The purpose of this study was to compare the effects of two different types of texts, which were narrative and expository, on the understanding of content. Elementary students' perceptions of the two types of the texts were also investigated. In the comparison of the effects on the understanding of the text contents, test scores of mind-mapping, closed-answer question, and essay test were used. The analyses of mind-mapping tests showed narrative text was more effective to figure out main concepts of the text throughout the mind-mapping test. But expository text was more effective in the hierarchical organization of the concepts. In the closed-answer questions and essay test, narrative text was more effective than expository text. However when the contents of text were difficult and complex, there was no meaningful difference between the two types of texts. The analyses of students' perceptions of the texts showed that narrative texts were preferred. Students perceived that the narrative text was more interesting and familiar. However, the perceptions of helpful text for their science learning were not different by the types of texts.
Objective: The purpose of this study was to develop a text-based media literacy program and to examine its effects on young children's understanding and expression of media text. Methods: The participants were 54 5-year-old kindergarteners assigned to an experimental or a control group, with 27 children per group. The text-based media literacy program was based on the ADDIE model and was administered to the experimental group for 8 weeks. The pre- and post-test instruments measured media text understanding and expression ability and were patterned after those used by British Film Institute (2003) and other major studies. Results: The experimental group showed higher levels of media text understanding and expression than the control group. Conclusion: The results are discussed with respect to their implications for educational practice and future research.
과학문장은 과학적 이해를 위한 중요한 정보원이고 따라서 과학문장 읽기는 과학적 이해를 위해 중요한 학습활동 중의 하나이다. 그럼에도 불구하고 국내에서는 과학문장 읽기에 대한 연구가 거의 없었다. 이에 본 연구에서는 문헌 연구를 통해 6개(소항목 10개)로 구성된 과학문장의 구성요소와 5개 (소항목 18개)로 구성된 과학문장의 기능에 대한 종합적인 리스트를 제안하였다. 그리고 과학문장의 구조와 흥미, 친숙도, 비유 등이 과학문장 이해에 미치는 영향을 문헌 조사하여 종합 정리하였다. 본 연구는 과학문장 읽기에 대한 일련의 연구의 첫출발이다. 따라서 어떠한 후속연구가 진행되고 또 진행될 것인지도 함께 소개하였다.
한국언어정보학회 1998년도 Language, Information and Computation = Selected Papers from the 12th Pacific Asia Conference on Language, Information and Computation, Singapore
PURPOSE: Text-mining has been shown to be useful for understanding the clinical characteristics and patients' concerns regarding a specific disease. Low back pain (LBP) is the most common disease in modern society and has a wide variety of causes and symptoms. On the other hand, it is difficult to understand the clinical characteristics and the needs as well as demands of patients with LBP because of the various clinical characteristics. This study examined online texts on LBP to determine of text-mining can help better understand general characteristics of LBP and its specific elements. METHODS: Online data from www.spine-health.com were used for text-mining. Keyword frequency analysis was performed first on the complete text of postings (full-text analysis). Only the sentences containing the highest frequency word, pain, were selected. Next, texts including the sentences were used to re-analyze the keyword frequency (pain-text analysis). RESULTS: Keyword frequency analysis showed that pain is of utmost concern. Full-text analysis was dominated by structural, pathological, and therapeutic words, whereas pain-text analysis was related mainly to the location and quality of the pain. CONCLUSION: The present study indicated that text-mining for a specific element (keyword) of a particular disease could enhance the understanding of the specific aspect of the disease. This suggests that a consideration of the text source is required when interpreting the results. Clinically, the present results suggest that clinicians pay more attention to the pain a patient is experiencing, and provide information based on medical knowledge.
The increasing interest in big data analysis using various data mining techniques indicates that many commercial data mining tools now need to be equipped with fundamental text analysis modules. The most essential prerequisite for accurate analysis of text documents is an understanding of the exact semantics of each term in a document. The main difficulties in understanding the exact semantics of terms are mainly attributable to homonym and synonym problems, which is a traditional problem in the natural language processing field. Some major text mining tools provide a thesaurus to solve these problems, but a thesaurus cannot be used to resolve complex synonym problems. Furthermore, the use of a thesaurus is irrelevant to the issue of homonym problems and hence cannot solve them. In this paper, we propose a semantic text mining methodology that uses ontologies to improve the quality of text mining results by resolving the semantic ambiguity caused by homonym and synonym problems. We evaluate the practical applicability of the proposed methodology by performing a classification analysis to predict customer churn using real transactional data and Q&A articles from the "S" online shopping mall in Korea. The experiments revealed that the prediction model produced by our proposed semantic text mining method outperformed the model produced by traditional text mining in terms of prediction accuracy such as the response, captured response, and lift.
