This study explores teacher's corrective feedback types in an error treatment sequence in Korean EFL classroom setting. Corrective feedback moves are coded as explicit correction, recast, or initiations to self-repair. The frequency and distribution of each corrective feedback type are examined. But the special focus was given on feedback types eliciting learner's self-repair (clarification request, metalinguistic feedback, elicitation, and repetition of error) because initiations to self-repair are believed to facilitate language learning more than other strategies. The results of the study are as follows. First, there was an overwhelming tendency for teacher to use recasts whereas initiations to self-repair were not used as much as recast (52.4% vs. 29.5%). Second, the teacher tended to select feedback types in accordance with error types: namely, recasts after phonological, lexical, and translation errors and initiations to self-repair after grammatical errors though the differences were not significant. Finally, teacher's belief and students' expectation on corrective feedback were compared with actual corrective feedback representations respectively and some mismatches were found. Though both teacher and the students acknowledged the importance and necessity of self-repair, self-repair were not put into practice as such. Therefore, this study suggests more initiations to self-repair be used for effective language learning.
이 연구의 목적은 대학의 자기 서사 글쓰기 수업의 교재와 관련 논의, 수업 사례를 분석하고, 이를 통해 교육 방안을 모색하는 데 있다. 자신을 인식하고 표현하여 소통하는 학습인 자기 서사 글쓰기 교과는 입시 위주의 교육을 거쳐 대학생이 되었을 때 더욱 그 필요성이 강조된다. 연구 방법과 결과는 다음과 같다. 첫째, 자기 서사 글쓰기가 포함된 3개 대학의 교재를 비교 분석하였다. 자기 성찰이 온전히 이루어지기 위해서는 교과 과정 내에 포함된 부분적인 수업 진행으로는 한계가 있으므로 이러한 목표에 집중하여 장기간 이루어질 수 있는 교재 구성이 필요하다. 둘째, 자기 서사 글쓰기 수업에 대한 기존의 논의와 실제 사례를 통해 자기 서사 글쓰기의 교육 방안을 분석하였다. 자기 서사 글쓰기가 효과적으로 이루어지기 위해서는 면밀한 자기 성찰과 이를 글쓰기로 연결하기 위한 단계별 접근이 이루어져야 한다. 또한, 글쓰기 과정 동안 다양한 첨삭과 피드백 활동이 거시적이고 단계적으로 진행되어야 하며, 교수자와 학생뿐 아니라 학생과 학생 간의 소통과 피드백이 필요하다. 이 연구를 통해 자기 서사 글쓰기의 보완점과 교육 방향을 모색함으로써 자기 서사 글쓰기의 수업 모델을 정립하는 데 도움이 될 것으로 기대한다.
Objectives: This study was conducted to understand the effect of learners' self-determination on class participation, focusing on the feedback type of educators. Methods: A survey was conducted from May 1 to May 31 2021 on dental hygiene students, and a total of 151 valid responses were analyzed. The questionnaire consisted of general characteristics, self-determination, class participation, and educator's feedback type. The analysis method used correlation analysis and hierarchical regression analysis. Results: In relation to self-determination, class participation, and feedback type of educators, self-determination was positive feedback (r=0.338, p<0.01), class participation was corrective feedback (r=0.418, p<0.01), and positive feedback was correction (r=0.742, p<0.01). As a result of the mediating effect of the educator's feedback type in the relationship between self-determination and class participation, it was found to be significant by partially mediating positive and corrective feedback. Conclusions: It was found that the right to self-determination influences class participation based on positive feedback and corrective feedback of educators. It relates to efforts to strengthen learners' self-determination and provide appropriate types of feedback from educators.
최근 상용 오프라인 문자 인식시스템들이 계속 발표되고 있다. 본 눈문에서는 적 은 메모리와 빠른 시간내에 검색이 가능한 자기조직화 구조를 가진 단어 사전을 구축 하고 검색하는 알고리즘을 제시하며 오프라인 문자 인식 시스템을 이용하여 오인식 교정의 측면에서 문장부호, 영문자, 한자를 인식한 후에 나온 오인식된 문자들을 수 집하여 오인식 형태를 제분류하였다. 영문자에 대해서는 영문자의 오인식 형태와 오 인식의 예들을 조사하고 오인식이 자주 일어나는 글자에 대해 오인식 혼동 테이블을 작성하였으며 25,145개의 영어 단어가 입력된 자기조직화된 영어 단어 사전을 가지고 교정을 행하여 0.5%의 인식률 향상을 가져왔다. 한자에 대해서도 영문자와 마찬가지 로 오인식 행태를 조사하고 혼동 테이블을 작성하였으며 34,593개의 단어가 입력된 자기조직화된 한자 단어 사전을 이용하여 교정을 행하여 인식률을 6.1% 향상시켰다.
