知识组织和知识管理(史上最全)Word格式.doc
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1、内容创作过程的知识组织和知识管理 14
2、资产管理引发的知识组织和知识管理 15
3、内容学习与研究引发的知识组织和知识管理 15
4、传播过程中的知识组织和知识管理 16
第三节 知识组织和知识管理的抽象 16
1、抽取知识 16
2、知识组织和知识管理边界抽象 19
第四节问题与研究问题的边界 20
1、人的行为要素问题与边界 20
2、资源(内容)形成过程中的问题和问题边界 21
3、资源管理过程中的问题和问题边界 23
4、传播管理中的问题和问题边界 23
第一章历史背景和问题产生
第一节基本定义
在自由维基百科http:
//zh.wikipedia.org/zh-cn/%E7%9F%A5%E8%AF%86
中:
“知识是对某个主题确信的认识,并且这些认识拥有潜在的能力为特定目的而使用。
”Quinn(1996):
“知识是存在于专业人员身上的技能财产,可分为:
实证知识、高级技能、系统认知、自我激励创造力”等。
Harris(1996):
“知识是信息、文化脉络及经验的组合”。
Qunitas(1997):
“知识是企业无形资产”。
Nonaka(1994):
“认为当消息(message)被赋予意义后,就成为信息(information),而信息再经过整理后,才转化为知识(konwledge)。
知识是人类理解与学习的结果”。
从维基百科关于知识的定义和不同的人的解释看,对于主题的确信的认识——知识的针对性,说明知识是针对具体对象的;
这个认识是得到承认的。
拥有潜在的能力为特定目的而使用——可信赖和可被证实。
由这个定义,我们可以看到认识的显性特点,有具体针对性、可以信赖、可以证实、得到承认。
而在后面的个人的定义中,“……存在于专业人员身上的技能财产”、“……是企业无形资产”——这些描述可能就有隐性的因素存在,并非完全显性化了。
比如,经验,方法,非公开的认识等。
由此我们可以看到认识的隐性特点,积累性、竞争性、不大范围传播性。
根据前面的各种对于知识的定义,我们可以清楚的看到几个特点和角色。
①对于主题的确信的认识,来自于人们的统计和验证而得到承认。
②作用于人的技能、经验、方法,并在一定范围内可以利用。
③数据、信息、知识转换的过程等。
数据,或称资料,是可定义有意义的实体,它涉及到事物的存在形式。
它是关于事件的一组离散的客观的事实描述,是构成信息和知识的原始材料。
这个数据不是一个非常确切的概念,有时是真实的杂乱无章的事实的数值化,有时又是针对某个主题设计出来的,抽样出来的一组与主题相关的定性或者定量的表单,有时又是围绕某个问题而大量收集的前人或者相关人的研究成果作为自己的素材,所以数据也可以是记录在载体上的数字、词语、声音、图像等。
信息,以有意义的形式加以排列和处理的数据(有意义的数据),也可以说是把杂乱无序的数据进行了统计、归类、特征化。
这些统计、归类、特征是链接数据和知识的导引。
还有一点需要辨析,就是消息和数据的差别,因为消息也是信息和知识的导引。
例如,新闻,会议,展览等出现的消息到底是数据还是信息呢?
