教育知識技術學研究

導語：教育知識技術學研究一文來源于網友上傳，不代表本站觀點，若需要原創文章可咨詢客服老師，歡迎參考。

摘要：伴隨著信息技術的發展和知識經濟的成熟，教育信息管理已經上升到教育知識管理階段。本文在界定教育知識管理概念的基礎上，提出了教育知識管理已成為教育技術的重要組成部分和未來的研究熱點，探討了教育知識類型的重新劃分所引起的教育變革和涉及到的關鍵技術。

二十一世紀是知識經濟時代，也是社會各個領域特別是教育全面信息化的時代，教育信息化水平和數字化教學資源的有效占有量已成為衡量一個國家或地區教育現代化進程的重要標志，是二十一世紀教育的生命線。數字化教學資源是實施教育信息化的重要基礎，而數字化教學資源的豐富程度和有效利用以及在多大程度上轉化知識，又取決于知識管理在教育領域中的全面應用，我們稱之為“教育知識管理”。教育知識管理和數字化時代的許多高新技術一樣，日益引起教育技術工作者的關注。本文擬就教育知識管理的概念，教育知識類型的重新劃分所引起的教育變革，涉及到的關鍵技術進行探討。

一、教育知識管理概念的界定

知識管理的概念產生于90年代初，最初出現在管理學領域。從教育的角度來看，教育知識管理作為知識管理的衍生，也可算得上為新生事物。目前，對于究竟什么是教育知識管理，尚無統一定義，現選取教育技術界有關專家的觀點進行表述。

JeremyGalbreath先生認為，教育知識管理就是運用技術工具對知識進行數字化、加工處理、存儲，并通過電子網絡廣泛傳播、利用的過程，知識和智慧的持續創造和傳遞貫穿于整個教育領域。

黎加厚先生認為，從社會和教育信息化發展的角度來看，教育知識管理是研究人類獲取、傳播、共享、利用和創造新知識的活動規律，管理有關知識的各種連續過程，以促進經濟和社會發展的理論與實踐。

筆者認為，教育知識管理就是利用現代信息技術捕獲教育或與教育相關的各種來源的信息進行加工、處理、組織、創造，進而轉化知識和智慧，并通過網絡傳播以促進全球教育知識共享和知識創新的理論與技術。教育知識管理不同于教育信息管理，前者是后者在知識經濟時代的延伸與發展。

二、教育知識管理是教育技術的重要組成部分

教育技術是為了促進學習，對有關的學習過程和學習資源進行設計、開發、利用、管理和評價的理論與實踐。管理范疇包括計劃管理、資源管理、信息管理和傳輸系統管理。根據以上定義，我們可以看出，教育信息管理是教育技術的組成部分。教育信息管理的實質對各種標準化和非標準化的教育信息進行搜集、加工、處理、組織，促進學習者有效地利用信息進行學習，這些信息究竟能否內化為知識，取決于學習者的信息素養，特別是信息意識和信息能力。因此，教育信息管理基本上不涉及隱性知識的顯性化、新知識的創造或知識的創新。

人類已經進入信息時代，現代信息技術特別是INTERNET已經把全世界的信息資源連接在一起，形成了全球最大的信息資源庫，為學習者的學習提供了令人難以置信的豐富的教育信息來源，如何準確、有效、迅速地對大量的教育信息進行科學、有效和富有個性化特點地加工、處理、組織、創造，挖掘隱藏在信息背后的知識已經成為一個不容忽視的問題。也就是說，教育信息管理的內涵已經不適應知識經濟時代和信息化社會的需求，學習者渴望借助于某種技術將教育信息轉化為知識，進而上升為智慧。因此，教育知識管理應運而生，教育知識管理是教育信息管理在知識經濟時代和信息社會的延伸和發展。教育知識管理不等于教育信息管理，或者說，前者包括后者，它不僅關注教育信息的搜集、加工、處理、組織，強調從獲得信息到知識的轉化，更強調新知識的創造、知識的創新、隱性知識的顯性化和共享化。

