Рус Eng За 365 дней одобрено статей: 1933,   статей на доработке: 312 отклонено статей: 745 
Библиотека
Статьи и журналы | Тарифы | Оплата | Ваш профиль

Вернуться к содержанию

Психологические характеристики руководителей как факторы успешности управленческих решений в обучающей ситуации
Смолко Светлана Анатольевна

соискатель, преподаватель, Автономная некоммерческая организация дополнительного профессионального образования "Корпоративный университет РЖД", филиал в г. Санкт-Петербург

190005, Россия, г. Санкт-Петербург, ул. Наб. Обводного Канала, 114, оф. 205

Smolko Svetlana

post-graduate student, lecturer at RZD Corporate University, branch in St. Petersburg

190005, Russia, Saint Petersburg, str. Nab. Obvodnogo Kanala, 114, of. 205

s.a.smolko@gmail.com
Другие публикации этого автора
 

 

Аннотация.

В статье рассматриваются особенности проявления таких психологических характеристик руководителей как стили мышления, эмоциональный интеллект, психологический капитал личности и уверенность в правильности решений в условиях эксплицитного и имплицитного присвоения знаний в связи с успешностью управленческих решений в моделируемой ситуации управления предприятием.В теоретической части представлены подходы, представленные сторонниками большей успешности использования рационального и интуитивного механизмов принятия решений в когнитивной психологии (Канеман Д., 2004; Сэдлер-Смит Е., 2004, Бетч Т., 2008; Гигеренцер Г., 2008 и др.). Кроме того, в исследовании раскрыты темы, связанные с применением интуитивного и рационального стилей в ситуациях, актуализирующих эксплицитные и имплицитные механизмы приобретения знаний.Полученные эмпирические данные подтверждают предположение о том, что разные этапы обучающей ситуации (требующие обращения к эксплицитно и/или имплицитно полученным знаниям) актуализируют при принятии решений различные психологические характеристики руководителей. Проведено эмпирическое исследование на выборке руководителей структурных подразделений холдинга (N = 331), проходивших курс бизнес-образования. Процедура исследования включала в себя, с одной стороны, заполнение участниками психологических методик: опросник С.Эпстайна, опросник «ЭмИн» Д.В. Люсина, опросник А. Бэккера; с другой стороны, фиксирование в специальных бланках индивидуальных оперативных и стратегических решений в бизнес-игре, которая моделировала управление предприятием, а также самооценку уверенности в правильности принятых решений. Новизна исследования связана с тем, что стили мышления и уверенность как предикторы успешности управленческих решений мало исследованы на российских руководителях и имеют свои особенности по сравнению с представленными в западных исследованиях. Основными выводами исследования являются:В условиях ограниченного времени принятия решений, многовариантности способов достижения успешности и отсутствия доступных алгоритмов решений в опыте участников значимыми психологическими характеристиками для принятия более качественных управленческих решений становятся задействованные одновременно опора на рациональность и опора на интуицию; а также прогностическая способность и оптимистичность. Сквозными психологическими характеристиками, определяющими успешные решения на разных этапах обучающей бизнес-игры, являются самоэффективность и жизнестойкость, составляющие эмоционального интеллекта, уровень эксплицитно освоенных знаний и уверенность в правильности сделанного выбора.

Ключевые слова: успешность управленческих решений, эксплицитное обучение, имплицитное обучение, стили мышления, эмоциональный интеллект, психологический капитал, уверенность в выборе, прогностическая способность, самоэффективность, жизнестойкость

DOI:

10.25136/2409-8701.2017.6.22563

Дата направления в редакцию:

07-04-2017


Дата рецензирования:

05-04-2017


Дата публикации:

10-01-2018


Abstract.

In this research Smolko examines the features of the manifestation of such psychological characteristics of leaders as the styles of thinking (the questionnaire of S. Epstain), emotional intelligence (questionnaire of D.V. Lyusin), "psychological capital of the individual" (questionnaire of A. Bakker) and confidence in the correctness of decisions in the conditions of explicit and implicit learning in connection with the success of management decisions in the simulated situation of enterprise management. An empirical study was carried out on a sample of heads of structural subdivisions of the holding (N = 331), who passed the course of business education. The obtained data support the assumption that different stages of the learning situation (requiring explicit and / or implicit knowledge) actualize the various psychological characteristics of managers when making decisions. Given the limited time of decision-making, the multivariate methods for achieving success and the absence of available decision algorithms, the significant psychological characteristics for making better managerial decisions are the reliance on rationality and reliance on intuition involved at the same time, predictive ability and optimism. The end-to-end characteristics that determine successful solutions at different stages of the training business game are self-efficacy and vitality, components of emotional intelligence, the level of explicitly mastered knowledge and confidence in the correctness of the choice.

Keywords:

psychological capital, emotional intelligence, styles of thinking, implicit learning, explicit learning, successful managerial decisions, confidence in one's choice, prognostic ability, self-efficacy, vitality

В психологии принятия решений в последние два десятилетия ведется активный поиск моделей и подходов, позволяющих описать механизмы, обеспечивающие принятие более эффективных решений в условиях высокой неопределенности среды и требований к скорости. Особая область – исследования механизмов принятия управленческих решений, ошибки в которых вызывают значительные финансовые и организационные потери. Каждое управленческое решение определяется, с одной стороны, психологическими характеристиками ЛПР (лица, принимающего решение), с другой – особенностями организационного контекста, которые ЛПР так или иначе вынужден учитывать. В связи с этим, поиск психологических предикторов успешных управленческих решений ведется в разных направлениях: в когнитивной психологии основные дискуссии идут между сторонниками рационального и интуитивного механизмов принятия решений (Канеман Д., 2004; Сэдлер-Смит Е., 2004, Бетч Т., 2008; Гигеренцер Г., 2008 и др.), в психологии организации и менеджмента исследуются факторы, определяющие влияние рабочей ситуации на поведение менеджера в компании (Д. Хакман и Г. Олдхем, 1981, М. Тимс, A. Бэккер, 2012).

Поведение человека, стоящего перед экономическим выбором, чаще всего исследовали в когнитивной психологии с помощью постановки перед испытуемыми задач множественного вероятностного выбора (Канеман Д., и Тверский А., 2002; Гигеренцер Г., 2008 и др.). Многочисленные исследования такого рода подтверждали принципы подхода ограниченной рациональности, что из-за ограниченных когнитивных способностей индивиды обращаются к стратегиям быстрого доступа (эвристикам), которые ухудшают качество принимаемых решений относительно оптимальных решений, соответствующих рациональному выбору [1]. Однако обращение к рациональным процедурам работы с информацией и принятия решений требует достаточного количества времени, что не всегда осуществимо в современной ситуации быстро меняющейся среды бизнеса. Менеджерам часто нужно принимать решения в слабо структурированных ситуациях, когда возможна нехватка соответствующей информации (что приводит к росту неопределенности) или где время имеет существенное значение (заставляя их действовать быстро). Эти неструктурированные ситуации могут быть решены более действенно с помощью развертывания интуиции, когда лица, принимающие решения, являются экспертами конкретной области, в которой сталкиваются с задачами, не имеющими явных сигналов, программ или процедур (Сэдлер-Смит Е., Шефи E., 2004, Бетч Т., 2008, Э. Дейн, М. Претт, 2007). В противоположность нехватке информации слишком большой объем данных (информационная перегрузка) также приводит к интуитивному способу обработки в попытке сократить детализацию информации, сформировать целостный образ ситуации и сделать интуитивно правильный выбор.

