基于“心智操作”的知识作业过程表征方法研究

发布时间：2017-04-11 09:21

  本文关键词：基于“心智操作”的知识作业过程表征方法研究，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】： 人的脑力劳动创造了知识经济,催生了知识管理,脑力劳动工效问题自然成为知识管理的主要内容并表现于现代管理研究中的焦点与热点。以脑力为支撑的知识工作即人的认知过程。目前,众多管理方面的研究集中于知识作业支持性方面,而缺乏对过程本身的研究。从过程控制的观点看,欲提高知识作业的效率,首要问题是知识作业过程的描述和表征——这也正是本研究的目的所在。 知识作业过程表征既是管理科学的问题,也是认知科学的问题。本研究侧重于探讨描述知识作业过程的一般性方法与个体认知过程(信息加工过程)所运用的心智操作方式(mind operation,MO)。 在文献综述、对知识作业进行操作性定义以及知识作业过程分析的基础上,本研究提出了知识作业过程心智操作概念集模型;根据理论分析与多次预试验,编制了《知识作业过程心智操作方式问卷》;然后进行了抽样调查,基于样本数据对心智操作概念集模型进行了验证性因素分析,并对样本数据进行了统计检验分析;最后,以知识作业过程心智操作概念集模型为基础,利用BP神经网络建立知识作业分类模型(抽取92份具代表性的问卷),对心智操作表征方法进行了还原讨论。研究结果表明: (1)知识作业过程可用心智操作集进行描述和表征。其基本心智操作包括:元认知、辨识、变形、记忆、特征抽取、特征整合、推理、想象、具体化。 (2)元认知对其它心智操作有计划、监督和调节作用,是它们的最高级别控制源。 (3)不同性别、不同科目(文理科)的知识作业者,其经常使用的心智操作方式基本一致。 (4)可从心智操作方式角度对知识作业进行识别和分类。 知识作业过程的描述和表征为知识作业方法优化和时间测定提供了支持。这不但具有管理科学和知识管理工效方面的基础意义,也蕴含着对人工智能知识表示方法的探讨,其研究具有理论和实践上的探新意义。
【关键词】：脑力劳动 知识作业过程表征 心智操作 方法优化 时间测定
【学位授予单位】：电子科技大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2007
【分类号】：C93
【目录】：

• 摘要4-5
• ABSTRACT5-10
• 第一章 绪论10-32
• 1.1 研究背景10-12
• 1.2 国内外研究现状12-26
• 1.2.1 知识作业过程及其表征12-16
• 1.2.2 认知过程及其表征16-21
• 1.2.3 知识表示与知识作业过程表征21-24
• 1.2.4 管理问题形式化24-26
• 1.3 课题来源及研究意义26-29
• 1.3.1 课题来源26-27
• 1.3.2 理论意义27-28
• 1.3.3 实践意义28-29
• 1.4 研究内容与框架29-32
• 1.4.1 主要研究内容29
• 1.4.2 研究思路29-30
• 1.4.3 论文结构30-31
• 1.4.4 创新之处31-32
• 第二章 知识作业的定义32-39
• 2.1 已有研究的观点32-34
• 2.1.1 把知识作业作为一种职业或专业32-33
• 2.1.2 从作业的性质和内容进行定义33
• 2.1.3 根据知识作业的特征进行界定33-34
• 2.2 本研究的界定34-39
• 2.2.1 知识作业与操作作业35-36
• 2.2.2 知识作业与脑力劳动36-37
• 2.2.3 知识作业与问题解决37
• 2.2.4 知识作业的操作性定义37-39
• 第三章 知识作业过程分析39-43
• 3.1 科学管理“微分”角度分析39-40
• 3.2 认知科学“信息加工”角度分析40-42
• 3.2.1 知识作业过程的智力理论分析40-41
• 3.2.2 知识作业过程的计算理论分析41-42
• 3.3 本章小结42-43
• 第四章 知识作业过程表征方法探讨43-49
• 4.1 知识作业过程的可描述性43
• 4.2 知识作业过程的可分解性43-48
• 4.2.1 认知发展——发生认识论44-45
• 4.2.2 认知结构的有关理论45-46
• 4.2.3 知识作业工作测量方法46-48
• 4.3 知识作业过程的“MO”表征48-49
• 第五章 知识作业过程“MO”表征方法的验证性研究49-62
• 5.1 研究目的49
• 5.2 研究方法49-50
• 5.3 研究假设50-52
• 5.4 问卷编制与修订52-53
• 5.4.1 问卷结构52-53
• 5.4.2 条目来源53
• 5.5 数据采集与整理53-54
• 5.5.1 被试53
• 5.5.2 统计方法53-54
• 5.6 理论模型的建立54-56
• 5.6.1 测量模型54-55
• 5.6.2 结构模型55
• 5.6.3 结构方程模型55-56
• 5.7 初始模型的建立与结果解释56-57
• 5.8 模型修正与分析57-62
• 5.8.1 修正模型的结果解释57-59
• 5.8.2 性别与文理科差异显著性检验59
• 5.8.3 信度59-60
• 5.8.4 效度60-62
• 第六章 知识作业过程“MO”表征方法的还原探讨62-70
• 6.1 还原逻辑与设想62-63
• 6.2 BP 神经网络分类模型的建立63-68
• 6.2.1 样本数据63-64
• 6.2.2 BP 神经网络结构64-66
• 6.2.3 神经网络的训练66-68
• 6.3 结果与讨论68-69
• 6.3.1 学习结果68
• 6.3.2 模型的性能和泛化能力68-69
• 6.3.3 讨论69
• 6.4 本章小结69-70
• 第七章 结论与展望70-73
• 7.1 结论70-71
• 7.2 展望71-73
• 致谢73-74
• 参考文献74-84
• 附录84-90
• 附录一：预试问卷（一）84-86
• 附录二：预试问卷（二）86-88
• 附录三：正式问卷88-90
• 作者攻硕期间所取得的研究成果90-91

【参考文献】

中国期刊全文数据库 前10条

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本文编号：298806