본 연구의 목적은 스마트 테크놀로지를 활용한 팀 기반 학습(Smart technology-enhanced Team-Based Learning, S-TBL) 모형 설계를 위한 디자인 원칙과 S-TBL의 개요, 절차 및 활동을 개념화하는 것이다. 이를 위해 기존의 팀 기반 학습(Team-Based Learning, TBL) 모형을 기반으로 모바일 테크놀로지, 협력학습, 문제해결학습과 다양한 평가 모형들을 종합한 학습 모형을 설계하였다. 기존의 TBL 모형을 기반으로 스마트 테크놀로지 학습 환경에서 적용 가능한 학습 모형을 설계함에 있어 1) 학습 자원, 평가 도구, 문제해결상황과 문제해결과정을 통합하는 총체적인 학습 환경을 제공하고, 2) 팀 구성원 간 및 교수자와 학습자 간 협력과 커뮤니케이션을 증대시킬 수 있는 환경 개발에 중점을 두었다. 이러한 S-TBL 모형은 1) 개별 학습과 협력적인 팀 학습을 통합하고, 2) 개념 학습과 문제해결 및 비판적 사고력 신장을 위한 학습을 통합하며, 3) 개별 평가와 그룹 평가를 통합하고, 4) 자기주도적 학습과 강의식 설명 학습을 통합하고, 5) 개인적 성찰과 산출물의 공유를 통합할 수 있도록 설계되었다.
Precipitation is a crucial component of water cycle and play a key role in hydrological processes. Traditionally, gauge-based precipitation is the main method to achieve high accuracy of rainfall estimation, but its distribution is sparsely in mountainous areas. Recently, satellite-based precipitation products (SPPs) provide grid-based precipitation with spatio-temporal variability, but SPPs contain a lot of uncertainty in estimated precipitation, and the spatial resolution quite coarse. To overcome these limitations, this study aims to generate new grid-based daily precipitation using Automatic weather system (AWS) in Korea and multiple SPPs(i.e. CHIRPSv2, CMORPH, GSMaP, TRMMv7) during the period of 2003-2017. And this study used a machine learning based Random Forest (RF) model for generating new merging precipitation. In addition, several statistical linear merging methods are used to compare with the results of the RF model. In order to investigate the efficiency of RF, observed data from 64 observed Automated Synoptic Observation System (ASOS) were collected to evaluate the accuracy of the products through Kling-Gupta efficiency (KGE), probability of detection (POD), false alarm rate (FAR), and critical success index (CSI). As a result, the new precipitation generated through the random forest model showed higher accuracy than each satellite rainfall product and spatio-temporal variability was better reflected than other statistical merging methods. Therefore, a random forest-based ensemble satellite precipitation product can be efficiently used for hydrological simulations in ungauged basins such as the Mekong River.
Deep learning methods and their application have become an essential part of prediction and modeling in water-related research areas, including hydrological processes, climate change, etc. It is known that application of deep learning leads to high availability of data sources in hydrology, which shows its usefulness in analysis of precipitation, runoff, groundwater level, evapotranspiration, and so on. However, there is still a limitation on microclimate analysis and prediction with deep learning methods because of deficiency of gauge-based data and shortcomings of existing technologies. In this study, a real-time rainfall prediction model was developed from a sky image data set with convolutional neural networks (CNNs). These daily image data were collected at Chung-Ang University and Korea University. For high accuracy of the proposed model, it considers data classification, image processing, ratio adjustment of no-rain data. Rainfall prediction data were compared with minutely rainfall data at rain gauge stations close to image sensors. It indicates that the proposed model could offer an interpolation of current rainfall observation system and have large potential to fill an observation gap. Information from small-scaled areas leads to advance in accurate weather forecasting and hydrological modeling at a micro scale.
