본 연구의 목적은 수학적 상황에서의 확산적 사고와 비수학적 상황에서의 확산적 사고의 관계를 조사하기 위하여 중학교 2학년 학생 215명을 대상으로 검사를 실시하여 자료를 분석하였다. 자료 분석은 빈도, 퍼센트, t-검증과 상관 분석을 사용하였다. 본 연구의 결과는 첫 번째, 수학 영재 학생이 일반 학생보다 수학적 상황에서의 확산적 사고(MCPSAT)와 비 수학적 상황에서의 확산적 사고(TTCT)는 통계적으로 유의미하게 높은 점수를 받았다. 두 번째, 여학생이 남학생보다 비 수학적 상황에서의 확산적 사고(TTCT)에서 제목의 추상성을 제외하고 모든 요소에서 통계적으로 유의미하게 높은 점수를 받았다. 세 번째, 남학생이 여학생보다 수학적 상황에서의 확산적 사고에서 유창성과 융통성은 평균이 높게 나타나고 있으나 통계적으로는 유의미하지 않고 여학생이 남학생보다 수학적 상황에서의 확산적 사고에서 독창성의 평균이 높게 나타나고 있으며 통계적으로 유의미하게 나타나고 있다. 네 번째, 수학적 상황과 비 수학적 상황에서의 확산적 사고 점수사이의 상관관계는 통계적으로 유의미하게 나타나고 있으며 중학생 전체에서는 r=.41(p<.05)이고 r=.21에서 r=.56까지 분포하고 있으며 일반 학생은 r=.27(p<.05)이고 r =.07에서 r=.27까지 분포하고 있다. 다섯 번째로 수학 영재학생의 경우는 수학적 상황과 비 수학적 상황에서의 확산적 사고 점수사이의 상관관계는 r=.11이며 통계적으로 유의미하지 않게 나타나고 있다. 이 결과는 수학 영재학생의 경우 수학적 상황과 비 수학적 상황에서의 확산적 사고 점수사이의 상관관계는 거의 0에 가깝다고 할 수 있다. 이것은 수학적 상황에서의 확산적 사고능력은 비 수학적인 상황에서의 확산적 사고 조합된 능력이 아니라 다른 특별한 능력이라고 볼 수 있다. 그러나 본 연구에서 수학 영재 학생들의 사례수가 적어서 수학 영재 학생의 수학적 상황과 비 수학적 상황에서의 확산적 사고 점수 사이의 상관관계가 있다는 주장을 일반화하기에는 충분치 않을 수 있다는 제한점을 가지고 있다.
한국지능정보시스템학회 2001년도 The Pacific Aisan Confrence On Intelligent Systems 2001
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pp.410-420
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2001
A primitive conceptualization is defined as the set of all intended situations. A non-primitive conceptualization is defined as the set of all the pairs every of which consists of an intended knowledge system and the set of all the situations admitted by the knowledge system. The reality of a domain is considered as the set of all the situation which have ever taken place in the past, are taking place now and will take place in the future. A conceptualization is defined as precise if the set of intended situations is equal to the domain reality. The representation of various elements of a domain ontology in a model of the ontology is considered. These elements are terms for situation description and situations themselves, terms for knowledge description and knowledge systems themselves, mathematical terms and constructions, auxiliary terms and ontological agreements. It has been shown that any ontology representing a conceptualization has to be non-primitive if either (1) a conceptualization contains intended situations of different structures, or (2) a conceptualization contains concepts designated by terms for knowledge description, or (3) a conceptualization contains concept classes and determines properties of the concepts belonging to these classes, but the concepts themselves are introduced by domain knowledge, or (4) some restrictions on meanings of terms for situation description in a conceptualization depend on the meaning of terms for knowledge description.
Many techniques for data analysis also based on gaussian noise assumption which is often valid in various situations. However, the sensitivity of gravitational wave searches are limited by their non-gaussian and non-stationary noise. We introduce various on-going efforts to overcome this limitation in Korean Gravitational Wave Group. First, artificial neural networks are applied to discriminate non-gaussian noise artefacts and gravitational-wave signals using auxiliary channels of a gravitational wave detector. Second, viability of applying Hilbert-Huang transform is investigated to deal with non-stationary data of gravitational wave detectors. We also report progress in acceleration of low-latency gravitational search using GPGPU.
