PODSTAWY INŻYNIERII ZARZĄDZANIA WIEDZĄ

1 BIBLIOTEKA POLSKIEGO STOWARZYSZENIA ZARZĄDZANIA WIEDZĄ LUDOSŁAW DRELICHOWSKI PODSTAWY INŻYNIERII ZARZĄDZANIA WIEDZĄ Bydgoszcz 2004

2 PODSTAWY INŻYNIERII ZARZĄDZANIA WIEDZĄ

3 BIBLIOTEKA POLSKIEGO STOWARZYSZENIA ZARZĄDZANIA WIEDZĄ Komitet Redakcyjny: Ryszard S. Choraś Kazimierz Fabisiak

4 LUDOSŁAW DRELICHOWSKI PODSTAWY INŻYNIERII ZARZĄDZANIA WIEDZĄ Polskie Stowarzyszenie Zarządzania Wiedzą Bydgoszcz 2004

5 Recenzent Dr hab. Witold Chmielarz, prof. UW Opracowanie redakcyjne i korekta Ewa Dziemianko Waldemar Kępa ISSN xxxxxxx ISBN xxxxxxx Drukarnia yyyyyyyyyyyy Zam. Nr ccccccc

6 S P I S T R EŚCI Streszczenie...8 WPROWADZENIE...9 ROZDZIAŁ 1 ROLA ZARZĄDZANIA WIEDZĄ...13 1.1. Typologia wiedzy...14 1.2. Ekonomiczne aspekty tworzenia i dystrybucji wiedzy...17 ROZDZIAŁ 2 TWORZENIE, PRZESYŁANIE I ZASTOSOWANIE WIEDZY...21 2.1. Modele tworzenia wiedzy...22 2.2. Rola technologii informacyjnych w sektorowych zastosowaniach wiedzy...26 ROZDZIAŁ 3 EDUKACJA W GOSPODARCE WIEDZY...32 3.1. Przesłanki rozwoju zaangażowania w zarządzanie wiedzą...33 3.2. Zastosowanie technologii informatycznych (ITC) w zarządzaniu wiedzą...38 3.3. Metoda edukacji z wykorzystaniem elektronicznych baz wiedzy, tworzeniem syntez i wspomaganą oprogramowaniem interakcją...42 3.3.1. Struktura syntezy wiedzy i metody jej tworzenia...42 3.3.2. Struktura zawartości modułu wiedzy...43 3.3.3. Technika realizacji syntezy wiedzy...45 3.3.4. Strukturalizacja procesu edukacji wiedzy w ramach projektu...47 3.3.5. Projektowanie infrastruktury zarządzania wiedzą...56 ROZDZIAŁ 4 SYSTEMY TWORZENIA, PRZEPŁYWÓW I ZASTOSOWAŃ WIEDZY...57 4.1. Tworzenie wiedzy w systemie zdrowia...58 4.2. Tworzenie wiedzy w systemie edukacji...62 4.3. Przepływy, blok kompetencji i selekcja ekonomiczna...63 4.4. Rola parków nauki i przedsiębiorstw wiedzy we wzroście gospodarczym...68 4.5. Przemysł biotechnologiczny całkowicie oparty na nauce...72 4.6. Przemysł komputerowy i komunikacyjny (C&C)...73 4.7. Tworzenie infrastruktury, przemysł usług finansowych...74 4.8. Pomosty pomiędzy innowacją technologiczną a wzrostem gospodarczym...74 ROZDZIAŁ 5 NOWE WARUNKI TWORZENIA WIEDZY...76 5.1. Uniwersytety a transfer technologii...76 5.2. Jak uczelnie współpracują z przemysłem...78 5.3. Rozwiązania tworzenia przesyłania i zastosowań wiedzy w systemie ochrony zdrowia w USA...82 5.4. Ewolucja znaczenia wiedzy...83 5.4.1. Grupy interesu i wiedza w sektorze opieki zdrowotnej...86 5.4.2. Informatyzacja, komputeryzacja i praktyka medyczna we Francji u schyłku XX wieku...88 5.5. Badania szkolnictwa wyższego w Europie...89 5.5.1. Krajowe wymagania stawiane przed wiedzą...93 5.5.2. Warunki mające wpływ na przesyłanie i zastosowanie wiedzy więzi instytucjonalne...94 5.5.3. Nauka i profesjonalna baza wiedzy...101 5.5.4. Ogólny model profesjonalnej bazy wiedzy...108 5.6. Problematyka zastosowań zarządzania wiedzą w przedsiębiorstwach...110 ROZDZIAŁ 6 PROBLEMY FORMALIZACJI I PRZEGLĄD METOD...120

ROZDZIAŁ 7 METODY SZTUCZNEJ INTELIGENCJI A PROBLEMATYKA ZARZĄDZANIA WIEDZĄ...137 7.1. Przesłanki merytoryczne budowy modeli wspomagających podejmowanie decyzji kredytowych...139 7.2. Postać modelu systemu ekspertowego...140 7.3. Ocena wykonanych obliczeń testowych modelu...142 PUENTA...144 SŁOWNICZEK POJĘĆ Z ZARZĄDZANIA WIEDZĄ...147 Bibliografia:...150 Spis tabel:...160 Spis rysunków:...160... 7

