Recently, There has been an increasing of utilization IT, and studies have been conducted on predicting learning results. In this study, Learning activity data were collected that could affect learning outcomes by using learning analysis. The survey was conducted at a university in South Chung-Cheong Province from October to December 2018, with 1,062 students taking part in the survey. First, A Hierarchical regression analysis was conducted by organizing a model of individual, academic, and behavioral factors for learning results to ensure the validity of predictors in machine learning. The model of hierarchical regression was significant, and the explanatory power (R2) was shown to increase step by step, so the variables injected were appropriate. In addition, The linear regression analysis method of machine learning was used to determine how predictable learning outcomes are, and its error rate was collected at about 8.4%.
The Journal of Korean Association of Computer Education
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v.21
no.6
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pp.27-37
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2018
In this paper, we propose a design and development method of an elevator simulator that can be used as an embedded application layer software learning tool and a teaching and learning method using it. The simulator provides students with an environment to implement the operating principle and control method of the elevator system in the application layer excluding the issues of hardware and embedded OS layer. This allows students to have a reactive and real-time embedded application development experience. In addition, we present a four-week embedded application software training course with hands-on exercises that add step-by-step functionality using a simulator. As a result of training for actual students, we obtained 83.3 points of learning achievement score and proved that the curriculum has a significant effect on embedded application learning.
Education has recently witnessed a rapid increase in the use of edutech worldwide. This study focuses on Korean workers and explores an edutech-based learning model for vocational education and training. Based on analyses of edutech cases and interviews with edutech experts, a draft edutech model was designed and the validity was evaluated based on two Delphi surveys with a panel of experts in the field. The study's findings suggest that edutech-based employee education and training should prioritize LXP orientation (last CVR=1, last Mean=4.70) , implement adaptive learning through learning analytics (last CVR=1, last Mean=4.90), enhance the human touch effect using edutech (last CVR=1, last Mean=4.90), and emphasize the importance of designing curricula that apply edutech in a step-by-step learning process while incorporating suitable instructional design for the key technologies involved in vocational training programs. In addition, it was revealed that there is a strong need to implement a method that makes each stage of the learning process more effective (before, during, and after). Edutech-based vocational training program should consider the interests of all stakeholders, including learners, instructors, vocational training institutions, and government agencies. Given the promotion of government-sponsored vocational training projects in Korea, the findings of this research are likely to have significant implications for the future of Korea's education and training policies.
Journal of Information Technology Applications and Management
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v.25
no.1
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pp.19-32
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2018
Fake news is defined as the news articles that are intentionally and verifiably false, and could mislead readers. Spread of fake news may provoke anxiety, chaos, fear, or irrational decisions of the public. Thus, detecting fake news and preventing its spread has become very important issue in our society. However, due to the huge amount of fake news produced every day, it is almost impossible to identify it by a human. Under this context, researchers have tried to develop automated fake news detection method using Artificial Intelligence techniques over the past years. But, unfortunately, there have been no prior studies proposed an automated fake news detection method for Korean news. In this study, we aim to detect Korean fake news using text mining and machine learning techniques. Our proposed method consists of two steps. In the first step, the news contents to be analyzed is convert to quantified values using various text mining techniques (Topic Modeling, TF-IDF, and so on). After that, in step 2, classifiers are trained using the values produced in step 1. As the classifiers, machine learning techniques such as multiple discriminant analysis, case based reasoning, artificial neural networks, and support vector machine can be applied. To validate the effectiveness of the proposed method, we collected 200 Korean news from Seoul National University's FactCheck (http://factcheck.snu.ac.kr). which provides with detailed analysis reports from about 20 media outlets and links to source documents for each case. Using this dataset, we will identify which text features are important as well as which classifiers are effective in detecting Korean fake news.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.20
no.4
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pp.147-159
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2015
This paper is to design smart based collaborative learning model for programming education of fifth graders of elementary school and applies it to a class and analyze its result. Designed learning model is composed of understanding of concept, realization, learning and sharing and it includes step by step learning materials and smart based collaborative learning activities. Scratch traffic light learning materials at leaning stage classify content to be checked in programming by colors and write to support programming internalization of learners. Provision of smart based collaborative learning activities that considered learning conditions of learners makes it possible for beginners to participate in and keep study actively. This study showed that there was statistically significant difference in learners' programming interest and those who achieved over 8 out of 10 points were 60.7% at three stage evaluations for achievement level that applied learning model which suggests that satisfactory achievement level is achieved.
