The purpose of this study is to explore the diversity of French learning materials and suggest a learning method to increase the efficiency of learning. In the first part, we explore the linguistic characteristics of the proverb. In the second part, we present the examples that can be utilized in actual learning. In terms of teaching methods, sharing a common cultural consciousness is important for language and communication between interlocutors. In view of this point, the proverb has an extremely important value in the linguistic dimension. It means that the proverb can serve as a very useful material for the comparison of the morphology and phonetics of French. The efficiency of learning can be increased if we can apply an adequate learning plan using proverbs in accordance to the learner's level and the learning contents.
This study explored how a Chinese college student who previously had not reached a threshold level of Korean proficiency used L1 (Chinese) and L2 (English) as a tool to socialize into Korean (L3) culture of learning over the course of study. From a perspective of language socialization, this study examined the cross-linguistic influence of L1 and L2 on the L3 acquisition process by tracing an approach to language learning and practices taken by the Chinese student as a case study. Data were collected through three methods; interview protocols, various types of written texts, and observations. The results showed that the student used English as a means to negotiate difficulties and expertise by empowering her L2 exposure during the classroom practices. Her ways of using L2 in oral practices could be characterized as the 'Inverse U-shape' pattern, under which she increased L2 exposure at the early stage of the study and shifted the intermediate language to L3 at the later stage of the study. When it comes to the language use in written practices, the sequence of "L2-L1-L3" use gradually changed to the "L2-L3" sequence over time, signifying the importance of interaction between L2 and L3. However, the use of her native language (L1) in a Korean-speaking classroom was limited to a certain aspect of literacy practices (i.e., vocabulary learning or translation). This study argues for L2 communication channel in cross-cultural classrooms as a key factor to determine sustainable learning growth.
In data-driven learning (DDL), learners explore a corpus to understand vocabulary and grammar. Although many studies have emphasized the role of DDL in second language (L2) acquisition, L2 light verbs have been largely under-explored. To bridge this gap, this study focused on the learning outcomes of L2 light verbs among 29 intermediate-level Japanese university students. The research zeroed in on six prevalent light verbs in English: "make," "do," "take," "have," "give," and "get." Over nine weeks, the participants engaged with verb-noun collocations using worksheets that juxtaposed Japanese translations of the target collocations with their English equivalents, with the verbs omitted. With the aid of Wordbanks Online, they filled in the blanks and constructed accurate sentences. Before this activity, a 20-minute tutorial was given to the participants on how to interpret the concordance lines. The effectiveness of the DDL method was evaluated using pre-tests, immediate post-tests, and delayed post-tests. The results showed that DDL significantly improved the participants' knowledge of the target collocations of light verbs and nouns; the post-test and delayed post-test scores were significantly higher than the pre-test scores. The results showed that, overall, DDL contributed to memorizing the collocations of light verbs and nouns; however, DDL had different effects on the memorization of collocations across different light verbs. The extent of work on the worksheet is not the only factor in its retention, and observing concordance lines may promote learners' memorization of light-verb collocations.
IEMEK Journal of Embedded Systems and Applications
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v.19
no.2
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pp.73-81
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2024
Recently, mobile manipulators have been utilized in agriculture industry for weed removal and harvest automation. This paper proposes a domain adaptive fruit detection method for harvest automation, by utilizing OWL-ViT model which is an open-vocabulary object detection model. The vision-language model can detect objects based on text prompt, and therefore, it can be extended to detect objects of undefined categories. In the development of deep learning models for real-world problems, constructing a large-scale labeled dataset is a time-consuming task and heavily relies on human effort. To reduce the labor-intensive workload, we utilized a large-scale public dataset as a source domain data and employed a domain adaptation method. Adversarial learning was conducted between a domain discriminator and feature extractor to reduce the gap between the distribution of feature vectors from the source domain and our target domain data. We collected a target domain dataset in a real-like environment and conducted experiments to demonstrate the effectiveness of the proposed method. In experiments, the domain adaptation method improved the AP50 metric from 38.88% to 78.59% for detecting objects within the range of 2m, and we achieved 81.7% of manipulation success rate.
