CC BY
283
Международный электронный научный журнал ISSN 2307-2334 (Онлайн)
Адрес статьи: pnojournal.wordpress.com/archive15/15-01/ Дата публикации: 1.03.2015 № 1 (13). С. 10-16. УДК 004.041
Р.Г.БолвАков
Отношение между явным и неявным знанием
Статья посвящена исследованию отношений между неявным и явным знанием. Рассмотрены типы отношений «информация-знание». Показано наличие промежуточного этапа между информацией и знанием. Рассмотрены типы неявного знания. Отмечены причины появления неявного знания. Выполнена систематизация типов знания, которые связаны с неявным знанием. Показано, что изучение неявного знания позволяет создавать механизмы перевода неявного знания в явное знание.
Проанализированы различные типы неявного знания: личностное неявное знание проявляющееся на уровне отдельного индивида и его сознания, внешнее неявное знание, связанное с фиксацией новых фактов и отсутствием знания для объяснения этих фактов, энтропийное неявное знание обусловленное множественностью вероятностных состояний результатов познания, осознаваемые малоформализуемые неявные знания формирующие определенный контекст для интерпретации нового знания, мировоззренческие неявные знания.
Приведена классификация неявных знаний по функциональному признаку: неявные знания общего порядка, относящиеся ко всей жизнедеятельности человека и неявные знания, функционирующие в сфере познания.
Ключевые слова: информация, знание, философия информации, познание, неявное знание, явное знание, механизмы познания
Perspectives of Science & Education. 2015. 1 (13)
International Scientific Electronic Journal ISSN 2307-2334 (Online)
Available: psejournal.wordpress.com/archive15/15-01/ Accepted: 15 February 2015 No. 1 (13). pp. 10-16.
R. G. Bolbakov
The relationship between explicit and tacit knowledge
The article investigates the relationship between implicit and explicit knowledge. This article describes the types of relationships "information-knowledge". Article shows the presence of an intermediate stage between information and knowledge. Article shows the types of tacit knowledge. This article describes the reasons for the appearance of tacit knowledge. Article organizes types of tacit knowledge. Article shows that the study of tacit knowledge can create mechanisms for the transfer of tacit knowledge into explicit knowledge.
Analyzed different types of tacit knowledge: personal implicit knowledge which is manifested at the level of individual consciousness, the external implicit knowledge associated with the fixation of new facts and the lack of knowledge to explain these facts, entropy implicit knowledge due to the plurality of probabilistic States of the results of knowledge, perceived low-formalized implicit knowledge forming a context for the interpretation of new knowledge, worldview implicit knowledge.
Classification of tacit knowledge on the functional characteristics: implicit knowledge of the order, relating to the whole of human life and tacit knowledge, operating in the sphere of knowledge.
Keywords: information, knowledge, philosophy, information, knowledge, tacit knowledge, explicit knowledge, knowledge of the mechanisms
Введение
/^^^(^^¿^правление знаниями дает конку-lyf рентное преимущество в управле-V нии и производстве. Оно интенсифицирует использование новых управленческих, и информационных технологий, инновационной Цктивности и творчества людей, а также обеспечивает синергетический эффект в управлении. Технология и методы управления знаниями являются междисциплинарными. Управление знаниями является современной функция деятельности организации [1]. В то же время в прикладной области, знания имеют свою специфику, обусловленную характером предметной области [2, 3]. Например, информатика, как компьютерная наука, трансформируется в биоинформатику в биологии, в экономическую информатику в экономике, в медицинскую информатику в медицине. Поэтому исследования в области управления знаниями включают классификацию самих знаний и на систематизацию деятельности по управлению знаниями [4]. Для эффективного управления знаниями необходимо определить отношение между информацией и знаниями [5], а также выяснить и какие виды знания существуют.
Отношение между понятиями информация и знания
В информатике существует парадигма, согласно которой «Информация приобретает ценность, когда из нее можно извлечь знания, то есть, когда она воспринята человеком и приобрела смысл». Для этой цели разрабатывают методологические схемы отношений информации и знаний и получение знаний на основе таких схем.
