This study was to examine effects of On-Line Community Assisted Small Group Peer Tutoring(OCSPT) on university students' learning strategies. To achieve the purpose, twenty-eight university students were randomly selected. Fourteen students participated in OCSPT and they were divided into small groups consisted of 2 to 5. Students in experimental group participated in OCSPT for total thirty-four hours during sixteen weeks. There is no treatment for the other fourteen students in control group. To measure students' learning strategies, Motivated Strategies for Learning Questionnaire (MSLQ) shorts has been used. The result revealed that students in experimental group showed higher possession than control group in resource-management strategy(p<.05). However, there were no significant difference between both groups in cognitive and motivative strategies.
Due to the coronavirus disease 2019 pandemic, the new norm of online learning has been recognized as core to medical institutions for academic continuity, and students are expected to be motivated and engaged in learning while maintaining distance from other peers and educators. To facilitate students' and educators' newly defined roles in online medical education settings, it is crucial to understand how students are actively motivated and engaged in learning. Hence, this study explored medical students' motivational regulation profiles and examined the effects of motivational regulation strategies (MRS) on cognitive learning and learning engagement for online learning. Data were collected after the end of the first semester in 2020 from a sample of 334 medical students enrolled at a public university school of medicine. Latent profile analysis indicated three subgroups with different motivational regulation profiles: the low-profile, medium-profile, and high-profile groups. Regarding different MRS patterns in the high-profile group, mastery self-talk, performance approach self-talk, and the self-consequating strategy appeared to be most applicable for regulating learners' motivation. Analysis of variance showed that the profile groups with higher levels of MRS use were connected to a higher willingness to use cognitive learning strategies and a higher degree of engagement in online learning. The findings of this study emphasize the use of specific sets of MRS to support learning motivation and the need to design effective self-regulated learning environments in online medical education settings.
본 연구는 수도권 대학부설 과학영재교육원에 재학중인 153명의 과학영재를 대상으로 과학문제발견력을 구성하는 학습자요인으로서 과학관련태도와 동기 및 자기조절적 학습전략 변인을 중심으로 가설적 구조모형을 상정하여 구조방정식모형분석을 통해 구조모형을 검증하여 분석하였다. 본 연구의 결과는 다음과 같다. 첫째, 변인들간의 상관분석 결과, 과학관련태도가 긍정적일수록 자아효능감이나 내재적 가치를 나타내는 동기가 유의미하게 높게 나타났으며, 인지전략의 사용이나 자기조절을 나타내는 자기조절적 학습전략이 높다는 것을 알 수 있었다 과학관련태도 중 과학적 태도가 긍정적일수록 과학문제발견력중 창의성관련 범주인 정교성이 높았다. 그러나, 과학관련태도의 다른 하위범주와 과학문제해결력의 다른 하위범주간에는 유의미한 상관을 보이지 않았다. 또한 자기조절적 학습전략은 자기조절적 학습전략이 높을수록 정교성이 높았으며 과학의 탐구동기와 탐구수준과도 정적 관계를 갖고 있음이 확인되었다. 둘째, 과학문제발전력의 구조모형을 검증한 결과, 과학탐구관련 과학문제발견력 구조모형 1과 창의성 관련 과학문제발견력 구조모형 2의 분석결과가 모두 학습자의 정의적 요인인 과학관련태도가 직접적으로 과학문제발견력에 영향을 미치는 것이 아니라 자아효능감과 학습에 대한 내재적 가치의 인식을 갖는 동기요인과 자기조절적 학습전략의 사용을 매개로 하여 과학문제발견력에 영향을 미친다는 것이 확인되었다.