The need to assess preoperative psychological characteristics of orthognathic surgery patients has recently been recognized. Fifty six patients were involved in this study, they were investigated in the preoperative psychosocial aspects. Korean Version Eysenk Personality Questionaire and Korean Version Tennessee Self-Concept Scale were used for psychological test. The results were as follows : 1. There was no significant difference of sex and age in the personality dimension, the selfconcept scale, and the preoperative tests(P>0.05). 2. 37% of subjects showed phonetic problem, 60% masticatory problem and 56% social problem for facial deformity. The first choice was the face in the order of correction for mastication, phonation and face. And 83% of the subjects forecasted the change in their face after surgical correction, The answer was generally vague. 64% of the subjects expected their personality to become more lively as a result of their operation. 3. Total positive self score and personal self score were less improved in the groups with high scores of toughmindness and neuroticism(P<0.05), degree of suffering was increased in the group with high scores of neuroticism(P<0.05). 4. Degree of subjective deformity, self-consciousness, and degree of dissimilarity were more improved in the group of intraversion, there was a significant correlation with degree of dissimilarity in the group with high score of toughmindness(r=-.64, P<0.05). 5. There was a significant correlation with the forecast of change in the groups with high score in extraversion(r=.59, P<0.01) and with low score in neuroticism(r=-.39, P<0.05).
Molecular dynamics simulations have been performed to investigate the transport properties of self-diffusion coefficients in the penetrable-sphere model system. The resulting simulation data for the product of the packing fraction and the self-diffusion coefficient exhibit a transition from an increasing function of density in lower repulsive systems, where the soft-type collisions are dominant, to a decreasing function in higher repulsive systems, where most particle collisions are the hard-type reflections due to the low-penetrability effects. A modified Enskog-like equation implemented by the effective packing fraction with the mean-field energy correction is also proposed, and this heuristic approximation yields a reasonably good result even in systems of high densities and high repulsive energy barriers.
In this paper, an asynchronous nonvolatile memory module using a self-diagnosis function was designed. For the system to work, a lot of data must be input/output, and memory that can be stored is required. The volatile memory is fast, but data is erased without power, and the nonvolatile memory is slow, but data can be stored semi-permanently without power. The non-volatile static random-access memory is designed to solve these memory problems. However, the non-volatile static random-access memory is weak external noise or electrical shock, data can be some error. To solve these data errors, self-diagnosis algorithms were applied to non-volatile static random-access memory using error correction code, cyclic redundancy check 32 and data check sum to increase the reliability and accuracy of data retention. In addition, the possibility of application to an asynchronous non-volatile storage system requiring reliability was suggested.
This paper discusses the design of 32Mbyte asynchronous nonvolatile memory modules, which includes self-diagnosis and RTC (Real Time Clock) functions to enhance their data stability and reliability. Nonvolatile memory modules can maintain data even in a power-off state, thereby improving the stability and reliability of a system or device. However, due to the possibility of data error due to electrical or physical reasons, additional data loss prevention methods are required. To minimize data error in asynchronous nonvolatile memory modules, this paper proposes the use of voltage monitoring circuits, self-diagnosis, BBT (Bad Block Table), ECC (Error Correction Code), CRC (Cyclic Redundancy Check)32, and data check sum, data recording method using RTC. Prototypes have been produced to confirm correct operation and suggest the possibility of commercialization.
본 논문에서는 Self-Attention을 활용한 딥러닝 기반 문맥의존 철자오류 교정 모델을 제안한다. 문맥의존 철자오류 교정은 최근 철자오류 교정 분야에서 활발히 연구되고 있는 문제 중 하나이다. 기존에는 규칙 기반, 확률 기반, 임베딩을 활용한 철자오류 교정이 연구되었으나, 아직 양질의 교정을 수행해내기에는 많은 문제점이 있다. 따라서 본 논문에서는 기존 교정 모델들의 단점을 보완하기 위해 Self-Attention을 활용한 문맥의존 철자오류 교정 모델을 제안한다. 제안 모델은 Self-Attention을 활용하여 기존의 임베딩 정보에 문맥 의존적 정보가 반영된 더 나은 임베딩을 생성하는 역할을 한다. 전체 문장의 정보가 반영된 새로운 임베딩을 활용하여 동적으로 타겟 단어와의 관련 단어들을 찾아 문맥의존 철자 오류교정을 시행한다. 본 논문에서는 성능평가를 위해 세종 말뭉치를 평가 데이터로 이용하여 제안 모델을 실험하였고, 비정형화된 구어체(Kakao Talk) 말뭉치로도 평가 데이터를 구축해 실험한 결과 비교 모델보다 높은 정확율과 재현율의 성능향상을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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