авторефераты диссертаций БЕСПЛАТНАЯ БИБЛИОТЕКА РОССИИ

КОНФЕРЕНЦИИ, КНИГИ, ПОСОБИЯ, НАУЧНЫЕ ИЗДАНИЯ

<< ГЛАВНАЯ
АГРОИНЖЕНЕРИЯ
АСТРОНОМИЯ
БЕЗОПАСНОСТЬ
БИОЛОГИЯ
ЗЕМЛЯ
ИНФОРМАТИКА
ИСКУССТВОВЕДЕНИЕ
ИСТОРИЯ
КУЛЬТУРОЛОГИЯ
МАШИНОСТРОЕНИЕ
МЕДИЦИНА
МЕТАЛЛУРГИЯ
МЕХАНИКА
ПЕДАГОГИКА
ПОЛИТИКА
ПРИБОРОСТРОЕНИЕ
ПРОДОВОЛЬСТВИЕ
ПСИХОЛОГИЯ
РАДИОТЕХНИКА
СЕЛЬСКОЕ ХОЗЯЙСТВО
СОЦИОЛОГИЯ
СТРОИТЕЛЬСТВО
ТЕХНИЧЕСКИЕ НАУКИ
ТРАНСПОРТ
ФАРМАЦЕВТИКА
ФИЗИКА
ФИЗИОЛОГИЯ
ФИЛОЛОГИЯ
ФИЛОСОФИЯ
ХИМИЯ
ЭКОНОМИКА
ЭЛЕКТРОТЕХНИКА
ЭНЕРГЕТИКА
ЮРИСПРУДЕНЦИЯ
ЯЗЫКОЗНАНИЕ
РАЗНОЕ
КОНТАКТЫ


Pages:     | 1 | 2 || 4 | 5 |   ...   | 6 |

«Введение Цели, задачи, структура курса Несколько слов о месте курса «История и методология информати- ки и вычислительной техники» в образовательной программе магистра- ...»

-- [ Страница 3 ] --

1. Методы организации учебно-познавательной деятельности. К ним относятся словесные, наглядные и практические, репродуктивные и проблемно-поисковые, индуктивные и дедуктивные методы обучения.

2. Методы стимулирования учебно-познавательной деятельности;

методы стимулирования долга и ответственности.

3. Методы контроля (устный, письменный, лабораторный и др.) и самоконтроля в процессе обучения Второй подход к систематизации методов обучения, связан с обра щением к более крупным, целостным дидактическим структурам – ти пам или методическим системам обучения. Под типом (методической системой) обучения понимается общая направленность обучения.

Если, например, целью обучения является усвоение фактов или описание явлений, то ведущим психологическим механизмом будет ас социация, а основными видами деятельности – восприятие, осмысление, запоминание и воспроизведение. Соответствующими методами обуче ния выступают изложение, чтение, воспроизводящая беседа, просмотр иллюстраций. В совокупности получается система объяснительно иллюстративного, воспроизводящего обучения.

Если ведущей целью обучения определено развитие творчества, самостоятельности, то основными психологическими механизмами обучения становятся механизмы творческой деятельности (предвиде ние, прогнозирование, выдвижение и проверка гипотез, анализ альтер натив, мысленное моделирование, интуитивное обоснование и др.).

Средствами такого обучения служат выдвижение и анализ проблем, анализ нестандартных задач и ситуаций, творческая дискуссия и т.п.

Возникает совершенно иная система – методическая система проблем ного, поискового обучения.

В методической системе методы выступают способами реализации целей и содержания, воплощением психологических механизмов обуче ния и учения. Рассмотрим известные методические системы в их ис торической последовательности.

Одной из наиболее древних и наиболее интересных систем являет ся сократический метод, о котором поведал миру Платон. Сократиче ское обучение – это обучение способом задавания вопросов, побуждая учеников самим находить истину в ходе обсуждения. Наверное, это са мый продуктивный метод для развития мышления и творческих спо собностей обучающихся. Но, к сожалению, он, крайне труден для ос воения педагогом и требует много времени.

Репродуктивное обучение относится к традиционному типу орга низационной культуры – исторически первый вид обучения, проводи мый по формуле «делай, как я» и связанного с воспроизведением, ре продуцированием образцов деятельности. Но репродуктивное обучение имеет место в тех случаях, когда необходимо освоить какие-то конкрет ные действия.

Догматическое обучение соответствует ремесленному типу орга низационной культуры. В настоящее время догматическое обучение имеет место при запоминании фактов, заучивании текстов, причем их осмысление не является обязательным. Элементы осмысления, установ ления ассоциативных связей неизбежно присутствуют, но основное внимание уделяется заучиванию, точному воспроизведению.

Следующие методические системы будут относиться к научному (профессиональному) типу организационной культуры.

Сообщающее обучение (информационно-иллюстративное, репро дуктивное). Основная цель сообщающего обучения – формирование знаний, передаваемых в готовом виде: фактов, оценок, законов, прин ципов, способов деятельности в типичных ситуациях. Средствами такой передачи служат рассказ, объяснение, чтение текстов, демонстрации и иллюстрации, упражнения, решение типовых задач. Возможности со общающего обучения ограничены: информационная емкость лучших образцов сообщающего обучения близка к насыщению, а объем инфор мации, подлежащий усвоению обучающимися, постоянно растет. Со общающее обучение ориентировано, в основном, на некоего «усреднен ного» обучающегося и недостаточно способствует индивидуализации обучения;

оно лишь в минимальной степени способствует развитию инициативы, творческой активности личности.

Развивающее обучение – методические системы, направленные, в первую очередь, на развитие абстрактного, творческого мышления уча щихся.

Программированное обучение. Суть этой системы том, что все обучение осуществляется на основе обучающих программ. При состав лении программ четко формулируются цели, проводится логическая проработка содержания, выделяются основные понятия, идеи и ведущие логические связи, устраняется описательный и второстепенный матери ал. Весь материал делится на небольшие, завершенные по смыслу от резки (шаги, порции), обеспечивается их проработка по заранее состав ленным рациональным алгоритмам, осуществляется пошаговый кон троль, своевременная коррекция, исправление ошибок, если они допу щены.

В программированном обучении снимаются многие трудности, ор ганически присущие сообщающему обучению. В то же время, програм мированное обучение целесообразно далеко не на всяком материале. В программированном обучении усиливается индивидуализация, но зато резко снижается коллективность обучения. Наконец, в этой системе слабо развиваются творческая активность и самостоятельность обу чающихся.

Следующая группа методических систем уже будет относиться к современному проектно-технологическому типу организационной куль туры, поскольку они предполагают организацию учебной деятельности по типу или с элементами проекта.

Проблемное обучение. Для этой методической системы характерно то, что знания и способы деятельности не переносятся в готовом виде, не предлагаются правила или инструкции, следуя которым обучающий ся мог бы выполнить задание. Материал а задается как предмет поиска.

Смысл обучения заключается в стимулировании поисковой деятельно сти обучаемого. Подобный подход обусловлен:

ориентацией образования на воспитание творческой личности;

проблемным характером современного научного знания;

проблемным характером современной человеческой практики;

закономерностями развития личности, в частности мышления, интереса и воли, формируемых именно в проблемных ситуаци ях.

Формы и методы проблемного обучения разнообразны: проблем ный рассказ, эвристическая беседа, проблемная лекция, разбор практи ческих ситуаций, диспут, собеседование, игра, в том числе деловая и т.д.

Достоинством проблемного обучения является непосредственная его направленность на развитие у обучающихся творческой активности, самостоятельности мышления, учебного интереса и т.д. В то же время, оно имеет и существенные недостатки: оно применимо не на всяком учебном материале, а только на таком, который допускает неоднознач ные подходы, оценки, толкования;

оно требует значительно больших временных затрат, чем при сообщающем обучении;

для его применения необходим определенный «стартовый» уровень знаний, умений и обще го развития обучающихся.

Задачная (поисково-исследовательская) система обучения пред ставляет собой поэтапную организацию постановки учебных задач, вы бора способов их решения, диагностики и оценки полученных результа тов.

В задачной систем обучения выделяются две большие группы ме тодов:

логические методы – это методы, в которых преобладают логи ческие правила: анализа, сравнения, обобщения, классификации, индукции, дедукции и т.д.;

эвристические методы решения задач, которые задают наиболее вероятные стратегии процесса решения, стимулируя при этом интуитивное мышление обучающегося и генерирование новых идей. К эвристическим методам относят метод «мозгового штурма», метод синектики, метод инверсии, метод эвристиче ских вопросов и др.