셀룰러 무선 통신 환경에서는 주파수 재사용으로 인해 동일 채널 간섭이 발생한다. 본 논문에서는 이런 환경에서 동작하는 OFDM 기반 통신 시스템의 송신 전력을 조절하는 방안을 제안하고자 한다. 기존의 전력 조절 방법중에서는 IWF(iterative waterfilling) 방식이 우수한 성능을 보이는 것으로 알려져 있다. 하지만 이 방식은 부반송파마다 송신 전력 수준과 비트 할당 정보를 수신기에서 송신기로 전달해야 하기 때문에 부반송파 개수가 큰 경우에는 이로 인한 부담이 클 수 있다. 이에 본 논문에서는 이런 궤환 정보량을 줄이기 위한 방안으로 부반송파의 송신 전력 할당을 좀 더 단순화한 방식을 제안하고자 한다. 제안한 방식은 채널 상태가 일정 수준 이상이 되는 양호한 그룹의 반송파에 대해서는 동일한 송신 전력을 할당하고, 그렇지 않은 반송파에는 송신 전력을 할당하지 않는 방식이다. 컴퓨터 실험 결과 제안한 방식은 IWF보다 궤환 정보량을 적게 사용하면서도 송신 전력 측면에서는 IWF에 매우 근접한 성능을 보인다는 것을 확인할 수 있었다.
셀룰러 무선 통신 환경에서는 주파수 재사용으로 인해 동일 채널 간섭이 발생한다. 본 논문에서는 이런 환경에서 동작하는 OFDM 기반 통신 시스템의 송신 전력을 조절하는 방안을 제안하고자 한다. 기존의 전력 조절 방법 중에서는 IWF(iterative waterfilling) 방식이 우수한 성능을 보이는 것으로 알려져 있다. 하지만 이 방식은 부반송파마다 송신 전력 수준과 비트 할당 정보를 수신기에서 송신기로 전달해야 하기 때문에 부반송파 개수가 큰 경우에는 이로 인한 부담이 클 수 있다. 이에 본 논문에서는 이런 궤환 정보량을 줄이기 위한 방안으로 부반송파의 송신 전력 할당을 좀 더 단순화한 방식을 제안하고자 한다. 제안한 방식은 채널 상태가 일정 수준 이상이 되는 양호한 그룹의 반송파에 대해서는 동일한 송신 전력을 할당하고, 그렇지 않은 반송파에는 송신 전력을 할당하지 않는 방식이다. 컴퓨터 실험 결과 제안한 방식은 IWF보다 궤환 정보량을 적게 사용하면서도 송신 전력 측면에서는 IWF에 매우 근접한 성능을 보인다는 것을 확인할 수 있었다.
A survey was conducted on 222 students in two elementary schools in rural areas, one was a rural small city and the other was in the countryside. By measuring their skin-foldness in 4 spots by caliper, the body fatness of 5 grades(BFGr) of the subjects was resulted as follows ; 28.0% of boys and 6.7% of girls were classified as obese the and 34.1% of boys and 31.1% of girls as overweight. Comparing by region, children in the small city seemed to be fatter than the ones in the countryside(21.7% vs. 17.2% as obesity). Comparing by gender, boys were fatter than girls(28.0% vs. 6.7% as obesity). When recategorizing body fatness from 5 grades(BFGr) into 3 groups(BFGp) as overweight group(obesity+overweight), normal and underweight group(underweight+severe-underweight), we observed no significant difference in childrens dietary habits and food intake frequencies by BFGp. Overweight and underweight groups enjoyed snacking before dinner more frequently than the normal group(42.1-59.3% vs. 31.5%). The subjects showed poor nutrition knowledge score with relatively high attitude score about weight control and dietary behavior score was a little lower than the attitude score. Nutrition education programs, like camps, should stress on childrens nutrition knowledge. BFGp related to obesity attitude positive, a very low level and the latter related to diet, exercise and fasting attitudes at positive levels. Therefore overweight children seemed to be motivated easily. Also the higher the in exercise-value score, the more increased was shown in exercise attitude at positive, very low level. Emphasizing exercise-value in camp programs might make childrens exercise attitude more positive. As strategies for a rural obesity camp program are being developed by obese and non-obese children. The camp would be held over summer vacation for 3 days(2 nights) at the participants expence not exceeding 50,000 won. Contents of the program cover nutrition knowledge, and exercise-value as well as cooking lessons, exercise practice, and self-esteem enhencement.
