This study is to develop teaching aids in the area of Clothing and Textiles based on cooperative learning as an alternative to increase the quality of Home Economics class. It is very difficult to control students because of noise coming from activities. when teachers teach students with cooperative learning strategy a classroom with restricted space. Sometimes the activities will disturb other classes in the school. which will harm the real purpose of cooperative learning. However. we have more positive results from cooperative learning method. because students have more chance to improve their personal skills. easily solve a problem together and openly express their opinions. Moreover. we found that they understand the subjects and increase their attention much better because they are tested right after learning. We anticipate that the developed teaching aids will be a great help to improve middle school Home Economics class.
Supervised machine learning has become popular in discovering context descriptions from sensor data. However, collecting a large amount of labeled training data in order to guarantee good performance requires a great deal of expense and time. For this reason, semi-supervised learning has recently been developed due to its superior performance despite using only a small number of labeled data. In the existing semi-supervised learning algorithms, unlabeled data are used to build a graph Laplacian in order to represent an intrinsic data geometry. In this paper, we represent the unlabeled data as the spatial-temporal dataset by considering smoothly moving objects over time and space. The developed algorithm is evaluated for position estimation of a smartphone-based robot. In comparison with other state-of-art semi-supervised learning, our algorithm performs more accurate location estimates.
The purpose of this study was to identify the perceptual learning style preferences of 97 Korean EFL students in middle school. Furthermore, it examined if students' learning styles varied in terms of gender and grade level. Data was collected by using Reid's (1987) PLSPQ and a personal background questionnaire and was analyzed by using descriptive statistics, MANOVA, ANOVA, and t-test. The results revealed that subjects had all six major learning styles but among them, auditory, group, and visual styles were the most preferred by them. The results found in this study, presented that Korean EFL middle school students favored learning English through listening, reading and working in groups and that younger students preferred learning through physical involvement and practicum. The findings of this study provide a number of useful insights for EFL and ESL educators and instructors in Korea. The current study suggests that a great number of variables such as culture, learning situation of the target country, age, and grade level can all play important roles in shaping the learning preferences and the learning styles of students. Considering these variables and promoting a curriculum that is interesting, appealing and successful may help maximize student L2 learning.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제16권9호
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pp.2882-2903
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2022
Image super-resolution (SR) processing is of great value in the fields of digital image processing, intelligent security, film and television production and so on. This paper proposed a densely connected deep learning network based on cascade architecture, which can be used to solve the problem of super-resolution in the field of image quality enhancement. We proposed a more efficient residual scaling dense block (RSDB) and the multi-channel cascade architecture to realize more efficient feature reuse. Also we proposed a hybrid loss function based on L1 error and L∞ error to achieve better L∞ error performance. The experimental results show that the overall performance of the network is effectively improved on cascade architecture and residual scaling. Compared with the residual dense net (RDN), the PSNR / SSIM of the new method is improved by 2.24% / 1.44% respectively, and the L∞ performance is improved by 3.64%. It shows that the cascade connection and residual scaling method can effectively realize feature reuse, improving the residual convergence speed and learning efficiency of our network. The L∞ performance is improved by 11.09% with only a minimal loses of 1.14% / 0.60% on PSNR / SSIM performance after adopting the new loss function. That is to say, the L∞ performance can be improved greatly on the new loss function with a minor loss of PSNR / SSIM performance, which is of great value in L∞ error sensitive tasks.
Generative adversarial networks(GANs) have received great attention in the machine learning field for their capacity to model high-dimensional and complex data distribution implicitly and generate new data samples from the model distribution. This paper investigates the model training methodology, architecture, and various applications of generative adversarial networks. Experimental evaluation is also conducted for generating synthetic image dataset for defense using two types of GANs. The first one is for military image generation utilizing the deep convolutional generative adversarial networks(DCGAN). The other is for visible-to-infrared image translation utilizing the cycle-consistent generative adversarial networks(CycleGAN). Each model can yield a great diversity of high-fidelity synthetic images compared to training ones. This result opens up the possibility of using inexpensive synthetic images for training neural networks while avoiding the enormous expense of collecting large amounts of hand-annotated real dataset.
