Journal of The Korean Association For Science Education
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v.18
no.1
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pp.1-17
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1998
What does mean the statement that scientific reasoning is logical? In this study, we clarify the logical structure of the scientific explanation, prediction and the process of hypothesis testing. To simplify and identify the structure of scientific explanations and prediction more clearly, we used syllogism and presented various concrete examples. Especially, we showed that the logical structure of scientific explanation was well reflected in dynamics. Based on this analysis, it can be said that the deficit of students' understanding of dynamics is because that many scientific activities are focused on prediction rather than explanation. To explain the process of hypothesis testing, we reinterpreted the Wason's selection task as two stages: the process of prediction of experimental phenomena based on the presented hypothesis, and the process of the hypothesis testing based on the predicted experimental phenomena. And we suggested the reason of the logical fallacy of 'affirming the consequent' in science was because that many scientific relationships between the variables is one-to-one relationship, and compared this suggestion with the Lawon's multiple hypothesis theory. To check out the effect of content on the deductive reasoning, we reviewed some researches about psychology and psychology of science. And to understand the role of deductive reasoning in student's scientific activities, we reviewed researches about the analysis of students' responses in the task of conceptual change or evaluation of evidence and so on.
This study aimed to investigate the characteristics of pre-service elementary teachers' understanding about scientific inquiry in terms of designing exploration and reasoning that is used to formulate explanations based on evidence. The research context was an open inquiry with using the Science Writing Heuristic (SWH) template in which participant students were not provided with inquiry questions. As data, lab. 39 pre-service elementary teachers participated in this study while taking their science methods course. Analyses of the reports were framed by the cognitive processes of inquiry (Chinn and Malhotra, 2002) and each report was coded and analyzed by the framework of inquiry (Tytler and Peterson, 2004). Results showed that groups' works that utilized the SWH template encouraged the participants to interact each other about scientific inquiry. They came up with more relevant and testable questions for their scientific inquiry. It implicates that children will be able to have chances of testing their own questions more properly by using the SWH template in science classes just as the participants did in this study. The use of the SWH template would help pre-service teachers to teach appropriately how to test inquiry questions to their students in the future. Discussion was made to figure out the characteristics or Korean pre-service elementary teachers' understanding about scientific inquiry.
An improved filter for tracking a maneuvering target is presented. The proposed filter consists of two kalman filters based on different dynamic models and double decision logic. The use of double decision logic for the maneuver onset and ending detection leads to reduction in estimation error. This decision rule is based on evidence theory, Dempster-Shafer theory, which is extended in order to be applicable in the tracking problem. Simulation results show that the proposed filter performs better than IMM at a lower computational load.
As the multimedia data increase a lot with the rapid development of the Internet, an efficient retrieval technique focusing on individual users is required based on the analyses of such data. However, user modeling services provided by recent web sites have the limitation of text-based page configurations and recommendation retrieval. In this paper, we construct the user preference model with a Bayesian network to apply the user modeling to video retrieval, and suggest a method which utilizes probability reasoning. To do this, context information is defined in a real office environment and the video scripts acquired from established cameras and annotated the context information manually are used. Personal information of the user, obtained from user input, is adopted for the evidence value of the constructed Bayesian Network, and user preference is inferred. The probability value, which is produced from the result of Bayesian Network reasoning, is used for retrieval, making the system return the retrieval result suitable for each user's preference. The usability test indicates that the satisfaction level of the selected results based on the proposed model is higher than general retrieval method.
Journal of The Korean Association For Science Education
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v.33
no.2
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pp.284-309
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2013
This study aims to explore how to characterize high school science inquiry. For this research, data were collected from fifteen science classes (18 hours), through observation and videotaping, interviews with a few students and their teacher, and documents such as lesson plan or activity sheet in 13 Science Core High Schools. All the data were transcribed and analyzed. Analyses of these transcripts were proceeded in three steps: first, classroom cases showing active interactions between teacher-students and among students were selected; second, according to cognitive process of inquiry (Chinn & Malhotra, 2002), each segment was analyzed and interpreted; lastly, distinctive cases were determined to show essential features of school science inquiry. Based on the analyses, we characterize high school science inquiry in terms of features of variables controlling-device improvement, design studies, evidence-explanation transformation, and reasoning to formulate explanations from evidence. Teachers' role and educational support were discussed as well as the practical characters or features of school science inquiry.
The purpose of this study was to explore students' argumentation in perspectives of epistemology and psychology and to find out how teacher can promote students' abilities of developing argumentation. The 60 hours of lessons from the interaction between one science teacher (Mr. Physics, who had 35 years of teaching experience) and his 26 students were observed, transcribed, and analyzed using two different analyzing tools; one is from the perspective of epistemology and the other from the perspective of psychology, which can portray how argumentation is constructed. Mr. Physics created the environment where students could promote the quality of scientific argumentation through explicit teaching strategy, Claim-Evidence Approach. The low level of argumentation was portrayed through examples from students' prior knowledge or experience in the form of an Appeal to the instance operation and the Elaboration reasoning skill. Students' own claims were developed through application of knowledge in a different context in the form of an Induction operation and Generativity reasoning skill. Higher level of argumentation was portrayed through Consistency operation with other knowledge or experience and Explanation reasoning skills based on students' ideas with more active teacher's inputs. The teacher in this study played a role as a helper for students to enact identities as competent "sense makers," as an elaborator rather than evaluator to extend students' ideas, and as a mentor to foster and monitor the students' development of ideas of a higher quality. It is critical for teachers to understand the nature of argumentation, which in turn is connected to their explicit teaching strategy with the aim of providing opportunities where students can understand the science enterprise.
