In this study of the effects of practical intelligence and stress on children's stress coping behaviors, 446 children responded to the Practical Intelligence Inventory(Young Hwa Lim, 2001), the Daily Hassles Scale(Ha Young Min & An Jin Yoo, 1998), and the Daily Hassles Coping Scale(Ha Young Min & An Jin Yoo, 1998). Data were analysed by Pearson's correlation, multiple regression analysis, and two-way ANOVA. Results were that stress coping behaviors were correlated with practical intelligence and stress. Practical intelligence and stress had effects on stress coping behaviors, but stress had stronger effects than practical intelligence.
This paper proposes practical teaching methods for efficient progress of project-based learning in engineering design education. Engineering design courses consist of three categories; introductory, individual and capstone design courses. This study concentrates on the case of individual design courses. Individual design courses act as bridges between introductory and capstone design courses and deal with applicable projects based on theoretical frameworks. In this study, practical teaching methods are applied to Artificial Intelligence curriculum as an individual design course for Juniors in Computer Engineering Major. The results on application of practical teaching methods show relatively positive in all aspects.
인공지능 기술로 인한 사회·윤리적 문제 사례가 발생하면서 인공지능의 위험과 부작용에 대한 사회적 관심과 함께 인공지능 윤리가 주목받고 있다. 인공지능 윤리는 알고, 느끼는 것에 그치는 것이 아니라 행동과 실천으로 이루어져야 한다. 이에 본 논문은 인공지능 윤리의 실천력을 강화하기 위한 인공지능 윤리 교육 모델을 제안하고자 한다. 인공지능 윤리교육 모델은 선행 연구 분석을 통해 교육목표와 인공지능을 이용한 문제해결 프로세스를 도출하고, 실천력 강화를 위한 교수학습방법을 적용하였으며 기존에 제안된 인공지능 교육 모델과 비교 분석하여 그 차이를 도출하였다. 본 논문에서 제안하는 인공지능 윤리 교육 모델은 컴퓨팅 사고력 함양과 인공지능 윤리의 실천력 강화를 목표로 한다. 이를 위해 인공지능을 이용한 문제해결 프로세스를 6단계로 제안하고, 인공지능 특성을 반영한 인공지능 윤리요소를 도출하여 문제해결 프로세스에 적용하였다. 또한, 인공지능 윤리 의식에 대한 사전·사후 평가와 과정 평가를 통해 인공지능 윤리 기준을 무의식적으로 확인하게 하고, 학습자 중심의 교수학습방법을 적용하여 학습자의 윤리 실천을 습관화하도록 설계하였다. 본 연구를 통해 개발된 인공지능 윤리 교육 모델이 컴퓨팅 사고력을 함양하고, 인공지능 윤리가 실천으로 이어지는 인공지능 교육이 될 수 있을 것으로 기대한다.
International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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제16권1호
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pp.253-260
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2024
We studied to aim for exploring practical approaches to enhance the effectiveness of creativity education by using artificial intelligence and the metaverse in the field of media contents. Recognizing the need for educational innovation to adapt to the accelerating changes driven by the advancements in artificial intelligence and the metaverse, and considering the increasing importance of fostering creativity as a key competitive advantage for future talents, we focused on research implementing creativity education in the media contents domain. To achieve this, we conducted this study during a semester-long media contents course utilizing artificial intelligence and the metaverse in real classroom setting. We involved in this study collecting feedback and opinions from students to investigate and identify effective strategies for enhancing the impact of creativity education. As a result, we proposed the utility of media contents class using artificial intelligence and the metaverse in enhancing students' creativity. By elucidating which teaching methods are most effective, we contributed to derive beneficial outcomes for media contents creative education.
