Purpose : This study aims to identify the factors influencing health-related quality of life through machine learning of the general characteristics of patients with hypertension and to provide a basis for related research on patients, such as intervention strategies and management guidelines in the field of physical therapy for health promotion. Methods : Annual data from the second Korean Health Panel (Version 2.0) from 2019 to 2020, conducted jointly by the Korea Health and Social Research Institute and the National Health Insurance Service, were analyzed (Korea Health Panel, 2024). The data used in this study was collected from January to July 2020, and the data was collected using computer-assisted face-to-face interviews. Of the 13,530 household members surveyed, 1,368 were selected as the final study participants after removing missing values from 3,448 individuals diagnosed with hypertension by a doctor. Results : The results showed that walking (P2) was the most significant factor affecting health-related quality of life in random forest, followed by perceived stress (HS1), body mass index (BMIc), total household income (TOTc), subjective health status (SRHc), marital status (Marr), and education level (Edu). Conclusion :To prevent and manage chronic diseases such as hypertension, as well as to provide customized interventions for patients in advanced stages of the disease, research should be conducted in the field of physical therapy to identify influencing factors using machine learning. Based on the findings of this study, we believe that there is a need for additional content that can be utilized in the field of physical therapy to improve the health-related quality of life of patients with hypertension, such as diagnostic assessment and intervention management guidelines for hypertension, and education on perceived stress and subjective health status.
With tremendous advancement of information and communication technologies, mobile learning systems have been widely adopted in language learning contexts, and several frameworks have been developed for identifying and categorizing different factors of mobile-assisted language learning (MALL). However, pre-existing frameworks have limitations when evaluating the importance level of criteria. The purpose of this study is to develop a comprehensive hierarchical framework for identifying and categorizing success factors of MALL and prioritizing them according to the importance level. To do that, AHP method is used to quantitatively estimate weight values of MALL criteria. Results reveal that the priority of MALL criteria is ordered as follows: content, system, learner, language learning. Local weights of each criterion are also analyzed; for example, usefulness, accuracy, and authenticity are critical factors for improving MALL contents. Ease of use and mobility of MALL systems are also considered more critical than other systematic factors. In addition, availability of immediate feedback and self-directness has the highest weight values of importance. The findings of the study are discussed regarding hierarchical orders of MALL criteria and conclude that successful MALL implementation may be achieved if related elements are diversely measured and evaluated. Pedagogical implications and suggestions for further research are also presented.
Background: Muscle undergoes change continuously with aging. Sarcopenia, in which muscle mass decrease with aging, is associated with various diseases, the risk of falling, and the deterioration of quality of life. Obesity and sarcopenia also have a synergy effect on the disease of the older adults. Objects: This study examined the risk factors for sarcopenia, sarcopenic obesity, and sarcopenia without obesity and developed prediction models. Methods: This machine-learning study used the 2008-2011 Korea National Health and Nutrition Examination Surveys in the analysis. After data curation, 5,563 older participants were selected, of whom 1,169 had sarcopenia, 538 had sarcopenic obesity, and 631 had sarcopenia without obesity; the remaining 4,394 were normal. Decision tree and random forest models were used to identify risk factors. Results: The risk factors for sarcopenia chosen by both methods were body mass index (BMI) and duration of moderate physical activity; those for sarcopenic obesity were sex, BMI, and duration of moderate physical activity; and those for sarcopenia without obesity were BMI and sex. The areas under the receiver operating characteristic curves of all prediction models exceeded 0.75. BMI could predict sarcopenia-related disease. Conclusion: Risk factors for sarcopenia-related diseases should be identified and programs for sarcopenia-related disease prevention should be developed. Data-mining research using population data should be conducted to enhance the effectiveness of early treatment for people with sarcopenia-related diseases through predictive models.
Objectives: To investigate the perceived quality of classes, academic emotions, and learning achievement levels associated with the non-face-to-face classes of health science students, and to analyze the factors related to class satisfaction. Methods: Using a questionnaire, 238 health science students were surveyed regarding the quality of classes, academic emotions, and learning achievement levels. Factors related to calss satisfaction were analyzed using stepwise multiple regression. Results: Lecture types that the students were most satisfied with were 'video lectures using PPT' and 'recorded lectures provided by LMS', while 'real-time video lectures' were scored the lowest (p=0.005). Factors affecting non-face-to-face class satisfaction were perceived achievement (β=0.425, p<0.001), learning content (β=0.265, p<0.001), learning emotion (β=0.171, p<0.001), and learning environment (β=0.137, p=0.012). The adjusted explanatory power for this model was 63.9%. Conclusions: To increase the satisfaction of health science students with non-face-to-face classes, it is necessary to prepare an institutional foundation and to develop an educational program that can increase perceived achievement.