컴퓨터와 통신 기술이 발전함에 따라 네트워크를 통한 일반 사용자들의 컴퓨터 활용 빈도와 요구하는 데이터의 양이 급격히 증가되었다. 이에 따라 최근의 교육 시스템들은 정보의 활용성을 향상시키기 위하여 이질적인 시스템들을 의미상으로 연결하고 있다. 따라서 최근의 웹 기반 교수-학습은 학습자 스스로 학습 내용, 학습 시간 및 학습 순서를 선택하고 조직하는 유비쿼터스 학습방향으로 나아가고 있다. 즉, 학습자 개개인의 특성(선수 지식, 학습 양식, 흥미, 관심)에 맞는 적응적인 교수-학습 환경을 제공하는 방향으로 변화되고 있다. 본 논문은 유비쿼터스 학습 환경에서 다양한 분산정보의 통합을 위하여 사용자들이 요구하는 학습내용을 각 지역서버의 자치성을 유지하면서 효과적으로 학습하기 위한 미디에이터내의 처리방법에 대해 제안한다. 또한 과거와 최근의 학습내용의 활용형태가 다양하게 변할 수 있으므로 시간에 따른 감쇄율을 활용빈도에 적용하여 최근의 활용빈도의 변화에 민감하게 반응하고 활용형태의 변화에 따라 적응적으로 학습내용을 사용할 수 있는 방법을 제안한다.
e러닝을 교육과 학습을 위하여 e비즈니스 기술 및 서비스를 사용하는 응용프로그램이다. 이는 원격지 자원과 서비스에 접근을 수월하게 함으로서 교육의 질을 높이기 위한 새로운 멀티미디어 및 인터넷 기술을 사용한다. 본 논문은 실제 TOEFL CBT에 기반을 두어 신중하게 설계되고 구현된 인터넷기반의 시험 시스템에 대하여 기술한다. 본 시스템은 콘텐츠 전달 기술, 컴퓨터 적응형 시험 알고리즘, 리뷰엔진으로 구성되어 있다. 본 논문에서는 컴퓨터기반 시험 시스템을 설계 및 구현 시 고려사항들에 대하여 서술한다.
The purpose of this study is to develop the eTextbook and to explore the usability of the eTextbook for accelerating mobile learning in university. This study was primarily based on needs analysis of students, and eTextbook was created based on digital publishing through Adobe DPS. The major design principles of the eTextbook based on previous studies were as follow. First, eTextbook should deliver learning contents in a simple and systematic way. Second, eTextbook should induce student's flows by providing segmented learning contents and various learning resources. Third, eTextbook should expand information accessibility by providing a wide variety of multimedia functions. The development principles of eTextbook have been developed based on cognitive psychology. Location and function of the link or icon used for eTextbook have been developed on the basis of the principles of cognitive psychology. The main development principles were Coherence, Signaling, Redundancy, Segmentation, Multimedia principle, and so on. In order to examine usability of the developed eTextbook, experts' and learners' reactions were evaluated. The primary responses of learners are that the eTextbook increased the learning accessibility and provided various multimedia factors, and thus increased the learning flows in the class.
Yassine, Sahar;Kadry, Seifedine;Sicilia, Miguel Angel
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
/
제14권5호
/
pp.2101-2121
/
2020
The rapid growth of instructional videos repositories and their widespread use as a tool to support education have raised the need of studies to assess the quality of those educational resources and their impact on the quality of learning process that depends on them. Khan Academy (KA) repository is one of the prominent educational videos' repositories. It is famous and widely used by different types of learners, students and teachers. To better understand its characteristics and the impact of such repositories on education, we gathered a huge amount of KA data using its API and different web scraping techniques, then we analyzed them. This paper reports the first quantitative and descriptive analysis of Khan Academy repository (KA repository) of open video lessons. First, we described the structure of repository. Then, we demonstrated some analyses highlighting content-based growth and evolution. Those descriptive analyses spotted the main important findings in KA repository. Finally, we focused on users' interactions with video lessons. Those interactions consisted of questions and answers posted on videos. We developed interaction profiles for those videos based on the number of users' interactions. We conducted regression analysis and statistical tests to mine the relation between those profiles and some quality related proposed metrics. The results of analysis showed that all interaction profiles are highly affected by video length and reuse rate in different subjects. We believe that our study demonstrated in this paper provides valuable information in understanding the logic and the learning mechanism inside learning repositories, which can have major impacts on the education field in general, and particularly on the informal learning process and the instructional design process. This study can be considered as one of the first quantitative studies to shed the light on Khan Academy as an open educational resources (OER) repository. The results presented in this paper are crucial in understanding KA videos repository, its characteristics and its impact on education.