The development of a practical technology intelligence system requires a knowledge base that structures the core information and its relationship distilled from large volumes of technical data. Previous studies have mainly focused on the methodological approaches for technology opportunities, while little attention has been paid to constructing a practical knowledge base. Therefore, this study proposes a procedure to construct a function-based knowledge base for technology intelligence. We define the product-function-technology relationship and subsequently present the detailed steps for the knowledge base construction. The knowledge base, which is constructed analyzing 1110582 patents between 2009 and 2013 from the United States Patent and Trademark Office database, contains the functional knowledge of products and technologies and the relationship between products and technologies. This study is the first attempt to develop a large-scale knowledge base using the concept of function and has the ability to serve as a basis not only for furthering technology opportunity analysis methods but also for developing practical technology intelligence systems.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제8권2호
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pp.691-708
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2014
This paper formalizes a special type of social networking knowledge, which is called "workflow performer-role affiliation networking knowledge." A workflow model specifies execution sequences of the associated activities and their affiliated relationships with roles, performers, invoked-applications, and relevant data. In Particular, these affiliated relationships exhibit a stream of organizational work-sharing knowledge and utilize business process intelligence to explore resources allotting and planning knowledge concealed in the corresponding workflow model. In this paper, we particularly focus on the performer-role affiliation relationships and their implications as organizational and business process intelligence in workflow-driven organizations. We elaborate a series of theoretical formalisms and practical implementation for modeling, discovering, and visualizing workflow performer-role affiliation networking knowledge, and practical details as workflow performer-role affiliation knowledge representation, discovery, and visualization techniques. These theoretical concepts and practical algorithms are based upon information control net methodology for formally describing workflow models, and the affiliated knowledge eventually represents the various degrees of involvements and participations between a group of performers and a group of roles in a corresponding workflow model. Finally, we summarily describe the implications of the proposed affiliation networking knowledge as business process intelligence, and how worthwhile it is in discovering and visualizing the knowledge in workflow-driven organizations and enterprises that produce massively parallel interactions and large-scaled operational data collections through deploying and enacting massively parallel and large-scale workflow models.
The general aim of this article is to explicate what can be researched in our field based on the new understanding on the ability of human visual intelligence. To follow this aim, three key discussions were followed. The first is to explain why the human visual intelligence research is so important in our field and how it was neglected. The basic orientations of the research questions used in its framing and in answering are reviewed. After reviewing traditional research orientations, as the second discussion, alternative, more useful perspective for thinking about human visual intelligence is suggested. And the possibility of contribution for the future research in general is discussed. In doing so, human visual intelligence was defined in rather practically oriented ways rather than theoretically oriented ones. More practical perspectives were suggested. The third discussion is to show how to use the alternative perspectives of human visual intelligence in the areas of educational technology research. It was hoped that the article lays out conceptual groundwork for generation of educational technology research frameworks which can be used for the research conduct, reproduction and sharing by adopting practically oriented views on human visual intelligence as a new territory of educational technology research.
The purpose of this study is to propose a facility layout design algorithm based on artificial intelligence concept, and then to develop a computer program which is more practical than any other conventional facility layout design systems. The algorithm is composed of five step layout procedures; knowledge and data input, knowledge interpretation, priority determination, inference of layout design, and evaluation, In the step of priority determination, the algorithm is divided into single row and multi row layout problem. In the step of inference of layout design, alternatives are generated by constraints-directed reasoning and depth first search method based on artificial intelligence concept. Alternatives are evaluated by the moving cost and relationship value by interactive man-machine interface in the step of evaluation. As a case study, analytical considerations over conventional programs such as CRAFT and CORELAP was investigated and compared with algorithm propsed in this study. The proposed algorithm in this study will give useful practical tool for layout planner. The computer progran was written in C language for IBM PC-AT.
Finite element simulation is a widely applied method for practical purpose in various metal forming process. However, in the simulation of elasto-plastic behavior of porous material or in crystal plasticity coupled multi-scale simulation, it requires much calculation time, which is a limitation in its application in practical situations. A machine learning model that directly outputs the constitutive equation without iterative calculations would greatly reduce the calculation time of the simulation. In this study, we examined the possibility of artificial intelligence based constitutive equation with the input of existing state variables and current velocity filed. To introduce the methodology, we described the process of obtaining the training data, machine learning process and the coupling of machine learning model with commercial software DEFROMTM, as a preliminary study, via rigid plastic finite element simulation.
Bicycle- or bike-sharing systems (BSSs) have received increasing attention as a secondary transportation mode due to their advantages, for example, accessibility, prevention of air pollution, and health promotion. However, in BSSs, due to bias in bike demands, the bike rebalancing problem should be solved. Various methods have been proposed to solve this problem; however, it is difficult to apply such methods to small cities because bike demand is sparse, and there are many practical issues to solve. Thus, we propose a demand prediction model using multiple classifiers, time grouping, categorization, weather analysis, and station correlation information. In addition, we analyze real-world relocation data by relocation managers and propose a relocation algorithm based on the analytical results to solve the bike rebalancing problem. The proposed system is compared experimentally with the results obtained by the real relocation managers.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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