• 个人知识管理系统
  • 摘要
  • 0 引言
  • 1 个人知识管理需求分析
    • 1.1 个人知识管理特点
    • 1.2 功能需求分析
    • 1.3 性能需求分析
  • 2 个人知识网络模型
    • 2.1 个人知识网络模型中的结点
    • 2.2 个人知识网络的边
    • 2.3 个人知识网络模型的衡量指标
    • 2.4 个人知识网络模型的功能
  • 3 逻辑模型设计
  • 4 系统功能模块
  • 5 系统应用和样例说明
    • 5.1 系统锁定
    • 5.2 主界面
    • 5.3 其他功能与界面
  • 6 小结

个人知识管理系统

摘要

在全球信息化、网络化的大背景下,信息和知识的获取已经不再是困扰个人的主要问题。如何管理所获取的信息和知识,并将其转化为自身的知识和能力,理应成为引起我们关注的课题。个人知识实质上是一个知识系统,而目前已有的个人知识管理系统和工具还不能够很好地反映出其系统特点,在知识的表示和组织等方面还存在有待解决的问题。缘由上述思考,本文尝试着提出了个人知识网络模型,并运用该模型设计和开发了个人知识管理系统。

本文的主要工作包括以下几个方面:

（1）根据相关学科知识和经验实践，提出了个人知识网络模型，个人知识网络模型拟在辅助个人建立起自己的个人知识网络。个人的知识网络可以动态的覆盖一个人学习使用使用的知识和知识间的联系形成一个可视化的知识网络，这不仅方便了在学习知识时记录新的知识点和整理原有的知识结构，并且在需要时可以快速查找可能会用到的知识，最后通过在原有的知识概念中建立新的联系达到知识的创造。该模型从知识点和知识节点之间的联系两个层面建立起衡量个人知识网络结构和知识容量的指标体系，以达到对知识的量化和分析。

（2）运用个人知识网络模型设计并开发了个人知识管理系统。系统主要包括四个部分知识结点记录、知识结点之间的关系记录、知识组织和知识分析。知识录入主界面是本系统的基础,鼓励用户从记录单个的知识点和记录知识点与知识点之间的联系出发，组织外化自己的知识系统，并且通过分析自己所学知识的类别和知识之间联系的类别，使所建立的知识网络结构更加科学，从而便于日后知识的使用和创新。知识组织子系统是本系统的核心,以概念性知识结点和这些结点之间的分类关系和组成关系为基础对系统中积累的知识节点进行了树型结构的组织和可视化设计。知识组织子系统提供的是可交互的可视化界面。这一设计可以帮助用户更快的整理自己的知识结构，通过知识的分类组织，新学的知识点通过分类可以快速与已有的知识点发生联系，继承父类知识结点的知识结构，快速方便的提高自己的学习、应用和创新能力。

（3）以自己的大学学习为例，对不同学科的知识进行了模型的实践和检验，并且将数据库系统原理课程的部分知识进行了系统的录入，实践结果说明该模型可以使用与不同学科领域的知识，并且可以有效的辅助学习，加深对知识的理解和优化学习者的知识结构。

关键词 ACCESS；个人知识管理；知识组织；知识网络；知识量化

0 引言

随着计算机科学与信息技术的发展，信息和知识的获取己经不再是困扰个人的主要问题。而这个时代面对巨量的知识增长，无数细分的知识类别，如何高效的学习知识，如何面对诸多纷繁的应用场景前可以快速调用所学的知识和如何进行有效的知识创新成为我们学生和知识工作者首要关注的问题。信息传播方式及其规模的变革也带动了知识传播模式和知识传播规模的改变，对此我们也应该对原有的学习和知识记录模式进行转变，以应对世界的变化。

所谓知识，本文认为是由概念和概念之间的关系所构成的。学习的过程不仅仅是要学习单个的概念，还要学习整个由概念和概念之间联系所构成的知识的总体结构，最终把整个知识系统成体系的内化在头脑中。学习新知识最重要的目标就是如何将新的概念体系与已有的概念体系尽可能多的联系起来，联系发生的越多，表示新知识掌握的越扎实，理解的越深刻。学习过程中如果不重视知识的结构即概念之间的联系，会造成很大的信息量的在学习过程中流失掉。