Исследования последних лет направлены на выявление и описание условий, при которых использование интуитивного стиля мышления приносит положительные результаты. Эмпирические данные С. Лейбона (2006)показывают, что интуиция выступает на первый план в управленческих задачах, где для создания прогноза развития событий требуются сложные межличностные суждения, основанные на эмоциональном интеллекте и социальной интуиции. Это ситуации взаимодействия с клиентами, сотрудниками, стейкхолдерами, когда для принятия решений необходимо учитывать уровень их удовлетворенности [15, с. 490].

Эрик Дейн, Майкл Г. Претт (2007), в свою очередь, показали, что аналитические механизмы принятия решений работают лучше в высоко структурированных задачах, в то время как интуиция является более эффективной по сравнению с анализом, если лица, принимающие решения, являются экспертами в конкретной области, в которой сталкиваются со слабо структурированными задачами [11, с. 46]. Слабо структурированные ситуации характеризуются:

Ø отсутствием явно выраженных критериев оценки результатов,

Ø множественностью критериев без заданного фокуса внимания в проблеме,

Ø отсутствием руководящих принципов, алгоритмов действий или процедур решения проблемной задачи,

Э. Дейн, М. Претт (2007) разделяют сложные когнитивные схемы, соотнесенные с конкретной областью знаний эксперта и сформированные путем повторяющегося осознаваемого и неосознаваемого опыта, и простые схемы, аналоги эвристик, используемых для упрощения в широком круге ситуаций, часто не зависимо от предметной области. «Что касается независимости от предметной области, нехватка чувствительности к области знания снижает эффективность интуитивного принятия решений так же, как «правила большого пальца», применяемые без разбора к неуместно большому количеству проблемных областей» [11, с. 46]. Авторы полагают, что в результате роста неопределенности окружающей среды в управленческой деятельности наблюдается тенденция возникновения «множества правдоподобных альтернативных решений», что в отсутствии объективного критерия успеха и дефицита времени делает невозможным использование аналитических процедур выработки решений. Кроме того, авторы выделяют компоненты, влияющие на формирование «экспертных» знаний: продолжительность, повторение и обратная связь, связанные с эксплицитным обучением; фокусировка внимания на стимулы окружающей среды как предпосылка имплицитного обучения.

Необходимость наличия экспертных знаний (сложных когнитивных схем) для появления успешных интуитивных решений подтверждается и рядом других исследований (Sadler-Smith E, Shefy E., 2004), которые показывают, в том числе, что доля руководителей с опорой на интуитивные предпочтения увеличивается в зависимости от стажа. Это объясняется авторами двумя факторами. Интуитивные навыки (например, целостного и прогностического мышления) могут помочь некоторым руководителям достичь более высоких руководящих должностей. Таким образом, интуитивные типы могут быть непропорционально представлены на более высоких уровнях организации. Кроме того, должностные обязанности топ-менеджеров могут требовать, чтобы они оттачивали свои интуитивные возможности более полно, чем менеджеры уровнями ниже по иерархии [17, с. 80].

В работах Р. Хогарда (2001, 2003) показано, что формирование сложных когнитивных схем посредством эксплицитного обучения через целенаправленное повторение и «доброжелательные» структуры обучения дополняется обучением неявным (имплицитным), которое в значительной степени является автоматическим. Тем не менее, неявное обучение может быть усилено сознательно при развитии внимательности к внешним (со стороны окружающей среды) и внутренним (со стороны телесных реакций) сигналам. «Два процесса лежат в основе неявного обучения. Во-первых, процесс наблюдения связей между объектами или событиями. Во-вторых, процесс обратной связи, который усиливает наблюдаемые соединения» [13, с.13]. Информация о раздражителях записывается без осознания и хранится для возможного использования в будущем. Этот процесс лежит в основе имплицитного обучения и накопления фактов, а также частот их встречаемости и чувств (по поводу этих фактов). Неявное обучение не требует ни усилий, ни сознательного намерения и, тем не менее, информация, хранимая в долговременной памяти, может быть впоследствии извлечена, когда это необходимо, даже для задач, которые никогда раньше не были представлены в опыте человека [13, с.17]. Неявное обучение прекрасно работает для многих ситуаций повседневной жизни. Однако существует два типа ошибок, которые имеют негативное влияние на последующую успешность интуитивных суждений. Первая ошибка - в выборе связей между событиями; вторая ошибка – отсутствие обратной связи.

Исследование бизнес-руководителей показало, что в управленческой среде менеджер часто лишен точной и своевременной обратной связи. В интервью задавали вопрос об обратной связи: получают ли руководители обратную связь на свои решения и если да, то когда и в какой форме? Около 65% руководителей ожидают получить обратную связь. Большинство из них получают обратную связь с довольно большой задержкой (около 35% получают ее только через неделю). Более детальный анализ показал, что значительная часть обратной связи, как они ее описали, не была информативной. В этом смысле структура обучающей среды не способствует формированию потенциально успешной интуиции, т.к. не обеспечивает актуальную, точную и конструктивную обратную связь на поведение, производительность и отношения руководителя. Актуальность обратной связи предполагает своевременность и конкретность, которая позволяет человеку научиться присваивать соответствующие причинно-следственные связи между решениями, действиями и результатами. Высокая требовательность в обратной связи состоит в осознании значимости последствий принимаемых решений и совершаемых действий [13, с.15]. Таким образом, если организационный контекст предполагает наличие предвзятой обратной связи, или она вообще отсутствует, то из практики управления могут быть извлечены неправильные уроки, что приводит к ошибочным выборам при принятии решений.

Р. Хогард приводит в своей работе [13, с.22] семь руководящих принципов для развития успешной интуиции, в которых ответственность за обучение своей интуитивной системы руководители должны взять на себя. В том числе, сознательно выбирать и создавать подходящую среду обучения через частое общение и взаимодействие с экспертами в изучаемой области; научиться понимать, какого рода обратную связь требуется получать для развития интуиции и по собственной инициативе искать такую обратную связь; развивать чувствительность к внутренним (телесным) сигналам, которые несут информацию об эмоциональной оценке фактов и ситуаций, необходимую для принятия верных решений.

Роль чувств и эмоций для интуитивных процессов подробно описана в теории рационально-опытного самоуправления (С. Эпстайн, 2003). Чувства могут служить в качестве устройства прерывания выбора того или иного образа действия, а также изменять последующие мотивы выбора при принятии решений. Эмоциональная включенность человека в проблемную ситуацию достигается через подробное описание контекста и содержания, а также использование образного языка, который актуализирует интуитивные процессы мышления. В трудных случаях интуитивные сигналы могут не осознаваться, но служить праймингом для рациональной системы и облегчать решение проблем, которые люди не способны решить рационально [12, с. 172].