8 STRESZCZENIE Niniejsza praca zawiera Podstawy inżynierii i zarządzania wiedzą, ujmuje zagadnienia tej rozległej problematyki w kategoriach uwarunkowań finansowania, tworzenia i zastosowań wiedzy w gospodarce współczesnych społeczeństw. Możliwe wielorakie ukierunkowanie treści zawartych w tytule pracy zostało skoncentrowane na pewnych aspektach tworzenia i zastosowania wiedzy finansowanej ze środków publicznych do których należą w szczególności edukacja oraz ochrona zdrowia. W dziedzinach tych przenikają się różnorodne skutki tworzenia wiedzy, które oddziałują na rozwój wielorakich jej zastosowań, wpływających bezpośrednio na poziom kosztów finansowania ochrony zdrowia i edukacji (kosztowna aparatura i długi czas terapii bądź trwania edukacji np. do stopnia doktora). Jak sprostać tym wyzwaniom i jakie nowe możliwości edukacyjne warto zastosować? To jedna z ważnych przesłanek niniejszej pracy, w której autor próbuje wykazać, że poszukiwanie nowych rozwiązań metodycznych w edukacji oraz konieczność przyjęcia nowych metod rozwiązywania szczególnie skomplikowanych problemów ochrony zdrowia, nie da się rozwiązać na bazie krótkookresowych politycznych działań. Przegląd światowych rozwiązań stymulowania procesu tworzenia wiedzy i efektywnych jej zastosowań, wydaje się być kluczem do skutecznego rozwiązywania coraz bardziej skomplikowanych problemów społecznych. Problematyka zastosowań wiedzy w zarządzaniu organizacjami gospodarczymi została zaprezentowana w różnorodnych lecz skrótowo ujętych aspektach. Migawkowe przedstawienie problematyki sztucznej inteligencji zmierza do ich zasygnalizowania bez rozwinięcia tych niezwykle interesujących zagadnień. Autor jest w pełni świadomy, iż niezależnie od prób odwoływania się do dorobku wielu znakomitych badaczy, prób eksponowania i ekstrapolacji doświadczeń zaawansowanych gospodarczo krajów na warunki polskie, był w stanie co najwyżej zawrzeć pewne kompendium wiedzy przydatnej dla poszerzenia społecznej świadomości tych problemów w naszym kraju. Zasygnalizowane problemy mają na celu zachęcić czytelników do twórczego rozwijania sygnalizowanych tylko w tym opracowaniu problemów. Niech selflearning i nauczanie ze źródeł elektronicznych stanie się środkiem poszerzania wiedzy i rozwoju stanu świadomości niezbędnego do percepcji coraz bardziej skomplikowanych modeli procesów i rozumienia ich treści. W tych fragmentach w których czytelnicy uznają, iż twórczy wkład autora nie zdołał sprostać ich oczekiwaniom proszę o wyrozumiałość i chcę skorzystać z prawa do dalszego rozwoju adekwatnego do potrzeb - mojego poziomu świadomości. Jestem przekonany, że przekazana czytelnikom pozycja pierwszej publikacji wydanej nakładem Polskiego Stowarzyszenia Zarządzania Wiedzą w terminie poprzedzającym pierwszy Kongres stanowić będzie jeden z elementów podnoszących świadomość różnych kręgów społeczeństwa w przedmiocie Zarządzania Wiedzą.

9 WPROWADZENIE Wprowadzenie zajęć z podstaw inżynierii i zarządzania wiedzą, to projekt edukacyjny mający na celu opracowanie metodologii pozyskiwania, selekcji, weryfikacji i syntezy wiedzy, z zastosowaniem nowoczesnych środków informatyki i standardów wykorzystywanych w systemach informacji naukowo-technicznej. Opracowany standard teoretyczny wspierany jest niniejszym podręcznikiem precyzującym metodykę, oraz wybranymi publikacjami autorstwa prof. Witolda Chmielarza, prof. Jerzego Kisielnickiego, prof. Ryszarda Tadeusiewicza oraz autora projektu Ludosława Drelichowskiego. Opracowano również komputerowe oprogramowanie stosowane do ewidencji słuchaczy z systematycznym testowaniem stopnia opanowania zadań, dostarczającym sprzężeń zwrotnych osobom prowadzącym. Wszystko to przyczyniło się do dokonania zgłoszenia projektu wynalazczego w Urzędzie Patentowym RP. Nie ma powszechnie akceptowanego systemu opisu lub klasyfikacji wiedzy. Różnorodność kompetencji uczestników sprzyja bowiem ujawnieniu się bardziej interesujących efektów interakcji (współzależności), ważnych w procesie edukacyjnym. Przygotowanie zgłoszenia patentowego wzorowano na dokumentacji patentowej opracowanej w ramach zastrzeżenia patentowego USA, symbol patentu WO 01/27902 PCT/US00/28762 zgłoszonego pod tytułem TRAINING AND KNOWLEDGE MA- NAGEMENT SYSTEM. W dniu 25.07.2002 r. w Urzędzie Patentowym RP oraz w dniu 22.07.02. przez Akademię Techniczno-Rolniczą dokonano zgłoszenia zarejestrowanego pod numerem P 355142 w sprawie uzyskania patentu na projekt wynalazczy pt. SYSTEM ZARZĄ- DZANIA WIEDZĄ I PROCESEM SZKOLENIA Z ZAKRESU PODSTAW IN- ŻYNIERII WIEDZY. Główną jego cechą jest, aby przy zastosowaniu możliwie szeroko dostępnych komputerowych środków technicznych i źródeł informacji, wykorzystaniu nowatorskiej metodologii zapewnić skuteczne opanowanie umiejętności korzystania z nich w celu nabywania nowych kwalifikacji zawodowych. Ten utylitarny cel projektu jest ważny dla skutecznego funkcjonowania obywateli w gospodarkach większości rozwiniętych gospodarczo społeczeństw świata XXI wieku. Wyeksponowanie celu utylitarnego jest cechą wyróżniającą ten projekt, którego walory poznawcze wynikają z metodyki projektu i merytorycznych treści realizowanych ćwiczeń komputerowych. Środkiem realizacji tych celów jest poznanie podstawowych pojęć wiedzy, nowoczesnych źródeł jej pozyskiwania, takich jak elektroniczne publikacje, elektroniczne czasopisma naukowe oraz źródła internetowe, a także umiejętności ich zastosowania w praktyce. Wiedząc, że w ciągu 30 godzinnego kursu podstawowego nie można za wiele się nauczyć, zakładamy, że uczestnik umie sprawnie posługiwać się edytorem tekstu MS WORD oraz Internetem. Kandydaci do tego typu kształcenia, to młodzież akademicka reprezentująca różne wydziały i kierunki studiów, uczniowie końcowych dwóch klas liceów (zwłaszcza absolwenci) oraz pracownicy przedsiębiorstw. W edukacji pracowników przedsiębiorstw

