A digitalizáció az Óperencián és az üveghegyen is túl : az Ipar 4.0-hoz vezető út online kurzusokon keresztül

A felsőoktatási piacokon belül nem csak az oktatási portfólió és az intézményrendszer van mozgásban 2010 óta, de átalakulóban van a tartalom fogyasztása is. A tanteremmel és a tanári jelenléttel leírható elsődleges fogyasztási mintázatok a digitális transzformáció mentén, a tömeges személyre szabás eszközrendszerével üzemszerűen működtethetők az online térben is: több tíz millió hallgatója van az online kurzusoknak világszerte. A cikkben egy generalista megközelítés mentén azt mutatom be, hogyan alakult ki ennek platform gazdasági modellje, kik ennek legnagyobb üzleti szereplői, milyen jellemző volumenekkel találkozhatunk. A magyarázó változók feltárása mellett bemutatásra kerül, hogy miért lehet sikeres egy MOOC (Massive Open Online Course) alapú képzési portfólió hosszabbtávon, és milyen átmeneti hibrid megoldások állnak előttünk annak érdekében, hogy az Ipar 4.0 megvalósításához szükséges oktatási transzformáció mozgásba lendüljön Magyarországon is. Higher education has experienced changes not only in announced courses and institutional system since 2010, but consumption has also been transformed. Primary patters characterized by a classroom and the presence of a teacher change through digital transformation. Webinars and online courses can be operationally implemented on the internet by the instrument of mass personalization. Today, online courses have tens of millions of students worldwide. The article presents how its platform business model has developed, who its major business actors are and what volumes we can find. In addition to exploring the explanatory variables, I describe why an MOOCbased (Massive Open Online Course) education can be successful and sustainable. On this basis, it is practical to develop hybrid solutions even in the short term to facilitate the educational system required for the implementation of Industry 4.0 in Hungary

What drives you to use a driverless car? : an investigation of behavioral intention and its influencing factors

The investigation of driverless car from the economic perspective is one of the most discussed topics nowadays. Although it can be approached from various perspectives there is still a lack of studies focusing on the behavioral intention to use self-driving cars and its influencing factors. Over the last few decades, various psychological models have been developed to investigate the influencing factors of usage of certain technologies, but most of them cannot provide clear answers on consumer attitudes and intentions with regard to autonomous vehicles. Thus, new models have appeared to better describe the psychological factors of this new technological development that will revolutionize the future of mobility. In our research CTAM (Car Technology Acceptance Model) was used to measure intention to using self-driving cars. In 2019, 314 participants responded to our questionnaire and provided answers to the given questions. We used structural equation modelling to investigate the linkages between the behavioral intention and influencing factors revealed during the literature review. According to the results, the most important influencing factors of intention are attitude, perceived safety and social norms, while anxiety (of using the technology), effort expectancy, performance expectancy, and self-efficacy have not been proven important factors. The model used in our investigation explains behavioral intention to a great extent (63%)

Analyzing the models of consumer acceptance of technology from the perspective of preparedness for autonomous vehicles

In our study, we review the framework of questionnaire research methods suitable for analyzing the consumer acceptance of vehicle industry innovations, more specifically, of autonomous vehicles. Our aim is to identify the most widely used research models and examine which variables affect consumer acceptance of self-driving technologies to the greatest extent. The various modified versions of the TAM and UTAUT models are the most commonly used models to address the topic in the literature. Both models are characterized by the attempt to predict a consumer’s behavioral intention based on the specificities of a technology. Due to the difficulties of prior testing of self-driving technologies, it is worth reviewing these methods from the aspect of how suitable they are for capturing the consumer acceptance of this technology and through what adaptation measures. We do not aim to question the validity of researching the topic by questionnaire surveys, but we find it important to emphasize the significance of cautious adaptation. In the present paper, we intend to provide a methodological basis for future research related to autonomous technology by revising the TAM and UTAUT methods

Önvezető járművekkel szembeni fogyasztói preferenciák vizsgálata tényleges próbautat követően = Measuring consumer preferences for self-driving vehicles after an actual test drive