Эмпирическим развитием темы доверия к интуиции и адекватности использования интуитивных процессов в прогнозировании является исследование Степаносовой О.В. (2004), в котором показано, что прогностическое решение является наиболее эффективным при соблюдении двух условий: человек доверяет собственным интуитивным выборам и включает интуитивные предвосхищения в процесс последующего анализа и дискурсивного формирования окончательного выбора. Необходимо отметить, что испытуемым для построения вербального прогноза предлагались социальные ситуации (методика «Видеоклипы»), относительно которых человек имеет, как правило, достаточный объем неявных знаний. Данное исследование затронуло еще один аспект построения прогнозов в условиях неопределенности – уверенность человека в правильности выбора связана с интуитивными, а не аналитическими компонентами процесса [8, с. 136].

В зарубежных исследованиях тема взаимодействия и соучастия рационального и интуитивного механизмов в процессе принятия решений рядом авторов рассматривается как необходимое условие успешности принимаемых решений.

В последнее время появился ряд работ, авторы которых демонстрируют возможность успешных интуитивных решений в имитации профессиональных ситуаций в формате обучающей игры. Интуитивные решения в этих ситуациях основаны на механизмах быстрого имплицитного научения.

Австралийские ученые (McLean, Wise & Williams, 2011) изучали один из видов имплицитного обучения (перцептивное обучение) на выборке начинающих пилотов. Испытуемым показывали слайд с изображением нескольких приборов на панели управления, и они должны были быстро определить одно из нескольких состояний самолета: поворот с набором высоты, устойчивое снижение, и т.д. Оценку можно было сделать, одновременно проанализировав данные 6 приборов. Слайд предъявлялся на короткое время, и, если не было ответа респондента, на мониторе высвечивался следующий слайд. Если ответ был правильным – подавался «одобрительный» звуковой тон, если ответ был неправильным – «неодобрительный», а также подсвечивался правильный ответ. Через три часа (две сессии по полтора часа каждая) тренировок у новичков выработалась способность быстро оценивать маневр самолета с точностью и скоростью, которую демонстрируют пилоты с опытом 500-2500 летных часов [16, с. 844-845].

Метод показал себя достаточно хорошо, однако вызывает опасения для широкого применения – схватывание набора сигналов автоматизируется быстро, и при недостаточно продуманном дизайне обучения существует риск формировать неверные когнитивные схемы.

Для исследования возможностей интуитивного нахождения решения в ситуации взаимодействия с компьютером Орлов И.К. (2001) использовал задачу личностного взаимодействия «Стиль общения» Дональда Бродбента. Гипотеза состояла в следующем: с ростом практики управления будет наблюдаться большая успешность управления за счет интуитивного улавливания особенностей работы неизвестной системы. Интуитивное решение будет представлять собой догадку о том, как достичь цели управления на основании улавливания особенностей системы, будет применяться в практике управления и плохо вербализовываться. Испытуемые должны были удерживать стиль поведения с компьютерным персонажем на уровне «теплых» отношений через ввод чисел от 1 до 12. Стиль ответного поведения персонажа не соответствовал психологическим правилам, а работал по математической формуле функционирования (зависимость последующего ответа от комбинации настоящего хода и предыдущего ответа). На экране высвечивается свой и его ответы за 2 хода. Никто из испытуемых не решил задачу успешно полностью. Рост успешности во второй попытке незначительный (16%). В рамках компьютерной игры было выделено два типа стратегий решения задания: случайный поиск и выдвижение и проверка гипотез [5, с.232].

Таким образом, сторонники использования интуиции в управленческой практике опираются на то, что целостные и ассоциативные свойства интуиции могут помочь интегрировать в единое восприятие разрозненные элементы в слабо структурированных задачах и в задачах, связанных с субъективным («моральным») выбором. Включение интуиции при принятии решений действует положительно, когда время имеет существенное значение, отсутствуют явные сигналы, позволяющие провести аналитическую оценку задачи, преобладает неопределенность и когда интуиция используется в сочетании с рациональным анализом.

Гипотезы исследования :

Успешность решений в ситуациях, актуализирующих имплицитное освоение правил и логики обучающей задачи, разнонаправленно взаимосвязана с такими характеристиками, как: интуитивный и рациональный стили мышления; прогностическая способность; эмоциональный интеллект. Уверенность в правильности принимаемых решений, уровень знаний и психологический капитал будут характеристиками высокого качества управленческих решений, значимыми как при эксплицитном, так и при имплицитном научении.

Описание исследования

В последние десятилетия для исследований взаимосвязи особенностей принятия решений с психологическими характеристиками лица, принимающего решения (ЛПР), все более активно используется такой инструмент, как бизнес-гейм. Бизнес-игры моделируют реальные ситуации ведения бизнеса с различными целями:

- обучение и развитие навыков руководителей принимать управленческие решения как стратегического, так и тактического характера;

- диагностика проблемных областей в управленческой деятельности конкретного предприятия и коррекция неэффективного поведения сотрудников компании;

- исследования компонентов мышления и поведения человека в условиях, максимально приближенных к реальным, в сфере производственной и управленческой деятельности.

Бизнес-игра, используемая в нашем исследовании и моделирующая управление предприятиями в конкурентной среде, является многоэтапной, что позволяет исследовать взаимосвязи успешности принятых управленческих решений с психологическими характеристиками обучаемых с учетом эффектов обучения. Условия игры (ограниченное время принятия решений, многовариантность способов достижения успешности и отсутствие доступных алгоритмов решений в опыте участников) предполагают использование имплицитного механизма обучения; предварительное изучение материалов соответствующих курсов, а также обсуждение итогов 1-го года игры в качестве обратной связи и способов достижения целей 2-го года предполагают включение механизмов эксплицитного научения.

В исследовании приняли участие руководители самостоятельных структурных предприятий крупного холдинга в количестве 331 человека (в возрасте от 28 до 56 лет, средний возраст по выборке 40 лет; все с высшим образованием, 85% - мужчины). Руководители в игре-симуляции решали задачи операционной деятельности (аналогичные управленческому опыту участников) и стратегические задачи бизнеса (при отсутствии опыта принятия подобных решений). Качество управленческих решений определялось способностью руководителя в своих операционных решениях учитывать их влияние на итоговые финансовые показатели работы компаний в моделируемой ситуации управления предприятием в конкурентной среде.

