Existing studies on automatic bug triage were mostly used the method of designing the prediction system based on the machine learning algorithm. Therefore, it can be said that applying a high-performance machine learning model is the core of the performance of the automatic bug triage system. In the related research, machine learning models that have high performance are mainly used, such as SVM and Naïve Bayes. In this paper, we apply Deep Learning, which has recently shown good performance in the field of machine learning, to automatic bug triage and evaluate its performance. Experimental results show that the Deep Learning based Bug Triage system achieves 48% accuracy in active developer experiments, un improvement of up to 69% over than conventional machine learning techniques.
Action learning is a teaching method that is taught through the process of finding real problems and finding solutions. The purpose of this study was to examine the effectiveness of action learning for the college course 'media education for children' which was offered by the Department of Child Psychology and Education at S university in Seoul. According to the process of action learning suggested by Marquardt(2000), college students developed the problem of children's news literacy education and set the purpose, goal and contents of news literacy and developed teaching and learning method for the 6th grade elementary students and applied it to the education field. The college students' evaluation about the action learning lesson were collected by questionnaire and verbal. They found that active and voluntary problem-solving and field application through action learning helped to achieve the goals of the children's media education class. Finally, the importance of close cooperation with the educational field and of appropriate feedback were discussed as a necessary condition of action learning teaching method.
As the era of $4^{th}$ Industrial Revolution has arrived, education systems are changing in order to prepare for the changes on technological environment. Recently in the education field, flipped learning, which focus on learner-centered with an active communication is suggested, rather than the existing teaching method, which had the characteristic of simply delivering a knowledge. In this research, case study of analyzing a learning effect done by applying a flipped learning on the study of Industrial Security which has the characteristics of timeliness and can accordingly reflect the characteristics of $4^{th}$ Industrial Revolution. In detail, the concept of the study of Industrial Security and flipped learning was arranged, analyzed a current state of education on the study of Industrial Security and exemplary of flipped learning applied class and designed the methodology of flipped learning of this research. Nextly, designed flipped learning method was applied in the actual class of the study of Industrial Security. Lastly, survey and interview was conducted targeting a learner and deducted an implications. The results of survey showed that class participation has increased through active interactions between learners, and flexible learning environments was created which is appropriate for the characteristics of industrial security, which is in need of timeliness response against to diverse security threats of $4^{th}$ Industrial Revolution, and regarded a flipped learning to be appropriate for the study of Industrial security.
Miziuk, Viktoriia;Berdo, Rimma;Derkach, Larysa;Kanibolotska, Olha;Stadnii, Alla
International Journal of Computer Science & Network Security
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v.21
no.7
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pp.63-69
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2021
Flipped learning is necessary for modern education but quite difficult to implement. In pedagogical science, the question remains to what extent the practical work of the teacher in combination with the technologies of flipped learning will improve the quality of higher education. The aim of this article is to study the effectiveness and feasibility of using flipped learning technologies, assessing their perception by students (advantages and problems), identified an algorithm for introducing flipped learning technology in higher education institutions. Research methods. The main method is an experiment. An evaluation of the effectiveness of the study was conducted using a questionnaire and observation method. Statistical methods were used to evaluate the results of the experiment. The research hypothesis is that flipped learning allows the teacher to spend more time on an individual approach, to understand the real needs of students, and provide effective feedback, thereby improving the quality of learning and motivation of students, especially while studying complex material. The results of the study are to prove the effectiveness of the technology of flipped education in the study of complex disciplines, courses, topics. The use of flipped learning strategies improves the self-regulation of the educational process, group work skills, improves students' ability to learn, overcome difficulties. The technology of flipped learning in the presence of modern technical means and constant work on improving the level of digital literacy is an effective means for students to master complex topics and problematic issues that require additional consideration and discussion. The perspective of further research is the consideration of integrated approaches to the application of flipped learning technologies to the principles of STEAM-education, multilingual and multicultural programs, etc. It is also worth continuing to develop a set of methods aimed at enhancing the student's learning activities, the formation of group work skills, direct participation in creating the foundations of higher education.
