«Пример 1. Приведем несколько систем, состоящих из разных элементов и направленных на реализацию разных целей. Система Элементы системы Главная цель системы Фирма Люди, оборудование, Производство материалы, здания и ...»

ТЕМА 1

«ИНФОРМАЦИОННЫЕ СИСТЕМЫ В СОВРЕМЕННОМ МИРЕ»

ОБЩЕЕ ПРЕДСТАВЛЕНИЕ

Под системой понимают любой объект, который одновременно

рассматривается и как единое целое, и как объединенная в интересах

достижения поставленных целей совокупность разнородных элементов.

Системы значительно отличаются между собой как по составу, так и по

главным целям.

Общая схема информационных систем:

Входные данные -> Обработка -> Конечная информация Пример 1. Приведем несколько систем, состоящих из разных элементов и направленных на реализацию разных целей.

Система Элементы системы Главная цель системы Фирма Люди, оборудование, Производство материалы, здания и товаров др.

Компьютер Электронные и Обработка данных электромеханические элементы, линии связи и др.

Телекоммуникационная Компьютеры, Передача система модемы, кабели, информации сетевое программное обеспечение и др.

Информационная Компьютеры, Производство система компьютерные сети, профессиональной люди, информации информационное и программное обеспечение В информатике понятие "система" широко распространено и имеет множество смысловых значений. Чаще всего оно используется применительно к набору технических средств и программ. Системой может называться аппаратная часть компьютера. Системой может также считаться множество программ для решения конкретных прикладных задач, дополненных процедурами ведения документации и управления расчетами.

Добавление к понятию "система" слова "информационная" отражает цель ее создания и функционирования. Информационные системы обеспечивают сбор, хранение, обработку, поиск, выдачу информации, необходимой в процессе принятия решений задач из любой области. Они помогают анализировать проблемы и создавать новые продукты.

Информационная система - взаимосвязанная совокупность средств, методов и персонала, используемых для хранения, обработки и выдачи информации в интересах достижения поставленной цели.

Современное понимание информационной системы предполагает использование в качестве основного технического средства переработки информации персонального компьютера. В крупных организациях наряду с персональным компьютером в состав технической базы информационной системы может входить мэйнфрейм или суперЭВМ. Кроме того, техническое воплощение информационной системы само по себе ничего не будет значить, если не учтена роль человека, для которого предназначена производимая информация и без которого невозможно ее получение и представление.

Под организацией будем понимать сообщество людей, объединенных общими целями и использующих общие материальные и финансовые средства для производства материальных и информационных продуктов и услуг. В тексте на равноправных началах будут употребляться два слова: "организация" и "фирма".

Необходимо понимать разницу между компьютерами и информационными системами. Компьютеры, оснащенные специализированными программными средствами, являются технической базой и инструментом для информационных систем.

Информационная система немыслима без персонала, взаимодействующего с компьютерами и телекоммуникациями.

Этапы развития информационных систем История развития информационных систем и цели их использования на разных периодах представлены в таблица 1. Период Концепция Вид Цель времени использования информационных использования информации систем 1950 - Бумажный поток Информационные Повышение 1960 гг. расчетных системы обработки скорости документов расчетных обработки документов на документов электромеханических Упрощение бухгалтерских процедуры машинах обработки счетов и расчета 1970 - Управленческий Системы поддержки Выборка 1980 гг. контроль принятия решений наиболее 1980 - Информация - Стратегические Выживание и 2000 гг. стратегический информационные процветание С 2000 Системы по Системы поддержки Выборка Таблица 1.1 Изменение подхода к использованию информационных Первые информационные системы появились в 50-х гг. В эти годы они были предназначены для обработки счетов и расчета зарплаты, а реализовывались на электромеханических бухгалтерских счетных машинах. Это приводило к некоторому сокращению затрат и времени на подготовку бумажных документов.

60-е гг. знаменуются изменением отношения к информационным системам. Информация, полученная из них, стала применяться для периодической отчетности по многим параметрам. Дня этого организациям требовалось компьютерное оборудование широкого назначения, способное обслуживать множество функций, а не только обрабатывать счета и считать зарплату, как было ранее.

В 70-х - начале 80-х гг. информационные системы начинают широко использоваться в качестве средства управленческого контроля, поддерживающего и ускоряющего процесс принятия решений.

С конца 80-х гг. концепция использования информационных систем вновь изменяется. Они становятся стратегическим источником информации и используются на всех уровнях организации любого профиля. Информационные системы этого периода, предоставляя вовремя нужную информацию, помогают организации достичь успеха в своей деятельности, создавать новые товары и услуги, находить новые рынки сбыта, обеспечивать себе достойных партнеров, организовывать выпуск продукции по низкой цене и многое другое.

Процессы, обеспечивающие работу информационной системы любого назначения, условно можно представить в виде схемы состоящей из блоков:

Рис. 1.1. Процессы в информационной системе ввод информации из внешних или внутренних источников;

обработка входной информации и представление ее в удобном виде;

вывод информации для представления потребителям или передачи в другую систему;

обратная связь - это информация, переработанная людьми данной организации для коррекции входной информации.

Информационная система определяется следующими свойствами:

любая информационная система может быть подвергнута анализу, построена и управляема на основе общих принципов построения систем;

развивающейся;

при построении информационной системы необходимо использовать системный подход;

выходной продукцией информационной системы является информация, на основе которой принимаются решения;

информационную систему следует воспринимать как человеко-компьютерную систему обработки информации.

В настоящее время сложилось мнение об информационной системе как о системе, реализованной с помощью компьютерной техники. Хотя в общем случае информационную систему можно понимать и в некомпьютерном варианте.

Чтобы разобраться в работе информационной системы, необходимо понять суть проблем, которые она решает, а также организационные процессы, в которые она включена. Так, например, при определении возможности компьютерной информационной системы для поддержки принятия решений следует учитывать:

структурированность решаемых управленческих задач;

уровень иерархии управления фирмой, на котором решение должно быть принято;

функциональной сфере бизнеса;

вид используемой информационной технологии.

Технология работы в компьютерной информационной системе доступна для понимания специалистом некомпьютерной области и может быть успешно использована для контроля процессов профессиональной деятельности и управления ими.

Что можно ожидать от внедрения информационных систем внедрение информационных систем может способствовать:

управленческих задач за счет внедрения математических методов и интеллектуальных систем и т.д.;

освобождению работников от рутинной работы за счет ее автоматизации;

обеспечению достоверности информации;

замене бумажных носителей данных на магнитные диски или ленты, что приводит к более рациональной организации переработки информации на компьютере и снижению объемов документов на бумаге;

совершенствованию структуры потоков информации и системы документооборота в фирме;

уменьшению затрат на производство продуктов и услуг;

предоставлению потребителям уникальных услуг;

отысканию новых рыночных ниш;

привязке к фирме покупателей и поставщиков за счет предоставления им разных скидок и услуг.

РОЛЬ СТРУКТУРЫ УПРАВЛЕНИЯ В ИНФОРМАЦИОННОЙ СИСТЕМЕ

Создание и использование информационной системы для любой организации нацелены на решение следующих задач.

1. Структура информационной системы, ее функциональное назначение должны соответствовать целям, стоящим перед организацией. Например, в коммерческой фирме - эффективный бизнес; в государственном предприятии - решение социальных и экономических задач.

2. Информационная система должна контролироваться людьми, ими пониматься и использоваться в соответствии с основными социальными и этическими принципами.

3. Производство достоверной, надежной, своевременной и систематизированной информации.

Построение информационной системы можно сравнить с постройкой дома. Кирпичи, гвозди, цемент и прочие материалы, сложенные вместе, не дают дома. Нужны проект, землеустройство, строительство и др., чтобы появился дом.

Аналогично для создания и использования информационной системы необходимо сначала понять структуру, функции и политику организации, цели управления и принимаемых решений, возможности компьютерной технологии. Информационная система является частью организации, а ключевые элементы любой организации - структура и органы управления, стандартные процедуры, персонал, субкультура.

Построение информационной системы должно начинаться с анализа структуры управления организацией.

Структура управления организацией Координация работы всех подразделений организации осуществляется через органы управления разного уровня. Под управлением понимают обеспечение поставленной цели при условии реализации следующих функций: организационной, плановой, учетной, анализа, контрольной, стимулирования. Рассмотрим содержание управленческих функций.

Организационная функция заключается в разработке организационной структуры и комплекса нормативных документов:

штатного расписания фирмы, отдела, лаборатории, группы и т.п. с указанием подчиненности, ответственности, сферы компетенции, прав, обязанностей и т.п. Чаще всего это излагается в положении по отделу, лаборатории или должностных инструкциях.

Планирование (плановая функция) состоит в разработке и реализации планов по выполнению поставленных задач. Например, бизнес-план для всей фирмы, план производства, план маркетинговых исследований, финансовый план, план проведения научноисследовательской работы и т.д. на различные сроки (год, квартал, месяц, день).

Учетная функция заключается в разработке или использовании уже готовых форм и методов учета показателей деятельности фирмы:

бухгалтерский учет, финансовый учет, управленческий учет и т.п. В общем случае учет можно определить как получение, регистрацию, накопление, обработку и предоставление информации о реальных хозяйственных процессах.

Анализ или аналитическая функция связывается с изучением итогов выполнения планов и заказов, определением влияющих факторов, выявлением резервов, изучением тенденций развития и т.д.

Выполняется анализ разными специалистами в зависимости от сложности и уровня анализируемого объекта или процесса. Анализ результатов хозяйственной деятельности фирмы за год и более проводят специалисты, а на уровне цеха, отдела менеджер этого уровня (начальник или его заместитель) совместно со специалистомэкономистом.

Контрольная функция чаще всего осуществляется менеджером:

контроль за выполнением планов, расходованием материальных ресурсов, использованием финансовых средств и т.п.

Стимулирование или мотивационная функция предполагает разработку и применение различных методов стимулирования труда подчиненных работников:

финансовые стимулы - зарплата, премия, акции, повышение в должности и т.п.;

психологические стимулы - благодарности, грамоты, звания, степени, доски почета и т.п.

