外文翻譯--作為監(jiān)管和發(fā)展培訓：企業(yè)系統(tǒng)的用戶需求的探索(中文(編輯修改稿)
2025-06-26 08:01 本頁面
【文章內容簡介】 需要的認知能力，以應對復雜局面。 CTA 的研究成果已成功應用到的領域，包括指導和培訓，系統(tǒng)開發(fā)，人機界面的設計，組織設計的范圍。 CTA 包括三個階段： 啟示：在感興趣的領域的認知活動，收集和記錄數據的過程中。 分析：結構化的數據，涉及的檢查，選擇，簡化，抽象和改造； 表征：描述數據之間的關系。 作為一種工具，我們使用匯編電網技術（ RepGrid ） 。其輸出允許我們在描繪他們的相互關系的方式顯示數據。這個過程大約花了 5 小時完成每個參與者。引出階段是一個半結構化面試，其目標是產生一個開展或熟悉的參與者的任務列表。這些成為二維 RepGrid 元素（列標題） 。參與者被要求評估在一段時間的三大任務，確定它們之間的相似之處和差異。因此一系 列的兩極結構進行了鑒定。這些被用來標記在二維網格的行的目的。通常情況下， 1215 任務元素和 1012 兩極結構進行了鑒定。 圖 2 顯示了一 個 RepGrid 最后階段的啟發(fā)。 5 注：步驟 1：參與者識別任務，包括他們的工作。 步驟 2： 參與者訪問的三合會任務元 素 ,識別異同 ,產生一系列的個人構造尺度 （ 比如關心工作負擔 / 關心收入 /安全與臨床 /純收入） 步驟 3： 參與者評估每個任務元素在 5 點規(guī)模使用他們自己的個人構造 （比如任務元素調和普查在地 址安全問題上得到 5 分 /單元地址生產力和關心工作負擔 /關心收入 都得到 4 分） （表 2 ：誘導階段后的 RepGrid） 分析階段始于評級每個任務的參與者對每個差異化構造，它們已經確定。 參加者利用廣告李克天平率每個任務 (1)在左和右 (5)的兩極構造。 我們試圖優(yōu)化的信度和效度分析，發(fā)現使用完成 RepGrid 觸發(fā)進一步討論的參與者。 這個數字的打分 RepGrid 受到主成分分析 (PCA)。 這減少了數據集的維數，同時保留特征一般為其方差。 表 3 中， RepGrid 數據被視為盡管任務分中的 n 維空間中定義的結構為軸線為 中 心的 心的方法元素。數據然后旋轉通過，分散元 素。 個 人構造 個人構造 審 查 聯(lián)系 調和 班組 與 審查 普查 報告 溝通 人員 任務 5 任務 6 ... 地址安全問題 5 2 1 3 5 1 ... 單元地址生產力 關心工作負擔 4 2 1 3 2 4 ... 關心收入 特定于某個病人 4 2 3 3 1 5 ... 針對一個特定員工 安全及臨床 5 2 1 4 3 1 ... 純收入 ... ... 6 CTA 為 RepGrids 的產出 462 評級提供了依據。 PCA 透露潛在的認知結構的每個參與者作為組件的層次結構。力計算方法為使用 RepGrid 評級使我們能夠識別不同的組件，這些組件的 5 8 差異化的任務。這個階段的結果的分析顯示在附錄。 檢查數據顯示變化序列或排序的任務。例如，使病人活動日志和費用的最高的加載組件 1作為臨床護理管理器但加載下為組件 2等級相同的 19日任務 12。每個 45 個任務是使用 PCA 排名。他們首先使用加載下排名為組件 1。這些任務分 為四組根據他們的位置相對于 (zeroloaded)規(guī)模的中點。 任務越中點在比那些低權重的左邊和右邊的表。這最初的分類是擴展使用加載下為組件 2。任務又分為四組，這個時間相對于縱軸的表。圖 4 給出了分析總結
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