Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.26
no.12
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pp.299-307
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2021
As the COVID-19 pandemic spread around the world, more and more universities are conducting real-time distance video lectures using ZOOM, Webex, and MS Teams. This study attempts to identify the factors influencing learner satisfaction of real-time distance video lectures. Based on the existing research, it was composed of five elements (system factor, content quality, interaction, self-direction, and learning motivation) as learner satisfaction elements of real-time distance video lectures. As a result of analyzing the structural equation model of 160 effective questionnaires by conducting a survey of college students in the metropolitan and Chungcheong areas, it was found that three factors (interaction, self-direction, and learning motivation) influence learner satisfaction. Real-time distance video lectures are expected to continue to expand in the future. Therefore, universities should continuously increase learner satisfaction through the development and evaluation of real-time distance video lecture satisfaction models.
As Internet and mobile technology is developing, the educational environment is changing from the traditional passive way into an active one driven by learners. It is important to construct the proper learner's profile for personalized education where learners are able to study according to their learning levels. The existing studies on ICT-based personalized education have mostly focused on vocabulary and learning contents. In this paper, learning profile is constructed with not only vocabulary but grammar to define a learner's learning status in more detailed way. A proficiency metric is defined which shows how a learner is accustomed to the learning contents. The simulational results present the suggested approach is effective to the evaluation essay data with each learner's proficiency that is determined after pre-learning process. Additionally, the proposed analysis technique enables to provide statistics or graphs of the learner's status and necessary data for the learner's learning contents.
Do loanword properties emerge in the acquisition of a foreign language and if so, how? Classic studies in adult language learning assumed loanword properties that range from near-ceiling to near-chance level of appearance depending on speech proficiency. The present research argues that such variations reflect different phonological types, rather than speech proficiency. To investigate the difference between learner speech and loanword phonology, the current research analyzes the speech data from five different proficiency levels of 92 Korean speakers who read 19 pairs of English words and sentences that contained loanwords. The experimental method is primarily an acoustical one, by which the phonological cause in the loanwords (e.g., the insertion of [$\Box$] at the end of the word stamp) would be attested to appear in learner speech, in comparison with native speech from 11 English speakers and 11 Korean speakers. The data investigated for the research are of segment deletion, insertion, substitution, and alternation in both learner speech and the native speech. The results indicate that learner speech does not present the loanword properties in many cases, but depends on the types of phonological causes. The relatively easy acquisition of target pronunciation is evidenced in the cases of segment deletion, insertion, substitution, and alternation, except when the loanword property involves the successful command of the target phonology such as the de-aspiration of [p] in apple. Such a case of difficult learning draws a sharp distinction from the cases of easy learning in the development of learner speech, particularly beyond the intermediate level of proficiency. Overall, learner speech departs from loanword phonology and develops toward the native speech value, depending on phonological contrasts in the native and foreign languages.
The purpose of this study was to develop the problem solving instruction facilitating novice learner to represent the problem. For the purpose, we mainly focused on three aspects of problem solving. First, learner should represent the targeted problem and its solutions for problem solving. Second, from crucial notions of cognitive load theory, learner's mental load should be optimized for problem representation. Third, for optimizing students' mental load, experts may support making their thinking more visible and mapping from their intuition to expert practice. We drew the design principles as follows. First, since providing worked examples for the targeted problem has been considered to minimize analogical errors as well as reduce cognitive load in problem representation at line of problem solving and instructional research, it is needed to elaborate the way of designing. The worked example alternatively corresponds to expert schema that consists of domain knowledge as well as strategies for expert-like problem representation and solution. Thus, it may help learner to represent what the problem is and how to solve it in problem space. Second, principle can be that expert should scaffold learner's self-explanations. Because the students are unable to elicit the rationale from worked example, the expert's triggering scaffold may be critical in that process. The unexplained and incomplete parts of the example should be completed not by expert's scaffold but by themselves. Critical portion of the expert's scaffold is to explain about how to apply and represent the given problem, since students' initial representations may be reached at superficial or passive pattern of example elaboration. Finally, learner's mental model on the designated problem domain should be externalized or visualized for one's reflection as well as expert's scaffolding activities. The visualization helps learner to identify one's partial or incorrect model. The correct model of learner could be constructed by expert's help.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2006.05a
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pp.629-632
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2006
본 논문에서는 영어 학습을 도와주고 영한 기계번역 시스템의 평가를 통해 기계번역 시스템의 성능 개선을 위한 도구인 HS-eLearner를 설계, 구현하였다. HS-eLearner는 영어 문장의 번역 뿐만 아니라 입력 문장의 구조, 문장에 사용된 단어의 의미를 제공하여 사용자의 효과적인 영어 학습을 보조하는 기능을 가진다. 또한 사용자가 번역된 문장을 평가하여 사용자에 의한 객관적인 번역 시스템에 대한 평가를 기대할 수 있으며 평가 결과를 개발자에게 제공함으로써 번역 시스템의 성능 개선에 사용될 수 있다. 즉 사용자와 개발자간의 커뮤니케이션을 제공함으로써 사용자의 요구를 수용할 수 있는 시스템으로의 개선을 용이하게 한다.
