Expertise finding
বিশেষজ্ঞ অনুসন্ধান হল স্বতন্ত্র দক্ষতার সন্ধান এবং মূল্যায়নের জন্য সরঞ্জামগুলির ব্যবহার। নিয়োগ শিল্পে, দক্ষতার সন্ধান হ 'ল নির্দিষ্ট প্রয়োজনীয় দক্ষতার সেট সহ কর্মসংস্থানযোগ্য প্রার্থীদের সন্ধানের সমস্যা। অন্য কথায়, এটি মানুষকে দক্ষতার ক্ষেত্রগুলির সঙ্গে যুক্ত করার চ্যালেঞ্জ, এবং এইভাবে দক্ষতা পুনরুদ্ধারের একটি উপ-সমস্যা (অন্য সমস্যাটি হল দক্ষতার প্রোফাইলিং)। দক্ষতার গুরুত্ব এটা যুক্তি দেওয়া যেতে পারে যে, মানুষের দক্ষতা মূলধন, উৎপাদনের মাধ্যম বা বুদ্ধিবৃত্তিক সম্পত্তির চেয়ে বেশি মূল্যবান। দক্ষতার বিপরীতে, পুঁজিবাদের অন্যান্য সমস্ত দিক এখন তুলনামূলকভাবে সাধারণঃ মূলধনের অ্যাক্সেস বিশ্বব্যাপী, যেমন উৎপাদনের অনেক ক্ষেত্রে উৎপাদনের মাধ্যমের অ্যাক্সেস। বুদ্ধিবৃত্তিক সম্পত্তিরও একইভাবে লাইসেন্স দেওয়া যেতে পারে। উপরন্তু, দক্ষতার সন্ধানও প্রাতিষ্ঠানিক স্মৃতির একটি মূল দিক, কারণ এর বিশেষজ্ঞদের ছাড়া কোনও প্রতিষ্ঠানের কার্যকরভাবে শিরশ্ছেদ করা হয়। যাইহোক, এই সংস্থানগুলির কার্যকর ব্যবহারের মূল চাবিকাঠি খুঁজে বের করা এবং "লাইসেন্সিং" দক্ষতা অনেক কঠিন রয়ে গেছে, প্রথম পদক্ষেপ থেকে শুরু করেঃ এমন দক্ষতা খুঁজে পাওয়া যা আপনি বিশ্বাস করতে পারেন। খুব সাম্প্রতিক সময় পর্যন্ত, দক্ষতা খোঁজার জন্য ব্যক্তিগত, সামাজিক এবং সহযোগিতামূলক অনুশীলনের মিশ্রণ প্রয়োজন ছিল, যা সর্বোপরি একটি এলোমেলো প্রক্রিয়া। বেশিরভাগ ক্ষেত্রে, এর সঙ্গে জড়িত ছিল আস্থাভাজন ব্যক্তিদের সঙ্গে যোগাযোগ করা এবং তাদের কাছে রেফারেলের জন্য জিজ্ঞাসা করা, এই আশায় যে সেই ব্যক্তিদের সম্পর্কে একজনের রায় ন্যায়সঙ্গত এবং তাদের উত্তরগুলি চিন্তাশীল। গত পনেরো বছরে, দক্ষতা সন্ধানের মান সহজতর ও উন্নত করার জন্য জ্ঞান পরিচালন সফ্টওয়্যারের একটি শ্রেণী আবির্ভূত হয়েছে, যাকে "দক্ষতা সনাক্তকরণ ব্যবস্থা" বলা হয়। এই সফ্টওয়্যারগুলি সামাজিক যোগাযোগ ব্যবস্থা থেকে শুরু করে জ্ঞানের ভিত্তি পর্যন্ত বিস্তৃত। কিছু সফ্টওয়্যার, যেমন সোশ্যাল নেটওয়ার্কিং ক্ষেত্রের মতো, একে অপরকে সংযুক্ত করার জন্য ব্যবহারকারীদের উপর নির্ভর করে, এইভাবে সামাজিক ফিল্টারিং ব্যবহার করে "সুপারিশকারী ব্যবস্থা" হিসাবে কাজ করে। বর্ণালীর