Post on 05-Apr-2015
Virtuelle Teams in der Wissensgesellschaft
Thema Nr.1
Aktuelle Ansätze im Wissens- und Kompetenzmanagement
Referenten:
Ye Yu & Roland Engel
Gliederung
1. Einleitung2. Begriffliche Abgrenzung
• Wissen und Wissensformen• Wissens- und Kompetenzmanagement
3. Ontologien zur Unterstützung des Wissensmanagements• Begriffliche Abgrenzung• Wissensmetaprozess und Wissensprozess
4. ProPer - Ein auf Datenbanken basierender Ansatz• Anforderungen• Architektur• Grenzen der Lösung
4. OntoProPer - Ein auf Ontologien basierender Ansatz• Ziele des Einsatzes von Ontologien• Wesentliche Bestandteile von Ontologien• Architektur und Ableitungsregeln• Beispiel für eine Ontologie
5. Kritische Würdigung
1. Einleitung
• Wissen als eine der wichtigen Ressource künftiger Unternehmen• Wissen ist in den Köpfen der Mitarbeiter vorhanden• Mit Wissen sind unternehmerische Probleme zu lösen (z.B. steigende Komplexität von Herstellung und Vertrieb)
• Tatsächliches Wissen von Unternehmen über die Fähigkeiten und Kompetenzen ihrer Mitarbeiter jedoch sehr gering!
Ineffizienzen im Geschäftsprozeß
Quelle: Gerber 2001, Basel
Spannungsfeld „Skills and Business“oder die Bedeutung des Kompetenzmanagement für Unternehmen
Vorhandene Kompetenzen
Heutigen / künftigen Anforderungen Wer kann
Lücken schließen?
Form des Personaleinsatzes?
Kompetenzen halten oder abstoßen?
Art und Weise der Produkterstellung
Künftige Geschäftsfelder
•Vernetzung•Unternehmensweiter Einsatz•Geforderte Flexibilität
Skillsand
Business
2. Begriffliche Abgrenzung (Begriffe des Wissens)
Wissen: die Gesamtheit der Kenntnisse und Fähigkeiten einer Person,
die zur Lösung eines Problems eingesetzt werden.( nach Probst ) Dies
umfasst neben theoretischen Erkenntnissen, auch praktische
Alltagsregeln und Handlungsanweisungen.
Differenzierte Betrachtung der Termini Zeichen, Daten, Information,
Wissen, können, Handeln, Kompetenz und Wettbewerbsfähigkeit.
WissenstreppeWissenstreppe
Zeichen
Daten
Information
Wissen
Können
Handeln
Kompetenz
Wettbewerbsfähigkeit
+Syntax
+Bedeutung
+Vernetzung
+Anwendungsbezug
+Wollen
+Richig Handel
+einzigartigkeit
Die Wissenstreppe (in Anlehnung an North)
2. Begriffliche Abgrenzung (Wissensformen)
Differenzierung in individuelles versus kollektives
sowie in explizites versus implizites Wissen.
Gemeinsame Handlungsrotinen; Tradionelle Werten
Persönliche Erfahrungen;Intition-, Abstraktionsvermögen
ImplizitSchwer kommunizierbar;Personengebunden
Verfahrensanweisungen;Organisationsdokumentation
Persönliche Unterlagen;Fachkenntnisse
ExplizitZeitlich stabil;Speicherbar
kollektivindividuellWissen ist...
2. Begriffliche Abgrenzung (Wissensmanagement)
Wissensmanagement hat letztlich die Aufgabe notwendiges Wissen Mitarbeitern eines Unternehmens bzw. Netzwerkes mit möglichst geringem Aufwand in dem Augenblick zur Verfügung zu stellen, in dem dieses Wissen benötigt wird, um ein Problem bzw. eine Aufgabe in minimaler Zeit und zur maximalen Kundenzufriedenheit
technikorientierte Sichtweise:
Eine technische Auslegung sieht Wissen als Objekt. Rationalisierungs-
und Effektiveierungsbestrebung sollen durch eine bessere maschinelle
Identifizierung und Verarbeitung von Wissen erzielt werden.
humanorientierte Sichtweise:
Die humanorientierte Sichtweise versteht Wissen als einen Prozess, der
dynamisch, kontextgebunden und personalabhängig ist.
2. Begriffliche Abgrenzung (Kompetenzmanagement)
Skill- bzw. Kompetenzmanagement dient zur systematischen Analyse, Bewirtschaftung und Entwicklung den in Wissensträgern vorhandenen Wissens.