Имитационная (моделирующая) система обучения. Ее специфи ка состоит в моделировании в учебном процессе различного рода отно шений и условий реальной жизни. Строго говоря, методов в модели рующей системе два:

анализ конкретной ситуации: задается реальная ситуация, кото рая имела те или иные последствия (положительные или отри цательные). Обучающиеся должны вычленить проблему, сфор мулировать ее, определить, каковы были условия, какие выби рались средства решения проблемы, были ли они адекватны и почему и т.д. В данном случае анализируется уже совершившее ся действие;

решение ситуаций: моделируется нерешенная ситуация, обу чающиеся должны сформулировать проблему и разобрать вари анты ее решения, после чего организуется «защита» решений и их коллективное обсуждение.

Преимуществами имитационной системы обучения являются:

деятельностный характер обучения (вместо вербального), орга низация коллективной учебной деятельности. В такой деятель ности формируются общение, мышление, рефлексия;

использование группы (коллектива) как средства развития ин дивидуальности на основе оперативной самооценки, самокон троля каждого обучающегося, так как коллективная деятельно сти представляет возможность каждому участвовать в обсужде ниях в той мере, в какой каждому человеку позволяет его разви тие: это может быть позиция лидера, «генератора идей», оппо нента, слушателя и т.д.

Информационная система обучения. Термин «информационный»

относится не к обучению, а к техническим информационным средствам:

компьютерам, телекоммуникационным сетям и т.д.

Информационная методическая система охватывает очень широкий класс методов:

интерактивные обучающие системы, основанные на мультиме диа, использующие одновременно текст, графику, видео и звук, музыку в интерактивном режиме;

гипертекстовые системы обеспечивают возможность переходов по так называемым гиперссылкам, которые представлены в виде специфического оформления текста и/или графического изо бражения.

использование в целях обучения информационных телекомму никационных сетей, в т.ч. Интернет, в результате чего обеспе чивается доступ к гигантским объемам информации: базовая информация на серверах сети;

оперативная информация, пере сылаемая по электронной почте;

разнообразные базы данных ведущих библиотек, научных и учебных центров, музеев и т.д.

4.2 Средства учебной деятельности Материальные и информационные средства – это средства обу чения: игрушки (в раннем возрасте), учебное оборудование, учебно наглядные пособия и т.д.

Языковые средства естественные родной и иностранные языки, ряд специальных языков: язык чертежа, электрических схем, дорожных знаков и т.д.;

а также специфические научные языки: математики, физи ки, химии и т.д. и языки искусства.

Логические средства. Логическое (так называемое словесно дискурсивное) мышление является высшим уровнем мышления челове ка, которое формируется постепенно, через наглядно-действенное (в самом раннем возрасте) и образное мышление и заключается в умениях ставить, осознавать вопросы, находить пути их выяснения, выполнять для этого необходимые мыслительные операции и делать правильные умозаключения.

Математические средства. Формирование математических средств учения начинается с формирования у детей представлений о числе и умении счета и продолжается как в процессе изучения самой математики, так и в других учебных дисциплинах, где применяется тот или иной математический аппарат.

4.3 Организация процесса учебной деятельности 4.3.1 Учебные проекты Процесс учения мы будем рассматривать в данном разделе в логике проектов [5]. Специфика учебно-образовательного проекта заключается в том, что участие обучающегося в проектировании процесса обучения, в целеобразовании, крайне ограничена. В последние годы появилась по ложительная тенденция информирования обучающихся об образова тельных, но в целом фаза проектирования в практической деятельности – а проектирование образовательных программ относится именно к этой области – подробно описана в разделе "Методология практической дея тельности". Необходимо подробнее остановиться на двух этапах конст руирования учебно-образовательного проекта – декомпозиции и агреги рования (композиции).

Декомпозиция – это процесс разделения общей цели проектируе мой системы – в нашем случае такой системой являются образователь ная программа – на отдельные подцели – задачи. Декомпозиция образо вательных программ осуществляется по разным основаниям:

по времени: нормативно установленный срок обучения разбива ется на учебные годы, те, в свою очередь, на четверти или семе стры, далее – учебные недели, учебные дни, учебные занятия;

по циклам обучения: теоретическое обучение, практическое обучение, учебное проектирование;

по дисциплинам (учебным курсам), те, в свою очередь, разделя ются по разделам, разделы по темам, темы по отдельным заня тиям и т.д.;

деление заканчивается минимальной неделимой «единицей» учебного процесса – учебной задачей (см. ниже);

Таким образом, учебный процесс разбивается на многочисленные дробные «клеточки».

Агрегирование (композиция). Процесс в определенном смысле противоположный декомпозиции это – агрегирование, композиция (до словно – соединение частей в целое) – это процесс согласования от дельных задач реализации проекта между собой.

4.3.2 Учебная задача Минимальной «единицей», «клеточкой» учебного процесса являет ся учебная задача. Логика процесса решения учебной задачи соответст вует логике организации проекта в его современном понимании как за вершенного миницикла продуктивной деятельности со всеми его фаза ми, стадиями и этапами. Исходя из этого, в организации учебного про цесса возможны три параллельные, в значительной степени независи мые друг от друга линии:

1. Решение традиционных учебных задач, как минипроектов учеб ной деятельности, остается необходимым звеном учебного процесса, соответствующим ситуативной активности.

2. Решение учебных задач второго уровня, соответствующих более крупным учебным проектам, где обучающиеся уже могли бы сами ста вить цели своей деятельности, активно применять свои знания по раз личным дисциплинам в практике, общаться друг с другом и т.д. Учеб ный процесс этом случае усиливается ценностно-ориентировочными, преобразовательными, коммуникативными компонентами за счет вклю чения в него подготовки устных и письменных докладов и сообщений студентов;

введения лабораторно-исследовательских практикумов вме сто наборов стандартных лабораторных работ;

применения деловых игр, игрового моделирования и других интерактивных форм учебных занятий, выполнения междисциплинарных исследовательских работ и т.д.

3. Решение учебных задач третьего, творческого уровня, соответст вующего творческой активности личности – крупных учебных проек тов. Такие проекты реализуются в практическом обучении и учебном проектировании. Для этого учащиеся, студенты должны быть включены в проекты, предпочтительно выбираемые ими самостоятельно, которые отвечают следующим требованиям:

имеют общественно-полезную значимость, рыночную стои мость и определенных потребителей;

посильны для студента, но отличаются достаточно высоким уровнем трудности, получаемый продукт должен быть высокого качества;

требуют от обучающихся активного применения теоретических знаний, а также дополнительного привлечения научной, спра вочной и другой литературы;

экономических расчетов, само стоятельной разработки проекта продукта, технологии его полу чения, плана действий по его реализации с учетом наличных возможностей;

предусматривают возможности коллективной деятельности сту дентов, а так же включения их в производственные или научные коллективы.

4.4 Контроль, оценка, рефлексия Любой учебный проект на любом уровне в целом заканчивается контролем и оценкой. Контроль и оценка являются весьма существен ными сторонами учебного процесса [5]. В дидактике традиционно рас сматриваются в этой части следующие понятия:

Проверка – процесс установления достижения целей обучения.

Контроль – операция сопоставления, сличение запланированного результата с эталонными требованиями и стандартами.

Учет – фиксирование и приведение в систему показателей провер ки и контроля.

Оценка– фиксация результатов обучения.

При этом выделяются следующие функции контроля и оценки: об разовательная, стимулирующая, аналитико-корректирующая, воспиты вающая и развивающая, контрольная. Теперь рассмотрим вопросы кон троля и оценки учебной деятельности с позиции методологии.

Любые проекты, в том числе учебные, на любом уровне их иерар хии завершаются «обращением назад»: осмыслением, сравнением, оценкой исходных и конечных состояний объекта продуктивной дея тельности в виде итоговой оценки проекта и субъекта деятельности, то есть самого себя, в форме самооценки, рефлексии.

Контроль и оценка в учебном процессе, безусловно, необходимы.

Как известно, в теории систем, в системном анализе оценка рассматри вается как сопоставление полученного результата с поставленной целью по заранее установленным критериям. Но в учебном процессе критерии находятся в ведении преподавателя, оценивание выполняется им же (или экзаменационной комиссией) – но не обучающийся.

Для того, чтобы контроль и оценка в полной мере выполняли свою функцию в образовательном процессе, недостаточно просто фиксации оценки. Чтобы в учебном процессе не происходило подмены цели, что бы цель получения знаний и навыков не поменялась целью получения высокой оценки, необходимо дать ответы на следующие вопросы:

достигнута ли цель учебного проекта? Если нет, то почему? И какова тогда степень частичного достижения цели? Если резуль таты превзошли поставленную цель, то, опять же, почему? И в какой степени?

удалось ли реализовать все задачи, составляющие в совокупно сти поставленную цель? Какие задачи оказались нерешенными?

Почему? Как были переструктурированы задачи в процессе осуществления проекта для достижения поставленной цели? Ка кой опыт переструктурирования задач можно использовать в дальнейшем?

какова дальнейшая «судьба» результатов? Подлежат ли они со вершенствованию? В чем? Замене?

какой новый опыт приобрел обучающийся в целеобразовании, в процессе реализации учебного проекта, его самооценки, рефлек сии? Как этот опыт может быть использован в дальнейшем?

