IAM-ramverk

Verktyg: Kunskapsträd

Denna artikel är en resurs för dig som arbetar med nyttiggörande och samverkan i en rådgivande funktion. Den går, på ett enkelt sätt, igenom IAM-ramverkets olika steg och när processen bäst kan tillämpas. Materialet innehåller nedladdningsbara resurser, mallar och praktiska tips som kan hjälpa rådgivare i det praktiska arbetet.

Vad är ett kunskapsträd?

Ett kunskapsträd är en enkel, schematisk representation av ett forsknings- eller kunskaps-område som syftar till att göra fältet och dess position begripligt både för dig själv, som rådgivare, och för den/dem du stödjer. Till exempel, ett kunskapsträd kan ge en bild av:

  • projektets faktiska fokus och de fält som definierar det valda kunskapsområdet
  • tillgängliga resurser i relation till forskning- och nyttiggörandeplaner i det identifierade kunskapsområdet
  • relationer och samarbetsinsatser som är relevanta för identifierade området
  • projektets position i relation till extern information så som IPR och marknadsinformation.

Ett träd skapar en analysstruktur för det akademiska projektet/miljön och, genom det, stödjer rådgivaren och forskaren att sortera bland den stora mängden information som kan ses som relevant för ett beslut. Därför är skapandet av ett forskningsträd extra värdefullt:

  • För att skaffa en gemensam förståelse av ett fokusområde genom visualisering av information (OBS! ett kunskapsträd kan användas även för extern kommunikation, se case-exemplet: Kartläggning av ett forskningsfält – vad ger det?)
  • Identifiera, på ett systematiskt sätt, fält som kan ses som styrkor (oftast karakteriseras av varierade resurser) eller tvärtom risker i ett visst kunskapsområde

Hur bygger man ett kunskapsträd?

Det första och viktigaste steget i utformningen av ett kunskapsträd är att välja ett övergripande fält som är relevant. Detta kan ha startpunkten i definitionen av ett forskningsfält, en definierad utmaning eller följa en rent teknisk logik.

I exemplen nedan ser ni två kunskapsträd som har olika startpunkter i fokus. Det första trädet följer en rent teknisk logik genom att starta från frågan: Vilka tekniska fält behövs det för att kunna skapa ett elektriskt drivsystem för cyklar? Det andra trädet bygger på en utmaningsfokuserad logik genom att utgå från fokusfrågan: Vilken kunskap som behövs för att kunna introducera elektriska cyklar som alternativa transporter i städer?
Även om bägge dessa kunskapsträd utgår från liknande fokusområden påverkar perspektivet på den ursprungliga frågeställningen fullständigt hur man bygger upp trädets struktur. Därför är det viktigt att välja ett rätt (och relevant för målet) fokus från start.

Efter övergripande fokusområde har valts, beskriver man området i ett flertal underfält genom att besvara i huvudsakligen två frågor:

  • Vilka är de nödvändiga områdena / ”hinkarna” / kunskapsdelarna som behövs för att kunna fullborda det övergripande definierade fältet?
  • Hur relaterar de olika kunskapsfälten till varandra? Ger den hierarkiska uppdelningen och logiken en djupare mening och förståelse?

Även om du som rådgivaren kan använda kunskapsträdet som ett eget stöd, är det alltid fördelaktigt att diskutera det med forskaren. Detta ger dig möjlighet att bekräfta din förståelse av forskningsfältet och tydliggöra projekt som kan annars vara svåra att begripa.

Som nämndes i början av artikeln, så kan analysen av kunskapsträd användas på olika sätt. Nedan hittar ni ett exempel på hur ett utmaningsbaserat träd har använts från caset Implementering av barnkonventionen i vård och habilitering. I detta case identifierades vilka vidare kompetens projektet behövde för att driva implementering, genom att kartlägga befintlig kompetens på identifierade kunskapsfält. Utöver detta, kan ytterligare information om genererade kunskapstillgångar, IPR samt extern information läggas för att skapa en enkel visualisering inför beslutstagande.

 

Fler exempel av användning av kunskapsträd ges i SNITTS kursen ”IA capture and positioning course”.

Kontaktpersoner

Ana Maria Popescu
Innovationsrådgivare, Göteborgs universitet, ana-maria.popescu@gu.se

Resurser

För den här artikeln finns inga tillgängliga resurser i form av nedladdningsbara filer i nuläget. Om du vill ha tillgång till filer på imp-act.se, kontakta Mattias Lindgren Sandgren som har e-postadressen mattias.lindgren@gu.se.