数字化知识管理:理论与应用研究

一、数字化知识管理的背景与框架

随着人工智能、大数据等技术的快速发展,知识管理逐渐从传统模式转向数字化、智能化。数字化知识管理(Digitalized Knowledge Management, DKM)通过全流程的数字化整合,实现了知识创造、存储、共享和应用的智能化与平台化。其核心特征包括:

  1. 智能化:利用AI技术自动化处理知识流程,如知识挖掘与分类;

  2. 平台化:依托数字化平台(如百度“知流”平台)实现跨组织、跨场景的知识协同;

  3. 个性化:基于用户需求提供定制化知识服务,如海尔集团通过Kmpro系统优化员工学习路径。


二、数字化知识管理的理论发展
  1. 知识定义的拓展

    • 显性知识与隐性知识:显性知识可通过符号化表达(如文档),而隐性知识(如经验)需借助AI技术(如自然语言处理)进行挖掘。

    • 元知识(Meta-Knowledge):即“关于知识的知识”,例如“谁知道什么”(专家网络)或“知识如何关联”(知识图谱),通过社交媒体的透明化交互增强组织触达能力。

    • 差异化知识:强调知识的独特性与稀缺性,数字化技术可帮

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