Spelling suggestions: "subject:"generaliseringsförmåga"" "subject:"generaliseringsförmågan""
1 |
Särskild begåvning och matematik – Hur yttrar det sig? : Vad uppfattar pedagoger som kännetecken på särskild begåvning och hur kommer det till uttryck? / Giftedness and mathematics – How does it show? : What do educators perceive as traits of giftedness and how does it show?Andersson, Tobias, Evertsson, David January 2019 (has links)
Studien syftar till att undersöka vilka kännetecken pedagoger uppfattar att de särskilt begåvade eleverna uppvisar och hur de kommer till uttryck i matematikundervisningen. Detta görs med förhoppningen att fler pedagoger ska kunna uppmärksamma sina särskilt begåvade elever. Studien bygger på semistrukturerade intervjuer med fem pedagoger samt två observationer av särskilt begåvade elever. Resultatet visar dels att pedagoger uppfattar vissa kännetecken som tecken på särskild begåvning trots att kännetecknen inte har koppling till särskild begåvning. Resultatet visar också att de särskilt begåvade eleverna utnyttjar sina mer välutvecklade förmågor på olika sätt beroende på om de har intresse för ämnet och känner sig motiverade. Studiens implikation på yrkesutövandet blir att det behövs mer kunskap hos pedagoger om hur kännetecknen kan komma till uttryck för att säkerställa att fler av de oidentifierade eleverna uppmärksammas. / The purpose of the study is to examine what traits educators perceive that the gifted students exhibit and how it shows in mathematics teaching. This is done with hope that more educators will be able to notice their gifted students. The study is based on semi structured interviews with five educators as well as two observations of gifted students. The result shows that some of the traits that educators perceive as signs of giftedness aren’t connected to giftedness. The result also shows that the gifted students utilize their above-average abilities in different ways based on interest for the subject and feelings of motivation. The study implicates that educators need more knowledge about how the traits can be expressed to make sure that more of the unidentified gifted students come to educators’ attention.
|
2 |
Analyzing How Blended Emotions are Expressed using Machine Learning MethodsLing, Disen January 2023 (has links)
Blended emotion is a classification of emotional experiences that involve the combination of multiple emotions. Research on the expression of blended emotions allows researchers to understand how different emotions interact and coexist in an individual’s emotional experience. Using machine learning to analyze mixed emotions may indeed bring new insights to the study of blended emotions. This thesis aims to explore blended emotion expression by testing machine learning models (SVM, Decision Tree, and Naive Bayes) trained on the single motion dataset on the blended emotion datasets and vice versa, to analyze the relationship between blended emotions and their constituent emotions. Furthermore, this thesis explores whether there is a dominant emotion in blended emotions and conducts an ablation study to investigate the importance of various facial features within each emotion. The results of testing models’ generalization capabilities propose that blended emotion expressions are highly likely to result from the overlapping combinations of features from their constituent emotions or the combination of some features from one constituent emotion with some from another. Furthermore, based on the dataset used, this thesis also finds that happiness predominated in the blended emotion ’disgust & happiness’. Additionally, an ablation study is conducted to identify the features that have the most significant impact on the accuracy and F1 score of single/pure emotion and blended emotion recognition across various recognition models. / ”Blandade känslor” är en klassificering av känslomässiga upplevelser som innefattar en kombination av flera känslor. Forskning om uttryck av blandade känslor möjliggör för forskare att förstå hur olika känslor interagerar och samexisterar i en individs känslomässiga upplevelse. Användningen av maskininlärning för att analysera blandade känslor kan faktiskt ge nya insikter i studiet av blandade känslor. Denna avhandling syftar till att utforska uttryck av blandade känslor genom att testa maskininlärningsmodeller (SVM, beslutsträd och Naive Bayes) som är tränade på dataset med enskilda känslor på dataset med blandade känslor och vice versa, för att analysera sambandet mellan blandade känslor och deras beståndsdelar. Dessutom utforskar denna avhandling om det finns en dominerande känsla i blandade känslor och genomför en ablationsstudie för att undersöka betydelsen av olika ansiktsdrag inom varje känsla. Resultaten av testning av modellernas generaliseringsförmåga föreslår att uttryck av blandade känslor sannolikt härrör från överlappande kombinationer av drag från deras beståndsdelar eller en kombination av vissa drag från en beståndsdel med vissa från en annan. Vidare, baserat på det använda datasetet, finner denna avhandling också att glädje dominerar i den blandade känslan ’avsky och glädje’. Dessutom genomförs en ablationsstudie för att identifiera de drag som har störst påverkan på noggrannheten och F1-poängen för igenkänning av enskilda/rena känslor och blandade känslor över olika igenkänningsmodeller.
|
Page generated in 0.0762 seconds