Purpose: This study was conducted to develop a Web-based learning program on cardiopulmonary emergency care for clinical nurses and to evaluate learners' responses. Methods: Based on the assessment of learning needs of clinical nurses, a total of three self-directed learning modules were developed according to the procedure of the ADDIE (assessment, design, development, implementation, & evaluation) model. Results: Each learning module included the emergency treatments and drugs used in the real patients' situations with cardiopulmonary crisis, which had been adopted from the emergency department of a C University hospital located in G-city. Real video clips for endotracheal intubation and ACLS (advanced cardiac life support) were developed with the help of the staff of the department of emergency medicine using a human simulator, $SimMan^{(R)}$. The program published on the Web was evaluated by 20 clinical nurses who are working in the emergency department and wards of a C-University hospital. About 80% of the respondents were satisfied with the program contents, design, and learning strategy. Conclusions: Web-based learning programs on cardiopulmonary emergency care are needed for clinical nurses as educational material for staff education to increase their knowledge for making immediate clinical decisions and in giving skilled care in emergency situations.
The Journal of Korean Association of Computer Education
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v.7
no.6
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pp.59-68
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2004
Cooperative web-based learning is an teaching strategy in which small teams, each of students with different levels of ability, use a variety of learning activities to improve their understanding of a subject via the web. The objective of this paper is to propose new assessment items for evaluating students fairly in cooperative web-based learning. As a result, improved academic achievement, improved behavior and attendance, and increased self-confidence can be made in cooperative web-based learning due to the fair assessment, In this paper, the environment and instructional strategies for successful learning are firstly examined. In addition, the existing evaluation items in traditional classroom are also analyzed in order to develop new evaluation criteria in the web. Based on these analyzed items, we propose new evaluation items for cooperative web-based learning. In addition, the proposed items related to participant ratio, cooperability, and accountability are analyzed according to team organization styles and instructional models.
Purpose: Problem-based learning (PBL) has been adopted to foster active and self-directed learning and enhance critical thinking and problem-solving skills in many health-care academic disciplines in Korea. Interest in PBL has rapidly grown with a 6 year pharmacy degree program in Korea. The objective of this study was to evaluate feasibility of PBL, student satisfaction and academic performance with a self-assessment survey questionnaire. Method: Sixty students participated in the PBL for pharmacotherapy course. Average scores from student self-assessment on participation, satisfaction, and academic performance were $3.85{\pm}0.55$, $2.94{\pm}1.04$, $3.09{\pm}0.91$ out of 5 point lickert scale (1-do not agree at all, 5-agree completely), respectively. Results & Conclusion: The level of participation was positively correlated with improvement of communication skill in academic performance (correlation coefficient 0.27, p=0.037). In the quality analysis of the cases provided for PBL, students who participated more in the PBL greatly agreed the cases given were appropriate to learn fundamental knowledge for each disease state. The students disagreed that PBL was fun. The students stated that PBL was good to experience self-directed learning and clinical context beforehand but too time-consuming to devote and too demanding to commit. Lack of facilitator and insight on active learning should be rectified for successful launch of PBL in Korean pharmacy education.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.21
no.7
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pp.399-405
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2020
This study examined the effect service learning combined with self-directed study had on transferring skills from the university classroom to their practical application in local community centers. The subjects of this study were students who took service learning classes from September 1, 2019 to December 28, 2019. The research question in this paper is 'What is the relationship between service learning-based general classes and self-directed learning?'. That is, how do service learning-based general classes affect sub-elements of self-directed learning? We then tried to determine how the variables of individual learners can affect self-directed learning ability. The results showed that autonomy and problem solving were the greatest at r=.66. Openness and self-assessment (r=.60), autonomy and self-assessment (r=.55) had significant correlation. Learner autonomy had a significant correlation with facilitation and collaboration of service learning (**p<.01). According to this result of the study, it is possible for learners to deepen what they have learned at school and to practice and gain experience through community service. Further, practical problem solving and self-assessment through reflection are possible. Learners were able to inspire responsibility as members of society and increase self-esteem as democratic citizens.
