基于知识管理的科技创新论文

四、基于三观统一的GEI新经济机会论1.GEI新经济机会论及解析基于对新经济发展的持续跟踪，GEI从方法论维度提出适应时代趋势的新经济机会论。新经济机会论就是在新经济背景下，指导创业者、企业和区域等各类主体发现机会、识别机会、把握机会，通过对机会的合理运用实现主体价值倍增和爆发式成长的方法论。今天小编为大家推荐《基于知识管理的科技创新论文(精选3篇)》，供大家参考借鉴，希望可以帮助到有需要的朋友。

基于知识管理的科技创新论文 篇1：

融合科学计量和知识可视化方法的技术预见模型研究

〔摘要〕基于德尔菲法的技术预见活动方法体系在主观性方面存在较多争议，改善技术预见方法成为各国技术预见活动中普遍关注的问题。文章在分析已开展的技术预见主要方法和问题、科学计量和知识可视化方法在技术预见中的作用基础上，提出了区域产业科技创新规划和企业技术创新中的技术预见模型建议。

〔关键词〕科学计量；文献计量；知识可视化；技术预见；产业规划；企业技术创新

〔

1技术预见及方法

1.1技术预见的作用

技术预见是对科学、技术、经济和社会在未来一个较长时期内的发展进行系统的研究，以确定具有战略性的研究领域为目标，选定能够对经济和社会利益作出最大化贡献的通用技术[1]。技术预见对于一个国家的政府，抑或是企业都具有重要作用，归纳起来有以下几点[2]：

通过技术预见可以更好地选择科技发展的战略性研究领域；

通过技术预见可以提高国家或地区创新体系的效率；

技术预见是一个过程，而不仅仅只是一套方法，涉及科学团体、研究成果使用者、政策制定者的咨询和互动，有利于充分发挥各创新主体的优势；

开展技术预见对未来社会发展可起到一定的预警作用；有利于促进社会协调发展与全面进步；

通过技术预见选定可能产生最大经济与社会效益的战略研究领域和通用新技术，实施相应的支持政策，使选定的技术按照人们期望的轨迹发展，这对于实现社会资源的最佳配置具有特殊重要性。

1.2技术预见主要实践活动及方法

技术预见由技术预测发展而来。早在20世纪30年代，技术预测就出现在美国，并在第二次世界大战期间进行了广泛应用，利用技术预测制定科技计划。美国通过对技术发展的过去推演判断未来，为制定科技政策服务[3]。日本、荷兰、德国、英国、西班牙、法国、瑞典、新加坡等国也开展了一些技术预见活动。到20世纪90年代，全球三大组织开展跨国性技术预见，亚太经济合作组织实施了“技术与学习文化”、“APEC大城市可持续性运输研究”及“关于APEC大城市人口未来健康状况的研究”；联合国工业发展组织实施了“面向拉丁美洲与加勒比海地区的技术预见项目”；国际经济与合作组织实施的“国际未来研究项目”。技术预见从单一国家的活动逐步向地区合作发展，各国、各地区都试图通过各种方法的技术预见活动的开展，以把握具有前瞻性的新兴技术研究方向，从而指导科技规划、技术创新活动的开展，进而获得最大的经济和社会效益[4-11]。

1.3基于德尔菲法的技术预见的局限性

在研究多个技术预见实例过程中发现，基于德尔菲法的技术预见活动方法体系还存在很大局限性，主观性、有效性也存在较多争议，表2整理了预见活动过程中采用德尔菲法产生的局限及原因[12-16]。改善技术预见方法成为各国技术预见活动中普遍关注的问题。日本从第8次技术预见活动开始增加了基于文献计量分析的研究领域发展调查、并结合德尔菲法从客观层面、主观层面分别对科学基础研究、应用技术研究和社会需求进行了分析。

2科学计量和知识可视化在技术预见中的应用

2.1科学计量和知识可视化方法与科学研究的关系

科学计量法是运用数学、统计学等方法对一定时期内发表的研究成果进行统计分析，发现科学技术发展状况、特点和趋势的一种定量分析方法，主要包括引文分析法、共引分析法、词频分析法、专利引文分析法等，各种方法各具优势，适用于不同的研究领域。

2.1.1引文分析法

引文分析法是利用各种数学及统计学的方法和比较、归纳、抽象、概括等逻辑方法，对科学期刊、论文、著者等各种分析对象的引用与被引用现象进行分析，揭示其数量特征和内在规律，达到预测、评价科学发展趋势目的的一种文献计量分析方法[17]。通过引文聚类分析，特别是从引文间的网状关系进行研究，能使两篇或多篇没有外部联系的论文客观地被联系起来，揭示科技文献之间错综复杂的结构关系，探明有关学科之间的亲缘关系和结构，析出某研究领域的核心热点论文、研究机构、研究者、核心知识产权等；分析推测学科间的交叉、渗透和衍生趋势；还能对某一学科的产生背景、发展概貌、突破性成就、相互渗透和今后发展方向进行分析，从而揭示科学的动态结构和某些发展规律，为制定学科、技术领域的发展规划提供依据。

2.1.2词频分析法

词频分析法是通过统计关键词、主题词、篇名词等核心词汇在某一类学术文献中所出现的频次高低来判别该领域的研究热点、知识结构和发展趋势的科学计量方法[18]。通过分析关键词或主题词出现的频率，可以找到某一领域或学科的研究重点和热点，发现新的研究方向及研究热点的转移趋势，为技术的发展和优先目标的实现提高洞察力。国内外借助词频分析和共词分析寻找学科前沿的研究很多，应用较为成熟。如Wordsmith Tools、Word-Stat、ROST、Thomson Data Analysis（TDA）、Derwent Analyties、CiteSpace、Winisis等，也有采用SQL Server、VBA、Access、Excel等程序和数据库进行词频处理分析。

2.1.3专利分析法

专利分析通过对专利说明书、专利公报中大量零碎的专利信息进行分析、加工、组合，并利用各种数学及统计学的方法和比较、归纳、抽象、概括等逻辑方法，对相关领域专利及其引用文献对象进行分析研究，揭示其数量特征和内在规律，评价、预测科学和技术发展趋势，为科学研究、基础创新、产品开发决策提供参考。通过有关指标如专利数量、同族专利数量、专利引文数量等的统计分析，对统计数据的变化进行分析释义，确定技术领域的核心专利、关键专利权人或发明人；分析技术创新活动的重点用于遴选关键技术；获得技术动态发展趋势信息。尤其在新技术开发阶段，运用专利分析法可以确定快速发展的关键技术领域，达到技术预见的目的。日本、韩国、美国、台湾等都曾开展过大规模产业技术专利分析，为制定技术预见、技术发展战略和产业升级规划提供重要决策支持。

