从信息到知识
从信息管理到知识管理——高校校园网络平台的设计
高校 信 息 化 建 设是 基 于高 质 量 的 校 园 网络 ，但 仅 依 靠 传统 的 ｗｗｗ ， 丌 ， — ａ 。Ｂ 和 电子教室等服务 远远 不能满足信息化建设 的 ＥｍｉＢＳ ｌ 要求 ， 短信平 台、 消息 中心 、 生就业数据仓库 、 招 知识库 、 评估系统筹增值
战略 资源进行争夺 和有效利用 的一种 手段 ， 是实 现显性 、 隐性 知识共享 而提供 的一条途径 ， 目标是充分 挖掘高校教师 的隐性知识 ， 其 同时通过 知识运作创造价值 ， 因此 ， 应把对知识 的管理作 为高校管理活动的焦点 ， 通过完善 的知识管理来 实现高校建设 的系统化 、 作化 ， 协 提高 自身研究
须建设一个遍布校园各个角落的多媒体网络平 台， 将其作为沟通组织 内部 各个部门的桥梁 ， 并为教师和学生提供便利而有效地获取信息的手段。
２ 基于知识管理的高校校园网络平台的基本功能设计
２ 动态信息发 布与管理 ． １
１ 目前 高校校 园 网平 台建设 的现 状
１１ 缺 乏统一接 口和标准 ．
效益 的管理模式 ， 已成为提升高校竞争力的核心战略。 知 识管理是指 以系统的方法发现 、 择 、 织、 选 组 摘取信息 ， 向需要 并
建设方面各 自为战 。在全校范 围内人 为地形成 了一个个 的信息 孤岛 ， 不
但导致了校内大量的低水平重复建设 ， 资金浪费严重 。 还给教学 、 科研 带
和不断改善 、 完善管理质量的 目的。 参考文献
［ ］ 龙 云瑞 ， 刚． ２ 程 高校管理 的理 念 ［ ］ 等教 育研究 。０ ０ １ ：０ 一 Ｊ． 高 ２０ （）１１ １３ ０． （ 责任编辑 ： 戚米莎 ） 第一作者简 介： 黄海燕 ， ，９ １ ２ 女 １８ 年 月生 ，０ ７ ２ ０ 年研 究生毕业于南 京 中医药大学 ， 助理研究员 ， 南京 中医药大学药学院 。 苏省南 京市仙林 江 大学城仙林大道 １８ ３ 号南京中医药大学 ｌ 号信箱 ，１０ ６ ２ ０４ ．
从数据到知识发现需要经过哪些步骤?
从数据到知识发现需要经过哪些步骤?数据到知识发现是一个多步骤的实践过程，它涉及收集、整理和分析数据，以从中提取有价值的知识和见解。
这个过程对于许多领域来说都是至关重要的，包括科学研究、商业分析和决策制定。
在当今信息爆炸的时代，我们面临着大量的数据，但这些数据本身并没有直接的意义。
为了从数据中获得有用的知识，我们需要经过一系列的步骤和方法。
下面将介绍从数据到知识发现的主要步骤。
请注意，这里我们讨论的是泛指的数据到知识发现过程，具体的步骤和方法可能因应用领域的不同而有所变化。
以下是一般情况下涉及的几个主要步骤。
第一步是收集相关的数据。
这可以通过多种途径实现，例如实地观察、调查问卷、记录仪器等等。
收集的数据可以是定量数据（如数字或测量结果）或定性数据（如文字描述或图片）。
数据的收集需要明确目的和研究问题，并选择合适的采样方法和数据来源。
这些数据可以来源于现有的数据库、文献研究、网络爬虫等。
在收集到数据后，下一步是对数据进行整理和清洗。
这些步骤包括去除重复数据、处理异常数据、填补缺失值等。
数据整理的目标是使数据变得可靠、一致和易于分析。
常用的数据整理和清洗工具包括电子表格软件、编程语言和统计软件。
数据整理的过程需要注意数据保密和隐私的问题，确保数据的合法性和安全性。
当数据整理完毕后，接下来的步骤是对数据进行分析和挖掘。
这涉及使用统计分析、数据挖掘和机器研究等方法，以发现其中的模式、关联和趋势。
数据分析和挖掘的目的是从数据中提取有意义的信息和知识。
通过使用适当的分析工具和技术，可以揭示数据背后隐藏的规律，并生成可视化图表和报告供进一步解释和应用。
数据分析和挖掘得出的知识需要进一步被提取和应用。
这可以通过总结发现的模式、建立模型和预测等方式实现。
提取的知识可以帮助决策者做出更明智的决策和规划。
根据具体的应用领域，知识的应用方式也会有所不同。
它可以用于改进产品设计、优化运营流程、预测市场趋势、支持科学研究等。
从信息管理到知识管理的途径与方法
信息化 ，即通过 建 立 管理 信 息 系统 、办 公 自动化 系 统 、 决策支持系统 、专家 系统等 ，实现管 理的智 能化 。进行 企业信息管理的 目的是 为 了满 足企业 管理 的需要 ，提高 企业管理的水平 ，获得企 业的最佳 经济 效益 ，促使 企业 管理和生产 经营水平 的飞跃提 升。
Ｖ． ． ｏ 总２ Ｎ． ０８ ５ １ 第
１７ ８期
现代意义上 的知识管 理是建立 在 以当代信 息技 术为
知识和隐性 知识大 多数来 自于对信 息的获取 和￣ － ；只 ｎｒ －
基 础的信息化的基础 之上 的 ，如 果没有信 息化 ，知 识管
理 就只能是一 个概 念。２ 纪 ８ 代 中期 Ｐｔ ｎ ｋ ０世 ０年 ｅｒ ｍ ． ｅＤ
提供了物质技术保障 。 数据、信息和知识是知识 管理 的基 本元 素 。数 据是
１ １ 信息 管理 的概 念 ．
可以记 录、通信 和能识别 的符号 ，信息是 经过 某种 加工
处理后 的数据 ，是 反映客 观事物规 律 的一些 数据 。知识 是框架性 的经验 、价 值、前后相 关 的信 息 和专 家见解 的
收稿 日期 ：２ ０． ｏ—２ ０ ９＿ ２ ４ 基金项 目：本文属 于国家 自然科学基金项 目 （ ｏ７４０ １） Ｎ ．０４０ １ 、广东省科技厅项 目 （ ｏ２０ Ｃ ０２ ）的后 续研究 。 Ｎ ．０３ ＇１６ ／
