EconPapers    
Economics at your fingertips  
 

Развитие корпоративных знаний организации на основе технологий обучения действием // Developing an Organization’s Corporate Knowledge Through Action-based Learning Technologies

T. Aleksandrova V., V. Popov L., Т. Александрова В. and В. Попов Л.
Additional contact information
T. Aleksandrova V.: Perm State National Research University
V. Popov L.: Perm National Research Polytechnic University
Т. Александрова В.: Пермский государственный национальный исследовательский университет
В. Попов Л.: Пермский национальный исследовательский политехнический университет

Управленческие науки // Management Science, 2020, vol. 10, issue 1, 68-80

Abstract:

The paper explores the impact of learning technologies on the development of the corporate knowledge base of modern organizations. The authors consider the action training technologies as an alternative to traditional training, which is based on the active involvement of enterprise employees in the process of generating and practical use of new corporate knowledge. A conceptual model of action training has been developed that is tested in large industrial enterprises participating in the national project “Productivity and Employment Support” in the Perm region. The study uses the methodology of system analysis, analysis methods of statistical information and expert data. There has been concluded the usage of the developed model of training by action in projects to increase productivity in industrial enterprises leads to the formation of positive effects. The practical application of the study results will allow a more reasonable definition of the implementation of training technologies for individual enterprises; will facilitate faster and more effective implementation of national programs and projects of the Russian Federation.

В статье исследовано влияние технологий обучения действием на развитие корпоративной базы знаний современных организаций. Технологии обучения действием рассматриваются в качестве альтернативы традиционному обучению, основанной на активном вовлечении сотрудников предприятия в процесс генерирования и практического использования новых корпоративных знаний. Разработана концептуальная модель обучения действием, которая апробирована на крупных промышленных предприятиях, участвующих в национальном проекте «Производительность труда и поддержка занятости» на территории Пермского края. В процессе исследования использованы методология системного анализа, методы анализа статистической информации и экспертных данных. Сделан вывод о том, что использование разработанной модели обучения действием в проектах роста производительности труда на промышленных предприятиях приводит к формированию положительных эффектов. Практическое применение полученных результатов исследования позволит более обоснованно определять особенности внедрения технологий обучения действием для отдельных предприятий; будет способствовать более быстрой и результативной реализации национальных программ и проектов Российской Федерации.

Keywords: corporate knowledge, knowledge management system, action training technology, action learning algorithm, national project, staff training; корпоративные знания, система менеджмента знаний, технологии обучения действием, алгоритм обучения действием, национальный проект, подготовка персонала (search for similar items in EconPapers)
Date: 2020-04-22
References: Add references at CitEc
Citations:

Downloads: (external link)
https://managementscience.fa.ru/jour/article/viewFile/250/222.pdf (application/pdf)

Related works:
This item may be available elsewhere in EconPapers: Search for items with the same title.

Export reference: BibTeX RIS (EndNote, ProCite, RefMan) HTML/Text

Persistent link: https://EconPapers.repec.org/RePEc:scn:mngsci:y:2020:i:1:p:68-80

Access Statistics for this article

More articles in Управленческие науки // Management Science from ФГОБУВО Финансовый университет при Правительстве Российской Федерации // Financial University under The Government of Russian Federation
Bibliographic data for series maintained by Алексей Скалабан ().

 
Page updated 2025-03-20
Handle: RePEc:scn:mngsci:y:2020:i:1:p:68-80