Ekspert ang. expert, cognoscente

Ekspert (znawca) – osoba powszechnie uważana za posiadająca solidną technikę lub umiejętności, której zdolność do oceniania lub podejmowania właściwych, słusznych lub mądrych decyzji jest upoważnieniem lub statusem przyznanym przez jakąś grupę społeczną (np. zawodową) lub opinię publiczną w określonym, znanym obszarze. Mówiąc ogólnej ekspert to osoba o rozległej wiedzy lub potencjale opartym na badaniach, doświadczeniu lub pracy w określonej dziedzinie. Eksperci są proszeni o poradę dotyczącą znanego im tematu, ale nie zawsze zgadzają się co do szczegółów obszaru badań. Dzięki kwalifikacjom, szkoleniom, edukacji, zawodowi, publikacjom lub doświadczeniu (praktyce) ekspert może być uważany za kogoś, kto posiada specjalną wiedzę dotyczącą tematu wykraczającą poza wiedzę przeciętnej osoby i wystarczającą, aby inni mogli oficjalnie i zgodnie z prawem polegać na jego indywidualnej opinii. W przeszłości rolę eksperta pełnił mędrzec. Osoba ta była zazwyczaj myślicielem rozpoznawanym po jego mądrości i rozsądnej ocenie.

Spis treści

Charakterystyka

Eksperci posiadają długotrwałe lub intensywne doświadczenie nabyte poprzez praktykę i edukację w określonej dziedzinie. W konkretnych dziedzinach definicja eksperta jest określana poprzez konsensus i dlatego też nie jest konieczne, aby dana osoba posiadała profesjonalne lub akademickie kwalifikacje, żeby zostać zaakceptowana jako ekspert. W tym przypadku pasterz z 50 letnim doświadczeniem w zajmowaniu się stadem byłby powszechnie uznawany za posiadającego kompletną wiedzę w wykorzystywaniu i szkoleniu psów pasterskich i opiece nad owcami. Innym przykładem pochodzącym z informatyki jest system ekspertowy (ang. expert system), który może być nauczany przez człowieka i który następnie uważany jest za ekspercki, często osiągając w niektórych zadaniach lepsze wyniki niż człowiek. W dziedzinie prawa biegły jest wyznaczany przez sąd spośród:
  • osób figurujących na liście biegłych prowadzonej przez prezesów sądów okręgowych (tzw. biegły z listy),
  • innych osób, o których wiadomo, że posiadają odpowiednią wiedzę w danej dziedzinie nauki (tzw. biegły ad hoc),
  • instytucji naukowych lub specjalistycznych (tzw. biegły instytucjonalny).


Badania nad fenomenem ekspertów próbują zrozumieć związek pomiędzy specjalistyczną wiedzą a wyjątkowymi wynikami jeśli chodzi o kognitywne struktury i procesy. Podstawowym celem naukowca jest opisanie wiedzy eksperta i sposobu, w jaki jej używa do osiągnięcia wyników, które według większości osób wymagają nadzwyczajnych lub niezwykłych umiejętności. Badania ustalały czynniki, które umożliwiają ekspertom szybkość i dokładność w działaniach.[1]

Ekspertyza

Ekspertyza (opinia, ang. adaptive expertise) - proces zbadania rzeczy bądź zjawiska przez eksperta w danej dziedzinie. Zakłada się, że wynik ekspertyzy powinien być jednoznaczny, czyli że wykonane przez niezależnych ekspertów ekspertyzy w danym temacie powinny być takie same. Teza ta jest przedmiotem sporu wynikającym z faktu, że eksperci korzystają z różnych metody badania, które z kolei w zależności od swojej specyfiki mogą być obarczone różnym prawdopodobieństwem wystąpienia błędu, różną dokładnością, itp.

Eksperckość

Eksperckość składa się z tych cech, umiejętności i wiedzy osoby (eksperta) lub z systemu, które odróżniają ekspertów od nowicjuszy lub ludzi o mniejszym doświadczeniu. W wielu obszarach istnieją obiektywne pomiary działań mogące odróżnić ekspertów od nowicjuszy: eksperci w szachach prawie zawsze będą wygrywać z amatorami, lekarze specjaliści szybciej zdiagnozują chorobę itd.