如今，无论是纸质的笔记本，还是云笔记软件，大部分人采用的还是标准线性笔记的模式管理自己的知识，虽然可能加入一定层级结构的组织，但仍然很难表示出复杂的知识结构，并且一旦记录完毕，记录的知识结构是很难进行再次的调整的。而现实中的知识之间的结构是多元和复杂的，并且是动态变化的，非线性的知识组织模型（比如思维导图）往往能更保真的记录下知识系统的真实状态，并且方便日后的更新修改，这也更符合人脑的思维习惯，这也是脑图式的知识管理软件可以流行的原因。

上面说到的关于知识结构的学习和记录，这是一方面。另一方面，就是知识管理的基本单位。标准线性笔记的通过文章，段落或者语句为单位进行知识的记录，这样做的缺点是埋没了关键词汇，一个语句中的每个词语并不是平等的，重要的学习对象就那么几个概念，而中间在进行语法连接是麻烦的，这会造成信息的冗余，相比较来说以单个概念或知识点为记录知识的基本单位，热后用可视化图形对知识结构进行表述是更加方便直观的。

而现在计算机软件技术的发展使得上面所说的知识管理模式实现起来简单易行，如果一旦能够将自己脑海中的知识体系以科学完整的模型形式化，数据化出来，存储进计算机，不仅能使头脑中的知识更加深刻，而且通过现代的计算机技术，可以利用数学模型对个人的知识进行量化分析，从而完整的描绘出一个人的知识图谱，在此之上可以想到的应用是很多的，这也是我尝试去思考和实现个人知识管理系统的初衷。

1 个人知识管理需求分析

1.1 个人知识管理特点

个人知识管理的特点,可以从个人知识管理的主体、对象、过程等几个方面进行分析。

1. （1）个人知识管理的主体

目前来说，这个系统是为自己准备的，服务的主体自然是我了。随着教育水平的提高和年龄的增长，特别是到大学阶段以后，需要学习的信息量是非常大的，并且学习的难度也越来越大，因此对知识进行合理高效的整理总结，成为了学习过程中必要的一环。一方面，知识的总结整理有助于发现一些知识体系的相同模式，更容易触类旁通，因而可以有效压缩知识量，减少学习难度。另一方面，把已有的知识建立起结构更容易在使用的时候及时查询活复习相关知识，提高知识的利用率。所以我尝试用计算机辅助的方式是自己的学习更加高效。

1. （2）个人知识管理的对象

个人知识管理的对象，又称为个人知识管理的客体，与个人知识管理的主体相对。知识管理的对象当然是知识，所有可以帮助主体认知世界进而改变世界的信息都可称作知识。当前常见的知识管理工具经常以文章（日志），词条等作为管理的基本单元。本文认为，个人知识管理的最基本对象应该是个人知识系统中的知识点和知识点之间的联系。首先，所谓知识（显性知识）无非是概念和概念之间的联系，文字符号是知识最基本的表述符号，以此来看，文章只是某一个相互具有联系的概念模块的线性展现而已。当然除了文字类数据，知识管理系统中还会有一些其他类型的数据如图片，音频，视频，动画和交互式控件等来辅助知识的表述。总体上，知识管理的对象还是建立在以文字符号进行表述的概念与联系单元之上的。

概念与联系是人类理性思维最小单元，文字符号则是表述这些思维的载体。而日常生活中，所学知识很难分割为最小单元，所以本文以知识点作为知识管理的基本单位

1. （3）个人知识管理的过程

个人知识管理过程包括知识获取、知识存储、知识编辑、知识的组织、知识检索以及知识利用等多个环节。

1. ①　知识获取

知识的获取包括知识收集和知识抽取两个方面。

知识的收集就是学习过程中新知识的导入，有专业性知识和一般性知识，作为大学生，专业知识是当今获取知识的主要部分，这部分知识一般来自专业性书籍教材，论文，包括一些技术知识博客文章等等，这部分知识是由专家学者通过严格科学的手段得出的，具有更大的准确性，并且本身就具有结构性，更方便知识结构的整理，这也是本系统主要关注的知识类型。除此之外还有一些零散的，经验型的，不成体系的知识，如读一些科普书籍，推送的知识技术文章，这些也是很常见知识类型，主要是对个人的知识概念体系与相关专业知识体系进行的过渡和连接。

