Europass was established in 2005 by the European Parliament and the Council of Europe as a single framework for language qualifications and competences, helping citizens to gain accreditation throughout the European Community. In addition, the 1996 Common European Framework of Reference for Languages: Learning, Teaching, Assessment (CEFR) provides a common basis for language syllabi, curriculum guidelines, examination, and textbooks in Europe. This framework describes the required knowledge and skills, the cultural context, and the levels of proficiency that learners should achieve. In combination, Europass and the CEFR provide employers and educational institutes with internationally recognized standards. This paper proposes that current trends such as globalization and international mobility require a similar approach to accreditation in Asia. As jobs and workers become independent of national boundaries and restrictions, it becomes necessary to educate students as multilingual world citizens, using standards that are accepted around the world. It is suggested, therefore, that assessment models such as Europass and the CEFR, along with successful language teaching models in Europe and Canada, present opportunities of adaptation for the Korean education system. Finally, rigorous teacher training to internationally recognized levels is recommended, if Korea is to produce a workforce of highly-skilled, plurilingual world citizens.
The purpose of this article is to examine types and construction method of multimedia materials for the Korean language education, finally in order to construct digital library on Nuri-Sejonghakdang. Firstly, this article reviews some major concepts such as teaching material, multimedia, learning object, meta-data, reusability, etc. Secondly, various multimedia materials are divided into three types(namely, example material, explanation material, training and evaluating material) according to their characteristics as a learning objects. And then, this article tries to propose the classification-search system and meta-data elements for effective search and use of multimedia materials. Finally, this article is concluded by presenting the long-term plan of digital library construction on Nuri-Sejonghakdang and some follow-up task of this study.
Journal of Korea Entertainment Industry Association
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v.13
no.8
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pp.167-180
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2019
The purpose of this study is to find out the results of synesthesia speech training using similar language for shaping audiobook text. The audiobook text for training uses Tolstoy's work, and uses similar language of tone, tone, pose, speed, intonation, accent, and expression of emotions. The participants who ten visually impaired trainee in H library were selected for qualitative research. Based on the research questions raised in this study, the results are as follows. First, synesthesia training, in which more than two senses of the five senses work simultaneously in voice training for audio book text shaping, produced the result by visualizing the original purpose, meaning, and background of the text. Second, the use of similar language was helpful in the whole process of expressing the meaning of sentence and dialogue for audiobook text shaping. In addition, although there were some differences among the study subjects, they found commonalities that considered tone, pose, and intonation important. Third, the visually impaired have advanced sensory aspects and memory, which resulted in rapid acquisition of metabolism and acceptance of transmission during training. In addition, the teacher's friendly behavior was a very important key mediator in the training process.
The aim of this paper is to briefly consider the present state regarding Korean language education for multicultural family members, and to consider the outcomes produced so far. Married woman immigrants and their children must be one of the most significant groups for Korean language education in terms of their huge number and their roles and meanings in Korean society. In order to uplift the Korean communicative ability for multicultural family members, an effective operating system for Korean language education is needed, and also live and efficient Korean language instruction must be given by capable Korean language teachers with adequate teaching materials. A customized Korean language education must also be offered based on researches about the characteristics of multicultural family members as "Korean language learners". Korean language education for married woman immigrants has almost been set up in some extent, in terms of teaching materials and the teacher training system. Therefore, an efficient operating system must be constructed so that the developed teaching materials can be actively utilized in the site of Korean language education. A periodical retraining of Korean language teachers for multicultural family members is also necessary for the improvement of Korean language teaching efficiency. However, Korean language education for multicultural children is still in its infancy due to its late start-up. By the support of the Korean government, the curriculum of Korean language education has recently been fixed, KSL text books are being developed, and a diagnostic tool for evaluating their Korean language ability is now in progress. Many continuing concerns and support must still be provided for the improvement of their Korean language ability and fostering them as competitive and capable of speaking Korean.
Language Models such as BERT has been an important factor of deep learning-based natural language processing. Pre-training the transformer-based language models would be computationally expensive since they are consist of deep and broad architecture and layers using an attention mechanism and also require huge amount of data to train. Hence, it became mandatory to do fine-tuning large pre-trained language models which are trained by Google or some companies can afford the resources and cost. There are various techniques for fine tuning the language models and this paper examines three techniques, which are data augmentation, tuning the hyper paramters and partly re-constructing the neural networks. For data augmentation, we use no-answer augmentation and back-translation method. Also, some useful combinations of hyper parameters are observed by conducting a number of experiments. Finally, we have GRU, LSTM networks to boost our model performance with adding those networks to BERT pre-trained model. We do fine-tuning the pre-trained korean-based language model through the methods mentioned above and push the F1 score from baseline up to 89.66. Moreover, some failure attempts give us important lessons and tell us the further direction in a good way.
