ФОРМИРОВАНИЕ И АНАЛИЗ КАРТ ЗНАНИЙ на примере факультета университета
|
ВВЕДЕНИЕ 5
ГЛАВА 1. КАРТЫ ЗНАНИЙ: ТЕОРЕТИЧЕСКИЕ АСПЕКТЫ ПРЕДМЕТНОЙ ОБЛАСТИ 7
1.1 ОПРЕДЕЛЕНИЯ ПОНЯТИЯ «ЗНАНИЯ» И «УПРАВЛЕНИЕ ЗНАНИЯМИ» 7
1.2 ОПРЕДЕЛЕНИЕ ПОНЯТИЯ «КАРТА ЗНАНИЙ» 11
1.3 АНАЛИЗ СУЩЕСТВУЮЩИХ ФОРМ ВИЗУАЛИЗАЦИИ ДАННЫХ 18
1.4 ОБЗОР СУЩЕСТВУЮЩИХ РЕШЕНИЙ 21
ПОСТАНОВКА ЗАДАЧИ 33
ВЫВОДЫ ПО ГЛАВЕ 1 34
ГЛАВА 2. МЕТОДЫ ВИЗУАЛИЗАЦИИ И АНАЛИЗА ДАННЫХ ДЛЯ ФОРМИРОВАНИЯ КАРТ ЗНАНИЙ 36
2.1 ОПРЕДЕЛЕНИЕ КРИТЕРИЕВ, КОТОРЫМИ СЛЕДУЕТ РУКОВОДСТВОВАТЬСЯ ПРИ СОЗДАНИИ КАРТЫ ЗНАНИЙ 36
2.2 МЕТОДОЛОГИЯ СБОРА ДАННЫХ ДЛЯ СОЗДАНИЯ КАРТ ЗНАНИЙ 37
2.3 ОБЗОР ПРОГРАММНОГО ОБЕСПЕЧЕНИЯ ДЛЯ ОБРАБОТКИ И ВИЗУАЛИЗАЦИИ ДАННЫХ 38
2.4 СХЕМА КЛАССИФИКАЦИИ КАРТ ЗНАНИЙ В ОБРАЗОВАТЕЛЬНОМ УЧРЕЖДЕНИИ 44
ВЫВОДЫ ПО ГЛАВЕ 2 49
ГЛАВА 3. ПРИМЕНЕНИЕ КАРТ ЗНАНИЙ В ВЫСШИХ УЧЕБНЫХ ЗАВЕДЕНИЯХ 51
3.1 АНАЛИЗ ПОТРЕБНОСТЕЙ УНИВЕРСИТЕТА В ВИЗУАЛИЗАЦИИ СОБСТВЕННЫХ ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫХ АКТИВОВ 51
3.2 ОПРЕДЕЛЕНИЕ ЗАИНТЕРЕСОВАННЫХ СТОРОН 57
3.3 СБОР ДАННЫХ ДЛЯ СОЗДАНИЯ КАРТЫ ЗНАНИЙ ВЫСШЕГО УЧЕБНОГО ЗАВЕДЕНИЯ 59
3.4 АНАЛИЗ ПОЛУЧЕННЫХ ДАННЫХ 63
3.5 РЕКОМЕНДАЦИИ ПО ВЫБОРУ ДИАГРАММ 64
3.6 РАЗРАБОТКА РЕКОМЕНДАЦИЙ ПО ПОСТРОЕНИЮ И АНАЛИЗУ ДИАГРАММ 69
3.7 АНАЛИЗ СООТВЕТСТВИЯ ПРЕДЛОЖЕННЫХ ДИАГРАММ ПОСТАВЛЕННЫМ ЗАДАЧАМ 90
ВЫВОДЫ ПО ГЛАВЕ 3 92
ГЛАВА 4. ОРГАНИЗАЦИОННО-МЕТОДИЧЕСКИЕ ВОПРОСЫ ФОРМИРОВАНИЯ КАРТ ЗНАНИЙ 93
4.1 МЕТОДИКА РАБОТЫ С КАРТАМИ ЗНАНИЙ 93
4.2 ПРОБЛЕМЫ И ОГРАНИЧЕНИЯ ПРИ РАБОТЕ С КАРТАМИ ЗНАНИЙ 95
ВЫВОДЫ ПО ГЛАВЕ 4 97
ЗАКЛЮЧЕНИЕ 98
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ 101
ПРИЛОЖЕНИЕ 106
ПРИЛОЖЕНИЕ 1. СТРУКТУРА ПЕРВИЧНОГО ОПРОСА 106
ПРИЛОЖЕНИЕ 2. СТРУКТУРА ОПРОСА В РАМКАХ ПОВТОРНОГО АНКЕТИРОВАНИЯ 109
ПРИЛОЖЕНИЕ 3. СТРУКТУРА ОБРАБОТАННЫХ ДАННЫХ 113
ГЛАВА 1. КАРТЫ ЗНАНИЙ: ТЕОРЕТИЧЕСКИЕ АСПЕКТЫ ПРЕДМЕТНОЙ ОБЛАСТИ 7
1.1 ОПРЕДЕЛЕНИЯ ПОНЯТИЯ «ЗНАНИЯ» И «УПРАВЛЕНИЕ ЗНАНИЯМИ» 7
