본 연구는 중소형 e-Learning시스템의 개발을 위한 실질적 경험을 제시하는 데 목적이 있다. 제안된 시스템은 교수자로 하여금 전문적인 컴퓨팅 관련 기술의 도움없이 인터페이스를 정의하고, 컨텐츠를 조직화하며, 문제의 출제 및 자동 채점이 가능하도록 설계되었다. 본 연구는 e-Learning의 도입을 어렵게 느끼거나, 학교당국의 정책적 결정에 의해서 수용하겠다는 교육현장의 교수자가 타인의 도움없이 본인 스스로 구현할 수 있는 방안을 제시한다. 또한, 교수-학습자 간의 상호작용이 가능하고 개인적으로 운영할 수 있는 저비용, 고효율의 e-Learning기반 사이트를 실질적으로 구현하고 운영할 수 있는 방안을 제안한다.
This paper analyzes the difficulties with the learning of sequence and series of the second-year students who participated in a year long whole class at the university level. The research was carried out at the end of students' third semester. These students were randomly selected. They were applied to one paper and pencil test containing eight task items on sequence and series. In this study, qualitative method (case study design) was used to explore students' difficulties and misunderstandings in learning sequence and series. Students' responses to the questions were divided into three categories: These were "correct", "partial correct" and "false or no responses". Students' responses to the paper and pencil test were evaluated. The results show that students had difficulties and misunderstandings in series and sequence.
International Journal of Advanced Culture Technology
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제8권4호
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pp.77-81
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2020
Recently we have lots of Youtube contents and their influence. But Just a few Studies have announced Youtube content's effect. The purpose of this paper is to see if ASMR content, which is popular through Youtube recently, helps teenagers stabilize their minds and improve their learning abilities. To that end, a survey of teenagers found that ASMR content is very familiar to teenagers, and that 66.7 percent of teenagers use ASMR content for sleep and learning. About the change before and after watching, half of the respondents said they felt a positive difference in learning and psychological stability. As a result, ASMR is a significant content for teenagers with a specific purpose. Therefore, policies such as 'after-school' in terms of school education are proposed as alternatives rather than unilateral measures such as banning ASMR content to teenagers.
The cultural background of users utilizing image search engines has a significant impact on the satisfaction of the search results. Therefore, it is important to analyze and understand the cultural context of images for more accurate image search. In this paper, we investigate how the cultural context of images can affect the performance of image classification. To this end, we first collected various types of images (e.g,. food, temple, etc.) with various cultural contexts (e.g., Korea, Japan, etc.) from web search engines. Afterwards, a deep transfer learning approach using VGG19 and MobileNetV2 pre-trained with ImageNet was adopted to learn the cultural features of the collected images. Through various experiments we show the performance of image classification can be differently affected according to the cultural context of images.
The applications and user interfaces (UIs) of smart mobile devices are constantly diversifying. For example, deep learning can be an innovative solution to classify widgets in screen images for increasing convenience. To this end, the present research leverages captured images and the ReDraw dataset to write deep learning datasets for image classification purposes. First, as the validation for datasets using ResNet50 and EfficientNet, the experiments show that the dataset composed in this study is helpful for classification according to a widget's functionality. An implementation for widget detection and classification on RetinaNet and EfficientNet is then executed. Finally, the research suggests the Widg-C and Widg-D datasets-a deep learning dataset for identifying the widgets of smart devices-and implementing them for use with representative convolutional neural network models.
International Journal of Advanced Culture Technology
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제12권2호
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pp.190-195
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2024
This study aimed to investigate types of emotional experiences that college students undergo, particularly those affecting learning motivation and academic performance. To this end, six college students residing in Seoul, South Korea participated in a series of 'focus-group interview (FGI)' sessions in which in-depths discussions took place. The researcher attempted to draw the participant students' opinions and ideas as they made interactions with each other. Three participants were placed in each of two groups, and each group had approximately 90-minutes-long sessions. The results showed that positive emotions, such as joy and enthusiasm, can increase learning motivation and academic achievement, while negative emotions such as anxiety and stress can hinder them. The findings also highlight that students actively employ coping strategies to manage negative emotions. Moreover, the study underscores students' desire for improved emotional support from instructors, indicating a gap between their expectations and the actual emotional care provided in educational settings. Relevant issues are discussed for future suggestions.
