International Journal of Computer Science & Network Security
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v.24
no.1
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pp.71-84
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2024
This paper presents a critical analysis of the current application of big data in higher education and how Learning Analytics (LA), and Educational Data Mining (EDM) are helping to shape learning in higher education institutions that have applied the concepts successfully. An extensive literature review of Learning Analytics, Educational Data Mining, Learning Management Systems, Informal Learning and Online Social Networks are presented to understand their usage and trends in higher education pedagogy taking advantage of 21st century educational technologies and platforms. The roles of and benefits of these technologies in teaching and learning are critically examined. Imperatively, this study provides vital information for education stakeholders on the significance of establishing a teaching and learning agenda that takes advantage of today's educational relevant technologies to promote teaching and learning while also acknowledging the difficulties of 21st-century learning. Aside from the roles and benefits of these technologies, the review highlights major challenges and research needs apparent in the use and application of these technologies. It appears that there is lack of research understanding in the challenges and utilization of data effectively for learning analytics, despite the massive educational data generated by high institutions. Also due to the growing importance of LA, there appears to be a serious lack of academic research that explore the application and impact of LA in high institution, especially in the context of informal online social network learning. In addition, high institution managers seem not to understand the emerging trends of LA which could be useful in the running of higher education. Though LA is viewed as a complex and expensive technology that will culturally change the future of high institution, the question that comes to mind is whether the use of LA in relation to informal learning in online social network is really what is expected? A study to analyze and evaluate the elements that influence high usage of OSN is also needed in the African context. It is high time African Universities paid attention to the application and use of these technologies to create a simplified learning approach occasioned by the use of these technologies.
With the recent advance in smartphones, users are allowed to use mobile applications anytime anywhere, and change their way to interact with smart environment and people. As a result, the need for developing context-aware applications on smartphones has a great attention from users and developers. This paper proposes a context-aware framework for supporting UI/UX of smartphones. The proposed framework collects a wide range of sensory data from smartphones and allows developers to analyze and model context models for their desired apps. In addition, it also supports real-time inference within the apps to make them to adapt to context. In order to show effectiveness of the proposed framework, we introduce two smartphone apps: context-aware home screen and automatic detection of smartphone problem use. Therefore, we expect that the proposed framework will help developers easily implement their apps with respect to context-awareness.
In recent years, automatic document summarization has been widely studied in the field of natural language processing thanks to the remarkable developments made using deep learning models. To decode a word, existing models for abstractive summarization usually represent the context of a document using the weighted hidden states of each input word when they decode it. Because the weights change at each decoding step, these weights reflect only the local context of a document. Therefore, it is difficult to generate a summary that reflects the overall context of a document. To solve this problem, we introduce the notion of a general context and propose a model for summarization based on it. The general context reflects overall context of the document that is independent of each decoding step. Experimental results using the CNN/Daily Mail dataset show that the proposed model outperforms existing models.
According to studies of many language education researchers including R. Ellis, a representative English education specialist, it is an effective and important method to improve the authenticity of English by learning a foreign language repeatedly in learner's actual situation. In this paper, we propose a foreign language learning service combined with context-awareness service, and develop foreign language learning contents which improves the authenticity of English learning based on the service. This approach is based on a study on digital education contents that helps learners to acquire a foreign language in an unconscious state in their real environment and a study to analyze the empirical characteristics of users based on real-time multi-sensed data.
This paper presents a new approach for detecting abnormal behaviors in complex surveillance scenes where anomalies are subtle and difficult to distinguish due to the intricate correlations among multiple objects' behaviors. Specifically, a cascaded probabilistic topic model was put forward for learning the spatial context of local behavior and the temporal context of global behavior in two different stages. In the first stage of topic modeling, unlike the existing approaches using either optical flows or complete trajectories, spatio-temporal correlations between the trajectory fragments in video clips were modeled by the latent Dirichlet allocation (LDA) topic model based on Markov random fields to obtain the spatial context of local behavior in each video clip. The local behavior topic categories were then obtained by exploiting the spectral clustering algorithm. Based on the construction of a dictionary through the process of local behavior topic clustering, the second phase of the LDA topic model learns the correlations of global behaviors and temporal context. In particular, an abnormal behavior recognition method was developed based on the learned spatio-temporal context of behaviors. The specific identification method adopts a top-down strategy and consists of two stages: anomaly recognition of video clip and anomalous behavior recognition within each video clip. Evaluation was performed using the validity of spatio-temporal context learning for local behavior topics and abnormal behavior recognition. Furthermore, the performance of the proposed approach in abnormal behavior recognition improved effectively and significantly in complex surveillance scenes.
