3 research outputs found
Communication, culture, competency, and stakeholder that contribute to requirement elicitation effectiveness
In the context of software development, requirement engineering is one of the crucial phases that leads to software project success or failure. According to several disruptive changes in the software engineering landscape as well as the worldâs challenge of virus pandemic, the provision of practical and innovative software applications is required. Therefore, issues resolution in requirement elicitation is potentially one of the key success factors resulting in enhanced quality of system requirement. The authors have striven to create new ways of requirement elicitation according to factor effects of communication, culture, competency, and stakeholder, by incorporating tools, processes, methods, and techniques to solve the problems comprehensively, and then proposed an adaptive and applicable conceptual framework. To illustrate these effects, the authors performed a literature review from the past 8 years, and then data analysis from interviews of 27 practitioners, observations and focus groups of software development in real-life projects
āļāļąāļāļāļąāļĒāļāļ§āļēāļĄāļŠāļģāđāļĢāđāļāđāļāļāļēāļĢāļāđāļēāļĒāļāļāļāđāļāļāđāļāđāļĨāļĒāļĩāļŠāļģāļŦāļĢāļąāļāđāļāļĐāļāļĢāļāļĢāļŠāļ§āļāļĒāļēāļāļāļēāļĢāļēāđāļāļāļĢāļ°āđāļāļĻāđāļāļĒKey Success Factors Affecting Technology Transfer Success for Rubber Plantation Farmers in Thailand
āļāļēāļĢāļ§āļīāļāļąāļĒāļāļĩāđāļĄāļĩāļ§āļąāļāļāļļāļāļĢāļ°āļŠāļāļāđāđāļāļ·āđāļāļĻāļķāļāļĐāļēāļāļąāļāļāļąāļĒāļāļĩāđāļŠāđāļāļāļĨāļāđāļāļāļ§āļēāļĄāļŠāļģāđāļĢāđāļāđāļāļāļēāļĢāļāđāļēāļĒāļāļāļāđāļāļāđāļāđāļĨāļĒāļĩāļŠāļģāļŦāļĢāļąāļāđāļāļĐāļāļĢāļāļĢāļŠāļ§āļāļĒāļēāļāļāļēāļĢāļēāđāļāļāļĢāļ°āđāļāļĻāđāļāļĒ āđāļāļĒāđāļāđāļāļĢāļ§āļāļĢāļ§āļĄāļāđāļāļĄāļđāļĨāļāđāļ§āļĒāļāļēāļĢāļŠāļļāđāļĄāđāļāļāļŦāļĨāļēāļĒāļāļąāđāļāļāļāļ āļāļēāļāļāļąāļ§āļāļĒāđāļēāļāļāļĩāđāđāļāđāļāđāļāļĐāļāļĢāļāļĢāļāļēāļ§āļŠāļ§āļāļĒāļēāļāļāļēāļĢāļēāđāļĨāļ°āđāļāđāļāļŠāļĄāļēāļāļīāļāļāļāļāļŠāļŦāļāļĢāļāđāļāļēāļĢāđāļāļĐāļāļĢāļĒāļēāļāļāļēāļĢāļē āļāļģāļāļ§āļ 562 āļāļ āđāļāļĒāđāļāđāđāļāļāļŠāļāļāļāļēāļĄāļāļąāļāļāļąāļĒāļāļĩāđāļŠāđāļāļāļĨāļāđāļāļāļ§āļēāļĄāļŠāļģāđāļĢāđāļāđāļāļāļēāļĢāļāđāļēāļĒāļāļāļāđāļāļāđāļāđāļĨāļĒāļĩ āļĄāļĩāļāđāļēāļāļģāļāļēāļāļāļģāđāļāļāļĄāļēāļāļāļ§āđāļē 0.50 āļāļļāļāļāđāļ āļĄāļĩāļāļ§āļēāļĄāđāļāļ·āđāļāļĄāļąāđāļ 0.952 āļŠāļāļīāļāļīāļāļĩāđāđāļāđāđāļāļāļēāļĢāļ§āļīāđāļāļĢāļēāļ°āļŦāđāļāđāļāļĄāļđāļĨ āļāļ·āļ āļāđāļēāđāļāļĨāļĩāđāļĒ āļŠāđāļ§āļāđāļāļĩāđāļĒāļāđāļāļāļĄāļēāļāļĢāļāļēāļ āļŠāļąāļĄāļāļĢāļ°āļŠāļīāļāļāļīāđāļŠāļŦāļŠāļąāļĄāļāļąāļāļāđāđāļāļĩāļĒāļĢāđāļŠāļąāļ āđāļĨāļ°āļāļēāļĢāļ§āļīāđāļāļĢāļēāļ°āļŦāđāļāļēāļĢāļāļāļāļāļĒāļāļŦāļļāļāļđāļāđāļāļīāļāļāļŦāļļ (Multiple Regression Analysis) āļāļĨāļāļēāļĢāļ§āļīāļāļąāļĒāļāļāļ§āđāļē āļāļąāļāļāļąāļĒāļāļĩāđāļŠāđāļāļāļĨāļāđāļāļāļ§āļēāļĄāļŠāļģāđāļĢāđāļ āļĄāļĩ 7 āļāļąāļāļāļąāļĒ āđāļāđāđāļāđ āđāļāļ·āđāļāļŦāļēāļāļĩāđāđāļāđāđāļāļāļēāļĢāļāđāļēāļĒāļāļāļāđāļāļāđāļāđāļĨāļĒāļĩ āļāļ§āļēāļĄāļĢāļđāđāļāļ§āļēāļĄāļŠāļēāļĄāļēāļĢāļāļāļāļāļāļđāđāļāđāļēāļĒāļāļāļāđāļāļāđāļāđāļĨāļĒāļĩ āļāļēāļĢāđāļāļīāļāđāļāļāļēāļŠāđāļŦāđāļāļđāđāđāļāđāļēāļĢāđāļ§āļĄāļĄāļĩāļŠāđāļ§āļāļĢāđāļ§āļĄ āļāļēāļĢāļŠāļāļāđāļāļĢāļāđāļāļāļāļīāļāļāļēāļĢāđāļāđāļāļēāļāđāļāļāđāļāđāļĨāļĒāļĩ āļāļ§āļēāļĄāļāđāļāđāļāļ·āđāļāļāđāļĨāļ°āļŠāļāļāļāļĨāđāļāļāļāļąāļāļāļāļāđāļāļ·āđāļāļŦāļē āđāļāļāđāļāđāļĨāļĒāļĩāļāđāļ§āļĒāđāļāđāđāļāļāļąāļāļŦāļēāđāļāļāļēāļĢāļāļģāļāļēāļ āđāļĨāļ°āļāđāļĒāļāļēāļĒāđāļĨāļ°āļāļēāļĢāļŠāļāļąāļāļŠāļāļļāļāļāļēāļĢāđāļāđāđāļāļāđāļāđāļĨāļĒāļĩ āļāļąāļāļāļąāļĒāđāļŦāļĨāđāļēāļāļĩāđāļŠāļēāļĄāļēāļĢāļāļāļĒāļēāļāļĢāļāđāļāļ§āļēāļĄāļŠāļģāđāļĢāđāļāđāļāļāļēāļĢāļāđāļēāļĒāļāļāļāđāļāļāđāļāđāļĨāļĒāļĩāđāļāđāļĢāđāļāļĒāļĨāļ° 78.40 āđāļāļĒāļĄāļĩāļāđāļēāļŠāļąāļĄāļāļĢāļ°āļŠāļīāļāļāļīāđāļŠāļąāļĄāļāļąāļāļāđ (R) āļāļĩāđāļĢāļ°āļāļąāļ 0.901 āđāļāļĒāđāļāļĩāļĒāļāđāļāļĢāļđāļāļāļ°āđāļāļāļāļīāļ āļāļ·āļ Y = 0.464X2 + 0.461X15 + 0.182X12 + 0.155X14 - 1.133X3 + 0.869X18 + 0.279X7 āļāļĨāļāļēāļāļāļēāļĢāļĻāļķāļāļĐāļēāļāļąāļāļāļĨāđāļēāļ§āļŠāļēāļĄāļēāļĢāļāļāļģāļĄāļēāđāļāđāļāđāļāļ§āļāļēāļāļāļēāļĢāļāļąāļāļāļēāļāļēāļĢāļāđāļēāļĒāļāļāļāđāļāļāđāļāđāļĨāļĒāļĩāļāļēāļāļāļēāļĢāđāļāļĐāļāļĢāļāļĩāđāļĄāļĩāļāļĢāļ°āļŠāļīāļāļāļīāļ āļēāļāđāļĨāļ°āđāļŦāļĄāļēāļ°āļŠāļĄāļāļąāļāđāļāļĐāļāļĢāļāļĢāļŠāļ§āļāļĒāļēāļāļāļēāļĢāļēāļĢāļ§āļĄāļāļąāđāļāļāđāļāļĒāļāļāļāļąāļāļāļēāđāļāđāļāļāļĢāļāļāļāđāļĒāļāļēāļĒāļāļēāļĢāļāđāļēāļĒāļāļāļāđāļāļāđāļāđāļĨāļĒāļĩāđāļāļ·āđāļāļāđāļēāļ§āļŠāļđāđāļāļēāļĢāđāļāđāļāđāļāļĐāļāļĢāļāļĢ 4.0 āļāļĩāđāļĒāļąāđāļāļĒāļ·āļThis research aimed to study the