В последние годы в сфере управления все активнее стали применяться понятие "принятие решения" и связанные с этим понятием системы, методы, средства поддержки принятия решений.

Принятие решения - акт целенаправленного воздействия на объект управления, основанный на анализе ситуации, определении цели, разработке программы достижения этой цели.

Структура управления любой организации традиционно делится на три уровня: операционный, функциональный и стратегический.

Уровни управления (вид управленческой деятельности) определяются сложностью решаемых задач. Чем сложнее задача, тем более высокий уровень управления требуется для ее решения. При этом следует понимать, что более простых задач, требующих немедленного (оперативного) решения, возникает значительно большее количество, а значит, и уровень управления для них нужен другой - более низкий, где принимаются решения оперативно. При управлении необходимо также учитывать динамику реализации принимаемых решений, что позволяет рассматривать управление под углом временного фактора.

На рис 1.2. отображены три уровня управления, которые соотнесены с такими факторами, как степень возрастания власти, ответственности, сложности решаемых задач, а также динамика принятия решений по реализации задач.

Рис. 1.2. Пирамида уровней управления, отражающая возрастание власти, ответственности, сложности и динамику принятия решений Операционный (нижний) уровень управления обеспечивает решение многократно повторяющихся задач и операций и быстрое реагирование на изменения входной текущей информации. На этом уровне достаточно велики как объем выполняемых операций, так и динамика принятия управленческих решений. Этот уровень управления часто называют оперативным из-за необходимости быстрого реагирования на изменение ситуации. На уровне оперативного (операционного) управления большой объем занимают учетные задачи.

Пример 2. Некоторые учетные задачи:

учет количества проданной продукции;

учет затрат времени, сырья и материалов при выполнении отдельных производственных операций;

учет произведенной продукции;

Функциональный (тактический) уровень управления обеспечивает решение задач, требующих предварительного анализа информации, подготовленной на первом уровне, На этом уровне большое значение приобретает такая функция управления, как анализ.

Объем решаемых задач уменьшается, но возрастает их сложность. При этом не всегда удается выработать нужное решение оперативно, требуется дополнительное время на анализ, осмысление, сбор недостающих сведений и т.п. Управление связано с некоторой задержкой от момента поступления информации до принятия решений и их реализации, а также от момента реализации решений до получения реакции на них..

управленческих решений, направленных на достижение долгосрочных стратегических целей организации. Поскольку результаты принимаемых решений проявляются спустя длительное время, особое значение на этом уровне имеет такая функция управления, как стратегическое планирование. Прочие функции управления на этом уровне в настоящее время разработаны недостаточно полно. Часто стратегический уровень управления называют стратегическим или долгосрочным планированием. Правомерность принятого на этом уровне решения может быть подтверждена спустя достаточно длительное время. Могут пройти месяцы или годы. Ответственность за принятие управленческих решений чрезвычайно велика и определяется не только результатами анализа с использованием математического и специального аппарата, но и профессиональной интуицией менеджеров..

Персонал организации - сотрудники разной степени квалификации и уровней управления - от секретарей, выполняющих простейшие типовые операции обработки, до специалистов и менеджеров, принимающих стратегические решения. На рис. 1. показано соответствие разных уровней квалификации персонала уровням управления:

Рис. 1.3. Квалификация персонала по уровням управления На верхнем, стратегическом, уровне управления - менеджеры высшего звена руководства организации (фирмы и его заместители).

Основная их задача - стратегическое планирование деятельности фирмы на рынке и координация внутрифирменной тактики управления;

На среднем, функциональном, уровне - менеджеры среднего звена и специалисты (начальники служб, отделов, цехов, начальник смены, участка, научные сотрудники и т.п.). Основная задача тактическое управление фирмой при решении основных функций в заданной сфере деятельности;

На нижнем, операционном, уровне - исполнители и менеджеры низшего звена (бригадиры, инженеры, ответственные исполнители, мастера, нормировщики, техники, лаборанты и т.п.). Основная задача оперативное реагирование на изменение ситуации.

На всех уровнях управления работают как менеджеры, осуществляющие только общие функции, так и менеджерыспециалисты, которые реализуют функции управления в сфере своей компетенции.

Стандартные процедуры в организации - точно определенные правила выполнения заданий в различных ситуациях. Они охватывают все стороны функционирования организации, начиная от технологических операций по составлению документов на производимую продукцию и кончая разбором жалоб потребителей.

Субкультура любой организации - совокупность представлений, принципов, типов поведения. Особую роль играет важная ее составляющая - информационная культура специалиста. Это также должно найти отражение в информационной системе.

Существует взаимозависимость между стратегией, правилами, процедурами организации и аппаратной, программной, телекоммуникационной частями информационной системы. Поэтому очень важно на этане внедрения и проектирования информационных систем активное участие менеджеров, определяющих круг предполагаемых для решения проблем, задач и функций по своей предметной области.

Следует заметить также, что информационные системы сами по себе дохода не приносят, но могут способствовать его получению. Они могут оказаться дорогими и, если их структура и стратегия использования не были тщательно продуманы, даже бесполезными.

Внедрение информационных систем связано с необходимостью автоматизации функций работников, а значит, способствует их высвобождению. Могут также последовать большие организационные изменения в структуре фирмы, которые, если не учтен человеческий фактор и не выбрана правильная социальная и психологическая политика, часто проходят очень трудно и болезненно.

ПРИМЕРЫ ИНФОРМАЦИОННЫХ СИСТЕМ

Информационная система по отысканию рыночных ниш. При покупке товаров в некоторых фирмах информационная система регистрирует данные о покупателе, что позволяет:

определять группы покупателей, их состав и запросы, а затем ориентироваться в своей стратегии на наиболее многочисленную посылать потенциальным покупателям различные предложения, рекламу, напоминания;

предоставлять постоянным покупателям товары и услуги в кредит, со скидкой, с отсрочкой платежей.

Информационные системы, ускоряющие потоки товаров.

Предположим, фирма специализируется на поставках продуктов в определенное учреждение, например в больницу. Как известно, иметь большие запасы продуктов на складах фирмы очень невыгодно, а не иметь их невозможно. Для того чтобы найти оптимальное решение этой проблемы, фирма устанавливает терминалы в обслуживаемом учреждении и подключает их к информационной системе. Заказчик прямо с терминала вводит свои пожелания по предоставляемому ему каталогу. Эти данные поступают в информационную систему по учету заказов.

Менеджеры, делая выборки по поступившим заказам, принимают оперативные управленческие решения по доставке заказчику нужного товара за короткий промежуток времени. Таким образом экономятся огромные деньги на хранение товаров, ускоряется и упрощается поток товаров, отслеживаются потребности покупателей.

Информационные системы по снижению издержек производства. Эти информационные системы, отслеживая все фазы производственного процесса, способствуют улучшению управления и контроля, более рациональному планированию и использованию персонала и, как следствие, снижению себестоимости производимой продукции и услуг.

Информационные системы автоматизации технологии ("менеджмент уступок"). Суть этой технологии состоит в том, что, если доход фирмы остается в рамках рентабельности, потребителю делаются разные скидки в зависимости от количества и длительности контрактов. В этом случае потребитель становится заинтересован во взаимодействии с фирмой, а фирма тем самым привлекает дополнительное число клиентов. Если же клиент не желает взаимодействовать с данной фирмой и переходит на обслуживание к другой, то его затраты могут возрасти из-за потери предоставляемых ему ранее скидок.

Пример 3. Информационные система по продаже авиабилетов позволяет проанализировать архивные данные за многие годы, оценить перспективы наполнения салона, назначить разумную цену на каждое место, снизить количество непроданных билетов и пр. Она резервирует каждое место на самолет в США за три месяца до полета 1,5 раза, т.е. два места резервируются за тремя пассажирами.

Пример 4. Информационная система банка обеспечивает все виды оплат по счетам его клиентов. Она умышленно сделана несовместимой с информационными системами других банков. Таким образом, клиент попадает в круг услуг банка, из которого ему трудно выйти. В обмен банк предлагает ему различные скидки и бесплатные услуги.

2. СТРУКТУРА И КЛАССИФИКАЦИЯ ИНФОРМАЦИОННЫХ СИСТЕМ

СТРУКТУРА ИНФОРМАЦИОННОЙ СИСТЕМЫ

Структуру информационной системы составляет совокупность отдельных ее частей, называемых подсистемами.

Подсистема - это часть системы, выделенная по какому-либо признаку.

Общую структуру информационной системы можно рассматривать как совокупность подсистем независимо от сферы применения. В этом случае говорят о структурном признаке классификации, а подсистемы называют обеспечивающими. Таким образом, структура любой информационной системы может быть представлена совокупностью обеспечивающих подсистем.

Рис. 1.4. Структура информационной системы как совокупность Среди обеспечивающих подсистем обычно выделяют информационное, техническое, математическое, программное, организационное и правовое обеспечение.

Назначение подсистемы информационного обеспечения состоит в современном формировании и выдаче достоверной информации для принятия управленческих решений.

Информационное обеспечение - совокупность единой системы классификации и кодирования информации, унифицированных систем документации, схем информационных потоков, циркулирующих в организации, а также методология построения баз данных.

Унифицированные системы документации создаются на государственном, республиканском, отраслевом и региональном уровнях. Главная цель - это обеспечение сопоставимости показателей различных сфер общественного производства. Разработаны стандарты, где устанавливаются требования:

к унифицированным системам документации;

к унифицированным формам документов различных уровней управления;

к составу и структуре реквизитов и показателей;

унифицированных форм документов.

Однако, несмотря на существование унифицированной системы документации, при обследовании большинства организаций постоянно выявляется целый комплекс типичных недостатков:

чрезвычайно большой объем документов для ручной обработки;

одни и те же показатели часто дублируются в разных документах;

работа с большим количеством документов отвлекает специалистов от решения непосредственных задач;

используются, и др.

