Expertise finding
مہارت کی تلاش انفرادی مہارت کو تلاش کرنے اور اس کا اندازہ لگانے کے لیے آلات کا استعمال ہے۔ بھرتی کی صنعت میں، مہارت کی تلاش کچھ مطلوبہ مہارتوں کے سیٹ کے ساتھ ملازمت کے قابل امیدواروں کی تلاش کا مسئلہ ہے۔ دوسرے لفظوں میں، یہ انسانوں کو مہارت کے شعبوں سے جوڑنے کا چیلنج ہے، اور اس طرح مہارت کی بازیافت کا ایک ذیلی مسئلہ ہے (دوسرا مسئلہ مہارت کی پروفائلنگ ہے)۔ مہارت کی اہمیت یہ استدلال کیا جا سکتا ہے کہ انسانی مہارت سرمائے، پیداوار کے ذرائع یا دانشورانہ املاک سے زیادہ قیمتی ہے۔ مہارت کے برعکس، سرمایہ داری کے دیگر تمام پہلو اب نسبتا عام ہیں: سرمایہ تک رسائی عالمی ہے، جیسا کہ مینوفیکچرنگ کے بہت سے شعبوں کے لیے پیداوار کے ذرائع تک رسائی ہے۔ دانشورانہ املاک کو بھی اسی طرح لائسنس دیا جا سکتا ہے۔ مزید برآں، مہارت کی تلاش بھی ادارہ جاتی یادداشت کا ایک اہم پہلو ہے، کیونکہ اس کے ماہرین کے بغیر کسی ادارے کا مؤثر طریقے سے سر قلم کیا جاتا ہے۔ تاہم، ان وسائل کے موثر استعمال کی کلید، مہارت تلاش کرنا اور "لائسنسنگ" کرنا، بہت مشکل رہتا ہے، جس کا آغاز پہلے ہی مرحلے سے ہوتا ہے: ایسی مہارت تلاش کرنا جس پر آپ بھروسہ کر سکیں۔ بہت حال تک، مہارت تلاش کرنے کے لیے انفرادی، سماجی اور باہمی تعاون کے طریقوں کے امتزاج کی ضرورت ہوتی تھی، جو کہ بہترین طور پر ایک غیر منظم عمل تھا۔ زیادہ تر، اس میں ایسے افراد سے رابطہ کرنا اور ان سے حوالہ جات طلب کرنا شامل تھا، جبکہ یہ امید کرتے ہوئے کہ ان افراد کے بارے میں کسی کا فیصلہ جائز ہے اور ان کے جوابات سوچ سمجھ کر دیے گئے ہیں۔ پچھلے پندرہ سالوں میں، مہارت کی تلاش کے معیار کو آسان بنانے اور بہتر بنانے کے لیے نالج مینجمنٹ سافٹ ویئر کی ایک کلاس ابھری ہے، جسے "مہارت کا پتہ لگانے کا نظام" کہا جاتا ہے۔ یہ سافٹ ویئر سوشل نیٹ ورکنگ سسٹمز سے لے کر نالج بیس تک ہوتے ہیں۔ کچھ سافٹ ویئر، جیسے کہ سوشل نیٹ ورکنگ کے دائرے میں، ایک دوسرے کو جوڑنے کے لیے صارفین پر انحصار کرتے ہیں، اس طرح سوشل فلٹرنگ کا استعمال کرتے ہوئے "سفارش کے نظام" کے طور پر کام کرتے ہیں۔ سپیکٹرم کے دوسرے سرے پر خصوصی علمی اڈے ہوتے ہیں جو مہارت اور شراکت کے اپنے خود مختار شعبوں کے ساتھ ایک خصوصی قسم کے ڈیٹا بیس کو آباد کرنے کے لیے ماہرین پر انحصار کرتے ہیں، اور صارف کی سفارشات پر انحصار نہیں کرتے ہیں۔ ہائبرڈ جو صارف کی سفارشات کے ساتھ مل کر ماہر آبادی والے مواد کو پیش کرتے ہیں وہ بھی موجود ہیں، اور ایسا کرنے کے لیے غالبا زیادہ قیمتی ہیں۔ پھر بھی مہارت کے دیگر علمی اڈے مہارت کے بیرونی اظہار پر سختی سے انحصار کرتے ہیں، جسے یہاں "گیٹڈ آبجیکٹ" کہا جاتا ہے، مثال کے طور پر، سائنسی کاغذات یا ڈیٹا مائننگ کے طریقوں کے لیے حوالہ جات کے اثرات جس میں کسی ماہر کے بہت سے کام کی مصنوعات کو جمع کیا جاتا ہے۔ اس طرح کے نظام صارف کے متعارف کردہ تعصبات (مثال کے طور پر ریسرچ اسکور کارڈ) سے آزاد ہونے کا زیادہ امکان رکھتے ہیں، حالانکہ کمپیوٹیشنل طریقوں کا استعمال دیگر تعصبات کو متعارف کرا سکتا ہے۔ ہائبرڈ نقطہ نظر بھی ہیں جو صارف کے تیار کردہ ڈیٹا (مثال کے طور پر ممبر پروفائلز)، کمیونٹی پر مبنی سگنلز (مثال کے طور پر، سفارشات اور مہارت کی توثیق)، اور ذاتی نوعیت کے سگنلز (مثال کے طور پر، تلاش کرنے والے اور نتائج کے درمیان سماجی تعلق) کا استعمال کرتے ہیں۔ اوپر بیان کردہ نظاموں کی مثالیں ٹیبل 1 میں درج ہیں۔ ٹیبل 1: مہارت کے مقام کے نظام کی درجہ بندی تکنیکی مسائل مہارت تلاش کرنے کے نظام کے استعمال سے متعدد دلچسپ مسائل پیدا ہوتے ہیں: غیر ماہر کے سوالات کا موجودہ مہارت کے ڈیٹا بیس سے ملاپ فطری طور پر مشکل ہے، خاص طور پر جب ڈیٹا بیس مطلوبہ مہارت کو ذخیرہ نہیں کرتا ہے۔ یہ مسئلہ غیر ماہر کی طرف سے بڑھتی ہوئی لاعلمی کے ساتھ اور بھی شدید ہو جاتا ہے جس کی وجہ عام تلاش کے مسائل ہیں جن میں غیر ساختہ ڈیٹا کو تلاش کرنے کے لیے مطلوبہ الفاظ کا استعمال شامل ہوتا ہے جو الفاظ کے لحاظ سے معمول کے مطابق نہیں ہیں، نیز اس بات میں تغیر بھی ہے کہ کسی ماہر نے اپنے وضاحتی مواد کے صفحات کو کتنی اچھی طرح ترتیب دیا ہے۔ بہتر سوالیہ مماثلت ایک وجہ ہے کہ تھرڈ پارٹی سیمنٹکل نارملائزڈ سسٹم جیسے ریسرچ اسکور کارڈ اور بائیومیڈ ایکسپرٹس غیر ماہر صارفین کے سوالات کے بہتر جوابات فراہم کرنے کے قابل ہونے چاہئیں۔ سسٹم کے صارفین کی طرف سے بہت زیادہ سوالات/درخواستوں کی وجہ سے ماہر تھکاوٹ سے بچنا (حوالہ۔ 1)۔ غیر منصفانہ مہارت کی ساکھ حاصل کرنے کے لیے نظام کے "گیمنگ" سے بچنے کے طریقے تلاش کرنا۔ مضمر مہارتوں پر مہارت حاصل کریں۔ چونکہ صارفین عام طور پر اپنی تمام مہارتوں کا اعلان نہیں کرتے ہیں، اس لیے ان کی مضمر مہارتوں کا اندازہ لگانا ضروری ہے جو ان کی واضح مہارتوں سے انتہائی متعلق ہیں۔ اندازہ لگانے کا مرحلہ مہارت کی تلاش میں یاد کو نمایاں طور پر بہتر بنا سکتا ہے۔ مہارت کی درجہ بندی درجہ بندی اور درجہ بندی کے ذرائع (اور اس وجہ سے ماہرین) ضروری ہو جاتے ہیں اگر کسی استفسار کے ذریعے واپس آنے والے ماہرین کی تعداد مٹھی بھر سے زیادہ ہو۔ اس سے ایسے نظاموں سے وابستہ درج ذیل سماجی مسائل پیدا ہوتے ہیں: مہارت کا معروضی اندازہ کیسے کیا جا سکتا ہے؟ کیا یہ بھی ممکن ہے؟ مہارت کے غیر منظم سماجی جائزوں، جیسے صارف کی سفارشات پر انحصار کرنے کے کیا نتائج ہیں؟ کوئی شخص اختیار کو مہارت کے پراکسی میٹرک کے طور پر سادہ مقبولیت سے کیسے ممتاز کرتا ہے، جو اکثر ایک اچھے سماجی احساس کے ساتھ مل کر اپنے آپ کو ظاہر کرنے کی صلاحیت کا ایک کام ہوتا ہے؟ اتھارٹی رینکنگ کے استعمال سے وابستہ سماجی یا پیشہ ورانہ بدنما داغ کے ممکنہ نتائج کیا ہیں، جیسے کہ ٹیکنوریٹی اور ریسرچ اسکور کارڈ میں استعمال ہوتے ہیں)؟ مہارت کی درجہ بندی کو ہر انفرادی تلاش کرنے والے کے لیے ذاتی کیسے بنایا جائے؟ یہ بھرتی کے مقصد کے لیے خاص طور پر اہم ہے کیونکہ ایک ہی مہارت کو دیکھتے ہوئے، مختلف کمپنیوں، صنعتوں، مقامات سے بھرتی کرنے والوں کی امیدواروں اور ان کی مہارت کے مختلف شعبوں کے لیے مختلف ترجیحات ہو سکتی ہیں۔ مہارت کا اندازہ لگانے کے لیے ڈیٹا کے ذرائع مہارت کا اندازہ لگانے کے لیے کئی قسم کے ڈیٹا ذرائع استعمال کیے گئے ہیں۔ ان کی وسیع پیمانے پر درجہ بندی اس بنیاد پر کی جا سکتی ہے کہ آیا وہ ماہر کی طرف سے فراہم کردہ "خام" شراکت کی پیمائش کرتے ہیں، یا ان شراکتوں پر کسی قسم کا فلٹر لگایا جاتا ہے۔ غیر فلٹر شدہ ڈیٹا ذرائع جو مہارت کا اندازہ لگانے کے لیے استعمال کیے گئے ہیں، کسی خاص درجہ بندی کے ترتیب میں نہیں: نیٹ ورکنگ پلیٹ فارمز پر خود رپورٹ شدہ مہارت پلیٹ فارمز کے ذریعے شیئر کرنے کی مہارت صارف کی سفارشات ڈیسک ٹکٹوں کی مدد کرتی ہیں: مسئلہ کیا تھا اور صارفین کے دستاویزات کے درمیان ای میل ٹریفک کو کس نے ٹھیک کیا، چاہے وہ نجی ہو یا ویب پر، خاص طور پر اشاعتوں میں صارف کے زیر انتظام ویب صفحات کی رپورٹیں (تکنیکی، مارکیٹنگ وغیرہ)۔ فلٹر شدہ ڈیٹا ذرائع، یعنی وہ شراکتیں جن کے لیے تیسرے فریق (گرانٹ کمیٹیاں، ریفری، پیٹنٹ آفس وغیرہ) کی منظوری درکار ہوتی ہے۔ مہارت کی پیمائش کے لیے خاص طور پر اس طرح سے قیمتی ہیں جو مقبولیت یا دیگر سماجی عوامل سے ہونے والے تعصبات کو کم کرتے ہیں: پیٹنٹ، خاص طور پر اگر جاری کردہ سائنسی اشاعتیں گرانٹ جاری کرتی ہیں (ناکام گرانٹ کی تجاویز شاذ و نادر ہی مصنفین سے باہر جانی جاتی ہیں) کلینیکل ٹرائلز پروڈکٹ دواسازی کے منشیات کا آغاز کرتا ہے۔ مہارت کا مواد بنانے کے لیے نقطہ نظر دستی، یا تو خود ماہرین کے ذریعے (مثال کے طور پر، اسکل ہائیو) یا ایک کیوریٹر کے ذریعے (ایکسپرٹائز فائنڈر) خودکار، مثال کے طور پر، سافٹ ویئر ایجنٹوں کا استعمال کرتے ہوئے (مثال کے طور پر، ایم آئی ٹی کا ایکسپرٹ فائنڈر) یا ایجنٹوں اور انسانی علاج کا مجموعہ (مثال کے طور پر، ریسرچ اسکور کارڈ) صنعتی مہارت کے سرچ انجنوں میں (مثال کے طور پر، لنکڈ ان)، درجہ بندی کے افعال میں بہت سے اشارے آتے ہیں، جیسے صارف - مزید برآں، صارف کے سوالات میں مطلوبہ مہارت کے بجائے بہت سے دوسرے پہلو شامل ہو سکتے ہیں، جیسے مقامات، صنعتیں یا کمپنیاں۔ اس طرح، متن کے ملاپ جیسی روایتی معلومات کی بازیافت کی خصوصیات بھی اہم ہیں۔ درجہ بندی کرنا سیکھنا عام طور پر ان تمام اشاروں کو ایک درجہ بندی فنکشن میں یکجا کرنے کے لیے استعمال کیا جاتا ہے۔ اکادمیا میں، ایک متعلقہ مسئلہ باہمی تعاون کی دریافت ہے، جہاں مقصد ایک محقق کو مناسب باہمی تعاون کا مشورہ دینا ہے۔ اگرچہ مہارت کی تلاش ایک غیر متزلزل مسئلہ ہے (آجر ملازم کی تلاش کر رہا ہے)، باہمی تعاون کی دریافت کو مزید ہم آہنگ تعلقات (تعاون) قائم کرنے میں مدد دے کر مہارت کی تلاش سے ممتاز کیا جا سکتا ہے۔ نیز، اگرچہ مہارت میں کام کی تلاش اکثر واضح طور پر کی جا سکتی ہے، لیکن تعلیمی تحقیق میں ایسا نہیں ہے، جہاں مستقبل کے اہداف زیادہ مبہم ہوتے ہیں۔ ایکر مین، مارک اور میکڈونلڈ، ڈیوڈ (1998) "جسٹ ٹاک ٹو می: اے فیلڈ اسٹڈی آف ایکسپرٹائز لوکیشن" کمپیوٹر سپورٹڈ کوآپریٹو ورک پر 1998 کی اے سی ایم کانفرنس کی کارروائی۔ ہیوزز، گیریتھ اور کراؤڈر، رچرڈ (2003) "انتہائی موافقت پذیر مہارت تلاش کرنے والے نظاموں کو ڈیزائن کرنے میں تجربات" ڈی ای ٹی سی کانفرنس 2003 کی کارروائی۔ میبری، ایم۔، ڈی آمور، آر۔، ہاؤس، ڈی۔ (2002)۔ "تنظیمی مہارت کی آگاہی"۔ انٹرنیشنل جرنل آف ہیومن-کمپیوٹر انٹرایکشن 14 (2): 199-217۔ میبری، ایم۔، ڈی آمور، آر۔، ہاؤس، ڈی۔ (2000)۔ خودکار ماہر کی تلاش۔ انٹرنیشنل جرنل آف ٹیکنالوجی ریسرچ مینجمنٹ۔ 43 (6): 12-15۔ میبری، ایم۔، ڈی آمور، آر، اور ہاؤس، ڈی۔ دسمبر (2001)۔ باہمی تعاون کے ورچوئل ماحول کے لیے ماہر کی تلاش۔ ACM 14 (12) کے مواصلات: 55-56۔ راگوسا میں، جے۔ اور بوچینک، جی۔ (ایڈز)۔ تعاون ورچوئل ڈیزائن ماحول پر خصوصی سیکشن۔ میبری، ایم۔، ڈی آمور، آر۔ اور ہاؤس، ڈی۔ (2002)۔ مہارت کی خودکار دریافت اور نقشہ سازی۔ ایکر مین میں، ایم۔، کوہن، اے۔، پائپک، وی۔ اور وولف، وی۔ (ای ڈی ایس۔) علم کے انتظام سے پرے: مہارت کا اشتراک۔ کیمبرج: ایم آئی ٹی پریس۔ میٹوکس، ڈی۔، ایم۔ میبری، اور دیگر۔ (1999)۔ "انٹرپرائز ماہر اور علم کی دریافت"۔ انسانی-کمپیوٹر تعاملات پر 8 ویں بین الاقوامی کانفرنس (ایچ سی آئی انٹرنیشنل 99)، میونخ، جرمنی کی کارروائی۔ تانگ، جے، ژانگ جے، یاؤ ایل، لی جے، ژانگ ایل اور سو زیڈ۔ (2008) "آرنیٹ مائنر: تعلیمی سوشل نیٹ ورکس کا اخراج اور کان کنی" علم کی دریافت اور ڈیٹا مائننگ پر 14 ویں ACM SIGKDD بین الاقوامی کانفرنس کی کارروائی۔ ویاواکوا، اے۔ (1999)۔ "مہارت کے مقام کے لیے ایجنٹ"۔ 1999 اے اے اے آئی اسپرنگ سمپوزیم آن انٹیلیجنٹ ایجنٹس ان سائبر اسپیس، اسٹینفورڈ، سی اے کی کارروائی۔ تشخیص کے طریقے میٹرکس تجزیہ اثر تشخیص علم کا اشتراک لائبریری سائنس معلومات بازیافت کی انواع سائنس اسٹڈیز