一
ｌ 一 １
第 ２卷 ８
２９ 第月 ０ 年５５期 ０
工 业 技 术 经 济
的客户 关系，以知识博客传播 隐性知识 ，使 得企业知识运 作流程形成一 个循 环 ，实现 企业从信 息管理到
知 识 管理 的 角 色 转 变 。
从信息化走向知识管理探讨
ｌｃ
ＤＩ ＣＵＳ Ｉ Ｓ Ｓ ＯＮ Ｌ ………
…
—— …
…
…
—— …
…
—— —— —— —— 一
—— ． ｊ
大 吴
强
中广 电广播 电影 电视设计研 究 院
【 摘 要】 通过对知识 管理 以及我 国实施知识 管理 的背景和现状 分析 ，指 出 了实施知识 管理 的困难，提 出了 知 识管理在信 息化 进程 中的位 置，在信 息化 基础上如何构建知 识 管理 系统和 实施知识 管理 的有 效途径 。
【 关键词 】知识 管理 ；信 息化 ；激励 机制 ［ ｓｒ ｃ ］Ｔ ｒｕ ｈ ｎｌｓｓ ｎ ｎ ｗ ｅｇ ｎｇ ｍ ｎａ ｅ ｅ ａｋｒｕ ｄａｄ ｕｒｎ ｓｕ ｔ ｎ ｆ ｎ ｗ ｅｇ Ａｂ ｔａ ｔ ｈｏｇ ａ ｅ ｏ ｌ ｅ ａｅ ｅｔ ｓ ｌａ ｔ ｃ ｇｏｎ ｒ ｔｉ ａｏ ｋ ｏ ｌ ｅ ａ ｙ ｏｋ ｄ ｍａ ｗ ｌｓｈ ｂ ｎ ｃ ｅ ｔ ｉ ｏ ｄ
是近 年 ，企业都 在强 调 “ 以人 为本 ” ，无 不重视 人 重 要性 ， 因为 在这些 过程 中 ， 作为 一个 知识 的载体 人 在 。有价 值 的经验 、方案 和技巧 ，都保 留在 员工 的 中 ，为企 业发 挥着作 用 。当员工 离开企 业时 ，同时 筻 员工 大脑 中的知 识也 离开 了 。 业不得 不重 新培 在 企 人， 将他 培养 成一 个有知 识 的员工 ， 但也许 并 不长
理 的困难 主要 表现 在 以下 几个方面 ： １ ）知 识的隐 性 。隐 性知识 深植 在个人 的经验 、判
１ ２ 我国企 业实 施知识 管理 的背 景 ．
知识 的流 传 自古 有之 ，从很 早时 期的 师傅带 徒弟 ，
从信息化到知识化——第三方物流的知识管理
ｃ 操作性知 识： ３） 涉及第三 方物流企业运营 的
所有要点知识． 如库存分布 、 运输路线、 赞率、 客户的 详细知识、 各种发票数据等 。 障性知 识． 要是指企 业员工 通过技术 、 主 文化
第三方物流企业 必须在 实现信息化的基础上 ，走向
（ 技术性知识 ． ２） 同法律法规、 企业章 程、 操作 规程、 设施使 用说明相适应的知识 ， 如订 单处理、 入 库、 出库 、 报关、 货代 等的程序 ， 以及物流运作过程所 必需的文件 ；
等隐性知识 ． 同时 ， 企业的员工也难以利用信息系统
借鉴 、 倾听其他员工获得的教训， 参考最好的实践绔
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．
● 芷／ ｆ Ｊ ‘诎 林 ｌｌ ； ；
随著知识经济时代的到来 ，知识管理 已成 为企 业提升竞争能力的蘑簦竞争武器。第三方物流企业 作为一体 化的物流服务供应商 ． 具有双重性质， 即从 硬件上需要具有利用物流设施和技术进行运作的能 力． 从软件上必须具有利用丰富的运作经验、 专业的 物流知识、分析手段为不同的客户提供解决方案的
略。
能力。 这其 中涉及到的物流网络的规划问题． 国际物
流问题 ． 库存管理问题 ， 以及平衡酡送质嚣和成本等 问题 。 这些问题 的解决 ， 光靠建设复杂的信息系统是 无法完全满 足需要的
第三方 物流企业知识管理走向及内涵 １ ． 第三 方物流知识由信息化走向知识化
２鲔三 方物流 知识 内涵 考虑第三方物流企业 的双重能 力，本文认为第 三方物流企业 的知识 包括显性知识和 隐性 知识 ， 其
企业 物流 运作个 环节 所 需要 的专 门 性知识 ， 有很 强的专 用性 ， 具 包括 关
21世纪图书馆的运行模式-从信息管理到知识管理
收稿 日 ：０ ８ ０ — ２ 期 ２ ０ — ４ ０
争力所关注的焦点。经济的全球化 和竞争的多元化使得人们
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医学信 息 ２０ 年 ８ ０８ 月第 ２ 卷第 ８ Ｍ ｄ ａ Ｉ ｏ ａ ｏ ． ｕ ． ０ ８ Ｖ １２ ． ｏ １ 期 ｅ ｉ ｌ ｎ ｒ ｔ ｎ Ａ ｇ ２０ ． ｏ． １ Ｎ ． ｃ ｆｍ ｉ ８
２ ０ 。 １ ：９ ７ ． ０ ７ （ ）６ — １
［】 ９ 刘磊 ， 穆丽娜 ， 时月娇． 网络环境下南京 高校 图书馆 资源共享 系统
需求满足率及满意度调研分析． 图书馆杂志． ０ ，７ １ ：７ ２ ． ２ ８ ２ （ ）ｌ — ２ ０
［Ｏ １】潘妙 辉 ，祝春 晖．高职 院校图书馆读者 行为分析及 对策研究 ．
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医学信息 ２ ０ 年 ８ ０８ 月第 ２ 卷第 ８ Ｍ ｄ ａ Ｉｆ ｍ ｔ ｎ Ａ ｇ ０ ８ Ｖ １２ ． ｏ ｌ 期 ｅｉ ｌ ｎ ｒ ａ ｏ． ｕ ０ ． ｏ １Ｎ ． ｃ ｏ ｉ ２ ． ８
［ 王芹 ， ５ 】 王永喜 ． 对文献资源共 享服务 的调研 与分 析． 图书馆建 设 ，
现代信息技术综合运用于对 信息的收集 、 加工 、 整理 、 索和 检 传递 ； 并突出馆藏信息资源的综 合开发和应用。所有这一切 对图书馆管理工作的开展产生极 大影 响， 充分发挥了图书馆 的教育和情报 等职能， 突出了图书馆在信 息社会 中的作用。 １ ． ３信息管理的发展为图书馆进入知识管理 阶段创造 了重要
