• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제22권4호
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• pp.13-16
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• 2022

This paper proposes using micro-learning at Saudi universities. It commences with an account of the concept of micro-learning and the difference between micro-learning and electronic learning. Then it touches on the significance, principles, and examples of micro-learning, followed by some micro-learning applications and pitfalls. The paper closes with a proposal for using this learning mode at Saudi universities.

• 한국융합학회논문지
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• 제11권7호
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• pp.369-376
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• 2020

본 연구는 마이크로 러닝을 이용한 학습의 효과성을 검증하기 위해 수행되었다. 이를 위해 수업의 학습 자료를 마이크로 러닝, 기존의 이러닝, 유인물 형태의 세 가지 형태로 제작하여 K도에 소재한 Y대학과 K대학의 대학생을 대상으로 학습만족도와 학습효과를 비교하였다. 첫째, 마이크로 러닝 형태의 학습 자료를 이용할 때 학습만족도가 가장 높은 것으로 나타났다. 둘째, 학습효과는 이러닝 형태와 마이크로 러닝 모두 효과적은 것으로 나타났으며, 두 가지 형태의 학습 자료를 모두 이용한 경우는 마이크로 러닝이 더 효과적인 것으로 나타났다. 본 연구는 사회적 현상으로 등장한 새로운 학습 형태인 마이크로 러닝에 대해 조사함으로써 후속 연구를 위한 기초자료 제시와 마이크로 러닝 학습의 중요성을 부각시켜 대학 내에서 마이크로 러닝이 활성화될 수 있기를 제언한다.

• 디지털융복합연구
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• 제18권6호
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• pp.287-295
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• 2020

본 연구는 최근 이러닝 분야에서 모바일 러닝과 마이크로콘텐츠에 의해 부상하고 있는 마이크로러닝의 특성을 정의하고 이에 대한 적용 만족도를 분석하여, 향후 마이크로러닝이 새로운 학습 형태로 자리매김 할 수 있는지를 살펴보았다. 이를 위하여 사전 문헌분석을 통해 마이크로러닝의 특성을 정의하고 잘 갖추어진 마이크로러닝 사이트에 대하여 특성 만족도를 실증 검증하고, 이 특성 이외에 어떤 다른 기술적 기능이 필요한가에 대하여도 전문가의 의견수렴을 통하여 제시하였으며, 이러닝의 미래기술인 학습 분석이나 성과측정 등의 기술적 기능과 향후 연계되어야 한다는 것을 제시하였다. 본 연구의 결과에 따르면 마이크로러닝의 특성인 학습콘텐츠의 질적, 양적 수준, 학습콘텐츠에의 접근성, 모바일 기기 접근성, 동기부여 및 상호작용의 모든 면에서 특성 만족도를 보여주고 있었다. 따라서 마이크로러닝은 그 기능적 특성을 잘 반영한다면 이러닝 분야에서 효과적인 학습 형태로 자리 잡을 것이며 밀레니얼 세대를 위한 교육과 학습 및 훈련에 크게 기여할 수 있을 것이다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제21권12호
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• pp.517-535
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• 2021

디지털 기술 발달은 우리의 삶뿐만 아니라, 온라인 교육 환경에도 많은 변화를 가져오게 되었다. 개별 학습자들에게 맞춤화된 내용을 필요한 즉시 제공 받기를 원하는 학습자들의 요구에 따라 마이크로러닝이 등장하게 되었다. 마이크로러닝은 개인에게 맞춤화된 콘텐츠를 적시에 빠르게 학습이 제공된다는 의미에서 '적응형(adaptive)' 교육이라고 할 수 있다. 이에 본 연구에서는 적응형 마이크로러닝의 개발원칙이 무엇인지 살펴보고자 하였다. 이를 위해 문헌 연구 및 사례 분석을 통해 적응형 마이크로러닝 개발원칙을 탐색하였다. 그 결과, 개발원칙을 적응형 학습 환경, 적응형 학습 콘텐츠, 적응형 학습 시퀀스, 적응형 학습 평가의 네 가지 측면으로 구분하고 각각에 대한 세부요소를 제시하였다. 마이크로러닝이 현 사회적 요구를 반영한 새로운 이러닝의 형태인 만큼, 본 연구는 앞으로의 후속연구를 위한 방향성을 제안하는 탐색연구로서의 의미를 찾고자 한다.

• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제22권5호
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• pp.327-329
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• 2022

Education is affected by technical and scientific developments. Progress in one of these areas leads give way to new educational methods and strategies. One of these advanced learning modes is what has been conventionally termed as Micro-learning (ML). It has emerged in educational technology as a result of advances in information technology as well as advances in research in memory, brain, and social-cognitive processes.In this paper, the researcher discusses micro-learning in terms of its concepts, tools, and associated concepts, advantages and disadvantages.

