Datasets:

Dauren-Nur

/

kaz_eng_parallel

like 4

Біз жақында жүргізілген зерттеулерде көрсетілгендей регрессия теңдеуіне бір уақытта басқару айнымалыларын енгіздік (Ahuja et al., 2007).

We entered control variables simultaneously in the regression equation, as directed by recent studies (Ahuja et al., 2007).

АТ мамандарының жұмыс нәтижелері (атап айтқанда, олардың кадрлардың ауысуы және жұмыстан шаршау ниеті) бақылау айнымалысы, технологияның күтілетін сипаттамасы (P), технологияның тәжірибелік сипаттамасы (T), технологияның күтілетін сипаттамасының квадраты (P2), технологияның тәжірибелік сипаттамасына көбейтілген технологияның күтілетін сипаттамасы (P? T), квадраттың сыналған белгісі (T2 ).

The work outcomes of IT professionals (precisely their turnover intention and work exhaustion) were regressed on control variables, expected feature of technology (P), experienced feature of technology (T), the squared value of expected feature of technology (P2 ), expected feature of technology times the experienced feature of technology (P ? T), experienced feature of squared (T2 ).

Осы қатынастарды тексеру үшін қолданылатын регрессия теңдеуі төменде көрсетілген (басқару айнымалылары жеңілдету үшін төмендетілген).

The regression equation used to test these relationships is shown below (control variables are omitted for simplification).

Көпмүшелік регрессиялық талдауды (PRA) орындағаннан кейін біз қызығушылық тудыратын екі сыни сызық бойымен көлбеу мен қисықтықты анықтау үшін қосымша сынақтар жүргіздік, яғни сәйкестік сызығы (T = P) және сәйкессіздік сызығы (T = -P).

After performing polynomial regression analysis (PRA), we conducted additional tests to determine the slopes and curvatures along two critical lines of interest, i.e., congruence line (T = P) and incongruence line (T = -P).

PRA-дағы алғашқы гипотезаны тексеру нөлдік емес r-квадрат мүшелерімен аяқталды.

The first test of hypotheses in PRA was concluded by nonzero R squared terms.

Барлық гипотезалар pra көмегімен квадраттағы R мәндерін шығарды (R мәндерінің диапазоны 0,16-дан 0,38-ге дейін).

All hypotheses generated significant R squared values through PRA (R square value range from 0.16 to 0.38).

Алайда, регрессия коэффициенттерін pra-дағы маңыздылығы арқылы түсіндіру басқа регрессия әдістерімен салыстырғанда қиын.

However, regression coefficients' interpretation through their significance is difficult in PRA compared to other regression methods.

Сондықтан біз әр гипотетикалық қарым-қатынас үшін жауап бетінің графигін жасадық және талдадық (сурет. 1 және 2).

Therefore, we generated and analyzed response surface graphs for each hypothesized relationship (Figs. 1 and 2).

Әр түрлі айнымалылар арасындағы байланыс туралы түсінігіміз беттік графиктермен және төрт беттік сынақ мәндерімен толықтырылады: a1, a2, a3 және a4 (Edwards, 2002).

Our understanding of the relationship between different variables is augmented with surface graphs and four surface test values: a1, a2, a3, and a4 (Edwards, 2002).

Бұл беттік мәндер (1) теңдеуде көрсетілгендей, центрлік болжаушы айнымалылар үшін стандартталмаған бета коэффициенттері арқылы есептеледі.

These surface values are calculated through unstandardized beta coefficients for the centered predictor variables, as expressed in Eq. (1).

Жұмыс нәтижелеріне байланысты сәйкестік сызығының көлбеуі (P = T) (кадрлардың ауысуы және жұмыстағы сарқылу ниеті) a1 = (b1 + b2) арқылы анықталады, ал жұмыс нәтижелеріне байланысты сәйкестік сызығы бойындағы қисықтық A2 = (b3 +b4 +b5) есептеу арқылы бағаланады.

The slope of the congruence line (P = T) as related to work outcomes (turnover intention and work exhaustion) is given by a1 = (b1 + b2), and curvature along the line of congruence as related to work outcomes is assessed by calculating a2 = (b3 +b4 +b5).

