Сущность мотивации трудовой деятельности

Сущность мотивации заключается в том, чтобы, ориентируясь на систему потребностей работников, обеспечить полное и эффективное использование их трудового потенциала для скорейшего достижения целей организации.

С одной стороны, мотивация - это процесс побуждения себя и других людей к действию, предполагающий возможность удовлетворения личных потребностей при достижении целей организации. С другой стороны, мотивация - это процесс сознательного выбора человеком того или иного типа поведения в результате внешних и внутренних воздействий. В процессе трудовой деятельности мотивирование позволяет персоналу удовлетворить свои значимые потребности путем выполнения трудовых обязанностей

Общепризнанная точка зрения, что потребность - это психологическое или физиологическое ощущение недостатка чего-либо.

Побуждение - это ощущение недостатка в чем-либо и осознание индивидом того, какие действия нужно предпринять для восполнения этого недостатка. Степень удовлетворения, полученная при достижении цели, влияет на поведение человека в сходных обстоятельствах в будущем.

Мотив - это осознанное побуждение к достижению конкретной цели, понимаемое индивидом как личностная необходимость.

Трудовой мотив - это та потребность (причина), для удовлетворения которой работник осуществляет высокопроизводительную трудовую деятельность. Мотив труда формируется, если трудовая деятельность - это основной путь получения блага. Большое значение для формирования мотивов труда имеетоценка вероятности достижения целей. Если получение блага не требует особых усилий, либо если благо очень трудно получить, то мотив труда чаще всего не формируется. В структуру мотива труда входят: актуальная для работника потребность; трудовое действие, необходимое для получения блага; благо, удовлетворяющее эту потребность; цена - издержки материального и морального характера, связанные с трудовым действием. Формирование мотива труда происходит, когда субъект управления распоряжается необходимым набором благ, соответствующим социально обусловленным потребностям человека. В целом трудовой потенциал состоит из психофизиологического потенциала (способностей и человека, его здоровья, выносливости, работоспособности, типа нервной системы) и личностного потенциала. Внутреннее вознаграждение дает сама работа. Это может быть чувство достижения цели, содержательности выполняемой работы, самоуважения. Внутреннее вознаграждение - есть мотивация. Внешнее вознаграждение дает не сама работа, а субъект управления, имеющий возможность вознаграждать за труд. С мотивационной точки зрения внешнее вознаграждение можно определить как стимулирование труда.

Автор: Доскова Л.С.

<< Назад: Методы и виды обучения персонала

>> Вперед: Содержательные теории мотивации

Рекомендуем интересные статьи раздела Конспекты лекций, шпаргалки:

▪ Коррекционная психология. Шпаргалка

▪ Основы социальной работы. Шпаргалка

▪ Хозяйственное право. Шпаргалка

Смотрите другие статьи раздела Конспекты лекций, шпаргалки.

Читайте и пишите полезные комментарии к этой статье.

<< Назад

Последние новости науки и техники, новинки электроники:

Атомный секрет вечного блеска золота 20.06.2026

Золото издавна считается символом вечности и благородства не только из-за своей редкости, но и благодаря удивительной химической стойкости. В отличие от большинства металлов, оно не окисляется на воздухе, не тускнеет и не покрывается ржавчиной даже спустя тысячелетия. Эта уникальная инертность позволила золотым артефактам сохранять первозданный блеск с древних времен. Однако точный механизм такой защиты долго оставался загадкой для ученых. Недавнее исследование американских химиков-вычислителей раскрыло, что дело не просто в слабом взаимодействии с кислородом, а в особой атомной структуре поверхности металла. Сотрудники Тулейнского университета Санту Бисвас и Мэтью М. Монтемор провели детальное компьютерное моделирование, чтобы понять, как молекулы кислорода взаимодействуют с поверхностью золота. Ученые сравнили два основных типа атомных структур: "реконструированные" и "нереконструированные" поверхности. Было доказано, что природная способность золота к перестройке атомов играет кл ...>>

Смарфон Realme 16T 5G 20.06.2026

В сегменте доступных смартфонов с акцентом на длительную работу без подзарядки компания Realme представила интересную новинку - модель Realme 16T 5G. Главным преимуществом устройства стала по-настоящему впечатляющая батарея емкостью 8000 мАч, которая способна обеспечить до трех дней автономной работы при умеренном использовании. При этом инженерам удалось сохранить относительно компактный корпус толщиной менее 9 мм и вес всего 224 грамма, что делает смартфон удобным для повседневного ношения несмотря на внушительный аккумулятор. Смартфон оснащен большим 6,8-дюймовым LCD-дисплеем с высокой частотой обновления 144 Гц и пиковой яркостью до 1200 нит. Такое сочетание обеспечивает плавную картинку в динамичных сценах и комфортное восприятие контента даже под прямыми солнечными лучами. За производительность отвечает энергоэффективный процессор MediaTek Dimensity 6300, дополненный оперативной памятью LPDDR4X и накопителем UFS 2.2. Для эффективного отвода тепла во время продолжительных нагру ...>>

