Flipped learning, which involves listening to lectures at home and performing dynamic group-based problem-solving activities in the classroom, is recently evaluated as a learner-centered teaching method, and interest and applications in engineering education are increasing. Therefore, this study aims to provide practical guidelines for successful application through empirical research analysis on the use of flipped learning in domestic engineering education. Through the selection criteria and keyword search, a systematic review of 36 articles was conducted. As a result of the analysis, flipped learning research in engineering education has increased sharply since 2016, focusing on academic journals and reporting its application cases and effects. Most of the research supported that flipped learning was effective not only for learners' learning activities(e.g., academic achievement, satisfaction, engagement, learning-flow, interaction), but also for individualized learning and securing sufficient practice time. It was often used in major classes with 15 to less than 50 students, especially in computer-related major courses. Most of them consisted of watching lecture videos, active learning activities, and lectures by instructors, and showed differences in management strategies for each class type. Based on the analysis results, suggestions for effective flipped learning management in future engineering education were presented.
Two supervised learning algorithms, a basic neural network and a long short-term memory recurrent neural network, are applied to traffic including DDoS attacks. The joint effects of preprocessing methods and hyperparameters for machine learning on performance are investigated. Values representing attack characteristics are extracted from datasets and preprocessed by two methods. Binary classification and two optimizers are used. Some hyperparameters are obtained exhaustively for fast and accurate detection, while others are fixed with constants to account for performance and data characteristics. An experiment is performed via TensorFlow on three traffic datasets. Three scenarios are considered to investigate the effects of learning former traffic on sequential traffic analysis and the effects of learning one dataset on application to another dataset, and determine whether the algorithms can be used for recent attack traffic. Experimental results show that the used preprocessing methods, neural network architectures and hyperparameters, and the optimizers are appropriate for DDoS attack detection. The obtained results provide a criterion for the detection accuracy of attacks.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
/
2022.05a
/
pp.370-373
/
2022
Recently, various deep learning framework models such as Tensorflow, Pytorch, Keras, etc. have appeared. In addition, CNN (Convolutional Neural Network) is applied to image recognition using frameworks such as Tensorflow, Pytorch, and Keras, and the optimization model in image classification is mainly used. In this paper, based on the results of training the CNN model with the Paitotchi and tensor flow frameworks most often used in the field of deep learning image recognition, the two frameworks are compared and analyzed for image analysis. Derived an optimized framework.
Jung, Kwang-Bon;Choi, Mi-Jung;Kim, Myung-Sup;Won, Young-J.;Hong, James W.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
/
v.33
no.8B
/
pp.707-718
/
2008
The methodology of classifying traffics is changing from payload based or port based to machine learning based in order to overcome the dynamic changes of application's characteristics. However, current state of traffic classification using machine learning (ML) algorithms is ongoing under the offline environment. Specifically, most of the current works provide results of traffic classification using cross validation as a test method. Also, they show classification results based on traffic flows. However, these traffic classification results are not useful for practical environments of the network traffic monitoring. This paper compares the classification results using cross validation with those of using split validation as the test method. Also, this paper compares the classification results based on flow to those based on bytes. We classify network traffics by using various feature sets and machine learning algorithms such as J48, REPTree, RBFNetwork, Multilayer perceptron, BayesNet, and NaiveBayes. In this paper, we find the best feature sets and the best ML algorithm for classifying traffics using the split validation.
The purpose of this study is to elucidate the effects of a new clinical training simulator for dental radiography using augmented reality (AR) on user learning context. To accomplish this purpose, we divided 217 dental hygiene students into two groups. The experimental group was presented with the new clinical training simulator for dental radiography using AR, and the control group was presented with task information using a textbook. The results showed that the experimental group presented the new clinical training simulator for dental radiography using AR had a higher level of self-efficacy, interest in learning, flow, and practice satisfaction compared with the control group shown the task information using a textbook. Therefore, the AR-based radiography simulator can be utilized in dental radiology practice education as an effective educational device.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
/
v.22
no.9
/
pp.1208-1213
/
2018
The study investigates how the structured debriefing method affects the learning flow, critical thinking disposition, and clinical performance of nursing students, using the Lasater Clinical Judgment Rubric (LCJR). Nursing students in the 4th grade of P University were divided into three groups, each trying out a different structured debriefing method: the experimental group - structured video debriefing using the LCJR question, the comparative group - structured oral debriefing, and the control group - structured group discussion debriefing. There was no significant difference between the three groups in learning flow (p=.640), critical thinking disposition (p=.420) and clinical performance ability (p=.360). Planning and intervention among the areas of clinical performance were significantly improved in the experimental group compared to the other two groups (p=.005). Structured debriefing when used with LCJR improves the learning flow and critical thinking disposition of students, while structured video debriefing improves clinical performance.
