KMDL-Modell

KKR (Kasseler-Kompetenz-Raster)

Kollektivgut

Kompetenz

Kompetenzmessung

Relevanz oder Quantität?

Journalisten oder Wissenschaftler müssen an der Hürde der Gatekeeper und ihrer Qualitätskontrolle vorbei, wollen sie ihre Werke veröffentlichen. Es stellt sich die Frage, ob es solche Gatekeeper auch im Internet gibt. Clay Shirky (2005) sagt dazu: “The Web has an editor, it’s everybody”. Eine Qualitätskontrolle des Contents findet statt – jedoch erst nach seiner Veröffentlichung. Je mehr Nutzer ein Dokument taggen, desto mehr Relevanz scheint dieses Dokument für sie zu haben. Ist dies aber eine ernstzunehmende Qualitätskontrolle? Wird etwas zu „geprüfter“ Qualität, nur weil viele Leute dies so sehen? (Wenn viele Studenten bei einer Mathematikklausur die gleiche – falsche – Lösung bringen, wird diese nicht dadurch qualitativ wertvoll, sondern bleibt falsch. Quantität bedeutet nicht Qualität. Andererseits weist es in eine bestimmte Richtung, wenn viele Nutzer ein Stück Information mit stupid und ein anderes mit cool taggen. Dieser Content könnte für das Relevance Ranking verwertet werden.

// Peters, Isabella / Stock, Wolfgang G. 2008: Folksonomien in Wissensrepräsentation und Information Retrieval. Information - Wissenschaft & Praxis. 59(2008)2. S. 81

Glocalisation

We find community in networks, not groups (...) In networked societies: boundaries are permeable, interactions are with diverse others, onnections switch between multiple networks, and hierarchies can be flatter and recursive (...) Communities are far-flung, loosely-bounded, sparsely-knit and fragmentary. Most people operate in multiple, thinly-connected, partial comunities as they deal with networks of kin, neighbours, friend, workmates and organizational ties. Rather than fitting into the same group as those around them, each person his/her own personal community. (...) Huge increase(s) in speed (have) made door-to-door comunications residual, and made most communications place-to-place or person-to-person. (...) The household is what is visited, telephoned or emailed.

// Wellman, Barry 2001: Physical Place and Cyberplace: The Rise of Personalized Networking. In: International J. Urban and Regional research. Jg. 25. S 227-252. S. 233f

Ontologische Bodenlosigkeit

Das Leben in der Wissens-, Risiko-, Ungleichheits-, Zivil-, Einwanderungs-, Erlebnis- und Netzwerkgesellschaft verdichtet sich zu einer verallgemeinerbaren Grunderfahrung der Subjekte in den fortgeschrittenen Industrieländern: In einer "ontologischen Bodenlosigkeit", einer radikalen Enttraditionalisierung, dem Verlust von unstrittig akzeptierten Lebenskonzepten, übernehmbaren Identitätsmustern und normativen Koordinaten. Subjekte erleben sich als Darsteller auf einer gesellschaftlichen Bühne, ohne dass ihnen fertige Drehbücher geliefert würden. Genau in dieser Grunderfahrung wird die Ambivalenz der aktuellen Lebensverhältnisse spürbar. Es klingt natürlich für Subjekte verheißungsvoll, wenn ihnen vermittelt wird, dass sie ihre Drehbücher selbst schreiben dürften, ein Stück eigenes Leben entwerfen, inszenieren und realisieren könnten. Die Voraussetzungen dafür, dass diese Chance auch realisiert werden können, sind allerdings bedeutend. Die erforderlichen materiellen, sozialen und psychischen Ressourcen sind oft nicht vorhanden und dann wird die gesellschaftliche Notwendigkeit und Norm der Selbstgestaltung zu einer schwer erträglichen Aufgabe, der man sich gerne entziehen möchte. Die Aufforderung, sich selbstbewusst zu inszenieren, hat ohne Zugang zu der erforderlichen Ressourcen, etwas zynisches.

// Keupp, Heiner 2003: Identitätskonstruktion. Vortrag bei der 5. bundesweiten Fachtagung zur Erlebnispädagogik am 22.09.2003 in Magdeburg; Online im Internet: www.ipp-muenchen.de/texte/identitaetskonstruktion.pdf (29.06.2010)

Why People Choose Work Group Members?

