G-Tutorialclass
812 subscribers
2.23K photos
29 videos
1.43K files
356 links
Impossible is possible with learning & reading.
Download Telegram
JOIN [@QesemAcademy] Maths.pdf
3.1 MB
๐Ÿ“šCHAPTER ONE

Propositional Logic and Set Theory

แ‰ แ‹šแˆ… แ‰ปแ•แ‰ฐแˆญ แˆตแˆญ แ‹จแˆแŠ“แ‹จแ‹:
1โƒฃ G11 แˆ‹แ‹ญ แˆตแˆˆ แ‰ฐแˆ›แˆซแ‰ฟแ‰ธแ‹ แˆตแˆˆ
๐ŸŽˆProposition logic,
๐ŸŽˆlogical connectives, quantifiers
๐ŸŽˆarguments.

2โƒฃ Elementary class แŠฅแŠ“ G9 แˆ‹แ‹ญ แˆตแˆˆ แ‰ฐแˆ›แˆซแ‰ฟแ‰ธแ‹ แˆตแˆˆแฆ
๐ŸŽˆset theory and
๐ŸŽˆdescription of sets and operations of sets

1.1 Propositional Logic
แˆแŠ• แˆ›แˆˆแ‰ต แАแ‹?๐Ÿค”
แŠฅแˆบ DefinitionแŠกแŠ• แ‰ แˆแˆณแˆŒ แˆˆแˆ›แ‰ฅแˆซแˆซแ‰ต แŠฅแŠ•แˆžแŠญแˆญ(แŒ แŒ… แ‰ แ‰ฅแˆญแˆŒ แАแŒˆแˆญ แ‰ แˆแˆณแˆŒ แŠฅแŠ•แ‹ฒแˆ‰๐Ÿ˜Š)

Consider the following sentences.
a. 2 is an even number.
b. A triangle has four sides.
c. Freshman Students will go to Campus After Election.
d. May God bless you!
e. Give me that book.

แŠฅแАแ‹šแˆ…แŠ• แˆแˆณแˆŒแ‹Žแ‰ฝ แˆตแŠ“แ‹ญ a แˆ‹แ‹ญ แ‹ซแˆˆแ‹ True แАแ‹( i think แ‹ญแˆ„แŠ•แŠ• แ‹จแˆ›แ‹ซแ‹แ‰… แ‹จแˆˆแˆโœ…) & b แˆ‹แ‹ญ แ‹ซแˆˆแ‹ แ‹ฐแŒแˆž False แАแ‹ แ‹ญแˆ…แˆ แ‰ณแ‹‹แ‰‚ แАแ‹).
แАแŒˆแˆญ แŒแŠ• แŠฅแˆตแŠช c'แŠ• แŠฅแ‹ฉแ‰ต True แ‹ˆแ‹ญแˆ False แˆŠแˆ†แŠ• แ‹ญแ‰ฝแˆ‹แˆแฃ แŠ แ‹ญแ‰ณแ‹ˆแ‰…แˆแข

๐Ÿ’กแˆตแˆˆแ‹šแˆ… 3แ‰ฑ Declarative sentence แ‹ญแ‰ฃแˆ‹แˆ‰ แˆ›แˆˆแ‰ตแˆ แŠฅแŠ•แ‹ฒแˆ แŠ แ‹ญแ‰ฐแŠ“แ‰ธแ‹ แŠฅแŠ“แ‰ƒแ‰ธแ‹‹แˆˆแŠ•(แŠ แˆˆแˆ แˆแˆ‰ แ‹จแˆšแˆตแˆ›แˆ›แ‰ แ‰ต แАแ‹)

แ‹จแˆ˜แŒจแˆจแˆปแ‹Žแ‰น(d แŠฅแŠ“ e) แ‹ฐแŒแˆž Trueแˆ Falseแˆ แˆŠแˆ†แŠ‘ แŠ แ‹ญแ‰ฝแˆ‰แˆแข

๐Ÿ’กแŠฅแАแ‹šแˆ… แ‹ฐแŒแˆž แˆแŠ•แˆ Truth Value แˆตแˆ‹แˆŒแˆ‹แ‰ธแ‹ Non-Declaratives แ‹ญแ‰ฃแˆ‹แˆ‰แข

So, แŠจแ‹šแˆ… แ‰ฐแАแˆตแ‰ฐแŠ• PropositionแŠ•แŠ• แŠฅแŠ•แ‹ดแ‰ต แŠฅแŠ“แ‰ฅแˆซแˆซแˆˆแŠ•?๐Ÿ™‹โ€โ™‚
๐Ÿ—’Proposition is a sentence that may be asserted or denied. Proposition in this way are different from questions, commands, and exclamations. แ‹ญแˆ„ แˆ›แˆˆแ‰ต Proposition แˆแˆ‰แˆ แˆฐแ‹ แ‰ แŠ แŠ•แ‹ตแАแ‰ต แ‹จแˆšแ‰€แ‰ แˆˆแ‹ แ‹ˆแ‹ญแˆ แˆแˆ‰แˆ แˆฐแ‹ แ‰ แŠ แŠ•แ‹ตแАแ‰ต แ‹จแˆ›แ‹ซแ‰€แ‰ แˆˆแ‹แข แˆ›แˆˆแ‰ตแˆ แ‰ แˆŒแˆ‹ แˆ˜แŠ•แŒˆแ‹ต Proposition Truth Value แ‹ซแˆˆแ‹ Statement แАแ‹แข

๐Ÿ”‘truth value แˆ›แˆˆแ‰ต True แ‹ˆแ‹ญแˆ False แˆŠแ‰ฃแˆ แ‹จแˆšแ‰ฝแˆ แˆ›แˆˆแ‰ต แАแ‹แข

๐Ÿ”‘Every proposition has a truth value, namely true (denoted by T ) or false (denoted by F ).

แŠฅแ‹จแ‹แˆ‹แ‰ฝแˆ แŠ แŠ•แ‹ฑ Statement, proposition แ‹ˆแ‹ญแˆต แŠ แ‹ญแ‹ฐแˆˆแˆ แ‹จแˆšแˆˆแ‹แŠ• แˆˆแˆ›แ‹ˆแ‰… แ‹จแŒแ‹ต truth valueแ‹แŠ• แˆ›แ‹ˆแ‰… แŠ แ‹ญแŒ แ‰ แ‰…แ‰ฃแ‰นแˆแข แˆˆแˆแˆณแˆŒ The base of logarithm(e) is irrational. แ‰ขแ‰ฃแˆ แŠฅแŠ› แ‹ญแˆ…แŠ•แŠ• แˆ‹แŠ“แ‹แ‰… แŠฅแŠ•แ‰ฝแˆ‹แˆˆแŠ•๐Ÿคทโ€โ™‚ แŒแŠ• True แАแ‹แข

๐Ÿ“–Logical Connectiveness

แ‹ญแˆ…แŠ•แŠ• แ‹จแˆแ‰ณแˆตแ‰ณแ‹‰แˆฑ แŠจแˆ†แА แ‰ G11 Math unit 4 แˆ‹แ‹ญ แ‰ฐแˆแˆซแ‰นแ‰ณแˆแข
Logical connectiveness แ‰ แ‰ฅแ‹™ แˆตแˆ แˆŠแŒ แˆซ แ‹ญแ‰ฝแˆ‹แˆ แˆˆแˆแˆณแˆŒ logical operators Or Propositional Connectiveness แˆŠแ‰ฃแˆ แ‹ญแ‰ฝแˆ‹แˆแข

แŠฅแŠ“ Logical Connectiveness แˆแŠ•แ‹ตแАแ‹?๐Ÿค”
แ‰ แŠ แŒญแˆฉ "The Operators that link two or more component propositions in order to modify the statement" แˆ›แˆˆแ‰ต แŠฅแŠ•แ‰ฝแˆ‹แˆˆแŠ•แข
แˆ›แˆˆแ‰ตแˆ แŠ แˆจแแ‰ฐ แАแŒˆแˆฉแŠ• แˆˆแˆ›แˆณแˆ˜แˆญ แ‰ แŠ แˆจแแ‰ฑ แАแŒˆแˆฉ แ‹แˆตแŒฅ แ‹จแˆšแŠซแ‰ฐแ‰ฑ แŠ แ‹ซแ‹ซแ‹ฅ แ‰ƒแˆ‹แ‰ถแ‰ฝ แˆ›แˆˆแ‰ต แАแ‹แข แŠฅแАแ‹šแˆ…แˆ๐Ÿ‘‡
๐ŸŒก"not"
๐ŸŒก"and"
๐ŸŒก"or"
๐ŸŒก"if....then" แ‹ˆแ‹ญแˆ "implies"
๐ŸŒก"if and only if"
แŠฅแАแ‹šแˆ… แŠ แˆแˆตแ‰ฑ แŠ“แ‰ธแ‹ Logical แ‹ˆแ‹ญแˆ Propositional Connectiveness แ‹จแˆšแ‰ฃแˆ‰แ‰ตแข แŠฅแАแ‹šแˆ… แŠฅแ‹ซแŠ•แ‹ณแŠ•แ‹ณแ‰ธแ‹ แ‹จแˆšแŒ แˆฉแ‰ แ‰ต แˆตแˆ แŠฅแŠ“ แˆแˆแŠญแ‰ต แŠ แˆ‹แ‰ธแ‹
แˆˆแˆแˆณแˆŒ "Not" Negation แ‹ญแ‰ฃแˆ‹แˆ
แˆแˆแŠญแ‰ฑ แ‹ฐแŒแˆž "๏ฟข" แАแ‹แข Let's see
Them one by one แ‰€แˆ‹แˆแˆ แˆตแˆˆแˆ†แŠ‘
Highlighแ‰ฑแŠ• แАแ‹ แ‹จแˆแŠ“แ‹จแ‹๐Ÿ˜Š

๐Ÿ”–Negation "๏ฟขp"
Actually แ‹ญแˆ„ HandoutแŠก แˆ‹แ‹ญ แ‹จแˆˆแˆแฃ
แАแŒˆแˆญ แŒแŠ• แˆ›แ‹ˆแ‰… แˆตแˆ‹แˆˆแ‰ฅแŠ• แ‹แˆแ‰ฅแˆˆแŠ• แŠฅแŠ•แ‹ญ
let p be a proposition, mean that if p is False negation of p(๏ฟขp) is True and the reverse.
แŠฅแŠ•แ‹ฒแŒˆแ‰ฃแŠ• แˆแˆณแˆŒ แŠฅแŠ•แ‹แˆฐแ‹ต๐Ÿ‘‡
p: You are Freshman Student
๏ฟขp: You are not Freshman student.(แŠฅแ‹šแˆ…แŒ‹ แŠ แˆแŠ• not แ‹จแˆแ‰ตแˆแ‹‹ แŠ แˆจแˆแ‰ฐแАแŒˆแˆฉ Negation แˆ˜แˆ†แŠ‘แŠ• แ‹ซแˆณแ‹จแŠ“แˆแข แ‹ซ แˆ›แˆˆแ‰ต แˆ˜แŒ€แˆ˜แˆญแ‹ซ แˆˆแАแ‰ แˆจแ‹ แˆตแ‰ดแ‰ตแˆ˜แŠ•แ‰ต แ‰ฐแ‰ƒแˆซแŠ’ แ‰ตแˆญแŒ‰แˆ แ‹ญแˆฐแŒงแˆแข

๐Ÿ“–Conjunction
โœงWhen two propositions are joined with the connective "And", the Proposition formed is said logical Conjunction.
โœงdenoted by "/\"
แ‰€แˆˆแˆˆ แˆแˆณแˆŒ แ‹ˆแˆตแ‹ฐแŠ• แŠฅแŠ“แ‰ฅแˆซแˆซแ‹๐Ÿ—’
p: Man is Mortal ๐Ÿ‘‰True
q: 2 is Odd number ๐Ÿ‘‰False
r: 5 is prime number๐Ÿ‘‰True

แŠฅแ‹šแˆ…แŒ‹ "Find p conjunction q?" แ‹ˆแ‹ญแˆ " Find q conjunction r?" แ‰ขแˆ แˆแŠ•แ‹ตแАแ‹ แ‹จแˆแŠ“แ‹ฐแˆญแŒˆแ‹? Truth
Table แ‰ แˆ˜แŒ แ‰€แˆ แˆ˜แˆแˆฑแŠ• แ‰ณแŒˆแŠ›แˆ‹แ‰ฝแˆแข
แ‹ซแ‹ Conjunction แˆ›แˆˆแ‰ต statementแŠฆแ‰น แ‰ "And" แˆฒแ‹ซแ‹ซแ‹™ แАแ‹ แ‰ฅแˆˆแŠ• แ‹ฌแˆˆ๐Ÿคฒ
True and True ๐Ÿ‘‰True
True and False ๐Ÿ‘‰False
False and True ๐Ÿ‘‰False
False and False ๐Ÿ‘‰False

๐Ÿ™ŒแŠฅแАแ‹šแˆ…แŠ• แ‰€แˆˆแˆแŠ• แŠ แ‹ตแˆญแŒ‹แ‰ฝแˆ แ‰ แŠ แ‹ญแˆแˆฎแŠ แ‰ฝแˆ แˆˆแˆ˜แ‹ซแ‹ "แŠฅแ‹แАแ‰ตแŠ“ แˆ€แˆฐแ‰ต แŠ แŠ•แ‹ต แˆ‹แ‹ญ แˆฒแˆ†แŠ‘ แˆ˜แ‰ผแˆ แŠฅแ‹แАแ‰ต แŠ แ‹ญแˆ†แŠ‘แˆ" แ‹จแˆšแˆˆแ‹แŠ• แŠฅแ‹แАแ‰ณ แŠซแ‹ˆแ‰ƒแ‰น แ‰ แ‰‚ แАแ‹แข I think แŠ แˆแŠ• แ‹จแˆ‹แ‹ญแŠ›แ‹แŠ• แˆแˆณแˆŒ แˆ˜แˆ˜แˆˆแˆต แŠ แ‹ญแŠจแ‰ฅแ‹ณแ‰นแˆแข

๐Ÿ“–Disjunction
โœงWhen two propositions are joined with the connective "Or", the Proposition formed is said logical Disjunction.
โœงdenoted by "\/"

แŠจแˆ‹แ‹ญ แ‹จแ‹ˆแˆฐแ‹ตแАแ‹ แˆแˆณแˆŒ แˆ‹แ‹ญ "Find p disjunction q" แ‹ˆแ‹ญแˆ
"Find r disjunction p" แŠจแ‰ฐแ‰ฃแˆแŠ•แˆต..แŠ‘ แ‰ฐแŠจแ‰ฐแˆ‰แŠ แˆ‹แˆณแ‹ซแ‰ฝแˆ๐Ÿ˜Š
แ‹ฐแŒแˆž Disjunction แˆ›แˆˆแ‰ต StatementแŠฆแ‰น แ‰ "Or" แˆฒแ‹ซแ‹ซแ‹™ แАแ‹ แ‰ฅแˆˆแŠ“แˆ‹ Definition แˆตแŠ•แˆฐแŒฅแข
แ‰€แŒฅแˆˆแŠ• Truth TableแŠกแŠ• แŠฅแŠ•แ‹ญ

True or False ๐Ÿ‘‰True
True or True ๐Ÿ‘‰True
False or True ๐Ÿ‘‰True
False or False ๐Ÿ‘‰False

แ‹ญแˆ…แŠ• แˆˆแˆ˜แ‹ซแ‹ แ‰€แˆ‹แˆ‰ แˆ˜แŠ•แŒˆแ‹ต แˆแŠ•แ‹ตแАแ‹?๐Ÿ–‡ แ‰†แ‹ญ แŠฅแŠ“แŠ•แ‰ฐ แŠจแŠฅแ‹แАแ‰ตแŠ“ แˆ€แˆฐแ‰ต แˆแˆจแŒก แ‰ฅแ‰ตแ‰ฃแˆ‰ แ‹จแ‰ฑแŠ• แАแ‹ แ‹จแˆแ‰ตแˆ˜แˆญแŒกแ‰ต? แŠฅแ‹แАแ‰ต๐Ÿคทโ€โ™‚ แŠฅแˆบ แŠจแˆ€แˆฐแ‰ต แŠฅแŠ“ แŠจแˆ€แˆฐแ‰ต แˆแˆจแŒก แ‰ฅแ‰ตแ‰ฃแˆ‰แˆต?๐Ÿ˜ แˆ€แˆฐแ‰ต! แˆแŠ•แˆ แŠ แˆ›แˆซแŒญ แˆตแˆˆแˆŒแˆ‹แ‰น!

แ‰ แ‹šแˆ… แˆ˜แˆ แˆจแ‰ต แŠจแˆ‹แ‹ญ แ‹ซแˆ‰แ‰ตแŠ• แŒฅแ‹ซแ‰„ แˆ˜แˆ˜แˆˆแˆต แ‰ตแ‰ฝแˆ‹แˆ‹แ‰ฝแˆ!
NB: English แˆ‹แ‹ญ แ‹ซแˆˆแ‹ or แŠฅแŠ“ แŠฅแ‹šแˆ… Math แˆ‹แ‹ญ แ‹จแˆแŠ•แŒ แ‰€แˆ˜แ‹ แŠ แŠ•แ‹ต แŠ แ‹ญแ‹ฐแˆˆแˆ!

๐Ÿ“–Implication
โœง When two propositions are joined together with the connective "implies/ if...then" the proposition formed is Logical implication!
โœงdenoted by p=>q
(Read as p implies q)
โœง แˆแ‰ฅ แ‰ แˆ‰ แŠฅแ‹šแˆ… แˆ‹แ‹ญ Truth table แˆ‹แ‹ญ False แ‹จแˆšแˆ˜แŒฃแ‹ p=>q แŠจแˆ†แА p True แŠจแˆ†แАแŠ“
ural perspectives แŠ“แ‰ธแ‹ แŠ แŒ แˆญ แŠ แŒ แˆญ แŠ แ‹ตแˆญแŒˆแŠ• แŠฅแŠ•แ‹ซแ‰ธแ‹ By the way แˆแ‰ฐแŠ“ แˆ‹แ‹ญ แˆตแˆˆแˆ›แ‹ญแ‰€แˆฉ แŠฅแŠ•แ‹ฐ แ‰€แˆ‹แˆ แŠ แ‰ตแ‹ฉแ‹‹แ‰ธแ‹๐Ÿ˜ณ

1โƒฃPsychodynamic perspective - It has its origins in Freud's theory of psychoanalysis, but many other psychodynamic theories exist.
๐Ÿ“’แ‹จแˆ„ แˆตแŠฉแˆ แŠ แˆตแ‰ฐแˆณแˆฐแ‰ก แŠจFreud แŒ‹แˆญ แ‰ฐแ‰€แˆชแˆชแ‰ข แАแ‹แฃ แˆˆแˆฐแ‹Žแ‰ฝ แˆ…แˆ˜แˆ˜ แˆแŠ•แŒญ แˆตแˆˆแˆ†แАแ‹ (แАแŒˆแˆญ แŒแŠ• แˆฐแ‹Žแ‰น แˆตแˆˆแˆ›แ‹ซแ‹แ‰€แ‰ต Unconsious) แ‹แˆตแŒฃแ‹Š แŠƒแ‹ญแˆแŠ“
แ‹แˆตแŒฃแ‹Š แŒแŒญแ‰ต แАแ‹แข
แ‰ฃแ‹ญแ‹˜แ‹Œ Psychodynamists แŠฅแˆซแˆณแ‰ธแ‹แŠ• แŠฅแŠ•แ‹ฐ แŠ แ‹ญแˆแˆฎ Archeologist แАแ‹ แˆšแ‹ซแ‹ฉแ‰ต๐Ÿ˜

2โƒฃBehavioral Prespective

It is concerned with how the Environment affects
the persons actions.
๐Ÿ“’แ‹ญแˆ„แŠ›แ‹ แŠ แˆตแ‰ฐแˆณแˆฐแ‰ฅ Biology G12 Unit 4แˆ‹แ‹ญ แŠซแˆˆแ‹ แŒ‹แˆญ แ‹ญแ‰€แˆซแˆจแ‰ฃแˆแข

๐Ÿ–‡แŠฅแŠ“ แŠ แˆตแ‰ฐแˆณแˆฐแ‰ก Focus แ‹ซแ‹ฐแˆจแŒˆแ‹ แ‹จแŠ แ‹จแˆฉ แˆแŠ”แ‰ณ แ‰ แˆฐแ‹Žแ‰ฝ แˆ‹แ‹ญ แˆแŠ• แ‹ซแŠญแˆ แ‰ฐแ…แŠ– แŠฅแŠ•แ‹ณแˆˆแ‹แข
แŠฅแŠ“ แ‹แŒซแ‹Šแ‹ แАแŒˆแˆญ แˆ‹แ‹ญ แАแ‹ แ‹จแˆšแ‹ซแ‰ฐแŠฉแˆจแ‹แข แˆˆแˆแˆณแˆŒ แ‹จแˆฐแ‹Žแ‰ฝ แŠ•แŒแŒแˆญ แŠฅแŠ“แŠ•แ‰ฐแŠ• แŠจแŒˆแАแ‰ฃแŠ“ แ‰ฐแ…แŠ– แŠซแˆ˜แŒฃแ‰ฃแ‰ฝแˆ..แŠฅแ‹šแŒ‹๐Ÿ“Œ แŠ แˆแŠ• Behaviourism แ‹จแˆšแ‹ซแŒ แŠ“แ‹ แˆตแˆˆ แŠฅแАแ‹šแ‹ซ แˆฐแ‹Žแ‰ฝ แŠ•แŒแŒแˆญ (Environment) แŠฅแŠ“ แ‰ แŠฅแŠ“แŠ•แ‰ฐ แˆ‹แ‹ญ แˆตแˆˆแˆ˜แŒฃแ‹ แ‰ฐแ…แŠ– แАแ‹แข

๐Ÿ‘‰By the way Sometimes, Behavourism #BlackBox แ‰ฐแ‰ฅแˆŽ แ‹ญแŒ แˆซแˆแฃ แˆแŠญแŠ•แ‹ซแ‰ฑแˆแฆ
๐Ÿ–‡It focuses on what goes in to and out of the box, but not on the processes that take place inside.
แŠฅแŠ“ แ‹ฐแŒแˆž แŠ แ‹ญแˆแˆฎ แ‰ แ‹šแˆ… แ‹แˆตแŒฅ
แ‰ฅแ‹™แˆ แŠ แ‹ซแˆตแˆแˆแŒแˆ แ‹จแˆšแˆ แ‹•แˆณแ‰ค แŠ แˆˆแข

3โƒฃHumanistic Perspective
๐Ÿ–‡แ‹ญแˆ„แŠ›แ‹ แŠจแˆ‹แ‹ญแŠžแ‰น แ‹ญแˆˆแ‹ซแˆ it emphasizes the uniqueness of #human_beings and focuses on #human_values and #subjective_experiences.
๐Ÿ‘‰แŠ แ‹ซแ‰นแŠ  แ‹ญแˆ„ แˆ™แˆ‰ แ‰ แˆ™แˆ‰ แ‰ตแŠฉแˆจแ‰ต
แ‹ซแ‹ฐแˆจแŒˆแ‹ แ‹จแˆฐแ‹ แˆแŒ… แˆแ‹ฉแАแ‰ต (uniqueness) แŠฅแŠ“ แ‹จแˆฐแ‹ แˆแŒ…
แŠฅแˆดแ‰ตแŠ“ แˆแˆแˆแ‹ต แˆ‹แ‹ญ แАแ‹แข
๐Ÿ“Œแ‹จแˆฐแ‹ แˆแŒ… แŠฅแŠ•แ‹ดแ‰ต แ‰ แ‹แˆตแŒก แ‹ซแˆˆแ‹แŠ• potential แŠฅแŠ•แ‹ฐแˆšแ‹ซแˆณแ‹ตแŒ แˆฐแ‹Žแ‰ฝ แŠฅแŠ•แ‹ดแ‰ต แŠ แ‹ตแˆญแŒˆแ‹ แˆซแˆณแ‰ธแ‹ Creatively express แˆ›แ‹ตแˆจแŒ แŠฅแŠ•แ‹ฐแˆšแ‰ฝแˆ‰ แˆแŠ“แˆแŠ• แ‹จแ‹šแˆ… แˆตแŠฉแˆ แŒแ‰ฅ แАแ‹แข

4โƒฃCognitive Perspective

๐Ÿ“’emphasizes what goes on in people's heads; how people reason, remember, understand language, solve problems, explain experiences and form beliefs.

