OPTİMUM MESAFE NEDİR? – Ödev Hazırlatma – Proje Yaptırma – Tez Yaptırma Fiyatları – Sunum Örnekleri – Ücretli Ödev Yaptırma – Ödev Yaptırma Ücretleri
Optimum Mesafeyle Etkili Öğrenme
Birkaç yıldır araştırmacılar, ekip üyeleri arasında çok fazla yakınlık veya mesafenin entelektüel tartışmayı engellediğini ve karar verme kalitesini düşürdüğünü savundu. Aslında, iki kişi her zaman aynı fikirdeyse, birinin faydasız olduğu ve her zaman aynı fikirde olmadığı takdirde ikisinin de faydasız olduğu sıklıkla söylenir. Çok fazla “yakınlık” taklitçi tutuma yol açarken, ekip üyeleri arasında çok fazla “mesafe” uyumsuzluğa neden olur. Üyelerin “optimum mesafe” yaşadığı ekipler oluşturmak kolay değildir.
Bu arka planda, çağdaş örgütsel öğrenme teorilerinde belirli boşlukları belirledik ve ekiplerde optimum mesafeye neden olması muhtemel olan kavramsal yapılar ve koşullar geliştirdik.
Örgütsel öğrenme (ÖÖ), piyasa bilgilerini rakiplerin önünde yorumlarken bir rekabet avantajı kaynağı olarak görüldüğünde geçerlilik kazandı.
Kuruluşlar, mevcut bilgi tabanını kullanma ve yeni bilgi tabanını keşfetme arasında doğru derecede bir denge sağlama ihtiyacını giderek daha fazla fark ediyor. Çift döngülü öğrenme ve üretken öğrenme gibi kavramlar, öğrenme süreçlerinde yenilikçilik ve yaratıcılığa duyulan ihtiyacın altını çizmiştir.
Örgütsel ağlardaki araştırmalar, öncelikle örgütsel seviyelerde bilgi yaratmaya odaklanmıştır. Hemen hemen tüm ağ analizleri, organizasyonlar arası gruplaşmalara odaklanmıştır. Andersen, bir iş ağını birbirine bağlı iki veya daha fazla iş ilişkisi olarak tanımlar ve ağlardaki tarafların geleneksel olarak aynı sektörden geldiğinin gösterildiğini iddia eder.
MADDENİN ANA İHTİYACI
OL’yi kavramsallaştırmaya yönelik öncü girişimlere rağmen, son zamanlarda araştırmacılar endişelerini dile getirdiler. Ritcher (1998), mevcut literatürün öğrenme sürecinin dinamiklerini yeterince araştırmadığını belirtmektedir. Nonaka ve ark. (1995), “Bilginin gerçekte nasıl yaratıldığına dair çok az araştırma vardır ve bu nedenle bilgi yaratmanın dinamiklerini anlamaya ihtiyaç vardır” (italikler eklenmiştir).
Alter ve Hage (1993), firmalar arası işbirliğinin bir sonucu olarak bilgi yaratmayı kapsayacak yeni teorilerin geliştirilmesi gerektiğini savundu. Macdonald (1995), mevcut teorilerin firma dışı faktörleri ihmal ettiğini iddia etmektedir.
OL’nin amacı, yeniliği geliştirmek olmalı ve sırf onun iyiliği için öğrenmek değil. D’Aveni (1995), işletmelerin endüstri odaklı öğrenme süreçleri aracılığıyla çığır açan yeniliklere ihtiyaç duyduklarını ve dinamik dış çevreye yeterince yanıt vermeleri gerektiğini savunuyor.
Şimdi daha önce sunulan OL literatürünün eleştirel genel bakışını özetliyoruz:
• OL süreçlerinde firma dışından faktörlerin olmaması.
• Optimum mesafenin net olmayan kavramsallaştırılması
OPTİMUM MESAFE NEDİR?
İlgili kavramları tanımlayarak ekip üyeleri arasında algılanan mesafeyi oluşturan faktörleri anlayarak OL süreçlerini daha derinden araştırıyoruz.
Üye Mesafesi (MD)
Inkpen (1988), örgütler arası ekiplerde, katılımcı firmaların (birbirlerini rakip olarak algılayan) üyeleri arasındaki güvensizlik öğrenmeyi engeller. Ekip üyeleri arasındaki bu güvensizliğin, sözde “üye mesafesi”nin bir sonucu olduğuna inanıyoruz. Üye mesafesi (veya MD), nesnel faktörler (örneğin, üyelerin deneyimi ve eğitimi) ve öznel faktörler (örneğin, üyelerin davranışı, değerleri ve kişiliği) nedeniyle üyeler arasındaki genel farklılıkları yansıtır.
Inkpen’in (1988) organizasyonlar arası ekipler sınıflandırmasını genişleterek, aşağıdakilerden yöneticilerden oluşan üç ekip kompozisyonu öneriyoruz:
• Aynı firma içinde farklı departmanlar (çapraz fonksiyonel ekipler).