如果说是信息,这些出现是不完整的,零星的,只言片语的。
如果说是数据,这些出现的特征和归类是明确的,显著的。
所以,Nonaka(1994)对于知识的认识转换过程不是用的数据,而是用的消息一词。
知识,信息中的特征被普遍承认并可证实和使用,信息被其他人利用和使用,只有这样的特征和信息才能称之为知识。
传统的教科书认为,数据、信息、知识以及智慧之间的辨证关系,即“数据—信息—知识”是处于一个平面上的三元层次关系,分别从语法、语意以及效用三个层面反映了人们认知的深化过程,而智慧则是超越了这个平面的创造性活动。
但是,在人类的实际社会活动中,数据、信息、知识都是相对的,而不是绝对的。
也就是说,针对某个主题的知识,当主题的环境变化或者主题变化以后,这个知识可能仅仅是一个数据了。
所以,在现实社会中,数据,信息,知识都是相对的不是绝对的。
这里的智慧,属于隐性的,一旦智慧被记载在载体上了,那么在时间阶段上会出现在数据,信息,知识三个定义的某个定义中了。
所以,在进行知识学习时,不会涉及到智慧的空间去。
传统的这几个关系的表达是一个二维的顺序变化的关系图。
见图1。
图1、传统两维关系
事实上,数据,信息,知识对于智慧和创造是基础和素材,而三者之间会随着主题、主题环境等的不同,素材的定位而不同。
形象化的关系应该修正成三维关系,见图2。
数据
知识
信息
智慧和创造
图2、智慧、数据、信息、知识的立体关系
知识是人们对于自然现象与规律、社会现象与规律的认识和描述。
从一定意义上讲,知识也是一种认识,它既包括感性认识,也包括理性认识;
既包括人们通过实践直接获得的对某一事物的认识,也包括从书本上获得的知识。
例如,研究某类问题,传统的单一文献(有利用率的文献信息=知识)是无法验证很多统计关系的,所以,要用一类文献(多个文献),才能找到某类问题概率(有较多概率的称为显性,很低概率的称之为隐性)。
所以,在这个状态下,这些原来是知识的文献变成了杂乱无章的数据。
在统计分析以后,找到特征,这些特征就是统计数据以后形成的新的信息。
再对这些信息加以分析、评估后,得到别人的认可,证实,使用,就变成了新的知识。
因为可见,知识只是相对的,不是绝对的,由主题和主题环境的变化而变化。
工具,“是指能够方便人们完成工作的器具,机械性,智能性的”。
特别是智能性的,是许多人统计总结后的方法、规则进行的规范化或者程序化的过程(流程、方法、算法的聚合),可以更有效的提高对于数据、信息、知识处理的效率、质量等。
例如,常用的字处理软件(在人们常用的写作方法总结,并编成工具,提高写作的效率和保证写作的版式和格式的规范化)。
统计处理软件(在人们常用的统计、财务分析的算法的总结,并编成工具,提高统计应用人们在统计工作中的效率和统计的准确性。
所以,在产生、利用数据/信息/知识的过程中,一定需要工具。
在科技高速发展的今天,大量的工具利用贯穿在整个智慧和创造过程中,所以在图1的基础上修正为图3。
而工具是一种知识,形象化或者被统计在一定范围内可以被利用的提高效率和质量的方法。
图3、数据、信息、知识和工具的依赖关系示意
例如,美国哈佛大学一个中国宋朝的研究者,用了一生的精力去研究数千名宋朝的官员的职务、任职地迁移的过程(数据的采集),由于没有工具时,通过人们的阅读文献,逐行逐句的把人名,任职,任职地等识别并挑选出来,然后加以分析、研究、形成报告的。
所以,可想而知,即使是研究历史事实,没有工具的帮助下效率和质量都是很难保证的。
而在上个世纪90年代,书同文公司对于四库全书全文数字化和提供检索工具以后,数千卷的四库全书,在工具的辅助下,产生了大量的研究成果,研究的效率和质量都大为提高。
所以,我们看到数据(四库全书)、信息和知识(人名、地名、年代、迁移、任职、任职地)等在工具的融合下是创造智慧的拐棍了,不可缺少了。
因为,要把工具看成是知识归纳总结后可以推广使用的知识之一。
1974年,美国信息产业协会总裁提交给“图书馆和信息科学全国委员会”的一个建议。
利用十年时间培养全民信息素养。