В [6] воспроизведена схема отношений "данные — информация — знания". В [7] воспроизведена схема отношений "информация — информационные ресурсы — знания". В [8] описана DIKW-модель. Эта модель представляет собой "иерархию", где каждый уровень добавляет определенные свойства к предыдущему уровню. В ее основании D (data — данные) находится уровень данных. Следующий уровень I (informatoin) — уровень информации добавляет контекст. Следующий уровень K (knowledge — знание) — уровень знания добавляет «как» (механизм использования). Следующий уровень W (wisdom — мудрость) — уровень знания добавляет «когда» (условия использования).
D^I^K^W
Модель DIKW показывает отношения между ¡понятиями данных, информации и знаний. Понятие "мудрость" рассматривается как дополняющее понятие знаний.
Авторы работ [8, 9] предлагают иную мо-щель отношений — DIMKC. В ее основании D (data), следующий уровень I (informatoin), сле-
ЩуЯщийуровейь Мдmo0^-моДеЛь)^CяlДуюЩйM уровень K (knowledge), следующий уровень C (competence — компетенция).
D^I^M^K^C (1)
Эта модель соответствует современному образованию, поскольку включает компетентност-ный подход и понятие компетенции. В настоящее время широко применяют информационный подход при моделировании и оценивании результатов образования. С позиций информационного подхода процессы комплексного оценивания результатов обучения включают последовательные группы: сбор информации с исключением несущественных данных; построение информационных моделей оценивания, моделирование и оценивание; получение оценок; анализ формирование выводов.
Принципиальным в выражении (1) является наличие модели как обязательного компонента и промежуточного этапа между информацией и знаниями. Согласно [7] таким промежуточным этапом являются информационные ресурсы. Однако модели относят к информационным ресурсам, поэтому противоречия здесь нет. Но важным является вывод о наличии некого промежуточного состояния между информацией и знаниями.
Взаимодействие явного и неявного знания
Явное и неявное знание образуют оппозиционную пару [10] и представляют интерес с точки зрения дихотомического и оппозиционного анализа [11]. Исследование неявного знания соотносится с реальным когнитивным содержанием знания и с теми социальными условиями, наличие которых формирует неявное знание и делает возможным его применение.
Изучение неявных форм знания и познания обусловлено информационной потребностью человека в максимальной степени использовать имеющиеся у него ресурсы, включая информационные ресурсы, интеллектуальные ресурсы и ресурсы познания. Целью познавательной деятельности человека является получение явного знания, а неявное знание служит основой получения явного знания.
«Неявное знание представляет собой разновидность знаний и в этом качестве содержит в себе характеристики, которые присущи всякому знанию. Оно сопряжено с деятельностью сознания и служит одним из результатов его активности, выступает как определенный компонент сознания, как показатель его способности взаимодействовать с окружающим миром» [12]
Знание разделяют по разным категориям, например, на: фундаментальное, прикладное, вероятное, правдоподобное, достоверное, аналитическое, синтетическое, априорное и апостериорное и т.д.
В ЧйВтностЯрЩПриорнВЩЩ ¡Некоторыми исследователями как «предпосы-йрчное знание», которое обеспечивает развитие когнитивных процессов по получению производного, «апостериорного» — явного знания. ОтсЮда сущность предпосылочного знания определяется тем, что оно способствует развитию познания на основе накопления и использования опыта.
В сфере информационных технологий свойство — улучшать качество информационных моделей на основе накопления опыта называют ресурсностью [13]. Отсюда вытекает целесообразность использования ресурсных информационных моделей для описания предпосылочно-гб знания. Предпосылочное знание реализуется в форме явного и неявного знания. По этой причине его нельзя отождествлять только с неявным знанием
Следует остановиться на явном знании для сопоставления его с неявным знанием и на этой основе лучшего определения неявного знания.
