Although research on Virtual Reality (VR) has uncovered numerous technical advantages of VR over traditional media, little is known about how individual VR users with varying prior experience respond to VR differently. This paper examines the effect of users' prior VR experience on their subsequent real-life behavior in the domain of charitable consumption. Specifically, we find that compared to experienced VR users, novice VR users are more likely to support a charitable cause in real life (e.g., ocean conservation) after experiencing this cause in VR. The increased support among novice VR users occurs because they perceive the use of VR to be more novel. We find a boundary of this effect such that when VR is used to promote a noncharitable cause, novice VR users no longer increase their real-life support after VR. This research offers new possibilities for future studies on the use of VR in societal marketing.
With the rapid advancement of educational technology, recent studies have connected teachers' professional noticing with the use of digital resources in mathematical instructions. In this study, I examined elementary mathematics preservice teachers' attending and interpreting a mathematical software, ST Math, in the exploring and implementing phases. The findings indicate that preservice teachers paid attention to visual representations and manipulation prior to interactions with children and further took into consideration on task structures and situated context after interactions. They interpreted the events based on connected mathematical knowledge of prior interactions and further reflected on the progression of problem-solving strategies and sequence of tasks. In addition, four distinctive profiles of transitioning of evaluation on ST Math activities were identified with illustrations. Implications for noticing and teacher education were discussed.
Jong-Hyun Kim;Gee-Woo Bock;Rajiv Sabherwal;Han-Min Kim
Asia pacific journal of information systems
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제30권1호
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pp.1-20
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2020
Malicious rumors often emerge online. However, few studies have examined why people spread online rumors. Recognizing that spreading online rumors is not only rational, but also emotional, this paper provides insights into the behavior of online rumor spreading using the cognitive emotion theory. The results show that perceived credibility of online rumors enhances both positive and negative emotions. However, positive emotions affect neither attitude nor behavior, whereas negative emotions affect both aspects of the spreading of online rumors. The results also indicate that prior positive attitude toward object influences negative emotions. Issues involvement moderates the relationship between attitude and behavior.
Purpose: The purpose of this study was to analyze the current status of studies related to the learning methods of biological nursing subjects in Korea. Methods: Five databases (KoreaMed, KMbase, NDSL, KISS, KiSTi) and grey literature were searched prior to February 2018. A total 12 studies met the inclusion criteria including 11 articles and 1 proceeding. Results: We included five experimental studies, five non-experimental studies, and two mixed method studies. First, most of the studies that applied a learning method focused on the subject of human anatomy and physiology; team-based learning was the method that was utilized the most. Second, the necessity of well-designed research was confirmed because the quality of included studies was low. Third, the research variables identified were mainly concentrated on the affective domain, and included satisfaction, motivation, self-efficacy, self-directed learning, confidence, attitude. We confirmed the need to develop a learning program that can also improve the cognitive and psychomotor domain variables in future research. Conclusion: The results of this study suggest that further research should be conducted with consideration the domain of research variables evenly. In addition, future studies should apply various learning methods and included randomized controlled trials.
급격한 도시화에 따른 불투수 면적과 인구의 증가로 인하여 많은 양의 오염물이 배출되고 있고, 이로 인하여 지역 하천의 수질이 심각한 위협을 받고 있다. 특히 강우시 지표면의 쌓인 다량의 오염물질은 오수관으로 유입된 후 월류되어 하천으로 유입되기 때문에 이에 대한 연구와 관리시스템의 마련이 시급하다. 이에 본 연구에서는 청주시를 대상으로 도시배수구역의 유출특성을 분석하고 이에 영향을 미치는 인자를 추출 및 분석할 수 있는 통계적 분석방법을 제시 것에 목적이 있다. 선행된 연구를 참고하여 강우강도, 선행건기일수, 강우량과 5개의 수질분석항목(CODcr, BOD, SS, TN, TP)과의 관계를 통계적인 방법으로 분석하였으며, 강우시 도시유출특성을 지배하는 인자에 대한 규명을 시도하였다.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제24권6호
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pp.561-581
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2017
Bayesian statistics can play a key role in the design and analysis of clinical trials and this has been demonstrated for medical device trials. By 1995 Bayesian statistics had been well developed and the revolution in computing powers and Markov chain Monte Carlo development made calculation of posterior distributions within computational reach. The Food and Drug Administration (FDA) initiative of Bayesian statistics in medical device clinical trials, which began almost 20 years ago, is reviewed in detail along with some of the key decisions that were made along the way. Both Bayesian hierarchical modeling using data from previous studies and Bayesian adaptive designs, usually with a non-informative prior, are discussed. The leveraging of prior study data has been accomplished through Bayesian hierarchical modeling. An enormous advantage of Bayesian adaptive designs is achieved when it is accompanied by modeling of the primary endpoint to produce the predictive posterior distribution. Simulations are crucial to providing the operating characteristics of the Bayesian design, especially for a complex adaptive design. The 2010 FDA Bayesian guidance for medical device trials addressed both approaches as well as exchangeability, Type I error, and sample size. Treatment response adaptive randomization using the famous extracorporeal membrane oxygenation example is discussed. An interesting real example of a Bayesian analysis using a failed trial with an interesting subgroup as prior information is presented. The implications of the likelihood principle are considered. A recent exciting area using Bayesian hierarchical modeling has been the pediatric extrapolation using adult data in clinical trials. Historical control information from previous trials is an underused area that lends itself easily to Bayesian methods. The future including recent trends, decision theoretic trials, Bayesian benefit-risk, virtual patients, and the appalling lack of penetration of Bayesian clinical trials in the medical literature are discussed.
