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CONTINUOUS SOCIAL LEARNING IN KNOWLEDGE NETWORKSWissensreifung – neue Perspektiven für den Umgang mit InformationenAndreas SchmidtScientific Coordinatorhttp://mature-ip.eu
OutlineAusgangspunktWissensreifungsmodellBeispiele: Semantic MediaWiki – wiki-basiertes DatenmanagementPeople Tagging - Kollaboratives KompetenzmanagementFazit
ProblemVielfalt an unterschiedlichen Informationssystemen Datenbanken, Wikis, Dokumentenmanagementsysteme, Expertendatenbanken, BPM, Learning-Management-Systeme, …=> Was ist angemessen?  Wie sollten Übergänge aussehen?Mehr Agilität gefordertViele Unternehmenssysteme werden als schwerfällig wahrgenommenNicht nur Informationen, sondern auch ihre Struktur muss anpassbar seinSchemata, Vokabulare, Prozessmodelle, …=> Wo braucht man mehr Flexibilität? Wie kann man diese Flexibilität zugänglich machen?MATURE - Continuous Social Learning in Knowledge Networks
Wissens-reifungs-modellMATURE - Continuous Social Learning in Knowledge Networks
WissensreifungsmodellSchmidt et al. (2008): Conceptual Foundations for a Knowledge & Learning Architecture: Supporting Content, Process, and Ontology Maturing, International Conference on Knowledge Management (I-KNOW), 2008MATURE - Continuous Social Learning in Knowledge Networks
Unterschiedliche Arten von Wissencontentmaturingprocessmaturingontologymaturing(incl. competencies)Schmidt et al. (2008): Conceptual Foundations for a Knowledge & Learning Architecture: Supporting Content, Process, and Ontology Maturing, International Conference on Knowledge Management (I-KNOW), 2008
WissensreifungsmodellEntwickelt auf der Basis von Fallstudien von UnternehmenssituationenUrsprünglich Zusammenbringen von E-Learning und WissensmanagementIm Rahmen des Projektes MATUREEmpirische Studien (ethnographische Studien, Interviews mit 139 Unternehmen in Europa)Partizipative Prototypenentwicklung und deren Evaluation („Design-basedresearch“)Ganzheitliche Sicht:Mensch, Organisation und TechnikMATURE - Continuous Social Learning in Knowledge Networks
MATURE - Continuous Social Learning in Knowledge NetworksTechnische Unterstützung
Lernprozesse in der InformationsmodellierungWeb 2.0: Inhalte können von einer großen Gruppe beigetragen werden und bewertet werdenSchritt weiter: Informationsmanagement 2.0Strukturen und Vokabulare können ausgehandelt werdenstatt starrer Schemata und starrer kontrollierter VokabulareProzessmodelle werden bottom-up aus dem kollaborativen Task Management entwickelt (SAP)GrundprinzipienNutzung sozialer AushandlungsprozesseGardening statt Kontrolle
GardeningMATURE - Continuous Social Learning in Knowledge NetworksReseedingReseedingReseedingEvolutionarygrowthseedingEvolutionarygrowthEvolutionarygrowth
Semantic MediaWikiMATURE - Continuous Social Learning in Knowledge Networks
Semantisch erweiterte Wiki-Software:Semantic MediaWiki  Erweiterung der Wikipedia-       Basissoftware
  semantische      Metadaten      verbessern      Suche,      Konsistenz,AutomatisierungenBeispiel: Semantic MediaWikiErweiterung des MediaWikis um typisierte Links und Attribute -> dadurch anfragbarWiki-basiertes DatenmanagementtoolExistierendes, aber durch Nutzer änderbares „Schema“Mischung von strukturierten und unstrukturierten DatenEinsatzbeispieleInformationsinfrastrukturlandkarteProjektmanagementTypische Long-Tail-AnwendungenGenerisches Werkzeug erforderlich, das leicht und flexibel anpassbar ist an geänderte VorstellungenMATURE - Continuous Social Learning in Knowledge Networks