Явное знание структурировано и формализовано. Оно может быть выражено естественными языковыми средствами, может существовать в виде текстов, может описываться аналитическими выражениями, может быть выражено и передаваться средствами специального информационного языка. Оно характеризуется как эксплицитное, которое выражено в понятиях и суждениях и тем самым носит объективный характер. Оно должно быть представлено в результатах научных исследований.
Явное знание выражается вербально и в логически эксплицируемых формах, оно носит безличностный характер, т.е. не несет на себе никаких следов субъективности. Явное знание представляет собой информацию, которая воспринимается и осознается одинаково всеми субъектами, которым известны ее семантика, правила образования и преобразования. Средствами трансляции явного знания являются стандартные и воспроизводимые каналы информации: печатные издания, таблицы, диаграммы, компьютерные программы и т.п. Одним из критериев явного знания является парадигма «то, что может быть передано другому человеку и понято другим человеком»
Учитывая, что между информацией и знанием находится информационная модель можно определить явное знание в когнитивных характеристиках информационной модели [14] как «обозримое», «воспринимаемое», «интерпретируемое». Явное знание логически организовано, формализовано на естественном языке и может передаваться от одного субъекта другому. Оно объективизировано и это упрощает его использование.
В отличие от явного неявное знание не может быть полностью вербализовано, не допускает полной экстериоризации и может быть неосоз-
нанным. Однако не следует отождествлять его с бессознательным: если неявное знание используется для понимания того, что в данный момент находится в центре внимания познающего субъекта, оно до известной степени осознается. Неявное знание формируется в зависимости от интеллекта человека и транслируется вне стандартных каналов информации через личностный контакт с использованием субъективных определений.
Можно определить неявное знание в когнитивных характеристиках информационной модели [14] как либо «не обозримое», либо «не воспринимаемое», либо «не интерпретируемое» (другими людьми), либо в любой комбинации из перечисленных.
На этом этапе анализа подчеркнем преимущество информационного подхода, который в терминах информационных моделей позволяет давать сравнительные характеристики и давать формальное описание «сходства и различия» [15] между явным и неявным знанием.
Можно отметить еще одно различие между явным и неявным знанием. Явные знания не связаны с субъектом, поэтому сразу опознаются, легко передаются и усваиваются. Неявные знания субъективизированы. Они либо не формализованы на естественном языке, либо плохо формализованы. Неявные знания проявляются по разному, в зависимости от формы представления, от способностей субъекта их воспринимающего и от способностей субъекта их передающего.
Неявное знание применяется не только в практике повседневной жизни, где оно выступает в виде навыков, умений, профессиональных автоматизмов, но и в образовании и научно-исследовательской деятельности.
Применение паралингвистических информационных образовательных единиц [16] в образовательной деятельности служит признаком неявного знания и характеризует мастерство педагога.
Поисковые исследования и предпосылки научно-исследовательской деятельности не могут быть выражены в логически артикулированных терминах. Процессы научного исследования и решения научных задач представляют собой особое неявное знание, передаваемое в рамках научных школ и коллективов.
В связи с активизацией проблем искусственного интеллекта, в частности, их направления - экспертных систем, эти вариации знания были названы артикулируемыми и неартикулируемы-ми [17].
Артикулируемая часть знания видима и относительно легко поддается превращению в информацию, которая является удобным средством передачи знаний. Она может быть передана от преподавателя к ученику с помощью учебных текстов и графических изображений,
раранее поДРотогаепишх и хранящихся Ц' на к-рОм-лйбО носителе, например на бумаге, на маг-ритном или оптическом диске.
Неартикулируемая часть знания представляет собой тот неосязаемый, личностный компонент знания, который принято называть опытом, ¡интуицией и т. п. Эта часть знания охватывает умения, навыки, интуитивные образы и другие формы личностного опыта, которые не могут быть переданы непосредственно от учителя к ученику. Они могут быть "добыты" субъектом лишь в ходе самостоятельной деятельности по решению практических задач. Эта часть знаний включает паралингвистические единицы [18].
