The purpose of this study is to collect and analyze the student's pre-inquire and to obtain information on how to use the teaching-learning process. The specific research problem is to confirm the level of the student's pre-inquire, to identify the characteristics of each type, and to check what pre-inquire can be used in the teaching-learning process. The research was conducted on 149 children in the $3^{rd}$ and $4^{th}$ grade of elementary school, and collected a total of 2,034 inquires. As a result of analyzing three times, the students' pre-inquires accounted for 90% of Level 2 and Level 3, which are the inquires that give meaningful answers in the teaching-learning process. These results show that the pre-inquires presented before the students take up the new lesson are not low-level inquires and they can present meaningful inquires that can be used for teaching-learning. Next, as a result of analyzing the student's inquire by type, the factual question was the largest with 50%, followed by comprehension question, procedural question, application question, and prediction question. The factual and procedural questions showed that they could be used as learning activities during the teaching-learning process. Comprehension questions included in the wonderment question can be used as a learning question. And the application question is a question that can be applied to deepening activities, and the prediction question can be used in the inquiry and experiment process of learning activities.
Park, Sangwoo;Lee, Inseop;Lee, Junseok;Sul, Sanghun
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제16권8호
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pp.2831-2845
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2022
Compared to the significant approach of project-based learning research, a data-driven design project-based learning has not reached a meaningful consensus regarding the most valid and reliable method for assessing design creativity. This article proposes an advanced information data-interactive learning system for creative design using a service design process that combines a design thinking. We propose a service framework to improve the convergence design process between students and advanced information data analysis, allowing students to participate actively in the data visualization and research using patent data. Solving a design problem by discovery and interpretation process, the Advanced information-interactive learning framework allows the students to verify the creative idea values or to ideate new factors and the associated various feasible solutions. The student can perform the patent data according to a business intelligence platform. Most of the new ideas for solving design projects are evaluated through complete patent data analysis and visualization in the beginning of the service design process. In this article, we propose to adapt advanced information data to educate the service design process, allowing the students to evaluate their own idea and define the problems iteratively until satisfaction. Quantitative evaluation results have shown that the advanced information data-driven learning system approach can improve the design project - based learning results in terms of design creativity. Our findings can contribute to data-driven project-based learning for advanced information data that play a crucial role in convergence design in related standards and other smart educational fields that are linked.
Learning organization has been an important issue in both management and marketing areas. Also learning capability is a key construct of innovation process in a firm. Especially, in marketing context, several researchers have studied market-based learning and its relation with performance. Previous studies have shown that market-based learning has a positive impact on overall firm performance. However, there has been inconsistency in the concept of market-based learning itself and its relationships with antecedents and consequences. Given this conflicting and inconsistent results of previous research, this study has two main objectives. First, this paper proposed a conceptual framework that marketbased learning has two types of processes and each types of market-based learning will generate different types of performance. Second, the mediating role of marketing capability in learning-performance link is proposed. The proposed conceptual framework shows that organizations which have marketbased learning for innovation management can enjoy ambidextrous firm performance on both side of effectiveness and efficiency via marketing capability. Moreover our research model proposes key drivers of market based organizational learning.
It is reported that the constructivistic learning method (CLM) enhances the understanding of the students in the learning process, especially in engineering classes. In CLM-based classes, the students can take the initiative in the learning process, which is called the student-centered model of the learning process. This is different from the traditional learning method based on the teacher-centered model, where a teacher plays the central role in the learning process of students. The authors have applied the method of CLM to one of the Engineering classes, namely production planning and inventory control (PPIC) class for undergraduate students. The PPIC class provides multimedia-based study materials and factory visits as well as regular lecture sections to cover the whole subject of inventory control theory and practice. In the review sessions, students are divided into several groups, and question-and-answer discussions were actively carried out among these groups under the support of the teacher as a facilitator. It was observed that the student engagement in the class was very active compared to the conventional lecture-based classes. As for further support of students understanding on the subject, simulation-based materials are also under study for the class. This paper presents the review of case study of CLM-based PPIC class and discusses the feasibility of simulation-based study materials for further improvement of the class.
Based on the Deep Q-Network(DQN) algorithm of reinforcement learning, an active fault-tolerance method with incremental action is proposed for the control system with sensor faults of the once-through steam generator(OTSG). In this paper, we first establish the OTSG model as the interaction environment for the agent of reinforcement learning. The reinforcement learning agent chooses an action according to the system state obtained by the pressure sensor, the incremental action can gradually approach the optimal strategy for the current fault, and then the agent updates the network by different rewards obtained in the interaction process. In this way, we can transform the active fault tolerant control process of the OTSG to the reinforcement learning agent's decision-making process. The comparison experiments compared with the traditional reinforcement learning algorithm(RL) with fixed strategies show that the active fault-tolerant controller designed in this paper can accurately and rapidly control under sensor faults so that the pressure of the OTSG can be stabilized near the set-point value, and the OTSG can run normally and stably.