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.
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.
Purpose: After COVID-19, changes in the educational ecosystem take place and fire service academy education system have shifted from face-to-face into non fact-to-face. So, the educational effect of fire officials is decreased and the satisfaction level is also decreased. In this study, we want to examine the current status of non-face-to-face real-time remote education and supplement the problems to improve the educational methods, the educational environment, etc. Method: This study is an independent variable that affects non-face-to-face real-time remote education, consisting of education system environment, self-efficacy of computers, contents (education contents, structure, design, etc.), and proper interaction. A dependent variable was selected with satisfaction for non-face-to-face real-time remote education. In addition, it was selected and analyzed as an active property of learning motivation and learning attitude as control variables. Result: The better the content and the more active the learning motivation and the attitude toward learning, the higher the satisfaction of non-face-to-face real-time remote education, and the more active the learning motivation and the attitude toward learning, the more positive the computer self-efficacy and the satisfaction of learning Conclusion: In order to increase the satisfaction of non-face-to-face real-time education due to COVID-19, education designers or professors need to provide non-face-to-face education contents that can increase the aggressiveness of their learning motivation and learning attitude, and to increase the satisfaction of education for learners by increasing computer self-efficacy through pre-education of non-face-to-face education systems.
The Transactions of the Korean Institute of Electrical Engineers P
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v.60
no.4
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pp.181-185
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2011
Due to the increasing of nonlinear loads such as converters and inverters connected to the electric power distribution system, and extensive application of harmonic generation sources with power electronic devices, disturbance of the electric power system and its influences on industries have been continuously increasing. Thus, it is difficult to construct accurate load model for active and reactive power in environments with harmonics. In this research, we develop current harmonics estimation method based on Extreme Learning Machine (ELM) with fast learning procedure for residential loads. Using data sets acquired from various residential loads, the proposed method has been intensively tested. As the experimental results, we confirm that the proposed method makes it possible to effective estimate current harmonics for various input voltage.
Shin, Yun Hee;Choi, Jihea;Storey, Margaret J.;Lee, Seul Gi
Journal of Korean Academy of Fundamentals of Nursing
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v.24
no.3
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pp.181-188
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2017
Purpose: Competency in physical assessment is an important component of nursing practice. However, some physical assessment skills are not being utilized within the current teacher-centered, content-heavy curriculum. This study was conducted to identify the effects of student-centered, self-directed learning in the physical assessment class. Methods: An experimental study with a post-test only control group design was used to compare an intervention group that was provided self-directed learning classes and a control group that was provided traditional lecture and practice classes. Competency in physical assessment, academic self-confidence, and learning satisfaction were evaluated. Collected data were analyzed using $x^2$-test (Fisher's exact test) and independent t-test. Results: Competency in physical assessment was significantly higher in the experimental group. However, academic self-confidence and learning satisfaction were not significantly different between the groups. Conclusion: The findings in this study indicate that self-directed learning can improve nursing students competency in physical assessment and that self-directed learning is a good education method to improve nursing students' competency in physical assessment during clinical practice and perform quality patient care by making active use of physical assessment skills.
This research aimed at investigating the relation between police officer's organizational learning and organizational effectiveness based on hypothetical model about the influence of police officer's organizational learning on organizational effectiveness. In order to achieve this purpose, the researcher selected 163 police officers as the test group, who are in active service at Gwangju District Police Agency from July 14~August 15, 2013. As the sampling method, the researcher used random sampling method and conducted a survey based on self-administrated method, and the finally analyzed data was analyzed through SPSS for Win Version 17.0 statistical program. The research results are as follows. First, it was comprehended that police officer's higher level of organizational learning influenced organizational commitment more, lower factor of organizational effectiveness, significantly. Second, it was analyzed that police officer's learning ability significantly influenced job satisfaction, lower factor of organizational effectiveness, besides organizational commitment.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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