知識樹（Knowledge Tree）

知識樹（Knowledge Tree）可視為一種知識領域（Knowledge Domain）的分類體系展現，也是組織各種知識的重要參考架構(阮明淑，2003、2005；Brătianu,2015)。

基於領域分析的跨領域合作思維，本專案首先是建立農產品採後處理研究人員社群、圖書資訊與資訊傳播專家群，期望透過彼此合作，共同規劃與把關農產品採後處理知識樹結構。

具體實施步驟說明如下：

1. 第一階段：對選定的「採後處理領域知識」進行名詞釐清、定義與範圍確認，將此領域使用之各種主題術語及其同義字進行彙整，列出通用的同義字或限定一較多人使用的共通名詞，並對此領域範圍進行確認；另規劃相關領域專家名單，作為後續問卷與訪談對象之參考依據。
2. 第二階段：蒐集及盤點採後處理領域知識相關科技文獻及網路資源等，以不同面向歸納現行的各種領域知識架構，並依標準流程進行資源描述。
3. 第三階段：將分析所得結果，邀請協同研究人員及領域專家（指採後處理專家群）進行檢核與討論（見下圖3）。
4. 第四階段：將篩選後之採後處理相關科技文獻及其專門術語建構成農產品採後處理知識樹，作為後續本平台功能開發之參考架構。

由專家制定分類表的圖書館分類，文獻分類至網路分類，演變至今的使用者分類；分類始終顯現其重要價值，由於其系統性、邏輯性與直觀性，故可便於檢索、便於管理，且便於瀏覽。知識管理系統需要考慮集中式管理的趨勢，也應重視重要的技術研發知識分散存在於各單位中的事實。

經計畫主持人過去協助農委會進行產業知識樹之建置經驗，係是利用Top- Down的方式產生，由學科專家協助，利用訪談及專家討論會建立知識樹，再由學科專家彙整產業知識樹的模式是可行的。換言之，知識樹的設計與建立是一種知識組織的工作，完成後即是一種知識產品，可做為知識組織的工具，也是未來Meta-knowledge發展的基礎。當知識管理系統有各種類型的知識庫及知識樹，其功用是多元的，勢必增加許多整合機制及加值方式，値得進一步探討與研究。