ОНТОЛОГІЧНІ ЗАСАДИ УПРАВЛІННЯ ЗНАННЯМИ В КОНТЕКСТІ НАВЧАЛЬНО-ДОСЛІДНИЦЬКОЇ ДІЯЛЬНОСТІ

В. В. Приходнюк; В. В. Горборуков; О. В. Франчук

doi:10.51707/2618-0529-2023-28-07

Автор(и)

В. В. Приходнюк канд. техн. наук, завідувач відділу створення та використання інтелектуальних мережних інструментів, НЦ «Мала академія наук України», м. Київ, Україна, [email protected]; ORCID ID: https://orcid.org/0000-0002-2108-7091
В. В. Горборуков канд. техн. наук, науковий співробітник відділу створення та використання інтелектуальних мережних інструментів, НЦ «Мала академія наук України», м. Київ, Україна, [email protected]; ORCID ID: https://orcid.org/0000-0002-2758-7724
О. В. Франчук канд. техн. наук, старший науковий співробітник відділу створення та використання інтелектуальних мережних інструментів, НЦ «Мала академія наук України», м. Київ, Україна, [email protected]; ORCID ID: https://orcid.org/0000-0002-1122-4689

DOI:

https://doi.org/10.51707/2618-0529-2023-28-07

Ключові слова:

управління знаннями, представлення знань, онтологічний інжиніринг, когнітивні сервіси.

Анотація

Основним завданням при організації трансферу знань у науковій та навчальній діяльності є видобування їх із масивів даних та інформації, а також ефективне представлення кінцевому користувачеві у зручній для сприйняття формі. Експоненціальне зростання обсягів інформації і даних та їх накопичення у просторово розподілених базах і сховищах потребують застосування нових методів та інструментів, які дають змогу суттєво підвищувати ефективність процесів їх видобування і перетворення на знання. Головним при цьому є забезпечення високої якості навчальних і наукових матеріалів, що, у свою чергу, залежить від обсягів опрацьованих викладачами та дослідниками джерел інформації. Водночас проблему становить фрагментарність і розпорошеність інформації, що суттєво ускладнює її цілісне сприйняття. Розв’язати її допоможе використання онтологічних моделей як однієї з найсучасніших технік представлення знань. Тому доцільним вбачається застосування онтологічного та онтологокерованого підходів у процесах трансферу знань. Запропоновано варіант здійснення такого підходу на основі когнітивних сервісів, що реалізують процеси створення анотацій, виокремлення іменованих сутностей, узагальнення, визначення семантичної близькості, категоризації та класифікації термінів, повнотекстового пошуку. Це дає змогу досягти високого рівня ефективності представлення навчальних і наукових матеріалів для їх успішного використання та сприйняття.

Посилання

Moradi, M., & Vallespir, B. (2007). Knowledge Management and Enterprise Modelling: a Complementary View. IFAC Proceedings Volumes, 40 (18), 67–72. DOI: https://doi.org/10.3182/20070927-4-RO-3905.00013.

Nonaka, I., Toyama, R., & Konno, N. (2000). SECI, Ba and Leadership: a Unified Model of Dynamic Knowledge Creation. Long Range Planning, 33 (1), 5–34. DOI: https://doi.org/10.1016/S0024-6301(99)00115-6.

Kakabadse, N. K., Kakabadse, A., & Kouzmin, A. (2003). Reviewing the knowledge management literature: towards a taxonomy. Journal of Knowledge Management, 7 (4), 75–91. DOI: https://doi.org/10.1108/13673270310492967.

Kordab, M., & Raudeliuniene, J. (2018). Knowledge management cycle: a scientific literature review. Business and Management 2018 : 10th International Scientific Conference. (рр. 140–149). DOI: https://doi.org/10.3846/bm.2018.16.

Raudeliuniene, J., Davidaviciene, V., & Jakubavicius, A. (2018). Knowledge management process model. Entrepreneurship and Sustainability Issues, 5 (3), 542–554. DOI: https://doi.org/10.9770/jesi.2018.5.3(10).

