Информационные основы управления

1) Познакомиться с изложением в школьных учебниках следующих вопросов:

· Подходы к раскрытию понятий «информационная модель», «информационное моделирование». Информационная модель — модель объекта, представленная в виде информации, описывающей существенные для данного рассмотрения параметры и переменные величины объекта, связи между ними, входы и выходы объекта и позволяющая путём подачи на модель информации об изменениях входных величин моделировать возможные состояния объекта.

Информационное моделирование - исследование объектов познания на их моделях; построение и изучение моделей реально существующих объектов, процессов или явлений с целью получения объяснений этих явлений, а также для предсказания явлений, интересующих исследователя.

· Элементы системного анализа в курсе информатики.

Изучаемые вопросы:

• Понятие системы.

• В чем суть системного подхода.

• Структура системы; использование графов для отображения структуры.

• Развитие системного мышления учащихся.

Второй, дополнительный уровень изучения темы моделирования в базовом курсе связан с обсуждением таких понятий, как: система, структура, граф, деревья, сети. Необходимо отметить, что эти поня­тия постепенно начинают проникать в перечень обязательных для изучения в рамках базового курса. Перечисленные понятия относят­ся к области, которая в науке называется системологией (теорией систем). Знания элементов системологии придают целостность и по­нятийную полноту содержательной линии «Формализация и моде­лирование».

Понятие «система» часто употребляется как в научных дисцип­линах, так и в повседневной жизни. Примеров тому достаточно много: Солнечная система, периодическая система химических элементов, системы растений и животных, система образования, система транспорта, файловая система, операционная система и многое другое. Во многих случаях понятие системы считается ин­туитивно ясным. Однако для информатики оно является одним из фундаментальных и требует разъяснения.

Под системой понимается любой объект, состоящий из множе­ства взаимосвязанных частей, и существующий как единое целое.

В информатике понятие «система» употребляется достаточно часто. Совокупность взаимосвязанных данных, предназначенных для обработки на компьютере — система данных. Совокупность взаимосвязанных программ определенного назначения — про­граммные системы (ОС, системы программирования, пакеты при­кладных программ и др.). Информационные системы — одно из важнейших приложений компьютерных технологий.

Основным методическим принципом информационного моде­лирования является системный подход, согласно которому всякий объект моделирования рассматривается как система. Из всего мно­жества элементов, свойств и связей выделяются лишь те, которые являются существенными для целей моделирования. В этом и зак­лючается сущность системного анализа. Задача системного анали­за, который проводит исследователь — упорядочить свои пред­ставления об изучаемом объекте, для того чтобы в дальнейшем отразить их в информационной модели.

Сама информационная модель представляет собой также неко­торую систему параметров и отношений между ними. Эти пара­метры и отношения могут быть представлены в разной форме: графической, математической, табличной и др. Таким образом, просматривается следующий порядок этапов перехода от реаль­ного объекта к информационной модели:

Важной характеристикой всякой системы является ее структу­ра. Структура — это определенный порядок объединения элемен­тов, составляющих систему. Другой вариант определения, встречающийся в литературе: структура — это множество связей между элементами системы. Наиболее удобным и наглядным способом представления структуры систем являются графы. Описываются основные правила представления гра­фов, вводятся понятия вершина, дуга, ребро, ориентированный граф, дерево, сеть. Обычно у учащихся не вызывает проблем понимание схем, представленных в форме графа: граф родственных связей, граф системы связанных между собой населенных пунктов и др.

Важной разновидностью графов являются деревья. Дерево — это графическое представление иерархической структуры систе­мы. Обычно это системы, между элементами которых установле­ны отношения подчиненности или вхождения друг в друга: систе­мы власти, административные системы, системы классификации в природе и др. Ученики знакомы с понятием «дерево» примени­тельно к системе файлов на дисках компьютера. Многим из них известен смысл понятия «родословное дерево».

