Proportional reasoning is considered as a difficult concept to most elementary school students and might be connect to functional thinking, algebraic thinking, and mathematical thinking later. The purpose of this study is to analyze the sixth graders' development level of proportional reasoning so that children's problem solving processes on different proportional problem items were investigated in a way how the problem type of proportion and the degree of ill-structured affect to their levels. Results showed that the greater part of participants solved problems on the level of proportional reasoning and various development levels according to type of problem. In addition, they showed highly the level of transition and proportional reasoning on missing value problems rather than numerical comparison problems.
Journal of The Korean Association For Science Education
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v.11
no.2
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pp.23-30
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1991
The purpose of this study is to investigate the interrelationships on integrated science process skills and Piagetian cognitive modes for high school students according to the different cognitive reasoning levels. About 509 high school students were randomly selected for the samples of this study. They were identified as concrete, transitional and formal operational stage with the scores of GALT(Group Assessment of Logical Thinking) developed by Roadrangka, Yeaney and Padilla(1982), and TIPS II(Test of Integrated Process Skills) developed by Burns, Wise and Okey(1983). The result of this study were showed that about 11.8% of the samples were in the concrete operational stage and about 24.4% of the samples were in the transitional stage, while about 63.8% of them were in the formal operational stage. It was also found that the achivement scores of the science process skills increase in accordance with the cognitive reasoning levels. The value of the correlation coefficient between science process skills and cognitive reasoning abilities was 0.49, which was significant at the 0.05 level. This finding seems to support previous research that the student's cognitive reasoning abilities appeared to have influenced student's scores of the science process skills No differences to the logical reasoning ability between male and female students according to each cognitive level were found except formal operational stage.
The purpose of this study was to examine the effect of the traditional fairy tales based program on the improvement of preschoolers level of distributive justice reasoning. The program was developed on the six Korean fairy tales which deal with the sharing problem among the friends and the families. The subjects were seventy-six, 4- and 5-year-old children selected from two kindergartens in Seoul and Ichon. Solomon 4-group experimental design was used. Each children were assigned for 2 experimental groups and for 2 control groups. Before the intervention, the subjects in experimental group 1 and control group 1 were interviewed individually with story dilemmas for their distributive justice reasoning. For eight-week period, the program based on six Korean traditional fairy tales were used as an intervention. After the intervention, all the subjects were interviewed individually with another story dilemmas. The data were analyzed in SPSS Win 10.0 program, by frequency, percentile, mean, standard deviation, paired t-test and independent t-test. As a result, the children in experimental groups had higher level of distributive justice reasoning than those in control groups. That is, program based on the traditional fairy tales gave positive effect on preschoolers distributive justice reasoning.
O.W. Kwon;J.H. Shin;Y.A. Seo;S.J. Lim;J. Heo;K.Y. Lee
Electronics and Telecommunications Trends
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v.38
no.6
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pp.1-11
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2023
Large language models seem promising for handling reasoning problems, but their underlying solving mechanisms remain unclear. Large language models will establish a new paradigm in artificial intelligence and the society as a whole. However, a major challenge of large language models is the massive resources required for training and operation. To address this issue, researchers are actively exploring compact large language models that retain the capabilities of large language models while notably reducing the model size. These research efforts are mainly focused on improving pretraining, instruction tuning, and alignment. On the other hand, chain-of-thought prompting is a technique aimed at enhancing the reasoning ability of large language models. It provides an answer through a series of intermediate reasoning steps when given a problem. By guiding the model through a multistep problem-solving process, chain-of-thought prompting may improve the model reasoning skills. Mathematical reasoning, which is a fundamental aspect of human intelligence, has played a crucial role in advancing large language models toward human-level performance. As a result, mathematical reasoning is being widely explored in the context of large language models. This type of research extends to various domains such as geometry problem solving, tabular mathematical reasoning, visual question answering, and other areas.
The purpose of this study was to investigate the process of counterfactual reasoning which children undergo, based on mental model theory and dual process theory. The subjects were 120 four-year-olds and 120 five-year-olds from Ulsan. Counterfactual reasoning task conditions were created, including task type and content, which were type 1-specific, type 1-general, type 2-specific, type 2-general. There were two stories used for each task condition. Children's counterfactual reasoning score range was 0 to 8. Data were analyzed using SPSS by mean, standard deviation, one sample t-test, repeated measures of Anova. The results of this study were as follows. First, children's counterfactual reasoning was above chance level regardless of the task condition. Second, children's counterfactual reasoning was lowest when type 1-specific or type 2-specific tasks were given, slightly higher when type1-general tasks were given, and the highest when type 2-general tasks were given. There was no significant difference between 4-year-old and 5-year-old children's counterfactual reasoning.