অন্য প্রান্তে বিশেষ জ্ঞানের ভিত্তি রয়েছে যা বিশেষজ্ঞদের উপর নির্ভর করে তাদের দক্ষতা এবং অবদানের স্ব-নির্ধারিত ক্ষেত্রগুলির সাথে একটি বিশেষ ধরনের ডাটাবেস জনবহুল করার জন্য এবং ব্যবহারকারীর সুপারিশের উপর নির্ভর করে না। হাইব্রিডগুলি যা ব্যবহারকারীর সুপারিশগুলির সাথে একত্রে বিশেষজ্ঞ-জনবহুল বিষয়বস্তু বৈশিষ্ট্যযুক্ত এবং এটি করার জন্য যুক্তিযুক্তভাবে আরও মূল্যবান। এখনও অন্যান্য দক্ষতার জ্ঞানের ভিত্তিগুলি দক্ষতার বাহ্যিক প্রকাশের উপর কঠোরভাবে নির্ভর করে, যাকে এখানে "গেটেড অবজেক্টস" বলা হয়েছে, যেমন, বৈজ্ঞানিক কাগজপত্র বা ডেটা মাইনিং পদ্ধতির জন্য উদ্ধৃতি প্রভাব যেখানে একজন বিশেষজ্ঞের অনেক কাজের পণ্য একত্রিত করা হয়। এই ধরনের সিস্টেমগুলি ব্যবহারকারী-প্রবর্তিত পক্ষপাত (যেমন, রিসার্চস্কোরকার্ড) থেকে মুক্ত হওয়ার সম্ভাবনা বেশি, যদিও গণনামূলক পদ্ধতির ব্যবহার অন্যান্য পক্ষপাত প্রবর্তন করতে পারে। এছাড়াও হাইব্রিড পদ্ধতি রয়েছে যা ব্যবহারকারী-উত্পাদিত তথ্য (যেমন, সদস্য প্রোফাইল), সম্প্রদায়-ভিত্তিক সংকেত (যেমন, সুপারিশ এবং দক্ষতা অনুমোদন) এবং ব্যক্তিগতকৃত সংকেত (যেমন, অনুসন্ধানকারী এবং ফলাফলের মধ্যে সামাজিক সংযোগ) ব্যবহার করে। উপরে বর্ণিত ব্যবস্থাগুলির উদাহরণ টেবিল 1-এ তালিকাভুক্ত করা হয়েছে। সারণি 1: দক্ষতার অবস্থান ব্যবস্থার একটি শ্রেণিবিন্যাস প্রযুক্তিগত সমস্যা দক্ষতার সন্ধান ব্যবস্থার ব্যবহার থেকে বেশ কয়েকটি আকর্ষণীয় সমস্যা দেখা দেয়ঃ অ-বিশেষজ্ঞ থেকে বিদ্যমান দক্ষতার ডাটাবেসের সাথে প্রশ্নের মিল সহজাতভাবে কঠিন, বিশেষত যখন ডাটাবেস প্রয়োজনীয় দক্ষতা সঞ্চয় করে না। অ-বিশেষজ্ঞদের পক্ষ থেকে ক্রমবর্ধমান অজ্ঞতার সাথে এই সমস্যাটি আরও তীব্র হয়ে ওঠে কারণ শব্দার্থগতভাবে স্বাভাবিক নয় এমন কাঠামোগত ডেটা অনুসন্ধানের জন্য কীওয়ার্ড ব্যবহারের সাথে জড়িত সাধারণ অনুসন্ধান সমস্যাগুলির পাশাপাশি একজন বিশেষজ্ঞ তাদের বর্ণনামূলক বিষয়বস্তু পৃষ্ঠাগুলি কতটা ভালভাবে স্থাপন করেছেন তার পরিবর্তনশীলতা। রিসার্চস্কোরকার্ড এবং বায়োমেডএক্সপার্টসের মতো তৃতীয় পক্ষের শব্দার্থগতভাবে স্বাভাবিক সিস্টেমগুলি অ-বিশেষজ্ঞ ব্যবহারকারীদের প্রশ্নের আরও ভাল উত্তর দিতে সক্ষম হওয়ার একটি কারণ হল উন্নত প্রশ্ন মিল। সিস্টেমের ব্যবহারকারীদের কাছ থেকে অনেক প্রশ্ন/অনুরোধের কারণে বিশেষজ্ঞ-ক্লান্তি এড়ানো (রেফ। 