International Journal of Computer Science & Network Security
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제22권7호
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pp.91-102
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2022
With the evolution of wireless sensor network (WSN) technology, the routing policy has foremost importance in the Internet of Things (IoT). A systematic routing policy is one of the primary mechanics to make certain the precise and robust transmission of wireless sensor networks in an energy-efficient manner. In an IoT environment, WSN is utilized for controlling services concerning data like, data gathering, sensing and transmission. With the advantages of IoT potentialities, the traditional routing in a WSN are augmented with decision-making in an energy efficient manner to concur finer optimization. In this paper, we study how to combine IoT-based deep learning classifier with routing called, Kriging Regressive Deep Belief Neural Learning (KR-DBNL) to propose an efficient data packet routing to cope with scalability issues and therefore ensure robust data packet transmission. The KR-DBNL method includes four layers, namely input layer, two hidden layers and one output layer for performing data transmission between source and destination sensor node. Initially, the KR-DBNL method acquires the patient data from different location. Followed by which, the input layer transmits sensor nodes to first hidden layer where analysis of energy consumption, bandwidth consumption and light intensity are made using kriging regression function to perform classification. According to classified results, sensor nodes are classified into higher performance and lower performance sensor nodes. The higher performance sensor nodes are then transmitted to second hidden layer. Here high performance sensor nodes neighbouring sensor with higher signal strength and frequency are selected and sent to the output layer where the actual data packet transmission is performed. Experimental evaluation is carried out on factors such as energy consumption, packet delivery ratio, packet loss rate and end-to-end delay with respect to number of patient data packets and sensor nodes.
This study proposed a soft skill integration activity for online EFL classrooms and investigated student responses. Toward this end, this study recruited 54 college students taking an English Presentation and Discussion class in South Korea. Participants were assigned into high and low-proficiency groups based on the Test of English for International Communication. This study employed questionnaire, class video recordings, and interview to obtain responses. Moreover, problem-based learning with challenge questions was applied to develop soft skills in online synchronous classes. Responses were examined in terms of whether a difference existed according to English proficiency. Major findings of this study were as follows. Regardless of proficiency levels, participants reported improvements in their IT and problem-solving skills and exhibited positive attitudes toward live online presentations via Zoom. However, this study observed significant differences in communication and teamwork skills, perceived learning, and confidence. Interviews with students with low English proficiency levels revealed that they were negatively affected by the lack of non-verbal cues, mechanical skills, and socialization time provided by online classes. Based on these results, pedagogical implications and directions for future studies are discussed.
The purpose of this research is to investigate the effects of the Cyber Home Learning Motivation Factors on its satisfaction and activation through surveying the actual conditions among the students present at a cyber home learning class. For this study, samples were collected around the end of a term from the students(300 in pilot test and 248 in main test) who were taking Cyber Home Lecture at high school level. Structural equation model by AMOS 5.0 was used to analyze the data. The result of our analysis is summarized as follows. First, the cyber home learning satisfaction has a positive effect on the cyber home learning activation. Second, the 4 factors of the cyber home learning motivation: relevancy, self-confidence and satisfaction has a positive effect on the cyber home learning satisfaction. But the factor 'attention' has no positive effect on the cyber home learning satisfaction. Therefore, the Good Cyber Home Learning Contents should provide the information quality which meets 3 conditions: relevancy, self-confidence and satisfaction.
Purpose: The purpose of the study was to discover long-term effects of Problem-based learning (PBL) and Simulation Problem-based learning (S-PBL) on critical thinking, problem solving abilities, learning attitude, motivation, and learning satisfaction among nursing students at Cheju Halla College. These students were taking problem based learning and simulation as a problem based learning method with an integrated curriculum. Methods: This study used a pretest-posttest with repeated measure design. Data was collected using convenience sampling from the beginning of the 1st semester to the end of the 2nd year when the PBL and S-PBL were completed by those who were enrolled in the integrated nursing curriculum. One-hundred eighty-three surveys were collected and analyzed during the repeat data collection. Results: There we restatistically significant differences of critical thinking, problem solving abilities, learning attitude, motivation and satisfaction post PBL and S-PBL. Conclusion: This study contributes to our understanding of outcomes from the PBL and S-PBL approach. The students undertaking PBL and S-PBL demonstrated that they developed a more positive attitude about their educational experience. In addition, students' tendency to think critically and problem solve improved through the use of the PBL and S-PBL approach.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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