Наряду с формализованным знанием выделяются противоположные ему виды знания, такие как: «периферийное», «фоновое», «глубинное», «неартикулированное», которые существуют на уровне имплицитных состояний индивидуального сознания. Эти виды знания могут трактоваться как «неявное» знание, однако при этом требуется дополнительная трактовка, связывающая каждое из перечисленных с неявным знанием.
Существуют термины близкие термину «неявное знание». Примером может служить «скрытое знание», которое широко применяется в криптографии и стеганографии. Термин «имплицитное знание» также близок термину «неявное знание» Его ввели для того, чтобы отличать от терминов «подсознательное» или «бессознательное».
Предпосылочное знание близко, но не эквивалентно неявному знанию, поскольку может вЩючать и эксплицитную составляющую. В математике это часто неявная форма в виде условий и постановки задачи, на основе которой получается эксплицитная форма представления знания при корректном решении задачи.
Термин «неявное знание» впервые был сформулирован британским философом Майклом Полани. В конце 50-х годов XX века он предложил свою концепцию неявного знания и осуществил исследование некоторых его специфических характеристик. Не все удалось ему раскрыть и аргументировано объяснить, но в целом работа М. Полани [19] рассматривается как исходный пункт для изучения этого феномена.
Концепции и понятия неявного знания популяризировал Nonaka [20]. Дальнейший шаг с рассмотрением вопроса о кодификации сделал Коуэн и соавторы [21]. Его концепция строится на различии между неартикулярным (неявным) ||наниеми полностью кодифицированным (формализованным) явным знанием.
Обобщением этих исследований можно счи-Цать работу Кимбла [22], однако с определенной ¡натяжкой. Кимбл, как и Коуэн, в качестве основы явного и эксплицитного знания выбирает кодификацию знания на основе подхода К.Э Шеннона. С этим нельзя согласиться, посколь-
ку Шеннон не занимался знанием и не описывал его. Кодификация по К.Э. Шеннону — это формализация передаваемого сообщения в технических системах безотносительно к его смысловому содержанию. То есть описание знания и смысла изначально в теории Шеннона не заложено. Кроме того, кодификация — частный случай формализации и не всегда описывает явное знание. Например, шифрованное информационное сообщение или программа для компьютера в машинных кодах являются кодифицированными информационными объектами. Однако для большинства людей они представляют не явное знание. Будем считать явным знанием то, что может быть передано от одного человека другому и не требует дополнительной обработки для понимания.
Тем, не менее, в подходе, основанном на понятии кодификации, интерес представляют некоторые методические приемы формального анализа разных видов знания. Кимбл и Коуэн применяют понятие «топографии знания», понимая под этим иерархическую структуру, связывающую явное и неявное знание в виде единой модели.
Можно констатировать, что неявное знание имеет много форм представления и причин образования. Это дает основание рассматривать формы неявного знания и причины его появления как независимую совокупность характеристик такого знания. Формирование неявного знания обусловлено разными факторами среды и субъекта.
Возвращаясь к М. Полани, следует отметить, что он показал то, что имеющиеся у специалистов знания не всегда формализуются или формализуются частично. Поэтому такие неформализованные знания существуют как неявные компоненты сознания специалиста. Такое знание можно охарактеризовать, как явление сознания, но не оформленное логически или посредством естественного языка. Такой тип можно определить как личностное неявное зна -ние или внутреннее (по отношению к субъекту) неявное знание. Оно проявляется на уровне отдельного индивида, на уровне его сознания, но является невидимым для других и поэтому непередаваемым. Опять следует привести пример паралингвистических методов и единиц [16, 18].
Личностное неявное знание может характеризоваться по-разному, но воплощается оно в умении экспериментирования и научной интуиции. Оно часто определяет так называемый интеллектуальный капитал отдельной личности или квалифицированного персонала.
Помимо личностного неявного знания существует внешнее неявное знание, связанное с фиксацией новых фактов и отсутствием теории (знания) для объяснения этих фактов.
Неявное знание «сопровождает» человека и связано с его познавательной деятельностью.
