The purpose of this study was to identify whether need of cognition have a mediating effect on media multitasking on learning engagement in online education. The subjects were 168 university students who had received online education for more than one semester, and data were collected using questionnaires on media multitasking, need of cognition, and learning engagement. For data analysis, correlation, hierarchical regression and Sobel test were performed using SPSS WIN 20.0 program. As a result of the study, there was a significant positive correlation between media multitasking and learning engagement (r=.52, p<.001), and a between need of cognition and learning engagement(r=.39, p<.001). Media multitasking had a significant effect on learning participation (β=.52, p<.001), and explanatory power was 27%. When need of cognition was input, the effect of media multitasking on learning engagement decreased (β=.52 ⟶ .44), so it was found that need of cognition had a partial mediating effect in the effect of media multitasking on learning engagement(Z=2.77). p<.01). Therefore, it is suggested to use online contents with learning to organizing a g a lesson syllabus for distance education, and to organize activities promoting media multitasking activities. Also, it is proposed to develop and apply various teaching strategies to promoting the need of cognition in the distance education.
This paper is to explore the potential use of the modeling capacity of neural networks for control applications. The tasks are carried out by two neural networks which act as a plant identifier and a system controller, respectively. Using information stored in the identification network control action has been developed. Without supervising control signals are generated by a gradient type iterative algorithm.
Park, Ju-Hyun;Han, Jeong-Hye;Jo, Mi-Heon;Park, Ill-Woo;Kim, Jin-Oh
한국정보교육학회:학술대회논문집
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한국정보교육학회 2010년도 하계학술대회
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pp.15-18
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2010
As robots are proved to be effective in enhancing students' creativity and problem-solving abilities and satisfying various needs in special education for the gifted, many students participate in private education and after-school robot classes. However, it is difficult for students in the lower social economy class to use robots for their learning because of the high expense of robots. On this point, as a part of u-Learnng project, this research attempts to provide students in the lower social economy class with the opportunities to use robots for one year. At the end of the year, we will compare the experimental group and the control group in order to examine learning effects of using robots. Until now we have found many cases that show positive effects of the use of robots in students' learning.
This study investigated differences in presence, immersion, and situational interest in small group learning using augmented reality, based on the degree of tool sharing. 84 eighth-grade students participated in small groups of four. Each group was randomly assigned to one of three environments based on marker and device sharing: the shared environment (shared marker and device usage), the mixed environment (shared marker and individual device usage), and the individual environment (individual marker and device usage). Small group learning using augmented reality was conducted for three class periods, focusing on the "Characteristics of Matter" unit. One-way ANOVA results for the dependent variables revealed that, compared to the shared environment, presence and situational interest were significantly higher in the mixed environment, while immersion and situational interest were significantly higher in the individual environment. MANOVA results for the sub-components of each dependent variable showed significant differences in realness for presence, antecedents and experiences for immersion, and instant enjoyment, novelty, and total interest for situational interest. Analysis of interviews and classroom observations indicated that students in shared and individual environments tended to use their devices individually when utilizing augmented reality. However, in mixed environments, students showed a tendency to use their devices collaboratively, leading to more active interactions. Based on these findings, environments for using tools to enhance the effectiveness of small group learning using augmented reality are discussed.
Journal of Korean Home Economics Education Association
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제13권1호
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pp.39-53
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2001
The purpose of this study is to develop lesson plan and to evaluate its application for the chapter of 'family life and housing'in the class of Home Economics in the third grade of middle school through the application of the Universal Design. This study has been done in three phases : analysis. development. and evaluation phase. The results of this study were as follows : First. in the development of the concept of the Universal Design. the objective of learning aimed to build the housing and utilities for all family members. Moreover. the various learning materials such as computer program. video materials. and worksheets of the group work were utilized to enhance the effectiveness of the lesson plan. Second. the evaluation of the students was examined through the assessment of the concept of the design. and the degree of class participation of student at the end of class. The LT cooperative learning as an instructional method was perceived to be appropriate and the participation of the cooperative work was also enhanced. The use of the computer programs. and video tapes was considered to be useful. Third. the response of the teachers was found to be both positive and negative. Teachers'positive reactions indicated that the use of the Universal Design facilitated student's participation in class stimulating their motivations and creative ideas not only in the classroom but also in the real life as for the negative reactions. teachers perceived understanding of the concept of the Universal Design. the activities of the students and class hours were relatively shout. These should be added to by the further study with the teachers endeavor.
