Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2012.10a
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pp.669-670
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2012
Teaching media is changed by the digitalized new paradigm. This paper present a method of constructing the e-Learning which is very important in now a day. In this paper, we propose the suitable design technical e-Learning which is involved in subject. Also, we propose the important effective learning method and key concept in design technical contents in the e-Learning.
Q-learning, based on discrete state and action space, is a most widely used reinforcement Learning. However, this requires a lot of memory and much time for learning all actions of each state when it is applied to a real mobile robot navigation using continuous state and action space Region-based Q-learning is a reinforcement learning method that estimates action values of real state by using triangular-type action distribution model and relationship with its neighboring state which was defined and learned before. This paper proposes a new Region-based Q-learning which uses a reward assigned only when the agent reached the target, and get out of the Local optimal path with adjustment of random action rate. If this is applied to mobile robot navigation, less memory can be used and robot can move smoothly, and optimal solution can be learned fast. To show the validity of our method, computer simulations are illusrated.
The Journal of Korean Academic Society of Nursing Education
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v.25
no.3
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pp.277-288
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2019
Purpose: This study aimed to examine the effects of team-based learning using concept mapping on critical thinking disposition and metacognition on college of nursing students. Methods: A non-equivalent control group pretest-posttest design was used. The experimental group was provided team-based learning using concept mapping. The control group was provided team-based learning. A total of 77 nursing students participated. Results: The experimental group increased significantly in critical thinking, however, there were no significant differences in critical thinking or metacognition between the two groups. The four essential themes extracted were as follows: (1) Expanding the scope of thinking; (2) Strengthening learning competency; (3) Enhancing communication skill; and (4) Burden of new learning method. Conclusion: The findings indicate that team-based learning using concept maps may be an effective teaching-learning method for nursing students.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2021.05a
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pp.453-455
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2021
Due to the prolonged Covid-19, online learning has become an essential learning, not an option. In this reality, online learning method that depends on passive video viewing have limitations of poor academic performance and low learning achievement for students. In this work, to overcome these limitations, we apply PSC-Note to the PBL teaching method to improve learners' problem-solving and self-directed learning skills and also improve learning achievement.
The purpose of this study was to improve and verify task value and academic self-efficacy of university students with metaverse gamification teaching method combining flipped learning and project-based learning. The subjects in this study were 16 university students majoring in counseling psychology who engaged in K university in cheong-ju. The subjects were assigned to the experimental group or the comparison group. The experimental group received the proposed metaverse gamification teaching method combining flipped learning and project-based learning while comparison group received teacher-centered learning. The dependent variables in this study were task value and academic self-efficacy. Each variable was assessed before class, after the end of the class. At the end of the class, the experimental group engaged statistically significantly higher levels of task value and academic self-efficacy than the comparison group. The findings of this study suggest that this metaverse gamification teaching method combining flipped learning and project-based learning is effective at improving task value and academic self-efficacy.
Objectives: The aim of this study is to investigate extracurricular program needs according to the learning styles of dental hygiene students, and to develop and organize non-subject programs that strengthen student competencies. Methods: The subjects in this study were dental hygiene students from three colleges located in Chungbuk, Chungnam, and Ulsan, respectively. The survey tools were composed of learning style, a non-subject field, and non-subject teaching and learning methods. Lastly, 313 data points were analyzed. Results: Learning styles of subjects were as follows: assimilators, divergers, convergers, and accommodators, at 44.6%, 33.0%, 16.0%, and 6.4%, respectively. Preference of the non-subject field, according to learning style, showed that accommodators were higher than divergers on startup, and the difference was found to be statistically significant (p<0.05). Preference of non-subject teaching and learning methods, according to learning style, shows that both divergers and convergers prefer special lectures, while assimilators prefer tours, and convergers prefer experience/exercise. The results had achieved statistical significance (p<0.05). Conclusions: This study shows that dental hygiene students had different learning styles, and their learning methods varied depending on learning style. Therefore, a method should be identified to develop and run non-subject programs suitable for each learning style.
This paper presents a novel method to construct a personalized e-Learning system based on dynamic estimations of item parameters and learners' abilities, where the learning content objects are of the same intrinsic quality or homogeneously distributed and the estimations are carried out using IRT(Item Response Theory). The system dynamically connects the test and the corresponding learning procedures. Test results are directly applied to estimate examinee's ability and are used to modify the item parameters and the difficulties of learning content objects during the learning procedure is being operated. We define the learning unit 'Node' as an amount of learning objects operated so that new parameters can be re-estimated. There are various content objects in a Node and the parameters estimated at the end of current Node are directly applied to the next Node. We offer the most appropriate learning Node for a person's ability throughout the estimation processes of IRT. As a result, this scheme improves learning efficiency in web-base e-Learning environments offering the most appropriate learning objects and items to the individual students according to their estimated abilities. This scheme can be applied to any e-Learning subject having homogeneous learning objects and unidimensional test items. In order to construct the system, we present an operation scenario using the proposed system architecture with the essential databases and agents.
Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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1997.10a
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pp.301-308
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1997
The learning speed of the neural networks, the most important factor in applying to real problems, greatly depends on the learning rate of the networks, Three approaches-empirical, deterministic, and stochastic ones-have been proposed to date. We proposed a new learning-rate selection algorithm using an evolutionary programming search scheme. Even though the performance of our method showed better than those of the other methods, it was found that taking much time for selecting evolutionary learning rates made the performance of our method degrade. This was caused by using static intervals (called static windows) in order to update learning rates. Out algorithm with static windows updated the learning rates showed good performance or didn't update the learning rates even though previously updated learning rates shoved bad performance. This paper introduce a window control scheme to avoid such problems. With the window control scheme, our algorithm try to update the learning ra es only when the learning performance is continuously bad during a specified interval. If previously selected learning rates show good performance, new algorithm will not update the learning rates. This diminish the updating time of learning rates greatly. As a result, our algorithm with the window control scheme show better performance than that with static windows. In this paper, we will describe the previous and new algorithm and experimental results.
This paper explored how university students viewed flipped learning from their own perspectives. Using qualitative research methods, 5 students from a Computer Graphics course at a mid-scale university in Seoul were interviewed for this purpose. Researchers collected data about their learning experiences, emotions, and reflections about flipped learning in general and its components such as online materials, in-class activities, and instructor guidance. Research findings indicated that students were not so much conscious about the unfamiliarity of the class, the increased work load, nor the online lectures. They rather prioritized 'what they could actually learn' from the course, and thus defined flipped learning as a method which enabled students to constantly check and fill in the gaps in their learning through team-based activities and prompt feedback from the professor. A combination of students' positive attitude and active participation in team-based activities, the overall atmosphere of the department which supported interactivity and collaboration, the professor's emphasis on learning-by-doing and student-centered learning appeared to form their notions of flipped learning. The use of technology did not appear to heavily impact students' conceptions of flipped learning. Researchers suggest that pedagogical beliefs of the professor, culture surrounding the learner, and the good match between the course content and instructional strategies are central for designing a successful flipped learning class.
Web based learning systems are operating with various and lots of learning contents. But it is hard to construct learning contents to fit learners when they select learning contents for learning. In this paper, we proposed the recommendation method that can support the learning contents as calculate learner's preference using the learning history information of learner's profile when learner design and compose learning course. In the applying result of this method, we've selected testing learner group and was able to know it can help to learner processing learning by themselves as we've got great learning satisfaction after test.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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