從知識管理觀點剖析影響資訊系統開發團隊創造力之要素 汪美香 陳玉容 南台科技大學資訊管理研究所
advertisement
從知識管理觀點剖析影響資訊系統開發團隊創造力之要素 汪美香 陳玉容 南台科技大學資訊管理研究所 南台科技大學資訊管理研究所 摘要 本研究主要從知識管理觀點切入，探討影響資訊系統開發團隊創造力之要 素。以問卷發放方式針對資訊系統開發團隊成員進行調查；接著透過層級迴歸法 進行資料分析。結果發現，團隊成員之知識轉化確實會影響團隊創造力；進一步 更發現，專案開發環境之複雜化亦有助於團隊創造力的提升。可見，資訊系統專 案開發過程，除了強化團隊成員對於知識之吸收與整合外，建構多元化的工作環 境與運用多樣化的開發技術，刺激成員之思維，以正確掌握使用者的需求變化， 進而提昇整體團隊創造力表現。 關鍵字：團隊創造力、知識轉化、知識學習管道、資訊系統開發專案複雜化 壹、緒論 在講求資訊科技的時代，許多企業利用資訊系統來協助組織達成目標。然而 資訊系統開發(Information Systems Development, ISD)相當複雜，必須考量企業環 境變化快速，組織成員對於資訊需求難以確立，系統開發方法與資訊科技發展快 速變遷，技術架構和現有基礎設施之限制等問題(Scott, 2002)。Standish Group (2001)亦顯示，資訊系統開發會受環境、使用者與新技術等之影響，使得系統開 發過程變得更加複雜，因此過程中非常需要成員的集思廣益，彼此腦力激盪，進 一步產生新的創意與解決問題的方法。比如：Couger (1996)指出，創造力對於資 訊系統開發過程，包括初步需求定義到程式設計階段的重要性；Amrit & Ephraim (2005)認為，ISD 過程需要團隊成員之專業知識、洞察力與專業技能，需要團隊 成員的創造力以突破困境；Cooper (2000)明確指出，ISD 過程開發人員產生新穎 構想與解決難題的方法有助於資訊系統開發任務的進行。 然而，創造力與知識密不可分(Edmonds & Candy, 2002；Nov & Jones, 2005)， Kim (1998)與 Amrit & Ephraim (2005)之研究曾提到，透過專業知識的分享、整 合、吸收與運用，可帶動成員間的學習，進而提升團隊創造力；Amabile et al. (1996) 發現，當團隊成員願意分享各種構想、看法和知識到專案中，提供不同解決方案 或新穎想法時，將可增加團隊之創造力。知識分享為知識管理的精華，知識分享 的 程 度 越 高 成 員 就 越 容 易 取 得 其 所 需 要 的 知 識 (Arthur Anderson Business Conculting, 2000) ， 隨 著 成 員 彼 此 間 知 識 分 享 的 增 加 ， 團 隊 績 效 也 會 較 好 1 (Davenport & Prusak, 1998)。此外，團隊開發資訊系統時，除了成員間的知識分 享外，仍需其他知識領域與相關實務典範之知識，因此，組織必需提供完善的學 習管道，讓團隊在執行專案過程中，亦能注入其他相關來源與領域之專業知識以 協助團隊產生新的構想與方案。比如：Macdonald (1995)指出，組織需要建立學 習管道，取得外部環境相關知識，以進行創新；Stewart (1997)認為，隨著環境的 快速改變，知識可以滿足知識工作者之學習需求。由此可見，透過知識的轉化、 分享與學習有助於激發團隊之創造力。 綜觀過去有關創造力文獻，大多為新產品開發團隊之相關研究。包括：創造 力如何有效協助設計人員產生創意，進而開發具有創意的產品設計(Haiao & Chou, 2004)；或者探討成員嗜好、社會背景與環境等因素對於新產品開發環境創 造力的影響(Chen & Kaufmann, 2008; Chen, Chang & Hung, 2008)，反觀ISD團隊 創造力相關研究則較為少見。先前研究指出團隊欲有創造力表現，除了成員本身 需具備專業知識外，更需向其他成員學習(Huber, 1991)，比如Huber (1991)曾提 到，團隊運作主要為成員可獲取不同來源之資訊與知識，透過成員間的溝通與互 動，將知識傳遞給團隊其他成員。據此，本研究擬參考Huber之論點，從知識基 礎理論與團隊學習觀點，剖析知識管理相關活動，包括知識學習管道、知識分享 與知識轉化等，對於團隊創造力之影響。此外，ISD過程牽涉許多複雜化與不確 定性問題，需要詳細的規劃與設計，透過團隊成員之新穎想法、構思與不同解決 方案，以能滿足企業之需求(Mckeen et al., 1994；McFarlan, 1981; Ocker et al., 1995)。Xia ＆ Lee (2005)與Amabile & Tighe (1993)在其研究中曾提到，資訊系 統開發過程中所面臨的複雜化因素會干擾團隊創造力之表現，因此在研究團隊創 造力時，有必要將資訊系統開發專案(Information Systems Development Projects, ISDP)複雜化納入模式中，以清楚剖析其間之關連。 貳、文獻探討與假說推論 2.1 文獻探討 2.1.1 團隊創造力 團隊創造力是人與人之間社交的過程，在各種人類不同行為活動中，所產生 的新事物或新想法(Perry-Smith & Shalley, 2003；Amabile, 1995)。如同Amrit & Ephraim (2005)所指出，團隊創造力是成員透過共同合作，將各自想法、觀點與 技能連接起來，並開發具有創新的系統。而Amabile (1995)也認為，團隊中的成 員經由一起工作並創造出有價值且有用的新產品、構想等，謂之團隊創造力。由 上述可知，團隊創造力並非一己之力，而是結合每位成員的專業知識、創意思考， 使其轉化成有用的技術、產品或服務(Iansiti & West, 1997；Thamhain, 2003)。 創造力除了能強化團隊成員的思考，還能增進解決問題的能力，使成員間的 意願提高而積極的面對工作(吳秉恩, 1993)。此外，King & Anderson (1990)也認 2 為，創造力有助於團隊成員解決問題和決策，藉由成員提供各種不同的技能、知 識和經驗，以產生更多創造性的成果。綜合上述，本研究將團隊創造力視為專案 團隊在進行專案計畫所面臨問題時，需要團隊成員透過彼此合作、腦力激盪方式 產生可行方案或新穎想法，進而為團隊解決難題(Amrit & Ephraim, 2005；Weaver, 2000)。 2.1.2 知識學習管道 組織的知識不僅可以從內部取得，也可以從組織外部獲得(Jae-Nam Lee, 2001)。Macdonald (1995)認為，外部的知識來源對於促進組織改革與創新有決定 性的影響，並認為檢視內部與外部環境可用的知識來源能讓團隊成員更深入瞭解 不同的專業領域。而Bruke & Bolf (1986)研究發現，團隊成員獲取知識的來源， 除了透過成員彼此間的交流外，團隊之外所出版的刊物亦為團隊成員學習知識之 重要來源。而組織內部具有專業水準的出版刊物以及會議的舉行皆為組織重要的 訊息來源(Appleyard, 1996)。由此可知，不論是內部或外部訊息對於組織而言都 是相當重要的資源。因此，本研究將知識學習管道視為團隊成員可透過內部管道 瞭解團隊內部的能力、知識，亦可藉由不同內外部學習管道獲得自身以外的知識 (Rulke et al., 2000)。 2.1.3 知識分享 知識分享是團隊成員間彼此交換顯性和隱性知識的過程(Van den Hooff & De Ridder, 2004)。若個人所擁有的知識沒有經過分享，知識的效用就僅限於個 人，無法發揮作用，唯有將自己的知識與他人分享、應用，才能創造更高的價值 (Hidding & Shireen, 1998)。如同Nonaka & Takeuchi (1995)所認為，可藉由內隱和 外顯知識間的相互轉換，將他人知識轉換成自身知識的觀念是一致的。