For the successful implementation of IT projects, individual consultant's competency in the project is very important. Especially, 3 key factors which are 1) Learning-by-Doing, 2) Learning-from-Others, and 3) Learning-by-Investment with individual consultant's competency, are required for solving various critical issues which can be occurred during implementing IT project. The objective of this research is to examine the effects of these learning processes on decision performance of consultants. Prior to setup the research model, we conducted 3 times in-depth interviews with IT consultants who have over 20 years IT project experiences. Through interviews with IT project expert, we tried to validate our research model and develop survey questionnaires. Over 100 consultants, who are working at SI companies those of Samsung SDS, LG CNS, SK C&C and other small SI companies, were participated to survey. In the contrary of our thoughts before conducted experiment, we got the interesting result from pilot experiment. Most influenced learning process was Learning-by-Doing and less influenced learning process was Learning-from-Others.
Choi, Yoon Hee;An, Yong Ah;Choi, Byoung Wook;Yun, Rin
Journal of Engineering Education Research
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v.25
no.2
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pp.22-31
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2022
This study was conducted to investigate the effect of learning style and lecture attitude on academic achievement in non-face-to-face lectures. Among students attending H University in the first semester of 2020. 1,880 students voluntarily participated in the survey. The questionnaire consists of 33 questions, and actual GPA was used to determine academic achievement. In this study, ANOVA and regression were utilized to find out the factors affecting academic achievement. The results are as follows. First, in the correlation between learning style types, the higher the avoidant learning style, the lower the independent, cooperative, and competitive types. Second, the higher the independent learning type, the higher the positive lecture attitude and GPA, and the higher the type of cooperative learning, the higher the negative lecture attitude. Third, the positive attitudes of 4th graders were higher than that of 1st graders. Fourth, there was no difference in learning style between colleges. Fifth, independent/competitive learning styles and non-face-to-face lecture attitudes had a significant effect on academic achievement in non-face-to-face lectures. In conclusion, in order to narrow the academic gap, instructors must identify the type of learning style. And it is necessary to consider students' preferences for non-face-to-face lectures.
Journal of The Korean Association of Information Education
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v.26
no.3
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pp.167-174
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2022
In blended learning, which combines school and online learning, unidirectionalness and disconnection of interaction are pointed out as the reason for widening the educational gap. This study conducted focus group interviews with teachers, students, and parents to develop a blended learning model to enhance the effectiveness of online learning. In order to increase the interaction between teachers and students online, the EduCare model considering care factors was proposed. Six practical models were proposed for the blended EduCare model. Not only interaction can be maximized, but learning reality and psychological well-being, social presence can be improved, and the effectiveness of online learning can be cultivated positively.
In order to analyze the educational effect of learning mentoring conducted for 4 weeks by the Korea Educational Broadcasting System(EBS) for elementary school students, the changes in self-directed learning skills and emotional stability were analyzed through pre-test and post-test for 27 students who participated in the EBS learning mentoring. As a result, it was found that students' self-directed learning ability and emotional stability were both improved. In addition, the students showed high satisfaction with the mentor who guided their learning and taught them. Therefore, in order to reduce the learning gap of underprivileged students in the distance learning situation, the EBS learning mentoring project should be continuously promoted, and the mentoring period and the number of students and teachers participating in mentoring should be significantly increased.
Bandwidth Extension refers to restoring and expanding a narrow band signal(NB) that is damaged or damaged in the encoding and decoding process due to the lack of channel capacity or the characteristics of the codec installed in the mobile communication device. It means converting to a wideband signal(WB). Bandwidth extension research mainly focuses on voice signals and converts high bands into frequency domains, such as SBR (Spectral Band Replication) and IGF (Intelligent Gap Filling), and restores disappeared or damaged high bands based on complex feature extraction processes. In this paper, we propose a model that outputs an bandwidth extended signal based on an autoencoder among deep learning models, using the residual connection of one-dimensional convolutional neural networks (CNN), the bandwidth is extended by inputting a time domain signal of a certain length without complicated pre-processing. In addition, it was confirmed that the damaged high band can be restored even by training on a dataset containing various types of sound sources including music that is not limited to the speech.
Journal of The Korean Association of Information Education
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v.5
no.3
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pp.351-363
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2001
The established Web Based Learning System had not encouraged Multi-Learner Interaction. The System for Multi-Learner Interaction proposed an alternative measure. By now, this System for Multi-Learner Interaction have applied the sphere of Web Based Learning. But, Actually, the Multi-Learner's Interaction and Feedback of this System has a few effective and confidence, because this System has much time gap between Interaction and Feedback of Multi-Learner primarily. This Research propose an answer of this Problem, Web Based Real Time Quiz-game Type Learning System for Multi-Learner Interaction. Moreover, this System expect increased concentration ability for Learning and strong motivation of Learning for the greatest Learning effects in a Subject Solution course of Learners with founding Web Based Quiz-game Type Learning. So this Research will design and implement the Web Based Real Time Quiz-game Type Learning System for Multi-Learner Interaction.
