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知識統合とは、複数の知識モデル（または表現）を共通のモデル（表現）に統合するプロセスである。
異なるスキーマや表現モデルを持つ情報を統合する情報統合と比較して、知識統合は、特定の主題に対する理解を様々な視点から統合することに重点を置いている。
例えば、学生の成績には複数の解釈が可能であり、それぞれが特定の視点から解釈されるのが一般的です。これらの解釈を、例えば学生の成績指標といった共通のモデルに当てはめることで、この情報を包括的かつ統合的に理解することができます。
カリフォルニア大学バークレー校が開発したウェブベースの探究型科学環境（WISE）は、知識統合理論に基づいて開発された。
知識統合は、学際的なアプローチを用いて、新しい情報を既存の知識体系に組み込むプロセスとしても研究されてきた。このプロセスには、新しい情報と既存の知識がどのように相互作用するか、新しい情報に対応するために既存の知識をどのように修正すべきか、そして既存の知識を踏まえて新しい情報をどのように修正すべきかを決定することが含まれる。
新しい情報の結果を積極的に調査する学習エージェントは、知識の矛盾を解消したり、知識のギャップを埋めたりするなど、さまざまな学習機会を検出して活用することができます。これらの学習機会を活用することで、学習エージェントは新しい情報の明示的な内容を超えて学習することが可能になります。
テキサス大学オースティン校のマーレイとポーターによって開発された機械学習プログラムKIは、大規模な知識ベースを構築する知識エンジニアを支援するために、自動化および半自動化された知識統合の利用を研究するために作成された。
使用可能な手法の一つに、意味的マッチングがあります。最近では、マッピングの検証と可視化の労力を最小限に抑えるのに役立つ、最小マッピングに基づく手法が提案されています。最小マッピングは、i) 他のすべてのマッピングを入力グラフのサイズに比例した時間で計算でき、ii) 特性 i) を失うことなく削除できない、高品質のマッピングです。
ウォータールー大学は、学問分野における専攻または副専攻として、知識統合学士課程を運営していた。このプログラムは2008年に開始された。