Die Arbeit befasst sich mit dem Einsatz von Semantik und Ontologie zur Überwindung der Diskrepanz zwischen implizitem und explizitem Wissen mit dem Ziel, Wissensverlust in Unternehmen möglichst zu vermeiden. Ziel ist es, die beiden Wissensarten – implizites und explizites Wissen – unter besonderer Berücksichtigung ihrer Unterschiede zu erläutern. Des Weiteren erfolgt eine Betrachtung semantischer Modelle und Technologien bezugnehmend auf deren Möglichkeit, die Diskrepanz zwischen beiden Wissensarten zu überbrücken.
Der Begriff Wissen kann aus verschiedenen Blickwinkeln betrachtet werden. In der Ökonomie zählt Wissen bereits zu den Produktionsfaktoren neben Boden, Arbeit und Kapital. Ein Grund hierfür liegt im technischen Wandel und Fortschritt der letzten Jahrzehnte bei den Unternehmen.
Um Wissen effizient nutzen zu können, muss eine nachhaltige Verwaltung und fortlaufende Ergänzung erfolgen, welches das Wissensmanagement übernehmen soll. Der Bereich des Wissensmanagement umfasst die Bereiche Wissensbeschaffung, -entwicklung, -transfer und -lernfähigkeit.
Um die Funktion des Wissensmanagement nutzen zu können, benötigt es im ersten Schritt den Input von Wissen als Wissenssammlung. Hier kommt jedoch das Problem zu tragen, dass sich Wissen in zwei Wissensarten untergliedert, nämlich das implizite und das explizite Wissen, wobei nur das explizite Wissen ohne Umsetzungsschwierigkeiten auf materielle Wissensträger festgehalten werden kann. Das implizite Wissen ist zum Beispiel im Unternehmen an den jeweiligen Mitarbeiter gebunden. Somit ist die Abhängigkeit der Verfügbarkeit von dem Fortbestehen des Arbeitsverhältnisses abhängig.
Um den Verlust von Wissen zu reduzieren, muss ein Instrument oder Methode zur Wandlung der Eigenschaften des impliziten Wissens zum Einsatz kommen, welches dieses erfassbar machen kann. Bei einem Versuch, das Wissen einer Person zu erfassen, tritt das Problem auf, dass es sich in den meisten Fällen um Wissensfragmente und nicht um fortlaufende Wissenszusammenhänge handelt. Es fehlt eine Struktur. Hier kommt als ein möglicher Lösungsansatz die Semantik im Zusammenspiel mit der Ontologie zum Einsatz. Dies soll im Rahmen dieser Arbeit näher betrachtet werden.
Inhaltsverzeichnis
- Einleitung
- Begründung der Themenstellung
- Zielsetzung und Aufbau der Arbeit
- Definition von wichtigen Begrifflichkeiten
- Definition von Semantik
- Definition von Ontologie
- Explizites Wissen
- Implizites Wissen
- Gegenüberstellung der Unterschiede der Wissensarten
- Semantische Modelle und Technologien
- Betrachtung der Modelle und Technologien der Semantik zur Überwindung der Diskrepanz zwischen impliziten und expliziten Wissen.
Zielsetzung und Themenschwerpunkte
Das Ziel dieser Arbeit ist es, die beiden Wissensarten (implizites und explizites Wissen) zu erarbeiten und insbesondere die Unterschiede zu beleuchten. Darüber hinaus wird eine Betrachtung semantischer Modelle und Technologien mit Blick auf deren Möglichkeit, die Diskrepanz zwischen beiden Wissensarten zu überbrücken, durchgeführt.
- Definition und Abgrenzung von implizitem und explizitem Wissen
- Herausforderungen im Umgang mit implizitem Wissen
- Potenziale der Semantik und Ontologie zur Überwindung der Wissenslücke
- Relevante semantische Modelle und Technologien
- Anwendung der Erkenntnisse im Kontext des Wissensmanagements
Zusammenfassung der Kapitel
- Einleitung: Dieses Kapitel erläutert die Relevanz des Themas Wissensmanagement und stellt die Problematik der Diskrepanz zwischen implizitem und explizitem Wissen heraus. Es dient als Grundlage für die weitere Analyse und die Erläuterung der Zielsetzung und des Aufbaus der Arbeit.
- Definition von wichtigen Begrifflichkeiten: In diesem Kapitel werden die zentralen Begriffe Semantik, Ontologie, explizites und implizites Wissen definiert und abgegrenzt. Diese Definitionen bilden die Grundlage für die weitere Auseinandersetzung mit dem Thema.
- Semantische Modelle und Technologien: Dieses Kapitel befasst sich mit den Möglichkeiten, die Semantik und Ontologie für die Überwindung der Diskrepanz zwischen impliziten und expliziten Wissen bieten. Es werden verschiedene semantische Modelle und Technologien vorgestellt und ihre Anwendbarkeit in diesem Kontext diskutiert.
Schlüsselwörter
Die Arbeit befasst sich mit den Themen Wissensmanagement, explizites Wissen, implizites Wissen, Semantik, Ontologie, Wissenslücke, semantische Modelle, Technologien, Wissenstransfer, Wissensverlust und der Anwendung dieser Konzepte im Kontext von Unternehmen und Organisationen.
- Quote paper
- Stefan Landfried (Author), 2016, Der Nutzen von Semantik und Ontologie für das Wissensmanagement, Munich, GRIN Verlag, https://www.grin.com/document/317027
