The current research dealt with two areas which have been at the center of attention in the field of second language acquisition (SLA): recasts and intake. Although these two are continuously discussed in many studies, not enough research has addressed how they are related. Hence, the current research sought to identify the relationship between learner intake of language forms delivered in the form of recasts in adult EFL classrooms and learner immediate responses to recasts (i.e., uptake). The data were collected from 11 classrooms. A total of 221 recast episodes were observed and learners' responses to recasts were analyzed. On the basis of the recast episodes, multiple-choice recognition tests were developed and administrated to measure learner intake of the linguistic forms targeted by recasts. The study found that a half of recasts brought about learner intake. In addition, the learners responded to recasts in many different ways and their ways of responding were closely related to their intake of linguistic forms targeted by recasts.
Do loanword properties emerge in the acquisition of a foreign language and if so, how? Classic studies in adult language learning assumed loanword properties that range from near-ceiling to near-chance level of appearance depending on speech proficiency. The present research argues that such variations reflect different phonological types, rather than speech proficiency. To investigate the difference between learner speech and loanword phonology, the current research analyzes the speech data from five different proficiency levels of 92 Korean speakers who read 19 pairs of English words and sentences that contained loanwords. The experimental method is primarily an acoustical one, by which the phonological cause in the loanwords (e.g., the insertion of [$\Box$] at the end of the word stamp) would be attested to appear in learner speech, in comparison with native speech from 11 English speakers and 11 Korean speakers. The data investigated for the research are of segment deletion, insertion, substitution, and alternation in both learner speech and the native speech. The results indicate that learner speech does not present the loanword properties in many cases, but depends on the types of phonological causes. The relatively easy acquisition of target pronunciation is evidenced in the cases of segment deletion, insertion, substitution, and alternation, except when the loanword property involves the successful command of the target phonology such as the de-aspiration of [p] in apple. Such a case of difficult learning draws a sharp distinction from the cases of easy learning in the development of learner speech, particularly beyond the intermediate level of proficiency. Overall, learner speech departs from loanword phonology and develops toward the native speech value, depending on phonological contrasts in the native and foreign languages.
Purpose: This study aims to identify the most important quality construct among system quality, information quality, and service quality, which are integrated as the second-order construct; perceived quality, and to investigate the relationship between perceived quality, learner satisfaction, learner enjoyment, switching cost, and learner loyalty. Method: Data were collected from learners who had taken e-learning course, and the analysis was conducted in two phases. The first phase described demographic characteristics using SPSS23.0; the second phase involved the second order CFA of perceived quality and the analysis of measurement model and structural model through AMOS 23.0. Results: (1) The explanatory power of system quality, information quality, and service quality appears to be almost equal; (2) Perceived quality positively influences only both learner satisfaction and switching cost; (3) Only learner satisfaction positively influences learner loyalty and switching cost negatively influences learner loyalty. Conclusion: Learner enjoyment does not play an important role in this study, which could be extrapolated in regard to the characteristics of sample. The respondents are over high school students, who emphasize on the acquisition of knowledge rather than enjoyment. Additionally, the result implies that respondents show low loyalty in the high switching cost.
Roh, Kyoung Eui;Lee, Chan Haeng;Park, Ji Su;Shon, Jin Gon
KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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v.11
no.9
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pp.391-398
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2022
As non face-to-face classes carry on discussion about learner's attention continues. To improve learning effect learner's attention is important whether non face-to-face classes or face-to-face classes. In this study a mobile application prototype inducing learner attention is developed taking account of learner emotion that is one of the factors affecting learner attention. When learner selects one of the four emotions displayed in the application, it shows the activity inducing the learner's attention related to the selected emotion. In order to evaluate the usability of the developed application, 32 middle and high school students are asked to run the application and then conduct a survey using 5 point Likert scale. The survey result indicates that there is a possibility that the developed application in this study induces learner attention as showing that the result point of 'I can pay attention' and 'I feel psychological stable' is respectively 3.56 and the result point of 'I feel useless thought disappear' is 3.6.
