Journal of The Korean Association of Information Education
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v.11
no.4
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pp.461-470
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2007
Programming education can improve problem-solving skills and logical thinking required in a knowledge-based society. However, most conventional programming education spent more time to acquisition of command language and coding process rather than improvement of problem-solving skills and logical thinking, for using programming languages based on foreign language and learners have appeared to lost interest easily. To solve these problems in this paper, interest in programming study was enhanced by making it possible to verify the outcome of highly abstract programming process through a robot as a concrete object. In addition, the Hangul converter of robot programming language based on RCX that elementary school students can use easily was designed and developed. Furthermore, the developed tool was used for six months by students in after-school computer class and therefore learners showed a positive response.
Kim, Sung-Hyune;Yun, In-Sik;Park, Kyung-Soo;Moon, Il-young
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2014.10a
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pp.996-999
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2014
Early Smart TV market had their interest in the ability of HW, but these days Smart TV market begin to concentrate on it's services, contents and applications of SW. However, because in Smart TV application, there is no major difference with the application in smart phones and tablets. So the utilization rate in Smart TV application is evidently low. That's the reason why many people did not feel the need to use smart TV applications. In order to solve this problem, this paper propose to develope an application with the cloud computing technique [clould computing] that is intended to provide an usability through the interlocking of the individual PC and smart phone. After uploading user's photos from smart phone or PC to smart TV, this application will help not only to create user's own video but also to add various kind of video effects that user want. Therefore, in this paper, I expect the activation of smart TV applications.
The purpose of this study is to understand the experiences and perspectives of the self-reliance program participants through a longitudinal qualitative study from 2006 to 2012. Based on Grounded theory approach, it examines how participants managed their lives up to now status. Through open-coding process, 181 meanings were identified. Paradigm model shows that the goal of the self-reliance program can be viewed as causal condition. However, contextual factors such as poverty experiences and child-support affected the self-reliance program participants to adapt and stay in the program rather than actively participate in the market. The finding shows that the meaning of self-reliance are differently understood by policy makers and self-reliance program participants.
Journal of Korean Library and Information Science Society
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v.48
no.4
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pp.21-47
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2017
This study aims to analyze features of topics about AI(Artificial Intelligence) which is gaining a massive attention these days. Newspaper articles published from 2016 to June, 2017 were selected to analyze key subjects. The reason why the period was selected is people started to get attention on AI since 2016 as AlphaGo came out and gave a shock. The number of coded main message was 1,210 in 525 newspaper articles in total. The messages were categorized as three subject categories: the seven major categories, 62 middle categories. and minor categories. The seven major categories contains issues such as AI research, AI application, AI business, AI era, AI argument, AlphaGo, and other topics. The first features of issues about AI found in the major subject categories is that they are various and complicate. Second, it is important that social and policy-level issues related AI, such as job losses, misuse, and error should be dealt with to utilize AI safely. Last, issues related the role of human and revolution of education system in the AI era were shown as subjects which are important but hard to discuss.
The study aims to examine the effectiveness of flipped learning teaching methods by using learning analytics to enable effective programming learning for non-major students. After designing a flipped learning programming class model applied with the ADDIE model, learning-related data of the lecture support system operated by the school was processed with crawling. By providing data processed with crawling through a dashboard so that the instructor can understand it easily, the instructor can design classes more efficiently and provide individually tailored learning based on this. As a result of analysis based on the learning-related data collected through one semester class, it was found that the department, academic year, attendance, assignment submission, and preliminary/review attendance had an effect on academic achievement. As a result of survey analysis, they responded that the individualized feedback of instructors through learning analysis was very helpful in self-directed learning. It is expected that it will serve as an opportunity for instructors to provide a foundation for enhancing teaching activities. In the future, the contents of social network services related to learners' learning will be processed with crawling to analyze learners' learning situations.
