In this paper, we analyzed the misconceptions and errors incurred during factorization learning. We also examined whether online individualization classes had a positive effect on students' mathematical achievement. The experiment was conducted for 4 weeks (16 times in total) on middle school juniors in rural areas of Gyeonggi Province, where the influence of private extra education was small. In the class, the 'Google Classroom' was used as a LMS, the video lecture was uploaded to YouTube, and the teacher interacted with the students through "Zoom" and "Facetalk". In the online class situation, students' assignments and test answers were checked in real time through 'Google Classroom', and immediate feedback was provided to the experimental class group's students. However, for the control group students, feedback was provided only to those who desired. A total of 7 achievement evaluations were conducted in the order of pre-test, formative evaluation (5 times), and post-test to confirm the change in students' ability improvement and achievement. Through the formative evaluation analysis, it was possible to grasp the types of errors and misconceptions that occured during the factorization process. Students' errors were divided into four types: theorem or definition distortion error, functional errors such as calculation, operation, and manipulation, errors that do not verify the solution, and no response. As a result of ANCOVA, the two groups did not show any difference from the 1st to 4th formative assessment. However, the 5th formative assessment and post-test showed statistically significant differences, confirming that online individualization classes contributed to improvemed achievement.
The purpose of this study is to closely analyze the case of blended-learning in order to provide a diverse and flexible learning environment while maintaining the nature of face-to-face classes, and to identify the learning environment that supports blended-learning in each class step and the educational experience of students. The experience and satisfaction of blended learning were investigated in various ways: course evaluation, LMS activity evaluation, and questionnaire before and after the class. As a result, the blended-learning is better than the traditional face-to-face classes, in providing real-time feedback, opportunities for various interactions, and textual conversations, anytime and anywhere. In addition, as a result of the preliminary survey, as a measure to solve the opinion that concentration was reduced due to problems such as networks and felt uncomfortable in the communication part, the theory and lectures of the design practice class were conducted non-face-to-face. The individual Q&A and feedback were conducted face-to-face and non-face-to-face. As a result of the follow-up survey, it was found that concentration and efficiency could be improved. This opens up possibilities for active use of the online environment in design practice classes.
The purpose of this study is to investigate the personalized treacmill exercise analysis using a smart mirror based on Kinect sensor. To evaluate the performance of the development system, 10 health males were used to measure the range of the hip joint, knee joint, and ankle joint using a smart mirror when walking on a treadmill. For the validity and reliability of the development system, the validity and reliability were analyzed by comparing the human movement data measured by the Kinect sensor with the human movement data measured by the infrared motion capture device. As a result of validity verification, the correlation coefficient r=0.871~0.919 showed a high positive correlation, and through linear regression analysis, the validity of the smart mirror system was 88%. Reliability verification was conducted by ICC analysis. As a result of reliability verification, the correlation coefficient r=0.743~0.916 showed high correlation between subjects, and the consistency for repeated measurement was also very high at ICC=0.937. In conclusion, despite the disadvantage that Kinect sensor is less accurate than the motion capture system, Kinect is it has the advantage of low price and real-time information feedback. This means that the Kinect sensor is likely to be used as a tool for evaluating exercise prescription through human motion measurement and analysis.
This paper aims to develop a map for optimized class space using ZEP among the metaverse platforms. As a research method, the classroom space was organized so that the subject of learning became a learner, and the classroom space was modified and supplemented to optimize while being applied to elementary school computer classes. The contents of the study investigated learners' prior perception of metaverse, and compared and analyzed the advantages and disadvantages of the metaverse platform. In addition, the map was designed by reflecting the results of the survey, and after applying the map to the class, necessary APIs and apps were installed to supplement it. As a result, the learner became the subject of learning in the metaverse space, freely identified the space, and actively participated in the class. In particular, we found that students who were passive offline and those who had a low participation rate due to lack of skills participated more actively. In particular, students who were passive offline or whose participation was low due to lack of skills participated more actively. If API and JavaScript programs are added to collect log data of learners for learning analysis, real-time feedback is possible for learners, and learner feedback is possible for instructors with statistical data. If this is possible, the metaverse space can fully expect the role of a learning assistant for learners and a teaching assistant for instructors.
Purpose: In this study a system dynamics methodology was used to identify correlation and nonlinear feedback structure among factors affecting unplanned extubation (UE) of ICU patients and to construct and verify a simulation model. Methods: Factors affecting UE were identified through a theoretical background established by reviewing literature and preceding studies and referencing various statistical data. Related variables were decided through verification of content validity by an expert group. A causal loop diagram (CLD) was made based on the variables. Stock & Flow modeling using Vensim PLE Plus Version 6.0b was performed to establish a model for UE. Results: Based on the literature review and expert verification, 18 variables associated with UE were identified and CLD was prepared. From the prepared CLD, a model was developed by converting to the Stock & Flow Diagram. Results of the simulation showed that patient stress, patient in an agitated state, restraint application, patient movability, and individual intensive nursing were variables giving the greatest effect to UE probability. To verify agreement of the UE model with real situations, simulation with 5 cases was performed. Equation check and sensitivity analysis on TIME STEP were executed to validate model integrity. Conclusion: Results show that identification of a proper model enables prediction of UE probability. This prediction allows for adjustment of related factors, and provides basic data do develop nursing interventions to decrease UE.
