《項目型組織知識轉(zhuǎn)移》：探索隱性知識流轉(zhuǎn)密碼

《項目型組織知識轉(zhuǎn)移》是一本深入剖析項目型組織知識管理核心問題的佳作，為理解和優(yōu)化組織內(nèi)知識轉(zhuǎn)移提供了系統(tǒng)且全面的視角。該書在分析項目型組織知識轉(zhuǎn)移過程要素的基礎(chǔ)上，從成員知識轉(zhuǎn)移動機和組織情境角度構(gòu)建規(guī)范化的項目型組織知識轉(zhuǎn)移要素系統(tǒng)，運用動態(tài)粒認(rèn)知圖模型進行要素特征選擇。結(jié)合經(jīng)典研究量表編制適合我國國情的項目型組織知識轉(zhuǎn)移系統(tǒng)測量量表。分別運用多層線性模型、機器學(xué)習(xí)方法探討項目型組織成員知識轉(zhuǎn)移動機和組織情境對知識轉(zhuǎn)移效果的影響機制，并對兩種方法進行對比分析。該研究克服了傳統(tǒng)社會科學(xué)研究方法的局限性，與計算機、復(fù)雜系統(tǒng)理論等多學(xué)科交叉，探索解決項目型組織知識轉(zhuǎn)移系統(tǒng)復(fù)雜性，拓展項目型組織新型管理實踐方法和技術(shù)，具有重要理論意義和實踐價值：

一、理論意義

第一，研究方法的拓展及應(yīng)用。粒計算是一種看待客觀世界的世界觀和方法論。信息粒廣泛存在于現(xiàn)實生活中，是對現(xiàn)實的一種抽象，信息粒化是人類處理和存儲信息的一種反映。該書以粒計算理論為基礎(chǔ)，與動態(tài)認(rèn)知圖理論相結(jié)合，并在原有粒認(rèn)知圖理論的基礎(chǔ)上提出了動態(tài)粒認(rèn)知圖模型，并將其應(yīng)用于項目型組織知識轉(zhuǎn)移系統(tǒng)要素的特征選擇。

第二，跨層次分析的必要性。在社會科學(xué)研究中，個體行為既受到其自身特征的影響，同時也受到其所在環(huán)境的影響，因此應(yīng)將個體效應(yīng)與組間效應(yīng)分割開來。如果只關(guān)注個體效應(yīng)，而忽視組間效應(yīng)，由于相似背景個體相似程度比組外相似程度更高，那么在個體層面上得到的相關(guān)系數(shù)可能有誤；如果只關(guān)注組間效應(yīng)，將會丟失了重要的個體信息。既有研究通常只關(guān)注成員知識轉(zhuǎn)移動機對知識轉(zhuǎn)移效果的影響或者組織情境對知識轉(zhuǎn)移效果的影響，忽略了組間效應(yīng)。該書應(yīng)用多層線性模型研究項目型組織成員動機和組織情境對知識轉(zhuǎn)移效果的跨層次影響，多層線性模型能夠捕捉到高層結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)(組織情境)對低層結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)(成員)的影響效應(yīng)，并且能夠解釋多層結(jié)構(gòu)間的復(fù)雜關(guān)系，對探索項目型組織成員知識轉(zhuǎn)移動機、組織情境對知識轉(zhuǎn)移效果影響因素具有重要理論意義。

第三，機器學(xué)習(xí)方法的應(yīng)用。除了多層線性模型的應(yīng)用，研究者試圖探索一種基于數(shù)據(jù)的而非基于假設(shè)的社會科學(xué)研究方法。本研究將人工智能方法應(yīng)用于項目型組織成員知識轉(zhuǎn)移動機、組織情境、知識轉(zhuǎn)移效果三者間影響關(guān)系的挖掘，提高了社會科學(xué)研究結(jié)果的科學(xué)性、精確性，為社會科學(xué)問題的研究提供了新思路。