แŠ แ‹ซแ‰น แ‹ญแˆ„ แ‹ฐแŒแˆž แˆตแˆˆ Mental process แАแ‹แข แˆฐแ‹Žแ‰ฝ แŠ แˆตแ‰ฐแˆณแˆฐแ‰ฃแ‰ธแ‹ แŠฅแŠ•แ‹ดแ‰ต ActionแŠ แ‰ธแ‹ แˆ‹แ‹ญ แ‰ฐแ…แŠ– แŠฅแŠ•แ‹ณแˆˆแ‹แฃ แˆแˆ‰ แАแŒˆแˆฉ แŠจแŠ แ‹ญแˆแˆฎ แŒ‹แˆญ แ‹จแ‰ฐแ‹ซแ‹ซแ‹˜ แАแ‹แฃ แ‹ˆแŒแ‹ต behavourism๐Ÿ˜

5โƒฃBiological Perspective

๐Ÿ“’It holds that the brain and the various brain chemicals affect psychological processes such as learning, performance, perception of reality, the experience of emotions, etc

๐Ÿ–‡แ‹ญแˆ„แˆ แŠฅแŠ•แ‹ณแ‹ซแ‰นแ‰ต แŠ แŠซแˆ‹แ‹Š แАแŒˆแˆฎแ‰ฝ แ‹ˆแ‹ญแˆ แ‹จแˆฐแ‹แАแ‰ณแ‰ฝแŠ• แŠ แˆฐแˆซแˆญ แ‰ แ‹ตแˆญแŒŠแ‰ณแ‰ฝแŠ•แฅ แ‰ แŠ แˆตแ‰ฐแˆณแˆฐแ‰ฅ แŠฅแŠ“ แ‰ แˆตแˆœแ‰ต แˆ‹แ‹ญ แŠฅแŠ•แ‹ดแ‰ต แ‰ฐแ…แŠ– แŠฅแŠ•แ‹ฐแˆšแ‹ซแˆ˜แŒฃ แАแ‹แข

6โƒฃSocio-cultural Perspective

๐Ÿ–‡แ‹ญแˆ„ แ‹ฐแŒแˆž แˆแŠญ แŠ แˆณ แ‹ซแˆˆ แ‹แˆƒ แŠฅแŠ•แ‹ฐแˆ›แ‹ญแŠ–แˆญ๐Ÿ˜Šแฃ แ‹จแˆฐแ‹แŠ•แˆ แ‰ฃแˆ…แˆช แ‹ซแˆˆ
Social and Cultural Env't แˆ˜แˆจแ‹ณแ‰ต แŠ แ‹ญแ‰ปแˆแˆแฃ แ‰ฅแˆŽ แАแ‹
แ‹จแˆšแ‹ซแˆแАแ‹แข
๐Ÿ–‡แˆ›แˆ…แ‰ แˆซแ‹Š แАแŒˆแˆฎแ‰ฝ แŠฅแŠ•แ‹ฒแˆแˆ แ‹ซแˆˆแŠ•แ‰ แ‰ต แ‰ฃแˆ…แˆ แˆแŠ• แ‹ซแŠญแˆ แ‰ แ‰ฃแˆ…แˆช
แˆ‹แ‹ญ แ‰ฐแ…แŠ– แŠฅแŠ•แ‹ณแˆ‹แ‰ธแ‹แข

1.4. Branches of Psychology

Bytheway แŠฅแŠ› แŠฅแŠ•แ‹ฑแˆ แ‰ แ‰ฐแˆˆแˆแ‹ถ
แˆณแ‹ญแŠฎแˆŽแŒ‚แˆตแ‰ต แŠฅแŠ•แˆ‹แˆˆแŠ• แŠฅแŠ•แŒ‚ แ‰ฅแ‹™
แŠ แ‹ญแАแ‰ต แŠ“แ‰ธแ‹ แ‹ซแˆ‰แ‰ตแข
1. Developmental Psychology
2. Personality Psychology
3. Social Psychology
4. Cross-cultural Psychology
5. Industrial Psychology
6. Forensic Psychology
7. Educational Psychology
8. Health Psychology
9. Clinical Psychology
10. Counseling Psychology

แŠฅแАแ‹šแˆ… แ‹ซแ‹ แˆ›แ‰ฅแˆซแˆชแ‹ซ แŠ แ‹ซแˆตแˆแˆแŒ‹แ‰ธแ‹แˆแฃ แˆตแˆ›แ‰ธแ‹ แˆซแˆฑ แ‹ญแŒˆแˆแƒแ‰ฟแˆ๐Ÿ˜Š

1.5 Types of Research Methods

แˆตแˆˆ research methodแŠก แ‰ แˆตแ‹แ‰ต แŠจModuleแŠก แˆ‹แ‹ญ แˆ›แŠ•แ‰ แ‰ฅ แ‰ตแ‰ฝแˆ‹แˆ‹แ‰ฝแˆแฃ แ‹‹แŠ“แ‹Žแ‰น แŒแŠ•๐Ÿ‘‡๐Ÿ‘‡

1โƒฃDescriptive research - in this type of research, the researcher simply records what she/he has systematically observed.

๐ŸŒทแ‹ญแˆ„ แ‹จแˆšแ‹ฉแ‹ชแ‰ตแŠ• แ‹ˆแ‹ญแˆ แ‹จแˆšแˆฐแˆ™แ‰ตแŠ• แАแŒˆแˆญ แ‹แˆแ‰ฅแˆŽ แˆ˜แˆ˜แ‹แŒˆแ‰ฅ แАแ‹แข

2โƒฃCorrelational research - is a research method that measures the relationship between two or more variables.

๐ŸŒทแ‹ญแˆ„ แ‹ฐแŒแˆž แˆˆแˆแˆณแˆŒ แˆฒแŒƒแˆซ แˆ›แŒจแˆต แ‹ˆแ‹ญแˆ แŠ แˆˆแˆ›แŒจแˆต แ‰ แˆแ‹ตแˆญ แ‰ แˆšแŠ–แˆจแŠ• แŠฅแ‹ตแˆœ แˆ‹แ‹ญ แ‰ฐแ…แŠ– แŠ แˆˆแ‹ แ‹ˆแ‹ญ?๐Ÿ™„
แˆ›แŒจแˆตแŠ“ แŠ แˆˆแˆ›แŒจแˆตโœ…
แˆตแˆˆแ‹šแˆ… แŠฅแŠ•แ‹ณแ‹ซแ‰นแ‰ต แˆแˆˆแ‰ต แАแŒˆแˆฎแ‰ฝแŠ• แ‰ฃแˆˆแ‰ธแ‹ แ‰ฐแ…แŠ– แˆ‹แ‹ญ แ‰ฐแˆ˜แˆตแˆญแ‰ถ แ‹จแˆšแ‹ซแАแƒแ…แˆญ แАแ‹!

3โƒฃExperimental Research: it is a research method that allows researchers to study the cause and effect relationship between variables.

๐ŸŒทแ‹ญแˆ„แŠ• แŠซแˆตแ‰ณแ‹ˆแˆณแ‰น Biology G11 Unit 1แˆ‹แ‹ญ แ‰ฐแˆแˆซแ‰นแ‰ณแˆแข
แˆˆแˆแˆณแˆŒ แŠ แŠ•แ‹ต แˆฐแ‹ แ‹จแ‰ฐแˆ›แˆชแ‹Žแ‰ฝ
แˆ˜แˆ›แˆญแ‹ซ Class แŒฅแ‰ แ‰ต แ‹ˆแ‹ญแˆ
แˆตแ‹แ‰ต แ‰ แ‰ตแˆแˆ…แˆญแ‰ต ResultแŠ แ‰ธแ‹ แˆ‹แ‹ญ แ‰ฐแ…แŠ– แŠ แˆˆแ‹ แ‹ˆแ‹ญ แˆšแˆˆแ‹แŠ• แˆˆแˆ›แŒฅแŠ“แ‰ตแฃ

แŠ แˆแŠ• แŠฅแ‹šแˆ…แŒ‹ independent แ‹จแˆ†แАแ‹ โžจแ‹จClassแŠก แˆ˜แŒ แŠ• แАแ‹
Dependent แ‹จแˆ†แАแ‹ แ‹ฐแŒแˆž
โžจแ‹จแ‰ฐแˆ›แˆชแ‹Žแ‰น Result แАแ‹
(แ‹จแ‰ฐแˆ›แˆชแ‹Žแ‰น แ‹แŒคแ‰ต แ‰ classแŠก แˆ‹แ‹ญ แАแ‹ depend แ‹จแˆ†แАแ‹แฃ แŠฅแŠ•แ‹ฐ classแŠก แˆ˜แŒ แŠ• แˆŠแˆˆแ‹ซแ‹ญ แˆตแˆˆแˆšแ‰ฝแˆ แАแ‹ dependent แ‹จแˆ†แАแ‹๐Ÿ‘)

แ‹ซแ‹ stepแŠฆแ‰นแŠ• แ‹ฐแŒแˆž แ‰ณแ‰ƒแˆ‹แ‰น
(แŠฅแА hypothesis แˆแŠ“แˆแŠ•๐Ÿ˜Š)
แŠจแˆจแˆณแ‰ฟแ‰ธแ‹ HandoutแŠก แˆ‹แ‹ญ แŠ แˆˆ!


"Chapter one The End"

แˆ€แˆณแ‰ฅแŠ“ แŠ แˆตแ‰ฐแ‹ซแ‹ญแ‰ต @ucan_scorebot

ยฉA+ tutorial class
๐Ÿ“šCHAPTER TWO

๐Ÿ“–SENSATION AND PERCEPTION

แ‰ แ‹šแˆ… แ‰ปแ•แ‰ฐแˆญ แˆตแˆญ แ‹จแˆแŠ“แ‹จแ‹๐Ÿ‘‡
โžจThe meanings of sensation and perception

โžจThe sensory laws:
โ–ช Sensory thresholds
โ–ช Sensory adaption.
โžจPerception
โ–ช Selectivity of perception
โ–ช From perception
โ–ช Depth perception
โ–ช Perceptual Constancies
โ–ช Perceptual Illusion

๐ŸŒทThe meanings of sensation and perception

#Sensation is the process whereby stimulation of receptor cells in the eyes, ears, nose, mouth, and surface of the skin sends nerve impulses to the brain.
๐Ÿ”ฐSensation (แˆตแˆœแ‰ต) แ‰ แŠฅแˆญแŒแŒฅ แˆˆแˆ›แ‰ฅแˆซแˆซแ‰ต แ‰ขแŠจแ‰ฅแ‹ตแˆ แŠฅแŠ•แŠณแฆ แ‰ แŠ แˆแˆตแ‰ฑ แ‹จแˆตแˆœแ‰ต แˆ…แ‹‹แˆณแ‰ต แ‹แˆตแŒฅ แ‹ซแˆ‰แ‰ต แ‹จreceptor cells
Stimulation แ‹ˆแ‹ฐ แŠ แ‹ญแˆแˆฎแŠ แ‰ฝแŠ•
Nerve impulseแŠกแŠ• แˆฒแˆแŠฉ แ‹ซแˆˆแ‹
แˆ‚แ‹ฐแ‰ต แАแ‹ แˆตแˆœแ‰ต แˆšแ‰ฃแˆˆแ‹แข
แŠ แˆแŒˆแ‰ฃแ‰นแˆ›๐Ÿ˜‡ แ‰†แ‹ญ แ‰ แŠƒแˆ‹ แ‰ แˆแˆณแˆŒ
แˆตแАแŒแˆซแ‰น แ‰ แ‹ฐแŠ•แ‰ฅ แŒแˆแ… แ‹ญแˆ†แŠ“แˆแข

๐Ÿ”ฐSensation is therefore the process that detects the stimulus from the environment.
๐Ÿ”ฐExamples of sensation
โœงColor
โœงbrighteness
โœงthe pitch of tone
โœงbitter taste...

Sensation แŠฅแŠ“ Perception
แˆแ‹ฉแАแ‰ณแ‰ธแ‹ แˆแŠ•แ‹ตแАแ‹??๐Ÿคจ

แŠฅแАแ‹šแˆ… แˆ˜แАแŒฃแŒ แˆ แ‰ แŒฃแˆ แŠจแ‰ฃแ‹ต แАแ‹แข แˆ†แŠ–แˆ แŒแŠ• แŠฅแˆตแ‰ฒ แŠฅแŠ•แ‹ซแ‰ธแ‹

แˆˆแˆแˆณแˆŒ แŠฅแŠ” แ‹ตแˆแ„แŠ• แŠจแ แŠ แ‹ตแˆญแŒŒ
"Moshe" แ‰ฅแˆ แŠฅแŠ“แŠ•แ‰ฐ แ‰ แŒ†แˆฎแŠ แ‰น
แ‹ญแˆ…แŠ• แ‹ตแˆแ… แˆฐแˆแ‰ณแ‰ฝแŠ‹แˆแฃ แˆ˜แˆตแˆ›แ‰ณแ‰น Sensation แ‹ญแ‰ฃแˆ‹แˆแข

แŒแŠ• แ‹ฐแŒแˆž แ‰ถแˆŽ แ‹ˆแ‹ฐ แŠ แ‹ญแˆแˆฎแŠ แ‰น
แ‹จแˆšแˆ˜แŒฃแ‹ แˆแŠ•แ‹ตแАแ‹? แŠฅแŠ” แ‹ˆแ‹ฐ แŠ แ‹ญแˆแˆฎแ‹ฌ แˆšแˆ˜แŒฃแ‹ "แŠ แˆซแ‹›แˆšแ‹"
แ‹จแˆšแˆ แАแ‹๐Ÿ˜
แˆตแˆˆแ‹šแˆ… แ‹ซแŠ•แŠ• แ‰ƒแˆ แˆฐแˆแ‰ณแ‰น แ‹ˆแ‹ฐ
แŠ แ‹ญแˆแˆฎแŠ แ‰น แ‹จแˆšแˆ˜แŒฃแ‹แŠ• แАแŒˆแˆญ perception แˆ›แˆˆแ‰ต แŠฅแŠ•แ‰ฝแˆ‹แˆˆแŠ•แข

แ‹ญแ‰บแŠ• แ‹จperception definition
แŠฅแ‹ฉแˆแŠ แ‰ แŒฃแˆ แŒแˆแ… แ‰ณแˆจแŒ“แˆˆแ‰ฝ๐Ÿ‘‡
๐Ÿ”ฐPerception is the process that organizes sensations into meaningful patterns.
It is the process whereby the brain interprets sensations, giving them order and meaning.

แŠ แ‹ญแˆแˆฎแŠ แ‰ฝแŠ• แŠ แŠซแˆ‹แ‰ฝแŠ• แ‹จแˆฐแˆ›แ‹แŠ•แฃ แ‹ซแ‹จแ‹แŠ•แฃ แ‹จแ‰€แˆ˜แˆฐแ‹แŠ• แ‰ตแˆญแŒ‰แˆ แ‹ˆแ‹ณแˆˆแ‹ แАแŒˆแˆญ แˆฒแˆˆแ‹แŒฅ แ‹ซแŠ• แŒŠแ‹œ
Perception แ‹ญแ‰ฃแˆ‹แˆ๐Ÿคทโ€โ™‚

๐Ÿ“–The sensory laws

๐Ÿ”ฐSensory threshold is the minimum point of intensity a sound can be detected.
แ‹ตแˆแ…แŠ• แˆˆแ‹ญแ‰ตแŠ• แ‹จแˆแŠ“แ‹แ‰…แ‰ แ‰ต แŠ แАแˆตแ‰ฐแŠ›แ‹ (minimumแŠก) แАแŒฅแ‰ฅ
แˆ›แˆˆแ‰ต แАแ‹ Sensory Threshold แˆ›แˆˆแ‰ตแข

แˆแˆˆแ‰ต แŠ แ‹ญแАแ‰ต แ‹จSensory Threshold แˆ…แŒŽแ‰ฝ แŠ แˆ‰
1โƒฃAbsolute Threshold
2โƒฃDifference Threshold

๐ŸŒทThe absolute threshold The minimum amount of stimulation a person can detect is called the absolute threshold, or #Limen.
แˆˆแˆแˆณแˆŒ แˆปแ‹ญ แ‹แˆตแŒฅ แŒแˆ›แˆฝ แˆ›แŠ•แŠชแ‹ซ แˆตแŠณแˆญ แ‰ฐแŒจแˆแˆฎ แˆแŠญ
แˆตแ‰ตแ‰€แˆแˆฑแ‰ต แŒฃแ‹•แˆ แŠซแˆˆแ‹๐Ÿฅฐ แˆˆแ‹šแŠ›แ‹ Stimulus แŒแˆ›แˆน แˆ›แŠ•แŠชแ‹ซ แˆตแŠณแˆญ แŠฅแŠ•แ‹ฐ Absolute threshold แАแ‹ แ‹จแˆšแ‹ˆแˆฐแ‹ฐแ‹แข

Stimulus แˆ›แˆˆแ‰ต แˆแŠ• แŠฅแŠ•แ‹ฐแˆ†แА
แŒˆแ‰ฅแ‰ทแ‰ธแ‹‹แˆ‹ แŠ แˆแˆตแ‰ฑ แ‹จแˆตแˆœแ‰ต แˆ…แ‹‹แˆณแ‰ต แŠจแ‹แŒซแ‹Š แАแŒˆแˆญ แŒ‹แˆญ แŒแŠ•แŠ™แАแ‰ต แˆฒแŠ–แˆซแ‰น(Eg. แŠฅแŒƒแ‰นแŠ• แŠฅแˆณแ‰ต แˆ‹แ‹ญ แŒญแŠ“แ‰น แŠฅแˆณแ‰ฑ แŠฅแ‹ซแ‰ƒแŒ แˆ‹แ‰น
แŠฅแŠ•แ‹ฐแˆ†แА แŠ แ‹ญแˆแˆฎแŠ แ‰น แˆฒแˆจแ‹ณแฃ แˆตแŠณแˆฉแŠ• แ‰€แˆแˆณแ‰ฝแˆ แŒ แ‹“แˆ แŠฅแŠ•แ‹ณแˆˆแ‹ แˆตแ‰ตแˆจแ‹ฑ แˆแŠ“แˆแŠ• this is stimulus๐Ÿ˜‡)

I think it's clear abt Absolute threshold let's proceed๐Ÿšถโ€โ™‚๐Ÿšถโ€โ™‚๐Ÿšถโ€โ™‚

๐ŸŒทDifference Threshold
In addition to detecting the presence of a stimulus, you also detect changes in the intensity of a stimulus. The minimum amount of change that can be detected is called difference threshold.
แ‹ญแˆ„ แ‹ฐแŒแˆž แˆˆแˆแˆณแˆŒ แ‹•แˆฉแ‰ฅ แˆ›แŠ•แŠชแ‹ซ
แˆตแŠณแˆญ แˆˆแˆปแ‹ญแ‹ แŠฅแŠ•แ‹ฐแˆ›แ‹ญแ‰ แ‰ƒ แˆตแ‰ณแ‰…
(แˆณแ‰ตแ‰€แˆแˆฐแ‹) แˆตแŠณแˆฉแŠ• แ‰ฐแŒจแˆแˆญแ‰ แ‰ณแˆแข แ‰ Fm แŠณแˆต แŠฅแ‹จแˆฐแˆ› แ‹ตแˆแ แŠ แŠ“แˆณ แŠจแˆ†แА
แ‰ตแŒจแˆแˆญแ‰ แ‰ณแˆˆแˆ…๐Ÿคท
So, แŠฅแ‹šแŒ‹ แ‹จแ‹ตแˆแแŠ• แˆˆแ‹แŒฅ detect แˆตแŠ“แˆจแŒ difference threshold แ‹ญแ‰ฃแˆ‹แˆแข

By the way Absoluteแˆ แˆ†แА
Difference threshold แŠฅแŠ•แ‹ฐแ‹จ แˆฐแ‹แŠ“ แŠฅแŠ•แ‹ฐแ‹จ แˆแŠ”แ‰ณแ‹ แˆŠแˆˆแ‹ซแ‹ญ แ‹ญแ‰ฝแˆ‹แˆแข แŠฅแŠ” แˆตแ‰€แˆแˆตแŠ“ แˆŒแˆ‹ แˆฐแ‹
แˆฒแ‰€แˆแˆต แŠ แŠ•แ‹ต แˆ‹แ‹ญแˆ†แŠ• แ‹ญแ‰ฝแˆ‹แˆ๐Ÿคท

Sensory Adaptation

๐Ÿ”ฐThe tendency of our sensory receptors to have decreasing responsiveness to unchanging stimulus is called sensory adaptation.
แ‹ญแˆ„ แ‹ฐแŒแˆž แ‹จแˆ›แ‹ญแˆˆแ‹ˆแŒ แ‹แŠ• stimulus Adapt แˆตแ‰ณแˆจแŒ‰แ‰ต (แˆตแ‰ตแˆˆแˆแ‹ฑแ‰ต) แ‹ซแˆˆแ‹ แˆ‚แ‹ฐแ‰ต แАแ‹แข

แˆแˆณแˆŒ๐Ÿƒโ€โ™‚๐Ÿƒโ€โ™‚๐Ÿ˜..แˆปแ‹ˆแˆญ แˆตแ‰ตแŒˆแ‰ก
แ‹แˆƒแ‹ แ‰€แ‹แ‰ƒแ‹› แˆŠแˆ†แŠ• แ‹ญแ‰ฝแˆ‹แˆแฃ
แŠจแ‹šแ‹ซ แŒแŠ• แ‰€แˆต แ‰ แ‰€แˆต แ‹แˆƒแ‹แŠ• แ‰ตแˆˆแˆแ‹ฑแ‰ณแˆ‹แ‰น (แ‹ญแ‰ แˆญแ‹ณแ‰น แ‹จแАแ‰ แˆจแ‹ แŠฅแ‹จแ‰€แАแˆฐ แ‹ญแˆ˜แŒฃแˆ แˆแŠ•แˆ แŠฅแŠ•แŠณ แ‹จแ‹แˆƒแ‹ แ‰…แ‹แ‰ƒแ‹œ แ‰ฃแ‹ญแˆˆแ‹ˆแŒฅแˆ) แŠ แˆแŠ• แ‰ฐแˆ˜แˆแˆณแ‰น DefinitionแŠกแŠ• แŠ แŠ•แ‰ฅแ‰ก๐Ÿ‘†
Of course, แˆแˆ‰แŠ• แАแŒˆแˆญ adapt แŠ แŠ“แˆจแŒแˆแฃ แˆˆแˆแˆณแˆŒ แŠจแ‰ฃแ‹ต แ‰ แˆฝแ‰ณ๐Ÿ˜ž

แˆˆแ‹›แˆฌ 2.1 แŠฅแŠ“ 2.2 แŠซแ‹จแŠ• แ‰ แ‰‚ แАแ‹!
แˆณแˆแŠ•แ‰ต 2.3[Perception] แŠ แ‹ญแ‰ฐแŠ•
Chapter2แŠ• แŠฅแŠ•แŒจแˆญแˆณแˆˆแŠ•!

แŠฅแ‹ซแАแ‰ แ‰ฃแ‰น แ‰ฐแŠจแ‰ณแ‰ฐแˆ‰แŠ•! แ‰ปแ‹๐Ÿค—

แˆ€แˆณแ‰ฅ แŠ แˆตแ‰ฐแ‹ซแ‹ญแ‰ต @Ucan_scorebot
ยฉA+ tutorial class
๐Ÿ“šCompound Propositions

๐Ÿ–‡แŠฅแ‹šแˆ… แˆตแˆญ แŠจแŠ แŠ•แ‹ต แ‰ แˆ‹แ‹ญ Connective แ‰ฐแŒ แ‰…แˆ˜แŠ• แŠฅแŠ•แ‹ดแ‰ต proposition แŠฅแŠ•แˆฐแˆซแˆˆแŠ•?

๐Ÿ–‡แ‹ฐแŒแˆžแˆต Truth ValueแŠ แ‰ธแ‹แŠ• แŠฅแŠ•แ‹ดแ‰ต แŠฅแŠ“แ‹แ‰ƒแˆˆแŠ•?
แ‹จแˆšแˆ‰แ‰ตแŠ• แŠฅแŠ•แŠจแˆแˆณแˆˆแŠ•แข

๐Ÿ“”Compound Proposition แˆ›แˆˆแ‰ต แˆแˆˆแ‰ตแŠ“ แ‹ˆแ‹ญแˆ แŠจแ‹› แ‰ แˆ‹แ‹ญ statement แ‰ แ‹แˆตแŒก แ‹จแ‹ซแ‹˜ proposition แАแ‹แข
แˆˆแˆแˆณแˆŒ๐Ÿ‘‰(p=>q)^r
๐Ÿ‘‰ p v (r<=>)

๐Ÿ–‡แˆแ‰ฅ แ‰ แˆ‰๐Ÿ‘† แŠจแˆ‹แ‹ญ แ‹จแŒแ‹ต bracket แˆ˜แŠ–แˆญ แŠ แˆˆแ‰ แ‰ต!
[P^q=>r แŠฅแŠ•แ‹ฒแˆ… แŠ แ‹ญแƒแแˆ แŠฅแŠ•แ‹ฒแˆ… แŠจแ‰ฐแƒแˆ แ‹จแ‰ตแŠ›แ‹ Connective แŠฅแŠ•แ‹ฐแˆšแ‰€แ‹ตแˆ แˆตแˆˆแˆ›แŠ“แ‹แ‰… Meaningless แАแ‹]

๐Ÿ–‡แˆˆแˆแˆณแˆŒ แˆแ‰ฐแŠ“ แˆ‹แ‹ญ แŠฅแŠ•แ‹ฒแˆ… แˆŠแˆ˜แŒฃ แ‹ญแ‰ฝแˆ‹แˆแข
Suppose p and r are true
& q and s are false. What is the truth value of
(p^q)=>(r v s)?

