Browsing by Author "Rozgonjuk, Dmitri"

Now showing 1 - 7 of 7

The impact of local comparison feedback on test performance related evaluations
(Tartu Ülikool, 2015) Rozgonjuk, Dmitri; Must, Olev, juhendaja; Täht, Karin, juhendaja; Tartu Ülikool. Sotsiaal- ja haridusteaduskond; Tartu Ülikool. Psühholoogia instituut
It has previously been shown that local comparison – the comparison within a small group of individuals – affects people’s self-evaluations more than general – or objective comparison (overall ranking, etc) (Zell & Alicke, 2009, 2010). In this paper, I was investigating whether the dominance of local comparisons emerges in people’s self-evaluations regarding performance, satisfaction with the performance, and in Weiner’s attribution theory’s (1985, 2010) central categories: ability, test-difficulty, effort, and luck. In total, 126 students participated in the study; however, 114 persons’ data was used in subsequent analyses. Participants took a mental abilities test and received bogus feedback regarding their performance. After receiving the feedback, participants evaluated their performance, their satisfaction with the performance, their mental abilities, test-difficulty, their effort and the role of luck in their performance. A 2 x 2 rank-based analysis of covariances controlled for test score was conducted to analyze the effect of local comparison on the participants’ evaluations. Results showed that local comparisons affected the evaluations of performance and the satisfaction with the performance. In the discussion section the meaning of the results, their theoretical and practical implications, the limitations of the study, and ideas for further research were discussed.
Internet voting: The role of personality traits and trust across three parliamentary elections in Estonia
(Springer, 2022-09-24) Sindermann, Cornelia; Rozgonjuk, Dmitri; Solvak, Mihkel; Realo, Anu; Vassil, Kristjan
Some countries offer options to vote in elections remotely via the internet. However, not all voters take up this opportunity. This study investigates the role of the Five-Factor Model personality traits in the choice to use internet voting, and the potential mediating effects of trust in internet voting, controlling for sociodemographic variables. Survey data collected after national elections in Estonia in 2011 (N = 482), 2015 (N = 535), and 2019 (N = 546) were analyzed. Agreeableness was positively correlated with trust in internet voting in all samples. Additionally, Agreeableness was related to internet voting via trust, but not in all samples. Internet voting was predicted by higher trust in internet voting, better PC literacy, and speaking Estonian at home, across all samples. These results indicate that easy access to, and trust in, internet voting may play a bigger role in the decision to use internet voting than personality traits.
Lokaalse domineerimise efekt – replikatsioon
(Tartu Ülikool, 2013) Rozgonjuk, Dmitri; Must, Olev, juhendaja; Täht, Karin, juhendaja; Tartu Ülikool. Sotsiaal- ja haridusteaduskond; Tartu Ülikool. Psühholoogia instituut
Selles seminaritöös uurisin lokaalse ja üldise sotsiaalset võrdlust soodustava informatsiooni mõju enesehindamisele; tegemist on Zell’i ja Alicke’i publikatsiooni (2009) esimese uuringu osalise replikatsiooniga. Käesolevas uuringus osales 144 naissoost üliõpilast. Katseisikud täitsid sõnavaratesti, mille järel said nad valetagasisidet tulemuste kohta koos sotsiaalset võrdlust võimaldava informatsiooniga, ja hindasid seejärel oma sooritust ning verbaalseid võimeid. Analüüs näitas, et lokaalne võrdlusallikas avaldab enesehindamisele statistiliselt olulist mõju, kusjuures üldine informatsioon ei avalda enesehindamisele mõju, kui esitatakse ka lokaalne võrdlusallikas. Samuti ilmnes, et paremad katseisikud kehvasti sooritanud grupis hindavad end kõrgemalt kui kehvemate tulemustega katseisikud paremini sooritanud grupis. Seega lokaalne info domineerib üldise ees – see on kooskõlas lähteuurimusega (Zell & Alicke, 2009). Ühtlasi arutlen seminaritöös tulemuste, nende võimalike tekkepõhjuste, töö kriitika ning potentsiaalsete jätku-uuringusuundade üle.
