In this study, a Virtual geological Field Trip(VFT) learning program using 3D panorama virtual reality techniques was developed to learn about the Gongju city 7 area located in Chungcheongnam-do, Korea. The developed $360^{\circ}$ 3D VFT program can show every face of observational points and interact as zoom-in, zoom-out and image rotation. For the educational effects of the materials, it is provided with a compass, a protractor, enlarged images, pop-up windows, etc.. The program was applied to the class of 35 gifted students in middle school to investigate the effectiveness of the program. The results showed that positive responses of the students were 90% or more. When geological field trip problems like cost, safety, distance occur in geological learning procedure of middle school science, this VFT program can become as a supplementary learning material and a solution.
A novel hybrid extreme machine learning-multiverse optimizer (ELM-MVO) framework is proposed to predict the liquefaction phenomenon in seismically excited tunnel lining inside the sand lens. The MVO is applied to optimize the input weights and biases of the ELM algorithm to improve its efficiency. The tunnel located inside the liquefied sand lens is also evaluated under various near- and far-field earthquakes. The results demonstrate the superiority of the proposed method to predict the liquefaction event against the conventional extreme machine learning (ELM) and artificial neural network (ANN) algorithms. The outcomes also indicate that the possibility of liquefaction in sand lenses under far-field seismic excitations is much less than the near-field excitations, even with a small magnitude. Hence, tunnels designed in geographical areas where seismic excitations are more likely to be generated in the near area should be specially prepared. The sand lens around the tunnel also has larger settlements due to liquefaction.
The field is a good learning environment that offers many opportunities. Status of conducting field trip in the middle and high school was investigated As a result, there was few teachers who disagree that a course in science should include learning in the field. Yet, on practical side, teachers who used to conduct the field trip over once a year in science class appeared to be about 23% only. Most of schools conducting field trips hadn't well-planned program for instructional activities. Many of teachers appealed that they should not get release time for conducting an extended field experiences, and that they could not obtained good information in relation to the contents, the methods and strategies of field activities. It says that a good field trip needs administrative and financial surport, many informations, and the teacher's exertion.
As the world enters the era of the Fourth Industrial Revolution, which is represented by advanced technology, it not only changes the industrial field but also the education field. In recent years, Smart Learning has enriched learning by using diverse forms and technologies that utilize vast amount of information about learners' individual knowledge through the emergence of realistic and intelligent contents that combine high technology such as artificial intelligence, big data and virtual reality and there is an increasing interest in intelligent adaptive learning, which can customize individual education. Therefore, the purpose of this study is to explore intelligent adaptive learning method through recent smart education environment, beyond traditional writing-based communication education which is highly dependent on the competency of instructors. In this study, we analyzed the various learner information collected in the communication course and constructed a concrete teaching and learning method of intelligent adaptive learning based on the instructor's intended smart contents. The result of this study is expected to be the basis of highly personalized teaching and learning method of digital method in communication education which is emphasized in the fourth industrial revolution era.
In an industrial Era, OJT(On-the-Job Training) has been accepted as the field learning. But in a breaking up era, traditional field training needs to change and make an evolutionary model. Also, we need to make evolutionary model for various changing ways and means and need means to maximize the transformation of learning by operating learning organization. In knowledge based society, as people work and learn new knowledge in order to pass the experience knowledge and capabilities, they are not the traditional relationship between trainer and trainee but maximize work and learning, development and performance through several different ways. So, the study about new learning model is needed because the learning is creating the value and makes low cost and high efficiency about the elements of cost and time. We study the evolutionary model, OJF(On-the-Job Facilitating) - new learning methodology - through operating learning organization in S Electronics and its application practices.
Adaptive has gained significant attention in Education Technology (EdTech), with personalized learning experiences becoming increasingly important. Next-generation chatbots, including models like ChatGPT, are emerging in the field of education. These advanced tools show great potential for delivering personalized and adaptive learning experiences. This paper reviews previous research on adaptive learning and the role of chatbots in education. Based on this, the paper explores current and future chatbot technologies to propose a framework for using ChatGPT or similar chatbots in adaptive learning. The framework includes personalized design, targeted resources and feedback, multi-turn dialogue models, reinforcement learning, and fine-tuning. The proposed framework also considers learning attributes such as age, gender, cognitive ability, prior knowledge, pacing, level of questions, interaction strategies, and learner control. However, the proposed framework has yet to be evaluated for its usability or effectiveness in practice, and the applicability of the framework may vary depending on the specific field of study. Through proposing this framework, we hope to encourage learners to more actively leverage current technologies, and likewise, inspire educators to integrate these technologies more proactively into their curricula. Future research should evaluate the proposed framework through actual implementation and explore how it can be adapted to different domains of study to provide a more comprehensive understanding of its potential applications in adaptive learning.