Обратимся теперь к другому важнейшему понятию – рефлексии.

Формирование рефлексивных умений имеет большое значение для раз вития обучающихся, т.к. они позволяют критически отнестись к себе и своей деятельности и фактически делают человека субъектом своей ак тивности.

Для проведения рефлексивного анализа от обучающегося требуется целый комплекс умений:

умение осуществлять контроль своих действий – как умствен ных, так и практических;

контролировать логику развертывания своей мысли (суждения);

определять последовательность и иерархию этапов деятельно сти, опираясь на рефлексию над опытом своей прошлой дея тельности через поиск ее оснований, причин, смысла;

умение видеть в известном – неизвестное, в очевидном – неоче видное, в привычном – непривычное, то есть умение видеть противоречие, которое только и является причиной движения мысли;

умение осуществлять диалектический подход к анализу ситуа ции, встать на позиции разных «наблюдателей»;

преобразовывать объяснения наблюдаемого или анализируемого явления в зависимости от цели и условий.

Таким образом, целенаправленное формирование у обучающихся рефлексивных умений является еще одной актуальной проблемой орга низации учебного процесса.

Итак, мы рассмотрели вопросы методологии учебной деятельности, описание ее организации, определив основные характеристики учебной деятельности (особенности, принципы), ее логическую структуру (субъ ект, объект, предмет, результат, формы, средства, методы) и временную структуру процесса ее осуществления.

4.5 Компетентностный подход В последние годы в исследованиях, посвященных высшему про фессиональному образованию, получает распространение компетентно стный подход.

Компетентностный подход является методологическим основанием модернизации профессионального образования. Результатом подготов ки будущего специалиста в высшем учебном заведении должна высту пать его компетентность в профессиональной деятельности. Компе тентностный подход акцентирует внимание на результате образования, причем в качестве результата рассматривается не сумма усвоенной ин формации, а способность человека действовать в различных жизненных ситуациях. Компетентностный подход в определении целей и содержа ния общего образования не является совершенно новым, a тем более чуждым для российской школы. Ориентация на усвоение умений, спо собов деятельности и, более того, обобщенных способов действия была ведущей в работах таких отечественных педагогов и психологов, как М.Н.Скаткин, И.Я.Лернер, Г.Н.Щедровицкий, В.В.Давыдов и их после дователей [27, 28].

Компетентностный подход, во-первых, предполагает такой вид со держания образования, который не сводится к знаниево ориентированному компоненту, а предполагает целостный опыт реше ния жизненных проблем, выполнения ключевых (то есть относящихся ко многим социальным сферам) функций, социальных ролей, компетен ций. Предметное знание при этом не исчезает из структуры образован ности, а выполняет в ней подчиненную, ориентировочную роль.

Во-вторых, компетентностный подход выдвигает на первое место не информированность ученика, а умения разрешать проблемы, возни кающие в самых разнообразных ситуациях:

в познании и объяснении явлений действительности;

во взаимоотношениях людей, в этических нормах, при оценке собственных поступков;

в практической жизни при выполнении социальных ролей граж данина, члена семьи, покупателя, клиента, зрителя, горожанина, избирателя и т.п.;

при выборе профессии и оценке своей готовности к обучению в профессиональном учебном заведении, когда необходимо ори ентироваться на рынке труда;

при необходимости разрешать собственные проблемы: жизнен ного самоопределения, выбора стиля и образа жизни, способов разрешения конфликтов;

при освоении современной техники и технологий;

в правовых нормах и административных структурах, в потреби тельских и эстетических оценках.

Вот далеко не полный перечень жизненных ситуации, в которых ученик должен уметь проявлять себя понимающим, действующим, ре шающим проблемы.

Понятно, что научить поведению с помощью передачи знаний в подобных ситуациях невозможно. Методы, используемые для выработ ки навыков поведения, подразумевают активное, деятельностное уча стие обучаемых в процессе обучения. Компетентностный подход реали зуется через актуализацию личностного опыта обучаемых, корректи ровку его и обогащение новыми, продуктивными моделями поведения в процессе непосредственного погружения в ситуацию.

Основываясь на положении о том, что поведение человека в той или иной степени типологизировано, и положительные модели поведе ния представляют собой социально одобренные программы поведения, мы считаем, что ситуативное обучение должно заключаться в выявле нии разнообразных жизненных ситуаций общения и построении сцена риев и моделей поведения, отражающих особенности ситуации и тип поведения в ней. Выбор ситуаций зависит от их востребованности для возраста обучаемых, качества их поведенческого и коммуникативного опыта. Кроме того, в рамках компетентностного подхода надо строить и заранее задавать «ситуации включения», где «включение», означает оценку ситуации, проектирование действий и отношений, которые тре буют тех или иных решений.

В системе высшего профессионального образования компетентно стный подход рассматривается как технология моделирования результа тов образования и предоставления норм качества профессионального образования в виде компетентностей и компетенций, метакачеств, ори ентация образования на цели-векторы: обучаемость, самоопределение, самоактуализацию, социализацию и развитие индивидуальности. Сама компетентностная модель выпускника, с одной стороны, охватывает квалификацию, связывающую будущую его деятельность с предметами и объектами труда, с другой стороны, отражает междисциплинарные требования к результату образования.

В качестве инструментальных средств реализации компетентност ного подхода выступают его смыслообразующие понятия компетентно сти и компетенции.

Компетенция (от лат. competentia)в переводе означает круг вопро сов, в которых человек хорошо осведомлен, обладает познаниями и опытом. Компетентный в определенной области человек имеет соответ ствующие знания и способности, позволяющие ему давать обоснован ные суждения. Понятие компетенция выступает в качестве центрально го в модернизации содержания образования, так как объединяет в себе интеллектуальную и навыковую составляющие результата образования, интегрирует близкородственные умения и знания, относящиеся к широ ким сферам культуры и деятельности.

Чаще всего понятия «компетенция» и «компетентность» употреб ляются как синонимы. Но некоторые исследователи справедливо счи тают необходимым дифференцировать данные понятия. Так, например, Б.И.Хасан утверждает, что компетенция– это характеристика места, а не лица, то есть это параметр социальной роли, который в личностном плане проявляется как компетентность – соответствие лица занимаемо му месту, иначе говоря, способность осуществлять деятельность в соот ветствии c социальными требованиями и ожиданиями. Уровень компе тентности – это характеристика результатов образовательной практики для отдельного человека. Таким образом, компетенция – это то, на что претендуют, или то, что назначается, как должное быть достигнутым;

компетентность – это то, чего достиг из желаемого или вмененного кон кретный человек [29].

В «Концепции модернизации российского образования на период до 2010 г.» в качестве задачи системы образования отмечается необхо димость формирования целостной системы универсальных знаний, спо собности учащихся к самостоятельной деятельности и ответственности.

Эта система универсальных знаний – ключевые компетенции, опреде ляющие современное качество образования. Концепция модернизации определяет ключевые компетенции как готовность обучающихся ис пользовать усвоенные знания, учебные умения и навыки, a также спосо бы деятельности в жизни для решения практических и теоретических задач.

Данные компетенции получили название ключевых, поскольку они обладают определенной универсальностью, определяют реализацию специальных компетентностей и конкретных компетенций. Одни и те же ключевые компетенции обеспечивают продуктивность различных видов деятельности. Сам термин «ключевые компетенции» указывает на то, что они являются «ключом», основанием для других, более конкрет ных и предметно ориентированных. Предполагается, что ключевые компетенции носят надпрофессиональный и надпредметный характер и необходимы в любой области деятельности.

Конкретное наполнение понятия «ключевые компетенции» приоб ретает в связи с анализом запроса работодателей и социальных ожида ний общества. Советом Европы определено 5 ключевых компетенций, которыми «должны быть оснащены молодые европейцы»:

1. Социально-политическая компетенция рассматривается как спо собность брать на себя ответственность, участвовать в совместном при нятии решений, регулировать конфликты ненасильственным путем, участвовать в поддержании и улучшении демократических институтов.

2. Информационная компетенция связана с владением информаци онными технологиями, пониманием возможностей их применения, сла бых и сильных сторон;

способностью к критическому суждению в от ношении к информации, распространяемой средствами массовой ин формации и рекламой.

3. Коммуникативная компетенция относится к владению устному и письменному общению более чем на одном языке, умение правильно взаимодействовать, особенно важно для работы и социальной жизни, так как людям, которые не владеют ими, угрожает социальная изоляция.

4. Социокультурная компетенция направлена на принятие разли чий, уважение других, способность взаимодействовать и жить с людьми других культур, языков, религий.

5. Способность к образованию на протяжении всей жизни в качест ве основы непрерывного обучения в контексте профессиональной под готовки, а также личной жизни [30].