New neurons are continually generated in the subgranular zone of the dentate gyrus and in the subventricular zone of the lateral ventricles of the adult brain. These neurons proliferate, differentiate, and become integrated into neuronal circuits, but how they are involved in brain function remains unknown. A deficit of adult hippocampal neurogenesis leads to defective spatial learning and memory, and the hippocampi in neuropsychiatric diseases show altered neurogenic patterns. Adult hippocampal neurogenesis is not only affected by external stimuli but also regulated by internal growth factors including BDNF, VEGF and IGF-1. These factors are implicated in a broad spectrum of pathophysiological changes in the human brain. Elucidation of the roles of such neurotropic factors should provide insight into how adult hippocampal neurogenesis is related to psychiatric disease and synaptic plasticity.
Considered as the "new normal" mode of learning, BL has become popular in recent years especially in University education. BL is defined as a learning approach that combines e-learning and face-to-face classroom learning. BL allows for more interactive and reflective learning environment resulting in enhancing learner-directed learning. The adoption of BL in university has made it significant to probe the crucial determinants that would entice instructors and learners to use BL and enhance learning satisfaction. The primary purpose of this study is to investigate the affecting factors of the satisfaction of BL in universities in terms of leaner's aspects. Learner's role is very important in BL, because learner should self-directed study for effective performance and satisfaction in BL environment. Based on prior studies motivation, self-efficacy, and educational expectancy were identified as affecting factors of satisfaction in BL. According to the result of multiple regression, all factors(motivation, self-efficacy, and educational expectancy) were found to be significantly related to the learner's satisfaction in BL. It can provide practical guideline on effective operation strategy for BL in universities.
본 연구는 영유아 시기에 경험하는 생애 초기 가족의 누적위험요인이 가정학습환경을 통해 유아의 언어 및 사회성 발달에 영향을 미치는 구조적 모델을 검증하는 데 그 목적이 있다. 만 3세 유아의 언어발달은 표현어휘력으로, 사회성 발달은 또래유능성으로 나타내었다. 한국아동패널(PSKC)의 2차년도와 4차년도 자료를 이용하여, 1,725가족을 대상으로 분석을 실시하였다. 상관관계 분석 및 구조방정식모델링 기법을 통하여 분석한 결과는 다음과 같다. 우선, 만 1세 누적위험요인과 만 3세 누적위험요인 간 상관관계는 높아, 누적위험요인의 종단적 지속성을 시사하였다. 만 1세 누적위험요인은 만 3세 가정학습환경의 질적 수준에 부정적인 영향을 미치고 가정학습환경은 유아의 언어 및 사회성 발달 모두를 유의하게 예측하였다. 하지만 만 1세 누적위험요인은 유아발달을 직접적으로 예측하지 않았다. 마지막으로 만3세 누적위험요인은 유아의 언어발달을 직접 예측하였으나 사회성 발달 및 가정학습환경에 유의한 영향을 미치지 않았다. 만 1세 누적위험요인${\rightarrow}$가정학습환경${\rightarrow}$유아발달의 구조적 관계에서 가정학습환경의 매개적 역할은 통계적으로 유의하였다. 종합하면, 영아기 가족 내 누적위험요인은 유아기 자녀의 발달을 돕는 가정학습환경 구성에 부정적인 영향을 미쳐 유아 발달에 간접적인 효과를 가지는 것으로 밝혀졌다. 영아기 자녀를 둔 위기가족을 대상으로 하는 조기 중재 및 지원에 대한 정책적 시사점이 논의되었다.