Az önvezető járművek kulcsfontosságú szerepet játszhatnak a hatékonyabb és fenntarthatóbb mobilitási megoldásokban. Az autonóm technológiát romboló innovációnak tekintjük, amelynek társadalmi elfogadottsága kulcsfontosságú. Ennek eredményeképpen egyre több szakirodalom foglalkozik az önvezető járművek lakossági elfogadottságának vizsgálatával, ahol a technológia elfogadásának különböző elfogadási modelljeit alkalmazzák, mint például a Technológia elfogadás és -használat egységes elméletét (UTAUT). Több kutató hangsúlyozza azonban, hogy az emberek valós élettapasztalatának hiánya komoly problémát jelent az önvezető járművek fogyasztói elfogadásának kizárólagosan kérdőív alapú megkérdezéses vizsgálata során. Továbbá, mivel az önvezető járművek olyan új termékek, melyek fejlesztése jelenleg is zajlik a fogyasztói elfogadás vizsgálata során is akképpen kell kezelni őket. E hiányosság áthidalására egy UTAUT-alapú, teljes profilú conjoint-elemzést alkalmaztunk, amelyet 40 olyan válaszadó töltött ki, akik átélték az önvezető autóban történő utazás élményét. Azt találtuk, hogy önvezető autók szempontjából a biztonság a legmeghatározóbb tényező, amelyet a funkcionális tényezők követnek, és végül lemaradva következnek a szubjektív tényezők. Self-driving vehicles play a key role in more efficient and sustainable mobility solutions. We therefore see autonomous technology as a disruptive innovation whose social acceptance is crucial. As a result, there is a growing body of literature investigating the public acceptance of self-driving vehicles, where different acceptance models of technology acceptance are applied, such as the Unified Theory of Acceptance and Use of Technology (UTAUT). However, several researchers emphasize that the lack of real-life experience of people is a major problem in investigating consumer acceptance of self-driving vehicles using only questionnaire-based survey research. Furthermore, since self-driving vehicles are new products that are currently under development, they should be treated as such in consumer evaluation studies. To bridge this gap, we used a UTAUT-based full-profile conjoint analysis completed by 40 respondents who had experienced riding in a self-driving car. We found that safety is the most important factor for self-driving cars, followed by functional factors, and finally followed by subjective factors

Utasszámlálás a városi közösségi közlekedésben: mire lehet alkalmas több adat és a „free WiFi”?

A városi közösségi közlekedés szakembereinek körében évtizedek óta téma a járművek kihasználtságának mérése. A manuális, azaz a megfigyeléses forgalomszámlálás mellett egyre több közlekedési társaság alkalmaz automatikus módszereket azért, hogy folyamatosan adatokat kaphasson az utasszámról. A technikai fejlődésének köszönhetően a fel és leszállások számlálására és a helymeghatározáshoz egyre megbízhatóbb automatikus adatgyűjtő rendszerek állnak rendelkezésünkre. Ez megnyitotta az utasszámlálás piacát az adatfeldolgozással foglalkozó szervezetek és szakemberek előtt, és kitágította a vizsgálható kérdések halmazát: meg tudjuk-e mérni az utazások célját és hosszát Tudjuk-e követni az átszállási mintázatokat? Cikkünkben bemutatjuk az utasszámlálásra rendelkezésre álló technológiákat kezdve a manuális utasszámlálástól az infravörös érzékelőn keresztül az utasmédián át egészen a wifi rendszerekig. Ezek közvetlenül vagy közvetve mind alkalmasak úgynevezett keresztmetszeti mérésekre, a járművek terheltségének kielégítő pontosságú becslésére, de álláspontunk szerint jelenleg csak az utasmédia és a WiFi lehet alkalmas célforgalmi mátrixok készítésére. Hipotézisünk szerint a járművekre szerelt „free WiFi” routereken futó úgynevezett „probe request” küldő és „probe response” címzettként szereplő egyedi MAC címek gyűjtésével és leszűrésével következtethetünk a járművön tartózkodó utasok számára, a fel és leszállások helyére és időpontjára, amennyiben azt összekapcsoljuk a jármű által gyűjtött ATM adatokkal. Kísérletünkben a WiFi mérés jóságának tesztelésére egy ugyanabban az időben végzett manuális mérés adatait használtuk kontrollnak. A kísérletünk eredményei azt mutatják, hogy magas korreláció van a gyűjtött adatok és a manuális forgalomszámlás között. A WiFi adatok alapján kapott becslés általában alacsonyabb értéket ad az utasok valós számához képest, aminek alapvető magyarázó változója, hogy nem minden utas rendelkezik, vagy kapcsolja be a WiFi képes eszközét. A WiFi alapú a mérési módszernek további fejlesztési és kutatási kérdése a zajok kiszűrése, és a személyes adatok védelmének biztosítása