The Journal of Korean Association of Computer Education
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v.9
no.4
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pp.1-14
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2006
The purpose of the study was to investigate how to improve students' information literacy and problem solving abilities in the computer subject. A web-based problem-based learning (PBL) for computer subject for the 8th graders in middle school are designed and developed. In addition. the process of learners' problem solving on problems produced from PBL model was analysed 10 investigate the way how to evaluate learners' responses and products during two semester.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.28
no.5
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pp.189-196
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2023
This study aims to show that "Computer-assisted language learning (CALL)" and "Mobile-based language learning (MALL)" actually influence education, deviating from the traditional "drill and practice" method in foreign language education and learning due to the development of information and communication technology (IT). Specifically, for first-year college students who have relatively poor English skills and do not feel enough motivation for English learning, I will produce educational video content using multimedia authoring tools and upload it to the e-learning system. Video content is configured to be accessed and utilized through various media such as computers, smartphones, tablets, laptops, etc. Ultimately, an exploration of educational value behind the utilization of IT devices in English language Teaching(ELT) and the Second Language Acquisition (SLA) theory behind effective instructional use of such technology are presented. That is to say, the effectiveness of language learning using information and communication technology (IT) is introduced. The article closes by suggesting how to use computers and mobile media for 'Flipped Learning'.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.24
no.1
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pp.247-255
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2019
In this paper, we propose the effect of project-based robot education program on the interest toward robots and the computational thinking of elementary school students. Software education is being actively carried out around the world in order to cultivate software talents in accordance with the 4th industrial revolution. As a result, the importance of robots in education has increased, and education using robots has been actively introduced. However, the activities of simply assembling and repeating robots in schools were not effective in enhancing elementary school students' interest toward robots and computational thinking. Therefore, it is necessary to overcome traditional teaching-learning methods and to develop robot education. So, in this study, the robot education program that introduces project-based learning was developed for improvement of interest toward robots and computational thinking of elementary school students. In order to verify the developed education program, 114 elementary six grade students were selected as research subjects and the traditional teaching-learning method and project-based learning were applied to the experimental and control group. As a result, project-based learning was more effective for elementary school students' interest toward robot than traditional teaching-learning method. In computing thinking, the experimental group showed a significant improvement, but there was no statistically significant difference in the post-test.
Park, Cheoneum;Choi, Kyoung-Ho;Lee, Changki;Lim, Soojong
ETRI Journal
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v.38
no.6
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pp.1207-1217
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2016
The general method of machine learning has encountered disadvantages in terms of the significant amount of time and effort required for feature extraction and engineering in natural language processing. However, in recent years, these disadvantages have been solved using deep learning. In this paper, we propose a mention pair (MP) model using deep learning, and a system that combines both rule-based and deep learning-based systems using a guided MP as a coreference resolution, which is an information extraction technique. Our experiment results confirm that the proposed deep-learning based coreference resolution system achieves a better level of performance than rule- and statistics-based systems applied separately
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.21
no.9
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pp.149-156
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2016
This paper is concerned with education courses operating practices for basic computer literacy training. In this study, we propose an example for students to effectively measure and evaluate the achievement of defined ability in the performance measurement and analysis, learning objectives and learning outcomes set in operation throughout the course. Through research and development use case presents the tools for teaching method and effective and objective measurement of the related subjects. And based on the results, we propose the possibility of utilizing NCS-based course operation and education certification. In this study, the measurement process is based on the association with the objective of the development and operation, and measurement tools, measuring tools for measuring learning outcomes associated with the curriculum design methods for the measurement and evaluation of the case of the operation of the course units of learning outcomes and the method proposed.
Computer has been regarded as an alternative that could overcome the difficulties in the teaching and learning of mathematics. But the didactical problems of the computer-based environment for mathematics education could give us new obstacles. In this paper, first of all, we examined the application of the learning theories of mathematics to the computer environment. If the feedbacks of the computer are too immediate, students would have less opportunity to reflect on their thinking and focus their attention on the visual aspects, which leads to the simple abstraction rather than the reflective abstraction. We also examined some other Problems related to cognitive obstacle to learn the concepts of geometric figure and the geometric knowledge. Based on the analysis on the problems related to the computer-based environment of mathematics teaching and learning, we tried to find out the direction to use computer more adequately in teaching and learning geometry.
