The present study investigated the effects of school and student background variables on academic achievement through analyzing Korean data from the OECD's Programme for International Student Assessment(PISA) which had been administered in 2000. The regression analysis was used to analyze the data, responses of 2,769 students(1,545 boys and 1,221 girls). Results of regression analysis were that 5.5% of process variables was accounted for by student variables and 0.3% of process variables was accounted for by school variables. So we try to find many other process variables which effect math achievements.
In this study, we investigated the variables related to the science teaching efficacy beliefs of pre-service and in-service elementary school teachers. The participants were 176 freshmen and 260 seniors from an university of education and 234 teachers from 25 elementary schools located in Jeonju. Variables concerning pre-service teachers include their sex, career/study tracks (science or non-science), and the number of science courses taken either at high school or at university. Variables concerning in-service teachers include their sex, academic degree, the frequency and type of participation in science in-service training, and their teaching career experience. The Science Teaching Efficacy Beliefs Instrument was used to measure teachers' self-efficacy beliefs. The results indicated that the personal science teaching efficacy belief scores of seniors were significantly lower than those of freshmen and in-service teachers, whereas the science teaching outcome expectancy scores of seniors were significantly higher than those of freshmen. Among variables investigated, sex, career/study track, the number of science courses taken at high school, and the frequency and type of participation in science in-service training were found to significantly influence teachers' science teaching efficacy beliefs.
This study was devised to investigate the juveniles' psychological distance to their parents and related variables. 456 respondents, consisted of 116 middle school boys, 101 high school boys, 114 middle school girls and 125 high school girls, were sampled. The psychological distance was measured by the semantic differential method, and the statistical data were verified by the analysis of variance through computer system. The main results are found as follows. 1. The average mark of the juveniles' psychological distance to their parents was 54.73(78.19%)/70(100%) and the mark of high school girls was highest and high school boys lowest. 2. The variables influencing on the juveniles' psychological distance to their parents were varied buy the groups. 1) Middle school boys; home atmosphere(p<.001), social and economical status of home (S.E.S; p<.01), number of intimate friends(p<.05), rearing attitudes of parents(p<.05). 2) High school boys; home atmosphere(p<.001), age of father(p<.05), protection of mother(p<.05) 3) Middle school girls; home atmosphere(p<.001), rearing attitudes of parents (p<.001), S.E.S of home(p<.001).
In this paper, we proposed a regularization interior point method for semidefinite programming with free variables which can be taken as an extension of the algorithm for standard semidefinite programming. Since an inexact search direction at each iteration is used, the computation of the designed algorithm is much less compared with the existing solution methods. The convergence analysis of the method is established under weak conditions.
The present study investigated the relationship between demographic variables(gender, grade in school, etc.) and children's social intelligence. Elementary and middle school students responded to the self-reported inventory on social intelligence, and their teachers used the social intelligence rating scale for children. The results show gender, grade, and regional differences in children's abilities to deal with various social situation. Furthermore, parents' education and residence is also related to their children's social intelligence. Based on regression analyses, it was found that grade in school and parent education were the most influential variables in explaining variance in children's social intelligence.
An iterative hybrid structural dynamic reliability prediction model has been developed under multiple-time interval loads with and without consideration of stochastic structural strength degradation. Firstly, multiple-time interval loads have been substituted by the equivalent interval load. The equivalent interval load and structural strength are assumed as random variables. For structural reliability problem with random and interval variables, the interval variables can be converted to uniformly distributed random variables. Secondly, structural reliability with interval and stochastic variables is computed iteratively using the first order second moment method according to the stress-strength interference theory. Finally, the proposed method is verified by three examples which show that the method is practicable, rational and gives accurate prediction.
International Journal of Aeronautical and Space Sciences
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v.16
no.4
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pp.510-519
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2015
Concerning the issue of high-dimensions, hybrid uncertainties of randomness and intervals including implicit and highly nonlinear limit state function, reliability analysis based on the hybrid uncertainty reliability mode combining with back propagation neural network (HU-BP neural network) is proposed in this paper. Random variables and interval variables are as input layer of the neural network, after the training and approximation of the neural network, the response variables are obtained through the output layer. Reliability index is calculated by solving the optimization model of the most probable point (MPP) searching in the limit state band. Two numerical cases are used to demonstrate the method proposed in this paper, and finally the method is employed to solving an engineering problem of the aerospace friction plate. For this high nonlinear, small failure probability problem with interval variables, this method could achieve a good analysis result.
International conference on construction engineering and project management
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2009.05a
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pp.1053-1059
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2009
Construction system modeling can enhance work performance by following the behaviors of a system. System behaviors may originate from physical aspects of a system, namely operation level variables, or from non-physical aspects of a system known as context level variables. However, construction system modelers usually focus on only one type of system variable (i.e., operation level or context level) which can lead to less accurate results. Hybrid modeling with System Dynamics (SD) and Discrete Event Simulation (DES) is one of the approaches that has been utilized to address this issue. In this research, an SD-DES hybrid model of a steel fabrication shop is developed, and the benefits of capturing context level variables together with operation level variables in the model are discussed.
The Ecological variables studied in relation to children's school adjustment were organisms(grade, sex, perceived competence, aggression and withdrawal), microsystems(parental support, marital conflict and supervision, peer victimization and perceived teacher attitude), mesosystems(family-peer relationships, family-school relationships) and the exosystem(neighborhood environment). The sample consisted of 565 fifth and sixth grade children. Instruments were the School Adjustment Scale and Index of organisms, microsystems, mesosystems, and exosystem variables. Statistics and methods used for the data analysis were Cronbach's alpha, frequency, percentage, Pearson's correlation and multiple regression. Several major results were found from the analysis. First, children's school adjustment showed positive correlations with perceived competence, parental support and supervision, perceived teacher attitude, family/peer and family/school relationships and neighborhood environment but showed negative correlations with grade, aggression, withdrawal and parental marital conflict and peer victimization. Second, the most important variable predicting child's relationship with teacher, his/her academic adjustment and satisfaction in schoolwas perceived teacher attitude. And the most important variable predicting children's peer relationships in school was perceived social competence.
The purpose of this study were to examine relative contribution of personal.family.peer and school variables influencing runaway particularly the first-time rundaway and repeated one and to classify runaway types Runaway was significantly influenced by peer delinquency manic behavior family dysfunction school achievement night school depression family type and abuse by family members. First-time runaway was significantly influenced by peer delinquency family type depression abuse by family members night school Repeated runaway was significantly influenced by peer delinquency family dysfunction school achievement manic behavior and night school. Three runaway types were classified $\ulcorner$runaways from family crisis$\lrcorner$$\ulcorner$runaways dissatisfied with family$\lrcorner$ and $\ulcorner$funseekers$\lrcorner$.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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