Metacognition is a core element for nurses' clinical competency as a result of the learner's development and evaluate goals and plans for problem solving. The study aimed to analyze factors related to metacognition among undergraduate nursing students. The 205 nursing students participated from August 15 to October 19, 2017 to measure metacognition, self-directed learning, grit, learning environment and learning style. Data were analyzed using descriptive statistics, t-test, ANOVA, Pearson correlation coefficient, and multiple regression with the SPSS/Win 22.0 program. Metacognition represented a positive correlation with self-directed learning, grit, learning environment. The self-directed learning and grit were significant factors on undergraduate nursing students' metacognition. As a result of this study, it is necessary to develop curriculum that can improve metacognition level by increasing self-directed learning ability and grit of undergraduate nursing student.
The purpose of this study is to explore the self-directed learning experiences of nursing student in an online learning. Data collection was conducted through three focus group interviews from July to August 2021, and the subjects of the study were 15 nursing students who experienced online learning. For analysis, all interviews were recorded and transcribed as the participants said, and analyzed using qualitative content analysis. As a result of the study, 4 categories and 11 subcategories were derived. The four categories which nursing students experienced on online self-directed learning were 'cognitive action of learning motivation', 'preparing my own learning strategy through reflection', 'creating an environment that supports learning', and 'effective online instructional design and enthusiasm of instructors.' The results of this study can be used as basic data for preparing self-directed learning strategies of nursing students in online learning.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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1999.10b
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pp.664-666
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1999
웹 기반 교육은 학습자 중심의 교육 환경을 마련해 주고 있으며 학습자는 웹을 통해 스스로 학습하는 완전한 개별학습 뿐 아니라 학습자의 수준에 따른 심화 학습을 유도할 수 있고 교과서로 학습하는 것보다 다양한 학습 자료를 활용할 수 있으며 자기 주도적 ??르 할 수 있는 이점이 있다. 이에 본 연구에서는 학습자가 자기 주도적으로 학습할 수 있는 이점이 있다. 이에 본 연구에서는 학습자가 자기 주도적으로 학습할 수 있는 음악과 웹 기반 코스웨어를 개발하였다. 특히 본 코스웨어는 초등 1, 3, 5학년의 음악과를 MIDI를 활용하여 개발하였다. 이의 개발로 학습자의 흥미와 호기심을 유발시켜 학습 의욕을 가져오는 환경을 구축하였다.
Proceedings of the Korean Society of Soil and Groundwater Environment Conference
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2003.09a
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pp.548-551
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2003
부산 금정산 지역의 지하수위와 강우량과의 관계를 알아보고자 시계열 분석을 통하여 자기상관함수와 상호상관함수를 구하였다. 이를 위하여 금정산 산성마을 주변의 19개 관측공 중 자동수위측정기가 설치된 4개 관측공(KJ2, KJ8, KJ15, KJ19)의 지하수위 자료와 부산지역의 강우량 자료를 이용하였다. 지하수위 및 강수량은 각각 1일 평균, 1일 누적 값을 이용하였다. 자기상관분석의 경우, KJ2와 KJ19의 경우 지연시간이 2일 이내, KJ8의 경우는 3일 이내에 0으로 수렴하며, KJ15의 경우는 지연시간이 8일째에 0으로 수렴한다. 강수량과 지하수위의 교차상관분석결과, KJ2, KJ15, KJ19호 공은 지연시간이 0일 때 교차상관함수가 각각 0.6572, 0.6303, 0.7857이교 KJ8호 공은 지연시간이 1일 때 0.7141이다. 또한 대부분 짧은 지연시간에 교차상관함수가 0으로 수렴한다.
The Journal of Korean Association of Computer Education
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v.3
no.1
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pp.161-168
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2000
In the 21st century, we need to educate students who can perform their learning activity by themselves through free investigation and gathering information instead of providing a piece of knowledge to them directly. It is suggested that we should use Internet to bring up students who have the ability to study self-directedly. In this study, we designed a virtual English conversation class and implemented it using Web and DBMS to improve the students' self-directed learning ability who study English conversation in high school.