In the past two decades, structural health monitoring (SHM) systems have been widely installed on various civil infrastructures for the tracking of the state of their structural health and the detection of structural damage or abnormality, through long-term monitoring of environmental conditions as well as structural loadings and responses. In an SHM system, there are plenty of sensors to acquire a huge number of monitoring data, which can factually reflect the in-service condition of the target structure. In order to bridge the gap between SHM and structural maintenance and management (SMM), it is necessary to employ advanced data processing methods to convert the original multi-source heterogeneous field monitoring data into different types of specific physical indicators in order to make effective decisions regarding inspection, maintenance and management. Conventional approaches to data analysis are confronted with challenges from environmental noise, the volume of measurement data, the complexity of computation, etc., and they severely constrain the pervasive application of SHM technology. In recent years, with the rapid progress of computing hardware and image acquisition equipment, the deep learning-based data processing approach offers a new channel for excavating the massive data from an SHM system, towards autonomous, accurate and robust processing of the monitoring data. Many researchers from the SHM community have made efforts to explore the applications of deep learning-based approaches for structural damage detection and structural condition assessment. This paper gives a review on the deep learning-based SHM of civil infrastructures with the main content, including a brief summary of the history of the development of deep learning, the applications of deep learning-based data processing approaches in the SHM of many kinds of civil infrastructures, and the key challenges and future trends of the strategy of deep learning-based SHM.
The unprecedented situation of COVID-19 caused the government of India to instruct educational institutions to switch to an online mode to mitigate the losses for students due to the pandemic. The present study attempts to explore the impact of online learning introduced as a stop-gap arrangement during the pandemic in India. A survey was conducted (N=289), via Facebook and WhatsApp, June 1-15, 2020 to understand the accessibility and effectiveness of online learning and constraints that students of higher education across the country faced during the peak times of the pandemic. The analysis and interpretation of the data revealed that the students acclimatized in a short span of time to online learning, with only 33.21% saying they were not satisfied with the online learning mode. However, the sudden shift to online education has presented more challenges for the socially and economically marginalized groups, including Scheduled Caste (SC), Scheduled Tribes (ST), Other Backward Class (OBC), females, and students in rural areas, due to factors like the price of high-speed Internet (78.20% identified it as a barrier to online learning), insufficient infrastructure (23.52% needed to share their device frequently or very frequently), poor Internet connectivity, etc. According to 76.47% of respondents, the future of learning will be in "blended mode." A total of 88.92% of the respondents suggested that the government should provide high-quality video conferencing facilities free to students to mitigate the division created by online education in an already divided society.
Kim, Dong Ha;Kim, Shi Yeon;Lee, Joo Sung;Yeo, Dong-Hun;Shin, Hyo-Soon;Yoon, Sang-Ok
Journal of the Korean Institute of Electrical and Electronic Material Engineers
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v.32
no.6
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pp.483-489
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2019
For machine learning techniques, a large amount of high-quality material property data should be accumulated. In this study, several data for an alumina tape casting process were produced with the variables of slurry viscosity, gap size, and coating speed. The alumina tapes were manufactured in the range of 1,000~6,000 cps for slurry viscosity, $300{\sim}1,000{\mu}m$ for gap size, and 0.5~2.0 m/min for coating speed. As a result, the lower the viscosity, coating speed, and gap size, the more pore-free tapes could be manufactured. The viscosity of the slurry limited the minimum thickness of the tape. Green sheets with high packing density were manufactured from the slurry of 100~6,000 cps slurry viscosity, coating speed of 0.5 m/min, and a $300{\sim}500{\mu}m$ gap size.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.24
no.5
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pp.655-661
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2020
This study examined community-centered informatization education support measures for empowerment of women with disabilities based on gender perspective.First, the 'Digital Information Gap Survey' conducted by the Ministry of Science and ICT used the 2018 'Digital Information Gap Survey' to find out the current status of the digital information gap between male and female handicapped people. The law on information education support for women with disabilities is presented.Lastly, based on the current status of informatization education support available to women with disabilities, centered on local communities, such as establishing a comprehensive women's disability support center, visiting education considering disability types, developing and supporting customized informatization education considering learning ability, and discovering community resources related to informatization. In this paper, we propose a plan to support informatization education for women with disabilities based on capacity building.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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