Сол сияқты, жұмыс нәтижелеріне қатысты сәйкессіздік/сәйкессіздік сызығының көлбеуі A3 = (b1 - b2) есептеу арқылы бағаланады, ал қисықтық A4 = (b3-b4 +b5) есептеу арқылы бағаланады.

Similarly, the slope of the line of incongruence/discrepancy as related to work outcomes is assessed by calculating a3 = (b1 - b2), and curvature is assessed by calculating a4 = (b3-b4 +b5).

Полиномиялық регрессиялық талдау нәтижелері 2-кестеде келтірілген.

Results of the polynomial regression analysis are presented in Table 2.

Эдвардс пен Парридің (1993) пікірінше, жоғары деңгейлі мүшелер (яғни P2, T2 және PxT) бірге маңызды болған кезде айтарлықтай үйлесімділік әсері болады.

According to Edwards and Parry (1993), a significant congruence effect exists when the higher-order terms (i.e., P2 , T2 , and PxT) are jointly significant.

Біз 2-кестеде көрсетілгендей, жоғары ретті үш мүшенің F критерийі маңызды екенін анықтадық.

We found F-test for three higher-order terms significant, as shown in Table 2.

Осылайша, біздің гипотезаларымыз расталды: технологияның күтілетін және тәжірибелік сипаттамалары арасындағы сәйкессіздік кадрлардың ауысуы мен жұмыс күшінің сарқылуымен айтарлықтай байланысты көрсетті.

Thus, our hypotheses were supported: misfit between expected and the experienced features of technology exhibited a significant relationship with turnover intention and work exhaustion.

Әрі қарай, біз беттік мәндердің маңыздылығы мен бағытына негізделген гипотезаларды тексердік.

We further tested the hypotheses based on the significance and direction of surface values.

Біздің талдауымыздағы беттік мәндер (a1, a2, a3 және a4) болжамды айнымалылар арасындағы сәйкессіздік немесе сәйкессіздік туралы қызықты ақпарат берді.

The surface values (a1, a2, a3, and a4) in our analysis provided interesting insights on incongruence or discrepancy among the predictor variables.

Сызықтық тәуелділікті теориялық тұрғыдан қарастырсақ та, сәйкессіздік сызығы бойындағы көлбеу мен қисықтықты зерттеу құбылысты тереңірек қарауға мүмкіндік береді.

While we have theorized a linear relationship, studying slope and curvature along the line of incongruence allows us to look at the phenomenon at a deeper level.

Мысалы, сәйкессіздік (1) оң / теріс болған кезде нәтижені зерттей аламыз; (2) күрт артады; (3) күрт төмендейді.

For instance, we can explore the outcome when discrepancy (1) is positive/negative; (2) increases sharply; (3) decreases sharply.

Сызықтық коэффициенттерге (A3 көлбеуі) сүйене отырып, сәйкессіздік сызығы бойымен айтарлықтай көлбеу (1(A) және 3(b) гипотезаларын растайтын) таптық.

From the linear coefficients (slope a3), we found a significant slope (supporting Hypotheses 1(a) and 3(b)) along the incongruence line.

Алынған нәтижелер сәйкессіздік жоғары жұмыс нәтижелеріне әкелетінін көрсетеді.

The findings signify that incongruence leads to higher work outcomes.

1(b), 2 (a, b) және 3(a) гипотезалары қолдау таппады, бұл сәйкессіздік сызығы бойындағы көлбеу коэффициентінің шамалы мәндерінен көрінеді.

Hypotheses 1(b), 2 (a, b), and 3(a) did not find support, as revealed by insignificant values of coefficient of slope along the incongruence line.

Алайда, сәйкессіздік сызығы бойындағы қисықтықтың (A4) маңызды мәндеріне (X = -Y) сүйене отырып, біз екі болжамды айнымалылар арасындағы айырмашылықтың жоғарылауымен жұмыс нәтижелері күрт өскенін байқадық, бұл гипотетикалық қатынасты растайды [1 (b), 2(a, b) және 3 (a)].

However, based on significant values of curvature (a4) along the line of incongruence (X = -Y), we found that work outcomes increased sharply with increasing discrepancy between both the predictor variables, thus providing support to the hypothesized relationship [1(b), 2 (a, b) and 3(a)].

