In recent years there has been much discussion about whether there is a critical, or sensitive period for language acquisition. Research on a critical period provides an excellent example around which we can organize a discussion of the behavioral and neural evidence. In this paper, the early history of critical periods and evidence for the existence of critical periods in various domains of human cognition and learning are reviewed. Followed by this overview, evidence for a critical period in both linguistic and non linguistic area are presented. The paper then provides some unresolved questions regarding a critical period in language acquisition and states what the outcome of this issues mean for an understanding of language acquisition. Finally the paper concludes with some educational implications of a critical period for practice.
Journal of Korean Society of Industrial and Systems Engineering
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v.24
no.66
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pp.1-10
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2001
Simulation-Based Expert System(SIMBES) is a very effective tool to solve complex antral hard problems. The SIMBES model includes a simulator, a feature extractor, a machine learning system, a performance evaluator, and a Knowledge-Based Expert System(KBES). Since SIMBES depends on Problem domains, a schedule-based material requirements planning problem, which is NP-hard, was selected to exemplify the SIMBES model. To implement the SIMBES application in Smalltalk paradigm, a system class hierarchy was constructed. The hierarchy consists of five large classes such as Job Generator, Job Scheduler, Job Evaluator, Inference Engine, and Executive System. Several classes inside these classes were identified. Additionally, instance protocols about all classes have been described in terms of messages and pseudo methods. These protocols can be implemented easily by any other object-oriented languages. Furthermore, these results may be used as a skeletal system to develop a new SIMBES efficiently, especially when the application is related to other scheduling problems.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.22
no.4
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pp.9-16
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2017
Machine learning has found widespread implementations and applications in many different domains in our life. Logistic regression is a type of classification in machine leaning, and is used widely in many fields, including medicine, economics, marketing and social sciences. In this paper, we present the MapReduce implementation of three existing algorithms, this is, Gradient Descent algorithm, Cost Minimization algorithm and Newton-Raphson algorithm, for logistic regression on RHadoop that integrates R and Hadoop environment applicable to large scale data. We compare the performance of these algorithms for estimation of logistic regression coefficients with real and simulated data sets. We also compare the performance of our RHadoop and RHIPE platforms. The performance experiments showed that our Newton-Raphson algorithm when compared to Gradient Descent and Cost Minimization algorithms appeared to be better to all data tested, also showed that our RHadoop was better than RHIPE in real data, and was opposite in simulated data.
The inactive student rate is becoming a major problem in most open universities worldwide. In Indonesia, roughly 36% of students were found to be inactive, in 2005. Data mining had been successfully employed to solve problems in many domains, such as for educational purposes. We are proposing a method for preventing inactive students by mining knowledge from student record systems with several state of the art ensemble methods, such as Bagging, AdaBoost, Random Subspace, Random Forest, and Rotation Forest. The most influential attributes, as well as demographic attributes (marital status and employment), were successfully obtained which were affecting student of being inactive. The complexity and accuracy of classification techniques were also compared and the experimental results show that Rotation Forest, with decision tree as the base-classifier, denotes the best performance compared to other classifiers.
This study empirically explored what promotes exploration, through a case analysis of a Korean SME (small and medium sized enterprise), based on the research framework which focuses on the identification and the selection of exploratory NPD (new product development) alternatives, and the accumulation of novel capabilities in new technology domains. The learning process of the exploratory NPD project described is as follows. The identification barrier of exploratory NPD project is relatively low. Constructive crisis is germane to selecting exploratory NPD alternatives and to enduring the long payback period. New separated R&D unit is likely to implement the exploratory NPD project. The length of the gestation period of the exploratory NPD project is related with the level of the conflict between old members and new members. This study identified several antecedents of the exploratory NPD project. Prior success promotes the identification process of the exploratory NPD projects. Constructive crisis is related with CEO's personal characteristics such as future oriented and proactive personality. The proactive involvement and persuasion of CEO are germane to reducing the conflict between old and new members and to the success of the exploratory NPD project. Based on the results, this study discusses several implications and future research directions.
The purpose of this study is to develop environmental inquiry activities for teaching the 10th grade students in science classes of high school. The activities are developed to perform goals of environmental education for sustainable development. In order to this, activities are sequently organized in order of context of laboratory, field, and problem solving in respect of one learning topic. The object of inquiry activities in laboratory context is understanding concepts related environment and environmental pollution. The inquiry activities in field context have an object of attaining good awareness and attitude toward environment. Throughout the activities in probem solving context students are expected to have a mind of participating in environmental issues. The activities are designed to learn and use integrated science knowledge in many domains. Some activities are intended to utilize MBL(Microcomputer-based Laboratory). The ICT materials, lesson plans, instructional sheets for teaching and student' sheets for inquiry were produced to guide these activities. It is expected that this effort will contribute to cultivate environmental literate persons who have not only scientific understanding but also practical will of environmental issues.
Purpose: This study aimed to analyze the women's health nursing curriculum in Korean nursing baccalaureate education. Methods: This study was conducted with women's health nursing curriculum from one nursing school. Data were collected through one nursing school in A city, Korea from November to December, 2014. Data were analyzed using 4 domain of Posner's curriculum analysis. Results: Curriculum documentation and origins were based on the nursing standard from Korean Accreditation Nursing Board Education and the learning goal of maternal nursing from Korean Nursing Association. The purpose and content of the curriculum were composed with cognitive, affective, and psychomotor domains. The curriculum was organized deductively and multidisciplinary. Conclusion: The continuity, sequence, integration, and articulation were advantage of the curriculum. The concept map of women's health nursing curriculum can contribute to share the objectives between teachers and learners.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.3
no.3
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pp.285-307
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2009
This paper introduces DICE, a Domain-Independent text Classification Engine. DICE is robust, efficient, and domain-independent in terms of software and architecture. Each module of the system is clearly modularized and encapsulated for extensibility. The clear modular architecture allows for simple and continuous verification and facilitates changes in multiple cycles, even after its major development period is complete. Those who want to make use of DICE can easily implement their ideas on this test bed and optimize it for a particular domain by simply adjusting the configuration file. Unlike other publically available tool kits or development environments targeted at general purpose classification models, DICE specializes in text classification with a number of useful functions specific to it. This paper focuses on the ways to locate the optimal states of a practical text classification framework by using various adaptation methods provided by the system such as feature selection, lemmatization, and classification models.
Proceedings of the Korea Contents Association Conference
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2016.05a
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pp.389-390
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2016
Since the Salamanca statement in 1994, inclusive education became the worldwide issue in the field of educational policy. Inclusive education is defined that equality and comprehensive education in the classroom to learning together regardless of whether with disability or not (Han et al, 2013). Inclusive education is the educational system and consist of the three domains; guarantee of rights, improvement in environment and reform in curriculum (Han et al, 2015). Diversity education has been positioned as an educational method in inclusive education. Diversity in classroom is very wide ranging; nationality, gender, culture, race, ethnicity, disability, age and religion. Diversity education is the educational method to providing the appropriate education for the children's diversity on the assumption that appreciate to the diversity. In recent years, the main purpose of inclusive education is to encompass children with disabilities. However, developmental disabilities that has no intellectual delay become a new challenge in education in addition to the physical and mental disability. This study aims to definition of the diversity education as the educational method in Japan.
International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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v.8
no.4
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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.
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