При таком подходе компетенции характеризуются как общая спо собность, которая проявляется и формируется в деятельности, основана на знаниях, ценностях, склонностях и позволяет человеку осуществлять связь между знанием и ситуацией, обнаружить процедуру (систему дей ствий) для успешного решения проблемы. В отличие от знаний, умений, навыков, предполагающих действие по аналогии с образцом, компетен ция предусматривает наличие опыта самостоятельной деятельности на основе универсальных знаний.

Информация, изложенная в данном разделе, может оказаться по лезной студентам, обучающимся в магистратуре, причем она может быть рассмотрена ими с двух точек зрения. Во-первых, с точки зрения объекта учебного процесса, обучаемого – для понимания особенностей организации учебного процесса в высшей школе, современной ситуации и перспектив его развития. Во-вторых, с точки зрения (возможно) бу дущего педагога – для получения представления о существующих мето диках организации учебной деятельности и выбора наиболее соответст вующего преподаваемому предмету.

5 История и методология информатики 5.1 Объект, предмет, роль информатики как науки.

До настоящего времени толкование термина « информатика » ( в том смысле как он используется в современной научной и методической литературе) еще не является установившимся и общепринятым. Одно из первых определений этого термина было дано Международным кон грессом в Японии в 1978 г.: "Понятие информатики охватывает области, связанные с разработкой, созданием, использованием и материально техническим обслуживанием системы обработки информации, включая машины, оборудование, математическое обеспечение, организационные аспекты, а также комплекс промышленного, коммерческого, админист ративного, социального и политического воздействия".

5.1.1 Информация как объект информатики Объектом информатики как науки является информация. В на стоящее время не существует единого определения для этого понятия.

«Информация – это не материя и не энергия, информация – это инфор мация» – писал Н. Винер [31].

С точки зрения различных областей знания, данное понятие опи сывается своим специфическим набором признаков: в быту информация – это любые воспринимаемые человеком сведения об окружающем ми ре;

в технике информация – это любые сообщения, передаваемые с по мощью сигналов или символов;

в теории информации, согласно К.

Шеннону, информация – это сведения, уменьшающие неопределнность (энтропию);

в кибернетике, по мнению Н. Винера, информация – это сведения, используемые системой в целях самосохранения и развития в условиях среды;

в семантике информация – это сообщение, несущее но вый смысл.

Важнейшими методологическими принципами информатики явля ется изучение объектов и явлений окружающего мира с точки зрения процессов сбора обработки и выдачи информации о них, а также опре деленного сходства этих процессов при их реализации в искусственных и естественных (в том числе в биологических и социальных) системах [32].

Как и всякий объект, информация обладает свойствами. Характер ной отличительной особенностью информации от других объектов при роды и общества, является дуализм: на свойства информации влияют как свойства исходных данных, составляющих ее содержательную часть, так и свойства методов, фиксирующих эту информацию. С точки зрения информатики наиболее важными представляются следующие общие качественные свойства информации.

Объективность информации. Объективный – существующий вне и независимо от человеческого сознания. Информация – это отражение внешнего объективного мира. Информация объективна, если она не за висит от методов ее фиксации, чьего-либо мнения, суждения.

Объективную информацию можно получить с помощью исправных датчиков, измерительных приборов. Отражаясь в сознании человека, информация может искажаться (в большей или меньшей степени) в за висимости от мнения, суждения, опыта, знаний конкретного субъекта, и, таким образом, перестать быть объективной.

Достоверность информации. Информация достоверна, если она отражает истинное положение дел. Объективная информация всегда достоверна, но достоверная информация может быть как объективной, так и субъективной.

Недостоверной информация может быть по следующим причинам:

преднамеренное искажение (дезинформация) или непреднаме ренное искажение субъективного свойства;

искажение в результате воздействия помех («испорченный те лефон») и недостаточно точных средств ее фиксации.

Полнота информации. Информацию можно назвать полной, если ее достаточно для понимания и принятия решений. Неполная информа ция может привести к ошибочному выводу или решению.

Точность информации определяется степенью ее близости к ре альному состоянию объекта, процесса, явления и т. п.

Актуальность информации – важность для настоящего времени, злободневность, насущность. Только вовремя полученная информация может быть полезна.

Полезность (ценность) информации. Полезность может быть оценена применительно к нуждам конкретных ее потребителей и оце нивается по тем задачам, которые можно решить с ее помощью.

Использование терминов больше информации и меньше ин формации предполагает возможность е измерения или хотя бы коли чественного соотнесения. С течением времени количество информации растет, информация накапливается, происходит ее систематизация, оценка и обобщение. Это свойство назвали ростом и кумулированием информации. (лат. cumulatio – увеличение, скопление). Старение ин формации заключается в уменьшении ее ценности с течением времени.

Старит информацию не само время, а появление новой информации, ко торая уточняет, дополняет или отвергает полностью или частично более раннюю.

5.1.2 Соотношение понятий "данные", "информация" и "знания" Понятие "данные" не тождественно понятию "информация".

Данные (калька от англ. data) – это представление фактов и идей в формализованном виде, пригодном для передачи и обработки в некото ром информационном процессе.

Данные это:

факты, цифры, и другие сведения о реальных и абстрактных ли цах, предметах, объектах, явлениях и событиях, соответст вующих определенной предметной области, представленные в цифровом, символьном, графическом, звуковом и любом другом формате;

информация, представленная в виде, пригодном для ее передачи и обработки автоматическими средствами, при возможном уча стии автоматизированными средствами с человеком;

фактический материал, представленный в виде информации, чи сел, символов или букв, используемый для описания личностей, объектов, ситуаций или других понятий с целью последующего анализа, обсуждения или принятия соответствующих решений.

Станут ли данные информацией, зависит от того, известен ли метод преобразования данных в известные понятия. То есть, чтобы извлечь из данных информацию необходимо подобрать соответствующий форме данных адекватный метод получения информации. Данные, составляю щие информацию, имеют свойства, однозначно определяющие адекват ный метод получения этой информации. Причем необходимо учитывать тот факт, что информация не является статичным объектом – она дина мически меняется и существует только в момент взаимодействия дан ных и методов. Все прочее время она пребывает в состоянии данных.

Информация существует только в момент протекания информационного процесса. Все остальное время она содержится в виде данных.

Одни и те же данные могут в момент потребления представлять разную информацию в зависимости от степени адекватности взаимо действующих с ними методов.

По своей природе данные являются объективными, так как это ре зультат регистрации объективно существующих сигналах, вызванных изменениями в материальных телах или полях. Методы являются субъ ективными. В основе искусственных методов лежат алгоритмы (упоря доченные последовательности команд), составленные и подготовленные людьми (субъектами). В основе естественных методов лежат биологи ческие свойства субъектов информационного процесса. Таким образом, информация возникает и существует в момент диалектического взаимо действия объективных данных и субъективных методов.

Переходя к рассмотрению подходов к определению понятия "зна ния" можно выделить следующие трактовки. Знания – это:

вид информации, отражающей знания, опыт и восприятие чело века-специалиста (эксперта) в определенной предметной облас ти;

множество всех текущих ситуаций в объектах данного типа и способы перехода от одного описания объекта к другому;

осознание и толкование определенной информации, с учетом путей наилучшего ее использования для достижения конкрет ных целей.

В книге Б.Г. Тамма «Применение знании в автоматизированных системах проектирования и управления» приводятся основные свойства знаний [33]:

1. Знания могут быть представлены в форме данных. В частности, в виде текста на некотором формальном языке, в виде сети, задающей связи разного рода между элементами знаний. Из этого свойства следу ет, что знание есть некоторая более высокая степень организации дан ных, которая допускает специальную интерпретацию.

2. Знания обладают способностью управлять информационными процессами (вычислениями). Точнее, в системе, в которой применяются знания, протекание процессов определяется знаниями и почти не зави сит от устройства системы.

3. Знания могут содержать процедурную часть – программы. Но применение этих программ управляется знаниями, в частности, связы вание параметров и запуск программ могут происходить автоматически внутри системы, использующей знания, без ведома того, кто запустил процесс, использующий знания.

4. Знания делятся на отдельные фрагменты – описания объектов, процессов, ситуаций, явлений. Такие фрагменты (модули знаний) назы ваются фреймами. Фреймы могут быть связаны друг с другом родови довыми отношениями, могут быть и узлами семантических сетей.

5. При работе со знаниями важна прагматическая сторона – знания всегда используются для чего-то, в частности, для решения задач, какую бы сложную структуру они не имели.

Знания нужны для того, чтобы их использовать. Одно из главных свойств знаний – возможность их передачи другим и способность де лать выводы на их основе. Для этого должны существовать процедуры обработки знаний. Способность делать выводы означает для машины наличие процедур обработки и вывода и подготовленность структур данных для такой обработки, т.е. наличие специальных форматов зна ний. Основываясь на приведенных выше трактовках рассматриваемых понятий, можно констатировать тот факт, что знание – это информация, но не всякая информация – знание. Информация выступает как знания, отчужденные от его носителей и обобществленные для всеобщего поль зования. Другими словами, информация – это превращенная форма зна ний, обеспечивающая их распространение и социальное функциониро вание. Получая информацию, пользователь превращает ее путем интел лектуального усвоения в свои личностные знания. Здесь мы имеем дело с так называемыми информационно-когнитивными процессами, связан ными с представлением личностных знаний в виде информации и вос созданием этих знаний на основе информации.

