Datasets:

Aimazing

/

test

like 0

Исторически на каждом предприятии сосуществуют разнообразные информационные системы (ИС), которые зачастую функционируют независимо друг от друга и решают свой класс задач. Многие производственные задачи решаются неэффективно или не решаются вовсе без совместного использования данных сразу нескольких информационных систем, что делает актуальной задачу интеграции ИС по данным. Тем не менее, очевидными являются и недостатки, связанные, прежде всего, с недостаточной гибкостью и масштабируемостью таких решений. В результате экономия на разработке может нивелироваться существенными затратами на поддержку работоспособности частных решений в условиях постоянно меняющейся информационной среды. Существуют более унифицированные подходы к решению задачи интеграции данных на уровне компании, например - использование, так называемых интеграционных платформ. Важным фактором выбора интеграционного решения является высокая стоимость общего и прикладного программного обеспечения (ПО), входящего в платформу. Мы считаем, что разумной альтернативой рассмотренным подходам является создание отраслевых интеграционных платформ, сочетающих мощь и гибкость универсальных платформ с производительностью и предметной ориентированностью частных решений. Понимая это, многие производители ПО для интеграции создают отраслевые шаблоны интеграционных решений, основанные на универсальных платформах. Однако, шаблоны интеграции доступны для ограниченного числа отраслей и классов систем (в основном непроизводственной сферы, финансово-экономических) и не решают проблему избыточной стоимости внедрения и владения. Нефтегазовая отрасль - одна из тех, для которых задача создания эффективной и гибкой отраслевой интеграционной платформы особенно актуальна. В настоящее время большинство нефтегазодобывающих компаний (НГДК) не имеет рациональной стратегии их автоматизации, что приводит к отсутствию интеграции между множеством закупленных программных продуктов, необходимых различным службам, и является препятствием к образованию единого информационного пространства предприятия . Разнородность этих программных продуктов не позволяет эффективно обмениваться данными и усложняет выполнение бизнес-процессов НГДК. Данная работа посвящена разработке концепции создания интеграционной платформы для предприятий нефтегазовой отрасли. включает целый ряд производственных служб, напрямую обеспечивающих процессы добычи, подготовки и транспортировки газа, газового конденсата и нефти . Чаще всего каждая из этих служб представлена специалистами, как на удаленных нефтегазовых промыслах, так и в аппарате управления компании. Основные типы производственных данных представлены в таблице. Анализ типов данных, используемых производственными службами НГДК, показывает, что большая часть информации не замыкается в пределах одного из обеспечивающих производственных процессов и не находится в исключительном ведении одной производственной службы. Наоборот, эффективность реализации производственных процессов во многом зависит именно от эффективной организации обмена производственными данными между всеми их участниками. Планы бурений, измерений, ремонтов и прочих работ. Рассмотрим процесс движения производственных данных с точки зрения ИС НГДК. В основном, технологические данные поступают на нефтегазовых промыслах средствами АСУТП при добыче, подготовке и транспортировке углеводородного сырья. В качестве входных данных в эти системы кроме ряда технологических параметров поступают данные от служб НГДК, например, данные о состоянии скважинного фонда, об объемах добычи и подготовки углеводородного сырья, результаты химических анализов передаваемой в магистральные газо-и нефтепроводы продукции. При использовании метода консолидации данные собираются из нескольких первичных систем и интегрируются в одно постоянное место хранения. Такое место хранения может быть использовано для подготовки отчетности и проведения анализа, как в случае хранилища данных, или как источник данных для других приложений. Федерализация данных обеспечивает единую виртуальную картину нескольких первичных источников данных. Для получения сведений о некотором процессе, обрабатываемом в нескольких оперативных приложениях, процессор федерализации данных извлекает данные из соответствующих первичных складов данных, интегрирует их таким образом, чтобы они отвечали виртуальной картине и требованиям запроса, и отправляет результаты бизнес-приложению, от которого пришел запрос. Распространение данных подразумевает их копирование из одного места в другое. Этот подход обычно используется для операций реального времени и является событийно управляемым. Все эти методы имеют свои преимущества и недостатки. Каждый из них является наиболее эффективным в определенных условиях . Федерализацию данных рекомендуется использовать в тех случаях, когда стоимость консолидации данных перевешивает бизнес-преимущества, которые она предоставляет . Консолидация технологических данных НГДК на базе одной информационной системы является сложной и ресурсоемкой задачей, поэтому на практике интеграционные платформы чаще всего реализуют метод федерализации данных. Проведенный анализ позволяет нам сделать вывод о необходимости создания концепции, включающей в себя набор оригинальных принципов построения платформы для интеграции производственных данных НГДК, требования к платформе, ее обобщенную структуру и компонентную архитектуру. В каждой ИС существует своя интерпретация предметной области, в связи с этим задача сопоставления семантически подобных сущностей из моделей БД разных ИС при их интеграции, является достаточно сложной. Наличие метамодели производственных данных (МПД), в какой-то степени общей для всех задействованных ИС, значительно облегчает эту задачу. Для рассматриваемой в работе предметной области информационной метамоделью будет МПД НГДК. Адаптер должен преобразовывать информацию из схемы данных интегрируемой ИС в схему МПД НГДК. МПД НГДК является важным элементом концепции интеграции, поэтому сформулируем основные требования к ней. Платформа интеграции не является местом хранения производственных данных. Она реализует собой сервер федерализации данных, позволяющий организовать интеграционные процессы внутри предприятия. Описывает логику процесса передачи производственных данных из одной системы в другую в виде понятном платформе интеграции. Можно выделить следующие преимущества концептуально описанной платформы интеграции производственных данных НГДК. Благодаря интеграции данных потребитель имеет дело с единым и единообразным интерфейсом. Прозрачность размещения информации означает, что приложению, потребляющему данную информацию, нет необходимости иметь представление о том, где хранятся данные. Благодаря прозрачности вызова оно может также не знать, какой язык или интерфейс программирования поддерживается исходной базой данных. Приложению также необязательно знать физические условия хранения данных, или о том, какие используются сетевые протоколы (сетевая прозрачность). Приложение, являющееся потребителем сервера интеграции данных, может взаимодействовать с единым виртуальным источником данных. Иначе, приложение должно взаимодействовать с несколькими источниками данных индивидуально через различные интерфейсы, с использованием разных протоколов. По данным исследований, единообразие способствуют значительной экономии времени на разработку при необходимости интегрировать несколько источников. Многие потребители могут потенциально иметь одинаковые или очень сходные запросы в интегрированной информации. Согласно принципам предложенной концепции, интегрированное представление разрабатывается один раз и после этого используется и обслуживается централизованно, таким образом, формируется единая точка изменения. Такой подход сокращает расходы на разработку и поддержку программных продуктов. Реализация прототипа интеграционной платформы позволяет ускорить и упростить интеграцию информационных систем по производственным данным, обеспечить поддержку жизненного цикла систем в ходе развития информационного пространства компании.

В связи с этим происходит переориентация целей обучения. Основными становятся цели, связанные с приобретением фундаментальных междисциплинарных знаний, наиболее стабильных и универсальных, при этом прагматические и узкоспециализированные цели становятся второстепенными. Приходится констатировать, что в настоящее время в педагогических вузах практически отсутствует единое мнение о фундаментальных основах учебной дисциплины информатики, в силу чего этот курс имеет ярко выраженную технологическую и прикладную направленность. Такое понимание (не без успеха) развивалось в рамках традиционной (классической) университетской системы образования. Этот набор может трансформироваться, поскольку развитие науки изменяет приоритеты между отдельными ее достижениями. Фундаментальность подготовки предполагает овладение обобщенными видами деятельности, обеспечивающими решение множества частных задач предметной области. Фундаментальность образования в педагогическом университете предполагает, что значительную долю среди знаний будут составлять обобщенные теоретические знания, раскрывающие структуру содержания той или иной фундаментальной научной дисциплины и деятельности по обучению этому знанию, закономерности осуществления процесса обучения, а также принципы его построения. Таким образом, мы подошли к необходимости ответа на вопрос, каким же образом можно достичь фундаментальности образования в области информатики в педагогическом вузе. К сожалению, такой подход отражает лишь одну сторону фундаментальности образования, не раскрывающую в полной мере философские и логико-методологические аспекты науки информатики. при обучении любой научной дисциплине может быть достигнута за счет включения в содержание обучения определенной формализации, которая, как правило, в процессе обучения осуществляется с помощью построения (или конструирования) языка конкретной научной дисциплины. Проецируя его на обучение предметной области информатики, т. е. включая в процесс обучения элементы конструирования языка предметной области, можно будет добиться фундамен-тализации образования будущего учителя информатики. Но в этом случае, привнеся в содержание обучения большую долю формальной математики, опять-таки нельзя будет в полной мере осветить методологические и философские основания информатики в рамках учебной дисциплины. Отсюда следует, что основания учебного предмета складываются из философских, мировоззренческих и математических оснований предметной области. Философские основания представляют собой основные философские концепции и направления, в рамках которых определяется основной метод познания науки, характеризующий деятельность исследователей в данной предметной области. Математические основания обеспечивают обучаемых знаниями о формализации, которая достигается за счет построения формального языка предметной области и формализации существующих содержательных теорий данной предметной области. В связи с этим чрезвычайно важным фактом при обучении математическим основаниям информатики является, на наш взгляд, система формальных языков, с помощью которых производится формализация семейства языков, относящихся к конкретной предметной области. Таким образом, наш взгляд на фундаментализацию образования выражается концепцией, в основе которой лежит выделение в содержании обучения мировоззренческих, философских и математических оснований учебного предмета и обучение формализации теорий предметной области с помощью формальных языков. Отметим, что данная концепция была сформулирована на базе обширного анализа публикаций по указанной проблеме, а также с учетом основных положений современной государственной образовательной парадигмы и результатов, полученных нами в ходе исследований в области теории и методики обучения информатике. Заметим, что именно такой подход к определению информатики как науки может служить отправной точкой и в отборе содержания обучения математическим основаниям информатики в рамках учебного предмета. При этом основное содержание обучения учебному предмету в рамках концепции фундаментализации образования представляют математические основания информатики. Отметим, что математические основания информатики в качестве самостоятельной учебной дисциплины, на наш взгляд, следует рассматривать как ветвь конструктивной математики, созданную для описания информационных процессов и расположенную несколько в стороне от остальной части математики. Именно эти классы исчислений и классические алгорифмы (рекурсивные функции, машины Тьюринга и др.) учитывались нами при построении иерархии (или системы) формальных языков, которая была получена нами в процессе классифицирования указанных объектов с помощью кластерного анализа. Обучая основным понятиям семиотики и этим классам формальных языков, возможно достичь основной цели обучения математическим основаниям информатики, которая заключается в выработке строгого толкования природы информационных процессов, изучаемых информатикой, что включает в себя формальное определение или представление информационных процессов с помощью конструктивных математических объектов, в результате чего проясняются их взаимосвязи и становятся понятнее их свойства. Взаимосвязь между математикой и информатикой здесь проявляется через дискретные объекты, имеющие возможность планомерно меняться во времени и непосредственно использоваться информатикой. Эти объекты представляют собой новый, необычный для математики предмет исследования. Заметим, что установление соответствий между свойствами дискретных объектов и традиционных математических конструкций привело, например, к возникновению теории доказательства утверждений о правильности программ, которая способствует лучшему пониманию природы программы как математического объекта. Под модулем мы понимаем последовательность тем курса, которую можно либо переместить, либо вынести на самостоятельное изучение студентами, либо удалить из содержания обучения вообще, если студенты уже изучали понятия данного модуля в других курсах. Заметим, что указанная дисциплина может включать и другие вопросы, относящиеся к теоретической информатике, например, вопросы теории информации, физические основы организации компьютера и т. д. Их содержание может быть добавлено в содержание обучения данной дисциплине в качестве дополнительных частей и модулей. Итак, приведем программу курса. содержательной теории множеств (язык канторовской теории множеств). Элементы теории категорий. Языки в алфавите. Слова в алфавите. Языки в алфавите. Операции над языками в алфавите. Перевод языков. Исчисления на словах в алфавите. Формальные доказательства в исчислениях на словах в алфавите. Ассоциативные исчисления в алфавите. Канонические и нормальные системы Поста. Методы задания языков в алфавите. Регулярные языки в алфавите. Регулярные выражения над алфавитом. Формальные грамматики. Классификация формальных грамматик и языков. Классификация КС-грамматик. Обобщение КС-грамматик для увеличения детерминированности процесса вывода и для формализации семантики. Синтаксически управляемый перевод. Алгоритмы преобразования КС-грамматик. Автоматы с магазинной памятью как распознаватели. Логические языки первого порядка. Синтаксис языка первого порядка. Гильбертовское исчисление первого порядка. Построение доказательств и выводов с использованием основных правил вывода. Гильбертов-ское исчисление первого порядка. Установление существования доказательств и выводов с помощью допустимых правил вывода. Семантика языка первого порядка. Логико-математические языки. языков программирования. Машина с неограниченными регистрами (МНР). Простейшие команды. Команда присваивания. Композиция команд. Команда выбора Дейкстры. Команда цикла Дейкстры. Процедуры в системе Дейкстры. Синтез команд присваивания. Синтез команд выбора. Синтез команд цикла. Построение инвариантов. Денотационная семантика языков программирования. Денотационная семантика модельного языка. Элементы компьютерной логики. Алгоритмы распознавания типа формул языка нулевого порядка. Заметим, что такое графическое представление может помочь в создании множества учебных предметов, предназначенных для обучения математическим основаниям информатики в рамках реального учебного процесса. для изложения всех остальных вопросов. Темы, вопросы которых в той или иной мере учтены действующими государственными стандартами высшего профессионального образования, выделены двойной рамкой. Пунктирными стрелками показаны дополнительные связи, с помощью которых можно варьировать содержание обучения в зависимости от реальных условий учебного процесса. Содержание ряда тем (учитывая эти дополнительные связи) можно объединить или вынести для изучения в рамках спецкурса или другой учебной дисциплины. Тогда за счет освободившегося времени в содержание обучения могут быть включены новые темы с сохранением их связей. Некоторые темы с более простым содержанием могут быть предложены студентам для самостоятельного изучения. Таким образом, опираясь на предложенную модель содержания обучения математическим основаниям информатики, можно построить различные учебные дисциплины путем выбора ряда тем в зависимости от реальных условий учебного процесса. Возможность создания такого курса является следствием достаточной зрелости предмета, выраженной в существовании пользовательской семантики фундаментальных понятий. Возможность его усвоения обучаемыми во многом связана с конструктивным воплощением понятий в компьютере, что позволяет обеспечить практической деятельностью обучаемых в процессе изучения понятий теоретической информатики.

Фундаментальная компонента в образовании является своеобразным гарантом качества подготовки специалиста. Именно фундаментальная составляющая образования позволяет выпускнику университета самостоятельно работать в высокотехнологичных областях, учиться и переучиваться, чтобы быть востребованным на рынке труда. Специалист, получивший хорошее фундаментальное образование, гораздо быстрее приспосабливается к изменениям в технологиях и обществе в целом, чем тот, кто знаком с ними поверхностно научился нажимать кнопки и ловко справляться с курсором компьютерной мышки, не понимая сути происходящего. Для компьютерных и смежных технологий ситуация усугубляется активным формированием и развитием теоретической информатики. Эти дисциплины составляют вместе с классической математикой образовательный фундамент для подготовки специалистов по вычислительной технике и информационным технологиям. Программирование за последние полвека породило целый спектр самых массовых интеллектуальных профессий, связанных с задачами хранения, передачи и анализа информации. Наблюдается как необходимость в открытии новых специализаций по информационным технологиям . На противоречия, возникающие между творческой природой программистского труда и необходимостью его организации для производственных целей, одним из первых указал А. П. Ершов . При этом существует вполне объяснимая гонка бизнеса за прибылью, связанная с попытками более эффективного, с точки зрения получения дохода, использования трудовых ресурсов. Индустриализация труда (процесс известный уже два века как тэйлоризация) приводит к его раздроблению и снижению квалификации конкретных исполнителей. В информационных технологиях эти процессы характеризовались развитием идей структурированного программирования, внедрения объектно-ориентированного программирования и проектирования, модульной технологии в программировании. Следствием такого преобразования промышленного производства в области высоких технологий явились более жесткие требования бизнеса к узкой специализации сотрудников. Требования к соискателям на вакансии специалистов в области информационных и коммуникационных технологий содержат множество названий конкретных технологий и программных продуктов. Информационные технологии изменяются так стремительно, что полученные примитивным тренингом навыки быстро устаревают. Поэтому выпускники университетов должны обладать набором фундаментальных знаний в области компьютерных наук, позволяющих быстро осваивать современные компьютерные технологии. Характерной иллюстрацией служит развитие и внедрение информационных систем во все сферы человеческой деятельности. Для теории информационных систем важна не только количественная характеристика информации (приоритетная для кодирования и передачи информации по различным каналам связи, а также сохранности этой информации), но и ее качественные характеристики. Точнее, имеет смысл сама информация и ее содержание, которое осознает человек, получивший данную информацию. В этом случае важную роль играют алгебраическая теория информации и математическая логика. С алгебраической точки зрения теория информации трактуется как абстрактный набор слов со своими специфичными задачами, связанными с хранением, обработкой и передачей слов по каналам связи. При таком подходе основным математическим аппаратом является аппарат современной высшей алгебры. В рамках алгебраической теории информации объединяются многие направления информационных технологий. Такие на первый взгляд различные задачи, как задачи теории формальных языков и построения грамматик, распознавание образов, автоматическое доказательство теорем и теория реляционных баз данных, можно рассматривать как различные приложения алгебраической теории информации. В основу понятийного анализа информации легла математическая логика. Проникновение математической логики в информационные технологии связано в первую очередь с задачами обработки текстов. Лингвисты и математики рассматривали компьютеры как средство автоматизации символьных преобразований, характерных для каждой конкретной области знаний. Результатом таких работ стало активное изучение задач искусственного интеллекта, таких как автоматическое доказательство теорем. Таким образом, при подготовке специалистов по информационным системам необходимо формировать базовые знания по фундаментальной математике, без которых невозможно в будущем освоение новых технологий. Опыт российской высшей школы и отечественной промышленности предлагает нам находить разумный компромисс между фундаментальным образованием, специализацией и прикладной (узкой) специализацией выпускников университетов. При этом под фундаментальным образованием мы понимаем как общеобразовательные, так и общепрофессиональные составляющие образования. Под специализацией может пониматься получение знаний, умений и навыков для конкретной специальности, реализуемой в рамках направления подготовки высшего профессионального образования (ВПО). Специализация выпускника также может быть разделена на базовую, которую может обеспечивать университет, и узкую специализацию, которая должна проводиться работодателем (возможно, в контакте с университетами). Такой подход вполне укладывается в компетентностную модель профессиональных и образовательных стандартов. В профессиональных стандартах должны определяться компетенции в сфере профессиональной деятельности, наличие которых позволит специалисту успешно работать в избранной сфере деятельности. Профессиональные компетенции могут рассматриваться как совокупность фундаментальных, базовых и специальных компетенций. Фундаментальные профессиональные компетенции определяют те знания и умения, связанные с фундаментальными научными дисциплинами, на которых базируются прикладные дисциплины и используемые специалистом технологии. Именно фундаментальные профессиональные компетенции ориентированы на успешную деятельность специалиста в будущем. Для специалистов в области компьютерных наук и технологий это в первую очередь знания и умения, связанные с фундаментальной и прикладной математикой. Базовые профессиональные компетенции отражают специфику профессиональной деятельности, для которой они необходимы в рамках конкретной специальности на самых различных рабочих местах. Для специалистов в области информационных технологий это могут быть компетенции, связанные, например, со способностью решать задачи анализа и модернизации реляционных баз данных, или владения любым алгоритмическим языком программирования. Специальные профессиональные компетенции отражают специфику профессиональной деятельности на конкретных рабочих местах. Для специалистов в области информационных технологий это могут быть компетенции, связанные с владением конкретной средой разработки, или конкретным набором прикладных программ. Компетентностная модель профессионального стандарта может рассматриваться как основа для сопряжения с образовательными стандартами, которые реализованы на аналогичной компетентностной основе, описывающей в качестве целей образовательного процесса компетентно-стную модель выпускника вуза. Отметим, что существенную роль для отработки таких сопряжений играет складывающаяся система регулярных конференций, объединяющих представителей университетов, Российской академии наук и работодателей. Главным и определяющим фактором разработки государственных образовательных стандартов (ГОС) третьего поколения является задание требований к выпускникам университетов. Задание требований к уровню подготовки выпускников в профессиональной деятельности должно определять содержание образовательных стандартов. Логично сначала разработать профессиональные стандарты, содержащие наборы профессиональных компетенций, которые можно положить в основу образовательных стандартов. Профессиональные компетенции, определенные в профессиональных стандартах, определяют наборы компетенций образовательных стандартов. Множество компетенций, заданных в образовательных стандартах, задают уровень подготовки выпускников вузов. Вопрос в том, как задавать содержание образовательных стандартов. Совокупность знаний должна иметь иерархическую трехуровневую структуру. Области делятся на разделы совокупности знаний, которые представляют собой отдельные модули, объединяющие наборы тем совокупности знаний. Содержательная часть ГОС может быть представлена в виде отношений, устанавливающих связь структуры совокупности знаний со множеством (или структурой) компетенций. Данные предложения могут и должны лечь в основу ГОС ВПО нового поколения, реализующих модульную структуру. Предлагаемая концепция позволит уйти от дисциплинарной модели содержания образовательных стандартов при разработке ГОС третьего поколения. Мировая практика показывает, что с течением времени будут ужесточаться требования к математическим знаниям. Эти знания приобретают особое значение как в высокотехнологичных отраслях промышленности, так и в современном обществе в целом, все больше и больше опирающемся в своем существовании и развитии на информационные технологии . Поэтому закономерным является ведущая роль математической составляющей в современной системе ВПО. Для информационных специальностей математика играет особую роль. Для многих предметных областей реляционные базы данных завоевали лидирующую роль потому, что реляционный подход способствовал прогрессу в области теории и методологии проектирования структур баз данных, создания эффективных средств хранения и обработки данных. Реляционная модель позволила перейти к разработке реальных распределенных и параллельных баз данных, основанных на операциях реляционной алгебры. Триумф этой модели стал возможен благодаря строгим математическим основам реляционной теории. Ответом на запрос является отношение, полученное в результате применения последовательности реляционных операторов, к текущему состоянию базы данных. Для реализации запросно-ответных отношений был сформулирован язык реляционного исчисления. Основная идея такого языка заключается в формализации понятия запроса в виде формул языка исчисления предикатов. Поэтому необходимо рассматривать совместно как образование, так и объединенные профессиональные компетенции по информатике и математике. Именно такая объединенная Совокупность знаний и должна быть основой для раскрытия профессиональных компетенций, определенных в стандартах соответствующих профессий. Компетентностные модели стандартов (образовательных и профессиональных) и концепция совокупности знаний позволяют формализовать сами стандарты, а, значит, и весь жизненный цикл их функционирования. Достижения современных компьютерных наук и информационных технологий дают возможность разрабатывать базы знаний. В дальнейшем их пытаются использовать в автоматизированных системах, которые выявляют закономерности накопленных сведений и находят решения задач по описанию законов предметной области. Тезаурусы профессиональных компетенций, сформированные на основе профессиональных стандартов, позволят формировать задачи и цели образовательных стандартов. Отношения, построенные на множествах компетенций профессиональных и образовательных стандартов, определяют соответствующие стандарты ВПО и требования к специализациям в рамках заданного направления подготовки ВПО. Отношения, построенные на множествах компетенций образовательных стандартов и соответствующих Совокупностей знаний, определяют пути реализации образовательных программ и требования к специализациям в рамках заданного направления подготовки ВПО. Прототипы таких систем на начальном этапе могут обеспечить информационную поддержку и управление процессом проектирования содержания как образовательных, так и профессиональных стандартов.

