На основе интеллекта развиваются такие способности, которые позволяют организации постоянно переигрывать своих противников. Так, в статье [1] утверждается, что эти системы должны базироваться на социальных отношениях, которые представляют собой слепок связей, возникающих при сотрудничестве в обучающейся организации. С помощью модели, основанной на теории графов, показываются возможности описания условий эффективного менеджмента. Это решение позволяет облечь в конкретную форму неявное знание, сохранить знания и поднять уровень инновационных процессов.
Новые знания исходят из опыта отдельных людей, действующих в рамках организаций, и она строится благодаря их социальному взаимодействию. По этой причине технология должна фокусировать внимание на проблеме нахождения инновационных решений для улучшения сотрудничества между отдельными личностями, осведомленностью и навыками, достигнутыми каждым из них. Системы менеджмента знаний (KMS) первого поколения концентрировали внимание главным образом на процессах диффузии и интеграции знаний. Это означает, что они базировались на предположении, что ценные знания уже присутствует в пределах организации. Поэтому основной целью KMS было обеспечение правильной информацией нужных людей и кодифицирование всех явных и неявных знаний, олицетворенных в организационных процессах и мыслях отдельных людей. Но целью KMS должно быть также производство новых знаний, а не только интеграция существующих информационных знаний. Так что все KMS второго поколения должны иметь дело с проблемой роста знания, благоприятствуя обнаружению проблем, потребностей и нахождению решений.
Процессы производства знаний, интеграций знаний не должны восприниматься как изолированные, они взаимодействуют друг с другом сложным способом. И приходится понять степень их сложности для того, чтобы поддержать организационные процессы инновации. Подразумевается, что только лишь получение, кодирование и размещения знаний не являются достаточными, чтобы гарантировать создание инновации. KMS должны обеспечивать и развивать пространства совместной работы, где отдельные лица могут обсуждать определенные проблемы, догадки и теории. Система, которую представляют авторы статьи [1], достигает эту цель в два этапа. Вначале проводится анализ социальной сети всей организации для обнаружения узлов, в которых главным образом протекают знания и информация. Как только эти индивидуальности обнаружены, система их побуждает создать коллектив для обнаружения «пробелов» в знаний, представляющей общий интерес.
Эта группа может принять форму сообщества практики, где отдельные лица встречаются отдельно друг с другом лично, чтобы решать проблемы, или она может принять форму практической сети, где отдельные лица проводят дискуссии в виртуальной среде типа форумов. На встречу надо подготовить документ, направление, сообщение, руководство, директиву, которые резюмирует идеи, проблемы и решения, возникшие в ходе дискуссии. Этот документ должен быть структурирован в качестве гипертекста. Сеть документов может рассматриваться в качестве сети идей, которые облеклись в конкретную форму одним автором или коллективом авторов в качестве дискуссионных сообщений. Далее в статье [1] представляется алгоритм распознавания «пробелов» знаний и «мета-пробелов». Примечательно, что одну из частных фаз авторы модели сравнивали с конденсатом Бозе-Эйнштейна, т.е. применяются физико-химические методы и инструменты изучения когнитивных процессов. Подобные методы и инструменты апробируются в научных исследованиях группы сотрудников кафедры информационных систем ЮТИ ТПУ по управлению знаниями [2].
Список литературы
- Lella L., Licata I. A new model for the organizational knowledge life cycle, ISEM, Institute for Scientific Methodology, Palermo.Italy. Processes of emergence of systems and systemic properties. Towards a general theory of emergence, Minati G. & Pessa E. (Eds), Springer, 2007. http://arxiv.org/0705.1084.pdf.
- Маслов А.В. Об одной гипотезе применения численных методов в управлении знаниями // Современные наукоемкие технологии. - М., - 2007, - № 11, - C. 70-71
Библиографическая ссылка
А .В. Маслов МОДЕЛЬ ЖИЗНЕННОГО ЦИКЛА ЗНАНИЙ // Современные наукоемкие технологии. – 2010. – № 5. – С. 131-132;URL: https://top-technologies.ru/ru/article/view?id=24775 (дата обращения: 19.04.2024).