• 의학교육논단
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• 제23권2호
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• pp.118-127
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• 2021

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.

• Tribology and Lubricants
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• 제40권2호
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• pp.67-70
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• 2024

Chemical mechanical planarization (CMP) is an essential process for ensuring high integration when manufacturing semiconductor devices. CMP mainly requires the use of polyurethane-based polishing pads as an ultraprecise process to achieve mechanical material removal and the required chemical reactions. A diamond disk performs pad conditioning to remove processing residues on the pad surface and maintain sufficient surface roughness during CMP. However, the diamond grits attached to the disk cause uneven wear of the pad, leading to the poor uniformity of material removal during CMP. This study investigates the pad wear rate profile according to the swing motion of the conditioner during swing-arm-type CMP conditioning using deep learning. During conditioning, the motion of the swing arm is independently controlled in eight zones of the same pad radius. The experiment includes six swingmotion conditions to obtain actual data on the pad wear rate profile, and deep learning learns the pad wear rate profile obtained in the experiment. The absolute average error rate between the experimental values and learning results is 0.01%. This finding confirms that the experimental results can be well represented by learning. Pad wear rate profile prediction using the learning results reveals good agreement between the predicted and experimental values.

• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제22권11호
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• pp.265-271
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• 2022

Social media is a form of communication based on the internet to share information through content and images. Their choice of profile images and type of image they post can be closely connected to their personality. The user posted images are designated as personality traits. The objective of this study is to predict five factor model personality dimensions from profile images by using deep learning and neural networks. Developed a deep learning framework-based neural network for personality prediction. The personality types of the Big Five Factor model can be quantified from user profile images. To measure the effectiveness, proposed two models using convolution Neural Networks to classify each personality of the user. Done performance analysis among two different models for efficiently predict personality traits from profile image. It was found that VGG-69 CNN models are best performing models for producing the classification accuracy of 91% to predict user personality traits.

• 한국과학교육학회지
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• 제21권5호
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• pp.795-821
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• 2001

This Qualitative study investigated a preservice teacher's developing views of learning with the influence of constructivist epistemology taught in the Math, Science, and Technology Education (MSAT) Master of Education (M. Ed.) preservice teacher education program. The MSAT teacher education program employs constructivist aspects of teacher education and generates applications of constructivism to the practice of teaching, as revealed by faculty interview data. It is important at this point to emphasize that there are significant epistemological and ontological differences between different versions of educational constructivism (i.e., individual, radical, and social constructivism) and that these differences imply different pedagogical practices. For the 16 preservice teachers included in a larger study, the epistemological and ontological characteristics for each teacher's developing views of learning were identified through four in-depth interviews. Data from interviews were used to construct a constructivist profile for each preservice teacher's views of learning (i.e., a profile containing ontological beliefs, epistemological commitments, and pedagogical beliefs). Of the sixteen participants in the larger study, five significantly changed ontological and epistemological beliefs and eleven did not. Profile changes for the five who did change also resulted in changes in their conceptions of science teaching and learning (CSTL). In this article, one of the five teachers case was presented with rich quotes. This case study documents how a preservice teacher transferred his ontological and epistemological beliefs to his pedagogical beliefs and maintained the consistency between his philosophical beliefs and CSTL. It also demonstrated implications that changes in components for an educational constructivist profile have for a preservice teacher's view of himself as teacher. Data indicated the possibility that a constructivist-oriented preservice teacher education program can influence students' conceptions of science teaching and learning by explicitly introducing constructivism as an epistemology rather than as a specific method of instruction. Implications for both instructional practices of teacher education programmes and research are discussed.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제17권11호
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• pp.125-132
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• 2012

최근 스마트 폰을 활용하여 다양한 학습 콘텐츠들이 구축되어 오고 있다. 본 논문에서는 현재 대학에서 e-learning을 수행에 관한 전반적인 추세와 동향에 대해 알아보았다. 그리고 시스템은 스마트 포털, 학습관리시스템(LMS), 그리고 학습컨텐츠관리시스템(LCMS)으로 구성된 e-learning 플랫폼으로 구축하였다. 실험을 통하여 e-learning의 각각의 구성요소를 구현하였다. 학습관리시스템은 자격취득을 위한 사용자 프로파일을 이용한 평가 시스템으로 보다 효율적으로 구현하였다.

