JO, Il-Hyun;PARK, Yeonjeong;KIM, Jeonghyun;SONG, Jongwoo
Educational Technology International
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v.15
no.2
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pp.71-88
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2014
A variety of studies to predict students' performance have been conducted since educational data such as web-log files traced from Learning Management System (LMS) are increasingly used to analyze students' learning behaviors. However, it is still challenging to predict students' learning achievement in blended learning environment where online and offline learning are combined. In higher education, diverse cases of blended learning can be formed from simple use of LMS for administrative purposes to full usages of functions in LMS for online distance learning class. As a result, a generalized model to predict students' academic success does not fulfill diverse cases of blended learning. This study compares two blended learning classes with each prediction model. The first blended class which involves online discussion-based learning revealed a linear regression model, which explained 70% of the variance in total score through six variables including total log-in time, log-in frequencies, log-in regularities, visits on boards, visits on repositories, and the number of postings. However, the second case, a lecture-based class providing regular basis online lecture notes in Moodle show weaker results from the same linear regression model mainly due to non-linearity of variables. To investigate the non-linear relations between online activities and total score, RF (Random Forest) was utilized. The results indicate that there are different set of important variables for the two distinctive types of blended learning cases. Results suggest that the prediction models and data-mining technique should be based on the considerations of diverse pedagogical characteristics of blended learning classes.
We deal with the closed forms of European option pricing for the general class of volatility asset model and the jump-type volatility asset model by several methods.
Flipped learning is generally designed to allow students to learn on their own in advance with the help of scaffolding material such as videos and text, and in the classroom, it is operated with the help of a teacher while the class is being learner-centered. For flipped learning, each of the teachers has to design the class, collect information, and prepare for scaffolding material, so they get to face a lot of difficulties spending much time to reorganize the curriculum and produce a video and so on. Accordingly, this researcher has developed flipped learning textbook models applicable to science class by analyzing Korean and overseas textbooks, conducting an in-depth interview to six science teachers practicing flipped learning, and also developing and applying the science textbook sample model. The elementary, middle, and high school science textbook models developed include not only the textbook-based model with no videos presented in advance but also the lecture-type model, experiment-based model, and inquiry and research-based model to realize flipped learning. This study is expected to present crucial implications to develop textbooks and science class as a class to perform learner-centered inquiry activity.
International Journal of Computer Science & Network Security
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v.23
no.1
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pp.53-63
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2023
Many researchers are trying hard to minimize the incidence of cancers, mainly Gastric Cancer (GC). For GC, the five-year survival rate is generally 5-25%, but for Early Gastric Cancer (EGC), it is almost 90%. Predicting the onset of stomach cancer based on risk factors will allow for an early diagnosis and more effective treatment. Although there are several models for predicting stomach cancer, most of these models are based on unbalanced datasets, which favours the majority class. However, it is imperative to correctly identify cancer patients who are in the minority class. This research aims to apply three class-balancing approaches to the NHS dataset before developing supervised learning strategies: Oversampling (Synthetic Minority Oversampling Technique or SMOTE), Undersampling (SpreadSubsample), and Hybrid System (SMOTE + SpreadSubsample). This study uses Naive Bayes, Bayesian Network, Random Forest, and Decision Tree (C4.5) methods. We measured these classifiers' efficacy using their Receiver Operating Characteristics (ROC) curves, sensitivity, and specificity. The validation data was used to test several ways of balancing the classifiers. The final prediction model was built on the one that did the best overall.
Pak, Sae-Rom;Kim, Jun Seok;Park, Cheong-Sool;Park, Seung Hwan;Baek, Jun-Geol
Journal of Korean Institute of Industrial Engineers
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v.40
no.4
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pp.404-414
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2014
Yield prediction is important to manage semiconductor quality. Many researches with machine learning algorithms such as SVM (support vector machine) are conducted to predict yield precisely. However, yield prediction using SVM is hard because extremely imbalanced and big data are generated by final test procedure in semiconductor manufacturing process. Using SVM algorithm with imbalanced data sometimes cause unnecessary support vectors from major class because of unselected support vectors from minor class. So, decision boundary at target class can be overwhelmed by effect of observations in major class. For this reason, we propose a under-sampling method with minor class based SVM (MCSVM) which overcomes the limitations of ordinary SVM algorithm. MCSVM constructs the model that fixes some of data from minor class as support vectors, and they can be good samples representing the nature of target class. Several experimental studies with using the data sets from UCI and real manufacturing process represent that our proposed method performs better than existing sampling methods.