Learning with Attribute Value Taxonomies (AVT) has shown that it is possible to construct accurate, compact and robust classifiers from a partially missing dataset (dataset that contains attribute values specified with different level of precision). Yet, in many cases AVTs are generated from experts or people with specialized knowledge in their domain. Unfortunately these user-provided AVTs can be time-consuming to construct and misguided during the AVT building process. Moreover experts are occasionally unavailable to provide an AVT for a particular domain. Against these backgrounds, this paper introduces an AVT generating method called GA-AVT-Learner, which finds a near optimal AVT with a given training dataset using a genetic algorithm. This paper conducted experiments generating AVTs through GA-AVT-Learner with a variety of real world datasets. We compared these AVTs with other types of AVTs such as HAC-AVTs and user-provided AVTs. Through the experiments we have proved that GA-AVT-Learner provides AVTs that yield more accurate and compact classifiers and improve performance in learning missing data.
Recently, interest in AI tutors is rising as a way to bridge the educational gap in school settings. However, research confirming the effectiveness of AI tutors is lacking. The purpose of this study is to explore how effective learner characteristics and recommended item learning activities are in predicting learner's academic performance in an adaptive online learning environment. This study proposed the hypothesis that learner characteristics (prior knowledge, midterm evaluation) and recommended item learning activities (learning time, correct answer check, incorrect answer correction, satisfaction, correct answer rate) predict academic achievement. In order to verify the hypothesis, the data of 362 learners were analyzed by collecting data from the learning management system (LMS) from the perspective of learning analytics. For data analysis, regression analysis was performed using the regsubset function provided by the leaps package of the R program. The results of analyses showed that prior knowledge, midterm evaluation, correct answer confirmation, incorrect answer correction, and satisfaction had a positive effect on academic performance, but learning time had a negative effect on academic performance. On the other hand, the percentage of correct answers did not have a significant effect on academic performance. The results of this study suggest that recommended item learning activities, which mean behavioral indicators of interaction with AI tutors, are important in the learning process stage to increase academic performance in an adaptive online learning environment.
As Internet and mobile technology is developing, the educational environment is changing from the traditional passive way into an active one driven by learners. It is important to construct the proper learner's profile for personalized education where learners are able to study according to their learning levels. The existing studies on ICT-based personalized education have mostly focused on vocabulary and learning contents. In this paper, learning profile is constructed with not only vocabulary but grammar to define a learner's learning status in more detailed way. A proficiency metric is defined which shows how a learner is accustomed to the learning contents. The simulational results present the suggested approach is effective to the evaluation essay data with each learner's proficiency that is determined after pre-learning process. Additionally, the proposed analysis technique enables to provide statistics or graphs of the learner's status and necessary data for the learner's learning contents.
The purpose of this study was to examine the perceptions and beliefs of physical education teachers regarding learner-centered physical education and to qualitatively explore the stories of physical education teachers that appear in the field of practicing physical education curriculum. The research method was qualitative research, and data were collected and recorded through semi-structured questionnaires, individual interviews, group interviews, and metaphor records, and the data were analyzed through domain analysis and classification analysis. The study was able to derive results by dividing them into 'learner focus', 'overall development', and learning evaluation' in relation to physical education teachers' meaning construction of learner-centered physical education. And the practice of learner-centered physical education and its limitations were presented. In conclusion, the holistic development of learner-centered physical education includes addressing physical, cognitive, social, and emotional aspects. It is believed that this approach will not only measure student progress but also actively contribute to their development as individuals.
This study investigates the comprehensive system for collecting intelligent learning activity data tailored to learner-centered personalized education. We compared and analyzed the characteristics of xAPI, Caliper analytics, and cmi5, which are learning activity data collection standards, and established a system that allows not only standardized data but also non-standardized learning activity data to be stored as big data for artificial intelligence learning analysis. As a result, the system was structured into five stages: defining data types, standardizing learning data using xAPI, storing big data, conducting learning analysis (statistical and AI-based), and providing learner-tailored services. The aim was to establish a foundation for analyzing learning data using artificial intelligence technology. In future research, we will divide the entire system into three stages, implement and execute it, and correct and supplement any shortcomings in the design.
Journal of Korea Society of Digital Industry and Information Management
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v.4
no.1
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pp.105-117
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2008
T Abstract This study investigates the influence of differential factors on learner satisfaction by field-independent learning style in e-learning. Most of data were collected from students. Participants were classified based on a learning style typology (field-independent/dependent) and, then, analyzed was the influence of key factors on learner satisfaction using multiple regression analysis. This study suggests that e-Learning service providers need to differentiate learners based on learning style in order to improve learner satisfaction. Specially, Field independent learners are more likely to be satisfied by the teacher's provide degree of joyful, degree of contents, degree of learning control pacing, ability of problem solving and consistency.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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