• Journal of Convergence for Information Technology
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• v.8 no.4
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• pp.231-236
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• 2018

There has been a notable increased interest of the study of emotions in educational contexts. The purpose of this study was to analyze predicting emotional variables of self-regulated learning strategies and self-handicapping strategies with the university students. Participants were 143 students of undergraduates at A University and B University. Collected data were analyzed by correlation analysis and regression analysis, respectively. It turned out that class related emotions, learning related emotions, and test emotions predicted self-handicapping strategies negatively. However, achievement emotions didn't predict self-regulated learning strategies. The result of this study will provide the theoretical basis and practical usefulness of academic emotions.

• 한국정보교육학회:학술대회논문집
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• 2010.01a
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• pp.213-220
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• 2010

본 논문은 사이버가정학습 인터페이스의 디자인과 관련한 학생들의 감성 만족도를 알아보기 위하여 감성공학의 방법과 사용성(Usability)평가 방법 중 휴리스틱 평가법을 활용하였다. 각각의 인터페이스에서 학습자의 감성만족도와 전문가의 디자인 적합성 휴리스틱 평가 결과를 분석하여 16개 사이트의 상대적 감성평가 순위를 알아보았다. 학생들의 감성만족도 평가와 전문가의 휴리스틱 평가를 종합한 결과 가장 높은 점수를 받은 것은 부산, 서울, 울산, 제주 사이버가정학습이었다. 본 연구에서 제시한 사이버가정학습 인터페이스 감성평가 방법은 웹 디자이너만의 생각으로 디자인하던 인터페이스에서 벗어나 학습자 중심의 인터페이스를 디자인하는데 도움이 될 것이다. 또한 이용도가 낮은 사이버가정학습 사이트의 문제점을 파악하고 개선하여 학습자의 이용도를 높일 수 있을 것이다.

• 한국정보교육학회:학술대회논문집
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• 2004.01a
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• pp.340-348
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• 2004

본 연구는 아동의 웹 기반 학습 프로그램의 현 주소를 살펴보고, 그 활용도가 저조하다는 문제점을 지적하여, 그 원인을 분석하고 대안을 마련하여 새로운 형태의 웹을 활용한 학습 프로그램을 제안하고자 한 것이다. 그러한 웹 기반 학습에의 접근성을 높이기 위하여 '감성'이라는 주제에 초점을 맞추고자 하였는데, 그 이유는 다음과 같은 세 가지의 가정에 기반을 두고 있다. 첫째, '감성'은 학습자로 하여금 주도적인 학습을 하게 만드는 강력한 동기 요인이 될 수 있다는 것이다. 둘째, 웹을 이용한 학습은 그러한 자기 주도적인 학습을 전제로 하고 있다는 것이다. 셋째, 2003년 현재 초등학교 5학년의 학령에 있는 아동들의 웹에 대한 감성 및 성향을 알지 못하고는 교육적 효과를 기대할 수 있는 우수한 기반 프로그램의 개발이 어렵다고 하는 것이다. 위의 가정에 기반을 두고, 본 연구는 세 단계로 진행되었다. 먼저 선행연구를 통해 기존의 웹 기반 학습 프로그램과 프로그램을 사용하는 사용자의 반응을 조사하여 문제점 및 보완점을 조사하였다. 그 다음에 그러한 문제점 및 보완점을 반영하여 프로그램을 설계 제작하였으며 마지막으로, 프로그램을 제작하고 학습자에게 이용하게 하여, 그 반응을 알아보았다. 본 연구는 감성차원과 웹 기반 학습 프로그램 구성요인간의 상호 관련성 및 관계를 알아보고자 했으며, 웹 기반 학습 프로그램의 설계 및 제작에 있어 감성차원을 고려하고 반영해야 할 필요성이 있음을 밝히고자 하였다. 따라서 본 연구에서 시도된 이러한 감성을 기반으로 한 프로그램의 설계 및 구현은 차후 효과적이고 우수한 웹 기반 학습 프로그램의 개발에 도움이 될 수 있을 것이다.

• The Journal of the Korea Contents Association
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• v.15 no.8
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• pp.625-641
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• 2015

Recent research shows that emotion is closely related to memory and learning. Although a growing number of educators have high interest in affective aspects of learning processes and outcomes, there are few studies to investigate systematically instructional strategies and learning environments based on learners' emotion. Despite the efforts to understand the role of emotion and to facilitate positive emotion for meaningful learning in face-to-face and online environments, it is still a challenging issue to measure emotion in a valid and reliable way. To implement emotion-based education, it is essential to overcome the limitation of self-report surveys on emotion, which rely on the memory of learners. The current study surveyed emotion measurement tools, which are recently developed in education and other domains, in terms of self-report, neurophysiology, and behavioral responses. This study also discussed how emotion measurement tools can be used in authentic learning and teaching situations. Particularly, this study focused on cutting-edge technologies that would enable educators to collect and analyze learners' emotion easily in real-world contexts. This study will contribute to the research about the role of emotion in education and the design of adaptive learning environments that consider the change of learners' emotion.

• Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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• 2002.05d
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• pp.792-796
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• 2002

새로운 교육적 매체로서의 인터넷과 웹은 이제 전통적 교육 패러다임에 대한 강고한 도전이 되고 있다. 정보화사회의 열려진 공간으로서의 인터넷은 우리의 어린이와 청소년들에게 자발적이고 스스로의 학습 전략과 문제해결 대안을 찾아가는 발견적 학습이론과 구성주의이론에 의한 열린 학습환경을 지향해 가고 있는 것이 사실이다. 그러나 정보화 과학화 합리화를 지향하는 사회와 학교의 흐름속에서 실제 상처받고 잊혀져 가는 부분이 학생들의 감성이나 태도와 관련된 영역들이다. 본 연구는 유아들의 감성교육을 위한 보조자료로서의 동화 컨텐츠를 개발하여 유아들을 위한 감성교육의 자료를 축적하고자 한다.

• Journal of the Korea Convergence Society
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• v.10 no.10
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• pp.51-58
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• 2019

This research has been conducted for the purpose of studying the relationships among emotional intelligence, learning flow and academic resilience of dental hygiene department students. The study involved in 319 students from 1st grade through 3rd grade in Daegu health college who filled out questionnaire in May, 2018. We are closely analyzed data using SPSS window ver.18.0. After analyzing the results, this report shows that there was a strong correlation among emotional intelligence, learning flow and academic resilience. In addition, the higher the level of emotional intelligence, the level of learning flow and academic resilience was also elevated. Therefore, this research suggests that the standardized programs and curriculum needs to be adopted in school.

• Journal of Internet Computing and Services
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• v.25 no.1
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• pp.57-67
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• 2024

This research investigates training methods for large language models to accurately identify sentiments and comprehend information about increasing and decreasing fluctuations in the financial domain. The main goal is to identify suitable datasets that enable these models to effectively understand expressions related to financial increases and decreases. For this purpose, we selected sentences from Wall Street Journal that included relevant financial terms and sentences generated by GPT-3.5-turbo-1106 for post-training. We assessed the impact of these datasets on language model performance using Financial PhraseBank, a benchmark dataset for financial sentiment analysis. Our findings demonstrate that post-training FinBERT, a model specialized in finance, outperformed the similarly post-trained BERT, a general domain model. Moreover, post-training with actual financial news proved to be more effective than using generated sentences, though in scenarios requiring higher generalization, models trained on generated sentences performed better. This suggests that aligning the model's domain with the domain of the area intended for improvement and choosing the right dataset are crucial for enhancing a language model's understanding and sentiment prediction accuracy. These results offer a methodology for optimizing language model performance in financial sentiment analysis tasks and suggest future research directions for more nuanced language understanding and sentiment analysis in finance. This research provides valuable insights not only for the financial sector but also for language model training across various domains.

• Journal of Digital Convergence
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• v.10 no.10
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• pp.139-146
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• 2012

The emotional factor has not been focused in e-learning studies. But the emotions of student are very important in e-learning because it is a self-regulated learning. This study is focused on the emotional factor in e-learning. This study examines the effect of perceived customer orientation to emotional presence, commitment and customer satisfaction in e-learning. The results of this study showed that the perceived customer orientation effect to the commitment about the learning and the customer satisfaction in e-learning.

• Journal of Digital Convergence
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• v.19 no.7
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• pp.441-449
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• 2021

This study was conducted to identify the factors affecting the SDLA of nursing students who experienced online-class due to COVID-19. The subjects of this study were 115 nursing students who had experienced online-class due to COVID-19 for more than one semester at a university. Data were collected through online surveys from November 18 to December 1, 2020. Factors that have a statistically significant influenced on SDLA in nursing students were 'use of emotion' in emotional intelligence (β=.42, p<.001), 'control' in resilience (β=.28, p=.001), and 'objectivity' in critical thinking disposition (β=.27, p<.001), which accounted for 62.0% of the total variance. Research and intervention to improve the emotional intelligence of nursing students were constantly needed, and it is suggested that this be considered when producing educational contents.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2019.10a
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• pp.1030-1032
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• 2019

형태소 분석을 통하여 한국어 문장을 형태소 단위의 임베딩 및 학습 관련 연구가 되었으나 최근 비정형적인 텍스트 데이터의 증가에 따라 음소 단위의 임베딩을 통한 신경망 학습에 대한 요구가 높아지고 있다. 본 논문은 비정형적인 텍스트 감성 분석 성능 향상을 위해 음소 단위의 토큰을 생성하고 이를 CNN 모형을 기반으로 다차원 임베딩을 수행하고 감성분석을 위하여 양방향 순환신경망 모델을 사용하여 유튜브의 비정형 텍스트를 학습시켰다. 그 결과 텍스트의 긍정 부정 판별에 있어 90%의 정확도를 보였다.