In our study, people are choosing group members for future projects based on people’s reputation for competence. People may not actually know each other’s grades or the number of hours put in on previous projects, but it is clear that a reputation for competence is developed and circulates within the organization. Further, it is an important basis on which people develop their preferences for future group members. It is interesting to note that grade point average was not a significant predictor of being chosen as a team member. This may indicate that people do not choose others based on general indicators of competence or that information on grade point average and general competence circulate less freely in these groups or are harder to assess.
Finally, we hypothesized that people would choose others with whom they were already familiar for future work groups. This hypothesis was partially supported. But, our analysis indicates that familiarity alone is not adequate to generate a future work tie. During the course of project 1, people established working relationships with others in their group. These relationships varied over time, but on average, each person had either a strong or weak tie with each other member in his or her current group. Where there were strong ties, people elected to continue those relationships in future work groups. This is consistent with Kilduff’s (1990) finding that MBA students, when they look for jobs, want to work in the same companies as their friends. These data suggest that familiarity may lead to an awareness of whether or not an ongoing working relationship is effective. If a relationship is successful, then people are especially inclined to repeat it. This is consistent with our argument that people are seeking to reduce uncertainty in their choice of future group members. Although there may be better group members in the organization, people are choosing a “sure thing” rather than taking the risk of working with someone who has a work style and work ethic with which they do not have personal experience.

// Hinds, Pamela J. / Carley, Kathleen M. / Krackhardt, David/ Wholey, Doug 2000: Choosing Work Group Members: Balancing Similarity, Competence, and Familiarity In: Organizational Behavior and Human Decision Processes Vol. 81, No. 2, March, S.

Mehr Zitate




Knowledge Modeling and Description Language (KMDL)


KMDL ist eine semiformale Beschreibungssprache zur Modellierung von Wissenskonversionen. Mit Hilfe von KMDL soll die Transparenz über das vorhandene Wissen im Unternehmen erhöht und der Ablauf wissensintensiver Geschäftsprozesse verbessert werden. Die Knowledge Modeling and Description Language unterscheidet zwischen stillschweigendem, explizierbarem und explizitem Wissen, gestattet eine Analyse der Wissensverarbeitung in den einzelnen Prozessschritten und ermöglicht darauf aufbauend die Identifikation von Verbesserungspotenzialen. Der prozessorientierte Ansatz lässt die Nutzung in der Veranstaltungsbranche sinnvoll erscheinen.

Begriffsklärung
Die prozessorientierte Beschreibungssprache KMDL beschreibt die Aktivitäten und Objekte der Wissensumwandlung. Neue Wissens -und Informationsobjekte entstehen durch Umwandlung der im Prozess vorhandenen Objekte. Diese Umwandlung entsteht auf Basis der Interaktion von Wissens- und Informationsobjekten miteinander. In semiformularisierter Darstellungsform wird durch Modellierung von explizitem Wissen und Informationen als Informationsobjekt und implizitem Wissen als Wissensobjekt, KMDL auch bei der Wissenskonversion eine strikte Trennung von personengebundenem Wissen einerseits und personenungebundenem Wissen und Informationen andererseits erreicht. Die Knowledge Modeling and Description Language wurde in der Version 1.0 zunächst in der Projektgruppe Wissensmanagement an der Universität Oldenburg unter Leitung von Norübert Gronau entwickelt, da eine hinreichende Methode zur Modellierung wissensintensiver Geschäftsprozesse fehlte. Mit der Überufung von Gronau an die Universität Potsdam wurde am Lehrstuhl für Wirtschaftsinformatik und Electronic Government in der Forschungsgruppe Wissensmanagement die Weiterentwicklung der KMDL vorangetrieben. Hier wurden neben der Modellierungsmethode ein Vorgehensmodell sowie Mechanismen zur Potenzialanalyse entwickelt. Auf Basis der durchgeführten Forschungs- und Praxisprojekte und den daraus resultierenden Anforderungen an eine Modellierungssprache für wissensintensive Geschäftsprozesse entstand die KMDL  in der Version 2.0. Dabei wurde das Konzept der Wissenskonversionen erweitert. (KMDL 2010)
"Die Methode zur Modellierung und Analyse wissensintensiver Geschäftsprozesse mit KMDL bietet die Möglichkeit, Wissensmanagementaktivitäten direkt am Geschäftsprozess zu analysieren und Vorschläge zur Verbesserung herzuleiten. Auf diese Weise kann Wissen in die Wertschöpfungskette besser integriert und ein Mehrwert aus dem Wissen der eigenen Mitarbeiter erlangt werden . Die KMDL grenzt sich durch die personen- und instanzbezogene Erhebung und Modellierung und die dadurch mögliche Differenzierung von Information und Wissen von den anderen Ansätzen ab. Zur Abbildung und Gestaltung der wissensintensiven Geschäftsprozesse mittels KMDL steht ein Vorgehensmodell zur Verfügung, das die korrekte Erfassung aller erforderlichen Daten und Informationen gewährleistet." (Gronau und Vladova 2010)
Elementare Bestandteile der dargestellten wissensintensiven Prozesse sind Aktivitäten. Diese Aktivitäten werden von Gronau in einem einheitlichen Modell, dem Potsdamer Wissensmanagementmodell, erfasst. Das Konzept der Wissenskonversion ermöglicht eine Differenzierung dieser Aktivitäten nach der Art, mit der Wissen bzw. Informationen interagieren. Die Konversionsarten orientieren sich dabei an dem SECI Modell  der Wissensspirale (Nonaka und Takeuchi 1995).

