The Journal of Korean Association of Computer Education
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v.16
no.4
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pp.55-62
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2013
Most of the APP market today, it is biased in the field of games and entertainment. In contrast, market-share of the educational APP is very low. This phenomenon is due to two major problems. The first is a decrease in the reuse because of the test of simple pattern. The second is difficult to consider user-level range that was learned previously. In this case it is necessary for students to do additional effort. This paper, propose an educational intelligent educational APP to solve the problems described above and shows implementation results. This system analyzes the stored results that have been saved to determine the area of vulnerability. Time-based Re-validation module helps long-term memory of student. The proposed system in this way directly supports self-directed learning. Therefore, the students can be able to relearn weak area autonomously. It results in improved academic achievement.
Over the past few years, user needs in the smartphone application market have been shifted from diversity toward intelligence. Here, we propose a novel cognitive agent that plans the daily routines of users using the lifelog data collected by the smart phones of individuals. The proposed method first employs DPGMM (Dirichlet Process Gaussian Mixture Model) to automatically extract the users' POI (Point of Interest) from the lifelog data. After extraction, the POI and other meaningful features such as GPS, the user's activity label extracted from the log data is then used to learn the patterns of the user's daily routine by POMDP (Partially Observable Markov Decision Process). To determine the significant patterns within the user's time dependent patterns, collaboration was made with the SNS application Foursquare to record the locations visited by the user and the activities that the user had performed. The method was evaluated by predicting the daily routine of seven users with 3300 feedback data. Experimental results showed that daily routine scheduling can be established after seven days of lifelogged data and feedback data have been collected, demonstrating the potential of the new method of place-time-activity coupled daily routine planning systems in the intelligence application market.
As job mismatch intensifies in the employment market, the work based learning has emerged as a solution to this social problem. The so called Korean dual education system is expected to raise jobseekers equipped with knowledge and skills demanded by industry. This study intends to recommend an effective operational model for contracted education programs at higher institutions in order to support soft landing of Korean dual education system. Students of contracted education programs are adults graduated from vocational high schools and working for companies during weekdays. In consideration of the difficulties experienced by employee students, more flexible operation of academic affairs is required. To address these challenges, the recommended contracted education model includes such beneficial features as S-OJT courses, standard curriculum based on National Competency Standard, recognition of prior learning, flipped classroom, and tutoring system. In the last part, several directions for implementing the new contracted education model are discussed.
The Ministry of Public Safety and Security plans to expand fire safety education infrastructure to provide customized fire safety education, spread fire safety culture and develop a tailored fire safety education system as a part of the 2016 Citizens' Safety Improvement Policy. This study has also been designed to improve safety problems in the Republic of Korea. Even though safety education has been given, citizens aren't still able to experience a close-to-real situation. In addition, their understanding and satisfaction with the curriculum are very low. Therefore, this study offers VR fire-extinguishing experience education contents as an effective alternative. With a goal of having the participants experience fire extinguishing and evacuation drill in a virtual space, this program has the following advantages: i) safe fire-extinguishing experience; ii) UI to create fun ; iii) useful in fire-extinguishing education; iv) budget saving. we configure the VR fire experience system structure and hardware by applying UX design methodology. We also develop for VR-specific motion recognition plug-in and controller that can be feeling in HMD environment.
This study was conducted to develop a teaching competency scales customized for teaching programs conducted by Center for Teaching & Learning at A University. To achieve this purpose, a preliminary study was set up, which consists of three competency groups (basic competency, practice competency, innovation competency) and 26 learning competency factors through a review of previous studies. In order to verify the reliability and validity of the provisional teaching competency scales, an online survey was conducted on A university teachers in September 2020, The collected questionnaire data were organized and exploratory factor analysis and confirmatory factor analysis were conducted. As a result of exploratory factor analysis, 26 teaching competency was reduced to 17. As a result of the confirmatory factor analysis, the model was found to be good, Also, as a result of analyzing the construct reliability and AVE of the confirmed teaching competency factors, all 17 factors showed a good level of .7 or more. The teaching competency scales developed through this study can be used as basic data for performance evaluation and development of new programs of CTL teaching program.
