(The) effects of Teacher Effectiveness, Learning Attitude, Academic Learning Time on Grades

The suggested school-learning model by Carroll(1963) has initiated school learning as a significant metric to explain learning time and attracted academic attention. Since then, concept of learning time has been enlarged by many theorists and theory has been deeply studied through practical studies by researchers. However, traditional studies has included following problems : (1) Learning time has only been viewed as quantitative concepts such as allocated time or time-on-task and there was no consistent research on correlation with academic achievement. (2) The researches have been concentrated on relationship between learning time and academic achievement within or out of instructional time. Even a few researches studied within and without instructional time, they do not have consistent results. (3) There was a limitation to analyze effectiveness of learning time since researches have concentrated on effectiveness of academic learning time either with instructor variables or with student's individual characteristics to define factors influencing academic learning time (ALT). The aims of this paper are as follows : (1) To conceptualize learning time as academic learning time according to the above problems and importance of research on learning time, (2) To prove effectiveness of academic learning time on grades, (3) To prove effectiveness of influencing factors appeared from theoretic background on academic learning time, (4) and to analyze factors influencing on academic learning time and effectiveness level of academic learning time on grades. The following hypotheses have been set up for the purpose of research. (1) Academic learning time as qualitative concept has significant correlation with grades. (2) ALT within and out of instructional time have a difference of effectiveness level on grades. (3) Teacher effectiveness and learning attitude respectively have a difference of effectiveness level on ALT within and out of instructional time. (4) Teacher effectiveness and learning attitude respectively have a difference of effectiveness level on total ALT. (5) Teacher effectiveness and learning attitude respectively have a difference of effectiveness level on grades. (6) Teacher effectiveness, learning attitude, within and out of instructional time respectively have a difference of effectiveness level on grades. The subjects are 86 students who are in 6th grade of elementary school. All subjects responded to ALT test - how they spent ALT after math instructional time for two weeks - through self-report method. Teacher effectiveness and learning attitude study have been done separately from learning time survey and total appraised grades on two weeks learning were implemented. Simple correlation analysis and multiple regression analysis were used to analyze level of correlation and difference of explanation. Finally, by using path analysis, this paper defined effectiveness among variables. The results of the study could be summarized as follows : (1) ALT as qualitative concept derived from self-reported method has