Internalisierung bezeichnet die Umwandlung von Informationen in stilles Wissen. Ein Wissensobjekt wird mit Hilfe eines oder mehrerer Informationsobjekte generiert. Als Externalisierung bezeichnet  Gronau und Weber (2005)  in Analogie zu Nonaka und Takeuchi die Umwandlung von stillem Wissen in Informationen. Ein Informationsobjekt wird mit Hilfe eines oder mehrerer Wissensobjekte erzeugt. Hierbei gehen die personengebunden Aspekte des stillen Wissens verloren. Die Autoren gehen also von einem Bedeutungsverlust bei der Externalisierung aus. Die Sozialisation bezeichnet die interpersonale Weitergabe stillen Wissens. Dies geschieht in der Regel durch direkte persönliche Kommunikation. In KMDL wird Sozialisation durch Interaktion von Wissensobjekten abgebildet. Bei der Kombination werden ein oder mehrere Informationen dazu verwendet, um neue Informationen zu generieren. An der Kombination sind auch eines oder mehrere Wissensobjekte beteiligt. Diese haben aüber nur eine koordinierende Funktion und werden selbst nicht mittels der zu kombinierenden Informationen erzeugt.
Die bekannten Konversionsprozesse werden in KMDL durch methoden- und anwendungsspezifische Anforderungen an eine Wissensumwandlung ergänzt. Die methodenspezifische Anforderungen zielen auf die Fertigkeiten und auch das Verhalten der Wissensträger, also der Träger personengebundenem Wissens, ab, um an einer bestimmten Wissenskonversion überhaupt effektiv oder effizient teilnehmen zu können. Als methodenspezifische Anforderungen betrachten die Autoren  ganz unterschiedliche Kenntnisse wie z. B. die Fähigkeit komplexe Sachverhalte in verständlicher Form zu versprachlichen  oder die methodische Kompetenz Übersichten über Wissensdomänen mit Hilfe von Mapping-Techniken auch grafisch zu erfassen. Während dieses Methodenwissen und die notwendigen sozialen Kompetenzen Wissen empfängerspezifisch zu transformieren und zu adressieren einerseits Gegenstand der Wissensumwandlung sein können, können diese andererseits auch Voraussetzungen für andere Wissensumwandlungen darstellen. Diese Anforderungen so Gronau und Weüber (2005) bestehen immer für den Einsatz einer Methode unabhängig vom Anwendungskontext. Lediglich die Gewichtung der Anforderungen kann in bestimmten Grenzen anwendungsspezifisch angepasst werden. Anwendungsspezifische Anforderungen werden also von der Umwelt vorgegeben und sind methodenunabhängig. Die Methode selbst ist in ihrer erfolgreichen Anwendung aüber davon abhängig, dass diesen Anforderungen genügt werden kann.  Anforderungen können rechtlicher, organisatorischer, kultureller, technischer oder finanzieller Natur sein. Beispiele hierfür sind nicht überwindbare Organisationshierarchien, unterschiedliche Vertrauensstufen, fehlende technische Hilfsmittel, hohe Schulungskosten oder unterschiedliche Arbeitsmentalitäten.

