WM-Grundlagen

Feedback zur Mindmap Wissensmanagement erbeten

Feedback zur Mindmap Wissensmanagement erbeten

Ich hatte an dieser Stelle ja bereits über die Mindmap Wissensmanagement berichtet, die derzeit von einer Fachgruppe der GfWM, der ich angehöre, erarbeitet wird.

Ein erster Zwischenstand ist nun veröffentlicht und darf gerne kommentiert werden. Dazu steht bis Ende des Jahres ein Conceptboard zur Verfügung. Also Sticky Notes schnappen und an der Map mitarbeiten! Im Januar wird sich die Fachgruppe wieder treffen und alle Rückmeldungen verarbeiten.

Zero Bullshit KM und Mustersprache Wissenstransfer – Neues aus dem WMOOC

Zero Bullshit KM und Mustersprache Wissenstransfer – Neues aus dem WMOOC
WMOOC

In der nächsten Woche wird es wieder gleich 2 Live Sessions im Wissensmanagement-MOOC geben, zu denen Gäste immer herzlich willkommen sind:

Thema 1: Zero Bullshit Knowledge Management. Wissensmanagement so einfach wie möglich, aber nicht einfacher! mit Dr. Karsten Ehms (Experte für Wissensmanagement und Digitale Zusammenarbeit, Gesellschaft für Wissensmanagement / Siemens AG)
Karsten Ehms versucht in seinem Ansatz eines Zero Bullshit KM seine relevanten Erfahrungen aus über 20 Jahren Wissensmanagement verständlich zu bündeln. Es geht ihm dabei darum, faktenbasiert, seriöse Vereinfachung zu betreiben und dabei auch auf veränderte Rahmenbedingungen einzugehen.
Termin: Dienstag, 12.12., 17 Uhr

Thema 2: Die Entwicklung einer Mustersprache als Wissensmanagement-Methode. Erfahrungswissen kollektiv veredeln und weitergeben mit Dr. Angelika Mittelmann (The Frankfurt Knowledge Group, Mitglied des Beirats der GfWM) und Dr. Christine Erlach (Inhaberin NARRATA Consult, The Frankfurt Knowledge Group)
Angelika Mittelmann und Christine Erlach nehmen uns mit auf die Reise der Entwicklung einer Mustersprache, und zwar zu Wissenstransfer. Diese bündelt als Body of Knowledge zum Thema Wissenstransfer das Erfahrungswissen einer Gruppe ausgewiesener Expert:innen und macht es für andere nutzbar. 
Termin: Mittwoch, 13.12., 17 Uhr

Bei Interesse gerne bei mir melden! Ich lasse dann die Zugangsdaten zur Webkonferenz zukommen.

WMOOC Live Session zu Body of Knowledge

WMOOC Live Session zu Body of Knowledge
WMOOC

Ich freue mich sehr, dass Stefan Zillich, seines Zeichens Information Professional, auch in diesem Jahr wieder den WMOOC mit einer Live Session bereichert. Dieses Mal geht es um die Faktoren, die unseren Umgang mit Wissensbeständen (Bodies of Knowledge) maßgeblich beeinflussen können. Ein Body of Knowledge (BoK) bezeichnet den Wissensbestand einer fachlichen Disziplin und wird uns präsentiert von deren Vertretern. Unsere Entscheidung, einen BoK zu akzeptieren, hängt von dessen Inhalten ab. Doch es lohnt sich, noch weitere Faktoren zu beachten, die unseren Umgang mit Wissensbeständen maßgeblich beeinflussen.
Stefan Zillich (re:Quest, Berlin) weist auf die Rolle von Meta-Information über Wissensbestände hin. Er stellt vor dem Hintergrund von Erfahrungen und Projekten Ideen und strukturierte Fragen vor, die uns einerseits beim Entscheidungsprozess für oder gegen einen BoK unterstützen. Andererseits lassen sich daraus Punkte ableiten, mit denen die Herausgeber eines BoK dessen Akzeptanz erhöhen können.

Also: Mittwoch, 9. November 16 Uhr: Ist das m/ein Body of Knowledge mit Stefan Zillich (re:Quest). Bei Interesse bitte bei mir melden, ich sende die Einwahldaten zu!

Diese Session ist übrigens eine Fortführung einer Session aus dem WMOOC 2022. Es ist aber keine Voraussetzung, diese vorab anzuschauen!