We had a full scale of literature survey and case survey of mathematics Flipped Learning class models. The purpose of this study is to design and adopt a Flipped Learning 'Linear Algebra' class model that fis our need. We applied our new model to 30 students at S University. Then we analyzed the activities and performance of students in this course. Our Flipped Learning 'Linear Algebra' teaching model is followed in 3 stages : The first stage involved the students viewing an online lecture as homework and participating free question-answer by themselves on Q&A before class, the second stage involved in-class learning which researcher solved the students' Q&A and highlighted the main ideas through the Point-Lecture, the third stage involved the students participating more advanced topic by themselves on Q&A and researcher (or peers) finalizing students' Q&A. According to the survey, the teaching model made a certain contribution not only to increase students' participation and interest, but also to improve their communication skill and self-directed learning skill in all classes and online. We used the Purposive Sampling from the obtained data. For the research's validity and reliability, we used the Content Validity and the Alternate-Form Method. We found several meaningful output from this analysis.
Journal of The Korean Association For Science Education
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v.27
no.6
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pp.529-545
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2007
Questioning forms an integral part of most strategies for effective teaching when the class consists of difficult content. Science including chemistry is usually content-rich, but difficult to understand without supporting lab experiments, subsidiary visual materials and model kits. Engaging the attention and interest of students in such a subject, therefore, is the key to the success of a daily lesson in the classroom. However, generating meaningful questions requires a certain level of information and metacognitive skills on the part of the teacher. The purpose of this study was to find out the framework of effective teachers' questioning with a large group in chemistry class: how teachers used questioning to engage their students in such a big class, to identify a variety of forms of feedback provided by students and to develop a model of question-inducing strategies. We investigated the teachers' recognition of their questioning and the students' recognition of teachers' questioning by surveying over 82 teachers and 434 students in Korea. The survey findings show that the questionnaire can be categorized into four elements: the theme of the teachers' questions (T), students' inquiries (I), methods of teachers' questioning (M) and encouragement of students (E). These elements can be analyzed and sub-categorized to find out which elements are effective in good questioning, even though the elements are interwoven tetrahedrally.
The purpose of this study is to investigate the smartwork use resistance and Non-Class-Related Behavior of attendees in university smartwork class with the perspective of Motivation-Threat-Ability. To do this, this study built a research model and examined how smartwork switching cost, threat and self-efficacy affect Non-Class-Related Behavior through smartwork use resistance. We also examined the relationship between self-efficacy and Non-Class-Related Behavior. The survey method was used for this paper, and data from a total of 80 university students were used for the analysis. And structural equation model was used to analyze the data. The results of this empirical study is summarized as followings. First, switching cost and threat have direct effects on the use resistance of smartwork services. Second, smartwork use resistance has a negative effect on Non-Class-Related Behavior but self-efficacy has a positive effect on it. Further, it will provide meaning suggestion point of the importance of use resistance motivations in establishing the use policy of smartwork services.
HTS power transmission cable is expected to transport large electric power with a compact size. We are developing a 3-core, 22.9 kV, 50 MVA class HTS power cable, and each core consists of a conductor and shield wound with Bi-2223 tapes, electrical insulation with laminated polypropylene paper (LPP) impregnated with liquid nitrogen. This paper describes the design and experimental results of the model cable for the 22.9 kV, 50 MVA class HTS power transmission cable. The model cable was used the SUS tapes instead of HTS tapes because of testing the electrical characteristics only. The model cable was 1.3 m long and electrical insulation thickness was 4.5 mm. The model cable was evaluated the partial discharge (PD), AC and Impulse withstand voltage in liquid nitrogen. The AC and Impulse withstands voltage and PD inception stress was satisfied with the standard of Korea Electric Power Corporation (KEPCO) in the test results. The 3-core 22.9 kV, 50 MVA class HTS power cable has been designed and manufactured based on these experimental results.
A highly reliable safety class controller for NPPs (Nuclear Power Plants) is mandatory as even a minor malfunction can lead to disastrous consequences for people, the environment or the facility. In order to enhance the reliability of a safety class digital controller for NPPs, we employed a diversity approach, in which a PLC-type controller and a PLD-type controller are to be operated in parallel. We built and used structured testbenches based on the classes supported by UVM for functional verification of the PLD-type controller designed for NPPs. We incorporated a UVM register model into the testbenches in order to increase the controllability and the observability of the DUT(Device Under Test). With the increased testability, we could easily verify the datapaths between I/O ports and the register sets of the DUT, otherwise we had to perform black box tests for the datapaths, which is very cumbersome and time consuming. We were also able to perform constrained random verification very easily and systematically. From the study, we confirmed the various advantages of using the UVM register model in verification such as scalability, reusability and interoperability, and set some design guidelines for verification of the NPP controllers.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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