Improving Human Performance in Dynamic Tasks : Applications in Management and Industry
Idioma: inglés
Editorial: Springer, 2019
- Tapa blanda
- Usado

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Zustand: Hervorragend | Sprache: Englisch | Produktart: Bücher | This book is about improving human decision making and performance in complex, dynamic tasks. The defining characteristics of a dynamic decision task are that there are a number of decisions required, that decisions are interdependent and that the environment in which the decision is made is transient and feedback is pervasive. Examples of dynamic tasks include the sustainable management of renewable resources and how businesses might allocate resources for research and development (R&D) projects. Decision making in dynamic tasks can be improved through training with system dynamics¿based interactive learning environments (ILE¿s) that include systematic debriefing. Some key features of the book include its didactic approach, numerous tables, figures, and the multidimensional evaluative model. Researchers can use the developed ¿evaluation model¿ to gauge various decision-aiding technologies. How to Improve Human Performance in Dynamic Tasks appeals to those interested in the design and evaluation of simulation-based decision support systems, as well as policy makers, students, researchers, and industrialists concerned by the issue of improving human performance in organizational tasks.…
N° de ref. del artículo 35544306/1
- Título
- Improving Human Performance in Dynamic Tasks : Applications in Management and Industry
- Autor
- Qudrat-Ullah, Hassan
- Editorial
- Springer
- Año de publicación
- 2019
- Estado
- Hervorragend
- Encuadernación
- Encuadernación de tapa blanda
- Idioma
- inglés
- ISBN 10
- 3030281655
- ISBN 13
- 9783030281656
- Serie
- Libro 19 de 25: SpringerBriefs in Complexity
- Catálogos de vendedores
- Bücher
This book is about improving human decision making and performance in complex, dynamic tasks. The defining characteristics of a dynamic decision task are that there are a number of decisions required, that decisions are interdependent and that the environment in which the decision is made is transient and feedback is pervasive. Examples of dynamic tasks include the sustainable management of renewable resources and how businesses might allocate resources for research and development (R&D) projects.
Decision making in dynamic tasks can be improved through training with system dynamics–based interactive learning environments (ILE’s) that include systematic debriefing. Some key features of the book include its didactic approach, numerous tables, figures, and the multidimensional evaluative model. Researchers can use the developed “evaluation model” to gauge various decision-aiding technologies. How to Improve Human Performance in Dynamic Tasks appeals to those interested in the design and evaluation of simulation-based decision support systems, as well as policy makers, students, researchers, and industrialists concerned by the issue of improving human performance in organizational tasks.
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Acerca del autor
Hassan Qudrat-Ullah is a professor of decision sciences at York University, Toronto Canada. Dr. Hassan, although a citizen of Canada, is truly a global citizen. He has received education from Asia (Pakistan and Singapore), Europe (Norway), and North America (USA). Teaching and Learning is his passion. Hassan is an active researcher in “decision sciences” and “energy policy” area. He has authored over 80 refereed publications including eight books which are adopted by many schools in the world. Hassan is also an appointed member of the Program Advisory and Editorial Board of Springer Complexity, USA. He is Editor-in-Chief of the International Journal of Complexity in Applied Science and Technology. Hassan loves traveling and the exploration of various cultures across the globe. He has been to 133 countries: part business and part pleasure. Hassan is also a director of the board of Swiss Federation of Private Business Schools, Switzerland. Hassan has been honored as a State Guest of Pakistan in 2016 and 2017.
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