1.2 ОПРЕДЕЛЕНИЕ ПОНЯТИЯ «КАРТА ЗНАНИЙ» 11
1.3 АНАЛИЗ СУЩЕСТВУЮЩИХ ФОРМ ВИЗУАЛИЗАЦИИ ДАННЫХ 18
1.4 ОБЗОР СУЩЕСТВУЮЩИХ РЕШЕНИЙ 21
ПОСТАНОВКА ЗАДАЧИ 33
ВЫВОДЫ ПО ГЛАВЕ 1 34
ГЛАВА 2. МЕТОДЫ ВИЗУАЛИЗАЦИИ И АНАЛИЗА ДАННЫХ ДЛЯ ФОРМИРОВАНИЯ КАРТ ЗНАНИЙ 36
2.1 ОПРЕДЕЛЕНИЕ КРИТЕРИЕВ, КОТОРЫМИ СЛЕДУЕТ РУКОВОДСТВОВАТЬСЯ ПРИ СОЗДАНИИ КАРТЫ ЗНАНИЙ 36
2.2 МЕТОДОЛОГИЯ СБОРА ДАННЫХ ДЛЯ СОЗДАНИЯ КАРТ ЗНАНИЙ 37
2.3 ОБЗОР ПРОГРАММНОГО ОБЕСПЕЧЕНИЯ ДЛЯ ОБРАБОТКИ И ВИЗУАЛИЗАЦИИ ДАННЫХ 38
2.4 СХЕМА КЛАССИФИКАЦИИ КАРТ ЗНАНИЙ В ОБРАЗОВАТЕЛЬНОМ УЧРЕЖДЕНИИ 44
ВЫВОДЫ ПО ГЛАВЕ 2 49
ГЛАВА 3. ПРИМЕНЕНИЕ КАРТ ЗНАНИЙ В ВЫСШИХ УЧЕБНЫХ ЗАВЕДЕНИЯХ 51
3.1 АНАЛИЗ ПОТРЕБНОСТЕЙ УНИВЕРСИТЕТА В ВИЗУАЛИЗАЦИИ СОБСТВЕННЫХ ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫХ АКТИВОВ 51
3.2 ОПРЕДЕЛЕНИЕ ЗАИНТЕРЕСОВАННЫХ СТОРОН 57
3.3 СБОР ДАННЫХ ДЛЯ СОЗДАНИЯ КАРТЫ ЗНАНИЙ ВЫСШЕГО УЧЕБНОГО ЗАВЕДЕНИЯ 59
3.4 АНАЛИЗ ПОЛУЧЕННЫХ ДАННЫХ 63
3.5 РЕКОМЕНДАЦИИ ПО ВЫБОРУ ДИАГРАММ 64
3.6 РАЗРАБОТКА РЕКОМЕНДАЦИЙ ПО ПОСТРОЕНИЮ И АНАЛИЗУ ДИАГРАММ 69
3.7 АНАЛИЗ СООТВЕТСТВИЯ ПРЕДЛОЖЕННЫХ ДИАГРАММ ПОСТАВЛЕННЫМ ЗАДАЧАМ 90
ВЫВОДЫ ПО ГЛАВЕ 3 92
ГЛАВА 4. ОРГАНИЗАЦИОННО-МЕТОДИЧЕСКИЕ ВОПРОСЫ ФОРМИРОВАНИЯ КАРТ ЗНАНИЙ 93
4.1 МЕТОДИКА РАБОТЫ С КАРТАМИ ЗНАНИЙ 93
4.2 ПРОБЛЕМЫ И ОГРАНИЧЕНИЯ ПРИ РАБОТЕ С КАРТАМИ ЗНАНИЙ 95
ВЫВОДЫ ПО ГЛАВЕ 4 97
ЗАКЛЮЧЕНИЕ 98
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ 101
ПРИЛОЖЕНИЕ 106
ПРИЛОЖЕНИЕ 1. СТРУКТУРА ПЕРВИЧНОГО ОПРОСА 106
ПРИЛОЖЕНИЕ 2. СТРУКТУРА ОПРОСА В РАМКАХ ПОВТОРНОГО АНКЕТИРОВАНИЯ 109
ПРИЛОЖЕНИЕ 3. СТРУКТУРА ОБРАБОТАННЫХ ДАННЫХ 113
В современном мире информация и знания играют ключевую роль в развитии общества и успешной деятельности организаций [Волкодавова, 2012, с. 109]. Особое значение приобретают они в образовательной сфере [Овчинникова, 2016, с. 174–177], где эффективное управление знаниями становится неотъемлемым элементом обеспечения качества