Journal of The Korean Association For Science Education
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v.42
no.2
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pp.289-309
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2022
In recent years, astronomy has been snowballing: including Higgs particle discovery, black hole imaging, extraterrestrial exploration, and deep space observation. Students are also largely interested in astronomy. The purpose of this study is to discover what needs to be improved in the current astronomy curriculum in light of recent scientists' researches and discoveries. We collected keywords from all papers published from 2011 to 2020 in four selected journals-ApJ, ApJL, A&A, and MNRAS- by R package to examine research trends. The curriculum contents were extracted by synthesizing the in-service teachers' coding results in the 2015 revised curriculum document of six subjects (Science, Integrated Science, Earth Science I, Earth Science II, Physics II, Convergence Science). The research results are as follows: first, keywords that appear steadily in astronomy are 'galaxies: formation, galaxy: active, star: formation, accretion, method: numerical.' Second, astronomy curriculum includes all areas except the 'High Energy Astrophysical Phenomena' area within the common science curriculum learned by all students. Third, it is necessary to review the placement of content elements by subject and grade and to consider introducing new concepts based on astronomy research keywords. This is an exploratory study to compare curriculum and the field of scientific research that forms the basis of the subject. We expect to provide implications for a future revision of the astronomy curriculum as a primary ground investigation.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.26
no.10
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pp.199-208
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2021
In this paper, the effect of artificial intelligence convergence education program that provides STEAM education using machine learning platform on elementary school students' STEAM literacy and learning flow was analyzed. A homogeneous group of 44 elementary school 6th graders was divided into an experimental group and a control group. The control group received 10 lessons of general subject convergence class, and the experimental group received 10 lessons of STEAM-based artificial intelligence convergence education using Machine learning for Kids. To develop the artificial intelligence convergence education program, the goals, achievement standards, and content elements of the 2015 revised curriculum to select subjects and class contents is analyzed. As a result of the STEAM literacy test and the learning flow test, there was a significant difference between the experimental group and the control group. In particular, it can be confirmed that the coding environment in which the artificial intelligence function is expanded has a positive effect on learners' learning flow and STEAM literacy. Among the sub-elements of convergence talent literacy, significant differences were found in the areas of personal competence such as convergence and creativity. Among the sub-elements of learning flow, significant differences were found in the areas such as harmony of challenge and ability, clear goals, focus on tasks, and self-purposed experiences. If further expanded research is conducted in the future, it will be a basic research for more effective education for the future.
Journal of The Korean Association For Science Education
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v.42
no.5
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pp.501-514
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2022
This study aims to reveal what is necessary for pre-service science teachers to make good use of online formative assessment in the context of online classes. For 22 pre-service physics teachers, first, the preliminary perception of online classes, online formative assessment, and formative assessment was investigated; second, the practice process of online formative assessment was examined. Then the differences between perception and practice were compared and analyzed. Data were collected in preliminary surveys, lesson plans, online formative assessment items, and interview data. As a result of the study, an interaction was mentioned as the difficulty of online classes in the preliminary perception, and pre-service teachers mentioned the use of technology, feedback, and adjustment as advantages of online formative assessment. In most cases of practice, the automated feedback was used using the platform's technology, but it did not lead to adjustment and interaction. In addition, the use of items in online formative assessment was not suitable for formative functions. The reason why the interaction using formative feedback did not occur seems to be because the understanding of formative assessment was insufficient. Pre-service teachers need to be prepared for the 'formative' function through the feedback of online formative assessment so that can lead to interaction in online classes. The shift to online classes is creating difficulties, especially in interaction. It is necessary to prepare and educate pre-service teachers on fundamental aspects that can overcome these difficulties.
With the development of social media services in the era of Web 2.0, the public opinion formation site has been partially shifted from the traditional mass media to social media. This phenomenon is continuing to expand, and public opinions on government polices created and shared on social media are attracting more attention. It is particularly important to grasp public opinions in policy formulation because setting up educational policies involves a variety of stakeholders and conflicts. The purpose of this study is to explore public opinions about education-related policies through an empirical analysis of social media documents on education policies using opinion mining techniques. For this purpose, we collected the education policy-related documents by keyword, which were produced by users through the social media service, tokenized and extracted sentimental qualities of the documents, and scored the qualities using sentiment dictionaries to find out public preferences for specific education policies. As a result, a lot of negative public opinions were found regarding the smart education policies that use the keywords of digital textbooks and e-learning; while the software education policies using coding education and computer thinking as the keywords had more positive opinions. In addition, the general policies having the keywords of free school terms and creative personality education showed more negative public opinions. As much as 20% of the documents were unable to extract sentiments from, signifying that there are still a certain share of blog posts or tweets that do not reflect the writers' opinions.
One of the tasks given to the hotel business is to improve ES(Employee Satisfaction) through educational training for enhancing job efficiency and service quality, not product competition. In the current domestic field, however, ES(Employee Satisfaction) based on appropriate educational training hasn't been established yet. The purpose of this study is to verify the effect of educational training including recognizing the necessity of frequency, the level of lecture conscience, motivation, and internalization along with job commitment. The cohort of women(n=128, 44.4%) and men(n=160, 55.6%) was monitored by the questionnaire data from October 13th to 31st, 2007. It was assessed by (1) the recognition of educational training, (2) educational training practices, (3) organizational identification, (4) brand identification, and (5) job commitment. Statistical analysis was conducted using SPSS (Statistical Package for Social Science), data coding, and the data cleaning system. As a result, it was proved that frequency, the level of lecture conscience, motivation, the recognition of necessity are in proportion to brand identification and organization identification. In addition, identification through educational training can raise the efficiency of job commitment.
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