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

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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