Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.27
no.9
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pp.253-265
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2022
The purpose of this study is to make recommendations for developing a Metaverse platform for educational purpose by utilizing focus group interviews with elementary, middle, and high school teachers having experience on metaverse in teaching. 10 teachers participated in the study, and data was collected for two months from January to February in 2022, and two focus groups were formed and interviewed. Data was analyzed by applying content analysis. The results showed that there were 17 sub-themes derived from 6 main guiding questions(What are the advantages of using Metaverse platform in education? What are the advantages of utilizing Metaverse as one of educational software? What are the possible and appropriate classes utilizing Metaverse in future education? What are the possible problems when using Metaverse in education? What are the essential functions which Metaverse should have in education? and Could you provide us with policy recommendations in building Metaverse platform for educational purpose?). Finally, based on the results, recommendations for building Metaverse platform for educational purpose are suggested and limitations of the study and possible future study are discussed.
In a society full of knowledge and information, digital literacy and artificial intelligence (AI) education that can utilize AI technology is needed to solve numerous everyday problems based on computational thinking. In this study, data-centered AI education was conducted while teaching computer programming to non-computer programming students at universities, and the correlation between major factors related to academic performance was analyzed in addition to student satisfaction surveys. The results indicated that there was a strong correlation between grades and problem-solving ability-based tasks, and learning satisfaction. Multiple regression analysis also showed a significant effect on grades (F=225.859, p<0.001), and student satisfaction was high. The non-computer programming students were also able to understand the importance of data and the concept of AI models, focusing on specific examples of project types, and confirmed that they could use AI smoothly in their fields of interest. If further cases of AI education are explored and students' AI education is activated, it will be possible to suggest its direction that can collaborate with experts through interest in AI technology.
This study empirically examines the relationship between the education and competence, age and competence, and the returns to skills in the labor market in different countries using PIAAC data. The main focus is notable characteristics of Korea compared to other PIAAC participant countries. Contrary to young students who have highest scores in international tests, Korean adults made mediocre performances in all three areas, numeracy, literacy, and problem solving. It turns out that the correlation between educational level and competence is weak in Korea compared to other countries, whereas the depreciation of competence from aging is strongest. In terms of labor market returns, literacy skills get highest returns while problem-solving skills get lowest in Korea. In contrast, the numeracy skills get highest returns, and the problem-solving skills have high returns than those of Korea in many other countries When we include three skills in the Mincer wage equation, the returns to problem solving skills have negative effect in Korea, which is rarely found in other countries. These results implies that problem-solving skills are not much appreciated in the Korean labor market and Korean adults have few opportunities of accumulating human capital after finishing formal education. Korean need to rethink the ways to accumulate human capital and enhance economic performances to overcome high deprecation in human capital after formal education and to make the labor market more efficient in a sense that adults' competence results in the due economic returns.
This study investigates the changes in teachers' roles as the impact of AI on school education expands. Traditionally, teachers have been responsible for core aspects of classroom instruction, curriculum development, assessment, and feedback. AI can automate these processes, particularly enhancing efficiency through personalized learning. AI also supports complex classroom management tasks such as student tracking, behavior detection, and group activity analysis using integrated camera and microphone systems. However, AI struggles to automate aspects of counseling and interpersonal communication, which are crucial in student life guidance. While direct conversational replacement by AI is challenging, AI can assist teachers by providing data-driven insights and pre-conversation resources. Key competencies required for teachers in the AI era include expertise in advanced instructional methods, dataset analysis, personalized learning facilitation, student and parent counseling, and AI digital literacy. Teachers should collaborate with AI to emphasize creativity, adjust personalized learning paths based on AI-generated datasets, and focus on areas less amenable to AI automation, such as individualized learning and counseling. Essential skills include AI digital literacy and proficiency in understanding and managing student data.
The Journal of the Convergence on Culture Technology
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v.10
no.5
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pp.809-818
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2024
This study aims to identify the factors influencing on reproductive health-promoting behaviors in early adult men. From May 1 to June 20, 2024, data were collected from 124 early adult men in area D using a structured questionnaire. Data analysis was performed with SPSS 22.0, employing difference tests, one-way ANOVA, Pearson correlation, and stepwise multiple regression analysis. Key influencing factors included internet use for over 4 hours per day (β=-0.24, p=0.047), self-efficacy (β=0.21, p=0.024), and the use of vaginal withdrawal as contraception (β=-0.20, p=0.019), explaining 20.0% of the variance in reproductive health-promoting behavior. There is a need for educational programs or practical interventions to improve reproductive health promotion behavior in early adult men.
