• Communications for Statistical Applications and Methods
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• 제30권2호
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• pp.215-226
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• 2023

Deep learning has made great strides in the field of unstructured data such as text, images, and audio. However, in the case of tabular data analysis, machine learning algorithms such as ensemble methods are still better than deep learning. To keep up with the performance of machine learning algorithms with good predictive power, several deep learning methods for tabular data have been proposed recently. In this paper, we review the latest deep learning models for tabular data and compare the performances of these models using several datasets. In addition, we also compare the latest boosting methods to these deep learning methods and suggest the guidelines to the users, who analyze tabular datasets. In regression, machine learning methods are better than deep learning methods. But for the classification problems, deep learning methods perform better than the machine learning methods in some cases.

• Educational Technology International
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• 제18권2호
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• pp.73-99
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• 2017

The learning analytics dashboard (LAD) is a supporting tool for teaching and learning in its personalized, automatic, and visual aspects. While several studies have focused on the effect of using dashboard on learning achievement, there is a research gap concerning the impacts of learners' characteristics on it. Accordingly, this study attempted to verify the differences in learning achievement depending on learning motivation level (high vs. low) and dashboard intervention (use vs. non-use). The final participants were 231 university students enrolled in a basic statistics course. As a research design, a 2 × 2 factorial design was employed. The results showed that learning achievement varied with dashboard intervention and the interaction effect was significant between learning motivation and dashboard intervention. The results imply that the impact of LAD may vary depending on learner characteristics. Consequently, this study suggests that the dashboard interventions should be offered after careful consideration of individual students' differences, particularly their learning motivation.

• 한국수학교육학회지시리즈A:수학교육
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• 제59권4호
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• pp.373-387
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• 2020

본 연구의 목적은 학습 빅데이터 분석을 통해 추천 알고리즘을 스스로 고도화하는 머신러닝 추천모듈이 적용된 개인 맞춤형 학습 플랫폼이 학생들의 학습시간, 자기주도적 학습능력, 수학에 대한 태도, 수학학업성취도에 미치는 영향과 이들 사이의 구조적 관계를 검증하는 것이다. 연구 결과 개인 맞춤형 학습은 학생들의 학습시간, 자기주도적 학습능력, 수학에 대한 태도, 수학학업성취도에 대해 긍정적인 영향을 미치고 있었다. 또한, 맞춤형 학습과 수학에 대한 태도와 수학학업성취도의 관계에서 학습시간과 자기주도적 학습능력의 매개효과가 유의하였다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제13권8호
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• pp.482-489
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• 2013

본 연구는 일개 대학에서 e-Learning 수업을 듣고 있는 간호학과 학생 239명을 대상으로 학습전이 인식수준과 만족도에 영향을 미치는 e-Learning 교수설계 변인을 밝히고자 시행된 서술적 조사연구이다. 그 결과, 대상자의 학습전이 인식수준에 영향을 미치는 도입의 하부영역은 학습상황 및 방향제시, 학습자 초기 동기화로 나타났으며, 이는 41%의 설명력이 있었다(F=81.16, p<.001). 대상자의 학습전이 인식수준에 영향을 미치는 학습객체의 하부영역은 동기화, 학습목적 일치, 접근성, 피드백 및 적합으로 나타났으며, 이는 46%의 설명력이 있었다(F=50.69, p<.001). 대상자의 만족도에 영향을 미치는 도입의 하부영역은 학습상황 및 방향제시, 학습자 초기 동기화로 나타났으며, 이는 33%의 설명력이 있었다(F=59.32, p<.001). 대상자의 만족도에 영향을 미치는 학습객체의 하부영역은 동기화, 표현설계, 상호작용 유용성, 피드백 및 적합, 학습목적 일치, 콘텐츠 품질로 나타났으며, 이는 52%의 설명력이 있었다(F=43.93, p<.001). 이를 통해 대학 e-Learning 프로그램의 교수설계 요인이 학습자의 학습전이와 만족도에 영향을 미치고 있다는 것을 알 수 있었다. 이는 e-Learning 프로그램 교수설계 전략을 개발하기 위한 기초자료로서 활용될 수 있을 것이다.