Recently, mathematical modeling has been attractive in that it could be one of many efforts to improve students' thinking and problem solving in mathematics education. Mathematical modeling is a non-linear process that involves elements of both a treated-as-real world and a mathematics world and also requires the application of mathematics to unstructured problem situations in real-life situation. This study provides analysis of literature review about modeling perspectives, case studies about mathematical modeling, and textbooks from the United States and Korea with perspective which mathematical modeling could be potential and meaningful to students even in elementary school. Further, teaching method with mathematical modeling was investigated to see the possibility of application to elementary mathematics classroom.
We survey results, obtained in the past three years, on characterizing bounded (and Kobayashi-hyperbolic) Reinhardt domains by their automorphism groups. Specifically, we consider the following two situations: (i) the group is non-compact, and (ii) the dimension of the group is sufficiently large. In addition, we prove two theorems on characterizing general hyperbolic complex manifolds by the dimensions of their automorphism groups.
We propose coincidence and common fixed point results for a quadruple of self mappings satisfying common limit range property and weakly compatibility under generalized ${\Phi}$-contractive conditions i Non-Archimedean Menger PM-spaces. As examples we exhibit different types of situations where these conditions can be used. A common fixed point theorem for four finite families of self mappings is presented as an application of the proposed results. The existence and uniqueness of solutions for certain system of functional equations arising in dynamic programming are also presented as another application.
Han, Sun-Young;Rosli, Roslinda;Capraro, Robert M.;Capraro, Mary M.
한국수학교육학회지시리즈D:수학교육연구
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제15권2호
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pp.127-140
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2011
"Statistical literacy" is important to be an effective citizen ([Gal, I. (2005). Towards "probability literacy" for all citizens: Building blocks and instructional dilemmas. In: G. A. Jones (Ed.), Exploring probability in school: Challenges for teaching and learning (pp. 39-63). New York: Springer]). Probability and statistics has been connected with real context and can be used to stimulate students' creative abilities. This study aims at identifying the extent that textbooks in three countries include experimental probability concepts and non-routine, open-ended, application and contextual problems. How well textbooks reflect real application situations is important in the sense that students can employ probability concepts when solving real world problems. Results showed that three textbook series did not mention experimental probability. Furthermore, all of text-books had more routine, close-ended, knowing, and non-contextual problems.
Recent research has documented that there is a close relationship between problem posing and problem solving in arithmetic. However, most studies investigated the relationship between problem posing and problem solving only by means of standard problem situations. In order to overcome that shortcoming, a pilot study with Chinese fourth-graders was done to investigate this relationship using a non-standard, realistic problem situation. The results revealed a significant positive relationship between students' problem posing and solving abilities. Based on that pilot study, a more extensive and systematic ascertaining study was carried out to confirm the observed relationship between problem posing and problem solving among Chinese elementary school children. Results confirmed that there was indeed a close relationship between both skills.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제15권1호
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pp.227-237
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2004
In this paper we presented a Bayesian inference approach for estimating the location and scale parameters of the lognormal distribution using iterative Gibbs sampling algorithm. We also presented estimation of location parameter by two non iterative methods, importance sampling and weighted bootstrap assuming scale parameter as known. The estimates by non iterative techniques do not depend on the specification of hyper parameters which is optimal from the Bayesian point of view. The estimates obtained by more sophisticated Gibbs sampler vary slightly with the choices of hyper parameters. The objective of this paper is to illustrate these tools in a simpler setup which may be essential in more complicated situations.
The full automation welding has not yet been achieved partly because the mathematical model for the process parameters of a given welding task is not fully understood and quantified. Several mathematical models to control welding quality, productivity, microstructure and weld properties in arc welding processes have been studied. However, it is not an easy task to apply them to the various practical situations because the relationship between the process parameters and the bead geometry is non-linear and also they are usually dependent on the specific experimental results. Practically, it is difficult, but important to know how to establish a mathematical model that can predict the result of the actual welding process and how to select the optimum welding condition under a certain constraint. In this paper, an attempt has been made to develop an neural network model to predict the weld top-bead height as a function of key process parameters in the welding. and to compare the developed models using three different training algorithms in order to select an adequate neural network model for prediction of top-bead height.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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