The aim of this study was to investigate the patterns of the elementary school students' interests to animals and plants based on affinity toward animals and plants, and curiosity about animals and plants by using a cluster analysis. In addition, the differences of the big five personality traits by the identified clusters was examined. A total number of 411 elementary school students participated in the study. The students were clustered into four distinct interest groups with respect to the level of interests to animals and plants. Cluster 1 'Developed Interest to Organisms group' showed high levels in the interest to both animals and plants. Cluster 2 'Developed Interest to Animals group' showed high interest to animals and relatively low interest to plants whereas cluster 3 'Developed Interest to Plants group' showed high interest to plants and relatively low interest to animals. Lastly, cluster 4 were identified as 'Lack of Interest to Organisms group' by showing low levels of interest to both animals and plants. The four identified groups also showed different distributions of students according to gender and school year. These results support gender difference in the interest to animals and plants and suggest the decreased and specialized interest with school year. The Big Five personality traits excluding neuroticism were positively related with the interest to organisms and the identified groups showed significant differences in the traits. These findings indicate that agreeableness, conscientiousness, extraversion, and openness can be significant predictors of the interests to animals and plants.
The purpose of this study were (1) to analyze the current fashion web-sites on the internet, which were increasing rapidly in number, (2) to find out the users purchase experiences of fashion products at internet shopping malls and satisfaction level on the information provided by the fashion sites. The questionnaire was administered to 332 women & men and data were analyzed by frequency, mean, standard deviation, factor analysis, reliability analysis, ANOVA and t-test. The results of this study were as follows. The factors on the satisfaction of information fashion web-sites categorized as 5 areas: Economy$.$Convenience, Aesthetics $.$Recreation, Variety $.$Interests, Up-to dateness $.$Specialization, and Reliability$.$ Precision. On the factor of Economy$.$Convenience, the users who had more frequent access and who were in their 20’s expressed the higher level satisfaction. On the factor of Aesthetics$.$Recreation, the users who had longer periods of time of use, who had lower level of internet shopping mall involvement, and students appeared to be more satisfied. On the factor of Variety$.$Interests, the users marking higher level of satisfaction were those who had higher frequency of uses, who had shorter period of time of use, who had lower level of internet shopping mall involvement and were students. On the factor of Up-to-dateness$.$Specialization, higher level of satisfaction was shown among the users who had shorter period of time of use, who had higher frequency of uses, who were in their 20’s and who were students. There was no significant differences according to Reliability & Precision factor.
본 연구에서는 일반계 고등학생을 연구대상으로 과학과 선택 교과 '화학 I'과 '화학 II' 에 대한 선택 이유, 학습량, 내용 수준, 흥미, 수업 형태, 선호 수업 등과 관련된 인식을 조사하였다. 조사대상은 비례층화표집 방식으로 선별된 총 126개 고등학교에서 화학 교과를 선택한 자발적 참여 학생 총 1,087명이었다. 연구결과에 따르면, 학생들이 화학 교과를 선택한 주된 이유는 화학에 대한 '관심과 흥미', '기초학문', '대학 전공 관련' 등으로 나타났다. 학생들은 화학 I, II 교과의 학습량과 내용 수준을 약 60% 정도가 보통 수준으로 인식하고 있었다. 그리고 학생들이 화학을 어렵다고 인식하는 이유는, 정도의 차이는 있었지만, 화학 I과 화학 II 모두, 내용 자체의 어려움과 암기해야 할 많은 내용 때문인 것으로 나타났다. 화학 교과의 흥미도의 경우, 화학 I의 43.9%, 화학 II의 52.0%의 학생들이 보통 수준으로 인식하고 있었다. 화학 교과에 흥미가 없는 이유는 화학 내용 자체의 어려움, 관심과 재미가 없어서, 화학의 기초가 없기 때문으로 나타났다. 화학 교과의 주된 수업 형태는 강의식 설명식 수업이었지만, 학생들이 선호하는 수업 형태는 주로 실험실습과 실생활 연계나 과학자 이야기 활용으로 나타났다. 화학 교과에서 실험 활동에 대한 주된 실태는 한 학기에 1~5회 또는 실험 하지 않는 것으로 조사되었다. 다양하고 많은 실험을 진행할 수 있도록 수업과 환경 개선을 위한 연구와 노력이 필요할 것이다.
