Lung cancer is a chronic disease which ranks fourth in cancer incidence with 11 percent of the total cancer incidence in Korea. To deal with such issues, there is an active study on the usefulness and utilization of the Clinical Decision Support System (CDSS) which utilizes machine learning. Thus, this study reviews existing studies on artificial intelligence technology that can be used in determining the lung cancer, and conducted a study on the applicability of machine learning in determination of the lung cancer by comparison and analysis using Azure ML provided by Microsoft. The results of this study show different predictions yielded by three algorithms: Support Vector Machine (SVM), Two-Class Support Decision Jungle and Multiclass Decision Jungle. This study has its limitations in the size of the Big data used in Machine Learning. Although the data provided by Kaggle is the most suitable one for this study, it is assumed that there is a limit in learning the data fully due to the lack of absolute figures. Therefore, it is claimed that if the agency's cooperation in the subsequent research is used to compare and analyze various kinds of algorithms other than those used in this study, a more accurate screening machine for lung cancer could be created.
The purpose of this study was to examine the relationship between socioeconomic status, maternal involvement in learning, parenting behavior and children's self-determination motivation. The participants of this study consisted of 333 fifth- and sixth-grade elementary school children and their mothers living in Seoul. The results of this study indicated that mothers with a higher educational attainment reported greater autonomy support behavior and involvement in their offspring's learning. Conversely, mothers with low incomes were found to use psychological control and were also found to be involved in learning to a lesser degree. Hierarchical multiple regression analysis indicated that children whose mothers were less involved in learning showed higher levels of self-determination motivation. Additionally, maternal support for autonomy and psychological control had a number of moderating effects on the association between maternal involvement in learning and the child's self-determination motivation. Specifically, children tended to exhibit significantly lower levels of self-determination motivation when mothers were more involved in learning among those who received less support in terms of autonomy. Conversely, children had significantly higher levels of self-determination motivation when mothers were less involved in learning when it came to those children who were under less psychological control.
This study, according as the limits on learning and unsatisfaction about e-learning are emerging and the structural contradictions of the e-learning industry are continuing, was carried out to present the policy alternatives for solving these. As a means for overcoming the limitations of e-learning and the healthy growth of e-learning industry, this study presents the application of Bigdata in e-learning and proposes several practical challenges of policy. Policy action plans are technology development support, professional manpower support, SME application support, legal improvement.
LIM, Ji Young;CHOI, Jisoo;KIM, Yoon Jin;EUR, Jeongin;LIM, Kyu Yon
Educational Technology International
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v.20
no.2
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pp.223-255
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2019
The purpose of this study is to draw implications for designing online tools to support monitoring in collaborative learning. For this purpose, eighteen research papers that explored learner dashboards and group awareness tools were analyzed. The driving questions for this analysis related to the information and outcomes that must be monitored, whose performance they represent, and who monitors the extent of learning. The analytical frameworks used for this study included the following: three modes of co-regulation in terms of who regulates whose learning (self-regulation in collaborative learning, other regulation, and socially shared regulation) and four categories of dashboard information to determine which information is monitored (information about preparation, participation, interaction, and achievements). As a result, five design implications for learner dashboards that support monitoring were posited: a) Monitoring tools for collaborative learning should support multiple targets: the individual learner, peers, and the entire group; b) When supporting personal monitoring, information about the individual and peers should be displayed simultaneously to allow direct comparison; c) Information on collaborative learning achievements should be provided in terms of the content of knowledge acquired rather than test scores; d) In addition to information related to interaction between learners, the interaction between learners and learning materials can also be provided; and e) Presentation of the same information to individuals or groups should be variable.
For success in E-learning, support from a learning environment that enables learners to perform self-directed learning more effectively is assumed. However, most existing e-learning systems do not maximize the improvement in learners' self-regulated learning ability because they only partially accommodate factors that can facilitate self-directed learning. In this paper, a web-based e-learning system is designed and proposed that enables support of an enhanced self-directed learning environment by providing various learning methods, evaluation methods, learning content levels, and strategies for learning motivation in various conditions, and synthetically reflecting them. To validate the effectiveness of the proposed system, it was applied to the subject of data structures in a university course, and an online survey was conducted with the students. The results indicated that the proposed system can support a learning environment in which students can perform more effective self-directed learning, enhancing their learning ability.