International Journal of Computer Science & Network Security
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v.21
no.7
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pp.159-168
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2021
Detecting cyber-attacks using machine learning or deep learning is being studied and applied widely in network intrusion detection systems. We noticed that the application of deep learning algorithms yielded many good results. However, because each deep learning model has different architecture and characteristics with certain advantages and disadvantages, so those deep learning models are only suitable for specific datasets or features. In this paper, in order to optimize the process of detecting cyber-attacks, we propose the idea of building a new deep learning network model based on the association and combination of individual deep learning models. In particular, based on the architecture of 2 deep learning models: Convolutional Neural Network (CNN) and Long Short Term Memory (LSTM), we combine them into a combined deep learning network for detecting cyber-attacks based on network traffic. The experimental results in Section IV.D have demonstrated that our proposal using the CNN-LSTM deep learning model for detecting cyber-attacks based on network traffic is completely correct because the results of this model are much better than some individual deep learning models on all measures.
The successful use of digital textbooks (DTs) in schools requires the development of various teaching and learning methods that are appropriate for DTs. However, recent DT studies have focused mainly on the implementation of DT features and formats. The objective of this study was to investigate a problem-based learning instructional model appropriate to DTs and to present the experimental results using the problem-based DT to demonstrate its educational effectiveness. Two learning-achievements tests were conducted to analyze the learning experience and effectiveness of the problem-based DT after it had been used in a high school for a certain period. The experimental results indicated that the students who used the DT, especially lower-level students, exhibited improved problem-solving ability and demonstrated a better practical understanding of the subject than students who used printed textbooks.
Human-Robot Interaction (HRI), based on already well-researched Human-Computer Interaction (HCI), has been under vigorous scrutiny since recent developments in robot technology. Robots may be more successful in establishing common ground in project-based education or foreign language learning for children than in traditional media. Backed by its strong IT environment and advances in robot technology, Korea has developed the world's first available e-Learning home robot. This has demonstrated the potential for robots to be used as a new educational media - robot-learning, referred to as 'r-Learning'. Robot technology is expected to become more interactive and user-friendly than computers. Also, robots can exhibit various forms of communication such as gestures, motions and facial expressions. This study compared the effects of non-computer based (NCB) media (using a book with audiotape) and Web-Based Instruction (WBI), with the effects of Home Robot-Assisted Learning (HRL) for children. The robot gestured and spoke in English, and children could touch its monitor if it did not recognize their voice command. Compared to other learning programs, the HRL was superior in promoting and improving children's concentration, interest, and academic achievement. In addition, the children felt that a home robot was friendlier than other types of instructional media. The HRL group had longer concentration spans than the other groups, and the p-value demonstrated a significant difference in concentration among the groups. In regard to the children's interest in learning, the HRL group showed the highest level of interest, the NCB group and the WBI group came next in order. Also, academic achievement was the highest in the HRL group, followed by the WBI group and the NCB group respectively. However, a significant difference was also found in the children's academic achievement among the groups. These results suggest that home robots are more effective as regards children's learning concentration, learning interest and academic achievement than other types of instructional media (such as: books with audiotape and WBI) for English as a foreign language.
Even though mainly statistical methods have been used in anomaly network intrusion detection, to detect various attack types, machine learning based anomaly detection was introduced. Machine learning based anomaly detection started from research applying traditional learning algorithms of artificial intelligence to intrusion detection. However, detection rates of these methods are not satisfactory. Especially, high false positive and repeated alarms about the same attack are problems. The main reason for this is that one packet is used as a basic learning unit. Most attacks consist of more than one packet. In addition, an attack does not lead to a consecutive packet stream. Therefore, with grouping of related packets, a new approach of group-based learning and detection is needed. This type of approach is similar to that of multiple-instance problems in the artificial intelligence community, which cannot clearly classify one instance, but classification of a group is possible. We suggest group generation algorithm grouping related packets, and a learning algorithm based on a unit of such group. To verify the usefulness of the suggested algorithm, 1998 DARPA data was used and the results show that our approach is quite useful.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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