· Линия моделирования и базы данных.

Изучаемые вопросы:

• Признаки компьютерной информационной модели.

• Является ли база данных информационной моделью.

• Задачи, решаемые на готовой базе данных.

• Проектирование базы данных (БД) — задача для углублен­ного курса.

Общая схема этапов решения практической задачи на ЭВМ ме­тодами информационного моделирования выглядит следующим образом (рис. 1):

Два первых этапа относятся к предметной области решаемой задачи. На третьем этапе происходит выбор подходящего инстру­ментального средства в составе программного обеспечения ЭВМ для реализации модели. Такими средствами могут быть: электрон­ные таблицы, СУБД, системы программирования, математичес­кие пакеты, специализированные системы моделирования обще­го назначения или ориентированные на данную предметную об­ласть. В базовом курсе информатики изучаются первые три из перечисленных программных средств.

Основные признаки компьютерной информационной модели:

• наличие реального объекта моделирования;

• отражение ограниченного множества свойств объекта по прин­ципу целесообразности;

• реализация модели с помощью определенных компьютерных средств;

• возможность манипулирования моделью, активного ее исполь­зования.

Ответ на вопрос: «является ли база данных информационной моделью?» будем искать, исходя их сформулированных выше кри­териев.

Первый критерий: наличие предметной области, некоторого реального объекта (системы), к которым относится БД, практи­чески всегда выполняется. Например, если в БД содержатся све­дения о книгах в библиотеке, значит, объектом моделирования является книжный фонд библиотеки. Если БД содержит анкет­ные данные сотрудников предприятия, значит, она моделирует кадровый состав этого предприятия. Если в БД хранятся сведе­ния о результатах сдачи экзаменов абитуриентами в институт, следовательно, она моделирует процесс вступительных экзаме­нов и т. п.

Удовлетворение второму критерию также несложно обосновать. Каждый из моделируемых объектов (как перечисленные выше, так и любые другие) обладает гораздо большим числом свойств, характеристик, атрибутов, чем те, что отражены в БД. Отбор ат­рибутов, включаемых в БД, происходит в процессе проектирова­ния базы, когда главным критерием является критерий целесооб­разности, т. е. соответствия цели создания БД, требованиям к ее последующим эксплуатационным свойствам. Например, в БД книжного фонда библиотеки не имеет смысла вносить такие ха­рактеристики книги, как ее вес, адрес типографии, где была на­печатана книга, годы жизни автора и пр.

Третий критерий, очевидно, выполняется, поскольку речь идет о компьютерной базе данных, созданной в среде некоторой СУБД.

База данных — не «мертвое хранилище» информации. Она созда­ется для постоянного, активного использования хранящейся в ней информации. Прикладные программы или СУБД, обслуживающие базу данных, позволяют ее пополнять, изменять, осуществлять по­иск информации, сортировку, группировку данных, получение от­четных документов и пр. Таким образом, четвертый критерий ком­пьютерной информационной модели также справедлив для БД.

В рамках обсуждаемой темы перед учителем информатики сто­ят две педагогические задачи: научить использовать готовые ин­формационные модели; научить разрабатывать информационные модели. В минимальном варианте изучения базового курса пред­почтение отдается первой задаче. В таком варианте ученикам мо­гут быть предложены задачи следующего типа: имеется готовая база данных; требуется осуществить поиск нужной информации;

выполнить сортировку данных по некоторому ключу; сформиро­вать отчет с нужной информацией. Решение этой задачи не требу­ет вмешательства в готовую модель.

Другой тип задач: расширить информационное содержание базы данных. Например, имеется реляционная база данных, содержа­щая сведения о книгах в библиотеке:

БИБЛИОТЕКА (НОМЕР, ШИФР, АВТОР, НАЗВАНИЕ)

Требуется изменить структуру БД таким образом, чтобы из нее можно было узнать, находится ли книга в настоящее время в биб­лиотеке, и если книга выдана, то когда и кому.

