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| c:g:thesis:2022 [2022/06/15 14:42] – hkimscil | c:g:thesis:2022 [2022/06/15 15:03] – hkimscil |
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| <blockquote>본 연구는 클러스터링에 사용된 각 변수 군집들 내 변수들을 파악하여 변수 군집의 의미를 일반화하여 정의하는 작업을 진행한다. 이는 다음과 같다, (1) V1: 학습 열정 - 학습의 빈도 및 강도에 대한 특성 (2) V2: 학습 다양성 - 다양한 분야의 콘텐츠를 학습하는지에 관한 특성 (3) V3: 학습 능동성 – 학습을 주도적으로 진행하는지 확인하는 특성.</blockquote> | <blockquote>본 연구는 클러스터링에 사용된 각 변수 군집들 내 변수들을 파악하여 변수 군집의 의미를 일반화하여 정의하는 작업을 진행한다. 이는 다음과 같다, (1) V1: 학습 열정 - 학습의 빈도 및 강도에 대한 특성 (2) V2: 학습 다양성 - 다양한 분야의 콘텐츠를 학습하는지에 관한 특성 (3) V3: 학습 능동성 – 학습을 주도적으로 진행하는지 확인하는 특성.</blockquote> |
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| | <blockquote>Olsen<sup>5</sup>은 연구 에서 페르소나가 포함해야 할 정보를 다음과 같이 나열하였다.</blockquote> |
| | Olsen은 연구 에서 페르소나가 포함해야 할 정보를 다음과 같이 나열하였다.<sup>5</sup> |
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| | <blockquote>본 연구는 Olsen이 제시한 페르소나가 가져야 할 정보들을 참고하여 다음과 같은 순서로 페르소나 프로필을 생성한다. 우선, 연구는 페르소나 프로필에 사용자의 이름 및 가상의 사진을 첨부한다. 또한 페르소나 생성을 위해 정제한 최종 데이터의 무조건적 변수(성별, 나이, 입사 년도, 소속, 직급, 회사)에 대한 정보를 표기한다 (1, 4). 그리고 초반에 설정한 사용자 목표와 페르소나 생성 단계에서 최종적으로 분석에 사용된 행동 변수들의 특징을 종합하여 페르소나에 대한 정보를 서술한다 (3, 5). 마지막으로, '이름 짓기' 과정을 통해 나타난 페르소나의 특징을 표기하여 해당 페르소나의 사용 정도 및 사용 빈도 등을 파악할 수 있다 (2, 6). |
| | <cite>p. 45</cite> |
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| | * 이 프로세스가 이러이런한 인통변인을 가지면 그리고 이러이러한 행동을 하면 이렇게 생긴게 자연스럽게 된다는 뜻인데 . . . . |
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