The purpose of this study is to develop authentic assessment model of school mathematics completed an integral part of the classroom in the real situation to do authentic assessment about students's mathematics learning ablity. To do this, it is performed literature researches on authentic assessment system of school mathematics, situation cognition class design model, Lincoln & Guba's the forth generation assessment model, NAEP high ability assessment model, Guliker & Bastiaens & Kirschner's authentic assessment model. And it is extracted authentic assessment elements of school mathematics from them, and it is developed authentic assessment model completed an integral part of the classroom in the real situation. This authentic assessment model of school mathematics is confirmed the proper model in assessing mathematical activities and achievement by applying authentic assessment tasks with class's integrated part, and each factor and phase was regarded as the proper thing in the teaching and learning for experts in studies of mathematical education.
The existing image quality assessment (IQA) datasets have a small number of samples. Some methods based on transfer learning or data augmentation cannot make good use of image quality-related features. A No Reference (NR)-IQA method based on multi-task training and quality awareness is proposed. First, single or multiple distortion types and levels are imposed on the original image, and different strategies are used to augment different types of distortion datasets. With the idea of weak supervision, we use the Full Reference (FR)-IQA methods to obtain the pseudo-score label of the generated image. Then, we combine the classification information of the distortion type, level, and the information of the image quality score. The ResNet50 network is trained in the pre-train stage on the augmented dataset to obtain more quality-aware pre-training weights. Finally, the fine-tuning stage training is performed on the target IQA dataset using the quality-aware weights to predicate the final prediction score. Various experiments designed on the synthetic distortions and authentic distortions datasets (LIVE, CSIQ, TID2013, LIVEC, KonIQ-10K) prove that the proposed method can utilize the image quality-related features better than the method using only single-task training. The extracted quality-aware features improve the accuracy of the model.
There are a great number of difficulties without Interface Guideline, even though the utility of the web in the educational field has been increased. In spite of having a guideline there still remains problems, when the researcher develops a practical web design, because of uniformity and universality. The purpose of this research will give a good model and a guideline, developing a way of web-site assessment through psychological language. First, the researcher has to induce psychological language and recognize the relevance of the principle of device system. Second, they should build an assessment model based on an established system of classification. As a result, they recognized that an assessment model based on the system of psychological language can help in working out authentic design problems. The designer faces many difficulties when using Interface Guideline for the sake of the existing software developer because of specific terminology. On the contrary, these days, the guideline of psychological language system provides the designer with easy comprehension of language and also able to perceive problems in advance. In addition, the researcher can realize that it can be used, as a good source and data.
Coal pillar assessment is of broad importance to underground engineering structure, as the pillar failure can lead to enormous disasters. Because of the highly non-linear correlation between the pillar failure and its influential attributes, conventional forecasting techniques cannot generate accurate outcomes. To approximate the complex behavior of coal pillar, this paper elucidates a new idea to forecast the underground coal pillar stability using combined unsupervised-supervised learning. In order to build a database of the study, a total of 90 patterns of pillar cases were collected from authentic engineering structures. A state-of-the art feature depletion method, t-distribution symmetric neighbor embedding (t-SNE) has been employed to reduce significance of actual data features. Consequently, an unsupervised machine learning technique K-mean clustering was followed to reassign the t-SNE dimensionality reduced data in order to compute the relative class of coal pillar cases. Following that, the reassign dataset was divided into two parts: 70 percent for training dataset and 30 percent for testing dataset, respectively. The accuracy of the predicted data was then examined using support vector classifier (SVC) model performance measures such as precision, recall, and f1-score. As a result, the proposed model can be employed for properly predicting the pillar failure class in a variety of underground rock engineering projects.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.18
no.4
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pp.97-112
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2013
The quality of the data is the most basic prerequisite for effective use of data. Problems and the resulting loss due to error data has emerged using case studies and a number of, to a national, quality certification system of the data has been enforced, you must manage to generate data study on the method for selecting the point of view of an organization's data CTQ is a very unsatisfactory state of affairs. Selected CTQ main data is subject to quality control in the organization, to develop criteria for CTQ data side of the business and IT so that it can be managed in a systematic manner, the proposed model, to filter the data accordingly presented in detail how to manage enterprise-wide CTQ data that can be quantified Te. By utilizing SPSS, factor analyzes, for which I used the AHP method for quantification. In particular, we present a framework of management measures along the maturity of the data in the organization due to the enforcement of authentic quality certification system of DB, utilizing the CTQ-DSMM model readily applicable to practice.
In this study, a brain-basrd model for science teaching and learning was developed based on the natural processes which human acquire knowledge about a natural object or on event, the major domains of science educational objectives of the national curriculum, and the human brain's organizational patterns and functions. In the model, each educational objective domain is related to the brain regions as follows: The affective domain is related to the limbic system, especially amygdala of human brain which is involved in emotions, the psychomotor domain is related to the occipital lobes of human brain which perform visual processing, temporal lobes which perform functions of language generating and understandng, and parietal lobes which receive and process sensory information and execute motor activities of body, and the cognitive domain is related to the frontal and prefrontal lobes which are involved in think-ing, planning, judging, and problem solving. The model is a kind of procedural model which proceed fiom affective domain to psychomotor domain, and to cognitive domain of science educational objective system, and emphasize the order of each step and authentic assessment at each step. The model has both properties of circularity and network of activities. At classrooms, the model can be used as various forms according to subjects and student characteristics. STS themes can be appropriately covered by the model.
A number of research studies focus on the efficacy of using such as scenario based learning. However, desirable methods have not been introduced to assess the scenario based learning. This article is to suggest a fuzzy logic based framework for scenario base learning in which more reasonable learning effects are measured. It can be solved uncertain problems of linguistic variables. Also, we suggest three measures of accuracy, comprehensibility and completeness in order to evaluate accurate effects of scenario based learning. This assessment provides the scenario to the learner in which the scenario is presented in an authentic context, and enable the learner to reach an outcome through an adequate sequence and choices. This approach enables the system to present new scenarios and outcomes based on what a user selects. In particular, the application of fuzzy logic in scenario based learning can be easily pursued certain successful path or wrong path all the way through to reach major outcome in real situation.
Kim, Hak-Il;Kim, Sung-Sook;Kwon, Oh-Yang;Lee, Cheon;Row, Kyung-Ho
Journal of Engineering Education Research
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v.10
no.4
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pp.58-77
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2007
An evaluation system of teaching is one of authentic assessment tools for improving the quality of higher education. The purpose of this study is to cultivate the class evaluation system in the college of engineering based on the empirical analysis of the results of the class evaluation. Especially, this study investigates the validity evidence using the confirmatory factor analysis of the class evaluation. The data used in this study were acquired from 49,127 student's evaluation responses of 471 courses offered in colleges of natural science and engineering at a university in Korea. The reliabilities are quite good for every construct by producing an index value from 0.92 to 0.98. The results provides a guideline for an appropriate measurement model to report the information, to clarify quality and appropriateness of instrument items, to make recommendations for which items should be left or merged in the revised instrument. A special suggestion for improving student's evaluation of each course is to prepare a well-designed instruction for students explaining why and how to evaluate the course in order to produce reliable and valid results.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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