The purpose of this paper is to study the pattern of interactive learning in strategic networks. Interactive learning is defined as the exchange and sharing of knowledge resources conducive to innovation between an innovator firm, its suppliers, and/or its customers. The strength of internal knowledge resources can either hamper or facilitate levels of interactive learning. We assume that more complex innovative activities urge firms to co-ordinate and exchange information between users and producers, which implies a higher level of interactive learning. To test our theoretical claims, we estimated the level of interactive learning of firms in strategic networks with: (1) their customers, (2) their suppliers. Theses analyses allow a comparison of the antecedents of interactive learning of firms participating in strategic networks. Our findings suggest that interactive learning with customers is positively affected by company's capabilities and value-created activities, and with supplies is positively affected by value-created activities and technology innovation centers.
This paper examined the principles of experiential learning theory (ELT) relevant to learning from experience and introduces examples which were applied to medical education from a theoretical perspective. The experiential learning theory encompasses the theories of Dewey, Kolb, and Schon, whose key ideas highlight the continuity of experience, interaction of experience, and reflection. According to ELT, growth is education, and education is a reconstruction of experience. Experiential learning is a way of thinking about the educational process by constructing meaningful learning through reflection-in-action. This paper examines the learning principles of ELT and presents practical examples of the application of ELT and its implications for medical education. An in-depth understanding and application of ELT could benefit the field of medical education.
The teaching and learning environment in medical schools is significantly different from that of other academic fields. An educational information system specifically designed for medical education could be an important solution for the unique context of medical education. In this study, the concept of the educational information system has been reviewed, and how such a system can be utilized effectively for medical education has also been explored. This paper also addresses how learning management systems for online learning could be made more effective through educational information systems. The application of flipped learning, which has been developing rapidly to improve teaching and learning, for medical education was also investigated. In conclusion, it was found that educational information systems could be a solution to various teaching and learning issues in medical schools. In particular, given that high performing students tend to enter medical schools, using educational information systems to improve the teaching and learning environment in medical school should be investigated further.
Outcome-based learning is a global trend in medical education. The Korean Association of Medical Colleges (KAMC) has been developing learning objectives for basic medical education (BME) in Korea. In 2012, KAMC published the 1st edition of "Learning outcomes of basic medical education: Clinical competency-centered" in order to promote outcome-based medical education. KAMC has recently revised and updated the learning outcomes of basic medical education in the clinical competency-centered 2nd edition to reflect the suggestions of all medical schools in Korea and improve application of the published learning outcomes for BME in the field of medical education. KAMC has been making efforts to integrate clinical competency-centered learning outcomes with scientific concepts and principle-centered learning outcomes in addition to basic clinical skills and performance in BME.
The purpose of the research is to analyze the status and problems of the e-Learning quality assurance system on e-Learning contents and service provider(institutes) in the field of enterprise education. In addition, the research is to suggest the direction and strategies for revising and developing the system. The research put emphasis on two systems of the e-Learning quality assurance(contents, service provider) which directly influence financial support of government. This study depended mostly on literature review, supplemented by expert panel meetings. In the case of the quality assurance system on e-Learning contents, the followings are suggested; (1)admitting the contents made of the combination of modules in the approved module set, (2)making easier the qualifying of modified contents for maintenance, (3)revising evaluation criteria, (4)providing substantial feedback. In the field of service provider, the followings are requested; (1)differentiating of qualifying system by industry and scale of company, (2)extending the qualifying cycle, (3)improving the feedback and sharing system.
International Journal of Computer Science & Network Security
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v.21
no.4
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pp.145-166
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2021
M-learning is one of the most important modern learning environments in developed countries, especially in the context of the COVID-19 pandemic. According to the Ministry of Education policies in Saudi Arabia, gender segregation in education reflects the country's religious values, which are a part of the national policy. Thus, it will help many in the target audience to accept online learning more easily in Saudi society. The literature review indicates the importance to use the UTAUT conceptual framework to study the level of acceptance through adding a new construct to the model which is Mobile Application Quality. The study focuses on the end user's requirements to use M-learning applications. It is conducted with a qualitative method to find out the students' and companies' opinions who working in the M-learning field to determine the requirements for the development of M-learning applications that are compatible with the aspirations of conservative societies.