แŠ แ‹ญแ‹Ÿแ‰น๐Ÿ˜ Explanation:-
แˆ˜แŒ€แˆ˜แˆชแ‹ซ แ‹ซแ‹ BracketแŠฆแ‰นแŠ• แŠฅแŠ•แˆฐแˆซแˆˆแŠ• (p^q)..แŒฅแ‹ซแ‰„แ‹ แˆ‹แ‹ญ p True q แ‹ฐแŒแˆž False แ‰ฐแ‰ฅแˆŽ แ‰ฐแˆฐแŒฅแ‰ถ แ‹ฌแˆˆ? แˆตแˆˆแ‹šแˆ…
โœ… (p^q)=(True And False)
T and F แ‹ฐแŒแˆž truth valueแŠก แˆแŠ•แ‹ตแАแ‹? False แАแ‹โ˜‘๏ธ

แŠจแ‹šแ‹ซ (r v s)..แ‹ซแ‹ r True s แ‹ฐแŒแˆž False แ‰ฐแˆฐแŒฅแ‰ทแˆ แˆตแˆˆแ‹šแˆ…
(r v s)= (True or False)
T or F แ‹ฐแŒแˆž Truth ValeuแŠก แˆแŠ•แ‹ตแАแ‹? True แАแ‹๐Ÿคทโ€โ™‚

แŠ แˆแŠ• แ‹จแˆ˜แŒจแˆจแˆปแ‹ step๐Ÿ˜Š
แŠจแˆ‹แ‹ญ แ‹จแˆฐแˆซแŠ“แ‰ธแ‹แŠ• แŠ แŠ•แ‹ต แˆ‹แ‹ญ แŠฅแŠ“แˆแŒฃแ‰ธแ‹แข
False=>True..แ‹ญแˆ˜แŒฃแˆ‹ แŠ ?
แ‹ญแˆ„ แ‹ฐแŒแˆž แ‰ implication Truth Table แˆ˜แˆ แˆจแ‰ต แˆ˜แˆแˆฑ True แАแ‹แข
So, The Answer is True๐Ÿ†

โœ…HandoutแŠก แˆ‹แ‹ญ #Remark แ‰ฐแ‰ฅแˆŽ แ‹จแ‰ฐแƒแˆแ‹แŠ• แŠ แŠ•แ‰ฅแ‰กแข(page8)

๐ŸŒทP and Q Compound Proposition แ‰ขแˆ†แŠ‘ equivalent แ‹จแˆšแ‰ฃแˆ‰แ‰ต แˆ˜แ‰ฝ แАแ‹? Example:
A: p=>q แ‰ขแˆ†แŠ•
B: Negationp=>Negationq

แŠ แˆแŠ• แŠฅแ‹šแŒ‹ แˆˆp & q possible แ‹จแˆšแ‰ฃแˆ‰ proposition แ‹ˆแˆตแ‹ณแ‰น (pT&qT, pT&qF..แŠ แˆซแ‰ต แŠ“แ‰ธแ‹แข)
แŠจแ‹šแ‹ซ แŠจแˆ‹แ‹ญ แ‹ซแˆ‰แ‰ตแŠ•(A & B) แ‹จแАแˆฑแŠ•
Truth value Check แŠ แ‹ตแˆญแŒ‰!

แŠจแ‹šแ‹ซ แ‰ฐแˆ˜แˆณแˆณแ‹ญ แŠจแˆ˜แŒฃแˆ‹แ‰น Equivalent แŠ“แ‰ธแ‹ แˆ›แˆˆแ‰ต แАแ‹แข
แŠซแˆแˆ˜แŒฃ Not equivalent๐Ÿ˜‡

๐ŸŒทแ‹จp=>qแŠ• Converse, inverse แŠฅแŠ“ contrapositive แˆแˆแŒ‰ แ‰ขแ‰ฃแˆ??
Converse: p แŠฅแŠ“ qแŠ• แˆ›แ‰€แ‹ซแ‹จแˆญ
๐Ÿ‘‰q=>p
Inverse: p=>q แˆ‹แ‹ญ แˆแˆˆแ‰ฑแˆ แˆ‹แ‹ญ negation แˆ˜แŒจแˆ˜แˆญ
Contrapositive: inverse แˆ‹แ‹ญ negation แ‹จแŒจแˆ˜แˆญแŠ•แ‰ แ‰ตแŠ• แ‹จp แŠฅแŠ“ qแŠ• แ‰ฆแ‰ณ แˆ›แ‰€แ‹ซแ‹จแˆญ

โžจ(Handout page9 แŠจแА แˆแˆณแˆŒ
แŒญแˆแˆญ แ‰ฐแ‰€แˆแ‰ทแˆแฃ แ‹ซแˆแŒˆแ‰ฃแ‰นแŠ• แŒ แ‹ญแ‰แŠ)

Tautology & Contradiction

๐ŸŒทแŠ แŠ•แ‹ต Compound proposition แ‰ฐแˆฐแ‰ฐแ‹‹แ‰น แˆ˜แŒจแˆจแˆป แˆ‹แ‹ญ แ‹จแˆแ‰ณแŒˆแŠ™แ‰ต Truth value แ‹จแˆแˆ‰แˆ true แŠจแˆ†แА Tautology แ‹ญแ‰ฃแˆ‹แˆ False แŠจแˆ†แА แ‹ฐแŒแˆž Contradiction แ‹ญแ‰ฃแˆ‹แˆ แˆแˆˆแ‰ฑแˆ trueแˆ falseแˆ แ‹จแ‰ฐแ‰€แˆ‹แ‰€แˆˆแ‰ แ‰ต แŠจแˆ†แА แ‹ฐแŒแˆž Contingency แ‹ญแ‰ฃแˆ‹แˆแข

แ‹ญแˆ„แŠ•แŠ• Check แ‹จแˆแ‰ณแˆจแŒ‰แ‰ต Truth Table แˆฐแˆญแ‰ณแ‰น แАแ‹แฃ แŠจแ‹šแ‹ซ แŠ แˆซแ‰ฑแŠ• possible Truth value แ‰ แˆ˜แ‹แˆฐแ‹ต แˆตแ‰ตแˆฐแˆฉ แŠฅแŠ•แ‹ฐแ‹› tautology แАแ‹ แ‹ˆแ‹ญแˆต contradiction แАแ‹ แ‹ˆแ‹ญแˆต แˆแˆˆแ‰ฑแˆ แŠ แ‹ฐแˆˆแˆ๐Ÿค” แ‹จแˆšแˆˆแ‹แŠ• แ‰ณแŒˆแŠ›แˆ‹แ‰นแข

แŠจแ‹šแ‹ซ Exercise แŠฅแ‹›แ‹ แˆ‹แ‹ญ แŠ แˆˆแˆ‹แ‰นแฃ แ‹จแŠจแ‰ แ‹ณแ‰ฝแˆแŠ• แˆแ‰ตแŒ แ‹ญแ‰แŠ•
แ‰ตแ‰ฝแˆ‹แˆ‹แ‰ฝแˆแข

1. 2 Open Propositions
And Quantifiers

๐ŸŒนOpen proposition/statement แˆŒแˆ‹ แˆตแˆ™ predicate แ‹ญแ‰ฃแˆ‹แˆ๐ŸŒ
๐Ÿ‘‰is a sentence that contains one or more variables and whose truth value depends on the values assigned for the variables.
แŠฅแˆตแŠช แ‰ แˆแˆณแˆŒ แŠฅแŠ•แ‹จแ‹

A. x is a Freshman Student.
แŠฅแ‹šแˆ…แŒ‹ แŠ แˆแŠ• แ‹ญแˆ„แŠ• True or False แˆ›แˆˆแ‰ต แŠ แŠ•แ‰ฝแˆแˆแฃ แŠฅแŠ•แ‹ฐแ‹› แˆˆแˆ›แˆˆแ‰ต แ‹จแŒแ‹ต x แˆ˜แˆฐแ‹จแˆ แŠ แˆˆแ‰ แ‰ต
แˆตแˆˆแ‹šแˆ… open statement แ‹ญแ‰ฃแˆ‹แˆแข

B. Y is the PM of Ethiopia.
แŠฅแ‹šแŒ‹แˆ แŠฅแŠ•แ‹ฐแˆ˜แŒ€แˆ˜แˆชแ‹ซแ‹ แАแ‹ (open proposition แАแ‹)
แАแŒˆแˆญ แŒแŠ• Abiy Ahmef is the PM of Ethiopia แ‰ฅแŠ•แˆ True แАแ‹แฃ แˆตแˆˆแ‹šแˆ… open proposition แˆณแ‹ญแˆ†แŠ• proposition แАแ‹ แ‹จแˆšแ‰ฃแˆˆแ‹แข
แˆŒแˆŽแ‰ฝ แˆแˆณแˆŒแ‹Žแ‰ฝ moduleแŠก แˆ‹แ‹ญ แŠ แˆˆแˆ‹แ‰ฝแˆ๐Ÿ‘

๐ŸŒทแŠจแ‹šแˆ… แ‰€แŒฅแˆŽ แ‹ซแˆˆแ‹ แˆตแˆˆ
Existensial แŠฅแŠ“ Universal quantifier แАแ‹แข
แŠฅแŠ•แ‹ฐแˆแˆ SymbolแŠ แ‰ธแ‹แŠ• แ‹จแˆแ‰ณแˆตแ‰ณแ‹แˆฑ
แŠจแˆ†แА "แ‹ˆแ‹ฐ แŠƒแˆ‹ แ‹จแ‹žแˆจแ‰ฝแ‹ E" แŠฅแŠ“
แ‹ˆแ‹ฐ แˆ‹แ‹ญ แ‹จแ‰ฐแŒˆแˆˆแ‰ แŒ แ‹(A) แŠ“แ‰ธแ‹๐Ÿ˜
แ‹ซแ‹ แ‹ญแˆ…แŠ•แŠ• แ‰ Grade11 Math แˆ‹แ‹ญ แ‰ฐแˆแˆซแ‰นแ‰ณแˆแข แАแŒˆแˆญ แŒแŠ• แˆˆแˆ›แˆตแ‰ณแ‹ˆแˆต แŠฅแŠ•แ‹ฒแˆ†แŠ“แ‰ฝแˆ G11 Unit4 แˆ‹แ‹ญ แ‹ซแˆˆแ‹ แˆˆแˆ˜แˆจแ‹ณแ‰ตแˆ แ‰€แˆ‹แˆ แˆตแˆˆแˆ†แА แŠจแ‰ณแ‰ฝ แ‰ Photo แˆˆแ‰…แ‰„แˆ‹แ‰นแ‹‹แˆˆแˆ[ by the way Math G11 & G12 แŠซแˆแ“แˆต แˆ‹แ‹ญ แ‰ แŒฃแˆ แ‹ญแŒ แ‰…แˆ›แ‰ฟแˆ แˆŒแˆ‹ แŒŠแ‹œ
PdfแŠกแŠ• แŠฅแŠ•แˆˆแ‰…แˆ‹แ‰ฟแˆˆแŠ•แข

๐ŸŒทแ‰ แ‰ฐแˆจแˆ Do exercises!
Ask what you don't Understand!
แˆ‹แ‰ฝแˆ แŠจแ‹šแ‹ซแŠ• แˆฐแ‹แ‹ฌแ‹ figure, แˆแ‰ฅแˆฑ แ‹ฐแŒแˆž ground แŠฅแŠ•แ‹ฐแˆ†แА แ‹ญแ‰ณแ‹ˆแ‰ƒแˆแข

Organization in form perception

๐ŸŒทOrganization in perception partially explains our perception of complex patterns as unitary forms, or objects.
แ‹ญแˆ„ แ‹ฐแŒแˆž แ‹จแ‰ฐแˆˆแ‹ซแ‹ฉ แ‰ฐแˆ˜แˆณแˆณแ‹ญแАแ‰ต แ‹ซแˆ‹แ‰ธแ‹แŠ• แАแŒˆแˆฎแ‰ฝ แŠ แŠ•แ‹ต แˆ‹แ‹ญ แŠ แˆแŒฅแ‰ฐแŠ• แŠ แŠ•แ‹ต แ‰ตแˆญแŒ‰แˆ แ‹ซแˆˆแ‹ แАแŒˆแˆญ แˆ˜แแŒ แˆญ แˆ›แˆˆแ‰ต แАแ‹แข

๐Ÿ“”Some of the laws of perceptual organization

Proximity๐Ÿ‘‰ items which are close together tend to be perceived as belonging together.
Similarity๐Ÿ‘‰items which are the same tend to be perceived as forming an organized group.
แˆˆแˆแˆณแˆŒ ยฐ
ยฐ ยฐ
แ‹ญแˆ„แŠ•แŠ• แˆถแˆตแ‰ฑ rings แ‰ฐแˆ˜แˆณแˆณแ‹ญ แˆตแˆˆแˆ†แŠ‘ Organize แ‰ณแˆจแŒ“แ‰ธแ‹แŠ“ Triangle แŠฅแŠ•แ‹ฐแˆ†แА guess แ‰ณแˆจแŒ‹แˆ‹แ‰ฝแˆแข
Continuation๐Ÿ‘‰the tendency to perceive a line that starts in one way as continuing in the same way. แ‹จแ‹šแˆ…แŠ• แˆแˆณแˆŒ HandoutแŠก แˆ‹แ‹ญ แˆ›แ‹จแ‰ต แ‰ตแ‰ฝแˆ‹แˆ‹แ‰ฝแˆแฃ แ‰€แˆ‹แˆ แˆตแˆˆแˆ†แА...
Closure๐Ÿ‘‰refers to perceptual processes that organize the perceived world by filling in gaps in stimulation.
แ‹ญแˆ„ แ‹ฐแŒแˆž แ‹ซแˆ‹แˆˆแ‰€ แАแŒˆแˆญ แŒแŠ• pattern แ‹ซแˆˆแ‹ แŠจแˆ†แА gapแŠกแŠ• แ‰ แˆ˜แˆ™แˆ‹แ‰ต perception form แˆ›แ‹ตแˆจแŒ แŠฅแŠ•แ‰ฝแˆ‹แˆˆแŠ•แข

3Depth Perception

๐ŸŒทDepth Perception is the abilitiy to see things in three dimensions (length, width and depth) and it is to mean to judge how far away an object is.
๐Ÿ–‡For accurate depth perception, we generally need to have binocular (two-eyed) vision

แ‹ญแˆ„ แ‹จPerception Charecteristics แŠจแˆŒแˆŽแ‰น แ‹ญแˆแ‰… แ‰ตแŠ•แˆฝ แŠจแ‰ แ‹ต แ‹จแˆšแˆ แ‹ญแˆ˜แˆตแˆ‹แˆแฃ แˆแŒฃแˆช แ‹ญแˆญแ‹ณแ‰ฝแˆ๐ŸŒ
แŠฅแˆตแŠซแˆแŠ• แ‹ซแ‹จแАแ‹ แАแŒˆแˆฎแ‰ฝแŠ• แ‰ 2Dimensions แˆ›แ‹จแ‰ต แАแ‹ depth perception แŒแŠ• 3D dimension แ‹ซแŒ แ‰ƒแˆแˆ‹แˆแข

๐Ÿ–‡แ‹ฐแŒแˆž แŒฅแˆฉ แ‹จแˆ†แА Depth perception (แ‹จแŒ แˆˆแ‰€ แˆ˜แˆจแ‹ณแ‰ต) แŠฅแŠ•แ‹ฒแŠ–แˆจแŠ• แˆแˆˆแ‰ฑ แŠ แ‹ญแŠ–แ‰ปแ‰ฝแŠ• แŒคแŠ“แˆ› แˆŠแˆ†แŠ‘ แ‹ญแŒˆแ‰ฃแˆแฃ แŠ แˆˆแ‰ แˆˆแ‹šแ‹ซ แ‰ แŠ แŠ•แ‹ต แŠ แ‹ญแŠ• แ‰ฅแ‰ป blurry แ‹จแˆ†แА แŠฅแ‹ญแ‰ณ แАแ‹ แ‹จแˆšแŠ–แˆจแŠ•แข

๐Ÿ—แˆˆแˆแˆณแˆŒ:- แŠ แŠ•แ‹ต Straight แ‰ แˆ†แА แˆ˜แŠ•แŒˆแ‹ต แˆ‹แ‹ญ แ‰†แˆ›แ‰ฝแˆแฃ แ‰ แ‰€แŒฅแ‰ณ แŠ แˆญแ‰ƒแ‰ฝแˆ แ‹ˆแ‹ฐ แˆ˜แŠ•แŒˆแ‹ฑ แˆตแ‰ตแˆ˜แˆˆแŠจแ‰ฑแฃ แˆ˜แŠ•แŒˆแ‹ฑ แŠฅแ‹จแŒ แ‰ แ‰  แŠฅแ‹จแŒ แ‰ แ‰  แ‹จแˆšแˆ„แ‹ต แ‹ญแˆ˜แˆตแˆ‹แˆ แŠ  แАแŒˆแˆญ แŒแŠ•แŠฎ แˆ˜แŠ•แŒˆแ‹ฑ แ‹ซแ‹ แАแ‹๐Ÿ˜€..แ‹ญแˆ„ แŠ แŒ‹แŒฅแˆžแŠ แ‰ฝแˆ แŠ แ‹ซแ‰…แˆ?๐Ÿ™Œ แŠ แˆแŠ• แ‹ญแˆ„ แˆˆDepth Perception(แŒฅแˆแ‰… แŠฅแ‹ญแ‰ณ/แˆ˜แˆจแ‹ณแ‰ต) แˆแˆณแˆŒ แˆŠแˆ†แŠ• แ‹ญแ‰ฝแˆ‹แˆ

๐ŸŒนDepth perception depends on the use binocular cues and monocular cues.
๐Ÿ”ธBinocular cues are Visual informations taken in by two eyes
๐Ÿ”ธMonocular cues are Visual informations taken in by one eye.

๐Ÿ“”There are two kinds of binocular cues:
๐Ÿ“Œretinal disparity
๐Ÿ“Œconvergence

๐Ÿ”–Retinal disparity is, the degree of difference between the image of an object that are focused on the two retinas.
๐Ÿ–‡Retina แˆแŠ•แ‹ตแАแ‹?๐Ÿ™„
Retina แ‰ฅแˆญแˆƒแŠ•แŠ• แ‰ฐแ‰€แ‰ฅแˆŽ แˆแˆตแˆแŠ• แ‹ˆแ‹ฐ แŠ แ‹ญแˆแˆฎ แ‹จแˆšแˆแŠญ แ‹จแŠ แ‹ญแŠ• แŠ แŠซแˆ แАแ‹แข แ‹ซแ‹ แˆแˆˆแ‰ต Retina แ‰ฅแ‰ป (2Dimensions) แŠฅแŠ•แ‹ณแˆˆแŠ• แ‹จแˆแ‰ณแ‹แ‰ แ‹ญแˆ˜แˆตแˆˆแŠ›แˆ๐Ÿ˜Š

Retinal Disparity แˆ›แˆˆแ‰ต แŠจแˆตแˆ™ แŠฅแŠ•แ‹ฐแˆแ‰ตแˆจแ‹ฑ แ‰ retinas แˆ‹แ‹ญ focus แ‹ซแ‹ฐแˆจแŒˆ แ‰ แŠ แŠ•แ‹ต แАแŒˆแˆญ แˆ‹แ‹ญ แ‹ซแˆˆแŠ• แˆแˆตแˆ แˆแ‹ฉแАแ‰ต แˆ˜แŒ แŠ• แАแ‹แข แˆˆแˆแˆณแˆŒ "แŠฅแˆตแ‰ฒ แŠฅแŠ•แ‹ฒแˆ… แŠ แ‹ตแˆญแŒ‰ แŒฃแ‰ณแ‰ฝแˆแŠ• แ‰ แˆแˆˆแ‰ฑ แŠ แ‹ญแŠ–แ‰ปแ‰ฝแˆ แˆ˜แŠซแŠจแˆ Vertically แŠ แ‰แˆ™แก แŠ แ‹ฐแˆจแŒ‹แ‰ฝแˆ?๐Ÿ˜Š แŠจแ‹šแ‹ซ แ‹จแŒแˆซ แŠ แ‹ญแŠ“แ‰นแŠ• แŒจแแŠ‘แŠ“ แ‰ แ‰€แŠ™ แ‰ฅแ‰ป แŠฅแ‹ฉแ‰ต...แŠ แˆแŠ• แ‹ฐแŒแˆž แ‹จแ‰€แŠ™แŠ• แŒจแแŠ“แ‰ฝแˆ แ‰ แŒแˆซ แŠ แ‹ญแŠ“แ‰ฝแˆ แ‰ฅแ‰ป แŠฅแ‹ฉแ‰ต..แ‹จแˆ†แА แ‹จimage แˆแ‹ฉแАแ‰ต แŠ แˆˆแŠ ๐Ÿ˜ฏ...แ‹ญแˆ„ แŠ แˆแŠ• แ‹จRetinal disparity Eg. แАแ‹แฃ แˆ›แˆˆแ‰ตแˆ แˆแˆˆแ‰ฑแˆ RetinaแŠ แ‹Žแ‰ฝ แ‹จแ‰ฐแˆˆแ‹ซแ‹จแฃ แˆแ‹ฉแАแ‰ต แ‹ซแˆˆแ‹ แˆแˆตแˆ แАแ‹ แ‹จแˆฐแŒกแŠ•แข

The closer the object, the greater is the retinal disparity. แŒฃแ‰ฑแŠ• แ‹ˆแ‹ฐ แŠ แ‹ญแŠ“แ‰ฝแˆ แ‰ฃแˆตแŒ แŒ‹แ‰ฝแˆ แˆแŠญ แˆแˆˆแ‰ฑ imageแŠฆแ‰ฝแˆ disparityแŠ แ‰น แŠฅแ‹จแŒจแˆ˜แˆจ แ‹ญแˆ˜แŒฃแˆแข แŠจแˆแˆˆแŒ‹แ‰ฝแˆ Check แŠ แˆญแŒ‰๐Ÿ˜Ž

๐Ÿ”–Convergence is the degree to which the eyes turn inward to focus on an object. แ‹จแŠ แŠ•แ‹ตแŠ แŠ•แ‹ต แˆฐแ‹Žแ‰ฝ แŠ แ‹ญแŠ• แŠ แŠ•แ‹ตแŠ แŠ•แ‹ด แ‹ˆแ‹ฐ แ‹แˆตแŒฅ turn แŠ แ‹ตแˆญแŒŽ๐Ÿ‘€ แˆแŠ“แˆแŠ• แŠ แ‹ญแ‰ณแ‰น แŠ แ‰ณแ‹แ‰แˆแข แˆ›แˆˆแ‰ตแˆ แˆˆแˆแˆณแˆŒ แŠฅแŠ•แ‹ฐแ‰…แ‹ตแˆ™ แŠฅแˆตแ‰ฒ แŒฃแ‰ณแ‰นแŠ• Vertically แ‹ˆแ‹ฐ แˆ‹แ‹ญ แŠ แ‰แˆ™แŠ“ แ‰€แˆต แ‰ แ‰€แˆต แ‹ˆแ‹ฐ แŠ แแŠ•แŒซแ‰ฝแˆ แŠ แˆตแŒ แŒ‰แ‰ต...แ‹จแˆ†แА แŠ แ‹ญแŠ“แ‰ฝแˆ แˆ‹แ‹ญ แˆแ‹ฉแАแ‰ต แŠ แˆแˆแŒ แˆจแˆ๐Ÿ˜ƒ
๐Ÿ–‡You should notice an increase in ocular muscle tension as your finger approaches your nose!

๐Ÿ–‡the closer the objects are the greater the convergence of the eyes. แŒฃแ‰ฑแŠ• แ‹ˆแ‹ฐ แŠ แแŠ•แŒซแ‰ฝแˆ แ‰ฃแˆตแŒ แŒ‹แ‰ฝแˆ แ‰แŒฅแˆญ ConvergencแŠกแˆ แŠฅแ‹จแŒจแˆ˜แˆจ แ‹ญแˆ˜แŒฃแˆแข

๐ŸŒทMonocular cues require only one eye. แ‹ญแˆ… แˆ›แˆˆแ‰ต แŠ แŠ•แ‹ต แŠ แ‹ญแŠ‘ แ‹จแˆ›แ‹ซแ‹ญ แˆฐแ‹ แˆแŠ•แˆ แŠฅแŠ•แŠณ แŠจแ‰ฃแ‹ต แ‰ขแˆ†แŠ•แˆ good perception แˆŠแŠ–แˆจแ‹ แ‹ญแ‰ฝแˆ‹แˆ แˆ›แˆˆแ‰ต แАแ‹แข
Kinds of monocular Cues

๐Ÿ“ŒAccommodation
๐Ÿ“ŒMotion parallax
๐Ÿ“ŒPictorial cues
๐Ÿ“ŒTexture gradient

๐Ÿ“”Accomodation is the change in the shape of the lens that lets you focus the image of an object on the retina.

แˆˆแˆแˆณแˆŒ แ‰…แˆญแ‰ฅ แ‹ซแˆˆแ‹ แАแŒˆแˆญ แˆ‹แ‹ญ แˆตแ‰ณแˆแŒก แ‰†แ‹ญแ‰ณแ‰ฝแˆ๐Ÿฅบ...แŠจแ‹šแ‹ซ แˆซแ‰… แ‹ซแˆˆ แАแŒˆแˆญ แˆตแ‰ณแ‹ฉแฃ แАแŒˆแˆฉ แŠจแˆซแ‰€แ‹ แ‰ แˆ‹แ‹ญ แ‰ แŒฃแˆ แˆญแ‰† แ‹ญแ‰ณแ‹ซแ‰ฟแˆแข แ‹ญแˆ„ แ‹จแˆ†แАแ‹ แ‹จแˆ˜แŒ€แˆ˜แˆชแ‹ซแ‹ แŠฅแ‹ญแ‰ณ lensแŠ แ‰ฝแˆ แˆ‹แ‹ญ แ‰ฐแ…แŠ– แˆตแˆ‹แˆณแ‹ฐแˆจ แАแ‹แข
Prolonged accommodation can alter your depth perception!