Проблема набора веса после 40 19.06.2026

С возрастом многие люди замечают, что поддерживать привычный вес становится все сложнее, даже если рацион и уровень активности существенно не меняются. Ученые из Каролинского института в Швеции раскрыли одну из ключевых биологических причин этого явления. Они показали, что с годами в жировой ткани замедляется процесс обновления липидов, из-за чего организм постепенно накапливает жир. Это естественное возрастное изменение объясняет, почему после 40 лет тело начинает "работать" иначе, способствуя набору веса. В долгосрочном исследовании специалисты наблюдали за жировой тканью 54 мужчин и женщин на протяжении в среднем 13 лет. Независимо от того, набирали участники вес или, наоборот, худели, у всех без исключения скорость липидного обмена в жировых клетках заметно снижалась. Жир в клетках обновляется все медленнее, и этот процесс происходит автоматически с течением времени. Те, кто не компенсировал замедление уменьшением калорийности питания, в среднем набирали около 20% от исходного в ...>>

Случайная новость из Архива Самообучаемая электрическая сеть 30.03.2022 Ученые из Университета Пенсильвании открыли новый подход к машинному обучению. Обычная электрическая цепь самостоятельно научилась распознавать цветы по размеру лепестков. Группа ученых под руководством физика Сэмюэла Диллаву собрала небольшую электрическую сеть, соединив случайным образом 16 резисторов. Исследователи устанавливают напряжение для определенных входных узлов и считывают показатели выходных узлов. Самостоятельно регулируя резисторы, сеть научилась производить желаемые данные для заданного набора исходных значений. "Сеть была настроена для выполнения множества простых задач ИИ, - говорит Диллаву. - Например, она может различать три вида цветков ириса с точностью более 95% на основе четырех параметров: длины и ширины лепестков и чашелистиков". Для машинного обучения ИИ, как правило, используют искусственные нейронные сети. Такие сети обычно существуют только в памяти компьютера. Нейронная сеть состоит из точек или узлов, каждый из которых может принимать значение от 0 до 1, соединенных ребрами. Каждое ребро имеет свой вес в зависимости от значений в узлах. При обучении такой системы требуется проводить регулировку веса ребер, чтобы получить нужный результат. "Это сложная проблема оптимизации, которая значительно возрастает с увеличением размера сети и требует большого количества вычислительных ресурсов", - отмечает Диллаву. - Ситуация усложняется тем, что все ребра должны настраиваться одновременно". Чтобы обойти эту проблему, физики искали системы, которые могли бы настраивать себя без внешних вычислений. Ученые построили две идентичные сети друг над другом. В замкнутой сети они подавали напряжение и фиксировали на выходных элементах нужные значения. В открытой сети устанавливалось только напряжение на входном резисторе. Система регулировала сопротивление на резисторах в двух сетях в зависимости от разницы напряжений между идентичными узлами в каждой из них. За нескольких итераций эти корректировки привели все напряжения во всех резисторах в двух сетях в соответствие. Система научилась выдавать правильные выходные данные для заданных исходных значений. "Эта настройка требует незначительных вычислений, - говорит Диллаву. -Системе нужно только сравнить падение напряжения на соответствующих резисторах в замкнутой и свободной сетях с помощью компаратора. Наша работа доказывает принципиальную возможность нового способа машинного обучения, который не требует больших вычислений".

Другие интересные новости:

▪ Рекорд скорости капсул Hyperloop

▪ Женщинам требуется больше времени для сна

▪ Разработано точнейшее сито для ионов

▪ 5G модем Snapdragon X75

▪ Умный пластырь для лечения диабета

Лента новостей науки и техники, новинок электроники

Интересные материалы Бесплатной технической библиотеки:

▪ раздел сайта Радиолюбительские расчеты. Подборка статей

▪ статья Для строительства трассовых автомоделей. Советы моделисту

▪ статья Где находится самая высокая гора? Подробный ответ

▪ статья Машинист, занятый на строительстве и содержании лесовозных дорог. Типовая инструкция по охране труда

▪ статья Настройка гитары по телевизору. Энциклопедия радиоэлектроники и электротехники

▪ статья Удивительные рюмки. Секрет фокуса

Оставьте свой комментарий к этой статье:

www.diagram.com.ua
2000-2026