The Journal of Sustainable Design and Educational Environment Research
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제19권1호
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pp.13-24
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2020
The purpose of this study is to analyze and match future teaching-learning methods with learning-space types as customized not only by school grade or grade groups, but also by learning modality. As a result, the following six teaching-learning methods were identified as future teaching-learning methods: flipped learning, deeper learning, collaborative learning, learning through immersive virtual reality, playful learning, and learning through OER(Open Educational Resources). There were also six learning-space types that were identified: playing and discovering space, a making and placement space, a presentation and sharing space, a space for independent study, space as a stage, and space as content(See Tables 8 and 11). Learning-space types and future teaching-learning methods were matched with 22 different types of learning modalities based on the presented degree of utilization by school grade or grade groups(See Table 13).
Since the development of Smart technology and the advent of various Smart media, a learning environment for individual learners and the school has been changing. In the stream of changing learning environments, in 2011, the government announced SMART education strategies, introducing the term officially, "SMART education." With the governments' efforts to develop and implement SMART education in school, many policies has been enacted and many research has been conducted and increased gradually. However, as policies of SMART education have initiated in situation where there is no clear understanding in regard of SMART education, many researchers and teachers confused of SMART education and its identity and attributes, even though it has been 6 years since the concept was introduced. Unfortunately, SMART education has been implemented as one type of instructional methodology as utilizing Smart technology. Thus, in this research, we tried to build theoretical foundation of SMART education through analyzing former research on SMART education to define the attributes of SMART education. To examine how SMART education has been implemented in terms of its attributes, also, we analyzed research that conducted instructional design and implementation on SMART education in actual learning environments. As the results of former research analysis, the attributes of SMART education include Information and Communication Technology, open learning environment, self-directed learning, customized learning, and social learning. In majority of research, SMART education focused on utilizing Smart technology and media in teaching and learning environments but self-directed, and customized learning were less adapted in SMART learning environments. In the following research, how to improve educational benefits of SMART education through adapting original attributes of SMART education need to be examined.
Journal of the Korean Society of Industry Convergence
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제26권1호
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pp.143-152
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2023
In the rapidly changing information age, as the need for Informatization education increases, it is necessary to further activate Informatization education for adults. First, in terms of lifelong learning, this researcher suggested learner analysis, class subject materialization, and lecture environment confirmation as three things to be considered first before the course is opened. And as a matter to be continuously considered in terms of lifelong learning, this researcher considered that the connection with the next quarter class and the continuity of learning opportunities should be considered. This study attempted to reveal the differentiated characteristics of informatization education in terms of lifelong education by presenting and analyzing three actual class cases taught by this researcher at lifelong education institutions. Its characteristics included customized education in the information age, continuous upgrades of equipment, instructor education in response to the information age, and expansion of employment opportunities. Based on the case of information education classes, this study, which analyzed the differentiated characteristics of information education at the lifelong education level, can help improve the quality of instructors and self-development of learners in the actual educational environment. For this, continuous follow-up research will also be needed.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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제10권4호
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pp.365-373
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2005
Ubiquitous learning environment needs various new model of e-learning as web based education system has been proposed. The demand for the customized courseware which is required from the learners is increased. the needs of the efficient and automated education agents in the web-based instruction are recognized. But many education systems that had been studied recently did not service fluently the courses which learners had been wanting and could not provide the way for the learners to study the learning weakness which is observed in the continuous feedback of the course. In this paper we propose a multi-agent system for course scheduling of learner-oriented using weakness analysis algorithm via personalized ubiquitous environment factors. First proposed system analyze learner's result of evaluation and calculates learning accomplishment. From this accomplishment the multi-agent schedules the suitable course for the learner. The learner achieves an active and complete learning from the repeated and suitable course.
