In this study, we investigated the effects of using concept mapping as an instructional tool on 4th graders' achievement, science learning motivation, and attitude toward science classes. Two classes (38 students) from an elementary school were respectively assigned to a control group and a treatment group. Students were taught about "expansion of matter by heat" and "heat transfer". These topics were chosen because they require students to understand more concepts as well as relationships among them. A science learning motivation test and an attitude toward science classes test were administered as pretests. A researcher-made achievement test, the science learning motivation test, and the attitude toward science classes test were administered as posttests. The results indicated that using concept mapping in 4th-grade science classes was not significantly effective in improving students' achievement though a statistically significant positive effect was found in the subcategory of knowledge. No statistically significant effect of using concept mapping was found in the scores of the science learning motivation test and the attitude toward science classes test. Educational implications are discussed.
Seo-Hee Hwang;Si-Yeon Pak;Jin-Ho Chung;Daehwan Kim;Yongwan Kim
Journal of information and communication convergence engineering
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v.21
no.4
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pp.300-305
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2023
Audience reactions in response to remote virtual performances must be compressed before being transmitted to the server. The server, which aggregates these data for group insights, requires a distribution code for the transfer. Recently, distributed learning algorithms such as federated learning have gained attention as alternatives that satisfy both the information security and efficiency requirements. In distributed learning, no individual user has access to complete information, and the objective is to achieve a learning effect similar to that achieved with the entire information. It is therefore important to distribute interdependent information among users and subsequently aggregate this information following training. In this paper, we present a new extension technique for minimal code that allows a new minimal code with a different length and Hamming weight to be generated through the product of any vector and a given minimal code. Thus, the proposed technique can generate minimal codes with previously unknown parameters. We also present a scenario wherein these combined methods can be applied.
The development of information technologies has contributed on-line training as one of important education methods. On-line training in firms, which is similar to e-learning or virtual education, provides trainees with more education opportunities in diverse ways. It has developed a range of innovative services with a one-stop solution of education within the electronic sector. Also under the on-line training environment, trainees can undertake customized training packages at anytime and any places. Moreover, information technology allows both the trainers and other trainees to be decoupled in any of the elements of tune, place, and space. Two research questions are investigated : what are the determinants affecting the on-line training effectiveness and how those variables affect the two aspects of training effectiveness: learning performance and transfer performance. Based on the previous literature conducted on the traditional training environment, the determinants of training effectiveness are derived. Eight hypotheses are developed based on literature reviews and tested by questionnaires survey data. The collected data have been analyzed by LISREL. It is found that the relationship between individual, organizational and on-line site design variables and training effectiveness (learning and transfer) are significant. The contribution and limitations of this research are also discussed with future studies.
Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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2022.07a
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pp.67-70
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2022
NLP 분야에서 적극 활용되기 시작한 Transformer 모델을 Vision 분야에서 적용하기 시작하면서 object detection과 segmentation 등 각종 분야에서 기존 CNN 기반 모델의 정체된 성능을 극복하며 향상되고 있다. 또한, label 데이터 없이 이미지들로만 자기지도학습을 한 ViT(Vision Transformer) 모델을 통해 이미지에 포함된 여러 중요한 객체의 영역을 검출하는 saliency map을 추출할 수 있게 되었으며, 이로 인해 ViT의 자기지도학습을 통한 object detection과 semantic segmentation 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 논문에서는 ViT 모델 뒤에 classifier를 붙인 모델에 일반 학습한 모델과 자기지도학습의 pretrained weight을 사용해서 전이학습한 모델의 시각화를 통해 각 saliency map들을 비교 분석하였다. 이를 통해, 클래스 분류 학습 기반 전이학습이 transformer의 saliency map에 미치는 영향을 확인할 수 있었다.
Recently, knowledge management and E-business are very important issues in academic and business fields. Research questions related with these issues are which factors stimulate knowledge management. Another question is whether knowledge management is related to E-business. To answer these questions a research model was proposed. The data were collected from 90 manufacturing firms in Korea. Appropriate research methodologies were employed for analysis. Results found that the degree of firm's internalization, diversity of domestic management activities and learning orientation affect knowledge aquisition and transfer. Knowledge aquisition and transfer facilitate knowledge application, resulting in new product development, cost reduction and technology differentiation. Knowledge management is a kind of process. This result, therefore, confirms what previous literature predicted.
