Henkilöstöraportointi strategisen henkilöstöjohtamisen tukena - Case Eteva kuntayhtymä

Organisaatiot kohtaavat jatkuvasti uusia ja vaativia haasteita. Organisaatiot tarvit-sevat henkilöstön asiantuntemusta ja osaamista, jotta voisivat menestyä kaiken aikaa kovenevassa kilpailutilanteessa. Henkilöstön osaaminen, tiedot ja taidot on tunnistettu organisaation tärkeimmäksi voimavaraksi. Tämän tutkimuksen tavoit-teena oli selvittää, millaista tietoa henkilöstä organisaatiossa johtamis- ja esimies-työtä tekevät tarvitsevat strategisen henkilöstöjohtamisen tueksi. Tutkimus suoritettiin tapaustutkimuksena kehitysvammapalveluja tuottavassa or-ganisaatiossa. Empiirinen aineisto kerättiin ja analysoitiin määrällisin menetelmin kyselytutkimuksena. Analysoinnissa käytettiin lisäksi sisällön analyysia. Tutki-muskysely kohdennettiin kohdeorganisaatiossa johtamis- ja esimiestyötä tekevil-le. Kohdeorganisaation johtamis- ja esimiestyötä tekevät tarvitsevat strategisen hen-kilöstöjohtamisen tueksi monipuolista laadullista ja määrällistä tietoa henkilöstös-tä ja taloudesta sekä palautetta oman esimiestyön laadusta. Tieto henkilöstön työhyvinvoinnista ja työtyytyväisyydestä koettiin tärkeäksi. Tuotetut tiedot tulisi olla saatavissa yhdestä paikasta. Esimiehet tarvitsevat myös osaamisen vahvistamista tuotetun tiedon tulkintaan ja käsittelyyn.

Informaali mentorointi asiantuntijan psykologisen pääoman tukena Case: Finanssialan yritys

Psykologinen pääoma olisi hyvä huomioida organisaation henkilöstöjohtamisessa, sillä sen avulla voidaan johtaa yksilöiden kyvykkyyksiä ja vahvuuksia. Näiden avulla yritys voi saavuttaa tehokkaita, eettisiä ja kestäviä kilpailuetuja. Infomaali mentorointi on vapaaehtoinen oppimissuhde, jossa pyritään ammatilliseen kehittymiseen. Se ei sisällä muodollista rakennetta ja ohjaussuhdetta, vaan informaali mentorointisuhde on luonnollinen, ihmisten välinen kehittämissuhde. Tutkimuksen tarkoituksena oli kuvata psykologisen pääoman osa-alueiden ja informaalin mentoroinnin ilmenemistä asiantuntijan työssä. Päätutkimuskysymyksenä oli: Miten informaalilla mentoroinnilla tuetaan asiantuntijan psykologista pääomaa case organisaatiossa? Tutkimus toteutettiin kvalitatiivisena tapaustutkimuksena. Tutkimusaineistona oli asiantuntijoiden yksilöhaastattelut, jotka toteutettiin yhdessä finanssialan konsernissa. Tutkimuksen teoreettisina rajauksina toimivat asiantuntijat, informaali mentorointi sekä psykologisen pääoman osa-alueista itseluottamus, tulevaisuudenusko, optimismi sekä sinnikkyys. Haastateltujen asiantuntijoiden työssä psykologisen pääoman osa-alueeksi ilmentyivät tavoitteena itseluottamuksen lisääminen, sosiaalinen tuki sekä stressitekijät osana itseluottamusta ja sinnikkyyttä, toiminnan itsereflektointi osana itseluottamusta ja optimistisuutta, positiiviset tunteet ja esteiden ennakointi tulevaisuudenuskon taustalla. Haastateltujen työssä informaali mentorointi ilmentyi monimuotoisena suhteena, uran eri vaiheissa sekä tasa-arvoisena suhteena. Haastatteluiden perusteella informaalilla mentoroinnilla voidaan tukea asiantuntijan psykologista pääomaa yhteiskäyntien avulla, negatiivisten tunteiden käsittelyllä sekä tavoitteiden reflektoinnilla ja suunnittelulla. Yhteiskäynnit mentorin kanssa toimivat itseluottamuksen ja sinnikkyyden vahvistajana, sillä haastatellut kuvasivat niiden tarjoavan näkemystä ratkaisumallien tuottamiseen. Negatiivisten tunteiden käsittelyllä oli merkitys haastateltujen itseluottamukselle, sinnikkyydelle ja optimistisuudelle. He kuvasivat mentorin tuella näkevänsä tilanteensa objektiivisemmin ja tunnistavansa omat vahvuutensa. Tavoitteiden reflektointi ja suunnittelu toimivat tulevaisuudenuskon sekä optimismin vahvistajana. Haastateltujen mukaan reflektointi mentorin kanssa selkeytti tavoitteita ja suunnitelmia sekä vahvisti uskoa onnistumisesta. Haastatteluiden perusteella näyttäisi siltä, että organisaatioiden tulisi kannustaa asiantuntijoita informaalin mentorointisuhteen muodostamiseen. Lisäksi johtamisen keinoin tulisi varmistaa, että informaaliin mentorointiin on organisaatiossa tarvittava tuki, kannustus ja aika.