В превращении информации в знание участвует целый ряд законо мерностей, регулирующих деятельность мозга, и различных психиче ских процессов, а также разнообразных правил, включающих знание системы общественных связей, – культурный контекст определенной эпохи. Благодаря этому знание становится достоянием общества, а не только отдельных индивидов. Между информацией и знаниями имеется разрыв. Человек должен творчески перерабатывать информацию, чтобы получить новые знания.

Таким образом, учитывая вышеизложенное, можно сделать вывод, что фиксируемые воспринимаемые факты окружающего мира пред ставляют собой данные. При использовании данных в процессе решения конкретных задач – появляется информация. Результаты решения задач, истинная, проверенная информация (сведения), обобщенная в виде за конов, теорий, совокупностей взглядов и представлений представляет собой знания.

Понятия "информация" и "знания", с философской точки зрения, являются понятиями более высокого уровня, чем "данные", которое возникло относительно недавно. Понятие "информации" непосредст венно связано с сущностью процессов внутри информационной систе мы, тогда так понятие "знание" скорее ориентировано на качество про цессов. Понятие "знание" тесно связано с процессом принятия решений.

5.1.3 Место информатики как науки в ряду других наук.

По определению А.П.Ершова информатика – «фундаментальная естественная наука» [34]. К фундаментальным принято относить те нау ки, основные понятия которых носят общенаучный характер, использу ются во многих других науках и видах деятельности. Нет, например, сомнений в фундаментальности столь разных наук как математика и философия. В этом же ряду и информатика, так как понятия информа ция, процессы обработки информации несомненно имеют общенауч ную значимость.

Естественные науки – физика, химия, биология и другие – имеют дело с объективными сущностями мира, существующими независимо от нашего сознания. Отнесение к ним информатики отражает единство за конов обработки информации в системах самой разной природы – ис кусственных, биологических, общественных.

Однако многие ученые подчеркивают, что информатика имеет ха рактерные черты и других групп наук – технических и гуманитарных (или общественных).

Черты технической науки придают информатике ее аспекты, свя занные с созданием и функционированием машинных систем обработки информации. Науке информатике присущи и некоторые черты гумани тарной (общественной) науки, что обусловлено ее вкладом в развитие и совершенствование социальной сферы.

Таким образом, информатика является комплексной, междисцип линарной отраслью научного знания, сочетающей:

естественную науку (фундаментальные и прикладные исследо вания);

отрасль промышленности (опытно-конструкторские работы и производство);

инфраструктурную область (профессиональная деятельность и эксплуатация систем информатизации).

Как естественная наука информатика изучает общие свойства ин формации (данных и знаний), методы и системы для ее создания, нако пления, обработки, хранения, передачи и распределения с помощью средств вычислительной техники и связи.

Как отрасль промышленности информатика занимается проектиро ванием, изготовлением, сбытом и развитием систем информатизации и их компонентов.

Как инфраструктурная область информатика занимается сервисом и эксплуатацией систем информатизации, обучением и др.

Как фундаментальная наука информатика связана с философией – через учение об информации и теорию познания;

с математикой – через теорию математического моделирования;

математическую логику и теорию алгоритмов;

с лингвистикой – через учение о формальных язы ках и о знаковых системах. Она также тесно связана с теорией инфор мации и управления.

5.2 История информатики: информационные революции В истории развития цивилизации произошло несколько информа ционных революций – преобразований общественных отношений из-за кардинальных изменений в сфере обработки информации [35]. Следст вием подобных преобразований являлось приобретение человеческим обществом нового качества.

Первая революция связана с изобретением письменности, что при вело к гигантскому качественному и количественному скачку. Появи лась возможность передачи знаний от поколения к поколениям.

Вторая (середина XVI в.) вызвана изобретением книгопечатания, которое радикально изменило индустриальное общество, культуру, ор ганизацию деятельности.

Третья (конец XIX в.) обусловлена изобретением электричества, благодаря которому появились телеграф, телефон, радио, позволяющие оперативно передавать и накапливать информацию в любом объеме.

Четвертая (70-е гг. XX в.) связана с изобретением микропроцес сорной технологии и появлением персонального компьютера. Этот пе риод характеризуют три фундаментальные инновации:

переход от механических и электрических средств преобразова ния информации к электронным;

миниатюризация всех узлов, устройств, приборов, машин;

создание программно-управляемых устройств и процессов.

Последняя информационная революция выдвигает на первый план новую отрасль – информационную индустрию, связанную с производ ством технических средств, методов, технологий для производства но вых знаний. Важнейшими составляющими информационной индустрии становятся все виды информационных технологий, особенно телеком муникации. Усложнение индустриального производства, социальной, экономической и политической жизни, изменение динамики процессов во всех сферах деятельности человека привели, с одной стороны, к рос ту потребностей в знаниях, а с другой – к созданию новых средств и способов удовлетворения этих потребностей.

Бурное развитие компьютерной техники и информационных техно логий послужило толчком к развитию общества, построенного на ис пользовании различной информации и получившего название информа ционного общества.

Информационное общество – общество, в котором большинство работающих занято производством, хранением, переработкой и реали зацией информации, особенно высшей ее формы – знаний Деятельность отдельных людей, групп, коллективов и организаций сейчас все в большей степени начинает зависеть от их информирован ности и способности эффективно использовать имеющуюся информа цию. Отыскание рациональных решений в любой сфере требует обра ботки больших объемов информации, что подчас невозможно без при влечения специальных технических средств.

Возрастание объема информации особенно стало заметно в середи не XX в. Лавинообразный поток информации хлынул на человека, не давая ему возможности воспринять эту информацию в полной мере. В ежедневно появляющемся новом потоке информации ориентироваться становилось все труднее. Подчас выгоднее стало создавать новый мате риальный или интеллектуальный продукт, нежели вести розыск аналога, сделанного ранее.

Как результат – наступает информационный кризис (взрыв), кото рый имеет следующие проявления появляются противоречия между ограниченными возможностя ми человека по восприятию и переработке информации и суще ствующими мощными потоками и массивами хранящейся ин формации. Так, например, общая сумма знаний менялась внача ле очень медленно, но уже с 1900 г. она удваивалась каждые лет, к 1950 г. удвоение происходило каждые 10лет, к 1970 г. – уже каждые 5 лет, с 1990 г. – ежегодно;

существует большое количество избыточной информации, кото рая затрудняет восприятие полезной для потребителя информа ции;

возникают определенные экономические, политические и дру гие социальные барьеры, которые препятствуют распростране нию информации. Например, по причине соблюдения секретно сти часто необходимой информацией не могут воспользоваться работники разных ведомств.

Эти причины породили весьма парадоксальную ситуацию – в мире накоплен громадный информационный потенциал, но люди не могут им воспользоваться в полном объеме в силу ограниченности своих воз можностей. Информационный кризис поставил общество перед необхо димостью поиска путей выхода из создавшегося положения. Внедрение ЭВМ, современных средств переработки и передачи информации в раз личные сферы деятельности послужило началом нового эволюционного процесса, называемого информатизацией, в развитии человеческого общества, находящегося на этапе индустриального развития.

Информатизация общества – организованный социально экономический и научно-технический процесс создания оптимальных условий для удовлетворения информационных потребностей и реализа ции прав граждан, органов государственной власти, органов местного самоуправления, организаций, общественных объединений на основе формирования и использования информационных ресурсов.

5.3 Структура и методология информатики Информатика представляет собой единство разнообразных отрас лей науки, техники и производства, связанных с переработкой инфор мации главным образом с помощью компьютеров и телекоммуникаци онных средств связи во всех сферах человеческой деятельности. Мето дологию и историю информатики можно рассматривать, как методоло гию и историю ее отдельных структурных единиц.

В структуре информатики выделим следующие компоненты.

Теоретическая информатика – часть информатики, включающая ряд математических разделов. Она опирается на математическую логи ку и включает такие разделы как теория алгоритмов и автоматов, теория информации и теория кодирования, теория формальных языков и грам матик, исследование операций и другие. Этот раздел информатики ис пользует математические методы для общего изучения процессов обра ботки информации.

Информационные системы – раздел информатики, связанный с решением вопросов по анализу потоков информации в различных слож ных системах, их оптимизации, структурировании, принципах хранения и поиска информации. Информационно-справочные системы, информа ционно-поисковые системы, гигантские современные глобальные сис темы хранения и поиска информации привлекают внимание все боль шего круга пользователей.