The Transactions of the Korean Institute of Electrical Engineers A
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v.48
no.11
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pp.1401-1409
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1999
In this paper, a conceptual framework of a new concept of protectability is proposed, which indicates the protection level of the system. Evaluation attributes have been identified and a hierarchical evaluation model has been established. Dempster-Shafer Theory of Evidence is applied in combining multiple uncertain judgements to produce an aggregated evaluation.
Recently, with the development of communication technology, it has become possible to collect various sensor data that indicate the environmental stimuli within a space. In this paper, we propose a group emotion prediction system using a modular Bayesian network that was designed considering the psychological impact of environmental stimuli. A Bayesian network can compensate for the uncertain and incomplete characteristics of the sensor data by the probabilistic consideration of the evidence for reasoning. Also, modularizing the Bayesian network has enabled flexible response and efficient reasoning of environmental stimulus fluctuations within the space. To verify the performance of the system, we predict public emotion based on the brightness, volume, temperature, humidity, color temperature, sound, smell, and group emotion data collected in a kindergarten. Experimental results show that the accuracy of the proposed method is 85% greater than that of other classification methods. Using quantitative and qualitative analyses, we explore the possibilities and limitations of probabilistic methodology for predicting group emotion.
Proceedings of the Korean Society for the Gifted Conference
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2003.05a
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pp.137-138
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2003
Understanding how and why people differ is a fundamental, if distant, goal of research efforts to bridge psychological and biological levels of analysis. General fluid intelligence (gF) is a major dimension of individual differences and refers to reasoning and novel problemsolving ability. A conceptual integration of evidence from cognitive (behavioral) and anatomical studies suggeststhat gF should covary with both task performance and neural activity in specific brain systems when specific cognitive demands are present, with the neural activity mediating the relation between gF and performance. Direct investigation of this possibility will be a critical step toward a mechanistic model of human intelligence. In turn, a mechanistic model might suggest ways to enhance gF through targeted behavioral or neurobiological intervent ions, We formed two different groups as subjects based on their scholarly attainments. Each group consists of 20 volunteers(aged 16-17 years, right-handed males) from the National Gifted School and a local high school respectively. To test whether individual differences in general intelligence are mediated at a neural level, we first assessed intellectual characteristics in 40 subjects using standard intelligence tests (Raven's Advanced Progressive Matrices, Wechsler Adult Intelligence Scale, Torrance Tests of Creative Thinking) administered outside of the MR scanner. We then used functional magnetic resonance imaging (fMRl) to measure task-related brain activity as participants performed three different kinds of computerized reasoning tasks that were intended to activate the relevant neural systems. To examine the difference of neural activity according to discrepancy in general intelligence, we compared the brain activity of both extreme groups (each, n=10) of the participants based on the standard intelligence test scores. In contrast to the common expectation, there was no significant difference of brain region involved in high-g tasks between both groups. Random effect analysis exhibited that lateral prefrontal, anterior cingulate and parietal cortex are associated with gF. Despite very different task contents in the three high-g-low-g contrasts, recruitment of multiple regions is markedly similar in each case, However, on the task with high 9F correlations, the Prodigy group, (intelligence rank: >99%) showed higher task-related neural activity in several brain regions. These results suggest that the relationship between gF and brain activity should be stronger under high-g conditions than low-g conditions.
Journal of The Korean Association For Science Education
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v.33
no.4
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pp.840-862
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2013
This study undertook a methodological investigation on previous research that had proposed alternative methods for analyzing argumentative discourse in science classes in terms of collaborative construction and epistemic enactments of argumentation. The study also proposed a new way of analyzing argumentation discourse based on the achievements and limitations of previous research. The new method was applied to actual argumentation discourse episodes to examine its feasibility. For these purposes, we chose the studies employing Toulmin's argument layout, seeking for a method to analyze comprehensively the structure, content, and justification of arguments, or emphasizing evidence-based reasoning processes of argumentation discourse. In addition, we contrived an alternative method of analyzing argumentative discourse, Discourse Register on the Evidence-Explanation Continuum (DREEC), and applied DREEC to an argumentative discourse episode that occurred in an actual science classroom. The advanced methods of analyzing argumentative discourse used in previous research usually examined argument structure by the presence and absence of the elements of Toulmin's argument layout or its extension. Those methods, however, had some problems in describing and comparing the quality of argumentation based on the justification and epistemic enactments of the arguments, while they could analyze and compare argumentative discourse quantitatively. Also, those methods had limitations on showing participants' collaborative construction during the argumentative discourse. In contrast, DREEC could describe collaborative construction through the relationships between THEMEs and RHEMEs and the links of data, evidence, pattern, and explanation in the discourse, as well as the justification of arguments based on the flow of epistemic enactments of the argumentative discourse.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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