Purpose This study aims to investigate factors that positively influence the continuous Artificial Intelligence(AI) Learning Continuity of business major students. Design/methodology/approach To evaluate the impact of AI education, a survey was conducted among 119 business-related majors who completed a software/AI course. Frequency analysis was employed to examine the general characteristics of the sample. Furthermore, factor analysis using Varimax rotation was conducted to validate the derived variables from the survey items, and Cronbach's α coefficient was used to measure the reliability of the variables. Findings Positive correlations were observed between business major students' AI Learning Continuity and their AI Interest, AI Awareness, and Data Analysis Capability related to their majors. Additionally, the study identified that AI Project Awareness and AI Literacy Capability play pivotal roles as mediators in fostering AI Learning Continuity. Students who acquired problem-solving skills and related technologies through AI Projects Awareness showed increased motivation for AI Learning Continuity. Lastly, AI Self-Efficacy significantly influences students' AI Learning Continuity.
Journal of Information Technology Applications and Management
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제30권5호
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pp.107-120
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2023
In this study, we investigate the changes and realities of the content production process focusing on Image generation AI revolutions such as Stable Diffusion, Midjourney, and DELL-E, and examine the current status of related department operations at universities and Find out the status of the current curriculum. Through this, we suggest the need to produce AI-adaptive content talent through re-establishing the capabilities of content-related departments in art universities and quickly introducing curriculum. This is because it can be input into the efficient AI content development system currently being applied in industrial fields, and it is necessary to cultivate talent who can perform managerial and technical roles using various AI systems in the future. In conclusion, we will prepare cornerstone research to establish the university's status as a source of talent that can lead the content industry beyond the AI content production era, and focus on convergence capabilities and experience with the goal of producing convergence talent to cultivate AI adaptive content talent, suggests the direction of curriculum application for value creation.
Purpose: This study investigated knowledge, attitudes, and perceptions regarding the future of artificial intelligence (AI) for radiological diagnosis among dental specialists in central India. Materials and Methods: An online survey was conducted consisting of 15 closed-ended questions using Google Forms and circulated among dental professionals in central India. The survey consisted of questions regarding participants' recognition of and attitudes toward AI, their opinions on directions of AI development, and their perceptions regarding the future of AI in oral radiology. Results: Of the 250 participating dentists, 68% were already familiar with the concept of AI, 69% agreed that they expect to use AI for making dental diagnoses, 51% agreed that the major function of AI would be the interpretation of complicated radiographic scans, and 63% agreed that AI would have a future in India. Conclusion: This study concluded that dental specialists were well aware of the concept of AI, that AI programs could be used as an adjunctive tool by dentists to increasing their diagnostic precision when interpreting radiographs, and that AI has a promising role in radiological diagnosis.
Objectives The purpose of this study was to investigate the effects of AI on AD induced by DNCB in mice. AI has antiallergic property that is useful in treating allergy-related-diseases, such as asthma, anaphylactic shock, acute bronchitis and skin diseases, skin pruritus from gastrointestinal diseases. However, AI has not been studied intensively yet regarding anti-inflammatory effect on AD. Therefore, this study was conducted on 2,4-dinitrochlorobezene (DNCB)-induced mice to investigate effects of AI in AD. Methods In the experiment, we divided mice into four groups: a normal group (NOR), a control group (CON), an AI spread group (AI spread), and an AI spread and feeding group (AI spread & feeding). Then examined the changes in the body weight, weights of spleen and ear, thickness of dorsum skin and ear skin, clinical aspects on dorsum skin, historical assessments, proliferation of splenocytes in vitro and in vivo, and cytokine (TNF-${\alpha}$, IL-10). Results From the experiment, the ear weight of AI spread & feeding group was significantly dropped and the ear thickness of both AI spread and AI spread & feeding were decreased significantly. Dorsum skin thickness was also decreased significantly in both AI spread and AI spread & feeding group. Also, AI treatment improved the symptoms of AD, such as coloration, erythema and desquamation and had a better effect on AI spread & feeding group. In histopathological observation, thickened epidermis, hyperkeratosis, pigmentation, hypergranulosis, parakeratosis were diminished as well in both AI spread and AI spread & feeding group. In vitro, we could observe when AI was increased as proliferation rate of splenocytes were increased, too. Conclusions In conclusion, these data suggest that AI can decrease symptoms of AD and show AI can be useful herbal therapy for AD.
