รร่�วมกั�นสร่างชุ มชุนด้วยกัาร่จั�ด้กัาร่ความร่�

(KM)

“ ”ค ณค�าของ ความร่� “ ”ค ณค�าของ ความร่�

ความร่�เป็�นส�นทร่�พย� ใชุแล้วไม�ม"ว�นหมด้

ย�$งใชุย�$งเพ�$ม ย�$งใชุมากัเท�าไร่ ย�$งม"ค ณค�า

เพ�$มมากัข%&น

** ความร่�ย�$งใชุย�$งม"มากัไม�ม"ข"ด้จั'ากั�ด้

** เป็�นกัาร่สร่างความร่�ใหม�จัากังานท"$ท'า

** เม($อน'าความร่�ใหม�มาผสมกั�บความร่�เด้�มท"$ม"อย�� ในตั�วคนกั,จัะเกั�ด้ความร่�ใหม�ๆมากัข%&นไป็อ"กั** หม นเว"ยนกัล้ายเป็�นวงจัร่ความร่�ไม�จับส�&น

ล้�กัษณะเด้�นของความร่�

บ�นได้ส"$ข�&นส��กัาร่เร่"ยนร่� (Learning)

ไม�ร่�ไม�ร่� ไม�ชุ"& vs. ไม�ร่� แล้วชุ"&

1

ร่�บร่�แตั�อาจัไม�ได้น'าไป็ใชุ

2

เล้"ยนร่� ร่�บมา ท'าเล้"ยนแบบ

3

เร่"ยนร่� เล้"ยนแบบ พ�ฒนาตั�อยอด้

4

ข�&นของความร่�

DATAINFORMATION

WISDOMKNOWLEDGE

ปั�ญญาความร ข้อมลข้�าวสาร

ข้อมล

ความร่� (Knowledge)ป็ร่ะเภทของความร่�ม" 2 ป็ร่ะเภทใหญ่�ๆ

ด้�งน"&1) ความร่�ชุ�ด้แจัง (Explicit

Knowledge) หน�งส(อ เอกัสาร่ เป็�นตัน2) ความร่�ท"$ฝั4งล้%กั (Tacit

Knowledge) ความร่�ในตั�วคน

1) ความร่�ชุ�ด้แจัง (ExplicitKnowledge)

• เป็�นความร่�ท"$เห,นได้ชุ�ด้เจัน• เป็�นร่�ป็ธร่ร่ม

• เป็�นความร่�ท"$อย��ในตั'าร่�บตั'าร่า เชุ�น หล้�กัว�ชุาหร่(อทฤษฎี"ท�&งหล้าย

2) ความร่�ท"$ฝั4งล้%กั (Tacit Knowledge)

• เป็�นความร่�ท"$ฝั4งล้%กัอย��ในตั�วคน• เป็�นส�$งท"$เห,นได้ไม�ชุ�ด้• เป็�นความร่�ท"$มาจัากักัาร่ป็ฏิ�บ�ตั�

• เป็�นเคล้,ด้ว�ชุา• เป็�นภ�ม�ป็4ญ่ญ่า

•เป็�นเทคน�คเฉพาะตั�วของผ�ป็ฏิ�บ�ตั�แตั�ล้ะท�าน

1212

Explicit Knowledge

Tacit Knowledge

ภ�เขาน'&าแข,ง(ความร่� 2 ป็ร่ะเภท)

กัร่ะบวนกัาร่จั�ด้กัาร่ความร่�

1. กัาร่บ�งชุ"&ความร่� - กัาร่บ�งชุ"&ความร่�ท"$องค�กัร่

จั'าเป็�นตัองม"- ว�เคร่าะห�ร่�ป็แบบแล้ะแหล้�ง

ความร่�ท"$ม"อย��

1. กัาร่บ�งชุ"&ความร่� - กัาร่บ�งชุ"&ความร่�ท"$องค�กัร่

จั'าเป็�นตัองม"- ว�เคร่าะห�ร่�ป็แบบแล้ะแหล้�ง

ความร่�ท"$ม"อย�� 2. กัาร่สร่างแล้ะแสวงหาความร่�

- - สร่างแล้ะแสวงหาความร่�สร่างแล้ะแสวงหาความร่�จัากัแหล้�งตั�าง ๆ ท"$จัากัแหล้�งตั�าง ๆ ท"$กัร่ะจั�ด้กัร่ะจัายท�&งภายในกัร่ะจั�ด้กัร่ะจัายท�&งภายใน//ภาภายนอกั เพ($อจั�ด้ท'าเน(&อหาใหยนอกั เพ($อจั�ด้ท'าเน(&อหาใหตัร่งกั�บความตัองกัาร่ตัร่งกั�บความตัองกัาร่

