米波
(重庆交通大学 信息科学与工程学院,重庆 南岸400074)
在目前国家大力提倡“大众创业,万众创新”的政策背景下[1],产学研用的紧密结合,是实现管理、教育、研究、生产等不同社会分工在功能与资源上协调优化的必然过程。就双创活动的本质而言,要保证高校学生创新创业的质量和成功率,就必须结合管理部门的政策支持,打通从“研”到“用”的各个环节,实现教育、科研及生产组织之间的协同培养。因此,各级部门在高校本科生、研究生双创活动的推广过程中,势必将理论与实际相结合、科技与生产相结合、人才培养与工程实践相结合作为校企合作的重点。
随着改革开放力度的进一步增大,科技创新已成为我国发展的新动力,随之带来高校学科组织结构、研究资助方向、人才培养机制的进一步改革和优化。然而,就市场结构调整、地方经济战略以及企业长远发展而言,单从宏观角度进行管理和引导难以满足目前人才需求多样化、经济发展区域化、产品对象精准化等实际要求。产学研用各主体之间由于定位不准、沟通不畅、关系凌乱,往往导致现有的人才培养和技术创新与真正的社会需求严重脱离,造成目标偏移、利益不均等诸多问题。笔者认为,之所以存在这种现象,最主要的问题在于一些高等院校未能很好地发挥其自身在产学研用活动中的联动作用,未能扮演好政策执行、服务管理、功能协调、信息传递等重要角色。
正如Lappalainen所指出的那样,大学所面临的挑战正体现于如何建立起科研、教育和创新之间的有效联系,并作为这个知识三角(Knowledge Triangle)的核心来发挥主观能动作用[2]。成功构建协调稳定的知识三角,关键因素在于通过各项业务的相互关联,对政府、学校、企业等合作平台进行合理分工,平衡其价值追求,疏通其沟通渠道,从而实现目标一致的高效合作。这也意味着需要在一个合理的协作框架下,有序、高效地协调工作流程,细化工作步骤,综合考虑相关者利益,以保证成果的有效性和可持续性。作为产学研用的核心主体,高等院校无法回避的一个问题便是如何平稳、顺畅地完成其文化转型[3],以完成从个人到开放式创新的范式转变,以及从传统的筒仓结构到合作工作组织的大规模转变。在转型过程中,由于大学和工业组织在制定项目目标和中小企业项目实施方案等方面存在较大差异[4],如学术文化侧重于科学论文和报告的发表,但产业组织则致力于取得商业成果,如何以合作共赢、公平合理的方式发掘出目标间的共性,并对其进行有效的平衡与融合,无疑是产学研用过程中的一个重点和难点。
为此,以知识三角的构建为目标,我们在重庆交通大学“数据驱动的动态系统可靠性控制及安全维护”创新团队与国家电网有限公司某下属单位合作完成的“堆垛机自动化运维关键技术研究”项目背景下,将Nonaka等人所提出的SECI(Socialization,Externalization,Combination and Internalisation)过程管理模型[5]进行应用实践,对产学研用活动中协同创新培养的手段和方法进行了一定程度的探索和尝试,期望能够为政、校、企合作创新创业提供一些崭新的思路以及有价值的借鉴。
SECI模式将知识定义为显性和隐性两种类型[6]。显性知识即理论知识,这些知识在诸如标准、手册及图纸等文档中体现。而隐性知识可理解为实践知识,这种知识与个人的工作规范、操作行为、价值观及情感等经验相关。隐性知识很难形式化并与他人沟通,但当它被实施时,则即刻变得明确。例如,程序员可以通过直接的编程操作来对其隐性知识进行明确演示。如何正确利用人才所具备的隐性知识是技术创新型公司所面临的一项艰巨任务,其挑战就在于隐性知识的物化体现。因此,Nonaka等人着重强调使能环境的重要性,指出其必须能够有效支持知识创建过程。从另一个角度来看,使能环境可视作一个“知识空间”,它可以是物理的、虚拟的、心理的或三者之间的结合。其本质是互动,即通过个人与个人以及个人与环境之间的相互作用,从而产生出创造性知识[7]。
