The objective of this study is to identify the impacts of communication reinforcement on performance of learning in Web-PBL. Communication reinforcement is defined as the combination of information sharing and co-construction. As factors facilitating communication reinforcement, we propose learner's characteristics, task characteristics, and group characteristics. Learner's characteristics are collaboration-orientation, openness, holistic approach, and online community-orientation which reflects e-learning environment. Collaboration-oriented tasks as group projects were developed and given to groups with 5-6 members. The group characteristics are categorized into 'horizontal' and 'vertical', according to the patterns of communication between a group leader and members. To verify empirically the proposed research model, an experimental design was performed to learners who took on-line and off-line courses with group projects. We found important results as follows; First, field dependence has positive impacts on information sharing, and online community-orientation has positive impacts on co-construction. These results correspond with prior studies on relationship between field dependence and collaborative learning. Second, collaboration-oriented task directly impacts on information sharing, and indirectly affects co-construction, This result implicates that information sharing is pre-requisite of co-construction. Third, 'horizontal' was identified as a factor giving positive effects on information sharing and co-construction. This result implies that horizontal communication is very important to facilitate communication reinforcement.
Knowledge creation and management are regarded as critical success factors for an organization's survival in the knowledge era. As a process of knowledge acquisition and sharing, organizational learning mechanisms (OLMs) guide the learning function of organizations represented by its different learning activities. We examined a variety of learning processes that constitute OLMs. In this study, we aimed to capture the process and framework of OLMs and knowledge sharing and acquisition. Factors facilitating OLMs were investigated at three levels: individual, group, and organizational. The concept of an OLM has received some attention in the field of organizational learning, however, the relationship among the factors generating OLMs has not been empirically tested. As part of the ongoing discussion, we attempted a systemic approach for OLMs. OLMs can be represented by factors that are inherent to the organization's system; therefore, prior to empirically testing the OLM generating factor(s), evaluation of its organizational integration is required to determine effective treatment of each factor. Thus, we developed a framework to manage knowledge and proposed a method to numerically evaluate factors influencing the OLMs. Specifically, composite importance (CI) of the Decision-Making Trial and Evaluation Laboratory (DEMATEL) method was applied to explore the interaction effect of these factors based on systemic approach. The augmented matrix thus generated is expected to serve as a stochastic matrix of an absorbing Markov chain.
Journal of the Korean Operations Research and Management Science Society
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v.31
no.4
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pp.89-103
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2006
The purpose of this study is to examine influential factors in knowledge-sharing and to analyze how these factors influence the performances of knowledge management (KM) in public enterprises. Influencing factors of KM in this study include evaluation-compensation, knowledge management system, learning culture, and organizational structures. As a result, analysis turned out to be the KM system and organizational structure directly effects knowledge-sharing and KM performances. And knowledge-sharing performed as mediating effect between independent variables such as compensation system and organization structure, and dependent variable like KM performance. Therefore, this study concludes that each factor of evaluation-compensation system and learning culture has directly influenced to knowledge-sharing, yet KM performances have Indirectly influenced.
Background: The efficient knowledge management in hospital organization is generally known as the important activities relevant to employees' knowledge sharing behavior and work performance. This research examined factors affecting employees' knowledge sharing behavior and work performance in top 4 university hospitals. This study is based on individual factors such as incentives, reciprocity, behavioral control, and subjective norms. Also, there are organizational factors such as CEO support, learning climate, IT system, rewards system, and trust. Methods: Data was collected from employees who are working at 3 hospitals university in Seoul and 1 university hospital in Gyeonggi-Do through the self-administered questionnaires. A total of 779 questionnaires were analyzed by PASW SPSS ver. 18.0. (SPSS Inc., Chicago, IL, USA). Results: The significant variables affecting knowledge sharing behavior are behavioral control (in individual factor) and CEO, IT system, and trust (in organization factor). Also the significant variables affecting work performance are incentives, reciprocity, subjective norms, and behavioral control (in individual factor) and CEO support, IT system, reward system, and trust (in organization factor). Conclusion: The personality and organization characteristics factors is important to improve knowledge sharing behavior and work performance of hospital employees. Therefore, to make more efficient knowledge management is to build and system knowledge sharing culture, system, and leadership and to develop practical strategies.
High-tech industry has been the principal economic source for Taiwan in recent years. The characteristics of high-tech industries in Taiwan are changeable product markets, short product life cycles and high company attrition rate. In the globalization trend, the high-tech industry has gradually increased corporate competitiveness and reached the goal of sustainable operations through knowledge management, knowledge sharing and new product research and development. Firms have aggressively strengthened and integrated their internal and external resources and enhanced knowledge sharing to increase industry operational performance. Effectively strengthening the knowledge management operation and performance evaluation of knowledge sharing in Taiwan's high-tech industry has become a critical issue. In the selection of knowledge sharing Key Performance Indicators (KPI), this research divided the knowledge sharing indicators into representative strategic indicators such as organizational knowledge learning, organizational knowledge resources, organizational information capacity and organizational knowledge performance through screening using Factor Analysis. The characteristics of the constructs were interdependent. This research calculated and adjusted the correlation among the key performance knowledge sharing indicators using ANP and determined the relative weight of knowledge sharing.
