The present study explored whether the implementation of focused activities (intervention programme) can enhance 22 pre-service mathematics teachers' proficiency in solid geometry thinking level as well as change for the better their feelings in this discipline. Over a period of 6 weeks the pre-service teachers participated in activities and diversified experiences with 3D shapes, using illustration aids and actual experience of building 3D shapes in relation to the various spatial thinking levels. The research objectives were to investigate whether the intervention programme, comprising task-oriented activities of solid geometry, enhance mathematics pre-service teachers' mastery of their geometric thinking levels as well as examine their feelings towards this discipline before and after the intervention programme. The findings illustrate that learners' levels of geometric thinking can be promoted, entailing control on higher thinking levels as well as a more positive attitude towards this field.
This paper presents the Global van Hiele (GVH) questionnaire as a tool for mapping knowledge and understanding of plane and solid geometry. The questionnaire facilitates identification of the respondents' mastery of the first three levels of thinking according to van Hiele theory with regard to key geometrical topics. Teacher-educators can apply this questionnaire for checking preliminary knowledge of mathematics teaching candidates or pre-service teachers. Moreover, it can be used when planning a course or granting exemption from studying in basic geometry courses. The questionnaire can also serve high school mathematics teachers who are interested in exposing their students to multiple-choice questions in geometry.
This study compared and analyzed the van Hiele levels of geometry contents in middle school mathematics textbooks and those of students' thinking. As the mathematics curriculum was revised recently, the amount of contents in the geometry area were reduced, but the van Hiele level did not change much, and the gap between the van Hiele level of geometric contents presented in the textbooks and the level of students' geometric thinking still remained unchaged. The van Hiele levels of the geometric contents in the textbooks were distributed in the levels of 1, 2, 3 in the first grade, and 2, 3, 4 in the second and third grade. In the case of the first grade, 69% of the students were less than or equal to level 2, and 73.7% and 47.6% of the students in the second and third grades were less than or equal to level 3, respectively. Especially, in the case of the second and third grade, the ratio of the 4th level of the contents presented in the textbook is higher than the problem, which can cause difficulties for the students.
The purpose of the study is to examine how effects of activities using Google SketchUp on students' spatial ability and 3D geometric thinking in measuring the volume of solid figures. By comparing the results from pre- and post-tests between the experimental group and control group, we found that activities using Google SketchUp help students improve their spatial ability in the spatial orientation and visualization. In addition, more than half students in the experimental group moved from level 4 up to level 7 in thinking process of measuring the volume in terms of Battista(2004)'s levels. This study suggests that the instruction with Google SketchUp can help to improve students' spatial ability and 3D geometric thinking in the regular class in middle school. In addition, SketchUp can be an advanced technological tool to support students' self-directed learning, which create an efficient educational environment and a great opportunity to learn geometry in an effective manner.
The purpose of this research is to analyze geometrical level and the justification process in the proofs of construction by mathematically gifted elementary students. Justification is one of crucial aspect in geometry learning. However, justification is considered as a difficult domain in geometry due to overemphasizing deductive justification. Therefore, researchers used construction with which the students could reveal their justification processes. We also investigated geometrical thought of the mathematically gifted students based on van Hieles's Theory. We analyzed intellectual of the justification process in geometric construction by the mathematically gifted students. 18 mathematically gifted students showed their justification processes when they were explaining their mathematical reasoning in construction. Also, students used the GSP program in some lessons and at home and tested students' geometric levels using the van Hieles's theory. However, we used pencil and paper worksheets for the analyses. The findings show that the levels of van Hieles's geometric thinking of the most gifted students were on from 2 to 3. In the process of justification, they used cut and paste strategies and also used concrete numbers and recalled the previous learning experience. Most of them did not show original ideas of justification during their proofs. We need to use a more sophisticative tasks and approaches so that we can lead gifted students to produce a more creative thinking.
