The purpose of this study is to do research on correlation between multiple intelligence and e-Learning strategy, which can be used to develop and strengthen e-Learning strategy. The subject was 183 college students of engineering at C university who had ever taken a lesson through e-Learning. Two items are investigated in these college students. One is whether there is a gap and any gender-related difference in multiple intelligence and e-Learning strategy, and the other is what multiple intelligences have an effect on e-Learning strategy. The e-Learning strategy developed by In-Sock Lee and the instrument by Yong-Lin Moon were used. The results of this study are as follows. First, it appeared that there was a difference between gender in musical intelligence and naturalistic intelligence. The average of musical intelligence was higher in female collegian, while the average of naturalistic intelligence was higher in male collegian. But there was no gender-related difference in using e-Learning strategy. Second, it appeared that multiple intelligence gave an explanation of self-direction intelligence up to 31.1%, expression strategy 20.35%, and information processing strategy 16.6%. The results of this study showed that logical-mathematical intelligence affected all of three e-Learning strategies. So, new curriculum which can make use of logical-mathematical intelligence needs to be developed so as to devise efficient e-Learning strategies.
본 연구는 교육청 글쓰기 대회에서 수상하여 언어영재캠프에 참여한 초등학교 4, 5학년 학생들(60명)을 대상으로 언어창작영재들의 적성과 진로성향 및 진로성숙도를 알아보았다. 연구결과는 다음과 같다. 첫째, 다중지능 프로파일은 언어적성, 음악적성이 강점지능으로, 논리 수학적성이 약점지능으로 나타났다. 둘째, 우수적성은 음악적성과 언어적성으로 나타난 학생의 수가 많았고, 논리 수학적성이 가장 적었다. 논리 수학흥미와 논리 수학성취가 유의수준 p<.01.에서 상관이 있었다. 셋째, 진로성향은 언어성향과 인간친화성향의 학생이 가장 많았고, 음악적성, 자연친화적성, 인간친화적성은 우수적성과 진로성향에 있어 큰 차이를 보였다. 넷째, 과반수 이상(41명, 68%)의 학생이 조기 진로성숙의 특성을 보였다. 언어창작영재들의 성공적인 진로선택을 위해 우수적성에 어울리는 직업의 안내와 진로성향에 맞는 적성을 강화시키는 교육을 제공해야 할 것이다.
This paper deals with factors discriminating mathematically gifted and non-gifted students. Discussion of some characteristics of mathematically gifted students is done in the first session. Several factors distinguish mathematically gifted from the non-gifted students. High mathematical creativity, high intelligence and opinion of teachers are some of the key factors that can be used for discriminating mathematically gifted and non-gifted students. Research studies have revealed that cognitive as well as affective factors will enhance giftedness. In this study the investigator wishes to look in detail about the characteristics of mathematically gifted students and how they can be identified. Anyway, teachers can change environmental factors and maximum outcome of giftedness can be ensured."
The purpose of this study is to find oui the effects of teaching mathematical concepts by designing and applying teaching and learning programs that takes into consideration the students' strong intelligence, through the teaching and learning strategies based on the multiple intelligences theory. For this study, developmental and experimental research was conducted. In the developmental research part of the study, teaching and learning programs for teaching the concept of multiplication were designed and the activities based on the multiple intelligences were chosen. On the other hand, in the experimental research part, the data acquired from the application of nonequivalent control group pretest-posttest design in the actual classes was processed and analyzed. The results above indicate that the teaching and learning program based on the multiple intelligences theory improved the students' overall understanding of mathematical concepts by providing various types of activities. In addition, this program helped students to increase their confidence and generate a positive attitude towards learning math.
The use of artificial intelligence (AI) in mathematics education has advanced as a means for promoting understanding of mathematical concepts, academic achievement, computational thinking, and problem-solving. From a total of 13 studies in this special issue, this editorial reveals threads of potential and future directions to advance mathematics education with the integration of AI. We generated five themes as follows: (1) using ChatGPT for learning mathematical content, (2) automated grading systems, (3) statistical literacy and computational thinking, (4) integration of AI and digital technology into mathematics lessons and resources, and (5) teachers' perceptions of AI education. These themes elaborate on the benefits and opportunities of integrating AI in teaching and learning mathematics. In addition, the themes suggest practical implementations of AI for developing students' computational thinking and teachers' expertise.
