Sentiment analysis is a technique of text mining that extracts feelings of the person who wrote the sentence like movie review. The preliminary researches of sentiment analysis identify sentiments by using the dictionary which contains negative and positive words collected in advance. As researches on deep learning are actively carried out, sentiment analysis using deep learning model with morpheme or word unit has been done. However, this model has disadvantages in that the word dictionary varies according to the domain and the number of morphemes or words gets relatively larger than that of phonemes. Therefore, the size of the dictionary becomes large and the complexity of the model increases accordingly. We construct a sentiment analysis model using recurrent neural network by dividing input data into phoneme-level which is smaller than morpheme-level. To verify the performance, we use 30,000 movie reviews from the Korean biggest portal, Naver. Morpheme-level sentiment analysis model is also implemented and compared. As a result, the phoneme-level sentiment analysis model is superior to that of the morpheme-level, and in particular, the phoneme-level model using LSTM performs better than that of using GRU model. It is expected that Korean text processing based on a phoneme-level model can be applied to various text mining and language models.
본 연구에서는 시멘틱 웹과 온톨로지 기술의 특징을 살펴보고 이러닝 분야에서 온톨로지를 적용한 연구들을 분석하였다. 또한, 적응형 학습에서 고려해야 될 모델들을 살펴보고, 그동안 연구되어 왔던 적응형 시스템들에 대해서 분석하였다. 이를 토대로 이러닝 분야에서 효과적으로 적응형 학습을 지원하기 위해 온톨로지 기술을 적용하기 위한 방안을 모색하고 실제 온톨로지에 기반한 적응형 시스템을 설계하였다. 본 연구에서 설계된 시스템은 기존의 온톨로지에 기반한 적응형 시스템에서의 대두된 문제점들을 보완하여 설계되었다. 즉, 학습자의 학습 수준과 상태를 적절하게 진단하고, 학습 스타일에 대한 세부적인 분류와 그에 따른 구체적이니 학습 지원 방법을 제공함으로써 보다 효율적인 적응형 학습을 지원하고자 하였다.
Purpose The purpose of this study is to investigate the structural relationships between interest, interaction level, presence, which are the characteristics of metaverse, learning immersion, and learning satisfaction, which are learning factors. Design/methodology/approach A questionnaire survey technique was used to achieve the purpose of the study. A questionnaire survey was conducted from November 22 to December 5, 2021, with students with experience in non-face-to-face classes using Gather Town and a total of 114 copies of the questionnaire excluding those with insincere answers were used for empirical analysis. SPSS Win ver.23.0 was used for basic statistical analysis, and AMOS 22.0 was used for the establishment and analysis of a structural equation model. Findings According to the study findings, interest and interaction levels had effects on learning immersion and learning presence, self-efficacy on learning presence, and learning immersion and learning presence on learning satisfaction. This study is meaningful in that it conducted an empirical study to find variables for improving learning immersion by conducting classes based on metaverse. Based on the findings of this study, it was found that interest and interaction, which are the biggest characteristics of metaverse, sustain learning participation and immersion and increase presence thereby enhancing learning satisfaction so that the possibilities of metaverse as a next generation education platform passing the limit of existing real time video platforms can be peeped.
Purpose: The purpose of this study was to develop a self-directed e-learning program for ICU nurses and to evaluate how the proposed e-learning program affects the level of knowledge, nursing performance and job satisfaction of ICU nurses. Methods: The e-learning program was developed with the Computer Assisted Instruction Design Model using sources of self-efficacy which included the inactive attainment, vicarious experience, and verbal persuasion of ICU nurses. The program was evaluated by experts. Following the revision of the program, it was applied to a total of 59 ICU nurses (experimental group n=29, control group n=30) from three hospitals. Four weeks later, we measured the level of knowledge, nursing performance and job satisfaction. Results: The level of knowledge significantly improved in the experimental group (t=5.691, p<.001). Moreover, the level of nursing performance significantly increased in the areas of circulatory diagnostic test (t=2.143, p=.039), EKG (t=2.911, p=.006), aortic balloon pump (t=2.491, p=.017), and nebulizer therapy (t=2.085, p=.044). Overall, job satisfaction did not significantly increase (t=1.664, p=.105); however, job satisfaction in terms of relationships with coworkers (t=2.371, p=.023) and the needs of nursing performance (t=2.940, p=.006) were significantly increased. Conclusion: The results showed that the proposed e-learning program using sources of self-efficacy from ICU nurses was an effective learning method to increase the level of knowledge and nursing performance. The propose de-learning program would be a useful teaching tool for ICU nurses improving the quality of ICU patient care.
