Virtuelle Teams in der Wissensgesellschaft

Thema Nr.1

Aktuelle Ansätze im Wissens- und Kompetenzmanagement

Referenten:

Ye Yu & Roland Engel

Gliederung

1. Einleitung2. Begriffliche Abgrenzung

• Wissen und Wissensformen• Wissens- und Kompetenzmanagement

3. Ontologien zur Unterstützung des Wissensmanagements• Begriffliche Abgrenzung• Wissensmetaprozess und Wissensprozess

4. ProPer - Ein auf Datenbanken basierender Ansatz• Anforderungen• Architektur• Grenzen der Lösung

4. OntoProPer - Ein auf Ontologien basierender Ansatz• Ziele des Einsatzes von Ontologien• Wesentliche Bestandteile von Ontologien• Architektur und Ableitungsregeln• Beispiel für eine Ontologie

5. Kritische Würdigung

1. Einleitung

• Wissen als eine der wichtigen Ressource künftiger Unternehmen• Wissen ist in den Köpfen der Mitarbeiter vorhanden• Mit Wissen sind unternehmerische Probleme zu lösen (z.B. steigende Komplexität von Herstellung und Vertrieb)

• Tatsächliches Wissen von Unternehmen über die Fähigkeiten und Kompetenzen ihrer Mitarbeiter jedoch sehr gering!

Ineffizienzen im Geschäftsprozeß

Quelle: Gerber 2001, Basel

Spannungsfeld „Skills and Business“oder die Bedeutung des Kompetenzmanagement für Unternehmen

Vorhandene Kompetenzen

Heutigen / künftigen Anforderungen Wer kann

Lücken schließen?

Form des Personaleinsatzes?

Kompetenzen halten oder abstoßen?

Art und Weise der Produkterstellung

Künftige Geschäftsfelder

•Vernetzung•Unternehmensweiter Einsatz•Geforderte Flexibilität

Skillsand

Business

2. Begriffliche Abgrenzung (Begriffe des Wissens)

Wissen: die Gesamtheit der Kenntnisse und Fähigkeiten einer Person,

die zur Lösung eines Problems eingesetzt werden.( nach Probst ) Dies

umfasst neben theoretischen Erkenntnissen, auch praktische

Alltagsregeln und Handlungsanweisungen.

Differenzierte Betrachtung der Termini Zeichen, Daten, Information,

Wissen, können, Handeln, Kompetenz und Wettbewerbsfähigkeit.

WissenstreppeWissenstreppe

Zeichen

Daten

Information

Wissen

Können

Handeln

Kompetenz

Wettbewerbsfähigkeit

+Syntax

+Bedeutung

+Vernetzung

+Anwendungsbezug

+Wollen

+Richig Handel

+einzigartigkeit

Die Wissenstreppe (in Anlehnung an North)

2. Begriffliche Abgrenzung (Wissensformen)

Differenzierung in individuelles versus kollektives

sowie in explizites versus implizites Wissen.

Gemeinsame Handlungsrotinen; Tradionelle Werten

Persönliche Erfahrungen;Intition-, Abstraktionsvermögen

ImplizitSchwer kommunizierbar;Personengebunden

Verfahrensanweisungen;Organisationsdokumentation

Persönliche Unterlagen;Fachkenntnisse

ExplizitZeitlich stabil;Speicherbar

kollektivindividuellWissen ist...

2. Begriffliche Abgrenzung (Wissensmanagement)

Wissensmanagement hat letztlich die Aufgabe notwendiges Wissen Mitarbeitern eines Unternehmens bzw. Netzwerkes mit möglichst geringem Aufwand in dem Augenblick zur Verfügung zu stellen, in dem dieses Wissen benötigt wird, um ein Problem bzw. eine Aufgabe in minimaler Zeit und zur maximalen Kundenzufriedenheit

technikorientierte Sichtweise:

Eine technische Auslegung sieht Wissen als Objekt. Rationalisierungs-

und Effektiveierungsbestrebung sollen durch eine bessere maschinelle

Identifizierung und Verarbeitung von Wissen erzielt werden.

humanorientierte Sichtweise:

Die humanorientierte Sichtweise versteht Wissen als einen Prozess, der

dynamisch, kontextgebunden und personalabhängig ist.

2. Begriffliche Abgrenzung (Kompetenzmanagement)

Skill- bzw. Kompetenzmanagement dient zur systematischen Analyse, Bewirtschaftung und Entwicklung den in Wissensträgern vorhandenen Wissens.

