http://chineseinput.net/에서 pinyin(병음)방식으로 중국어를 변환할 수 있습니다.
변환된 중국어를 복사하여 사용하시면 됩니다.
- 中文 을 입력하시려면 zhongwen을 입력하시고 space를누르시면됩니다.
- 北京 을 입력하시려면 beijing을 입력하시고 space를 누르시면 됩니다.
RISS 인기검색어
- 검색키워드
- 저자 : 채충일 ( Chungil Chae ) (검색결과 3 건)
- 무료
- 기관 내 무료
- 유료
-
인적자원개발 연구동향(2006-2015) : AHRD 학술지 논문의 주제어 연결망 분석
채충일 ( Chungil Chae ),김정환 ( Junghwan Kim ),한수정 ( Soo Jeoung Han ) 한국인력개발학회 2017 HRD연구 Vol.19 No.1
이 연구의 목적은 학술논문에 수록된 주제어(keyword)에 대한 연결망 분석(network analysis)을 활용하여 인적자원개발(이하 HRD) 분야의 연구동향을 살펴보는 것이다. 이를 위해 북미의 대표적 국제 HRD학회(Academy of Human Resource Development)에서 발간하는 4개의 학술지를 대상으로, 최근 10년 간(2006-2015) 발간된 1,082개 연구논문(research article)만의 주제어 2,119개를 최종 분석하였다. 분석을 통해 파악된 주제어의 전체 연결망구조는 좁은 세상(small-world)과 척도 없는(scale-free) 연결망의 특성을 지녔다. 또한 연결 중심도와 빈도를 모두를 고려하여 27개의 주요 주제어 중 6개의 핵심 주제어(리더십, 직무만족, 학습, 성과, 훈련, 조직몰입)를 선정하였다. 이후 핵심 주제어의 자아(ego) 연결망 분석을 실시한 결과, 각 핵심 주제어는 다양한 주요 주제어들과의 관계맺음을 통해 특징적 군집(주제어군)을 형성하고 있었다. 이 연구의 분석결과는 해외 HRD 분야의 연구동향에 대한 새로운 지식을 제공함과 동시에 주제어 연결망 분석을 통해 연구동향에 대한 포괄적, 구체적 파악이 가능함을 보여준다. 이상의 결과를 토대로 국내외 HRD 연구에 대한 결론과 시사점을 논의하였다. The purpose of this study is to examine research trends in the field of Human Resource Development using a keyword network analysis of the peer-reviewed research articles published in the four major AHRD journals. For the analysis, we collected 2,119 keywords from 1,082 articles published in the four journals from 2006 to 2015. Our finding suggested that a keyword network of AHRD research for 10 years has a small-world and scale-free characteristic. By conducting analyses of degree centralization and frequency, we also found 27 major keywords. We then identified six core keywords(i.e., leadership, job satisfaction, learning, performance, training, organizational commitment). The results of further ego-centric network analyses of the core keywords showed that each keyword forms unique components(groups of keywords) in connection with a variety of neighbor(major) keywords. The findings of this study not only provide new knowledge to the field of HRD, but an implementation of the network analysis that enables us to investigate comprehensive and specific research trends. Based on the findings, conclusions and implications were discussed.