key success factors affecting technology transfer for rubber plantation farmers in Thailand. Data were collected by multi-stage random sampling method from 562 rubber farmers and members of the rubber agricultural cooperative, using questionnaires on key success factors affecting technology transfer with a discriminant power greater than 0.50 for all items and reliability coefficient of 0.952. Data were also analyzed by mean, standard deviation, Pearsonâs product moment coefficient of correlation, and stepwise multiple regression analysis. The results revealed that there were seven predictive factors of technology transfer for rubber plantation farmers in Thailand, i.e., content in technology transfer, knowledge and competence of persons who passed on the technology transfer, participatory opportunity of the participants, integration of technology application techniques, continuity and consistency of content, technology support to solve problems, and policy and support for the use of technology. Every factor could explain and predict the success of technology transfer success at 78.40% with a relative coefficient (R) at the level of 0.901. The forecasting equation of raw score is Y = 0.464X2 + 0.461X15 + 0.182X12 + 0.155X14 â 1.133X3 + 0.869X18 + 0.279X7. The result can be used as guidelines for developing efficient and appropriate agricultural technology transfer for rubber plantation farmers and then, for conducting a technology transfer policy framework for sustainable farmers 4.0
āļāļĢāļāļāļāļēāļĢāļāđāļēāļĒāļāļāļāđāļāļāđāļāđāļĨāļĒāļĩāļŠāļģāļŦāļĢāļąāļāđāļāļĐāļāļĢāļāļĢāļŠāļ§āļāļĒāļēāļāļāļēāļĢāļēāđāļāļāļĢāļ°āđāļāļĻāđāļāļĒA Technology Transfer Framework for Rubber Farmers in Thailand
āļāļēāļĢāļ§āļīāļāļąāļĒāļāļĩāđāļĄāļĩāļ§āļąāļāļāļļāļāļĢāļ°āļŠāļāļāđāđāļāļ·āđāļāļāļąāļāļāļēāđāļĨāļ°āļāļĢāļ°āđāļĄāļīāļāļāļĢāļāļāļāļēāļĢāļāđāļēāļĒāļāļāļāđāļāļāđāļāđāļĨāļĒāļĩāđāļāļ·āđāļāļāļēāļĢāļĒāļāļĄāļĢāļąāļāđāļāļāđāļāđāļĨāļĒāļĩāļŠāļģāļŦāļĢāļąāļāđāļāļĐāļāļĢāļāļĢāļŠāļ§āļāļĒāļēāļāļāļēāļĢāļēāđāļāļāļĢāļ°āđāļāļĻāđāļāļĒ āđāļāđāļāļāļēāļāļ§āļīāļāļąāļĒāđāļāļīāļāļāļŠāļēāļāļ§āļīāļāļĩāđāļāļīāļāļāļĢāļīāļĄāļēāļāđāļĨāļ°āđāļāļīāļāļāļļāļāļ āļēāļ āđāļāđāđāļāļāļŠāļāļāļāļēāļĄāđāļĨāļ°āļāļēāļĢāļŠāļąāļĄāļ āļēāļĐāļāđāļāļąāļāļāļĨāļļāđāļĄāđāļāļĐāļāļĢāļāļĢāļŠāļ§āļāļĒāļēāļāļāļēāļĢāļēāļāđāļēāļāļāļĨāļēāļāđāļĨāļ°āļāļēāļāļāļ āļĢāļ§āļĄāļāļģāļāļ§āļ 55 āļāļ āļ§āļīāđāļāļĢāļēāļ°āļŦāđāļāđāļāļĄāļđāļĨāļāđāļ§āļĒāļāļēāļĢāļ§āļīāđāļāļĢāļēāļ°āļŦāđāļāļāļāđāļāļĢāļ°āļāļāļāđāļāļīāļāļŠāļģāļĢāļ§āļāđāļĨāļ°āļāļēāļĢāļ§āļīāđāļāļĢāļēāļ°āļŦāđāđāļāļ·āđāļāļŦāļē āđāļāļĒāļāļĢāļāļāļāļēāļĢāļāđāļēāļĒāļāļāļāđāļāļāđāļāđāļĨāļĒāļĩāļāļĩāđ āļāļĢāļ°āļāļāļāļāđāļ§āļĒāļāļĢāļ°āļāļ§āļāļāļēāļĢāļāđāļēāļĒāļāļāļāđāļāļāđāļāđāļĨāļĒāļĩāļāļģāļāļ§āļ 6 āļāļąāđāļāļāļāļ āļāļ·āļ āļāļģāļāļ§āļēāļĄāļĢāļđāđāļāļąāļāđāļāļāđāļāđāļĨāļĒāļĩ āđāļĢāļĩāļĒāļāļĢāļđāđāļāļēāļĢāđāļāđāļāļēāļāđāļāļāđāļāđāļĨāļĒāļĩ āļāļāļĨāļāļāđāļāđāļāļēāļāđāļāļāđāļāđāļĨāļĒāļĩ āđāļĢāļĩāļĒāļāļĢāļđāđāļāļēāļĢāđāļāđāđāļāļāļąāļāļŦāļē āđāļāđāļāļēāļāđāļāļāđāļāđāļĨāļĒāļĩāļāļĢāļīāļ āđāļĨāļ°āļāļģāđāļāļāđāļāđāļĨāļĒāļĩāđāļāđāļāđāđāļĨāļ°āļāđāļēāļĒāļāļāļ āļāļķāđāļāļāļĨāļāļĢāļ°āđāļĄāļīāļāļāļļāļāļ āļēāļāļāļēāļĢāđāļĢāļĩāļĒāļāļĢāļđāđāļŦāļĨāļąāļāļāļēāļĢāđāļāđāļāļĢāļāļāļāļēāļĢāļāđāļēāļĒāļāļāļāđāļāļāđāļāđāļĨāļĒāļĩāļāļāļāļāļĨāļļāđāļĄāđāļāļĐāļāļĢāļāļĢāļŠāļ§āļāļĒāļēāļāļāļēāļĢāļēāļāđāļēāļāļāļĨāļēāļāđāļĨāļ°āļāļēāļāļāļāļāļąāđāļ 2 āļāļĨāļļāđāļĄāļāļĩāđ āļāļāļ§āđāļē āļŠāļēāļĄāļēāļĢāļāđāļĢāļĩāļĒāļāļĢāļđāđāđāļāđāļāļĒāđāļēāļāļĢāļ§āļāđāļĢāđāļ§āđāļĨāļ°āļŠāļēāļĄāļēāļĢāļāļāļģāļāļ§āļēāļĄāļĢāļđāđāļāļĩāđāđāļāđāļĢāļąāļāļāļēāļĢāļāđāļēāļĒāļāļāļāđāļāđāļāđāđāļāļāļēāļĢāđāļāđāđāļāļāļąāļāļŦāļēāđāļāđāļāļĒāđāļēāļāļāļĩ āđāļĨāļ°āļāļēāļāļāļēāļĢāļ§āļīāđāļāļĢāļēāļ°āļŦāđāļāļāļāđāļāļĢāļ°āļāļāļāđāļāļīāļāļŠāļģāļĢāļ§āļāļāļąāļāļāļąāļĒāļāļĩāđāļŠāđāļāļāļĨāļāđāļāļāļēāļĢāļĒāļāļĄāļĢāļąāļāļāļĢāļāļāļāļēāļĢāļāđāļēāļĒāļāļāļāđāļāļāđāļāđāļĨāļĒāļĩāļāļāļāđāļāļĐāļāļĢāļāļĢāļŠāļ§āļāļĒāļēāļāļāļēāļĢāļē āļāļģāļāļ§āļ 6 āļāļąāļāļāļąāļĒāļāļĩāđāļĄāļĩāļāļāļāđāļāļĢāļ°āļāļāļāļĒāđāļāļĒ āļāļģāļāļ§āļ 25 āļāļąāļ§āđāļāļĢ āļāļąāļāļāļĢāļ°āļāļāļāļāđāļ§āļĒ āļāļēāļĢāļĢāļąāļāļĢāļđāđāļāļ§āļēāļĄāļāđāļēāļĒ āļāļēāļĢāļĢāļąāļāļĢāļđāđāļāļĢāļ°āđāļĒāļāļāđ āđāļāļāļāļēāļāļēāļĢāđāļāđāļāļēāļāļāļĪāļāļīāļāļĢāļĢāļĄāļāļēāļĢāđāļāđāļāļēāļ āļāļīāļāļāļīāļāļĨāļāļēāļāļŠāļąāļāļāļĄ āđāļĨāļ°āļŠāļīāđāļāļāļģāļāļ§āļĒāļāļ§āļēāļĄāļŠāļ°āļāļ§āļ āļĄāļĩāļāļ§āļēāļĄāļŠāļąāļĄāļāļąāļāļāđāļāļąāļ āđāļāļĒāļĄāļĩāļāđāļēāđāļāļŠāđāļāļ§āļĢāđ āđāļāđāļēāļāļąāļ 4.433 āļāļāļĻāļēāļāļīāļŠāļĢāļ° āđāļāđāļēāļāļąāļ 6 āļāđāļē p-value āđāļāđāļēāļāļąāļ 0.618 