教育知识技术学研究

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摘要：伴随着信息技术的发展和知识经济的成熟，教育信息管理已经上升到教育知识管理阶段。本文在界定教育知识管理概念的基础上，提出了教育知识管理已成为教育技术的重要组成部分和未来的研究热点，探讨了教育知识类型的重新划分所引起的教育变革和涉及到的关键技术。

二十一世纪是知识经济时代，也是社会各个领域特别是教育全面信息化的时代，教育信息化水平和数字化教学资源的有效占有量已成为衡量一个国家或地区教育现代化进程的重要标志，是二十一世纪教育的生命线。数字化教学资源是实施教育信息化的重要基础，而数字化教学资源的丰富程度和有效利用以及在多大程度上转化知识，又取决于知识管理在教育领域中的全面应用，我们称之为“教育知识管理”。教育知识管理和数字化时代的许多高新技术一样，日益引起教育技术工作者的关注。本文拟就教育知识管理的概念，教育知识类型的重新划分所引起的教育变革，涉及到的关键技术进行探讨。

一、教育知识管理概念的界定

知识管理的概念产生于90年代初，最初出现在管理学领域。从教育的角度来看，教育知识管理作为知识管理的衍生，也可算得上为新生事物。目前，对于究竟什么是教育知识管理，尚无统一定义，现选取教育技术界有关专家的观点进行表述。

JeremyGalbreath先生认为，教育知识管理就是运用技术工具对知识进行数字化、加工处理、存储，并通过电子网络广泛传播、利用的过程，知识和智慧的持续创造和传递贯穿于整个教育领域。

黎加厚先生认为，从社会和教育信息化发展的角度来看，教育知识管理是研究人类获取、传播、共享、利用和创造新知识的活动规律，管理有关知识的各种连续过程，以促进经济和社会发展的理论与实践。

笔者认为，教育知识管理就是利用现代信息技术捕获教育或与教育相关的各种来源的信息进行加工、处理、组织、创造，进而转化知识和智慧，并通过网络传播以促进全球教育知识共享和知识创新的理论与技术。教育知识管理不同于教育信息管理，前者是后者在知识经济时代的延伸与发展。

二、教育知识管理是教育技术的重要组成部分

教育技术是为了促进学习，对有关的学习过程和学习资源进行设计、开发、利用、管理和评价的理论与实践。管理范畴包括计划管理、资源管理、信息管理和传输系统管理。根据以上定义，我们可以看出，教育信息管理是教育技术的组成部分。教育信息管理的实质对各种标准化和非标准化的教育信息进行搜集、加工、处理、组织，促进学习者有效地利用信息进行学习，这些信息究竟能否内化为知识，取决于学习者的信息素养，特别是信息意识和信息能力。因此，教育信息管理基本上不涉及隐性知识的显性化、新知识的创造或知识的创新。

人类已经进入信息时代，现代信息技术特别是INTERNET已经把全世界的信息资源连接在一起，形成了全球最大的信息资源库，为学习者的学习提供了令人难以置信的丰富的教育信息来源，如何准确、有效、迅速地对大量的教育信息进行科学、有效和富有个性化特点地加工、处理、组织、创造，挖掘隐藏在信息背后的知识已经成为一个不容忽视的问题。也就是说，教育信息管理的内涵已经不适应知识经济时代和信息化社会的需求，学习者渴望借助于某种技术将教育信息转化为知识，进而上升为智慧。因此，教育知识管理应运而生，教育知识管理是教育信息管理在知识经济时代和信息社会的延伸和发展。教育知识管理不等于教育信息管理，或者说，前者包括后者，它不仅关注教育信息的搜集、加工、处理、组织，强调从获得信息到知识的转化，更强调新知识的创造、知识的创新、隐性知识的显性化和共享化。

通过以上分析，我们认为，教育知识管理是教育技术的重要组成部分，随着其理论和技术的成熟，它将在教育技术中居于举足轻重的地位。

三、教育知识的类型划分与教育变革

㈠教育知识的分类

教育知识根据不同的划分标准会有不同的类别。目前，比较典型的分类方法有两种。

⒈根据知识的获取方式，可分为显性知识和隐性知识

⑴显性知识

显性知识是指以文字、图像、符号表达，以印刷或电子方式记载，可供人们交流的结构化知识，如事实、自然原理和科学的知识等。外显知识比较容易获得、理解和交流，它具有公共性，可以存储在图书馆、局域网或数据库中，比较容易获得。其传播和复制的成本较为低廉。

⑵隐性知识

隐性知识是指很难用语言、文字表述，即“只可意会、不可言传”的知识。隐性知识由认知、情感、信仰、经验和技能等5个要素共同组成，可细化为个人隐性知识，集体隐性知识，专业隐性知识。隐性知识相对主观，依附于人的大脑或技能中，通常通过行动表现出来。由于隐性知识具有非结构化和专有属性，其传播成本较高，范围较小。

⒉根据教育知识的数字化形式，可分为非数字化知识和数字化知识

⑴非数字化知识

非数字化知识包括教师的教案、学生的笔记、论文集、教材、学习手册等参考资料，专家讲学、学术报告，纸介期刊杂志、模拟视频、音频、存储在教育者和学生大脑中的解决问题的能力、技巧和经验，以及其他各种非数字化形式的知识源。

