전문가.

Expert
"전문가들은 예상치 못한 것을 예상합니다."인도 북부 라다크 주 누브라 밸리의 도로 표지판.
아돌프베커:아트 엑스퍼트

전문가란 특정 분야의 실습과 교육통해 지식, 기술, 경험대해 폭넓고 깊이 있는 이해와 역량을 가진 사람을 말한다.비공식적으로, 전문가는 신뢰할 수 있는 기술이나 기술의 원천으로 널리 알려진 사람인데, 그 사람은 옳고, 정당하고, 현명하게 판단하거나 결정하는 능력이 특정한 분야에서 동료나 대중들의해 권위와 지위를 부여받습니다.좀 더 일반적으로, 전문가는 연구, 경험 또는 직업과 특정 분야의 연구에 기초한 광범위한 지식이나 능력을 가진 사람이다.각각의 주제에 대한 조언을 구하기 위해 전문가를 불렀지만, 그들이 항상 연구 분야의 세부 사항에 동의하는 것은 아니다.전문가는 자격증, 훈련, 교육, 직업, 출판 또는 경험으로 인해 일반인 이상의 주제에 대한 특별한 지식을 가지고 있으며, 다른 사람이 그 주제에 대한 개인의 의견공식적이고 합법적으로 의존할 수 있다고 믿을 수 있습니다.역사적으로, 전문가는 현인이라고 불렸다.그 개인은 보통 지혜와 건전한 판단력으로 유명심오한 사상가였다.

특정 분야에서는 전문가에 대한 정의가 합의에 의해 잘 확립되어 있기 때문에 개인이 전문가로서 인정받기 위해 반드시 전문적 또는 학술적 자질을 갖추어야 하는 것은 아니다.그런 점에서, 50년 동안 양떼를 돌본 경험이 있는 양치기는 양치기들의 사용과 훈련, 그리고 양들의 보살핌에 대한 완전한 전문 지식을 가지고 있는 것으로 널리 인정될 것이다.컴퓨터 과학의 또 다른 예는 전문가 시스템이 인간에 의해 가르쳐지고 그 후에는 전문가로 간주되며, 종종 특정 작업에서 인간을 능가한다는 것이다.법률에서 전문 증인은 논거와 권위에 의해 인정되어야 한다.

이 영역의 연구는 전문가의 지식, 기술, 개인적 특성 및 탁월한 성과 간의 관계를 이해하려고 시도합니다.몇몇 연구자들은 전문가들의 인지 구조와 과정을 조사했다.이 연구의 기본 목표는 전문가들이 무엇을 알고 있으며, 대부분의 사람들이 극단적 또는 비범한 능력을 필요로 한다고 생각하는 성과를 달성하기 위해 지식을 어떻게 사용하는지를 설명하는 것입니다.연구들은 전문가들이 빠르고 정확하게 [1]할 수 있도록 하는 요소들을 조사했다.

전문 지식

전문가와 초보자 및 경험이 적은 사람을 구별하는 개인(즉, 전문가) 또는 시스템의 전문적 특성, 기술 및 지식.많은 분야에서 전문가와 초보자를 구별할 수 있는 객관적인 성과 척도가 있다: 전문가 체스 선수들은 거의 항상 레크리에이션 체스 선수들과 경기에서 승리할 것이다; 전문가 의학 전문가들은 질병을 정확하게 진단할 가능성이 더 높다; 등.

전문지식이라는 단어는 전문가 결정(Expert Determination)을 지칭하기 위해 사용되며, 전문가 결정(Expert Determination)은 분쟁 중인 문제를 결정하기 위해 전문가를 초빙합니다.이 결정은 분쟁 당사자 간의 합의에 따라 구속력이 있거나 권고될 수 있다.