В исследовании были использованы следующие психологические методики:

Ø «Интуиция и рациональность» (опросник Эпстайна С. в адаптации О. Степаносовой, Т. Корниловой). Опросник содержит 4 шкалы: рациональные способности (рациональность), опора на рациональные способности (использование рациональности на практике), интуитивная способность (интуиция) и опора на интуицию (доверие к интуиции, принятие решений на основе интуиции в практической деятельности). Опросник состоит из 40 утверждений, испытуемые выражают свое отношение к каждому утверждению по 5-ти балльной шкале: вовсе не верно, в основном не верно, более или менее соответствует, в основном верно, полностью верно. По авторской версии показатель внутренней согласованности α Кронбаха 0,87-0,88. При адаптации на русском языке (О. Степаносовой, Т. Корниловой) результаты показали такую же надежность-согласованность пунктов: α=0,87. Высокими были и показатели согласованности субшкал: для интуитивной способности 0,73; для опоры на интуицию 0,83; для рациональной способности 0,9; для опоры на рациональность 0,83. [2]

Ø «Эмоциональный интеллект» (опросник Люсина Д.В.) содержит шкалы межличностного эмоционального интеллекта: МП – понимание чужих эмоций и МУ – управление чужими эмоциями; и шкалы внутриличностного эмоционального интеллекта: ВП – понимание своих эмоций, ВУ – управление своими эмоциями и ВЭ – контроль внешней экспрессии. Опросник «ЭмИн» состоит из 46 утверждений, по отношению к которым испытуемый должен выразить степень своего согласия, используя четырёх-балльную шкалу (совсем не согласен, скорее не согласен, скорее согласен, полностью согласен). [3]

Ø Прогностическая способность диагностировалась с помощью одноименной шкалы опросника Л.А. Регуш «Прогностическая способность». Методика содержит 20 вопросов, в каждом из которых испытуемый выбирает один из двух вариантов ответа. По полученным нами данным показатель внутренней согласованности α-Кронбаха равен 0,99, т.е. высокий. [6]

Ø Опросник изменений в работе (подстройки работы, «job crafting»), адаптированный вариант опросника М. Тимс, A. Бэккера и Д. Деркс [18], содержит 4 шкалы, соответствующие четырем стратегиям подстройки работы: увеличение структурных ресурсов (улучшение дизайна работы), снижение требований (направлено на уменьшение стресса и напряжения), увеличение социальных ресурсов (выстраивание отношений с руководством и коллегами) и увеличение требований (усложнение работы);

Ø Опросник «Психологический капитал» (A. Бэккер) содержит 18 вопросов, относящихся к четырем шкалам: «Самоэффективность» (способность выстраивать поведение и прикладывать необходимые усилия для успешной реализации сложных задач), «Оптимистичность» (ожидание изменений к лучшему в настоящем и в будущем), «Самооценка» (в сравнении с другими), «Жизнестойкость» (восприятие и позитивная оценка новых и трудных ситуаций как вызовов).

Ø Для определения уровня эксплицитных знаний использовались результаты краткого тестирования участников, проводимого в начале и в конце обучения, а также экзаменационного теста. Экзаменационный тест состоял из 75 вопросов, уровень знаний выражался в проценте правильных ответов от их общего количества в тесте.

Ø Уверенность в правильности принятого решения определялась в процентах (от 0 до 100%) через самооценку уровня уверенности по отношению к каждому принимаемому индивидуально решению (участник отмечал на шкале соответствующий его мнению уровень).

Для анализа индивидуальных решений участников были выбраны унифицированные показатели, по которым имеется идентичный набор индивидуальных решений 1-го и 2-го этапа игры (игрового года). В эту группу вошли 7 показателей, определяющих качество управленческих решений с точки зрения итогового результата работы компаний: ремонт тепловозов; ремонт электровозов; ремонт инфраструктуры, риски стратегий ремонта инфраструктуры; условия компенсации задержки грузов, объем поставки дополнительных грузов, структура дополнительных грузов.

Обработка и анализ данных

На первом этапе статистической обработки данных была проведена проверка нормальности распределения и проанализирована описательная статистика показателей успешности решений (см. табл.1).

Таблица 1. Описательная статистика показателей успешности решений.

Показатели успешности решений

Mean

Min

Max

Std.Dev.

1 год Ремонт тепловозов, шт

2,33

0

4

0,89

1 год Ремонт электровозов, шт

4,67

0

8

2,22

1 год Ремонт инфраструктуры, шт

6,73

0

23

3,86

1 год Риски стратегий ремонта инфраструктуры

2,09

1

4

0,81

1 годУсловия компенсации задержки грузов

3,28

0

6

1,82

1 год Объем поставки дополнительных грузов

2,40

0

3

0,59

1 год Структура дополнительных грузов

1,65

0

5

2,14

2 год Ремонт тепловозов, шт

1,55

0

5

1,03

2 год Ремонт электровозов, шт

4,34

0

9

2,00

2 год Ремонт инфраструктуры, шт

9,37

0

22

4,66

2 год Риски стратегий ремонта инфраструктуры

2,26

1

4

0,85

2 год Условия компенсации задержки грузов

3,35

0

6

1,88

2 год Объем поставки дополнительных грузов

2,22

0

3

0,69

2 год Структура дополнительных грузов

1,24

0

5

1,98

В 1-ый и 2-ой год факторным анализом методом главных компонент были выделены три сопоставимых относительно 1-го и 2-го этапа игры фактора (см. Табл.2 и Табл.3):

ü Фактор поставки дополнительных грузов

ü Фактор ремонта локомотивов

ü Фактор ремонта инфраструктуры

Таблица 2. Факторный анализ 1-го года.

1 год Оперативные решения

Factor Loadings (Unrotated) Extraction: Principal components (Marked loadings are >,6500000)

Factor 1

Factor 2

Factor 3

1 год Ремонт тепловозов, шт

-0,391582

-0,745529

-0,237163

1 год Ремонт электровозов, шт

-0,508914

-0,675640

-0,142465

1 год Риски стратегий ремонта инфраструктуры

-0,291228

-0,273119

0,662990

1 год Ремонт инфраструктуры, шт

-0,474810

-0,031704

0,467393

1 год Условия компенсации задержки грузов

-0,192098

0,241688

0,526464

1 год Объем поставки дополнительных грузов

-0,759759

0,445581

-0,255796

1 год Структура дополнительных грузов

-0,772939

0,446878

-0,202374

Expl.Var

1,934159

1,544559

1,118107

Prp.Totl

0,276308

0,220651

0,159730

Таблица 3. Факторный анализ 2-го года.

2 год Оперативные решения

Factor Loadings (Unrotated) Extraction: Principal components (Marked loadings are >,6500000)

Factor 1

Factor 2

Factor 3

2 год Ремонт тепловозов, шт

0,085194

-0,681755

0,427719

2 год Ремонт электровозов, шт

0,065061

-0,731287

0,167337

2 год Риски стратегий ремонта инфраструктуры

-0,262687

-0,525871

-0,392455

2 год Ремонт инфраструктуры, шт

-0,106832

-0,388246

-0,651458

2 год Условия компенсации задержки грузов

-0,180325

-0,130961

0,454420

2 год Объем поставки дополнительных грузов

-0,882057

0,091298

0,154958

2 год Структура дополнительных грузов

-0,900254

0,018931

0,001544

Expl.Var

1,712907

1,452691

1,019876

Prp.Totl

0,244701

0,207527

0,145697

После выделения трех факторов был проведен кластерный анализ (критерий Краскел-Уоллеса) с целью последующего сравнения по психологическим характеристикам участников (выборка 331 чел.), образовавших кластеры с различными по структуре и качеству управленческими решениями на каждом этапе бизнес-игры. При этом наиболее качественными решениями (определяющими успешность ведения бизнеса) являются решения, обеспечивающие максимум по всем трем выделенным факторам: поставка дополнительных грузов, ремонт локомотивов, ремонт инфраструктуры и решения при невыполнении обязательств перед клиентом (условия компенсации задержки грузов). На первом и втором этапах игры получены 6 значимо различающихся по бизнес-показателям (качеству управленческих решений) кластеров (смотри Табл. 4 и Табл. 5). Для наглядности различия представлены на диаграммах 1 и 2.

