정보통신기술의 발단과 함께 학교교육에서도 e-Learning이 급격히 증가하고 있지만, 새로운 교수방법의 활용에 따른 교수자 연수 프로그램의 보급은 미흡하다. 이에 한국산업인력공단에서는 공단에서 실시하는 e-Learning의 질 향상을 목적으로 e-Learning에서 교수활동을 제공하는 교수자의 능력향상을 위한 e-Learning 강사과정을 개발하였다. 과정개발을 위하여 e-Learning 교수자의 역할 및 역량을 탐색하고 현재 개발된 과정에 대한 분석과 설문조사를 실시하여 내용구성이 이루어졌다. e-Learning에서의 교수자 역할을 콘텐츠개발과 운영으로 나누어, 개발 및 운영에 공통적으로 필요한 이론적 기반의 공통 모듈, 콘텐츠개발 모듈, e-Learning 운영모듈 등 3개 모듈로 개발하였다. 이들 모듈은 e-Learning 콘텐츠 개발과정 및 e-Learning 운영과정 등 2개의 과정으로 교수자의 역할에 따라 선택적으로 학습할 수 있도록 하였으며, 각각의 과정에 공통모듈이 포함되도록 하였다. 이들 과정은 e-Learning에 참여하고자 하는 교수자에게 e-Learning에 대한 인식제고 및 교수활동에 실제적인 도움을 주어 e-Learning 발전에 기여할 것으로 기대된다.
Consumers of e-learning market differ from those of other markets in that they are replaced in a specific time scale. For example, e-learning contents aimed at highschool senior students cannot be consumed by a specific consumer over the designated period of time. Hence e-learning service providers need to attract new groups of students every year. Due to lack of information on products designed for continuously emerging consumers, the consumers face difficulties in making rational decisions in a short time period. Increased uncertainty of product purchase leads customers to herding behaviors to obtain information of the product from others and imitate them. Taking into consideration of these features of e-learning market, this study will focus on the online herding behavior in purchasing e-learning contents. There is no definite concept for e-learning. However, it is being discussed in a wide range of perspectives from educational engineering to management to e-business etc. Based upon the existing studies, we identify two main view-points regarding e-learning. The first defines e-learning as a concept that includes existing terminologies, such as CBT (Computer Based Training), WBT (Web Based Training), and IBT (Internet Based Training). In this view, e-learning utilizes IT in order to support professors and a part of or entire education systems. In the second perspective, e-learning is defined as the usage of Internet technology to deliver diverse intelligence and achievement enhancing solutions. In other words, only the educations that are done through the Internet and network can be classified as e-learning. We take the second definition of e-learning for our working definition. The main goal of this study is to investigate what factors affect consumer intention to purchase e-learning contents and to identify the differential impact of the factors between consumers with purchase experience and those without the experience. To accomplish the goal of this study, it focuses on herding behavior and perceived usefulness as antecedents to behavioral intention. The proposed research model in the study extends the Technology Acceptance Model by adding herding behavior and usability to take into account the unique characteristics of e-learning content market and e-learning systems use, respectively. The current study also includes consumer experience with e-learning content purchase because the previous experience is believed to affect purchasing intention when consumers buy experience goods or services. Previous studies on e-learning did not consider the characteristics of e-learning contents market and the differential impact of consumer experience on the relationship between the antecedents and behavioral intention, which is the target of this study. This study employs a survey method to empirically test the proposed research model. A survey questionnaire was developed and distributed to 629 informants. 528 responses were collected, which consist of potential customer group (n = 133) and experienced customer group (n = 395). The data were analyzed using PLS method, a structural equation modeling method. Overall, both herding behavior and perceived usefulness influence consumer intention to purchase e-learning contents. In detail, in the case of potential customer group, herding behavior has stronger effect on purchase intention than does perceived usefulness. However, in the case of shopping-experienced customer group, perceived usefulness has stronger effect than does herding behavior. In sum, the results of the analysis show that with regard to purchasing experience, perceived usefulness and herding behavior had differential effects upon the purchase of e-learning contents. As a follow-up analysis, the interaction effects of the number of purchase transaction and herding behavior/perceived usefulness on purchase intention were investigated. The results show that there are no interaction effects. This study contributes to the literature in a couple of ways. From a theoretical perspective, this study examined and showed evidence that the characteristics of e-learning market such as continuous renewal of consumers and thus high uncertainty and individual experiences are important factors to be considered when the purchase intention of e-learning content is studied. This study can be used as a basis for future studies on e-learning success. From a practical perspective, this study provides several important implications on what types of marketing strategies e-learning companies need to build. The bottom lines of these strategies include target group attraction, word-of-mouth management, enhancement of web site usability quality, etc. The limitations of this study are also discussed for future studies.