Naukowy pogląd dotyczący eksperckości

Istnieją dwie naukowe postawy dotyczące zrozumienia i badań nad eksperckością. Pierwsza uważa eksperckość za powstającą własność wspólnoty praktyków. W tym poglądzie eksperckość jest społecznie skonstruowana; narzędzia do myślenia i scenariusze do działania są wspólnie konstruowane w obrębie społecznych grup umożliwiając tej grupie zdefiniowanie i nabycie ekspertyz w jakimś obszarze.

Drugi pogląd wywodzi eksperckość z charakterystyki poszczególnych osób, jako konsekwencji potencjału ludzkiego do szerokiego przystosowania się do fizycznych i społecznych środowisk. Wiele raportów dotyczących rozwoju eksperckości podkreśla, że pochodzi ona z długich okresów celowych praktyk. W wielu obszarach eksperckość wynika z co najmniej 10 letniego doświadczenia[2] a celowe praktyki są rzeczą powszechną. Ostatnie badania dotyczące eksperckości podkreślają kształtującą stronę argumentu "nature vs. nurture" (pol. natura czy kultura).[3]

Niektóre czynniki nie pasujące do dychotomii "nature vs. nurture" są biologiczne, ale nie genetyczne jak początkowy wiek, lewo- lub praworęczność i pora roku urodzenia.[4][5][6]

Wcześniejsze poglądy dotyczące eksperckości

Na równi ze społecznym poglądem na eksperckość, może ona być również rozumiana jako forma siły, rozumianej jako możliwość wpływania przez ekspertów na innych w efekcie ich wysokiego statusu społecznego. Obawa przed ekspertami wynika z obawy przed siłą oddziaływania elity intelektualnej. We wcześniejszych okresach historii zwykła umiejętność czytania sprawiała, że dana osoba stawała się częścią intelektualnej elity. Wprowadzenie maszyny drukarskiej w Europie w XV wieku i rozpowszechnienie drukowanych materiałów przyczyniło się do wyższych wskaźników i szerszego dostępu do dotychczas elitarnej wiedzy. Późniejsze rozprzestrzenienie się edukacji i uczącego się społeczeństwa zapoczątkowało erę powszechnej edukacji, której elita składała się tym razem z tych, którzy produkowali pisemną zawartość do użycia w edukacji i w innych sferach.

"Szlachetne kłamstwo" Platona dotyczy eksperckości. Platon nie wierzył, że większość ludzi jest wystarczająco mądra, aby zajmować się własnymi interesami lub interesami społeczeństwa, więc nieliczni "mądrzy" ludzie świata musieli kierować resztą stada. Toteż powstała koncepcja, że tylko elita powinna znać prawdę w swojej kompletnej formie, a władcy, twierdził Platon, muszą mówić mieszkańcom miasta "szlachetne kłamstwa", aby uczynić ich pasywnymi i zadowolonymi, unikając tym samym ryzyka rewolucji i zamieszek.

We współczesnym społeczeństwie za ekspertów uważani są na przykład lekarze i naukowcy, jako że posługują się dominującą wiedzą, która jest generalnie niedostępna dla laików. Jednakże ta niedostępność, a może nawet tajemnica, która otacza ekspertyzę, sprawia, że laik nie lekceważy opinii eksperta. Zamiast tego ma miejsce kompletnie przeciwna sytuacja, gdzie członkowie opinii publicznej wierzą w opinię medycznych specjalistów lub naukowe odkrycia i bardzo sobie je cenią mimo nie rozumienia ich.

Badania związane z eksperckością

W kongwistyce została rozwinięta pewna liczba modeli obliczeniowych w celu wyjaśnienia rozwoju od nowicjusza do eksperta. Herbert A. Simon i Kevin Gilmartin zaproponowali model nauki szachów nazywany MAPP (ang. Memory-Aided Pattern Recognizer).[7] W oparciu o symulacje oszacowali, że ponad 50.000 chunków (jednostek pamięci) jest potrzebnych do zostania ekspertem, dlatego też potrzeba wielu lat do osiągnięcia tego poziomu. Niedawno model CHREST (ang. Chunk Hierarchy and REtrieval STructures) szczegółowo symulował pewną liczbę zjawisk w ekspertyzie szachów (ruch gałek ocznych, wyniki w różnych pamięciowych zadaniach, rozwój od nowicjusza do eksperta) i w innych obszarach.[8][9]

