人类知识高速公路上的教学研究管理
报告的目的
- 介绍“人类知识高速公路上的教、学、研究和管理”
- 目标、原理、架构
- 现阶段成果
- 广义来说，这属于科学学
- 得到您的批评和建议
- 忽悠您一起推动这个科学学新体系
内容大纲
- 背景和问题提出
- 核心概念和理念
- 体系架构
- 现阶段成果和未来计划
背景和问题提出
- 对科学家科学研究的经验和理解
- 对教和学的经验和理解
- 对企业或者国家等组织科技管理的经验和理解
- 对科学的理解
- 对集体智慧集体思考的追求
核心概念和理念
- 知识的联系
- 知识的层次：学科大图景、一般性人类思维
- 上下左右贯通
- 概念网络和基于概念网络的教学研究和管理
体系架构——人类知识高速公路
- 基础设施（数据、框架）建设
- 各学科围绕大图景的概念网络，融合
- 文档（论文、书籍、专利、政策文档、技术文档、习题、项目、案例）自身的概念地图，并标注到大概念网络
- 辅助数据收集的子系统，文献共读平台
- 用算法来构建概念网络和文档标注
- 提出和解决教学研究管理的问题
- 做成应用系统来检验，进而服务
- 问题、解法、答案的概念化系统化形成理论
现阶段成果和未来计划
- 整体路线图设计
- 人类知识高速公路建设
- 汉字网络、英文单词网络
- 数学、物理概念网络
- 科学学、系统科学、量子信息概念网络
现阶段成果和未来计划
- 整体路线图设计
- 人类知识高速公路建设
- 人类知识高速公路上的教和学
- 学习顺序算法、检测算法
- 理解型学习行为和脑科学实验
- 上下左右贯通行为和脑科学实验
- 理解型学习人才培养
- 习题、项目、案例标注
- 理解型学习教学实验
- 理解型学习教材编撰
- 理解型学习系统设计
现阶段成果和未来计划
- 整体路线图设计
- 人类知识高速公路建设
- 人类知识高速公路上的教和学
- 人类知识高速公路上的研究
- 给研究者的论文推荐
- 给研究者的研究问题、研究方法推荐
- 对论文基础性、创新性、交叉性的评价
现阶段成果和未来计划
- 整体路线图设计
- 人类知识高速公路建设
- 人类知识高速公路上的教和学
- 人类知识高速公路上的研究
- 人类知识高速公路上的管理
- 企业知识库、集体智慧已经开始
- 国家科技管理还需要把问题形式化
- 科技布局战略平台已有初步设计
下面是细节
- 一个非常有野心的体系
- 有问题随时打断我
- 相信我，前方有路
- 有野望，持之以恒
引论：广义科学学的责任问题和出路
- 科学学的学科定位：素材、责任
- 科学学发展的问题
- 科学学发展出路
科学学的学科定位
- 素材：科学家的研究活动和活动的成果，以数据记录的形式
- 责任：帮助科学家做更好的科学，以及传播、管理从而间接地促进科学发展
- 如何实现？
- 成功学？
- 排序？
科学学的学科定位
- 作为一个（原则上）一切人类智力财富的组织者和运用者
- 我们是如何拥有的？
- 我们是如何运用的？
- 我们实现了学科责任吗，甚至在冲着学科责任而努力吗？
出路
- 我们要真的拥有。那题录、引文网络够吗？
- 我们要把责任变成概念化形式化以后的问题
- 我们要把运用变成学科思维方式和分析方法
- 然后，用方法来分析数据，来回答问题
出路
- 那到底要什么数据？
- 到底要哪些概念和形式语言？
- 有哪些学科思维方式和分析方法？
- 实践检验：促进了科学发展吗？
出路
- 数据和概念：人类知识高速公路
- 分析：数学，不仅仅是统计学
- 实践：研究、教、学、管理（科研、企业）
科学学新体系原理
- 人类知识高速公路上的教、学、研究和管理
- 素材：人类知识高速公路
- 目标（责任）：促进教、学、研究和管理
- 基于对科学家创造和创造性地使用知识的理解
科学家如何创造知识
- 对这些概念所对应的实际对象的经验
- 一个学科的核心概念
- 跟着前人来体验解决问题
- 再到体验提出问题
- 建立整个学科的概念地图
- 建立整个学科的大图景
学科大图景
- 这个学科的典型研究对象
- 典型研究问题
- 典型思维方式
- 典型研究方法
- 和世界以及其他学科的关系
科学家如何创造知识
- 第一层：事实性程序性知识
- 第二层：学科概念知识
- 第三层：学科大图景
- 指导构建学科概念网络
- 概念网络体现学科大图景
- 第四层：超越具体学科的一般性人类思维
一般性人类思维
- 批判性思维
- 系联性思考
- 层次性思维，上下贯通
- 类比思维，左右贯通，结构、关系
- 教和学的方法
生成关系，上下左右贯通
- 高层来自于对低层及其获取过程的总结提炼
- 低层可以由把高层用于典型研究问题获得
- 三四层称为高层知识生成器，具有迁移能力
- 各层知识也会发展，当然，更高层更慢
科学家如何创造知识
- 从低层知识提炼出来了高层知识
- 提出来自于实践的问题
- 提出来自于理论本身的问题
- 运用学科知识，尤其是高层知识，来解决问题
- 如果可能，总结创造新的高层知识
关于这个科学家创造知识的原理