SCORM에서 학습 자원은 공유 가능 콘텐츠 객체 또는 하나 이상의 애셋(asset)으로 구성된다. 이러닝 환경에서 애셋을 신속하게 검색하고 재사용할 수 있는 저장 방법이 필요하지만 아직 관련된 연구가 거의 없다. 본 논문에서는 클러스터에 기반을 둔 애셋의 저장 방법을 제안하고 수학적으로 정형화하여 정의하였다. 또한, 애셋을 평가하는 기준과 각 애셋을 평가하는 절차를 제시하였다. 실험을 통하여 제안한 클러스터저장 방법에 기반을 둔 검색이 텍스트 카테고리화에 기반한 검색보다 처리시간과 정확도 측면에서 성능이 우수함을 보였다.
The purpose of this study was to examine the effects of UBL (Ubiquitous basedlearning) on fashion and consumer behavior course. Thirty-one undergraduate university students completed a 15-week capstone course in a clothing and textiles department. About sixteen percent students were majoring in liberal arts and sixty-three percent of the participants were majoring in the clothing and textiles. Mainly, the participants were junior and senior undergraduate students. The participants demonstrated positive attitude toward the UBL (Ubiquitous based-learning) on fashion and consumer behavior course. The results showed that seventy-seven percent of the participants have more opportunities to handle multi-media resources using social network and social media. Eighty percent of the participants have been developed of communication skills. Seventy-one percent of the participants were helped to learn foreign language skills. Overall, most of the participants were satisfied that their presentation skill was improved in class and they had willing to recommend the class to other students for the future.
Background: In this study, various types of deep-learning models for predicting in vitro radiosensitivity from gene-expression profiling were compared. Methods: The clonogenic surviving fractions at 2 Gy from previous publications and microarray gene-expression data from the National Cancer Institute-60 cell lines were used to measure the radiosensitivity. Seven different prediction models including three distinct multi-layered perceptrons (MLP), four different convolutional neural networks (CNN) were compared. Folded cross-validation was applied to train and evaluate model performance. The criteria for correct prediction were absolute error < 0.02 or relative error < 10%. The models were compared in terms of prediction accuracy, training time per epoch, training fluctuations, and required calculation resources. Results: The strength of MLP-based models was their fast initial convergence and short training time per epoch. They represented significantly different prediction accuracy depending on the model configuration. The CNN-based models showed relatively high prediction accuracy, low training fluctuations, and a relatively small increase in the memory requirement as the model deepens. Conclusion: Our findings suggest that a CNN-based model with moderate depth would be appropriate when the prediction accuracy is important, and a shallow MLP-based model can be recommended when either the training resources or time are limited.
본 웹사이트에 게시된 이메일 주소가 전자우편 수집 프로그램이나
그 밖의 기술적 장치를 이용하여 무단으로 수집되는 것을 거부하며,
이를 위반시 정보통신망법에 의해 형사 처벌됨을 유념하시기 바랍니다.
[게시일 2004년 10월 1일]
이용약관
제 1 장 총칙
제 1 조 (목적)
이 이용약관은 KoreaScience 홈페이지(이하 “당 사이트”)에서 제공하는 인터넷 서비스(이하 '서비스')의 가입조건 및 이용에 관한 제반 사항과 기타 필요한 사항을 구체적으로 규정함을 목적으로 합니다.
제 2 조 (용어의 정의)
① "이용자"라 함은 당 사이트에 접속하여 이 약관에 따라 당 사이트가 제공하는 서비스를 받는 회원 및 비회원을
말합니다.
② "회원"이라 함은 서비스를 이용하기 위하여 당 사이트에 개인정보를 제공하여 아이디(ID)와 비밀번호를 부여
받은 자를 말합니다.
③ "회원 아이디(ID)"라 함은 회원의 식별 및 서비스 이용을 위하여 자신이 선정한 문자 및 숫자의 조합을
말합니다.
