The purpose of this study is to find out the factors that have an effect on students, especially in the natural science track, would enter the college of Engineering. For this, the data of KEEP was used, and logistic regression was utilized for analyzing this data. The dependent variables are 'Entering the college of engineering' and 'No entering the college of engineering'. The probable independent variables are 'Sex', 'Interest in mathematics', 'mathematics study achievement', 'Interest in Science', 'Science study achievement', 'The area of book that is read', 'The area of club', 'Knowing about working environment and task of the job' and 'Knowing about prospect and wage of the job'. The results are as follows. These are 'Sex', 'Knowing about working environment and task of the job', 'Knowing about prospect and wage of the job' that affect statistically entering the college of engineering. In other words, the male student who know working environment, task, prospect and wage of the job well may enter the college of Engineering.
In this study, we propose a method for analyzing students' understanding of probability and statistics in small lectures at universities. A computer-based test for probability and statistics was performed on 95 science and engineering college students. After dividing the students' responses into 7 clusters using the Robust PCA and the Gaussian mixture model, the achievement of each subject was analyzed for each cluster. High-ranking clusters generally showed high achievement on most topics except for statistical estimation, and low-achieving clusters showed strengths and weaknesses on different topics. Compared to the widely used PCA-based dimension reduction followed by clustering analysis, the proposed method showed each group's characteristics more clearly. The characteristics of each cluster can be used to develop an individualized learning strategy.
The stress on finding a job is also increasing in a situation where the difficulty in finding a job is aggravating due to the COVID-19 pandemic. In this study, the major satisfaction of college students was subdivided into subject satisfaction and relationship satisfaction, and the relationship between these and job-seeking stress was investigated. In addition, We tried to find out whether there is a difference in the influence relationship between these majors according to their current major, that is, whether they majored in a science, engineering major or a social science major. The population for the study was the students currently enrolled in the 4th grade, and the research sample was obtained from students of H and N universities in the metropolitan area. A total of 220 people were analyzed, 110 people from science and engineering and 110 from social sciences. For analysis, SPSS 24.0 and Process Macro 5.0 were used. The empirical analysis results are as follows. First, subject satisfaction had a negative (-) effect on job-seeking stress. Second, relationship satisfaction also had a significant negative (-) effect on job-seeking stress. Third, there was a significant difference between science, engineering students and social science students in the effect of subject satisfaction on job-seking stress. Fourth, in the effect of relationship satisfaction on job-seeking stress, there was also a significant difference between science, engineering students and social science students. Therefore, the higher the satisfaction with the major you are majoring in, the lower the job-seeking stress, and the extent of this decrease is social science students were larger than science, engineering students. It is necessary to be cautious in generalizing the results of this study, which was made in the context of the COVID-19 pandemic. Based on the empirical analysis results, the academic and practical implications of this study are presented.
Kim, Ji Sim;Kim, Kyong Ah;Ahn, You Jung;Oh, Suk;Jin, Myung Sook
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2022.11a
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pp.122-124
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2022
공과대학생의 평생학습역량 증진을 위하여 학습역량을 진단하고 수준에 따른 맞춤형 학습역량 향상 로드맵을 제시할 필요가 있다. 이를 위하여 학습역량 진단도구를 선행연구를 분석하였다. 대부분의 연구에서는 핵심역량을 포함하여 학습역량 진단도구를 개발한 것으로 나타났다. 그러나 핵심역량과 별도의 학습-특정적인 진단도구를 개발하기 위하여 학습역량의 구성요인을 정의하고 예비 진단도구 안을 제시하였다.
International Journal of Computer Science & Network Security
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v.22
no.9
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pp.7-14
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2022
COVID-19 has caused a global disturbance, increased anxiety, and panic, eliciting diverse reactions. While its cure has not been discovered, new infection cases and fatalities are being recorded daily. The focus of the present study was to analyze the reaction of gifted undergraduate students on social media during the quarantine period of the COVID-19. A special group of gifted students, who joined the program of attracting and nurturing talents at the University of Jeddah, University students as were the target sample of this study. To analyze online reactions during the pandemic; the choice of university students was arrived at as they are perceived to be gifted academically. Hence, the analysis of the impacts on their behavior on social media use is imperative. This study presented accurate and consistent data on the effects of social media using Twitter platforms on gifted students during the quarantine occasioned by the COVID-19 pandemic. The behavior of learners due to during the use of social media was extensively explored and results analyzed. The study was carried out between April and May 2020 (quarantine period in Saudi Arabia) to establish whether the online behavior of gifted students reflects positive or negative feelings. The methods used in conducting this study the research were online interviews and scraping participants' Twitter accounts (where most of the online activities and studies take place). The study employed the Activity theory to analyze the behavior of gifted students on social media. The sample size used was 60 students, and the analysis of their behavior was based on Activity theory Overall, the results showed proactive, positive behavior for coping with a challenging situation, educating society, and entertaining. Finally, this study recommends investing in gifted students due to their valuable problem-solving skills that can help handle global pandemics efficiently.
