웹사이트의 회원가입 프로세스, 온라인 쇼핑 사이트의 구매 프로세스 등에서 유저와 서버간 data 교환은 사용자들이 입력 폼(form)에 데이터를 입력함으로써 이루어지는데, 이때 유저가 입력 오류를 일으킨 경우 시스템은 오류메시지를 통해서 수정을 유도하게 된다. 적절한 피드백 제공 방식과 관련된 문헌을 살펴보면 국제 표준화 기구(ISO)는 즉각적인 피드백 제공을 권고하고 있으나[1], Bargas et al. 의 연구 결과 온라인에서 데이터를 입력할 때에는 즉각적인 피드백 보다 작성 완료 후 한번에 오류 메시지를 제공하는 피드백 방식이 더 사용성이 높은 것으로 나타났다[2]. 본 연구에서는 오류 발생 즉시 메시지를 제시하는 조건과 작성 완료 후 한번에 메시지를 제시하는 조건으로 나누어 오류 메시지 제시 시점에 따른 사용성을 비교하는 실험을 실시하였다. 실험 결과 Bargas et al.의 연구 결과와 대조적으로 즉각적인 피드백이 제시되는 경우 사용성과 만족도가 더 높은 것으로 나타났다.
Purpose: The purposes of this study were to compare confidence in practice of intermittent gavage tube feeding and participants' satisfaction by three types of feedback; professor verbal feedback, professor feedback with smartphone video, and peer feedback with smartphone video. In addition, frequently failed items in the intermittent gavage tube feeding procedure were analyzed. Methods: Data were collected from a convenience sample of 78 nursing college students in November 2014. Students were randomly assigned to the control group, experimental group I (smartphone video with professor feedback) or group II (smartphone video with peer feedback). Data were analyzed using descriptive statistics including chi-square test, ANOVA, and Scheffe test with SPSS 21.0. Results: Confidence in practice of intermittent gavage tube feeding and satisfaction with feedback were highest in experimental group I that had professor feedback with smartphone video. For the procedure, the most frequently failed item was giving an explanation to patients about the purpose and the procedure of tube feeding. Conclusion: The results indicate that professor verbal feedback with smartphone video is the most benefit to the nursing students in acquiring core nursing practice skills.
본 논문에서는 손글씨 숫자 데이터셋, 얼굴 데이터셋의 중요영역 추출을 위한 PCA 기반의 특징되먹임방법을 제안한다. 이전의 LDA 기반의 특징되먹임 방법을 확장하여 PCA 기반 특징되먹임 방법이 제안된다. 제안된 방법에서 데이터에 차원 축소 머신러닝 알고리듬 중 하나인 PCA 기법을 적용하여 데이터를 중요한 특징 차원들로 축소한다. 차원 축소과정에서 도출되는 weight를 통해 축소된 각 차원 축에서의 데이터 중요 지점을 확인한다. 각 차원 축은 축의 고유값의 크기에 따라 전체 데이터에서의 가중치가 다르다. 이에 각 차원 축의 고유값의 크기에 비례하는 가중치를 부여하여 각 차원 축에서의 데이터 중요 지점을 합하는 연산 과정을 거친다. 연산 과정을 통해 얻어진 데이터에 Threshold를 적용하여 데이터의 중요 영역을 구한다. 그 후 도출된 데이터의 중요 영역에 원본데이터로 역매핑을 유도하여 원본 데이터 공간에서 중요영역을 선택한다. MNIST 데이터셋에 대한 실험 결과를 확인하고 기존의 LDA 기반의 특징되먹임 방법을 통한 결과와 비교를 하여 PCA기반 특징되먹임을 기반한 패턴 인식 방법의 유효성과 가능성을 확인한다.
The present study explores patterns of teachers' corrective feedback and learners' uptake in Korean EFL undergraduate classroom setting. It also examines consistencies and discrepancies in the perception of corrective feedback by teachers and learners. Teachers' and learners' preferences and perception of corrective feedback are further analyzed to determine whether or not those differ from actual practices in English language learning classrooms. The results of the study are as follows. First of all, teachers' corrective feedback type varied according to the learners' error type and English proficiency level. There was a lack of consistency between the teachers' feedback practices and the learners' error types. Second, for the phonological errors, learners' data witnessed the most frequent uptake on recast. For the other error types, however, the learners' uptake rates were high for the explicit corrective feedback. Third, the teachers' explicit knowledge of corrective feedback was rather low and the preferences differed from teacher to teacher. The teachers' feedback perception and preferences did not consistently reflect their actual practices. Finally, patterns of the learners' expectations of corrective feedback varied according to learners' proficiency level. Teachers' and learners' expectations of corrective feedback were also compared and some mismatches were detected.
