Proportional reasoning is considered as a difficult concept to most elementary school students and might be connect to functional thinking, algebraic thinking, and mathematical thinking later. The purpose of this study is to analyze the sixth graders' development level of proportional reasoning so that children's problem solving processes on different proportional problem items were investigated in a way how the problem type of proportion and the degree of ill-structured affect to their levels. Results showed that the greater part of participants solved problems on the level of proportional reasoning and various development levels according to type of problem. In addition, they showed highly the level of transition and proportional reasoning on missing value problems rather than numerical comparison problems.
The six core competencies included in the mathematics curriculum revised in 2015 are problem solving, reasoning, communication, attitude and practice, creativity and convergence, information processing. In particular, the reasoning is very important for students' enhancing much higher mathematical thinking. Based on this competency, this study selected the four elements of investigation and fact guess, justification, the logical performance of mathematical content and process, reflection of reasoning process, And also this study selected the domain of function which is comprised of the content of the coordinate plane, the graph, proportionality in the seventh grade mathematics textbook. By the subject of the ten kinds of textbook, this study examined how the four elements of the reasoning competency were shown in each textbook.
The purpose of this study was to develop math creative problem solving test in order to identify the mathematically gifted on the basis of their math creative problem solving ability and evaluate the goodness of the test in terms of its reliability and validity of measuring creativity in math problem solving on the basis of fluency in producing valid solutions. Ten open math problems were developed requiring math thinking abilities such as intuitive insight, organization of information, inductive and deductive reasoning, generalization and application, and reflective thinking. The 10 open math test items were administered to 2,029 Grade 5 students who were recommended by their teachers as candidates for gifted education programs. Fluency, the number of valid solutions, in each problem was scored by math teachers. Their responses were analyzed by BIGSTEPTS based on Rasch's 1-parameter item-response model. The item analyses revealed that the problems were good in reliability, validity, difficulty, and discrimination power even when creativity was scored with the single criteria of fluency. This also confirmed that the open problems which are less-defined, less-structured and non-entrenched were good in measuring math creativity of the candidates for math gifted education programs. In addition, it discriminated applicants for two different gifted educational institutions and between male and female students as well.
The purpose of this paper is to investigate high school students' learning characteristics which revealed in their learning process of limit using GeoGebra. And we are going to analyze effects of teaching of limit using GeoGebra to high school students' interesting and attitudes for mathematics learning. To do this, we selected three high school students as participants and ask them performing limit learning using GeoGebra. We recorded their problem solving process. Through analyzing their problem solving process relate to their solution, we found the followings: First, students did not logically approach based on mathematical properties or given materials, rather showing tendency decide with self-conscious and intuition. Second, it is possible that former reasoning strategies disturb following reasoning in the process of high school students' mathematics learning. Third, learning process of limit using GeoGebra help high school students to identify and correct their errors relate to limit learning. Forth, learning process of limit using GeoGebra positively effects to high school students' interesting and attitudes for mathematics learning.
The purpose of this study was to analyze undergraduate students' reasoning for solving a problem about a rock and investigate the roles and importance of critical evidence (CE) and critical resource models (CRMs) in abductive reasoning. Participants were 20 senior undergraduate students enrolled in a science major course in a university of education. They were asked to abductively infer geologic processes of sedimentary rocks having a lot of holes and represent them with models. Their reasoning were analyzed according to a scheme for modeling-based abductive reasoning. As a result, successful student reasoning was characterized by using a diversity of grains and lots of holes as CE, activating the sedimentary rock formation and weathering as CRMs, and combining the CRMs into a scientifically sound explanatory model (SSEM). By contrast, in the reasoning unsuccessful in proposing a SSEM, students activated the igneous rock (basalt) formation and deposition as resource models (RMs) based on the evidence of the holes in the rocks and diverse grains, respectively, and used the RMs to construct their own explanatory models (EMs). It was suggested that to construct SSEMs to solve earth scientific problems about rocks, students need to know what could be CE in a particular problem situation, take an integrative or systemic approach to a rock problem, use multiple RMs, and evaluate RMs or EMs in light of evidence.
