面向任務的團隊創(chuàng)新支持理論及其系統(tǒng)研究.pdf

1、創(chuàng)新是一個民族進步的靈魂，是國家興旺發(fā)達的不竭動力。一個沒有創(chuàng)新能力的民族，就難以屹立于世界先進民族之林。在世界科技日益進步的今天，創(chuàng)新能力的高低已經(jīng)成為影響企業(yè)獲得和保持競爭優(yōu)勢的重要因素。特別是二十世紀九十年代以來，創(chuàng)新被認為替代了效率和質(zhì)量等因素，而成為企業(yè)最主要的核心競爭優(yōu)勢。多年以來，團隊創(chuàng)新是組織進行創(chuàng)新的主要形式，是企業(yè)在研發(fā)新產(chǎn)品中的重要方法。 然而，創(chuàng)新不是簡單的任務，它是一個存在創(chuàng)造性、挑戰(zhàn)性和風險的復雜過程

2、。在企業(yè)，新產(chǎn)品開發(fā)項目的失敗率很高。而且，由于經(jīng)濟全球化和市場競爭的日趨激烈，企業(yè)需要以更快的速度和更低的成本推出新的產(chǎn)品。目前，對于團隊創(chuàng)新普遍缺乏有效的創(chuàng)新支持手段，這阻礙了團隊創(chuàng)新任務快速有效地完成?，F(xiàn)代信息技術(shù)地飛速發(fā)展和廣泛應用，使得如何運用信息系統(tǒng)更加有效地支持團隊創(chuàng)新成為管理領(lǐng)域和信息技術(shù)領(lǐng)域共同關(guān)注的關(guān)鍵議題，得到了來自學術(shù)界和產(chǎn)業(yè)界雙方面的重視。 本文正是以此為背景，針對團隊創(chuàng)新過程中的若干主要問題，研究面向

3、任務的團隊創(chuàng)新支持理論和支持系統(tǒng)。面向任務是指團隊具有明確的創(chuàng)新任務目標，接受和執(zhí)行的是一個已有的既定的創(chuàng)新任務，這個創(chuàng)新任務是組織批準并下達給團隊的，團隊創(chuàng)新過程是圍繞這個任務進行的。本文以一個新產(chǎn)品開發(fā)任務為實例，新產(chǎn)品開發(fā)包括有形產(chǎn)品的開發(fā)、軟件產(chǎn)品的開發(fā)，以及新策略和新服務的研究與提出，本文以一個軟件產(chǎn)品研究與開發(fā)任務為例，研究了面向任務的團隊創(chuàng)新支持理論和支持系統(tǒng)。 本文的主要研究工作及成果包括：1.在對國內(nèi)外相關(guān)研究

4、進行綜述的同時，結(jié)合企業(yè)組織結(jié)構(gòu)的柔性化趨勢(即不設置固定的和正式的組織結(jié)構(gòu)，而代之以一些臨時性的、以任務為導向的團隊式的組織)，提出了面向任務的團隊創(chuàng)新過程模型。 2.以往的知識組織方法單純以知識組織和知識共享為目的，沒有考慮到創(chuàng)新任務結(jié)構(gòu)需要的知識和團隊創(chuàng)新進程，本文提出了面向創(chuàng)新任務的知識結(jié)構(gòu)化方法和任務知識圖表示，以創(chuàng)新任務為中心，將進行該任務所需要的知識組織起來，并定義了知識之間的需求關(guān)系和激發(fā)關(guān)系以更有效地描述知識不

5、斷創(chuàng)新的過程；在任務知識圖中，本文以知識的隸屬關(guān)系布局定位知識結(jié)點，并描述了知識之間的需求關(guān)系和激發(fā)關(guān)系，這樣形成的任務知識圖既清晰體現(xiàn)了面向任務的知識層次又展示了復雜的知識網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)；并且由于團隊任務的創(chuàng)新性，難以在任務進行初期就明確預知完成該任務需要的全部知識，故本文提出了任務知識結(jié)構(gòu)隨團隊創(chuàng)新進程動態(tài)擴展的思想和方法；并據(jù)此實現(xiàn)了知識結(jié)構(gòu)動態(tài)可視化，以圖形方式直觀展示了創(chuàng)新過程中其他成員的創(chuàng)新成果和團隊集體智慧活動的成果，提供了形象

6、直觀的支持方法，從而有助于促進團隊成員將抽象的邏輯思維與圖形的形象思維結(jié)合，以產(chǎn)生新的洞察力和創(chuàng)造力，互動激發(fā)創(chuàng)新智慧；實際應用結(jié)果表明，它能夠使團隊成員清晰地把握任務目標和創(chuàng)新進程，有助于激發(fā)創(chuàng)新，支持創(chuàng)新任務的進行，并提升團隊創(chuàng)新的知識管理水平。 3.團隊創(chuàng)新活動的信息記錄是團隊創(chuàng)新的重要問題，以往團隊活動信息的記錄模式選擇依靠主觀判斷，本文分析了團隊創(chuàng)新活動和相應的信息記錄模式；提出了不同創(chuàng)新活動條件和創(chuàng)新任務要求下，團隊