2. กัาร่สร่างแล้ะแสวงหาความร่�

- - สร่างแล้ะแสวงหาความร่�สร่างแล้ะแสวงหาความร่�จัากัแหล้�งตั�าง ๆ ท"$จัากัแหล้�งตั�าง ๆ ท"$กัร่ะจั�ด้กัร่ะจัายท�&งภายในกัร่ะจั�ด้กัร่ะจัายท�&งภายใน//ภาภายนอกั เพ($อจั�ด้ท'าเน(&อหาใหยนอกั เพ($อจั�ด้ท'าเน(&อหาใหตัร่งกั�บความตัองกัาร่ตัร่งกั�บความตัองกัาร่

เร่าตัองม"ความร่�เร่($องอะไร่

เร่าม"ความร่�เร่($องน�&นหร่(อย�ง

เร่าตัองม"ความร่�เร่($องอะไร่

เร่าม"ความร่�เร่($องน�&นหร่(อย�ง ความร่�อย��ท"$ใคร่ อย��

ในร่�ป็แบบอะไร่จัะเอามาเกั,บร่วมกั�น

ได้อย�างไร่

ความร่�อย��ท"$ใคร่ อย��ในร่�ป็แบบอะไร่

จัะเอามาเกั,บร่วมกั�นได้อย�างไร่

ข�&นตัอนกัาร่จั�ด้กัาร่ความร่�ชุ�ด้แจัง

1. เขาถึ%ง

ตั"ความ4. ร่วบร่วม/จั�ด้เกั,บ

(Store)

2. น'าไป็ป็ร่�บ

ใชุ(Apply/Utilize)3.

เร่"ยนร่�ยกั

ร่ะด้�บ

Explicit Knowle

dge

3. สร่างความร่�ยกั

ร่ะด้�บCreate/leverag

e2.เร่"ยนร่�ร่�วมกั�น

Capture/Learn

4. น'าไป็ป็ร่�บ

ใชุ(Apply/Utiliz

e)1.ม"ใจัแบ�งป็4นCare & Share

Tacit Knowledge

ข�&นตัอนกัาร่จั�ด้กัาร่ความร่�ฝั4งล้%กั

KM

กัาร่แล้กัเป็ล้"$ยนเร่"ยนร่�

(ล้ป็ร่ร่.)

Model “ป็ล้าท�”

“ค ณอ'านวย”Knowledge Facilitator

Knowledge Practitioner

“ค ณกั�จั”

“ค ณเอ(&อ”Chief

Knowledge Officer : CKO

Knowledge Assets

ส�วนหาง สร่างคล้�งความร่� เชุ($อมโยงเคร่(อข�าย

ป็ร่ะย กัตั�ใชุ ICT

“ ” สะบ�ด้หาง สร่างพล้�ง จัากั CoPs

Knowledge Vision

ส�วนห�ว ส�วนตัามองว�ากั'าล้�งจัะไป็ทางไหน

“ ตัองตัอบได้ว�า ท'า KM ”ไป็เพ($ออะไร่

Knowledge Sharing

ส�วนกัล้างล้'าตั�ว ส�วนท"$เป็�น“ ”ห�วใจัใหความส'าค�ญ่กั�บกัาร่แล้กัเป็ล้"$ยนเร่"ยนร่�

ชุ�วยเหล้(อ เกั(&อกั�ล้ซึ่%$งกั�นแล้ะกั�น(Share & Learn)

KV KS KA

21

KM โมเด้ล้ป็ล้าท�Knowledge Assets (KA)Knowledge Vision (KV)

Knowledge Sharing (KS)- ความร ชั�ดแจ้ง- ความร ฝั�งล�ก

22

ห�วป็ล้า = เป็=าหมายของกัาร่จั�ด้กัาร่ความร่�

เป็�นกัาร่ตัอบค'าถึามว�า - …ท'า KM ไป็ท'าไม- …ท'าไป็เพ($ออะไร่

Knowledge Vision (KV)