Ziel von Kompetenzmanagement ist es Fähigkeiten und Erfahrungen, also implizites Wissen, von Mitarbeitern in explizites Wissen zu wandeln und dies anderen Mitarbeitern unternehmens-weit und dauerhaft zur Lösung ihrer Aufgaben bereit zu stellen.

3. Ontologie zur Unterstützung des Wissensmanagements

Def. Ontologie: „Eine Ontologie stellt eine Sammlung von Konzepten, Beziehungen und Regeln zur Verfügung, die auf dem Konsens einer Gruppe von Personen, z.B. eines Unternehmensbereiches, beruhen. Solche Ontologie stellt eine von dieser Personengruppe gemeinsam getragenen Sicht auf eine Anwendungsbereich zur Verfügung“(Prof. Studer, Uni Karlsruhe)

Ontologiebasierte Wissensmanagement zielen darauf ab, Wissen einer Domäne explizit zu modellieren. Sie vermitteln ein allgemein anerkanntes Verständnis dieser Domäne, welches von Anwendungen und Personengruppen gemeinsam geteilt und wiederverwendet werden kann.

Typischerweise vermischen die in der Literatur beschriebenen Methodologien zwei Arten von Prozessen: Wissensmetaprozess und Wissensprozess

Def. Ontologie: "An ontology is a formal, explicit specification of a shared conceptualization„ (Gruber 1995)

3. Formale Ontologie I

Definition: Eine Ontologie ist ein Tupel O:=(L, C, R, F, G, H, A), dessen Komponenten wie folgt definiert sind:

Lexikon L: Das Lexikon enthält eine Menge von Symbolen für Begriffe, LC,

und eine Menge von Symbolen für Relationen, LR. Ihre Vereinigung ist das

Lexikon L:=LC ∪ LR.

Menge C von Begriffen: Über jedes c ∈ C existiert wenigstens ein Aussage in

der Ontologie, durch die es in die Ontologie eingebettet wird.

Menge R zweistelliger Relationen: R bezeichnet eine Menge zweistelliger

Relationen, wobei jeweils Definitionsbereich (domain) und Wertebereich (range)

(CD,CR) spezifiziert

wird mit CD,CR ∈ C.

Zusätzlich werden die Funktionen d und r eingeführt. Diese liefern – angewandt auf eine Relation r ∈R – die entsprechenden Definitions- und Wertebereichsbegriffe CD und CR

Lexikon: L= {"employee", "Angestellter", "Angestellte“, “Organisation", “Projekt", “member", “participant", “client", “participate", ... }

Begriffe: C = {Person, Employee, Manager, Project, Company,

FinanceComp, ...}

Relationen: R = {participantOf, member, client, ...}

d ={(participantOf, Person), (member, Project), (client, Project)},

r ={(participantOf, Project), (member, Person), (client, Company)}

3. Formale Ontologie II

F und G verknüpfen Symbole {l1, l2,…,ln} ⊂ L mit den zugehörigen

Begriffen und Relationen in der gegebenen Ontologie. Ein Symbol kann auf mehrere Begriffe oder Relationen verweisen; umgekehrt kann auf einen Begriff oder Relation von mehreren Symbolen verwiesen werden.

Bemerkung: Da es eine n : m Abbildung zwischen Lexikon und

Begriffen/Relationen gibt, sind F und G auf Mengen definiert.

Beispiel:

Abbildungsfunktion F: { ({"organisation", "Unternehmen" }, {Company}),

( {"employee", "Angestellter" , "Angestellte"},{Employee}),

({„Bank“},{BankGeldinstitut, BankSitzgelegenheit}), ...}

Abbildungsfunktion G: {({"member", "participant"}, {member}),

({"participate"}, {participantOf}), ({"client"}, {client}) , ...}

3. Formale Ontologie III

Taxonomie H: Begriffe sind durch eine irreflexive, azyklische und transitive

Relation H, (H ⊂ C × C) taxonomisch miteinander verbunden.

H(Ci, Cj) bedeutet, dass Ci ein Subbegriff von Cj ist.

Menge A von Ontologie-Axiomen.

