Current research suggests that a high level of confidence and a low level of anxiety are predictive of higher math achievement. Compared to students from other provinces, previous research has found that Saskatchewan students have a higher level of confidence and a lower level of anxiety for learning math, but still tend to achieve lower math scores compared to students in other provinces. The data suggest that there may be unique factors effecting math learning for students in Saskatchewan. The purpose of the study is to determine the factors that may affect Saskatchewan students math achievement. Exploratory factor analyses and regression methods were employed to investigate possible traits that aid students in achieving higher math scores. Results from a 2007 math assessment administered to grade 5 students in Saskatchewan were used for the current study. The goal of the study was to provide a better understanding of the factors and trends unique to students for mathematic achievements in Saskatchewan.<p> Using results from a province-wide math assessment and an accompanying questionnaire administered to students in grade five across public school in Saskatchewan (n=11,279), the present study found statistical significance in three factors that have been supported by previous studies to influence math achievement differences, specifically in (1) confidence in math, (2) parental involvement in math and (3) extracurricular participation in math. The three aforementioned factors were found to be related to math achievement as predicted by the Assessment for Learning (AFL) program in Saskatchewan, although there were reservations to the findings due to a weak amount of variances accounted for in the regression model (r2 =.084). Furthermore, a multivariate analysis of variance indicated gender and locations of schools to have effects on students math achievement scores. Although a high amount of measurement errors in the questionnaire (and subsequently a low variance accounted for by the regression model) limited the scope and implications of the model, future implications and improvements are discussed

The problem of recognizing handwritten mathematics notation has been studied for over forty years with little practical success. The poor performance of math recognition systems is due, at least in part, to a lack of realistic data for use in training recognition systems and evaluating their accuracy. In fields for which such data is available, such as face and voice recognition, the data, along with objectively-evaluated recognition contests, has contributed to the rapid advancement of the state of the art. This thesis proposes a method for constructing data corpora not only for hand- written math recognition, but for sketch recognition in general. The method consists of automatically generating template expressions, transcribing these expressions by hand, and automatically labelling them with ground-truth. This approach is motivated by practical considerations and is shown to be more extensible and objective than other potential methods. We introduce a grammar-based approach for the template generation task. In this approach, random derivations in a context-free grammar are controlled so as to generate math expressions for transcription. The generation process may be controlled in terms of expression size and distribution over mathematical semantics. Finally, we present a novel ground-truthing method based on matching terminal symbols in grammar derivations to recognized symbols. The matching is produced by a best-first search through symbol recognition results. Experiments show that this method is highly accurate but rejects many of its inputs.

Allt fler barn upplever skolmatematiken som ett svårt ämne, något som väcker tankar och reflektioner. Jag utgår från att det är viktigt att redan i förskolan förbereda ett arbetssätt så att barnens förståelse för matematik utvidgas. Syftet med min studie är att lyfta fram förskollärarens roll i arbetet med matematiken i förskolan. Jag har all anledning till att utgå från begreppen språk, material och miljö för att få vetskap om förskollärarens roll. Jag anser att dessa begrepp är så sammanhängande med varandra och tillsammans utgör grunden för allt lärande. Studien är kvalitativ och består huvudsakligen av observationer som metod.  Resultatet i undersökningen visar att förskollärarna i vardagen sätter ord på matematiska begrepp.  Genom material såsom dataspel, manuella spel, böcker, byggklossar, pärlplatta och även olika Montessorimaterial förbereder förskollärarna en stimulerande pedagogisk miljö för barnens matematikinlärning. Med hjälp av observationer följer förskollärarna barnen för att därmed utifrån barnens intresse och nyfikenhet arbeta vidare med barnens matematiska förståelse. / More and more children experience school mathematics as a difficult subject which arouses thoughts and reflections. I think it is important to pre-school to prepare an approach so that children's understanding of mathematics can extend.  The purpose of my study is to highlight the pre-school teacher's role in the process of mathematics in pre-school. I have every reason to be based on the concepts of language, materials and environment to have the knowledge of pre-school teacher's role. I believe that these concepts are so connected with each other and together form the basis for all learning. The study is qualitative and consists mainly of observations as method. The results of the study show that pre-school teachers usually in everyday life put words on mathematical concepts. Through materials such as computer games, manual games, books, building blocks, pearl-plates and also various Montessori materials pre-school teachers prepare a stimulating educational environment for children's mathematical learning. By using the observations of the children pre-school teachers, thus based on the children's interest and curiosity, help children to make progress in mathematical understanding. Läs fonetiskt   Ordbok

