• 제목/요약/키워드: educational data mining

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Advanced Information Data-interactive Learning System Effect for Creative Design Project

  • Park, Sangwoo;Lee, Inseop;Lee, Junseok;Sul, Sanghun
    • KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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    • 제16권8호
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    • pp.2831-2845
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    • 2022
  • Compared to the significant approach of project-based learning research, a data-driven design project-based learning has not reached a meaningful consensus regarding the most valid and reliable method for assessing design creativity. This article proposes an advanced information data-interactive learning system for creative design using a service design process that combines a design thinking. We propose a service framework to improve the convergence design process between students and advanced information data analysis, allowing students to participate actively in the data visualization and research using patent data. Solving a design problem by discovery and interpretation process, the Advanced information-interactive learning framework allows the students to verify the creative idea values or to ideate new factors and the associated various feasible solutions. The student can perform the patent data according to a business intelligence platform. Most of the new ideas for solving design projects are evaluated through complete patent data analysis and visualization in the beginning of the service design process. In this article, we propose to adapt advanced information data to educate the service design process, allowing the students to evaluate their own idea and define the problems iteratively until satisfaction. Quantitative evaluation results have shown that the advanced information data-driven learning system approach can improve the design project - based learning results in terms of design creativity. Our findings can contribute to data-driven project-based learning for advanced information data that play a crucial role in convergence design in related standards and other smart educational fields that are linked.

데이터마이닝을 이용한 청소년 유해업소 출입경험에 영향을 주는 요인 (Characterizing Patterns of Experience of Harmful Shops among Adolescents Using Decision Tree Models)

  • 손애리
    • 보건교육건강증진학회지
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    • 제31권3호
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    • pp.15-26
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    • 2014
  • Objective: This study was conducted in order to explore the predictive model of the experience of harmful shops in middle and high school students. Methods: The survey was conducted using a self-administered questionnaire method online via the homepage of the education ministry's student health information center. Participants were 1,888 middle school students and 1,563 high school students from 107 schools in Korea. The collected data were processed using the SPSS classification trees 18.0 program and examined using data mining decision tree model. Results: In this study, 6.9% of all subjects were found to have been to sex industry harmful place and 81.8% game place. The results revealed that smoking, living with parents, and school grade were significant predictors for experience of sex industry harmful place. The perception of study disrupts, drinking, living with parents, stress, and satisfaction of school life were significant predictors for experience of game harmful place. Conclusions: These results suggest that an educational approach should be developed by tailored conditions to prevent the access to harmful shops.

Analysis of the Current Status of Edutech in Korean Language Education

  • JinHee KIM;HoSung WOO
    • 4차산업연구
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    • 제3권2호
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    • pp.11-17
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    • 2023
  • Purpose - Recently, in the field of language education, interest in edutech has increased due to difficulties in classroom teaching due to COVID-19. Accordingly, we would like to analyze research topics related to e-learning before and after COVID-19 and examine the implications for the future Korean language education field. Research design, data, and methodology - This study organized a list of papers to be analyzed by searching for e-learning terms applicable to Korean language education in RISS. The collected data was electronically documented, keywords were extracted using text mining techniques, and word frequencies were checked, and then viewed through cloud visualization. Result - It was confirmed that research on e-learning in the field of Korean language education has increased rapidly in 2021 and 2022. In particular, extensive research on online learning methods has been actively conducted due to the difficulties of face-to-face learning in the COVID-19 era. There have been many studies on teaching and learning methods, such as flipped learning, hybrid learning, blended learning, mobile learning, and smart learning. Conclusion - Since the research so far has mainly focused on online class management methods. Therefore, future research suggests that efforts should be made to develop educational contents and teaching methods using specific ICT technologies. These efforts will contribute to advancing smart education that future education aims for.

Stock News Dataset Quality Assessment by Evaluating the Data Distribution and the Sentiment Prediction