Strategisten suorituskykymittarien seurantatiedon hallinta päätöksenteon tukena – Case: Tyks-Sapa liikelaitos

Terveydenhuollon toimintaympäristö on muutoksessa 2010-luvulla lainsäädännön ja palvelujärjestelmän muuttuessa. Strategisen johtamisen kautta organisaatiot pyrkivät arvioimaan ja hallitsemaan toimintaympäristössään tapahtuvia muutoksia. Strateginen ohjaus tukee strategian toteuttamista organisaatiossa. Strateginen ohjaus sisältää strategian toteutumisen arvioinnin strategisten suorituskykymittarien avulla, jolloin huomiota kiinnitetään siihen, eteneekö organisaatio kohti asettamiaan tavoitteita. Organisaatioissa käytetään usein runsaasti resursseja suorituskyvyn arvioimiseen. Organisaation toiminnasta kertova arviointitieto tuottaa lisäarvoa organisaatiolle vain, mikäli tietoa kyetään hyödyntämään päätöksenteossa. Tämän tutkimuksen tavoitteena oli lisätä teoreettista tietoa strategisen ohjauksen tueksi kuvaamalla, miten case-organisaatiossa johtotehtävissä toimivat hyödyntävät strategisten suorituskykymittarien tuottamaa seurantatietoa päätöksenteossaan. Tutkimuksessa selvitettiin, miten strategiset suorituskykymittarit asetetaan, miten niiden tuottamaa tietoa siirretään ja miten saatua tietoa hyödynnetään case-organisaatiossa. Tutkimuksen päätutkimuskysymyksenä oli: Miten strategisten suorituskykymittarien tuottaman seurantatiedon hallintaan panostamalla tuetaan päätöksentekoa case-organisaatiossa? Tutkimus toteutettiin laadullisena tapaustutkimuksena, jossa kohdeorganisaationa toimi Tyks-Sapa liikelaitos, joka on julkinen sairaanhoidollisia palveluita tuottava terveydenhuoltoalan liikelaitos. Teoriatiedon perusteella tiedon hallintaan kuuluu tietotarpeiden määrittäminen, tiedon hankinta ja siirtäminen sekä tiedon hyödyntäminen toiminnan muuttamiseen. Kirjallisuuden ja tutkimushaastattelujen perusteella tiedon hyödyntäminen päätöksenteossa edellyttää, että strategisten suorituskykymittarien tuottama tieto vastaa johtajan tietotarpeita. Haastattelujen perusteella eksplisiittisen tiedon siirtämistä tukevat johdon sähköiset tietojärjestelmät. Haastattelujen ja teoriatiedon pohjalta näyttäisi kuitenkin siltä, että strategisten suorituskykymittarien tuottamaa eksplisiittistä tietoa tulisi tulkita vuorovaikutuksessa muiden kanssa, jotta kerätty data muuntuu päätöksentekoa ohjaavaksi strategiseksi tiedoksi. Tutkimuksen tulosten mukaan strategisten suorituskykymittarien tehtävänä on tuottaa tietoa johtajien päätöksenteon tueksi, mutta he tarvitsevat myös muita tietolähteitä päätöksenteossaan. Johtopäätöksenä voidaan todeta, että tämän tutkimuksen tulosten ja aiemman teoriatiedon valossa näyttäisi siltä, että kiinnittämällä huomiota strategisten suorituskykymittarien tuottaman seurantatiedon hallintaan, voidaan tukea kerätyn tiedon hyödyntämistä päätöksenteossa.

Päällepuettavan tietotekniikan hyödyntäminen savusukelluksen tukena taistelualuksella

