Warning: include(php/base.php): failed to open stream: No such file or directory in /var/www/fastuser/data/www/masivy.com/data.html on line 2

Warning: include(): Failed opening 'php/base.php' for inclusion (include_path='.:/usr/share/php:/usr/share/pear') in /var/www/fastuser/data/www/masivy.com/data.html on line 2
Дані, інформація, знання і компетенція

Дані, інформація, знання і компетенція

Valdemar W. Setzer
Відділ інформатики
Університет Сан-Паулу, Бразилія
www.ime.usp.br/~vwsetzer

1. Вступ

Що це означає бути компетентним у іноземній мові? Як говорять по-французьки? Читач повинен спробувати відповісти на це питання, перш ніж приступити до вивчення цьго документу. Було б цікаво записати відповідь і порівняти її після прочитання цього документу.

Я поставив це питання для багатьох фахівців I.T. (Інформаційні технології) під час інтерв’ю, щоб оцінити їх компетентність. Відповіді варіювалися від “вільно володіє цією мовою”, до “можна мислити французькою”. Ці смутні формулювання не є справді корисними, якщо є намір розвивати систему обробки даних для збору та компетенцій уможливлює вказати професіоналів складати проектних команд або поповнити управлінські вакансії.

Дивлячись на літературні дані дуже складно розрізнити наступні понятття: “компетентність” і “знання”. Найгірша плутанина виникає між “знанням” і “інформація”, а також між «інформація» і «дані». Стенмарк [2002: глава 3] говорить: “Він часто вказував, що дані, інформація і знання, не те ж саме, але, незважаючи на зусилля, щоб визначити їх, багато дослідників використовують терміни дуже недбало, зокрема, знання та інформація терміни часто використовуються як взаємозамінні, хоча дві особи далеко не однакові”.

Коли я досяг на запитання, що є “дані”, я міг би використовувати визначення я раніше розробленої. У цій статті я приведу це визначення, і очистити характеризації з трьома іншими поняттями.

Було б також цікаво, якби читач хотів би спробувати в цей момент відповісти на запитання/надати характеристику, що він/вона розуміє під терміними “інформація” і “знання” і порівняти початкові думки із остаточними. Але її/його ймовірна трудність не є рідкістю: на питання # 81 від 10 серпня 1998 відмінний електронного журналу Netfuture – Технологія та відповідальності людини його редактор, Стівен Телбот описує, що протягом двох лекцій у великих аудиторіях, він запитав у бібліотекарів, що таке “інформація” і ніхто не ризикував відповісти окрім як “це речі, з якими ми працюємо” [1998] Телботт.

Ця стаття починається з визначення “дані”. Тоді характеристик (і не визначення, як буде ясно) “інформація”, “знання” і “компетенція” дано. Це буде видно, що “компетентність”, залежить від двох чинників, які ведуть поданням матриці, в “компетенції” матриці. Після загальних міркувань про цих понять, огляд літератури зроблений. Потім показано, як вони були використані в реалізації кілька років тому з двох різних систем управління компетентність для PROMON (дуже великий проектна фірма в Сан-Паулу), і PRODESP (Сан-Паулу стан обробки дані компанії, яка має більш ніж 1000 технічних професіонали в області обробки даних). Нарешті, деякі міркування зроблені на реалізації Центрів компетенцій, збираючись співробітників якийсь професійній області.

2. Дані

Я визначаю дані як послідовність кількісних або кількісної символів. Таким чином, текст являє собою частину даних. Насправді, листи і символи кількісні символи, тому що є кінцеве число з них; довільний алфавіт (у тому числі цифр і спеціальних символів) можна розглядати як систему нумерації. Фотографії, малюнки, записані звуки і анімація також приклади (кількісно) даних, оскільки вони можуть бути кількісно (за допомогою цифрових камер, сканерів, записуючих пристроїв і т.д.) до точки, що, в кінцевому рахунку важко відрізнити від оригіналів, їхнє відтворення зроблені з кількісних уявлення. Це дуже важливо відзначити, що, навіть якщо незрозумілі для читача, будь-який текст являє собою фрагмент даних. Це стане ясніше в наступному розділі.

Таким чином, в цьому визначенні дані обов’язково математичні об’єкти, і, отже, чисто синтаксичний. Це означає, що дані можуть бути повністю описані за допомогою структурних, офіційних представництв. Будучи кількісно або кількісній оцінці, очевидно, можуть бути збережені в комп’ютер і обробляються ім. Отже, це дійсно використовувати вираз “обробки даних”. Усередині комп’ютера, шматок тексту можуть бути пов’язані з іншими частинами, через фізичне примикання або через “покажчиків”, які адреси блоку пам’яті використовується. Таким чином, кожен отримує “структури даних”. Покажчики можуть зв’язати деякий місце тексту в кількісних уявлення фігури, звук і т.д., представляючи більше структури.

Обробка даних в комп’ютері обмежена виключно до структурних маніпуляцій даними, здійснюється через програми. Останнє завжди реалізуються математичні функції, і, отже, також “дані”. Прикладами таких маніпуляцій у разі текстів їх форматування, сортування, порівняння з іншими текстами, зміни шрифтів, статистика слів, що з’являються в тексті, і т.д.

3. Інформація

Informationis неофіційний абстракції (тобто, він не може бути оформлена через логічний або математичної теорії), який знаходиться у свідомості якоїсь людини у формі думок, представляючи щось важливе для цієї людини. Зверніть увагу, що це не є визначенням, це характеристика, тому що “розум”, “думав”, “щось”, “значення” і “особа” не може бути визначена. Тут я припускаю, інтуїтивно зрозумілий (наївний) розуміння цих термінів.

Найбільш поширеним способом подання та передачі інформації через даних. Наприклад, фраза “Париж чарівне місто” є частиною даних, які можуть бути отримані кимось, і включені в якості інформації, якщо вона розуміє по-англійськи і знає, що значить Париж. У цьому сенсі, інформація може бути отримана за допомогою таких елементів даних, як тексти, фотографії, записані звуки, картинки і анімації.

Більш складний приклад може прояснити різницю між даними та інформацією. Припустимо, що людина на ім’я Р, який нічого не знає про Китайська (скажімо, мандарина) не знаю, бачить текст з 2 колонами. У першому рядку, є деякі ідеограми; в наступних рядках, є в лівій колонці деякі ідеограми, і в правій колонці близько 2-значні номери, як -4, 5, 25, і т.д. P не має ні найменшого поняття, що весь текст уявляє, що для неї це просто дані. Вона може здогадатися, що це таблиця деяких видів, і, що перший рядок має свої заголовки. У цьому випадку, Р може переформатувати таблицю, наприклад замовленні нижче першого, використовуючи тексти у першій колонці (враховуючи відповідний алфавітний порядок ієрогліфів) лінії, або за допомогою чисел у другому стовпці. Вона може також вибрати спеціальні шрифти для текстів чи цифр; або може прийняти рішення обміняти дві колонки, збільшити розмір таблиці, встановлених меж, і т.д. Ці дії є чисто обробки даних. Тепер припустимо, що китайський пояснює P, що тексти в першому рядку означає «Місто» і «температура», і пояснює, що місто імена представлені в першому стовпці, як Пекін, Сайгон, Париж, і т.д., і каже, що P таблиця являє собою середню температуру попереднього дня в цих містах. Тепер Р розуміє, що таблиця означає: вона включає в себе дані з таблиці в якості інформації: як холодний або теплий він був в Пекіні, і т.д.

Якщо подання деякою інформацією здійснюється за допомогою даних, а в словах на Париж або таблиці температури, його можна зберігати в комп’ютері. Але, увага, що зберігається цей шлях не інформація, але її подання у формі даних. Це уявлення може бути перетворено в машині, як в форматування тексту, синтаксичного перетворення. Машина не може змінити значення, починаючи з останнього, бо сенс залежить від людини, яка має інформацію. Очевидно, що машина може тасувати дані таким чином, що він може стати незрозуміло для людини, яка отримує їх; в цьому випадку вона перестала бути інформація для цієї людини. Крім того, можна перетворити уявлення деякою інформацією таким чином, що його сенс зміни для людини його отримання (як, наприклад, автоматично змінюючи ім’я “Париж”, щоб “Лондон”). Існує зміна означає для людського рецептора, але в комп’ютері зміна була чисто синтаксичний, математичне перетворення даних.

