Purpose - Prior research has suggested that consumers typically prefer to have a larger number of options. However, preference of assortment size may depend on how depleted resources in consumers' mind are. Reduced capacity for self-regulation by resource depletion makes people rely on more intuitive and less effortful decision processing. When they are mentally depleted, people are likely to focus on the choice difficulty from large assortment, which leads to preference for the small assortment when they make a decision. It could be an important question potentially how being in a depleted mode through effortful self-regulation will influence on the evaluation of assortment size. To answer this questioner, we hypothesized that being engaged in self-regulation, as compared with not being engaged in self-regulation, will influence on the evaluation of product assortment size such as attractiveness, difficulty of choice, and anticipated regret. Research design, data, and methodology - In this study, we first manipulated self-regulatory resource availability using a self-regulation task (i.e., instructing participants to solve Sudoku puzzle vs. to solve diagram cube by filling any diagrams that they prefer into cube instead of number) and asked to indicate the difficulty of the tasks available to them ("How much difficulty did you feel when you complete the task?") Next, participants were asked to imagine that they were planning to buy a laptop at one of the two stores (small assortment: 6 options vs. large assortment: 30 options), both offering good quality of products. After reading the product descriptions, participants were instructed to consider all the information and choose a store that they would like to shop. Finally we measured the choice difficulty, evaluation of product assortments, and anticipated regret on a 7-point scale. We conducted two-way ANOVA in testing the main hypothesis that depleted consumers will show poorer subsequent self-control than non-depleted consumers when they make a decision in large assortment. Results - Compared with non-depleted participants, depleted participants showed the bigger difference from the degree of choice difficulty and product attractiveness between large and small assortments, but the result revealed only a significant interaction effect of resource depletion and assortment size on choice difficulty. Also depleted participants showed the smaller difference from the degree of anticipated regret between large and small assortments than non-depleted participants. Conclusion - Depleted individuals by a prior task are relatively effortless and intuitive form of choosing products so that they try to avoid making effortful trade-offs among choice difficulty such as large assortment, compare with non-depleted individuals. However, for anticipated regret, non-depleted individuals in small assortment anticipate more regret by excluding or at least restricting the possibility of buying attractive items or another kind of potential items than depleted individuals, regardless less choice difficulty in small option. To sum up, it is important to note that individuals are influenced by self-regulatory resources and their self-regulatory conditions contribute to the overall positive or negative impact of product assortment on choice.
플립러닝 방식의 프로그래밍 언어 학습 시스템에서 사이버 강의에 대한 평가는 일반적으로 온라인에서 객관식 문제로 진행된다. 이때 출제되는 문제는 문제은행에서 랜덤하게 추출하여 학습자 개개인에게 주어진다. 이러한 평가 결과가 성적에 반영되기 위해서는 시험 문제의 형평성이 무엇보다 중요하다. 특히 프로그래밍 언어 과목에서는 문제의 유형에 따라 학습자가 생각하는 난이도가 서로 다를 수 있다. 본 논문에서는 객관식 문제의 유형을 2가지로 분류하여, 각 유형별로 난이도를 관리한다. 그리고 문제의 난이도와 유형을 함께 고려한 문제 출제 알고리즘을 제시하였다. 제시된 알고리즘은 프로그래밍 언어 과목의 특성을 고려할 때 기존의 출제 방식에 비해 보다 공정하고 효율적임을 실험을 통해 확인할 수 있었다.
As many industrial workers have been involved with computer terminal tasks, for example, monitor ing, inspection, or computer da4a entry etc., concerns for difficulty evaluation of computer terminal tasks are Increased. This study provides that eyeblink can be used as a means of difficulty evaluation of a computer terminal lask. Four subjects without color blindness are asked to perform the monitoring task of the binary choice type under five levels of task difficulty. In each task, eyeblink rates and eyeblink interval times were measured from the subjects. The results show that the eyeblink rate does decrease with an Increase in task difficulty. In addition, it was found that both eyeblink interval time and eyeblink Interval time variation increased with an increase in task difficulty. It was concluded that the change of eyeblink rate, eyeblink interval time and eyeblink interval time and eyeblink interval time variation could be regarded as a generalized response to the imposition of task difficulty.
