Was ist Wissensmanagement? In der Literatur finden sich diverse Definitionen für Wissensmanagement, sodass es zunächst schwierig ist die „richtige“ Definition zu finden. Zerlegt man das Wort Wissensmanagement jedoch in seine beiden Bestandteile, nämlich Wissen und Management, können deren Bedeutungen separiert betrachtet werden.
Auch hier muss man feststellen, dass es für Wissen unterschiedliche Definitionen, abhängig von verwendeten Kontexten, gibt. Eine der Definitionen sagt aus: unter Wissen verstehen wir „die Gesamtheit der Kenntnisse und Fähigkeiten, die Individuen zur Lösung von Problemen einsetzen. Wissen basiert auf Daten und Informationen, ist im Gegensatz zu diesen aber immer an eine Person gebunden.“
Wie viele andere Definitionen steht hier der Zusammenhang von Wissen und Fertigkeiten im Vordergrund. Der Deutsche Qualifikationsrahmen für lebenslanges Lernen (DQR) formuliert es andersherum. „Fertigkeiten bezeichnen die Fähigkeit, Wissen anzuwenden und Know-how einzusetzen, um Aufgaben auszuführen und Probleme zu lösen.“
Unter Management im Sinne von „etwas managen“ (das Management als Hierarchieebene wir hier außen vor gelassen) wird „die zielorientierte Gestaltung und Steuerung von Organisationen“ verstanden.
Kombiniert man jetzt diese beiden Definitionen, kann man unter Wissensmanagement folgendes verstehen: Es handelt sich beim Wissensmanagement um die bewusste Steuerung von Kenntnissen und Fertigkeiten von Individuen, um definierte Ziele zu erreichen (bspw. Problemlösung).
Da Wissen heute auch in der Wirtschaft ein wichtiger Standort- oder Produktionsfaktor ist, spielt auch das Wissensmanagement bspw. in Unternehmen eine immer wichtigere Rolle.
Ziel dieses Assignments ist es, zunächst die verschiedenen Wissensarten darzustellen und deren Unterschiede aufzuzeigen. Weiterhin sollen mögliche Modelle aufgezeigt werden, die in Unternehmen eingesetzt werden, um diese wissensorientierter managen zu können. In diesem Zusammenhang soll erörtert werden, inwiefern die unterschiedlichen Wissensarten für eine solche Modellbildung hinderlich sind und ob der Einsatz semantischer Modelle und Technologien diesen Schwierigkeiten entgegenwirken können.
Um diese Ziele zu erreichen, werden zunächst in Kapitel II die Wissensarten vorgestellt und weitere, für den Verlauf des Assignments erforderliche, Grundlagen erläutert.
In Kapitel III werden schließlich die Semantischen Modelle und Technologien erläutert und diskutiert.
Inhaltsverzeichnis
I. Einleitung
II. Grundlagen
1. Wissensarten
1.1 Explizites Wissen
1.2 Implizites Wissen
2. Wissensmanagement in Unternehmen
3. Grundlagen der Semantik
III. Semantik und Ontologie
1. Semantische Modelle und Technologien
2. Diskrepanz zwischen explizitem und implizitem Wissen
IV. Zusammenfassung
Zielsetzung & Themen
Diese Arbeit untersucht die Herausforderungen des Wissensmanagements in Unternehmen, insbesondere die Schwierigkeit, implizites Wissen (Erfahrungswissen) zu erfassen und für Organisationen nutzbar zu machen. Das primäre Ziel ist die Erörterung, inwiefern der Einsatz semantischer Modelle und Technologien dabei helfen kann, die Diskrepanz zwischen explizitem und implizitem Wissen zu überbrücken.
- Definition und Abgrenzung von Wissensarten (explizites vs. implizites Wissen)
- Bedeutung und Prozesse des Wissensmanagements in Unternehmen
- Grundlagen der Semantik und ihre Bedeutung für die Datenmodellierung
- Rolle von Ontologien und semantischen Modellen zur Wissensexplizierung
Auszug aus dem Buch
1.2 Implizites Wissen
„Nicht sichtbar‘ meint in dem Kontext auch unbewusst, denn oft weiß der Wissensträger nicht, dass er es weiß oder ist nicht in der Lage das Wissen zu kommunizieren. Es wird auch als das stille Wissen, das “Know-how“ bezeichnet. Fähigkeiten können hier u.U. demonstriert, aber nicht erklärt werden. Bei dieser Wissensart in Personengebundenheit entsprechend deutlich zu erkennen. Das implizite Wissen ist nur schlecht in IT-Systemen darstellbar.