жНеявй^В¥1Р5мвжет характеризоваться неопределенностью. А неопределенность может оцени-Цгься через энтропию. Развитие этого подхода ¡привело к понятию «когнитив-энтропии» как неопределенности познания [23]. Автор работы [23] обозначает термином «когнитив-энтропия» количественную оценку энтропии когнитивного информационного поля. Когнитив-энтропия может характеризовать тип неявного знания, обусловленного несовершенством механизма познания. Это неявное знание можно обозначать как энтропийное неявное знание. Оно обусловлено множественностью вероятностных состояний результатов познания. При этом можно говорить об антропоэнтропии [24] как факторе неопределенности, обусловленном и вносимым человеческой деятельностью.
Существуют социологические и психологические представления о неявном знании. Т. Кун стал основоположником социологического подхода. По мнению Т. Куна, неявное знание может изменяться в процессе изучения объекта благодаря обнаружению несоответствия личностного знания с факторами внешней среды. В результате явное знание прирастает за счет объективизации части неявного знания. Такое изменение явного знания за счет неявного знания может коренным образом повлиять на мировоззренческую позицию личности, привести к изменению поведенческих установок, социально значимых нормативов, личностной иерархии ценностей и т.п. Личностное явное и неявное знание может быть объективировано, воплощаться в результатах познания культуры, языка, предметов труда.
Подобную точку зрения развивает американский социолог М. Малкей. В частности, в работах М. Малкея [25] говорится, что научное явное знание должно удовлетворять жестким внелич-ностным критериям адекватности, быть независимым от субъективных факторов: личной предубежденности, эмоциональной включенности и узколичной заинтересованности. Однако такие критерии, по его мнению, не являются постоянными и стабильными. Они сродни «скрытому личностному знанию», которое мастера своего дела передают друг другу в непосредственном общении. Поэтому неявные знания могут выступать как «неявные критерии адекватности» нового знания, формирующие определенный контекст для его интерпретации. Такого рода неявные знания можно рассматривать как следствие невозможности их точной формализации. Поэтому их можно классифицировать как осоз-Щжаемые малоформализуемые неявные знания.
Рассматривалось неявное знание и с точки ¡зрения аксиологии. С этих позиций установлена его зависимость от ценностных ориентаций и установок индивида. Тем самым представле-|ния о неявном знании дополняются фактором мировоззреннвйких'поййций индивида [25]цЭДй
знания таожноЩ|11Еиф'и"цироватъ жШ?Широв6з-зренческие неявные знания.
Можно отметить классификацию неявных знаний, предлагаемую Г.Г. Стариковой [26], по функциональному признаку. По этому признаку она выделяет:
1. Неявные знания общего порядка. Они относятся ко всей жизнедеятельности человека: практической деятельности, общению, познанию, физическим действиям. Это неявные знания мировоззренческого характера, представления о мире и человеке, которые личность получает из окружающей культурной среды. Эти знания попадают под данное выше обозначение мировоззренческие неявные знания.
2. Неявные знания, функционирующие в сфере познания. Это знания, которые обеспечивают базу, фундамент для познавательной деятельности, а также «специализированные» неявные знания, связанные с отдельными отраслями науки. Это знания о приемах, методах научно-исследовательской деятельности, которые включают в себя как общепринятые и общеизвестные знания, так и разработанные самой личностью в результате собственного познавательного опыта. Это также «инструментальные» знания о средствах, используемых в познавательном процессе, это «умственные» навыки и умения. Эти неявные знания попадают под тип личностное неявное знание.
Одним из методов выявления неявного знания может считаться коррелятивный анализ [14]. Он изначально предполагает наличие неявных связей или отношений и оценивает эти возможные неявные связи качественно и количественно. По существу при таком анализе осуществляется анализ параметров моделей на предмет нахождения возможных новых параметров. Такой вид неявного знания можно назвать коррелятивным неявным знанием.
