知识输出的八个阶段

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  知识可依照「可表达的程度」、「核心能力的观点」、「专业的层次」、「知识被了解的程度」进行不同的分类，这将会有助于我们视情境的不同，建立多元、有效率的知识系统，使每一个使用者的使用立场及需求能被全盘地考虑、与增加系统的适用性。   依知识可表达的程度分类 日本学者「竹内弘高」&「野中郁次郎」（1995）将知识区分为「内隐」与「外显」两种： 内隐知识（主观的） 外显知识（客观的） 经验的知识 理性的知识 同步的知识 连续的知识 模拟知识 数字知识 强调将人与人联结在一起的信息网络 着重数据库系统，使知识可重复使用及联结 鼓励员工、雇用学习能力强者 科学方式训练员工   依核心能力观点分类 Leonard-Barton(1995)以「核心能力」为知识的基础观点，分成四个构面且需要互相搭配： 员工知识和技能（employee knowledge & skill） 又分为「科学的」、「产业专属的」、「厂商和顾客专属的」。 实体系统（physical system） 如：机器测试数据；百货公司的顾客资料…等。 管理系统（management system） 由经理人长期观察某些激励和报酬，是否能够有预期或意想不到反应后，所逐渐衍生出来的。 价值观和规范（value & norm）   依专业知识的层次分类 分为四个层次，愈后面的层次愈重要： 认知性知识（cognitive knowledge），又称为「know-what」。 先进技术（advanced skills），又称为「know-how」。 系统的了解（systems understanding），又称为「know-why」。 自我激励的创造力（self-motivated creativity），又称为「care-why」。   依知识能被了解的程度分类 由Bohn (1994)提出，其定义「技术知识」，示意图如下：

輸出Y   商品、服務 輸入 X   環境變數 原料 控制變數 流程 Y = f(X)   複雜的內部結構，僅能部分瞭解  

 

分成八个阶段： 1完全忽略（complete ignorance） 不知道输入和输出有何关联，此情况下，知识是不被了解、视之为不存在的。对结果的预测，完全像是随机变动。 2知晓（awareness） 隐约能知道输入和输出有关联，但无从控制变量。 3测量（measure） 仍然无从控制变量，但可以测量出输入的重要程度。 4平均数控制（control of the mean） 能在一定程度上对输入做控制，使输出在平均水平。但仍存在其它的变异数。 5制程能力（process capability），又称「变异数控制」（control of the variance） 开始可以更精确地控制输入变量，此时会出现制作方法，但输出结果仍杀可能无法达到高水平。 制程特性（process characterization），又称「know how」 6知道如何改变输入以影响输出，并能经由变量的调整来减低成本、减少输出的变异性。 know why 7科学模型（scientific model）已经产生，可以藉由计算机处理绝大多数的变量，几乎所有的内隐知识都已经转换成外显知识。 8完全的知识（complete knowledge） 此阶段可能无法真正达到，因为若要知道所有变量的交互作用，只能无止尽地趋近。对组织而言，已不需要知识管理，因为知识管理已经变成组织的一部分，以完美的型态运作，如同未曾有过似的。