The purpose of this study was to investigate the relationship between householder's education level and the education expenditure for children. The Family Income and Expenditure Survey data of the 2005 National Statistical Survey were used to examine the hypothesis. For data analysis, ANOVA and regression method were applied. The results are as follows: House-holds in Seoul spent 533,000 won for child education per month on the average, and 64% of the expenditure was for private education. Households whose householder's education level was high spent more expenditures on public and private education for children than the households whose householder's education level was low. When the household income level was controlled, householder's education level affected only private education expenditure.
Purpose: This study aims to analyze data on disaster safety education for migrant youth and to examine the corresponding social perceptions. Method: Data on disaster safety education for migrant youth were collected and analyzed using Textom and Ucinet. The data used in the study were searched on portal websites from 2016 to 2023 using the keywords 'migrant youth+ disaster + safety education'. Result: The analysis results showed that 'education (306)' had the highest frequency, followed by 'safety (287)', 'school (97)', 'society (85)', and 'support (77)'. The keyword with the high degree of centrality, closeness centrality, and betweenness centrality were 'education', 'safety' and 'society'. 'Family' ranked higher in betweenness centrality than the rankings of frequency analysis, degree centrality and closeness centrality, indicating that 'family' plays a significant role as a mediator in the network of disaster safety education for migrant youth. Conclusion: By examining social awareness about disaster safety education for migrant youth, the findings will be used to develop policies and strategies for disaster safety education that consider the unique vulnerabilities of migrant youth in disaster situations.
Journal of The Korean Association of Information Education
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v.21
no.1
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pp.89-96
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2017
Recently, a number of researches actively focus on the contents and sensitivity of information distributed through SNS as smartphones and SNS gained its popularity. In this paper, we collected online news data about SW education, extracted words after morphological analysis, and analyzed emotions of collected news data by calculating sentimental score of each news datum. Also, the accuracy of the calculated sentimental score was examined. As a result, the number of news related to 'SW education' in the collection period was about 189 per month, and the average of sentimental score was 0.7, which signifies the news related to 'SW education' was emotionally positive. We were positive about the importance of SW education and the policy implementation, but there were negative views on the specific method for the realization. That is, a lack of SW education environment and its education method, a problem related to improvement of SW developers and improvement of their labor conditions, and increase of private education in coding were the factors for the negative viewers.
Journal of The Korean Association of Information Education
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v.1
no.1
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pp.1-10
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1997
Teacher, the guide of classwork, should acquire various an new knowledge and provide them for students timely. Owing to various reasons, however, they have some difficulties in research and in prior knowledge acquisition. This study is focused on the database construction scheme of elementary education data for everyone in any school and in any place to share those data. This can be accomplished by constructing a database system of elementary education data that are scattered nationwide and by providing them through present educational network.
With the introduction of the e-learning since 2000, the place of the education has not been limited to off-line, but the range of it has become broader in online. The e-learning market has evolved steadily over time. With the advent of the term "Edu-tech", which means a combination of education and technology, various IT technologies have incorporated education. Particularly, the Korean education market collects patterns by computerizing the learning history in classes taught according to curriculums. Because of that environment, various personalized learning services have been developed which maximize the effect of the learning. These services have qualitative differences depending on how many data is accumulated and algorithms are developed for the precise analysis. The purpose of this study is to recognize and data-ize OMR marking by the most suitable method to convert analog data into digital data without harming the Korean education system.
Along with the industry growth, engineering colleges in Korea has have a quantitative growth. Many of the policy promotions and budgets for engineering colleges from the government are supported. And the various monitoring methods to verify their achievement have demanded. This paper deals with the construction of engineering educational statistics system in Korea. It named Korea Engineering Data Management System(K-EDMS). This system is based on the data mining tool and supports data-based decision making for an advanced engineering education service. This paper presents related researches of case studies. Then, we have designed K-EDMS, and constructed 157 cases for engineering colleges of the year 2014.
This paper utilizes artificial intelligence to analyze vocational training evaluation data for people with disabilities and selects the optimal prediction model using various machine learning algorithms. It predicts the job categories most likely to employ trainees based on data such as gender, age, education level, type of disability, and basic learning abilities. The goal is to design customized training programs based on these predictions to enhance training efficiency and employment success rates.
RHA, Ilju;LIM, Cheolil;CHO, Young Hoan;CHOI, Hyoseon;YUN, Haeseon;YOO, Mina;Jeong Eui-Suk
Educational Technology International
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v.18
no.1
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pp.1-25
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2017
Educational applications of big data analysis have been of interest in order to improve learning effectiveness and efficiency. As a basic challenge for educational applications, the purpose of this study is to develop a comprehensive data set scheme for learning analytics in the context of digital textbook usage within the K-12 school environments of Korea. On the basis of the literature review, the Start-up Mega Planning model of needs assessment methodology was used as this study sought to come up with negotiated solutions for different stakeholders for a national level of learning metrics framework. The Ministry of Education (MOE), Seoul Metropolitan Office of Education (SMOE), and Korean Education and Research Information Service (KERIS) were involved in the discussion of the learning metrics framework scope. Finally, we suggest a proposal for the national learning metrics framework to reflect such considerations as dynamic education context and feasibility of the metrics into the K-12 Korean schools. The possibilities and limitations of the suggested framework for learning metrics are discussed and future areas of study are suggested.
This study designs block-based machine learning education program using sound data that can be easily applied in elementary schools. The education program designed its goals and directions based on the results of a demand analysis conducted on 70 elementary school teachers in advance according to the ADDIE model. Scratch in Machine Learning for Kids was used for block-based programming, and the education program was designed to discover regularity of data values using sound data, learn the principles of artificial intelligence, and improve computational thinking in the programming process. In a later study, the education program needs to verify what changes there are in attitudes and computational thinking about artificial intelligence.
The Journal of Korean Association of Computer Education
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v.22
no.3
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pp.135-146
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2019
Big data analysis is actively used for collecting and analyzing direct information on related topics in each field of society. Applying big data analysis technology in education field is increasingly interested in Korea, because applying this technology helps to identify the effectiveness of education methods and policies and applying them for policy formulation. In this paper, we propose our approach of utilizing big data analysis technology in education field. We focus on free semester program, one of the current core education policies, and we analyze the main points of interests and differences in the free semester through analysis and visualization of texts that are written on the operation reports prepared by each school. We compare regional differences in key characteristics and interests based on the free semester operation reports from middle schools particularly at Seoul and Gangwon-do regions. In conclusion, applying and utilizing big data analysis technology according to the needs and requirements of education field is a great significance.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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