The purpose of this study is to examine the effects of computer-based creativity training. Four groups of vocational high school students totaling 151 were used as experimental subjects. Two dimensions of treatment were designed. One treatment dimension is the use of computer medium in education: computer based vs. paper-pencil setting of education. The second treatment dimension is the method of creativity training: technique-oriented training program vs. factor-oriented training program. Both a pretest and a post-test were administered to all participated students. The tests were composed of a Creative Figural Test and a Creative Product Test. After the pretest 8 sessions of creative training were delivered as intended in the design of the experiment. The Dost-test was arranged a week after the completion of the training sessions. The results of the study include: First, all the 4 groups showed certain amount of improvements in their scores of Creative Figural Test, while no improvements was observed in the creative product test score. Second, the technique-oriented creativity training was more effective than the factor-oriented under the context of computer-based education, and the factor-oriented training was more effective in the paper-pencil setting. The results suggest that different pedagogical approaches should be employed for computer-based training as compared to the paper-pencil education.
Iqbal, Omer;Jadoon, Waqas;ur Rehman, Zia;Khan, Fiaz Gul;Nazir, Babar;Khan, Iftikhar Ahmed
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제12권7호
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pp.3172-3193
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2018
Recently, several studies have shown that linear representation based approaches are very effective and efficient for image classification. One of these linear-representation-based approaches is the Collaborative representation (CR) method. The existing algorithms based on CR have two major problems that degrade their classification performance. First problem arises due to the limited number of available training samples. The large variations, caused by illumintion and expression changes, among query and training samples leads to poor classification performance. Second problem occurs when an image is partially noised (contiguous occlusion), as some part of the given image become corrupt the classification performance also degrades. We aim to extend the collaborative representation framework under limited training samples face recognition problem. Our proposed solution will generate virtual samples and intra-class variations from training data to model the variations effectively between query and training samples. For robust classification, the image patches have been utilized to compute representation to address partial occlusion as it leads to more accurate classification results. The proposed method computes representation based on local regions in the images as opposed to CR, which computes representation based on global solution involving entire images. Furthermore, the proposed solution also integrates the locality structure into CR, using Euclidian distance between the query and training samples. Intuitively, if the query sample can be represented by selecting its nearest neighbours, lie on a same linear subspace then the resulting representation will be more discriminate and accurately classify the query sample. Hence our proposed framework model the limited sample face recognition problem into sufficient training samples problem using virtual samples and intra-class variations, generated from training samples that will result in improved classification accuracy as evident from experimental results. Moreover, it compute representation based on local image patches for robust classification and is expected to greatly increase the classification performance for face recognition task.
Kim, Kyungki;Alshair, Mohammed;Holtkamp, Brian;Yun, Chang;Khalafi, SeyedAmirhesam;Song, Lingguang;Suh, Min Jae
Journal of Construction Engineering and Project Management
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제9권4호
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pp.16-33
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2019
The increasing size and complexity of modern construction projects demands mature capabilities of onsite personnel with regard to recognizing unsafe situations. Construction safety training is paper or computer-based and suffers from a distinct gap between the classroom training environment and real-world construction sites; even trained personnel can find it difficult to recognize many of the potential safety hazards at their jobsites even after receiving construction safety training. Immersive technologies can overcome the current limitations in construction safety training by reducing the gap between the classroom and a real construction environment. This research developed and tested a new Augmented Reality (AR)-based assessment tool to evaluate the hazard recognition skills of students majoring in construction management as part of a construction safety course. The quantitative and qualitative results of this research confirmed that AR-based assessment can become a very effective assessment tool to evaluate safety knowledge and skills in a construction safety course, outperforming both paper and computer-based assessment methods. The students preferred AR-based assessment because it provides a realistic visual context for real world safety hazards.
A good performance on communication systems is obtained by decreasing the length of training sequence In the initial stage of adaptive equalization. This paper presents a new approach to accomplish this, with the use of a training adaptive equalizer. The approach is based on combining the training and tracking modes, in which the training equalizer is updated by the LMS algorithm with the training sequence and then updated by a blind algorithm. By computer simulations, it is shown that a class of the proposed equalizers provides better performance than the conventional training equalizer.
The accuracy of training-based activity recognition depends on the training procedure and the extent to which the training dataset comprehensively represents the activity and its varieties. Additionally, training incurs substantial cost and effort in the process of collecting training data. To address these limitations, we have developed a training-free activity recognition approach based on a fuzzy logic algorithm that utilizes a generic activity model and an associated activity semantic knowledge. The approach is validated through experimentation with real activity datasets. Results show that the fuzzy logic based algorithms exhibit comparable or better accuracy than other training-based approaches.
