본 연구는 단계별 글쓰기 전략을 활용한 중학생 대상 진화 개념 이해 향상 프로그램과 프로그램에 적용 가능한 진화 개념 평가 루브릭을 개발하여 중학생의 진화 개념 이해 향상에 효과가 있는지를 알아보고자 수행하였다. 이를 위해 과학 글쓰기의 한 방법으로 단계별 글쓰기 수업 모형(PEECE)을 고안하고, 중학교 교육과정을 고려하여 생물의 진화를 설명하는 데 필요한 진화 핵심 개념을 선정하였다. 선정한 진화 핵심 개념은 변이, 변이의 유전, 차등적 생존과 차등적 생식, 소진화와 대진화로 6가지이며, 각 진화 핵심 개념을 수업의 주제로 하여 매차시마다 PEECE 수업 모형에 따라 진행되는 8차시 4회분의 프로그램으로 개발했다. 이 프로그램은 중학교 공동교육과정의 수업 학생 16명을 대상으로 적용했다. 수업 전후에 진화 개념 검사지를 통해 진화 개념 이해 수준을 진단하고, 수업 후 같은 진화 개념 검사지로 진화 개념 이해 향상을 비교했다. 또한 수업을 통해 진화 핵심 개념별로 학생들의 글쓰기 자료를 수집하여 진화 개념 평가 루브릭을 활용하여 채점하고 면밀하게 분석했다. 연구 결과, 개발된 단계별 글쓰기 전략은 6가지 진화 핵심 개념 이해 향상에 효과적인 것으로 나타났으며 진화에 대한 인지적 편향과 오개념의 표현이 감소함을 확인했다. 선택형 검사 도구인 진화 개념 검사지보다 서술형 검사 도구인 글쓰기 활동지는 학생들의 진화에 대한 과학적 개념, 인지적 편향, 오개념을 가시적으로 드러낼 수 있어서 교사가 학생의 이해 상태를 확인하고 피드백을 주기에 용이했다. 또한 함께 개발한 평가 루브릭은 구체적인 채점 기준을 제공하므로 채점자의 주관이 개입될 우려 없이 객관적인 채점이 가능하며, 학생의 글쓰기 자료를 평가 영역별로 분석하고 점수를 산출하여 학생의 기초 자료를 수집할 수 있었다.
This paper demonstrated how application of evolutionary knowledge to developmental perspectives enhances understanding of human ontogeny. Evolutionary Developmental Psychology (EDP) explains human behavior through evolutionary principles and focuses on ontogeny rather than phylogeny. In this paper, the authors review concepts of evolution, adaptations, and the processes of evolution from EDP perspectives. The definition and basic assumptions of EDP are introduced, followed by explanations of how evolution happens in ontogeny by looking at developmental systems approaches, concepts of ontogenetic and deferred adaptations, evolution of childhood, and brain plasticity. Possible pathways of evolution in ontogeny are also discussed. Finally, some research methodology for applying EDP to child development is suggested with specific hypotheses and studies.
Seven transmembrane receptors (7TMRs), also known as G protein-coupled receptors, are popular targets of drug development, particularly 7TMR systems that are activated by peptide ligands. Although many pharmaceutical drugs have been discovered via conventional bulk analysis techniques the increasing availability of structural and evolutionary data are facilitating change to rational, targeted drug design. This article discusses the appeal of neuropeptide-7TMR systems as drug targets and provides an overview of concepts in the evolution of vertebrate genomes and gene families. Subsequently, methods that use evolutionary concepts and comparative analysis techniques to aid in gene discovery, gene function identification, and novel drug design are provided along with case study examples.
본 연구에서는 초등과학 교육과정 지도서의 생물의 적응 관련 서술, 교사의 진화 개념 및 신념이 초등교사의 생물의 적응 관련 교수실행에 영향을 미치는지 살펴보았다. 먼저 2009 초등과학 교육과정 교사용 지도서 중 생물의 적응 관련 단원에 서술된 문장 중 대안개념을 살펴보고 이러한 서술이 교사의 교수실행에 준 영향을 파악하였다. 다음으로 초등교사 6명을 진화 개념 검사지와 진화 신념 검사지 결과에 따라 그룹을 구분하고, 수업 녹음 자료와 면담 자료 등을 바탕으로 교수실행에 차이가 있는지 알아보았다. 연구 결과, 지도서 서술 분석에서 진화 대안개념에 해당하는 서술은 총 18건이었고, 이러한 서술이 교사의 적응 개념과 교수실행에 영향을 주었음을 확인하였다. 다음으로 진화 개념 수준이 높은 그룹과 낮은 그룹은 '적응 개념이 나타난 차시의 중요성 인식', '생물학적 의미의 적응 개념과 일반적 의미의 적응 개념 구분', 그리고 '적응과 진화의 관련성 인식, 수업 중 적응 관련 오류 여부' 부분에서 차이가 나타났고, 진화 신념에 차이를 보이는 수용 그룹, 미정 그룹, 비수용 그룹에 따라 '초등교육과정 내 진화 교육 필요성의 인식, 수업에서 나타나는 본인의 오류에 대한 반응'부분에서 차이를 보였다. 본 연구는 초등교사의 진화 개념 연구를 질적으로 확인하고, 지도서의 서술 오류와 진화 개념 및 신념이 초등교사의 생물학적 적응 개념 교수실행에 미치는 영향에 대해 심층적으로 확인했다는 데 의의가 있다.