Raudeliuniene, J., & Meidute-Kavaliauskiene, I. (2016). Editorial: special issue on knowledge management: theory and practice in SMEs. International Journal of Learning and Change, 8 (3/4), 193–197.

Riswanto, & Sensuse, D. I. (2021). Knowledge Management Systems Development and Implementation: A systematic Literature Review. IOP Conference Series: Earth and Environmental Science, 704 (1), 1–11. DOI: https://doi.org/10.1088/1755-1315/704/1/012015.

Ranjbarfard, M., Aghdasi, M., Lopez-Saez, P., & Emilio Navas Lopez, J. (2014). The barriers of knowledge generation, storage, distribution and application that impede learning in gas and petroleum companies. Journal of Knowledge Management, 18 (3), 494–522. DOI: https://doi.org/10.1108/JKM-08-2013-0324.

Ale, M. A., Toledo, C. M., Chiotti, O., & Galli, M. R. (2014). A conceptual model and technological support for organizational knowledge management. Science of Computer Programming, 95 (1), 73–92. DOI: https://doi.org/10.1016/j.scico.2013.12.012.

Ackerman, M. S. (1996). Definitional and contextual issues in organizational and group memories. Information Technology & People, 9 (1), 10–24. DOI: https://doi.org/10.1108/09593849610111553.

Jennex, M. E., & Olfman, L. (2002). Organizational memory / knowledge effects on productivity, a longitudinal study. Proceedings of the 35th Annual Hawaii International Conference on System Sciences. (рр. 1029–1038). DOI: https://doi.org/10.1109/HICSS.2002.994053.

Alavi, M., & Leider, D. (1999). Knowledge management systems: emerging views and practices from the field. Proceedings of the 32nd Annual Hawaii International Conference on Systems Sciences. (р. 8). DOI: https://doi.org/10.1109/HICSS.1999.772754.

Davenport, T. H., De Long, D. W., & Beers, M. C. (1998). Successful Knowledge Management Projects. Sloan Management Review, 39 (2), 43–57.

SIMA, X., Coudert, T., Geneste, L., & de Valroger, A. (2022). Knowledge management in SMEs: preliminary ideas for a dedicated framework. IFAC-PapersOnLine, 55 (10), 1050–1055. DOI: https://doi.org/10.1016/j.ifacol.2022.09.528.

Yu, S.-H., Kim, Y.-G., & Kim, M.-Y. (2004). Linking organizational knowledge management drivers to knowledge management performance: an exploratory study. 37th Annual Hawaii International Conference on System Sciences. (рр. 1–10). DOI: https://doi.org/10.1109/HICSS.2004.1265572.

Wong, K. Y., & Aspinwall, E. (2005). An empirical study of the important factors for knowledge‐management adoption in the SME sector. Journal of Knowledge Management, 9 (3), 64–82. DOI: https://doi.org/10.1108/13673270510602773.

Sage, A. P., & Rouse, W. B. (1999). Information Systems Frontiers in Knowledge Management. Information Systems Frontiers, 1 (3), 205–219. DOI: https://doi.org/10.1023/A:1010046210832.

Stryzhak, O., Prykhodniuk, V., Popova, M., Nadutenko, M., Haiko, S., & Chepkov, R. (2021). Development of an Oceanographic Databank Based on Ontological Interactive Documents. Lecture Notes in Networks and Systems, 97–114. DOI: https://doi.org/10.1007/978-3-030-80126-7_8.

Nadutenko, M., Prykhodniuk, V., Shyrokov, V., & Stryzhak, O. (2022). Ontology-Driven Lexicographic Systems. Advances in Information and Communication. FICC 2022. Lecture Notes in Networks and Systems, 204–215. DOI: https://doi.org/10.1007/978-3-030-98012-2_16.

Lin, X. (2019). Review of Knowledge and Knowledge Management Research. American Journal of Industrial and Business Management, 9 (9), 1753–1760. DOI: https://doi.org/10.4236/ajibm.2019.99114.