Содержание к диссертации
Введение
ГЛАВА 1. Исследование понятийных и аспектов управления знаниями
1.1. Соотношение понятий «данные», «информация» «знания»
1.2. Исследование существующих подходов к классифицированию знаний
1.3. Разработка фасетной классификации множества «знания»
ГЛАВА 2. Образовательные организации высшего образования как основная составляющая инфраструктуры экономики знаний
2.1. Целеполагание в системе формирования и передачи знаний
2.2. Адаптационные аспекты функционирования образовательных организаций высшего образования
2.3. Проблемы и особенности оценки эффективности образовательных организаций высшего образования на международном уровне
ГЛАВА 3. Разработка моделей управления знаниями в образовательной организации высшего образования
3.1. Исследование процедур формирования и передачи знаний
3.2. Разработка модели управления знаниями в образовательной организации высшего образования
3.3. Вопросы создания и преобразования образовательных организаций высшего образования
Заключение
Библиография
- Исследование существующих подходов к классифицированию знаний
- Разработка фасетной классификации множества «знания»
- Адаптационные аспекты функционирования образовательных организаций высшего образования
- Разработка модели управления знаниями в образовательной организации высшего образования
Исследование существующих подходов к классифицированию знаний
Информация и знания всегда играли важную роль в развитии человеческого общества. Однако именно в рамках современного постиндустриального общества роль знаний и информации очень сильно возросла, они стали занимать одно из важнейших мест не только в развитии производства, но экономики в целом. Авторы теории постиндустриального общества считают смену «машинных технологий» «интеллектуальными технологиями» «важнейшим следствием научно-технической революции. В результате чего появляются новые подходы к исследованию экономических и социальных задач» [24, С. 337].
В современной науке данные понятия трактуются неоднозначно. С целью выявления соотношения между ними следует четко их разграничить посредством выявления их взаимного соотношения. Для этого обратимся к обзору существующих точек зрения на определение понятий «данные», «информация» и «знания».
Пытаясь объяснить механизм формирования данных, С.В. Симонович отмечает, что все окружающие человека объекты «находятся в состоянии непрерывного движения и изменения, которое сопровождается обменом энергией и ее переходом из одной формы в другую. Все виды энергообмена сопровождаются появлением сигналов. При взаимодействии сигналов с физическими телами в последних возникают определенные изменения свойств – это явление называется регистрацией сигналов. Такие изменения можно наблюдать, измерять или фиксировать иными способами – при этом возникают и регистрируются новые сигналы, то есть образуются данные» [45, С. 27]. Данное утверждение позволяет понять, что данные по своей природе являются объективными, в силу того, что они представляют собой не что иное, как результат фиксации действительно существующих сигналов, возникновение которых вызвано изменениями в материальных объектах.
Рассмотрение литературных источников позволило автору сделать вывод о том, что понятие «данные» может трактоваться как: - неупорядоченные наблюдения, числа, слова, звуки, изображения и другие сведения о реальных и абстрактных лицах, предметах, объектах, явлениях и событиях, соответствующих определенной предметной области; - «информация, представленная в пригодном для передачи и обработки автоматическими средствами виде, или же автоматизированными средствами при ограниченном участии человека» [29]; - фактический материал в виде чисел, символов или букв, используемый для описания различных объектов или ситуаций с целью последующего анализа или принятия решений [171].
Что же касается информации, то, как таковая, она использовалась многими учеными на протяжении столетий, однако никто из них не рассматривал ее в качестве объекта исследования. Интерес к информации возрос в ХХ веке, когда возросла ее роль в общественной деятельности. Стало актуальным не только понятие самого слова «информация», но и такое понятие, как «количество информации». К середине ХХ века К.Шеннон математически обосновал понятие количества информации, как меру уменьшения неопределенности. Вследствие чего слово «информация» стало применяться как научный термин. Такие ученые, как Р.Фишер и Л.Сциллард пытались связать понятие «информация»» с такими понятиями, как «вероятность» и «энтропия», но это не увенчалось успехом. Понятие информация является более широким, чем вероятность, которая является частью информации. Схожих взглядов придерживались А.Н. Колмогоров, А.И. Оксаков, Н. Винер, которые писали о том, что «информация есть информация, а не материя и не энергия» [22]. В своей более поздней работе «Кибернетика и общество» Н. Винер определил информацию как «обозначение содержания, полученного из внешнего мира в процессе нашего приспособления к нему и приспосабливания к нему наших чувств» [23]. Это позволяет прийти к выводу о том, что информация полностью зависит от того, кто ее получает. Она «индивидуальна и воспринимается в зависимости от высоты интеллекта индивидуума» [17, С. 9].