Feedback erbeten: Mindmap Wissensmanagement

Im letztjährigen WMOOC hat Sonja Kaiser, einer der Teilnehmerinnen, angefangen das neu Gelernte zum Thema Wissensmanagement in einer persönlichen Mindmap zu verarbeiten. Daraus ist eine GfWM-Fachgruppe entstanden (neben Sonja waren das Sabine Wax, Martin Harnisch, Florian Schmuhl, Dirk Liesch und ich), in der wir seit Anfang des Jahres an einer solchen Übersicht und Orientierung zum Thema Wissensmanagement arbeiten.

Nun möchten wir gerne den aktuellen Stand vorstellen und Feedback einholen. Dazu lädt die GfWM herzlich ein (und ich natürlich auch). Seid dabei! Anmeldung bitte direkt über die Website der GfWM:

Übrigens, da der Termin in die Vorweihnachtszeit fällt, laden wir nicht nur zum Gespräch, sondern auch zum Tee. Wer sich meldet, bekommt einen Tee per Post!

WMOOC 2023 gestartet

WMOOC 2023 gestartet
WMOOC

Letzte Woche, wie immer am 3. Oktober, ist der mittlerweile 7. Wissensmanagement-MOOC von Dirk Liesch und mir gestartet. Und wieder wird es inspirierende Live Sessions geben, bei denen auch Nicht-MOOC-Teilnehmer:innen dabei sein können. Am besten registrieren Sie sich für den WMOOC-Newsletter, um die Einladungen inklusive der Einwahldaten immer rechtzeitig zu bekommen. Hier schon mal eine kleine Vorschau auf einige der anstehenden Themen und Referent:innen:

  • 19. Oktober, 16 Uhr: Dirk Liesch berichtet über ein weiteres seiner Open Education Projekte, bei dem Smart Object Learning zur Anwendung kommt.
  • 24. Oktober, 17 Uhr: Manuel Mukkenfuß berichtet über das Wissensmanagement bei der EnBW AG mit einem Fokus auf dem Einsatz Künstlicher Intelligenz und Datenbrillen.
  • 9.11., 16 Uhr: Stefan Zillich setzt seine Live Session aus dem letzten Jahr zum Thema BOOK of Knowledge fort.
  • 13.11, 17 Uhr: Dr. Andreas Brandner, Gründer und CEO von Knowledge Management Austria KMA, berichtet über aktuelle Wissensmanagement-Initiativen in Afrika.
  • 14.11., 16 Uhr: Larissa Übereck von Mercedes Benz Trucks stellt ein innovatives Konzept für Wissensmanagement auf dem so genannten Shopfloor, also den Nicht-PC-Arbeitsplätzen vor.
  • 5.12., 11 Uhr: Thiemo von Gillhaußen von Congree berichtet, wie Terminologie und Ontologie zusammenhängen und was eine Ontologie für das Wissensmanagement leistet.
  • 12.12., 17 Uhr: Karsten Ehms, Wissensmanagement-Experte und Mitglied des Fachbereits der Gesellschaft für Wissensmanagement, stellt sein Konzept des Zero Bullshit Wissensmanagements vor.
  • Weitere noch nicht final terminierte Zusagen haben wir von Dr. Angelika Mittelmann (Mustersprache Wissenstransfer), Erik Schulz (Wissensmanagement bei DB Engineering), Prof. Ulrike Fasbender, Uni Hohenheim (Motivieren für Wissensmanagement) und einige andere…

Es wird also auch in diesem Jahr wieder intensiv, praxisorientiert und anregend. Wir freuen uns.

Wenn Sie nicht „nur“ bei den Live Sessions dabei sein möchten, sondern beim gesamten WMOOC, ist es noch nicht zu spät. Registrieren können Sie sich jederzeit auf der oncampus-Plattform.
Wir sehen uns!

Praxisnahe Informationen rund um Wissensmanagement

Praxisnahe Informationen rund um Wissensmanagement
Website Johannes

Es macht schon ein wenig stolz, wenn einer unserer Wissensmanagement MOOC Teilnehmer nun mit einer eigenen informativen Website an den Start geht. So geschehen mit Johannes Dorf, wiederholt und sehr engagiert beim WMOOC dabei, der auf Wissensmanagement praxisnah + verständlich sein in Theorie und Praxis erworbenes Wissen nun seinerseits als offen zugänglichen Inhalt weitergibt. Diese Initiative bewerbe ich hier gerne. Vielen Dank, Johannes.