  • Alasmari, Eman;Hamdy, Mohamed;Alyoubi, Khaled H.;Alotaibi, Fahd Saleh
    • International Journal of Computer Science & Network Security
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    • 제22권2호
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    • pp.1-8
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    • 2022
  • This work provides a reliable and classified stocks dataset merged with Saudi stock news. This dataset allows researchers to analyze and better understand the realities, impacts, and relationships between stock news and stock fluctuations. The data were collected from the Saudi stock market via the Corporate News (CN) and Historical Data Stocks (HDS) datasets. As their names suggest, CN contains news, and HDS provides information concerning how stock values change over time. Both datasets cover the period from 2011 to 2019, have 30,098 rows, and have 16 variables-four of which they share and 12 of which differ. Therefore, the combined dataset presented here includes 30,098 published news pieces and information about stock fluctuations across nine years. Stock news polarity has been interpreted in various ways by native Arabic speakers associated with the stock domain. Therefore, this polarity was categorized manually based on Arabic semantics. As the Saudi stock market massively contributes to the international economy, this dataset is essential for stock investors and analyzers. The dataset has been prepared for educational and scientific purposes, motivated by the scarcity of data describing the impact of Saudi stock news on stock activities. It will, therefore, be useful across many sectors, including stock market analytics, data mining, statistics, machine learning, and deep learning. The data evaluation is applied by testing the data distribution of the categories and the sentiment prediction-the data distribution over classes and sentiment prediction accuracy. The results show that the data distribution of the polarity over sectors is considered a balanced distribution. The NB model is developed to evaluate the data quality based on sentiment classification, proving the data reliability by achieving 68% accuracy. So, the data evaluation results ensure dataset reliability, readiness, and high quality for any usage.

빅데이터 분석 방법을 이용한 중학교 정보 교과서 핵심 개념 분석 (Analysis of the Core Concepts of Middle School Informatics Textbook Using Big Data Analysis Techniques)

  • 윤대웅;최현종
    • 창의정보문화연구
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    • 제5권2호
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    • pp.157-164
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    • 2019
  • 빅데이터는 최근 우리 사회에 다양한 분야에서 활용하고 발전하고 있는 분야이다. 정치, 경제, 사회의 각 분야에서 많은 자료를 분석하여 자료에 숨어 있는 다양한 의미를 파악하는 빅데이터 분석 기법이 자주 활용되고 있다. 하지만 교육이라는 부분에 있어서 빅데이터는 단순한 분석 등에 활용하기는 하지만 교육과정과 방향에 대한 분석은 아직 미비한 실정이다. 이에 본 연구에서는 빅데이터 분석 기법을 활용하여 중학교 정보 교과서의 핵심 개념을 파악하여 분석하고자 한다. 정보 교과서 분석을 위한 빅데이터 분석법은 텍스트 마이닝을 사용하였다. 이 프로그램을 활용하여 파악된 중학교 정보 교과서의 핵심 개념들을 통해 교과서에서 강조하고자 하는 개념을 확인할 수 있었고, 교육 분야에서도 빅데이터 활용 가능성을 확인할 수 있었다.

K-평균 군집분석을 활용한 중학생의 군집화 및 특성 분석 (Analysis of Characteristics of Clusters of Middle School Students Using K-Means Cluster Analysis)

  • 이재봉
    • 한국과학교육학회지
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    • 제42권6호
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    • pp.611-619
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    • 2022
  • 최근 교육에서 교육 데이터마이닝에 관한 관심이 높아지고 있는 시점에 과학교육에서 평가 결과를 활용하여 학생들에게 적합한 피드백을 제공하기 위해 빅데이터 분석의 적용 가능성을 탐색해 보고자 하였다. 연구에서는 국가수준 학업성취도 평가의 24문항에 응시한 2,576명의 평가 자료를 활용하여 비지도 기계학습의 한 가지 방법인 K-평균 군집분석을 이용하여 학생들을 군집화하였다. 학업성취도 평가 자료를 활용한 군집화 결과, 학생들을 6개의 군집으로 나누어 볼수 있었다. 상위권이나 하위권에 비해 중위권 학생들이 다양하게 다른 군집으로 구분됨을 알 수 있다. 군집분석의 결과를 보면, 군집화에서 가장 중요하게 영향을 주는 요인은 학업 성취였으며, 군집별로는 교육과정의 내용 영역별, 교과 역량별, 정의적 특성 면에서 서로 다른 특성을 보이고 있었다. 하위 군집에서는 정의적 영역 중에서 학습의욕이 중요하게 영향을 주고, 교과 역량 면에서는 과학적 탐구 및 문제 해결력과 과학적 의사소통 능력이 중요하게 영향을 주고 있었다. 내용 영역 면에서는 운동과 에너지와 물질 영역에 대한 성취가 군집의 특성을 구분하는 중요한 요인으로 작용하고 있었다. 따라서 평가 자료를 활용해 학생을 군집화한 후, 이러한 군집별 특성을 바탕으로 학생들에게 학습을 위한 맞춤형 피드백을 제공할 수 있을 것으로 판단된다. 본 연구에서는 이러한 연구 결과를 바탕으로 군집분석 연구 결과 활용의 가능성, 내용 영역별 균형 있는 학습, 교과 역량 증진, 과학적 태도의 향상 등 과학교육의 시사점을 제안하였다.

