During the COVID-19 pandemic, the use of video classes and real-time online education has increased, but the lack of interaction between instructors and learners remains a challenging problem to be resolved. This paper designs and implements a learning support system that utilizes a digital human to improve faculty-student interaction, which plays an important role in increasing the educational effect and satisfaction of real-time online classes. In this paper, a digital human participates in a class as a virtual learner and asks questions raised by other learners through an anonymous chat system to the instructor on behalf of the learners. In addition, as a class facilitator, the digital human analyzes the lecturer's speech in real time and provides it to the learner in the form of a summary of the class, thereby facilitating faculty-student interaction. In order to confirm that the proposed system can be used in actual online real-time classes, we apply our system to Zoom classes. Experimental results show that facilitated Q&A and real-time class summaries are successfully provided through our digital human-based learning support system.
The quality growth of online education triggered by remote education platforms such as Coursera and edX has increased the demand for lifelong education through online platforms. In response, South Korea has also created various lifelong education support systems and sites in government agencies and local governments. Each support system and web sites created its own member information collection system. The systematic collection and utilization of learners' information requires an integrated member management system of each system. Therefore, the current status of member information collection of state-level lifelong education support systems was analyzed. Based on this, it distinguishes between member information that systems collect in common and information that they collect separately. It will help to bridge the items underlying the integrated membership framework.
The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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v.20
no.2
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pp.171-178
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2020
Many countries are establishing and operating blended learning that combines the advantages of online and offline education. However, online education lecture-based Mooc courses have a very low level, with a graduation rate of less than 5-10%. Therefore, in order to increase the graduation rate of students taking online Mooc distance education lectures that anyone can easily take lectures anytime, anywhere on the web-based basis, it is necessary to introduce automatic analysis of students' understanding level of lectures and an automatic academic warning system. Moreover, in order to enter an advanced education country, it is necessary to develop an automatic judgment SW for wrong answer rate, automatic summary SW for lectures, and automatic analysis SW education for lecture-based weak subjects based on mixed learning levels. In order to improve this problem, in this paper, we proposed and simulated an automatic summarization system for lecture contents, an automatic warning system for incorrect answers, and an automatic judgment algorithm for weak subjects.
Journal of The Korean Association of Information Education
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v.25
no.3
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pp.511-525
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2021
The purpose of this study is to develop a design guideline to provide user-friendly experience and convenience for the online support system for the curriculum at primary/secondary schools. To achieve the objective, best practices of overseas on the online support system for curriculum as well as prior research were analyzed. In addition, UX/UI usability problems and needs were derived through a survey of 74 professionals and teachers who are monitoring NCIC and high school credit system sites. Based on the analysis of best practices of overseas and survey results, the draft of the design guideline was derived, and Delphi method was conducted by experts to re- vise the design guidelines and evaluate their validity. This study is meaningful in that it suggests the direction of improvement of the system currently being serviced and the direction of the design of the system to be developed in the future, by providing design guidelines that can be generally applied to online support systems that perform tasks related to the curriculum.
Sexually abused victims suffer not only physical damage, but they may also experience an array of additional problems ranging from acute fear, depressed mood, anxiety, shame, or insomnia to long-term psychiatric disorders. Trauma Focused Cognitive Behavioral Therapy (TF-CBT) is known to have excellent therapeutic effects for trauma victims including victims of sexual violence. CBT treatment includes stress immunity training, relaxation training, and acceptance and commitment therapy. In foreign countries TF-CBT is carried out online in order to increase the therapeutic accessibility for the victim and improve the quality of the interview for the therapists. As a result, those victims who have difficulties in requesting external help, who live in remote areas, or who have limited time may now have access to the service and benefit from the online education programs. A website providing an online based TF-CBT program was initiated in Korea also. Through the website, victims and their guardians may obtain therapeutic information without the need for face-to-face meetings with therapists. Our goal is to create a system with this website which will provide therapeutic assistance to sexual violence victims and improve the quality of the counseling provided by the therapist.
