Comparison of early tertiary mathematics in USA and Korea
Notice bibliographique
Résumé
In this article, we give a comparative study on the last 300 years of USA and Korean tertiary mathematics. The first mathematics classes in United States were offered before July, 1638, but the real founding of tertiary mathematics courses was in 1640 when Henry Dunster assumed the duties of the presidency at Harvard. President Dunster read arithmetics and geometry on Mondays and Tuesdays to the third year students during the first three quarters, and astronomy in the last quarter. So tertiary mathematics education in United States began at Harvard which is the oldest college in USA. After 230 years since then, Benjamin Peirce in 1870 made a major and first American contribution to mathematics and got an attention from European mathematicians. Major change on the role of Harvard mathematics from teaching to research made by G.D. Birkhoff when he joined as an assistant professor in 1912. Tertiary mathematics education in Korea started long before Chosun Dynasty. But it was given to only small number of government actuarial officers. Modern mathematics education of tertiary level in Korea was given at Sungkyunkwan, Ewha, Paichai, and Soongsil. But all college level education opportunity, particularly in mathematics, was taken over by colonial government after 1920. And some technical and normal schools offered some tertiary mathematics courses. There was no college mathematics department in Korea until 1945. After the World War II, the first college mathematics department was established, and Rimhak Ree in 1949 made a major and first Korean contribution to modern mathematics, and later found Ree group. He got an attention from western mathematicians for the first time as a Korean. It can be compared with Benjamin Peirce's contribution for USA.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».