In this paper, various time series analysis models and machine learning models are presented for long-term prediction of export growth rate, and the prediction performance is compared and reviewed by RMSE and MAE. Export growth rate is one of the major economic indicators to evaluate the economic status. And It is also used to predict economic forecast. The export growth rate may have a negative (-) value as well as a positive (+) value. Therefore, Instead of using the ReLU function, which is often used for time series prediction of deep learning models, the PReLU function, which can have a negative (-) value as an output value, was used as the activation function of deep learning models. The time series prediction performance of each model for three types of data was compared and reviewed. The forecast data of long-term prediction of export growth rate was deduced by three forecast methods such as a fixed forecast method, a recursive forecast method and a rolling forecast method. As a result of the forecast, the traditional time series analysis model, ARDL, showed excellent performance, but as the time period of learning data increases, the performance of machine learning models including LSTM was relatively improved.
Students' engagement is important for meaningful learning and it has multifaceted aspects for their science learning. This study investigated elementary students' perceptions of science learning engagement. The subjects of this study were 341 4th to 6th elementary students. The survey questionnaires were 5-Likert scale questions and free response questions on science learning engagement. The results showed that elementary students' perceptions of behavioral engagement were higher than emotional and cognitive engagement. Keyword network analysis with NetMiner program showed that the frequent key words of science learning engagement were 'experiment', 'listening', and 'teachers' explanation', which were mostly the behavioral types of engagement. The degree centrality and eigenvector centrality of these key words appeared high. 'Interest', which is emotional engagement, were also one of the frequent key words, but the centralities of this word were relatively low. The Frequent key words of science learning disengagement were mostly related with off-tasks, not doing expected behaviors and negative emotions about science and science learning. Educational implications on science learning engagement were discussed.
Journal of the Korean Operations Research and Management Science Society
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v.31
no.3
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pp.127-143
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2006
While e-learners' satisfaction would be determined by qualify of e-learning environment including learning management systems, learning contents and interactions, the influence of quality on satisfaction can be changed by e-learners' self-regulated efficacy The objective of this study is to show difference of the relationship between qualify and satisfaction In e-learning by self-regulated efficacy. For this purpose, we propose a research model which consists of five quality factors in e-learning as explaining variables, satisfaction as a result variable and self-regulated efficacy as a control variable. For empirical test of this model, the sample is collected from e-learning classes in a college and divided into two groups by self-regulated efficacy in order to analyze the effects of control variable. By multi-group analysis, we show two groups are different from each other in the relationship between quality and satisfaction of e-learning environment.
This study aims to identify how participants in online-incorporated English learning perceive interaction between achievement and factors of learning and personality. Using grounded theory analysis, this study attempts to generate a theoretical model depicting how the factors work with the L2 learners situated in the learning setting. A total of 231 college freshmen participated in online and offline EFL learning programs for the duration of one semester. In addition, all respondents completed a survey questionnaire on their learning experiences. In the investigation of the differences between low- and high-proficiency groups, audio-taped interviews with 20 selected students, 10 from each group, have revealed differences not only in the types of personal and instructional factors, but also, more importantly, in the interrelationship between these factors in each group's learning model. These models effectively explained the statistically significant differences in four questionnaire items, such as online learning and contributions of offline class sections to their L2 achievement. These findings entail L2 practitioners' shared understandings of their students' perspectives of learning in the specific L2 learning context.
The Journal of Korean Association of Computer Education
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v.22
no.5
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pp.51-65
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2019
This study aims to provide educational implications for more strategic online software education by the types of online learning according to learners' self-regulated learning characteristics in the online software education environment and examining the characteristics of each type. For this, variables related to self-regulated learning characteristic were extracted from the log data of 809 students participating in the online software learning program of K University, and then analyzed using hierarchical cluster analysis. Based on hierarchical cluster analysis learner clusters according to the characteristics of self-regulated learning were derived and the differences between learners' learning characteristics and learning results according to cluster types were examined. As a result, the types of self-regulated learning of online software learners were classified as 'high level self-regulated learning type (group 1)', 'medium level self-regulated learning type (group 2)', and 'low level self-regulated learning type (group 3)'. The achievement level was found to be highest in 'high-level self-regulated learning type (group 1)' and 'low-level self-regulated learning type (group 3)' was the lowest. Based on these results, the implications for effective online software education were suggested.