1)। অন্যায্য দক্ষতার বিশ্বাসযোগ্যতা অর্জনের জন্য সিস্টেমের "গেমিং" এড়ানোর উপায় খুঁজে বের করা। অন্তর্নিহিত দক্ষতার উপর দক্ষতা প্রদান করুন। যেহেতু ব্যবহারকারীরা সাধারণত তাদের সমস্ত দক্ষতা ঘোষণা করেন না, তাই তাদের অন্তর্নিহিত দক্ষতা যা তাদের সুস্পষ্ট দক্ষতার সাথে অত্যন্ত সম্পর্কিত তা অনুমান করা গুরুত্বপূর্ণ। অনুমানের পদক্ষেপটি দক্ষতা অনুসন্ধানে স্মরণকে উল্লেখযোগ্যভাবে উন্নত করতে পারে। বিশেষজ্ঞ র্যাঙ্কিং শ্রেণিবদ্ধকরণ এবং র্যাঙ্কিং দক্ষতার উপায় (এবং তাই বিশেষজ্ঞরা) অপরিহার্য হয়ে ওঠে যদি কোনও প্রশ্নের দ্বারা ফিরে আসা বিশেষজ্ঞদের সংখ্যা মুষ্টিমেয়ের চেয়ে বেশি হয়। এর ফলে এই ধরনের ব্যবস্থার সঙ্গে যুক্ত নিম্নলিখিত সামাজিক সমস্যাগুলি উত্থাপিত হয়ঃ দক্ষতাকে কীভাবে নিরপেক্ষভাবে মূল্যায়ন করা যেতে পারে? তাও কি সম্ভব? ব্যবহারকারীর সুপারিশের মতো দক্ষতার কাঠামোগত সামাজিক মূল্যায়নের উপর নির্ভর করার পরিণতি কী? সাধারণ জনপ্রিয়তা থেকে দক্ষতার প্রক্সি মেট্রিক হিসাবে কর্তৃত্বকে কীভাবে আলাদা করা যায়, যা প্রায়শই একটি ভাল সামাজিক বোধের সাথে নিজেকে প্রকাশ করার দক্ষতার একটি কাজ? একটি কর্তৃপক্ষ র্যাঙ্কিং ব্যবহারের সাথে যুক্ত সামাজিক বা পেশাদার কলঙ্কের সম্ভাব্য পরিণতি কী, যেমন টেকনোরাটি এবং রিসার্চস্কোরকার্ডে ব্যবহৃত হয়)? কিভাবে প্রতিটি পৃথক অনুসন্ধানকারীর জন্য দক্ষতার র্যাঙ্কিং ব্যক্তিগতকৃত করা যায়? এটি নিয়োগের উদ্দেশ্যে বিশেষভাবে গুরুত্বপূর্ণ কারণ একই দক্ষতার কারণে, বিভিন্ন সংস্থা, শিল্প, অবস্থান থেকে নিয়োগকারীদের প্রার্থীদের জন্য এবং তাদের দক্ষতার বিভিন্ন ক্ষেত্রের জন্য বিভিন্ন পছন্দ থাকতে পারে। দক্ষতার মূল্যায়নের জন্য তথ্যের উৎস দক্ষতার অনুমান করার জন্য অনেক ধরনের তথ্যের উৎস ব্যবহার করা হয়েছে। তারা বিশেষজ্ঞ দ্বারা প্রদত্ত "কাঁচা" অবদানগুলি পরিমাপ করে কিনা বা এই অবদানগুলিতে কোনও ধরণের ফিল্টার প্রয়োগ করা হয় কিনা তার উপর ভিত্তি করে তাদের বিস্তৃতভাবে শ্রেণীবদ্ধ করা যেতে পারে। কোনও নির্দিষ্ট র্যাঙ্কিং ক্রমে দক্ষতার মূল্যায়নের জন্য ব্যবহার করা হয়নি এমন ফিল্টারবিহীন