significant correlation with grades. (2) ALT within instructional time has stronger effects on grade than ALT out of instructional time. (3) Teacher effectiveness and learning attitude respectively have stronger effects on ALT within instructional time than ALT out of instructional time. (4) Teacher effectiveness has stronger effects on total ALT than learning attitude. (5) Teacher effectiveness has stronger effects on grades than learning attitude. (6) Among teacher effectiveness, learning attitude, ALT within and out of instructional time, teacher effectiveness has the highest effects on grades and ALT within instructional time, ALT out of instructional time, and learning attitude have effects on grades in turn, respectively.;학습시간이 학교학습을 설명하는 의미있는 측정치로서 주목을 받기 시작한 것은 Carroll(1963)이 제안한 학교학습모형에서 비롯된다고 할 수 있다. 그 후 많은 이론가들에 의해 학습시간의 개념이 확장되어 왔고, 연구자들에 의해 그러한 이론이 실증적인 연구를 통해 집중적으로 연구되어 왔다. 그런데 종래의 연구는 몇가지 점에서 문제점을 내포하고 있다. 첫째, 학습시간을 할당된 시간이나 과제집중시간 같은 양적인 개념으로만 파악함으로써 학업성취도와의 상관관계에서 일관된 연구를 보이지 않아 왔다. 둘째, 수업시간에 보낸 학구적 학습시간과 학업성취도 또는 수업시간외에 보낸 학구적 학습시간과 학업성취도 중 어떤 학습시간이 학업성취도와 더욱 관련이 있는가를 연구함에 있어 어느 한 학구적 학습시간에 치중해 있고, 또 함께 연구한 것이 있다해도 일관된 연구결과가 나타나지 않았다. 셋째, 학구적 학습시간에 영향을 주는 요인들이 무엇인가에 대하여 교수변인과 학구적 학습시간의 효과 분석 또는 학습자 개인의 특성과 학구적 학습시간의 효과 분석 중 어느 한 요인의 규명에만 치중함으로써 학습시간의 효과를 분석하는데 한계가 있었다. 본 연구는 이러한 문제의식과 학습시간 연구의 중요성에 따라 학습시간을 학구적 학습시간으로 개념화 한 후, 학구적 학습시간이 학업성적에 미치는 효과를 검증하고, 이론적 배경에서 학구적 학습시간에 영향을 미치는 요인을 탐색하여 이 요인들이 학구적 학습시간에 미치는 효과를 검증하고자 한다. 또, 학구적 학습 시간에 영향을 미치는 요인과 학구적 학습시간이 학업성적에 미치는 효과의 정도를 분석하는데 연구의 목적이 있다. 이와 같은 견지에서 연구의 목적을 달성하기 위하여 다음과 같은 연구 가설을 설정하였다. 가설 1 질적 시간 개념인 학구적 학습시간은 학업성적과 높은 상관이 있을 것이다. 가설 2 학구적 학습시간을 수업중 학구적 학습시간과 수업외 학구적 학습시간으로 분류하였을 때, 수업중 학구적 학습시간과 수업외 학구적 학습시간은 학업성적에 대한 영향력의 정도에서 차이를 보일 것이다. 가설 3 교수 행위와 학습태도 각각은 수업중 학구적 학습시간과 수업외 학구적 학습시간 각각에 대한 영향력의 정도에서 차이를 보일 것이다. 가설 4 교수 행위와 학습태도는 전체 학구적 학습시간에 대한 영향력의 정도에서 차이를 보일 것이다. 가설 5 교수 행위와 학습태도는 학업성적에 대한 영향력의 정도에서 차이를 보일 것이다. 가설 6 교수 행위. 학습태도, 수업중 학구적 학습시간, 수업외 학구적 학습시간 각각은 학업성적에 대한 영향력의 정도에서 차이를 보일 것이다. 이러한 문제를 해결하기 위해 국민학교 6학년 86명을 표집하여 그 학생들에게 질문지를 이용하여 산수과목에서 이주동안 배운 어느 한 단원에 대하여 학구적 학습시간을 어떻게 보냈는가를 산수 수업시간 직후에 자기보고 방식으로 응답하게 하였다. 그리고 교수 행위와 학습태도는 학습시간의 측정이 끝난 후 별도로 실시하였고, 학업성적은 이주동안 배운 학습내용에 대한 총괄평가 성적을 이용하였다. 자료분석은 단순상관분석과 중다회귀분석을 이용하여, 상관의 정도와 영향력의 차이를 분석하였고, 최종적으로 회로분석을 이용하여 변인간의 효과를 규명하였다. 이러한 과정을 통하여 밝혀진 결과들을 정리하면 다음과 같다. 첫째, 학생의 자기보고 방식으로 얻어진 질적시간 개념인 학구적 학습시간은 학업성적과 매우 유의한 높은 상관이 있다. 둘째, 수업외 학구적 학습시간보다 수업중 학구적 학습시간이 학업성적에 더 영향을 미쳤다. 셋째, 교수 행위와 학습태도 각각은 수업외 학구적 학습시간보다 수업중 학구적 학습시간에 더 영향을 미쳤다. 넷째, 학습태도보다 교수 행위가 전체 학구적 학습시간에 더 영향을 미쳤다. 다섯째, 학습태도보다 교수 행위가 학업성적에 더 영향을 미쳤다. 여섯째, 교수 행위, 학습태도, 수업중 학구적 학습시간, 수업외 학구적 학습 시간 중에서 교수 행위가 학업성적에 가장 많이 영향을 미치고, 그 다음으로 수업중 학구적 학습시간, 수업외 학구적 학습시간, 학습태도 순으로 학업성적에 영향을 미쳤다.목차 논문개요 = ⅶ Ⅰ. 서론 = 1 A. 문제 제기 = 1 B. 연구문제 = 5 C. 용어의 정의 = 6 Ⅱ. 이론적 배경 = 7 A. 학습시간의 개념화 = 7 B. 교수 행위 = 17 C. 학습태도 = 23 Ⅲ. 연구 방법 및 절차 = 28 A. 연구 모형 = 28 B. 연구 대상 = 30 C. 측정도구 = 31 D. 자료처리 = 34 E. 연구절차 = 35 Ⅳ. 결과 및 논의 = 36 A. 결과 = 36 B. 논의 = 48 Ⅴ. 결론 및 제언 = 51 A. 결론 = 51 B. 제언 = 53 참고문헌 = 55 부록1 선생님의 수업시간중에 학습지도 방법 조사 = 61 부록2 산수 교과에 대한 학습태도 검사 = 64 부록3 산수 수업시간의 학습시간 측정검사 = 67 부록4 학교 산수 수업시간이 아닐때 산수공부를 했을 경우의 학습시간 측정검사 = 70 ABSTRACT = 7