Це неможливо обробляти інформацію в комп’ютер. Для цього, інформація повинна бути перетворена в дані, і тоді це не інформація більше. Аналогічним чином, це не можливо, щоб зберігати інформацію в комп’ютер; що зберігається є подання інформації хтось у формі даних. Сподіваюся, він буде читати або бачити хтось ще, як інформація. Головна проблема, щоб зробити ці дві людини мають точно таке ж розуміння цього подання.

Загалом, коли кажуть, що люди обробляють інформацію, аналогія до того, щоб обробки даних за допомогою комп’ютера. Ця асоціація необгрунтована, тому що ми знаємо, як саме дані комп’ютери процесу, але немає ідеї, як люди обробляють інформацію. Процес слово зазвичай асоціюється з якоюсь механічний процес. За даними Американської спадщини словник (2000 електронне видання), слово вказує на процеси травлення, отримання водійських прав, виготовлення, і т.д. Це не можливо, щоб довести, що, коли люди працюють всередині з інформацією, вони використовують тільки мозок в механічному або електронним способом. Це наукове припущення, що розум знаходиться в головному мозку, але це не науковий факт. Наприклад, А. Дамасіо каже: “Те, що я пропоную, є те, що розум виникає з діяльності в нейронних ланцюгів …” [1994, с. 226]. Навіть якщо розум буде перебувати в головному мозку, це точно не відомо, як працює мозок. Так що я вважаю це абсолютно недоречне і не правий, сказавши, що люди “обробляти інформацію”. Проблема тут у тому, що цей вираз, разом з іншими, зазначених нижче, призведе до невиправданої зображення в людини, як є машин – поширеним поняттям в теорії пізнання сучасного. Цікаво, що це лінгвістично неправильно, тому що те, що розуміється під “машиною” є пристрій, який було спроектовано і побудовано людьми – зрештою, за допомогою інших машин. Але люди не були розроблені людини, а не були побудовані.

Дані, наскільки це зрозуміле, завжди включені в когось, як інформація, тому що (дорослі) люди завжди шукають глузду та розуміння. Коли фраза “середня температура в Парижі в грудні є 5oC” (за припущенням) читається або чули, негайне об’єднання проводиться у читача (або слухача) з холодною, з певного періоду року, з певного міста і т.д. Зверніть увагу, що “сенс” не може бути формально визначений. Тут буде розглядатися як психічний асоціації з концепцією, як температура, Париж, і т.д. Те ж саме відбувається, коли ми бачимо об’єкт при певному форматі, і ми говоримо, що це “кругової”, пов’язуючи – через нашого мислення – – наша розумова уявлення сприйманого об’єкта з концепцією “коло”. Для глибокого вивчення мислення, показуючи, що, наскільки наша внутрішня діяльність, то вона є органом для сприйняття понять, побачити один з фундаментальних робіт Рудольфа Штайнера, його “Філософії свободи” (прямий переклад німецького оригінальна назва), спеціально його глава IV “Світ як сприйняття” [Штайнер 1963 стор. 76].

Інформація може бути внутрішньою властивістю якоїсь людини, або можуть бути отримані нею. У першому випадку, це, у психічній сфері, і може відбуватися з внутрішньої сприйняття, як деякі болю; Інформація в цьому випадку думки людина розробляє про її болю. У другому випадку, це може або не може бути отриманий через символічне уявлення як дані, тобто, у формі тексту, фігур, записаного звуку, анімації тощо Як було сказано вище, подання саме по собі, наприклад, текстового , складається виключно з даних. Читання тексту, людина може поглинати його в якості інформації, так довго, як вона це розуміє. Це можна пов’язати прийом інформації за допомогою даних в прийомі повідомлення. Тим не менш, інформація може бути отримана з досвіду, де не було ніяких даних, що беруть участь. Це було у випадку болю, згаданих вище. Інша ситуація виникає, коли хтось перебуває в закритому приміщенні і, витягнувши руку у вікно, вона має деякий досвід тепла; думаючи про це, вона генерує інформацію про свій досвід, тобто, якщо він занадто холодною або не зовні. У разі болю або відчуття тепла не було “повідомлення”. Повідомлення можуть залежати від контексту має бути зрозуміло, як, наприклад, коли хтось чує сильний рупор або вокалу шум: це може передавати велику кількість інформації для його приймачем, який не присутній в звуки. Коли я на прикладі даних, я використовував “записаний звук”. Це пов’язано з тим, що звучить в природі містять набагато більше, що може бути записано: їх слуху, існує цілий контекст, який зникає при записі. Шум, вироблений морськими хвилями, наприклад, приходить з видом на море, запах останнього, вологості повітря, світності, вітер і т.д.

Якщо хтось висловлює свої думки, вона вважає, що вона передає інформацію, тому що він, очевидно, має деякий сенс для неї. Інша людина слухання, що вона говорить отримує дані, якщо вона розуміє, принаймні, частина його, вона також отримує інформацію. Велике питання, якщо інформація є однаковим для обох осіб, тобто, якщо він має те ж значення.

Принципова відмінність між даними та інформацією є те, що колишній чисто синтаксичний, а останній обов’язково містить семантику (маються на увазі словом “сенс”, використовуваного в його характеристиці). Важливо визнати, що неможливо уявити семантику в комп’ютер і обробити його, бо сама машина чисто синтаксичний (як весь математики теж є). Якщо розглядати, наприклад поле так званих “формальної семантики” програмування “мовах” можна було б зауважити, що це насправді просто синтаксис, виражається через аксіоматичної теорії, або через математичних асоціацій його конструкцій з операцій, що виконуються ( зрештою абстрактний) комп’ютер. Справді, “мова програмування” є неправильним, тому що те, що один, як правило називає мова містить семантику. (Багато років тому я почув у публічній лекції N.Chomsky – знаменитий дослідник, який встановив в 1959 році на полі “формальних мов”, і хто інтенсивно шукав синтаксичних структур «глибоких» в нашій мові та головного мозку -, кажучи що мова програмування не є мовою взагалі.) Інші misnomers, використовувані в комп’ютерній області, пов’язані з семантикою, є “пам’ять” і “штучний інтелект”. Я проти їх використання, тому що вони дають, наприклад, хибне враження, що наша пам’ять еквівалент в його функції в комп’ютер пристрої зберігання, або навпаки. Теодор Roszack робить цікаві міркування, що показують, що наша пам’ять нескінченно ширше [Roszack 1994 р стор. 97]. Серль, автор знаменитого алегорії китайської номер (в якому людина, після правил з довідника англійською мовою, поєднує в собі китайські ієрогліфи, не розуміючи їх на всіх, і, таким чином відповідає на питання на цій мові – це саме так, комп’ютери даних процесу), демонструючи, що комп’ютери не мають ніякого розуміння, стверджував, що комп’ютери не можуть думати, тому що їм не вистачає нашим семантику [СІРЛ 1991 року, стор. 39].

4. Знання

Я характеризують знання як особистого, внутрішнього абстракції те, що було безпосередньо стикаються когось. Таким чином, хтось має уявлення про Париж, тільки якщо вона або він відвідав його. Пізніше я дещо послабити цю вимогу.

У цьому сенсі, якщо хтось читає інструкцію, наприклад, путівник у Париж, вона отримує інформацію про Париж, але не знання про неї. Людина, яка, дивлячись у вікно, бачить, що йде дощ, знає, що йде дощ через особистий досвід. У цьому випадку, вона придбала і інформацію, і знання. Якщо ця людина тільки що сказав хтось інший, що йде дощ, вона отримала інформацію, але не знання.

Це не можливо, щоб повністю описати своє досвід – якщо досвід не дотримуючись дані. Крім того, він не залежить тільки від особистої інтерпретації, як і інформації, оскільки він вимагає особистого досвіду з об’єктом знань. Таким чином, знання в суто суб’єктивної області людей або тварин. Частина різниці між і полягає в тому, що людина може бути в курсі його або її власних знань і може частково описати його концептуально з погляду інформації, наприклад, через фразу “Я відвідав Париж, так що я знаю його”, – припускаючи, що читач або слухач розуміє, що мається на увазі.

Дитина має трохи знань. Наприклад, вона може визнати її мати, вона знає, що, коли плаче вона отримує годували, і т.д. Але це не можливо, щоб сказати, що у дитини є інформація, що вона не пов’язує сприйняття і поняття через мислення. Уздовж цієї лінії, це не можливо, щоб сказати, що тварина має інформацію, але вона, безумовно, має багато знань.

