KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.4
no.4
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pp.595-617
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2010
This paper proposes a novel of a personalized Computer Assisted Language Learning (CALL) system based on learner's cognitive abilities related to foreign language proficiency. In this CALL system, a strategy of retrieval learning, a method of learning memory cycle, and a method of repeated learning are applied for effective vocabulary memorization. The system is designed to offer personalized learning based on cognitive abilities related to the human language process. For this, the proposed CALL system has a cognitive diagnosis module which can measure five types of cognitive abilities. The results of this diagnosis are used to create dynamic learning scenarios for personalized learning and to evaluate user performance in the learning. This system is also designed in order to have users be able to create learning word lists and to share them simply with various functions based on open APIs. Additionally, through experiments, it has shown that this system helps students to learn English vocabulary effectively and enhances their foreign language skills.
The purpose of this study is to compare and analyze the impact on low-achievers in mathematics who studied mathematics using Blended e-learning and Personalized system of instruction after school. Blended e-learning is defined as the management of e-learning using the e-study run by the education office in local. Personalized system of instruction was proceeded as follows; (1) all students are given a syllabicated learning task and a study guide, (2) students study the material autonomously according to their own pace for a certain period of time, (3) the teacher strengthens the students' motivation through grading and feedback after students study a subject and solve the evaluation problem. The learning materials for Personalized system of instruction are re-edited the offline education contents provided by the blended e-learning to the level of students. The 118 $7^{th}$ grade students from the D middle school participated in this study. The results were verified by achievement tests before and after the study, as well as survey regarding their attitude toward mathematics. The results are as follows. First, Blended e-learning has more positive impacts than Personalized system of instruction in mathematics achievement. Second, there was no difference in mathematics achievement according to their self-directed learning between Blended e-learning and Personalized system of instruction. Third, both types utilizing Blended e-learning and Personalized system of instruction have positive effect on attitude toward mathematics, and there is not their difference between two methods of teaching and learning mathematics.
Objectives: The purpose of this study was to investigate effects of nutrition education providing school lunch by personalized daily needed food exchange units using Food Exchange System for adolescent athletes. Methods: The subjects were 60 sports high school students (educated group, 30 vs. noneducated group 30). Nutrition education was provided for 4 weeks (40 min/lesson/week). In addition, personalized school lunch was served for 4 weeks, nutrition education period. The personalized lunch were provided Food Exchange Units according to personalized daily needed energy. The lessons were '5 Major nutrients, functions and foods', 'My daily needed energy and food exchange units by Food Exchange System', 'My meal plan by food exchange units according to my daily needed energy' and 'Smart choice of healthy snacks and eating outs'. After nutrition education, we examined the differences in anthropometric characteristics, nutrition knowledge, dietary attitude and dietary intake between the educated and the non-educated group. Results: We observed improvements in lean body mass in the educated group. With regard to nutrition knowledge, there were improvements in 'Functions of vitamins', 'Functions of minerals', 'Foods of fat', 'Foods of vitamin', and 'Foods of mineral' in the educated group. In relation to dietary attitude, there were improvements in 'Taking a meal with family and friend', 'Taking a meal at ease', 'Taking a meal with kimchi and vegetables', 'Taking a meal with three kinds of side dishes', 'Priority of choosing snacks' and 'Type of snacks' in the educated group. With regard to dietary intakes according to Dietary Reference Intakes for Koreans, there were improvements in intakes levels of fiber, vitamin A, vitamin C, folate, calcium, iron and zinc. The index of nutrition quality, as indicated by nutrition adequacy ratio also improved in the educated group. Conclusions: These results showed that a nutrition education program providing education lessons and personalized school lunch by food exchange units according to daily needed energy showed positive changes in nutrition knowledge, dietary attitude and dietary intake of adolescent athletes. Nutrition education program providing personalized school lunch by Food Exchange Units may improve dietary behaviors and dietary intakes of adolescents.
The Journal of the Convergence on Culture Technology
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v.5
no.1
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pp.451-456
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2019
Our students are shocked by the results that there is an inverse proportion between academic achievement and life satisfaction. Recently, the Organization for Economic Cooperation and Development (OECD) published the PISA 2015 Student Well-Being Report. According to the report, Korean students' education is the highest among OECD countries, but their life satisfaction is the 47th ranked among the 48 OECD and non-OECD countries.[1] This is the cause of the unilateral education using collective achievement in evaluation methods. Therefore, I propose a personalized integrated model utilizing block chain technology. I suggest a personalized education and evaluation system model using selective education and personal approval rather than from teachers' unilateral education. This will no longer open the student's achievement grade system to the public. This change will be accomplished utilizing block chain technology. This technology is characterized by security, transparency and dispersion. The result of this work can be used to improve students' quality of living through a management system of personalized education and evaluation, based on the nature of education.