In this paper we are comparing how the OER (open educational resources) are developed in Higher Education in Finland and South Korea. We also present a comparison model for further studies. Essential findings based on our comparison are that in both countries there are many best practices of use of the OER and open learning. Open educational resources have great potential and their use can ensure quality teaching and learning. The activity has not inspired the great mass of higher education teachers in Finland and Korea. Traditionally, a teacher's job is working alone, and so a new operational culture is required. Our comparison indicates that numerous questions, fears and problems and cultural differences are also related to the thematic. There is an evident need for a new kind of strategic leadership, a new kind of teaching and learning culture and a doing together and production ideology for the method to spread. Based on our study the following interlinked elements of OER seem to be pivotal: changes to pedagogies, technology and operational culture; educational policy intention; and attitude to culture. Lastly, comparison frame by OER practice model is developed.
정보통신기술의 발달과 함께 인터넷은 사회 및 생활 전반에 깊숙이 보급되었다. 뿐만 아니라 인터넷을 활용한 이러닝의 교육적 요구는 학교 교육의 변화에 커다란 영향을 끼치고 있다. 이러닝은 비용대비 효과 측면을 포함하여 변화와 일관성에 빠르게 반응하며 적절한 내용을 보유하고 있는 장점을 가지고 있다. 따라서 우리나라의 여러 대학에서도 이러닝을 적극적으로 도입하기 시작하였다. 그러나 교육 및 경제적 효과에 대한 고려없이 도입하였기 때문에 비효율적으로 운영되고 있다. 이에 본 논문에서는 대학에서의 이러닝 운영 형태를 분석하고, 이러닝의 운영 형태에 대한 대학생들의 선호도를 조사하여 바람직한 이러닝 운영 형태에 대하여 연구하였다.
This paper deals with an empirical analysis of the structural relationship among the factors such as quality management activities, organizational learning and firm performance of manufacturing corporations. The findings of the analysis are expected to make lots of contribution to manufacturing corporations establishing strategies for quality management activities and organizational learning. From the analysis, following conclusions and suggestions could be drawn: First, an analysis of the relationship between quality management activities and organizational learning showed that most activities of quality management turned out to exercise great influence upon the factors of organizational learning. This means that the activities of quality management will prompt the members of an organization to actively engage in learning activities individually, by team and organizationally, motivating them to spread such activities across the whole organization, leading ultimately to fundamental renovation of the very organization. Second, from an analysis of the relationship between organizational learning and firm performance, that is, financial and non-financial performances of a company, it was found that most factors of organizational learning have tremendous impact upon financial and non-financial performances of the company. Such result implies that decision and management of the things to be performed in the process of organizational performances are essential to determining firm performance because firm performance depend largely on the outcomes of organizational learning.
Adaptive has gained significant attention in Education Technology (EdTech), with personalized learning experiences becoming increasingly important. Next-generation chatbots, including models like ChatGPT, are emerging in the field of education. These advanced tools show great potential for delivering personalized and adaptive learning experiences. This paper reviews previous research on adaptive learning and the role of chatbots in education. Based on this, the paper explores current and future chatbot technologies to propose a framework for using ChatGPT or similar chatbots in adaptive learning. The framework includes personalized design, targeted resources and feedback, multi-turn dialogue models, reinforcement learning, and fine-tuning. The proposed framework also considers learning attributes such as age, gender, cognitive ability, prior knowledge, pacing, level of questions, interaction strategies, and learner control. However, the proposed framework has yet to be evaluated for its usability or effectiveness in practice, and the applicability of the framework may vary depending on the specific field of study. Through proposing this framework, we hope to encourage learners to more actively leverage current technologies, and likewise, inspire educators to integrate these technologies more proactively into their curricula. Future research should evaluate the proposed framework through actual implementation and explore how it can be adapted to different domains of study to provide a more comprehensive understanding of its potential applications in adaptive learning.
With the development of information communication and network technologies, ubiquitous era that supports various services regardless of places and time has been advancing. The development of such technologies has a great influence on educational environments. As a result, e-learning concepts that learners use learning contents in anywhere and anytime have been proposed. The various learning contents authoring systems that consider the e-learning environments have also been developed. However, since most of the existing authoring systems support only PC environments, they are not suitable for various ubiquitous mobile devices. In this paper, we design and implement a contents authoring system based on learning activities for u-learning environments. Our authoring system significantly improves the efficiency for authoring contents and supports various ubiquitous devices as well as PCs.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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