天津OA信息化中的主要知識吸收行為分析

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kmpro

知識管理中的主要知識吸收行為分析

 

以下是國際通行的知識學習行為吸收效應表

 

 

 

 根據(jù)以上知識學習行為的權重，我們可以獲得一個基本知識學習權重系數(shù)，并基于此提煉出kmpro系統(tǒng)中的知識能力模型。

 

序列

吸收方法

概述

詳述

加權比重分析

數(shù)學模型

1

知識創(chuàng)造

創(chuàng)造的知識結構

個人的知識結構是附著在企業(yè)知識結構的基礎上的，那么當個人發(fā)一篇知識到一個新的知識結構，意味著他開始進入這個領域，而他發(fā)的知識比例占到當前結構的百分比，自然就是他在這個知識結構里面的知識創(chuàng)造率的百分比。

原創(chuàng)知識加權系數(shù)0.9

 

 

（10條銷售+5條市場）×0.9

 

銷售=9

市場=4.5

 

2

知識庫培訓

企業(yè)培訓完成度

企業(yè)培訓過的知識，要求必須學習，并可能進行一定的考核。

培訓知識加權 0.5

（10條銷售+5條英語）×0.5

 

銷售=5

英語=0.5

 

3

知識庫自學計劃

涉獵的知識結構

個人訪問的知識列表，反應到知識結構上，就是這個人涉獵的知識范疇，涉獵過的比創(chuàng)造的，學習的，都低，其記憶率是

閱讀知識加權 0.1

100條技術×0.1

100條市場×0.1

技術=10

市場=10

4

知識互動

點評或問答回答

知識的互動是創(chuàng)造知識的“說”的方式。

互動知識加權0.7

10條設計×0.7

設計=7

根據(jù)以上計算

銷售=9+5

技術=10

市場=4.5+10

設計=7

英語=0.5

 以上數(shù)據(jù)之和作為100%，就可以分析出該用戶在系統(tǒng)中的知識結構如下：

 

 

當然，以上只是舉例，告訴我們能力測評或者知識結構測評的一個思路。

具體的研發(fā)工作，比這個要復雜得多。