Як уже згадувалося, подання інформації у вигляді даних можуть бути збережені в комп’ютері. Знання не піддається повному подання, тому він не може бути вставлений в комп’ютер. Таким чином, в тому сенсі, викладеної тут це абсолютно неправильно говорити про «бази знань» в комп’ютері. У більшості одного може мати традиційну “базу даних”, які, для когось, хто витягує свої дані, це, сподіваюся, уявлення деякою інформацією.

Таким чином, існує інформація, що пов’язано з деяким знанням, як і у випадку з фразою на Париж, винесеного хто знає це місто. Але це може бути інформація без цього співвідношення, наприклад, якщо людина читає путівник спокої Париж вперше. Таким чином, інформація може бути практичним або теоретичне, відповідно. Знання завжди практично. Інформація може бути отримана в чисто психічного чином (наприклад, при виявленні деяких математичними властивостями); У цьому випадку, це не обов’язково відноситься до знання.

У дискурсі управління знаннями, один часто знаходить поняття мовчазного, неявній і явною знань. Є різні тлумачення цих термінів [Стенмарк, 2002: гол. 6, 7]. Давайте узагальнити різні характеризації, знайдені в літературі наступним чином. Мовчазна знання є знання, що не може бути виражене, як, наприклад, здатність когось є визнання особи відомих людей: це неможливо описати, як це визнання зроблене і передати цю здатність для інших людей. Неявного знання є той, який не був виражений, але в кінцевому підсумку може бути виражена в майбутньому. Наприклад, кухар, який робить чудовий рецепт для спеціального страви, і коли його запитали, скільки солі вона вкладає в нього, вона каже: “Всього два пучки.” Якщо хтось слід її підготовці блюдо, ці два “щіпки” може бути виміряна в грамах, таким чином, точно висловлюючи те, що вона мала на увазі. Явні знання є той, який вже висловив.

Беручи до уваги характеристику дали перед, можна визнати, що в цьому сенсі знання завжди мовчазної: ніяке знання не може бути повністю виражено. Що виражається собою дані, що описують деякі думки, тобто, інформація, отриманий з деяких знань.

При оцінці інформації, знань і компетенцій, я зрозумів, що технічні люди зрозуміли, що я краще, м’ясні інформації, якщо я назвав його теоретичні знання, і знанням, як описано вище, якби я назвав його практичні знання. Але в цьому випадку необхідно чітко розрізняти останньому з компетенції.

Інформація була пов’язана з семантикою. Знання, пов’язані з прагматикою, тобто, це пов’язано з чимось існуючим в “реальному світі”, про який у нас є безпосередній досвід. (Знову ж таки, я припускаю, тут наївне розуміння “реального світу”.) Це слово походить від грецького через Латинської Pragmaticus, “Спеціаліст в законі, бізнес, державні справи”.

5. Компетентність

Я характеризують компетентність як здатність виконувати завдання в “реальному світі”. Людина може бути компетентною в якій-небудь області, якщо він або вона була продемонстрована на минулі досягнення здатності виконувати потрібні завдання. Розширення нашого попереднього прикладу, людина, що має можливість роботи в якості гіда в Парижі є такої компетенції. Просто знаючи, Париж (тобто мають знання про нього) або вивчивши безліч матеріалів на Париж (тобто наявність інформації) не означає, що людина має компетенцію в якості керівництва для нього. Як компетенція включає в себе минулі дії, вона вимагає знання, тому що ці дії переживаються компетентної особи.

Знання, пов’язані з прагматикою. Компетентність пов’язана з фізичною активністю. Людина може мати гарний ступінь компетентності, наприклад, у наданні мови. Для цього, він чи вона повинні перемістити її або його рот і виробляти фізичні звуки чули інші люди. Компетентний математик не просто людина, яка в змозі вирішити математичні проблеми і в кінцевому підсумку створити нові математичні поняття – що може бути чисто внутрішній, абстрактний, психічне (і, таким чином, не фізична) діяльність. Він або вона також повинні бути здатні передавати свої математичні поняття іншим. Ця передача, очевидно, зроблено за допомогою фізичних (зовнішніх) дій.

Творчість, що може бути пов’язано з компетенцією показує ще один з його характеристик. Компетентність може бути підключений до свободи, яка не з’являється в трьох інших, бо не було ніякої активності пов’язаний з ними, крім їх придбання. У наведеному вище прикладі, компетентний гід в Париж відвідають два різних туристів по-різному, враховуючи, що у них різні інтереси. Крім того, таке керівництво може свідомо імпровізувати різні тури для двох туристів з тими ж інтересами, але з різними особистими реакцій уздовж туру або просто маючи інтуїцію, що туристи повинні бути по-різному. Кузумано і Selby [1997] описують, як корпорації Microsoft організував свої групи розробки програмного дозволяючи творчості типовий хакерів, але в той же час направляючи його поставлених цілей, зберігаючи сумісність модулів через періодичної синхронізації. Ось ще один Відмінною рисою людини і тварин в умовах компетенції: люди не обов’язково спрямовані на їх «програми» (через генетики та кондиціонування наданої середовища), як тварини, і може бути вільною і творчою, імпровізуючи різні заходи в тому ж середовищі. Іншими словами, тварина компетентність завжди автоматично, що випливають з фізичної необхідності або кондиціонування. Люди можуть створити розумові завдання свого життя, такі як культурні чи релігійні, не маючи нічого спільного з фізичними потребами. Ці цілі можуть включати придбання деяких компетенцій і знань деяких, що призводить до саморозвитку.

Компетентність вимагає знань і кадрового потенціалу для реалізації щось конкретне. Таким чином, неможливо уявити компетентність в комп’ютер. Не слід сказати, що автоматизована токарний верстат має деякі компетенції. Треба сказати, що він містить дані (програми і вхідні дані), які використовуються для управління його функціонування і він може реалізувати декілька конкретних завдань.

Як відомо, компетентність не може бути повністю описана. При порівнянні компетенцій, потрібно знати, що це порівняння дає грубе уявлення про ступінь компетентності людина має. Таким чином, при класифікації компетентність у, скажімо, “ніхто”, “розвивається”, “майстерність”, “сильний” і “Експерт”, як це пропонується в MIT I / T моделі компетенцій [MIT я / T], або “новачок “,” розширений новачок “,” компетентний “,” володіти “і” спеціаліст “, відповідно до Hubert і Стюарт Дрейфуса [Девлін 1 999, р. 187], слід усвідомлювати той факт, що щось зводиться до даних або, якщо ці терміни розуміються, інформацію. Існує чітка інтуїтивний впорядкування тих ступенів, від кого чи слабким у високій компетентності. Зв’язування “вагу” для кожного з них, а від 0 до 4, у разі MIT, і від 0 до 5 в Dreyfuses (тут, 0 повинні по електронній інтерпретується як “ні”), там був кількісне те, що не є кількісною за своєю суттю. Таким чином, слід мати на увазі той факт, що при розрахунку хтось “загальне” компетентність над різних областях – зрештою вимагають деякі проекту – метрика впроваджується який зменшує деяке суб’єктивне людське характеристику об’єктивної тіні, що це дійсно , і це може привести до багатьох помилок. Ситуація погіршилася з поведінковими навичками, як “лідерство”, “здатність до взаємодії з іншими”, і т.д.

Я не кажу, що такі кількісні оцінки не повинні використовуватися; Я просто хочу зазначити, що вони повинні бути використані з максимальною резерву, і потрібно знати, що вони не уявляють, що компетенцій людина оцінюється дійсно є. Я думаю, що такі оцінки можуть бути використані тільки як грубі пропозицій і повинні супроводжуватися особовим – і, таким чином суб’єктивного – подальшого аналізу. Якщо комп’ютер використовується для обробки даних, один знаходиться в об’єктивній реальності. Люди не є об’єктивними особи, тому вони завжди повинні розглядатися з деякою мірою суб’єктивності, в іншому випадку вони зводяться до машин (це, очевидно, ще гірше, ніж розглядаючи їх як тварин).

6. Інтелектуальні області

Результати досліджень, наведені вище, застосовуються дуже добре практичних областях, таких як обробка даних або техніці, але вони потребують подальшої розробки для чисто інтелектуальні областях. Розглянемо випадок компетентним істориком. Там немає проблем з його або її компетенції: це проявляється у письмових роботах, книги, лекції, курси і т.д. З іншого боку, необхідно, щоб розширити характеристику знань, щоб охопити такі інтелектуальні області, як історія: в загальних істориків не їсти особистий досвід минулих часів, людей і місць. Тим не менш, хороший історик, звичайно, добре обізнана людина в його або її області.

