Purpose This study aims to investigate factors that positively influence the continuous Artificial Intelligence(AI) Learning Continuity of business major students. Design/methodology/approach To evaluate the impact of AI education, a survey was conducted among 119 business-related majors who completed a software/AI course. Frequency analysis was employed to examine the general characteristics of the sample. Furthermore, factor analysis using Varimax rotation was conducted to validate the derived variables from the survey items, and Cronbach's α coefficient was used to measure the reliability of the variables. Findings Positive correlations were observed between business major students' AI Learning Continuity and their AI Interest, AI Awareness, and Data Analysis Capability related to their majors. Additionally, the study identified that AI Project Awareness and AI Literacy Capability play pivotal roles as mediators in fostering AI Learning Continuity. Students who acquired problem-solving skills and related technologies through AI Projects Awareness showed increased motivation for AI Learning Continuity. Lastly, AI Self-Efficacy significantly influences students' AI Learning Continuity.
Purpose: With the advent of the era of the 4th industrial revolution, called a new technological revolution, the necessity of fostering future talents equipped with AI utilization capabilities is emerging. However, there is a lack of research on AI education design and competency-based education curriculum as education for business major. The purpose of this study is to design AI education to cultivate competency-oriented AI literacy for business major in universities. Research design, data and methodology: For the design of AI basic education in business major, three expert Delphi surveys were conducted, and a demand analysis and specialization strategy were established, and the reliability of the derived design contents was verified by reflecting the results. Results: As a result, the main competencies for cultivating AI literacy were data literacy, AI understanding and utilization, and the main detailed areas derived from this were data structure understanding and processing, visualization, web scraping, web crawling, public data utilization, and concept of machine learning and application. Conclusions: The educational design content derived through this study is expected to help establish the direction of competency-centered AI education in the future and increase the necessity and value of AI education by utilizing it based on the major field.
본 연구는 Keller의 ARCS 동기모델을 비즈니스 전공영어 수업에 적용하여 ARCS 모델이 학습동기와 학업성취도에 어떤 영향을 미치는지 조사하고자 하였다. 본 연구는 2018년과 2019년 2학기에 비즈니스 전공영어를 수강한 경영학 전공 27명 학생들을 대상으로 이루어졌다. 학습동기와 학업성취도를 분석하기 위해 설문조사와 필기시험 결과가 사용되었다. ARCS 모델을 적용한 실험집단과 전통적 강의식 수업이 이루어진 비교집단의 결과는 비즈니스 전공영어에 ARCS 모델을 적용한 교수·학습법이 학습 동기유발 요소인 주의집중, 관련성, 만족감, 자신감을 향상시키는 데 효과가 있으며 비즈니스 영어와 비즈니스 내용 두 영역의 학업성취도 향상에도 효과가 있음을 보여주었다. 본 연구는 학습자 수가 적은 비즈니스 전공영어 수업에서 ARCS 모델이 긍정적 효과를 나타낼 수 있음을 보여준 한 사례가 될 수 있다.
본 연구는 고등학교 인문계 수학과 대학 경상계열 전공학문 내용과의 연계성을 알아보기 위하여 M대학교 경영대학 경제학과, 경영학과와 금융보험학과에 재학 중인 대학생과 교수들을 대상으로 고등학교 인문계 수학 학습 내용과 대학 경상계열 전공학문과의 연계성에 대한 인식을 분석하였다. 그 결과 다음과 같은 결론을 얻었다. 첫째, 고등학교 인문계 수학과 대학 경상계열 전공학문의 연계성을 강화하기 위하여 고등학교 학생들이 수학적 개념과 원리에 대해 충분히 이해할 수 있는 수학교육이 이루어져야 한다. 둘째, 경상계열로 진학하고자 하는 인문계 고등학생들에게 수학이 전공학문을 공부하는데 필요한 교과목이라는 인식을 심어줄 필요가 있다.
Purpose: In the era of the Fourth Industrial Revolution, individuals equipped with fundamental understanding and practical skills in artificial intelligence (AI) are essential. This study aimed to validate the effectiveness of AI education for enhancing AI literacy among business major student. Research design, data and methodology: Data for analyzing the effectiveness of the AI Fundamental Education Program for business major students were collected through surveys conducted at the beginning and end of the semester. Structural equation modeling was employed to perform basic statistical analyses regarding gender, grade, and prior software (SW) education duration. To validate the effectiveness of AI education, seven variables - AI interest, AI perception, data analysis/utilization, AI projects, AI literacy, AI self-efficacy, and AI learning persistence - were defined and derived. Results: All seven operationally defined variables showed statistically significant positive changes. The average differences were observed as follows: 0.47 for AI interest, 0.32 for AI perception, 0.37 for data analysis/utilization, 0.27 for AI projects, 0.25 for AI literacy, 0.39 for AI self-efficacy, and 0.41 for AI learning persistence. Statistically, AI interest exhibited the most substantial average difference. Conclusions: Through this study, the applied AI education was confirmed to enhance learners' overall competencies in AI, proving its utility and effectiveness in AI literacy education for business major students. Future research endeavors should build upon these results, focusing on ongoing studies related to AI education programs tailored to learners from diverse academic backgrounds and conducting continuous efficacy evaluations.
