Journal of The Korean Association For Science Education
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v.19
no.2
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pp.266-274
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1999
This study investigated the effects of cooperative and individual computer-assisted instructions upon middle school students' science conceptions, achievement, perception of learning environment, and motivation. The cooperative, individual, and traditional learning groups were selected from a middle school, and taught about the motion of molecule for 5 class hours. Data analyses indicated that the students with cooperative computer-assisted instruction scored significantly higher than those with traditional instruction in the tests of conceptual understanding, perception of learning environment and motivation. Better understanding of the cooperative learning group was also found in a retention test of conceptions. In addition, there were significant interactions between the instruction and the level of prior achievement in the tests of retention of conceptions and motivation. Educational implications are discussed.
This paper identified the source of inspiration to cooperatively design a fashion collection from US undergraduate clothing design students and addressed how to implement team-based learning strategy to conceptual clothing design in class. Data was collected from the total of 51 students in a senior clothing design course at a large 4-year university in the US. The assigned project for this class was to develop a group collection under a same theme. Each student worked with his/her team member(s) to create an outfit and the entire class worked as a group to create a cohesive collection. The study showed that the sources of inspiration for the themes/concepts came from 11categories: historic era/old Hollywood glamour, shape/line/structure/architectural, fairy tales movies, nature/abstract, circus/mysterious, occasion/place, object, designer/artist, futuristic, culture, and various movies. To implement cooperative learning strategies in the clothing design class, a total of five class presentation/discussion sessions were held for theme/concept decision, fabric decision, design decision, test garment evaluation and design modification, and final products. Throughout the design process, team-based learning strategy promoted students' engagement and participation and inspired their critical thinking skills for making decisions within a team.
Journal of The Korean Association For Science Education
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v.12
no.3
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pp.77-89
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1992
According to many previous researches on the students' physics conceptions, in spite of school science learning the students' preconceptions were either not changed or reinforced. Although many researchers argued that the presentation of conflict situations which can not be explained by the students' preconceptions is prerequisite to their conceptual changes, some other researchers argued that such a presentation could be useless. In this study, a model of students' conceptual change in physics, which encourages students to recognize actively the conflicting situations and to control the process of their conceptual changes, was developed. In this model, the critical discussion on rival concepts and the reflective thinking were regarded as two important factors for students' conceptual changes.
Kim, Dai-Shik;Park, In-Keun;Sung, Eun-Rno;Kook, Dong-Shik;Kim, Ik-Gyun;Son, Young-Cheo;Ro, Seung-Ho;Kim, Hak-Ki
Journal of The Korean Association For Science Education
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v.13
no.1
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pp.100-120
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1993
Middle school students' conceptual changes on physics, chemistry, biology and earth science concepts which were intentionally selected by researchers had been investigated through traditional teaching and learning by paper and pencil tests and P.O.E. The weak points had been studied by individual interviews about the problems of traditional science classroom teaching after students' testing and learning about science concepts. As results, students' conceptual changes could be hardly found through traditional teaching and learning except several concepts in biology, The weak points of traditional science classroom teaching and learning were as follows: 1) Teachers teach science as finding answers. 2) The conventional science test is not performed to find students' concepts out but to recall simple knowledge or calculus. 3) Students hesitate to ask teacher Questions in science class because of their colleagues' or teachers' blame. These mean that science teachers need specially designed teaching methods on the students' concepts and reseachers had to study about science classroom socialogy, what happened in science classrooms.
Recently, climate change has affected functional responses of river basins to meteorological variables, emphasizing the importance of rainfall-runoff simulation research. Simultaneously, the growing interest in machine learning has led to its increased application in hydrological studies. However, it is not yet clear whether machine learning models are more advantageous than the conventional conceptual models. In this study, we compared the performance of the conventional GR6J model with the machine learning-based Random Forest model across 38 basins in Korea using both gauged and ungauged basin prediction methods. For gauged basin predictions, each model was calibrated or trained using observed daily runoff data, and their performance was evaluted over a separate validation period. Subsequently, ungauged basin simulations were evaluated using proximity-based parameter regionalization with Leave-One-Out Cross-Validation (LOOCV). In gauged basins, the Random Forest consistently outperformed the GR6J, exhibiting superiority across basins regardless of whether they had strong or weak rainfall-runoff correlations. This suggest that the inherent data-driven training structures of machine learning models, in contrast to the conceptual models, offer distinct advantages in data-rich scenarios. However, the advantages of the machine-learning algorithm were not replicated in ungauged basin predictions, resulting in a lower performance than that of the GR6J. In conclusion, this study suggests that while the Random Forest model showed enhanced performance in trained locations, the existing GR6J model may be a better choice for prediction in ungagued basins.