일반화된 맥스웰체 근사법을 이용한 점탄성 매질의 탄성파 모델링

학위논문(석사)--서울대학교 대학원 :과학교육과 지구과학전공,1995.Maste

가중평균 차분연산자를 이용한 주파수영역 탄성파 모델링

Thesis (doctoral)--서울대학교 대학원 :과학교육과 지구과학전공,1999.Docto

Time-Domain Elastic Wave Modeling using Weighted-Averaging Finite-Element Method

We developed a weighted-averaging finite-element method for an accurate and efficient time-domain elastic wave modeling technique. Our method, based on frequency-domain weighted-averaging finite-element methods, is achieved by composing stiffness and mass matrices for four kinds of different-size finite-element sets and then averaging them with weighting coefficients. Unlike the frequency-domain weighted-averaging finite-element methods, in the time domain we cannot use both consistent and lumped mass matrices because using the consistent matrix degrades computational efficiency. For this reason, we only use lumped mass matrices to approximate mass terms. By determining optimal weighting coefficients via a Marquardt-Levenberg method which is one of least-square inversion techniques, we can reduce the number of grid points per shear wavelength to 8 to keep the errors within 1%. By comparing numerical solutions obtained by the time-domain weighted-averaging finite-element method with analytic or numerical solutions for an infinite homogeneous, a semi-infinite homogeneous, and a two-layer model, we ensured that the time-domain weighted-averaging finite-element method yields correct solutions. We could also generate synthetic seismograms for a vertical-step model successfully. 탄성파 모델링법의 효율성과 정확성을 높이기 위한 방법으로 가중평균 유한요소법을 제시 하였다. 이는 주파수 영역에서 고안된 가중평균 유한요소법에 기초를 둔 것으로 크기가 다른 네종류의 유한 요소군에 대하여 강성행렬(stiffness matrix)과 질량행렬(mass matrix)을 구성한 후 이들을 가중계수를 이용하여 평균하는 방법이다. 시간영역에서는 주파수 영역에서처럼 일치질량행렬(consistent mass matrix)과 집중질량행 렬(lumped mass matrix)을 함께 이용할 경우 계산상의 효율성이 떨어지므로 집중질량행렬만을 이용한다. 반복 적인 역산방법의 하나인 Marquardt-Levenberg법을 이용하여 최적의 가중계수를 결정함으로써 1%의 오차를 고 려할 때 파장 당 격자수를 8개까지 줄일 수 있었다. 무한 균질매질, 반무한 균질매질, 수평 2층 구조에 대하 여 시간영역 가중평균 유한요소법을 이용하여 구한 수치적인 해를 해석적인 해 또는 기존방법으로 구한 수치 적인 해와 비교함으로써 시간영역 가중평균 유한요소법의 정확성을 확인하였다. 또한 계단모양구조에 대하여 정확한 합성탄성파 단면도를 작성함으로써 시간영역 가중평균 유한요소법이 다양한 모델에 대하여 적용 가능 함을 알 수 있었다.22Nkc

Free-surface Boundary Condition in Time-domain Elastic Wave Modeling Using Displacement-based Finite-difference Method