Merkmale von KMDL
Bei einer Prozesssteuerung durch KMDL-Modelle wird bei jeder Konversion automatisch überprüft, ob alle für sie notwendigen Ressourcen vorhanden sind, um aktiv werden zu können. Damit geht die in der Realität bestehende parallele Bearbeitung nicht verloren, denn Aufgaben können auch dann schon begonnen werden, wenn noch nicht alle notwendigen Informationsobjekte vorhanden sind. KMDL-Modelle können als Wissenslandkarten gelesen werden, denn sie bilden ab, an welchen Stellen und durch welche Art der Konversion im Prozess und in der Organisation Wissen benötigt, erzeugt, verwendet oder bewahrt wird. Dabei wird nicht das Wissen selbst kodifiziert, sondern lediglich dessen Verwendungskontext und die Grenzen der Fachdomäne, aus der das Wissen stammt.
„Durch modellierte Anforderungen und Wissensobjekte kann der Bedarf und der Bestand von Dienstwissen, welches nicht in Dokumentenform explizit verfügbar ist, institutionalisiert werden. Bestimmtes Methodenwissen, Problembewusstsein oder auch Sozialverhalten können als prozessrelevante Elemente deklariert und im Weiteren auch gemanagt werden, während sie in konventionellen Prozessmodellen unbewusst oder als selbstverständlich und somit ohne Überücksichtigung bei einer Prozessunterstätzung vorausgesetzt werden.“ (Gronau und Weüber 2005)

Prozess- und Aktivitätssicht mit KMDL
Mit der Prozesssicht werden die Geschäftsprozesse in Bezug auf die informationellen und wissensintensiven Prozesse  dargestellt, indem den Aufgaben die Rollen und Informationssysteme zugeordnet werden, die zur Bearbeitung der Aufgabe genutzt werden. Die Aufgaben werden als eine Menge von Aktivitäten verstanden. Eine Aufgabe repräsentiert die Bearbeitung eines geschlossenen Sachverhaltes im Prozess. Den Aufgaben in der Prozesssicht sind Rollen als Bearbeiter zugeordnet. Ein Informationssystem repräsentiert Informations- bzw. Kommunikationstechnologie, die in einem, wissensintensiven Prozess eingesetzt wird. Informationssysteme decken die technischen Anforderungen von Konversionen ab. Sortieren, Kombinieren oder Hinzufügung anderer kausaler Beziehungen können sie Informationsobjekte erzeugen bzw. bearbeiten. Prozessschnittstellen dienen dem Zusammenfügen von Teilprozessen zu Prozessketten.

Prozess- und Aktivitätssicht
Abb: Prozess- und Aktivitätssicht (Gronau und Fröming 2006)

Die Aufgabe aus der Prozesssicht wird in einer Aktivitätssicht durch Objekte genauer beschrieben. Informationen werden als Informationsobjekte grafisch dargestellt. Diese Informationen können dabei in konventioneller Form wie Text, Zeichnung oder Diagramm auf Papier oder in elektronischer Form, in Dokumenten, Audiodateien, Bitmaps oder Videoformaten existieren. Wissensobjekte repräsentieren das Wissen von Personen oder Teams. Dabei wird als Wissensobjekt sowohl implizites als auch das explizierbare Wissen einer Person oder eines Teams bezeichnet. Konversionen beschreiben die Erzeugung, Anwendung und Verteilung, womit Konversionen zwingend. Input- und Outputobjekte beinhalten müssen, welche wiederum grafisch durch Informations- bzw. Wissensobjekte dargestellt sind.

KMDL Objekte
Abb: KMDL-Objekte in Prozess- und Aktivitätssicht (Gronau und Fröming 2006)