В.Н. Костюк также подчеркивает, что существование информации в обществе наблюдалось всегда, но в конце ХХ века резко усилилась ее социальная значимость. Если прежде информация представляла интерес только руководителей предприятий, научных работников и т.д., то в ХХ веке ее значимость приобрела массовый характер. Он отмечает, что «информация становится не просто сообщением, имеющим конкретное содержание, а экономической категорией, которая получает рыночную оценку и перестает быть бесплатным товаром» [62, С. 28]. С этим нельзя не согласиться, потому что на основе информации возникает информационный рынок, на котором можно продать или купить информацию. Следовательно, этот процесс будет приносить прибыль или убытки.
М.К. Бочаров в своих трудах отмечал, что понятие «информация» двойственно. Он выделял в его составе содержание (то есть «сведения о предметах и явлениях природы, общества и мышления»), и форму (то есть «любые системы знаков или сигналов»). Единство этих составляющих и создает самостоятельность информации, как целостного явления. «Информация становится информацией лишь после установления соответствия между содержанием и формой, то есть между различиями состояний данной материи и различиями сигналов (или знаков) другой материи» [16, С. 5-8].
Разработка фасетной классификации множества «знания»
Объем понятия «знание» значителен. Для целей управления знаниями крупная совокупность неупорядоченных элементов, охватываемых понятием неудобна (нерелевантна). Кроме того, следует помнить, что объем понятия по своей сути противоположен содержанию понятия. Это означает, что увеличение объема приводит к уменьшению содержания и наоборот. Поэтому для целей управления объем понятия «знание» следует упорядочить путем его классифицирования.
В общепринятом смысле под классификацией, или классифицированием (от лат. classis — разряд и лат. facere — делать) следует понимать «особый случай применения логической операции деления объема понятия, основанный на декомпозиции и представляющий собой некоторую совокупность делений (деление некоторого класса на виды, деление этих видов и т. д.)» [162].
Вместе с тем, существуют и другие определения понятия классификации. Так, В.К. Карнаухова и Т.А. Краковская дают следующее определение: классификация – «это распределение предметов, явлений и понятий по классам, отделам, разрядам в зависимости от их общих признаков» [48, С. 54].
Авторы «Экономического энциклопедического словаря» дают следующее определение данному понятию: классификация представляет собой «распределение объектов, понятий по группам, при котором объекты, обладающие общими схожими признаками, попадают в одну группу» [172].
Отметим, что потребность выполнения классификации вызвана необходимостью углубления знаний, а также практикой хозяйствования.
Под классифицированием будем понимать метод познания и упорядочивания объекта путем деления его на определенные группы на основе выделения их гомо- и гетерогенности. Рассматривая классифицирование, такие исследователи, как Ю.И. Блохин [10] и И.Н. Коломийцев [54] отмечают, что оно должно базироваться на следующих принципах, представляющих собой набор логических правил деления объема понятия: деление множества на классификационные группировки должно производиться каждый раз по одному основанию деления (правило единственного основания); каждый элемент множества на каждом уровне деления должен относиться только к одной классификационной группировке (правило непересечения); деление множества должно быть последовательным, без пропуска очередных ступеней классификационного деления (скачок в делении недопустим); делимое множество должно быть равно сумме подмножеств членов классификационного деления.
Стоит отметить, что классификация можно также рассматривать как объем понятия, не являющийся однородным. В связи с этим, классифицирование тоже можно подвергнуть декомпозиции (то есть, по сути его также можно классифицировать).
Рассмотрим выделяемые в современных литературных источниках подходы к выделению различных групп классификаций.
По степени содержательности классификации при проведении исследований выделяют: - содержательные классификации. Основой таких классификаций являются существенные, особо важные, содержательные классификационные признаки. Обычно они носят целевой характер. Примером такой классификации может быть классификация затрат для целей управления; искусственные классификации. О такой классификации говорят в случае, когда в качестве классификационных признаков выступают несущественные, вспомогательные признаки. Например, классификация регионов РФ по алфавиту. Также выделяют следующие виды классификаций в зависимости от подразумеваемых действий в процессе классифицирования: - «декомпозиция - это вид классификации, предполагающий разделение единого целого на содержательные взаимосвязанные составные части. Например, система управления предприятием делится на подсистемы, которые делятся на компоненты, а те, в свою очередь, на элементы; - стратификация - это вид классификации, предполагающий выделение однородных слоев (страт). Примером может служить, выделение внешней и внутренней среды организации» [60, С. 28]. В зависимости от задач, для решения которых предназначены классификации, они отличаются видом и особенностями построения. Одним из основных отличий классификаций друг от друга являются применяемые в них основания деления - признаки, по которым производится распределение множества на классификационные группировки, а также объекты классификации.