Еще одним фактором неявного знания в последнее время становится сложность информационных коллекций и массивов. Человеческое восприятие характеризуется такими факторами как обозримости воспринимаемость [15]. Сложные модели (по объему, по структуре, по связям и т.д.) - не воспринимаемы и не обозримы, хотя они и содержат знание. Но это знание является неявным. Это неявное знание объективизируется после применения различных методов анализа и обработки. Часто применяют метод редукции для получения явного знания и уменьшения неявного знания. Такой вид неявного знания можно назвать сложностным неявным знанием.
Заключение
Исследование неявного знания в значительной степени относится к социологии науки, философии информации и когнитологии. Оно соотносится с реальным когнитивным содержанием знания и с теми социальными условиями, наличие которых формирует неявное знание и
РРЛа^еТЪоЗяОжныМ^Го ^Применение. В настоящее время существуют различные типы неявного знания, обусловленные в первую очередь ¡Личностными факторами субъекта, за которыми ¡скрываются социальные факторы. Изучение отрешений между явным и неявным знанием позволяет создавать механизмы перевода неявного ¡знания в явное знание. Изучение неявного знания развивает объективный механизм научного
познания1; Изуч1яйе^неявного знания ®ПривоДйт| к изучению социальных факторов, обуславливающих его появление. Изучение неявного знания приводит к изучению механизмов человеческого мышления и информационных моделей описывающих такое знание. В общем, изучение неявного знания способствует развитию познания окружающего мира и приращению явного знания.
ЛИТЕРАТУРА
1. Мясоедова Т.Г., Шевченко Р.О. Управление знаниями как функция деятельности организации // Менеджмент в России и за рубежом. 2007. № 5. С. 110-117.
2. Майоров А.А., Цветков В.Я. Геоинформатика как важнейшее направление развития информатики // Информационные технологии. 2013. № 11. С. 2-7
3. Кудж С.А., Цветков В.Я. Особенности развития направлений информатики // Перспективы науки и образования. 2013. № 6. С. 14-19.
4. Букович У, Уильямс Р. Управление знаниями: руководство к действию // М.: ИНФРА-М, 2002. 504 с.
5. Соловьев И.В., Цветков В.Я. О содержании и взаимосвязях категорий «информация», «информационные ресурсы», «знания» // Дистанционное и виртуальное обучение. 2011. № 6 (48). С. 11-21.
6. Иванников А.Д., Тихонов А.Н., Цветков В.Я. Основы теории информации. М.: МаксПресс, 2007. 356 с.
7. Иванников А.Д., Тихонов А.Н., Соловьев И.В., Цветков В.Я. Инфосфера и инфология. М.: ТОРУС ПРЕСС, 2013. 176 с.
8. Ожерельева Т.А. Когнитивные особенности получения второго высшего образования // Перспективы науки и образования. 2013. № 3. С. 106-111.
9. Цветков В.Я Социальные аспекты информатизации образования // Международный журнал экспериментального образования. 2013. № 4. С. 108-111.
10. V. Ya. Tsvetkov. Opposition Variables as a Tool of Qualitative Analysis // World Applied Sciences Journal. 2014. 30 (11). pр. 1703-1706.
11. Елсуков П.Ю. Дихотомическое построение структуры оптимизационной модели // Перспективы науки и образования. 2014. № 5. С. 21-24.
12. Борисенков А.А. Феномен неявного знания // Философия и культура. 2011. № 5 (41). С. 59-66.
13. Поляков А.А., Цветков В.Я. Прикладная информатика: Учебно-методическое пособие: В 2-х частях: Часть.1 /Под общ.ред. А.Н. Тихонова. М.: МАКС Пресс. 2008. 788 с.
14. V. Y^ Tsvetkov Spatial Information Models // European Researcher, 2013, Vol.(60), № 10-1, p.2386-2392.
15. Ожерельева Т.А. Оппозиционный анализ информационных моделей // Международный журнал прикладных и фундаментальных исследований. 2014. № 11 (часть 5). С. 746-749.
16. Цветков В.Я. Паралингвистические информационные единицы в образовании // Перспективы науки и образования. 2013. № 4. С. 30-38.