通过对工业技术进步过程的仔细研究,Nonaka等人发现可利用四种转化模式来创造知识,这四种模式主要基于隐性和显性知识的相互作用:即社会化(Socialization)、外化(Externalization)、组合(Combination)和内化(Internalization)。而对这四种模式进行循环上升的有机融合,能够有效提高知识创造的潜力,如图1所示。具体而言,图1中四种模式分别具有如下核心功能:
社会化是通过共享经验或对话获得新的隐性知识的过程。它本质上是在同一环境中共同工作、生活而积累或激发获得的经验。例如,学生与有经验的企业人员对产品进行联合开发所习得的隐性知识。与此同时,社会化本身意味着必须通过交流来分享思想、知识和经验。例如,需求分析人员只有不断与客户就产品功能特性、研发成本、应用范围等进行深入探讨,才有可能带来对所开发产品的新视角。社会化是建立起人与人之间相互理解和信任的重要平台,使隐性知识的交流变得更加有效。
外部化是明确隐性知识的过程。这通常涉及面对面的互动,当人们交换他们的愿景并形成一个共同的心理期望时,便将隐性知识以概念融合的形式显现出来[8]。
组合是将零散的显性知识转化为显性知识组合的过程。其目的在于将来自于多个内部或外部源的显性知识进行收集整理,使其适用于一个新的环境。典型例子就是将工业控制系统中的传感数据与专家经验予以结合,以制定满足实际情况的研发方案。
内化是将显性知识转化为隐性知识的过程。知识的内化能够在项目研究、开发的过程中体现出来,即一种“边做边学”的模式。尤其是在项目中的显性知识被验证和测试时,参与人员通过对结果进行观察、反思,能够从个人层面上丰富所对应的知识库,从而将显性的知识转化为隐性知识。
政、校、企所共同参与的产学研用活动利用理论和实践相结合的方法,在显性知识与隐性知识不断相互激励、螺旋上升的过程中,完成创造性价值的产生。基于此,我们将SECI模型应用于团队所承担的“堆垛机自动化运维关键技术项目”产学研用合作中,成功完成了课题任务,积累了较为丰富的经验。
图1 SECI知识创新模式
在本项目中,我们围绕自动化巡检和智能诊断的创新性技术目标,将SECI模型贯穿于从问题分析到系统实现的整个研究、开发过程。该项目历时一年,团队由具有工业背景的3名企业主管及技术人员和重庆交通大学某学院涵盖计算机、电子、自动化的4名专业教师及6名本、硕阶段学生组成。其过程包括以下5个主要阶段:
校方部分学生和教师先后两次进入堆垛机工业现场进行了实地考察,并以会议的形式对系统的功能目标进行了确定。在这个过程中,企业人员分享了他们在系统需求方面的隐性知识,而学生和教师则针对项目的可行性进行了分析和解释。经过一番讨论,课题组明确了问题的关键在于对堆垛机系统的故障多发部位,即轴承与轨道,进行准确的定位和诊断。在SECI模型中,这一过程的特征体现为隐性知识和显性知识的交流(社会化)以及创建一个共同的心智模型(外化)。
为选取合适的技术手段,学生们查阅了大量相关资料及类似的技术案例,分别将神经网络、支撑向量机、希尔伯特变换、小波变换以及经验模态分解列为可能的诊断工具。结合项目实际,学生和教师分三次就这些方法的优缺点进行了集中讨论,并最终确定应结合经验模态分解和希尔伯特变换时频聚集性好及自适应性强的特点来进行设计,并通过现场采集的实验数据来证明算法的有效性和实用性。至此,从不同来源收集的显式知识被组合为项目的具体实施路线(组合)。