10 szkolenie to można potraktować jako element wprowadzający do wdrażania w tych obiektach systemów zarządzania wiedzą. Autor projektu ma pełną świadomość niezwykłej złożoności wyzwania, które stanowi projekt programu nauczania podstaw inżynierii wiedzy, adresowany do uczestnika o nieokreślonym bliżej profilu specjalizacji. W opracowanym projekcie metodyki zajęć istotna jest formuła wielokrotnych sprzężeń zwrotnych, które zawarte są w formie systematycznie realizowanych i przetwarzanych testach po każdym bloku zajęć, w ramach grup szkoleniowych i pomiędzy grupami. Różnorodność kompetencji uczestników sprzyja bowiem ujawnieniu się bardziej interesujących efektów interakcji wiedzy (wzajemnych współzależności), ważnych w procesie edukacyjnym. Uzasadnieniem podjęcia się realizacji takiego wyzwania były ponad trzydziestoletnie doświadczenia dydaktyki akademickiej autora projektu w następujących dziedzinach: podstawy informatyki, statystyka w ekonomii, podstawy organizacji i zarządzania, podstawy prowadzenia działalności gospodarczej, informatyka w zarządzaniu, prognozowanie i symulacje, bazy danych. Wymienione profile, realizowanego przez co najmniej kilka lat procesu dydaktycznego, wymagały umiejętności opanowania nowych dziedzin wiedzy często komplementarnych względem siebie i powiązanych z wykonywanym zakresem działalności badawczej. Trzy lata pracy w Branżowym Ośrodku Informatyki Zjednoczenia Gospodarki Rybnej w Szczecinie oraz nieprzerwana współpraca autora z przedsiębiorstwami różnych branż w zakresie wdrażania systemów informatycznych i restrukturyzacji zarządzania przyczyniły się do uwzględnienia utylitarnych aspektów zarządzania przedsiębiorstwami w badaniach naukowych. Występujące w całym świecie ze szczególnym nasileniem w krajach transformacji ustrojowej zmiany w zarządzaniu charakteryzują się wymaganiem elastycznego dostosowywania się kompetencji pracownika do potrzeb pracodawcy a tych z kolei do zmieniających się potrzeb konsumenta. Uzasadnione było podjęcie wyzwania polegającego na opracowaniu metodyki kształcenia z podstaw inżynierii i zarządzania wiedzą, ukierunkowanej na wypracowanie umiejętności posługiwania się współczesnymi narzędziami stosowanymi do tego celu. Potwierdzenia tej potrzeby dostarczała autorefleksja, iż niezależnie od jakości dysponowanych narzędzi komputerowych, sposób wykonywania przeglądów literatury w pracach magisterskich i dyplomowych na przestrzeni wielu lat nie uległ istotnym zmianom. Jedną z istotnych rozterek autora niniejszej pracy była potrzeba standaryzacji terminologicznej występującej w zarządzaniu wiedzą. Podstawowe pojęcia zarządzania wiedzą, bazy wiedzy i inżynieria wiedzy, zostały ukształtowane przez środowiska naukowe reprezentujące zastosowania metod sztucznej inteligencji (AI Artificial Intelligence). Pojęcia te zdefiniowano i rozpowszechniono w publikacjach naukowych i dokumentacjach pakietów programowych dotyczących zastosowań metod sztucznej inteligencji (AI) np. popularny pakiet SPHINX. Tworzone dobrze ustrukturyzowane pojęcia były dostosowane do potrzeb wynikających z metodyki budowy modeli sztucznej inteligencji oraz baz wiedzy niezbędnych do weryfikacji rozwiązań modelowych. Stan ten oceniać można jako korzystny z punktu widzenia rozwoju dziedziny Zarządzania Wiedzą, chociaż występują również niekorzystne aspekty, wynikające z konieczności

nadawania nowych znaczeń już raz określonym pojęciom. Pojęcie inżynierii wiedzy (knowledge engineering), zdefiniowane w dokumentacji programowej systemu SPHI- NX, rozumiane jest jako dziedzina sztucznej inteligencji zajmująca się projektowaniem i realizacją systemów ekspertowych (systemów z bazą wiedzy). Definicja ta stanowi propozycję o rozległych możliwościach interpretacyjnych i mogłaby ulec pewnej modyfikacji poprzez wyeliminowanie jej odniesienia jako dziedziny sztucznej inteligencji. W jakim stopniu zachodzące procesy uznać można za naturalne tendencje rozwojowe, a w jakim ingerencję w usankcjonowane tradycją rozwiązania, pozostaje sprawą dyskusyjną. Procesy rozwojowe zachodzące na styku różnych dyscyplin wiedzy, tworzą nowe lub często anektują pojęcia zdefiniowane w węższym znaczeniu w innej dziedzinie. Na rysunku 1 zaproponowano schemat obrazujący obszary problemowe dotyczące zarządzania wiedzą adekwatne dla niniejszej publikacji oraz przedmiotu działalności Polskiego Stowarzyszenia Zarządzania Wiedzą. W treści niniejszej pracy wielokrotnie podejmowane będą problemy zarządzania wiedzą rozpatrywane z wielu różnych punktów widzenia, które uświadomią czytelnikowi wielowymiarowość problemu. Inspirującym impulsem w realizacji projektu był kontakt z przedstawicielem środowiska bibliotekarzy, mgr Lidią Derfert-Wolf z Działu Informacji Naukowej Biblioteki Głównej ATR w Bydgoszczy, która wskazała interesujące opracowania i uczestniczyła bezpośrednio w realizacji zajęć testowych. Nie do przecenienia był również wpływ treści opracowania Centrum Badań nad Edukacją i Innowacją OECD Organizacji Współpracy Gospodarczej i Rozwoju w Paryżu, pt. Zarządzanie wiedzą w społeczeństwie uczącym się, które wykonano przy wykorzystaniu dorobku czterech międzynarodowych konferencji zorganizowanych w latach 1997-1999. Niniejsza publikacja w zakresie treści dotyczących finansowania wiedzy ze środków publicznych wykorzystuje dorobek wspomnianej wyżej pracy. Doświadczenie dydaktyczne autora projektu edukacyjnego i świadomość znaczenia edukacji z zakresu podstaw inżynierii wiedzy uzasadniały opracowanie założeń metodycznych w formie zgłoszenia zastrzeżenia patentowego rozwiązania autorskiego, które przy założeniu angażowania niewielkich zasobów środków technicznych pozwoli osiągnąć postęp. Postęp ten rozumiemy jako proces poznawania istoty wiedzy w jej indywidualnych, grupowych i społecznych interakcjach. Cel ten zrealizowano poprzez: opracowanie materiałów edukacyjnych obejmujących podstawowy i uzupełniający zakres pojęć obowiązujących w terminologii zarządzania wiedzą, opracowanie elastycznej formuły organizacji procesu edukacyjnego z podstaw inżynierii wiedzy dzięki podziałowi na etapy i indywidualne testy oceny realizacji celów w etapach, ustanowienie sprzężeń zwrotnych pomiędzy etapami zajęć, z wykorzystaniem opracowanych w tym celu testów, dostarczenie zasobów wiedzy w postaci wydzielonych w tym celu publikacji źródłowych oraz zasobów internetowych, opracowanie zasad tworzenia syntez wiedzy, stanowiących istotny element realizowanych prac słuchaczy, opracowanie wzorcowych syntez wiedzy służących do autooceny jakości wykonanych przez siebie zadań i interakcyjnego wartościowania wiedzy, sukcesywne powiększanie zasobów publikacji źródłowych oraz opracowywanych wzorców, uzyskiwanych w wyniku syntetycznej oceny efektywności szkoleń w poszczególnych grupach, 11