17. Цветков В.Я. Неявное знание и его разновидности // Вестник Мордовского университета. 2014. Т. 24. № 3. С.199-205.
18. Болбаков Р.Г. Философия информационных единиц // Вестник МГТУ МИРЭА. 2014. № 4 (5). С.76-88.
19. Polanyi M. (1966). The tacit dimension. London: Routledge and Kegan Paul.
20. Nonaka I. (1994). A dynamic theory of organizational knowledge creation. Organization Science, 5(1), 14-37.
21. Cowan, R., David, P.A. & Foray, D. (2000). The explicit economics of knowledge codification and tacitness. Industrial and Corporate Change, 9(2), 211-253.
22. Kimble C. (2013). Knowledge management, codification and tacit knowledge. Information Research, 18(2), paper 577.
23. Болбаков Р.Г. Открытые образовательные макромедиа системы и когнитив-энтропия./ в сборнике материалов Всероссийской научно-практической конференции. Развивающие информационные технологии в образовании: использование учебных материалов нового поколения в образовательном процессе: («ИТО-Томск-2010»). Томск, 2010. С. 285-288.
24. Цветков В.Я. Антропоэнтропия как характеристика процессов обучения // Дистанционное и виртуальное обучение. 2014. № 8 (86). С. 5-11.
25. Малкей М. Наука и социология знания / Пер. с англ. А. Л. Великовича. М.: Прогресс, 1983. 253 с.
26. Старикова Г. Природа и гносеологические функции личностного неявного знания: дис. ... канд. филос. наук. Харьков, 2001.
REFERENCES
1. Miasoedova T.G., Shevchenko R.O. Management as a function of the organization's activities. Menedzhment v Rossii i za rubezhom - Management in Russia and abroad, 2007, no. 5, pp. 110-117 (in Russian).
2. Maiorov A.A., Tsvetkov V.Ia. Geoinformatics as an important direction of development Informatics. Informatsionnye tekhnologii - Information technologies, 2013, no. 11, pp. 2-7 (in Russian)
3. Kudzh S.A., Tsvetkov V.Ia. Features of the development of areas of computer science. Perspektivy nauki i obrazovaniia - Perspectives of science and education, 2013, no. 6, pp. 14-19 (in Russian).
4. Bukovich U., Uil'iams R. Upravlenie znaniiami: rukovodstvo k deistviiu [Knowledge Management: a guide to action]. Moscow, INFRA-M Publ., 2002. 504 p.
5. Solov'ev I.V., Tsvetkov V.Ia. About content and interrelationship of categories of "information", "information resources", "knowledge". Distantsionnoe i virtual'noe obuchenie - Distance and virtual training, 2011, no. 6 (48), pp. 11-21 (in Russian).
6. Ivannikov A.D., Tikhonov A.N., Tsvetkov V.Ia^Qsnoiy teorii informatsii [Basic theory,;.. ©¿¡information]. Moscow,
MaksPrel Publ.f2007. 356 p.
7. Ivannikov A.D., Tikhonov A.N., Solov'ev I.V., Tsvetkov V.Ia. Infosfera i infologiia [Infosphere and infology]. Moscow, TORUS PRESS Publ., 2013. 176 p.
8. Ozherel'eva T.A. Cognitive features receiving the second higher education. Perspektivy nauki i obrazovaniia -Perspectives of science and education, 2013, no. 3, pp. 106-111 (in Russian).
9. Tsvetkov V.Ia. Social aspects of Informatization of education. Mezhdunarodnyi zhurnal eksperimental'nogo obrazovaniia - International journal of experimental education, 2013, no. 4, pp. 108-111 (in Russian).
10. V. Ya. Tsvetkov. Opposition Variables as a Tool of Qualitative Analysis. World Applied Sciences Journal, 2014, no. 30 (11), pp. 1703-1706.
11. Elsukov P.Iu. Dichotomic structure of the optimization model. Perspektivy nauki i obrazovaniia - Perspectives of science and education, 2014, no. 5, pp. 21-24 (in Russian).