7、創(chuàng)新活動信息的記錄模式選擇方法；構(gòu)建了基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡的記錄模式適用性模型，用于支持團隊根據(jù)創(chuàng)新活動的實際情況和具體要求選用合適的記錄模式，以有效地記錄團隊創(chuàng)新活動的過程信息和結(jié)果信息；應用結(jié)果表明，該模型非常接近于團隊創(chuàng)新活動條件和任務要求與記錄模式的實際關(guān)系，用于記錄模式的選擇是有效的。 4.在對記錄的團隊信息進行組織時，研究了以任務為中心的信息組織模式。由于團隊創(chuàng)新中會產(chǎn)生海量的信息，尤其在以計算機為媒介的團隊交流中，產(chǎn)生

8、的信息量遠遠超過傳統(tǒng)的團隊會議，仍然依靠人工方式組織信息已經(jīng)無法滿足團隊創(chuàng)新的需要，因此本文研究了團隊信息關(guān)系的自動識別方法用于信息組織。其中，重點研究了團隊信息中的評論信息與創(chuàng)新問題解決方案之間肯定和否定關(guān)系的自動識別方法，因為評論信息對方案的肯定和否定態(tài)度傾向性問題是團隊方案評論中最為突出的問題。本文構(gòu)建了基于神經(jīng)網(wǎng)絡和模式識別的信息關(guān)系自動識別模型，在該模型中，評論信息的特征提取是信息關(guān)系自動識別的重要環(huán)節(jié)，特征提取方法的優(yōu)劣直接

9、影響到識別的效果，詞頻特征提取方法是比較成熟的方法，但是，用于解決我們的問題效果卻不是很好。本文對詞頻特征提取方法進行了“特征詞分級處理”、增加“小句數(shù)量”和增加“上一評論信息的態(tài)度”三方面改進，以提高識別準確率。應用結(jié)果表明，該模型較好地實現(xiàn)了評論信息與方案肯定和否定關(guān)系的自動識別，可以輔助人對團隊評論信息的整理和分析，提高了團隊創(chuàng)新過程信息組織的效率。 5.目前支持團隊創(chuàng)新的信息系統(tǒng)是支持團隊創(chuàng)新過程的某次活動或某個環(huán)節(jié)，如

10、團隊支持系統(tǒng)和創(chuàng)新支持系統(tǒng)，而不是持續(xù)地支持創(chuàng)新團隊從接受任務到完成任務的整個過程，本文以新產(chǎn)品開發(fā)過程中的持續(xù)團隊創(chuàng)新支持為目標，設計并實現(xiàn)了面向任務的團隊創(chuàng)新支持系統(tǒng)；并以華東電網(wǎng)規(guī)劃系統(tǒng)的研發(fā)項目為案例，對該系統(tǒng)進行了應用研究，闡述了面向任務的團隊創(chuàng)新支持系統(tǒng)在該新產(chǎn)品開發(fā)項目中的應用過程，并對調(diào)查結(jié)果進行了分析。 本文的主要創(chuàng)新之處歸納為如下四點：1.以往的知識組織方法單純以知識組織和共享為目的，沒有考慮到創(chuàng)新任務結(jié)構(gòu)需

11、要的知識和團隊創(chuàng)新進程，本文提出了面向創(chuàng)新任務的知識結(jié)構(gòu)化方法和任務知識圖表示，以創(chuàng)新任務為中心，將進行該任務所需要的知識組織起來；定義了知識之間的需求關(guān)系和激發(fā)關(guān)系以更有效地描述知識不斷創(chuàng)新的過程；并且由于團隊任務的創(chuàng)新性，難以在任務進行初期就明確預知完成該任務需要的全部知識，故本文提出了任務知識結(jié)構(gòu)隨團隊創(chuàng)新進程動態(tài)擴展的思想和方法；并據(jù)此實現(xiàn)了面向任務的知識結(jié)構(gòu)動態(tài)可視化，互動激發(fā)創(chuàng)新智慧。 2.以往團隊活動信息的記錄模式

12、選擇依靠主觀判斷，本文提出了不同創(chuàng)新活動條件和創(chuàng)新任務要求下，團隊創(chuàng)新活動信息的記錄模式選擇方法；構(gòu)建了基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡的記錄模式適用性模型；應用結(jié)果表明，該模型非常接近于團隊創(chuàng)新活動條件和任務要求與記錄模式的實際關(guān)系，可以支持團隊根據(jù)創(chuàng)新活動的實際情況和具體要求選用合適的記錄模式以有效記錄團隊創(chuàng)新活動信息。 3.在對記錄的團隊信息進行組織時，研究了團隊信息中的評論信息與創(chuàng)新問題解決方案之間肯定和否定關(guān)系的自動識別方法，構(gòu)建了基

13、于神經(jīng)網(wǎng)絡和模式識別的信息關(guān)系自動識別模型；并對特征提取方法進行了“特征詞分級處理”、增加“小句數(shù)量”和增加“上一評論信息的態(tài)度”三方面改進，以提高識別準確率；應用結(jié)果表明，該模型較好地實現(xiàn)了評論信息與方案肯定和否定關(guān)系的自動識別，可以輔助人對團隊評論信息的整理和分析，提高了團隊創(chuàng)新過程信息組織的效率。 4.目前支持團隊創(chuàng)新的信息系統(tǒng)是支持團隊創(chuàng)新過程的某次活動或某個環(huán)節(jié)，而不是持續(xù)地支持創(chuàng)新團隊從接受任務到完成任務的整個過程，