이러닝 만족도 증진을 위한 탐색적 연구: 텍스트 마이닝과 인터뷰 혼합방법론 (An Exploratory Study of e-Learning Satisfaction: A Mixed Methods of Text Mining and Interview Approaches)

  • 이순규;최수빈;김희웅
    • 경영정보학연구
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    • 제21권1호
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    • pp.39-59
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    • 2019
  • 이러닝은 전통적인 주입식 교육에서 벗어나 언제 어디서나 원하는 학습을 가능하게 하여 교육 효과를 높였다. 그러나 효과적으로 정보시스템을 활용하기 위해서는 사용자의 만족을 평가하여 피드백을 반영하는 것이 중요하다. 학습은 유무형의 요소를 많이 포함하기 때문에 이러닝의 만족 요인을 명확하게 규명할 필요가 있다. 따라서 본 연구는 혼합방법론을 사용하여 이러닝 학습 만족도 증진 방안을 도출하고 이러닝 만족도 모델 제안을 목적으로 한다. 따라서 본 연구는 실제 학습자 대상으로 1:1 심층 인터뷰를 하고, Udemy 사이트의 온라인 학습자 후기를 텍스트 마이닝하여 상위평점 강의와 하위평점 강의를 분지한 것을 바탕으로 토픽 모델링을 하였다. 분석 결과 학습자들이 이러닝 학습에 대하여 어떠한 부분을 긍정 혹은 부정적으로 느끼고 이용하는지 파악하고자 한다. 기존에는 설문 기반의 연구가 주로 이루어졌던 것에 반해 본 연구는 학습자가 직접 작성한 실제 데이터를 수집하였다. 이것을 정보시스템 성공 모델을 기반으로 토픽 모델링을 통해 도출된 결과와 접목하였다는 것에서 학술적 의의가 있다고 할 수 있다.

신병 주특기교육 성취집단 예측모형 개발 (Development of newly recruited privates on-the-job Training Achievements Group Classification Model)

  • 곽기효;서용무
    • 한국국방경영분석학회지
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    • 제33권2호
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    • pp.101-113
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    • 2007
  • 국방부에서 발표한 '국방개혁에 관한 법률'에 따라 2014년까지 현역병들에 대한 복무기간이 단계적으로 단축될 예정이다. 이에 따라 육군에서는 좀 더 효율적인 직무교육 방안의 일환으로 훈련병들에게 '차등제 교육'을 시행하고 있다. 이러한 차등제 교육의 효과를 향상시키기 위해서는 훈련병들의 예상 학업 성취도를 미리 예측하여 성취집단별로 차별화 된 교육과정을 거치게 하는 것이 매우 중요하다. 따라서 본 연구에서는 입교초기에 얻을 수 있는 신병들의 제한된 자료들만을 이용하여 그들의 예상 교육 성취집단을 예측하는 모형을 개발하였다. 본 모형의 목적 변수는 '성취집단'이며 '일반관리 인원' 및 '집중관리 인원'의 두 가지 값을 갖는다. 사용된 기법은 인공신경망(Neural Network) 모형, 의사결정나무(Decision Tree) 모형, SVM 모형, 그리고 Naive Bayesian모형 등 4가지 순수 모형과, 각각의 순수 모형을 k-means군집기법과 혼합한 4가지의 혼합모형 등 총 8개의 모형의 성능을 비교 분석하였다. 실험 결과 k-means군집기법과 인공신경망 기법을 혼합한 모형이 가장 좋은 예측력을 보이는 것으로 나타났다. 이러한 교육 성취집단 예측 모형은 향후 군에서 이루어지는 다양한 교육 프로그램에 효과적으로 이용될 수 있을 것으로 기대된다.

텍스트마이닝을 통한 최고경영자 대상 이러닝 콘텐츠 트렌드 분석 (Text Mining-Based Emerging Trend Analysis for e-Learning Contents Targeting for CEO)