ডেটা উত্সগুলিঃ নেটওয়ার্কিং প্ল্যাটফর্মগুলিতে স্ব-রিপোর্ট করা দক্ষতা প্ল্যাটফর্মের মাধ্যমে ভাগ করে নেওয়ার দক্ষতা ব্যবহারকারীর সুপারিশগুলি ডেস্ক টিকিটে সহায়তা করেঃ কী সমস্যা ছিল এবং কে ব্যবহারকারীদের নথির মধ্যে ই-মেইল ট্র্যাফিক ঠিক করেছিল, তা ব্যক্তিগত হোক বা ওয়েবে, বিশেষত প্রকাশনাগুলি ব্যবহারকারী-রক্ষণাবেক্ষণ করা ওয়েব পৃষ্ঠাগুলির প্রতিবেদন (প্রযুক্তিগত, বিপণন ইত্যাদি) ফিল্টার করা তথ্যের উৎস, অর্থাৎ, তৃতীয় পক্ষের (অনুদান কমিটি, রেফারি, পেটেন্ট অফিস ইত্যাদি) অনুমোদনের প্রয়োজন হয় এমন অবদান। জনপ্রিয়তা বা অন্যান্য সামাজিক কারণগুলি অনুসরণ করে এমন পক্ষপাতদুষ্টতা পরিমাপের জন্য বিশেষভাবে মূল্যবানঃ পেটেন্ট, বিশেষত যদি জারি করা বৈজ্ঞানিক প্রকাশনাগুলি অনুদান জারি করে (ব্যর্থ অনুদান প্রস্তাবগুলি লেখকদের বাইরে খুব কমই জানা যায়) ক্লিনিকাল ট্রায়াল পণ্যগুলি ফার্মাসিউটিক্যাল ওষুধ চালু করে বিশেষজ্ঞদের দ্বারা ম্যানুয়াল (যেমন, স্কিলহাইভ) বা কিউরেটর (এক্সপার্টাইজ ফাইন্ডার) স্বয়ংক্রিয়, যেমন সফ্টওয়্যার এজেন্ট (যেমন, এমআইটির এক্সপার্টফাইন্ডার) ব্যবহার করে বা এজেন্ট এবং হিউম্যান কিউরেশন (যেমন, রিসার্চস্কোরকার্ড) এর সংমিশ্রণ ব্যবহার করে শিল্প দক্ষতার সার্চ ইঞ্জিনগুলিতে (যেমন, লিঙ্কডইন), র্যাঙ্কিং ফাংশনে অনেক সংকেত আসছে, যেমন ব্যবহারকারী - উপরন্তু, ব্যবহারকারীর প্রশ্নের মধ্যে প্রয়োজনীয় দক্ষতার পরিবর্তে অন্যান্য অনেক দিক থাকতে পারে, যেমন, অবস্থান, শিল্প বা কোম্পানি। সুতরাং, পাঠ্য মিলনের মতো ঐতিহ্যবাহী তথ্য পুনরুদ্ধারের বৈশিষ্ট্যগুলিও গুরুত্বপূর্ণ। র্যাঙ্কিং শেখা সাধারণত এই সমস্ত সংকেতকে একটি র্যাঙ্কিং ফাংশনে একত্রিত করতে ব্যবহৃত হয় সহযোগী আবিষ্কার একাডেমিয়ায়, একটি সম্পর্কিত সমস্যা হল সহযোগী আবিষ্কার, যেখানে লক্ষ্য হল একজন গবেষককে উপযুক্ত সহযোগীদের পরামর্শ দেওয়া। যদিও দক্ষতা সন্ধান একটি অ্যাসিঙ্ক্রোনাস সমস্যা (নিয়োগকর্তা কর্মচারী খুঁজছেন), সহযোগী আবিষ্কারকে আরও প্রতিসম সম্পর্ক (সহযোগিতা) প্রতিষ্ঠায় সহায়তা করে দক্ষতা সন্ধান থেকে আলাদা করা যেতে পারে। এছাড়াও, দক্ষতার ক্ষেত্রে কাজটি খুঁজে বের করা প্রায়শই স্পষ্টভাবে চিহ্নিত করা যেতে পারে, তবে একাডেমিক গবেষণার