образования. Стремительное развитие информационных технологий предоставляет обширные возможности для создания инструментов, способствующих систематизации, визуализации и управлению знаниями [Пастухов, 2012, с. 56–59]. В этом контексте карты знаний выделяются как одно из перспективных средств для организации и представления информации в удобной и понятной форме.
В рамках образовательных учреждений и научных институтов, являющихся ключевыми центрами знаний, особенно актуальна проблема доступа к экспертам и их опыту. Преподаватели и научные сотрудники играют важную роль в аккумуляции, передаче и создании знаний, но часто их профиль и опыт остаются недоступными для сторонних и даже для коллег внутри организации. Информационные перегрузки создают ряд препятствий для эффективного поиска специалистов для сотрудничества и партнеров в научных исследованиях. Нехватка интеграции и стандартизации в визуальных методах и инструментах дополнительно затрудняет обмен знаниями между организациями и отраслями. Решение этих проблем требует дальнейших исследований в области визуализации знаний и разработки новых методик и инструментов, а проведение сравнительных исследований различных способов визуализации знаний поможет определить оптимальные подходы и решения, учитывая потребности пользователей и вовлекая их в процесс тестирования средств и инструментов визуализации.
Актуальность исследования данной темы обусловлена необходимостью совершенствования системы управления знаниями в высших учебных заведениях. Сложившаяся ситуация требует поиска новых подходов и инструментов, способных повысить эффективность образовательного процесса [Бодина, 2018, с. 17], обеспечить лучшее использование научных и интеллектуальных ресурсов университетов [Кочеткова, Крамин, 2011, с. 75-80], а также оптимизировать принятие управленческих решений [Заякина, 2020, с 286-289].
