A Sustainable Development Model for Promoting a Happy Workplace in Autonomous Universities in Thailand
Notice bibliographique
Résumé
The work environment significantly impacts employee performance, job satisfaction, and organizational growth. Poor working conditions can lead to stress and negatively affect physical and mental health. This study aims to explore approaches and theories for fostering a happy organization by applying Kolb’s experiential learning theory, which includes four stages: (1) Concrete Experience – learning by doing, (2) Reflective Observation – observing and reflecting on experiences, (3) Abstract Conceptualization – forming ideas from gathered information, and (4) Active Experimentation – testing and refining concepts. These stages were adapted to the context of Thai public universities, resulting in the DICE-K model with five steps: (1) Direct Experience – learning through hands-on activities, (2) Integrated Reflection – linking current actions with prior knowledge, (3) Conceptualization – generating new ideas, (4) Execution – applying concepts in practice, and (5) Knowledge Management – sharing and sustaining knowledge. The model emphasizes collaborative learning, creativity, and sustainable knowledge management. Key activities, such as the Share & Show “KM Day” platform, inspire and promote good practices. The findings indicate that the DICE-K model is effective for fostering a happy organization in universities and holds the potential for adaptation in other institutions in the future.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».