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Viele Unternehmenssysteme werden als schwerfällig wahrgenommen<br />Dokumentmanagement, Datenbanken, Geschäftsprozesse, On...
Probleme<br />Vorgegebene Strukturen/Modelle sind fest und nicht (einfach) änderbar<br />Metadatenstrukturen, Prozessunter...
Modellierung als Lernprozess<br />Hierzu muss man allerdings die Modellierung als Lernprozess verstehen:<br />Von vagen Id...
Wissens-<br />reifungs-modell<br />MATURE - Continuous Social Learning in Knowledge Networks<br />
Wissensreifungsmodell<br />Schmidt et al. (2008): Conceptual Foundations for a Knowledge & Learning Architecture: Supporti...
Unterschiedliche Arten von Wissen<br />contentmaturing<br />processmaturing<br />ontologymaturing<br />(e.g., competencies...
Wissensreifungsmodell<br />Entwickelt auf der Basis von Fallstudien von Unternehmenssituationen<br />Ursprünglich Zusammen...
Forschungsthemen<br />Wie lässt sich Wissensreifung beobachten, messen und steuern?<br />Kriterien, Indikatoren, Aktivität...
MATURE - Continuous Social Learning in Knowledge Networks<br />The knowledgematuring model<br />landscape<br />
MATURE - Continuous Social Learning in Knowledge Networks<br />Technische Unterstützung<br />
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Kompetenzkataloge<br />Kompetenzkataloge sind die Grundlage für existierende Kompetenzmanagementansätze<br />Kontrollierte...
Brauchen wir immer vollständig ausgearbeitete Kompetenzen?<br />Yellow Pages & Expert Finder?<br />Nein, brauchen wir nich...
Neue Sicht auf Kompetenzkataloge<br />MATURE - Continuous Social Learning in Knowledge Networks<br />
MATURE - Continuous Social Learning in Knowledge Networks<br />
MATURE - Continuous Social Learning in Knowledge Networks<br />
Stellschrauben für kulturbewusste Gestaltung<br />Die Umsetzung von People Tagging in einer konkreten Umgebung muss die Un...
SKOS und Koexistenz<br />Nutzung von SKOS als Formalismus<br />Leichtgewichtige Instanzontologien<br />skos:broader, skos:...
Reifung von Kompetenzen<br />MATURE - Continuous Social Learning in Knowledge Networks<br />formal and measurable definiti...
People Tagging Demonstrator<br />Unterstützung des Gardening-Prozesses<br />durch Nutzung von Indikatoren: Nutzung, Agreem...
Fazit<br />
Zusammenfassung und Ausblick<br />Informationsmanagement-Infrastrukturen müssen bewusst den Reifungsprozess berücksichtige...
Kontakt<br />	Dr. Andreas SchmidtScientific Coordinator MATURE IPFZI Forschungszentrum Informatik, Karlsruheandreas.schmid...
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Wissensreifung - neue Perspektiven auf den Umgang mit Informationen

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Festkolloquium Professor Lockemann, 4. Februar 2011, Karlsruhe

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Wissensreifung - neue Perspektiven auf den Umgang mit Informationen

  1. 1. CONTINUOUS SOCIAL LEARNING IN KNOWLEDGE NETWORKS<br />Wissensreifung – neue Perspektiven für den Umgang mit Informationen<br />Andreas Schmidt<br />Karlsruhe, 4. Februar 2011<br />http://mature-ip.eu<br />
  2. 2. Outline<br />Ausgangspunkt<br />Wissensreifungsmodell<br />Beispiel: People Tagging - Kollaboratives Kompetenzmanagement<br />Fazit<br />MATURE - Continuous Social Learning in Knowledge Networks<br />
  3. 3. Viele Unternehmenssysteme werden als schwerfällig wahrgenommen<br />Dokumentmanagement, Datenbanken, Geschäftsprozesse, Ontologien, Lernmanagement, …<br />Oft überformalisiert, fehlende Akzeptanz <br />MATURE - Continuous Social Learning in Knowledge Networks<br />Mehr Agilität<br />
  4. 4. Probleme<br />Vorgegebene Strukturen/Modelle sind fest und nicht (einfach) änderbar<br />Metadatenstrukturen, Prozessunterstützung, Taxonomien/Ontologien<br />Die Modelle sind nicht angemessen<br />Ihre Formalität entspricht nicht der Verständnistiefe der Realität<br />Sie orientieren sich nicht an dem (sich verändernden) Nutzungsverhalten<br />MATURE - Continuous Social Learning in Knowledge Networks<br />