Ważnym czynnikiem w wynikach ekspertyz wydaje się być sposób, w jaki eskperci są w stanie szybko odzyskać skomplikowane konfiguracje informacji pochodzące z długoterminowej pamięci. Rozpoznają sytuacje, ponieważ mają one znaczenie. To prawdopodobnie ta centralna troska dotycząca znaczenia i sposobu, w jaki odnosi się do sytuacji zapewnia ważne połączenie pomiędzy indywidualną a społeczną postawą wobec rozwoju eksperckości. Praca "Skilled Memory and Expertise" napisana przez Andersa Ericssona i Jamesa J.Staszewskiego konfrontuje paradoks ekspertyzy z twierdzeniem, że ludzie nie tylko zdobywają wiedzę podczas praktyki kognitywnych umiejętności, ale również rozwijają mechanizmy, które umożliwiają im wydajne użycie dużej i znanej bazy danych.[10]

Prace dotyczące systemów ekspertowych (program komputerowy zaprojektowany do zapewnienia odpowiedzi na problem lub wyjaśnienia niejasności, gdzie z reguły wymagana byłaby konsultacja jednego lub więcej ekspertów) są z reguły oparte na założeniu, że eksperckość oparta jest na nabytych repertuarach ról i modeli do podejmowania decyzji, które mogą być uzyskane jako podstawa wspieranej przez komputer oceny i podejmowanie decyzji. Jednakże istnieje rosnący dowód na to, że eksperckość nie działa w ten sposób. Zamiast tego eksperci rozpoznają sytuację w oparciu o doświadczenie z wielu wcześniejszych sytuacji. W konsekwencji tego są w stanie podejmować szybkie decyzje w złożonych i dynamicznych sytuacjach.

W artykule Expertise in real world contexts H. Dreyfus i S. Dreyfus krytycznie odnoszą się do systemów ekspertowych sugerując, że:

Jeśli ktoś pyta eksperta o zasady używane przez niego, w efekcie zmusza go do cofnięcia się do poziomu początkującego i określenia zasad nabytych w szkole. Dlatego też zamiast używać zasad, których, według przypuszczeń inżynierów wiedzy, już nie pamiętają, eksperci zmuszeni są do przypomnienia sobie zasad, których już nie używają. ... Żadna liczba zasad i faktów nie może uchwycić wiedzy posiadanej przez eksperta podczas gdy on posiada przechowywane doświadczenie dotyczące rzeczywistych wyników dziesiątek tysięcy sytuacji.[11]

Teoria wyćwiczonej pamięci[12]

Rola długoterminowej pamięci w efekcie "wyćwiczonej pamięci" została po raz pierwszy wyprowadzona przez Chase'a i Simona w ich klasycznych badaniach ekspertów szachowych. Dowiedli oni, że zorganizowane wzory informacji składowane w pamięci długoterminowej pozwalają na szybkie kodowanie i lepsze zachowywanie informacji. Ich badania pokazały, że wszystkie tematy wykorzystywały tę samą liczbę chunków, ale ich rozmiar różnił się w zależności od wcześniejszego doświadczenie w tych obszarach. Chunki ekspertów zawierały więcej pojedynczych elementów niż analogiczne u nowicjuszy. Te badania nie ustalały, jak eksperci znajdują, odróżniają i odzyskują "właściwe" chunki z posiadanej przez nich, ogromnej ich liczby bez długich poszukiwań w długoterminowej pamięci.

Trenowana pamięć umożliwia ekspertom szybkie kodowanie, przechowywanie i odzyskiwanie informacji w obrębie obszaru ich ekspertyzy i tym samym omijanie bariery potencjału, która zazwyczaj ogranicza działania nowicjuszy. Wyjaśnia to na przykład możliwość ekspertów do przypominania sobie ogromnych ilości materiałów ukazanych tylko przez krótkie przerwy w nauce zakładając, że materiał pochodzi z ich obszaru ekspertyzy. Kiedy nieznany materiał (nie pochodzący z ich obszaru ekspertyzy) jest zaprezentowany ekspertom, ich zdolność przypominania nie jest lepsza od tej nowicjuszy.

Zasada znaczącego kodowania - pierwsza zasada wytrenowanej pamięci, zgodnie z którą eksperci wykorzystują wcześniejszą wiedzę do trwałego kodowania informacji potrzebnych do udanego przeprowadzenia znanego zadania. Eksperci tworzą bardziej skomplikowaną i dostępną reprezentację pamięci niż nowicjusze. Skomplikowana, semantyczna sieć pamięci tworzy znaczące kody pamięci, które tworzą wielorakie sygnały potencjału do odzyskania.