๐Ÿ“”Motion Parallax is the tendency to perceive ourselves as passing objects faster when they are closer to us than when they are farther away.
แˆˆแˆแˆณแˆŒ แŒˆแŒ แˆญ แŠ แŠจแ‰ฃแ‰ข แ‰ Bus แŠฅแ‹จแˆ„แ‹ณแ‰ฝแˆ แ‰ แˆ˜แˆตแŠฎแ‰ต แ‹แˆตแŒฅ แŠฅแ‹ซแ‹ซแ‰ฝแˆ แŠฅแˆฉแ‰… แŠซแˆˆแ‰ฝแ‹ แˆ˜แŠ–แˆญแ‹ซ แ‰คแ‰ต แ‹ญแˆแ‰… แ‰€แˆจแ‰ฅ แ‹ซแˆˆแ‹แŠ• แ‹จแ‰†แˆ˜ แ‹จแˆ›แ‰ฅแˆซแ‰ต pole แ‰ถแˆŽ แˆฝแ‹ แ‰ฅแˆˆแŠ• แŠฅแŠ“แˆแ‹แˆˆแŠ•...แŒˆแŒ แˆญ แ‹ซแˆ‰แ‰ต/แ‹จแˆ„แ‹ฑแ‰ต แ‰ณแ‹ตแˆแˆ แ‹ญแˆ„ แ‰ตแˆแˆ…แˆญแ‰ต แŠ แ‹ญแŠจแ‰ฅแ‹ณแ‰ธแ‹แˆ๐Ÿ˜‹

๐Ÿ“”Pictorial Cuesแฆ Leonardo da Vinci formalized pictorial cues 500 year ago!
แŒแŠ• แ‰†แ‹ญ cue แˆแŠ•แ‹ตแАแ‹๐Ÿค”
Cue แˆ›แˆˆแ‰ต แˆตแˆˆแˆ†แА แАแŒˆแˆญ hint แˆ˜แˆตแŒ แ‰ต แ‹ˆแ‹ญแˆ แˆแˆแŠญแ‰ต แˆ›แˆˆแ‰ต แАแ‹แข แŠฅแŠ•แ‹ฒแˆ… แŠ แ‹ตแˆญแŒ แˆˆแˆ›แˆˆแ‰ต แ‹จแˆแˆฐแŒ แ‹ แ‹ˆแ‹ญแˆ แ‹จแˆ›แˆณแ‹จแ‹ แˆแˆแŠญแ‰ต แАแ‹แข
แˆฐแˆ‹แˆ แŠ แ‹ฒแˆต แŒˆแ‰ข แ‰ฐแˆ›แˆชแ‹Žแ‰ฝ แŠฅแŠ” แˆแˆ˜แŠญแˆซแ‰ฝแˆ แАแŒˆแˆญ แˆˆแˆšแŒˆแŒฅแˆŸแ‰น แŒŠแ‹œ แŠ แ‰ฃแŠซแŠ แАแŒˆแˆฎแ‰ฝ NO แˆ›แˆˆแ‰ตแŠ• แˆ˜แˆแˆ˜แ‹ตแข แˆˆแˆแˆณแˆŒ แŠ แŠ•แ‹ต แŒ“แ‹ฐแŠ›แ‰น แŠแˆแˆ แŠฅแŠ•แ‹ญแฃแ‹ˆแŒฃ แŠฅแŠ•แ‰ แˆ... แАแŒˆแˆญ แ‰ขแˆ‹แ‰ฝแˆ NO แˆแ‰ฐแŠ“ แŠ แˆˆแ‰ฅแŠ แˆ›แˆˆแ‰ตแขแŠ แŠ•แ‹ณแŠ•แ‹ต แ‰ฐแˆ›แˆชแ‹Žแ‰ฝ shame แ‹ญแ‹ญแ‹›แ‰ธแ‹แŠ“ แ‹ญแŒ€แˆแˆฉแ‰ณแˆแขแŠจแ‹› แˆ˜แ‹แŒซ แŠ แ‹ซแŒˆแŠ™แˆแข
แˆŒแˆ‹แ‹ แ‹ฐแˆž แŠ แŒ แŠ“แŠ• แˆตแˆแ‰ต แˆแˆˆแ‹ แŒŽแ‰ แ‹ แŒ“แ‹ฐแŠ› แŠซแŒˆแŠ›แ‰น แŠ แ‰ฅแˆฎ แˆ›แŠ•แ‰ แ‰ฅ แ‰ แŒฃแˆ แ‰ แŒฃแˆ แ‹ญแŒ แ‰…แˆ›แˆ แ‹ซแАแ‰ แ‰ฃแ‰นแ‰ตแŠ• แˆ˜แ‰ผแˆ แŠ แ‰ตแˆจแˆฑแ‰ตแˆแข
** space แˆ„แ‹ถ แˆ›แŠ•แ‰ แ‰ฅ แ‰ แแแˆ แŠ แˆแˆ˜แŠญแˆซแ‰ฝแˆแˆแข แŠฅแ‹› แ‰ฅแ‹™ distract แˆšแ‹ซแˆญแŒ‹แ‰น แАแŒˆแˆญ แŠ แˆˆ แข
Library แ‹ˆแ‹ญแˆ dorm แˆ›แŠ•แ‰ แ‰ฅ แŠ แˆชแ แАแ‹แข
แ‰ แ‰ƒ แŠฅแŠ•แ‹ฐแ‰ฐแ‰ฃแˆˆแ‹ แ‹‹แŠ“แ‹ time management แАแ‹แขแŒŠแ‹œแ‹ซแ‰นแŠ• แ‰ แŠจแŠ•แ‰ฑ แŠ แ‰ตแˆฝแŒกแข

ยฉA+ tutorial class
๐Ÿ“”1.3 Arguments And Validity

แŠฅแАแ‹šแˆ…แŠ• wordแŠฆแ‰ฝ แŠจแ‹šแˆ… แ‰ แŠแ‰ตแˆ
แ‰ณแ‰ƒแ‰ฟแˆ‹แ‰ฝแˆแฃ แ‹ฐแŒแˆžแˆ ArgumentแŠ•
Logic แˆ‹แ‹ญ แ‰ฐแˆแˆซแ‰นแ‰ณแˆ๐Ÿ˜Ž

แŠฅแˆตแŠช แ‰€แˆˆแˆˆ แŠ แ‹ตแˆญแŒˆแŠ• argumentแŠ• แ‰ แˆแˆณแˆŒ แŠฅแŠ•แˆ˜แˆแŠจแ‰ต
๐Ÿ–‡Consider the following argument:
๐Ÿ‘‰If you study hard, then you will pass the exam.
๐Ÿ‘‰You did not pass the exam.

#Therefore You didnt study hard แ‹ญแˆ„ แАแ‹ แ‰ แ‰ƒ Argument แˆแŠ•แˆ แ‹จแˆšแŠจแ‰ฅแ‹ต แАแŒˆแˆญ แ‹จแˆˆแˆ๐Ÿคทโ€โ™‚

Validityแˆต แˆแŠ•แ‹ตแАแ‹?๐Ÿคจ

แŠ แŠ•แ‹ต Argument แˆ˜แ‰ผ แАแ‹
valid แ‹ˆแ‹ญแˆ invalid
แ‹จแˆšแ‰ฃแˆˆแ‹??
Okay let's take example
แŒแŠ• first Premise แ‹จแˆšแ‰ฃแˆ‰แ‰ตแŠ• แАแŒˆแˆฎแ‰ฝ แ‰ณแˆตแ‰ณแ‹แˆณแˆ‹แ‰ฝแˆ?๐Ÿ™ˆ Premise แˆ›แˆˆแ‰ต given แŠฅแŠ•แ‹ฐ แˆ›แˆˆแ‰ต แАแ‹ แ‹ˆแ‹ญแˆ แŒฅแ‹ซแ‰„ แˆตแ‰ตแŒ แ‹จแ‰ แ‹จแˆšแˆฐแŒงแ‰ฝแˆ proposition แŠ“แ‰ธแ‹แข
แŠฅแАแˆฑ แˆแˆŒ Truth ValueแŠ แ‰ธแ‹ True แАแ‹แข Example๐Ÿƒโ€โ™‚๐Ÿƒโ€โ™‚

a. P=>Q,negationQ |- negation p
แŠฅแ‹šแˆ… แˆตแˆญ Premise แ‹จแˆ†แŠ‘แ‰ต แŠจ"|-" แ‰ แŠแ‰ต แ‹ซแˆ‰แ‰ต แŠ“แ‰ธแ‹๐Ÿ˜Š แˆ›แˆˆแ‰ตแˆ
P=>q แŠฅแŠ“ negationP แŠ“แ‰ธแ‹
แ‹จแ‰ฐแŒ แ‹จแ‰…แАแ‹ แ‹ฐแŒแˆž negation pแŠ• แАแ‹๐Ÿ‘
แˆตแˆˆแ‹šแˆ… แ‹จแ‰ฐแˆฐแŒก Premises True แŠจแˆ†แŠ‘ แ‹จแ‰ฐแŒ แ‹จแ‰…แАแ‹แŠ• แˆ˜แˆ˜แˆˆแˆต แŠ แ‹ญแŠจแ‰ฅแ‹ฐแŠ•แˆแข
โœ…negation of q true แŠจแˆ†แА
q false แ‹ญแˆ†แŠ“แˆ
โœ…p=>q true แŠจแˆ†แА (q แ‹ฐแŒแˆž false แАแ‹ แ‰ฅแˆˆแŠ• แ‹ฌแˆˆ แŠจแ‹šแ‹ซ Substitute แˆ›แ‹ตแˆจแŒ แАแ‹๐Ÿคท
แ‹ซ แˆ›แˆˆแ‰ต p=>False= True
So, here p must be #False in order p=>q be true.

แ‹จแ‰ฐแŒ แ‹จแ‰…แАแ‹ แ‹ฐแŒแˆž negationP
แˆตแˆˆแˆ†แА P False แŠจแˆ†แА negationแŠก แ‹ฐแŒแˆž True แˆ˜แˆ†แŠ‘แŠ• แ‰ณแ‰แ‰ณแˆ‹แ‰นแข

แŠฅแŠ“แŠ•แ‰ฐ Math แ‰ text แˆ›แˆตแˆจแ‹ณแ‰ต แŠฅแŠ•แ‹ฒแˆ… แŠ แ‹› แАแ‹๐Ÿ˜พ แˆแŠ“แˆแ‰ฃแ‰ต แˆ‹แ‹ญแŒˆแ‰ฃแ‰ฝแˆ แŠฅแŠ•แ‹ฐแˆšแ‰ฝแˆ แŒˆแˆแ‰ผ แАแ‹
แŠฅแŠ•แ‹ฒแˆ… แ‹ซแˆแŠฉแ‰ต๐Ÿ˜‡

Math G11 แŠซแŒˆแŠ›แ‰น แˆ˜แˆˆแˆต แ‰ฅแˆ‹แ‰น
แŠ แŠ•แ‰ฅแ‰กแข ExerciseแŠฆแ‰ฝแŠ• แˆแŠ“แˆแŠ•
แ‰ แ‹ฐแŠ•แ‰ฅ แˆตแˆฉแข แŠฅแ‹ซแŒ แŠ“แ‰ฝแˆ แ‹ซแˆแŒˆแ‰ฃแ‰นแŠ• แˆˆแˆ˜แŒ แ‹จแ‰… แ‰ แˆซแ‰ฝแŠ• แŠญแแ‰ต แАแ‹แข

Next week we will proceed
and Study About Set
Theory!
แˆ€แˆณแ‰ฅแŠ“ แŠ แˆตแ‰ฐแ‹ซแ‹ญแ‰ต @Ucan_scorebot

ยฉA+ tutorial class
๐ŸŒทแŠฅแŠ“ แ‰ Pictorial cue แˆตแˆญ แ‹จแˆแŠ“แ‹จแ‹ แ‹ซแ‹ depth perception distance judge แˆตแˆˆ แˆ›แ‹ตแˆจแŒแˆ แАแ‹ แ‹จแˆšแ‹ซแŒ แŠ“แ‹ แ‰ฅแˆˆแŠ• แ‹ฌแˆˆ...แŠฅแŠ“ แŠฅแ‹šแˆ… แˆตแˆญ แŠจdistance แŒ‹แˆญ แŠ แ‹ซแ‹ญแ‹˜แŠ• แАแ‹ แ‹จแˆแŠ“แ‹จแ‹แข

โžก๏ธHe(Da vinchi) noted that an object that overlaps another object will appear closer, a cue called #interposition. แˆˆแˆแˆณแˆŒ LecturerแŠก๐Ÿคต แŠจblackboardแŠก แŠแ‰ตแˆˆแŠแ‰ต แŠจแ‰†แˆ˜ (แˆแˆˆแ‰ฑ overlap แŠซแ‹ฐแˆจแŒ‰) แŠจBlackboardแŠก แ‹ญแˆแ‰… lecturerแŠก แАแ‹‹ แ‰…แˆญแ‰ฅ แˆ˜แˆตแˆŽ แˆšแ‰ณแ‹จแŠ•แฅ แŠฅแŠ•แ‹ฐแ‹› แŠฅแŠ•แ‹ฒแ‰ณแ‹จแŠ• แ‹ซแ‹ฐแˆจแŒˆแ‹ interposition แ‹จแ‰ฐแ‰ฃแˆˆแ‹ cue (แˆแˆแŠญแ‰ต) แАแ‹แข

โžก๏ธIf two people are about the same height and one casts a smaller image on your retina. You will perceive that person as farther away. แŠฅแ‹šแˆ…แŒ‹ แ‹ฐแŒแˆž แŠ แŒญแˆญ แˆ˜แˆตแˆŽ แ‹จแ‰ณแ‹จแŠ• แŠจแˆŒแˆ‹แŠ›แ‹ แ‹ญแˆแ‰… แ‹จแˆซแ‰€ แˆ˜แˆตแˆŽ แŠฅแŠ•แ‹ฒแ‰ณแ‹จแŠ• แ‹ซแ‹ฐแˆจแŒˆแ‹ Cue แ‹ˆแ‹ญแˆ แแŠ•แŒญ แˆแŠ•แ‹ตแАแ‹ แŠซแˆ‹แ‰ฝแˆ #Relative_size แАแ‹แข๐Ÿคทโ€โ™‚

โžก๏ธObjects that are higher in your visual field seem to be farther away. แ‰ แŠ แ‹ญแˆแˆฎแŠ แ‰ฝแˆ แ‰ตแˆแ‰… แŠ แ‹ตแˆญแŒ‹แ‰ฝแˆ แ‹ซแˆฐแ‰ฃแ‰นแ‰ต แАแŒˆแˆญ แŠฅแˆฉแ‰… แˆ˜แˆตแˆŽ แ‹ญแ‰ณแ‹จแŠ“แˆแข แŠฅแŠ•แ‹ฐแ‹› แˆ˜แˆตแˆŽ แŠฅแŠ•แ‹ฒแ‰ณแ‹จแŠ• แ‹ซแ‹ฐแˆจแŒˆแ‹ Cue แ‹ฐแŒแˆž #Elevation แ‹ญแ‰ฃแˆ‹แˆแข

โžก๏ธAreas that are in shadow tend to recede, while areas that are in light tend to stand out. แ‰ แŒฅแˆ‹ แˆตแˆญ แ‹ซแˆ‰ แ‰ฆแ‰ณแ‹Žแ‰ฝ แ‰…แˆญแ‰ฅ แˆฒแˆ˜แˆตแˆ‰แŠ• แ‰ฅแˆญแˆƒแŠ• แ‹ซแˆˆแ‰ แ‰ต แ‰ฆแ‰ณแ‹ แ‹ฐแŒแˆž แˆญแ‰† แ‹ญแ‰ณแ‹จแŠ“แˆแข แŠ แŠ•แ‹ฒแˆ… แŠฅแŠ•แ‹ฒแˆ˜แˆตแˆˆแŠ• แ‹ซแ‹ฐแˆจแŒˆแ‹ Cue #Shading_Patterns แ‹ญแ‰ฃแˆ‹แˆแข

โžก๏ธCloser objects seem clearer than more distant ones. A distant mountain will look hazier than a near one. แˆˆแ‹šแˆ… แ‹ฐแŒแˆž Cue แ‹จแˆ†แАแ‹ #Aerial_Prespective แАแ‹แข

๐Ÿ“”The final monocular cue, the texture gradient
It implies that the nearer an object, the more details we can make out and the farther an object, the fewer details we can make out.
For Eg. แŠจแˆฉแ‰… แˆ†แŠ“แ‰ฝแˆ แˆˆแˆแˆˆแˆ แˆณแˆญ แˆŠแ‰ณแ‹ซแ‰ฝแˆ แ‹ญแ‰ฝแˆ‹แˆ แАแŒˆแˆญ แŒแŠ• แ‰€แˆจแ‰ฅ แˆตแ‰ตแˆ‰ แˆณแˆฉ แˆแŠ• แŠ แ‹ญแАแ‰ต แАแ‹ แ‹จแˆšแˆˆแ‹แŠ• in detail แˆ›แ‹ˆแ‰… แ‰ตแ‰ฝแˆ‹แˆ‹แ‰ฝแˆ๐Ÿคทโ€โ™‚

4โƒฃPerceptual Constancies

๐ŸŒท It is the tendecy to see familiar objects as having standard shape, size, color or location regardless of changes in the angle of perspective, distance or lightning.
แ‹ญแˆ„ แˆ›แˆˆแ‰ต ObjectแŠก แˆแŠ•แˆ แ‹ซแŠญแˆ แ‹จแ‰ฐแ‹ˆแˆฐแА แˆแ‹ฉแАแ‰ต แ‰ขแŠ–แˆจแ‹แˆ แŠฅแŠ› แŒแŠ• แˆแŠ•แˆ แˆแ‹ฉแАแ‰ต แŠฅแŠ•แ‹ฐแˆŒแˆˆแ‹ แŠ แ‹ตแˆญแŒˆแŠ• แ‰ แŠ แ‹ญแˆแˆฎแŠ แ‰ฝแŠ• แˆตแŠ•แˆตแˆ แАแ‹แข
แ‰†แ‹ญ TypeแŠฆแ‰นแŠ• แŠฅแŠ•แ‹ญแŠ“ แ‰ แ‹ฐแŠ•แ‰ฅ แ‹ญแŒˆแ‰ฃแ‰ฝแŠ‹แˆ๐Ÿ‘

Types of Perceptual Constancy

1. Size Constancy
๐Ÿ”ฐSize constancy involves recognising that an object's actual size remains the same, even though the size of the image it casts on each retina changes.
แŠ แ‹ซแ‰น แ‹ญแˆ„ แˆˆแˆแˆณแˆŒ แ‹จแ‰ฃแ‰กแˆญ แˆ˜แŠ•แŒˆแ‹ตแˆ แˆ‹แ‹ญ แ‰†แˆ›แ‰น แ‰ฃแ‰กแˆฉ๐Ÿšˆ แ‹ˆแ‹ฐ แŠฅแŠ“แŠ•แ‰ฐ แŠฅแ‹จแˆ˜แŒฃ แ‰ขแˆ†แŠ• แ‰ Retina แ‹จแˆšแˆแŒ แˆจแ‹ image แŠฅแ‹จแŒจแˆ˜แˆจ แ‹ญแˆ˜แŒฃแˆแฃ แАแŒˆแˆญ แŒแŠ• แŠฅแŠ› Still แ‹จแ‰ฃแ‰กแˆฉ size แŠฅแŠ•แ‹ฐแ‰ฐแˆˆแ‹ˆแŒ  แŠ แ‹ญแˆฐแˆ›แŠ•แˆแข

๐Ÿ–‡Size constancy can be disrupted by alcohol.

2. Shape Constancy
๐Ÿ”ฐis the tendency to perceive an object as having the same shape regardless of its orientation or the angle from which we view it.
๐Ÿ–‡แˆˆแˆแˆณแˆŒ แŠจแ‰ณแ‰ฝ แ‰ Photo แ‹ญแˆˆแ‰€แŠฉแˆ‹แ‰ฝแˆแŠ• แ‰ฐแˆ˜แˆแŠจแ‰ฑแ‰ต!
แˆแŠ•แˆ แŠฅแŠ•แŠณ แ‰ RetinaแŠ แ‰ฝแŠ• แ‹จแˆšแˆณแˆˆแ‹ image แ‹จแŠ แŠ•แ‹ฑ แ‰€แŒฅ แ‹ซแˆˆ Rectangle แˆŒแˆ‹แ‹ แ‹ฐแŒแˆž Trepazoid แ‰ขแˆ†แŠ•แˆ แАแŒˆแˆญ แŒแŠ• แŠฅแŠ› แˆแˆˆแ‰ฑแŠ•แˆ Rectangle แŠ แ‹ตแˆญแŒˆแŠ• แАแ‹ แ‹จแˆแŠ“แˆตแ‰ฃแ‰ธแ‹แข
แŠฅแŠ” แ‰ แ‰ แŠฉแˆŒ แŠฅแŠ•แ‹ฐแ‹› แŠ แˆตแ‰ฃแˆˆแˆ๐Ÿ˜Ž

3. Brightness Constancy
๐Ÿ”ฐThis involves Eventhough light reflected from a given object can vary, we perceive the object as having a constant brightness.
แˆˆแ‹šแˆ… แ‹ฐแŒแˆž แ‰€แŒฅแˆŽ แ‹ซแˆˆแ‹แŠ• Photo แ‰ฐแˆ˜แˆแŠจแ‰ฑ! แˆŒแˆ‹ แ‹จWhite shirt แˆแˆณแˆŒ HandoutแŠก แˆ‹แ‹ญ แŠ แˆˆแˆ‹แ‰ฝแˆ๐Ÿ‘

5โƒฃPerceptual illusion

HandoutแŠก แˆ‹แ‹ญ แ‹จแ‹ˆแˆฐแ‹ฐแ‹ แˆแˆณแˆŒ "แŠ แŠ•แ‹ต แˆฐแ‹แ‹ฌ แ‰ แˆ˜แˆตแŠฎแ‰ฑ แ‰ แŠฉแˆ แŠ แˆปแ‰…แ‰ฆ แŠฅแ‹ซแ‹จ แ‰ฐแˆซแˆซ แˆ‹แ‹ญ แ‹จแˆ†แА แ‰ตแˆแ‰… แŠ แˆตแˆแˆช แแŒกแˆญ (Monster) แ‹ซแ‹จ แˆ˜แˆตแˆŽแ‰ต แ‹ฐแАแŒˆแŒ แฃ แŒแŠ• แแŒกแˆฉ แŠฅแ‹จแ‰ แˆจแˆจ แˆแŠญ แˆ˜แˆตแŠฎแ‰ฑ แŒ‹แˆญ แˆฒแ‹ฐแˆญแˆต แˆˆแŠซ แАแแˆณแ‰ต (insect) แАแ‹๐Ÿ˜‚๐Ÿ˜‚

๐Ÿ–‡This shows how the misapplication of a visual cue, in this case perceived size constancy, can produce a visual illusion.