Таблица 4. Кластерный анализ 1-го года. Kruskal-Wallis test: H (5, N= 331)

1 год Ремонт тепло-возов, шт H =83,31

p =,000

1 год Ремонт электро-возов, H =188,05 p =0,000

1 год Риски страте-гий ремонта инфра-струк-туры H =30,96

p =,000

1 год Ремонт инфра-струк-туры, шт H =141,63

p =0,000

1 год

Условия компен-сации задержки грузов

H =38,38

p =,000

1 год Объем поставки доп грузов H =190,08

p =0,000

1 год

Струк-

тура доп. грузов

H =281,31

p =0,000

N

Mean Rank

Mean Rank

Mean Rank

Mean Rank

Mean Rank

Mean Rank

Mean Rank

1

64

177,93

204,25

206,42

232,20

192,53

117,17

102,82

2

62

218,13

227,11

139,37

97,58

109,50

107,62

99,66

3

74

95,71

55,41

139,35

120,29

161,61

116,96

105,27

4

52

144,27

114,17

155,96

139,52

159,87

246,91

264,27

5

58

199,91

217,77

178,84

193,99

191,46

245,13

260,65

6

21

183,47

244,02

204,69

315,54

212,21

241,00

263,57

Диаграмма 1. Различия кластеров по показателям индивидуальных решений (1 год).

Таблица 5. Кластерный анализ 2-го года. Kruskal-Wallis test: H (5, N= 331)

2 год Ремонт тепло-возов, шт H =37,85

p =,000

2 год Ремонт электро-возов, H =80,45 p =0,000

2 год Риски страте-гий ремонта инфра-струк-туры H =35,01

p =,000

2 год Ремонт инфра-струк-туры, шт H =244,08

p =0,000

2 год

Условия компен-сации задержки грузов

H =9,21

p =0,100

2 год Объем поставки доп грузов H =171,15

p =0,000

2 год

Струк

тура доп. грузов

H =299,82

p =0,000

N

Mean Rank

Mean Rank

Mean Rank

Mean Rank

Mean Rank

Mean Rank

Mean Rank

1

90

171,05

180,99

173,22

223,87

170,99

128,28

117,98

2

39

218,37

238,50

172,97

107,35

182,93

128,88

120,12

3

25

227,80

227,26

209,88

309,30

131,38

108,86

119,10

4

60

158,44

182,14

196,87

235,98

184,35

266,28

287,54

5

79

132,06

104,20

119,27

75,10

152,19

125,86

115,51

6

38

142,10

118,76

161,25

73,30

159,27

256,10

270,71

В решениях 2-го года значимые различия по параметру «Условия компенсации задержки грузов» исчезают (p =0,1008). Т.е., участники вырабатывают схожие паттерны поведения во взаимодействии с клиентом в случае компенсации задержки груза (форс-мажора).

Диаграмма 2. Различия кластеров по показателям индивидуальных решений (2 год).

Для получения подтверждения значимости различий между кластерами было проведено попарное сравнение отдельно кластеров 1-го и 2-го года бизнес-игры по критерию Манна-Уитни. По итогам сравнения выделенные ранее кластеры были сопоставлены друг с другом и описаны их приоритеты при принятии управленческих решений, которые характеризуют успешность решений (смотри Табл.6).

Таблица 6. Сравнительная характеристика кластеров (1-го и 2-го года) по факторам, образованным на основе индивидуальных решений 1-го и 2-го года.

Условное название кластера

Цвет линии (диаграмма 1 и 2) и номер кластера

Объем постав-ки доп. грузов

Ре-монт локомо-тивов

Ре-монт инфра-струк-туры

Описание кластера (решения участников в областях, определяемых факторами,

см. табл. 2 и табл. 3)

Год

(Кол-во чел.)

Фак-тор 1

Фак-тор 2

Фак-тор 3

Экономы

1-ый год

1 (64 ч) красный

мин

мах

сред

Приоритет – сокращение затрат, ремонты всех видов в необходимых объемах; отсутствует внимание к коммерческой выгоде

2-ой год

1 (90 ч)

синий

мин

сред

сред

Противо-речивые

1-ый год

2 (62 ч) зеленый

мин

мах

мин

Приоритет – ремонты локомотивов в максимальных объемах; вклад в ремонт инфра-структуры – минимум

Коммерческая выгода отсутствует

2-ой год

2 (39 ч) красный

мин

мах

мин

Опти-мальные

1-ый год

5 (58 ч) желтый

мах

мах

сред

Приоритет – баланс максимальной коммерческой выгоды и оптимальных затрат на ремонты локомотивов и инфраструктуры

2-ой год

4 (60 ч) фиолетов

мах

сред

сред

Не-успешные

1-ый год

3 (74 ч) фиолетов

мин

мин

мин

На минимуме – достижение показателей как коммерческой выгоды, так и ремонтов локомотивов и инфраструктуры

2-ой год

5 (79 ч) бирюзов

мин

мин

мин

Коммер-санты

1-ый год

4 (52 ч) бирюзов

мах

сред

мин

Приоритет – коммерческая выгода, вклады в ремонты инфраструктуры и локомотивов – минимальные, что дает низкие затраты и рост прибыли

2-ой год

6 (38 ч) желтый

мах

мин

мин

Макси-малисты

1-ый год

6 (21 ч)

синий

мах

мах

мах

Нацелены на максимум как во всех видах ремонтов, так и в достижении коммерческой выгоды от доп грузов.

Ремонт-ники

2-ой год

3 (25 ч) зеленый

мин

мах

мах

Нацелены на максимум во всех видах ремонтов, интерес к коммерческой выгоде отсутствует

Пояснения к табл.6: по фактору 1 «Объем поставки дополнительных грузов» (цель – коммерческая выгода) имеется два значения: мах соответствует решению «предлагать клиенту дополнительные объемы», мин – решению «возить только обязательные объемы». По фактору 2 «Ремонт локомотивов» и 3 «Ремонт инфраструктуры» (цель – управление затратами) значений три: мах – это выбор решения «ремонтировать как можно больше» (сколько позволяют производственные мощности ремонтных цехов), сред. – выбор решения «ремонтировать в необходимых и достаточных объемах, учитывая потребности обеспечения перевозок и затраты на ремонт», мин – решение «ремонтировать минимально допустимое количество без учета прогнозирования потребности обеспечения перевозок».

Исходя из представленной выше краткой сравнительной характеристики (Табл. 6), можно объяснить различия кластеров с точки зрения успешности принимаемых решений. Руководители принимали решения в бизнес-игре в двух областях: коммерческая выгода (получение дополнительных объемов грузов и рост доходов) и ремонты (управление издержками и капитализация компании). Игра сконструирована таким образом, что без роста объемов перевозки невозможно достичь прибыльности только через сокращение издержек. Наиболее эффективны будут те, кто управляет обоими рычагами: ростом объемов (и доходов, соответственно) и снижением затрат (необходимым и достаточным количеством ремонтов). В нашем случае, финансово успешные - это кластеры «оптимальные», «коммерсанты» и «максималисты». Однако в успешности решений выигрывают «оптимальные», т.к. два других кластера, имеющие максимум по коммерческой выгоде, находятся в зоне риска по ремонтам. «Коммерсанты», мало вкладываясь в ремонты, рискуют не перевезти дополнительные грузы из-за отказов локомотивов и инфраструктуры, «максималисты», проводя ремонтов больше, чем необходимо, рискуют допустить превышение затрат над полученными доходами. В обоих случаях есть риск в итоге не получить прибыль, что говорит о неэффективном управлении издержками.