  5. 5. Modellierung als Lernprozess<br />Hierzu muss man allerdings die Modellierung als Lernprozess verstehen:<br />Von vagen Ideen zu allgemein akzeptierten, wohlverstandenen Konzepten<br />Von einfachen Aufgaben zu verbindlichen strukturierten Abläufen<br />Und die Lernprozesse laufen nicht während der Design-Phase, sondern zur Laufzeit ab<br />MATURE - Continuous Social Learning in Knowledge Networks<br />
  6. 6. Wissens-<br />reifungs-modell<br />MATURE - Continuous Social Learning in Knowledge Networks<br />
  7. 7. Wissensreifungsmodell<br />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<br />MATURE - Continuous Social Learning in Knowledge Networks<br />
  8. 8. Unterschiedliche Arten von Wissen<br />contentmaturing<br />processmaturing<br />ontologymaturing<br />(e.g., competencies)<br />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<br />MATURE - Continuous Social Learning in Knowledge Networks<br />
  9. 9. Wissensreifungsmodell<br />Entwickelt auf der Basis von Fallstudien von Unternehmenssituationen<br />Ursprünglich Zusammenbringen von E-Learning und Wissensmanagement<br />Im Rahmen des Projektes MATURE<br />Empirische Studien (ethnographische Studien, Interviews mit 139 Unternehmen in Europa, Fallstudien)<br />Partizipative Prototypenentwicklung und deren Evaluation als Design-basedresearch<br />Ganzheitliche Sicht:<br />Mensch, Organisation und Technik<br />MATURE - Continuous Social Learning in Knowledge Networks<br />
  10. 10. Forschungsthemen<br />Wie lässt sich Wissensreifung beobachten, messen und steuern?<br />Kriterien, Indikatoren, Aktivitäten, Guidance-Modelle<br />Was sind Barrieren im Wissensreifungsprozess auf der Ebene des Individuums, der Kooperation und der Organisation?<br />Analyserahmen, Möglichkeiten zur Überwindung<br />Wie lässt sich Wissensreifung durch soziotechnische Lösungen fördern?<br />Design-Prozess, „Maturing Services“<br />MATURE - Continuous Social Learning in Knowledge Networks<br />
  11. 11. MATURE - Continuous Social Learning in Knowledge Networks<br />The knowledgematuring model<br />landscape<br />
  12. 12. MATURE - Continuous Social Learning in Knowledge Networks<br />Technische Unterstützung<br />
  13. 13. Lernprozesse in der Informationsmodellierung<br />Web 2.0: Inhalte können von einer großen Gruppe beigetragen werden und bewertet werden<br />Nächster Schritt: Informationsmanagement 2.0<br />Strukturen und Vokabulare können ausgehandelt werden<br />statt starrer Schemata und starrer kontrollierter Vokabulare<br />Prozessmodelle werden bottom-up aus dem kollaborativen Task Management entwickelt (SAP)<br />Grundprinzipien<br />Niedrige Barrieren für breite Partizipation<br />Nutzung sozialer Aushandlungsprozesse<br />Gardening statt Kontrolle<br />MATURE - Continuous Social Learning in Knowledge Networks<br />
  14. 14. Gardening based on SER model<br />MATURE - Continuous Social Learning in Knowledge Networks<br />Reseeding<br />Reseeding<br />Reseeding<br />Evolutionary<br />growth<br />seeding<br />Evolutionary<br />growth<br />Evolutionary<br />growth<br />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<br />
  15. 15. MATURE - Continuous Social Learning in Knowledge Networks<br />Simone Braun, Christine Kunzmann, Andreas Schmidt: People Tagging & Ontology Maturing: Towards Collaborative Competence Management In: From CSCW to Web2.0: European Developments in Collaborative Design, Springer, 2010<br />KollaborativesKompetenzmanagement<br />
  16. 16. Kompetenzkataloge<br />Kompetenzkataloge sind die Grundlage für existierende Kompetenzmanagementansätze<br />Kontrollierte Vokabulare mit semantischen Beziehungen (Ontologien)<br />Beschreiben Ist- und Sollkompetenzen von Mitarbeitern<br />Problem<br />Weiterentwicklung dieser Kataloge durch Expertengruppe schwerfällig<br />Idee: <br />Partizipative Weiterentwicklung<br />MATURE - Continuous Social Learning in Knowledge Networks<br />