Ziel von Kompetenzmanagement ist es Fähigkeiten und Erfahrungen, also implizites Wissen, von Mitarbeitern in explizites Wissen zu wandeln und dies anderen Mitarbeitern unternehmens-weit und dauerhaft zur Lösung ihrer Aufgaben bereit zu stellen.
3. Ontologie zur Unterstützung des Wissensmanagements
Def. Ontologie: „Eine Ontologie stellt eine Sammlung von Konzepten, Beziehungen und Regeln zur Verfügung, die auf dem Konsens einer Gruppe von Personen, z.B. eines Unternehmensbereiches, beruhen. Solche Ontologie stellt eine von dieser Personengruppe gemeinsam getragenen Sicht auf eine Anwendungsbereich zur Verfügung“(Prof. Studer, Uni Karlsruhe)
Ontologiebasierte Wissensmanagement zielen darauf ab, Wissen einer Domäne explizit zu modellieren. Sie vermitteln ein allgemein anerkanntes Verständnis dieser Domäne, welches von Anwendungen und Personengruppen gemeinsam geteilt und wiederverwendet werden kann.
Typischerweise vermischen die in der Literatur beschriebenen Methodologien zwei Arten von Prozessen: Wissensmetaprozess und Wissensprozess
Def. Ontologie: "An ontology is a formal, explicit specification of a shared conceptualization„ (Gruber 1995)
3. Formale Ontologie I
Definition: Eine Ontologie ist ein Tupel O:=(L, C, R, F, G, H, A), dessen Komponenten wie folgt definiert sind:
Lexikon L: Das Lexikon enthält eine Menge von Symbolen für Begriffe, LC,
und eine Menge von Symbolen für Relationen, LR. Ihre Vereinigung ist das
Lexikon L:=LC ∪ LR.
Menge C von Begriffen: Über jedes c ∈ C existiert wenigstens ein Aussage in
der Ontologie, durch die es in die Ontologie eingebettet wird.
Menge R zweistelliger Relationen: R bezeichnet eine Menge zweistelliger
Relationen, wobei jeweils Definitionsbereich (domain) und Wertebereich (range)
(CD,CR) spezifiziert
wird mit CD,CR ∈ C.
Zusätzlich werden die Funktionen d und r eingeführt. Diese liefern – angewandt auf eine Relation r ∈R – die entsprechenden Definitions- und Wertebereichsbegriffe CD und CR
Lexikon: L= {"employee", "Angestellter", "Angestellte“, “Organisation", “Projekt", “member", “participant", “client", “participate", ... }
Begriffe: C = {Person, Employee, Manager, Project, Company,
FinanceComp, ...}
Relationen: R = {participantOf, member, client, ...}
d ={(participantOf, Person), (member, Project), (client, Project)},
r ={(participantOf, Project), (member, Person), (client, Company)}
3. Formale Ontologie II
F und G verknüpfen Symbole {l1, l2,…,ln} ⊂ L mit den zugehörigen
Begriffen und Relationen in der gegebenen Ontologie. Ein Symbol kann auf mehrere Begriffe oder Relationen verweisen; umgekehrt kann auf einen Begriff oder Relation von mehreren Symbolen verwiesen werden.
Bemerkung: Da es eine n : m Abbildung zwischen Lexikon und
Begriffen/Relationen gibt, sind F und G auf Mengen definiert.
Beispiel:
Abbildungsfunktion F: { ({"organisation", "Unternehmen" }, {Company}),
( {"employee", "Angestellter" , "Angestellte"},{Employee}),
({„Bank“},{BankGeldinstitut, BankSitzgelegenheit}), ...}
Abbildungsfunktion G: {({"member", "participant"}, {member}),
({"participate"}, {participantOf}), ({"client"}, {client}) , ...}
3. Formale Ontologie III
Taxonomie H: Begriffe sind durch eine irreflexive, azyklische und transitive
Relation H, (H ⊂ C × C) taxonomisch miteinander verbunden.
H(Ci, Cj) bedeutet, dass Ci ein Subbegriff von Cj ist.
Menge A von Ontologie-Axiomen.
