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J-GLOBAL ID：201802241883846773   整理番号：18A1426832

適応状況リーダシップフレームワーク【JST・京大機械翻訳】

Adaptive Situational Leadership Framework

著者 (3件)： Ben-Asher Noam (U.S. Army Research Laboratory, Adelphi, MD) ,  Cho Jin-Hee (U.S. Army Research Laboratory, Adelphi, MD) ,  Adali Sibel (Rensselaer Polytechnic Institute, Troy, NY)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2018  号： CogSIMA  ページ： 63-69  発行年： 2018年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
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： 本研究では,異なるレベルのミッション読み取りによる追跡者に対する費用対効果の高いフィードバックを提供するために,リーダーに対する知的意思決定ソリューションを提供する適応型リーダシップフレームワークを提案した。有用で,タイムリーに提供されたフィードバックは,追従者の読みやすさと性能を改善することができる。しかし,フィードバックの供給は,特にリーダーの資源が制限されているとき,費用がかかり,リーダーを歪ませることができる。適応フィードバック提供をモデル化するために,著者らは,動的環境における経験から人間の意思決定と学習を説明することができる認識アーキテクチャである瞬間ベース学習(IBL)理論を使用した。さらに,追跡者の動的性能を把握するために,信頼の概念を活用した。リーダにおける信用は,リーダーの意思決定プロセスのための主要な属性として使用される。提案されたフレームワークと,フィードバック供給からの追跡者と効用におけるリーダーの信頼の間の相互作用を評価するために,適応学習の有無にかかわらず4つの異なるフィードバック方式を考案し,それらの間で比較性能分析を行った。著者らの重要な発見は,より少ない資源制約条件において,IBLモデルと信用を用いた適応フィードバック供給が,決定効用の増加を有意に助けることができることを示し,追跡者の信頼改善とリーダーのフィードバックコストの間のバランスを表した。さらに,フィードバックを提供するリーダの高い意思は必ずしも高い意思決定効用をもたらさないが,追跡者の高い学習能力は決定効用を最大化するためのキーである。Copyright 2018 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *リーダシップ ,  性能分析 ,  モデリング ,  フィードバック ,  相互作用 ,  可読性 ,  計算機アーキテクチャ ,  学習 ,  意思決定
準シソーラス用語： 学習能力 ,  資源制約 ,  適応学習 ,  意思決定のプロセス ,  動的環境 ,  費用対効果 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 経営工学一般  (KA01010C) ,  パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (2件)： 適応 ,  状況