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J-GLOBAL ID：202102290851938620   整理番号：21A0561245

スキルギャップ解析モデルの開発のためのDSRMの利用【JST・京大機械翻訳】

Using the DSRM to Develop a Skills Gaps Analysis Model

著者 (2件)： McKenney Martin J. (Engineering Management and Systems Engineering, Old Dominion University, Norfolk, VA, USA) ,  Handley Holly A. (Engineering Management and Systems Engineering, Old Dominion University, Norfolk, VA, USA)
資料名： IEEE Engineering Management Review  (IEEE Engineering Management Review)
巻： 48  号： 4  ページ： 102-119  発行年： 2020年 
JST資料番号： B0179C  ISSN： 0360-8581  CODEN： IEMRAP  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： 問題組織顔の1つは,位置に必要なスキルを同定し,次に,彼らの職員がこれらのスキルを持つかどうか,または「スキルギャップ」があるかどうかを評価することにある。本研究では,位置要求と,その位置における作業者が現在所有するスキル間の距離として,「スキルギャップ」を定義した。問題のファセットに取り組むために,複数のモデルを作成したが,それらのどれも,必要なスキルと労働者の資格を明確に同定するための包括的なフレームワークを提供し,次に,類似性の程度を評価する。複合スキルギャップモデルを設計科学研究方法(DSRM)を用いて開発し,以前のモデルの要素を結合し,得られたモデルが確立された基準のセットを満たすことを確認した。スキルギャップ解析モデル(SGAM)は,位置要求と労働者の資格の両方に対して単一分類を提供するため,実証データを使用して評価し,得られた記述は定量化可能で,同等であり,データは正確で動作可能であり,モデルフレームワークはどのドメインにも適応でき,使用が容易であり,時間消費は容易ではない。SGAMモデルによって提供されたフレームワークは,この領域におけるより多くの分析研究を可能にするスキルギャップ解析の理論的基礎を確立する。位置要求と労働者の資格を同定するためにSGAMを利用することで,組織が,特定の地域で,より良い位置または必要な訓練を利用するために人員を移動できる。技術が自動化,ロボット工学および人工知能の増加に向けて移動するので,この種のモデルは,これらのシステムをサポートする必要性を満たすために,作業力を「再生」するためにどのようなスキルが必要であるかを同定できる。Copyright 2021 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： 自動化 ,  労働者 ,  人工知能 ,  ファセット ,  類似性 ,  *解析モデル
準シソーラス用語： ロボット工学 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： ロボットの運動・制御  (IC04012J)

タイトルに関連する用語 (4件)： スキル ,  ギャップ ,  解析モデル ,  開発