현대 조직에서 고위급 임원들의 이직이 점차 증가하고 있음에도, 대부분의 기존 연구들에서는 임원들의 비자발적 이직/퇴직의 함의에 대한 연구에 치중해있는 실정이다. 본 연구에서는 기존 연구의 한계를 탈피하기 위해, 조직원 이동과 창업자 연구에 기반하여 임원들의 자발적 이직에 관한 이론적 모형을 제언한다. 첫째, 최고경영자로 창업자가 된 경우 기존 기업에 부정적 영향을 줄 것이나, 두 기업이 협력적 관계가 형성될수록 부정적 관계는 줄어들 것이다. 둘째, 스핀오프의 경우 기존 기업에 긍정적 영향을 줄 것이나, 스핀오프 기업의 성과가 저조할수록 긍정적 관계는 약화될 것이다. 마지막으로, 경쟁사로 이직하는 경우에는 부정적, 협력사로 이직하는 경우에는 긍정적 영향을 기존 기업의 성과에 줄 것이다. 본 연구에서는 임원들의 자발적 이직이 기존 기업의 성과에 미치는 영향력이 임원들의 향후 활동 양태에 따라 달라질 것이라 주장한다.
본 연구는 스마트공장 도입의 효과와 관련 요인을 분석하였다. 이를 위해 도입기업과 비도입기업의 표본 데이터를 median-size-industry matching method로 각각 110개, 325개를 수집했다. 도입 전년부터 도입 후 4년도까지 재무제표 데이터(ROA 등)를 활용했는데 event study method에 따른 abnormal operating performance, annual abnormal changes를 구한 뒤 Wilcoxon signed-rank test와 t-test로 분석했다. ROA와 매출증가율은 도입 후 단기적인 효과가 나타났으나 장기적으로 이어지지는 않았다. 또한 도입효과에 인력비중, 연구개발 수준, 이전 재무 성과 세 가지 요인이 조절효과로 영향이 있는지 회귀분석을 한 결과 연구개발 수준과 이전 재무 성과의 조절효과를 확인했다. 도입 효과에 도입시기의 영향과 이와 관련된 요인으로 이전 재무 성과와 기업규모의 조절효과가 있는지 회귀분석을 한 결과 장기에 도입시기가 늦을수록 도입효과가 더 커졌고, 이전 재무 성과와 기업규모의 조절효과를 확인했다.
본 연구는 외환위기 이후인 2001년~2016년의 기간 동안 코스피 또는 코스닥 시장에 상장된 기업을 분석 대상으로 하여 성장주와 가치주의 초과수익률을 비교 분석했다. 최근 성장주로 불리는 일부 정보기술(IT)주와 의약 바이오주가 가치주에 비해 높은 초과수익률을 보이고 있다. 외국의 선행연구는 성장주가 평균적으로 음(-)의 초과수익률을 나타내며, 초과수익률의 분포가 정규분포가 아닌 오른쪽으로 긴 꼬리를 지닌 양(+)의 왜도(skewness)를 갖는 형태로 보고되고 있다. 본 연구의 실증분석 결과도 이러한 선행연구의 결과와 일관된다. 흥미로운 점은 성장주와 가치주의 초과수익률의 시계열이 서로 역(-)의 상관관계를 갖는 것으로 관찰되었다. 또한 성장주 또는 가치주에 관계없이 PEG(=PER/ROE) 지표가 우량할수록 투자수익률이 높았다.
Purpose More than 7.6 million mobile apps could be approved on both Apple iTunes Store and Google Play. For managing those existed Apps, Apple Inc. established twenty-four primary categories, as well as Google Play had thirty-three primary categories. However, all of their categorizations have appeared more and more problems in managing and classifying numerous apps, such as app miscategorized, cross-attribution problems, lack of categorization keywords index, etc. The purpose of this study focused on introducing individual information cognitive processing as the classification criteria to update the current categorization on Apple iTunes Store. Meanwhile, we tried to observe the effectiveness of the new criteria from a classification process on Apple iTunes Store. Design/Methodology/Approach A research approach with four research stages were performed and a series of mixed methods was developed to identify the feasibility of adopting individual information cognitive processing as categorization criteria. By using machine-learning techniques with Term Frequency-Inverse Document Frequency and Singular Value Decomposition, keyword lists were extracted. By using the prior research results related to car app's categorization, we developed individual information cognitive processing. Further keywords extracting process from the extracted keyword lists was performed. Findings By TF-IDF and SVD, keyword lists from more than five thousand apps were extracted. Furthermore, we developed individual information cognitive processing that included a categorization teaching process and learning process. Three top three keywords for each category were extracted. By comparing the extracted results with prior studies, the inter-rater reliability for two different methods shows significant reliable, which proved the individual information cognitive processing to be reliable as criteria of categorization on Apple iTunes Store. The updating suggestions for Apple iTunes Store were discussed in this paper and the results of this paper may be useful for app store hosts to improve the current categorizations on app stores as well as increasing the efficiency of app discovering and locating process for both app developers and users.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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