이러닝뿐만 아니라 모든 테크놀로지 활용은 교육목표의 달성을 위해 효과적으로 사용하는 방법을 파악하여야 하는데 이때에 중요한 것은 기술적 접근보다 교수학습적 접근이다. 공과대학에서 이러닝이 더욱 확대, 보급되는 현 시점에서 공대 이러닝의 활용 유형을 파악하고 교수학습 방법과 연관된 발전 방향을 제시하여야 한다. 본 연구는 공대 이러닝 콘텐츠와 운영의 유형을 조사하고 이를 교수학습 방법의 활용과 연계하여 이러닝 교수학습 전략을 도출한다. 이를 위해 공대에서 멀티미디어 콘텐츠를 활용하는 네 과목을 대상으로 활용 유형과 교수학습 방법과 관련된 특성을 조사하였다. 연구결과에 의하면 콘텐츠는 학습전에 개발되는 정형적 콘텐츠이며 운영은 학생 개인의 자율학습에 사용하는 콘텐츠 활용형으로 나타났다. 강의와 실습 외에 프로젝트가 학습활동의 하나로 사용되었지만 LMS와 웹 환경 등은 단순 기능의 활용에 국한되었다. 결론에서는 면대면 수업을 보강하는 주요한 방법으로 통합 활용형의 사용을 제안하면서 문제해결 유형 위주의 이러닝 활성화를 위한 조건 및 지원방안을 제시하였다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제17권9호
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pp.2573-2589
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2023
As 5G mobile systems carry multiple services and applications, numerous user, and application types with varying quality of service requirements inside a single physical network infrastructure are the primary problem in constructing 5G networks. Radio Access Network (RAN) slicing is introduced as a way to solve these challenges. This research focuses on optimizing RAN slices within a singular physical cell for vehicle-to-everything (V2X) and enhanced mobile broadband (eMBB) UEs, highlighting the importance of adept resource management and allocation for the evolving landscape of 5G services. We put forth two unique strategies: one being offline network slicing, also referred to as standard network slicing, and the other being Online reinforcement learning (RL) network slicing. Both strategies aim to maximize network efficiency by gathering network model characteristics and augmenting radio resources for eMBB and V2X UEs. When compared to traditional network slicing, RL network slicing shows greater performance in the allocation and utilization of UE resources. These steps are taken to adapt to fluctuating traffic loads using RL strategies, with the ultimate objective of bolstering the efficiency of generic 5G services.
웹 기반 교육 환경에서 학습자 특성에 따른 개별 적응적인 피드백 제공의 필요성에도 불구하고 학습자 특성의 변인 도출의 어려움과 이를 위한 체계적인 전략과 실천 도구 개발이 미흡한 실정이다. 본 연구에서는 웹 기반 교수 학습 환경에서 중요시되고 있는 학습자 특성 변인 중에서 학습자의 학습 패턴을 Apriori 알고리즘을 이용하여 분석하고, 유사한 학습 패턴을 갖는 학습자들로 그룹화 하였다. 이를 기반으로 학습자 개인에게 학습 콘텐츠, 학습 경로, 학습 상황 등을 제공하기 위한 e-SRM 피드백 시스템을 설계하고 개발하였다. 개발된 시스템은 학습자 특성에 맞는 최적의 학습 환경을 제공해 줄 수 있는 기반을 조성할 수 있을 것으로 기대된다.
International Journal of Computer Science & Network Security
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제23권8호
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pp.190-198
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2023
To enhance customer satisfaction for higher profits, an e-commerce sector can establish a continuous relationship and acquire new customers. Utilize machine-learning models to analyse their customer's behavioural evidence to produce their competitive advantage to the e-commerce platform by helping to improve overall satisfaction. These models will forecast customers who will churn and churn causes. Forecasts are used to build unique business strategies and services offers. This work is intended to develop a machine-learning model that can accurately forecast retainable customers of the entire e-commerce customer data. Developing predictive models classifying different imbalanced data effectively is a major challenge in collected data and machine learning algorithms. Build a machine learning model for solving class imbalance and forecast customers. The satisfaction accuracy is used for this research as evaluation metrics. This paper aims to enable to evaluate the use of different machine learning models utilized to forecast satisfaction. For this research paper are selected three analytical methods come from various classifications of learning. Classifier Selection, the efficiency of various classifiers like Random Forest, Logistic Regression, SVM, and Gradient Boosting Algorithm. Models have been used for a dataset of 8000 records of e-commerce websites and apps. Results indicate the best accuracy in determining satisfaction class with both gradient-boosting algorithm classifications. The results showed maximum accuracy compared to other algorithms, including Gradient Boosting Algorithm, Support Vector Machine Algorithm, Random Forest Algorithm, and logistic regression Algorithm. The best model developed for this paper to forecast satisfaction customers and accuracy achieve 88 %.