Предлагается алгоритм синтеза программ с условиями и подпрограммами на основе заданной спецификации. Алгоритм позволяет добиться высокой производительности за счет предварительной подготовки специальных структур данных. Затраты на вывод и извлечение программы характеризуются линейной функцией от функциональных связей, объявленных в спецификации. Приведены результаты опытного сравнения с существующими алгоритмами. Функциональная связь, алгоритмы, логический вывод, синтез программ, функциональное программирование, подпрограммы, условия. В изложено описание и реализация алгоритма синтеза линейных программ, обладающего линейными показателями скорости вывода относительно количества атрибутов и функциональных связей в исходной схеме. В настоящей работе отражено расширение алгоритма для решения задач синтеза ветвящихся программ с условиями и программ с подпрограммами с сохранением линейной эффективности. В для осуществления синтеза программ с подпрограммами перед началом планирования предлагается осуществлять развертку подсхем. В излагаются возможные способы вывода без предварительной развертки, однако эти результаты требуют более детального исследования и подтверждения экспериментальными результатами. В настоящей статье предлагается описание и реализация стратегии вывода на динамически генерируемой и управляемой выводом развертке схемы. Такой алгоритм является более эффективным, т. к. не требует затрат на дополнительную подготовку структур данных, использует меньший объем внешней памяти и не затрагивает подсхемы, не участвующие в планировании на конкретной задаче. Исходные данные для процедуры планирования (синтеза) линейных программ поставляются в виде множества имен атрибутов и функциональных связей. Следом за описанием селектора указываются условные атрибуты, имеющие смысл лишь в ветви условия, в заголовке которой они описаны. Условная ФС может включать в качестве аргументов и результатов атрибуты заголовка схемы и условные атрибуты своей ветви условия. Отметим, что в настоящей работе рассматривается реализация программ с двухальтернативными условиями без вложенных условий. Эти ограничения, вероятно, будут устранены в будущем, а на текущий момент могут быть преодолены с помощью подпрограмм. Теперь введем понятие тип атрибута. Под типом атрибута понимается принадлежность возможных значений атрибута определенному поименованному домену. Выделим элементарные или первичные типы (например, целое число, вещественное число, строка) и сложные или непервичные типы, соответствующие описанию схемы, входящей в С-модель. Для упрощения записи указатель принадлежности атрибута элементарному типу может быть опущен. Постановка задачи синтеза может быть переформулирована относительно следующим образом. Для пояснения введенных обозначений приведем пример модели, предоставляющей возможность решения простейшей системы уравнений. При выполнении планирования на схеме, содержащей вариантную часть, необходимо обеспечить доказательства достижимости атрибутов, входящих в логическую функцию селектора. В настоящем подходе перед началом планирования для каждой ветви условия предлагается искусственно ввести некий виртуальный атрибут, являющийся результатом логической функции селектора. Таковыми являются условные ФС, аргументами которых являются безусловные атрибуты. После проведенных преобразований, описание схемы может быть представлено следующим образом. Перед началом планирования выполняется специальная подготовка - компиляция схем С-мо-дели. Заметим, что результат компиляции не зависит от исходных и целевых атрибутов и может быть использован многократно для выполнения разных задач планирования на модели. Эффективная подготовка исходных данных является отдельной задачей и не учитывается при оценке эффективности. Каждый объект содержит указатель на соответствующее условие, а также изначально пустой список шагов доказательства, принадлежащих этой ветви. Содержит счетчик достижимых аргументов, который используется при выводе и ссылку на атрибут - результат ФС. Для каждого вызова объявляется список аргументов и результатов. Аргументы вызова процедуры определяются в ходе выполнения доказательства, атрибуты-результаты - в процессе подготовки структур данных по субатрибутам подсхем, служащих аргументами ФС текущей схемы. В процессе доказательства могут быть достигнуты не все атрибуты-результаты, поэтому их список может быть сокращен. В процессе компиляции осуществляется и трансформация условий, описанная в предыдущем разделе. Виртуальные атрибуты, созданные в процессе подготовки вариантной части, помечаются свойством Виртуальный, которое может использоваться при синтезе программы из доказательства. Для постановки задачи поиска доказательства необходимо создать атрибут непервичного типа на исходной схеме и объявить объект типа ВызовПодпрограммы с ссылками на исходные и целевые атрибуты (списки атрибутыАргументы и аргумен-тыРезультаты). Результатом вывода является список достижимых атрибутов из числа целевых. Сравнивая эти списки можно сделать вывод об успешном доказательстве теоремы. Выделяются три вида таких элементов (или программных термов). вполне применимая в представленной модели связь наследования не используется в целях увеличения производительности алгоритма. Функциональные связи и вызовы подпрограмм являются программными термами, вычисляющие по строго определенному набору аргументов значения определенных целевых атрибутов. Будем называть такие программные термы предложениями вычислимости (ПВ). Используя описанные выше входные структуры данных и постановку задачи в виде вызова подпрограммы, алгоритм пытается построить доказательство теоремы существования решения. При этом используется подход со счетчиками аргументов ФС, описанный подробно в . Если при обработке очередного атрибута счетчик аргументов ФС равен нулю (т. е. достижим атрибут - результат ФС), то формируется очередной шаг доказательства. Если на ФС наложено условие, то шаг помещается как в список шагов доказательства текущей подпрограммы, так и в список шагов соответствующей ветви условия. Условие ФС добавляется в список условий допустимости достижимого атрибута (поле условияДопустимости объекта Атрибут). Если получен утвердительный ответ, атрибут помещается в список достижимыеАтрибуты шага доказательства, содержащего вариантную часть (ветви условия). Этот специфичный шаг доказательства создается заблаговременно для каждой подпрограммы, содержащей вариантную часть, и добавляется в список шагов доказательства подпрограммы однократно при достижении первого безусловного атрибута - результата условных ФС. Значение, полученное в результате вызова метода являетсяДопустимым достижимого атрибута, назначается свойству являетсяДопустимым шага доказательства. Если при обработке очередного аргумента ФС выясняется, что ФС является безусловной (т. е. допустимой), а шаг доказательства, в котором был получен атрибут-аргумент, не является допустимым, то уменьшение счетчика аргументов ФС не выполняется. Игнорируется также шаг доказательства, содержащий ссылку на вариантную часть. Он используется в дальнейшем при синтезе программы. Выполняется вывод на ФС текущей подпрограммы, без спуска во вложенные вызовы подпрограмм, которые помещаются во временный стек. Затем, при невозможности дальнейшего планирования, осуществляется вывод на очередной подпрограмме из стека, после чего продолжается вывод на текущей подпрограмме. Процесс поиска решения является рекурсивным - вывод всех возможных аргументов вызова внутренних подпрограмм в текущей подпрограмме, рекурсивный запуск планирования на очередной внутренней подпрограмме, получение списка достигнутых целей и продолжение работы во внешней подпрограмме. При этом повторный вход в подпрограмму не выполняется. Каждый спуск в подпрограмму приводит к созданию нового объекта типа Подпрограмма (изначально присутствуют только вызовы подпрограмм). При спуске и подъеме из подпрограммы с помощью рекурсивной ссылки субАтрибут осуществляется перевод фактических параметров в формальные. Кроме того, из списка шагов доказательства удаляются условные шаги, дублируемые в списке ветвей условия. Процесс очистки является рекурсивным в том смысле, что он выполняется для всех вызовов подпрограмм, встречаемых среди шагов доказательства текущей подпрограммы. Основное отличие состоит в том, что очистка выполняется итеративно, по всем ветвям условия. Обработка каждой ветви начинается с базового списка целевых атрибутов, полученных перед достижением шага доказательства, содержащего вариантную часть. По аналогии с приведенным алгоритмом, аргументы условных ПВ, участвующих в достижении целей, добавляются в общий список, а обработанные достижимые атрибуты - удаляются. По окончании работы алгоритма этот список содержит безусловные входные аргументы вариантной части, которые при выходе из процедуры обработки вариантной части добавляются в список целей основной процедуры. Прежде всего, отметим, что приведенные в этом разделе расчеты позволяют получить лишь приблизительные значения времени работы алгоритма, так как учитываются далеко не все типы временных затрат. Основной целью здесь является математическое обоснование линейных показателей скорости работы алгоритма относительно объема исходной спецификации. Пусть также г обозначает количество схем в исходной спецификации, ц - количество непервичных атрибутов (т. е. количество вызовов подпрограмм) в г-й схеме, а Ьк - количество ФС, доставляющих вложенные атрибуты к-го непервичного атрибута в г-й схеме (т. е. количество аргументов вызовов подпрограммы). Отметим, что этот алгоритм решает задачу вывода только на линейных структурах. Каждой сгенерированной ФС назначалось одинаковое количество аргументов и одинаковое количество целей, что позволяет оценивать скорость относительно количества ФС без учета количества аргументов. Генерация данных и осуществление вывода проводилось многократно для сглаживания побочных эффектов. Генерация схем с условиями и подпрограммами производилась с таким расчетом, чтобы обеспечить максимальное количество подсхем с максимальной степенью их вложенности. Каждая пара ФС была представлена в виде схемы, включающей в себя вызов других подсхем. График также достаточно наглядно подтверждает, что алгоритм сохраняет линейные показатели эффективности при обработке схем с условиями и подсхемами. Предложена теоретическая база и реализация алгоритма, предназначенного для синтеза ветвящихся программ и программ с подпрограммами. Экспериментально показано, что предложенная стратегия вывода на базе С-моделей сохраняет эффективность и линейные показатели сложности при планировании на схемах с вариантной частью и подсхемами. Использование стратегии динамической развертки не ухудшает показателей скорости вычислений, но, очевидно, использует значительно меньший объем вычислительных ресурсов при компиляции. В последующих работах будут приведены результаты исследований в области синтеза рекурсивных программ.

Обсуждаются области применения дескриптивных логик, базовые термины, а также основные их преимущества по сравнению с классическими исчислениями. Особое внимание уделяется возможности применения дескриптивной логики при обработке знаний, показаны примеры использования дескриптивной логики в этой области. Рассматриваются принципы построения логического вывода для обсуждаемой теории. В последнее время в области инженерии знаний особой популярностью стал пользоваться формализм представления знаний, называемый дескриптивной логикой (ДЛ). Этот формализм широко применяется при построении интеллектуальных систем, основанных на знаниях, - для Интернет-приложений, в медицине, при решении задач конфигурирования оборудования, для построения электронных библиотек и т. д. Большинство таких систем относятся к классу экспертных, имитируя работу специалиста высокого уровня компетентности. Как известно, одной из важнейших составляющих экспертных систем является механизм логического вывода, поэтому разработка эффективных алгоритмов и процедур вывода, а также связанных с ними методов представления знаний, привлекает особое внимание исследователей в области когнитивных технологий. Суть состоит в том, что размерности баз знаний практически полезных систем достаточно велики, и, если для вывода на таких объемах информации использовать неэффективные (переборные) алгоритмы, время получения требуемого от системы ответа может оказаться неприемлемо большим. Исследования в области представления знаний обычно сосредотачивается на методах обеспечения описания высокого уровня, который может эффективно использоваться для создания интеллектуальных приложений. Первые позиционировались как универсальный инструментарий для различных типов задач. В подобных системах знания представлялись специальными структурами данных (семантические сети, сети фреймов, нейроструктуры и т. д.) и дополнялись специальными, как правило, эвристическими процедурами для работы с ними. В последние годы в этой области стали весьма популярными дескриптивные логики. Дескриптивные логики позволяют описывать конфигурацию сложных (многокомпонентных) взаимодействующих. В последнее время эта область, вследствие тесной связи с прикладными задачами, становится чрезвычайно популярной в исследованиях по представлению и обработке знаний. Так, для задач робототехники важно уметь по изображению некоторой сцены восстановить ее вербальное (формальное) описание, чтобы использовать его, например, для планирования действий робота. Обсуждаемые формализмы описывают знания о предметной области, предварительно фиксируя некоторые базовые ее понятия (терминологию), а затем используя эти понятия для точного описания свойств и связей соответствующих объектов . Ключевой особенностью ДЛ, отличающей их от предшественников, таких как семантические сети и фреймы, является то, что это - именно логики, т. е. строгие теории с хорошо определенной семантикой. ДЛ поддерживают стратегии логического вывода, которые встречаются во многих вариантах интеллектуальных систем обработки информации, и давно используются людьми, для структурирования и понимания мира - классификация понятий и их представителей (экземпляров), типизация, иерархия, а также наследование свойств. Базовыми терминами ДЛ являются концепты и роли. Концепт - это выражение, соединяющее в себе набор ранее определенных концептов и их свойств (описываемых ролями), которое строится с использованием одного из конструкторов дескриптивного языка, что позволяет моделировать более сложные объекты анализируемой предметной области. ДЛ предоставляют методы работы с такими сложными концептами, технику рассуждений об их свойствах и выводимости на них. ДЛ могут быть довольно успешно использована для построения объяснительной компоненты соответствующей экспертной системы. Если попытаться определить место ДЛ в структуре классических логических исчислений, то просматривается некоторое противоречие. Дело в том, что в первоначальных исследованиях в области ДЛ считалось, что эти теории являются подмножеством логик первого порядка . Однако в действительности ДЛ связаны с исчислением предикатов лишь синтаксически - в силу использования предикатных форм. С тех пор, как в ДЛ начали использоваться язык, включающий унарные и бинарные (ролевые) предикаты, стало ясно, что ДЛ близки к типизированным модальным языкам пропозиционального уровня, если рассматривать роли как реализацию отношения достижимости . Исследования сложности выполнимости задач в модальной пропозициональной логике осуществлялись намного раньше того, как стала исследоваться проблема сложности вывода для ДЛ. Таким образом, в ДЛ оказалось возможным использование некоторых результатов в области сложности выполнимости задач модальных логик, в частности технику вывода и конструкции языка, которые ранее не использовались в ДЛ . Таким образом, ДЛ можно отнести как логике исчисления высказываний, так и к логике исчислению предикатов. На рисунке приведен пример использования ДЛ относительно предметной области, связанной с обработкой результатов НИРС в вузе. В представлен исчерпывающий набор не зависящих от конкретного приложения конструкторов, предложенный в обзоре. Семантика конструкторов определяется через понятие интерпретации. Важнейшей особенностью дескриптивных логик, их визитной карточкой, является способность строить иерархии на концептах. ДЛ позволяют расширять набор конструкторов сверх стандартных (конъюнкции, отрицания, квантора всеобщности и т. д.), обеспечивая тем самым лаконичное описание предметной области. Проиллюстрируем использование ДЛ в описании данных и запросов к ним на примере. Для этого опишем некоторое состояние системы в определенной ними базе знаний, связанной с НИРС. Запрос к системе управления базой знаний, основанной на ДЛ, представляет собой описание, характеризующее искомое множество объектов. Помимо этого они очень хорошо подходят при отслеживании последовательностей и зависимостей в больших объемах данных . В таких ситуациях запрос обобщается до тех пор, пока в ответе не будет получено непустое значение. Большинство работ по оптимизации запросов к базе данных (БД), как правило, концентрируются на оптимизации алгебраического представления запроса и на физическом доступе к данным. В свою очередь ДЛ позволяют строить отношение классификации между запросами и так называемыми проекциями (простыми запросами с хранимым ответом), значительно сокращая область поиска и, следовательно, время исполнения запросов. Запросы и ответы на них могут при этом сопровождаться комментариями авторов. Построение иерархии из таких запросов помогает не только сократить общую нагрузку на сервер данных, но и позволяет согласовать работу коллектива из нескольких человек. Для всех современных систем такая операция классификации нового запроса по отношению к ранее исполненным является стандартной. Например, в приведенном выше описании мы не знаем точно человека, который руководит данной темой НИРС, но кое-какую информацию все же имеем (в частности, что его ученая степень - д.т.н.). В противовес этому, очень большую долю в приложениях систем ДЛ является как раз работа с неполной информацией. Например, такая возможность бывает полезной при работе группы специалистов над одним очень большим проектом, содержащим множество ограничений на данные в схеме БД. При добавлении в команду нового разработчика интенсиональные ответы помогают ему быстро разобраться в этой скрытой структуре. Дескриптивные языки представляют удобный инструмент для манипулирования данными, нашедший применение практически во всех областях, включая базы данных, медицину, лингвистику и языки программирования. Область их применения постоянно растет. В настоящее время, помимо ставших уже классическими ДЛ, разработаны расширения для вероятностных ДЛ, позволяющие строить и-отношения на домене, и другие, увеличивающие выразительность языка и стройность создаваемой с их помощью модели предметной области. ДЛ предоставляет широкие возможности построения вывода. Для этого сначала необходимо строго сформулировать исчисление (построить аксиоматическую теорию). Это соответствует положению дел в математике, где теоремы, как доказуемые на базе аксиом высказывания, являются тождественно истинными утверждениями.

В лекции излагается современный взгляд на некоторые ключевые аспекты теории и практики информационного поиска. Большое внимание уделено информационно-поисковым языкам, их свойствам, поиску по свободному тексту. Даны подробные характеристики поисковым системам Интернета, а также лингвистическим механизмам формирования поисковых предписаний. Можно сказать, что в основе всей человеческой цивилизации лежит совершенствование средств накопления и обработки знаний. Мир вступил в эру безбумажной, электронной информации всех видов. пают информационно-поисковые системы (ИПС). Характерная особенность информационных потоков в Интернете - это то, что подавляющая часть информационных массивов представляет собой полнотекстовые документы на естественном языке. А естественными языками, как известно, занимается наука языкознание, или, по-новому, лингвистика. С самого начала появления информационнопоисковых систем важнейшим компонентом в них был язык, но... язык информационнопоисковый. Нужно сказать, что для ускорения и упрощения процедуры отбора из массива документов по их содержимому давно появились различные формы сокращенной записи содержания документов - библиографические описания, аннотации, рефераты. Информационно-поисковый язык (ИПЯ) также является механизмом представления основного содержания документов и запросов. Информационно-поисковые языки - это знаковые системы, со своим алфавитом, лексикой, грамматикой и правилами пользования. Основными требованиями к информационно-поисковым языкам являются однозначность между планом выражения и планом содержания (каждая лексическая единица соотносится с одним понятием, и наоборот - каждое понятие имеет уникальное имя, и, как следствие, каждая запись на ИПЯ имеет только один смысл), достаточная семантическая сила (способность полно и точно фиксировать все существенное в содержании документов и запросов), открытость (возможность корректировки и пополнения языка). С другой стороны, все информационно-поисковые языки так или иначе создавались и создаются на базе естественных языков. Кардинальные изменения в информационной сфере произошли в связи с развитием Интернета и резким ростом объемов документальной информации в электронном виде. Немалую проблему представляет изменчивость Сети. И если появление новых ресурсов можно считать естественным процессом (характеризующимся, правда, невиданными ранее скоростью и объемами), то частое изменение документов, как их содержания, так и местоположения в Сети, массовое их исчезновение представляют труднорешаемую проблему. возрастают еще больше. Естественно, значительная часть документов оказывается неучтенной (не заиндексированной поисковыми системами). Большое количество веб-страниц порождается в момент обработки запросов на основе информации, хранящейся на серверах в виде баз данных (динамические веб-страницы). И объем таких документов растет с каждым годом. Как бы то ни было, действительность такова, что поисковые службы заведомо страдают неполнотой. Большая (как лингвистическая, так и программная) проблема - многоязычие информационного пространства Интернета. Эта проблема касается и обработки документов, и составления и обработки запросов, и собственно работы модулей поиска и выдачи информации. В современных ИПС используются словарные, морфологические, прагматические, статистические и другие методы анализа текста. Нельзя сказать, что с появлением Интернета и бурным вхождением его в практику информационного обеспечения появилось нечто принципиально новое с точки зрения теории информационного поиска, чего бы не было раньше. Однако уровень сложности задач (поиск информации в больших объемах разнородных документов) и уровень требований, предъявляемых ко всем видам обеспечения, возрос, и сегодняшние ИПС, работающие в Сети, пытаются соответствовать им. Причем развитие ЛО ИПС идет по пути как усложнения, так и упрощения. Последнее объясняется, на наш взгляд, финансовыми причинами и невостребованностью отдельных элементов ЛО в условиях массового спроса на услуги систем. Их называют еще словарными системами, хотя классический дескрипторный словарь, или тезаурус, практически во всех системах отсутствует. Все они отличаются от других (в лучшую сторону) объемом базы данных, языком запросов, алгоритмами ранжирования и другими особенностями. Полнота поисковой базы и оперативность индексирования веб-сайтов являются главной проблемой всех ИПС в Интернете. Этот программный комплекс является основным источником информации о состоянии информационных ресурсов Сети. Реализуется в виде экранных форм, обрабатываемых вебброузерами. Поисковая система - подсистема поиска, обеспечивающая обработку поискового предписания пользователя, поиск в поисковой БД и выдачу результатов поиска пользователю. Главная содержательная проблема, решаемая при индексировании, заключается в том, какие термины приписывать документам, откуда их брать. Роботы разных систем решают этот вопрос по-разному. Хотя индексируются полные тексты веб-документов, далеко не всегда все термины из них попадают в индекс. И тем не менее объем поисковых индексов глобальных ИПС уже сегодня измеряется терабайтами. Поэтому большое значение имеют языки запросов ИПС, те возможности, которые в них закладываются. Языки запросов представляют собой сложные объекты и объединяют собственно ИПЯ и критерий смыслового соответствия, а также могут содержать в себе требования к интерфейсу выдачи. Вообще, приведение словоформ к каноническому виду необязательно. Его можно избежать, если рассматривать каждую словоформу как отдельную лексическую единицу (ЛЕ) - на уровне текста и входа в инвертированный файл. Но есть системы, которые поддерживают и левое усечение, и внутреннее (маскирование). Маскирование с точностью до количества символов, которые опускаются, может задаваться с помощью знаков вопроса (одного или нескольких). Поэтому целесообразно иметь в ИПС механизм морфологической нормализации. Алгоритмы автоматического морфологического анализа сегодня реализованы в основных ИПС русскоязычного Интернета (Яндекс, Рамблер, Апорт). Так, на запрос со словом плохой будут выданы документы, содержащие словоформы плохая, плохого, плохих, плохими и т.п., а также хуже и худший. Большинство систем сегодня базируется на булевой (логической) модели поиска. Запрос в этих системах представляет собой булево выражение - набор логических переменных (поисковых терминов), объединенных логическими операторами с учетом правил поискового синтаксиса. Оператор АКБ сужает множество результатов поиска и уменьшает число релевантных документов по сравнению с поиском по каждому отдельному поисковому элементу. В теории множеств этому оператору соответствует операция пересечения. На запрос с булевским выражением с оператором ОЯ выдаются документы, содержащие хотя бы один из поисковых элементов, объединённых этим оператором. Оператор ОЯ расширяет результаты поиска и увеличивает число релевантных документов по сравнению с поиском по каждому отдельному поисковому элементу. Таким образом, для того чтобы признать какой-либо документ соответствующим данному аспекту запроса, достаточно обнаружить в нём хотя бы один из поисковых элементов, описывающих этот аспект. В теории множеств этому оператору соответствует операция объединения. Этот оператор удаляет из массива (как правило, это массив документов, релевантных левой части запроса) все документы, содержащие поисковый элемент, стоящий справа от оператора КОТ. Как результат, выдаются все оставшиеся документы. В теории множеств этому оператору соответствует операция дополнения. Пользоваться оператором КОТ следует только тогда, когда мы точно уверены, что любое употребление поискового элемента в документе свидетельствует о нереле-вантности документа запросу. В подавляющем большинстве случаев логическая формула запроса представляет собой конъюнктивную нормальную форму - конъюнкцию дизъюнкций (АКБ-выражение, объединяющее ОЯ-группы). В свою очередь, каждая ОЯ-группа может представлять собой сложное выражение. Это операторы для словосочетаний, которые могут быть отнесены к грамматическим средствам ИПЯ. Он есть практически во всех системах. Это оператор для устойчивых словосочетаний, когда два (или более) слова запроса в документе должны стоять рядом (с точностью до отброшенных стоп-слов). Устойчивые словосочетания чаще всего задаются в кавычках. Для систем в сети Интернет с документами большого объема, где в одном документе могут быть представлены различные темы, использование этих операторов очень важно. Словосочетания должны использоваться обязательно, когда слово-определитель (слова, если их несколько) не просто сужает объем основного поискового термина, но образует в сочетании с ним новое понятие (соответствующее отдельному денотату). Эти принципы применялись и применяются практически всеми поисковыми системами. Подробности см. в справочных подсистемах соответствующих ИПС. Здесь приведен обзор лишь основных элементов языков запросов и лишь для некоторых систем. Дополнительно во многих системах существуют различные другие возможности, например режим установки так называемого семейного фильтра, при котором из результатов поиска исключаются документы неприличного содержания. И многое другое. Мы рассмотрели лингвистическое обеспечение поисковых систем. В то же время сами системы могут выступать и как инструменты лингвистического анализа. Индексы поисковых систем (инвертированные файлы) - это, по сути, не что иное, как конкордансы к текстам. Результаты же поиска в ИПС в виде кратких описаний документов часто содержат контексты, в которых в найденных документах искомые слова встретились. Отличие лишь в том, что конкордансы обычно составляются к конкретному произведению или группе произведений (например, все тексты одного и того же автора), в то время как ИПС Интернета индексируют все доступное множество электронных документов. Главный материал лингвистического анализа - язык, зафиксированный в виде речевых произведений, - в Интернете представлен в огромном объеме и разнообразии и непосредственно доступен для машинной обработки. Этот факт представляет для лингвистов большую ценность, так как ранее на перевод текстов в машинную форму приходилось тратить много времени, сил и денег. Во всех лингвистических исследованиях существенное значение имеет проблема выборки и репрезентативности анализируемого материала. В ряде случаев данные Интернета и баз данных поисковых систем можно рассматривать как текстовые корпусы. Но при этом полезно представлять, как эти базы строятся и, соответственно, учитывать эти особенности в исследованиях. Главная содержательная проблема при индексировании вебсайтов заключается в том, какие термины приписываются документам, откуда они берутся. Не все термины из документов и не всегда попадают в индексы. Многие системы индексируют лишь часть документа (обычно начальную), есть роботы, которые обрабатывают только часть веб-страниц с одного и того же сайта. Знание того, как работают роботы, каковы их технические характеристики, полезно и для создателей веб-документов, и для составителей запросов при проведении поисков. Особенности построения и структура индекса напрямую связаны с языком запросов и возможностями поисковых систем. Последнее, в свою очередь, содержит в своем составе заглавие документа, иКЬ (адрес в Сети), размер документа (объем), дату создания, кодировку, аннотацию (краткое содержание), выделение в аннотации слов из запроса, указание на другие релевантные веб-страницы того же сайта, ссылку на рубрику каталога, к которой относится найденный документ или сайт, коэффициент релевантности, другие возможности поиска (поиск похожих документов, поиск в найденном). Из всех этих реквизитов для задач лингвистического исследования наибольший интерес представляют частотные характеристики. Сведения о количестве языковых единиц в разных системах и разных режимах поиска могут относиться как к словоформам, так и к лексемам. Некоторые системы ведут журнал запросов с возможностью повторных поисков и выдачей статистики по запросам. Полезной и интересной возможностью является также отнесение документов к тематическим классам. На нескольких примерах покажем возможности поисковых систем для получения лингвостатистических данных о частоте использования тех или иных слов или словосочетаний. В принципе, нас, как правило, интересуют относительные частоты, а для этого достаточно проведения сравнительных поисков в рамках одной ИПС. Однако для того чтобы убедиться в достоверности данных и показать особенности разных систем, мы выбрали для эксперимента пять ИПС, наиболее популярных и обладающих наиболее развитым лингвистическим обеспечением. В нормативных словарях русского языка это слово отсутствует. Поиск в Яндексе дает следующие результаты. Следующий пример. И все же лингвистический компонент современных ИПС отстает от технического и программного. Стоит задача создания лингвистического обеспечения на новом уровне. В качестве примера можно назвать многочисленные методы и модели, предложенные в свое время Дж.