Поэтому устранение указанных недостатков является одной из задач, стоящих при создании информационного обеспечения.

Схемы информационных потоков отражают маршруты движения информации и ее объемы, места возникновения первичной информации и использования результатной информации. За счет анализа структуры подобных схем можно выработать меры по совершенствованию всей системы управления.

Построение схем информационных потоков, позволяющих выявить объемы информации и провести ее детальный анализ, обеспечивает:

исключение дублирующей и неиспользуемой информации;

классификацию и рациональное представление информации.

При этом подробно должны рассматриваться вопросы взаимосвязи движения информации по уровням управления (см. рис. 1.2 ). Следует выявить, какие показатели необходимы для принятия управленческих решений, а какие нет. К каждому исполнителю должна поступать только та информация, которая используется.

Методология построения баз данных базируется на теоретических основах их проектирования. Для понимания концепции методологии приведем основные ее идеи в виде двух последовательно реализуемых на практике этапов:

1-й этап - обследование всех функциональных подразделений фирмы с целью:

понять специфику и структуру ее деятельности;

построить схему информационных потоков:

документооборота;

определить информационные объекты и соответствующий состав реквизитов (параметров, характеристик), описывающих их свойства и назначение.

2-й этап - построение концептуальной информационнологической модели данных для обследованной на 1-м этапе сферы деятельности. В этой модели должны быть установлены и оптимизированы все связи между объектами и их реквизитами.

Информационно-логическая модель является фундаментом, на котором будет создана база данных.

ясное понимание целей, задач, функций всей системы управления организацией;

возникновения и до ее использования на различных уровнях управления, представленной для анализа в виде схем информационных потоков, совершенствование системы документооборота;

наличие и использование системы классификации и кодирования;

информационно-логических моделей, отражающих взаимосвязь информации;

создание массивов информации на машинных носителях, что требует наличия современного технического обеспечения.

Техническое обеспечение - комплекс технических средств, предназначенных для работы информационной системы, а также соответствующая документация на эти средства и технологические процессы Комплекс технических средств составляют:

компьютеры любых моделей;

устройства сбора, накопления, обработки, передачи и вывода информации;

устройства передачи данных и линий связи;

информации;

эксплуатационные материалы и др.

Документацией оформляются предварительный выбор технических средств, организация их эксплуатации, технологический процесс обработки данных, технологическое оснащение. Документацию можно условно разделить на три группы:

отраслевые стандарты по техническому обеспечению;

специализированную, содержащую комплекс методик по всем этапам разработки технического обеспечения;

нормативно-справочную, используемую при выполнении расчетов по техническому обеспечению.

К настоящему времени сложились две основные формы организации технического обеспечения (формы использования технических средств): централизованная и частично или полностью децентрализованная.

Централизованное техническое обеспечение базируется на использовании в информационной системе больших ЭВМ и вычислительных центров.

Децентрализация технических средств предполагает реализацию функциональных подсистем на персональных компьютерах непосредственно на рабочих местах.

Перспективным подходом следует считать, по-видимому, частично децентрализованный подход - организацию технического обеспечения на базе распределенных сетей, состоящих из персональных компьютеров и большой ЭВМ для хранения баз данных, общих для любых функциональных подсистем.

Математическое и программное обеспечение Математическое и программное обеспечение - совокупность математических методов, моделей, алгоритмов и программ для реализации целей и задач информационной системы, а также нормального функционирования комплекса технических средств.

К средствам математического обеспечения относятся:

средства моделирования процессов управления;

типовые задачи управления;

методы математического программирования, математической статистики, теории массового обслуживания и др.

В состав программного обеспечения входят общесистемные и специальные программные продукты, а также техническая документация.

К общесистемному программному обеспечению относятся комплексы программ, ориентированных на пользователей и предназначенных для решения типовых задач обработки информации. Они служат для расширения функциональных возможностей компьютеров, контроля и управления процессом обработки данных.

Специальное программное обеспечение представляет собой совокупность программ, разработанных при создании конкретной информационной системы. В его состав входят пакеты прикладных программ (ППП), реализующие разработанные модели разной степени адекватности, отражающие функционирование реального объекта.

Техническая документация на разработку программных средств должна содержать описание задач, задание на алгоритмизацию, экономико-математическую модель задачи, контрольные примеры.

Организационное обеспечение - совокупность методов и средств, регламентирующих взаимодействие работников с техническими средствами и между собой в процессе разработки и эксплуатации информационной системы.

Организационное обеспечение реализует следующие функции:

анализ существующей системы управления организацией, где будет использоваться ИС, и выявление задач, подлежащих автоматизации;

подготовку задач к решению на компьютере, включая техническое задание на проектирование ИС и техникоэкономическое обоснование ее эффективности;

разработку управленческих решений по составу и структуре организации, методологии решения задач, направленных на повышение эффективности системы управления.

Организационное обеспечение создается по результатам пред проектного обследования на 1-м этапе построения баз данных, с целями которого вы познакомились при рассмотрении информационного обеспечения.

Правовое обеспечение - совокупность правовых норм, определяющих создание, юридический статус и функционирование информационных систем, регламентирующих порядок получения, преобразования и использования информации.

Главной целью правового обеспечения является укрепление законности.

В состав правового обеспечения входят законы, указы, постановления государственных органов власти, приказы, инструкции и другие нормативные документы министерств, ведомств, организаций, местных органов власти. В правовом обеспечении можно выделить общую часть, регулирующую функционирование любой информационной системы, и локальную часть, регулирующую функционирование конкретной системы.

Правовое обеспечение этапов разработки информационной системы включает нормативные акты, связанные с договорными отношениями разработчика и заказчика и правовым регулированием отклонений от договора.

информационной системы включает:

статус информационной системы;

права, обязанности и ответственность персонала;

правовые положения отдельных видов процесса управления;

порядок создания и использования информации и др.

КЛАССИФИКАЦИЯ ИНФОРМАЦИОННЫХ СИСТЕМ ПО ПРИЗНАКУ

СТРУКТУРИРОВАННОСТИ ЗАДАЧ

Понятие структурированности задач При создании или при классификации информационных систем неизбежно возникают проблемы, связанные с формальным математическим и алгоритмическим описанием решаемых задач. От степени формализации во многом зависят эффективность работы всей системы, а также уровень автоматизации, определяемый степенью участия человека при принятии решения на основе получаемой информации.

Чем точнее математическое описание задачи, тем выше возможности компьютерной обработки данных и тем меньше степень участия человека в процессе ее решения. Это и определяет степень автоматизации задачи.

Различают три типа задач, для которых создаются информационные системы: структурированные (формализуемые), неструктурированные (не формализуемые) и частично структурированные.

Структурированная (формализуемая) задача - задача, где известны все ее элементы и взаимосвязи между ними.

Неструктурированная (не формализуемая) задача - задача, в которой невозможно выделить элементы и установить между ними связи.

В структурированной задаче удается выразить ее содержание в форме математической модели, имеющей точный алгоритм решения.

Подобные задачи обычно приходится решать многократно, и они носят рутинный характер. Целью использования информационной системы для решения структурированных задач является полная автоматизация их решения, т.е. сведение роли человека к нулю.

Информационные системы, используемые для решения частично структурированных задач, подразделяются на два вида:

Рис. 1.5. Классификация информационных систем по признаку создающие управленческие отчеты и ориентированные главным образом на обработку данных (поиск, сортировку, агрегирование, фильтрацию). Используя сведения, содержащиеся в этих отчетах, управляющий принимает решение;

разрабатывающие возможные альтернативы решения. Принятие решения при этом сводится к выбору одной из предложенных альтернатив.

Информационные системы, создающие управленческие отчеты, обеспечивают информационную поддержку пользователя, т.е.

предоставляют доступ к информации в базе данных и ее частичную обработку. Процедуры манипулирования данными в информационной системе должны обеспечивать следующие возможности:

составление комбинаций данных, получаемых из различных источников;

быстрое добавление или исключение того или иного источника данных и автоматическое переключение источников при поиске данных;

управление данными с использованием возможностей систем управления базами данных;

логическую независимость данных этого типа от других баз данных, входящих в подсистему информационного обеспечения;

автоматическое отслеживание потока информации для наполнения баз данных.

Информационные системы, разрабатывающие альтернативы решений, могут быть модельными и экспертными.

пользователю математические, статические, финансовые и другие модели, использование которых облегчает выработку и оценку альтернатив решения. Пользователь может получить недостающую ему для принятия решения информацию путем установления диалога с моделью в процессе ее исследования.

Основными функциями модельной информационной системы являются:

возможность работы в среде типовых математических моделей, включая решение основных задач моделирования типа "как сделать, чтобы?", "что будет, если?", анализ чувствительности и др.;

достаточно быстрая и адекватная интерпретация результатов моделирования;

оперативная подготовка и корректировка входных параметров и ограничений модели;

возможность графического отображения динамики модели;

возможность объяснения пользователю необходимых шагов формирования и работы модели.

Экспертные информационные системы обеспечивают выработку и оценку возможных альтернатив пользователем за счет создания экспертных систем, связанных с обработкой знаний. Экспертная поддержка принимаемых пользователем решений реализуется на двух уровнях.

Работа первого уровня экспертной поддержки исходит из концепции "типовых управленческих решений", в соответствии, с которой часто возникающие в процессе управления проблемные ситуации можно свести к некоторым однородным классам управленческих решений, т.е.

к некоторому типовому набору альтернатив. Для реализации экспертной поддержки на этом уровне создается информационный фонд хранения и анализа типовых альтернатив.

Если возникшая проблемная ситуация не ассоциируется с имеющимися классами типовых альтернатив, в работу должен вступать второй уровень экспертной поддержки управленческих решений. Этот уровень генерирует альтернативы на базе имеющихся в информационном фонде данных, правил преобразования и процедур оценки синтезированных альтернатив.

