Nowadays, within the paradigm shift of e-learning, MOOCs service has been expanded among a number of global leading universities and this has affected our domestic universities' e-learning to look for different possibilities and new challenges. In consideration of our domestic educational condition, it is required to contemplate how university e-learning can be changed and developed with focus on MOOCs from the perspective of convergence development. This study suggests plans for convergence development in university e-learning based on MOOCs with conceptual model. We conducted the studies on relevant literature of university e-learning and MOOCs, expert consultation, SWOT analysis, survey for those involved of e-learning centers, etc. Through this process, we developed a final plan which integrates 'open advanced education course service', 'teaching and learning curation service', 'teaching and learning practice service', 'creative teaching and instruction method development and sharing service', and 'cloud based educational platform support service', etc with the perspective of convergence development. Also we designed convergence development plan based on MOOCs. It is assumed that the result of this research provides advanced plans for development of university e-learning and the base for further discussion of introduction and application of MOOCs service in domestic university.
The purpose of this study is to develop and analyze the effects of an educational program that can cultivate artificial intelligence(AI) convergence education competency for future education and enhance students' understanding of pre-service teachers. For this end, an AI convergence education program using Machine Learning for Kids and Scratch 3 was developed for 15 weeks under the theme of classifying the state of matter. The developed program were treated by K University pre-service teachers who participated voluntarily. As a result, pre-service teachers were able to metaphorically understand the learning process of students through understanding of machine learning training process. In addition, the pre-post t-test result of AI teaching efficacy showed a statistically significant improvement with t=-7.137 (p<.000). Therefore, it is suggested that the AI convergence education program developed in this study can help to increase the understanding of the pre-service teacher's students in an indirect way other than practice teaching, and can contribute to foster AI education competency.
Kim, Myoung-Hee;Jeong, Hyun-Woong;Hwang, Young-Sun
Journal of Korean society of Dental Hygiene
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v.22
no.5
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pp.315-321
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2022
Objectives: Although the number of clinics offering temporomandibular joint (TMJ) physical therapy has been increasing to help with its treatment, the scope of dental physiotherapy reflected in the dental hygienist curriculum is very limited. This study aims to survey the status of dental physiotherapy work and the need for educating dental hygienists. Methods: An online community platform was used to survey 140 dental hygienists working in clinical dental hospitals. The survey included questions about general characteristics, the experience of dental physiotherapy work, the importance of physiotherapy work performance, and the need for physical therapy education for dental hygienists. Results: Half of the study participants had prior experience working in dental physiotherapy. Out of 140 participants, 88.6% agreed with the opinion that 'physical therapy work is important or that it will become important'. Furthermore, 84.3% agreed that 'physical therapy education is necessary for dental hygienists'. Even dental hygienists without physical therapy experience (50.7%) believed that related education would be necessary because of the importance of physical therapy work in dentistry. Conclusions: This study suggests the need for education in dental physiotherapy to help dental hygienists effectively perform clinical tasks.
The purpose of the study is to analyze the impact of blended learning's external classroom formats and internal teaching strategies, which has been implemented in university classes due to COVID-19, on students' academic achievement and learners' perceptions, as well as to provide insights into the desirable direction of online education. The study was conducted during the 1st semester of 2022 at G University, targeting students taking Calculus I. The experimental group consisted of 117 students, while the control group consisted of 707 students. Blended learning, involving a combination of face-to-face classes, online classes, and mixed teaching methods, was implemented, and academic achievement and learner perceptions were assessed. The research findings indicate that compared to solely online classes, adopting a blended learning approach with online classes before the midterm and face-to-face classes afterwards resulted in a decline in academic achievement. The unprepared and simplistic external format of blended learning was found to be ineffective, however, a blended learning model consisting solely of online classes, incorporating a mix of asynchronous and synchronous instruction, demonstrated positive learner perceptions. Additionally, utilizing technology in the teaching strategies yielded positive outcome.