在项目目标和技术路线的基础上,企业人员来校与教师和学生针对系统功能模块、数据架构、集成架构以及物理架构进行了详细的分析和讨论。最终确定了系统运维质量管理、辅助管理、知识库等11个功能模块,并制定了系统的整体框架。通过激烈而富有成效的沟通交流,教师和学生进一步了解了系统在实际使用过程中可视化、实时性、可扩展等具体要求,而企业人员也充分理解到相关技术的应用前景和发展趋势。这再次展现了经验分享(社会化)和概念表达(外化)所带来的知识创造过程。
项目组对系统开发进行了明确分工,其中2名研究生在2位专业教师的指导下承担了故障诊断算法设计的工作,而另外2位教师及4名本科生则负责相关代码及模块的具体实现。尽管如此,这个过程并非在完全封闭的环境中进行。例如,学生在诊断算法设计的过程中发现堆垛机单批次数据的数据量太少,且存在数据采样不均的问题。通过与企业人员及时沟通并现场测试,他们采用多批次数据区间平滑和插值的方法,有效解决了上述问题。又如在编写代码时曾多次发现由于参数设置或底层算法选取不当,系统在运行的过程中可能发生实时性得不到满足的情况。而这些问题也通过分组讨论、联合测试等形式得到了及时修正。这些实例表明,隐性知识的交流对推动问题解决和创造显性知识都至关重要(社会化)。与此同时,学生在实际操作和交流合作的过程中,需要不断地将不同方面的显性知识加以融合(组合),以面对同一目标来解决开发过程中所遇到的难题(外化)。而算法实现和模块设计等过程,又反过来加深和扩展了学生对显性知识的应用和理解,使其抽象为概念性的创造体验(内化)。值得一提的是,社会化、外化、组合及内化的过程大多是并行发生的,因为任何时候的内部或外部激励都可能触发另一个知识创造过程。
在项目的最后阶段,团队成员对系统进行了集成和堆垛机平台的现场测试。在这一环节中,无论是企业人员还是校方师生均对技术理论和工程应用的结合能力以及知识融合的重要性有了更为直观的认识。与此同时,通过总结报告的编写,项目组将所习得的创造性知识和经验以文档的形式进行了显性的呈现,并指出了项目在执行过程中所存在的一系列问题。可见,这一阶段既体现了对产学研用合作成果观察、反思的主观心理变化(内化),又反映了将经验、体会予以归纳、总结的显性表达过程(外化)。表1就该项目在SECI模型中的知识创造过程进行了归纳总结。通过表1可以看出,将科学、合理的组织管理手段运用于产学研用的各个环节,将有助于知识创新的良性循环,从而保证整个合作过程的平稳性和有效性。
表1 项目在SECI模型中的知识创造过程
主观上,学生的反馈信息表明他们在产学研用合作的学习背景中获益匪浅。例如,通过对项目需求的逐步理解,他们更加明确了所学技术的意义与价值,并且由于对相关算法、模块进行了具体的功能实现,也进一步提高了在工程实践中灵活运用理论知识的能力。这与传统的封闭式学习环境形成了鲜明对比。在这种情况下,由于有了有针对性的研究、开发对象,学生的学习目的更加明确,同时合作过程中充分的知识碰撞与技术交流,也进一步激发起学生的学习热情并创造出更多行之有效的学习手段和方法。为解决所遇到的具体问题,学生不得不结合大量资料和咨询信息进行深入思考,这无疑也为他们创造性能力的培养提供了有利条件。下面,我们就该项目中SECI模式对协同培养学生创新能力的影响进行分析。
