This study is a discussion of the teaching and learning of discrete mathematics in school mathematics. In this study, we summarized the importance of discrete mathematics m school mathematics. And we examined instruction methods of discrete mathematics expressed in the 7th mathematics curriculum. On the basis of analysis for teaching cases in previous studies, we proposed four suggestions to organize discrete mathematics classroom. That is as follows. First, discrete mathematics needs to be introduced as a mathematical modeling of real-world problem. Second, algorithm learning in discrete mathematics have to be accomplished with computer experiments. Third, when we solve a problem with discrete data, we need to consider discrete property of given data. Forth, discrete mathematics class must be full of investigation and discussion among students. In each suggestion, we dealt with detailed examples including educational ideas in order to helping mathematics teacher orgainzing discrete mathematics classroom.
The paper describes some principles how we design the mathematics curriculum through mathematical Modelling. since the motivation for modelling is that it give us a cheap and rapid method of answering illposed problem concerning the real world situations. The experiment was focussed on the possibility that they can involved in modelling problem sets and carry modelling process. The main principles could be described as follows. principle 1. we as a teacher should introduce the modelling problems which have many constraints at the begining situation, but later eliminate those constraints possibly. principle 2. we should avoid the modelling real situations which contain the huge data collection in the classroom, but those could be involved in the mathematics club and job oriented problem solving. principle 3. Analysis of modelling situations should be much emphasized in those process of mathematics curriculum principle 4. As a matter of decision, the teachers should have their own activities that do mathematics curriculum free. principle 5. New strategies appropriate in solving modelling problem could be developed, so that these could contain those of polya's heusistics
Although the mathematics education process in AI education is a very important issue, little cases are reported in developing effective methods on AI and mathematics education at the university level. The universities cover all fields of mathematics in their curriculums, but they lack in connecting and applying the math knowledge to AI in an efficient manner. Students are hardly interested in taking many math courses and it gets worse for the students in humanities, social sciences and arts. But university education is very slow in adapting to rapidly changing new technologies in the real world. AI is a technology that is changing the paradigm of the century, so every one should be familiar with this technology but it requires fundamental math knowledge. It is not fair for the students to study all math subjects and ride on the AI train. We recognize that three key elements, SW knowledge, mathematical knowledge, and domain knowledge, are required in applying AI technology to the real world problems. This study proposes a modular approach of studying mathematics knowledge while connecting the math to different domain problems using AI techniques. We also show a modular curriculum that is developed for using math for AI-driven autonomous driving.
Algebra is important part of mathematics education. Recent days, many mathematics educators emphasize on real world situation. Form real situation, pupils make sense of concepts, and mathematize it by reflective thinking. After that they formalize the concepts in abstract. For example, operation in numbers develops these course. Operation in natural number is an arithmetic, but operation on real number is algebra. Transition from arithmetic to algebra has the cutting point in representing the concepts to mathematics sign system. In this note, we see the cognitive tendency of 10th grade about operation of real number, their cutting point of transition from arithmetic to algebra, and show some methods of helping pupils.
Mathematics, by its nature, is a creative activity. Creativity can be developed either through considering its intrinsic beauty or by examining the role that it plays in applications to real world problems. Many of the great mathematicians have been vitally interested in applications and gained inspiration in developing new mathematics from the mathematical descriptions of physical phenomena. In this paper we will examine the processes of applying mathematics by looking at how mathematical models are formed and used. Applications from sport, the environment and populations are used as illustrations.
The purpose of the study is to introduce how tessellation can be used and integrated to connect geometry to pattern in elementary mathematics educations. Tessellation examples include transformations such as translational symmetry, rotational symmetry, reflection symmetry, and glide reflection symmetry. In addition, many examples of tessellation using softwares such as Escher, TesselMania!, and LOGO programs. Further, future study will continue to foster students and teachers to try to construct their alive mathematics knowledge. The study of geometry and patterns require a rich teaching and learning environment provided by in-depth understanding of thinking connections to objects in real world.
In this paper, we have presented rough ideal statistical convergence of sequence on neutrosophic normed spaces as a significant convergence criterion. As neutrosophication can handle partially dependent components, partially independent components and even independent components involved in real-world problems. By examining some properties related to rough ideal convergence in these spaces we have established some equivalent conditions on the set of ideal statistical limit points for rough ideal statistically convergent sequences.
The purpose of this research was to analyze the convergent approaches for creativity in elementary mathematics textbooks in Korean and the united States. Convergent approaches have emphasized since NCTM(2000) consistently includes 'connections' as an important factor in mathematics curriculum and KOFAC(Korea Foundation for the Advancement of Science & Creativity) initiated the STEAM(Science, Technology, Engineering, Arts, and Mathematics) in mathematics and science education. For this research, two elementary mathematics textbooks were analyzed focused on their contexts and contents: Korean National Elementary Mathematics Textbooks and Navigations in Numbers, Data, and Space. In both textbooks, it was not easy to find so called the convergent approach in a real sense, but they use some contexts for connections between mathematical concepts and real world phenomena. For the enhancement of convergent approaches in mathematics education, we need to have a broader sense in the convergent approaches and develop various meaningful materials.
TRA, Anh Tuan;KIM, Jin Young;CHAUDHRY, Asmatullah;PHAM, The Bao;Kim, Hyoung-Gook
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.10
no.4
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pp.1824-1845
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2016
The GMM is a conventional approach which has been recently applied in many face recognition studies. However, the question about how to deal with illumination changes while ensuring high performance is still a challenge, especially with real-world databases. In this paper, we propose a Visual Observation Confidence (VOC) measure for robust face recognition for illumination changes. Our VOC value is a combined confidence value of three measurements: Flatness Measure (FM), Centrality Measure (CM), and Illumination Normality Measure (IM). While FM measures the discrimination ability of one face, IM represents the degree of illumination impact on that face. In addition, we introduce CM as a centrality measure to help FM to reduce some of the errors from unnecessary areas such as the hair, neck or background. The VOC then accompanies the feature vectors in the EM process to estimate the optimal models by modified-GMM training. In the experiments, we introduce a real-world database, called KoFace, besides applying some public databases such as the Yale and the ORL database. The KoFace database is composed of 106 face subjects under diverse illumination effects including shadows and highlights. The results show that our proposed approach gives a higher Face Recognition Rate (FRR) than the GMM baseline for indoor and outdoor datasets in the real-world KoFace database (94% and 85%, respectively) and in ORL, Yale databases (97% and 100% respectively).
The purpose of this study was to analyze the sentences related with mathematical modeling in the third and fourth grade mathematics textbooks in accordance with changing of Korean mathematics curricula. In the preliminary analysis, the researchers used the criteria that Kim(2010) had analyzed Mathematics in Context[MiC], and analyzed South Korean textbooks from the perspective of mathematical modeling. The researchers revised them for the analysis criteria among South Korean elementary mathematics textbooks and employed them as the analysis framework of the present study. From the mathematical modeling perspective, the study reached the following conclusions in accordance with the change of textbooks from the 7th curriculum to the 2009 revised curriculum. The contexts of real-world situations presented in the textbooks are increased in all areas except Probability and Statistics areas, the methods of expression of mathematical model are diversified in all areas except Patterns area, and the communication types are also diversified and frequencies increased in all areas except Patterns area. Based on this research, several suggestions were made for the development of future textbooks.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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