Zasada struktury odzyskiwania - druga zasada wytrenowanej pamięci, która stwierdza, że eksperci rozwijają mechanizmy pamięci zwane strukturami odzyskiwania, aby ułatwić odzyskiwanie informacji przetrzymywanych w długoterminowej pamięci. Te mechanizmy funkcjonują w sposób spójny z zasadą znaczącego kodowania, aby zapewnić sygnały, które mogą być później odnowione do odzyskania przetrzymywanych informacji w wydajny sposób bez zbyt długich poszukiwań.

Zasada przyspieszenia - trzecia zasada wytrenowanej pamięci, według której kodowanie długoterminowej pamięci i operacje odzyskiwania przyspieszają wraz z praktyką, tak więc ich szybkość i dokładność zbliża się do szybkości i dokładności przechowywania i odzyskiwania krótkoterminowej pamięci.

Przykłady wytrenowanej pamięci opisanej przez naukowców w obrębie badań Ericcsona i Stasewskiego obejmują:
  • kelnera, który może zapamiętać do 20 pełnych zamówień obiadu w restauracji używając mnemonicznej strategii, schematów i przestrzennych związków (umiejscowienie zamawiającej osoby). W czasie przypominania wszystkie pozycje z kategorii (np. wszystkie sosy do sałatek, potem temperatury wszystkich mięs, potem wszystkie rodzaje steków, następnie wszystkie rodzaje skrobi) byłyby przypominane zgodnie z ruchem wskazówek zegara dla wszystkich klientów.
  • miłośnika biegania, który zgromadził krótkie, przypadkowe sekwencje cyfr i zakodował grupy pod względem ich znaczeń, takich jak czasy biegania, daty, wiek. Tym samym był w stanie przypomnieć sobie ponad 84% wszystkich grup z cyframi zaprezentowanymi w sesjach o łącznej sumie 200-300 cyfr. Jego ekspertyza była ograniczona do cyfr; kiedy zamieniono cyfry na litery alfabetu, nie pokazywał zmiany — zasięg jego pamięci spadł do około sześciu spółgłosek.
  • miłośnika matematyki, który potrafi w mniej niż 25 sekund policzyć wynik mnożenia 2 x 5 cyfr (np. 23 x 48.856), które zostały zaprezentowane ustnie przez naukowca.

Ekspertyza w rozwiązywaniu problemów

Duża liczba badań nad eksperckością zawiera analizy dotyczące tego, jak eksperci i nowicjusze różnią się w rozwiązywaniu problemów[13] Najczęściej obszarami tych badań jest matematyka[14] i fizyka[15].

Categorization and representation of physics problems by experts and novices - jedna z najczęściej cytowanych prac w tej dziedzinie podaje, jak eksperci (doktoranci z fizyki) i nowicjusze (studenci, którzy ukończyli pierwszy semestr mechaniki) kategoryzują i reprezentują problemy w fizyce. Autorzy odkryli, że nowicjusze sortują problemy na kategorie w oparciu o cechy powierzchni (np. kluczowe słowa w stwierdzeniu problemu lub wizualne konfiguracje ukazanych przedmiotów). Natomiast eksperci kategoryzują problem w oparciu o głębokie struktury (np. główne zasady fizyki użyte do rozwiązania problemu).

Ich odkrycia wskazują również, że podczas gdy schematy zarówno nowicjuszy, jak i ekspertów są aktywowane przez te same cechy stwierdzenia problemu, schematy ekspertów zawierają więcej proceduralnej wiedzy, która pomaga w określeniu, jaką zasadę zastosować, a schematy nowicjuszy zawierają głównie deklaracyjną wiedzę, która nie pomaga w określaniu metod rozwiązań.

Skala ekspertyzy Germain

Marie-Line Germain (Niemcy, 2006) rozwinęła psychometryczny pomiar postrzegania eksperckości pracowników zwany GEM (ang. Generalized Expertise Measure). Zdefiniowała behawiorystyczny czynnik u "ekspertów" występujący poza czynnikami zasugerowanymi przez Swansona i Holtona w 2001 roku[16]. Jej 16-elementowa skala zawiera elementy obiektywne i subiektywne. Pięć obiektywnych elementów to elementy oparte na dowodach. Subiektywne elementy (pozostałe jedenaście elementów) zostały nazwane elementami poprawy z powodu ich behawiorystycznego składnika.

