After entering a convergence era, South Korea Government has enacted and announced the Standard Contract on the e-Learning Content Development Project, a year and eight months has passed. Nevertheless, there has been continued still the unjust and unreasonable contract practices issues raised by project owner in the e-Learning industry. This study investigated application status of the Standard Contract via FGI and questionnaires and suggested its improvement alternative. This study analyzed that the Standard Contract has not taken root at all in ordering of the e-Learning content development project and not reaped the effect. This study presented alternatives such as mandatory application of the Standard Contract, education and outreach, introduction of the monitoring system, certification system implementation, granting of additional points in the evaluation of agencies and CEO and etc. to that standard contract is settled as the government's intentions and objectives in the e-Learning industry field.
As Internet and mobile technology is developing, the educational environment is changing from the traditional passive way into an active one driven by learners. It is important to construct the proper learner's profile for personalized education where learners are able to study according to their learning levels. The existing studies on ICT-based personalized education have mostly focused on vocabulary and learning contents. In this paper, learning profile is constructed with not only vocabulary but grammar to define a learner's learning status in more detailed way. A proficiency metric is defined which shows how a learner is accustomed to the learning contents. The simulational results present the suggested approach is effective to the evaluation essay data with each learner's proficiency that is determined after pre-learning process. Additionally, the proposed analysis technique enables to provide statistics or graphs of the learner's status and necessary data for the learner's learning contents.
Background: The World Health Organization (WHO) has focused on the need for interprofessional education (IPE) to improve interprofessional collaboration competency and patient health outcomes. Accordingly, most European and North American medical colleges have established IPE for students. However, IPE learning activity in medical wards for the clinical experience of pharmacy students has not been fully reviewed in Korea. Therefore, this study aims to examine the current status of IPE learning activities in wards at tertiary and secondary hospitals in order to identify ways to improve the program. Methods: The official document of cooperation consists of six self-administered questions regarding IPE learning activities in wards. The preceptor's response in each hospital was evaluated. Results: Of the 22 hospitals, 9 tertiary hospitals and 12 secondary general hospitals responded. For the introductory pharmacy practice experience (IPPE), participating in intensive care (IC) was provided at one secondary general hospital (8.3%) and no tertiary hospital. Ward rounds with medical staff members were provided at two tertiary hospitals (22.2%) and one (8.3%) secondary general hospital. A major barrier to executing IPE was lack of rewards and incentives for the faculty and preceptors who participated in the program. Conclusion: In both tertiary hospitals and secondary general hospitals, pharmacy students have limited exposure to IPE learning activities in wards at hospital, and IPPE at most hospitals was carried out in pharmacy settings only. This study suggests that it is necessary for the hospitals to improve and support IPE learning activities in wards in order to improve learners' competency.
A web-based instructor-learner system has changed the form into a learner-centered environment. Especially a self-regulated learning which is a self-leading and a positive learning, is an ideal learning, and the interest on it is more increasing. In this research, learners can organize the individualized course based on the learner's demand and learning level after making a contract process with the system, The self-regulated learning system which can recognize a learning status and result by analyzed data, and which can lead to a learning goal effectively by establishing a learning strategy, is designed and implemented. The proposed system provides the learner-centered learning environment which can process the differentiated and flexible individualized-teaming service considering an individual characteristic.
Purpose - Recently, in the field of language education, interest in edutech has increased due to difficulties in classroom teaching due to COVID-19. Accordingly, we would like to analyze research topics related to e-learning before and after COVID-19 and examine the implications for the future Korean language education field. Research design, data, and methodology - This study organized a list of papers to be analyzed by searching for e-learning terms applicable to Korean language education in RISS. The collected data was electronically documented, keywords were extracted using text mining techniques, and word frequencies were checked, and then viewed through cloud visualization. Result - It was confirmed that research on e-learning in the field of Korean language education has increased rapidly in 2021 and 2022. In particular, extensive research on online learning methods has been actively conducted due to the difficulties of face-to-face learning in the COVID-19 era. There have been many studies on teaching and learning methods, such as flipped learning, hybrid learning, blended learning, mobile learning, and smart learning. Conclusion - Since the research so far has mainly focused on online class management methods. Therefore, future research suggests that efforts should be made to develop educational contents and teaching methods using specific ICT technologies. These efforts will contribute to advancing smart education that future education aims for.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2019.05a
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pp.533-534
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2019
This paper is to summarize the academic status of deep learning in Chinese scientific institutions and universities based on the literatures from CNKI. We analyzed the various development of deep learning in China based on the application of computer vision, voice recognition and natural language processing.
