Цифровой обмен знаниями: ренессанс моделей и шаблонов

Обмен знаниями вносит значимый вклад в формирование конкурентного преимущества фирмы. Цифровой обмен знаниями (ЦОЗ), ставший единственной альтернативой во время удаленной работы, открыл новые возможности для адаптации компаний к постоянно меняющимся условиям. В данной работе рассмотрены условия, влияющие на ЦОЗ. Выявлены и проанализированы значимые характеристики моделей, способствующих ЦОЗ, такие как гибкость, время на производство, эстетика и другие. На основе разведочного факторного анализа установлено, что все характеристики объединяются в три ключевых фактора: простота освоения, легкость использования и полезность модели. Это исследование открывает возможности для эмпирического изучения роли моделей в стимулировании ЦОЗ и задает руководителям ориентиры для выбора подхода к организации ЦОЗ.

Ключевые слова: интеллект-карта, концепт-карта, блок-схема, причинно-следственная цепочка, дерево решений, диаграмма Исикавы

Список использованных источников

  1. A. Kianto, J. Saenz, N. Aramburu. Knowledge-based human resource management practices, intellectual capital and innovation//Journal of Business Research, 81, 2017, 11-20.
  2. K. Moustaghfir, G. Schiuma. Knowledge, learning, and innovation: research and perspectives//Journal of knowledge management, 17 (4), July 2013.
  3. H. Park, R. C. Basole. Bicentric structures: Design and applications of a graph-based relational set mechanism technique//Decision Support Systems, 84, 2016, 64-77.
  4. M. H. Zack. Developing a knowledge strategy//California management review. 1999. Vol. 41. №. 3. P. 125-145.
  5. Т. А. Гаврилова, Д. В. Кудрявцев, А. В. Кузнецова. Выбор инструментов управления знаниями с учетом специфики предметной области//Инновации. 2019. № 8 (250). С. 44-52.
  6. Т. Бьюзен. Интеллект-карты: полное руководство по мощному инструменту мышления. М.: «Манн, Иванов и Фербер», 2018.
  7. J. D. Novak, A. J. Canas. The theory underlying concept maps and how to construct them//Florida Institute for Human and Machine Cognition. 2006. Vol. 1. №. 1. P. 1-31.
  8. J. R. Quinlan. Induction of decision trees//Machine learning. 1986. Vol. 1. №. 1. P. 81-106.
  9. K. C. Wong, K. Z. Woo, K. H. Woo. Ishikawa diagram. Quality Improvement in Behavioral Health. Springer, Cham, 2016. P. 119-132.
  10. S. Bresciani, M. J. Eppler. The pitfalls of visual representations: A review and classification of common errors made while designing and interpreting visualizations//Sage Open. 2015. Vol. 5. №. 4. P. 1-14.
  11. J. Mengis. Integrating knowledge through communication: an analysis of expert-decision making interactions. Universitat della Svizzera italiana, 2007.
  12. N. Marangunić, A. Granić. Technology acceptance model: a literature review from 1986 to 2013//Universal access in the information society. 2015. Vol. 14. №. 1. P. 81-95.

 

Авторы