На жаль, мій вихід з цього удаваного неконгруентності цього характеристики не будуть прийняті всі: я постулювати, в якості робочої гіпотези, що хороше історик, по суті, особистий досвід – чи не фізичних ситуаціях, але і платонівського «світу “ідей. Стародавні факти, зафіксовані в цьому світі, як “реальностей” і схопив через мислення, людини, яка занурює його або себе у вивченні древніх рахунків. Слова “інтуїція” і “розуміння” угода з розумової діяльності, що мають іноді робити з “сприйняття” цього світу. Насправді, “Insight” означає, відповідно до American Heritage Dictionary (1970), видання “потужністю вимогливих справжню природу ситуації”, “з”, що висвітлює проблиск. “Справжні природи” є поняття, отже, не існує фізично; Я роблю припущення, що через розуміння, що є, внутрішнє сприйняття, ми “проблиск” світ ідей. Див [Штайнер 1963 року народження, стор. 112] для глибокого розробці цього та інших видів пізнання).

Якщо можна визнати в якості робочої гіпотези, що поняття кола є “реальність” у світі ідей, існуючих незалежно від будь-якої особи, то це не важко визнати, що наше мислення є органом сприйняття понять, з якими ми можемо “досвід” вічна, універсальний ідея «коло», який не зберігається десь в нашому мозку (насправді, неврологія не може вказати на місце, і як вона там зберігається, так що це не суперечить відомі наукові факти). У цьому сенсі, і за допомогою нашого характеристику для “знання”, можна сказати, що людина може мати знання про концепцію «коло». Зверніть увагу, що ніхто ніколи не бачив ідеальний коло, а не жива людина не зазнав з його або її почуття французьку революцію, або зустрівся Гете, а й реалії в світі “архетипической” останнього.

7. Загальні зауваження

Треба визнати, що дані характеристики для даних, інформації, знань і компетенції не є звичайними. Наприклад, вони є загальними, щоб розглянути «дані» як власне підмножина “інформація”, тобто, дані особливий вид інформації. Я знайшов це корисно, щоб відокремити повністю ці два поняття, тобто, відповідно до цими міркуваннями, дані не є частиною інформації; в крайньому випадку, в деяких випадках це може бути його подання. Те ж саме відноситься до інформації і знань, а також знань і компетенції.

Цікаво зауважити, що, відповідно до цими характеристик, немає (формальний) “Теорія інформації”. Що Клод Шеннон розробив було насправді “Теорія даних”. Теодор Росзак [1993 р стор. 12] відноситься дискусії походить від імені “Теорія інформації”. Теорія Шеннона має справу з, наприклад, канали мають ємність передавати дані, а не інформацію. Таким чином, не слід говорити про «кількість інформації», а «кількість даних», переданої якогось каналу. “Біт” не є одиницею виміру інформації, але даних, як показано на його імені (“двійкова цифра”): число, самі по собі, не містять інформації, вони є чистими даних.

Дані чисто об’єктивним – це не залежить від його користувача. Інформація об’єктивно-суб’єктивна в тому сенсі, що вона може бути описана в об’єктивному сенсі (тексти, картинки і т.д.), але його значення суб’єктивно, залежно від його користувача. Знання чисто суб’єктивно – кожна людина має свої власні переживання. Компетентність суб’єктно-об’єктний, в тому сенсі, що вона є чисто особистісна характеристика, але все може досліджувати його результати.

Результати досліджень, наведені вище, можуть бути корисні для підприємств. Вони повинні усвідомлювати той факт, що вони не ввести інформацію в комп’ютер, але дані. Є два аспекти, які необхідно враховувати тут. Дані повинні представляти якомога інформацію, яка повинна бути придбані з них. Крім того, фахівці підприємства завжди інтерпретувати їх. Ті ж дані можуть бути використані в якості двох різних фрагментів інформації. Щоб уникнути цього, це не достатньо, щоб потрібна інформація чітко представлена, але, що професіонали будуть готові інтерпретувати його очікуваним чином. Кіт Девлін згадує деякі трагічні випадки, такі, як авіакатастроф, через помилкової інтерпретації даних або в неоднозначне подання інформації [Девлін (1999), стор. 9 (випадок з Канарських островів в 1977 році, з 583 випадків смерті) і 76 ( так Калі в 1995 році, з 159 смертей)].

З іншого боку, важливо знати, що це неможливо передати знання: те, що передається це дані, зрештою, що представляє деяку інформацію. Для досягнення передачу знань від однієї людини до іншої, це необхідно для забезпечення особистих взаємодій між і, з першим яскраво показувати або описуючи її досвід (але пам’ятайте, що те, що передається інформація, якщо розуміти приймачем). Девлін згадує два випадки великих підприємств, де існує попередня передачі знань через дані, але передача стала ефективним тільки при особистому контакті [с. 176 і 177].

Що стосується компетенції, то можуть бути придбані тільки робити щось. Таким чином, підприємства, що бажають розвивати компетенції серед своїх спеціалістів у певній галузі повинні змусити їх працювати в цій галузі або брати участь в проектах, бажаних з людьми з високої компетентності. Курси розвиватися тільки компетентність, коли вони пов’язані істотні практичні вправи та проекти.

8. Література

Я знайшов підтримку деяких з цих ідей в літературі. Наприклад, Ю. Малхорта [1998] каже: “Традиційна парадигма інформаційних систем на основі шукає консенсусного тлумачення інформації, заснованої на соціально диктуються норм або мандата босів компанії Це призвело до плутанини між знанням та інформацією .. Знання та інформація, однак, різні сутності. У той час як інформація, отримана за допомогою комп’ютерних систем, що не дуже багатий носій людської інтерпретації для потенційних дій, знання знаходиться в користувальницької суб’єктивного контексті дій на основі цієї інформації. Отже, він не може бути неправильним припустити, що знання знаходиться в користувача, а не в зборі інформації, точка зробив два десятиліття тому Західної Черчмен, ведучою інформаційних систем філософа “.

Зверніть увагу, що, так як характеризується вище, інформація не може бути згенерований за допомогою комп’ютера. Комп’ютери можуть відтворювати тільки своє представництво у формі даних, в кінцевому підсумку з деякою зміною в форматі або який-небудь чисто синтаксичної обробки. Комп’ютери можуть генерувати дані, наприклад обчислення середньої температури різних містах. Крім того, я пов’язаний “дія” на компетенції, а не знання.

Malhorta також говорить: “Карл Ерік Свейбі, автор нової організації багатства: Управління та вимірювання знань на основі активів (Беррет Келер, 1997), стверджує, що плутанина між знанням та інформацією викликало менеджерів тонути мільярди доларів у сфері інформаційних технологій підприємства, які дали маргінальні результати. Свейбі стверджує, що бізнес-менеджери повинні розуміти, що на відміну від інформації, знання вбудовані в людей, і створення знань відбувається в процесі соціальної взаємодії. На подібній ноті, �?куджойро Нонака, перший ксерокс заслужений професор знання в університеті Каліфорнії в Берклі, підкреслив, що тільки люди можуть взяти центральну роль у створенні знань. Нонака стверджує, що комп’ютери є лише інструментами, проте велика їх можливості обробки інформації може бути “.

Я вважаю плутанини між інформацією та компетенції набагато гірше, ніж між інформацією і знанням. Компетентність повинна бути зіткнувся з набагато більш суб’єктивності, і повинен бути підключений до будь-якої фізичної боргу.

За характеристикою знань, людина може придбати його, чи не соціальної взаємодії. Наприклад, хтось може зробити величезний візит до Парижа тільки, без розмови з місцевими жителями. Ну, Париж є також результатом соціальних взаємодій, але самотній візит може бути зроблено з озером або гори.

Нонака, здається, має на увазі, що знання може бути описано. Я не згоден з цим. Нарешті, як ми бачили, немає “обробки інформації”, просто “обробка даних” робиться за допомогою комп’ютерів. Наприклад, інформацію про форматування на комп’ютері складається, насправді, при форматуванні даних, який представляє цю інформацію. З ще більш високою акцентом, я проти використання виразу “обробки знань” або “база знань”, як описано вище.

У своїй книзі з управління знаннями, Девенпорт і Прусак скажімо [1998, стор. 1]: “Знання ні дані, ні інформація, хоча це пов’язано з обох, і відмінності між цими термінами часто є питанням ступеня”. Я згоден з першим твердженням. Але в наведених вище характеристик, три абсолютно різні, і не тільки питання ступеня.