Отличительной особенностью научного журнала как объекта оценивания является его политематический характер, что требует получения оценок от экспертов, являющихся специалистами в различных научных областях. Другая особенность - каждый эксперт оценивает своё множество журналов, поэтому матрица экспертных оценок оказывается неполной. Таким образом, предлагается подход к решению задачи, отличающейся от типовых задач экспертного оценивания, в которых каждый эксперт оценивает каждый объект, и все эксперты являются специалистами в одинаковой предметной области. Объектом экспертного оценивания обычно является альтернатива в целом (проект, товар, фирма, информационный ресурс и т.п.) или критерии оценивания альтернативы. Экспертов привлекают в тех случаях, когда точно измерить объект невозможно, но можно дать ему качественную оценку. Ответы экспертов часто носят нечисловой характер. Экспертная оценка, как правило, отображается на порядковую шкалу. При этом градации на порядковой шкале не обязательно обозначаются натуральными числами - количеством баллов или номером ранга. Например, в экономике и финансах популярны порядковые шкалы с буквенным обозначением градаций. Если объектом оценивания является альтернатива, то в результате агрегирования экспертных оценок создаётся упорядоченный (ранжированный) список объектов по убыванию качества. Если эксперт оценивает критерии, то на основании агрегирования экспертных данных определяется приоритет (вес) критериев, а обобщённые оценки альтернатив вычисляются с помощью свёртки критериев. Наиболее простые виды свёрток -линейная и мультипликативная. Иногда рейтингом считается номер ранга (абсолютный или нормированный) в итоговом ранжированном списке. Парные сравнения объектов имеет смысл использовать, если объектов немного (менее десяти). Остальные ячейки можно заполнить автоматически. Примеры матриц парного сравнения критериев по шкале отношений можно найти в . Таким же способом можно сравнить небольшое количество альтернатив, если эксперты в состоянии оценить их в целом, не уточняя приоритеты критериев. Размеры ранжированных списков объектов также целесообразно ограничивать. Причина не только в технической трудности ранжирования - эксперт может просто не обладать достаточным объёмом знаний о значительном количестве сложных объектов. Экспертная классификация позволяет осуществлять экспертную оценку десятков и даже сотен объектов. Но в случае их большого количества эксперту необходимо помимо наименований объектов предоставить необходимую информацию (статистическую, описательную), на основании которой он может сделать логические выводы и оценить объект. Во многих задачах сложность объекта оценивания требует строить иерархию критериев, которая позволяет оценить объект с различных сторон и вычислить общий рейтинг в результате иерархического синтеза частных рейтингов. В таких случаях эксперты привлекаются для определения приоритета (веса) критериев и частных рейтингов. В случае применения экспертной классификации или ранжирования элементом матрицы является оценка в порядковой шкале (обозначение класса или номер ранга соответственно). После сбора экспертных оценок в первую очередь определяется их согласованность. Если оценки несогласованные, отдельным экспертам предлагают заново оценить объекты. Описание различных методов агрегирования экспертных оценок можно найти в . С одной стороны, процедура агрегирования неполной матрицы оценок больше напоминает обработку результатов голосования, при котором необходимо получить некую суммарную оценку, т.е. сумму экспертных голосов. С другой стороны, наличие высокой экспертной оценки, данной объекту хотя бы одним экспертом, может оказаться более приоритетным, чем большая сумма, сложенная из средних и невысоких экспертных оценок. Далее мы рассмотрим экспертизу научных журналов, которые в силу своей многочисленности и политематического характера приводят к неполному и многоаспектному экспертному оцениванию. Одной из основных задач комплектования ВИНИТИ является совершенствование списка важнейших российских и зарубежных журналов, необходимых для обеспечения подготовки Реферативного журнала и Базы данных ВИНИТИ с требуемым уровнем отражения зарубежных публикаций и наиболее полного отражения отечественных и русскоязычных журналов . Нельзя сказать, что до сих пор список журналов, обрабатываемых в ВИНИТИ, формировался стихийно. Информация о новых изданиях поступает в отраслевые отделы, которые отмечают заинтересовавшие их издания. Затем комплектаторы получают образцы отмеченных изданий и направляют их в профильный отраслевой отдел на первичную экспертную оценку. В случае положительной экспертной оценки издания обеспечивается его регулярное поступление в ВИНИТИ в течение года. В результате накапливается статистика отражения статей в РЖ, что позволяет впоследствии выполнять вторичную оценку издания - с учётом статистики отражения в реферативных базах данных. В условиях неуклонного роста мирового потока сериальных изданий необходим более обоснованный механизм вторичной экспертной оценки, опирающийся на учёт мнений всех заинтересованных редакторов, в том числе, из различных отраслевых отделов. Поэтому редакторам РЖ была поставлена задача экспертной классификации - присвоение каждому сериальному изданию порядкового номера, означающего желательность его обработки в ВИНИТИ и отражения в РЖ. Отрицательные оценки в данной шкале отсутствуют. Существенная особенность экспертной оценки научного журнала - невозможность чётко разделить её на оценку качества и оценку использования (спроса), так как она аккумулирует в себе обе составляющие. Эксперт принимает во внимание не только среднее качество статей, но и примерное количество статей в год, поэтому баллы, выставленные экспертом, можно трактовать как субъективную оценку величины КАЧЕСТВО х СПРОС. После сбора тематических экспертных оценок задача состояла в том, чтобы агрегировать их и построить политематиче-ский ранжированный список сериальных изданий. Ранг, полученный сериальным изданием в итоговом ранжированном списке, считался его экспертным рейтингом. Помимо уже перечисленных критериев, уделяется внимание своевременному выходу номеров издания, географической распространённости авторов статей, а также авторов цитируемых ими статей (т.е. приоритетом пользуются издания международного уровня) . Импакт-фактор рассчитывается в отношении определённого множества журналов, покрываемых базой данных цитирования . Обзор критериев оценки качества журналов, не основанных на статистике цитирования, опубликован в . Там же можно найти ссылки на публикации, в которых исследуется ограниченность подхода, при котором импакт-фактор используется в качестве единственного измерителя качества журнала. В описана математическая модель формирования оптимального списка журналов, приобретаемых Библиотекой по естественным наукам Российской академии наук (БЕН РАН). Авторизованные эксперты имеют возможность знакомиться с информацией об изданиях и оценивать каждое из них с точки зрения целесообразности приобретения его в фонды библиотеки своего института или Центральной библиотеки. Изучение отечественного и зарубежного опыта оценки научных журналов по материалам открытой печати привело к выводу, что математические методы активно используются для обработки статистических данных цитирования и читательского спроса, которые накапливаются в базах данных информационных служб и библиотек. От экспертов были получены и загружены в базу данных экспертные оценки в соответствии с порядковой шкалой. Для вычисления обобщённой оценки порядковые номера было решено заменить числовыми значениями в соответствии с вербально-числовой шкалой. За основу была взята вербально-числовая шкала Харрингтона, которая достаточно широко применяется в экспертных оценках для характеристики степени выраженности критериального свойства. Однако анализ списка журналов показал неадекватность такого ранжирования. Преимущество получили журналы, относящиеся к отраслям науки, по которым издаётся значительное количество выпусков РЖ, имеющих смежную тематику. В первую очередь это такие крупные отрасли, как Биология, Химия и Физика. В то же время журналы, относящиеся к менее крупным и более изолированным отраслям (Транспорт, Экономика промышленности, Информатика, Астрономия) подверглись дискриминации. Несмотря на высокие оценки, присвоенные отдельными экспертами, в итоговом списке такие журналы оказались значительно ниже журналов, получивших множество средних оценок от экспертов смежных научных тематик. В результате был добавлен второй критерий. Конечно, существует риск, что эксперт может поставить высокую оценку журналу случайно. В этом случае журнал может быть ошибочно включён в подписку, запущен в технологию обработки, и ошибка будет исправлена не раньше, чем через год. Однако многоотраслевой реферативной службе, стремящейся отражать наиболее передовые научные издания в каждом тематическом РЖ, гораздо важнее не упустить ценный монотематический журнал. Подписчики РЖ быстрее заметят, что реферативная служба не отражает какой-либо авторитетный журнал в их области, чем обратят внимание на то, что в список реферируемых изданий включён малоизвестный журнал. Несомненно, что при выделении достаточных средств на организацию экспертизы необходимо расширять группу экспертов - привлекать несколько специалистов по каждой тематике (например, внештатных референтов) и усреднять тематическую оценку. Тогда влияние одного эксперта было бы сведено к минимуму. Количество тематических списков равнялось количеству экспертов. Сериальные издания в каждом тематическом списке были пронумерованы порядковыми номерами (рангами), начиная с единицы. Если группа журналов имеет совпадающие значения по обоим критериям, то ранги заменяются средним арифметическим значением рангов данной группы. Поэтому вместо рангов необходимо использовать нормированные ранги. К сожалению, идея нормировать тематические ранги пришла уже после того, как экспертный оценки были агрегированы, а ранжированный список окончательно проверен и утверждён. Нормированный ранг предлагается вычислять как отношение тематического ранга к максимальному рангу тематического списка. Таким образом, в результате вычисления новых критериев и экспериментальных сортировок был разработан алгоритм, описанный в предыдущем разделе. Объектам для наглядности присвоены имена - латинские буквы от А до Н (хотя подразумевается, что каждый объект имеет порядковый номер - индекс ,). Итоговый ранжированный список сериальных изданий, выданный из базы данных, был окончательно уточнён отраслевыми экспертами и комплектаторами ВИНИТИ. В этом списке только первое сериальное издание является продолжающимся, остальные - периодические издания. Очевидно, что на основании предложенного алгоритма можно создавать его различные модификации в зависимости от предметной области, целей экспертизы, состава экспертной группы. СевероКавказский регион. Технические науки

На практических примерах демонстрируется эффективность и общность методологических подходов и применения инструментария извлечения знаний на основе компьютерных технологий. В современном обществе центр экономического развития переносится с материальных сфер производства (энергетическо-сырьевой базис) на наукоемкие и высокотехнологичные сферы. Поступательное движение, в том числе в области экономики, определяется сегодня и будет определяться в ближайшее десятилетие совершенствованием информационных технологий. Это новая и непривычная категория, активно включаемая сегодня в сферу деятельности человека. Относительно ИИР человеку неизвестны законы сохранения или ограничения, так характерные для вещественно-энергетической (материальной) субстанции. Главным источником рыночной силы становится интеллект, воплощенный в организационных структурах исследовательских и рыночных корпораций, создающих метатехнологии и удерживающих контроль за ними. В связи с совершенствованием технических средств для получения, записи и хранения информации на специалистов обрушились колоссальные потоки разнородных данных. Вместе с тем традиционная математическая статистика оказалась неспособной обеспечить продуктивное решение ряда актуальных задач из различных предметных областей (поиск закономерностей в многомерных данных, построение диагностических и прогностических моделей, выявление сложных непериодических паттернов в динамических рядах и др.). В настоящее время ИАД существует в двух ипостасях. Ряд специалистов делает акцент на обработке сверхбольших объемов данных. Здесь предъявляются повышенные требования к быстродействию алгоритмов, естественно, в ущерб оптимальности результатов. Другая группа специалистов концентрирует внимание на глубине раскопки данных. Ищутся правила, связывающие значения показателей, для подвыборок данных. Здесь можно найти массу данных и ссылок на примеры решения задач из самых разных областей, в том числе относящихся к теме исследования живых систем. Методы ИАД имеют много общего с методами решения задач классификации, диагностики и распознавания образов. Но одной из главных их отличительных черт, как отмечалось выше, является функция интерпретации закономерностей, кладущихся в основу правил вхождения объектов в классы эквивалентности. Поэтому сегодня все большее распространение получают логические методы. Есть еще одна важная причина, обусловившая приоритет логических методов. Она заключается в сложной системной организации областей, составляющих предмет приложения современных информационных технологий. Эти области относятся, как правило, к надкибернетическому уровню организации систем , закономерности которого не могут быть достаточно точно описаны на языке статистических или иных аналитических математических моделей. Гибкость и многообразие логических конструкций индуктивного вывода позволяют нередко добиваться успешных результатов при описании таких сложных систем. Другие методы ИАД для построения диагностических и прогностических моделей имеют менее прозрачную интерпретацию. Сюда относятся байесовские классификаторы, дискриминантный анализ, нейросетевой подход, метод ближайших соседей, метод опорных векторов, генетические алгоритмы и др. Как показала практика последнего десятилетия, в ряде задач (особенно в бизнес-приложениях, где требуется анализировать огромные базы данных) требование интерпретируемости результатов стало отступать на задний план. Акцент здесь стал делаться на стабильности получаемых решений. Более того, на передний план начали выходить методы работы с комитетами, содержащими сотни и тысячи методов и алгоритмов. Кратко охарактеризуем эти два приема. Бустинг реализует процедуру последовательного построения композиции алгоритмов машинного обучения, когда каждый следующий алгоритм стремится компенсировать недостатки композиции всех предыдущих алгоритмов. Бустинг деревьев решений считается одним из наиболее эффективных методов решения задач классификации. В ряде экспериментов наблюдалось практически неограниченное уменьшение частоты ошибок на независимой тестовой выборке по мере наращивания композиции. Более того, качество на тестовой выборке часто продолжало улучшаться даже после достижения безошибочного распознавания всей обучающей выборки. Это изменило существовавшие долгое время представления о том, что для повышения обобщающей способности необходимо ограничивать сложность алгоритмов. На примере бустинга стало понятно, что хорошим качеством могут обладать сколь угодно сложные композиции, если их правильно настраивать. Теоретическое обоснование эффективности бустинга связано с тем, что взвешенное голосование сглаживает ответы алгоритмов, входящих в комитет. Эффективность бустинга объясняется тем, что по мере добавления базовых алгоритмов увеличиваются отступы обучающих объектов. Причем бустинг продолжает раздвигать классы даже после достижения безошибочной классификации обучающей выборки. При формировании бутстреп-выборок из множества данных случайным образом отбирается несколько подмножеств. Затем на основе каждого подмножества (выборки) строится классификатор. Выходы полученных классификаторов комбинируются (агрегируются) путем голосования или простого усреднения. Считается, что результат будет намного точнее любой одиночной модели, построенной на исходном наборе данных. Известно много работ по сравнительному анализу обобщающей способности бустин-га и бэггинга. Бэггинг направлен исключительно на уменьшение вариации модели, в то время как бустинг способствует уменьшению и вариации и смещения . Бустинг лучше воспроизводит границы классов сложной формы. В целом, как было отмечено выше, в области ИАД за последнее десятилетие произошли существенные изменения. В первую очередь сегодня ИАД представляют большую ценность для руководителей и аналитиков в их повседневной деятельности. Деловые люди осознали, что с помощью методов ИАД они могут получить ощутимые преимущества в конкурентной борьбе. Выборочно опишем некоторые возможные бизнес-приложения ИАД . Розничная торговля. Предприятия розничной торговли сегодня собирают подробную информацию о каждой отдельной покупке, используя кредитные карточки с маркой магазина и компьютеризованные системы контроля. Эти знания нужны для разработки точно направленных, экономичных мероприятий по продвижению товаров. Банковское дело. Телекоммуникации. В области телекоммуникаций методы ИАД помогают компаниям более энергично продвигать свои программы маркетинга и ценообразования, чтобы удерживать существующих клиентов и привлекать новых. В итоге средства, выделяемые на маркетинг, можно тратить там, где отдача больше всего. Страхование. Страховые компании в течение ряда лет накапливают большие объемы данных. Известен случай, когда в США крупная страховая компания обнаружила, что суммы, выплаченные по заявлениям людей, состоящих в браке, вдвое превышает суммы по заявлениям одиноких людей. Компания отреагировала на это новое знание пересмотром своей общей политики предоставления скидок семейным клиентам. Например, одна авиакомпания обнаружила категорию клиентов, которые совершали много полетов на короткие расстояния, не накапливая достаточно миль для вступления в их клубы, поэтому она таким образом изменила правила приема в клуб, чтобы поощрять число полетов так же, как и мили. Известно много экспертных систем для постановки медицинских диагнозов. Они построены главным образом на основе правил, описывающих сочетания симптомов различных заболеваний. С помощью таких правил узнают не только, чем болен пациент, но и как нужно его лечить. Молекулярная генетика и генная инженерия. Пожалуй, наиболее остро и вместе с тем четко задача обнаружения закономерностей в экспериментальных данных стоит в молекулярной генетике и генной инженерии. Здесь она формулируется как определение так называемых маркеров, под которыми понимают генетические коды, контролирующие те или иные фенотипические признаки живого организма. Такие коды могут содержать сотни, тысячи и более связанных элементов . Растущий интерес здесь в значительной степени мотивирован многочисленными практическими приложениями знаний, полученных из таких данных, в медицинской диагностике, разработке лекарств и др. При анализе данных биочипов исследователи сталкиваются с ситуациями, когда число изучаемых генов на два порядка превышает количество имеющихся образцов. Большинство стандартных алгоритмов классификации плохо справляются с решением задач большой размерности и при малом числе примеров почти гарантированно переобучаются. Кроме того, как правило только малая часть из огромного числа проверяемых генов актуальна в контексте решаемых задач. Из этого следует актуальность разработанных в ИАД и охарактеризованных выше методов бустинга и бэггинга. Прикладная химия. Методы ИАД находят широкое применение в прикладной химии (органической и неорганической). Здесь нередко возникает вопрос о выяснении особенностей химического строения тех или иных соединений, определяющих их свойства. Особенно актуальна такая задача при анализе сложных химических соединений, описание которых включает сотни и тысячи структурных элементов и их связей. Можно привести еще много примеров различных областей знания, где методы ИАД играют ведущую роль. Особенность этих областей заключается в их сложной системной организации. Они относятся главным образом к надкибернетическому уровню организации систем, закономерности которого не могут быть достаточно точно описаны на языке статистических или иных аналитических математических моделей . Данные в указанных областях неоднородны, гетерогенны, нестационарны и часто отличаются высокой размерностью. Применение ИАД в гуманитарной сфере приводит к ряду специфических проблем и задач. Многообразие разработанных к настоящему времени моделей, методик и методов анализа данных делает непростой задачу отбора методов для гуманитарного образования и требует изучения новых подходов, на которых они базируются, их особенностей и возможностей. Потребность практического использования в гуманитарной сфере методов ИАД приводит к необходимости построения и соответствующей адаптации их обобщенных математических и алгоритмических моделей и создания оригинальных методик их применения и обучения. Создание механизма повышения эффективности отдельных методов ИАД выдвигает задачу разработки процедуры, обеспечивающей их адаптацию к различным отраслям гуманитарного применения. Многообразие программного инструментария требует для своего успешного применения умения проводить сравнительный анализ эффективности его использования для решения той или иной задачи, вопроса о сроках и качестве освоения специалистами-гуманитариями.

Другая особенность -каждый эксперт оценивает своё множество журналов, поэтому матрица экспертных оценок оказывается неполной. Предлагается методика построения абсолютной шкалы на множестве экспертных оценок и использование скользящих сумм для лексикографического упорядочения журналов. Как составная часть дискуссии о рейтингах научных журналов настоящая статья не проходила научного рецензирования и публикуется в авторской редакции. Редакционная коллегия Сборника может не разделять взглядов и идей автора (прим. ред.). Нельзя сказать, что отказ от матриц парного сравнения, вынесенный в заглавие статьи, продиктован каким-то предубеждением против этого инструмента агрегирования экспертных оценок. Новый объект оценивания (научный журнал), большая размерность задачи, неполные матрицы экспертных оценок, отказ от использования матриц парного сравнения, предложенный эВристический алгоритм, не лишённый недостатков - всё это, описанное в предыдущей статье , вызвало оживлённую дискуссию. Отзывов поступило достаточно много (восемь), поэтому невозможно ответить на все замечания и предложения. Однако по некоторым ключевым вопросам рецензенты высказали сходное мнение, что позволяет ответить сразу многим. В первом разделе, построенном в виде диалога, дан ответ на отдельные критические замечания А. И. Орлова, так как его рецензия существенно отличается от остальных. Материал второго раздела группируется не по персонам рецензентов, а по выявленным ими проблемам. Организационное направление касается расширения состава экспертной группы и разделения процедуры агрегирования оценок на две стадии. Математическое направление - это построение обоснованной количественной шкалы на множестве качественных экспертных оценок и метод скользящей суммы, основанный на критериально-частотном подходе к представлению результатов экспертной стратификации. Отнюдь нет. Редакторов реферативных журналов. В статье О. В. Федорца ответов на эти вопросы нет. Создается впечатление, что опрашивали не тех, от кого можно было бы получить адекватную информацию. К сожалению, от автора не зависело определение состава экспертов. В данном случае необходимо чётко отделять научную проблематику статьи от организационных и финансовых возможностей, которые обычно ограничены. Разумеется, контингент экспертов напрямую влияет на результат любой экспертизы. Прежде чем привлекать к экспертизе ведущих учёных и тратить их драгоценное время, необходимо разработать и протестировать методику. А для этой цели вполне подходят и эксперты-редакторы, у которых имеется как минимум высшее образование, близкое к тематике реферативного журнала (РЖ), и которые находятся в постоянном взаимодействии с внештатными референтами. Редакторы также владеют информацией о количестве и составе подписчиков своего реферативного журнала. Одним из таких чисто вычислительных средств являются коэффициенты ранговой корреляции. Исследование ранговой корреляции позволяет определить статистическую значимость различия ранжировок, но не позволяет судить о том, в лучшую или в худшую сторону изменился ранжированный список при изменении шкалы или методики агрегирования экспертных оценок. Для ответа на этот вопрос необходимо сравнивать ранжировки с некими эталонами - эталонным множеством журналов или эталонной ранжировкой журналов. В эталонное множество должны входить журналы, научная ценность которых не подлежит сомнению. Чтобы сформировать эталонное множество российских журналов, достаточно взять из списка ВАК те издания, которые рекомендованы для публикации соискателям учёной степени доктора наук. Этот вопрос должен решаться в зависимости от уровня компетентности экспертной группы. Искусственное приведение результата экспертной классификации по упорядоченным классам к кластеризованной ранжировке может повлечь искажение экспертных оценок и потерю важной информации, поскольку между кластеризованной ранжировкой и результатом экспертной классификации по упорядоченным классам нет взаимооднозначного соответствия. Если же построить матрицы парных сравнений с кососимметрической калибровкой (где элемент равен разнице оценок), то они будут различаться. Переход от матрицы парных сравнений, заданной в некоторой калибровке, к откалиброванной по-иному матрице возможен не всегда, но лишь при соблюдении некоторых дополнительных содержательных условий и нередко сопряжён с потерей важной информации . Этот метод целесообразно использовать, когда необходимо определить принадлежность оцениваемых альтернативных вариантов к установленным и принятым к использованию классам, категориям, уровням, сортам (далее - классам). ... В зависимости от целей экспертизы может возникнуть необходимость отнесения альтернативных вариантов к упорядоченным классам. Скажем, необходимо отнести оцениваемые объекты к соответствующим категориям, причём так, чтобы более предпочтительные были отнесены к более предпочтительным категориям. Естественно, это отражается на процедуре экспертной классификации. Например, людей можно классифицировать по полу или национальности. Правильная постановка диагноза - также пример классификации. Второй способ структурирования называется СТРАТИФИКАЦИЯ. Иными словами, стратификация есть разбиение множества на ряд уровней или слоев. Организационное мероприятие, позволяющее улучшить качество экспертизы - это увеличение количества экспертов по каждой тематике. В идеале экспертиза должна проводиться в два этапа. На первом этапе собираются оценки по отдельным тематикам и вычисляются медианы, на втором этапе агрегируются медианы тематических оценок. При такой организации экспертизы агрегируются не индивидуальные экспертные оценки, а усреднённые тематические оценки. Нельзя не согласиться с замечаниями рецензентов, что произвольная оцифровка порядковых экспертных оценок недопустима. Взяв за основу вербально-числовую шкалу Харрингтона, необходимо было убедиться в соответствии её численных значений полученному множеству экспертных оценок. Но желательно было разработать методику построения собственной шкалы на множестве экспертных оценок. Этого не было сделано, что вызвало справедливую критику. Чтобы закрыть этот пробел, далее приведена математическая модель, позволяющая вычислить коэффициенты важности (весовые коэффициенты) упорядоченных классов на множестве экспертных оценок. Количество элементов в списках различно. Элемент списка - это пара значений (а, х), где а - уникальный идентификатор объекта (код, наименование, обозначение и т.п.) , х - порядковый номер класса (категории, уровня, сорта и т.п.). Требуется определить числовые значения, соответствующие упорядоченным классам. В результате будет построена абсолютная шкала на множестве экспертных оценок, соответствующая порядковым экспертным оценкам. Учитывается и то, что случайно выбранный объект сравнивается не только с другими объектами того же класса, но и с самим собой. На выборках значительного объёма подобное событие представляется маловероятным. Для сравнения приводится шкала Харрингтона и числовые значения, использовавшиеся в предыдущей версии шкалы . Для разработанного алгоритма не обязательно нормирование коэффициентов важности таким образом, чтобы их сумма была равна единице, так как упорядочение объектов при этом не изменится. МЕТОД СТРОЧНЫХ СУММ И СУММИРОВАНИЕ ОЦЕНОК Одним из наиболее известных алгоритмов упорядочения объектов по результатам парных сравнений является метод строчных сумм. В частности, рекомендация ознакомиться с этим методом содержится в рецензии Л. Ч. Абаева . Допустим, матрицы парных сравнений служат для представления данных более простого типа - числовых оценок. Матрицы парных сравнений определены так, что каждый элемент представляет собой разницу оценок объектов. В этом случае метод строчных сумм приводит к упорядочению объектов по сумме полученных ими оценок . К сумме экспертных оценок можно прийти и другим путём. Далее предлагается критериально-частотный подход к представлению результатов экспертной стратификации, который также приводит к суммированию числовых оценок. Пусть т - количество упорядоченных классов или качественных уровней порядковой шкалы. В нашем случае эксперты - специалисты в различных научных областях - независимо друг от друга оценивают различные тематические аспекты политематических журналов, поэтому замена абсолютной частоты на относительную некорректна. Например, журнал В публикует статьи в смежных областях - биологии и химии. Очевидно, что нет. В случае целочисленных значений критериев линейная свёртка равносильна суммированию весовых коэффициентов. Здесь следует согласиться с рецензентами, что не нужно. Более правильным представляется раздельно учитывать высокие и низкие оценки, например, суммировать оценки по группам с последующим лексикографическим упорядочением по суммам. Приведём простой пример. Следовательно, перед суммированием необходимо определить отрезки порядковой шкалы, в пределах которых оценки допустимо суммировать. Если применить скользящий отрезок шкалы, как это делается в методе скользящего среднего при сглаживании временных рядов, то предлагаемый метод агрегирования экспертных оценок можно назвать методом скользящей суммы. В случае уменьшения длины скользящего отрезка до двух точек мы получим четыре обобщённых критерия для лексикографического упорядочения объектов. Для дополнительного упорядочения внутри кластеров можно применять различные подходы в зависимости от характера задачи и оцениваемых объектов. Переход от оценок к рангам не всегда подходит, так как является огрублением результатов экспертной стратификации. Вычислить сумму оценок объектов, которые менее предпочтительны, чем данный объект, и упорядочить объекты внутри кластеров по убыванию этой суммы. Вычислить сумму оценок объектов, которые более предпочтительны, чем данный объект, и упорядочить объекты внутри кластеров по возрастанию этой суммы. Здесь можно провести аналогию с различными видами спорта. Есть виды спорта, в которых важно количество побеждённых соперников (турниры), а есть виды, в которых важно прийти к финишу в числе первых (гонки). Вернёмся к агрегированию результатов экспертной стратификации научных журналов и их ранжированию. Первые двадцать журналов, полученные в этот раз, почти полностью совпадают с первой двадцаткой в предыдущей статье. Лексикографическое упорядочение производилось по четырём скользящим суммам. Изменения стали более заметными. Северо-Кавказский регион. Северо-Кавказский регион.