Искусственный интеллект – область информатики, в которой решаются сложнейшие проблемы, находящиеся на пересечении с пси хологией, физиологией, лингвистикой и другими науками. Поскольку мы далеко не все знаем о том, как мыслит человек, исследования по ис кусственному интеллекту, несмотря на полувековую историю, все еще не привели к решению ряда принципиальных проблем. Основные на правления разработок, относящихся к этой области – моделирование рассуждений, компьютерная лингвистика, машинный перевод, создание экспертных систем, распознавание образов и другие.


В качестве составных частей информатики можно рассматривать вычислительную технику и программирование, но поскольку эти ком поненты являются особенно важными в контексте разрабатываемой программы, они будут рассмотрены в отдельных разделах. Здесь приве дем только их краткую характеристику.

Вычислительная техника – область информатики, в котором раз рабатываются общие принципы построения вычислительных систем.

Речь идет не о технических деталях и электронных схемах (это лежит за пределами информатики как таковой), а о принципиальных решениях на уровне, так называемой, архитектуры вычислительных (компьютерных) систем, определяющей состав, назначение, функциональные возможно сти и принципы взаимодействия устройств. Примеры принципиальных, ставших классическими решений в этой области – неймановская архи тектура компьютеров первых поколений, шинная архитектура ЭВМ старших поколений, архитектура параллельной (многопроцессорной) обработки информации.

Программирование – деятельность, связанная с разработкой сис тем программного обеспечения. Здесь отметим лишь основные разделы современного программирования: создание системного программного обеспечения и создание прикладного программного обеспечения. Среди системного – разработка новых языков программирования и компиля торов к ним, разработка интерфейсных систем.

Теоретическая информатика и ее 5.3. математические основы Математические предпосылки и становление информатики были обеспечены успехами прежде всего в математической логике, дискрет ной математике, вычислительной математике, теории алгоритмов.

Математическая логика – раздел математики, изучающий дока зательства и вопросы оснований математики.

Особое значение для информатики имеет исчисление высказыва ний, исчисление суждений, раздел математической логики, в котором формально-аксиоматическим методом изучаются сложные (составные) высказывания, составленные из простых (элементарных, не анализи руемых) высказываний с помощью логических связок "и", "или", "ес ли..., то" и "неверно, что".

Г. В. Лейбниц в 1668 году показал возможность представления любых чисел двоичными цифрами;

к этому выводу он пришл, занима ясь философской проблемой борьбы противоположностей и пытаясь представить мироздание в виде борьбы двух начал [36].

Дж. Буль, английский математик, построил первый вариант алгеб ры логики, позволивший сводить процесс получения умозаключений к решению логических уравнений. Буль в своей работе «Исследование за конов мышления, на которых основываются математические теории ло гики и вероятностей» показал, как из любого числа высказываний, включающих любое число терминов, вывести любое заключение, сле дующее из этих высказываний, путм чисто символических манипуля ций.

Сочетание открытий Лейбница и Буля лежит в основе создания электронных вычислительных машин, использующих двоичную систе му счисления, благодаря чему открылась возможность е широкого применения при проектировании средств вычислительной техники.

Начальной точкой отсчета современной теории алгоритмов мож но считать работу немецкого математика Курта Геделя (1931 год – тео рема о неполноте символических логик), в которой было показано, что некоторые математические проблемы не могут быть решены алгорит мами из некоторого класса. Как следствие он получил, что внутренняя непротиворечивость любой математической теории не может быть до казана иначе, как с помощью обращения к другой теории, использую щей более сильные допущения, а значит, менее надежной. Общность результата Геделя связана с тем, совпадает ли использованный им класс алгоритмов с классом всех (в интуитивном смысле) алгоритмов. Эта ра бота дала толчок к поиску и анализу различных формализаций алгорит ма. Первые фундаментальные работы по теории алгоритмов были опуб ликованы независимо в 1936 году годы Аланом Тьюрингом, Алоизом Черчем и Эмилем Постом. Предложенные ими машина Тьюринга, ма шина Поста и лямбда-исчисление Черча были эквивалентными форма лизмами алгоритма. В 1950-е годы существенный вклад в теорию алго ритмов внесли работы Колмогорова и Маркова.

К 1960–70-м годам оформились следующие направления в теории алгоритмов:

Классическая теория алгоритмов изучает проблемы формули ровки задач в терминах формальных языков, вводит понятие задачи разрешения, проводит классификацию задач по классам сложности (P, NP и др.). В теории алгоритмов классами сложности называются мно жества вычислительных задач, примерно одинаковых по сложности вы числения. Говоря более узко, классы сложности — это множества пре дикатов (функций, получающих на вход слово и возвращающих ответ или 1), использующих для вычисления примерно одинаковые количест ва ресурсов.

Для каждого класса существует категория задач, которые являются «самыми сложными». Это означает, что любая задача из класса сводит ся к такой задаче, и притом сама задача лежит в классе. Такие задачи называют полными задачами для данного класса. Наиболее известными являются NP-полные задачи.

Теория асимптотического анализа алгоритмов рассматривает методы получения асимптотических оценок ресурсоемкости или време ни выполнения алгоритмов, в частности, для рекурсивных алгоритмов.

Асимптотический анализ позволяет оценить рост потребности алгорит ма в ресурсах (например, времени выполнения) с увеличением объема входных данных. В развитие теории внесли существенный вклад такие ученые, как Кнут, Ахо, Хопкрофт, Ульман, Карп;

Теория практического анализа вычислительных алгоритмов – решает задачи получения явных функции трудомкости, интервального анализа функций, поиска практических критериев качества алгоритмов, разработки методики выбора рациональных алгоритмов. К этому же разделу теории алгоритмов можно, видимо, отнести и задачу верифика ции программ, особенно актуальную в настоящее время с развитием па раллельного программирования. Основополагающей работой в этом на правлении, очевидно, следует считать фундаментальный труд Д. Кнута «Искусство программирования для ЭВМ» [37].

Теоретический аспект: при исследовании некоторой задачи резуль таты теории алгоритмов позволяют ответить на вопрос – является ли эта задача в принципе алгоритмически разрешимой. В случае алгоритмиче ской разрешимости задачи – следующий важный теоретический вопрос – это вопрос о принадлежности этой задачи к классу NP–полных задач, при утвердительном ответе на который, можно говорить о существен ных временных затратах для получения точного решения для больших размерностей исходных данных.

Практический аспект: методы и методики теории алгоритмов (в ос новном разделов асимптотического и практического анализа) позволяют осуществить:

рациональный выбор из известного множества алгоритмов ре шения данной задачи с учетом особенностей их применения (например, при ограничениях на размерность исходных данных или объема дополнительной памяти);

получение временных оценок решения сложных задач;

получение достоверных оценок невозможности решения неко торой задачи за определенное время;

Вычислительная математика – раздел математики, включаю щий круг вопросов, связанных с использованием электронных вычисли тельных машин (ЭВМ). Как правило, задачи, решаемые вычислительной математикой, посвящены приближнному решению математических и физических задач, аналитическое решение которых представляется не возможным или затруднительным. К таким задачам относятся, прежде всего, задачи теории дифференциальных уравнений, задачи приближен ного интегрирования и задачи нахождения корней уравнений. Прибли женность методов вычислительной математики определяется во первых, характеристиками используемых алгоритмов и методов реше ния, а во-вторых, особенностями их реализации на конкретном вычис лительном устройстве, имеющем определенные ограничения (например, точность представления числовых данных, определяемая разрядностью обрабатываемой информации).

В вычислительной математике можно выделить следующие три больших раздела:

применение ЭВМ в различных областях научной и практиче ской деятельности и может быть охарактеризован как анализ математических моделей.

разработка методов и алгоритмов решения типовых математиче ских задач, возникающих при исследованиях математических моделей;

разработка и оптимизация способов взаимодействия человека с ЭВМ.

5.3.2 Информационные системы Информационной системой называется комплекс, включающий вычислительное и коммуникационное оборудование, программное обеспечение, лингвистические средства и информационные ресурсы, а также системный персонал и обеспечивающий поддержку динамиче ской информационной модели некоторой части реального мира для удовлетворения информационных потребностей пользователей.

Часть реального мира, которая моделируется информационной сис темой, называется ее предметной областью. Под динамической моделью здесь понимается изменяемость модели во времени. Это «живая», дей ствующая модель, в которой отображаются изменения, происходящие в предметной области. Такая система должна обладать памятью, позво ляющей ей сохранять не только сведения о текущем состоянии пред метной области, но и в некоторых случаях предысторию [38].

Поскольку модель предметной области, поддерживаемая информа ционной системой, материализуется в форме организованных необхо димым образом информационных ресурсов, она называется информа ционной моделью.

Информационная система может входить в качестве компонента (подсистемы) в более сложную систему, такую, например, как система управления торговой компанией, САПР или система управления произ водством.