In response to changes in Fourth Industrial Revolution in recent years, the field of education has focused on development of the human resources in the areas of artificial intelligence (AI: Artificial Intelligence) and industrial robot. Due to particular interest in these areas, the importance of developing integrated human resources equipped with artificial intelligence technology is emphasized in higher education and vocational competence development. In regards to rapid changing environment, this study created a program "Fostering personalized AI integrated human resource" and established an operational model correspond to latest personalized education trend. The established operational model was conducted twice using Delphi survey with experts in AI and innovative education in order to verify the suitability of program's basic structure, training process, and the sub-components of the operational strategy. The final training model was applied to the online vocational training platform (STEP) and a plan was proposed to establish a personalized training model to foster an AI integrated competent individual.
The 'level of difficulty' is one of the major factors for learners when selecting learning contents. However, the criteria for the difficulty level is mostly defined by the contents providers. This approach does not support the personalized education which should consider the abilities and environments of various learners. In this research, the knowledge of the learners and contents were formalized and generalized to resolve the issue, and object models, including a metric for personalized difficulty level, were designed in order to be applied for experiments. And then, based on 100 contents for music education and 20 learners, we performed simulations with an implemented tool to validate our approach. The experimental results showed that our method can calculate the personalized difficulty levels considering the similarities between the knowledges from the learning state and the contents. Our approach can be effectively applied to the on-line learning management system which contains easy access to the learning state and contents data.
Due to the growth of digital media technology, there is increasing demand of personalized education based on context data of learners throughout overall education area. For music education, several studies have been conducted for providing appropriate educational contents to learners by considering some factors such as the proficiency, the amount of practice, and their capability. In this paper, a technique has been defined to recommend the appropriate music scores to learners by extracting and analyzing the practice data and chord data. Concretely, several meaningful relationships among chords patterns and learners were analyzed and visualized by constructing the learners' profiles of proficiency, extracting the chord sequences from music scores. In addition, we showed the potential for use in personalized education by analyzing music similarity, learner's proficiency similarity, learner's proficiency of music and chord, mastered chords and chords sequence patterns. After that, the chord practice programs can be effectively generated considering various music scores using the synthetically summarized chord sequence graphs for the music scores that the learners selected.
The purpose of this study was to investigate the effects of nutrition education on nutrition knowledge, dietary attitude and dietary intake of Chinese college students in Korea. The subjects were 64 Chinese college students in Korea (educated group, 32 students vs. non-educated group, 32 students). Educated group was lessoned as group and/or individual. Nutrition education program consisted of four lessons (40min/lesson), '6 major nutrients & function (group lesson)', '6 food group and sources (group lesson)', 'personalized daily needed energy and food exchange units using Food Exchange System (individual lesson)', and 'smart choice of snacks and eating-out foods (group lesson)'. We examined the differences between educated group and non-educated group in nutrition knowledge, dietary attitudes and nutrients intake. After education, there were positive improvements on nutrition knowledge: 'function and foods of 6 nutrients', on dietary attitudes: 'type of breakfast' in educated group. In the evaluation of nutrient intakes according to Dietary Reference Intakes for Korean (KDRI), there were positive improvements on intake levels of riboflavin, fiber, vitamin B6, vitamin C, folate, Ca and K in the educated group. In the index of nutrition quality (INQ), nutrition adequacy ratio (NAR) and mean nutrition adequacy ratio (MAR) were significantly increased in the educated group. In conclusion, it is possible to improve nutrition knowledge, dietary attitude and dietary intake of Chinese college students in Korea through the nutrition education focused on personalized daily needed energy and food exchange units.
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.
As Internet and mobile technology is developing, the educational environment is changing from the traditional passive way into an active one driven by learners. It is important to construct the proper learner's profile for personalized education where learners are able to study according to their learning levels. The existing studies on ICT-based personalized education have mostly focused on vocabulary and learning contents. In this paper, learning profile is constructed with not only vocabulary but grammar to define a learner's learning status in more detailed way. A proficiency metric is defined which shows how a learner is accustomed to the learning contents. The simulational results present the suggested approach is effective to the evaluation essay data with each learner's proficiency that is determined after pre-learning process. Additionally, the proposed analysis technique enables to provide statistics or graphs of the learner's status and necessary data for the learner's learning contents.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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