This study investigates how bioecological variables affect the child's multiple intelligence through independent and interactional ways. The subjects of this study were 147 pairs of 5-year-old children and their mothers, and the Project Spectrum was employed to measure multiple intelligences. Each mothers was asked to answer a questionnaire on her child's temperament, her maternal parenting style, 'goodness of fit' and 'the fit of child's intelligence'. Data were analyzed using a factor analysis and a hierarchical multiple regression with SPSS WIN 15.0. The main findings were as followings; First, 'the goodness of fit' to the child's temperament moderated the effect of a maternal parenting style that would foster child's dependency on the mathematical intelligence through interaction. 'The fit of child's intelligence' also moderated the effect of maternal positive parenting style to the child's mathematical intelligence. Second, in language intelligence, girls were more verbally intelligent than boys. In that regard, because the sex variable entails a combination of both inherent attribute and social-cultural effects, that result can be interpreted as an interaction between the individual and the environment. Lastly, a maternal parenting style that would foster child's dependency moderated the effect of the child's regular temperament on interpersonal intelligence. This means that the child's regular temperament can be a protective factor for the negative effect of a maternal parenting style that would foster child's dependency This study suggests that interactional factors such as 'goodness of fit' should be considered in studies involving children.
본 연구는 로봇을 활용한 수학 융합 인공지능교육 프로그램을 개발하고 적용하여 인공지능 및 수학적 개념에 대한 학생의 이해 특성을 분석하는 것을 목적으로 한다. 이를 위해 초등 인공지능교육 내용 기준을 분석하여 인공지능의 개념 요소를 추출하고, 이를 효과적으로 융합할 수 있는 수학과 성취기준을 파악하였다. 특히 로봇의 움직임을 활용하기에 적합한 각도 단원과 사각형 단원을 선택하여 그 성취기준을 인공지능교육 내용 요소와 융합하기 위해 수업을 재구성함으로써 5회기(총 15차시) 분량의 프로그램을 개발하였다. 이를 초등학교 4학년 1개 학급 22명을 대상으로 5개월에 걸쳐 적용하고 적용시 드러난 학생들의 이해를 인공지능 내용 주제별로 분석한 결과, 로봇을 활용한 수학 융합 인공지능교육 프로그램은 인공지능 원리 및 수학적 개념 이해에 도움이 되는 것으로 나타났다. 또한 로봇의 활용은 실행 과정 및 결과 도출까지 일련의 절차를 시각적으로 확인하도록 함으로써 학생들의 인공지능과 수학적 이해뿐만 아니라 수업 참여도를 제고하는 것으로 확인되었다.
인공지능(Artificial Intelligence)의 잠재력에 대한 기대로 여러 분야에서 이를 활용하고자 노력하고 있으며 교육 분야에서의 적용에 대한 관심 역시 높다. 교육에 있어서 인공지능 기술에 활용되는 기계학습(machine learning)과 딥러닝(deep learning)으로 스스로 학습하는 방법에 대한 관심을 가지게 되었으며 이러한 방식이 교육에 어떻게 활용될 수 있을 지와 인공지능을 어떻게 수학교육에 적용할 수 있을지에 대한 관심이 대두되고 있다. 이에 정보통신기술의 발달에 따른 수학교육의 변화를 고찰해 봄으로써 수학교육의 변화가 인공지능과 어떠한 연과성이 있는지를 살펴보는데 의의가 있다고 할 수 있다.
This study explored relationships among temperament, multiple intelligences and play characteristics of preschool children. Participants were 150 mothers of preschool children and 10 preschool teachers in Seoul. They responded to questionnaires; data were analyzed by correlation and multiple-regression major results showed there were positive correlations between emotionality sub-areas of children's temperament and play and between multiple intelligences and play as follows : (1) Cognitive play was predicted by linguistic intelligence and response of temperament, (2) Language play was predicted by interpersonal intelligence and physiology-regulation of temperament, (3) Social play was predicted by interpersonal intelligence and response of temperament, (4) Emotional play was predicted by logical-mathematical intelligence and emotions of temperament, and (5) Movement play was predicted by logical-mathematical intelligence.
Education for the future society should emphasize the experience of sharing, coexisting, and solving problems in cooperation with each other in the community. Accordingly, in addition to the problem-solving capability, which is the ultimate goal of mathematics education, it is necessary to strengthen the capability to solve unstructured problems through collaboration. This study attempted to suggest that solving complex problems through collaboration is used in school classes or gifted education by introducing polymath that solves problems using collective intelligence. Accordingly, a target problem was set and an example of polymath in which community members exert each other's intelligence to solve the problem. In addition, by investigating the perceptions of students who have experienced polymath, positive aspects and improvements of polymath were suggested. Through this, this study can contribute to revitalization of mathematics teaching and learning methods using collective intelligence.