Информационные системы уже многие десятки и даже сотни лет существуют и используются на практике в форме различного рода кар тотек и/или коллекций бумажных документов. Однако в таких системах отсутствует какая-либо автоматизация обработки данных, они позволя ют лишь регистрировать и поддерживать в систематизированной форме на бумажных носителях результаты произведенных натурных измере ний. В настоящее время под информационными системами, как прави ло, подразумеваются автоматизированные информационные системы, осуществляющие в том числе и функции автоматической обработки данных.


Информационные системы используют ресурсы нескольких кате гории – средства вычислительной техники, системное и прикладное программное обеспечение, информационные, лингвистические и чело веческие ресурсы.

Лингвистические ресурсы информационных систем служат для:

представления информационных ресурсов в системе;

описания их свойств и свойств окружающей среды, позволяю щего системе адекватно интерпретировать поддерживаемые ин формационные ресурсы;

обеспечения взаимодействия пользователей с системой.

В общем случае к числу лингвистических ресурсов относятся те или иные естественные или искусственные языки, а также средства их лингвистической поддержки – словари лексики естественных языков, тезаурусы предметной области, переводные словари и др. Следует от метить, что тезаурусы играют в информационных системах двоякую роль. С одной стороны, это средство лингвистической поддержки ис пользуемого в системе естественного языка. Поэтому он должен быть отнесен к категориям лингвистических ресурсов. Вместе с тем тезаурус используется как контекст для интерпретации семантики поддерживае мых в системе документов, представленных на естественном языке. В связи с этим правомерно также считать тезаурус информационным ре сурсом системы.

Используемый в конкретных случаях набор лингвистических ре сурсов системы зависит от требований, предъявляемых к ней.

Информационные ресурсы системы составляют главный компо нент модели предметной области, которую система поддерживает. Они являются вместе с тем «сырьем» и «конечным продуктом» работы ин формационной системы. Конкретный вид информационных ресурсов зависит от характера системы.

Важно заметить, что в любой информационной системе поддержи вается две категории информационных ресурсов. Ресурсы первой кате гории непосредственно используются конечными пользователями сис темы. Ресурсы второй категории можно было бы назвать метаресурса ми. Описывая свойства ресурсов первой категории, они позволяют сис теме корректно оперировать ими. Как уже отмечалось, ресурсы первой категории часто называют данными независимо от среды их представ ления (изображения, текстовые документы, аудиозаписи и т.д.), а мета ресурсы – метаданными.

Используя эту терминологию, можно сказать, что метаданные – это данные о данных. Однако фактически метаданные могут описывать свойства не только собственно данных, но и информационной системы в целом отдельных ее механизмов и их функций, других ее ресурсов, поддерживаемых технологий, пользователей и т.д. Конкретные функции метаданных и их состав в значительной мере зависят от специфики рас сматриваемой сие темы и характера конкретных информационных ре сурсов.

Уместно вспомнить, что данные в информационной системе пред ставляют собой некоторую абстрактную модель реальности. Рассматри вая соотношение между данными и метаданными, можно сказать, что метаданные – это данные более высокого уровня абстракции по отно шению к описываемым ими данным.

Необходимая степень формализованности представления метадан ных в информационной системе зависит от характера их использования.

Метаданные, предназначенные для компьютерного использования, представляются в формализованном виде. Если же они предназначены для пользователей, то чаще всего представляются на естественном язы ке.

В системах, основанных на технологиях баз данных, поддержива ются структурированные данные, организованные в виде таблиц или каких-либо иных структур данных. К информационным ресурсам сис тем баз данных относятся также и схемы баз данных. В таких системах они относятся к категории метаданных.

В текстовых системах информационные ресурсы включают кол лекции документов, представленных на естественных языках. Это ин формационные ресурсы для конечных пользователей. Кроме того, под держиваются метаданные – тезаурусы, спецификации онтологии и т.п., которые являются информационными ресурсами, используемыми самой системой.

5.3.3 Искусственный интеллект Искусственный интеллект (ИИ, англ. Artificial intelligence, AI) – наука и технология создания интеллектуальных машин и интеллекту альных компьютерных программ.

Исследователи, работающие в этом направлении, надеются достичь такого понимания механизмов интеллекта, при котором можно будет составлять компьютерные программы с человеческим или более высо ким уровнем интеллекта [39]. Общий подход состоит в разработке ме тодов решения задач, для которых отсутствуют формальные алгоритмы:

понимание естественного языка, обучение, доказательство теорем, рас познавание сложных образов и т.д. Теоретические исследования на правлены на изучение интеллектуальных процессов и создание соответ ствующих математических моделей. Экспериментальные работы ведут ся путем составления компьютерных программ и создания машин, ре шающих частные интеллектуальные задачи или разумно ведущих себя в заданной ситуации. Систематические исследования в области искусст венного интеллекта начались лишь с появлением цифрового компьюте ра. Первая научная статья по искусственному интеллекту была опубли кована в 1950 А.Тьюрингом. Ниже будут указаны основные направле ния исследований в области искусственного интеллекта и соответст вующие методы.

5.3.3.1 Модели и методы исследований в области искусственного интеллекта 5.3.3.1.1 Символьное моделирование мыслительных процессов Анализируя историю ИИ, можно выделить такое обширное на правление как моделирование рассуждений. Долгие годы развитие этой науки двигалось именно по этому пути, и теперь это одна из самых раз витых областей в современном ИИ. Моделирование рассуждений под разумевает создание символьных систем, на входе которых поставлена некая задача, а на выходе требуется е решение. Как правило, предла гаемая задача уже формализована, то есть переведена в математическую форму, но либо не имеет алгоритма решения, либо он слишком сложен, трудомок и т. п. В это направление входят: доказательство теорем, принятие решений и теория игр, планирование и диспетчеризация, про гнозирование [40].

5.3.3.1.2 Представление знания Многие трудности при создании машин, выполняющих определен ные интеллектуальные задачи, связаны с вопросами о том, какую ин формацию должна иметь программа, каким образом на основании этой исходной информации могут быть сделаны дальнейшие выводы и как эта информация должна храниться в компьютере. Необходимостью ре шения этих проблем были вызваны к жизни исследования, цель которых – ответить на вопрос, что такое знание.

Представление знаний – вопрос, возникающий в когнитологии (науке о мышлении), в информатике и в исследованиях искусственного интеллекта. В когнитологии он связан с тем, как люди хранят и обраба тывают информацию. В информатике – с подбором представления кон кретных и обобщнных знаний, сведений и фактов для накопления и обработки информации в ЭВМ. Главная задача в искусственном интел лекте – научиться хранить знания таким образом, чтобы программы могли осмысленно обрабатывать их и достигнуть тем подобия челове ческого интеллекта.

Под термином «представление знаний» чаще всего подразумевают ся способы представления знаний, ориентированные на автоматическую обработку современными компьютерами, и, в частности, представления, состоящие из явных объектов и из суждений или утверждений о них.

Представление знаний в подобной явной форме позволяет компьютерам делать дедуктивные выводы из ранее сохраннного знания [41].

Существуют десятки моделей (или языков) представления знаний для различных предметных областей. Большинство из них может быть сведено к следующим классам:

продукционные;

семантические сети;

фреймы;

формальные логические модели.

Продукционная модель, или модель, основанная на правилах, по зволяет представить знания в виде предложений типа: Если (условие), то (действие).

Под, условием понимается некоторое предложение-образец, по ко торому осуществляется поиск в базе знаний, а под действием – дейст вия, выполняемые при успешном исходе поиска (они могут быть про межуточными, выступающими далее как условия, и терминальными или целевыми, завершающими работу системы).

При использовании продукционной модели база знаний состоит из набора правил, Программа, управляющая перебором правил, называется машиной вывода. Чаще всего вывод бывает прямой (от данных к поиску цели) или обратный (от цели для ее подтверждения – к данным). Дан ные – это исходные факты, на основании которых запускается машина вывода – программа, перебирающая правила из базы.

Продукционная модель чаще всего применяется в промышленных экспертных системах. Она привлекает разработчиков своей наглядно стью, высокой модульностью, легкостью внесения дополнений и изме нений и простотой механизма логического вывода.

Семантика – это наука, устанавливающая отношения между сим волами и объектами, которые они обозначают.

Семантическая сеть– это ориентированный граф, вершины кото рого – понятия, а дуги – отношения между ними.

Понятиями обычно выступают абстрактные или конкретные объек ты, а отношения – это связи типа: "это" ("is"), "имеет частью" ("has part"), "принадлежит", "любит". Характерной особенностью семантиче ских сетей является обязательное наличие трех типов отношений:

класс – элемент класса;

свойство – значение;

пример элемента класса.

Проблема поиска решения в базе знаний типа семантической сети сводится к задаче поиска фрагмента сети, соответствующего некоторой подсети, отображающей поставленный вопрос.

Основное преимущество этой модели – в соответствии современ ным представлениям об организации долговременной памяти человека.

Недостаток модели – сложность поиска вывода на семантической сети.

Фрейм (англ. frame – каркас или рамка) – структура знаний для восприятия пространственных сцен.