  • 김경훈;채명신;이병태
    • 경영정보학연구
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    • 제19권2호
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    • pp.1-19
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    • 2017
  • 본 연구는 텍스트마이닝 기법 중 토픽 분석을 활용하여 관련 업계 국내 1위 S사(社)의 최고경영자 대상 온라인 교육 콘텐츠 강의 중심으로 원문 스크립트를 분석했다. 지난 5년간(2011~2015)년 서비스된 총 4,824개 콘텐츠를 바탕으로 핵심 키워드를 추출한 다음 주제별 22가지 토픽으로 분류한 후 동향 분석을 수행했다. 이를 통해 최근 콘텐츠 비중이 급증하고 있는 토픽 주제를 확인할 수 있었다. 다음으로 토픽 분석을 통해 분류한 토픽 및 카테고리를 바탕으로 회원 평가 요인을 적용해 카테고리 및 각 토픽별 지적 관심도를 체계화 할 수 있었다. 경영·경제 분야에서는 마케팅전략, 인사/조직, 커뮤니케이션 분야 등이 높은 관심도와 만족도를 나타냈다. 인문 분야에서는 철학, 전쟁사, 역사(서양) 라이프스타일에서는 마음건강 분야가 관심도와 만족도 둘 다 높은 것으로 나타났다. 이와 함께 교육용 콘텐츠가 시대 변화에 민감하게 반응할지라도 회원의 관심과 만족도 제고에는 실패할 수 있다는 사실을 확인할 수 있었다. 최근 콘텐츠 비중은 급증했지만 평균 이하의 만족도를 기록한 IT기술 토픽이 대표적 사례라 할 수 있다. 이를 통해 최고경영자 대상 콘텐츠 제작 시 단순히 기술적 측면의 정보전달에서 끝나는 것이 아닌 기술 적용을 통한 가치혁신에 대한 깊이 있는 시사점을 도출하거나 풍부한 영상 자료를 바탕으로 다양한 볼거리를 제공하는 등 양적인 측면과 함께 질적인 측면을 고려해야 한다는 교훈을 얻을 수 있었다. 본 연구는 포털 사이트 혹은 SNS 자료가 아닌 국내 가장 영향력 있는 이러닝 기업 데이터를 토대로 분석을 진행했기에 보다 심도 있고 실용적인 결과를 도출했다. 또한 이러닝 관련 연구 분야에서 지금까지는 드물었지만 기술의 발달로 점점 연구 조사 방법론으로 기대가 높아진 텍스트마이닝 방법에 대하여 그 적용 가능성을 성공적으로 탐색해 보았다. 기존에는 콘텐츠 운영 현황 분석 시 콘텐츠 프로그램명에 입각, 표면적인 방식으로 분류할 수밖에 없는 한계가 존재했다면 텍스트마이닝 방법론을 활용하면 비정형 데이터 콘텐츠 스크립트를 바탕으로 분석하여 내용을 바탕으로 한 보다 심도 있는 콘텐츠 분류 및 주제 분류를 이끌어 낼 수 있다. 이를 바탕으로 연도에 따른 주제별 콘텐츠 서비스 현황을 도식화한다면 현재 부족한 분야와 필요한 분야에 대한 보다 심도 있는 고찰이 가능하다. 본 연구는 다양한 텍스트마이닝 기법 중에서 이러닝의 상황에서 효과적으로 연구하기 위한 새로운 방법론을 제시했으며 향후 최고경영자 교육 관련 분야별 지적 관심도에 대한 분석에 도움이 될 것으로 기대된다.

Working in a Risky Environment: Coping and Risk Handling Strategies Among Small-scale Miners in Ghana

  • Wireko-Gyebi, Rejoice Selorm;Arhin, Albert Abraham;Braimah, Imoro;King, Rudith Sylvana;Lykke, Anne Mette
    • Safety and Health at Work
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    • 제13권2호
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    • pp.163-169
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    • 2022
  • Background: It is estimated that about 13 million artisanal and small-scale miners carry out their activities under harsh, precarious, unfriendly, and risky conditions. Yet, our understanding of the extent to which these workers use personal protective equipment (PPE) and navigate through the various risks and hazards they face is still limited. This article has two main objectives. First, it explores the extent of usage of PPE among artisanal and small-scale miners for the prevention of hazards and risks. Second, it examines the coping strategies used by these miners as a response to experiences of occupational injuries and risks Methods: A cross-sectional survey of small-scale miners was conducted in six communities across three districts in Ghana, West Africa. The mixed methods approach was adopted. A total of 148 small-scale miners participated in the study. Six focus group discussions (FGDs) were held across the six communities. The data were analysed using descriptive statistics. Chi-square tests were used to analyse the relationship between some socio-demographic characteristics (sex, age, and educational background) and the usage of PPE. Open-ended questions and responses from FGDs were analysed based on the content and verbatim quotations from miners. Results: Findings suggest that 78% of the miners interviewed do not use the appropriate PPE citing reasons such as cost, and their personal discomfort associated with use of PPE. There was no significant relationship between socio-demographic characteristics (i.e., sex, age, education and major mining activity) and the usage of PPE. The study further revealed four main coping strategies used by miners to handle the risks. These are rest, taking unprescribed medication and hard drugs, registration with health insurance scheme and savings and investments. Conclusion: This study shows that very few artisanal miners use PPE despite the significant hazards and risks to which they are exposed. The study recommends to the government to put in place measures to ensure that miners adhere to health and safety regulations before undertaking mining activities. This means that health and safety plans and use of PPE should be linked to the license acquisition process for miners.