목적: 현 연구는 6-12주된 첫 아기를 둔 여성 152명을 대상으로 첫 임신기간 동안 참여했던 정규와 비정규 학습활동의 정도와 범위를 알아보기 위해 시행된 것이다. 설계와 방법: 연구를 위한 정보수집을 위해 다측면의 자가선택 연구도구를 사용하였고 4가지 구성개념을 측정하였다: 독립변수로 학습에 대한 성향, 학습을 위한 사회적 지지, 임신에 대한 기대, 그리고 종속변수로서 첫 임신 동안 정규와 비정규 학습활동의 참여정도. 또한 일반적 특성으로는 6가지 변수(연령, 인종, 결혼상태, 교육정도, 직업유무, 가족의 수입)를 측정하였다. 3개의 독립변수와 1개의 종속변수사이의 이변량관계를 측정하기 위해 단순회귀분석을 시행하였다. 일반적 특성과 종속변수와의 관계는 t-Test, Point Biserial, Spearman Correlation Coefficients를 이용해 조사하였고 임신 중 학습을 위한 설명적 모델을 유도하기 위해 다중회귀분석을 사용하였다. 결과: 연구결과 3가지 이변량관계가 모두 통계적으로 유의한 것으로 나타났다: 학습에 대한 성향($r^2$=.17, p=.001), 사회적 지지($r^2$=.27, p=.0001), 그리고 기대($r^2$=.17, p=.0001). 교육정도와 결혼상태는 강한 설명력을 가졌고 연령, 인종, 직업유무와 가족의 수입은 통계적으로 유의하였으나 설명력이 약한 변수들이었다. 임상과의 관계: 이러한 결과는 임신 동안 여성의 학습욕구를 만족시키기를 바라는 성인대상의 교육자들 만큼이나 건강관리제공자들을 위한 실제적인 관련성을 보여주고 있으며 또한 중요한 생활사인 임신 동안 자발적인 학습을 하려는 성인을 이해하기 위한 이론적으로 유용한 모델을 제공한다.
The purpose of this study was to examine the effects of Bloom's mastery learning model on academic self-efficacy, learning satisfaction, and nursing skills performance of nursing students. A quasi-experimental study with a non-equivalent control group pretest-posttest design was used. Participants were recruited from two nursing colleges. The sample consisted of an intervention group (n=31) that participated in the educational program and a control group (n=30). The data were collected using self-administered questionnaires from November 2, 2015 to November 27. Data analyses utilized $x^2$-test & t-test. After the education of Bloom's mastery learning model, learning satisfaction and nursing skills in the experimental group was significantly increased than that of the control group. However, there were no statistically significant differences between the groups with academic self-efficacy. Findings indicated that, this program can be recommended as an effective educational program for the nursing student to improve their fundamental nursing skills.
The Journal of the Convergence on Culture Technology
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v.10
no.4
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pp.517-526
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2024
The purpose of this study is the education applying Havruta's method for nursing students and to examine its effect on the Communication Competency, Problem-Solving Capability, and Learning Satisfaction. This study is a one-group pre-post design is use and the subjects of this sutdy were the first-grade students of this study were the first grade students of C university the department of nursing, who Anatomy nursing courses. Data of study was collected at begin and finish of semester in 2023 using the SPSS 23.0 program. Result, Communicaton Competency (t=2.11, p=.036), Problem-Solving Capability (t=2.11, p<.001) and Learning Satisfaction (t=3.12, p=.002) of nursing students using Havruta's method is statistically significantly. As Havruta's method has shown results that improve nursing students' capabilities, various studies applying the havruta's method are suggested.
This study was designed to construct and test a structural equation model for related factors that affect to self-regulated learning in nursing students. The nursing students was asked to complete a questionnaire, and 273 data units were analyzed with Structural Equation Modeling. The hypothetical model fit indices for the model revealed a fit at a recommended level, and 5 of the 6 paths were statistically significant explaining 68% of the variance. Therefore, education that improves self-determination, interpersonal competence and achievement goal orientation will promote self-regulated learning of nursing students. Competence programs to build the self-autonomy and relationships should be developed.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.27
no.11
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pp.39-46
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2022
In this paper, we propose a multi-task model that can simultaneously predict general-purpose tasks such as part-of-speech tagging, lemmatization, and dependency parsing using the UD Korean Kaist v2.3 corpus. The proposed model thus applies the self-attention technique of the BERT model and the graph-based Biaffine attention technique by fine-tuning the multilingual BERT and the two Korean-specific BERTs such as KR-BERT and KoBERT. The performances of the proposed model are compared and analyzed using the multilingual version of BERT and the two Korean-specific BERT language models.
Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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2020.07a
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pp.607-610
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2020
21세기 핵심 키워드 중 하나로 두뇌 산업이 떠오르고 있다. 미국, 일본 등 선진 국가에서는 이미 뇌 연구에 활발한 투자가 진행되고 있다. 이에 따라 본 논문에서는 출생과 성장기 뇌 발달에 문제가 발생하는 발달 장애 아동을 위한 음악 치료 프로그램을 개발하고자 한다. 효과적인 발달 장애 치료를 위해, 조기 발견 후 인지 학습 치료가 필요하다. 그 중 인지 기능과 자가 관리 기능을 기르는 것이 중요한데, 리듬 타이밍 훈련이 발달 장애 아동의 기억 능력 개선에 도움이 된다는 여러 입증된 연구 결과가 있다. 그러나 아직까지 발달 장애 아동을 위한 적절한 치료 방법이 없기에 본 논문에서는 인지 학습 치료가 필요한 아동에게 도움을 주기 위해 동요의 정확한 리듬, 음정을 학습하는 프로그램을 제안한다. 아동의 지속적인 흥미를 끌 수 있는 게임과 인지능력 훈련을 결합하였기에, 보다 좋은 학습 효과를 유도할 수 있을 것이다.
Since 1970, MRI has greatly been developing in terms of strength of magnetic field, the number of receipt channels, and short time of examination. With the development of digital systems and wireless network, hospitals have also acquired, saved, and managed digital images taken by various kinds of medical imaging equipment. However, domestic universities fail to provide practice training course independently thanks to expensive practice equipment and high maintenance cost, and rely on clinical training. Therefore, this study developed a MR patient diagnosis program based on Windows PC to help out students before their working in clinical filed. The designed Relational Database of MRI Simulator is made up of seven tables according to functions and data characteristics. Regarding the designed patient information, each stepwise function was classified by the patient registration method in clinical field. In addition, on the assumption of the basic information for diagnosis, each setting and content were classified. The menu by execution step was arrayed on the left side for easy view. For patient registration, a patient's name, gender, unique ID, birth date, weight, and other types of basic information were entered, and the patient's posture and diagnosis direction were set up. In addition, the body regions for diagnosis and Pulse Sequence were listed for selection. Also, Protocol name and other additional factors were allowed to be entered. The final window was designed to check diagnosis images, patient information, and diagnosis conditions. By learning how to enter patient information and change diagnosis conditions in this program, users will be able to understand more theories and terms learned in practice and thereby to shorten their learning time in actual clinical work.
This study aims to elucidate the relationship between the characteristics of adult learners and flow in cyber-class along with relationships among flow, stress, and problem-solving ability. The research subjects were 1044 enrolled students at Cyber University located in Seoul through voluntary on-line questionnaire. The analysis is following: The components of flow on cyber-class including enjoyment, engagement, focused attention, and time-distortion show the significant difference upon the characteristics of adult learners such as school grade, age, marital status, and number of registered classes. In addition, the flow on cyber-class has the negative relationship with stress and the positive relationship with problem-solving ability. To improve the level of flow on cyber-class, it is important to develop the new on-line class and class materials with the consideration of characteristics and diverse backgrounds of adult learners. The incorporation of various interactive evaluation can also improve the flow level of adult learners in cyber class. Finally, the learning counselling service might be essential for adult learners to experience flow on cyber-class.
This paper proposes a CNN architecture as value function network of an artificial intelligence Othello game agent and its learning scheme using reinforcement learning algorithm. We propose an approach to construct the value function network by using CNN to learn the records of professional players' real game and an approach to enhance the network parameter by learning from self-play using reinforcement learning algorithm. The performance of value function network CNN was compared with existing ANN by letting two agents using each network to play games each other. As a result, the winning rate of the CNN agent was 69.7% and 72.1% as black and white, respectively. In addition, as a result of applying the reinforcement learning, the performance of the agent was improved by showing 100% and 78% winning rate, respectively, compared with the network-based agent without the reinforcement learning.
The purpose of the study was to investigate the effect of emotional intelligence and career preparation behavior on self-directed learning ability in high school girls. Data were collected by self-reporting questionnaires from 231 high school girls in May, 2019. Collected data were analyzed by descriptive statistics, t-test, ANOVA, Pearson's correlation coefficients, and multiple regression using SPSS/WIN 23.0 program. The result showed that self-directed learning ability was positively correlated with emotional intelligence(r=.560, p<.001) and career preparation behavior(r=.232, p<.001). Enter multiple regression revealed emotional intelligence(β=.515, p<.001), grade 'average'(β=.376, p<.001), grade 'good'(β=.274, p<.001) and career preparation behavior(β=.128, p<.05) to be significant predictors of self-directed learning ability. These variables accounted for 44.0% of self-directed learning ability. The result of this study suggest that emotional intelligence and career preparation behavior be considered when developing strategies to increase self-directed learning ability in high school girls.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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