Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.21
no.1
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pp.169-180
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2016
In this paper, we propose a CT-SPI Model based on a physical computing for improving Computational Thinking(CT) for elementary students. This study analyzes the results obtained from applying the CT-SPI model to fourth-grade class. The model is designed to embrace the learning activities and CT elements for three different stages: System thinking, Prototyping and Interaction. For providing curriculum with CT-SPI model, physical SW educational module is developed, so that learners could focus on internalizing CT. The study results indicate that a learning satisfaction and a degree of learner interest improve significantly. Comprehensive CT capability assessment results in three levels show that the capability in lowest level (score is below 4 out of 10) has decreased by 46.6% but capability in highest level (over 7 out of 10) has increased by 20%.
In this paper, Atanassov's intuitionistic fuzzy set theory is used to handle the uncertainty of students' knowledgeon domain concepts in an E-learning system. Their knowledge on these domain concepts has been collected from tests that were conducted during their learning phase. Atanassov's intuitionistic fuzzy user model is proposed to deal with vagueness in the user's knowledge description in domain concepts. The user model uses Atanassov's intuitionistic fuzzy sets for knowledge representation and linguistic rules for updating the user model. The scores obtained by each student were collected in this model and the decision about the students' knowledge acquisition for each concept whether completely learned, completely known, partially known or completely unknown were placed into the information table. Finally, it has been found that the proposed scheme is more appropriate than the fuzzy scheme.
Recent development of teachable agent provides learners with active roles as knowledge constructors and focuses on the individualization. The aim of this adaptive agent is not only to maximize the learner's cognitive functions but also to enhance the interests and motivation to learn. In order to establish the relationships among user characteristics and response patterns and to extract the algorithm among variables, we measured the individual characteristics and analyzed logs of the teachable agent named KORI (KORea university Intelligent agent) through the student modeling. A correlation analysis was conducted to identify the relationships among individual characteristics, user responses, and learning outcomes. Among hundreds of possible relationships between numerous variables in three dimensions, nine key user responses were extracted, which were highly correlated with either individual characteristics and learning outcomes. The results suggest that certain type of learner responses or the combination of the responses would be useful indices to predict the learners' individual characteristics and ongoing learning outcome. This study proposed a new type of dynamic assessment for individual differences and ongoing cognitive/motivational learning outcomes through the computation of responses without measuring them directly. The construction of individualized student model based on the ongoing response pattern of the user that are highly correlated with the individual differences and learning outcome may be the useful methodology to understand the learner's dynamic change during learning.
As Web technology and functions have recently changed to a user-focused paradigm, new studies are being conducted to construct dynamic learning content that enables the learner's participation and continuous learning in the field of e-learning research and design. This paper covers a study on the degree of difficulty in learner-focused dynamic learning contents to provide efficient learning environments for its adaptation to e-learning 2.0. This study suggests DLA (Dynamic Level Adjustment) to provide learner-focused contents. The suggested system will be a guideline to control and adopt learning content that can be easily applied to the environmental change, and more in-depth future research can be performed by using the system. A dynamic learning content model was made to recognize various learning patterns of learners as a result of the performance evaluation.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.14
no.5
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pp.1277-1283
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2010
Many e-learning systems adopts SCORM as an e-learning standard. E-learning systems evaluate and apply the learning difficulty in order to improve the studying efficiency. But, it is hard to change the learning difficulty and provide the customized learning contents during studying in SCORM. Because it is difficult to provide the customized contents to learners by changing the learners' level at runtime and to control optional learning. In this paper, we designed and implemented SCORM-based Contents Organization System on learners' level(SCOS) for complementing the SCORM's weakness. SCOS re-evaluates a learner's level whenever the learner's level is changed during learning, and provides customized contents on the learner's level.
This study was conducted with the purpose of listening to the explanations of artworks in the non-face-to-face class and confirming the learner's feelings as a result of the class. The proposed system listens to the explanation of the artwork, inputs the learner's emotions with a dedicated key, and expresses the result in music. To this end, the direction of the non-face-to-face art appreciation class model using the emotion key was set, and based on this, a system for non-face-to-face art appreciation was constructed. The learner will use the 'smart device using the emotion key' proposed in this study to listen to the explanation of the artwork and to input the emotion for the question presented. Through the proposed system, learners can express their emotional state in online art classes, and instructors receive the results of class participation and use them in various ways for educational analysis.
The Journal of the Convergence on Culture Technology
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v.9
no.3
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pp.753-761
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2023
This study investigates strategies to increase learning efficiency for programming subjects to which flipped learning teaching method is applied targeting non-major students. Design a learner-centered flipped learning-based programming class and get strategies for effective application methods for field application. Also, the purpose is to explore the efficient application of the flipped learning teaching method to the computational thinking subject of liberal arts classes at this university. By applying the flipped learning teaching method, one of the innovative teaching methods, we consider ways to improve the quality of programming subject classes, the efficiency of practical education, and the improvement of learner achievement. The purpose of this study is to design an efficient learning model for software education targeting non-majors by applying various teaching methods and learning design models convergence away from the traditional teaching method.
The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
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v.11
no.5
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pp.511-522
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2016
Breaking down the boundaries between recent study has emerged as a key issue of convergence education to create new knowledge. The core of IT Convergence Education is being made through educational SW, SW purpose of education has been focused on improving the CT(: Computational Thinking). The purpose of this paper is to design a CT teaching model for activating IT Convergence Education. In this study, we designed a CT Curriculum focusing on algorithm and program for the purpose of enhancing non-majors learner's CT ability and software adaptability and being utilized in the majors. It is expected to be utilized to design a CT teaching methods and curriculum in University.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.22
no.8
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pp.101-106
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2017
In this paper, we propose a new teaching-learning model with two-step feedback on programming language learning, which is a basic preliminary learning for programming. Programming learning is aimed at improving problem solving skills and thinking by experiencing problem solving through programming. For programming, the learner must know how to work with the computer and what to do with it. To do this, concrete thinking should be established and described in an accurate programming language. In recent, most studies have focused on the effects of programming learning and have not studied the effects of education on language itself. Therefore, in this study, the teaching-learning model for programming language education is presented and applied to the field, and the results are compared with the existing instructional-teaching model.
Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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2009.01a
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pp.223-228
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2009
We propose an on-line machine learning approach for object recognition, where new images are continuously added and the recognition decision is made without delay. Random forest (RF) classifier has been extensively used as a generative model for classification and regression applications. We extend this technique for the task of building incremental component-based detector. First we employ object descriptor model based on bag of covariance matrices, to represent an object region then run our on-line RF learner to select object descriptors and to learn an object classifier. Experiments of the object recognition are provided to verify the effectiveness of the proposed approach. Results demonstrate that the propose model yields in object recognition performance comparable to the benchmark standard RF, AdaBoost, and SVM classifiers.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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