The purpose of this study is to analyze learning objectives of biology contents in SATIS 14-16. Modified the 5th NAEP three dimentional science assessment framework was used to analyze learning objectives of SATIS 14-16. This study will be a basic data for the development of STS programs in KOREA. The following results were obtained. 1. In a content dimension, 'structures and functions of organism'(63.9%) was the most frequently found, followed by 'the nature and our Iives'(22.1%), 'a continuity of Iife'(9.4%) and 'our surrounding Iives'(4.7%). 2. In a cognitive dimension, an understanding of scientific knowledge(32.7%) was the most frequently found, followed by an improvement of inquiry ability(25.6%), attitude(24.7%), and scientific knowledge and its application(17.0%). 3. In a context dimension, a personal context(32.8%) was the most frequently found, followed by a social context(27.3%), a scientific context(20.0%) and a technological context(20.0%). 4. There were some differences in behavior when each content was compared. In 'surrounding lives' and 'a continuity of life', an understanding of scientific knowledge was the most frequently found. In 'structures and functions of organism' and 'the nature and our lives', proportions of four behavioral catagories were relatively even. 5. There were some differences in context when each content was compared. In 'surrounding lives', scientific context was the most frequently found, whereas in 'structures and functions of lives', individual context was found the most frequently. In 'a continuity of life', scientific and social context were found more frequently than others. In 'the nature and our lives', social context was the most frequent one.
The purpose of this research was to explore the influence of a mother's motivational beliefs in the context of the child education and parent-teacher relationship and the impact that it has on the learning related skills of young children. The participants in this study consisted of 243 mothers of 4~5 years old children and 20 teachers in 5 child education centers located in Seoul, Korea. The data was analyzed by means of using statistical method such as mean, standard deviation, t-test, Pearson correlation, and stepwise regression. The major findings of this study were as follows: First, there were significant differences between parent-teacher relationship and learning related skills of young children according to the children's sex and maternal educational level. Second, children's sex, maternal educational level, and the parent-teacher relationship were significantly related with the learning related skills of young children. Last, mother's motivational beliefs in the context of child education and the parent-teacher relationship directly influenced the learning related skills of young children. The results of this study suggest that positive parent-teacher relationships are important for developing the learning related skills of young children and this in turn can predict the level of children's adjustment and success in school.
This paper attempts to discuss the complex nature of social contexts regarding English language education in Korean middle school and to demonstrate the affective factors that should be considered to find appropriate approaches within the context. To do this, a questionnaire survey was conducted among 85 middle school students regarding learners' motivation, and attitudes toward EFL learning. Additionally, teachers in secondary school were asked about the general circumstances of English language education. Findings indicate that in spite of the participants' high instrumental motivation, they rather show a negative attitude toward English learning. This paper intends to raise practitioners' attention to the fact that the effect of learners' affective variables on EFL learning seems distinctive depending on the host country's EFL contexts.
본 논문에서는 U-Net 기반의 semantic segmentation 방법에서 정확도를 향상시키기 위해 residual learning을 활용한 인코더-디코더 구조의 모델을 제안하였다. U-Net은 딥러닝 기반의 semantic segmentation 방법이며 자율주행 자동차, 의료 영상 분석과 같은 응용 분야에서 주로 사용된다. 기존 U-Net은 인코더의 얕은 구조로 인해 특징 압축 과정에서 손실이 발생한다. 특징 손실은 객체의 클래스 분류에 필요한 context 정보 부족을 초래하고 segmentation 정확도를 감소시키는 문제가 있다. 이를 개선하기 위해 제안하는 방법은 기존 U-Net에 특징 손실과 기울기 소실 문제를 방지하는데 효과적인 residual learning을 활용한 인코더를 통해 context 정보를 효율적으로 추출하였다. 또한, 인코더에서 down-sampling 연산을 줄여 특징맵에 포함된 공간 정보의 손실을 개선하였다. 제안하는 방법은 Cityscapes 데이터셋 실험에서 기존 U-Net 방법에 비해 segmentation 결과가 약 12% 향상되었다.