• 정보교육학회논문지
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• 제21권6호
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• pp.665-673
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• 2017

본 연구는 대학교 소프트웨어 교육에 플립러닝(flipped learning)을 적용하였을 때 학습자의 학습동기 및 학습만족도에 미치는 영향에 대하여 연구하였다. 이를 위해 소프트웨어 수업 수강생 100명을 대상으로 실험집단과 비교집단으로 나누어 한 학기 동안 수업을 실시하였으며, 실험집단은 플립러닝을 비교집단은 전통적인 면대면 수업을 진행하였다. 그 결과 플립러닝기반 소프트웨어 교육은 전통적인 수업 방식과 비교해 학습동기가 강한 것으로 나타났으며 학습만족도에도 영향을 미치는 것으로 나타났다. 학습동기에서는 하위요인인 주의 집중, 중요성의 인식, 자신감 생성의 측면에서 모두 유의한 차이가 있었으며, 학습만족도의 하위요인인 문제해결수월성, 수업방법에 대한 반응, 교과내용 이해도, 수업에의 흥미, 교사와의 관계 요인에서도 모두 유의한 차이가 나타났다. 따라서 문제해결 또는 창의적 교육에 플립러닝을 적용하면 학습효과 증진을 도모할 수 있을 것으로 기대한다.

• 한국간호교육학회지
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• 제24권2호
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• pp.127-136
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• 2018

Purpose: The purpose of this study was to examine the effects of self-regulated learning ability of freshmen in nursing college on the learning persistence intention, and to determine if their learning motivation meditates the relationship between them. Methods: The study design was based on descriptive research. Data were collected from 146 nursing freshmen studying at a university in D city from June 5, 2017 to June 7, 2017. Results: There was a positive correlation among learning persistence intention, self-regulated learning ability (r=.57, p<.001) and learning motivation (r=.60, p<.001). Also, it was found that learning motivation was positively correlated with self-regulated learning ability (r=.79, p<.001). According to the Sobel test results, the learning motivation had a complete mediating effect (${\beta}=.39$, p<.001) between self-regulated learning ability and learning persistence intention (Z=3.63, p<.001). Conclusion: Therefore, this study suggests developing a learning motivation program to improve self-regulated learning ability and learning persistence intention of nursing students during their freshman year.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제11권9호
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• pp.524-535
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• 2011

성공적인 이-러닝을 위해서는 학습자들이 보다 효과적으로 자기주도적 학습을 수행할 수 있는 학습 환경의 지원이 전제돼야 한다. 그러나 대부분의 기존 이-러닝 시스템들은 자기주도적 학습을 촉진할 수 있는 요인들을 부분적으로만 적용하여 학습자의 자기주도적 학습력 향상을 극대화시키지 못하고 있다. 본 논문에서는 다양한 학습방법, 평가방법 및 학습내용수준, 다양한 측면에서의 학습동기 유발 전략을 제공하여 이를 종합적으로 반영하여 보다 향상된 자기주도적 학습 환경을 지원하는 웹기반 이-러닝 시스템을 설계하여 제안한다. 제안된 시스템의 효과성을 검증하기 위하여 대학교 자료구조 교과목에 적용한 후 수강학생을 대상으로 온라인 설문조사를 실시하였다. 설문조사 결과 제안된 시스템은 학습자가 자신의 학습력을 향상시키며 효과적으로 자기주도적 학습을 수행할 수 있는 학습 환경을 지원한 것으로 나타났다.

• 컴퓨터교육학회논문지
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• 제14권1호
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• pp.81-89
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• 2011