Однако при таком расчете возникают сложности учета огромного количества факторов, влияющих на жизненный цикл ПО. Выяснить скрытые закономерности и связи между этими параметрами, а также произвести аналитический расчет в подавляющем большинстве случаев не представляется возможным. В любом программном проекте приходится балансировать между стоимостью, временем, качеством и объемом реализуемой функциональности. Это поможет менеджеру своевременно обнаружить отклонения от установленного графика и принять соответствующие меры в управлении проектом. Непосредственные усилия производителей (их трудозатраты) обеспечивают большую часть стоимости разработки ПО, и, как правило, методы оценки необходимых средств (как следствие, и времени) сосредотачиваются именно на этом аспекте и дают оценки в человеко-месяцах, которые впоследствии могут быть преобразованы в продолжительность проекта или стоимость. Трудозатраты возрастают экспоненциально с увеличением объема. За три последних десятилетия было разработано множество различных моделей количественной оценки трудозатрат. Эмпирические модели используют данные предыдущих проектов, чтобы оценить текущий (анализируя закономерности, прослеживаемые в предыдущих проектах). С другой стороны, аналитические модели базируются на глобальных предположениях относительно связи различных параметров, таких как скорость устранения разработчиком дефектов и их количество в определенный момент времени. Каждая модель имеет свои достоинства и недостатки, но ключевым фактором при ее рассмотрении, конечно же, является точность. Точность оценки трудозатрат напрямую зависит от точности оценки размера. Независимо от выбранной метрики размера определить его заранее точно не представляется возможным, поэтому приходится его уточнять (и соответственно производить общую переоценку трудозатрат) уже непосредственно в процессе разработки. Влияние этого фактора заметно уменьшается при использовании достаточно строгой методологии разработки и детальной проработке требований к системе. Оценка трудоемкости и стоимости была одной из наиболее сложных проблем при разработке программного обеспечения. Далее автор опишет пять метрик размера программного обеспечения, используемых на практике. Несмотря на то что эта метрика существенно зависит от выбранного языка программирования, она до сих пор остается самой используемой метрикой размера ПО. Поэтому оценка размера кода программы до его создания не намного проще оценки реальных трудозатрат, например, в человеко-месяцах. Поддержка такого подхода в последние годы постоянно уменьшается. Применение функциональных точек основано на оценке объема реализуемой функциональности за счет изучения требований, вследствие чего оценка необходимых трудозатрат может быть выполнена на самых ранних стадиях работы над проектом и далее будет уточняться по ходу жизненного цикла, а явная связь между требованиями к создаваемой системе и получаемой оценкой позволяет заказчику понять, за что именно он платит, и во что выльется изменение первоначального задания. В условиях, когда сформулированные требования не отражают истинной сложности реализации (что особенно характерно для системного ПО, критически важных программных комплексов и пр.), метод функциональных точек себя не оправдывает. Он очень близок к методу функциональных точек, с тем лишь отличием, что предусматривает корректирование получаемой оценки с учетом алгоритмической сложности. К перечисленным ранее пяти элементарным классам функциональных объектов добавляется класс алгоритмов. Определяется алгоритм как свод правил, который решает какую-либо существенную вычислительную задачу. Например, вычисление квадратного корня можно рассмотреть как алгоритм. Но в силу своего удобства в применении на самых ранних этапах жизненного цикла ОО-проектов (причем с неплохими показателями), она успешно используется в некоторых разновидностях СОСОМО . В этом методе для получения результата необходимы построение структуры разбиения работ и оценка каждой индивидуальной работы. Таковы, например, методы функциональных точек и СОСОМО. С другой стороны, все методы оценки можно разделить и на алгоритмические, неалгоритмические. Далее приведен общий обзор неалгоритмических методов, указаны их недостатки, что делает резонным выбор именно алгоритмических методов, к числу которых и относится описываемый в данной работе генетический подход. Этот метод требует наличия одного или нескольких законченных проектов, которые подобны новому проекту. Оценку получают путем сравнения текущего проекта с предыдущими с использованием реальных наблюдавшихся в них показателей. Оценка по аналогии может быть сделана или на уровне проекта в целом, или отдельных подсистем. Преимуществом оценки по аналогии всего проекта является учет возможных составляющих факторов (например, накладных расходов на организацию должного взаимодействия всех компонентов). Оценка же по отдельным компонентам позволяет обеспечить более детальный учет общих черт и различий между новым проектом и законченными проектами. Не всегда корректно переносить результаты предыдущих проектов на текущий, так как нельзя с уверенностью сказать, что ограничения и условия предыдущего проекта можно перенести и использовать в новом проекте. Более детальное рассмотрение данного метода представлено в . Для получения оценки с помощью этого метода учитываются мнения нескольких экспертов, которые полагаются на собственные методы и опыт. Вместо этого после каждой итерации координатор проводит собрание. На нем обсуждаются детали оценки, по которым были выявлены наибольшие разногласия. Иногда такой подход бывает успешным, однако, его применение чаще связано с целым рядом негативных последствий, начиная от работы сотрудников в сверхурочное время и заканчивая расторжением контракта со стороны заказчика в случае невыполнения обязательств из-за слишком нереалистичных сроков. Кроме всего прочего, принцип Па-рикнсона, как правило, приводит к созданию очень некачественного конечного продукта. То есть оценка основывается на бюджете заказчика, а не на конечной функциональности ПО. Это также плохой подход, который, однако, часто встречается на практике вследствие политических игр руководства, и с очень высокой степенью вероятности он вызовет задержку поставки или вынудит команду работать в сверхурочное время. В алгоритмических моделях математический аппарат весьма разнообразен и варьируется от простых линейный формул, использующих математическое ожидание и среднеквадратичное отклонение, до сложных регрессионных моделей . Как правило, чтобы улучшить точность алгоритмических моделей, требуется приспособить их (например, с помощью пересчета основных параметров и коэффициентов) к конкретным обстоятельствам. Причем даже после такой калибровки точность зачастую оставляет желать лучшего. Поэтому можно считать, что у каждой конкретной модели есть своя конкретная область применения, в которой она может дать адекватный конечный результат. В частности, зависимость от большого числа факторов, влияющих на разработку ПО, имеет явно нелинейный характер, что приводит к неэффективности данного класса моделей. В силу указанных причин автор не будет рассматривать методы данных классов, а кратко опишет один из наиболее популярных и эффективных степенных алгоритмических методов. Эти модели относятся к классу степенных. С момента своего появления СОСОМО постепенно эволюционировала. Базовая модель СОСОМО. Детализированная модель СОСОМО. Эти изменения базовой модели позволили существенно улучшить точность оценки, особенно в случае применения метода к отдельным компонентам, а не к системе в целом. Главной проблемой современных методов оценки трудозатрат является сложность их адаптации к конкретному проекту (калибровки коэффициетов модели). Обобщенные модели, такие как СОСОМО, разработанные с учетом данных о большом количестве проектов, не могут полностью учесть этой специфики. В настоящей статье автор предлагает принципиально новый, некпассический генетический подход к проблеме, основными принципами которого являются обеспечение простоты применимости метода на практике и учет информации, специфической для каждого конкретного проекта. В его основе лежит идея разделения общей задачи (предсказания необходимых ресурсов) на фиксированную и динамическую составляющие. Это позволяет не учитывать множество дополнительных факторов и существенно упрощает реализацию метода. Главная же инновационная и не имеющая аналогов составляющая предлагаемого подхода заключается в способе решения динамической части задачи. Эта среда и порождает такие дефекты, стремится их устранить впоследствии. Дефекты претерпевают мутации (проявляют заранее непредвиденные свойства), скрещиваются между собой, порождая новые, подвергаются отбору в соответствии со сложностью их устранения и т. п. Проведенные параллели с классическими понятиями теории эволюции биологических систем позволяют создать очень точную модель эволюции проекта в целом и рассчитывать необходимое дополнительное время, эмулируя жизнь этой популяции. Более того, ни один современный программный проект не обходится без системы багтрекинга, позволяющей учитывать и контролировать ошибки, найденные в программе, а также следить за процессом их устранения. Использование этой БД создает идеальные условия для применения разрабатываемой модели. Если же БД пуста (реализация проекта еще не началась), возможно обращение к БД предыдущего проекта, в котором работали те же сотрудники. Кроме того, этот подход позволяет провести все необходимые расчеты любому менеджеру, даже не являющемуся экспертом в области предсказания сроков, так как база данных может быть проанализирована автоматически. Это достигается за счет того, что, имитируя внешние условия достаточно простым заданием параметров разнообразных генетических операторов (т. е. явно задавая окружающую среду), не нужно что-либо рассчитывать аналитически. Тем самым обеспечивается применимость подхода к достаточно широкому классу проектов без привлечения специалистов, владеющих методами математического прогнозирования, что и является его ключевым преимуществом перед всеми другими алгоритмическими методами. Необходимо определить с приемлемой точностью функцию времени до релиза проекта Я(Г), зависящую от текущего момента времени Г, отсчитываемого от начала работы над проектом. Вычисление четкой составляющей представляет собой достаточно простую задачу расчета планового времени в идеальном случае, для решения которой существует большое количество методик, основанных на различных метриках разрабатываемого ПО. Как уже отмечалось ранее, он предполагает рассмотрение базы данных ошибок в качестве хромосомной популяции. В случае отсутствия таких баз данных для этого коллектива можно воспользоваться базами данных другого коллектива, работавшего над проектами, подобными текущему, но эффективность метода заметно ухудшается. На практике это не представляется возможным и приходится мириться с тем, что тестирование, как правило, имеет неравномерный характер. Неравномерность обнаружения ошибок может быть сглажена путем настройки оператора мутации. На сегодняшний день рассмотрена применимость только к программным проектам, но в перспективе описанные идеи могут быть актуальны и в любых других разработках, использующих системы протоколирования возникающих дефектов. Кроме того, предполагается возможность применения идей метода для калибровки существующих моделей оценки трудозатрат и сроков.

В настоящее время проблемы разработки и распространения наукоемких продуктов и услуг весьма актуальны, в силу их особой значимости для поступательного развития экономики и общества. Современная практика стратегического планирования в специфических условиях переходного периода и длительного кризиса реального сектора экономики выдвигает новые задачи в области управления крупными научно-производственными комплексами . К ним следует отнести и проблему технико-экономического обоснования реализуемости наукоемких проектов в условиях интенсивной деградации научно-технического и производственного потенциала наукоемких отраслей. Его состояние и устойчивые тенденции угасания в различных отраслях таковы, что использование традиционных методов оценки показателей реализуемости является необходимым, но не достаточным требованием для объективного и достоверного анализа воздействующих факторов и принятия комплекса мер по его сохранению и развитию. предлагаемых проектов с возможностью пересечения агрегированных показателей рассматриваемых вариантов по различным основаниям. Для повышения обоснованности и оперативности подготовки решений при наполнении НТГП проектами создания наукоемкой продукции, а также снижения трудоемкости этого процесса, необходима разработка комплекса специализированных компьютерно-ориентированных технологий, реализующих ключевые информационно-аналитические задачи обработки предложений производителей и потребителей НП. Роль создаваемого комплекса технологий заключается в методическом и инструментальном обеспечении процесса подготовки и принятия управляющих решений . Анализ содержания работ, выполняемых в рамках этапов программного управления развитием НП, показывает, что на каждом из них необходимо формулировать и реализовывать разнообразные задачи. Это требует использования соответствующего программно-математического и информационного обеспечения. Под компьютерно-ориентированной технологией формирования НТГП на государственном уровне понимается метод организации и решения перечисленных выше функциональных задач. Работы, предлагаемые к включению в НТГП, помимо технико-экономических ха-рактеристи, имеют также и характеристики принадлежности к узлам различных классификаторов. Измерениями для вектора классификационной направленности будут являться классификаторы, по которым проводится классификация работ. При автоматической классификации присвоение работам классификационных признаков производится путем анализа смыслового содержания атрибутов работ (под атрибутами работы подразумеваются шифр, наименование, тактико-техническое задание и др.) и нахождения наиболее подходящего узла классификатора. Для увеличения вероятности правильной классификации работ существует режим обучения классификатора. Этот режим подразумевает сохранение предыстории классификации. В режиме обучения к атрибутам узла классификатора добавляются атрибуты каждой работы, подчиненной этому узлу. Таким образом накапливается информация, характеризующая данный узел, и, как следствие, увеличивается эффективность классификации работ. Первый заключается в автоматическом присвоении классификационных признаков наиболее близкого узла классификатора работе на основе смыслового анализа ее атрибутов. Достоинством этого подхода является скорость классификации. Поэтому использовать этот метод при высоких требованиях к качеству классификации рекомендуется только при достаточно большой предыстории обучения классификатора и относительно большом объеме атрибутов работ. Существует два подхода к решению этой задачи. Первый подход заключается в подчинении каждой работы узлу классификатора. Удобно при создании классификаторов одновременно классифицировать работы. В этом случае массив работ служит подсказкой для создания новых узлов классификатора. Например, сначала формируется первый уровень классификатора, работы распределяются по его узлам. Затем каждый из узлов первого уровня делится на подчиненные узлы, по которым распределяются работы, принадлежащие верхнему узлу, и т. д. Достоинством этого подхода является качество классификации. Второй подход при экспертной классификации заключается в подчинении узлов одного классификатора узлам другого. Таким образом, работы, подчиненные узлам одного классификатора, автоматически подчиняются узлам другого. При выборе способа связывания классификаторов необходимо учитывать, что степень детализации (количество узлов) подчиненного классификатора должно быть больше, чем у того, которому он будет подчинен. Достоинствами второго подхода к экспертной классификации работ является простота и высокая скорость классификации. Достоинствами способа экспертной классификации являются гибкость в использовании и возможность корректировки классификатора на этапе классификации. Основным недостатком является низкая скорость классификации. При высоких требованиях к скорости классификации и относительно большой предыстории обучения классификатора целесообразно использовать автоматический способ классификации. В остальных случаях следует использовать экспертный способ. Разработано два подхода к решению данной задачи. Второй подход основывается на расчете коэффициентов схожести работ. При этом используется метод частотного семантического анализа . В результате выполнения этого этапа будет сформировано информационное пространство работ, в котором каждая работа связана с другими, а степень взаимосвязи определяется коэффициентом схожести. Например, распределение ассигнований на конкретную работу по годам программного периода. Функция двух переменных изображается в форме псевдовыпуклого изображения, либо с помощью раскрашивания переменных. Например, распределение ассигнований по элементам системы по годам программного периода и по фазам жизненного цикла. Вид отображения и известен заранее и является, как правило, линейным отображением на плоскость. Вид отображения заранее неизвестен. Тогда оптимизируемый критерий является функцией от набора двумерных координат, приписанных каждой точке данных. Задачей в этом случае является назначение каждой из точек исходного набора данных пары координат таким образом, чтобы минимизировать функционал, описывающий меру искажения структуры данных. Перспективным направлением развития программно-информационного обеспечения процесса формирования НТГП является создание систем, позволяющих автоматизировать все этапы рассматриваемого процесса. Как отмечено ранее, информационной основой и объединяющим элементом разработанного комплекса компьютерно-ориентированных технологий (а соответственно и перспективной автоматизированной системы) является единая база данных реляционного типа. Одной из них является задача формирования государственной программы разработки и производства современных высокотехнологичных продуктов и услуг. Подготовка необходимых управляющих решений определяется содержанием комплекса современных компьютерно-ориентированных технологий, обеспечивающих научно и ресурсно обоснованное формирование программных (плановых) документов. В настоящее время имеется объективная необходимость дальнейшего совершенствования существующего программно-математического и технологического инструментария программного управления развитием НП в интересах учета современных условий формирования НТГП. Такие программные продукты позволят повысить оперативность и снизить трудоемкость подготовки решений.

Иванов В.С., Лаптев Л.Г. Организационно-педагогические основы эффективного управления системой военного образования в РВСН. Зигерт В., Ланг Л. Руководитель без конфликтов. В статье типизируется развитие социальных компонентов информационного пространства и их влияние на изменение социальной структуры. информационное пространство, информационные каналы, формы передачи информации, культурные паттерны, когерентность. Становление глобального информационного общества - это свершившийся факт. Уже является общеизвестным, что в современном мире происходит стремительный рост информационных технологий, технических и технологических решений в области коммуникаций. Сегодня формирование информационного общества означает, прежде всего, структурные преобразования социума, формирование новых дифференциаций, еще большее усложнение взаимоотношений между многочисленными социальными структурами и группами. Резко возросшая подвижность социальных взаимоотношений, изменчивость социальных и культурных норм, разрушение многих традиций - все это приводит к существенным проблемам в определении теоретико-методологических основ социологического анализа. В настоящее время в научном мире существует два принципиальных подхода к информационному обществу. Значение информации для динамики социальных процессов определяется культурными и социальными формами передачи информации, формами использования информации в бытовых практиках и социальных институтах. Культурное освоение высокодифференцированных и сложноструктурных форм использования информации определяет особенности течения социальных процессов, формирует социокультурное пространство. Поэтому исследование элементов культуры, способствующих формированию информационного общества, или возникающих в процессе такого формирования имеет особое значение. В Германии в рамках традиции романтизма культура интерпретировалась как вместилище всего наилучшего в человеке, в основном художественных достижений, духовного самосовершенствования, тогда как цивилизация рассматривалась в качестве процесса исключительно материального развития, формирования городского массового общества, несущего угрозу духовной индивидуальной культуре. Исследования культуры всегда сталкиваются со значительными методологическими трудностями. Т. Парсонс анализировал проблемы, связанные с культурой, с точки зрения структурно-функциональной и системной методологии. Таким образом, культура, с одной стороны, является продуктом, а с другой -детерминантой систем человеческого взаимодействия . Культура развертывается в социальном пространстве как процесс - она интегрирована в социальные механизмы, может являться инициатором или следствием социальных явлений. Однако в ХХ в. теоретической моделью становится кибернетическая система, что дало новый продуктивный толчок многочисленным исследованиям социокультурных процессов. Его начинают активно использовать, прежде всего, для оценки соотношения детерминизма и неопределенности. Именно через информацию оценивается степень детерминированности системы (М. Бриллюэн, Р. Хартли, К. Шеннон). Системное мышление - это часть культуры современного общества. Оно базируется на исходном целостном видении объекта, выступает в качестве альтернативы механистическим, элементаристским взглядам на мир как на совокупность составных частей, элементов. Системное мышление тесно связано со структурализмом и функционализмом, но дает качественно новое, более сложное наполнение исследованиям социокультурных процессов. Пионером исследования информации как основы принципиально новой модели общественного устройства считают Н. Винера. Он рассматривал информацию как содержание, полученное из внешнего мира в процессе нашего приспособления к нему. Основы системного подхода к обществу имеются также в работах Т. Котарбиньского, У. Росс Эшби, Л. Берталанфи . Изучение социокультурных процессов, связанных с развитием и усложнением информации, невозможно без анализа каналов передачи информации. Их техническое и технологическое развитие происходило параллельно с формированием новых культурных и социальных форм. В предложенной К. Шенноном математической модели процесса передачи информации на первый план выдвигалась проблема канала передачи информации и ее кода, а также количественная оценка информации, независимо от ее смыслового содержания. По К. Шеннону, информация - это выбор альтернатив. Когда мы узнаем, какое именно из двух событий произошло, мы получаем информацию. Единицей информации называют информацию, получаемую при выборе из двух равновероятных возможностей. Следовательно, если устанавливается, какой из восьми возможных случаев осуществился, мы получаем три бита информации, если идентифицируется один случай из шестидесяти четырех - то шесть битов. При помощи бинарного метода определяется, таким образом, один из любого возможного числа случаев. Для этого нужно лишь последовательно осуществлять выбор, постепенно сужая круг возможностей. Электронный мозг, называемый цифровым, работая с огромной скоростью, осуществляет множество операций выбора в единицу времени . У. Эко отмечает, что для теории информации не представляет интереса само содержание сообщения, а значимо лишь число выборов для однозначного определения события. И важны также альтернативы, которые (на уровне источника) представляются как совозможные. Информация, таким образом, это не столько то, что говорится, сколько то, что может быть сказано. Информация в рамках кибернетического подхода - это мера возможности выбора . Он предоставлял возможность построения различных информационных моделей и применения математического аппарата для их анализа. Таким образом, в рамках системного и кибернетического подхода информация рассматривалась как основа развития любых систем, в том числе социальных. Этот принцип отбора распространялся и на социальные процессы. Другими словами, одним из условий развития общества, в рамках данной теории, является наличие открытых информационных каналов, по которым осуществляется связь системы с внешней средой. Ряд авторов (А.Д. Урсул, В.Г. Пушкин и другие) связывают информацию с процессами отражения и, соответственно, понимают ее как отраженное разнообразие. По мнению А. Урсула, количество информации есть количественная мера разнообразия. Любое сообщение между источником и приемником информации имеет некоторую продолжительность во времени (длину сообщения), но количество информации, воспринятой приемником в результате сообщения, характеризуется в итоге вовсе не длиной сообщения, а разнообразием сигнала, порожденного в приемнике этим сообщением. Память носителя информации имеет некоторую физическую ёмкость, в которой она способна накапливать образы, и количество накопленной в памяти информации характеризуется в итоге именно разнообразием заполнения этой ёмкости. Для объектов неживой природы - это разнообразие их истории, для живых организмов - это разнообразие их опыта. Так, однообразные пейзажи снежных или песчаных пустынь - это отраженное однообразие температурного режима, разнообразие средней полосы -отражение разнообразия ее природных факторов. Сидение в четырех стенах сужает мир до размера квартиры, наличие в квартире телевизора - расширяет мир до размеров планеты. Тяга к путешествиям, общению, новым знакомствам, новому опыту, новым ощущениям - это тяга к получению новых, ранее не известных впечатлений в память, новых образов, следовательно, новой информации . Такой подход, несомненно, интересен прежде всего в аспекте понимания информации как функции взаимодействия, а не как готового застывшего результата. Этот подход также позволяет исследовать информацию как продукт культуры общества. Таким образом, развитие (прогресс) или деградация (регресс) обнаруживаются через показатель увеличения (уменьшения) внутреннего разнообразия системы. Понимание информации как функции взаимодействия и взаимосогласования элементов в системе и системы с внешней средой позволяет рассматривать культуру как своеобразный носитель информации, как целостность, в которой эта функция осуществляется. Способ производства, переработки, передачи и интерпретации информации имеет семантическую, ментальную и социальную природу. Культурное и информационное пространство при социокультурном анализе должно рассматриваться как когерентное наложение различных социокультурных реальностей.

В статье приводится формальное описание информационного процесса на основе теоретико-множественного подхода. Определяется концептуальная модель базы данных, дается ее состав. Показаны операции, необходимые для вывода отношений. Предлагается общий подход к языковым средствам общения пользователя с информационной системой. Ориентирована на научных сотрудников, преподавателей вузов, аспирантов и специалистов, занимающихся вопросами обоснования и проектирования информационных систем. В данной статье рассмотрим процесс целенаправленной обработки поступающей информации как основного режима функционирования ИС. При этом традиционный режим, предусматривающий формирование ответов (отчетов) на произвольный вопрос (запрос), рассматривается как вспомогательный, но, безусловно, необходимый в любой ИС. Это объясняется эволюцией информационных потребностей пользователя в любой сфере деятельности человека, а, следовательно, периодическим изменением целей (т. е. состава, форм и содержания выходных документов, требуемых от ИС). Кроме того, несмотря на изменчивость целей в любой ИС режим целенаправленной обработки обладает более высоким быстродействием, что очень важно на практике. В связи с актуальностью этого режима в ИС и отсутствием теоретических проработок в статье делается попытка дать его формализованное описание. При этом за основу принят реляционный подход и его теоретическое обоснование в соответствии с традиционной организацией информационного процесса, который затем развивается применительно к процессу целенаправленной обработки данных. Приписывание, именам атрибутов множеств значений позволяет формально обозначить различные объекты как отношения атрибутов. Кроме того, при построении ИС нельзя не учитывать такие факторы, как требование экономического представления данных в памяти, экономичного использования машинного времени, оперативности, обеспечения непротиворечивости информации, поступающей из разных источников. В связи с этим возникает проблема построения такого математического аппарата для описания информационного процесса в системе, который давал бы возможность учитывать требования практики. Первым важным фактором, который накладывает ограничения и определяет операции, с помощью которых могут быть выведены новые отношения из имеющихся, является структура функциональных зависимостей между атрибутами множества А. Структура функциональных зависимостей отражает объективные закономерности, реально существующие в моделируемом фрагменте внешнего мира (предметной области). Другим ограничивающим и определяющим операции над отношениями фактором является семантика отношений, т. е. ИС должна порождать и использовать в качестве исходных только те отношения, которые имеют смысл для данной предметной области. В частности, его можно связать с изготовлением изделия, монтажом изделия, обнаружением неисправности, восстановлением работоспособного состояния и т. п. Для примера будем связывать это бинарное отношение с возникновением неисправности. Этим достигается выполнение требования уникальности каждого кортежа в отношении. Рассмотренное бинарное отношение является минимально возможным взглядом пользователя на неисправность как на некий абстрактный объект, проявляющийся только при одновременном появлении значений двух атрибутов. Поэтому мы и назвали бинарное отношение минимально возможным взглядом на неисправность, но, очевидно, не единственным. При этом оказывается, что установление минимально возможного взгляда на объект имеет не только теоретическое, но и практическое значение, обеспечивая согласование различных сообщений об одном и том же объекте, т. е. согласование (интеграцию) различных точек зрения. Поскольку при этом затрагивается семантика данных, подобную процедуру может осуществить только пользователь, хорошо знающий предметную область. Можно показать, что все отношения (функции и объекты) концептуальной модели (КМ) находятся в третьей нормальной форме и образуют минимальное покрытие базы данных . Внесение противоречий в КМ становится невозможным, если в процессе функционирования системы каждое сообщение контролировать на непротиворечивость содержащейся в нем информации с информацией, имеющейся в базе данных. Контролируемый процесс обновления базы данных может быть осуществлен следующим образом. Каждый входящий документ формально описывается как нормализованное до первой нормальной формы отношение или совокупность иерархически взаимосвязанных отношений в первой нормальной форме. Извлечение информации для контроля непротиворечивости и обновления БД осуществляется путем выполнения операции проекции схемы документа на схему каждого отношения и каждой функции КМ. Эта связка значений представляет собой кортеж (реализацию, экземпляр) отношения (функции) со схемой А,. Формально этот процесс можно представить как проверку истинности высказывания (суждения), которым по существу является кортеж. В зависимости от принадлежности кортежа к тому или иному классу связи и от значения истинности кортежа определяется реакция системы. При этом парадигматические связи отражают закономерности, объективно (независимо от взгляда пользователя) присущие предметной области. Следовательно, появление новой информации должно расцениваться как необычное явление, требующее тщательного контроля правильности новой информации, прежде чем будет принято решение о ее включении в БД. В противоположность парадигматическим ситуационные связи отражают те явления в предметной области, которые представляют объект интереса (точки зрения) пользователя. В качестве рабочей гипотезы выдвигается предположение, что покрытие, образованное концептуальной моделью, является оптимальным. Под атомарным отношением, или элементарным отношением, соответствующим элементарному объекту, будем понимать такое отношение, каждый кортеж которого позволяет неизбыточно и однозначно идентифицировать определенный пользователем информационный объект, атрибуты которого функционально независимы. Любой кортеж этого отношения однозначно будет определять любую неисправность, если выполняется условие, что в течение одних суток одно изделие не может иметь более одной неисправности. Или может даже оказаться недостаточной для однозначной идентификации объекта, если вышеупомянутое условие снять (можно представить ситуацию, что в течение одних и тех же суток обнаружены две неисправности одного изделия, которые устранены также в течение одних и тех же суток). Объектным будем называть отношение, получаемое из элементарного отношения, путем добавления к нему одного атрибута, несвязанного функциональной зависимостью ни с одним из подмножеств атрибутов исходного отношения. Очевидно, что никаких функциональных зависимостей между атрибутами ВО, ДО, ЗН, ВУ и ДУ объективно не существует в рамках семантики, рассматриваемой в качестве примера предметной области. ного отношения имеют значение для определения формальных операций над такого рода отношениями и для выявления тех требований и ограничений, которые должны учитываться при проектировании информационной модели объектной системы. Из приведенных выше рассуждений ясно, что единственной формальной операцией над объектными отношениями может быть операция проекции . При этом область определения на операцию проекции ограничивается. Смысл операции проекции объектного отношения состоит в ограничении числа атрибутов множества информационных объектов при сохранении семантики, определяемой схемой элементарного отношения, т. е. любое объектное отношение должно иметь семантическое ядро. Первичным будем называть такое функциональное отношение, которое не может быть получено из фиксированного множества функциональных зависимостей применением операции композиции. Отметим, что при коллективном использовании ИС информационная модель объектной системы может рассматриваться с многих точек зрения. При этом для некоторых пользователей важны объектные отношения, включающие в себя атрибуты, которые находятся в функциональной зависимости, но этот факт может быть неизвестен. В таком случае возникает задача поддержки подобных объектных отношений (взглядов пользователей) с учетом скрытых для этих пользователей, но объективно существующих функциональных зависимостей. ределенная для объектных отношений. Очевидно, что применение операции композиции сокращает длину цепочки вывода целевого отношения. Кроме того, может оказаться, что при выполнении операции композиции придется манипулировать меньшими объемами данных, чем при выполнении заменявших ее операций соединения и проекции. Поэтому следует считать целесообразной реализацию этой операции в ИС, наряду с операциями соединения и проекции. Этими тремя операциями исчерпывается то множество операций, которое необходимо для обеспечения любого требуемого взгляда на информационную модель предметной области. Как следует из определений операций, их результатами являются отношения, которые можно рассматривать как множества объектов (кортежей), каждый из которых характеризуется множеством значений соответствующих атрибутов. В силу этого имеется возможность выделения (взятия) подмножеств для любого множества объектов, определенного как отношение. Введем операцию ограничения множества (отношения). При этом указывается имя атрибута, для которого входящие в выражение имена являются значениями. Ограничение множества (отношения) по одному атрибуту может быть обобщено для случая ограничения по нескольким атрибутам. Таким образом, во всех случаях результатом ограничения, декларируемого соответствующим выражением (которое легко интерпретируется на естественном языке) является ограниченное отношение, т. е. множество объектов характеризуемых определенным составом атрибутов и удовлетворяющих заданному условию. Само по себе это множество объектов или, другими словами, результирующее (выведенное) отношение может быть ответом на вопрос, формулируемый в виде выражения на ограничение. Однако в ИС могут поступать запросы, вместе с выражением на ограничение содержащее и требование на то или иное обобщение ограниченных множеств. Состав функций множеств можно изменять (сокращать или расширять) в зависимости от потребностей пользователей в каждой конкретной сфере применения ИС и от предметной области. Из определения рассмотренных наиболее распространенных в деловой сфере деятельности человека функций множеств следует, что процесс обобщения есть не что иное, как выражение в форме одного значения определенного (обобщенного) свойства множества объектов. При этом наименование (и содержание) свойства совпадает с наименованием (содержанием) функции множества, а само множество, к которому применяется та или иная функция, определяется в форме ограничения, задаваемого с помощью рассмотренного выше булевского выражения. Очевидно, наименование свойства (функции, множества) вместе с определением множества (булевское выражение) есть смысл (содержание, семантика) этого показателя. Можно также ожидать осуществления прямого общения на ограниченном естественном языке, применяемом в определенной деловой сфере. Это возможно при условии решения проблемы автоматизированного перевода предложений с ограниченного естественного языка на формальный. Обобщенные показатели и формальные выражения их смысла, очевидно, могут быть объектами (элементами) базы данных ИС, т. е. могут храниться, поддерживаться в актуальном состоянии и выводиться на устройства отображения в ответ на соответствующий запрос (вопрос). Более того, обобщенные показатели могут быть элементами более сложных структур, т. е. могут быть связаны отношениями. Такая интерпретация обобщенных выходных документов создает предпосылки для создания формального языка не процедурного типа, позволяющего точно описывать сложные выходные документы, т. е. точно декларировать цель для ИС без указания путей достижения этих целей. Сам процесс вывода требуемых отношений, их ограничений, а также вычисления обобщенных показателей, может выполняться автоматически. Таким образом, пользователю предоставляются средства точного формулирования только входных (исходных посылок) и выходных документов (заключений), снимая проблему программирования самого процесса обработки.