Нәтижелер сонымен қатар нәтижелер болжаушы айнымалылардың мөлшеріне байланысты өзгеретінін көрсетті, бұл X осі бойынша мәндер y осінен жоғары болған кезде жоғары нәтиже береді.

The results also indicated that outcomes vary with the magnitude of the predictor variables, which means higher outcomes when values at the X-axis are higher than those at the Y-axis.

Мысалы, 1(А) гипотезасы қолдау алады, өйткені ұзақ мерзімді салдардың күтілетін мәні (X осі) технологиямен жұмыс істеудің ұзақ мерзімді әсерінен (Y осі) жоғары болған кезде айналым ниеті жоғары болады.

For instance, Hypothesis 1(a) gets supported as turnover intention spikes to a higher value when the expected value of long-term consequences (X-axis) is higher than the perceived long-term consequences of working with the technology (Y-axis).

5.5. 2-зерттеу: қорытынды

5.5. Study 2: conclusion

EDT-ді теориялық негіз ретінде қолдана отырып, біз күтілетін және технологияның тәжірибелі сипаттамалары арасындағы сәйкессіздіктің кадрлардың ауысуы мен жұмыс шаршауына әсерін тексердік.

Using EDT as a theoretical framework, we tested the impact of perceived misfit between expected and experienced features of technology on turnover intention and work exhaustion.

Көпмүшелік регрессиялық талдау мен жауап бетінің әдісін қолдана отырып, сәйкессіздік (шамасы да, бағыты да) кадрлардың ауысуы мен жұмыс шаршауына қалай әсер ететінін түсіндірдік.

Employing polynomial regression analysis and response surface method, we explained how misfit (both in magnitude and direction) impacts turnover intention and work exhaustion.

АТ мамандарының мансаптық үміттерді осы технологиямен қалай байланыстыратынын және олардың мансаптық және жұмыс нәтижелерін технологияларға жатқызу ерекше құбылыс екенін байқау қызықты.

It is interesting to see how IT professionals correlate career expectations with a given technology, and their attribution of career and work outcomes to technology is a unique phenomenon.

6. Талқылау

6. Discussion

Біз IT - мамандардың жұмыс нәтижелерін зерттеу ауқымын кеңейттік (Armstrong et al., 2015; Joseph et al., 2015; Moquin et al., 2019; Shih et al., 2013), бұл технология (өзінің ерекшеліктері арқылы) IT мамандарының ниеті мен жұмысына қалай әсер ететінін түсіндіре отырып. IT мамандары арасында сарқылу.

We expanded the scope of existing research on IT professionals' work outcomes (Armstrong et al., 2015; Joseph et al., 2015; Moquin et al., 2019; Shih et al., 2013) by explaining how a given technology (through its inherent features) can influence turnover intention and work exhaustion among IT professionals.

Аралас әдісті қолдана отырып, біз IT мамандарының мінез-құлқын түсіндіруі мүмкін технологияның ерекшеліктерін (ұзақ мерзімді салдарлар, күтілетін проблемалар және технологиялық белгісіздік) индуктивті түрде зерттедік.

Employing a mixed-method approach, we inductively explored features of technology (long-term consequences, perceived challenge, and technology uncertainty) that hold the potential to explain IT professionals' behavior.

Соңғы жұмыс технологиялық өзгерістер (Каплан & Lerouge, 2007; Sharma & Stol, 2020) және кәсіби жаңартулардың тұрақты қажеттілігі (Гаудиосо соавт., 2017; Venkatesh et al., 2020) IT мамандары арасында жұмыс істеуден шаршауды тудыруы мүмкін.

Recent work highlights that technology changes (Kaplan & Lerouge, 2007; Sharma & Stol, 2020) and the constant need for professional updates (Gaudioso et al., 2017; Venkatesh et al., 2020) could induce exhaustion from work among IT professionals.

1 және 2-зерттеулерде технологияның ерекшеліктері жұмыс пен мансаптың күтулерімен қалай байланысты және IT мамандарының нәтижелеріне қалай әсер ететіні түсіндіріледі.