Journal of The Korean Association For Science Education
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v.29
no.5
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pp.552-563
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2009
The purpose of this study is to investigate the students' perception of the learning support system of Korea Science Academy and to propose improvements to it. The impact of the science learning support system on 129 gifted students in Korea Science Academy (KSA) was estimated by using Likert-type items and the multiple-choice method approach for more comprehensive evaluation. The results of our investigation are as follows: First, the learning support system of KSA appears globally useful to the students. The list of educational usefulness to the students comprises, in the decreasing order of utility, classroom work, Internet, lab activities, reading rooms, library, research meetings and clubs, academic advisors (AA), SAF (Science Academy Fair), e-learning system, and finally colloquia by invited lecturers. Second, what the gifted students hope for in the realm of learning support from KSA are learning guides by subject teachers, presentation skill program, the constructions of on/off-line learning communities, etc. It seems that the results of this study would be helpful in improving the learning support system, and will provide useful information for planning the direction of future science-gifted education programs at the high-school level.
The Journal of Korean Association of Computer Education
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v.12
no.5
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pp.35-47
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2009
Just as noted in some studies related to U-learning based on the ubiquitous technology, it is required to reflect both factors of the environments and contexts of learners on the teaching and learning strategy. For this, the current paper suggests an inquiry learning method and a mobile learning support device for the inquiry learning. Since the inquiry learning is operating on the basis of the contents that learners themselves experience in the fields, it naturally leads them to position in the learning environments and contexts. In this study some curricula are adopted and transformed for the inquiry learning, and the developed mobile device for the learning has a guide function, so that learners might follow the inquiry learning process. In addition, it is possible to reuse the acquired learning data by storing them on a remote learning sever, which may support the inquiry learning of students. These system and device are applied in the teaching sites of schools and, consequently, it is found that in regard with the learning interest and academic performance of students there is an advanced result, being statistically significant.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.25
no.4
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pp.197-205
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2020
The purpose of this study is to examine the influence of social support perceived by multicultural youth on learning adaptation and to identify the indirect effects of self-esteem and achievement motivation in this relationship. In order to analyze these relationships through structural equation model analysis, panel data were used for the seventh year of multicultural youth (2017). As a result of the analysis, first, the social support, self-esteem and achievement motivation perceived by multicultural youth had a significant influence on learning adaptation. Second, self-esteem of multicultural youths had a significant effect on social support. Third, the influence of social support perceived by multicultural youth on learning adaptation was found to have indirect effects through self-esteem and achievement motivation as well as direct effects. Based on these findings, this study suggested practical intervention plans to improve social support and learning adaptation of multicultural youths.
This study compared the perceptions of 548 Korean and Indonesian secondary school teachers in the COVID-19 era and examined factors affecting their intention to continue online learning. Based on survey data, the two countries were compared on seven factors (teaching readiness, challenges and issues, competencies that require training, sources of support, types of support, and endurance). Furthermore, we examined what factors influence the intention to continue online learning. As a result, Korean teachers perceived their teaching readiness for online learning to be less than that of Indonesian teachers. Indonesian teachers perceived that they did not receive sufficient support. Additionally, factors affecting the intention to continue online learning differed depending on the country. Based on these results, we suggested implications for integrating online learning into mathematics education.
Support vector machine (SVM) active learning plays a key role in the interactive content-based image retrieval (CBIR) community. However, the regular SVM active learning is challenged by what we call "the small example problem" and "the asymmetric distribution problem." This paper attempts to integrate the merits of semi-supervised learning, ensemble learning, and active learning into the interactive CBIR. Concretely, unlabeled images are exploited to facilitate boosting by helping augment the diversity among base SVM classifiers, and then the learned ensemble model is used to identify the most informative images for active learning. In particular, a bias-weighting mechanism is developed to guide the ensemble model to pay more attention on positive images than negative images. Experiments on 5000 Corel images show that the proposed method yields better retrieval performance by an amount of 0.16 in mean average precision compared to regular SVM active learning, which is more effective than some existing improved variants of SVM active learning.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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