In the COVID-19 situation, digital textbooks have been used in many schools. In order for digital textbooks to become active even in the post COVID-19 era, the functions of digital textbooks must be improved. Digital textbooks are traditional book-type textbooks with glossaries, video materials, and evaluation questions added. Recently, they are being used usefully for practical education by providing realistic contents such as Augmented Reality, Virtual Reality, and 360 images. Therefore, in this study, in order to prepare for the post COVID-19, we found the functional problems of digital textbooks and suggested a way to improve them. First, the layout of digital textbooks should be developed as a responsive layout, deviating from the same form as a book-type textbook. Second, digital textbooks and learning management systems must be integrated. Third, by developing a digital textbook for teachers, teachers should be able to directly reorganize the contents or add external materials. Fourth, learning analysis should be possible using data recorded in digital textbooks. Fifth, in the 2022 revised curriculum, various subjects should be developed as digital textbooks.
Recommender systems provide users with the most favorable items by analyzing explicit or implicit feedback of users on items. Recently, as the size of deep-learning-based models employed in recommender systems has increased, many studies have focused on reducing inference time while maintaining high recommendation accuracy. As one of them, a study on recommender systems with a knowledge distillation (KD) technique is actively conducted. By KD, a small-sized model (i.e., student) is trained through knowledge extracted from a large-sized model (i.e., teacher), and then the trained student is used as a recommendation model. Existing studies on KD for recommender systems have been mainly performed only for implicit feedback settings. Thus, in this paper, we try to investigate the performance and accuracy when applied to explicit feedback settings. To this end, we leveraged a total of five state-of-the-art KD methods and three real-world datasets for recommender systems.
The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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v.24
no.2
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pp.161-166
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2024
The current generation of adolescents stands out as the most digitally interconnected in the annals of history, navigating an era characterized by unprecedented levels of technological connectivity. This study explored the impact of smartphone addiction on the quality of peer relationships among adolescents, with a focus on the mediating role of depression. Analyzing data from 2,288 responses of 14-year-old adolescents extracted from the 2022 cross-sectional data of the Korean Children and Youth Panel Survey 2018, research questions were tested. The findings showed that smartphone addiction among adolescents exacerbates depression, consequently leading to a deterioration in the quality of peer relationships. The results contribute to expanding scholarly understanding of the intersection between digital technology and the mental and social well-being of adolescents. Furthermore, there is a call to action for parents, teachers, counselors, policy maker, and practitioner in education institutions to establish programs that monitor and intervene in cases of excessive smartphone use among adolescents.
The purpose of this study is to provide some suggestions for future improvement of scientific inquiry activities in Korean elementary science textbook. The modified framework of Lee(2005) and Millar et al.(1998) was used to compare inquiry activities in the Korean and Singaporean science textbooks. The results of this study are as follows: Korean text books have more activities than Singapore's, but both countries have similar time allotment for science classes. In the area of 'inquiry process skill', Singapore is more balanced in 'Basic inquiry process skills' and 'Integrated inquiry process skills' than Korea. Singapore's integrated inquiry rate is also higher than Korea's. Next the results of comparing leaning objectives to scientific inquiry activities shows that Korean text books tend to focus on 'contents objectives', while Singapore's text books focus on balancing 'contents objectives' and 'process objectives'. Korean science textbooks encourage students to communicate the results of experiments but in most case these communication activities are actually not performed. Lastly Korea and Singapore have low degree of openness in inquiry activities. Remarkably 'Suggest questions' are totally conducted by teachers. This study implies that Korean science textbooks should have lower amounts of inquiry activities to accomodate enough time for communication about results. Next we need to make balance not only 'Basic inquiry process skills' and 'Integrated inquiry process skills' but also 'Content objectives' and 'Process objectives'. Lastly we need to make student to be the leader in science classes through encouraging them to plan procedures for experiments and to discover results by themselves.
Journal of The Korean Association of Information Education
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v.24
no.2
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pp.157-165
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2020
As interest in software education has increased, discussions on teaching, learning, and evaluation method it have also been active. One of the problems of software education teaching method is that the instructor cannot grasp the content of coding in progress in the learner's computer in real time, and therefore, instructors are limited in providing feedback to learners in a timely manner. To overcome this problem, in this study, we developed a software education support system that grasps the real-time learner coding situation under block-based programming environment by applying a learning analysis technique and delivers it to the instructor, and visualizes the data collected during learning through the Hadoop system. The system includes a presentation layer to which teachers and learners access, a business layer to analyze and structure code, and a DB layer to store class information, account information, and learning information. The instructor can set the content to be learned in advance in the software education support system, and compare and analyze the learner's achievement through the computational thinking components rubric, based on the data comparing the stored code with the students' code.