Вони також перебувають у згоді з Малхорта: “Плутанина про те, що дані, інформація і знання є – як вони відрізняються, то, що ці слова означають призвело у величезних витрат на технологічних ініціатив, які рідко доставити те, що фірми витрачають гроші потрібні або думали, що вони були отримувати. Організаційно успіх і невдача часто залежить від знання, які з них вам потрібно, що у вас є, і що ви можете і не можете зробити з кожної”. [стор. 1.] Я спробував встановити істотні відмінності; Я сподіваюся, що вони допоможуть закінчити нинішній плутанини – і непотрібні витрати.

Вони характеризують «дані», як «сукупність дискретних, об’єктивних фактів про події” [стор. 2]. Я згоден, що дані дискретно і об’єктивним, але конкретних фактів: символічних уявлень. Я не згоден з подіями: дані можуть бути отримані за допомогою комп’ютерів. Наприклад, це може бути результатом деяких обчислень, що не мають нічого спільного з фактами реального світу (події). Вони заявляють, що “дані по собі має мало відношення і цілі.” [стор. 2.] Я вважаю дані від себе як просто символічні уявлення, не маючи абсолютно ніякого відношення і мета; тільки тоді, коли вона використовується не в якості даних, але також подання інформації, актуальність і цілі дані, – але тоді це не дані більше, це було включено і інтерпретується когось.

Вони також заявляють, що “… ні, властиві сенс у даних. Дані описує тільки частина того, що сталося.” [стор. 3.] Так, немає ніякого сенсу в даних, це просто синтаксичний опис, але такою вона не має ніякого відношення до того, що він описує. У людини повинні встановити цей зв’язок. Крім того, я б не сказав, що “дані описує” щось. Це може бути подання деякою інформацією, але також може бути чистим сміття, без можливості вилучення будь-яку інформацію з нього. Наприклад, таблиця з назвами міст і температур на китайському (див розділ 2) чистий сміття для когось, що не читає або не розуміє, що мова.

Два цікавих заяв: “дані важливі для організацій – в основному, звичайно, тому що це необхідною сировиною для створення інформації”. [стор. 3.] “Компаній іноді накопичуються дані, тому що це є фактичним і, отже, створює ілюзію науковою точністю” [там же]. Я згадав об’єктивність обробки даних; Крім того, він завжди може бути математично виражена, отже, згаданий ілюзією.

У їх розділі на інформації, вони описують його як “… повідомлення, як правило, у вигляді документа або звуковим або видимого зв’язку. Як і з будь-яким повідомленням має відправника і одержувача. Інформація призначена, щоб змінити спосіб приймач сприймає щось… Слово “інформувати” спочатку означало “дати форму ‘та інформації призначений для формування людини, яка отримує його, щоб зробити деяку різницю в його світогляді або розуміння.” [стор. 3.] Характеристика наведена вище більш загальне: це не означає, що інформація мається на увазі під його автора, які повинні передаватися кому-небудь ще. Крім того, як і в прикладі покласти руку за вікном оцінити тепло, інформація може не бути отримані за допомогою повідомлення. Але я ціную стандартну концепцію інформації в повідомленні (як довго, як це має сенс для людини приймача), тому що він охоплює більшість цілей для створення деякі дані, які отримують в якості інформації. Важливим моментом тут є “Строго кажучи, те, випливає, що ресівер не відправник, вирішує, чи є повідомлення, яке він отримує дійсно інформація – тобто, якщо це дійсно повідомляє йому.” [стор. 3.] Пізніше, хтось читає “На відміну від даних, інформація має сенс – в” актуальність і мету… не тільки потенційно формувати трубку, він має форму: вона організована в якоюсь метою даних стає інформація коли. його творець додає значення “. [стор. 4.] Проблема творця (який, незважаючи пов’язує значення, в основному, рецептор, і дані “творцем” може бути комп’ютер), це приємно бачити, що мої ідеї, розроблені самостійно, в повній згоді з деякими з їх , Їх остання фраза в цьому розділі варто згадати. “Слідство для сьогоднішніх менеджерів є те, що маючи більше інформаційних технологій не обов’язково поліпшити стан інформації” [стор. 5.] Це очевидно: технологія є технологією передачі даних, а не інформаційні технології, або, в кращому гіпотези, це технологія представлення інформації даних.

Як їх книга з управління знаннями, в їх розділі на знання, які вони забезпечують ретельний характеристику для нього: “Знання є рідка суміш з обрамленні досвіду, цінностей, контекстної інформації та експертних розуміння того, що створює основу для оцінки і включення нових вражень і Інформація. Це відбувається і застосовується у свідомості знавців. В організаціях, часто вбудовується не тільки в документах або сховищ, а й в організаційних процедур, процесів, практик і норм.” [стор. 5.]

Характеристика дається в цій статті обмежує знання особистого досвіду; не згодні з іншими, які, до речі, цілком розпливчастим. Зокрема, процедури і процеси не можуть бути в свідомості знавців та письмові норми тільки дані. Вони можуть бути прочитані як інформація, але, ймовірно, деякі з цих норм незрозумілі, і, отже, тільки чисті дані. “У той час як ми знаходимо в записах даних або операцій, та інформації в повідомленнях, ми отримуємо знання від окремих осіб або групи знавців, або іноді в організаційних процедур.” [стор. 6.] Так, знання знаходиться в людях, але те, що вони передають і те, що може отримати з них дані, що представляють деяку інформацію (якщо приймач розуміє це правильно), тобто, повідомлення, на думку авторів, в цілому за формою даних. Але приклад крику (розділ 3) також показує, що інформація може бути передана без представлений через даних.

Цікаво зауважити, що їх цінна книга не кажучи вже про компетентність. Іноді вони незначно торкнутися “навички” [стор. 11, 77, 97], але їх основний упор робиться на зберігання і передачі знань (вірніше, їх розуміння цього), практики і технологій управління знаннями і т.д.

Цікава зведена таблиця різні визначення і характеристики даних, інформації і знань, можна знайти в [Стенмарк, 2002, гл. 3].

У своїй книзі, К. Девлін [1999] спроби “розробити наукове розуміння інформації та знань.” [стор. 3.] “Це тому, що вона побудована на звук, теоретичного дослідження інформації, що ця книга відрізняється від більшості бізнес-книг із словом” інформації “або” знання “в їхніх назвах.” [стор. 5.] Але, в кінці книги, він говорить, що його “теорія”, яке він називає “теорією ситуація”, або, точніше, його книга просто “принаймні, зачатки науки інформації. ” Це не могло бути більше, що, що, оскільки ці два слова залежить від людського фактора, то він явно визнає в останньому випадку [там же]. Принципово, здається, що його “теорія” охоплює специфікацію контекстах (“ситуації”). Справді, в сенсі даного тут для того, щоб мати інформацію, необхідно мати уявлення про явище повідомлення або сприймається, як в прикладах відчуваючи холодне повітря або крики, ср Розділ 3. Це включає в себе контекст, заданий за допомогою людини, яка отримує повідомлення, або має сприйняття.

Як і я, він також надає важливість точного осмислення даних, інформації і знань: “Розуміння тонкі відмінності між трьома поняттями даних, інформації і знань має важливе значення…” [с. 14]. Згідно з уявленнями, викладених тут, відмінності не є тонкими, вони величезні; Таким чином, може бути, поняття, наведені тут, є ясним.” Як я спостерігав, відмінність між інформацією і знанням не чистий, і саме воно значною мірою питання акцентом.” [стор. 151]. Я вважаю мої поняття цілком “чистими”, головним чином, в практичних галузях, як інженерна справа або обробки даних (як це було показано в розділі 6, ситуація не така проста, наскільки чисто інтелектуальні області стурбовані).

“Грубо кажучи, це те, що дані газети, звіти, і” комп’ютерних інформаційних систем “надати нам.” [стор. 14]. Визначення, дане тут (ср розділ 2) набагато більш точним і універсальним. Потім йде наступне: “Коли люди одержують дані і вписати його в загальну рамках раніше отриманої інформації, що дані стають інформацією.” [там же], що звучить досить круглу форму. Як хороший математик, Девлін дає і “рівняння”: “Інформація = дані + Значення” [там же] і, отже, надходить в одну з форм інформації приведений тут.

