International Journal of Computer Science & Network Security
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제24권2호
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pp.101-112
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2024
Telugu language is considered as fourth most used language in India especially in the regions of Andhra Pradesh, Telangana, Karnataka etc. In international recognized countries also, Telugu is widely growing spoken language. This language comprises of different dependent and independent vowels, consonants and digits. In this aspect, the enhancement of Telugu Handwritten Character Recognition (HCR) has not been propagated. HCR is a neural network technique of converting a documented image to edited text one which can be used for many other applications. This reduces time and effort without starting over from the beginning every time. In this work, a Unicode based Handwritten Character Recognition(U-HCR) is developed for translating the handwritten Telugu characters into English language. With the use of Centre of Gravity (CG) in our model we can easily divide a compound character into individual character with the help of Unicode values. For training this model, we have used both online and offline Telugu character datasets. To extract the features in the scanned image we used convolutional neural network along with Machine Learning classifiers like Random Forest and Support Vector Machine. Stochastic Gradient Descent (SGD), Root Mean Square Propagation (RMS-P) and Adaptative Moment Estimation (ADAM)optimizers are used in this work to enhance the performance of U-HCR and to reduce the loss function value. This loss value reduction can be possible with optimizers by using CNN. In both online and offline datasets, proposed model showed promising results by maintaining the accuracies with 90.28% for SGD, 96.97% for RMS-P and 93.57% for ADAM respectively.
International Journal of Computer Science & Network Security
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제22권11호
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pp.331-337
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2022
Smart learning is augmented with digital, context-aware, and adaptable technologies to encourage students to learn better and faster. To ensure that digital learning is successful and that implementation is efficient, it is critical that the dimensions of digital learning are arranged correctly and that interactions between the various elements are merged in an efficient and optimal manner. This paper builds and discusses a basic framework for smart learning in the digital age, aimed to improve students' abilities and performance in learning. The proposed framework consists of five dimensions: Teacher, Technology, Learner, Digital content, and Evaluation. The Teacher and Learner dimensions operate on two levels: (a) an abstract level to fit in knowledge and skills or interpersonal characteristics and (b) a concrete level in the form of digital devices used by teachers and learners. Moreover, this paper proposes asynchronous online course delivery model. An Arabic smart learning platform has been developed, based on these smart learning core dimensions and the asynchronous online course delivery model, because despite the official status of this language in many countries, there is a lack of Arabic platforms to teach Arabic. Moreover, many non-native Arabic speakers around the world have expressed an interest in learning it. The Arabic digital platform consists of over 70 lessons classified into three competence levels: beginner, intermediate, and advanced, delivered by Arabic experts and Arabic linguists from various Arab countries. The five dimensions are described for the Arabic platform in this paper. Learner dimension is the Arabic and non-Arabic speakers, Teacher dimension is Arabic experts and Arabic linguistics, Technology dimension consists of technology for Arabic platform that includes web design, cloud computing, big data, etc. The digital contents dimension consists of web-based video, records, etc. The evaluation dimension consists of Teachers rating, comments, and surveys.
In data-driven learning (DDL), learners explore a corpus to understand vocabulary and grammar. Although many studies have emphasized the role of DDL in second language (L2) acquisition, L2 light verbs have been largely under-explored. To bridge this gap, this study focused on the learning outcomes of L2 light verbs among 29 intermediate-level Japanese university students. The research zeroed in on six prevalent light verbs in English: "make," "do," "take," "have," "give," and "get." Over nine weeks, the participants engaged with verb-noun collocations using worksheets that juxtaposed Japanese translations of the target collocations with their English equivalents, with the verbs omitted. With the aid of Wordbanks Online, they filled in the blanks and constructed accurate sentences. Before this activity, a 20-minute tutorial was given to the participants on how to interpret the concordance lines. The effectiveness of the DDL method was evaluated using pre-tests, immediate post-tests, and delayed post-tests. The results showed that DDL significantly improved the participants' knowledge of the target collocations of light verbs and nouns; the post-test and delayed post-test scores were significantly higher than the pre-test scores. The results showed that, overall, DDL contributed to memorizing the collocations of light verbs and nouns; however, DDL had different effects on the memorization of collocations across different light verbs. The extent of work on the worksheet is not the only factor in its retention, and observing concordance lines may promote learners' memorization of light-verb collocations.
플립러닝 방식의 프로그래밍 언어 학습 시스템에서 사이버 강의에 대한 평가는 일반적으로 온라인에서 객관식 문제로 진행된다. 이때 출제되는 문제는 문제은행에서 랜덤하게 추출하여 학습자 개개인에게 주어진다. 이러한 평가 결과가 성적에 반영되기 위해서는 시험 문제의 형평성이 무엇보다 중요하다. 특히 프로그래밍 언어 과목에서는 문제의 유형에 따라 학습자가 생각하는 난이도가 서로 다를 수 있다. 본 논문에서는 객관식 문제의 유형을 2가지로 분류하여, 각 유형별로 난이도를 관리한다. 그리고 문제의 난이도와 유형을 함께 고려한 문제 출제 알고리즘을 제시하였다. 제시된 알고리즘은 프로그래밍 언어 과목의 특성을 고려할 때 기존의 출제 방식에 비해 보다 공정하고 효율적임을 실험을 통해 확인할 수 있었다.
