The purpose of this study was to investigate the conceptions toward ICT in students who are currently enrolled in giftedness in invention classes. A total of 147 students at the junior and high school level responded to a 33 item questionnaire. Results show that these students consider ICT as very important and that it will become more important in the future. They also indicated that they frequently use ICT in their studies and also in their work. But a majority of the students considered their level of expertise in the ICT area as 'moderate', and their application of the programs as 'elementary'. Thus it can be assumed that these students did not have enough opportunity to learn ICT related skills. These students also expressed the desire to receive systematic instructions in the ICT area beginning from simple application to program development. The students thought that ICT skills need to be incorporated into the invention education to lead to better inventions. Considering the fact that the ICT area is becoming increasingly important and that Korea is considered a representative country in ICT, the reality of ICT education does not stand up to expectations, and the creative software development capacity is relatively low. Therefore, there is a need to incorporate ICT contents into the education for the giftedness in invention classes, and also to form connections with software development and invention education.
Recently, with the development of mobile devices and social media services, contents recommendation schemes have been studied. They are typically applied to the job curation systems. Most existing university education content recommendation schemes only recommend the most frequently taken subjects based on the student's school and major. Therefore, they do not consider the type or field of employment that each student wants. In this paper, we propose a university educational contents recommendation scheme for job curation services. The proposed scheme extracts companies that a user is interested in by analyzing his/her activities in the job curation system. The proposed scheme selects graduates or mentors based on the reliability and similarity of graduates who have been employed at the companies of interest. The proposed scheme recommends customized subjects, comparative subjects, and autonomous activity lists to users through collaborative filtering.
In this paper, we look photographes of costumes and composed them as image files by extracting only costume part of the photograph excluding the background part. And we calculated representative color value to implement smart costume coordination program using complementary colors corresponding to representative color values in the costume area. And then, We have solved the problem of over-segmentation caused by extracting the costumes area by applying an anisotropic diffusion algorithm that can remove the noise of the image and flatten the gradient. In order to satisfy users' various needs, we plan to add not only complementary colors coordination but also more various color scheme.
Game industry developed much from fast development of an information communication technology and an internet technology. Game industry is getting attention by high value-added industry in 21th century And genre of various game appeared. On-line game is taking charge of important role of latest IT industry Now, game software market for education is expanded, but a lot of side effects exist because of wrong game software. In this paper, we investigate existent researches about quality evaluation of on-line game's qualitative improvement. Also, we present improving quality evaluation constituent additionally.
Min, Kyungbok;Dang, L. Minh;Lee, Sujin;Moon, Hyeonjoon
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2019.10a
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pp.931-934
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2019
Research using artificial intelligence to generate captions for an image has been studied extensively. However, these systems are unable to create creative stories that include more than one sentence based on image content. A story is a better way that humans use to foster social cooperation and develop social norms. This paper proposes a framework that can generate a relatively short story to describe based on the context of an image. The main contributions of this paper are (1) An unsupervised framework which uses recurrent neural network structure and encoder-decoder model to construct a short story for an image. (2) A huge English novel dataset, including horror and romantic themes that are manually collected and validated. By investigating the short stories, the proposed model proves that it can generate more creative contents compared to existing intelligent systems which can produce only one concise sentence. Therefore, the framework demonstrated in this work will trigger the research of a more robust AI story writer and encourages the application of the proposed model in helping story writer find a new idea.
Journal of The Korean Association of Information Education
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v.25
no.3
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pp.459-469
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2021
In this paper, a case study of basic data science practice education for field teachers and pre-service teachers was studied. In this paper, for basic data science education, spreadsheet software was used as a data collection and analysis tool. After that, we trained on statistics for data processing, predictive hypothesis, and predictive model verification. In addition, an educational case for collecting and processing thousands of public big data and verifying the population prediction hypothesis and prediction model was proposed. A 34-hour, 17-week curriculum using a spreadsheet tool was presented with the contents of such basic education in data science. As a tool for data collection, processing, and analysis, unlike Python, spreadsheets do not have the burden of learning program- ming languages and data structures, and have the advantage of visually learning theories of processing and anal- ysis of qualitative and quantitative data. As a result of this educational case study, three predictive hypothesis test cases were presented and analyzed. First, quantitative public data were collected to verify the hypothesis of predicting the difference in the mean value for each group of the population. Second, by collecting qualitative public data, the hypothesis of predicting the association within the qualitative data of the population was verified. Third, by collecting quantitative public data, the regression prediction model was verified according to the hypothesis of correlation prediction within the quantitative data of the population. And through the satisfaction analysis of pre-service and field teachers, the effectiveness of this education case in data science education was analyzed.
