Higher education is under unprecedented pressure for quality improvement and cost containment/reduction due to global competition and ever-increasing tuition costs. These twin challenges require an unconventional approach, and massive open online courses (MOOCs) and flipped learning have recently emerged as two promising educational alternatives not only to address the current problems but also to direct the future of education. This paper discusses the rapidly changing environment for education, MOOCs, and flipped learning as learning alternatives, the relationship between MOOCs and flipped learning, and course redesign for the implementation of flipped learning. The case of Ulsan National Institute of Science and Technology (UNIST) is also discussed for benchmarking purposes since it has been pioneering an innovative educational methodology for teaching and learning IT-enabled active learning methods from its inception in 2009. It has redesigned almost 70 courses (20% of all the courses to offer) for flipped learning. The objectives of UNIST's educational experiment are three-fold: improving the quality of education for students, improving teaching productivity for the faculty, and containing/reducing education costs for the university.
E-learning is a new paradigm of education using Internet media. E-learning is rapidly expanding, since it is not restricted by time and space. However, due to the lack of standardization in e-learning, learning contents are developed redundantly. SCORM has been proposed to address this standardization problems. The mere learning contents are shared, the higher the reusability of contents becomes. Therefore, it is needed to develop methods or tools to help educators or content producers to create a learning course easily. In this paper, we propose an association method that could help educators or content producers to efficiently generate learning courses for a subject. The association method, a learning course generation method suggested by this paper, makes use of existing learning courses and learning contents to create new learning courses suitable to a subject. The association method analyzes statistical information of leaning objects derived from existing learning courses and measures coherence between learning objects to create a learning course. The association method suggested by this paper not only supports educators or content producers for easy generation of learning course but also offers a guideline for developing learning courses.
International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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v.15
no.4
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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.
Proceedings of the Korea Contents Association Conference
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2004.11a
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pp.11-16
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2004
e-Learning has been expected as a new educational method and paradigm in knowledge information society. However e-Learning industry has not been in tremendous development on the contrary to people's expectations. Up to present time, collaborative learning is one of the learning approaches that promote active participation and engagement in learning. Learners can set up common goal, accomplish collaborative activity to solve the problem, and achieve individual and group goals while group work. In this paper, we present collaborative e-Learning environment to improve interactions among learners and identify the roles of collaborative learning agent to promote learner's learning activity.
With advanced technologies of information and communication technologies, ubiquitous computing becomes popular. U-learning(Ubiquitous Learning) is a new paradigm that was started with ubiquitous computing environment. U-learning has characteristics such as anytime, anywhere, any network and any device, The U-learning support system(ULSS) is the system for supporting the u-Learning. Also, with recent fashion of smart phones, their use in education becomes interested. In this paper, The ULSS is defined in smart phone environments.
The Many universities and educational institutions have focused on shifting education paradigm into smart learning using high-tech devices and internet as the level of technology has growing rapidly in every society. Especially, cyber universities and open universities in Korea are trying to develop educational network system and infrastructure corresponding to new convergence technology environment. Therefore, the purpose of this study is to introduce clouded based education system in order to suggest an effective way of using new educational learning system. This study shows the case of Hangout learning system used in K University in Korea to suggest a new educational learning model for real-time lecture and cloud based service platform for improving educational learning environment.
Journal of Information Technology Applications and Management
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v.26
no.5
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pp.27-39
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2019
The Internet of Things (IoT) is a new paradigm that is revolutionizing computing. It is intended that all objects around us will be connected to the network, providing "anytime, anywhere" access to information. This study introduces IoT with Kolb's learning style in order to enhance the learning experience especially for inclusive education for primary and secondary schools where delivery of knowledge is not limited to physical, cognitive disabilities, human diversity with respect to ability, language, culture, gender, age and of other forms of human differences. The article also emphasizes the role of learning style as a discovery process that incorporates the characteristics of problem solving and learning. Kolb's Learning Style was chosen as it is widely used in research and in practical information systems applications. A consistent pattern of finding emerges by using a combination of Kolb's learning style and internet of things where specific individual differences, learning approach differences and IoT application differences are taken as a main research framework. Further several suggestions were made by using this combination to IoT architecture and smart environment of internet of things. Based on these suggestions, future research directions are proposed.
The new paradigm of the 21st Century science education explores a wide range of possibilities that can foster students' interest toward science and creative convergence thinking. The purpose of this study was to utilize science visual media that can improve students' scientific creativity and artistic sensibility. Curriculum reorganization can be one solution for the primary convergence science teaching and learning strategies using science visual media. Through a new and exciting experiment to a various science visual media such as science picture, TV film, movie, UCC, etc., we hope this teaching and learning strategy can increase the students' scientific interest and attitude.
Hypertext raises question to general assumptions about our conventional conceptions of education. In this essay, three kinds of learning-models are presented by the application of "writing" hypertext literature to the English education of the elementary school. These models, which I call the "scene-centered" system, give knowledge to learners in non-linear, non-sequential structure. The term "scene" is a single concept or idea composed of a single sub-text, which is to be made by the group of students. This system is focused on the collaborative composition of students. Students, by generating sub-texts and connecting texts, perform the educational activities to expand the source text. The "scene-centered" system is, to put it into a Barte's term, a "writerly text." But in order to "write," "reading" should be accompanied. So, this system is a learning model in which writing and reading are carried on simultaneously. In all the process, students play a role of multi-user, with three access rights: read, write, and annotate. So, students making use of hypertext systems will act as reader-authors. And teachers will take the new role in collaborative writing environment. No longer the central authoritarian evaluator, they will become consultants, co-writers, coaches of their students.
When a statistical model has a hierarchical structure such as multilayer perceptrons in neural networks or Gaussian mixture density representation, the model includes distribution with unidentifiable parameters when the structure becomes redundant. Since the exact structure is unknown, we need to carry out statistical estimation or learning of parameters in such a model. From the geometrical point of view, distributions specified by unidentifiable parameters become a singular point in the parameter space. The problem has been remarked in many statistical models, and strange behaviors of the likelihood ratio statistics, when the null hypothesis is at a singular point, have been analyzed so far. The present paper studies asymptotic behaviors of the maximum likelihood estimator and the Bayesian predictive estimator, by using a simple cone model, and show that they are completely different from regular statistical models where the Cramer-Rao paradigm holds. At singularities, the Fisher information metric degenerates, implying that the cramer-Rao paradigm does no more hold, and that he classical model selection theory such as AIC and MDL cannot be applied. This paper is a first step to establish a new theory for analyzing the accuracy of estimation or learning at around singularities.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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