知识的抽取是面向人脑的，即是学习者原有的知识体系的，在使用知识管理系统进行知识管理时，学习者头脑中原先就已经存在了很多已有的知识和知识的结构，怎样慢慢的将这部分已有的知识图谱抽取出来也是一个需要关注的问题，因为学习的过程可以知识往往可以总结为新的知识和知识结构和原有的知识体系整合连接的过程，新的知识结构越复合已有的知识（思维）结构，新知识就更容易学得。比如理解一个新的知识，实际意味着找见了这个新的知识与已有的（已被适应，已被接受的）知识之间的联系，而这个知识能够与已有知识发生越多的连接，就意味着主体对这个知识理解的越深刻，同时越牢固。所以可以以一定形式提取出已有的知识体系，并进行分析，可以帮助学习者更好的学习新得知识与知识结构，这部分比较难，全靠人工进行提取事不可能的，可以用一定的智能算法对以前所有的文字类笔记进行语义上的分析，并且时刻监控新的笔记，不断的进行充实。

1. ②　知识存储

这里只讨论可以用计算机进行存储的和知识与和知识相关的数据。整个知识存储可以分为4个层次，最底层是人的大脑，整个知识管理系统也是最终服务于大脑中知识的存储的。第1层是概念和概念之间的联系，即知识结构图，这是系统的核心基础部分；第2层是笔记，这里知识是以文章形式进行整理的，复合人以往的记录学习习惯；第3层是专业书籍等，第2层笔记的来源就是对这些专业知识体系的总结和内化，第2层的笔记最好都可以从第3层找到对应的资料；第4层就是更广阔的知识来源了，一些收藏的网站，待看的书籍都可整理在这一层。

上面是对于主体而言知识的精练程度做的四种知识存储形式的划分。从知识的承载来说，最直接的载体是语言，目前所有自然语言都可以转化文本语言（字符串）被计算机存储，知识管理系统中的知识也就是主要以自然语言为主，其他符号语言和多媒体形式为辅。更具体的从语义语法上说，概念的存储往往是名词，规律的存储为含有概念的一个句子。

1. ③　知识编辑

学习中，人脑中的知识体系是不断的动态变化的，在这个过程中，新的概念，或概念的语义可能会把老的给覆盖，新的或适用性更广的规律会替代原有的规律，知识结构也随着主体视野的扩展和深入发生变化，一方面这个过程需要由个体进行决策和改动，最好是系统可以智能的进行提醒，并且自动进行一些力所能及的优化措施。

1. ④　知识检索

   知识的检索可以通过知识的名称（每一个概念和规律都会对应一个自然语言等名称）进行直接查询。更多的是通过调出相关的知识树来进行查看，比如搜索"逻辑模型"知识块名称，会调出关于函数的一个知识树，包括逻辑模型的分类，逻辑模型的规律性质，以及逻辑模型处于更大知识树"数据模型"知识树中的位置，里面也会用笔记的模式显示和更详细的资料链接，比如这里是《数据库系统原理》电子书。

另外就是对于一些应用场景，我忘记所学知识的名称，或者不知道可以使用哪一块知识，可以输入相关的词汇，通过知识体系和语义进行联想提供可能会用到的相关知识。

1.2 功能需求分析

个人知识管理系统的主要目的是帮助个人管理其知识、记忆、思考和理解知识，从而真正的掌握知识,促进个人的整个知识体系的逐步完善和系统化。从本质上说,个人知识管理系统需要对个人的知识系统进行建模和表示,尽可能的反映人脑中的知识系统。从过程上说,个人的知识系统是一个整体性的生成演化过程,个人知识管理系统就需要体现出这种演化过程。

个人知识管理系统的主要功能应当包括知识积累、知识的组织、知识检索和知识的分析。

知识积累包括知识添加、关联添加和知识存储等方面。知识添加和存储是个人知识管理系统的基础,没有积累就不可能组织和检索,更不说不上利用。要想进行知识存储,首先需要进行知识表示。要认识理解一个事物,不仅要知道它的组成要素而且还要知道要素之间的相互关系,知识关联为相互关系的确立提供了可能。知识积累是增加系统和个人知识存量的必要手段,也是个人知识管理系统中的必要功能。

