Recently, as e-learning technology advances, interaction and data exchange between lecturers and learners have become very important. In addition, accuracy of data delivery and efficiency of system implementation should be ensured. Considering these aspects, SignalR is the most suitable communication method for constructing an audience response system in e-learning. Existing audience response systems require separate wireless devices and have problems with system compatibility. SignalR, on the other hand, is capable of operating in all environments including PC programs, web, Android, and iOS, and has an advantage of being easy to develop applications. As such, SignalR is widely used in chatting functions for small scale, real-time communication system, and it has never been used to implement an audience response system. Thus, for the first time in this paper, an audience response system using SignalR was proposed and an experiment was conducted on whether it was applicable at the e-learning education field. Therefore, from the results fo an experiment, a variety of e-learning environments can be built through the audience response system using SignalR proposed in this paper.
With the advance of the Internet and computing technologies, e-learning is now a hot issue worldwide for providing the effective learning on the cyber-space. However, most of existing e-learning contents have been developed mainly based on text, including simple multimedia elements such as images, animations, and voices. This paper suggests a method effective for the computer programming e-learning. The method is based on program visualization using flowcharts. It features the stepwise hierarchical program visualization on the level of statements, the flowchart based visualization for control constructs of languages, visualization over whole programs, visualization compared with source codes, and interaction with users. Finally, we implement a system to realize the suggested method, and execute it for an example program.
Lee Hyong-Euk;Kim Yong-Hwi;Park Kwang-Hyun;Kim Yong-Su;June Jin-Woo;Cho Joonmyun;Kim MinGyoung;Bien Z. Zenn
Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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v.15
no.7
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pp.805-812
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2005
Smart home is one of the ubiquitous environment platforms with various complex sensor-and-control network. In this paper, a now learning methodology for learning user's behavior preference pattern is proposed in the sense of reductive user's cognitive load to access complex interfaces and providing personalized services. We propose a fuzzy inductive learning methodology based on life-long learning paradigm for knowledge discovery, which tries to construct efficient fuzzy partition for each input space and to extract fuzzy association rules from the numerical data pattern.
Journal of Korea Society of Digital Industry and Information Management
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v.19
no.1
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pp.1-12
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2023
The purpose of this study was to analyze the effects of online writing contents on college students' learning strategy, achievement motivation, and knowledge sharing attitudes. Online writing contents were developed in the 4th class and operated as a extracurricular. The contents were developed in 25 minutes and included quizzes for learning activities. Changes in learning strategy, achievement motivation, and knowledge sharing attitude were analyzed for 149 students who finally completed online writing contents operated as a extracurricular. As a result of the analysis, it was found that online writing contents had a significant effect on college students' learning strategy, achievement motivation, and knowledge sharing attitude. Online contents is not limited by time and space, and since it can be used according to the learning plan, the utilization effect is attracting attention. Therefore, it is necessary to conduct various studies such as developing contents tailored to the needs of students and analyzing their effects.
The Journal of the Convergence on Culture Technology
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v.8
no.5
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pp.279-284
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2022
As a study of the blended learning method on design education through the blended learning method, I would like to propose that more advanced learner-led customized design education is possible. Understanding in face-to-face classes and advantages in non-face-to-face classes can be supplemented in an appropriate way in remote classes. Advanced artificial intelligence and big data technology can provide personalized and subdivided learning materials and effective learning methods tailored to learners' levels and interests based on quantified data in design classes. In this paper, it was proposed to maximize the efficiency of the class by applying a method that exceeds the limitations of time and space through the proposal of the A La Carte model (A La Carte). It is a remote class that can be heard anytime, anywhere, and it is also possible to bridge the educational quality and educational gap provided to students living in underprivileged areas. As the goal of fostering creative convergence-type future talents, it is changing with a rapid technological development speed. It is necessary to adapt to the change in learning methods in line with this. An analysis of the infographic virtual space design and construction process through the A La Carte model (A La Carte) proposal was presented. Rather than simply acquiring knowledge, it is expected that knowledge can be sorted, distinguished, learned, and easily reborn with its own knowledge.
