kth.sePublications
Change search
CiteExportLink to record
Permanent link

Direct link
Cite
Citation style
  • apa
  • ieee
  • modern-language-association-8th-edition
  • vancouver
  • Other style
More styles
Language
  • de-DE
  • en-GB
  • en-US
  • fi-FI
  • nn-NO
  • nn-NB
  • sv-SE
  • Other locale
More languages
Output format
  • html
  • text
  • asciidoc
  • rtf
Analysis of Earthquake Forecasting using Machine Learning with Simulated Data and How can a Visit to a Science Center Influence Students’ Perception of Science?
KTH, School of Industrial Engineering and Management (ITM), Learning.
2024 (English)Independent thesis Advanced level (degree of Master (Two Years)), 20 credits / 30 HE creditsStudent thesisAlternative title
Analys av jordbävningsprognoser med hjälp av maskininlärning med simulerad data samt hur kan ett besök på ett vetenskapscenter påverka elevernas uppfattning om naturvetenskap? (Swedish)
Abstract [en]

This is a study in two parts, a technical and a pedagogical. The technical part is about forecasting of simulated earthquakes through the means of artificial intelligence (AI) and the pedagogical part examines the effect a visit to a science center changes the way high school students conceptualize science. This technical study tries to answer whether or not a small machine learning algorithm could forecast the size and location of a simulated earthquake based on a simplified model in which radon gas is emitted from the epicenter as a function of time before the earthquake. To achieve this, the simulation included a network of radon detectors distributed in the regions surrounding the epicenter. This model combined with the radon transmission model generated a simulated time-dependent radon signal in each direction. This data was then fed to a neural network and since the data was simulated, a large dataset could be used for training the network.

The results show that with the simplified model used, a basic artificial neural network could with an error of < 5% forecast the relative position, magnitude and time of an earthquake one day before the earthquake and 10 days before with an error of ∼ 5%. Since the nature of real radon emission and transport is not known in relation to seismic events, this result is just a demonstration showing that a neural network, given a step, linear or exponential correlation between radon and seismic activity, can forecast the position, time and magnitude of an earthquake.

Science centers have recently gained a lot of popularity in Sweden with the aspiration to invoke curiosity for science in students while also offering an alternative learning environment. An alternative that have been argued as something positive in many aspects to learning (Sjöberg 2011, Ersen & Muhlis 2015, De-Witt & Hohenstein 2010) but how does it affect the way students conceptualize science? This study examines 27 high school students’ conceptions of science before and after a visit to a science center by interviewing them in groups before and after.

The results indicate that students’ scientific literacy increased, as conceptions regarding stereotypes and that science is something distant were less common in the interviews conducted after the visit. Suggesting that their understanding of scientific research increased to a point where the most common stereotypes were not needed in order to describe their thoughts. An extension of this is feeling like science is something real and closer to the students. The students’ interests and motivation did not change notably, many students were however more secure in their perception that doing research is not for them. A concept that managers decide what scientists do appeared during the first set of interviews but was almost nonexistent afterwards, despite the fact that the science center did not challenge this concept.

It’s clear that science centers affect the students’ perception of science to something more along reality and is therefore a good tool for teachers to use as alternative learning environments.

Abstract [sv]

Detta är en studie i två delar, en teknisk och en pedagogisk. Den tekniska delen handlar om att prognostisera simulerade jordbävningar med hjälp av artificiell intelligens (AI) och den pedagogiska delen undersöker hur ett besök på ett science center påverkar gymnasieelevers föreställningar kring forskning. Denna tekniska studie försöker svara på om ett mindre neuralt nätverk med en simpel inlärningsalgoritm skulle kunna förutsäga storleken och platsen för en simulerad jordbävning. Detta baserat på en förenklad modell där radongas skickas ut från en jordbävnings mitt, beroende av tiden innan jordbävningen. För att uppnå detta inkluderade simuleringen ett nätverk av radondetektorer placerade i regionerna kring epicentret. Denna modell, i kombination med radontransportsmodellen, genererade en simulerad tidsberoende radonsignal i varje riktning som fångades upp av detektorerna. Denna data matades sedan till ett neuralt nätverk. Eftersom datan simulerades kunde en stor datauppsättning användas för att träna nätverket.

