uEFL is an open source solution to integrate general business/learning activities and processes. uEFL is originally developed to adopt LD (Learning Design) specification, which represents learning as various combination of learning activities with learning conditions and outcomes. Learning activities are described with participant's role, learning environment, and contextual sequence. This viewpoint resembles BPM (Business Process Modeling). uEFL can convert LD to BPM description. uEFL engine can run converted LD activity with other business activities. This paper presents 4 templates and 2 sample models for uEFL. The templates and models will show how learning activities can be integrated with business activities efficiently.
This study aims to provide implications for mobile foreign language vocabulary learning app by analyzing the effects of mobile vocabulary learning app based on character animation. For this purpose, we applied the learning application designed with character animation and text, and the application designed with text only to two groups of learners, and analyzed the effect. As a result, we found that application designed with character animation and text was useful in recognition frequency and duration concerning learning. Regarding learning outcomes, we found that it is useful not only in memory but also in learning interest and motivation. This study provides implications for learning method and design development of mobile-based foreign language vocabulary learning application which actively using recently.
본 연구는 팀 기반 학습방법을 고위험 임부간호교육에 적용하여 학생들의 학업성취도, 문제해결능력 및 의사소통능력에 미치는 효과를 검증하기 위한 동등성 대조군 전후 실험설계연구이다. 연구대상은 J도에 소재한 간호학과 2학년 중 실험군 60명, 대조군 60명으로 총 120명이었다. 주 1회, 8주간 프로그램을 실시하였으며 실시 전과 후에 학업성취도, 문제해결능력 및 의사소통능력을 측정하였다. 측정된 자료는 ${\chi}^2-test$와 Fisher's exact test, independent t-test, paired t-test로 분석하였다. 연구결과 학업성취도에서는 두 군 간의 유의한 차이가 없었으나(1차 시험: p=.38, 2차 시험: p=.26) 학습자의 문제해결능력과 의사소통능력을 증진시켰다(p<.001). 그러므로 본 연구는 팀 기반 학습이 고위험 임부간호교육에서 학생들의 문제해결능력과 의사소통능력을 향상시키는데 효과적임을 파악한 점에서 연구의 의의를 지니며, 향후 다른 간호학 전공 분야의 효과적인 교수법으로 확대적용 할 수 있을 것으로 기대한다.
International journal of advanced smart convergence
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제9권2호
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pp.140-146
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2020
This study aimed to provide basic data for enhancing the structural relationship among learning motivation, learning confidence, critical thinking skill and problem-solving ability in junior high school students and factors influencing problem-solving ability, by closely examining them. To this end, it investigated the causality among variables, for 390 junior high school students in Gangwondo, based on the outcomes of a questionnaire survey conducted to verify the effectiveness of digital textbooks. Although learning motivation did not have a significant effect on critical thinking skill, learning confidence had a direct effect on it. In addition, learning motivation, learning confidence and critical thinking skill had direct effects on problem-solving ability. In order to enhance problem-solving ability, therefore, We may be necessary to make efforts to support learning capabilities and provide opportunities for them to experience rich learning and resources.
The 2th International Conference on Construction Engineering and Project Management
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pp.749-758
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2007
Learning has become an important aspect for any organization to stay relevant and competitive in the corporate world of survival. In construction industry, the international construction joint ventures (ICJVs) provide an excellent platform with opportunity of learning among partners seeking to develop new area of competency and improve their overall competitiveness for their next project endeavor. This paper discusses the development of a conceptual model of effective learning in ICJVs using four major stages of development in a typical joint venture (JV) 's process. The study identified that there are three key constructs that contribute to effective learning comprising learning conditions in the JV's pre-inception stage, success factors of JV for learning in the forming & organizing stage, and learning actions in the implementation & adjustment stage. The effective learning outcomes are measured by the characteristics of learning organization during the JV's completion & evaluation stage. Details and issues of each stage and the methodology of research will be presented and discussed.
