This paper suggests an e-learning system model, a goal-driven personalized e-learning system, which increase the effectiveness of learning. An e-learning system following this model makes the learner choose the learning goal. The learner's choice would lead learning. Therefore, the system enables a personalized adaptive learning, which will raise the effectiveness of learning. Moreover, this paper proposes a SCORM standard, which modifies SCORM 2004 that has been insufficient to implement the "goal driven personalized e-learning system." We add a data model representing the goal that motivates learning, and propose a standard for statistics on learning objects usage. We propose each standard for contents model and sequencing information model which are parts of "goal driven personalized e-learning system." We also propose that manifest file should be added for the standard for contents model, and the file which represents the information of hierarchical structure and general learning paths should be added for the standard for sequencing information model. As a result, the system could sequence and search learning objects. We proposed an e-learning system and modified SCORM standards by considering the many factors of adaptive learning. We expect that the system enables us to optimally design personalized e-learning system.
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.
In this paper, we studied on the effective structure of an e-Learning Korean Support System for foreigner based on computer systems which is to obey the rules of IMS/AICC International Standard regulations based on LCMS and SCORM. The most important task on this study is to support the function of self-study module through the review of the analysis and results of Korean learning and learning customs. We studied the effective PMS detail modules as well as the Standard Competency Module Management System, which related to LMS/LCMS, Learning an Individual Competency Management System, Competency Registry/Repository System, Knowledge Management System based on Community Competency Module, Education e-survey System and Module learning Support Service System. We suggested one of standard Effective Model of learning Korean Support System which is adopted in a various techniques for foreigner.
In this paper, we propose integrated guidelines of effective e-Learning management system based on LMS(Learning Management System), LCMS(Learning Contents Management System), Authoring Tools by linking e-Learning system to management. The purpose of the study is to describe the present condition and major characteristics of domestic e-Learning System and to recommend quality assurance related to main functions and practical use of the corporate e-learning in multiple ways and implementation strategies to fit facilitator, tutor, learner.
In this paper, we analyzed e-learning system and educations based on them which are carried out at some universities, currently. Also the study on the improvement of adaptability to e-learning system is introduced.
This paper discusses management education by utilizing the cyber education learning system in a web-based. New learning system tools offer great promise for a new contents of management learning. The cyber education learning system a shift from face-to-face lecturing to interactive learning. The situation changes profoundly when information technology becomes develope and education paradigm is shift. By exploiting the digital media. educations, and students, managers can shift to a new, more effect cyber education learning system. The following shift from classic educations to cyber educations learning system: from instruction to construction, from teacher-centered to learner-centered, from school to lifelong, from one-size-fits-all to customized, from teacher as transmitter to teacher as facilitator. Cyber education learning system has an important role to play in management education. Web-based technology is regarded as a general solution to cyber education learning. This study discussed many factors of implementation in cyber education systems and provide utilizing the learning system at main, detail functions. Lastly, management implications of these cyber education utilize are discussed in more detail.
Experience API provides a learner-centered model for learning data collection and learning process recording. In particular, it can record learning data from multiple data sources. Therefore, Experience API provides very good support for ubiquitous learning. In this paper, we put forward the architecture of ubiquitous learning system and the method of reading the learning record from the ubiquitous learning system. We analyze students' learning behavior from two aspects: horizontal and vertical, and give the analysis results. The system can provide personalized suggestions for learners according to the results of learning analysis. According to the feedback from learners, we can see that this u-learning system can greatly improve learning interest and quality of learners.
In constructive view, acquiring knowledge is made by experiences among members or elements. The knowledge in e-learning system can be extended up to knowledge of teachers and knowledge. of operating managers. We have many difficult problems to develop and manage e-1earning system because demanders on e-learning system have various. requirements. In traditional education system demanders are learners but in constructive view demanders can be extended to learners and teachers, operating mangers on e-learning system., In this study, we design and implement e-learning system named kedu V.1. Kedu V.1 is developed considering interactions of extended demanders of e-learning system in constructive view. And this system based on Linux operation system and MySQL, PHP. Also this system have efficient transplantation and portability capabilities and reduced cost and labor in implementation of real e-learning system
Artificial neural network is widely used for its excellent performance and implementability. However, traditional neural network needs to learn the system from scratch, with the addition of new input data, the variation of the observation environment, or the change in the form of input/output data. To resolve such a problem, the technique of transfer learning has been proposed. Transfer learning constructs a newly developed target system partially updating existing system and hence provides much more efficient learning process. Until now, transfer learning is mainly studied in the field of image processing and is not yet widely employed in acoustic data processing. In this paper, focusing on the scalability of transfer learning, we apply the concept of transfer learning to the problem of guitar chord classification and evaluate its performance. For this purpose, we build a target system of convolutional neutral network (CNN) based 48 guitar chords classification system by applying the concept of transfer learning to a source system of CNN based 24 guitar chords classification system. We show that the system with transfer learning has performance similar to that of conventional system, but it requires only half the learning time.
Learning Contents Management System(LCMS) manages the contents and the process of teaming by incorporating the both in a flexible system to help learners to be able to utilize them efficiently. The e-Learning comprises all types of educations based on electronic technologies as well as the Web. The existing e-Learning system is a simple information system providing Web based contents, therefore, it cannot support flexibility for both learners and teachers. The core part of the e-Learning system should be a remote education system which creates bilateral response between the learners and teachers, by providing substantial contents based on the LCMS. In this paper, a new e-Learning system is constructed with reusable modules generated by Component-Based software Development(CBD). Furthermore, creates new contents groups and enables to develop learning courses utilizing the Learning Objects. And also, observing the SCORM standard, lecture contents are designed and prepared to support learners Learners are supported to produce profiles which enables themselves to manage, measure, and evaluate their own capabilities, so that they can develop themselves properly in accordance with their levels, build prototypes for self development. Also a system that comprises all these individual components is suggested.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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