通過以上分析，我們認為，教育知識管理是教育技術的重要組成部分，隨著其理論和技術的成熟，它將在教育技術中居于舉足輕重的地位。

三、教育知識的類型劃分與教育變革

㈠教育知識的分類

教育知識根據不同的劃分標準會有不同的類別。目前，比較典型的分類方法有兩種。

⒈根據知識的獲取方式，可分為顯性知識和隱性知識

⑴顯性知識

顯性知識是指以文字、圖像、符號表達，以印刷或電子方式記載，可供人們交流的結構化知識，如事實、自然原理和科學的知識等。外顯知識比較容易獲得、理解和交流，它具有公共性，可以存儲在圖書館、局域網或數據庫中，比較容易獲得。其傳播和復制的成本較為低廉。

⑵隱性知識

隱性知識是指很難用語言、文字表述，即“只可意會、不可言傳”的知識。隱性知識由認知、情感、信仰、經驗和技能等5個要素共同組成，可細化為個人隱性知識，集體隱性知識，專業隱性知識。隱性知識相對主觀，依附于人的大腦或技能中，通常通過行動表現出來。由于隱性知識具有非結構化和專有屬性，其傳播成本較高，范圍較小。

⒉根據教育知識的數字化形式，可分為非數字化知識和數字化知識

⑴非數字化知識

非數字化知識包括教師的教案、學生的筆記、論文集、教材、學習手冊等參考資料，專家講學、學術報告，紙介期刊雜志、模擬視頻、音頻、存儲在教育者和學生大腦中的解決問題的能力、技巧和經驗，以及其他各種非數字化形式的知識源。

⑵數字化知識

數字化知識包括WEB信息、電子演示文稿、CD－ROM、電子化文檔資料、數字化期刊、電子圖書、數字化視頻、數字化音頻、電子數據庫、BBS和其他數字化形式的信息源。

在以上兩種分類方法中，人們已經廣泛認同了把知識分隱性知識和顯性知識，下面地討論將以此分類為基準。

㈡基于教育知識類型劃分的教育變革

教育知識類型的重新劃分是教育領域的一場革命，它將對教育觀念、教學模式、教學方法、教學評價乃至整個教育體制產生深刻的影響。

教育觀念的變化。廣大教育工作者要充分認識到顯性知識和隱性知識是構成知識的不可分離的有機組成部分，要正確處理顯性知識和隱性知識的關系。與顯性知識相比，從某種程度上說，隱性知識比顯性知識對學習者的學習更重要。例如，為什么世界各國科學家和工程師都知道物理、化學、微電子、生物、工程技術等方面的科學原理（顯示知識），但在芯片設計與制造、醫藥生產等方面卻只有少數國家遠遠超在前面？問題的答案在于隱性知識。教育隱性知識的挖掘方法和學習規律已成為一個國際熱點問題。

教學模式的變化。傳統的教學模式基本上是以顯性知識為基礎構建的，在教學模式上以教師為中心，比較注重學生顯性知識的獲得，強調學生獲取知識的系統性和整體性。但該模式忽視了隱性知識的學習，忽視了學生學習隱性知識所必須的主動精神和自主探究能力的培養。伴隨著現代信息技術在教育過程中的全面應用，數字化教與學環境為學習者自主地獲取隱性知識創造了條件，與隱性知識相適應的教與學模式也日趨多樣化，如基于項目的學習、基于過程的學習、協作性學習、研究性學習、問題情景式學習等都是學習者有效獲取隱性知識的教與學模式。

教學方法的變化。長期以來，教師和學生都習慣了“教師中心”、“課堂中心”、“書本中心”為基礎的“傳遞－接受”教學方法。在教學過程中，教師居于主宰地位，是學生學習的灌輸者，學生處于被動地位，是外部刺激的接受器?？陀^地說，這種教學方法在顯性知識的教學中發揮了重要的作用，能幫助學習者在短時間內系統、扎實地掌握事實、原理等知識，但在幫助學生獲得隱性知識方面，其缺陷是不言而喻的。學習者必需通過親自體驗、實踐才能獲取隱性知識，而不能通過語言表述、多媒體演示和動作示范等教學方法獲得，因此，體驗性教學、實踐性教學將顯得日益重要。