Study 1 and Study 2 explain how the features of technology are linked with work and career expectations and impact the work outcomes among IT professionals.

Осылайша, бұл зерттеу құрылыс ретінде технологияның қазіргі заманғы түсінігін және оның it-мамандарға әсерін жақсартуға көмектеседі (Korunka et al., 1995; Rong & Grover, 2009; Speier & Venkatesh, 2002; Yi, Jackson, Park, & Probst, 2006).

Thus, this study contributes to enhance the present understanding of technology as a construct and its impact on IT professionals (Korunka et al., 1995; Rong & Grover, 2009; Speier & Venkatesh, 2002; Yi, Jackson, Park, & Probst, 2006).

1-зерттеу бізді сәйкестікті / сәйкессіздікті қабылдау құбылысына бағыттады және IT мамандары тұрғысынан жеке технологиялар арасындағы интерфейс туралы түсінігімізді жақсартты.

Study 1 directed us to the perceived fit/misfit phenomenon and improved our understanding of individual-technology interface in the context of IT professionals.

EDT-ді сәйкестікті / сәйкессіздікті зерттеудің теориялық негізі ретінде қолдана отырып, бұл зерттеу EDT-ді IT мамандарының жұмысының нәтижелерін түсіндірумен байланыстырады.

Using EDT as a theoretical framework to examine fit/misfit, this study links EDT to explain IT professionals' work outcomes.

Технологияның ерекшеліктеріне байланысты күтулер расталмаған кезде кадрлардың ауысуы және жұмыстан шаршау артады.

Turnover intention and work exhaustion increase when expectations with features of technology are disconfirmed.

Адамдар технологияның ерекшеліктеріне қатысты априорлық күтулерге ие.

Individuals have a priori expectations with features of technology.

Мысалы, біздің зерттеуіміз IT мамандарының мансаптық өсуі олар жұмыс істейтін технологиямен байланысты екенін көрсетеді.

For instance, our study suggests that IT professionals' career advancement is tied up with the technology they are working with.

Олардың жұмысының нәтижелері күтулердің бастапқы жиынтығын осы технологиямен жұмыс тәжірибесімен салыстыру арқылы қалыптасады.

Their work outcomes are shaped by comparing their initial set of expectations with the experiences of working with a given technology.

Қолданыстағы жұмыстарда технология ерекшеліктерінің (технологияның күрделілігі мен белгісіздігі сияқты) жеке адамдарға әсері зерттелді (Хосеп және басқалар., 2015; Rong & Grover, 2009; Venkatesh et al., 2020).

Extant work has studied the impact of features of technology (such as complexity and technology uncertainty) on individuals (Joseph et al., 2015; Rong & Grover, 2009; Venkatesh et al., 2020).

Біздің зерттеуіміз жеке адамдар мен технологияның ерекшеліктерін диадикалық деп түсіндіреді және оны күтудің жалпы құрылымын-растамауды қолдана отырып зерттейді.

Our study explains the nature of the relationship between individuals and features of technology as dyadic and explores it using the overall framework of expectations-disconfirmation.

Демек, қазіргі зерттеу EDT және IT маманы контекстінде жеке технологиялар арасындағы өзара әрекеттесуді біріктіреді.

Hence, the present study unifies EDT and individual-technology interactions in the IT professional's context.

Осы жұмыста біз технологияның сәйкессіздігіне байланысты жұмыс нәтижелері ретінде кадрлардың ауысуына және жұмыстан шаршауға баса назар аудардық.

In the present work, we have focused on turnover intention and work exhaustion as work outcomes related to the perceived misfit with technology.

Ғалымдар кәсіби емес адамдармен салыстырғанда, IT мамандары стресстің, сарқылудың жоғарылағанын байқады (Рагу-Натан, Тарафдар, Рагу-Натан және Ту, 2008; Джойя мен Мангия, 2017; Тарафдар, Ту, Рагу-Натан және Рагу-Натан, 2007) және сарқылудың жоғары деңгейін көрсетеді (Хосеп және басқалар., 2015; Shih et al., 2013).