要认识理解一个事物，需要经历的基本心理过程一般有三个，分别为分析与综合的过程，比较与分类的过和具体化与系统化的过程。所以个人知识管理也要相应的体现和顺应这三个过程，分析与综合通过添加与该知识点之间具有组成关系的子节点，这些子节点把事物分解为各个部分、侧面、属性，分别加以研究，以获得对事物更细节和深刻的认识；比较与分类通过添加与该知识点之间具有其他关系或分类关系的子节点，通过对知识见相关性的分析，使新知识触类旁通，是学习更具有贯通性，知识系统的结构把握更全面；最后的具体化和系统化，可以添加实例。对抽象的概念加以把握，比如对于SQL相关知识的学习可以通过查看具体的代码和实现效果。

知识的组织包括归并、过滤、分类、排序和布局等。在常见的个人知识管理系统中，知识组织这方面比较多见的形式是知识分类,通常采取的做法是用树形结构的目录将存储对象进行分类。采取这种策略,一旦组织存储，分类方式就固定了，而且根据树形结构的特点，每一个结点有且只有一个父类，但是现实生活中，一个概念往往会在不同的应用场景有着不同的分类方式，这是这种策略难以体现的。实际上，分类树只是知识结构的一种搜索策略，知识的实际结构是由概念和联系所组成的网状结构。树型结构的优点是很直观简便，利于最后可视化的展现，但是网络结构更符合知识的原有状态，所以结合起来，可以内部通过图数据结构保存起来，接下来再根据不同的需求，即不同的分类索引方式外话出相应的分类树，比如在关注数学学科领域时，关系代数知识结点会归类到集合论，关注数据库学科时则会归类到关系模型。

知识检索主要包括两种形式基于关键词的检索和基于知识关联的检索。基于关键词的检索类似于搜索引擎的功能,是一种基本的知识检索形式，局限性也比较明显，同一个概念往往会多种命名方式，如果想搜索"物理模式"关键词可以搜索到，搜索"内模式"就搜索不到了。所以应该对同一个概念的不同命名习惯进行处理，才能使检索更具人性化。另外一方面，因为自然语言的模糊性和多义性，同一个一个关键词可能会搜索出完全不同的概念，比如搜索"基数"关键词，在关系模型会有这样一个概念，在集合论里也会有一个概念，这两个概念无论是定义还是知识结构逗不一样，检索机制应该通过进一步的限制，或语义排除来优化结果。并且很多时候，在想要使用一个概念时，无法记忆出概念名，这时候可以使用基于知识关联的检索，搜索能想到的相关知识，最终确定想找的知识点。

知识获取是应当是多渠道的，但最好是电子文本格式的，比如说网页，E-Book等，这是为了最终能够通过计算辅助知识获取，当一个人的知识系统日渐完善后，对所获取的知识也可以进行一种语义的分析，同样学习一门编程语言，怎么样判断哪一本教材从内容上和难度上来说更适合自己，可以通过计算机对书中的概念甚至知识结构进行分析，如果书中所讲的大部分概念自身的知识系统里都没有联系，说明学习难度比较高，反之，如果书中的知识结构和自身的很相似，就没有上面学习的必要了。这是对外部学习材料进行的知识分析，同样的对于自身的知识也可以做一定的分析，比如基本的，知识点包含的信息量大小是不同的，比如"关系数据库"这个概念就比"元组"这个概念信息量大得多，具体一个概念知识量的大小可以表示为与他直接联系的所有概念总量和包括该知识点下包含的所有子类概念。知识量化之后，同样学习也可以量化，学习之前的知识总量和学习后知识总量的差就是所学得的知识量，这个过程中学习到新的概念越多，更重要的是新概念与之前概念建立的联系越多，学习的收获也就越大。

并且个人知识管理系统应当为知识交流与共享提供基础平台。个人之间进行知识交流的途径和工具有很多,不一定非要通过个人知识管理系统来进行交流。但个人知识管理系统的使用应当为个人提供知识交流的素材,也就是说没有一个完善的个人知识管理系统就没有高水平知识交流。