āļāđāļēāļāļąāļāļāļĩāļ§āļąāļāļāļ§āļēāļĄāļŠāļāļāļāļĨāđāļāļāļāļĨāļĄāļāļĨāļ·āļāđāļāļīāļāļŠāļąāļĄāļāļąāļāļāđ āđāļāđāļēāļāļąāļ 1.000 āđāļĨāļ°āļāđāļēāļāļąāļāļāļĩāļāļ§āļēāļĄāļŠāļāļāļāļĨāđāļāļāļŠāļąāļĄāļāļąāļāļāđ āđāļāđāļēāļāļąāļ 0.895 āļāļĨāļāļēāļāļāļēāļĢāļ§āļīāļāļąāļĒāļāļĩāđāļāļķāļāļŠāļēāļĄāļēāļĢāļāļŠāļĢāļļāļāđāļāđāļ§āđāļēāļāļĢāļāļāļāļēāļĢāļāđāļēāļĒāļāļāļāđāļāļāđāļāđāļĨāļĒāļĩāļāļĩāđāļŠāļēāļĄāļēāļĢāļāļāļģāđāļāđāļāđāļāļąāļāđāļāļĐāļāļĢāļāļĢāļŠāļ§āļāļĒāļēāļāļāļēāļĢāļēāđāļŦāđāđāļāļīāļāļāļĢāļ°āđāļĒāļāļāđāđāļĨāļ°āļĄāļĩāļāļļāļāļ āļēāļāđāļāđāļāļĢāļīāļThis research aims to develop and evaluate a technology transfer framework for technology adoption among rubber plantation farmers in Thailand. The study is a combination of qualitative and quantitative methods. A questionnaire and interviews were used together for data collection from 55 rubber plantation farmers in Chang Klang and Na bon districts. Exploratory factor analysis and content analysis were conducted. As results, the technology transfer framework consists of six steps, i.e., getting to know technology, learning about technology usage, technology trials, learning about problem solving, practical application along with technology implementation and transfer. In the evaluation phase, the results found that after applying the proposed framework, the sample groups of Chang Klang and Na bon rubber farmers could learn technologies rapidly and they were able to use acquired knowledge to solve their problems effectively. Besides, the exploratory factor analysis results revealed six contributing factors that affect technology transfer and technology acceptance among the subjects. Key factors constitute: perceived ease of use, perceived benefits, usage intention, usage behavior, social influence and technological facilities. The chi-square test determined a statistically significant relationship between variables: The Chi-Square statistic was 4.433, degrees of freedom (df) equaled 6, p-value equaled 0.618, the relative harmony index (CFI) equaled 1.000, and the Correlation Index (NFI) equaled 0.895. Based on the result, the framework can be further applied. It would bring significant benefits and facilitate quality improvement for the specified farmers