Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.17
no.12
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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.
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.
As the online education market expands, educational contents with various presentation methods are being developed and released. In addition, it is imperative to develop content that reflects the usability and user environment of users who use this educational content. However, for qualitative growth of contents that will support quantitative expansion of markets, existing model analysis methods are urgently needed at a time when development direction of newly developed contents is secured. In this process of content development, a typical model for setting development goals is needed, as the rules of the prototype affect the entire development process and the final development outcome. It can also provide a positive benefit that screens the issue of performance dualization between processes due to the absence of communication between a single entity or between a number of entities. In the case of AR-based educational content which is effective to secure data necessary for development by securing samples of similar categories because there are not enough ready-made samples released. Therefore, a big data statistical analysis service is needed that can easily collect data and make decisions using big data. In this paper, we would like to design analysis services that enable the selection and detection of intuitive multidimensional factors and attributes, and propose big data-based statistical analysis services that can assist cooperative activities within an organization or among many companies.
Journal of The Korean Association of Information Education
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v.26
no.2
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pp.141-151
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2022
Recently, basic literacy education related to digital literacy and data literacy has been emphasized for students who will live in a rapidly developing future digital society. Accordingly, demand for education to improve big data and data literacy is also increasing in general universities and universities of education as basic knowledge. Therefore, this study designed and applied big data analysis courses for pre-service teachers and analyzed the impact on data literacy. As a result of analyzing the interest and understanding of the input program, it was confirmed that it was an appropriate form for the level of pre-service teachers, and there was a significant improvement in competencies in all areas of 'knowledge', 'skills', and 'values and attitudes' of data literacy. It is hoped that the results of this study will contribute to enhancing the data literacy of students and pre-served teachers by helping with systematic data literacy educational research.
The wave of the information age gradually accelerates, and fusion analysis solutions that can utilize these knowledge data according to accumulation of various forms of big data such as large capacity texts, sounds, movies and the like are increasing, Reduction in the cost of storing data accordingly, development of social network service (SNS), etc. resulted in quantitative qualitative expansion of data. Such a situation makes possible utilization of data which was not trying to be existing, and the potential value and influence of the data are increasing. Research is being actively made to present future-oriented education systems by applying these fusion analysis systems to the improvement of the educational system. In this research, we conducted a big data analysis on Twitter, analyzed the natural language of the data and frequency analysis of the word, quantitative measure of how domestic windows education problems and outcomes were done in it as a solution.
Demand for big data analysis and AI developers is increasing, but there is a lack of an education base to supply them. In this paper, by developing a cloud-based artificial intelligence education platform, the goal was to establish an environment in which practical practical training can be efficiently learned at low cost at educational institutions and IT companies. The development of the education platform was carried out by planning scenarios for each user, architecture design, screen design, implementation of development functions, and hardware construction. This training platform consists of a containerized workload, service management platform, lecture and development platform for instructors and students, and secured cloud stability through real-time alarm system and age test, CI/CD development environment, and reliability through docker image distribution. The development of this education platform is expected to expand opportunities to enter new businesses in the education field and contribute to fostering working-level human resources in the AI and big data fields.
Journal of The Korean Association of Information Education
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v.25
no.3
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pp.459-469
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2021
In this paper, a case study of basic data science practice education for field teachers and pre-service teachers was studied. In this paper, for basic data science education, spreadsheet software was used as a data collection and analysis tool. After that, we trained on statistics for data processing, predictive hypothesis, and predictive model verification. In addition, an educational case for collecting and processing thousands of public big data and verifying the population prediction hypothesis and prediction model was proposed. A 34-hour, 17-week curriculum using a spreadsheet tool was presented with the contents of such basic education in data science. As a tool for data collection, processing, and analysis, unlike Python, spreadsheets do not have the burden of learning program- ming languages and data structures, and have the advantage of visually learning theories of processing and anal- ysis of qualitative and quantitative data. As a result of this educational case study, three predictive hypothesis test cases were presented and analyzed. First, quantitative public data were collected to verify the hypothesis of predicting the difference in the mean value for each group of the population. Second, by collecting qualitative public data, the hypothesis of predicting the association within the qualitative data of the population was verified. Third, by collecting quantitative public data, the regression prediction model was verified according to the hypothesis of correlation prediction within the quantitative data of the population. And through the satisfaction analysis of pre-service and field teachers, the effectiveness of this education case in data science education was analyzed.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2014.10a
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pp.690-692
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2014
Conventional one-way cramming education at schools has the disadvantage of poor student interest in learning, immersion, and learning efficiency as well as a limitation in realizing collective intelligence and collaborative learning. Therefore, an educational content service platform using a near-field communication(NFC) technology is required as a tool for encouraging the voluntary learning participation of students and increasing learning effectiveness through self-directed studying. This study focuses on the development of an educational content production system that creates high-quality education contents suitable for smart schools. In these schools, students and teachers generally communicate through an electronic blackboard using Bluetooth, which is an NFC technology. Further, the lecture notes of individual students are reproduced and collected as big data, which will facilitate the sharing of these notes.
The Journal of Economics, Marketing and Management
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v.8
no.2
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pp.1-12
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2020
Purpose: The rise of the phrase Work Life Balance was bought up in 1986 when amid many Americans there was prevalence of detrimental work place practices like neglecting families, leisure activities and friends in order to achieve their study place goals. The significance of work-life balance has been gaining ground in recent years to grasp a wider range of groups, including students. Searching and finding a balance can be complex and challenging for many individuals and students. Research design, data and methodology: Through this paper we will explore how students balance the competing demands of work, study, and social activities. Several factors have increased imbalances within Educational organizations, and technology specifically has been influential. However, technology also provides a novel solution to this organizational performance management issue. A Study-Life Optimization model (SLO) is suggested, which incorporates information systems, analytics, and decision support into a Smart Service System. A general framework for this model, detailing data collection, measurement, and ethical issues is explained briefly. Results: Outcomes include improved WLB, greater perceived quality of life, and increased Educational organizational performance. Conclusions: This paper contributes to the relevant literature as it pays attention to the various students' of varying lifestyles school-work-personal lives. Findings of this study will provide a meaningful of the Work/school-life balance issues faced by students. The research could be helpful to the various stakeholders of a University, the curriculum designers, program coordinators etc.
Journal of Korea Entertainment Industry Association
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v.15
no.4
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pp.279-286
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2021
In this study, we looked at the appearance of Edutech, which is being put into the educational field after Corona 19, with the advent of the 4th industrial revolution. In the era of the 4th industrial revolution, the infrastructure, data, and service of Smart Stick that actively utilized ICT became the main pillars of smart education. In particular, smart education is being implemented through e-learning, smart learning, and edutech, and on this basis, it has become possible through the expansion and use of the Internet and computers, the dissemination of smart devices, and a software foundation using big data. Based on this, it was confirmed that Edutech is being implemented through the establishment of a quarantine safety net, a learning safety net, and a care safety net for individual learners and safe life based on artificial intelligence. Lastly, in order for edutech education using big data to become a discourse for everyone, it is necessary to consider artificial intelligence and ethics in the use and application of edutech.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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