• The Mathematical Education
• /
• v.59 no.4
• /
• pp.373-387
• /
• 2020

The purpose of this study is to verify the effects of personalized learning platforms applied with machine learning recommendation modules that upgrade recommended algorithms by themselves through learning big data analysis on students' learning time, self-directed learning ability, mathematics achievement, and attitudes toward mathematics, and the correlation between them. According to the study, customized learning affected learning time, self-directed learning ability and mathematics attitude, while learning time affected self-directed learning ability. Self-directed learning ability has had a significant impact on the attitude of mathematics and mathematical achievements. As a result of the mediated effectiveness test, the indirect impact of customized learning on mathematics attitude and mathematics performance was significant through the medium of learning time and self-directed learning ability.

• The Journal of Korean Association of Computer Education
• /
• v.8 no.6
• /
• pp.85-94
• /
• 2005

Today the web-based learning management information systems are developed as forms of many ordered learning information systems acting up to the personal characteristics, but the previous systems have difficulty in their mutual working, maintaining, and repairing between the systems, because of their one-sided "push" method or reuse of the contents. Also they were not managed together having the dissimilar learning management systems each. Therefore, I made up for the weak points of the previous systems and embodied the international standard SCORM-based ordered learning management information systems. After adapting to sequencing contents, all systems are supplied; giving lectures, solving the problems, evaluating the learners and the function of successive personalization learning based on the result of the learner evaluation systems.

• The Journal of the Korea Contents Association
• /
• v.21 no.7
• /
• pp.134-143
• /
• 2021

Recently, with the development of mobile devices and social media services, contents recommendation schemes have been studied. They are typically applied to the job curation systems. Most existing university education content recommendation schemes only recommend the most frequently taken subjects based on the student's school and major. Therefore, they do not consider the type or field of employment that each student wants. In this paper, we propose a university educational contents recommendation scheme for job curation services. The proposed scheme extracts companies that a user is interested in by analyzing his/her activities in the job curation system. The proposed scheme selects graduates or mentors based on the reliability and similarity of graduates who have been employed at the companies of interest. The proposed scheme recommends customized subjects, comparative subjects, and autonomous activity lists to users through collaborative filtering.

• The Journal of the Convergence on Culture Technology
• /
• v.9 no.2
• /
• pp.381-388
• /
• 2023

This thesis is purposed to develop a regional-customized education program selection model using big data analysis. Based on the literature review, the concepts and characteristics of big data and lifelong education are analyzed. In addition, this thesis presents how to collect the data for lifelong education and to use big data suitable for the characteristics of lifelong education. Based on these results, a regional- customized lifelong education program selection model is developed. The regional customized lifelong education program model is developed by the following six steps. The customized education program model proposed in this study has a high degree of flexibility in terms of practical use, as it can be utilized in real-time data provision methods such as the nationally approved Lifelong Learning Personal Status Survey without the need for analysis one year later, allowing for selective analysis and future predictions. It is clear that there is a significant need and value for big data in the education field. Furthermore, all programs used in the sample model are provided free of charge, and due to the programming nature, the community is actively engaged in exchanges, making it very easy to modify and improve for the development of a more complete education program model in the future.

• Journal of the Korea Convergence Society
• /
• v.13 no.3
• /
• pp.55-65
• /
• 2022

As Internet and mobile technology is developing, the educational environment is changing from the traditional passive way into an active one driven by learners. It is important to construct the proper learner's profile for personalized education where learners are able to study according to their learning levels. The existing studies on ICT-based personalized education have mostly focused on vocabulary and learning contents. In this paper, learning profile is constructed with not only vocabulary but grammar to define a learner's learning status in more detailed way. A proficiency metric is defined which shows how a learner is accustomed to the learning contents. The simulational results present the suggested approach is effective to the evaluation essay data with each learner's proficiency that is determined after pre-learning process. Additionally, the proposed analysis technique enables to provide statistics or graphs of the learner's status and necessary data for the learner's learning contents.