MATURE - Continuous Social Learning in Knowledge NetworksKollaborativesKompetenzmanagement
KompetenzkatalogeKompetenzkataloge sind die Grundlage für existierende KompetenzmanagementansätzeKontrollierte Vokabulare mit semantischen Beziehungen (Ontologien)Beschreiben Ist- und Sollkompetenzen von MitarbeiternProblemWeiterentwicklung dieser Kataloge durch Expertengruppe schwerfälligIdee: Partizipative WeiterentwicklungMATURE - Continuous Social Learning in Knowledge Networks
Brauchen wir immer vollständig ausgearbeitete Kompetenzen?Yellow Pages & Expert Finder?Nein, brauchen wir nicht Bewerberselektion, Team-Zusammenstellung?Wäre hilfreich, aber nicht unbedingt erforderlichBedarfsanalyse und Planung von Schulungen?Wäre eine gute Idee!Unterschiedliche Anwendungsfälle bedürfen unterschiedlicher FormalisierungsgradeMATURE - ContinuousSocial Learning in Knowledge Networks
MATURE - Continuous Social Learning in Knowledge Networks
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Neue Sicht auf KompetenzkatalogeOntologieentwicklung als LernprozessAndreas Schmidt: MATURE - Den Wissensreifungsprozess in Unternehmen verbessern
Fazit
Zusammenfassung und AusblickInformationsmanagement-Infrastrukturen müssen bewusst den Reifungsprozess berücksichtigenAngemessene Repräsentationsformen (keine Über- oder Unterformalisierung)Modelle müssen kontrolliert änderbar werdenÜberdenken von Berechtigungskonzepten „Gardening“ als PrinzipStichwort: Enterprise 2.0Mehr PartizipationSoziale Aushandlungsprozesse bewusst einsetzenKulturbewusste Gestaltung

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  • 1. CONTINUOUS SOCIAL LEARNING IN KNOWLEDGE NETWORKSWissensreifung – neue Perspektiven für den Umgang mit InformationenAndreas SchmidtScientific Coordinatorhttp://mature-ip.eu
  • 2. OutlineAusgangspunktWissensreifungsmodellBeispiele: Semantic MediaWiki – wiki-basiertes DatenmanagementPeople Tagging - Kollaboratives KompetenzmanagementFazit
  • 3. ProblemVielfalt an unterschiedlichen Informationssystemen Datenbanken, Wikis, Dokumentenmanagementsysteme, Expertendatenbanken, BPM, Learning-Management-Systeme, …=> Was ist angemessen? Wie sollten Übergänge aussehen?Mehr Agilität gefordertViele Unternehmenssysteme werden als schwerfällig wahrgenommenNicht nur Informationen, sondern auch ihre Struktur muss anpassbar seinSchemata, Vokabulare, Prozessmodelle, …=> Wo braucht man mehr Flexibilität? Wie kann man diese Flexibilität zugänglich machen?MATURE - Continuous Social Learning in Knowledge Networks
  • 4. Wissens-reifungs-modellMATURE - Continuous Social Learning in Knowledge Networks
  • 5. WissensreifungsmodellSchmidt et al. (2008): Conceptual Foundations for a Knowledge & Learning Architecture: Supporting Content, Process, and Ontology Maturing, International Conference on Knowledge Management (I-KNOW), 2008MATURE - Continuous Social Learning in Knowledge Networks
  • 6. Unterschiedliche Arten von Wissencontentmaturingprocessmaturingontologymaturing(incl. competencies)Schmidt et al. (2008): Conceptual Foundations for a Knowledge & Learning Architecture: Supporting Content, Process, and Ontology Maturing, International Conference on Knowledge Management (I-KNOW), 2008
