이 연구에서는 초등학교 과학 수업에서 실시되는 협동학습의 실태와 초등 교사들의 협동학습에 대한 인식을 조사하였다. 연구 대상은 초등 교사 138명이었고, 그 중 96명은 협동학습을 실시한 경험이 있었다. 선행 연구를 바탕으로 검사지를 개발하였다. 연구 결과, 많은 교사들이 협동학습을 충분히 이해하지 못하고 일부 교사는 전통적 소집단 학습과 협동학습을 구분하지 못하는 것으로 나타났다. 협동학습을 실시한 경험이 있는 교사들이 협동학습의 효과 범주에서는 긍정적인 인식을 지니고 있었지만, 협동학습의 과정 범주에서는 차이가 없었다. 교육 경력과 협동학습 관련 연수의 이수 경험은 교사들의 인식에 뚜렷한 영향을 미치지 못하는 것으로 나타났다.
This study investigates the effect of ASI program on the improvement of gifted students' scientific creative problem solving skill and science learning motivation. ASI developed by reflecting the characteristics of scientific inquiry. The study was aimed at Twenty elementary gifted students from C Gifted Education Program participated in the sixteen sessions of ASI curriculum from June 2010 to October 2010. First, we found that the ASP program is effective to improve the gifted students' scientific creative problem solving skill overall. Specifically, the ASI was effective in the sub-catagories of scientific creative problem solving skills such as 'fluency', 'flexibility', 'originality', and 'appropriateness'. However, there was no significant change in the sub-category of 'reliability' and 'elaborateness' Second, we found that the ASP program is effective to improve the gifted students' sscience learning motivation overall. Specifically, the ASI was effective in the sub-catagories of science problem solving skills such as 'intrinsic motivation', 'correlation with personal goal', 'self-determination', and 'fear of evaluation'. However, there was no significant change in the sub-category of 'extrinsic motivation' and 'self-efficacy'. summary, the ASI program was shown to be effective for improving their scientific creative problem solving skill and scientific learning motivation; This study implies that the ASI curriculum would be a effective tool to help gifted students to improve their ascientific creative problem solving skill and their motivation to learn science.
인간이 가진 뛰어난 능력 중의 하나인 곡 분류 과정을 딥러닝 알고리즘을 통해 구현하는 연구는 단일데이터를 이용한 유니모달 모델, 멀티모달 모델, 뮤직비디오를 이용한 멀티모달 방식 등이 있다. 이 연구에서는 곡의 스펙트로그램을 짧은 샘플들로 분할하여 각각을 CNN으로 분석한 뒤 그 결과를 투표하는 시스템을 제안하여 더 좋은 결과를 얻었다. 딥러닝 알고리즘 중 CNN이 RNN에 비해 음악 장르 구분에 있어 우수한 성능을 보였으며 CNN과 RNN을 같이 적용했을 때 성능이 좋아짐을 알 수 있었다. 음악샘플을 나누어 각각의 CNN 결과를 투표하는 시스템이 이전 모델에 비해 좋은 결과를 나타내었고 이 모델에 Softmax 레이어를 추가한 모델이 가장 좋은 성능을 보였다. 디지털 미디어의 폭발적인 성장과 수많은 스트리밍 서비스 속에서 음악장르의 자동분류에 대한 필요는 점점 증가하고 있는 추세이다. 향후 연구에서는 미분류 곡의 비율을 낮추고 최종적으로 미분류된 곡들의 장르구분에 대한 알고리즘을 개발할 필요가 있을 것이다.
This study aims to explore self-directed learning strategies of high academic achievers majoring in engineering. The research participants were 21 fourth-year students who had attained the first or second highest cumulative grade point average in each department during the past three-year and were asked to write an essay on "my successful learning methods or techniques." The essays were analyzed by theme analysis method which is one of the qualitative methods to extract the self-directed learning strategies used by high performing students. According to the results of this study, the self-directed learning strategies of excellent students could be categorized into fundamental strategies to induce self-directed learning, preparatory strategies, implementation strategies and management strategies for marinating self-directed learning. Detail information on each category is as follow: 1) fundamental strategies refer to positive and pleasant mind, academic confidence and effort attribution, 2) preparatory strategies refer to concrete and challenging goal setting, establishment of learning strategies adjusted courses characteristics and practical learning planning, 3) implementation strategies refer to intensive learning in class, knowledge exploration, knowledge acquisition, social networking and exhaustive preparation for exams and 4) management strategies refer to time management and learning environment management.