Purpose: The purpose of this study is to classify the characteristics of each item of CIST evaluation and to find out the degree of recognition of the characteristics of the cognitive tool. Methods: This study was conducted for occupational therapy majors at M University located in Gyeongsangnam-do. The data collection from May to June 2021. Total of 25 copies of the data were finally analyzed, SPSS Statistics 26 was used for data analysis. Results: As a result of the study, the significance level was visual reasoning 1 test strip and the visual reasoning 1 tool. In the relationship between the correspondence 1 figure simulation sheet and the figure simulation tool for each item and statistically significant, and the correspondence 2 visual reasoning 2 sheet. Visual reasoning 2 sheet and visual reasoning tool also showed that was found to be statistically significant. The correlation for visual reasoning 1 sheet and the visual reasoning 1 tool, reasoning 2 tool and visual reasoning 1 sheet, and the visual reasoning 2 tool and the verbal reasoning sheet. Conclusion: In this study, in the CIST items that may be difficult, it is better to attach the actual tool rather than the verbal explanation of the test paper to increase the efficiency of the test and the understanding of subjects with mild cognitive impairment. It was implemented by applying the tool, and it was found that the use of the tool in the visual reasoning item showed a high correlation by item. Furthermore, based on this study, it will be possible to suggest a method to control the difficulty of each subject of the cognitive evaluation tool, and to prepare a standard for future research.
Synectics is one of several techniques used to enhance brainstorming by taking a more active role and introducing metaphor and structure into the process. It is unclear at what level of specificity this should be formulated as a pattern. This thesis reviews recent computational as well as experimental work on analogical reasoning based on synectics. New results regarding information processing of analogical reasoning stages, major computational models and recent attempts to compare these models are reviewed. Computational models are also discussed in the computational as well as cognitive psychology perspectives. Future directions in analogical reasoning research are proposed. The following import is the need to accommodate the typology and normal assessment in the concrete circumstances where actual reasoning and problem solving take place. In order to get to this end, we used computational models by Thagard who take the stand of ‘Computational Philosophy of Science’, which assumes ‘Weak AI’ to explicate what constitute the very pecularity of Analogical Reasoning.
There are many studies on 'how' students solve mathematical problems, but few of them sufficiently explained 'why' they have to solve the problems in their own different ways. As quantitative reasoning is the basis for algebraic reasoning, to scrutinize a student's way of dealing with quantities in a problem situation is critical for understanding why the student has to solve it in such a way. From our teaching experiments with two ninth-grade students, we found that emergences of a certain level of covariational reasoning were highly consistent across different types of problems within each participating student. They conceived the given problem situations at different levels of covariation and constructed their own quantity-structures. It led them to solve the problems with the resources accessible to their structures only, and never reconciled with the other's solving strategies even after having reflection and discussion on their solutions. It indicates that their own structure of quantities constrained the whole process of problem solving and they could not discard the structures. Based on the results, we argue that teachers, in order to provide practical supports for students' problem solving, need to focus on the students' way of covariational reasoning of problem situations.
Journal of The Korean Association For Science Education
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v.38
no.5
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pp.635-647
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2018
Motivated reasoning refers to biased reasoning that is affected by motivation to achieve a particular result or goal. In this study, we attempted a theoretical study on motivated reasoning that hinders the development of scientific thinking and empirical study on actual context of motivated reasoning in the research experiences of next-generation Korean researchers in the field of science and technology. To be specific, literature reviews were conducted to explore the psychological meaning of motivated reasoning and its negative impact on scientific thinking and science research. To understand the substantial meaning and context of motivated reasoning in the field of real science and technology research, we conducted in-depth interviews with eight graduate students and one young science and technology researcher. As a result of the literature reviews, we found out that motivated reasoning can interfere with the proper theory and data coordination, which is the core process of scientific thinking at the individual level. At the socio-cultural level, it can lead to cessation of constructing scientific knowledge and it can act as a mechanism in the process of using science for specific socio-cultural beliefs or purposes, thereby hindering the development of science and technology based on rationale and objective scientific thinking. Quantitative analysis with in-depth interview data showed that graduate students and the young researcher's experienced motivated reasoning results in trying to protect prior beliefs, make hasty conclusions, protecting socio-cultural belief or rationalizing decisions made by their community. Their motivated reasoning could become an obstacle in constructing valid science and technology knowledge through appropriate theory and evidence coordination. Based on these findings we discussed science education for improving scientific thinking.
The Journal of Korean Association of Computer Education
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v.6
no.4
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pp.95-113
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2003
We introduce an AFES(Adaptive Fuzzy Evaluation System) that applies an evaluation system used to existing LCMS(Learning Contents Management System) to a fuzzy reasoning rule. The AFES confers a course level on the learner through a fuzzy diagnostic evaluation before the learner enters a learning course. After the learner completes a learning course through the tailored learning path that is suitable for the learner's level, the AFES confers a final grade on the learner by means of fuzzy final evaluation. The biggest characteristic of the AFES is a grade rule of the final grade. Although different learners get the same number of correct answers to the same number of Questions, AFES flexibly confers the different final grade on the learner by means of the number of 125's fuzzy reasoning rules.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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