This study focuses on the analysis of prospective elementary teachers' representation of trapezoid area and teacher educator's reflecting in the context of a mathematics course. In this study, I use my own teaching and classroom of prospective elementary teachers as the site for investigation. 1 examine the ways in which my own pedagogical content knowledge as a teacher educator influence and influenced by my work with students. Data for the study is provided by audiotape of class proceeding. Episode describes the ways in which the mathematics was presented with respect to the development and use of representation, and centers around trapezoid area. The episode deals with my gaining a deeper understanding of different types of representations-symbolic, visual, and language. In conclusion, I present two major finding of this study. First, Each representation influences mutually. Prospective elementary teachers reasoned visual representation from symbolic and language. And converse is true. Second, Teacher educator should be prepared proper mathematical language through teaching and learning with his students.
Speech and language functions are highly cognitive and human-specific features. The underlying causes of normal speech and language function are believed to reside in the human brain. Developmental persistent stuttering, a speech and language disorder, has been regarded as the most challenging disorder in determining genetic causes because of the high percentage of spontaneous recovery in stutters. This mysterious characteristic hinders speech pathologists from discriminating recovered stutters from completely normal individuals. Over the last several decades, several genetic approaches have been used to identify the genetic causes of stuttering, and remarkable progress has been made in genome-wide linkage analysis followed by gene sequencing. So far, four genes, namely GNPTAB, GNPTG, NAGPA, and AP4E1, are known to cause stuttering. Furthermore, thegeneration of mouse models of stuttering and morphometry analysis has created new ways for researchers to identify brain regions that participate in human speech function and to understand the neuropathology of stuttering. In this review, we aimed to investigate previous progress, challenges, and future perspectives in understanding the genetics and neuropathology underlying persistent developmental stuttering.
Kim, Haeng-Im;Park, Eun-Kyoung;Kim, Hyun-Ju;Bae, Jong-Min
The Journal of Korean Association of Computer Education
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v.16
no.6
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pp.111-120
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2013
Programming novices have various difficulties when they learn C language for the first time. Novices have a large burden for understanding of a C language grammar, and have a tendency to focus on the grammar rather than problem solving. Moreover, it requires programming domains to arouse student's interest for software development. This paper presents a programming environment for C languages education focusing on a problem solving. To this end, this paper defines Tiny-VPL that is a simple visual programming language for NXT robot programming and presents robot programming environment using Tiny-VPL. This paper also presents an environment for NXT robot programming using Mini-C language which is a subset of C language. For the purpose of helping to understand the C syntax and semantics, the visual and interactive conversion system of Tiny-VPL to Mini-C is provided. Our programming environment can arouse student's interest through robot programming and can be used effectively for C language education focusing on problem solving with graphical and interactive conversion of the visual language Tiny-VPL to the textual language Mini-C.
Number concept is basic in mathematics education. But it is very complex and is not easy to understand real number concept, because of its infinity. This study tried to show that what percents of secondary school mathematics teachers in Korea understood the properties of real number, such as cardinality, continuity, relation with real line, and infinity, which were written by verbal language.
Intelligibility has been widely regarded as an appropriate goal for second language pronunciation teaching. Yet there are few empirical studies that focus on the intelligibility of Korean learners' pronunciation. Therefore, this mixed-methods study examined the relationship among native-like pronunciation, intelligible pronunciation, phonological fluency and comprehensibility. Furthermore, this study investigated how native-like pronunciation and intelligible pronunciation are measured differently in terms of actual pronunciation skills. In addition, this study examined how these two pronunciation styles mutually influence each other. The results of this study show that achieving native-like pronunciation is a much more difficult goal than achieving intelligible pronunciation. It further shows that foreign accented pronunciation has little to do with comprehensibility while better intelligibility is needed for clearer comprehensibility. To achieve better intelligibility, this study recommends pronunciation teaching based on segments, suprasegmentals and fluency as the focus on suprasegmentals and fluency teaching are more important to achieve a native-like pronunciation. Besides the focus on phonology, there are other social factors which could influence the evaluation of native-like pronunciation, but are not part of this study. These findings are expected to contribute not only to a better understanding of pronunciation, but also to a more comprehensive reevaluation and informed direction of pronunciation teaching and research.