In the era of the outcome-based education, multiple-choice test has been widely employed owing to its efficiency that enables educators to evaluate a quantity of students with much objectiveness. However, the prevalent test has not been reconsidered enough to overcome its apparent shortcomings: examiners' effort for developing plausible and faultless distracters defending from every falsification, and students' random guessing on key choices. For alleviating such defects, tiered test as an experimental format of multiple-choice tests has been suggested in science education. Since there has not accumulated much study on the implementation of tiered tests, our research aim is set to construct a framework suggesting statistical indexes for rationally discerning tiered units that develop an effective tiered test. Graded both by our tiered-scoring and by the conventional partial-scoring, the preliminary tiered test in secondary physics attests the improvement in its discrimination and difficulty distribution. The findings reveal that the two indexes discern effective tiered items: discrimination increase (Ct-p) and difficulty decrease (Dp-t). Based on the index information, 4 heterogeneous tier types are recommended in the content of secondary physics: directional manipulation, repeated calculation, diverse explanation, and plural variables.
LMS 기반의 온라인 평가를 위해 출제되는 문제들은 교수자가 직접 출제하거나 또는 카테고리별로 나뉘어진 문제은행에서 난이도에 따른 자동 출제 방식을 주로 이용한다. 이중에서 난이도에 따른 자동출제 방식은 평가자들에게 출제되는 문제가 서로 다를수 있기 때문에 무엇보다 객관적이고 효율적인 방법으로 문제의 난이도를 관리하는 것이 중요하다. 본 논문에서는 문제의 정답률뿐만 아니라 해당 문제를 해결하는데 사용된 소요시간을 같이 고려한 난이도 재조정 알고리즘을 제시한다. 이를 위해 머신러닝의 로지스틱 회귀 분류 알고리즘을 이용하였으며, 학습모델의 예측 확률값을 기반으로 기준 임계값을 설정하여 각 문항별 난이도 재조정에 활용하였다. 그 결과 정답률에만 의존한 문항별 난이도에 많은 변화가 일어남을 확인할 수 있었다. 또한 조정된 난이도의 문제를 이용하여 그룹별 평가를 수행한 결과, 정답률 기반의 난이도 문제에 비해서 대부분의 그룹에서 평균 점수가 향상됨을 확인할 수 있었다.
Present study was performed to compare different types of teleoperation performance measures. A modified Cooper-Harper rating scale and a distance measure were newly introduced and compared to two traditional measures, the error rate and time-to-completion. Participants performed a simulated telerobotic task with varying visual display interfaces. The results of correlation analyses revealed that the modified Cooper-Harper ratings had a close association with the error rate measure. The distance measure also appeared to be a consistent performance measure, which accounted for both the error rate and time-to-completion. A further analysis, however, showed that the effectiveness of each performance measure varied with the level of task difficulty. The results imply that the choice of performance measure should be made based on the task difficulty as well as the particular task being studied. The results revealed here also have implication for performance measures of various display and control systems including aircraft navigation displays and tactical displays.
Fashion stress is a pertinent aspect of modern consumer culture that has been underexplored in academic research. This study developed a conceptual framework of fashion stress and a multidimensional scale to measure consumers' fashion stress. The qualitative study included literature reviews on consumption stress, shopping stress, and consumer behavior, as well as focus group interviews to gain insight into various dimensions of fashion stress. NVivo 12.0 was used to analyze the qualitative data and identify core categories following the grounded theory methodology. The quantitative study involved a preliminary and a primary surveys to verify the validity and reliability of the fashion stress scale. A total of 220 questionnaires were used for data analysis. The results show that fashion stress consists of eight factors: care, shopping, fit, brand, financial, closet, style, and disposal. Choice difficulty plays a significant role in all factors of fashion stress. Moreover, shopping stress had a negative impact on impulse buying, while other factors such as fit, brand, closet, and disposal stress had a positive impact on impulse buying. Thus, fashion stress is a potential antecedent of impulsive consumer behavior. The results also confirm the validity and reliability of the scale. The fashion stress scale developed in this study offers researchers a valuable tool for assessing and understanding consumer experiences.