Целью исследования является анализ современного состояния применения карт знаний и оценка их эффективности в контексте управления знаниями. Для достижения этой цели были поставлены следующие задачи:
1. Проанализировать методы и инструменты, используемые при создании карт знаний и определить критерии их выбора
2. Определить возможные области применения карт знаний в деятельности университетов в области управления знаниями.
3. Разработать рекомендации по выбору, построению и анализу карт знаний для решения задач поддержки принятия управленческих решений.
4. Выявить преимущества и ограничения использования карт знаний.
5. Разработать практические рекомендации по формированию карт знаний организаций.
В первой главе рассмотрено понятие карт знаний, их классификация, проведен обзор литературы, а также основные методики и существующие решения в области визуализации данных. Во второй главе представлен обзор методов визуализации и анализа данных, используемых для формирования карт знаний, а также схема их классификации в контексте образовательных учреждений. В третьей главе изучено применение карт знаний в высших учебных заведениях, включая анализ потребностей университетов, сбор и анализ данных, а также разработку рекомендаций по выбору и построению диаграмм для анализа данных. В четвертой главе предложен пошаговый план по реализации процесса картирования в учебном заведении, а также в организациях из других отраслей, в том числе рассмотрены возможные проблемы и ограничения при внедрении и применении карт знаний в компании.
Такой подход позволил получить комплексное представление о применимости и эффективности карт знаний в высшем образовании и предложить практические рекомендации для университетов по использованию этого инструмента в своей деятельности. Выводы также могут послужить основой для разработки рекомендаций и методических материалов по использованию карт знаний в организациях из других отраслей, а также для проведения дальнейших исследований в этой области.
Результаты данной дипломной работы вошли в исследование, проводимое в рамках работы над грантом РНФ №23-21-00168 «Методология и технология разработки цифровых карт знаний для учебных и научных коллективов (МЕТАКАРТА)», 2023-2024.
В рамках образовательных учреждений и научных институтов, являющихся ключевыми центрами знаний, особенно актуальна проблема доступа к экспертам и их опыту. Преподаватели и научные сотрудники играют важную роль в аккумуляции, передаче и создании знаний, но часто их профиль и опыт остаются недоступными для сторонних и даже для коллег внутри организации. Информационные перегрузки создают ряд препятствий для эффективного поиска специалистов для сотрудничества и партнеров в научных исследованиях. Нехватка интеграции и стандартизации в визуальных методах и инструментах дополнительно затрудняет обмен знаниями между организациями и отраслями. Решение этих проблем требует дальнейших исследований в области визуализации знаний и разработки новых методик и инструментов, а проведение сравнительных исследований различных способов визуализации знаний поможет определить оптимальные подходы и решения, учитывая потребности пользователей и вовлекая их в процесс тестирования средств и инструментов визуализации.
Актуальность исследования данной темы обусловлена необходимостью совершенствования системы управления знаниями в высших учебных заведениях. Сложившаяся ситуация требует поиска новых подходов и инструментов, способных повысить эффективность образовательного процесса [Бодина, 2018, с. 17], обеспечить лучшее использование научных и интеллектуальных ресурсов университетов [Кочеткова, Крамин, 2011, с. 75-80], а также оптимизировать принятие управленческих решений [Заякина, 2020, с 286-289].
Целью исследования является анализ современного состояния применения карт знаний и оценка их эффективности в контексте управления знаниями. Для достижения этой цели были поставлены следующие задачи:
1. Проанализировать методы и инструменты, используемые при создании карт знаний и определить критерии их выбора
2. Определить возможные области применения карт знаний в деятельности университетов в области управления знаниями.
3. Разработать рекомендации по выбору, построению и анализу карт знаний для решения задач поддержки принятия управленческих решений.
4. Выявить преимущества и ограничения использования карт знаний.
5. Разработать практические рекомендации по формированию карт знаний организаций.
