This study investigated whether college students' self-efficacy, learning strategy utilization, academic burnout, and school support predict course satisfaction and learning persistence. To this end, self-efficacy, learning strategy utilization, academic burnout, and school support were used as prediction variables; and course satisfaction and learning persistence, as criterion variables. The subjects were 178 students who registered for online and mobile "Culture and Art History" courses at K online university. They participated in an online survey. Multiple regression analysis revealed that self-efficacy and learning strategy utilization positively predicted course satisfaction and learning persistence, academic burnout negatively predicted them, and school support predicted neither. Accordingly, we suggest that raising self-efficacy and learning strategy utilization, and reducing academic burnout in the learning environment will improve the course satisfaction and learning persistence of online learners.
The purpose of this study is to verify the structural relationship between job crafting and job enthusiasm, informal learning, social support, and positive psychological capital, and to investigate the effect of informal learning, social support, and positive psychological capital on job crafting through job enthusiasm. A survey was conducted on 451 safety workers at large domestic companies, and the collected data were analyzed for model suitability, influence relations between variables, and mediating effects with AMOS 23.0 using SPSS 23.0. Through research, we found five important results. First, the structural model of job crafting, job enthusiasm, informal learning, social support, and positive psychological capital properly explained the empirical data. Second, social support and positive psychological capital had a positive effect on job enthusiasm, but informal learning did not significantly affect job enthusiasm. Third, informal learning and positive psychological capital had a positive effect on job crafting, while social support did not significantly affect job crafting. Fourth, job enthusiasm had a positive effect on job crafting. Finally, job enthusiasm was found to mediate the relationship between social support and positive psychological capital and job crafting. These suggest that continuous environmental efforts and systematic management measures are needed to promote job crafting of safety workers so that informal learning, social support, positive psychological capital, and job enthusiasm can be expressed. Therefore, the necessity of developing various sub-factors of informal learning that can promote job crafting of safety workers was suggested as a follow-up study.
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.
이 연구의 목적은 대학의 온라인 수업에 대한 대학의 운영 및 시스템지원이 학습실재감을 매개로 학습참여도에 미치는 영향을 분석하고 구성요인들 간의 구조적 관계를 탐색하는 것이다. 연구목적을 달성하기 위해 온라인수업으로 이루어지는 공통교양과목 중 '대학영어2' 수강생 135명을 대상으로 구조방정식 모형의 확인적 요인분석을 통해 연구모형의 적합도 분석과 경로구조 분석을 실시했다. 연구결과, 첫째, 온라인 수업환경에 대한 대학의 운영지원이 학습자의 학습실재감에 정적인 영향을 치는 것으로 나타났다. 둘째, 온라인 수업환경에 대한 대학의 운영지원이 학습실재감을 완전매개하여 학습참여도에 긍정적 영향을 미치는 것으로 나타났다. 본 연구는 대학의 온라인 수업에서 환경특성 요인인 온라인 수업에 대한 지원, 학습자 특성 요인으로 학습실재감, 학습참여도간의 구조적 관계를 규명하여 온라인 학습장면에서 학습참여도에 대한 이해의 폭을 넓히고 교수·학습 설계에 고려해야 하는 시사점을 제시해 주었다는 점에서 연구의 의의를 지닌다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제17권1호
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pp.1-15
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2023
The aim of this study is to identify intelligent learning support functions in Learning Management System (LMS) to support university student learning activities during the transition from face-to-face classes to online learning. To accomplish this, we investigated the perceptions of students on the levels of importance and urgency toward learning support functions of LMS powered with Artificial Intelligent (AI) technology and analyzed the differences in perception according to student characteristics. As a result of this study, the function that students considered to be the most important and felt an urgent need to adopt was to give automated grading and feedback for their writing assignments. The functions with the next highest score in importance and urgency were related to receiving customized feedback and help on task performance processed as well as results in the learning progress. In addition, students view a function to receive customized feedback according to their own learning plan and progress and to receive suggestions for improvement by diagnosing their strengths and weaknesses to be both vitally important and urgently needed. On the other hand, the learning support function of LMS, which was ranked as low importance and urgency, was a function that analyzed the interaction between professors and students and between fellow students. It is expected that the results of this student needs analysis will be helpful in deriving the contents of learning support functions that should be developed as well as providing basic information for prioritizing when applying AI technology to implement learner-centered LMS in the future.
