The purpose of this study is to analyze the effect of flipped learning strategy, which is an online offline convergence learning strategy becoming a hot issue, on students' learning styles..Ultimately, the goal is to analyze the academic achievements and learning attitudes by applying the flipped learning strategy considering the preferred learning styles of Korean students. By assuming that Korean students are accustomed to traditional lecture class, it is assumed that the students would have difficulty in applying the flipped learning strategy which involves information gathering and problem solving through discussion. In order to analyze whether the application of flipped learning strategy is effective, it is necessary to identify students' preferred learning style and to develop appropriate teaching strategies accordingly.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2017.05a
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pp.482-484
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2017
Over the past 70 years, movies and television have revolutionized the way people communicate. However, even with this development, TV has been used only as a means of communication targeting an unspecified number of people due to the restriction of media such as radio waves and movies. However, the development of the Internet and online video has come to a time when 100 million people watch YouTube videos uploaded from the other side of the world by eliminating these restrictions. The message that you want to deliver now can be delivered to anyone, but making the image with these messages remains the last obstacle to communication. To solve these problems, we implemented a web application and a video production program through AWS. This system basically provides the administrator with the video production through the easy interface, the information management and the program on the server on the internet through AWS, the assigned lecture including the computer and the smart phone, the learning materials, And implemented to increase the efficiency of educational video production service.
Every big online security breach seems to end in a big lecture. Thus, although a predominant weakness in properly securing information assets is the individual user within an organization, much of the focus of extant security research is on technical issues. The purpose of this study is to explain why insiders breach security policy by applying the moral disengagement theory. There are no consistent, widely accepted theories or theoretical frameworks in the literatures as to why insiders breach of information security, and therefore no clear, effective guidance on what to do to prevent employees from violating information security policy in organization. To do this, we theorize that moral disengagement may play a mediating role connecting stable individual differences to intention to breach security policy, because of some of the individual differences. We found that policy awareness and perceived punishment have a negatively significant effect on moral disengagement. However, negative affectivity has a positively significant influence on moral disengagement. Furthermore, moral disengagement has a positive effect on intention to breach security policy. Conclusions and implications are discussed.
Flipped Learning is being suggested which is well known as a teaching method which lets students learn the contents they will learn in advance through the advance online video and have a discussion through the team interaction in the main class for them to solve the assignment through the cooperation in a self-initiated way. Therefore, this study was intended to confirm if the flipped learning class could improve the students' learning ability and raising the interest in math by complementing the problem on the lecture-type class by applying the flipped learning class to the college basic math subject. As a result, in the unit test result, the average score of the experimental group was more than 20 higher than one of the control group indicating that Flipped Learning had a great effect on improving the learning ability, and as for the introspection journal analysis, many subjects from the experimental group showed the positive attitude toward math they felt difficult unlike ones from control group indicating that it was effective in improving the interest level.
The purpose of this study was to evaluate effects of mobile web-based cardiopulmonary resuscitation(CPR) convergence education for nurses. This study used a nonequivalent control group pretest-posttest design. A sample of 46 nurses was included. The experimental group was given mobile web-based online CPR education with self-directed offline CPR practice. The control group was given traditional CPR lecture education with CPR practice. The data were collected using a structured questionnaire and performance skill test and were analyzed using SPSS 21.0 program. The experimental group had higher scores on CPR knowledge and CPR self-efficacy than those of the control group. there were no significant differences between groups (p=.741; p=.162). CPR skill ability was significantly higher in the experimental group compared to the control group(p=.001). This findings indicate that mobile web-based CPR convergence education can be an effective to strengthen CPR capabilities for nurses. These contribute to expanding convergence of education program development.
The Journal of Korean Association of Computer Education
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v.22
no.3
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pp.55-65
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2019
In programming language learning system of flip learning methods, the evaluation of cyber lectures generally proceeds from online to multiple choice questions. In this case, the questions are randomly extracted from the question bank and given to individual learners. In order for these evaluation results to be reflected in the grades, the equity of the examination question is more important than anything else. Especially in the programming language subject, the degree of difficulty that learners think can be different depending on the type of problem. In this paper, we classify the types of multiple-choice problems into two categories, and manage the difficulty level by each type. And we propose a question selection algorithm that considers both difficulty level and type of question. Considering the characteristics of the programming language, experimental results show that the proposed algorithm is more efficient and fair than the conventional method.
The purpose of this study is to develop a flipped-learning based education model for vocational education and training. Based on previous studies, we have developed a training model that includes definitions of flipped-learning, major learning activities, and operational strategies in each occupation. In addition, delphi surveys were carried out to confirm the validity of the educational model for HRD and vocational education and training specialists. Finally, the flipped-learning model for vocational education and training consists of three stages: Pre-learning, Main-learning, and Post-learning. Pre-learning stage include Online lectures, Simple tasks, Main-learning stage include Active learning and Coaching-Debriefing lecture, Post-learning stage includes Individual reflection-Additional task performance activities. The educational model developed through this study was developed with the focus on improving the linkage and the performance of the goal of vocational education and training.
Demand for big data analysis and AI developers is increasing, but there is a lack of an education base to supply them. In this paper, by developing a cloud-based artificial intelligence education platform, the goal was to establish an environment in which practical practical training can be efficiently learned at low cost at educational institutions and IT companies. The development of the education platform was carried out by planning scenarios for each user, architecture design, screen design, implementation of development functions, and hardware construction. This training platform consists of a containerized workload, service management platform, lecture and development platform for instructors and students, and secured cloud stability through real-time alarm system and age test, CI/CD development environment, and reliability through docker image distribution. The development of this education platform is expected to expand opportunities to enter new businesses in the education field and contribute to fostering working-level human resources in the AI and big data fields.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.22
no.3
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pp.129-137
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2021
This study is a qualitative study conducted using focus group interviews to examine the mixed offline and online education experience of nursing students in the context of Covid-19. The subjects of this study included 7 students enrolled in the Department of Nursing at J City V University, and focus group interviews were conducted with sufficient explanation and written consent for the study. The contents of the interviews were recorded, and the interview contents were directly transcribed directly after the interview. Research results were derived through content analysis. As a result of the study, 5 domains, 10 categories, and 24 subcategories were derived from the experiences of nursing college students on mixed lectures. The 5 domains included 'mixed lectures,' 'tasks,' 'tests,' 'motivation,' and 'improvement.' The contents of each domain derived from this research result are expected to be used as basic data in the design of the on/offline mixed lectures in the future.
This paper analyzed the validity of exercise problems for each unit in Python programming education. Practice questions presented for each unit are presented through an online learning system, and each student uploads an answer code and is automatically graded. Data such as students' mid-term exam scores, final exam scores, and practice questions scores for each unit are collected through Python lecture that lasts for one semester. Through the collected data, it is possible to improve the exercise problems for each unit by analyzing the validity of the automatic scoring exercise problems. In this paper, Orange machine learning tool was used to analyze the validity of automatic scoring exercises. The data collected in the Python subject are analyzed and compared comprehensively by total, top, and bottom groups. From the prediction accuracy of the machine learning model that predicts the student's final grade from the Python unit-by-unit practice problem scores, the validity of the automatic scoring exercises for each unit was analyzed.
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