知识作业过程表示方法的研究

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知识作业过程表示方法的研究

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李瑾坤. 知识作业过程表示方法的研究[J]. 电子科技大学学报, 2008, 37(5): 769-772.

引用本文:

李瑾坤. 知识作业过程表示方法的研究[J]. 电子科技大学学报, 2008, 37(5): 769-772.

LI Jin-kun. Knowledge Work Process Representation Method Research[J]. Journal of University of Electronic Science and Technology of China, 2008, 37(5): 769-772.

Citation:

LI Jin-kun. Knowledge Work Process Representation Method Research[J]. Journal of University of Electronic Science and Technology of China, 2008, 37(5): 769-772.

知识作业过程表示方法的研究

李瑾坤^1,2

1.
西南财经大学经济信息工程学院成都 610074;
2.
电子科技大学管理学院成都 610054

基金项目:

国家自然科学基金(70471044)

作者简介:
李瑾坤(1970-),男,在职博士生,讲师,主要从事认知工程、知识管理和人工智能等方面的研究.

中图分类号: 7P18

Knowledge Work Process Representation Method Research

LI Jin-kun^1,2

1.
School of Economic Information Engineering,Southwestern University of Finance and Economics Chengdu 610074;
2.
School of Management,University of Electronic Science and Technology of China Chengdu 610054

摘要: 通过人工智能与知识工程中知识表示方法的比较,分析了知识表示法描述知识作业过程存在的问题;通过案例分析提出了用心智操作(MO)描述编程作业过程的思路,并对MO描述知识作业过程的普适性进行了验证性因素分析。样本数据支持知识作业过程可用九要素的MO概念集全模型进行表征,为提高知识作业效率、知识作业过程管理的方法优化和作业测定提供了基本概念与思路。
- 人工智能 /
- 认知工程 /
- 知识作业 /
- 知识作业过程表示 /
- 心智操作
Abstract: Based on the computer and cognitive science theory, the representation of knowledge work process is a key point to increase the efficiency of knowledge work. Compared the representation of AI with that of KI, the shortage of these methods is analyzed. With the case analysis, a new method which describes the programming process using the mental operation (MO) is given. The confirmatory factor analysis demonstrates that knowledge work process can be represented using MO. The sample data support that concept collection entire model formed with nine essential factors of the MO can represent knowledge work processes. It provides a basic concept and an idea to increase the efficiency of knowledge work.
- artifical intelligence /
- cognitive engineering /
- knowledge work /
- knowledge work process expression /
- mental operation

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[2]	丁璟韬, 徐丰力, 孙浩, 严钢, 胡延庆, 李勇, 周涛. 人工智能驱动的复杂系统研究前沿 . 电子科技大学学报, 2024, 53(3): 455-461. doi: 10.12178/1001-0548.2023257
[3]	李小婧, 杨冬冬, 韩润东, 俞华, 阴崇智. 基于人工智能RL算法的边缘服务器智能选择模式研究 . 电子科技大学学报, 2023, 52(4): 588-594. doi: 10.12178/1001-0548.2022119
[4]	田晟兆, 胡迎茜, 谷成, 陈端兵. 知识与数据联合驱动建模技术综述 . 电子科技大学学报, 2023, 52(6): 932-943. doi: 10.12178/1001-0548.2022289
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[8]	专栏编委会. “人工智能”专栏开篇词 . 电子科技大学学报, 2019, 48(5): 641-641.
[9]	杨阳. 本期“人工智能”专栏评述 . 电子科技大学学报, 2019, 48(6): 802-802.
[10]	胡江平, 程洪, 杨阳. 本期“人工智能”专栏评述 . 电子科技大学学报, 2019, 48(5): 643-643.
[11]	专栏编委会. “人工智能”专栏开篇词 . 电子科技大学学报, 2019, 48(5): 641-641.
[12]	程洪, 胡江平, 杨阳. 本期“人工智能”专栏评述 . 电子科技大学学报, 2019, 48(5): 643-643.
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[20]	李龙澍, 程慧霞. 基于约束对象的知识表示研究 . 电子科技大学学报, 1998, 27(4): 411-415.

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知识作业过程表示方法的研究

李瑾坤^1,2

1. 西南财经大学经济信息工程学院成都 610074;

2. 电子科技大学管理学院成都 610054

基金项目:

国家自然科学基金(70471044)

作者简介:
李瑾坤(1970-),男,在职博士生,讲师,主要从事认知工程、知识管理和人工智能等方面的研究.

收稿日期: 2007-02-15
修回日期: 2007-07-11
刊出日期: 2008-10-15

中图分类号: 7P18

关键词:

摘要: 通过人工智能与知识工程中知识表示方法的比较,分析了知识表示法描述知识作业过程存在的问题;通过案例分析提出了用心智操作(MO)描述编程作业过程的思路,并对MO描述知识作业过程的普适性进行了验证性因素分析。样本数据支持知识作业过程可用九要素的MO概念集全模型进行表征,为提高知识作业效率、知识作业过程管理的方法优化和作业测定提供了基本概念与思路。

English Abstract

李瑾坤. 知识作业过程表示方法的研究[J]. 电子科技大学学报, 2008, 37(5): 769-772.

引用本文:

李瑾坤. 知识作业过程表示方法的研究[J]. 电子科技大学学报, 2008, 37(5): 769-772.

LI Jin-kun. Knowledge Work Process Representation Method Research[J]. Journal of University of Electronic Science and Technology of China, 2008, 37(5): 769-772.

Citation:

LI Jin-kun. Knowledge Work Process Representation Method Research[J]. Journal of University of Electronic Science and Technology of China, 2008, 37(5): 769-772.

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