Ein gutes Beispiel für das implizierte Wissen in das Fahrradfahren, bzw. die Fähigkeit auf dem Fahrrad das Gleichgewicht zu halten.7 Die wenigsten, die in der Lage sind Fahrrad zu fahren, haben vermutlich darüber Bücher gelesen oder sind in der Lage physikalisch zu erklären, wie man sich auf dem Fahrrad verhalten muss, um nicht bspw. in Kurven oder Neigungen umzufallen. Beim Fahrradfahren wird also zum Großteil das implizite Wissen gebraucht.
Das Wissen ist aber selten nur explizit oder nur implizit. Sehr gut veranschaulicht ist die in Abbildung 1. Der hier zu sehende Eisberg besteht aus einem Anteil implizitem Wissen als ‚Grundstein‘ und dem explizitem Anteil, welcher geringer ausfällt als der implizite. Ohne implizites Wissen, also Erfahrungswerte, Routine etc. ist das explizite Wissen schwerer brauchbar oder weniger wertvoll.8
Zusammenfassung der Kapitel
I. Einleitung: Die Einleitung definiert Wissensmanagement als Prozess zur Steuerung von individuellen Kenntnissen und Fertigkeiten und umreißt die Zielsetzung der Arbeit.
II. Grundlagen: Dieses Kapitel differenziert zwischen explizitem und implizitem Wissen, erläutert Methoden des Wissensmanagements in Unternehmen und führt in die Grundlagen der Semantik ein.
III. Semantik und Ontologie: Es wird untersucht, wie semantische Modelle und Technologien wie Ontologien dazu beitragen können, implizites Wissen zu explizieren und in Systemen abzubilden.
IV. Zusammenfassung: Die Arbeit resümiert, dass Wissensmanagement ein kritischer Erfolgsfaktor ist und semantische Modelle einen ersten Schritt zur Erfassung des wertvollen impliziten Wissens darstellen.
Schlüsselwörter
Wissensmanagement, explizites Wissen, implizites Wissen, Know-how, Wissensmodellierung, Semantik, Ontologie, Dokumentenmanagementsysteme, Wissenstransfer, Semantische Technologien, Wissensarten, Wissensentwicklung, Datenmodellierung.
Häufig gestellte Fragen
Worum geht es in dieser Arbeit grundsätzlich?
Die Arbeit befasst sich mit der theoretischen Auseinandersetzung von Wissensmanagement im unternehmerischen Kontext und der speziellen Herausforderung, unterschiedliche Wissensformen durch Technik handhabbar zu machen.
Was sind die zentralen Themenfelder?
Die Schwerpunkte liegen auf der Differenzierung von explizitem und implizitem Wissen sowie der Analyse von semantischen Modellen und Ontologien zur Unterstützung des Wissenstransfers.
Was ist das primäre Ziel der Untersuchung?
Das Ziel ist es, aufzuzeigen, wie semantische Modelle genutzt werden können, um die Lücke zwischen dem leicht dokumentierbaren expliziten Wissen und dem schwer zugänglichen, erfahrungsbasierten impliziten Wissen zu schließen.
Welche wissenschaftliche Methode wird verwendet?
Die Arbeit basiert auf einer Literaturanalyse und dem Vergleich verschiedener Begriffsdefinitionen und Wissensmodelle (z.B. der Wissenstreppe nach Prof. North).
Was wird im Hauptteil behandelt?
Der Hauptteil erörtert die Definitionen von Wissensarten, Prozesse des Wissensmanagements und die technische Modellierung von Wissen mittels Semantik.
Welche Schlüsselwörter charakterisieren die Arbeit?
Zentrale Begriffe sind Wissensmanagement, implizites Wissen, semantische Modelle, Ontologien und Wissenstransfer.
Warum ist implizites Wissen für Unternehmen schwer zu fassen?
Implizites Wissen ist an Personen gebunden, beruht auf Routine und Erfahrung und ist daher oft schwer zu verbalisieren oder explizit in IT-Systemen abzubilden.
Inwiefern unterscheiden sich Ontologien von klassischen Datenmodellen?
Ontologien sind leistungsfähiger, da sie neben der natürlichen Sprache auch formale Sprachen verwenden, die eine eindeutige Bestimmung von Wahrheitswerten ermöglichen und so die Kommunikation zwischen Mensch und Maschine verbessern.
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- Isabelle Pipahl (Author), 2015, Semantik und Ontologie in der allgemeinen Systemtheorie, Munich, GRIN Verlag, https://www.hausarbeiten.de/document/307045
