University teacher education programs have sought for ways of how to improve student teaching in order to supply mathematics teachers with practical theory to achieve the goals of the current educational reform in school mathematics. In this context, the purpose of this research is to investigate the effect of student teachers' teaching experience in the after-school mathematics programs and the ways of how to develop the after-school learning programs as an effective site for learning to teach based on the inquiry into student teachers' own teaching experience. For the purpose, data were collected through the interviews with the student teachers who had taught after-school mathematics class. In addition, data were collected through survey, class observation, and seminal meetings with the student teachers in order to supplement the findings from the interview analysis. Data analysis focused on the student teachers' experience with teaching in after-school mathematics classes, that is, what and how they had learned as teachers, what kinds of difficulties they encountered in their teaching and supports that they expect to improve their learning through teaching. The analysis shows that the teaching experience in the after-school programs had positively contributed to their development as future mathematics teachers. Specifically, the after-school programs provide the site for learning through teaching at the early stage of teacher education program. The after-school programs provided the students teachers for the opportunity to participate peripherally in educational practice of school. Through the participation, the student teachers developed positive attitudes toward teaching career and became to have more solid ideas about how to teach mathematics. Based on the analysis, this research provides following suggestions concerning how to improve student teaching. First, it is necessary to provide student teachers to participate into the practice of teaching at the early stage of teacher education programs. Second, it is important to give students teacher opportunity to participate in teaching at peripheral and legitimate positions. Finally, it is necessary to construct mentoring networks to support student teachers to move from a peripheral position toward a center of teaching practice.
Osama Mohamed Ahmed Salem;Noheir Taha Hassan Mohamed
International Journal of Computer Science & Network Security
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제23권1호
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pp.169-186
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2023
The research aimed to identify the effectiveness of an educational program using 3D glasses as a technological innovation on academic achievement and attitude towards elearning in science in the preparatory stage. The research relied on the analytical descriptive approach and the semi-experimental approach. The research tools were the achievement test and the scale of attitude towards e-learning. An educational program was designed and produced using 3D glasses. The study sample consisted of 60 students from the second grade in the preparatory stage at the Rural Jeddah School. The research concluded to the following results: There was a satistically sigificant difference at the level of sig. (0.05) among the -mean scores of the experiemtal and control group students in the post assessment atthe level of achievement in favor of the experiemental group and therewas a satistically sigificant difference at the level of sig. (0.05) among mean scores of the experiemtal and control group students in the post assessment at the level of attitude towards e-learning in favor of the experiemental group. And it was found that the positive effect of the 3D educational program for improving the level of achievement and the attitude towards e-learning for the students. The program allowed the experimental group students to practice self-learning, interaction, and achievement according to the individual differences among them.
Quoc Tuan Hoang;Xuan Hien Pham;Anh Vu Le;Trung Thanh Bui
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제17권3호
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pp.678-700
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2023
Diagnosing breast diseases using ultrasound (US) images remains challenging because it is time-consuming and requires expert radiologist knowledge. As a result, the diagnostic performance is significantly biased. To assist radiologists in this process, computer-aided diagnosis (CAD) systems have been developed and used in practice. This type of system is used not only to assist radiologists in examining breast ultrasound images (BUS) but also to ensure the effectiveness of the diagnostic process. In this study, we propose a new approach for breast lesion localization and segmentation using a multi-scale pyramid of the ultrasound image of a breast organ and a convolutional semantic segmentation network. Unlike previous studies that used only a deep detection/segmentation neural network on a single breast ultrasound image, we propose to use multiple images generated from an input image at different scales for the localization and segmentation process. By combining the localization/segmentation results obtained from the input image at different scales, the system performance was enhanced compared with that of the previous studies. The experimental results with two public datasets confirmed the effectiveness of the proposed approach by producing superior localization/segmentation results compared with those obtained in previous studies.