2.1.4科学知识图谱法

应用自组织地图及信息可视化技术，通过把应用数学、计算机科学、科学学、信息科学等学科的理论和方法与科学计量学引文分析、共现分析、社会网络分析等方法结合，对文献和网络信息进行自动分类，制作具有知识导向的自组织知识图谱，以揭示知识之间的联系和知识的进化规律[19]。由大连理工大学长江学者讲座教授、美国Drexel大学博士陈超美及其研究团队开发的可视化知识图谱软件CiteSpace，将知识的宏观计量与微观计量相结合，利用可视化技术预测知识域中的突发趋势和技术，在科学文献中识别与可视化呈现科学研究新趋势与新动态，使我国的科学知识图谱研究应用取得突破性进展。

2.2科学计量和知识可视化在技术预见中的作用

2.2.1客观反映科学技术领域的研究成果产出情况

文献计量分析方法降低了技术预见过程中德尔菲调查的主观性，较为客观地反映了研究成果的产出。利用文献计量分析开展的快速发展科学研究领域分析可以获得：①哪些研究领域是快速发展的领域；②这些研究领域呈现怎样的变化趋势；③在这些领域中，本区域的发展水平如何（全世界范围内或横向区域比较）等等。

2.2.2为遴选德尔菲调研专家提供依据

基于德尔菲法的技术预见活动中，首先选定一批权威专家，然后由权威专家推荐其他参与专家名单，这种“同行评议”虽然简便易行，操作性强，但极易产生主观选择带来的偏差，且青年专家很难脱颖而出。利用引文分析、专利分析、聚类分析及知识可视化等科学计量方法，可避免上述偏差的产生，利于组建高质、全面的专家队伍。

2.3科学计量和知识可视化在技术预见分析中的应用实践为提高技术预见质量，改善技术预见方法体系，克服专家预见的主观性，国外的一些专家和机构提出了将专利分析作为技术预见的重要工具，探讨科学计量分析在技术预见中的重要性。从论文、专利说明书、网页等文本中抽取相关词语生成结构化数据，进而通过分类、聚类、共现矩阵、聚类图等可视化的方式呈现分析结果，挖掘文本间的隐含关系并发现新研究趋势、辨认技术热点，为技术研发与自主创新、专利评价与评估、专利权保护、技术合作等的创新、管理决策活动提供科学依据。

日本第8、9次技术预见活动过程中，在前7次预见分析活动的基础上总结经验，将利用文献计量法提取研究领域作为开展技术预见分析的一个基础内容，并对这些研究领域进行内容分析，从而了解研究领域[14]。调查以ESI等文献数据库为论文样本库，从数据库中按照科学门类和研究前沿抽取每个年度一定比例的高引用论文，根据共引关系为高引用论文确定聚群关系。将一定量（大于2万篇）的高引用论文按照一定时间内引文变化情况确定热点前沿，包含有2个（含）以上热点前沿的研究领域定义为快速发展研究领域，同时包括的热点前沿越多，该领域快速发展的属性越高，并是核心的快速发展研究领域。最终确定快速发展研究领域和核心快速发展领域。这一科学计量学成果在技术预见活动中的应用实践，为优化技术预见模式提供了极有意义的参考。

3融合科学计量和知识可视化方法的技术预见模型构建不少发达国家在制定科技规划、确定创新领域过程中，已逐步从定性分析向定量、定性组合分析，从单纯依靠专家智慧向“专家智慧+定量数据+科学工具”的组合研究模式转变，其中对科学计量和知识可视化成果在技术预见中的应用逐步增加，提高了技术预见活动的客观性、方法的科学性。本文结合在技术预见过程中的目标要求和过程需要，将主、客观两类方法集成应用，尝试构建基于科学计量和知识可视化的技术预见分析方法模型，以期达到提高技术预见分析的质量，进而提高其对科技规划、技术创新活动的辅助作用。

3.1区域产业科技创新规划中的模型构建

图1提出了区域产业科技创新规划中的技术预见分析方法模型。首先以区域产业创新发展规划中的重大决策过程为起点，选择可能产生最大经济与社会效益的战略研究前沿，运用词频分析、引文分析等科学计量和可视化方法，得到每个快速发展领域的研究内容、相关关系与进展图谱，并通过对本区域与其他区域的发展水平、优劣势和态势变化的比较分析，结合专家咨询、市民愿景调查，确定优先发展领域、选择关键技术和通用技术提供区域产业规划及政策选择，政府将预见结果向产业界积极公布和推广，促使企业的技术创新活动的生态化发展。所示模型将专利分析、引文分析等科学计量和可视化方法与德尔菲法充分结合，强化工具对分析、预测技术发展趋势，识别新技术的客观描述，弥补完全德尔菲法技术预见的主观缺陷，更科学、高效地确定关键技术清单、调查专家人选，而德尔菲法也不是一个独立的环节，在科学计量分析阶段、区域产业发展现状研究、产业技术需求研究、产业发展SWOT分析过程中均包含着德尔菲法的应用。

3.2应用于企业技术创新决策的模型构建

企业技术创新，是企业吸收、掌握、应用、创造新的技术成果的过程。技术预见在企业技术创新过程中的应用，可以是一次性的活动，也可以是持续的过程，它是对基于技术预见的区域产业科技创新规划的深化和细化。图2以高新技术领域为对象提出企业技术创新中的技术预见分析方法模型。企业首先大量收集政府区域产业规划和相关政策、市场报告、商业评论、专家学者以了解产业、市场发展趋势，确定若干有利于加强企业技术核心圈的技术，通过科学论文、专利文献等的科学计量和可视化图谱展示，获得这些技术的研发态势、核心竞争对手和可合作者等信息。组织由外部专家和内部技术人员、市场人员、管理人员共同参与的专题讨论会，对企业当前技术力量、产业发展趋势、上下游产业状况、市场愿景、品牌及销售等情况进行充分讨论，根据企业的优势、劣势、机会和威胁，制定有实现可能的优先和核心R&D项目选择方案，提供合适的合作伙伴。 企业的技术预见以提高企业科技创新规划的科学性、前瞻性和有效性为目标，同时也是对近期、中期、长期商业策略实现的重要辅助。在技术预见活动中引入文献分析利于企业跟踪本企业核心技术圈的相关基础性科学研究进展和相关关键技术的研发态势，利于企业员工对企业发展战略的统一认识和技术、管理行为协调。

4结语

科学技术的发展与区域经济和社会发展的联系日益紧密，区域高新技术产业的规划、关键技术选择、企业技术研发投入的选择将直接关系到区域经济的发展和企业未来新技术开发的成败。融合科技计量和可视化研究成果的技术预见模型，可为区域产业规划、企业科技投入和创新改革提供新的途径和方法。