В первой главе рассмотрено понятие карт знаний, их классификация, проведен обзор литературы, а также основные методики и существующие решения в области визуализации данных. Во второй главе представлен обзор методов визуализации и анализа данных, используемых для формирования карт знаний, а также схема их классификации в контексте образовательных учреждений. В третьей главе изучено применение карт знаний в высших учебных заведениях, включая анализ потребностей университетов, сбор и анализ данных, а также разработку рекомендаций по выбору и построению диаграмм для анализа данных. В четвертой главе предложен пошаговый план по реализации процесса картирования в учебном заведении, а также в организациях из других отраслей, в том числе рассмотрены возможные проблемы и ограничения при внедрении и применении карт знаний в компании.
Такой подход позволил получить комплексное представление о применимости и эффективности карт знаний в высшем образовании и предложить практические рекомендации для университетов по использованию этого инструмента в своей деятельности. Выводы также могут послужить основой для разработки рекомендаций и методических материалов по использованию карт знаний в организациях из других отраслей, а также для проведения дальнейших исследований в этой области.
Результаты данной дипломной работы вошли в исследование, проводимое в рамках работы над грантом РНФ №23-21-00168 «Методология и технология разработки цифровых карт знаний для учебных и научных коллективов (МЕТАКАРТА)», 2023-2024.
Целью данной дипломной работы было проведение анализа современного состояния применения карт знаний и оценка их эффективности в контексте управления знаниями. Для достижения поставленной цели были проанализированы методы и инструменты, используемые при создании карт знаний, а также определены критерии их выбора (см. Глава 2); разработаны рекомендации по выбору, построению и анализу карт знаний (см. раздел 3.3 – 3.6); разработаны практические рекомендации по формированию карт знаний (см. раздел 4.1); выявлены возможные ограничения внедрения и использования карт знаний (см. раздел 4.2), и определены области применения карт знаний в деятельности университетов в управлении знаниями:
1. поддержка процесса принятия управленческих решений (оптимизация ресурсов, планирование и развитие персонала, выявление потенциала и потребностей сотрудников в развитии, создание среды, стимулирующей обмен знаниями и опытом);
2. интенсификация взаимодействия с внешними контрагентами (привлечение внимания потенциальных партнеров к сотрудничеству, улучшение прозрачности и удобства поиска партнёров для проектов, внедрение современных методик и практик);
3. развитие научного сообщества (стимуляция формирования междисциплинарных команд, улучшение взаимодействия и доступности информации о научных достижениях сотрудников, привлечение внимания к работам преподавателей, увеличение количества совместных научных исследований, укрепление репутации университета, привлечение талантливых специалистов);
4. продвижение студенческих исследовательских проектов (эффективный поиск научных руководителей, развитие научной культуры, повышение эффективности коммуникации между студентами и научными руководителями).Глава 1 стала основой для дальнейшего анализа применения карт знаний в высших учебных заведениях: были рассмотрены теоретические аспекты, связанные с основными понятиями «знания» и «управление знаниями» (см. раздел 1.1 и 1.2, соответственно), изучены различные формы визуализации (см. раздел 1.3), а также проведен обзор существующих решений в различных отраслях, включая образование (см. раздел 1.4).
Во второй главе была определена методология, включающая критерии для руководства при создании карт знаний (см. раздел 2.1), методология сбора данных (см. раздел 2.2) и обзор программного обеспечения для обработки и визуализации данных (см. раздел 2.3), также была описана подробная схема классификации карт знаний в высших учебных заведения (см. раздел 2.4). Вторая глава стала основой для реализации практической части по сбору, анализу и визуализации данных в виде карт знаний на примере факультета университета.
Глава 3 началась с анализа потребностей института в картировании (см. раздел 3.1), и рассмотрения различных заинтересованных сторон и их ожидания от карты знаний (см. раздел 3.2). По результатам работы с данными были разработаны рекомендации по выбору, построению и анализу различных видов карт знаний (см. раздел 3.6). На примере построенных диаграмм были рассмотрены различные сценарии распределения данных и предложены соответствующие обобщающие выводы, которые могут быть использованы как основа для принятия управленческих решений и могут облегчить процесс анализа карт знаний для решения поставленных задач.