21세기를 눈앞에 둔 국내의 금융환경은 디지털 경제화의 물결과 인터넷으로 상징되는 Open Network 사회의 진전으로 격변의 양상을 띠고 있다. 지금까지 은행의 Electronic Banking 서비스는 주로 Closed Network에 의해 운영되어 왔으나, Open환경하에서 저코스트로 이용이 가능한 인터넷의 등장과 함께 이러한 양상에 큰 변화가 일어나고 있다. 이러한 Open Network 사회에서는 지금까지 Closed Network속에서 수행되어 왔던 금융거래가 인터넷이라는 공통의 기반 위에서 행해짐에 따라 고객이 자신의 니즈에 응하여 가장 우수한 상품·서비스를 제공하는 은행을 자유롭게 선택하는 시대, 즉 구매자 중심시장이 될 것이다. 따라서 이러한 고객의 니즈에 신속하게 대응할 수 있는 인터넷뱅킹이 21세기 금융기관의 경영전략상 매우 중요한 요소로 부상할 것이다. 따라서 본 연구에서는 이러한 시대의 변화를 염두에 두면서 인터넷이 은행산업에 미치는 영향과 선진은행의 인터넷뱅킹 전략 및 활용사례를 살펴보고 마지막으로 은행산업의 인터넷뱅킹 전략방안, 즉 인터넷 활용을 통한 상품·서비스의 확대방안을 중·장기적 관점에서 제안하고자 한다.
In order to facilitate the electricity market operation and trade in the restructured environment, ample transmission capability should be provided to satisfy the demand of increasing power transactions. The conflict of this requirement and the restrictions on the transmission expansion in the restructured electricity market has motivated the development of methodologies to enhance the available transfer capability (ATC) of existing transmission grids. The insertion of flexible AC transmission System (FACTS) devices in electrical systems seems to be a promising strategy to enhance single area ATC and multi-area ATC. In this paper, the viability and technical merits of boosting single area ATC and multi-area ATC using Thyristor controlled series compensator (TCSC), static VAR compensator (SVC) and unified power flow controller (UPFC) in single device and multi-type three similar and different device combinations are analyzed. Particle swarm optimization (PSO) algorithm is employed to obtain the optimal settings of FACTS devices. The installation cost is also calculated. The study has been carried out on IEEE 30 bus and IEEE 118 bus systems for the selected bilateral, multilateral and area wise transactions.
A numerical study on the melting process inside an isothermal spherical capsule is made. It is assumed that the phase change medium of its solid phase is heavier than the liquid phase and therefore the unmelted solid core is continuously moving downward on account of gravity forces. Such a gravity-assisted melting is commonly characterized by the existence of a thin liquid film below the solid core. The present study is motivated to present a full-equation-based analysis of the influences of the initial subcooling and the natural convection on the fluid flow and heat transfer characteristics associated with the gravity-assisted melting. In the light of the solution strategy, the present study is substantially distinguished from the existing works in that the complete set of governing equations in both the melted and unmelted regions are resolved without subdivision of the solution domains. For example, the liquid film region and the upper melted region are treated here as one domain and thus obviating laborious efforts to couple them. Numerical results are obtained by varying the Rayleigh numbers and the degree of subcooling. For the range of parameters examined, the presence of subcooling was found to impede the melting rate. The dropping velocity of the unmelted solid core was observed to affect the natural convection in the liquid significantly. When compared with the available experimental data, much improved prediction was achieved.
Recent advances in machine learning approaches such as deep neural network and reinforcement learning offer significant performance improvements in generating detailed and varied motions in physically simulated virtual environments. The optimization methods are highly attractive because it allows for less understanding of underlying physics or mechanisms even for high-dimensional subtle control problems. In this paper, we propose an efficient learning method for stochastic policy represented as deep neural networks so that agent can generate various energetic motions adaptively to the changes of tasks and states without losing interactivity and robustness. This strategy could be realized by our novel trajectory search method motivated by the trust region policy optimization method. Our value-based trajectory smoothing technique finds stably learnable trajectories without consulting neural network responses directly. This policy is set as a trust region of the artificial neural network, so that it can learn the desired motion quickly.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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