Еще три кластера «экономы», «противоречивые» и «неуспешные» однозначно могут быть отнесены по условиям игры к неэффективным, т.к. все они характеризуются отсутствием коммерческой выгоды. Различия между ними определяются решениями по ремонтам: от минимального количества ремонтов всех видов («неуспешные»), к позиции «одни виды ремонта выполняем, другие – нет» («противоречивые») и до позиции «ремонтировать в необходимых и достаточных объемах» («экономы»). Последний кластер при этом эффективно управляет издержками, во второй год игры является самым многочисленным (90 чел.) и принимает успешные решения в области своего управленческого опыта.

Интересно, что практически все кластеры находят себе сопоставимые пары в 1-ый и 2-ой год бизнес-игры, за исключением двух кластеров. Кластеру «максималисты» 1-го года нет однозначного соответствия во 2-ой год. Вместо него появляется кластер «ремонтники», неэффективный в отличие от «максималистов» с точки зрения коммерческой выгоды, но продолжающий линию «максималистов» в отношении решений по ремонтам. Предполагаемое объяснение этому факту следующее: по условиям игры компании, которые перевезли в 1-ый год максимальное количество грузов и получили, таким образом, высокую лояльность клиентов, получают от клиентов договоры на повышенные гарантированные объемы во 2-й год. Следовательно, часть руководителей были удовлетворены повышенными объемами 2-го года и не предлагали перевозку дополнительных грузов в своих решениях.

Обсуждение результатов.

Успешными участниками в 1-ом игровом году мы считаем тех, кто вошел в кластер №5 (оптимальные) и №6 (максималисты). Неуспешными решениями можно однозначно считать кластер №3 (неуспешные) и №2 (противоречивые), которые показывают отрицательный результат по более чем двум факторам успешности ведения бизнеса (см. Табл. 6).

В целом успешные кластеры (№5, №6) и частично успешные (№4 – успех в краткосрочном горизонте) при попарном сравнении отличаются на уровне значимости «р» от кластеров «середняков» (№1) и «неуспешных» (№2 и №3) более высокими показателями по характеристикам:

- Увеличение требований (р=,02; р=,007; р=,048) и увеличение структурных ресурсов (р=,002; р=,002; р=,037; р=,019)

- Самоэффективность (р=,037; р=,002; р=,027) и жизнестойкость (р=,027)

- Шкалы Эмоционального интеллекта: понимание своих эмоций (р=,02), понимание чужих эмоций (р=,02; р=,04; р=,018), управление своими эмоциями (р=,007; р=,003)

- Уровень эксплицитных знаний (выходной тест р=,007; р=,017 и экзамен р=,02; р=,01; р=,001; р=,032)

- Уверенность в правильности решений по ремонту локомотивов (р=,02; р=,03; р=,03), по условиям компенсации недопоставок (р=,005) и по поставке доп. грузов (р=,018)

Кластер 5 (оптимальные) и Кластер 1 (середняки) отличаются друг от друга фактором 1 (объем поставки доп. груза), при этом по психологическим характеристикам имеются различия р≤ ,01 по шкалам:

Ø - увеличение требований (среднее выше №5, р=,007),

Ø - увеличение структурных ресурсов (среднее значение выше №5, р=,002),

Ø - уверенность в решении по ремонту инфраструктуры выше №5 (р=,007)

Кластер 5 (оптимальные) отличается от кластера 3 (неудачники) по всем трем факторам успешности решений; при попарном сравнении превосходит кластер 3 по результатам выходного теста (р=,007) и экзамена (р=,001), а также по уверенности в правильности решений по ремонту локомотивов (р=,03), по условиям компенсации недопоставки (р=,005) и по объему поставки доп. грузов (р=,01).

Кластер 5 (оптимальные) отличается от кластера 2 (противоречивые) по показателю стратегии подстройки в работе «увеличение требований» (р=,04).

Интересно, что кластер 2 (противоречивые) отличаются по показателям «жизнестойкость» (р=,02) и «самоэффективность» (р=,02) в более слабую сторону не только от кластера 4 (коммерсанты), который является успешным в текущем моменте, но и от кластера 3 (неуспешные), участники которого предъявляют себя в тестировании как более «самоэффективные» (р=,002)! При этом кластер 3 (неуспешные) значимо различаются с тремя успешными (р=,007; р=,01) и частично успешными (р=,01) кластерами по результатам выходного теста и экзамена (р=,001; р=,03; р=,01), что соответствует низкому уровню владения эксплицитными знаниями по соответствующим дисциплинам.

По основным социальным характеристикам «возраст» (р=,01; р=,009) и «стаж» (р=,002; р=,04) между кластерами наблюдаются следующие различия: более старшие по возрасту и по стажу «собираются» в кластеры неуспешных решений (№2 и №3), а также в кластер 4 (коммерсанты, р=,003) относительно кластера «середняков». Скорее всего, прошлый управленческий опыт (сформированные когнитивные схемы) входит в конфликт с новыми требованиями (клиентоориентированность и работа на финансовый результат в отличие от функционирования в рамках выделенных бюджетов), которые заложены в явно и неявно предъявляемых правилах и логике обучающей бизнес-игры.

Таким образом, психологическими характеристиками, определяющими более высокое качество управленческих решений, на первом этапе бизнес-игры являются: позитивные стратегии подстройки в работе (увеличение требований и увеличение структурных ресурсов); самоэффективность и жизнестойкость; эмоциональный интеллект; высокий уровень эксплицитных знаний и более высокая уверенность в правильности принятых решений. Руководители - участники обучения на этом этапе опирались при принятии решений на предварительно полученные в лекционном формате знания и личный профессиональный опыт, часто противоречащий условиям поставленных для решения задач.

Успешными во 2-ом игровом году мы считаем кластер №4 (оптимальные) и кластер №6 (коммерсанты). Неуспешными можно однозначно считать кластер №5 (неуспешные) и №2 (противоречивые), которые показывают отрицательный результат по двум и более факторам успешности ведения бизнеса.

