Recent changes in medical environment are based on technology such as internet. As most hospitals require the change and the adaptation of medical, medical information experts are more needed. In this study, we developed web based PBL model and applied it to the students majoring in medical information system. The developed web-PBL model focuses on learner's online learning activities to enhance collaborative learning and self-directed learning by using online learning tools. At the result of the research, We found that the students' course evaluation somewhat increased compared to the previous class and the students positively perceived on PBL model. Moreover, this study showed that using blog as a online learning tool was a good way to enhance cooperative learning.
Journal of Korea Society of Industrial Information Systems
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v.27
no.2
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pp.11-24
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2022
For the questions asked for LMS-based online evaluation the professor directly set exam questions, or use the automatic question-taking method according to the level of difficulty using the question bank divided by category. Among them, it is important to manage the difficulty of questions in an objective and efficient way, above all, in the automatic question-taking method according to difficulty. Because the questions presented to the evaluators may be different. In this paper, we propose an difficulty re-adjustment algorithm that considers not only the correct rate of a problem but also the time taken to solve the problem. For this, a logistic regression classification algorithm was used of machine learning, and a reference threshold was set based on the predicted probability value of the learning model and used to readjust the difficulty of each item. As a result, it was confirmed that there were many changes in the difficulty of each item that depended only on the existing correct rate. Also, as a result of performing group evaluation using the adjustment difficulty problem, it was confirmed that the average score improved in most groups compared to the difficulty problem based on the percentage of correct answers.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.27
no.4
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pp.127-136
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2022
In this paper, I propose the level of satisfaction with online classes of nursing students and its influencing factors. The participants was 175 nursing students who had enrolled in H university located at Chungcheongbuk-do. The data was collected using a questionnaire which consisted of satisfaction with online classes, learner's efforts, instructor's efforts, interpersonal interaction, and university's supports. The mean score for satisfaction with online classes(scores ranged form 1 to 5) was 3.99. The influencing factors of satisfaction with online classes were intention of using online(p<.001), academic achievement(p=.003), instructor's effort(p=.038), and evaluation of class and management(p=.044), and its explanatory power was 50.2%. The most important things to improve online learning were instructor in problem of operation and server capacity and sound in problem of techniques. Based on the theses results, in order to increase satisfaction with online classes, it is needed to develop strategies to improve intention of using online and academic achievement. Also, instructor's efforts and university's active supports were considered to increase satisfaction with online classes among nursing students.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.28
no.8
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pp.145-153
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2023
In this research, we applied a problem-based learning(PBL) method for one semester, and measured critical thinking disposition, self efficacy for group work and self confidence of nursing process of Nursing Process and Critical Thinking subjects before and after application. This research is one group pre-test and post-test design. The subjects of this study were collected using an online questionnaire for second-year nursing students located in G city, and 108 students participated in the final. The result of this research showed that critical thinking disposition(p=.000), self efficacy for group work(p=.003) and self confidence of nursing process(p=.000) increased statistically significantly after problem-based learning(PBL). This findings indicate that problem-based learning(PBL) is effective in improving critical thinking disposition, self efficacy for group work and self confidence of nursing process. Therefore, If problem-oriented learning (PBL) is expanded and applied to nursing education, it is believed that it will be effective in enhancing the core competencies of nursing students.
Higher education is under unprecedented pressure for quality improvement and cost containment/reduction due to global competition and ever-increasing tuition costs. These twin challenges require an unconventional approach, and massive open online courses (MOOCs) and flipped learning have recently emerged as two promising educational alternatives not only to address the current problems but also to direct the future of education. This paper discusses the rapidly changing environment for education, MOOCs, and flipped learning as learning alternatives, the relationship between MOOCs and flipped learning, and course redesign for the implementation of flipped learning. The case of Ulsan National Institute of Science and Technology (UNIST) is also discussed for benchmarking purposes since it has been pioneering an innovative educational methodology for teaching and learning IT-enabled active learning methods from its inception in 2009. It has redesigned almost 70 courses (20% of all the courses to offer) for flipped learning. The objectives of UNIST's educational experiment are three-fold: improving the quality of education for students, improving teaching productivity for the faculty, and containing/reducing education costs for the university.