Предлагаемый подход ориентирован на создание систем автоматического доказательства теорем и предназначен для построения когнитивных систем широкого класса. Приводятся модификации исходного исчисления, для которых доказываются теоремы полноты. Предлагается отношение Ф-упорядочения, на основе которого формируются стратегии сокращения пространства вывода. Необходимость исследований в области автоматического доказательства теорем определяется постоянно растущим спросом на интеллектуальные системы программирования и невозможностью (или малой эффективностью) использования существующих информационных технологий для слабо-формализованных предметных областей (ПО), а также предметных областей с модальными связями. Наиболее эффективная программа автоматического установления выводимости для модальных систем, основанная на обратном методе, реализована лишь недавно . Успешность применения обратного метода, в значительной степени, обусловлена его настройкой на анализируемую формулу и возможностью применения эффективных критериев борьбы с избыточностью пространства вывода, что способствует сокращению ресурсных характеристик поиска (см. Приложение в ). Обратный метод ориентирован на формирование пространства вывода (а не только самого вывода) в виде леса. - Очевидно, что навигация по частично-упорядоченным структурам, как минимум, не менее эффективна, чем управление в однородном множестве с эквивалентной суммарной мощностью. В качестве базового исчисления в статье рассматривается модальная логика знания - система КТ . Концепции ряда современных систем автоматизированного проектирования предусматривают совместное использование традиционных технологий и модальных компонентов . Специфика баз проектных знаний состоит в том, что они включают знания о ПО и знания о ранее полученных решениях. Практический интерес к модальным теориям и методам установления выводимости, отличным от метода резолюций, подтверждается обширной библиографией - здесь упоминается только незначительная часть публикаций. В первой части статьи вводятся основные определения и базовые исчисления. Понятие мультимножества и соответствующая нотация взяты из . В последующих разделах рассматривается отношение Ф-упорядочения, его свойства, обеспечивающие сокращение пространства вывода, и теоремы полноты. Лемма (подсеквенциальности). Исчисление путей КТФраШ. Определение. Лемма (бимоделирования для КТФрЛ). Теорема (полноты для КТФрЛ). Рассмотрим свойства, ограничивающие поиск опровержения лишь некоторым подмножеством деревьев вывода с помощью упорядочения на множестве всех Ф-путей. Классический метод резолюций упорядочивает литеры в дизъюнктах и требует, чтобы правило резолюций применялось только тогда, когда наибольшие литералы в обоих дизъюнктах разрешимы. Введем подобные ограничения на построение деревьев вывода для логической системы КТ. Преобразуем классическое упорядочивание литер на модальный случай. В случае классического исчисления, возможно использовать любое упорядочение на подформулах Ф, которое принимает во внимание префиксное отношение. Непосредственный перенос подобного на модальные системы невозможен, поскольку не каждое упорядочение на путях сохраняет полноту. Отсюда следует, что определение Ф-упорядочения в модальных логиках является более сложным, чем в классических. - Определим упорядочение строго. Таким образом, каждая конъюнкция или дизъюнкция обуславливает пару братьев. Определение. Содержательно, отношение ( позволяет управлять порядком применения правил - сначала правила применяются к формулам, большим относительно (. Помимо этого отношение требует, чтобы заключение любого правила было меньше, чем любая его предпосылка в мультимножественном упорядочении. Для классической логики полнота метода резолюций с упорядочением доказывается чисто семантически. В случае модальной системы КТнеобходи-мо показать, что стратегия выбора наибольшей формулы (или пути) в дизъюнкте не конфликтует с критериями избыточности, рассмотренными ранее. Поэтому доказательство полноты будем проводить в два этапа. Это приведет к небольшому усложнению определения упорядочения на путях. Покажем, наконец, что Ф-упорядочение существует для любой формулы, а затем приведем алгоритм, который упорядочивает Ф-пути. Алгоритм заканчивает работу тогда, когда каждое множество содержит только один элемент. Понятие Ф-упорядочения введено для того, чтобы доказать существование опровержения в специальной форме, связанной с этим упорядочением. Ф-упорядочение сокращает пространство поиска вывода только таких опровержений. Для дальнейшего понадобится ряд дополнительных определений. Обозначение. Пусть п - путь, Г - секвенция путей. Прямое применение индукции по длине пути без учета дополнительных соображений может привести к получению вывода, не относящегося к Ф-упорядочению (. Приведем пример подобной ситуации. Пусть, что щупу,. Для разрешения этой проблемы следует избавиться от секвенций путей, которые приводят к описанной ситуации, ограничиваясь секвенциями специального вида. Они определяются следующим образом. Определение. Следующая лемма утверждает, что компактная секвенция Г не может привести к безвыходной ситуации. Лемма (о у-компактах). Тогда образ Б является деревом вывода Ф в КТФраШ. Поэтому мы изменяем определение дерева вывода, относящегося к Ф-упорядочению следующим образом. Определение. Для этого необходимо применить метод математической индукции по длине дерева вывода. Эффективность вывода в предлагаемом подходе, в общем случае, не хуже, чем для классического метода резолюций, в то время как описательные возможности модальных теорий существенно шире классической логики. Следует также отметить, что предложенный подход исключает использование внелогических механизмов (подобных оператору усечения в Прологе) и в большинстве практических ситуаций требует меньших, нежели метод резолюций, ресурсов. В настоящее время ведется работа по практической реализации машины вывода с целью возможного использования в ряде проектов по менеджменту знаний.

Никифоров ГС. Юрьев А.И, Методика оценки психического состояния оператора с помощью теста Люшера. Дикая Л.Г., Щедров В.И., Семикин В,В. Филимоненко Ю.И. Релаксационное состояние как психофизиологическая основа психической саморегуляции. Особый интерес представляет ориентировочный рефлекс, который связывают с различными формами познавательной деятельности, поведенческой адаптации, а также с реакциями на стрессовые воздействия. Кочубей указывает, что исследование различных физиологических коррелятов ориентировочного рефлекса позволяет высказывать продуктивные гипотезы о механизмах познавательной деятельности и является одним из перспективных направлений в развитии когнитивной психофизиологии. Ориентировочный рефлекс (ОР) является целостной реакцией, включающей в себя электроэнцефалографические, двигательные, секреторные, сенсорные и вегетативные компоненты . Характер ЭЭГ-компонентов ОР тесно связан с типом фоновой динамики биопотенциалов мозга . В связи с ОР исследуют вертекс-потенциал, динамики периодических изменений секундных значений асимметрии волн электроэнцефалограммы, вызванные потенциалы мозга, ранние компоненты условной негативной волны и другие характеристики активности ЦНС . Во время ОР на фоне торможения моторного поведения и возрастания общего мышечного тонуса отмечаются двигательные реакции аппарата рецепторов (мышцы глаза, уха и др.), расширение или сужение зрачка, изменение порогов чувствительности анализаторов . При изучении ОР человека особый интерес представляют вегетативные компоненты, в число которых, входят сосудистые, кожно-гальванические, сердечные и дыхательные реакции. По мнению Р. Наатанена , вегетативные компоненты ОР могут оказаться высокоинформативным показателем. Автор отмечает, что регистрация вегетативных реакций, наиболее точно отражающих активацию ЦНС и включение эмоций, существенно дополняет другие способы изучения информационных процессов . ОР обычно сопровождается учащением дыхания, но при действии слабых сигналов может иметь место замедление дыхания . При действии слабых околопороговых звуковых сигналов обнаружено уменьшение амплитуды дыхательных движений . Эти исследователи описывают два разных дыхательных ответа на стимуляцию. В зависимости от фазы дыхания (вдох или выдох) в момент включения сигнала этот ответ неодинаково влияет на скорость дыхания, причем легочная вентиляция в обоих случаях возрастает. Дыхательные реакции усиливаются с ростом интенсивности сигнала и уменьшаются при его повторениях. Авторы не могут утверждать определенно, являются ли наблюдаемые ими изменения дыхания компонентами ориентировочно-исследовательской или оборонительной реакции. (изменение электрического потенциала между двумя точками кожной поверхности, богатой потовыми железами) и феномен Фере (падение кожного сопротивления) . При повторении незначимого стимула происходит постепенное нарастание кожного сопротивления, достигающее наибольших значений при глубоком угашении ОР. При растормаживании ОР кожное сопротивление падает. На общем фоне тонических реакций возникают фазические, точно приуроченные к действию раздражителей . Повторение значимых стимулов приводит к уменьшению фази-ческих КГР на фоне увеличения кожной проводимости . КГР связана с активностью симпатического отдела вегетативной нервной системы и вызывается активацией ретикулярной формации среднего и промежуточного мозга . Существует мнение, что КГР является характерным компонентом ориентировоч-но-исследовательской реакции и зависит только от новизны и силы сигнала . Однако некоторые исследователи считают, что КГР может быть компонентом как ориентировочно-исследовательской, так и оборонительной реакции . Активационный паттерн включает реакции, усиливающие сенсорные и могориые функции, которые могут быть получены при возбуждении таламической ретикулярной формации. Реакции информационного паттерна специфически связаны с включением внимания, к этой группе реакций автор относит замедление ЧСС и дыхания, ориентацию органов чувств, прекращение текущей деятельности. Анализ литературы показывает, что исследование вегетативных компонентов ОР человека является перспективным направлением, имеющим как научную, так и практическую значимость, в частности, для решения задач оценки состояния человека в медицине, психологии, в процессе обучения и трудовой деятельности. В то же время, этот вопрос исследован недостаточно, имеющиеся результаты нередко противоречивы. В данной работе приводятся результаты исследования вегетативных реакций человека (сердечной, сосудистой и дыхательной) на звуковые стимулы разной интенсивности. Наблюдения проводились в лаборатории физиологии человека НИИ биологии и биофизики Томского государственного университета . Во время регистрации вегетативных компонентов ОР испытуемый находился в звукоизолирующей камере, в положении сидя, с закрытыми глазами. Отмечено также появление длиннолатентного замедления ЧСС. Интересно, что во время и после действия стимулов возрастал, по сравнению с фоном, разброс значений ЧСС, периода дыхания и времени нарастания анакроты реограммы, причем при действии сильного звука этот эффект был более выражен. Сравнение соответствующих показателей реакций на сигналы разной интенсивности свидетельствует, что рост интенсивности приводит к увеличению амплитуды стартл-реакции, изменению периферического кровотока, длиннолатентному замедлению ЧСС и ускорению дыхания. Амплитуда коротколатентного замедления ЧСС, напротив, снижается с ростом интенсивности стимула (см. табл.). Аналогичные показатели сердечного и сосудистого компонентов ОР на сигналы разной интенсивности оказались положительно связаны между собой. Полученные результаты позволяют говорить об определенной индивидуальной стабильности сердечного и сосудистого компонентов ОР, не зависящей от интенсивности стимула. Рост интенсивности сигнала приводил к усилению структурных связей между показателями, что отразилось в усложнении структуры корреляций за счет появления значимых связей между показателями сердечного и дыхательного компонентов. И напротив, дыхательному компоненту рефлекса в виде коротколатентного ускорения дыхания с быстрым восстановлением, как правило, соответствует выраженное замедление ЧСС во время действия стимула с быстрым восстановлением после его прекращения. Полученные результаты не противоречат данным литературы . Кроме того, при действии сильного сигнала имело место коротколатентное ускорение ЧСС, которое некоторые авторы считают компонентом стартл-рефлекса . Для ОР на сильный сигнал оказались характерны также длиннолатентные вегетативные изменения в виде замедления ЧСС и сужения периферических. сосудов, описанные в литературе как компоненты оборонительной реакции . Относительная независимость отдельных компонентов и фаз ОР, которая отражается в слабых корреляционных связях между ними и приводит к высокой вариабельности индивидуальных реакций, также упоминается некоторыми авторами . Согласно полученным данным, индивидуальная изменчивость динамики исследованных вегетативных компонентов ОР возрастает с ростом интенсивности сигнала. Отсутствие значимых корреляций между показателями различных вегетативных компонентов рефлекса, на умеренный сигнал свидетельствует в пользу многокомпонентной теории ОР . В качестве таких типов можно рассматривать сочетания паттернов сердечного и дыхательного компонентов, выявленные при каноническом корреляционном анализе. Данный результат может быть объяснен тем, что при разных физических характеристиках сигнала эти показатели отражают одинаковые или связанные между собой процессы обработки информации, при этом существуют индивидуально стабильные факторы организации ЦНС, влияющие на эти процессы. Дальнейшее изучение индивидуальных особенностей вегетативных компонентов ОР человека может способствовать лучшему пониманию процессов, происходящих в организме при разнообразных воздействиях окружающей среды.

В данной статье освещаются вопросы применения систем визуализации данных территориально-распределенных объектов. Описаны основные подходы к построению подобных систем. Особое внимание уделено вопросам формирования изображения на основании справочных данных и определения параметров отдельных объектов. Задача визуализации рассматривается с точки зрения как теории, так и практической реализации. В современных условиях интенсивность информационного потока, с которым приходится работать специалистам, стремительно возрастает. Актуальным становится вопрос о представлении информации в удобной для восприятия и анализа форме. Особенность систем визуализации заключается в трудоемкости интеграции визуальной части системы с подсистемой сбора данных, в их систематизации и поддержке принятия решений. Так, при отсутствии контроля ошибок, работа аналитической подсистемы будет либо слабоэффективной, либо невозможной. Сгенерированные с помощью имитационной модели данные и полученная от реальной системы информация поступают в базу данных, которая служит основой для построения подсистемы визуализации данных и для реализации управления на основе определенной внутренней логики системы. Затем, из базы данных и по результатам применения внутренней логики системы информация поступает в модуль анализа и, далее, в модуль поддержки принятия решений. После подтверждения проектов решений при наличии в системе эксперта (лица, принимающего решения) или в автоматическом режиме, результаты служат базой для реализации принятых решений. Следует отметить, что описанная структура обладает обратной связью между большинством модулей. Рост числа потребителей геоинформации с различным уровнем подготовки также делает все более важной задачу представления и интерпретации пространственных данных. Данное утверждение становится еще более актуальным, если дело касается разработки системы позиционирования и мониторинга состояний территориально-распределенных объектов. Подобные системы позволяют определять текущее состояние объектов и моделировать их развитие при изменении внешних факторов. Очевидно, что все изменения состояния всех объектов должны быть наглядно представлены пользователям. Кроме того, решать задачу актуализации информации о состоянии объектов, взаимосвязях и взаимодействиях между ними. Такая структура позволяет, как отображать реальную систему (задача мониторинга и визуализации данных), так и совмещать ее с данными имитационной модели. Это необходимо для исследования поведения некоторых объектов, непосредственный эксперимент над которыми затруднен или невозможен. Она состоит из модели местности (поверхности Земли) и моделей наземных объектов. Отсюда следует, что моделирование подобных систем требует больших усилий по сбору исходной информации и моделированию отдельных объектов. При этом приближенную модель рельефа можно получить на основе обычных карт высот, однако это скажется на точности построения. Модели наземных объектов (здания, сооружения, линии электропередач, мосты и т.п.) также требуют значительных временных затрат и финансовых вложений для их создания. При моделировании наземных объектов, помимо вопросов, связанных с созданием самих моделей, возникают вопросы ее тек-стурирования. Детализированное текстури-рование необходимо использовать, так как оно дает наиболее близкое к действительности отображение окружающего мира и позволяет эксперту (аналитику) принимать часть решений именно на основе визуального представления. Фотореалистическое текстурирование позволяет создать копию реальных объектов в виртуальном пространстве. Однако создание модели, которая содержала бы мелкие детали конструкций, слишком трудоемкий процесс, а тексту-рирование способно решить эти проблемы, восполняя отсутствующую в модели объекта информацию. В крайнем случае, можно использовать прямые измерения на местности, однако этот способ возможен при незначительном числе моделируемых объектов. Процесс подготовки трехмерных объектов зданий достаточно сложен, занимает много времени и требует определенных навыков. Излишняя прорисовка геометрии увеличивает сложность модели, что влияет на скорость отображения. Кроме того, чрезмерное упрощение и типизация модели может привести к утрате сходства с реальным прототипом. Трехмерное представление местности значительно повышает возможности визуального анализа при изучении и управлении городской (или иной) территорией. Технические и экономические аспекты подготовки качественных данных, в том числе и трехмерных моделей, еще долго будут оставаться среди самых важных в работе специалистов на различных уровнях управления. С помощью лазера фиксируются расстояния, размеры объектов и прочие геометрические данные, а фотографии необходимы для нанесения текстур фасадов на скелеты этих объектов. Остальное время потребовалось компьютеру для обработки данных. Для начала необходимо сформировать карту, содержащую объекты, состояние которых мы и будем отслеживать. Она должна соответствовать реальной карте местности района, что сложнее всего реализовать. Ландшафт можно строить на основании монохромной карты, которая отображает уровень высот в зависимости от интенсивности цвета. В качестве альтернативы можно использовать способ формирования модели местности на основании регулярной сетки. Выбор того или иного способа представления данных ландшафта зависит от используемого инструмента визуализации. Далее необходимо создать модели объектов (здания, сооружения, дороги, растительность, водоемы) и территориально распределить их в соответствии с реальным их местоположением. При этом можно воспользоваться двумя подходами. При этом следует отметить, что погрешность, с которой производились снимки, приведет к искажению создаваемой сцены. В реальных условиях объемы данных оказываются слишком большими и не позволяют напрямую визуализировать подобные сцены. Поэтому этот подход работает лишь в ограниченном числе ситуаций. После этого при запуске приложения происходит первоначальная визуализация модели местности, а в дальнейшем, при активации интересующих пользователя слоев, формируется запрос к базе данных и визуализация объектов, отвечающих требуемым параметрам, выполняется на основе данных, полученных в результате выполнения запроса. Такой способ экономит ресурсы видеосистемы, кроме того, нет необходимости вручную расставлять модели объектов на ландшафте. Требуется лишь внести в базу данных координаты местоположения объектов и ссылки на отдельные объекты. При использовании данной технологии происходит загрузка модели лишь одного дерева, на основании которой формируется весь лесной массив в целом. Данные о расположении лесных массивов берутся также из базы данных, содержащей информацию об области распространения вида, плотности произрастания и о самом виде дерева. Он спроектирован таким образом, чтобы использовать все преимущества любых, даже самых изощренных графических систем. Вначале рассмотрим редактор представления модели и ее объектов. Доступ и редактирование реализованы через визуальный конструктор. Оболочка служит непосредственно для визуализации данных моделей. Объекты на карте располагаются с помощью слоев. Пользователь может управлять визуализацией необходимых ему в конкретный момент данных. Для организации доступа к информации необходимо сформировать базу данных, содержащую все необходимые сведения по конкретным объектам. Список атрибутов базы данных при этом придется сформировать заранее.

Исследуются подходы к синтезу параллельных программ с использованием ярусно-параллельной формы графа алгоритма. Приводится вычислительная сложность предлагаемых алгоритмов. Рассматриваются вопросы практической реализации разработанных подходов. Со времени появления первой ЭВМ сфера их применения охватила практически все области человеческой деятельности. Такие задачи возникли в середине прошлого века в связи с развитием атомной энергетики, авиастроения, ракетно-космических технологий и ряда других областей науки и техники. При решении подобного рода задач инженеры и ученые зачастую сталкиваются с проблемами вычислительной сложности. Сфера применения многопроцессорных вычислительных систем постоянно растет. В автор отмечает, что множество проблем параллельного программирования не имеют и в наши дни хорошего решения. Отладка и сопровождения параллельных программ является весьма сложным делом и помимо этого возникают ситуации, когда долго и правильно работающая программа вдруг выдает ошибочные результаты. Основной причиной возникающих проблем он считает программирование межпроцессорных коммуникаций. В работах тоже отмечаются проблемы, связанные с разработкой параллельных программ. Причиной тому называют отсутствие четкой формальной модели параллельного алгоритма и дефицит математических аппаратов. Для частичного устранения данной причины вводятся такие понятия, как граф алгоритма, ярусно-параллельная форма графа алгоритма, граф-машина. Но на практике эти аппараты не решают многих проблем, например, они никак не учитывают время передачи данных между процессорами и не решают проблему отладки. Первый, это направленная подготовка специалистов по разработке параллельных программ, однако этот процесс достаточно трудоемкий, длительный и дорогостоящий. Второй, это разработка системы, которая бы дала возможность строить модели предметных областей на их основе автоматически синтезировать параллельные программы. Очевидно, что второй способ решения этой проблемы более привлекателен. Среди работ по синтезу параллельных программ необходимо отметить труды проф. В.Э. Малышкина , ИВМ и ГМ, г. Новосибирск. Идея его заключается в том, чтобы из базы знаний существующих реализованных параллельных алгоритмов, конструировать новые параллельные алгоритмы решения более крупных задач. Недостатком этого подхода является то, что он не может гарантировать наличия в изначальной базе алгоритмов эффективно распараллеленные алгоритмы, т. к. базовые алгоритмы реализуются вручную. Нельзя не отметить тот факт, что в базе может иметься более одного алгоритма решения одной и той же задачи и при синтезе более крупного блока из нескольких вариантов может быть выбран один. Еще одно крупное достижение в области синтеза параллельных программ по непроцедурным спецификациям - это язык НОРМА . НОРМА - декларативный язык для спецификации задач вычислительного характера. Непроцедурный язык НОРМА предназначен для записи численных методов решения задач математической физики разностными методами. Полученные формулы программируются на некотором языке, который обеспечивает решение задачи на мультипроцессорной вычислительной машине. В подходах, разработанных в , предлагается модель пространственно-распределенной дискретной системы, описывающая совместные свойства параллельного алгоритма численного моделирования и аппаратуры. Все перечисленные подходы хорошо проработаны, однако обладают существенным недостатком, коим является ограниченность области задач, для которых могут быть получены алгоритмы, например, язык НОРМА предназначен для решения уравнений математической физики. В случае структурного синтеза параллельных программ исходный набор алгоритмов все же должен реали-зовываться человеком вручную, что вносит определенную вероятность наличия ошибки. В качестве базовой теории используется хорошо разработанная теория структурных функциональных моделей (ТСФМ) и алгоритм вывода . Данная теория хорошо подходит для решения задачи синтеза последовательных рекурсивных программ. Посмотрим, каким образом ТСФМ можно использовать для построения параллельных программ. В ходе рассмотрения будем опираться на понятия ТСФМ. Для того, чтобы ТСФМ можно было использовать для построения схем параллельных программ, необходимо правило, которое позволяет строить параллельные предложения вычислимости (ПВ). Построенное таким образом предложение вычислимости назовем параллельным ПВ. Скажем так же и то, что каждый линейный участок, как отдельный алгоритм, может быть представлен в виде графа алгоритма и приведен к ярус-но-параллельной форме (ЯПФ) . Входом его соответственно является матрица зависимостей заданного линейного участка. Его идея заключается в сравнении пар вход-выход для каждого фиксированного ПВ с парами вход-выход всех остальных ПВ данного линейного участка. Алгоритмы описаны с использованием некоторого псевдокода, конструкции которого совпадают с конструкциями большинства императивных языков программирования. Перед описанием каждого алгоритма будем пояснять используемые обозначения. Как для первого, так и для второго алгоритма т -номер яруса, Мт - множество, эквивалентное т-му ярусу ЯПФ рассматриваемого линейного участка. Рассмотрим вопросы эффективности предлагаемых алгоритмов, каждый из которых обладает своими преимуществами и недостатками. Далее рассмотрим задачу получения ПВ, в котором найдены все независимые ПВ, т. е., построены все имеющиеся параллельные ПВ. Процесс построения ПВ, в котором найдены все независимые ПВ, будем называть распараллеливанием, а ПВ, полученное путем распараллеливания, - максимально параллельным ПВ. Это позволяет разбить некоторое ПВ на подпредложения вычислимости, в свою очередь полученные подпредло-жения разбить на другие подпредложения и так далее, пока не будут достигнуты ФС. Алгоритм приведенный в позволяет доказать достижимость искомых атрибутов по указанным исходным, а так же получить некоторое ПВ, посредством которого искомые атрибуты могут быть получены. И так далее пока не будут достигнуты простые линейные участки. Разработаем алгоритм распараллеливания, который позволит нам найти все операции, которые могут быть выполнены на многопроцессорной вычислительной машине независимо друг от друга. Алгоритм имеет рекурсивную природу. Рассмотрим особенности работы с операторами ветвления и рекурсии. Задача распараллеливания решается отдельно для каждого ПВ из альтернативных ветвей. Главной программой в рассматриваемой системе, её основой, реализующей основную функцию системы, является программа синтеза параллельных программ (ПСПП). ПСПП реализует алгоритм построения спецификаций параллельных программ (программа построения спецификации параллельной программы ПППрП) и дальнейшую трансляцию полученных спецификаций в параллельные программы. Как оговаривалось ранее, на вход алгоритму построения параллельной программы подается спецификация последовательной программы, которая может быть получена при помощи алгоритмов, разработанных в . Задача на синтез и информация о структурной модели (С-модели) подается на вход программе построения спецификации последовательной программы (ПППсП), затем полученная спецификация подается на вход программе построения спецификации параллельной программы, после чего данная спецификация подается на вход программе трансляции. ПППсП состоит из программы вывода, программы чистки доказательства (ПЧД) и программы построения спецификации последовательной программы (ППСПсП). Программа вывода позволяет доказать достижимость искомых величин по заданным исходным, получить доказательство достижимости искомых величин, а так же велечин которые нас не интересуют. Поэтому доказательство получается избыточным. Получить необходимые нам части доказательства помогает ПЧД. Программа трансляции представляет собой программу, которая состоит из множества программ трансляторов. Это необходимо для поддержания межплатформенности получаемых параллельных программ. Структурная схема ПСПП изображена на рисунке. Данная надстройка разрабатывается в целях облегчения описания пользователем моделей предметных областей и удобной постановки задач на синтез. Большинство проблем, связанных с разработкой параллельных программ, может решить разработка системы автоматического синтеза параллельных программ по непроцедурным спецификациям. Проанализированы существующие подходы к синтезу параллельных программ, выявлен ряд их недостатков и пути их устранения. Разработаны и апробированы алгоритмы и программы, позволяющие получать эффективные параллельные программы по непроцедурным спецификациям.

