【Obsidian 雙向鏈結型筆記工具研究與應用，打造屬於個人的專業知識圖譜】 Day 01 : 導言 - 知識是如何形成的？

前言

身為一位知識工作者，有效率地組織腦中的知識是非常重要的。

當我們獲得新資訊時，大腦便開始進行「學習 → 試誤 → 驗證」，結果有效我們就記憶下來、無效就捨棄想法。在過去的學習經驗中，知識組織的過程往往是發生在我們的「大腦」之中。

然而人的大腦非常不擅長記憶，艾賓浩斯遺忘曲線 (Ebbinghaus Forgetting Curve) 告訴我們：「在沒有複習的狀況下，學習過的事物將隨著時間而逐漸忘記。」

如果大腦無法有效記憶，我們必須靠科技來輔助我們。異軍突起的筆記軟體 - Obsidian 能夠很好地做到這件事，

我們將學習過的「資訊」紀錄在 Obsidian ，並透過軟體功能進行筆記連結時，就能建立一張屬於個人的知識圖譜，加速個人專業知識的形成。

這 30 天的 Obsidian 系列教學文，我將分成「筆記理論」和「軟體實作」兩大層面介紹。先了解如何寫出帶有「連結性質」的筆記，再透過 Obsidian 進行實作，就能打造出能夠不斷被重複利用的個人知識圖譜。

一、知識組成模型 — DIKW

提到知識的組成，就不得不提到著名的知識組成模型 — DIKW。
根據維基百科的解釋：

DIKW體系就是關於資料(Data)、資訊(Information)、知識(Knowledge)及智慧(Wisdom)的體系。當中每一層比下一層賦予某些特質。

資料層是最基本的，資訊層加入「內容」，知識層加入「如何去使用」，智慧層加入「什麼時候才用」。

看文字很難明白，不如直接看圖：

1. Data (資料)

任何你從外界得到的訊息，都算是 Data。

2. Information (資訊)：加入內容

加入自我理解的內容，也就是將訊息經過自我消化與整理。

3. Knowledge (知識)：了解如何使用

:需要將 Information 不斷的連結，也就是所謂的「融會貫通」。
經過一段時間，你會形成一個個的知識主題，這些就是你對該主題的理解內容。

4. Wisdom : 了解什麼時候才用

有了 Knowledge，我們能依據不同問題，自由地組織知識來解決問題。

事實上生活中、工作中的一切學習都有 DIKW 的影子，讓我舉一個例子說明。

二、知識到底怎麼形成的？

小明是一個料理新手想要精通煮咖哩飯，於是他讀完了一本「如何做出美味的咖哩飯」的美食書。從一開始操作，到最後小明能做出一碗美味的咖哩飯，這中間到底發生了什麼事情？

1. Data (資料)

食譜書對於小明而言，就是「資料」。

小明一開始按書操作：

1. 食材備好。
2. 鍋熱油，洋蔥先下鍋爆香。
3. 雞腿肉下鍋拌炒。
4. 紅蘿蔔、馬鈴薯也下鍋，加水燉煮。 水量需要淹過食材。
5. 水滾後，加入咖哩塊調味。 蓋上鍋蓋轉小火繼續墩煮。
6. 待紅蘿蔔、馬鈴薯軟，雞肉熟，即完成。
7. 盛碗白飯，淋上咖哩醬，就可以開動啦!

就算他認為已經完全按照書上的步驟，一開始的成品肯定不好吃。也許飯煮得太爛、咖哩太稀、馬鈴薯切得太大塊…等。

這也是多數人學習上的盲點。

你看過、聽過的事情，未必就是真的了解了。再沒有加入自身的理解之前，它們都只是屬於「資料」。

2. Information (資訊)

一直到後來，小明知道了「食材備好」指的是馬鈴薯、雞肉、紅蘿蔔、白飯 ; 煮飯可以在備好食材後先煮、調理咖啡塊的水不能放太多、馬鈴薯大概切成比姆指稍大一點還不錯吃。

此時這些步驟對他來說已經不再只是書上的文字，他將書上內容與自己的經驗做對照，將訊息經過自我消化與整理，變成一條條能夠應用的「資訊」。

3. Knowledge (知識)

經過不斷的練習，小明開始掌握了煮咖哩飯的訣竅。此時小明也發現，做咖哩飯的某些步驟也可以拿來做其他菜，例如菜要怎麼切才能切的有效率、飯要怎麼煮才能煮的軟硬適中，有許多事情是共通的。

他查詢了網路，發現有些料理高手會將步驟單獨拆開練習，例如「刀功」、「炒菜」、「燉煮」…。對他們來說，如果能將這些「步驟」拆解出來分別練習與掌握，烹飪其實就是一連串獨立步驟的排列組合。

當小明將 Information 不斷的連結，例如切馬鈴薯的「刀功」也可以用在煮蘿蔔湯的切蘿蔔上，他就正在將煮菜的技巧「融會貫通」，形成「Knowledge」。

4. Wisdom (智慧)

終於在不斷的烹煮下，小明掌握了多項烹飪技巧。此時他不再只是會做咖哩飯了，甚至親子丼、生魚片、炸天婦羅、烤魚…等菜餚都相當上手。他能夠依據不同的場合自在地搭配出各種菜餚，讓自己與朋友、家人都非常開心。

不同場合其實代表著不同的問題，例如「日常煮飯」和「朋友來家中聚餐」就是不同的問題情境。組合不同技能、烹飪出不同菜餚來滿足需求，此時的小明已經有了烹飪的「Wisdom」。

三、Obsidian 如何幫助我們獲得知識？

將「記憶」外包出去

在小明煮咖哩飯的例子中，小明必須靠不斷地嘗試錯誤 (try and error)，將data 逐步轉化成 wisdom。這些過程都發生在小明腦中，仰賴的是小明的大腦記憶，如果小明無法每一次都記起「原來我曾經有這樣的資訊」，那形成知識的速度就會非常緩慢。

事實上，人的大腦是非常不擅長記憶事情的，例如大家熟知的「遺忘曲線(forgetting curve)」，就是說明在沒有複習的狀況下，學習過的事物將隨著時間而逐漸忘記。

而 Obsidian 的強大之處，就是：

視覺化 DIKW 的步驟。

當我們可以將學習過的「資訊」、「知識」、「智慧」都紀錄在 Obsidian ，並透過軟體功能進行連結時，就能夠加速知識的形成。

使用 Obsidian 視覺化 DIKW 步驟

下方影片是使用 Obsidian 內建功能展示 DIKW 的形成過程，影片的開頭是知識網絡的最終結果，中間則是知識的動態形成過程 (筆記互相連結)。

請留意：

• 每個點都代表一則筆記，筆記與筆記進行連結就會形成一片「知識網」。
• 每片「知識網」都代表你對某個主題的知識理解程度。
• 每個點之所以顏色不同，是因為每則筆記的「狀態」不同，這個我會在之後的文章詳細解釋。
• 「藍色」代表一則知識主題筆記，「棕色」代表一則資料(data) 筆記 ; 「黃色」代表一則資訊 (information) 筆記，「綠色」代表一則知識 (knowledge) 筆記

筆記的演化順序為「棕色」>「黃色」>「綠色」，相似性質的筆記會用一則「藍色」筆記進行連結。