Нагадаємо, що дані символічні уявлення, і інформація може бути отримана тільки з деяких даних, якщо значення пов’язане з ним приймачем, але також можуть бути придбані без даних. До речі, я не люблю ці уявлення через рівнянь, як це буде філія математики – що це не так, всі засоби. Як це можливо, щоб додати дві різні заходи? (Це аналогічно додаванню чиюсь висоту, щоб її вагу.) Ще гірше, тут ми навіть не заходи, хоча це можна виразити через дані “біт” відповідно до визначення, даного вище. Він не визначає дані, і, як було видно, “що означає” щось неформальне. Таким чином, це доповнення не має нічого спільного з доповненнями в математиці, і вся не є рівняння, як він це називає.

У цей момент, він досягає знання: “Коли людина засвоює інформацію тією мірою, що він або вона може скористатися цим, ми називаємо його знання… Як рівнянням : Знання = Інтерналізована інформації + Можливість використовувати інформацію” [стор. 15]. Тут я розходяться: у викладеній сенсі, можна мати знання без використання нього. Крім того, можна використовувати теоретичну інформацію (інтерналізіровать), щоб отримати який-небудь інший теоретичної інформації. Як характеризується тут, знання вимагає особистого досвіду, але інтерналізація згадується його може статися з теоретичних даних (як у випадку направляючої книги в розділі 3). Але розбіжності не загальна: “Знання існує в окремих умах людей.” [там же], незважаючи на можливі різні концепції “розуму” (для мене, це не фізична). Але, в кінці книги він каже: “Знання інформація, наявна в формі, яка робить його доступним для негайного використання, щоб вести дії.” [стор. 200]. Якщо вона існує в умах людей, як це можливо, щоб сказати, що вона має деякі “форму”?

Я не збираюся вдаватися в деталі інших складів він дає цим поняттям, тому що це перетвориться на рецензії на книгу. Залишається коротко обробляти те, що він розуміє під “компетенції”. Він займається дуже мало з ним, і називає його “досвід” [стор. 185]. “Компетентність” виглядає краще, тому що на найнижчих рівнях компетенції це не можливо, щоб сказати, що професійний є експертом. Він вводить, згадані в розділі 5 з ранги компетенції, що характеризують кожен сорт [стор. 186]. К “новачок” це людина, характеризується за такими правилами свідомо і беззастережно. «Просунутих новачок” також слід правилами, але “змінює деякі правила в залежності від контексту”. “Компетентні виконавець ще слідує правилам, але робить це в досить рідини моди – принаймні, коли речі проходять нормально.” “Велику частину часу володіють виконавець не вибирає і слідувати правилам.” Як можна бачити, ці формулювання є не надто об’єктивним і, можливо, вимагає, щоб ступінь компетенції повинен бути визначений іншим кваліфікованим фахівцям. І те, що повинно бути сказано про інтелектуальних областях, як проектування, комп’ютерне програмування, і т.д.? У цих районах, діяльність завжди свідомий. Він робить наступне об’єднання: “1 етап експертизи [новачок] приблизно відповідає інформації, так просто і безпосередньо пов’язані з його уявленням, що це може бути майже класифікується як дані Етапи 2 і 3 експертизи відповідають більш менш володіння інформацією. Етапи 4 і 5 відповідають знань”. [стор. 188]. Ці аналогії, здається, не дуже природно. З погляду викладеної вище, це як змішання зовсім різні речі. Хтось не може зробити нічого тільки з даними, бо це не має сенсу. З інформацією можна зробити щось конкретне, але тільки в тому випадку, це пов’язано (або стає пов’язані під час виконання дії) з деяким знанням, в іншому випадку це не має нічого спільного з реальним світом. У наведених тут характеристик, навіть у його більш елементарної компетенції рівня завжди припускає деяке знання, тому що вона має справу з реальним світом.

Девлін не визнає, що компетенція має відношення до якоїсь здібності з (кваліфікації) за якійсь області знань, як буде описано в наступному розділі.

Р. Ліндгрен викладає у своїй докторській дисертації 6 статей він писав про компетенцію систем [2002]. Це цікаво спостерігати тут, що він не характеризує компетентність: “Поняття знання, досвід і компетенції тісно пов’язані і межі між ними розмиті.” [стор. 95.] Я не вважаю, мої характеризації вище як нечітке (насправді, він написав мені, що він знайшов мої характеризації вельми цікаво). Він звертає увагу на те, що існує чітке розходження між компетенцій для роботи на основі, на відміну від підприємств, заснованих на знаннях. У першому компетенції призначаються необхідні робочі місця, ситуації, найкраще підходить для масового виробництва. Такі компанії слідують встановленим правилам, закони і формули. З іншого боку, “Альтернатива роботи на основі організації було створення організації, в якій компетентність і знання осіб є основний акцент.” [стор. 5.] Давайте тепер перейти до компетенції систем, а потім буде більше можливостей цитування дисертацію.

9. Компетенція матриці

Приклад грамотного керівництва в Париж означає, що компетенція є здатність виробляти щось (діючий в якості керівництва) протягом певного галузі знань (Париж). У цьому випадку, людина повинна знати, Париж, щоб бути компетентним керівництво до нього, отже знання участь. Хтось є компетентним в іноземній мові (область знань), якщо він/вона має здатність читати, або розуміти розмовну мову, або кажучи його, або лекції в ньому, або робити письмові одночасних або послідовних перекази від нього і т.д. Слід зазначити, що людина може мати різні компетенції для кожного здібності в кожному з безлічі різних іноземних мов. Але для всіх іноземних мов можна вважати такими ж здібностями. Таким чином, немає ніякого сенсу в просто з проханням, якщо людина компетентна, скажімо, французький: треба вказати, в якому здатність (чи здібностей) хочеться, щоб оцінити компетентність, тобто, що це (або) необхідну Здатність (умінь) у цій області знань. Це відповідає на запитання, сформульоване на початку цієї статті.

Таким чином, можна побудувати для кожної професійної компетентності в матриці, вказуючи в своїх рядах галузі знань інтересів, і в її стовпців різні здібності, які застосовуються до кожної області. Кожна комірка містить ступінь компетенції, наприклад, один з 5 або 6, згаданого в розділі 5 або тих, які будуть описані в подальшому; відсутність компетенції може бути позначено порожню комірку. Я не знайшов цю матрицю поняття в літературі.

Професійний не може бути компетентним у певній здібності до певної галузі знань (тобто, він не справив нічого, використовуючи цю здатність в цій області), але може мати знання (особистий досвід) з них. Я вказати цей факт шляхом присвоєння ступеня знання на кореспондентський клітини в його матриці. Те ж саме з інформацією, якщо немає знання, в почуттях, викладених раніше. Таким чином, компетенція матриці можуть бути використані для уявлення і знання (потребують деякі практичні досліди, такі, як, зробивши кілька вправ, супроводивши який-небудь проект, і т.д.) і інформації (представляє лише теоретичні знання, отримані через читання, вивчення, курсах без практичних занять і т.д.)

10. Вибір професіоналів

Для вибору професіоналів, які задовольняють певну комбінацію компетенцій, обидві системи PROMON і PRODESP використовувати те ж саме уявлення матриці, що використовується для присвоєння компетенції професіоналів. У першому, клітини заповнені з мінімальними бажаних компетенцій. Коли різні здібності бажано по тій самій області або різних областях, передбачається, що логічно і сполучної. З іншого боку, в системі PRODESP можна вказати, якщо в порівнянні з компетенцій професіоналів, які з операторів порівняння <=, = або> = буде використовуватися. Це означає, що професіонал повинен мати “менше або дорівнює” (щоб побачити, які професійні не має мінімальний необхідний компетенції, наприклад, при виборі кандидатів на програми навчання), “дорівнює” або “більше або дорівнює” Компетенція, ніж зазначено у вікні вибору.

Кожен рядок цього стану може мати: 1) Просто область знання (про те, що будь-який професіонал з будь-якого непорожнього елемента в будь здатності до цієї області обраний); 2) площа і здатність (будь-який професіонал з будь-яким ступенем призначеного в цій здатності до цієї області); 3) площа, здатність і ступінь компетентності (загальна оператор порівняння використовується). Лінія з умовою вибору можуть бути об’єднані з наступною через логічний І і АБО сполучної. В останньому випадку, можна вказати альтернативи, як «компетентність в установці UNIX або Linux”.

Крім того, умови вибору, можна вказати фактор застарівання, даючи рік, в якому професіонал працював у галузі знань, в останній раз, як, наприклад, “Виберіть фахівців, які працювали з Delphi, принаймні до 2001 р “.

При використанні компетентності матриць і векторів для призначення професіоналів в проектах і позицій, слід взяти до уваги зауваження, яке було зроблено на об’єктивних і суб’єктивних оцінок (див кінець розділу 5).

