In order to gain implications for establishing competency-based education system in Korean medicine education, we examined several competence frameworks of medical education developed at international or national level, and compared the basic constitution and common elements. The competence frameworks of medical education consist of seven categories of communication, professionalism, critical thinking, medical knowledge, patient care, management, and public health. Medical knowledge consists of five sub-groups: normal structure and function; pathogenesis and mechanism of disease; principles of drug and treatment; psychological, behavioral and sociological principles; and public health and lifelong learning. In principle, competencies are further divided into sub-categories or combined with learning outcomes, and the field and the level of achievement is presented per item. This article aims at summarizing the competencies of a few globally leading medical institutions with the educational standard of Korean Medicine in mind.
The purpose of this study is to examine the impact of synchronous induction programs on new fire-training students' grits and learning outcomes. The research target selected 108 new firefighters from Fire & Marine School. 108 is composed of 54 experimental and control groups and isexecuted once a week, 60 minutes per session, and 10 sessions of synchronous inducement program.The research tools used grids to conduct pre- and post-test, and the mid-term and final-term tests were compared and analyzed. The data analysis was conducted using the SPS 22.0 program.The results showed that the motivational program showed statistically significant differences in the grids and had a significant impacton the final exam results of new firefighters. So, you have a passion for long-term goals and a passion for long-term goals. Research will need to be conducted continuously to raise the level of effort and provide fire-fighting school programs that can help with academic achievement.
An application of Gammatone auditory filterbank for emotion recognition from speech is described in this paper. Gammatone filterbank is a bank of Gammatone filters which are used as a preprocessing stage before applying feature extraction methods to get the most relevant features for emotion recognition from speech. In the feature extraction step, the energy value of output signal of each filter is computed and combined with other of all filters to produce a feature vector for the learning step. A feature vector is estimated in a short time period of input speech signal to take the advantage of dependence on time domain. Finally, in the learning step, Hidden Markov Model (HMM) is used to create a model for each emotion class and recognize a particular input emotional speech. In the experiment, feature extraction based on Gammatone filterbank (GTF) shows the better outcomes in comparison with features based on Mel-Frequency Cepstral Coefficient (MFCC) which is a well-known feature extraction for speech recognition as well as emotion recognition from speech.
본 연구의 목적은 학습자 중심의 학습을 위해 학교현장과 가정에서 활용 가능한 모바일 기기인 스마트폰을 중심으로 애플리케이션을 개발하여 교육적 도구로서 활용하는 것이다. 스마트폰 애플리케이션이 갖는 강점은 항상 휴대가 가능하고, 컴퓨터를 활용할 때와 같이 부팅시간과 장소의 제약을 받지 않는 것이다. 학생들은 수업에 참여하기 전 수차례 평가에 임할 수 있고, 이를 통해 사전 예습의 효과와 학습 과정에서 학습동기를 지속시킬 수 있는 긍정적인 결과를 예상할 수 있다.
In this study, we analyzed request methods and demanding levels of drawing activities in teacher's guide and supplementary book (experimental observation). Student's drawing results were also compared to teacher's guide and supplementary books demanding. As a result, drawing activities of supplementary book were reached to 42.8% of all activities. Activity types were divided to writing, drawing, writing and drawing and writing or drawing activities. Writing and drawing activity type was 44.4%, and drawing activity was 37.8%. The level of teacher's guide were higher than normal needs. But answer examples and learning levels of teacher's guide were appropriate for curriculum levels. The students drawing activities were matched to requirements of the teacher's guide to 72.3% in grade 3 level and 64.5% in 4th grade level. In order to improve effectively learning, statement of supplementary book and teacher's guide should write more concrete words and creative sentences.
International Journal of Advanced Culture Technology
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제6권3호
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pp.1-11
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2018
The purpose of this study is to develop and analyze the meaning and contents of the "H-STEAM teaching & learning model" which combines Science, Technology, Engineering, Arts & Mathematics (STEAM) with the elements of Humanities. We developed this model based on the key competencies linked with career path for middle school students in Korea, with the recognition of two issues. First, the existing Korean STEAM education lacks the elements of humanities, thus failing to achieve an authentic convergence education. Second, it is necessary to develop a program that might correspond to the Free Semester Program that was first introduced in 2013, and implemented at full scale in 2016 for middle school students in Korea. The advantages of H-STEAM are as follows: First, H-STEAM enables students to flexibly think while traversing the physical world and the symbolic world in the process of dealing with the daily problems. Second, it combines advanced technology with human sensibility and imagination, and enables students to derive creative outcomes that stimulate their minds. Third, it makes students feel and realize a point of contact between the subject that students learn, and jobs of the real world.