Наиболее показательны различия (попарные сравнения кластеров по Манну-Уитни), которые характеризуют кластер №5 (неуспешные). Этот кластер значимо отличается от большинства остальных более частым использованием интуиции (р=,02) и опоры на интуицию (р=,003; р=,008; р=,01; р=,001). В то время как кластер №4 (оптимальные) характеризуется более выраженной опорой на рациональность (р=,004) и прогностической способностью (р=,03; р=,03). При этом различий по шкале опора на интуицию между кластером №4 и кластером №5 нет. Этот факт подтверждает положения когнитивно-опытной теории личности С. Эпстайна об ортогональности рационального и интуитивного способа мышления [12], а также сочетается c рекомендациями Сэдлер-Смит Е., Шефи E., в работах которых последовательно обосновывается необходимость развития интуитивных способностей управленцев и использования их в управленческой практике совместно с рациональными способами принятия решений [17]. Таким образом, кластер №4 (оптимальные) значимо отличаются при принятии решений от менее успешных кластеров тем, что опираются на рациональность и прогностическую способность, при этом используют и опору на интуицию одновременно, что и является, как нам видится, предпосылкой более качественных управленческих решений. Кроме того, для кластера №4 (оптимальные) характерны значимо большие показатели по шкалам: самоэффективность (р=,04), жизнестойкость (р=,005) и оптимистичность (р=,02; р=,03).

Сочетание уровня рациональности и опоры на интуицию, таким образом, образует своего рода «триггер», который либо запускает рациональную обработку эмоционально значимых сигналов и приводит к более глубокому пониманию собственных эмоций как «данных» для внимательного и требующего усилий анализа, либо приводит к поверхностному пониманию эмоций за счет «быстрых» и не требующих усилий интуитивных решений [4].

Неоднозначно выглядит при анализе различий шкала «снижение требований», характеризующая негативные стратегии подстройки. Например, кластер №4 (оптимальные) реже (р=,025), чем менее успешные кластеры (№3), используют «снижение требований» в ситуации решения рабочей задачи. При этом частично успешные кластеры (№6 и №3) используют этот вариант адаптации значимо чаще (р=,005; р=,01), чем неуспешные кластеры (№5 и №2), а также значимо чаще (р=,01; р=,02), чем кластер №4. Возможно, как раз этим и объясняется частичная (положительный результат по двум факторам ведения бизнеса), а не полная успешность принимаемых решений (положительный результат по трем факторам ведения бизнеса).

В целом успешные кластеры (№4) и частично успешные (№6 и №3) отличаются от «середняков» (№1) и неуспешных (№5 и №2) более высокими показателями по характеристикам (нумерация кластеров и их условные названия – смотри табл. 6):

- Опора на рациональность и прогностическая способность, опора на интуицию

- Психологический капитал: самоэффективность, жизнестойкость и оптимистичность

- Понимание своих эмоций (р=,04; р=,02) и контроль экспрессии (р=,01; р=,04)

- Уровень эксплицитных знаний: выходной тест (р=,02; р=,04; р=,003) и экзамен (р=,02)

- Уверенность в правильности решений по ремонту локомотивов (р=,002; р=,001; р=,03; р=,006), по ремонту инфраструктуры (р=,000; р=,02; р=,002), по условиям компенсации задержки поставок (р=,002; р=,02; р=,02) и по объему поставок доп. грузов (р=,002; р=,005; р=,005)

Таким образом, успешность принятых решений на втором этапе связана со следующими психологическими характеристиками: интуиция и опора на интуицию, прогностическая способность и опора на рациональность; снижение требований; понимание своих эмоций (ВП), контроль экспрессии (ВЭ) – шкалы эмоционального интеллекта; результаты выходного теста и экзамена (эксплицитное освоение знаний); самоэффективность и жизнестойкость, оптимистичность; уверенность в правильности решений по ремонту локомотивов, инфраструктуры, в объемах поставок доп. грузов и условиях компенсации задержки грузов.

Согласно проверяемой гипотезе, можно констатировать, что:

1. Качество управленческих решений на первом этапе игры, где проявляют себя предшествующее обучение и личный профессиональный и управленческий опыт участников, взаимосвязано с такими характеристиками, как: увеличение требований, увеличение структурных ресурсов; самоэффективность и жизнестойкость; понимание своих и чужих эмоций, управление своими эмоциями; уровень эксплицитных знаний; уверенность в правильности принимаемых решений.

2. Качество управленческих решений на втором этапе игры, где к предшествующему обучению и имеющемуся опыту добавляется имплицитное освоение правил и логики бизнес-игры, взаимосвязано с такими характеристиками, как: опора на рациональность и прогностическая способность; опора на интуицию; более низкий показатель по шкале снижение требований; самоэффективность, жизнестойкость и оптимистичность; понимание своих эмоций и контроль экспрессии; уровень знаний; уверенность в правильности принимаемых решений;

3. Сквозными характеристиками качества управленческих решений (значимыми на первом и на втором этапах игры) являются самоэффективность и жизнестойкость; эмоциональный интеллект; уровень знаний; уверенность в правильности решений;

Таким образом, наша гипотеза подтверждается. В условиях ограниченного времени принятия решений, многовариантности способов достижения успешности и отсутствия доступных алгоритмов решений в опыте участников значимыми психологическими характеристиками для принятия более качественных управленческих решений становятся опора на рациональность и, одновременно, опора на интуицию; прогностическая способность; оптимистичность и менее выраженное снижение требований. При актуализации на всех этапах бизнес-игры взаимосвязи более успешных решений с самоэффективностью и жизнестойкостью; пониманием и управлением своими эмоциями; уровнем эксплицитно освоенных знаний и уверенностью в правильности принимаемых решений.

Выводы

При исследовании особенностей проявления психологических характеристик руководителей в условиях эксплицитного и имплицитного обучения в связи с успешностью управленческих решений в моделируемой ситуации управления предприятием выявлено наличие как сквозных характеристик, определяющих успешное функционирование бизнес-предприятий на всех этапах, так и характеристик, проявляющих себя на отдельных этапах и связанных с различными эффектами обучения. Сквозными характеристиками качества решений являются: составляющие психологического капитала – самоэффективность и жизнестойкость; составляющие эмоционального интеллекта – понимание и управление своими эмоциями; уровень знаний и уверенность в правильности принимаемых решений.

На первом этапе бизнес-игры участники при принятии решений опираются на факторы предшествующего обучения и личный профессиональный и управленческий опыт. Предикторами успешности решений в этом случае выступают позитивные стратегии подстройки к рабочему заданию - увеличение требований, увеличение структурных ресурсов. Обе стратегии актуализируют тенденции, которые способствуют преодолению трудностей и имеют мотивирующий потенциал. На втором этапе, где к предшествующему обучению и имеющемуся опыту добавляется имплицитное освоение правил и логики бизнес-игры, качество принимаемых решений становится разнонаправленно взаимосвязано со стилевыми особенностями мышления - прогностической способностью и опорой на рациональность, с опорой на интуицию; со стратегией подстройки - снижением требований (определяемой как желание снизить стресс и напряжение); с оптимистичностью как личностной способностью ожидать изменений в лучшую сторону. Обращает на себя внимание тот факт, что высокое значение показателя «опора на интуицию» характеризует, с одной стороны, кластер с самыми низкими показателями по всем факторам ведения бизнеса, а с другой стороны, самый успешный кластер (между ними нет значимых различий). При этом последний имеет одновременно высокое значение показателей рационального стиля мышления.