The aim of this study was to explore the use of Google Classroom as a learning management system for College English. The study targeted 34 university students. They took part in various activities, such as writing reactions to video lectures, peer-editing essays, and recording video presentations, et cetera. For the study, a t-test was conducted to evaluate the English development of the students. The two essays that each student wrote were used as the data sources. The result (t=-5.854, p=.000) indicated an improvement in their English writing proficiency. In addition, a survey was conducted to gather students' feedback regarding their perceptions towards the course. The study covered five aspects of their experience: Google Classroom, language development, Quizlet, classroom experience, and essay-writing experience. From the results, students indicated a positive response to the program. The use of Google Classroom in an online learning setting accomplishes two things; it helped the students in the development of their English proficiency, and provided activities that students find interesting, which in turn stimulates their self-learning spirit.
Learning by teaching (LbT) has long been recognized as an important learning behavior that constructs meaning based on interactions between learners. This study aimed to explore the meaning of LbT as an important learning activity for future implementation in education. LbT is based on the cultural historical activity theory and sociocultural learning theory, as developed by scholars including Vygotsky. These frameworks value the construction of meaning based on language, and LbT is reported to be effective in constructing meaning. In addition, within the zone of proximal development posited by Vygotsky, learning through interaction between learners improves academic achievement, higher-order thinking, deep learning, and reflective learning. LbT also promotes students' learning presence, and strengthens various competencies such as collaboration and communication skills. Interactive behavior between learners in the form of LbT has been explored as an approach to teaching and learning, with methods including peer learning, peer tutoring, peer teaching, peer mentoring, Lernen durch Lehren, and peer-assisted learning. LbT has also been applied as a learning method. In the future, LbT has boundless potential to improve learning through activities such as flipped learning or online learning based on interactions between learners.
본 논문에서는 온라인 대화 행위에서 다양한 미디어를 지원하기 위하여 XML(eXtensible Markup Language)을 이용하는 방법을 제안한다. 제안한 방법은 온라인 대화 행위에서 미디어 정보를 XML 기반 메시지로 변환하여 기존 텍스트 기반 메시지와 유사하게 처리한다. 이때 XML 기반 메시지와 미디어는 서버에 저장되며, XML 기반 메시지는 하나의 XML 문서로 통합된 후 XSLT 문서를 적용하여 HTML 문서를 생성한다. 각 클라이언트의 대화자는 HTML 문서의 하이퍼링크를 이용하여 미디어를 재생 및 프레젠테이션 한다. 제안한 방법은 온라인 대화 행위에서 텍스트, 이미지, 오디오, 비디오 등의 다양한 미디어의 사용을 효율적으로 지원하고, 또한 XML 태그의 확장 및 변경에 따라 텍스트 기반 메시지의 글자 크기, 색깔, 스타일 등의 유지보수에 효율적이다. 적용 예로서, 온라인 대화 행위에서 미디어를 지원하기 위하여 클라이언트-서버구조를 가지는 시스템을 구현하였으며, 각 대화자는 웹 브라우저에서 JAVA 애플릿과 서블릿을 사용하여 텍스트 및 미디어 기반 메시지를 입력하며, 대화자가 메시지를 입력할 때마다 대화 메시지가 자동으로 갱신되도록 하였다. 대화자는 사용자 인터페이스상의 대화 메시지에서 하이퍼링크의 클릭으로 미디어를 재생 및 프레젠테이션 한다. 제안한 방법의 응용 분야로는 원격 교육, 게임, 협업 등이다.
LEPPISAARI, Irja;HERRINGTON, Jan;IM, Yeonwook;VAINIO, Leena
Educational Technology International
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제12권1호
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pp.21-46
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2011
International virtual teamwork offers new opportunities for the professional development of teachers. In this paper, we examine the initial experiences in an ongoing international virtual benchmarking project coordinated by the Finnish Online University of Applied Sciences. What challenges does an international context present for project construction and collaboration? Data from five countries, in the form of participant reflections and researchers' observations, were analysed according to four types of barriers: language, time, technical and mental barriers. Initial data indicates that trust is an essential starting point, as there is neither time nor possibilities to build mutual trust by traditional means. Organisational confidentiality issues, however, can complicate the situation. The project introduces 'collision' as a method of professional development, in which physical and organisational borders are crossed and the skills and competencies needed in global learning environments are acquired.
The purpose of this research is to introduce a new pedagogy for developing English education in the university. It is based on the favorable results of the application of Network English, which is a method that has been used in three classes at Y University for a period of one semester. Network English is a kind of integrated teaching method of offline and online education, and can be a learner-oriented educational method. The online aspect gives learners easier access to the text, regardless of time and place. And in addition to the characteristic of online itself, the various contents in conformity with the learning ability of learners are provided in the text, in order that the learners can get and maintain a desire for study without losing their interest in English. Although the offline part is not much different from traditional classes, the offline education can complement the deficiency of the online and also offer the learners the opportunity for questions and answers. From the results of application of Network English in three classes, the students were satisfied with the method and have more interest in English, which resulted in better grades.
본 연구는 대학교육 시스템 내에서 MOOC을 활용한 플립 러닝 적용의 효과를 알아보기 위해 수행되었다. 이를 위해 총 여섯 명의 대학생들이 10주 동안의 새로운 학습 경험에 참여하였다. 참여자들은 먼저 MOOC 웹사이트에서 제공되는 학습 내용을 통해 온라인 활동을 수행하고, 오프라인 강의실에서 이와 연계된 참여적 학습을 수행하였다. 수업이 종료된 이후 연구참여자들을 대상으로 반구조화된 대면 인터뷰가 시행되었다. 연구결과 이 교수 방법은 학습자들이 높은 동기수준을 갖고 학습활동을 수행한 것으로 나타났다. 그러나 외국어로 제공되는 학습콘텐츠로 인한 학습제약, 새로운 학습방법에 대한 문화적 부적응의 문제들이 발견되었다. 본 연구를 바탕으로 향후 발전방안이 논의되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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