Journal of The Korean Association of Information Education
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v.16
no.4
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pp.419-427
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2012
This paper presents the effect of a interactive learning experience and student's response to technological components We develop the interactive learning environment and learning model in lessons relying on educational robots and augmented reality in the school classroom. The developed learning model is based on the problem-based learning model. The experiments of the study conduct with 18 students, the $5^{th}$ and $6^{th}$ graders of an elementary school for 8 weeks using developed system. We find out the interactive learning experiences have an influence on the creative ability of children. We know that students who scored lower on the school exam scored higher on the score of creativity compared to top students through educational robots and augmented reality.
International Journal of Advanced Culture Technology
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v.9
no.4
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pp.274-281
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2021
In the field of artificial intelligence education, discussions on the direction of artificial intelligence education are actively underway, and it is necessary to establish a foundation for future information education. It is necessary to design a creative convergence teaching-learning and evaluation method. Although AI experience coding education has been applied, the evaluation stage is insufficient. In this paper, we propose an evaluation system that can verify the validity of the proposed education model to find a way to supplement the existing learning module. The core components of this proposed system are Assessment-Factor, Self-Diagnosis, Item Bank, and Evaluation Result modules, which are designed to enable system access according to the roles of administrator, instructors and learners. This system enables individualized learning through online and offline connection.
In this study we developed a framework to evaluate environmental education programs through lived experience in nature and the framework was applied to a neat case,'2001 Green Camp'. The framework consists of 4 items; goals and objectives, instructional planning, teaching and learning, methods and learning operation and environment. Learning outcomes such as changes to the levels of knowledge, attitude, participation and environmental sensitivity are not included in the evaluation framework but evaluated through direct questions to students. Two researchers observed and evaluated programs with the framework. This study reflected various perspectives of researchers, teachers, students and staff members.
Journal of Information Technology Applications and Management
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v.15
no.2
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pp.33-49
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2008
The purpose of this study is to find student factors associated with the students' evaluation of university teaching, and to provide a meaningful reference to policy-making of teaching evaluation. Based on the surveyed questionnaires from 232 students who participated in e-learning course. in combination with applying descriptive statistics, this study analyzes (1) the influences of students' pre-motivation level of student based-on ARCS theory on class satisfaction, (2) the influences of students' grade, attendance, and class involvement on class satisfaction, and (3) the influences of e-learning experience on students' pre-motivation level and class satisfaction. Result of this study shows that: (1) students' pre-motivation level including Attention(A), Relevance(R), Confidence(C), and Satisfaction(S) is positively correlated to students' evaluation for teaching, (2) students' grade, attendance. and class involvement are positively correlated to students' evaluation for teaching, and (3) students' e-learning experience is not related with students' pre-motivation level, whereas it is related with class satisfaction.
In this paper, we introduce a reinforcement learning-based algorithm for personalized tourist path recommendations. The algorithm employs a reinforcement learning agent to explore tourist regions and identify optimal paths that are expected to enhance tourism experiences. The concept of tourism experience is defined through points of interest (POI) located along tourist paths within the tourist area. These metrics are quantified through aggregated evaluation scores derived from reviews submitted by past visitors. In the experimental setup, the foundational learning model used to find tour paths is the Deep Q-Network (DQN). Despite the limited availability of historical tourist behavior data, the agent adeptly learns travel paths by incorporating preference scores of tourist POIs and spatial information of the travel area.
Simulated driving behavior is an important aspect of realistic simulation systems. To simulate natural driving behavior, this paper proposes an imitation learning method based on active learning that combines demonstration and experience. Driving demonstrations are collected from human drivers in a driving simulator. A driving behavior policy is learned from these demonstrations. The driving demonstration dataset is augmented with new demonstrations that the original demonstrations did not contain, in the form of behaviors from another driving behavior policy learned from experience. The final driving behavior policy is learned from an augmented demonstration dataset.