자유면 경계조건을 정착하게 묘사할 수 있는 변위근사 유한차분법을 이용하는 시간영역 탄성파 모델링법을 고안하였다. 기존의 변위근사 유한차분법의 경우 변위와 매질의 물성을 격자점에 정의하는 격자군(격자점 기반의 격자군)을 이용하였으나, 이 연구에서 제시하는 새로운 유한차분법에서는 변위는 격자점에 정의하지만 매질의 물성을 격자점으로 둘러싸인 면에 정의하는 격자군(셀 기반의 격자군)을 이용한다. 매질의 물성을 셀에 정의할 경우 자유면에서 응력이 사라진다는 자유면 경계조건을 추가로 적용할 필요가 없으며 매질의 물성 변화만으로 자유면 경계조건을 표현할 수 있다. 수치예를 통한 정확도 분석 결과 셀 기반의 격자군을 이용할 경우 계산된 수치석인 해가 해석적인 해에 매우 근사함을 알 수 있었다. We designed a new time-domain, finite-difference, elastic wave modeling technique, based on a displacement formulation. which yields nearly correct solutions to Lamb's problem. Unlike the conventional, displacement-based, finite-difference method using a node-based grid set (where both displacements and material properties such as density and Lame constants are assigned to nodal points), in our new finite-difference method, we use a cell-based grid set (where displacements are still defined at nodal points but material properties within cells). In the case of using the cell-based grid set, stress-free conditions at the free surface are naturally described by the changes in the material properties without any additional free-surface boundary condition. Through numerical tests, we confirmed that the new second-order finite differences formulated in the cell-based grid let generate numerical solutions compatible with analytic solutions unlike the old second-order finite-differences formulated in the node-based grid set.33Nkciothe

Refraction tomography using backpropagation technique of reverse time migration

We developed a new refraction tomography algorithm based on the backpropagation technique of reverse time migration. In our algorithm, the objective function is built into the residuals between the respective phases of first arrivals in the field data and in the forward modeled data. The phases of first arrivals in model responses can be obtained by taking the natural logarithm of strongly damped monochromatic wavefields, whereas those of field data are generated by multiplying first arrival traveltimes picked in field data by the same angular frequency that is used for the computing phases of model responses. In order to avoid the explicit computation of Frechet derivatives, we exploit the symmetry of Green's wave equation function, and implicitly calculate the steepest descent with the reverse time migration technique.1

Source-independent seismic waveform inversion using amplitudes

송신파형에 대한 정보가 필요없는 진폭만을 이용한 파형역산 알고리듬을 제안하였다. 송신원에 대한 정보가 필요없는 파형역산을 위하여 파동장의 진폭정보만을 이용한 두가지 형태의 새로운 목적함수를 제안하였고, 또한 합성자료와 측정자료간의 차이를 역전파하여 간접적으로 최소급경사 방향을 결정하였다. 목적함수를 구성하기 위하여 파동장의 진폭을 기준이 되는 파동장의 진폭으로 나누는 방법(deconvolution)과 측정자료의 진폭과 합성자료의 진폭을 곱하는 방법(convolution)을 이용하였다. 본 연구에서 제안한 새로운 목적함수의 타당성을 검증하기 위하여 Marmousi모형에 대한 파형역산을 수행하였다.2

이방성을 매질에서의 탄성파 모델링 경계조건

탄성파 모델링은 지하매질에서의 탄성파의 거동을 묘사하기 위해서 이요된다. 그러나 무한한 모형을 가정하고 모델링을 수행하는 것이 불가능하므로 유한한 므기의 모형을 가정하게 된다. 이 경우 인위적인 경계에서 반사파가 생겨나게 되는데, 이를 제거하기 위한 적절한 경계조건이 필요하다. 탄성파 모델링에서의 경계조건에 대한 많은 연구들이 있었으나, 스펀지 경계조건, 팡동방정식의 분산관계를 이용한 흡수경계조건 그리고 Higdon이 제시한 흡수경계조건 등이 가장 많이 이용되었다.2

Efficient calculation of steepest descent direction of source signature independent waveform inversion of logarithmic wavefield

In seismic waveform inversion, we need to update source wavelet in addition to velocity model at every iteration step. However, since we generally have incorrect source information in field data, we need to develop a source-independent waveform inversion algorithm. We propose a source-independent waveform inversion algorithm using the logarithm of normalized wavefields. In our source-independent waveform inversion, we use backpropagation algorithm of reverse time migration, thereby implicitly computing the steepest descent by correlating backpropagated residuals with virtual source.1