BACKGROUND/OBJECTIVES: This study aimed to predict the association between nutritional intake and diabetes mellitus (DM) by developing an artificial neural network (ANN) model for older adults. SUBJECTS/METHODS: Participants aged over 65 years from the 7th (2016-2018) Korea National Health and Nutrition Examination Survey were included. The diagnostic criteria of DM were set as output variables, while various nutritional intakes were set as input variables. An ANN model comprising one input layer with 16 nodes, one hidden layer with 12 nodes, and one output layer with one node was implemented in the MATLAB® programming language. A sensitivity analysis was conducted to determine the relative importance of the input variables in predicting the output. RESULTS: Our DM-predicting neural network model exhibited relatively high accuracy (81.3%) with 11 nutrient inputs, namely, thiamin, carbohydrates, potassium, energy, cholesterol, sugar, vitamin A, riboflavin, protein, vitamin C, and fat. CONCLUSIONS: In this study, the neural network sensitivity analysis method based on nutrient intake demonstrated a relatively accurate classification and prediction of DM in the older population.
우리나라의 교량은 대부분이 건설된 지 20년 이상이 지나 현재 노후화로 인하여 많은 문제점이 제기되고 있으며, 교량의 안전점검은 대부분 전문 인력의 주관적인 평가로 이루어지고 있다. 최근 교량 안전점검의 데이터의 체계적인 관리를 위해 BIM 등을 활용한 데이터 기반의 유지관리 기술들이 개발되고 있지만, BIM과 구조물의 유지관리 데이터를 연동을 위해서 영상정보를 직접 라벨링하는 수작업을 필요로한다. 따라서 본 논문에서는 이미지 기반의 자동 교량 구성요소 분류 네트워크를 개발하고자 한다. 본 연구에서 제안한 방법은 두 개의 CNN 네트워크로 구성되었다. 첫 번째 네트워크에서 특정 교량 이미지에 대하여 교량의 형식을 자동으로 분류한 뒤, 두 번째 네트워크에서 교량의 형식별로 구성요소를 분류함으로써 정확도와 효율성을 향상시키고자 한다. 본 연구에서 개발한 시스템을 검증한 결과, 847개의 교량 이미지에 대해서 98.1 %의 정확도로 교량의 구성요소를 자동으로 분류 할 수 있었다. 본 연구에서 개발한 교량의 구성요소 자동분류 기술은 향후 교량의 유지관리에 기여를 할 수 있을 것으로 기대된다.
International Journal of Computer Science & Network Security
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제22권10호
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pp.315-321
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2022
Many students with disabilities and special needs are enrolled in higher education, which substantiated the need for research regarding faculty members' knowledge and willingness to implement supportive strategies in higher education in Saudi Arabia. This study explored Saudi university faculty members' knowledge and willingness to apply UDL (Universal Design for Learning) principles in their teaching practice. Surveys were used for data collection for this descriptive research. The findings indicated faculty members felt that they were knowledgeable regarding UDL and were willing to use UDL principles in teaching their students. Furthermore, there were no statistically significant differences between faculty members' knowledge levels regarding UDL based on their current position and years of experience. The findings indicated there was a significant relationship between gender and knowledge, with males having a significantly higher mean knowledge, although further analyses revealed it was a small effect. Finally, the results suggest more years of experience are related to greater willingness to use UDL principles, and this is particularly true for those in a lecturing position. These findings could be helpful, particularly for the Ministry of Education in Saudi Arabia to shed light on faculty members' UDL knowledge. Further research is needed to substantiate the findings.
The finance-investment industry is currently focusing on research related to artificial intelligence and big data, moving beyond conventional theories of financial engineering. However, the case of equity optimization portfolio by using an artificial intelligence, big data, and its performance is rarely realized in practice. Thus, the purpose of this study is to propose process improvements in equity selection, information analysis, and portfolio composition, and lastly an improvement in portfolio returns, with the case of an equity optimization model based on quantitative research by an artificial intelligence. This paper is an empirical study of the portfolio based on an artificial intelligence technology of "D" asset management, which is the largest domestic active-quant-fiduciary management in accordance with the purpose of this paper. This study will apply artificial intelligence to finance, analyzing financial and demand-supply information and automating factor-selection and weight of equity through machine learning based on the artificial neural network. Also, the learning the process for the composition of portfolio optimization and its performance by applying genetic algorithms to models will be documented. This study posits a model that the asset management industry can achieve, with continuous and stable excess performance, low costs and high efficiency in the process of investment.