  17. 17. Brauchen wir immer vollständig ausgearbeitete Kompetenzen?<br />Yellow Pages & Expert Finder?<br />Nein, brauchen wir nicht <br />Bewerberselektion, Team-Zusammenstellung?<br />Wäre hilfreich, aber nicht unbedingt erforderlich<br />Bedarfsanalyse und Planung von Schulungen?<br />Wäre eine gute Idee!<br /><ul><li>Unterschiedliche Anwendungsfälle bedürfen unterschiedlicher Formalisierungsgrade</li></ul>MATURE - ContinuousSocial Learning in Knowledge Networks<br />
  18. 18. Neue Sicht auf Kompetenzkataloge<br />MATURE - Continuous Social Learning in Knowledge Networks<br />
  19. 19. MATURE - Continuous Social Learning in Knowledge Networks<br />
  20. 20. MATURE - Continuous Social Learning in Knowledge Networks<br />
  21. 21. Stellschrauben für kulturbewusste Gestaltung<br />Die Umsetzung von People Tagging in einer konkreten Umgebung muss die Unternehmenskultur berücksichtigen<br />Mögliche Stellschrauben<br />Wer darf taggen?<br />Wer darf getaggt werden?<br />Kontrolle über verwendete Tags/Vokabular<br />Sichtbarkeit von Tagging-Informationen<br />Semantik von Tagging<br />Suchstrategien<br />MATURE - Continuous Social Learning in Knowledge Networks<br />
  22. 22. SKOS und Koexistenz<br />Nutzung von SKOS als Formalismus<br />Leichtgewichtige Instanzontologien<br />skos:broader, skos:narrower und skos:related entsprechen dem, was „normale“ Nutzer zu differenzieren vermögen<br />Zusätzlich skos:prefLabel, skos:altLabel, skos:hiddenLabel<br />Verfeinerungen der Relationen ermöglicht Koexistenz von unterschiedlichen Formalitätsgraden<br />MATURE - Continuous Social Learning in Knowledge Networks<br />
  23. 23. Reifung von Kompetenzen<br />MATURE - Continuous Social Learning in Knowledge Networks<br />formal and measurable definitions of competencies<br />Individual “topics”<br />New topics<br />Taken up<br />Contacts<br />Shared and structured vocabulary for expertise<br />Negotiated topics<br />competence frameworks<br />Shared expertise judgments<br />stable core competencies and their instantiations<br />Individual judgments<br />“competence map”<br /> Tags get reused or structured<br /> other people’s knowledge about individual experiences gets reused<br />Company uses assessment of expertise for wider context and decides on priorities for expertise developments<br />Agreementabout vocabulary parts and people profiles has been reached <br />New topics judged to be interesting/important<br />used as a tag for a person or resource<br />
  24. 24. People Tagging Demonstrator<br />Unterstützung des Gardening-Prozesses<br />durch Nutzung von Indikatoren: Nutzung, Agreement, etc.<br />Empfehlung von Gardening: <br />Vereinigen, Verfeinern, Formalisieren, <br />Evaluationen<br />Bereits mehrere Usability-Evaluationen mit jeweils > 20 Nutzern<br />Konzeptuelle Evaluation<br />Pilot bei ConnexionsNorthumberland<br />MATURE - Continuous Social Learning in Knowledge Networks<br />
  25. 25. Fazit<br />
  26. 26. Zusammenfassung und Ausblick<br />Informationsmanagement-Infrastrukturen müssen bewusst den Reifungsprozess berücksichtigen<br />Angemessene Repräsentationsformen (keine Über- oder Unterformalisierung)<br />Modelle müssen kontrolliert änderbar werden<br />Überdenken von Berechtigungskonzepten <br />„Gardening“ als Prinzip<br />Stichwort: Enterprise 2.0<br />Mehr Partizipation<br />Soziale Aushandlungsprozesse bewusst einsetzen<br />Kulturbewusste Gestaltung<br />MATURE - Continuous Social Learning in Knowledge Networks<br />
  27. 27. Kontakt<br /> Dr. Andreas SchmidtScientific Coordinator MATURE IPFZI Forschungszentrum Informatik, Karlsruheandreas.schmidt@fzi.dehttp://andreas.schmidt.name<br />http://mature-ip.eu<br />MATURE - Continuous Social Learning in Knowledge Networks<br />

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