This article aims at providing implication for teacher preparation program through interpreting pre-service teachers' knowledge by using Shulman-Fischbein framework. Shulman-Fischbein framework combines two dimensions (SMK and PCK) from Shulman with three components of mathematical knowledge (algorithmic, formal, and intuitive) from Fischbein, which results in six cells about teachers' knowledge (mathematical algorithmic-, formal-, intuitive- SMK and mathematical algorithmic-, formal-, intuitive- PCK). To accomplish the purpose, five pre-service teachers participated in this research and they performed a series of tasks that were designed to investigate their SMK and PCK with regard to students' misconception in the area of geometry. The analysis revealed that pre-service teachers had fairly strong SMK in that they could solve the problems of tasks and suggest prerequisite knowledge to solve the problems. They tended to emphasize formal aspect of mathematics, especially logic, mathematical rigor, rather than algorithmic and intuitive knowledge. When they analyzed students' misconception, pre-service teachers did not deeply consider the levels of students' thinking in that they asked 4-6 grade students to show abstract and formal thinking. When they suggested instructional strategies to correct students' misconception, pre-service teachers provided superficial answers. In order to enhance their knowledge of students, these findings imply that pre-service teachers need to be provided with opportunity to investigate students' conception and misconception.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.20
no.9
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pp.82-92
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2019
The purpose of this study was to analyze the relationship and degree of agreement between the six types of Geometry Psychological Assessment (GEOPIA) and four functions of the Myers-Briggs Type Indicator (MBTI) personality test, and to investigate the appropriate level of vocational aptitude commonly recommended by each tool. A total of 377 adult men and women from Korea, aged between 19 and 70 years, were tested using GEOPIA and the MBTI. Cronbach's alpha was calculated to verify the validity and reliability of the measuring tools, and the mean and standard deviation of each variable were calculated. Also, a cross-sectional analysis was conducted to examine the relationship between GEOPIA and the MBTI. The results showed that Round/Triangle (RT) types, Round/Box (RB) types, Triangle/Box (TB) types and Box/Curve (BC) types among the GEOPIA personality types are highly related to MBTI's Sensing/Thinking (ST) types. GEOPIA RC types were related to Intuition/Feeling (NF) and Sensing/Feeling (SF) types, and TC types were highly related to Intuition/Thinking (NT) types. Based on the common characteristics of the two tests, the findings suggest appropriate levels of vocational aptitude. Through this research, it was confirmed that GEOPIA (a Korean psychology and personality test) can be used in counseling, coaching, and education, and above all, is a reliable tool for vocational psychological assessment to search for career aptitude.
Amal Alshahrani;Jenan Mustafa;Manar Almatrafi;Layan Albaqami;Raneem Aljabri;Shahad Almuntashri
International Journal of Computer Science & Network Security
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v.24
no.5
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pp.53-63
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2024
Alzheimer's disease is a brain disorder that worsens over time and affects millions of people around the world. It leads to a gradual deterioration in memory, thinking ability, and behavioral and social skills until the person loses his ability to adapt to society. Technological progress in medical imaging and the use of artificial intelligence, has provided the possibility of detecting Alzheimer's disease through medical images such as magnetic resonance imaging (MRI). However, Deep learning algorithms, especially convolutional neural networks (CNNs), have shown great success in analyzing medical images for disease diagnosis and classification. Where CNNs can recognize patterns and objects from images, which makes them ideally suited for this study. In this paper, we proposed to compare the performances of Alzheimer's disease detection by using two deep learning methods: You Only Look Once (YOLO), a CNN-enabled object recognition algorithm, and Visual Geometry Group (VGG16) which is a type of deep convolutional neural network primarily used for image classification. We will compare our results using these modern models Instead of using CNN only like the previous research. In addition, the results showed different levels of accuracy for the various versions of YOLO and the VGG16 model. YOLO v5 reached 56.4% accuracy at 50 epochs and 61.5% accuracy at 100 epochs. YOLO v8, which is for classification, reached 84% accuracy overall at 100 epochs. YOLO v9, which is for object detection overall accuracy of 84.6%. The VGG16 model reached 99% accuracy for training after 25 epochs but only 78% accuracy for testing. Hence, the best model overall is YOLO v9, with the highest overall accuracy of 86.1%.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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