The positive impact on student learning and continued support of mathematical action technology (MAT) in classrooms deems a need to better understand what teaching practices maximize the affordances of MATs. The purpose of this study was to better understand the technology-centered teacher moves that allow students the opportunity to be positioned as mathematical explorers and sustain mathematical authority during a MAT task. In this case study of a MAT task designed to leverage the power of sliders in Desmos to explore key characteristics of the sine function, participants were two ninth-grade students (age 14), who engaged with a task-based interview. By coding the transcript of the task-based interview, the findings identified and described the teacher's actions with the technology that resulted in meaningful mathematical activity for the two students. Along with teacher actions with the technology, evidence showed the importance of the design of the MAT task and the ability of students to troubleshoot the technology. Ultimately, we identified important considerations for teaching mathematics with technology as well as several technology-centered teaching moves, leaving room for the students to perform as mathematical explorers. Applying these research methods for future cases could help generalize these technology-centered teaching strategies that position students as mathematical explorers, thus strengthening students' mathematics identities.
The Transactions of the Korea Information Processing Society
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v.4
no.6
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pp.1464-1480
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1997
Distributed systems offer environments for attaining high performance, fault-tolerance, information sharing, resource sharing, etc. But we cannot benefit from these potential advantages without suitable management of events/states occurring in distributed systems. These events and states can be symptoms for performance degradation, erroneous functions, suspicious activities, etc. and are subject to further analysis. To properly manage events/states, we need to be able to specify and efficiently detect these events/states. In this paper we first describe an event/state specification language and a centralized algorithm for detecting events/states specified with this language. Then we describe an algorithm for distributing an event/state detection task in a distributed system which is hierarchically organized. The algorithm consists of decomposing an event/state detection task into subtasks and allocation these subtasks to the proper nodes. We also explain a method to make the distributed detection fault-tolerant.
Objective: The purpose of this study was to compare with different distance across three conditions in stroke survivors with the grading of cognitive state. Design: Cross-sectional study. Methods: Twelve stroke patients who agreed to active participation were included. Participants were allotted to normal cognitive (CN) group (n=7) and cognitive impairment (CI) group (n=5) and then walked on a self-paced walkway at three conditions on the Time Up and Go (TUG) test and the 6 minute walk test (6MWT): 1) walking with your comfortable speed, 2) walking while carrying a tray with glasses, 3) walking with a verbal cognitive task. The TUG test was repeated three successful times on each condition. For the 6MWT, participants were tested one time. Results: The CI group walked slower than the CN group at the three conditions on the TUG test. However, there was no significant difference between two groups to each condition. A significant effect of dual tasking was found only in error of verbal cognitive task condition for the TUG test (p<0.05). On the 6MWT, the participants in the CI group walked short distance rather than the CN group (p<0.05). There were significant differences between two groups not only at all conditions but also at error of verbal cognitive task condition as well (p<0.05). Conclusions: To consider the results of different distances such as the TUG test and the 6MWT, we think that exercises in long distance would be more effective to patients with CI. Those would be improved patient's endurance in cognitive problem.
The desktop interface is not suitable for the environment in which mobile devices are used commonly with moving, because much attention should be paid for it. And the miniaturizing of mobile devices increases the workload for using them, makes the operation speeds lower and makes more errors. So the study of appropriate level of the input interface for this changing environment is needed. In the aspect of mobile devices. input style and the complexity of the menu hierarchy, this study will look for the way to decrease the workload when doing some primary tasks and using mobile devices simultaneously with moving. The input style was classified into gesture input style, button input style, and pointing input style. The accuracy and speed were measured when doing dual tasks, including a menu searching task and a figure memory task, through one input style of three. By Changing the level of menu hierarchy in the menu searching task, the accuracy of task execution was examined. These Experiments were done in standing state and moving state. In both state the pointing input style was the highest in the accuracy of task execution but the slowest in the speed. In contrast, the gesture input style was not high in the accuracy but the fastest in the speed. This fact shows that the gesture input style is suitable for the condition needed for speedy processing rather than accurate execution when moving.
