Neuroleadership und das SCARF-Modell. Eine neurowissenschaftliche Analyse für Teamleiter mithilfe des Chatbots ChatGPT (eBook, PDF)
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Studienarbeit aus dem Jahr 2023 im Fachbereich Führung und Personal - Personalführung, Note: 1,0, Hochschule Heilbronn; Künzelsau, Sprache: Deutsch, Abstract: In dieser neurowissenschaftlichen Ausarbeitung wird das SCARF-Modell, ein im Fachbereich lange etabliertes Theorem, mithilfe einer zweiseitigen Analyse auf die Anwendbarkeit in den Berufsalltag untersucht. So sollen Handlungsempfehlungen für etwaige Teamleiter in jedweder Branche ermittelt werden, die nach Erkennen der relativen Ausprägung der Dimensionen des Modells, diese Empfehlungen nutzen können, um ihre Mitarbeiter maximal mo...
Studienarbeit aus dem Jahr 2023 im Fachbereich Führung und Personal - Personalführung, Note: 1,0, Hochschule Heilbronn; Künzelsau, Sprache: Deutsch, Abstract: In dieser neurowissenschaftlichen Ausarbeitung wird das SCARF-Modell, ein im Fachbereich lange etabliertes Theorem, mithilfe einer zweiseitigen Analyse auf die Anwendbarkeit in den Berufsalltag untersucht. So sollen Handlungsempfehlungen für etwaige Teamleiter in jedweder Branche ermittelt werden, die nach Erkennen der relativen Ausprägung der Dimensionen des Modells, diese Empfehlungen nutzen können, um ihre Mitarbeiter maximal motivierend zu führen. Die Analyse wurde hierbei zuerst von einem "realen" Menschen mithilfe verschiedenster Fachliteratur durchgeführt. Anschließend wurden nochmals Handlungsempfehlungen in gleicher Art und Weise ermittelt, diesmal aber durch den Chatbot "ChatGPT" (Stand Mai 2023). So wird in dieser Arbeit thematisiert, inwieweit die neuartige Künstliche Intelligenz zum derzeitigen Forschungszeitpunkt dazu im Stande ist, wissenschaftliche Analysen korrekt durchzuführen, wobei auch anfallende Rahmenbedingungen hervorgehoben werden. Damit wird zusammenfassend in dieser Ausarbeitung ein direkter Vergleich zwischen dem Wissen des "realen" Menschen mitsamt Fachliteratur und dem Fortschritt des "künstlichen" Menschen gezogen.
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