面向知识管理的信息系统：支持技术大学的研究活动

### 面向知识管理的信息系统：支持技术大学的研究活动 #### 1. 引言 近年来，知识管理和业务流程管理领域对知识密集型流程的关注度日益增加，研究无疑也是一种知识密集型过程。然而，目前信息系统（IS）对研究工作的支持主要集中在科学活动的两个维度：科学数据的检索、处理和可视化，以及科学家之间的协作。而其他支持科学研究的可能性，如大学层面的研究活动知识管理，尚未得到充分研究和实施。 研究活动不仅应从所产生知识对科学和工业的价值角度考虑，还应考虑其在教育过程中的价值以及为大学吸引资金的作用。本文将从流程视角分析技术大学的研究活动，运用美国生产力与质量中心（APQC）业务流程框架和霍尔萨普尔与琼斯提出的知识价值链（KVC）框架，旨在描述知识流程与研究业务流程在功能和管理维度上的关系，并为开发支持大学研究活动的知识管理信息系统提供指导。 #### 2. 研究活动的背景 研究是科学的主要活动，是理论与实验的结合，旨在为现象寻找科学解释。通常分为纯研究（基础研究）和应用研究。技术大学的科研活动与自然科学和社会科学机构的主要区别在于，专业知识的可触知性会影响研究活动，如标准、认证方法、专利等。在许多技术领域，行业是大学所提供知识的衡量者，期望大学的知识能融合科学和专业技能。 研究活动直接为科学知识体系（BScK）做出贡献，间接为专业知识体系（BPK）做出贡献。不同研究领域有各自的科学和专业知识，各分支的合作是创新解决方案的重要来源。研究活动间接贡献于专业知识体系，为工业问题提供解决方案，并与大学内外的不同机构在资源和提案方面存在关联。基础研究、应用研究和咨询活动会影响大学的科学和专业知识体系，进而间接影响教育过程。知识体系、研究过程及其外部机构之间的紧密关系表明，技术大学的研究工作及其管理需要以知识为导向的信息系统支持。 #### 3. 相关工作 利用先进信息技术支持研究工作的必要性已得到广泛认可。姚（Yao）提出的研究支持系统框架较为宽泛，将信息技术工具围绕科学研究的七个阶段进行分组：想法产生、问题定义、程序设计/规划、观察/实验、数据分析、结果解释和交流。该系统应具备探索支持、检索支持、阅读支持、分析支持和写作支持等功能，提供个人资料管理、资源管理和数据/知识管理设施，由支持通用研究过程的独立组件和支持特定学科研究的特定组件组成。但该框架未详细说明如何支持研究过程的每个阶段，以及如何将支持组件整合到一个集成的研究支持系统中，主要侧重于研究早期的信息检索、数据分析和写作。 大多数研究工作支持系统主要致力于文献搜索、科学数据处理和科学知识/数据共享。“NetAcademy”方法旨在创建、集成、审查和传播特定领域的知识，通过系统内在词汇实现语义层面的知识中介。关于协作数据处理和分析的工具信息也较为丰富，大学可在个人、团体、校内和组织间层面使用这些工具。 知识管理方面，基础研究常见的是面向本体的知识管理，有助于处理科学数据；应用研究中，协作多部门知识创造需要特定的知识管理文化，以及大学衍生企业现象也受到关注。知识管理与质量管理的结合也有相关研究，研究项目的生命周期分为规划与定义、执行、交付和评估四个阶段，知识管理支持包括对项目相关文档的分类和存储。此外，研究的财务和非经济评估指标也有讨论。在知识密集型流程建模中，区分知识管理任务和正常任务是一个挑战，但本文不对此进行分析。总体而言，虽然研究活动支持的某些方面已有深入研究和丰富解决方案，但在大学环境中，研究活动应综合考虑不同研究类型和咨询之间的知识流动以及对教育的影响，目前尚未有文献对这些问题进行综合处理。 #### 4. 研究活动的流程视角 ##### 4.1 研究活动的流程模型 研究活动的流程模型基于姚（Yao）提出的七阶段研究过程描述。该模型包括想法产生、问题定义、程序设计与规划、数据收集、数据分析、结果解释和交流七个过程。需要强调的是，“研究氛围”并非研究过程的唯一触发因素，由公司提出的问题引发的研究项目以及其他机构的研究提案也会影响研究过程。在这些情况下，科学想法和问题定义阶段可能会受到项目范围、进度和指标的影响。因此，从信息系统支持的角度来看，区分发现导向的研究和项目提案导向的研究是合理的。 以下是研究活动流程模型的主要内容： | 过程 | 描述 | 输入 | 输出 | | --- | --- | --- | --- | | 想法产生 | 包括社交、文献搜索、阅读、好奇心、兴趣等因素激发的探索阶段 | 科学氛围 | 模糊的研究想法 | | 问题定义 | 涉及仔细的概念化和抽象，明确问题有助于找到相关和已解决的问题及潜在解决方案 | 模糊的研究想法 | 精确清晰定义的问题 | | 程序设计与规划 | 从战略层面规划和组织研究 | 精确清晰定义的问题 | 可行的研究计划 | | 数据收集 | 根据研究学科的性质选择方法进行观察或实验 | 可行的研究计划 | 收集到的数据 | | 数据分析 | 从数据中提取潜在有用信息、抽象概念、发现和知识 | 收集到的数据 | 数据分析结果 | | 结果解释 | 构建理性模型和理论来解释数据分析结果，研究结果如何回答研究问题以及对该领域知识的贡献 | 数据分析结果 | 研究结果 | | 交流 | 呈现研究结果 | 研究结果 | -