본 연구의 목적은 과학 영재를 대상으로 한 정서지능 프로그램의 효과를 알아보고자 하는 것이다. 참가자들은 9개월 동안 20회의 정서지능 프로그램에 참가하였다. 연구 분석 자료로는 20명의 과학 영재 학생의 자기보고 검사지, 프로그램 활동지, 연구자 현장기록 일지, 사전 사후 인터뷰를 사용하였다. 프로그램 수행 결과, 학생들은 정서지능을 이용한 갈등 상황의 긍정적 해결 경험을 통해 정서지능에 대한 재인식과 자기효능감이 상승하였고, 타인과의 관계에 대한 자신감이 형성되었으며 학업과 미래 직업에 대한 기대감을 드러냈다. 그러나 학업 성취에 대한 직접적 영향력은 드러나지 않았다.
This study is a case study that applies plant classification learning using machine learning to fourth graders in elementary school in online learning situations. In this study, a plant classification learning education program associated with 2015 revision science curriculum was developed by applying the Artificial Intelligence biological classification teaching Learning model. The study participants were 31 fourth graders who agreed to participate voluntarily. Plant classification learning using machine learning was applied six hours for three weeks. The results of this study are as follows. First, as a result of image analysis on artificial intelligence, participants were mainly aware of artificial intelligence as mechanical (27%), human (23%) and household goods (23%). Second, an artificial intelligence recognition survey by semantic discrimination found that artificial intelligence was recognized as smart, good, accurate, new, interesting, necessary, and diverse. Third, there was a difference between men and women in perception and emotion of artificial intelligence, and there was no difference in perception of the ability of artificial intelligence. Fourth, plant classification learning using machine learning in this study influenced changes in artificial intelligence perception. Fifth, plant classification learning using machine learning in this study had a positive effect on reasoning ability.
Although magnifying endoscopy with narrow-band imaging is the standard diagnostic test for gastric cancer, diagnosing gastric cancer using this technology requires considerable skill. Artificial intelligence has superior image recognition, and its usefulness in endoscopic image diagnosis has been reported in many cases. The diagnostic performance (accuracy, sensitivity, and specificity) of artificial intelligence using magnifying endoscopy with narrow band still images and videos for gastric cancer was higher than that of expert endoscopists, suggesting the usefulness of artificial intelligence in diagnosing gastric cancer. Histological diagnosis of gastric cancer using artificial intelligence is also promising. However, previous studies on the use of artificial intelligence to diagnose gastric cancer were small-scale; thus, large-scale studies are necessary to examine whether a high diagnostic performance can be achieved. In addition, the diagnosis of gastric cancer using artificial intelligence has not yet become widespread in clinical practice, and further research is necessary. Therefore, in the future, artificial intelligence must be further developed as an instrument, and its diagnostic performance is expected to improve with the accumulation of numerous cases nationwide.
Purpose. The purpose of this study was to investigate the influence of emotional intelligence, ego-resilience and communication competence in nursing students. Methods. Data was collected from a group of 146 nursing students by means of self reported questionnaires about emotional intelligence, ego-resilience and communication competence in nursing students from the period between February 18, 2017 to March 19, 2017. Results. There were positive correlations between emotional intelligence, ego-resilience and communication competence. Factors influencing the communication competence of nursing students were ego-resilience (${\beta}=.42$, p<.001), Academic achievement (${\beta}=.38$, p=.003)and emotional intelligence (${\beta}=.24$, p=.026). These factors explained 54.8% of the variance in the participants' communication competence (F=60.15, p<.001). Conclusions. In conclusion, strategies for increasing emotional intelligence and ego-resilience of nursing students' ego-resilience, should be developed to improve the communication competence of nursing students.