Scholars observed that compared to non-IT professionals, IT professionals experience an increased level of stress, exhaustion (Ragu-Nathan, Tarafdar, Ragu-Nathan, & Tu, 2008; Joia & Mangia, 2017; Tarafdar, Tu, Ragu-Nathan, & Ragu-Nathan, 2007) and exhibit higher attrition levels (Joseph et al., 2015; Shih et al., 2013).

Нидерман, Сумнер және Маертц (2007) IT мамандары кетуді қарастырудың бірнеше жолын таңдай алатындығын түсіндірді.

Niederman, Sumner, and Maertz (2007) explained that IT professionals could take multiple paths while contemplating leaving.

Бұл жолдарды түсіну ерте араласуға мүмкіндік береді, олардың қазіргі жұмысы басқа қол жетімді мүмкіндіктерден асып түседі.

Understanding these paths may enable early interventions to ensure that their present work is relatively superior to other available opportunities.

Технологияның ерекшеліктерін және оның айналым ниетіне әсерін зерттеу кадрлардың ауысу ниетін азайту үшін көптеген жолдар мен араласуларды түсіндіруі мүмкін деп санаймыз.

We believe that exploring features of technology and its impact on turnover intention can explain multiple paths and interventions to minimize turnover intention.

6.1. Теориялық үлес

6.1. Theoretical contribution

Бұл зерттеу қолданыстағы зерттеулерге келесі жолдармен ықпал етеді.

The present study contributes to extant research in the following ways.

Индуктивті тәсілді қолдана отырып, біз IT мамандарының жұмысы мен мансабына қатысты технологияларға қатысты үш ерекше белгіні зерттедік.

Using an inductive approach, we have explored three unique technology-related features relevant to IT professionals’ work and careers.

Технологияның осы үш ерекшелігі-бұл мансап үшін ұзақ мерзімді салдары, қабылданған қиындық және онымен байланысты белгісіздік.

These three features of technology are long-term career consequences, perceived challenge, and related uncertainty.

Біздің зерттеуіміздің нәтижелері IT мамандарының мансабына арналған әдебиетке үлкен үлес қоса алады.

Findings of our study hold potential contributions to the literature dealing with the career of IT professionals.

Мысалы, біз IT - мамандардың мансаптық ұтқырлығын анықтай аламыз (Хосеп және басқалар., 2015) бағдарлау, тұлғаның сол немесе басқа технологиясын.

For instance, we can attribute IT professionals’ career mobility (Joseph et al., 2015) to individual’s orientation towards a given technology.

Жан-жақты EDT (Bhattacherjee, 2001) негізінде біз салыстырмалы түрде жаңа құбылысты тұжырымдадық, яғни бұл технология IT мамандарының мансаптық үміттеріне қалай сәйкес келеді.

Drawing from the overarching EDT (Bhattacherjee, 2001), we conceptualized a relatively novel phenomenon, i.e., how a given technology fulfills IT professionals’ career expectations.

Біздің нәтижелеріміз технологияның күтілетін және тәжірибелік сипаттамалары арасындағы сәйкессіздіктің кадрлардың ауысуы мен жұмыс күшінің сарқылуына әсерін растайды.

Our results confirm the impact of the perceived misfit between expected and experienced features of technology on turnover intention and work exhaustion.

Біздің нәтижелеріміз ИТ-мамандар жұмысының ауқымы мен бағыттылығы нәтижелеріне қалай әсер ететінін көрсетті. Мысалы, технологияның тәжірибелік сипаттамасы технологияның күтілетін сипаттамасынан асып кетуімен салыстырғанда, күту технологияның тәжірибелік сипаттамасынан асып кетсе, жұмыстан шаршау мен кадрлардың ауысуы жоғары болады.

Our results explored how both magnitude and directionality impact the work outcomes of IT professionals. For example, work exhaustion and turnover intention become high when the expectation is more than the experienced feature of technology compared to when the experienced feature of technology is more than the expected feature of technology.

Бұл мансапқа байланысты жоғары үміттері бар адамдар қолайсыз жұмыс нәтижелеріне осал екенін көрсетеді (Oh & Ma, 2018).

This indicates that individuals with higher career-related expectations are vulnerable to adverse work outcomes (Oh & Ma, 2018).