The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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v.18
no.1
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pp.105-111
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2018
STEAM and S / W education in public education are effective in fostering talented people and the talents of the 4th industrial revolution era. It is necessary to expand the teachers for this purpose, to find out and apply various learning materials, and to improve education environment for fusion talent education. An open learning platform is effective in reducing private education costs and supplementing public education. Especially, it is useful for flip learning combined with classroom (off-line). In this case, teacher's role can be transformed into active teaching activities and research activities, which can speed up normalization of public education and reduce private education.In particular, the core functions of the MOOC platform for elementary education are 'creative instructional design and contents development function', 'digital teaching and learning curation', 'big data based learner customization', 'learning participation' flip learning and social Learning function.Through this study, it is expected that discussion on the introduction of MOOC for career and admission education for adolescents including elementary education will be established and the Korean youth MOOC platform will be developed and developed as a global advanced model of education democratization.
In this paper, we designed the open service platform based on integrated type of individual customized service and intelligent information technology with individual's complex attributes and requests. First, the data collection phase is proceed quickly and accurately to repeat extraction, transformation and loading. The generated data from extraction-transformation-loading process module is stored in the distributed data system. The data analysis phase is generated a variety of patterns that used the analysis algorithm in the field. The data processing phase is used distributed parallel processing to improve performance. The data providing should operate independently on device-specific management platform. It provides a type of the Open API.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.19
no.10
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pp.46-54
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2018
The purpose of this study is to compare and analyze differences of perceived career barriers based on demographic characteristics of cyber university students. The results of this study will provide a valuable basis for guiding adult learners in their career development. Subjects included 937 adult learners at cyber universities in Seoul, Korea, aged 20 and above. Results were as follows: The level of career barriers perceived by females aged 20-29 who were unemployed and single were higher than that of males aged 30 to 59 who were employed and married. Female students were higher in 'anxiety of future', 'lack of interest', 'lack of job information', 'interpersonal difficulty'. The only component in which subjects aged 50-59 perceived higher than other age groups was 'conflict with important people'. There was no significant differences by grade. These results imply that the perception of the career barriers of adult learners should be considered in customizing career development programs and career counselling.
KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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v.9
no.11
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pp.351-356
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2020
With the spread of COVID-19 infections, the need for next-generation learning management system for undact education is rapidly increasing, and the Ministry of Education is planning future education through the establishment of fourth-generation NEIS. If the fourth-generation NEIS System is well utilized, there are advantages such as providing personalized education services and activating the use of educational data, but a solution to the illegal access problem in an access control environment where strict authorization is difficult due to various user rights. In this paper, we propose a blockchain-based access control audit system for next-generation learning management. Sensitive personal information is encrypted and stored using the proposed system, and when the auditor performs an audit later, a secret key for decryption is issued to ensure auditing. In addition, in order to prevent modification and deletion of stored log information, log information was stored in the blockchain to ensure stability. In this paper, a hierarchical ID-based encryption and a private blockchain are used so that higher-level institutions such as the Ministry of Education can hierarchically manage the access rights of each institution.
The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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v.22
no.6
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pp.173-178
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2022
Recently, a recommendation system using deep learning in social network services has been actively studied. However, in the case of a recommendation system using deep learning, the cold start problem and the increased learning time due to the complex computation exist as the disadvantage. In this paper, the user-tailored exercise routine recommendation algorithm is proposed using the user's metadata. Metadata (the user's height, weight, sex, etc.) set as the input of the model is applied to the designed model in the proposed algorithms. The exercise recommendation system model proposed in this paper is designed based on the neural collaborative filtering (NCF) algorithm using multi-layer perceptron and matrix factorization algorithm. The learning proceeds with proposed model by receiving user metadata and exercise information. The model where learning is completed provides recommendation score to the user when a specific exercise is set as the input of the model. As a result of the experiment, the proposed exercise recommendation system model showed 10% improvement in recommended performance and 50% reduction in learning time compared to the existing NCF model.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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