Według Germain ekspert posiada w danym obszarze:
  • konkretne wykształcenie,
  • konkretną wiedzę,
  • konkretne wyszkolenie,
  • wymagane kwalifikacje,
ponadto:
  • jest ambitnie nastawiony do pracy,
  • jest w stanie ocenić wagę sytuacji związanych z pracą,
  • posiada możliwości rozwoju,
  • jest charyzmatyczny,
  • może z łatwością wyciągać wnioski z sytuacji związanych z pracą,
  • posługuje się w pracy intuicją,
  • jest w stanie ocenić, jakie rzeczy są w jego pracy ważne,
  • jest asertywny, pewny siebie i swojej wiedzy oraz towarzyski.


Powiązane terminy

Ekspert różni się od specjalisty tym, że specjalista musi być w stanie rozwiązać problem a ekspert musi znać jego rozwiązanie. Przeciwieństwem eksperta jest laik (ang. layperson), podczas gdy ktoś, kto posiada średni poziom zrozumienia jest nazywany technikiem (ang. technician) i jest często zatrudniany do wspierania ekspertów. Osoba może być ekspertem w jednej dziedzinie i laikiem w wielu innych obszarach. Eksperci i eksperckość są tematami debat w obrębie epistemologii (teorii poznania będącej dziedzina filozofii) pod ogólnym tematem wiedzy specjalistycznej. Idąc dalej, przeciwieństwem specjalisty byłby omnibus (ang. generalist) lub polihistor (osoba posiadająca rozległą wiedzę z wielu różnych dziedzin, encyklopedysta, ang. polymath).

Termin ekspert jest powszechnie, ale nieformalnie używane do podniesienia wartości czyjejś opinii, gdy nie są dostępne żadne obiektywne kryteria potwierdzające. W podobny sposób do dyskredytowania opinii używane jest pojęcie dyletant lub nawiedzony. Kiedy eksperci są przekonani, że tylko ich opinia jest słuszna, szczególnie poza obszarem ich kompetencji, mówi się o akademickim elitaryzmie.

W przeciwieństwie do eksperta, nowicjusz kolokwialnie nazywany żółtodziobem to osoba nowa w jakiejkolwiek nauce lub dziedzinie nauki lub czynności, bądź społecznym problemie, która przechodzi przez szkolenie w celu spełnienia zwykłych wymagań, aby być uznanym za dojrzałego i równego uczestnika.

W mediach termin ekspert jest czasami niesłusznie zastępowany pojęciem autorytet. Ekspert może być autorytetem, jeśli poprzez związki z ludźmi i technologią jest upoważniony do kontroli dostępu do ekspertyzy. Jednakże osoba, która jedynie jest autorytetem nie staje się automatycznie ekspertem. W ten sposób odbiorcy mediów są wprowadzani w błąd poprzez termin autorytet. Wiele stron www i wyszukiwarek używa również terminu autorytet w kontekście ruchu (liczba odsłon i/lub odwiedzin) w konkretnym temacie. Jednakże ten autorytet wskazuje jedynie na populistyczne informacje, w żaden sposób nie zapewniając, że autor danej strony lub bloga jest ekspertem.

Uwagi

  • Mark Twain zdefiniował eksperta jako zwykłego gościa z innego miasta.
  • Will Rogers opisał eksperta jako mężczyznę pięćdziesiąt mil od domu z walizką.
  • Niels Bohr, duński naukowiec i laureat nagrody Noble'a, zdefiniował eksperta jako osobę, która popełniła wszystkie możliwe błędy w obrębie swojej dziedziny.