Исследуется возможность применения клеточного автомата в продукционных экспертных системах. Для промышленных экспертных систем, имеющих базы знаний из несколько тысяч правил, использование клеточного автомата в качестве машины логического вывода открывает возможность повысить эффективность работы с базами знаний. Создание интеллектуального программного обеспечения, является актуальной задачей для специалистов в области информационных технологий. Классическим образцом такого программного обеспечения являются широко распространенные в практике продукционные экспертные системы. В основе этих систем лежит использование правил для работы с фактами из какой-либо предметной области . Правила и факты хранят знания экспертов о предметной области, а для получения результата применяется машина логического вывода. Работа машины состоит в том, что при наличии в текущий момент времени набора значений некоторых фактов она проверяет условия выполнимости правил. Получаемый результат есть следствие применения цепочки правил, которая связывает значения фактов, описывающих исходную ситуацию, с неизвестными до этого значениями фактов из базы знаний. Одной из проблем, стоящих перед разработчиками экспертных систем, является непропорционально большое увеличение числа проверок при увеличении количества правил в базе знаний. В промышленных базах знаний, где число продукций превышает несколько тысяч, добавление небольшого количества правил порождает большие дополнительные вычисления для получения желаемого результата. Типовым приёмом, используемым для решения проблем, связанных с большим объёмом вычислений, является распараллеливание при вычислениях. Среди систем, обеспечивающих параллельность при вычислениях, наше внимание привлекли клеточные автоматы, которые используются для решения разнообразных практических задач . Клеточный автомат представляет собой решетку, каждая клетка которой с определенной периодичностью принимает состояние (значение) из заданного набора состояний. Решетки автоматов могут быть разных типов, отличаясь как по размерности, так и по форме клеток. Законы изменения состояний клеток представляют собой набор правил. Каждая клетка вычисляет свое новое состояние по состояниям ее близких соседей, используя правила из этого набора. При подходящем наборе правил этот простой операционный механизм поддерживает обширную иерархию структур и явлений. При сравнении работы машины логического вывода экспертной системы с эволюцией клеточного автомата выявляются некоторые параллели. В экспертной системе эти правила составляют содержание базы знаний, а в клеточном автомате они являются законами его развития и называются правилами отбора. Под условием А в правиле понимается утверждение, зависящее от некоторых значений фактов. Формулировка этого утверждения может быть либо словесной, либо математической. Истинность утверждения проверяется, и результат проверки зависит от значений входящих в него фактов в момент времени проверки, то есть, по сути дела, от текущего состояния системы, использующей эти правила и факты. В случае экспертной системы состояние определяется набором значений фактов базы знаний, ранее использованных или используемых в момент проверки. В случае клеточного автомата его состояние определяется набором состояний отдельных клеток. Под действием В понимаются действия, выполняемые при успешном исходе проверки условия (они могут быть промежуточными, выступающими далее как условия, и целевыми, завершающими работу системы). Состояния машины логического вывода экспертной системы и клеточного автомата периодически обновляются и зависят от предшествующего состояния. Иными словами, можно говорить как об эволюции экспертной системы, так и эволюции клеточного автомата. Конечным результатом эволюции экспертной системы является совокупность значений фактов, связанных цепочкой примененных правил. Результат эволюции клеточного автомата зависит от его начального состояния и содержания правил отбора. Этот результат представляет собой совокупность значений состояний клеток, появившихся на поле клеточного автомата в результате применения правил отбора. Для получения ответов на поставленные вопросы нами были разработаны модель формальной базы знаний экспертной системы и модель эволюции клеточного автомата. На основе этих моделей был программно реализован прототип оболочки экспертной системы, где в качестве машины логического вывода применён клеточный автомат, у которого правилами перехода служат правила из базы знаний. При построении базы знаний экспертной системы необходимо было решить две проблемы. Первая из них - наполнение базы знаниями. Вторая - приведение этих знаний к виду, удобному для их использования в клеточном автомате. В реальной ситуации наполнение базы знаниями требует привлечения к работе экспертов и ин-женеров-когнитологов. Задача упрощается для создания оболочки экспертной системы. В этом случае можно ограничиться некоторыми формальными правилами, не обладающими семантикой ка-кой-либо области знания, но дающими возможность проверить работу машины логического вывода и других компонентов экспертной системы. Формализация правил базы знаний при моделировании достаточно очевидна. Любой факт и его значения в базе знаний можно представить в строковом виде. В реальной ситуации строки имеют вполне определенный смысл. Но для работы экспертной системы важным является не смысл отдельных строк - значений фактов, а их согласованность в применяемых к ним правилах. В базе знаний реальной экспертной системы обязательно должны быть логически связанные цепочки значений фактов, которые и выявляются в ходе работы системы. Запись формальных правил должна учитывать это обстоятельство. Иными словами, при моделировании экспертной системы можно абстрагироваться от смысла фактов и их значений в базе знаний, но при соблюдении определенных требований. Именно, используемые в правилах произвольные строки - значения фактов должны связывать несколько правил в логическую цепочку. То есть, одна и та же строка - значение должно входить как в условие одного правило, так и в заключение (действие) другого правила. И хотя семантика значений фактов при этом утрачивается, остается главное -их связь в логические цепочки. Цепочки можно составить произвольной длины и их количество также произвольно. Наряду с цепочками в базе знаний могут быть и одиночные правила, не входящие ни в одну из цепочек. ленное содержание. Для использования же в клеточном автомате база знаний должна быть преобразована к числовому виду, для чего все факты, значения и правила базы следует заменить их числовыми идентификаторами. При такой замене любую базу можно смоделировать тремя множествами целых чисел. Эволюция клеточного автомата, используемого в качестве машины логического вывода, схематично, без подробностей программной реализации, выглядит следующим образом. Полем эволюции служит тор, полученный сшивкой противоположных сторон решётки клеточного автомата. На этом поле части клеток задаются исходные значения, совпадающие с числовыми идентификаторами некоторых значений фактов из базы знаний. Эти клетки составляют исходную конфигурацию клеточного автомата. Далее, на поле клеточного автомата другой части клеток задаются значения, совпадающие с числовыми идентификаторами правил базы знаний. Таким образом, активируются все правила, имеющиеся в базе. Оставшиеся клетки пустуют, т. е. у них нет никаких числовых значений. Свойства клеток-фактов и клеток-правил разные. Клетки-правила могут проверять значения клеток заданной окрестности, и также существуют некоторое заданное время. Пусть под периодом эволюции понимается время, нужное для однократного обновления состояний всех клеток автомата. Пусть также под окрестностью понимаются ближайшие соседи выбранной клетки, то есть те, которые имеют либо общую сторону с нею, либо соприкасаются с нею углами (соседство по диагонали). На каждом очередном периоде эволюции клетка-правило осматривает окрестность и, при наличии в окрестности клеток-фактов, совпадающих с посылкой, порождает на свободном месте окрестности новый факт, соответствующий заключению своего правила. Также на каждом периоде проверяется возраст клеток-фактов. При этом всё равно, каким образом такие клетки-факты появились на поле. Они могли входить в исходную конфигурацию фактов автомата, а могли возникнуть в ходе эволюции автомата. Таким образом, эволюция должна привести к отбору из множества всех правил базы знаний тех правил, которые взаимосвязаны и соответствуют исходной конфигурации. Ниже приведены фрагменты файлов, содержащих факты и правила. В приведенных фрагментах символы в скобках, стоящие перед знаком равенства - это имена некоторых фактов, а символы в скобках, стоящие после знака равенства - значения этих фактов. Приведенные выше начальные значения фактов содержат четыре значения, являющиеся началами четырех логических цепочек, образованных фактами и правилами базы знаний. Три значения не входят ни в одну из цепочек базы знаний. При выборе таких параметров эволюции, как время жизни правил и размер квадратной решетки клеточного автомата мы руководствовались следующими соображениями. Будем исходить из того, что правила должны быть выявлены за время эволюции (в периодах эволюции) такое, при котором клетка, перемещаясь, в среднем, по поверхности тора в одном направлении, вернется в исходную точку, откуда началось её движение. За это время поверхность автомата должна быть уже, в основном, заполнена клетками, появившимися в ходе взаимодействия движущихся клеток-правил с клетками-фактами, и повторные проходы по той же траектории движения будут практически невозможными. Определим, сколько периодов, в среднем, понадобится для одного такого прохода. Оценим теперь величину стороны А. входящую в выражение. Обычно число исходных фактов значительно меньше числа правил. Ниже приведен список правил, входящих в полностью восстановленную за это время логическую цепочку. Из анализа хода кривых рисунка можно сделать вывод, что полного восстановления всех цепочек можно добиться после повторения эволюции автомата. Повторную эволюцию можно провести для такого же (или немного большего) промежутка времени. Только следует изменить значения фактов начальной конфигурации. В качестве таких значений нужно взять значения выводов конечных правил всех цепочек, восстановленных на первом этапе эволюции клеточного автомата. Для проверки этого предположения нами был проведен ещё один этап эволюции для случая, когда была восстановлена приведённая выше логическая цепочка. Это значения, входящие в одиночные правила и в правила, расположенные в концах логических цепочек, выявленных на первом этапе эволюции. Их наличие неизбежно, поскольку заранее неизвестно, входят ли они в цепочки или нет. В результате второго этапа эволюции в исследованных случаях было достигнуто полное восстановление всех логических цепочек для правил базы знаний. Анализ финального состояния эволюции клеточного автомата позволяет сделать вывод, что автомат и в самом деле реализовал процедуру прямого логического вывода, используя в качестве правил перехода правила из базы знаний. Увеличивая число фактов начальной конфигурации, изменяя параметры эволюции клеточного автомата, можно добиться полного восстановления всех логических цепочек для правил базы знаний экспертной системы. Клеточный автомат может быть использован при создании экспертных систем, база знаний которых состоит из большого количества правил (единицы тысяч и более). Таковы, к примеру, базы знаний промышленных экспертных систем. Приближенный расчёт, не претендующий на особую точность, показывает, что при большом количестве правил использование клеточного автомата в качестве машины логического вывода может оказаться более выгодным, чем применение известных стратегий вывода в экспертных системах. Оценим число проверок, которое потребуется клеточному автомату для решения этой же задачи -отысканию правил одной логической цепочки.

Предлагается алгоритм синтеза программ с условиями и подпрограммами на основе заданной спецификации. Алгоритм позволяет добиться высокой производительности за счет предварительной подготовки специальных структур данных. Затраты на вывод и извлечение программы характеризуются линейной функцией от функциональных связей, объявленных в спецификации. Приведены результаты опытного сравнения с существующими алгоритмами. Функциональная связь, алгоритмы, логический вывод, синтез программ, функциональное программирование, подпрограммы, условия. В изложено описание и реализация алгоритма синтеза линейных программ, обладающего линейными показателями скорости вывода относительно количества атрибутов и функциональных связей в исходной схеме. В настоящей работе отражено расширение алгоритма для решения задач синтеза ветвящихся программ с условиями и программ с подпрограммами с сохранением линейной эффективности. В для осуществления синтеза программ с подпрограммами перед началом планирования предлагается осуществлять развертку подсхем. В излагаются возможные способы вывода без предварительной развертки, однако эти результаты требуют более детального исследования и подтверждения экспериментальными результатами. В настоящей статье предлагается описание и реализация стратегии вывода на динамически генерируемой и управляемой выводом развертке схемы. Такой алгоритм является более эффективным, т. к. не требует затрат на дополнительную подготовку структур данных, использует меньший объем внешней памяти и не затрагивает подсхемы, не участвующие в планировании на конкретной задаче. Исходные данные для процедуры планирования (синтеза) линейных программ поставляются в виде множества имен атрибутов и функциональных связей. Следом за описанием селектора указываются условные атрибуты, имеющие смысл лишь в ветви условия, в заголовке которой они описаны. Условная ФС может включать в качестве аргументов и результатов атрибуты заголовка схемы и условные атрибуты своей ветви условия. Отметим, что в настоящей работе рассматривается реализация программ с двухальтернативными условиями без вложенных условий. Эти ограничения, вероятно, будут устранены в будущем, а на текущий момент могут быть преодолены с помощью подпрограмм. Теперь введем понятие тип атрибута. Под типом атрибута понимается принадлежность возможных значений атрибута определенному поименованному домену. Выделим элементарные или первичные типы (например, целое число, вещественное число, строка) и сложные или непервичные типы, соответствующие описанию схемы, входящей в С-модель. Для упрощения записи указатель принадлежности атрибута элементарному типу может быть опущен. Таковыми являются условные ФС, аргументами которых являются безусловные атрибуты. Заметим, что результат компиляции не зависит от исходных и целевых атрибутов и может быть использован многократно для выполнения разных задач планирования на модели. Эффективная подготовка исходных данных является отдельной задачей и не учитывается при оценке эффективности. Каждый объект содержит указатель на соответствующее условие, а также изначально пустой список шагов доказательства, принадлежащих этой ветви. Содержит счетчик достижимых аргументов, который используется при выводе и ссылку на атрибут - результат ФС. Для каждого вызова объявляется список аргументов и результатов. Аргументы вызова процедуры определяются в ходе выполнения доказательства, атрибуты-результаты - в процессе подготовки структур данных по субатрибутам подсхем, служащих аргументами ФС текущей схемы. В процессе доказательства могут быть достигнуты не все атрибуты-результаты, поэтому их список может быть сокращен. В процессе компиляции осуществляется и трансформация условий, описанная в предыдущем разделе. Виртуальные атрибуты, созданные в процессе подготовки вариантной части, помечаются свойством Виртуальный, которое может использоваться при синтезе программы из доказательства. Для постановки задачи поиска доказательства необходимо создать атрибут непервичного типа на исходной схеме и объявить объект типа ВызовПодпрограммы с ссылками на исходные и целевые атрибуты (списки атрибутыАргументы и аргумен-тыРезультаты). Результатом вывода является список достижимых атрибутов из числа целевых. Сравнивая эти списки можно сделать вывод об успешном доказательстве теоремы. Функциональные связи и вызовы подпрограмм являются программными термами, вычисляющие по строго определенному набору аргументов значения определенных целевых атрибутов. Будем называть такие программные термы предложениями вычислимости (ПВ). Используя описанные выше входные структуры данных и постановку задачи в виде вызова подпрограммы, алгоритм пытается построить доказательство теоремы существования решения. При этом используется подход со счетчиками аргументов ФС, описанный подробно в . Если при обработке очередного атрибута счетчик аргументов ФС равен нулю (т. е. достижим атрибут - результат ФС), то формируется очередной шаг доказательства. Если на ФС наложено условие, то шаг помещается как в список шагов доказательства текущей подпрограммы, так и в список шагов соответствующей ветви условия. Условие ФС добавляется в список условий допустимости достижимого атрибута (поле условияДопустимости объекта Атрибут). Если получен утвердительный ответ, атрибут помещается в список достижимыеАтрибуты шага доказательства, содержащего вариантную часть (ветви условия). Этот специфичный шаг доказательства создается заблаговременно для каждой подпрограммы, содержащей вариантную часть, и добавляется в список шагов доказательства подпрограммы однократно при достижении первого безусловного атрибута - результата условных ФС. Значение, полученное в результате вызова метода являетсяДопустимым достижимого атрибута, назначается свойству являетсяДопустимым шага доказательства. Если при обработке очередного аргумента ФС выясняется, что ФС является безусловной (т. е. допустимой), а шаг доказательства, в котором был получен атрибут-аргумент, не является допустимым, то уменьшение счетчика аргументов ФС не выполняется. Игнорируется также шаг доказательства, содержащий ссылку на вариантную часть. Он используется в дальнейшем при синтезе программы. Выполняется вывод на ФС текущей подпрограммы, без спуска во вложенные вызовы подпрограмм, которые помещаются во временный стек. Затем, при невозможности дальнейшего планирования, осуществляется вывод на очередной подпрограмме из стека, после чего продолжается вывод на текущей подпрограмме. Процесс поиска решения является рекурсивным - вывод всех возможных аргументов вызова внутренних подпрограмм в текущей подпрограмме, рекурсивный запуск планирования на очередной внутренней подпрограмме, получение списка достигнутых целей и продолжение работы во внешней подпрограмме. При этом повторный вход в подпрограмму не выполняется. Каждый спуск в подпрограмму приводит к созданию нового объекта типа Подпрограмма (изначально присутствуют только вызовы подпрограмм). При спуске и подъеме из подпрограммы с помощью рекурсивной ссылки субАтрибут осуществляется перевод фактических параметров в формальные. Кроме того, из списка шагов доказательства удаляются условные шаги, дублируемые в списке ветвей условия. Процесс очистки является рекурсивным в том смысле, что он выполняется для всех вызовов подпрограмм, встречаемых среди шагов доказательства текущей подпрограммы. Основное отличие состоит в том, что очистка выполняется итеративно, по всем ветвям условия. Обработка каждой ветви начинается с базового списка целевых атрибутов, полученных перед достижением шага доказательства, содержащего вариантную часть. По аналогии с приведенным алгоритмом, аргументы условных ПВ, участвующих в достижении целей, добавляются в общий список, а обработанные достижимые атрибуты - удаляются. По окончании работы алгоритма этот список содержит безусловные входные аргументы вариантной части, которые при выходе из процедуры обработки вариантной части добавляются в список целей основной процедуры. Прежде всего, отметим, что приведенные в этом разделе расчеты позволяют получить лишь приблизительные значения времени работы алгоритма, так как учитываются далеко не все типы временных затрат. Основной целью здесь является математическое обоснование линейных показателей скорости работы алгоритма относительно объема исходной спецификации. Пусть также г обозначает количество схем в исходной спецификации, ц - количество непервичных атрибутов (т. е. количество вызовов подпрограмм) в г-й схеме, а Ьк - количество ФС, доставляющих вложенные атрибуты к-го непервичного атрибута в г-й схеме (т. е. количество аргументов вызовов подпрограммы). Отметим, что этот алгоритм решает задачу вывода только на линейных структурах. Каждой сгенерированной ФС назначалось одинаковое количество аргументов и одинаковое количество целей, что позволяет оценивать скорость относительно количества ФС без учета количества аргументов. Генерация данных и осуществление вывода проводилось многократно для сглаживания побочных эффектов. Генерация схем с условиями и подпрограммами производилась с таким расчетом, чтобы обеспечить максимальное количество подсхем с максимальной степенью их вложенности. Каждая пара ФС была представлена в виде схемы, включающей в себя вызов других подсхем. График также достаточно наглядно подтверждает, что алгоритм сохраняет линейные показатели эффективности при обработке схем с условиями и подсхемами. Предложена теоретическая база и реализация алгоритма, предназначенного для синтеза ветвящихся программ и программ с подпрограммами. Экспериментально показано, что предложенная стратегия вывода на базе С-моделей сохраняет эффективность и линейные показатели сложности при планировании на схемах с вариантной частью и подсхемами. Использование стратегии динамической развертки не ухудшает показателей скорости вычислений, но, очевидно, использует значительно меньший объем вычислительных ресурсов при компиляции. В последующих работах будут приведены результаты исследований в области синтеза рекурсивных программ.

Подробно рассмотрен вопрос об особенностях содержания образования. Приведены аргументы в пользу выбранного подхода. К сожалению, даже среди специалистов нет единого понимания относительно этих вопросов. В профессиональной и популярной литературе наиболее часто встречаются три подхода. Информатика как супернаука. Такое определение, по нашему мнению, мало конструктивно, так как при буквальном его применении в сферу информатики следует включить не только кибернетику, библиотечное дело и наукометрию, но также историю, географию, лингвистику и т.д., поскольку все указанные науки имеют дело со сбором и переработкой специфической информации. К тому же в данном определении нет и намека на компьютеры. Информатика как наука об информационных технологиях. Приведенные выше рассуждения представляют не только терминологический интерес, но позволяют глубже понять место информатики среди других наук и ее роль в профессиональном образовании. Системная информатика непосредственно примыкает к вычислительной технике и имеет дело с проблемами, которые относительно не зависят от предметной области. Это прежде всего общие вопросы создания программного обеспечения вычислительной техники. Поэтому системную информатику можно с определенной натяжкой отождествить с программированием. Прикладная информатика, наоборот, всегда проблемно окрашена, поэтому она подразделяется на ряд направлений, каждое из которых обслуживает определенную предметную область. область вычислительной техники, область информатики (системной и прикладной) и проблемную область. В каждой из них разработку должен поддерживать соответствующий специалист, подобно тому, как экспедицию, пересекающую несколько стран, должны сопровождать местные проводники. Таким образом, для осуществления разработки потребуются специалисты нескольких направлений. Специалисты по вычислительной технике, которых мы, следуя принятому выше разграничению наук, выносим за скобки дальнейшего рассмотрения. Специалисты в области системной информатики. В специальной литературе их часто называют ИТ-специалистами, а на бытовом уровне - программистами. Специалисты-предметники, являющиеся конечными пользователями компьютерных технологий. В нашем случае это должны быть профессионалы в области наук о Земле. Для того чтобы специалисты в смежных областях могли продуктивно общаться, они должны иметь общий понятийный аппарат, т. е. их профили должны существенно пересекаться. Мы же видим явный разрыв в знаниях между программистами и специалистами-предметниками, поэтому обеспечить полный цикл разработки прикладной системы силами указанных специалистов невозможно. Практика показывает, что такая ситуация имеет место практически во всех проблемных областях, что препятствует реальному внедрению средств вычислительной техники. Это обстоятельство объективно требует привлечения к информационным проектам еще одной категории специалистов. Специалисты по прикладной информатике. Подготовка таких специалистов возможна двумя способами. Первый лежит в русле традиционного для нашей системы технического образования узкопрофильного мышления, когда для каждого оформившегося научно-практического направления выделяется отдельная специальность. Не отрицая принципиальной возможности такого узкопрофильного подхода, следует указать на его ограниченность. Он предполагает для каждой проблемной науки создание и утверждение собственного образовательного стандарта, после чего должно происходить лицензирование подготовки по каждой из узких специальностей. Второй путь основывается на идее подготовки специалистов широкого профиля. При этом предполагается расширение профилей традиционных программистов в сторону прикладных наук, а предметных специалистов - в сторону информатики до тех пор, пока они не будут пересекаться в достаточной степени. Именно этот путь представляется нам наиболее перспективным для классического университета. Мы убеждены в том, что широкое внедрение компьютерных технологий в разнообразные прикладные науки естественно-научного и гуманитарного профиля должно проводиться в основном не профессиональными программистами, а самими специалистами-предметниками. Но это должны быть не обычные гуманитарии и естественники, а специалисты нового типа. Являясь носителями менталитета своей науки, они должны иметь профессиональную подготовку по прикладной информатике и смежным дисциплинам. Одним из обязательных условий зачисления является наличие темы дипломного исследования, для выполнения которого требуется использование компьютерной технологии. Из отобранных студентов формируются сводные группы, которые прикрепляются к факультету информатики на все время специализации. Учебный план цикла прикладной информатики построен по традиционной схеме классического университетского образования. Он содержит блок общеобразовательных дисциплин информатики, к которым относятся дискретная математика, вычислительные системы, программирование, базы данных, и предметы для углубленного изучения методов и систем компьютерной обработки разнообразных данных (информационные технологии) в соответствии со спецификой базовой специальности. Изучение теории множеств необходимо для знакомства с современными основаниями математики. Теория отношений лежит в основе построения математических моделей баз данных. Модели и алгоритмы теории графов способствуют формированию математического мышления и представляют собой широкое поле для выбора структур представления данных и способов их обработки. Начала математической логики важны с двух точек зрения. Во-первых, как математический аппарат для описания функциональных схем компьютера, а во-вторых, как база для последующего выхода на языки логического программирования. Основная задача этого курса - дать представление об определяющей роли операционной системы для работы компьютера и пользователя. Эти знания позволяют преодолеть психологический барьер, мешающий пользователям активно и, главное, осознанно работать. Дидактический материал для лабораторных работ представлен в файлах общего доступа в сети факультета информатики. Продолжение курса - краткое знакомство с компьютерными сетями. Студенты знакомятся на лекциях и лабораторных занятиях с составом и структурой сети факультета информатики. В качестве самостоятельной работы студентам предлагается изучить и изложить в наглядной форме сведения о сети своего факультета или кафедры. Нужно заметить, что основная масса студентов относится к этой работе весьма творчески, они не просто собирают сведения, но и анализируют, насколько эффективно используются аппаратные и программные возможности сетей. Поскольку студенты межфакультетской специализации в основном старшекурсники, то у них уже вполне сформированы научные интересы, поэтому обычно в ходе выполнения лабораторных работ каждый находит адреса сайтов или конференции по своему научному направлению и может познакомиться с самыми современными разработками и идеями. В первой части изучаются основы алгоритмизации на примерах решения задач, автоматически выполняющихся в различных прикладных пакетах. Определенный круг составляют задачи, моделирующие объекты и закономерности дискретной математики. К ним относятся модальные формы, разнообразные меню и диалоговые окна, просмотрщики файлов, компоненты для вывода графической информации, компоненты для создания баз данных, способы организации взаимодействия различных программ. Изучение программирования важно для понимания того, как создается программное обеспечение компьютера. Кроме того, оно важно и с практической точки зрения для приобретения навыков записи алгоритмов на алгоритмических языках, что требуется при использовании почти всех прикладных пакетов. Три названные базовые дисциплины изучаются студентами в течение двух семестров параллельно и взаимосвязанно. Полученные знания образуют стартовую площадку, с которой можно углубляться в изучение любого раздела информатики. Это очень важный курс, потому что без знакомства с основами современных баз данных невозможно себе представить не только квалифицированного специалиста - программиста, но и грамотного пользователя компьютером. Теоретический раздел курса состоит из шести частей. Первая часть посвящена закономерности возникновения этого направления в информатике, ограниченности возможностей файловых систем для ведения информационных баз, определению основных понятий, таких как уровни представления информации, концепции баз данных и прочие. Здесь наиболее подробно рассматриваются таблицы и запросы, составляющие ядро базы данных. Вводятся основные понятия реляционной модели данных, обсуждаются свойства отношений и базовые механизмы манипулирования данными. К этому времени студенты готовы создать свои базы данных. В современных экономических условиях послевузовская траектория специалиста во многом определяется его возможностями оперативно реагировать на предложения рынка труда. Так, например, для специалистов в области естественно-научных отраслей знания, таких как химия, экология, биология, геология и т.д., большое значение имеет владение методами компьютерного анализа данных. Для специалистов гуманитарного профиля необходимы знания по автоматизации работы с текстовой информацией. Поэтому студенты межфакультетской специализации для углубленного изучения пакетов различных направлений делятся на три подгруппы. Для студентов биологического, химического гео-лого-географического факультетов, а также социологов (философский факультет), которым профессионально важен компьютерный анализ данных, в учебном плане специализации предусмотрены курс для изучения теоретических аспектов проблемы, а также работа с соответствующими компьютерными пакетами. Основной методический прием организации занятий сводится к принципу обучения на примерах. В рамках данного курса студенты выполняют лабораторные работы на персональных компьютерах с использованием собственных экспериментальных данных, а далее - курсовую и дипломную работы. Причем тема дипломной работы выбирается такой, чтобы содержание работы требовало широкого применения разнообразных методов анализа данных. Темы дипломных работ формулируются и утверждаются на базовых факультетах, однако научное руководство каждой дипломной работой выполняется совместно двумя руководителями - от базового факультета и от факультета информатики. Первый осуществляет руководство с позиций специалиста в базовой области знания, по которой специализируется выпускник, второй - с позиций правильности применения в дипломной работе математических и статистических методов, процедур обработки данных и компьютерных технологий. Опыт преподавания курса анализа данных показал, что имеется и специфика в запросах различных специальностей. В связи с этим была выделена группа студентов, для которых важен больший уклон в сторону изучения специальных методов математического анализа данных, характерных для данных, получаемых, как правило, в гидрологии, геологии и химии. При этом студенты используют различные языки и системы программирования. Использование языков программирования совершенно необходимо при решении задач аппроксимации и нелинейной обработки данных, анализа временных рядов и прогнозирования, планирования эксперимента. Для студентов гуманитарных факультетов вводится курс по информационным системам. Он включает в себя следующие разделы. Помимо освоения общих принципов работы с текстовыми документами, изучаются технологические приемы для разработки шаблонов бланков, буклетов, электронных форм. Создание группы подобных документов на основе механизма слияния текстового и табличного документов позволяет познакомиться с полями слияния. Изучаются вопросы автоматизации операций над текстовыми документами с использованием макросов. зачетного задания по данному разделу предлагается задание, имеющее несколько вариантов решения. Студент должен сам выбрать наиболее простое и технологичное решение, продемонстрировав полученные на занятиях навыки. Знакомство со средствами автоматизации разработки документов сопровождается изучением принципов работы сканера и цифрового фотоаппарата. Дается понятие о слоях изображения и возможности их использования для создания графических композиций. Знакомство со средствами разработки НТМЪ-стра-ниц происходит постепенно. Важно также отметить, что подавляющее число выпускников сохранило профиль базового факультета. Отзывы с предприятий и организаций, где они работают в настоящее время, подчеркивают мастерство в использовании ими компьютерных технологий. А тот факт, что некоторые из выпускников связали свою профессиональную деятельность с областью информатики, говорит о высоком уровне знаний, полученных ими при обучении на специализации. Специализация превратилась в неотъемлемую и стабильную часть учебного процесса ТГУ, расширяющую сферу полноценного обучения студентов гуманитарных и естественно-научных факультетов новым информационным технологиям. Есть и лауреаты премии Академии наук за лучшую студенческую работу. Привезла с собой шрифты с кириллицей, пишу полностью по-русски.