International Journal of Computer Science & Network Security
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제21권2호
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pp.212-220
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2021
The objectives of this research were to identify the digital competencies required for information science specialists at Saudi universities and to examine whether there existed conspicuous differences in the standpoint of these specialists due to years of work experience with regard to the importance of these competencies. A descriptive analytical method was used to accomplish these objectives while extracting the required digital competency list and ascertaining its importance. The research sample comprised 24 experts in the field of information science from several universities in the Kingdom of Saudi Arabia. The participants in the sample were asked to complete a questionnaire prepared to acquire the pertinent data in the period between January 5, 2021 and January 20, 2021. The results reveal that the digital competencies required for information science specialists at Saudi universities encompass general features such as the ability to use computer, Internet, Web2, Web3, and smartphone applications, digital learning resource development, data processing (big data) and its sharing via the Internet, system analysis, dealing with multiple electronic indexing applications and learning management systems and its features, using electronic bibliographic control tools, artificial intelligence tools, cybersecurity system maintenance, ability to comprehend and use different programming languages, simulation, and augmented reality applications, and knowledge and skills for 3D printing. Furthermore, no statistically significant differences were observed between the mean ranks of scores of specialists with less than 10 years of practical experience and those with practical experience of 10 years or more with regard to conferring importance to digital competencies.
Journal of Korea Entertainment Industry Association
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제15권4호
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pp.279-286
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2021
In this study, we looked at the appearance of Edutech, which is being put into the educational field after Corona 19, with the advent of the 4th industrial revolution. In the era of the 4th industrial revolution, the infrastructure, data, and service of Smart Stick that actively utilized ICT became the main pillars of smart education. In particular, smart education is being implemented through e-learning, smart learning, and edutech, and on this basis, it has become possible through the expansion and use of the Internet and computers, the dissemination of smart devices, and a software foundation using big data. Based on this, it was confirmed that Edutech is being implemented through the establishment of a quarantine safety net, a learning safety net, and a care safety net for individual learners and safe life based on artificial intelligence. Lastly, in order for edutech education using big data to become a discourse for everyone, it is necessary to consider artificial intelligence and ethics in the use and application of edutech.
The purpose of this study is to analyze elementary school students' interest in virtual reality(VR) technology, usability, and the possibility of learning media. In particular, it is intended to be used for content creation for artificial intelligence(AI) education in the future. The effectiveness of elementary education using virtual reality technology was confirmed through the analysis of overseas research, and the applicability to elementary school students in Korea was analyzed. To proceed with the analysis, various virtual reality contents were provided to 5th grader of elementary school, and then, interest, usability, usefulness, and possibility of use in class and learning were surveyed. As a result of the study, it was confirmed that students' interest in virtual reality contents was very high, and that it could be used sufficiently as a learning medium. It suggests that it can be used in artificial intelligence education and data science education, which have recently been emphasized in importance. In particular, virtual reality can be used to simulate abstract data and artificial intelligence.
The Journal of Sustainable Design and Educational Environment Research
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제2권1호
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pp.1-15
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2002
New media is an emerging industry sector. It sits at the nexus of what has become a main vehicle of the Knowledge Based Economy. the crossroads where the use of interactive multimedia technology meets the traditional uses of media. The current Education information Act provided school with PC, multimedia labs and connection to internet. Having such a facility in schools encourage teachers and students to use computers more often. Teachers demand for more educational multimedia contents than they can find in the market. Although there are many good contents, teachers find them unfit or inflexible for their curriculum. The purpose of this study is to identify the elements of standard multimedia studio facilities to develop multimedia contents in primary and secondary schools. The result of this study will provide guidelines for schools to facilitate their multimedia studio for teaching and learning activities, and developing contents for effective use of their facilities.
Nowadays, artificial intelligence model approaches such as machine and deep learning have been widely used to predict variations of water quality in various freshwater bodies. In particular, many researchers have tried to predict the occurrence of cyanobacterial blooms in inland water, which pose a threat to human health and aquatic ecosystems. Therefore, the objective of this study were to: 1) review studies on the application of machine learning models for predicting the occurrence of cyanobacterial blooms and its metabolites and 2) prospect for future study on the prediction of cyanobacteria by machine learning models including deep learning. In this study, a systematic literature search and review were conducted using SCOPUS, which is Elsevier's abstract and citation database. The key results showed that deep learning models were usually used to predict cyanobacterial cells, while machine learning models focused on predicting cyanobacterial metabolites such as concentrations of microcystin, geosmin, and 2-methylisoborneol (2-MIB) in reservoirs. There was a distinct difference in the use of input variables to predict cyanobacterial cells and metabolites. The application of deep learning models through the construction of big data may be encouraged to build accurate models to predict cyanobacterial metabolites.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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