• 컴퓨터교육학회논문지
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• 제4권2호
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• pp.97-103
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• 2001

본 논문은 STS(Science-Technology-Society)학습 이론과 구성주의적 관점을 적용하여 현실 생활에서 재현과 관찰이 힘든 초등학교 4학년 자연과 화석 학습 내용을 주제로 멀티미디어를 활용한 웹 코스웨어를 구현하였다. STS이론을 적용한 학습 자료의 효율성이 검증된 연구가 다수 있다. 그러나 STS이론을 적용한 웹 코스웨어를 설계, 구현하여 그 효과에 대하여 알아보고자 하였다. 그리고 학습자 스스로 가상 공간에서 관찰 실험하고 의견교환을 통해 다양한 경험과 사고를 할 수 있도록 STS학습 웹 코스웨어를 구현하였다. 웹이 주는 기능적 환경(전자우편, 정보검색, 공유, 채팅등)을 이용하여 협동학습을 원활히 함으로써 STS학습의 효율성이 증대되는 것으로 실험 결과가 나타났다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제22권11호
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• pp.135-141
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• 2017

Exposed to a great many media and technology resources, EFL students seem to lack the motivations for learning on the basis of the conventional teaching methods. For this reason, in teaching English, finding teaching methods and materials appropriate to make the learning experiences for EFL students more engaging and interesting has become more challenging than ever. This is the main reason why English language teachers always keep searching for more motivating teaching sources. Although most of course books have CD's and DVD enclosed, these turn out to be less authentic and not very engaging for students. In order to bring diversity into the classroom, many teachers use films in EFL teaching. Films are usually seen as a media that attracts students' attention and tend to present language in a more natural (interactive) way as well. What is more important is that films offer a visual context aids which help students understand and improve their reading skills. This paper analyzes the effects of using films in the EFL classroom. Moreover, It shows that films as a teaching resource play a very effective role in developing students reading and communication skill. Last but not least, mobile phones are used as a main supplementary device in that either group is recommended to watch a movie anytime and anywhere.

• 스마트미디어저널
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• 제11권11호
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• pp.40-48
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• 2022

본 논문에서는 인공지능교육의 어려움을 해결하기 위하여 인공지능 교육에 활용이 가능한 교육용 키트를 개발하였다. 이를 통하여 이론 중심에서 실무 위주의 경험을 학습하기 위한 CNN과 OpenCV를 이용하여 컴퓨터 비전 기술을 이용한 사람 인식(Object Detection and Person Detection in Computer Vision)과 특정 오브젝트를 학습시키고 인식시키는 사용자 이미지인식(Your Own Image Recognition), 사용자 객체 분류(Segmentation) 및 세분화(Classification Datasets), 학습된 타켓을 공격하는 IoT하드웨어 제어와 인공지능보드인 Jetson Nano GPIO를 제어함으로써 효과적인 인공지능 학습에 도움이 되는 교재를 개발하여 활용할 수 있도록 하였다.

• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제23권7호
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• pp.71-78
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• 2023

Employee turnover is one of the most important challenges facing modern organizations. It causes job experiences and skills such as distinguished faculty members in universities, rare-specialized doctors, innovative engineers, and senior administrators. HR analytics has enhanced the area of data analytics to an extent that institutions can figure out their employees' characteristics; where inaccuracy leads to incorrect decision making. This paper aims to develop a novel model that can help decision-makers to classify the problem of Employee Turnover. By using feature selection methods: Information Gain and Chi-Square, the most important four features have been extracted from the dataset. These features are over time, job level, salary, and years in the organization. As one of the important results of this research, these features should be planned carefully to keep organizations their employees as valuable assets. The proposed model based on machine learning algorithms. Classification algorithms were used to implement the model such as Decision Tree, SVM, Random Frost, Neuronal Network, and Naive Bayes. The model was trained and tested by using a dataset that consists of 1470 records and 25 features. To develop the research model, many experiments had been conducted to find the best one. Based on implementation results, the Neural Network algorithm is selected as the best one with an Accuracy of 84 percents and AUC (ROC) 74 percents. By validation mechanism, the model is acceptable and reliable to help origination decision-makers to manage their employees in a good manner.

• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제24권6호
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• pp.131-140
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• 2024

The outbreak of Covid-19 has forced teachers of special education in Saudi Arabia to keep to themselves to live in a technology-infused society throughout the virtual teaching and learning process. This study set out to explore the competence, self-efficacy, and autonomy in using information communication technology (ICT) of special education teachers in Saudi Arabia. A total of 244 special education teachers in Saudi Arabia participated in this study. This study adopted the New General Self-Efficacy Scale developed and validated by Chen, Gully, and Eden (2001), as well as the Basic Psychological Needs in Exercise Scale (BPNES) developed and validated by Vlachopoulos and Michailidou (2006). Confirmatory factor analysis (CFA) and multivariate analysis of variance (MANOVA) were used as the main data analysis in this study. The findings showed that special education teachers in Saudi Arabia possessed competence, self-efficacy, and autonomy in using ICT in their teaching and learning process. All the factor loadings in each factor were.75 or higher, indicating good factor loadings. The results of the MANOVA indicated that special education teachers in Saudi Arabia do not report different perceptions of their competence, self-efficacy, and autonomy despite their different gender, age group, academic background, and teaching experiences.