학술적 견해

전문지식의 이해와 연구에 대한 두 가지 학문적 접근법이 있습니다.첫째는 전문지식을 실천공동체의 새로운 속성으로 이해한다.이러한 관점에서 전문지식은 사회적으로 구축된다. 사고를 위한 도구와 행동을 위한 스크립트는 사회적 그룹 내에서 공동으로 구축되어 그 그룹이 어떤 영역에서 전문지식을 정의하고 습득할 수 있도록 한다.

두 번째 관점에서 전문지식은 개인의 특성이며 물리적 및 사회적 환경에 광범위하게 적응할 수 있는 인간의 능력의 결과이다.전문지식의 발달에 대한 많은 설명들은 그것이 오랜 기간의 신중한 연습을 통해 이루어진다는 것을 강조한다.많은 전문 분야에서 10년 경력에[2] 대한 추정은 일반적으로 의도적인 관행이다.최근 전문지식에 대한 연구는 성격의 육성 측면과 육성 [2]논리를 강조한다.자연-육아 이분법에 맞지 않는 요인으로는 시작 나이, 손놀림, [3][4][5]출생 시기 등 생물학적이지만 유전적이지는 않다.

교육 분야에서는 콘텐츠 분야의 전문가인 신규 실무 교육자에게 잠재적인 "전문가의 사각지대"가 있습니다(Dunning-Kruger 효과 참조).이는 미첼 네이쓴과 앤드류 [6]페트로시노가 연구한 '전문가 사각지대 가설'에 기초하고 있다.교육 콘텐츠 영역의 고급 전문 지식을 가진 새로운 실무 교육자는 널리 퍼져 있는 학생의 학습 및 개발 요구에 의해 지도되는 것이 아니라 특정 분야의 전문 지식 분석 방법을 학생 지도 및 지식 개발의 주요 지침 요소로 사용하는 경향이 있다.ng 초보 학습자

사각지대 비유는 인간의 시각에서 주변과 환경에 대한 인식이 기대치에 의해 강하게 영향을 받는 생리적인 사각지대를 말한다.실천을 시작하는 교육자들은 초보 수준의 사전 지식 및 학습자 이해를 위한 교육학 조정과 적응에 관련된 다른 요소들의 중요성을 간과하는 경향이 있다.이러한 전문가의 사각지대는 부분적으로 초보자의 인지 체계가 전문가보다 덜 정교하고 상호 연결되며 접근하기 쉽다는 가정과 교육학적 추론 기술이 잘 [7]발달되지 않았다는 가정 때문이다.실무 교육자를 위한 주제에 대한 필수 지식은 중복되는 지식 영역, 즉 주제 지식과 교육학적 [8]콘텐츠로 구성됩니다.교육학적 내용은 능력과 관심사를 포함하여 학습자의 상황에 적합한 방식으로 특정 개념을 표현하는 방법에 대한 이해로 구성됩니다.전문가의 사각지대는 교육학상의 현상으로,[9][10] 시간이 지남에 따라 학습자를 지도하는 교육자의 경험을 통해 극복됩니다.

이력 뷰

전문지식에 대한 사회적 구축 관점에 따라, 전문지식은 의 한 형태로도 이해될 수 있습니다. 즉, 전문가들은 정의된 사회적 지위의 결과로 다른 사람들에게 영향을 미칠 수 있는 능력을 가지고 있습니다.비슷한 이유로, 전문가에 대한 두려움은 지식 엘리트들의 힘에 대한 두려움에서 비롯될 수 있다.초기 역사에서는 단순히 읽을 줄 아는 것이 지식인의 한 부분을 만들었다.15세기 동안 유럽에서 인쇄기가 도입되고 인쇄물이 확산되면서 문맹률이 높아졌고 학계의 진귀한 지식에 대한 접근이 넓어졌습니다.그 후의 교육과 배움의 확산은 사회를 변화시켰고, 대신에 소비, 교육 및 다른 모든 분야에서 쓰여진 콘텐츠 자체를 생산하는 사람들이 엘리트들이 될 광범위한 교육의 시대를 열었다.