국가 간 다양한 분야에서의 교류가 증가함에 따라서 개최되는 국제회의의 수도 증가하고 있다. 이로 인해, 동시통역의 수요도 증가하고 있기 때문에 많은 학습자들이 동시통역을 학습하고 있다. 동시통역은 많은 학습 시간이 필요하기 때문에, 통역을 학습하는 학생들은 개별 학습을 수행한다. 자율적인 학습법 중 대표적으로 문장구역 훈련법이 있으나, 백트래킹으로 인한 학습 효과 저하 및 원활한 학습을 위한 파트너의 도움이 필요하다는 단점이 존재한다. 이를 해결하기 위해서 컴퓨터 기반 문장구역 훈련 시스템이 제안되어 학습자들의 학습 능률을 향상시켰다. 하지만, 컴퓨터의 경우 이동성이 매우 낮기 때문에 학습자들이 정해진 공간에서만 학습을 진행할 수 있기 때문에 활용도가 저하될 수 있다. 본 논문에서는 이동성으로 인한 활용도 저하 문제를 해결하기 위해 스마트 단말 기반의 문장구역 훈련 시스템을 제안한다. 스마트 단말은 컴퓨터에 비해 낮은 처리 용량을 가지고 있기 때문에 크기가 큰 파일을 처리할 때 성능이 저하된다. 이를 해결하기 위한 여러 알고리즘들을 제안한다. 제안한 스마트 단말 기반 문장구역 훈련 시스템을 구현하고 기능을 검증하였다.
Distance Education is a non-traditional mode of training and can take many forms, one of which is the use of Computer Based Training (CBT). This paper reviews various quality assurance models for designing the delivery of programmes at the universities and other training institutions. It presents the findings of a CBT research that is currently being carried out at the Department of Mechanical and Manufacturing Engineering, University of the West Indies, Trinidad. The significance of the research is discussed with particular emphasis on the influence of curricula sequencing on knowledge acquisition in learners of varying cognitive styles. The paper concludes that adherence to quality assurance principles could result in the enhanced performance of users of the CBT.
통역을 학습하는 학생들은 수업 외에도 추가적인 학습 및 훈련을 수행한다. 동시통역 및 순차통역에서 두 언어의 구조가 다르기 때문에 통역가는 발표 내용을 빠르게 기억해야 한다. 단기 기억 향상을 위해서 통역을 학습하는 학생들은 메모리 훈련을 수행한다. 메모리 훈련은 파트너가 필요하기 때문에 학습 효율성이 저하되고 자가 학습이 불가능하다. 이를 해결하기 위해서 컴퓨터 기반의 단기 기억 훈련 시스템이 제안되었다. 지문 내 단어를 특수문자로 변경함으로써 학생들이 파트너 없이도 자가 학습이 가능하다. 하지만 컴퓨터는 휴대성이 떨어지기 때문에 외부에서는 학습 능률이 저하된다. 제거되는 단어보다 키워드로 제공하는 단어의 수가 더 많아서 학습 난이도가 저하된다. 이를 해결하기 위해서, 본 논문에서는 스마트 단말 기반의 문장구역 훈련 시스템을 제안하였다. 스마트 단말은 휴대성이 높아 학습의 제한이 없어 효율이 증가한다. 제안하는 훈련 시스템에서는 삭제되는 단어수가 키워드보다 더 많도록 하여 학습 난이도가 증가한다. 제안한 훈련 시스템을 구현하고 기능을 검증하였다.
Sung, Nak-Jun;Choi, Jin Wook;Kim, Chul-Hyun;Lee, Ahyoung;Hong, Min
인터넷정보학회논문지
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제18권4호
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pp.19-25
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2017
In this paper, we designed and implemented IoT sensors based badminton motion analysis and training system that can be readily used by badminton players with PC. Unlike the traditional badminton training system which uses signals of the flags by coach, the proposed electronic training system used IoT sensors to automatically detect and analysis the motions for badminton players. The proposed badminton motion analysis and training system has the advantage with low power, because it communicates with the program through BLE communication. The badminton motion analysis system automatically measures the training time according to the player's movement, so it is possible to collect objective result data with less errors than the conventional flag signal based method by coach. In this paper, training data of 5 athletes were collected and it provides the feedback function through the visualization of each section of the training results by the players which can enable the effective training. For the weakness section of each player, the coach and the player can selectively and repeatedly perform the training function with the proposed training system. Based on this, it is possible to perform the repeated training on weakness sections and they can improve the response speed for these sections. Continuous research is expected to be able to compare more various players' agility and physical fitness.
본 논문은 사용자가 카메라와 트래커가 부착된 HMD를 착용하고, 햅틱 장비를 사용하여 혼합현실 환경 상에서 기계적 상황훈련을 수행하는 시스템에 대하여 설명한다. 본 시스템은 발달장애인들의 시지각 협응능력 향상을 위해 도출된 기계적 상황훈련에 대한 시나리오를 기반으로 한다. 사용자는 HMD를 통해 보여 지는 가상의 핀을 햅틱으로 제어하여 작업판에 꽃는 상황훈련을 수행하고, 시스템은 FSM(Finite State Machine)기반으로 사용자의 행동에 맞는 피드백을 전달한다. 또한, 상황훈련에 대한 현실감을 높여 훈련 효과를 증대시키기 위해 가상 환경에 실제 사용자의 손을 삽입하고, 햅틱을 통해 촉감을 전달한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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