作者:混序智库-慕
来源:混序智库
知识到底该怎么认识、探究和应用,虽有不少定义,但任何的定义都有一定的偏颇和局限。知识难以有统一的定义,毕竟其是认识论、怀疑论、实践论的产物。其是变化的、发展的、相互关联的,是难以统一认识的。
以下是常见的几种知识分类以及个人的一些见解,希望能对提高大家对知识的认识有所帮助。
DIKW模型对知识的定义:知识是有组织、有语境、有价值的信息。
数据是一种度量形式,是游离在不同体系外的结构化数据、非结构化数据;数据经过处理与加工,变成信息;信息之间产生了联系,形成了知识;发现现有知识之间的新关系,形成了洞见;把一系列洞见串联组织起来,形成了智慧。DIKW表征知识是一种数据的价值、加工状态,非最终形态,其带有主客观的理解。
从信息载体上看,知识的本质是信息,能够存储的主要是信息,原始、加工后的数据与信息,表征为知识,知识本身及其之间存在大量的隐含信息存在,信息需要结合语境、加工为确信知识,能够指导行动,具有前瞻性、确信性。而其中的关键在于数据的治理,知识的组织挖掘,理解洞察,智慧化觉悟与应用,将数据的深度价值不断升华释放出来。由此传承过去,做好当下,面向未来。
其中数据是智慧的基础,知识是实现智慧化的方式与途径,通过数据知识化治理、知识化转化,知识智慧化应用、智慧化觉悟,由此实现基于数据,知识驱动的智慧经营。
布鲁姆将知识在内容分成了四类:知识=(概念+事实+规则)X 元知识。
概念:事实的含义、规则、语义、说明等;
事实:指人类对客观世界、客观事物的状态、属性、特征的描述,以及对事物之间关系的描述;
规则:指能表达在前提和结论之间的因果关系的一种形式;
元知识:关于知识的知识,用来描述一类知识或知识集合的内容、结构和特征。没有元知识, 人们无法描述知识、使用知识和认识知识。
布鲁姆的知识分类更偏向于认知,基础的学习、教育以及让机器理解语言文字。当下的知识图谱基础就是通过三元组的方式加深对本体的认识,挖掘知识的关系,用于知识推理与演绎。
亚里士多德将知识区分为三类:理论知识(episteme)、技艺(techne)和实践智慧(phronesis)。
理论知识(绝对真理):是普遍的真理,放之四海而皆准,关注普遍适用性,不依附环境、时间或空间;
技艺大致与技巧、技术相对应,是需要不断被创造出来的技术诀窍或实际技能;
实践智慧是关于伦理、社会和政治生活、现场的实践知识。
亚里士多德对知识的分类更偏向于实践探究,实践出真知,技巧技艺的提取、总结、归纳、应用的孰能生巧,以及在实践、对话、发问中实现知识的探究、产生以及绝对真理的发现。
OECD对知识的分类,按照知识类型分为四类:Know-What、Know-Why、Know-How 和Know-Who。其更偏向于应用,更侧重情景。
Know-What知识:知道是什么的知识,是指可以观察、感知的知识,即关于事实与现象的事实知识。这类知识包括我们传统上所说的自然科学知识和社会科学知识;
Know-Why知识:知道为什么的知识,主要指科学理论与规律方面的原理知识。包括自然原理或法则的科学知识。对于企业而言就是研发、生产、销售等的方法和规律。OECD认为此类知识在多数产业中支撑技术的发展及产品和工艺的进步;
Know-How知识:知道怎样做的知识,是关于技能和诀窍方面的流程知识。例如研发人员解决问题的技巧和经验、有经验的维修工程师维修设备的经验和技术;
Know-Who知识:知道是谁的知识,即知道谁有相关知识的人际知识。有了这种知识,员工在工作过程中出现问题时能够很快地知道应该请教谁。这是关于人力资源、人际关系及管理方面的知识。
Know-What和Know-Why知识是客观知识,也称显性知识,它可以转化为信息并进行编码;Know-How和Know-Who知识属于隐性知识,不容易度量和编码。