ক্ষেত্রে এটি হয় না, যেখানে ভবিষ্যতের লক্ষ্যগুলি আরও অস্পষ্ট। একারম্যান, মার্ক এবং ম্যাকডোনাল্ড, ডেভিড (1998) "জাস্ট টক টু মিঃ এ ফিল্ড স্টাডি অফ এক্সপার্টাইজ লোকেশন" কম্পিউটার সমর্থিত সমবায় কাজের উপর 1998 সালের এসিএম সম্মেলনের কার্যধারা। হিউজেস, গ্যারেথ এবং ক্রাউডার, রিচার্ড (2003) "অত্যন্ত অভিযোজিত দক্ষতা সন্ধানকারী সিস্টেম ডিজাইনের অভিজ্ঞতা" ডিইটিসি সম্মেলনের কার্যধারা 2003। মেবারি, এম., ডি 'আমোর, আর., হাউস, ডি. (2002)। "সাংগঠনিক দক্ষতার সচেতনতা"। ইন্টারন্যাশনাল জার্নাল অফ হিউম্যান-কম্পিউটার ইন্টারঅ্যাকশন 14 (2): 199-217। মেবারি, এম, ডি 'আমোর, আর, হাউস, ডি। (2000)। স্বয়ংক্রিয়ভাবে বিশেষজ্ঞ খোঁজা। ইন্টারন্যাশনাল জার্নাল অফ টেকনোলজি রিসার্চ ম্যানেজমেন্ট। 43 (6): 12-15। মেবারি, এম., ডি 'আমোর, আর, এবং হাউস, ডি. ডিসেম্বর (2001)। সহযোগিতামূলক ভার্চ্যুয়াল পরিবেশের জন্য বিশেষজ্ঞ অনুসন্ধান। এসিএম 14 (12)-এর যোগাযোগঃ 55-56। রাগুসা, জে. এবং বোচেনেক, জি. (সংস্করণ)। সহযোগিতামূলক ভার্চ্যুয়াল ডিজাইন পরিবেশের উপর বিশেষ বিভাগ। মেবারি, এম., ডি 'আমোর, আর. এবং হাউস, ডি. (2002)। স্বয়ংক্রিয় আবিষ্কার এবং দক্ষতার ম্যাপিং। একারম্যান, এম, কোহেন, এ, পিপেক, ভি এবং উলফ, ভি। (এড.)। জ্ঞান ব্যবস্থাপনার বাইরেঃ দক্ষতা ভাগাভাগি করা। কেমব্রিজঃ এম. আই. টি প্রেস। ম্যাটক্স, ডি., এম. মেবারি, এবং অন্যান্য। (1999)। "এন্টারপ্রাইজ বিশেষজ্ঞ এবং জ্ঞান আবিষ্কার"। জার্মানির মিউনিখে মানব-কম্পিউটার মিথস্ক্রিয়া সম্পর্কিত অষ্টম আন্তর্জাতিক সম্মেলনের কার্যক্রম (এইচসিআই ইন্টারন্যাশনাল 99)। তাং, জে, ঝাং জে, ইয়াও এল, লি জে, ঝাং এল এবং সু জেড। (2008) "আর্নেটমিনারঃ একাডেমিক সোশ্যাল নেটওয়ার্কগুলির নিষ্কাশন এবং খনন" জ্ঞান আবিষ্কার এবং ডেটা মাইনিং সম্পর্কিত 14 তম এসিএম সিগকেডিডি আন্তর্জাতিক সম্মেলনের কার্যধারা। ভায়াভাক্কুয়া, এ। (1999)। "দক্ষতার অবস্থানের জন্য এজেন্ট"। 1999 এ. এ. এ. আই স্প্রিং সিম্পোজিয়াম অন ইন্টেলিজেন্ট এজেন্টস ইন সাইবারস্পেস, স্ট্যানফোর্ড, সিএ-এর কার্যক্রম। মূল্যায়ন পদ্ধতি পরিমাপ বিশ্লেষণ প্রভাব মূল্যায়ন জ্ঞান ভাগ করে নেওয়া গ্রন্থাগার বিজ্ঞান তথ্য পুনরুদ্ধারের ধারা বিজ্ঞান অধ্যয়ন