The purpose of this study is to develop a competency strengthen program with the aim of training designers who respond to changing national policies in the era of artificial intelligence. To this end, this study was conducted through a total of five steps. First, through literature research and analysis of prior research and literature related to the role of training designers and HRD managers was investigated and analyzed, and based on related prior research, theoretical and academic grounds for training designer competency modeling were prepared. In the second stage, a draft training program was developed to strengthen the competency of training designers based on the needs analysis of stakeholders and advice from education experts. In the third stage, a pilot program was conducted based on the draft training program. In step 4, the effectiveness verification was confuted and the deficiencies of the training program were derived from the pilot program. Finally, the final draft of the training program for strengthening the competency of training designers in the era of artificial intelligence was developed. The final training program consisted of 10 modules and was designed to run for three days. The details of specific training program are presented in the article.
본 연구는 뉴로피드백 훈련이 유아의 뇌 기능과 지능에 미치는 영향에 관한 연구로 첫째, 뉴로피드백 훈련이 유아의 뇌 기능에 어떤 변화를 주는지를 검증하였으며, 둘째, 한국 웩슬러유아지능검사(K-WPPSI: Korean Wechsler Preschool and Primary Scale of Intelligence)를 통해 뉴로피드백 훈련이 유아의 지능 발달에 어떤 영향을 미치는지를 분석하였다. 본 연구는 천안 소재의 J 유치원에 재원중인 만5세 유아 60명을 대상으로, 2008년 4월 21일부터 12월 12일에 걸쳐 뉴로피드백 훈련 지침에 따라 훈련을 실시하였다. 뉴로피드백 훈련 전과 후의 뇌기능지수와 지능을 분석하였으며, 통계분석은 SPSS for Window 13.0 패키지를 사용하여 t-검증을 통해 분석하였다. 분석 결과 첫째, 뇌기능 지수 전체를 종합 평가한 브레인지수는 유의미한 영향을 미치는 것으로 나타나, 뉴로피드백 훈련이 유아의 뇌 기능 발달에 매우 효과적인 방법임을 알 수 있었다. 둘째, 뉴로피드백 훈련이 동작성 지능 지수 중 도형 영역, 미로 영역, 빠진 곳 찾기 영역은 유의미한 영향을 미치는 것으로 나타났으며, 종합적인 평가 지수인 동작성 지능 지수도 유의미한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 따라서 이러한 실험 결과는 뉴로피드백 훈련이 동작성 지능 지수 발달에 매우 효과적인 방법임을 알 수 있었고, 세째, 뉴로피드백 훈련은 언어성 지능 지수 중 공통성 영역만 유의미한 영향을 미치는 것으로 나타났다.
Purpose: The purpose of this study is to identify the effects of the interpersonal relationship training program based on emotional intelligence on interpersonal relationship, emotional intelligence, and self-esteem of nursing students. Methods: The study adopted a quasi-experimental study with a nonequivalent control group pre-post test. Total participants were 89 nursing students of S and K Universities. They were divided into the control (39 students) and experimental group (50 students). Participants went through the emotional intelligence program 100min which consisted of 100 minutes per session, once a week for total of 8 session from March 3th to April 21th, 2011. The contents were composed with interpersonal relationship training program to promote positive formation of emotional intelligence, interpersonal relationship, and self-esteem. All data were analyzed by SPSS 18.0 program. Results: The experimental group showed a significant increase of emotional intelligence (t=-3.17, p=.002) and interpersonal relationship (t=-3.07, p=.003). Conclusion: The interpersonal relationship training program based on emotional intelligence was effective in improving emotional intelligence and interpersonal relationship.
The Journal of Asian Finance, Economics and Business
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제7권12호
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pp.577-582
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2020
The performance of a teacher has an important role in the success of education in general. This study aims to determine the factors that affect the decline in teacher performance in one of the junior secondary schools in Indonesia. Based on the literature review, four exogenous variables were identified, namely, training, utilization of information technology, intellectual intelligence, and emotional intelligence. This study uses primary data, collected from a questionnaire distributed to respondents. The questionnaire items are measured using a Likert scale. The sample in this study were all teachers at MTS Darul Falah Sirahan, totaling 32 people. The analysis technique used in testing the hypothesis of this study is multiple regression analysis. Statistical product and service solutions are used as analysis tools. The results of this study indicate that only the variable 'utilization of information technology' has a positive and significant effect. However, the variables 'training,' 'intellectual intelligence,' and 'emotional intelligence' did not have a significant effect. This finding contradicts the literature in general. Therefore, this study recommends improving training methods, both those carried out internally by schools and by related agencies, and schools still need to optimize guidance and potential for teacher's intelligence in improving performance.