参考文献

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（本文责任编辑：马卓）

作者：葛慧丽　潘杏梅　吕琼芳

基于知识管理的科技创新论文 篇2：

新经济机会论（下）

四、基于三观统一的GEI新经济机会论

1.GEI新经济机会论及解析

基于对新经济发展的持续跟踪，GEI从方法论维度提出适应时代趋势的新经济机会论。新经济机会论就是在新经济背景下，指导创业者、企业和区域等各类主体发现机会、识别机会、把握机会，通过对机会的合理运用实现主体价值倍增和爆发式成长的方法论。在新经济时代，创业者和创业企业要不断修炼提升自身的战略洞见能力，通过卓越的战略洞见，结合企业自身长板，敏锐把握技术、市场和产品发展趋势，率先抢占科技创新发展的奇点，前瞻布局，合理运用合伙、跨界、平台、生态圈、自成长和引爆点等6大企业爆发式成长机制，实现跨越式发展。产业组织者要时刻把握技术突破、需求升级、产业跨界和规制变化等新产业生成与发展机会，结合产业自身基础，找准产业发展新方向。区域管理者通过制定宏观战略规划，全面把握新经济时代地区所面临的外部机遇，将外部机遇与自身区域个性长板相结合，实现区域特色发展，弯道超车。新经济机会论起于生态，终于生态，繁荣生态孕育无限机会，抓住机会将会实现爆发式成长（图1）。

2.创业企业运用洞见把握新经济发展新机会，成为改变世界的主导者

创业是新经济发展的核心原动力，创业的动力来源于“用创业改变世界”的梦想。在新经济时代，创业者和企业家将取代政治家和科学家成为改变世界的主导者。创业之所以能够推动新经济不断向前发展，是因为创业已经与创新价值的实现紧密相连。创业者和创业企业通过敏锐的战略洞见，准确洞悉新经济时代其所处行业领域的技术趋势、产品趋势和商业模式趋势，前瞻布局，抢先抓住适应行业发展的技术创新机会、产品创新机会、商业模式创新机会和业态创新机会，将系列创新转化为一种可持续经营的事业，由此产生新产业、新业态，再产生原创新兴的产业和企业，创造巨大财富，持续为新经济注入创新活力。马克·扎克伯格正是通过其卓越的战略洞见把握住了21世纪初期社交经济的发展机会创办了Facebook，推动了社交网络的发展，革命性地改变了人们沟通和交流的方式。

3.产业需抓住技术、市场、跨界和规制变化机会，催生新业态

新兴产业从产生到爆发成长，背后有着深刻的社会和经济原因。从过去的新兴产业生产机理分析，结合目前新的发展形势，GEI认为新兴产业的生成与发展主要遵循重大技术突破、社会需求升级、产业跨界融合、规制变动与政策引导等4条规律。因此，产业创新发展需抓住技术突破、需求升级、产业跨界和规制变化等机会，实现爆发式成长，催生新产业、新业态。

重大技术、前沿技术、颠覆性技术的突破与变革是新兴产业出现最主要的因素，将实现垂直性层级跨越，催生“从0到1”的原创性新兴产业，开辟新产业蓝海市场，并带来技术专利、网络效应、规模经济、品牌等一系列竞争优势。新技术应用过程中往往会催生一系列新业态，例如现代信息技术的发展和应用，催生了新一代互联网产业的兴起以及大量与之相关联的新兴业态的出现。产业跨界是产业通过嫁接其他产业价值、模式，或进行技术、商业模式的全面创新，打破传统产业边界，从一个产业领域向另一个产业领域延伸、渗透、融合，从而实现产业跨越的产业价值链运动形式，是深层次的产业融合。随着个性化、专业化消费兴起，更精准、更便利、定制化的新兴业态涌现，社会市场需求不断升级。围绕生理需求、安全需求、社会需求、尊重需求以及自我实现等需求领域的新业态不断涌现，智能家居、智慧楼宇、服务机器人、健康服务、新社交、虚拟旅游、在线教育、精准医疗、网络直播、自媒体、虚拟体验等新业态层出叠见。

最后，我国持续推进计划经济向市场经济转轨，提出最大限度发挥市场配置创新资源的决定性作用，国家通过改革创新、政策引导，加快开放部分受限领域，鼓励新兴领域发展，为新业态、新产业成长壮大提供空间。产业组织者应紧抓新产业生成的4大机制，全面推进产业创新发展。

4.区域要结合个性长板把握发展机会，汇聚新产业新业态实现跨越发展

随着全球化进程逐步深入，新经济发展不断演进，我国各区域差异化发展将成为普遍趋势。随着互联网+、共享经济、智能经济等广泛普及，新产业、新业态、新技术、新模式不断涌现，产业生命周期大幅缩短。未来原创性新兴产业将呈现爆发式增长态势，区域应全面拥抱新经济，结合自身个性和长板，把握区域发展机会，汇聚符合区域特色的新产业新业态实现跨越式发展。区域通过把握外部发展机会，同时结合地理学三规律、“天地人”视角和区域长板分析，识别能够与其他他区域差异化、个性化发展的独有机会。区域在谋求自身发展过程中，要放眼全球，在全球产业创新生态中把握有利于自身的发展机会，在全球创新兴起和产业重构浪潮中找寻自身特色，遵循“范围、综合和因果”地理学三定律，准确把握区域的客观属性。通过分析區域范围，明确区域的空间范围及区域内的自然资源和人文现象，通过研究区域自然环境、历史和人文等各要素的相互作用、相互关系和时空变化规律，发掘区域发展的本质内涵。利用区域长板分析，通过客观评析区域地理条件、自然资源、科技创新资源、人口与劳动力等资源禀赋，把握区域发展所具备的硬环境条件，通过考察区域历史、文化、人文、宗教信仰等，凝聚助力区域特色发展的软实力。通过对新经济背景下涌现的各种机遇的准确把握，结合区域个性，集聚新产业新业态。

五、GEI新经济机会论实践与应用方向

1.新经济机会分析法

机会分析是一个过程，核心是基于对长板的充分掌握，提炼总结对区域或企业最为重要、最为密切的强关联性的机会点。机会与长板不同，长板是基于自身决定区域的核心竞争力；机会则来自外部，需要识别和把握。发现机会和挖掘长板是并行的，应在充分尊重机会的前提下重点挖掘内部的长板优势并有效转化为现实生产力，同时用长板进一步放大机会。在战略分析中，外部机会和自身长板之间的关系是相辅相成的。一方面，任何长板都只是在机会的意义下存在，只有与机会符合的长板才是有价值的长板；另一方面，在长板的意义下机会将更有价值，只有拉伸长板才能更好的抓住机会和发挥机会的作用。

