Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.12
no.12
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pp.5486-5492
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2011
This paper presents a model of ubiquitous learning environment system based on the concepts of ubiquitous computing technology that enables learning to take place anywhere at anytime. This ubiquitous learning environment is described as an environment-friendly learning scheme that supports students' learning using digital media in geographically distributed environments. The u-learning model is a web-based e-learning system that could enable learners to acquire knowledge and skills through interaction between them and the ubiquitous learning environment. Education is happening all around the student but the student may not even be conscious of the learning process. Source data is present in the embedded objects and students do not have to do anything in order to learn. The communication between devices and the embedded computers in the environment allows learners to learn in an environment of their interest while they are moving, hence, attaching them to their learning environment.
This study compares two cases in which flipped learning is applied in the active learning classroom (ALC) and fixed classroom of advanced engineering education. To this end, the difference in pre-learning, academic achievement, and class satisfaction between ALC and fixed classroom flipped learning were compared. The results revealed that students in ALC flipped learning watched more video lectures for pre-learning than those in the fixed classroom flipped learning and achieved higher scores on final tests, though they obtained lower points on midterm exam. In addition, examination of class satisfaction with questions about class factors, instructor factors, and overall satisfaction revealed that ALC flipped learning showed higher satisfaction in all factors than the fixed classroom flipped learning. This case study suggests that the ALC environment, a learning space built to facilitate learner-centered activities, is more effective for flipped learning that requires active interaction in the classroom.
Journal of Korea Entertainment Industry Association
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v.15
no.8
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pp.269-278
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2021
This study was conducted to develop a learning competency scales customized for learning programs conducted by Center for Teaching & Learning at A University. To achieve this purpose, a preliminary study was set up, which consists of three competency groups (basic competency, intensity competency, application competency) and 13 learning competency factors through a review of previous studies. In order to verify the reliability and validity of the provisional learning competency scales, an online survey was conducted on A university students in September 2020, The collected questionnaire data were organized and exploratory factor analysis and confirmatory factor analysis were conducted. As a result of exploratory factor analysis, 13 learning competency was reduced to 10 as the three competency groups were maintained. As a result of the confirmatory factor analysis, the model was found to be good, Also, as a result of analyzing the reliability of the confirmed learning competency factors, all 10 factors showed a good level of .7 or more. The learning competency scales developed through this study can be used as basic data for performance evaluation and development of new programs of CTL learning program.
In this raper, an enhanced learning method is proposed for improving the learning speed of the error back propagation learning algorithm. In order to cope with the premature saturation phenomenon at the initial learning stage, a variation scheme of active functions is introduced by using higher order functions, which does not need much increase of computation load. It naturally changes the learning rate of inter-connection weights to a large value as the derivative of sigmoid function abnormally decrease to a small value during the learning epoch. Also, we suggest the hybrid learning method incorporated the proposed method with the momentum training algorithm. Computer simulation results show that the proposed learning algorithm outperforms the conventional methods such as momentum and delta-bar-delta algorithms.
The purpose of this study was to suggest to enable the development of lifelong learning skill through literature review on lifelong learning concept, educational method and objectives, factor of lifelong learning skill and case on foreign engineering colleges. Some strategies and implications were given to develop of lifelong learning skill of engineering college students. In the future, Applicable program is developed and needed for effective verification through demonstration research.
Journal of Agricultural Extension & Community Development
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v.22
no.4
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pp.435-444
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2015
This study analyzes the structural relationship between attitudes and learning more properties in agricultural college education programs. The results were as follows. first, The model was accepted according to the some goodness of fit statistics such as ${\chi}^2$(84.28, p>.05), RMR(.036), RMSEA(.041), GFI(.927), NFI(.945), CFI(.985), IFI(985). seconds, Learning attitude(.31) and content validity(.47) in the structural relationship between variables is a direct impact on satisfaction. thirds, Perceived Usefulness(.34) and Content validity(.36) has direct effect of factor on learning attitude. Finally Perceived Usefulness was found to direct effect all Content validity(.64) and easy of use(.27). Finally, considering of duties required in the agriculture. increase the satisfaction of learners should have provide field learning based Learning materials, practices, instructional media. As a result, it will enhance the performance of field learning agricultural education programs.