Journal of The Korean Association of Information Education
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v.9
no.3
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pp.549-560
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2005
Web-based distance teacher training should focus on increasing self-directed problem solving skills of trainers by problem-based instruction(PBL). Performance assessment evaluates achievement of learning goals through the practical performance learning to solve problems in the real situation. This study proposes a web-based performance assessment model for the distance teacher training. It reflects fairness and objectiveness issues of performance assessment which elementary teachers are concerned about through the survey on distance teacher training, and relieves instructors from overload of managing and scoring performance tests. The proposed model provides problem-based learning situations, interactions between individuals and groups, and web-based cooperative evaluation and the peer evaluation.
There is an increasing discussion about new teaching and learning methods in smart education environment due to the dissemination of smart devices. In this trend, in order to understand the smart education system, this study analyzed the domestic and foreign cases in K-12 smart education based on CTLA (Creation Teaching Learning Assessment) model through access to educational contents, environments, methods, and its curriculums. The teaching and learning methods in smart education are analyzed in foreign cases, domestic cases, and teaching-learning models presenting the positive part of the currently being implemented smart education and the further research for its improvement. Accordingly this study contributes to the specific formulation and successful realization of smart education.
Post-earthquake building condition assessment is crucial for subsequent rescue and remediation and can be automated by emerging computer vision and deep learning technologies. This study is based on an endeavour for the 2nd International Competition of Structural Health Monitoring (IC-SHM 2021). The task package includes five image segmentation objectives - defects (crack/spall/rebar exposure), structural component, and damage state. The structural component and damage state tasks are identified as the priority that can form actionable decisions. A multi-task Convolutional Neural Network (CNN) is proposed to conduct the two major tasks simultaneously. The rest 3 sub-tasks (spall/crack/rebar exposure) were incorporated as auxiliary tasks. By synchronously learning defect information (spall/crack/rebar exposure), the multi-task CNN model outperforms the counterpart single-task models in recognizing structural components and estimating damage states. Particularly, the pixel-level damage state estimation witnesses a mIoU (mean intersection over union) improvement from 0.5855 to 0.6374. For the defect detection tasks, rebar exposure is omitted due to the extremely biased sample distribution. The segmentations of crack and spall are automated by single-task U-Net but with extra efforts to resample the provided data. The segmentation of small objects (spall and crack) benefits from the resampling method, with a substantial IoU increment of nearly 10%.
The Journal of Korean Academic Society of Nursing Education
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v.21
no.2
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pp.215-226
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2015
Purpose: This study aimed to develop a self-assessment tool to evaluate program outcomes of nursing students in Korean nursing undergraduate education. Methods: The instrument development process consisted of literature review, focus group interviews, and item validation. A total of 117 items were analyzed through content validity testing. Data was gathered from 302 nursing students in Korea and analyzed using SPSS 21.0. Results: To construct validity, principal component analysis and Varimax rotation were used, and 12 factors, with a cumulative explanatory variance of 69.16%, were determined from 79 items. For internal consistency and reliability, Cronbach's ${\alpha}$ was .91. The half-split reliability results were .84 and .85, and the ROC curve showed an optimal cutpoint at 227. A five-point Likert scale was used for scoring. Conclusion: This instrument was found to have fair validity and reliability as a self-assessment tool for nursing student learning outcomes. Therefore, it can be used to evaluate program outcomes indirectly in nursing schools.
This paper pretends to study the potentialities of feedback, particularly in the development of a written report in two phases and in portfolio; and the main difficulties that teachers has to face concerning this assessment practice. Through a meta-analysis concerning different studies, it is possible to say that oral or written feedback, intentionally provided to students of several ages, may enable them to develop their self-assessment capacity and to get close of the expected product. However, the type of student and his or her perceptions may influence the effectiveness of feedback. Even for experience teachers, this practice maintains complex.
Yongseok Kim;Jina Hur;Eung-Sup Kim;Kyo-Moon Shim;Sera Jo;Min-Gu Kang
Korean Journal of Agricultural and Forest Meteorology
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v.26
no.1
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pp.53-62
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2024
In this study, we built a model to estimate frost occurrence in South Korea using single-input deep learning and multi-input deep learning. Meteorological factors used as learning data included minimum temperature, wind speed, relative humidity, cloud cover, and precipitation. As a result of statistical analysis for each factor on days when frost occurred and days when frost did not occur, significant differences were found. When evaluating the frost occurrence models based on single-input deep learning and multi-input deep learning model, the model using both GRU and MLP was highest accuracy at 0.8774 on average. As a result, it was found that frost occurrence model adopting multi-input deep learning improved performance more than using MLP, LSTM, GRU respectively.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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