Адаптація моделей управління знаннями в проєктній та операційній діяльності організації для імплементації в програмне забезпечення
DOI:
https://doi.org/10.15587/1729-4061.2026.365174Ключові слова:
управління знаннями, автоматизація управління персоналом, програмна інженерія, ретенція знань, моніторинг знань ІТ-проєкту, крива забуванняАнотація
Об’єктом дослідження є процеси управління знаннями висококваліфікованого персоналу підприємств в умовах проєктної та операційної діяльності. Вирішувалась проблема адаптації моделей управління знаннями для подальшої імплементації в програмні модулі інформаційної системи. Особлива увага приділялась інтелектуальним проєктам, до яких відносять створення програмних продуктів на підприємствах програмної інженерії та управління знаннями в їх проєктній та операційній діяльності.
На мезорівні побудовано динамічну модель на базі системи диференціальних рівнянь, яка описує швидкість зміни інтегрального рівня знань команди проєкту. На мікрорівні сформовано модель оцінювання результативності корпоративного навчання. Особливістю та характерною відмінністю розроблених моделей є перехід від дескриптивного опису (на кшталт моделі SECI) до аналітичного обчислення когнітивних процесів за рахунок інтеграції чистих темпів обміну знаннями та формалізованих цифрових слідів фахівців.
Отримані результати формування моделі оцінювання результатів навчання пояснюються поєднанням класичної експоненти забування Еббінгауза із лінійною функцією рівня інтенсивності практичної діяльності, де показник когнітивного згасання пам'яті обернено пропорційно зменшується за рахунок виконання верифікованих операцій в різноманітних інструментальних середовищах.
Умовами практичного використання моделей є їх імплементація у спеціалізовані програмні модулі HR-аналітики з підтримкою REST API для автоматизованого збору метрик. Аналітичне розв’язання моделей на основі відкритих галузевих даних підтвердило їх адекватність. Так, результати розрахунків свідчать про те, що за умови активного внутрішнього навчання розробник наближається до цільового експертного рівня менш ніж за рік. Експериментальне моделювання результатів навчання для умов відсутності практики зафіксувало деградацію навичок до 22% через 6 місяців, тоді як регулярне виконання операцій забезпечує збереження компетенцій на рівні 98 % . Сформовані та готові для імплементації математичні та візуальні моделі управління знаннями можуть бути основою для створення спеціального програмного забезпечення та практичних кейсів для фахівців управління знаннями
Посилання
- King, W. R. (2009). Knowledge Management and Organizational Learning. Springer. https://doi.org/10.1007/978-1-4419-0011-1
- Nonaka, I., Takeuchi, H. (1995). The Knowledge-Creating Company: How Japanese Companies Create the Dynamics of Innovation. Oxford University Press.
- Bratianu, C., Bejinaru, R. (2020). Knowledge dynamics: a thermodynamics approach. Kybernetes, 49 (1), 6–21. https://doi.org/10.1108/k-02-2019-0122
- Huang, J.-J., Chen, C.-Y. (2025). Knowledge Flow Dynamics in Organizations: A Stochastic Multi-Scale Analysis of Learning Barriers. Mathematics, 13 (2), 294. https://doi.org/10.3390/math13020294
- Cress, U., Kimmerle, J. (2008). A systemic and cognitive view on collaborative knowledge building with wikis. International Journal of Computer-Supported Collaborative Learning, 3 (2). https://doi.org/10.1007/s11412-007-9035-z
- Alvarenga, A., Matos, F., Godina, R., C. O. Matias, J. (2020). Digital Transformation and Knowledge Management in the Public Sector. Sustainability, 12 (14), 5824. https://doi.org/10.3390/su12145824
- Di Vaio, A., Palladino, R., Pezzi, A., Kalisz, D. E. (2021). The role of digital innovation in knowledge management systems: A systematic literature review. Journal of Business Research, 123, 220–231. https://doi.org/10.1016/j.jbusres.2020.09.042
- Gurusinghe, R. N., Arachchige, B. J. H., Dayarathna, D. (2021). Predictive HR analytics and talent management: a conceptual framework. Journal of Management Analytics, 8 (2), 195–221. https://doi.org/10.1080/23270012.2021.1899857
- Yadav, R. K. (2025). Modeling Memory Retention with Ebbinghaus’s Forgetting Curve and Interpretable Machine Learning on Behavioral Factors. https://doi.org/10.36227/techrxiv.174495325.58680708/v1
- Hake, R. R. (1998). Interactive-engagement versus traditional methods: A six-thousand-student survey of mechanics test data for introductory physics courses. American Journal of Physics, 66 (1), 64–74. https://doi.org/10.1119/1.18809
- Pelánek, R. (2016). Applications of the Elo rating system in adaptive educational systems. Computers & Education, 98, 169–179. https://doi.org/10.1016/j.compedu.2016.03.017
- Tyndale, P. (2002). A taxonomy of knowledge management software tools: origins and applications. Evaluation and Program Planning, 25 (2), 183–190. https://doi.org/10.1016/s0149-7189(02)00012-5
- Training Industry Report. Available at: https://trainingmag.com/2023-training-industry-report
##submission.downloads##
Опубліковано
Як цитувати
Номер
Розділ
Ліцензія
Авторське право (c) 2026 Denys Robotko, Olena Kovalenko
Ця робота ліцензується відповідно до Creative Commons Attribution 4.0 International License.
Закріплення та умови передачі авторських прав (ідентифікація авторства) здійснюється у Ліцензійному договорі. Зокрема, автори залишають за собою право на авторство свого рукопису та передають журналу право першої публікації цієї роботи на умовах ліцензії Creative Commons CC BY. При цьому вони мають право укладати самостійно додаткові угоди, що стосуються неексклюзивного поширення роботи у тому вигляді, в якому вона була опублікована цим журналом, але за умови збереження посилання на першу публікацію статті в цьому журналі.
Ліцензійний договір – це документ, в якому автор гарантує, що володіє усіма авторськими правами на твір (рукопис, статтю, тощо).
Автори, підписуючи Ліцензійний договір з ПП «ТЕХНОЛОГІЧНИЙ ЦЕНТР», мають усі права на подальше використання свого твору за умови посилання на наше видання, в якому твір опублікований. Відповідно до умов Ліцензійного договору, Видавець ПП «ТЕХНОЛОГІЧНИЙ ЦЕНТР» не забирає ваші авторські права та отримує від авторів дозвіл на використання та розповсюдження публікації через світові наукові ресурси (власні електронні ресурси, наукометричні бази даних, репозитарії, бібліотеки тощо).
За відсутності підписаного Ліцензійного договору або за відсутністю вказаних в цьому договорі ідентифікаторів, що дають змогу ідентифікувати особу автора, редакція не має права працювати з рукописом.
Важливо пам’ятати, що існує і інший тип угоди між авторами та видавцями – коли авторські права передаються від авторів до видавця. В такому разі автори втрачають права власності на свій твір та не можуть його використовувати в будь-який спосіб.