International conference on construction engineering and project management
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2007.03a
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pp.450-458
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2007
This paper presents the results of a statistical analysis and its research findings focusing on the learning aspect in the process of international joint ventures (IJVs). The contents of this paper is derived from a sample of 96 field cases based on a proposed conceptual model of effective learning for international construction joint ventures (ICJVs). The paper presents a brief review on the conceptual model with hypotheses and summarized the key results of statistical analysis including factor and multiple regression analysis for the testing of the validity of the proposed conceptual model and its associated research hypotheses. Among other research findings, the research confirms that ICJVs provides an excellent platform of in-action learning for construction organization and suggests that good outcomes in learning could be reaped by a company who has a clear learning intent from the beginning and subsequently take corresponding learning actions during the full process of the joint venture.
Purpose - By designing a PEF(Personalized Education Feedback) system for real-time prediction of learning achievement and motivation through real-time EEG analysis of learners, this system provides some modules of a personalized adaptive learning system. By applying these modules to e-learning and offline learning, they motivate learners and improve the quality of learning progress and effective learning outcomes can be achieved for immersive self-directed learning Research design, data, and methodology - EEG data were collected simultaneously as the English test was given to the experimenters, and the correlation between the correct answer result and the EEG data was learned with a machine learning algorithm and the predictive model was evaluated.. Result - In model performance evaluation, both artificial neural networks(ANNs) and support vector machines(SVMs) showed high accuracy of more than 91%. Conclusion - This research provides some modules of personalized adaptive learning systems that can more efficiently complete by designing a PEF system for real-time learning achievement prediction and learning motivation through an adaptive learning system based on real-time EEG analysis of learners. The implication of this initial research is to verify hypothetical situations for the development of an adaptive learning system through EEG analysis-based learning achievement prediction.
Journal of The Korean Association of Information Education
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v.22
no.3
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pp.397-407
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2018
Augmented reality offers a great potential in teaching and learning through enhancing situated cognition and building indirect experience. However, existing systematic reviews are limited to studies conducted outside of Korea and fail to reflect the Korean trends. This study attempts to understand the augmented reality trends of educational research in Korea through a systematic review. The content types are also reviewed regarding situated learning. The results show that Korean studies tend to target preK-12 while many global research focus on K-16. In addition to Humanities & Arts and Science, Korean studies explored in special education. Concerning educational effects, numerous Korean studies investigated on individual learning and less focused on collaborative or situated learning. Moreover, many Korean studies used object-controlling contents. Lastly, challenges and suggestions for future research are addressed.
Survival analysis mainly deals with the time to event, including death, onset of disease, and bankruptcy. The common characteristic of survival analysis is that it contains "censored" data, in which the time to event cannot be completely observed, but instead represents the lower bound of the time to event. Only the occurrence of either time to event or censoring time is observed. Many traditional statistical methods have been effectively used for analyzing survival data with censored observations. However, with the development of high-throughput technologies for producing "omics" data, more advanced statistical methods, such as regularization, should be required to construct the predictive survival model with high-dimensional genomic data. Furthermore, machine learning approaches have been adapted for survival analysis, to fit nonlinear and complex interaction effects between predictors, and achieve more accurate prediction of individual survival probability. Presently, since most clinicians and medical researchers can easily assess statistical programs for analyzing survival data, a review article is helpful for understanding statistical methods used in survival analysis. We review traditional survival methods and regularization methods, with various penalty functions, for the analysis of high-dimensional genomics, and describe machine learning techniques that have been adapted to survival analysis.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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