BEI技術(shù)在挖掘?qū)＜译[性知識中的應(yīng)用

摘 要：隱性知識的共享和傳播是知識價值實現(xiàn)的重要途徑，也是現(xiàn)階段提高核心競爭力和技術(shù)創(chuàng)新能力的關(guān)鍵，本文從隱性知識的特征和內(nèi)涵入手，分析得出BEI技術(shù)是提取隱性知識的有力武器，在此基礎(chǔ)上利用STAR模型進行深入挖掘，從而提高挖掘效率。

關(guān)鍵詞：BEI技術(shù)；隱性知識；SECI模型；STAR模型

中圖分類號：TP391.7

1 行為事件訪談法釋義分析

行為事件訪談法（Behavioral Event Interview，BEI），又稱關(guān)鍵事件訪談法，由美國心理學(xué)家David·McClelland教授結(jié)合關(guān)鍵事件法（簡稱CIT）和主題統(tǒng)覺測驗（簡稱TAT）提出來的。這是一種開放式、行為回顧式的探索技術(shù)，通過對工作績效優(yōu)異者與一般者的訪談，獲取能夠?qū)е赂呖冃У乃刭|(zhì)信息。

行為事件訪談法基于兩種假設(shè)而提出，一是一個人過去的行為能夠預(yù)示將來的行為，通過訪談挖掘出被訪者具備的素質(zhì)，被挖掘的素質(zhì)才是能夠在未來工作中產(chǎn)生高績效的根源；另一種是被訪者的描述和實際工作績效的出入，不論被訪者對未來工作做出怎么樣的承諾，只需考慮其過去的工作績效。

2 隱性知識釋義分析

最早提出隱性知識這一概念的是英國哲學(xué)家邁克爾﹒波蘭尼，他在其代表作《個體知識》中提出，人的知識分為兩種，一種以書面文字、圖表、數(shù)學(xué)公式加以表述的，成為顯示知識；而另一種無法被概念化，只是我們在具體行動中所具有的知識稱為隱性知識。

日本知識管理專家野中郁次郎在其著作《創(chuàng)造知識的公司：日本是如何創(chuàng)造創(chuàng)新動力學(xué)的》具體定義了隱性知識：隱性知識是高度個人化的知識，它深深地植根于行為本身，植根于個體所處環(huán)境的約束；隱性知識包括個體的思維模式、信仰觀點和心智模式等，這些模式、信仰、觀點是如此根深蒂固，以至于我們習(xí)以為常，不自覺地接受了他們的存在，并在觀察世界的時候受到它們的巨大沖擊。

因此，筆者認為，隱性知識是依托于特定行為和環(huán)境，無法被直觀概念化和溝通、分享，高度個性化的非編碼知識。

3 隱性知識顯性化的SECI模型

（1）社會化（Socialization），社會化是通過不同主體之間的隱性知識到隱性知識的轉(zhuǎn)化來實現(xiàn)隱性知識顯性化的過程，是人類知識傳播最古老最典型的方式。

（2）外化（Extemalization），是將部分隱性知識表達出來成為顯性知識的過程，也是將非編碼的隱性知識編碼化的過程。

（3）綜合化（Combination），綜合化是將第二階段形成的分散的顯性知識歸納整合，形成系統(tǒng)的顯性知識的過程。

（4）內(nèi)化（Intermalization），內(nèi)化是組織內(nèi)的顯性知識轉(zhuǎn)化為內(nèi)部各成員的隱性知識的過程，從而提升知識型員工和團隊實際能力的過程。

從該模型看，隱性知識和顯性知識在社會化、外化、綜合化和內(nèi)化四個連續(xù)的、動態(tài)的過程中，相互作用、相互轉(zhuǎn)化，形成螺旋式上升的過程。

4 STAR模型的應(yīng)用

“STAR”模型是一種BEI技術(shù)的面試法，它圍繞被訪談?wù)哌^去的工作、生活中真真切切的案例，就案例本身的情景（Situation）、任務(wù)（Task）、所采取的行動（Action）和最后產(chǎn)生的結(jié)果（Result）這四個維度進行提問。

“STAR”模型的四個維度主要內(nèi)容是：

（1）S（Situation），是什么樣的要素導(dǎo)致這樣的情景？在這個過程中有誰參與？當時是一個怎么樣的情景？

（2）T（Task），為了達到什么樣的目標？您面臨的主要任務(wù)是什么？

（3）A（Action），在此，要仔細了解被訪談人對于情景的認知和事例的關(guān)注點。例如，在當時的情境下，您的感受、想法和想要采取的行動是什么？您為什么會有這樣的感受、想法和行動？

（4）R（Result），您得到了怎么樣的反饋？最后的結(jié)果是什么？

5 利用BEI技術(shù)挖掘?qū)＜译[形知識的優(yōu)勢

傳統(tǒng)隱性知識的挖掘方式主要是通過項目團隊、實踐社區(qū)或知識地圖等方式來獲取，這些方式一定程度上便利了隱性知識的挖掘，但是這些方式主要是通過員工之間互相交流和個人陳述等方式進行的，忽視了隱性知識的隱蔽性和個人化特點。難以避免會有偏差。而本文所介紹的基于BEI技術(shù)的隱性知識挖掘則會很大程度上避免這種偏差，BEI技術(shù)通過談話和訪談的方式了解專家過去的關(guān)鍵事件，來對專家應(yīng)對關(guān)鍵事件的關(guān)鍵點進行挖掘，從而得出我們所需要的隱性知識?；贐EI技術(shù)挖掘?qū)＜译[形知識是建立在心理學(xué)和管理學(xué)基礎(chǔ)之上的，將專家過去的關(guān)鍵事件與自身的隱性知識相結(jié)合，通過心理學(xué)分析和對話訪談的技術(shù)，可以避免專家在自我陳述時的傾向性。也有助于更深入的挖掘出隱性知識。

6 結(jié)束語

本文通過對隱性知識特點的分析，總結(jié)出BEI技術(shù)是挖掘?qū)＜译[性知識的有力武器。但由于筆者個體知識的有限性，本文存在某些細節(jié)的不成熟，但同樣期望能對挖掘?qū)＜译[形知識的實現(xiàn)有一定的指導(dǎo)作用。在今后的專家隱性知識挖掘過程中，要最大程度的發(fā)揮行為事件訪談法的重要作用，提高挖掘效率。

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作者簡介：張琳（1989.06-），女，山東濱州人，本科在讀，學(xué)士學(xué)位，人力資源管理專業(yè)；金福（1964.02-），男，遼寧阜新人，副院長，教授，博士，研究方向：信息與知識管理、人力資源管理。

作者單位：沈陽師范大學(xué) 管理學(xué)院，沈陽 110034

基金項目：遼寧省古籍修復(fù)課題（項目編號：201202199）。