본 연구의 목적은 신규간호사가 경험하는 현실충격 관련 연구를 텍스트 네트워크 분석을 통해 분석함으로써 신규간호사의 성공적인 임상적응과 이직률 감소에 기여할 수 있는 기초자료를 제공하기 위함이다. 2002년 1월부터 2021년 12월까지 국내외 학술지에 게재된 115편의 논문에서 신규간호사가 경험한 현실충격에 관한 토픽을 추출하였다. 6개의 데이터베이스(국내: DBpia, KISS, RISS / 해외: Web of science, Springer, Scopus)에서 문헌을 검색하였다. 키워드는 문헌의 초록에서 추출되었고 의미론적 형태소를 사용하여 정리되었다. 네트워크분석 및 토픽모델링은 NetMiner 4.5 프로그램을 사용하여 수행되었다. 핵심 키워드는 '신규간호사', '현실충격', '전환', '학생간호사', '경험', '실습', '근무환경', '역할', '돌봄', '교육' 등으로 확인되었다. 최근 신규간호사의 현실충격에 관한 연구에서 잠재적 디리클레 할당(LDA) 기법으로 '이직', '근무환경', '전환 경험'의 세 가지 주요 주제를 추출하였다. 본 연구결과를 바탕으로 신규호사가 경험하는 현실충격을 효과적으로 감소시키고 성공적으로 임상적응을 도울 수 있는 중재 연구의 필요성을 제언한다.
본 연구는 산림작업이 지속적으로 이루어진 5개 지방청 8개 경영계획구를 대상으로 조림 및 숲가꾸기 작업에서 임도시설 전 후의 접근성과 산림작업비용의 절감효과를 분석하였다. 분석 결과, 임도 및 공도로부터 500 m 이내의 사업실행 면적이 임도 시설 전 평균 28.5%에서 임도 시설 후 평균 90.3%로 약 3.2배 증가하였으며, 임도 시설에 따른 조림 및 숲가꾸기 작업에서의 산림작업비용 절감효과는 평균 576천원/km/년인 것으로 나타났다. 따라서 임도시설이 원활한 산림작업을 위한 접근성 개선 및 작업비용 절감효과가 있는 것으로 나타났으며, 임도의 시설효과 분석을 통해 임도 확충 정책의 추진을 위한 기초자료의 제공이 가능할 것으로 판단된다.
많은 기업들이 다양한 형태의 협력적 네트워크를 통해 시장과 고객의 요구에 대응하고 있음에도 불구하고, 기존의 유통연구들은 주로 구매자와 판매자라는 이원적인 관계에 국한시킴으로써 기업간 네트워크의 영향력을 충분히 규명하지 못했다는 한계점을 안고 있다. 본 연구는 특정 공급업체가 다른 기업들과 네트워크를 형성함으로써 얻는 혜택으로 정보의 획득, 유형자원에의 접근성, 네트워크 구성기업으로부터의 협력적 지원을 제시하고 이러한 혜택이 고객사인 제조업체를 위한 고객지향성에 어떠한 영향을 미치는지 규명하였다. 더불어 이러한 혜택에 영향을 미치는 선행변수로 네트워크의 밀도와 중심성을 제시하였다. 가설을 검증하기 위해 본 연구에서는 제시된 기준을 충족하는 네트워크에 속한 123개의 기업을 대상으로 자료를 수집 및 분석하였다. 분석결과 정보의 획득, 유형자원에의 접근성, 협력적 지원은 고객지향성에 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 네트워크의 밀도는 정보의 획득, 유형자원에의 접근성, 협력적 지원에 모두 유의한 영향을 미치는 반면, 네트워크 중심성의 영향력은 모두 기각되는 것으로 나타났다. 끝으로 이러한 결과의 이론적, 실무적 시사점이 논의되고 연구의 한계점과 미래의 연구방향이 제시되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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