Mathematical induction is one of the deductive methods used for proving mathematical theorems, and also used as an inductive method for investigating and discovering patterns and mathematical formula. Proper understanding of the mathematical induction provides an understanding of deductive logic and inductive logic and helps the developments of algorithm and data science including artificial intelligence. We look at the origin of mathematical induction and its usage and educational aspects.
본 연구의 목적은 다중지능을 활용하여 초등학교 도덕 교과서 탐구 과제에 포함된 교수 학습전략을 정보 활용 과정별로 분석하고, 사서교사가 제공할 수 있는 교육정보서비스를 제안하는 것이다. 분석 결과 도덕 교과서의 탐구 과제는 언어 지능과 논리 수학 지능 및 공간 지능을 중심으로 설계된 것으로 나타났다. 정보 활용 과정별로는 분석 이해 단계는 언어지능과 공간 지능이 주로 적용되고 있다. 그리고 종합 적용 단계는 논리 수학 지능이 표현 전달 단계는 언어 지능이 주로 적용되고 있다. 따라서 탐구 활동의 부족한 다중지능을 길러주기 위하여 사서교사는 공간과 교구를 개선하고, 탐구 과제의 교과 연계성을 분석하여 그래픽조직자를 활용한 학습지를 제공할 필요가 있다.
As various changes in education in general and learning environment in particular have promoted different needs and expectations for learning at both personal and social levels, the roles that schools and school teachers typically have with respect to their students are being challenged. Especially with the recent, rapid progress of the artificial intelligence(AI) field, AI could serve beyond the way in which it has been used. Based on a review of some of the related literature and the current development of AI, a view on utilizing AI to be a collaborative, complementary partner with an human mathematics teacher in the classroom in order to support both students and teachers will be discussed.
Nuclear energy is estimated by the machine learning method as the mathematical quantifications where neural networking is the major algorithm of the data propagations from input to output. As the aspect of nuclear energy, the other energy sources of the traditional carbon emission-characterized oil and coal are compared. The artificial intelligence (AI) oriented algorithm like the intelligence of a robot is applied to the modeling in which the mimicking of biological neurons is utilized in the mathematical calculations. There are graphs for nuclear priority weighted by climate factor and for carbon dioxide mitigation weighted by climate factor in which the carbon dioxide quantities are divided by the weighting that produces some results. Nuclear Priority and CO2 Mitigation values give the dimensionless values that are the comparative quantities with the normalization in 2010. The values are 1.0 in 2010 of the graphs which are changed to 24.318 and 0.0657 in 2040, respectively. So, the carbon dioxide emissions could be reduced in this study.
본 연구는 소외계층 영재의 인지적 특성인 지능과 정의적 특성인 자아존중감, 수학적 태도 그리고 과학적 태도 등이 어떠한가, 그리고 이들 변인간의 관계가 어떠한지를 알아보기 위한 것으로써 대학 영재교육원에 다니는 소외계층의 초등 저학년 147명을 대상으로 실시되었다. 연구 결과 소외계층 영재의 지능은 백분위 85점 수준, 자아존중감 75.6%, 수학적 태도 73.3%, 과학적 태도 71.3% 등의 수준으로 자아존중감이 가장 높게 나타났다. 한편 지능의 수준별 자아존중감, 수학적 태도 및 과학적 태도의 차이는 없었으며, 지능과 자아존중감과 수학적 과학적 태도간의 관계는 없는 것으로 나타났으나, 자아존중감과 수학적 태도(r=.448, p=.000), 과학적 태도(r=.522, p=.000) 그리고 수학적 태도와 과학적 태도(r=.458, p=.000) 간에는 상당히 높은 상관관계를 보였다. 이 같은 결과는 소외계층의 영재아들이 일반 영재아들보다는 낮으나 잠재적인 영재성은 상당히 높고, 정의적인 요인들 간 관계가 높아 이를 계발할 수 있는 교육적 환경의 제공이 일반아들 보다 더욱 필요함을 의미한다고 할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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