教育知识管理中的隐性知识管理

从社会和教育信息化发展的角度来看,教育知识管理是研究人类获取、传播、共享、利用和创造新知识的活动规律,管理有关知识的各种连续过程,以促进经济和社会发展的理论与实践[1]。教育的过程,也就是知识流动,存储和创新的过程。知识存在于人脑中,根据性质大致可以分为两种[2]:一种是客观及易于用语言表达的,可以客观捕捉及描述的,这种知识叫显性知识。显性知识容易以具体之方式储存及流通,多具有文字性与结构性。另一种是主观及不易形式化的,通常是透过个人的经验、印象、熟练的技术、文化、习惯等方式表现出来的知识,即隐性知识。     

网络课程中的隐性知识传递模型构建研究

本文以新冠疫情期间线上课程教学中教师隐性知识传递调查研究为出发点,总结出隐性知识的类别与传递途径,结合当前高职院校人才培养改革的要求,以隐性知识传递对创新型人才培养的重要性为主旨,构建出隐性知识在线传递模型.     

浅谈隐性知识管理研究

隐性知识高效管理是企业获得持续竞争优势的关键,是实现知识创造和技术的核心环节。该文对隐性知识的必要性进行了分析,从影响隐性知识因素着手,指出隐性知识显性化是企业隐性知识管理的核心,并提出加强隐性知识管理的有效举措。     

构建知识管理系统的探讨

知识管理的实施引起对知识管理系统构建的广泛探索和研究。从总结知识管理系统所必须实现的功能入手 ,探讨了构建知识管理系统的可行策略 ,重点分析了分布式搜索、分类编目、Agent、数据挖掘等技术在实现知识管理系统中的应用     

基于粗糙集理论的隐性知识决策

针对目前隐性知识本身的不确切性,本文首先对隐性知识的内涵进行了阐述,进而从如何提高隐性知识管理决策水平的角度,对粗糙集理论应用于隐性知识决策进行了探讨。     

BEI技术在挖掘专家隐性知识中的应用

隐性知识的共享和传播是知识价值实现的重要途径,也是现阶段提高核心竞争力和技术创新能力的关键,本文从隐性知识的特征和内涵入手,分析得出BEI技术是提取隐性知识的有力武器,在此基础上利用STAR模型进行深入挖掘,从而提高挖掘效率。     

教育信息化进程中隐性知识的挖掘和利用

教育信息化进程中蕴藏着大量的隐性知识,它既蕴藏于主体所处的社会大环境中,也蕴藏于作为学生学业传授或指导者的教师身上.隐性知识的挖掘与外化是现代化教育研究的一个新视角,是提高学习与管理效率的关键环节.文章指出了教育信息化进程中隐性知识的挖掘和利用的方法.     

开掘企业隐性知识

古今中外,对知识的定义有上百种,可谓仁者见仁,智者见智。通俗地讲,知识可以分为两类,即显性知识和隐性知识。“显性知识是书本上固化的、可以写出来或用各种方式表达出来的知识。隐性知识是无法表达出来的经验、复杂的技能和技巧,大约70～80％的知识是隐性的。显性知识必须夹杂很多隐性知识才能真正构成人的能力。企     

开掘企业隐性知识

古今中外,对知识的定义有上百种,可谓仁者见仁,智者见智。通俗地讲,知识可以分为两类,即显性知识和隐性知识。“显性知识是书本上固化的、可以写出来或用各种方式表达出来的知识。隐性知识是无法表达出来的经验、复杂的技能和技巧,大约70～80％的知识是隐性的。显性知识必须夹杂很多隐性知识才能真正构成人的能力。企     

真人图书馆:高校图书馆隐性知识管理新途径

隐性知识是最具价值的知识资源,高校图书馆作为知识的储存地与服务站,对于隐性知识的管理存在很大缺欠,亟待改观"。真人图书馆"活动是近年来国内外兴起的一种新型知识服务模式,它"以人为书",在人与"书"的对话中实现"阅读"。这种阅读形式有利于发掘深潜于个体头脑中的隐性知识,是实现高校图书馆隐性知识挖掘和创新的有效途径,对于拓展高校图书馆服务功能、实现服务创新有重要意义。     

基于eLearning的企业知识管理模型

知识管理与eLearning技术能有效提升企业竞争力。首先改进了SECI知识管理模型;然后提出了基于eLearning的企业知识管理模型;最后给出了基于该模型的应用案例。通过对该案例的分析,可以更好地理解eLearning与知识管理在企业中的实际关系。     