ห�วเร่($อง/ป็ร่ะเด้,นในกัาร่ถึอด้องค�ความร่�

ซึ่%$งผ�ท"$จัะมาท'าหนาท"$ร่�บผ�ด้ชุอบเร่($อง KM น"& ท"$เร่"ยกัว�า Chief Knowledge Officer: CKO (ค ณเอ(&อ ) จัะตัองเป็�นผ�ท"$ชุ�วยสอด้ส�องด้�แล้เร่($อง ห�วป็ล้า ใหด้" เพ($อไม�ใหป็ล้าตั�วน"&ว�ายไป็ผ�ด้ทาง ค'าถึามส'าค�ญ่ท"$จัะตัองตัอบใหได้ ค(อค'าถึามท"$ว�า

- เร่ากั'าล้�งจัะท'า KM ไป็ท'าไม ?- เร่ากั'าล้�งจัะจั�ด้กัาร่ความร่�เกั"$ยวกั�บเร่($องอะไร่?

2323

2424

ตั�วป็ล้า(Knowledge Sharing : KS) เป็�นส�วนท"$ส'าค�ญ่ เพร่าะกัาร่แล้กัเป็ล้"$ยนเร่"ยนร่� (Share & Learn) ถึ(อเป็�น ห�วใจั ของ กัาร่ท'า KM กัร่ะบวนกัาร่ส�วนน"& จัะตัองเร่�$มตันท"$กัาร่ท'ากั�จักัร่ร่มเพ($อสร่างความ

ค นเคยกั�นกั�อนเป็�นล้'าด้�บแร่กั

ตั�วอย�าง กัล้ �มแล้กัเป็ล้"$ยนเร่"ยนร่� ตั�วอย�าง กัล้ �มแล้กัเป็ล้"$ยนเร่"ยนร่�

กัร่ะบวนกัาร่น"&ควร่ม" ค ณอ'านวย (Knowledge Facilitator) หนาท"$ด้�งน"&- เอ(&ออ'านวยใหกัาร่แล้กัเป็ล้"$ยนเร่"ยนร่�น"&ล้($นไหล้ - ไม�หล้ ด้ออกัไป็นอกัทาง (หล้งป็ร่ะเด้,น )- อ"กัท�&งย�งชุ�วยสร่างบร่ร่ยากัาศด้"ๆ ใหเกั�ด้ข%&นตัล้อด้เวล้า- คอยป็=อนค'าถึามในกัร่ณ"ท"$ผ�เล้�า (เร่($องเล้�าล้งไป็ไม�ล้%กั เล้�าแตั�เพ"ยงผ�วๆ)

- ตัองพยายามถึาม เพ($อท'าใหได้เห,นถึ%งเคล้,ด้ว�ชุาหร่(อเทคน�ค เฉพาะตั�วท"$ใชุหร่(อความร่�ฝั4งล้%กั (Tacit Knowledge)ท"$ตัอง แคะ

ออกัมา

2727

หางป็ล้า (Knowledge Asset : KA)

เป็ร่"ยบเสม(อน ถึ�ง ท"$เอาความร่�ท"$ได้มาใส�ไว แล้วใชุร่ะบบจั�ด้เกั,บใหเป็�นหมวด้หม�� เพ($อใหสามาร่ถึเขาถึ%ง ได้ง�าย ผ�ใชุจัะได้ป็ร่ะโยชุน�จัากัส�$งท"$อย��ในน"&อย�างแทจัร่�ง

ตักัผล้%กั KM

“ห�วป็ล้า”• Knowledge Vision ตัองเชุ($อมตั�อกั�บ ภาพใหญ่�“ ” ตัองได้ Output, Outcomes• ตัองเขาใจับทบาท ค ณเอ(&อ“ ”• ตัองใชุ ภาวะผ�น'า ในท กัร่ะด้�บ“ ”

“ตั�วป็ล้า”• Knowledge Sharing ส�$งท"$เป็�น Tacit• ท'าใหได้ค�ด้ แล้ะสร่างแร่งบ�นด้าล้ใจั• ให ค ณอ'านวย ชุ�วยกัร่ะตั น แล้ะหม น เกัล้"ยวความร่�“ ” “ ”

