למידה - תהליך של רכישה, הרחבה או שיפור של ידע, הבנה, יכולת או מיומנות (וויקיפדיה).
כשמדברים על העברת ידע, ניתן להסתכל על אופן ההעברה כעל תהליך למידה - הידע מונגש באופן מסוים, אפקטיבי או פחות, ומגיע אל צרכן הידע על מנת שילמד ממנו, יבין אותו ואף יזכור אותו.
ואולי לא?
כלומר, למידה היא תהליך שעלול להיווצר ולהפיק תועלת בכל מקום שיש בו ידע, אך האם המטרה המוגדרת בהעברת ידע, תהיה תמיד לייצר למידה?
השאלה שאנחנו צריכים לשאול היא – האם הידע נדרש עבור פעולה בזמן אמת?
דמיינו מקרה בו אתם מחפשים מידע על פתרון תקלה, מבקשים פתרון עבור לקוח שפנה אליכם בבקשה לשירות, או אפילו פונים לספר מתכונים על מנת לאפות לראשונה עוגת טריקולד.
כנראה שבמקרים כאלו, התשובה תהיה כן, נדרשת פעולה מידית.
במקרה כזה, כדאי שנפעל בדרך יעילה יותר – שימוש באלגוריתמיקה.
אלגוריתם - דרך שיטתית וחד-משמעית לביצוע של משימה מסוימת, במספר סופי של צעדים (וויקיפדיה).
אלגוריתם זה לא משהו של מתכנתים?
אלגוריתמיקה נחשבת לענף בתחום מדעי המחשב, אבל היא הדרך היעילה ביותר לייצר פעולות גם על ידי בני אדם.
המוח האנושי צורך כמות אנרגיה גדולה מאוד - עד עשרים אחוזים מהאנרגיה בגוף כולו.
על מנת שנוכל לחסוך במשאבים ולייעל את העבודה, עלינו לדלג כמה שניתן על תהליכי עיבוד והבנה ולהשתמש בפקודות מעשיות, פשוטות ומניעות לפעולה. בעצם, להפעיל את המנגנונים הפשוטים והטכניים יותר במוח, שבעצם צורכים מאתנו פחות מאמץ קוגניטיבי.
בידע שנכתב לצרכי למידה, קיימת לרוב חלוקה היררכית כך שהחשוב והנפוץ יופיע מתחילתו ועד סופו, ובנפרד יופיע (אם בכלל) השולי והנדיר.
מכיוון שידע שנועד לפעולה מידית משרת מקרה נתון, אין משמעות לכמה נפוץ המקרה. לכן, יהיה על מנהל הידע לצייר את המסע הנדרש מהמשתמש "במשיכת קולמוס אחת" מתחילתו ועד סופו על כל הסתעפויותיו ולו הקטנים והנדירים ביותר.
אלגוריתם שנכתב עבור פעולת מחשב ומשוקף באמצעות שפת תוכנה כלשהי, דורש הקפדה על מספר אלמנטים ביתר דיוק. כל סטייה מסדר הפעולות הנכון או חוסר באלמנט ולו הקטן ביותר, עלול לגרום לעצירת פעולתו של כל התהליך (error), או לחלופין לייצר תוצאה שגויה.
נחזור לוויקיפדיה: "נדרשות מאלגוריתם שתי דרישות שמבטיחות את איכות ביצועיו:
נדרש כי לכל קלט שהוא מקבל האלגוריתם יגיע אל סופו בשלב כלשהו, וכי לאחר שיסיים, התשובה אותה יחזיר היא התשובה הנכונה."
הנחיה לא ברורה עלולה לגרום למשתמש לעצור ולהפסיק להשתמש בידע. כך בעצם לא להגיע אל סופו.
הנחיה שגויה או הנחיה שאינה נמצאת במקומה, תגרום לביצוע פעולה שגויה.
טווח הנזק של פעולה שגויה הוא רחב כמובן ועלול לנוע בין היווצרות של תקלה פשוטה יחסית לבין הפסד כספי או אפילו סכנת חיים אם מדובר למשל על מידע רפואי.
הדרך השיטתית שמספק לנו האלגוריתם היא מפתח להעברת ידע יעילה ואפקטיבית.
איך נבנה ידע באופן אלגוריתמי?
