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常用詞典

知識體系

例句

Science of health preserving of TCM is knowledge hierarchy of traditional Chinese medicine's theory principle and experience method about human body life curing.

中醫養生學是中醫關于人體生命養護的理論原則及經驗方法的知識體系。

By elaborating the knowledge hierarchy of Project Management, and time Management theory, the article explains Critical Path method of managing time, and how to apply the method.

本文通過對項目管理知識體系和項目時間管理理論的闡述，詳細介紹了時間管理中關鍵路徑的理論和使用方法。

Processing these events requires the knowledge and understanding of StAX XMLEvent hierarchy, which is discussed next.

處理這些事件需要知道和熟悉StAX XMLEvent的層次結構，下面我們來讨論它。

In some cases, you may want to build a hierarchical knowledge base, consisting of nodes at multiple levels in the hierarchy.

在某些情況下，可能需要構建層次化知識庫(hierarchical knowledge base)，這種結構将節點放在層次結構的多個級别上。

Using HowNet's complete knowledge system to construct Concept Dictionary and Concept Hierarchy, we realized a kind of Chinese text clustering algorithm based on concept.

利用知網較完備的知識體系來構造概念詞典和概念層次結構，實現了一種以知網為背景知識的基于概念的中文文本聚類算法。

專業解析

知識層級（Knowledge Hierarchy） 指将認知内容按價值密度和抽象程度進行分層管理的框架，通常呈現為金字塔結構。其核心在于區分原始數據與高階智慧，廣泛應用于知識管理、信息系統和決策科學領域。以下是典型五層結構及權威定義：

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1. 數據層（Data）

原始事實或符號的集合，缺乏上下文和目的性。

例：傳感器記錄的“36℃”、用戶點擊量“152次”。

理論依據：Russell Ackoff 在《從數據到智慧》（1989）中提出，數據是未經處理的觀察結果 。

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2. 信息層（Information）

經加工處理的數據，具有關聯性和實用性。

例：将“36℃”與人體正常體溫對比，得出“體溫正常”的結論。

國際标準：ISO 30401:2018 知識管理體系定義信息為“賦予語境的數據” 。

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3. 知識層（Knowledge）

通過經驗整合的信息，可用于指導行動。

例：結合曆史數據發現“用戶點擊量峰值出現在晚間”，制定廣告投放策略。

學術支持：Nonaka & Takeuchi 在《知識創造企業》（1995）強調知識需通過“社會化-外顯化-組合化-内隱化”過程轉化 。

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4. 智慧層（Wisdom）

對知識的倫理應用與長遠判斷能力。

例：權衡短期點擊收益與用戶隱私保護，選擇合規的數據使用方案。

哲學基礎：亞裡士多德在《尼各馬可倫理學》中區分“技術知識”（techne）與“實踐智慧”（phronesis） 。

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5. 洞見層（Insight）

（進階層級）跨越領域的規律性認知，驅動創新。

例：通過跨平台行為數據識别“Z世代偏好沉浸式交互”，設計元宇宙産品原型。

商業實踐：IBM 知識圖譜框架将洞見定義為“關聯多源知識後的預測性發現” 。

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應用價值

知識層級模型幫助企業：

• 識别數據資産價值密度（如區分數據庫與智庫）
• 優化AI訓練數據标注（從原始數據到标籤知識）
• 構建認知型組織（如NASA經驗知識庫避免航天事故）

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權威來源索引：

Ackoff, R. L. (1989). From Data to Wisdom.

ISO 30401:2018 Knowledge management systems.

Nonaka, I. & Takeuchi, H. (1995). The Knowledge-Creating Company.

Aristotle. Nicomachean Ethics, Book VI.

IBM Research. Knowledge Graphs: Practical Applications. (https://research.ibm.com/publications/knowledge-graphs-practical-applications)

網絡擴展資料

“Knowledge hierarchy”（知識層級）是一個描述知識如何被組織、分類及從基礎到複雜逐步構建的概念框架。它通常用于信息管理、教育、認知科學等領域，強調知識的不同層次及其相互關系。以下是其核心含義和常見解釋：

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1. 基本定義

知識層級指知識按照抽象程度、應用深度或價值等級形成的結構化模型。低層級通常是原始數據或基礎事實，而高層級則涉及綜合理解、智慧或創新應用。例如：

• 數據 → 信息 → 知識 → 智慧（DIKW模型）是經典的知識層級劃分：
  • 數據：原始符號或觀測值（如數字、文字）。
  • 信息：經處理、有上下文的數據（如統計圖表）。
  • 知識：通過分析信息獲得的規律或洞見（如理論）。
  • 智慧：運用知識解決複雜問題的能力（如決策）。

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2. 不同領域的應用

教育領域

• 布魯姆分類法（Bloom’s Taxonomy）将認知目标分為從低到高的層級：記憶→理解→應用→分析→評價→創造。這體現了知識從掌握到創新的遞進過程。

知識管理

• 隱性知識與顯性知識的層級區分（野中郁次郎理論）：
  • 隱性知識：難以表述的個人經驗（如直覺）。
  • 顯性知識：可編碼、共享的系統化知識（如手冊）。

信息科學

• 知識組織系統（如分類法、本體論）通過層級結構管理知識資源，例如圖書館分類體系（如杜威十進制法）。

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3. 核心特點

• 結構化：知識按邏輯關系分層，便于理解和應用。
• 動态性：低層級知識可轉化為高層級（如數據通過分析成為信息）。
• 目标導向：高層級知識更貼近實際決策或創新需求。

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4. 實際意義

• 學習設計：幫助教育者規劃從基礎到高階的教學内容。
• 企業決策：支持從數據中提煉戰略洞察。
• 人工智能：訓練AI系統時需構建從數據到推理的知識鍊條。

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若需進一步探讨具體模型或案例，可提供更多背景信息。

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