所謂顯性 知識通常是指可以通過書面文字、圖像和數學符號公式加以表述出來，這種類型 的知識，顯而易見容易獲取，便於整理與交流；隱性知識則難以通過語言、文字、 圖表或符號明確表述出來的知識，而瞭解隱性知識的唯一途徑是透過師徒制和經 驗(Polanyi, 1996)。因此，本研究綜合以上學者之觀點，將知識分享視為團隊成 員彼此間知識互動的行為，透過隱性、顯性知識的不斷交換的方式獲得知識 (Nonaka, 1994)。 2.1.4 知識轉化 知識轉化是團隊成員將內隱與外顯知識透過整合與吸收的過程。當知識接收 者理解並吸收給予者所傳遞的知識後，知識轉化才算成功(Nonaka & Takeuchi, 1995；Verkasalo & Lappalainen, 1998)。所謂知識吸收意指團隊成員有能力解釋及 理解其他成員的專業知識，且能相互關連在一起(Cohen & Levinthal, 1990；Van den Bosch et al., 1999)；而知識整合則為團隊成員將所擁有的專業知識整合起 來，並加以發揮運用，融合至專案知識中(Amrit & Ephraim, 2005)。亦即，當團 3 隊成員對於所獲得之知識，能加以吸收與整合時，較有可能將他方的知識概念 化，並實際運用於專案任務。因此本研究將知識轉化視為團隊成員彼此間相互瞭 解並吸收專業知識及技能後，並協調成員擁有的專業知識，運用至專案上，使其 完成(Cohen & Levinthal, 1990；Van den Bosch et al., 1999；Amrit & Ephraim, 2005)。 2.1.5 資訊系統開發專案複雜化 資訊系統開發過程，有許多不確定的因素影響資訊系統開發 (Turner & Cochrane, 1993)。Truex et al. (1999)與Winklhofer (2002)認為，由於資訊科技與環 境快速變化的關係，導致難以確定需求，使得系統開發日趨困難；不論是使用者 環境的例行性工作亦或是開發者環境的系統開發皆都充滿許多不確定性 (McKeen et al., 1994)。而Ribbers & Schoo (2002)表示，專案的規模大小、專案目 標與範圍的改變以及整合協調這些多元化的因素都會影響到系統的實施。另外， 根據Baccarini (1996)、Turner & Cochrane (1993)與Williams (1999)共同指出，一個 完整的專案不僅包括基礎的結構，也包括不斷變化的專案環境；團隊往往在處理 結構性問題相對比較好，然而無法用一般的管理方式來妥善處理這些不確定的情 況(Senge,1990)。 由上述可知，資訊系統開發不單純只是系統開發的技術問題，其中還牽涉到 許多無法預測之變數，因此本研究將資訊系統開發專案複雜化定義為資訊系統開 發過程，團隊成員不同意見的溝通與協調、組織資源的整合（不符邏輯）、使用 者需求之不確定性以及開發技術的變動等，導致成員無法依循清楚及明確的步驟 的來執行專案開發工作(Xia & Lee, 2005；Aladwani, 2002)。 2.2 假說推論 2.2.1 知識轉化與團隊創造力之關聯 知識轉化可讓新知識能夠移轉、內化到團隊成員身上，讓成員都能分享、吸 收、應用，如此才能增加成員的知識與能力，以提升團隊績效(Nonaka & Takeuchi, 1995)。Davenport & Prusak (1998)也指出，知識轉化的主要目的是為了提升團隊 的能力。可見要提升團隊創造力之前，知識轉化的動作極為重要。而為了使團隊 創造力提升，團隊需要提供某種機制或辦法，整合團隊成員所擁有的專業知識， 使團隊成員去存取、瀏覽及使用這些來自不同知識領域所組成的資訊。當成員致 力整合其他成員對於專案的理解時，除了能讓成員更能瞭解並滿足系統所需 (Hickey & Davis, 2004)，也能幫助解決問題。所以知識整合促進產生新穎的結 合，包括成員所擁有的專業知識、觀點及可能的解決方案，進而提升ISD的團隊 創造力(Amrit & Ephraim, 2005)。再者，若團隊成員擁有高度的吸收能力將能協 助團隊在說明與專案有關的資訊，以提昇在ISD過程中整合知識的可能性(Amrit & Ephraim, 2005)。因此，在ISD過程中，要擁有創造力就必需吸收、整合成員之 間所擁有的專業知識，並提昇成員們有用的專業知識之認知(Amrit & Ephraim, 4 2005)。本研究在此假設： H1：知識轉化正向且直接影響ISD團隊創造力。 H1a：知識吸收正向且直接影響ISD之團隊創造力。 H1b：知識整合正向且直接影響ISD之團隊創造力。 2.1.2 知識學習管道與知識轉化之關聯 回顧相關文獻，學習管道研究鮮少，而研究知識學習管道對於知識轉化發展 影響的研究則幾乎沒見過。故此，本研究將從組織能力角度切入，探討知識學習 管道對於知識轉化的影響。Rulke et al. (2000)認為，組織若要保有競爭力，團隊 成員需不斷的學習新興的最佳實務並實施在組織內部；並在學習過程中瞭解組織 的自我知識。而自我知識就需從學習管道中獲取知識來源，藉由學習管道使團隊 成員對於自身專業領域的深度瞭解，進而促進組織自我知識的發展。而 Leonard-Barton (1995)也認為，成員的專業能力是需要多元化的學習管道與知識 移轉的相互配合。因此，組織應建立一套完善的知識學習管道，使成員能夠提昇 相關知識及技能。本研究認為，若團隊成員透過學習管道將知識提供給其他成 員，那麼其他成員也可能學習到與自己本身不同的知識，並且吸收、運用此知識， 在不斷地提供及轉化的互動過程中，獲取新知，進而提升團隊成員的學習能力， 因此本研究提出假設如下： H2：知識學習管道對知識轉化有正向的影響。 H2a：內部學習管道對知識轉化有正向的影響。 H2b：外部學習管道對知識轉化有正向的影響。 2.1.3 知識分享與知識轉化之關聯 Senge (1997)認為，知識分享是協助他人發展有效的能力，且知識必須與對 方互動，並成功地轉移對方，形成對方的能力。也就是說，當知識接收者理解並 吸收給 予者所 傳遞 的 知識後 ，知識 轉化 才 算成功 (Verkasalo & Lappalainen, 1998)。如同Ardichvili et al., (2003)與Oldenkamp (2001)所說，從他方接收到知識 後，還需將所接收到的知識加以吸收、理解，內化成自己的知識。由此可知，若 是團隊成員單單僅是分享所擁有的知識卻不知將其轉化、吸收或者應用所接收到 的知識，那麼團隊成員分享再多的知識也是無用；團隊成員除了分享自身的知識 外，更需要有獲取並吸收、整合其他成員知識的能力，因此本研究在此假設： H3：知識分享對知識轉化有正向的影響。 H3a：顯性知識對知識轉化有正向的影響。 H3b：隱性知識對知識轉化有正向的影響。 2.1.4 資訊系統開發專案複雜化之干擾效應（推理不夠，無法建立該假說） 由於資訊系統開發過程是不確定性、難以評估的。因此，團隊成員在開發資 訊系統時也需將這些不確定性的因素一併納入考慮，才能滿足團隊需求。Mckeen 5 (1994)認為，若系統複雜化程度低，則在技術環境中需要用戶參與協助解決開發 中的問題程度相對就會減少；若系統複雜化程度高，預料之外以及非預期的事件 將會迫使原有開發規格改變，且工作與系統的複雜化純粹只提供「減緩」的作用， 例如專案開發愈複雜，所需完成的時間就愈長。另外，根據Naumann et al. (1980) 權變模式中提出，增加專案複雜化程度則會降低達成專案目標之程度。由上述得 知，資訊系統開發若是愈複雜，則對於開發效率相對就會降低。因此本研究在此 假設： H4：資訊系統開發專案複雜化會干擾知識轉化對團隊創造力的影響。 H4a：結構性複雜化會降低知識轉化對團隊創造力的影響。 H4b：變動性複雜化會降低知識轉化對團隊創造力的影響。 2.1.5 知識轉化之中間角色 最後，本研究假定知識學習管道及知識分享會間接透過知識轉化影響團隊創 造力。如同Rulke et al. (2000)所言，團隊成員可運用各種知識學習管道瞭解團隊 的能力。