This study is mainly concerned with researching the perception and the actual conditions of the body education in the kindergarten. For the purpose of this study, the research was carried out using 150 early childhood teachers located in Pusan. Data were collected from survey and interview with early childhood teachers June 2014 to March 2015. Interview proceeded total 5 sessions by study participant and that was required about 1 hours. Questionnaire extracts basis category that analyzes literatures and researches related to body systematically and arranged question category and contents according to investigator's study objective. The results of the study were, first, There is need for deterritorialization and reterritorialization in perception of the teachers of the children's body. second, we need learning and teaching based on children body in teaching and learning activities. It begins with perception change of teacher. And these activity in the classroom are required accordingly. Third, the method for reducing the gap between teacher's perception of body and teaching activities have to be provided.
In many respects, the use and importance of open source software in companies and individuals are increasing as the days pass. However, software evaluation for users, software classification of filtering fundamentals research can not deal flexibly according to the characteristics of open source software. They are using a fixed classification system. In this research, we provide a classification model of open source software that can flexibly deal with the classification of open source software and the software category of new open source software.
Maker education rooted on Maker Movement refers to constructivist learning approach in which students as makers participate in producing visible outcomes through self-directed inquiry and creative hands-on activities in a real life context to solve their personal or social problems. The Maker education, therefore, stresses cultivation of 'maker mindset' in the process-oriented learning environments, pursuing evaluation aspects different from those in the existing educational system. In this context, this study aimed to explore an evaluation framework for the Maker education which reflects the Maker mindset: First, a literature review was conducted to search for the evaluation framework of the maker education which consists of the category of 5 ONs (Minds-on, Hands-on, Hearts-on, Social-on, Acts-on) representing intellectual, physical, emotional, interpersonal and practical aspects, respectively; Second, a Delphi survey for content validity was carried out to confirm the adequacy of the 5 ONs category along with sub-elements for each category. Finally, this study presented the evaluation framework for the Maker education, which is expected to be used as feedback rather than a measuring tool for the process and environments of the Maker education.
This study focuses on developing a theoretical framework for evaluating Operational Performance of the Marine Forest Creation project on a balanced and comprehensive perspective by using BSC, AHP, and IPA. Also, the purpose of this study is empirically to analyze operational performance of the project and to suggest the future improvement plan. For this purpose, We will first determine the critical success factors(CSF) and key performance indicators(KPI) required for evaluating the performance of the Marine Forest Creation project from the four perspectives of BSC. And, After determining the weight for each of CSF, KPI, and four perspectives of BSC by using AHP, we will measure the project performance. We will also conduct IPA analysis to propose the direction of improvement of the Marine Forest Creation project. The results of this study are as follows. First, this study has drawn 8 critical success factors and 16 key performance indicators for four BSC perspectives based on the theoretical considerations and expert interview survey. Second, as a result of deriving relative importance of BSC perspectives using AHP, customer perspective was the highest, followed by financial perspective, learning and growth perspective, and internal process perspective. Third, as the results of analyzing the importance and performance of BSC perspectives using IPA, customer perspective was the maintenance reinforcement category, financial perspective was the key improvement category, internal process perspective and learning and growth perspective were gradual improvement category. This study has a great academic significance in terms of BSC first tried to evaluate the performance of the Marine Forest Creation project. The results of this study are expected to lead to various discussions for a balanced and comprehensive verification of Marine Forest Creation project performance.
The purpose of this study is to investigate characteristics of pre-service teachers' cognition about learning through the use of technology by employing a teacher education program in the use of technology-friendly flipped classroom. For this purpose, 45 pre-service teachers participated in the study and they completed both pre- and post-surveys including questions about Technology Adopter Category Index(TACI) and Technological Pedagogical Content Knowledge(TPACK). They were also asked to write self-reflections on mathematics softwares(Geometer's Sketch Pad(GSP), Geogebra, Cabri 3D). Results show that the teacher education program in the use of technology-friendly flipped classroom affected pre-service teachers' cognitions of TACI and TPACK, and they perceived that technology integration helped students' mathematics learning process. Findings from this study indicate that ideas about how to develop a technology-friendly teacher education program are more specified..