基于数据库的知识库管理系统

本文将数据库技术和专家系统相结合，采用关系数据库表示产生式规则。作为新型的数据库访问技术，简要介绍了ADO技术及其特点，重点介绍了ADO技术在专家系统中的应用。并利用ADO技术对知识库进行管理和维护，实现了知识的添加、删除、更新、刷新以及查询等功能。最后，用Visual C 语言实现了编程。     

DIPKIP: A CONNECTIONIST KNOWLEDGE MANAGEMENT SYSTEM TO IDENTIFY KNOWLEDGE DEFICITS IN PRACTICAL CASES

This study presents a novel, multidisciplinary research project entitled DIPKIP (data acquisition, intelligent processing, knowledge identification and proposal), which is a Knowledge Management (KM) system that profiles the KM status of a company. Qualitative data is fed into the system that allows it not only to assess the KM situation in the company in a straightforward and intuitive manner, but also to propose corrective actions to improve that situation. DIPKIP is based on four separate steps. An initial “Data Acquisition” step, in which key data is captured, is followed by an “Intelligent Processing” step, using neural projection architectures. Subsequently, the “Knowledge Identification” step catalogues the company into three categories, which define a set of possible theoretical strategic knowledge situations: knowledge deficit, partial knowledge deficit, and no knowledge deficit. Finally, a “Proposal” step is performed, in which the “knowledge processes”—creation/acquisition, transference/distribution, and putting into practice/updating—are appraised to arrive at a coherent recommendation. The knowledge updating process (increasing the knowledge held and removing obsolete knowledge) is in itself a novel contribution. DIPKIP may be applied as a decision support system, which, under the supervision of a KM expert, can provide useful and practical proposals to senior management for the improvement of KM, leading to flexibility, cost savings, and greater competitiveness. The research also analyses the future for powerful neural projection models in the emerging field of KM by reviewing a variety of robust unsupervised projection architectures, all of which are used to visualize the intrinsic structure of high‐dimensional data sets. The main projection architecture in this research, known as Cooperative Maximum‐Likelihood Hebbian Learning (CMLHL), manages to capture a degree of KM topological ordering based on the application of cooperative lateral connections. The results of two real‐life case studies in very different industrial sectors corroborated the relevance and viability of the DIPKIP system and the concepts upon which it is founded.     

基于本体的个性化知识服务系统的构建

为用户提供有效的个性化知识服务是图书馆等机构信息服务发展方向之一.引入本体理论,构建了一个基于本体的个性化知识服务系统.系统利用本体对多领域、跨数据库的文献库进行统一描述和重构,在此基础上进一步提出了用户个性特征模型和个性化知识检索模型,使系统实现在多文献库间进行语义层次上的个性化检索,提高了知识服务的效率和质量.     

密钥管理技术研究

密钥管理是密码系统中的关键技术。本文分别介绍了用户公开密钥算法与对称密钥算法的密钥管理方案,针对密钥监管的需要,本文介绍了密钥托管技术。作为密码学新的研究领域,本文最后介绍了基于身份的密码系统及其在密钥管理中的特点。     

一种安全实用的密钥管理系统的研究与实现

信息一体化的发展使得人们对安全性提出更高的要求。安全的一个重要工具是密码技术。而密钥则是密码技术的根基。针对企业级应用中的密钥管理,我们提出了一种安全实用的密钥管理系统,并且详细分析了其实现和应用。     

数据库知识发现系统及领域知识在其中的作用

论述了一种理想化的知识发现系统模型 ,及其各组成部分的功能。进一步讨论了领域知识在其中的重要作用。     

面向符号对象模型的版本管理系统设计方法

复杂对象版本管理,即为DBMS提供一个定义、描述和操作同一对象的多个表示或一致性状态、能支持工程设计反复性和试探性过程的控制机制是工程数据库研究方面的一个重要的课题。本文首先给出了版本化的复杂列象模型的语义说明和形式化定义,接着引入VCOHOR符号对象模型的概念,最后讨论了工程数据库管理系统(DATFEA)的对象标识器和版本服务器的设计和实现等问题。     

基于RDBMS的知识表示及其实现

本文描述了目前几种常用的知识表示形式,介 绍了利用RDBMS表达存储知识的方法,并在ORACLE环境下给出其相应的实现形式．