由於團隊成員可從學習管道獲取到不同於自身專業領域，並融合於自 身。而團隊成員將所擁有的知識分享並運用於專案上，對專案的發展才有貢獻 (Amrit & Ephraim, 2005)。若是團隊中沒有知識學習管道的知識來源以及團隊成 員分享自身顯性或隱性的知識，那麼光是單純的將知識轉化也是無用，而由上述 推論得知知識轉化是直接而正向影響團隊創造力，再依據IPO模式，團隊成員的 知識轉化能力再怎麼強，若沒有新興的資訊來源及方式，也只是原地踏步。唯有 不斷接收由外在來的資訊、知識，再經過自我吸收、整合的能力，那麼對於團隊 創造力的影響也會更加地提昇。因此本研究在此假設： H5a：知識學習學道會透過知識轉化而影響團隊創造力。 H5b：知識分享會透過知識轉化而影響團隊創造力。 參、研究設計 3.1 研究架構 根據知識基礎理論(Knowledge-based theory of the firm, KBT)中提到，知識是 隱含且散佈在不同的團隊成員中，藉由知識可以提昇團隊成員能力並創造團隊價 值，因此許多團隊將知識視為最重要的資源(Grant, 1996)。然而在ISD過程中，團 隊成員除了擁有自身知識外，還需要有獲取、轉化、應用及儲存知識的團隊學習 能力，才能幫助團隊突破並創新(Marsick et al., 1993；Savage, 1990；Senge, 1990)。 Rulke et al., (2000)曾說，知識分享是取決於團隊成員透過學習管道並獲取知識的 第一步，而透過學習管道能使團隊成員獲取本身以外的相關知識與能力(Wegner, 1986；Moreland, 1999；Rulke et al., 2000)。所以團隊成員在獲得知識時，可運用 各種學習管道學得知識，也一併將所學得的知識分享給其他成員。 6 然而，團隊成員若單單僅是分享所擁有的知識卻不知將其轉化、吸收或者應 用所接收到的知識，那麼團隊成員獲取再多的知識也是無用。Amrit & Ephraim (2005)曾說過，知識整合是需要成員分享所擁有的知識和運用所分享的知識在專 案上，對專案的發展才有貢獻。因此團隊成員除了有知識獲取的來源外，知識整 合能力也是相當重要的；另外，更進一步指出，團隊創造力的產生過程必需整合 團隊成員的專業知識，並運用知識於專案中，再者，若成員擁有高度的吸收能力 也將助於整合知識(Amrit & Ephraim, 2005)。由此可見，團隊成員除了擁有自身 的知識外，更需要有能力獲取並吸收、整合其他成員的知識，這樣才能夠提昇整 體的團隊創造力。整個研究架構如圖3-1所示。 知識學習管道 ．內部學習管道 ．外部人際關係 ．外部非人際關係 知識轉化 ．知識吸收 ．知識整合 團隊創造力 知識分享 ．顯性知識 ．隱性知識 ISDP 複雜化 ．結構性複雜化 ．變動性複雜化 圖3-1 研究架構 3.2 變數的操作化定義與衡量 本研究變數包括團隊創造力、知識學習學道、知識分享、知識轉化以及資訊 系統開發專案複雜化，以下分別針對各變數之操作化定義與衡量加以說明： (a) 團隊創造力：意指團隊成員會彼此腦力激盪、集思廣益，產生創新想法或較 好的替代方案，來解決 ISD 過程所面臨的問題。問卷項目主要參考 Denison et al. (1996)所發展之量表共 3 題。採用李克特(Likert)七點尺度以「非常不同意」 (1 分)到「非常同意」(7 分)方式衡量。分數愈高，表示團隊成員愈會使用新 穎想法或替代方案來解決問題；分數愈低，表示面臨問題時愈不會使用新穎 方案或替代方案解決問題。 (b) 知識學習管道：意指透過多元的學習管道，可取得成員本身以外的相關知識， 滿足成員所需的知識，並助於自我了解(Rulke, Zaheer & Anderson, 2000)。主 7 要根據 Rulke, Zaheer & Anderson (2000)之觀點以及修改所發展之量表共 9 題。將知識學習管道區分為內部學習管道(Internal learning channels)與外部學 習管道(External learning channels)。其中內部學習管道：指藉由團隊內部的關 係所組成的學習機制，比如來自與其他成員的接觸獲得相關的知識、團隊內 部所提拱的訓練課程等；外部學習管道：指由個人或團隊外部的關係所組成 的學習機制，比如從客戶或供應商所學習得來的知識、透過期刊雜誌所學習 得來的最佳典範等。採用李克特(Likert)七點尺度以「非常不同意」(1 分)到「非 常同意」(7 分)方式衡量。分數愈高，代表知識來源愈多元化；分數愈低，代 表知識來源愈少。 (c) 知識分享：意指團隊成員間彼此交換顯性和隱性知識的過程(Van den Hooff & De Ridder, 2004)。主要修改 Jae-Nam Lee (2001)所提出之量表發展共 7 題。將 知識分享分為隱性知識及顯性知識。其中顯性知識：可以用文字和數字來表 達的客觀且形而上的知識，是有規則及系統可循，易藉具體的資料、科學公 式、標準化的程序或普遍性的原則來分享和溝通。相對的隱性知識則定義為 無法用文字和句子來表達的主觀且實質的知識，既不易看得見也不易表達 (Nonaka & Takeuchi, 1995)。採用李克特(Likert)七點尺度以「非常不同意」(1 分)到「非常同意」(7 分)方式衡量。分數愈高，代表團隊成員愈會透過互動 來分享知識；分數愈低，表示團隊成員愈不會透過互動來分享知識。 (d) 知識轉化：意指團隊成員間知識的傳授、傳播之行為，將知識移轉、內化到 其他成員身上，讓成員應用知識並融入到 ISD 過程(Amrit & Ephraim, 2005； Nonaka & Takeuchi, 1995)。主要根據 Amrit & Ephraim (2005)所提出之觀點分 為知識吸收與知識整合，以及量表設計共 7 題。其中吸收能力指團隊成員能 理解並解釋其他團隊成員的專業知識和技能。而知識整合指整合團隊成員個 別所擁有的多元化隱性知識及專業知識，加以發展專案的概念，並將其知識 融合到專案知識中。採用李克特(Likert)七點尺度以「非常不同意」(1 分)到「非 常同意」(7 分)方式衡量。分數愈高，代表團隊成員吸收及整合其他成員知識 的能力愈強；分數愈低，代表成員整合與吸收知識的能力愈弱。 (e) 資訊系統開發專案複雜化：意指 ISD 過程，團隊成員面臨與其他成員不同意 見的溝通與協調、組織資源的整合、使用者需求之不確定性以及開發技術的 變動等多元化情況(Xia & Lee, 2005；Aladwani, 2002)。主要參考 Xia & Lee (2005)之量表發展共 15 題，將資訊系統開發專案複雜化分為結構性複雜化與 變動性複雜化。其中結構性複雜化：指資訊系統開發專案中，有關終端使用 者、專案團隊、高階主管、外部合約商與賣方、技術平台、軟體環境、資料 處理的需求以及其他整合式系統的多元化且互相依賴之情況；變動性組織複 雜化：指資訊系統開發專案中，有關使用者資訊需求、企業流程以、組織結 8 構、IT 基礎建設、結構等外在技術環境，以及軟體開發工具等 IT 環境之變 動性。採用李克特(Likert)七點尺度以「非常不同意」(1 分)到「非常同意」(7 分)方式衡量。分數愈高，代表資訊系統開發專案愈複雜，包括團隊涵蓋之工 作環境愈多元、使用者資訊需求與開發技術工具愈多變等；分數愈低，代表 所處的工作環境與面對的使用者需求、開發技術工具愈單純。 綜合以上說明，本研究彙整各變數的定義、對應測量題項及參考文獻如表 3-1 所示。 表 3-1 問卷之衡量變項彙總表 變項 構面 定義 題數 團隊成員彼此腦力激盪並產生 創新想法或較好的替代方案，來 解決 ISD 過程所面臨的問題。 3 Denison et al. (1996) 內部學習管道 由個人或非個人之團隊內部的 關係所組成的學習機制。 3 Rulke, Zaheer & Anderson (2000) 外部學習管道 由個人或非個人所建立的團隊 外部知識學習機制。 6 顯性知識 可以用文字或數字表達的客觀 且形式上的知識。 