重要 的经济要 素， 确立 了信 息资源 的地位 ， 强调 了信息资源 在组织 战略决 策 、 战略管理 中的作用 。信息 已被列为 国民经 济的三大 支柱 之一 ， 人们在工作 、 习和 日常生 活 中对信息 学 的需求越来越强烈， 求量 愈来 愈大 。这 种信 息需求对此 阶 需 段 的图书馆管理影 响巨大， 图书馆进 入信 息管 理阶段 。系统 论、 控制论 、 信息系统理论 、 信息 资源管理等理论先后应用 于
从信息资源管理到知识管理
信息资源管理概念首先 出现 于 ２ ０世纪 ７ ０年代后期 的美
国。它是 由计算机的应用所 引发 的信息理论 与管理理论 相结
个人通过这一过程学 习新 知识和获得新 经验 ，并将这 些新知 识和新经验 表达出来 ，进行共享 ，以用来促进 、培养 、增强 个人的知识和机构组织的价值。 知识管理由不同的互 相关联的功 能所组成 ，这些 功能使 知识从其隐藏处显露 出来 。当市场成熟 时，为实现这些功能 ，
一
合的产物 ，是信息实践发展到信 息处理 自动 化和信息传递 网 络化时期 ，为加强对信息资源 的集 中管理而 产生的一种 新概
念 和 新理 论 。
信息资源 的合理配置和共 享 ，是信息资源管 理的基本 要
些重要产品便开始 出现。这些技术产 品的功 能包括知识 查
求 。信息 资源 的配置是指信 息资源在 时间、空间和数量 三个 方面的有 效配置 ，其 目的是 为了实现信 息资源的共享 。信 息
２ 信 息资 源 管理 的 特征
信息资 源管理是研究管理 、评 估和利用组 织的信息 资源 的新兴学科 。它 综合 了信息 科学与 信息 系统 的理论 与方 法，
也 是 知识 管 理 的思 想 基 础 和理 论 支 撑 。
随着社会进 入知 识经济时代 ，知识的创造 、转 移 、共享 和增值成为人们关注 的焦点。人们 不再 满足于对 信息资源 的
资源管理 的功能在于改进数 据交流 和利用 网络系统 ，以最大
询和获取 、知识 检索和查 找功 能，还有类 似于 Ｌ ｔｓ ｏ 和其 它 ｕ
软件覆盖的知识创造和知识共享 的工具 。
当前 ，有一些信息系统提 供商 ，包括 文档管理 、数据库
管 理 系统 的 提供 商 ，也 在 竭 力 推 广 知 识 管 理 的 概念 。但 知 识
信息构建
信息构建1从信息构建到知识构建信息构建(InformationArchitecture,IA)是20世纪70年代中期兴起、90年代末期得到广泛推崇和快速发展的一种信息组织和管理的理论,其理论和实践在这几年不断地得以完善。
对IA的发展状况有众多的认识,如:有学者将IA的发展划分为前络时代的IA和络时代的IA;有学者认为,信息构建的发展经历了3代:第一代信息构建重点是把系统当作是个别组织中的独立应用;第二代信息构建的重点是把系统当作个别组织中各个组成部分的集成装置;第三代信息构建的重点是把信息当作支持IT工具和技术的公司资源。
在IA研究蓬勃发展的同时,以从事信息构建工作为职业的信息建筑师队伍不断壮大,信息构建的正规教育在高等院校不断兴起,民间和社会团体对IA也投入了相当大的热情,信息构建的应用范围和影响力正在逐步扩大。
在信息构建不断深入发展过程中,我们注意到一个事实,那就是人们常常谈及从信息构建到知识构建的发展趋势。
知识构建的概念是伴随着信息构建的研究出现的,尽管常常被人们提及,但对它的深入研究还不多见。
本文从信息构建与知识构建的异同、信息构建到知识构建转化的条件以及从信息构建到知识构建的趋势这几个基础的方面来研究信息构建和知识构建的关系,以期引起国内对知识构建问题的进一步深入研究,并最终能形成指导和组织机构管理实践的理论、方法、工具和产品,推动从信息构建到知识构建的发展。
知识构建(KnowledgeArchitecture,KA)是信息构建在20世纪90年代末期广泛兴起以后出现的一个比信息构建更加新的词汇。
一般而言,知识构建是基于IA基础之上的信息构建形式,它具有知识组织、知识导航、知识标识和知识检索的功能,是使知识更易于理解和吸收的工作理念、工作过程和工作方法。
要将信息构建与知识构建相关联,就必须谈及信息资源的开发链,即从“事实—数据—信息—知识—智慧—创新”的发展过程,从信息资源开发链来看,KA提供的是信息资源开发链较高层次的信息或就是知识本身,提供的是知识服务,它更突出人与内容的结合。
信息服务到知识服务的转变——对标准化信息与知识服务产业化动作模式的探讨
以信 息服 务为 基础 向知 识服 务转 变
知识 服 务 是 指 从 各 种 显 性 和 隐 性 信 息 资 源 中 ，
息 资 源 及 其 网 络 服 务 基 础 ， 立 一 个 适 合 国 情 的 产 建 业 化信息 与 知识 服务模 式 。 信 息 服 务 的 特 点 及 其 局 限 性 通 常 认 为 ， 息 服 务 是 以 向 人 们 提 供 有 用 的 显 信 性信息 为 内容 的 信 息 传 播 过 程 。其 特 点 和局 限性
描 述 只 是 范 畴 性 、 架 性 的 ， 据 其 准 确 找 到 所 要 框 要 的信 息或 知识 并不 可 能 。
— —
在 信 息 服 务 标 准 化 基 础 上 ， 立 “ 识 仓 库 ＋知 识 建 知
服务 平 台” 运作 模式 。 的
信息 资源 的 开 发 利 用 早 已被视 为 信 息 化 建 设
质量 ， 般 是 从其 信息 采 集 范 围 的完 备 性 、 次 性 、 一 层