Под фреймом понимается абстрактный образ или ситуация. В пси хологии и философии известно понятие абстрактного образа. Например, слово "комната" вызывает у слушающих образ комнаты: "жилое поме щение с четырьмя стенами, полом, потолком, окнами и дверью, площа дью 6–20 м2 ". Из этого описания ничего нельзя убрать (например, убрав окна мы получим уже чулан, а не комнату), но в нем есть "дырки", или "слоты", – это незаполненные значения некоторых атрибутов: количест во окон, цвет стен, высота потолка, покрытие пола и др. В теории фрей мов такой образ называется фреймом. Фреймом называется также и формализованная модель для отображения образа.

Модель фрейма является достаточно универсальной, поскольку по зволяет отобразить все многообразие знаний о мире через:

фреймы-структуры, для обозначения объектов и понятий (заем, залог, вексель);

фреймы-роли (менеджер, кассир, клиент);

фреймы-сценарии (банкротство, собрание акционеров, праздно вание именин);

фреймы-ситуации (тревога, авария, рабочий режим устройства) и др.

Важнейшим свойством теории фреймов является заимствованное из теории семантических сетей наследование свойств. Основным пре имуществом фреймов как модели представления знаний является спо собность отражать концептуальную основу организации памяти челове ка, а также гибкость и наглядность.

5.3.3.1.3 Компьютерная лингвистика Немаловажным направлением является обработка естественного языка, в рамках которого проводится анализ возможностей понимания, обработки и генерации текстов на «человеческом» языке. Некоторые прямые применения обработки естественного языка включают инфор мационный поиск (в том числе, глубокий анализ текста) и машинный перевод [42].

Естественный язык, на котором в настоящее время представляется наибольший объем информации, является слишком сложной структу рой. Проблемы языковой коммуникации "человек – компьютер – чело век" и моделирования языка лежат в области исследований такой моло дой науки, как компьютерная лингвистика, которая образовалась на стыке информатики и лингвистики.

Компьютерная лингвистика (КЛ, англ. computational linguistics) – направление в прикладной лингвистике, ориентированное на использо вание компьютерных инструментов – программ, компьютерных техно логий организации и обработки данных – для моделирования функцио нирования языка в тех или иных условиях, ситуациях, проблемных сфе рах и т.д., а также вся сфера применения компьютерных моделей языка в лингвистике и смежных дисциплинах.

Как особое научное направление компьютерная лингвистика офор милась в 1960-е годы. Поток публикаций в этой области очень велик.

Сфера КЛ весьма разнообразна и включает такие области, как компью терное моделирование общения, моделирование структуры сюжета, ги пертекстовые технологии представления текста, машинный перевод, компьютерная лексикография.

Имевшее место в 1970-е годы возникновение и бурное развитие этого направления связано в первую очередь со стремительным ростом количества конечных пользователей ЭВМ. Поскольку обучение языкам и технологии программирования всех пользователей невозможно и не целесообразно, возникла проблема организации взаимодействия конеч ных пользователей с компьютерными программами. Одним из способов решения этой задачи является разработка систем, позволяющих взаимо действовать с ЭВМ на естественном языке или каком-то ограниченном его варианте.

Важнейшим направлением компьютерной лингвистики является разработка информационно-поисковых систем (ИПС). Последние воз никли в конце 1950-х – начале 1960-х годов как ответ на резкое возрас тание объемов научно-технической информации. По типу хранимой и обрабатываемой информации, а также по особенностям поиска ИПС разделяются на две больших группы – документальные и фактографи ческие. В документальных ИПС хранятся тексты документов или их описания (рефераты, библиографические карточки и т.д.). Фактографи ческие ИПС имеют дело с описанием конкретных фактов, причем не обязательно в текстовой форме. В настоящее время фактографические ИПС строятся на основе технологий баз данных (БД). Для обеспечения информационного поиска в ИПС создаются специальные информаци онно-поисковые языки, в основе которых лежат информационно поисковые тезаурусы.

К области компьютерной лингвистики в определенной степени мо гут быть отнесены работы в области создания гипертекстовых систем, рассматриваемых как особый способ организации текста и даже как принципиально новый вид текста, противопоставленный по многим своим свойствам обычному тексту, сформированному в гутенбергов ской традиции книгопечатания.

В 1950-х годах составлялись программы компьютерного перевода с одного языка на другой. Они были не очень эффективны, и спустя не сколько лет пришлось признать, что для успешного перевода необходи мо, чтобы программа «понимала» текст, который переводит. В настоя щее время прилагаются усилия к тому, чтобы наделить компьютеры бо лее полным пониманием все больших и больших фрагментов и законо мерностей естественного языка. Такое понимание оценивается по эф фективности программ, отвечающих на вопросы по тексту на основании информации, содержащейся в тексте, и заложенной в программу «спо собности к рассуждению».

5.3.3.1.4 Другие задачи искусственного интеллекта Поиск решения. Когда компьютер с игровой программой должен сделать ход, у него обычно имеется выбор из нескольких возможных ходов. Каждый его ход может иметь ряд различных следствий, завися щих от ответных ходов партнера, а каждое следствие может приводить к другим возможным ходам и т.д. Главная проблема поиска в условиях таких «деревьев возможностей» – т.н. комбинаторный взрыв. Если на каждом уровне поиска имеется 10 возможных вариантов, то 10 уровней поиска дают 10 миллиардов возможных вариантов, полностью прове рить которые за приемлемое время не способны даже быстродействую щие компьютеры. Поэтому программисту приходится прибегать к «эв ристикам» (процедурам, не основанным на формально доказанном ал горитме), которые позволили бы отвергнуть преобладающую часть аль тернатив, иной раз даже с риском упустить наилучший ответ. Таким об разом, если нет времени перебрать все варианты игры до конца, про грамма должна решить, когда ей нужно прекратить поиск, и проанали зировать позицию приближенно.

О прогрессе в данной области можно судить по успехам компью терных программ для игры в шахматы.

Для достижения некоей цели часто требуется найти последователь ность действий, основанную на информации о том, каковы необходи мые предварительные условия и последствия успешного выполнения тех или иных действий. На основе анализа того влияния, которое одно действие оказывает на условия успешного выполнения других дейст вий, была создана компьютерная программа для автоматизированного проектирования электронных схем.

Предполагается, что интеллектуальные машины должны не только решать проблемы шахматной игры и математики, но также видеть, слышать, контролировать движение и производить изделия.

Сопоставление с образцом. Созданы программы, отождествляю щие объекты по контурам изменения цвета или яркости либо по протя женным областям одного цвета или одной текстуры. Для выполнения таких задач необходимо, чтобы компьютер хранил в памяти образцы и мог сопоставлять с ними объект. Компьютер может хранить в памяти представление о собаке как некую совокупность морды, лап, хвоста и т.д., все заданной формы и правильно соединенное. Программа может найти собаку на изображении, сопоставляя образец собаки с частями изображения. Программа может вычислить, как должна выглядеть соба ка, если на нее смотреть под определенным углом или если она частич но закрыта другими предметами.

Машинное обучение. Проблематика машинного обучения касается процесса самостоятельного получения знаний интеллектуальной систе мой в процессе е работы. Это направление было центральным с самого начала развития ИИ.

Машинное обучение без учителя позволяет распознать образы во входном потоке. Обучение с учителем включает также классификацию и регрессионный анализ. Классификация используется, чтобы опреде лить, к какой категории принадлежит образ. Регрессионный анализ ис пользуется, чтобы в рядах числовых примеров входа/выхода и обнару жить непрерывную функцию, на основании которой можно было бы прогнозировать выход. При обучении агент вознаграждается за хорошие ответы и наказывается за плохие. Они могут быть проанализированы с точки зрения теории решений, используя такие понятия как полезность.

Математический анализ машинных алгоритмов изучения — это раздел теоретической информатики, известный как вычислительная теория обучения (англ. Computational learning theory).

К области машинного обучения относится большой класс задач на распознавание образов. Например, это распознавание символов, руко писного текста, речи, анализ текстов. Многие задачи успешно решаются с помощью биологического моделирования. Особо стоит упомянуть компьютерное зрение, которое связано ещ и с робототехникой.

Одной из главных целей исследований в области искусственного интеллекта остается разработка программ, умеющих рассуждать, т.е.

способных сочетать инструкции с собственными знаниями. Таким обра зом, для создания эффективно самообучающейся программы необходи мо дальнейшее продвижение в области эпистемологии и способов пред ставления знаний.



Pages:     | 1 | 2 || 4 | 5 |   ...   | 6 |
 





 
© 2013 www.libed.ru - «Бесплатная библиотека научно-практических конференций»

Материалы этого сайта размещены для ознакомления, все права принадлежат их авторам.
Если Вы не согласны с тем, что Ваш материал размещён на этом сайте, пожалуйста, напишите нам, мы в течении 1-2 рабочих дней удалим его.