본 연구는 스마트러닝 시스템을 조기 구축하고 임직원 교육을 위해 활용 중인 국내 IT Service 전문기업을 대상으로 스마트기기를 활용한 혼합학습(Blended Learning)이 학습만족도에 미치는 영향을 정량적으로 측정하였다. 구체적으로 기술수용모형을 적용하여 스마트기기를 이용한 학습태도인 자기효능감, 개인혁신성, 인지된 유용성, 인지된 용이성이 혼합학습에서 선행학습인 스마트러닝의 수용과 오프라인 면대면 학습의 만족도에 미치는 영향에 대해 실증적으로 분석하였다. 그 결과, 스마트러닝의 학습태도는 스마트러닝의 수용에 정의 영향을 주었으며, 스마트러닝의 수용은 오프라인 교육의 학습 만족도에 정의 영향을 주었다. 추가로 스마트러닝의 학습태도는 스마트러닝의 수용뿐만 아니라 오프라이 교육의 학습 만족도에도 정의 영향을 주었다. 이는 스마트러닝 학습태도의 변인들이 자기 주도적 학습과 긍정적인 학습만족도에 영향을 미치고 있음을 시사한다.
본 연구는 스마트러닝 시스템을 조기 구축하고 임직원 교육을 위해 활용 중인 국내 IT Service 전문기업을 대상으로 스마트기기를 활용한 혼합학습(Blended Learning)이 학습만족도에 미치는 영향을 정량적으로 측정하였다. 구체적으로 기술수용모형을 적용하여 스마트기기를 이용한 학습태도인 자기효능감, 개인혁신성, 인지된 유용성, 인지된 용이성이 혼합학습에서 선행학습인 스마트러닝의 수용과 오프라인 면대면 학습의 만족도에 미치는 영향에 대해 실증적으로 분석하였다. 그 결과, 스마트러닝의 학습태도는 스마트러닝의 수용에 정의 영향을 주었으며, 스마트러닝의 수용은 오프라인 교육의 학습 만족도에 정의 영향을 주었다. 추가로 스마트러닝의 학습태도는 스마트러닝의 수용뿐만 아니라 오프라이 교육의 학습 만족도에도 정의 영향을 주었다. 이는 스마트러닝 학습태도의 변인들이 자기 주도적 학습과 긍정적인 학습만족도에 영향을 미치고 있음을 시사한다.
International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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제16권3호
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pp.388-393
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2024
The convergence of machine learning and smart farm is becoming more and more important. The purpose of this research is to quantitatively analyze machine learning and smart farm with bibliographic data from 2013 to 2023. This study analyzed the 251 articles, filtered from the Web of Science, with regard to the article publication trend, the article citation trend, the top 10 research area, and the top 10 keywords representing the articles. The quantitative analysis results reveal the four points: First, the number of article publications in machine learning and smart farm continued growing from 2016. Second, the article citations in machine learning and smart farm drastically increased since 2018. Third, Computer Science, Engineering, Agriculture, Telecommunications, Chemistry, Environmental Sciences Ecology, Material Science, Instruments Instrumentation, Science Technology Other Topics, and Physics are top 10 research areas. Fourth, it is 'machine learning', 'smart farming', 'internet of things', 'precision agriculture', 'deep learning', 'agriculture', 'big data', 'machine', 'smart' and 'smart agriculture' that are the top 10 keywords composing authors' keywords in the articles in machine learning and smart farm from 2013 to 2023.
This study was designed to investigate the relationship between middle school students' smart media competency and online learning outcomes. The context of this study was on online inquiry-based mathematics and science learning environment, and four-hundred and fifty-five (455) 7th to 9th grade students in Korea participated in this research. To assess students' smart device competency, Smart Media Literacy Quotient (SMLQ) which consisted of 18 items regarding the operation ability of smart media and its application (14 items) and positive beliefs of smart media (4 items) was administered to each student. The findings of this study first showed that students' smart media literacy varied according to their characteristics such as gender, grade, class (subject), and socio-economic status. Female students' scores were higher in overall smart media literacy operation and learning ability of smart media than male students. 7th grade middle school students represented lower smart media literacy scores, compared to 8th and 9th graders. Also, minority students were significantly lower in smart media literacy, operation and learning ability of smart media, and positive belief of smart media than the non-minority students. Second, overall smart media literacy and operation and learning ability of smart media varied among high, medium, and low score achievers in inquiry tasks. Low scored students in inquiry tasks were significantly lower in overall smart media literacy and operation and learning ability of smart media than medium scored students. Lastly, smart media literacy also varied by students' dropout/completion. Students who dropped out reported significantly lower scores in overall smart media literacy, operation and learning ability of smart media, and positive belief of smart media.
