교육이 이루어지는 현장에서 자발적이든 비자발적이든지 간에 학습자의 참여는 모든 교수-학습의 기본적인 전제가 된다. 지금까지 행동주의나 인지주의적 교육심리학은 교수-학습 이론의 발달에 상당한 도움을 준 것은 사실이지만 학습자의 학습유형에 따른 학습자 중심의 교육을 실시하는 부분에는 크게 도움이 되지 못한 것도 사실이다. 학습자의 학습유형에 따른 학습자 중심의 교육을 대학의 상황에 맞추어 적용하는 것은 결코 쉬운 일이 아니며 그 방법론을 교육현장에 적용하는 것에 어려움을 겪는 것이 오늘날 대학 교육의 현실이다. 현재, 신학대학에서 전문적인 신학지식과 통찰력을 가지고 목회 현장의 어려움과 문제들을 진단하고 해결하는 지식을 스스로 갖추도록 하며, 더 나아가 미래 사회를 이끌 수 있는 영적 지도력을 갖추도록 학생들을 교육시키는 것은 점점 어려운 현실이다. 학생 개개인의 특성을 이해하고 그들의 학습유형에 맞게 교수해야 함을 알고 있음에도 불구하고, 실행이 어려운 것은 학습자 개개인이 서로 다른 능력, 조건, 문화적 배경을 갖고 있으며 특별히 다양한 학습유형을 지니고 있기 때문이다. 이런 점에서 개인의 학습 효과를 높이기 위해서는 학생의 학습유형을 고려한 개별 학습이 효과적이라 할 수 있다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제13권4호
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pp.1738-1764
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2019
With the advent of big data, deep learning technology has become an important research direction in the field of machine learning, which has been widely applied in the image processing, natural language processing, speech recognition and online advertising and so on. This paper introduces deep learning techniques from various aspects, including common models of deep learning and their optimization methods, commonly used open source frameworks, existing problems and future research directions. Firstly, we introduce the applications of deep learning; Secondly, we introduce several common models of deep learning and optimization methods; Thirdly, we describe several common frameworks and platforms of deep learning; Finally, we introduce the latest acceleration technology of deep learning and highlight the future work of deep learning.
Vocabulary learning plays an important role in language learning. This study explored a new paradigm based on social networking site (SNS) supported collaborative learning for vocabulary learning. SNS supported collaborative learning (SSCL) can effectively promote learners' engagement, interest and motivation by providing a more communicative and interactive environment. However, vocabulary learning studies on SSCL mainly focused on the effectiveness and influencing factors, lacking specific instructional strategies. Therefore, this study aims to develop instructional strategies that guide instructors to create an SSCL environment for facilitating vocabulary learning. The final instructional strategies are composed of three stages according to the course process, consisting of 8 general strategies and 21 specific guidelines. The content validity was ensured by four experts in the field of educational technology. The instructional strategies were then applied in an actual classroom with 16 students. The positive responses from the instructor and learners indicated that SSCL can be reasonably incorporated into the current curriculum to provide effective learning opportunities and to promote learners' vocabulary learning.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제30권2호
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pp.215-226
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2023
Deep learning has made great strides in the field of unstructured data such as text, images, and audio. However, in the case of tabular data analysis, machine learning algorithms such as ensemble methods are still better than deep learning. To keep up with the performance of machine learning algorithms with good predictive power, several deep learning methods for tabular data have been proposed recently. In this paper, we review the latest deep learning models for tabular data and compare the performances of these models using several datasets. In addition, we also compare the latest boosting methods to these deep learning methods and suggest the guidelines to the users, who analyze tabular datasets. In regression, machine learning methods are better than deep learning methods. But for the classification problems, deep learning methods perform better than the machine learning methods in some cases.
신경 회로망을 구현하기 위해 다양한 시도들이 이루어지고 있으며, 하드웨어적인 개선을 위해 전용 칩 개발이 이루어지고 있다. 이러한 신경 회로망을 웨어러블 디바이스에 적용하기 위해서는 소형화와 저전력 동작이 필수적이다. 이러한 관점에서 적합한 구현 방법은 FPGA (field programmable gate array)를 사용한 디지털 회로 설계이다. 이 시스템을 구현하기 위해서는 성능 향상을 위해 신경 회로망의 많은 부분을 차지하는 학습 알고리즘을 FPGA 내에 구현하여야 한다. 본 논문에서는 FPGA를 이용하여 다양한 학습 알고리즘 중 역전파 알고리즘을 구현하였으며, 구현 된 신경 회로망은 OR 게이트 연산을 통해 검증되었다. 또한 이러한 신경 회로망을 활용하여 다양한 사용자의 생체 신호 측정 결과를 분석할 수 있음을 확인하였다.
