The Journal of Korean Society for School & Community Health Education
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v.17
no.2
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pp.17-30
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2016
Objectives: The purpose of this study was to examine differences between the traditional lecture teaching learning method and action learning teaching learning method of nursing students' leadership, problem solving competence, creativity, and critical thinking disposition. Methods: This study was carried out from February 24, 2014 to May 30, 2014 with 171 nursing students (an experimental group of 88 students and a control group of 83 students) assigned among $2^{nd}$ year students attending nursing departments in U city. The Action learning teaching learning method applied to the experimental group by two experts. The Traditional lecture teaching learning method applied to the control group. In order to compare the differences, a pre and post questionnaire were used. The data gathered was analyzed using the SPSS 22. Results: Upon completion of education the nursing students' leadership, problem solving competence and creativity significantly increased both in the experimental group and in the control group compared to the pre testing phase. The critical thinking disposition significantly increased after education in the experimental group, but there was no significant change in the critical thinking disposition of the control group. Conclusion: To improve nursing students' leadership, problem solving competence, creativity, and critical thinking disposition the action learning teaching learning method appears to be more effective than the traditional lecture teaching learning method.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.27
no.9
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pp.287-294
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2022
This study aims to investigate the effect of self-directed learning ability and cooperative ability on educational satisfaction through learning attitude in SW education for middle and high school students. For this purpose, a survey was conducted on middle and high school students residing in A metropolitan city, and the responses of 321 students were analyzed. The main research results are as follows. First, male students' self-directed learning ability and learning attitude were statistically significantly higher than female students. High school students were statistically significantly higher in all variables than middle school students. Second, learning attitude was found to partially mediate the effect of self-directed learning ability on educational satisfaction. Third, learning attitude partially mediated the effect of cooperative ability on educational satisfaction. The results of this study suggest that to increase satisfaction with SW education, SW education strategies must be differentiated according to gender and school level, and instructional design that can promote the above three variables is required.
The purpose of this study was to calculate the economic effect of Women-Farmer's Center. Since 2001, The Ministry of Agriculture and Forestry has run Women-Farmer's Centers in which women-farmers can receive the care for their pre-schooling children, after-school learning service, and city-farm exchange, education, and counseling. In other words, Women Farmer's Center provides not only improvement of ease and quality of life of women-farmer's, but also spreading economic effect to community and country. By calculation based on business plan of 14 centers that run centers, total economic income effects are 2,784 million won, which consist of 1,265 million won for counseling, 146 million won for the care of infants and children, 139 million won after-school learning, 1,020 million won for education, and 214 million won for city-farm exchange program. The Women-Farmer's Center should be managed reasonably with government support so that Women-Farmer's Center will become as a base camp for young women farmers to participate in agriculture and rural community and increase its economic effect for the nation in the future.
The research aims to find implications of machine learning and urban big data as a way to construct the flexible transportation network system of smart city by responding the urban context changes. This research deals with a problem that existing a bus headway model is difficult to respond urban situations in real-time. Therefore, utilizing the urban big data and machine learning prototyping tool in weathers, traffics, and bus statues, this research presents a flexible headway model to predict bus delay and analyze the result. The prototyping model is composed by real-time data of buses. The data is gathered through public data portals and real time Application Program Interface (API) by the government. These data are fundamental resources to organize interval pattern models of bus operations as traffic environment factors (road speeds, station conditions, weathers, and bus information of operating in real-time). The prototyping model is implemented by the machine learning tool (RapidMiner Studio) and conducted several tests for bus delays prediction according to specific circumstances. As a result, possibilities of transportation system are discussed for promoting the urban efficiency and the citizens' convenience by responding to urban conditions.
As AI (Artificial Intelligence)-related technologies are highly developed due to the 4th industrial revolution, cases of applying AI in various fields are increasing. The main reason is that there are practical limits to direct processing and analysis of exponentially increasing data as information and communication technology develops, and the risk of human error can be reduced by applying new technologies. In this study, after collecting the data received from the 'remote potential measurement terminal (T/B, Test Box)' and the output of the 'remote rectifier' at that time, AI was trained. AI learning data was obtained through data augmentation through regression analysis of the initially collected data, and the learning model applied the value-based Q-Learning model among deep reinforcement learning (DRL) algorithms. did The AI that has completed data learning is put into the actual city gas supply area, and based on the received remote T/B data, it is verified that the AI responds appropriately, and through this, AI can be used as a suitable means for electricity management in the future. want to verify.