본 연구는 구매자-공급자 간 협력에 기반을 둔 기술혁신 성과창출에서 공급자 조직 학습역량의 역할에 초점을 두고 있다. 이를 위해 본 연구는 국내 제조업에 종사하고 있는 중소기업 221개사를 이용하여 매개효과분석을 수행하였다. 실증검증 결과, 공급자의 기술혁신 성과에 대한 구매자의 직접지원(기술인력 지원, 기계도구 및 검사장비 지원, 설비사용 교육)은 통계적으로 유의하지 않았지만, 구매자의 간접지원(지식, 노하우, 가치, 정보 공유)은 긍정적이며 유의한 효과를 갖는 것으로 나타났다. 매개효과분석을 위한 추가 검증 결과, 공급자의 학습역량과 구매자의 간접지원 사이에 부분 매개효과가 존재한 반면에 구매자의 직접지원과 공급자의 학습역량 간에는 완전 매개효과가 존재하는 것으로 나타났다. 이 연구결과는 구매자의 간접지원이 공급자의 기술혁신 성과를 향상시키는데 더욱 중요한 역할을 할 수 있음을 제시한다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제18권4호
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pp.826-842
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2024
As 5G and AI continue to develop, there has been a significant surge in the healthcare industry. The COVID-19 pandemic has posed immense challenges to the global health system. This study proposes an FL-supported edge computing model based on federated learning (FL) for predicting clinical outcomes of COVID-19 patients during hospitalization. The model aims to address the challenges posed by the pandemic, such as the need for sophisticated predictive models, privacy concerns, and the non-IID nature of COVID-19 data. The model utilizes the FATE framework, known for its privacy-preserving technologies, to enhance predictive precision while ensuring data privacy and effectively managing data heterogeneity. The model's ability to generalize across diverse datasets and its adaptability in real-world clinical settings are highlighted by the use of SHAP values, which streamline the training process by identifying influential features, thus reducing computational overhead without compromising predictive precision. The study demonstrates that the proposed model achieves comparable precision to specific machine learning models when dataset sizes are identical and surpasses traditional models when larger training data volumes are employed. The model's performance is further improved when trained on datasets from diverse nodes, leading to superior generalization and overall performance, especially in scenarios with insufficient node features. The integration of FL with edge computing contributes significantly to the reliable prediction of COVID-19 patient outcomes with greater privacy. The research contributes to healthcare technology by providing a practical solution for early intervention and personalized treatment plans, leading to improved patient outcomes and efficient resource allocation during public health crises.
본 연구는 벤처기업의 성과를 제고시키기 위하여 지식경영에 대한 지식중심문화와 협동학습의 영향을 파악하고자 문헌연구와 실증분석을 수행하였다. 지식이 경쟁우위의 핵심역량이 되어 가고 있는 지식경제하에서 기업 조직 성공의 관건은 지식경영을 선도할 구성원들의 자율성과 풍토가 마련된 가운데 효율적인 학습을 위한 협동적 분위기가 적실히 요구되고 있다. 실증분석 결과는 지식중심문화의 자율성과 조직풍토가 성과에 영향을 미칠 때 협동학습의 조절효과가 없었으며, 규모별 비교에서 중소벤처기업의 경우에는 조절변수인 협동학습이 성과에 유의적인 영향을 미치고 있었고, 대벤처기업의 경우에는 조절변수인 협동학습이 성과에 유의적인 영향을 미치고 있었으며, 조직풍토는 유의적인 영향을 미치고 있는 것으로 나타났다.
The purpose of this study is to investigate the relationships between cognitive conflict and students' causal attributions and to find out what kinds of attributions affect successful resolution of cognitive conflict in learning physics. Twenty-nine college students who attended a base general physics course took an attribution test and a conceptual pretest related to action and reaction concept. Of these, twenty students who revealed alternative conceptions were selected. They were confronted with a discrepant demonstration and took part in the cognitive conflict level test, a posttest, and delayed posttest. Those students who experienced high levels of cognitive conflict were selected and interviewed to find out what kinds of attributions affect resolving the conflict. When confronted with the discrepant event, the students who attributed success outcomes to "effort" experienced higher levels of cognitive conflict than those to "task difficulty." However, those students who revealed high levels of cognitive conflict and attributed success outcomes to effort did not always produce conceptual change. They had different perspectives on effort and conducted different effort activities to resolve the cognitive conflict. In addition, these effort activities appeared to include their motivational beliefs, metacognitive and volitional strategies. The results of this study indicate that in order for the conflicts to lead to change, students need to have the perspective on effort implying the use of the self-regulated learning strategy and to conduct effort activities based on them. Beyond cold conceptual change, this article suggests that there is a management strategy of cognitive conflict in the classroom context.
International Journal of Computer Science & Network Security
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제22권3호
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pp.220-228
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2022
The directed tests produce an expectation model to assist the organization's heads and professionals with settling on the right and speedy choice. A directed deep learning strategy has been embraced and applied for SCADA information. In this paper, for the load shedding expectation overall power organization of Libya, a convolutional neural network with multi neurons is utilized. For contributions of the neural organization, eight convolutional layers are utilized. These boundaries are power age, temperature, stickiness and wind speed. The gathered information from the SCADA data set were pre-handled to be ready in a reasonable arrangement to be taken care of to the deep learning. A bunch of analyses has been directed on this information to get a forecast model. The created model was assessed as far as precision and decrease of misfortune. It tends to be presumed that the acquired outcomes are promising and empowering. For assessment of the outcomes four boundary, MSE, RMSE, MAPE and R2 are determined. The best R2 esteem is gotten for 1-overlap and it was 0.98.34 for train information and for test information is acquired 0.96. Additionally for train information the RMSE esteem in 1-overlap is superior to different Folds and this worth was 0.018.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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