The problem of recognizing handwritten mathematics notation has been studied for over forty years with little practical success. The poor performance of math recognition systems is due, at least in part, to a lack of realistic data for use in training recognition systems and evaluating their accuracy. In fields for which such data is available, such as face and voice recognition, the data, along with objectively-evaluated recognition contests, has contributed to the rapid advancement of the state of the art. This thesis proposes a method for constructing data corpora not only for hand- written math recognition, but for sketch recognition in general. The method consists of automatically generating template expressions, transcribing these expressions by hand, and automatically labelling them with ground-truth. This approach is motivated by practical considerations and is shown to be more extensible and objective than other potential methods. We introduce a grammar-based approach for the template generation task. In this approach, random derivations in a context-free grammar are controlled so as to generate math expressions for transcription. The generation process may be controlled in terms of expression size and distribution over mathematical semantics. Finally, we present a novel ground-truthing method based on matching terminal symbols in grammar derivations to recognized symbols. The matching is produced by a best-first search through symbol recognition results. Experiments show that this method is highly accurate but rejects many of its inputs.

Current research suggests that a high level of confidence and a low level of anxiety are predictive of higher math achievement. Compared to students from other provinces, previous research has found that Saskatchewan students have a higher level of confidence and a lower level of anxiety for learning math, but still tend to achieve lower math scores compared to students in other provinces. The data suggest that there may be unique factors effecting math learning for students in Saskatchewan. The purpose of the study is to determine the factors that may affect Saskatchewan students math achievement. Exploratory factor analyses and regression methods were employed to investigate possible traits that aid students in achieving higher math scores. Results from a 2007 math assessment administered to grade 5 students in Saskatchewan were used for the current study. The goal of the study was to provide a better understanding of the factors and trends unique to students for mathematic achievements in Saskatchewan.<p> Using results from a province-wide math assessment and an accompanying questionnaire administered to students in grade five across public school in Saskatchewan (n=11,279), the present study found statistical significance in three factors that have been supported by previous studies to influence math achievement differences, specifically in (1) confidence in math, (2) parental involvement in math and (3) extracurricular participation in math. The three aforementioned factors were found to be related to math achievement as predicted by the Assessment for Learning (AFL) program in Saskatchewan, although there were reservations to the findings due to a weak amount of variances accounted for in the regression model (r2 =.084). Furthermore, a multivariate analysis of variance indicated gender and locations of schools to have effects on students math achievement scores. Although a high amount of measurement errors in the questionnaire (and subsequently a low variance accounted for by the regression model) limited the scope and implications of the model, future implications and improvements are discussed

Previous research has shown both positive and negative effects of gaming on academic and cognitive performance. The purpose of this study was to assess the effect of gaming on development of working memory (WM), inattention, reading and math ability using a longitudinal design. A randomly chosen sample of 335 (168 girls) 6–25 year olds performed tests of visuo-spatial and verbal WM, reading and math ability twice, with a two year interval. Gaming and inattention were assed with questionnaires. Time spent gaming did not affect development of any of the variables. However, game category did correlate with development of visuo-spatial WM, with action-gamers having a more favourable development. There was, however, no positive interaction with more time spent gaming for action-gamers. These results suggest that gaming should not be regarded as a damaging leisure activity. There could instead be some positive effects of gaming, but future research should try to identify the aspects of gaming contributing to this effect.

La thèse est consacrée aux divers problèmes de la théorie des systèmes dynamiques. On commence par étudier l'intégrabilité méromorphe du problème des trois corps. Alors, la renormalisation des applications unimodales asymétriques est analysée. Quelques résultats dans la théorie des fractions continues sont exposés y compris la réponse à une conjecture de Ramanujan sur les fractions infini-périodiques.