  • 7. WissensreifungsmodellEntwickelt auf der Basis von Fallstudien von UnternehmenssituationenUrsprünglich Zusammenbringen von E-Learning und WissensmanagementIm Rahmen des Projektes MATUREEmpirische Studien (ethnographische Studien, Interviews mit 139 Unternehmen in Europa)Partizipative Prototypenentwicklung und deren Evaluation („Design-basedresearch“)Ganzheitliche Sicht:Mensch, Organisation und TechnikMATURE - Continuous Social Learning in Knowledge Networks
  • 8. MATURE - Continuous Social Learning in Knowledge NetworksTechnische Unterstützung
  • 9. Lernprozesse in der InformationsmodellierungWeb 2.0: Inhalte können von einer großen Gruppe beigetragen werden und bewertet werdenSchritt weiter: Informationsmanagement 2.0Strukturen und Vokabulare können ausgehandelt werdenstatt starrer Schemata und starrer kontrollierter VokabulareProzessmodelle werden bottom-up aus dem kollaborativen Task Management entwickelt (SAP)GrundprinzipienNutzung sozialer AushandlungsprozesseGardening statt Kontrolle
  • 10. GardeningMATURE - Continuous Social Learning in Knowledge NetworksReseedingReseedingReseedingEvolutionarygrowthseedingEvolutionarygrowthEvolutionarygrowth
  • 11. Semantic MediaWikiMATURE - Continuous Social Learning in Knowledge Networks
  • 12. Semantisch erweiterte Wiki-Software:Semantic MediaWiki Erweiterung der Wikipedia- Basissoftware
  • 13. semantische Metadaten verbessern Suche, Konsistenz,AutomatisierungenBeispiel: Semantic MediaWikiErweiterung des MediaWikis um typisierte Links und Attribute -> dadurch anfragbarWiki-basiertes DatenmanagementtoolExistierendes, aber durch Nutzer änderbares „Schema“Mischung von strukturierten und unstrukturierten DatenEinsatzbeispieleInformationsinfrastrukturlandkarteProjektmanagementTypische Long-Tail-AnwendungenGenerisches Werkzeug erforderlich, das leicht und flexibel anpassbar ist an geänderte VorstellungenMATURE - Continuous Social Learning in Knowledge Networks
  • 14. MATURE - Continuous Social Learning in Knowledge NetworksKollaborativesKompetenzmanagement
  • 15. KompetenzkatalogeKompetenzkataloge sind die Grundlage für existierende KompetenzmanagementansätzeKontrollierte Vokabulare mit semantischen Beziehungen (Ontologien)Beschreiben Ist- und Sollkompetenzen von MitarbeiternProblemWeiterentwicklung dieser Kataloge durch Expertengruppe schwerfälligIdee: Partizipative WeiterentwicklungMATURE - Continuous Social Learning in Knowledge Networks
  • 16. Brauchen wir immer vollständig ausgearbeitete Kompetenzen?Yellow Pages & Expert Finder?Nein, brauchen wir nicht Bewerberselektion, Team-Zusammenstellung?Wäre hilfreich, aber nicht unbedingt erforderlichBedarfsanalyse und Planung von Schulungen?Wäre eine gute Idee!Unterschiedliche Anwendungsfälle bedürfen unterschiedlicher FormalisierungsgradeMATURE - ContinuousSocial Learning in Knowledge Networks
  • 17. MATURE - Continuous Social Learning in Knowledge Networks
  • 18. MATURE - Continuous Social Learning in Knowledge Networks
  • 19. Neue Sicht auf KompetenzkatalogeOntologieentwicklung als LernprozessAndreas Schmidt: MATURE - Den Wissensreifungsprozess in Unternehmen verbessern
  • 20. Fazit
  • 21. Zusammenfassung und AusblickInformationsmanagement-Infrastrukturen müssen bewusst den Reifungsprozess berücksichtigenAngemessene Repräsentationsformen (keine Über- oder Unterformalisierung)Modelle müssen kontrolliert änderbar werdenÜberdenken von Berechtigungskonzepten „Gardening“ als PrinzipStichwort: Enterprise 2.0Mehr PartizipationSoziale Aushandlungsprozesse bewusst einsetzenKulturbewusste Gestaltung