Noorah Abdullah Al manyi;Ahmad Fadhil Yusof;Ali Safaa Sadiq
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제18권1호
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pp.89-104
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2024
Cloud-based e-learning (CBEL) represents a promising technological frontier. Existing literature has presented a diverse array of findings regarding the determinants that influence the adoption of CBEL. The primary objective of this study is to conduct an exhaustive examination of the available literature, aiming to determine the key predictors of CBEL utilization by employing the Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analyses (PRISMA) methodology. A comprehensive review of 35 articles was undertaken, shedding light on the status of CBEL as an evolving field. Notably, there has been a discernible downturn in related research output during the COVID-19 pandemic, underscoring the temporal dynamics of this subject. It is noteworthy that a significant portion of this research has emanated from the Asian continent. Furthermore, the dominance of the technology acceptance model (TAM) in research frameworks is affirmed by our findings. Through a rigorous thematic analysis, our study identified five overarching themes, each encompassing a diverse range of sub-themes. These themes encompass 1) technological factors, 2) individual factors, 3) organizational factors, 4) environmental factors, and 5) security factors. This categorization provides a structured framework for understanding the multifaceted nature of CBEL adoption determinants. Our study serves as a compass, guiding future research endeavours in this domain. It underscores the imperative for further investigations utilizing diverse theoretical frameworks, contextual settings, research methodologies, and variables. This call for diversity and expansion in research efforts reflects the dynamic nature of CBEL and the evolving landscape of e-learning technologies.
This paper explores the utility of a new classifier fusion approach to discrimination. Multiple classifier fusion, a popular approach in the field of pattern recognition, uses estimates of each individual classifier's local accuracy on training data sets. In this paper we investigate the effectiveness of fusion methods compared to individual algorithms, including the artificial neural network and k-nearest neighbor techniques. Moreover, we propose an efficient meta-classifier architecture based on an approximation of the posterior Bayes probabilities for learning the oracle.
21세기 인류는 디지털 기술 혁신과 정보 통신 혁명으로 물리적 공간과 가상공간이 통합되는 새로운 유비쿼터스 시대를 맞이하고 있다. 미국, 일본, 유럽 등 많은 선진 국들은 유비쿼터스 컴퓨팅 혁명을 자국의 경쟁력 강화를 위한 핵심 패러다임으로 인식하고 유비쿼터스 관련 연구에 박차를 가하고 있다. 이에 본 연구에서는 엄선된 u-러닝 분석 사례의 고찰을 통해 'u-러닝 연구 방향 설정 시 고려할 사항','u-러닝 학습 모델 개발 시 고려할 사항' 및 'u-러닝 환경 조성 시 고려할 사항'등을 도출해 U-러닝 활성화 방안을 모색하였다.
최근 사물 인터넷을 활용한 산업 현장에서 수집되는 빅데이터를 활용해 복잡한 문제들을 해결하기 위하여 심층 강화학습 기술을 적용한 다양한 연구들이 이루어지고 있다. 심층 강화학습은 강화 학습의 시행 착오 알고리즘과 보상의 누적값을 이용해 자체 데이터를 생성하여 학습하고 신경망 구조와 파라미터 결정을 빠르게 탐색한다. 그러나 종래 방법은 학습 데이터의 크기가 커질수록 메모리 사용량과 탐색 시간이 기하급수적으로 높아지며 정확도가 떨어진다. 본 연구에서는 메타 학습을 적용한 연합학습 기반의 심층 강화학습 모델을 활용하여 55.9%만큼 보안성을 개선함으로써 프라이버시 침해 문제를 해결하고, 종래 최적화 기반 메타 학습 모델 대비 5.5% 향상된 97.8%의 분류 정확도를 달성하면서 평균 28.9%의 지연시간을 단축하였다.
