Purpose: To measure the level of reflection, this study analyzes diaries written by third-year nursing students before and after the debriefing stage in simulation training. A qualitative study using diary entries from 15 nursing students to explore reflection depth. Methods: Students engaged in simulation training and the debriefing stage, documenting their reflections in diaries. Before and after debriefing, reflections were rated from Level 1 (reflectivity) to Level 7 (theoretical reflectivity). Results: The total number of reflection levels rose significantly from 545 to 829 post-debriefing, enhancing higher-order reflection. The shift signifies a move from superficial to deep reflection, highlighting debriefing's role in fostering critical thinking. Conclusion: The findings underscore the critical role of debriefing in enhancing reflective thinking in nursing education. There is a demonstrated need for further research into the specific elements of debriefing that are most effective at promoting deep reflection. Future studies should conduct comparative analyses of different debriefing methods and approaches across various educational settings. This research could lay the foundation for designing more effective debriefing strategies that foster critical thinking and improve learning outcomes in nursing education.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2017.10a
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pp.635-637
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2017
The perception that programming is difficult is spread among learners. Indeed, in college education, the dropout rate of programming classes is higher than in other courses. Therefore, it is necessary to analyze the cognitive aspects of why learners think programming is difficult and then to propose appropriate teaching strategies for them. Recently, studies are under way to understand how the brain learns and is most effective in what situations, based on the development of brain science. This is the study of brain-compatible learning. The purpose of this study is to propose an instructional design on programming lessons based on brain-compatible learning principles.
Purpose: While clinical practice is crucial for nursing students to acquire the skills needed to provide professional, high-quality nursing care, further studies on improving undergraduate nursing programs are needed to provide a supportive clinical learning environment for student nurses. This study aimed to understand nursing students' clinical experiences in newborn nurseries and neonatal intensive care units and to provide basic data for the establishment of strategies to promote effective clinical education. Methods: Interviews were held with 15 nursing students at J University who had clinical practice experience in the newborn nursery and neonatal intensive care unit. The collected data were analyzed using the phenomenological analysis method developed by Colaizzi (1978). Results: The nursing students' experiences were grouped into four categories: "expectations for and anxiety about clinical practice", "acquisition of a wide range of knowledge regarding neonatal nursing", "challenges faced in clinical practice", and "experiencing interpersonal changes". Conclusion: The current neonatal practice nursing education system provides students with positive learning experiences. However, the lack of practice opportunities, insufficient instruction, and the theory-practice gap were identified as major issues hindering students' learning needs. These study results are expected to provide basic data for curriculum development to improve undergraduate nursing education.
It is commonly understood that students' autonomous motivation and individualistic orientations and instructors' autonomy support are important for student-centered learning (SCL). However, few studies have examined this assumption. To help researchers and practitioners design more engaging SCL experiences across diverse cultural contexts, this study examines the associations of these factors with SCL engagement and how these associations compare in different cultures. University students in South Korea and the United States participated in a bold SCL assignment, called Pink Time, in which students decide what and how they learn. Linear, multivariate models were estimated in each context to identify and compare relationships between SCL engagement and student characteristics and perceptions. We found that engagement was high in both contexts. Autonomous motivation, individualism, and perceived instructor support each had significant associations with SCL engagement in South Korea. In the US, which had a smaller sample size, only perceived instructor support was significantly associated. These findings suggest that SCL strategies can be effective across cultures. Also, the narrower classroom context, specifically instructors' support, may be a stronger driver of engagement than the broader societal context. This study contributes to the scholarly discussion regarding SCL in diverse settings and offers several implications for instructors.
