Although the mathematics education process in AI education is a very important issue, little cases are reported in developing effective methods on AI and mathematics education at the university level. The universities cover all fields of mathematics in their curriculums, but they lack in connecting and applying the math knowledge to AI in an efficient manner. Students are hardly interested in taking many math courses and it gets worse for the students in humanities, social sciences and arts. But university education is very slow in adapting to rapidly changing new technologies in the real world. AI is a technology that is changing the paradigm of the century, so every one should be familiar with this technology but it requires fundamental math knowledge. It is not fair for the students to study all math subjects and ride on the AI train. We recognize that three key elements, SW knowledge, mathematical knowledge, and domain knowledge, are required in applying AI technology to the real world problems. This study proposes a modular approach of studying mathematics knowledge while connecting the math to different domain problems using AI techniques. We also show a modular curriculum that is developed for using math for AI-driven autonomous driving.
In this paper, we investigated the influence of technology, which gave an impact on students through the process of teaching & learning for the proof of an additive law of sine function in the mathematics education for the gifted. We chose students who were taking a course in enrichment mathematics at Science Education Institute for the Gifted in Mokpo National University, and analyzed their processes of a mathematical inference or conjecture, an algebraic description and a proof by visualization using technology. We found the following facts. That is, the visualization using technology is helpful to the gifted students in understanding principles and concepts of mathematics by intuition. Also, it is helpful to ones verifying various cases and generalizing principles. But, using technology can be a factor that disturbs learning of students who are clumsy with operating technology.
The Journal of Korean Association of Computer Education
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v.6
no.3
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pp.173-183
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2003
E-learning education methodology using the web has been as much activated with the introduction of the internet to our society. As for the web-based education, there is no exception in case of mathematics. However, when it comes to representing math equations by using HTML image tags, a type of web marked-up language, it can be hard to represent math equations that have structural features, and to do the search, resulting in the difficulty in reusing math related applications. Therefore, based on MathML and using ActiveX control technology, a math equation generating website was designed and implemented in this study. Since this system employed ActiveX control technology, it is possible to generate math equations without the limit of time and place on the web, and to manage the program with the most up-to-dale version. And in this system, it is also possible to save the math equations generated in this system to be referred to for their reuse in the future.
This study explored the factors that influence elementary school teachers' intention to use an artificial intelligence (AI) math learning system and analyzed the interactions and relationships among these factors. Based on the technology acceptance model, perceived usefulness for math learning, perceived ease of use of AI, and attitude toward using AI were analyzed as the main variables. Data collected from a survey of 215 elementary school teachers was used to analyze the relationships between the variables using structural equation modeling. The results of the study showed that perceived usefulness for math learning and perceived ease of use of AI significantly influenced teachers' positive attitudes toward AI math learning systems, and positive attitudes significantly influenced their intention to use AI. These results suggest that it is important to positively change teachers' perceptions of the effectiveness of using AI technology in mathematics instruction and their attitudes toward AI technology in order to effectively adopt and utilize AI-based mathematics education tools in the future.
In this paper, we investigated teachers' awareness for the gifted education using technology. We chose teachers who were taking a course(60 hours) in the gifted education at Educational Training Institute in Chonnam National University, and analyzed their awareness for gifted education using technology. We found teachers' awareness as followings. First, teachers think that their ability using technology is contained ability developing and performing program for the gifted education. Second, using technology in the gifted education have an effect on ability of inventively solving problem and extension of thinking power of the gifted. Third, the gifted education using technology is helpful to developing abilities of the gifted, which are intuitional discernment, organizing information, space perception and visualization. Also, that is helpful to developing fluency, flexibility and uniqueness of the gifted in terms of sub-factors of creativity (fluency, flexibility, uniqueness, sophistication).