• Journal of Christian Education in Korea
• /
• v.77
• /
• pp.225-249
• /
• 2024

Research Purpose : Based on artificial intelligence, this study considers learners' characteristics, learning content, and individual learning, and analyzes the collected learning data to develop a model that supports customized learning for individual learners. Research content and method : In order to achieve the research purpose, the literature was analyzed to investigate the structure of customized learning support, learning data analysis, and learning activities, and based on the investigated data, the area and detailed components of the customized learning support model were derived. did. A draft model was constructed through literature analysis, and the first expert Delphi survey was conducted on the draft model with five experts. The model was revised by reflecting the results of the first Delphi, and the validity of the revised model was verified through the second expert Delphi. The model was elaborated through expert Delphi, and the final model was constructed through this. Conclusion and Recommendation : Through research, customized learning support area, class management system area, and learning analysis data area were formed, and detailed elements were derived for each area. The results of this study provide basic data that can be used as a reference for constructing a customized learning support system based on artificial intelligence, taking into account the university's class environment.

• Proceedings of the KAIS Fall Conference
• /
• 2009.12a
• /
• pp.474-478
• /
• 2009

본 연구는 2008년 맞춤형 방문건강관리사업에 사용되고 있는 관절통증을 중심으로 한 사례관리를 수정 보안하여 우리나라 실정에 맞는 관절통증 사례관리 프로그램을 개발, 제안하며, 맞춤형 방문건강 관리사업의 활성화와 완성도를 높이는데 있다. 연구방법으로는 2007년 전국 12주 관절통증 사례관리 결과자료 분석하고, 전국 253개 보건소의 맞춤형 방문건강관리사업 인력에 대한 자료 분석과 전국 보건소 전문가 자문회의와 토론 결과를 통해 설문지를 수정 보완하여 2008년도 충청남도 관절통증 12주 사례관리를 실시하였다. 자료분석은 SPSS 12.0 통계 프로그램을 이용하여, p-value가 0.05 미만과 0.01미만인 경우를 통계적으로 유의한 것으로 판정하였으며, 전국자료는 빈도분석, wilcoxon 부호순위 검정과 McNemar's 검정을 실시하였으며, 12주의 관절통증 사례관리의 연구기간동안 수집된 자료를 1주와 8주간, 1주와 12주간, 8주와 12주간을 paired t-test 검정과 McNemar's 검정을 실시하여 유의성 평가를 실시하였다. 연구결과는 다음과 같다. 12주 기간 동안 사전 사례관리 방문간호사의 교육을 통한 사례관리 서비스의 강도의 조절 및 매주로 서비스의 횟수를 조절하여 사례관리를 실시한 결과 총 109개 항목에서 1주와 8주간에 유의한 항목은 TG(mg/dl)를 비롯한 51개 항목, 1주와 12주간에는 콜레스테롤(mg/dl)을 비롯한 53개 항목, 8주와 12주간에는 지난 48시간동안 관절통증 점수를 비롯한 3개 항목으로 유의한 차이를 볼 수 있었으며, 1주와 8주간은 유의하나 1주와 12주간은 유의하지 않게 나타나는 항목은 TG(mg/dl)를 비롯한 3개 항목, 1주와 8주간은 유의하지 않다가 1주와 12주간은 유의하게 나타나는 항목은 콜레스테롤(mg/dl)를 비롯한 6개 항목, 1주, 8주, 12주간의 모든 기간에서 유의한 항목은 지난 48 시간동안 관절통증 점수를 비롯한 3개 항목으로 조사되었다. 결론적으로 현재 우리나라에서 추진되고 있는 맞춤형 방문건강관리 사업의 사업지침에 대한 보완을 위해 관절통증사례관리 프로그램에 있어 중재 서비스 또는 프로그램의 기간은 12주간에서 8주간으로 조정 되어야 하며, 추가가 필요한 항목으로는 교육, 자기역량 강화, 운동처방, 물리치료, 약물치료, 대체요법, 식이, 영양, 생활지도 등이며, 어골도 분석을 위한 기본 틀 및 주요 구성요소를 제시 및 기여 요인 및 결정요인을 위한 논리적 모형 제시가 필요하며, 개선목표를 위한 유지증진 및 관리능력, 지기 관리 수행도 개선과 대상자별 맞춤형 사례관리를 위한 표준화된 행동 체크리스트 제작 보급 및 사례별 운동, 물리치료 지도 방법 계획 수립에 대한 인력 충원이 필요하다.

