한국퍼지및지능시스템학회 1998년도 The Third Asian Fuzzy Systems Symposium
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pp.308-313
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1998
In this paper we will discuss a type of inductive learning called learning from examples, whose task is to induce general description of concepts from specific instances of these concepts. In many real life situations, however, new instances can be added to the set of instances. It is first proposed within the framework of rough set theory, for such cases, an algorithm to find minimal set of rules for decision tables without recalculation for overcall set of instances. The method of learning presented here is base don a rough set concept proposed by Pawlak[2][11]. It is shown an algorithm to find minimal set of rules using reduct change theorems giving criteria for minimum recalculation with an illustrative example. Finally, the proposed learning algorithm is applied to fuzzy system to learn sampled I/O data.
The role of interaction in second language (L2) classrooms has been examined from different angles, ranging from early studies of foreigner talk to the studies of the teacher- and task-based talk. However, most of the research on L2 classroom interaction has been based on a traditional psycholinguistic view of language and learning, failing to reconceptualize a broad and holistic understanding of L2 learning. Currently, many researchers have attempted to explore and describe classroom interaction in L2 classrooms from a sociocultural perspective. The purpose of this paper is to discuss Vygotsky's theoretical framework in terms of L2 classroom interaction and research from a sociocultural perspective, by describing three key concepts (zone of proximal development, private speech, and activity theory) in Vygotsky's theoretical framework and relating them to L2 classroom interaction. The results demonstrated the importance of social interaction for second language acquisition with the review of the related research study. It was also suggested that the dynamic and interactive processes of second language learning in the classroom should be valued by L2 researchers as well as L2 teachers. Finally, implications for the concepts for L2 classroom research and pedagogy are presented in the conclusion.
I first present a set of features for distinguishing group learning from other concepts. I then develop a framework for understanding group learning that focuses on learning's basic processes at the group level of analysis: storage, and retrieval.
I first present a set of features for distinguishing group learning from other concepts. I then develop a framework for understanding group learning that focuses on learning's basic processes at the group level of analysis: sharing.
Multidimensional scaling can be used to identify relationships among concepts, revealing the structure of the cognitive framework by measuring distances within perceptual maps. The current study sought to examine the relationships among concepts related to photosynthesis in 2,844 $3^{rd}-11^{th}$ grade science students. The questionnaire included items on 'location,' 'products,' 'reactants,' and 'environmental factors', presenting images related to each theme. Students provided responses corresponding to particular topics, and reported the extent to which the concept was related to the topic on a scale from 1 to 30. The survey results were as follows: first, students were not able to clearly distinguish between or understand the four main topics. Second, students organized their cognitive structures by closely associating related concepts after learning. Third, the presented concepts revealed a mixture of scientific and non-scientific concepts, suggesting that students needed to clearly distinguish the preconceptions through which they organized concepts, so that they are suitable for cognitive structures based on learning. Furthermore, non-scientific concepts within perceptions were consistently maintained throughout learning, affecting the proximity of scientific concepts.
We took note of the fact that there were not many studies on improvement of mathematics learning in the field of statistics for the minority students from the families who belonged to the Low-SES. This study was to help them understand the concepts and principles of mathematics, motivate them for mathematics learning, and have them feel familiar with it. The subjects were 12 students from the low-SES families among the sophomores of 00 High School in Gyeonggi-do. Although it could not be achieved effectively in the short-term of learning for the slow learners, their understanding of basic concepts and confidence, interests and concerns in statistical learning were remarkably changed, compared to their work in the beginning period. Our discourse classes using various topics and examples were well perceived by the students whose performance was improved up to the 3rd thinking level of Mooney's framework. Also, a meaningful instructional model for slow learners(IMSL) was found through the discourse.
In this paper we will discuss a type of inductive learning called learning from examples, whose task is to induce general descriptions of concepts from specific instances of these concepts. In many real life situations however new instances can be added to the set of instances. It is first proposed within the framework of rough set theory, for such cases, an algorithm to find minimal set of rules for decision tables without recalculation for overall set of instances. The method of learning presented here is based on a rough set concept proposed by Pawlak[2]. It is shown an algorithm to fund minimal set of rules using reduct change theorems giving criteria for minimum recalculation and an illustrative example.
Multi-Instance Learning(MIL) performs well to deal with inherently ambiguity of images in multimedia retrieval. In this paper, an effective framework for Contented-Based Image Retrieval(CBIR) with MIL techniques is proposed, the effective mechanism is based on the image segmentation employing improved Mean Shift algorithm, and processes the segmentation results utilizing mathematical morphology, where the goal is to detect the semantic concepts contained in the query. Every sub-image detected is represented as a multiple features vector which is regarded as an instance. Each image is produced to a bag comprised of a flexible number of instances. And we apply a few number of MIL algorithms in this framework to perform the retrieval. Extensive experimental results illustrate the excellent performance in comparison with the existing methods of CBIR with MIL.
This paper proposes a new framework for the development and deployment of honeypots for evolving malware threats. As new technological concepts appear and evolve, attack surfaces are exploited. Internet of things significantly increases the attack surface available to malware developers. Previously independent devices are becoming accessible through new hardware and software attack vectors, and the existing taxonomies governing the development and deployment of honeypots are inadequate for evolving malicious programs and their variants. Malware-propagation and compromise methods are highly automated and repetitious. These automated and repetitive characteristics can be exploited by using embedded reinforcement learning within a honeypot. A honeypot for automated and repetitive malware (HARM) can be adaptive so that the best responses may be learnt during its interaction with attack sequences. HARM deployments can be agile through periodic policy evaluation to optimize redeployment. The necessary enhancements for adaptive, agile honeypots require a new development and deployment framework.
Analyzing textbook is the first step for enhancing the level of biology education especially in Korea. Prior studies of textbook analysis have mostly dealt with such topics as terminology analysis, content analysis, relationship analysis of chapters, and comparative studies. However, not much attention was paid to concept system to be learned and to relevance of concepts chosen. Therefore, the purpose of this study is to clarify the concept system and to elucidate the relationship among concepts for effective learning. Novak's concept map was utilized as a theoretical framework for the analysis of chapter I of high school biology textbook. Concept map has several distinctive merits in many aspects such as teaching, learning, and evaluation. It not only makes the understanding of key concepts and proposition a lot easier, but also helps to link prior knowledge and new concepts more effectively. This study will be a basic material for improving textbook for effective biology learning. The conclusions of the study are as follows: 1. Concepts in subchapters were arranged unsystematically or they were overlapping. For more effective understanding, those items should be rearranged. 2. Key concepts are not arrayed properly according to their hierarchy. Therefore, it was hard for students to set up concept structure. 3. The concepts emphasized by bold letters were not selected properly in accordance with their importance. Appropriate concepts should be chosen. 4. Key concepts should be explained by using examples in everyday life for easy understanding. 5. Many concepts in molecular biology is too abstract to grasp their meaning. Therefore, many audio-visual materials should be used to aid concept building.
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