본 연구는 가상현실을 사용한 영어 회화 학습 프로그램을 개발하고 그 효과를 모니터형 가상현실과 몰입형 가상현실 조건에서 비교하였다. 대학생들을 대상으로 학습 전후의 언어불안감을 측정하고, 학습 내용에 대한 기억을 검사하였다. 가상현실에서의 영어 회화 학습 경험 후 학습자들의 언어불안감이 유의미하게 감소되었으나, 두 가상현실 조건간의 차이는 존재하지 않았다. 두 조건의 학습 결과의 차이도 유의하지 않았다. 본 연구의 결과는 가상현실이 학습자의 언어불안감 감소에 효과적일 수 있음을 보여주나, 몰입형 가상현실이 비몰입형 가상현실 보다 더 효과가 우수한지는 아직 분명하지 않은 것으로 보인다. 몰입형 가상현실의 가능성이 적절하게 구현되기 위해서는 몰입형 가상현실에서 종종 보고되는 멀미 문제의 개선과 함께 효과적인 학습 컨텐츠 개발이 우선되어야 할 것으로 보인다.
본 연구의 목적은 현재 사용되는 유아 언어학습용 단어게임 애플리케이션의 내용 및 수준을 평가하고, 한글과 영어 단어 게임 애플리케이션 간의 차이가 어떠한지를 파악하는 것이다. 분석대상은 스마트폰, 태블릿 PC 애플리케이션 다운로드 센터에서 제공하는 유아 언어학습용 단어게임 애플리케이션으로 영어단어게임 애플리케이션, 한글단어게임 애플리케이션 각 30개씩이다. 분석도구는 CTR(Children's Technology Review)에서 개발한 소프트웨어 평가 도구(Children's Software Evaluation Instrument), 박희숙, 이영주(2007)의 멀티미디어 콘텐츠 평가 준거, 최수의(2003)의 모바일 콘텐츠 평가 준거를 참고로 유아의 발달적 특성을 고려하여 수정 보완한 평가 준거를 사용하였다. 연구 결과, 전체 단어게임 애플리케이션의 분석결과는 평가영역별 중 교육적 가치에서 가장 높은 점수를 받았으나, 디자인의 특성에서는 가장 낮은 점수를 받았다. 한글 영어 단어게임 애플리케이션 간의 비교에서는 영어단어게임 애플리케이션이 한글단어게임 애플리케이션보다 전체적으로 모든 영역의 점수가 높았다. 본 연구의 결과는 유아를 위한, 발달적으로 적합한 게임 애플리케이션의 개발에 도움을 줄 수 있을 것이다.
With the wide spread of Social Network Services (SNS), fake news-which is a way of disguising false information as legitimate media-has become a big social issue. This paper proposes a deep learning architecture for detecting fake news that is written in Korean. Previous works proposed appropriate fake news detection models for English, but Korean has two issues that cannot apply existing models: Korean can be expressed in shorter sentences than English even with the same meaning; therefore, it is difficult to operate a deep neural network because of the feature scarcity for deep learning. Difficulty in semantic analysis due to morpheme ambiguity. We worked to resolve these issues by implementing a system using various convolutional neural network-based deep learning architectures and "Fasttext" which is a word-embedding model learned by syllable unit. After training and testing its implementation, we could achieve meaningful accuracy for classification of the body and context discrepancies, but the accuracy was low for classification of the headline and body discrepancies.
There are various typing practice applications. In addition, research cases on learning applications that support typing practice have been reported. These services are usually provided in a way that utilizes their own built-in text. Learners collect various contents through web services and use them a lot for learning. Therefore, this paper proposes a learning application to increase the learning effect by collecting vast amounts of web content and applying it to typing practice. The proposed application is implemented using Tkinter, a GUI module of Python. BeautifulSoup module of Python is used to extract information from the web. In order to process the extracted data, the NLTK module, which is an English data preprocessor, and the KoNLPy module, which is a Korean language processing module, are used. The operation of the proposed function is verified in the implementation and experimental results.