Beispiel:

Taxonomie: H = {(Manager, Employee), (Employee,Person), (FinanceComp, Company)}

Axiom:

Verbale Beschreibung:

IF Person X is participantOf Project Y THEN Project Y has as member Person X

3. Formale Ontologie IV

InternetBewerber sendet Bewerberprofil

Intranet•Mitarbeiter bearbeiten Mitarbeite-rprofile•Mitarbeiter suchen nach Kompetenzen anderer Mitarbeiter (Projektgeschäft)•Personalmanager wollen vakante Stellen besetzen

Webserver

Browser

Browser

Matching

ProfileDatenbank

ProPer-Architektur

Quelle: Sure 1999, Karlsruhe

Ontologie zur Unterstützung des Wissensmanagements

Unterscheidung von zwei Prozessen des Wissensmanagments in Unternehmen

Einführung und Instandhaltung von

Wissensmanagement-Lösungen in Unternehmen

Generierung, Erfassung und Nutzung des Wissens

als Ressource im Unternehmen

Wissens-Metaprozess Wissens-Prozess

Der Wissens-Metaprozess

Ontologieentwicklung als Teil des Wissens-Metaprozesses (In Anlehnung an Prof. Stude)

4. ProPer-Ein auf Datenbanken basierender Ansatz

Anforderungen an das Tool zur Unterstützung des Management

• Mitarbeiterverwaltung: Daten und Kompetenzprofile

• Datentransfer aus Internet und Intranet

• Stellenverwaltung:Stellen- und Anforderungsprofile

• Matching von Kompetenzprofilen mit Anforderungsprofilen

• Profilverwaltung: Erfassung von Skilldaten, Erstellung von Reports

• Such-Funktion: Finden von bestimmten Kompetenzen

Quelle: Sure 1999, Karlsruhe

ProPer-Grenzen der Lösung

• Datenschutzproblematik (Rechtestruktur, Verschlüsselung)

•Problem der notwendigen Datenaktualität (händische Aktualisierung aufwendig und im Alltag nicht garantiert)

Lösung:Analyse elektronisch gespeicherter Daten, Dateien, Dokumente

Quelle: Sure 1999, Karlsruhe

5. OntoProPer-Ein auf Ontologien basierender Ansatz

Ziel:In Dokumenten „verborgenes“ Wissen, das nicht in Datenbanken strukturiert abgelegt wurde, ausweisen und daraus mittels Regeln auf Kompetenzen von Mitarbeitern schließen.

Technische Voraussetzung:•Interpretation der vorhandenen Zeichen und Zeichenfolgen im Sinne der Semantik! Inhalt der Texte muß „verstanden“ werden!

•Allgemeingültiger Rahmen, der eine Kommunikation zwischen den verschiedensten Gruppen zuläßt und den Austausch von Informationen zwischen den verschiedensten Systemen erlaubt. (Überwindung von Sprach-, Modell-, Methoden- und Software-Barrieren!) --> Konsensbildung!!

Quelle: Gruber 1995, in: IJHCS 43/1995

Ziel des Einsatzes von Ontologien

•Kommunikationsverbesserung zwischen Parteien durch Verwendung einer gemeinsamen Sprache mittels aufgaben- und anwendungsspezifischer Konzepte;

•Präsentation der Wissensquellen in Abhängigkeit von Aufgabenstellung, Kontext, Terminologie und notwendiger Abstraktionsebene;

•Wissenszugriff durch flexible semantische Anfragemöglichkeiten (Pull-Ansatz) und durch aktives Erstellen von Wissensangeboten (Push-Ansatz);

•Aus implizitem Wissen explizites Wissen ableiten;

Quelle: Studer, 1999 Stuttgart

InternetBewerber sendet Bewerberprofil

Intranet•Mitarbeiter bearbeiten Mitarbeite-rprofile•Mitarbeiter suchen nach Kompetenzen anderer Mitarbeiter (Projektgeschäft)•Personalmanager wollen vakante Stellen besetzen

Webserver

Browser

Browser

Matching

ProfileDatenbank

Die Architektur von OntoProPer

Inferenz-maschine

AnnotationCrawler

DokumenteOntologie

Quelle: Sure 1999, Karlsruhe

Die wesentlichen Bestandteile einer Ontologie.

Konzepthierarchie:Konzepte bilden die Struktur der zugrunde liegenden Fachgebiete ab. Superkonzept „Person“ - Subkonzept „Mitarbeiter“- Subkonzept „Projekte“...

Attributdefinition (Zuweisung definierter Merkmale):Beschreibung der verschiedenen Instanzen innerhalb der Konzepte.(„Mitarbeiter“ beschrieben durch „Name“, „Stelle“, „Projekte“) Die Merkmale wirken sich innerhalb der Hierarchie immer auf jeweilige Subkonzepte aus!

