A teacher's talk does not make a simple delivery of information. It reflects the role of the teacher, since the language used by a teacher intervenes in a crucial way in the complex mechanisms that underlie teaching and learning of foreign languages. In this sense, the ways in which teachers give feedback have an impact on the process, not only of learning, but also of teaching. The important role of emotional factors in learning has resonated strongly in the intuition of many second and foreign language teachers. As a result, over the past three decades, research on foreign language acquisition has confirmed the hypothesis that language learning is enhanced by rapport between teacher and student. This study analyses the positive feedback given by native Spanish teachers in the context of university classes in Korea. The positive words from a language teacher are related to forming emotional factors such as motivation, attitude, interest, self-confidence, self-esteem, anxiety, and empathy, which directly influence in the acquisition of Spanish. 35 hours of oral practical classes taught by three native teachers of Colombian, Spanish and Mexican nationality were examined. According to the result, almost all the correct answers from students were corresponded with some type of positive feedback. The most frequent strategies are making a compliment, an approval, a repetition, and laughter or non-verbal cues. It is interesting to observe that teachers don't use only a single strategy to provide positive feedback, but instead combine multiple ways to enrich the positiveness of the feedback.
Human-robot cooperative tasks are increasingly required in our daily life with the development of robotics and artificial intelligence technology. Interactive reinforcement learning strategies suggest that robots learn task by receiving feedback from an experienced human trainer during a training process. However, most of the previous studies on Interactive reinforcement learning have required an extra feedback input device such as a mouse or keyboard in addition to robot itself, and the scenario where a robot can interactively learn a task with human have been also limited to virtual environment. To solve these limitations, this paper studies training strategies of robot that learn table balancing tasks interactively using deep reinforcement learning with human's facial expression feedback. In the proposed system, the robot learns a cooperative table balancing task using Deep Q-Network (DQN), which is a deep reinforcement learning technique, with human facial emotion expression feedback. As a result of the experiment, the proposed system achieved a high optimal policy convergence rate of up to 83.3% in training and successful assumption rate of up to 91.6% in testing, showing improved performance compared to the model without human facial expression feedback.
Objective: The purpose of this study was to investigate the effects of wearing an immediate vibration feedback device at the lumbar region on the spine angle in a sitting position. Design: Cross-sectional study. Methods: The subjects were 28 healthy university students who were randomized to three interventions. Each condition (A: in a normal chair with an immediate feedback device, B: on the gym ball, C: in a normal chair) spent 10 minutes watching the video, and the order of the experiments was randomized, and the measurements were taken consecutively. Results: The results showed significant differences in cervical and thoracic angles between conditions and time. Post hoc tests showed no difference at 1 minute, but significant differences at 5 and 10 minutes. Conclusions: In conclusion, all angles increased over time in all conditions, but the condition of wearing an immediate vibration feedback device with a lower increase was more useful in maintaining spinal angles than the other two conditions. This study suggests that immediate vibration feedback devices may be an alternative to prevent the loss of spinal angle in occupations and environments with prolonged sedentary postures, and further research is needed to investigate the effectiveness of prolonged application.
Dong-Han Ki;Eun-Seok Choi;Min-Woong Lee;Nam-Ho Lee;Seong-Ik Cho
Journal of IKEEE
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v.28
no.3
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pp.290-295
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2024
Transimpedance Amplifiers (TIAs) used in optical sensors can experience stability issues and bandwidth limitations due to the parasitic capacitance of photodiodes. These issues are typically resolved by incorporating a feedback capacitor, and the selection of this capacitor is crucial for stability. Traditionally, the value of the feedback capacitance has been determined through feedback system analysis, which has limitations in accurately determining the optimal value. This paper proposes a method for accurately determining the feedback capacitance value through transient response analysis and validates this approach through simulation comparisons.
International conference on construction engineering and project management
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2024.07a
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pp.689-697
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2024
According to the South Korean Ministry of Land, Infrastructure, and Transport, instances of defect dispute resolutions, primarily between construction contractors and apartment occupants, have been occurring at an annual average of over 4,000 cases since 2014 to the present day. To address the persistent issue of disputes between contractors and occupants regarding construction defects, it is crucial to use customer sentiment analysis to improve customer rights and guide construction companies in their efforts. This study presents a methodology for effectively managing customer complaints and enhancing feedback analysis in the context of defect repair services. The study begins with collecting and preprocessing customer feedback data. Semantic network analysis is used to understand the causes of discomfort in customer feedback, revealing insights into the emotional sentiments expressed by customers and identifying causal relationships between emotions and themes. This research combines text mining, and semantic network analysis to analyze customer feedback for decision-making. By doing so, defect repair service providers can improve service quality, address customer concerns promptly, and understand the factors behind emotional responses in customer feedback. Through data-driven decision-making, these providers can enhance customer rights and identify areas for construction companies to improve service quality.
This study is aimed at investigating the influence of different quantitative knowledge of results on the measurement error during lumbar proprioceptive sensation training. Twenty-eight healthy adult men participated and subjects were randomly assigned into four different feedback groups(100% relative frequency with an angle feedback, 50% relative frequency with an angle feedback, 100% relative frequency with a length feedback, 50% relative frequency with a length feedback). An electrogoniometer was used to determine performance error in an angle, and the Schober test with measurement tape was used to determine performance error in a length. Each subject was asked to maintain an upright position with both eyes closed and both upper limbs stabilized on their pelvis. Lumbar vertebrae flexion was maintained at $30^{\circ}$ for three seconds. Different verbal knowledge of results was provided in four groups. After lumbar flexion was performed, knowledge of results was offered immediately. The resting period between the sessions per block was five seconds. Training consisted of 6 blocks, 10 sessions per one block, with a resting period of one minute. A resting period of five minutes was provided between 3 blocks and 4 blocks. A retention test was performed between 10 minutes and 24 hours later following the training block without providing knowledge of results. To determine the training effects, a two-way analysis of variance and a one-way analysis of variance were used with SPSS Ver. 10.0. A level of significance was set at .05. A significant block effect was shown for the acquisition phase (p<.05), and a significant feedback effect was shown in the immediate retention phase (p>.05). There was a significant feedback effect in the delayed retention phase (p<.05), and a significant block effect in the first acquisition phase and the last retention phase (p<.05). In conclusion, it is determined that a 50% relative frequency with a length feedback is the most efficient feedback among different feedback types.