• Aynı endüstri sektörü ancak farklı firmalar (ortaklardan oluşan forumlar).
• Farklı endüstriler, ancak benzer departmanlar (örneğin, sektörler arası politikalar veya standartlar organı için koordinasyon forumları, vb.).
HDTV HDMI farkı
Şebeke modelleri Yöneylem
HDTV Kablo
Maksimum akış problemi
Maksimum akış Algoritması
Minimum maliyetli akış problemi
Maksimum akış problemi Örnek
Belirlenmiş yol güzergah ne demek
Bilgi Mesafesi (KD)
Farklı sektörlerdeki yöneticilerin sektöre özgü bazı temel sorunları bilmesi gerekir. Örneğin bankacılık sektöründe yöneticiler ödeme sistemleri, müşteri desteği vb. bilgisine ihtiyaç duyarken, telekomünikasyon sektöründe yöneticilerin iletişim ağları, mobil cihazlar vb. bilgisine ihtiyacı vardır. Bilgi mesafesi (KD), farklı sektörlerden yöneticiler arasındaki sektöre özgü bilgi farklılıklarını kavramsallaştırır.
Profesyonel Mesafe (PD)
Belirli bir departman içinde uzun süreli çalışma ve özel deneyimler, yöneticilerin işyerindeki davranışlarını etkileyebilir. Zuboff birkaç örnek veriyor (otomasyonun çalışanların davranışları üzerindeki etkisini gösteriyor). Yöneticiler arasındaki işe özgü davranış farklılıklarını profesyonel mesafe olarak adlandırıyoruz. Resmi olarak ifade edilen profesyonel mesafe (PD), farklı departmanlardan yöneticiler arasındaki sezgisel ve genellikle öznel kişilik farklılıklarını içerir.
Şimdi KD ve PD ile ilgili bazı önemli gözlemleri özetliyoruz:
• KD, firma dışından ve bilgiye özgü faktörler nedeniyle yöneticiler arasındaki farklılıkları yakalar. PD, yöneticiler arasındaki departmana özgü davranış farklılıklarını kavramsallaştırır.
• KD, makro (sektörler arası veya firma) düzeyinde üye mesafesini temsil eder. PD, mikro (veya bölüm) düzeyinde öznel ve daha karmaşık kişilik temelli farklılıkları temsil eder.
• PD, departman dinamiklerine (yöneticilerin işyerindeki davranışlarını etkileyen) bağlı olduğundan, farklı sektörlerden gelseler bile benzer departmanların yöneticileri arasında PD düşük olacaktır. Bir takımdaki KD, yalnızca yöneticiler aynı sektördeki firmalardan geldiğinde düşük olacaktır.
• Bir bireyde (yönetici) öğrenme süreçlerinin analiz birimi.
Büyük firmaların genellikle bir dizi özelleşmiş departmanları olduğundan, bu tür departmanları mikro düzeydeki “profesyonel kişilik alanları” ve firmaları “makro düzeydeki bilgi alanları” olarak kavramsallaştırabiliriz. KD ve PD daha sonra gösterildiği gibi farklı takım kompozisyonlarını kavramsallaştırmak için kullanılabilir.
Hem KD hem de PD düşük olduğunda geleneksel ağların ortaya çıktığı açıktır. Bunlar iç departman ekipleridir ve tüm organizasyonlarda bulunur. Biz bunlara “geleneksel ağlar” diyoruz.
Farklı departmanlardan gelen bilgilerin bütünleştirilmesi gerektiğinde (örneğin projelerde), genellikle çapraz işlevli ekipler oluşturulur. Bu tür takımlarda, üyelerin problem çözmeye yönelik farklı davranışsal yaklaşımları vardır (dolayısıyla yüksek PD).
Bununla birlikte, davranışsal yaklaşımları, farklı işlevsel alanlarda (teknoloji, işletme, finans vb.) ilgili özel deneyimleri göz önüne alındığında, genellikle tamamlayıcıdır. Ancak, çapraz işlevli ekiplerdeki yöneticiler aynı firmadan geldikleri için endüstri düzeyindeki konularda benzer geniş tabanlı bilgileri paylaşırlar (dolayısıyla düşük KD).
Düşük KD’ye ek olarak, yöneticiler aynı firma için çalıştıkları için ortak hedefleri de paylaşırlar. Bu tür ekipler çok yaygın olduğu için onlara “ortak ağlar” diyoruz.
Hem KD hem de PD yüksek olduğunda, hiçbir takım oluşturulamaz (ve oluşturulmalıdır). Bu tür ekiplerin yönetilmesi zor olacak ve ortak ilgi alanlarından yoksun olacaktır. Bu senaryoyu daha fazla tartışmıyoruz.
Belirlenmiş yol güzergah ne demek HDTV HDMI farkı HDTV Kablo Maksimum akış Algoritması Maksimum akış problemi Maksimum akış problemi Örnek Minimum maliyetli akış problemi Şebeke modelleri Yöneylem