Alright แˆˆแ‹šแˆ… แ‹ฐแŒแˆž แ‹จFranz Muller-LyerแŠ• แˆแˆณแˆŒ แŠฅแŠ•แ‹แˆฐแ‹ต
แŠจแ‰ณแ‰ฝ แ‰ (photo3) แˆ‹แ‹ญ แ‹ซแˆ‰แ‰ตแŠ• แˆ˜แˆตแˆ˜แˆฎแ‰ฝ แˆตแŠ•แˆ˜แˆˆแŠจแ‰ต แ‹จแˆ˜แˆ€แˆแŠ›แ‹ แ‹จแˆšแ‰ แˆแŒฅ แ‹ญแˆ˜แˆตแˆ‹แˆ‹..แŒแŠ• measure แˆฒแ‹ฐแˆจแŒ‰ แŠฅแŠฉแˆ แŠ“แ‰ธแ‹๐Ÿ˜Ž แ‹ญแˆ„ แАแ‹ แŠฅแŠ•แŒแ‹ฒ illusion แ‹จแˆšแ‰ฃแˆˆแ‹แข

In general, perception is the act of knowing through sensation. แŒแŠ• แˆˆแ‹จแ‰ต แ‹ซแˆˆ แ‰ฃแˆ…แˆช แ‹ซแˆ‹แ‰ธแ‹ แˆฐแ‹Žแ‰ฝ แŠ แˆ‰แฃ without any sensory contact แŠ แŠ•แ‹ตแŠ• แАแŒˆแˆญ/แˆฐแ‹ แ‹จแˆšแŒˆแАแ‹˜แ‰ก/แ‹จแˆšแ‹ซแ‹แ‰แข แ‰ แŠฅแˆญแŒแŒฅ แŠฅแŠ”แŠ• แŠ แŒ‹แŒฅแˆ˜แ‹ˆแŠแˆ แˆฐแˆแ‰ผแˆ แŠ แˆ‹แ‹แ‰…แˆ๐Ÿ˜Šแข

Alright๐Ÿ™Œ, แˆˆแ‹›แˆฌ แ‹จแАแ‰ แˆจแŠ• แŠญแˆ‹แˆต แ‹ญแˆ…แŠ• แ‹ญแˆ˜แˆตแˆ‹แˆแฃ แŠฅแŠ•แ‹ดแ‰ต แАแ‰ แˆญ? แ‰ แˆšแ‰€แŒฅแˆˆแ‹ Chapter 3 แŠฅแŠ•แŒ€แˆแˆซแˆˆแŠ•แข

แˆ€แˆณแ‰ฅ แŠ แˆตแ‰ฐแ‹ซแ‹ญแ‰ต @Ucan_scorebot

All rights Reserved!
ยฉA+ tutorial class
แˆฐแˆ‹แˆ แ‰คแ‰ฐแˆฐแ‰ฆแ‰ฝ แŠฅแŠ•แ‹ดแ‰ต แŠ“แ‰ฝแˆ๐Ÿค—

แŠฅแˆตแŠช แ‹›แˆฌ แ‹ฐแŒแˆž แŠ แ‰‹แˆญแŒ แŠ• แ‹จแАแ‰ แˆญแАแ‹แŠ• Math แŠฅแŠ•แ‹ญ! แŠจแ‹šแˆ… แ‰ แŠแ‰ต แ‹จแ‰ฐแˆˆแ‰€แ‰แ‰ตแŠ• แ‹จMath course แˆตแŠ•แ‰ถแ‰ปแ‰ฝแˆ แ‰ฐแŠจแ‰ณแ‰ตแˆ‹แ‰ฝแ‹‹แˆแฃ แˆตแŠ•แ‰ถแ‰ปแ‰ฝแˆ แŒˆแ‰ฅแ‰ฐแ‹‹แ‰ฟแˆ!
๐Ÿ““MathsแŠ• แŠซแˆแŠ• แ‰ แŠƒแˆ‹ HighlightแŠกแŠ• แ‰ฅแ‰ป แ‰ฅแŠ•แˆ›แˆญ แ‹ญแˆปแˆ‹แˆ! แˆˆแˆแŠ• แˆ˜แˆฐแˆ‹แ‰ฝแˆ๐Ÿ‘‡

1. MathsแŠ• แ‰ แแ แˆ›แˆตแˆจแ‹ณแ‰ต แ‰ แŒฃแˆ แŠ แ‹› แАแ‹! แˆ›แˆˆแ‰ตแˆ Most Probably แ‰ แ‰ƒ แŠ แ‹ญแŒˆแ‰ฃแ‰ฝแˆแˆ!

2. แˆแˆ‰แˆ แ‰ฐแˆ›แˆช แŒ‹แˆญ แˆแŒฃแŠ• Connection แ‰ขแŠ–แˆญแŠ“ แ‰ Video แ‰ขแŒ€แˆ˜แˆญ แŒฅแˆฉ แАแ‰ แˆญ..แŠฅแŠ•แŠณแŠ• Video, Voice แˆซแˆฑ แ‰ แˆ˜แŠจแˆซ แАแ‹๐Ÿ˜‚..แ‹จแ‹šแˆ… แˆ€แŒˆแˆญ connection

3. แ‹ฐแŒแˆžแˆ แ‰ Math แˆ‹แ‹ญ แ‹ซแˆ‰ แŠ แŠ•แ‹ณแŠ•แ‹ต SymbolแŠฆแ‰ฝ, graphs, diagrams,...แŠฅแ‹šแˆ… telegram แˆ‹แ‹ญ แˆˆแˆ˜แŒ แ‰€แˆ แŠ แ‹ญแˆ˜แ‰นแˆแข

4. แˆŒแˆ‹แ‹ แ‹จFreshman Course maths แˆแŠ•แˆ แŠ แ‹ฒแˆต แАแŒˆแˆญ แ‹จแˆˆแˆแˆ G11 & G12 แˆ‹แ‹ญ แ‹จแ‰ฐแˆ›แˆซแ‰ฟแ‰ธแ‹ แŠ“แ‰ธแ‹! แŠซแŒ แŠ“แ‰ฟแ‰ธแ‹ แ‰€แˆ‹แˆ แŠ“แ‰ธแ‹แข

5. แ‰ แ‰ฐแˆจแˆ แŠฅแ‹ซแŒ แŠ“แ‰ฝแˆ แ‹จแŠจแ‰ แ‹ณแ‰ฝแˆแŠ• แˆแ‰ตแŒ แ‹ญแ‰แŠ• แ‰ตแ‰ฝแˆ‹แˆ‹แ‰ฝแˆ! แŠฅแŠ›แˆ แ‹จแ‹จChapterแŠกแŠ• introduction แˆ€แˆ™แˆต แˆ€แˆ™แˆต แŠฅแŠ•แ‹ฐแ‰ฐแˆˆแˆ˜แ‹ฐแ‹ แŠฅแŠ•แˆˆแ‰ƒแˆˆแŠ•แข แŠ แˆญแ‰ฅ แŠ แˆญแ‰ฅ แ‰ แˆšแˆˆแ‰€แ‰€แ‹ แŒฅแ‹ซแ‰„ แŠฅแŠ•แ‹ณแŒ แŠ“แ‰ฝแˆแŠ“ แŠฅแŠ•แ‹ณแˆ‹แŒ แŠ“แ‰ฝแˆ แ‰ตแŒˆแˆ˜แŒˆแˆ›แˆ‹แ‰ฝแˆ!

แŠ แˆแŠ• แŠฅแŠ•แ‰€แŒฅแˆ!

Stay with us!
ยฉA+ tutorial class
๐Ÿ‘‰ แŠฅแŠ•แˆตแˆณแ‰ถแ‰ฝ cell wall แŠ แˆ‹แ‰ธแ‹แข แ‹ญแˆ… แˆ›แˆˆแ‰ต แŒแŠ• cell wall แ‹ซแˆ‹แ‰ธแ‹ แ‰ แˆ™แˆ‰ แŠฅแŠ•แˆตแˆณแ‰ต แŠ“แ‰ธแ‹ แˆ›แˆˆแ‰ต แŠ แ‹ญแ‹ฐแˆˆแˆแข แˆตแˆˆแ‹šแˆ… แ‹แˆป cell wall แŠ แˆˆแ‹ แˆ›แˆˆแ‰ต แ‹จแŒแ‹ต แŠฅแŠ•แˆตแˆณแ‰ต แАแ‹ แˆ›แˆˆแ‰ต แŠ แ‹ญแ‹ฐแˆˆแˆแก แˆแŠญแŠ•แ‹ซแ‰ฑแˆ cell wall แ‹ซแˆ‹แ‰ธแ‹ แ‰ แˆ™แˆ‰ แŠฅแŠ•แˆตแˆณแ‰ต แŠ“แ‰ธแ‹ แˆ›แˆˆแ‰ต แˆตแˆ‹แˆ‹แ‹ฐแˆˆแข แˆตแˆˆแ‹šแˆ… invalid
แАแ‹แข

๐Ÿ‘† แˆตแˆˆแ‹šแˆ… แŠ แŠ•แ‹ต deductive argument แ‰ แАแ‰ฃแˆซแ‹Šแ‹ แŠ แˆˆแˆ false premises แŠฅแŠ“ true conclusion แŠ‘แˆฎแ‰ต invalid argument แˆ˜แˆ†แŠ• แ‹ญแ‰ฝแˆ‹แˆแข

๐Ÿ“š False premises and false conclusion.

แˆ›แˆตแˆจแŒƒแ‹Žแ‰น(premises) แ‰ แАแ‰ฃแˆซแ‹Šแ‹ แŠ แˆˆแˆ แ‹แˆธแ‰ต แˆแАแ‹ แŠฅแŠ•แ‹ฒแˆแˆ conclusion แŠ‘ แ‰ แАแ‰ฃแˆซแ‹Šแ‹ แŠ แˆˆแˆ แ‹แˆธแ‰ต แˆแŠ– argument แ‰ฑ valid แˆŠแˆ†แŠ• แ‹ญแ‰ฝแˆ‹แˆ แ‹ˆแ‹ญแˆ invalid แˆŠแˆ†แŠ• แ‹ญแ‰ฝแˆ‹แˆแข แˆแˆณแˆŒ

๐ŸŒ€ Example 1

All human beings are immortal.
Plants are human beings.
Therefore, plants are immortal.

๐Ÿ‘†Valid แАแ‹แข

๐ŸŒ€Example 2

All human beings are immortal.
Cats are immortal.
Therefore, cats are human beings.

๐Ÿ‘† Invalid แАแ‹แข


๐Ÿ“šSoundness

There are two types of deductive arguments.

๐Ÿ“1) Sound deductive argument or sound argument.

๐Ÿ“2) Unsound deductive argument or unsound argument.

แˆตแˆˆแ‹šแˆ… deductive argument แŠ• sound แŠฅแŠ“ unsound แ‰ฅแˆŽ แˆ˜แŠญแˆแˆ แ‹ˆแ‹ญแˆ แˆ˜แˆแˆจแŒ… soundness แ‹ญแ‰ฃแˆ‹แˆแข

๐Ÿ˜Ž แŠฅแˆตแ‰ฒ แˆแˆˆแ‰ฑแŠ•แˆ แŠฅแŠ•แˆ˜แˆแŠจแ‰ณแ‰ธแ‹แข

๐Ÿ“š Sound argument - is a type of deductive argument that is valid and has all factually true premises.

Sound argument แˆ›แˆˆแ‰ต argument แ‰ฑ valid แ‹จแˆ†แА แŠฅแŠ“ แˆ›แˆตแˆจแŒƒแ‹Žแ‰น(premises) แ‰ แАแ‰ฃแˆซแ‹Šแ‹ แŠ แˆˆแˆ แŠฅแ‹แАแ‰ต แ‹จแˆ†แŠ‘แข แˆตแˆˆแ‹šแˆ…๐Ÿ˜Ž

แŠ แŠ•แ‹ต deductive argument sound แˆˆแˆ˜แ‰ฃแˆ แˆแˆˆแ‰ต แАแŒˆแˆฎแ‰ฝแŠ• แ‰ แ‰ฐแˆ˜แˆณแˆณแ‹ญ แŒŠแ‹œ แˆ›แˆŸแˆ‹แ‰ต แŠ แˆˆแ‰ แ‰ตแข

๐ŸŽˆ1แŠ›) valid แˆ˜แˆ†แŠ• แŠ แˆˆแ‰ แ‰ต
๐ŸŽˆ2แŠ›) แˆ›แˆตแˆจแŒƒแ‹Žแ‰น(premises) แ‰ แАแ‰ฃแˆซแ‹Šแ‹ แŠ แˆˆแˆ แŠฅแ‹แАแ‰ต แˆ˜แˆ†แŠ• แŠ แˆˆแ‰ แ‰ตแข แˆตแˆˆแ‹šแˆ…๐Ÿ˜Ž

๐Ÿ“š Sound argument = valid argument + true premises.

แˆแˆณแˆŒแ‹Žแ‰ฝแŠ• แŠฅแŠ•แˆ˜แˆแŠจแ‰ตแก

๐ŸŒ€Example 1

All planets revolve around the sun.
Earth is a planet.
Therefore, Earth revolves around the sun.

๐Ÿ‘† Sound แАแ‹แข แŠฅแŠ•แ‹ดแ‰ตโ“

แˆแŠญแŠ•แ‹ซแ‰ฑแˆ argument แ‰ฑ valid แАแ‹ แŠฅแŠ•แ‹ฒแˆแˆ แˆ›แˆตแˆจแŒƒแ‹Žแ‰น(premises) แ‰ แАแ‰ฃแˆซแ‹Šแ‹ แŠ แˆˆแˆ แŠฅแ‹แАแ‰ต แŠ“แ‰ธแ‹แข

แŠฅแŠ•แ‹ดแ‰ต valid แŠฅแŠ•แ‹ฐแˆ†แА แˆ›แˆตแˆจแ‹ณแ‰ต แŠ แ‹ญแŒ แ‰ แ‰…แ‰ฅแŠแˆ แˆแŠญแŠ•แ‹ซแ‰ฑแˆ validity แŠ• แ‰ฐแˆจแ‹ตแ‰ณแ‰ฝแˆแ‰ณแˆ แ‹ญแˆ˜แˆตแˆˆแŠ›แˆแข

๐Ÿ“š Unsound argument - is a type of deductive argument that is invalid.

๐Ÿ“š Unsound argument - is a type of deductive argument that is valid but the premises are factually false.

Unsound argument แˆ›แˆˆแ‰ต invalid argument แАแ‹แข แŠฅแŠ•แ‹ฒแˆแˆ

Unsound argument แˆ›แˆˆแ‰ต valid argument แˆแŠ– แАแŒˆแˆญ แŒแŠ• แˆ›แˆตแˆจแŒƒแ‹Žแ‰น(premises) แ‰ แАแ‰ฃแˆซแ‹Šแ‹ แŠ แˆˆแˆ แ‹แˆธแ‰ต แ‹จแˆ†แŠ‘แข

๐ŸŒ€ Example 1

All Ethiopians are Egyptians.
Biniyam is an Ethiopian.
Therefore, Biniyam is an Egyptian.

๐Ÿ‘† Argument valid แАแ‹ แข แАแŒˆแˆญ แŒแŠ• All Ethiopians are Egyptians แ‹จแˆšแˆˆแ‹ premises แ‰ แАแ‰ฃแˆซแ‹Šแ‹ แŠ แˆˆแˆ แ‹แˆธแ‰ต แАแ‹แข แˆตแˆˆแ‹šแˆ… argument แ‰ฑ unsound แАแ‹แข

๐ŸŒ€Example 2

All human beings are mortal.
Cats are mortal.
Therefore, cats are human beings.

๐Ÿ‘† Argument แ‰ฑ invalid แАแ‹แข แˆตแˆˆแ‹šแˆ… unsound แАแ‹ แˆ›แˆˆแ‰ต แАแ‹แข

แŠฅแˆบ แ‹จแ‹›แˆฌแ‹ แŠญแˆ‹แˆต แ‰ แ‹šแˆ… แŠ แ‰ แ‰ƒ๐Ÿ‘แข แˆˆแˆ›แŒ แ‰ƒแˆˆแˆ แ‹ซแˆ…แˆแก

๐Ÿ“š Validity is determined by the inferential link between the premises and the conclusion.

๐Ÿ“š Soundness is determined by both the inferential link and the factual link between the premises and the conclusion.

๐Ÿ‘‡๐Ÿ‘‡แŠจแ‰ณแ‰ฝ แŽแ‰ถ แˆˆแ‰…แ‰„แˆ‹แ‰ฝแˆ—แˆˆแˆแข

ยฉA+ tutorial class.
๐Ÿ˜Š แŠ แˆแŠ• แ‹ฐแŒแˆž validity แ‰  actual truth or falsity of the premises and the conclusion แŠฅแŠ•แ‹ฐแˆ›แ‹ญแ‹ˆแˆฐแŠ• แŠฅแŠ•แˆ˜แˆแŠจแ‰ตแข

๐Ÿ“š True premises and true conclusion.

๐ŸŒท แ‰  แАแ‰ฃแˆซแ‹Šแ‹ แŠ แˆˆแˆ แŠฅแ‹แАแ‰ต แ‹จแˆ†แŠ‘ premises แŠฅแŠ“ แ‰  แАแ‰ฃแˆซแ‹Šแ‹ แŠ แˆˆแˆ แŠฅแ‹แАแ‰ต แ‹จแˆ†แА conclusion แ‹จแ‹ซแ‹˜ deductive argument valid แˆŠแˆ†แŠ• แ‹ญแ‰ฝแˆ‹แˆ แ‹ˆแ‹ญแˆ invalid แˆŠแˆ†แŠ• แ‹ญแ‰ฝแˆ‹แˆแข แŠฅแˆตแ‰ฒ แˆแˆณแˆŒแ‹Žแ‰ฝแŠ• แŠฅแŠ•แˆ˜แˆแŠจแ‰ต แก

๐ŸŒ€Example 1

All human beings are mortal. Pr.minister Abiy Ahmed is a human being. It follows that pr.minister Abiy Ahmed is mortal.

แ‰ฐแˆ˜แˆแŠจแ‰ฑ แ‹ญแˆ…แŠ• แˆแˆณแˆŒ๐Ÿฅบ

All human beings are mortal แŠฅแŠ“ Pr.Minister Abiy Ahmed is a human being แ‹จแˆšแˆ‰แ‰ต แˆ›แˆตแˆจแŒƒแ‹Žแ‰ฝ แ‹ˆแ‹ญแˆ premises แŠ“แ‰ธแ‹แข แˆแˆˆแ‰ฑแˆ แˆ›แˆตแˆจแŒƒแ‹Žแ‰ฝ แ‰  แАแ‰ฃแˆซแ‹Šแ‹ แŠ แˆˆแˆ แŠฅแ‹แАแ‰ต แŠ“แ‰ธแ‹แข

Pr.Minister Abiy Ahmed is Mortal แ‹จแˆšแˆˆแ‹ conclusion แ‰ แАแ‰ฃแˆซแ‹Šแ‹ แŠ แˆˆแˆ แŠฅแ‹แАแ‰ต แАแ‹แข

๐Ÿ˜Š แˆตแˆˆแ‹šแˆ… Argument แ‰ฑ แ‰ แАแ‰ฃแˆซแ‹Šแ‹ แŠ แˆˆแˆ true premises แŠฅแŠ“ true conclusion แАแ‹ แ‹ซแˆˆแ‹แข

๐Ÿ˜Ž Argument แ‰ฑ valid แАแ‹ แ‹ˆแ‹ญแˆต invalid แАแ‹โ“

๐Ÿ˜‹ Valid แАแ‹แข แŠฅแŠ•แ‹ดแ‰ตโ“

๐Ÿ‘‰แˆแˆ‰แˆ แ‹จแˆฐแ‹ แˆแŒ†แ‰ฝ แˆŸแ‰ฝ แŠจแˆ†แŠ‘แข
๐Ÿ‘‰แŒ /แˆšแŠ’แˆตแ‰ตแˆญ แŠ แ‰ฅแ‹ญ แŠ แˆ…แˆ˜แ‹ต แˆฐแ‹ แŠจแˆ†แАแข
๐Ÿ‘‰แˆตแˆˆแ‹šแˆ… แŒ /แˆšแŠ’แˆตแ‰ตแˆญ แŠ แ‰ฅแ‹ญ แŠ แˆ…แˆ˜แ‹ต แˆŸแ‰ฝ แАแ‹แข

แŒ /แˆšแŠ’แˆตแ‰ตแˆญ แŠ แ‰ฅแ‹ญ แŠ แˆ…แˆ˜แ‹ต แˆŸแ‰ฝ แАแ‹ แ‹จแˆšแˆˆแ‹ conclusion แ‹แˆธแ‰ต แˆ˜แˆ†แŠ• แŠ แ‹ญแ‰ฝแˆแˆแข แˆแŠญแŠ•แ‹ซแ‰ฑแˆ แŠ แ‰ฅแ‹ญ แŠ แˆ…แˆ˜แ‹ต แ‰  แˆแˆ‰แˆ แ‹จ แˆฐแ‹ แˆแŒ†แ‰ฝ แ‹แˆตแŒฅ แАแ‹ แ‹จแˆšแŠซแ‰ฐแ‰ฐแ‹แข แˆแˆ‰แˆ แ‹จแˆฐแ‹ แˆแŒ†แ‰ฝ แ‹ฐแŒแˆž แˆŸแ‰ฝ แŠ“แ‰ธแ‹แข

๐Ÿ‘†แˆตแˆˆแ‹šแˆ… แŠ แŠ•แ‹ต Deductive argument แ‰ แАแ‰ฃแˆซแ‹Šแ‹ แŠ แˆˆแˆ true premises แŠฅแŠ“ true conclusion แŠ‘แˆฎแ‰ต valid แˆ˜แˆ†แŠ• แ‹ญแ‰ฝแˆ‹แˆแข

๐Ÿ™Œ แŠฅแˆบ แŠ แˆแŠ• แ‹ฐแŒแˆž deductive argument แ‰  แАแ‰ฃแˆซแ‹Šแ‹ แŠ แˆˆแˆ true premises แŠฅแŠ“ true conclusion แŠ‘แˆฎแ‰ต invalid แˆ˜แˆ†แŠ• แŠฅแŠ•แ‹ฐแˆšแ‰ฝแˆ แŠฅแŠ•แˆ˜แˆแŠจแ‰ตแข

๐ŸŒ€Example 2

All beers are beverages. แ‹ณแˆฝแŠ• แ‰ขแˆซ is a beverage. Therefore, แ‹ณแˆฝแŠ• แ‰ขแˆซ is a beer.

All beers are beverages แŠฅแŠ“ แ‹ณแˆฝแŠ• แ‰ขแˆซ is a beverage แ‹จแˆšแˆ‰แ‰ต premises แ‰ แАแ‰ฃแˆซแ‹Šแ‹ แŠ แˆˆแˆ แŠฅแ‹แАแ‰ต แŠ“แ‰ธแ‹แข

แ‹ณแˆฝแŠ• แ‰ขแˆซ is a beer แ‹จแˆšแˆˆแ‹ conclusion แ‰ แАแ‰ฃแˆซแ‹Š แŠ แˆˆแˆ แŠฅแ‹แАแ‰ต แАแ‹แข

๐Ÿ˜Š แˆตแˆˆแ‹šแˆ… argument แ‰ฑ แ‰ แАแ‰ฃแˆซแ‹Šแ‹ แŠ แˆˆแˆ true premises แŠฅแŠ“ true conclusion แАแ‹ แ‹ซแˆˆแ‹แข

๐Ÿ˜Ÿ Argument แ‰ฑ valid แАแ‹โ“ แ‹ˆแ‹ญแˆต invalid แАแ‹โ“

๐Ÿ˜Ž invalid แАแ‹แข แŠฅแŠ•แ‹ดแ‰ตโ“

แŠฅแ‹šแŒ‹ แ‹จแˆšแ‹ซแˆแ‰ณแ‰ณ แ‹ญแˆ˜แˆตแˆ‹แˆแข แ‰กแˆ—แˆ‹ แˆ‹แ‹ญ แŽแˆญแˆ™แˆ‹แ‹แŠ• แŠฅแАแŒแˆซแ‰ฝแˆ—แˆˆแˆแข แˆˆแŠ แˆแŠ‘ แŠฅแˆตแ‰ฒ แŠฅแŠ•แ‹ฒแˆ แŠฅแŠ“แ‰ฅแˆซแˆซแ‹แข แ‰ฐแˆ˜แˆแŠจแ‰ฑ

๐Ÿ‘‰ แˆแˆ‰แˆ แ‰ขแˆซแ‹Žแ‰ฝ แˆ˜แŒ แŒฆแ‰ฝ แŠ“แ‰ธแ‹แข แ‹ญแˆ… แˆ›แˆˆแ‰ต แŒแŠ• แˆแˆ‰แˆ แˆ˜แŒ แŒฆแ‰ฝ แ‰ขแˆซ แŠ“แ‰ธแ‹ แˆ›แˆˆแ‰ต แŠ แ‹ญแ‹ฐแˆˆแˆแข
๐Ÿ‘‰ แ‹ณแˆฝแŠ• แ‰ขแˆซ แˆ˜แŒ แŒฅ แАแ‹แข แ‰ณแ‹ฒแ‹ซ แ‹ณแˆฝแŠ• แ‰ขแˆซ แ‹จแ‰ฐแ‰ฃแˆˆแ‹ แˆ˜แŒ แŒฅ แ‰ขแˆซ แˆ‹แ‹ญแˆ†แŠ• แ‹ญแ‰ฝแˆ‹แˆ แˆแŠญแŠ•แ‹ซแ‰ฑแˆ แˆแˆ‰แˆ แ‰ขแˆซแ‹Žแ‰ฝ แˆ˜แŒ แŒฅ แŠ“แ‰ธแ‹ แŠฅแŠ•แŒ‚ แˆแˆ‰แˆ แˆ˜แŒ แŒฆแ‰ฝ แ‰ขแˆซ แˆตแˆ‹แˆแˆ†แŠ‘แข

๐Ÿ‘‰ แˆตแˆˆแ‹šแˆ… แ‹ณแˆฝแŠ• แ‰ขแˆซ is a beer แ‹จแˆšแˆˆแ‹ conclusion แ‹แˆธแ‰ต แˆŠแˆ†แŠ• แ‹ญแ‰ฝแˆ‹แˆแข แˆตแˆˆแ‹šแˆ… invalid แАแ‹แข

๐Ÿ˜‚ แ‰  แАแ‰ฃแˆซแ‹Šแ‹ แŠ แˆˆแˆ แŠฅแŠฎ แ‹ณแˆฝแŠ• แ‰ขแˆซ แŠฅแŠฎ แ‰ขแˆซ แАแ‹๐Ÿ™„แข แŒแŠ• validity แ‹จแˆšแ‹ˆแˆฐแАแ‹ แ‰  premises แŠฅแŠ“ แ‰  conclusion แˆ˜แŠซแŠจแˆ แ‰ฃแˆˆแ‹ แ‹จแˆแŠญแŠ•แ‹ซแ‰ณแ‹ŠแАแ‰ต แ‹แˆแ‹ตแŠ“ แАแ‹ แŠฅแŠ•แŒ‚ premises แŠฅแŠ“ conclusion แ‰ฃแˆ‹แ‰ธแ‹ แАแ‰ฃแˆซแ‹Š แŠฅแ‹แАแ‰ณ แŠ แ‹ญแ‹ฐแˆˆแˆแข

๐Ÿ‘†แˆตแˆˆแ‹šแˆ… แŠ แŠ•แ‹ต deductive argument แ‰ แАแ‰ฃแˆซแ‹Šแ‹ แŠ แˆˆแˆ true premises แŠฅแŠ“ true conclusion แŠ‘แˆฎแ‰ต argument แ‰ฑ invalid แˆ˜แˆ†แŠ• แ‹ญแ‰ฝแˆ‹แˆแข

๐Ÿ“š True premises and false conclusion.