例如，小米借助“互联网+”，凭借“硬件+系统+软件”等技术优势，率先利用社交媒体、自媒体、网络媒体的营销策略和互联网销售模式，利用众包研发与生产以及轻资产运营的商业模式，2014年实现手机销量超6 200万台，市值评估450亿美元。随后小米在不断寻找新的市场机会的同时，又持续拉伸自身长板，陆续推出了面向消费者的小米手环、小米盒子、小米移动电源、小米活塞耳机、小米摄像头、小米智能血压仪、小米家装、小米净水机等智能产品，即所谓利用自身长板进一步寻找和创造新的机会，持续放大机会的作用。

（1）“国际-国内-区域”3层次机会分析法

在经济全球化时代，无论是企业、产业还是区域的发展，都会受到国际、国内和区域的政治环境、经济环境、技术环境、社会文化环境等宏观环境的影响。因此，全体系、系统性分析国际、国内、区域形势对制定区域发展战略、产业发展规划十分必要。而GEI的“国际-国内-区域”3层次机会分析法广泛应用于园区发展战略、区域产业规划等咨询项目（图2）。首先，国际环境分析是为了找出现阶段全球最新的科技革命、产业变革的热点和趋势，是紧跟时代前沿。其次，国内形势分析是为了吃透国家政策，是紧跟国家战略导向。最后，区域战略分析是为了明晰区域重点发展方向，是紧跟区域发展诉求。只有把握住了国际、国内、区域形势，提炼与研究对象紧密相关的几点核心机会，并结合自身长板，才能制定出符合实际的项目咨询报告。

（2）“识别-战略-靶向”3阶段分析法

“识别-战略-靶向”3阶段分析方法是GEI企业战略咨询、产业规划咨询、区域战略咨询及其他战略咨询项目常用咨询方法（图3）。其中，识别阶段是发现机会和挖掘长板，是在尊重机会的前提下重点挖掘内部的长板优势并有效转化为现实生产力，同时用长板进一步放大机会的过程。在战略分析中，外部机会和自身长板之间的关系是相辅相成的，但机会分析不等于外部环境，外部环境是机会分析的直接体现，但不是全部体现。而靶向阶段的重点任务是机会分析与区域长板结合的最终体现。对企业而言，所有任务既体现了抓机会，也体现了拉长板。对区域而言，绝大多数任务体现了抓机会和拉长板，个别任务补短板。

（3）“咨询师-项目经理-项目督导”3进阶方法

GEI咨询工作“咨询师-项目经理-项目督导”3进阶方法根据不同层次人员的能力水平，体现机会分析的系统性和进阶性。咨询师需进行多层次的机会分析，需要全逻辑思考机会，即按层次“全球—国家—区域”和按视角“宏观—中观—微观”2个维度进行体系化分析。项目经理需全面考虑机会分析框架，即把机会分析的成果写入概念设计报告，还要依据诊断出的长板，甄选需要列出的机会。项目督导需凝练机会与长板之间关系：在机会、长板之间建立更加凝练的关系，还要在所列出的任务中能够看出每个任务都具有拉长板和抓机会的特点。

2.GEI抓机会的实践

（1）把握全球价值链演变机会，提出产业价值链运动三规律

20世纪90年代，随着生产和贸易全球化不断深入，世界价值创造体系在全球出现了垂直分离和再构，全球产业经历了3次价值链的分解。第1次分解是大产业的概念产生，产业之间产生线性关系，形成上、中、下游产业。第2次分解是企业价值链外化，细分产业形成，细分产业之间呈线性关系，形成研发、原材料、零部件、组装销售等部门。第3次分解是细分产业内部的模块化分解，形成区域聚集，各个模块由技术规则、大公司和产业联盟主导决定，分为技术导向、资源导向和专业程度导向。新经济时代，伴随经济全球化日益深入，价值链的分解、融合和新业态以难以想象的速度不断上演，开始引领全球经济的发展。

（2）把握创业和商业模式发展机会，首创商业模式概念验证实验室

商业模式概念验证实验室发展成效。商业模式概念验证实验室在国内外开创商业模式概念验证新型创业服务，形成“模式打磨+头脑风暴+人脉链接”服务模式，帮助创业者插上新经济思想的翅膀，促进创业从想法到公司、从死亡谷到瞪羚、从“瞪羚”到“独角兽”和资本市场。这是一种全新配置资源的方式，以高频活动产生高端链接、以高端链接配置高端资源、以高端资源产生高端创新成果，在局部形成创新生态。对于深度服务的企业，通过智力投入与创业企业建立股权纽带关系，取得1%～5%不等的股权，实现智力资本化。实验室已为200多家企业提供创业资讯辅导，为80多家创业团队举办高水准创业头脑风暴服务，已与1家准独角兽企业建立战略合作，实现智力资本化。

商业模式概念验证实验室在创业中的作用。对于商业模式概念验证实验室在创业中的作用，GEI主要有4个方面的观点：

①创业作为高危试错亟待商业模式概念验证对冲。创业的本質是一个试错过程，而高存活、高成长的创业有赖于高水平概念验证。一个成熟的商业模式及其背后的产品技术或者服务，从想法到公司，从创办到跨过“死亡谷”，从存活到发展成为“一业一态”的“瞪羚”企业，或者进一步成为独角兽企业，各个环节需要不断的创业试错或市场验证。而一个完整的创业试错，则需要历经思想市场、技术市场、资本市场、消费市场的验证。思想市场验证侧重商业模式，技术市场验证侧重技术路线，资本市场验证侧重投资价值，消费市场验证侧重客户体验。成熟的商业模式是成功创业的本质，高水平的概念验证是提升创业成活率的关键。

②通过“模式打磨”开启一场只为生命远行的修行。在以“模式打磨”为主旨的事前辅导过程中，商业模式概念验证实验室核心是指导或帮助创业者或创业团队如何思考创业、如何撰写商业计划书、如何“讲故事”。在如何思考创业的问题上，咨询师凭借深谙产业发展之势、创业成功之律、企业发展之道、管理推进之术，帮助创业企业立足自身长板，着眼外部环境反向挖掘卖点，实现0%～100%的商业模式创新。在撰写商业计划书的问题上，核心是追本溯源、以简驭繁、不忘初心，帮助创业者究竟如何用一句话说出愿景梦想、如何用一句话说出商业模式、如何用一张表画出战略草图、如何用一张图画出商业模型。