컴퓨터 프로그래밍 언어 학습은 프로그래밍과 디버깅 과정을 통해 컴퓨터 작동원리를 이해할 수 있을 뿐만 아니라, 논리적 사고력, 문제해결력과 같은 고차원적 사고능력을 함양시켜주는 교육적 효과가 있다. 본 연구에서는 프로그래밍 언어 학습에서 학습자들의 내재적인 학습 동기를 유발하고 학습을 지속시키기 위한 방안으로 몰입이론을 적용하였다. 이를 위해 몰입의 구성 요소를 적요한 교수 학습 전략들을 개발한 후, 이것을 WBI로 설계, 구현하였다. 또한, 구현된 WBI를 실제 교수-학습 현장에 적용하여, 학습자의 몰입수준 변화와 학업성취도에 미치는 효과에 대해 검증하였다. 그 결과 몰입이론을 적용한 WBI 학습이 학습 목표의식과 도전감, 구체적인 피드백을 이루어 몰입 수준 향상에 효과적이었으며, 몰입 경험이 학습 결과에 긍정적인 영향을 끼쳐 학업성취도(프로그래밍 능력)의 향상에 효과적이었다.
The purpose of this paper is to study the pattern of interactive learning in strategic networks. Interactive learning is defined as the exchange and sharing of knowledge resources conducive to innovation between an innovator firm, its suppliers, and/or its customers. The strength of internal knowledge resources can either hamper or facilitate levels of interactive learning. We assume that more complex innovative activities urge firms to co-ordinate and exchange information between users and producers, which implies a higher level of interactive learning. To test our theoretical claims, we estimated the level of interactive learning of firms in strategic networks with: (1) their customers, (2) their suppliers. Theses analyses allow a comparison of the antecedents of interactive learning of firms participating in strategic networks. Our findings suggest that interactive learning with customers is positively affected by company's capabilities and value-created activities, and with supplies is positively affected by value-created activities and technology innovation centers.
In this study, the extreme learning machine and deep learning models were devised to estimate the bond strength of corroded reinforcement in concrete. The six inputs and one output were used in this study. The compressive strength, concrete cover, bond length, steel type, diameter of steel bar, and corrosion level were selected as the input variables. The results of bond strength were used as the output variable. Moreover, the Analysis of variance (Anova) was used to find the effect of input variables on the bond strength of corroded reinforcement in concrete. The prediction results were compared to the experimental results and each other. The extreme learning machine and the deep learning models estimated the bond strength by 99.81% and 99.99% accuracy, respectively. This study found that the deep learning model can be estimated the bond strength of corroded reinforcement with higher accuracy than the extreme learning machine model. The Anova results found that the corrosion level was found to be the input variable that most affects the bond strength of corroded reinforcement in concrete.
Purpose: This study was conducted to examine the level of communication, problem-solving, and self-directed learning competencies, academic and English achievement of healthcare major students in university and to determine the effect of three main competencies on their academic and English achievement. Methods: The participants were college students studying in health care related major at a four-year university in D-city who agreed to participate in this study. Some of their data were intentionally excluded as their answers were incomplete or missing and finally 272 surveys were analyzed. Results: It was found that they have high level of general life competencies of which the subcategories are communication, problem-solving, and self-directed learning competency. GPA and TOEIC score which are the indicators of academic and English achievement were found to be correlated with the level of three competencies. Self-directed learning competency is assumed to be main cause variable of these achievement. Conclusion: As those students who have higher academic and English achievement also show high level of communication, problem-solving and self-directed learning competency. It is argued that a new curriculum that can contribute to improve communication, problem-solving and self-directed learning competency should be developed and implemented.
최근 웹을 기반으로 교수-학습이 이루어지는 원격 교육 시스템이 급격히 증가하고 있으며, 학습자 개개인의 수준이나 학습 패턴에 맞는 맞춤형 코스웨어에 대한 요구가 증가하고 있다. 그러나, 대부분의 원격 교육 시스템들이 학습자의 수준을 고려한 맞춤형 학습을 제공하지 못하기 때문에 학습자가 학습 도중에 흥미를 쉽게 잃는 경우가 많다. 따라서 최근에는 개개인의 학습 수준과 학습 패턴을 자동으로 분석하여 차별화 된 맞춤형 서비스를 제공하기 위한 많은 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 논문에서는, 컴퓨터 활용을 학습하기 위한 목적으로, 교수/조교/학생/모니터 에이전트라는 4종류의 에이전트가 서로 협력하여 학습자에게 적합한 학습 내용을 제공하는 맞춤형 코스웨어를 설계 및 구현하였다.
In a rapidly changing environment, it is essential for companies to develop their capabilities for sustainable growth. To this end, informal learning at work plays an important role for small and medium-sized enterprises that are having difficulties in human resource development. If the GRIT of workers and the spiritual leadership of leaders are maintained at an appropriate level, the effect of informal learning will increase. This study derived the following results through a survey of workers participating in the Work-learning Dual System in Korea. First, experience and feedback among informal learning activities have a significant positive effect on competency development. Second, the higher the level of the GRIT of workers, the greater the magnitude of the positive effect of experience and feedback on competency development, showing a positive moderating effect. Third, in the case of workers with high GRIT, capacity development is strengthened as experience or feedback increases, and the higher the level of spiritual leadership, the greater the scope of reinforcement. On the other hand, it can be seen that in the case of workers with low GRIT, competency development weakens as experience or feedback increases, and the higher the level of spiritual leadership, the greater the extent of the weakening.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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