• 한국간호교육학회지
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• 제16권1호
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• pp.24-32
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• 2010

Purpose: This study was conducted to evaluate the results after implementing a simulation based critical care nursing education with $MicroSim^{(R)}$. Method: Simulation based education was used for a clinical scenario on a patient with chronic obstructive pulmonary disease(COPD) and acute coronary syndrome(ACS). Self-learning program was used for an acute asthma attack and acute myocardial infarction(AMI) in the $MicroSim^{(R)}$. A total of 97 nursing students were chosen. A pretest and posttest was conducted to evaluate learning achievement, clinical performance ability and self-directed learning. Result: Learning achievement and clinical performance ability significantly increased but self-directed learning did not. Conclusion: Simulation based education used with $MicroSim^{(R)}$ was useful for improving learning achievement and clinical performance ability of nursing students. Further studies are needed to compare the effects of simulation based education.

• 문화기술의 융합
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• 제9권6호
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• pp.973-980
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• 2023

본 연구는 대학생들을 대상으로 한 마이크로러닝 콘텐츠 기반 비교과 프로그램의 효과를 일반적 특성에 따라 분석하였다. 거점 국립대학 G대학교 소속 학생 600명을 대상으로 설문을 실시하였고, 학습몰입과 학습의욕을 학습효과 측정의 주요 지표로 사용하였다. 학습효과 측정 도구의 신뢰도 검증을 위하여 Cronbach's α 계수 분석을 실시하였다. 성별과 전공계열에 따른 학습몰입, 학습의욕의 차이를 분석하기 위하여 독립표본 t-검정을 통해 결과를 분석하였고. 학년에 따른 학습몰입, 학습의욕에 대한 차이를 분석하기 위하여 집단 간 일원분산분석(ANOVA)을 통해 측정하였다. 연구 결과에 따르면 성별과 학년은 마이크로러닝 콘텐츠 기반 프로그램 참여에는 유의한 영향을 미치지 않았으나, 전공계열에 따라 학습몰입과 학습의욕이 다르게 나타났다. 이를 바탕으로 향후 프로그램은 전공계열에 따라 적절한 환경과 자극을 제공해야 할 것으로 나타났다.

• International Journal of Contents
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• 제5권2호
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• pp.1-5
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• 2009

This study was to analyze important dimensions and its factors of micro level of e-learning determining the quality of e-learning. E-learning dimensions and their factors were identified and developed from the analytical review of related researches. From literature review and survey as well as expert interview, six categories of e-learning identified from this study were: 1) curriculum content, 2) usability, 3) instructional design, 4) evaluation -both process and results, 5) management, and 6) refinement and improvement. A total of thirty-seven factors determining the quality of the e-learning six categories were identified. The rank order and contribution rates for each categories and factors were calculated to explain how importantly they contribute to the quality of e-learning. Also three dimensions such as controlling the e-learning quality, e-learning fundamental dimension e-learning process dimension, and e-learning product dimension, were explained. This study suggests a useful guidance for e-learning quality and evaluation framework for better results.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제9권6호
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• pp.17-24
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• 2009

웹2.0의 UCC와 개방 개념에 기반한 참여적 설계방법을 도입하여 학습자의 적극적인 참여를 이끌어 자기주도적 학습을 성취할 수 있는 새로운 이러닝 모델을 제시하고자 한다. 학습자는 문단 단위의 마이크로 콘텐츠 생성에 적극적으로 참여하고, 자신의 지적능력, 학습목표, 학습성향 등을 고려하여 다양한 영역의 마이크로콘텐츠를 자신의 학습전략에 맞춰 직접 재구성함으로써 학습자 중심의 학습이 이루어질 수 있도록 한다. 학습자 맞춤형 학습콘텐츠로 재구성하기 위하여 학습자는 학습자들간의 소셜 네트워크를 활용하여 필요한 마이크로콘텐츠를 선택하며 학습자들간의 유대감을 형성하여 높은 학습효과를 기대할 수 있다.

• 대한임베디드공학회논문지
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• 제17권3호
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• pp.139-148
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• 2022

In this paper, we implement a distributed FMCW MIMO radar system to obtain Micro Doppler signatures of target motions. In addition, we also develop federated learning based motion recognition algorithm based on the Micro-Doppler radar signature collected by the implemented FMCW MIMO radar system. Through the experiment, we have verified that the proposed federated learning based algorithm can improve the motion recognition accuracy up to 90%.