Müssen wir unsere Definition von ‚Wissen‘ überdenken? – Fortsetzung

In meinem letzten Post habe ich einer Künstlichen Intelligenz (KI) Wissen abgesprochen, weil sie keine Erfahrung im Sinne eines unmittelbaren lebensweltlichen Bezugs machen könne. Man kann den von der KI selbst im Kontext Wissen verwendeten Begriff der Erfahrung (s. Folge 1 dieser kleinen KI-Nachdenkerei) aber auch anders verstehen: Nämlich als Ergebnis eines Lernprozesses, in dem „Erwartungen an Ursache-Wirkungs-Zusammenhänge“ (übrigens Teil der Wissensdefinition von Probst) erfüllt werden oder eben nicht. Im Falle des Lernens der KI bedeutet dies, dass die KI ‚erfährt‘ (!), welche Antworten ihrerseits akzeptiert werden und welche nicht. Die Kumulierung einer solchen Erfahrung von Validität führt zu Überzeugung, führt zu etwas, das man auch als Wissen bezeichnen kann.

Erfahrung kann in diesem Kontext noch von einer anderen Seite betrachtet werden: Der Soziologe Oskar Negt definiert Erfahrung als Verarbeitung von Realität. Erfahrungen sind für Negt „Momente einer durch Begriffe und durch Sprache vermittelten schöpferischen Auseinandersetzung mit der Realität“. D.h. die KI hat einen mittelbaren lebensweltlichen Bezug durch die Nutzung versprachlichter menschlicher Erfahrung. Sie kann also zwar selbst keine Erfahrungen machen, aber die Erfahrungen anderer durchaus nutzen. Genügt dieser mittelbare Zugriff auf Erfahrung, um dann eben doch von einem nicht-personengebundenen Wissen zu sprechen?

Fragen wir doch nochmals die KI, in diesem Fall ChatGPT 3, selbst. Sie erinnern sich? Im letzten Post hatte ich gefragt, ob man bei einer KI von Wissen sprechen kann, was ChatGPT unbedingt bejaht hat. Nun lautet die Frage: Viele Definitionen sagen, Wissen sei an Personen gebunden. Stimmst du dem als KI zu?

Die Antwort – frei nach dem Motto, was interessiert mich mein Geschwätz von gestern:
Als KI-basiertes Sprachmodell habe ich kein eigenes Wissen im menschlichen Sinne, sondern ich bin in der Lage, auf eine enorme Menge von Informationen zuzugreifen und diese zu verarbeiten, um Fragen zu beantworten und Probleme zu lösen. Das von mir verarbeitete Wissen ist jedoch an Menschen gebunden, da es von ihnen erstellt und von ihnen in Sprache und Schrift festgehalten wurde. Das bedeutet, dass das Wissen, das ich verarbeite, von den Menschen geprägt ist, die es erstellt haben, und von den Menschen, die es nutzen, um ihre Entscheidungen zu treffen und ihr Verständnis der Welt zu erweitern.
Es gibt jedoch einige Einschränkungen bei der Fähigkeit von KI, Wissen vollständig zu verstehen, da Wissen oft durch kulturelle und soziale Kontexte geprägt wird, die KI möglicherweise nicht vollständig erfassen oder verstehen kann. Insgesamt würde ich jedoch sagen, dass Wissen eng mit den Erfahrungen und der Interpretation von Menschen verbunden ist und dass KI als Werkzeug genutzt werden kann, um menschliches Wissen zu erweitern und zu verbessern.

Das passt zu dem oben geschilderten Verständnis von mittelbarer, sprachlich vermittelter Erfahrung. In der neuen Aussage erscheint nun ein weiterer interessanter Begriff, der des Verständnisses. Murray Shanahan, Professor für Kognitive Robotik am Imperial College London, schreibt in einem Preprint über Large Language Models: Damit ein Akteur Wissen besitzen könne, müsse er in der Lage sein, selbst Aussagen auf ihre Belastbarkeit hin zu prüfen und damit über die Konzepte von Wahrheit und Falschheit zu verfügen. Für solch eine Prüfung brauche es aber einerseits einen Zugang zur realen Welt. Andererseits müsse der Akteur über all jenes Hintergrundwissen verfügen, das wir Menschen als kulturell geprägte Sprachgemeinschaft teilen und voraussetzen, wenn wir die Gültigkeit von Aussagen beurteilen. Die geteilte Lebensform, die wechselseitigem Verstehen und Vertrauen von Menschen zugrunde liegt, fehle. KI könne auch nicht wirklich argumentieren, sie erwecke nur den Anschein, denn anstelle einer internen Darstellung einer formalen Logik, beruhten ihre Aussagen lediglich auf einer statistisch plausiblen Aneinanderreihung von Wörtern.