Trigonometry allows us to recognize the usefulness of mathematics through connection with real life and other disciplines, and lays the foundation for the concept of higher mathematics through connection with trigonometric functions. Since international comparisons on the trigonometry area of textbooks can give implications to trigonometry teaching and learning in Korea, this study attempted to compare trigonometry in textbooks in Korea, Australia and Finland. In this study, through the horizontal and vertical analysis presented by Charalambous et al.(2010), the objectives of the curriculum, content system, achievement standards, learning timing of trigonometry content, learning paths, and context of problems were analyzed. The order of learning in which the three countries expanded size of angle was similar, and there was a difference in the introduction of trigonometric functions and the continuity of grades dealing with trigonometry. In the learning path of textbooks on the definition method of trigonometric ratios, the unit circle method was developed from the triangle method to the trigonometric function. However, in Korea, after the explanation using the quadrant in middle school, the general angle and trigonometric functions were studied without expanding the angle. As a result of analyzing the context of the problem, the proportion of problems without context was the highest in all three countries, and the rate of camouflage context problem was twice as high in Korea as in Australia or Finland. Through this, the author suggest to include the unit circle method in the learning path in Korea, to present a problem that can emphasize the real-life context, to utilize technological tools, and to reconsider the ways and areas of the curriculum that deal with trigonometry.
This paper is to make strides toward an enriched understanding of student learning and performance in mathematics that acknowledges the roles social and cultural contexts play in what students learn as well as what we are able to team about student learning. A student's mathematical practice over a year and a half is presented in detail in order to explore the relationships between classroom contexts and student performance. This study was situated at a K-4 urban elementary school in the United States. The data used for this study included classroom observations, interviews with the teachers and the student, and document collection. The data were analyzed by characterizing each classroom context and exploring the student's practice both in the classrooms and in the interviews. Despite the student's ongoing status as a struggling student, there were tremendous changes in his level of engagement in and persistence with mathematical tasks. The student was substantially more engaged in and enthusiastic about the daily mathematics lessons in third grade than he had been in second. However, we found little improvement in his mathematical understanding and performance during class or in the interviews. This highlights that increased engagement in the mathematical tasks does not necessarily signal increased learning. This paper discusses several issues of learning and performance raised by the student, looking at the relationship between classroom context and student performance. This paper also considers implications for how students' performances are interpreted and how learning is assessed.
Interest has been studied as one of the construct to understand and improve learning in science. While informal science education is getting increasing attention as science education has been extended from formal school science to informal science learning including after-school program or science museum activity, however, little has been studied in comparing to the needs. In this study the authors investigated students' interest about learning science in the context of informal science education. For this the survey tool in the article of Im and Pak (2000) was utilized through modification, and 155 elementary students' responses were analyzed with factor analysis and basic statistics. The factor analysis showed that the students' interest about learning science in the context of informal science education has multi dimensions like subject, motivation, and activity dimension. The result showed that students' interest decreased as their grade is higher, and that the interest of intrinsic motivation, empirical activity, and descriptive subject were relatively high while the interest of extrinsic motivation, cognitive activity, and specific subjects were low. From this study the authors could infer the necessity of instructional strategy in consideration of students' interest for more effective science learning in informal science education environment.
Recently, a smart space with Ubiquitous Environment is expanding rapidly due to the development of Ubiquitous Sensor Network. Therefore, more appropriate and intelligent services of the context awareness system is being required. The previous context awareness system can provide a service to the user through the inference only on the current situation. But, it does not handle certain situation properly when the system provides abnormal result. Also it does not have any proper method of generating reliable semantic data from sensed raw data. In this paper, we are trying to solve the problems as the following approaches. First, the system recognizes abnormal result and corrects it by learning feedback from the user. Second, we suggest a method of converting sensed data into more reliable semantic data. Third, we build the system based on an Ontological context model that is capable of interoperability and reusability. Therefore, the context awareness system of our study can enhance the previous system that can generate more reliable context data, can provide more effective inference method, and can provide more intelligent system structure.
In this research, the change of Korean middle-school science education environments is investigated through analyzing eighth graders' survey data collected over the past 20 years of TIMSS. We extracted educational context variables that provide meaningful information on changes of Korean science education, and have been surveyed more than 3 study cycles up to TIMSS 2015. The selected educational context variables include school resources and school climate from the school principal's questionnaires, and teacher characteristics and instructional activities from the teacher's questionnaires. For each context variable, we analyzed its trend over TIMSS cycles, and discussed its implications in light of Korean educational policy and curriculum changes. Based on the results, we recommended several ways that help to improve science teaching and learning in light of lab assistants, computer availability, teacher learning community, and middle school Earth science curriculum.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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