数据、信息与知识

这一节包含的知识点

比「节」更细的一层：具体到能对上一道题的步骤。

• 数据、信息与知识的区别数据是对现象的原始记录，信息是经过加工处理、对接收者有意义的数据，知识则是经过归纳提炼、能指导行动的认识。
• 大数据的特征通常把大数据的特征概括为数据体量巨大、类型多样、产生和处理速度快、价值密度低四个方面。
• 数字化学习与创新利用数字设备和在线资源获取知识、与他人协作完成任务，并在此基础上形成自己的作品或解决方案。
• 知识的形成与验证信息经过归纳与检验才成为知识，知识又会随新证据被修正。
• 数字化学习的方式在线课程、协作平台与检索工具，改变了获取与整理知识的方式。

先修：学它之前要先会

这条还没有标注先修概念。

完整前置链：一路要先会

不只是直接先修 —— 把先修的先修也追到底，顺序就是该学的顺序（含跨学科）。

没有前置概念 —— 坐标系里可以从这一条开始。

后继：学会它之后可以往哪走

• 数据的编码与存储
• 数据处理与可视化

学习「数据、信息与知识」

这个知识点还没有内容（还没有教材或出版物接进来）。现在能做的：看清它在坐标系里的位置 —— 先修是什么、学完之后通向哪里，然后把「我了解了」记下来。

自述不等于掌握：它只是「我知道这一条讲什么」，不会计入学习单元完成数。学习记录存在这台设备上。

还没有任何内容覆盖这条概念。要让它长出来，需要导入并发布一份讲到它的材料 —— Publishing 会在正文里找候选（带原句作证据），由人确认后挂到这条上。

还没有任何学习目标、测评或任务标注到这条知识点上。学习链只列**真的标注过**的条目 —— 没有就是没有，不按模板补一个出来。