Simmy Kurian;Hareesh N. Ramanathan;Chamaru De Alwis
Asia pacific journal of information systems
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v.31
no.1
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pp.102-120
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2021
E-learning is a planned effort towards providing interactive and experiential learning having flexibility in terms of time, place, pace, participation and accessibility. Globalization has set the stage for a social transformation of the world economy driven by technological innovation, emphasizing knowledge-based processes. While the tertiary education enrolments in wealthy nations have gone up incrementally, the same cannot be said to be right about developing economies. E-Learning can streamline enrolments to higher education, in developing nations by being a cost-effective and flexible alternative. The objective of this paper is to draw attention to the similarities in the national culture of these two countries and compare students' perception on e-learning in India and Sri Lanka along eight dimensions viz., viability, dependability, flexibility, inclusivity, power, pertinence, challenge and equitability. The results reveal that e-learning is equally popular among students from both countries, and they have a high perception score towards e-learning on each of the measured eight dimensions. Hence results are indicative of an opportunity of tapping the potential of e-learning in reaching out to a broader audience of underprivileged students and onboarding them into the knowledge economy.
International Journal of Advanced Culture Technology
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v.12
no.1
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pp.227-233
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2024
This study was conducted to understand the essential structure and meaning of the experience of participating in the Jigsaw class designed to achieve the learning goals for nursing students with different basic learning abilities, and to prepare a plan for each individual to learn as a collaborator rather than a competition with each other. As a study based on Giorgi's phenomenological research method and in-depth interviews, data collection was collected from 10 study participants from December 1, 2023 to December 20, 2023. The main question used in the interview was "What impressed you after participating in Jigsaw teaching meathod?" The transcribed data were analyzed through the stages of overall recognition, classification of semantic units, transformation of semantic units into psychological expressions, and integration into general structures according to Giorgi's qualitative analysis method. As a result, a total of 89 semantic units, 35 essential psychological meanings, 13 sub-components, and 6 components were derived. The six components include 'good communication', 'difference appear in material preparation', 'easy to understand', 'finding team members who form a learning atmosphere well', 'A talkative class', and 'Unprepared team members are uncomfortable'. Based on the above results, it is expected that students in a passive position in class will become teachers themselves, take responsibility for preparing for learning, and provide useful basic data for developing programs that cooperate among students.
In this paper a new design of multi-layer perceptron(MLP) for camera calibration is proposed. Most existing techniques determine a transformation from 3D spatial points to their image points and camera parameters are tried to be estimated from the transformation. The technique proposed here, on the other hand, determines rays of sight uniquely from image points and parameters are estimated from the relationship using an MLP. By this approach projection and back-projection can be done more straightforwardly. Being based on a geometric model, a network design process becomes less ambiguous, which is a clear merit compared to other neural net based techniques. An MLP designed according to the technique proposed showed fast and stable learning in tests under various conditions.
The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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v.22
no.4
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pp.157-163
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2022
Recently, with the development of automation in the industrial field, research on anomaly detection is being actively conducted. An application for anomaly detection used in factory automation is camera-based defect inspection. Vision camera inspection shows high performance and efficiency in factory automation, but it is difficult to overcome the instability of lighting and environmental conditions. Although camera inspection using deep learning can solve the problem of vision camera inspection with much higher performance, it is difficult to apply to actual industrial fields because it requires a huge amount of normal and abnormal data for learning. Therefore, in this study, we propose a network that overcomes the problem of collecting abnormal data with 72 geometric transformation deep learning methods using only normal data and adds an outlier exposure method for performance improvement. By applying and verifying this to the MVTec data set, which is a database for auto-mobile parts data and outlier detection, it is shown that it can be applied in actual industrial sites.
Lee, Yu ra;Kim, Soo Hyung;Kim, Young Chul;Na, In Seop
Smart Media Journal
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v.5
no.3
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pp.35-41
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2016
In this paper, we propose hand-gesture signal recognition based on EPS(Electronic Potential Sensor) using Deep learning model. Extracted signals which from Electronic field based sensor, EPS have much of the noise, so it must remove in pre-processing. After the noise are removed with filter using frequency feature, the signals are reconstructed with dimensional transformation to overcome limit which have just one-dimension feature with voltage value for using convolution operation. Then, the reconstructed signal data is finally classified and recognized using multiple learning layers model based on deep learning. Since the statistical model based on probability is sensitive to initial parameters, the result can change after training in modeling phase. Deep learning model can overcome this problem because of several layers in training phase. In experiment, we used two different deep learning structures, Convolutional neural networks and Recurrent Neural Network and compared with statistical model algorithm with four kinds of gestures. The recognition result of method using convolutional neural network is better than other algorithms in EPS gesture signal recognition.