There are concerns that the recent surge in multicultural families and the continuation of non-face-to-face education, such as remote classes caused by COVID-19, are causing educational gaps among lower grades in elementary school. In particular, the importance of reading, writing and listening to our language should be established in lower grades of elementary school. Therefore, the research has recently developed contents that can enhance understanding by utilizing highly interested artificial intelligence tools and provide interesting Korean language education through play. In the future, there will be various attempts for artificial intelligence tools to be used in lower-grade elementary school education.
Objectives: The purpose of the study was to develop a textbook of the integrated education of Korean food culture and language for married female immigrants. Methods: An analysis was conducted with the textbooks and researches for married female immigrants, and dietary life related contents were extracted. The contents were organized by activity oriented approach which is acquired the culture. The evaluation was conducted through depth interview with 6 married female immigrants through an analysis of the qualitative materials. Results: The text book comprised of 30 Korean food recipes with the target expressions and vocabularies. It also included Korean basic table setting, Korean table manner, main dishes and side dishes, basic cutting, seasoning and garnish, measure of the ingredients, symbolic food, regional food culture, choice of food ingredients, shopping, bargaining, taste expression, color expression, all sorts of spices, Korean traditional festival food, and seasonal customs and food. For intensifying communication, activity which is close to real life was added. Through cooking, married female immigrants expose words and sentence patterns and that allows to evaluate their level of understanding. We observed that the developed textbook is suited for married female immigrants' needs and cognitive level. The text book included a comparative study between Korean culture and their country's culture, which could provide the motive for accepting each other's cultures. The study showed how to develop a textbook that integrates Korean language education and Korean food culture and how to apply the textbook in real life. Conclusions: The correct understanding about Korean food culture could lead to improvements communication ability. Useful information which relates to Korean food, recipes, and food culture could increase daily life satisfaction. Conducting both cultural education and language education could increase the participation of married female immigrants in learning activities. Therefore this study could help these females to adapt Korean society and manage family dietary life effectively.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.13
no.6
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pp.263-271
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2008
This paper presents a Korean conversational agent system in a mobile environment using natural language processing techniques. The aim of a conversational agent in mobile environment is to provide natural language interface and enable more natural interaction between a human and an agent. Constructing such an agent, it is required to develop various natural language understanding components and effective utterance generation methods. To understand spoken style utterance, we perform morphosyntactic analysis, shallow semantic analysis including modality classification and predicate argument structure analysis, and to generate a system utterance, we perform example based search which considers lexical similarity, syntactic similarity and semantic similarity.
This research investigates training methods for large language models to accurately identify sentiments and comprehend information about increasing and decreasing fluctuations in the financial domain. The main goal is to identify suitable datasets that enable these models to effectively understand expressions related to financial increases and decreases. For this purpose, we selected sentences from Wall Street Journal that included relevant financial terms and sentences generated by GPT-3.5-turbo-1106 for post-training. We assessed the impact of these datasets on language model performance using Financial PhraseBank, a benchmark dataset for financial sentiment analysis. Our findings demonstrate that post-training FinBERT, a model specialized in finance, outperformed the similarly post-trained BERT, a general domain model. Moreover, post-training with actual financial news proved to be more effective than using generated sentences, though in scenarios requiring higher generalization, models trained on generated sentences performed better. This suggests that aligning the model's domain with the domain of the area intended for improvement and choosing the right dataset are crucial for enhancing a language model's understanding and sentiment prediction accuracy. These results offer a methodology for optimizing language model performance in financial sentiment analysis tasks and suggest future research directions for more nuanced language understanding and sentiment analysis in finance. This research provides valuable insights not only for the financial sector but also for language model training across various domains.
A math class in Korean university was taught in English for one semester and the students' improvement was measured in math content and English proficiency. Pre and post test in 9 week intervals showed that math content loaming in the immersion class was superior to the non-immersed class. Especially, the immersion class showed remarkable improvement in difficult problems among math content test problems. The immersion class improved in math-related English, but not in general English. It is discussed that the particular English expressions for math are hardly separable from the math content knowledge in English because understanding and using those expressions correctly means the students' understanding of math concept in English and thus the math concept itself.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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