Many e-learning programs in Korea use lecture as a main instructional method. A meta-analysis study reports that e-learning programs using lectures were the most ineffective. In addition, many researchers in the field of distance education contend that the active participation of learners is the key to the success of e-learning. These imply why we can easily find many people who don't have good impression about e-learning. The quality of e-learning depends on the application of appropriate pedagogy. This study aims to present the implications for the improvement of e-learning programs in the Republic of Korea by analyzing the psychological characteristics reflected on the e-learning programs in the U. S. that have been improved through design research for a long time. The result shows that the e-learning programs in the U. S. have five major psychological aspects, i.e., reflective thinking, collaborative interaction, knowledge construction, situated action, and utilizing multiple representations. Consequently, this study suggests that e-learning programs in the Republic of Korea need to reflect learning principles such as learning by doing, situated learning, collaborative learning, learning with multiple representations in order to improve the quality.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.17
no.3
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pp.958-979
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2023
Due to laws, regulations, privacy, etc., between 70-90 percent of providers do not share medical data, forming a "data island". It is essential to collaborate across multiple institutions without sharing patient data. Most existing methods adopt distributed learning and centralized federal architecture to solve this problem, but there are problems of resource heterogeneity and data heterogeneity in the practical application process. This paper proposes a collaborative deep learning modelling method based on the blockchain network. The training process uses encryption parameters to replace the original remote source data transmission to protect privacy. Hyperledger Fabric blockchain is adopted to realize that the parties are not restricted by the third-party authoritative verification end. To a certain extent, the distrust and single point of failure caused by the centralized system are avoided. The aggregation algorithm uses the FedProx algorithm to solve the problem of device heterogeneity and data heterogeneity. The experiments show that the maximum improvement of segmentation accuracy in the collaborative training mode proposed in this paper is 11.179% compared to local training. In the sequential training mode, the average accuracy improvement is greater than 7%. In the parallel training mode, the average accuracy improvement is greater than 8%. The experimental results show that the model proposed in this paper can solve the current problem of centralized modelling of multicenter data. In particular, it provides ideas to solve privacy protection and break "data silos", and protects all data.
Recent recommender system uses a method of combining collaborative filtering system and content based filtering system in order to solve sparsity and first rater problem in collaborative filtering system. Collaborative filtering systems use a database about user preferences to predict additional topics. Content based filtering systems provide recommendations by matching user interests with topic attributes. In this paper, we describe a method for discovery of user preference through combining two techniques for recommendation that allows the application of machine learning algorithm. The proposed collaborative filtering method clusters user using genetic algorithm based on items categorized by Naive Bayes classifier and the content based filtering method builds user profile through extracting user interest using relevance feedback. We evaluate our method on a large database of user ratings for web document and it significantly outperforms previously proposed methods.
Recommendation systems analyze user preferences and recommend items to a user by predicting the user's preference for those items. Among various kinds of recommendation methods, collaborative filtering(CF) has been widely used and successfully applied to practical applications. However, collaborative filtering has two inherent problems: data sparseness and the cold-start problems. If there are few known preferences for a user, it is difficult to find many similar users, and therefore the performance of recommendation is degraded. This problem is more serious when a new user is first using the system. In this paper we propose a method of integrating additional feature information of users and items into CF to overcome the difficulties caused by sparseness and improve the accuracy of recommendation. In our method, we first fill in unknown preference values by using the probability distribution of feature values, then generate the top-N recommendations by applying collaborative filtering on the modified data. We call this method of filling unknown preference values as data blurring. Several experimental results that show the effectiveness of the proposed method are also presented.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.19
no.3
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pp.75-82
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2018
Recently, emerging countries have been paying attention to Korean economic development policy, trying to adopt the Korean regional innovation model. Korea is also interested in exporting its regional innovation model and enhancing economic cooperation with those countries. This paper aims to analyze the capacity-building programs of the Korean regional innovation model for emerging countries and suggests policies for it. For this purpose, the local innovators' participation patterns in the process of collaborative learning/networking/interaction are investigated with a focused group-interview method. From an analysis of the programs supported by Korean organizations, this study finds that the correlation coefficient between the training time of capacity building and the participation rate of local members' collaborative learning is very high (0.975). Since the correlation coefficient between the participation rates of collaborative learning and networking is relatively low (0.667), a policy to link local collaborative learning to networking should be provided. As the correlation coefficient between the participation rates of networking and interaction is high (0.950), networking is a key to regional innovation. This study recommends activity programs to promote networking among local innovators, rather than training and consulting programs. As introduced in the Chungnam Techno Park case, this study suggests that the capacity-building program should include programs to initiate a collaborative learning network, to create a local-demand, regional innovation model, and to operate the regional innovation platform, which should be done by local innovators in the emerging countries.