Journal of the Korean Society of Earth Science Education
/
v.3
no.1
/
pp.47-54
/
2010
The purpose of this study is finding examine the Thinking Maps and how to use Thinking Maps effectively in Science Education. The result of this study were as follows: First, There are 8 type Maps, Circle Map, Tree Maps, Bubble Map, Double Bubble Map, Flow Map, Multi Flow Map, Brace Map, Bridge Map. Each Maps are useful in the following activities ; Circle Map-Express their thoughts. Tree Map-Activities as like determine the structure, classification, information organization. Bubble Maps-Construction. Double Bubble Map-Comparison of similarities and differences. Flow Map-Set goals, determine the result of changes in time or place. Multi Flow Map-Analysis cause and effect, expectation and reasoning. Brace Map-Analysis whole and part. Bridge Map-Activities need analogies. Second, each element of inquiry has 1~2 appropriate type of Thinking Maps. So student can choose the desired map. Third, the result of analysing of Science Curriculum Subjects, depending on the subject variety maps can be used. Therefore the Thinking Maps can be used for a variety on activities and subject. And student can be selected according to their learning style. So Thinking Maps are effective to improve student's Self-Directed Learning.
As the development of information technology, the biggest change in educational paradigm is apparent in the shift that the emphasis of education is layed on from teachers to learners. E-learning education service through the internet is less restricted in the respect of time and places in comparison with off-line education. Therefore e-Learning is spreaded rapidly and the educational effectiveness of that is needed to be investigated. In this study theoretical research was performed firstly and framework of the study was constructed. After establishment of hypotheses the survey data were collected by the learners of e-Learning and the hypotheses were verified by the SPSS version 12.0. The results are as follows : First, the quality of e-Learning service influences significantly to the technology acceptance of users. Secondly, perceived usability and perceived easiness of technology acceptance model influences significantly to the intention of reuse of users of e-Learning services. Lastly, the playfulness of the Flow theory influences significantly to the intention of reuse of users of e-Learning services. Although there are some limitations in the respect of the numbers of variables, parameters, or samples, this study will contribute for enhancing the effectiveness of education in e-Learning service by providing the acceptance factors of e-learners.
Machine learning and artificial intelligence are core technologies for the 4th industrial revolution. However, it is difficult for the general public to get familiar with those technologies because most people lack programming ability. Thus, we developed a Graphic User Interface(GUI) to overcome this obstacle. We adopted TensorFlow and used .Net of Microsoft for the develop. With this new GUI, users can manage data, apply algorithms, and run machine learning without coding ability. We hope that this development will be used as a basis for developing artificial intelligence in various fields.
The purpose of this study was to identify the convergence factors influencing learning satisfaction of nursing students in the COVID-19 pandemic after applying non-face-to-face mixed classes consisted of both real-time and non-real time distance educations. The participants were 109 nursing students who attended in a university and completed the self-report questionnaire. Data were analyzed using the SPSS 23.0 program. The results showed that the learning flow was 3.41, self-regulated learning ability was 3.75, and learning satisfaction was 3.98. Learning satisfaction showed a positive correlation with learning flow (r=.42, p<.001) and self-regulated learning ability (r=.75, p<.001). In addition, the factors influencing the learning satisfaction of the subjects of this study were self-regulated learning ability (𝛽=.662) followed by 60.6% (F=25.63, p<.001). Therefore, to enhance learning satisfaction of nursing students, it is necessary to increase their self-regulated learning abilities and to develop and apply training program considering the needs of the educational environment change in the post-COVID-19 era.
본 웹사이트에 게시된 이메일 주소가 전자우편 수집 프로그램이나
그 밖의 기술적 장치를 이용하여 무단으로 수집되는 것을 거부하며,
이를 위반시 정보통신망법에 의해 형사 처벌됨을 유념하시기 바랍니다.
[게시일 2004년 10월 1일]
이용약관
제 1 장 총칙
제 1 조 (목적)
이 이용약관은 KoreaScience 홈페이지(이하 “당 사이트”)에서 제공하는 인터넷 서비스(이하 '서비스')의 가입조건 및 이용에 관한 제반 사항과 기타 필요한 사항을 구체적으로 규정함을 목적으로 합니다.