Choe, Eun Kyung;Rhee, Hwanseok;Lee, Seungjae;Shin, Eunsoon;Oh, Seung-Won;Lee, Jong-Eun;Choi, Seung Ho
Genomics & Informatics
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v.16
no.4
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pp.31.1-31.7
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2018
The prevalence of metabolic syndrome (MS) in the nonobese population is not low. However, the identification and risk mitigation of MS are not easy in this population. We aimed to develop an MS prediction model using genetic and clinical factors of nonobese Koreans through machine learning methods. A prediction model for MS was designed for a nonobese population using clinical and genetic polymorphism information with five machine learning algorithms, including naïve Bayes classification (NB). The analysis was performed in two stages (training and test sets). Model A was designed with only clinical information (age, sex, body mass index, smoking status, alcohol consumption status, and exercise status), and for model B, genetic information (for 10 polymorphisms) was added to model A. Of the 7,502 nonobese participants, 647 (8.6%) had MS. In the test set analysis, for the maximum sensitivity criterion, NB showed the highest sensitivity: 0.38 for model A and 0.42 for model B. The specificity of NB was 0.79 for model A and 0.80 for model B. In a comparison of the performances of models A and B by NB, model B (area under the receiver operating characteristic curve [AUC] = 0.69, clinical and genetic information input) showed better performance than model A (AUC = 0.65, clinical information only input). We designed a prediction model for MS in a nonobese population using clinical and genetic information. With this model, we might convince nonobese MS individuals to undergo health checks and adopt behaviors associated with a preventive lifestyle.
Journal of The Korean Society of Integrative Medicine
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v.12
no.3
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pp.11-24
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2024
Purpose : This study aims to identify the factors influencing health-related quality of life through machine learning of the general characteristics of patients with hypertension and to provide a basis for related research on patients, such as intervention strategies and management guidelines in the field of physical therapy for health promotion. Methods : Annual data from the second Korean Health Panel (Version 2.0) from 2019 to 2020, conducted jointly by the Korea Health and Social Research Institute and the National Health Insurance Service, were analyzed (Korea Health Panel, 2024). The data used in this study was collected from January to July 2020, and the data was collected using computer-assisted face-to-face interviews. Of the 13,530 household members surveyed, 1,368 were selected as the final study participants after removing missing values from 3,448 individuals diagnosed with hypertension by a doctor. Results : The results showed that walking (P2) was the most significant factor affecting health-related quality of life in random forest, followed by perceived stress (HS1), body mass index (BMIc), total household income (TOTc), subjective health status (SRHc), marital status (Marr), and education level (Edu). Conclusion :To prevent and manage chronic diseases such as hypertension, as well as to provide customized interventions for patients in advanced stages of the disease, research should be conducted in the field of physical therapy to identify influencing factors using machine learning. Based on the findings of this study, we believe that there is a need for additional content that can be utilized in the field of physical therapy to improve the health-related quality of life of patients with hypertension, such as diagnostic assessment and intervention management guidelines for hypertension, and education on perceived stress and subjective health status.
This paper derives the strategic implications of smart learning as a sophisticated alternative to e-learning through the convergence approach of e-learning and Bigdata based on the practices of developed countries. To this, this paper derives e-Learning status and challenges issues in Korea, and then, analyzes the convergence case of e-learning and data science in major foreign advanced companies and universities. In addition, this study conducts an awareness survey on Bigdata applied for employees of e-learning companies, and then derives a strategic alternative to the Bigdata convergence-based smart learning effectiveness in the industry with the analysis of the survey data.
Objectives : The each college of Korean medicine in Korea adopts diverse textbooks for the medical history class, resulting in educational contents variations. This proposal aimed for the standardization of educational contents. Methods : The transition of medical history curriculum will be attempted based on the understanding of paradigm change in modern education. The first step is investigation on the course credit and curriculum grade of medical history class presented in education status reports of all Korean medicine schools. The next step is study on the various methods about changes of medical history education base on the learning objectives of colleges of Korean medicine. Results : The researchers of medical history should make an agreement on modification of learning objectives of the curriculum, and then educational standardization must be achieved by publishing a medical history textbook in accordance with the modified learning objectives. Conclusions : The researchers of medical history must collaborate to standardize medical history education by developing and applying internet-based flipped learning model.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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