This study proposes a method for creating learning datasets to recognize obstacles using deep learning algorithms in automated construction machinery or an autonomous vehicle. Recently, many researchers and engineers have developed various recognition algorithms based on deep learning following an increase in computing power. In particular, the image classification technology and image segmentation technology represent deep learning recognition algorithms. They are used to identify obstacles that interfere with the driving situation of an autonomous vehicle. Therefore, various organizations and companies have started distributing open datasets, but there is a remote possibility that they will perfectly match the user's desired environment. In this study, we created an interface of the virtual simulator such that users can easily create their desired training dataset. In addition, the customized dataset was further advanced by using the RDBMS system, and the recognition rate was improved.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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제20권3호
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pp.407-416
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2019
This study is about a Customized Nursery School where working women can support work - life balance and a reduction in retirement or turnover. The research method is to identify the current status of Customized Nursery services and to recognize the recognition and need of the operation of Customized Nursery School. The importance of securing skilled nurses and preventing them from changing their jobs for the health and safety of people cannot be emphasized enough. A Customized Nursery School must be opened to reduce the retirement or change of jobs of working women nurses and to provide care for continuous work in three shifts from 365days to support the balance between the working mother and family. It is considered that nurses will put their children in relief when using retired nurses who have the ability to work 24hour rotation in a Customized Nursery School and when a Customized Nursery School be ran suited for the condition and demand of working women nurses, it is expected to reduce retirement and the change of jobs, also to give positive effect on marrige and family planning which would make improvement in low birthrate. To activate the Customized Nursery School, Creating a secure learning environment and qualification of educators great effort should be put. A program curriculum based on 'basic life and habits' should be the center of education. Continuous management and effort will need to be placed in continuous development of educators.
Journal of the Korea Institute of Information Security & Cryptology
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제34권1호
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pp.21-29
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2024
With the development of ICT and network, security management of IT infrastructure that has grown in size is becoming very difficult. Many companies and public institutions are having difficulty managing system and network security. In addition, as the complexity of hardware and software grows, it is becoming almost impossible for a person to manage all security. Therefore, AI is essential for network security management. However, since it is very dangerous to operate an attack model in a real network environment, cybersecurity emulation research was conducted through reinforcement learning by implementing a real-life network environment. To this end, this study applied reinforcement learning to the network environment, and as the learning progressed, the agent accurately identified the vulnerability of the network. When a network vulnerability is detected through AI, automated customized response becomes possible.
During the 4th Industrial Revolution, service platforms utilizing diverse contents are emerging, and research on recommended systems that can be customized to users to provide quality service is being conducted. hybrid recommendation systems that provide high accuracy recommendations are being researched in various domains, and various filtering techniques, machine learning, and deep learning are being applied to recommended systems. However, in a recommended service environment where data must be analyzed and processed real time, the accuracy of the recommendation is important, but the computational speed is also very important. Due to high level of model complexity, a hybrid recommendation system or a Deep Learning-based recommendation system takes a long time to calculate. In this paper, a Cascade-hybrid recommended algorithm is proposed that can reduce the computational time while maintaining the accuracy of the recommendation. The proposed algorithm was designed to reduce the complexity of the model and minimize the computational speed while processing sequentially, rather than using existing weights or using a hybrid recommendation technique handled in parallel. Therefore, through the algorithms in this paper, contents can be analyzed and recommended effectively and real time through services such as SNS environments or shared economy platforms.
Journal of the Korean BIBLIA Society for library and Information Science
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제34권2호
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pp.93-114
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2023
In accordance with the educational paradigm that values self-directed creative education, school libraries and public libraries emphasize self-directed learning support through curriculum-linked programs as their main tasks. For self-directed learning, it is essential to provide learner-centered educational knowledge information, and there should be abundant textbook-linked references that can deepen and expand the curriculum reflected in textbooks. This study established KDC-linked information related to unit and cross-curricular learning topics through the analysis of elementary school textbooks and curriculum-linked books, restructured KDC system based on major subjects in the elementary school curriculum, and established a curriculum-linked subject information. Libraries can strengthen support for self-directed creative learning for elementary school students in an online environment by linking library content targeted for each user with elementary school education content focusing on learning topics in the curriculum.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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제17권12호
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pp.716-722
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2016
In the recent rapidly changing IT environment, the amount of smart digital data is growing exponentially. As a result, in many areas, utilizing big data research and development services and related technologies is becoming more popular. In SMART learning, big data is used by students, teachers, parents, etc., from a perspective of the potential for many. In this paper, we describe big data and can utilize it to identify scenarios. Big data, obtained through customized learning services that can take advantage of the scheme, is proposed. To analyze educational big data processing technology for this purpose, we designed a system for big data processing. Education services offer the measures necessary to take advantage of educational big data. These measures were implemented on a test platform that operates in a cloud-based operations section for a pilot training program that can be applied properly. Teachers try using it directly, and in the interest of business and education, a survey was conducted based on enjoyment, the tools, and users' feelings (e.g., tense, worried, confident). We analyzed the results to lay the groundwork for educational use of big data.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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