제 2 조 (용어의 정의)
① "이용자"라 함은 당 사이트에 접속하여 이 약관에 따라 당 사이트가 제공하는 서비스를 받는 회원 및 비회원을
말합니다.
② "회원"이라 함은 서비스를 이용하기 위하여 당 사이트에 개인정보를 제공하여 아이디(ID)와 비밀번호를 부여
받은 자를 말합니다.
③ "회원 아이디(ID)"라 함은 회원의 식별 및 서비스 이용을 위하여 자신이 선정한 문자 및 숫자의 조합을
말합니다.
④ "비밀번호(패스워드)"라 함은 회원이 자신의 비밀보호를 위하여 선정한 문자 및 숫자의 조합을 말합니다.
제 3 조 (이용약관의 효력 및 변경)
① 이 약관은 당 사이트에 게시하거나 기타의 방법으로 회원에게 공지함으로써 효력이 발생합니다.
② 당 사이트는 이 약관을 개정할 경우에 적용일자 및 개정사유를 명시하여 현행 약관과 함께 당 사이트의
초기화면에 그 적용일자 7일 이전부터 적용일자 전일까지 공지합니다. 다만, 회원에게 불리하게 약관내용을
변경하는 경우에는 최소한 30일 이상의 사전 유예기간을 두고 공지합니다. 이 경우 당 사이트는 개정 전
내용과 개정 후 내용을 명확하게 비교하여 이용자가 알기 쉽도록 표시합니다.
제 4 조(약관 외 준칙)
① 이 약관은 당 사이트가 제공하는 서비스에 관한 이용안내와 함께 적용됩니다.
② 이 약관에 명시되지 아니한 사항은 관계법령의 규정이 적용됩니다.
제 2 장 이용계약의 체결
제 5 조 (이용계약의 성립 등)
① 이용계약은 이용고객이 당 사이트가 정한 약관에 「동의합니다」를 선택하고, 당 사이트가 정한
온라인신청양식을 작성하여 서비스 이용을 신청한 후, 당 사이트가 이를 승낙함으로써 성립합니다.
② 제1항의 승낙은 당 사이트가 제공하는 과학기술정보검색, 맞춤정보, 서지정보 등 다른 서비스의 이용승낙을
포함합니다.
제 6 조 (회원가입)
서비스를 이용하고자 하는 고객은 당 사이트에서 정한 회원가입양식에 개인정보를 기재하여 가입을 하여야 합니다.
제 7 조 (개인정보의 보호 및 사용)
당 사이트는 관계법령이 정하는 바에 따라 회원 등록정보를 포함한 회원의 개인정보를 보호하기 위해 노력합니다. 회원 개인정보의 보호 및 사용에 대해서는 관련법령 및 당 사이트의 개인정보 보호정책이 적용됩니다.
제 8 조 (이용 신청의 승낙과 제한)
① 당 사이트는 제6조의 규정에 의한 이용신청고객에 대하여 서비스 이용을 승낙합니다.
② 당 사이트는 아래사항에 해당하는 경우에 대해서 승낙하지 아니 합니다.
- 이용계약 신청서의 내용을 허위로 기재한 경우
- 기타 규정한 제반사항을 위반하며 신청하는 경우
제 9 조 (회원 ID 부여 및 변경 등)
① 당 사이트는 이용고객에 대하여 약관에 정하는 바에 따라 자신이 선정한 회원 ID를 부여합니다.
② 회원 ID는 원칙적으로 변경이 불가하며 부득이한 사유로 인하여 변경 하고자 하는 경우에는 해당 ID를
해지하고 재가입해야 합니다.
③ 기타 회원 개인정보 관리 및 변경 등에 관한 사항은 서비스별 안내에 정하는 바에 의합니다.
제 3 장 계약 당사자의 의무
제 10 조 (KISTI의 의무)
① 당 사이트는 이용고객이 희망한 서비스 제공 개시일에 특별한 사정이 없는 한 서비스를 이용할 수 있도록
하여야 합니다.
② 당 사이트는 개인정보 보호를 위해 보안시스템을 구축하며 개인정보 보호정책을 공시하고 준수합니다.
③ 당 사이트는 회원으로부터 제기되는 의견이나 불만이 정당하다고 객관적으로 인정될 경우에는 적절한 절차를
거쳐 즉시 처리하여야 합니다. 다만, 즉시 처리가 곤란한 경우는 회원에게 그 사유와 처리일정을 통보하여야
합니다.