1.3 性能需求分析

系统性能需求是指系统所要遵循的一些约束和限制,如用户访问权限的控制、处理时间的约束、安全性要求、可靠性要求等等。因而需要系统具备如下性能要求：

1. 1)要求系统具有较强的可扩展性。可扩展性包括知识要素类别的可扩展性和知识要素属性的可扩展性。知识结构和内容是多样的,不同的学科有着不一样的知识结构特征。不能在系统开发之前完全穷尽知识的个人知识管理系统研究与开发类别和属性。需要用户在使用的过程中,根据自身的需求进行添加不断完善。系统的可韵"范比实质上是给用户留出对系统进行"再设计"的空间,让系统更具灵活性和适用性。
2. 2)要求系统具有一定的动态性,可支持变化。允许用户根据自身需求对系统做适当的改动,根据需要改变部分界面显示的内容。
3. 3)要求系统具有关联性。其内在关联性能够准确的表示知识要素数据之间的具体关系。而外在关联性能够建立同本机文件系统和互联网系统之间的关系。要求系统的操作尽可能简单化,人性化,方便使用。例如,知识要素之间关联的搭建尽可能实现自动化处理。
4. 4)要求系统的运行效率高,可用性强。例如,在进行可视化布局运算时,应当保证系统能在较短时间内得出结果,以方便用户使用。尽可能避免低效模块运行,尤其应当避免在多重循环中调用低效模块。同时,系统应当有友好的界面和交互,操作清晰,尽可能符合用户的日常操作习惯。
5. 5)

2 个人知识网络模型

通过上述分析可见,个人知识系统具有复杂的内在关系和结构,这种复杂结构最适合用网络模型进行表示。为了表示知识系统,首先需要从知识系统中提炼基本概念，本文认为，任何名词性词汇都可以代表一个或多个概念。人们对这个客观世界的认识就是基于对客观事物抽象出来的这一个个概念，把这些客观事物用文字符号进行表示从而形成概念。而最终在认识世界的基础上能够达到预测世界和改变世界就是通过分析客观事物和客观事物之间规律达成的，也就是认识概念和概念之间某种确定性的联系。所以说知识就是由概念与联系构成的，概念和联系是个人知识网络中最小单位，知识点最为个人知识网络中的基本单位。

2.1 个人知识网络模型中的结点

知识点是知识系统的基本构成单位,也是对知识进行组织和分析的基本单位。概念性知识应该是知识的最小单位，概念性知识的组成要素很简单，一个是概念名，用自然语言表示，另外就是概念的定义，概念的定义事实上就是与其他概念发生联系的一个过程，比如说常用的"种加属差"定义模式，就是找一个已经认识的、与新概念有类别关系的概念与其发生联系，通过分析同类概念之间的异同，从而理解新知识。如果一个知识系统完全按照概念和严格分类关系进行组织，也就是定义的方式，那么这个系统结构是非常优秀的，不会存在表述的二义性，在其之上表述的其他关系和规律就更加有效，比如说数学知识系统和其他科学知识系统。但是实际上，现实生活中，大量概念是难以定义的，为了简化操作，我们采用一部分知识作为概念性知识，这些概念往往套用学科的专业词汇，然后让这些概念结点构成的网络最为最主要的知识系统框架，其他难以表述出来的概念和练习用知识结点进行概括。

其他类难以严格定义的知识，添加描述性的段落语句进行解释记录，这些知识的描述虽然不严格，里面所涉及到的概念和概念之间的联系也难以显性出来，所以作为材料学习者在头脑内进行分析理解。

知识结点点分类：

概念性知识：就是单个概念，是知识的最小单位，有严格的定义。

规律性知识：大量难以分解的概念和之间的某种确定性联系组成的知识，要有描述性的语句。

程序性知识：用一系列基本概念描述的一个操作步骤，用描述性语句表达。

意义性知识：往往用来作为评价一个知识产生的价值、对现实具有的意义。

基本概念：有一些知识难以进行分类，可能由于太基础无法或不需要找到更基本的概念进行进一步的分析解释所以作为基本概念。

除此之外，还有一些作为知识点与知识点之间连接的辅助结点，比如"分类"，"组成"。

2.2 个人知识网络的边

主要使用者评进行记录，如果主体认为该关联重要，则建立知识关联。可以的话，通过计算机时刻分析使用者的电子笔记，从模式上进行分析之间的概念和联系进行自动录入。

知识关系分类：

    类别关系（从属关系）：概念之间具有类别的关系，即子概念是一种限定条件下的父概念，并且子知识点继承父知识点的性质和结构。

    组成关系：子节点是父节点的一部分、某种属性。

    其他关系：非以上两者关系的都归为其他关系。

2.3 个人知识网络模型的衡量指标

知识量（知识点容量）：一个知识初始的知识量为0，每建立一个基于此知识点的关系，该知识点的加一个单位的知识量，知识量也就是所有关联结点的数量。

知识总量：所有知识点知识量的总和。

关系的传递：限于分类关系，一个关系和分类关系下的所有子树结点都具有分类关系，同样限定词也会继承。

2.4 个人知识网络模型的功能

个人知识管理系统研究与开发视化,还可以用于系统和用户之间进行交互。通过这种交互,帮助用户加深对其个人知识的认识。从木质上说,个人知识网络模型是帮助人们去深入理解知识系统对象的模型,该模型需要最终作用于人脑才能发挥作用。总结起来,个人知识网络模型的主要作用和价值有以下几个方面

