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J-GLOBAL ID:200902225928363620   整理番号:09A0138148

マーチの相互学習モデルにおける知識レベルついて-組織メンバ数2,現実の成分数2の場合-

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巻: 25  号:ページ: 25-30  発行年: 2008年09月15日 
JST資料番号: L7168A  ISSN: 0918-8282  資料種別: 逐次刊行物 (A)
記事区分: 原著論文  発行国: 日本 (JPN)  言語: 日本語 (JA)
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Marchが提案した組織学習モデル(以下,マーチの相互学習モデル)について検討した。具体的には,まず,マーチの相互学習モデルについて,1)組織外部の現実,2)組織メンバと組織コードの確信,3)知識レベル(組織メンバの確信が現実と一致した確信の割合),4)組織メンバの学習,5)組織コード学習,6)均衡(すべての組織メンバと組織コードが同じ確信を共有する状態)とロックイン(学習を行なっても確率1ですべての確信が変化しない状態)について説明した。さらに,ロックイン・プロセスの表示方法,分類について述べ,組織メンバ数2,現実の成分数2の場合の均衡知識レベルの期待値を,シミュレーションプログラムで理論的に求め,期待値は学習パラメータにより約69%から75%程度となることが分かった。
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分類 (1件):
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経営工学一般 
引用文献 (4件):

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