Objective : This study aimed to develop a Korean version of the Flow State Scale for Occupational Task (K-FSSOT), to measure the level of a flow experience of a subject in occupational therapy activities. Methods : To develop a measure of K-FSSOT, validity and reliability were verified through a systematic development process. The validity was verified by calculating the content validity index (CVI) through the content validity of 10 occupational therapists and a question-and-answer survey of 20 patients. Reliability was verified by investigating the internal consistency and examination-re-test reliability of 33 patients. Results : The item-CVI for each question in the content feasibility study was .90 to 1.00, and the scale-CVI, which is the average of the whole item, was found to be appropriate at .97. The verification of reliability indicated that the intrinsic value of the entire question was high at .855, and the test-retest reliability value was high at .894 (p<.01), showing a high correlation, and very high reliability. Conclusion : K-FSSOT could be used as a useful tool to measure the level of a flow experience of the target in performing occupational therapy activities for occupational therapists concerned about the participation and flow experience of the target.
Children 5 and 8 years of age and undergraduates constructed stories using the wordless picture book, "Frog, where are you?" On a separate task, they explained the good and bad behaviors of others. The constructed stories of task 1 and responses of task 2 were audiotaped, analyzed by clauses, and then coded into the mind-related categories. Results showed that on both tasks the subjects used the actor's desires and intentions much more than the other categories of mind. Undergraduates used more mind-related expressions in making their stories than children, but they were not different from children in considering the minds of others for behavior explanations. Positive but non-significant correlations were found between scores in constructing stories and scores in behavior explanations.
Because of the difference in network structure and loss function, Verification and identification models have their respective advantages and limitations for person reidentification (re-ID). In this work, we propose a multi-task network simultaneously computes the identification loss and verification loss for person reidentification. Given a pair of images as network input, the multi-task network simultaneously outputs the identities of the two images and whether the images belong to the same identity. In experiments, we analyze the major factors affect the accuracy of person reidentification. To address the occlusion problem and improve the generalization ability of reID models, we use the Random Erasing Augmentation (REA) method to preprocess the images. The method can be easily applied to different pre-trained networks, such as ResNet and VGG. The experimental results on the Market1501 datasets show significant and consistent improvements over the state-of-the-art methods.
Jung, Hyungjoo;Jang, Hyunsung;Ha, Namkoo;Yeon, Yoonmo;Kwon, Ku yong;Sohn, Kwanghoon
Journal of Korea Multimedia Society
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v.22
no.10
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pp.1149-1159
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2019
We present a novel deep learning architecture for obtaining a latent image from a single blurry image, which contains dynamic motion blurs through object/camera movements. The proposed architecture consists of two sub-modules: blur image restoration and optical flow estimation. The tasks are highly related in that object/camera movements make cause blurry artifacts, whereas they are estimated through optical flow. The ablation study demonstrates that training multi-task architecture simultaneously improves both tasks compared to handling them separately. Objective and subjective evaluations show that our method outperforms the state-of-the-arts deep learning based techniques.
Few studies on the biomechanical analysis of hand postures and tool handling tasks exist because of the lack of appropriate measurement techniques for hand force. A measurement system for the finger forces and joint angles for the analysis of manual tool handling tasks was developed in this study. The measurement system consists of a force sensing glove made from twelve Force Sensitive Resistors and an angle-measuring glove (Cyberglove$^{TM}$, Virtual technologies) with eighteem joint angle sensors. A biomechanical model of the hand using the data from the measurement system was also developed. Systems of computerized procedures were implemented inte- grating the hand posture measurement system, biomechanical analysis system, and the task analysis system for manual tool handling tasks. The measurement system was useful in providing the hand force data needed for an existing task analysis system used in CTD risk evaluation. It is expected that the hand posture measurement developed in this study will provide an efficient and cost-effective solution to task analysis of manual tool handling tasks.s.
In this paper, we tried to derive characteristic parameters that reflect mental fatigue through EEG measurement and analysis. For this purpose, mental fatigue was induced through a resting state with eyes closed and performing subtraction operations in mental arithmetic for 30 minutes. Five subjects participated in the experiment, and all subjects were right-handed male students in university, with an average age of 25.5 years. Spectral analysis was performed on the EEG collected at the beginning and the end of the experiment to derive feature parameters reflecting mental fatigue. As a result of the analysis, the absolute power of the alpha band in the occipital lobe and the temporal lobe increased as the mental fatigue increased, while the relative power decreased. Also, the difference in power between resting state and task state showed that the relative power was larger than the absolute power. These results indicate that alpha relative power in the occipital lobe and temporal lobe is a feature parameter reflecting mental fatigue. The results of this study can be utilized as feature parameters for the development of an automated system for mental fatigue determination such as fatigue and drowsiness while driving.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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