본 연구에서는 수학과 독서를 활용한 수학 수업이 학생들에게 정의적으로 어떠한 영향을 미치는지 탐구하였다. 중학교 2학년 100명의 남학생을 대상으로 정의적 특성요소로 흥미, 자신감, 가치인식, 자기조절력, 수학 불안 5개 요인을 조사해보고, 상 중 하 수준별 학생들에게 수학과 독서수업이 미치는 영향을 탐구하였다. 또 사전 사후 검사 결과와 학생의 인터뷰를 통해 바람직한 독서를 활용한 수업 방안을 모색하였다.
Purpose: Controlling and minority shareholders sometimes have conflicting interests. Controlling shareholders who do not have adequate monitoring can exhibit a strong tendency to maximize their personal wealth. In this case, cash holdings can be the easiest means for them to pursue their personal interests. This study examined whether the largest shareholder's ownership proportion affected the speed at which firms adjust their cash holdings to target levels in Korean distribution and service companies. Research design, data, and methodology: The study uses regression analysis to examine 834 firm-year samples listed on the KOSPI between 2013 and 2018 in the distribution and service sectors. Results: The largest shareholder's ownership is positively related to a firm's cash holdings adjustment speed. That is, the larger the largest shareholder's ownership, the faster the firm adjusts its cash holdings to achieve the target level. Conclusions: This study contributes to the literature by providing evidence that the cash holdings adjustment speed in Korean service and distribution companies is affected by the largest shareholder's ownership. As the agency problem between controlling and minority shareholders in Korea is a major issue, minority owners' sensitivity to agency costs may help restrict controlling owners' ability to maximize their personal wealth.
International Journal of Computer Science & Network Security
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제22권10호
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pp.246-256
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2022
Recently, parents and teachers consider physical education as a minor subject for students in elementary and secondary schools. Physical education performance has become increasingly significant as parents and schools pay more attention to physical schooling. The sports mining with distribution analysis model considers different factors, including the games, comments, conversations, and connection made on numerous sports interests. Using different machine learning/deep learning approach, children's athletic and academic interests can be tracked over the course of their academic lives. There have been a number of studies that have focused on predicting the success of students in higher education. Sports interest prediction research at the secondary level is uncommon, but the secondary level is often used as a benchmark to describe students' educational development at higher levels. An Automated Student Interest Prediction on Sports Mining using DL Based Bi-directional Long Short-Term Memory model (BiLSTM) is presented in this article. Pre-processing of data, interest classification, and parameter tweaking are all the essential operations of the proposed model. Initially, data augmentation is used to expand the dataset's size. Secondly, a BiLSTM model is used to predict and classify user interests. Adagrad optimizer is employed for hyperparameter optimization. In order to test the model's performance, a dataset is used and the results are analysed using precision, recall, accuracy and F-measure. The proposed model achieved 95% accuracy on 400th instances, where the existing techniques achieved 93.20% accuracy for the same. The proposed model achieved 95% of accuracy and precision for 60%-40% data, where the existing models achieved 93% for accuracy and precision.