플라톤의 "고귀한 거짓말"은 전문지식에 관한 것이다.플라톤은 대부분의 사람들이 그들 자신과 사회의 이익을 돌볼 만큼 똑똑하다고 믿지 않았고, 그래서 세계의 소수의 똑똑한 사람들이 나머지 무리를 이끌 필요가 있었다.그러므로, 오직 엘리트만이 완전한 형태로 진실을 알아야 하고 통치자들은 격변과 불안의 위험 없이 수동적이고 만족스럽게 유지하기 위해 도시의 사람들에게 "고귀한 거짓말"을 말해야 한다고 플라톤은 말했다.

예를 들어, 현대 사회에서 의사나 과학자는 일반적으로 [11]일반인이 접근할 수 없는 지배적인 지식을 가지고 있다는 점에서 전문가로 여겨진다.그러나 전문지식을 둘러싼 이러한 접근 불능과 심지어 미스터리도 일반인이 미지의 이유로 전문가의 의견을 무시하게 하지 않는다.대신, 대중이 의학 전문가나 과학적 [11]발견에 대한 의견을 이해하고 있지 않아도 믿고 높게 평가하는 완전히 반대되는 현상이 발생한다.

관련 조사

인지과학에서는 초보자에서 전문가로 발전하는 과정을 설명하기 위해 많은 계산 모델이 개발되어 왔다.특히 허버트 A. Simon과 Kevin Gilmartin은 [12]MAPP라고 불리는 체스 학습 모델을 제안했다.시뮬레이션을 통해 전문가가 되기 위해서는 약 50,000개의 청크(메모리 단위)가 필요하며, 따라서 이 수준에 도달하는 데 오랜 시간이 걸릴 것으로 추정했습니다.최근 CHREST 모델(Chunk Hierarchy 및 RETrieval STruxtures)은 체스 전문 지식(눈동자 움직임, 다양한 기억 작업 성능, 초보자에서 전문가로 발전) 및 기타 영역에서 [13][14]많은 현상을 상세하게 시뮬레이션했다.

전문가 퍼포먼스의 중요한 특징은 전문가가 장기 기억에서 복잡한 구성의 정보를 신속하게 검색할 수 있다는 것입니다.그들은 의미가 있기 때문에 상황을 인식한다.개인과 사회적 접근법 사이에 전문지식의 개발에 대한 중요한 연결고리를 제공하는 것은 아마도 의미와 그것이 상황에 어떻게 결합되는가에 대한 이러한 중심 관심사일 것이다.Anders Ericson과 James J. Staszewski의 "Skilled Memory and Experty"는 전문지식의 역설에 맞서 사람들이 인지능력을 연습하면서 콘텐츠 지식을 습득할 뿐만 아니라 크고 익숙한 지식기반을 효율적으로 [1]사용할 수 있는 메커니즘을 개발합니다.

전문가 시스템에 대한 작업(문제의 해답을 제공하거나 일반적으로 한 명 이상의 인간 전문가와 상담해야 하는 불확실성을 명확히 하기 위해 설계된 컴퓨터 소프트웨어)은 일반적으로 전문지식이 co의 기초로서 도출될 수 있는 의사결정 규칙 및 프레임워크의 습득된 레퍼토리에 기초한다는 전제하에 기초한다.mputer는 판단과 의사결정을 지원했다.그러나 전문지식이 이러한 방식으로 작동하지 않는다는 증거가 증가하고 있습니다.오히려, 전문가들은 많은 이전 상황의 경험을 바탕으로 상황을 인식한다.결과적으로 복잡하고 역동적인 상황에서 신속하게 결정을 내릴 수 있습니다.

Dreyfus & Dreyfus는 전문가 시스템 문헌에 대한 비평에서 다음과 같이 제안합니다.