⑵数字化知识

数字化知识包括WEB信息、电子演示文稿、CD－ROM、电子化文档资料、数字化期刊、电子图书、数字化视频、数字化音频、电子数据库、BBS和其他数字化形式的信息源。

在以上两种分类方法中，人们已经广泛认同了把知识分隐性知识和显性知识，下面地讨论将以此分类为基准。

㈡基于教育知识类型划分的教育变革

教育知识类型的重新划分是教育领域的一场革命，它将对教育观念、教学模式、教学方法、教学评价乃至整个教育体制产生深刻的影响。

教育观念的变化。广大教育工作者要充分认识到显性知识和隐性知识是构成知识的不可分离的有机组成部分，要正确处理显性知识和隐性知识的关系。与显性知识相比，从某种程度上说，隐性知识比显性知识对学习者的学习更重要。例如，为什么世界各国科学家和工程师都知道物理、化学、微电子、生物、工程技术等方面的科学原理（显示知识），但在芯片设计与制造、医药生产等方面却只有少数国家远远超在前面？问题的答案在于隐性知识。教育隐性知识的挖掘方法和学习规律已成为一个国际热点问题。

教学模式的变化。传统的教学模式基本上是以显性知识为基础构建的，在教学模式上以教师为中心，比较注重学生显性知识的获得，强调学生获取知识的系统性和整体性。但该模式忽视了隐性知识的学习，忽视了学生学习隐性知识所必须的主动精神和自主探究能力的培养。伴随着现代信息技术在教育过程中的全面应用，数字化教与学环境为学习者自主地获取隐性知识创造了条件，与隐性知识相适应的教与学模式也日趋多样化，如基于项目的学习、基于过程的学习、协作性学习、研究性学习、问题情景式学习等都是学习者有效获取隐性知识的教与学模式。

教学方法的变化。长期以来，教师和学生都习惯了“教师中心”、“课堂中心”、“书本中心”为基础的“传递－接受”教学方法。在教学过程中，教师居于主宰地位，是学生学习的灌输者，学生处于被动地位，是外部刺激的接受器。客观地说，这种教学方法在显性知识的教学中发挥了重要的作用，能帮助学习者在短时间内系统、扎实地掌握事实、原理等知识，但在帮助学生获得隐性知识方面，其缺陷是不言而喻的。学习者必需通过亲自体验、实践才能获取隐性知识，而不能通过语言表述、多媒体演示和动作示范等教学方法获得，因此，体验性教学、实践性教学将显得日益重要。

教学评价的变化。对于同一个问题，可能存在多种多样的解决办法，因此，教学评价不仅仅关注问题答案的对错，关注学习的结果，更应该重视学生解决问题的过程，特别是学生解决问题的技巧、方法、经验和体会，加大隐藏在学生解决问题中的隐性知识的评价。

四、教育知识管理的关键技术

教育知识管理是为发现、管理和分析教育信息资源所提供的一条综合途径。教育知识管理的实现离不开现代信息技术的支持。教育知识管理涉及到的信息技术主要有：Internet、intranet、extranet、存贮结构技术、多媒体数据库管理系统、元数据技术、数据收集与获取技术、技术、通讯技术、推技术、拉技术、检索技术、群件技术、中间件技术、联机分析挖掘技术、知识发现技术、知识共享技术，其中Internet、intranet、extranet构成教育知识管理的信息技术平台，是教育知识管理的基本条件，知识发现和联机分析挖掘技术等相关技术是教育知识管理的关键技术。

1.联机分析挖掘技术（OLAM）

联机分析挖掘技术是联机分析处理和数据挖掘相结合的产物。联机分析处理（OLAP）是建立在多维视图的基础之上，重在根据已有的模式将直接源自数据仓库中的不同信息源的大量相关信息联系起来，以给分析人员一个清晰、一致的视图，强调执行效率和对用户的快速响应，而且其直接数据源一般都是数据仓库。挖掘技术建立在各种数据源的基础上，重在发现隐藏在原始数据深层中的对学习者有用的模式，一般并不过多考虑执行效率和响应速度。因而联机分析挖掘技术（OLAM）具有多维分析的在线性、灵活性和数据处理的深入性。OLAM通过WWW技术的结合，特别适合数据量巨大、信息类型复杂、表现形式繁多的网络信息资源的组织。OLAM技术的实现过程如下图所示。

2.教育知识发现技术

教育知识发现（EKDD）就是利用机器学习的方法从数据库中提取有价值知识的整个过程，是数据库技术和机器学习两个学科的交叉学科。EKDD是一个多步骤的处理过程，在处理过程中可能会有很多次的反复，主要包括以下一些处理步骤：

①教育目标理解：教育目标理解是对知识发现的教育领域及学习者的目标理解，包括应用中的预选知识和学习目标；

②创建一个目标数据集：选择一个数据集或在多数据的子集上聚焦。

③数据整理和预处理：去除无关数据、空白数据域，考虑时间顺序和数据变化等。

④数据换算和转换：抽取数据的特征表示，用维变换或转换方法减少有效变量的实际数目或找到数据的不变式。

⑤确定挖掘目标和算法：数据挖掘的目标是数据分类、回归、聚合、汇总、关系模型化、检测数据变化和误差等，并采用与系统目标一致的数据挖掘算法。

⑥数据挖掘：利用一种或多种技术，相继地挖掘已转换的数据，抽取感兴趣的信息，并以特定的形式挖掘期望或与模型相匹配的数据集合，完成诸如归类、回归、聚合等任务。

⑦结果评价：用户必须按照决策支持任务和系统目标来评价所挖掘的教育信息，对数据挖掘结果的评价可能导致上述任何一个步骤的改变，甚至导致整个教育知识发现过程的重新开始，以最终获取知识。

参考文献：

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

童小英.知识管理：老树开花还是新瓶装旧酒.图书情报工作[J]，2001(5)

黎加厚.知识管理对网络时代电化教育的启迪.电化教育研究[J]，2001(8)（9）