Новые цели требуют внесения изменений в модель, в структу­ру базы данных. Ученики должны спланировать добавление новых полей, определить их типы. Решение может быть таким: после добавления полей база данных будет иметь следующую структуру:

БИБЛИОТЕКА (НОМЕР, ШИФР, АВТОР, НАЗВАНИЕ, НАЛИЧИЕ, ЧИТАТЕЛЬ, ДАТА)

Здесь добавлены поля:

— НАЛИЧИЕ — поле логического типа; принимает значение True, если книга находится в библиотеке, и значение False, если выдана читателю;

— ЧИТАТЕЛЬ — поле числового (или символьного) типа; со­держит номер читательского билета человека, взявшего книгу;

— ДАТА — поле типа «дата»; указывает день выдачи книги.

Несмотря на все сказанное выше, не следует преувеличивать в интерпретации каждого задания на работу с базой данных, как задачи моделирования. И на минимальном уровне изучения темы можно предлагать ученикам простые задачи на разработку баз дан­ных, решение которых очевидно. К числу таких задач, например, относится задача разработки баз данных типа записной книжки с адресами знакомых, телефонного справочника и пр.

· Информационное моделирование и электронные таблицы.

Изучаемые вопросы:

• Что такое математическая модель.

• Понятия: компьютерная математическая модель, численный эксперимент.

• Пример реализации математической модели на электронной таблице.

Электронные таблицы являются удобной инструментальной средой для решения задач математического моделирования.

Что же такое математическая модель? Это описание состояния или поведения некоторой реальной системы (объекта, процесса) на языке математики, т.е. с помощью формул, уравнений и других математических соотношений. Характерная конфигурация всякой математической модели представлена. Обобщенная структура математической модели

Здесь Х и У — некоторые количественные характеристики мо­делируемой системы.

Реализация математической модели — это применение опреде­ленного метода расчетов значений выходных параметров по зна­чениям входных параметров. Технология электронных таблиц — один из возможных методов реализации математической модели. Другими методами реализации математической модели может быть составление программ на языках программирования, применение математических пакетов (MathCAD, Математика и др.), примене­ние специализированных программных систем для моделирова­ния. Реализованные такими средствами математические модели будем называть компьютерными математическими моделями.

Цель создания компьютерной математической модели — про­ведение численного эксперимента, позволяющего исследовать мо­делируемую систему, спрогнозировать ее поведение, подобрать оптимальные параметры и пр.

Итак, характерные признаки компьютерной математической модели следующие:

• наличие реального объекта моделирования;

• наличие количественных характеристик объекта: входных и выходных параметров;

• наличие математической связи между входными и выходны­ми параметрами;

• реализация модели с помощью определенных компьютерных средств.

В качестве примера использования электронных таблиц для математического моделирования рассмотрим задачу о выборе ме­ста строительства железнодорожной станции из учебников.

· Моделирование знаний в курсе информатики.

Изучаемые вопросы:

• Что такое база знаний.

• Различные типы моделей знаний.

• Логическая модель знаний и Пролог.

Среди разнообразных систем искусственного интеллекта наи­более распространенными являются экспертные системы. В основе экспертной системы лежит база знаний — модель знаний в оп­ределенной предметной области, представленная в формализо­ванном виде и сохраненная в памяти компьютера.

Существуют различные типы моделей знаний. Наиболее извес­тные из них — продукционная модель, семантическая сеть, фрей­мы, логическая модель.

Продукционная модель знаний построена на правилах (они на­зываются продукциями), представляемыми в форме:

ЕСЛИ выполняется некоторое условие ТО выполняется некоторое действие

На основе поступающих данных экспертная система, анализи­руя имеющиеся правила, принимает решение о необходимых дей­ствиях. Например:

ЕСЛИ температура в помещении ≤15° ТО включить отопление

Продукционные модели часто используются в промышленных экспертных системах.