This mini review summarizes some of the recent advances in machine-learning (ML)-driven chemical and biological sensors. Specific focus is on field-effect-transistor (FET)-based sensors with a description of their structures and detection mechanisms. Key ML techniques are briefly reviewed for an audience not familiar with the basic principles. We mainly discuss two aspects: (1) data analysis based on ML and (2) ML applied to sensor design. In conclusion, the challenges and opportunities for the advancement of ML-based sensors are briefly considered.
이 연구에서는 성격유형 검사 도구와 e-러닝 학습양식 도구를 이용하여 대학생의 계열별, 성별, 인터넷 사용량과 e-러닝 학습양식의 관계를 알아보고, e-러닝 학습양식과 성격유형의 관계를 알아보았다. 연구 결과 다음과 같은 결론을 얻었다. 첫째, 계열별(공과계열, 인문 사회계열, 예 체능계열) 대학생간에 e-러닝 학습양식의 유형은 같다. 대학생들이 주로 사용하는 e-러닝 학습양식은 환경의존적 자기주도 학습형, 적극적 협동 학습형, 독자적 자율 학습형, 소극적 학습형의 순서이다. 둘째, 성별 e-러닝 학습양식은 다르다. 남,녀 모두 환경의존적 자기주도 학습형이 많지만 특히 여학생의 경우 더 높게 나타났으며 남학생은 적극적 협동학습형이 상대적으로 높다. 셋째, 인터넷 사용량에 따른 e-러닝 학습양식의 차이가 없다. 넷째, 성격유형 즉, 외향/내향, 감각/직관, 사고/감정, 판단/인식형에 따른 e-러닝 학습양식의 차이는 없다. 따라서 성격유형은 e-러닝 학습양식에 영향을 미치지 않는다.
이 연구는 광물과 암석을 주제로 진행된 야외지질학습에 참여한 초등학생들의 학습 효과를 생소한 경험 공간(Novelty space) 개념을 중심으로 탐색하는 것을 목적으로 한다. 방과 후 자율 동아리 활동 형식으로 서울의 한 공립초등학교에서 진행된 본 프로그램에 6학년 학생 총 10명이 참여하였다. 학생들은 교실 학습 환경에서 광물과 암석 표본을, 야외 학습 환경에서 노두에 노출되었거나 정원석 등으로 쓰이고 있는 광물과 암석을 각각 관찰하였다. 저자들은 각 차시별 연구 참여자들이 작성한 활동지(글, 그림), 연구자 참여 노트, 연구 참여자의 활동이 담긴 영상 및 음성 자료와 사후 인터뷰 자료를 수집하였다. 인지적 영역에서 학생들의 학습 효과를 분석하기 위해 Remmen and Frøyland (2020)의 암석 분류를 위한 관찰 분석틀과 Oh (2020)의 암석 기술어 분석틀을 활용하였다. 또한 심리 및 지리적 영역의 학습 효과를 탐색하기 위해 학생들의 그림과 담화 및 면담 자료를 귀납적으로 분석하였다. 연구 결과 학생들은 교실 학습 환경에서 '일상적', '과도기적' 관찰 양상을 보였으며 야외 학습 환경에서(학교 운동장, 지역사회)는 '과도기적' 및 '과학적' 관찰 단계까지 발전하는 모습을 나타냈다. 덧붙여 과학적 관찰 단계로 갈수록 더 많은 종류의 암석 기술어가 사용되는 것 또한 확인되었다. 심리, 지리적 측면에서 학생들은 익숙한 야외 학습 환경으로의 답사 장소 선정, 야외지질학습에 대한 긍정적인 인식, 심미적 감상 등을 표현하였다. 끝으로 이 연구는 학생들의 학습 효과 분석을 위한 도구로써 생소한 경험 공간 개념이 유용한 도구가 될 수 있음을 강조하며 아울러 가상야외지질학습과 같은 새로운 학습환경을 고려하는 학술적인 접근이 필요함을 제안하는 바이다.
The new field of learning control develops controllers that learn to improve their performance at executing a given task, based on experience performin this specific task. In a previous work[6], the authors presented a theory of indirect learning control based on use of indirect adaptive control concepts employing simultaneous identification ad control. This paper develops improved indirect learning control algorithms, and studies the use of such controllers in decentralized systems. The original motivation of the learning control field was learning in robots doing repetitive tasks such as on an assembly line. This paper starts with decentralized discrete time systems, and progresses to the robot application, modeling the robot as a time varying linear system in the neighborhood of the nominal trajectory, and using the usual robot controllers that are decentralized, treating each link as if it is independent of any coupling with other links. The basic result of the paper is to show that stability of the indirect learning controllers for all subsystems when the coupling between subsystems is turned off, assures convergence to zero tracking error of the decentralized indirect learning control of the coupled system, provided that the sample time in the digital learning controller is sufficiently short.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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