• 디지털융복합연구
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• 제14권2호
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• pp.227-233
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• 2016

전통적인 웹기반의 학습시스템은 다양한 학습콘텐츠를 운영한다. 그러나 학습자가 자신에게 적절한 학습콘텐츠를 선택하는 것은 쉬운 일이 아니다. 본 논문에서는 학습자가 학습을 계획할 때 학습이력 및 다양한 학습정보를 담고 있는 학습자 프로파일을 기초로 하여, 학습자에게 가장 적합한 선호도와 피드백을 제공할 수 있는 학습콘텐츠 제공 방법을 제안하였다. 즉 학습자의 프로파일을 분석하여 학습자에게 제공할 긍정적 피드백과 평가를 결정한다. 또한 학습자가 틀린 부분에 대한 지식을 스스로 학습할 수 있도록 학습콘텐츠를 적응적으로 제공한다. 그 결과, 학습자 프로파일 분석을 통해 긍정적인 피드백을 바탕으로 자신이 오류를 배울 수 있도록 하여, 학습의 적용 결과가 가장 잘 나오는 형태로 학습 콘텐츠를 적응적으로 제공해 주는 기법을 적용하였다. 본 논문에서 구현한 지능형 학습시스템은 실제 학습자에게 적용하였으며 사용한 학습자들을 대상으로 학습 만족도를 설문하여 그 결과를 분석하였다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제20권9호
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• pp.365-379
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• 2020

본 연구는 Houle(1961)의 교육참여동기 세 가지 유형(학습지향성, 활동지향성, 목표지향성)을 중심으로 창업교육동기 잠재프로파일의 정량적, 질적 유형 및 특징을 분석하고 창업의도와 창업유형의 차이를 살펴보는데 목적이 있다. 이를 위해 대학생 614명을 중심으로 잠재프로파일 분석(Latent Profile Analysis: LPA)을 실시하였으며, 창업교육동기 프로파일 1(표류자), 프로파일 2(정체형), 프로파일 3(소심가), 프로파일 4(추종자), 프로파일 5(선도자)를 도출하였다. 프로파일에 따른 창업의도는 5개 프로파일 중 프로파일 5, 프로파일 4, 프로파일 3의 순으로 높게 나타났다. 또한 프로파일 5와 프로파일 4 그룹의 창업 선호도가 높으며, 프로파일의 창업유형은 개인창업과 공동창업이 유의한 것으로 나타났다. 잠재프로파일 분석방법을 통해 대학생 창업연구에 새로운 방법론적 패러다임을 제시하고, 도출된 5개 프로파일에 따른 창업의도 및 창업유형 분석을 통해 창업교육의 실무적인 시사점을 제시하고자 한다.

• Educational Technology International
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• 제18권1호
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• pp.27-47
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• 2017

Smart devices have a variety of affordances to foster meaningful learning in elementary school. For the design of smart learning environments, more research is needed to understand students' smart device usage and their perception of learning with smart devices. In order to capture smart device usage profiles among elementary school students in South Korea, this study carried out Latent Profile Analysis with three constructs: information search, communication, and study. Participants (n=253), who ranged from the fourth to the sixth grade students, were classified into three profiles of smart device usage: low-activity, communication, and high-activity groups. The smart device usage profiles varied depending on smartphone usage experience, and the profiles were significantly related with smart device addiction, not with smart device usage ability. Perceptions of smart education were also significantly associated with the profiles. The high-activity group showed more positive attitudes toward smart education than the others, but no significant difference was found in regard to negative attitudes. Based on the findings, this study discussed implications for the use of smart devices in elementary school.

• 디지털융복합연구
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• 제12권2호
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• pp.467-473
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• 2014

적응적 학습 시스템은 학습자의 학습 요구에 따라서 학습 자료를 적응적으로 제공해주는 시스템을 의미한다. 적응적 학습 시스템은 전문가 모델, 수업 모델, 학습자 모델로 구성되어있다. 전문가 모델은 가르치는 정보를 저장하고 있다. 학습자 모델은 학생들의 학습 정보와 학습 이력에 대한 데이터를 저장한다. 수업 모델은 실제 학습자에게 필요한 학습 자료를 제공해주는 모델이다. 본 논문에서는 학습자 프로파일 정보를 통하여 학습자 모델을 구성하였으며, 동적 시나리오 구축을 통하여 수업 모델을 구성하였다. 이후 학습자의 프로파일 정보 기반의 동적 시나리오를 구축해줌으로써 학습자에게 적응적으로 학습 콘텐츠를 제공해주는 시스템을 개발하였다. 마지막으로 시스템에 대한 만족도 결과는 88%로 높은 만족도를 보였다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제8권2호
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• pp.1-8
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• 2008

사용자가 정보를 효율적으로 이용할 수 있도록 제어하고 필터링하는 일을 도와주는 정보 시스템이 등장하였다. 내용 기반 필터링은 아이템의 특징을 기술하는 정보와 사용자의 기호를 가지고 있는 프로파일을 비교하여 사용자에게 필요한 정보를 추천하는 방법이다. 이는 학습 방법에 따른 정확도가 변한다는 문제점이 있다. 본 논문에서는 내용 기반 필터링을 위한 프로파일 학습에 의한 선호도 발견을 제안하였다. 문제점을 개선하기 위해서 6단계로 평가한 선호도에 따른 추정치를 부여하여 프로파일 학습을 함으로써 추천의 정확도를 향상시켰다. 제안한 방법을 MovieLens 데이터에 적용하여 실험 및 평가를 실시하였는데, 기존 연구와 비교 실험을 통해 성능을 평가하였다.