본 논문에서는 퍼지 제어 시스템에 사용되는 퍼지 논리 제어기의 성능을 향상시키기 위한 여러가지 알고리즘들 중에서 학습기법에 속하는 퍼지 메타 규칙에 기초한 자기 동조 기법을 사용하여 직류 서보 전동기 제어를 위한 자기 동조 퍼지 논리 제어기를 구현해서, 자기 동조 퍼지 논리 제어기의 설계와 시뮬레이션 및 실험 결과를 고찰하고, 그 결과를 일반적인 퍼지 논리 제어기의 결과와 비교하여 자기 동조 퍼지 논리 제어기의 성능을 평가한다.
This paper pretends to study the potentialities of feedback, particularly in the development of a written report in two phases and in portfolio; and the main difficulties that teachers has to face concerning this assessment practice. Through a meta-analysis concerning different studies, it is possible to say that oral or written feedback, intentionally provided to students of several ages, may enable them to develop their self-assessment capacity and to get close of the expected product. However, the type of student and his or her perceptions may influence the effectiveness of feedback. Even for experience teachers, this practice maintains complex.
Structural sizing is a rewarding task due to its non-convex constrained nature in the design space. In order to provide both global exploration and proper search refinement, a hybrid method is developed here based on outstanding features of Evolutionary Computing and Teaching-Learning-Based Optimization. The new method introduces an observer phase for memory exploitation in addition to vector-sum movements in the original teacher and learner phases. Proper integer coding is suited and applied for structural size optimization together with a fly-to-boundary technique and an elitism strategy. Performance of the proposed method is further evaluated treating a number of truss examples compared with teaching-learning-based optimization. The results show enhanced capability of the method in efficient and stable convergence toward the optimum and effective capturing of high quality solutions in discrete structural sizing problems.
The purpose of this paper is to research the factors and the effects of immediacy in mathematics teaching and learning and mathematical problem solving. The factors of immediacy are visualization, functional fixedness and representatives. In special, students can apprehend immediately the clues and solution using the visual representation because of its properties of finiteness and concreteness. But the errors sometimes originate from visual representation which come from limitation of the visual representation. It suggests that students have to know conceptual meaning of the visual representation when they use the visual representation. And this phenomenon is the same in functional fixedness and representatives which are the factors of immediacy The methods which overcome the errors of immediacy is that problem solvers notice the limitation of the factors of immediacy and develop the meta-cognitive ability. And it means we have to emphasize the logic and the intuition in mathematical teaching and learning. Clearly, we can't solve all mathematical problems using only either the logic or the intuition.
Infinity is one of the important concept in mathematics, science, philosophy etc. In history of mathematics, potential infinity concept conflicts with actual infinity concept. Reason that mathematicians refuse actual infinity concept during long period is because that actual infinity concept causes difficulty in our perceptions. This phenomenon is called epistemological obstacle by Brousseau. Potential infinity concept causes difficulty like history of development of infinity concept in mathematics learning. Even though students team about actual infinity concept, they use potential infinity concept in problem solving process. Therefore, we must make clear epistemological obstacles of infinity concept and must overcome them in learning of infinity concept. For this, it is useful to experience visualization about infinity concept. Also, it is to develop meta-cognition ability that students analyze and control their problem solving process. Conclusively, students must adjust potential infinity concept, and understand actual infinity concept that is defined in formal mathematics system.
메타버스란 가공, 추상을 의미하는 메타(Meta)와 현실을 의미하는 유니버스(Unvierse)의 합성어이며 가상의 3차원을 뜻한다. 현재 메타버스는 4차 산업혁명의 중요 트렌드로 지목되어지고 있으며 다양한 기업들의 투자 또한 지속적으로 증가하는 추세이다. 이중 게임은 메타버스에서 가장 많은 비중을 차지하고 있으나 아직까지 메타버스 게임의 신뢰도가 높지 않으며 현재 출시되었거나 앞으로 출시될 게임들에 대한 적합한 테스트 기법이 필요한 실정이다. 이에 본 논문에서는 메타버스를 기반으로 하는 게임 테스팅에 강화학습 에이전트를 활용하는 방안에 대해 제안한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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