2023年11月23日发(作者：)

如何更好地构建“知识体系”-聊聊DIKW模型

⾸发于傻翠的 个⼈博客

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如何更好地构建知识体系？

坦⽩地说，这个问题⼜⼤⼜⽞。我也没有能解答这个问题的信⼼与万能灵药。只是前两天看了⼀些元认知领域的书与⽂章，有了⼀些新的视⾓，和

⼤家分享⼀下。

那么就要引出我们今天的主⾓ - DIKW 模型

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简单来说，DIKW 模型将我们⼴义上的知识分为 Data - Information - Knowledge - Wisdom 四层⾦字塔结构。

这个模型告诉我们，我们认知与学习，是遵循⼀个获取数据 - 提炼信息 - 总结知识 - 通悟智慧的过程，每⼀层都⽐上⼀层更为深⼊。

让我们以“⽓象站”举例。

⼀般⽽⾔，每个城市的不同区域都会架设百叶箱，⾥⾯的温度计会定期记录温度数值——每⼀个数值就是⼀个 data。

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由此衍⽣⽽来，我们现在所学习的理学，⽂学，⼯学农学医学等等，也是被编作体系之后，可以系统学习的 knowledge。

从 information 到 knowledge 所⾯临的困难则在于体系化。如何将碎⽚化的 information 中梳理为体系化的 knowledge，是对我们逻辑能⼒

架诞⽣的基础

⽽通过这样的层次划分，knowledge 与 wisdom 的区别则显⽽易见：knowledge 对应着 what 类与 how 类问题，⽽ wisdom 则对应 why 类

问题。

information 中快速有效地提取出 knowledge，抑或没有较成熟的知识体系以安放由于⽹络碎⽚化⽽零落的各种 information：如果如此，则需

要避免浮躁，多⽤时间在知识本⾝的内化上，⽽不是仅限于“我知道了”⽽已。

互联⽹的出现⼤⼤加速了 data 与 information 的传播速度，⼴度，却使得其深度⼤⼤降低，很多⽂字与资讯要么停留在 information 层⾯（热

点，⼋卦类等），要么过于碎⽚⽽难以体系化（短科普视频，信息流等），⽽真正可被内化为 knowledge 层⾯的成体系的信息则越来越少。

没啥建议，少刷⼿机多看书。

最后的⼀点彩蛋是，回想⼀下这篇⽂章的标题，“如何更好地构建知识体系”——很明显，这是⼀个 how 型问题。那么相应的 why 型问题

——“我们为什么要构建知识体系”的答案是什么呢？既然都看到这了，那这个问题对你来说，必然是有原因的。为什么呢？就留给屏幕前的你思

考吧 w