Bsoul, Qusay;Abdul Salam, Rosalina;Atwan, Jaffar;Jawarneh, Malik
Journal of Information Science Theory and Practice
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제9권4호
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pp.15-34
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2021
Text clustering is one of the most commonly used methods for detecting themes or types of documents. Text clustering is used in many fields, but its effectiveness is still not sufficient to be used for the understanding of Arabic text, especially with respect to terms extraction, unsupervised feature selection, and clustering algorithms. In most cases, terms extraction focuses on nouns. Clustering simplifies the understanding of an Arabic text like the text of the Quran; it is important not only for Muslims but for all people who want to know more about Islam. This paper discusses the complexity and limitations of Arabic text clustering in the Quran based on their themes. Unsupervised feature selection does not consider the relationships between the selected features. One weakness of clustering algorithms is that the selection of the optimal initial centroid still depends on chances and manual settings. Consequently, this paper reviews literature about the three major stages of Arabic clustering: terms extraction, unsupervised feature selection, and clustering. Six experiments were conducted to demonstrate previously un-discussed problems related to the metrics used for feature selection and clustering. Suggestions to improve clustering of the Quran based on themes are presented and discussed.
요약 글 작성 시, 세 가지 사전지식유형(영역관련지식, 요약글쓰기전략지식, 중립적 무관련 지식)과 두 가지 인지양식유형(분석형, 전체형기 요약 글의 질에 미치는 영향을 탐색하고자 실험이 실시되었다. 실험 결과, 영역관련지식은 주로 글 이해과정 촉진에 작용하고, 요약글쓰기전략지식은 요약 글 작성 시 계획하기과정과 문장생성하기과정 촉진에 주로 작용한다는 결과를 얻었다. 인지양식유형의 효과는 다소 제한적이지만, 요약 글 작성 시 계획하기과정에 주로 관련된다는 결과를 얻었다 그리고 요약 글 작성 과정에 따른 시간 경과자료의 특징들이 더 논의되었다.
An enhanced understanding of the nature of scientific knowledge-what counts as a scientific argument and how scientists justify their claims with evidence-has been central in Korean science instruction. However, despite its importance, scholars are generally concerned about the difficulty of both addressing and improving students' epistemic understanding, especially for students of a young age. This study investigated Korean middle school students' epistemic ideas about claim, data, evidence, and argument when they engage in reading both text-based and data-inscription arguments. Compared to previous studies, Korean middle school students show a sophisticated understanding of the role of claim and evidence. Yet, these students think that there is only a single way of interpreting data. When comparing students' ideas from text-based and data-inscription arguments, the majority of Korean students barely perceive text description as evidence and recognize only measured data as evidence.
Today, as individuals show their social identities and reflect their being as the members of society with a culture, an art style and communication function are stood out in fashion photographs. Accordingly, the meanings of images into text are expanded in its interpretative width through the acceptor's various terms. This researcher looked into four theories of both positions on the textuality of language and image, and considered the point of discussion on image of each theory through modern fashion photographs. First, the theory which divides language and image as auditory and visual recognitions in the textuality of language and image is limited from the view it focuses on only one side without considering the ambivalent elements of each field. For the textuality in modern fashion photographs, the observer attempts to turn it into text to give meaning to it as the recognition through five senses conforming to the acceptor's condition. Second, the theory dividing language and image into the text of time properties and spacial properties has limitation in the text, for acceptor's experience of the object appears as the structured form in time and space rather than being defined as two things like time and space. Third, the theory classifying the language and image text into conventional taste and natural taste has limitation from the view that image text is hardly an object of consistent classification in ease of recognition by the code accepted in society. Thus, this can't be fundamental approach for the understanding of the text of decoding trend represented in modern fashion photographs. Fourth, accordingly, this researcher focussed on contextual and arbitrary text of fashion photographs through the theory of Nelson Goodman which discusses image text through the differences in textuality. Basic mechanism of perceiving and recognizing and distinguish image is closely related to habit and custom like language. So, each acceptor perceives the image as a text through arbitrary interpretation obtained by individual, empirical, historical, and educational viewpoints. The textuality of modern fashion photographs aims to widen the range of diverse knowledge and understanding, transcending the regulations of simple function of existing fashion photographs. Consequently, this researcher puts forward the opinion of consistent and diverse follow-up studies on instilling meaning into fashion photographs for the understanding de-regulatory and de-constructive through various senses by avoiding only one sense-dependent fixed and regulatory properties of it.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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