This study intends to provide implications about sluggish use of calculators in our case by analyzing the math textbook of U.S. Macmillan/McGraw-Hill along with the tendency of paying more attention to math class using technologies. From the results of analysis, this textbook deals with various methods over around 3.3% of all pages, using calculators across all grades from 1st to 6th grade. In particular, it offers guidance into three types such as 'Choose a Computation Method', 'You can also use a calculator.', and 'TECHNOLOGY LINK', while particularly it is impressive in the perspective of using calculators as one of calculation strategies. And case studies of usage in textbooks describe 8 different perspectives as an example-represent; solve problems or equations; develope or demonstrate conceptual understanding; analyze; compute or estimate; describe, explain or justify; choose appropriate calculation method; determine a calculated answer's reasonableness. Reflecting on the fact that we still use calculators in a passive way, there are considerable implications to us.
The aim of this study is to explore the pre-service math teachers' characteristics of education to develop their AI literacy and SW competency, and to derive some implications. We conducted a 14-hours AI and SW education program for pre-service teachers with theory and practice, and an analysis on class observation data, video frames of classes and interview, Python programming assignments and papers. The results of this case study for 3 pre-service teachers are as follows. First, two students understood artificial neural network and deep learning system accurately, furthermore, all students conducted a couple of explorations related with performance improvement of deep learning system with interest. Second, coding and exploration activities using Python improved students' computational thinking as well as SW competency, which help them give convergence education in the future. Third, they responded positively to the necessity of AI literacy and SW competency development, and to applying coding to math class. Lastly, it's necessary to endeavor to give a coding education to the student's eye level according to his or her prerequisite and to ease the burden of student's studying AI technology.
This study aims to find meaningful implications for the development of Korean elementary school math education courses and textbooks by comparing and analyzing the number and arithmetic areas of Korean and Canadian math textbooks in fifth and sixth grades. To this end, the textbook composition system of Korean and Canadian elementary schools was compared and analyzed, and the number and timing of introduction of math textbooks and math textbooks by grade, and the number in fifth and sixth grade and the learning contents of math textbooks were compared and analyzed. The following conclusions were obtained from this study: First, it is necessary to organize a textbook that can solve the problem in an integrated way by introducing the learned mathematical concepts and computations naturally in the context of problems closely related to real life, regardless of the type of private calculation or mathematics area. Second, it is necessary to organize questions using materials such as real photography and mathematics, science, technology, engineering, art, etc. and to organize textbooks that make people feel the necessity and usefulness of mathematics. Third, sufficient learning of the principles of mathematics through the use of various actual teaching aids and mathematical models, and the construction of textbooks focusing on problem-solving strategies using engineering tools are needed. Fourth, in-depth discussions are needed on the timing of learning guidance for fractions and minority learning or how to organize and develop learning content.
As information and communication technologies are being developed so rapidly, education research is actively conducted to provide optimal learning for each student using big data and artificial intelligence technology. In this study, using the mathematics learning data of elementary school 5th to 6th graders conducting blended mathematics classes, we tried to find out what factors predict mathematics academic achievement and developed an artificial intelligence model that predicts mathematics academic performance using the results. Math learning propensity, LMS data, and evaluation results of 205 elementary school students had analyzed with a random forest model. Confidence, anxiety, interest, self-management, and confidence in math learning strategy were included as mathematics learning disposition. The progress rate, number of learning times, and learning time of the e-learning site were collected as LMS data. For evaluation data, results of diagnostic test and unit test were used. As a result of the analysis it was found that the mathematics learning strategy was the most important factor in predicting low-achieving students among mathematics learning propensities. The LMS training data had a negligible effect on the prediction. This study suggests that an AI model can predict low-achieving students with learning data generated in a blended math class. In addition, it is expected that the results of the analysis will provide specific information for teachers to evaluate and give feedback to students.
The Journal of Korean Association of Computer Education
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v.8
no.5
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pp.97-108
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2005
In this paper, we present our prototype of a web manual creator that is based on MSP technology embedded in webMathematica. This tool gives courseware authors more simple ways to make their own mathematical web contents. We first classified authoring models for creating mathematical content development and proposed an advanced model. The final application called phpMath can generate MSP-driven documents automatically using Mathematica commands typed by users. In other words, phpMath users can make interactive dynamic mathematical web contents even though they do not know anything about web server, HTML, and webMathematica. We illustrated the details of the prototype from the user's perspectives followed by comments on usefulness.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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