结构知识英文解释翻译、结构知识的近义词、反义词、例句

英语翻译：

【计】 structure knowledge

分词翻译：

结构的英语翻译：

frame; structure; composition; configuration; construction; fabric; mechanism
【计】 frame work
【医】 constitution; formatio; formation; installation; structure; tcxture

知识的英语翻译：

information; knowledge; lore; reading

专业解析

结构知识（jiégòu zhīshi），在汉英词典中通常对应structural knowledge 或knowledge of structure，指对事物内部组织、构成要素及其相互关系的系统性认知。它强调理解整体中部分如何排列、连接并共同作用以形成特定功能或属性。

核心含义解析：

系统性认知 (Systematic Understanding)：
- 结构知识并非孤立事实的集合，而是关注元素之间的关联性、层次性和组织原则。例如，掌握英语语法结构知识意味着理解词类（名词、动词等）如何通过特定规则（如主谓一致、时态变化）组合成有意义的句子（参考：《牛津高阶英汉双解词典》对 "structure" 的释义及例句应用）。
- 在认知科学中，这常指图式 (Schema) 或心智模型 (Mental Model)，即人脑中组织信息的框架（参考：Anderson, J. R. (1983). The architecture of cognition. Harvard University Press. 中关于知识表征的论述）。
要素与关系 (Elements and Relationships)：
- 它包含识别构成整体的关键组成部分（要素），以及这些部分之间存在的相互作用、依赖或顺序（关系）。例如，理解一篇议论文的结构知识，需要知道其通常包含论点、论据、论证过程等要素，以及它们之间如何逻辑衔接（参考：《朗文当代高级英语辞典》中 "structure" 词条下关于文本组织的释义）。
功能与属性基础 (Basis for Function and Properties)：
- 理解结构是理解事物如何运作（功能）和为何具有特定特性（属性）的关键。例如，了解分子结构知识（原子如何排列和成键）是理解物质化学性质（如反应性、熔点）的基础（参考：专业汉英科技词典如《英汉科技大词典》中 "结构" 在化学、物理领域的释义）。

在认知与学习中的重要性：结构知识被认为是深度学习和有效问题解决的核心。它帮助学习者：

整合信息：将新信息纳入已有知识框架。
推断与预测：基于对结构的理解推测未知部分或行为。
迁移应用：将在一个领域理解的结构原理应用到新情境中。
提升记忆：有组织的知识比零散信息更容易记忆和提取（参考：Bransford, J. D., Brown, A. L., & Cocking, R. R. (Eds.). (2000). How people learn: Brain, mind, experience, and school. National Academy Press. 中关于知识组织与学习的讨论）。

公式表达（概念性）：结构知识可以抽象表示为理解一个系统 S 的构成： $$ text{Structural Knowledge}(S) = f(E, R, O) $$ 其中：

$E$ 代表系统的要素集合 (Elements)
$R$ 代表要素间的关系集合 (Relationships)
$O$ 代表支配要素与关系组织的原则或规则 (Organizing Principles)
$f$ 代表对这些组成部分及其相互作用的理解函数 (Understanding Function)

结构知识超越了表面的、事实性的信息，深入到事物内部的组织蓝图和运作逻辑层面。它是连接孤立知识点、形成深刻理解和实现知识迁移的桥梁，在语言学习、科学研究、工程设计和问题解决等广泛领域都至关重要。

网络扩展解释

“结构知识”是一个复合概念，需从“结构”与“知识”两个维度综合理解：

1. 基础定义

结构：指事物内部要素的组织方式、排列顺序及相互关系，强调系统性。
知识：人类对客观世界的认知成果，包含事实、经验、规律等。

2. 核心内涵结构知识特指经过系统化组织的知识形态，其特点包括：

层级性：如学科知识树的分支结构
关联性：概念间的逻辑网络（如知识图谱）
可操作性：便于存储、检索与应用的设计形式

3. 应用领域

教育领域：课程体系设计、学习路径规划
人工智能：知识图谱构建、语义网络建模
管理学：企业知识库的架构设计

4. 与非结构化知识的区别对比自由文本、图像等非结构化知识，结构知识通过标签体系、元数据规范等实现机器可读性，典型如：

数据库表单
XML/RDF格式数据
分类法体系

5. 价值体现

提升知识复用效率
支持推理与决策
促进跨领域知识融合

当前该概念尚无统一标准定义，具体内涵需结合应用场景（如知识工程、认知科学等）进一步细化。建议在特定领域使用时明确上下文定义。