人工智能的基础--知识分类

布鲁姆教育目标分类学修订版的与以前最大的不同是将教育目标分成两个维度。一个是认知过程维度,另一个是知识维度。认知过程维度仍分为6大类,但第一类的知识改为记忆,保留了理解、应用、分析和评价,增加了创造。将旧版中的知识单独划出来作为一个新的维度。知识维度将知识分为事实性知识、概念性知识、程序性知识和元认知知识。

布鲁姆认知教育目标分类修订前后对比

以认知过程维度为横轴、知识维度为纵坐标,就形成了如下图所示的认知目标二维分类模型。不同的知识维度,对应不同的认知过程,由此形成了不同的学习和训练目标以及训练方法、训练策略。

认知目标分类二维模型

在总结以上专家对于知识的分类方式后,这里将最具权威的修订布鲁姆教育目标分类学作为本文的主要研究分类,并以此作为元知识的分类方式。

事实性知识事实性知识的研究基础

事实性知识是学习者在学习某一专业时必须掌握的基本元素,这些元素包括时间,地点,人物,事件。对应装备虚拟维修训练,如装备的技术性能、基本技术参数等。事实性知识可能以独立元素或点滴信息而存在,而被认为在本质上和其自身是有某种价值的。它又可分为术语知识、具体细节和要素知识两个亚类。

事实性知识的一般过程

对于事实性知识,在知识呈现情景阶段通过对呈现的知识考察可发现事实性知识呈现的离散性特点。在学习过程情景阶段,通过对学习时交互方式的考察可以发现认知过程以被动接收为主的特点。

事实性知识的认知过程以记忆为主。

事实性知识的基本规律事实性知识有如下特点:

(1)以陈述性的知识为主。

(2)认知内容没有认知中的高级分析加工或加工量很小,信息不存在认知困难,认知任务主要在于信息的量。

(3)认知过程是离散的。

(4)认知过程以被动的视听接收为主

事实性知识的分类

术语知识包括特殊言语和非言语的符号(如词、数字、标记、图画)。每一个专业都有其特有的标识和符号表示方式,它们是掌握这一学科的基矗掌握一个专业的术语知识,同一个专业的人就可以快速交流,短时间内实现思想的碰撞,更有利于擦出新的火花。掌握术语知识可以方便人们快速记忆一些东西,为将来学习更加深刻的内容打下坚实基矗

具体细节和元素知识指时间、地点、人物、事件等知识。它可能包括非常具体的信息,如在哪一时刻打开哪一个开关或按钮,也可能有大概的信息,如事件出现的时期或大量现象出现的一般顺序。与只能在一定的背景中才可知的事实相比,具体事实可以看作是独立的和分散的元素。

概念性知识概念性知识的研究基础

概念性知识是指一个整体结构中各个要素之间的关系,就是这个关系表达了某一专业的知识是如何形成的,各个要素之间是如何互相影响的,以如何组成一个完整的系统。将概括的知识按照意义的方式加以概括总结,用以体现某些问题、现象的内在联系。概念性知识有如下三个亚类:类别与分类的知识、原理与概括的知识、理论、模式与结构的知识。

概念性知识的一般过程

概念性知识的一般过程是一个以记忆为基础,到理解的过程。

概念性知识的基本规律

概念性知识有如下特点:

(1)以陈述性的抽象知识为主。

(2)需要对认知内容加以理解。

(3)记忆与理解相互作用形成认知。

概念性知识的分类