๐Ÿ˜Š แŠฅแˆบ แŠ แˆแŠ• แ‹ฐแŒแˆž แ‰  แАแ‰ฃแˆซแ‹Šแ‹ แŠ แˆˆแˆ แˆ›แˆตแˆจแŒƒแ‹Žแ‰น(premises) แŠฅแ‹แАแ‰ต แ‹จแˆ†แŠ‘ แŠฅแŠ“ conclusion แŠ‘ แ‹แˆธแ‰ต แ‹จแˆ†แА deductive argument แŠ• แŠฅแŠ•แˆ˜แˆแŠจแ‰ตแข

แŠ แŠ•แ‹ต deductive argument แ‰ แАแ‰ฃแˆซแ‹Šแ‹ แŠ แˆˆแˆ แˆ›แˆตแˆจแŒƒแ‹Žแ‰น(premises) แŠฅแ‹แАแ‰ต แˆแАแ‹: แ‰ แАแ‰ฃแˆซแ‹Šแ‹ แŠ แˆˆแˆ แ‹ฐแŒแˆž conclusion แŠ‘ แ‹แˆธแ‰ต แŠจแˆ†แА argument แ‰ฑ แˆแˆแŒŠแ‹œแˆ แ‰ขแˆ†แŠ• invalid แАแ‹แข valid แˆ˜แˆ†แŠ• แŠ แ‹ญแ‰ฝแˆแˆแข

๐Ÿ‘†แ‹ซแ‹™แ‰ต แˆแ‰ฐแŠ“ แˆ‹แ‹ญ แˆตแˆˆแˆšแ‹ˆแŒฃแข

แŠฅแˆตแ‰ฒ แˆแˆณแˆŒ แŠฅแŠ•แˆ˜แˆแŠจแ‰ตแข

๐ŸŒ€Example

All beers are beverages.
Coca Cola is a beverage.
Therefore, Coca Cola is a beer.

๐Ÿ‘† แ‰ แАแ‰ฃแˆซแ‹Šแ‹ แŠ แˆˆแˆ true premises แŠฅแŠ“ false conclusion แАแ‹ แ‹ซแˆˆแ‹แข invalid แАแ‹แข

๐Ÿ“š False premises and true conclusion.

โญ๏ธ แ‰ แАแ‰ฃแˆซแ‹Šแ‹ แŠ แˆˆแˆ แ‹แˆธแ‰ต แ‹จแˆ†แА premises แŠฅแŠ“ แ‰ แАแ‰ฃแˆซแ‹Šแ‹ แŠ แˆˆแˆ แŠฅแ‹แАแ‰ต แ‹จแˆ†แА conclusion แ‹จแ‹ซแ‹˜ deductive argument valid แˆŠแˆ†แŠ• แ‹ญแ‰ฝแˆ‹แˆ แ‹ˆแ‹ญแˆ แ‹ฐแŒแˆž invalid แˆŠแˆ†แŠ• แ‹ญแ‰ฝแˆ‹แˆแข แŠฅแˆตแ‰ฒ แˆแˆณแˆŒแ‹Žแ‰ฝแŠ• แŠฅแŠ•แˆ˜แˆแŠจแ‰ตแข

๐ŸŒ€Example 1

human being is not mammal.
Hens are human beings.
Therefore, Hens are not mammals.

๐Ÿฅบ แŠ แˆแŠ• แ‰ฐแˆ˜แˆแŠจแ‰ฑ

๐Ÿ˜Š All human beings are not mammals แŠฅแŠ“ Hens are human beings แ‹จแˆšแˆ‰แ‰ต premises แŠ“แ‰ธแ‹แข แˆแˆˆแ‰ฑแˆ แ‰ แАแ‰ฃแˆซแ‹Šแ‹ แŠ แˆˆแˆ แ‹แˆธแ‰ต แŠ“แ‰ธแ‹ แˆแŠญแŠ•แ‹ซแ‰ฑแˆ แ‹จแˆฐแ‹ แˆแŒ… แŠ แŒฅแ‰ข แАแ‹ แŠฅแŠ“ แ‹ฐแŒแˆž แ‹ถแˆฎ แˆฐแ‹ แŠ แ‹ญแ‹ฐแˆˆแˆ๐Ÿ˜‚แข

Hens are not mammals แ‹จแˆšแˆˆแ‹ conclusion แ‹ฐแŒแˆž แ‰ แАแ‰ฃแˆซแ‹Šแ‹ แŠ แˆˆแˆ แŠฅแ‹แАแ‰ต แАแ‹แข แˆแŠญแŠ•แ‹ซแ‰ฑแˆ แ‹ถแˆฎ แŠ แŒฅแ‰ข แŠ แ‹ญแ‹ฐแˆ‰แˆแข

๐Ÿค” แ‰ณแ‹ฒแ‹ซ Argument แ‰ฑ valid แАแ‹ แ‹ˆแ‹ญแˆต invalidโ“

๐Ÿ˜Ž Valid แАแ‹แข แŠฅแŠ•แ‹ดแ‰ต๐Ÿค”โ“

แ‰ฐแˆ˜แˆแŠจแ‰ฑ แก

๐Ÿ‘‰ แ‹จแˆฐแ‹ แˆแŒ… แŠ แŒฅแ‰ข แŠ แ‹ญแ‹ฐแˆˆแˆแข
๐Ÿ‘‰ แ‹ถแˆฎ แ‹จ แˆฐแ‹ แˆแŒ… แŠ“แ‰ตแข
๐Ÿ‘‰ แˆตแˆˆแ‹šแˆ… แ‹ถแˆฎ แŠ แŒฅแ‰ข แŠ แ‹ญแ‹ฐแˆˆแ‰ฝแˆแข

๐Ÿ˜Š แ‹ถแˆฎ แŠ แŒฅแ‰ข แŠ แ‹ญแ‹ฐแˆˆแ‰ฝแˆ แ‹จแˆšแˆˆแ‹ conclusion แ‹แˆธแ‰ต แˆ˜แˆ†แŠ• แŠ แ‹ญแ‰ฝแˆแˆแข แˆแŠญแŠ•แ‹ซแ‰ฑแˆ แ‹ถแˆฎ แ‹จแˆฐแ‹ แˆแŒ… แŠ“แ‰ต แก แ‹จแˆฐแ‹ แˆแŒ… แ‹ฐแŒแˆž แŠ แŒฅแ‰ข แŠ แ‹ญแ‹ฐแˆˆแˆ แก แˆตแˆˆแ‹šแˆ… แ‹ถแˆฎ แŠ แŒฅแ‰ข แŠ แ‹ญแ‹ฐแˆˆแ‰ฝแˆแข

๐Ÿ‘† แˆตแˆˆแ‹šแˆ… แŠ แŠ•แ‹ต deductive argument แ‰ แАแ‰ฃแˆซแ‹Š แŠ แˆˆแˆ false premises แŠฅแŠ“ true conclusion แŠ‘แˆฎแ‰ต valid แˆ˜แˆ†แŠ• แ‹ญแ‰ฝแˆ‹แˆแข

๐Ÿค— แŠฅแˆบ แŠ แˆแŠ• แ‹ฐแŒแˆž แŠ แŠ•แ‹ต deductive argument แ‰ แАแ‰ฃแˆซแ‹Šแ‹ แŠ แˆˆแˆ false premises แŠฅแŠ“ true conclusion แŠ‘แˆฎแ‰ต invalid แˆ˜แˆ†แŠ• แŠฅแŠ•แ‹ฐแˆšแ‰ฝแˆ แŠฅแŠ•แˆ˜แˆแŠจแ‰ตแข

๐ŸŒ€Example 2

Animals have cell wall.
Dogs have cell wall.
Therefore, dogs are animals.

Animals have cell wall แŠฅแŠ“ dogs have cell wall แ‹จแˆšแˆ‰แ‰ต premise แŠ“แ‰ธแ‹แข แˆแˆ‰แ‰ฑแˆ แ‰ แАแ‰ฃแˆซแ‹Šแ‹ แŠ แˆˆแˆ แ‹แˆธแ‰ต แŠ“แ‰ธแ‹แข แˆแŠญแŠ•แ‹ซแ‰ฑแˆ แŠฅแŠ•แˆตแˆณแ‰ถแ‰ฝ แ‹แˆปแŠ• แŒจแˆแˆฎ cell wall แ‹จแˆ‹แ‰ธแ‹แˆแข

Dogs are animals แ‹จแˆšแˆˆแ‹ conclusion แ‰ แАแ‰ฃแˆซแ‹Šแ‹ แŠ แˆˆแˆ แŠฅแ‹แАแ‰ต แАแ‹แข

แ‰ณแ‹ฒแ‹ซ argument แ‰ฑ valid or invalidโ“

๐Ÿ˜Š Invalid แАแ‹แข แŠฅแŠ•แ‹ดแ‰ตโ“

Dogs are animals แ‹จแˆšแˆˆแ‹ conclusion แ‹แˆธแ‰ต แˆ˜แˆ†แŠ• แ‹ญแ‰ฝแˆ‹แˆแข แˆแŠญแŠ•แ‹ซแ‰ฑแˆ แก
๐Ÿ“š Chapter Two.

๐Ÿ“– Basic Concepts of Logic.

๐Ÿ“• Evaluating Arguments.

๐Ÿ“— Validity and Soundness

๐Ÿ“š Types of Deductive Argument.

๐Ÿ˜Ž แ‰ แ‰ฃแˆˆแˆแ‹ แ‰ตแˆแˆ…แˆญแ‰ณแ‰ฝแŠ• deductive argument แˆแŠ• แŠฅแŠ•แ‹ฐแˆ†แА แŠ แ‹ญแ‰ฐแŠ“แˆแข

๐Ÿค“ แ‹›แˆฌ แ‹ฐแŒแˆž แ‹จ deductive argument แŠ แ‹ญแАแ‰ถแ‰ฝแŠ• แŠฅแŠ“แ‹ซแˆˆแŠ•แข

๐ŸŒน There are two types of deductive argument.

๐Ÿ“1) Valid deductive argument or valid argument.

๐Ÿ“2) Invalid deductive argument or invalid argument.

๐Ÿ˜ แŠฅแˆตแ‰ฒ แˆแˆˆแ‰ฑแŠ•แˆ แˆˆแ‹จแ‰…แˆ แŠฅแŠ•แˆ˜แˆแŠจแ‰ตแข

๐Ÿ“Valid Argument

๐ŸŒ€ Valid Argument - is a type of deductive argument such that the premises are assumed true, it is impossible for the conclusion to be false.

๐ŸŒ€ Valid Argument - the conclusion follows with strict necessity from the premises.

๐Ÿ˜Š แŠฅแˆตแ‰ฒ แ…แŠ•แˆฐ แˆ€แˆณแ‰กแŠ• แˆˆแˆ˜แˆจแ‹ณแ‰ต แŠฅแŠ•แˆžแŠญแˆญแข

๐Ÿ˜Ž แˆ›แˆตแˆจแŒƒแ‹Žแ‰น(Premises) แŠฅแ‹แАแ‰ต แˆแАแ‹ conclusion แŠ‘ แ‹แˆธแ‰ต แˆ˜แˆ†แŠ• แ‹จแˆ›แ‹ญแ‰ฝแˆ แŠจแˆ†แА แ‹ˆแ‹ญแˆ แ‰ แˆŒแˆ‹ แŠ แ‰ฃแ‰ฃแˆ conclusion แŠ‘ 100% แŠฅแ‹แАแ‰ต แŠจแˆ†แА argument แ‰ฑ valid argument แ‹ญแ‰ฃแˆ‹แˆแข

๐Ÿฅบ แ‰ณแ‹ฒแ‹ซ แŠฅแ‹šแŒ‹ แˆ›แˆตแˆจแŒƒแ‹Žแ‰น แŠฅแ‹แАแ‰ต แˆแАแ‹ แˆ›แˆˆแ‰ตแก

๐Ÿ‘‰ แˆ›แˆตแˆจแŒƒแ‹Žแ‰น แ‰ แАแ‰ฃแˆซแ‹Šแ‹ แŠ แˆˆแˆ แŠฅแ‹แАแ‰ตแˆ แ‹แˆธแ‰ตแˆ แˆŠแˆ†แŠ‘ แ‹ญแ‰ฝแˆ‹แˆ‰แข แŠฅแˆฑแŠ• แŠฅแŠ› แŠ แ‹ซแŒˆแ‰ฃแŠ•แˆแข แ‰ แАแ‰ฃแˆซแ‹Šแ‹ แŠ แˆˆแˆ แŠฅแ‹แАแ‰ตแˆ แ‹ญแˆแŠ‘ แ‹แˆธแ‰ตแˆ แ‹ญแˆแŠ‘ แก แŠฅแŠ› แŒแŠ• แ‰  แŠ แˆแˆฎแŠฃแ‰ฝแŠ• แŠฅแ‹แАแ‰ต แŠ“แ‰ธแ‹ แ‰ฅแˆˆแŠ• แŠฅแŠ“แˆตแ‰ฃแˆˆแŠ•แข แˆตแˆˆแ‹šแˆ… แˆ›แˆตแˆจแŒƒแ‹Žแ‰น แŠฅแ‹แАแ‰ต แˆ†แŠ‘๐Ÿค—แข

๐Ÿ‘‰ แ‰ณแ‹ฒแ‹ซ แˆ›แˆตแˆจแŒƒแ‹Žแ‰น(premises) แŠฅแ‹แАแ‰ต แˆแАแ‹ conclusion แŠ‘ แ‹แˆธแ‰ต แˆ˜แˆ†แŠ• แ‹จแˆ›แ‹ญแ‰ฝแˆ แŠจแˆ†แА valid deductive argument แ‹ญแ‰ฃแˆ‹แˆแข แˆแˆณแˆŒแ‹Žแ‰ฝแŠ• แŠฅแŠ•แˆ˜แˆแŠจแ‰ตแก

๐Ÿ”ทExample 1

All football players are Americans.
Tedy Afro is a football player.
Thus, Tedy afro is an American.

๐Ÿฅบ แ‰ฐแˆ˜แˆแŠจแ‰ฑ แ‹ญแˆ…แŠ• แˆแˆณแˆŒแข

All football players are Americans แŠฅแŠ“ Tedy Afro is a football player แ‹จแˆšแˆ‰แ‰ต premises แŠ“แ‰ธแ‹แข

๐Ÿค” แ‰ แАแ‰ฃแˆซแ‹Šแ‹ แŠ แˆˆแˆ แ‰ดแ‹ฒ แŠ แแˆฎ แŠณแˆต แ‰ฐแŒซแ‹‹แ‰ฝ แАแ‹ แŠฅแŠ•แ‹ดโ“ แŠ แ‹ญแ‹ฐแˆˆแˆแข

๐Ÿค” แ‰ แАแ‰ฃแˆซแ‹Šแ‹ แŠ แˆˆแˆ แˆแˆ‰แˆ แŠณแˆต แ‰ฐแŒซแ‹‹แ‰พแ‰ฝ แŠ แˆœแˆชแŠซแ‹Š แŠ“แ‰ธแ‹ แŠฅแŠ•แ‹ดโ“ แŠ แ‹ญแ‹ฐแˆ‰แˆแข

๐Ÿ˜ แŠ แ‹ซแ‰ฝแˆ แŠ แ‹ญแ‹ฐแˆ แˆแˆˆแ‰ฑแˆ แˆ›แˆตแˆจแŒƒแ‹Žแ‰ฝ แ‰ แАแ‰ฃแˆซแ‹Šแ‹ แŠ แˆˆแˆ แ‹แˆธแ‰ต แŠ“แ‰ธแ‹แข แŠฅแŠ› แŒแŠ• แŠ แ‹ซแŒˆแ‰ฃแŠ•แˆ๐Ÿ™…โ€โ™€๐Ÿ™…โ€โ™‚แข แŠฅแ‹แАแ‰ต แŠ“แ‰ธแ‹ แ‰ฅแˆˆแŠ• แАแ‹ assume แ‹จแˆแŠ“แ‹ฐแˆญแŒˆแ‹แข แˆตแˆˆแ‹šแˆ… แŠฅแ‹แАแ‰ต แŠ“แ‰ธแ‹๐Ÿค—แข

๐Ÿ‘‰ แˆแˆ‰แˆ แŠณแˆต แ‰ฐแŒซแ‹‹แ‰พแ‰ฝ แŠ แˆœแˆชแŠซแ‹Š แŠจแˆ†แŠ‘
๐Ÿ‘‰ แ‰ดแ‹ฒ แŠ แแˆฎ แŠณแˆต แ‰ฐแŒซแ‹‹แ‰ฝ แŠจแˆ†แА
๐Ÿ‘‰ แˆตแˆˆแ‹šแˆ… แ‰ดแ‹ฒ แŠ แแˆฎ แŠ แˆœแˆชแŠซแ‹Š แАแ‹แข

๐Ÿ˜Š แ‰ดแ‹ฒ แŠ แแˆฎ แŠ แˆœแˆชแŠซแ‹Š แАแ‹ แ‹จแˆšแˆˆแ‹ conclusion แˆแ…แˆž แ‹แˆธแ‰ต แˆ˜แˆ†แŠ• แŠ แ‹ญแ‰ฝแˆแˆแข แˆแŠญแŠ•แ‹ซแ‰ฑแˆ แ‰ดแ‹ฒ แŠ แแˆฎ แ‰ แˆแˆ‰แˆ แŠณแˆต แ‰ฐแŒซแ‹‹แ‰พแ‰ฝ แ‹แˆตแŒฅ แАแ‹ แ‹ซแˆˆแ‹แข แˆแˆ‰แˆ แŠณแˆต แ‰ฐแŒซแ‹‹แ‰พแ‰ฝ แ‹ฐแŒแˆž แŠ แˆœแˆชแŠซแ‹Š แŠ“แ‰ธแ‹แข แˆตแˆˆแ‹šแˆ… แ‰ดแ‹ฒ แŠ แˆœแˆชแŠซแ‹Š แАแ‹แข

๐Ÿ˜‹ So, the argument is valid deductive argument.

แŠ แˆแŠ• แ‹ฐแŒแˆž invalid argument แŠ• แŠฅแŠ•แˆ˜แˆแŠจแ‰ตแข

๐Ÿ“Invalid argument

Invalid argument - is a type of deductive argument such that the premises are assumed true, it is possible for the conclusion to be false though it is claimed to.

๐Ÿ“Invalid argument - the conclusion does not follow with a strict necessity from the premises.

๐Ÿ˜Ž แŠฅแˆตแ‰ฒ แŠฅแŠ“แ‰ฅแˆซแˆซแ‹แข

แˆ›แˆตแˆจแŒƒแ‹Žแ‰น(premises) แŠฅแ‹แАแ‰ต แˆแАแ‹ conclusion แŠ‘ แ‹แˆธแ‰ต แˆ˜แˆ†แŠ• แ‹จแˆšแ‰ฝแˆ แŠจแˆ†แА argument แ‰ฑ Invalid deductive argument แ‹ญแ‰ฃแˆ‹แˆแข

๐Ÿฅบ แ‰ณแ‹ฒแ‹ซ แŠฅแ‹šแŒ‹ แˆ›แˆตแˆจแŒƒแ‹Žแ‰น แŠฅแ‹แАแ‰ต แˆแАแ‹ แˆ›แˆˆแ‰ตแก

๐Ÿ‘‰ แˆ›แˆตแˆจแŒƒแ‹Žแ‰น แ‰ แАแ‰ฃแˆซแ‹Šแ‹ แŠ แˆˆแˆ แŠฅแ‹แАแ‰ตแˆ แ‹ญแˆแŠ‘ แ‹แˆธแ‰ตแˆ แ‹ญแˆแŠ‘ แก แŠฅแŠ› แ‰ แŠ แˆแˆฎแŠฃแ‰ฝแŠ• แŠฅแ‹แАแ‰ต แАแ‹ แ‰ฅแˆˆแŠ• assume แŠฅแŠ“แ‹ฐแˆญแŒ‹แˆˆแŠ•แข แˆตแˆˆแ‹šแˆ… แˆ›แˆตแˆจแŒƒแ‹Žแ‰น แŠฅแ‹แАแ‰ต แŠ“แ‰ธแ‹๐Ÿค—แข

๐Ÿ‘‰ แˆ›แˆตแˆจแŒƒแ‹Žแ‰น แŠฅแ‹แАแ‰ต แˆแАแ‹ conclusion แŠ‘ แ‹แˆธแ‰ต แˆ˜แˆ†แŠ• แ‹จแˆšแ‰ฝแˆ แŠจแˆ†แА invalid argument แ‹ญแ‰ฃแˆ‹แˆแข แˆแˆณแˆŒ แŠฅแŠ•แˆ˜แˆแŠจแ‰ต๐Ÿ˜Ž

๐Ÿ”ทExample 2

All football players are Americans.
Tedy Afro is an American.
Therefore, Tedy Afro is football player.

๐Ÿฅบ แ‰ฐแˆ˜แˆแŠจแ‰ฑ แ‹ญแˆ…แŠ• แˆแˆณแˆŒแก

All football players are Americans แŠฅแŠ“ Tedy Afro is an American แ‹จแˆšแˆ‰แ‰ต premises แŠ“แ‰ธแ‹แข

๐Ÿ˜Ÿ แŠจแˆ‹แ‹ญ แ‹จแ‰€แˆจแ‰กแ‰ต แˆแˆˆแ‰ฑแˆ premises แ‰ แАแ‰ฃแˆซแ‹Šแ‹ แŠ แˆˆแˆ แ‹แˆธแ‰ต แŠ“แ‰ธแ‹แข แŠฅแŠ› แŠ แ‹ซแŒˆแ‰ฃแŠ•แˆ แก แŠฅแ‹แАแ‰ต แŠ“แ‰ธแ‹ แ‰ฅแˆˆแŠ• assume แŠฅแŠ“แ‹ฐแˆญแŒ‹แˆˆแŠ•แข แˆตแˆˆแ‹šแˆ… แˆ›แˆตแˆจแŒƒแ‹Žแ‰น แŠฅแ‹แАแ‰ต แŠ“แ‰ธแ‹๐Ÿค—แข แŠจแ‹› แก แ‰ฐแˆ˜แˆแŠจแ‰ฑ๐Ÿ˜Š

๐Ÿ‘‰แˆแˆ‰แˆ แŠณแˆต แ‰ฐแŒซแ‹‹แ‰พแ‰ฝ แŠ แˆœแˆชแŠซแ‹Š แŠ“แ‰ธแ‹แข
๐Ÿ‘‰ แ‰ดแ‹ฒ แŠ แแˆฎ แŠ แˆœแˆชแŠซแ‹Š แАแ‹แข
๐Ÿ‘‰แˆตแˆˆแ‹šแˆ… แ‰ดแ‹ฒ แŠ แแˆฎ แŠณแˆต แ‰ฐแŒซแ‹‹แ‰ฝ แАแ‹แข

แ‰ดแ‹ฒ แŠ แแˆฎ แŠณแˆต แ‰ฐแŒซแ‹‹แ‰ฝ แАแ‹ แ‹จแˆšแˆˆแ‹ conclusion แ‹แˆธแ‰ต แˆ˜แˆ†แŠ• แ‹ญแ‰ฝแˆ‹แˆแข แŠฅแŠ•แ‹ดแ‰ตโ“

แŠฅแ‹šแŒ‹ แ‰ แ‹ฐแˆแ‰ฅ แ‰ฐแŠจแ‰ณแ‰ฐแˆ‰แŠ แ‹แ‹ถแ‰ผ

แˆˆแˆแˆณแˆŒ แ‰ แŠ แˆˆแˆ แˆ‹แ‹ญ 1000 แˆบแˆ… แŠณแˆต แ‰ฐแŒซแ‹‹แ‰พแ‰ฝ แ‰ขแŠ–แˆฉ แŠฅแŠ“ แ‰ แŠ แˆˆแˆ แˆ‹แ‹ญ 5000 แŠ แˆœแˆชแŠซแ‹แ‹ซแŠ• แ‰ขแŠ–แˆฉแข แŠฅแŠ•แ‹ฒแˆแˆ แ‰ดแ‹ฒ แŠ แแˆฎ แŠ แˆœแˆชแŠซแ‹Š แАแ‹แข

