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kmpro
知識管理中的主要知識吸收行為分析
以下是國際通行的知識學習行為吸收效應表
根據(jù)以上知識學習行為的權重，我們可以獲得一個基本知識學習權重系數(shù)，并基于此提煉出kmpro系統(tǒng)中的知識能力模型。
序列
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吸收方法
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概述
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詳述
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加權比重分析
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數(shù)學模型
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1
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知識創(chuàng)造
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創(chuàng)造的知識結構
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個人的知識結構是附著在企業(yè)知識結構的基礎上的，那么當個人發(fā)一篇知識到一個新的知識結構，意味著他開始進入這個領域，而他發(fā)的知識比例占到當前結構的百分比，自然就是他在這個知識結構里面的知識創(chuàng)造率的百分比。
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原創(chuàng)知識加權系數(shù)0.9
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（10條銷售+5條市場）×0.9
銷售=9
市場=4.5
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2
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知識庫培訓
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企業(yè)培訓完成度
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企業(yè)培訓過的知識，要求必須學習，并可能進行一定的考核。
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培訓知識加權 0.5
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（10條銷售+5條英語）×0.5
銷售=5
英語=0.5
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3
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知識庫自學計劃
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涉獵的知識結構
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個人訪問的知識列表，反應到知識結構上，就是這個人涉獵的知識范疇，涉獵過的比創(chuàng)造的，學習的，都低，其記憶率是
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閱讀知識加權 0.1
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100條技術×0.1
100條市場×0.1
技術=10
市場=10
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4
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知識互動
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點評或問答回答
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知識的互動是創(chuàng)造知識的“說”的方式。
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互動知識加權0.7
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10條設計×0.7
設計=7
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根據(jù)以上計算
銷售=9+5
技術=10
市場=4.5+10
設計=7
英語=0.5
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以上數(shù)據(jù)之和作為100%，就可以分析出該用戶在系統(tǒng)中的知識結構如下：
當然，以上只是舉例，告訴我們能力測評或者知識結構測評的一個思路。
具體的研發(fā)工作，比這個要復雜得多。
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