“หางป็ล้า”• Knowledge Assets ได้มาจัากั

ค ณกั�จั ตั�วจัร่�ง“ ”• ม"ท�&งส�วนท"$เป็�น Explicit แล้ะ Tacit • ม"ร่ะบบ/เทคโนโล้ย"ท"$ท'าใหเขาถึ%งได้ง�าย

สามาร่ถึน'าไป็ใชุป็ร่ะโยชุน�ได้

KS

KAKV

กัาร่แบ�งกัล้ �มย�อย เพ($อท'า กัร่ะบวนกัาร่ สกั�ด้ความร่�จัากัเร่($องเล้�า

กัาร่แบ�งกัล้ �มย�อย เพ($อท'า กัร่ะบวนกัาร่ สกั�ด้ความร่�จัากัเร่($องเล้�า

ค ณกั�จั

ค ณอ'านวย

ค ณบ�นท%กั

ค ณกั�จั

ค ณกั�จัค ณกั�จั

ค ณส�งเกัตั

• กัล้ �มขนาด้ไม�ใหญ่�น�กั - 1012 คน • ไม�ควร่ใชุร่�ป็แบบกัาร่น�$งท"$เป็�นทางกัาร่

• ใชุกัาร่เล้�าเร่($อง (Story Telling) โด้ยใหผล้�ด้กั�นเล้�าความส'าเร่,จั ความภ�ม�ใจั ท"$ได้เล้(อกั

กั�นไว ในป็ร่ะเด้,นท"$ตั�&งไว• เป็�นกัาร่เล้�าส�$งท"$เกั�ด้ข%&นจัร่�ง

• ถึาเป็�นความส'าเร่,จัตัองเล้�าใหล้ะเอ"ยด้ว�าเป็�นเพร่าะอะไร่จั%งท'าใหได้ร่�บผล้ส'าเร่,จั

• ถึาเป็�นป็4ญ่หาตัองบอกัด้วยว�าแล้วในทายท"$ส ด้สามาร่ถึกัาวขามป็4ญ่หาไป็ได้อย�างไร่

กัล้ �มแล้กัเป็ล้"$ยนเร่"ยนร่�

Before Action Review (BAR)

1. วางแผนในกัาร่ ล้ป็ร่ร่. 2. กัาร่เขาใจัป็ร่ะเด้,นห�วเร่($อง/ห�วป็ล้า 3. กัาร่น'าเขาส��กัาร่เล้�าเร่($อง กัาร่เล้�นเกัม กัาร่ท'ากั�จักัร่ร่ม 4. กัาร่สร่างความเป็�นกั�นเอง แล้ะผ�อนคล้ายผ�เล้�าเร่($อง ด้วยกั�จักัร่ร่ม5. กัาร่เตัร่"ยมว�สด้ อ ป็กัร่ณ�ในกัาร่ ล้ป็ร่ร่. 6. กัาร่เข"ยนเร่($องท"$จัะเล้�า (ค ณกั�จั)

After Action Review (AAR)

1. เป็=าหมายของกัาร่เขาร่�วมป็ร่ะชุ มคร่�&งน"&ค(ออะไร่2. ส�$งท"$บร่ร่ล้ เป็=าหมายค(อ

อะไร่3. ส�$งท"$เกั�นความคาด้หว�ง4. ส�$งท"$ไม�บร่ร่ล้ เป็=าหมายค(ออะไร่5. ส�$งท"$ได้เร่"ยนร่�ท"$เป็�นป็ร่ะโยชุน�ท"$ส ด้6. ค�ด้จัะกัล้�บไป็ท'าอะไร่ตั�อ7. ถึาจัะม"กัาร่จั�ด้ป็ร่ะชุ มเชุ�นน"&อ"กั ม"ขอเสนอแนะ ใหป็ร่�บป็ร่ งส�วนไหนบาง

เทคน�คกัาร่จั�ด้เวท"แล้กัเป็ล้"$ยนเร่"ยนร่�• - พ�ด้ในส�$งท"$ท'า โด้ยเนนพ�ด้ถึ%งความส'าเร่,จั• - เนนกัาร่ป็ฏิ�บ�ตั�จัร่�ง• - ใชุกั�จักัร่ร่มกัล้ �ม/กัร่ะบวนกัาร่กัล้ �ม • - ภายใตับร่ร่ยากัาศเป็�นม�ตัร่ อ�สร่ะ เท�าเท"ยม • - ป็ร่าร่ถึนาด้" ยอมร่�บ ใหเกั"ยร่ตั�• - ฝั@กัร่�บฟั4งคนอ($น ร่�จั�กัชุ($นชุมแล้ะใหกั'าล้�งใจั• - ป็ล้�อยตั�วตัามสบาย ท'าจั�ตัใจัใหกัวาง