казывают, что есть связь между технологиями обучения и уровнем развития компетентности конкретного студента. В целом процесс обучения магистров направлен на формирование у обучающихся общекультурных и профессиональных компетенций, предусмотренных ФГОС ВПО. Содержание обучения, применяемые формы, методы и средства обучения акцентированы на инновационные тенденции развития среднего и высшего педагогического образования. Это снижает мотивированность к самостоятельной учебноисследовательской деятельности и порождает проблемы усвоения содержания. Ключевым звеном, создающим условия для обеспечения подготовки магистров, является технологичность процесса. Отметим, что технологичность как характеристика присуща информатике как науке и как учебной дисциплине. Для диагностичной постановки целей обучения воспользуемся таксономией Дж. Для образования в области информатики как бы-строразвивающейся науки, в этой категории условно можно выделить две группы понятий, фактов, явлений, правил и т. п. К первой группе отнесем фундаментальные знания, прошедшие апробацию, принятые всем научным и педагогическим сообществом, медленно изменяющимся во времени. ний студент должен усвоить с достаточным уровнем глубины и полноты, что позволит ему оценивать, а затем и создавать на фундаментальной основе инновационные образовательные продукты. Вторую группу составляют знания, которые подвергаются противоречивым изменениям и смене научных парадигм. При их освоении студент должен понять принцип нелинейности развития информатики как науки. Как следствие студент должен быть готов к непрерывному совершенствованию собственных знаний, необходимых для успешного осуществления педагогической профессиональной деятельности в современном образовательном пространстве. Блуму, предполагает умение интерпретировать материал, объяснять факты, связи между явлениями и процессами. Профессиональная педагогическая деятельность должна быть ориентирована у студентов на высокий уровень понимания, предполагающий готовность доступно объяснять сложные факты и связи. Магистр информационных технологий в образовании должен уметь выделять актуальные направления в образовании, эффективность которых может быть усилена за счет использования современных информационных технологий и развивающегося информационного образовательного пространства. Каждая новая категория означает более высокий уровень усвоения. Все эти действия надо выработать у студента и проверить степень их развитости. Проверка степени развитости осуществляется с помощью специально разработанной системы профессиональных учебных задач, заданной когнитивной сложности (по Д. Толлингеровой) . Это задачи, включающие тесты на освоение теоретических понятий, лабораторные работы и упражнения на освоение средств информационных технологий, учебные проекты, исследовательские работы, ориентированные на самостоятельное создание инновационных образовательных продуктов. На схеме выделены блоки обучения, их последовательность, содержание с указанием видов учебной деятельности студентов и наиболее важных компетенций, формируемых на этапе обучения. Первый блок осуществляется преимущественно в форме собеседования с магистрами, в его рамках определяются направления исследования и формируется индивидуальный образовательный маршрут. В этом блоке значимые проблемы и понятия предметной области информатики могут быть изложены преподавателем в форме лекции. Кроме того, в рамках совместного с преподавателем обсуждения студент определяется с выбором разделов теоретической информатики и средств ИТ, которые необходимо усвоить для выполнения магистерского исследования. Второй блок предполагает самостоятельную работу студентов по освоению содержания, инструментальных информационных технологий, которые используются для решения профессиональных задач в этой сфере. Самостоятельная работа студентов осуществляется под руководством преподавателей, которое предполагает консультирование и текущий контроль. По нашему мнению, значимая роль практики в рамках подготовки магистров заключается в создании условий для проявления профессиональных педагогических компетенций студентов, а также в возможности осуществления текущей и итоговой апробации результатов своей исследовательской деятельности. Самооценка достижений студентов, которая проявляется в анализе результатов апробации разработанных учебно-методических материалов и ЭОР, необходима для коррекции материалов и обогащения профессионального опыта. Концептуальной методологической основой предлагаемых технологий обучения является компетентностный подход, личностно-ориентированное обучение, модульное построение учебного плана и учебных программ. В соответствии с принципами ком-петентностного подхода диагностичность целей обучения достигается за счет представленного перечня компетенций, которыми должен обладать выпускник, и методов оценивания их сформированности. Определим основные методологические требования, которым должны удовлетворять педагогические технологии . Системность. Управляемость. Предполагает возможность диагностического целеполагания, планирования, поэтапной диагностики, варьирования средствами и методами с целью достижения заданных результатов. Эффективность. Педагогическая технология должна гарантировать достижение определенного стандарта обучения с учетом временных ограничений, фиксированных затрат и личностных особенностей обучаемых. Воспроизводимость. Предполагает возможность применения педагогической технологии в других однотипных образовательных учреждениях, другими субъектами. Ведущей характеристикой технологии обучения данному модулю является соблюдение принципа системности в отборе содержания. Управляемость должна быть обеспечена соответствующими учебно-методическими материалами. Кроме системы задач для проверки усвоения студентами основных понятий модуля могут использоваться автоматизированные тесты. Это позволит диагностировать уровень сформированных общенаучных компетенций. Наличие таких задач в значительной степени обеспечивает воспроизводимость технологии, а также позволяет сформировать оптимальное понятийное ядро, теоретический базис, необходимый для освоения других модулей учебной программы. В этом модуле важными для обеспечения эффективности технологии обучения является отбор содержания в условиях, ограниченных стандартом учебных часов, и достаточно большой перечень понятий теоретической информатики, входящих в это ядро. дентами современными технологиями и средствами разработки, оценки, внедрения и использования ИКТ в образовании. Концептуально технология обучения в рамках данного модуля в качестве ведущей задачи предполагает развитие умения разрабатывать проекты, в первую очередь связанные с использованием средств информационных технологий в образовании. Развитие компетенций в данном модуле предполагает у студентов сформированность компетенций в теоретической области как основы, необходимой для реализации информационных образовательных ресурсов на практике. Эффективность педагогической технологии на данном этапе обучения предполагает обязательное наличие у преподавателя таких демонстрационных примеров. Воспроизводимость технологии обучения поддерживается учебно-методическими материалами и системой лабораторных работ, апробированными нами в течение многих лет. Лабораторные работы включают сопутствующие демонстрационные примеры и методические рекомендации преподавателю. В рекомендациях для преподавателя приводится перечень типичных ошибок студентов при выполнении лабораторных работ и способы их устранения. Успешность освоения дисциплин этого модуля предполагает устойчивое владение студентами понятийным ядром, сформированным в первом и втором модулях. В ходе освоения этого модуля студент сможет уточнить профессиональный выбор, сориентироваться на научную либо на практическую деятельность. Технологии обучения в концептуальном плане в данном модуле отражают идеи ком-петентностного подхода и его реализацию в среднем образовании. Они должны ориентировать студента на то, что цели современного среднего образования формируются с учетом актуализации жизненного опыта учеников, необходимости применения на практике полученных знаний и умений. Принятие предложенного подхода поможет студенту разрабатывать учебные программы по информатике и ИКТ, имеющие деятельностную направленность с возможностью задания планируемых результатов обучения через систему образцов деятельности (в том числе, учебных задач, решение которых учеником свидетельствует о выполнении им требований программы). Основными формами обучения в этом модуле являются проблемные лекции, семинарские занятия, в подготовке и проведении которых активно участвуют студенты, и самостоятельная работа. Учебная деятельность приобретает индивидуальный характер или осуществляется в небольших группах. Это накладывает особые требования на управление учебной деятельностью и эффективностью усвоения материала или формирования профессиональных компетенций. Целесообразно широко применять технологии развития критического мышления с активным привлечением средств информационных технологий на всех ее этапах (фаза вызова, реализация и рефлексия). В рамках модуля для самостоятельной работы целесообразно использовать дистанционные формы обучения, постепенно разрабатывая и апробируя учебнометодические материалы в цифровой форме. Дисциплины этого модуля формируют у студентов комплекс знаний и умений интерпретировать современные научные знания из области информатики в область методической деятельности, в компетенции, связанные с созданием учебно-методической документации, в том числе программ развития учебных заведений в условиях разработки и внедрения инноваций, что способствует уточнению профессионального выбора либо практической либо научной деятельности. Описанная технология подготовки, включающая соответствующие технологии обучения (проблемное, рефлексивное, развитие критического мышления, широкое использование средств информационных технологий, возможностей глобального информационного пространства, использование активных методов обучения), направлена на развитие общекультурных и профессиональных компетенций и опыта глубокого освоения научных понятий и методов в области информатики и междисциплинарных понятий. Это создает основу для непрерывного образования в области информатики и информационных технологий в рамках будущей профессиональной деятельности, ориентирует будущего специалиста на потребности современного рынка труда.

Использование информации как фактора производства изменяет структуру затрат производителя. Особые свойства информации модифицируют действие закона об уменьшении предельной производительности капитала. В соответствии с законом возрастающей отдачи увеличение объема затрат капитала и труда обычно ведет к усовершенствованию организации производства, что повышает эффективность использования труда и капитала. В условиях глобальной экономики фирмы во все большей степени конкурируют между собой за новые научные знания, за право контроля и регулирования информационных и финансовых потоков, за собственность на информационный капитал, которые во многом определяют их конкурентоспособность на мировом рынке. Стремительное нарастание информационного капитала влияет на трансформацию других форм капитала (денежного, производительного, человеческого) и всей структуры национальной экономики. Монополизация информационного капитала (инноваций, нововведений, ноу-хау и информации как товара или услуги) обеспечивает контроль за финансовыми процессами и позволяет контролировать движение других форм капитала, следовательно, всего материального производства. Проблема разработки теории информационного капитала тесно связана с интеллектуальным капиталом и интеллектуальной собственностью. Эти два понятия неоднозначно трактуются экономической наукой. В процессе данного исследования под интеллектуальным капиталом целесообразно понимать совокупность знаний, опыта, навыков, различных результатов творческой деятельности индивида, не отчуждаемых от его собственника. Интеллектуальный капитал, воплощенный в активы, представляет собой интеллектуальную собственность (патент, авторское право, права на дизайн, производственные секреты, ноу-хау, товарные знаки, знаки обслуживания) . Интеллектуальный капитал воплощается в определенные информационные продукты, отчуждаемые от их производителя и становящиеся объектом купли-продажи. Отчуждение информационного продукта от его производителя и использование этого продукта собственником в целях получения прибыли дает основание говорить о том, что наряду с интеллектуальным капиталом существует информационный капитал. На наш взгляд, в ИКТ-капитал следует внести и сами ИКТ-тех-нологии и другие виды информации, влияющие на рост дохода от их использования. В информационном обществе, по его мнению, капитал функционирует не в вещественно-денежной, а в вещественно-денежно-информационной форме. Один из постулатов концепции заключается в том, что владение той или иной информацией может повлиять на рыночные цены, то есть на эффективность использования капитала. Информационная рента - это важнейшая категория информационной экономики, которая может быть определена как присваиваемая собственником информационного капитала сверхприбыль, которая получена в результате капитализации (разработки, внедрения, накопления, тиражирования и реализации) нововведений в информационном секторе экономики. Информационная рента, как долговременный дополнительный эффект, получаемый от владения и использования информационного капитала, в структуре цены реализуемого информационного продукта (услуги) составляет довольно значительную долю получаемой собственником прибыли. Когда речь идет о капитале как объекте экономических отношений, то иногда имеется в виду его физическое, материально-вещественное содержание, что в трактовке экономической теории именуется физическим капиталом. Подтверждением этих свойств служит его выделение в самостоятельную форму капитала. Все эти признаки и свойства присутствуют в информационном капитале одновременно. Отсутствие одного из них означает исчезновение самого капитала. Чтобы подойти к определению информационного капитала, воспользуемся наиболее общим определением капитала. Капиталом можно считать все то, что отсутствует в готовом виде в природе и не является ее непосредственным порождением, что создается самим человечеством, его интеллектом и трудом, что длительно накапливается из поколения в поколение, что требует для своего поддержания новых знаний и информации, что служит их основным источником и средством извлечения, что образует необходимую основу для качественного скачка в способах производства, что используется людьми в созидании всего того, что также не присутствует в готовом виде в природе, и что, имея эффект приращения, способно к наращиванию, накоплению и обновлению не только себя самого, но и других социально-экономических параметров общества . Важность информационного капитала определяется принципиальной неполнотой знаний о будущем. Если будущее является вполне определенным (и потому известным), то для обеспечения эффективности капитала достаточно ценовой информации и грамотного использования первых трех видов активов. Если будущее не является вполне определенным (и потому не вполне известным), то для обеспечения эффективности капитала требуется обработка неценовой информации (необходимо уметь оценить существующие и возникающие в будущем тенденции изменения и выработать план действий, направленный на усиление благоприятных и ослабление неблагоприятных тенденций). Информационный капитал - это способность верно оценивать неценовую информацию и принимать на этой основе адекватные решения относительно будущего поведения. Чем неопределеннее будущее и чем адекватнее принимаемые решения, тем ценнее информационный капитал. Напротив, если указанная разность отрицательна, то рынок отрицательно оценивает информационный капитал фирмы, и такая фирма может быть продана на рынке только с убытком. Это одна из причин низкой капитализации российских предприятий сегодня. Дальнейший анализ информационного капитала требует учета различий между индивидуальным капиталом, корпоративным капиталом и общественным капиталом. Сказанное выше относится в основном к корпоративному капиталу. Однако информационный капитал составляет также существенную часть индивидуального и общественного капитала. В отличие от других видов капитала, человеческий капитал так же неотделим от индивида, как и его личные способности. Денежный доход на человеческий капитал принципиально отличается от заработной платы. Заработная плата - вознаграждение за индивидуальный труд, осуществляемый по определенным правилам (стандарту). Она зависит от квалификации и профессионализма работника. Прибыль на человеческий капитал - вознаграждение за индивидуальный труд, для которого не существует стандарта, который требует, помимо квалификации и профессионализма, творчества и применения уникальных способностей. Традиционные примеры общественного блага - национальная безопасность, неприкосновенность личности, жилища и иной собственности, соответствующие международным стандартам уровни жизни и образованности, гарантированность прав человека и т. п. К числу общественных благ относится также взаимное доверие граждан друг к другу, доверие к власти, готовность соблюдать законы, что позволяет обществу успешно функционировать в условиях роста индивидуальной свободы и личной независимости. На первый взгляд, кажется, что применительно к общественным благам нельзя говорить о рынке. Однако если понимать рынок как пространство обмена благами любой природы, опосредованных движением денежных потоков, то понятие рынка можно распространить и на функционирование общественных благ. Тем не менее, принципиальное различие между индивидуальными и общественными благами сохраняется. В отличие от индивидуальных благ, которые рынок оценивает непосредственно (посредством рыночных цен), общественные блага допускают только косвенную и усредненную рыночную оценку своей ценности. В основе косвенных оценок лежит либо степень соответствия принятому стандарту, либо использование таких усредненных показателей, как темп экономического роста, валовой продукт на душу населения, уровень минимальной обеспеченности, средняя продолжительность жизни, средний уровень образованности, степень социального неравенства, уровень коррупции в обществе и т. п. В зависимости от конкретных значений этих показателей можно оценить степень эффективности общественного капитала. Таким образом, общественный информационный капитал - это вид активов, позволяющий эффективно увеличивать богатство общества в целом в условиях неполной предсказуемости изменений, происходящих в политической, экономической, социальной и культурной среде, при наличии геополитических, военных и иных серьезных вызовов и угроз. Чем быстрее происходят изменения в стране и мире, чем сильнее конкуренция между странами, чем труднее выбрать путь, обеспечивающий достойное будущее, тем ценнее общественный информационный капитал в стране. В отличие от первых трех видов активов, информационный капитал нельзя оценить непосредственно. Однако косвенная оценка информационного капитала не только вполне возможна, но и регулярно осуществляется рынком. Допустим, что речь идет о капитале корпорации. Рыночная цена ее информационного капитала равна разности между общей стоимостью корпорации на рынке (это стоимость всех ее акций) и балансовой стоимостью первых трех видов ее активов. Чем больше эта разность, тем больше стоимость информационного капитала. Качественное улучшение капитала предприятия в результате внедрения в него информационного продукта принимает характер информационной составляющей капитала. Функционируя в процессе производства, капитал каждый раз переносит данное полезное свойство на изготавливаемый продукт, причем чаще всего без непосредственного участия труда или при его незначительном участии. Можно предположить, что такая стоимость создается интеллектуальным трудом особого круга лиц, участвующих в создании информационного продукта, который и трансформируется затем в информационную составляющую как физического, так и всего совокупного капитала предприятия. Здесь информационная составляющая капитала является посредником, промежуточным звеном между интеллектуальным трудом и продуктом, создаваемым в процессе функционирования капитала с включенной в него информационной составляющей. В этом случае произведенный продукт обладает полезными свойствами, выгодно отличающими его от альтернативных продуктов, товаров-заменителей. В этой своей функции информация является элементом конкурентоспособности. Конкурентоспособность товаров всех видов - от автомобиля до компьютера - зависит не только от доступа к подобной информации, но также и от четкого представления о том, какая информация необходима для обеспечения требуемых структурных и функциональных характеристик. Информационная составляющая капитала является фактором экономического роста. Также информационная составляющая капитала является фактором экономии издержек. Следовательно, информационная составляющая капитала предприятия - это часть его ресурсного потенциала, участвующая в создании стоимости производимого продукта. Информационная составляющая свойственна капиталу, который по своему носителю может иметь как вещественную природу, так и отличную от вещественной. Иначе говоря, это капитал как вещественный, так и интеллектуальный и человеческий, а также капитал в других формах. Говоря о капитале в общем значении и его информационной составляющей, можно сделать вывод, что информационная составляющая капитала - это его органичная часть, которая обеспечивает целесообразное и эффективное использование факторов производства. Оценка благ с субъективных позиций имеет место как при определении ценности потребительских благ и услуг, так и производственных факторов. Свидетельством существования информационной составляющей капитала фирмы является разрыв между балансовой оценкой ее материальных активов и рыночной оценкой . Он обусловливается накопленной информационной составляющей интеллектуального капитала фирмы и информационной составляющей материальных и нематериальных средств производства, что при производительном применении информационной составляющей капитала является источником возникновения информационной ренты как имплицитной (включенной в прибыль) формы прибыли. Классики марксизма не сводили производство к созданию материальных благ. Они видели в производстве нечто большее, чем производство вещественного богатства общества, а именно - производство самих знаний, индивидуальных и коллективных форм общественного сознания. Поэтому информационный капитал, опираясь на новые информационные технологии (вычислительную технику, средства телекоммуникаций, Интернет), возникает, когда промышленное производство и рыночные отношения достигают такого развития, в условиях которого можно свободно купить и адаптировать нужную информацию к производству экономических благ и на основе этого обеспечивать постоянно нарастающую отдачу промышленного капитала, который уже сам становится, причиной возрастания информационной составляющей капитала. Таким образом, сущность информационного капитала, как и всякой другой формы капитала, лежит в плоскости анализа экономического поведения конкретных субъектов производственных отношений в определенных социальных условиях. Требуется обоснование сущностных признаков капитала как производственного отношения, в рамках которого экономическое поведение всех участников хозяйственной деятельности подчинено максимизации использования всех продуктивных возможностей функционирующих средств производства, чтобы они с минимальными издержками для отдельных людей и для общества в целом приносили приращение имеющихся результатов и обеспечивали их самовозра-стание по стоимости и материально-вещественному содержанию.

