// Наука і освіта. – 2020. – №4. – 48-53.

Дмитро Круглий,
доктор технічних наук, доцент,
кафедра інноваційних технологій та технічних засобів судноводіння,
Херсонська державна морська академія,
проспект Ушакова, 20, м. Херсон, Україна

ВИКОРИСТАННЯ МЕТОДОЛОГІЇ DIKW ДО ОСВІТНІХ ПРОПОЗИЦІЙ В РАМКАХ
ВПРОВАДЖЕННЯ ІННОВАЦІЙНОГО НАВЧАННЯ

У статті проводиться аналіз можливостей використання DIKW-моделі щодо освітніх пропозицій. Проведений аналіз повертає нас до осмислення понять «дані», «інформація», «знання» та мудрість, де ціллю викладання стає отримання знань, а сам процес навчання приводить до мудрості. Розглядаються визначення цих основних понять, що дозволить запобігти їх невірному трактуванню та підміні. Дасть можливість розробити модель навчання, що в подальшому дозволить сформувати затребуваного спеціаліста. Розглядається структура цієї моделі, виявляються зв’язки між її компонентами, що мають першочергове значення для розробки ефективної навчальної пропозиції в рамках інноваційної освіти та збільшення самостійної роботи здобувача вищої освіти, де роль викладача змінюється, а першочерговим завданням стає підготовка до реального життя, формування необхідних компетенцій, виховання студента як фахівця та особистості. Щоб перейти до поняття «навчання» необхідно визначити дефініції «інформації» та «знання». Аби зрозуміти, в якому випадку викладення інформації з предмету призведе до формування знань, а в якому – залишиться інформацією. Під впровадженням методології DIKW в освітнє середовище, розуміють необхідність формування в майбутнього спеціаліста «знань» та можливостей, що відносять до категорії «мудрість». «Знання» не може бути заміщене інформаційним потоком чи потоком даних. Це процес багатократної обробки інформації, даних, суміжних знань, а копірайт вивченого не є показником ефективності. Показником ефективності була визначена здатність до прийняття рішення, найбільш доцільного в тій чи іншій ситуації.

DIKW-модель, дані, інформація, знання, мудрість, освіта.

1. Allen, G. D. (2016). Hierarchy of knowledge – from data to wisdom. International Journal of Current Research in Multidisciplinary (IJCRM), 2, 1–23 [in English].
2. Aukett, J. (2019). The DIKW pathway: a route to effective oral health promotion. British Dental Journal, 226, 897–901 [in English].
3. Awad, E. M., & Ghaziri, H. M. (2004). Knowledge Management. Prentice-Hall, Upper Saddle River, New Jersey. Retrieved from http://www.sciepub.com/reference/154781 [in English].
4. Awad, E. M., & Ghaziri, H. M. (2004). Knowledge Management. Person education. BookVistas. New Delhi, India [in English].
5. Baškarada, S., Koronios, A. (2013). Data, Information, Knowledge, Wisdom (DIKW): A Semiotic Theoretical and Empirical Exploration of the Hierarchy and its Quality Dimension. Australasian Journal of Information Systems, 18, 5–24 [in English].
6. Bocij, P., Chaffey, D., Greasley, A., Simon, Hickie S. (2005). Business information systems: technology, development and management for the e-business in New York by Financial Times. Prentice Hall [in English].
7. Bosancic, B. (2016). Information in the knowledge acquisition process. Journal of Documentation, 72(5), 930–960 [in English].
8. Bosancic, B. (2016). Knowledge acquisition process as an issue in information sciences. Libellarium: journal for the research of writing, books, and cultural heritage institutions, 9(1). Retrieved from http://www.libellarium.org/index.php/libellarium/article/v iew/249 [in English].
9. Chaffey, D. and Wood, S. (2005). Business Information Management: Improving Performance Using Information. Pearson Education Ltd., Upper Saddle River. Retrieved from http://www.dut.edu.ua/uploads/l_1611_64307190.pdf [in English].
10. Dammann, O. (2019). Data, information, evidence, and knowledge: a proposal for health informatics and data science. Online Journal of Public Health Informatics, 10, 3 [in English].
11. Dampney, K., Busch, P. & Richards, D. (2002). The Meaning of Tacit Knowledge. Australasian Journal of Information Systems, 10, 3–13 [in English].
12. Hoppe, A. et al. (2011). Wisdom – the blurry top of human cognition in the DIKW-model. CONFERENCE OF THE EUROPEAN SOCIETY FOR FUZZY LOGIC AND TECHNOLOGY. Retrieved from https://download.atlantis-press.com/proceedings/eusflat11/2276 [in English].
13. Houari, M., Rhanoui, M., Asri, B. (2015). Big data to big knowledge: the art of making big data alive. INTERNATIONAL CONFERENCE AND CLOUD TECHNOLOGIES AND APPLICATIONS (CLOUDTECH). Retrieved from https://www.semanticscholar.org/paper/From-Big-Datato-Big-Knowledge%3A-The-art-of-making-HouariRhanoui/d17e71d6b0e49692fc437d329461dd86ac14b709 [in English].
14. Kenneth, C. Laudon, Jane, P. Laudon (2007). Management Information Systems: Managing the Digital Firm, 9th Edition. International Journal of Computers, Communications & Control, II(1), 103–105 [in English].
15. Laudon, K. & Laudon, J. (2006). Management Information Systems: Managing the Digital Firm, 9th ed. Prentice Hall. Retrieved from https://www.google.com/url?sa=t&rct=j&q=&esrc=s&so urce=web&cd=&cad=rja&uact=8&ved=2ahUKEwinhazt 8tTtAhUnlYsKHRdaCF4QFjAFegQICBAC&url=http%3 A%2F%2Fdinus.ac.id%2Frepository%2Fdocs%2Fajar%2 FKenneth_C._Laudon%2CJane_P_._Laudon_-- _Management_Information_System_12th_Edition_.pdf& usg=AOvVaw3EERQCE_hGlHznJsvuvo5D [in English].
16. Liew, A. (2013). DIKIW: data, information, knowledge, intelligence, wisdom and their interrelationships. Business Management Dynamics, 2(10), 49–62 [in English].
17. Stumpf, S., McDonnell, J. (2003). Data, Information and Knowledge Quality in Retail Security Decision Making. 3rd International Conference on Knowledge Management [in English].
18. Wan, K., Alagar, V. (2014). Synthesizing datato-wisdomhierarchy for developing smart. International Conference on Fuzzy Systemsand Knowledge Discovery. Retrieved from https://www.semanticscholar.org/paper/Synthesizingdata-to-wisdom-hierarchy-for-smart-WanAlagar/b9b3c25d813a057d609f8785788f1257e5592257 [in English].