Ball, Thames & Phelps(2008) introduced the idea of Mathematical Knowledge for Teaching(MKT) teacher. Specialized Content Knowledge(SCK) is one of six categories in MKT. SCK is a knowledge base, useful especially for math teachers to analyze errors, evaluate alternative ideas, give mathematical explanations and use mathematical representation. The purpose of this study is to analyze the elementary teacher's SCK. 29 six graders made word problems with respect to division fraction $9/10{\div}2/5$. These word problems were classified four sentence types based on Sinicrope, Mick & Kolb(2002) and then representative four sentence types were given to 10 teachers who have taught six graders. Data analysis was conducted through the teachers' evaluation of the answers(word problems) and revision of students' mathematical errors. This study showed how to know meanings of fraction division for effective teaching. Moreover, it suggested several implications to develop SCK for teaching and learning.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.26
no.8
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pp.47-54
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2021
Given a document, keyphrase extraction is to automatically extract words or phrases which topically represent the content of the document. In unsupervised keyphrase extraction approaches, candidate words or phrases are first extracted from the input document, and scores are calculated for keyphrase candidates, and final keyphrases are selected based on the scores. Regarding the computation of the scores of candidates in unsupervised keyphrase extraction, this study proposes a method of adjusting the scores of keyphrase candidates according to the types of keyphrase candidates: word-type or phrase-type. For this, type-token ratios of word-type and phrase-type candidates as well as information content of high-frequency word-type and phrase-type candidates are collected from the input document, and those values are employed in adjusting the scores of keyphrase candidates. In experiments using four keyphrase extraction evaluation datasets which were constructed for full-text articles in English, the proposed method performed better than a baseline method and comparison methods in three datasets.
Fraction division is the content that is important but difficult to learn because it includes the process of finding a numerical expression in the real-world context, the process of making a context that matches a numerical expression, how to solve division, and the justification of standard algorithm. This study analyzes the word problems and problem solving methods about fraction division which elementary pre-service teachers represented. Pre-service teachers have more difficulty in making word problem where the dividend is less than the divisor and they also show typical errors in making the word problems. There were differences in the methods presented according to the contexts of division in problem solving. Through this study, it is necessary to rethink the teaching methods for fraction division instruction in the curriculum for pre-service teachers and analyze the formation process of 'knowledge for content and teaching' because of the differences in responses between grades.
Word problems can lead learners to more meaningfully learn mathematics by providing learners with various problem-solving experiences and guiding them to apply mathematical knowledge to the context. This study attempted to provide implications for the textbook writing and teaching and learning process by examining the word problem of elementary mathematics textbooks from the perspective of practical context. The word problem of elementary mathematics textbooks was examined, and elementary mathematics textbooks in the United States and Finland were referenced to find specific alternatives. As a result, when setting an unnatural context or subject to the word problem in elementary mathematics textbooks, artificial numbers were inserted or verbal expressions and illustrations were presented unclearly. In this case, it may be difficult for learners to recognize the context of the word problem as separate from real life or to solve the problem by understanding the content required by the word problem. In the future, it is necessary to organize various types of word problems in practical contexts, such as setting up situations in consideration of learners in textbooks, actively using illustrations and diagrams, and organizing verbal expressions and illustrations more clearly.
A recent online game is growing with the combined action of content as well as operating services. However, in previous studies, with a lot of focus on content characteristics of game than the game operating service quality studies have been carried out. This study targeted research online sports games, operating service quality and content characteristics of the game are analyzed effects of word-of-mouth and continued usage intention by applying Expectation Confirmation Model. as a result, it has found that as a result, it has found that sense of reality turned out to be a major variable affecting the content of the game even expectation confirmation. Directly and indirectly, it was confirmed that the role of empathy affect to expectation confirmation and satisfaction.
Identification of associated knowledge based on content relevance is a fundamental functionality in managing service and security of core knowledge. This study compares the performance of methods to identify associated knowledge based on content relevance, i.e., the associated document network composition performance of keyword-based and word-embedding approach, to examine which method exhibits superior performance in terms of quantitative and qualitative perspectives. As a result, the keyword-based approach showed superior performance in core document identification and semantic information representation, while the word embedding approach showed superior performance in F1-Score and Accuracy, association intensity representation, and large-volume document processing. This study can be utilized for more realistic associated knowledge service management, reflecting the needs of companies and users.
Collaborative tagging describes the process by which many users add metadata in the form of keywords to shared content. Recently, collaborative tagging has grown in popularity on the web, on sites that allow users to tag bookmarks, photographs, videos and other content. In this paper, we analyze the structure and basic knowledge of collaborative tagging systems as well as their dynamical aspects. We also present a retrieval system, TagPlus, using synonym tag that is derived from WordNet database. Specifically, TagPlus, a synonym tag based system has users retrieve images from Flickr system. The proposed system show the images tagged by not only the tag that users input but also the synonyms that are synonyms with the tag.
