Journal of information and communication convergence engineering
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제22권1호
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pp.23-32
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2024
This study aims to improve the quality of distance learning by developing webcast-based e-learning media and integrating it into an e-learning platform for functional job training purposes at the National Research and Innovation Agency, Indonesia. This study uses a Technology Acceptance Model (TAM) to assess and predict user perceptions of information systems using webcast platforms as an alternative to conventional applications. The research method was an online survey using Google Forms. Data collected from 136 respondents involved in practical job training were analyzed using structural equation modeling to test the technology acceptance model. The results showed that the proposed model effectively explained the variables associated with the adoption of web-based e-learning during the COVID-19 pandemic in Indonesia for participants engaged in functional job training. These findings suggest that users' perceptions of ease of use, usefulness, benefits, attitudes, intentions, and webcast usage significantly contribute to the acceptance and use of a more effective and efficient webcast-based e-learning platform.
Recently, there has been an increasing interest in 'Flipped Learning,' an IT-based learner-centered teaching-learning method corresponding to meet the paradigm of the future education. For smooth Flipped Learning, there are three steps in total: a pre-class should precede; then, in the structure of classes in the classroom, in-class learning among peer learners should be done; and lastly, the operation of a post-class should be done. For successful Flipped Learning, class elements in each step should be designed with a time difference, interconnected so as to achieve a single educational objective. However, it was found that there was a limitation in that the teaching-learning model of the preceding Flipped Learning consisted of the order of analysis, design, development, implementation and evaluation as general procedures, so it would not sufficiently consider the situations of Flipped Learning only. On this background, this thesis proposes a differentiated Flipped Learning model for mastery learning in a subject of an institute of technology as a model of systematic instructional design and presents a case of a class applied to an actual subject of computer engineering.
JO, Il-Hyun;PARK, Yeonjeong;KIM, Jeonghyun;SONG, Jongwoo
Educational Technology International
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제15권2호
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pp.71-88
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2014
A variety of studies to predict students' performance have been conducted since educational data such as web-log files traced from Learning Management System (LMS) are increasingly used to analyze students' learning behaviors. However, it is still challenging to predict students' learning achievement in blended learning environment where online and offline learning are combined. In higher education, diverse cases of blended learning can be formed from simple use of LMS for administrative purposes to full usages of functions in LMS for online distance learning class. As a result, a generalized model to predict students' academic success does not fulfill diverse cases of blended learning. This study compares two blended learning classes with each prediction model. The first blended class which involves online discussion-based learning revealed a linear regression model, which explained 70% of the variance in total score through six variables including total log-in time, log-in frequencies, log-in regularities, visits on boards, visits on repositories, and the number of postings. However, the second case, a lecture-based class providing regular basis online lecture notes in Moodle show weaker results from the same linear regression model mainly due to non-linearity of variables. To investigate the non-linear relations between online activities and total score, RF (Random Forest) was utilized. The results indicate that there are different set of important variables for the two distinctive types of blended learning cases. Results suggest that the prediction models and data-mining technique should be based on the considerations of diverse pedagogical characteristics of blended learning classes.
This study is intended to compare the effectiveness of the neural network inductive learning model with a vector space model in information retrieval. As a result, searches responding to incomplete queries in the neural network inductive learning model produced a higher precision and recall as compared with searches responding to complete queries in the vector space model. The results show that the hybrid methodology of integrating an inductive learning technique with the neural network model can help solve information retrieval problems that are the results of inconsistent indexing and incomplete queries--problems that have plagued information retrieval effectiveness.
The purpose of this research is to develop Blended-TBL(Team Based Learning) model that emphasizes the active participation and teamwork of students in on-off blended learning environment, and apply it into the college course and explore whether self-regulated learning between one group pretest and posttest is different. For this, this research investigated the concept and the characteristics of Team Based Learning, and developed the Blended-TBL Model to apply it into the college course, and finally prove effects of Blended-TBL model on self-regulated learning using Motivated Strategies for Learning Questionnaire (MSLQ). The participants in this study were 57 college students. They participated in on-off blended-TBL course for 15weeks. Participants followed the content grounded and the problem solving steps in collaborative team-based learning. This research practiced a quantitative research to find out the statistical difference of the self-regulated learning between pretest and posttest using SPSS. The result revealed that Blended-TBL students improved self-regulated learning including motivation, cognitive, metacognitive, and resource management. Based on this result, this research discussed the effects of Blended-TBL on Self-Regulated Learning and suggested the further study.
본 연구의 목적은 학습자의 데이터 분석적 사고력 향상을 위한 딥러닝 기반 학습 시스템 개발 연구이다. 연구의 내용은 다음과 같다. 첫째, 데이터 분석적 사고력 향상을 위해 발견학습 모형에 딥러닝 기법을 적용하였다. 이는 데이터의 관계를 나타내주는 모델을 딥러닝 기법을 사용하여 생성하고, 새로운 데이터를 이 모델에 적용하여 데이터를 분석하는 과정을 경험할 수 있는 학습 방법이다. 둘째, 이 학습 방법에 따른 수업을 위한 딥러닝 기반 학습 시스템을 개발하였다. 딥러닝 기법을 사용하여 학습자가 입력한 데이터의 모델을 생성하고 적용할 수 있는 시스템을 개발하였다. 딥러닝을 적용한 발견학습 및 시스템 설계 연구는 데이터의 중요성이 더욱 커지는 미래 사회에서 학습자의 데이터 분석적 사고력을 향상시킬 수 있는 새로운 접근이 될 것으로 기대한다.
