목차 ◎연구의 배경 ㆍ전통적인 교육과 온라인 교육 ◎효과적 온라인 교육:능동적 체험 학습 ◎가상현장교육(Virtual Field Education) ㆍ가상현장교육 환경 및 구성 ㆍ지식의 전달 및 학습 과정 ◎가상현장실험(Virtual Field Experiments) ◎정보통신 교육과 연구의 융합(중략)
The development of computer software accelerates the change of teaching-learning method in primary school mathematics. In this paper, we discuss how to apply the software GSP to teach mathematics in primary school and suggest some examples fur the creative and active loaming. Moreover, we give the efficient teaching method for the primary school mathematics.
The influence factors on the development of information technology(IT) infrastructure for knowledge management(KM) were not empirically investigated and identified. This study empirically examines the relationships among strategic performance measurement systems(SPMS), organizational learning, the strategic alignment of business strategy with information systems(IS) strategy, which is the necessary condition to provide the kinds of knowledge required for the successful realization of business strategy, and the active construction of IT infrastructure for KM. This study demonstrates that SPMS directly affects the organizational learning, with which the members of an organization acquire the types of knowledge about strategic goals or objectives and the ways attaining these goals, and indirectly influences the IS strategic alignment through organizational learning. Thus, the alignment between business strategy and IS strategy can be facilitated and activated by the adoption and implementation of SPMS. According to the results of this study, it is observed that the IS strategic alignment and organizational learning positively affect the activation of the development of KM IT infrastructure in a firm. The results of this study also shows that the construction of KM IT infrastructure, which supports the realization of KM activities, such as knowledge creation, transfer and sharing, can enhance the strategic position of a firm, and the intensified competitiveness of a firm can lead to the improvement of performance.
The aim of this study is to show that using a Web-Based Instruction system is a better method to help counteract deficient teaching, learning conditions and facilities thus improving the students' interest, understanding, participation and skill development in Physical Education. The key findings of this study are as follows; The first advantage of using this system is that the theory of Softball is explained with the use of pictures rather than text, thus improving the students' understanding. The second is the method in which practical skills are explained and demonstrated. Action image sequences are used as opposed to the old method of using stationary pictures. This means that the learners can clearly see and understand why and, more importantly, how to use these skills. The third advantage is the technique used to teach the application of these skills. Using active rather than passive learning and thus engaging the student encourages improved participation and learning. The fourth advantage comes in evaluation: both subjective and objective questions are asked in theoretical evaluation, and the teachers can evaluate the students' understanding and skill development by filming their actual Softball games. The final advantage is the use of Self-Directed Learning to aid learners' development of understanding of the lesson content as interactions between teachers and learners are constructe
The choice of labeled data in semi-supervised learning algorithm can result in effects on the performance of the resultant classifier. In order to select labeled data required for the training of a semi-supervised learning algorithm, VCNN(Vector Centroid Neural Network) is proposed in this paper. The proposed selection method of label data is evaluated on UCI dataset and caltech dataset. Experiments and results show that the proposed selection method outperforms conventional methods in terms of classification accuracy and minimum error rate.
The study presents preliminary research on how science activities focusing on problem recognition worked and affected students' perception of their learning environment in a sixth science classroom. The science activities were based on the Science Writing Heuristic (SWH) which was suggested by Keys, Hand, Prain & Collins (1999), where problem recognition was an important part of scientific inquiry. For developing the working sheets for the modified SWH in this study, analyses of target units of 6th grade science curriculum in the aspects of problem recognition were conducted. After consecutive 6 classes with the developed working sheets for sixth graders, the student working sheets for each lesson were collected and analyzed. In order to investigate the developed units' affect on student learning, students' perceptions of their learning environment were administered before and after the applied classes. Students working sheets and questionnaires on their perceptions of learning environment indicated that students perceived that the science activities were more student-centered classes where students had active discussion and dialogue with one another giving them more chances to actively take part in the class as well as they used more properly recognized their inquiry problem.