Background: E-learning-based programs have recently been introduced to the occupational safety and health (OSH) education for migrant workers in Korea. The purpose of this study was to investigate how the factors related to migrant workers' backgrounds and the instructional design affect the migrant workers' satisfaction with e-learning-based OSH education. Methods: The data were collected from the surveys of 300 migrant workers who had participated in an OSH education program. Independent sample t test and one-way analysis of variance were conducted to examine differences in the degree of learning satisfaction using background variables. In addition, correlation analysis and multiple regression analysis were conducted to examine relationships between the instructional design variables and the degree of learning satisfaction. Results: There was no significant difference in the degree of learning satisfaction by gender, age, level of education, number of employees, or type of occupation, except for nationality. Among the instructional design variables, "learning content" (${\beta}=0.344$, p < 0.001) affected the degree of learning satisfaction most significantly, followed by "motivation to learn" (${\beta}=0.293$, p < 0.001), "interactions with learners and instructors" (${\beta}=0.149$, p < 0.01), and "previous experience related to e-learning" (${\beta}=0.095$, p < 0.05). "Learning environment" had no significant influence on the degree of learning satisfaction. Conclusion: E-learning-based OSH education for migrant workers may be an effective way to increase their safety knowledge and behavior if the accuracy, credibility, and novelty of learning content; strategies to promote learners' motivation to learn; and interactions with learners and instructors are systematically applied during the development and implementation of e-learning programs.
성공적인 이-러닝을 위해서는 학습자들이 보다 효과적으로 자기주도적 학습을 수행할 수 있는 학습 환경의 지원이 전제돼야 한다. 그러나 대부분의 기존 이-러닝 시스템들은 자기주도적 학습을 촉진할 수 있는 요인들을 부분적으로만 적용하여 학습자의 자기주도적 학습력 향상을 극대화시키지 못하고 있다. 본 논문에서는 다양한 학습방법, 평가방법 및 학습내용수준, 다양한 측면에서의 학습동기 유발 전략을 제공하여 이를 종합적으로 반영하여 보다 향상된 자기주도적 학습 환경을 지원하는 웹기반 이-러닝 시스템을 설계하여 제안한다. 제안된 시스템의 효과성을 검증하기 위하여 대학교 자료구조 교과목에 적용한 후 수강학생을 대상으로 온라인 설문조사를 실시하였다. 설문조사 결과 제안된 시스템은 학습자가 자신의 학습력을 향상시키며 효과적으로 자기주도적 학습을 수행할 수 있는 학습 환경을 지원한 것으로 나타났다.
본 연구는 고등학생의 성취 수준에 따라 세 집단(영재, 고성취 평재, 저성취 평재)으로 나누어 지각한 자율성 지지와 지적 능력에 대한 신념, 자기조절 전략 사용에 차이를 보이는지 살펴보고, 이들 변인 중 어떠한 특성이 자기조절 전략 사용에 유의미한 영향을 미치는지를 탐색하고자 하였다. 본 연구의 표집대상은 경기도 지역 영재학교 1개교, 고성취 평재와, 저성취 평재집단으로 분류한 일반 고등학교 2개교에 재학 중인 학생들을 대상으로 설문조사를 실시하여 분석하였다. 학생들의 자율성 지지, 지적 능력에 대한 신념, 자기조절 전략을 측정한 결과, 성취 수준과 또래로부터의 자율성 지지와 지적 능력에 대한 항상성 신념 및 자기조절 전략 중 부적응적 자기조절 요인을 제외한 모든 하위 요인 간 유의한 정적 상관을 보인 반면, 성취 수준과 지적 능력에 대한 항상성 신념 및 자기조절 전략 중 부적응적 자기조절 요인과는 유의미한 부적 상관을 보였다. 또한, 성취 수준에 따른 학생들의 자율성 지지, 지적 능력에 대한 신념, 자기조절 전략의 차이를 비교한 결과, 또래로부터의 자율성 지지와 지적 능력에 대한 항상성 신념을 제외한 모든 하위 변인들에서 성취 수준이 높은 영재 집단이 유의미하게 높은 것으로 나타났다. 본 연구 결과를 토대로 볼 때, 학생들에게 보다 많은 자율성 지지를 제공하고, 지적 능력에 대한 향상 가능성 신념을 높여주는 것이 더 적극적인 자기조절 전략을 사용하도록 하는 것에 도움이 될 것으로 판단된다.
The purpose of this study is to investigate the mediating effect of learners' learning flow in the effect of presence on academic achievement in web-based e-learning. For this purpose, this study analyzed the influencing relationship between the each factor based on the structural model with the learning flow as a mediator variable. Based on existing theoretical studies, learning satisfaction and academic achievement, which represent learning outcomes, are set as dependent variables, and teaching presence, cognitive presence, and social presence are set as independent variables. Data collected from a total of 256 e-learning learners were used in the analysis of this study. According to the results of the analysis, teaching presence, cognitive presence, and social presence were found to have a significant effect on academic achievement when a learning flow is a mediator variable. Concretely, teaching presence, cognitive presence, and social presence have a positive effect on the learning flow, while learning flow has a positive effect on learning satisfaction. On the other hand, learning flow has a negative effect on academic achievement. As a result of verifying the mediating effect of learning flow on the relationship between presence, learning satisfaction, and academic achievement, there was meditating effect in the aggregate. This study implies that in order to increase the level of learning satisfaction and academic achievement, it is necessary to make the teaching-learning design in the provision of contents and materials for e-learning so that the learner can feel the presence. The results of this study can be used as a basic data for seeking support and promotion strategies for enhancement of future learning flow and presence.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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