12 doskonalenie założeń metodycznych poprzez eliminowanie słabych stron i wzbogacanie zajęć o elementy najlepiej oceniane przez słuchaczy. Omawiany standard zajęć dzięki zastosowaniu prostych środków technicznych i metodzie syntezowania wiedzy z zastosowaniem elektronicznych standardów zasobów wiedzy, stwarza możliwość uzyskania uniwersalnie przydatnych umiejętności. Istotna jest, obowiązująca w realizacji zajęć, zasada, że każdy następny krok edukacyjny uzależniony jest od wyników testu etapu poprzedniego, a przebieg następnych szkoleń uwarunkowany jest interakcjami z realizacją zajęć w poprzednich grupach. Dydaktyczne przeznaczenie tej publikacji przy jej niezwykle szerokim i interdyscyplinarnym profilu wymuszało przyjęcie struktury podziału treści tej książki na zaprezentowane na rysunku 1 dziedziny zarządzania wiedzą. Metody i modele zastosowań sztucznej inteligencji w różnych dziedzinach działalności Zastosowanie zarządzania wiedzą w organizacjach: administracja państwowa i lokalna przedsiębiorstwa infrastruktura inne Finansowanie tworzenia i zastosowań wiedzy z budżetu państwa: ochrona zdrowia edukacja ochrona środowiska inne Źródło: Opracowanie własne Rysunek 1. Dziedziny zarządzania wiedzą Dziękuję za niezwykle cenne uwagi dotyczące struktury opracowania i doboru treści wniesione przez recenzenta prof. dr hab. Witolda Chmielarza, które rzutowały na ostateczny kształt pracy. Dziękuję pracownikom Katedry Informatyki w Zarządzaniu za pomoc w realizacji pracy, a w szczególności inż. Waldemarowi Kępie za prace związane z realizacją oprogramowania dydaktycznego oraz edycją tekstu.

13 ROZDZIAŁ 1 ROLA ZARZĄDZANIA WIEDZĄ Problem edukacji i zarządzania wiedzą rozpatrywany w rozdziale 1 będzie koncentrował się na tych jej aspektach, które interpretowane są przez pryzmat nauk ekonomicznych. Oczywisty, zdawałoby się, problem rozwoju nauki w postępie cywilizacyjnym, przekreślają doświadczenia Polski z ostatnich 12 lat, w których nakłady na naukę obniżyły się z rekordowo niskich w Europie 0,72% PKB w 1991 r do 0,35% w roku 2002, co stanowi już prawie rekordowy poziom w skali świata. W 1987 r. S. Winter, podsumowując swój referat na temat wiedzy i strategii zarządzania, wskazał na ubóstwo języka i poważny brak odpowiedniej terminologii i schematów konsumpcyjnych opisujących rolę wiedzy w gospodarce. Od tego czasu pojawiło się sporo opracowań, ale niewiele osiągnięto w zakresie ustalenia powszechnie akceptowalnej terminologii. Nie ma wspólnego stanowiska w takich kwestiach, jak: co to jest wiedza i jej tworzenie? Jak należy skategoryzować wiedzę i które z nich są najistotniejsze dla zrozumienia interakcji zachodzących pomiędzy uczeniem się, wiedzą a osiąganym rozwojem ekonomicznym? Należy uwzględniać dwa czynniki pierwszy dotyczący różnych sposobów traktowania wiedzy w teorii ekonomicznej, drugi intuicyjne znaczenie przypisywane pewnym terminom, aby terminologia ta była zrozumiała dla szerszego grona użytkowników nieekonomistów. Wiedza i informacja pojawiają się w modelach ekonomicznych w dwóch różnych kontekstach. Najważniejszym założeniem modeli mikroekonomicznych jest racjonalność wyborów dokonywanych przez jednostki. W konsekwencji ilość i jakość informacji, jak również zdolność do jej przetwarzania są zagadnieniami podstawowymi. Ten punkt widzenia kładzie nacisk na proces transformacji: dane (aktualny stan świata) są zamieniane na informacje (wskaźniki dostępne dla jednostek podejmujących decyzje), a następnie na wiedzę (na skutek przetwarzania informacji w modelach analitycznych przez jednostki obliczeniowe). Cytowany wyżej autor stwierdza, że modele ekonomiczne postrzegają wiedzę po pierwsze jako zbieranie i przetwarzanie informacji potrzebnej do dokonywania wyborów ekonomicznych, a po drugie jako składnik aktywów, który przyczynia się do produkcji poprzez rozwijanie umiejętności i innowację. Więc jako składnika aktywów może ona być zarówno nakładem (kompetencją), jak i wynikiem (innowacją) w procesie produkcyjnym. W szczególnych okolicznościach może być własnością indywidualną i sprzedawaną na rynku jako towar. Ekonomika wiedzy w dużym stopniu sprowadza się do określenia warunków, w których może się ona pojawić jako zwykły towar. Teoria innowacji i teorie zasobowe organizacji dotyczą sposobu tworzenia, przesyłania i wykorzystania wiedzy w gospodarce rynkowej. Wiedza rozumiana jako składnik aktywów dotyczy nie tylko wąskiego grona ekonomistów, lecz także specjalistów z innych dziedzin, w tym ekspertów od edukacji. Pojawia się tu kwestia tworzenia, przekazywania i wykorzystania wiedzy pod postacią kompetencji i innowacji, co pozwala na wyróżnienie wielu form uczenia się. Należy zdefiniować rolę państwa polegającej na finansowania z budżetu państwa nakładów na ochronę zdrowia i edukację. Jeżeli wiedza jest dobrem publicznym do-