만약 어떤 사람이 전문가에게 자신이 사용하는 규칙을 묻는다면, 사실상 전문가에게 초보자 수준으로 후퇴하고 학교에서 배운 규칙을 말하도록 강요할 것이다.따라서 지식 엔지니어가 가정하는 것처럼 더 이상 기억하지 못하는 규칙을 사용하는 대신, 전문가는 더 이상 사용하지 않는 규칙을 기억할 수밖에 없습니다.… 전문가가 수만 [15]가지 상황에서 실제 결과를 축적하고 있다면 아무리 많은 규칙과 사실을 가지고도 지식을 얻을 수 없습니다.

숙달된 기억 이론

체이스와 사이먼이 체스 전문지식에 대한 고전적인 연구에서 숙달된 기억 효과에서 장기기억의 역할을 처음으로 표현했다.이들은 장기기억장치(chunks)에 저장된 정보의 조직적인 패턴이 전문가들의 빠른 인코딩과 우수한 보존을 매개한다고 주장했다.그들의 연구는 모든 피실험자들이 거의 같은 수의 덩어리를 검색했지만, 덩어리의 크기는 피실험자들의 이전 경험에 따라 다르다는 것을 밝혀냈다.전문가들의 덩어리에는 초보자보다 개별적인 조각이 더 많이 들어 있었다.이 연구에서는 장기기억에 대한 오랜 탐색 없이 전문가들이 보유하고 있는 방대한 수의 적절한 덩어리를 어떻게 찾고, 구별하고, 검색하는지에 대해서는 조사하지 않았습니다.

숙련된 메모리를 통해 전문가는 전문 지식 영역 내에서 정보를 신속하게 인코딩, 저장 및 검색할 수 있으므로 일반적으로 초보적인 성능을 제약하는 용량 제한을 피할 수 있습니다.예를 들어, 짧은 연구 간격 동안만 표시된 대량의 자료를 회수할 수 있는 전문가의 능력을 설명한다. 단, 해당 자료는 전문 분야에서 나온 것이다.(자신의 전문 분야가 아닌) 낯선 자료를 전문가에게 제시할 때, 그들의 기억은 초보자들의 기억과 다를 바 없다.

숙련된 메모리의 첫 번째 원칙인 의미 있는 인코딩 원칙은 전문가가 사전 지식을 활용하여 익숙한 작업을 성공적으로 수행하기 위해 필요한 정보를 오래도록 인코딩한다는 것입니다.전문가들은 초보자들보다 더 정교하고 접근하기 쉬운 메모리 표현을 만듭니다.정교한 의미 메모리 네트워크는 의미 있는 메모리 코드를 생성하여 여러 잠재적 신호와 검색 수단을 생성합니다.

두 번째 원칙, 검색 구조 원칙은 전문가들이 장기 기억에 저장된 정보의 검색을 용이하게 하기 위해 검색 구조라고 불리는 기억 메커니즘을 개발한다는 것이다.이러한 메커니즘은 의미 있는 인코딩 원칙과 일치하는 방식으로 작동하며 나중에 긴 검색 없이 저장된 정보를 효율적으로 검색하기 위해 재생성될 수 있는 신호를 제공합니다.

번째 원칙인 speed up 원리는 장기 메모리 부호화 및 검색 조작이 연습에 따라 빨라지기 때문에 그 속도와 정확도가 단기 메모리 저장 및 검색의 속도와 정확도에 근접한다는 것입니다.

Ericsson 및 Stasewski 연구에서 설명된 숙련된 기억 연구의 예는 다음과 같습니다.[1]

