Journal of Korea Society of Digital Industry and Information Management
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v.13
no.1
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pp.13-21
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2017
This paper describes a design scheme of a system that tests or polls from the students at online class. By online test, the teacher can test the pre-knowledge level of the students and know how much students understand the lecture of the class. As the number of test increases, the burden of the preparation of setting question, evaluation of the test, and management of the test results is increased. In this environments, an online test management system make it easy to test and evaluate, and thus it would be a good tool for maintaining and managing the total procedure of the test or poll of the students. For evaluating the design of the system, we made a test system prototype and performed evaluations of the online test system. The online test and evaluation system provides a good tool for testing and evaluation of student's knowledge at the class with easy and fast way.
Purpose: It is intended to investigate the satisfaction of dental hygiene students with non-face-to-face online classes and use them as basic data for successful lecture design and operation. Methods: The data collected in this study were analyzed using the lBM SPSS Statistics 21 program. The general characteristics of the study subjects were frequency analysis, non-face-to-face online class satisfaction, and test satisfaction were frequency analysis and technical statistics. Through the independent sample T test, a t-test was conducted to find out whether there was an average difference in online class and test satisfaction according to grade. Results: The advantages of non-face-to-face online classes were that repetitive learning was possible (57.7%), the disadvantage was that there was a lack of real-time communication (74.9%), and the most efficient teaching method was a mixed form of online and face-to-face classes (64.9%). The satisfaction level of online classes was 2.69 points for 'self-directed learning habits,' which was the highest compared to the overall average of 2.55 points, and 2.09 points for 'difficulty in interaction between instructors and learners in online classes.'Non-face-to-face test satisfaction was 2.68 points for 'short test time gives fairness to test results,' higher than the overall average of 2.45 points, and 2.07 points for 'no difficulty accessing the test.'In terms of satisfaction with the non-face-to-face test according to the grade, it was found that the third grade showed a more negative attitude than the second grade in terms of sexual fairness (p<0.05). Conclusions: Through the above results, non-face-to-face online classes require various content development and some mixed classes considering the level of students, and instructors' efforts to improve the quality of classes for interaction between instructors and learners are needed.
E-Learning is different from the traditional classroom learning and examinees can take a class individually anywhere by online. And it is difficult to proctor an examination because they also take a test by online. However the results of the online test are included in their examination scores. Therefore, it is very important to authenticate the examinees. In this paper, we propose improvement of fairness system for online test using camera. Students can take a picture after every online classes and it has been saved. And during the test, ELTS(e-Learning Test System) takes images, detects the faces, and protects from getting another person to sit for cheating. After examination, the images have been transferred with the answer sheets to the cyber school management system. And a report card will be printed out with the user's images. Moreover, it will authenticate oneself and protect the online test from cheating.
IRIANI, Sri Setyo;NUSWANTARA, Dian Anita;KARTIKA, Ajeng Dianing;PURWOHANDOKO, Purwohandoko
The Journal of Asian Finance, Economics and Business
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v.8
no.4
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pp.939-948
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2021
The purpose of the research is to examine whether government regulation on Covid 19 pandemic has had a significant impact in economic sectors, particularly on consumer behavior. Thus there are three hypotheses, 1) viral marketing has an effect on online trust during the Covid-19 Pandemic Era, 2) viral marketing has an effect on impulse buying during the Covid-19 Pandemic Era, and 3) Viral marketing has an effect on impulse buying in the Covid-19 Pandemic Era through online trust. To test the hypotheses, questionnaires were distributed to 150 respondents, however, only 110 were selected due to incomplete data. There are 3 variables, namely viral marketing, online trust, and impulse buying, where online trust is also a mediating variable. Once the assumption test is completed, the researcher employs path analysis to test the hypotheses. The results are 1) there is an effect of viral marketing on online trust in the Covid-19 Pandemic Era, 2) There is no effect of viral marketing on impulse buying in the Covid-19 Pandemic Era, and 3) Viral marketing has an effect on impulse buying in the Covid-19 Pandemic Era through online trust. This means online trust succeed in mediating viral marketing-impulse buying relationship. The findings emphasized that the credibility of online trust enforce consumers in making buying decisions.
Beta-test is a essential step to verify a online-game developing. Through beta-test, we can find out some problems related to game-balancing, game-play, user behaviors and so on. And the game developing can be modified to make up a weak-point. However, a beta-test in online game development is a very time consuming and heavy expense work. Therefore, in this study, the simulation model for growth-balancing and battle among characters was proposed in order to reduce the duration and cost for beta-test. And it was applied to Travia online game successfully.