Например, Общероссийский классификатор видов экономической деятельности (ОКВЭД), введенный в использование в 2003 г. взамен ранее использовавшегося Общесоюзного классификатора отраслей народного хозяйства (ОКОНХ), который используется при решении задач, связанных с осуществлением государственного статистического наблюдения по видам деятельности за развитием экономических процессов, а также подготовкой статистической информации для сопоставления на международном уровне.
ОКВЭД создан на основе официальной русской версии Статистической классификации видов экономической деятельности в Европейском экономическом сообществе (англ. Statistical classification of economic activities in the European Community), в соответствии с которым включает в себя 17 разделов:
Адаптационные аспекты функционирования образовательных организаций высшего образования
Вместе с тем, все рассмотренные в рамках проведенного нами анализа классификации, на наш взгляд, обладают существенным недостатком, а именно «одномерностью». Под этим подразумеваем возможность одновременной классификации всего классификационного множества лишь по одному из признаков. Полученные группировки дальнейшему делению с целью уточнения характеристик объекта исследования не подвергаются.
Это позволяет судить о том, что проанализированные работы содержат так называемые «плоские» классификации. Однако сложность и многоаспектность процедур, проводимых в целях управления знаниями в высших учебных заведениях, очевидно, требуют более детальной классификации множества «знание».
Наиболее простым и логичным в данном случае видится использование иерархической классификации, которая позволяет достичь упорядочивания объектов исследования путем образования более однородных групп с увеличением числа уровней иерархии. Однако предпринятая в рамках данного исследования попытка применения инструментария иерархической классификации не позволила получить пригодного для целей управления результата. Попытки создать иерархическую классификацию множества «знания» приводят к возникновению дублирования классификационных группировок. Пример одной из таких попыток представлен на рисунке 2.
В связи с тем, что основной целью иерархического классифицирования является последовательное формирование все более однородных классификационных групп, то для формирования строгой иерархии требуется, чтобы каждое последующее основание деления «вписывалось в рамки» деления на основании признака более высокого уровня. В связи с этим, считаем возможным утверждать о том, что применение иерархического классификационного подхода к столь многоаспектному понятию, как «знание», невозможно. Наше утверждение о невозможности применения иерархической классификации к понятию знания подтверждается исследованиями других авторов. В частности В.Э. Карпов и И.П. Карпова в статье «К вопросу о принципах классификации систем», посвященной сложностям применения иерархической классификации для сложных объектов отмечают: «Авторам как-то пришлось наблюдать очень мучительный и поистине титанический процесс классификации. Исследователь пытался создать общую классификацию систем принятия решений. Исчерченный прямоугольниками лист формата А3 никак не мог отобразить непротиворечивую схему, в которой не было бы многочисленных дублирований и циклов. И самым сложным было решение вопроса о том, куда поместить очередной признак и ту или иную конкретную систему. Это – очень показательный пример» [49].
В работе «Системно-морфологический подход в технике, науке, социальной сфере» отмечается, что «достаточно часто встречаются случаи, когда объекты, подлежащие классификации, имеют сразу несколько «равносущественных» признаков, каждый из которых имеет одинаковое право быть основанием деления данного уровня. В этом случае иерархическая классификация уступает место комбинативной или фасетной классификации, когда деление одного и того же уровня проводится сразу по двум или большему числу оснований, и одномерные линейки вариантов по каждому из равнозначных оснований пересекаются, образуя многомерную матрицу, каждый элемент которой является видовым понятием или членом фасетной классификации» [141].
Очевидно, что попытка классифицировать такое понятие, как «знания» относится именно к одному из таких случаев. Классификационное множество «знание»
Попытка классифицирования множества «Знания» при помощи иерархического метода Действительно, фасетная система классификации (классификация двоеточием, классификация Ранганатана, аналитико-синтетическая классификация) представляет собой систему классификации, основой которой является «деление объектов или понятий на независимые группировки — фасеты, каждый из которых характеризует объекты или понятия в одном аспекте, по одному признаку. Данный метод значительно облегчает многоаспектное отражение объектов, поскольку можно строить классы из различных сочетаний признаков» [119].
Об актуальности применения фасетного метода классификации объектов свидетельствует также его распространенное применение в различных сферах. В частности данный метод нашел свое место в библиотечном деле (библиотечные классификаторы), товароведении (при формировании Общероссийского классификатора продукции и Товарной номенклатуры внешнеэкономической деятельности таможенного союза), в информатике.
Вместе с тем, несмотря на актуальность фасетный метод классификации также имеет ограничения в части своей применимости. В этой связи, некоторые авторы, пытаясь выделить сферы применения фасетной и иерархической классификации, приводят их достоинства и недостатки.