-
지역인적자원개발을 위한 지역사회 네트워크 관련 연구 동향 분석
김효선 ( Kim Hyosun ),이선영 ( Lee Seonyoung ),채충일 ( Chae Chungil ) 한국인력개발학회 2018 HRD연구 Vol.20 No.3
본 연구는 지역인적자원의 지속적인 성장을 위해서는 탑다운식 접근방법이 아닌 지역사회 네트워크가 활성화함으로써 가능하다고 보고 지역사회 네트워크 관련 인적자원개발 관련 국내 학술지에 게재된 논문들의 동향 및 주제어를 분석하고 종합하여 앞으로의 연구들을 위한 새로운 가치 발견과 발전방안을 모색하는 것을 목표로 하였다. 이를 위하여 본 연구는 지난 20년간 인적자원개발 관련 등재 학술지 11개를 선정하여 총 97편의 논문을 내용분석과 주제어 연결망 분석을 사용하였다. 본 연구의 결과는 지역인적자원개발의 지속가능한 발전을 위해 지역사회 네트워크 연구의 확장과 발전에 기여할 것으로 보여 진다. 최근 5년간 지역사회 네트워크 관련 연구 및 연구비 수혜가 축소되고 있고, 질적연구의 비중이 가장 컸지만 최근 5년간 양적연구를 적용한 연구도 증가하였다. 물적자원이나 사이버 네트워크에 대한 연구가 더욱 요구되었다. 주제어 연결망 분석을 통해 중요 주제어로 평생학습, 학습공동체, 평생학습도시, 학습네트워크 등을 추출하였다. 이상의 연구 결과를 바탕으로 하여 지역인적자원개발을 위한 지역사회 네트워크 관련 연구에서의 다양한 연구 방법과 자료 분석 및 새로운 정보 탐색을 위한 다양한 통계 방법의 활용, 학문적 체계화를 위한 노력, 지역사회 네트워크 주제 영역의 다양화를 위한 개선점과 시사점이 제언되었다. In order to establish the sustainable growth of the local economy and community, It is commonly acknowledged that extending learning capacity of the community and activating the local community learning are necessary. Thus, investigating the research trend and providing summary of the research stream is important. This study aims to explore the research trend on local community development network. In order to fulfill the research purpose, this study applied contents analysis and keyword network analysis on author provided keywords which is mutually complementary for investigating research trend in parallel mixed method approach. In this study, a total 91 research articles were identified from the eight indexed journals. The findings of this study are anticipated to extend community network research for sustainable growth of local human resource development. The findings indicate that research fund on local developmental research has decreased. Additionally, research trend showed that quantitative research has increased. From the keyword network analysis, learning community, learning network, life-long learning, and life-long learning city were identified as dominant key words. Based on findings of this study, recommendation and suggestions have provided for further research.
-
HR Analytics 연구 및 활용에서의 가설 검정과 예측의 차이점 : Assessment Center 사례를 중심으로
이중학(Joonghak Lee),Steven Kim,송지훈(Jihoon Song),채충일(Chungil Chae) 한국인사관리학회 2020 조직과 인사관리연구 Vol.44 No.2
급속도로 발전하는 디지털 기술과 새로운 자료의 분석 방법의 발달에 발맞추어 HR Analytics에 대한 관심이 최근 학계와 현장에서 매우 높아지고 있다. HR Analytics 연구에서 중요하게 다뤄지는 주제 중 하나가 바로 성과(performance)이다. 특히 고성과자들이 보이는 특성에 대한 가설 검정(hypothesis testing)과 직원들의 성과 예측(prediction)이 주요 관심사이다. 많은 연구를 통해서 Assessment Center는 선발 및 승진 장면 등에서 높은 준거 타당도를 보인다고 알려져 있는데, 일부 연구에서는 가설의 검정과 예측이 별개의 개념임에도 불구하고 혼재되어 사용되고 있다. 또한, 연구목적이 가설 검정과 예측의 사이에서 불분명한 경우도 있다. 이에 본 논문에서는 가설 검정과 예측의 근본적인 목적과 분석의 차이를 통계학 관점에서 설명하고, 데이터 분석 방법도 그 목적에 따라 달라져야 한다는 점을 논의하였다. 더불어, 현장에서는 검정된 가설 못지않게 예측력 또한 중요하므로 Assessment Center 데이터와 개인의 실제 성과를 분석해 가설 검정과 예측의 차이점을 보여주는 사례로 제시하였다. 이를 통해 HR Analytics 학계의 연구자들에게는 가설 검정과 예측의 차이를 분명히 해야 함을 강조하였고, 현장의 실무자들에게는 직원들의 미래 성과를 예측하기 위해 기존의 데이터를 어떻게 분석해야 하는지 제시하고자 한다. In response to rapid advances in digital technology and new methods of data analysis, there have been growing interests in HR analytics in both academia and practice. In HR analytics, an important research topic of interest has been performance. Particularly, researchers have been interested in hypothesis testing regarding the characteristics of high performers and prediction of employee’s future performance. Many studies have shown that the assessment center is highly valid for hiring and promoting employees, but the concept of hypothesis testing and the concept of prediction have been mixed in some studies, though the two concepts are clearly different. Furthermore, there have been cases where the research objective is not clear between hypothesis testing and prediction. Therefore, in this article we explain the fundamental difference between hypothesis testing and prediction and their purposes from statistical perspectives, and we argue that the method of data analysis should depend on the purpose. In HR practice, the predictability is as important as a confirmed hypothesis, and to demonstrate the difference between prediction and hypothesis testing we provide an example of individual performance data and assessment center data. We emphasize for researchers that it is critical to distinguish between hypothesis testing and prediction, and we provide HR practitioners guidelines on how to analyze existing data to predict employees’ performances in the future.
KCI
KISS연관 검색어 추천
이 검색어로 많이 본 자료
활용도 높은 자료