14 stępnym dla wszystkich, wówczas nie ma bodźców dla sektora prywatnego, aby zainwestował w jej tworzenie. Jeżeli naśladownictwo jest tańsze niż tworzenie nowej wiedzy, to sektor prywatny nie będzie zainteresowany tworzeniem wiedzy. Dzięki badaniom Nelsona (1959) i Arrowa (1962b) wiadomo, że gdy wiedza staje się dobrem publicznym, rząd angażuje się w subsydiowanie lub bezpośrednie jej tworzenie. Wynikiem tego jest system szkół i uniwersytetów. Wnioski z ww. badań tłumaczą także kwestię ochrony wiedzy (na przykład systemy patentowe). W kontekście uwag wymienionych na wstępie treści tego rozdziału pojawia się pytanie: jakie są skutki drastycznego zaniżenia nakładów na naukę dla rozwoju kraju? Sukcesy gospodarcze Finlandii i Irlandii przeznaczających ponad 4% PKB na naukę stanowią doskonałe przykłady światłych decyzji rządów tych krajów. 1.1. Typologia wiedzy Klasyczne podejście do klasyfikacji wiedzy stanowiło podstawę opracowania nowych standardów wypracowanych na gruncie kultury europejskiej, a ściślej dzięki osiągnięciom genialnych greckich filozofów. Wiedza pozostanie podzielona na cztery kategorie, które sięgają swymi korzeniami do czasów antycznych (Lundval i Johnson, 1994): know-what (wiedzieć, co), know-why (wiedzieć, dlaczego), know-how (wiedzieć, jak), know-who (wiedzieć, kto). Know-what odnosi się do wiedzy o faktach, np.: ilu ludzi mieszka w Nowym Jorku? Jakie są składniki naleśnika? Kiedy miała miejsce bitwa pod Waterloo? Kiedy zaakceptowano akcesję Polski do Unii Europejskiej? Wiedza ma tu znaczenie bliskoznaczne informacji może być przesyłana za pomocą danych i bitów. Know-why odnosi się do wiedzy o zasadach i prawach w naturze, w ludzkim umyśle i społeczeństwie. Ten rodzaj wiedzy był niezwykle istotny w niektórych obszarach nauki, zwłaszcza w przemyśle chemicznym, elektronicznym i biotechnologii. Dostęp do nich przyspiesza postęp techniczny, co obniża częstotliwość popełnienia błędu w procedurach eksperymentowania. Know-how odnosi się do umiejętności, tj. zdolności robienia czegoś. Dotyczy umiejętności pracowników, lecz ma także znaczenie na wyższym poziomie zarządzania, w zakresie rozwoju nowych produktów, rekrutacji personelu lub wdrażania nowych technologii informacyjnych. Nie można klasyfikować wiedzy know-how jako typowo praktycznej. Jeden z najbardziej interesujących przykładów opisujących kategorię know-how dotyczy tworzenia wiedzy przez naukowców (Polanyi, 1958/1978). Nawet znalezienie rozwiązania dla złożonych problemów matematycznych wykorzystuje intuicję i umiejętność rozpoznania prawidłowości, które zakorzenione są w uczeniu opartym bardziej na doświadczeniu osób, niż na mechanicznym realizowaniu sekwencji logicznych operacji (Ziman, 1979, s. 101-102). Ten rodzaj wiedzy może stanowić czynnik przewagi konkurencyjnej i skłania organizację do jej zakupu lub pozyskiwania poprzez realizację prac badawczo-rozwojowych. Wiedza była obiektem zainteresowań i analiz od zarania dziejów naszej cywilizacji. Arystoteles rozróżniał następujące typy wiedzy: Episteme: wiedzę, która jest uniwersalna i teoretyczna (know-why), Technè: wiedzę instrumentalną, kontekstową i praktyczną (know-how),

Phronesis: wiedzę normatywną opartą na doświadczeniach, kontekście i zdrowym rozsądku: praktyczna mądrość, które najlepiej zdaje się odzwierciedlać wyróżniany aktualnie typ wiedzy (know what). Najczęściej know-how jest domeną jednej firmy lub zespołu badawczego, jednak współpraca między różnymi organizacjami powoduje powstawanie sieci powiązań, a te z kolei kwestię dzielenia się wiedzą i jej współtworzenia. Tego typu sieci mogą być tworzone przez zespoły badawcze i laboratoria. Ten rodzaj wiedzy i sposobów jej przenikania oraz dystrybucji jest ściśle związany z technologią internetową. Jest to przykład zastosowań nowych technologii do tworzenia wiedzy utylitarnej, związanej ze zwiększeniem tempa wymiany informacji między partnerami funkcjonującymi w sieciowych strukturach powiązań. Nowe produkty coraz częściej powstają bazując na dokonaniach wielu dziedzin i dyscyplin naukowych, co nadaje znaczenia dostępowi do różnych źródeł wiedzy (Pavitt, 1998). Know-who określa posiadaczy wiedzy i opisuje wiedzę, którą dysponują; dotyczy również społecznych zdolności współpracy i komunikacji z ekspertami zewnętrznymi. Są to często składniki wiedzy ukrytej, która wynika z kontaktów bezpośrednich pracowników bądź jednostek naukowo-nadawczych. Brak tej kategorii wiedzy w taksonomii Arystotelesa wynikał z faktu, że wszyscy współcześni tworzący wiedzę znali się osobiście. Ta funkcja jest najbliższa źródłowemu postrzeganiu rozwoju systemu informacji naukowo-technicznej, która realizowana jest ciągle, jako pochodna kontaktów osobistych, klasyfikacji dokonywanych w dziedzinowych (indeksowych) zestawieniach publikacji oraz bezpośredniej wymianie informacji realizowanej za pomocą technologii internetowej Aby uzyskać dostęp do naukowego know-why należy przede wszystkim zainwestować w naukę. Dotyczy to zarówno przedsiębiorstw, jak i całych regionów objętych programami rozwoju. Nauka bowiem sprawia, że wiedza przepływa w społeczeństwie w sposób zorganizowany (Cohen i Levinthal, 1990). Infrastruktura ośrodków dystrybucji wiedzy i kultura organizacji może również ulegać przewartościowaniom w zależności od zmian dokonanych w tych organizacjach i ich otoczeniu. Ilustrację tej zasady można znaleźć w analizie skutków procesów restrukturyzacyjnych zmian w polskiej gospodarce. Mogły być one przyczyną pozytywnych przemian przystosowujących organizację do efektywnego funkcjonowania w nowych warunkach lub stać się czynnikiem decydującym o likwidacji obiektu, który nie dostosował się do zmian w otoczeniu. W walce konkurencyjnej know-how często wyprzedzają swoim zaawansowaniem wynalazki techniczne. Technologia może rozwiązywać problemy nawet bez naukowego zrozumienia ich podstaw. Mówimy wtedy o przewadze know-how nad know-why; przez długi czas oto miał miejsce w elektronice, w której wykorzystywano właściwości półprzewodników przy braku teorii wyjaśniającej zjawiska. Know-how jest rodzajem wiedzy, do której publiczny dostęp jest najbardziej ograniczony, a jej przesyłanie najbardziej złożone. Podstawową kwestią jest rozdzielenie kompetencji do działania od osoby lub organizacji, która dane działanie wykonuje. Jak trudne i kosztowne jest to zadanie, pokazują podejmowane próby tworzenia systemów eksperckich za pomocą technologii informatycznej, których zastosowanie może mieć bardziej znaczenie wspomagające, niż zastępujące pracę eksperta. Udowodniono, że transformacja zawsze pociąga za sobą zmiany wiedzy eksperta (Hatchuel i Weil, 1995). Można przyjmować w tym przypadku występowanie rynkowych procesów dostosowawczych czy dywersyfikacyjnych niezbędnych w wiedzy eksperckiej. 15