4 隱性知識 無法用文字或句子表達的主觀 且實質的知識。 3 知識吸收 團隊成員能理解並解釋其他成 員的專業知識及技能的能力。 3 知識整合 整合團隊成員所擁有的專業知 識到專案中。 4 結構性複雜化 資訊系統開發專案中，有關組織 面及技術面多元且互相依賴之 7 團隊創造力 知識學習管道 知識分享 知識轉化 資訊系統開發 專案複雜化 參考資料 Jae-Nam Lee (2001) Amrit & Ephraim (2005) Xia & Lee (2005) 情形。 變動性複雜化 資訊系統開發專案，有關組織面 及技術面快速變化之情形。 8 3.3 樣本對象 本研究主要在瞭解 ISD 團隊成員經過知識互動後所產生的團隊創造力，為了 尋求符合本研究之需要，調查對象以乃以經濟部公佈之「資訊軟體服務業」做為 問卷調查對象為主，包括接受客戶委託從事電腦軟體設計、修改、測試及維護之 9 公司之 ISD 團隊成員進行資料蒐集工作。為了降低 ISD 團隊成員問卷填答時所 產生之疑慮與問題，包括開發人員可能不知該根據哪一情境來填答問卷，抑或對 過去專案開發情形記憶模糊等問題，因此在問卷設計與填答條件上附註說明，請 就最近一次開發之情形做回答。本研究除了透過私人關係代為轉發問卷，還有使 用電話、E-mail 方式聯絡有意接受調查的 ISD 成員，透過線上問卷方式或者現場 發放問卷之方式進行填答。回收樣本中男性佔 66%，女性為 34%；平均年齡為 32 歲；學歷以大學與碩士佔大部分，其中大學佔 59%，碩士佔 36%。 肆、研究分析與結果 本章依據問卷調查所收集之資料進行分析，以SPSS 12.0為資料分析工具， 檢定本研究所提出之各項假說。首先對問卷資料進行信效度分析；進一步，以層 級迴歸分析法進行假說驗證。說明如下： 4.1 信度與效度分析 本研究利用因素分析之主成份分析法，以最大變異法進行因素轉軸，並以各 因素之問項的因素負荷量絕對值小於0.5作為刪除的準則。依據上述原則，知識 轉化共萃取2個因素，累積解釋變異量為56.13%，說明如下：(1)因素一：負荷量 超過0.5的題項共有3題，主要衡量團隊成員對於彼此間的知識之瞭解情形，故命 名為「知識吸收」 。 (2)因素二：負荷量超過0.5的題項共有4題，主要描述團隊成 員的知識與專案間整合之情形，故其命名為「知識整合」。 知識分享共萃取出2個因素，其累積解釋變異量為51.00%，說明如下：(1)因 素一：負荷量超過0.5的題項共有2題，主要衡量團隊成員將需要靠體會去感受之 知識告知其他成員所需的知識之情形，命名為「隱性知識」。其中「團隊成員藉 由成功和失敗的案例來彼此分享知識」原屬顯性知識，主要原因可能因為題意不 清，讓填寫人認為成功與失敗的案例難以通過語言、文字表達出來所導致的結 果，故研究中將其刪除，不納入後續分析。而「團隊成員彼此分享知識且知道該 運用於何處與該分享給哪些相關人員」之負荷是為0.34，Kline (1994)認為，因素 負荷量大於0.3仍是可接受的範圍，故此題仍然保留。(2)因素二：負荷量超過0.5 的題項共有3題，主要描述團隊成員將容易描述之知識告知其他成員之情形，故 命名為「顯性知識」。 知識學習管道萃取出2個因素構面，其累積解釋變異量為47.74%，說明如下： (1)因素一：負荷量超過0.5的題項共有4題，描述團隊中的知識透過外部管道獲取 之情形，故命名為「外部學習管道」。其中「系統使用者」與「成果發表會或資 訊展」原應屬於外部學習管道構面，主要原因可能是因為填寫人認為「系統使用 者」乃是團隊中測試系統之成員，而並非「終端使用者」；而成果發表與資訊展 所獲取到的知識可能較偏表面的知識，並沒有深入瞭解研究，故研究中將其刪 10 除，不納入後續分析。而「網際網路」之負荷量為0.097，遠超過標準的0.5，主 要原因可能是成員認為網際網路只是搜尋的工具，並非獲取知識之來源，故研究 中將其刪除，不納入後續分析。(2)因素二：負荷量超過0.5的題項共有2題，主要 衡量團隊中的知識來源是藉由內部關係獲取之情形，故其命名為「內部學習管 道」。其中「組織內部網路(Intranet)」原屬內部學習管道，主要原因除了跟網際 網路的理由一樣，也有可能是填寫人之組織內部網路並不普遍使用，故研究中將 其刪除，不納入後續分析。 資訊系統開發專案複雜化共萃取出2個因素構面，其累積解釋變異量 41.77%，說明如下：(1)因素一：負荷量超過0.5的題項共有6題，主要衡量資訊系 統開發過程中使用者需求、開發工具等變化快速之情形，故其命名為「變動性複 雜化」。 (2)因素二：負荷量超過0.5的題項共有3題，而超過0.3的題項則有4題。 主要描述資訊系統開發過程中涉及許多使用者、工作環境及技術平台等情形，故 命名為「結構性複雜化」 。其中「導入此專案系統會改變使用者原有的企業流程。」 與「此專案所使用的軟體開發工具改變非常快速。」原應屬於變動性複雜化，主 要原因可能因為「導入此專案系統會改變使用者原有的企業流程。」與「導入此 專案系統會改變使用者原有的組織結構。」相當接近所導致，故研究中將其刪除， 不納入後續分析。而最後，團隊創造力累積解釋變異量為70.20%，而負荷量超過 0.5的題項共有3題。 根據上述，刪除該刪除之問項後，分析結果與文獻理論相符，且大致與本研 究所設計之原始結構一致，顯示此問卷具一定程度之效度，結果如表4-1所示。 此外，本研究利用Cronbach’s α值來衡量各構面項目之信度。由表4-1可發現，所 有因素構面之Cronbach’s α值介於0.46至0.78，而根據Cuieford (1965)及Nunnally (1978)都認為Cronbach’s α大於0.35以上，其量表之內部一致性為可接受的標準， 因此本問卷之信度尚可接受。 表 4-1 各研究構面之因素分析表 構面 知 識 轉 化 知 識 整 合 知 識 吸 收 問 因素 負荷量 項 團隊成員能清楚的瞭解專案不同的部份， 並加以整合。 團隊成員會整合各自的專業知識於專案 中。 團隊成員有能力將專案相關的新穎知識和 既有的知識整合在一起。 團隊成員能跨越數個專業知識領域，以整 合出共同的專案概念。 整體而言，團隊成員彼此間的獨特專業技 能是互相關連的。 團隊成員能瞭解並吸收其他成員專業知識 的潛在價值。 11 累積解 釋變異 Cronbach’s α 31.26% 0.67 56.13% 0.51 0.91 0.71 0.63 0.55 0.94 0.73 知 識 分 享 知 識 學 習 管 道 隱 性 知 識 顯 性 知 識 整體而言，團隊成員彼此間的獨特專業知 識是互相關連的。 團隊成員藉由教育訓練來彼此分享專門技 能。 團隊成員藉由工作體驗來彼此分享專門知 識。 團隊成員彼此分享知識且知道該運用於何 處與該分享給哪些相關人員。 團隊成員藉由組織計畫和報告來彼此分享 知識。 團隊成員藉由組織手冊、模式和方法來彼 此分享知識。 團隊成員藉由報章、雜誌、期刊和電視來 彼此分享知識。 外部軟硬體廠商 外 科技產業領導廠商 部 相關協會 內 部 變 動 複 雜 化 0.34 0.76 0.71 34.24% 0.46 51.00% 0.50 27.09% 0.64 47.74% 0.41 26.82% 0.79 41.77% 0.62 70.20% 0.78 0.34 0.92 0.65 0.52 0.86 0.68 0.59 團隊內部的成員 0.70 組織中的其他成員 0.59 系統使用者所需要的資訊需求改變非常快 速。 此專案所用到的資訊科技架構改變非常快 速。 此專案之系統使用者的組織結構改變非常 快速。 此專案所用到的資訊科技基礎建設改變非 常快速。 此專案之系統使用者的企業流程改變非常 快速。 導入此專案系統會改變使用者原有的組織 結構。 此專案包含多種技術平台。 資 訊 系 統 開 發 專 案 複 此專案包含多種軟體開發環境。 雜 結 化 構 此專案團隊跨越多個領域。 此專案涉及和其他系統的整合。 複 雜 此專案需要協調多個使用者單位。 化 此專案所開發的系統包含即時性 (real-time)的資料處理。 