The purpose of this study is to enhance elementary students' awareness of environment-friendly life and help them to prepare for a better life in the future. To achieve this purpose we examined the effect typical environmental experience-based learning activities, which were based on the local circumstances with high environmental-educational potential, have on the attitudes toward environment-friendly life. This study was carried out on the basis of typical environmental experience-based learning in the small class size. The research group used was composed of one sixth grade elementary school class called Sangroksu, whose total students were 9. The research period lasted from March 2005 to February 2006. To analyze the result of this study, two research methods were applied simultaneously : quantitative research methods and qualitative research methods. Especially statistical analysis in quantitative research methods by self-administrated questionnaire was done with SAS program. Qualitative research methods were analyzed in a cyclic pattern, including the processes of domain analysis, classification analysis, and factor analysis which continued to be associated with data-collecting methods. This research shows the following results. First of all, students have shown meaningful differences after typical environmental experience-based learning activities.(p<.05). Followings are fields of the differences - students‘ interest on the subject, their understanding levels of necessity for basic environmental facilities around us as well as for the kinds of environmental experience-based learning, awareness levels of various environmental problems, consciousness on environment conservation, and the practicing ability of environment - friendly lifestyles. Secondly, We have discovered improvements in the following fields after this study - the knowledge and understanding levels on our environment and human relationships, students' fundamental abilities to work out environmental problems, right ideas and appropriate attitudes on environment protection, the practicing ability of environment-friendly life styles, and their parents' understanding levels on the education related to environment. In conclusion, typical environmental experience-based learning activities have a positive effect on the improvement of elementary school students' environment-friendly life styles.
Andersson, Ing-Marie;Gunnarsson, Kristina;Rosen, Gunnar
Safety and Health at Work
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v.6
no.4
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pp.317-323
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2015
Background: Young people are at an increased risk for illness in working life. The authorities stipulate certain goals for training in occupational health and safety (OHS) in vocational schools. A previous study concluded that pupils in vocational education had limited knowledge in the prevention of health risks at work. The aim of the current study, therefore, was to study how OHS training is organized in school and in workplace-based learning (WPL). Methods: The study design featured a qualitative approach, which included interviews with 12 headmasters, 20 teachers, and 20 supervisors at companies in which the pupils had their WPL. The study was conducted at 10 upper secondary schools, located in Central Sweden, that were graduating pupils in four vocational programs. Results: The interviews with headmasters, teachers, and supervisors indicate a staggered picture of how pupils are prepared for safe work. The headmasters generally give teachers the responsibility for how goals should be reached. Teaching is very much based on risk factors that are present in the workshops and on teachers' own experiences and knowledge. The teaching during WPL also lacks the systematic training in OHS as well as in the traditional classroom environment. Conclusion: Teachers and supervisors did not plan the training in OHS in accordance with the provisions of systematic work environment management. Instead, the teachers based the training on their own experiences. Most of the supervisors did not receive information from the schools as to what should be included when introducing OHS issues in WPL.
Proceedings of the Korea Association of Information Systems Conference
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1996.11a
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pp.217-227
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1996
The new field of learning control develops controllers that learn to improve their performance at executing a given task, based on experience performin this specific task. In a previous work[6], the authors presented a theory of indirect learning control based on use of indirect adaptive control concepts employing simultaneous identification ad control. This paper develops improved indirect learning control algorithms, and studies the use of such controllers in decentralized systems. The original motivation of the learning control field was learning in robots doing repetitive tasks such as on an assembly line. This paper starts with decentralized discrete time systems, and progresses to the robot application, modeling the robot as a time varying linear system in the neighborhood of the nominal trajectory, and using the usual robot controllers that are decentralized, treating each link as if it is independent of any coupling with other links. The basic result of the paper is to show that stability of the indirect learning controllers for all subsystems when the coupling between subsystems is turned off, assures convergence to zero tracking error of the decentralized indirect learning control of the coupled system, provided that the sample time in the digital learning controller is sufficiently short.
Proceedings of the Korea Society for Industrial Systems Conference
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1996.10a
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pp.217-227
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1996
The new filed of learning control develops controllers that learn to improve their performance at executing a given task , based on experience performing this specific task. In a previous work[6], authors presented a theory of indirect learning control based on use of indirect adaptive control concepts employing simultaneous identification and control. This paper develops improved indirect learning control algorithms, and studies the use of such controller indecentralized systems. The original motivation of the learning control field was learning in robots doing repetitive tasks such as on an asssembly line. This paper starts with decentralized discrete time systems. and progresses to the robot application, modeling the robot as a time varying linear system in the neighborhood of the nominal trajectory, and using the usual robot controllers that are decentralized, treating each link as if it is independent of any coupling with other links. The resultof the paper is to show that stability of the indirect learning controllers for all subsystems when the coupling between subsystems is turned off, assures convergence to zero tracking error of the decentralized indirect learning control of the coupled system, provided that the sample tie in the digital learning controller is sufficiently short.
