This study aims to examine the effectiveness of leisure activity on learning agility and to verify the mediative effectiveness of interpersonal relationship between leisure activity and learning agility for youths. To achieve these purpose, 6,637 data that sampled by 'IEA ICCS 2016' were analyzed with structural equation. The results of study were as follow. First, leisure activity directly effects on learning agility for youths. Second, leisure activity directly effects on interpersonal relationship. Third, interpersonal relationship directly effects on learning agility and partial mediative effects between leisure activity and learning agility. These results implies that youths' leisure activity is not only directly affecting learning agility, but also affecting interpersonal relationship. And this interpersonal relationship also effects learning agility. Based on these results, some practical implications were proposed to develop learning agility in terms of leisure activity and interpersonal relationship.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2005.07a
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pp.76-78
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2005
e-Learning분야에서 표준안으로 인정받고 있는 ADL의 SCORM에서 발표한 SCORM2004 Sequencing&Navigation은 동일한 학습객체를 사용하여 학습객체간의 다양한 상호관계를 설계, 적용할 수 있게 하였다. 그리고, 학습자와 학습객체와의 개별 상호작용을 추적, 평가하여 학습흐름을 안내함으로써 개별 적응적 조언 학습의 가능성을 보여주었다. 본 논문에서는 SCORM1.2기반의 LMS에 SCORM2004 S&N과 적응적 탐색을 지원하는 교통신호메타포를 구현하고 실제적으로 적용하고자 한다. 이로써, 학습설계에 따라 정해진 학습객체 상호간의 S&N규칙이 개별 학습자의 학습상태와 평가에 의해 다른 순서로 전달하거나 생략되어지고, 학습상태를 시각적으로 제공함으로써 적응적 조언 학습 설계에 대한 가능성을 실현할 수 있었다.
Recently, as technologies for realizing artificial intelligence have become more common, machine learning is widely used. Machine learning provides insight into collecting large amounts of data, batch processing, and taking final action, but the effects of the work are not immediately integrated into the learning process. In this paper proposed an adaptive learning model to improve the performance of real-time stream analysis as a big business issue. Adaptive learning generates the ensemble by adapting to the complexity of the data set, and the algorithm uses the data needed to determine the optimal data point to sample. In an experiment for six standard data sets, the adaptive learning model outperformed the simple machine learning model for classification at the learning time and accuracy. In particular, the support vector machine showed excellent performance at the end of all ensembles. Adaptive learning is expected to be applicable to a wide range of problems that need to be adaptively updated in the inference of changes in various parameters over time.
In this study, we examined the effects of University adaptation on career adaptation through self-leadership and learning commitment, and identified the regulatory effects of demographic characteristics (sex, grade, grade level, and willingness to work). To this end, we analyzed the data for 289 college students. The results of the study are as follows. First, adaptation to University life has a significant impact on learning commitment and self-leadership. However, adaptation to University life has an indirect effect on learning commitment and self-leadership rather than directly affecting career adaptation. Second, demographic characteristics have a regulatory effect on the path through which University adaptation affects career adaptation through self-leadership and learning commitment. The factors that were regulated were age, grade, and willingness to work. Therefore, in order to adapt to university life and adapt to career, we developed a program to improve self-leadership and learning commitment, and suggested that customized guidance is needed considering the differences in personal characteristics such as gender and academic background in university life and career counseling.
The Journal of Korean Association of Computer Education
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v.9
no.1
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pp.61-70
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2006
In the area of e-learning education, SCORM2004 that is suggested by ADL and is a defacto standard allows to design and apply various interrelations among learning objects which organize learning process through consolidating IMS Simple Sequencing into S&N. In this paper, we intend to realize a web_based adaptive learning management that enable to guide experientially the learning activity through the SCORM 2004 S&N and the Traffic-Signal-Lamp Metaphor. This adaptive system allows professor to design the learning courseware realizing various learning strategies to be able to reuse same learning contents and student to be leaded a adaptive learning through being supplied immediately the state and evaluation of learning.