แˆแˆ‰แˆ แŠณแˆต แ‰ฐแŒซแ‹‹แ‰พแ‰ฝ แˆ›แˆˆแ‰ตแˆ 1000 แˆบแ‹Žแ‰นแˆ แŠณแˆต แ‰ฐแŒซแ‹‹แ‰พแ‰ฝ แŠ แˆœแˆชแŠซแ‹Š แŠจแˆ†แŠ‘ แก แ‹ญแˆ… แˆ›แˆˆแ‰ต แŠจ 5000 แŠ แˆœแˆชแŠซแ‹แ‹ซแŠ–แ‰ฝ 1000 แ‹จแˆšแˆ†แŠ‘แ‰ต แŠณแˆต แ‰ฐแŒซแ‹‹แ‰ฝ แŠ“แ‰ธแ‹แข 4000 แ‹จแˆšแˆ†แŠ‘แ‰ต แŠ แˆœแˆชแŠซแ‹แ‹ซแŠ• แŠณแˆต แ‰ฐแŒซแ‹‹แ‰พ แŠ แ‹ญแ‹ฐแˆ‰แˆ แˆ›แˆˆแ‰ต แАแ‹แข แˆตแˆˆแ‹šแˆ… แ‰ดแ‹ฒ แŠ แแˆฎ แŠจ 4000 แŠ แˆœแˆชแŠซแ‹แ‹ซแŠ–แ‰ฝ แˆ˜แŠซแŠจแˆ แˆŠแˆ†แŠ• แ‹ญแ‰ฝแˆ‹แˆแข แˆ›แˆˆแ‰ตแˆ แŠณแˆต แ‰ฐแŒซแ‹‹แ‰ฝ แˆ‹แ‹ญแˆ†แŠ• แ‹ญแ‰ฝแˆ‹แˆแข แˆตแˆˆแ‹šแˆ… แ‰ดแ‹ฒ แŠ แแˆฎ แŠณแˆต แ‰ฐแŒซแ‹‹แ‰ฝ แАแ‹ แ‹จแˆšแˆˆแ‹ แ‹แˆธแ‰ต แˆ˜แˆ†แŠ• แ‹ญแ‰ฝแˆ‹แˆแข

แŠจแ‹šแˆ… แˆแŠ• แŠฅแŠ•แˆจแ‹ณแˆˆแŠ•โ“

แˆแˆ‰แˆ แŠณแˆต แ‰ฐแŒซแ‹‹แ‰พแ‰ฝ แŠ แˆœแˆชแŠซแ‹แ‹ซแŠ• แŠ“แ‰ธแ‹ แˆ›แˆˆแ‰ต แˆแˆ‰แˆ แŠ แˆœแˆชแŠซแ‹แ‹ซแŠ• แŠณแˆต แ‰ฐแŒซแ‹‹แ‰พแ‰ฝ แŠ“แ‰ธแ‹ แˆ›แˆˆแ‰ต แŠ แ‹ญแ‹ฐแˆˆแˆแข

แŒˆแ‰ฃแ‰ฝแˆ แŠฃ แ‰ แŒฃแˆ simple แАแ‹๐Ÿ˜‚แข

แ‰ฐแ‹ˆแ‹ณแŒ†แ‰ฝ แˆ†แ‹ญ แŠจ Example 1 Example 2 แˆแŠ• แ‰ฐแˆจแ‹ณแ‰ฝแˆ? แ‹จแˆ†แА formula แˆ›แŒแŠ˜แ‰ต แ‰ตแ‰ฝแˆ‹แˆ‹แ‰ฝแˆแข แŠฅแˆตแ‰ฒ แˆžแŠญแˆฉแ‰ตแข แŠ แˆตแˆแˆ‹แŒŠ แŠจแˆ†แА แ‰กแˆ—แˆ‹ แˆ‹แ‹ญ แŠฅแАแŒแˆซแ‰ฝแˆ—แˆˆแˆแข

แˆตแˆˆแ‹šแˆ… deductive argument แŠ• valid แŠฅแŠ“ invalid แ‰ฅแˆŽ แˆ˜แˆแˆจแŒ… แ‹ˆแ‹ญแˆ แˆ˜แŠญแˆแˆ validity แ‰ฐแ‰ฅแˆŽ แ‹ญแŒ แˆซแˆแข

แˆตแˆˆแ‹šแˆ… แŠจแˆแˆณแˆŒแ‹Žแ‰น แˆ˜แˆจแ‹ณแ‰ต แŠฅแŠ•แ‹ฐแ‰ปแˆแАแ‹ Validity(valid or invalid) แˆ›แˆˆแ‰ต premises แŠฅแŠ“ conclusion แ‰  แАแ‰ฃแˆซแ‹Šแ‹ แŠ แˆˆแˆ แŠฅแ‹แАแ‰ต แˆ˜แˆ†แŠ“แ‰ธแ‹แŠ• แ‹ˆแ‹ญแˆ แ‹แˆธแ‰ต แˆ˜แˆ†แŠ“แ‰ธแ‹แŠ• แ‹จแˆšแŒˆแˆ˜แŒแˆ แˆณแ‹ญแˆ†แŠ• premises แŠฅแŠ“ conclusion แ‹ซแˆ‹แ‰ธแ‹แŠ• แ‹จแˆแŠญแŠ•แ‹ซแ‰ณแ‹ŠแАแ‰ต แ‹แˆแ‹ตแŠ“ แก แˆ˜แ‹ฐแŒ‹แŒˆแ แ‹จแˆšแŒˆแˆ˜แŒแˆ แАแ‹แข แˆตแˆˆแ‹šแˆ…

Validity is not determined by the actual truth and falsity of the premises and the conclusion.

๐Ÿ‘† แ‹ซแ‹™แ‰ต True/false แˆ‹แ‹ญ แ‰ฅแ‹™ แŒŠแ‹œ แ‹ญแ‹ˆแŒฃแˆแข

แˆ›แŠ•แ‰ แ‰ก แŠฅแŠ•แ‹ณแ‹ญแˆฐแˆˆแ‰ปแ‰ฝแˆ แ‰€แŒฃแ‹ฉแŠ• แŠ–แ‰ต แŠจแˆฐแŠ แ‰ต แŠฅแˆˆแ‰…แˆแ‰ฝแˆ—แˆˆแˆแข

ยฉA+ tutorial class.
แ‹จแ‰€แŒ แˆˆ...
แŠญแแˆ แˆแˆˆแ‰ต

๐Ÿ”–Every student has a unique and personal learning style so knowing how you learn best is the first step in developing effective study habits.

๐Ÿ”–We all use all three learning channels.(which one is best for U?)
- visual (by sight)
๏ƒ  แ‰ แŠฅแ‹ญแ‰ณ๐Ÿ‘€
- auditory (by hearing)
๏ƒ แ‰ แˆ˜แˆตแˆ›แ‰ต๐Ÿ‘‚
- hands on (by doing)
๏ƒ  แ‰ แˆ˜แˆตแˆซแ‰ตโœ

1โƒฃ TO IMPROVE AS A VISUAL LEARNERโ€ฆ

๏ฎ visualize what you are studying
๏ฎ use color in your notes (colored pens, highlighters, etc.)
๏ฎ visualize what the instructor is lecturing about
๏ฎ draw pictures and diagrams
๏ฎ use mind maps in your notes
๏ฎ use picture and graphics to reinforce learning
๏ฎ learn from videos

2โƒฃTO IMPROVE AS AN AUDITORY LEARNERโ€ฆ

๏ฎ listen to tapes of recorded assignments
๏ฎ read out loud
๏ฎ talk over ideas from class and what you are studying with other students
๏ฎ participate in class discussions
๏ฎ listen to audiotapes on the subject

3โƒฃTO IMPROVE AS A HANDS ON LEARNERโ€ฆ
๏ฎ stand up and move around while you are studying
๏ฎ take frequent breaks while studying
๏ฎ make use of your hands and write things down as you study
๏ฎ use the computer to reinforce learning
๏ฎ be physically active; experiment with objects
๏ฎ memorize or drill while walking or exercising

.....
ยฉA+ Tutorial Class
แ‹•แ‹ตแˆ‰ แŠจแแ‰ฐแŠ› แАแ‹ แข

๐Ÿ˜Š แŠ แˆแŠ• แ‹ฐแŒแˆž แŠฅแŠ•แŒ แ‰…แˆแˆˆแ‹แข

inductive argument แŠ• Strong แŠฅแŠ“ weak แ‰ฅแˆŽ แˆ˜แŠญแˆแˆ strength แ‹ญแ‰ฃแˆ‹แˆแข แˆตแˆˆแ‹šแˆ…๐Ÿ˜Š

Strength(strong or weak) is not determined by the actual truth and falsity of the premises and the conclusion.

๐Ÿ‘†แ‹ซแ‹™แ‰ต True/false แˆ‹แ‹ญ แˆŠแˆ˜แŒฃ แˆตแˆˆแˆšแ‰ฝแˆแข

๐Ÿ˜Š แˆตแˆˆแ‹šแˆ… Strength แ‰  actual truth or falsity of the premises and the conclusion แŠ แ‹ญแ‹ˆแˆฐแŠ•แˆแข แˆ›แˆˆแ‰ตแˆ strength depend แ‹จแˆšแˆ†แАแ‹ premises แŠฅแŠ“ conclusion แ‰ แАแ‰ฃแˆซแ‹Šแ‹ แŠ แˆˆแˆ แ‰ แˆšแŠ–แˆซแ‰ธแ‹ แŠฅแ‹แАแ‰ตแАแ‰ต แ‹ˆแ‹ญแˆ แ‹แˆธแ‰ตแАแ‰ต แˆณแ‹ญแˆ†แŠ• premises แŠฅแŠ“ conclusion แ‰ แˆšแŠ–แˆซแ‰ธแ‹ แ‹จแˆแŠญแŠ•แ‹ซแ‰ณแ‹ŠแАแ‰ต แ‹จแˆ˜แ‹ฐแŒ‹แŒˆแ แ‹แˆแ‹ตแŠ“ แАแ‹แข

๐Ÿ˜Š แŠฅแˆบ strength แ‰  actual truth or falsity of the Premises and the conclusion แŠฅแŠ•แ‹ฐแˆ›แ‹ญแ‹ˆแˆฐแŠ• แŠฅแŠ•แˆ˜แˆแŠจแ‰ตแข

๐Ÿ”ถCase 1
๐Ÿ“š True premises and probably true conclusion.

๐ŸŒน แ‰  แАแ‰ฃแˆซแ‹Šแ‹ แŠ แˆˆแˆ แŠฅแ‹แАแ‰ต แ‹จแˆ†แŠ‘ Premises แŠฅแŠ“ แ‰ แАแ‰ฃแˆซแ‹Šแ‹ แŠ แˆˆแˆ แŠฅแ‹แАแ‰ต แ‹จแˆ†แА conclusion แ‹จแ‹ซแ‹˜ inductive argument strong แˆŠแˆ†แŠ• แ‹ญแ‰ฝแˆ‹แˆ แ‹ˆแ‹ญแˆ weak แˆŠแˆ†แŠ• แ‹ญแ‰ฝแˆ‹แˆแข แˆแˆณแˆŒแ‹Žแ‰ฝแŠ• แŠจแ‰ณแ‰ฝ แ‰ แŽแ‰ถ แˆˆแ‰…แ‰„แˆ‹แ‰ฝแˆ—แˆˆแˆแข

๐Ÿ”ถ Case 2

๐Ÿ“š True premises and probably false conclusion.

๐ŸŒน แ‰ แАแ‰ฃแˆซแ‹Šแ‹ แŠ แˆˆแˆ แŠฅแ‹แАแ‰ต แ‹จแˆ†แŠ‘ Premises แŠฅแŠ“ แ‰ แАแ‰ฃแˆซแ‹Šแ‹ แŠ แˆˆแˆ แ‹แˆธแ‰ต แ‹จแˆ†แА conclusion แ‹จแ‹ซแ‹˜ inductive argument แˆแˆแŒŠแ‹œแˆ แ‰ขแˆ†แŠ• weak แАแ‹แข แ‹ซแ‹™แ‰ต แˆแ‰ฐแŠ“ แˆ‹แ‹ญ แˆตแˆˆแˆšแ‹ˆแŒฃแข แˆแˆณแˆŒแ‹Žแ‰ฝแŠ• แŠจแ‰ณแ‰ฝ แ‰ แŽแ‰ถ แˆˆแ‰…แ‰„แˆ‹แ‰ฝแˆ—แˆˆแˆแข

๐Ÿ”ถCase 3
๐Ÿ“š False premises and probably true conclusion.

๐ŸŒนแ‰ แАแ‰ฃแˆซแ‹Šแ‹ แŠ แˆˆแˆ แ‹แˆธแ‰ต แ‹จแˆ†แŠ‘ Premises แŠฅแŠ“ แ‰ แАแ‰ฃแˆซแ‹Šแ‹ แŠ แˆˆแˆ แŠฅแ‹แАแ‰ต แ‹จแˆ†แА conclusion แ‹จแ‹ซแ‹˜ inductive argument strong แˆŠแˆ†แŠ• แ‹ญแ‰ฝแˆ‹แˆ แ‹ˆแ‹ญแˆ weak แˆŠแˆ†แŠ• แ‹ญแ‰ฝแˆ‹แˆแข แˆแˆณแˆŒแ‹Žแ‰ฝแŠ• แŠจแ‰ณแ‰ฝ แ‰ แŽแ‰ถ แˆˆแ‰…แ‰„แˆ‹แ‰ฝแˆ—แˆˆแˆแข

๐Ÿ”ถ Case 4
๐Ÿ“š False premises and probably false conclusion.

๐ŸŒน แ‰ แАแ‰ฃแˆซแ‹Šแ‹ แŠ แˆˆแˆ แ‹แˆธแ‰ต แ‹จแˆ†แŠ‘ Premises แŠฅแŠ“ แ‰ แАแ‰ฃแˆซแ‹Šแ‹ แŠ แˆˆแˆ แ‹แˆธแ‰ต แ‹จแˆ†แА conclusion แ‹จแ‹ซแ‹˜ inductive argument strong แˆŠแˆ†แŠ• แ‹ญแ‰ฝแˆ‹แˆ แ‹ˆแ‹ญแˆ แ‹ฐแŒแˆž weak แˆŠแˆ†แŠ• แ‹ญแ‰ฝแˆ‹แˆแข

๐Ÿ‘† แˆˆแŠ แˆซแ‰ฑแˆ cases แˆแˆณแˆŒแ‹Žแ‰ฝแŠ• แŠจแ‰ณแ‰ฝ แ‰ แŽแ‰ถ แˆˆแ‰…แ‰„แˆ‹แ‰ฝแˆ—แˆˆแˆแข

๐Ÿ“š Cogency

๐Ÿ“– There are two types of inductive arguments:

1) Cogent inductive argument or Cogent argument.

2) Uncogent inductive argument or Uncogent argument.

๐Ÿ˜Ž แˆตแˆˆแ‹šแˆ… inductive argument แŠ• Cogent แŠฅแŠ“ Uncogent แ‰ฅแˆŽ แˆ˜แŠญแˆแˆ แ‹ˆแ‹ญแˆ แˆ˜แˆแˆจแŒ… cogency แ‹ญแ‰ฃแˆ‹แˆแข

๐Ÿ˜Š แŠฅแˆตแ‰ฒ แˆแˆˆแ‰ฑแŠ•แˆ แŠฅแŠ•แˆ˜แˆแŠจแ‰ณแ‰ธแ‹แข

๐Ÿ“– Cogent argument - is a type of inductive argument that is strong and has all factually true premises.

๐Ÿค— inductive argument แ‰ฑ strong แŠจแˆ†แА แŠฅแŠ“ แˆ›แˆตแˆจแŒƒแ‹Žแ‰น(premises) แ‰ แАแ‰ฃแˆซแ‹Šแ‹ แŠ แˆˆแˆ แŠฅแ‹แАแ‰ต แŠจแˆ†แŠ‘ argument แ‰ฑ Cogent แ‰ฐแ‰ฅแˆŽ แ‹ญแŒ แˆซแˆแข

๐Ÿ˜Ž แˆตแˆˆแ‹šแˆ… แŠ แŠ•แ‹ต inductive argument Cogent แˆˆแˆ˜แˆ†แŠ• แˆแˆˆแ‰ต แАแŒˆแˆฎแ‰ฝแŠ• แ‰ แ‰ฐแˆ˜แˆณแˆณแ‹ญ แŒŠแ‹œ แˆ›แˆŸแˆ‹แ‰ต แŠ แˆˆแ‰ แ‰ตแข แŠฅแАแˆญแˆฑแˆแก

1แŠ›) Strong แˆ˜แˆ†แŠ• แŠ แˆˆแ‰ แ‰ตแข
2แŠ›) แˆ›แˆตแˆจแŒƒแ‹Žแ‰น(Premises) แ‰ แАแ‰ฃแˆซแ‹Š แŠ แˆˆแˆ แŠฅแ‹แАแ‰ต แˆ˜แˆ†แŠ• แŠ แˆˆแ‰ฃแ‰ธแ‹แข
แˆตแˆˆแ‹šแˆ…๐Ÿ˜Ž

Cogent= Strong + factually true premises.

๐Ÿ”ทEXAMPLE 1

Most humans fear death.
Teddy Afro is a human.
Therefore, probably Teddy Afro fear death.

๐Ÿ‘†argument แ‰ฑ Cogent แАแ‹แข แŠฅแŠ•แ‹ดแ‰ตโ“

1แŠ›) argument แ‰ฑ strong แАแ‹แข แŠฅแŠ•แ‹ดแ‰ต strong แŠฅแŠ•แ‹ฐแˆ†แА แˆ›แˆตแˆจแ‹ณแ‰ต แŠ แ‹ญแŒ แ‰ แ‰…แ‰ฅแŠแˆแข แˆแŠญแŠ•แ‹ซแ‰ฑแˆ แŠจแˆ‹แ‹ญ แˆตแˆˆแ‰ฐแˆ›แˆญแАแ‹แข

2แŠ›) แˆ›แˆตแˆจแŒƒแ‹Žแ‰น(premises) แ‰ แАแ‰ฃแˆซแ‹Šแ‹ แŠ แˆˆแˆ แŠฅแ‹แАแ‰ต แŠ“แ‰ธแ‹แข แˆแŠญแŠ•แ‹ซแ‰ฑแˆ แŠ แ‰ฅแ‹›แˆ€แŠ›แ‹ แˆฐแ‹ แˆžแ‰ตแŠ• แ‹จแˆšแˆแˆซ แАแ‹แข แ‰ดแ‹ฒ แŠ แŽแˆฎ แˆ แˆฐแ‹ แАแ‹แข

๐Ÿ”ท Example 2

All previous American leaders were men.
Therefore, probably the next American leader will be a man.

๐Ÿ‘†argument แ‰ฑ congent แАแ‹แข แŠฅแŠ•แ‹ดแ‰ตโ“แŠฅแŠ“แŠ•แ‰ฐ แˆ˜แˆแˆฑแ‰ตแข

๐Ÿ“š Uncogent argument - is a type of inductive argument that is weak.

๐Ÿ“š Uncogent argument - is a type of inductive argument that is strong but the premises are factually false.

inductive argument แ‰ฑ weak แŠจแˆ†แА Uncogent แАแ‹แข

inductive argument แ‰ฑ strong แˆแŠ– แˆ›แˆตแˆจแŒƒแ‹Žแ‰น(premises) แ‰ แАแ‰ฃแˆซแ‹Šแ‹ แŠ แˆˆแˆ แ‹แˆธแ‰ต แŠจแˆ†แŠ‘ Uncogent แАแ‹แข
แˆแˆณแˆŒแ‹Žแ‰ฝแŠ• แŠฅแŠ•แˆ˜แˆแŠจแ‰ตแก

๐Ÿ”ถ Example 1

Few University students get scholarship.
Dawit is a university student.
Therefore, probably Dawit gets scholarship.

๐Ÿ‘† argument แ‰ฑ Uncogent แАแ‹แข แŠฅแŠ•แ‹ดแ‰ตโ“

แˆแŠญแŠ•แ‹ซแ‰ฑแˆ weak inductive argument แˆตแˆˆแˆ†แА๐Ÿคทโ€โ™‚แข

๐Ÿ”ทExample 2

Most previous world leaders were women.
Therefore, probably the next leaders will be women.

๐Ÿ‘† Argument แ‰ฑ Uncogent แАแ‹แข แŠฅแŠ•แ‹ดแ‰ตโ“

Argument แ‰ฑ strong แАแ‹แข แАแŒˆแˆญ แŒแŠ• แˆ›แˆตแˆจแŒƒแ‹Ž(premise) แ‰ แАแ‰ฃแˆซแ‹Šแ‹ แŠ แˆˆแˆ แ‹แˆธแ‰ต แŠ“แ‰ธแ‹แข แˆแŠญแŠ•แ‹ซแ‰ฑแˆ แŠจแŠ แˆแŠ• แ‰ แŠแ‰ต แ‹จแАแ‰ แˆฉแ‰ต แŠ แ‰ฅแ‹›แˆ€แŠžแ‰น แ‹จแŠ แˆˆแˆ แˆ˜แˆชแ‹Žแ‰ฝ แ‹ˆแŠ•แ‹ถแ‰ฝ แАแ‰ แˆฉแข แˆดแ‰ถแ‰ฝ แŠ แˆแАแ‰ แˆฉแˆแข

๐Ÿ™Œ แ‹จ แ‹›แˆฌแ‹ แ‰ตแˆแˆ…แˆญแ‰ต แ‰ แ‹šแˆ… แŠ แ‰ แ‰ƒแข แŠฅแŠ“แŒ แ‰ƒแˆแˆˆแ‹ แก

๐Ÿ“š Strength is determined by the inferential link between the premises and the conclusion.

๐Ÿ“š Cogency is determined by both the inferential link and the factual link between the premises and the conclusion.


ยฉA+ Tutorial Class.
๐Ÿ‘1
Geography(Chapter three)๐Ÿ‘‡
Hi๐Ÿค—

Psychology Course แАแŒˆ 11แˆฐแ‹“แ‰ต แАแ‹ Mid Exam แ‹จแˆšแŠ–แˆซแ‰ฝแˆแฆ

True/False-5แŒฅแ‹ซแ‰„
Choice-10แŒฅแ‹ซแ‰„
Explain-5แŒฅแ‹ซแ‰„

แˆแ‰ฐแŠ“แ‹ แŠจChapter 2, 3 แŠฅแŠ“ 4 แАแ‹ แ‹จแˆšแ‹ˆแŒฃแ‹แฃ แˆแ‰ฐแŠ“แ‹แŠ• แ‰ แ‹ˆแˆจแ‰€แ‰ต แˆฐแˆญแ‰ณแ‰ฝแˆ แАแ‹ แŽแ‰ถ แŠ แŠ•แˆตแ‰ณแ‰ฝแˆ แˆแ‰ตแˆแŠฉแ‰ตแค แŒŠแ‹œ แŠซแŒˆแŠ˜แŠ• แ‹แŒคแ‰ณแ‰ฝแˆ แ‹ญแАแŒˆแˆซแˆแฃ แŠซแˆแˆ†แАแˆ แˆ˜แˆแˆฑแŠ• แ‰ฅแ‰ป แŠฅแŠ•แˆˆแ‰ƒแˆˆแŠ•แข

แ‹ฐแˆ…แŠ“ แ‹ฐแˆฉ๐Ÿค—

@Ucan_scorebot

ยฉA+ Tutorial Class
๐Ÿ“š CHAPTER TWO

๐Ÿ“– Basic concepts of logic.

๐Ÿ“• Evaluating Arguments.

๐Ÿ“— Strength and Cogency.

๐Ÿ“š Types of Inductive Argument.

๐Ÿค— แ‰ แ‰ฃแˆˆแˆแ‹ แ‰ตแˆแˆ…แˆญแ‰ณแ‰ฝแŠ• Inductive argument แˆแŠ• แŠฅแŠ•แ‹ฐแˆ†แА แŠ แ‹ญแ‰ฐแŠ“แˆแข

๐Ÿ˜Ž แ‹›แˆฌ แ‹ฐแŒแˆž แ‹จ Inductive argument แŠ แ‹ญแАแ‰ถแ‰ฝแŠ• แŠฅแŠ“แ‹ซแˆˆแŠ•แข

๐ŸŽฏ There are two types of inductive argument:

๐Ÿ“1) Strong inductive argument or strong argument.

๐Ÿ“2) Weak inductive argument or weak argument.

๐Ÿ˜Š แŠฅแˆตแ‰ฒ แˆแˆˆแ‰ฑแŠ•แˆ แŠฅแŠ•แˆ›แˆซแ‰ธแ‹แข

๐ŸŒน Strong argument

๐ŸŒท Strong argument - is a type of inductive argument such that the premises are assumed true, it is improbable for the conclusion to be false.

๐Ÿ’ Strong argument - the conclusion follows probably from the premises.

