Purpose: This study was conducted to examine effects of a learning portfolio by identifying the learning of nursing students taking a learning portfolio-utilized nursing management class. Methods: A non-equivalent control group pretest-posttest design was used. Participants were 83 senior students taking the nursing management course in one of the Departments of Nursing at 2 Universities. Experimental group (n=42) received a learning portfolio-utilized nursing management class 15 times over 15 weeks (3 hours weekly). Self-directed learning abilities, approaches to learning and learning flow of the participants were examined with self-report structured questionnaires. Data were collected between September 2 and December 16, 2014, and were analyzed using chi-square test, Fisher's exact test, independent t-test and ANCOVA with SPSS/PC version 21.0. Results: After the intervention the experimental group showed significant increases in self-directed learning abilities, deep approaches to learning and learning flow compared to the control group. However, no significant difference was found between groups for surface approaches to learning. Conclusion: Learning activities using the learning portfolios could be effective in cultivating the learning competency for growth of knowledge, technology and professionalism by increasing personal concentration and organization ability of the nursing students so that they can react to the rapidly changing environment.
본 연구에서는 시멘틱 웹과 온톨로지 기술의 특징을 살펴보고 이러닝 분야에서 온톨로지를 적용한 연구들을 분석하였다. 또한, 적응형 학습에서 고려해야 될 모델들을 살펴보고, 그동안 연구되어 왔던 적응형 시스템들에 대해서 분석하였다. 이를 토대로 이러닝 분야에서 효과적으로 적응형 학습을 지원하기 위해 온톨로지 기술을 적용하기 위한 방안을 모색하고 실제 온톨로지에 기반한 적응형 시스템을 설계하였다. 본 연구에서 설계된 시스템은 기존의 온톨로지에 기반한 적응형 시스템에서의 대두된 문제점들을 보완하여 설계되었다. 즉, 학습자의 학습 수준과 상태를 적절하게 진단하고, 학습 스타일에 대한 세부적인 분류와 그에 따른 구체적이니 학습 지원 방법을 제공함으로써 보다 효율적인 적응형 학습을 지원하고자 하였다.
As the information age matures, the learning style of youth is changing rapidly. Students study at a variety of places such as cafe or lobbies utilizing various digital learning devices. Along with the place changes, learning methods are also changing. Student-centered learning methods such as smart learning, collaborative learning, and activity-based learning are increasingly being utilized instead of the traditional instructor-centered learning in which knowledge is unilaterally delivered. Accordingly, many universities are remodeling central libraries, and they are also transforming lobby spaces of the college buildings into simple but useful learning spaces. In this study, we analyze the characteristics of learning spaces in universities from the standpoint of the students. According to the analysis, overall satisfaction is high in terms of comfortable physical learning environments such as Wi-Fi, furniture, lighting, etc. But the spaces are still optimized for individual and intensive learning. There seems to be a lack of effort to support collaborative learning or activity-based learning. This observation is confirmed by the characteristics of the central library, and it is considered that the reason why the college buildings are preferred by students is that college buildings are more suitable for collaborative or activity-based learning than libraries.
This study is a case study that applies plant classification learning using machine learning to fourth graders in elementary school in online learning situations. In this study, a plant classification learning education program associated with 2015 revision science curriculum was developed by applying the Artificial Intelligence biological classification teaching Learning model. The study participants were 31 fourth graders who agreed to participate voluntarily. Plant classification learning using machine learning was applied six hours for three weeks. The results of this study are as follows. First, as a result of image analysis on artificial intelligence, participants were mainly aware of artificial intelligence as mechanical (27%), human (23%) and household goods (23%). Second, an artificial intelligence recognition survey by semantic discrimination found that artificial intelligence was recognized as smart, good, accurate, new, interesting, necessary, and diverse. Third, there was a difference between men and women in perception and emotion of artificial intelligence, and there was no difference in perception of the ability of artificial intelligence. Fourth, plant classification learning using machine learning in this study influenced changes in artificial intelligence perception. Fifth, plant classification learning using machine learning in this study had a positive effect on reasoning ability.
Purpose The purpose of this study is to investigate the structural relationships between interest, interaction level, presence, which are the characteristics of metaverse, learning immersion, and learning satisfaction, which are learning factors. Design/methodology/approach A questionnaire survey technique was used to achieve the purpose of the study. A questionnaire survey was conducted from November 22 to December 5, 2021, with students with experience in non-face-to-face classes using Gather Town and a total of 114 copies of the questionnaire excluding those with insincere answers were used for empirical analysis. SPSS Win ver.23.0 was used for basic statistical analysis, and AMOS 22.0 was used for the establishment and analysis of a structural equation model. Findings According to the study findings, interest and interaction levels had effects on learning immersion and learning presence, self-efficacy on learning presence, and learning immersion and learning presence on learning satisfaction. This study is meaningful in that it conducted an empirical study to find variables for improving learning immersion by conducting classes based on metaverse. Based on the findings of this study, it was found that interest and interaction, which are the biggest characteristics of metaverse, sustain learning participation and immersion and increase presence thereby enhancing learning satisfaction so that the possibilities of metaverse as a next generation education platform passing the limit of existing real time video platforms can be peeped.