This study aims to develop and implement extra-curricular program applying project-based learning (PBL) and to find out its effectiveness. The research was conducted from March 2021 to December 2021 according to the ADDIE model. Surveys, t-test and descriptive statistics were also conducted. The results of the study are as follows. First, project-based learning was applied to the extra-curricular program by reflecting the characteristics of students of University A and the requirements of the person in charge of the teaching and learning center. Second, project tasks related to education of universities were proposed. Third, the programs were designed as three common courses and four consulting courses. Fourth, the program was conducted with 32 students for two months. Fifth, the post-test results of problem-solving skills rose to 0.9 points compared to the pre-test but there was no significant difference, while the post-test results of communication skills were 0.5 points lower than before and statistically significant. Sixth, the satisfaction survey result was high with a rating of 4.59. Lastly, educational implications are also discussed.
This study was done to identify the factors affecting the problem-solving ability of nursing students who have received online psychiatric nursing practice. The subjects of the study were 280 fourth-grade nursing students. The data were subjected to descriptive statistics, 𝑥2-test, t-test, one-way ANOVA, Pearson's correlation analysis, and multiple regression analysis using the SPSS 24.0 program. As a result of the analysis, the mean of each variable was learning satisfaction 4.03±.70, self-efficacy in learning 5.69±.82, transfer motivation 5.52±.86, and problem-solving ability was 3.65±.41. Learning satisfaction and problem-solving ability (r=.387, p<.001), self-efficacy in learning and problem-solving ability (r=.576, p<.001), transfer motivation and problem-solving ability (r=.536, p <.001) showed a significant correlation. Factors affecting problem-solving ability were gender (𝛽=.11), grade point average (𝛽=.12), motivation of personal major choice (𝛽=-.12), satisfaction of major (𝛽=.13), self-efficacy in learning (𝛽=.36) and transfer motivation (𝛽=.16), and the explanatory power of variables was 41.4%. Based on the results of this study, a follow-up study is required to identify the causal relationship between variables related to problem-solving ability.
In this paper, a parameter optimization based iterative learning control strategy is presented for permanent magnet synchronous motor control. This paper analyzes the mechanism of iterative learning control suppressing PMSM torque ripple and discusses the impact of controller parameters on steady-state and dynamic performance of the system. Based on the analysis, an optimization problem is constructed, and the expression of the optimal controller parameter is obtained to adjust the controller parameter online. Experimental research is carried out on a 5.2kW PMSM. The results show that the parameter optimization based iterative learning control proposed in this paper achieves lower torque ripple during steady-state operation and short regulating time of dynamic response, thus satisfying the demands for both steady state and dynamic performance of the speed regulating system.
Guohui Ding;Yueyi Zhu;Chenyang Li;Jinwei Wang;Ru Wei;Zhaoyu Liu
Journal of Information Processing Systems
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v.19
no.2
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pp.149-163
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2023
Affected by external factors, errors in time series data collected by sensors are common. Using the traditional method of constraining the speed change rate to clean the errors can get good performance. However, they are only limited to the data of stable changing speed because of fixed constraint rules. Actually, data with uneven changing speed is common in practice. To solve this problem, an online cleaning algorithm for time series data based on dynamic speed change rate constraints is proposed in this paper. Since time series data usually changes periodically, we use the extreme learning machine to learn the law of speed changes from past data and predict the speed ranges that change over time to detect the data. In order to realize online data repair, a dual-window mechanism is proposed to transform the global optimal into the local optimal, and the traditional minimum change principle and median theorem are applied in the selection of the repair strategy. Aiming at the problem that the repair method based on the minimum change principle cannot correct consecutive abnormal points, through quantitative analysis, it is believed that the repair strategy should be the boundary of the repair candidate set. The experimental results obtained on the dataset show that the method proposed in this paper can get a better repair effect.
Having a variety of good characteristics against other pattern recognition techniques, the multilayer perceptron (MLP) has been widely used in speech recognition and speaker recognition. But, it is known that the error backpropagation (EBP) algorithm that MLP uses in learning has the defect that requires restricts long learning time, and it restricts severely the applications like speaker recognition and speaker adaptation requiring real time processing. Because the learning data for pattern recognition contain high redundancy, in order to increase the learning speed it is very effective to use the online-based learning methods, which update the weight vector of the MLP by the pattern. A typical online EBP algorithm applies the fixed learning rate for each update of the weight vector. Though a large amount of speedup with the online EBP can be obtained by choosing the appropriate fixed rate, firing the rate leads to the problem that the algorithm cannot respond effectively to different learning phases as the phases change and the number of patterns contributing to learning decreases. To solve this problem, this paper proposes a Changing rate and Omitting patterns in Instant Learning (COIL) method to apply the variable rate and the only patterns necessary to the learning phase when the phases come to change. In this paper, experimentations are conducted for speaker verification and speech recognition, and results are presented to verify the performance of the COIL.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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