This article is exploring on the concept and realization conditions of 'Smart Learning' including the problems about e-Learning, such as its low learning effectiveness and the weak profitability of its industry. We think, Smart Learning is an alternative solution for the continuous growth of e-Learning in the smart computing age. In this context, this paper will review the actual condition of e-Learning and the prior studies of Smart Learning, and study the concept and realization conditions of Smart Learning.
As it was argued that students' cognitive engagement can be, at least in part, modified by individual or learning environmental factors, prior studies have attempted to identify the factors explaining the variability of students' cognitive engagement. This literature review has shown that students' cognitive engagement can be altered by various elements in the learning environment design such as factors related students' perceptions of teaching quality, characteristics of tasks and learning activities, teachers' behaviors during instruction, classroom goal structures, the integration of student oriented learning, action learning, problem-based learning, and constructivist learning, and academic disciplines. Based on the review, this study suggests that more studies are required to focus on understandings how the integration of instructional design principles into courses and the levels of student cognitive engagement in these courses are related. Also, an investigation of direct and indirect effect of learning environments taking into account students' personal factors would provide a more accurate picture of the relationship between learning environmental factors and students' cognitive engagement.
Journal of The Korean Association For Science Education
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v.23
no.4
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pp.375-385
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2003
In an effort to provide information about the effect of Microcomputer-Based Laboratory (MBL) use in science teaching and learning on student achievement and attitudes, a review of research analyzed studies was done between 1981 and 2001, using a meta-analysis procedure. Thirty-seven published and unpublished studies were reviewed. Use of MBL was shown to be potentially effective in the following condition of class; two students, physics teaching, more than one topic, or at the college level. Appropriate research design strategies, financial support (including hardware and software), and the use of more than one instrument for assessing the effect of the MBL instruction are crucial factors for more informative research studies. While helpful in many respects, the prior research revealed a number of problems related to the use of MBL in school science teaching and learning. The prior research does not support the desired intention described in the theory-based outcomes and reveals so little about how teachers and students use MBL, how it influences their teaching and learning, and how effectively it fits into the existing science curriculum. In order to know if the integration of MBL in the existing school science is worth it or not, more careful research design and comprehensive research should be done.
The purpose of this study is to verify the cognitive theory of Multimedia learning in a Smart Pad environment. Specifically, the viability of the multimedia principle and individual difference principle was tested for this study. To accomplish this, participants were divided into two groups based on their prior knowledge level (high/low), and members of each group were given one of two Smart Pad based programs, one text-based and the other text and image based. Results indicate that the use of images and the interaction between image use and prior knowledge did not have a significant effect on cognitive load levels. However, there were significant effects on learning achievement. This study implies that when developing Smart Pad based learning content, the small screen size compared to PC monitors, types and functions of images, and learning objectives should be considered.
The Journal of Korean Association of Computer Education
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v.7
no.1
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pp.107-118
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2004
This study aims to design and implement individual complete learning system based on IPI(Individually Prescribed Instruction) model. Most of current web based learning systems do not consider individual students' ability and just follow the sequence of instructing contents $\rightarrow$ providing problems $\rightarrow$ presenting the result of evaluating. However, this system focuses on individual ability prior to studying subjects. In individual complete learning system, it is acknowledged that a period and a pace to complete each task will differ from students to students, therefore until they complete the whole unit, they are not allowed to move onto the next unit. After completing each unit, there will be a process of evaluating students' performance. It is necessary to show the correct completion of 80% of the evaluation to move onto next step; for those who are evaluated as inadequate to move on, an individual supplementary instruction will be provided. Therefore, this study intends to supplement the deficit of prior learning and provide feedback dependent on individual's learning ability so that the goal of Individual Whole Complete Learning could be accomplished.
Journal of Korea Society of Digital Industry and Information Management
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v.18
no.3
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pp.43-53
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2022
This study analyzed the learning effect on K-MOOC. It was confirmed how the ease and interaction of K-MOOC affects learning satisfaction and Learning Persistence. The results of the study are as follows. First, it was found that the interaction and ease of K-MOOC learners had a positive effect on learning satisfaction. Second, it was found that the ease and interaction of K-MOOC learners had a positive effect on the Learning Persistence. Third, the satisfaction and willingness of learners with prior course experience of K-MOOC learners were high, and there was a significant difference according to the course experience. This study is meaningful in that the effect of actual learning activities was verified for K-MOOC learners. Based on the results of this study, it is necessary to conduct a comparative study on the K-MOOC activation plan and the case of using K-MOOC at each university.
For the trajectory control of dynamic systems with unidentified parameters a second-order iterative learning control method is presented. In contrast to other known methods, the proposed learning control scheme can utilize more than one error history contained in the trajectories generated at prior iterations. A convergency proof is given and it is also shown that the convergence speed can be improved in compared to conventional methods. Examples are provided to show effectiveness of the algorithm, and, via simulation, it is demonstrated that the method yields a good performance even in the presence of distubances.
A neural controller for process control was proposed that combines a simple feedback controller with a neural network. This control was applied to distillation control. The feedback error learning technique was used for on-line learning. Important characteristics on neural controller were analyzed. The proposed neural controller can cope well with strong interactions, significant time delays, sudden changes in process dynamics without any prior knowledge of the process. It was shown that the neural controller has good features such as fault tolerance, interpolation effect and random learning capability
International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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v.4
no.2
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pp.12-16
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2012
This paper presents a learning framework that fits the digital age - an e-Friendly PLE. The learning framework is based on the theory of connectivism which asserts that knowledge and the learning of knowledge is distributive and is not located in any given place but rather consists of the network of connections formed from experiences and interactions with a knowing community, thus, the newly empowered learner is thinking and interacting in new ways. The framework's approach to learning is based on conversation and interaction, on sharing, creation and participation, on learning not as a separate activity, but rather as embedded in meaningful activities such as games or workflows. It sees learning as an active, personal inquiry, interpretation, and construction of meaning from prior knowledge and experience with one's actual environment.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.18
no.1
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pp.30-45
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2024
This study introduces an effective method for predicting individual local tax delinquencies using prevalent machine learning and deep learning algorithms. The evaluation of credit risk holds great significance in the financial realm, impacting both companies and individuals. While credit risk prediction has been explored using statistical and machine learning techniques, their application to tax arrears prediction remains underexplored. We forecast individual local tax defaults in Republic of Korea using machine and deep learning algorithms, including convolutional neural networks (CNN), long short-term memory (LSTM), and sequence-to-sequence (seq2seq). Our model incorporates diverse credit and public information like loan history, delinquency records, credit card usage, and public taxation data, offering richer insights than prior studies. The results highlight the superior predictive accuracy of the CNN model. Anticipating local tax arrears more effectively could lead to efficient allocation of administrative resources. By leveraging advanced machine learning, this research offers a promising avenue for refining tax collection strategies and resource management.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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