Journal of Fisheries and Marine Sciences Education
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v.28
no.5
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pp.1209-1219
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2016
In knowledge based society, lifelong learning is increasing in order to meet educational needs of adult learners. Credit Bank system which is credited by individual experience, learning and qualifications are also emphasized for continuing learning participation. However, in spite of the importance of concern in the Credit Bank System, adult learners expectation and value are not high. The purpose of this study is to analyze participation valence and learning flow of adult learner in the Credit Bank System. The result of this study is summarized as follows: first, adult learners participated in the Credit Bank System to get new knowledge and skill based on internal and external motivation and requirement not involved with individual degree. Second, adult learners participating in the Credit Bank System are experiencing learning flow realizing that behavior of participation is compensated, adult learners are concentrating and feeling with satisfaction and pleasure to study. Third, participation in the Credit Bank System based on adult learner's own right learning requirement have been analyzed as it has a positive effect to the learning flow and have indicated that adult learners having high level of valence experience, recognition immersion, behavioral devotion, and egoistic immersion. Based on the conclusion, further studies are suggested.
Purpose: The purpose of this study is to investigate nurses readiness to self-directed learning and its correlations with nursing practice competence in a tertiary hospital in Seoul, Korea. Methods: A cross sectional survey design was utilized to assess nurses readiness to self-directed learning and job performance. The data used in this study were obtained from 286 nurses who have been working on general ward for over 1 year. Data were analyzed by ANOVA, t-test, Pearson's correlation analysis, and multiple regression using SAS 9.1 program. Results: The mean score of the readiness to self-directed learning is 3.56 and that of nursing practice competence is 2.71. The readiness to self-directed learning was statistically different according to level of education, and clinical work experience. Nursing practice competence was also significantly different according to level of education, clinical work experience, marital status, age, and working division. The readiness to self-directed learning and nursing practice competence seem to have significant positive correlation to each other (r=.555, p<.001). The readiness to self-directed learning explains 32.0% of nursing practice competence (F=20.20, p<.001). Conclusion: These findings indicate that program development for enhancing the readiness to self-directed learning is needed to improve nursing practice competence. We also need continuous efforts to improve nurses initiatives and creativity.
This study suggests that educational recommender systems should be explainable and extend beyond the commercially driven algorithms that primarily rely on user preferences and purchase behaviors. Instead, we propose a recommendation method that considers how and why people learn by employing the relative importance of various learner variables. To develop a recommendation algorithm, 100 adult participants used 4 to 6 foreign language learning mobile applications(apps), generating a dataset of 557 user perception reports. Using this data, we designed and developed a recommender system based on the importance weights of 14 learner variables, categorized into four groups: (a) demographic information, (b) motivational orientation for language learning (instrumental vs. integrative), (c) learning styles, and (d) learning experience. The results based on RandomForestRegressor model revealed that language learning motivation, learning styles (specifically information processing), and usage frequency were significantly more influential than general demographic factors in predicting learners' evaluation of the apps. Furthermore, learners' perception of the recommender system revealed that the recommender system was relevant and engaging, effectively meeting their needs and assisting them in selecting appropriate language learning apps. Overall, this study demonstrates the potential of educational recommender systems that consider learners' motivation, experience, and learning styles.
Journal of the Korean Applied Science and Technology
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v.40
no.1
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pp.113-122
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2023
This study attempted to investigate the effects of experience of non-contact lectures on learning flow against college students majoring in cosmetology and provide basic data to beauty education industry in the with-COVID-19 era. For this, a self-administered questionnaire survey was performed against 300 college students majoring in cosmetology from June 7 to 21, 2022. A total of 286 copies were collected and used for final analysis. The collected data were analyzed by frequency analysis, factor analysis, exploratory factor analysis, descriptive statistics, correlation analysis and multiple regression analysis, using SPSS 21.0, and the results found the followings: According to analysis of non-contact lecture experience factors, two course satisfaction factors were obtained. In learning flow, learning pleasure and learning flow were found. Specifically, class activities had a positive influence on 'learning pleasure (𝛽=.279, p<.007)' and 'learning flow (𝛽=.221, p<.031)' with statistical significance (p<.05). In addition, course satisfaction revealed a positive effect on 'learning flow (𝛽=.223, p<.041)' with statistical significance (p<.05). The above results confirm that experience of non-contact lectures affects learning flow. Therefore, it is anticipated that there would be more efforts to seek an efficient non-contact learning plan in this new era.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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