16 Oznacza to, że know-how nigdy nie może stać się w pełni publicznym dobrem, a firmy uzyskują dostęp do tego rodzaju wiedzy, zatrudniając ekspertów lub wchodząc w alianse strategiczne z innymi firmami. Witryna internetowa firmy Hewlett Packard w Stanford wyjaśnia, że strategią firmy jest zbudowanie wewnętrznej wiedzy know-how poprzez intensywne programy rozwoju osobistego i stworzenie atrakcyjnych warunków pracy dla ekspertów. Większość innych firm w Dolinie Krzemowej preferuje wzbogacanie swoich kompetencji poprzez zatrudnianie doświadczonych ludzi na lokalnym, niezwykle elastycznym rynku pracy. W jakim zakresie te doświadczenia dadzą się upowszechnić w innych warunkach geopolitycznych, stanowi problem w podejmowaniu prób powielenia tych interesujących rozwiązań w stymulowaniu rozwoju regionów. Możemy stwierdzić, że dostęp do know-why staje się ograniczony i opiera się na rozwoju kwalifikacji personelu lub odpłatnym korzystaniu z wiedzy zewnętrznej. Know-who odnosi się do kombinacji informacji i relacji społecznych. Książki telefoniczne przedstawiające listy fachowców i bazy danych producentów pewnych towarów i usług tworzą własność publiczną, dostępną dla wszystkich. W sferze ekonomicznej znacznie trudniej uzyskać specjalistyczne kompetencje i pozyskać wiarygodnych ekspertów, co nadaje znaczenia relacjom osobistym z osobami godnymi zaufania. Relacje te nie mogą być obiektem transakcji rynkowych. Arrow (1971) stwierdził, że: nie można kupić zaufania, a nawet jeśli to byłoby możliwe, zaufanie nie miałoby wówczas żadnej wartości. Podobnie know-who opiera się na relacjach osobistych, które nie poddają się prawom rynku, lecz są stymulowane przez pewne warunki społeczne, kulturowe i technologiczne. Doświadczenia z poszerzenia bloków państw reprezentujących zróżnicowane kręgi kultury i poziomy rozwoju gospodarczego wskazują, że ujednolicone warunki organizacyjno-prawne i systemy nadzoru przyspieszają eliminowanie słabości outsiderów w ugrupowaniach krajów np. UE, w czym leży szansa Polski. Społeczne uwarunkowania tworzenia i zastosowań wiedzy stanowią przedmiot badań autorów nawiązujących do lokalnych kulturowych tradycji, które determinują środowisko rozwoju nauki i gospodarki. Trzeba podkreślić, że globalizacja nadała dużego znaczenia temu, co współcześni autorzy (Bourdieu, 1977; Coleman, 1988, 1990; Putnam, 1993, Fukuyama, 1995, Woolcock, 1998) nazywają kapitałem społecznym, który pozwala przedsiębiorstwom i obywatelom na łatwiejsze wchodzenie w relacje, wymianę wiedzy i prowadzenie interesów. Istnieje wiele definicji tej koncepcji, najbardziej interesująca wydaje się opracowana przez Woolcocka. Opisuje ona kapitał społeczny w dwóch wymiarach: makro/mikro oraz połączenia wewnętrzno-zewnętrzne. Kapitał ludzki jest szczególnie ważny w społeczeństwie wiedzy, ponieważ uczenie się wymaga interakcji, w których wzajemny szacunek i zaufanie są niezwykle ważne. Jeżeli więzi te zostaną naderwane przykładem może być tutaj Rosja zanikają procesy uczenia się, a istniejący kapitał intelektualny może zacząć się deprecjonować. Ostatnie tendencje zachodzące w Rosji świadczą o realnej odwracalności zakorzenionych już tendencji, a sukcesy społeczno-gospodarcze wielu postradzieckich republik uzasadniają umiarkowany optymizm. Zatem, czy jest możliwe zdefiniowanie i zmierzenie wiedzy jako społecznego składnika kapitału intelektualnego? Dostęp do wspólnego rezerwuaru wiedzy jest ograniczony. Jednym z wielu możliwych sposobów budowy kapitału intelektualnego jest poprawa efektywnej podaży wiedzy. Drugi problem stanowi oddzielenie wiedzy pożytecznej od wiedzy nie mającej praktycznego zastosowania często trudny do wcześniejszego rozstrzygnięcia.

17 Z czasem pewne obszary wiedzy dezaktualizują się, a inne niezbyt dotychczas znaczące nabierają ważności. Jednym ze sposobów, używanym przez ekonomistów, jest mierzenie stopy zwrotu z własności intelektualnej i obliczenie obecnej wartości kapitału intelektualnego. W ten sposób oszacowano wartość kapitału ludzkiego. Takie kalkulacje pociągają za sobą konieczność dokonywania wielu uproszczeń, z których najważniejsze jest oddzielenie jednego składnika aktywów od pozostałych. Bardziej ogólnym podejściem metodologicznym jest skoncentrowanie się na procesach i przepływie, a nie na stanach rozumianych jako komponenty informacyjne w bazach danych. Takie podejście jest reprezentowane w literaturze dotyczącej statystyki, rozwoju i innowacji, uzasadnione wydaje się jednak przenikanie obydwu metod jako sposobów komplementarnych działań. 1.2. Ekonomiczne aspekty tworzenia i dystrybucji wiedzy Badacze ekonomii regionów, poczynając od pracy Marshala (1919) na temat regionów przemysłowych wskazywali na sieci regionalne jako źródła wiedzy specjalistycznej (Masskell i Malmberg, 1999). Teorie przedsiębiorstwa coraz częściej uwzględniają konkurencyjność firm opartą na kompetencjach ich kadry (Teece, 1992). Senge (1990) podkreśla znaczenie nauki w zespole i umiejętności zespołowych ponad umiejętnościami i uczeniem się jednostki. Z poglądem tym koresponduje podejście do traktowania wiedzy know-how jako wiedzy częściowo zakorzenionej w organizacjach, strukturach i instytucjach. Nie oznacza to, że kompetencje organizacji nie mogą być znacznie zmniejszone poprzez odejście z niej osób zajmujących kluczowe stanowiska. Tym niemniej warstwa wiedzy (na przykład sposoby komunikacji, wspólne procedury, powszechnie uznane metody rozwiązywania problemów i poszukiwania rozwiązań) pozostaje w organizacji. Ten rodzaj nazywany jest często kulturą organizacji i jest atrakcyjnym komponentem goodwill (wartość znaku i renomy) firmy. Różnica pomiędzy sektorem edukacji a sektorami w pełni komercyjnymi dotyczy udziału sił rynkowych. Gdy sektor w pełni uczestniczy w rynku i w pełni podlega siłom rynkowym, funkcjonowanie bazy wiedzy determinuje egzystencję przedsiębiorstwa na rynku. W szczególności polega to albo na tworzeniu nowej wiedzy (innowacji) i kapitalizacji tej wiedzy lub na reagowaniu na innowacje pochodzące od konkurentów. Siła konkurencyjna przedsiębiorstwa zależy więc w dużym stopniu od mechanizmów absorpcji wiedzy i jej upowszechniania. W sektorach, które nie podlegają w pełni siłom rynkowym, takich jak edukacja i służba zdrowia, upowszechnianie wiedzy jest mniej automatyczne, środki administracyjne nie mają więc tak dużej siły działania, jak siły rynkowe. Tak więc, w sektorach podlegających siłom rynkowym wymuszony i horyzontalny przepływ wiedzy ma większe znaczenie. Większość autorów, odnosząc się do tworzenia i produkcji wiedzy, opisuje wiedzę technologiczną rozumianą jako wynik procesu innowacji technicznej (Antonelli, 1991; Nonaka i Takeuchi, 1995). W procesie produkcji wiedza jest podstawowym nakładem potrzebnym do innowacji. Stwierdzić można, że źródłem innowacji staje się kreatywne zastosowanie wiedzy, czyli użycie jej w celu wytworzenia dobra lub usługi którą może być również poszerzenie wiedzy na temat zasad funkcjonowania otaczającego nas świata. Ponieważ umiejętności i kompetencje wraz z użyciem rozwijają się, wobec tego w trakcie produkcji wiedzy możemy mówić jednocześnie o innowacji i o procesie uczenia się. Można