此專案擁有多個合約商。 團隊富有想像力會思考新的或較好的方 團 隊 法，來執行團隊任務。 12 0.80 0.80 0.78 0.65 0.59 0.32 0.72 0.66 0.64 0.48 0.47 0.40 0.36 0.89 創 造 力 當非例行性問題發生時，團隊經常會發明 新的方法來解決困境。 團隊經常會嘗試各種替代方案，來進行資 訊系統開發。 0.81 0.81 4.2 各研究變項之概況分析 進行本研究假設驗證之前，為瞭解資訊系統專案開發團隊之概況，乃進行均 數的計算，均值較高者表示該抽樣對象對該問項的認同程度較高；反之較低，結 果如表4-2所示。由表4-2得知，在知識轉化上，知識吸收與知識整合之均值高於 5以上，顯示團隊成員對於彼此間知識的瞭解以及知識與專案間的整合之能力普 遍較高。在知識分享上，顯性知識與隱性知識之均值皆高於5以上，顯示團隊成 員對於顯性及隱性知識分享之方式偏向高等程度。在知識學習管道上，外部學習 管道均值為4.66，內部學習管道均值高於5，大抵上團隊成員知識來源的獲取呈 現多元化。而在資訊系統開發專案複雜化上，結構性複雜化之均值高於5以上， 代表專案團隊擁有多個使用者、開發軟體以及技術平台等；反之，變動性複雜化 之均值低於5，顯示專案團隊所處工作環境、開發過程使用之工具、以及使用者 的資訊需求等均不甚複雜。最後，團隊創造力之均值高於5，表示團隊成員面臨 問題會集思廣益、思考較新的解決方案來解決困境。 另外，在相關分析上面，根據表 4-2 資料顯示，在與團隊創造力關係上，只 有知識整合與知識學習管道呈顯著的正相關，其他均不顯著。亦即，當成員彼此 分享容易瞭解並解釋之知識與技能時，或者團隊成員藉由內外部之知識來源獲取 多元知識時，創意的表現也會愈好。 表 4-2 研究變項之平均數、標準差及相關係數分析表 研究變項 1.知識吸收 2.知識整合 3.顯性知識 4.隱性知識 5.內部學習 6.外部學習 7.結構性複雜 8.變動性複雜 9.團隊創造力 平均數 標準差 1 5.27 0.47 5.44 0.46 -0.08 5.37 0.43 0.18 5.56 0.48 0.50* 5.57 0.47 0.50* 4.66 0.69 0.09 5.29 0.51 0.18 4.62 0.72 0.03 5.66 0.56 0.38+ 2 3 4 -0.18 0.13 0.34 0.10 0.61** 0.54* 0.02 -0.09 0.06 0.28 0.03 0.50* -0.11 -0.11 0.14 0.33 0.23 0.27 5 6 7 8 0.13 0.15 -0.25 0.47* 0.17 0.35 0.47* 0.21 0.31 0.23 註：*: p<0.05；*: p<0.01； p<0.1 + 4.3 假說驗證 4.3.1 知識轉化對團隊創造力的影響 首先，就知識轉化對團隊創造力之影響方面，先置入依變數(團隊創造力)， 13 接著置入自變數(知識吸收、知識整合)，分析結果如表 4-3 的模式 3 所示，(1)當 自變數為知識吸收時，其β值為 0.360 (p 值>0.1)。表示知識吸收對團隊創造力存 在不顯著影響。因此，H1a 並未獲得支持。(2)當自變數為知識整合時，其β值為 0.411 (p 值<0.1)，顯示知識整合對團隊創造力有顯著正向影響，表示團隊成員能 整合不同領域的知識，並將知識融合於專案中。因此，H1b 獲得支持。 4.3.2 知識學習管道對知識轉化的影響 在團隊成員知識學習管道對知識轉化之影響方面，置入依變數(知識轉化) 後，接著置入自變數(內部學習管道、外部學習管道)，分析結果如表 4-3 之模式 1 所示，(1)當自變數為內部學習管道時，其β值為 0.476 (p 值<0.05)，表示內部 學習管道對知識轉化存在顯著正向影響。顯示團隊成員的內部知識來源管道愈多 元化，則成員在於瞭解其他成員的專案知識、技能則愈強，且成員在將知識、技 能整合融合至專案中愈有幫助。因此，H2a 獲得支持。(2)當自變數為外部學習管 道時，其β值為 0.027 (p 值>0.1)，顯示外部學習管道對知識轉化存在不顯著的影 響，其與本研究先前所建立之假說不符。因此，H2b 未獲支持。 4.3.3 知識分享對知識轉化的影響 在團隊成員知識分享對團隊創造力之影響方面，先後置入依變數(知識轉化) 及自變數(顯性知識、隱性知識)，分析結果如表 4-3 之模式 2 所示，(1)當自變數 為顯性知識時，其β值為-0.147 (p 值>0.1)。表示顯性知識對知識轉化存在不顯著 影響。因此，H3a 未獲得支持。(2)當自變數為隱性知識時，其β值為 0.545 (p 值 <0.05)。表示隱性知識對知識轉化存在顯著的正向影響，顯示當團隊成員藉由隱 性知識獲得知識，有助於成員將知識吸收為自身知識以及整合各自知識至專案中 並瞭解專案不同部份加以整合之能力。因此，H3b 獲得支持。 4.3.4 資訊系統開發專案複雜化之干擾 接下來，以層級迴歸進行資料分析，瞭解資訊系統開發專案複雜化對於知識 轉化與團隊創造力之干擾。資料分析結果，如表 4-3 之模式 10 所示。(1)當自變 數為知識轉化與結構性複雜化的交互作用時，其β值分別為 1.569 (p 值>0.1)、 -9.500 (p 值<0.1)。表示結構性複雜化對知識轉化與團隊創造力呈現部份顯著的影 響。(2)當自變數為知識轉化與變動性複雜化的交互作用時，其β值分別為 0.376 (p 值>0.1)、-3.224 (p 值>0.1)。表示變動性複雜化對知識轉化與團隊創造力存在 不顯著的影響。因此，H4b 並未獲得支持。為進一步瞭解知識整合與結構性複雜 化之交互作用效果，將知識整合與結構性複雜化以平均值(mean)為基準，將其分 為高/低兩群(high & low)，分別求出其交互作用對於團隊創造力之影響方式，以 圖 4-1 來呈現其交互作用效果。 14 圖 4-1 結構複雜化與知識整合對團隊創造力的交互作用 由圖 4-1 可看出，在環境結構複雜程度較低的情況下，當知識的整合能力愈 好則團隊造力有明顯的提高的趨勢；反觀在環境結構複雜程度較高的情況下，當 知識的整合能力愈高時，相對團隊創造力降低。探究其因可能現今軟體或系統開 發著重於專業分工，例如一套 ERP 系統分成財務、人事、研發、生產、行銷等 等模組，若開發財務模組的成員單純將知識整合於該領域中，環境結構較為單 純，而容易因知識領域相仿故整合程度較高較好，相對能提高團隊創造力；若開 發財務模組的成員獲得來自開發不同模組成員之專業知識時，環境結構較為複 雜，很可能會因本身在該知識領域外，要再加以整合需要一段時間，甚至無法理 解該專業領域的知識，故難以進一步將知識納入自身領域中，對於團隊創造力沒 有太大的幫助，反之下降。因此，H4a 獲得部份支持。 4.3.5 知識轉化中間角色之影響 最後，將分析知識學習管道及知識分享會間接透過知識轉化影響團隊創造 力。根據 Baron & Kenny (1986)研究指出，當下列三項條件均獲得滿足時，中介 效果成立。首先，自變數與中介變數分別與依變數間均存在顯著相關；第二，自 變數與中介變數間存在顯著相關；第三，當中介變數置入迴歸模式，自變數與依 變數間之相關性將減弱或呈現無顯著相關。從相關分析(表 4-2)得知，知識學習 管道與團隊創造力存在顯著相關，而表 4-3 之模式 3 知識轉化之知識整合與團隊 創造力呈現顯著，因此部份符合第一個條件。接著從相關分析(表 4-2)得知，知 識學習管道之內部管道與知識轉化之知識整合呈現部份顯著，第二條件也部份符 合。