The Journal of the Convergence on Culture Technology
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v.8
no.5
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pp.39-50
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2022
The Purpose of this study was to confirm the effects of Active learning application on thecritical thinking disposition, problem-solving ability, and self-leadership of nursing students in the online health assessment practice course in the COVID-19 pandemic situation. Data collection was conducted from September 1st to December 17th, 2021 for 78 nursing students in the Department of Nursing at University D, and the collected data was analyzed using the SPSS/WIN 20 program. As a result of this study, the critical thinking disposition (t=-2.11 p=.038) and self-leadership (t=-2.07 p=.042) were statistically significantly increased after active learning was applied to the online nursing health assessment practice class. SOAP, Outcome-Present-Test(OPT) worksheet, clinical reasoning webs, mind map writing are confirm to improve critical thinking disposition, problem solving ability, self-leadership of nursing student, so research to confirm the effect in face to face classed should be conducted.
In this study, an attempt was made to investigate the clinical reasoning of nursing students and to identify the factors that influence it. This study was held to grasp the learning ability related to core nursing competency for 297 3rd and 4rd grade nursing students. Results indicated that there was a significant difference when comparing clinical competence by grade(p=0.001). Also variables effecting clinical reasoning competence were Problem solving ability, Clinical Decision making ability, Clinical practice performance, and grade of nursing students were found to be significant (p,.001). Outcome of this study can be used as the basis for the development of various curriculums to enhance the clinical reasoning competence, in the future, research for this education development is expected to be needed.
Synectics is one of several techniques used to enhance brainstorming by taking a more active role and introducing metaphor and structure into the process. It is unclear at what level of specificity this should be formulated as a pattern. This thesis reviews recent computational as well as experimental work on analogical reasoning based on synectics. New results regarding information processing of analogical reasoning stages, major computational models and recent attempts to compare these models are reviewed. Computational models are also discussed in the computational as well as cognitive psychology perspectives. Future directions in analogical reasoning research are proposed. The following import is the need to accommodate the typology and normal assessment in the concrete circumstances where actual reasoning and problem solving take place. In order to get to this end, we used computational models by Thagard who take the stand of ‘Computational Philosophy of Science’, which assumes ‘Weak AI’ to explicate what constitute the very pecularity of Analogical Reasoning.
Proceedings of the Korea Inteligent Information System Society Conference
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1999.10a
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pp.355-361
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1999
An application of case-based reasoning is proposed to build an influence diagram for identifying successful new ventures. The decision to invest in new ventures in characterized by incomplete information and uncertainty, where some measures of firm performance are quantitative, while some others are substituted by qualitative indicators. Influence diagrams are used as a model for representing investment decision problems based on incomplete and uncertain information from a variety of sources. The building of influence diagrams needs much time and efforts and the resulting model such as a decision model is applicable to only one specific problem. However, some prior knowledge from the experience to build decision model can be utilized to resolve other similar decision problems. The basic idea of case-based reasoning is that humans reuse the problem solving experience to solve a new decision. In this paper, we suggest a case-based reasoning approach to build an influence diagram for the class of investment decision problems. This is composed of a retrieval procedure and an adaptation procedure. The retrieval procedure use two suggested measures, the fitting ratio and the garbage ratio. An adaptation procedure is based on a decision-analytic knowledge and decision participants knowledge. Each step of procedure is explained step by step, and it is applied to the investment decision problem in new ventures.
Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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2007.11a
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pp.283-286
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2007
This paper proposes a genetic algorithm (GA) approach to instance selection in case-based reasoning (CBR) for the prediction of Korea Stock Price Index (KOSPI). CBR has been widely used in various areas because of its convenience and strength in complex problem solving. Nonetheless, compared to other machine learning techniques, CBR has been criticized because of its low prediction accuracy. Generally, in order to obtain successful results from CBR, effective retrieval of useful prior cases for the given problem is essential. However, designing a good matching and retrieval mechanism for CBR systems is still a controversial research issue. In this paper, the GA optimizes simultaneously feature weights and a selection task for relevant instances for achieving good matching and retrieval in a CBR system. This study applies the proposed model to stock market analysis. Experimental results show that the GA approach is a promising method for instance selection in CBR.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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