18 w tym przypadku mówić o zjawisku dodatniego sprzężenia zwrotnego, w wyniku którego wdrożenie nowych metod pracy zwiększa poziom wiedzy pracowników oraz ich innowacyjność. Ale wiedza jest także nakładem, w przeciwieństwie do innych fizycznych surowców ; jej wartość rośnie wraz ze zużyciem - zastosowaniem. Są dwa powody, dla których innowacja musi być rozpatrywana w kontekście powiązanej z nią wiedzy. Po pierwsze z definicji innowacja oznacza powstanie czegoś nowego i wzbogacenie wiedzy. Po drugie, innowacja także z definicji oznacza wiedzę, na którą jest popyt. Jest wtedy definiowana jako wynalazek wprowadzony na rynek i zaakceptowany przez gospodarkę rynkową. Innowacja jest zatem kluczem do wyników, ponieważ wzbogaca wiedzę, nadaje jej treść utylitarną oraz ucieleśnia jej wartość ekonomiczną. Wiele z rozwiązań używanych w produkcji, tam gdzie istniał podział zadań, zostało wymyślonych przez zwykłych robotników, każdy z nich wykonywał proste czynności i naturalnie poszukiwał sposobów wykonywania ich łatwiej. Żadne z usprawnień w maszynach nie było dziełem tych, którzy mieli okazję używania tych maszyn, ponieważ złożoność urządzeń produkcyjnych ogranicza tę sferę innowacji dla konstruktorów, którzy mogą być inspirowani przez użytkowników. Wielu z tych usprawnień dokonali wynalazcy maszyn, gdy ich produkcja stała się przedmiotem działalności gospodarczej; a inne przez tych, którzy nazywali siebie filozofami lub odkrywcami; ich działania nie polegają na robieniu czegokolwiek, lecz na obserwacji wszystkiego, poprzez co są oni zdolni do łączenia największych zalet najbardziej odległych i niepodobnych obiektów. Najnowsze modele innowacji podkreślają, że innowacja jest procesem interaktywnym, w którym firmy wchodzą w interakcje z klientami, dostawcami i instytucjami wiedzy. Badania empiryczne wykazują, że firmy bardzo rzadko dokonują wynalazków wykorzystując tylko własny potencjał badawczy. Systemy innowacyjne są tworzone przez aktorów zaangażowanych w tworzenie wiedzy i wzajemnych relacji. Aktorami tymi są: przedsiębiorstwa, instytuty technologiczne, uniwersytety, systemy szkoleniowe i kapitał wysokiego ryzyka (venture capital). Razem tworzą one środowisko dla tworzenia wiedzy i innowacji. Konstelacje aktorów różnią się w zależności od sektorów, regionów i krajów. Zazwyczaj specjalizują się we własnej bazie wiedzy, a specyficzny tryb innowacji będzie miał swe odzwierciedlenie w różnicach organizacyjnych. Zagadnienie to stało się obiektem wielu studiów na temat systemów innowacji (Freeman, 1987; Lundvall, 1992; Nelson, 1993; Edquist, 1997) i rozwiązań technologicznych (Carlsson i Jacobson, 1997). Systemy innowacji można określić jako regionalne lub krajowe, a także jako rozwiązania specyficzne dla danego sektora lub danej technologii. Specyfika produkcji wiedzy objawia się poprzez kombinację specjalizacji technologicznej i struktury instytucjonalnej. Jeżeli chodzi o wyjaśnienie narodowych schematów i trybów innowacji w systemach krajowych, to system edukacji i szkolenia jest jednym z najważniejszych. Innowacja to proces złożony, a nie liniowy, w którym zachodzą interakcje pomiędzy wieloma uczestnikami tworzącymi systemy innowacji w regionach i państwach. Kolejnym rozróżnieniem pomiędzy różnymi sektorami, które odgrywają ważną rolę przy porównawczej analizie edukacji jest stopień, w jakim baza wiedzy jest zestrukturalizowana i ujawniona. W sektorze prywatnym czasami trudno ujawnić bazę wiedzy. Szczególnie odnosi się to do najszybciej rozwijającego się sektora gospodarek krajów OECD, to znaczy usług dla sektora biznesu, który ujawnił ostatnio również wiele słabości zwanych kreatywną księgowością.

