International Journal of Advanced Culture Technology
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v.7
no.4
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pp.49-55
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2019
In the age of information, newly produced knowledge is mostly written in English. Therefore, there has been a strong demand for English language learning in the EFL context. However, most EFL learners possess a lack of interest and motivation in the text-based reading class. In this educational context, film is one of the most widely used materials in English reading classes considering that modern learners are predominantly familiar with various audiovisual materials. The purpose of this study is to investigate how Korean EFL learners experienced in the film-based reading class. Specifically, this study aims to analyze the EFL students' perceptions about the class and learning strategies that they used during the class. In order to comprehensively interpret the EFL learners' experiences in the classroom, a coding system consisting of five categories was developed: report, emotion, reflection, evaluation, future plans. The results of data analysis showed that the use of movies in English reading classes had positive effects on reading comprehension and inference of word meaning. The most frequently used learning strategies were affective strategies which helped them control their emotion, attitude, motivations and values, whereas memorization strategies were rarely used. In this respect, this study suggests that the use of movies in the EFL reading classroom encourage students' attention and help them obtain and activate schema which is useful in gaining a better understanding of text-based reading materials.
With the development of high performance CPU / GPU, artificial intelligence algorithms such as deep neural networks, and a large amount of data, machine learning has been extended to various applications. In particular, a large amount of data collected from the Internet of Things, social network services, web pages, and public data is accelerating the use of machine learning. Learning data sets for machine learning exist in various formats according to application fields and data types, and thus it is difficult to effectively process data and apply them to machine learning. Therefore, this paper studied a method for building a learning data set for machine learning in accordance with standardized procedures. This paper first analyzes the requirement of learning data set according to problem types and data types. Based on the analysis, this paper presents the reference model to build learning data set for machine learning applications. This paper presents the target standardization organization and a standard development strategy for building learning data set.
In this paper, a basic machine learning model learning and utilization education curriculum for non-majors is proposed, and an education method using Orange machine learning model learning and analysis tools is proposed. Orange is an open-source machine learning and data visualization tool that can create machine learning models by learning data using visual widgets without complex programming. Orange is a platform that is widely used by non-major undergraduates to expert groups. In this paper, a basic machine learning model learning and utilization education curriculum and weekly practice contents for one semester are proposed. In addition, in order to demonstrate the reality of practice contents for machine learning model learning and utilization, we used the Orange tool to learn machine learning models from categorical data samples and numerical data samples, and utilized the models. Thus, use cases for predicting the outcome of the population were proposed. Finally, the educational satisfaction of this curriculum is surveyed and analyzed for non-majors.
The influence of COVID 19 has a direct impact on the education field. In the situation where non-face-to-face classes are inevitably required, interest in the learning satisfaction and intention to use real-time video conferencing is increasing. This study analyzed the effects of learner-teacher interaction, social presence, availability, self-efficacy and academic engagement as video conferencing characteristics and learner's characteristics on perceived usefulness, perceived ease of use, learning satisfaction and intention to use video conferencing. The results of this study showed that learner-teacher interaction, availability, and self-efficacy had a positive effect on perceived ease of use, and all variables except availability had a positive effect on perceived usefulness. Also, perceived usefulness and ease of use were factors that increased learning satisfaction and video conferencing use intention, and learning satisfaction was identified as variables that increased video conferencing use intention. This study has significance in that it provided various theoretical and practical implications for real-time video conferencing which will be used in many educational fields in the future through empirical analysis.
The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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v.15
no.3
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pp.191-199
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2015
The purposes of this study are to examine the predictability of variables related to SNS intention to use in collaborative learning and provide some new implications. Based on Technology Readiness and Acceptance Model (TRAM), we hypothesized that optimism, innovativeness, discomfort, insecurity as personal disposition variables, subjective norm as a social variable, and perceived usefulness and perceived ease of use as cognitive variables would predict SNS intention to use. For this study, 274 'Share Leadership' students in E university completed surveys and it was analyzed by multiple regression analysis. The results of this study showed as follows. First, optimism, innovativeness, discomfort, and subjective norm predicted perceived ease of use. Second, optimism, insecurity, subjective norm and perceived ease of use predicted perceived usefulness. Third, subjective norm, perceived ease of use and perceived usefulness predicted SNS intention to use. From this, it is revealed that positive technology readiness predict much more than negative technology readiness do and the role of teacher and peers is very important.
