The purpose of this paper was to analyze the differences in executive function according to type of early English learning experience. The subjects were 75 5-years-old who had immersive early English learning in language school, and daycare center. The measurement tools were stroop, DCCST, memorize numbers, pattern fluency, and maze. We conducted covariance analysis with total intelligence as the covariates. In the results, there were significant differences in attention control and cognitive flexibility, but weren't significant differences in information processing and goal setting according to type of early English learning experience. This study suggests that experience of immersive early English learning positively affected attention control and cognitive flexibility, and didn't affect information processing and goal setting.
The Journal of Korean Institute for Practical Engineering Education
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v.3
no.1
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pp.97-102
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2011
Learning system on virtual environment gives the immersive feeling that lacks in existing E-Learning system, excites user's interest, and offers dangerous and expensive education contents. In this paper, we classified the learning categories into four classes: realtime lecture, anytime study, practice education, and the activity of study group. We built the on-line lecture system using Second Life that supports 3D virtual world and mixed reality. We provided virtual learning environment as running developed virtual world on-line lecture system.
Journal of the Korean Society of Industry Convergence
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v.25
no.4_2
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pp.663-671
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2022
Practice through virtual reality can increase the educational effect regardless of time and place, and it is an educational method that is being pursued even in the situation of COVID-19. On the other hand, for VR-based education, related technology development and content development must be made, and experiential methods (flipped learning, blended learning, hybrid learning) must be provided in the educational process. The development scenario was developed with the contents of drone qualification test (ultra-light unmanned multicopter) and drone practice and the possibility of non-face-to-face self-directed learning (flipped learning, blended learning, hybrid learning). It is expected that the quality of vocational education related to drones and the effect of high education will be improved through the contents, and it is thought that it will be possible to suggest a direction for the development of various vocational education contents in non-face-to-face education.
In this study, a novel virtual reality (VR) experience environment is proposed for enabling walking adaptation of visually impaired people. The core of proposed VR environment is based on immersive walking interactions and deep learning based braille blocks recognition. To provide a realistic walking experience from the perspective of visually impaired people, a tracker-based walking process is designed for determining the walking state by detecting marching in place, and a controller-based VR white cane is developed that serves as the walking assistance tool for visually impaired people. Additionally, a learning model is developed for conducting comprehensive decision-making by recognizing and responding to braille blocks situated on roads that are followed during the course of directions provided by the VR white cane. Based on the same, a VR application comprising an outdoor urban environment is designed for analyzing the VR walking environment experience. An experimental survey and performance analysis were also conducted for the participants. Obtained results corroborate that the proposed VR walking environment provides a presence of high-level walking experience from the perspective of visually impaired people. Furthermore, the results verify that the proposed learning algorithm and process can recognize braille blocks situated on sidewalks and roadways with high accuracy.
Virtual reality (VR) technologies, which have been improved of late, offer experiences closer to reality than before. While VR technologies are expected to be an effective medium if used in learning content that cannot be offered in real life, distraction factors in VR technologies may prevent the users' presence and flow, making these technologies ineffective. Therefore, this study, through experiment and observation, analyzed the effect of distraction factors on the user's experience perception and learning effect when using HMD-based immersive VR. Experimental results revealed that the distraction factors were shown to have a negative, albeit not generally significant (except for tactile interactivity), effect on vividness, tactile interactivity, locomotive interactivity, presence, and flow. Ultimately, they were shown to have a negative effect on learning.
Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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2016.01a
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pp.223-226
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2016
본 논문은 최근 출시된 반 고흐 VR 예술작품의 2D 및 3D 콘텐츠에 대한 경험을 분석했다. 두 가지의 콘텐츠에서 쾌락적 특성이 강하게 나타났으며, 원작의 재생산된 작품으로서가 아니라 새로운 창작물로 인지되었다. 콘텐츠의 일반적 특성과 마찬가지로, 몰입감의 경우에도 2D 보다는 3D 콘텐츠에 대한 평가가 더욱 긍정적으로 이루어졌으며, 두 가지의 콘텐츠에서 가장 높게 평가된 몰입감 요인은 주의집중력으로 제시되었다. 특히 3D 콘텐츠의 경우, 다감각적 촉진은 가상공간에서의 현존감(presence)과 관련된 육체적 움직임에 대한 역동성에 영향을 미쳤으며, 원작에 대한 현존감은 가상공간에서의 현존감과 몰입감으로 대체되었다. 3D 기반의 콘텐츠는 학습에 대한 내재적 동기부여를 비롯, 그룹 토의의 활성화, 예술작품 및 작가에 대한 관심 증가 등의 몰입형 학습 도구로서의 효용성이 유의미하게 나타났다. 비록 2D 및 3D 콘텐츠의 몰입학습을 위한 도구로서의 적합성이 예술작품에 대한 감상 및 해석도구로서의 적합성보다 높게 제시되기는 했지만, 예술작품의 진정성과 아우라라는 관점에서 보면 '회화적 동일성'은 존재했지만 콘텐츠의 재창조적 특성으로 인해 '미학적 동일성'은 보장되지 못했다. 이러한 현상은 VR 예술작품의 콘텐츠 제작 목적의 상이함 뿐만 아니라 기술적 정교함 및 예술적 전문성 결여에 기인한다.