五 ” 划 第 一 次 明 确 地 把 信 息 资 源 开 发 利 用 ， 入 计 纳
了 国 家 信 息 基 础 设 施 建 设 的 范 畴 ， 着 又 公 布 了 接
《 国家信 息化 指 标 构 成 方 案》 。这 些 认 识 和 政 策 上
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《 国高校 技 术市场》２０ 中 ０ ２年 第 ３期
信 息 服 务 到 知 识 服 务 的 转 变
王 明 亮
国 家 信 息 化 建 设 的 核 心 是 信 息 资 源 的 开 发 利 用 ， 键 在 规 模 化 发 展 信 息 服 务 产 业 ， 害 在 建 立 关 要 新 的信息 服务 理念 和适 合 国情 的产 业 运 行机 理 ， 造 就 新 型 信 息 服 务 模 式 。 发 展 知 识 服 务 是 信 息 服 务 业 产 业 化 的 根 本 出 路 ， 实 现 产 业 跨 越 式 发 展 的 新 是 的 市 场 与 技 术 动 力 。 如 何 实 现 全 产 业 从 信 息 服 务 到 知 识 服 务 的转 变 ， 目前 的 解 决 途 径 可 能 会 归 结 于
信息 数据 智慧 知识从小到大排列
信息数据智慧知识从小到大排列1988年，著名组织理论学家，运筹学和系统思维研究的先驱罗素·艾克夫在一次大会上提出了人类智慧的金字塔。
这个金字塔分为四层，底层是数据，然后往上依次是信息、知识和智慧。
这个金字塔很好理解，我们这个世界有太多的数据，却没有多少智慧。
金字塔的每一层，都从它下面的那一层吸取价值。
底层的数据本身没有价值，而通过处理的数据，我们得到了有用的信息。
作者说数据和信息关系，就像葡萄园和葡萄酒的关系一样。
而从信息中提炼，我们获得了知识。
信息是结构化的数据，而知识则是可付诸行动的信息，比如我们根据实时路况发明了导航地图就是将信息转化为知识的过程。
然后在知识基础上，我们不断提炼成和抽象出了智慧。
这看似一个完美的金字塔，至少在过去数千年人类历史中，我们都是依靠这样的方式积累知识和智慧的。
从数据到信息、从信息到知识、从知识到智慧。
如何从日常生活中学到新知识
如何从日常生活中学到新知识在生活中，我们每天都会接受到各式各样的信息，这些信息都是我们从不同的角度来了解世界的方式之一。
如果我们能够从这些信息中学到新知识，那么我们的生活将会变得更加充实和有趣。
那么，如何从日常生活中学到新知识呢？一、利用互联网资源互联网是学习新知识的一个宝库，无论是电子图书、在线课程、网络直播等，都为我们提供了更加丰富的学习资源。
通过搜索引擎，我们可以轻易地找到我们所需要的信息，然后打破自己的知识盲区，学习到更多新知识。
除此之外，社交媒体也成为了学习新知识的一个重要途径，在这里我们可以关注一些知名人士或专家，了解他们的思想和经验。
二、学习跨学科知识跨学科知识是指各个领域之间的交叉和融合。
学习跨学科知识可以让我们更加全面地理解世界，扩大知识储备。
例如，如果你热爱音乐，那么你可以学习相关的数学知识来深入了解乐谱和节奏。
如果你热爱历史，那么你可以学习更加具体和深入的地理知识来更好地理解历史事件的场景和背景。
三、加强身体锻炼身体锻炼不仅有益于身体健康，也可以促进学习新知识。
研究表明，适合强度的身体锻炼可以促进大脑神经的成长、改善学习和记忆的能力，因此在运动之后更容易获得新知识和技能。
如果你在学习中遇到困难，不妨放下书本，出去散散步或者进行一些简单的体操操，以帮助你缓解压力和疲劳。
四、多和人交流当我们和他人交流时，不仅仅是将自己所知的信息与别人分享，还有一个更加重要的方面：接收别人的观点和知识。
通过这种交流，我们可以学习到更加多样化的信息和经验，了解更加深入的领域和方面。
同时，通过分享我们所知的信息和观点，我们可以帮助他人，加强自己的知识储备。
总之，学习新知识是一个长期的过程，需要我们在日常的生活中不断去寻找，不断去丰富自己的知识储备。
除了上面提到的一些方式和方法外，我们还可以通过学习和探索我们感兴趣的领域、阅读书籍、看电影等等方式来学习到更加丰富和多样化的新知识。
无论你选择哪种方式，只要你保持好奇心和求知欲，就可以不断地为自己充电和学习。
从数据信息到知识管理课程考试题
从数据、信息到知识管理课程考试题1、[单选题] 巴顿方法将产生“（ ）”作为潜在的知识创造的评价方法。
(2分)A、知识整合B、隐形知识C、最佳实践D、员工成果2、[单选题] 斯坦迪亚导航器是从（ ）几个焦点领域进行知识评价。
(2分)A、客户、业务过程、人力资产B、人力资产、更新发展C、财务、客户、业务过程D、财务、客户、业务过程、人力资产、更新发展3、[单选题] 对知识和知识管理的过程评价,宜将_（ ）评价与依靠组织广大员工进行评价结合起来。
(2分)A、评审组B、价值C、专家D、风险4、[单选题] 对于知识管理中间态的评价,可以评价知识管理的实施过程,或者通过组织实施知识管理的（ ）来进行。
(2分)A、制度B、符合性C、充分性D、成熟度5、[单选题] 在组织知识创造活动的过程中隐性知识和显性知识二者通过“社会化、外化、组合化、内化”四种模式互相作用、互相转化,构成（ ）的过程。
(2分)A、创造过程B、应用过程C、鉴别过程D、知识创造6、[单选题] 知识鉴别主要根据组织目标,分析知识需求，包括对已有知识的分析和尚缺乏的知识的分析，适用于组织层次（ ）性的知识(2分)A、充分B、可操作C、战略D、有效7、[单选题] 制度化既是知识管理项目实施的结束,又是组织知识管理的一个新开端，同时也是一个（ ）的过程。