Journal of Elementary Mathematics Education in Korea
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v.14
no.2
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pp.465-486
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2010
Studying the definition and building a foundation about variables during elementary school is a crucial factor before students study the variable in depth in middle school. So, forming a basis for understanding variable in this period should be treated with importance, because it is the first step in forming a clear understanding of the concept of variables. According to analysis of the types of letters used in current textbooks, we can see that too much emphasis was placed on type 1(letter evaluated), type 3(letter used as an Object). By not utilizing the various types of letter usage we reduce the situation to one which is removed from the context and an automatous style of learning. Therefore, the purpose of this study was the development about early algebra learning materials which use diverse types of letters. We have analyzed the types of letters used from the 4-ga to 6-na mathematics textbooks and the 4-ga to the 6-na workbooks. To make learning materials for well-balanced letter use, we developed learning materials focused on early algebra with the 6-ga and the 6-na textbooks.
Kim, Jungho;Ryu, Joung Woo;Shin, Hyun-Jeong;Song, Jin-Hee
International Journal of Contents
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v.13
no.1
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pp.38-44
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2017
Increased use of software and complexity of software functions, as well as shortened software quality evaluation periods, have increased the importance and necessity for automation of software testing. Automating software testing by using machine learning not only minimizes errors in manual testing, but also allows a speedier evaluation. Research on machine learning in automated software testing has so far focused on solving special problems with algorithms, leading to difficulties for the software developers and testers, in applying machine learning to software testing automation. This paper, proposes a new machine learning framework for software testing automation through related studies. To maximize the performance of software testing, we analyzed and categorized the machine learning algorithms applicable to each software test phase, including the diverse data that can be used in the algorithms. We believe that our framework allows software developers or testers to choose a machine learning algorithm suitable for their purpose.
eLearning can be defined as an approach to teaching and teaming that utilises Internet technologies to communicate and collaborate in an educational context. This includes technology that supplements traditional classroom training with web-based components and learning environments where the educational process is experienced online. The use of hypertext as an educational tool has a very rich history. The advent of the internet and one of its major application, the world wide web (WWW), has given a tremendous boost to the theory and practice of hypermedia systems for educational purposes. However, the web suffers from an inability to satisfy the heterogeneous needs of a large number of users. For example, web-based courses present the same static teaming material to students with widely differing knowledge of the subject. Adaptive hypermedia techniques can be used to improve the adaptability of eLearning. In this paper we report an approach to the design a unified implementation framework suitable for web-based eLearning that accommodates the three main dimensions of hypermedia adaptation: content, navigation, and presentation. The framework externalises the adaptation strategies using XML notation. The separation of the adaptation strategies from the source code of the eLearning software enables a system using the framework to quickly implement a variety of adaptation strategies. This work is a part of our more general ongoing work on the design of a framework for adaptive content delivery. parts of the framework discussed in this paper have been imulemented in a commercial eLearning engine.
The development of web service area enables to integrate the various existing systems into web, which have been utilized to the several fields such as education business and companies. The e-learning could be an important teaching method for English education in that the learners prefer to use of the visual material in language learning. The students are provided with the motivation of learning for it is interesting to them. The purpose of this study is to research the problems so that web service can be organized efficiently for the education of English. In addition, this paper is to suggest an alternation of the direction for development of skills to solve the existing problems.
This research aims to develop an elementary school English e-learning system based on the 'Self-determination theory (SDT)', which is widely applied to traditional face-to-face foreign language classes. The study also attempts to verify whether SDT-a traditional motivational theory that has been applied to face-to-face classes- is effective in an e-Learning environment with students who use this newly developed system. For the purposes of this project, the following three actions were carried out. First, a motivational strategy based on SDT was deduced. In SDT, the needs for autonomy, competence, and relatedness were introduced as basic psychological needs, and assumed that these three needs provided the natural motivation for learning, growth, and development. Second, an e-Learning system was created based on the deduced motivational strategy. Third, the system was implemented in 115 private tuition academies, and education was provided to 1,400 users for one year across the country. Afterwards, by surveying users, correlation between the role of the three psychological needs in learning English, and also the correlation between each need and motivation were investigated. Research results showed that traditional motivational theories used in face-to-face classes so far were effective in an e-Learning environment.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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