Purpose

The purpose of this study is to validate multiplicative cycle that exists between the job readiness and satisfaction model explored by Matthews et al. (2018), the satisfaction and performance paradigmatic nuances analyzed by Judge et al. (2001) and Gu and Chi (2009), in addition to the expectancy model theorized by Vroom (1964). The motivation to transfer learning serves as a conveyable variable transmitted within a learning continuum that sustains cyclical outputs.

Design/methodology/approach

An archetype to explore the connection between the three hypothesized theories is created through a neural network program. Exploring this connection develops deeper understandings of the derivatives of employee motivation as it pertains to its effect on readiness, satisfaction, performance and achievement dyads. A detailed analysis of the literature leads to the hypothesis that the motivation to transfer learning creates a multiplicative effect among hypothesized relationships.

Findings

The neural network program scaffolds the proposed general belief that positive effects of transfer motives cause a cyclical effect that continues to perpetuate among hypothesized dyads. Conversely, if this motivation decreases or ceases among one or more dyads, the cyclical effect will retract and, eventually stop.

Originality/value

Based on the neurologic outcome, one central theme emerged: managers must offer opportunities to acquire knowledge through assistive mechanisms (i.e. training) by providing external stability through controlled channels that activates the motivation to transfer learning into new opportunities. The transference of this knowledge produces reconstructive growth opportunities through continuous learning thus increasing performance.

目的

本研究的目的、除了驗證弗魯姆 (Vroom) (1964) 建立的「期望模型」理論外，也去驗證存在於工作準備就緒與馬修斯等人 (Matthews et al.) (2018) 所探索的滿足感模型之間的倍增週期，及質治等人 (Judge et al.) (2001) 和古與池 (Gu & Chi) (2009) 所分析的滿足感及表現之範式細微差別。學習轉移的動機作為一個被傳送至學習漸變體內的可輸送變量而運作，而這個學習漸變體是會維持週期性的輸出的。

研究設計/方法/理念

透過神經網絡程序，創造一個用以探索這三個假設性理論之間的關係的原型。探究這些關係，會使我們更能深入了解僱員動機的衍生品，因這涉及僱員動機對準備就緒、滿足感、表現及功績二元體的影響。仔細分析文獻帶出了一個假設，就是: 學習轉移的動機會在各假設的關係裏創造一個倍增的效果。

研究結果

這個神經網絡程序續步闡釋了一個被倡議的普遍觀念，那就是轉移動機的正面影響會帶來一個在假設性的二元體中會繼續持續下去的週期性效應。相反地，如果這動機在一個或多個二元體中減弱或停止，這週期性效應將會撤回及最終停止。

研究的原創性／價值

基於神經病學的結果，一個核心主題浮現了， 就是：管理人員必須提供透過輔助機制 (就是說：培訓) 而獲取知識的機會。方法是給會引發把學習轉為新機會的動機之受控渠道、提供外在穩定性。這知識的轉移，透過不斷學習而創造重建的成長，表現因而得以提升。

中文翻译：

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关系二元组间转移学习动机的因果关系：模型检验

目的

本研究的目的是验证Matthews等人探索的工作准备和满意度模型之间存在的乘法周期。（2018），由Judge等人分析的满意度和绩效范式的细微差别。（2001）和Gu and Chi（2009），以及Vroom（1964）提出的预期模型。转移学习的动机是在维持周期性输出的学习连续体内传递的可传递变量。

设计/方法/方法

通过神经网络程序创建了探索三种假设理论之间联系的原型。探索这种联系会加深对员工动机衍生品的了解，因为它与准备，满意度，绩效和成就成才有关。对文献的详细分析导致了这样一个假设，即转移学习的动机会在假设的关系之间产生乘法效应。

发现

神经网络程序支持提出的一般性信念，即转移动机的积极影响会导致周期性影响，这种周期性影响在假定的二元组中继续存在。相反，如果这一动机在一个或多个二元组中减少或停止，则周期性效应将缩回并最终停止。

创意/价值

基于神经系统结果，出现了一个中心主题：管理者必须提供机会，通过受控机制提供外部稳定性，从而通过辅助机制（即培训）获得知识，从而激活将学习转化为新机会的动机。通过持续学习，这种知识的转移产生了重建性的增长机会，从而提高了绩效。

目的

本研究的目的，除验证弗鲁姆（Vroom）（1964）建立的「期望模型」理论外，也去验证存在于工作准备就绪与马修斯等人（Matthews et al。）（2018）所探索的满足感模型之间的倍增周期，以及质治等人（Judge et al。）（2001）和古与池（Gu＆Chi）（2009）所分析的满足感及表现之范式细微差异。的动机作为一个被传送至学习过渡体内的可输送变量而起作用，而这个学习纵向体是会维持原有的输出的。

研究设计/方法/理念

透过神经网络程序，创造一个可以探索这三个假设性理论之间的关系的原型。探究这些关系，导致我们更能深入了解员工动机的衍生品，因这涉及员工激励对准备就绪，满足仔细分析文献带出了一个假设，就是：学习转移的动机会在各假设的关系里创造一个倍增的效果。

研究结果

这个神经网络程序续步阐释释出了一个被承认的普遍观念，那就是转移动机的正面影响会带来一个在假设性的二元体中会继续持续下去的扭曲效应。相反地，如果这动机在一个或多个二元体中衰减或停止，这导致效应将会撤回及最终停止。

研究的原创性／价值

根据神经病学的结果，一个核心主题浮现了，就是：管理人员必须提供透过辅助机制（就是说：培训）而获取知识的机会。方法是给会引发把学习转为新机会的动机之干预渠道，提供外在稳定性。这知识的转移，透过不断学习而创造重建的成长，表现逐步实现提升。