分类:概念地图帮助隐性知识线性化

来自Big Physics
Jinshanw（讨论 | 贡献）2020年11月19日 (四) 21:42的版本


概念地图除了用于整理知识，构建人类知识高速公路以及帮助课程设计、具体概念的教和学之外，还可以用来做隐性知识显性化：也就是通过和一个领域知识专家的访谈，来绘制专家认知的概念地图，从而找出来这个专家成为“专家”的关键点，并且用概念地图的形式表现出来。这样的关键点，往往可以是一个这个领域的一般从业人员没有看到的新的概念、新联系，或者由于有很多新联系以后形成的这个领域的知识的新的组织方式。

这个工作，Novak和Canas的团队在NASA和P&G都做过。具体工作内容没有公开资料，但是可以从以下渠道看到一点点[1]。

参考文献

  1. ↑ B.M. Moon, R.R. Hoffman, J.D. Novak, A.J. Canãs, Applied Concept Mapping — Capturing, Analyzing and Organizing Knowledge, CRC Press: Boca Raton (2011).

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