본 연구는 고등학교 학생들의 데이터 리터러시를 함양할 수 있는 머신러닝 기반 AI 융합 수업 모형과 수업 설계 원리를 개발하고, 그에 따른 상세 지침을 개발하는 것을 목적으로 하였다. 이를 위해 선행 문헌 연구를 통해 머신러닝을 기반으로 한 수업 모형과 설계 원리 및 상세 지침을 개발하고, 서울 소재 상업계열 특성화고등학교 학생 15명에게 적용하여 실행하였다. 연구 결과 학생들의 데이터 리터러시가 통계적으로 유의미(p< .001)하게 향상되었으므로 본 연구의 수업 모형이 학습자의 데이터 리터러시 향상에 긍정적인 영향을 주었음을 확인할 수 있었고, 앞으로 관련 연구로 이어지길 기대한다.
Purpose: In the era of the Fourth Industrial Revolution, individuals equipped with fundamental understanding and practical skills in artificial intelligence (AI) are essential. This study aimed to validate the effectiveness of AI education for enhancing AI literacy among business major student. Research design, data and methodology: Data for analyzing the effectiveness of the AI Fundamental Education Program for business major students were collected through surveys conducted at the beginning and end of the semester. Structural equation modeling was employed to perform basic statistical analyses regarding gender, grade, and prior software (SW) education duration. To validate the effectiveness of AI education, seven variables - AI interest, AI perception, data analysis/utilization, AI projects, AI literacy, AI self-efficacy, and AI learning persistence - were defined and derived. Results: All seven operationally defined variables showed statistically significant positive changes. The average differences were observed as follows: 0.47 for AI interest, 0.32 for AI perception, 0.37 for data analysis/utilization, 0.27 for AI projects, 0.25 for AI literacy, 0.39 for AI self-efficacy, and 0.41 for AI learning persistence. Statistically, AI interest exhibited the most substantial average difference. Conclusions: Through this study, the applied AI education was confirmed to enhance learners' overall competencies in AI, proving its utility and effectiveness in AI literacy education for business major students. Future research endeavors should build upon these results, focusing on ongoing studies related to AI education programs tailored to learners from diverse academic backgrounds and conducting continuous efficacy evaluations.
목적 이 연구는 인공지능(artificial intelligence; 이하 AI)에 대한 영상의학과 전공의들의 인식 및 의견을 알아보고자 하였다. 대상과 방법 2019년 6월 4일부터 7일까지 AI와 관련한 18개의 객관식 문항과 1개의 주관식 문항이 포함된 설문의 응답을 받았다. 모집된 결과를 로지스틱 회귀분석을 이용하여 전공의 연차, 소속 병원의 위치 및 규모 등의 요인에 따라 분석하였다. 결과 총 101명(89.4%)의 전공의가 응답하였다. AI의 지식적 측면에서 응답자의 50명(49.5%)이 AI에 대해 평균 이상으로 공부하고 있으며, 68명(67.3%)이 AI 관련 용어에 대한 이해도가 평균 이상이라고 응답하였다. 또한 서울 및 경기 지역 응답자가 기타 지역 응답자에 비하여 AI에 대한 자가 평가 및 지식수준이 의미 있게 높았으며, 4년차 전공의에 비해 1~2년차 전공의가 AI에 대한 자가 평가 및 지식수준이 의미 있게 낮았다. AI 관련 연구에 참여해본 적 있는 전공의는 15.8%이었지만, 추후 연구 참여 의향이 있는 전공의는 90%에 달하였다. 전공의 들은 또한 학회 주도의 AI 교육 및 적극적 홍보를 원하고 있었다. 결론 영상의학과 전공의의 AI 교육 수요를 충족시키고, 의료 AI 시대의 영상의학과 의사의 역할을 제대로 알리기 위해 보다 많은 학회 차원의 노력이 요청된다.