③事中“头脑风暴”——一种全新思考问题的方式。在以“头脑风暴”为主体的概念验证过程中，核心任务是基于创业项目路演的商业模式推演，核心是借助外脑式头脑风暴打开创业脑壳。在这个外脑式头脑风暴中，就需要有不同领域、背景、专长、资源的人参加。诸如企业家往往从市场的角度去看待一个商业模式；技术专家从技术的角度去看待一个商业模式；投资家从投资回报的角度去看待一个商业模式；政府产业管理者从新产业新业态培育的角度去看待一个商业模式；咨询师则从上述所说的“产业发展之势、创业成功之律、企业发展之道、管理推进之术”看待创业、看待企业。

④事后“人脉链接”——一种全新资源配置的机制。在“人脉链接”为后续服务机制的过程中，核心是创业自下而上、知行合一的创业实践，与商业模式概念验证实验室内外部创业导师自上而下的高端链接及其由以产生的高水平创业指导有机结合。这其中，实验室最大资产是在各个产业、领域具有专长、影响、资源的服务团队，每一位专业服务人员都成为不同产业领域入口，他们不仅代表行业新思想、新模式、新趋势最高研究水平，还在产业企业、公共机构、服务机构领域拥有业界联系，能够为企业提供高水平创业指导。

（3）把握知识管理发展机遇，搭建知识管理平台推广知识产品

GEI知识管理发展分为知识积累、以知为主、知行合一3个阶段。1998年GEI在国内率先开拓“知识管理”的研究领域；1999年编著并出版了首部中文知识管理专著——《知识管理：竞争力之源》；2000年提出了基于知识管理的电子政务模式；2003年编制出版了知识管理与IT技术结合的首部专著《知识管理的IT实现——朴素的知识管理》，现已累计多项成功的电子政务咨询实践案例；2009年知识管理平台KMP4.0开发成功，GEI是知识管理实践的积极开拓者；2011年知识资源管理平台KRP5.0开发取得突破，发布ECM、EDM等模块；2012年北京智识获得国家科技支撑计划项目的支持，承担创新应用链知识模型研究和知识管理系统集成优化开发任务；2013年北京智识企业管理咨询有限公司启动社交化管理平台INK研发工作，当年系统上线；2014年科集网——高新区科技服务集成平台上线；2016年瞪羚云平台上线；2017年KRP6.0版发布，并在劲牌有限公司部署上线。

（4）把握国家发展新经济的机会，推出新经济咨询方法

2016年，李克强总理在《政府工作报告》中提出，當前中国发展正处于这样一个关键时期，必须培育壮大新动能，加快发展新经济。过去20年，GEI围绕高新技术产业、新兴产业、“瞪羚”企业的发展，在微观企业战略、中观产业战略、宏观创新政策等层面建立了一套经世致用的知识体系，形成了独具特色的新经济咨询方法。作为新经济领域的民间智库，GEI长期专注于中国新经济发展，坚持以新经济咨询业务为支撑，推出80/20/4创意法则、长板理论、外脑式头脑风暴法“创新驱动三方法”和新经济机会论、爆发式成长论和创新生态论“新经济三方法”，为中国新经济发展、为创新驱动发展、为创新创业发展提供理论支撑。

基于知识管理的科技创新论文 篇3：

“工业4.0”视野下“职业教育4.0”的形态分析

摘 要 “工业4.0”是一种基于信息化发展而引发的新的社会时代形态，不仅给人们的生产、工作和生活等方面带来影响，也驱使了职业教育朝向4.0的形态发展。基于“工业4.0”的“职业教育4.0”形态表现为：服务生涯发展的职业教育价值取向，即职业教育是一种面向个性化生涯发展的服务；关注复合素质的职业教育目标定位，即职业教育在于培养具有复合素质的技术技能人才；走向跨界协同的职业教育内容构成，即打破学科专业界限的壁垒形成整合化的内容；促进自主学习的职业教育方式优化，即以多种方式促进学习者自主学习。

关键词 工业4.0；职业教育4.0；价值取向；数字化

当今世界范围内的制造业革命——“工业4.0”或第四次工业革命，被公认为是一种新的社会发展形态。教育作为一种社会实践活动，总是随着时代的发展、变化呈现出新的特征。当前，“工业4.0”正急剧地变革着生产格局和生活方式。基于“工业4.0”的“职业教育4.0”正在悄然形成，其表现形态引起越来越多研究者的关注。本文以“工业4.0”时代为基础，从职业教育价值取向、职业教育目标定位、职业教育内容构成和职业教育方式优化四个方面分析“职业教育4.0”的形态，希冀为职业教育的改革发展提供一些启示。

一、职业教育价值取向：服务于学习者的生涯发展

同前几次工业革命相比，“工业4.0”的最大特征是：“不再以制造端的生产力需求为出发点，而是将用户端的价值需求作为整个产业链的出发点，改变以往工业价值链从生产端向消费端、从上游向下游推动的模式，从用户端的价值需求出发提供定制化的产品和服务，并以此作为整个产业链的共同目标，使整个产业链的各个环节实现协同化，这一切的本质是实现工业视角的转变。”[1]这意味着模式化、批量性的生产将会在“工业4.0”时代转向个性化、多样性的生产。企业生产活动不再以供应方为出发点盲目生产，而是以需求方为出发点根据需要进行弹性化生产；工业界提供给顾客的不再是单纯的产品，而是与产品融为一体的价值能力，如产品所附着的时尚感、愉悦感、舒适感、安全感、心理感等。

当前，人们对“工业4.0”时代充满着无限的遐想：消费者可以在自己的手机或掌上电脑上打开智能工厂的平台，根据自己的生理健康需要、居室的格局等个性化要求定制一台冰箱。1个月后，或在更短的时间里，独家定制的冰箱就开始为消费者提供承载一系列价值能力的服务；消费者在下班前将自己的晚餐信息传递给冰箱的指令中心，冰箱在中央处理器的控制下自动解冻晚餐的食材……。对消费者来说，产品呈现的是智能化的服务，包括了从消费者提出需求到产品设计再到消费者接受承载着价值能力的服务等一系列环节。由此不难看出，在“工业4.0”时代，传统的模式化、批量性生产逐渐向个性化、多样式的生产转型，生产过程的自由度和灵活性将得到前所未有的提升，产品将会同时具备高精度、高品质、多品种、个性化、小批量的品质，从只顾及生产开始逐渐转向关注产品全生命周期的服务价值。

这一系列的变革凸显了“工业4.0”的核心价值——“服务”。这一核心价值对职业教育的要求是，职业教育本身要作为一项服务性活动，服务于学习者的生涯发展，持续提升学习者的服务意识和服务能力。因此，在“工业4.0”时代，职业教育必然会呈现出与其相适应的4.0新形态，在价值取向上将走出标准化、终结性的格局，致力于学习者的个性生涯发展。在马克思主义哲学看来，价值建立在两个或几个事物之间关系基础之上，是主体需要与客体属性在相互满足与被满足的关系中所形成和衍生出来的一种旨趣、导向和指引。在“工业4.0”时代，职业教育与社会、个体之间相互关系所形成的价值是“职业教育4.0”形态的一种集中体现。具体来看，“职业教育4.0”形态的价值集中体现在两个方面。