Population-level learning has traditionally been used to provide an explanation for the underlying mechanism of industry change. But it has yet to examine the impact on strategic decisions such as market entry. This conceptual paper aims to provide an insight into how population-level learning affects entry likelihood by acting as a tool for interpreting population-level changes. We study this in the context of the fast-paced mobile gaming industry where population-level information is salient and develop a set of propositions with regard to the likelihood of entry.
In this study, tlhe relationships of high school students' abilities to solve chemistry problems with cognitive variables (logical thinking ability, mental capacity. and learning strategy) and affective variables(self-efficacy, self-concept of ability, learning goal, and attitude toward science) were investigated. The proportion of variance due to the variables for algorithmic and conceptual problem solving ability was studied by a multiple regression analysis. The results indicated that, among the cognitive variables, the logical thinking ability significantly predicted the algorithmic problem solving ability, and the learning strategy was the best predictor of conceptual problem solving ability although not significant. Among the affective variables studied, the self-concept of alility was the significant predictor of both algorithmic and conceptual problem solving abilities. The seif-efficacy was significantly correlated with conceptual problem solving ability, but it had no predictive power.
Journal of The Korean Association For Science Education
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v.28
no.8
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pp.779-785
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2008
In this study, we investigated the role of a discrepant event from both cognitive and motivational perspectives in learning the concept of combustion. A preconception test, a test of response to a discrepant event, and a situational interest questionnaire were administered to 433 eighth graders. After learning the concept of combustion, the tests of attention, effort, and conceptual understanding were administered as post-tests. The reponses of 208 students who had been found to possess the target misconception were analyzed. The percentages of rejection and exclusion responses were relatively high compared to the previous studies about density concept, whereas a proportion of belief change was low. The results of the path analysis indicated that situational interest after presenting an alternative hypothesis had a direct effect and an indirect effect via attention and effort on conceptual understanding. Situational interest induced by a discrepant event directly influenced cognitive conflict after presenting an alternative hypothesis.
Journal of The Korean Association For Science Education
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v.23
no.5
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pp.574-591
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2003
According to conceptual change theory, cognitive conflict is known as an important factor in conceptual change even though there are still questions about its positive and negative effects on science learning. The purpose of this study was to examine the role of cognitive conflict in the conceptual change process in detail. Specific research questions are as follows, 1) Is presenting of an anomalous situation necessary or sufficient condition for cognitive conflict? 2) Is cognitive conflict necessary or sufficient condition for conceptual change? To answer these questions, we analyzed the theories and research results in the related literature. At the end, we discussed the complex role of cognitive conflict in the conceptual change and future research.
The aim of this paper is to develop a web-based Virtual Learning System for discrete mathematics learning using CAS (Computer Algebra System), The system contains a series of contents that are common between secondary und university curriculum in discrete mathematics such as sets, relations, matrices, graphs etc. We designed and developed web-based virtual learning contents contained in the proposed system based on Mathematia, webMathematica and phpMath taking advantages of rapid computation and visualization. The virtual learning system for discrete math provides movie lectures and 'practice mode' authored with phpMath in order to enhance conceptual understanding of each movie lesson. In particular, matrix learning is facilitated with conceptual diagram that provides interactive quizzes. Once the quiz results are submitted, Bayesian inference network diagnoses strong and weak parts of learning nodes for generating diagnostic reports to facilitate personalized learning. As part of formative evaluation, the overall responses were collected for future revision of the system with 10 university students.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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