The purpose of this study is to examine the effects of nurses' emotional labor and the importance of leaders' emotional intelligence roles by verifying them with job satisfaction and organizational commitment for 396 nurses at 8 university hospitals in Seoul and Gyeonggi province. It was found that emotional labor had a negative relationship with job satisfaction and organizational commitment. And leaders' emotional intelligence has a significant positive relationship with job satisfaction and organizational commitment. However, leaders' emotional intelligence has no moderation effect on emotional labor and dependent variables. As this study shows that emotional labor and leader's emotional intelligence affect organizational effectiveness of hospital nurses, it would be important to not only manage members' emotional labor but to also develop the emotional intelligence of both leaders and the staff.
Purpose: This study was performed to evaluate ethical ability among paramedic students by analyzing their moral intelligence and whistle-blowing intention. Methods: Data from 117 paramedic students were collected from September 7 - 14, 2015. The questionnaire measured the level of moral intelligence (7 components, 41 items) and whistle-blowing intention (8 items) of paramedic students. Results: The mean score of moral intelligence was 3.07 (${\pm}0.28$) and that of whistle-blowing intention was 3.13 (${\pm}0.42$). Moral intelligence and whistle-blowing intention showed a significantly positive correlation with each other (r = .328, p <.001). Conclusion: It is desirable to introduce moral education contents and methods for paramedic students in order to enhance their moral intelligence and whistle-blowing intention.
Artificial intelligence-based services are expanding into a new industrial revolution. There is artificial intelligence technology applied in real life due to the development of big data and deep learning related technology. And data analysis and intelligent assistant services that integrate information from various fields have also been commercialized. Chatbot with interactive artificial intelligence provide shopping, news or information. Chatbot service, which has begun to be adopted by some public institutions, is now just a first step in the steps. This study summarizes the services and technical analysis of chatbot. and the direction of public administration service chatbot was presented.
본 논문은 챗봇과 대화시스템을 이용한 영어 교육 시스템을 기술하는 것을 목표로 한다. 본 논문의 시스템은 학습자의 대화 흐름을 제한하지 않고 주제를 벗어난 자유대화를 허용하며 문법오류에 대한 피드백을 한다. 챗봇과 대화시스템을 이용한 영어 교육 시스템은 대화턴 성공률로 평가되었는데, 평균 대화턴 성공률은 80.86%였으며, 주제별로는 1) 뉴욕시티투어 티켓 구매 71.86%, 2) 음식주문 71.06%, 3) 건강습관 대화 85.41%, 4) 미래화폐에 대한 생각 조사 95.09%였다. 또한 영어 문법 오류 교정도 측정되었는데 문법 오류 정확률은 66.7%, 재현율은 31.9%였다.
The speed of processes and the extremely large amount of data to be used in Intelligence Transportations System (ITS) cannot be handling by humans without considerable automation. However, it is difficult to develop software with conventional fixed algorithms (hard-wired logic on decision making level) for effectively manipulate dynamically evolving real time transportation environment. This situation can be resolved by applying methods of artificial intelligence and data mining that provide flexibility and learning capability. This paper presents a brief introduction of data mining and artificial intelligence (AI) applications in Intelligence Transportation System (ITS), analyzing the prospects of enhancing the capabilities by means of knowledge discovery and accumulating intelligence to support in decision making.
The purpose of this study is to provide basic data that mother's smart phone overdependence prevention education are needed by confirming the relationship between mother' s smartphone overdependence and parent role intelligence. The research subjects were 220 mothers of 0-2 years old who are attending 15 day care centers in Cheong-ju, Chung-buk. The research tool used smartphone overdependence scale, and parent role intelligence scale. For the analysis of the study, frequency analysis, Pearson's Ratio correlation and regression analysis were performed. The results showed that mother's smartphone overdependence was negatively correlated with parental role intelligence and negatively correlated with developmental stimulation, parenting, support, and management. The multiple regression analysis showed that there was a significant negative effect on the smartphone overdependency, parent role intelligence, and sub factors. This suggests that smartphone overdependence prevention education for mother should be needed for nurturing of desirable infants.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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