한반도에 대한 고지자기 연구는 유라시아 대륙의 지구조운동이 진행되었던 중생대 및 고생대암석에 대해 여러 사람들에 의해 활발히 수행되어왔다. 특히 1980년대 후반부터는 북중국지괴와 남중국지괴 사이의 충돌대인 친링-다비-수루 (Qinling-Dabie-Sulu) 조산대가 서해를 지나 한반도로 연장될 가능성에 대한 관심이 높아지고 있다. 한반도의 중부를 가로지르는 옥천대는 경기육괴와 영남육괴의 경제부로서 변성시기가 초기 Triassic으로 보고되고 있으며, 경기육괴 북부 휴전선 인접지역의 동서방향의 주향을 갖는 습곡-단층대인 임진강대는 남북 경계에 대한 정확한 정의는 성립되어있지는 않지만 Triassic에 광역변성작용을 받았다는 보고가 있으나, 이들 임진강대와 옥천대의 성인에 대한 논란은 현재에 이르기까지 계속되고 있다. (중략)
현대의 머신러닝 환경에서는 특히 모바일 컴퓨팅 및 사물 인터넷(IoT)의 애플리케이션 영역에서 개인 정보를 보호하고 효율적이며 확장 가능한 모델에 대한 관심이 높아지고 있다. 본 연구는 연합 학습(FL)과 자기지도 학습(self-supervised learning)을 결합하여 이질적(heterogeneous)인 분산 자원에서 레이블이 없는 데이터를 활용하면서 사용자의 개인 정보를 보호하는 새로운 프레임워크를 소개한다. 이 프레임워크의 핵심은 SimCLR 과 같은 자기지도 학습 기법으로 학습된 공유 인코더로, 입력 데이터에서 고수준 특성을 추출하도록 설계되었다. 또한 이 구조를 통해 주석(annotation)이 없는 방대한 데이터셋을 활용하여 모델 성능을 향상시키고, 여러 개의 격리된 모델이 필요하지 않아 리소스를 크게 최적화할 수 있는 가능성을 확인했다. 본 연구를 통해 생성된 모델은 중앙 집중 방식(CL)이면서 자기지도학습으로 학습되지 않은 기존 모델과 비교하여 전체 평균 정확도가 14.488% 향상됐다.
Proceedings of the Korea Contents Association Conference
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2007.11a
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pp.773-776
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2007
지방자치단체는 지방자치제 실시이후로 많은 지역축제가 개최되어 왔으나, 대부분의 소재가 특산물와 자연환경을 소재로하여 개최되었다. 다른 요소들보다 지역축제의 소재를 찾기 쉬운 점에서 눈에 보이는 소재를 이용했다고 볼 수 있지만, 지역축제를 개최하는 데 있어 소재에 대한 중요성이나 파급효과에 대한 심도있는 자기 지역만의 특색있는 소재를 찾는 노력에서는 문제점을 지적하지 않을 수 없다. 자기 지역을 대표할 수 있고, 다른 지역에서 흉내낼 수 없는 자기 고장만의 소재만이 관광객을 지속적으로 유치할 수 있는 유인요소가 될 것이기 때문이다. 따라서, 본 연구에서는 문학작품과 관련된 소재를 개발하고, 관광객을 유치할 수 있는 방안을 제시하는 데 목적이 있다.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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1999.11a
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pp.326-330
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1999
인터넷의 민감한 트래픽 특성으로 인해 기존의 트래픽 모델링 분석법으로 최적화된 네트워크 환경을 구성하기에는 부족한 점이 많다. 본 논문에서는 트래픽의 버스트 특성을 정확히 예측하고 모델링 하기 위한 방법으로 자기 유사 특성에 대해 분석하고자 한다. 실제 인터넷 네트워크에서의 RTT(Round-Trip Time)를 측정함으로써 계층, 거리별 링크간의 LRD(Long-Range Dependence) 와 노드 큐의 특성, 자기유사성 정도를 구하고 측정된 데이터의 확률 분포를 통해 실제 트래픽의 특성에 대해 분석하였다
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[게시일 2004년 10월 1일]
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