(2分)A、自我完善B、访谈C、调查/问卷D、研讨会8、[单选题] 组织外部知识获取的关系密切程度由高到低依次是（ ）(2分)A、网络型组织--合资---长期合约--公开市场采购B、合资--网络型组织--公开市场采购--长期合约C、合资--长期合约--网络型组织 --公开市场采购D、合资--网络型组织--长期合约--公开市场采购9、[单选题] 下列关于知识管理的叙述，不正确的是（ ）(2分)A、知识管理为企业实现显性知识和隐性知识共享提供新的途径B、知识地图是一种知识导航系统，显示不同的知识存储之间重要的动态联系C、知识管理包括建立知识库；促进员工的知识交流；建立尊重知识的内部环境；把知识作为资产来管理D、知识管理属于人力资源管理的范畴10、[单选题] 预先识别知识管理实施过程中的变化因素,并制定相应的处理计划,可以有效降低知识管理的( )。
信息社会中教育教学改革的思考——从信息到知识建构、知识到能力生成及智慧转化
ｌ ｈ ｅ ｍｅ ｔ ｏ ｅ ｉ ｒ ｖ ｍｅ ｔｏ ｅ ｑ ａｉ ｆｅ ｕ ａｉｎ ａ ｄ ｔａ ｈ ｎ ． ｉ ｔｎ ｎ ｒｔ ｍｐ ｏ ｅ ｎ ｆ ｈ ｕ ｌ ｙ ｏ ｄ ｃ ｔ ｎ ｅ ｃ ｉ ｇ ｇ ｆ ｈ ｔ ｔ ｏ
Ｋｅ ｙ ｗｏｒ ｓ： ｉ ｏ ｍａ ｉｎ ｓ ｃｅｙ；ｅ ｕｃ ｔｏ ｎ ｅ ｃ ｉ ｇ；ｒｆ ｒ ｄ ｎｆｒ ｔｏ ｏ ｉｔ ｄ ａｉｎ ａ ｄ ｔａ ｈ ｎ ｅｏｍ
ｃ ｎ ｔｕ ｔｏ ｏ ｓｒ ｃ ｉｎ，ｋ ｏ ｅ ｇ ｏ ｃ ｐ ｂ ｌｔ ｅ ｅ ａ ｉｎ，ａ ｄ ｔｅ ｓ ｍ ｒ ｎｓｏ ｍａ ｉｎ． Ｔｈｉ ｒｉｌ ｔｅ ｎ ｗｌｄ ｅ ｔ ａ ａ ｉｉｙ ｇ ｎ ｒ ｔｏ ｎ ｈ ｎ ｗｉｄｏ ｔａ ｆｒ ｔｏ ｓａ ｔｃｅ ａｔｍｐｔ ｏ ｃ ａ ｉ ｈ ｎｒｎ ｉ ｏ ｉ ｓ ｔ ｌｒｆ ｔ ｅ ｉ ｔ ｓｃ ｌｇ － ｙ ｉ ｃ ｌｒ ｌｔｏ ｆｔ ｉ ｒ ｃ ｓ ａ ｅａ ｉｎｓｏ ｈｓ ｐ ｏ ｅ ｓ，ｃ ｍｂｉｅ ｔ ｈ ｈｅ ｒｅ ｆｃ ｇ ｔｏ ｔ ｙ ａ ｄ ｔ ｔｒ ｆｃ ｎ ｔ ｃ ｉｅｌ ａ ｎ ｎ ｏ ｎ ｄ ｗｉｈ ｔ ｅ ｔ ｏ ｉｓｏ ｏ ｎｉｉｎ ｓｕｄ ｎ ｈｅｎａｕ ｅｏ ｏ ｓｒ ｔｖ ｅ ｒ ｉ ｇ，ａ ｒ ｖ ｄ ｓｅ — ｕ ｎｄ ｐ ｏ ｉ ｅ ｎ
今天的社会 ， 是一个完完全全 的“ 信息社会 ” ，
教育 系统 明显地 被 信 息 和 知识 的进 步 所 影 响 。审
视信 息 社 会 中 知 识 的 样 态 及 其 对 教 育 教 学 的 影
响， 改革 和创 新教 育 教 学 ， 提 高 教 育 教学 质 量 的 是
收稿 日期 ：２ ０ － ４ ０ ０９ ０ － ８ 作者简介 ：谢 书发 （９ ８ ） 男， １６一 ， 广州城 市职业学院教务处 ， 主要研 究方向 ： 高职教 学管理与情报信息。
高校图书馆知识服务从信息检索转向知识发现
96现代交际·2018年11期作者简介：韩爽，吉林大学图书馆馆员，硕士，研究方向：数据分析与用户需求；闫智，吉林大学图书馆研究馆员，本科；于力，吉林省 电力有限公司培训中心高级经济师，本科。
高校图书馆知识服务从信息检索转向知识发现韩爽 闫智 于力（吉林大学图书馆 吉林 长春 130012）摘要：大数据环境下，高校图书馆数据知识服务的建设方向关系到知识服务能力的实现，影响着图书馆自身价值的体现。
本文从知识服务过程的视角，探索实践环境和用户需求。
认为知识服务的关键点在于数据分析和知识发现。
高校图书馆应从学科分析、态势分析、定题分析等知识发现服务为着力点开拓本馆知识服务。
关键词：知识服务 数据服务 数据分析 高校图书馆中图分类号：G354 文献标识码：A 文章编号：1009-5349（2018）11-0096-02单纯的数据检索与获取不能满足大数据环境下高校用户对于学习与科研的需要。
以师生、科研工作者和教学单位为主体服务对象的高校图书馆，除了提供必要的数据保障和检索支持外，应转向具有增值作用的知识服务。
基于馆藏和检索的图书馆服务模式，已经无法满足时代的需要。
与此同时，数据商、学术机构等已经展开各种数据挖掘、整合、分析等服务，这是对高校图书馆的一种挑战。
[1]我们根据知识服务的过程与科学研究的需求进行分析，探索知识服务建设的着力点，寻求提升高校图书馆知识服务能力和用户评价的直接方式。
一、大数据时代图书馆价值的挑战高校图书馆含结构化和非结构等数据种类，具有庞大的数据量，可以说坐拥了一座数据宝库。
然而，海量数据冲淡了其价值密度，图书馆的价值体现并不突出。
因此，在大数据时代，高校图书馆的地位受到来自数据商等机构的动摇。
[2]OCLC 的《研究图书馆：危机与系统化变革》提到了关于对图书馆的质疑，指出当前图书馆在技术和人员等多方面存在的弊端。
《图书馆调查2010》中指出图书馆已经受到高校用户群体的质疑，图书馆在教学和科学研究上的支持能力没有得到认可。
理解和改变世界：从信息到知识与智能
《理解和改变世界：从信息到知识与智能》的精彩摘录，如同一盏明灯，照 亮了我们理解和改变世界的道路。它不仅提供了丰富的理论支持，更为我们提供 了实用的方法和工具。通过阅读这本书，我们不仅可以提升自己的认知和理解， 更可以积极影响和改变我们的世界。
阅读感受
《理解和改变世界：从信息到知识与智能》读后感
