协同创新体系中医药类高校知识服务平台的构建及有效性评价*

章莹

（浙江医药高等专科学校，浙江宁波315100）

协同创新体系中医药类高校知识服务平台的构建及有效性评价*

章莹

（浙江医药高等专科学校，浙江宁波315100）

科研团队协同创新能力和效率的提升是衡量医药类高校协同创新体系有效性的核心指标，而科研团队知识增量则是提升其创新能力和效率的关键。故构建一个有效且完善的知识服务平台来服务于科研团队的知识增量至关重要。该文在系统分析协同创新体系中医药类高校科研团队知识增量、知识服务平台的要素、关系、作用机制的基础上，构建了一个服务于科研团队知识增量的知识服务平台模型，提出知识增量与知识服务平台总体服务质量呈正相关，并引入语言加权析取算子（LWD）和语言有序加权平均算子（LOWA）构造了知识服务平台有效性的评价算法。

科研团队；协同创新；知识增量；知识服务平台

高校作为协同创新体系中创新人才的集聚地、创新成果的策源地，最重要的是坚持科学发展，提升协同创新能力和效率［1］，大力促进团队知识量的增加。随着社会知识总量的飞速增长、专业分工的不断细化，协同创新中心中的各个主体成员间信息流动交换速度的加快，各创新团队成员之间获取知识，形成知识获取的总体成本不断提高，尤其是高校科研团队间的知识交流和创新，需花费大量时间搜索和分析已有知识［2］。对于医药类高校，因为学科设置相关性高，科研团队成员间的基础知识往往同质化较高，但因医药类专业领域的高度细分，成员间的高层次专业知识又不尽相同。因此，如能建立一个相配套的知识服务平台，就可十分有效地促进其科研团队知识量的增加，进一步促进协同创新能力和效率，对于实现医药类高校产学研协同创新驱动发展战略有十分重要的意义。

1　医学类高校知识服务平台的现状及有效性评价算法

1.1定义及特征

医药类高校的科研项目更多面向临床应用，与企业的横向合作更多，是协同创新的重要主体，故研究医药类高校科研团队创新能力和效率的影响因素有十分重要的意义。在协同创新平台中，医药类高校知识服务平台将对科研团队的能力和效率产生重大影响。知识服务平台虽无统一的权威定义，但医药类高校知识服务平台与一般的知识服务平台一样，具有以下特征：医药类高校知识服务平台基于知识服务而存在，它根据实际知识服务对象——医药类高校科研团队科研创新需求的信息需求和所处的信息环境出发，修正服务对象信息的获取途径，重组服务流程；医药类高校知识服务平台的核心随着知识服务核心的转变而转变，通过对知识产品和服务模式的创新，加工显性知识，挖掘和共享隐性知识，并集成两种知识，形成最终的知识服务平台；医药类高校知识服务平台强调知识服务的专业性和服务的系统性，专业性表现为知识产品的产生过程需要大量科研专业人员共同参与，而服务的系统性则将关注的重点从信息本身扩展的服务过程，将大量的、零散的、杂乱的信息服务转变为聚焦的、规范化的“一站式”的综合服务。知识服务平台的逐渐完善对医药类高校科研团队原有知识存量的激活运用和扩大知识增量有极大的促进作用。

1.2层级

在协同创新过程中，为了更好地实现医药类高校科研团队成员知识的共享和普及、促进创新，需要有一套有效的机制来服务和支持［3］，医药类高校知识服务平台可从3个层面来构建。

管理平台软环境层：该层通过营造医药类高校科研团队积极的学习氛围，消除心理隔阂，解除戒备心理，为团队协同创新扫清障碍。管理平台软环境主要包括3个方面：团队科研创新文化，团队的实质象征，团队的愿景和信念等组织的精神理念和行为准则；科研团队创新的激励机制，物质报酬激励、成长激励、工作激励和荣誉激励等；互动学习氛围，建立行动研究小组、营造共享知识学习系统、强化互动知识学习的实践，明确团队学习愿景等。

知识服务系统层：该层主要提供信息知识管理具体技术工具方面的支持，核心功能是对团队学习和协同创新过程中的知识流动、创新过程进行有效的管理［4］，以知识采集模块为系统输入部分，经过知识加工、知识查重过滤、知识存储模块形成有效的知识存储，然后通过知识服务模块对协同创新提供服务，并产生服务效果的反馈。再经过知识反馈、进化处理模块的处理，形成进一步知识加工处理的改进算法，作用到知识加工模块，使系统功能进一步完善和提高。