12. Borisenkov A.A. Phenomenon of tacit knowledge. Filosofiia i kul'tura - Philosophy and culture, 2011, no. 5 (41), pp. 59-66 (in Russian).
13. Poliakov A.A., Tsvetkov V.Ia. Prikladnaia informatika: Uchebno-metodicheskoe posobie: V 2-kh chastiakh: Chast',1 / Pod obshch.red. A.N. Tikhonova [Applied computer science: textbook: In 2 parts: Part.1 / Under the General editorship by A. N. Tikhonov]. Moscow, MAKS Press Publ., 2008. 788 p.
14. V. Ya. Tsvetkov Spatial Information Models. European Researcher, 2013, Vol.(60), no. 10-1, pp.2386-2392.
15. Ozherel'eva T.A. Opposition analysis information model. Mezhdunarodnyi zhurnal prikladnykh i fundamental'nykh issledovanii - International journal of applied and fundamental research, 2014, no. 11 (Part. 5). pp. 746-749 (in Russian).
16. Tsvetkov V.Ia. Paralinguistic information units in education. Perspektivy nauki i obrazovaniia - Perspectives of science and education, 2013, no. 4, pp. 30-38 (in Russian).
17. Tsvetkov V.Ia. NImplicit knowledge and its variants. Vestnik Mordovskogo universiteta - Bulletin of the University of Mordovia, 2014, V. 24, no. 3, pp.199-205 (in Russian).
18. Bolbakov R.G. Philosophy of information items. Vestnik MGTUMIREA, 2014, no. 4 (5), pp. 76-88 (in Russian).
19. Polanyi M. (1966). The tacit dimension. London: Routledge and Kegan Paul.
20. Nonaka I. (1994). A dynamic theory of organizational knowledge creation. Organization Science, 5(1), 14-37.
21. Cowan, R., David, P.A. & Foray, D. (2000). The explicit economics of knowledge codification and tacitness. Industrial and Corporate Change, 9(2), 211-253.
22. Kimble C. (2013). Knowledge management, codification and tacit knowledge. Information Research, 18(2), paper 577.
||3. Bolbakov R.G. Otkrytye obrazovatel'nye makromedia sistemy i kognitiv-entropiia./ v sbornike materialov Vserossiiskoi nauchno-prakticheskoi konferentsii. Razvivaiushchie informatsionnye tekhnologii vobrazovanii: ispol'zovanie uchebnykh materialov novogo pokoleniia v obrazovatel'nom protsesse: («ITO-Tomsk-2010») [Open educational Macromedia system and cognitive-entropy./ in the proceedings of all-Russian scientific-practical conference. Developing information technologies in education: the use of educational materials of new generation in the educational process: ("ITO-Tomsk-2010")]. Tomsk, 2010, pp. 285-288.
24. Tsvetkov V.Ia. Antropometry as the characteristics of learning processes. Distantsionnoe i virtual'noe obuchenie -Distance and virtual learning, 2014, no. 8 (86), pp. 5-11 (in Russian).
25. Malkei M. Nauka i sotsiologiia znaniia / Per. s angl. A. L. Velikovicha [Science and the sociology of knowledge]. Moscow, Progress Publ., 1983. 253 p.
26. Starikova G. Priroda ignoseologicheskiefunktsii lichnostnogo neiavnogo znaniia: dis. ... kand. filos. nauk [Nature and epistemological functions of personal tacit knowledge: Diss. ... PhD in Phylos. Sciences]. Khar'kov, 2001.
информация об авторе
Болбаков роман Геннадьевич
(Россия, Москва) Доцент, кандидат технических наук Московский государственный технический университет радиотехники, электроники и автоматики E-mail: cvj2@mail.ru
Information about the author
Bolbakov Roman Gennad'evich
(Russia, Moscow) Associate Professor, PhD in Technical Sciences, Moscow State Technical University of Radio Engineering, Electronics and Automation E-mail: cvj2@mail.ru
16 ISSN 2307-2447