Journal of Korean Library and Information Science Society
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v.52
no.4
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pp.103-126
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2021
This study aims to propose a plan to restructure libraries as a complex space for education and culture for 19 public libraries belonging to the Chungcheongnam-do Office of Education. For the purpose of this, case surveys and user surveys of complex facilities of domestic and foreign public institutions were conducted. Based on the findings, a space restructuring strategy was suggested by dividing the library space into the following ways: a space to learn (a comprehensive data room, a theme data inquiry room, a future classroom, a blended learning center, a STEAM training room, and an online lecture learning room), a space to express (a foyer, a maker room, a digital media creation room and an online lecture production room), a space to share (a club room, a group study room, a well-being complex culture space, a convenient living space, rest area, and a browsing area), and a space to enjoy (a performance-thought playground, infant and child archives, a digital virtual experience room, a specialized alcove room, and an outdoor reading room). In addition, a restructuring model of public libraries belonging to the Office of Education was proposed, such as a leading model, a basic model, a joint model, and a minimum model, in consideration of the size of the building, the size of the library, and the level of service and space.
There is no doubt that science -and, therefore, science education- is central to the lives of all (NGSS, 2013). This manuscript focuses on ideas in astronomy that are at the foundation of elementary students' understanding of the discipline: the apparent motion of the sun explaining the day / night cycle on Earth. According to prior research demonstrating that neither children nor adults hold a scientific understanding of the big ideas of astronomy (NRC, 1996), understanding of concepts may base students' progress towards more advanced understanding in the domain of astronomy. We have analyzed the logic of the domain and synthesized prior research assessing children's spatial representation from an earth- and a space based perspective to develop a set of learning trajectories that describe how students' initial ideas about apparent celestial motion as they take school science can be build upon. In this study elementary students' representations were compared by their resident context including urban and rural. This study may present a first look at the use of a learning progression framework in analyzing the structure of astronomy education. We discuss how this work may eventually lead towards the development and empirical testing of how children learn to describe and explain apparent patterns of celestial motion.
The Transactions of The Korean Institute of Electrical Engineers
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v.58
no.4
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pp.832-839
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2009
In this paper, we introduce an design of fuzzy relation-based fuzzy neural networks with multi-output. Fuzzy relation-based fuzzy neural networks comprise the network structure generated by dividing the entire input space. The premise part of the fuzzy rules of the network reflects the relation of the division space for the entire input space and the consequent part of the fuzzy rules expresses three types of polynomial functions such as constant, linear, and modified quadratic. For the multi-output structure the neurons in the output layer were connected with connection weights. The learning of fuzzy neural networks is realized by adjusting connections of the neurons both in the consequent part of the fuzzy rules and in the output layer, and it follows a back-propagation algorithm. In addition, in order to optimize the network, the parameters of the network such as apexes of membership functions, learning rate and momentum coefficient are automatically optimized by using real-coded genetic algorithm. Two examples are included to evaluate the performance of the proposed network.
Journal of the Korean Institute of Illuminating and Electrical Installation Engineers
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v.29
no.9
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pp.1-9
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2015
The aim of this study is to deduce color temperature and illuminance by conducting the preference & affective evaluation consequent on illuminance change of ambient light in case of the lighting method of ambient light mixed with task light in time of reading which is visual work action among the action in learning space. As a result of the prior survey on preferred lighting method in time of the act of reading targeting 20 experts before doing evaluation, the method of lighting mixed with ambient light and task light was found to be the highest. Such a result is analyzed to be attributable to the fact that the less the difference in illuminance of nearby space and work surface because of the mixed method of lighting, the less the glare, which makes a reader feels easy and concentrate on reading. On the basis of descriptive statistics of evaluation results and impact analysis by category, this study recommends the application of combinations of ambient light illuminance ranging from 40lx to 100lx with color temperature of 5500~6000K in case of the method of lighting mixed with general light and task light.
In this study, Multi-Radial Basis Function Support Vector Machine (Multi-RBF SVM) classifier is introduced based on a composite kernel function. In the proposed multi-RBF support vector machine classifier, the input space is divided into several local subsets considered for extremely nonlinear classification tasks. Each local subset is expressed as nonlinear classification subspace and mapped into feature space by using kernel function. The composite kernel function employs the dual RBF structure. By capturing the nonlinear distribution knowledge of local subsets, the training data is mapped into higher feature space, then Multi-SVM classifier is realized by using the composite kernel function through optimization procedure similar to conventional SVM classifier. The original training data set is partitioned by using some unsupervised learning methods such as clustering methods. In this study, three types of clustering method are considered such as Affinity propagation (AP), Hard C-Mean (HCM) and Iterative Self-Organizing Data Analysis Technique Algorithm (ISODATA). Experimental results on benchmark machine learning datasets show that the proposed method improves the classification performance efficiently.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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