  • 니모닉 전략, 패턴, 공간 관계(주문자의 위치)를 사용하여 실제 레스토랑 환경에서 최대 20개의 완전한 저녁 주문을 정확하게 기억할 수 있는 웨이터.한 범주의 모든 품목(예: 모든 샐러드 드레싱, 모든 고기 온도, 모든 스테이크 유형, 모든 전분 유형)을 회수할 때 모든 고객을 위해 시계 방향으로 회수합니다.
  • 실행 시간, 날짜 및 나이와 같은 의미에 따라 그룹의 랜덤한 짧은 시퀀스를 그룹화하여 부호화한 실행 열광자.따라서 세션에 표시된 전체 숫자 그룹의 84% 이상을 총 200-300자리로 불러올 수 있었습니다.그의 전문지식은 숫자에 한정되어 있었다; 숫자에서 알파벳 문자로 전환되었을 때 그는 전달을 하지 않았다; 그의 기억력은 약 6개의 자음으로 되돌아갔다.
  • 수학 애호가들은 25초 이내에 연구자가 구두로 제시한 2 × 5자리 곱셈 문제(예: 23 × 48,856)를 정신적으로 풀 수 있다.

문제 해결에 있어서

전문지식에 관한 연구의 대부분은 [16]문제 해결에 있어 전문가와 초보자가 어떻게 다른지에 대한 연구와 관련이 있다.수학과[17][18] 물리학은 이러한 연구의 공통 영역이다.

이 분야에서 가장 많이 인용되는 작품 중 하나는 전문가(물리학 박사과정 학생)와 초보자(기계학 한 학기를 마친 학부 학생)가 물리학 문제를 어떻게 분류하고 표현하는지 살펴보는 것입니다.그들은 초보자들이 표면 특징(예: 문제 설명의 키워드 또는 표시된 물체의 시각적 구성)에 따라 문제를 범주로 분류한다는 것을 발견했다.그러나 전문가들은 깊은 구조(즉,[19] 문제를 해결하기 위해 사용되는 주요 물리 원리)에 따라 문제를 분류한다.

그들의 연구결과는 또한 초보자 및 전문가 모두의 스키마가 문제 진술의 동일한 특징에 의해 활성화되는 반면, 전문가의 스키마는 적용할 원칙을 결정하는 데 도움이 되는 더 많은 절차적 지식을 포함하고 있으며, 초보자 스키마의 대부분은 솔루 방법을 결정하는 데 도움이 되지 않는 선언적 지식을 포함하고 있음을 시사한다.동작.[19]

제르맹 저울

특정 분야와 관련하여 전문가는 다음을 수행합니다.

  • 특정 교육, 훈련 및 지식
  • 필요한 자격
  • 업무와 관련된 상황에서 중요도를 평가하는 능력
  • 자기계발능력
  • 직감
  • 자신의 지식에 대한 자신감과 자신감

Marie-Line Germain은 Generalized Specialty [20]Measure라고 불리는 종업원 전문지식에 대한 심리측정법을 개발했습니다.그녀는 스완슨과 [21]홀튼이 제안한 차원에 더하여 전문가들에게 행동 차원을 정의했다.그녀의 16개 항목 척도는 객관적인 전문 지식 항목과 주관적인 전문 지식 항목을 포함합니다.목표 항목은 증거 기반 항목으로 명명되었습니다.주관적 항목(아래 조치 중 나머지 11개 항목)은 행동 [20]요소 때문에 자기 강화 항목으로 명명되었습니다.

  • 이 사람은 일의 분야에 특유한 지식을 가지고 있다.
  • 이 사람은 그들이 그 분야의 전문가가 되기 위해 필요한 교육을 받았다는 것을 보여준다.
  • 이 사람은 그 분야의 전문가가 되기 위해 필요한 자질을 갖추고 있다.
  • 이 사람은 전문 분야에 대한 교육을 받았습니다.
  • 이 사람은 회사 일에 야망이 있어요.
  • 이 사람은 일과 관련된 상황이 중요한지 아닌지를 판단할 수 있습니다.
  • 이 사람은 자기 자신을 향상시킬 수 있다.
  • 이 사람은 카리스마가 있어요.
  • 이 사람은 일과 관련된 상황에서 쉽게 추론할 수 있다.
  • 이 사람은 그 일에 직관적이다.
  • 이 사람은 자신의 직업에서 무엇이 중요한지 판단할 수 있다.
  • 이 사람은 자신의 분야에서 자신이 될 수 있는 사람이 되고자 하는 의욕이 있습니다.
  • 이 사람은 자신감이 넘친다.
  • 이 사람은 자신감이 있어요.
  • 이 사람은 외향적이에요.