The study aims to examine the effectiveness of flipped learning teaching methods by using learning analytics to enable effective programming learning for non-major students. After designing a flipped learning programming class model applied with the ADDIE model, learning-related data of the lecture support system operated by the school was processed with crawling. By providing data processed with crawling through a dashboard so that the instructor can understand it easily, the instructor can design classes more efficiently and provide individually tailored learning based on this. As a result of analysis based on the learning-related data collected through one semester class, it was found that the department, academic year, attendance, assignment submission, and preliminary/review attendance had an effect on academic achievement. As a result of survey analysis, they responded that the individualized feedback of instructors through learning analysis was very helpful in self-directed learning. It is expected that it will serve as an opportunity for instructors to provide a foundation for enhancing teaching activities. In the future, the contents of social network services related to learners' learning will be processed with crawling to analyze learners' learning situations.
Journal of The Korea Institute of Healthcare Architecture
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v.27
no.3
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pp.7-16
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2021
Purpose: This study identified the planning trends for formal and informal learning spaces in the college of medicine through literature reviews. And then, by the analysis of the actual condition of existing domestic facilities, It was organized the architectural planning baseline data and future directions for the formal and informal learning spaces in the college of medicine. Methods: This study was conducted using literature reviews on the existing medical education method and learning space planning. Subsequently on-site surveys and questionnaires were conducted at existing facilities. Results: In the past, learning space of the college of medicine was considered only a formal learning space such lecture rooms, labs. But lately it has been turned into a total learning concept that embraces shared learning spaces such as libraries, student spaces, amenities and common spaces such as lobbies and hallways. ① Formal learning spaces are composed of teaching and practice areas. Since It is the basic functions that comprise the college of medicine, this paper conducted a functional analysis based on the current operating system of the College of Medicine and provided baseline data on architectural planning such as function, layout, zoning, and detailed planning. ② The informal learning sharing space was divided into a library area and a student well-being and convenience area to analyze the real conditions of domestic medical college. In addition, by comparing the trends and differences in foreign medical colleges identified by literature analysis, this paper summarizes the need to revitalize informal learning spaces and their integration into formal learning spaces, architectural planning considerations, etc. Implications: the evolution of the learning method and the flexibility of the learning space bring about changes in the learning space.
Recently, There has been an increasing of utilization IT, and studies have been conducted on predicting learning results. In this study, Learning activity data were collected that could affect learning outcomes by using learning analysis. The survey was conducted at a university in South Chung-Cheong Province from October to December 2018, with 1,062 students taking part in the survey. First, A Hierarchical regression analysis was conducted by organizing a model of individual, academic, and behavioral factors for learning results to ensure the validity of predictors in machine learning. The model of hierarchical regression was significant, and the explanatory power (R2) was shown to increase step by step, so the variables injected were appropriate. In addition, The linear regression analysis method of machine learning was used to determine how predictable learning outcomes are, and its error rate was collected at about 8.4%.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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v.24
no.1
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pp.63-72
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2013
This study it to verify the validity of Korean version of DELES (distance education learning environment survey) and analyze its relationship with learning achievement and distance education satisfaction. The target population of this study is students of K cyber university and a total of 254 cases are used for the analysis. Exploratory and confirmatory factor analysis is applied to verify 6 factors of DELES and structural equation analysis is applied to examine the relationship between distance education learning environment and learning achievement and distance education satisfaction. The study result shows that DELES is composed of six factors such as instructor support, student interaction & collaboration, personal relevance, authentic learning, active learning and student autonomy and its model fits are appropriate. The result of structural equation analysis shows distance education learning environment significantly influences distance education satisfaction directly as well as indirectly mediated by learning achievement. Learning achievement also significantly influences distance education satisfaction. Conclusions and implications are followed.
Journal of the Korean Society of Earth Science Education
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v.3
no.1
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pp.55-64
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2010
This study was intended to survey and analyze the illustrations of Chinese elementary science textbooks. The analysis criterion was composed of two categories, the kind of illustration and the role of illustration. The kind of illustration was divided into six subcategories categories such as photograph, picture, illustration, cartoon, diagram and recording sheet. The role of illustration was divided into four subcategories such as motive induction, guidance for learning, the supply of learning material, the presentation of learning result. The findings of this study were as follows. Chinese elementary science textbooks have about 3.55 illustrations per page. Compared with Korean ones, Chinese ones have more illustrations. From the analysis of the kinds of the illustrations on grade basis, it was found that the order of percentage of illustrations of Chinese elementary science textbooks is photograph, cartoon et al.. Photograph is prominent in entire grade. And From the analysis of the kinds of the illustrations on domain basis, the same results was founded. From the analysis of the roles of the illustrations on grade basis showed that both supply of learning material and guidance for learning are dominant in entire grade. The role of supply of learning material is a little more major than that of guidance for learning. From the analysis of the roles of the illustrations on domain basis, it was found that in domain of physics and chemistry the role of guidance for learning is major, and in domain of biology and earth science the role of supply of learning material is major.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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