Jo, Jonghyun;Yeo, Jungjin;Park, Heajeong;Ryu, Munho;Yang, Yoonseok
Journal of the HCI Society of Korea
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v.9
no.2
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pp.13-21
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2014
Jump-rope is a simple and effective exercise, but its intensive exercise load and monotonous pattern make it difficult to perform consistent workout. On the other hand, jumping rope accompanies large amount of kinetic energy which can be converted into electrical energy. In this study, we designed and implemented a self-powered jump-rope which can support the low-power embedded Bluetooth system inside it. The embedded system wirelessly transmits the acceleration data measured during jumping-rope exercise to a smartphone. We also developed a smartphone app which can count the number of jumps and provide real-time feedback with sound and animated graphic effects in a game context. Pilot test using the prototype smart jump-rope verified that it can be useful to motivation for the jump-rope exercise and make the exercise more effective by providing users with precise information about their exercise. We expect that the developed self-powered jump-rope will change the exercise from an intensive physical activity into electricity-generating fun experience combined with smartphone game, which maximize the benefit of the consistent jump-rope exercise.
Archer's capability of attention and relaxation control during shooting process was evaluated using EEG technology. Attention and meditation algorithms were used to represent the levels of mental concentration and relaxation levels. Elite, mid-level, and novice archers were tested for short and long distance shootings in the archery field. Single channel EEG was recorded on the forehead (Fp1) during the shooting process, and attention and meditation levels were computed by real time. Four types of variations were defined based on the increasing and decreasing patterns of attention and meditation levels during shooting process. Elite archers showed increases in both attention and relaxation while mid-level archers showed increased attention but decreased relaxation. Elite archers also showed higher levels of attention at the release than mid-level and novice archers. Levels of attention and relaxation and their variation patterns were useful to categorize archers and to provide feedback in training.
Journal of rehabilitation welfare engineering & assistive technology
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v.7
no.2
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pp.47-54
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2013
In this paper, we present an inertial sensor-based motion capturing system to measure and analyze whole body movements. This system implements a wireless AHRS(attitude heading reference system) we developed using a combination of rate gyroscope, accelerometer and magnetometer sensor signals. Several AHRS modules mounted on segments of the patient's body provide the quaternions representing the patient segments's orientation in space. We performed 3D motion capture using the quaternion data calculated. And a method is also proposed for calculating three-dimensional inter-segment joint angle which is an important bio-mechanical measure for a variety of applications related to rehabilitation. To evaluate the performance of our AHRS module, the Vicon motion capture system, which offers millimeter resolution of 3D spatial displacements and orientations, is used as a reference. The evaluation resulted in a RMSE of 2.56 degree. The results suggest that our system will provide an in-depth insight into the effectiveness, appropriate level of care, and feedback of the rehabilitation process by performing real-time limbs or gait analysis during the post-stroke recovery process.
'Semantic gap' has been a year-old problem in automatic video summarization, which refers to the gap between semantics implied in video summarization algorithms and what people actually infer from watching videos. Using the external EEG bio-feedback obtained from video watchers as a solution of this semantic gap problem has several another issues: First, how to define and measure noises against ERP waveforms as signals. Second, whether individual differences among subjects in terms of noise and SNR for conventional ERP studies using still images captured from videos are the same with those differently conceptualized and measured from videos. Third, whether individual differences of subjects by noise and SNR levels help to detect topic-irrelevant shots as signals which are not matched with subject's own semantic topical expectations (mis-match negativity at around 400m after stimulus on-sets). The result of repeated measures ANOVA test clearly shows a 2-way interaction effect between topic-relevance and noise level, implying that subjects of low noise level for video watching session are sensitive to topic-irrelevant visual shots, while showing another 3-way interaction among topic-relevance, noise and SNR levels, implying that subjects of high noise level are sensitive to topic-irrelevant visual shots only if they are of low SNR level.
The Transactions of the Korean Institute of Power Electronics
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v.9
no.3
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pp.240-245
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2004
This paper presents a Switched Reluctance Motor(SRM) drive using the self-tuning control method to achieve the maximum torque. SRM has the difficulty to research it by an analytic method and to control the speed End torque because of the high nonlinearity. So, in this paper, the self-tuning control method is applied to relevantly controlling turn-on/off angle to operate at the maximum torque. Also, the feedback signals to control the turn-on/off angle are the encoder pulse and the increment of phase current. At first, n adequate turn-off angle is searched by itself and then a turn-on angle is done. As the relationship between turn-on and him-off angle is mutual dependent, the turn-on/off angle is controlled by a real time self-tuning control method in order to maintain the maximum torque. The proposed self-tuning Algorithm is verified by experiments.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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