④ "비밀번호(패스워드)"라 함은 회원이 자신의 비밀보호를 위하여 선정한 문자 및 숫자의 조합을 말합니다.
제 3 조 (이용약관의 효력 및 변경)
① 이 약관은 당 사이트에 게시하거나 기타의 방법으로 회원에게 공지함으로써 효력이 발생합니다.
② 당 사이트는 이 약관을 개정할 경우에 적용일자 및 개정사유를 명시하여 현행 약관과 함께 당 사이트의
초기화면에 그 적용일자 7일 이전부터 적용일자 전일까지 공지합니다. 다만, 회원에게 불리하게 약관내용을
변경하는 경우에는 최소한 30일 이상의 사전 유예기간을 두고 공지합니다. 이 경우 당 사이트는 개정 전
내용과 개정 후 내용을 명확하게 비교하여 이용자가 알기 쉽도록 표시합니다.
제 4 조(약관 외 준칙)
① 이 약관은 당 사이트가 제공하는 서비스에 관한 이용안내와 함께 적용됩니다.
② 이 약관에 명시되지 아니한 사항은 관계법령의 규정이 적용됩니다.
제 2 장 이용계약의 체결
제 5 조 (이용계약의 성립 등)
① 이용계약은 이용고객이 당 사이트가 정한 약관에 「동의합니다」를 선택하고, 당 사이트가 정한
온라인신청양식을 작성하여 서비스 이용을 신청한 후, 당 사이트가 이를 승낙함으로써 성립합니다.
② 제1항의 승낙은 당 사이트가 제공하는 과학기술정보검색, 맞춤정보, 서지정보 등 다른 서비스의 이용승낙을
포함합니다.
제 6 조 (회원가입)
서비스를 이용하고자 하는 고객은 당 사이트에서 정한 회원가입양식에 개인정보를 기재하여 가입을 하여야 합니다.
제 7 조 (개인정보의 보호 및 사용)
당 사이트는 관계법령이 정하는 바에 따라 회원 등록정보를 포함한 회원의 개인정보를 보호하기 위해 노력합니다. 회원 개인정보의 보호 및 사용에 대해서는 관련법령 및 당 사이트의 개인정보 보호정책이 적용됩니다.
제 8 조 (이용 신청의 승낙과 제한)
① 당 사이트는 제6조의 규정에 의한 이용신청고객에 대하여 서비스 이용을 승낙합니다.
② 당 사이트는 아래사항에 해당하는 경우에 대해서 승낙하지 아니 합니다.
- 이용계약 신청서의 내용을 허위로 기재한 경우
- 기타 규정한 제반사항을 위반하며 신청하는 경우
제 9 조 (회원 ID 부여 및 변경 등)
① 당 사이트는 이용고객에 대하여 약관에 정하는 바에 따라 자신이 선정한 회원 ID를 부여합니다.
② 회원 ID는 원칙적으로 변경이 불가하며 부득이한 사유로 인하여 변경 하고자 하는 경우에는 해당 ID를
해지하고 재가입해야 합니다.
③ 기타 회원 개인정보 관리 및 변경 등에 관한 사항은 서비스별 안내에 정하는 바에 의합니다.
제 3 장 계약 당사자의 의무
제 10 조 (KISTI의 의무)
① 당 사이트는 이용고객이 희망한 서비스 제공 개시일에 특별한 사정이 없는 한 서비스를 이용할 수 있도록
하여야 합니다.
② 당 사이트는 개인정보 보호를 위해 보안시스템을 구축하며 개인정보 보호정책을 공시하고 준수합니다.
③ 당 사이트는 회원으로부터 제기되는 의견이나 불만이 정당하다고 객관적으로 인정될 경우에는 적절한 절차를
거쳐 즉시 처리하여야 합니다. 다만, 즉시 처리가 곤란한 경우는 회원에게 그 사유와 처리일정을 통보하여야
합니다.
제 11 조 (회원의 의무)
① 이용자는 회원가입 신청 또는 회원정보 변경 시 실명으로 모든 사항을 사실에 근거하여 작성하여야 하며,
허위 또는 타인의 정보를 등록할 경우 일체의 권리를 주장할 수 없습니다.
