Online and offline mixed teaching mode has become an important way to promote the connotative development of higher education. Under the background that offline teaching has become mature, in order to further promote the development of online education, and promote the implementation of the mixed teaching mode, to mix and to provide basis for the construction of the mixed teaching mode, this study takes the online learning effect as the evaluation basis, adopts the online questionnaire survey to conduct statistical analysis of the online learning behavior of 2213 college students, and discusses the differentiation phenomenon of online learning groups from the micro, meso and macro perspectives. It is found that there are significant differences in the online learning effect of college students in terms of the type of learning platform, whether the school implements the online offline mixed teaching mode, education background, grade (bachelor's degree), and region. Colleges and universities should strengthen the promotion of online and offline mixed teaching mode; The online learning platform should improve the platform function and strengthen the functional differentiation design of learning resources for students. Education departments pay attention to the learning effect of online learners in different regions, and bridge the gap in regional education.
본 연구의 목적은 기존 「근로자직업능력개발법」이 「국민 평생 직업능력 개발법」으로 개정되면서 직업능력개발의 지원대상과 직업능력개발훈련의 범위가 확대됨에 따라, 스마트직업훈련플랫폼(STEP)이 맞춤형 평생직업능력개발을 위해 지향해야 하는 공공 온라인 플랫폼으로서의 역할과 기능을 제시하는 것이다. 이를 위해 국내 공공 온라인 플랫폼 서비스 사례연구, 전문가 FGI 등을 바탕으로 STEP의 공공서비스 역할과 기능을 도출하였고, 이에 대한 전문가 검증회의를 진행하였다. 이를 바탕으로 STEP의 공공 온라인 플랫폼으로서의 역할과 기능에 대한 시사점을 제시하였다.
At present, many machine leaning and data mining methods are used for analyzing and predicting structural response characteristics. However, the platform that combines big data analysis methods with online and offline analysis modules has not been used in actual projects. This work is dedicated to developing a multifunctional Hadoop-Spark big data platform for bridges to monitor and evaluate the serviceability based on structural health monitoring system. It realizes rapid processing, analysis and storage of collected health monitoring data. The platform contains offline computing and online analysis modules, using Hadoop-Spark environment. Hadoop provides the overall framework and storage subsystem for big data platform, while Spark is used for online computing. Finally, the big data Hadoop-Spark platform computational performance is verified through several actual analysis tasks. Experiments show the Hadoop-Spark big data platform has good fault tolerance, scalability and online analysis performance. It can meet the daily analysis requirements of 5s/time for one bridge and 40s/time for 100 bridges.
본 연구는 중국 현지의 학습자들을 대상으로 실시간 온라인 교육 플랫폼의 교수자 특성, 콘텐츠 특성과 플랫폼특성이 학습만족도 및 지속사용의도에 미치는 영향을 분석함으로써 실시간 온라인 교육 플랫폼 시장의 활성화에 도움이 되고자 한다. 설문조사를 통해 총 670부 설문지를 수집하여 실증분석을 실시하였다. 분석 결과, 첫째, 교수자의 특성인 매력성을 제외하고 전문성과 성실성은 학습만족도에 모두 유의미한 정의 영향관계가 있었다. 둘째, 콘텐츠 특성의 유용성, 풍부성과 적절성은 학습만족도에 모두 유의미한 정의 영향 관계가 있었다. 셋째, 플랫폼 특성인 상호작용성을 제외하고, 기술성과 편리성은 학습만족도에 모두 유의미한 정의 영향 관계를 확인하였다. 넷째, 학습만족도는 지속사용의도에 유의한 긍정적인 영향을 미쳤다. 따라서 실시간 온라인 교육 플랫폼 시장의 활성화를 위해 교수자 특성, 콘텐츠 특성과 플랫폼특성에 대하여 실제로 느끼는 효용의 가치를 높였다는 점에서 큰 의미가 있다. 본 연구는 실시간 온라인 교육 플랫폼 실무적 시사점과 향후 연구방향을 제시하였다.
International journal of advanced smart convergence
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제11권3호
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pp.79-84
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2022
Due to a series of online sex crimes cases and online class conversions caused by the spread of the coronavirus, alternatives to sex education in schools are urgently required. As a result of this study, the metaverse sex education platform was designed. Using this platform, learners are expected to cultivate correct adult awareness and digital citizenship. Within the metaverse platform, learners can participate more actively in learning. Instead of exposing one's name and face in a place dealing with sensitive gender issues, one can participate in education through his or her decorated avatar and participate in education much more actively than face-to-face education and express one's opinion through chat. In addition, education by level can be received regardless of time and place, which can have the effect of bridging the educational gap between urban and rural areas. In this paper, we propose a new sex education platform without time and space constraints by utilizing metaverse.