In order to deal with consumer's demand changes in market condition, it is necessary to have a study on the consumer behavior to promote seafood consumption. The objective of this study is to examine the factors that have influences on consumer involvement of seafood. It is also aim to examine how the situation of seafood factors influences the consumer's behavior in purchasing and consuming the seafood. In this study, I have conducted a survey by using Busan housewives as random sampling. To examine this variable, situation factors that I used if the factor analysis. I also performed a multiple regression analysis to understand how the situation factors influenced the consumer's emotion and their satisfaction within the level of involvement. The result showed that consumer involvement seafood is created by not only interests and preferences, but also knowledge, perceived risk and profits. The seafood situation factors are divided into purchase situation, consumption situation and communication situation: purchase situation includes store factor, while consumption situation includes health factor and cooking-motive factor and communication situation includes information factor. Results of examining whether there are differences in the involvement explains that the involvement is different according to the level and it is divided into 2 groups. The first groups is the high-involvement group that shows preferences and interests, perceived risk and profits. Another group is the low-involvement group that shows preferences and interests, knowledge and profits. The result on examining whether situation sectors have influences on the involvement shows that high-involvement group is only affected by store factor in purchase situation and low-involvement group is only affected by information factor in communication situation.
Corporate level decision making with multiple decision makers in a consistent way is essential in Decision Support System. However, since the decision makers have different interests and knowledge, the models used by them are also different in their level of abstraction. This makes decision makers waste a lot of efforts for an integrated decision making. The purpose of this paper is to propose an integration mechanism so that collaborative decision making models may be used synthetically in multi-abstraction level. Models are classified as multimedia model, mathematical model, qualitative model, causal & directional model, causal model, directional model and relationship model according to the level of abstraction. The proposed integration mechanism consists of model interpretation phase. model transformation phase, and model integration phase. Specifically, the model transformation Phase is divided into (1) model tightening mode which gather information to make a model transformed into upper level model, and (2) model relaxing mode which makes lower level model. In the model integration phase, models of same level are to be integrated schematically. An illustrative M&A-decision example is given to show the possibility of the methodology.
BIBI, Naila;SAEED, Bilal Bin;AFRIDI, Muhammad Asim
The Journal of Asian Finance, Economics and Business
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제9권5호
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pp.157-169
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2022
Job love is an emerging phenomenon, which is the utmost approach to fulfilling employees' and organizations' mutual interests, especially performance. The current study aims to define and extend the existing proposed construct of "loving one's job" as job love. It provides a novel theoretical multi-level framework of job love, contextual factors, and performance principled on the attraction-selection-attrition framework and social exchange theory through an integrated approach. This study collected cross-sectional data through a questionnaire from 332 nurses across eight tertiary hospitals in Khyber Pakhtunkhwa, Pakistan. The findings are based on the structural equation modeling technique (SEM) at multi-levels. The results show significant relationships between job love, contextual factors, and performance at the individual and organization levels. There are some insignificant relationships between the variables at the cross-level. Job love plays a key role for both employees and organizations. It facilitates the individuals in the recruitment process to select the job they love, be a good fit, and stay committed to that particular job and organization. This phenomenon allows people to pursue their common interests. Job love assists firms in developing human resource capacity utilization plans that satisfy the needed requirements.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제18권5호
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pp.1260-1272
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2024
This paper tackles the prevalent challenges faced by existing tourism route recommendation methods, including data sparsity, cold start, and low accuracy. To address these issues, a novel intelligent tourism route recommendation method based on collaborative filtering is introduced. The proposed method incorporates a series of key steps. Firstly, it calculates the interest level of users by analyzing the item attribute rating values. By leveraging this information, the method can effectively capture the preferences and interests of users. Additionally, a user attribute rating matrix is constructed by extracting implicit user behavior preferences, providing a comprehensive understanding of user preferences. Recognizing that user interests can evolve over time, a weight function is introduced to account for the possibility of interest shifting during product use. This weight function enhances the accuracy of recommendations by adapting to the changing preferences of users, improving the overall quality of the suggested tourism routes. The results demonstrate the significant advantages of the approach. Specifically, the proposed method successfully alleviates the problem of data sparsity, enhances neighbor selection, and generates tourism route recommendations that exhibit higher accuracy compared to existing methods.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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