MARC

 008260126s2025        us                              c    eng  d
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■020    ▼a9798270296421
■035    ▼a(MiAaPQ)AAI32284862
■040    ▼aMiAaPQ▼cMiAaPQ
■0820  ▼a004
■1001  ▼aLi,  Lan.
■24510▼aAI  Sensemaking  and  Adaptation  Through  Knowledge  Workers'  Career  Transition  Narratives
■260    ▼a[Sl]▼bThe  University  of  North  Carolina  at  Chapel  Hill▼c2025
■260  1▼aAnn  Arbor▼bProQuest  Dissertations  &  Theses▼c2025
■300    ▼a220  p
■500    ▼aSource:  Dissertations  Abstracts  International,  Volume:  87-07,  Section:  B.
■500    ▼aAdvisor:  Jarrahi,  Mohammad  H.
■5021  ▼aThesis  (Ph.D.)--The  University  of  North  Carolina  at  Chapel  Hill,  2025.
■520    ▼aWith  advancing  capabilities  exhibited  by  generative  AI  systems,  there  have  been  many  competing  narratives  about  the  occupational  implications  that  they  hold  for  knowledge  workers  -  those  whose  work  is  composed  primarily  of  cognitive  labor.  This  study  takes  seriously  the  potential  transformative  impact  this  technology  might  hold  for  this  group  of  workers.  It  contributes  to  existing  discourse  about  how  these  workers  attempt  to  make  sense  of  an  inscrutable  technology  and,  crucially,  to  adapt.  While  recent  studies  have  begun  to  explore  how  workers  themselves  are  making  sense  of  AI  and  its  implications  for  their  work  lives,  fewer  have  examined  what  actions,  particularly  career-related  actions,  workers  might  enact  in  response  to  AI's  growing  integration  in  the  workplace.  Lacking  this  worker-focused  understanding  of  their  adaptation  to  this  emergent  technological  moment  means  that  we  are  less  equipped  to  support  those  bridging  this  transition,  especially  those  most  vulnerable  to  its  disruptive  impact.  Taking  this  action-oriented  focus,  this  study  centers  its  investigation  on  career  transitioners,  that  is,  knowledge  workers  who  occupy  an  in-between  state  of  change  as  they  undergo  career  changes  that  are  informed  by  AI  developments  in  their  work  environments.  A  qualitative  method  was  adopted  to  understand  role  transitioners'  sensemaking  process.  In  total,  51  semi-structured  interviews  were  analyzed  to  tease  out  the  set  of  exit  and  entry  roles  that  transitioners  navigated,  and  how  AI  factored  into  their  sensemaking  and  career  adaptation  process.  The  AI  sensemaking  process  model  presented  in  the  findings  elicited  a  common  set  of  cues,  triggers,  frames,  strategies,  and  activities  that  these  individuals  engaged  to  develop  a  mental  model  of  AI.  This  sensemaking  model  enables  an  understanding  of  how  the  technical  properties  of  AI  and  workplace  conditions  may  shape  the  threat  and  opportunity  orientations  workers  adopt  towards  this  technology,  and  subsequently  drive  their  career  adaptation  strategies.  The  sensemaking  perspective  reveals  both  the  processes  workers  use  and  the  challenges  they  face  in  developing  a  mental  model  of  an  inscrutable  technology-mental  models  that  increasingly  inform  high-stakes  career  decisions.
■590    ▼aSchool  code:  0153.
■650  4▼aInformation  technology
■650  4▼aInformation  science
■653    ▼aCareer  transition
■653    ▼aKnowledge  workers
■653    ▼aQualitative  method
■653    ▼aSensemaking  process
■690    ▼a0489
■690    ▼a0703
■690    ▼a0800
■690    ▼a0723
■71020▼aThe  University  of  North  Carolina  at  Chapel  Hill▼bInformation  and  Library  Science.
■7730  ▼tDissertations  Abstracts  International▼g87-07B.
■790    ▼a0153
■791    ▼aPh.D.
■792    ▼a2025
■793    ▼aEnglish
■85640▼uhttp://www.riss.kr/pdu/ddodLink.do?id=T17360154▼nKERIS▼z이  자료의  원문은  한국교육학술정보원에서  제공합니다.

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