ПРОЧИЕ КЛАССИФИКАЦИИ ИНФОРМАЦИОННЫХ СИСТЕМ

Классификация по степени автоматизации В зависимости от степени автоматизации информационных процессов в системе управления фирмой информационные системы определяются как ручные, автоматические, автоматизированные.

Ручные ИС характеризуются отсутствием современных технических средств переработки информации и выполнением всех операций человеком. Например, о деятельности менеджера в фирме, где отсутствуют компьютеры, можно говорить, что он работает с ручной ИС.

Автоматические ИС выполняют все операции по переработке информации без участия человека.

Автоматизированные ИС предполагают участие в процессе обработки информации и человека, и технических средств, причем главная роль отводится компьютеру. В современном толковании в термин "информационная система" вкладывается обязательно понятие автоматизируемой системы.

Автоматизированные ИС, учитывая их широкое использование в организации процессов управления, имеют различные модификации и могут быть классифицированы, например, по характеру использования информации и по сфере применения.

Рис. 1.6. Классификация информационных систем по разным признакам Классификация по характеру использования информации Информационно-поисковые системы (см. рис. 1.6) производят ввод, систематизацию, хранение, выдачу информации по запросу пользователя без сложных преобразований данных. Например, информационно-поисковая система в библиотеке, в железнодорожных и авиа кассах продажи билетов.

Информационно-решающие системы осуществляют все операции переработки информации по определенному алгоритму.

Среди них можно провести классификацию по степени воздействия выработанной результатной информации на процесс принятия решений и выделить два класса: управляющие и советующие.

Управляющие ИС вырабатывают информацию, на основании которой человек принимает решение. Для этих систем характерны тип задач расчетного характера и обработка больших объемов данных.

Примером могут служить система оперативного планирования выпуска продукции, система бухгалтерского учета.

принимается человеком к сведению и не превращается немедленно в серию конкретных действий. Эти системы обладают более высокой степенью интеллекта, так как для них характерна обработка знаний, а не данных.

Информационные системы организационного управления (см.

рис. 1.6) предназначены для автоматизации функций управленческого персонала. Учитывая наиболее широкое применение и разнообразие этого класса систем, часто любые информационные системы понимают именно в данном толковании. К этому классу относятся информационные системы управления как промышленными фирмами, так и непромышленными объектами: гостиницами, банками, торговыми фирмами и др.

Основными функциями подобных систем являются: оперативный контроль и регулирование, оперативный учет и анализ, перспективное и оперативное планирование, бухгалтерский учет, управление сбытом и снабжением и другие экономические и организационные задачи.

ИС управления технологическими процессами (ТП) служат для автоматизации функций производственного персонала. Они широко используются при организации для поддержания технологического процесса в металлургической и машиностроительной промышленности.

предназначены для автоматизации функций инженеровпроектировщиков, конструкторов, архитекторов, дизайнеров при создании новой техники или технологии. Основными функциями подобных систем являются: инженерные расчеты, создание графической документации (чертежей, схем, планов), создание проектной документации, моделирование проектируемых объектов.

Интегрированные (корпоративные) ИС используются для автоматизации всех функций фирмы и охватывают весь цикл работ от проектирования до сбыта продукции. Создание таких систем весьма затруднительно, поскольку требует системного подхода с позиций главной цели, например получения прибыли, завоевания рынка сбыта и т.д. Такой подход может привести к существенным изменениям в самой структуре фирмы, на что может решиться не каждый управляющий.

ИНФОРМАЦИОННЫЕ СИСТЕМЫ В НАУКЕ

1.ИСКУССТВЕННЫЕ НЕЙРОННЫЕ СЕТИ

Искусственные нейронные сети (ИНС) - вид математических функционирования их биологических аналогов - сетей нервных клеток (нейронов) мозга. В основе их построения лежит идея о том, что нейроны можно моделировать довольно простыми автоматами (называемыми искусственными нейронами), а вся сложность мозга, гибкость его функционирования и другие важнейшие качества определяются связями между нейронами (scintific.narod.ru, Диканев Т.В.).

История ИНС начинается с 1943 г., когда У. Маккалок и У. Питтс предложили первую модель нейрона и сформулировали основные положения теории функционирования человеческого мозга. С тех пор теория прошла довольно большой путь, а что касается практики, то годовой объем продаж на рынке ИНС в 1997 г. составлял 2 млрд. долл. с ежегодным приростом в 50 %.

Спрашивается, зачем нужны нейронные сети. Дело в том, что существует множество задач, которые трехлетний ребенок решает лучше, чем самые мощные вычислительные машины. Рассмотрим, например задачу распознавания образов. Пусть у нас есть некоторая картинка (дерево и кошка). Требуется понять, что на ней изображено и где. Если вы попробуете написать программу, решающую данную задачу, вам придется, последовательно перебирая отдельные пиксели этой картинки, в соответствии с некоторым критерием решить, какие из них принадлежат дереву, какие кошке, а какие ни тому, ни другому.

Сформулировать же такой критерий, что такое дерево, - очень нетривиальная задача.

Рис. 1. Задача выделения и распознавания объектов на картинке (дерево, кошка) - пример трудно алгоритмизируемой задачи Тем ни менее мы легко распознаем деревья, и в жизни и на картинках, независимо от точки зрения и освещенности. При этом мы не формулируем никаких сложных критериев. В свое время родители показали нам, что это такое, и мы поняли. На этом примере можно сформулировать несколько принципиальных отличий в обработке информации в мозге и в обычной вычислительной машине:

способность к обучению на примерах;

способность к обобщению, т.е. мы, не просто запомнили все примеры виденных деревьев, мы создали в мозгу некоторый идеальный образ абстрактного дерева. Сравнивая с ним любой объект, мы сможем сказать, похож он на дерево или нет;

еще одно видное на этой задаче отличие - это параллельность обработки информации. Мы не считываем картинку по пикселям, мы видим ее целиком и наш мозг целиком ее и обрабатывает;

поразительная надежность нашего мозга. К старости некоторые структуры мозга теряют до 40 % нервных клеток. При этом многие остаются в здравом уме и твердой памяти;

ассоциативность нашей памяти - это способность находить нужную информацию по ее малой части.

Хотелось бы понять, какие именно особенности организации позволяют мозгу работать столь эффективно. Рассмотрим вкратце, как он устроен. Все, наверное, знают, что мозг состоит из нервных клеток (нейронов). Всего их ~10штук. Основные из этих особенностей - это:

толерантность (терпимость) к ошибкам;

низкое энергопотребление.

Можно предположить, что приборы, построенные на тех же принципах, что и биологические нейроны, будут обладать перечисленными характеристиками.

Изобразим схематично отдельный нейрон. Он имеет один длинный, ветвящийся на конце отросток - аксон и множество мелких ветвящихся отростков - дендритов (рис. 10).

Известно, что в ответ на возбуждение нейрон может генерировать нервный импульс, распространяющийся вдоль аксона. О его природе вам должны были рассказывать в курсе биофизики, т.е. это волна деполяризации мембраны нейрона. Она является автоволной, т.е. ее форма и скорость распространения не зависят от того, как и из-за чего она возникла. Доходя до конца аксона, она вызывает выделение веществ, называемых нейромедиаторами. Воздействуя на дендриты других нейронов, они могут в свою очередь вызвать появление в них нервных импульсов.

4. Машина фон Неймана по сравнению с биологической нейронной системой (www.osp.ru) Вычисления Централизованные Распределенные Надежность Высокая уязвимость Живучесть Специализация Численные и символьные Проблемы восприятия функционировани Строго ограниченная Без ограничений Давайте запишем, что нейрон является типичным элементом, действующим по принципу "все или ничего". Когда суммарный сигнал, приходящий от других нейронов, превышает некоторое пороговое значение, генерируется стандартный импульс. В противном случае нейрон остается в состоянии покоя.

Биологический нейрон - сложная система, математическая модель которой до конца не построена. В основе теории ИНС лежит предположение о том, что вся эта сложность несущественна, а свойства мозга объясняются характером их соединения. Поэтому вместо точных математических моделей нейронов используется простая модель так называемого формального нейрона.

Он имеет входы, куда подаются некоторые числа x1,..., xn. Затем стоит блок, называемый адаптивным сумматором. На его выходе мы имеем взвешенную сумму входов:

Затем она подается на нелинейный преобразователь и на выходе мы имеем: Y = F (S). (2) Функция F нелинейного преобразователя называется активационной функцией нейрона. Исторически первой была модель, в которой в качестве активационной функции использовалась ступенчатая функция или функция единичного скачка:

То есть по аналогии с биологическим нейроном, когда суммарное воздействие на входе превысит критическое значение, генерируется импульс 1. Иначе нейрон остается в состоянии покоя, т.е. выдается 0.

Существует множество других функций активации. Одной из наиболее распространенных является логистическая функция (сигмоид).

При уменьшении а сигмоид становится более пологим, в пределе при а = 0 вырождаясь в горизонтальную линию на уровне 0,5, при увеличении а сигмоид приближается по внешнему виду к функции единичного скачка с порогом в точке х = 0. Одно из ценных свойств сигмоидной функции - простое выражение для ее производной.

Теперь рассмотрим, как из таких нейронов можно составлять сети из таких нейронов. Строго говоря, как угодно, но такой произвол слишком необозрим. Поэтому выделяют несколько стандартных архитектур, из которых путем вырезания лишнего или добавления строят большинство используемых сетей. Можно выделить две базовые архитектуры: полносвязные и многослойные сети.

В полносвязных нейронных сетях каждый нейрон передает свой выходной сигнал остальным нейронам, в том числе и самому себе. Все входные сигналы подаются всем нейронам. Выходными сигналами сети могут быть все или некоторые выходные сигналы нейронов после нескольких тактов функционирования сети.

В многослойных нейронных сетях (их часто называют персептронами) нейроны объединяются в слои. Слой содержит совокупность нейронов с едиными входными сигналами. Число нейронов в слое может быть любым и не зависит от количества нейронов в других слоях. В общем случае сеть состоит из нескольких слоев, пронумерованных слева на право. Внешние входные сигналы подаются на входы нейронов входного слоя (его часто нумеруют как нулевой), а выходами сети являются выходные сигналы последнего слоя. Кроме входного и выходного слоев в многослойной нейронной сети есть один или несколько так называемых скрытых слоев.

