This study aims to verify the practical effectiveness of learning management system (LMS) by introducing a LMS enhancing digital assessment utilizing automatic item generation in order to strengthen college student's mathematics performance. Teaching assisted with digital assessment in the LMS was applied to college mathematics classes, and the research question is whether or not students in the classes utilizing the LMS perform better than the regular classes. In particular, a calculus course, which is the foundation of important artificial intelligence technology in the future, was utilized in this study. The participants of this study were 248 freshmen in science and engineering who were taking calculus courses at a small to mid-size university. A total of 156 freshmen were selected after applying a propensity score matching method (PSMM), 78 from classes utilizing the LMS and 78 from regular classes without the LMS assisted with the digital assessment. As a result, it was found that there was a statistically significant difference in the math academic growth of students who used the LMS and those who did not. In other words, when LMS was used in calculus, students' academic growth was greater. The results of this study are meaningful in that they observed students' academic growth and confirmed that LMS enables a positive role in students' academic growth. In addition, if digital assessment is strengthened and LMS that enables individualized learning analysis is introduced and implemented in educational institutions, it is expected to play a major role in strengthening students' academic performance.
As the 7th mathematics curriculum reform in Korea was implemented with its goal based on Freudenthal's perspectives on mathematization theory, the research on the effect of mathematization has been become more significant. The purpose of this thesis is not only to find whether this foreign theory would be also applied effectively into our educational practice in Korea, but also to investigate how much important role teachers should play in their teaching students, in order that students accomplish the process of mathematization more effectively. Two case studies were carried out with two groups of middle-school students using qualitative-research method with the research instrument designed by the researcher. It was found that we could get the possibility of being able to apply effectively this theory even to our educational practice since the students engaged in their mathematization using the horizontal mathematization and the vertical mathematization in geometry. Also, it was mentioned that teachers' role was so important in guiding students' processes of mathematization, although mathematization is the teaching-learning theory, stimulating students' activities. Since the Freudenthal's mathematization applied in the thesis is so meaningful in our educational practice, we need more various research about this theory that helps students develope their mathematical thinking.
이 연구는 언어를 학습하는데 있어서의 학습자의 성격특성이 어떤 역할을 하여 어떤 관계를 가지고 있는지를 알아보는데 그 목적이 있다. 이를 위해서 기존의 연구를 분석하여 제시하였다. 즉, 최근의 연구들을 검토하기 위해서 언어학습과 성격특성에 관련된 연구들을 ProQuest, Google Scholar, 그리고 EBSCO 등의 데이터베이스를 통하여 추출하였다. 추출된 연구들을 검토하고 선정 및 정리하여 언어학습의 영역 즉 쓰기, 듣기, 말하기의 영역에서 성격특성이 어떤 역할을 하고 있는지를 문헌별로 정리하고 그 의미를 도출하였다. 문헌연구의 결과 외향성 및 개방성의 특성은 언어의 학습을 성공적으로 이끄는 데에 기여를 하고 있음을 확인하였다. 또한 외향성은 말하기에, 개방성은 듣기에 연관되어 있음을 연구들은 보고하고 있었다. 또한 학습자의 성격특성은 개인의 언어학습의 전략에도 관계되어 있고 전략수립에 영향을 미치고 있음이 확인되었다. 이같은 결과를 바탕으로 앞으로의 연구 방향에 대한 제언을 하였다.
The purpose of this study is to explore the structural relationship between COVID-19-induced sub-dimensions of Online Self-Regulated Learning (OSRL) and satisfaction in online courses conducted in the 'post-COVID-19 era,' as well as to investigate the moderating effects of situational variables such as 'course planning,' 'device type,' and 'course repetition.' To achieve this, the study constructs a measurement model with sub-dimensions of Environment Structuring, Learning Strategy, Help Seeking, and Self-Evaluation as components of OSRL. Participants in this study were selected from university students who enrolled in online courses offered by the Department of Education at University A in the metropolitan area. The research findings reveal several key insights. First, among the sub-dimensions of Online Self-Regulated Learning, Environment Structuring, Learning Strategy, and Self-Evaluation significantly influence satisfaction with online courses. Second, students' satisfaction with online courses significantly influences their intention to continue participating in such courses. Third, 'course planning' during online course hours and 'course repetition' play a moderating role in the relationship between sub-dimensions of Online Self-Regulated Learning and satisfaction. Based on the discussion of these research results, this study concludes by suggesting some future implications and challenges of online courses.
