#1440274
#1440274: Клейтон Альдерфер адаптировал теорию Маслоу и предложил три категории потребностей, которые он объединил в модель ERG (Existence, Relatedness, Growth). Альдерфер сократил количество потребностей с пяти до трех, сохраняя их иерархическую структуру, но предложил более гибкую концепцию. Один из этих трех уровней потребностей (по Альдерферу) включает физиологические потребности и потребности в безопасности, связанные с выживанием и стабильностью. Как и в теории Маслоу, эти потребности касаются базовых нужд, таких как оплата труда, безопасность рабочего места и рабочие условия. Назовите описанный уровень потребностей.
Клейтон Альдерфер адаптировал теорию Маслоу и предложил три категории потребностей, которые он объединил в модель ERG (Existence, Relatedness, Growth). Альдерфер сократил количество потребностей с пяти до трех, сохраняя их иерархическую структуру, но предложил более гибкую концепцию. Один из этих трех уровней потребностей (по Альдерферу) включает физиологические потребности и потребности в безопасности, связанные с выживанием и стабильностью. Как и в теории Маслоу, эти потребности касаются базовых нужд, таких как оплата труда, безопасность рабочего места и рабочие условия. Назовите описанный уровень потребностей.
Варианты ответа:
- Потребности существования (Existence).
- Потребности в отношениях (Relatedness).
- Потребности роста (Growth).
🔒 Ответ будет доступен после оплаты
Курс направлен на изучение ключевых принципов и методов анализа данных, включая сбор, обработку и визуализацию информации. Студенты освоят современные инструменты и алгоритмы для работы с большими массивами данных, научатся выявлять закономерности и принимать обоснованные решения. Особое внимание уделяется практическому применению навыков в реальных кейсах, что позволяет развить аналитическое мышление и подготовиться к профессиональной деятельности в данной сфере.
Курс направлен на изучение ключевых принципов и методов анализа данных, включая сбор, обработку и визуализацию информации. Студенты освоят современные инструменты и алгоритмы для работы с большими массивами данных, научатся выявлять закономерности и принимать обоснованные решения. Особое внимание уделяется практическому применению навыков в реальных кейсах, что позволяет развить аналитическое мышление и подготовиться к профессиональной деятельности в данной сфере.