本文讨论了基于Multi-Agent（多智能体）系统的群体学习模型，其研究重点在于组织学习领域。在组织学习研究中，文献多数采用了实证研究方法，揭示了变量间的因果关系，但在解释这些关系背后的机制，即“黑箱”问题上，研究还较为欠缺。为了解决这一问题，李鹏翔提出了一种新的计算实验方法，即通过模拟仿真来探索组织学习中的微观机制。
知识领域的组织学习，可理解为组织内部通过知识获取、信息分发、信息解释、组织记忆等过程而发生的学习行为。在这一学习过程中，组织不断调整自己的行为、结构和决策方式，以适应外部环境的变化。本文提到的Multi-Agent模型，指的是由多个自主智能体构成的系统，每个智能体可以代表组织中的个体成员，它们通过交互作用形成复杂的行为和学习模式。该模型关注个体学习能力、知识在群体中的转移，以及任务不确定性对群体绩效的影响。
模型构建和仿真的优势在于，研究者可以在虚拟环境中设计和控制实验条件，从而观察不同变量间的关系，了解它们如何影响组织学习过程和结果。然而，仿真模型无法完全取代实证研究，仿真结果需要通过实验或现实世界的数据来验证。
组织学习理论中比较著名的模型有SECI模型，该模型由Nonaka和Takeuchi提出，它将组织学习过程划分为社会化（Socialization）、外化（Externalization）、组合化（Combination）、内化（Internalization）四个阶段，形成了知识创造和转化的螺旋循环。另外，Crossan等人提出的4I模型也是组织学习理论的一个重要组成部分，它包括直觉（Intuiting）、解释（Interpreting）、整合（Integrating）和内化（Institutionalizing）四个过程。
在中国学者陈国权和马萌看来，组织学习是一个更复杂的过程，包括发现、发明、选择、执行、推广、反馈六个阶段，并且组织与外界环境之间存在着知识的相互交流。这些模型为理解和分析组织学习提供了框架和工具。
组织学习的研究不仅对理论探索有贡献，而且对于实践中的企业管理和决策也有实际意义。组织可以通过了解这些过程，设计出更适合的组织结构和学习机制，来提高组织效率和创新能力。
此外，计算组织学作为一门新兴交叉学科，自20世纪80年代末以来逐渐发展形成。其研究对象是组织内部的复杂结构和运作机制，试图运用数学和计算工具进行模拟分析。计算组织学的形成，为组织学习等复杂组织行为研究提供了新的方法和视角。
文章介绍了李鹏翔的背景信息，他是一名研究计算组织学和金融工程的讲师，该研究得到高等学校博士学科点专项科研基金新教师项目的支持，其研究成果旨在通过仿真和计算实验，探索组织学习的内在机制，并为组织学习的实证研究提供辅助。
