سلسله مراتب دانش

سلسله مراتب دانش (Knowledge Hierarchy) یک چارچوب مفهومی است که نشان میدهد چگونه داده های خام به اطلاعات، دانش و خرد تبدیل میشوند.

 

سطوح اصلی سلسله مراتب دانش

این سطوح نشاندهنده تکامل دانش از پایه تا پیشرفته هستند:

داده (Data)

حقایق خام، اعداد، نمادها یا مشاهدات بدون زمینه.

مثال: دمای روزانه یک شهر.

اطلاعات (Information)

داده های پردازش شده با معنا و ارتباط.

مثال: میانگین دمای ماهانه یک شهر.‌

 دانش  (Knowledg)

درک روابط، الگوها و کاربرد اطلاعات در تصمیمگیری.

مثال: تحلیل تأثیر آب وهوا بر کشاورزی منطقه.

 خرد  (Wisdom) 

 توانایی قضاوت و به کارگیری دانش برای حل مسائل پیچیده.

مثال: تدوین سیاست های اقلیمی پایدار بر اساس دانش موجود.

ابعاد و حوزه های زیرمجموعه سلسله مراتب دانش

حوزه های نظری و مفهومی

فلسفه دانش (Epistemology)

مطالعه ماهیت، منشأ و محدودیت های دانش.

نظریه های مدیریت دانش  (KM Theories)

مدل های  SECI (نانوکا)، چارچوب DIKW (Data-to-Wisdom) و غیره.

تفاوت دانش صریح و ضمنی (Explicit vs. Tacit Knowledge)

دانش کدگذاری شده در مقابل دانش تجربی و شخصی.

 حوزه های فناورانه و پردازشی

علم داده و هوش مصنوعی  (Data Science & AI) 

تبدیل داده به دانش از طریق یادگیری ماشین و تحلیل پیشرفته.

سیستم های اطلاعاتی(Information Systems) 

نقش پایگاه های داده، هوش تجاری   (BI) و سیستم های پشتیبان تصمیم (DSS)

مهندسی دانش (Knowledge Engineering)

طراحی سیستم های مبتنی بر دانش (مانند سیستم های خبره).

حوزه های کاربردی

مدیریت دانش سازمانی (Organizational KM)

اشتراک دانش، درس آموخته ها و سرمایه فکری در سازمان ها.

یادگیری سازمانی    (Organizational Learning)

چگونه سازمان ها از دانش برای بهبود عملکرد استفاده میکنند.

اقتصاد دانش بنیان (Knowledge Economy)

 نقش دانش به عنوان دارایی در اقتصاد دیجیتال.

حوزه های میان رشته ای

علوم شناختی (Cognitive Science)

فرآیندهای ذهنی شکل گیری دانش در انسان.

علوم اجتماعی و جامعه شناسی دانش:

تأثیر فرهنگ و ساختار اجتماعی بر تولید و توزیع دانش.

اخلاق دانش (Knowledge Ethics)   

مسئولیت استفاده از دانش (مثال: حریم خصوصی داده ها).