Esanov Alibek Rustamovich;Seung Je Seong;Chang-Gyoon Lim
The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
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v.19
no.1
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pp.93-104
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2024
Demand response is a strategy that encourages customers to adjust their consumption patterns at times of peak demand with the aim to improve the reliability of the power grid and minimize expenses. The integration of renewable energy sources into smart grids poses significant challenges due to their intermittent and unpredictable nature. Demand response strategies, coupled with reinforcement learning techniques, have emerged as promising approaches to address these challenges and optimize grid operations where traditional methods fail to meet such kind of complex requirements. This research focuses on investigating the application of reinforcement learning algorithms in demand response for renewable energy integration. The objectives include optimizing demand-side flexibility, improving renewable energy utilization, and enhancing grid stability. The results emphasize the effectiveness of demand response strategies based on reinforcement learning in enhancing grid flexibility and facilitating the integration of renewable energy.
Purpose: This study was designed to identify the effects of social support, learning flow, and learning satisfaction on academic achievement in university students. Methods: This study involved university students who agreed to participate the investigation in D City using a structured online questionnaire from December 1, 2022 to December 31, 2022. Results: Social support, learning flow, learning satisfaction, and academic achievement had significant correlations. The influencing factors of academic achievement were age and learning flow, with an explanatory power of 20%. Conclusion: Further active management and attention are imperative for vulnerable students in high-age groups to search for the ways to improve learning flow.
International journal of advanced smart convergence
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v.4
no.2
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pp.34-37
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2015
An ideal teaching-learning method, such as the blended learning method, is to motivate interests in education and to allow active class participation of students. Students exposed to this method are hypothesized to be dedicated in learning and their school life. A research was conducted on $11^{th}$ graders in Daejeon city high school specialized in industry; the blended learning method was applied to a course, digital logic circuit and the effects on the students' learning were monitored. The result shows that compared with a common leaning method, the blended learning method is very effective in terms of increasing educational interest, class participation, the level of concentration in class and academic achievement of students. Also, it shows positive feedbacks from the students on the educational videos and the usage of the contents. Conclusively, the blended learning method effectively increases academic achievements through improved educational motivation and active class participation which positively affect the overall satisfaction of participants.
Out-door learning activity in environmental education has been emphasized as an effective method in environmental education since the aims of environmental education emphasize students'value, attitude, actions as well as knowledge. In order to implement successfully out-door learning activity in environmental education classrooms, teachers'perceptions to environmental problems and experiences at fields are essential. An environmental education network among the metropolitan city and provincial office of education, nongovernmental organization of environmental movement and education and university was established and a teachers'in-service training program of out-door learning centered environmental education was implemented. The program was developed in order to 1) connect environmental education with the regional environmental situations, 2) provide teachers with opportunities to participate in an out-door learning program, and 3) train teachers to be environmental education leaders of out-door learning. For evaluation of the program, responses of participants to questionnaire were analyzed. Most of teachers responded that their perception of environment was changed positively after the participation in the program. This study suggested that a future planning of a teachers'in-service training program of out-door learning centered environmental education should be developed in considerations of arranging enough hours for out-door learning at regional environmental sites, applying performance assessment, providing teachers with multiple opportunities with programs in different levels including enriched programs, and establishing an environmental education network among nongovernmental organization of environment movement and education, university, and local offices and department of education.
Journal of Family Resource Management and Policy Review
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v.24
no.1
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pp.41-53
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2020
The purpose of this study was to identify the factors that affect middle-old aged housewives' participation in lifelong learning as a part of human resource development. Through purposive sampling, the study recruited 163 full-time housewives over age 40 years who live in C City. As a result, first, 87.1 percent of all respondents, or 142, said they were willing to participate in lifelong learning in the future. There was no statistically significant difference in the results of cross-checking by age, educational background and monthly household income variables. Additionally, we used cluster analysis to measure differences in participation intentions according to the perception of human resource development of middle-old aged full-time housewives. The perception variable of lifelong learning is: First, Cognitive degree, second, importance, third, activation awareness. Cluster 1(n=16) was divided into generally low-perception types, such as cognitive degree, importance, and life-long learning activation of the C city, while Cluster 2(n=61) was classified as a type of person who thinks that lifelong learning is important to life and Cluster 3(n=86) was generally classified as a type with a higher lifelong learning perception. and we found that there was no difference in the intention to participate in lifelong learning by all cluster Lastly, we found that participants who valued human resource development scored significantly higher on measures of cognition than those who did not value it. Based on these results, we advocates social change that encourages the cultivation of talent through lifelong learning programs that can positively affect one's unique identity, not just wife and mother, and provide opportunities for self-development.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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