В последней главе, был разработан пошаговый план по реализации процесса картирования (см. раздел 4.1) и рассмотрены возможные проблемы и ограничения, влияющие на внедрение и применение карт знаний в организациях (см. раздел 4.2).
Таким образом были получены следующие результаты:
1. Систематизация представлений о картировании знаний, доведенные до практических рекомендаций, включая: определение и классификацию карт знаний (см. Глава 1), основные методы и инструменты картирования и визуализации данных (см. Глава 2).
2. Проведен анализ данных о преподавателях бизнес-школы на выборке из 60 сотрудников факультета и осуществлен обзор различных видов визуальных диаграмм для карт знаний, выявлено что их количество превосходит 100. В результате были выбраны наиболее репрезентативные карты знаний для решения управленческих задач и принятия решений в вузах. К ним относятся:
a. солнечные лучи, представляющие собой «портрет» каждого преподавателя в виде лучей, которые отражают его экспертизу (см. Рис. 45);
b. тепловая карта – применение цветовой градации для отражения уровня экспертизы преподавателей в различных областях знаний (см. Рис. 46);
c. облако слов – наглядное представление ключевых компетенций и областей знаний преподавателей благодаря анализу частоты появления ключевых слов (см. Рис. 56);
d. дерево декомпозиции – иерархическое распределение преподавателей по заданным параметрам, ускоряющее и облегчающее процесс выбора специалиста (см. Рис. 60).
3. Разработаны методические рекомендации по выбору программного обеспечения для задач картирования (см. раздел 2.3); сбору, анализу и визуализации данных для создания карт знаний на примере бизнес-школы (см. раздел 3.3 – 3.6); и реализации процесса картирования в организации (см. раздел 4.1).
Одной из ключевых перспектив развития работы является дальнейшее совершенствование методик формирования и анализа карт знаний с учетом специфики образовательной деятельности, что позволит учебным заведениям более эффективно организовывать учебный процесс, а также проводить научные исследования и инновационные проекты.
Кроме того, важным направлением развития является дальнейшее совершенствование инструментов визуализации данных и анализа информации, используемых при создании карт знаний. Развитие технологий и методов анализа больших данных предоставляет уникальные возможности для создания более точных и информативных карт знаний, способных обеспечить более эффективное управление знаниями в учебных заведениях.
Данное исследования может быть использовано администрацией университетов для оптимизации процессов управления знаниями, повышения качества образовательного процесса и эффективности принимаемых управленческих решений. Результаты также могут быть применены как основа для разработки стратегий внедрения и использования карт знаний в высших учебных заведениях с целью повышения качества образования и эффективности управления знаниями. Обмен опытом и лучшими практиками между учебными заведениями, а также взаимодействие с другими организациями и научными центрам позволит эффективнее использовать накопленные знания и опыт в области управления знаниями и совместно разрабатывать инновационные подходы к созданию и применению карт знаний в организациях.
Результаты данной дипломной работы вошли в исследование, проводимое в рамках работы над грантом РНФ №23-21-00168 «Методология и технология разработки цифровых карт знаний для учебных и научных коллективов (МЕТАКАРТА)», 2023-2024; и обсуждались на конференции Emerging Markets Conference (EMC 2023) и приняты к печати в трудах 12–го Международного Поспеловского симпозиума «Гибридные и синергетические интеллектуальные системы ГИСИС -2024.