训练人们在工作中利用信息资源,在利用信息解决他们的问题时,首先要学会掌握大量信息工具的技术和方法。
主要是:
l在工作中应用信息资源。
l利用信息工具和信息源所需要的技术和方法。
早期的信息素养主要是:
图书馆的结构、书目的结构、使用者和读者教育。
后来定义为:
l定位和使用信息的方法;
l对于解决问题的信息的使用和决策;
l高效和有效的信息的定位和利用。
信息素养的六步法:
l认识到需要一个信息;
l确定什么样的信息解决一个特定的问题;
l找到所需的信息;
l对于找到的信息进行评价;
l重组信息;
l对于特殊问题上有效地使用这个信息。
信息素养的范围:
l考虑的方面。
能够协助信息处理的方式。
使用所需的技能;
l态度。
需要的信息、查找和使用信息、信息的价值、信息的准确等意识;
l更高的要求。
批判性的思维,了解和评估信息,单纯的定位信息是不够的;
l图书馆是主要的信息来源但是不是唯一的信息来源;
l对于信息素养而言图书馆的技能是不够的,不是计算机的技能;
l改变教育方式,以适应信息素养所需的技能的全面性;
l在信息社会中,信息素养可以看作是真实素养的扩展;
l具备信息素养是一个积极的、有责任感的公民的先决条件;
l具备信息素养的目的是实现人的独立学习和生活在各个领域的终身技能;
l信息素养的教育目的是产生独立的学习能力;
l图书馆学和教育学形成伙伴;
l在信息素养教学秩序,在教育领域有效,应传授技能、跨课程资源为军机处的学习方法;
l各种信息技能所需的信息素养:
i、明确对于信息需求。
ii、对于要解决的问题确定所需的信息。
iii、找到所需的信息。
iv、评估定位了信息。
v、组织信息。
vi、有效的利用信息解决问题;
图4、信息素养模型
信息素养的养成是一个典型的知识组织和管理的过程。
在信息爆炸的时代,这个信息素养也是全民素质中重要的一个素养了。
图书馆的素养,就是一种知识组织和管理的体现,媒体的素养就是知识传播和利用的体现。
科学素养主要是三个方面,科学的世界观、科学探究、科学事业:
(1)科学的世界观(Thescientificworldview)
世界是可以理解的:
科学假定宇宙的运行是有一定规律的,借助智慧、仪器的帮助我们了解世界。
科学想法是可以改变的:
科学是程序化的知识发展过程,对于现象仔细的观察之后所产生的意义,因而成为理论主张,如果新的观察证据出现了,那么挑战之前的理论也就无可避免,如果一个理论可以解释很多现象,那么既有的理论就会修改,甚至放弃。
科学知识是经得起时日考验:
虽然科学家都同意永恒是不存在的,但他们也认为科学知识是可以经得起时间考验的,对于科学理论模型的修正多于对其彻底的推翻,科学社群的典范会对理论逐渐修正以致于更加精准。
科学并非能提供完整的解答:
并非所有的事情规律都能够以科学的方法来证明。
(2)科学探究(Scientificinquiry)
科学需要证据:
科学宣称要成为理论必须获得观察证据的支持,科学家会精确的设计实验以获得资料,无论是在自然情境或人为设计的情境之下。
科学是逻辑和想像的混合体:
在形成假说与建立理论时,科学家会运用想像力(智慧)但在进行科学论证时,则须遵守逻辑推理的理论规则,科学家并非全靠已发展成熟的理论指导来收集资料。
科学的价值是解释和预测力:
科学的解释和科学对于所观察的现象,找出其关连预测之后,作出一致性的解释,虽然科学解释有其限制性,但仍以逻辑推论的方式产生,科学并非仅再陈述已知的事实、现象,其价值乃是对未关连现象做预测。
科学倾向确认避免偏误:
虽然科学企图宣称主张某些事实,但是所用的证据是有可能偏误的
,
尤其在收集资料、解释资料的阶段,由于研究者本身个人因素,如种族、国籍、性别等不同特色,
偏误难免会产生而科学家会去企图了解偏误的来源,影响证据的程度有多大,尝试避免偏误的产生。
科学不是权威:
虽然科学在每一个领域都有其专业性,但是科学家仍然尊重专业。
(3)科学事业(Thescientific
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