教學評價的變化。對于同一個問題，可能存在多種多樣的解決辦法，因此，教學評價不僅僅關注問題答案的對錯，關注學習的結果，更應該重視學生解決問題的過程，特別是學生解決問題的技巧、方法、經驗和體會，加大隱藏在學生解決問題中的隱性知識的評價。

四、教育知識管理的關鍵技術

教育知識管理是為發現、管理和分析教育信息資源所提供的一條綜合途徑。教育知識管理的實現離不開現代信息技術的支持。教育知識管理涉及到的信息技術主要有：Internet、intranet、extranet、存貯結構技術、多媒體數據庫管理系統、元數據技術、數據收集與獲取技術、技術、通訊技術、推技術、拉技術、檢索技術、群件技術、中間件技術、聯機分析挖掘技術、知識發現技術、知識共享技術，其中Internet、intranet、extranet構成教育知識管理的信息技術平臺，是教育知識管理的基本條件，知識發現和聯機分析挖掘技術等相關技術是教育知識管理的關鍵技術。

1.聯機分析挖掘技術（OLAM）

聯機分析挖掘技術是聯機分析處理和數據挖掘相結合的產物。聯機分析處理（OLAP）是建立在多維視圖的基礎之上，重在根據已有的模式將直接源自數據倉庫中的不同信息源的大量相關信息聯系起來，以給分析人員一個清晰、一致的視圖，強調執行效率和對用戶的快速響應，而且其直接數據源一般都是數據倉庫。挖掘技術建立在各種數據源的基礎上，重在發現隱藏在原始數據深層中的對學習者有用的模式，一般并不過多考慮執行效率和響應速度。因而聯機分析挖掘技術（OLAM）具有多維分析的在線性、靈活性和數據處理的深入性。OLAM通過WWW技術的結合，特別適合數據量巨大、信息類型復雜、表現形式繁多的網絡信息資源的組織。OLAM技術的實現過程如下圖所示。

2.教育知識發現技術

教育知識發現（EKDD）就是利用機器學習的方法從數據庫中提取有價值知識的整個過程，是數據庫技術和機器學習兩個學科的交叉學科。EKDD是一個多步驟的處理過程，在處理過程中可能會有很多次的反復，主要包括以下一些處理步驟：

①教育目標理解：教育目標理解是對知識發現的教育領域及學習者的目標理解，包括應用中的預選知識和學習目標；

②創建一個目標數據集：選擇一個數據集或在多數據的子集上聚焦。

③數據整理和預處理：去除無關數據、空白數據域，考慮時間順序和數據變化等。

④數據換算和轉換：抽取數據的特征表示，用維變換或轉換方法減少有效變量的實際數目或找到數據的不變式。

⑤確定挖掘目標和算法：數據挖掘的目標是數據分類、回歸、聚合、匯總、關系模型化、檢測數據變化和誤差等，并采用與系統目標一致的數據挖掘算法。

⑥數據挖掘：利用一種或多種技術，相繼地挖掘已轉換的數據，抽取感興趣的信息，并以特定的形式挖掘期望或與模型相匹配的數據集合，完成諸如歸類、回歸、聚合等任務。

⑦結果評價：用戶必須按照決策支持任務和系統目標來評價所挖掘的教育信息，對數據挖掘結果的評價可能導致上述任何一個步驟的改變，甚至導致整個教育知識發現過程的重新開始，以最終獲取知識。

參考文獻：

JermyGalbreath.KnowledgeManagementTechnologyineducation.educationaltechnology[J]，2000(5)

童小英.知識管理：老樹開花還是新瓶裝舊酒.圖書情報工作[J]，2001(5)

黎加厚.知識管理對網絡時代電化教育的啟迪.電化教育研究[J]，2001(8)（9）