The purpose of the present study was to suggest basic word lists and contents of English for mobile games and to propose how to apply basic word lists to mobile games for English vocabulary learning because it is possible that some potential advantages of mobile games can provide elementary school students with new learning environment for English vocabulary learning. To support this idea, firstly, the basic word lists were selected from essential word lists in the national English curriculum, the word lists from textbooks, and five randomly chosen word books. Secondly, mobile games were examined and appropriate mobile games for learning English words was selected. Lastly, the basic word lists for mobile games were applied to the selected game.
The convergence of mobile communications and handheld computers offers the opportunity to develop technology that will assist individuals and groups to learn anytime, anywhere. In this thesis, we suggest a learning model for educational mobile contents, and implement a mobile contents for English vocabulary learning. The mobile contents consist of two parts: vocabulary learning and vocabulary evaluation. The vocabulary learning provides the mobile learner not only the display of English vocabulary but also the pronunciation of native speaker. The degree of learning achievement is evaluated by the quiz program of game style. Accordingly, the proposed prototype system for English vocabulary learning is designed and implemented, as an exemplar of personal mobile systems for edutainment mobile learning.
In this paper, we introduce automatic question generation technique using the language resources like User-Word Intelligent Network(U-WIN) and Korean dictionary including quite a for of information. And we present Korean word learning system with this technique. The item pool method which almost learning-system are using makes some problems. As a solution of the problems, we classified into 8 question type and implemented the Korean word learning system which is making the Korean question automatically by using the morphological and semantic information according to the automatic question generation pattern of each type.
Jo, Yo-Han;Oh, Hyo-Jung;Lee, Chung-Hee;Kim, Hyun-Ki
Annual Conference on Human and Language Technology
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2013.10a
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pp.33-38
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2013
소셜미디어를 통한 여론분석과 브랜드 모니터링에 대한 요구가 증가하면서, 빅데이터로부터 감성을 분석하는 기술에 대한 필요가 늘고 있다. 이를 위해, 본 논문에서는 단순 긍/부정 감성이 아닌 20종류의 세분화된 감성을 분석하기 위한 감성어휘 구축 알고리즘을 제시한다. 감성어휘 구축을 위해서는 준지도학습을 사용하였으며, 도메인에 특화되지 않은 일반 감성어휘를 구축하도록 학습되었다. 학습된 감성어휘를 인물, 스마트기기, 정책 등 다양한 도메인의 트위터 데이터에 적용하여 세부감성을 분석한 결과, 알고리즘의 특성상 재현율이 낮다는 한계를 가지고 있었으나, 대부분의 감성에 대해 높은 정확도를 지닌 감성어휘를 구축할 수 있었고, 감성을 직간접적으로 나타내는 표현들을 학습할 수 있었다.
The current study investigates whether artificially intelligent chatbots influence Korean EFL students' vocabulary learning. For eight weeks, 47 college students in Korea participated in this study. They were divided into two groups: one experimental group and one control group. Participants in the experimental group engaged in chat with a chatbot during the eight-week experimental period. Before and after the experiment, pre- and post-tests were administered to see if their English vocabulary improved. Pre- and post- surveys were also performed to understand how the participants perceived chatbot-assisted vocabulary learning. Results show that the experimental group improved their vocabulary skills as a result of engaging in chat with the chatbot. Also, their perceptions of vocabulary learning positively changed, increasing their motivation, interest, and confidence in English. Given that there have been few empirical studies to investigate the effects of chatbots on vocabulary development, the present study can provide insights on the effectiveness of chatbots.
The purpose of this study is to discover if the use of computer technologies in computer-assisted language learning, in the aspect of vocabulary learning, is both effective and useful. The technique of using multimedia lessons, using the computer, offers a variety of language learning tasks in relation to the four basic language learning skills. Korean students have been accustomed to a cramming style of education, and they utilize rote memorization for learning vocabulary. This study consisted of surveys and experiments, using specific multimedia language learning courseware exercises on three different age groups. The study explores the issues and problems that followed, and how teachers could effectively apply or enhance their vocabulary teaching through computer-assisted multimedia which is suited for a variety of levels versus the classroom off-line vocabulary learning application which is suited to one level.
Annual Conference on Human and Language Technology
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2006.10e
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pp.15-21
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2006
본 논문에서는 올바른 한국어 생활과 한국어 실력 향상을 위하여, 한국어 어휘에 대한 풍부한 정보를 담고 있는 한국어사전, 사용자 어휘지능망(User-Word Intelligent Network : U-WIN)등의 언어자원을 이용한 자동문제생성기술을 소개하고, 이를 이용한 한국어 어휘학습시스템을 제시한다. 대부분의 학습시스템에서 사용하는 문제 은행식 출제 방식의 문제점을 해소할 수 있는 하나의 방법으로서, 기존의 한국어 어휘문제의 문항을 분석하여 8가지 문제 유형으로 재편성하고, 각 유형별 자동 문제 생성패턴에 따라 언어자원이 가지고 있는 한국어 어휘의 형태적 정보, 의미적 정보를 이용하여 한국어 어휘 문제를 자동 출제하는 한국어 어휘학습시스템을 구현하였다.
In foreign language, vocabulary is the most essential and fundamental elements. Traditional language learning methods that are to understand and to memorize the English contents can only be obvious limitations. In this paper, we proposed the speaking-centered learning methods based on cognitive strategies and speech recognition considering the learner characteristics. We have designed and implemented the cognitive strategy-based speaking training system for acquisition elementary English vocabulary. We were divided into control group and the experimental group and applied to the system to analyze the learning effect. The result of Analysis, the proposed system is increased motivation and achievement of learners. In addition, the proposed system is improved an academic learning participation, Project accomplish, self-interesting and leadership skills. Through this study, we expect that students improve the ability of practical skills in speaking English.
We investigated the influence of negative emotion such as state-trait anxiety and depression and working memory (WM) on Foreign Language Vocabulary Learning (FLVL) of South Korean university students. Also, its implications for developing contents for FLVL were discerned. To do so, state-trait anxiety and depression inventories as well as four kinds of WM test were performed for 132 undergraduate students. Participants also had two semantic learning sessions for Swahili words. The mean scores of negative emotions were normal level. The results of structural equation modeling (SEM) showed that there was no effect of negative emotion on FLVL, while direct effects of the negative emotion on WM and the WM on FLVL were significant. Such results suggested that FLVL would be weakened, with the result that WM had been impaired by negative emotions. These outcomes suggested that when developing FLVL content for university students, it is necessary to consider the negative emotions of foreign language learners and to develop the contents for FLVL in the light of WM load.
Target learning model is not recognized in this category or not classified clearly failed to determine if the vocabulary recognition is reduced. Form of classification learning model is changed or a new learning model is added to the recognition decision tree structure of the model should be changed to a structural problem. In order to solve these problems, a decision tree learning model for classification learning algorithm is proposed. Phonological phenomenon reflected sound enough to configure the database to ensure learning a decision tree learning model for classifying method was used. In this study, the indoor environment-dependent recognition and vocabulary words for the experimental results independent recognition vocabulary of the indoor environment-dependent recognition performance of 98.3% in the experiment showed, vocabulary independent recognition performance of 98.4% in the experiment shown.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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