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J-GLOBAL ID：201702276743960753   整理番号：17A1554507

干し草の山の中の針:KEPモデルを用いた職場学習のための発見含量価値準備【Powered by NICT】

Needles in the Haystack: Finding Content Worth Preparing for Workplace Learning with the KEP Model

著者 (2件)： Thalmann Stefan (Department of Information Systems, Production and Logistics Management, University of Innsbruck, Innsbruck, Tyrol, Austria) ,  Maier Ronald (Department of Information Systems, Production and Logistics Management, University of Innsbruck, Innsbruck, Tyrol, Austria)
資料名： IEEE Transactions on Learning Technologies  (IEEE Transactions on Learning Technologies)
巻： 10  号： 3  ページ： 379-390  発行年： 2017年 
JST資料番号： W2433A  ISSN： 1939-1382  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 従業員間の知識移転は,組織における主要な関心事である。従業員は知識を表現している部分的にコンテンツを生成または獲得する。これら知識要素は,それらが形成される状況に特異的であり,他の研究状況における他の従業員の学習ニーズに対応することは稀である。組織は,知識移転を容易にする知識要素の調製を支援する必要があるが,しばしば過剰含有量を処理するための限られた資源を持っている。本論文では,十分な利用可能な量の調製の価値知識要素を選択し,調製作業を割り当てるために複雑な意思決定を構築するために支援する知識要素調製(KEP)モデルを提示した。モデルは,職場学習で調製した知識要素の利点は,ソフトウェア開発会社のethnographically情報研究で同定された,文献で議論された努力を組み合わせたものである。研究開発プロジェクトの事例研究におけるモデルに実装し,反映していた。著者らの知見は,話題の重要性,知識要素の種類,調製タスクに基づく適応的に配信されるコンテンツの利点を推定することができることを示唆した。KEPモデルの具体化を容易にするための手段としてのペルソナ,知識要素の寸法,及び知識作業状況に寄与している。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： 意思決定 ,  ソフトウェア開発 ,  *山岳 ,  *学習 ,  コンテンツ ,  事例研究
準シソーラス用語： ペルソナ ,  知識移転 ,  従業員 ,  *職場 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (9件)： 干し草 ,  山 ,  針 ,  モデル ,  職場 ,  学習 ,  発見 ,  含量 ,  価値