Jimeno-Yepes, Antonio;Mork, James G.;Demner-Fushman, Dina;Aronson, Alan R.
Journal of Computing Science and Engineering
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v.6
no.2
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pp.151-160
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2012
We present a methodology that automatically selects indexing algorithms for each heading in Medical Subject Headings (MeSH), National Library of Medicine's vocabulary for indexing MEDLINE. While manually comparing indexing methods is manageable with a limited number of MeSH headings, a large number of them make automation of this selection desirable. Results show that this process can be automated, based on previously indexed MEDLINE citations. We find that AdaBoostM1 is better suited to index a group of MeSH hedings named Check Tags, and helps improve the micro F-measure from 0.5385 to 0.7157, and the macro F-measure from 0.4123 to 0.5387 (both p < 0.01).
The purpose of the present study was to examine the effect of 3D avatar-based Virtual Reality chatting on college students' English learning achievement. Forty college sophomore students participated at this study and the research lesson continued for 8 weeks. They were administered to take a pretest to evaluate their vocabulary knowledge and writing skills. Their progress was assessed on the basis of midterm. Finally, a post-questionnaire was administered to measure their interest and understanding toward their learning experience in 3D avatar-based Virtual chatting. The results of this study indicated that there was a statistically significant difference between the control group and experimental group with respect to their midterm scores and writing. The result of the post-survey indicated the interest of English was statistically higher than the understanding of English.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.40
no.6
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pp.1157-1163
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2015
In this paper, we developed a Web App that operates in a mobile device. Also, we designed and developed an electronic dictionary of English words and sentences are expressed by English pronunciation with hangeul. The database using English words, Hangeul code with pictures, vocabulary definitions, speech sound files, and many sentences are created in this system. We developed the English learning system using HTML5 and m-Bizmaker software tools.
The advancement of Internet technologies has provided a new and effective way to cultivate international talents. To investigate the effect of native English teachers' online synchronous classes on Chinese primary school students' oral English improvement, an 18-month quasi-experimental study was conducted on 300 primary school students in China. The experiment and control groups were provided biweekly synchronous online classes with native and non-native English teachers. SPSS was used to conduct Paired Sample T-Tests and analyze performance differentials. The results showed that online classes taught by native English teachers perform better than non-native English teachers in three areas: vocabulary accuracy, average sentence length, and phonological intonation.
Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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2021.07a
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pp.719-722
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2021
최근 인공지능의 새로운 기술들이 하루가 다르게 발전하고 있다. 이에 본 연구에서는 인공지능 교육과 글쓰기 교육을 연계하여 초등학생들의 어휘력 향상을 위한 수업을 설계하고자 한다. 그 방법으로는 본 수업에 앞서 어휘 10문제를 테스트하여 실험에 참가하기 전의 어휘력을 점검한다. 그 후 머신러닝 포키즈를 이용하여 여러 감정에 해당되는 단어들을 다양하게 훈련하도록 하였고, 그 후 관련된 어휘 10문제를 다시 테스트 하였다. 실험 결과 실험에 참가하기 전에는 100점 만점에 58.8점으로 나왔으나 훈련 후의 결과는 평균 68점으로 모든 학생의 성적이 좋아지는 결과를 얻을 수 있었다. 어휘력 문항수가 적은 점과 10명의 실험참가자로 일반화할 수 없는 한계가 있다. 향후 초등교재 한권을 선정하여 어휘를 모두 분석한 후 가장 많이 등장하는 어휘를 골라내어 테스트하여 좀 더 통계적으로 의미 있는 분석을 하고자 한다.
This paper presented a course plan based on the ideas I gained from conducting a lecture on Chinese language for students in the second semester of the Chinese language department at a four-year university. In the paper, we sought to deviate from the traditional grammar-translation teaching style and find ways for students to enjoy learning without difficulty in all areas by using the 'total language approach' such as writing, speaking, listening and reading through reading skills. Therefore, we discussed the educational significance and expression of the 'Chinese Languages' class, and introduced the class stages and methods of progress. In other words, they suggested introduction of text plots, explanation of vocabulary and grammar, presentation of original text, questions about text, arrangement of words, ordering sentences to fit the plot, and understanding the plot while looking at the picture.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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