Purpose: 1) develop a learning model involving design thinking to develop creative economy innovation and the characteristics of digital entrepreneurs. 2) evaluate the impact of design thinking on creative economy innovation 3) evaluate the impact of design thinking on digital entrepreneurial ability. Research design, data and methodology: 1) develop a learning model involving design thinking in order to develop creative economy innovation and the characteristics of digital entrepreneurs. 2) Evaluating creative economy innovation involving design thinking. 3) Assessing the characteristics of digital entrepreneurs based on design concepts. Results: 1) the development of a learning model involving design thinking to develop creative economy innovation and digital entrepreneurial competency 2) The students who studied using the learning model involving a design thinking process had the highest overall scores in terms of creative economy innovation 3) The scores for the assessment of digital entrepreneurial activity for the students who studied by using the design thinking learning model were at a high level. Conclusions: The development of the design thinking learning model can encourage students to be able to develop creative economy innovations and to empower digital entrepreneurs' ability for distribution strategy. Educational institutions that would like to succeed in developing creative economy innovative and digital entrepreneurship characteristics with the support of design thinking.
본 연구에서는 온라인 소프트웨어 교육 환경에서 학습자의 자기조절학습특성에 따른 온라인 학습 유형을 파악하고 각 유형의 특징을 살펴봄으로써 보다 전략적인 온라인 소프트웨어 교육을 위한 시사점을 제공하고자 하였다. 이를 위해 K대학의 온라인 소프트웨어 교육과정에 참여하고 있는 K-12 학생 809명의 온라인 학습 로그 데이터로부터 자기조절학습 특성 변인을 추출한 후, 계층적 군집 분석 기법(hierarchical cluster analysis)을 활용하여 자기조절학습 특성에 따른 학습자 군집 도출 및 군집 유형에 따른 온라인 학습 특성과 학습 결과의 차이를 비교 분석하였다. 그 결과, 온라인 소프트웨어 교육 학습자들의 자기조절학습 유형은 '고수준 자기조절학습형(군집 1)', '중수준 자기조절학습형(군집 2)', 그리고 '저수준 자기조절학습형(군집 3)'으로 나타났다. 온라인 자기조절학습 유형에 따른 학업성취도 수준은 '고수준 자기조절학습형(군집 1)'이 가장 높고, '저수준 자기조절학습형(군집 3)'이 가장 낮은 것으로 확인되었다. 이러한 결과를 바탕으로 효과적인 온라인 소프트웨어 교육 운영을 위한 시사점을 제시하였다.
Computational literacy 교육은 정보화 사회가 성숙되어 가면서 그 중요성이 점차 더 부각되고 있으나 이를 위한 교육전략에 대한 연구는 미비한 실정이다. 전통적인 교육에서는 학습자의 특성을 고려한 교육을 통해 학습효과를 높이고 있으며, 이를 computational literacy 교육에 적용하려면 해당 영역에서 학습자의 특성을 분석하는 연구가 선행되어야 한다. 따라서 본 연구에서는 computational literacy의 핵심영역인 프로그래밍을 가르친 후, 이때 나타난 학습자의 특성을 Felder의 학습스타일, 다중지능을 중심으로 분석하였다. 대학생 194명을 대상으로 교육용프로그래밍언어인 스크래치를 교육한 후, 학생들의 프로그래밍 성취도와 학습양식, 다중지능과의 관련성을 분석하였다. 나아가 프로그래밍 전문가 집단과 일반 학생들의 차이를 비교, 분석하여 시사점을 제시하였다.
This study compares the functions of the Learning Management Systems (LMS) in three widely used Edu-Tech platforms, that support students' individualized learning by using the learning characteristics of the students. The rapid advances in artificial intelligence (AI) are broadening their impacts in the education industry, and play a broad role in supporting student learning. In many countries, online classes have become a norm due to the COVID-19 crisis, and the demand for Edu-Tech in classes has increased rapidly. As a result, many countries, including South Korea, are now preparing and implementing various policy measures to adopt Edu-Tech in the class setting. Therefore, in this study, we analyze and compare the structures and characteristics of the three widely used Edu-Tech platforms that support individualized mathematics learning. In particular, we compare the LMSs of the three platforms by considering the elements such as learning design, learning management, learner analysis, learning result analysis, and student management functions. The results of this study give implications in the future directions to take on how to build Edu-Tech platform models that promote students' individualized mathematics learning in public education.
Learners are often posited in a paradoxical situation where they are not fully involved in decision making processes on how to learn, in designing their tools. Cognitive artifacts in e-learning are supposed to effectively support learner-centered e-learning. The purpose of the study is to analyze cases of cognitive artifacts and to inquire those design principles for facilitating the learner-centered e-learning. Four research questions are suggested: First, it will be analyzed the characteristics of learners with respect to design of cognitive artifacts for supporting the learner-centered e-learning. Second, characteristics of four cases to design cognitive artifacts in learner-centered e-learning environment are analyzed. Third, it will be suggested the appropriate design principles of cognitive artifacts to facilitating learner-centered learning in e-learning environment. Four cases of cognitive artifacts design in learner-centered e-learning was identified as follows: Wiki software as cognitive artifacts in computer-supported collaborative learning; 'Play Around Network (PAN)' as cognitive artifact to monitor learning activities in knowledge community; Knowledge Forum System (KFS) as a cognitive artifact in knowledge building; cognitive artifacts in Courses-as-seeds applied meta-design. Five design principles are concluded as follows: Promoting externalization of cognitive artifacts to private media; Helping learners to initiate their learning processes; Encouraging learners to make connections with other learners' knowledge building and their cognitive artifacts; Promoting monitoring of participants' contributions in collaborative knowledge building; Supporting learners to design their cognitive artifacts.