Семантические сети. Семантической сетью называется система понятий и отношений между ними, представленная в форме ориен­тированного графа. Это одна из наиболее гибких и универсальных форм моделей знаний. На рис. 3 приведен пример, представляю­щий в форме графа сведения, заключенные в предложении: «Петух Петя является птицей, и он умеет кукарекать».

Фреймы. Фрейм — это некоторый абстрактный образ, относя­щийся к определенному типу объектов, понятий. Фрейм объеди­няет в себе атрибуты (характеристики), свойственные данному объекту. Фрейм имеет имя и состоит из частей, которые называ­ются слотами. Изображается фрейм в виде цепочки:

Имя фрейма = <слот 1><слот 2>...<слот N>

Вот пример фрейма под названием «Битва»:

Битва = <кто?><с кем?><когда?><где?><результат>

Такое представление называется прототипом фрейма. Если же в слоты подставить конкретные значения, то получится экземп­ляр фрейма. Например:

Битва = <Царевич><Кощей Бессмертный><утром><в чис­том поле><победил>

Слоты сами могут быть фреймами. Таким образом, возможны иерархии фреймов, сети фреймов. К фреймам применимо поня­тие наследования свойств. Для реализации моделей знаний с ис­пользованием фреймов хорошо подходит технология объектно-ориенированного программирования.

Логическая модель знаний представляет собой совокупность ут­верждений. О каждом утверждении можно сказать: истинно оно или ложно. Утверждения делятся на факты и правила. Совокуп­ность фактов представляет собой базу данных, лежащую в основе базы знаний. Правила имеют форму «ЕСЛИ А, ТО Б» (здесь есть сходство с продукционной моделью). Механизм вывода основан на аппарате математической логики (он называется исчислением предикатов первого порядка). Прикладные возможности этой мо­дели весьма ограничены. Логическая модель знаний лежит в осно­ве языка ПРОЛОГ.

ПРОЛОГ является языком логического программирования. Как известно, в программировании для ЭВМ существует не­сколько различных направлений (парадигм): процедурное про­граммирование, функциональное программирование, логичес­кое программирование, объектно-ориентированное программи­рование. В языке Пролог реализована логическая парадигма. Однако в рамках базового курса информатики использование Пролога очень ограничено и о программировании, в полном смысле этого слова, здесь речи не идет. Пролог рассматривается лишь как средство построения несложных баз знаний логичес­кого типа. При таком подходе систему Пролог можно рассмат­ривать как своеобразную систему управления базами знаний (по аналогии с СУБД). Она позволяет создавать базу знаний и обра­щаться к ней с запросами.

Реализации Пролога существуют для большинства компьюте­ров, доступных школам. Поэтому представляется возможным пред­лагать Пролог в качестве средства для практической работы по теме «Искусственный интеллект и моделирование знаний».

2) Выписать определения основных понятий по темам.

Математическое моделирование, модель, моделирование, адекватность модели, математический метод, оптимизационная модель, допустимое решение модели, область допустимых решений модели, оптимальное решение модели.

Предложить 2 практических задания для 9 класса и 2 задания для 10-11 класса с базовым уровнем изучения курса для формирования умений, представленных в требованиях стандарта.

Разработать конспект урока в соответствии с вариантом:

1) Понятие модели. Урок усвоения нового материала.

2) Моделирование. Урок обобщения.

3) Виды моделирования. Урок закрепления.

4) Моделирование в ЭТ. Урок применения знаний, умений и навыков.

5) Этапы моделирования. Урок усвоения нового материала.

6) Математические модели в биологии. Урок применения знаний, умений и навыков.

7) Виды моделей. Урок применения знаний, умений и навыков.

8) Решение задач с использованием графов. Урок применения знаний, умений и навыков.

9) База данных как модель предметной области. Урок усвоения нового материала.

10) Математические модели. Урок усвоения нового материала.