1. поддержка процесса принятия управленческих решений (оптимизация ресурсов, планирование и развитие персонала, выявление потенциала и потребностей сотрудников в развитии, создание среды, стимулирующей обмен знаниями и опытом);
2. интенсификация взаимодействия с внешними контрагентами (привлечение внимания потенциальных партнеров к сотрудничеству, улучшение прозрачности и удобства поиска партнёров для проектов, внедрение современных методик и практик);
3. развитие научного сообщества (стимуляция формирования междисциплинарных команд, улучшение взаимодействия и доступности информации о научных достижениях сотрудников, привлечение внимания к работам преподавателей, увеличение количества совместных научных исследований, укрепление репутации университета, привлечение талантливых специалистов);
4. продвижение студенческих исследовательских проектов (эффективный поиск научных руководителей, развитие научной культуры, повышение эффективности коммуникации между студентами и научными руководителями).Глава 1 стала основой для дальнейшего анализа применения карт знаний в высших учебных заведениях: были рассмотрены теоретические аспекты, связанные с основными понятиями «знания» и «управление знаниями» (см. раздел 1.1 и 1.2, соответственно), изучены различные формы визуализации (см. раздел 1.3), а также проведен обзор существующих решений в различных отраслях, включая образование (см. раздел 1.4).
Во второй главе была определена методология, включающая критерии для руководства при создании карт знаний (см. раздел 2.1), методология сбора данных (см. раздел 2.2) и обзор программного обеспечения для обработки и визуализации данных (см. раздел 2.3), также была описана подробная схема классификации карт знаний в высших учебных заведения (см. раздел 2.4). Вторая глава стала основой для реализации практической части по сбору, анализу и визуализации данных в виде карт знаний на примере факультета университета.
Глава 3 началась с анализа потребностей института в картировании (см. раздел 3.1), и рассмотрения различных заинтересованных сторон и их ожидания от карты знаний (см. раздел 3.2). По результатам работы с данными были разработаны рекомендации по выбору, построению и анализу различных видов карт знаний (см. раздел 3.6). На примере построенных диаграмм были рассмотрены различные сценарии распределения данных и предложены соответствующие обобщающие выводы, которые могут быть использованы как основа для принятия управленческих решений и могут облегчить процесс анализа карт знаний для решения поставленных задач.
В последней главе, был разработан пошаговый план по реализации процесса картирования (см. раздел 4.1) и рассмотрены возможные проблемы и ограничения, влияющие на внедрение и применение карт знаний в организациях (см. раздел 4.2).
Таким образом были получены следующие результаты:
1. Систематизация представлений о картировании знаний, доведенные до практических рекомендаций, включая: определение и классификацию карт знаний (см. Глава 1), основные методы и инструменты картирования и визуализации данных (см. Глава 2).
2. Проведен анализ данных о преподавателях бизнес-школы на выборке из 60 сотрудников факультета и осуществлен обзор различных видов визуальных диаграмм для карт знаний, выявлено что их количество превосходит 100. В результате были выбраны наиболее репрезентативные карты знаний для решения управленческих задач и принятия решений в вузах. К ним относятся:
a. солнечные лучи, представляющие собой «портрет» каждого преподавателя в виде лучей, которые отражают его экспертизу (см. Рис. 45);
b. тепловая карта – применение цветовой градации для отражения уровня экспертизы преподавателей в различных областях знаний (см. Рис. 46);
c. облако слов – наглядное представление ключевых компетенций и областей знаний преподавателей благодаря анализу частоты появления ключевых слов (см. Рис. 56);
d. дерево декомпозиции – иерархическое распределение преподавателей по заданным параметрам, ускоряющее и облегчающее процесс выбора специалиста (см. Рис. 60).
3. Разработаны методические рекомендации по выбору программного обеспечения для задач картирования (см. раздел 2.3); сбору, анализу и визуализации данных для создания карт знаний на примере бизнес-школы (см. раздел 3.3 – 3.6); и реализации процесса картирования в организации (см. раздел 4.1).
Одной из ключевых перспектив развития работы является дальнейшее совершенствование методик формирования и анализа карт знаний с учетом специфики образовательной деятельности, что позволит учебным заведениям более эффективно организовывать учебный процесс, а также проводить научные исследования и инновационные проекты.