Recently, as smart devices are distributed more and more, the need for education of developing contents based on smart media increases. In order to develop contents based on smart media, it is necessary to learn new programming language as well as to understand the structure of platforms as device-manufacturers and communication companies have different platforms. Generally, the problem in education of programming is that it can provide learning to understand the language stage by stage, but it is difficult to suggest a clear result such as completion of learner's project from macroscopic and integrated approach. Especially, there is a difficult of learning several programming languages due to the characteristics of platforms in developing smart contents. Accordingly, in the education of programming for developing smart contents, it is not appropriate to use the traditional teaching method of programming which conducts projects from an integrated point of view after learning the grammatical elements of the language. This paper aims to suggest the top-down teaching method as an effective teaching method for developing contents based on smart media, and to analyze the effect after developing and applying the suggested teaching model.
Kim, Hyun-Gi;Kim, Ok-Jin;Kang, Sung-Kwan;Jeon, Byoung-Man
Speech Sciences
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v.14
no.3
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pp.21-29
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2007
The necessity for improving the English listening ability of Korean learners has been emphasized since the ultimate goal of English education converted to CLT(Communicative Language Teaching) in Korea. Verbotonal Approach as an auditory-based strategy has been proved to be effective substantially in maximizing the listening skill of spoken foreign language. The purpose of this study is to find out an efficient way of improving listening ability for Korean middle school students by employing OFH(Optimal Frequency of Hearing) using Tonality Word Sentence Test, before & after using Listen II Verbotonal training unit based on VTS(Verbotonal System). The results of the listening tests showed that the listening ability of the subjects increased by 16.7% on the words and by 5.5% on the sentences after using Listen II, compared with before using Listen II and that the improvement rate of listening ability on the level of words is much higher than that on the level of sentences. From the results, we can come to a conclusion that training the listening skill with words in mid-tonality and low-tonality based on OFH might give a great positive effect in improving listening ability for Korean learners of English.
This paper is motivated by Watanabe's (2001) observation that English byphrase passives are sometimes translated into Japanese object topicalization constructions. That is, the original English sentence in the passive may be translated into the active voice with the logical object topicalized. A number of scholars, including Chomsky (1981) and Baker (1992), have remarked that languages have various ways to avoid focusing on the logical subject. The aim of the present study is to examine the translation equivalents of the English by-phrase passives in an English-Korean parallel corpus compiled by the author. A small sample of articles from Newsweek magazine and its published Korean translation reveals that there are indeed many ways to translate English by-phrase passives, including object topicalization (12.5%). Among the 64 translated sentences analyzed and classified, 12 (18.8%) examples were problematic in terms of agent defocusing, which is the primary function of passives. Of these 12 instances, five cases were identified where an alternative translation would be more suitable. The results suggest that the functional characteristics of English by-phrase passives should be highlighted in translator training as well as language teaching.
This paper describes the development and assessment of a hidden Markov model (HMM) based Tagalog speech synthesis system, where Tagalog is the most widely spoken indigenous language of the Philippines. Several aspects of the design process are discussed here. In order to build the synthesizer a speech database is recorded and phonetically segmented. The constructed speech corpus contains approximately 89 minutes of Tagalog speech organized in 596 spoken utterances. Furthermore, contextual information is determined. The quality of the synthesized speech is assessed by subjective tests employing 25 native Tagalog speakers as respondents. Experimental results show that the new system is able to obtain a 3.29 MOS which indicates that the developed system is able to produce highly intelligible neutral Tagalog speech with stable quality even when a small amount of speech data is used for HMM training.
Journal of Information Technology Applications and Management
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v.23
no.2
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pp.11-28
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2016
In this paper, we proposed a dictionary extension and a ternary decomposition technique to improve the effectiveness of Khmer word segmentation. Most word segmentation approaches depend on a dictionary. However, the dictionary being used is not fully reliable and cannot cover all the words of the Khmer language. This causes an issue of unknown words or out-of-vocabulary words. Our approach is to extend the original dictionary to be more reliable with new words. In addition, we use ternary decomposition for the segmentation process. In this research, we also introduced the invisible space of the Khmer Unicode (char\u200B) in order to segment our training corpus. With our segmentation algorithm, based on ternary decomposition and invisible space, we can extract new words from our training text and then input the new words into the dictionary. We used an extended wordlist and a segmentation algorithm regardless of the invisible space to test an unannotated text. Our results remarkably outperformed other approaches. We have achieved 88.8%, 91.8% and 90.6% rates of precision, recall and F-measurement.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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