The purpose of this paper is to find out what values users pursue from a smart device based education service. For this purpose, a survey was conducted using a questionnaire that was developed based on the results of literature review and user interviews. Thirteen user expectation values were developed from the results of the survey: individually customized learning, anytime anywhere learning, learning for career, learning through interaction, learning from diverse resources, learning through cooperation, learning through interchange, self-directed learning, learning within actual context, learning with feedback, learning in spare time, learning with motivation & compensation, and step-by-step learning. In addition, the results of the survey also showed that the user expectation values of women, high school students and people who responded that they knew the smart device based education service very well were higher than those of other users.
Purpose: This study was conducted to examine the effects of team-based problem-based learning combined with smart education among nursing students. Methods: A quasi-experimental non-equivalent control group, pre-posttest design was used. The experimental group (n=36) received problem-based learning combined with smart education and lectures 7 times over the course of 7 weeks (100 minutes weekly). Control group (n=34) only received instructor-centered lectures 7 times over the course of 7 weeks (100 minutes weekly). Data were analyzed using the $x^2$ test, the Fisher exact test, and the independent t-test with SPSS for Windows version 21.0. Results: After the intervention, the experimental group reported increased learning motivation (t=2.70, p=.009), problem-solving ability (t=2.25, p=.028), academic self-efficacy (t=4.76, p<.001), self-learning ability (t=2.78, p<.001), and leadership (t=2.78, p=.007) relative to the control group. Conclusion: Team-based problem-based learning combined with smart education and lectures was found to be an effective approach for increasing the learning motivation, problem-solving ability, academic self-efficacy, self-learning ability, and leadership of nursing students.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.19
no.3
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pp.689-696
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2015
In this study, a learning system based on smart learning is proposed so that students with learning disabilities can learn the effective use of meta-cognitive to solve problems arising during the learning process. The features of the proposed system are as follow. First, it is possible to achieve students' individualized learning by use of smart devices and smart education system. Second, it is possible to provide the constant repetition learning for students. Third, students can improve their achievement using the proposed app. The proposed smart education system using meta-cognition was applied to some learning disabilities students. The following results were obtained. First, the disabled students could have an interest in learning math and improve confidence. Second, the student's mathematical problem-solving skills have improved. Third, students' individualized and self-directed learning was achieved.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.20
no.4
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pp.147-159
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2015
This paper is to design smart based collaborative learning model for programming education of fifth graders of elementary school and applies it to a class and analyze its result. Designed learning model is composed of understanding of concept, realization, learning and sharing and it includes step by step learning materials and smart based collaborative learning activities. Scratch traffic light learning materials at leaning stage classify content to be checked in programming by colors and write to support programming internalization of learners. Provision of smart based collaborative learning activities that considered learning conditions of learners makes it possible for beginners to participate in and keep study actively. This study showed that there was statistically significant difference in learners' programming interest and those who achieved over 8 out of 10 points were 60.7% at three stage evaluations for achievement level that applied learning model which suggests that satisfactory achievement level is achieved.
In recent years, smart devices have changed the paradigm of education. However, the educational environment and teaching methods could not catch up with this fast improvement and an utmost need for development of educational methods has been realized. In this paper, the general usage of smart devices by elementary school teachers is analyzed and the methods through which smart devices are utilizing smart learning is discussed in the result. A survey of 221 elementary school teachers in Gangwon Province showed that 87.7% of them are currently using smart devices. In addition, teachers were using smart devices with not much difference from ordinary people. The three main motives of teachers who were already using smart devices and those who were planning to take advantage of smart devices were innovativeness, usability and easiness. The reason of need to apply smart devices in education is because of its functionality in various learning types, courses and teaching-learning process methods. Although smart devices have a high efficacy in education but they are not widely utilized yet. In order to solve these problems and be able to take more advantage of smart devices in education, teachers should learn how to use smart devices and a strong sense of willingness is required to make changes in the educational methods. The results of this research on elementary school teachers can be further developed for a greater smart device based smart learning.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.21
no.9
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pp.165-176
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2016
This study developed the learning ability-based smart education program. The effectiveness of the developed materials was investigated using the quantitative-qualitative mixed method, and the process and results of the investigation are as follows. The quantitative investigation was conducted using the non-equivalent pretest-posttest design, in which the smart education method was applied to the experimental group, while the conventional education method was applied to the control group to analyze students' creative problem-solving potential, task concentration, and the variables required for the learning activity. The results showed significantly higher performance in the experimental group over the control group. Regarding data collection in the qualitative investigation, an analysis of the class from the instructor and class consultation logs from the class analyst were collected; the comments on the experience of each class period were collected from students. The results of the analysis of the data suggest that the perception of smart education improved for the instructor, class analyst, and learners as the course progressed.