Womit wir doch wieder beim unmittelbaren lebensweltlichen Bezug, dem Zugang zur realen Welt wären, und bei einem noch weitergehenden Konzept, dem der Wahrheit. Diese ist keine göttliche, sondern eine kulturell geprägte. Womit wir uns der Frage nach dem Trainingsraum der KI, nach dem Risiko der Reproduktion sozialer Biases usw. nähern. Aber das vertagen wir auf einen nächsten Post!

Zum Abschluss noch ein Gedanke von Lucie Flek, Professorin für Sprachtechnologie Uni Marburg: „Wir haben ein grundsätzliches Problem mit der Definition von Intelligenz. Wir sind uns nicht einig,ob dafür wichtig ist, dass die Maschine tatsächlich über Wissen verfügt wie wir Menschen, oder ob es ausreicht, dass sie sich so verhält, dass es für den Menschen intelligent aussieht.“

Übrigens: Intelligenz kommt vom Lateinischen intellegere: verstehen

Versteht eine KI, was wir fragen und was sie antwortet?

Fortsetzung folgt.

Müssen wir unsere Definition von ‚Wissen‘ überdenken?

Wie wahrscheinlich die meisten von Ihnen, habe ich in den letzten Wochen immer mal wieder ein Schwätzchen mit ChatGPT geführt, dem auf einer Künstlichen Intelligenz basierenden Chatbot der Firma OpenAI. Und da ich seit Jahren, wie wahrscheinlich ebenfalls die meisten von Ihnen, meinen Studierenden erzähle, ein Merkmal von Wissen sei, dass es an Personen gebunden ist (im Unterschied zu Daten und Informationen), habe ich den Chatbot gefragt:

Kann man bei einer KI von Wissen sprechen?

Die Antwort kam, wie immer prompt:
Ja, bei einer KI kann man von Wissen sprechen. Eine KI ist ein Programm, das auf einem Algorithmus basiert und darauf trainiert wird, aus Daten und Erfahrungen zu lernen, Muster zu erkennen und Entscheidungen zu treffen. Wenn eine KI erfolgreich trainiert wurde, kann sie ein umfangreiches Wissen über das zugrunde liegende Problem oder den Anwendungsbereich haben.
Allerdings ist es wichtig zu beachten, dass das Wissen, das eine KI besitzt, auf den Daten und Erfahrungen basiert, die ihr während des Trainings zur Verfügung gestellt wurden. Die Qualität und die Art der Daten und Erfahrungen, auf die die KI trainiert wurde, können das Wissen beeinflussen, das die KI besitzt. Daher müssen Entwickler und Trainer von KI-Systemen sicherstellen, dass die Daten und Erfahrungen, auf die die KI trainiert wird, von hoher Qualität und angemessen sind, um ein sinnvolles und aussagekräftiges Wissen zu gewinnen
.

Klingt schlüssig, oder? Stutzig gemacht hat mich hier jedoch der Begriff der ‚Erfahrung‘. In der Philosophie versteht man unter Erfahrung die durch die Sinne vermittelte Gewissheit der äußeren und inneren Dinge. Erfahrung hat in diesem Verständnis einen unmittelbaren lebensweltlichen Bezug. Wenn wir also sagen, dass Wissen aus einer Verknüpfung von Daten und Informationen mit Erfahrung hervorgeht und wir diesem Verständnis von Erfahrung folgen, bedeutet der Schritt hin zum Wissen einen Abgleich mit einer unmittelbar sinnlich erfahrenen äußeren Lebenswelt.

Dazu passt eine kleine Anekdote über den Musiker und Dichter Nick Cave:
Ein Fan hatte Nick Cave einen Songtext geschickt, den er durch ChatGPT hatte produzieren lassen. Die Aufgabe war, einen Songtext im Stil von Nick Cave zu schreiben. Herausgekommen sind Zeilen wie „I’ve got the blood of angels on my hands / I’ve got the fire of hell in my eyes“. Durchaus Nick Cave-ish. Nick Cave reagierte darauf wie folgt: Das Ergebnis sei eine groteske Verhöhnung dessen, was es heißt ein Mensch zu sein. Songs entstünden aus Leiden, sie basierten auf einem komplexen inneren Schöpfungskampf. Daten litten nicht.
Und sie machen (noch) keine unmittelbaren Erfahrungen.

Oder machen wir es uns damit zu einfach in der Wahrung des Anspruchs Wissen sei ausschließlich menschlich?

Fortsetzung folgt.