본 연구는 성별과 연령에 따른 자기조절 능력 및 다중지능에서의 차이를 검증하고, 다중지능이 자기조절 능력에 미치는 영향을 살펴 향후 유아의 자기조절 능력 향상을 위한 프로그램개발에 도움을 주는 것을 목적으로 하였다. 연구의 목적을 위하여 유치원에 재원 중인 만 3, 4, 5세 유아의 어머니와 담임교사를 대상으로 자기조절 능력과 다중지능 설문지를 실시하였다. 연구결과를 살펴보면 첫째, 연령과 성별에 따른 자기조절 능력의 차이를 살펴본 결과 성별과 연령에서 유의한 차이가 나타났다. 둘째, 연령과 성별에 따른 다중지능의 차이를 살펴본 결과 공간지능, 언어지능에서 연령(5세, 4세>3세)과 성별(여아>남아)에서 유의한 차이가 나타났으며, 논리 수학지능, 대인관계지능은 연령(5세, 4세>3세)에서만 유의한 차이가 나타났다. 다음으로 음악지능과 개인이해지능에서는 성별(여아>남아)에서만 유의한 차이가 나타났으나 신체 운동지능에서는 연령과 성별에서 유의한 차이가 나타나지 않았다. 셋째, 유아 자기조절 능력과 다중지능간의 상관관계를 살펴본 결과 정적상관관계가 나타났으며 자기조절 능력에 대한 다중지능의 영향력을 살펴본 결과, 개인이해지능, 언어지능, 공간지능, 논리 수학지능 순으로 영향력이 높게 나타났다.
The literature about intelligence assets allocation focused on mainly single or partial assets such as TOD and GSR. Thus, it is limited in application to the actual environment of operating various assets. In addition, field units have generally vulnerabilities because of depending on qualitative analysis. Therefore, we need a methodology to ensure the validity and reliability of intelligence asset allocation. In this study, detection probability was generated using digital geospatial data in MGIS (Military Geographic Information System) and simulation logic of BCTP (Battle Commander Training Programs) in the R.O.K army. Then, the optimal allocation mathematical model applied concept of simultaneous integrated management, which was developed based on the partial set covering model. Also, the proposed GA (Genetic Algorithm) provided superior results compared to the mathematical model. Consequently, this study will support effectively decision making by the commander by offering the best alternatives for optimal allocation within a reasonable time.
This study introduces the process and results of developing an adaptive math learning program for self-directed learning. It presented the process and results of developing an adaptive math learning program that takes into account the level of learners using artificial intelligence. We wanted to get some suggestions on developing programs for artificial intelligence-based mathematics. The program was developed as Math4U, an application based on smart devices in the "character and expression" area for 7th grade. The Application Math4U may be used differently depending on its purpose. It is also expected to be a useful tool for providing self-directed learning to students as the basis for educational research using smart devices in a changing educational environment.
Smart structures are those structure that could adopt some behavior to prevent instability in their responses. The recognition of stability deterioration has been performed through rigid mathematical formulations in control theory and unpredicted results could not be addressed in control systems since they are able to only work under their predefined condition. On the other hand, incorporating all affecting parameters could result in high computational cost and delay time in the response of the systems. Artificial intelligence (AI) method has shown to be a promising methodology not only in the computer science by at everyday life and in engineering problems. In the present study, we exploit the capabilities of artificial intelligence method to obtain frequency response of a smart structure. In this regard, a comprehensive development of equations is presented using Hamilton' principle and first order shear deformation theory. The equations were solved by numerical methods and the results are used to train an artificial neural network (ANN). It is demonstrated that ANN modeling could provide accurate results in comparison to the numerical solutions and it take less time than numerical solution.
The purpose of this study is to investigate the impact of project learning using chatbots on artificial intelligence literacy. The subjects of the study were a total of 41 students from 1st to 3rd grade of general high school in Gyeonggi-do. Classes were held after school for a total of 6 hours, and the contents of the classes consisted of the concept and characteristics of artificial intelligence, the concept and expression of knowledge, OBT application for Kakao i open builder, guidance on how to create chatbots, and chatbot production practice. As a result of the pre- and post-test of the experimental group, the quantitative value of artificial intelligence literacy increased in all three grades. In the case of second-year students who set up a comparison group, when compared with the results of the comparison group, there was a significant positive effect on the AI literacy result, and female students were found to be more effective than male students.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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