The purpose of this study is to suggest the design guidance of education facilities by analysing Alvaro Siza's education facilities of which considered having idiosyncratic spatial characteristics. Focusing on the his planning of learning and transitional space of education facilities, this study aims at eliciting the spatial characteristics of his architecture. In doing so, this study tries to figure out his basic method of reification of his basic architectural concept which is articulated in learning space and transitional space of education facilities by introducing the boundary element and penetration of light in order to support student's learning activity and foster abundant cognitive experiences. Therefore, this study presents the feasible supplementary design method for future education facilities to be appropriate not just for quantitative factors, but for qualititative aspects such as user's psychological fulfillment, and emotional satisfaction.
Recently, interest in AI tutors is rising as a way to bridge the educational gap in school settings. However, research confirming the effectiveness of AI tutors is lacking. The purpose of this study is to explore how effective learner characteristics and recommended item learning activities are in predicting learner's academic performance in an adaptive online learning environment. This study proposed the hypothesis that learner characteristics (prior knowledge, midterm evaluation) and recommended item learning activities (learning time, correct answer check, incorrect answer correction, satisfaction, correct answer rate) predict academic achievement. In order to verify the hypothesis, the data of 362 learners were analyzed by collecting data from the learning management system (LMS) from the perspective of learning analytics. For data analysis, regression analysis was performed using the regsubset function provided by the leaps package of the R program. The results of analyses showed that prior knowledge, midterm evaluation, correct answer confirmation, incorrect answer correction, and satisfaction had a positive effect on academic performance, but learning time had a negative effect on academic performance. On the other hand, the percentage of correct answers did not have a significant effect on academic performance. The results of this study suggest that recommended item learning activities, which mean behavioral indicators of interaction with AI tutors, are important in the learning process stage to increase academic performance in an adaptive online learning environment.
건설산업의 높은 재해율을 줄이고자, VR 기반 건설안전교육의 도입이 장려되고 있다. 그러나 학습자의 특성을 고려하지 않은 교육방식으로 인해, 학습자의 개인특성에 맞는 효과적인 교육을 수행하지 못하는 한계가 있다. 본 연구에서는, VR 기반 건설안전교육에서 학습성과에 영향을 미치는 개인특성을 분석하는 것으로 목표로 하였고, 이를 위해 머신러닝과 SHAP 기법을 활용하였다. SHAP 분석 결과, 연령이 학습성과에 가장 많은 영향을 미치는 것으로 나타났고, 경력이 가장 작은 영향을 미치는 것으로 나타났다. 또한, 연령은 학습성과와 음(-)의 상관관계를 보이고 있어, VR 기반 건설안전교육의 도입은 낮은 연령에게 더 효과적일 수 있는 것으로 나타났다. 반면, 학력, 자격, 경력은 양(+)의 상관관계를 보였다. 학력이 낮은 학습자에게 더욱 이해하기 쉬운 컨텐츠를 제공함으로써, 학습성과를 향상시킬 필요가 있다. 또한, 자격과 경력이 낮은 학습자의 특성은 학습성과에 영향을 거의 미치지 않으므로, 그 이외의 학습자 특성에 집중함으로써, 학습자 맞춤형 교육 컨텐츠를 제공할 수 있을 것으로 기대된다. 본 연구를 통해, 여러 개인특성이 학습성과에 서로 다른 영향을 미칠 수 있음을 확인했고, 이러한 결과를 활용함으로써, 건설근로자의 개인특성을 고려한 효과적인 안전교육의 기회를 제공할 수 있을 것으로 기대된다.
The adaptive learning circuit is designed the basis of modeling of MFSFET (Metal-Ferroelectric-Semiconductor FET) and the numerical results is analyzed. The output frequency of the adaptive learning circuit is inversely proportioned to the source-drain resistance of MFSFET and the capacitance of the circuit. The output frequency modulation of the adaptive learning circuit is investigated by analyzing the source-drain resistance of MFSFET as functions of imput pulse numbers in the adaptive learning circuit and the dimensionality factor of the ferroelectric thin film. From the results, the frequency modulation characteristics of the adaptive learning circuit, that is, adaptive learning characteristics which means a gradual frequency change of output pulse with the progress of input pulse are confirmed.
소셜 러닝은 미래 지식정보사회의 새로운 학습모델로 기존의 학습과 달리 개인의 능동성과 타인과의 관계 형성을 강조한 것으로, 블로그, SNS, 위키, UCC, 마이크로블로그 등과 같은 소셜 미디어를 학습플랫폼으로 활용하여 소셜의 효과가 학습으로 연결될 수 있도록 설계할 수 있다. 본 논문에서는 소셜 러닝을 이해하기 위한 세가지 키워드인 맥락, 연결, 협업을 중심으로 소셜 러닝 특성을 기술한다. 각 소셜 미디어 특징을 조사하여 소셜미디어가 소셜 러닝에 어떻게 활용이 될지를 알아보고 페이스북을 활용한 소셜러닝 시스템 구축 방법을 제시한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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