본 연구는 코로나19 이후 불가피하게 진행된 온라인 교양 수업에 대한 교수자의 만족도를 조사, 분석하여 교수자가 인식하는 온라인 교양 수업의 효과성을 알아보고자 한다. 이를 위해 경상남도 C대학의 교양대학에서 2021학년도 1학기 말에 실시한 수업 만족도에 관한 설문조사에 응답한 54명의 교수자를 대상으로 온라인 교양 수업의 전체적인 만족도와 이에 영향을 미칠 만한 변인들에 관해 연구하였다. 그 결과, 교수자는 온라인 교양 수업에 대해 전반적으로 부정적 인식을 갖고 있었다. 전체 만족도와 학습자와의 상호작용 변인에서는 각각 2.80, 2.87의 낮은 만족도를 보였으며, 그 외 요인들에 대해서는 전체 만족도보다 높은 만족도를 보였다. 또한 전체 만족도에 가장 큰 영향을 미치는 요인은 수업에 사용된 플랫폼에 관한 만족도였으며, 통계적으로도 유의미했다. 따라서 교수자의 온라인 교양 수업 만족도에 가장 큰 영향을 미치는 변수인 플랫폼에 교수자는 익숙해질 필요가 있으며, 이를 위해 대학에서는 교수자를 위한 사전 교육이 이루어질 필요가 있다. 본 연구는 일개 대학의 교수자를 대상으로 연구가 진행되었다는 점과 한정된 변수만을 측정하였다는 데에 한계가 있다.
This article aims to explain the concept and characteristics of the 'Intelligent Science Lab', which is being promoted nationwide in Korea since 2021. The Korean Ministry of Education creates a master plan containing a vision for science education every five years. The most recently announced '4th Master plan for science education (2020-2024)' emphasizes the policy of setting up an 'intelligent science lab' in all elementary and secondary schools as an online and offline space for scientific inquiry using advanced technologies, such as Internet of Things and Augmented and Virtual Reality. The 'Intelligent Science Lab' project is being pursued in two main directions: (1) developing an online platform named 'Intelligent Science Lab-ON' that supports science inquiry classes, and (2) building a science lab space in schools that encourages active student participation while utilizing the online platform. This article presents the key features of the 'Intelligent Science Lab-ON' and the characteristics of intelligent science lab spaces newly built in schools. Furthermore, it introduces inquiry-based science learning programs developed for intelligent science labs. These programs include scientific inquiry activities in which students generate and collect data ('data generation' type), utilize datasets provided by the online platform ('data utilization' type), or utilize open and public data sources ('open data source' type). The Intelligent Science Lab project is expected to not only encourage students to engage in scientific inquiry that solves individual and social problems based on real data, but also contribute to presenting a model of online and offline linked scientific inquiry lessons required in the post-COVID-19 era.
The purpose of universities is diversifying, such as education and research for the transfer of knowledge and technology, and training talented people with the competencies required in industrial sites. Therefore, universities are attempting various forms of industry-academic cooperation to maintain organic relations with companies and to conduct research activities, technology sharing, technology development, technology transfer, and human resources training. In particular, in the field of engineering education, various industry-academic cooperation programs such as field training, interns, and start-up support are actively developed and operated. Accordingly, the Engineering Education Innovation Research Information Center developed an online industry-academic cooperation capstone design matching platform for engineering education to enable collaboration between universities and companies nationwide. The industry-academic cooperation matching platform was developed under the theme of capstone design. Capstone design is a project-oriented and problem-based learning method that combines the knowledge and experiences acquired by the undergraduate department and designs and produces them. The subject of the Capstone design project was to solve corporate difficulties and allow companies and universities to collaborate. This study developed an online industry-academic cooperation capstone design matching platform according to analysis, design, development, evaluation, and execution procedures. This study is meaningful in that it has developed a channel through which students and companies, who are the subjects of industry-academic cooperation, can carry out projects and communicate organically through an online matching platform.
A personalized course recommendation algorithm based on deep learning in an online education cloud platform is proposed to address the challenges associated with effective information extraction and insufficient feature extraction. First, the user potential preferences are obtained through the course summary, course review information, user course history, and other data. Second, by embedding, the word vector is turned into a low-dimensional and dense real-valued vector, which is then fed into the compressed interaction network-deep neural network model. Finally, considering that learners and different interactive courses play different roles in the final recommendation and prediction results, an attention mechanism is introduced. The accuracy, recall rate, and F1 value of the proposed method are 0.851, 0.856, and 0.853, respectively, when the length of the recommendation list K is 35. Consequently, the proposed strategy outperforms the comparison model in terms of recommending customized course resources.
기존의 고정 단발기 (PC)에서만 주로 행해지던 각종 다중 사용자 접속 온라인 응용이 최근 PC와 PDA, 휴대폰 등이 공동 작업을 수행하는 멀티 플랫폼 기반 온라인 응용으로 전환되고 있다. 그러나 지금까지 멀티 플랫폼 기반 온라인 응용은 다중 사용자의 공동 데이터의 동시 접근 및 각 클라이언트의 처리 능력과 통신 속도의 비대칭을 고려하지 않아 컨텐츠가 매우 단순한 실정이다. 이 논문에서는 멀티 플랫폼 기반 동시성 제어 기법, 다양한 클라이언트간의 변경 전파 프로토콜, 모바일 클라이언트의 특성을 고려한 객체 관리 기술을 제안하였다. 그리고 멀티 플랫폼 기반 채팅 프로그램을 제작하여 제안한 기법들이 적절히 동작함을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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