- נקודת מוצא – נכון כשלב ראשון להגדיר את רמת הידע המוקדם שהמשתמש מגיע אתה לרגע בו הוא משתמש במידע. האם המתכון יבקש מאתנו רק לטגן בצל או בעצם יפרט לנו את סט הפעולות הנדרשות על מנת לטגן את הבצל?
מומלץ לא להקל ראש ולא לקחת בחשבון שרבים מהדברים הם מובנים מאליהם. אין מקום להשאיר חלקים בתהליך ליד הדמיון או להנחיות כמו "המשך כרגיל".
במקרים בהם כבר נכתבו תהליכי משנה רלוונטיים, חשוב להקפיד ליצור בניהם את החיבור.
נקודת מוצא זו תשפיע על רמת הפירוט.
- בניית התהליך כתרשים זרימה – כל אלגוריתם מבוסס על תרשים זרימה.
ההצגה הוויזואלית עבור המשתמש יכולה להופיע בדרכים שונות, אבל תרשים הזרימה הוא זה שמתווה את הדרך ועל בסיסו מוצג המידע שמנחה את המשתמש.
- הצגת הנחיות כרשימה עוקבת – מידע שיוצג ויזואלית בשלבים סדורים (שלב 1, שלב 2 וכו'), מרמז למשתמש על התחלה וסוף ומייצר ביטחון בידע. הדבר מאפשר למשתמש להתקדם צעד צעד עם ההנחיות ולזהות בקלות יחסית היכן הוא נמצא בכל שלב.
- צמתי החלטה שלמים – אלגוריתם חייב להתייחס לכל מגוון האפשרויות הקיימות ולא רק לחלקן.
אם למשל ההנחיה היא לבקש פרט מסוים מלקוח שעומד מולנו, צריך שיהיה ברור כיצד נתקדם אם יש לו את הפרט הנדרש וכיצד נתקדם אם אין לו.
מצד שני...אל תגזימו במקרי קצה, כדי לא לבלבל את הקורא. החליטו מתי אתם מפנים לנספח, או אפילו לבעל תפקיד, ולא כוללים את המידע בגוף הידע עצמו.
- הבחנה בין סוגי התוכן ויצירת בידול ויזואלי בניהם –
o התוכן במסגרת סט הנחיות יכול להכיל:
- הנחיות
- תתי הנחיות (תתי ההנחיה של "עדכן את השינוי במערכת" יכול להיות תהליך המציג את אופן השימוש במערכת)
- הסבר / הערה הקשורה להנחיה
- תוצאה – מה יקרה לאחר שהפעולה תבוצע
o על מנת שהמסע של המשתמש יהיה הקל והנוח ביותר
o עליו לראות את ההנחיות בצורה ויזואלית בולטת ואחידה. יתר סוגי התוכן יכולים להופיע כקישורים המשתלבים בהנחיה המקורית, כהערות המעוצבות אחרת מההנחיות עצמן, כמידע שייפתח בלחיצה / במעבר עם העכבר על הטקסט וכו'.
עדכונים
אחד האיומים הגדולים על ידע כתוב, הוא הרגע שבו נדרש לבצע שינוי / להוסיף ידע.
המפתח במקרה כזה הוא זיהוי השלב הקריטי.
חוסר תשומת לב או הכנסת מידע למקום שרק "נראה מתאים", יוביל אותנו ל-error או לתוצאה לא רצויה.
המידע החדש יכול להיכנס בשלמותו למקום מסוים והוא יכול להתחלק למספר חלקים שכל אחד מהם יופיע במקום אחר.
הוא יכול לייצר שינוי בידע הקיים (לפעמים אפילו שינוי נרחב יחסית), כהכנה לכניסת המידע החדש.
לסיכום
הזעקה הנשמעת מכיוונם של צרכני המידע, היא זעקה לפשטות ולקוהרנטיות. הדבר עומד ביחס הפוך למאמץ של מנהל הידע שמצידו יצטרך לעבוד קשה יותר על מנת לזקק ולפשט ידע לצורתו האלגוריתמית והמניעה לפעולה.
בעולם שהולך ומתהווה, הידע משמש יותר ויותר גם מכונות ולא רק בני אדם.
לכן, הבניית המידע ואלגוריתמיקה משחקות תפקיד משמעותי בכל מידע שימושי כלשהו המוביל לפעולה. ולא רק במחשבים.