Knowledge là gì? Các nghiên cứu khoa học về Knowledge

Knowledge là gì?

“Knowledge” – trong tiếng Việt là “kiến thức” – là khái niệm nền tảng trong triết học, giáo dục, khoa học, quản trị và công nghệ thông tin. Nó mô tả trạng thái hiểu biết, nhận thức hoặc khả năng nắm bắt thông tin có hệ thống của một cá nhân hoặc cộng đồng. Kiến thức có thể được hình thành thông qua trải nghiệm, quan sát, học tập, lý luận hoặc tiếp nhận từ người khác. Không giống như dữ liệu hay thông tin đơn thuần, knowledge là sản phẩm của quá trình xử lý, phân tích và tích hợp, giúp con người lý giải thế giới, ra quyết định và hành động có chủ đích.

Trong triết học, knowledge thường được mô tả là “justified true belief” – một niềm tin đúng có lý do biện minh. Từ thời cổ đại cho đến hiện đại, định nghĩa và phạm vi của knowledge liên tục được mở rộng và tái cấu trúc tùy theo lĩnh vực ứng dụng. Trong xã hội hiện đại, knowledge trở thành nguồn lực chiến lược của tổ chức, yếu tố cốt lõi của đổi mới sáng tạo và năng lực cạnh tranh quốc gia.

Phân loại kiến thức

Các học giả và nhà nghiên cứu phân loại kiến thức theo nhiều cách, tùy thuộc vào mục đích nghiên cứu và ứng dụng. Một số cách phân loại phổ biến bao gồm:

1. Theo mức độ biểu đạt

• Explicit knowledge (kiến thức tường minh): Có thể dễ dàng diễn đạt, ghi chép, chia sẻ thông qua ngôn ngữ, hình ảnh, ký hiệu, số liệu. Ví dụ: công thức toán học, quy trình kỹ thuật.
• Tacit knowledge (kiến thức ngầm): Khó mô tả, tồn tại dưới dạng cảm nhận, kinh nghiệm, trực giác. Chỉ có thể truyền đạt thông qua quan sát, thực hành hoặc tương tác thực tế.

2. Theo bản chất

• Declarative knowledge: Kiến thức về sự thật – “biết cái gì”. Ví dụ: biết Hà Nội là thủ đô Việt Nam.
• Procedural knowledge: Kiến thức về quy trình – “biết làm thế nào”. Ví dụ: biết cách chạy một chương trình máy tính.
• Conditional knowledge: Biết khi nào và tại sao sử dụng kiến thức nào – giúp vận dụng đúng ngữ cảnh.
• Metacognitive knowledge: Kiến thức về tư duy – hiểu bản thân biết gì và làm thế nào để học hiệu quả hơn.

Định nghĩa trong triết học

Từ thời Hy Lạp cổ đại, các triết gia đã tranh luận về bản chất của knowledge. Định nghĩa cổ điển do Plato đề xuất cho rằng knowledge là:

$Knowledge(x, p) \Leftrightarrow Belief(x, p) \land Truth(p) \land Justified(x, p)$

Trong đó:

• $Belief(x, p)$: người x tin rằng p là đúng
• $Truth(p)$: p thực sự đúng
• $Justified(x, p)$: người x có lý do hợp lý để tin rằng p

Tuy nhiên, định nghĩa này bị thách thức bởi “vấn đề Gettier” – các tình huống mà người ta có niềm tin đúng được biện minh nhưng không thể coi là kiến thức. Các trường phái triết học hiện đại như reliabilism (lý thuyết đáng tin cậy), contextualism (ngữ cảnh), và virtue epistemology (đạo đức tri thức) đã được phát triển để giải quyết vấn đề này.

Kiến thức trong tổ chức và doanh nghiệp

Trong bối cảnh kinh tế tri thức, kiến thức trở thành tài sản chiến lược của tổ chức. Quản trị tri thức (knowledge management – KM) là quá trình thu thập, tổ chức, chia sẻ và sử dụng hiệu quả kiến thức nhằm tăng năng suất, đổi mới và duy trì lợi thế cạnh tranh.

Mô hình SECI (Socialization, Externalization, Combination, Internalization) của Nonaka và Takeuchi là khung lý thuyết quan trọng mô tả quá trình chuyển đổi giữa kiến thức ngầm và kiến thức tường minh trong tổ chức:

• Socialization: Chuyển giao kiến thức ngầm giữa các cá nhân thông qua quan sát, giao tiếp, làm việc nhóm.
• Externalization: Diễn đạt kiến thức ngầm thành ngôn ngữ rõ ràng để chia sẻ.
• Combination: Hệ thống hóa kiến thức tường minh từ nhiều nguồn khác nhau.
• Internalization: Biến kiến thức tường minh thành kỹ năng hoặc kinh nghiệm nội tại.

