본 연구는 Q방법을 활용하여 대학생이 지각하는 교양교육에 대한 인식 유형을 알아보고 유형별 특성을 알아보기 위해 실시되었다. 문헌연구와 개방형 질문지, 심층 면접을 통해 수집한 Q 모집단에서 Q표본 33개를 추출하였다. Q분류는 B시에 소재한 A대학교 재학생 27명을 대상으로 실시하였으며, QUANL 프로그램을 사용하여 자료를 분석하였다. 연구 결과, 교양교육에 대한 인식 유형은 '다양한 경험 추구형', '실용학문 추구형', '사고확장 추구형', '사회변화 추구형' 등 4가지 유형으로 추출되었다. 본 연구 결과는 대학교육에서 교양교육의 의미를 재정립하고 다양한 교육 내용과 교수-학습 방법에 대한 고려가 필요함을 시사한다.
Purpose This study aims to investigate which factors have impact on the acceptance intention of new electronic ID. For the empirical analysis, this study utilized PLS-SEM after collecting 385 survey data, and analyzed relations between each factors. Design/methodology/approach This study made a design of the research model by integrating the factors deducted from the Unified Theory of Acceptance and Use of Technology with the factors deducted from the Risk Factors. Findings The results are as follow; First, of the UTAUT factors, Performance Expectancy, Effort Expectancy and Social Influence and has positive impact on Acceptance Intention, but Facilitating Conditions doesn't have meaningful impact on Acceptance Intention. Second, of the Risk factors, Innovation Resistance has negative impact on Acceptance Intention, but Perceived Risk dose not have meaningful impact on Acceptance Intention. Finally, regulatory effect of the Promotion Focus, Prevention Focus and Gender has regulatory impact to Acceptance intention. It is expected that the implications of this study enables government effectively to offer new electronic ID.
The purpose of this study is to investigate the current state of public Big Data in Seoul and suggest policy directions for the revitalization of Seoul's public Big Data. Big Data is perceived as innovation resources under the era of 4th Industrial revolution and Data economy. Especially, public Big Data serves a significant role in terms of universal access for citizens, startup, and enterprise compared with the private sector. Seoul reorganized a substructure of government's focus on Big Data and established organizations such as Big Data Campus and Urban Data Science Lab. Although the number of public open Data has increased in Seoul, there exists not much Data with characteristics similar to Big Data, such as volume, velocity, and value. In order to present the direction of Big Data policy in Seoul, we investigate the current status of Big Data Campus and Urban Data Science Lab operated by Seoul City. Considering the results of this study, we have proposed several directions that Seoul can use in establishing big data related strategies.
The Journal of Asian Finance, Economics and Business
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제8권4호
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pp.897-907
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2021
The purpose of this study is to investigate the quality of entrepreneurship - motivation, entrepreneurial orientation, and risk behavior - in relation to the odds of micro-, small- and medium-sized enterprises' (MSMEs) financial performance in Indonesia. Additionally, this paper investigates how these qualities apply for the current challenges perceived by MSMEs' entrepreneurs in Indonesia due to Covid-19 crisis; specifically, this paper examines the odds of MSMEs' financial performance during the pandemic in respect to when these qualities are implemented by the entrepreneurs. The empirical data was obtained from an online survey by means of a structured questionnaire. MSMEs surveyed were randomly selected on a national scale. To test the hypotheses, a quantitative approach is employed, using multinomial regression. The main result shows that, under normal economic environment, the more intrinsically-motivated and continuity-driven entrepreneur is, the more likely the MSME will achieve financial growth compared to remaining stagnant. To our surprise, innovativeness leads to less likelihood of MSME's financial growth, suggesting the significance of innovation does not apply to MSMEs in Indonesia. Lastly, MSMEs' risk behavior to operate in a stable business environment is found more likely to result in a better performance and is true for operational and financial risks, but not marketing risks.
Purpose: This study aimed to identify the effects of organizational culture, organizational silence, and organizational commitment on the intention of retention as perceived by nurses Methods: The research model was designed on the basis of the PROCESS Macro model 6 proposed by Hayes. The participants were 142 nurses from general hospitals. Measurements included the scales of organizational culture, organizational silence, organizational commitment, and intention of retentione. Data were analyzed using descriptive statistics, Pearson's correlation coefficient analysis, and Hayes's PROCESS macro method for mediation. Results: Retention intention showed a significantly positive correlation with relationship-orientated culture (r=.32, p<.001), innovation-orientated culture (r=.30, p<.001), and organizational commitment (r=.48, p<.001). However retention intention showed a significantly negative correlation with organizational silence (r=-.42, p<.001). Furthermore, organizational silence and commitment had a mediating effect on the relationship between organizational culture and intention of retention. Conclusion: The impact of organizational culture on intention of retention in general hospitals was mediated by organizational silence and organizational commitment. Considering the mediating effects of organizational silence and organizational commitment on the relationship between nursing organizational culture and retention intention, a strategy should be developed to enhance organizational commitment and weaken organizational silence by strengthening related and innovative nursing culture.