Zobacz też

Linki zewnętrzne

Bibliografia

  • W.G. Chase, Herbert A. Simon: The mind's eye in chess in W.G. Chase: Visual information processing, Academic Press, New York 1973, ISBN 0-12-170150-6
  • W.G. Chase, Herbert A. Simon: Perception in chess, Cognitive Psychology 1973, volume 4, pages 55–81
  • M.T. Chi, P.J. Feltovich, R. Glaser: Categorization and representation of physics problems by experts and novices, Cognitive Science 1981, volume 5, issue 2, pages 121–152
  • M. T. H. Chi, R. Glasser & E. Rees: Expertise in problem solving, in R. J. Sternberg (Ed.): Advances in the psychology of human intelligence 1982, Vol. 1, pp. 7–75), Hillsdale, NJ: Erlbaum.
  • H. Dreyfus, S. Dreyfus: Expertise in real world contexts, Organization Studies 2005, volume 26, issue 5, pages 779–792
  • A. K. Ericsson: Expert Performance and Deliberate Practice, 2000 r.
  • Anders K. Ericsson, Neil Charness, Paul Feltovich, Robert R. Hoffman: Cambridge handbook on expertise and expert performance, Cambridge University Press, Cambridge, UK 2006, ISBN: 9780521600811
  • Anders K. Ericsson, Michael J. Prietula, Edward T. Cokely: The Making of an Expert, Harvard Business Review, July–August 2007
  • Anders K. Ericsson, James J. Stasewski: Complex Information Processing: The Impact of Herbert A. Simon, Chapter 9: Skilled Memory and Expertise: Mechanisms of Exceptional Performance, David Klahr and Kenneth Kotovsky, Lawrence Erlbaum Associates, Hillesdale N.J. 1989
  • M. Gibbons: Visual information processing, SAGE Publications, London 1994, ISBN: 978-0-8039-7794-5
  • Fernand Gobet: The role of deliberate practice in expertise: Necessary but not sufficient, Cognitive Science Society 2008
  • F. Gobet, G. Campitelli: The role of domain-specific practice, handedness and starting age in chess, Developmental Psychology 2007, volume 43, issue 1, pages 159–172
  • F. Gobet, P. Chassy: Season of birth and chess expertise, Journal of Biosocial Science 2008, volume 40, issue 2, pages 313–316
  • F. Gobet, A. J. de Voogt, J. Retschitzki: Moves in mind: The psychology of board games, Psychology Press, Hove, UK 2004, ISBN 1-84169-336-7
  • Fernand Gobet, Herbert A. Simon: Five seconds or sixty? Presentation time in expert memory, Cognitive Science 2000, volume 24, issue 4, pages 651–682
  • A. I. Goldman: Knowledge in a Social World, Oxford University Press, Oxford 1999
  • Dimitri Kitsikis: Le rôle des experts a la Conférence de la Paix. Gestation d'une technocratie en politique internationale. Ottawa, Editions de l'Université d'Ottawa, 1972, 227 pages.
  • Harald A. Mieg: The social psychology of expertise. Lawrence Erlbaum Associates, Mahwah, NJ 2001
  • J. Shanteau, D.J. Weiss, R.P. Thomas, J.C. Pounds: Performance-based assessment of expertise: How to decide if someone is an expert or not, European Journal of Operational Research 2002, volume 136, issue 2, pages 253–263
  • H. A. Simon, W.G. Chase: Skill in chess, American Scientist 1973, volume 61, pages 394–403
  • H. A. Simon, K. J. Gilmartin: A simulation of memory for chess positions, Cognitive Psychology 1973, volume 5, pages 29–46
  • T. Sowell: Knowledge and decisions, Basic Books, Inc., New York 1980
  • R. A. Swanson & E. F. Holton III: Foundations of Human Resource Development, Berrett-Koehler Publishers, Inc., San Francisco 2001
  • J. Sweller, R. F. Mawer, M. R. Ward: Development of expertise in mathematical problem solving, Journal of Experimental Psychology 1983, volume 112, issue 4, pages 639–661
  • P. Tynjala: Towards expert knowledge? A comparison between a constructivist and a traditional learning environment in the university, International Journal of Educational Research 1999, volume 31, issue 5, pages 357
  • S. Fuller: The Intellectual, Icon Books 2005
  • R. Collins: The Credential Society, 1979
  • J. Dewey: The Public and its Problems, 1927
  • S. Nettleton, R. Burrows, L. O'Malley: The mundane realities of the everyday use of the internet for health, and their consequences for media convergence, Sociology of Health and Illness 2005, volume 27, issue 7, pages 972–992
  • M. L. Germain: The impact of perceived administrators 'expertise on subordinates' job satisfaction and turnover intention, Academy of Human Resource Development, Arlington, VA. February 18–22, 2009.
  • M. L. Germain: Development and preliminary validation of a psychometric measure of expertise: The Generalized Expertise Measure (GEM), Unpublished Doctoral Dissertation. Barry University, Florida , 2006
  • M. L. Germain: Perception of Instructors’ Expertise by College Students: An Exploratory Qualitative Research Study, American Educational Research Association annual conference, San Francisco, CA. April 7–11, 2006
  • M. L. Germain: What experts are not: Factors identified by managers as disqualifiers for selecting subordinates for expert team membership, Academy of Human Resource Development Conference. Columbus, OH. February 22–26, 2006
  • M. L. Germain: Apperception and self-identification of managerial and subordinate expertise, Academy of Human Resource Development. Estes Park, CO. February 24–27, 2005
ostatnia modyfikacja 20 sierpnia 2016 r.