Today, In the Service Industry are more getting a lot of convergence of IT utilization. And global IT companies are strengthening that platform based Services Ecosystems. These business in the field, Ecosystem Competitive strategy is difficult to imitate. And this strategy is generated organic Business Model that a by Competitive-Predominance to brings. In addition, the added value of the Service Industry is taken, a new type of job creation by the ripple-effect is huge. However, existing the Ecosystem Theory of Business is a lack of research on the use. Thus, Ecosystem Construction conditions is very difficult. This study is try to successful Platform Case's Analysis such as Apple, Google, Amazon, eBay's. These Ecosystems is that want to know the Major attributes. At first, would be analyzing to previous research, the Service and Knowledge Services' major attributes and Ecosystem studies' major attributes to grasp. Then, from a Group of Experts is to assess the importance. Finally, according to each Platform, examined the Correlation of Major Attributes.
Purpose - This study investigated the effects of lectures in the English medium (EML) on understanding and learning outcomes. Sixty percent of EML lectures in Korea also use Korean for further support. Thus, this situation needs to clearly distinguish the specific impacts of the EML classes on learning outcomes. Here, we use the same English materials, including PowerPoint slides and video content, given in the Korean and English lectures. The difference between the lectures becomes only whether the lecture is delivered in Korean or English. Thus, we can clearly identify whether the language difference makes any difference in learning outcomes. Research design, data, and methodology - Our sample consisted of 91 students taking an international business course the spring of 2015. All course materials, including textbooks, PowerPoint slides, exams, video, and support content, were presented in English. Survey data and exam results were used. Students filled out their student identification number and name, so we could match the surveys against the exam results. Results - First, results show that whether the lecture was delivered in English or Korean was an important factor when students chose the class. Second, English proficiency related to international business and general English levels were higher in the English class than in the Korean class. However, the understanding of key concepts and reading abilities of international business newspapers were the same for students in both classes. Third, teaching materials and lectures were the most important material for the understanding of key concepts in the business major. Fourth, the exam results showed no difference in performance of the students in the English versus the Korean class. This shows that EML classes were not necessarily detrimental to the understanding of major concepts of the lecture. Thus, it is important that researchers carefully design empirical settings to study the effectiveness of EML. Conclusions - The English lecture can be as helpful for enhancing knowledge in the business major as the Korean lecture. For further research, various English lecture forms can be considered to distinguish the effects of the English lecture.
Purpose - This paper aims to analyze the difference of technological innovative pattern by industry. Research design and methodology - we try to identify the major factors which can exert an effective influence on actual innovation output, utilizing the result of Korean Innovation Survey. By doing so, this work can make a comparison with Pavitt (1984) and succeeding discussion on sectoral pattern of innovation Results - Analysis on major industry in Korea shows that there are substantial differences in terms of the source of innovation, organization-related factor, and appropriation mechanism among each industry, and differential strategy to be proper for the nature of each industry is needed. There is some variation within industries which deemed as same type of sector defined by Pavitt. Conclusions - This analysis call for elaborate analysis on sectoral pattern of innovation, considering the change and difference of innovative environment as well as differential business strategy and way to do innovate, which is proper considering the nature of innovative pattern in each industry for successful technological innovation in Korea. At the same time, proper policy measure considering the differential pattern of technological innovation is needed.
Purpose: The purpose of this research is to develop the methods for evaluating the business value of a company's technical portfolios. In this study, technical portfolios of 10 major manufacturers and e-Biz industries are examined first from a business model perspective. Subsequently, we suggest future direction of R&D for the pharmaceutical industry by deducing the leading industries sharing similar traits with the pharmaceutical industry. Methods: In order to evaluate and analyze the patents of the major leading industries based on the constituents of a business model, the target patents were selected through the following procedure. Results: First, In this study, using the data obtained from the patent analysis, the differences in the technology portfolios of specific business entities based on the constituents of their business models. Second, deduced business rules of particular business entities through classification analysis and role-model of pharmaceutical industry Conclusion: If enterprise discovers technological change and characters of other enterprise or technology, enterprise could judge a direction of technology which will be developed in the near term and a plan which utilized existing technology to increase enterprise's profits.
The objective of this study is to present an up-to-date and more comprehensive review of tourism as well as hotel and restaurant business forecasting literature. Major reports of business forecasting studies classified into three broad sections including the hotel sector, restaurant sector, and tourism sector chronologically. The focus and descriptions of findings of those studies are reviewed, compared, and critiqued comprehensively, while capturing major trends of forecasting studies.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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