사이버가정학습은 학습자의 학습 영역을 가정으로 확산해 가는 것이 근본 취지이지만, 학교교육과 연계되지 못하면 그 실효성이 미미하다는 것이 연구학교 교사들의 지적이었다. 본 연구에서는 사이버가정학습을 활용함에 있어서 학교교육과 연계한 블렌디드 러닝(Blended-learning) 교육방법과 학습 스타일 등 학습자의 학습 요소가 학력 향상에 미치는 영향력을 비교해보았다. 사전검사결과 사회과의 학력에 차이가 없는 두 개 학급을 선정해 1학기동안 순수한 사이버학습과 블렌디드 학습의 두 형태로 운영을 해보고, 학력 향상에 미친 요소들의 영향력을 통계적으로 검정해보았다. 그 결과 학습 방법이 가장 큰 영향력을 보여주었고, 다음으로 Kolb의 학습 스타일에서 구체적 경험을 중시하는 학습 스타일과 반성적 관찰을 중시하는 학습 스타일의 영향력이 통계적으로 유의한 차이를 보여주었다. 연구 결과 사이버가정학습의 효과적 운영을 위해 학교교육과 적극적으로 연계되어 활용되어야 하며, 학습자들의 학습 스타일에 맞추어 적합한 학습 콘텐츠가 마련되어야 함을 보여주었다.

• 의학교육논단
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• 제18권3호
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• pp.125-131
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• 2016

Recent changes in educational paradigms that emphasize the performance or outcomes of education are redefining how learning objectives are being described as 'learning outcomes' in various academic disciplines. Medical education is not an exception to this trend. However, it has come to our attention that the key concepts and appropriate descriptions of learning outcomes have not been well understood among educators and that this lack of understanding has hindered our efforts to implement the practice in the field. This study aims to provide a direction to establish and describe learning outcomes by examining previous studies that have focused on setting learning objectives as well as learning outcomes. Setting and describing learning outcomes starts from reflection on the approach of behavioral learning objectives, which overemphasizes learner's acquired knowledge, skills, and attitude in each classroom rather than actual performance. On the other hand, the learning outcome approach focuses on what the learner is able to do as a result of a learning experience. This approach is more learner-friendly and encourages students to lead and be responsible for their learning process. Learning outcomes can best be described when the relevance of actual contexts and the hierarchy of learning objectives are considered. In addition, they should be in the form of context, task, performance, and level, as well as be planned with proper assessment and feedback procedures. When these conditions are met, the learning outcome approach is beneficial to students as it presents a curriculum that is more open to learners. Despite these advantages of the learning outcome approach, there is a possible concern that setting the learning outcomes and describing them can restrict evaluation to lower cognitive skills if the concept of learning outcome is narrowly interpreted or is set too low. To avoid such narrow applications, it is important for educators to understand the comprehensiveness of the learning outcome setting and to consider long-term outcomes embedded in an organizational vision rather than only short-term behavioral outcomes.

• 통상정보연구
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• 제9권2호
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• pp.103-120
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• 2007

The knowledge based economy requires more and more people to learn new knowledge and skills in a timely and effective manner. These needs and new technology such as computer and Internet are fueling a transition in e-learning. According to specialist's opinion, imagination experience studying is generalized, and learning environment that language barrier by studying, multi-language studying Machine that experience past things that disappear through simulation, and travel area, and experience future changed state disappears is forecasting to come. This is previewing finally that it may become future education that education and IT, element of entertainment is combined. Already, became story that argument for party satellite of e-Learning existence passes one season already. e-Learning is utilized already in all educations that we touch by effectiveness by corporation's competitive power improvement and implement of lifelong education in educational institutions through present e-Learning. It is obvious that when see from our viewpoint which is defining e-Learning by one industry and rear by application to education as well as one new growth power about these, e-Learning industry becomes very important means that can solve dilemma of growth real form. Only, special quality of digital industry that e-Learning is being same with other digital industry and repeat putting out a fire rapidly, and is repeating sudden change that these evolution is not gradual growth of accumulation and improvement of technology that is appearing consider need to. In the meantime, we need to observe about evolution of Information Technology. Because there is some scholars who e-Learning's concept foresees to evolve by u-Learning.(although, a person who see that these concept is not more in marketing terminology by some scholars' opinion is). This u-Learning's concept means e-Learning that take advantage of ubiquitous technology as Ubiquitous-Learning's curtailment speech. Ubiquitous, user means Information-Communication surrounding that can connect to network freely regardless of place without feeling network or computer. There is controversy about introduction time regarding these direction, but e-Learning is judged to evolve by u-Learning necessarily. Because keep in step and age that study all contents that learner wants under environment of 3A (any time, any whrer, any device) by individual order thoroughly is foreseen to come in ubiquitous learning environment that approach more festinately.