浅析基于专家系统的个人知识管理

　　1.2.2个人知识挖掘专家系统模块
    知识挖掘又称为数据挖掘，就是从大量的、不完全的、模糊的、随机的数据中，提取出隐含于其中事先不为人知的、潜在有用的信息和知识的过程。基于知识发现的专家系统，其数据挖掘的原始数据对象可以是结构化的，如关系型数据库中的数据，也可以是半结构化的，如文本、图形、图像数据，甚至是分布在网络上的异构型数据。这类专家系统所采用的知识发现方法有数学的、非数学的、演绎的、归纳的等。常用的挖掘算法有分类、聚类、模式识别、可视化、决策树、遗传算法、不确定性处理等。知识挖掘的分析方法大体可分为以下4种:关联分析、时间序列分析、分类分析和聚类分析。数据挖掘或知识挖掘系统经常综合利用这4种方法。
　　1.2.3个人知识建构专家系统模块
    建构主义学习理论认为:学习者在现有知识水平基础上，依靠自身建构自己的知识，积极开展社会性互动以促进学习，在真实的任务和情境之中进行有意义的学习。知识建构是知识组织的一种重要方式，是指将知识组织对象按其属性类别加以集中整序和组合的过程。知识集合、知识精炼、知识整序是知识建构的3个重要环节。具体来说，个人知识建构专家系统就是帮助个人将大量分散的、随机的、无序状态的特定知识，采用一定的方式和原则进行整序、优化和重新组配，使之形成另一形式的有序和便于有效利用的特性知识系统。CSILE(Computer-Supported Intentional Learn-ing , CSILE )/KF  ( Knowledge Forum , KF )是专门为支持知识建构和创新而设计的技术，它是一种知识建构环境，能够支持个人在各类知识型机构中进行的知识探究、信息搜索、对思想的创造性加工等活动。CSILE/KF的核心是一个多媒体的共同体知识空间，共同体成员通过写短文( Note)在这个空间中贡献自己的理论、工作模型、计划、证据、参考资料等，这些短文被组织称为不同的视窗(View)。而写作是个人知识建构的一种有效方法，它能把头脑中处于半有序状态的、关于某特定专题的知识和知识单元重新排序，最后构成一个完整的知识体系，从而使个人完成头脑中知识建构、重组的过程。

　　1.2.4个人知识应用专家系统模块
    对个人来说，知识应用与创新是外显知识与内隐知识之间交互作用的螺旋/转换的过程。在动态互动活动中，知识的创新存在4种模式—SECI模式，即从隐性知识到隐性知识的转化、从隐性知识到显性知识的转化、从显性知识到显性知识的转化、从显性知识到隐性知识的转化。其转化过程如图2所示。

　　社会化(Socialization)是从隐性知识到隐性知识的转化过程，组织内个体与个体之间共享隐性知识，隐性知识的交流通过共同活动、个体间相互影响实现;外化(Externalization)是从隐性知识到显性知识的转化过程，这一阶段是一个应用隐喻、类比和概念，把隐性知识转化为可理解形式的过程;组合( Combination )是从显性知识到显性知识的转化过程，个体将不连续的显性知识碎片合并成一个新的整体，在这一过程中，关键是知识的沟通、扩散以及知识的系统化;内化(Internaliza-tion )是从显性知识到隐性知识的过程，随着新的显性知识在整个企业内得到共享，其他员工开始将其内化，用它来拓宽、延伸和重构自己的隐性知识系统。外化与内化这两个过程是知识螺旋式上升的关键步骤，这两个步骤均要求自身的积极参与，要求个人的主动投人。由于隐性知识不仅包括诀窍，而且包括心智模式和主观信仰，因此将隐性知识显性化的过程，实际上也是个人世界观的表达过程。
    基于上述知识转化的特点，在知识应用与创新的过程中，个人可利用基于网络的专家系统进行咨询或学习，还可利用监护型专家系统、控制型专家系统对完成过程实时监测、控制任务。
　　2结束语
    总之，处在知识时代的每个人都有必要进行个人知识管理，以帮助个人有计划地建立个人专业知识体系，有针对性地吸收和补充所需的专业知识资源。基于专家系统的个人知识管理，能使个体在学习化社会和终身学习时代，更有效率地提取所需的专业知识资源，用于实际的工作以获得良好的工作绩效。关于专家系统如何支持个人知识管理，还有待于作进一步的个案研究，以提炼更具实际操作意义的原理、法则或方法。当然，除了专家系之外，个人知识管理工具还有很多，如:微软Office,MS Out-look,Lotus Notes与ICQ , MSN , ScrapBook等;有概念地图、心智地图、Weblog和Wiki等辅助小工具;还有专门为个人知识管理开发的iSpace Desktop(个人信息管理系统)，iNota(个人知识管理工具)，这些工具都值得我们对之进行实践应用研究。