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CONTINUOUS SOCIAL LEARNING IN KNOWLEDGE NETWORKS
Wissensreifung – neue Perspektiven
für den Umgang mit Informationen
Andreas SchmidtScientific Coordinatorhttp://mature-ip.eu
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Outline
Ausgangspunkt
Wissensreifungsmodell
Beispiele: • Semantic MediaWiki – wiki-basiertes Datenmanagement• People Tagging - Kollaboratives Kompetenzmanagement
Fazit
3MATURE - Continuous Social Learning in Knowledge Networks
Problem
Vielfalt an unterschiedlichen Informationssystemen • Datenbanken, Wikis, Dokumentenmanagementsysteme,
Expertendatenbanken, BPM, Learning-Management-Systeme, …
=> Was ist angemessen? Wie sollten Übergänge aussehen?
Mehr Agilität gefordert• Viele Unternehmenssysteme werden als schwerfällig
wahrgenommen• Nicht nur Informationen, sondern auch ihre Struktur
muss anpassbar seino Schemata, Vokabulare, Prozessmodelle, …
=> Wo braucht man mehr Flexibilität? Wie kann man diese Flexibilität zugänglich machen?
4MATURE - Continuous Social Learning in Knowledge Networks
Wissens-reifungs-
modell
5MATURE - Continuous Social Learning in Knowledge Networks
Wissensreifungsmodell
Schmidt et al. (2008): Conceptual Foundations for a
Knowledge & Learning Architecture: Supporting Content, Process, and Ontology Maturing, International
Conference on Knowledge Management (I-KNOW), 2008
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Unterschiedliche Arten von Wissen
content
maturin
gco
ntent
maturin
g
ontologymaturing
(incl. competencies)
ontologymaturing
(incl. competencies)
processmaturingprocessmaturing
Schmidt et al. (2008): Conceptual Foundations for a Knowledge & Learning Architecture: Supporting Content, Process, and Ontology Maturing, International Conference on Knowledge Management (I-KNOW), 2008
7MATURE - Continuous Social Learning in Knowledge Networks
Wissensreifungsmodell
Entwickelt auf der Basis von Fallstudien von Unternehmenssituationen• Ursprünglich Zusammenbringen von E-Learning und
Wissensmanagement
Im Rahmen des Projektes MATURE• Empirische Studien (ethnographische Studien,
Interviews mit 139 Unternehmen in Europa)• Partizipative Prototypenentwicklung und deren
Evaluation („Design-based research“)
Ganzheitliche Sicht:• Mensch, Organisation und Technik
8MATURE - Continuous Social Learning in Knowledge Networks
Technische Unterstützung
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Lernprozesse in der Informationsmodellierung
Web 2.0: Inhalte können von einer großen Gruppe beigetragen werden und bewertet werden
Schritt weiter: Informationsmanagement 2.0• Strukturen und Vokabulare können ausgehandelt
werdeno statt starrer Schemata und starrer kontrollierter
Vokabulare• Prozessmodelle werden bottom-up aus dem
kollaborativen Task Management entwickelt (SAP)
Grundprinzipien• Nutzung sozialer Aushandlungsprozesse• Gardening statt Kontrolle
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Gardening
MATURE - Continuous Social Learning in Knowledge Networks
seeding
Reseeding
Reseeding
Reseeding
Evolutionarygrowth
Evolutionarygrowth
Evolutionarygrowth
11MATURE - Continuous Social Learning in Knowledge Networks
Semantic MediaWiki
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Semantisch erweiterte Wiki-Software:Semantic MediaWiki
• Erweiterung der Wikipedia- Basissoftware
• semantische Metadaten verbessern Suche, Konsistenz, Automatisierungen
13MATURE - Continuous Social Learning in Knowledge Networks
Beispiel: Semantic MediaWiki
Erweiterung des MediaWikis um typisierte Links und Attribute -> dadurch anfragbar
Wiki-basiertes Datenmanagementtool• Existierendes, aber durch Nutzer änderbares „Schema“• Mischung von strukturierten und unstrukturierten Daten
Einsatzbeispiele• Informationsinfrastrukturlandkarte• Projektmanagement
Typische Long-Tail-Anwendungen• Generisches Werkzeug erforderlich, das • leicht und flexibel anpassbar ist an geänderte
Vorstellungen
14MATURE - Continuous Social Learning in Knowledge Networks
KollaborativesKompetenzmanagement
15MATURE - Continuous Social Learning in Knowledge Networks
Kompetenzkataloge
Kompetenzkataloge sind die Grundlage für existierende Kompetenzmanagementansätze• Kontrollierte Vokabulare mit semantischen Beziehungen
(Ontologien)• Beschreiben Ist- und Sollkompetenzen von Mitarbeitern
Problem• Weiterentwicklung dieser Kataloge durch
Expertengruppe schwerfällig Idee:
• Partizipative Weiterentwicklung
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Brauchen wir immer vollständig ausgearbeitete Kompetenzen?
Yellow Pages & Expert Finder?• Nein, brauchen wir nicht
Bewerberselektion, Team-Zusammenstellung?• Wäre hilfreich, aber nicht unbedingt erforderlich
Bedarfsanalyse und Planung von Schulungen?• Wäre eine gute Idee!
Unterschiedliche Anwendungsfälle bedürfen unterschiedlicher Formalisierungsgrade
MATURE - Continuous Social Learning in Knowledge Networks
17MATURE - Continuous Social Learning in Knowledge Networks
18MATURE - Continuous Social Learning in Knowledge Networks
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Neue Sicht auf Kompetenzkataloge
Ontologieentwicklung als Lernprozess
Andreas Schmidt: MATURE - Den Wissensreifungsprozess in Unternehmen verbessern
Fazit
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Zusammenfassung und Ausblick
Informationsmanagement-Infrastrukturen müssen bewusst den Reifungsprozess berücksichtigen• Angemessene Repräsentationsformen (keine Über- oder
Unterformalisierung)• Modelle müssen kontrolliert änderbar werden• Überdenken von Berechtigungskonzepten
o „Gardening“ als Prinzip
Stichwort: Enterprise 2.0• Mehr Partizipation• Soziale Aushandlungsprozesse bewusst einsetzen• Kulturbewusste Gestaltung
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