As an adaptive control function generator, the CMAC (Cerebellar Model Arithmetic or Articulated Controller) based learning control has drawn a great attention to realize a rather robust real-time manipulator control under the various uncertainties. There remain, however, inherent problems to be solved in the CMAC application to robot motion control or perception of sensory information. To apply the CMAC to the various unmodeled or modeled systems more efficiently, it is necessary to analyze the effects of the CMAC control parameters on the trained net. Although the CMAC control parameters such as size of the quantizing block, learning gain, input offset, and ranges of input variables play a key role in the learning performance and system memory requirement, these have not been fully investigated yet. These parameters should be determined, of course, considering the shape of the desired function to be trained and learning algorithms applied. In this paper, the interrelation of these parameters with learning performance is investigated under the basic learning schemes presented by authors. Since an analytic approach only seems to be very difficult and even impossible for this purpose, various simulations have been performed with pre specified functions and their results were analyzed. A general step following design guide was set up according to the various simulation results.
Policy polls, which investigate the degree of support that the policy has for policy implementation, play an important role in making decisions. As the number of Internet users increases, the public is actively commenting on their policy news stories. Current policy polls tend to rely heavily on phone and offline surveys. Collecting and analyzing policy articles is useful in policy surveys. In this study, we propose a method of analyzing comments using deep learning technology showing outstanding performance in various fields. In particular, we designed various models based on the recurrent neural network (RNN) which is suitable for sequential data and compared the performance with the support vector machine (SVM), which is a traditional machine learning model. For all test sets, the SVM model show an accuracy of 0.73 and the RNN model have an accuracy of 0.83.
In this paper, I analyzed the russian cultural content of the russian textbook according to curriculum changes. The aim of this study is to analyze the content of the russian textbooks on russian culture. Our education of russian language begins in high school as a second language. And russian education in high school entirely depend on the textbook. In these circumstances, Russian textbooks play a very important role in the Russian language learning. For a practical and efficient language learning, acquisition of cultural knowledge is very important. Because cultural content can be learning motivational factors. But the contents of a textbook is not satisfactory enough to teach russian culture. More efficient textbook must be developed to advance student's linguistic ability.
Although computer technology has a great potential for improving mathematics learning practice, it rarely used in mathematics classroom. The purpose of this study is to suggest the future direction for research in mathematics computer technology. First, there has to be a research on mathematics curriculum that take computer technology into account. Second, research on teaching sequence for certain content area is needed. Because computer technology would change the order of teaching sequence. Third, how students would learn with computer technology? how do they acquire knowledge and make sense of it? Fourth, how could we assess the learning with computer technology? Most of all, because teachers play a key role to succeed in educational reform, they have to be familiar with computer technology and software to introduce it into mathematics learning and to use it properly.
The Journal of Asian Finance, Economics and Business
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제9권3호
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pp.113-121
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2022
The study aimed to assess the availability of intellectual capital in Kuwaiti private universities in terms of its three dimensions (human capital, structural capital, and relational capital), as well as its role in crisis management (crisis preparedness, crisis mitigation, confrontation, and response to the crisis, and learning from the crisis) during the COVID-19 pandemic. Members of the boards of trustees, university presidents, their deputies, and deans of the colleges were chosen as respondents to this study from a sample of (8) private universities in Kuwait, with the sampling unit consisting of leaders in these universities. The study revealed that all dimensions of intellectual capital play a statistically significant impact in executing crisis management during the COVID-19 pandemic at Kuwaiti private universities after conducting the data analysis process. The study concluded that universities should pay attention to intellectual capital in all its dimensions (human capital, structural capital, and relational capital) because of its role in improving their ability to implement crisis management strategies and strive to improve their capabilities to face crises by implementing crisis management strategies.
As an adaptive control function generator, the CMAC (Cerebellar Model Arithmetic or Articulated Controller) based learning control has drawn a great attention to realize a rather robust real-time manipulator control under the various uncertainties. There remain, however, inherent problems to be solved in the CMAC application to robot motion control or perception of sensory information. To apply the CMAC to the various unmodeled or modeled systems more efficiently, It is necessary to analyze the effects of the CMAC control parameters an the trained net. Although the CMAC control parameters such as size of the quantizing block, learning gain, input offset, and ranges of input variables play a key role in the learning performance and system memory requirement, these have not been fully investigated yet. These parameters should be determined, of course, considering the shape of the desired function to be trained and learning algorithms applied. In this paper, the interrelation of these parameters with learning performance is investigated under the basic learning schemes presented by authors. Since an analytic approach only seems to be very difficult and even impossible for this purpose, various simulations have been performed with prespecified functions and their results were analyzed. A general step following design guide was set up according to the various simulation results.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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