The purpose of this study is to explore ways to improve the quality of real-time video lectures in a non-face-to-face environment using IPA (Importance-Performance Analysis). Recently, due to the impact of COVID-19 in universities, all remote classes are being implemented, so research is needed to raise learner awareness. Accordingly, factor analysis, mean analysis, correspondence analysis, and IPA analysis were performed based on the data of 632 students who responded from March 21 to June 30, 2021 for learners of K University in Chungbuk. First, overall satisfaction was low compared to importance, and the difference in system perception was the largest. Second, the difference in learner perception of real-time video lectures through the IPA matrix showed that the system error and screen cutoff were the largest. Third, the difficulty of lecture content, task and test feedback, etc. are classified. Accordingly, the satisfaction of real-time video lectures in non-face-to-face environments is low, suggesting that school-level support for quality improvement to improve learner satisfaction in non-face-to-face environments and the role of instructors are needed to improve learners' academic achievement.
Owing to pandemic (COVID-19), the traditional face-to-face education method has been changed to the non-face-to-face real-time online education methods. Using a real time-based video conference system, synchronous education can be adopted by face-to-face class easily. Specially, it is very important to minimize the difference in learning effects between face-to-face and non-face-to-face in Entrepreneurship education. In this study, in order to derive the factors that affect the satisfaction of learners in synchronous online education, authors collected data from learners taking a synchronous entrepreneurship course. Through previous research, learned the reality of education and the composition of lessons. Spatiotemporal effectiveness, mentor ability, and educational environment influence learning satisfaction. PLS-SEM results revealed that it was confirmed that only spatiotemporal effects affect learner satisfaction. However, the education environment (fluent operation and convenience of function use of real-time based online conference system) effect teaching presence, class structure, and spatiotemporal effects. Through this research, we hope to provide theoretical and practical support for developing effective teacher activities, proper lesson structure, convenient function of the conference system, and learner-centered online learning environment when developing synchronous online classes.
본 연구는 비대면 하브루타 활동이 간호대학생의 의사소통능력, 학업적 자기효능감, 학습몰입에 미치는 영향을 확인하기 위한 단일군 전후설계(one group pretest-posttest design) 연구이다. 연구는 2021년 9월부터 10월까지 진행되었으며 자료수집은 간호대학생 69명의 자가보고식 설문지를 이용하여 이루어졌다. 수집된 자료는 SPSS 24.0을 이용하여 분석되었고, 대상자의 일반적 특성은 기술적 통계로, 비대면 하브루타 활동 전후 의사소통능력, 학업적 자기효능감, 학습몰입의 차이는 paired t-test로 분석하였다. 통계 분석 결과, 비대면 하브루타 활동 전에 비하여 후에 대상자의 의사소통능력, 학업적 자기효능감, 학습몰입이 유의하게 상승되었다. 본 연구의 결과는 추후 비대면 하브루타 활동을 수업에 적용하고 싶은 교수자들에게 유용한 기초자료가 될 수 있을 것이다.
본 연구의 목적은 건강 운동 바이오 데이터 분석 대면 실습 교육 콘텐츠의 향후 발전 방향 조사를 위해, 인식결정 인자 분석과 동기 부여 방법을 분석하는 것이다. MZ 세대 대학졸업생 40 명을 선정하고, 건강 운동 바이오 바이오 데이터 및 바이오 디지털 콘텐츠 융합 기술 분야 대면 실습수업 참여 결정과 관련된 인식요인을 측정하기 위한 테스트를 실시했다. 참가자의 67.5%가 격리 규칙을 준수하면서 소그룹 대면 실습수업에 자발적으로 참여하기로 결정한 것으로 나타났다. 본 연구는 생체정보바이도데이터분석 대면실습교육에 참여 유도할 수 있는 가장 효과적인 방법과 학습동기방법을 제시했다는 점에서 그 의의가 있다. 건강운동바이오데이터 분야는 딥러닝, IT빅데이터 클라우드, 보건정책행정 등 인접 분야와의 융합 교류를 통해 깊이 있고 교육내용개발이 적절하게 탐구되어야한다. 또한 건강운동시스템과 의료보건복지 정책을 개선하고 발전시키기 위해서 건강운동바이오데이터 교육 내용이 여러 분야와 적극적으로 융합시켜야한다.
본 연구의 목적은 디자인 실기 수업의 본질은 유지하면서 다양하고 유연한 학습 환경을 제공하기 위해 블렌디드 러닝 사례를 면밀하게 분석하고, 수업 단계별로 블렌디드 러닝을 지원하는 학습 환경과 학생들의 활용도 및 교육 경험을 파악하는 것이다. 이를 위해 실제 주택 및 실내디자인 CAD 교과목에서 블렌디드 러닝을 적용하여 수업의 운영 및 내용, 수업 평가 등을 분석하였다. 수업 평가를 위해 강의 평가, LMS 활동평가, 수업을 진행한 전후 설문을 통한 블렌디드 러닝에 대한 경험 및 만족도를 조사하였다. 평가 결과는 장소와 시간의 제한 없이 실시간 피드백 기회의 부여, 다양한 상호작용의 기회 제공, 문자에 의한 대화 등 학습자의 활용도가 기존의 전통적인 대면 수업보다 우수하였다는 점에서 블렌디드 러닝 방식을 적용하는 것이 더 적절함을 시사한다. 또한, 사전조사의 결과, 네트워크나 기타 문제로 인해 집중도가 떨어지고 소통 부분에서 불편함을 느꼈다는 의견을 해결하기 위한 방안으로 디자인 실기 수업에서 이론 및 강의 부분은 비대면으로, 개별 질의응답 및 피드백은 대면 및 비대면으로 진행하여 사후조사 결과에서는 집중도와 효율성을 높일 수 있었음을 알 수 있었다. 이는 디자인 실기 수업에서 온라인 환경을 적극 활용할 수 있는 가능성을 시사한다.