The purpose of this study is to analyze informal learning cases including learning work and being skillful of social workers in the workplace. In addition, it is to examine the promotion plan of informal learning to reinforce competences of social workers in the development of human resources and managemental way. This is a qualitative case study that was involved 20 social workers working in social welfare centers in Jeju. Face to face in-depth interviews were used for collected data. Nvivo10, qualitative data analysis program, was used for analyzing data. According to the findings, the most normal informal learning method in their workplace was to get feedback from the boss including adapting the system of a workplace senior, participating in the meetings, reviewing various media and etc. In addition, feedback from the boss and contacting with acquaintances were used the most as the informal learning method in the learning work and being skillful process of social workers and focused on communication with human resources. Therefore, social welfare centers need to create working environments to promote informal activities such as supporting individual learning, informal meetings, mentoring, supervision, interacting with colleagues and etc as well as supporting institutional formal learning including refresher training to reinforce the capabilities for social workers.
Federated learning provides an efficient integrated model for distributed data, allowing the local training of different data. Meanwhile, the goal of multi-task learning is to simultaneously establish models for multiple related tasks, and to obtain the underlying main structure. However, traditional federated multi-task learning models not only have strict requirements for the data distribution, but also demand large amounts of calculation and have slow convergence, which hindered their promotion in many fields. In our work, we apply the rank constraint on weight vectors of the multi-task learning model to adaptively adjust the task's similarity learning, according to the distribution of federal node data. The proposed model has a general framework for solving optimal solutions, which can be used to deal with various data types. Experiments show that our model has achieved the best results in different dataset. Notably, our model can still obtain stable results in datasets with large distribution differences. In addition, compared with traditional federated multi-task learning models, our algorithm is able to converge on a local optimal solution within limited training iterations.
This paper describes an experiment of concrete and specific group work learning system based on the traditional Jigsaw group work learning model. Jigsaw model has two groups of students such as random group and expert group so that a course can make progress on explaining and lecturing all members of class after each student can be a member of expert group of course topic. We design and implement Web-based training system to support collaboration and Interaction among students of a course based on Jigsaw model The Web- based learning system makes each group going up to the expert level of a course subject by supporting various study menu and provides equal opportunity of improving social abilities such as leadership, communication skill, trust, and trouble-settling by taking part in collaboration activities.
International Journal of Computer Science & Network Security
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v.22
no.1
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pp.93-96
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2022
Natural language processing (NLP) is utilized to understand a natural text. Text analysis systems use natural language algorithms to find the meaning of large amounts of text. Text classification represents a basic task of NLP with a wide range of applications such as topic labeling, sentiment analysis, spam detection, and intent detection. The algorithm can transform user's unstructured thoughts into more structured data. In this work, a text classifier has been developed that uses academic admission and registration texts as input, analyzes its content, and then automatically assigns relevant tags such as admission, graduate school, and registration. In this work, the well-known algorithms support vector machine SVM and K-nearest neighbor (kNN) algorithms are used to develop the above-mentioned classifier. The obtained results showed that the SVM classifier outperformed the kNN classifier with an overall accuracy of 98.9%. in addition, the mean absolute error of SVM was 0.0064 while it was 0.0098 for kNN classifier. Based on the obtained results, the SVM is used to implement the academic text classification in this work.
Proceedings of the Korean Institute of Building Construction Conference
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2022.04a
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pp.229-230
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2022
With the development of digital technology, construction companies at home and abroad are in the process of computerizing work and site information for the purpose of improving work efficiency. To this end, various technologies such as BIM, digital twin, and AI-based safety management have been developed, but the accuracy and completeness of the related technologies are insufficient to be applied to the field. In this paper, the learning data that has undergone a pre-processing process optimized for recognition of construction information based on structural members is trained on an existing artificial intelligence model to improve recognition accuracy and evaluate its effectiveness. The artificial intelligence model optimized for the structural member created through this study will be used as a base technology for the technology that needs to confirm the safety of the structure in the future.
This study analyzed the effects of science outdoor activity applying a Brain-Based Evolutionary (ABC-DEF) approach on elementary school students' interest and academic achievement. Samples of the study were composed of 3 classes of 67 sixth graders in Seoul, Korea. Unit of 'Ecosystem and Environment' was selected as a object of the research. Textbook- and teachers' guidebook-based instruction was implemented in comparison group, brain-based evolutionary approach within classroom in experimental group A, and science outdoor learning by a brain-based evolutionary approach in experimental group B. In order to analyze the quantitative differences of students' interests and achievements, three tests of 'General Science Attitudes', 'Applied Unit-Related Interests', and 'Applied Unit-Related Achievement' were administered to the students. To find out the characteristics which would not be apparently revealed by quantitative tests, qualitative data such as portfolios, daily records of classroom work, and interview were also analyzed. The major results of the study are as follows. First, for post-test of interest, a statistically significant difference between comparison group and experimental group B was found. Especially, the 'interests about biology learning' factor, when analyzed by each item, was significant in two questions. Results of interviews the students showed that whether the presence or absence of outdoor learning experience influenced most on their interests about the topic. Second, for post-test of achievement, the difference among 3 groups according to high, middle, and low levels of post-interest was not statistically significant, but the groups of higher scores in post-interest tends to have higher scores in post-achievement. It can be inferred that outdoor learning by a brain-based evolutionary approach increases students' situational interests about leaning topic. On the basis of the results, the implications for the research in science education and the teaching and learning in school are discussed.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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