International conference on construction engineering and project management
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2024.07a
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pp.479-486
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2024
This study reviews the recently conducted case studies to explore the innovative integration of Artificial Intelligence (AI) and Machine Learning (ML) in the domain of building facility management and predictive maintenance. It systematically examines recent developments and applications of advanced computational methods, emphasizing their role in enhancing asset management accuracy, energy efficiency, and occupant comfort. The study investigates the implementation of various AI and ML techniques, such as regression methods, Artificial Neural Networks (ANNs), and deep learning models, demonstrating their utility in asset management. It also discusses the synergistic use of ML with domain-specific technologies such as Geographic Building Information Modeling (BIM), Information Systems (GIS), and Digital Twin (DT) technologies. Through a critical analysis of current trends and methodologies, the paper highlights the importance of algorithm selection based on data attributes and operational challenges in deploying sophisticated AI models. The findings underscore the transformative potential of AI and ML in facility management, offering insights into future research directions and the development of more effective, data-driven management strategies.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.15
no.9
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pp.5543-5552
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2014
The advancement of smart-phones and their market expansion has led to the development of numerous educational applications (apps). In this study, learning activities were designed for real-time feedback utilizing a smart clicker app for effective communication between the instructors and students, and to provide educational results, such as learning flow and academic achievement. These strategies were applied in the actual educational fields, and 70 college students were taking classes with the same curriculum. Experiments involving an experimental group and control group were conducted. The results of the t-test were follows. In terms of learning flow, a significant difference was observed between the two groups, but not in terms of academic achievement.
The purpose of this study was to examine the relationship among academic self-efficacy, learning time and environment management, teaching efficacy, flow and satisfaction of cyber university students. For this purpose, the 317 students of W cyber university were participated in the web-survey systems for two weeks at the end of the first semester in 2011. The results of this study through multiple regression analysis indicated that academic self-efficacy, learning time and environment management, and teaching efficacy significantly predicted on flow(${\beta}$=.712, p<.05) and satisfaction(${\beta}$=.531, p<.05). In addition to this, flow was used as a significant mediated variable in the relationships among academic self-efficacy, learning time and environment management, teaching efficacy, and satisfaction. Based on these study results, effective management strategies for improving cyber university students' learning achievement and satisfaction were proposed.
The purpose of this study was to examine whether gifted achievers and gifted underachievers differ in their learning strategies, motivation, beliefs in ability, and problem solving patterns. The sample for the study consisted of 68 gifted achievers and 34 gifted underachievers who were in 5th and 6th grades in elementary schools in the metropolitan area. Gifted achievers and gifted underachievers showed statistically significant differences in all aspects using the independent sample t-test. In addition, the discriminant analysis correctly classified over 77.5% of the sample as either gifted achievers or gifted underachievers using the variables used in the study, indicating factors related to learning strategies can be effective measures to identify gifted achievers and underachievers. Especially, extrinsic motivation and problem solving patterns were the most discriminant factors in these two groups. The implications of the study related to the identification and education of the gifted underachievers were discussed in depth.
The Journal of Korean Association of Computer Education
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v.9
no.5
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pp.65-75
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2006
With rapid developments in technology and communications' many teachers are increasingly exposed to a variety of e-Learning environments that they must develop new competencies and skills to be successful e-Learning teachers. The purpose of this training program, sponsored by HRD Korea (Human Resources Development Services of Korea), is to provide e-Learning teachers with meaningful opportunities for promoting quality e-Learning teaching. This program covers pedagogical issues as well as technical and practical aspects of the e-Learning environments. Before starting the program development the survey and the current e-Learning program assessments were conducted. The training program is divided into three modules as follows: 1) theoretical issues of e-Learning, 2) development of e-Learning contents, and 3) implementation of e-Learning environments. These three modules can be selectively reorganized in response to teacher requirements and demands. ln each module, there are five subtopics that include creative teaching and interaction strategies for promoting the effective e-Learning teaching. ln conclusion, teachers will gain greater understanding of teacher roles in e-Learning instruction, more flexibility in teaching jobs, increased confidence and knowledge to act as e-Learning facilitators through the completion of this training program.
The Journal of Korean Association of Computer Education
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v.15
no.3
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pp.61-69
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2012
The purpose of the present study is to examine the prediction of academic self-efficacy, learning flow, academic stress, and emotional exhaustion on course satisfaction of cyber university students. The total of 536 students registered in a meditation course at W cyber university was participated in the web-based survey in the spring semester of 2011, and finally 331 students completed this survey. The hypothetical model proposed was composed of academic self-efficacy, learning flow, academic stress, emotional exhaustion as the predictor variables, and course satisfaction as the criterion variable. According to the results of this study through multiple regression analysis, academic self-efficacy, learning flow, academic stress, and emotional exhaustion significantly predicted on course satisfaction. Based on the results of this study, effective methods and strategies for constructing cyber educational environments that enable students to improve academic self-efficacy and learning flow as well as reducing academic stress and emotional exhaustion should be considered.
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