Entrepreneurship lecturing and student engagement in large classes of university students are a constant challenge for lecturers. The purpose of our paper is to present the validation of a student segmentation method that has become very successful. We present methodological novelties applied in a Launch of Innovative Businesses course and the connecting multiple cross-sectional research. The course can be completed in three ways, meeting the needs of three student segments identified in the classes. The quantitative primary research is based on hierarchical clustering that was applied to questionnaire data of five semesters’ student responses. Results confirm the existence of these segments and that most of the students signed up on entrepreneurship courses have clear preliminary expectations of the course. The presented design framework can be generally applied in large and small classroom environments, and can also be reused as a proven case.
Az 1945–1946-os magyar hiperinflációs korszak lezárultával nem történt meg a fogyasztói árak inflációjának pontos kiszámítása, mert a forint bevezetése kötötte le a figyelmet és az erőforrásokat. Rengeteg nyers adat áll ugyan rendelkezésre a korabeli forrásokból, de ezekben számos pontatlanság és ellentmondás van a naponkénti mérések követelménye és a korabeli számítási korlátok miatt. 76 éves adósságot ró le a jelen tanulmány, amikor megpróbálja hitelesen rekonstruálni a tényleges infláció mértékét adattisztítással, számítógépes feldolgozással és pontossággal, új eredményeket bemutatva, és egyúttal számos tévhitet eloszlatva. Az eredmények alapján arra következtethetünk, hogy az 1946-os hiperinfláció mértéke nem a legmagasabb a történelemben, a 2008-as zimbabwei infláció túlszárnyalta.
A szerzők kutatásának célja a mesterséges intelligencia (MI) technológiák turisztikai célú felhasználhatóságának vizsgálata volt. Hipotézisük szerint, ha a jövőbe tekintünk, akkor a Z generáció igényei lesznek a legfontosabbak, amelyekre az MI fog nagyrészt megoldást adni. A turizmus minden paraméterében töretlenül növekszik 2013 óta, miközben egyre szorosabban összefonódik az infokommunikációs technológiákkal. A trendek fenntartásához nagyon fontos a turizmusmarketing és a marketingkommunikáció, hogy megalapozott desztinációs és szolgáltatói döntésekkel lehessen az utazók számát és elégedettségüket növelni. A közeljövő egyik legfontosabb eszköze mindezekben a mesterséges intelligencia (MI) lesz. A tanulmányban részletes szekunder kutatást végeztek a szerzők annak bemutatására, hogy a nemzetközi kutatások és fejlesztések egyre jobban fókuszálnak az MI-re. Ötven releváns cikk elemzésével egy ún. hype-térképet rajzoltak fel, négy főkategóriába sorolva az MI turisztikai megoldásait, egyrészt a problématulajdonosok funkcionális megközelítése, másrészt a technológiák csoportosítása alapján.
Value-based and dynamic pricing will spread widely due to AI. Reservation price, price elasticity, and optimal price are those theoretical concepts that will gain practical relevance with the usage of AI: all companies will be able to calculate those values by which profit can be increased significantly.
scite is a Brooklyn-based organization that helps researchers better discover and understand research articles through Smart Citations–citations that display the context of the citation and describe whether the article provides supporting or contrasting evidence. scite is used by students and researchers from around the world and is funded in part by the National Science Foundation and the National Institute on Drug Abuse of the National Institutes of Health.