Oh, Jina;Kim, Shin-Keong;Kang, Kyung-Ah;Kim, Sung-Hee;Roh, Heyrin;Gagne, Jennie C. De
The Journal of Korean Academic Society of Nursing Education
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v.20
no.4
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pp.617-627
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2014
Purpose: Brain-based learning has become increasingly important in nursing education. The purpose of this study is to (a) synthesize the literature on brain-based learning in nursing education using Whittemore and Knafl's integrative review method, and (b) discuss teaching strategies for nursing educators. Method: Searches were made through the CINAHL, OVID, PubMED, and SCOPUS databases using the terms $nurs^*$ AND (brain based OR neuroscience) AND ($educa^*$ OR $learn^*$ OR $teach^*$). Included were original articles in the domain of undergraduate nursing education written in English in peer-reviewed journals between January 1984 and December 2013. Twenty-four papers met the criteria. Results: Three themes were retrieved: (a) activate whole-brain functions, (b) establish supportive educational environments, and (c) encourage learners to be more active. Conclusion: Brain-based learning enhances the learning capabilities of undergraduate nursing students.
Recently, Chinese universities have been putting their priority on cultivating industry-academia linked talents, catching up with social change and industrial demand. Accordingly, vocational purpose education is being emphasized even in Korean language education. When facing active trade between Korea and China, the importance of business Korean language education will be magnified, and therefore, the demand for business Korean textbooks will grow accordingly. To strengthen the basis for the development of future business Korean textbooks, this study conducted a general analysis of a business Korean textbook for Chinese learners. Specifically, the textbook was examined by largely dividing it into external and internal structures. After dividing the internal structure into "purpose of compilation", "composition of the textbook", "learning contents", and "learning activity", the composition of the textbook was once again divided into "overall composition" and "unit composition", and the learning contents was further divided into "subject", "language content", and "supplementary knowledge." Furthermore, an analysis was conducted. The status and directions for future development of business Korean textbooks for Chinese learners are delineated and suggestions for improvement are provided. This study has its significant in that a general analysis was conducted on a business Korean textbook for Chinese learners, and is expected to be used as basic research material for the future development of business Korean textbooks.
Journal of Korean Association for Spatial Structures
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v.21
no.2
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pp.41-48
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2021
A smart tuned mass damper (TMD) is widely studied for seismic response reduction of various structures. Control algorithm is the most important factor for control performance of a smart TMD. This study used a Deep Deterministic Policy Gradient (DDPG) among reinforcement learning techniques to develop a control algorithm for a smart TMD. A magnetorheological (MR) damper was used to make the smart TMD. A single mass model with the smart TMD was employed to make a reinforcement learning environment. Time history analysis simulations of the example structure subject to artificial seismic load were performed in the reinforcement learning process. Critic of policy network and actor of value network for DDPG agent were constructed. The action of DDPG agent was selected as the command voltage sent to the MR damper. Reward for the DDPG action was calculated by using displacement and velocity responses of the main mass. Groundhook control algorithm was used as a comparative control algorithm. After 10,000 episode training of the DDPG agent model with proper hyper-parameters, the semi-active control algorithm for control of seismic responses of the example structure with the smart TMD was developed. The simulation results presented that the developed DDPG model can provide effective control algorithms for smart TMD for reduction of seismic responses.
International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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v.14
no.4
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pp.58-63
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2022
Recently, the improvement of computational processing ability due to the rapid development of computing technology has greatly advanced the field of artificial intelligence, and research to apply it in various domains is active. In particular, in the national defense field, attention is paid to intelligent recognition among machine learning techniques, and efforts are being made to develop object identification and monitoring systems using artificial intelligence. To this end, various image processing technologies and object identification algorithms are applied to create a model that can identify friendly and enemy weapon systems and personnel in real-time. In this paper, we conducted image processing and object identification focused on tanks among various weapon systems. We initially conducted processing the tanks' image using a convolutional neural network, a deep learning technique. The feature map was examined and the important characteristics of the tanks crucial for learning were derived. Then, using YOLOv5 Network, a CNN-based object detection network, a model trained by labeling the entire tank and a model trained by labeling only the turret of the tank were created and the results were compared. The model and labeling technique we proposed in this paper can more accurately identify the type of tank and contribute to the intelligent recognition system to be developed in the future.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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