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.
AI기술은 데이터 기반의 기계학습을 이용하여 삶의 질을 높여주고 있다. 기계학습을 이용시, 분산된 데이터를 전송해 한곳에 모으는 작업은 프라이버시 침해가 발생할 위험성이 있어 비식별화 과정을 거친다. 비식별화 데이터는 정보의 손상, 누락이 있어 기계학 습과정의 성능을 저하시키며 전처리과정을 복잡하게한다. 이에 구글이 2017년에 데이터의 비식별화와 데이터를 한 서버로 모으는 과정없이 학습하는 방법인 연합학습을 발표했다. 본 논문은 실제 금융데이터를 이용하여, K익명성, 차분프라이버시 재현데이터의 비식별과정을 거친 데이터의 학습성능과 연합학습의 성능간의 차이를 비교하여 효용성을 분석하였으며, 이를 통해 연합학습의 우수성을 보여주고자 한다. 실험결과 원본데이터 학습의 정확도는 91% K-익명성을 거친 데이터학습은 k=2일 때 정확도 79%, k=5일 때76%, k=7일 때 62%, 차분프라이버시를 사용한 데이터학습은 𝜖=2일 때 정확도 52%, 𝜖=1일 때 50%, 𝜖=0.1일 때 36% 재현데이터는 정확도 82%가 나왔으며 연합학습의 정확도는 86%로 두번째로 높은 성능을 보여 주었다.
This study performed a qualitative research on the transformative learning cases in vocational education for female baby-boom generation. The baby-boom generation that recently starts retirement is participating in vocational education for their re-employment. Even though their first goal of education was to find a job, they experienced in finding themselves through the actual education. Especially, female baby-boom generation learners were finding their own identity as an entity of social participation, getting out of the existing identity as wife, mother, and housewife. Such a learning experience was the process of recovering themselves, and in this process, new meanings of life were formed. In the results of the study, first, the learning experience in vocational education was the transformative learning to find themselves. They newly created themselves by critically introspecting their negative experience and perception of themselves, and then rearranging/cognizing the accumulated experiences. Second, the immersion in the transitional process to learner increased the motivation for learning and also drew learning about learning. Especially, they reinterpreted their educational methods and contents based on their learning experience in the vocational activity. Through the process, they learnt their past learning experience again. Third, the educational volunteer activity through learning club was a place for study to practice learning. Through this, the research participants realized that theories could not be separated from practice.
이 연구에서는 중학생의 기초 탐구 기능 이해를 위한 명시적 교수 학습 전략을 개발하고 이를 실제 수업에 적용하였으며, 교수 학습 전략의 적용 효과와 학생 변화를 분석하였다. 이를 위해 선행연구 분석을 바탕으로 기초 탐구 기능 이해를 위한 명시적 수업 단계를 모색하였으며, 기초 탐구 기능의 수업 적용 준거를 설정하여 명시적 수업 단계에 접목함으로써 기초 탐구 기능 이해를 위한 명시적 교수 학습 전략을 개발하였다. 명시적 교수 학습 전략의 단계별 수업 분석결과, 학생들은 특히 명확하게 설명하기 단계와 독립적으로 연습하기 단계를 통해 기초 탐구 기능을 더 효과적으로 이해할 수 있었다고 진술하였으며, 현장 교사는 구체적 사례 시범 보이기 단계의 중요성을 강조하였다. 기초 탐구 기능에 대한 학생들의 이해 정도 분석 결과, 대부분의 질문에서 긍정적 결과를 나타냈다. 다른 교과목, 또는 일상생활에서의 파급 효과를 분석한 결과, 학생 스스로 과학 탐구 기능을 활용하려는 태도를 가지게 된 것을 확인하였다. 이 연구에서 개발된 명시적 교수 학습 전략이 학생들의 기초 탐구 기능 이해에 효과적임을 연구 결과를 통해 확인하였으며, 과학 탐구 기능의 명시적 교수 학습 전략이 중등학교 현장에 적용 가능하도록 지속적으로 연구 및 개발, 보급되어야 할 것이다.
Manufacturing environs constantly change, and any efficient software system to be used in manufacturing must be able to adapt to the varying situations. In a CAPP (Computer-Aided Process Planning) system, a learning capability is necessary for the CAPP system to do change along with the manufacturing system. Unfortunately only a few CAPP systems currently possess learning capabilities. This research aims at the development of a learning system which can increase the knowledge in a CAPP system. A part in the system is represented by frames and described interactively. The process information and process planning logic is represented using a decision tree. The knowledge expansion is carried out through an interactive expansion of the decision tree according to human advice. Algorithms for decision tree modification are developed. A path can be recommended for an unknown part of limited scope. The processes are selected according to the criterion such as minimum time or minimum cost. The decision tree, and the process planning and learning procedures are formally defined.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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