Кроме того, важным направлением развития является дальнейшее совершенствование инструментов визуализации данных и анализа информации, используемых при создании карт знаний. Развитие технологий и методов анализа больших данных предоставляет уникальные возможности для создания более точных и информативных карт знаний, способных обеспечить более эффективное управление знаниями в учебных заведениях.
Данное исследования может быть использовано администрацией университетов для оптимизации процессов управления знаниями, повышения качества образовательного процесса и эффективности принимаемых управленческих решений. Результаты также могут быть применены как основа для разработки стратегий внедрения и использования карт знаний в высших учебных заведениях с целью повышения качества образования и эффективности управления знаниями. Обмен опытом и лучшими практиками между учебными заведениями, а также взаимодействие с другими организациями и научными центрам позволит эффективнее использовать накопленные знания и опыт в области управления знаниями и совместно разрабатывать инновационные подходы к созданию и применению карт знаний в организациях.
Результаты данной дипломной работы вошли в исследование, проводимое в рамках работы над грантом РНФ №23-21-00168 «Методология и технология разработки цифровых карт знаний для учебных и научных коллективов (МЕТАКАРТА)», 2023-2024; и обсуждались на конференции Emerging Markets Conference (EMC 2023) и приняты к печати в трудах 12–го Международного Поспеловского симпозиума «Гибридные и синергетические интеллектуальные системы ГИСИС -2024.
Подобные работы
- ФОРМИРОВАНИЕ ИМИДЖА ТЕРРИТОРИИ КАК КЛЮЧЕВОГО ИНСТРУМЕНТА УКРЕПЛЕНИЯ КОНКУРЕНТОСПОСОБНОСТИ НА ПРИМЕРЕ РЕСПУБЛИКИ ЮЖНАЯ ОСЕТИЯ
Магистерская диссертация, международные отношения. Язык работы: Русский. Цена: 4970 р. Год сдачи: 2017 - Анализ и совершенствование корпоративной культуры организации (на примере ИСГТ ТПУ)
Дипломные работы, ВКР, анализ хозяйственной деятельности. Язык работы: Русский. Цена: 5900 р. Год сдачи: 2016 - Разработка электронной медицинской карты для управления бизнес-контентом сети медицинских учреждений (на примере ООО «Поликлиника народного оздоровления»)
Бакалаврская работа, информатика. Язык работы: Русский. Цена: 5750 р. Год сдачи: 2017 - ФОРМИРОВАНИЕ ИМИДЖА ОРГАНА ГОСУДАРСТВЕННОЙ ВЛАСТИ СРЕДСТВАМИ PR-КОММУНИКАЦИЙ (НА ПРИМЕРЕ УМВД РОССИИ ПО БЕЛГОРОДСКОЙ ОБЛАСТИ)
Магистерская диссертация, журналистика. Язык работы: Русский. Цена: 4920 р. Год сдачи: 2018 - Организация социальной адаптации молодых инвалидов (на примере Алтайского государственного университета)
Магистерская диссертация, социальная работа. Язык работы: Русский. Цена: 4930 р. Год сдачи: 2018 - Миграционные процессы в приграничных регионах России
(на примере Алтайского края)
Магистерская диссертация, социология. Язык работы: Русский. Цена: 5720 р. Год сдачи: 2018 - Активные операции коммерческого банка: анализ и направления развития
Бакалаврская работа, финансы и кредит. Язык работы: Русский. Цена: 4700 р. Год сдачи: 2022 - Формирование ценностной ориентации старших подростков на здоровый образ жизни в процессе общего и дополнительного образования
Магистерская диссертация, педагогика. Язык работы: Русский. Цена: 4990 р. Год сдачи: 2017 - Организация самостоятельной работы в идеологии Международной инициативы CDIO студентов технических вузов (на примере дисциплины «физика»)
Магистерская диссертация, педагогика. Язык работы: Русский. Цена: 4900 р. Год сдачи: 2016