Tutkimuksen aiheena on tietotekniikan hyödyntäminen taistelualuksen palontorjunnan tukena. Aihe on kiinnostava, sillä tietotekniikan hyödyntämistä palontorjunnassa ei Suomessa ole juurikaan tutkittu. Tietotekniikan avulla on mahdollisuus lisätä mahdollisen palontorjuntatehtävän onnistumista. Tutkimuskohteena oli myös, miten puettavaan tietotekniikkaan olennaisesti liittyvä reaaliaikainen radioteitse tapahtuva telemetria toimii vaativassa toimintaympäristössä, 50–80 metrin kokoisessa alumiini- ja teräsrakenteisessa taistelualuksessa. Pääongelma on, miten taistelualuksen savusukeltajan varustusta on mahdollista kehittää päällepuettavan tietotekniikan ja älypukuteknologian avulla seuraavien kymmenen vuoden aikana. Alaongelmat ovat, miten savusukeltajan puettavan tietotekniikan telemetria toimii taistelualusolosuhteissa ja millaisia savusukelluksen telemetriaan liitettäviä biomittausmenetelmiä on mahdollista ottaa käyttöön aluksilla. Teoreettinen viitekehys on rajattu savusukellustelemetrian ja informaatiotekniikan hyödyn-tämiseen sekä keinoihin saada reaaliaikainen palaute savusukeltajien fyysisestä rasituksesta biomittauksen keinoin. Tutkimuskysymyksiin päällepuettavan tietotekniikan kehittämismahdollisuuksista vastattiin kirjallisuustutkimuksella ja telemetrian toimivuus 50–80 metrin tais-telualuksella todennettiin kenttätestin avulla. Kenttätesti toteutettiin Dräger PSS Merlin -telemetrialaitteistolla Hamina-luokan ohjusveneellä ja Hämeenmaa-luokan miinalaivalla. Tutkimuksessa selvisi, että päällepuettavaa tietotekniikkaa kehitetään kahdella tavalla. Julkiset toimijat kehittävät EN469-normin mukaista savusukeltajan suojahaalaria, johon on lisätty tilannetietoisuutta lisääviä antureita sekä tietoverkkoja, ja suuret palontorjuntavälinevalmistajat kehittävät yksittäisiä komponentteja. Tutkimuksessa selvisi myös, että teknologia päällepuettavan tilannetietoisuutta lisäävän järjestelmän kehittämiseksi on jo olemassa, mutta ke-hittäminen kaupalliseen käyttöön on hidasta, eikä teknologiaa uskalleta ottaa nopeasti käyt-töön. Suoritetun kenttätestin perusteella teknologiaan liittyvä telemetria toimii 50–80 metrin taistelualuksessa, mutta edellyttää 1–2 signaalintoistimen käyttämistä alustyypistä riippuen. Tutkimustuloksia pystytään hyödyntämään palontorjuntavarusteiden kehittämisessä taistelualuskäyttöön tai väestönsuojelun apuna poikkeusoloissa.

Sentence Compression with Supervised Machine Learning

The subject of the thesis is automatic sentence compression with machine learning, so that the compressed sentences remain both grammatical and retain their essential meaning. There are multiple possible uses for the compression of natural language sentences. In this thesis the focus is generation of television program subtitles, which often are compressed version of the original script of the program. The main part of the thesis consists of machine learning experiments for automatic sentence compression using different approaches to the problem. The machine learning methods used for this work are linear-chain conditional random fields and support vector machines. Also we take a look which automatic text analysis methods provide useful features for the task. The data used for machine learning is supplied by Lingsoft Inc. and consists of subtitles in both compressed an uncompressed form. The models are compared to a baseline system and comparisons are made both automatically and also using human evaluation, because of the potentially subjective nature of the output. The best result is achieved using a CRF - sequence classification using a rich feature set. All text analysis methods help classification and most useful method is morphological analysis. Tutkielman aihe on suomenkielisten lauseiden automaattinen tiivistäminen koneellisesti, niin että lyhennetyt lauseet säilyttävät olennaisen informaationsa ja pysyvät kieliopillisina. Luonnollisen kielen lauseiden tiivistämiselle on monta käyttötarkoitusta, mutta tässä tutkielmassa aihetta lähestytään television ohjelmien tekstittämisen kautta, johon käytännössä kuuluu alkuperäisen tekstin lyhentäminen televisioruudulle paremmin sopivaksi. Tutkielmassa kokeillaan erilaisia koneoppimismenetelmiä tekstin automaatiseen lyhentämiseen ja tarkastellaan miten hyvin erilaiset luonnollisen kielen analyysimenetelmät tuottavat informaatiota, joka auttaa näitä menetelmiä lyhentämään lauseita. Lisäksi tarkastellaan minkälainen lähestymistapa tuottaa parhaan lopputuloksen. Käytetyt koneoppimismenetelmät ovat tukivektorikone ja lineaarisen sekvenssin mallinen CRF. Koneoppimisen tukena käytetään tekstityksiä niiden eri käsittelyvaiheissa, jotka on saatu Lingsoft OY:ltä. Luotuja malleja vertaillaan Lopulta mallien lopputuloksia evaluoidaan automaattisesti ja koska teksti lopputuksena on jossain määrin subjektiivinen myös ihmisarviointiin perustuen. Vertailukohtana toimii kirjallisuudesta poimittu menetelmä. Tutkielman tuloksena paras lopputulos saadaan aikaan käyttäen CRF sekvenssi-luokittelijaa laajalla piirrejoukolla. Kaikki kokeillut teksin analyysimenetelmät auttavat luokittelussa, joista tärkeimmän panoksen antaa morfologinen analyysi.