（一）职业教育的创客精神价值

在“工业4.0”时代，从业者首先需要考虑如何满足消费者的多样化需求，如何實现产品的个性化，如何探寻最广阔的市场，如何使产品或服务拥有最大范畴的客户。这就需要职业教育确立起一种服务的意识，培养学习者创新服务的意识和创造服务的能力。其次，应考虑职业教育的求变意识价值。在“工业4.0”时代，整齐划一的格局将被打破，标准化意识将会转向个性化的求变意识。“工业4.0”将促使新的业态不断生成，多样化的职业需求不断出现，长期稳定不变的职业格局将不复存在。为此，职业教育要确立求变的意识，以确保学习者能够应对变化万千的工作世界。这就需要职业教育确立起一种服务的意识，培养学习者求变意识和创新创造的能力。

（二）职业教育的生涯发展价值

职业教育要解决学习者的生涯发展问题，不断关注学习者即时即刻所需要的知识、技能。如学习者在职业教育中学习的是关于燃油汽车的维修，但在其毕业后也需要能胜任新能源汽车的维修。亦言之，职业教育能够为学习者未来的生涯发展奠定基础和提供服务。职业教育不再是一步到位的、既成不变的终结性教育，而是面向个体不同发展阶段或应对社会发展新需求的生成性教育。从某种程度上说，职业教育是一种生涯发展教育，是一种针对个体成长的指导和服务；职业教育将会颠覆终结性的、一次性的教育取向，将会为学习者的生涯发展提供多样化的服务，满足学习者的个性化需求，确保其职业生涯实现可持续发展。

二、职业教育目标定位：关注学习者的复合素质

在“工业4.0”时代，机器并不能完全取代人，而是期待更加优秀的人才，需要工作者具备进取意识、创新意识、适应能力、跨界思维、协同能力、可持续发展等素质。“当前的汽车或许不再是一个‘机械’，而是一个由传感器、天线、接收器、显示仪等众多电子零部件组成的‘电子产品’；而随着物联网的发展，汽车已经从一个‘电子产品’进一步变身为一个‘网络产品’。”[2]此时，汽车行业的人才不再是简单地局限于汽车的生产制造这一专业技术领域，而是同时要具备电子、信息化、管理、商贸等方面的专业素质。其他制造业领域亦是如此。这些现象意味着，“职业教育4.0”在人才培养目标上将会体现出自己的新形态，打破传统的、单一技能的人才培养定位，把复合素质的技术技能型人才作为培养目标。

（一）生产方式的变化要求多重技术的跨界整合

世界经济论坛创始人、日内瓦大学教授施瓦布（Klaus Schwab）在《第四次工业革命》（the Fourth Industrial Revolution）中指出，工业生产中的数字技术、物理技术和生物技术等方面的有机融合，将会以强大的力量影响着我们的经济和社会。美国的TechCrunch是报道创业公司、评论互联网新产品、发布重大突发新闻的科技媒体，在业界颇负盛名。在该媒体2010年评出的十大重要技术中，“有超过一半的技术涉及移动领域，最主要的技术来自于移动互联网领域。这些即将或者已经影响人类生活方式的新技术几乎都是涉及多学科的跨界协同创新项目。”[3]如：“增强现实是虚拟现实与空间定位技术的跨界创新平板电脑是智能手机与膝上电脑的跨界创新；实时搜索是将实时搜索与实时信息过滤相结合并于搜索引擎的跨界创新；手机视频是通讯与在线视频的跨界创新；手机交易是电子商务与移动信息技术的跨界创新；地理定位是地理信息系统、基于位置的服务、第三方应用程序之间的跨界创新。”

这意味着以网络物理系统（Cyber-Physical Systems，CPS）为基础的社会生产方式将会成为“工业4.0”时代的生产方式。这种生产方式将实体装置与网络系統联结起来，其本质是人、机、物的有机融合。面对以网络物理系统为基础的生产方式，企业生产需要工作者具备多重技术的协同。对一线工作者来说，不仅能够熟悉机器和生产线，了解机器的结构和运行原理，还要懂得计算机科学方面的知识技术，更要具备将人、机、物融合为一体的能力。

（二）工作任务的变化呼唤复合的职业资格

在“工业4.0”时代，产品的研发、设计、生产过程和售后服务是一个由智能网络构成的有机体，研发者、设计者、生产者和维护服务者之间的界限将会越来越模糊。工作场所、工作环境、工作内容的变化，特别需要从向学习者传授知识和技术转变为发展学习者的心智能力（即心理能力和思维能力）。这就需要职业教育教学活动能切实增强学习者解决复杂问题的能力，不断提升学习者应对技术更新、组织变革的综合能力。此外，职业教育教学活动还要提升工作者的自我组织和自我管理能力，特别要注重工作者自适应能力和创新能力培养，使他们从接受、顺从走向质疑、批判，从单一的文字素养走向数字素养、信息素养、设计能力的整合。对此，德国工商业公会（Deutscher Industrie- and Handelskammertag， DIHK）指出，“未来德国职业教育最大的挑战就是人才需求的‘弹性化’。德国的职业教育必须从过去培训‘单一技术（mono-skill ）’走向‘多元技术（multi-skill）’的目标，未来需要的不再是专精于单一技术的人力，而是具备可以灵活运用的多元技术人力”[4]。

（三）数字化发展特征要求从业者具备IT能力

所谓IT能力，主要是指“高度抽象来说就是企业使用数据的能力，包括了数据的采集、存储、分析能力，其核心指标是通过数据‘发现’知识的能力，即为企业智慧的一种本质表现形式”[5]。其对企业的竞争具有决定性影响。对此，张鹤达等运用样本配对比较的方法发现，拥有较高IT能力的企业其短期和长期的运营绩效均优于未具有较高IT能力的企业[6]。这意味着，提高企业的竞争能力，需要首先提高企业的IT能力。在“工业4.0”时代，IT能力不仅仅限于实现企业生产后台流程的自动化，也不限于开拓电商和新市场渠道，IT能力将被融入到产品中去，成为产品本身的一部分。IT能力之于“工业4.0”时代的企业具有如此重要的价值，这要求从业者需要具备一定水平的IT能力，以建立一套面向产品数字化的IT技术体系。“职业教育4.0”理应满足“工业4.0”时代对从业者IT能力的需要，将IT能力列入其人才培养目标之中。