SECI模式有助于营造良好的启发式学习环境,让学生切身参与并体会整个知识创造过程,从而带动其创新能力的提升。就本项目而言,在最初阶段就采取了实地考察与集中讨论相结合的形式,而后续部分的需求分析、研究开发以及集成测试等活动也均有学生全程参与。这种方式保证了SECI模式中的社会化过程持续作用于项目的整个生命周期,在学生与教师及企业人员间建立起理解和信任,并通过知识分享使他们不断获得新的隐性知识。同时,学生在项目中需要将来自不同层面的知识予以融会贯通并用于实践,这也必然涉及外化、组合、内化这几个创新性知识的产生、转化过程。因此,在SECI模式下营造出沟通顺畅、背景清晰的工作氛围不但有助于产学研用各方知识的相互影响,也为创新培养平台的搭建创造出良好的学习环境。
通过不同程度的分工和交流,更多的人参与了螺旋上升的知识创造过程。在本项目中,由于不同学科之间知识碰撞以及高校与企业之间持续的经验积累,最大限度地避免了在创新过程中可能走入的技术误区,并以协作的方式使整个知识产生过程变得更加高效。在这种情况下,无论是教师还是学生,都更加熟悉科学、有效的企业项目管理模式,有利于学生对相关技术进行更好、更深层次的理解。同时,学生的知识储备可通过项目的执行得到快速的验证及反馈,从而在短时间内得到必要的修正与提升。可见,在SECI模式下,知识创造不仅在数量等方面得到了扩展,在技术层面上也有更大的提升。这种改变对于高校教育的可持续发展至关重要,有助于形成更大规模的知识互动网络。
任何形式的创新都不可能凭空想象或盲目尝试,其过程必然涉及将不同来源的知识进行综合运用,并针对某一问题加以思考和解决。尽管项目的顺利完成离不开个人的工作付出,但其整个过程却也正是他们沟通能力、思维方式等综合素质的表现。尽管对学生综合素质的培养在学界早已得到普遍认同[9],但其本身至今没有一个明确的定义。事实上,由于不同专业的文化背景存在着较大差异,不同主体的价值取向、社会分工、性格特点等也千差万别,综合素质理应是不同文化内涵与外在能力的集中体现。由此可见,本项目中SECI模式所带来的好处在于一方面通过明确分工,构建起为以学习者为中心的创新实践方法,另一方面,又通过跨学科、跨部门的工作,让学生进行综合性思考,并获得研究、开发以及管理实际工程项目的实践经验。事实证明,开放式的学习方法将有助于学生明确其在产业背景下的文化、技术优势,使他们建立起发挥自身价值的信心,并结合各自的特点全面提升综合素质。
与传统意义上学科间各自为阵、互不影响的块状式教育分工不同,该项目充分利用了SECI模式所揭示的创造性知识产生规律,根据工程实际需求将不同专业、层次师生的特长予以结合,以充分利用其各自的学科优势和专业技能。实践表明,这不仅能够消除合作过程中的沟通障碍,更确保了知识得以广泛地交流与融合。在市场经济条件下,企业和大学之间的关系将直接影响高校培养目标和培养方式的转变[10]。在本项目中,我们将校企间知识传递的传统线性结构转变为合作性方式,不仅使工业部门了解到吸收大学技术力量的重要性,更让高校对企业的人才需求有了一个更加全面深入的了解。通过在项目执行过程中所积累的经验,我们进一步制定了更加详细、合理的培养目标和培养计划,并深刻意识到根据市场实际需要有针对性地修改、完善课程体系、培养方案以及教育教学方法的重要性和急迫性。
以重庆交通大学与国家电网有限公司旗下某单位合作完成的 “堆垛机自动化运维关键技术研究项目”为背景,我们基于SECI模式对产学研用合作中的协同创新培养模式进行了有益的实践。结果表明,遵循SECI模式背后的知识创造规律,在项目合作的过程中,结合各方特点与优势,进行有层次的明确分工,并在关键节点运用科学手段完成知识的社会化、组合、外化以及内化过程,不但能够促进隐性和显性知识创造的良性循环,更有助于为学生创新能力的培养营造良好的学习氛围,提升其综合素质,进而带来创新方式和培养手段的良性变革。