Purpose: This was a cross-sectional descriptive study in which an exploration was done of how nursing students perceive debriefing and what they think are the most effective debriefing methods for simulation-based nursing education. Methods: A convenience sample of 296 sophomore, junior and senior nursing students from three universities and who had attended simulation classes participated in this study. Survey data garnered was analyzed using descriptive analysis and $x^2$ test. Results: A high majority of the participants (98.3%) saw debriefing as "learning from mistakes", while 62.8% considered it more important than simulations/scenarios. They also perceived debriefing to be effective when they analyzed their colleagues' and their own performances and received feedback. Sophomore students preferred writing a reflection paper as an effective debriefing method compared to junior and senior students. Conclusion: The study findings indicate that debriefing is an important component of simulation-based education and should be considered part of the teaching strategies with debriefing methods dependent on themes and scenarios and what is needed to achieve learning outcomes.
Purpose: This investigation examined the effect of PBL on the meta-cognition, critical thinking, and problem solving process. Method: The research design was pre-posttest with a none qui valent control group design. Scenarios for PBL sessions were developed on the basis of textbooks and patients' charts and tested for content validity. Seventy six nursing students who took a 'Nursing Process' course from two nursing schools participated in the experimental group and control group. The experimental group performed PBL during the semester. Meta-cognition and problem solving processes were assessed by questionnaires which were developed using pedagogics. Critical thinking was measured by the CCTST(California Critical Thinking Skill Test) Form 2000. The data was analyzed by repeated measure (pretest-posttest) MANOVA, and correlation analysis. Result: PBL improved the participants' meta-cognition and problem solving process but not critical thinking. The relationship between meta-cognition and the problem solving process was supported but the relationship between critical thinking and problem solving was not supported. Conclusion: These results suggest that PBL has a positive effect on nursing students' educational outcomes. To improve the problem solving ability of nursing students, PBL should be applied to more subjects in the nursing curriculum.
데이터 마이닝 또는 기계학습을 위한 무감독 학습 알고리즘인 개념적 클러스터링을 이용하여 계층적 구조를 유도해낼 때 자료를 처리하는 순서에 따라 서로 다른 결과에 도달하는 양상을 보인다. 이 순서 바이어스 문제를 해결하는 방안으로 먼저 주어진 자료 세트에 분류를 시행하여 초기 분류를 형성한다. 이 분류를 통해 최종 분류의 가능한 클래스 수를 예측하고 이 정보에 기반하여 자료 분석과 중심 정렬을 통해 자료 처리 순서를 새로이 결정한다. 재배열된 자료 세트에 ITERATE 분류 과정을 적용해 새로운 분류를 생성한다. 본 논문에서는 이 과정을 반복하여 안정적이고 최적의 분류 점수를 갖도록 하는 알고리즘 REIT를 제안하였다. 이 알고리즘을 여러 자료 세트에 적용하고 순서 바이어스의 영향을 최소화하는지 여부를 실험을 통해 비교 분석하였다.
Rainfall-Runoff modeling plays a crucial role in various aspects of water resource management. It helps significantly in resolving the issues related to flood control, protection of agricultural lands, etc. Various Machine learning and statistical-based algorithms have been used for this purpose. These techniques resulted in outcomes with an acceptable rate of success. One of the pertinent machine learning algorithms namely Adaptive Neuro Fuzzy Inference System (ANFIS) has been reported to be a very effective tool for the purpose. However, the computational complexity of ANFIS is a major hindrance in its application. In this paper, we resolved this problem of ANFIS by incorporating one of the evolutionary algorithms known as Particle Swarm Optimization (PSO) which was used in estimating the parameters pertaining to ANFIS. The results of the modified ANFIS were found to be satisfactory. The performance of this modified ANFIS is then compared with conventional ANFIS and another popular statistical modeling technique namely ARIMA model with respect to the forecasting of runoff. In the present investigation, it was found that proposed PSO-ANFIS performed better than ARIMA and conventional ANFIS with respect to the prediction accuracy of runoff.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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