Data · dataset · 2022
Vakcommunity Leven Lang Ontwikkelen
Listed in DANS Data Station Social Sciences and Humanities
Teams zijn een essentieel onderdeel van veel organisaties en zeer bepalend voor de mate waarin organisaties vandaag de dag hun doelen bereiken en zich blijven ontwikkelen.
Description
Om antwoorden te kunnen blijven bieden voor de vragen van morgen en blijvend waarde te kunnen toevoegen, is het essentieel dat teams zich blijven ontwikkelen en dus blijvend leren. Wat is teamleren precies?
Welke factoren dragen bij aan het succes van teamleren? In de ontwikkelde MOOC worden inzichten en praktische tools beschikbaar gesteld waarmee je als teamlid, leidinggevende of hrm’er de samenwerking en leerproces kan optimaliseren. In de MOOC staan teams binnen organisaties met onderlinge afhankelijkheid wat betreft het uitvoeren van taken of het behalen van doelen centraal.
Read the rest (3 more)
Om de MOOC te ontwerpen, zijn uiteenlopende (open access) bronnen verzameld. Het eerste ontwerp van de MOOC is getest door ongeveer 50 HRM-studenten uit verschillende leerjaren. Vervolgens zijn drie evaluerende focusgroepen gehouden, waarvan twee met studenten en een met docenten van de minor Teamontwikkeling bij De Haagse Hogeschool.
Verschillende studenten hebben aanvullend een evaluatieformulier ingevuld. Vervolgens de MOOC verbeterd. Per september 2022 staat de MOOC open voor iedereen.
Het ontwerpproces is daarmee afgerond. Date: 2022-09-01
Links
Where it is published
- Dataverse dataset page ssh.datastations.nl/dataset.xhtml?persistentId=doi%3A10.17026%2FDANS-ZQR-62C5 ↗
landing page · from ssh datastations nl
- DOI doi.org/10.17026/dans-zqr-62c5 ↗
DOI / persistent id · from ssh datastations nl
Catalogue records · 1
- Dataverse API ssh.datastations.nl/api/datasets/:persistentId/?persistentId=doi%3A10.17026%2FDANS… ↗
metadata API · from ssh datastations nl
Topics
- Stated by source
- Business and Management
- From keywords
- Economics & Finance · Humanities · Social Science
Provenance · 1 source records, 10 field assertions
| Source | Key | Last seen | Raw |
|---|---|---|---|
| DANS Data Station Social Sciences and Humanities | doi:10.17026/DANS-ZQR-62C5 | 10 d ago | JSON v1 |
| Field | Assertion | Extractor | Evidence |
|---|---|---|---|
| concepts[field].dataverse_subject:business-and-management | source · ssh datastations nl | connector:ssh_datastations_nl@1.0.0 | /subjects |
| concepts[field].local:field:economics-finance | mapping · ssh datastations nl | connector:ssh_datastations_nl@1.0.0 | /subjects |
| concepts[field].local:field:humanities | mapping · ssh datastations nl | connector:ssh_datastations_nl@1.0.0 | /subjects |
| concepts[field].local:field:social-science | mapping · ssh datastations nl | connector:ssh_datastations_nl@1.0.0 | /subjects |
| created_date | source · ssh datastations nl | connector:ssh_datastations_nl@1.0.0 | |
| description | source · ssh datastations nl | connector:ssh_datastations_nl@1.0.0 | /description |
| publication_date | source · ssh datastations nl | connector:ssh_datastations_nl@1.0.0 | |
| title | source · ssh datastations nl | connector:ssh_datastations_nl@1.0.0 | /name |
| updated_date | source · ssh datastations nl | connector:ssh_datastations_nl@1.0.0 | |
| version_label | source · ssh datastations nl | connector:ssh_datastations_nl@1.0.0 |