医药类高校配套服务层：主要包括协同创新场所、休息活动场所、住宿服务、餐饮服务、交通服务、医疗服务等，可保证成员能以良好的心态、全心身地投入到知识学习和协同创新中去。如未构建一个相应的配套服务层，服务对象的基本需求得不到满足，会导致学习和创新的能动性大幅度降低，即使知识服务管理平台软环境设计得最好，知识服务系统构建得再优秀，也无法发挥出作用。

1.3效用模型

医药类高校知识服务平台各层次的服务质量越好，越能提升医药类高校科研团队的知识增量，也越有利于团队的协同创新。但不同的知识服务平台层次对不同类型的知识增量的作用效果却不相同。对于普及性知识增量，其学习模式是以知识同化、知识固化为主，与组织文化、软环境等相比较，知识获取、推送、共享等操作层面的服务更有效［5］。对于创新性知识增量，则需要团队成员间进一步地交流、激发、碰撞，其对于激励机制、学习氛围、组织模式等有更高的要求，因此管理软环境、配套服务等层面的服务对其促进作用更重要。

设：K表示团队学习的知识增量，K1表示团队普及性知识的增加，K2表示团队创新性知识的增加，则：

设：E1表示作用于团队普及性知识增量的知识服务平台的总体服务质量，E2表示作用于团队创新性知识增量的知识服务平台的总体服务质量。受制于个人能力、创新时间等限制，任何团队的知识增量都有一定上限，知识服务目的就是实现团队知识增量的最大化，使其尽可能地接近这个极限，促进协同创新。在此，用W1表示普及性知识增量的最大值，W2表示创新性知识增量的最大值，并假设2种知识增量跟知识服务质量间的关系服从正态分布，可得：

根据式（1）、（2）和（3），如要在W1和W2一定的前提下，实现团队总体知识增量K的最大化，就要使E1和E2的值最大化。知识服务分别由管理平台软环境层、知识服务系统层和社会配套服务层组成。且各层次对不同的知识增量类型的影响程度也不同，如用M1表示管理平台软环境的服务质量，M2表示知识服务系统的服务质量，M3表示社会配套服务的服务质量，αi表示作用于团队知识普及增加的第i层知识服务质量的权重，βi表示作用于团队知识创新增加的第i层知识服务质量的权重（各权重的确定可以根据知识服务各层次对不同知识增量的影响程度来确定，本文不讨论）。则可用各知识服务层服务质量的加权平均值来表示知识服务平台对不同类型知识增量的作用，如下：综上所述，要分析和评估一个知识服务平台对科研团队知识增量的影响、对协同创新的促进作用，关键是要测算Mi的值。

1.4有效性评价算法

为了评价面向科研团队协同创新和学习的知识服务平台的服务质量，通常需多个专家对各指标给出评价信息，再综合得出评价结果。专家选择时，应要求专家深入了解被评价的知识服务平台和知识服务平台科研团队，还要充分了解对知识服务实施主体的历史、现状和需求。

在评价面向协同创新平台环境下的科研团队的知识服务平台和平台的服务质量时，假设指标集为P=｛P1，P2，…，Pq｝（q≥2），其中Pj表示第j个知识服务质量评价指标；专家集为E=｛E1，E2，…，Em｝（m≥2），其中Ek表示第k个参与评价的专家。假设专家Ek针对指标集P给出具有语言评价信息形式的权重向量为Rk=（r1k，r2k，…，rqk）T，其中rjk是专家Ek从预先定义好的语言（或语言符号）评价集S中选择一个元素作为对指标Pj的重要程度描述；专家给出的具有语言评价信息形式的评价矩阵记为Ak=（αjk）n×q，其中αjk为专家Ek从预先定义好的语言评价集S中选择1个元素作为指标Pj的评价值。此S是1个预先定义好的由奇数个元素构成的有序集合，而本文所考虑的S是1个由5个元素（即语言短语）构成的集合，即S=｛S0=VL（Very Low），S1=L（Low），S2=M（Moderate），S3=H（High），S4=VH（Very High）｝，其具体含义见表1。由于评价指标涉及到不同方面，所适合的语言短语也不尽相同，故对应的含义略有差异［6］。

可见，S满足如下性质：1）有序性，当i≥j时，有Si“≥”Sj，符号“≥”是表示“好于或等于”；2）存在逆运算算子“neg”，当j= T-i时，有neg（Si）=Sj，T+1表示集合S中元素的个数；3）极大化运算和极小化运算，当Si“≥”Sj时，有max（Si，Sj）=Si；min（Si，Sj）=Sj。分析结果显示，可将要解决的问题“面向团队协同创新的知识服务平台的服务质量的评价”描述为，针对专家给出评价的语言信息Rk和Ak（k=1，2，…，m；j=1，2，…，n），通过综合评价方法来判定知识服务的质量。可语言加权析取算子（LWD）和语言有序加权平均算子（LOWA）来构造一个新的综合评价方法，该方法便于语言符号的处理与运算。