เทคน�คกัาร่เป็�น ค ณอ'านวย “ ”FacilitatorFacilitator

•ฟั4งเป็�น •พ�ด้/ถึามเป็�น•ค�ด้เป็�น• เขาใจั เขาถึ%งแล้ะจั�ด้กัาร่กั�บสมาชุ�กัได้•บ คล้�กัด้" น�าเชุ($อถึ(อ

ค ณสมบ�ตั�ท"$ด้"ของ ค ณ“อ'านวย”

(Facilitator)• FA : อ'านวย• CA : กัร่ะตั นใหเกั�ด้ความ

ตั�อเน($อง• Network Manager :

ความเชุ($อมโยง

ท'าความเขาใจัแล้ะเชุ($อมป็ร่ะสานท�&ง

“ ” “ค ณเอ(&อ แล้ะ ค ณ”กั�จั

เป็�น...ด้าวย�$ว

ย�$วใหค�ด้ ย ใหค ย

....ย ให....“ ”ค ณกั�จั

ค�ด้ค'าถึามแล้ะหาค'าตัอบจัากักัาร่ป็ฏิ�บ�ตั�

ด้วยตั�วเอง

เป็�น...น�กัฉวยโอกัาส

จั�ด้ใหเกั�ด้กัาร่แล้กัเป็ล้"$ยนเร่"ยนร่�

ได้ท กั เวล้า สถึานท"$

ไร่ร่�ป็แบบ เป็Bด้ป็ร่ะเด้,นของกัาร่เร่"ยนร่�

ใชุล้�กัเล้�นแหย�ด้วยค'าถึาม

จั�บป็ร่ะเด้,นใหได้ ใหเร่,วใหตัอบโจัทย�ท"$ตัองกัาร่

เป็�น...น�กัสร่างบร่ร่ยากัาศเป็�นม�ตัร่เป็Bด้ใจั

- สร่างแร่งจั�งใจั ใหกั'าล้�งใจัใหความร่�กั- ชุ($นชุมท กัคน/ บ�อยๆ- สร่างอาร่มณ�ข�น- เป็ล้"$ยนท"$ค ยหาสภาพแวด้ล้อมด้"ๆ- เป็ล้"$ยนห�วขอค ย- ใหท กัอย�างเป็�นธร่ร่มชุาตั�- ใชุน'&าเส"ยง

- พ�ด้เชุ�งบวกั- ค�ด้เชุ�งบวกั- ใหเกั"ยร่ตั�- เชุ($อว�าท กัคนม"ศ�กัด้�Cศร่"- ม"ภาวะผ�น'า- กั�ด้ไม�ป็ล้�อย- Deep Listening ฯล้ฯ

ค ณสมบ�ตั�ท"$ด้"ของ ค ณล้�ข�ตั“ ”(Note taker)

• - ตั�&งใจัฟั4ง• - จัด้บ�นท%กัอย�างล้ะเอ"ยด้• - เล้(อกัใชุเทคน�คกัาร่บ�นท%กัตัามความ

เหมาะสม• - ป็ร่ะสานงานกั�บค ณอ'านวย• - จัด้บ�นท%กัอย�างร่วด้เร่,ว• - วางแผนแล้ะเตัร่"ยมตั�วอย�างด้"- - จั�บป็ร่ะเด้,นแล้ะว�เคร่าะห�ขอม�ล้

กัาร่เล้�าเร่($อง (Story telling)

เป็=าหมาย ใหผ�ม"ความร่�จัากักัาร่ป็ฏิ�บ�ตั�(ค ณกั�จั)ป็ล้ด้ป็ล้�อยความร่�ท"$ฝั4งล้%กัอย��ใน

- ส�วนล้%กัของจั�ตัใจั (ความเชุ($อ) - ส�วนล้%กัของสมอง (ความค�ด้)- ส�วนล้%กัของร่�างกัาย (กัาร่ป็ฏิ�บ�ตั�)

ออกัมาเป็�นค'าพ�ด้แล้ะท�าทาง