E-Learning is another way of teaching and learning. E-learning is a networked phenomenon allowing for instant revisions and distribution, and goes beyond training and instruction to the delivery of information and tools to improve performance. The benefits of e-learning are many, including cost-effectiveness, enhanced responsiveness to change, consistency, timely content, flexible accessibility, and providing customer value. The proponents of e-learning stress the importance of using communities of interest to support and enhance the learning process. They also emphasizes that people learn more effectively when they interact and are involved with other people participating in similar endeavors. Although the role of e-learning in higher education has significantly increased, the resistance to new technology by professors and lecturers in university and colleges worldwide remains high. The purpose of this study is to identify the determinants of attitude and planned behavior toward e-learning class in universities. A survey methodology was used to investigate a proposed model of influence, and structural equation modeling was used to analyze the results. The hypothesized model was largely supported by this analysis, and the overall results indicate that attitude toward e-learning systems is mostly influenced by the perceived ease of use as well as the level of perceived usefulness, where both factors are influenced by years of experiences in using cyber system and the technical support level. As in other TAM related research, it can be concluded that the perceived ease of use and perceived usefulness contribute to the future use of e-learning system.
Backround : The paradigm of recent education has been shifting from existing style of professor-oriented, passive and rote teaching to learner-centered education. Rather than mere delivery of knowledge, today's idea of education uses various audiovisual media to let learners gain more problem-solving skills, judgment, cognitive thinking ability, and creativity to apply to real practice. Also, while current trends and change in policy ask for related industry to require practice-centered teaching learning model, Problem-Based Learning (PBL) is quite effective that it activates problem-solving skills as well as application of National Competency Standards (NCS). Purpose : The purpose of this study was to suggest a teaching learning model article as an approach to apply web-based PBL for patient & medical charge management practices. Discussion & Conclusion : This paper the cases on PBL and presents the teaching learning model on web-based PBL as an approach to applying web-based PBL, which fits Medical Information System Department that combines health-medical treatment and computer applications, to practical health administrative affairs.
Deep learning methods and their application have become an essential part of prediction and modeling in water-related research areas, including hydrological processes, climate change, etc. It is known that application of deep learning leads to high availability of data sources in hydrology, which shows its usefulness in analysis of precipitation, runoff, groundwater level, evapotranspiration, and so on. However, there is still a limitation on microclimate analysis and prediction with deep learning methods because of deficiency of gauge-based data and shortcomings of existing technologies. In this study, a real-time rainfall prediction model was developed from a sky image data set with convolutional neural networks (CNNs). These daily image data were collected at Chung-Ang University and Korea University. For high accuracy of the proposed model, it considers data classification, image processing, ratio adjustment of no-rain data. Rainfall prediction data were compared with minutely rainfall data at rain gauge stations close to image sensors. It indicates that the proposed model could offer an interpolation of current rainfall observation system and have large potential to fill an observation gap. Information from small-scaled areas leads to advance in accurate weather forecasting and hydrological modeling at a micro scale.
본 연구에서는 특성화 고등학교 학생을 대상으로 직소모형을 적용한 수학 수업의 특징을 분석하고 이 수업이 학생들의 정의적 특성에 어떤 영향을 미치는지 살펴보고자 하였다. 연구결과 Jigsaw 모형을 적용한 수학수업의 특징으로 동료들에 대한 의무감 때문에 학생들의 의사소통이 활발해짐을 알 수 있었고, 이러한 수업이 학습자의 호기심과 동기를 긍정적인 방향으로 변화시키는 데 도움을 주고 수학 개념과 공식의 가치인식에도 긍정적 영향을 미침을 알 수 있었다.
When monitoring the structural integrity of a bridge using data collected through accelerometers, identifying the profile of the load exerted on the bridge from the vehicles passing over it becomes a crucial task. In this study, the speed and location of vehicles on the deck of a bridge is reconfigured using real-time video to implicitly associate the load applied to the bridge with the response from the bridge sensors to develop an image-based deep learning network model. Instead of directly measuring the load that a moving vehicle exerts on the bridge, the intention in the proposed method is to replace the correlation between the movement of vehicles from CCTV images and the corresponding response by the bridge with a neural network model. Given the framework of an input-output-based system identification, CCTV images secured from the bridge and the acceleration measurements from a cantilevered beam are combined during the process of training the neural network model. Since in reality, structural damage cannot be induced in a bridge, the focus of the study is on identifying local changes in parameters by adding mass to a cantilevered beam in the laboratory. The study successfully identified the change in the material parameters in the beam by using the deep-learning neural network model. Also, the method correctly predicted the acceleration response of the beam. The proposed approach can be extended to the structural health monitoring of actual bridges, and its sensitivity to damage can also be improved through optimization of the network training.