Осылайша, IT мамандарының мансаптық күтулерін басқару оң нәтижеге қол жеткізудің шешуші факторына айналады.

Thus, managing IT professionals’ career expectations become crucial to ensure positive outcomes.

IT мамандарының нәтижелері үшін технологияның күтілетін және тәжірибелі сипаттамалары арасындағы сәйкессіздіктерді зерттейтін зерттеулер аз.

Studies examining the mismatch between expected and experienced features of a technology on IT professionals’ work outcomes are scarce.

Осы зерттеуде біз қолданыстағы теорияны кеңейттік, технологияның ерекшеліктеріне сәйкессіздіктерді кадрлардың ауысуы мен IT-мамандардың сарқылуының маңызды болжамдары ретінде зерттедік.

In the present study, we have extended the existing theory by investigating the misfit with features of technology as significant predictors of turnover intention and work exhaustion of IT professionals.

Ib әдебиетін зерттеушілер сенімді теорияларды құру үшін зерттеу әдістері мен тәсілдеріндегі жаңалыққа шақырады (Венкатес және басқалар., 2013; Zachariadis, Scott, & Barrett, 2013).

Scholars in IS literature have called for novelty in research methods and approaches to generate robust theories (Venkatesh et al., 2013; Zachariadis, Scott, & Barrett, 2013).

Сапалық және сандық әдістерді қолдану "ішкі (қажетті) және сыртқы (шартты) байланыстарды анықтау" үшін өте маңызды (Закариадис және басқалар, 2013, 875 Б.).

The use of both qualitative and quantitative methods is argued to be vital to "identify both internal (necessary) and external (contingent) relations" (Zachariadis et al., 2013, p. 875).

Сапалық және сандық зерттеулерді біріктіруге бірнеше шақырулар болғанына қарамастан (Габл, 1994; Каплан & Дючон, 1988), Ақпараттық жүйелер саласының дамуымен соңғы онжылдықта мультимодты тәсілдердің терең түсінуді қамтамасыз ететін әлеуеті бар екендігі мойындалды (Ким, Канханхали, & Лей, 2016; Венкатеш және басқалар, 2013) .

Although there have been several calls for combining qualitative and quantitative research (Gable, 1994; Kaplan & Duchon, 1988), with maturing of the field of Information Systems in the last decade, there is increasing recognition that multi-method approaches hold the potential for providing deeper insights (Kim, Kankanhalli, & Lee, 2016; Venkatesh et al., 2013).

Біздің мақалада сапалық және сандық тәсілдерді біріктіре отырып, осы әлеует көрсетілген.

Our paper demonstrates this potential by integrating qualitative and quantitative approaches.

6.2. Тәжірибе үшін салдары

6.2. Implications for practice

IT мамандары стресстің жоғары деңгейіне ие және басқа мамандарға қарағанда шаршаудың жоғары деңгейін көрсетеді.

IT professionals experience higher stress levels and exhibit higher attritions than other professionals.

Біздің зерттеуіміз IT мамандарының жұмыс мінез-құлқының сыни болжаушысы ретінде технологияның ерекшеліктерін зерттейді және анықтайды.

Our study explores and establishes features of technology as a critical predictor of work behavior among IT professionals.

Жобаларды / технологияларды бөлу кезінде IT-мамандардың технологияларға деген үміттерін ескеретін адами ресурстарды басқару стратегияларын әзірлеу IT-мамандар мен олардың жұмыс жағдайлары арасында жақсы сәйкестікті / сәйкестікті қамтамасыз етудің тиімді әдісі бола алады деп болжаймыз.

We propose that devising human resource strategies that incorporate IT professionals' technology-related expectations in project/ technology allocation can be an effective way to ensure a better fit/ congruence between IT professionals and their work settings.

Біздің нәтижелеріміз сонымен қатар ұйымдар IT мамандарын белгілі бір технологияға оң бағыттауға бағытталған іс-шаралар қолдана алатындығын көрсетеді.

Our findings further suggest that organizations can take actions to bring positive orientation of IT professionals towards a given technology.

IT мамандары белгісіз және динамикалық технологиялық ортада жұмыс істейді.

IT professionals work in an uncertain and dynamic technological environment.

