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Forschung 2018
(2018)
This study presents a new measure of value systems, the Motivational Value Systems Questionnaire (MVSQ), which is based on a theory of value systems by psychologist Clare W. Graves. The purpose of the instrument is to help people identify their personal hierarchies of value systems and thus become more aware of what motivates and demotivates them in work-related contexts. The MVSQ is a forced-choice (FC) measure, making it quicker to complete and more difficult to intentionally distort, but also more difficult to assess its psychometric properties due to ipsativity of FC data compared to rating scales. To overcome limitations of ipsative data, a Thurstonian IRT (TIRT) model was fitted to the questionnaire data, based on a broad sample of <i>N</i> = 1,217 professionals and students. Comparison of normative (IRT) scale scores and ipsative scores suggested that MVSQ IRT scores are largely freed from restrictions due to ipsativity and thus allow interindividual comparison of scale scores. Empirical reliability was estimated using a sample-based simulation approach which showed acceptable and good estimates and, on average, slightly higher test-retest reliabilities. Further, validation studies provided evidence on both construct validity and criterion-related validity. Scale score correlations and associations of scores with both age and gender were largely in line with theoretically - and empirically-based expectations, and results of a multitrait-multimethod analysis supports convergent and discriminant construct validity. Criterion validity was assessed by examining the relation of value system preferences to departmental affiliation which revealed significant relations in line with prior hypothesizing. These findings demonstrate the good psychometric properties of the MVSQ and support its application in the assessment of value systems in work-related contexts.
The university research landscape in Germany has been repeatedly criticised for the fact that the excel-lent scientific output is insufficiently transferred to economically usable applications. In order to un-cover the weaknesses of knowledge and technology transfer, an effective measurement and indicator system is required. For this reason, research activities in this area have increased recently, especially funded by state institutions such as the Federal Ministry of Education and Research (BMBF). Relevant publications and studies contain a large number of proposals for key figures and indicators. These are intended to provide as comprehensive a picture of the transfer process as possible. The point of view of the transfer provider, i.e. the university, is often in the foreground. Until the present moment, transfer recipients such as economy and society have received less attention. The analysis of these sub-systems was part of the cross-university research project ‘Transfer_i: Transfer Indicators’. In this paper we describe an effective approach for mapping, measuring, and managing of transfer pro-cesses by using key performance indicators (KPI). Therefore, a systematic analysis and description of the (research-based) transfer processes at the subsystem level were carried out. The main causal rela-tionships in knowledge and technology transfer were determined for each sub-system, e.g. state, re-search, economy, society. The results were aggregated on the basis of a multidimensional model.
The university research landscape in Germany has been repeatedly criticised for the fact that the excellent scientific output is insufficiently transferred to economically usable applications. In order to uncover the weaknesses of knowledge transfer, an effective measurement and indicator system is required. For this reason, research activities in this area have increased recently, especially funded by state institutions such as the Federal Ministry of Education and Research (BMBF). Relevant publications and studies contain a large number of proposals for key figures and indicators. These are intended to provide as comprehensive a picture of the transfer process as possible. The point of view of the transfer provider, i.e. the university, is the basis of discussion. Until the present moment, transfer re cip ients such as economy and society have received less attention. The analysis of these sub-systems was part of the cross-university research project ‘Transfer_i’.
Swen Günther, Michael Brucksch, Paula-Marie Bormann, Thomas Falter, Gabriele Lang, Rüdiger Wink und Vivien Findeisen greifen mit ihrem Beitrag Auf dem Weg zur kennzahlenbasierten Steuerung von Transferprozessen in Hochschulen – Modelltheoretische Grundlagen und konzeptionelle Umsetzung ein Themenfeld auf, das in Anbetracht der verstärkten Bemühungen von Hochschulen um Transfer auf unterschiedlichen Handlungsebenen äußerst aktuell ist.
Ihr Beitrag entstand vor dem Hintergrund, dass sich in der einschlägigen Literatur zum Wissens- und Technologietransfer von Hochschulen und Forschungseinrichtungen zahlreiche Ansätze und insgesamt mehrere hundert Vorschläge von Indikatoren respektive Kennzahlen finden. Diese resultieren u.a. aus unterschiedlichen Begriffsverständnissen und wissenschaftlichen Dispositionen. Die Autor*innen stellen nun einen prozessorientierten Ansatz als modelltheoretische Grundlage vor, um auf dessen Basis eine kennzahlenbasierte Steuerung von Transferprozessen in Hochschulen zu entwickeln. Dabei werden – im Rahmen einer Betrachtung der beteiligten Subsysteme – die Erfolgsfaktoren für den Transfer herausgearbeitet sowie die Ableitung von Kennzahlen beispielhaft aufgezeigt. Hierfür wird auf Forschungsergebnisse des Verbundforschungsprojektes „Transferindikatorik“ zurückgegriffen.
Während KPIs und Dashboards in großer Zahl für den Betrieb eines Unternehmens im eingeschwungenen Zustand zur Verfügung stehen, scheint es insbesondere in der digitalen Transformation besonders schwierig zu sein, Orientierung zu behalten und zu vermitteln. Welche Aspekte sind dabei wichtig? Was ist der Einfluss der Unternehmenskultur? In welcher Reihenfolge sollen wir vorgehen? Wie können wir die wichtigen Parameter messen und visualisieren? Auf diese Fragen geben wir unter Berücksichtigung unterschiedlicher Modelle und Perspektiven Antworten und zeigen am hypothetischen Beispiel eines Autohauses mögliche konkrete Aktionen exemplarisch auf.
Transfer kann als Beziehungsgeschehen zwischen Transferakteuren, die im Dialog stehen, aufgefasst werden. Beziehungsgeschehen gestaltet sich in erster Linie durch Sprache aus. Sprache wiederum erzeugt Wirklichkeit sowohl auf der auf der Inhalts- wie auch auf der Beziehungsebene. Sprache verbindet Dialogpartner oder trennt sie – je nach Sprachgebrauch. Die fachliche Ausdrucksweise, die Verwendung von Fachterminologien sowie die Kommunikation der fachlichen und überfachlichen Werte sind dabei prägend für den Sprachgebrauch und auch für das Sprachverständnis. Soll Transfer und das damit verbundene Transfergeschehen erfolgreich sein, muss die genutzte Sprache für alle Transferpartner im Dialog definiert, verständlich und motivierend, also direkt handlungsanregend, sein. Das bedeutet letztendlich, dass es klar sein muss, worüber man spricht und auf welcher Grundlage ein (Transfer-)Dialog stattfindet. Was Transfer aber genau beinhaltet, wie er strukturiert ist, wo und wie Transfer verortet ist und wie Transfer gemessen wird, darüber herrscht keineswegs Einigkeit. Damit schmälern sich die grundlegenden Voraussetzungen für einen erfolgreichen Transfer. Umso wichtiger erscheint es deshalb, einen eindeutigen Sprachgebrauch zu pflegen, der auf Definitionen und Begriffsabgrenzungen referenziert. Diese müssen Bestandteile eines konkludent durchdachten und wissenschaftstheoretisch basierten Systemmodells sein und ein gemeinsam getragenes Transferverständnis sicherstellen.