This study aims to examine the relationship between physical education class activity of youth, smartphone dependence and school life adaptation. The data set of Korean Children and Youth Panel Survey(KCYPS) by National Youth Policy Institute was reanalyzed for this study. The subjects of this study were 2,351 second grade middle school students from 2011. The data were coded with the use of the statistics program on Windows, SPSS 23.0. To analyse the data, descriptive analysis, reliability analysis, one-way ANOVA and regression analysis were employed. The findings of this research are as follows. First, the difference between the activity hours of youth physical education classes and the reliance on smartphones is less dependent on smartphones as they participate enthusiastically in physical education classes. Second, the difference of physical education class activity time and school life adaptation among adolescents was more positive for school life adaptation as learning activity, peer relationship and teacher relationship were more active. third, the dependence of youth on smartphones has a positive effect on learning activities and school rules as the reliance on smartphones is low.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.20
no.8
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pp.403-416
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2019
The focus of this study is on the new instructional and pedagogical application of teaching English as a foreign language (TEFL) with technology and by gender. Participants comprised 204 TEFL students in Korea. The study was conducted in the 2017 academic year. For this study, all participants attended English class using technology for three hours a week. Course syllabus, lecture notes, and other study materials were uploaded to the school website. Homework assignments, quizzes, and exams were also distributed through the website. To ascertain whether there are any differential effects from gender on learning English as a foreign language using technology, the quantitative materials included pre- and post-tests. This study also adopted qualitative methods, with structured interviews to obtain participants' comprehensive view of technology-assisted English lessons. Paired sample t-tests and independent t-tests were administered to analyze the quantitative data. The qualitative data were analyzed with the content analysis method. Findings show that both male and female students improved their English-speaking skills using technology. However, no gender difference was found in technology-assisted TEFL. Technology use for learning English also resulted in both genders' positive perceptions of language lessons. Based on these findings, this study yields practical implications for TEFL teachers in Korea.
In order to infer whether the Special Act on the Punishment of Child Abuse Crimes, etc. actually brought about a change in the social perception shared about child abuse in our society, we used big data to examine the change in the perception of child abuse by the public. This study selected 'child abuse' as the keyword and collected and analyzed. The results of this study are as follows. First, before the implementation of the Special Act in 2013, the words "china" are kindergarten, teacher, body, problem, reporting obligation and neglect compared to the following. After the implementation of the special law, daycare centers, incidents, eradication, campaigns, domestic violence and preventive education were newly introduced. Second, the interconnection of key words in the previous picture of 2013 shows that the left group focuses on measures to introduce to prevent child abuse while the right group consists of keyword intended to view child abuse in conjunction with domestic violence. They are still seen as a group of divorces, discipline, neglect and parental education, which they still perceive as a family problem. Since the implementation of the Special Act in 2013, it will be divided into four groups, and the top group will be highlighted by the keyword related to child abuse cases, part of suspected cases and awareness of child abuse. In addition, the Act on the Special Cases of Child Abuse and the Child Protection Agency clearly appear as a child protection system.
To understand the research trends of English education in Korea for the last 20 years from 2000 to 2019, 12 major academic journals in Korea in the field of English education were selected, and bibliographic information of 7,329 articles published in these journals were collected and analyzed. The total number of articles increased from the 2000s to the first half of the 2010s, but decreased somewhat in the late 2010s and the number of publications by journal has become similar. These results show that the overall influence of English education journals has decreased and then leveled in terms of quantity. Next, 34 topics were extracted by applying latent Dirichlet allocation (LDA) topic modeling using the English abstract of the articles. Teacher, word, culture/media, and grammar appeared as topics that were highly studied. Topics such as word, vocabulary, and testing and evaluation appeared through unique keywords, and various topics related to learner factors emerged, becoming topics of interest in English education research. Then, topics were analyzed to determine which ones were rising or falling in frequency. As a result of this analysis, qualitative research, vocabulary, learner factor, and testing were found to be rising topics, while falling topics included CALL, language, teaching, and grammar. This change in research topics shows that research interests in the field of English education are shifting from static research topics to data-driven and dynamic research topics.
Chimin Oh;Seonwoo Kim;Jeongmin Park;Injang Jo;Jaein Kim;Chilwoo Lee
Smart Media Journal
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v.13
no.2
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pp.68-84
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2024
This paper describes the development of a system and algorithms for high-quality welfare services by recognizing behavior development indicators (activity, sociability, danger) in children aged 0 to 2 years old using action recognition technology. Action recognition targeted 11 behaviors from lying down in 0-year-olds to jumping in 2-year-olds, using data directly obtained from actual videos provided for research purposes by three nurseries in the Gwangju and Jeonnam regions. A dataset of 1,867 actions from 425 clip videos was built for these 11 behaviors, achieving an average recognition accuracy of 97.4%. Additionally, for real-world application, the Edge Video Analyzer (EVA), a behavior analysis device, was developed and implemented with a region-specific random frame selection-based PoseC3D algorithm, capable of recognizing actions in real-time for up to 30 people in four-channel videos. The developed system was installed in three nurseries, tested by ten childcare teachers over a month, and evaluated through surveys, resulting in a perceived accuracy of 91 points and a service satisfaction score of 94 points.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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