后来查尔斯·萨维奇又增加了两种知识的分类,是对OECD知识分类的补充:
Know-Where知识,知道何地的知识,掌握做事的最佳场合(空间感);
Know-When知识:知道何时的知识,适时把握时机(时间感)。
企业管理层最需要的重要知识是判断性的知识,如Know-When(知道何时)和Know-Why(知道为何)。能从根本处找到问题的根因,变化的发端,在恰当的变革时机内,找准关键问题关键矛盾的关键抓手,以让事情按照期望的方向去变化、去发展。执行层的重点Know-How在于把事情做对,执行好,一次性做对,以取得期望的结果。
人员不仅仅要掌握Know What、 Know Why 、Know How、 Know Who的知识,也要注意场合,掌握分寸,知道特定场合需要掌握哪些知识以及在特定的场合让掌握的相关知识能够得到正确的发挥、应用,有些对的知识、好的知识未必贴近场景,未必有友善的信息接收、交互界面,未必能很好的转化为自己的知识,未必能接收理解到位、未必学得会、学的进;对的知识没在对应的场景需要的时候应用上去,以一种大家都能接受的方式应用上去,知识也难免表错情,会错意。所需、所用的知识需要在正确的时间正确的地点以应用者所需要、易于接收、易于采用的方式、准确适时传达给使用者,并被使用者正确的理解与使用,以便接收者能够正确的理解场景并把握住场景正确应用知识,让知识发挥正当的效用,并能够随着场景的变化不同适配调整以增强知识的适用性和时机感。
在现实中,把握本质Know What,根植Know How,Do Right,探究Know Why,同时维持提升拓展有效的人际网络、圈子,获得即时的帮助或共同提升,成为掌有分寸感(Know When和Know Where)、高情商,能照顾人,能成事,既有真知灼见,能做事,能成事,还情绪价值拉满的人。
知识还有一种通用的分法,是按知识的表现表达形式将知识分成显性知识和隐性知识。
显性知识是能用文字和数字表达出来,容易交流和共享,这类知识一般存储在文档或计算机系统等载体中;
隐性知识则是高度个性化而且难于格式化的知识,主观的理解、直觉、经验判断、预感都属于这一类。
显性知识可以分为显化的知识、领域知识、主题知识、系统化知识、组织化知识、原子知识、词条知识、本体知识;隐性知识可分为隐化知识(意识到或可转化为显性知识的隐性知识)、隐形知识(未意识到或难以显性化的知识)、暗知识(无序的知识、机器理解的知识而尚未被人类所理解)等。
知识是有形态的,也是在不断运动、变化的,是相对于不同的个体、组织、内部、外部,以及不同的显隐性形态,在相互转化交互过程中,在SECI模型的社会化、外化、组合化、内化四化转化过程中,让知识得以创造、传播、转移,应用,并在应用中实现知识的创新、创造,由此让实践智慧得以激发,成为智慧共同体,成为创造知识的企业,实现全员众智经营。
知识的载体不仅是信息,同时也在掌握拥有此信息的人,有效的知识管理以及有效的人才管理同样是知识管理的根本。
知识管理的目的在于通过管理的手段,将数据要素知识化挖掘、知识化应用,以及将人员在实践经历所掌握的经验以及隐性知识能够识别、提取、萃取、挖掘、输出、应用出来,得到更广泛的应用,并将人员与他们所需的知识连接起来,让正确的知识能够在正确的时间为正确的人所获得,所使用,满足任何人、任何时间、任何场景都能获得期望的知识支持,从而使得组织、个体获得成长,组织竞争力得以提升。同时随着技术的进步,尤其是AI应用到知识管理,知识这一资源作为新质生产力的价值得到进一步挖掘应用,知识隐含的数据价值以及应用场景进一步释放与扩展开来,能够给公众、工作带来极大的便利,让人能够更专注于更有价值、更具创造性的工作。
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