Die Konversionsart und der Konversionstyp sind durch die Input- und Outputobjekte einer Konversion eindeutig bestimmt. Die Anforderungen, die erforderlich sind, um eine Konversion zu realisieren bzw. durchzuführen, werden durch das grafische Objekt „Anforderung“ erfasst. Anforderungen können durch das Wissen von Personen oder Teams oder durch die technischen Funktionen eines Informationssystems abgedeckt werden. Anforderungen weisen fachliche, methodische, soziale und handlungsorientierte sowie technische Ausprägungen auf. Das grafische Objekt Person in KMDL repräsentiert jemanden, der Aufgaben in einem Geschäftsprozess durchführt. Personen sind also Wissensträger, denen Wissensobjekte zugeordnet werden. Ein Team, als weiteres grafisches Objekt, kann aus Personen bzw. weiteren Teams bestehen und repräsentiert eine Gruppe von Personen, die zusammen an der Lösung eines Problems arbeiten. Teams sind ebenfalls Wissensträger. Um eine grafische Modell auch anonym ohne individuelle Zuordnung zu benennbaren Personen oder Teams zu ermöglichen, können unbestimmte Personen eingefügt verwendet, wenn im Moment der Modellierung nicht erkennbar ist, wer an der Konversion beteiligt ist. Die Konversionsmethoden geben an, wie die Wissensumwandlung durchgeführt wird. Als ergänzenden Informationen können innerhalb von KMDL den Konversionen Funktionen  und Listener zugeordnet werden. Funktionen sind an Informationssysteme gebunden und realisieren die technischen Anforderungen von Konversionen. Listener werden zur Beobachtung der Input- und Outputobjekte von Konversionen verwendet. Sie dienen zur Definition von zusätzlichen Bedingungen und Einschränkungen an Konversionen. (Gronau und Fröming 2006, S. 354f)

KMDL Vorgehensmodell
Abb: KMDL Vorgehensmodell  (Gronau und Fröming 2006)

Komponenten der Prozessevaluierung
Die Prozessbeschreibung und –analyse erfolgt auf Grundlage eines Vorgehensmodells, das sicherstellen soll, dass alle relevanten Prozessbestandteile berücksichtigt werden. Das Vorgehensmodell besteht aus den Phasen Prozessidentifikation, Ist-Aufnahme durch Interviews und Fragebögen, KMDL-Modellierung und abschließender Analyse. Die Analyse zeigt zum einen die Wissensintensität auf, vermittelt die  Prozessschemata, um daraus auch Prozessschwachstellen abzubilden.
Gronau und Weber (2005) führen dabei einige, generelle Schwachstellen in wissensintensiven Prozessen auf:

 

 

 


Anwendung



Der prozessorientierte Charakter von KMDL ergänzt den Ansatz eines Wissensstrukturplans um Prozess- und Aktivitätskomponenten, wenn auch ein grundsätzlicher Widerspruch Projekt- und Prozessansatz auch hier manifestiert. Während im Prozessmanagement Lösungswege zur Bearbeitung eines Problems analysiert werden, um diese zur Wiederholung der Prozesse zu optimieren, konzentriert man sich im Projektmanagement auf eine Problemlösung, da von einer einmaligen, in der Form nicht wiederholbaren Einzelsituation ausgegangen wird. Dieser grundlegende Unterschied führt zu sehr verschiedenen Ansätzen, was sich in dem Aufwand, mit dem mit Hilfe von KMDL Prozesse und Aktivitäten dargestellt werden

background grafik


Literatur | Links


  • KMDL 2010: Online im Internet unter: http://kmdl.de/ (Stand 10.12.2010)
  • Gronau, Norbert / Vladova, Gergana 2010: Prozessorientiertes Wissensmanagement. In: Enzyklopädie der Wirtschaftsinformatik. Online im Internet: http://www.enzyklopaedie-der-wirtschaftsinformatik.de/wi-enzyklopaedie/lexikon/daten-wissen/Wissensmanagement/Wissensmanagement--Konzepte-des/Prozessorientiertes-Wissensmanagement (17.03.2011)
  • Nonaka, Ikujiro /  Takeuchi, Hirotaka 1995: The Knowledge Creating Company: How Japanese Companies Create the Dynamics of Innovation, New York: Oxford University Press.
  • Gronau, Norbert / Weber, Edzard 2005: Analyse wissensintensiver Verwaltungsprozesse mit der Beschreibungssprache KMDL. In Klischewski, R. / Wimmer, M. (Hrsg.): Wissensbasiertes Prozessmanagement im E-Government, Münster: LIT, S. 171-183.
  • Gronau, Norbert/ Fröming, Jane: Eine semiformale Beschreibungssprache zur Modellierung von Wissenskonversionen. In: Wirtschaftsinformatik, Nr. 48, 2006; S. 349-360.