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Enregistrement W4321351940 · doi:10.5430/jct.v12n1p200

Factors Affecting Organizational Innovation of Universities - Focusing on Shared Vision, Student-Centered Value, Trust Culture, and Organizational Positivity

2023· article· en· W4321351940 sur OpenAlexvenueno aff
Eun Joo Kim

Notice bibliographique

RevueJournal of Curriculum and Teaching · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueEducation and Learning Interventions
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCreativityBusinessOptimismGovernment (linguistics)Organizational cultureDescriptive statisticsValue (mathematics)Public relationsDescriptive researchOrganizational analysisKnowledge managementMarketingPolitical scienceSociologyPsychologyComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Any organization must innovate to adapt to change and move forward, and without such innovation, it will not develop and fall behind. Similarly, in the case of university organizations, without innovation, they will not be able to contribute not only to securing competitiveness but also to national development. Today, many organizations such as universities, corporations, and government agencies are striving to effectively cope with the changes required in a rapidly changing environment. In the process, many organizations are innovating. Therefore, it is necessary to analyze the factors that affect organizational innovation in universities and prepare measures for this. The decrease in university admission resources along with rapid social change is causing difficulties in university finances and management. As a result, universities are faced with the reality of having to innovate on their own. Hence, organizational innovation is required at the university level to keep up with the fourth industrial revolution. Thus, this study establishes vision sharing, values that prioritize students, a culture of trust, and organizational optimism as independent factors that can impact universities' organizational creativity and validates their impact on organizational innovation. Ultimately, the current study prepares a plan for organizational innovation in universities. To achieve the research purpose, data were collected from 118 responses through an online survey conducted from October to November 2021 targeting professors and staff at 4-year E-University in Gyeonggi-do. The design of this study is a descriptive research study. For the analysis method, frequency analysis and descriptive statistical analysis were performed. Additionally, correlation analysis was performed to examine the validity between variables and to confirm multicollinearity. Finally, multiple regression analysis was performed to verify the influence of independent variables on organizational innovation at universities. The analysis led to the exclusion of the trust culture variable as a factor impacting university organizational innovation. The remaining organizational positivity, student-centered values, and shared vision variables showed a positive influence on organizational innovation. The findings of this study suggest that altering member perceptions is crucial for university organizations to innovate. In particular, all university members must share a positive perception of the organization, educational goals for students, and the vision pursued by the university.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,008
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,023
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,042

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0080,023
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0030,002
Communication savante0,0060,002
Science ouverte0,0010,004
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,019
Tête enseignante GPT0,313
Écart entre enseignants0,294 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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