수사학

수사학자들 역시 전문가라는 개념에 관심을 돌렸다.기질 또는 "발언자의 인격"[22]에 호소하는 것으로 간주되는 확립된 전문지식은 청중이 무지할 수 있는 특별한 주제에 대해 발언할 수 있도록 한다.즉, 전문가는 관객의 판단에 대한 존중을 즐기고 비전문가가 할 수 없는 권위에 호소할 수 있다.

E. Johanna Hartelius는 전문지식의 수사학에서 자율적 전문지식과 속성적 전문지식의 두 가지 기본 모드를 정의합니다.자율적 전문가는 "다른 사람의 인정 없이 전문 지식을 보유할 수 있다"는 반면, "진정한 지식을 나타낼 수도 있고 그렇지 않을 수도 있는 성과"라고 귀속된다.이 두 가지 범주로, 하텔리우스는 전문가들에 의해 직면하는 수사적인 문제들을 분리한다: 자율적인 전문 지식을 가진 누군가가 그들의 관점을 고수하도록 사람들을 설득할 수 있는 기술을 가지고 있지 않을 수 있는 것처럼, 단지 전문 지식을 가진 사람은 설득력은 있지만 주어진 주제에 관한 실제 지식이 부족할 수 있다.전문가가 직면한 문제에는 전문가가 직면한 문제가 뒤따릅니다.전문가가 경쟁하는 주장에 직면했을 때, 비전문가가 자신들에게 [23]제기하는 주장을 평가하기 위해 필요한 자원은 무엇입니까?

대화 전문 지식

하텔리우스와 다른 학자들은 또한 위키피디아와 같은 프로젝트들이 전문가들이 전통적으로 어떻게 그들의 권위를 구축해왔는지에 대해 제기하는 도전들에 주목했다.Wikipedia와 Dialogic Specialty의 출현에서 그녀는 협업 디지털 공간에 의해 가능해진 "Dialogic Specialty"의 예로서 Wikipedia를 강조한다."진실은 대화에서 나온다"는 개념에 입각한 위키피디아는 누구나 편집할 수 있고 자신의 자격에 관계없이 어떤 사람도 토론을 끝낼 수 없기 때문에 전통적인 전문지식에 도전합니다.다시 말해, 단일 개인이 아닌 공동체가 논의의 방향을 지시한다.지식의 생산은 대화와 논쟁의 과정으로서 본질적으로 수사적인 활동이 [24]된다.

