Purpose: The purpose of this study is to clarify the role of decoupling between job characteristics, innovation behavior, and innovation resistance in order to seek ways for companies to survive and grow continuously through innovation activities in various uncertain situations. Research design, data and methodology: A total of 263 valid questionnaires were collected and used for analysis for employees working at the company. For the analysis, simple and multiple regression analysis, and 3-step mediated regression analysis were conducted using SPSS 24.0 and AMOS 24.0. Results: First, it was found that skill variety, task identity, autonomy, and feedback increase decoupling, and decoupling increases innovation resistance. In addition, it was confirmed that decoupling had a mediating effect between job characteristics and innovation resistance excluding task significance. Finally, it was found that task significance and feedback increase innovation behavior, and decoupling and task identity increase innovation resistance, but feedback can alleviate innovation resistance. Conclusions: As a result of the analysis, the fact that job characteristics excluding task importance have a positive effect on decoupling means that there are two sides of job characteristics perceived by employees. In other words, it means that the results of analysis on the jobs that the company assigns to its members may not be effective. In addition, decoupling, a phenomenon that seems to be accepting on the outside, but perceives that it is negative on the inside, means that there is a possibility to reject innovation. Therefore, prior to carrying out innovation activities, companies should give clear job specifications and meanings for the job and give them autonomy when assigning jobs to their members. In order to provide appropriate feedback, the company must design, operate, and provide feedback. It was found that there was a need to review the overall effectiveness. In addition, efforts such as strengthening corporate-level fairness, maintaining psychological contracts, and realizing authentic leadership should be preceded to reduce decoupling.
Purpose: The purpose of this study was to investigate the determinants of job satisfaction of hospital nurses. The focus was on work rewards. A causal model of job satisfaction of hospital nurses was constructed based on situational perspectives. Methods: The sample for this study consisted of 505 nurses from 2 general hospitals located in Seoul and Kyeonggi Province, Korea. Data were collected with self-administrated questionnaires and analyzed by hierarchical multiple regression. Results: All variables except workload were positively correlated with job satisfaction. It was found that three task reward variables(workload, meaning, and participation), two organizational reward variables(security and promotional chances) and one social reward variable(family support) had significant influence on nurses' job satisfaction. The explained variance for job satisfaction was 41.4%. The data further indicate that task rewards were the most significant determinants of nurse job satisfaction. Conclusion: Theses findings provide strong empirical evidence for importance of task, organizational and social reward variables in explaining job satisfaction of nurses. The model used for this study will be useful for predicting nurse job satisfaction.
Purpose: The purpose of this study was to identify the duties and tasks of home visiting geriatric nurses using Development A Curriculum (DACUM) method. Method: The sample consisted of 107 geriatric visiting nurses who worked at community service centers in the Seoul metropolitan area. Job analysis was conducted at a DACUM workshop after that a web-based survey was given to participants to verify the accuracy of the duties and tasks of geriatric visiting nurse. Descriptive statistical analysis was conducted using SPSS 23. Results: A total of 8 duties and 56 tasks were identified as part of the job description of geriatric visiting nurses'. A task verification process was conducted. Overall mean ratings of the task importance were high. 'Recording' was identified as the most frequent duty, and 'Community program planning and operating' was identified as the most difficult duty. Conclusion: Duties and tasks that make up the job of geriatric visiting nurses were identified using the DACUM method. The resulting data will serve as the basis for the design of a curriculum development model for nurses involved in geriatric home visiting education programs, and will also be used to identify training needs and establish a standardized job description for geriatric visiting nurses.
The objective of this study is to provide a deeper understanding of the factors that lead to the development and adoption of AI-based chatbots. We analyze the structural relationship between the organizational (externalities), systematic (fit), and the consumer-related (psychological) factors and their role in the adoption of AI-based chatbots. Founded on the theories of task-technology fit and network externalities, we present a conceptual model overlooking common perception-based theories (e.g., Technology Acceptance Model). We collected 380 responses from Indian banking consumers to test the model using the PLS-SEM method. Interestingly, the findings present a positive impact of all factors on consumers' intention to adopt AI-based chatbots. However, the interplays between these factors provide a mixed perspective for literature. Apart from employing a combination of factors that have been used to study technology adoption, our study explores the importance of externalities and their relationship with fit factors, a unique outlook often overlooked by prior research. Moreover, we offer a clear understanding of latent variables such as trust, and the intricacies of their interplays in a novel context. Thereby, the study offers implications for literature and practice, followed by future research directions.