Imran, Muhammad;Sheikh, Umer Ayyaz Aslam;Nasir, Muhammad;Ghaffar, Muhammad Abdul;Tamkeen, Ansa;Iqbal, Muhammad Aamir
International Journal of Industrial Entomology and Biomaterials
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제38권1호
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pp.1-5
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2019
Bee's population is declining and disappearing at alarming rate. There are many factors responsible for declining the population of bees including diseases, natural enemies, environmental conditions and pesticides. Insecticides play its role dramatically for their population decline and neonicotinoid insecticides are critically important due to their wide application for pest control. Keeping in view of above problem, effect of neonicotinoid insecticides on olfactory learning behavior in Apis mellifera was observed using Proboscis Extension Reflex (PER) method. In this method, bees were harnessed in centrifuges tubes and feed on insecticides mixed sugar solution after three hours hunger. Bees were checked by feeding on non-treated sugar solution to observe PER response. Minimum proboscis extension was observed for acetamiprid and imidacloprid with 26% and 20% respectively at their recommend field doses while it was maximum for dinotefuran and thiamethoxam with 73% and 60% respectively. Only 40% bees showed response when exposed at 1/10 concentration of field dose for imidacloprid and the least at 1/100 of field dose. At control (Sugar solution) about 90% bees showed PER response. Among these neonicotinoid insecticides tested, imidacloprid and acetamiprid were the most damaging which impaired the olfactory learning performance in Apis mellifera.
The introduction of bio-based materials has been recommended in the geotechnical engineering field to reduce environmental pollutants such as heavy metals and greenhouse gases. However, bio-treated soil methods face limitations in field application due to short research periods and insufficient verification of engineering performance, especially when compared to conventional materials like cement. Therefore, this study aimed to develop a machine learning model for predicting the unconfined compressive strength, a representative soil property, of biopolymer-based soil treatment (BPST). Four machine learning algorithms were compared to determine a suitable model, including linear regression (LR), support vector regression (SVR), random forest (RF), and neural network (NN). Except for LR, the SVR, RF, and NN algorithms exhibited high predictive performance with an R2 value of 0.98 or higher. The permutation feature importance technique was used to identify the main factors affecting the strength enhancement of BPST. The results indicated that the unconfined compressive strength of BPST is affected by mean particle size, followed by biopolymer content and water content. With a reliable prediction model, the proposed model can present guidelines prior to laboratory testing and field application, thereby saving a significant amount of time and money.
International Journal of Computer Science & Network Security
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제23권12호
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pp.145-150
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2023
The main purpose of the study is to identify the key aspects of modern innovative research in the field of education. In the modern informatized world, education is becoming a decisive factor in social development and an important component in the development of the human personality, increasing respect for human rights and freedoms. Today it is quite obvious that without the necessary education a person will not be able to provide himself with proper living conditions and realize himself as a person. The high level of education of the population is an important factor that positively influences the creation of favorable conditions for the full realization of the rights and freedoms of man and citizen. Today, active and interactive teaching methods are widely used. The use of interactive teaching methods ensures complete immersion of students in the learning process and is the main source of learning. The radical difference between traditional and interactive learning is that the student not only replenishes and strengthens his knowledge, but also complements and constructs new ones. The methodology includes a number of theoretical methods. As a result of the study, current trends and prerequisites of modern innovative research in the field of education were investigated.
The subjects of this study were 86 eight- and 76 ten-year-old children(total: 162). Experimental procedures and tools included pre- and post- learning tests and controls for intelligence (Draw-a-Man-Test) and for cognitive styles(Children's Embedded Figures Test). The content of the learning task was the lightning generation process. After various types of seven-minute color animation multimedia presentations about the generation of lightning were screened, post-hoc analysis showed that the rehearsal strategy was effective with field-dependent learners but not with field-independent learners.
International Journal of Advanced Culture Technology
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제8권2호
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pp.216-225
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2020
The purpose of the youth employment academy is to resolve the occurrence of job miss matches due to college curriculum, which are far from the demand of industrial field. Despite the government's efforts, college students' willingness to get a job has been on the decline recently, making it also important to improve their will to get a job or desire to achieve a job, in addition to delivering expertise to job seekers. Therefore, this study investigated to identify the learning environment characteristics of the youth employment academy and examine which of these factors could improve the performance of job seeking activities by encouraging learning motivation. Therefore, significant implications could be derived through combining the field factors with theory and hypothesis verification.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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