关于项目团队的发展阶段特点、问题、应对措施、领导风格

本文详细介绍了项目团队发展的四个关键阶段:形成、震荡、规范和发挥,并针对每个阶段的特点提供了相应的管理策略。此外,还提出了组建高效团队时应遵循的三项基本原则。

项目团队发展一般会经历这么几个阶段: 形成、震荡、规范、发挥 

形成(Forming)阶段特点

  • 成员对工作和人际关系:高度焦虑状态
  • 成员的情绪特点:激动、希望、怀疑、焦急、怀疑
  • 在心理上:极不稳定状态

应对措施:明确整个团队的方向、目标和任务;为每个人确定职责和角色
领导风格:指导型的领导风格

震荡(Storming)阶段特点:

  • 成员对工作和人际关系:剧烈动荡状态
  • 成员的情绪特点:紧张、挫折、不满、对立、抵制

应对措施:应付和解决出现的各种问题和矛盾;引导成员对自己的角色及职责进行调整;邀请团队成员积极参与解决问题和作出决定。
领导风格:影响型的领导风格

规范(Norming)阶段特点

  • 成员对工作:积极、努力
  • 人际关系:已确立,大部分矛盾已解决
  • 成员的情绪特点:信任、合作、忠诚、友谊、满意

应对措施积极放权,使成员进行自我管理和自我激励;对成员取得进步给予表扬;积极支持团队成员的各种建议和参与;努力规范整个团队的行为。
领导风格:参与型的领导风格

发挥(Performing) 阶段特点

  •  成员对工作:积极、努力;
  • 人际关系:融洽
  • 成员的情绪特点:开放、坦诚、依赖、集体荣誉感

应对措施给予团队足够的授权,使团队做到自我管理和自我激励;及时公布项目进程,表彰先进;集中精力做好进展计划和项目变更,指导项目团对改进作业方法。
领导风格:授权型的领导风格

团队成员选择的3个原则:

  • 用更好更少的人;
  • 使任务和人员技能和动机匹配起来;
  • 人员选择应强调彼此之间的互补性和协调性 

来源:http://blog.youkuaiyun.com/dadunan/archive/2007/04/04/1551224.aspx

六自由度机械臂ANN人工神经网络设计:正向逆向运动学求解、正向动力学控制、拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程(Matlab代码实现)内容概要:本文档围绕六自由度机械臂的ANN人工神经网络设计展开,详细介绍了正向与逆向运动学求解、正向动力学控制以及基于拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程的理论与Matlab代码实现过程。文档还涵盖了PINN物理信息神经网络在微分方程求解、主动噪声控制、天线分析、电动汽车调度、储能优化等多个工程与科研领域的应用案例,并提供了丰富的Matlab/Simulink仿真资源和技术支持方向,体现了其在多学科交叉仿真与优化中的综合性价值。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事机器人控制、自动化、智能制造、电力系统或相关工程领域研究的科研人员、研究生及工程师。; 使用场景及目标:①掌握六自由度机械臂的运动学与动力学建模方法;②学习人工神经网络在复杂非线性系统控制中的应用;③借助Matlab实现动力学方程推导与仿真验证;④拓展至路径规划、优化调度、信号处理等相关课题的研究与复现。; 阅读建议:建议按目录顺序系统学习,重点关注机械臂建模与神经网络控制部分的代码实现,结合提供的网盘资源进行实践操作,并参考文中列举的优化算法与仿真方法拓展自身研究思路。
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