교수자들은 팀기반 프로젝트 학습을 통해 학생들이 협업능력과 실생활 문제해결력을 기르기를 기대한다. 하지만 프로젝트 학습에서 학생들은 단순분업방식으로 문제를 해결하려 할 뿐 아니라 학습전이가 잘 일어나지 않는 경향이 있다. 학생들이 협업의 시너지를 내고 서로의 지식을 이용하여 학습전이를 일어나게 하기 위해서, 이 연구에서는 교류기억체계(TMS) 기반 협력학습 모형을 개발하여 적용하고 그 효과를 검증하고자 한다. 교류기억체계 기반 협력학습 모형은 과학개념을 학습하면서 동료의 전문성을 파악하는 교류기억체계 개발 단계, 간단한 협력적 문제해결을 통해 신뢰를 기르는 교류기억체계 정교화 단계, 마지막으로 조직화된 지식처리를 하는 교류기억체계 적용의 3단계로 이루어져 있다. 첫 번째 단계에서 동료교수법을 통해 과학개념을 학습함과 동시에 그룹 구성원이 서로 어떤 지식을 잘 알고 있는지 전문성을 파악한다. 두 번째 단계에서 잘 정의된 실험 문제를 협력적으로 해결하며 근전이를 경험한다. 세 번째 단계에서 근전이 경험을 바탕으로 프로젝트 수행을 위한 원전이를 통해 빈약하게 정의된 문제를 해결한다. 이 모형을 기반으로 기하광학과 음파에 관한 15주 교육 프로그램을 만들어 대학생들에게 적용하였다. 이 중 프로젝트 1개를 적용한 5주간의 자료를 수집하고 분석하였다. 적용결과, 일반 프로젝트 학습을 적용한 그룹의 TMS변화는 유의하지 않았음에 비해, 교류기억체계 기반 협력학습모형을 적용한 그룹의 TMS는 단계적으로 향상되었고, 첫째 주와 마지막 주의 차이는 통계적으로 유의하였다. 또한 실험집단은 비교집단에 비해 프로젝트 수행에서 학습전이가 더 잘 일어난 것을 확인할 수 있었다. 학생들이 협력을 통해 시너지를 얻는 방법을 익히고, 학습한 내용을 문제해결에 잘 적용하도록 하는데 교류기억체계기반 협력학습 모형이 사용될 수 있을 것이다.
The purpose of this study was to develop the instructional model and teaching material to change the middle school students'conceptions of electric current into the scientific ones and to investigate the effects of the model in actual classrooms. We identified the students' ideas and their misunderstanding about the concept of eIectic current through reviewing the literatures and our in this study. Based on the above results, we developed the instructional model and designed the teaching sequence and prepare the learning materials about the unit of the electric current in middle school Our instructional model was based on 'learning cycle' developed by Lawson, but the new stage called "exploration through qualitative questions" to elicit the students' own conceptions was inserted to it. To investigate the effects or the new teaching model, the pre- and post-test using the POE type were administered to experimental group(52 students) taught with learning cycles and control group(52 students) taught with traditional styles. The results are as follows; 1) The rates of correct. predictions was varying according to the kinds of problems. And the rates of the correct. reasons of their predictions were lower than those of the predictions. 2) The mean scores of the post-test of both groups were significantly higher than those of the pre-test. We could not find statistically significant difference in theme an score between experimental group and control group after implementation of the model. But the experimental group gained higher scores than those of the control group on two problem. Therefore, although we cannot show the prominent effects of our teaching model based on learning cycles, there are some effects of our model on changing the middle school students' conceptions of electric current.
This paper provides a study of distributional perspective on reinforcement learning for application in mobile robot navigation. Mapless navigation algorithms based on deep reinforcement learning are proven to promising performance and high applicability. The trial-and-error simulations in virtual environments are encouraged to implement autonomous navigation due to expensive real-life interactions. Nevertheless, applying the deep reinforcement learning model in real tasks is challenging due to dissimilar data collection between virtual simulation and the physical world, leading to high-risk manners and high collision rate. In this paper, we present distributional reinforcement learning architecture for mapless navigation of mobile robot that adapt the uncertainty of environmental change. The experimental results indicate the superior performance of distributional soft actor critic compared to conventional methods.
This paper proposes a change process model for organization development in health care organizations and provide an OD case exemplar of nursing service unit at Virtual Hospital. This case exemplar was written in a narrative form rather than in an argumentative form as an embodiment of organization development process as is viewed from the cultural/interpretive perspective rather than from the technical/rational one. This case exemplar illustrates the change process which consists of four interrelated components: change intervention, organizational target variables, individual organizational member, and organizational outcomes. It also demonstrates the applicability of the narrative rationality which involves narrative probability and narrative fidelity to the story where the learning organization, shared governance, and empowerment are fully emplotted and enlivened. The implications for organization development in health care organizations are discussed.
본 연구는 ARCS 모형을 적용한 전산수업에서 인지유형이 학습동기와 학업성취도에 미치는 영향에 관해 살펴보고자 하는데 목적이 있다. 이를 위해 경기도 수원에 소재한 A 고등학교 학생 70명을 4개 집단(ARCS 모형 적용 수업-장독립, ARCS 모형 적용 수업-장의존, 전통적 수업-장독립, 전통적 수업-장의존)으로 나누어 실험을 실시했다. 본 연구의 결과는 다음과 같다. 첫째, 각 집단 간 사후 학습동기의 평균값은 유의수준 5%에서 통계적으로 유의미한 차이를 보였다. 특히 사후검증 결과, 'ARCS 모형 적용 수업-장독립' 집단(M=3.36)과 '전통적 수업-장독립' 집단(M-3.18) 간에 유익미한 차이가 있었다. 또한 학습동기의 사전-사후검사 향상점수 분석 결과, '전통적 수업 장의존형' 집단을 제외한 모든 집단에서 통계적으로 유의미한 차이를 보였다. 둘째, 각 집단 간 사후 학업성취도의 평균값은 유의수준 5%에서 통계적으로 유의미한 차이가 나타나지 않았다. 또한 사전-사후 학업성취도 검사의 향상점수 분석 결과, ARCS 모형 적용여부와 인지유형에 관계없이 4개 집단 간 학업성취도 평균 간에는 유의미한 차이를 보였다. 이 결과는 향후 맞춤형 교수설계를 통한 개별화된 교수 학습 구현에 중요한 시사점을 제공해 줄 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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