三、职业教育内容构成：走向跨界协同

有研究者曾对工业4.0时代企业员工职业能力体系框架做了归纳和描述，认为工业4.0时代特别强调企业员工的“数字技术的应用和数据的分析和利用能力”“跨领域复杂环境下的工作能力和协调能力”和“创造创新能力、终身学习能力和知识管理能力”[7]。这意味着工业4.0时代的企业员工需要具备复合素质。面对复合素质人才培养定位的需求，职业教育4.0在人才培养内容方面也必然走向跨界协同，打破学科专业界限，提供整合性的教育内容。

（一）打破专门化知识的格局，建立知识体系之间的联系，形成对接产业的、跨界协同的专业群

实现三项集成是“工业4.0”的核心目标之一。所谓三项集成，主要包括纵向集成、横向集成和端到端集成。其中，纵向集成的目的是追求企业内部所有环节之间信息无缝链接，克服企业内部信息孤岛的问题；横向集成主要是通过价值链和信息网络实现企业之间的资源整合；端到端集成主要围绕产品的生命周期，实现从产品的需求、产品的设计、产品的制造再到产品的物流、产品的使用与维护等各环节之间的链接。从本质上看，“工业4.0”中的三项集成最终将会达到人与人、人与机器、机器与机器、服务与服务之间互联。这一目标的实现需要从业者具备跨界的复合素质。鉴于此，职业教育需要打破专门化知识的格局，建立知识体系之间的联系，实现信息通讯技术、管理技术与工业技术的融合。

另外，在“工业4.0”时代，过去那些集中的、单一的、标准化生产将向网络化协同生产转变，传统彼此独立的企业将向跨界融合型企业转变。这对企业及其从业者的协同分享提出了比较高的要求。以数字化为媒介的面向高度灵活的个性化产品生产模式与协同服务模式将会形成，传统的行业界限逐渐模糊甚至会消失，并会生成新的活动领域。传统意义上的专业界限将会打破，越来越鼓励跨界协同，形成对应新的活动领域的教育内容体系。当前，许多院校都开设了机器人专业。对企业来说，仅仅会设计、制造机器人远远不够，企业同时还需要大量的操作人员、系统维护工程师和设计工程师等人才。如制造类专业，不仅仅要涉及传统的制造类课程，同时引入信息类、管理类、商业类的课程，诸如智能控制、物联网、嵌入式系统设计、工业软件应用、管理与沟通、市场开发等课程将也成为专业课程。再如传统的旅游管理专业将进一步在物联网的推动下拓展领域，形成网络旅游这一新的发展空间，集合电子商务、物理网络系统技术、商务管理、旅游等多个领域。实际上，传统意义上的专业教育体系已经无法适应“工业4.0”时代的要求。越来越多的专业逐渐在融合中获得发展，如制造类与信息类、制造类与服务类、管理类与信息类、制造类与管理类等专业之间走向交叉融合。

（二）数字化内容将会渗透、融入到职业教育专业课程中

2016年3月11日，在德国法兰克福召开了一场主题为“职业教育4.0：不断发展的数字化职业教育”的学术研讨会，将数字化确定为“职业教育4.0”發展的方向和灵魂。从本质上看，“职业教育4.0”与职业教育1.0、职业教育2.0和职业教育3.0之间最大的差别是数字化水平。其中，“职业教育1.0”被理解为是一种与生活融为一体、面向生活的职业教育，“职业教育2.0”则是一种基于职业分化或专门工作领域的专门化教育，“职业教育3.0”本质上是一种面向独立职业行动的教育过程，“‘职业教育4.0’强调在数字化工作世界的经验导向和科学导向的拓展职业品质”[8]。在“工业4.0”时代，信息通信技术与装备制造业融合已经成为必然的发展趋势，以物联网、云计算、大数据等概念为标志的新一代信息技术将会贯穿的产品设计、产品生产、企业管理和售后服务等企业活动的各个环节中去。有观点指出，“制造业也将成为信息产业的一部分”[9]。德国教授Karl Wilbers在其所发表的《职业教育4.0：大数字化时代下的职业教育》一文中将“职业教育4.0”作为大数字化时代下职业教育形态的代名词[10]。“职业教育4.0”的核心内容是数字化内容，数字化内容将会渗透到职业教育内容之中。

（三）职业教育课程走向整合化

在“工业4.0”时代，“软件企业、互联网企业、制造业企业之间的边界日益模糊”[11]，其他产业之间的边界也逐渐模糊，产业之间的融合趋势逐步加快。与此同时，制造业与服务业的融合程度将会越来越深，制造业逐步走向服务化，服务业则逐步走向产品化。这将使职业教育课程呈现出整合的理念，逐步形成无边界的专业和无边际的知识领域。在“工业4.0”时代，世界各国的人因工程学都获得了长足的发展。人因工程学是专门研究人和机器、环境的相互作用和科学融合，以便使所设计的机器和环境系统能够适合人的生理、心理需要，达到工作与生活健康、舒适、安全的一门学问。从这个界定来看，人因工程学是一种面向智能系统的复合跨界领域。在“工业4.0”时代，如同人因工程学一样的复合跨界领域将会越来越多。这就需要对“职业教育4.0”的课程形态做出改革，将过去那些专门化知识领域的课程组织形态转变为需求引领、问题导向的项目化、整合型课程组织形态，将能够解决复杂现实问题的相关知识领域整合起来，形成跨界协同的整合性课程。

四、职业教育方式优化：促进自主学习

数字化作为“工业4.0”的核心特征之一，引发了职业教育教学方式的巨大变化。学校将不再是唯一提供职业教育的场所，职业教育将从学校围墙中的封闭学习扩展到校外开放的自主学习。“工业4.0”加快了生产技术手段变化、更替的速度，职业教育不再是完成性的教育形态，会逐渐升级为学习者提供持续学习的平台，促进学习者的自主学习，塑造其可持续性的学习力。由此看来，社会学家伊凡·伊里奇（Ivan·Illich）在20世纪70年代提出的“非学校化”预言可能真的会成为现实。职业教育将走向促进自主学习的形态，以开放、分散、碎片、虚拟的方式围绕学习者的学习来提供服务。

（一）职业教育是一个促进学习者学习的过程

在“工业4.0”时代，知识更新和裂变的速度都在加快。这就意味着知识的半衰期将会大大缩短。有研究者指出知识的半衰期已经“由最早的100年逐步缩短至3年”[12]。这也就意味着，大学四年里所学到的知识，还尚未毕业就已经有一半过时了，即基础知识仍然可用，其他知识已经过时，被新的知识所取代。这就需要“工业4.0”时代的从业者具备自主学习能力，以持续不断地更新自己的知识体系，与社会发展保持同步。同时，社会专业分工越来越细致，职业岗位变动越来越频繁，职前教育的有限性和可持续性都在不同程度上受到影响。这就需要学生在毕业后重新学习各种生产生活知识，以适应工作岗位的要求。

