Journal of Korean Academy of Nursing Administration
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v.16
no.2
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pp.190-197
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2010
Purpose: The purpose of this study was to investigate factors which influence freshmen nursing students' problem solving abilities. Method: The data were collected from 119 students by means of self-reported questionnaires measuring problem solving abilities, critical thinking disposition, and self-directed learning, on March 7th and 11th, 2010. Result: For problem solving ability categories, the level of problem discovery was the highest followed by solution plan, problem definition, solution evaluation and solution implementation. The influencing factors on problem solving abilities of nursing students were critical thinking disposition, self-directed learning and gender. Conclusion: Using the results of this study as a foundation, nursing education curriculum should be comprised of critical thinking skills and self-directed skills for the improvement of nursing students' problem solving abilities. It is also recommended that further studies be conducted in order to investigate comprehensive curriculum designs that allow for maximum accumulation of these proficiencies.
Many organizations implement knowledge management initiates by developing knowledge management systems. This study aims at investigating knowledge sharing behaviors in a knowledge management system and identifying factors affecting such behaviors. To do this, we defined knowledge sharing behaviors in a knowledge management system as registration and view of knowledge at a system. Based on this definition, we established a research model by identifying seven factors affecting both behaviors as independent variables: Learning orientation, Pressure to share knowledge, Top management support, Reward for knowledge sharing, Level of experience in IT, System quality, and Knowledge quality. The 14 hypotheses derived from a research model were tested by a correlation analysis and a multiple regression analysis with data from 165 respondents of the 21 organizations which implemented knowledge management initiatives. As results, both of knowledge registration and knowledge review were strongly affected by the learning-orientedness of an organization. Finally, we discussed results and limitations of this study.
Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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2015.01a
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pp.111-113
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2015
This paper investigate the empirical implications. They were to verify the influences of psychological and environmental factors toward performance satisfaction and durability. The results show that actional environment on academic satisfaction in learning is the most important factor. The effect of academic satisfaction on learning durability proved to be statistically significant. The results suggest that actional environment should be considered with top priority to increase the academic satisfaction. Learning satisfaction, academic vision, and academic satisfaction to enhance students' intention to continue studies are important.
This study empirically investigated the relationships among inter-organizational contextual factors(assets specificity, long-term orientation and interdependence), information exchange between trading partners, inter-organizational loaming and trust, and inter-organizational performance. In this study, types of information exchanged between trading firms are classified into two broad kinds: transaction information and management information. from empirical results, we found that inter-organizational contextual factors have a greater positive impact on the exchange of management information. It is also observed that the exchange of information positively influences inter-organizational trust and loaming. finally, the results of this study showed that inter-organizational trust and teaming have positive effects on the improvement of inter-organizational performance. Thus, it is concluded that the amount of information exchanged according to the conditions of inter-organizational contextual factors gives rise to inter-organizational teaming and high levels of trust, and high levels of trust and learning contribute to the increase of inter-organizational performance.
Proceedings of the Korea Technology Innovation Society Conference
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2002.05b
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pp.63-70
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2002
This paper is to illuminate the dynamic relationship between the technological learning mechanism and international political intervention. Besides conventional techno-economic factors, international political factors are emphasized as external factors in the technological learning mechanism. Being influenced by international political intervention, the evolutionary path of technological capabilities is not incrementally cumulated and organizational process is not autonomously performed, either. In order to mitigate the impact of the international political intervention, DCs make efforts to develop technological capabilities step-by-step in line with current and future civilian industrial demand.
Basically, machine learning models use input data to produce results. Sometimes, the input data is too complicated for the models to learn useful patterns. Therefore, feature engineering is a crucial data preprocessing step for constructing a proper feature set to improve the performance of such models. One of the most efficient methods for automating feature engineering is the autoencoder, which transforms the data from its original space into a latent space. However certain factors, including the datasets, the machine learning models, and the number of dimensions of the latent space (denoted by k), should be carefully considered when using the autoencoder. In this study, we design a framework to compare two data preprocessing approaches: with and without autoencoder and to observe the impact of these factors on autoencoder. We then conduct experiments using autoencoders with classifiers on popular datasets. The empirical results provide a perspective regarding the best suited autoencoder for these factors.
Artificial intelligence application in digital health care has been increasing with its development of artificial intelligence. The convergence of the healthcare industry and information and communication technology makes the diagnosis of diseases more simple and comprehensible. From the perspective of medical services, its practice as an initial test and a reference indicator may become widely applicable. Therefore, analyzing the factors that are the basis for existing diagnosis protocols also helps suggest directions using artificial intelligence beyond previous regression and statistical analyses. This paper conducts essential diagnostic prediction learning based on the analysis of blood cancer factors reported previously. Blood cancer diagnosis predictions based on artificial intelligence contribute to successfully achieve more than 90% accuracy and validation of blood cancer factors as an alternative auxiliary approach.
The purpose of this study is to investigate the interaction factors(learning motivation, concrete feedback, learner's control) and affordance factors (aesthetics, playfulness, stability) that influence flow in e - learning. This study collected 236 survey data from e-learning users. The data was analyzed the statistical relationships among the variables using the SPSS21 and AMOS21. The measurement model was reliable and valid, and the structual model was good. The result shows that interaction factors (concrete feedback, learner's control) and affordance factor (playfulness) influence on flow. Flow has a significant effect on satisfaction. Especially the effect of playfulness on flow is meaningful. Playfulness is one of the most important factors leading to the flow state of humans. The contribution of this study is to find the factors influencing flow in the interaction between learners and computer in e-learning. It can be used to provide an entertainment experience that can enhance the satisfaction of consumers in the Internet environment by finding the antecedents that affect the flow in computer - human interaction.
This study is a basic study for developing a mathematical learning application program that can be used in smart devices for adaptive learning. We selected 20 mathematical learning applications including middle school contents and analyzed learning types. And we analyzed the contents and the learning process. As a result, most learning types of mathematics learning applications were problem-centered. Contents analysis results showed that the most applications have achievement goals. The factors that induce interest in learning were lacking and feedback was not provided sufficiently. Analysis of the learning process showed that most of the math learning applications were classified according to their purpose and characteristics.
Vocabulary learning plays an important role in language learning. This study explored a new paradigm based on social networking site (SNS) supported collaborative learning for vocabulary learning. SNS supported collaborative learning (SSCL) can effectively promote learners' engagement, interest and motivation by providing a more communicative and interactive environment. However, vocabulary learning studies on SSCL mainly focused on the effectiveness and influencing factors, lacking specific instructional strategies. Therefore, this study aims to develop instructional strategies that guide instructors to create an SSCL environment for facilitating vocabulary learning. The final instructional strategies are composed of three stages according to the course process, consisting of 8 general strategies and 21 specific guidelines. The content validity was ensured by four experts in the field of educational technology. The instructional strategies were then applied in an actual classroom with 16 students. The positive responses from the instructor and learners indicated that SSCL can be reasonably incorporated into the current curriculum to provide effective learning opportunities and to promote learners' vocabulary learning.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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