International journal of advanced smart convergence
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v.9
no.4
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pp.179-183
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2020
The online education platform market is developing rapidly after the coronavirus infection-19 pandemic. As school classes at various levels are converted to non-face-to-face classes, interest in non-face-to-face online education is increasing more than ever. However, the majority of online platforms currently used are limited to the fragmentary functions of simply delivering images, voice and messages, and there are limitations to online hands-on training. Indeed, digital transformation is a traditional business method for increasing coding education and a corporate approach to service operation innovation strategy computing thinking power and platform model. There are many ways to evaluate a computer programmer's ability. Generally, piecemeal evaluation methods are used to evaluate results in time through coding tests. In this study, the purpose of this study is to propose a comprehensive evaluation of not only the results of writing, but also the execution process of the results, etc., and to evaluate the programmer's propensity habits based on the programmer's coding experience to evaluate the programmer's ability and productivity.
The purpose of this study is to effectively implement the artificial intelligence education required in the digital transformation era. As we enter the era of the 4th industrial revolution, the demand for a great digital transformation in industry is essential, and the nurturing of manpower is presented as an indispensable relationship in the industrial field based on it. The integration of various new technologies that have emerged from the era of the 4th industrial revolution has the greatest purpose in realizing artificial intelligence technology. As the importance of digital competency in the top curriculum reorganization has been highlighted, artificial intelligence education is necessary even in the curriculum reorganization in 2022, and there is a demand in the educational field that it should be converted into a mandatory education in middle and high schools. Artificial intelligence education according to the demands of the times is to develop an artificial intelligence curriculum in universities by reestablishing systematic artificial intelligence education in universities, setting educational goals, and presenting the goals of artificial intelligence education by major. The main direction of this study is to present the relationship between artificial intelligence and each major in university education, develop a curriculum based on artificial intelligence for each major, and link artificial intelligence software for AI education customized for each major. We would like to present a process that can measure the learning outcomes of AI education.
This research analyzed mathematical discourse of the students in an RME-based differential equations course at a university in order to investigate the social transformation of the students' conceptual model of differential equations. The analysis focused on the change in the students' use of conceptual metaphor for differential equations and pedagogical factors promoting the change. The analysis shows that discrete and quantitative conceptual model was prevalent in the beginning of the semester However, continuous and qualitative conceptual model emerged through the negotiation of mathematical meaning based on the inquiry of context problems. The participation in the project class has a positive impact on the extension of the students' conceptual model of differential equations and increases the fluency of the students' problem solving in differential equations. Moreover, this paper provides a discussion to identify the pedagogical factors Involved with the transformation of the students' conceptual model. The discussion highlights the sociocultural aspect of teaching and learning of mathematics and provides implications to improve teaching of mathematics in school.
This study commercialization of 5G will enable transformation of university education. This study identifies five attributes (device type, learning place, learning content, learning field and expense payment) and corresponding levels to study the impact of 5G in the future of university education. The attributes and the levels are then combined into few 5G education service alternatives for respondents to rank. 102 students ranked the alternatives based on their preferences and intent to use. Results indicate that the intent to use 5G-based education service was high with 86% and the most important factor was expense payment (37%), followed by learning field (26%), learning content (24%), device type (8%) and learning place (5%). Specifically, students preferred smart device, practical and experiential content, ubiquitous (no limitation of space and time) learning, practical education and free rate when adopting 5G-based education service. These will provide implications to accelerate adoption of and exploitation of 5G for innovating university education.
Both the total quality management (TQM) and learning organization (LO) appear to be promising approaches for organizational transformation towards a more effective, efficient, and responsive organization in the past. The evolutionary development and theory supports for these two fields are distinct but they appear to have more in common than they have in distinctiveness. However, there is little synergy developed between these two fields both in academic research and industrial applications. It is possibly due to the fact that both the academia and industry are taking a limiting polarized view of TQM and LO and hence not getting the benefits of linking the two. This paper tries to establish a link between the organizational learning capability and the quality culture for TQM implementation based on a case study on the largest vocational education institution, the Vocational Training Council, of Hong Kong. The study reveals that there is a strong positive correlation between organizational learning capability and quality culture. The exploratory explanations for the links between the organizational learning capability constructs and the quality culture constructs are also discussed in this paper. The findings of the study support other literatures that TQM should be embedded in LO and serves as an enabler for organizational learning (OL) in transforming and creating organizations which continuously expand their abilities to change and shape their future.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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