Journal of the Korean Society for Industrial and Applied Mathematics
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제2권1호
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pp.95-110
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1998
Evolutionary Algorithms (EAs) are population-based optimization methods based on the principle of Darwinian natural selection. The representative methodology in EAs is genetic algorithm (GA) proposed by J. H. Holland, and the theoretical foundations of GA are the Schema Theorem and the Building Block Hypothesis. In the meaning of these foundational concepts, simple genetic algorithm (SGA) allocate more trials to the schemata whose average fitness remains above average. Although SGA does well in many applications as an optimization method, still it does not guarantee the convergence of a global optimum in GA-hard problems and deceptive problems. Therefore as an alternative scheme, there is a growing interest in a co-evolutionary system, where two populations constantly interact and co-evolve in contrast with traditional single population evolutionary algorithm. In this paper we show why the co-evolutionary algorithm works better than SGA in terms of an extended schema theorem. And predator-prey co-evolution and symbiotic co-evolution, typical approaching methods to co-evolution, are reviewed, and dynamic fitness landscape associated with co-evolution is explained. And the experimental results show a co-evolutionary algorithm works well in optimization problems even though in deceptive functions.
In this paper, we propose a method of constructing neural networks using bio-inspired emergent and evolutionary concepts. This method is algorithm that is based on the characteristics of the biological DNA and growth of plants. Here is, we propose a constructing method to make a DNA coding method for production rule of L-system. L-system is based on so-called the parallel rewriting mechanism. The DNA coding method has no limitation in expressing the production rule of L-system. Evolutionary algorithms motivated by Darwinian natural selection are population based searching methods and the high performance of which is highly dependent on the representation of solution space. In order to verify the effectiveness of our scheme, we apply it to one step ahead prediction of Mackey-Glass time series.
Marketing practice varies among firms. However, the prescriptive literature emphasises a universal view of practice, a 'one size fits all' view. This paper addresses the issue of explaining diversity in marketing practice in competitive space and in time. Diversity in competitive space reflects the existence of different routes to high performance. Diversity in time reflects some combination of change in the individual firm and change in a population of firms. In the former case, diversity is shaped by organisational change; in the latter by the disbandment and founding of firms in the population. In so far as diversity is the norm, the manner in which practice will be shaped by evolutionary processes is considered. Fnally, the role of the academy as one of the forces driving the evolutionary process is discussed. Miles and Snow's (1978, 1986) work is taken as a main point of departure in the search for explanation and ecological and evolutionary concepts are drawn on for support and to suggest an explanation for the nature of diversity over time.
International Journal of Fluid Machinery and Systems
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제10권3호
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pp.264-273
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2017
In order to be able to predict the maximum Annual Energy Production (AEP) for tidal power plants, an AEP optimization tool based on Evolutionary Algorithms was developed by ANDRITZ HYDRO. This tool can simulate all operating modes of the units (bi-directional turbine, pump and sluicing mode) and provide the optimal plant operation that maximizes the AEP to the control system. For the Swansea Bay Tidal Power Plant, the AEP optimization evaluated all different hydraulic and operating concepts and defined the optimal concept that led to a significant AEP increase. A comparison between the optimal plant operation provided by the AEP optimization and the full load operating strategy is presented in the paper, highlighting the advantage of the method in providing the maximum AEP.
In this Paper, we prepose a method of constructing neural networks using bio-inspired emergent and evolutionary concepts. This method is algorithm that is based on the characteristics of the biological DNA and growth of plants. Here is, we propose a constructing method to make a DNA coding method for production rule of L-system. L-system is based on so-called the parallel rewriting mechanism. The DNA coding method has no limitation in expressing the production rule of L-system. Evolutionary algorithms motivated by Darwinian natural selection are population based searching methods and the high performance of which is highly dependent on the representation of solution space. In order to verify the effectiveness of our scheme, we apply it to one step ahead prediction of Mackey-Glass time series, Sun spot data and KOSPI data.
This paper aims at exploring a conceptual framework of analyzing the evolutionary processes of regional economies by reconciling the notion of regional resilience and the concepts prevailing in the disciplines of evolutionary economics and geography. The resilience framework appears to offer a promising outlet with which combination of the seemingly contradictory conceptions is made possible. It can address why some regions manage to adapt to external shocks, renew themselves, or lock out themselves, while others are more locked in decline. In addition, it can also explain how the spatial organization of economic production, distribution, and consumption is transformed over time. Then, regional economic resilience, together with its accompanying vehicle of panarchy, emerges as a workable framework of explaining regional differentiation in regional economic performance and trajectories. Despite the risk of being a fuzzy concept, the resilience conception can be properly operationalized to provide policy principles of regional economic innovation adjusted to region-specific contexts.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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