Unternehmen müssen schnell auf ändernde Bedingungen auf ihren Märkten reagieren, um konkurrenzfähig zu bleiben. In gleichem Maße müssen Wissensarbeiter sich an die schnell ändernden Anforderungen anpassen und neues Wissen im Kontext ihrer Arbeit aufbauen. Das Prozessmodell zur Wissensreifung beschreibt eine Theorie des Ziel-orientierten Lernens in einem kollektiven Kontext. Basierend auf diesem Modell wird das Problem bearbeitet, wie eine Softwarearchitektur gestaltet sein muss, um auf dessen Basis Anwendungen zu entwickeln, die Wissensreifung in bestimmten Szenarien unterstützen. Diese Arbeit untersucht das Prozessmodell zur Wissenreifung und analysiert die Verknüpfung zu verschiedenen Theorien individuellen und sozialen Lernens, um das allgemein Verständnis von Wissensreifung in den verschiedenen Phasen des Modells klarer auszuprägen. Weiterhin werden die Ergebnisse von drei verschiedenen empirischen Studien analysiert und konkrete Softwareanforderungen davon abgeleitet. Basierend auf diesen Ergebnissen wurde ein allgemeines Konzept für eine Lern- und Wissensreifungsplattform erarbeitet. Softwareprototypen wurden in drei verschiedenen Kontexten evaluiert, um zu erfahren in welchem Maße Wissensreifung davon tatsächlich unterstützt werden kann. Basierend auf den theoretischen und empirischen Erkenntnissen, sowie den Evaluationsergebnissen, kann geschlossen werden, dass das vorgestellte Softwarekonzept durchaus angewendet werden kann, um eine Lern- und Wissensreifungsplattform zu entwickeln. Allerdings hängt die konkrete Ausprägung stark vom Anwendungskontext ab und sie sollte mit einem Fokus auf die kontextuell wichtigsten Wissensreifungsaktivitäten entwickelt werden. Darüber hinaus muss die Anwendung aber flexibel genug sein, um in die individuellen Arbeitsprozesse integriert werden zu können.
Bibliographic Metadata
- TitleRationale and Design of a Knowledge Maturing Environment for Workplace Integrated Learning
- Author
- Examiner
- Published
- Institutional NotePaderborn, Univ., Diss., 2012
- AnnotationTag der Verteidigung: 11.06.2012
- LanguageEnglish
- Document TypesDissertation (PhD)
- URN
- Social MediaShare
- Reference
- IIIF
Organisations have to react fast on changing circumstances on their markets in order to stay competitive. To the same extent, knowledge workers have to adapt to fast changing requirements and need to gain new knowledge in the context of their work. The Knowledge Maturing Phase Model describes a theory of goal oriented learning on a collective level. Based on this model, this thesis tackles the problem of the design of a software concept, so that its implementation supports knowledge maturing in particular scenarios. That is to say, how may a Learning and Maturing Environment support individuals in designing effective and continuous learning processes, communities in collaborative and purposeful knowledge development and organisations in encouraging, motivating and guiding their employees to achieve their business goals efficiently. This thesis examines the Knowledge Maturing Phase Model and puts several theories of individual and social learning in relation to it in order to shape the understanding of knowledge maturing in the different phases. Furthermore, it examines the results of three different empirical studies and derives concrete software requirements from it. Based on these results, a general concept for a Learning and Maturing Environment is developed. An instance of this concept was developed in a participatory design process and evaluated in three different contexts in order to gain insights to which degree it might support knowledge maturing. Based on the theoretic and empirical insights and the evaluation results, it can be concluded that the presented software concept can be applied for developing a Learning and Maturing Environment. However, the concrete manifestation depends on the application context and it should be designed with a focus on its most relevant Knowledge Maturing Activities. Moreover, it has to be flexible enough for a seamless integration into individual work processes.
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