Ableitungsregeln:Die verschiedenen Konzepte werden in Beziehung gesetzt und verborgenes Wissen extrahiert! z.B. „Arbeitet ein Mitarbeiter in einem Kundenprojekt hat er Erfahrung in der Branche des Kunde“

Quelle: Sure 1999, Karlsruhe

Beispiel: Die OntoProPer- Ontologie

Person Dokument

StelleBezeichnungBeschreibunghat Zeitpunkthat Stellenprofil

OrtOrtsbezeichnung--> Stadt--> Land --> Nationalität --> Sprache

Bewerberhat Name, Adressehat Bewerbung

Bewerbunghat Bewerberhat Zeitpunkt

Homepagehat Bewerberhat URL

Projektberichthat Mitarbeiterhat Branchehat Zeitpunkt

Skill

Profilhat Wert

ZeitZ-PunktZ-Spanne

Branche Sprachehat Land

Personenprofilhat Person hat Wert

Stellenprofilhat Stellehat Gewicht

Mitarbeiterhat Name,Adressehat Kostenstellehat Homepagehat Projektbericht

Quelle: Sure 1999, Karlsruhe

Ausmodellierung der Konzepte

Personhat Wohnort --> Stadthat Nationalität --> Landhat Geburtsort --> Stadthat Geburtstag --> Zeitpunkthat Profil --> Personenprofil

Dokumenthat Zeitpunkthat Sprache --> Sracheenthält Skill --> Skillenthält Brache --> Skill•Bewerbunghat Autor --> Bewerberauf Stelle --> Stelle•Homepagehat URLhat Autor --> Mitarbeiter•Projektberichthat Autor --> Mitarbeiter

Quelle: Sure 1999, Karlsruhe

Die Ableitung von Wissen mittels Regeln

Regeln zur Sicherung der Konsistenz des Systems:z.B.: „Ist eine Sprache einem Land zugeordnet, so kann davon ausgegangen werden, daß in diesem Land diese Sprache als Landessprache gesprochen wird“.

Ableitungsregeln:Aus der Sprache in der ein Projektbericht verfasst wurde, leitet das System ab, daß der Autor diese Sprache beherrscht.

Bewertungsregeln:Anforderungs- und Fähigkeitsgrad wird mit Bewertungsschema beschrieben z.B. Kenner, Könner, Expertez.B.: Mitarbeiter mit deutscher Nationalität gilt als „Experte“ der Sprache „Deutsch“

Quelle: Sure 1999, Karlsruhe

Kritische Würdigung von OntoProPer

• Ableitungsregeln lassen lediglich Trendaussagen zu

• Unterscheidung zwischen gesicherten und abgeleiteten Skills notwendig

• Problem der Behandlung von Soft-Skills

• Elance-Economy erfordert einen Austausch zwischen verschiedenen Kompetenz-Ontologien und die Verarbeitung der verschiedensten Formate der vorhandenen Internet-Jobbörsen

• Ziel ist die Verknüpfung von verschiedener Ontologien zu einem „semantic network“

Zusammenfassung

•Technikorientierter Ansatz von WM stellt lediglich auf explizites Wissen ab. --> Technik zur Verbesserung der DV u. Kommunikation --> Vernachlässigt kognitive Gesichtspunkte und Potentiale individuellen. Wissens

Humanorientierter Ansatz stellt auf individuelles Wissen ab. --> Personalwirtschaftlicher Ansatz: Ziel Ausbau der Fähigkeiten, Erfahrungen und Kenntnisse von Mitarbeitern --> Vernachlässigung der technischen Unterstützung

Ontologien können die Brücke zu beiden Sichtweisen schlagen--> Bieten Technik zur Optimierung des Zugriffs auf Wissen, wobei zugrunde gelegt wird, daß diese Wissen in den Köpfen der Mitarbeiter steckt.--> Ermöglicht heute schnell Experten zu identifizieren--> Ermöglicht Suche nach Quellen, die Mitarbeiter als Experten ausweisen--> Ermöglicht Aktualität über Dokumentenanalyse--> Technologie erkennt selbst Zusammenhänge, leitet daraus neues Wissen ab und stellt es gemäß dem gewünschten Abstraktionsgrad zur Verfügung

Vielen Dank für Eure Aufmerksamkeit!