네트워크 구조 하에서의 다양성의 발현을 통한 조직학습 성과

Abstract

개인 간의 아이디어 공유를 통한 학습은 중요한 방법 중의 하나이다. March(1991)의 학습 메커니즘에서 개인 간의 학습을 허락하는 구조로 확장시켜 시뮬레이션 방법론을 통해 조직학습의 성과를 살펴보았다. 허브가 존재하는 네트워크 구조 속에서 네트워크 구조의 연결성 정도와 허브와 허브가 아닌 개체들 간의 관계성 정도를 변화시켜가면서 체계적으로 조직의 학습 성과를 살펴보았다. 본 논문에서 네트워크 구조는 조직의 학습 성과에 중요한 요인임을 알 수 있었을 뿐만 아니라 개인들의 학습 정도도 다양성의 유지와 발현에 관여하며 성과에 중요한 영향을 미치고 있음을 발견하였다. 또한, 지식의 확산 정도가 비슷한 네트워크 에서는 지식의 학습 정도가 조직학습 성과에 매우 중요한 영향을 미치고 있음을 알 수 있었다. 따라서 조직학습 성과는 네트워크 구조 뿐만 아니라 개인들의 학습 성향에도 영향을 받고 있음을 발견하였다. 마지막으로 개인들의 학습 성향에는 가장 높은 학습 성과를 이루어내는 적정 비율이 존재함을 밝혀내었다. 본 논문을 통하여 조직을 형성하는 네트워크의 구조가 조직학습 성과에 커다란 영향을 미치고 있음을 확인할 수 있으며 이것은 기업이나 정부 기관들의 경영진들에게 반가운 소식을 전하고 있다고 할 수 있을 것이다.