Purpose - By designing a PEF(Personalized Education Feedback) system for real-time prediction of learning achievement and motivation through real-time EEG analysis of learners, this system provides some modules of a personalized adaptive learning system. By applying these modules to e-learning and offline learning, they motivate learners and improve the quality of learning progress and effective learning outcomes can be achieved for immersive self-directed learning Research design, data, and methodology - EEG data were collected simultaneously as the English test was given to the experimenters, and the correlation between the correct answer result and the EEG data was learned with a machine learning algorithm and the predictive model was evaluated.. Result - In model performance evaluation, both artificial neural networks(ANNs) and support vector machines(SVMs) showed high accuracy of more than 91%. Conclusion - This research provides some modules of personalized adaptive learning systems that can more efficiently complete by designing a PEF system for real-time learning achievement prediction and learning motivation through an adaptive learning system based on real-time EEG analysis of learners. The implication of this initial research is to verify hypothetical situations for the development of an adaptive learning system through EEG analysis-based learning achievement prediction.
KIPS Transactions on Computer and Communication Systems
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v.11
no.10
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pp.373-380
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2022
This paper presents a deep learning based group synchronization that supports networked immersive interactions between remote users. The goal of group synchronization is to enable all participants to synchronously interact with others for increasing user presence Most previous methods focus on NTP-based clock synchronization to enhance time accuracy. Moving average filters are used to control media playout time on the synchronization server. As an example, the exponentially weighted moving average(EWMA) would be able to track and estimate accurate playout time if the changes in input data are not significant. However it needs more time to be stable for any given change over time due to codec and system loads or fluctuations in network status. To tackle this problem, this work proposes the Deep Group Synchronization(DeepGroupSync), a group synchronization based on deep learning that models important features from the data. This model consists of two Gated Recurrent Unit(GRU) layers and one fully-connected layer, which predicts an optimal playout time by utilizing the sequential playout delays. The experiments are conducted with an existing method that uses the EWMA and the proposed method that uses the DeepGroupSync. The results show that the proposed method are more robust against unpredictable or rapid network condition changes than the existing method.
Purpose: Artificial intelligence is widely used, particularly in the popular neural network theory called Deep learning. The improvement of computing speed and capability expedited the progress of Deep learning applications. The application of Deep learning in education has various effects and possibilities in creating and managing educational content and services that can replace human cognitive activity. Among Deep learning, Deep fake technology is used to combine and synchronize human faces with voices. This paper will show how to develop e-Learning content videos using those technologies and open-source tools. Research design, data, and methodology: This paper proposes 4 step development process, which is presented step by step on the Google Collab environment with source codes. This technology can produce various video styles. The advantage of this technology is that the characters of the video can be extended to any historical figures, celebrities, or even movie heroes producing immersive videos. Results: Prototypes for each case are also designed, developed, presented, and shared on YouTube for each specific case development. Conclusions: The method and process of creating e-learning video contents from the image, video, and audio files using Deep fake open-source technology was successfully implemented.
In immersive virtual environments including mixed reality (MR) and virtual reality (VR), avatars or agents, which are virtual humans, are being studied and applied in various ways as factors that increase users' social presence. Recently, studies are being conducted to apply generative AI as an agent to improve user learning effects or suggest a collaborative environment in an immersive virtual environment. This study proposes a novel method for interface application of a virtual assistant agent (VAA) using OpenAI's ChatGPT in an immersive virtual environment including VR and MR. The proposed method consists of an information agent that responds to user queries and a control agent that controls virtual objects and environments according to user needs. We set up a development environment that integrates the Unity 3D engine, OpenAI, and packages and development tools for user participation in MR and VR. Additionally, we set up a workflow that leads from voice input to the creation of a question query to an answer query, or a control request query to a control script. Based on this, MR and VR experience environments were produced, and experiments to confirm the performance of VAA were divided into response time of information agent and accuracy of control agent. It was confirmed that the interface application of the proposed VAA can increase efficiency in simple and repetitive tasks along with user-friendly features. We present a novel direction for the interface application of an immersive virtual environment through the proposed VAA and clarify the discovered problems and limitations so far.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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