《理解和改变世界：从信息到知识与智能》是一本引人深思的作品，其深度 和广度都令人叹服。作者约瑟夫·希发基思以独特的视角，将信息、知识和智能 这三个看似独立的概念紧密地在一起，为我们揭示了它们之间的内在和相互影响。
这本书首先从信息的角度出发，深入探讨了信息在当今社会的重要性和作用。 随着科技的发展，我们每天都被各种各样的信息所包围，如何有效地获取、处理 和应用这些信息，成为了现代人必须面对的挑战。约瑟夫·希发基思通过丰富的 案例和深入的分析，使我们更加清楚地认识到信息在现代社会中的价值和意义。
内容摘要
本书还深入探讨了智能的本质和来源。作者认为，智能不仅仅是指计算机的智能，更重要的是人 类的智能。人类的智能来源于对世界的感知、认知和理解，而这些都离不开知识的积累和应用。 因此，提高人类的智能首先要从提高知识水平开始。 作者强调，理解和改变世界需要我们不断地学习、思考和创新。只有不断地深化对世界的理解， 才能更好地应对未来的挑战和机遇。我们也应该学会利用现代科技手段来提高自己的知识水平和 智能水平，以更好地理解和改变世界。 《理解和改变世界：从信息到知识与智能》这本书为读者提供了一个全新的视角来审视和理解世 界。通过深入剖析信息、知识与智能之间的关系，本书不仅帮助我们更好地应对信息过载和认知 狭隘化的问题，还激发了我们不断学习、思考和创新的热情。
通过以上分析，我们可以看到，《理解和改变世界：从信息到知识与智能》 的目录结构严谨，每一章都为后续章节奠定了坚实的基础，使得读者可以逐步深 入地理解这一复杂的主题。这种组织方式不仅使得读者可以更好地理解书中的内 容，而且也使得这本书成为了一本易于导航的参考书籍。
信息知识构建
信息知识构建1从信息构建到知识构建信息构建(InformationArchitecture,IA)是20世纪70年代中期兴起、90年代末期得到广泛推崇和快速发展的一种信息组织和管理的理论，其理论和实践在这几年不断地得以完善。
对IA的发展状况有众多的认识，如：有学者将IA的发展划分为前网络时代的IA和网络时代的IA；有学者认为，信息构建的发展经历了3代：第一代信息构建重点是把系统当作是个别组织中的独立应用；第二代信息构建的重点是把系统当作个别组织中各个组成部分的集成装置；第三代信息构建的重点是把信息当作支持IT工具和技术的公司资源[1]。
在IA研究蓬勃发展的同时，以从事信息构建工作为职业的信息建筑师队伍不断壮大，信息构建的正规教育在高等院校不断兴起，民间和社会团体对IA也投入了相当大的热情，信息构建的应用范围和影响力正在逐步扩大。
在信息构建不断深入发展过程中，我们注意到一个事实，那就是人们常常谈及从信息构建到知识构建的发展趋势。
知识构建的概念是伴随着信息构建的研究出现的，尽管常常被人们提及，但对它的深入研究还不多见。
本文从信息构建与知识构建的异同、信息构建到知识构建转化的条件以及从信息构建到知识构建的趋势这几个基础的方面来研究信息构建和知识构建的关系，以期引起国内对知识构建问题的进一步深入研究，并最终能形成指导企业和组织机构管理实践的理论、方法、工具和产品，推动从信息构建到知识构建的发展。
知识构建(KnowledgeArchitecture,KA)是信息构建在20世纪90年代末期广泛兴起以后出现的一个比信息构建更加新的词汇。
一般而言，知识构建是基于IA基础之上的信息构建形式，它具有知识组织、知识导航、知识标识和知识检索的功能，是使知识更易于理解和吸收的工作理念、工作过程和工作方法。
要将信息构建与知识构建相关联，就必须谈及信息资源的开发链，即从“事实―数据―信息―知识―智慧―创新”的发展过程[2]，从信息资源开发链来看，KA 提供的是信息资源开发链较高层次的信息或就是知识本身，提供的是知识服务，它更突出人与内容的结合。
如何从海量信息中筛选知识要点？
如何从海量信息中筛选知识要点？哎呦喂，现在这个信息爆炸的时代，你说这知识像海里的鱼一样，多到数不清啊！想从里面挑出真材实料，还真不是件容易的事儿！就像我前几天去菜市场买菜，那叫一个热闹，各种各样的菜堆了一大堆，看得人眼花缭乱！想挑点儿新鲜的，好的，就必须得仔细看看，闻闻，摸摸，才能找到心仪的。
你说，这信息就像菜市场里的菜，咱得“眼观六路，耳听八方”，才能找到自己需要的那点儿“营养”。
首先，你要懂得“望闻问切”，看这信息来源是哪个，靠谱不靠谱？就像我买菜，得看看是不是正规的菜摊，老板是不是诚信可靠。
现在的网络信息可是鱼龙混杂，很多都是假大空，光看标题就让人觉得不靠谱！其次，得“触类旁通”，别光看表面，还要深入研究！就像我挑番茄，肯定要捏一捏，看看是不是新鲜硬实，有没有坏掉的地方。
信息也是一样，别光看标题，还得看内容，看看有没有逻辑，有没有证据，有没有论据支撑。
你要是遇到那种标题很唬人，但内容乱七八糟，逻辑不通的文章，那肯定就是“鱼目混珠”的“烂番茄”了！最后，别忘了“去粗取精”，只有精炼的知识才能真正帮助你。
就像我挑选青菜，肯定得把那些枯萎的叶子去掉，只留下新鲜嫩绿的部分。
信息也是一样，要学会总结归纳，把那些无关紧要的杂质去掉，留下知识的核心内容，这样才能真正吸收转化，变成你自己的东西。
就像我那天在菜市场买菜的时候，发现一个大妈不停地翻看着各种各样的西红柿。
她一会儿摸摸这个，一会儿闻闻那个，最后挑了一颗最大的，看起来红得发光。
我当时还纳闷，她买这么大的西红柿干什么呢？结果她告诉我，她要回家做番茄酱，所以需要挑个又大又红的。
她说：“番茄酱可不适合用小的，做出来的味道不好。
”这真是让我茅塞顿开！这就像我们学习知识，也要懂得“对症下药”，找到适合自己的方法和内容，才能真正吸收消化，变成自己的知识。