Purpose: The purpose of this study is to investigate nurses readiness to self-directed learning and its correlations with nursing practice competence in a tertiary hospital in Seoul, Korea. Methods: A cross sectional survey design was utilized to assess nurses readiness to self-directed learning and job performance. The data used in this study were obtained from 286 nurses who have been working on general ward for over 1 year. Data were analyzed by ANOVA, t-test, Pearson's correlation analysis, and multiple regression using SAS 9.1 program. Results: The mean score of the readiness to self-directed learning is 3.56 and that of nursing practice competence is 2.71. The readiness to self-directed learning was statistically different according to level of education, and clinical work experience. Nursing practice competence was also significantly different according to level of education, clinical work experience, marital status, age, and working division. The readiness to self-directed learning and nursing practice competence seem to have significant positive correlation to each other (r=.555, p<.001). The readiness to self-directed learning explains 32.0% of nursing practice competence (F=20.20, p<.001). Conclusion: These findings indicate that program development for enhancing the readiness to self-directed learning is needed to improve nursing practice competence. We also need continuous efforts to improve nurses initiatives and creativity.
Objective: This study aimed to determine the effect of a teacher professional learning environment at workplace day care centers on the professionalism of beginning teachers and also to verify the mediating effects of the beginning teachers'work task motivation on that relationship. Methods: The participants were 129 new teachers currently employed at workplace day care centers. The Current Status for Professional Competence was used to measure the teachers' professionalism. The Professional Learning Environment Inventory assesses the professional learning environment of day care centers. To measure the work task motivation, the Work Tasks Motivation Scale for Teachers was used. Results: Firstly, positive relationships were identified between a professional learning environment and their intrinsic motivation and identified motivation. However, there were also negative relationships between the professional learning environment and their introjected motivation and amotivation. Secondly, this study partially verified the mediating effects of the beginning teachers'work task motivation on the relationship between the professional learning environment and teachers' professionalism. Conclusion/Implications: The relationship between the professional learning environment and the professionalism of beginning teachers was mediated by the teachers'own intrinsic motivations, identified motivations, and amotivation.
The purpose of this study was to investigate the impact of organizational learning culture on job satisfaction and organizational commitment. Two streams of scholarly work have provided the theoretical foundations for this study. The first stream comes from the literature on learning organization. The second stream of the theoretical foundation comes from an extensive literature on attitude-intention-behavior relationships. In addition, this study was tested three alternative models. Alternative model 1 employed job satisfaction as the mediating commitments variable between learning culture and organizational commitment. Alternative model 2 used organizational commitment as the mediating variable between learning culture and job satisfaction. Finally, alternative model 3 specified a direct impact of learning culture on both job satisfaction and organizational commitment, and reciprocal linkages between these two variables. The results of this study support the hypothesized relations among an organization's learning culture, job satisfaction, and organizational commitment. The findings of this study are various congruent with a widely accepted hypothesis that job satisfaction serves as an appraisal function in evaluating various work environments and determining emotional responses such as organizational commitment. Organizational learning culture is one of the important factors that organizations cannot overlook. Therefore, the findings of this study provide a new direction for researchers seeking to explain the complex relations among these central organizational variables.
Journal of Korea Artificial Intelligence Association
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v.1
no.1
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pp.11-16
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2023
Accurate hospital case modeling and prediction are crucial for efficient healthcare. In this study, we demonstrate the implementation of regression analysis methods in machine learning systems utilizing mathematical statics and machine learning techniques. The developed machine learning model includes Bayesian linear, artificial neural network, decision tree, decision forest, and linear regression analysis models. Through the application of these algorithms, corresponding regression models were constructed and analyzed. The results suggest the potential of leveraging machine learning systems for medical research. The experiment aimed to create an Azure Machine Learning Studio tool for the speedy evaluation of multiple regression models. The tool faciliates the comparision of 5 types of regression models in a unified experiment and presents assessment results with performance metrics. Evaluation of regression machine learning models highlighted the advantages of boosted decision tree regression, and decision forest regression in hospital case prediction. These findings could lay the groundwork for the deliberate development of new directions in medical data processing and decision making. Furthermore, potential avenues for future research may include exploring methods such as clustering, classification, and anomaly detection in healthcare systems.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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