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2021年明星技术 - 知识设计与运营

作者:江焕勇

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知识管理的升级

知识管理,在2000~2010年期间,是非常热门的话题。2010年之后,这个领域逐渐沉寂,留下的遗产主要是信息搜索。

比如,曾经的个人桌面知识管理神器 -Google Desktop,就可以搜索桌面电脑中的邮件、office文档、聊天记录等文档的内容。

这种知识管理,管理的是各种信息文档,管理的颗粒度比较粗,除了满足信息查询的需要之外,应用场景比较窄。现如今,谷歌桌面早就不更新了。百度、google这种信息搜索引擎,也早就见顶了。

新的知识管理,管理对象是知识点。颗粒度就比较小,结构性也更强,发展前途不可限量。

就我而言,最近2年来,类似下面这样的场景需求,就不断增加:

1、提升课程的内容质量

A企业开发了不少课程,也培养了不少的内训师,其中不少还是中高级内训师。可是,企业的管理者,也包括这些内训师,总觉得课程欠火候,有时候,一些口碑较好的课程,除了热闹的活动之外,课程缺乏内容、缺乏实用价值。但如何提高课程的质量?没有清晰的思路。

2、知识管理

B企业处于爆发的第一阶段,很幸运,业务模式走通了,希望快速开店,瓶颈是店面经营的几个关键岗位人才不够。需求是快速提取、沉淀和复制业务展开的知识,这些知识大部分并不是用于上课,而是做成业务工作手册或工作指南,或者用于其他更敏捷的赋能方式,如微课、直播、在岗辅导等。

其实,这两种情境,前者需要知识结构设计、知识图谱设计和知识精准萃取,后者需要的是知识全流程的“运营”。这里,最关键的技术是知识设计。

2

知识经营框架

站在组织价值链的角度来看,学习部门是组织的知识管理角色,经营管理着组织的知识资产。

这个经营过程大体上可以分为以下几个重要环节:

  • 知识溯源

  • 知识识别与设计

  • 知识萃取

  • 知识应用

这个过程,可以类比为铁矿资源管理的过程。

  • 探矿(找到铁矿富集区域 - 知识溯源)

  • 矿产分析(识别矿产资源 - 知识识别)

  • 冶炼(提炼铁矿有效成分 - 知识萃取)

  • 制成品(制造为各种铁质材料或产品 - 知识应用)

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知识溯源

管理一个组织的知识,首先得准确定位组织知识的来源。

也就是识别组织的知识资产的所在地,这个过程好比是挖矿。

一般来说,组织的知识资产主要承载在一些关键岗位、关键的任务场景和关键的业务专家。

按照二八分布原则,这样的载体并不会太多。比如美容产业,门店的关键岗位可能就是两个岗位:美容师、门店经理,而美容师的关键的服务场景可能有20多个,这样的熟练技师一个门店可能只有几个人。

知识溯源,需要将这些重要的载体识别出来,再精准地定义出来。

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知识识别与优化

是指从各种载体中识别出任务场景中的知识点,并对知识结构进行优化设计。

这里一般会用到知识图谱的绘制技术和分析优化技术。

而要能够进行准确的识别和优化,除了知识图谱技术本身之外,还需要一些内容专家的参与,他们主要是提供领域的知识框架。

绘制知识图谱,可以完成组织现有知识点的识别过程。但这只是第一步,更重要的是,要对这个知识图谱进行优化设计。

很多时候,组织在某些应用场景的实践,形成的知识,可能只是一些简单的流程和作业工具,并未达到行业最佳,或者,这些流程方法,因为没有一些原理性知识,并不具备较高的可复制性。

一个小例子:

一家修车连锁店经营中,有一项任务:门店装修设计。这家企业当前在这个任务中的知识就是一些设计流程和样板店。

 

很显然,门店装修设计部分,这家公司的业务可复制较差,这个任务包含的关键知识,必然不是一些设计的流程和工具,而是门店设计的商业目标(如标识度)以及达成这个目标的关键设计要素。

 

上述的知识,这家企业并不具备,也没有完整实践,这时,就需要知识分析专家的识别能力,以及外部内容专家的框架性知识输入。

 

 

知识设计部分,问一个问题:

 

问题1:

高管课程,设计为知识导向型比较合适,还是设计为应用导向型比较合适?

 

参考答案:

 

现在课程开发都倡导服务于学习者的工作任务或问题解决,你可能觉得,课程都应该设计为应用导向型。

 

其实不然。

 

无论是管理岗位还是专业岗位,越往高端发展,所需要的知识,越是集中在某些概念的把握、某些思维方式的认知和训练。

 

相反,越接近操作层,所需要的知识,就越偏向于工作的流程和操作的工具,也就越需要贴近具体的应用场景。

 

所以,高管课程的知识设计,应该聚焦某个战略领域或关键业务领域的原理概念类知识集合,课程应该是知识导向的。

 

再补充问一个问题:

 

问题2:

假设公交车使用有人售票模式,售票使用的知识是计算票价,请问有哪些优化业务知识结构的方法?

 

参考答案:

 

计算票价的核心知识是票价计算公式,这是一个原理类知识。对于在一个应用场景非常明确的任务,高频的计算可靠性不高,最好是降低知识的密度值。可能的方法:

1、做一个T型票价速查表,将计算改为查表。

2、将收费的过程自助流程化,比如扫二维码支付

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知识萃取

知识萃取,就是获取知识的内容。

演绎式知识萃取,首先认为知识都具有天然的结构规律。每一个知识点的内容通常包含知识项、要点和细节。内容专家角色一般可以提供知识项,而业务专家角色一般能提供知识点的要点和知识细节。

例子:

上例中门店装修设计的一个关键知识点:养车加盟门店的关键设计要素。知识点项目是设计要素(如低饱和度招牌、主体橱窗...),要点是每个设计要素的设计原则项,细节就比较丰富,比如标准清单、配色方案、细节样例图等。

需要说明的是,知识萃取中的知识材料选择,涉及到知识的可表达性。

在实际萃取中,有大量的信息无法用言语信息表达,但可以用图片、视频来表达,比如,加工零部件的某些动作的要领,用语言可以表达一些要点,但动作细节有时很难用语言表达,这时可以用视频表达或观察、人际辅导等活动代替。这些都可以放到知识的细节之中。

我发一个鬼步舞教学的视频,你看看,这个动作的细节有多大比例是用言语信息表达出来的?不到50%。

6

知识应用

知识应用,可以分为两类,一类叫组织学习,另一类叫业务赋能。

组织学习,主要指的是课程学习。不过在有效提取知识之后,组织学习也可以做得轻一点,比如自学知识材料、业务专家直播、在岗辅导等。

业务赋能,主要是将业务的工作标准化为工作手册、工作指南,以及基于知识点的信息设计绩效支持工具。

下图是航空公司的飞行手册。

综述一下:

新一代知识管理,本质上和基于文档的知识管理完全不同,指的是对知识点资源的溯源、识别、萃取和应用的管理过程。

所以,知识管理2.0是包含岗位知识地图、知识萃取、课程开发和绩效支持设计的。

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