Библиография
1.
Канеман Д. Контуры ограниченной рациональности: возможность интуитивных суждений и выбора. // Эковест. 2004. Т. 4. №4. С.540–592.
2.
Корнилова Т.В., Корнилов С.А. Интуиция, интеллект и личностные свойства (результаты апробации шкал опросника С.Эпстайна). // Психологические исследования. 2013. Т. 6. №28. С. 5. URL: http://psystudy.ru/. 26.01.2015.
3.
Люсин Д.В. Новая методика для измерения эмоционального интеллекта: опросник ЭмИн // Психологическая диагностика. 2006. №4. С.3–22.
4.
Маничев С.А., Смолко С.А. Эмоциональные компоненты рационального и интуитивного стиля мышления при принятии управленческих решений. // Вестник СПбГУ. 2015. Серия 12. №3. с.38-50.
5.
Орлов И.К. Интуиция в мыслительных процессах: неосознанный опыт или модификация стратегий. // Сборник научных статей «Интеллект и креативность в ситуациях межличностного взаимодействия» М. Институт психологии РАН, 2001 г. 342 с.
6.
Регуш Л.А. Психология прогнозирования: успехи в познании будущего. СПб, Речь, 2003. 352 с.
7.
Степаносова О.В. Современные представления об интуиции//Вопросы психологии. 2003. №4. С. 133-143.
8.
Степаносова О.В. Интуитивные компоненты в процессе принятия решения. Дисc. канд. психол. наук. Москва, 2004. 208 c.
9.
Bakker A. B., Demerouti E. Th e Job Demands-Resources model: state of the art // Journal of Managerial Psychology. 2007. Vol. 22, No. 3. P. 309–328.
10.
Betsch, T. The nature of intuition and its neglect in research on judgment and decision making. / Plessner H., Betsch C., Betsch T. (Eds.). Intuition in judgement and decision making. Mahwah, NJ: Lawrence Erlbaum Associates Inc. 2008. Pp. 3–22.
11.
Dane E., Pratt M. G. Exploring intuition and its role in managerial decision making. // Academy of Management Review. 2007. Vol. 32. №1. P. 33–54.
12.
Epstein S. Cognitive-experiential self-theory of personality / Millon T., Lerner M. J. (Eds) // Comprehensive Handbook of Psychology. Vol. 5: Personality and Social Psychology. Hoboken, NJ: Wiley & Sons, 2003. P. 159–184.
13.
Hogarth, R. M. Educating intuition: A challenge for the 21-st century. // Barcelona: Els Opuscles del CREI. 2003. № 13. Р. 1-30.
14.
Gerd Gigerenzer, Bauch entscheidungen. Die Intelligenz des Unbewussten und die Macht der Intuition. Goldmann Verlag. 2008. P. 288.
15.
Leybourne S., Sadler-Smith E. The role of intuition and improvisation in project management. // International Journal of Project Management. 2006. Vol. 24. Pp. 483–492.
16.
McLean, G., Wise, L.Z. & Williams, B. A perceptual training module for pilot instrument scans. In G. Williams, P. Statham, N. Brown & B. Cleland (Eds.), Changing Demands, Changing Directions. Proceedings ascilite Hobart, 2011. Рp.842-846.
17.
Sadler-Smith Eugene and Shefy Erella. The intuitive executive: Understanding and applying ‘gut feel’ in decision-making. Academy of Management Executive, 2004, Vol. 18, No. 4. P. 76-91.
18.
Tims M., Bakker A. B., Derks D. Development and validation of the job crafting scale // Journal of Vocational Behavior. 2012. Vol. 80. P. 173–186.
References (transliterated)
1.
Kaneman D. Kontury ogranichennoi ratsional'nosti: vozmozhnost' intuitivnykh suzhdenii i vybora. // Ekovest. 2004. T. 4. №4. S.540–592.
2.
Kornilova T.V., Kornilov S.A. Intuitsiya, intellekt i lichnostnye svoistva (rezul'taty aprobatsii shkal oprosnika S.Epstaina). // Psikhologicheskie issledovaniya. 2013. T. 6. №28. S. 5. URL: http://psystudy.ru/. 26.01.2015.
3.
Lyusin D.V. Novaya metodika dlya izmereniya emotsional'nogo intellekta: oprosnik EmIn // Psikhologicheskaya diagnostika. 2006. №4. S.3–22.
4.
Manichev S.A., Smolko S.A. Emotsional'nye komponenty ratsional'nogo i intuitivnogo stilya myshleniya pri prinyatii upravlencheskikh reshenii. // Vestnik SPbGU. 2015. Seriya 12. №3. s.38-50.
5.
Orlov I.K. Intuitsiya v myslitel'nykh protsessakh: neosoznannyi opyt ili modifikatsiya strategii. // Sbornik nauchnykh statei «Intellekt i kreativnost' v situatsiyakh mezhlichnostnogo vzaimodeistviya» M. Institut psikhologii RAN, 2001 g. 342 s.
6.
Regush L.A. Psikhologiya prognozirovaniya: uspekhi v poznanii budushchego. SPb, Rech', 2003. 352 s.
7.
Stepanosova O.V. Sovremennye predstavleniya ob intuitsii//Voprosy psikhologii. 2003. №4. S. 133-143.
8.
Stepanosova O.V. Intuitivnye komponenty v protsesse prinyatiya resheniya. Disc. kand. psikhol. nauk. Moskva, 2004. 208 c.
9.
Bakker A. B., Demerouti E. Th e Job Demands-Resources model: state of the art // Journal of Managerial Psychology. 2007. Vol. 22, No. 3. P. 309–328.
10.
Betsch, T. The nature of intuition and its neglect in research on judgment and decision making. / Plessner H., Betsch C., Betsch T. (Eds.). Intuition in judgement and decision making. Mahwah, NJ: Lawrence Erlbaum Associates Inc. 2008. Pp. 3–22.
11.
Dane E., Pratt M. G. Exploring intuition and its role in managerial decision making. // Academy of Management Review. 2007. Vol. 32. №1. P. 33–54.
12.
Epstein S. Cognitive-experiential self-theory of personality / Millon T., Lerner M. J. (Eds) // Comprehensive Handbook of Psychology. Vol. 5: Personality and Social Psychology. Hoboken, NJ: Wiley & Sons, 2003. P. 159–184.
13.
Hogarth, R. M. Educating intuition: A challenge for the 21-st century. // Barcelona: Els Opuscles del CREI. 2003. № 13. R. 1-30.
14.
Gerd Gigerenzer, Bauch entscheidungen. Die Intelligenz des Unbewussten und die Macht der Intuition. Goldmann Verlag. 2008. P. 288.
15.
Leybourne S., Sadler-Smith E. The role of intuition and improvisation in project management. // International Journal of Project Management. 2006. Vol. 24. Pp. 483–492.
16.
McLean, G., Wise, L.Z. & Williams, B. A perceptual training module for pilot instrument scans. In G. Williams, P. Statham, N. Brown & B. Cleland (Eds.), Changing Demands, Changing Directions. Proceedings ascilite Hobart, 2011. Rp.842-846.
17.
Sadler-Smith Eugene and Shefy Erella. The intuitive executive: Understanding and applying ‘gut feel’ in decision-making. Academy of Management Executive, 2004, Vol. 18, No. 4. P. 76-91.
18.
Tims M., Bakker A. B., Derks D. Development and validation of the job crafting scale // Journal of Vocational Behavior. 2012. Vol. 80. P. 173–186.