В свою очередь, среди многослойных сетей выделяют:

1) Сети прямого распространения (feedforward networks) - сети без обратных связей. В таких сетях нейроны входного слоя получают входные сигналы, преобразуют их и передают нейронам первого скрытого слоя, и так далее вплоть до выходного, который выдает сигналы для интерпретатора и пользователя. Если не оговорено противное, то каждый выходной сигнал n-го слоя передастся на вход всех нейронов (n + 1)-го слоя; однако возможен вариант соединения n-го слоя с произвольным (n + р)-м слоем. Пример слоистой сети представлен на рис. 4.

2) Сети с обратными связями (recurrent networks). В сетях с обратными связями информация передается с последующих слоев на предыдущие. Следует иметь в виду, что после введения обратных связей сеть уже не просто осуществляет отображение множества входных векторов на множество выходных, она превращается в динамическую систему и возникает вопрос об ее устойчивости.

Теоретически число слоев и число нейронов в каждом слое может быть произвольным, однако фактически оно ограничено ресурсами компьютера или специализированных микросхем, на которых обычно реализуется нейросеть. Чем сложнее сеть, тем более сложные задачи она может решать.

Искусственные нейронные сети могут широко использоваться в различных областях, вопрос в том, как подобрать такие весовые коэффициенты, чтобы сеть, например, решала задачу распознавания или аппроксимировала некоторую функцию. Замечательное свойство нейронных сетей состоит в том, что их этому можно научить.

Способность к обучению является фундаментальным свойством мозга. В контексте ИНС процесс обучения может рассматриваться как настройка архитектуры сети и весов связей для эффективного выполнения специальной задачи. Обычно нейронная сеть должна настроить веса связей по имеющейся обучающей выборке.

Функционирование сети улучшается по мере итеративной настройки весовых коэффициентов. Свойство сети обучаться на примерах делает их более привлекательными по сравнению с системами, которые следуют определенной системе правил функционирования, сформулированной экспертами.

Рис. 4. Многослойная (трехслойная) сеть прямого распространения Для конструирования процесса обучения, прежде всего, необходимо иметь модель внешней среды, в которой функционирует нейронная сеть - знать доступную для сети информацию. Эта модель определяет парадигму обучения [3]. Во-вторых, необходимо понять, как модифицировать весовые параметры сети - какие правила обучения управляют процессом настройки. Алгоритм обучения означает процедуру, в которой используются правила обучения для настройки весов.

Существуют три парадигмы обучения: "с учителем", "без учителя" (самообучение) и смешанная. В первом случае нейронная сеть располагает правильными ответами (выходами сети) на каждый входной пример. Веса настраиваются так, чтобы сеть производила ответы как можно более близкие к известным правильным ответам.

Усиленный вариант обучения с учителем предполагает, что известна только критическая оценка правильности выхода нейронной сети, но не сами правильные значения выхода. Обучение без учителя не требует знания правильных ответов на каждый пример обучающей выборки. В этом случае раскрывается внутренняя структура данных или корреляции между образцами в системе данных, что позволяет распределить образцы по категориям. При смешанном обучении часть весов определяется посредством обучения с учителем, в то время как остальная получается с помощью самообучения.

Теория обучения рассматривает три фундаментальных свойства, связанных с обучением по примерам: емкость, сложность образцов и вычислительная сложность. Под емкостью понимается, сколько образцов может запомнить сеть, и какие функции и границы принятия решений могут быть на ней сформированы. Сложность образцов определяет число обучающих примеров, необходимых для достижения способности сети к обобщению. Слишком малое число примеров может вызвать "переобученность" сети, когда она хорошо функционирует на примерах обучающей выборки, но плохо - на тестовых примерах, подчиненных тому же статистическому распределению.

2.СИСТЕМЫ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА

Общность мышления со способностью отражения служит объективной основой моделирования процессов мышления.

Мышление связано с созданием, передачей и преобразованием информации, а эти процессы могут происходить не только в мозгу, а и в других системах, например ЭВМ.

выполнять целый ряд логических функций, то утверждалось, что нет никаких оснований не признавать эту деятельность интеллектуальной. Допускалось создание искусственного интеллекта или машины, которая будет "умнее" своего создателя. Были поставлены другие вопросы, связанные с возможностью такой машины. Сможет ли машина полностью, во всех отношениях заменить человека? Существуют ли вообще какие ли пределы развития кибернетических устройств?

взаимоотношений с человеческим разумом.

Чтобы создать машину, функционирующую как мозг, необходимо создать вещество, обладающее свойствами или подобное высокоорганизованной белковой материи, каковое образует мозг.

Действительно, такая машина будет функционировать "как мозг", но именно функционировать, а не мыслить. Чтобы мыслить материя должна существовать не только в экономической, но и в социальной форме.

На основе уже достигнутого можно утверждать, что целый ряд функций мышления, ранее считавшихся исключительным достоянием живого мозга, искусственно воспроизводится кибернетическими устройствами.

В наши дни, идущие под знаком ускорения научнотехнического прогресса, автоматизация интеллектуальной деятельности становится насущной проблемой.

кибернетике И.А.Полетаева мы вступаем в эпоху "пересечения кривых".

Экстраполируя на обозримое будущее современные тенденции развития общества можно прийти к парадоксальным результатам.

Сейчас число лиц, занятых в сфере управления и обслуживания растет быстрее, чем число лиц, непосредственно занятых в производстве. Причем происходит это так быстро, что через некоторое время количество людей, занятых в непроизводственной сфере и, в частности, в науке будет близко к общей численности населения Земли.

Стремительное увеличение потока перерабатываемой информации там, где раньше ее почти не было(торговля, банковское дело), также приведет к значительным изменениям в методах работы и потребует автоматизации, а возможно и интеллектуализации.

Под интеллектом будем понимать способность любого организма (или устройства) достигать некоторой измеримой степени успеха при поиске одной из многих возможных целей в обширном многообразии сред. Будем отличать знания от интеллекта, имея в виду, что знания - полезная информация, накопленная индивидуумом, а интеллект - это его способность предсказывать состояние внешней среды в сочетании с умением преобразовывать каждое предсказание в подходящую реакцию, ведущую к заданной цели. Поразному дается и определение искусственного интеллекта.

Полагают, что о реализации искусственного интеллекта можно будет говорить лишь тогда, когда автомат начнет решать задачи, непосильные для человека, причем сделает это не в результате высокого быстродействия, а в результате применения нового найденного метода. Однако не все с этим согласны. В большинстве случаев на нынешнем начальном этапе исследований по искусственному интеллекту лишь соизмеримыми с результатами, полученными человеком, и не столь оригинальными.

Принято различать три основные пути моделирования интеллекта и мышления:

классический, или (как его теперь называют) бионический;

эвристического программирования;

эволюционного моделирования.

БИОНИЧЕСКОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ

Непосредственное моделирование человеческого мозга (т.е.

моделирование каждой нервной клетки и связей между ними) с целью создания автоматов, обладающих интеллектом, чрезвычайно сложно. Мозг представляет собой самую сложную и лишь частично изученную структуру. Сложнейшее переплетение связей коры головного мозга практически не поддаются расшифровке.

Известно лишь примерное расположение зон мозга, отвечающих за ту или иную функцию. В настоящее время не известен и принцип работы мозговых элементов нейронов, многочисленные связи которых имеют внешне хаотический характер.

Попытки смоделировать работу головного мозга соединением между собой множества процессоров подобно нейронной сети, показали, что некоторое увеличение скорости и потока обрабатываемой информации идет лишь до уровня одного - двух десятков процессоров, а затем начинается резкий спад производительности. Процессоры как бы "теряются", перестают контролировать ситуацию или проводят большую часть времени в ожидании соседа. Некоторых успехов удалось добиться лишь в приборах, работающих в "двумерном варианте", т.е. обрабатывающих не последовательную, а параллельную информацию, например в системах распознаваниях образов. В них одна плоскость данных одновременно взаимодействует с другой, причем количество единиц информации может достигать нескольких миллионов. Таким образом происходит единовременный охват изучаемого объекта, а не последовательное изучение его частей.

ЭВРИСТИЧЕСКОЕ ПРОГРАММИРОВАНИЕ

интеллекта связан с эвристическим программированием и творческими.

Практичность этого метода заключается в радикальном уменьшении вариантов, необходимых при использовании метода проб и ошибок. Правда, всегда существует вероятность упустить наилучшее решение, так что говорят, что этот метод предлагает решения с некоторой вероятностью правильности.

Обычно используют два метода:

метод анализа целей и средств;

операций, которые последовательно уменьшают разницу между исходным и конечным состоянием задачи. Во втором методе вырабатывается упрощенная формулировка исходной задачи, которая также решается методом анализа целей и средств. Один из полученных вариантов дает решение исходной задачи.

ЭВОЛЮЦИОННОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ

Третий подход является попыткой смоделировать не то, что есть, а то, что могло бы быть, если бы эволюционный процесс предложенными критериями.

экспериментальной попытке заменить процесс моделирования человеческого интеллекта моделированием процесса его эволюции.

При моделировании эволюции предполагается, что разумное поведение предусматривает сочетание способности предсказывать состояние внешней среды с умением подобрать реакцию на каждое предсказание, которое наиболее эффективно ведет к цели.

Этот метод открывает путь к автоматизации интеллекта и освобождению от рутинной работы. Это высвобождает время для проблемы выбора целей и выявления параметров среды, которые заслуживают исследования. Такой принцип может быть применен для использования в диагностике, управлении неизвестными объектами, в игровых ситуациях.

Итак, существуют три пути моделирования интеллекта:

бионический, эвристический и эволюционный. В зависимости от использованных средств можно выделить три фазы в исследованиях.

Первая фаза - создания устройств, выполняющих большое число логических операций с высоким быстродействием.