Під час уточнення стану вибору система збирає в SQL запит до бази даних, використовуючи алгоритм, який був розроблений для цієї мети.

Системи управління людськими ресурсами PeopleSoft (модуль СУЛР), які не мають поняття матриці (цікаво, іноземних мов, де різні нерухомі здібності вважаються винятком), дозволяє вказати вибір з “ступенем важливості” (від фіксованого числа їх) для кожного строку за умови вибору. Як є внутрішня кількісне, пов’язані з кожною ступеня компетенції, лінійна комбінація ступенів компетенції множиться на ступенем важливості виробляє чисельну “глобальної компетентності” для кожного обраного професіонала. Система відображає професіоналів в порядку глобальної компетенції. Призначення цих ваг є делікатне питання. Система повинна дозволяти їх зміна, що дозволяє моделювати різні комбінації; це не у випадку з системою PeopleSoft.

Ліндгрен [., 2 002 С. 43, 207] описує смутно інші системи компетенцій: Компас (у будинку-розвинена система на Frontec, Швеція), компетенція системи (також розроблений в будинку в Керівництві компанії в Осло), і комерційні продукти Prohunt (Palmer системи АВ у Швеції), TP / год (Tieto Datema AB у Швеції), і модуль SAP / R3, який не продає окремо від усієї системи ERP. Він згадує лише кілька деталей; можна тільки здогадуватися, що жодна з цих систем не використовувати уявлення матричного підходу. Система Компас використовується тільки вільний текст, і ні “формалізований компетенції” (ступінь компетентності вище) [стр. 209]. Він згадує, що користувачі хотіли як формалізована і функція вставити вільний текст, щоб супроводжувати компетенцій. Моя система розроблена в PRODESP дозволяється тільки вільний текст для кожної галузі знань кожного співробітника. Ще один дуже важливий момент бажанням різних великих компаній, які реалізуються системи була відсутність спостереження працівником з посиланням на його нинішній інтерес у здійсненні кожної з його компетенції [р. 49]. Наприклад, я вважаю, що це дуже поширене, що програміст з великим досвідом роботи в певній мові програмування (типовий приклад може бути COBOL) втратив інтерес до розробки програм для даної мови (наприклад, після того, як використовується 4-й покоління мови для баз даних, генератори додатків або об’єктно-орієнтованих мов). Іншою особливістю було кращого наявність кожного співробітника – там не так багато використання у виборі людей з високим ступенем компетенції, якщо вони не мають часу, щоб брати участь в новому проекті [р. 210]. Ще один потрібний функція знаючи, в яких робота або проекту кожен співробітник працює в даний момент. Нарешті, цікаво реєструвати прагнення і амбіції кожного співробітника [р. 213].

11. Додатки

Додаток, який генерується дослідження представлені тут і його перша реалізація (система PROMON) був в якості мети вибір професіоналів для організації центрів компетенції (див розділ 12) і вибір проектних команд. На перший погляд, це може здатися природним сформулювати єдину умову відбору для всієї команди проекту. Очевидно, що це не так: керівники проектів думаю на умовах професійних профілів, необхідних для формування підгруп.

Якщо немає доступних фахівці з необхідною компетенції, той факт, що хтось був в змозі перетворити, в іншому проекті, його інформація або знання в компетенції є сильною ознакою того, що він/вона буде повторити подвиг. Для цього було б необхідно зберігати історію змін компетентності для кожного професіонала.

Крім того, що корисно для вибору професіоналів, компетентність матриці служать для підрахувати, скільки фахівців, принаймні певною мірою, необхідною компетенції в кожній області/здібності. Це призводить матрицю називають загальному аналізі компетенції. З цим, одним має профіль підприємства з погляду компетенцій. Це дає можливість виявити клітини (що вказують здібності в межах областей знань), де Є дуже мало професіоналів з необхідною компетенції. Щоб скористатися існуючі професіоналів в підприємства, для майбутнього завантажувальні необхідних клітин, в характеризації викладені вище, можуть бути використані. Таким чином, фахівець, який має гарні знання не вимагає підготовки; те, що потрібно в цьому випадку участь у проектних команд, щоб придбати бажаний рівень компетентності в якійсь області / здібності. Відсутність інформації вказує на необхідність певної підготовки, курсах, вивчаючи посібники і т.д. Якщо професіонал має інформацію, він може бути корисний для виділення його/її в хід з практичного розділів, або навіть взяти участь в команді придбати деякі знання і в кінцевому рахунку необхідну компетенцію.

Система може бути розширена, щоб представити основні матриці компетенцій. Кожен непорожній осередок вказує на те, що компанія вважає за необхідне не наймати зовнішніх послуг для кореспондентів компетенцій, або набувати готову продукцію зовнішнім. У порівнянні із загальним рахунки компетенції матриці, можна визначити, які ділянки/здатності відсутні на підприємстві або потребують оновлення.

Системи управління компетенції, описані тут, можуть бути корисні для колл-центр, коли шукаємо професіоналів, щоб відповісти на питання клієнтів, щоб вибрати кандидатів всередині компанії для участі в диспутах на вакантні посади, фахівців, які можуть дати інтерв’ю для преси на деяких з проектів компанії або продуктів і т.д.

Ще один додаток може бути розподіл вчителів у системі державної освіти чи міста. Наприклад, держава Сан-Паулу міністра освіти наймає сотні тисяч вчителів. Система може дозволити для створення матриці з міст, місць і районів, так що це може означати, вчителів не тільки по їх педагогічних компетенцій, але також відповідно до переваг географічного регіону.

Нарешті, подібна система може бути корисна для збору даних про кандидатів отвори підприємства, так як матриці професійного може розглядатися як навчальних програм систематизації. Конкретний система отворів є відмінним вибору, розроблена PCA програмного забезпечення, в Сан-Паулу (див www.selector.com.br, португальською мовою). Вона заснована на “навчальних карт”. Існує карта з основною інформацією, що дозволяє кожному підприємству додавання власних карт. Будь-яка особа може представити його/її професійну дані через Інтернет, заповнивши основну карту, додавши, до додаткових даних у конкретних карт, відповідних корпоративних відкриттів, введених останнім. У якомусь сенсі, СПС створив мову для визначення навчальних карт. Система має цікаву можливість залучення ваг кожного необхідного компетенції, що дозволяє впорядкування окремих кандидатів. Цей метод дозволяє знаючи, які кандидати виконати всі мінімальні вимоги, тому що вони отримують максимальну суму ваги. Багато великих підприємства з використанням системи; через Інтернет можна отримати гарне уявлення про його принципи, реалізації та корисності. До часу цей документ був написаний, я відчував, відсутність у цій системі понять, сформульованих тут інформації, знань та компетентності і характеристики останнього, як злиття здатності над галузі знань, з відповідним поданням матриці.

12. Реалізації

У PROMON, прототип системи управління компетенція була реалізована з Хосе Марсіо Illoz, використовуючи програми електронних таблиць. “Стандартний” матриця була реалізована з іменами галузі знань у своїх лавах і здібностей у стовпцях. Області були кодифіковані, з їх коди використовуються для виготовлення логічний зв’язок з електронною таблицею, що містить консолідації компетенцій всіх професіоналів. Це консолідована матриця використовується для вибору та підрахунку професіоналів.

Дуже важлива робота підключений до компетентності оцінки є встановлення областей знань. У разі PROMON, 160 різних областях були зібрані для ІТ, розділений на 3 ієрархічних рівнів, які були названі “великі площі», «райони» і «підрайони». На жаль, в I.T. поле треба ввести в занадто багато деталей. Наприклад, професіонал, який має компетенцію по установці LINUX може не мати його для MS Windows NT.

Система PRODESP був запрограмований за допомогою Delphi і Oracle по Матеуш Saldanha. Використання системи управління мережею баз даних допускається узагальнення системи для будь-якого числа матриць, і змінну кількість здібностей в матриці (у разі PROMON, там був тільки один матриця з фіксованою, заздалегідь визначеного числа здібностей , підходить для фіксованого формату, введеного електронного програмного забезпечення електронних таблиць). Мінлива кількість здібностей в матриці допускається збільшення кількості здібностей по відношенню до системи PROMON для ІТ матриця. В системі PRODESP, є 3 групи здібностей: інфраструктура (апаратні і програмні), розвиток системи, а також діючі в якості інструктора в галузі знань (здатність присутній в кожній матриці), в цілому 8 здібностей другого рівня. Таким чином, площа дублювання була ліквідована. Наприклад, у системі PROMON було початкового UNIX в розділі інфраструктури, тобто установка цієї операційної системи, і та ж область для розвитку, тобто, використовуючи UNIX для розробки систем. Одним з наслідків стало скорочення ієрархічних рівнів областях знань, щоб просто 2, спрощуючи систему. Нарешті, в системі PRODESP, також були введені фактор застарівання (див розділ 10), і система безпеки доступу.

