基于DIKW转化模式的知识可视化研究

李伯飞

(山西师范大学 教育技术与传媒学院，山西 临汾 041004)

知识可视化可以使抽象的知识形象化，使隐性知识显性化，使知识之间的联系系统化，因此，为学生提供知识的视觉描述所产生的教学绩效，要优于其他形式的知识描述。知识可视化不能停留在简单的视觉符号的视觉描述上，只有对知识体系有着较为深刻的认识，才能使知识可视化更为合理，并有效发挥可视化知识在教学中的作用。DIKW知识体系明确了数据、信息、知识和智慧的层次关系和相互转化机制。在DIKW知识框架下，探讨知识可视化的层次、途径和其在教学中发挥的作用，具有十分重要的价值。

一、DIKW下的知识体系及其基本层次

对知识体系的科学理解，是知识可视化研究的前提。Russell Ackoff 认为，知识体系分为四个不同层级：数据、信息、知识、智慧。[1]数据是人们获取信息的来源，具有数量巨大、内部关系不明确和冗余性的特点。信息是知识获得的基础，具有非系统性和表达形式多元化的特点。基于所获取的大量信息进行深加工，便可以获取知识，对知识的进一步加工可以形成智慧，而要完成数据、信息、知识和智慧的转化，需要理解的支持。Gene Bellinger、Durval Castro 和 Anthony Mills 认为，理解支撑着数据到信息，信息到知识，知识到智慧的转化。在数据—信息—知识—智慧相互转化过程中，理解的目标对象有所不同。由此，他们提出了DIKW知识转化模式，如图 1 所示。

图1 DIKW知识转化模式

DIKW知识转化模式表明：数据到信息的转化需要更多地理解数据间的相互联系，信息到知识的理解需要更多地理解信息间的表达、传递、加工和更新等信息模式，知识到智慧的转化更多地是理解知识法则。因此，要想从大量的零散的数据中提取信息，在信息中加工知识，将知识转化为个人智慧，关键是如何获取数据关系、信息模式和知识法则的理解。将数据、信息、知识直观形象地表示出来，并能够有效地体现数据关系、信息模式和知识法则，是知识可视化重要的切入点。

学习者对知识的理解难度，远大于对数据和信息的理解。数据可视化和信息可视化是知识可视化的前提条件，知识的可视化则是系统工程。因此，按照知识内在的架构体系和可视化的难易程度，可视化分为数据可视化、信息可视化和知识可视化三个不同的层次。

数据可视化对象为蕴含知识表征的各种符号系统，主要包括各种实验数据和复杂的文字系统，可以通过图表、图形、图像、视频和知识动画等方式直观地呈现出来。可视化的目的是将抽象的数据以直观的形式表现出来，便于人们对数据之间关系的理解，以发现数据背后所隐含的内在信息。这个层次的可视化可以有效地表示静态的、固化的知识，却难以表现数据间的信息交换。

信息可视化的对象为非数据空间场，主要是通过对数据的分析和挖掘，为用户提供直观的可交互的信息环境，目的是从大量的数据中提取有价值的新信息，并通过这些信息的分析与加工，完成知识的建构。信息可视化的主要特征表现为信息载体的多样性与集成性，信息内容的动态性和信息的交互性。这个层次的可视化，可以有效地表达动态的知识、显性知识，但很难有效地表现高级知识(人的见解、态度、价值观和预测等)。

知识可视化的对象为人类的知识，包括见解、经验、态度、价值观、期望、观点、意见和预测等，以可视化的方式帮助学习者正确地记忆、理解、重构和应用这些知识，并基于知识法则的理解来形成个人智慧。因此，知识可视化主要强调的是复杂见解的表达与传递，隐形知识的显性化，以及知识内在法则的显性化，而不是知识符号的简单视觉表示。其最终的目的是加强学习者对知识法则的理解，并促进学习群体间的知识表达、传递、共享和创新。这个层次的可视化，才是真正意义上的知识可视化，可以有效地表达复杂的、隐性的知识。

二、知识可视化的基本途径

数据可视化和信息可视化是知识可视化的基础，知识可视化不是简单的知识符号的视觉描述，需要认知科学理论、人工智能、计算机科学、计算机图形学和认知语言学等的强力支持。因此，知识可视化是一个涉及到很多科学领域的系统工程，可以通过概念图、思维导图、认知地图和语义网络等形式，实现知识可视化。

康奈尔大学的诺瓦克博士等人认为，概念图是一种教学技术，其要旨是用节点表示概念，用连接线表示概念之间的关系，以这样的图示表示知识组织和表征。用概念图表示知识的优点在于，能系统地表示概念之间的相互关系，使概念的层级结构清晰明了，达到知识结构的最优化；同时，也便于学习者对概念进行系统的比较分析、概念重组和新知识的建构。

思维导图是一种促进学习者进行科学思维的有效工具。赵国庆认为，思维导图是为促进思维激发和思维整理的可视化、非线性思维工具。[2]综合众多学者对思维导图的研究，思维导图是促进学习者思维发展的有效可视化工具，能够有效地促进科学思维的养成，启发学生的信息加工兴趣，将所学的零散知识进行系统化，从而实现思维过程的可视化。

认知地图主要是反映想法、观点间因果关系的图示，因此也被称为因果图。认知地图的基本组成单元是由句子或段落组成的个人想法，并用表示因果关系的线连接起来。这些因果关系没有明显的层次限制，其主要的目的是反映不同想法间的因果关系。认知地图有助于学习者理解知识间的因果关系，提高其因果分析能力，并有利于个人和群体观点、想法的交流和决策。

语义网络是由奎林在1966年提出的。他认为语义网络是一种知识表示的工具，由节点和联想弧构成，节点表示概念，联想弧表达概念之间的联系。它可以表示简单的事实、动作和事件，还可以通过连接词对知识进行表示，形成基本的实例或命题。语义网络中包含大量的相互关联的概念。根据概念的相关性，可以建立概念之间的相互联系，帮助学习者智能地形成基本概念和基本命题间的联系。

总之，知识可视化分为数据可视化、信息可视化和知识可视化三个层次。知识可视化以数据可视化和信息可视化为前提，最终的目的是形成学习者的个人智慧。把握好数据、信息、知识和智慧的关系，是知识可视化的重要保障。知识可视化即基于数据、信息和知识的可视化，以体现数据关系、信息模式和知识法则，并通过概念图、思维导图、认知地图和语义网络等形式，有效地表征知识的内在联系。

参考文献：

[1]Ackoff，R.L.From Data to Wisdom[J].Journal of Applies Systems Analysis，1989(16).

[2]赵国庆.概念图、思维导图教学应用若干重要问题的探讨[J].电化教育研究，2012(5).