Objective: Increased aortic and carotid arterial augmentation index (AI) is associated with the risk of cardiovascular disease. The most widely used approach for determining central arterial AI is by calculating the aortic pressure waveform from radial arterial waveforms using a transfer function. But how the change of waveform by applied pressure and the pattern of the change rely on subject's characteristics has not been recognized. In this study, we use a new method for measuring radial waveform and observe the change of waveform and the deviation of radial AI in the same position by applied pressure. Method: Forty-six non-patient volunteers (31 men and 15 women, age range 21-58 years) were enrolled for this study. Informed consent in a form approved by the institutional review board was obtained in all subjects. Blood pressure was measured on the left upper arm using an oscillometric method, radial pressure waves were recorded with the use of an improved automated tonometry device. DMP-3000(DAEYOMEDI Co., Ltd. Ansan, Korea) has robotics mechanism to scan and trace automatically. For each subject, we performed the procedure 5 times for each applied pressure level. We could thus obtain 5 different radial pulse waveforms for the same person's same position at different applied pressures. All these processes were repeated twice for test reproducibility. Result: Aortic AI, peripheral AI and radial AI were higher in women than in men (P<0.01), radial AI strongly correlated with aortic AI, and radial AI was consistently approximately 39% higher than aortic AI. Relationship between representative radial AI of DMP-3000 and peripheral AI of SphygmoCor had strongly correlation. And there were three patterns in change of pulse waveform. Conclusion: In this study, it is revealed the new device was sufficient to measure how radial AI and radial waveform from the same person at the same time change under applied pressure and it had inverse-proportion to applied pressure.
본 연구에서는 초·중등 학생들의 기본소양을 갖추기 위한 SW·AI 교육의 중요성과 담당 교과에서 SW·AI 융합 또는 활용 교육의 필요성에 대한 초·중등 교사들의 인식을 분석하기 위하여 판단표집 표본추출 방법으로 전국의 초·중등 교사 830명을 연구대상으로 선정하여 설문 자료를 수집, 분석하였다. 분석 결과, 초·중등 교사 모두 SW·AI 교육의 중요성과 필요성을 학교 특성, 지역, 교육 경력, SW·AI 교육 운영 경험 여부와 상관없이 매우 높게 인식하고 있었다. 그럼에도 불구하고 SW·AI 교육을 운영하지 못하는 사유로는 업무부담과 본인의 교육 역량 부족이 높게 나타났다. SW·AI 교육 운영을 위한 필요 여건에 대한 의견을 분석한 결과에서도 업무량 경감과 예산 지원, 교사 역량 강화를 위한 교사연수, 콘텐츠 보급, 교과 연계 수업 확대, 시수 확보 등이 중요한 영향 요인으로 제시되어 다각적 수업 지원과 교사 역량 강화 프로그램에 대한 높은 수요를 확인할 수 있었다.
카올린에서 추출된 황산알루미늄 용액으로부터 촉매담체용 r-AI2O3분말 합성에 대하여 연구하였다. 황산알루미늄 용액을 교반중의 에탄올(ethanol)에 적하하여 단일상(single phase)의 AI2(So4)3 18H2O석출물을 제조하고 이 석출물의 하소로부터 r-AI2O3분말을 합성하였다. 이 분말을 100$0^{\circ}C$에서 2시간 하소하였을 때 열적안정성을 보였으나, 120$0^{\circ}C$-2시간 하소에서 $\alpha$-AI2O3 로 전이하였다. r-AI2O3의 열적안정성에 미치는 BaO 첨가의 영향을 조사 연구하였다. 첨가량은 r-AI2O3에 대해서 1.0-6.0wt%로 하였다. BaO를 4.0wt%첨가한 시료는 AI2O3-BaO.6AI2O3(hexa-aluminate)혼합상생성으로 인하여 120$0^{\circ}C$에서 r-AI2O3의 전이를 방지하는데 효과적이었다. BaO를 4.0wt%첨가한 시료와 BaO를 첨가하지 않은 시료에 대하여 r-AI2O3$\longrightarrow$$\alpha$-AI2O3전이에 따른 비표면적을 조사하여 보았다. 120$0^{\circ}C$-2시간에서 BaO 4.0wt% 첨가한 시료와 BaO를 첨가하지 않은 시료의 비표면적은 각각 95$m^2$/g과 50$m^2$/g을 유지하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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