所以说，从海量信息中筛选知识要点，真的就像去菜市场买菜，需要“眼观六路，耳听八方”，才能找到真正有价值的“营养”。
数据,信息,知识与情报逻辑关系及转化模型
数据,信息,知识与情报逻辑关系及转化模型在信息时代，数据、信息、知识和情报之间的关系相互关联，相互作用，它们之间紧密的联系从宏观上影响了社会的发展，从微观上影响了个人的生活。
本文分别阐述数据、信息、知识和情报之间的关系及其转化模型。
一、数据、信息、知识和情报的定义数据是指各种事物在某种条件下表现出来的量度结果与特征描述。
它本质上只是描述性的符号和数字，并不能为人类直接理解。
信息是指利用数据表现所述事物内在联系而得到的结果，可以理解为一个可以传播的新定义。
知识是指人类通过信息的处理和运用深度思考和理解，从而概括形成的智力产品。
情报是指获得的安全和国防事务、经济、科技等领域中的情报信息和情报，用于有关政府机关及其军事、政治、外交、科学技术和经济社会等方面发展的决策和行动。
二、数据、信息、知识和情报之间的关系1. 数据是信息的源泉数据是生成信息的原始材料，没有数据就没有信息，数据是信息加工的基础。
通过信息传递和信息加工，数据可以成为有力的工具，为人们所用。
2. 信息是知识的途径信息是知识的途径和工具，重要性就在于它在知识的形成过程中具有不可或缺的作用。
通过整合分析和归纳推理，人们可以形成更加深入有用的知识结构。
3. 知识是情报的产物情报是由知识产生的，只有在信息的处理和运用过程中，才能生成有用的知识。
在获取和收集信息时，对信息作出分析和归纳，从而得到知识。
4. 情报是全面考虑信息的产物情报从信息的准确性、来源的可靠性、判断力、推理力、操作的权威性等方面综合考虑，它不同于知识和信息的普通文献库，情报反应的是事实，既包括信息，也涉及知识。
三、数据、信息、知识和情报之间的转化模型1. 数据到信息的转化数据的转化过程是一个加工的过程。
在这个过程中，我们需要将数据转化成信息。
也就是说，我们必须使数据具有意义和规律。
数据到信息的转化是一个关键的过程，通常包括数据的收集、处理、分析和归纳等几个步骤。
2. 信息到知识的转化在信息到知识的转化中，我们需要将信息转化成有用的知识。
从信息到知识：信息需求理论研究
From Information to Knowledge： Theoretical Study
of Information Demand
作者： 国佳 李建华 李贺
作者机构： 吉林大学管理学院,吉林长春130025
出版物刊名： 情报理论与实践
页码： 16-20页
年卷期： 2012年 第6期
主题词： 信息检索 信息需求 知识 理论研究
摘要：以泰勒的四层次信息需求模型为核心,研究基于知识而不是基于信息的信息需求理论,
探索信息检索系统设计的信息需求。
从信息需求的8个相关概念着手,提出6个命题假设,将信息检索与知识形成连接在一起,指出信息需求由4个层次构成;信息检索过程中用户信息需求不发生变化,而是用户选择调查的主题碎片发生演变和转变;信息检索中信息需求演变过程是知识形成过程。
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从信息到知识
院（系）名称：
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二○一三年四月
摘要
从信息到知识的转化主要经历四个步骤，数据、信息、知识到智慧。
认清这四者之间的概念和关系。
本文分析、归纳了数据、信息、知识和智慧的定义，提出了对这些概念的认识了解，并对他们之间的关系进行了详细分析。
本文认为数据通过接受、记忆转化为信息，信息通过分析思考变为知识，而知识通过集成、内化为智慧。
关键词：数据；信息；知识；智慧
从信息到知识
1．数据、信息、知识与智慧的含义
从图中我们可以看到，数据是知识阶层中最底层也是最基础的一个概念。
数据是形成信息，知识和智慧的源泉。
关于数据的定义，比较典型的我们可以看到以下几种：
1.数据是对现实生活的理性描述，尽可能地从数量上反映现实世界。
也包括汇总、排序、比例、等等处理。
2.数据(Data) [Applehans, Globe&Laugero,1999]认为数据是一系列外部环境的事实，是未经组织的数字、词语、声音和图像等。
3.据是计算机程序加工的“原料”。
4.数据泛指对客观事物的数量、属性、位置及其相互关系的抽象表示，以适合于用人工或自然的方式进行保存、传递和处理。
以下介绍一个关于数据、信息、知识到智慧的实例：
信息系统角度的传统划分——数据努力/价值
Effort/ Value
数据
Data 信息
Informa
知识
Knowled
企业智慧
Corporate Wisdom
时间
Time
乔纳森•吴(Jonathan Wu)
(1)数据。
例如，一个杂货店收集和存储了有关顾客购物的交易数据，包括如下的数据元素:货物名称、数量、价格、日期等(见表1.1)。
交易处理系统存储了大量的相关数据，为更高层次的理解奠定了基础。
表1.1 交易数据实例
货物名称数量价格日期登记号店员ID会员卡ID 尿布 1 4.99 11/1/2000001 213 1209
信息系统角度的传统划分——信息
(2) 信息。
例如，不同货物名称、数量和价格就提供了被购货物的信息，包括货物种类、数量和价格等。
通过计算每种货物的销售额，就可以进行货物销售额排序。
表1.2 数据积聚形成信息
货物名称数量价格销售总额啤酒265 6.85 1815.25