В этом отношении несомненный интерес представляет работа отечественных ученых Е.Ю. Райковой и Ю.В. Додонкина. Авторы приводят следующие достоинства и недостатки иерархической и фасетной классификаций (см. табл.3).
Разработка модели управления знаниями в образовательной организации высшего образования
Положительно оцененные «утверждения» впоследствии должны быть доведены до всех структур, которым эти знания необходимы. Такой процесс управляемого распространения и обмена знаний внутри организации, по мнению М. Мак Элроя, можно признать процессом интеграции знаний.
Суть последнего этапа жизненного цикла знаний по Мак Элрою состоит в их использовании при осуществлении реальных бизнес-процессов в организации. При этом могут возникнуть определенные проблемы, например, связанные с качеством знаний. Разрешение проблем такого рода осуществляется при помощи контура обратной связи.
Рассмотренные модели жизненного цикла знания в целом позволяют понять, что происходит со знанием в организациях. Однако эти три модели имеют два существенных недостатка, которые не позволяют в полной степени выявить специфику существования знаний в рамках высшего учебного заведения.
Первым недостатком является ориентация данных моделей лишь на корпоративный сектор. То есть знания рассматриваются как одно из средств достижения коммерческих целей организации. Успешное управление знаниями позволяет организации успешнее функционировать. Вместе с тем, организации занимаются созданием или поиском необходимых в каждый конкретный момент для решения конкретной задачи знаний. После решения задачи знания из системы просто удаляются. Отсюда вытекает второй недостаток – конечность цикла существования знания в организациях. Во всех моделях выделяется момент, когда определенное знание, предназначенное для решения конкретной задачи, становится ненужным и от него необходимо избавиться. Возможно, что применительно к корпоративному сектору этот подход является справедливым и эффективным. Однако применительно к высшему учебному заведению данный подход является некорректным. Знание не может бесследно прекратить свое существование, даже в случае его невостребованности оно продолжает существовать в различных хранилищах: библиотеках, электронных репозитариях и базах данных. Не говоря уже о том, что вновь возникающее знание не может появиться само собой, без опоры на фундамент в виде уже существующих знаний. В этой связи видится, что жизненный цикл знания не может быть конечным. По этой причине автор считает необходимым сформировать универсальную модель процесса управления знаниями, которая отражала бы все возможные операции, осуществляемые со знаниями.
Прежде чем перейти непосредственно к формированию универсальной модели следует, выделить основные ее элементы. Обобщив все представленные подходы, автор диссертационного исследования выделил следующие основные этапы процесса управления знаниями: - получение знаний. При этом для каждого субъекта данный этап может быть реализован посредством различных процедур, к числу которых относятся: генерация (научно-исследовательская и опытно-конструкторская деятельность), покупка (на основании лицензионного договора), заимствование; - систематизация и хранение знаний, выражающаяся в создании и поддержании в актуальном состоянии организационной базы знаний (репозитария); - передача знаний, осуществляемая посредством реализации обучающих процедур; - валоризация знаний, заключающаяся в придании знаниям стоимости или определенной ценности, как для организации, так и для общества. В широком смысле под валоризацией можно понимать также использование знаний; - «освобождение», подразумевающее избавление от не нужных организации знаний в силу того, что их хранение связано с затратами, а большой объем снижает скорость поиска и доступа к необходимым знаниям. С учетом выявленных этапов процесса управления знаниями автор предлагает следующую его универсальную модель (рис. 13).
Универсальность представленной модели заключается в том, что она применима для различных субъектов (и предметных областей) системы формирования и передачи знаний в национальной экономике. То есть такой подход позволяет «тиражировать» с определенными изменениями (вычленением не свойственных операций) данную модель применительно ко всем субъектам, в том числе и высшим учебным заведениям.
Разработанная автором в предыдущем параграфе универсальная модель процесса управления знаниями позволяет перейти к вопросам, учитывающим специфику субъектов системы формирования и передачи знаний в национальной экономике, а именно к разработке модели управления знаниями в высшем учебном заведении.
Все операции, связанные со знаниями, в высшем учебном заведении осуществляются в рамках системы управления знаниями. При этом система управления знаниями в вузе представляет собой взаимосвязанную совокупность подсистем (этапов процесса существования знаний), построение которой должно базироваться на определенных принципах и соответствовать целям деятельности.
Выделение главной цели субъектов вузовского сектора институтов получения, передачи и использования знаний позволило автору сформулировать основные принципы, на которых должны базироваться системы управления знаниями, что способствует обеспечению универсальности подходов к их построению и функционированию.