This study examines the effects of two motivational orientations on the use of language learning strategies at overall, category, and specific-item levels. 184 students (males and females) from a Korean university responded to the following two questionnaires: the Motivational Orientation Questionnaire (MOQ) developed by the author and Oxford's Strategy Inventory for Language Learning (SILL). The results showed that both integratively- and instrumentally-oriented students were moderate strategy users overall. Integratively-oriented learners were found to use learning strategies more often and a broader spectrum of strategies than instrumentally-oriented learners. A noteworthy finding, however, is that strategy use was not motivation orientation-specific. In other words, the two motivational groups were found to share the similar patterns of strategy use. Independent samples t test results revealed that integratively-oriented students exhibited significantly greater use of overall strategy than instrumentally-oriented students. This phenomenon held true for the use of cognitive, metacognitive, and social categories. At the specific item levels, 13 of the total 50 individual strategies were shown to be employed significantly more often by integratively motivated learners than by their instrumentally motivated peers.
The learning, which is an extended concept from the concept of continuos improvement and replace it, has become a very important core concept in Malcom Baldridge National Quality Award these days. The most potent core value among 11 core values is 'organizational and personal learning' Embedded learning in the organization is also a critical part to get a high score in approach scoring criteria for 6 categories except results category. But the concept of learning is often overlooked for the people who have interests in MB award or TQM. This paper review and analyze the concept of learning which has appeared In MB criteria since it's first appearance.
International Journal of Advanced Culture Technology
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제9권1호
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pp.203-209
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2021
When carrying out computer programming, the process of checking and correcting errors in the source code is essential work for the completion of the program. Non-computer majors who are learning programming for the first time receive feedback from instructors to correct errors that occur when writing the source code. However, in a learning environment where the time for the learner to practice alone is long, such as an online learning environment, the learner starts to feel many difficulties in solving program errors by himself/herself. Therefore, training on how to check and correct errors after writing the program source code is necessary. In this paper, various types of errors that can occur in a Python program were described, the errors were classified into simple errors and complex errors according to the characteristics of the errors, and the distributions of errors by Python grammar category were analyzed. In addition, a coding learning process to refer error lists was designed to present a coding learning method that enables learners to solve program errors by themselves.
In this study, elementary school teachers' needs for the website providing science instructional materials were examined. The participants were 151 elementary school teachers. The test for needs analysis consisted of fifty-three Likert-type items; 24 items for the content of website category and 29 items for the design of website category. Variables about participants' characteristics such as teaching career, the capability of using computers, and the frequencies of searching websites in obtaining science instructional materials were also examined. The results indicated that teachers' needs for the content of website category were significantly higher than those for the design of website category. Teachers' needs were relatively higher in the items concerning flawless materials, consistency of materials with science curriculum and/or learning objectives, information about target grade and/or related topics, free website, and the materials capable of immediate use in the content of website category. The items concerning the stability of website, the accuracy of links, providing easy and reliable searching methods, easy and fast downloading, and providing list of loaded materials showed relatively higher needs in the design of website category. In several items, teachers' needs were also changed with their individual characteristics.
이 연구는 초등학교 5학년 학생들의 과학 탐구능력에 영향을 미치는 학습환경 변인을 분석하기 위하여 초등학교 학생 200명을 대상으로 조사, 분석하였다. 이러한 조사 결과 지역에 따라서 학습환경 변인의 획득 점수에 차이가 있었으며, 학교와 관련된 범주의 수준에 따라서 과학 탐구능력에 차이가 존재하였다. 또한, 초등학교 5학년 학생들의 과학 탐구능력과 교사와 학교에 관련된 범주와 유의미한 상관을 보였으며, 전체 학습전략과도 유의미한 상관관계가 있었다. 이러한 연구 결과로 볼 때, 학습환경 변인이 과학 성취도와 과학 태도에 어떠한 영향을 미치는지에 대한 연구와 초등학교 5학년에서 나타나는 학습환경 변인의 점수 차이가 중학교와 고등학교에서 어떠한 영향을 줄 것인지에 대한 추가적인 연구가 이루어지길 기대한다.
Retrieving a 3D model from a 3D database and augmenting the retrieved model in the Augmented Reality system simultaneously became an issue in developing the plausible AR environments in a convenient fashion. It is considered that the sketch-based 3D object retrieval is an intuitive way for searching 3D objects based on human-drawn sketches as query. In this paper, we propose a novel deep learning based approach of retrieving a sketch-based 3D object as for an Augmented Reality Model. For this work, we introduce a new method which uses Sketch CNN, Wasserstein CNN and Wasserstein center loss for retrieving a sketch-based 3D object. Especially, Wasserstein center loss is used for learning the center of each object category and reducing the Wasserstein distance between center and features of the same category. The proposed 3D object retrieval and augmentation consist of three major steps as follows. Firstly, Wasserstein CNN extracts 2D images taken from various directions of 3D object using CNN, and extracts features of 3D data by computing the Wasserstein barycenters of features of each image. Secondly, the features of the sketch are extracted using a separate Sketch CNN. Finally, we adopt sketch-based object matching method to localize the natural marker of the images to register a 3D virtual object in AR system. Using the detected marker, the retrieved 3D virtual object is augmented in AR system automatically. By the experiments, we prove that the proposed method is efficiency for retrieving and augmenting objects.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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