网络环境下集体智慧领域知识模型构建

为促进学习者的长时记忆和对知识的主动建构,通过阐述领域知识模型主要建模标准,提出了领域知识模型建构参考规范,并以联通主义学习理论为指导,关注学习者个体行为、主动参与及学习者共同参与生成的集体智慧在领域模型构建中的重要作用。由个体领域知识模型构建出发,将个体领域知识模型聚合为集体领域知识模型,实现知识点与知识点间的联结,集体领域知识模型又影响个体领域知识模型,实现个体领域知识模型的优化,进而完成领域模型的构建与优化,对“个人”与“集体”知识体系的建设具有很强的借鉴和指导意义。     

论企业知识价值链模型的构建

知识经济时代,知识成为企业竞争优势之源,知识价值增值促进了企业的价值增值。在对企业知识价值链相关理论进行研究的基础上,构建了企业知识价值链的模型,找出了影响企业知识价值链运行效率的相关因素,并提出了企业相应的发展策略。     

组织学习与个人学习的知识发酵模型研究

知识经济时代 ,知识成为构建和保持组织创新能力、适应能力、学习能力以至核心竞争能力的唯一源泉 ,理论界和管理界对组织如何更好利用知识创造价值进行了大量而深入的研究 ,并且也得出了许多重要的研究成果 ,但是已有的研究都存在着共同的缺点 ,即缺乏对知识增长过程的机理分析 ,这就难以揭示知识在组织中运动和作用的内在规律 ,本文正是在这种背景下分析了知识所具有的生物活性 ,运用仿生学的理论 ,借鉴生物发酵过程 ,提出了组织学习和个人学习的知识发酵模型 ,该模型对进一步探讨知识的特性和指导组织进行知识管理具有重要的指导意义     

组织知识创造模型比较研究

知识已经成为组织获得并保持持续竞争优势的战略资源。知识管理就成为整个知识创新体系的关键环节,其目的就是改善组织绩效与提升组织创新能力。知识进程/创造机制是整个知识管理系统的核心基础与动力源泉。通过对国内外知识创造模型理论进行整理,分析了组织知识创造的基本进程,大多数研究从知识本体的角度对知识创造过程进行了分析和综合,而从组织知识主体方面,结合社会学与系统理论分析的较少。最后提出运用系统思考理论来研究知识创造逐渐成为趋势。     

知识惯性与组织学习

“惯性”是事物的根本属性。同样 ,知识也存在惯性现象。本文分析了影响个人知识惯性的多种因素 ;也分析了引起组织中知识惯性的多种因素。知识惯性现象某些情况下会妨碍知识主体对新知识的学习 ,具有一定的危害性。本文通过研究 ,给出了几种对付知识惯性和促进组织学习的方法。在本文最后 ,还说明了组织中知识惯性现象还存在顽固性和反复性     

基于网络学习的研究生个人知识管理研究

当今信息时代,利用网络获取知识、管理知识已经成为学习者一个重要的学习方式。研究生作为高学历群体,由于学习的特殊性与专业性要求,亟需借助网络这一工具对个人知识进行管理。网络化学习和个人知识管理的有机结合对学习者获取信息的能力和知识创新能力的培养起着重要作用,从而为学习者在未来竞争中获胜提供优势条件。要增强研究生的自学能力和创新能力,就要加强对基于网络学习的研究生个人知识管理进行相关研究。     

互联网产品经理的个人知识管理

近年来,随着互联网行业的快速发展,互联网产品经理,这个近年来才出现的工种,正逐渐成为一个备受关注的职业。对相关从业知识的迅速反应和充分吸收成为一个优秀产品经理的必备素质之一。为修炼良好的学习能力,互联网产品经理需要随时注意对其个人知识进行不间断地积累和有效地管理,即进行有目的的＂个人知识管理＂。本文试图在结合近年工作实践和理论研究的基础上,通过解读＂个人知识管理＂＂、互联网产品经理＂概念及两者间的关系,对＂互联网产品经理应该如何有效地进行个人知识管理＂这一问题进行一个粗浅的探索。     

创新型人才知识增值的促进机制研究

在人才资源管理实践中,首先要认识创新型人才主体特质及知识增值原理,然后要从团队建设、知识交流、人才培养等方面建立有利于创新性人才知识增值的促进机制,激发创新型人才创造出更多新思想、新思路、新方法,在不断提高工作效率和知识创新效率的过程中实现知识增值。     

研究生个人知识管理初探

在知识经济环境下,个人知识管理能力成为决定个人成功与否的重要因素,个人知识管理越来越受到人们的重视.阐述了知识管理的概念,探讨了研究生个人知识管理的必要性与可行性,提出了研究生个人知识管理的实施步骤.     