①个人知识系统的知识表示和组织

个人知识网络模型可以用于表示人脑中复杂的知识系统。以认知对象为知识要素,认知对象之间的关系为关联的边,再以关联产生的属性作为关联的语义,从而可以形成一个语义网络。这样,就可以将人们头脑中零散的知识组织起来,形成一个有机的知识系统。

②个人知识量的表示与度量

个人知识网络模型通过引入知识容量的衡量标准，对个人知识存量提供了新的表示方法和度量方法。该度量方法与个人的认知过程和学习过程紧密相关,还可以衡量个体的知识增量,并进一步促进学习。

③帮助用户理解和内化知识

知识内化有多种途径,例如,实践、学习、思考、再组织和可视化等。个人知识网络模型可以对知识要素进行再组织,并在个人知识管理系统中可视化后呈现给用户,帮助用户更加直观的认识知识要素及其之间的关系,并通过与某个知识要素相关联的知识要素的特性,对该知识要素产生新的认识,从而将系统中的知识内化为自己的隐性知识。知识内化离不开加深理解的过程,个人知识网络模型可以加深对个人知识系统的理解。

⑤辅助系统思维和系统直觉的形成提炼知识要素,建立关联以及个人知识网络模型的运用可以帮助用户逐步形成基本的系统思维。系统直觉是能够把复杂问题看作是系统问题的一种直观感觉'〕。宏观知识网络模型可以帮助用户形成事物的整体观,而微观的个人知识网络模型则帮助用户形成关联观。两种维度的知识组织形式相配合则可以帮助用户形成"自上而下"的思维方式,个人知识网络模型在个人知识管理系统中具有其独特的作用。其中,宏观个人知识网络模型的建立,依据认知的有限性原理,通过要素和关系的归并对原始的知识网络模型进行了简化。这种简化可以使个人将注意力集中在有限的要素和关系上,使得人脑的认知成为可能。在个人知识管理系统中,个人知识网络模型不仅可以用于知识组织与可即系统直觉。当然,系统思维和系统直觉本质上还是要靠人脑去形成,该模型只起到辅助作用。

1. 5)E-R图的设计

3 逻辑模型设计

3.1 知识节点表

    表1-1为期知识节点表。

表1-1知识节点表

3.2 关系网络表

    表1-2为期关系网络表。

表1-2关系网络表

4 系统功能模块

5 系统应用和样例说明

5.1 系统锁定

根据上面的需求分析，本系统是单用户单机使用的，为了防止其他人在没有经过使用者允许的情况下进入系统，所以一开始打开系统系统是出于密码锁定状态的，输入设置的密码才可以进入系统主界面，另外多次输错密码，会提示输入验证码，如图5.1。

图5.1

5.2 主界面

之后会进入主界面，主界面主要分为三部分，左侧的部分可以记录知识点的各个要素，右侧以树形图显示出知识系统的结构，另外还有功能键按钮区，其中一部分是关于知识录入和对知识结构进行操作的相关按钮，一部分是其他功能。下面用详细的演示实例进行介绍。

1. 1)主界面功能键

包括展开所有，折叠所有，展开当前和折叠当前，这些功能键是可以对知识结构的显示方式进行操作；剩下的功能键还有创建关系，添加子节点，添加根节点，添加关系，删除所选和保存修改这些按键对知识节点进行操作。（如图5.2 ）

图5.2左侧功能键

另外右面知识结构图的上面有简单的根据关键字的搜索功能，搜索后左边会显示出该知识点的内容，右面的知识树状图会打开节点所在的目录。在这里，搜索是累积的，也就是内清空搜索之前，上一次的搜索会在树形图中保持显示。如果有多个搜索结果，可以通过点击"上一个"或"下一个"进行切换选择内容。点击"清空搜索"按键会折叠所有节点，清空搜索栏。（如图5.3）