• Proceedings of The KACE
• /
• 2018.01a
• /
• pp.129-132
• /
• 2018

교통 체증은 차량 이용이 대중화된 지금 많은 문제를 야기하고 있다. 교통 정체로 인한 시간 허비, 장시간 운전으로 인한 운전자의 피로 증가, 매연 배출로 인한 환경 오염 촉진 등 교통 체증은 사회적으로 무시할 수 없는 여러 문제들을 불러온다. 이에 본 연구는 신호 체계 개선에 초점을 두어 유전 알고리즘을 이용한 도시 규모의 유동성 연동 신호 체계를 구현하고자 하였다. 이를 위하여 교통 시뮬레이션 프로그램 SUMO를 이용하여 실험 환경을 조성하고, 4개의 사거리와 16개의 사거리, 그리고 선릉역 인근의 실제 도로망에서의 최적 신호 주기를 탐색하였다. 실험 결과 4개의 사거리의 경우 유전 알고리즘 적용 전의 초기 설정에 비해 자동차들의 평균 이동 시간이 31.1% 감소, 16개의 사거리의 경우 6.2% 감소, 실제 도로에서는 1.1% 감소함을 확인할 수 있었다. 따라서 유전 알고리즘을 이용한 새로운 교통 체계는 교통 정체를 완화하는 효과가 있으며 본 연구를 실제에 적용한다면 도시 규모의 도로망에서 시간대 별로 교통 흐름을 최적화하는 맞춤형 신호 주기를 구할 수 있을 것이다.

• Journal of Korea Game Society
• /
• v.10 no.2
• /
• pp.89-97
• /
• 2010

Still there is a quality mismatch between required manpower of game companies and supplied one from universities in Korean game industry. The demand-oriented workforce training project is being implemented by KOCCA(Korea Creative Content Agency) for reducing the gap. This paper is focused on the development of training course for students of the game programming department in K University. This paper derived a education training course customized to online game industry by surveying 35 companies to find their needs for recruiting. Additionally some advice is suggested for successful education training. This paper not only will contribute to verify the required competence of people force in game industry but also offer a guideline for designing curriculum for game programmer.

• 한국벤처창업학회:학술대회논문집
• /
• 2017.08a
• /
• pp.69-89
• /
• 2017

본 연구의 목적은 우리나라 대학의 도전적 창업문화 정착, 대학생의 창업역량 강화로 글로벌 경쟁력을 갖춘 창업 확대에 필요한 창업교육 방안을 제시하는 것이다. 4차 산업혁명 시대 창업의 국가경제적 의의와 함께 대학생의 진로 대안으로서 주목받고 있지만 우리나라 대학생의 창업인식은 낮은 수준에 머물고 있다. 대학생의 창업아이템이 글로벌 경쟁력을 갖출 만큼의 창의성이 뒷받침된 기술기반 창업과는 거리가 먼 경우가 많다. 최근 정부 및 대학에서 창업의 중요성을 인식하고 다양한 지원정책과 교육 프로그램을 운영하고 있다. 그러나 창업문화 확산을 통한 창업도전의 저변 확대, 시장과 산업 트랜드를 바꿀만큼의 시장 전환적이며, 창조적 파괴가 동반된 창업을 활성화하는 데에는 부족함이 많다. 이에 본 연구는 H대학교 신입생 1,092명을 대상으로 설문조사를 실시하여 대학생 창업인식을 분석하고 대학의 창업교육 고도화를 위한 유의한 사실을 발견하였다. 실태조사 결과를 이용하여 본 연구는 다음과 같은 창업교육 고도화 방안을 제시하였는데. 첫째, 생애주기적 진로대안으로서 창업의 의의 인식, 둘째, 학생의 개인적 특성에 기초한 맞춤형 창업교육 프로그램의 개발 운영, 셋째, 창업 전문성을 갖추면서 동시에 교육자로서의 역량을 갖춘 대학 내 외부 전문가들을 네트워킹하여 이론-실무의 우수한 창업 교육자 풀 구성 넷째, 효과적 창업교육 전략 및 프로그램 개발과 실행을 위한 구체적 대안으로 창업교육 목적의 명확화, 교육목적에 부합하는 실천적 교육 콘텐츠 개발 및 국내외 우수 창업교육 콘텐츠의 적극적 활용, 창의적 문제해결 능력 강화를 위하여 교육학적으로 효과적인 방법의 모색 등을 제시하였다.