② 당 사이트가 관계법령 및 개인정보 보호정책에 의거하여 그 책임을 지는 경우를 제외하고 회원에게 부여된
ID의 비밀번호 관리소홀, 부정사용에 의하여 발생하는 모든 결과에 대한 책임은 회원에게 있습니다.
③ 회원은 당 사이트 및 제 3자의 지적 재산권을 침해해서는 안 됩니다.
제 4 장 서비스의 이용
제 12 조 (서비스 이용 시간)
① 서비스 이용은 당 사이트의 업무상 또는 기술상 특별한 지장이 없는 한 연중무휴, 1일 24시간 운영을
원칙으로 합니다. 단, 당 사이트는 시스템 정기점검, 증설 및 교체를 위해 당 사이트가 정한 날이나 시간에
서비스를 일시 중단할 수 있으며, 예정되어 있는 작업으로 인한 서비스 일시중단은 당 사이트 홈페이지를
통해 사전에 공지합니다.
② 당 사이트는 서비스를 특정범위로 분할하여 각 범위별로 이용가능시간을 별도로 지정할 수 있습니다. 다만
이 경우 그 내용을 공지합니다.
제 13 조 (홈페이지 저작권)
① NDSL에서 제공하는 모든 저작물의 저작권은 원저작자에게 있으며, KISTI는 복제/배포/전송권을 확보하고
있습니다.
② NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 상업적 및 기타 영리목적으로 복제/배포/전송할 경우 사전에 KISTI의 허락을
받아야 합니다.
③ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 보도, 비평, 교육, 연구 등을 위하여 정당한 범위 안에서 공정한 관행에
합치되게 인용할 수 있습니다.
④ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 무단 복제, 전송, 배포 기타 저작권법에 위반되는 방법으로 이용할 경우
저작권법 제136조에 따라 5년 이하의 징역 또는 5천만 원 이하의 벌금에 처해질 수 있습니다.
제 14 조 (유료서비스)
① 당 사이트 및 협력기관이 정한 유료서비스(원문복사 등)는 별도로 정해진 바에 따르며, 변경사항은 시행 전에
당 사이트 홈페이지를 통하여 회원에게 공지합니다.
② 유료서비스를 이용하려는 회원은 정해진 요금체계에 따라 요금을 납부해야 합니다.
제 5 장 계약 해지 및 이용 제한
제 15 조 (계약 해지)
회원이 이용계약을 해지하고자 하는 때에는 [가입해지] 메뉴를 이용해 직접 해지해야 합니다.
제 16 조 (서비스 이용제한)
① 당 사이트는 회원이 서비스 이용내용에 있어서 본 약관 제 11조 내용을 위반하거나, 다음 각 호에 해당하는
경우 서비스 이용을 제한할 수 있습니다.
- 2년 이상 서비스를 이용한 적이 없는 경우
- 기타 정상적인 서비스 운영에 방해가 될 경우
② 상기 이용제한 규정에 따라 서비스를 이용하는 회원에게 서비스 이용에 대하여 별도 공지 없이 서비스 이용의
일시정지, 이용계약 해지 할 수 있습니다.
제 17 조 (전자우편주소 수집 금지)
회원은 전자우편주소 추출기 등을 이용하여 전자우편주소를 수집 또는 제3자에게 제공할 수 없습니다.
제 6 장 손해배상 및 기타사항
제 18 조 (손해배상)
당 사이트는 무료로 제공되는 서비스와 관련하여 회원에게 어떠한 손해가 발생하더라도 당 사이트가 고의 또는 과실로 인한 손해발생을 제외하고는 이에 대하여 책임을 부담하지 아니합니다.
제 19 조 (관할 법원)
서비스 이용으로 발생한 분쟁에 대해 소송이 제기되는 경우 민사 소송법상의 관할 법원에 제기합니다.
[부 칙]
1. (시행일) 이 약관은 2016년 9월 5일부터 적용되며, 종전 약관은 본 약관으로 대체되며, 개정된 약관의 적용일 이전 가입자도 개정된 약관의 적용을 받습니다.