Resultatet visade att med den förenklade modellen kan ett grundläggande artificiellt neuralt nätverk förutsäga positionen, magnituden och tiden med ett fel på <5% för en jordbävning dagen före jordbävningen, 10 dagar innan hamnar felet på ∼5%. Eftersom den verkliga radonstrålning och transportmodellen inte är känd i korrelation till seismisk aktivitet är detta resultat enbart en demonstration som visar att ett neuralt nätverk kan, givet ett stegvis, linjärt eller exponentiellt samband mellan radon och seismisk aktivitet, förutsäga position, tid och magnitud av en jordbävning.

Vetenskapscentra har på senare tid fått stor popularitet i Sverige. Detta med strävan att väcka nyfikenhet för vetenskap hos elever och samtidigt erbjuda dem en alternativ lärmiljö. Ett alternativ som har argumenterats som något positivt i många aspekter till lärande (Sjöberg 2011, Ersen & Muhlis 2015, DeWitt & Hohenstein 2010) men hur påverkar det hur elever erfar vetenskap? Denna kvalitativa studie undersöker 27 gymnasieelevers föreställningar om naturvetenskap före och efter ett besök på ett vetenskapscenter.

Resultaten tyder på att elevernas vetenskapliga förståelse ökade, föreställningar om stereotyper och att vetenskap är något som inte berör dem var mindre vanligt efter besöket. Detta antyder att deras förståelse för vetenskaplig forskning ökade till en punkt där de vanligaste stereotyperna inte behövdes för att beskriva deras tankar. En förlängning av detta är att eleverna känner att vetenskap är något verkligt och närmare eleverna. Elevernas intressen och motivation förändrades inte nämnvärt, många elever var dock säkrare i sin uppfattning att forskning inte är något för dem. Den ursprungliga idén om att chefer bestämmer vad forskare ska göra dök upp under den första uppsättningen intervjuer men var nästan obefintlig i den uppföljande, trots att vetenskapscentrat inte hade som mål att ifrågasätta denna tanke.

Det är tydligt att vetenskapscenter påverkar elevernas uppfattning om naturvetenskap till något mer verklighetsförankrat och är därför ett bra verktyg för lärare att använda som alternativa lärmiljöer.

Place, publisher, year, edition, pages
2024. , p. 72
Series
TRITA-ITM-EX ; 2024:269
National Category
Engineering and Technology
Identifiers
URN: urn:nbn:se:kth:diva-361235OAI: oai:DiVA.org:kth-361235DiVA, id: diva2:1944335
Subject / course
Technology and Learning
Educational program
Master of Science in Engineering - Engineering and of Education
Supervisors
Examiners
Available from: 2025-03-13 Created: 2025-03-13

Open Access in DiVA

fulltext(1076 kB)99 downloads
File information
File name FULLTEXT01.pdfFile size 1076 kBChecksum SHA-512
6da23b2c332cc01c1979a3d67d05eedb4f6fccafe6bc232a9192f7a64faa722d6faa415a4bcf399f755e558ddaf067c88a9cd263e018217cf65910584e30b149
Type fulltextMimetype application/pdf

By organisation
Learning
Engineering and Technology

Search outside of DiVA

GoogleGoogle Scholar
Total: 99 downloads
The number of downloads is the sum of all downloads of full texts. It may include eg previous versions that are now no longer available

urn-nbn

Altmetric score

urn-nbn
Total: 307 hits
CiteExportLink to record
Permanent link

Direct link
Cite
Citation style
  • apa
  • ieee
  • modern-language-association-8th-edition
  • vancouver
  • Other style
More styles
Language
  • de-DE
  • en-GB
  • en-US
  • fi-FI
  • nn-NO
  • nn-NB
  • sv-SE
  • Other locale
More languages
Output format
  • html
  • text
  • asciidoc
  • rtf