This study aimed to investigate how EFL learners perceived English writing tasks and teachers' written feedback. The subjects were 82 mixed major college EFL students aged 19-24; the majority were freshmen females. Based on the scores estimated from the essay evaluation test, they were placed into two groups (proficienand less-proficient writers) and responded to an in-class questionnaire. The results indicated that: (1) regardless of writing proficiency, a large number of the students felt that they were just fair writers, which could be derived from low confidence and high anxiety; (2) grammar and vocabulary were perceived as the main features that determined good EFL writers and also prevented the students from performing the writing task successfully; (3) they believed that teachers' feedback contributed to the development of their English writing skills because it helped them apprehend what to improve or avoid in the future, acquire better English usage, and correct their errors; and (4) the proficient writers were more willing to correct errors themselves after being provided clues than the less-proficient writers. Implications of the findings for EFL classrooms are discussed.
This study investigates the effect of peer tutoring and peer tutor training program on Korean university students' EFL writing. Six tutors and twelve tutees have participated in the experiment. The tutors were divided into untrained and trained groups each of which was assigned to teach six tutees. The three peer tutors in the experimental group received training on how to give peer tutoring. After the pre-test, the tutees wrote series of drafts on three topics and received written feedback from their peer tutors via email. The results of the post-test showed improvement in writing scores in both groups. The tutees in the trained peer tutor group, however, showed much greater improvement. Their improvement was also more consistent, and the score differences between the two groups increased over time. Analysis of the peer tutors' written feedback indicated that the trained tutors focused more on the higher order concerns in writing than the untrained ones did. In the questionnaire all tutees responded positively to the peer tutoring experience. The results indicate that peer tutor training programs may have beneficial effects on Korean university students' writing abilities especially in the elements of higher order concerns.
Purpose The purpose of this paper is to examine factors and mechanism inducing end users' faithful appropriation of information security behavior through the information security system. This study is also trying to find out the role of Employees' adaptive activities like learning and feedback seeking behavior for the information security in organizations. Design/methodology/approach An empirical study was carried out with a sample of employees working in the financial service company. Employees(n = 268) completed a written questionnaire. Structural equation modeling was used to analyze the data. Findings Results indicated that employees' learning activities and feedback seeking behavior fully mediated the effect of major information security factors toward end users' faithfulness of appropriation of information security systems. In order to increase the level of employees information security behavior in accordance with security guideline, organizations should facilitate interactions that support the feedback seeking process between employees on information security awareness and behavior. Additionally, organizations may reinforce these behaviors by periodical training and adopting bounty hunter systems.
In this paper, a new type of output feedback control, called a $H_2/H_{\infty}$ fnite memory control (FMC), is proposed for deterministic state space systems. Constraints such as linearity, unbiasedness property, and finite memory structure with respect to an input and an output are required in advance to design $H_2/H_{\infty}$ FMC in addition to the performance criteria in both $H_2$ and $H_{\infty}$ sense. It is shown that $H_2$, $H_{\infty}$, and mixed $H_2/H_{\infty}$ FMC design problems can be converted into convex programming problems written in terms of linear matrix inequalities (LMIs) with some linear equality constraints. Through simulation study, it is illustrated that the proposed $H_2/H_{\infty}$ FMC is more robust against uncertainties and faster in convergence than the existing $H_2/H_{\infty}$ output feedback control schemes.
In most of the character recognition systems, the method of template matching or statistical method using hidden Markov model is used to extract and recognize feature shapes. In this paper, we used modified chain-code which has 8-directions but 4-codes, and made the chain-code of hand-written character, after that, converted it into transition chain-code by applying to HMM(Hidden Markov Model). The transition chain code by HMM is analyzed as signal flow graph by Mason's theory which is generally used to calculate forward gain at automatic control system. If the specific forward gain and feedback gain is properly set, the forward gain of transition chain-code using Mason's theory can be distinguished depending on each object for recognition. This data of the gain is reorganized as tree structure, hence making it possible to distinguish different hand-written characters. With this method, $91\%$ recognition rate was acquired.
We introduce a high-performance named entity recognition (NER) model for written and spoken language. To overcome challenges related to labeled data scarcity and domain shifts, we use transfer learning to leverage our previously developed KorBERT as the base model. We also adopt a meta-pseudo-label method using a teacher/student framework with labeled and unlabeled data. Our model presents two modifications. First, the student model is updated with an average loss from both human- and pseudo-labeled data. Second, the influence of noisy pseudo-labeled data is mitigated by considering feedback scores and updating the teacher model only when below a threshold (0.0005). We achieve the target NER performance in the spoken language domain and improve that in the written language domain by proposing a straightforward rollback method that reverts to the best model based on scarce human-labeled data. Further improvement is achieved by adjusting the label vector weights in the named entity dictionary.