AIoT, the intelligent Internet of Things, refers to a technology that collects data measured by IoT devices and applies machine learning technology to create and utilize predictive models. Existing research on AIoT technology education focused on building an educational AIoT platform and teaching how to use it. However, there was a lack of case studies that taught the process of automatically creating and utilizing machine learning models from data measured by IoT devices. In this paper, we developed a case study using a machine learning model for AIoT technology education. The case developed in this paper consists of the following steps: data collection from AIoT devices, data preprocessing, automatic creation of machine learning models, calculation of accuracy for each model, determination of valid models, and data prediction using the valid models. In this paper, we considered that sensors in AIoT devices measure different ranges of values, and presented an example of data preprocessing accordingly. In addition, we developed a case where AIoT devices automatically determine what information they can predict by automatically generating several machine learning models and determining effective models with high accuracy among these models. By applying the developed cases, a variety of educational contents using AIoT, such as prediction-based object control using AIoT, can be developed.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.8
no.8
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pp.2814-2832
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2014
As information society matures to an even higher level and as information technology becomes a necessity to our everyday lives, the needs to develop, support and satisfy personal and social needs without the limitation of time, space, and location have become a vital point to everyday lives. Smartphone users are increasing at a staggering rate but the research on mobile-Learning model and the implementation of m-Learning scenario are still behind the needs of the users. Therefore, this paper focuses on the design of 'repeatable and short-spanned m-Learning model' to meet the needs of the learners who are on the go and on the move with their smartphones. Smartphone users frequently reach out for their phones but compare to the frequencies, the actual span of time they spend per use are relatively and surprisingly short. One way to understand this phenomenon is that the users tend to immediately replace their smartphones with laptops or desktops whenever they are available. A leaning model was needed to reflect this short and frequent use, a use that is solely based on the smartphone environment. This proposed learning model first defines this particular setting and implements the model to real smartphone users over an 8 week period. To understand whether different learning backgrounds can influence this model, different schools with online and offline learning channels participated in the experiment. User survey was conducted after the experiment to get a better understanding of the smartphone users. Pretest and posttest were conducted before and after the experiment and the data were validated and analyzed using SPSS version 18.0 for PC. Preliminary descriptive statistics, multiple regression and cross validation was conducted for the analysis. The results showed that the proposed English Listening and Comprehension Mobile Digital Textbook (ELCMDT) had a positive effect on the learners in general and was more effective for learners who were already experienced with online learning.
In a circumstance that the development of mobile media through the on-line consumer desire in the era of Web 2.0 has promoted extension of personal mobile media on the part of consumers, this study examined consumer trends depending on use of e-learning contents through mobile media. In connection with tendencies through mobile prosumers' consumption patterns and use of mobile educational contents, I analyzed user demands based on characteristics of personal media centering around a communities of e-learning portals. Direction of e-learning technological development calls on mobile communication companies to open their networks and share platform following digital convergence. E-learning contents should be produced in a custom-made way for the personal media. This study is aimed at contributing for advancement of e-learning contents consumers' user convenience implicating examination into consumer demands which are necessary to invigorate e-learning contents.
Bae, Jae-Seong;Kim, Hyun-Sik;Bae, Jin-Kyu;Lim, Tae-Hyun;Hwang, Jae-Min;Jung, Sung Nam
Journal of the Korean Society for Aeronautical & Space Sciences
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v.46
no.4
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pp.277-282
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2018
In this study, the accuracy and efficiency of a composite rotor blade cross-section analysis program, Ksec2d-AE, which is available at an educational web-based platform called EDISON-CSD, are assessed for possible use in undergraduate structural analysis projects. To this purpose, the convergence of cross-sectional constants by varying the number of finite elements in the cross-section of a wind turbine blade is investigated. The stiffness constants along with the cross-sectional engineering offsets obtained using Ksec2d-AE are validated against a 3D finite element analysis program MSC NASTRAN.
Journal of the Korean Society for Aeronautical & Space Sciences
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v.38
no.6
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pp.620-628
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2010
Small satellites can be used for various space research and scientific or educational purposes due to advantages in small size, low-cost, and rapid development. Small Satellites have many advantages of application to Responsive Space. Compared to traditional larger satellites, however, Small satellites have many constraints due to limitations in size. Therefore, it is difficult to expect high performance. To approach maximum capability with minimal size, weight, and cost, standard modular platform of Small satellites is necessary. Modularity supports plug-and-play architecture. The result is Small satellites that can be combined quickly and reliably using plug-and-play mechanisms. For communication between modules, standard bus interface is needed. Controller Area Network(CAN) protocol is considered optimum data bus for modular Small satellite. CAN can be applied to data communication with high reliability. Hence, design optimization and simplification can also be expected. For ease of assembly and integration, modular design can be considered. This paper proposes development method for standardized modular Small satellites, and describes design of data interface based on CAN and a method of testing for modularity.
This paper presents an efficient modeling system of virtual pottery in which the user can deform a body of virtual clay with a haptic tool for E-learning. We propose a Circular Sector Element Method (CSEM) which represents the virtual pottery with a set of circular sector elements based on the cylindrical symmetry of pottery. Efficient algorithms for collision detection and response, interactions between adjacent elements, and GPU-based visual-haptic synchronization are designed and implemented for the CSEM. Empirical evaluation showed that the modeling system is computationally efficient with finer details and provides convincing model deformation and force feedback. The developed system, if combined with educational contents, is expected to be used as an effective E-learning platform for elementary school students.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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