With the rapid development in computer hardware and software in recent years, the contents and methods of teaching English have been altered greatly. The use of multimedia and the Internet as a means of language teaching is increasing as information technology accelerates. Using multimedia and the Internet in language teaching allows teachers to have more time to devote to interacting with their students. Above all, it arouses in students the motivation for learning and enables each student to study with the speed commensurate to his/her own ability. Both teachers and students can choose their own style that is most efficient for their classes. When students are efficiently stimulated through visual and auditory materials, they can be more easily motivated to utilize and develop creative techniques by using multimedia and the Internet. Thus, in the information age, it would be desirable to innovate the existing concepts of lineal education and allow more student-centered lessons to more readily expose students to contents and experiences according to their own demands.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제8권8호
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pp.2814-2832
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2014
As information society matures to an even higher level and as information technology becomes a necessity to our everyday lives, the needs to develop, support and satisfy personal and social needs without the limitation of time, space, and location have become a vital point to everyday lives. Smartphone users are increasing at a staggering rate but the research on mobile-Learning model and the implementation of m-Learning scenario are still behind the needs of the users. Therefore, this paper focuses on the design of 'repeatable and short-spanned m-Learning model' to meet the needs of the learners who are on the go and on the move with their smartphones. Smartphone users frequently reach out for their phones but compare to the frequencies, the actual span of time they spend per use are relatively and surprisingly short. One way to understand this phenomenon is that the users tend to immediately replace their smartphones with laptops or desktops whenever they are available. A leaning model was needed to reflect this short and frequent use, a use that is solely based on the smartphone environment. This proposed learning model first defines this particular setting and implements the model to real smartphone users over an 8 week period. To understand whether different learning backgrounds can influence this model, different schools with online and offline learning channels participated in the experiment. User survey was conducted after the experiment to get a better understanding of the smartphone users. Pretest and posttest were conducted before and after the experiment and the data were validated and analyzed using SPSS version 18.0 for PC. Preliminary descriptive statistics, multiple regression and cross validation was conducted for the analysis. The results showed that the proposed English Listening and Comprehension Mobile Digital Textbook (ELCMDT) had a positive effect on the learners in general and was more effective for learners who were already experienced with online learning.
This paper studies the effect of flipping the classroom in undergraduate physics classes using English as the medium of instruction (EMI). Data on student use of learning strategies, course satisfaction level and perceptions of the flipped classes were collected through a survey including close-ended and open-ended questions. The sample size was 71 students in flipped classes, with 60 students in non-flipped classes used as a control group (total N=131). It was found that students in the flipped classes showed greater intrinsic goal orientation (p<.05), control of learning beliefs (p<.05), and use of critical thinking (p<.01) than those in the non-flipped classes. While the survey highlighted problems of student engagement with the pre-class activities, students who had previous experience with online classes committed more time to pre-class, suggesting that engagement may improve with exposure to blended learning. It is concluded that the flipped classroom helps students develop their identities as self-directed learners, but that more support is necessary for weaker students in the EMI context. Implications are drawn for the content design of flipped EMI classrooms.
This paper introduces the Interactive Power Electronics Seminar - iPES - a new software package for teaching of fundamentals of power electronic circuits and systems. iPES is constituted by HTML text with Java applets for interactive animation, circuit design and simulation and visualization of electromagnetic fields and thermal issues in power electronics. It does comprise an easy-to-use self-explaining graphical user interface. The software does need just a standard web-browser, i.e. no installations are required. iPES can be accessed via the World Wide Web or from a CD-ROM in a stand-alone PC by students and professionals. Due to the underlying software technology iPES is very flexible and could be used for on-line learning and could easily be integrated into an e-learning platform. The aim of this paper Is to give an introduction to the iPES-project and to show the different areas covered. The e- learning software is available at no costs at $\underline{www.ipes.ethz.ch}$ in English, German, Japanese, Korean, Chinese and Spanish. The project is still under development and the web page is updated in about 4 weeks intervals.
One of the elements of technology that has become extremely critical within the field of education today is Deep learning. It has been especially used in the area of natural language processing, with some word-representation vectors playing a critical role. However, some of the low-resource languages, such as Swahili, which is spoken in East and Central Africa, do not fall into this category. Natural Language Processing is a field of artificial intelligence where systems and computational algorithms are built that can automatically understand, analyze, manipulate, and potentially generate human language. After coming to discover that some African languages fail to have a proper representation within language processing, even going so far as to describe them as lower resource languages because of inadequate data for NLP, we decided to study the Swahili language. As it stands currently, language modeling using neural networks requires adequate data to guarantee quality word representation, which is important for natural language processing (NLP) tasks. Most African languages have no data for such processing. The main aim of this project is to recognize and focus on the classification of words in English, Swahili, and Korean with a particular emphasis on the low-resource Swahili language. Finally, we are going to create our own dataset and reprocess the data using Python Script, formulate the syllabic alphabet, and finally develop an English, Swahili, and Korean word analogy dataset.
영한 기계번역에서 영어 문장의 동사구를 한국어로 정확하게 번역하기 위해서는 일반적으로 타동사와 목적어의 연어 관계를 이용한다. 본 논문에서는 k-최근점(k-nearest neighbor) 학습을 연어 관계에 적용하여 동사 번역을 선택하는 알고리즘을 제시하였는데 k-최근점 학습을 위해서 워드넷에서의 의미거리를 정의하여 사용하였다. 그리고 실시간 번역 시스템에 사용될 사전을 구성하기 위하여, 말뭉치로부터 타동사-목적어 쌍을 추출하여 학습예제를 구축하고, 이 예제의 크기를 번역률과 연관시켜 최적화시키는 알고리즘을 제시한다. 본 논문에서는 위의 알고리즘들을 사용하여 동사 'build'의 번역률을 약 90%로 유지하면서 사전의 크기를 최적화하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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