One of the most important features in the 7th National Curriculum of English is the introduction of the middle school multi-purpose English classes. Despite the importance of the classes, there doesn't seem to be enough studies of developing learning materials for them. The purpose of the current study is, therefore, to develop English learning materials for the multi-purpose English classes based on the Task-Based Learning framework. To do so, various tasks were collected and adapted for the classes, and different teaching techniques suitable for the tasks were designed. It is hoped that this research will help teachers prepare for teaching materials for the classes, and students recognize their interests in English and to improve their English abilities.
Group Decision Support System(GDSS) has been a rapidly emerging field of the 1990's. Whereas conventional Decision Support System(DSS) helps individual decision makers, GDSS are designed to help groups of senior management and professional groups reach consensus. However, empirical researches which required to establish the optimum GDSS specification are scarce. Along with this purpose, this paper was focused to investigate the effect of group decision factors on the efficiency of the group decision. In this paper, task types of group decision which were discussed as major variable at many papers were settled as environmental factor. The result has verified the importance of the role-related factors on the efficiency of the group decision. This fact highlights the need of more researches on the role-related factors in the group decision in the GDSS development.
Journal of Electrical Engineering and information Science
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v.3
no.3
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pp.396-401
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1998
An optimal algorithm is presented for feasibility test and scheduling of real-time tasks where tasks are preemptable and created dynamically. Each task has an arbitrary creation time, ready time, maximum execution time, and deadline. Feasibility test and scheduling are conducted via the same algorithm. Time complexity of the algorithm is O(n) for each newly created task where n is the number of tasks. This result improves the previous result of O(n log n). It is shown that the algorithm can be used for scheduling tasks with different levels of importance. Time complexity of the algorithm for the problem is O(n\ulcorner) which improves the previous results of O(n\ulcorner log n).
Needs of each enterprises for safety managers ability should be clarified and then the result should be taken into account regular curriculum and assessed it regularly. Keeping the student competance without this series of feedback will not be possible. A method, to assess the effectiveness of curriculum course, DACUM(Developing A Curriculum) could be applied in order to find out what subject will be useful. Questionnaire results with weight factor could be put into this study Task Analysis method and the importance determining method have been introduced here. As a further study, it is concealed that a study taking into account of company size, nature, local situation are needed to find out more useful application.
Journal of Information Technology Applications and Management
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v.22
no.1
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pp.37-60
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2015
As the dependence on information systems in enterprises has grown dramatically, the importance of implementing information systems in audit has been increased as well. However, there is a lact of about utilization of information system for audit process. Thus, this study is to investigate the factors that effect auditor's adopting Data Analytics to audit work. Through literature research and focus group interview, we added two factors that affect the behavioral intention to UTAUT model. We have selected performance expectancy, effort expectancy, social influence, facilitating conditions, anxiety, task fit, behavioral intention as variables and verified hypotheses based on survey questionnaires from auditors. As a result, it was found that performance expectations, social influence, task fit influenced the behavior intention. In Addition, we analyzed adding two variables, IT-related work experience and type of auditor as moderate variable. This study has an implication for companies to motivate implementation as well as activation of Data Analytics technique.
The effects of information quality and the importance of information have been reported in the information Systems(IS) literature. However, little has been learned about the impact of data quality(DQ) on decision performance. Recognizing with this problem, this study explores the effects of contextual DQ on decision performance. To examine them, a laboratory experiment was conducted. Based on two levels of contextual DQ and two levels of task complexity, this study had a $2{\times}2$ factorial design. The dependent variables used to measure the outcomes of decision performance were problem-solving accuracy and time. The results demonstrated that the effects of contextual DQ on decision performance were significant. The findings suggest that decision makers can expect to improve their decision performance by enhancing contextual DQ. This research not only extends a body of research examining the effects of factors that can be tied to human decision-making performance, but also provides empirical evidence to validate and extend DeLone and McLean's IS success model.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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