International Journal of Knowledge Content Development & Technology
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v.13
no.2
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pp.23-35
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2023
Word templates exist for select journals, and their primary objective is to facilitate submissions to those journals, thereby optimizing editors' and publishers' time and resources by ensuring that the desired style (e.g., of sections, references, etc.) is followed. However, if multiple unrelated authors use the exact same template, a risk exists that some text might be erroneously cloned if template-based papers are not carefully screened by authors, journal editors or proof copyeditors. Elsevier Procedia® was used as an example. Select cloned text, presumably derived from MS Word templates used for submissions to Elsevier Procedia® journals, was assessed using Science Direct. Typically, in academic publishing, identical text is screened using text similarity software during the submission process, and if detected, may be flagged as plagiarism. After searching for "heading should be left justified, bold, with the first letter capitalized", 44 Elsevier Procedia® papers were found to be positive for vestigial template text. The integrity of the information in these papers has been compromised, so these errors should be corrected with an erratum, or in the case of extensive errors and vast tracts (e.g., pages long) of template text, papers should be retracted and republished.
문서영상 검색을 위한 디지털도서관의 대부분은 논문제목과/또는 논문요약으로부터 만들어진 색인에 근거한 제한적인 검색기능을 제공하고 있다. 본 논문에서는 영문 문서영상전체에 대한 검색을 위한 단어 영상 형태 특징기반의 단어검색시스템을 제안한다. 본 논문에서는 검색의 효율성과 정확도를 높이기 위해 1) 기존의 단어검색시스템에서 사용된 특징들을 조합하여 사용하며, 2) 특징의 개수 및 위치뿐만 아니라 특징들의 순서를 포함하여 매칭하는 방법을 사용하며, 3) 특징비교에 의해 검색결과를 얻은 후에 여과목적으로 문자인식을 부분적으로 적용하는 2단계의 검색방법을 사용한다. 제안된 시스템의 동작은 다음과 같다. 문서 영상이 주어지면, 문서 영상 구조가 분석되고 단어 영역들의 조합으로 분할된다. 단어 영상의 특징들이 추출되어 저장된다. 사용자의 텍스트 질의가 주어지면 이에 대응되는 단어 영상이 만들어지며 이로부터 영상특징이 추출된다. 이 참조 특징과 저장된 특징들과 비교하여 유사한 단어를 검색하게 된다. 제안된 시스템은 IBM-PC를 이용한 웹 환경에서 구축되었으며, 영문 문서영상을 이용하여 실험이 수행되었다. 실험결과는 본 논문에서 제안하는 방법들의 유효성을 보여주고 있다. Abstract Most existing digital libraries for document image retrieval provide a limited retrieval service due to their indexing from document titles and/or the content of document abstracts. This paper proposes a word spotting system for full English document image retrieval based on word image shape features. In order to improve not only the efficiency but also the precision of a retrieval system, we develop the system by 1) using a combination of the holistic features which have been used in the existing word spotting systems, 2) performing image matching by comparing the order of features in a word in addition to the number of features and their positions, and 3) adopting 2 stage retrieval strategies by obtaining retrieval results by image feature matching and applying OCR(Optical Charater Recognition) partly to the results for filtering purpose. The proposed system operates as follows: given a document image, its structure is analyzed and is segmented into a set of word regions. Then, word shape features are extracted and stored. Given a user's query with text, features are extracted after its corresponding word image is generated. This reference model is compared with the stored features to find out similar words. The proposed system is implemented with IBM-PC in a web environment and its experiments are performed with English document images. Experimental results show the effectiveness of the proposed methods.
This paper investigated how prosodic position and word type affect the phonetic structure of Korean coronal stops. Initial segments of prosodic domains were known to be more strongly articulated and longer relative to prosodic domain-medial segments. However, there are few studies examining whether the properties of prosodic domain-initial segments are affected by the information content of words (real vs. nonsense words). In addition, since the scope of domain-initial effect was known to be local to the initial consonant and the effects on the following vowel have been found to be limited, it is thus worth examining whether the prosodic domain-initial effect extends into the vowel after the initial consonant in a systematic way across different prosodic domains. The acoustic properties of Korean coronal stops (lenis /t/, aspirated /$t^h$/, and tense /t'/) were compared across Intonational Phrase, Phonological Phrase and Word-initial positions both in real and nonsense words. The durational intervals such as VOT and CV duration were cumulatively lengthened for /t/ and /$t^h$/ in the higher prosodic domain-initial positions. However, tense stop /t'/ did not show any variation as a function of prosodic position and word type. The domain-initial lenis stop showed significantly longer duration in nonsense words than in real words. But the prosodic domain-initial effect was not found in the properties of F0 and [H1-H2] of the vowel after initial stops. The present study provided evidence that speakers tend to enhance speech clarity when there is less contextual information as in prosodic domain-initial position and in nonsense words.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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