Collecting a rich but meaningful training data plays a key role in machine learning and deep learning researches for a self-driving vehicle. This paper introduces a detailed overview of existing open-source simulators which could be used for training self-driving vehicles. After reviewing the simulators, we propose a new effective approach to make a synthetic autonomous vehicle simulation platform suitable for learning and training artificial intelligence algorithms. Specially, we develop a synthetic simulator with various realistic situations and weather conditions which make the autonomous shuttle to learn more realistic situations and handle some unexpected events. The virtual environment is the mimics of the activity of a genuine shuttle vehicle on a physical world. Instead of doing the whole experiment of training in the real physical world, scenarios in 3D virtual worlds are made to calculate the parameters and training the model. From the simulator, the user can obtain data for the various situation and utilize it for the training purpose. Flexible options are available to choose sensors, monitor the output and implement any autonomous driving algorithm. Finally, we verify the effectiveness of the developed simulator by implementing an end-to-end CNN algorithm for training a self-driving shuttle.
Application of artificial intelligence (AI) approaches in eco-environmental modeling has gradually increased for the last decade. Comprehensive understanding and evaluation on the applicability of this approach to eco-environmental modeling are needed. In this study, we reviewed the previous studies that used AI-techniques in eco-environmental modeling. Decision Tree (DT) and Artificial Neural Network (ANN) were found to be major AI algorithms preferred by researchers in ecological and environmental modeling areas. When the effect of the size of training data on model prediction accuracy was explored using the data from the previous studies, the prediction accuracy and the size of training data showed nonlinear correlation, which was best-described by hyperbolic saturation function among the tested nonlinear functions including power and logarithmic functions. The hyperbolic saturation equations were proposed to be used as a guideline for optimizing the size of training data set, which is critically important in designing the field experiments required for training AI-based eco-environmental modeling.
Objective: The purpose of this study is to analyze trends related to sports and artificial intelligence (AI) to understand the trends and how they change according to time, and to establish methods to apply AI in sports. Both macro and micro perspectives related to sports utilization of AI were analyzed. Method: In this study, after analyzing and discussing various information related to the use of artificial intelligence in the sports through a search of academic journals, papers, books, and websites published recently at nationally and internationally, the application plan of artificial intelligence in the sports field was presented. Results: 1) Motion analysis technology using artificial intelligence is effective in sports where posture is important, and if it provides systematic feedback and training methods, it can help improve performance. 2) The introduction of a sports referee judgment system using artificial intelligence is expected to improve performance by restoring factual judgment and objective fairness in sports games. 3) Artificial intelligence will provide coaching staff and players with a variety of information to help improve performance through systematic coaching and improving feedback and enhanced training methods. 4) It is judged that artificial intelligence-related to sports ethics, sports ICT, sports marketing, sports prediction, etc. We think that based on the current AI research trends will have a positive impact on all sports-related areas, helping to revitalize sports. Conclusion: Motion analysis technology using artificial intelligence, sports referee judgment system, coaching using artificial intelligence, and artificial intelligence are judged to have a positive effect on all sports-related areas and help revitalize sports.
Our study is trying to investigate the perceived training effectiveness by applying the theory of planned behavior (TPB) and Technological Acceptance Model (TAM) and intend to examine the effects of individual differences on perceived training effectiveness and performance of individuals. The main purpose is to evaluate the perceived training effectiveness, and role of individual differences in terms of learning. The results of this study supported all the hypothesis that participants with higher level of creative self-efficacy, intrinsic motivation, creativity and emotional intelligence (EI) will have greater inclinations to learn. Results showed that perceive training effectiveness is positively related to training transfer and training transfer increase the performance of individuals. Study results significantly agree with the theory of planned behavior (TPB) which was applied to measure the perceived training effectiveness and suggest trainee's perception of usefulness, ease and benefits enhance learning dimensions of participants that make any program effective. The study has highlighted a number of issues that influence the perceived training effectiveness.
최근 세계적으로 4차 산업혁명 변화에 대한 교육적 대응의 주요 방향이 인공지능(AI: Artificial Intelligence)과 로봇 중심의 미래산업 핵심기술 인재육성에 집중됨에 따라, 고등교육과 직업능력개발 분야에서도 인공지능 기술을 가진 융합적 인재 양성의 중요성이 강조되고 있다. 본 연구는 이와 같이 변화하는 환경을 고려하여 최근 맞춤형 교육훈련 흐름과 AI 융합형 인재 양성 교육을 실현하기 위해 "학습자 맞춤형 AI 융합형 인재양성" 훈련 프로그램을 기획하고 운영모델 방안을 수립하였다. 인공지능 및 교육혁신 전문가를 대상으로 총 2회차에 걸쳐 델파이 조사를 실시하여, 훈련프로그램 운영모델 기본구조, 교육과정, 운영전략의 하위 구성요소의 적합도를 검증하였다. 그리고 최종적으로 검증된 훈련 모델을 온라인 직업훈련 허브인 스마트 직업훈련 플랫폼(STEP)에 적용하여 AI 융합인재 양성 학습자 맞춤형 훈련모델 수립 방안을 제안하였다.
Open source has many advantages and is widely used in various fields. However, legal disputes regarding copyright and licensing of datasets and learning models have recently arisen in artificial intelligence developments. We examine how datasets affect artificial intelligence learning and services from the perspective of copyrighting and licensing when datasets are used for training models. The licensing conditions of datasets can lead to copyright infringement and license violation, thus determining the scope of disclosure and commercialization of the trained model. In addition, we examine related legal issues.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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