最後，再以表 4-3 之模式 4、5 結果顯示知識學習管道與知識轉化同時置入 15 表 4-3 層級迴歸分析 依變數 直接影響 模式 間接影響 知識轉化 團隊 創造力 自變數 模式 1 模式 2 模式 3 內部學習管道 0.476* 0.414* 外部學習管道 0.027 0.420* 0.411* 干擾效果 團隊創造力 模式 4 模式 5 模式 6 模式 7 模式 8 模式 9 模式 10 0.265 顯性知識 -0.147 0.156 0.256* 隱性知識 0.545* 0.221 -0.067 知識吸收(A) 0.360 0.311 0.413 0.411+ 0.357+ 7.959+ 知識整合(B) 0.411+ 0.239 0.403+ 0.360 0.387 -1.124 結構性複雜化(C) 0.094 5.556 變動性複雜化(D) 0.234 2.662 A*C 1.569 A*D 0.376 B*C -9.500+ B*D -3.224 2.540 3.049+ 3.213+ 5.467* 3.909* 0.911 1.843 3.213+ 1.989 1.601 2 R 0.230 0.264 0.274 0.371 0.510 0.097 0.330 0.274 0.347 0.538 △R2 0.140 0.177 0.189 0.320 0.380 -0.009 0.151 0.189 0.172 0.202 F 註：*: p<0.05；*: p<0.01；+p<0.1 廻歸後，團隊創造力對知識學習管道關係減弱，表示第三個件也滿足，也就是說， 知識轉化在知識學習管道對團隊創造力之關係，扮演部份中介角色。因此，H5a 獲得部份支持。 依此推論，根據表 4-2 得知，知識分享與團隊創造力並不存在顯著相關，已 不符合第一條件之中介效果之要求，故知識轉化在知識分享與團隊創造力之關 係，並無扮演中介的角色，表示知識分享將不會透過知識轉化影響團隊創造力， 因此，H5b 不獲得支持。底下將各驗證結果整理如表 4-4，並針對成立之假說進 行說明。 表 4-4 研究結果整理 研究假說 直 H1a 接 效 H1b 果 結果 說明 知識吸收正向且直接影響 不成立 ISD 之團隊創造力。 知識整合正向且直接影響 成立 ISD 之團隊創造力。 16 知識整合對團隊創造力有顯著 的正向影響。 研究假說 結果 說明 H2a 內部學習管道對知識轉化 成立 有正向的影響。 H2b 外部學習管道對知識轉化 不成立 有正向的影響。 H3a 顯性知識對知識轉化有正 不成立 向的影響。 H3b 隱性知識對知識轉化有正 成立 向的影響。 隱性知識對知識轉化有顯著的 正向影響。 結構性複雜化會降低知識 結構性複雜化會降低知識整合 轉 化 對 團 隊 創 造 力 的 影 部份成立 響。 對團隊創造力的影響。 干 H4a 擾 效 果 H4b 內部學習管道對知識轉化有顯 著的正向影響。 變動性複雜化會降低知識 轉 化 對 團 隊 創 造 力 的 影 不成立 響。 間 H5a 接 效 H5b 果 知識學習學道會透過知識 部份成立 轉化而影響團隊創造力。 內部學習管道會透過知識整合 而影響團隊創造力。 知識分享會透過知識轉化 不成立 而影響團隊創造力。 4.3 團隊資料適合之驗證 本研究為了評估團隊內的一致性以及團隊間的差異性，故利用rwg與ICC指標 來判斷。rwg是作為「群組內評估者一致性」(within-group interrater agreement)的 指標，並以單一群組為單位(James et al., 1993)，其平均值為0.994，由於rwg的計算 是以個別群組為基準，而Castro (2002)則認為將rwg指標平均彙總大於0.70即算標 準，因此本研究之團隊內一致性非常良好。另外，ICC指標是用來衡量施測者間 的影響和受測族群間的關係，其值為0.19，就判斷準則而言，Bliese (2000)建議 0.12為取決點。因此本研究之團隊間的差異性尚可。 17 伍、結論 本研究旨在瞭解團隊成員透過知識分享以及知識學習管道，經過一連串的知 識轉化後獲取知識，過程中更加入資訊系統開發複雜化因素，剖析其干擾效果。 從分析結果得知，當知識來源及方式是透過內部且隱性獲取時，其知識轉化能力 則較好，探究其因可能為，內部資訊較容易取得，且透過隱性知識的感同身受， 做中學的效果比起單純文件資訊的效果好，因此成員在吸收彼此的知識進而整合 至專案中的能力則相對較好。本研究也發現，知識整合正向且直接影響 ISD 之團 隊創造力。也就是說，當團隊成員能將知識與專案融合，並成員能夠瞭解多個不 同領域時，則團隊創造力會有所提升。另外，當高結構性複雜群，隨著知識整合 能力愈好，將致使團隊創造力下降；而低結構性複雜群，隨著知識整合能力愈好， 團隊創造力反而提昇。其原因可能為，成員們跨越多個專業領域時，所瞭解的知 識則愈廣，所思想的空間也愈多，而現今軟體或系統開發著重於專業分工所導 致，因此若能將專案分工分的愈細，則每位成員所負責的領域則愈能專精，自然 在專案開發面臨問題時就有更多的想法能夠解決。 參考文獻 劉偉京，2000，Arthur Anderson Business Conculting 原著。知識管理的第一本 書：運用知識管理提升企業核心能力。台北：周商。 Aldwani, A. M. 2002. An integrated performance model of information systems projects. Journal of Management Information Systems, 19(1): 185-210. Amabile, T., Conti, R., Coon, H., Lazenby, J., & Herron, M. 1996. Assessing the work environment for creativity. Academy of Management Journal, 39(5): 1154-1184. Amabile, T. M., & Tighe, E. 1993. Questions of creativity, in Creativity edited by Brockman John. Amrit T., & Ephraim R. M. 2005. Expertise integration and creativity in information systems development. Journal of Management Information Systems, 22(1): 13-43. Baccarini, D. 1996. The concept of project complexity－A review. International Journal of Project Management, 14(4), 201-204. Chen, M. H., Chang, Y. C., & Hung, S. C. 2008. Social capital and creativity in R&D project team. R&D Management, (38)1: 21-34. Chen, M. H., & Kaufmann G. 2008. Employee Creativity and R&D: A Critical Review. Creativity and Innovation Management, 17(1): 71-76. Cohen, W. M., & Levinthal, D. A. 1990. Absorptive capacity: A new perspective on learning and innovation. Administrative Science Quarterly, 35(1): 128-152. 