- 其本身如何研究和检验
- 这个理解如何帮助建设更好的科学学
- 更科学
- 更承担学科责任
- 更有方法
科学学新体系
- 建设人类知识高速公路
- 研究和检验其上的研究
- 研究和检验其上的教、学
- 研究和检验其上的管理，企业研发传承、科技管理
- 也是实现集体智慧的一个途径
建设人类知识高速公路
- 为各个学科构建学科概念网络
- 然后，各个子概念网络贯通起来
- 每个学科既有边界，又相互融合
- 仅仅保留那些和学科大图景紧密的概念和联系
拓展人类知识高速公路
- 标注典型研究案例，尤其是帮助概念、思维方式、分析方法、一般性思维提出的案例
- 标注研究论文
- 标注书籍、专利、政策文档
- 标注科学家活动，在某概念的发展上做了什么
- 形成“作者-论文-概念三层网络”
- 真正成为一切人类智力财富的组织者和运用者
作者-论文-概念三层网络
- 示意图
- 可以用来做什么：研究、教、学、管理
三层网络示意图
人类知识高速公路具体架构
- 融合各学科的概念网络，反映联系的概念词条
- 标注到概念和联系的文档（论文、书籍、专利、政策文档、案例）
- 文档自身的概念地图
- 文档的题录和引用数据
- 辅助用户标注的子系统
- 提出和转化、解决问题所形成的问题、答案和算法子系统
- 服务用户的应用子系统
三层网络可以做什么
- 研究
- 辅助科学家决定做什么、怎么做、怎么写
- 教和学
- 帮助学校师生教得更好
- 帮助企业知识梳理、传承
- 管理
- 辅助国家和企业科技管理者做研发布局
- 辅助企业管理者构建人才队伍
- 集体智慧、集体思考
新体系下的科学学
- 数据：拓展了的人类知识高速公路
- 任务：从辅助研究、教、学和管理的角度，基于数据，提出和解决问题，形成答案、算法、平台，接受检验
- 典型分析方法：构建成体系的从数据到问题提出和解决的联系
- 之前的例如排序怎么看：为了更好地给科学家推荐论文，通过概念网络可以更好地排序
新体系下的科学学
- 甚至连论文评价也可以做的更好
- 天生有了基于内容的论文学科分类
- 更好地分类评价
- 用于学科交叉程度研究
- 有统一的数据和数据描述框架，有明确的学科责任，发展学科分析方法
- 坚持数据、建模、分析、检验、概念化系统化，成为科学
如何构建这个体系
- 论文共同阅读管理（甚至编辑和出版）平台
- 人工构建学科概念网络
- 人工构建论文概念网络，标注论文到概念和联系
- 算法标注
如何构建这个体系
- 人类知识高速公路应用
- 浏览
- 研究布局
- 概念、论文的指标体系
- 问题和方法发现
- 教和学的算法
- 围绕研究、教、学、管理提出和解决问题，成为算法和服务
细节和举例
- 论文共同阅读管理（甚至编辑和出版）平台
- 学科概念网络
- 汉字网络和汉字学习
论文一起读平台
- 系统自动收集部分论文，开源或综述
- 用户可以上传论文
- 自动产生或者获得题录、引文
- 用户标注概念、难点、体会，选择是否分享
- 系统指引对概念和贡献的标注
- 其他用户读的时候可以看到分享的标注
- 算法融合和学习标注
- 就算最懒的点评“烂，好”也有意义
论文一起读（写、出版）平台
- 论文写作时提供概念词条、文献
- 自动分类，总结，画概念地图，供用户参考
- 自动匹配评审人
- 初步评价，基于人类知识高速公路
学科概念网络
- 大图景、概念、联系、词条
学科概念网络
- 大图景简化版
学科概念网络
- 科学学核心研究问题
学科概念网络
- 论文指标
学科概念网络需要你
- 更完整的学科概念网络
- 论文到概念和联系的标注
- 论文自身概念地图
- 论文基础性、创新性评价
- 提出、形式化、解决问题
汉字研究的例子
汉字研究的例子
- 高效学习顺序，甚至个性化
- 自适应诊断性检测算法
- 甚至决定教什么学什么，而不仅仅怎么学
汉字学习顺序算法
- 已知汉字之间的直接联系（$i$是$j$的部件）矩阵$a^{i}_{j}$
- 定义$A$的列归一化（对行求和等于1）的矩阵$\tilde{A}$
- 求解逆矩阵，其中$W$是使用频率，$\tilde{W}$是学习顺序 \begin{equation} \tilde{W}= \left(1-\tilde{A}\right)^{-1}W= W + \tilde{A}W+\tilde{A}^{2}W+\tilde{A}^{3}W + \cdots \end{equation}
- 考虑了汉字的使用频率、直接构成字的数量（度）、是否参与构成了很多层汉字
汉字学习顺序
- 成本-累计字数，成本-累计频率
推动科学学学科发展
- 学科核心任务
- 学科数据框架
- 正在建设人类知识高速公路
- 需要提出和解决更多围绕核心任务的问题
- 然后求解和检验，概念化系统化
- 形成学科，建立应用系统
致谢和带回家的话
- 感谢您的时间，建议和意见
- 感谢所有Sci$^{2}$100团队成员
方向有了，
道路也有了，
我们一起来深化和科学化科学学，
依靠人类知识高速公路。