The development of smart technology has brought the conversion of closed traditional e-learning contents into open flexible smart learning contents consisting of learner-centered modules, without the constraints of time and space by use of smart devices from the uniformed and passive classroom between teachers and learners. It has been demanded an open, personalized and customized teaching and learning contents of smart education and training systems according to wide supply of various smart devices. In this paper, we discuss about the status of the smart teaching and learning systems and analyze the characteristics and structure of the web contents for smart education and training systems by use of smart devices. And we propose a method how to block web contents, to extract them, and adapt personalized segments of web contents by adaptive algorithm into smart learning devices. We extract blocks from the web contents based on the smart device information and the preference information of the learners from existing web contents without the hassle of learners environment. After specifying a block priority from the extracted web contents by the adaptive segment algorithm, it can be displayed directly to the screen to fit the individual learning progress of the learners.
본 연구는 이러닝의 질적 저하와 산업의 수익성 악화라는 문제 인식과 함께 이러닝의 지속 성장을 위한 대안으로 스마트한 이러닝, 즉 스마트러닝에 관한 체계적인 연구를 탐색해보고자 한다. 따라서 본 연구는 스마트러닝의 개념 정의 및 효과적인 구현 조건을 제시함으로써 스마트러닝이 체계적으로 정립 및 구현되도록 하는 데에 기여함으로 목적으로 하고 있다.
E-러닝, U-러닝, M-러닝에 이어 요즘의 대세는 스마트 러닝이다. 정부는 지난 2011년 6월 스마트교육 추진 전략을 발표하여 우리나라 스마트 교육의 비전과 추진 방향을 제시하였다. 하지만 현재 정부에서 주도하는 스마트 교육 정책의 추진에 있어 무엇보다도 현장의 현실과 환경적 고려, 교육의 주체자들의 능력 등 다양한 요인의 고려가 없이 무조건적인 적용이 이루어지고 있는 것이 현실이다. 이에 본 연구는 교육현장의 현실과 스마트 환경을 파악하고 이를 교육할 초등학교 교사들의 스마트 기기 활용현황과 현재 정부에서 추진하고 있는 스마트 교육의 여러 요소에 대한 활용인식 및 실태를 조사하여 문제점을 분석하고 개선 방안을 모색하여 보다 체계적인 스마트 교육의 기반을 마련함에 있다.
The purpose of this study was to find research trends of smart learning. For this, we identified the research's characteristics such as the subject or keyword of research, method, data collection, and statistical analysis method. The 2,865 articles published from 1995 to 2013 were gathered from five Korean academic journals related to smart learning. Among them, research keyword, areas, research method, data collection method, and statistical analysis method were analyzed on 596 papers. The findings of this study were as follows: (a) Smart learning papers such keyword likes u-learning, m-learning, and smart-learning were emerging after 2006. Smart learning papers with ICT related topics were highly increased after 2000, but they were decreased after 2006. Smart learning papers with e-learning related keywords were steadily increased after 2000 through 2013. (b) The research field of deign had the highest portion in smart learning research, but managing had the lowest portion. (c) Development was mainly used as a research method. Both questionnaire and experiment were mainly used for collecting data methods. T-test and frequency analysis were mainly used as statistical analysis methods.
스마트러닝(Smart Learning)이 교육계 및 산업계에 급속하게 확산되고 있다. 그 중에서도 주목해야 할 영역은 대학의 스마트러닝과 스마트캠퍼스이다. 그것은 대학이 고등교육 분야중 가장 상위의 위치를 차지하고 있고, 최근에는 평생교육을 위한 핵심 역할도 수행하고 있어 파급효과가 가장 크기 때문이다. 그러나 실질적인 교육 효과 증대로 이어지기 위한 스마트형 교육모델의 도입 및 실현은 요원하다. 이에 본 연구에서는 대한의 스마트러닝 도입을 위한 구현 요인에 대해 탐색하고, 교육 패러다임의 변화를 이끌 수 있는 스마트 캠퍼스 구현 모델을 제시하고자 한다.
Kim, Seong-Kyu;Lee, Mi-Jung;Jang, Eun-Sill;Lee, Young-Eun
Journal of Multimedia Information System
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제9권1호
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pp.51-60
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2022
This paper raised the need to examine how the online education environment triggered by COVID-19 and the smart learning environment can be established in consideration of the improvement of education and learning through learning analysis. Many studies are being conducted in Korea, and the Ministry of Education is continuously striving to build a smart school by promoting strategies for promoting smart education on the way to a talent powerhouse. Nevertheless, there is no unified definition of smart learning, and it can be seen as customized (individualized) learning using smart devices. However, most of the discussions on the construction of smart schools so far have limitations in that they are limited to physical spaces. Accordingly, the opinions of teachers and learners were not sufficiently reflected in the establishment of the facility. This study intends to study smart learning in various departments. In addition, the subjects students in charge of the co-researcher of this study were analyzed. The total number of subjects was 951, and 434 responded to this study survey. In addition, students were well accepting the online environment, and in the future, regardless of COVID-19, research will be presented to improve mutual communication between professors and students in smart learning.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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