Adaptive learning system means a system that provides adaptively learning materials according to the learning needs of learners. It consists of expert model, instructional model and student model. Expert model is that stores information which is to be taught. Student model stores the data of learning history and learning information of students. Instructional model provides necessary learning materials for actual leaners. This paper has constructed student model through learner's profile information and instructional model through dynamic scenario construction. After that, We have developed adaptively to provide learning to learners by constructing suitable dynamic scenario based on learners profile information. In the end, satisfaction result about this system showed a high degree of satisfaction and 88%.
This paper proposes an adaptive tutoring system that provides learning materials dynamically according to the learners' teaming character and ability. Our system, in which a learning phase and a test phase are linked together, supports the personalized instruction-learning by providing the teaming materials by level in the learning phase according to the teaming ability estimated in the test phase. We design and implement a tutoring system consisted of an evaluation component and a learning component. An evaluation component uses a computerized adaptive test(CAT) based on item response theory to evaluate learners' ability while a learning component employs fuzzy level set theory so that teaming contents are provided to learners according to learners' level.
Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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v.10
no.5
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pp.466-477
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2000
For developing a CMAC-based adaptive critic learning system to control the cart-pole system, various papers including neural network based learning control schemes as well as an adaptive critic learning algorithm with Adaptive Search Element are reviewed and the adaptive critic learning algorithm for the ASE is integrated into a CMAC controller. Also, quantization problems involved in integrating CMAC into ASE system are studied. By comparing the learning speed of the CMAC system with that of the ASE system and by considering the learning genemlization of the CMAC system with the adaptive critic learning, the applicability of the adaptive critic learning algorithm to CMAC is discussed.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2003.04a
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pp.566-568
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2003
본 논문에서는 SCORM을 기반으로 한 e-Learning 시스템에서 학습자의 학습 활동을 트래킹하여 학습자의 수준을 적응적으로 판단하는 기법을 제시하였다. 제시된 기법에서는 모집단의 크기가 작을 경우 교수자가 지정한 난이도를 이용하여 학습자의 수준을 판단하고, 모집단의 크기가 충분히 클 경우에는 문항반응이론을 적응한 난이도에 의해 학습자의 수준을 판단하였다. 문항반옹이론을 적용할 시점에서 교수자가 지정한 난이도가 문항반응이론에서 추정한 난이도와 차이가 날 경우, 교수자가 지정한 난이도를 문항반응이론의 난이도로 수정하는 적응적인 기법을 제시하였다. SCORM의 트래킹 기능을 이용하여 실험한 결과 문제를 푼 학습자의 수가 적을 경우에는 학습자 수의 변화에 따라 학습자의 수준이 계속 바뀌는 문제점이 있음을 알 수 있었다. 따라서 모집단의 크기가 작을 경우, 본 논문에서 제안한 방법에 의해 교수자가 지정한 문항의 난이도를 이용하여 학습자의 수준을 판단하는 것이 효과적이었다.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2007.05a
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pp.397-398
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2007
본 논문에서는 환경변화에 대해 강인하게 동작하는 음성인식 시스템을 위해 잡음적응 훈련과 변별학습 방식을 결합한 형태의 환경적응 방식을 제안한다. 다중환경 훈련과 잡음제거방식을 결합한 형태인 잡음적응 훈련 방식은 음성인식을 위한 MCE (Minimum Classification Error)의 목적과는 거리가 있고, 음성인식 시스템이 사용되는 모든 환경을 반영하는 것은 현실적으로 어렵다는 점에서 한계가 있다. 이에 잡음적응 훈련방식으로 훈련된 기본 음향모델을 목적환경에서 수집한 소량의 데이터를 이용한 변별학습을 통해 환경적응 모델로 변환함으로써 이러한 단점을 보완할 수 있는 잡음 적응 변별학습을 이용한 훈련방식을 제안한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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