Purpose: The purpose of this study was to identify the effects of applying jigsaw cooperative learning to basic nursing practicums on self-directed learning ability, self-efficacy, and learning outcomes. Methods: This study was based on a non-equivalent control group design, and the subjects were nursing students. The study allocated 30 people in the experimental group and 30 people in the control group, and jigsaw cooperative learning was applied to the experimental group for 2 hours every week for a total of 8 weeks. The traditional educational method was applied to the control group. The collected data were analyzed using SPSS v26.0. Results: The experimental group to which jigsaw cooperative learning was applied showed statistically significant differences in self-directed learning ability (F=4.49, p=.038), self-efficacy (F=6.15, p=.016), and learning outcomes (F=19.48, p<.001) compared to the control group. Conclusion: By applying jigsaw cooperative learning to basic nursing practicums, this study confirmed its effect not only on the effective domain such as self-directed learning ability and self-efficacy, but also on learning outcomes in the practical domain. We propose future studies apply jigsaw cooperative learning to various practice classes to achieve learning outcomes that focus on cultivating students' practical capabilities.
Although many studies have suggested that introducing the distance learning method, including Web-based learning, to a practice class is effective, studies applying the distance learning method to subjects who are practicing cooking are rare. The purpose of this study was to determine the perception of the distance learning method, the degree of computer use, and the use of distance learning by college students with cuisine-related majors to practice cooking. The results showed that most students used the distance learning method, and that the method was positively perceived, as it was a great aid in learning. Most of the cooking information was obtained through the internet, and the most effective learning media for practicing cooking was "e-learning" using a computer. The most effective learning method for those who were practicing cooking was a "face-to-face learning method", because face-to-face type of teaching and learning was most universally recognized. Most of the students surveyed responded that using the distance learning method was a positive experience, indicating that cyber lectures could be applied at more universities for subjects practicing cooking.
본 연구는 플립러닝이 각 학습 영역에 기여하는 정도를 순위로 살펴보고, 반대로 이러한 학습방법이 플립러닝에 얼마나 효과적으로 사용되는지 양적으로 살펴보기 위해, 컴퓨터 전공자들을 대상으로 플립러닝을 받게 하였다. 기존의 플립러닝 실험은 효과성을 검증한 연구가 있는 반면 효과성에 부정적인 결과도 있어, 많은 논쟁이 되고 있다. 따라서 효과적인 실험과 수업을 위해서는 플립러닝에 대한 더 많은 연구와 정확한 이해가 필요하다. 모집된 123개의 표본을 분석한 결과 플립러닝이 학습에 기여하는 순위는 자기주도학습, 협력학습, 동영상 시청, 교수에 의한 학습 순이며, 학습방법이 플립러닝 효과성에 영향을 주는 정도를 회귀분석한 결과 자기주도학습, 강의동영상, 협력학습이 순으로 영향을 주었다. 이는 플립러닝이 자기주도학습에 가장 큰 영향력을 줄 뿐 아니라, 자기주도학습이 플립러닝에 가장 큰 영향력을 주고 있음을 알 수 있다. 또한 협력학습과 선행학습 도구인 동영상의 역할도 중요함을 알 수 있다. 본 연구 통해 플립러닝을 정확히 이해하고 학습방법과 성취목표를 설정하길 기대한다. 향후 본 연구의 연장으로 플립러닝과 세분화된 교실활동의 상호작용을 분석할 예정이다.
정보통신기술의 발단과 함께 학교교육에서도 e-Learning이 급격히 증가하고 있지만, 새로운 교수방법의 활용에 따른 교수자 연수 프로그램의 보급은 미흡하다. 이에 한국산업인력공단에서는 공단에서 실시하는 e-Learning의 질 향상을 목적으로 e-Learning에서 교수활동을 제공하는 교수자의 능력향상을 위한 e-Learning 강사과정을 개발하였다. 과정개발을 위하여 e-Learning 교수자의 역할 및 역량을 탐색하고 현재 개발된 과정에 대한 분석과 설문조사를 실시하여 내용구성이 이루어졌다. e-Learning에서의 교수자 역할을 콘텐츠개발과 운영으로 나누어, 개발 및 운영에 공통적으로 필요한 이론적 기반의 공통 모듈, 콘텐츠개발 모듈, e-Learning 운영모듈 등 3개 모듈로 개발하였다. 이들 모듈은 e-Learning 콘텐츠 개발과정 및 e-Learning 운영과정 등 2개의 과정으로 교수자의 역할에 따라 선택적으로 학습할 수 있도록 하였으며, 각각의 과정에 공통모듈이 포함되도록 하였다. 이들 과정은 e-Learning에 참여하고자 하는 교수자에게 e-Learning에 대한 인식제고 및 교수활동에 실제적인 도움을 주어 e-Learning 발전에 기여할 것으로 기대된다.
Learning procedure in the neural network is updating of weights between neurons. Unadequate initial learning coefficient causes excessive iterations of learning process or incorrect learning results and degrades learning efficiency. In this paper, adaptive learning algorithm is proposed to increase the efficient in the learning algorithms of Kohonens Self-Organization Neural networks. The algorithm updates the weights adaptively when learning procedure runs. To prove the efficiency the algorithm is experimented to clustering of the random weight. The result shows improved learning rate about 42~55% ; less iteration counts with correct answer.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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