The purpose of this study is to develop an educational model based on the capacity analysis of college students. In order to measure the learning ability of female science and engineering students, we used various tools to derive core competencies. The competency element of human resources implementation, the element of learning achievement area in the undergraduate education actual condition survey, and the analysis of the learning achievement elements of the engineering certification program were analyzed and the development of teaching method was searched to find ways to increase the competence of female students. In addition, we developed a model that can apply the development of pedagogy in the curriculum to the liberal arts, majors, and comparative courses, and presented the internship in field experience area, the improvement of on the spot learning, and teaching method and guidance to enhance the female students' competence. Also, as a case study of the proposed teaching method, new curriculum of 'Understanding of Big Data' which is the basis of the fourth industrial revolution technology in the second semester of 2016 was developed and applied to the education model. The results of this study are very positive, and we can expect the effectiveness of the new education model to enhance the learning ability and capacity of female students.
With the emphasis on core competencies, the University of Seoul has exerted efforts to reflect the importance of core competencies in university curricula. The main assessment tool used in Korea is the Korea Collegiate Essential Skills Assessment (K-CESA), developed by the Korea Research Institute for Vocational Education and Training (KRIVET). This study examined whether core competencies measured using K-CESA are valid as a tool for assessing educational achievements among college students, and analyzed the correlation between K-CESA scores and course grades. The analysis was performed on approximately 204 engineering students at the University of Seoul. According to the correlation analysis between core competencies and courses, MSC courses were shown to be related to the resource and through information use competency and higher order thinking competency. Through the Analysis of Variance, students in the accreditation programs and students living in urban area showed higher competency scores. In the multiple regression, it was shown that Accreditation and MSC courses grades were the important variables to predict the competency of the students. Based on these findings, we confirmed that the K-CESA tool has a certain level of correlation with academic performance and that it functions as one of several ways to evaluate the program outcomes of engineering education accreditation.
Purpose: The purpose of this study was to investigate the image and the awareness of dental laboratory technicians in health allied college students. Methods: The subject of this research are 431 health-related major students who are selected by convenience sampling from Seoul, Gyeonggi-do, Chungcheong-do, Jeolla-do and Gyeongsang-do. After a survey was conducted, the answer sheets from 401 respondents were analyzed except for 30 incomplete ones. The collected data is statistically analyzed by SPSS(Statistical Packages for Social Science 12.0. SPSS Inc., Chicago, IL, USA). Results: The findings of the study were as follows: As a result of general awareness about dental laboratory technicians, the health allied college students knew 83.0% about dental laboratory technician as a job. Respondents showed high recognition about dental laboratory technician as a job($3.62{\pm}0.31$), which showed that the health allied college students took a favorable view of dental laboratory in general. There were significant difference in dental laboratory technician image with age, gender(P<.05). Conclusion: It is required to develop programs such as proactive public relations or campaign via mass media that could enhance the public recognition about dental laboratory technician up to one of professional as required. It is also necessary that dental laboratory technicians make steady efforts for self-development to enhance their own job philosophy and skills in the level of quality, while they need various educations for building up their own favorable personality and positive ideas.
International Journal of Computer Science & Network Security
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v.22
no.10
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pp.73-82
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2022
Early detection continues to be the mainstay of breast cancer control as well as the improvement of its treatment. Even so, the absence of cancer symptoms at the onset has early detection quite challenging. Therefore, various researchers continue to focus on cancer as a topic of health to try and make improvements from the perspectives of diagnosis, prevention, and treatment. This research's chief goal is development of a system with deep learning for classification of the breast cancer as non-malignant and malignant using mammogram images. The following two distinct approaches: the first one with the utilization of patches of the Region of Interest (ROI), and the second one with the utilization of the overall images is used. The proposed system is composed of the following two distinct stages: the pre-processing stage and the Convolution Neural Network (CNN) building stage. Of late, the use of meta-heuristic optimization algorithms has accomplished a lot of progress in resolving these problems. Teaching-Learning Based Optimization algorithm (TIBO) meta-heuristic was originally employed for resolving problems of continuous optimization. This work has offered the proposals of novel methods for training the Residual Network (ResNet) as well as the CNN based on the TLBO and the Genetic Algorithm (GA). The classification of breast cancer can be enhanced with direct application of the hybrid TLBO- GA. For this hybrid algorithm, the TLBO, i.e., a core component, will combine the following three distinct operators of the GA: coding, crossover, and mutation. In the TLBO, there is a representation of the optimization solutions as students. On the other hand, the hybrid TLBO-GA will have further division of the students as follows: the top students, the ordinary students, and the poor students. The experiments demonstrated that the proposed hybrid TLBO-GA is more effective than TLBO and GA.
Journal of The Korean Association For Science Education
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v.39
no.3
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pp.405-414
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2019
As a case study, we analyzed the professor's teaching professionalism in college of science-engineering based on pedagogical content knowledge. Two professors from the college of science-engineering located in Chungcheongbuk-do participated in this study. After collecting their syllabi, we observed their classes and conducted semi-structured interview before and after the classes. Analysis were conducted on their syllabi, taped videos, field notes and transcripts of the interview. As a result, both professors' orientation to teaching was not only related to learning subject matter knowledge, but also developing job competencies or communication skills. Their orientations were transformed according to the educational situation. After establishing the final learning goals, the professors organized weekly plan by listing the topics. However, they were unaware that the goals of each topic should be presented in detail in the class. Also, one of them presented a lack of understanding of the students' prior knowledge and showed low understanding of what aspects of the topics make students difficult to learn. In addition, the two professors applied various teaching strategies such as giving examples, questioning, and problem solving, but the degree of students' participation was not enough in the process of teaching. In the aspect of assessment, the professors had low understanding in students' achievement or feedback. Based on the results of the analysis, this study proposed methods and strategies for improving the teaching professionalism of science-engineering professors.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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