In the past, objective usability was one of the most important aspects when user used system. But nowadays user's subjective experiences are getting more critical element than objective usability in HCI(human-computer interaction). Most people own their mobile phone and use it frequently these days. It is especially important to make user's subjective experiences more positive when using devices like mobile phones people frequently carry and interact with. This study investigates whether the interfaces which express the emotion give more positive experiences to users. Researchers created mobile phone prototypes to compare the effect of mechanical melody feedback(the major auditory feedbacks on mobile phones) and emotional voice feedback(recorded human voice). Participants experienced four kinds of mobile phone prototypes(no feedback, mechanical melody feedback, emotional voice feedback and dual feedback) and evaluated their experienced usability, hedonic quality and preference. The result suggests that person's perceptional fun and hedonic quality were getting increased in the phone which gave the emotional voice feedback than the mechanical melody feedback. Nevertheless, the preference was evaluated lower in the emotional voice feedback condition than the others.
Purpose: Cardiopulmonary resuscitation (CPR) prevents tissue necrosis of the brain and cardiac muscle in the cardiac arrest patient and requires exact skills in order to increase survival rate. Through comparison of the training effects of feedback manikin and non-feedback manikin, this study present the effective CPR device to CPR instructors. Method: This CPR course for 80 students by using Resusci Anne $SkillReporter^{TM}$ (RASR; Laerdal Medical, Stavanger, Norway) and Actar 911 $Squadron^{TM}$ (A911; Vital Signs, New Jersey, USA) held on December 22, 2009. Thirty seven students and two assistants were placed in one laboratory, there were five RASR manikins which provide the LED performance indicator, not the metronome. Forty two students and two assistants were placed in the other laboratory, there were 20 A911 manikins which don't provide any feedback indicator. Chest compression scores and ventilation compression scores obtaining from two groups were analysed statistically by using independent t-test. Results: Chest compression scores, average depth (mm) was 37.5 in RASR and 41.80 A911 (p=.004), too depth (#) was 2.8 in RASR and 19.4 A911 (p=.005), average number per min (#/min) was 64.4 in RASR and 68.2 A911 (p=.038), wrong hand position (#/min) was 10.9 in RASR and 30.8 A911 (p=.040). Four items that showed better scores in group RASR had statistically significant difference. Ventilation compression scores, percent correct (%) was 40.6 in RASR and 20.6 A911 (p<.001), number correct (#) was 4.7 in RASR and 2.1 A911 (p=.002), too fast (#) was 0.9 in RASR and 2.9 A911 (p=.003), average volume (ml) was 536.5 in RASR and 707.1 A911 (p=.011). Also, three items that showed better scores in group RASR had statistically significant difference. Conclusions: Regarding the positive effect of CPR training feedback, comparison between the real-time visual feedback manikin (RASR) and the non-feedback manikin (A911) showed that RASR had better results than A911 in chest compression except average number per min (it means that we need harder chest manikin) and ventilation. Verification of the training effect in the real world such as CPR outcomes is also necessary. A proper application of manikin in training circumstances and research on retention of CPR skills will be needed.
The ways to interact with digital appliances are becoming more diverse. Users can control appliances using a remote control and a touch-screen, and appliances can send users feedback through various ways such as sound, voice, and visual signals. However, there is little research on how to define which output method to use for providing feedback according to the user' input method. In this study, we designed an experimental study that seeks to identify how to appropriately match the output method - voice and sound - based on the user input - voice and button. We made four types of interaction with two kinds input methods and two kinds of output methods. For the four interaction types, we compared the usability, perceived satisfaction, preference and suitability. Results reveals that the output method affects the ease of use and perceived satisfaction of the input method. The voice input method with sound feedback was evaluated more satisfying than with the voice feedback. However, the keying input method with voice feedback was evaluated more satisfying than with sound feedback. The keying input method was more dependent on the output method than the voice input method. We also found that the feedback method of appliances determines the perceived appropriateness of the interaction.
In the field of SIEM(Security information and event management), many studies try to use a feedback system to solve lack of completeness of training data and false positives of new attack events that occur in the actual operation. However, the current feedback system requires too much human inputs to improve the running model and even so, those feedback from inexperienced analysts can affect the model performance negatively. Therefore, we propose "active model improving feedback technology" to solve the shortage of security analyst manpower, increasing false positive rates and degrading model performance. First, we cluster similar predicted events during the operation, calculate feedback priorities for those clusters and select and provide representative events from those highly prioritized clusters using XAI (eXplainable AI)-based event visualization. Once these events are feedbacked, we exclude less analogous events and then propagate the feedback throughout the clusters. Finally, these events are incrementally trained by an existing model. To verify the effectiveness of our proposal, we compared three distinct scenarios using PKDD2007 and CSIC2012. As a result, our proposal confirmed a 30% higher performance in all indicators compared to that of the model with no feedback and the current feedback system.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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