Безпека в системі PRODESP було зроблено в 4-х рівнях доступу. Перший відповідає “загальною користувача”, і відкритий для будь-яка людина, що має доступ до мережі. Такий користувач може використовувати тільки екран для визначення умов для відбору фахівців. Він/вона отримує тільки ім’я і основні особисті дані тих фахівців, які задовольняють даній умові вибору. «Особиста користувач” має його/її дані, що зберігаються в системі, за допомогою пароля. Крім того, вибір, така людина може отримати доступ до його/її особистих даних і компетентності матриць, і може змінити їх. Роль «контролера» може мати всі доступ особового користувачеві, плюс можливість читати компетенції матриць своїх підлеглих. І, нарешті, “Системний адміністратор” має необмежений доступ до будь даними.

Ніжний питання стосується заповнення матриці. У PROMON, я зробив інтерв’ю і призначений компетенції градусів разом один з професіоналом. У PRODESP це буде практично неможливо, тому що там було занадто багато професіоналів (близько тисячі, тільки для нього). Рішення було дати лекцію за поняттями системи, і дозволяючи кожен професійний поповнити його/її власний матрицю. Пізніше, керівники або керівники проекту буде переглянути дані і спробувати формі його.

На жаль, через внутрішніх проблем, обидва проекти були зупинився використовується для вибору професіоналів.

13. Центри компетенції

Підприємство, присвячений проектам можуть бути організовані в “центрів компетенції” (CCS). Це означає, що фахівці групуються не в бізнес-відділами або підрозділами, але в групах, пов’язаних галузей знань. У цій організації, бізнес-підрозділів знижуються. Їх мета зараз розвивати нові проекти для підприємства або його клієнтів. Проекти проекту відповідальність бізнес-підрозділів, які запитують від центру управління проектами одного або декількох менеджерів для проекту, і від кожного ЦК техніків, необхідні для розробки його.

Очевидно, що чіткі характеризації інформації, знань і компетенції, проведені фахівцями та геодезія їх необхідно для характеризації, організації та функціонування ЦК.

Причина для організації СЦ ясно: підприємства хочуть оптимізувати розподіл людських ресурсів, зменшуючи час простою персоналу та виборі для кожного проекту або функції потрібних людей з потрібною компетенції. Крім того, така організація забезпечує більшу гнучкість і оперативних динаміки, роблячи це, безумовно, більше підходить для наших неспокійних, швидко мінливих умовах. Таким чином, організація СЦ здається, найкраще підходить для наукомістких підприємств, ніж для тих, роботу на основі.

Переваги очевидні. Але те, що про недоліки? Я боюся, що КК може порушити соціальну інтеграцію та почуття ідентичності для компанії. Професіонали можуть ідентифікувати себе з проектом вони беруть участь с, але проекти не такі стабільні і довговічні, як службами і підрозділами. Коли проект був ініціатива та благоустрій відділу, закінчуючи це означатиме, залишаючись у тому ж відділі і приступати на інший проект з деякими з тих же колег і в тій же адміністративної середовища. Виходячи з ЦК, після закінчення проекту професійний повернеться до цього центру, зустрічі з людьми, які брали участь в інших проектах. Він стверджував, будучи в компанії, в якій я навчався питання ІТ-CC, що фахівці розроблять ідентичність їхньої СЦ. Вони матимуть можливість взаємодіяти набагато більше з їх однолітками, які були розкидані по багатьом відомств у класичних організаційних моделей і майже не спілкувалися один з одним. Це також повинно забезпечувати обмін інформацією та знаннями, допомагаючи розвитку компетенцій в результаті спільної роботи. Я сподіваюся, що ця точка зору вірна, і що мої побоювання не виправдалися.

14. Висновки

У цій роботі були представлені оригінальні характеристики інформації, знань та компетенції. Форми інтерв’ю я зробив, щоб оцінити компетентність фахівців в ІТ- площа, ці поняття показали, щоб бути надзвичайно корисним. Опитані люди отримали швидко звикли до них, при класифікації їх ступенів інформації, знань та компетенції. Інший внесок був характеристика компетенції, з посиланням на певній здібності протягом певного галузі знань. Таким чином, можна було б уявити більшу ясність в цих концепцій, і являють собою компетенції як двовимірна матриць, групуючи області знань у різних матриць відповідно до набору здібностей, які застосовуються до різних областей.

Ці матриці представляють, по суті, систематизація навчальних програм з точки зору компетенцій, знань та інформації, наявної на професіоналів. Традиційно, навчальні програми використовуються для вибору кандидатів на посади в доступних формування проектних команд складаються з позасистемних, безкоштовні текстів. Навіть коли добре організовані в прозорих ділянок, ці тексти не можуть бути піддані обробці даних, на відміну від методу бачили тут. Він відрізняється від інших систем управління компетенції за допомогою матриць і з урахуванням різних ступенів інформації, знань та компетенції.

Важливо підкреслити, що комп’ютер показує тільки професіонали, які вийдуть в необхідних компетенцій. Після цього свідчення, слід виходити розгляду навчальних програм, роблячи особисті інтерв’ю і т.д. Таким способом доповнює дані з фазою суб’єктивного аналізу, завжди необхідно при роботі з людськими питань (див розділ 5); в іншому випадку, люди обробляються як машини, що призводить в цілому до психологічних проблем, крім несправних виборів.

Практичні результати оцінки компетенцій, що використовують цей метод у великих компаніях PROMON і PRODESP було дуже добре. Професіонали були вдячні за можливість мати свої навчальні програми, представлені в систематизованому чином, і можливість постійно оновлювати їх.

Потрібні характеристики, згадані Ліндгрен [2002] в кінці розділу 10 буде, безумовно підвищило зручність систем, реалізованих на PROMON і PRODESP. Мої сумніви тут, скільки даних потрібно зібрати з кожного фахівця, так що вставки даних і підтримка її чи не перетвориться в занадто громіздкою завдання, а також займає надто багато часу. До речі, один з найважливіших аспектів компетенції систем, безумовно, є підтримання даних. Можливо, система повинна перевірити періодично, як довго кожен професіонал не вставлена ​​будь-яких змін в базу даних, визнаючи його і його менеджер завдання в цьому напрямі. Напевно, кращий спосіб зберегти базу даних з до сучасних даних менеджерів підтримка постійної очі на введення нових даних по підлеглим.

Є 3 великі проблеми оцінки компетенцій за допомогою цього методу. По-перше, існує необхідність вирівнювання критерії для присвоєння різних ступенів компетентності, в іншому випадку це не можливо порівняти професіоналів. Ця проблема була вирішена в PROMON, концентруючи всі інтерв’ю тільки в одному інтерв’юера. Але це неможливо, маючи сотні професіоналів, тому що кожне інтерв’ю займає щонайменше 1:00. По-друге, цей метод не враховує якість проектів і роботу, виконану нарахованих професіоналів. Для цього було б необхідно ввести ще одну фактор, який слід оцінювати менеджерів і керівників проектів. Але тоді аспект оцінки третіх сторін будуть введені з участь всі соціальні проблеми. Я уникав цих проблем, не враховуючи, що якість. Третя проблема, яка не зіткнулася, було введення поведінкової матриці, з повноваженнями в керівництві, на командній роботі, якість письмових та усних повідомлень і т.д. Багато авторів дають більше значення, ніж поведінкові компетенції технічні, як, наприклад, Деніел Гольман [1993]. Але оцінка цих компетенцій вводить тонкий фактор, який, ймовірно, слід уникати в початковій фазі проекту управління компетенції: необхідність оцінки виконаної менеджера професіонала. У PROMON вимога було оцінити тільки технічні компетенції, таким чином, проблема була скоротити на корені. У PRODESP, я запропонував почати без поведінкових компетенцій для того, щоб уникнути проблем, що походять від професійного оцінюється третьою стороною, яка може позиціонувати їх проти проекту. Може бути, тому, що в обох випадках я уникав таких конфліктів, система була дуже добре прийнята професіоналами в обох компаніях.

Ця стаття – переклад зі сторінки http://www.ime.usp.br/~vwsetzer/data-info.html.