๐Ÿค“ แŠฅแˆตแ‰ฒ แ…แŠ•แˆฐ แˆ€แˆณแ‰กแŠ• แŠฅแŠ•แˆจแ‹ณแข

แˆ›แˆตแˆจแŒƒแ‹Žแ‰น(premises) แŠฅแ‹แАแ‰ต แˆแАแ‹ แ‹ตแˆแ‹ณแˆœแ‹(conclusion) แ‹แˆธแ‰ต แ‹จแˆ˜แˆ†แŠ• แ‹•แ‹ตแˆ‰ แ‹แ‰…แ‰ฐแŠ› แŠจแˆ†แА argument แ‰ฑ strong argument แ‹ญแ‰ฃแˆ‹แˆแข

๐Ÿฅบ แ‰ณแ‹ฒแ‹ซ แŠฅแ‹šแŒ‹ แˆ›แˆตแˆจแŒƒแ‹Žแ‰น แŠฅแ‹แАแ‰ต แˆแАแ‹ แˆ›แˆˆแ‰ตแก

๐Ÿ‘‰ แˆ›แˆตแˆจแŒƒแ‹Žแ‰น แ‰ แАแ‰ฃแˆซแ‹Šแ‹ แŠ แˆˆแˆ แŠฅแ‹แАแ‰ตแˆ แ‹แˆธแ‰ตแˆ แˆŠแˆ†แŠ• แ‹ญแ‰ฝแˆ‹แˆ‰แข แŠฅแˆฑแŠ• แŠฅแŠ› แŠ แ‹ซแŒˆแ‰ฃแŠ•แˆแข แ‰  แАแ‰ฃแˆซแ‹Šแ‹ แŠ แˆˆแˆ แŠฅแ‹แАแ‰ตแˆ แ‹ญแˆแŠ‘ แ‹แˆธแ‰ตแˆ แ‹ญแˆแŠ‘ แก แŠฅแŠ› แŒแŠ• แ‰ แŠ แˆแˆฎแŠฃแ‰ฝแŠ• แŠฅแ‹แАแ‰ต แŠ“แ‰ธแ‹ แ‰ฅแˆˆแŠ• แŠฅแŠ“แˆตแ‰ฃแˆˆแŠ•แข แˆตแˆˆแ‹šแˆ… แˆ›แˆตแˆจแŒƒแ‹Žแ‰น แŠฅแ‹แАแ‰ต แˆ†แŠ‘๐Ÿค—แข

๐Ÿ‘‰ แ‰ณแ‹ฒแ‹ซ แˆ›แˆตแˆจแŒƒแ‹Žแ‰น(premises) แŠฅแ‹แАแ‰ต แˆแАแ‹ conclusion แŠ‘ แ‹แˆธแ‰ต แ‹จแˆ˜แˆ†แŠ• แ‹•แ‹ตแˆ‰ แ‹แ‰…แ‰ฐแŠ› แŠจแˆ†แА strong inductive argument แ‹ญแ‰ฃแˆ‹แˆแข
แˆแˆณแˆŒแ‹Žแ‰ฝแŠ• แŠฅแŠ•แˆ˜แˆแŠจแ‰ตแก

๐Ÿ”ถExample 1

Most film actresses are beautiful.
Rosa is a film actress.
Therefore, Rosa is probably beautiful.

๐Ÿฅบ แ‰ฐแˆ˜แˆแŠจแ‰ฑ แ‹ญแŠธแŠ• แˆแˆณแˆŒ๐Ÿ‘†แข

Most film actresses are beautiful แŠฅแŠ“ Rosa is a film actress แ‹จแˆšแˆ‰แ‰ต premises แŠ“แ‰ธแ‹แข แ‰ณแ‹ฒแ‹ซ แŠฅแАแ‹šแˆ…แŠ• premises แŠฅแ‹แАแ‰ต แŠ“แ‰ธแ‹ แ‰ฅแˆˆแŠ• แ‰ แŠ แˆแˆฎแŠฃแ‰ฝแŠ• แŠฅแŠ“แˆตแ‰ฃแˆˆแŠ•แก แ‰ แАแ‰ฃแˆซแ‹Šแ‹ แŠ แˆˆแˆ แŠฅแ‹แАแ‰ต แ‹ˆแ‹ญแˆ แ‹แˆธแ‰ต แˆŠแˆ†แŠ‘ แ‹ญแ‰ฝแˆ‹แˆ‰ แŠฅแŠ› แŠ แ‹ซแŒˆแ‰ฃแŠ•แˆแข แˆตแˆˆแ‹šแˆ… แˆ›แˆตแˆจแŒƒแ‹Žแ‰น แŠฅแ‹แАแ‰ต แŠ“แ‰ธแ‹๐Ÿ™Œแข

๐Ÿ‘‰แŠ แ‰ฅแ‹›แˆ€แŠžแ‰น แˆดแ‰ต แŠแˆแˆ แˆฐแˆชแ‹Žแ‰ฝ แ‰†แŠ•แŒ† แŠจแˆ†แŠ‘แก
๐Ÿ‘‰ แˆฎแ‹› แŠแˆแˆ แˆฐแˆช แŠจแˆ†แАแ‰ฝแก
๐Ÿ‘‰แˆตแˆˆแ‹šแˆ… แˆฎแ‹› แ‰†แŠ•แŒ† แ‹จแˆ˜แˆ†แŠ• แ‹•แ‹ตแˆ แŠจแแ‰ฐแŠ› แАแ‹แข

๐Ÿ˜Ž แˆตแˆˆแ‹šแˆ… แˆฎแ‹› แ‰†แŠ•แŒ† แŠ“แ‰ต แ‹จแˆšแˆˆแ‹ conclusion แ‹แˆธแ‰ต แ‹จแˆ˜แˆ†แŠ• แ‹•แ‹ตแˆ‰ แ‹แ‰…แ‰ฐแŠ› แАแ‹แข แˆแŠญแŠ•แ‹ซแ‰ฑแˆ แˆฎแ‹› แŠแˆแˆ แˆฐแˆช แŠ“แ‰ตแข แŠ แ‰ฅแ‹›แˆ€แŠžแ‰น แˆดแ‰ต แŠแˆแˆ แˆฐแˆชแ‹Žแ‰ฝ แ‹ฐแŒแˆž แ‰†แŠ•แŒ† แŠ“แ‰ธแ‹แข แˆตแˆˆแ‹šแˆ… แˆฎแ‹› แ‰†แŠ•แŒ† แ‹จแˆ˜แˆ†แŠ• แ‹•แ‹ตแˆ แŠจแแ‰ฐแŠ› แАแ‹๐Ÿคทโ€โ™€แข แˆตแˆˆแ‹šแˆ… example 1 strong inductive argument แ‹ˆแ‹ญแˆ strong argument แАแ‹แข แ‹จ probability แŒ‰แ‹ณแ‹ญ แАแ‹แข

๐Ÿ”ถ Example 2

All British leaders were despotic.
Therefore, probably the next leader will be despotic.

๐Ÿ˜… แ‰ฐแˆ˜แˆแŠจแ‰ฑ แ‹ญแŠธแŠ• แˆแˆณแˆŒ๐Ÿ‘†

All British leaders were despotic แ‹จแˆšแˆˆแ‹ premises แАแ‹แข

๐Ÿค”แ‰  แАแ‰ฃแˆซแ‹Šแ‹ แŠ แˆˆแˆ แˆแˆ‰แˆ แ‹จ แŠฅแŠ•แŒแˆŠแ‹ แˆ˜แˆชแ‹Žแ‰ฝ แŠ แˆแ‰ฃแŒˆแАแŠ•แก แŒจแ‰‹แŠ แАแ‰ แˆฉ แŠฅแŠ•แ‹ดโ“ แŠ แ‹ญแ‹ฐแˆ‰แˆแข

๐Ÿ˜ แŠ แ‹ซแ‰ฝแˆ แŠฃ แˆ›แˆตแˆจแŒƒแ‹ แ‰ แАแ‰ฃแˆซแ‹Šแ‹ แŠ แˆˆแˆ แ‹แˆธแ‰ต แАแ‹แข แŠฅแŠ› แŒแŠ• แŠ แ‹ซแŒˆแ‰ฃแŠ•แˆ๐Ÿ™…โ€โ™‚๐Ÿ™…โ€โ™€แข แŠฅแ‹แАแ‰ต แАแ‹ แ‰ฅแˆˆแŠ• แАแ‹ แ‰  แŠ แˆแˆฎแŠฃแ‰ฝแŠ• assume แ‹จแˆแŠ“แ‹ฐแˆญแŒˆแ‹แข แˆตแˆˆแ‹šแˆ… แˆ›แˆตแˆจแŒƒแ‹ แŠฅแ‹แАแ‰ต แАแ‹๐Ÿ˜Žแข

๐Ÿ‘‰ แˆแˆ‰แˆ แ‹จ แŠฅแŠ•แŒแˆŠแ‹ แˆ˜แˆชแ‹Žแ‰ฝ แŠ แˆแ‰ฃแŒˆแАแŠ• แŠจแАแ‰ แˆฉแก
๐Ÿ‘‰ แ‰€แŒฃแ‹ฉ แ‹จแŠฅแŠ•แŒแˆŠแ‹ แˆ˜แˆชแˆ แŠ แˆแ‰ฃแŒˆแАแŠ• แ‹จแˆ˜แˆ†แŠ• แ‹•แ‹ตแˆ‰ แŠจแแ‰ฐแŠ› แАแ‹แข

๐Ÿ™Œ แˆตแˆˆแ‹šแˆ… example 2 strong argument แАแ‹แข แАแŒˆแˆญ แŒแŠ• แŠฅแŠ•แ‹ฐแ‹šแˆ… แ‰ขแˆ†แŠ•๐Ÿ‘‡๐Ÿ‘‡

Some British leaders were despotic.
Therefore, probably the next leader will be despotic.

๐Ÿ‘†แ‰ฐแˆ˜แˆแŠจแ‰ฑ แ‹ญแˆ…แŠ• argumentโ—๏ธ Strong แŠ แ‹ญแ‹ฐแˆˆแˆแข

๐Ÿ˜‰แˆแ‹ฉแАแ‰ฑ แ‹จแŒˆแ‰ฃแ‰ฝแˆ แ‹ญแˆ˜แˆตแˆˆแŠ›แˆแข


๐ŸŒน Weak argument

Weak argument - is a type of inductive such that the premises are assumed true, it is probable for the conclusion to be false.

Weak argument - the conclusion doesn't follow probably from the premises.

๐Ÿฅบ แŠฅแˆตแ‰ฒ แ…แŠ•แˆฐ แˆ€แˆณแ‰กแŠ• แˆˆแˆ˜แˆจแ‹ณแ‰ต แŠฅแŠ•แˆžแŠญแˆญแข

แˆ›แˆตแˆจแŒƒแ‹Žแ‰น(premises) แŠฅแ‹แАแ‰ต แˆแАแ‹ แ‹ตแˆแ‹ณแˆœแ‹(conclusion แŠ‘) แ‹แˆธแ‰ต แ‹จแˆ˜แˆ†แŠ• แ‹•แ‹ตแˆ แŠซแˆˆแ‹ argument แ‰ฑ weak argument แ‹ญแ‰ฃแˆ‹แˆแข

๐Ÿ˜Š แ‰ณแ‹ฒแ‹ซ แŠฅแ‹šแŒ‹ แˆ›แˆตแˆจแŒƒแ‹Žแ‰น แŠฅแ‹แАแ‰ต แˆแАแ‹ แˆ›แˆˆแ‰ตแก

๐Ÿ˜ณ แˆ›แˆตแˆจแŒƒแ‹Žแ‰น แ‰ แАแ‰ฃแˆซแ‹Šแ‹ แŠ แˆˆแˆ แŠฅแ‹แАแ‰ตแˆ แ‹ญแˆแŠ‘ แ‹แˆธแ‰ตแˆ แ‹ญแˆแŠ‘ แก แŠฅแŠ› แ‰ แŠ แˆแˆฎแŠฃแ‰ฝแŠ• แŠฅแ‹แАแ‰ต แŠ“แ‰ธแ‹ แ‰ฅแˆˆแŠ• แАแ‹ assume แ‹จแˆแŠ“แ‹ฐแˆญแŒˆแ‹แข แˆตแˆˆแ‹šแˆ… แˆ›แˆตแˆจแŒƒแ‹Žแ‰น แŠฅแ‹แАแ‰ต แŠ“แ‰ธแ‹แข

๐Ÿ“š แ‰ณแ‹ฒแ‹ซ แˆ›แˆตแˆจแŒƒแ‹Žแ‰น แŠฅแ‹แАแ‰ต แˆแАแ‹ conclusion แŠ‘ แ‹แˆธแ‰ต แ‹จแˆ˜แˆ†แŠ• แ‹•แ‹ตแˆ‰ แŠจแแ‰ฐแŠ› แŠจแˆ†แА Weak argument แ‹ญแ‰ฃแˆ‹แˆแข

แˆแˆณแˆŒแ‹Žแ‰ฝแŠ• แŠฅแŠ•แˆ˜แˆแŠจแ‰ต๐Ÿ˜‹

๐Ÿ”ถExample 1

Some film actresses are beautiful.
Rosa is a film actress.
Therefore, Rosa is probably a film actress.

แ‰ฐแˆ˜แˆแŠจแ‰ฑ แ‹ญแŠธแŠ• แˆแˆณแˆŒ๐Ÿ‘†

Some film actresses are beautiful แŠฅแŠ“ Rosa is a film actress แ‹จแˆšแˆ‰แ‰ต premises แŠ“แ‰ธแ‹แข แ‰ณแ‹ฒแ‹ซ แŠฅแАแ‹šแˆ…แŠ• แˆ›แˆตแˆจแŒƒแ‹Žแ‰ฝ แŠฅแ‹แАแ‰ต แŠ“แ‰ธแ‹ แ‰ฅแˆˆแŠ• assume แŠฅแŠ“แ‹ฐแˆญแŒ‹แˆˆแŠ•แข แˆตแˆˆแ‹šแˆ… แŠฅแ‹แАแ‰ต แŠ“แ‰ธแ‹๐Ÿคแข แŠจแ‹› แ‰ฐแˆ˜แˆแŠจแ‰ฑ๐Ÿ˜Š

๐Ÿ‘‰ แŠ แŠ•แ‹ณแŠ•แ‹ต แˆดแ‰ต แŠแˆแˆ แˆฐแˆชแ‹Žแ‰ฝ แ‰†แŠ•แŒ† แŠ“แ‰ธแ‹แข
๐Ÿ‘‰ แˆฎแ‹› แŠแˆแˆ แˆฐแˆช แŠ“แ‰ตแข
๐Ÿ‘‰ แˆตแˆˆแ‹šแˆ… แˆฎแ‹› แ‰†แŠ•แŒ† แŠ“แ‰ตแข

แˆฎแ‹› แ‰†แŠ•แŒ† แŠ“แ‰ต แ‹จแˆšแˆˆแ‹ conclusion แ‹แˆธแ‰ต แ‹จแˆ˜แˆ†แŠ• แ‹•แ‹ตแˆ‰ แŠจแแ‰ฐแŠ› แАแ‹แข
แŠฅแŠ•แ‹ดแ‰ตโ“

แŠฅแ‹šแŒ‹ แ‰ แ‹ฐแŠ•แ‰ฅ แ‰ฐแŠจแ‰ณแ‰ฐแˆ‰แŠ แ‹แ‹ถแ‰ผ๐Ÿ™Œ

แˆˆแˆแˆณแˆŒ แ‰ แŠ แˆˆแˆ แˆ‹แ‹ญ 100 แˆดแ‰ต แŠแˆแˆ แˆฐแˆชแ‹Žแ‰ฝ แ‰ขแŠ–แˆฉ แก แŠจ 100 แˆดแ‰ต แŠแˆแˆ แˆฐแˆชแ‹Žแ‰ฝ แˆ˜แŠซแŠจแˆ แˆฎแ‹› แŠ แŠ•แ‹ท แŠ“แ‰ตแข แŠจ 100 แˆดแ‰ต แŠแˆแˆ แˆฐแˆชแ‹Žแ‰ฝ แˆ˜แŠซแŠจแˆ แŠ แŠ•แ‹ณแŠ•แ‹ถแ‰น แˆˆแˆแˆณแˆŒ แŠ แˆตแˆฉ(10) แ‰†แŠ•แŒ† แ‰ขแˆ†แŠ‘แข แˆฎแ‹› แŠจ แŠ แˆตแˆฉ(10) แ‰†แŠ•แŒ† แŠแˆแˆ แˆฐแˆชแ‹Žแ‰ฝ แˆ˜แŠซแŠจแˆ แ‹จแˆ˜แˆ†แŠ• แ‹•แ‹ตแˆ แ‹แ‰…แ‰ฐแŠ› แАแ‹แข แˆแŠญแŠ•แ‹ซแ‰ฑแˆ

แ‰†แŠ•แŒ† แ‹จแˆ˜แˆ†แŠ• แ‹•แ‹ตแˆ 10/100 = 0.1

แ‰†แŠ•แŒ† แ‹ซแˆˆแˆ˜แˆ†แŠ• แ‹•แ‹ตแˆ 90/100= 0.9

0.9(แ‰†แŠ•แŒ† แ‹ซแˆˆแˆ˜แˆ†แŠ• แ‹•แ‹ตแˆ) is much greater than 0.1(แ‰†แŠ•แŒ† แ‹จแˆ˜แˆ†แŠ• แ‹•แ‹ตแˆ)::

๐Ÿ˜ แˆตแˆˆแ‹šแˆ… แˆฎแ‹› แ‰†แŠ•แŒ† แŠ“แ‰ต แ‹จแˆšแˆˆแ‹ conclusion แ‹แˆธแ‰ต แ‹จแˆ˜แˆ†แŠ• แ‹•แ‹ตแˆ‰ แŠจแแ‰ฐแŠ› แАแ‹แข แˆตแˆˆแ‹šแˆ… example 1 weak argument แАแ‹ แˆ›แˆˆแ‰ต แАแ‹แข

๐Ÿ”ถ Example 2

Some British leaders were despotic.
Therefore, the next leader will be probably despotic.

๐Ÿ˜Š Example 2 weak argument แАแ‹แข แˆแŠญแŠ•แ‹ซแ‰ฑแˆ แŠซแˆแŠ• แ‰ แŠแ‰ต แŠจแАแ‰ แˆฉแ‰ต แ‹จแŠฅแŠ•แŒแˆŠแ‹ แˆ˜แˆชแ‹Žแ‰ฝ แˆ˜แŠซแŠจแˆ แŒฅแ‰‚แ‰ถแ‰น แ‰ฅแ‰ป แŠ“แ‰ธแ‹ แŠ แˆแ‰ฃแŒˆแАแŠ–แ‰นแข แˆตแˆˆแ‹šแˆ… แ‰€แŒฃแ‹ญ แ‹จแˆšแˆ˜แŒฃแ‹ แˆ˜แˆช แŠ แˆแ‰ฃแŒˆแАแŠ• แ‹จแˆ˜แˆ†แŠ• แ‹•แ‹ตแˆ‰ แ‹แ‰…แ‰ฐแŠ›แข แˆตแˆˆแ‹šแˆ… แ‰€แŒฃแ‹ญ แ‹จแŠฅแŠ•แŒแˆŠแ‹ แˆ˜แˆช แŠ แˆแ‰ฃแŒˆแАแŠ• แ‹ญแˆ†แŠ“แˆ แ‹จแˆšแˆˆแ‹ conclcusion แ‹แˆธแ‰ต แ‹จแˆ˜แˆ†แŠ•
q False แŠจแˆ†แА แ‰ฅแ‰ป แАแ‹!

แ‹ซแˆแŠฉแ‰ต แŠ แˆแŒˆแ‰ฃแ‰นแˆ แˆ˜แˆฐแˆˆแŠ๐Ÿง
Truth TableแŠกแŠ• แŠฅแŠ•แ‹ญ
True implies True ๐Ÿ‘‰True
True implies False ๐Ÿ‘‰False
False implies True ๐Ÿ‘‰True
False implies False๐Ÿ‘‰True

แŠ แ‹ซแ‰น False แ‹จแˆ˜แŒฃแ‹ แˆแˆˆแ‰ฐแŠ›แ‹ แˆ‹แ‹ญ แ‰ฅแ‰ป แАแ‹‰แฃ แ‰…แ‹ฐแˆ แ‹ซแˆแŠฉแ‰ต แ‹ญแˆ„แŠ•แАแ‹๐Ÿ˜Ž

แŠฅแˆตแŠซแˆแŠ• แ‹ซแˆแАแŒˆแˆญแŠณแ‰ฝแˆ๐Ÿ˜” p=>q แ‰ แ‰ฐแˆˆแ‹ซแ‹จ แˆ˜แŠ•แŒˆแ‹ต แˆŠแŒˆแˆˆแ… แ‹ญแ‰ฝแˆ‹แˆแข
๐Ÿ“Œp implies q
๐Ÿ“ŒIf p, then q.
๐Ÿ“Œq if p.
๐Ÿ“Œp only if q.
๐Ÿ“Œp is sufficient for q
๐Ÿ“Œq is necessary for p.

P แŠฅแŠ“ qแŠ• แ‰ แŠ แˆจแแ‰ฐแАแŒˆแˆญ แ‰ฐแŠญแ‰ณแ‰ฝแˆ แŠจแˆ‹แ‹ญ แ‹ซแˆ‰แ‰ต แ‰ผแŠญ แˆ›แ‹ตแˆจแŒ แ‰ตแ‰ฝแˆ‹แˆ‹แ‰นแฃ แŠ แŠ•แ‹ต แˆแˆณแˆŒ๐Ÿ‘‡
p: you are freshman
q: you are Ethiopian
๐Ÿ–‡ If you are freshman then you are Ethiopian
๐Ÿ–‡You are ethiopian if you are freshman...

๐Ÿ“–Bi-Implication
โœงWhen two propositions are joined with the connective "bi implies/ if and only if" then the proposition formed is logical bi-implication แ‹ˆแ‹ญแˆ Logical equivalance แ‹ญแ‰ฃแˆ‹แˆแข
โœงDenoted by "<=>"
(Read as p bi implies q)

แ‹จแ‹šแˆ… Truth Tableแˆต แˆแŠ• แ‹ญแˆ˜แˆตแˆ‹แˆ?๐Ÿคจ

True <=> False ๐Ÿ‘‰True
True <=> False ๐Ÿ‘‰False
False <=>True ๐Ÿ‘‰False
False <=>False ๐Ÿ‘‰True

แ‹ญแ‰บแŠ• แ‰ แ‰€แˆ‹แˆ‰ แˆˆแˆ˜แ‹ซแ‹ แ‹ญแˆ…แŠ•๐Ÿ‘‡ แŠฅแ‹ฉ
Bi implication แˆ‹แ‹ญ p bi implies q แ‹แŒคแ‰ฑ True แ‹จแˆšแˆ˜แŒฃแ‹ แ‹จแˆแˆˆแ‰ฑแˆ แ‹จp แŠฅแŠ“ แ‹จq Truth Value แŠจแ‰ฐแˆ˜แˆณแˆฐแˆˆ แ‰ฅแ‰ป แАแ‹แข
แ‰ แŠ แŠ•แƒแˆฉ แ‹ฐแŒแˆž p bi implies q False แ‹จแˆšแˆ˜แŒฃแ‹ แ‹จแˆแˆˆแ‰ฑ แ‹จp แŠฅแŠ“ แ‹จq Truth Value แŠจแ‰ฐแˆˆแ‹ซแ‹จ แ‰ฅแ‰ป แАแ‹แข

แˆˆแ‰ แˆˆแŒ  แˆ˜แˆจแ‹ณแ‰ต แŠจแ‰ณแ‰ฝ แ‰ แŽแ‰ถ แ‹ซแˆ‰แ‰ตแŠ• Examples แ‰ฐแˆ˜แˆแŠจแ‰ฑ!

แ‹จแ‹›แˆฌแ‹แŠ• แŠฅแ‹šแˆ… แˆ‹แ‹ญ แŠ แ‰ แ‰ƒแŠ•๐Ÿค—
แˆฐแˆ‹แˆ แˆแŠ‘แˆแŠแฃ แ‹ฐแŒแˆž แŠ แŠ•แ‰ฅแ‰กแข
แ‹ซแˆแŒˆแ‰ฃแ‰นแŠ• แŒฅแ‹ซแ‰„ แŠจแˆšแˆ˜แŒฃแ‹ แˆณแˆแŠ•แ‰ต แŒ€แˆแˆฎ แŠฅแ‰€แ‰ แˆ‹แˆˆแˆ!

ยฉA+ Tutorial class
แˆฐแˆ‹แˆ แŠฅแŠ•แ‹ดแ‰ต แŠ“แ‰ฝแˆ!

แ‹›แˆฌ แ‰ฃแ‹ˆแŒฃแАแ‹ Schedule
แˆ˜แˆ แˆจแ‰ต แˆณแˆแŠ•แ‰ฑแŠ• แŠจแ‰ฐแˆ›แˆซแ‰ฟแ‰ธแ‹
แ‹แˆตแŒฅ แŒฅแ‹ซแ‰„แ‹Žแ‰ฝ แ‰ poll แ‹จแˆšแˆˆแ‰€แ‰แ‰ แ‰ต แ‰€แŠ• แАแ‹แข

แˆตแˆˆแ‹šแˆ… แŒฅแ‹ซแ‰„แ‹Žแ‰นแŠ• แ‰ แˆ˜แˆตแˆซแ‰ต
แˆซแˆณแ‰นแŠ• แŒˆแˆแŒแˆ™แฃ แŠจแŒแˆ›แˆฝ แ‰ แ‰ณแ‰ฝ
แŠซแˆ˜แŒฃแ‰ฝแˆ แ‹ฐแŒแˆ›แ‰ฝแˆ แ‹จแ‰ฐแˆˆแ‰€แ‰€แ‹แŠ• Note แŠ แŠ•แ‰ฅแ‰กแข

แŒฅแ‹ซแ‰„แ‹Žแ‰น แŠจแŠ แˆแŠ• แŒ€แˆแˆฎ แ‰ แˆฐแ‹“แ‰ณแ‰ต
แˆแ‹ฉแАแ‰ต แ‰ แ‰…แ‹ฐแˆ แ‰ฐแŠจแ‰ฐแˆ แ‹ญแˆˆแ‰€แ‰ƒแˆ‰!

ยฉA+ tutorial class