表1　评价短语所对应的含义描述

2　实证研究

本研究中选取了“长三角绿色制药协同创新中心”理事单位——Y学校为例，测算医药类高校知识服务平台面向团队协同创新的知识服务平台服务绩效的评价。收集、整理与计算该校在产学研合作过程中学校科研团队知识量的增加状况、协同创新能力和效率的提升情况等数据，评价该校提供的各类知识服务所产生的绩效。

Y校是全国最早独立设置、浙江省唯一一所医药类专科层次高等院校，设有药学院、生物与制药学院、经营管理学院、食品学院、中药学院、医疗器械学院、基础学院等7个学院，已为浙江和全国的药品、食品、化妆品、保健品和医疗器械等行业培养输送了2.5万余名高端技能型专门人才，广受赞誉和好评，为医药类产业的转型升级，为浙江由医药类大省向医药类强省的迈进发挥了重要作用。

收集该校5个方面的数据：在提供知识服务前，及时全面地了解团队和个人的专业、知识水平等的能力（P1）；在提供知识服务时，充分了解团队学习面临的问题及其所需的信息和知识能力（P2）；团队成员接受知识服务管理过程中对于生活安排方面的满意度（P3）；知识服务系统的易维护性（P4）；知识服务系统项目管理功能（P5）。请5个专家（即E1，E2，E3，E4，E5）参与评价分析，3个专家给出的因素权重向量和评价矩阵分别为：

R1=（VH，H，M，L，VH）T，R2=（VH，VH，M，VL，VL）T，R3=（VH，L，M，M，VH）T，R4=（M，VH，H，L，H）T，R5=（L，M，H，VH，M）T，

按照算法转化和计算，可得出各专家的群体语言评价值α=M（中等），群体专家意见的可信程度r=H（高）。故该校为科研团队协同创新提供的知识服务平台的服务质量为“一般”，与该校当前实际情况较符合，其正处于科研改革中。

为了简化评价过程中的复杂计算，实例中只是将知识服务平台评价的3个方面结合在一起，选取了5个指标。为了全面反映知识服务平台的服务质量，可采用对评价指标的几个方面分别评价、计算，然后再综合，还可将知识服务系统功能的指标再细分评价，最后综合，方法基本不变，只是在确定权重向量时，需考虑要综合指标的权重。

3　结语

创新驱动发展战略是医药类高校科研水平提升、科研成果转化、社会责任实现的核心，而战略的落地和执行以科研团队为载体，以知识服务平台为抓手来推动。要想实现协同创新，科研团队成员间必须要消除知识的差异性和不对称性，在同一知识维度和高度上进行思想的碰撞和知识的激发。这就需要在相配套的知识服务平台来实现。本研究中重点分析了知识服务平台的结构层次、功能模块，并初步构建了一个知识增量与知识服务间的模型，最后就如何评估知识服务平台的服务质量进行了尝试，提出了一套评估算法。

医药类高校作为创新人才的集聚地、创新成果的策源地，要想以高水平的创新成果和高素质的创新人才服务国家经济社会发展，最重要的是坚持科学发展，提升协同创新能力和效率，这是产学研合作项目能否成功的关键，也关系着医药类高校的长期竞争优势。科研团队协同创新的影响因素、促进机制、保障平台、服务平台等，也有更多的内容亟待研究和探索。

［1］彼得·德鲁克.知识管理［M］.北京：中国人民大学出版社，1999.

［2］吴悦，顾新.产学研协同创新的知识协同过程研究［J］.中国科技论坛，2010，10（10）：17-23.

［3］刘惠琴，彭方雁.融合与创新：研究型大学科研团队运行模式剖析［J］.清华大学教育研究，2005，26（5）：91-96，102.

［4］孙锐.基于知识网络扩展学习的知识团队创新研究［J］.科学学与科学技术管理，2006（10）：130-134.

［5］郝宇，罗永泰.高新技术企业虚拟型学习团队构建研究［J］.科学学与科学技术管理，2003（6）：112-114.

［6］朱小敏.基于LWD算子和LOWA算子的企业知识管理绩效评价［J］.科技与管理，2008，10（3）：28-30.

G642.0

A

1006-4931（2015）24-0015-03

章莹（1984-），女，浙江宁波人，硕士研究生，助理研究员，主要研究方向为高校科研管理及药学研究，（电话）0574-88223023（电子信箱）zy19841013@163.com。

2015-08-03）

*2015年浙江省教育规划研究课题，项目编号：2015SCG396；2014年宁波市教育科学规划研究课题，项目编号：YGH114。