Cette thèse, intitulée méthodes particulaires en commande optimale stochastique s'intéresse aux problèmes d'optimisation dans l'incertain et a leur résolution. Le terme particulaire renvoie au fait que nous considèrons des méthodes basées sur une approche de type Monte-Carlo, contrairement aux méthodes par programmation dynamiques stochastiques qui utilisent une discrétisation faite a priori.<br />La résolution des problèmes d'optimisation stochastique nécessite deux étapes : une étape d'approximation et une étape d'optimisation. Les deux premiers chapitres de ce manuscrit seront consacrées a la partie optimisation. Nous traiterons dans les chapitres qui suivront de l'approximation des problèmes d'optimisation dans l'incertain. Nous commencerons, dans ce manuscrit, (chapitre I) par présenter les problèmes qui seront abordés ; nous nous attarderons surtout sur la représentation de la structure d'information d'un probléme d'optimisation stochastique. Deux principales représentations se dégagent : une représentation algébrique et une représentation fonctionnelle. A partir de la nature de cette structure d'information, nous ferons la typologie des problémes d'optimisation stochastique : boucle ouverte, boucle fermée, information statique ou information dynamique. Le deuxième chapitre (chapitre II) traitera des conditions d'optimalité pour les problèmes de commande optimale stochastique : à partir des représentations algébriques ou fonctionnelles de l'information, nous présenterons des conditions d'optimalité du type Karush-Kuhn-Tucker. Les conditions présentées dans le chapitre II comportent presque invariablement des opérateurs d'espérance conditionnelle. La résolution de ces problèmes impose alors d'approximer ces opérateurs. Nous commencerons dans le chapitre III par motiver notre approche avant de passer à une revue de la littérature des problèmes d'estimation de densité, densité conditionnelle et espérance conditionnelle. Dans le chapitre IV, nous présentons la méthode des élements finis particulaires qui consiste en l'approximation de la structure d'information par une restriction du feedback à une classe donnée a priori de fonctions de base. Différents résultats de convergence et d'erreur asymptotique seront donné. L'avant dernier chapitre (chapitre V) présentera un algorithme chaotique de gradient pour la résolution de problémes d'optimisation stochastique en boucle fermée. Un résultat de convergence, de vitesse ainsi qu'une application numérique seront donnés. Nous nous intéresserons dans le dernier chapitre (chapitre VI) aux aspects numérique de la résolution des problèmes de commande optimale stochastique à partir des difféerentes méthodes présentes dans les chapitres précedents. Nous présenterons diffèrents algorithmes et heuristiques pour résoudre un problème de gestion de production d'un barrage hydro-électrique.

Cette thèse présente des outils d'analyse d'images couleur visant à extraire des informations pertinentes sur les conditions d'éclairage dans lesquelles ont été prises les photos. A travers ces outils, nous cherchons à comprendre le contenu sémantique d'une image en étudiant sa composante lumineuse. Ces connaissances sont utiles dans divers domaines d'imagerie tels que la réalité augmentée, la post-production cinématographique, l'indexation d'image et la reconnaissance des formes. L'information intrinsèque à la composante lumineuse n'est pas directement disponible à travers les données image. L'information contenue dans une image numérisée est le résultat de l'intégration et de la numérisation du flux spectral incident qui est modifié par les caractéristiques géométriques et spectrales des objets composant la scène. Nous identifions donc des objets sémantiques d'intérêt dans le cadre de notre problématique et nous développons les outils nécessaires pour les analyser. Dans ce but, nous nous appuyons sur des modèles physiques d'illumination pour décrire les phénomènes de réflexion lumineuse et comprendre comment ils se traduisent dans les données image. Dans un premier temps, nous présentons une approche photométrique de l'analyse des conditions d'éclairage qui s'articule autour d'un outil de détection des ombres dans les images couleur. L'information contenue dans les ombres permet de mesurer le contraste de luminance global sur les images, ce qui donne une indication sur le rapport entre la lumière directe et la lumière ambiante. Pour afiner l'analyse, nous présentons aussi un outil de détection de ciel qui permet d'identifier les conditions météorologiques au moment de la prise de vue. Selon que le ciel soit couvert, dégagé ou nuageux, les conditions d'éclairage varient et modifient l'aspect de l'image. Dans un deuxième temps, nous présentons une méthode de détection de la chrominance de l'illuminant. Cet outil reprend le principe de convergence chromatique basé sur le modèle de réflexion dichromatique. La convergence observée sur les surfaces inhomogènes est utilisée pour identifier la chrominance de l'illuminant. Les problèmes inhérents aux méthodes de détection existantes, liés à la nature statistique des traitements mis en oeuvre, trouvent une solution dans l'emploi de la segmentation morphologique couleur. Elle permet d'effectuer un découpage de l'image en zones homogènes en couleur et en luminance ; chaque région correspond à une réflectance spectrale particulière. Ensuite, un filltrage des régions est introduit pour éliminer celles qui ne vérifient pas les hypothèses de base du modèle de réflexion dichromatique. Enfin, les droites de convergences chromatiques calculées sur chaque région sont reportées sur le plan chromatique où est déterminée l'intersection entre le faisceau des droites et le locus des radiateurs de Planck. C'est le point correspondant aux coordonnées chromatiques de la chrominance de l'illuminant.

Cette thèse se rapporte à certaines de nos publications (avant 1995) concernant des solutions explicites exactes ou asymptotiques pour des problèmes variés de diffraction par un dièdre imparfaitement conducteur.