본 연구는 COVID-19로 인해 갑작스럽게 진행된 전면 비대면 수업의 학습만족도에 미치는 교수실재감과 학습실재감의 영향을 분석하여, 실재감의 유형에 따라 비대면 수업의 질을 개선 및 발전시키는데 목적이 있다. 이를 위해 광주광역시 H대학교의 온라인 수업에 대한 설문조사를 실시하여 학습만족도와 교수실재감(학습설계, 직접촉진), 학습실재감(인지적실재감, 사회적실재감)에 대해 분석하고자 한다. 분석결과, 학습실재감의 하위요인인 인지적 실재감의 학습내용이해(𝛽=.589, p<.001), 교수실재감의 하위요인인 직접촉진(𝛽=.420, p<.001), 학습설계(𝛽=.397, p<.01) 순으로 영향력이 나타났다. 이는 갑자기 변화된 수업방식에 긍정적인 감정의 교환이나 상호작용 등이 동반된 교수자와 동료 학습자와의 친밀감을 향상시키려는 자세를 가져야 하겠으며, 교수자는 질 높은 학습설계를 위하여 온라인과 오프라인을 병행하는 블랜디드 러닝(blended learning)을 통해 시·공간적 한계를 극복하는 노력을 하되 학습자의 신체적 피로감을 고려한 학습매체와 학습방식이 개발되어야 한다.
지난해 7월, 대통령 주재 한국판 뉴딜 국민보고대회를 개최하여 그 핵심 전략으로 「한국판 뉴딜 종합계획」을 발표하였고, 교육 분야에서는 '그린스마트 미래학교' 사업이 한국판 뉴딜 10대 대표과제 중하나로 포함되었다. 그리고 작년 한해 COVID-19로 인한 비대면 수업 확산으로 일선 교육현장의 ICT기술의 요구가 빠르게 급증하였다. 따라서 본 논문에서는 과거 교실의 무선네트워크 및 유선 인프라의 문제점을 고찰하고 이후 비대면 수업 및 대면 수업시 사용가능한 초고속 무선네트워크를 보유한 그린 스마트 교실을 위한 유선네트워크 인프라와 무선 네트워크 장비들을 설계하고 실제 교실에 구축하기위한 예시를 제시하였다.
본 연구의 목적은 학생의 주도적 학습을 돕는 하브루타 학습방법을 대학의 비대면 실시간 온라인 수업에서 활용할 수 있는 하브루타 학습모델 개발과 그 적용 가능성을 탐색하는 것이다. 이를 위해 온라인 학습환경에서 하브루타 학습법 적용사례에 대한 선행연구 고찰과 관련 이론들을 분석하고 하브루타 수업운영 경험자 2인의 인터뷰를 통해 비대면 실시간 온라인 수업 상황에서 적용 가능한 학습 모델안을 고안할 것이다. 이를 하브루타 수업 운영 경험이 풍부한 6인의 전문가를 대상으로 수업 모델안의 적절성과 적용가능성에 대한 평가를 실시하여 비대면 실시간 온라인 수업을 위한 하브루타 학습모델을 개발하고자 한다. 이 연구를 통해 비대면으로 수업을 해야 하는 상황에서도 학습자의 주도적 학습을 가능하게 함으로써 학습효과를 높여 미래 사회에 필요한 역량을 개발하는 데 기여할 수 있을 것이라고 기대한다.
In this paper, we propose a loss function in CNN that introduces inter-class amplitudes to increase inter-class loss and reduce intra-class loss to increase of face recognition performance. This loss function increases the distance between the classes and decreases the distance in the class, thereby improving the performance of the face recognition finally. It is confirmed that the accuracy of face recognition for visible light image of proposed loss function is 99.62%, which is better than other loss functions. We also applied it to face recognition of visible and near-infrared complex images to obtain satisfactory results of 99.76%.
LDA는 데이타를 잘 구분하게 하는 변환을 제공하고, 얼굴 인식에서 우수한 성능를 보였다. 그러나, LDA는 전체 데이타에 대해 단 하나의 변환 행렬만을 주므로 사람 얼굴과 같은 많은 클래스로 구성되어 있는 복잡한 데이타를 구분하기에 충분하지 않다. 이런 약점을 극복하기 위해 우리는 LDA 혼합 모형이라는 새로운 얼굴 인식 방법을 제안한다. LDA 혼합 모형에서는 모든 클래스가 여러 개의 군집으로 분할되고 각 군집에 대해서 하나의 변환 행렬을 얻는다. 이렇게 더 세세히 표현하는 방법은 분류 성능을 크게 향상시킬 것이다 얼굴 인식 실험 결과, LDA 혼합 모형은 PCA, LDA, PCA 혼합 모형보다 더 우수한 분류 성능을 보여주었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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