Beispiel:
Taxonomie: H = {(Manager, Employee), (Employee,Person), (FinanceComp, Company)}
Axiom:
Verbale Beschreibung:
IF Person X is participantOf Project Y THEN Project Y has as member Person X
3. Formale Ontologie IV
InternetBewerber sendet Bewerberprofil
Intranet•Mitarbeiter bearbeiten Mitarbeite-rprofile•Mitarbeiter suchen nach Kompetenzen anderer Mitarbeiter (Projektgeschäft)•Personalmanager wollen vakante Stellen besetzen
Webserver
Browser
Browser
Matching
ProfileDatenbank
ProPer-Architektur
Quelle: Sure 1999, Karlsruhe
Ontologie zur Unterstützung des Wissensmanagements
Unterscheidung von zwei Prozessen des Wissensmanagments in Unternehmen
Einführung und Instandhaltung von
Wissensmanagement-Lösungen in Unternehmen
Generierung, Erfassung und Nutzung des Wissens
als Ressource im Unternehmen
Wissens-Metaprozess Wissens-Prozess
Der Wissens-Metaprozess
Ontologieentwicklung als Teil des Wissens-Metaprozesses (In Anlehnung an Prof. Stude)
4. ProPer-Ein auf Datenbanken basierender Ansatz
Anforderungen an das Tool zur Unterstützung des Management
• Mitarbeiterverwaltung: Daten und Kompetenzprofile
• Datentransfer aus Internet und Intranet
• Stellenverwaltung:Stellen- und Anforderungsprofile
• Matching von Kompetenzprofilen mit Anforderungsprofilen
• Profilverwaltung: Erfassung von Skilldaten, Erstellung von Reports
• Such-Funktion: Finden von bestimmten Kompetenzen
Quelle: Sure 1999, Karlsruhe
ProPer-Grenzen der Lösung
• Datenschutzproblematik (Rechtestruktur, Verschlüsselung)
•Problem der notwendigen Datenaktualität (händische Aktualisierung aufwendig und im Alltag nicht garantiert)
Lösung:Analyse elektronisch gespeicherter Daten, Dateien, Dokumente
Quelle: Sure 1999, Karlsruhe
5. OntoProPer-Ein auf Ontologien basierender Ansatz
Ziel:In Dokumenten „verborgenes“ Wissen, das nicht in Datenbanken strukturiert abgelegt wurde, ausweisen und daraus mittels Regeln auf Kompetenzen von Mitarbeitern schließen.
Technische Voraussetzung:•Interpretation der vorhandenen Zeichen und Zeichenfolgen im Sinne der Semantik! Inhalt der Texte muß „verstanden“ werden!
•Allgemeingültiger Rahmen, der eine Kommunikation zwischen den verschiedensten Gruppen zuläßt und den Austausch von Informationen zwischen den verschiedensten Systemen erlaubt. (Überwindung von Sprach-, Modell-, Methoden- und Software-Barrieren!) --> Konsensbildung!!
Quelle: Gruber 1995, in: IJHCS 43/1995
Ziel des Einsatzes von Ontologien
•Kommunikationsverbesserung zwischen Parteien durch Verwendung einer gemeinsamen Sprache mittels aufgaben- und anwendungsspezifischer Konzepte;
•Präsentation der Wissensquellen in Abhängigkeit von Aufgabenstellung, Kontext, Terminologie und notwendiger Abstraktionsebene;
•Wissenszugriff durch flexible semantische Anfragemöglichkeiten (Pull-Ansatz) und durch aktives Erstellen von Wissensangeboten (Push-Ansatz);
•Aus implizitem Wissen explizites Wissen ableiten;
Quelle: Studer, 1999 Stuttgart
InternetBewerber sendet Bewerberprofil
Intranet•Mitarbeiter bearbeiten Mitarbeite-rprofile•Mitarbeiter suchen nach Kompetenzen anderer Mitarbeiter (Projektgeschäft)•Personalmanager wollen vakante Stellen besetzen
Webserver
Browser
Browser
Matching
ProfileDatenbank
Die Architektur von OntoProPer
Inferenz-maschine
AnnotationCrawler
DokumenteOntologie
Quelle: Sure 1999, Karlsruhe
Die wesentlichen Bestandteile einer Ontologie.
Konzepthierarchie:Konzepte bilden die Struktur der zugrunde liegenden Fachgebiete ab. Superkonzept „Person“ - Subkonzept „Mitarbeiter“- Subkonzept „Projekte“...
Attributdefinition (Zuweisung definierter Merkmale):Beschreibung der verschiedenen Instanzen innerhalb der Konzepte.(„Mitarbeiter“ beschrieben durch „Name“, „Stelle“, „Projekte“) Die Merkmale wirken sich innerhalb der Hierarchie immer auf jeweilige Subkonzepte aus!