Despite the proliferation of free trade agreements (FTAs), many exporting firms are still confronted with several challenges in utilizing the FTA preferential tariffs. Based on the Technology-Organization-Environment (TOE) framework, this study empirically examines the factors affecting the utilization of FTA schemes by exporting firms. To clarify the key factors influencing FTA utilization, this study develops a conceptual model from the perspective of the adoption of information technology innovations. Eight factors derived from the TOE framework are proposed to explore the determinants of FTA utilization in export. Partial least squares structural equation modeling is employed to analyze the data collected from 162 exporting small- and medium-sized enterprises in the South Korean textile industry. The findings reveal that compatibility and trading partner influence are positively associated with FTA utilization, while complexity is negatively related. Factors of organizational context do not show any relationship with FTA utilization. This study is the first to theoretically analyze and empirically test the determinants of FTA utilization from the perspective of technological innovation adoptions. By examining the relative importance of TOE factors in the utilization of FTA schemes, this study expects to advance a holistic understanding on the perceived factors that could potentially affect the utilization of FTA schemes.
This study examined the moderated mediating impact of entrapment and emotional support from peers in the relationship between academic stress and suicidal ideation among middle-school students. The participants consisted of 214 middle-school students in the first to third grades from four middle schools located in Seoul, Gyeong-gi, Chun-cheon, and Jeonnam. The data were analyzed using descriptive statistics, Pearson's correlation coefficients, and the Process Macro Model versions 4, 1, and 14. The results of this study were as follows. First, academic stress did not directly influence suicidal ideation; however, entrapment mediated the relationship between academic stress and suicidal ideation. Second, emotional support from peers moderated the mediating effect of entrapment in the aforementioned relationship. This means that if students perceived emotional support from peers, then academic stress had a smaller impact on suicidal ideation through entrapment. These findings highlight the importance of decreasing levels of academic stress and entrapment to prevent suicidal ideation among middle-school students. They also suggest that enhancing students' emotional support networks with their peers could be an effective way of reducing suicidal ideation when students feel high levels of entrapment and academic stress.
Generative AI has arrived and it's here. Education, research, industry, and labor are all on edge about the changes it will bring. It is noteworthy that while there is a wide range of optimistic and pessimistic predictions about the impact of generative AI, there is more concern than hope when it comes to education. This paper focuses on the lack of discussion on the impact of AI in higher education. First, we reviewed the process of the emergence of generative AI and introduced how the impact of AI is being understood from various perspectives. Second, we classified work areas based on expertise and efficiency and analyzed the impact of AI on work in each area. Finally, the study found that the educational perception of generative AI and the way it is perceived for engineering education purposes can be very different. It also argued that there is a lack of active discussion and debate on areas that need to be specifically discussed around generative AI. This has led to a phenomenon known as professors' delayed indifference. We emphasized that it is time for a serious and realistic discussion on the connection and integration of AI and education.
This study was conducted with analyzing the perceptions of universities and industry regarding need analysis, curriculum design-implementation-outcomes, and the educational environment of the university evaluation institution from an industry perspective. First, as a result of analyzing the importance and implementation level of needs analysis, universities and industries recognized 'industrial trends in related fields' as the most important, but both groups perceived the implementation level to be significantly low. Second, as a result of analyzing the importance of implementing a curriculum based on industry needs, there was a difference in that universities recognized the 'adequacy of curriculum implementation based on industrial needs' and industries recognized the 'field training participation rate' as the most important. Third, as a result of analyzing the importance of curriculum outcomes based on industrial needs, it was found that both groups recognized 'field connection of major curriculum' as the most important. Fourth, as a result of analyzing the importance of the industry-university cooperative educational environment, it was found that both groups recognized 'construction and operation of experimental.practice educational facilities and infrastructure' as the most important. In short, the results of this study are expected to resolve the problem of mismatch between universities and industry in terms of talent development and education, and contribute to the effective implementation of the university evaluation institution from an industry perspective.
This study aims to analyze the impact of learners' usability perceptions of topic modeling-based visual feedback and generative AI interpretation on reflection levels in online discussions. To achieve this, we asked 17 students in the Department of Korean language education to conduct an online discussion. Text data generated from online discussions were analyzed using LDA topic modeling to extract five clusters of related words, or topics. These topics were then visualized in a network format, and interpretive feedback was constructed through generative AI. The feedback was presented on a website and rated highly for usability, with learners valuing its information usefulness. Furthermore, an analysis using the non-parametric Mann-Whitney U test based on levels of usability perception revealed that the group with higher perceived usability demonstrated higher levels of reflection. This suggests that well-designed and user-friendly visual feedback can significantly promote deeper reflection and engagement in online discussions. The integration of topic modeling and generative AI can enhance visual feedback in online discussions, reinforcing the efficacy of such feedback in learning. The research highlights the educational significance of these design strategies and clears a path for innovation.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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