제 11 조 (회원의 의무)
① 이용자는 회원가입 신청 또는 회원정보 변경 시 실명으로 모든 사항을 사실에 근거하여 작성하여야 하며,
허위 또는 타인의 정보를 등록할 경우 일체의 권리를 주장할 수 없습니다.
② 당 사이트가 관계법령 및 개인정보 보호정책에 의거하여 그 책임을 지는 경우를 제외하고 회원에게 부여된
ID의 비밀번호 관리소홀, 부정사용에 의하여 발생하는 모든 결과에 대한 책임은 회원에게 있습니다.
③ 회원은 당 사이트 및 제 3자의 지적 재산권을 침해해서는 안 됩니다.
제 4 장 서비스의 이용
제 12 조 (서비스 이용 시간)
① 서비스 이용은 당 사이트의 업무상 또는 기술상 특별한 지장이 없는 한 연중무휴, 1일 24시간 운영을
원칙으로 합니다. 단, 당 사이트는 시스템 정기점검, 증설 및 교체를 위해 당 사이트가 정한 날이나 시간에
서비스를 일시 중단할 수 있으며, 예정되어 있는 작업으로 인한 서비스 일시중단은 당 사이트 홈페이지를
통해 사전에 공지합니다.
② 당 사이트는 서비스를 특정범위로 분할하여 각 범위별로 이용가능시간을 별도로 지정할 수 있습니다. 다만
이 경우 그 내용을 공지합니다.
제 13 조 (홈페이지 저작권)
① NDSL에서 제공하는 모든 저작물의 저작권은 원저작자에게 있으며, KISTI는 복제/배포/전송권을 확보하고
있습니다.
② NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 상업적 및 기타 영리목적으로 복제/배포/전송할 경우 사전에 KISTI의 허락을
받아야 합니다.
③ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 보도, 비평, 교육, 연구 등을 위하여 정당한 범위 안에서 공정한 관행에
합치되게 인용할 수 있습니다.
④ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 무단 복제, 전송, 배포 기타 저작권법에 위반되는 방법으로 이용할 경우
저작권법 제136조에 따라 5년 이하의 징역 또는 5천만 원 이하의 벌금에 처해질 수 있습니다.
제 14 조 (유료서비스)
① 당 사이트 및 협력기관이 정한 유료서비스(원문복사 등)는 별도로 정해진 바에 따르며, 변경사항은 시행 전에
당 사이트 홈페이지를 통하여 회원에게 공지합니다.
② 유료서비스를 이용하려는 회원은 정해진 요금체계에 따라 요금을 납부해야 합니다.
제 5 장 계약 해지 및 이용 제한
제 15 조 (계약 해지)
회원이 이용계약을 해지하고자 하는 때에는 [가입해지] 메뉴를 이용해 직접 해지해야 합니다.
제 16 조 (서비스 이용제한)
① 당 사이트는 회원이 서비스 이용내용에 있어서 본 약관 제 11조 내용을 위반하거나, 다음 각 호에 해당하는
경우 서비스 이용을 제한할 수 있습니다.
- 2년 이상 서비스를 이용한 적이 없는 경우
- 기타 정상적인 서비스 운영에 방해가 될 경우
② 상기 이용제한 규정에 따라 서비스를 이용하는 회원에게 서비스 이용에 대하여 별도 공지 없이 서비스 이용의
일시정지, 이용계약 해지 할 수 있습니다.
제 17 조 (전자우편주소 수집 금지)
회원은 전자우편주소 추출기 등을 이용하여 전자우편주소를 수집 또는 제3자에게 제공할 수 없습니다.
제 6 장 손해배상 및 기타사항
제 18 조 (손해배상)
당 사이트는 무료로 제공되는 서비스와 관련하여 회원에게 어떠한 손해가 발생하더라도 당 사이트가 고의 또는 과실로 인한 손해발생을 제외하고는 이에 대하여 책임을 부담하지 아니합니다.
제 19 조 (관할 법원)
서비스 이용으로 발생한 분쟁에 대해 소송이 제기되는 경우 민사 소송법상의 관할 법원에 제기합니다.
[부 칙]
1. (시행일) 이 약관은 2016년 9월 5일부터 적용되며, 종전 약관은 본 약관으로 대체되며, 개정된 약관의 적용일 이전 가입자도 개정된 약관의 적용을 받습니다.