The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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v.21
no.6
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pp.9-15
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2021
The current study examined the cyber learners' perceptions of the educational usefulness of Grammarly, an online grammar checker, after it was used to provide feedback to cyber university students in a situation where the instructor could not provide sufficient feedback on their written work in English. The survey results, revealed that the majority of learners had positive attitudes to the usefulness of Grammarly. In particular, the feedback immediately available whenever needed was regarded as helpful in improving English sentences, and most learners were highly satisfied with the amount of the feedback provided by Grammarly. It was also found that Grammarly had positive effects in terms of the affective domains, helping learners to improve their interest and confidence in English writing. In particular, Grammarly was found to be effective in reducing writing anxiety in English, one of the main factors negatively affecting writing performance in English. However, along with these positive results, limitations such as inaccurate feedback and inadequate explanation of errors were also found. Therefore, when Grammarly is used for English education, it is necessary to conduct multifaceted research to develop effective teaching methods that can minimize the problems that may arise from these limitations.
This study explores perspectives on responding to EFL students' compositions at the semantic level. In the last three decades, there has been a shift from product-oriented approach to process-oriented one to teaching writing. The shift has led to the criticism of the traditional view on teacher response. The traditional view has been under attack for its overemphasis upon form and ineffectiveness on improving student writing skill. It is also noted that research into students' reactions to the traditional teacher response has been inconclusive. The process-oriented approach, on the other hand, draws its attention to meaning and the logical development of thought as well as linguistic matters. In this context, the present study discusses what EFL teachers need to take into account in providing the semantic-level feedback on students' compositions. Firstly, teacher response to student writing is on-going; teacher feedback involves teacher intervention in the drafting process, the revision process, and the presentation of product. Secondly, in the writing conferences, the teacher provides students an opportunity to talk about writing, assistance and advice on the content/meaning of the written text, helping them expand and clarify thinking about audience(reader) and purpose.
The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
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v.14
no.6
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pp.1249-1256
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2019
In this paper, we propose a new algorithm to remove acoustic feedback and noise in hearing aids. Instead of using the conventional FIR structure, this algorithm is a deep learning algorithm using neural network adaptive prediction filter to improve the feedback and noise reduction performance. The feedback canceller first removes the feedback signal from the microphone signal and then removes the noise using the Wiener filter technique. Noise elimination is to estimate the speech from the speech signal containing noise using the linear prediction model according to the periodicity of the speech signal. In order to ensure stable convergence of two adaptive systems in a loop, coefficient updates of the feedback canceller and noise canceller are separated and converged using the residual error signal generated after the cancellation. In order to verify the performance of the feedback and noise canceller proposed in this study, a simulation program was written and simulated. Experimental results show that the proposed deep learning algorithm improves the signal to feedback ratio(: SFR) of about 10 dB in the feedback canceller and the signal to noise ratio enhancement(: SNRE) of about 3 dB in the noise canceller than the conventional FIR structure.
Lee, Hye-Yoon;Im, Sunju;Yune, So Jung;Lee, Sang Yeoup
The Journal of Korean Medicine
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v.42
no.3
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pp.86-98
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2021
Objectives: This study aims to evaluate the impact of patient-physician communication curriculum on students of Korean medical school in terms of cognitive, affective, and psychomotor level of communication skills. Methods: A communication curriculum was developed considering COVID-19 pandemic situation. Lectures, peer role-play, open interview with standardized patient (SP), discussion and feedback were conducted by online, and face-to-face 1:1 SP-interview was performed. Scores of written test, peer role-play of medical communication, SP-interview, self-evaluation on one's interview with real patients in clinical clerkship, and questionnaire of importance were collected and analyzed. Results: Converted to 100 point scale, the mean score of written test (cognitive level) was 91.2 while that of importance questionnaire (affective level) was 77.5. The mean scores of psychomotor level were 72.5, 77.5, and 62.5 for peer role-play, SP-interview, and real patient interview in clerkship, respectively. Conclusions: Students' performance is lower in higher level of competence. Curriculums should provide more opportunities of practices to students, and include evaluation focusing on performance skills.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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