This paper explored how university students viewed flipped learning from their own perspectives. Using qualitative research methods, 5 students from a Computer Graphics course at a mid-scale university in Seoul were interviewed for this purpose. Researchers collected data about their learning experiences, emotions, and reflections about flipped learning in general and its components such as online materials, in-class activities, and instructor guidance. Research findings indicated that students were not so much conscious about the unfamiliarity of the class, the increased work load, nor the online lectures. They rather prioritized 'what they could actually learn' from the course, and thus defined flipped learning as a method which enabled students to constantly check and fill in the gaps in their learning through team-based activities and prompt feedback from the professor. A combination of students' positive attitude and active participation in team-based activities, the overall atmosphere of the department which supported interactivity and collaboration, the professor's emphasis on learning-by-doing and student-centered learning appeared to form their notions of flipped learning. The use of technology did not appear to heavily impact students' conceptions of flipped learning. Researchers suggest that pedagogical beliefs of the professor, culture surrounding the learner, and the good match between the course content and instructional strategies are central for designing a successful flipped learning class.
Team project learning is a type of Project-Based Learning, which is an effective learning method for developing collaborative competency and interpersonal communication skills, as well as for developing cognitive competency such as critical thinking, creative thinking, and analytical skills. This research, conducted to analyze learning activities, focuses on students' creative thinking and activities in TPBL(Team Project-Based Learning). A qualitative approach including a reflective journal based on the 6 stages of TPBL, was adopted for this purpose. In this study, 69 reflective journals on the three stages (developing a theme, researching, theme-making) of 23 undergraduate students were categorized on the basis of three criteria: divergent thinking factors, convergent thinking factors and affective factors. The results show that the participants' journals demonstrated twenty-eight activities from nine cognitive factors and nine activities from three affective factors were derived from reflect journal. This finding indicates that more appropriate instructional strategies are needed for students to enhance their creative thinking skills and activities
This study aims to inquire into experience of geography teachers participating in a teacher learning community based on the grounded theory methodology. Participation observation was conducted on one of geography teacher learning communities. The total of 11 research participants were selected to conduct in-depth interviews. The data collected were analyzed by the coding method proposed by Strauss and Corbin(1990, 1998). In open coding, 125 concepts, 43 sub-categories and 17 categories were drawn and in axial coding by paradigm model, phenomenon, conditions, action/interaction and consequences turned out. In selective coding, the participants were classified into four types and the condition/consequence matrix was developed. As a result of the analysis, first, participation, obstacles and continuous participation factors of geography teachers in the teacher learning community could be understood from multi-dimensional aspects. Second, principles of the collaborative teacher learning and the factors promoting collaborative teacher learning were established. Third, the professional development of geography teachers through teacher learning community could be understood.
Journal of Korean Home Economics Education Association
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v.30
no.3
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pp.195-213
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2018
The purpose of this study is to verify the effect by developing and applying a new program for improvement of creative problem solving ability and collaborative ability. Development of a sewing practice program was performed through the ADDIE model. The subjects of the study were 1st grade middle school students and the research plan of the study was pretest-posttest control group design. The study method was performed by mixing the quantitative and qualitative analysis methods. Results of this study are as follows. First, the students in the experimental group showed higher creative problem solving ability than the students in the control group, but the difference was not significant at the 5% significance level. Qualitative analysis results indicated that creative problem solving ability is closely related to learning experiences involving the 'generation of diverse ideas', 'rebirth of creative ideas', 'self-directed learning plan', 'active problem solving', 'immediate feedback'. Second, the students in the experimental group showed a significantly higher level of collaborative ability than the students in the control group. This demonstrated that the program developed in this study had an effect on fostering the collaborative ability of middle school students. It was found that collaborative ability is closely related to learning experiences involving 'forming a positive atmosphere', 'continuous interaction', and 'working together'.
The Journal of Korean Association of Computer Education
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v.13
no.2
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pp.45-57
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2010
In this paper, we propose a C_PBS(C Program Bank System) which can support effective learning of C language. C_PBS allows a variety of problem uses and provides 3 types of search method for user convenience. It also shows many useful facilities: a variety of answers to a problem, display of problems according to reference frequency, interesting problem list, and problem carts. Especially, with the addition of comments and reference to the problems and answers, it implements collective intelligence via mutual collaborative learning by supporting the philosophy of web 2.0: participation, sharing, and open.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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