建模动机对学术人员工作满意度和绩效的重要性：混合结构方程模型-人工神经网络分析的应用

高等教育的竞争加剧，讲师们涉及多项任务，包括教学、研究和出版、咨询以及社区服务。学术界的高要求导致高等教育学者的工作负担和压力过大。值得注意的是，提供合适的激励组合可能会带来工作满意度和绩效。目前的研究旨在展示影响在马来西亚私立高等教育机构（PHEIs）工作的学术人员的外部和内部激励因素对工作满意度和工作绩效的影响。研究收集了来自马来西亚PHEIs的横断面数据和随机选择的343个样本。数据分析通过偏最小二乘结构方程模型（PLS-SEM）和人工神经网络（ANN）分析进行。结果发现，财务奖励、晋升、绩效评估、课堂环境和行为守则显著预测了工作满意度。行为守则、自主性和自我效能对工作绩效有强烈影响。工作满意度与工作绩效之间的关系受到自我效能的高度调节。ANN分析表明，影响工作满意度的三个主要因素是财务奖励、绩效评估和行为守则。分析支持影响工作绩效的三个重要因素：自我效能、绩效评估和行为守则。PHEIs的管理层应制定正确的政策，将工作满意度转化为工作绩效。自我效能在激活工作绩效中起着至关重要的作用。未来的研究应纳入促进工作满意度和绩效的其他重要激励因素，如情绪智力、正念和其他个人特质。此外，未来的研究可以采用混合方法或多响应者方法，以调查重要变量及其对讲师工作满意度和绩效的影响。