Job crafting has gained prominence in organizational practice as an important factor to cultivate positive performance, the purpose of this study is to present theoretical and practical implications of job crafting by examination of the effective variables that induce job crafting. We verify the correlation between shared leadership and job crafting and the mediating effect of learning goal orientation and knowledge sharing in the relationship between these two variables. Hypotheses were established on the basis of precedent research and various theories including social cognitive theory and affective events theory. The data were collected by conducting online surveys of 318 office workers who have served in various domestic organizations. The reliability and validity of the collected data were verified by SPSS 25.0 and AMOS 25.0, and the hypotheses were analyzed by SPSS process macro 3.0. The study found that shared leadership yields positive effects on the learning goal orientation, knowledge sharing and job crafting of participants respectively and that learning goal orientation and knowledge sharing have a mediating effect in the relationship between shared leadership and job crafting. The results of this study present the effectiveness of shared leadership to facilitate the job crafting and implications and future research measures for the organization to develop a system for activating shared leadership, and for strengthening learning goals orientation and knowledge sharing.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.21
no.11
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pp.2167-2175
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2017
In recent years, an IoT is dramatically developing according to the enhancement of AI, the increase of connected devices, and the high-performance cloud systems. Huge data produced by many devices and sensors is expanding the scope of services, such as an intelligent diagnostics, a recommendation service, as well as a smart monitoring service. The studies of edge computing are limited as a role of small server system with high quality HW resources. However, there are specialized requirements in a smart factory domain needed edge computing. The edges are needed to pre-process containing tiny filtering, pre-formatting, as well as merging of group contexts and manage the regional rules. So, in this paper, we extract the features and requirements in a scope of efficiency and robustness. Our edge offers to decrease a network resource consumption and update rules and learning models. Moreover, we propose architecture of edge computing based on learning factors sharing with a cloud system in a smart factory.
The emergence of knowledge-sharing live streamers provides more diversified content to the live streaming platform. Analysis of the factors affecting the intention to use knowledge sharing live streaming users can allow the live streaming platform to understand better the adoption characteristics of users who follow this type of content. Help platform operators provide better services and help live streaming platforms innovate. Based on the TAM model, this research uses questionnaire surveys and structural equation models to construct a conceptual model of the influencing factors of users' intentions in the knowledge sharing live streaming and conduct an empirical analysis on the influencing factor models. The results of data analysis show that a significant influence of users' attitudes of knowledge sharing live streaming is perceived usefulness, followed by flow experience; perceived value has a positive impact on users' attitudes and intention to use, and the positive influence of users attitude significantly affect the user's intention.
Smart Farm means creating new value in various fields related to agriculture, including not only agricultural production but also distribution and consumption through the convergence of agriculture and ICT. In Korea, a rental smart farm is created to spread smart agriculture, and a smart farm big data platform is established to promote data collection and utilization. It is pushing for digital transformation of agricultural products distribution from production areas to consumption areas, such as expanding smart APCs, operating online exchanges, and digitizing wholesale market transaction information. As such, although agricultural data is generated according to characteristics from various sources, it is only used as a service using statistics and standardized data. This is because there are limitations due to distributed data collection from agriculture to production, distribution, and consumption, and it is difficult to collect and process various types of data from various sources. Therefore, in this paper, we analyze the current state of domestic agricultural data collection and sharing for digital agriculture and propose a data collection and linkage method for artificial intelligence services. And, using the proposed data, we propose a deep learning-based environmental factor recommendation method.
Because it is difficult to respond to a constantly changing environment with individual ability and creativity alone, many organizations are forming teams and seeking ways to make the teams more active. Team learning behavior allows team members to and create better performance based on such accumulated knowledge and experience within a team. In particular, the process of team learning not only explicit and formalized knowledge but also implicit and informal experiences is important from the perspective of knowledge management. However, there were limitations in utilizing research results on team learning behavior because the concepts were fragmented and the measurements were different for each researcher. In this study, an integrated model was presented by examining concepts related to team learning behaviors. Moreover, the measurement model of team learning behaviors was validated for the Korean context. The measurement model consisted of five factors: sharing and elaboration, constructive conflict, team reflection, team activity, and storage and utilization. This tool was confirmed through exploratory factor analysis and confirmatory factor analysis. The results of this study are expected to have implications for team researchers and practitioners who diagnose and improve the level of team learning behavior within an organization.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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