18 Constantine, L., & Lockwood, L. 1993. Orchestrating project organization and management. Communications of the ACM, 36(10): 31-43. Cooper, R. 2000. Information technology development creativity: A case study of attempted radical change. MIS Quarterly, 24(2): 245-276. Couger, J. D. 1996. Creativity and innovation in information systems organizations, Boyd & Fraser Publishing Company, New York. Cuieford, J. P. 1965. Fundamental Statistics in Psychology and Education. New York: McGraw-Hill. Curtis, B., Krasner, H., & Iscoe, N. 1998. A field study of the software design process for large systems. Communications of the ACM, 31(11): 1268-1287. Davenport, T. H., & Prusak, L. 1998. Working knowledge, Boston: Harvard Business School Press. Denison, D., Hart, S., & Kahn, J. 1996. From chimneys to cross-functional teams: Developing and validating a diagnostic model. Academy of Management Journal, 39(4): 1005-1023. Dougherty, D. 1992. Interpretive barriers to successful product innovation in large firms. Organization Science, 3(2): 179-202. Edmonds, E., & Candy. 2002. Creativity art practice, and knowledge. Communications of the ACM, 45(10): 91-95. Grant, R. M. 1996. Toward a knowledge-based theory of the firm. Strategic Management Journal, 17: 109-102. Grant, R. M. 1996. Prospering in dynamically-competitive environments: Organizational capability as knowledge integration. Organization Science, 7(4): 375-387. Hargadon, A., & Sutton, R. 1997. Technology brokering and innovation in a product development firm. Administrative Science Quarterly, 42(4): 716-749. Hendriks, P. 1999. Why share knowledge? The influence of ICT on the motivation for knowledge sharing. Knowledge and Process Management, 16(2): 91-100. Hickey, A., & Davis, A. 2004. A unified model of requirements elicitation. Journal of Management Information Systems, 20(4): 65-84. Hsiao, S. W., & Chou, J. R. 2004. A creativity-based design process for innovative product design. Journal of Industrial Ergonomics, 34: 421-443. Huber, G. P. 1991. Organizational learning: The contributing processes and the literatures. Organization Science, 1: 88-115. Iansiti, M. & West, J. 1997. Technology integration: Turing great research into great products. Harvard Business Review, 69-79. Kim, L. 1998. Crisis construction and organizational learning: Capability building in catching-up at Hyundai motor. Organization Science, 9(4): 506-520. 19 King, N. & Anderson, N. 1990. Innovation in working groups. In West, M.A. & Farr, J. L. Innovation and Creativity at Work: Psychological and organizational strategies. Chichester, England: Wiley, 81-100. Kline, P. 1994. An easy guide to factor analysis. New York: Routledge. Macdonald, S. 1995. Learning to change: An information perspective on learning in the organization. Organization Science, 6: 557-568. Malhotra, N. K. 1993. Marketing Research: An Applied Orientation.London. Prentice Hell. Marsick, V. J., Dechant, K., & Kasl, E. 1993. Team learning. In K. E. Watkins & V. J. Marsick, Sculpting the learning organization: Lessons in the art and science of systemic change. San Francisco: Jossey-Bass. Moreland, R. L. 1999. Transactive memory: Learning who knows what in work groups and organization. In L. Thompson, D. Messick, & J. Levine (Eds.), Shared congnition in organizations: The management of knowledge. Hillsdale, NJ: Erlbaum. Mumford, M., & Gustafson, S. 1988. Creativity syndrome: Integration, application, and innovation. Psychological Bulletin, 103(1): 27-43. Nonaka, I., & Takeuchi, H. 1995. The knowledge-creating company, New York: Oxford University Press, Inc. Nov, O., & Jones, M. 2005. Creativity, knowledge