This paper describes development of a new automated real-time system which preforms measurement data reduction and management, geotechnical backanalysis, and feedback design for embankment construction on soft ground. Such a system can be an effective, useful and economical tool for managing a large site development on soft ground. The system consists of data base system to characterize soil properties and identify instrumentation, analysis system for ground behavior and stability coupled with automatic monitoring system, and feedback design system which is a new technique to reflect the analysis of measured ground behavior against original design.
Previous research has shown that employees tend to react more positively to corrective feedback from supervisors to the extent they perceive that they were treated with empathy, respect, and concern towards fair interpersonal treatment in receiving the feedback information. Then, to facilitate effective supervisory feedback and coaching, it would be useful for organizations to monitor the contents of feedback exchanges between supervisors and employees to make sure that supervisors are providing performance feedback using languages that are more likely to be perceived as interpersonally fair. Computer-aided text analysis holds potential as a useful tool that organizations can use to efficiently monitor the quality of the feedback messages that supervisors provide to their employees. In the current study, we applied computer-aided text analysis (using closed-vocabulary text analysis) and machine learning to examine the validity of language-based algorithms trained on supervisor language in performance feedback situations for predicting human ratings of feedback interpersonal fairness. Results showed that language-based algorithms predicted feedback interpersonal fairness with reasonable level of accuracy. Our findings provide supportive evidence for the promise of using employee language data for managing (and improving) performance management in organizations.
With the development of the e-commerce market, various types of products continue to be released. However, customers face an information overload problem in purchasing decision-making. Therefore, personalized recommendations have become an essential service in providing personalized products to customers. Recently, many studies on GCN-based recommender systems have been actively conducted. Such a methodology can address the limitation in disabling to effectively reflect the interaction between customer and product in the embedding process. However, previous studies mainly use implicit feedback data to conduct experiments. Although implicit feedback data improves the data scarcity problem, it cannot represent customers' preferences for specific products. Therefore, this study proposed a novel model combining explicit and implicit feedback to address such a limitation. This study treats the average ratings of customers and products as the features of customers and products and converts them into a high-dimensional feature vector. Then, this study combines ID embedding vectors and feature vectors in the embedding layer to learn the customer-product interaction effectively. To evaluate recommendation performance, this study used the MovieLens dataset to conduct various experiments. Experimental results showed the proposed model outperforms the state-of-the-art. Therefore, the proposed model in this study can provide an enhanced recommendation service for customers to address the information overload problem.
This study examined the correlation between power error (PE) and velocity error (VE) according to the condition and frequency of self-controlled feedback (SCF) during knee extension. One hundred participants were randomly assigned to 30% SCF, 70% SCF, 30% yoked feedback (YF), 70% YF and control group, respectively. The SCF group was provided with feedback when they requested it, whereas the YF group did not influence the feedback schedule. Participants in the control group were not given any visual feedback during the experiment. The isotonic, isometric, and isokinetic dynamometer (PRIMUS RS, BTE, USA) was used to measure the power and velocity error during knee extension. The collected data was analyzed using a Pearson test and SPSS 21.0. The correlation between PE and VE according to the condition and frequency of feedback on each phase during knee extension was significant. Both PE and VE were significantly higher when the feedback was provided with high frequency, passive, and no feedback. Our study suggests that application of SCF can help to improve the proprioception of the healthy person while reducing errors through low frequency and active feedback.
In this paper, we consider feedback-kinearizing control of brushless dc motors which have been increasingly used in high-performance servo applications, We completely characterize the whole class of the feedback controllers that enable the brushless dc motors to behave like linear systems but without torque ripple. The whole class of the feedback-linearizing controllers is characterized in the explicit form which contains a function to be chosen freely. The previously known controllers correspond to either the particular ones in our whole class of the feedback-Linearzing controllers or their truncated Fourier expansions. This free function can be used to achieve other control objectives as well as linear dynamic characteristics. Furthermore, our feedback-linearizing controllers can be easily determined from the measurement data of back EMF.
This study focuses on the instructor's role in student-centered learning and aims to test the effects and moderating role of instructor feedback on perceived loafing in team project-based learning. A conditional effect model including team efficacy, perceived loafing, instructor feedback, and team performance was proposed. Data were collected from students who registered for team project-based learning courses at a university in South Korea. A total of 420 cases were subjected to moderated mediation analysis. The results demonstrated that instructor feedback was negatively related to perceived loafing and moderated the relationship between team efficacy and perceived loafing. Furthermore, instructor feedback moderated the relationship between perceived loafing and team performance. In particular, even when perceived loafing was high, students who received frequent instructor feedback were found to significantly reduce the damage to team performance. Based on these findings, the importance of instructors' facilitation in team project-based learning is discussed.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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