毋庸置疑，“工业4.0”时代的到来，对从业者的自主学习提出了挑战。面对这种挑战，教育特别是“职业教育4.0”应该对课堂教学做出相应的改革，从侧重知识的传授、岗位技能的掌握，转变到注重自学能力的培养。在职业教育中，教师们会根据职业教育的基本教学规律，运用科学、系统的方法对教学目标、教学内容、教学方法、教学策略和教学评价等环节做出计划和安排，并按照预定的教学方案来生成课堂教学，以提升学习者的学习成效。

为应对“工业4.0”时代的挑战，“职业教育4.0”的课堂教学需要突破常规，不能再按照一本给定的教材、依据一个标准的大纲、遵照一致的步调来进行，而要依据学习者的学习需求，为其提供最有效的、私人化的定制课程、教材和教学方式，将复杂的学习任务贯穿于学习过程的始终，师生一道构建开放的问题解决方案，共同参与、设计、制造学习产品，以提高学生的自学能力，为其适应岗位需求、提高岗位能力做好铺垫。

（二）分散式学习、工作中学习、非正式学习、虚拟学习等多种学习方式将成为职业教育常态化的方式

在“工业4.0”时代，大数据技术与物联网技术将为人们提供更多的知识共享平台与知识创新平台。世界各国的人们足不出户就可以在“空中教室”里听名师讲课，还能在线完成作业，与其他地区或国家的同学、教师进行课堂交流，甚至能够完成具体的工作任务。除此之外，世界各行各业的精英也可以通过智能网络平台分享自己的科技创新成果，与同行们进行广泛的经验交流，继续推进科技创新。诸如此类的现象将会成为“工业4.0”时代的常态。这就需要从业者通过大数据技术与物联网技术实现分散式学习、工作中学习、非正式学习、虚拟学习，改变传统的学习方式。

对此，德国联邦教育与研究部（BMBF）已经展开尝试。他们在推进“工业4.0”的过程中实施了“培养能力提升式学习文化”项目。该项目旨在探索除传统的、正式的教育机构外的其他教育机构，通过教育机构的革新，实现学习方式的创变。由此看来，工作中学习、互联网媒体中的虚拟学习及非正式学习等形式将受到高度关注。其中，非正式学习的价值在于使“能力或技能易于在非正式学习环境中获得，减少知识传授过程中的问题和麻烦，可提供更多的继续教育机会，效率高，不仅限于工作外的学习”[13]。此时，职业教育将会为学习者提供恰当处理理论与实践关系的学习环境，实现学习场地向校外和真实生产空间延伸，创设虚拟化、真实化、工作化、生活化等特性相结合的学习环境。也正如有研究者所指出，“在满足‘工业4.0’对职业培训质量需求的过程中，‘培训4.0’的概念被提出，主要是指职业培训的数字化和虚拟化发展，包括基于需求的学习、云学习、游戏化学习和混合现实系统学习”[14]。

（三）开展服务学习者自主学习成长的职业教育评价

“工业4.0”是一场思维革命，工业生产中更加需要员工的联系性、系统性、整体性和创造性思维，“工业4.0”社会需要的能力素质不仅包括认知能力和动作技能，还包括好奇心、耐久力、创客精神、伦理观、领导力等非认知能力和非动作技能。如何培养学习者的思维力、创造力，如何对非认知能力和非动作技能进行科学合理的评价，如何考察学习者在学习中的自我意识、自我解释、自我诊断、自我调整等能力的发展。这些都应该是“职业教育4.0”所关注的评价问题。具体来说，“职业教育4.0”的评价应该以服务学习者自主学习成长为宗旨，主要观测职业教育能否释放学习者的创造力、想象力，能否培养学习者的学习力。具体来说，这种服务学习者自主学习成长的职业教育评价应该坚持以下原则：一是个性化原则，即充分考虑学习者在认知特征、学习特点、工作经验和职业兴趣等方面的差异，有针对性地设计和提供个性化、多样化的评价方案，以确保每一位学习者都能够得到自主学习和自主成长。二是真实性原则，即贴近实际工作情境和过程，放在真实的工作情境中全面真实地考察学习者的表现，如评价学生对发动机各个零部件的认识，“可能需要把一台发动机进行一次重新组装；为了解释药物对疟疾的作用，可能需要对一个真实的病例进行分析。”[15]。三是过程性原则，即体现学习者个体的学习成长过程，关注其能否在学习过程中树立正确的学习动机、能否形成科学的学习方式和有效的学习策略。

参 考 文 献

[1]李杰.工业大数据：工业4.0时代的工业转型與价值创造[M].邱伯华，译.北京：机械工业出版社，2016.

[2][9][11]王喜文.工业4.0：最后一次工业革命[M].北京：电子工业出版社，2015：143.146.142.

[3]吴小华，范凯熹.科艺融合[M].北京：中国美术学院出版社，2013：273.

[4]谈毅.工业4.0对德国二元制职业教育体系的冲击及其应对[J].职业技术教育，2015（1）：70-74.

[5]王保江.创新创业导航[M].北京：中国经济出版社，2016：232.

[6]张鹤达，毕新华.中国制造业企业IT能力与绩效关系的实证研究[J].科学学与科学技术管理，2008（11）：135-138.

[7]李一.德国面向工业4.0需求的职业能力体系构建与启示[J].职业技术教育，2017（34）：69-73.

[8]赵文平.德国“职业教育4.0”的数字化发展形态分析[J].中国职业技术教育，2017（6）：61-65.

[10]Karl Wilbers. Berufsbildung 4.0： Berufsbildung im Zeitalter der groβen Digitalisierung[J].Berufsbildung： Zeitschrift für Praxis und Theorie in Betrieb und Schule. - 70 （2016）， H. 159， S. 7-10 .

[12]杨剑飞.“互联网+教育”：新学习革命[M].北京：知识产权出版社，2016：82-83.

[13]阿尔冯斯·波特霍夫， 恩斯特·安德雷亚斯·哈特曼.工业4.0：开启未来工业的新模式、新策略和新思维[M].刘欣，译.北京：机械工业出版社，2015：18-19.

[14]Q. Guo. Learning in a Mixed Realty System in the Context of “Industry 4.0”[J]. Journal of Technical Education，2015（3）：91-115.

[15]艾伦·韦伯.怎样评价学生才有效：促进学习的多元化评价策略[M].陶志琼，译.北京：中国轻工业出版社，2016：11.

作者：韩雪军 赵文平