메타인지는 학습자가 문제 해결을 위해 목표 및 계획을 수립하고 평가해 나가는 인지의 결과물로써 간호사의 임상적 역량 중에 핵심역량이다. 연구의 목적은 간호대학생의 메타인지에 영향을 주는 요인을 분석하고자 함이다. 2017년 8월 15일부터 10월 19일까지 서울과 경기도에 위치한 간호대학의 205명 대학생에게 메타인지, 자기주도 학습능력, 그릿, 학습환경, 학습유형에 대해 설문조사를 시행하였고 수집된 자료는 SPSS/Win 22.0 program를 이용하여 기술통계, t-test, ANOVA, Pearson correlation coefficient, multiple regression으로 분석하였다. 본 연구 결과, 메타인지는 자기주도 학습능력, 그릿 및 학습환경과 통계적으로 유의한 정적 상관관계를 보였으며 자기주도 학습능력과 그릿은 간호대학생의 메타인지에 유의한 영향요인으로 나타났다. 간호대학생의 자기주도 학습능력과 그릿을 높여 문제해결을 위한 목표설정에 중요한 영향을 미치는 메타인지 수준을 높일 수 있는 교육과정 개발이 필요하다.
International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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제15권4호
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pp.90-99
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2023
This paper deals with studying strategy about impact of deep learning (DL) on the factor of Korean economic growth. To study classification of impact factors of Korean economic growth, we suggest dynamic equation of microeconomy and study methods on economic growth impact of deep learning. Next step is to suggest DL model to dynamic equation with Korean economy data with growth related factors to classify what factor is import and dominant factors to build policy and education. DL gives an influence in many areas because it can be implemented with ease as just normal editing works and speak including code development by using huge data. Currently, young generations will take a big impact on their job selection because generative AI can do well as much as humans can do it everywhere. Therefore, policy and education methods should be rearranged as new paradigm. However, government and officers do not understand well how it is serious in policy and education. This paper provides method of policy and education for AI education including generative AI through analysing many papers and reports, and experience.
본 연구의 목적은 학생들의 과학관련 진로 선택과 관련된 주요 요인들 사이의 인과 관계를 규명하여, 학생들의 과학진로 선택과정을 잘 설명할 수 있는 모형을 찾는 것이다. 요인 분석을 통하여 과학관련 진로 선택과 관련된 주요요인으로 과학 관련 진로에 대한 인식, 과학 학습에 대한 선호, 과학 관련 활동에의 참여 등 세 요인을 선정하였다. 구조방정식 모형을 통한 공변량 구조분석이 가능하도록 과학관련 진로 선택 요인을 알기 위한 설문지를 문헌연구와 예비검사를 통해 개발하였다. 연구대상은 서울 지역의 초등학교 6학년, 중학교 3학년, 고등학교 2학년 등 전체 947명으로, 학년별 남녀별 학생 수는 거의 같게 구성하였다. 과학관련 진로 선택의 주요 요인들 사이의 인과 구조를 설명하기 위하여 구조 방정식 모형을 통한 공변량 구조 분석의 결과, 이론 모형을 수정하여 자료와 잘 맞는 4가지 모형을 얻었다. 네 수정모형 모두에서, 과학 관련 진로 선택에 직접 영향을 미치는 것은 과학 관련 진로에 대한 인식이었고, 과학학습에 대한 선호와 과학 관련 활동 참여는 간접적으로 영향을 미쳤다. 적합도 지수가 가장 좋은 모형에 의하면, 과학 관련 진로 선택에 대하여, 과학 관련 진로에 대한 인식은 0.82의 직접 효과와 0.21의 간접 효과를 합한 1.03의 전체효과를 주고, 과학학습에 대한 선호는 과학 관련 활동 참여에 영향을 주면서 0.65의 간접 효과를 주고, 과학 관련 활동 참여는 과학 관련 진로 인식에 영향을 주면서 0.79의 간접 효과를 주었다. 학교의 과학 교육에 대한 시사점으로는 더 많은 학생들이 과학 관련 진로를 선택하게 하려면, 과학관련 진로인식을 높이도록 하는 것이 가장 큰 효과를 줄 수 있으며, 다음으로는 다양한 관학관련 활동에 참여하도록 하는 것과 과학학습에 대한 선호를 높이도록 하는 것이 효과적이라 할 수 있다. 과학관련 진로선택 과정을 더 잘 설명하기 위해서는, 과학관련 진로 선택 요인들을 더욱 포괄하는 모형의 구축이 필요하여, 연구대상을 과학고 학생들이나, 과학기술계 대학생들로 하여 구조방정식 모형을 검증하고 보완할 필요가 있다. 과학관련 진로 선택에 영향을 주는 요인들을 고려한 과학진로교육 프로그램을 개발하여 투입하고 그 효과를 검증하는 연구가 필요하다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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