Hartelius는 두 가지 경쟁 규범적 전문지식에 대한 주의를 환기시키고 있습니다."대화적 협업의 네트워크 규범"과 "사회적으로 인정된 전문성의 규범"; 위키피디아는 최초의 [25]증거이다.하텔리우스는 바흐틴어 프레임워크를 바탕으로 위키피디아는 개인의 아이디어가 서로 [25]충돌하여 전문지식을 창출한다는 관점에 의해 추진되는 인식론적 네트워크의 한 예라고 가정한다.하텔리우스는 위키피디아의 주제에 대한 자유로운 토론 방법론을 바흐틴의 언어 소통 이론과 비교한다.바흐틴의 언어 소통 이론에서는 진정한 대화가 라이브 이벤트로 간주되며 새로운 추가와 [25]참여자들에게 지속적으로 열려 있다.하텔리우스는 지식, 경험, 훈련, 기술, 자격이 전문지식의 중요한 차원이라는 을 인정하지만, 그 개념은 사회학자나 심리학자들이 [25]제안하는 것보다 더 복잡하다고 가정한다.하텔리우스는 전문지식이 수사학이라고 주장하면서 전문지식은 단순히 한 사람의 기술이 다른 사람의 기술과 다르다는 것이 아니라고 설명한다.또한 근본적으로 소유권과 [25]합법성을 위한 투쟁에 달려 있습니다."효과적인 커뮤니케이션은 지식과 같은 스타일의 전문지식에 내재된 요소입니다.서로를 빼놓기보다는 내용과 소통 방식이 [25]보완적이다.하텔리우스는 또한 위키피디아의 대화적인 전문지식 구축은 전통적인 백과사전에 도전하고 [25]지식 생산의 함수로 구성되면서 수사학의 수단적 측면과 구성적 측면을 모두 보여주는 것이라고 제안합니다.하텔리우스는 백과사전의 역사적 발전을 검토하면서 전통적인 백과사전의 변화가 전통적인 전문지식의 변화로 이어졌다고 주장한다.위키피디아에서 하이퍼링크를 사용하여 한 주제를 다른 주제와 연결하는 것은 전자적 상호작용에 의존하며 발전합니다. 이는 위키피디아의 아는 방법이 [25]대화적이라는 것을 의미합니다.대화 전문성은 담화 [25]공동체 내에서 발언 사이의 여러 상호작용에서 나온다.위키피디아에 대한 기고자들 간의 계속되는 대화는 진실의 출현을 초래할 뿐만 아니라, 전문가가 될 수 있는 주제도 설명한다.하텔리우스가 설명하듯이, "기존 백과사전에 포함되지 않은 주제에 대한 정보를 제시하는 바로 그 행동은 새로운 [25]전문지식의 구축이다."위키피디아는 기고자들이 기존의 지식만을 발표해야 한다고 주장하는 반면, 대화 전문지식 뒤에 있는 역학관계는 그럼에도 불구하고 새로운 정보를 만들어낸다.지식 생산은 [25]대화의 함수로서 창조된다.하텔리우스에 따르면 대화 전문지식이 위키피디아에 등장한 것은 대화 구조뿐만 아니라 전통적인 [25]백과사전에서 찾아볼 수 없는 사이트의 원예적인 담론 때문이다.위키피디아의 원예적 담론에 따르면 하텔리우스는 사이트에 [25]게재된 특정 주제와 지시사항을 편집하기 위한 다양한 격려를 의미한다.위키피디아에서 대화 전문지식이 출현한 또 다른 이유는 위키피디아의 전문 [25]방법론을 설명하는 기술로서 기능하는 사이트의 커뮤니티 페이지입니다.

네트워크 전문 지식

Damien Pister는 Hartelius를 기반으로 "네트워크화된 전문 지식"의 개념을 개발했습니다.Wikipedia가 「1 대 1」의 커뮤니케이션 모델이 아닌 「다대의 커뮤니케이션 모델을 채용하고 있는 것에 주목하면서, 그는, 전문 지식이 어떻게 개인보다 그룹의 자질이 되는지에 주목한다.전통적으로 개인 전문가와 관련된 정보가 현재 집단에 의해 작성된 텍스트에 저장되기 때문에, 무언가를 찾는 방법을 아는 것보다 무언가를 아는 것이 덜 중요합니다.그는 "인터넷과 함께 주제별 전문지식의 역사적 힘은 약화된다.웹의 아카이브 특성은 정보를 쉽게 얻을 수 있다는 것을 의미한다"고 말했다.주제 전문지식을 얻기 위해 이전에 주어졌던 수사적 [26]권한은 상황에 의해 요구되는 정보를 찾는 방법에 대한 절차적 지식을 가진 사람들에게 주어진다.

대비와 비교

관련 용어

전문가는 문제를 해결할 수 있어야 하고, 전문가는 해결책을 알아야 한다는 점에서 전문가와 다르다.전문가의 반대는 보통 평신도로 알려져 있는 반면, 중간 수준의 이해도를 가진 사람은 일반적으로 기술자로 알려져 있으며 전문가를 돕기 위해 종종 고용됩니다.한 사람은 한 분야의 전문가이고 다른 많은 분야의 평신도일 것이다.전문가와 전문지식의 개념은 인식론 분야에서 전문지식의 일반적인 제목 아래 논의된다.반면에, 전문가의 반대는 일반론자나 박식가일 것이다.