面向推理的知识图谱表示学习方法综述

知识图谱以其错综复杂、信息密集和语义关联的特征,推动了知识应用以及神经网络学科的发展。知识表示学习方法的发展以及日益增长的认知智能需求,使得知识表示与推理成为当前知识图谱和自然语言处理领域的研究热点。得益于良好的知识表示学习方法,基于表示学习的大规模知识推理已在相关数据集上得到验证。文章主要展开如下工作:(1)对已有表示学习与推理方法进行梳理,将知识图谱推理方法划分为:距离模型方法、双线性模型的语义相似度方法、神经网络学习方法和图神经网络学习方法;(2)对未来知识图谱表示学习与推理方法进行展望。知识图谱的表示学习与推理方法的发展,对推动整个知识社区和强人工智能发展具有重要意义。     

基于知识地图的数字教育资源服务模式研究

针对数字教育资源服务在资源组织和管理方面的不足,设计了基于知识地图的数字教育资源服务模式,该数字教育资源服务模式以知识点为单位建立信息窗口,对数字教育资源归类聚合,设计了结构清晰的知识网络.后以"HTML课程"为例,依托Visual Studio开发环境,利用Google Maps API构建知识地图,实现了数字教育资源服务模式,并选取在校大学生为试验者,进行了模式的试验与分析.研究表明,基于知识地图的数字教育资源服务模式能为学习者提供明确的学习引导,能够提高数字教育资源的有效利用率和学习者的学习效率,对于学习者在线学习的持久度、知识内化等方面具有较好的促进作用.     

基于知识点对象的个性化学习系统实施

提出了一套个性化学习系统实施方案.该方案以知识点对象为核心组织学习资源,通过数据挖掘等方法获取学习者在学习进度和学习风格两方面模型,并采用“学习内容提取算法”获取适合学习者知识水平的学习内容,再通过XSL技术,根据不同的学习风格模型,对相同的知识点对象进行不同表现和封装.     

基于科学知识图谱的智慧农业研究演进趋势分析

智慧农业是农业农村从数字化阶段向智能化阶段发展的更高级形式，是农业农村现代化发展的大势所趋，对促进农业、农村数字经济转型，有效推动乡村全面振兴战略具有重大现实意义。本研究借助科学知识图谱软件Cite-Space5.7.R5对2000~2021年期间我国智慧农业研究领域的相关文献进行了可视化定量分析，分析其发展趋势和研究热点，以知识图谱的形式清晰直观展现给读者。分析表明，自2015年我国智慧农业发展迅猛，以乡村振兴战略为主旨，聚焦数字化驱动数字乡村建设，持续推动农业、农村现代化发展。本研究在新兴农业科技应用、新型农业科技人才培养、智慧农业基础设施建设、数字化要素驱动智慧农业发展等方面提出了建议，以期为智慧农业领域的进一步研究提供有益参考。     

基于本体的监测组态知识表示研究

为重用监测组态领域内已有知识,实现快速有效地开发监测组态系统,提出了一种基于本体的监测组态知识表示方法．该方法通过对监测组态知识的分类分析,构建基于本体的监测组态知识三层框架结构．在最低层定义一个公共的组态元模型,通过重用或继承元模型的类或关系,建立监测系统的组态知识模型,实现监测组态系统模型知识的重用．以压缩机监测系统组态为例,通过执行JESS规则引擎获得该监测系统的一个组态解决方案,验证了本文方法的可行性．     

知识视角下人才引进的多目标模型及分析

针对目前人才引进的定量研究不足的问题,提出了基于知识定量表示的人才引进多目标模型.首先构建知识超网络,确定组织需要的知识,并给出人员知识的表示形式.利用相似度算法,计算组织需要的知识和人员所拥有的知识的相似度.以相似度值为输入条件,建立整体选择人员的多目标模型,该模型既考虑了组织的知识需求,又考虑了人才引进后,组织成员之间的知识交流效果.为了给引进人才排序,提出了分步引进人才的多目标模型.对模型的计算复杂度进行了理论分析,并通过实例验证了模型的有效性.     

学习型社区——基于知识分享的视角

随着社会不断兴起的终身学习和继续教育,学习型社区的建立越来越广泛。而如何更好地在学习型社区中进行知识分享是学习型社区中的最主要问题。从学习型社区的概念入手,重点分析了学习型社区中的知识分享的价值、机制和影响因素,相应地提出了4条措施。     

基于Web知识的分布式知识库的模型研究

随着分布式技术的不断完善,完全有必要建立一种新的基于web知识的分布式知识库。本文就建立分布式的知识工程的系统结构进行分析,以期建立一个完善的基于web知识的分布式知识库系统。     

产品开发阶段的知识借鉴

文章针对目前国内制造业在产品开发阶段实际现状和存在的问题,提出以人为中心,知识为基础,建立知识借鉴模型;此模型包括四步流程,通过对显性知识的收集和类聚以及对隐性知识的挖掘和转移,实现了产品开发阶段对知识的借鉴,减短产品开发周期,降低开发成本。     

默会视野中人文课堂的教学结构

知识学习与知识运用的相互脱节是单向传授型课堂模式的致命痼症.波兰尼的默会知识理论为重构课堂教学中的知行关系提供了有力的认识论和方法论基础,阐明了明言知识与默会知识、辅助意识与焦点意识在认知过程中相互依赖和相互促进并推动认识由局部到整体、由纷杂线索到综合意义的不断发展.传统课堂重视明言知识忽视默会知识,因而扭曲了学习的进程.课堂重构的关键是恢复默会知识在课堂教学中应有的地位,创造一个能够对书本知识进行个性化筛选和个性化赋值的开放的学习环境,建构一个有助于默会的知识升华为明言知识的平台.