Всего за 899 руб. Купить полную версию
3. Определение знаний.
Определения знаний обычно сложнее, чем определения данных или информации, поскольку, как правило, в литературе об управлении знаниями много внимания уделяется расширенному обсуждению природы знаний, а также различным вариантам их представления и проявления. Это делает отбор отличительных свойств знаний труднее, чем свойств данных и информации. В частности, встречаются такие высказывания:
«Знания по своей сути неясный и неоднозначный термин».
«До сих пор нет единого мнения о природе знаний, за исключением того, что они основаны на восприятии, которое может дать им рациональное обоснование».
Тем не менее знания часто определяются в терминах данных и информации.
«Знания это совокупность данных и информации, к которым добавляются экспертные мнения, навыки и опыт, в результате чего получается ценный актив, который может быть использован для содействия принятию решений».
«Знания это данные и/или информация, которые были организованы и обработаны для передачи понимания, опыта, накопленных результатов обучения и компетенции, так чтобы их можно было применить при решении текущих проблем или в текущей деятельности».
«Знания основываются на информации, извлеченной из данных. В то время как данные отражают свойства вещей, знания относятся к способностям людей, предрасполагающим их действовать определенным образом».
С точки зрения эпистемологии разделяются неявные знания и явные[68].
К неявным (неформализованным) знаниям (tacit knowledge) относятся опыт, мастерство, культура мышления, интуиция, хранящиеся в нейронных структурах головного мозга как результат генетической наследственности, образования и полученных жизненных уроков. Неявные знания существуют в умах специалистов, развиваясь во времени, через опыт, почерпнутый из профессиональной деятельности, книг, наставничества, а также обучения. Эти знания зависят от жизненных ресурсов личности, от ее биофизических свойств и психологического потенциала. Они заложены в индивиде и не могут быть легко переданы другим.
К явным (формализованным) знаниям (explicit knowledge) относятся описания теорий, методов, методик, технологий, механизмов и машин, конструкций, систем и т. п. Эти знания хранятся на реальных физических носителях. Они представлены в виде книг, бумажных документов, рисунков, схем, фильмов, аудио- и видеозаписей, электронных файлов, баз данных и т. п.
Знания существуют в континууме между неявными и явными знаниями. Явные знания это неявные знания, которые были задокументированы[69].
Если суммировать встречающиеся определения, то знания можно рассматривать как совокупность данных, информации, понимания, умений, опыта, навыков и ценностей. Важно отметить, что не все авторы упоминают все эти элементы.
4. Определение мудрости.
К слову сказать, далеко не все авторы, описывающие иерархию DIKW, предлагают определение мудрости.
Мудрость это накопленные знания, позволяющие понять, как применять идеи и представления из одной области к новым ситуациям или проблемам.
Мудрость это высший уровень абстракции вкупе с предвидением и способностью смотреть за горизонт.
Мудрость это способность действовать, подходя критически или практически в любой конкретной ситуации. Она основана на этических суждениях, связанных с системой убеждений индивида.
Очевидно, что мудрость еще более неуловимое и расплывчатое понятие, чем знания. Оно гораздо сильнее связано с человеческой интуицией, пониманием, интерпретацией и действиями, чем с информационными системами. При этом понятия «данные», «информация» и «знания» в определениях мудрости могут и не использоваться.
Наше обсуждение определений из различных источников показывает наличие консенсуса в отношении того, что по крайней мере данные, информация и знания должны определяться в терминах друг друга, хотя в качестве входных материалов для знаний могут выступать и данные, и информация.
Рассмотрев определения элементов иерархии DIKW, коротко обсудим процессы преобразования одного элемента в другой.
1. Преобразование данных в информацию.
Как уже отмечалось, согласно общепринятым представлениям, информация рассматривается как организованные или структурированные данные. Такая обработка обеспечивает соответствие данных конкретной цели или контексту и тем самым делает их значимыми, ценными, полезными и релевантными. Другими словами, структурирование данных в соответствии с некоторой схемой, имеющей значение и актуальность для отдельного человека, сообщества или задачи, наделяет их смыслом или, возможно, потенциалом для осмысления.