본 논문에서는 난이도를 고려하여 선택형 문항을 자동으로 생성하는 방법을 고안하였으며, 학습자 수준에 적합하도록 동적인 형태로 다양한 문항 제시를 할 수 있는 시스템을 구현하였다. 선택형 문제를 통한 평가에서는 적절한 규모의 문제 은행이 필요하다. 이와 같은 요구를 만족시키기 위해서는 보다 쉽고 빠른 방식으로 다양하고 많은 문제 및 문항을 생성할 수 있는 시스템이 필요한데, 본 논문에서는 문제 및 문항의 생성을 위하여 워드넷이라는 언어 자원을 이용한 자동 생성 방법을 고안하였다. 자동 생성을 위해서는 주어진 문장에서 형태소 분석을 통해 키워드를 추출하고, 각 키워드마다 워드넷의 계층적 특성에 따라 유사한 의미를 가진 후보 단어를 제시한다. 의미 유사 후보 단어를 제시할 때, 기존의 한국어 워드넷의 스키마를 개념간 의미 유사도 행렬을 구할 수 있는 형태의 스키마로 변경한다. 단어의 의미 유사도는 동의어를 의미하는 수준 0에서 거의 유사도가 없다고 볼 수 있는 수준 9까지 다양하게 제시될 수 있으며, 생성될 문항에 어느 정도의 유사도를 가진 어휘를 포함시키느냐에 따라서 출제자의 의도에 따른 난이도의 조정이 가능하다. 후보 어휘들의 의미 유사도 측정을 위해서, 본 논문에서는 두 가지 방법을 사용하여 구현하였다. 첫째는 단순히 두 어휘의 워드넷 상에서의 거리만을 고려한 것이고 둘째는 두 어휘가 포함되어 있는 트리 구조의 크기까지 추가적으로 고려한 것이다. 이러한 방법을 통하여 실제 출제자가 기존에 출제된 문제를 토대로 더 다양한 내용과 난이도를 가진 문제 또는 문항을 더 쉽게 출제할 수 있는 시스템을 개발할 수 있었다.
본 연구의 목적은 대학수학능력시험에서 출제되는 수리 영역의 문항에 대한 난이도를 결정짓는 변인을 탐색하고, 난이도를 측정할 수 있는 구체적인 검토도구를 개발하는 것이다. 이를 위해 문헌 분석과 기출 수능 문항에 대한 내용 및 난이도 분석을 시도하였다. 여기서 추출된 변인을 토대로 1차 검토도구를 만들고 오답률과 추출된 변인들 사이의 상관분석을 시도하여 상관도가 비교적 낮은 변인은 삭제하거나 수정 보완하여 2차 검토도구를 만들었다. 2차 검토도구를 이용하여 여러 가지 예측 모형을 개발하고, 각 모형에 대하여 회귀계수를 비교하고, 교차타당도를 분석한 결과 안정성과 정확성이 가장 높은 최적의 예측모형은 '통합 회귀방정식 모형'으로 나타났다. 또한 통합 회귀방정식 모형을 토대로 분석하였을 때 오답률에 대한 설명력은 답지의 형식, 내용 영역, 행동 영역, 문항의 생소성 등의 순으로 나타났다. 본 연구는 난이도 관련 변인에 대한 연구가 전무한 상태에서 이루어졌기 때문에 많은 한계가 있으며 추후에 난이도를 보다 정확하게 추정할 수 있는 연구 방법이 기대 된다.
본 연구는 웹 기반 학습평가를 위한 학습자 중심의 문제추천 시스템을 제안하였다. 문제추천 과정을 위하여 문항난이도가 이용되었으며, 각 문제들은 문제은행에 저장 및 관리되었다. 문항난이도는 학습과정 중 재 산출되며 다음 학습에서 피드백되었다. 학습자 중심 문제추천을 위해, 학습자는 학습 전 학습단원을 선택할 수 있으며 학습난이도를 설정할 수 있도록 하였다. 제안방법의 적용결과 대부분의 학습자들이 학습난이도 조절로 인하여 성적이 향상됨을 알 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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