Journal of The Korean Association of Information Education
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v.22
no.4
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pp.473-489
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2018
Computer and Information Literacy(CIL) is one of Key Competences in 21st century. Many countries, including Korea, have adopted related contents in their national curriculum for conducting software education. With this movement, many book-type instruction materials for software education have been developed in Korea. However, it is scarce to find researches that evaluate the instruction materials from the perspective of CIL. In this study, we selected 4 instruction materials which were distributed by government with 'SW centered society' web site as well as were developed to teach physical computing for elementary students. Also, we analyzed if they can foster students' CIL. First of all, the evaluation framework was developed based on 'The Manual for Authorized and Approved Textbook' and 'The 2018 ICILS(International Computer and Information Literacy Study) Assessment Framework'. Then, 12 school teachers who have professional insight of software education evaluated the 4 instruction materials with the framework. Averaging the score given by evaluators, we determined that which instruction materials were superior or not. Finally, we figured out the characteristics of superior and inferior instructional materials. Based on the results of this study, we suggested implications for developing instruction materials for physical computing education to build students' CIL.
Currently, every person possesses a smart phone due to the development of the IT industry. There is an improper situation in which a smart phone is not set in silent mode, such as a lecture room, a library, and a theatre hall. The proposed system automatically automates the function of smart phones where they are designated as a public place or etiquette area and automatically return the function of the smartphone if they deviate from the location of the site. It is also equipped with a combination of autonomous devices and services, based on Bluetooth communications, which are applied to ultra-light low-power IoT(Internet of Things) devices, and has features that allow diverse types of features and services to be added without requiring deformation of the hardware.
As the online education market expands, educational contents with various presentation methods are being developed and released. In addition, it is imperative to develop content that reflects the usability and user environment of users who use this educational content. However, for qualitative growth of contents that will support quantitative expansion of markets, existing model analysis methods are urgently needed at a time when development direction of newly developed contents is secured. In this process of content development, a typical model for setting development goals is needed, as the rules of the prototype affect the entire development process and the final development outcome. It can also provide a positive benefit that screens the issue of performance dualization between processes due to the absence of communication between a single entity or between a number of entities. In the case of AR-based educational content which is effective to secure data necessary for development by securing samples of similar categories because there are not enough ready-made samples released. Therefore, a big data statistical analysis service is needed that can easily collect data and make decisions using big data. In this paper, we would like to design analysis services that enable the selection and detection of intuitive multidimensional factors and attributes, and propose big data-based statistical analysis services that can assist cooperative activities within an organization or among many companies.
The quality of medical care can be defined as four types such as effectiveness, efficiency, adequacy, and scientific-technical quality. For the management of scientific-technical aspects, medical institutions annually disseminate the latest knowledge in the form of conservative education. However, there is an obvious limit to the fact that the latest knowledge is distributed quickly enough to the clinical site with only one-time conservative education. If intelligent information processing technologies such as big data and artificial intelligence are applied to the medical field, they can overcome the limitations of having to conduct research with only a small amount of information. In this paper, we construct databases on which the existing medicine prescription adaptations can be extended. To do this, we collect, store, manage, and analyze information related to oriental medicine at domestic and abroad Journals. We design a processing and analysis technique for oriental medicine evidence research data for the construction of a database of oriental medicine prescription extended adaption. Results can be used as a basic content of evidence-based medicine prescription information in the oriental medicine-related decision support services.
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