The Transactions of The Korean Institute of Electrical Engineers
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v.67
no.9
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pp.1210-1215
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2018
Recently, as the IoT(Internet of Things) and AI(Artificial Intelligence) technologies have developed, smart toys that can understand and act on the language of human beings are being studied. In this paper, we study voice learning using CNN(Convolutional Neural Network) by applying artificial intelligence based voice secretary technology to smart toy. When a human voice command gives, Smart Toy recognizes human voice, converts it into text, analyzes the morpheme, and conducts tagging and voice learning. As a result of test for the simulator program implemented using Python, no malfunction occurred in a single command. And satisfactory results were obtained within the selected simulation condition range.
Journal of The Korean Association For Science Education
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v.36
no.4
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pp.519-526
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2016
The purpose of this study is to investigate the influences of small group learning using smart devices in science classes on students' achievement, learning motivation, attitude toward science lessons, and perception of small group learning using smart devices. Four 11th-grade classes (N=133) at a coed high school in Seoul were randomly assigned to a control group and a treatment group. The intervention of small group learning using smart devices emphasized collaborative writing on activity sheet. The students were taught about acid, base, and neutralization reaction for six class periods. After the instructions, an achievement test, the learning motivation test, the attitude toward science lessons test, and a questionnaire on the perception of small group learning using smart devices were administered. Two-way ANCOVA results revealed that there was a statistically significant interaction effect by their previous chemistry achievement in the achievement test scores. Only low-level students in small group learning using smart devices significantly improved their achievement probably by having the opportunities to get help from high-level students. The adjusted means of the treatment group were significantly higher than those of the control group in learning motivation and attitude toward science lessons. Students' perceptions of small group learning using smart devices tended to be positive. Educational implications of this study are discussed.
Journal of Korea Society of Digital Industry and Information Management
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v.17
no.3
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pp.63-83
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2021
The appearance of education is also rapidly changing in social changes represented by social networks. And the development of information and communication technology is also having a widespread effect on the education field. In the era of untact caused by Covid-19, education through smart learning is having a greater effect on students as well as adult learners more quickly and broadly. In addition, smart learning is not just limited to learning content, but is developing into personalized, convergence, and intelligent. The purpose of this study is to identify the factors of ARCS motivation theory that can determine the learning motivation of smart learning users, and to empirically study the casual relationship between these factors on education achievement through practical value and hedonic value. Specifically, I would like to examine how the independent variables ARCS motivation factors (attention, relevance, confidence, and satisfaction) affect learners' education achievement through the parameters of practical value and hedonic value. To this end, a research model was presented that applied the main variables of attention, relevance, confidence, and satisfaction, which are four elements of ARCS motivation theory, a specific and systematic motivational strategy to induce and maintain learners' motivation. In order to empirically verify the research model of this study, a survey was carried out on learners with experience using smart learning. As a result of the study, first attention was found to have a positive effect on the hedonic value. Second, relevance was found to have a positive effect on the hedonic value. Third, it was found that confidence did not have a positive effect on the practical value and the hedonic value. Forth, satisfaction was found to have a positive effect on the practical value and the hedonic value. Fifth, practical value was found to have a positive effect on the education achievement. Sixth, hedonic value was found to have a positive effect on the education achievement. Through this, it can be seen that the intrinsic motivation of learners using smart learning affects the education achievement of users through intrinsic and extrinsic value. A variety of smart learning that combines advanced IT technologies such as AI and big data can contribute to improving learners' education achievement more effectively and efficiently. Furthermore, it can contribute a lot to social development.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.16
no.11
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pp.7599-7606
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2015
The objective of this study was to examine the correlations between smart phone addictions (SPA) and learning disorder (LD), attention deficit hyperactivity disorder (ADHD), and depression of post secondary level students, who were believed to have decent degree of self-commands. The correlation between the degree of smart phone addiction and learning disorder was 46 (p<0.001) and the correlation between the degree of smart phone addiction and ADHD was 48 (p<0.001). Meanwhile, the correlation between learning disorder and ADHD was 64 (p<0.001). From the multiple comparison of learning disorders, bothe the learning disorder and the ADHD of a group with lower degree of smart phone addiction showed mean differences that were more statistically significant than those of a group with higher degree of smart phone addiction. The depression of a group with lower degree of smart phone addition was also more statistically significant than that of a group with higher degree of smart phone addiction.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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