Journal of information and communication convergence engineering
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v.18
no.4
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pp.239-244
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2020
This study analyzed the influencing factors of learning engagement and teaching presence in online programming practice classes. The subjects of this study were students enrolled in an industrial specialized high school, who practiced creating Arduino circuits and programming using a web-based virtual practice tool called Tinkercad. This research adopted a tool that can measure task value, learning flow, learning engagement, and teaching presence. Based on this analysis, learning flow had a mediating effect between task value and online learning engagement, as well as between task value and teaching presence. Increasing learning engagement in online classes requires sensitizing the learners about task value, using hands-on platforms available online, and expanding interaction with instructors to increase learning flow of students. Furthermore, using virtual hands-on tools in online programming classes is relevant in increasing learning engagement. Future research tasks include: confirming the effectiveness of online learning engagement and teaching presence through pre- and post-tests, and conducting research on various practical subjects.
In this paper, we define the torsion graph determined by equivalence classes of torsion elements and denote it by AE(M). The vertex set of AE(M) is the set of equivalence classes {[x] | x ∈ T(M)*}, where two torsion elements x, y ∈ T(M)* are equivalent if ann(x) = ann(y). Also, two distinct classes [x] and [y] are adjacent in AE(M), provided that ann(x)ann(y)M = 0. We shall prove that for every torsion finitely generated module M over a Dedekind domain R, a vertex of AE(M) has degree two if and only if it is an associated prime of M.
We use convolution techniques to define certain classes of starlike functions which are associated with Lommel operator. Some inclusion results are investigated. It is also shown that these classes are invariant under Bernardi integral operator.
This study aimed to investigate the effects of science classes applying round robin strategy on scientific communicative competence, science learning motivation and academic achievement of elementary students. The number of participants were 126, 4 classes of 6th grade in C elementary school in B city. The experimental group, 2 classes including 63 participants, had science classes applying round robin strategy. While the comparative group, 2 classes including 63 participants, took ordinary teacher-driven lessons using teacher's guidebook. Pre and post tests were done before and after intervention to assess the changing in each group's scientific communicative competence, science learning motivation, and academic achievement. The results of this study can be summarized as follows: The science class applying round robin strategy showed significant effect on improving scientific communicative competence and science learning motivation and academic achievement of elementary students.
Seo, Younkyung;Ko, Myunghee;Kim, Sooyoung;Jun, Byoungho
Journal of Korea Society of Digital Industry and Information Management
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v.16
no.3
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pp.83-94
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2020
The threat of COVID-19 pandemic put many universities in Korea to develop and implement various types of untact online classes. Online education has been recognized as one of the effective educational methods because of its ubiquitous and flexible educational environments. However quick move to online education caused by the sudden attack of the COVID-19 led to many problems such as faculty's burden and stress from the planning and designing suitable for online classes, technology system problems for both students and faculty and students' complaints of the low quality of education. The primary purpose of this study is to investigate the effects of learner, contents, and instructor factors on college student satisfaction with untact online classes during the first attack of COVID-19 pandemic. The data were collected from 605 undergraduate students of S women's university based in Seoul, who took the untact online classes in the spring semester 2020. The results of empirical analysis reveal that only contents factor are likely to predict learner satisfaction. These findings provide insights that the effective planning and designing classes are key to enhancing learner satisfaction with online education. This study suggests that instructors need various contents developed and educational strategies for students.
With the advent of the pandemic era, non-face-to-face classes are being conducted, and many studies are being conducted on the effects of non-face-to-face classes in many subjects. Since the programming class is a subject that combines knowledge transfer and practice. In the case of non-face-to-face classes, I wanted to know how students perceive them through a survey. The number of students who answered that traditional face-to-face classes were good in terms of ease of question and answer, understanding of class content and immersion in class, and more students answered that non-face-to-face classes were good in terms of securing practice time and class control. It is expected that using the results of this study will help plan effective programming lessons.
Students' interest and motivation of a lesson can be deeply influenced by how their teacher starts his or her lesson. So the introduction part of math classes should be very carefully and thoughtfully designed. The goal of this study is to serve the foundation for developing the practical types of introduction part of math classes and to draw the implications for planning and teaching math classes. For these, 19 lesson plans titled by 'volume of cylinders' composed by elementary teachers and 2 lesson videos on the internet are analyzed. Finally, seven types of introduction parts of math class are probed and several implications are suggested.
Therapeutic duplication of prescriptions is the most frequently reported inappropriate drug use in Korea. To prevent significant problems during drug prescribing and dispensing, prospectively, development of standard including drug lists considered as therapeutic duplications for the prioritized drug classes first would be necessary. This study was aimed to analyze frequent drug classes of therapeutic duplications by healthcare providers in clinical practice settings. National health claims data for drug review and reimbursement (1,426,065 prescriptions dated March 19, 2008) were analyzed. Therapeutic duplication was defined as the prescription including more than 2 ingredients belonging to the same KFDA drug classification numbers that considered to have therapeutic similarities. The following 3 drug classes were mostly frequent therapeutic duplication classes: 114 anti-pyretics, analgesics and anti-inflammatory drugs; 117 drugs for psycho-nervous system; 141 Antihistamines. About 3.5% of overall prescriptions analyzed showed therapeutic duplications. This result might be starting step to develop DUR therapeutic duplication standard.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.12
no.10
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pp.5143-5158
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2018
Improving the intrusion detection system (IDS) is a pressing need for cyber security world. With the growth of computer networks, there are constantly daily new attacks. Machine Learning (ML) is one of the most important fields which have great contribution to address the intrusion detection issues. One of these issues relates to the imbalance of the diverse classes of network traffic. Accuracy paradox is a result of training ML algorithm with imbalanced classes. Most of the previous efforts concern improving the overall accuracy of these models which is truly important. However, even they improved the total accuracy of the system; it fell in the accuracy paradox. The seriousness of the threat caused by the minor classes and the pitfalls of the previous efforts to address this issue is the motive for this work. In this paper, we consolidated stratified sampling, cost function and weighted Support Vector Machine (WSVM) method to address the accuracy paradox of ID problem. This model achieved good results of total accuracy and superior results in the small classes like the User-To-Remote and Remote-To-Local attacks using the improved version of the benchmark dataset KDDCup99 which is called NSL-KDD.
This research focused on studying the phenomena of activity injuries occurred in military service, the object of which is soldiering soldiers in army. I made a inquiry paper including 6 items such as injury frequency, athletic event when you are injured, injury pattern, injury part in body and injury time according to military classes, and distributed it to elected 421 soldiers, the number of which is the total number of injured soldiers having time for physical activities in a year(last 2002 year). The results were as follows ; First, Injury frequency was according to private middle classes, private second classes, private last classes, private first classes. Second, Athletic event when you are injured was according to soccer, basketball, running and Martial Art(Taekwondo). 1) An abrasion was the most injury pattern when playing soccer. 2) A sprain was the most injury pattern when playing basketball. Third, Most causes of injuries dued to his / her carelessness, which is his / her excessive greed to win. Fourth, The most injury pattern was a skin abrasion. Fifth, The most injury part in body was a leg. Sixth, There was the most injury in summer. Wednesday on week, especially afternoon when you have time for physical to improve your battle-power.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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