This study examines a data-driven approach for software test automation at an online shopping site. Online shopping sites typically change prices dynamically, offer various discounts or coupons, and provide diverse delivery and payment options such as electronic fund transfer, credit cards, mobile payments (KakaoPay, NaverPay, SyrupPay, ApplePay, SamsungPay, etc.) and so on. As a result, they have to test numerous combinations of possible customer choices continuously and repetitively. The total number of test cases is almost 584 billion. This requires somehow automation of tests in settling payments. However, the record playback approach has difficulties in maintaining automation scripts due to frequent changes and complicated component identification. In contrast, the data-driven approach minimizes changes in scripts and component identification. This study shows that the data-driven approach to test automation is more effective than the traditional record playback method. In 2014 before the test automation, the monthly average defects were 5.6 during the test and 12.5 during operation. In 2015 after the test automation, the monthly average defects were 9.4 during the test and 2.8 during operation. The comparison of live defects and detected errors during the test shows statistically significant differences before and after introducing the test automation using the data-driven approach.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.21
no.9
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pp.229-237
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2020
This study attempted to share the results of real-time online tests in online classes conducted by 33 students in the 4th grade of the department of nursing, K University, and to suggest ways to secure fairness in real-time online tests. Real-time online testing in this study utilized zoom cloud meetings. Students were invited to participate in the meeting at the same time with a desktop or laptop, including a mobile phone, and the instructor displayed a single question in real time on the screen and collected answers using private talk. Through this method, students' monitor screen, keyboard, mouse, and posture were monitored and controlled. As a result of the survey on the real-time online test, 93.8% of students answered that they were fair and satisfied overall, and 90.6% said they were willing to recommend the online test to others. In the upcoming future, remote lectures and online tests will become more active, so efforts should be made to gradually expand to other tests by developing a fairer, more systematic and easy-to-use online testing method.
Shannon entropy is one of the widely used randomness measures especially for cryptographic applications. However, the conventional entropy tests are less sensitive to the inter-bit dependency in random samples. In this paper, we propose new online randomness test schemes for true random number generators (TRNGs) based on the mutual information between consecutive ${\kappa}$-bit output blocks for testing of inter-bit dependency in random samples. By estimating the block entropies of distinct lengths at the same time, it is possible to measure the mutual information, which is closely related to the amount of the statistical dependency between two consecutive data blocks. In addition, we propose a new estimation method for entropies, which accumulates intermediate values of the number of frequencies. The proposed method can estimate entropy with less samples than Maurer-Coron type entropy test can. By numerical simulations, it is shown that the new proposed scheme can be used as a reliable online entropy estimator for TRNGs used by cryptographic modules.
The purpose of this study was to examine characteristics of online consumer groups by information seeking type and to identify the variables influencing consumers'purchase intention of internet fashion product shopping by consumer groups. A questionnaire was administered to 456 adults who had purchasing experience at fashion outline shopping mall. SPSS 9.0 package was used for data analysis. Factor analysis, ${\chi}^2$-test, t-test, frequency, percentage, one-way ANOVA and stepwise regression analysis were utilized. The online store attribute dimensions of fashion online shopping main were tangibility, variety, marketing promotion, responsiveness, reputation, price and convenience. The online store attributes had directly different influences in the purchase intention of Internet fashion product shopping by online consumer groups. Outline information seeking type who had higher variety and reputation perceptions had more positively affected on the purchase intention of internet fashion product shopping. Offline information seeking type who had higher tangibility and variety perceptions had significantly positive influence on the purchase intention of it. Combination(online+offline) information seeking type who had higher price and responsiveness perceptions had positive impact on purchase intention of it.
Students' perceptions of generosity and fairness in lecture evaluation and grades, communication with professors, and self-fidelity and satisfaction during the COVID-19 situation were statistically analyzed by surveying students at M university in Daejeon. These data were analyzed in the context of parameters that might impact online class lecture evaluations, namely gender and school year. Descriptive analysis shows students' perceptions of online lectures are significantly high. As for differences by gender and school year, the t-test results indicate female students generally have better perceptions of online classes than male students. However, there is no statistical difference between male and female students regarding the generosity of lecture evaluation. Also, ANOVA test results show that as the school year increases, the general perceptions for online classes become negative. However, there is no statistical difference by school year regarding the generosity of lecture evaluation. Regression analysis shows that the "perceptual generosity of grades" most significantly influenced the "perceptual generosity of lecture evaluation."
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[게시일 2004년 10월 1일]
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