Author
Abstract
В статье обоснована методика оценки объективированных знаний, базирующаяся на методе «большого котла»; разработана методика прямой оценки уровня необъективированных знаний управленческого персонала производственных систем, которая в отличие от известных методик основывается на положениях психосемантики и позволяет оценивать две базовые характеристики уровня знаний: глубину их детализированности и уровень структурной связанности. Это позволяет существенно повысить качество оценки поля знаний производственной системы за счет учета наряду с объективированными знаниями индивидуальных знаний работников. Цель исследования: обосновать методику оценки объективированных знаний, базирующуюся на методе «большого котла»; разработать методику прямой оценки уровня необъективированных знаний управленческого персонала производственных систем основанную на положениях психосемантики и позволяющую оценивать две базовые характеристики уровня знаний: глубину их детализированности и уровень структурной связанности. Методология исследования: полноценная характеристика совокупности знаний производственной системы как основы ее способностей, должна опираться на использование дедуктивного подхода. Необходимым представляется выделение определенного базового оценочного принципа, позволяющего получать интегральную оценку всей совокупности знаний производственной системы. В качестве подобного принципа может выступать использование стоимостного подхода к оценке. Поскольку индивидуальные необъективированные знания персонала управленческих подсистем в реальности имеют особое значение и поскольку они могут с достаточной степенью полноты быть оценены непосредственно, то в рамках общего исследования потенциала производственной системы данный тип знаний выделяется в отдельную факторную группу и оценивается на основе собственного методологического подхода. Результаты исследования: обоснована методика оценки объективированных знаний, базирующаяся на методе «большого котла»; разработана методика прямой оценки уровня необъективированных знаний управленческого персонала производственных систем, которая в отличие от известных методик основывается на положениях психосемантики и позволяет оценивать две базовые характеристики уровня знаний: глубину их детализированности и уровень структурной связанности. Это позволяет существенно повысить качество оценки поля знаний производственной системы за счет учета наряду с объективированными знаниями индивидуальных знаний работников.
Suggested Citation
Карпенко Е.М. & Карпенко В.М., 2013.
"Методика Оценки Знаний Производственной Системы Как Источников Её Потенциала,"
Экономический вестник университета. Сборник научных трудов ученых и аспирантов, CyberLeninka;Государственное высшее учебное заведение «Переяслав-Хмельницкий государственный педагогический университет имени Григория Сковороды», issue 21-1, pages 30-36.
Handle:
RePEc:scn:032862:15979843
Download full text from publisher
Corrections
All material on this site has been provided by the respective publishers and authors. You can help correct errors and omissions. When requesting a correction, please mention this item's handle: RePEc:scn:032862:15979843. See general information about how to correct material in RePEc.
If you have authored this item and are not yet registered with RePEc, we encourage you to do it here. This allows to link your profile to this item. It also allows you to accept potential citations to this item that we are uncertain about.
We have no bibliographic references for this item. You can help adding them by using this form .
If you know of missing items citing this one, you can help us creating those links by adding the relevant references in the same way as above, for each refering item. If you are a registered author of this item, you may also want to check the "citations" tab in your RePEc Author Service profile, as there may be some citations waiting for confirmation.
For technical questions regarding this item, or to correct its authors, title, abstract, bibliographic or download information, contact: CyberLeninka (email available below). General contact details of provider: http://cyberleninka.ru/ .
Please note that corrections may take a couple of weeks to filter through
the various RePEc services.