Вторая фаза включает разработку проблемно-ориентированных языков для использованного на оборудовании, созданном в первой фазе.

Третья фаза наиболее выражена в эволюционном моделировании. В ходе развития этой фазы отпадает необходимость в точной формулировке постановки задачи, т.е. задачу можно сформулировать в терминах цели и допустимых затрат, а метод решения будет найден самостоятельно по этим двум параметрам.

Работы по искусственному интеллекту во многом тесно связаны с философской проблемой кибернетического моделирования. Эти работы часто связывают с построением точной копии человеческого мозга. Однако такой подход можно назвать "некибернетическим".

Каковы же черты кибернетического метода мышления, какие вопросы вносит кибернетика в человеческое познание? В своей "Истории западной философии" Б.Рассел ставит вопрос о факторах, позволивших европейцам создать тип культуры, в котором ведущее место заняла наука. Причину этого Рассел усматривает, как он выражается, в двух великих интеллектуальных изобретениях :

изобретение дедуктивного метода древними греками (Эвклид) и изобретение экспериментального метода в эпоху возрождения (Галилей).

Именно эти два интеллектуальных изобретения дедуктивный метод (а тем самым математика) и эксперимент позволили создать классическую науку. К этим двум основным интеллектуальным орудиям современное развитие познания добавляет третье - математическую модель и математическое моделирование. Соединение дедуктивных построений математики с данными, добытыми экспериментальным методом, создает естествознание, в центре которого стоит понятие научного закона.

естествознания; их установление его основная задача. Закон претендует на точное ( в рамках данного уровня познания) описания хода явлений. Закон либо верен, либо неверен, бессмысленно говорить о хороших и плохих законах. Модель в этом отношении хорошей, она не претендует на точное воспроизведение сложной системы, а ограничивается описанием отдельных аспектов, причем для одного и того же аспекта могут быть предложены модели, одновременно имеющие право на существование.

В изучении сложных систем (в т.ч. диффузных - нельзя выделить отдельные части без повреждения системы) формулировка относительно простых законов оказывается невозможной и заменяется построением эскизных моделей.

Образно говоря, здесь мы имеем дело с математическим описанием, напоминающим современную абстрактную живопись.

Можно сказать, что попытки реалистичного описания сложных систем иллюзорны такое описание не воспринималось бы из-за чрезмерной сложности.

Это не означает, что категория закона утрачивает смысл в науке, но то, что дополнительно к ранее известным интеллектуальным орудиям - строгой дедукции и эксперименту рождается третье орудие - математическое моделирование, в котором по-новому выступает математика и появляется новый вид эксперимента машинный эксперимент, в котором проигрываются различные модели с последующим сопоставлением с реальным экспериментом. Путь, который предлагает кибернетика, состоит в построении эскизных моделей, охватывающих все более и более широкий диапазон функций мышления. Задачи раскрыть "в лоб" "сущность мышления" не ставится, а ставится задача построения эскизных моделей, позволяющих описать отдельные его стороны, воспроизведены отдельные его функции и, двигаясь в этом направлении, строить системы, все более приближающиеся к человеческому мозгу.

Отсутствия жесткой связи способа функционирования (поведения) со строго определенным субстратом означает, что если две системы обнаруживают одинаковое поведение в достаточно широкой области, то они должны рассматриваться как системы сходные, аналогичные по этому способу поведения.

Иногда встречается утверждение, что кибернетическое моделирование вообще неприменимо к изучению мышления, т.к.

моделирование основана на понятиях соответствия и изоморфизма, а мышление есть чисто человеческая способность, якобы не могущая быть описана на основе понятий соответствия. Иногда говорят, что понимание познания, мышления как соответствия образа предмету означает ни много ни мало как дуалистическую точку зрения, внешне сопоставляющую предмет и образ.

Понимание сознания как отражения неизбежно означает приспособления организма к среде. Причем это соответствие не есть просто внешнее соответствие вещи и образа как самостоятельного по отношению к вещи идеального предмета. Это действительно была монополизировать понятие соответствия. Материализм понимает образ, идеальное именно как соответствие определенных состояний соответствие и несет информацию о внешнем мире.

В приведенном утверждении не проводится различие между информационным моделированием информационных процессов и информационным моделированием неинформационных процессов. Информационная модель прибора не будет работать, а будет только моделировать работу, однако в отношение мышления этот тезис представляется спорным.

моделирование является функционально полным, т.е. если модель дает те же самые результаты, что и реальный объект, то их различие теряет смысл.

Многие споры вокруг проблемы "кибернетика и мышление" имеют эмоциональную подоплеку. Признание возможности искусственного разума представляется чем-то унижающим человеческое достоинство. Однако нельзя смешивать вопросы возможности искусственного разума с вопросом о развитии и совершенствовании человеческого разума. Разумеется, искусственный разум может быть использован в негодных целях, однако это проблема не научная, а скорее морально-этическая.

Однако развитие кибернетики выдвигает ряд проблем, которые все же требуют пристального внимания. Эти проблемы связаны с опасностями, возникающими в ходе работ по искусственному интеллекту.

Первая проблема связана с возможной потерей стимулов к творческому труду в результате массовой компьютеризации или использования машин в сфере искусств. Однако стало ясно, что человек добровольно не отдаст самый квалифицированный творческий труд, т.к. он для самого человека является привлекательным.

Вторая проблема носит более серьезный характер и на нее неоднократно указывали такие специалисты, как Н.Винер, Н.М.Амосов, И.А.Полетаев и др. Состоит она в следующем. Уже сейчас существуют машины и программы, способные в процессе работы самообучаться, т.е. повышать эффективность приспособления к внешним факторам. В будущем, появятся машины, обладающие таким уровнем приспособляемости и надежности, что необходимость человеку вмешиваться в процесс отпадет. В этом случае возможна потеря самим человеком своих качеств, ответственных за поиск решений.

Налицо возможная деградация способностей человека к неспособность принятия управления на себя в случае аварийной ситуации. Встает вопрос о целесообразности введения некоторого предельного уровня в автоматизации процессов, связанных с тяжелыми аварийными ситуациями. В этом случае у человека, "надзирающим" за управляющей машиной, всегда хватит умения и реакции таким образом воздействовать на ситуацию, чтобы погасить разгорающуюся транспорте, в ядерной энергетике. Особо стоит отметить такую опасность в ракетных войсках стратегического назначения, где последствия ошибки могут иметь фатальный характер.

Несколько лет назад в США начали внедрять полностью компьютеризированную систему запуска ракет по командам суперкомпьютера, обрабатывающего огромные массивы данных, собранных со всего света. Однако оказалось, что даже при условии многократного дублирования и перепроверки, вероятность контролирующего оператора привело бы к непоправимой ошибке.

От системы отказались.

Люди будут постоянно решать проблему искусственного интеллекта, постоянно сталкиваясь со все новыми проблемами. И, видимо, процесс этот бесконечен.

ЭКСПЕРТНЫЕ СИСТЕМЫ

В исследованиях по искусственному интеллекту сформировалось самостоятельное направление, получившее название "экспертные системы" (ЭС). В ЭС важным элементом является их способность использовать эмпирические закономерности, накопленные человеком (экспертом) в процессе повседневной работы.

Под экспертной системой понимается автоматизированная информационная система, объединяющая возможности компьютера со знаниями и опытом эксперта в некоторой предметной области знаний. ЭС может предложить разумный совет или решение поставленной задачи. Работа экспертных систем осуществляется с помощью программных оболочек, одна из которых позволяет эксперту в той или иной предметной области создавать на внешних носителях информации специфические базы знаний. Другая программная оболочка позволяет пользователю оперативно получить пояснение или ответ на запрос решаемой задачи.

Блок приобретения знаний предусматривает прием знаний (фактов, событий, законов), приобретенных экспертом (специалистом) в результате опыта, эксперимента, и исследования для последующего переноса этой информации в базу знаний экспертной системы.

База знаний предназначена для длительного хранения информации о рассматриваемой предметной области.

ЭВМ логического вывода на основе исходной информации и хранимых знаний о предметной области в базе знаний и на основе логических правил формирует решение задачи.

Интерфейс пользователя обеспечивает преобразование исходной информации о предметной области в представление на внутреннем языке системы.

Блок отображения информации осуществляет отображение промежуточных и окончательных решений по исследуемой предметной области.

Существующие ЭС обладают способностями к накоплению знаний, выдаче рекомендаций и их объяснению. Создаваемые в настоящее время экспертные системы также обладают дополнительными свойствами - способностью к автоматическому обобщению знаний и обучению на примерах. Формализованные знания о прикладной области можно сохранять и использовать длительное время после того, как к представившему их эксперту уже нельзя обратиться. Экспертные системы призваны в определенной степени заменить специалиста в конкретной предметной области, т.е. решать задачи в отсутствие экспертов.

ЭС ведет диалог с человеком на языке предметной области и объясняет ход собственных рассуждений. В экспертных системах вместо формальной модели явлений и процессов строится и используется формальная система знаний об этих явлениях и процессах. Знания отражают понятия рассматриваемой предметной области и определяют отношения между этими понятиями. Их принято называть концептуальными знаниями. Совокупность концептуальных знаний, описанных с использованием одного из таких формализмов, называется базой знаний.

Для того чтобы работать с базой знаний, необходимо иметь:

редактор базы знаний (лингвистический процессор), осуществляющий диалоговое взаимодействие с пользователем или экспертом на близком к естественному для него языке; подсистему приобретения знаний;

подсистему объяснений, дающую объяснения и комментарии в процессе работы системы; подсистему логического вывода, решающую на основе имеющихся в системе знаний поставленную ей задачу.

1.Этап идентификации. Определяются участники разработки ЭС и их роли, конкретизируется проблема, определяются ресурсы и цели.

Задача определения разработчиков ЭС и их ролей сводится к определению количества экспертов, специалистов по рассматриваемой области знаний, программистов, а также формы их взаимоотношения.