图5.3 搜索功能和效果展示

1. 2)知识内容的输入

当需要添加新知识节点的时候，首先选中左侧树形图中的一个节点，然后添加子节点，或直接添加根节点也可以。然后就需要填写知识点的内容，知识点的内容分为三部分，与父节点的关系部分，知识概述部分和详细内容部分。

1. ①　知识概述部分

新建节点后，焦点会显示在知识概述中的知识名称输入框，知识名称是首要的知识要素，每个知识点都必须有一个名称，然后如果有别名可以输入别名，搜索时也会对别名进搜索，然后就是知识类别和知识描述，知识默认的类别为基本概念，知识描述里可以书写对该知识点的一般性解释。（见图5.4）

图5.4

1. ②　与父节点的关系部分

在知识树形图种添加子节点的前提是认为该知识点和父知识节点具有联系，一般情况下使用者不要考虑具体是什么联系，系统会默认归类为其他联系，但是当添加的知识节点为概念性知识时，我们就要考虑这种联系的类别了。

如图5.5，当知识类别设置为概念性知识后，灰色的输入框会变得可以输入内容，这时候我们就可以输入与父节点的关系，还有限定词了，比如名称为"ACCESS""的知识点，父节点为"数据库管理系统"，关系类别有两种，一种是类别关系，一种是组成关系。在这里因为ACCESS是一种数据库，所以选类别关系，而限定词表示的是ACCESS是什么样的数据库系统，这里输入"小型的"，然后我们可以自己输入定义，也可以点击生成定义按钮自动生成定义（如图5.6），然后点击保存关系按钮，将新的联系保存进数据库如图（5.7）。

而我们特别关注与添加节点和父节点的关系类别的意义在于，这样可以使我们学习的知识更具有贯通性，比在如"逻辑模型"这个节点下，"动态特性"、"静态特性"和"完整性约束条件"这三个子节点与父节点具有组成关系，这里代表意义就是"逻辑模型"包含的属性（如图5.8），而"关系模型"是"逻辑模型"分类关系下的一个子类，所以"关系模型"具有"逻辑模型"的一切性质。（如图5.9），这符合知识的特性，也顺应我们了的认知习惯，所以加入了这一部分的内容。

图5.5

图5.6

图5.7

图5.8

图5.9

1. ③　知识详情

上面对于知识内容的介绍是用文字进行的描述，是具有总结性的，但是有时候一些多媒体的手段可能会更好的帮助我们理解知识，比图说图片，并且如果我们随时想了解关于知识点更多的知识，我们可以打开实现输入的相关教材或网站。（图5.10）特别的，对于数据库课程相关的知识，比如SQL语言的相关知识点我们可以通过查看具体的SQL联系实例，来加深我们对这些抽象概念的理解，对于VBA的学习也是如此。（如图5.11 到 5.14）在这里，图片可以直接插入到OLE控件框里，但是对于SQL语言和VBA实例的输入需要进入开发模式才可以进行更改。

图5.10

图5.11

图5.12

图5.13

图5.14

1. 3)关系的添加

当两个知识节点具有其他关系时，我们可以通过点击红色的"创建关系"按钮添加这个关系（图5.15），修改关系也是通过这个按键，当需要查看已有的关系时，可以点击左侧的图标，进入关系网络界面进行查看（图5.16）。

图5.15

图5.16

1. 4)知识结构的整理

树形知识目录中的结构布局，首先是取决于与添加节点时的位置，然后如果需要更改位置可以直接在树形图中拖放节点，放置到合适的位置。

5.3 其他功能与界面

除了主功能键提供的最基本功能外，用户还可以通过点左右两边的图标使用其他功能，右边的图标功能包括用户设置，开发模式，关系网络，知识分析和退出系统。点击左侧的钢笔可以打开临时笔记本，临时笔记本可以临时用来记录不方便整理进知悉系统的知识，空闲时间可以在把临时笔记本记录的笔记按概念和联系的模式导入知识系统。

6 小结

    该数据库根据实际的情况分别进行了需求分析，概念模型的设计，逻辑模型的设计到功能的实现，到UI的设计，再到测试数据的导入，基本完成了一个数据库系统生命周期个各个步骤，最终得到了这个系统，但鉴于能力和时间限制，也还有着诸多的不足。

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