二、實踐意義

進入21世紀(jì)后，為了適應(yīng)復(fù)雜多變的市場經(jīng)營環(huán)境和客戶非標(biāo)準(zhǔn)化需求，組織/企業(yè)任務(wù)多以“項目”的形式完成，因此項目型組織應(yīng)運而生。知識是項目型組織成功的關(guān)鍵資源，項目型組織只有有效整合并利用分布在各個“項目”和組織成員中的知識資源，才能達到縮短項目進度、降低項目成本、提高項目質(zhì)量和客戶滿意度的目的。該書以項目型組織的基本構(gòu)成單元——“人”為研究對象，研究不同組織情境下成員的知識轉(zhuǎn)移動機與知識轉(zhuǎn)移效果的跨層次影響，這對項目型組織管理者制定項目實踐管理策略，提高項目績效具有重大實踐意義。

第一，項目型組織知識轉(zhuǎn)移能動性的提升

動機是驅(qū)使人從事各種活動的內(nèi)部原因。知識需要一定的載體才能夠得以傳播、應(yīng)用、保存。顯性知識可編碼存于文檔之中，隱性知識因其難于格式化，多存于人的頭腦中，不可編碼、難于轉(zhuǎn)移。無論是顯性知識還是隱性知識，得以傳播、交流、應(yīng)用都需要“人”的參與。因此，從項目型組織成員知識轉(zhuǎn)移動機方面著手研究對于提升項目型組織知識轉(zhuǎn)移的能動性，加強知識流動具有重要意義。

第二，項目型組織管理水平和績效的提升

項目型組織知識轉(zhuǎn)移的主要目的在于幫助“項目”提升績效、迅速響應(yīng)客戶需求，減少重復(fù)性工作，共享最佳實踐方案及生成新的技術(shù)和服務(wù)。該書將粒認(rèn)知圖理論、多層線性模型、人工智能機器學(xué)習(xí)方法與項目型組織知識轉(zhuǎn)移管理實踐聯(lián)系起來進行研究，在借鑒國外相關(guān)研究的基礎(chǔ)上，試圖從中歸納總結(jié)項目型組織領(lǐng)域內(nèi)具有普適性、共通性的研究結(jié)果，為我國項目型組織知識管理積累理論成果，為項目型組織管理者提供最佳管理實踐策略，從而達到節(jié)約組織資源、降低管理成本，提升項目型組織知識管理水平和效率的目的。

本書的亮點在于：第一，突破了既有文獻中對項目型組織成員知識轉(zhuǎn)移動機與組織情境研究割裂的情況；第二，提出了一種基于動態(tài)粒認(rèn)知圖的項目型組織知識轉(zhuǎn)移要素特征選擇模型；第三，區(qū)別組間差異和個體差異運用多層線性模型分析了項目型組織成員知識轉(zhuǎn)移動機、組織情境對成員知識轉(zhuǎn)移效果的跨層次影響；第四，針對社會科學(xué)研究方法所存在的人工誤差問題：驗證假設(shè)不存在/潛在的關(guān)系沒有得到驗證。突破傳統(tǒng)社會科學(xué)的研究范式，從“數(shù)據(jù)”出發(fā)，運用機器學(xué)習(xí)方法中的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、支持向量機智能算法挖掘項目型組織成員知識轉(zhuǎn)移動機、組織情境以及知識轉(zhuǎn)移效果間的內(nèi)在聯(lián)系。

在研究視角上，本書具有顯著的創(chuàng)新性。它突破了傳統(tǒng)組織研究局限，聚焦項目型組織這一獨特情境。項目型組織以項目為導(dǎo)向，具有臨時性、動態(tài)性等特點，知識轉(zhuǎn)移過程更為復(fù)雜多變。書中深入探討這些特性對知識轉(zhuǎn)移的影響，提出針對性的策略與方法，為項目型組織的知識管理開辟了新路徑。

書中提供的工具和模型具有很強的實操性。從知識轉(zhuǎn)移的特征要素分析到識別模型的構(gòu)建，都給出了詳細(xì)的方法和步驟。組織管理者可直接借鑒，結(jié)合自身實際情況“個人”及“組織”角度制定知識轉(zhuǎn)移激勵方案，提升組織的知識管理水平和創(chuàng)新能力。

文章來源：  《河南經(jīng)濟報》   http://m.k2057.cn/w/qt/34236.html