Ableitungsregeln:Die verschiedenen Konzepte werden in Beziehung gesetzt und verborgenes Wissen extrahiert! z.B. „Arbeitet ein Mitarbeiter in einem Kundenprojekt hat er Erfahrung in der Branche des Kunde“
Quelle: Sure 1999, Karlsruhe
Beispiel: Die OntoProPer- Ontologie
Person Dokument
StelleBezeichnungBeschreibunghat Zeitpunkthat Stellenprofil
OrtOrtsbezeichnung--> Stadt--> Land --> Nationalität --> Sprache
Bewerberhat Name, Adressehat Bewerbung
Bewerbunghat Bewerberhat Zeitpunkt
Homepagehat Bewerberhat URL
Projektberichthat Mitarbeiterhat Branchehat Zeitpunkt
Skill
Profilhat Wert
ZeitZ-PunktZ-Spanne
Branche Sprachehat Land
Personenprofilhat Person hat Wert
Stellenprofilhat Stellehat Gewicht
Mitarbeiterhat Name,Adressehat Kostenstellehat Homepagehat Projektbericht
Quelle: Sure 1999, Karlsruhe
Ausmodellierung der Konzepte
Personhat Wohnort --> Stadthat Nationalität --> Landhat Geburtsort --> Stadthat Geburtstag --> Zeitpunkthat Profil --> Personenprofil
Dokumenthat Zeitpunkthat Sprache --> Sracheenthält Skill --> Skillenthält Brache --> Skill•Bewerbunghat Autor --> Bewerberauf Stelle --> Stelle•Homepagehat URLhat Autor --> Mitarbeiter•Projektberichthat Autor --> Mitarbeiter
Quelle: Sure 1999, Karlsruhe
Die Ableitung von Wissen mittels Regeln
Regeln zur Sicherung der Konsistenz des Systems:z.B.: „Ist eine Sprache einem Land zugeordnet, so kann davon ausgegangen werden, daß in diesem Land diese Sprache als Landessprache gesprochen wird“.
Ableitungsregeln:Aus der Sprache in der ein Projektbericht verfasst wurde, leitet das System ab, daß der Autor diese Sprache beherrscht.
Bewertungsregeln:Anforderungs- und Fähigkeitsgrad wird mit Bewertungsschema beschrieben z.B. Kenner, Könner, Expertez.B.: Mitarbeiter mit deutscher Nationalität gilt als „Experte“ der Sprache „Deutsch“
Quelle: Sure 1999, Karlsruhe
Kritische Würdigung von OntoProPer
• Ableitungsregeln lassen lediglich Trendaussagen zu
• Unterscheidung zwischen gesicherten und abgeleiteten Skills notwendig
• Problem der Behandlung von Soft-Skills
• Elance-Economy erfordert einen Austausch zwischen verschiedenen Kompetenz-Ontologien und die Verarbeitung der verschiedensten Formate der vorhandenen Internet-Jobbörsen
• Ziel ist die Verknüpfung von verschiedener Ontologien zu einem „semantic network“
Zusammenfassung
•Technikorientierter Ansatz von WM stellt lediglich auf explizites Wissen ab. --> Technik zur Verbesserung der DV u. Kommunikation --> Vernachlässigt kognitive Gesichtspunkte und Potentiale individuellen. Wissens
Humanorientierter Ansatz stellt auf individuelles Wissen ab. --> Personalwirtschaftlicher Ansatz: Ziel Ausbau der Fähigkeiten, Erfahrungen und Kenntnisse von Mitarbeitern --> Vernachlässigung der technischen Unterstützung
Ontologien können die Brücke zu beiden Sichtweisen schlagen--> Bieten Technik zur Optimierung des Zugriffs auf Wissen, wobei zugrunde gelegt wird, daß diese Wissen in den Köpfen der Mitarbeiter steckt.--> Ermöglicht heute schnell Experten zu identifizieren--> Ermöglicht Suche nach Quellen, die Mitarbeiter als Experten ausweisen--> Ermöglicht Aktualität über Dokumentenanalyse--> Technologie erkennt selbst Zusammenhänge, leitet daraus neues Wissen ab und stellt es gemäß dem gewünschten Abstraktionsgrad zur Verfügung
Vielen Dank für Eure Aufmerksamkeit!