谷物430 3.90 1677.00
面包850 1.59 1351.50
牛奶1100 1.20 1320.00
尿布200 4.99 998.00
信息系统角度的传统划分——分析
(3) 分析。
将不同的数据元素积聚形成信息是很有用的，同时，将数据分离和重新组织将能够提升信息的价值，这就是进行信息分析的意义。
例如，可以对杂货店中存储的信息按照特定的时间周期进行分析，可以得到有价值的分析结果，尿布和啤酒的销售受到时间周期的影响，而谷物、面包和牛奶则保持稳定的销售态势。
表1.3 对信息的分析
货物名称时期1时期2时期3时期4数量价格销售总额啤酒35 75 100 55 265 6.85 1815.25 谷物110 110 100 110 430 3.90 1677.00
面包 200 215 235 200 850 1.59 1351.50 牛奶 200 300 300 300 1100 1.20 1320.00 尿布
10
20
50
120
200
4.99
998.00
信息系统角度的传统划分——知识
4) 知识。
知识不同于数据、信息及分析，它可以来源于数据、信息和分析的任一层次，同时也可以从现有知识中通过一定的逻辑推理而得到。
商业智能应用具有数据挖掘能力，能够从数据中发现隐藏的趋势以及不寻常的模式。
例如，通过对杂货店的数据进行称为规则归纳的数据挖掘，可以得到如下一条结论：买尿布的顾客通常有一半时候也买啤酒。
尿布和啤酒初看起来毫无关联，但是通过数据挖掘得到了这种隐含的模式，这就是知识。
(3) 智慧。
智慧可以说是基于知识基础上的一种判断、谋略或行动。
(专家与大家有何不同)
通过对杂货店数据的挖掘分析，得到了一种隐含的顾客购买模式。
通过这个知识，杂货店主就可以对数据集合进行调查分析，从而开发一系列的销售模式(见表1.4)。
在时期1、2、3，啤酒的销售除了遵循顾客购买模式——买尿布的顾客通常有一半时候也买啤酒——的销售量外，还有额外销售，但在时期4却没有额外销售。
这样可以通过分析时期4相对于时期3的啤酒销售情况，制定特定的销售策略来提高时期4的啤酒销售量，同时也通过分析时期2的尿布和啤酒的购买情况，以发现是什么导致了额外啤酒销售的产生。
识别购买模式
表1.4 识别购买模式
通过利用知识，对于数据的更高层次的理解就被创造出来了，形成了一种智慧并
货物名称 时期1
时期2
时期3
时期4
总数量
啤酒 35 75 100 55 265 尿布 10 20 50 120 200 啤酒的关联购买数
5
15
25
55
100
转化为了价值。
二．知识什么是知识？作为比数据，信息更高阶层的知识有哪些特点，在对此进行分析之前我们看一看理论界都有哪些经典的定义：
1．知识是让从定量到定性的过程得以实现的、抽象的、逻辑的东西。
2．“知识”是一种流动性质的综合体：其中包括结构化的经验、价值、以及经过文字化的信息。
3．国际经济合作组织组编的《知识经济》（knowledge based economy,1996）中对知识的界定，采用了西方20世纪60年代以来一直流行的说法——知识就是知道了什么（Know-what ）、知道为什么（Know-why ）、知道怎么做（Know-how ）、知道谁（Know-who ）。
这样的界定可以概括为“知识是4个W ”。
4．Harris(1996)将知识定义为：知识是信息、文化脉络以及经验的组合 知识之所以在数据与信息之上，是因为它更接近行动，它与决策相关。
我们认为这些知识的经典定义都有其价值和意义，信息虽给出了数据中一些有一定意义的东西，但它往往会在时间效用失效后价值开始衰减，只有通过人们的参与对信息进行归纳，演绎，比较等手段进行挖掘，使其有价值的部分沉淀下来，并于已存在的人类知识体系相结合，这部分有价值的信息就转变成知识。
四。
智慧。
智慧是知识层次中的最高一级。
它同时也是人类区别于其他生物的重要特征。
1.定义智慧时，英国科学家图灵做出了贡献，如果一台机器能够通过称之为图灵实验的实验，那它就是智慧的，图灵实验的本质就是让人在不看外型的情况下不能区别是机器的行为还是人的行为时，这个机器就是智慧的。
2.智慧（Wisdom ） -知识的选择（Selection ）应对的行动方案可能有多种，但（战略）选择哪个靠智慧。
行动则又会产生新的智慧。
3.Arthur Anderson 管理顾问公司认为智慧乃以知识为根基，加上个人的运用能力、综合判断、创造力及实践能力来创造价值。
数 据
（语 法）
知识
（效 用）
信息
（语 义）
智慧
（创 造）
2．数据、信息、知识与智慧的含义
数据、信息、知识到智慧是人类认识客观事物过程中不同阶段的产物。
从数据到信息到知识再到智慧，是一个从低级到高级的认识过程，层次越高，外延、深度、含义、概念化和价值不断增加。
在数据、信息、知识智慧中，低层次是高层次的基础和前提，没有低层次就不可能有高层次，数据是信息的源泉，信息是知识的子集，知识是智慧的基础和条件。
同时，前者是后者的基础和前提，而后者对前者的获取具有一定的影响。
参考文献
[1] 荆宁宁.程俊瑜数据、信息、知识与智慧，情报科学 2005年12月第23卷第12期；
[2] 国际经济合作组织组编的《知识经济》（knowledge based economy,1996）中对知识的界定
[3] 惠普信息管理实施部门的高级主管乔纳森·吴(Jonathan Wu) 热门技术的安全命门之：BI和SaaS
[4] 徐剑红现代教育学第六讲深入理解学习过程 ppt。