Нарықтың өзгеруіне немесе технологиялық өзгерістерге байланысты IT мамандары технологияға қатысты жаңа дағдыларды игеріп, технологиялар портфелінде тәжірибе жинап, тәжірибені бір технологияда сақтамауы керек.

Due to changing market requirements or technological changes, IT professionals must acquire newer technology-related skills and gain experience in a portfolio of technologies rather than retaining experience in a single technology.

Бұл дағдыларды игеру талаптары көбінесе олардың кетуге деген ниетіне ықпал етеді және жиі стрессті тудырады.

These skill acquisition requirements often contribute to their perceived intent to leave and often cause stress.

Біз ұйымдарға АТ-мамандарын оқыту және үнемі өзгеріп отыратын технологияларға бейімдеу бойынша алдын алу шараларын қарастыруды ұсынамыз.

We propose that organizations consider proactive measures to prepare the IT professionals to learn and adapt to the continually changing technology.

Технологияны игеруге дайын болу технологияға байланысты белгісіздіктен туындаған стрессті азайтуға көмектеседі.

Preparedness to learn technologies would help reduce stress caused by technology-related uncertainty.

Сонымен қатар, ұйымдар осы мамандарға технологиядан үміттерін қайта қарауға және тиімді күресу стратегияларын алуға көмектесетін бағдарлау бағдарламаларын жасай алады.

Moreover, organizations may devise orientation programs to help these professionals revisit their expectations from technology and acquire better-coping strategies.

Біздің нәтижелеріміз ұйымдар жұмыс істейтін технологиялар мен кадрлардың ауысуын азайту үшін IT мамандарының үміттерін ескеруі керек екенін көрсетеді.

Our findings suggest that organizations need to consider IT professionals' expectations from the technology they work with to minimize work exhaustion and turnover intention.

Сонымен қатар, ұйымдар растамау жағдайларын азайту үшін IT мамандарының күтулерін анықтау тетіктерін зерттей алады.

Moreover, organizations may explore mechanisms to set the expectations of IT professionals to minimize disconfirmations.

Сәйкессіздік жағдайларын азайту үшін ұйымдар белгісіздікке жол бермеу немесе ұзақ мерзімді мансаптық бағдарлау сияқты жеке бейімділіктерді түсінуге және мансаптық және кәсіби дамудың тиісті мүмкіндіктерін қамтамасыз етуге қаражат салуы керек.

To minimize the occurrence of misfits, organizations should invest in understanding individual dispositions such as intent to avoid uncertainty or long-term career orientation and ensure appropriate career and professional development opportunities.

Ұйымдар сонымен қатар АТ мамандарына үнемі өзгеріп отыратын технологиялық экожүйемен жұмыс жасау арқылы мансаптық өсуді басқаруға және мүмкіндігінше қарапайым, қарапайым және "жеткілікті" технологияларды енгізуге және әрдайым дамудан озып келе жатқан озық технологияларға жүгінбеуге мүмкіндік беруі керек.

Organizations should also enable IT professionals to manage their career paths while working with an ever-changing technological ecosystem and, wherever possible, deploy easy-to-use, simple, and 'good enough' technology rather than always resorting to cutting edge ahead of curve technology.

Біздің үнділік IT мамандарының нәтижелері Global Software Development (GSD) сайттарында жұмыс істейтін IT мамандарының динамикасы туралы аз зерттелген зерттеулермен толықтырылады.

Our findings among Indian IT professionals contribute to the scant research on the work dynamics of IT professionals working at Global Software Development (GSD) sites.

Көбінесе экономикасы дамып келе жатқан елдерде орналасқан мұндай GSD орталықтары білікті мамандарды әзірлеу, сатып алу және ұстап қалу проблемаларына тап болады.

Such GSD sites, often located in emerging economies, face challenges in developing, acquiring, and retaining skilled professionals.

Біздің тұжырымдарымыз көптеген IT мамандары жұмыс істейтін ұқсас экономикасы бар елдерде GSD жағдайында қолданылады.

Our findings would be applicable in GSD environments of similar economies where many IT professionals are employed.