• 정보교육학회논문지
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• 제16권4호
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• pp.419-427
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• 2012

본 논문에서는 학교 교실 수업에 교육용 로봇과 증강 현실 기술을 결합하여 적용하였을 때 증강 현실과 로봇이라는 기술적인 요소가 학습자의 학습 경험에 어떤 영향을 미치는지를 알아보는데 중점을 두었다. 이를 위해 증강현실과 로봇 기술을 결합한 인터랙티브 학습 환경과 수업 모형을 개발하고 교실 수업에 적용하였다. 개발된 학습모형은 기존의 문제중심학습 모형을 기반으로 하였다. 개발된 시스템은 초등학교 5,6학년 18명을 대상으로 정규수업 시간에 8주간 적용하였다. 본 연구를 통해 얻은 결과는 로봇과 증강 현실을 결합한 인터랙티브 학습 경험을 통해서 학생들의 창의성을 높일 수 있음을 알 수 있었다. 연구결과 특이점은 증강현실과 로봇이라는 새로운 기술테크놀로지를 통해 성적이 하위권 학생들이 상위권 학생들보다 창의성 점수가 크게 증가함을 알 수 있었다.

• 한국항행학회논문지
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• 제16권2호
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• pp.264-270
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• 2012

e-Training는 체험형, 실습 위주의 교육 훈련으로 기존 e-Learning의 이론형 교육에서 벗어나 학습자에게 실제적 학습, 능동적 학습을 촉진하고 학습적 효과를 향상시킨다. 체험형 훈련 시스템의 대표적인 예로 증강현실을 들 수 있다. 특히 증강현실 시스템이 구축된 환경에서 자동차 정비 훈련자는 자동차 부품의 위치나 정비 순서를 증강 정보를 통해 바로 획득하기 때문에 효과적인 트레이닝을 경험 할 수 있다. 이러한 증강현실 시스템에서 영상 추적(tracking) 기술은 핵심이다. 어떠한 트래킹 기술을 이용하느냐에 따라 증강현실 시스템의 성능이 결정된다. 트래킹 기술은 인식률 및 속도가 중요한데, 이를 위해서는 자동차 정비 e-Training의 특성을 파악하여 그에 적합한 트래킹 기술을 적용해야 한다. 그러므로 본 논문에서는 자동차 정비 e-Training 증강현실 시스템에 맞는 알고리즘 및 트래킹 기술을 고안하여 적용하였다. 실험 결과 실제 자동차 정비에 필요한 엔진 장비를 실시간 인식 및 다각도에서도 인식률을 잃지 않았다.

• 정보교육학회논문지
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• 제12권1호
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• pp.49-56
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• 2008

초등학교 사회과 교육의 가장 큰 특징은 전 과정에서의 지역화라고 설명할 수 있다. 그 중 3학년 사회과의 내용은 지역의 성격과 생활 경험을 강조하고 있으며 제7차 교육과정 사회과에서는 최근 컴퓨터 통신과 인터넷의 발달로 새로운 형태의 지역화 자료의 유형과 활용 방안이 중요시되고 있다. 본 연구에서 개발한 웹 기반 지역화 학습 시스템은 이러한 정보화 시대의 요구에 부응하여 초등학교 3학년 사회과 교육과정을 중심으로 경기도 평택 지역의 내용을 학습할 수 있도록 하였다. 또한 현재 학교 현장에서 주된 학습 자료로 쓰이고 있는 초등학교 3학년 지역화 보조 교과서 외에 학생들이 자기 주도적으로 웹에서 활용할 수 있는 학습 시스템을 제작함으로써 부족한 지역 자료를 제공하고자 한다.

• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제22권9호
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• pp.334-342
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• 2022

Nowadays, as we can notice on social media, most users choose to use more than one language in their online postings. Thus, social media analytics needs reviewing as code-switching analytics instead of traditional analytics. This paper aims to present evidence comparable to the accuracy of code-switching analytics techniques in analysing the mood state of social media users. We conducted a systematic literature review (SLR) to study the social media analytics that examined the effectiveness of code-switching analytics techniques. One primary question and three sub-questions have been raised for this purpose. The study investigates the computational models used to detect and measures emotional well-being. The study primarily focuses on online postings text, including the extended text analysis, analysing and predicting using past experiences, and classifying the mood upon analysis. We used thirty-two (32) papers for our evidence synthesis and identified four main task classifications that can be used potentially in code-switching analytics. The tasks include determining analytics algorithms, classification techniques, mood classes, and analytics flow. Results showed that CNN-BiLSTM was the machine learning algorithm that affected code-switching analytics accuracy the most with 83.21%. In addition, the analytics accuracy when using the code-mixing emotion corpus could enhance by about 20% compared to when performing with one language. Our meta-analyses showed that code-mixing emotion corpus was effective in improving the mood analytics accuracy level. This SLR result has pointed to two apparent gaps in the research field: i) lack of studies that focus on Malay-English code-mixing analytics and ii) lack of studies investigating various mood classes via the code-mixing approach.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제21권7호
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• pp.85-92
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• 2016

The law of large numbers, central limit theorem, and connection among binomial distribution, normal distribution, and statistical estimation require dynamics of continuous visualization for students' better understanding of the concepts. During this visualization process, the differences and similarities between statistical probability and mathematical probability that students should observe need to be provided with the intermediate steps in the converging process. We propose a visualization method that can integrate intermediate processes and results through Excel. In this process, students' experiences with dynamic visualization help them to perceive that the results are continuously changed and extracted from multiple situations. Considering modeling as a key process, we developed a classroom exercise using Excel to estimate the population mean and standard deviation by using a sample mean computed from a collection of data out of the population through sampling.