In this study, we investigate the relationships among organizational market orientation, learning orientation, information technology(IT) support for firm resource, IT support for strategy, and balanced scorecard(BSC) performance in export firms. The development of the research model is based on the empirical studies of strategy and resource-based view. The data from the survey was analyzed using Partial Least Squares(PLS). The results from the empirical model suggest that IT support for firm resource is effected by market orientation and learning orientation. And, IT support for strategy is enhanced by IT support for firm resource. Finally, BSC performance of export firms is effected by IT support for strategy.
The Journal of Asian Finance, Economics and Business
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제7권9호
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pp.769-779
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2020
Self-efficacy has been extensively evaluated, but no studies have investigated the effect of self-efficacy on the self-reliance of women in poor-households economic productivity. This study analyzes self-efficacy as a personal factor, learning processes, and social support as an environmental factor towards the achievement of self-reliance in women from poor-households in productive economy businesses. Despite the dominant logic of this scheme, there is a need for field-based data regarding whether the variable really supports the sustainable empowerment of poor-households women. This study used the quantitative method through the survey technique. The samples of this study included 250 people collected from five regencies in Indonesia by using a multiple-stage random sampling. The data were analyzed with structural equation modeling. The results show that social support has a significant positive impact on the learning process; social support has a direct negative impact on self-efficacy. The learning process has a direct positive influence on self-efficacy, while social support has a non-significant impact on self-reliance. The learning process has a direct influence on self-reliance. Social support and the learning process both have significant positive impact on self-efficacy. Social support, learning process, and self-efficacy simultaneously have a positive impact on self-reliance in productive economic activities.
International Journal of Advanced Culture Technology
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제9권3호
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pp.55-61
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2021
In this study, a learning environment based on STEAM theory was proposed to support and improve learners' activities and achievements for convergent design education. The learning environment design influence STEAM education with intentional design and schedule coordination, schools can create informal environments that are crucial to STEAM education. The physical surroundings of the learning space should be applied to teaching methods and learning activity, especially for STEAM-based education, physical space conditions should support the learner's design thinking and process. Furthermore, STEAM-based education environment should support a vast array of experiences that allow students to learn the context around ideas and skills. For spaces for learning environment based on STEAM, common design principles should be considered such as technology integration, safety and security, transparency, multipurpose space, and outdoor learning. Therefore, the learning environment based on STEAM needs flexible and mobile, connected, integrated, organized, flipped, and team-focused surroundings to support the learners understand, participate, cooperate, and accomplish the design process.
The purpose of this study was to extract an u-PBL support system core value and design strategy based upon field experience learning. To accomplish this the study, first of all, analyzed the core values, design strategy which was selected after needs analysis and literature review of theories and cases regarding the PBL, e-PBL, blended-PBL, Field experience learning based on ubiquitous environment, and learning model based on ubiquitous technology. This study identified the three core values as; systemic support for instructional activity, just in time support for instructional activity and support for interaction facilitation. As further research areas, it might be useful to develop u-PBL instructional support system based upon the model designed from this study. Also, research concerning the verification of the model based upon implementation of the program case might be necessary.
International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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제8권3호
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pp.196-201
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2008
Statistical learning theory has three analytical tools which are support vector machine, support vector regression, and support vector clustering for classification, regression, and clustering respectively. In general, their performances are good because they are constructed by convex optimization. But, there are some problems in the methods. One of the problems is the subjective determination of the parameters for kernel function and regularization by the arts of researchers. Also, the results of the learning machines are depended on the selected parameters. In this paper, we propose an efficient method for objective determination of the parameters of support vector clustering which is the clustering method of statistical learning theory. Using evolutionary algorithm and bootstrap method, we select the parameters of kernel function and regularization constant objectively. To verify improved performances of proposed research, we compare our method with established learning algorithms using the data sets form ucr machine learning repository and synthetic data.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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