软件项目知识创造的实证研究:从社会分类-信息加工的视角

结题报告
项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号:
    71772023
  • 项目类别:
    面上项目
  • 资助金额:
    48.0万
  • 负责人:
  • 依托单位:
  • 学科分类:
    G0112.信息系统与管理
  • 结题年份:
    2021
  • 批准年份:
    2017
  • 项目状态:
    已结题
  • 起止时间:
    2018-01-01 至2021-12-31

项目摘要

With the development of information technology and business application environment, new challenges have been arisen to software projects. The software project is not only to complete task by coordination, but also to integrate new business concept, new technology and diversity knowledge to create new knowledge. This research summarizes the practical problem that how software project team can create new knowledge through elaboration and social identity under the condition of complexity and diversity. On the theoretical basis of categorization- elaboration model, crossing transactive memory and social identity theory, this research aims at studying the impact of elaboration process and social categorization process on team creativity and team performance. Transactive memory, social identity, creativity, team performance, team complexity and knowledge diversity are extracted as key factors to build research model. The aim of the experimental study is to testify the impact of transactive memory system on team creativity. The aim of the case study is to explore what social identity’s role in social categorization. The aim of questionnaire survey is to study the relationships between key factors and analyze the antecedents, characteristics and routines of knowledge creation. Research purposes are to explore the knowledge creation process from the view of knowledge-based structure and social interaction, and to construct models to provide practical implications for software project management and team innovation.
信息技术的发展和商业模式创新的需求对软件项目提出挑战,软件项目不仅是成员分工合作完成任务,更是将新商业流程和新技术等多源异化知识进行融合创造新知识的过程。将实践问题总结为,项目团队如何通过交互记忆和社会认同过程,针对项目复杂性和知识多样性进行知识创造。以社会分类-信息加工模型为理论基础,引入交互记忆和社会认同理论,通过理论交叉,将交互记忆、社会认同、创造力、项目绩效、项目复杂性和知识多样性作为关键因素构建模型。通过实验研究,分析交互记忆系统对创造力作用;通过案例研究,分析社会认同过程和交互记忆共同作用对创造力和绩效的影响;通过问卷调查,探明关键因素之间的关系,分析知识创造的影响因素和实现路径。目的是通过构建理论模型,探明知识创造的认知结构流程和社会交互流程的特征,为软件项目知识管理和团队创新管理提供指导。

结项摘要

信息技术的发展和商业模式创新的需求对软件项目提出挑战,软件项目不仅是成员分工合作完成任务,更是将新商业流程和新技术等多源异化知识进行融合创造新知识的过程。本研究以社会分类-信息加工模型、交互记忆、社会认同、社会网络理论等为基础,针对实践问题,通过理论交叉,将交互记忆、社会认同、社会分类与信息加工过程、创造力、项目绩效、知识观点多样性等作为研究变量,对关键因素进行提炼并构建模型,通过实证研究的数据分析得出理论贡献和实践启示。研究贡献为:1)提出了软件项目管理的理论体系。基于社会分类-信息加工模型的、交互记忆、社会认同和社会网络等概念,通过理论交叉构建理论模型,探明知识创造的认知结构、流程和结果特征。2)构建了软件项目管理的理论模型。将知识、观点、动机多样性特征作为项目特征作为输入变量,以创造性、效率和团队满意度等项目绩效为输出变量,将信息加工和社会分类过程、交互记忆等作为处理过程,以社会认同、网络特征等作为调节变量,分析了变量关系构建新模型。3)在软件项目管理领域应用和拓展了社会分类-信息加工理论。结合软件项目特征,以观点、动机多样性拓展了多样性的范畴;结合社会网络理论,从知识和社会认知结构与流程两个角度研究了过程机制,探明了影响创新软件项目绩效的机理,拓展了社会分类-信息加工的理论。4)应用拓展了交互记忆系统的理论模型,揭示了其对软件项目管理的作用机制。通过信任不对称、个人与团队信任、观点多样性等作为前因变量,以团队网络特征、社会认同、媒体同步性等作为调节变量,从系统结构流程和情境视角,探明了交互记忆系统的作用机制,拓展了理论框架,探明了其对软件项目管理的作用。5)为软件项目知识创造的实践提供了理论模型支持和管理启示。构建了关键影响因素的研究模型,在理论支持下,针对实践需求提炼关键因素构建模型,探明了因素之间的关系、实现路径和边界条件,对软件项目管理的实践提供指导。

项目成果

期刊论文数量(3)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(0)
专利数量(0)
社会网络情境下交互记忆系统与团队绩效关系研究
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2020
  • 期刊:
    管理评论
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    曲刚;王晓宇;赵汉
  • 通讯作者:
    赵汉
信任不对称与网络嵌入对团队创新机制的影响
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    --
  • 期刊:
    科研管理
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    曲刚;路鑫;王琦
  • 通讯作者:
    王琦
团队中互动动机多样性对绩效影响研究
  • DOI:
    10.14120/j.cnki.cn11-5057/f.2021.12.006
  • 发表时间:
    2021
  • 期刊:
    管理评论
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    曲刚;王晓宇
  • 通讯作者:
    王晓宇

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其他文献

项目复杂性和团队社会认同情境下交互记忆对软件外包项目绩效作用研究
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  • 作者:
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  • 发表时间:
    2020
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  • 期刊:
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  • 作者:
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  • 通讯作者:
    李伯森

其他文献

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软件外包项目知识整合的实证研究-从交互记忆和知识边界的视角
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课题项目:调控A型流感病毒诱导IFN-β表达的机制研究

AI项目摘要:

本研究聚焦于TRIM2蛋白在A型流感病毒诱导的IFN-β表达中的调控机制。A型流感病毒是全球性健康问题,其感染可导致严重的呼吸道疾病。IFN-β作为关键的抗病毒因子,其表达水平对抗病毒防御至关重要。然而,TRIM2如何调控IFN-β的表达尚未明确。本研究假设TRIM2通过与病毒RNA或宿主因子相互作用,影响IFN-β的产生。我们将采用分子生物学、细胞生物学和免疫学方法,探索TRIM2与A型流感病毒诱导IFN-β表达的关系。预期结果将揭示TRIM2在抗病毒免疫反应中的作用,为开发新的抗病毒策略提供理论基础。该研究对理解宿主抗病毒机制具有重要科学意义,并可能对临床治疗流感病毒感染提供新的视角。

AI项目思路:

科学问题:TRIM2如何调控A型流感病毒诱导的IFN-β表达?
前期研究:已有研究表明TRIM2参与抗病毒反应,但其具体机制尚不明确。
研究创新点:本研究将深入探讨TRIM2在IFN-β表达中的直接作用机制。
技术路线:包括病毒学、分子生物学、细胞培养和免疫检测技术。
关键技术:TRIM2与病毒RNA的相互作用分析,IFN-β启动子活性检测。
实验模型:使用A型流感病毒感染的细胞模型进行研究。

AI技术路线图

        graph TD
          A[研究起始] --> B[文献回顾与假设提出]
          B --> C[实验设计与方法学准备]
          C --> D[A型流感病毒感染模型建立]
          D --> E[TRIM2与病毒RNA相互作用分析]
          E --> F[TRIM2对IFN-β启动子活性的影响]
          F --> G[IFN-β表达水平测定]
          G --> H[TRIM2功能丧失与获得研究]
          H --> I[数据收集与分析]
          I --> J[结果解释与科学验证]
          J --> K[研究结论与未来方向]
          K --> L[研究结束]
      
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