The purpose of this paper is to apply the newly developed SICAT teaching and learning model to the actual scene of teaching and learning and draw a point of discussion for utilizing teaching and learning model, by uncovering the satisfaction of students and the inhibiting/facilitating elements when using the model. SICAT(Scientific Inquiry and Creative Activity with Technology; from here on SICAT), a teaching and learning model custom-built for engineering education, was developed, as more and more people paid attention to the demand for creative engineers. It was developed from the basis of PBL(Problem Based Learning), includes three sub-types which can be applied to the actual theory, design, and experimentation fields within engineering education. The three sub-types, which are ARDA(Analysis-Reasoning Activity & Discussion-Argumentation Activity), CoCD (Collaboration Activity & Capstone Design Activity), and ReSh(Reflection Activity & Sharing Activity), respectively support deductive and argumentation activities, creative design and collaboration activities, and retrospection and sharing activities. However, no research has been conducted to investigate whether or not there are inhibiting or facilitating elements in the application procedure, or what the rate of satisfaction for students is, when applying the SICAT model, which was newly developed to innovate existing engineering education, to the actual site of teaching and learning. Therefore, this research applied three types of SICAT teaching and learning models to the theory, design, and experimentation classes at the department of materials science and engineering at Hanyang University for eight weeks. After application, the students, teachers and tutors were surveyed and interviewed, and then the results analyzed in order to uncover inhibiting/facilitating elements and the rate of satisfaction. The satisfaction rate of students from the SICAT teaching and learning model was 3.78(in a perfect score of 5: The A type-3.65, The C type-3.80, The R type-3.90), and inhibiting/facilitating elements were drawn from the aspects of learning activities, support system. In conclusion, they can be contributed for implications of SICAT teaching and learning model universal use at engineering education in University.
International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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제5권1호
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pp.9-13
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2013
This paper presents the concepts of ubiquitous computing technology to construct a ubiquitous learning environment that enables learning to take place anywhere at any time. This ubiquitous learning environment is described as an environment 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. Students are allowed to be in an environment of their interest. The communication between devices and the embedded computers in the environment allows learner to learn while they are moving, hence, attaching them to their learning environment.
스마트교육의 시행과 함께 새로운 교수 학습 방법의 필요성이 증대되고 있고 이에 따라 교원 양성 대학에서도 예비 교사들을 위한 스마트교육 교수 학습 방법을 체계화할 필요가 있다. 본 연구는 국내외 초 중 고등학교 스마트교육 교수 학습 유형 분석과 CTLA(Creation Teaching Learning Assessment) 모델 분석을 통해 예비 교사에게 적용할 수 있는 스마트교육 교수 학습 모형을 설계하였다. 스마트교육의 목적은 학습자의 역량 강화에 있다. 예비 교사들의 Smart Literacy 역량 강화에 도움을 줄 수 있도록 설계된 스마트교육 교수 학습 모형은 앞으로 스마트교육을 받을 예비 학습자의 역량 강화에 적합하도록 설계되었다. 본 연구의 스마트교육 교수 학습 모형 설계는 교원양성 대학의 예비 교사에게 적용할 수 있도록 15주차로 지도안을 작성하였다. 교수 학습 모형은 문제중심학습(PBL: Problem Based Learning), 상황학습(Situated Learning)모형, 협동학습 모형 등을 주차별 수업에 맞게 적용하였다. 향후에는 제안된 교수 학습 모형의 점진적 개선을 통해 예비교사들의 Smart Literacy 역량 강화의 효과성을 입증하고 지속적인 스마트교육 교수 학습 모형 개발 및 검증연구가 지속되어야 할 것이다.
본 연구의 목적은 포스트 코로나 시대를 준비하기 위해 신앙교육을 위한 지능형 학습플랫폼 모형을 개발하는 것이다. 이를 위해서 인공지능 알고리즘, 학습플랫폼 개발 연구, 신앙교육 관련 선행연구를 검토하여 포스트 코로나 시대를 대비할 수 있는 지능형 학습플랫폼 설계 모형의 초안을 개발하였다. 개발된 모형 초안은 전문가 5명을 대상으로 델파이 조사를 실시하여, 타당성을 검증하였다. 개발된 모형 초안은 전문가 타당성 검증결과 내용타당도가 모두 1로 나타나 타당한 것으로 검증되었다. 모형에 대해 전문가들의 수정의견이 3가지가 제시되었고, 전문가들의 의견을 반영하여 모형을 최종 수정하였다. 수정된 최종 모형은 학습자료, 학습활동, 학습데이터 및 인공지능 3개 영역으로 구성하였으며, 각 영역에 교육과정, 학습콘텐츠 추가학습자원, 학습자 유형화, 학습 행동, 평가 행동, 학습자 특성 데이터, 학습활동 데이터, 인공지능 데이터 학습분석 9개의 요소로 구성하였고, 각 구성 요소에는 29개의 세부요소를 설정하였다. 이와 함께 14개의 학습플로어를 구성하였다. 본 연구는 신앙교육을 위한 지능형 학습플랫폼의 기초적인 모형을 최초로 개발한 것이 가장 큰 시사점이라고 할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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