and IS: A critical view. In Proceedings of the 38th Annual Hawaii International Conference on System Sciences, IEEE Computer Society Press, Washington, 44. Nunnally, J. 1978. Psychometric Theory. New York: McGraw-Hill. Ocker, R., Hiltz, S. R., Turoff, M., & Fjermestad, J. 1996. The effects of distributed groups support and process restructuring on software requirements development teams: Results on creativity and quality. Journal of Management Information Systems, 12(3): 127-153. Okhuysen, G., & Eisenhardt, K. 2002. Integrating knowledge in groups: How formal interventions enable flexibility. Organization Science, 13(4): 370-386. Thamhain, H. J. 2003. Managing Innovative R&D Teams. R&D Management, 33: 297-311. Ribbers, P. M., & Schoo, K. C. 2002. Program management and complexity of ERP implementation. Engineering Management Journal, 14(2), 45-52. Rulke, D. L., Zaheer, S., & Anderson, M. H. 2000. Sources of managers’ knowledge of organizational capabilities. Organizational Behavior and Human Decision Processes, 82(1): 134-149. Savage, C. M. 1990. 5th generation management. Bedford, MA: Digital Press. Scott, J. E., & Vessey, I. 2002. Managing risks in enterprise systems implementations. 20 Communications of the ACM, 45(4): 74-81. Senge, P. M. 1990. The Fifth Discipline. New York: Doubleday. Standish Group 2001. The chaos report. West Yarmouth, MA. Stewart, T. A. 1997. Intellectual capital: The new wealth of organization. New York: Doubleday. Truex, D. P., Baskerville, R., & Klein, H. 1999. Growing Systems in Emergent Organizations. Communications of the ACM, 42(8): 117-123. Turner, J. R., & Cochrane R. A. 1993. Goals-and-methods matrix: Coping with projects with ill defined goals and/or methods of achieving them. International Journal of Project Management, 11(2): 93-102. Van den Bosch, F., Volberda, H., & Boer, M. 1999. Coevolution of firm absorptive capacity and knowledge environment: Organizational forms and combinative capabilities. Organization Science, 10(5): 551-568. Van den Hooff, B., & De Ridder, J. 2004. Knowledge sharing in context: the influence of organizational commitment, communication climate and CMC use on knowledge sharing. Journal of Knowledge Management, 8(6), 117-130. Verkasalo. M., & Lappalainen, P. 1998. A method of measuring the efficiency of the knowledge utilization process. IEEE Transactions on Engineering Management, 45(4): 414-423. Walz, D., Elam, J., & Curtis, B. 1993. Inside a software design team: Knowledge, sharing, and integration. Communications of the ACM, 36(10): 63-77. Wegner, D. 1995. A computer network model of human transactive memory. Social Cognition, 13(3): 319-339. Weisberg, R. 1999. Creativity and knowledge: a challenge to theories, Cambridge: University Press. 226-250. Wijnhoven, F. 1998. Knowledge logistics in business context: Analyzing and Diagnosing knowledge sharing by logistics concepts. Knowledge and Process Management, 15(3): 143-157. Williams, T.M. 1999. The need for new paradigms for complex projects. International Journal of Project Management, 17(5), 269-273. Winklhofer, H. 2002. Information Systems Project Management During Organizational Changes. Engineering Management Journal, 14(1): 33-37. Xia, W. D., & Lee, G. H. 2005. Complexity of Information Systems Development Projects: Conceptualization and Measurement Development. Journal of Management Information Systems, 22(1): 45-83. 21