Objectives: The purpose of this study was to identify the degree of internet addiction and factors affecting internet addiction in elementary school students. Methods: A cross-sectional survey design was employed in this study. The subjects were 378 students who were recruited from 5th and 6th grade in five elementary schools in J city, Korea. Data were collected through a structured questionnaire. The data were analyzed using the SPSS Win 10.1 program. Results: Of the children, 51.9% reported being average online users, 45.5%, heavy online users, and 2.6%, internet addicted. The level of internet addiction of subjects correlated significantly with the behavioral activation system, behavioral inhibition system, family cohesion, and learned self-concept, but not family adaptability. Significant predictors influencing internet addiction were the behavioral activation system, learned self-concept, and family cohesion. These predictors accounted for 22% of variance in internet addiction. Conclusion: This study found that the behavioral activation system in personality aspects, family cohesion in the family system, and learned self-concept are primary factors that explain internet addiction among elementary students. We suggest these results be used to develop an online addiction prevention or treatment program.
The recognition of the importance of lifelong vocational competency development, the proliferation of MOOC, and interest in online education have increased. As a result, efforts are continuously being made to develop an education system for lifelong vocational competency development. However, research on design and development of competency-based evaluation tools and systems in the field of technology engineering is still insufficient. In this paper, we designed and implemented a Competency-based Assessment System for Lifelong Vocational Competency Development(CBAS-LVCD). CBAS-LVCD utilizes NCS-based rubric-based assessment tools to evaluate learners and provides simulation tools for use in technology engineering. This is expected to be of great help in assessing the competencies required for practical affairs in the field of technology engineering, where practical work and on-line testing are limited.
This study was attempted to determine the satisfaction of nursing students' online classes in the situation of coronavirus infection (COVID-19) and to identify factors affect it. This study conducted a survey on nursing students 220 in Daegu-Gyeongbuk area for a month in April 2021. The collected data were subjected to t-test, ANOVA, correlation, and multiple regression analysis. As a result of analyzing the factors affecting the online class satisfaction of nursing students, the learner factor (β=.29, p<.001) and the system factor (β=.51, p<.001) had a statistically significant effect, the variable with the greatest relative influence was the system factor. As online classes are expected to expand even after the end of COVID-19, for a change to education that can increase the satisfaction of learners, through the development of an online operating system suitable for learning and establishing a foundation for learners to learn independently A paradigm shift in nursing education is necessary.
The purpose of this paper is to explore the impact of online problem-based learning (PBL) on learners' 4C competencies and learning experience. The results of the study showed that, first, online PBL had a statistically significant effect on learners' problem-solving skills, communication skills, and pre-service teacher efficacy. Second, learners were very satisfied with the online PBL experience and perceived it to be very beneficial to their learning and to themselves as preservice teachers. Third, learners perceived that the real-time video conferencing system and instant messenger were very helpful for successful online PBL. Fourth, regarding the important factors for successful online PBL, the participants in this study perceived that communication and sincerity are very important, and the role of the leader is also important, but personal intimacy among team members is relatively less important. Fifth, learners perceive that instructor feedback is very important for successful online PBL. Finally, the implications of this study are discussed along with suggestions for future research.
At present, many machine leaning and data mining methods are used for analyzing and predicting structural response characteristics. However, the platform that combines big data analysis methods with online and offline analysis modules has not been used in actual projects. This work is dedicated to developing a multifunctional Hadoop-Spark big data platform for bridges to monitor and evaluate the serviceability based on structural health monitoring system. It realizes rapid processing, analysis and storage of collected health monitoring data. The platform contains offline computing and online analysis modules, using Hadoop-Spark environment. Hadoop provides the overall framework and storage subsystem for big data platform, while Spark is used for online computing. Finally, the big data Hadoop-Spark platform computational performance is verified through several actual analysis tasks. Experiments show the Hadoop-Spark big data platform has good fault tolerance, scalability and online analysis performance. It can meet the daily analysis requirements of 5s/time for one bridge and 40s/time for 100 bridges.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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