هيئة المعرفة (BOK)
ما هو جسم المعرفة؟
يشير جسم المعرفة (BOK) إلى التعاليم الأساسية والمهارات المطلوبة للعمل في مجال أو صناعة معينة. عادة ما يتم تحديد مجموعة المعرفة (BOK) من قبل الجمعيات أو الجمعيات المهنية. يحدد أعضاء المهنة ما هو مطلوب لأداء وظائفهم وهذا يشكل الأساس لمنهج معظم البرامج أو التعيينات المهنية. يجب على الأشخاص الذين يسعون لدخول المهنة إظهار إتقانهم لجسم المعرفة من أجل الحصول على الاعتماد الذي يمكنهم من ممارسة هذه المهارات. عادةً ما يُظهر المرشحون إتقانهم لجسم المعرفة من خلال اجتياز اختبارات صارمة. يمكن أن تكون هذه الاختبارات جلسة واحدة أو يمكن إجراء الاعتماد على مستوى بمستوى ، مما يتطلب من الشخص التدرب على مستوى معين لفترة زمنية محددة قبل تحدي المستوى التالي.
فهم هيئة المعرفة (BOK)
هيئة المعرفة هي طريقة رسمية أكثر للإشارة إلى الأشياء التي نسميها بشكل أكثر شيوعًا الكفاءات الأساسية والمهارات المطلوبة اليوم. لا يختلف عن إعلان الوظيفة ، فمجموعة المعرفة هي قائمة بالأشياء التي يجب أن تعرفها والأشياء التي يجب أن تعرفها يجب أن تكون قادرًا على القيام بذلك قبل أن يتم قبولك كمحترف من قبل المنظمة التي تقوم بـ الاعتماد الاكاديمي. تمتلك الجامعات كيانًا معرفيًا محددًا يجب على الطالب إثبات معرفته به قبل منحه درجة علمية. لدى التجار مجموعة من المعارف التي يعمل من خلالها المتدرب من أجل أن يصبح محترفًا كاملاً في التجارة. المحتويات الفعلية لمجموعة المعرفة لمهنة معينة تتطور بمرور الوقت. هذا هو أحد الأسباب التي تجعل الجمعيات غالبًا ما تكون مسؤولة عن الاعتماد ، حيث يصعب جدًا على الأشخاص خارج صناعة معينة مواكبة التقنيات والتطورات الجديدة.
الجسم المعرفي لـ CFA
في عالم الاستثمار ، من أشهر الأمثلة على مجموعة المعارف مثال محلل ماليأو برنامج CFA. يتم تحديد هيئة المعرفة المرشح لبرنامج CFA (CBOK) من خلال الحصول على مدخلات من معهد CFA الأعضاء وأصحاب العمل حول أفضل الممارسات الحالية والاتجاهات المستقبلية المتوقعة في مهنة الاستثمار. يشمل بنك الكويت المركزي 10 مجالات معرفية:
- المعايير الأخلاقية والمهنية
- الأساليب الكمية
- اقتصاديات
- التقارير المالية والتحليل
- تمويل الشركات
- استثمارات الأسهم
- دخل ثابت
- المشتقات
- الاستثمارات البديلة
- إدارة المحافظ وتخطيط الثروات
يقوم معهد CFA بمراجعة المنهج بانتظام لإبقائه وثيق الصلة بالمحللين المحتملين. على سبيل المثال ، ركز مسح تحليل الممارسة لعام 2017 بشكل أكبر على دور البيانات الكبيرة في التحليل المالي.