The purpose of this study was to examine the beneficial effects of a new cognitive intervention program designed for the care and prevention of dementia, namely Learning Therapy. The training program used systematized basic problems in arithmetic and Japanese language as training tasks. In study 1, 16 individuals in the experimental group and 16 in the control group were recruited from a nursing home. In both groups, all individuals were clinically diagnosed with senile dementia of the Alzheimer type. In study 2, we performed a single-blind, randomized controlled trial in our cognitive intervention program of 124 community-dwelling seniors. In both studies, the daily training program using reading and arithmetic tasks was carried out approximately 5 days a week, for 15 to 20 minutes a day in the intervention groups. Neuropsychological measures were determined simultaneously in the groups both prior to and after six months of the intervention. The results of our investigations indicate that our cognitive intervention using reading and arithmetic problems demonstrated a transfer effect and they provide convincing evidence that cognitive training maintains and improves the cognitive functions of dementia patients and healthy seniors.
KIPS Transactions on Computer and Communication Systems
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v.10
no.10
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pp.269-276
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2021
Recently, smart sensors are used in various environments, and the implementation of ad-hoc sensor networks (ASNs) is a hot research topic. Unfortunately, traditional sensor network routing algorithms focus on specific control issues, and they can't be directly applied to the ASN operation. In this paper, we propose a new routing protocol by using the Q-learning technology, Main challenge of proposed approach is to extend the life of ASNs through efficient energy allocation while obtaining the balanced system performance. The proposed method enhances the Q-learning effect by considering various environmental factors. When a transmission fails, node penalty is accumulated to increase the successful communication probability. Especially, each node stores the Q value of the adjacent node in its own Q table. Every time a data transfer is executed, the Q values are updated and accumulated to learn to select the optimal routing route. Simulation results confirm that the proposed method can choose an energy-efficient routing path, and gets an excellent network performance compared with the existing ASN routing protocols.
The purpose of this study is to investigate the efficiency of a government-supported project developed to improve the quality and hygiene levels of food, service, and restaurant facilities for foreign customers in Chungnam province. Data was collected from 53 restaurant owners and restaurant managers. This study empirically analyzes and presents a mode with key factors influencing transfer of training and training satisfaction. Multiple regression analysis methods were used to test the relationships among four factors for transfer of training, training satisfaction, and retraining intentions. There are three main findings. First, teaching methods and relevance factors had a significant effect on transfer, but instructor and education environment factors did not. Second, the teaching methods, instructor and education environment factors had a direct influence on training satisfaction, but the relevance factor didn't. Third, transfer and satisfaction both were influenced significantly by retraining. Based on the findings of this study, a trainer, designing training curriculum for a production environment, should emphasize the role of the trainer and focus on learning tools. Finally, a thorough learning design is needed for learner's satisfaction.
Journal of the Korean association of regional geographers
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v.9
no.3
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pp.395-409
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2003
In this study the meaning and necessity for self-regulation in managing and organizing the national curriculum is researched in order to reflect the reality that the tide of regionalization appears apparently with globalism. Hwacheon is chosen and applied as an example region for selecting and forming a new learning content in geography education and teaching and learning that content. The regional geography should be learned in high schools according to the approach of regional textbooks being made and used now in primary and middle schools, and the contents of textbooks should be properly reorganized in accordance with the students' school ages rather than organized simply with enumerating geographic facts in a row. And the contents should be organized centering on the learners' daily living sphere. In addition, teaching-learning method should be taken into consideration according to the scale of the regions. Consequently, in this study small-scaled area was chosen as a learning content, laying stress on daily lives within the living zone, and therefore field work is considered as a learning method.
AlSabban, Wesam H.;Alotaibi, Saud S.;Farag, Abdullah Tarek;Rakha, Omar Essam;Al Sallab, Ahmad A.;Alotaibi, Majid
International Journal of Computer Science & Network Security
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v.21
no.9
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pp.281-291
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2021
The Islamic jurisprudential legal system represents an essential component of the Islamic religion, that governs many aspects of Muslims' daily lives. This creates many questions that require interpretations by qualified specialists, or Muftis according to the main sources of legislation in Islam. The Islamic jurisprudence is usually classified into branches, according to which the questions can be categorized and classified. Such categorization has many applications in automated question-answering systems, and in manual systems in routing the questions to a specialized Mufti to answer specific topics. In this work we tackle the problem of automatic categorisation of Islamic jurisprudential legal questions using deep learning techniques. In this paper, we build a hierarchical deep learning model that first extracts the question text features at two levels: word and sentence representation, followed by a text classifier that acts upon the question representation. To evaluate our model, we build and release the largest publicly available dataset of Islamic questions and answers, along with their topics, for 52 topic categories. We evaluate different state-of-the art deep learning models, both for word and sentence embeddings, comparing recurrent and transformer-based techniques, and performing extensive ablation studies to show the effect of each model choice. Our hierarchical model is based on pre-trained models, taking advantage of the recent advancement of transfer learning techniques, focused on Arabic language.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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