이 용어는 비공식적으로 널리 사용되며, 전문지식에 대한 객관적인 기준이 없을 때 자신의 의견의 상대적 가치를 강화하기 위해 '전문가'로 묘사된다.크랭크라는 용어는 마찬가지로 의견을 비하하기 위해 사용된다.학문적 엘리트주의는 전문가들이 그들의 의견만이 유용하다고 확신하게 될 때, 때로는 그들의 개인적 전문지식을 벗어난 문제에 대해 발생한다.

전문가와는 대조적으로, 초보자는 과학이나 연구, 활동 또는 사회적 목적에 익숙하지 않고 성숙하고 동등한 참여자로 간주되는 정상적인 요건을 충족하기 위해 훈련을 받고 있는 사람이다.

"전문가"가 뉴 미디어에서 "권한"이라는 용어와 잘못 교환되고 있습니다.전문가란 사람과 테크놀로지와의 관계를 통해 전문가가 자신의 전문지식에 대한 접근을 제어할 수 있다면 권위자가 될 수 있습니다.그러나 단순히 권위를 휘두르는 사람은 전문가가 아니다.뉴미디어에서 사용자들은 "권한"이라는 용어에 현혹되고 있다.Google 및 Technorati와 같은 많은 사이트 및 검색 엔진에서는 특정 항목에 대한 링크 값과 트래픽을 나타내기 위해 "권한"이라는 용어를 사용합니다.하지만 포퓰리즘적인 정보만을 측정하는 기관이다.그것은 그 사이트나 블로그의 저자가 전문가라는 것을 결코 보장하지 않는다.

발달 특성

전문가 육성의 몇 가지 특징은 다음을 포함하는 것으로 밝혀졌다.

  • 이 프랙티스를 「의도적인 프랙티스」라고 하는 특성화.이것에 의해, 실무자는 새로운 레벨의[27] 퍼포먼스에 도달할 수 있는 새로운 방법을 생각해 낼 필요가 있습니다.
  • 성과와 관련된 [28]목표가 없는 즐거움, 흥분, 참여로 특징지어지는 학습의 초기 단계입니다.
  • 보다 높은 차원의 창의성을 재정렬 또는 구축하는 능력.이러한 친숙함이나 고급 지식 덕분에 전문가들은 개념 및/[27]또는 성능에 대한 보다 추상적인 관점을 개발할 수 있습니다.

문헌에 사용

마크 트웨인은 전문가를 "다른 마을에서 온 평범한 친구"[29]라고 정의했다. 로저스는 전문가를 "서류가방을 들고 집에서 50마일 떨어진 남자"라고 묘사했다.덴마크 과학자이자 노벨상 수상자인 닐스 보어는 전문가를 "자기 [30]분야에서 가능한 모든 실수를 저지른 사람"이라고 정의했다.Malcolm Gladwell은 전문지식을 총 약 10,000시간 동안 올바른 방법을 연습하는 것이라고 설명합니다.

「 」를 참조해 주세요.

  • 지각 학습
  • 컨설턴트 – 특정 분야의 전문지식을 조언하는 프로페셔널
  • Polymath – 상당한 수의 피험자에 대한 지식을 가진 개인

일반

비판

심리학

레퍼런스

  1. ^ a b c Ericsson & Stasewski 1989.
  2. ^ a b 에릭슨 2006년
  3. ^ Gobet 2008.
  4. ^ Gobet & Chassy 2008.
  5. ^ Gobet & Campitelli 2007.
  6. ^ Nathan & Petrosino 2003, 페이지 906.
  7. ^ Borko & Livingston 1989, 474페이지
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참고 문헌

추가 정보

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