Wiedza może przepływać w sposób bardziej ograniczony, jeżeli nie jest skodyfikowana; wysiłki zmierzające do jej kodyfikacji w sektorze przedsiębiorstw mogą posłużyć jako przykład dla sektora edukacji. W większości dotychczas wspomnianych opracowań uczenie się jest traktowane jako niezamierzony rezultat procesów, niekoniecznie zorientowanych na uczenie się i wzrost kompetencji. Uczenie się jest efektem ubocznym procesów produkcji; użycia marketingu lub innowacji. Ostatnio pojawiła się nowa koncepcja organizacji uczących się (Senge, 1990), która mówi, że na tempo uczenia się mają fundamentalny wpływ sposób działania organizacji i wewnętrzne procedury. Zastosowanie odpowiednich struktur może poprawić tworzenie wiedzy w zakresie budowania kompetencji, opierając się na codziennych działaniach. Organizacje mogą dokonać celowych zmian w strukturze stymulującej uczenie się, ponadto poprzez tworzenie płaskich struktur hierarchicznych i położenie większego nacisku na relacje z dostawcami, klientami i konsumentami. Trend w kierunku organizacji uczących się znajduje swoje odzwierciedlenie zarówno w relacjach wewnątrz przedsiębiorstw, jak i pomiędzy nimi. Wewnątrz firm obserwujemy spadek efektywności wielopoziomowych struktur hierarchicznych i zanik ostrych granic pomiędzy różnymi ich funkcjami. Pojawia się konieczność decentralizacji i tworzenia zespołów multidyscyplinarnych. Rośnie więc zapotrzebowanie na pracowników chętnych do nauki, a jednocześnie zdolnych, elastycznych, gotowych do współpracy, przyjęcia odpowiedzialności. Relacje między firmą a jej dostawcami, klientami i konkurentami stały się bardziej selektywne oraz intensywne. Rośnie znaczenie know-who w gospodarce, która łączy w sobie złożoną bazę wiedzy z wysoką specjalizacją. Oprócz zmian organizacyjnych rośnie znaczenie budowy świadomości wśród pracowników i zespołów zaangażowanych w proces uczenia się. Wskazuje się na znaczenie tak zwanej odwróconej pętli uczenia się. W koncepcji tej ważniejsze od efektu doświadczenia jest wyciąganie wniosków i realizacja procesu uczenia się (Argyris i Schoen, 1978). Te nowe osiągnięcia powstałe w sektorze prywatnym sygnalizują także pewną konwergencję obszarów zainteresowań pomiędzy specjalistami z sektora edukacji a pracownikami sektora przedsiębiorstw. Jednym z wyzwań przyszłości jest budowanie szkół jako organizacji uczących się, które staną się elementami składowymi systemu zarządzania wiedzą niezbędne jest to w rozwiązaniach zdalnego nauczania. O ile tworzenie wiedzy jest ważnym determinantem długookresowego rozwoju gospodarki globalnej, istnieje także wielki potencjał dotyczący poszerzenia i użycia wiedzy dostępnej. Znajduje to odzwierciedlenie w podejmowanych przez państwo wysiłkach, zmierzających ku zwiększeniu dyfuzji innowacji, jak również szkoleniach, prowadzących do budowy kompetencji. Obecność tego typu działań realizowanych w polityce państwa może mieć decydujące znaczenie dla konkurencyjności danej gospodarki na światowych rynkach Pomimo wymienionych trudności, coraz więcej wiedzy staje się obiektem obrotu przypominającego transakcje rynkowe (jest kupujący, sprzedający i ustalona cena). Jedną z przyczyn, dla których rynki działają są formalne i nieformalne instytucje, między innymi zajmujące się ochroną własności intelektualnej (patenty, prawa autorskie). Reputacja uczestników rynku z kolei redukuje ryzyko transakcji. Często główną rolę na rynkach wiedzy odgrywają długookresowe relacje związane z zaufaniem (Lundvall, 1988). Ciągłość i czas trwania pozytywnych relacji pomiędzy sprzedającymi a kupującymi wydają się być najważniejsze. 19

20 Dotychczas w niniejszym opracowaniu poruszana była jedynie kwestia przesyłania tak zwanej wiedzy zdematerializowanej (disembeded knowledge). Tymczasem znacząca część wiedzy przepływa w postaci wbudowanej w produkty. Instrumenty naukowe i komputery zawierają olbrzymią ilość wiedzy, a użytkownicy dysponujący odpowiednimi kwalifikacjami mogą na tym sprzęcie wykonywać skomplikowane operacje. Przesyłanie wiedzy za pomocą technologii jest czasami łączone z przesyłaniem wiedzy zdematerializowanej. Na przykład dostawcy skomplikowanego wyposażenia mogą oferować szkolenie dla personelu, który będzie z niego korzystał. W pewnym sensie można stwierdzić, że cała teoria ekonomii dotyczy wiedzy oraz informacji. Problemy koordynacji leżą w centrum zainteresowań teoretyków ekonomii od czasów Adama Smitha. Uczestnicy rynku podejmują niezależne decyzje na podstawie dostępnych informacji. Różnice w modelach ekonomicznych sprowadzają się do przyjęcia przez ich autorów różnych założeń w zależności od tego, co poszczególni uczestnicy wiedzą i w jakim stopniu uczą się na podstawie swojego działania. Wiedza jest w samym centrum nauki o ekonomii, lecz ekonomiści nie stworzyli jednolitej metody jej opisu. Współcześni ekonomiści są coraz bardziej świadomi roli wiedzy i procesów uczenia się. Nowa teoria wzrostu i nowa teoria handlu zakładają silne więzi pomiędzy wzrostem bazy wiedzy a tempem wzrostu produktywności. Austriacka Szkoła Ekonomistów traktuje uczenie się jako fundamentalny proces w analizie transakcji rynkowych. Ostatnie dziesięciolecia były świadkiem niespotykanego wzrostu zainteresowania ekonomią instytucyjną i ekonomią innowacji. W tych dziedzinach kluczową rolę w rozwoju gospodarczym odgrywa uczenie się. Nowe teorie zarządzania koncentrują się na rozwijaniu umiejętności i kompetencji. W literaturze dotyczącej zarządzania popularność zyskała koncepcja uczącej się organizacji zarówno w teoretycznym, jak i w praktycznym kształtowaniu organizacji. Z powodu tych obserwacji wielu badaczy określa nową gospodarkę mianem gospodarki opartej na wiedzy knowledge-based economy. Nie ulega wątpliwości, że systematycznie rośnie popyt na wykwalifikowaną siłę roboczą (OECD, 1984). Należy jednak także uwzględniać destrukcyjne aspekty innowacji i zmian. Anne P. Carter (1994) w swojej interpretacji struktury zatrudnienia stwierdza, że głównym zajęciem pracowników nie zatrudnionych bezpośrednio jest wprowadzanie zmian lub ich wspieranie. Wzrost zatrudnienia pracowników nieprodukcyjnych może być więc interpretowany z jednej strony jako wyznacznik tempa zmian, z drugiej zaś powodowany przez wzrastający koszt wprowadzania tych zmian. Obecnie uważa się, że uczenie się jest procesem, którego istota polega na nabywaniu kompetencji i umiejętności, pozwalających jednostce odnosić sukcesy w osiąganiu celów osobistych lub organizacji, do której należy. Uczenie jest także związane ze zmianą kontekstu już posiadanej przez jednostkę wiedzy (Kolb, 1988). Ten rodzaj uczenia się jest najbardziej istotny dla sukcesu ekonomicznego. Różni się on od niektórych standardowych definicji w teorii ekonomii, gdzie uczenie się jest utożsamiane z pozyskiwaniem informacji lub traktowane w kategoriach czarnej skrzynki, co może wpływać na wzrost produktywności.