Jiuqing Dong;Alvaro Fuentes;Mun Haeng Lee;Taehyun Kim;Sook Yoon;Dong Sun Park
Smart Media Journal
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v.13
no.7
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pp.36-44
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2024
Identifying plant species and diseases is crucial for maintaining biodiversity and achieving optimal crop yields, making it a topic of significant practical importance. Recent studies have extended plant disease recognition from traditional closed-set scenarios to open-set environments, where the goal is to reject samples that do not belong to known categories. However, in open-world tasks, it is essential not only to define unknown samples as "unknown" but also to classify them further. This task assumes that images and labels of known categories are available and that samples of unknown categories can be accessed. The model classifies unknown samples by learning the prior knowledge of known categories. To the best of our knowledge, there is no existing research on this topic in plant-related recognition tasks. To address this gap, this paper utilizes knowledge distillation to model the category space relationships between known and unknown categories. Specifically, we identify similarities between different species or diseases. By leveraging a fine-tuned model on known categories, we generate pseudo-labels for unknown categories. Additionally, we enhance the baseline method's performance by using a larger pre-trained model, dino-v2. We evaluate the effectiveness of our method on the large plant specimen dataset Herbarium 19 and the disease dataset Plant Village. Notably, our method outperforms the baseline by 1% to 20% in terms of accuracy for novel category classification. We believe this study will contribute to the community.
The purpose of this study was to investigate the effect of social interaction on metacognition, learning motive and academic achievement in elementary science learning. The science lessons emphasizing social interactions that is applied to this study was comprised of 5 stages, 'introduction', 'inquiry activity', 'small group emergent activity', 'large group emergent activity', 'conclusion and assessment'. The results of this study were as follows: First, applying the learning model emphasizing social interaction to the experimental group led to a significant difference between the result of the pre- and post-test, regarding metacognition, especifically those of declarative knowledge. And meaningful difference was drawn from the results of all elements in the lower category of regulation of cognition between the experimental and comparison group. Second, a significant difference was found between the pre- and post-test regarding learning motive, especially those of attention, relation, and self-confidence. Third, after applying the learning model emphasizing social interaction to the science classes of the experimental group, students' academic achievement improved significantly in the post-test, compared to the results of pre-test.
Journal of Information Technology Applications and Management
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v.27
no.3
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pp.19-36
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2020
The Internet of things (IoT) is a system of interrelated computed devices, digital machines and any physical objects which are provided with unique identifiers and the potential to transmit data to people or machine (M2M) without requiring human interaction. IoT devices can be used to monitor and control the electrical and electronic systems used in different fields like smart home, smart city, smart healthcare and etc. In this study we introduce four imaginary IoT devices as a learning support assistants according to students' dominant learning styles measured by Honey and Mumford Learning Styles: Activists, Reflectors, Theorists and Pragmatists. This research emphasizes the association between students' strong learning styles and a preference to appropriate IoT devices with specific characteristics. Moreover, different levels of IoT devices' architecture are clearly explained in this study where all the artificial devices are designed based on this structure. Data analysis of experiment were measured by the use of chi square test for association and research results showed the statistical significance of the estimated model and the impacts of each category over the model where we finally got accurate estimates for our research variables. This study revealed the importance of considering the students' dominant learning styles before inventing a new IoT device.
According to many smart devices are development, SNS(Social Network Service) users are getting higher that is possible for real-time communicating, information sharing without limitations in distance and space. Nowadays, SNS users that based on communication and relationships, are getting uses SNS for information sharing. In this paper, we used the SNS posts for users to extract the category and information provider, how to following of recommend method. Particularly, this paper focuses on classifying the words in the text of the posts and measures the frequency using Inception-v3 model, which is one of the machine learning technique -CNN(Convolutional Neural Network) we classified image word. By classifying the category of a word in a text and image, that based on DMOZ to build the information provider DB. Comparing user categories classified in categories and posts from information provider DB. If the category is matched by measuring the degree of similarity to the information providers is classified in the category, we suggest that how to recommend method of the most similar information providers account.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.29
no.6
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pp.113-120
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2024
With the advancement of information and communication technology, we can easily generate various forms of data in our daily lives. To efficiently manage such a large amount of data, systematic classification into categories is essential. For effective search and navigation, data is organized into a tree-like hierarchical structure known as a category tree, which is commonly seen in news websites and Wikipedia. As a result, various techniques have been proposed to classify large volumes of documents into the terminal nodes of category trees. However, document classification methods using category trees face a problem: as the height of the tree increases, the number of terminal nodes multiplies exponentially, which increases the probability of misclassification and ultimately leads to a reduction in classification accuracy. Therefore, in this paper, we propose a new node expansion-based classification algorithm that satisfies the classification accuracy required by the application, while enabling detailed categorization. The proposed method uses a greedy approach to prioritize the expansion of nodes with high classification accuracy, thereby maximizing the overall classification accuracy of the category tree. Experimental results on real data show that the proposed technique provides improved performance over naive methods.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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