The purpose of this study was to investigate the effects of learners' academic achievement and learner interaction through project - based learning. In the case of interaction, we focused on the field of learning, that is, the learner's communication style in various technical environments. The subjects of this study were 80 learners who took a 3-hour elective English language learning course at a university in Korea. This study is to investigate the effect of learner interaction through KakaoTalk and LMS (Learning Management System). As a result of the study, it was found that there was a significant difference between learner interaction by project - based learning and communication type and kakao talk utilization group and LMS (Learning Management System) group. 1) The results of the kakao talk utilization group were significant in both the learner interaction and the learner's academic achievement according to the project - based learning and communication type. For current digital native learners, Kakao Talk is the result of the fact that it is the optimal environment for problem solving, communication, and uploading and sharing of educational activities.
Journal of The Korean Association of Information Education
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v.19
no.2
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pp.207-214
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2015
In this study, we research an analysis of learner competency with students in 16 smart education research schools. The result of analysis, 2-year students showed a highly regarded competences which are the learner competencies in all areas than 1-year students. And the urban students was higher than rural students. This means that urban students have higher awareness of the learner competencies than rural students. Lastly, in a comprehensive analysis of each school year, the statistical differences between elementary and middle school did not appear. However, in the elementary, middle and high school between the difference was statistically.
Journal of Korea Society of Digital Industry and Information Management
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v.13
no.3
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pp.105-113
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2017
Considered as the "new normal" mode of learning, BL has become popular in recent years especially in University education. BL is defined as a learning approach that combines e-learning and face-to-face classroom learning. BL allows for more interactive and reflective learning environment resulting in enhancing learner-directed learning. The adoption of BL in university has made it significant to probe the crucial determinants that would entice instructors and learners to use BL and enhance learning satisfaction. The primary purpose of this study is to investigate the affecting factors of the satisfaction of BL in universities in terms of leaner's aspects. Learner's role is very important in BL, because learner should self-directed study for effective performance and satisfaction in BL environment. Based on prior studies motivation, self-efficacy, and educational expectancy were identified as affecting factors of satisfaction in BL. According to the result of multiple regression, all factors(motivation, self-efficacy, and educational expectancy) were found to be significantly related to the learner's satisfaction in BL. It can provide practical guideline on effective operation strategy for BL in universities.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.6
no.9
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pp.2370-2387
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2012
A new security management model based on Rough set and Bayesian learner is proposed in the paper. The model focuses on finding out malicious nodes and getting them under control. The degree of dissatisfaction (DoD) is defined as the probability that a node belongs to the malicious node set. Based on transaction history records local DoD (LDoD) is calculated. And recommended DoD (RDoD) is calculated based on feedbacks on recommendations (FBRs). According to the DoD, nodes are classified and controlled. In order to improve computation accuracy and efficiency of the probability, we employ Rough set combined with Bayesian learner. For the reason that in some cases, the corresponding probability result can be determined according to only one or two attribute values, the Rough set module is used; And in other cases, the probability is computed by Bayesian learner. Compared with the existing trust model, the simulation results demonstrate that the model can obtain higher examination rate of malicious nodes and achieve the higher transaction success rate.
In this research, we proposed a learner tailoring question recommendation system for web based learning evaluation system. For teaming evaluation process, this system used the item difficulty Each question was stored and managed to the question bank. Item difficulty was recalculated during teaming process and feedback in next course. For learner tailoring question recommendation, learner could choice the teaming part and set the learning difficulty. In application result of proposal method, almost learner could improve learning score by controling teaming difficulty.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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