This paper discusses management education by utilizing the cyber education learning system in a web-based. New learning system tools offer great promise for a new contents of management learning. The cyber education learning system a shift from face-to-face lecturing to interactive learning. The situation changes profoundly when information technology becomes develope and education paradigm is shift. By exploiting the digital media. educations, and students, managers can shift to a new, more effect cyber education learning system. The following shift from classic educations to cyber educations learning system: from instruction to construction, from teacher-centered to learner-centered, from school to lifelong, from one-size-fits-all to customized, from teacher as transmitter to teacher as facilitator. Cyber education learning system has an important role to play in management education. Web-based technology is regarded as a general solution to cyber education learning. This study discussed many factors of implementation in cyber education systems and provide utilizing the learning system at main, detail functions. Lastly, management implications of these cyber education utilize are discussed in more detail.
This paper aims at investigating what Regional University E-Learning Centers (RUECs) has done in promoting e-learning in university education in Korea. First, the e-learning situation in university education in Korea is introduced. Secondly, the background of establishment of RUECs and its functions are explained in detail. Thirdly, a case of RUECs is suggested by using the CNU-University E-Learning Center. In particular, the performance of e-learning is evaluated based on the student satisfaction data, and a paired-t test is implemented to see if there was any difference between 'before' and 'after' e-learning. Lastly, some suggestions are made to promote the e-learning in university education.
Recently, with the development of computing technology and the improvement of the cloud environment, deep learning technology has developed, and attempts to apply deep learning to various fields are increasing. A typical example is anomaly detection, which is a technique for identifying values or patterns that deviate from normal data. Among the representative types of anomaly detection, it is very difficult to detect a contextual anomaly that requires understanding of the overall situation. In general, detection of anomalies in image data is performed using a pre-trained model trained on large data. However, since this pre-trained model was created by focusing on object classification of images, there is a limit to be applied to anomaly detection that needs to understand complex situations created by various objects. Therefore, in this study, we newly propose a two-step pre-trained model for detecting abnormal situation. Our methodology performs additional learning from image captioning to understand not only mere objects but also the complicated situation created by them. Specifically, the proposed methodology transfers knowledge of the pre-trained model that has learned object classification with ImageNet data to the image captioning model, and uses the caption that describes the situation represented by the image. Afterwards, the weight obtained by learning the situational characteristics through images and captions is extracted and fine-tuning is performed to generate an anomaly detection model. To evaluate the performance of the proposed methodology, an anomaly detection experiment was performed on 400 situational images and the experimental results showed that the proposed methodology was superior in terms of anomaly detection accuracy and F1-score compared to the existing traditional pre-trained model.
International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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v.12
no.1
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pp.104-110
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2020
In the 4th Industrial Revolution, the competitiveness of the software industry is important, and as a solution to fundamentally secure the competitiveness of the software industry, education classes should be provided to educate high quality software personnel in educational institutions. Despite this social situation, software-related classes in universities are largely composed of competitive or individual learning structures. Cooperative learning is a learning model that can complement the problems of competitive and individual learning. Cooperative learning is more effective in improving academic achievement than individual or competitive learning. In addition, most learners have the advantage of having a more desirable self-image by having a successful experience. In this paper, we apply a pair check model, which is a type of cooperative learning, in operating system classes. In addition, the class procedure and instruction plan are designed to apply the pair check model. We analyze the test results to analyze the performance of the cooperative learning model.
The Journal of Korean Academic Society of Nursing Education
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v.7
no.1
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pp.126-142
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2001
Although a call for the implementation of PBL in nursing education is getting increased, it has not been actively implemented as it could be. The main reason for this situation seems to be the lack of well designed learning packages. Well designed PBL packages can be the core factor for the successful implementation of PBL. However, this seems to be the hardest task for teachers wanting to implement PBL. Therefore, the purpose of this study is to develop a systematic framework of PBL package development process and provide the examples of its application. This framework of the process of PBL package development includes thirteen steps. First of all, the team needs to decide a topic to be explored in the package and then clusters concepts related to the topic. Second, the team selects a real situation and writes it as a story. Third, knowledge, skills, and attitudes that practitioners need to know to deal with the situation will be explored. Fourth, learning objectives will be written. The next, the team will check if the situation includes multidisciplinary concepts and content. Sixth, the story will be divided into several parts. Seventh, part 1 will be written. Eighth, clinical documents related to part 1 need to be prepared. Ninth, the team will write a suggested approach for students. Then, they need to prepare a tutor's guide for part 1. Eleventh, the team will prepare a list of reading materials and plan for lectures and clinical laboratory sessions. Twelfth, they will write part 2 ~ part N following the steps from the seventh to the eleventh. The last step is evaluating the package and amending it as needed. These thirteen steps are very detailed and easy to follow for beginners. It is expected that this framework will contribute to accelerate the implementation of PBL in nursing education.
Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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v.22
no.6
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pp.715-721
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2012
A threat evaluation is the technique which decides order of priority about tracks engaging with enemy by recognizing battlefield situation and making it efficient decision making. That is, in battle situation of multiple target it makes expeditious decision making and then aims at minimizing asset's damage and maximizing attack to targets. Threat value computation used in threat evaluation is calculated by sensor data which generated in battle space. Because Battle situation is unpredictable and there are various possibilities generating potential events, the damage or loss of data can make confuse decision making. Therefore, in this paper we suggest that substantial threat value calculation using learning bayesian network which makes it adapt to the varying battle situation to gain reliable results under given incomplete data and then verify this system's performance.
Kim, Aee-Lee;Kim, Young-Kyung;Song, Young-Sun;Shin, Kyung-Rim;Ahn, Hae-Jeong;Lee, Jee-Soon;Jo, Kae-Hwa
Korean Journal of Adult Nursing
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v.13
no.3
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pp.385-396
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2001
The purpose of this study is to present an actual example for procedures for developing a PBL package based on philosophical backgrounds derived from Problem-based learning. To perform a systemic study on the operations of an intergrated curricula under multidisciplines, a research team made up of several professors with different academic backgrounds was formed. Among the four situations for the patients with perception-adjustment disorder, especially a procedure for the development of PBL package which can be used in the emergency room situation has been proposed. The little(2000)'s PBL package model has been applied for this study. Tha package includes course objectives, learning objectives, concept map, situation scenario, tutor guide, and evaluation method. It is believed that learning objectives achievement procedures designed as a part of a problem-based learning package development procedures for the nursing of patients with perception-adjustment can be achieved at the same level as the learning objectives for the science of nursing founded by the Korean Nurses Association.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2019.05a
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pp.334-337
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2019
In this study, we built the data collection system to learn user's habit data by deep learning and to create an indoor environment according to the situation. The system consists of a data collection server and several sensor nodes, which creates the environment according to the data collected. We used Google Inception v3 network to analyze the photographs and hand-designed second DNN (Deep Neural Network) to infer behaviors. As a result of the DNN learning, we gained 98.4% of Testing Accuracy. Through this results, we were be able to prove that DNN is capable of extrapolating the situation.
It is very important to help students learn by examining how well students solve math problems. Therefore, in this study, four methods(error analysis by problem type, schematization analysis, area graph analysis, and broken line graph analysis) were constructed to analyze how the connectivity between concepts of middle school functions affects the problem solving results. The students' learning situation was visually expressed to enable intuitive understanding. This analysis method makes it easy to understand the evaluation results of students. It can help students learn by understanding their learning situation. It will be useful in mathematics teaching and learning as it can help students to monitor their own problems and make a self-directed learning plan.
Recently, a wide variety of studies on future learning have appeared owing to rapid advances in information and communication technology (ICT) and increased discussion about core competencies in twenty-first-century learning. These studies, though insufficient in number, cover various fields such as architecture (design of the learning space), education (learning model), and technology (adaptation of mobile devices). However, these studies focus on mainstream students and do not discuss the future situation of inclusive education with regard to both mainstream and students with physical disabilities. Hence, in order to fill this gap, the present study explores the perceptions and ideas held by special education preservice teachers on the future learning space with regard to school design and peer-to-peer feedback. For this purpose, these preservice teachers' design proposals about future school were collected and analyzed. In conclusion, special education preservice teachers perceive the future learning space as an inclusive environment in which smart technology is incorporated. Future learning environment were categorized in terms of flexible, ubiquitous technology, physical and mental health, safety, and spaces with facilities for students with physical disabilities.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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