Vai trò của kiến thức trong học tập và sáng tạo

Trong giáo dục, kiến thức là nền tảng để phát triển tư duy bậc cao. Theo tháp phân loại Bloom, học tập bắt đầu từ ghi nhớ, hiểu, áp dụng đến phân tích, đánh giá và sáng tạo. Kiến thức không chỉ là kết quả học tập mà còn là công cụ để xây dựng kỹ năng và thái độ học tập chủ động.

Các nhà giáo dục hiện đại nhấn mạnh “kiến thức kiến tạo” (constructivism) – tức học sinh không chỉ tiếp nhận kiến thức mà phải tự xây dựng hiểu biết thông qua trải nghiệm, tương tác và phản biện. Điều này đặc biệt quan trọng trong thời đại thông tin, nơi mà năng lực tìm kiếm, đánh giá và chuyển hóa thông tin thành kiến thức có giá trị vượt lên trên việc ghi nhớ thông tin.

Kiến thức trong công nghệ và trí tuệ nhân tạo

Trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo (AI), kiến thức là yếu tố trung tâm để các hệ thống có thể hiểu và xử lý thế giới xung quanh. Biểu diễn và suy luận tri thức (knowledge representation and reasoning – KRR) là ngành nghiên cứu xây dựng các mô hình biểu diễn thế giới thực dưới dạng cấu trúc logic, mạng ngữ nghĩa, ontologies hoặc biểu đồ tri thức.

Một ví dụ điển hình là OWL (Web Ontology Language), một ngôn ngữ dùng để mô tả các mối quan hệ phức tạp trong hệ thống thông tin. Biểu đồ tri thức của Google (Google Knowledge Graph) là ứng dụng thực tế giúp cải thiện khả năng tìm kiếm theo ngữ nghĩa thay vì từ khóa.

Sự kết hợp giữa học máy và biểu diễn tri thức đang tạo ra mô hình AI mới – vừa học được từ dữ liệu, vừa suy luận được như con người, mở ra hướng tiếp cận AI có thể giải thích (explainable AI).

Phân biệt giữa dữ liệu, thông tin và kiến thức

Trong quản trị dữ liệu và khoa học tri thức, cần phân biệt rõ ba khái niệm cơ bản:

• Dữ liệu (Data): Là các giá trị nguyên bản, chưa qua xử lý – ví dụ: “42, đỏ, A12”.
• Thông tin (Information): Là dữ liệu được xử lý, đặt vào ngữ cảnh cụ thể – ví dụ: “Nhiệt độ hiện tại là 42°C”.
• Kiến thức (Knowledge): Là sự tổng hợp, hiểu biết sâu sắc từ thông tin – ví dụ: “Nhiệt độ cao như vậy có thể gây sốc nhiệt, cần hạn chế vận động ngoài trời”.

Mô hình phân cấp DIKW (Data – Information – Knowledge – Wisdom) mô tả tiến trình phát triển nhận thức từ dữ liệu thô đến trí tuệ ứng dụng:

$Data \rightarrow Information \rightarrow Knowledge \rightarrow Wisdom$

Wisdom (trí tuệ) là khả năng áp dụng kiến thức vào thực tiễn một cách sáng suốt và có giá trị lâu dài.

Đo lường và khai thác kiến thức

Việc đo lường kiến thức là một thách thức lớn trong giáo dục và công nghệ. Một số phương pháp phổ biến gồm:

• Trắc nghiệm chuẩn hóa (standardized testing)
• Phân tích nội dung (content analysis)
• Đánh giá bằng danh mục năng lực (competency frameworks)
• Phân tích dữ liệu học tập (learning analytics)

Trong các hệ thống số hóa như LMS (Learning Management System), việc theo dõi tiến trình học và hành vi tương tác có thể cho phép đánh giá mức độ tiếp nhận và vận dụng kiến thức theo thời gian.

Kết luận

Knowledge là yếu tố nền tảng cho mọi quá trình nhận thức, tư duy và phát triển của con người. Từ triết học cổ điển đến trí tuệ nhân tạo hiện đại, kiến thức luôn đóng vai trò trung tâm trong việc lý giải thế giới và định hình hành vi. Việc phân biệt rõ các loại kiến thức, hiểu cách kiến thức hình thành, chia sẻ và ứng dụng sẽ giúp cá nhân và tổ chức khai thác tối đa giá trị tri thức trong thời đại số. Trong một thế giới biến động nhanh, năng lực học hỏi và quản trị tri thức chính là chìa khóa để thích nghi, phát triển và dẫn đầu.