Источниками знаний являются практический опыт, нормативноправовые акты, инструкции и т. д. Идентификация проблемы заключается в разработке неформального описания рассматриваемой проблемы и включает в себя: общие характеристики проблемы, ключевые понятия и отношения, исходные данные, предполагаемый ход решения и т. п. При разработке ЭС необходимо учитывать возможные ресурсы по ее созданию: источники финансирования, время разработки, средства вычислительной техники, базы знаний. Задача идентификации целей заключается в четком формулировании целей построения экспертной системы: повышение качества решений; уменьшение доли ручного труда пользователя.

2.Этап концептуализации. На этом этапе учитываются: тип вводимых данных; выводимые данные; используемые стратегии и гипотезы; характер взаимосвязей между объектами рассматриваемой области; типы используемых отношений (иерархия, причина/следствие, часть/целое и т. д.); виды ограничений, необходимых для решения задачи. При создании ЭС по вышеперечисленным характеристикам необходимо составить протокол действий и рассуждений эксперта. На основании этого протокола специалист по знаниям получает словарь терминов и некоторые представления о стратегии действия эксперта.

На этапе концептуализации нет необходимости корректности и достаточной полноты создаваемой системы, но в то же время необходимо, чтобы наличие ключевых понятии и других характеристик было достаточно для описания всех имеющихся конкретных примеров решений рассматриваемой задачи.

3.Этап формализации. На этом этапе все исходные параметры, введенные на этапе концептуализации, выражаются на некотором формальном языке, предложенном специалистом по знаниям. Здесь же этим специалистом определяется, подходят ли имеющиеся инструментальные средства для решения рассматриваемой проблемы.

Выходными данными этапа формализации являются способы решения рассматриваемой, проблемы на предложенном формальном языке.

Процесс формализации определяется тремя основными факторами:

структурой пространства поиска, характеризующей особенности решаемой задачи; характеристиками данных рассматриваемой проблемы; моделью, определяющей способ решения проблемы. На этапе формализации знаний весьма важно определение свойств (характеристик) данных, которые значительно влияют на решение рассматриваемой проблемы: данные достоверны/недостоверны;

данные полны, согласованны/несогласованны, избыточны/неполны;

данные характеризуются/не характеризуются уровнем определенности;

обработка данных зависит/не зависит от времени их регистрации.

4.Этап выполнения. Этот этап предусматривает разработку нескольких вариантов ЭС для решения требуемой задачи. Далее путем тестирования и опытной эксплуатации определяется оптимальный рабочий вариант ЭС. Каждый разработанный вариант, являясь менее сложным, чем каждый последующий вариант, должен на определенном уровне обеспечить успешное решение части задач из области экспертизы. В первых вариантах ЭС решается основная задача реализуется простейшая процедура вывода, при этом основная цепь разработки должна состоять в том, чтобы получить решение задачи, не заботясь пока о его эффективности. И только после этого необходимо рассматривать действия, направленные на повышение эффективности работы системы. После проведения тестирования и опытной эксплуатации необходимо расширить круг задач, решаемых системой, для того, чтобы учесть замечания и пожелания, которые будут учтены в следующих разработках ЭС, где, кроме перечисленных задач, решаются задачи, обеспечивающие: проведение анализа функционирования системы при значительном расширении базы знаний; исследование возможностей системы в решении более широкого круга задач; анализ мнений пользователей о недостатках системы; разработку системы ввода/вывода, осуществляющей анализ/синтез предложений, в форме, понятной для данной области знаний.

5.Этап тестирования. На этом этапе выполняется оценка выбранного способа представления знаний и всей системы в целом.

Задача специалиста по знаниям заключается в подборе примеров, с помощью которых осуществляется всесторонняя проверка экспертной системы. Причинами неэффективной работы ЭС являются: тесты;

организация ввода/вывода; правила вывода; управляющие стратегии.

Неправильный выбор тестов связан с тем, что они относятся к другой предметной области или же они относятся к исследуемой области, но они однородны и не охватывают всю предметную область.

Неправильность выбора ввода/вывода обычно связана с тем, что неправильно задаются вопросы или собирается не вся необходимая информация. Неправильность ввода/вывода объясняется ошибочностью, неполнотой и противоречивостью используемых правил. Неправильность управляющей стратегии объясняется, когда работа системы протекает в порядке, отличном от естественного для эксперта, или же осуществляется неэффективная работа всей системы.

6.Этап опытной эксплуатации. На этом этапе предусматривается проверка пригодности ЭС для конечного пользователя. Переход к этому этапу осуществляется лишь после того, как система, по мнению эксперта, будет эффективно решать весь объем практических задач.

Готовность системы к рабочей эксплуатации определяется в основном удобством работы с ней пользователя и ее полезностью. Полезность системы - это ее способность в полном объеме обеспечивать потребности пользователя. Под удобством функционирования системы понимается естественность взаимодействия с системой (общение в привычном, не утомляющем пользователя виде), гибкость системы (настраиваемостъ системы на различных (по квалификации) пользователей, устойчивость системы к возможным ошибкам (способность функционирования системы при ошибочных действиях пользователя).

7.Этап модификации системы. Предусматриваются следующие виды модификации системы: изменение понятий и требований;

переконструирование представления и усовершенствование прототипа.

Усовершенствование прототипа предусматривает проведение отладки правил и процедур вывода после каждого этапа тестирования. Если в процессе тестирования выявляются недостатки системы, что вызывает необходимость изменения всей системы и базы знаний, то исполнение этого называется переконструированием. Операция переформулирования предусматривает изменение отдельных понятий и правил, используемых в системе, то есть практически создание системы заново.

8.Этап рабочей эксплуатации. На этом этапе обеспечивается решение всех задач с учетом всех показателей эффективности, как АЛЯ собственного пользователя, так и для других пользователей. В качестве инструментального средства подразумеваются программные средства, которые всесторонне и тщательно проверены, хорошо поддерживаются, обладают удобным интерфейсом с пользователем.

Экспертная система имеет два основных режима эксплуатации:

режим эксперта, когда знания накапливаются и отлаживаются в системе с целью их последующего использования;

режим пользователя или режим решения задач.

Эксперт формирует знания о закономерностях предметной области, с которой он имеет дело, на своем профессиональном языке.

Инженер "по знаниям" вводит в ЭС знания, выраженные на принятом в данной системе языке представления знаний. Эта информация подвергается грамматическому разбору и с помощью блока приобретения знаний помещается в базу знаний в виде соответствующих структур (модулей).

Пользователь формулирует задачу на используемом в системе языке запросов. Описание задачи также подвергается грамматическому разбору редактором базы знаний и поступает на вход подсистемы логического вывода.

Поскольку внутренний механизм решения задачи от пользователя скрыт, то по его желанию подсистема формирования ответа может дать пояснение пользователю, как был получен ответ. В этом случае подсистема объяснений анализирует действия подсистемы логического вывода.

Базы знаний К типичным моделям представления знаний относятся следующие:

логическая модель;

продукционная модель;

семантическая сеть;

Логическая модель представляет собой систему логических утверждений, набор аксиом, выражающих закономерности некоторой предметной области и составляющие логические знания.

Продукционная модель содержит в себе: как рабочую память (хранилище данных), базу правил (программу), механизм вывода (управление). Механизм вывода описывается как циклический процесс, состоящий из трех этапов: сопоставление, выбор и выполнение правил.

Семантическая сеть представляет собой ориентированный граф, в котором вершины соответствуют понятиям, объектам, действиям, ситуациям и сложным отношениям, а дуги - свойствам и элементарным отношениям.

Формально фреймовая модель является частным случаем семантической сети, в которой вместо вершин используются фреймы. В отличие от вершины фрейм не описывает элементарный объект, а является фрагментом знаний о свойствах типового объекта или ситуации.

Несмотря на различия в моделях представления знаний они могут сочетаться друг с другом и часто используются как гибридные представления.

ИНФОРМАЦИОННЫЕ СИСТЕМЫ В ОБРАЗОВАНИИ

1. АВТОМАТИЗИРОВАННЫЕ ИНФОРМАЦИОННО-БИБЛИОТЕЧНЫЕ

СИСТЕМЫ

Развитие современных информационных технологий закономерно коснулось и библиотек.

Так, в конце 1980-х гг. в СССР насчитывалось более 230 тыс.

библиотек, большинство из которых (около 70 %) работало в учреждениях сфер науки, образования и культуры. Используемые традиционные библиотечные технологии не позволяли организовать внутреннюю кооперацию и поэтому значительная часть труда библиотечных работников затрачивалась на рутинное описание (вручную или на печатных машинках) и многократное повторение библиографических данных единиц хранения библиотек в заказах на комплектование, каталогах, инвентарных книгах, читательских формулярах, библиографических указателях и других документах.

Внешняя кооперация была малоэффективна, так как ограничивалась межбиблиотечным абонентом, при котором заказчик направлял заказ в другую библиотеку, не имея точной информации о наличии данной единицы хранения.

Традиционные информационно-библиотечные технологии не способствовали эффективной внутренней организации работы и внешней межбиблиотечной кооперации.

Целью автоматизации является повышение производительности и эффективности труда, улучшение качества информационной продукции и услуг, устранение однообразных трудоемких и монотонных операций.

Сегодня автоматизация библиотек реализуется как совокупное применение программно- технических средств, частично или полностью освобождающих человека от выполнения рутинных операций в процессах сбора, преобразования, передачи и использования информации.

Основной задачей любой библиотеки является наиболее полное и эффективное отражение своих фондов в каталоге. Поэтому на первом этапе автоматизации библиотечных процессов первоочередной задачей стало создание электронного каталога (ЭК).

Основными характеристиками современного этапа можно также назвать открытый доступ к информации, унификацию информации и технологии, заключающуюся в том, что формируемые информационные ресурсы и разрабатываемый информационный сервис должен обеспечить международную кооперацию и интеграцию в мировое информационное пространство.

Автоматизация библиотеки - это комплекс научных, проектных, технических работ и организационных мероприятий по переводу библиотечно-библиографических процессов на компьютерные технологии.

