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Gardênia da Silva Abbad Full Text Available Análises de necessidades de treinamento ANTs, apesar de importantes, têm sido realizadas de modo pouco sistemático em ambientes organizacionais. A análise da literatura mostra que a produção intelectual nessa área está restrita a análises nos níveis do indivíduo e das tarefas, com poucas pesquisas enfocando necessidades em níveis mais abrangentes como grupos, equipes ou macroprocessos organizacionais.

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De modo IQ Selection binaarkaubanduse tutvustamise versioon, as abordagens de análise de necessidades ainda estão focadas em cargos ou nas estruturas organizacionais rígidas, estáticas, burocráticas departamentos, divisões etc.

Essa característica torna a ANT anacrônica e pouco útil, pois não capta novos arranjos organizacionais como arquiteturas matriciais, organização em rede, organizações virtuais ou novas configurações dos trabalhos humanos.

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Esse caráter dinâmico implica uma mudança no caráter da ANT, para uma abordagem mais prospectiva, voltada à aprendizagem de habilidades complexas e de alta volatilidade. Este ensaio teórico objetiva rever a literatura da área e propor um modelo de diagnóstico de necessidades de treinamento baseado em taxonomia de resultados de aprendizagem e com foco em diversos níveis de análise.

O modelo de ANT proposto deriva de um conjunto de resultados de pesquisas empíricas e vai além da análise de tarefas e de pessoas, incluindo também o nível organizacional e de grupo.

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A aplicação deste modelo permite fornecer as informações necessárias ao desenho de situações de aprendizagem e de treinamento que possam promover o desenvolvimento de complexas competências valorizadas pelo mundo do trabalho, cujo desenvolvimento requer ações educacionais variadas, currículos e programas de aprendizagem contínua e de educação permanente ao longo de toda a vida.

Nesse sentido, o modelo proposto permite que seja feito um elo entre os estudos empíricos sobre o tema e a sua aplicação prática em organizações de trabalho.

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About three years later, its MIR fluxes have shown a steady increase, rising by 1. Fitting the MIR LCs using our dust model, we infer a dust torus of the size of a few parsecs at some inclined angle.

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