6.3. Болашақ зерттеулердің шектеулері мен бағыттары

6.3. Limitations and directions for future research

Бұл зерттеудің белгілі бір шектеулері бар, оларды мойындау керек.

The present study has certain limitations that must be acknowledged.

Алынған нәтижелер адамдардың үміттері мен осы технологиямен жұмыс тәжірибесі арасындағы сәйкессіздік қолайсыз нәтижелерге әкелетінін көрсетеді.

The findings assert that the misfit between individuals' expectations and experiences with a given technology leads to adverse outcomes.

Осы зерттеудегі ең маңызды болжамдардың бірі-уақыт өте келе жеке адамдардың қалауы салыстырмалы түрде тұрақты болады.

One critical assumption in the present study is that the preferences of individuals are relatively constant over time.

АТ мамандары өз мансабының әртүрлі кезеңдерінде тәжірибе жинайды және бірнеше технологиялармен танысады.

IT professionals at various stages of their careers gain experience and exposure to several technologies.

Осылайша, олардың үміттері мен қалауы уақыт өте келе өзгеруі мүмкін.

Thus, their expectations and preferences are likely to change over time.

Болашақ зерттеулерде уақыт өте келе технологиялар туралы идеялардың өзгеретінін білуге болады.

Future studies may explore whether perceptions about technology change with time.

Жасырын өсуді модельдеу және өсу қоспасын модельдеу (Chan, 1998; Qureshi & Fang, 2011) сияқты ұзақ мерзімді зерттеулерді белгілі бір кезеңдегі қабылдау өзгерістерін бақылау және талдау осы технологияның ұзақ мерзімді әсерін түсінуге көмектеседі.

Longitudinal research design, such as latent growth modeling and growth mixture modeling (Chan, 1998; Qureshi & Fang, 2011), to observe and analyze changes in perception over a given period will help understand the long-term impact of a given technology.

Сонымен қатар, зерттеулер осы мамандардың мансабының әртүрлі кезеңдеріндегі технологияның сәйкестігін / сәйкессіздігін олардың жұмыс әрекетін түсіну үшін зерттей алады.

Also, studies can explore the fit/misfit with technology at different career stages of these professionals to understand their work behaviors.

Зерттеулерде қызметкерлердің үміттері мен осы технологиямен жұмыс тәжірибесі арасындағы сәйкессіздікті қалай жеңуге болатындығын зерттеуге болады.

Studies may investigate how employees learn to manage the incongruence between their expectations and experiences with a given technology.

Біз сәйкессіздік сызығының бойында айтарлықтай коэффициенттерді анықтадық, бұл сәйкессіздік кадрлардың ауысуына және жұмыстан шаршауға деген оң әсер етуден гөрі айқын теріс әсер етеді.

We found significant coefficients along the incongruence line, which suggest that misfit has a more pronounced negative impact than the positive impact of perceived fit on both turnover intention and work exhaustion.

Қазіргі зерттеу екі нәтижеге назар аударғанымен (кадрлардың ауысуы, жұмыстан шаршау), болашақ зерттеулерде болжамды сәйкессіздіктің IT мамандарының басқа нәтижелеріне әсері зерттелуі мүмкін.

Though present research focuses on two outcomes (turnover intention, work exhaustion), future studies may explore the impact of perceived misfit on other work outcomes of IT professionals.

Біз априорлық шаралар қабылдағанымызға және hoc-тан кейінгі тест ЦМВ қазіргі зерттеуде проблема емес екенін көрсеткенімізге қарамастан, біздің дизайнымызда оған тән шектеулер бар.

Even though we have taken a priori measures and post-hoc test indicates CMV is not an issue in the present study, our design has inherent limitations.

Болашақ зерттеулерде ЦМВ ықтималдығын азайту үшін маркерлік айнымалыларды енгізу (Lindell & Whitney, 2001) және дизайндағы уақытша бөлуді сақтау сияқты сенімді процедуралық шараларды қарастыруға болады.

Future studies may consider robust procedural measures such as introducing marker variables (Lindell & Whitney, 2001) and maintaining temporal separation in the design to minimize the chances of CMV.

Зерттеудің тағы бір шектеуі-оның зерттеу контексті.

Another limitation of the study is its research context.