Автоматизированная информационно-библиотечная система (АИБС) - одна из разновидностей автоматизированных информационных систем, обеспечивающая в библиотеках сбор, обработку, хранение, поиск, переработку и выдачу информации на основе компьютерных технологий.

В результате комплексной автоматизации процессов комплектования, обработки документов, поддержки библиографических и фактографических ресурсов, обслуживания пользователей в режиме локального и удаленного диалога создается интегрированная АИБС, включающая соответствующие подсистемы:

• комплектования - обеспечивает формирование заказа документов в различных источниках их приобретения; регистрацию поступающих документов; присвоение регистрационного номера каждому поступающему в библиотеку документу, уникального номера каждому экземпляру и его печать в виде штрих-кода, наклеиваемого на документ; присоединение к имеющимся данных о новых экземплярах в виде специальных записей; контроль выполнения заказов; проверку на дублированность; контроль и учет поступления документов; подготовку учетной документации и статистики движения фонда;

• обработки документов - в том числе создание библиографической записи документа (включая индексы ББК и шифры хранения) для электронных и традиционных каталогов и записей о единицах хранения; внесение изменений в электронные и традиционные каталоги; контроль выполнения технологических процедур обработки документов; формирование библиографических записей. Основой для этих операций являются данные, сформированные в подсистеме комплектования, особенно регистрационный номер, позволяющий идентифицировать обрабатываемый документ. Подсистема обработки обеспечивает также формирование различных электронных справочников, загрузку библиографических и нормативных записей в пакетном режиме в коммуникативных форматах; контроль сроков обработки документов;

• контроля поступления периодических изданий - обеспечивает формирование данных о заказах (подписке) на издания и их поступлении, распределении по фондам библиотеки, филиалам или сети библиотек;

• создания и использования электронного каталога предназначенного для реализации функций хранения, поиска и предоставления библиографической информации о документах, находящихся в фонде, а также дополнительной информации справочного и/или нормативного характера (например, об именах лиц, наименованиях коллективов, названиях серий, унифицированных заглавиях и т.д.), данных о доступности в определенный момент единиц хранения, адресов хранения копий документов в электронной библиотеке, учетно- статистических данных; обеспечения поиска информации в Internet;

• обслуживания - в том числе процессов: регистрации читателей и других пользователей библиотеки; формирования заказов пользователей на библиографические справки и выдачу документов; учета движения (циркуляции) единиц хранения в библиотеке; обработки заказов по межбиблиотечному абонементу (МБА) и на их электронную доставку; контроля выполнения заказов и сроков возврата; формирования очередности на получение документов, временно недоступных пользователю;

формирования информации о статусе и местонахождении проходящих через подсистему документов; резервирования единиц хранения за залом новых поступлений, выездной выставкой и т.д.;

• электронной доставки документов - обеспечивающей доставку электронных копий документов из фондов библиотеки по компьютерным сетям в соответствии с заказами отдельных людей или организаций;

• управления - реализуется в рамках всех подсистем АИБС. Кроме автоматизированные рабочие места для специфических задач управления (бухгалтерский учет, контроль выполнения заданий, планирование, работа с кадрами и т.д.).

В состав АИБС могут входить электронная библиотека или какаялибо из подсистем мультимедиа.

Для функционирования АИБС необходимы так называемые обеспечивающие части: информационное, лингвистическое, программное и техническое обеспечение.

Основной принцип создания АИБС - модульность программных, аппаратных, лингвистических и информационных средств, что позволяет варьировать создание элементов АИБС, изменять их функциональные возможности согласно логической структуре ее БД.

Программами загрузки/выгрузки данных предусматриваются возможности настройки на стандартные коммуникативные форматы представления записей.

Поиск БД происходит по заранее заданным алгоритмам, реализуемым в программном обеспечении.

В качестве средств тематического поиска используются классификационные системы, предметные рубрики, информационнопоисковые тезаурусы или ключевые слова. Важно, чтобы система имела дружественный пользовательский интерфейс. Все более широкое использование находят сетевые технологии Internet и Intranet.

Предусматриваются организация и средства защиты данных от несанкционированного доступа, ведение архивов и восстановление базы данных (БД) в случае аварийных ситуаций.

АИБС могут быть реализованы в локальном и сетевом вариантах, т.е. на отдельных персональных компьютерах или объединенных в сеть.

Конфигурация сети выбирается и проектируется в соответствии с особенностью каждой библиотеки (количество подразделений, рабочих мест, характер занимаемых помещений, удаленность одного от другого и т.д.). Готовая система, обеспеченная документацией, проверяется на компьютерах библиотеки в опытном режиме, а затем принимается в эксплуатацию.

2. ИНФОРМАЦИОННЫЕ СИСТЕМЫ ОБУЧЕНИЯ И КОНТРОЛЯ ЗНАНИЙ

Говоря об информационных технологиях, следует учитывать не только технический и дидактический аспекты вопроса, но и факторы, влияющие на развитие, становление и формирование личности, одним из важнейших компонентов этой проблемы следует выделить культуру человека в его взаимосвязи с информацией.

Культурный уровень современного человека наряду с другими сторонами может характеризоваться информационной культурой, основа которой формируется при обучении человека.

По определению одного из ведущих отечественных специалистов в области информатизации Э. П. Семенюка, "информационная культура это информационная компонента человеческой культуры" (www.mediaedu.ru).

Критериями информационной культуры можно считать:

многогранность данного понятия.

Информационная культура - умение целенаправленно работать с информацией и использовать для ее получения, обработки и передачи компьютерную информационную технологию, современные технические средства и методы. Можно сказать, что данное определение не полностью раскрывает все аспекты информационной культуры, поскольку характеризует только деятельностную сторону.

Информационная культура в узком смысле - это уровень достигнутого в развитии информационного общения людей, а также характеристика информационной сферы жизнедеятельности людей, в которой мы можем отметить степень достигнутого, количество и качество созданного, тенденции развития, степень прогнозирования будущего.

На сегодня проблема формирования информационной культуры очень актуальна. В условиях информатизации образования и общества в целом у преподавателя появляется дополнительная педагогическая задача по формированию информационной культуры студентов.

Проектируя медиа-занятия, преподавателю следует в постановке педагогических задач выделять задачи по формированию у студентов вышеупомянутых компонентов информационной культуры.

Информационная культура преподавателя Информационная культура преподавателя рассматривается как часть его общей культуры, ее гуманистической и технологической составляющих, как упорядоченная совокупность общечеловеческих идей, ценностных ориентаций и качеств личности, универсальных способов познания и гуманистической технологии педагогической деятельности.

В профессиограмме деятельности преподавателя наряду с психолого-педагогическими знаниями и специальными знаниями своего предмета отражены профессионально значимые свойства и личностные характеристики преподавателя.

В условиях информатизации образования общий комплекс профессионально важных качеств, необходимых для успешности профессиональной деятельности, дополняется специфическими качествами, которые характеризуют уровень информационной культуры педагога.

К ним относится следующее.

Стремление:

Личностные качества:

• активность (профессиональная мобильность);

• ответственность при работе с техническими средствами, сочетание личной свободы и ответственности за информационную безопасность общества и личности;

• согласованность в постановке и последовательном решении педагогических задач с использованием средств информационных технологий;

• уверенность в правильности принятия нестандартных решений.

Позиция:

быстроменяющейся информационной среде, критическое отношение к информационному потреблению;

• стиль педагогического общения и взаимодействия с людьми внутри информационной среды, самооценка и рефлексия на уровне информационных контактов;

• утверждение нравственности и толерантности в компьютерной коммуникации.

Информационные технологии в обучении Применение современных информационных технологий в обучении - одна из наиболее важных и устойчивых тенденций развития мирового образовательного процесса. В отечественных вузах в последние годы компьютерная техника и другие средства информационных технологий стали все чаще использоваться при изучении большинства учебных предметов.

Информатизация существенно повлияла на процесс приобретения знаний. Новые технологии обучения на основе информационных и коммуникационных позволяют интенсифицировать образовательный процесс, увеличить скорость восприятия, понимания и глубину усвоения огромных массивов знаний.

Информационная технология обучения - это процесс подготовки и передачи информации обучаемому, средством осуществления которого является компьютерная техника и программные средства.

В информационных технологиях обучения выделяются два компонента, участвующие в передаче учебной информации:

технические средства, к ним относится компьютерная техника и средства связи, и программные средства (ПС), которые могут быть различного назначения.

Для разработки занятий с компьютерной поддержкой преподавателю важно знать функциональные возможности и условия применения каждого из вышеназванных компонентов. Как технические, так и программные средства вносят свою специфику и оказывают определенное влияние на учебный процесс.

Ответим вначале на вопрос, для чего же используется компьютерная техника на занятиях и какие методические задачи можно решить с использованием средств ИТ?

Педагогические цели использования ИТ заключаются в следующем.

а) Развитие личности:

• мышление;

• эстетическое воспитание;

• развитие умений экспериментально-исследовательской деятельности;

формирование информационной культуры.

б) Выполнение социального заказа:

общая информационная подготовка пользователя (так называемая "компьютерная грамотность");

подготовка специалиста в определенной области.

в) Интенсификация учебно-воспитательного процесса:

повышение эффективности и качества обучения;

обеспечение мотивов познавательной деятельности;

углубление межпредметных связей за счет интеграции информационной и предметной подготовки.

Методические возможности средств ИТ:

визуализация знаний;

индивидуализация, дифференциация обучения;

возможность проследить процесс развития объекта, построение чертежа, последовательность выполнения операций (компьютерные демонстрации);

моделирование объектов, процессов и явлений;

создание и использование информационных баз данных;

доступ к большому объему информации, представленному в занимательной форме, благодаря использованию средств мультимедиа;

формирование умений обрабатывать информацию при работе с компьютерными каталогами и справочниками;

осуществление самоконтроля;

осуществление тренировки и самоподготовки;

усиление мотивации обучения (игры, средства мультимедиа);