Matemaatika- ja statistikaärevuse seos enesetõhususega sotsiaalteaduste valdkonna üliõpilaste seas
(2022) Mets, Grethel; Täht, Karin; Rozgonjuk, Dmitri; Tartu Ülikool. Psühholoogia instituut; Tartu Ülikool. Sotsiaalteaduste valdkond
Matemaatikaärevuse seos testiärevuse ja sotsiaalärevusega
(2022) Sai, Helen; Täht, Karin; Rozgonjuk, Dmitri; Tartu Ülikool. Psühholoogia instituut; Tartu Ülikool. Sotsiaalteaduste valdkond
Problematic smartphone use: behavioral, psychopathological, dispositional, and educational correlates
(2019-06-26) Rozgonjuk, Dmitri; Vassil, Kristjan, juhendaja; Täht, Karin, juhendaja; Tartu Ülikool. Sotsiaalteaduste valdkond
Viimastel aastatel on muret väljendatud liigse nutitelefonikasutusega seotud aspektide üle. Problemaatiline nutitelefonikasutus (PNK) on nähtus, mis sarnaneb käitumuslikule sõltuvusele ja mille all peetakse silmas nutitelefoni kasutusega seotud vaevusi. Uuringutega on näidatud, et PNK on seotud mitmete psüühikahäirete ja viletsamate õpitulemustega. PNK valdkonnas on aga mitmeid uurimata küsimusi, millele käesolevas väitekirjas vastata üritasin. Näiteks: kuidas on seotud enesekohaste küsimustikega mõõdetud PNK rakenduse abil mõõdetud tegeliku nutitelefonikasutusega? Kuidas on nii küsimustiku kui ka rakendusega mõõdetud nutitelefonikasutus seotud vaimse tervise häirete ning häirete riskifaktoritega? Kas päevane depressiivne meeleolu ennustab päevast tegelikku nutitelefonikasutust? Kas üliõpilaste õpihoiakud on seotud PNK-ga ja mis neid potentsiaalseid seoseid selgitada võiks? Uurimuses 1 leidsime, et küsimustikuga mõõdetud PNK oli seotud rakendusega mõõdetud ekraaniaja, aga mitte nutitelefoni kasutamise sagedusega. Ehkki depressiivsus ja ärevus olid seotud PNK-ga, ei olnud nad seotud objektiivselt mõõdetud nutitelefonikasutusega. Päevane depressiivne meeleolu üldiselt ei seostunud päevase tegeliku nutitelefonikasutusega. Uurimuses 2 leidsime, et kõrgema PNK skooridega tudengid kasutavad enam pindmist ja vähem sügavat õpistiili. Seda seost võib põhjendada sagedasem sotsiaalmeedia kasutamine loengutes. Uurimuses 3 leidsime, et soodumus tegeleda asendustegevustega võib põhjustada sagedasemat sotsiaalmeedia kasutamist loengutes ning see võib omakorda viia rohkema PNK-ni. Uurimuses 4 leidsime, et soodumus mitte taluda erinevate olukordadega seotud määramatust võib viia enama mittesotsiaalse sisuga nutitelefoni kasutamiseni, mis omakorda võib viia rohkema PNK-ni. Väitekirjast järeldub, et küsimustikuga mõõdetud PNK on osaliselt seotud käitumuslikult mõõdetud nutitelefonikasutusega, psüühikahäirete riskifaktoritega ja akadeemilise edukusega negatiivselt seotud õpihoiakutega.
Towards Automated Machine Learning: Hyperparameter Optimization in Online Clustering
(Tartu Ülikool, 2023) Rozgonjuk, Dmitri; El Shawi, Radwa, juhendaja; Tartu Ülikool. Loodus- ja täppisteaduste valdkond; Tartu Ülikool. Arvutiteaduse instituut
Machine Learning (ML) has demonstrated significant potential in data-driven applications, particularly in real-time use cases through online ML, which processes data streams and handles concept drift (changes in data distribution) dynamically. Automated ML (AutoML) seeks to streamline ML pipeline tasks like hyperparameter optimization (HPO) and model selection for improved performance. While some efforts have been made to integrate online ML and AutoML, research on automated online clustering remains limited. This thesis focuses on developing a potential HPO solution in online clustering settings. The aim was to propose an ensemble-based approach that leverages more than one internal clustering validation index (CVI) to address the evaluation problem in online clustering. HPO was implemented on top of the river framework. To compare the performance of HPO in online clustering, two online clustering algorithms were used on six synthetic datasets with ground truth labels. In HPO, models were separately optimized towards two internal CVIs, the Silhouette score and the Calinski-Harabasz Index, and models were compared by using an external CVI, the Adjusted Rand Index. In the experiments, (a) default online clustering algorithms with default parameters, (b) the best optimized online clustering algorithms, and (c) the ensemble of the best optimized models were compared. The findings revealed that the efficacy of HPO varies depending on the data type. In k-centroid-based datasets, the Silhouette-optimized model and the ensemble model outperformed other clustering solutions, while HPO and ensembling did not yield superior results in S-curve datasets.