Various competencies such as critical thinking, systems thinking, problem solving competence, communication skill, and data literacy are likely to be required in the 4th industrial revolution. The competency regarding data literacy is one of those competencies. To nurture citizens who will live in the future, it is timely to consider research on teacher education for supporting teachers' development of statistical thinking as well as statistical knowledge. Therefore, in this study we developed and implemented a data analysis project for pre-service teachers to understand their changes in statistical knowledge in addition to their experiences of data-driven decision making process that required them utilizing their statistical thinking. We used a mixed method (i.e., sequential explanatory design) research to analyze the quantitative and qualitative data collected. The findings indicated that pre-service teachers have low knowledge level of their understanding on the relationship between population means and sample means, and estimation of the population mean and its interpretation. When it comes to the data-driven decision making process, we found that the pre-service teachers' experiences varied even when they worked as a small group for the project. We end this paper by presenting implications of the study for the fields of teacher education and statistics education.
Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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2023.07a
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pp.391-394
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2023
본 연구에서는 국내 초·중·고 정보교육에서 이뤄지고 있는 데이터 교육 연구 동향을 분석하여, 향후 데이터 교육의 연구 방향을 제안하고자 하였다. 이를 위해 2015년부터 2023년 5월까지 게재된 국내 논문 중 데이터 교육 관련 논문 45편을 발행 연도, 연구 대상, 연구 분야, 데이터 리터러시 요소별로 분석하였다. 분석 결과 데이터 교육은 초등학생을 대상으로 집중적으로 이뤄지고 있었고 개발 및 적용 관련 연구가 가장 많이 이뤄지고 있었다. 또한 데이터 리터러시의 전 요소를 포함한 연구와 인공지능과 관련된 연구의 비중이 높음을 확인할 수 있었다. 따라서 본 연구를 바탕으로 SW·AI 교육을 위한 데이터 교육이 활발히 이뤄지길 기대한다.
Typhoons are significant meteorological phenomena that cause interactions among the ocean, atmosphere, and land within Earth's system. In particular, wind speed, a key characteristic of typhoons, is influenced by various factors such as central pressure, trajectory, and sea surface temperature. Therefore, a comprehensive understanding based on actual observational data is essential. In the 2015 revised secondary school textbooks, typhoon wind speed is presented through text and illustrations; hence, exploratory activities that promote a deeper understanding of wind speed are necessary. In this study, we developed a data visualization program with a graphical user interface (GUI) to facilitate the understanding of typhoon wind speeds with simple operations during the teaching-learning process. The program utilizes red-green-blue (RGB) image data of Typhoons Mawar, Guchol, and Bolaven -which occurred in 2023- from the Korean geostationary satellite GEO-KOMPSAT-2A (GK-2A) as the input data. The program is designed to calculate typhoon wind speeds by inputting cloud movement coordinates around the typhoon and visualizes the wind speed distribution by inputting parameters such as central pressure, storm radius, and maximum wind speed. The GUI-based program developed in this study can be applied to typhoons observed by GK-2A without errors and enables scientific exploration based on actual observations beyond the limitations of textbooks. This allows students and teachers to collect, process, analyze, and visualize real observational data without needing a paid program or professional coding knowledge. This approach is expected to foster digital literacy, an essential competency for the future.
Purpose: This study was to identify factors explaining health empowerment of older adults with high-risk of cardio-cerebrovascular diseases. Methods: Using a structured questionnaire, data were collected from 148 older adults residing in two areas who have one or more of the following diseases; hypertension, diabetes mellitus, hyperlipidemia, and atherosclerosis. Data were analyzed using descriptive statistics, independent t-test, analysis of variance (ANOVA), Pearson correlation analysis, and hierarchical multiple regression. Results: Health empowerment had a positive correlation with health literacy and social support. Perceived health status and social activity participation showed significant contribution in explaining health empowerment. Conclusion: This study showed that enhancing perceived health status and social activity participation are vital in an effort to improve health empowerment of the population. Main findings of this study can contribute to developing health empowerment interventions to improve health behavior practices of the older adults.
Journal of Fisheries and Marine Sciences Education
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v.20
no.1
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pp.12-22
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2008
This study presents the results of a delphi survey which is intended to identify technical skills that corporations expect of employees. A total of 300 managers from different businesses took part in the survey. To obtain the delphi data, a questionnaire of expected technical skills developed on the basis of previous research was used. The obtained data were analyzed in terms of frequency and other descriptive statistics. Eleven technical skills emerged as important ones in the corporate environment. In order of importance, subjects listed communication skills, business capabilities, negotiation skills, problem-solving ability, organizational adaptation, ability to gather and analyze relevant information, practical computer literacy, self-management, creativity, and foreign language proficiency.
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