Health systems science is a new medical educational field added to the traditional medical education curricula of basic and clinical sciences. Health systems science emphasizes a more comprehensive approach utilizing systems thinking to care for patients, including interactions between multiple healthcare systems. In this review, I explore how health systems science education can be applied when medical instructors teach students in clinical clerkships through representative case studies. This study first looks at examples of health systems science education in clinical clerkship in the United States and suggests how to develop the curriculum of health systems science for clinical learning environments in Korea by combining Kotter's 8-step change management model and Kern's 6-step curriculum development model. Finally, based on practical examples from actual clinical practice education situations, suggestions are made regarding how to develop the entire educational program of a medical school from the stage of applying health systems science at the individual level to clinical practice education.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.19
no.2
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pp.463-470
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2015
The purpose of this thesis is to develop and implement a smart learning system based on problem-solving strategy for children with learning disabilities. The proposed system is developed to increase general study ability and problem-solving ability of children with learning disabilities. The proposed system has the following characteristics. First, the general study ability and problem-solving ability can be increased by adopting problem-solving strategy. Second, both smart application and SNS can be used in the proposed system. Third, study self-efficacy can be increased by adopting step-by-step learning. The following results are obtained after applying the proposed system to some children with learning disabilities. First, their general study ability is increased. Second, their problem-solving ability is increased. Third, confidence in self-efficacy, sense of accomplishment, and self-confidence in study are improved. In additions, utilization ability in information and information equipment is also increased.
The purpose of this study is to develop the engineering students leadership program and evaluate the pilot test. To this end, literature reviews covering various leadership programs were studied and a needs analysis survey was conducted. The needs analysis survey found that student subjects believe leadership to be an important quality, but that the current availability of leadership training programs is lacking. Furthermore, results of the study are as follows, with respective results listed in descending order. The majority of students selected on-line learning as their preferred training method, followed by blended learning and in-person learning. Students also indicated their preferred instructional method to be through on-line courses. Based on these results, a preliminary pilot program was experimentally launched for only 1 class's use. This process of the development for the Engineering Leadership Program consists of 4 stages. The first stage is a needs analysis survey, followed by the design of the program based on results from the needs analysis survey. Afterwards comes the development stage, followed by the implementation stage, comprised of two parts; the pilot test and the distribution. The final stage is the overall evaluation step. We are currently in the first step of the third stage (the pilot test) and only the overall evaluation stage remains. After the distribution, a follow-up study will be conducted to analyze the effectiveness of the implemented program.
Journal of Physiology & Pathology in Korean Medicine
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v.19
no.1
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pp.254-261
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2005
The effects on memory and learning ability of the Korean herbal medicine, Xingyo-tang(XGT, 神交湯), which consists of Ginseng Radix(人蔘) 4 g, Liriopis Tuber(麥門冬) 40 g, Morindae Officinalis Radix(巴戟天) 40 g, Biotae Semen(柏子仁) 20 g, Dioscoreae Rhizoma(山藥) 40 g, Euryales Semen(?實) 20 g, Scrophulariae Radix(玄蔘) 40 g, Salviae Miltiorrhizae Radix(丹蔘) 12 g, Poria(茯神) 12 g, Cuscutae Semen(免絲子) 40 g, was investigated. The effects of XGT on learning and memory performance were examined in normal or memory impaired mice by using avoidance tests, Pentobarbital -induced sleep test, fear conditioning task, novel object recognition task, and water maze task. Hot water extract from XGT was used for the studies. Learning ability and memory are based on modifications of synaptic strength among neurons that are simultaneously active. Enhanced synaptic coincidence detection leads to better learning and memory. The XGT-treated (30 mg/100 g and 60 mg/100 g, p.o.) mice exhibit superior ability in learning and memorizing when performing various behavioral tasks. XGT did not affect the passive avoidance responses of normal mice in the step through and step down tests, the conditioned and unconditioned avoidance responses of normal mice in the shuttle box, lever press performance tests, and the ambulatory activity of normal mice in normal condition. In contrast, XGT produced ameliorating effects on the memory retrieval impairment induced by ethanol. XGT also improved the memory consolidation disability induced by electric convulsive shock (ECS). XGT extended the sleeping time induced by pentobarbital dose-dependently, suggesting its transquilizing or antianxiety action. These results suggest that XGT has an improving effect on the impaired learning through the effects on memory registration and retrieval.
Purpose: In order to improve the audit quality of a company, an in-depth analysis is required to categorize the audit report in the form of a text document containing the details of the external audit. This study introduces a systematic methodology to extract keywords for each group that determines the differences between groups such as 'audit plan' and 'interim audit' using audit reports collected in the form of text documents. Methods: The first step of the proposed methodology is to preprocess the document through text mining. In the second step, the documents are classified into groups using machine learning techniques and based on this, important vocabularies that have a dominant influence on the performance of classification are extracted. In the third step, the association rules for each group's documents are found. In the last step, the final keywords for each group representing the characteristics of each group are extracted by comparing the important vocabulary for classification with the important vocabulary representing the association rules of each group. Results: This study quantitatively calculates the importance value of the vocabulary used in the audit report based on machine learning rather than the qualitative research method such as the existing literature search, expert evaluation, and Delphi technique. From the case study of this study, it was found that the extracted keywords describe the characteristics of each group well. Conclusion: This study is meaningful in that it has laid the foundation for quantitatively conducting follow-up studies related to key vocabulary in each stage of auditing.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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