본 논문은 이동 노드간 클러스터링을 함에 있어 보다 효율적인클러스터링을 제공하고 유지하기 위한 딥러닝의 자율학습에 따른 군집적 알고리즘을 제안한다. 대부분 이동 노드의 클러스터링 군집데이터를 처리함에 있어 상호관계에 따른 분류체계가 제공된다. 이러한 경우 새롭게 입력되거나 변경된 데이터가 비교정보에서 오염된 정보로 분류될 경우 기존 분류된 클러스터링으로부터 오염된 정보로 이해되어 군집성을 저하시키는 요인으로 작용 할 수가 있다. 본 논문에서는 이러한 상황정보를 이해하고 클러스터링을 유지할 수 있는 자율학습기반의 학습 모델을 제시 한다.
유비쿼터스 컴퓨팅의 시대로 접어들면서, 컴퓨터 시스템은 언제 어디서나 우리의 일상생활에서 필요로 하는 적절한 서비스와 정보를 제공할 수 있게 되었다. 이러한 유비쿼터스 컴퓨팅은 언제 어디서나 학습을 할 수 있는 유비쿼터스 학습의 개념으로 발전시켰다. 본 논문에서는 기존의 ERSS(Korea's Educational Resources Sharing System)를 발전시켜, 유비쿼터스 컴퓨팅 기술이 적용된 U-스쿨을 위한 프레임워크를 제안한다. 제안된 프레임워크는 기존의 ERSS를 기반으로 하여 모바일 기술, 센서 단말 기술과 상황 인식 기술을 적용하였고 사용자 중심의 시나리오를 사용하여 사용자 중심의 러닝 환경을 제공한다. 특히 유비쿼터스 교육 환경에서의 상황인식 서비스는 학생, 교사, 객체 및 환경의 동적인 상황 정보를 기반으로 즉시 학습 및 개인별 맞춤 학습에 적용될 수 있다.
This study analyzes the epistemological meaning of‘social construction’in mathematical instruction. The perspective that consider the cognition of mathematical concept as a social construction is explained by a cyclic scheme of an academic context and a school context. Both of the contexts require a public procedure, social conversation. However, there is a considerable difference that in the academic context it is Lakatos' ‘logic of mathematical discovery’In the school context, it is Vygotsky's‘instructional and learning interaction’. In the situation of mathematics education, the‘society’which has an influence on learner's cognition does not only mean‘collective members’, but‘form of life’which is constituted by the activity with purposes, language, discourse, etc. Teachers have to play a central role that guide and coordinate the educational process involving interactions with learners in this context. We can get useful suggestions to mathematics education through this consideration of the social contexts and levels to form didactical situations of mathematics.
Treatment and management of chronic low back pain (CLBP) should be tailored to the patient's individual context. However, there are limited resources available in which to find and manage the causes and mechanisms for each patient. In this study, we designed and developed a personalized context awareness system that uses machine learning techniques to understand the relationship between a patient's lower back pain and the surrounding environment. A pilot study was conducted to verify the context awareness model. The performance of the lower back pain prediction model was successful enough to be practically usable. It was possible to use the information from the model to understand how the variables influence the occurrence of lower back pain.
International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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제8권4호
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pp.254-259
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2008
Uncertainty of result of context awareness always exists in any context-awareness computing. This falling-off in accuracy of context awareness result is mostly caused by the imperfectness and incompleteness of sensed data, because of this reasons, we must improve the accuracy of context awareness. In this article, we propose a novel approach to model the uncertain context by using ontology and context reasoning method based on Bayesian Network. Our context aware processing is divided into two parts; context modeling and context reasoning. The context modeling is based on ontology for facilitating knowledge reuse and sharing. The ontology facilitates the share and reuse of information over similar domains of not only the logical knowledge but also the uncertain knowledge. Also the ontology can be used to structure learning for Bayesian network. The context reasoning is based on Bayesian Networks for probabilistic inference to solve the uncertain reasoning in context-aware processing problem in a flexible and adaptive situation.
This study focuses on the flow of story and content or related context when using movies as learning materials in a class. A great advantage of using movies is that they have a consistent story and detailed content development. Most teachers, however, tend to concentrate on practical expressions totally unrelated to the story or context of the movie they are using. This way might be efficient in the short run but it is certain that the expressions are unlikely to be retained in long-term memory. This study examines how a story-centered class influences learning of practical expressions and how efficient this approach to learning is. Learning and teaching with focus only on the expressions in a movie shades the meaning of the use of the movie a little. In this study the movie, Cars 2, was used in a course of general education with 150 students enrolled. Various group activities were suggested to immerse students into the story and contents of Cars 2. It was found that a story-centered class is helpful for students to acquire practical expressions and that students' satisfaction level with the class was high.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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