Приведен краткий обзор результатов его исследований в области разработки и развития моделей, методов и информационных технологий, ориентированных на поддержку решения актуальных задач управления региональным развитием и функционированием ключевых подсистем социально-экономической системы Мурманской области. направления научных исследований, информационные технологии, основные научные результаты, подготовка кадров. Комплексные исследования особенностей природной среды высокоширотной области земного шара и создание научных основ обеспечения жизни и хозяйственной деятельности в районах Крайнего Севера, проводимые в Кольском научном центре РАН, требуют хранения и обработки больших объемов разнородной информации. Базовый коллектив Института был сформирован на основе сотрудников ВЦ КП и нескольких исследовательских групп из институтов Центра, занимавшихся математическим и компьютерным моделированием для решения прикладных задач, кроме того, были приглашены специалисты высшей квалификации из других регионов России. В последующие годы штатная численность Института, как и во всем КНЦ РАН, постепенно сокращалась. Время становления ИИММ совпало с одним из наиболее сложных периодов в истории отечественной науки, поэтому проблема высококвалифицированных кадров остро стояла перед ним с момента его организации. Именно в это время в результате обобщения результатов, получаемых различными исследовательскими коллективами, в Институте формировалась единая научная школа. Основным направлением исследований научной школы становятся разработка и развитие теоретических и методических основ информационных технологий поддержки управления региональным развитием, а также практическая реализация указанных технологий в прикладных информационных системах. Использование формальных концептуальных моделей дает возможность в значительной мере автоматизировать ранние этапы разработки проблемно ориентированных информационных систем. В частности, формальный анализ концептуальной модели позволяет определить принципиальную разрешимость задач до перехода к их практическому решению, сформировать целостную спецификацию информационных, вычислительных и телекоммуникационных ресурсов, необходимых для поддержки решения задачи. Была разработана единая концепция нечеткого логического вывода на основе интервальных оценок неопределенности, ориентированная на различные уровни точности априорных и экспертных знаний о слабоструктурированных предметных областях. Построены математически обоснованные методы оперирования с неопределенными высказываниями, позволяющими эффективно выявлять и исправлять противоречия в исходных знаниях. Предложены методики дедуктивного вывода, обеспечивающие значимые логические следствия в смысле уменьшения степени их неопределенности. На основе интеграции средств исследования слабоформализованных сложных нестационарных пространственных объектов и комплексного использования экспертных знаний разработана ситуационная модель для анализа и прогнозирования альтернативных вариантов развития региональных природно-промышленных комплексов. С помощью модели осуществляется выбор альтернативных сценариев развития этих комплексов для дальнейшего исследования средствами имитационного моделирования. Одной из основных проблем при применении метода системной динамики является создание структуры имитационной модели, адекватно представляющей имитируемый процесс. Для компьютерного моделирования динамики сложных систем, содержащих пространственные объекты, разработана методика интеграции моделей системной динамики и геоинформационных систем. В рамках методики разработана классификация технологий организации двухстороннего симметричного взаимодействия между моделями, а также классификация прикладных задач моделирования и спецификация соответствующих интерфейсов в виде набора ограничений и требований. Методика обеспечила возможность создания имитационных моделей сложных динамических систем, параметры которых существенно зависят от их пространственного расположения. Важность научно обоснованного прогнозирования и использования современных информационных технологий для поддержки принятия решений на всех уровнях управления региональным развитием определяет еще одно стратегическое направление исследований Института. Именно социальноэкономическим системам чаще всего присущи свойства динамической сложности, разнородности компонентов, изменчивости как значений параметров, так и их влияния на развитие системы. Огромную роль в этих системах играют факторы и связи, трудно поддающиеся формализации. Исследования Института показали, что технология концептуального моделирования позволяет преодолеть многие трудности, связанные с разработкой методов и средств информационно-аналитической поддержки управления социально-экономическими системами. Логическим развитием исследований, связанных с интеграцией концептуального и системнодинамического моделирования, стало создание технологии концептуальных шаблонов для синтеза динамических моделей сложных систем. Данная технология обеспечила построение имитационных моделей из типовых шаблонов, что позволило существенно снизить трудоемкость и сократить сроки создания имитационных моделей социально-экономических систем регионального уровня. На ее основе был создан комплекс сценарно-динамических моделей для исследования и прогнозирования социальноэкономических показателей различных стратегий социально-экономического развития региона . До настоящего времени ключевую роль в развитии региона играли крупные предприятия горнодобывающей и перерабатывающей промышленности. Системный подход к анализу функционирования и развития этих предприятий требует рассмотрения в качестве единого целого природно-промышленных комплексов, включающих как сами предприятия, так и окружающие их природную и социально-экономическую среды. При этом важными являются пространственные параметры, в качестве эффективного инструмента работы с которыми применяются геоинформационные системы (ГИС). Это позволяет учитывать изменения графических атрибутов компонентов объекта при моделировании и отображении его пространственно-временной динамики. Еще в первое десятилетие деятельности Института был получен ряд научных результатов, имеющих важное практическое значение для обеспечения безопасности подземных объектов различного назначения. Разработана структура автоматизированной системы мониторинга окружающей среды подземных атомных станций и хранилищ радиоактивных отходов. Предложена модель устойчивости горных выработок в условиях повышенного давления. Модель, основанная на использовании уравнения неразрывности деформаций многосвязных областей, позволяет рассчитывать смещения горных выработок с целью оценки их безопасности. Создана модель формирования очага горного удара, основанная на интерпретации процесса разрушения горного массива. Разработаны процедуры обработки экспертных знаний вероятностного и детерминированного характера, обеспечивающие логический вывод характеристик горного массива в зоне проведения горных работ для прогнозирования удароопасности. В последующие годы результаты, полученные в ходе создания средств информационноаналитического обеспечения управления безопасностью подземных объектов, были обобщены и использованы при разработке моделей управления безопасностью природно-промышленных объектов других типов. Для широкого класса региональных природно-промышленных комплексов разработано унифицированное информационное обеспечение управления безопасностью. Формализована система базовых понятий предметной области. Выявлена иерархическая структура элементов природнопромышленного комплекса, важных для безопасности. Обоснованы единые формы представления и оценки разнородных опасностей. Полученные результаты создали основу системы поддержки принятия решений по управлению безопасностью. В деятельности КНЦ РАН важное место занимают исследования, связанные с развитием и разработкой новых промышленных технологий и повышением эффективности и надежности действующих производственных процессов и систем. ИИММ КНЦ РАН также принимает участие в таких исследованиях совместно с профильными институтами. Основными задачами Института является создание средств моделирования и автоматизации управления промышленными процессами и технологиями. В области моделирования химико-технологических процессов сотрудниками Института дано теоретическое обоснование возможности построения дискретных автоматных моделей для непрерывных химико-технологических процессов. Разработан метод разделения состояний для непрерывных процессов, который позволяет строить дискретные автоматные модели для линейных и линеаризованных объектов управления. Создана методика применения теории конечных автоматов для построения дискретных диагностических моделей непрерывных технологических процессов (совместно с Институтом химии и технологии редких элементов и минерального сырья КНЦ РАН). На основе полученных результатов предложена и обоснована система диагностики состояний и принятия решений по управлению типовыми непрерывными технологическими процессами на основе дискретных автоматных моделей. Для решения задач рационального использования минеральных полезных ископаемых разработана информационная технология формирования спецификаций процессов и схем обогащения, обеспечивающих наиболее эффективное разделение минеральных компонентов (совместно с Горным институтом КНЦ РАН). Технология обеспечивает возможность анализа динамики преобразования различных фракций минерального сырья, комплексное использование статистических, аналитических и логических моделей, определение параметров и структур процессов разделения минеральных компонентов, приемлемых на множестве задаваемых критериев. На основе анализа общих физических закономерностей поведения минеральных частиц в обогатительных аппаратах разработана агрегированная аналитическая модель разделительных процессов в виде системы дифференциальных уравнений. Модель определенного разделительного аппарата формируется путем подстановки в уравнения выражений, описывающих силы, действующие в этом аппарате. Кроме аналитических моделей разработаны варианты статистических и имитационных моделей для обогащения основных видов минерального сырья Кольского полуострова. Выбор типа модели при реализации исследований обогатительного процесса определяется уровнем его изученности и наличием экспериментальных данных о его характеристиках. В первые годы деятельности Института была создана информационная система Кольского научного центра, объединившая локальные сети и отдельные ПЭВМ научных подразделений Центра в единую систему, обеспечившую сотрудникам подразделений доступ к ресурсам глобальных сетей (российских и международных), внедрение новых информационных технологий, в том числе и дистанционное обучение. С развитием информационных технологий и аппаратных средств данная система постоянно совершенствуется. Для построения интегрированных региональных проблемно ориентированных информационных систем разработана технология федеративного доступа к семантически связанным разнородным базам данных. Технология позволяет интегрировать в логически единое информационное пространство территориально распределенные базы данных, реализованные на различных программно-аппаратных платформах и содержащие семантически связанную информацию. При этом сохраняется функциональность унаследованных информационных систем. Разработана информационная технология анализа и прогноза нагрузки на региональные информационно-вычислительные системы, новизна которой заключается в использовании моделей системной динамики на двух уровнях. На уровне стратегического планирования развития региональных информационно-вычислительных систем моделируется динамика перспективных информационных потребностей региона, на втором уровне моделируются варианты развертывания распределенных вычислений на имеющихся региональных сетях. Технология обеспечивает поддержку решения задач стратегического планирования структуры и характеристик региональных информационно-вычислительных систем и задач реализации распределенных вычислений на имеющейся региональной вычислительной базе. В русле этих тенденций в Институте в последние годы проводятся исследования, связанные с использованием онтологий и технологий агентного моделирования. В частности, разработан метод семантического анализа информации на основе онтологии, который обеспечивает повышение точности целевого доступа к данным информационных систем и систем моделирования, а также позволяет выполнять оперативную настройку системы на различные модели предметной области. О высоком научном уровне и актуальности исследований, проводимых в Институте, свидетельствуют результаты, включенные в важнейшие итоги научной деятельности РАН. Научноисследовательские проекты, выполняемые в Институте, включаются в целевые программы различного уровня, а также получают поддержку научных фондов. Результаты научных исследований Института находят свое воплощение в различных проблемно ориентированных программно-аппаратных системах, успешно использующихся в организациях и на предприятиях горнопромышленного обогатительного комплекса, в образовательных и иных учреждениях региона. Это всегда понимали в Институте, и это понимание выражалось в активном участии ИИММ КНЦ РАН в подготовке профессиональных кадров, в том числе и высококвалифицированных. На базе ИИММ со дня его основания долгое время успешно функционировал научно-учебный комплекс, обеспечивший в сложный начальный период массовой информатизации науки подготовку и переподготовку многих ученых Кольского научного центра в области современных (на тот период) информационных технологий, основанных на персональных компьютерах. Фактически, это был единственный в городе учебный центр, в котором могли дать профессиональную консультацию и обучить эффективному использованию персональных ЭВМ в научных исследованиях. Деятельность по подготовке специалистов в области математического и компьютерного моделирования, информационных технологий и систем быстро вышла за рамки Академии наук. Сегодня в Мурманской области трудно найти организацию или предприятие, где бы не работали выпускники факультета ИПМ. Некоторые из них работают в ведущих компьютерных фирмах крупных городов России, включая Санкт-Петербург и Москву. Такими успехами факультет обязан, прежде всего, своему базовому институту, сотрудники которого составляют костяк профессорско-преподавательского состава факультета ИПМ. Институт осуществляет активную организационную и методическую поддержку образовательного процесса, на его базе проходят производственные практики студентов, уникальное высокотехнологичное оборудование Института используется в лабораторных практикумах. В этот период была разработана научно-методическая база интеграционных процессов прикладной и фундаментальной науки с образовательными институтами, созданы прикладные программные разработки для поддержки такой интеграции, мультимедийные информационные ресурсы науки и образования. Важнейшим аспектом образовательной деятельности ИИММ является подготовка кадров высшей профессиональной квалификации в профильной аспирантуре. Трое из них уже стали докторами наук. Постоянная забота о кадровом обеспечении, в том числе путем активного привлечения молодежи, позволяет Институту по праву считаться самым молодым институтом КНЦ РАН. Деятельность Института в области образования не ограничивается лишь программами высшего профессионального образования и аспирантуры, он активно способствует и развитию дополнительных образовательных услуг. Институт информатики осуществляет техническую и методическую поддержку деятельности Центра, его специалисты участвуют в развитии технической базы КРЦИО, разработке и реализации современных, актуальных учебных программ. Институт информатики участвует в нескольких образовательных проектах, ориентированных на работу с одаренной молодежью школьного возраста. Совместно с КФ ПетрГУ проводится ежегодный областной чемпионат по веб-дизайну, с различной периодичностью для школьников и студентов Мурманской области организуются командные чемпионаты по программированию, создана и успешно работает вечерняя математическая школа для учащихся старших классов, интересующихся математикой.

Поддержка слабоструктурированных данных делает эту модель достаточно универсальной и пригодной для преставления данных различной степени структурированности от регулярных реляционных данных до текстовых документов с размытой структурой. Оборотной стороной такой универсальности является достаточно низкая эффективность существующих реализаций. На сегодняшний день уже сложился ряд подходов к реализации модели данных, но каждый из этих подходов обладает очевидными преимуществами и недостатками, что делает эти подходы применимыми только для достаточно узких классов приложений. По нашему мнению, единственно возможным подходом, способным обеспечить высокую эффективность для такой универсальной модели данных, является выбор способов внутреннего представления и методов обработки данных под потребности конкретного приложения. При этом контент-ориентированные данные будут обрабатываться с эффективностью, сопоставимой с эффективностью систем хранения текстовых документов. Статья имеет следующую структуру. В следующем разделе мы рассматриваем примеры, демонстрирующие преимущества предлагаемого подхода. В заключительном, шестом разделе мы намечаем пути дальнейших исследований. Для демонстрации основных преимуществ и различных аспектов предлагаемого подхода мы выбрали упрощенную версию приложения, которое используется для создания электронной версии Большой Российской Энциклопедии (БРЭ) . В этом примере документ представляет собой том энциклопедии, который содержит, по крайней мере, три статьи. Каждая статья состоит из заголовка, списка авторов и тела, которое содержит текст статьи. Для обработки энциклопедии в приложении используются набор запросов, которые являются предопределенными и могут изменяться только при переходе к новой версии системы. Ниже приводится список основных запросов. Элементы визуализации. В приведенном выше примере к таким элементам относятся р. У, Ь. Такие элементы, как правило, не адресуются запросами. Реляционные данные. По умолчанию результат вычисления запроса неявно сортируется в порядке узлов в документе. Однако очень часто этот порядок не имеет никакого значения для приложения. Например, в рассматриваемом примере не имеет смысла взаимный порядок следования названия статьи и авторов. В приведенных запросах неявная сортировка выключается в прологе. Известные наперед запросы (рабочая нагрузка). Как мы уже отмечали выше, предполагается, что для большинства приложений рабочая нагрузка (то есть запросы и операции модификации) известна заранее и не подвержена частым изменениям. В следующих подразделах мы рассматриваем каждый из этих методов. Имея заранее известную рабочую нагрузку, мы компилируем планы выполнения запросов и соответствующий план хранения данных для заданной нагрузки. Элементы со структурным представлением могут иметь в качестве детей элементы с текстовым представлением, которые в свою очередь содержат в качестве детей элементы со структурным представлением. Мы также расширили этот подход для хранения в текстовом представлении некоторых элементов, адресуемых запросом, но по которым не производится поиск. Выбор способа кластеризации для различных групп узлов производится на основе анализа запросов. Комбинирование этих двух методов должно дать существенный выигрыш в производительности. Анализируя запросы, можно установить, какие структуры являются избыточными для их выполнения. Главным образом, можно удалять излишние указатели и группирующие элементы. Такие записи не имеют такую же строгую структуру, как в реляционных системах, поскольку необходимо поддерживать возможность нерегулярности в данных, но группировка элементов в записи существенно повышает эффективность системы, так как сокращается количество блоков, которые необходимо прочитать. Проекции могут быть построены по анализу путевых выражений или предикатов с константами. Кроме того, исключение избыточных структур (особенно указателей) имеет еще и потенциальное преимущество, связанное с тем, что узлы становятся менее связанными, что не только повышает скорость выполнения запросов и модификаций, но и открывает новые перспективы в улучшении гранулярности транзакционных блокировок и построении распределенных баз данных. В случае изменения приложения (то есть изменения рабочей нагрузки) в общем случае необходимо полностью перестраивать хранимые данные с целью изменения структуры их хранения. При этом политика реорганизации может быть достаточно гибкой. Во-первых, частота, с которой производится реорганизация, может быть сделан зависимой от выбранного уровня оптимизации, который задается в приложении. Во-вторых, реорганизация будет требоваться не так часто, как это может показаться на первый взгляд. Тем не менее, в общем случае реорганизация все равно может потребоваться. Реорганизация может проводиться следующим образом. Вся база данных целиком может быть перестроена с использование массивно-параллельных распределенных вычислений. На современном оборудовании такое перестроение базы данных небольшого и даже среднего объема может быть осуществлено за приемлемое время, равное одному прочтению базы данных с диска. Если база данных является распределенной, то такая перестройка может быть произведена еще быстрее. При реорганизации базы данных существует две основные альтернативы. Во-первых, простое решение состоит в остановке базы данных на время перестройки. Если предположить, что для малых и средних баз данных перестройка не займет много времени, то такое решение приемлемо для многих приложений и может осуществляться в ночное время. Каждый узел в группе может быть сохранен как дескриптор узла, который имеет прямые указатели на детей, родителей и братьев. Эго дает возможность эффективной навигации для вычисления структурных путевых выражений . Кроме того, в этом подходе может быть использована нумерующая схема . Основное преимущество использования нумерующей схемы состоит в быстром определении связей предок-потомок между любой парой узлов. быть использованы структуры, схожие с записями, используемыми при хранении реляционных данных . Во-первых, мы получаем практически максимально компактное представление за счет избавления от лишних указателей. Во-вторых, ускоряется выполнение путевых выражений. В-третьих, существенно ускоряется скорость сериализации данных. сэкономить место и увеличить скорость сериализации. При этом метки описывающей схемы и указатели на братьев не хранятся, поскольку они не используются для выполнения запросов. Тем не менее, эти системы полностью построены над реляционными системами, что накладывает свои ограничения и вызывает дополнительные накладные расходы. По нашему мнению, компонентные база данных являются общим подходом, который не допускает эффективной реализации на практике. Нами были описаны только предварительные результаты, однако предварительные эксперименты подтверждают действенность предложенного подхода. Он позволяет существенно сократить размер внутреннего представления, а также увеличить скорость выполнения запросов. В будущих работах мы планируем разработать формальные методы анализа запросов, позволяющие автоматически строить планы хранения данных. Кроме того, мы

Фотограмметрические системы (ФГС) предназначены для построения цифровых моделей местности или поверхности объекта по его изображениям. В настоящее время в большинстве используемых систем этого типа работа осуществляется операторами на рабочих станциях с использованием различных средств автоматизации этого процесса, кроме того на некоторых стадиях обработки могут использоваться полностью автоматические методы. Однако основную долю времени составляет ручная обработка данных, поэтому при проектировании таких систем большое внимание уделяется проблемам организации одновременной обработки различных порций данных разными операторами. Обработка информации в цифровых фотограмметрических системах (ЦФГС) имеет ряд особенностей, связанных как со значительными объемами обрабатываемых данных, так и с особенностями технологического процесса и его отдельных этапов. В связи с этим оптимальным решением является отказ от непосредственного использования файловых систем общего назначения, взамен чего встает задача разработать собственные методики организации хранения данных. При этом становится возможным учесть особенности работы системы и предъявляемые к ней требования, тем самым повысив эффективность хранения и доступа к данным. Организовать возможность хранения обрабатываемых данных на накопителях различных машин локальной сети. Предусмотреть возможность доступа к данным на работающих компьютерах в то время, когда другие компьютеры могут быть недоступны. Осуществлять доступ к данным на машине после ее включения без дополнительного административного вмешательства. Иметь возможность получения информации о местоположении данных, хранящихся на недоступной в данный момент машине. Организовать защиту данных от их модификации (в том числе по сети) средствами, отличными от системных. Создать средства автоматизированного управления расположением данных для обеспечения выполнения требований предыдущего пункта. Централизованное хранение подобных данных потребует использование накопителей сверхбольшой емкости (ограничение на аппаратную платформу) и резко увеличит нагрузку на сеть, снизив скорость доступа к данным. При этом, в заключительной части работ происходит объединение результатов индивидуальной работы с каяедой частью проекта. Недостатками такого подхода является, в первую очередь, невозможность предварительной оценки итогового результата и большие трудозатраты при необходимости коррекции конечного продукта после сборки данных. При этом возникают существенные системные расходы времени и ресурсов на организацию вышеупомянутых ловушек, а также снижается надежность системы, поскольку каждый модуль самостоятельно контролирует изменения в общем файле данных, которые ему необходимо внести. Возникают дополнительные накладные расходы на создание и хранение в файле синхроинформации, чтобы каждый модуль мог определить, какие изменения были внесены другими модулями. Ряд операций, которые требуют возможности отката (носят транзакционный характер) при таком подходе труднореализуемы или вообще невозможны. Все вышеперечисленные системы используют для хранения данных сервис, предоставляемый файловыми системами базовых ОС, расширенные средствами сетевого доступа к файлам ОС. Существующие в настоящее время сетевые файловые системы (ФС) общего назначения организованы по клиент-серверной архитектуре, при которой машина, хранящая на своих накопителях данные (сервер) предоставляет машине, желающей получить доступ к этим данным (клиенту) определенный интерфейс, через который происходит передача команд-запросов и данных. Большинство современных ОС решают ее путем включения каталогов поставляемой сервером части сетевой файловой системы в локальную файловую систему, как часть последней. Как следует из определения, точка привязки своя для каждого клиента, импортирующего одну и ту же удаленную ФС. Каждый компьютер может быть и клиентом и сервером, экспортируя элементы своей ФС и импортируя удаленные. Используя эти средства ОС можно организовать доступ модулей ФГС к данным, расположенных на других машинах в сети. Другим подходом может быть использование готового средства распределенного доступа к данным, например распределенной СУБД. Служба каталогов - осуществляет хранение информации о расположении данных, позволяя получить некоторую справочную информацию о данных без непосредственного обращения к самим данным. Кроме этого реализуется требование по возможности получения справочной информации о данных, недоступных в текущий момент (выключенный компьютер). Для того, чтобы кэшированная информация поддерживалась в актуальном состоянии, предусмотрены механизмы ее синхронизации. Служба сетевого доступа к данным - позволяет получить доступ к данным, хранящимся на других компьютерах, через собственный сетевой протокол. При этом используется сервис, предоставляемый модулем сетевого доступа, являющимся независимой частью ЦФГС. Последний модуль служит для организации сетевых соединений между модулями ЦФГС, запущенными на различных рабочих станциях, он использует протокол транспортного уровня (ТСР) операционной системы, делая все остальные модули независимыми от реализации сетевого протокола на конкретной платформе. Служба хранилищ - организует хранение данных в обособленных объектах -хранилищах. Каждое хранилище имеет собственную структуру каталогов, в котором располагаются файлы с данными, и может быть перенесено на другую машину без изменения конфигурации всей сетевой системы. Каждое хранилище имеет собственный каталог с информацией о хранящихся в нем данных, который используется службой каталогов. Для доступа к данным необходимо ввести механизмы их идентификации. При этом они, во-первых должны быть удобными для написания программ с их использованием, а во-вторых не приводить к существенным накладным расходам на их работу. Использование более сильных способов защиты данных, например, путем создания раздела на жестком диске собственного формата, неприемлемо из-за снижения универсальности (более низкий уровень доступа к аппаратным ресурсам потребует разработки значительного объема дополнительных средств, драйверов и т.п.) и надежности (повышается трудоемкость восстановления данных при отказах аппаратуры или ошибках ПО). В разрабатываемой версии МРХ каждому ресурсу соответствует один отдельный файл. Это позволяет осуществлять доступ к локальным (для приложения) ресурсам напрямую через стандартные функции ОС, без промежуточных обработок данных, максимально повысив производительность. При необходимости разделения некоторого блока данных (например, большого изображения) на несколько ресурсов для хранения их на разных компьютерах, это производится модулями, непосредственно использующими данные, с учетом специфики каждого типа данных. Эго преобразование является одной из основных операций в МРХ, ее выполняет служба каталогов МРХ. Каждое хранилище имеет каталог - таблицу, содержащую всю информацию о хранящихся ресурсах (идентификатор, имя файла с данными, синхронизационные метки, описание для пользователя и др.). Каталог рассылается всем машинам сети, таким образом служба каталогов на каждой машине формирует свое дерево ресурсов, посредством которого осуществляется преобразование идентификатора ресурса для доступа к данным. Исходя из требования по возможности иметь доступ к информации о ресурсах, хранящихся на компьютерах, к которым нет доступа в настоящий момент, служба каталогов должна хранить последнее состояние каждого хранилища до момента перехода его в недоступное состояние. Это реализуется путем хранения на каждой машине кэша каталога хранилища копии каталога, полученного при последнем запросе. При невозможности доступа к хранилищу используются данные из кэша, при этом ресурсы данного хранилища помечаются, как недоступные, а также можно узнать, на какой машине это хранилище было доступным последний раз (какую машину нужно включить для обеспечения доступа к ресурсам). Такой подход позволяет обеспечить простоту перемещения ресурсов из хранилища в хранилище, и хранилищ с машины на машину, причем эти изменения не отразятся на модулях верхнего уровня, идентификаторы ресурсов не изменятся, и доступ будет осуществляться единообразно, независимо от изменений в расположении данных. Эго дает возможность оптимизировать расположение данных по доступу к ним, не испытывая дополнительных накладных расходов по изменению конфигурации модулей верхнего уровня. Пользователь видит описание при выборе ресурса в диалогах, а также имеет возможность ввести описание для вновь создаваемого ресурса. Ресурсы первого типа, как правило, содержат данные, определяемые в единственном экземпляре на проект (например, каталог изображений), а второго - данные, возникающие при обработке в нескольких вариантах (к примеру, разные варианты построения модели рельефа, из которых впоследствии будет выбрана одна). При создании ресурса модуль автоматически заменит звездочку строкой, формируемой по специальным правилам, так, чтобы в результате получился уникальный идентификатор. Этот идентификатор возвращается в код, запросивший создание ресурса, и используется при последующем доступе к нему. Полученный идентификатор можно использовать для создания ресурсов более низких уровней, добавляя в конец строки идентификатора дополнительные сегменты. Одним из вариантов метода решения данной задачи можно предложить, например, ведение отдельной таблицы всех ресурсов с фиксированными идентификаторами. Этот вариант неудобен тем, что требует наличия выделенной, всегда включенной, машины и по другим причинам. По сути, этот метод реализует вышеупомянутую таблицу уникальных ресурсов, только в распределенном варианте. При запросе на создание ресурса с фиксированным идентификатором, определяется компьютер, ответственный за данную область дерева идентификаторов. Если такой компьютер найден и доступен в данный момент (включен), у него получается разрешение на создание ресурса. В ответ может быть получено разрешение, либо сообщено, что указанный ресурс уже существует и выдан идентификатор хранилища с этим ресурсом (при этом хранилище может быть сейчас недоступно -используется кэш хранилища, находящийся на ответственном компьютере). Если ресурс пока не был создан, он создается в выбранном хранилище, причем операция считается завершенной только после того, как ответственный синхронизирует это хранилище и сохранит его кэш на локальном диске. Такой алгоритм гарантирует, что ресурс с фиксированным идентификатором будет создан в системе в единственном экземпляре. Эго не обязательно, можно использовать и существующую в точке создания ресурса область ответственности, однако такой подход делает дерево идентификаторов разделенным на большее число областей ответственности с их локализацией (ответственным за ресурсы делается компьютер, владеющий хранилищем с этими ресурсами), а следовательно уменьшает среднее число отказов на создание ресурсов по причине отсутствия доступа к какому-либо компьютеру. Как видно из рисунка, некоторые узлы верхнего уровня не лежат в зоне ответственности никакого компьютера. Эго означает, что ресурсы с фиксированными идентификаторами не могут быть созданы в данных узлах. Однако это и не требуется в рамках общей концепции ресурсов рассматриваемой СОИ, а при создании ресурса с уникальным идентификатором автоматически, как следует из только что рассмотренного алгоритма, будет создана новая зона ответственности. Также видно, что все ресурсы верхнего уровня создавались с уникальными идентификаторами. При удалении ресурса также встает проблема синхронизации (в случае ресурсов с фиксированными идентификаторами). Однако требование - для удаления ресурса, к файлу которого есть физический доступ, необходимо дополнительно иметь доступ к третьему компьютеру (ответственному) -кажется излишне жестким. Первый этап не требует участия владельца хранилища, что ускоряет данную операцию, особенно при групповом удалении. Рассмотрим подробнее второй этап. Он выполняется владельцем хранилища по запросу (после удаления ресурсов), при начальном запуске и периодически. Для каждого ресурса в хранилище, файл которого отсутствует, определяется ответственный, удаляется запись из каталога, после чего ответственному направляется команда на синхронизацию данного хранилища. Операция удаления алгоритмически проще операции создания и содержит меньшее число проверок. Эго объясняется тем, что при сбоях синхронизации на этапе удаления, до восстановления синхронности каталога хранилища с локальными кэшами, будет невозможно (отказ) создание ресурсов с фиксированными идентификаторами, а при подобных сбоях в процессе создания - образование двух ресурсов с одинаковыми идентификаторами, сохранение в них различных данных и необходимость вмешательства администратора для объединения этих ресурсов в один. Последнее, кстати, не всегда возможно, связано с большими затратами времени и может привести к потере данных. Все это указывает на значительно большую важность синхронизации при создании и необходимости выполнения этой операции более тщательно. первичного объекта всегда имеют статус авторизованных, тогда как данные вторичных объектов используются для ускорения справочных запросов и должны быть изменены при приходе данных от первичного объекта. Эти метка представляет собой число, которое каждый раз увеличивается на единицу при соответствующей модификации хранилища. Эта пара меток существует для каталога хранилища на диске, в памяти, для кэша каталога. При модификации хранилища его метка последней модификации увеличивается, после чего полученное значение присваивается метке ресурса, который вызвал изменения в хранилище. В случае удаления какого-либо ресурса из каталога хранилища, временная метка удаления получает значение обновленной метки изменения. Если метка изменения у каталога на диске или кэша меньше, чем у таблицы в памяти, производится запись на диск (может быть отложена для уменьшения числа дисковых операций). При синхронизации по сети вторичный объект передает в запросе метки модификации и удаления своей таблицы. Используемые средства синхронизации позволяют не блокировать дерево на исключительный доступ в процессе этой операции, что дает возможность одновременно получать справочную информацию о ресурсах, необходимую для доступа к ним. В данной работе рассматривались особенности хранения данных в цифровых фотограмметрических системах, недостатки использования для решения данной задачи файловых систем общего назначения. В результате был определен набор требований к модулю хранения данных, определена функциональная структура данного модуля и выполнена его реализация, которая в настоящее время проходит тестирование в опытной эксплуатации. Следующим этапом работы по организации хранения данных будет разработка методики оптимизации размещения данных и создания средств для управления размещением данных в соответствии с этой методикой.

Рассматривается алгоритм осуществления эмпирического уровня познания социального объекта. Выделяются базовые элементы этого процесса. Обосновывается логическая структура генеральной и выборочной совокупностей эмпирического исследования, а также главное условие репрезентации полученных данных. Инновационная деятельность современного человека, направленная на преобразование какого-либо социального объекта, с очевидностью должна быть обеспечена комплексом инструментальных знаний, необходимых и достаточных для целеосознанного перевода его (объекта) в иное качественное состояние. В противном случае, сколь бы благостными не были намерения человека, достичь ему своих целей вряд ли удастся. Здесь мы попытаемся представить системную композицию процедур этого процесса, результатом которого должно явиться новое знание, необходимое для осуществления перехода от преобразований наличного к снятию неопределённости в преобразовании будущего. Полагаю, что именно так может быть сформирована потенция современного субъекта к упреждающему управлению социальными проблемами. Итак, процесс выявления и познания признаков и тенденций развития социального объекта, как правило, происходит в двух основных формах. Во-первых, осуществляется сбор информации в исходном виде о параметрах состояния объекта познания, которые актуализированы целью исследования и входят в его предметную сферу. Благодаря научным положениям и аргументам кроссоциального уровня, социологическая методология наполняется новым содержанием, определяя новые формы своей связи с другими социогуманитарными науками. Во-вторых, происходит выявление принципиально новых с позиций субъекта познания признаков того или иного социального явления. Процессы реализации этих двух форм получения информации осуществляются, как правило, по параллельным траекториям, поддерживая и стимулируя друг друга. В данных условиях очень важным является формирование чётких представлений о зоне поиска, т.е. необходимо гипотетическое построение сектора распространения изучаемой проблемы. Каждая из данных стратегий может быть реализована автономно. Но, учитывая высокую сложность любого из изучаемых социальных объектов, все они могут одновременно использоваться в качестве познавательных средств в процессе исследования. Важно отметить также, что каждая из стратегий предполагает последующее подтверждение результата - эмпирическое, аналитическое либо их совокупность. Итак, основная задача социолога в рамках любого исследовательского процесса заключается в изучении и прогнозировании развития системы, выбранной в качестве объекта познания, и различных параметров её социо-динамики. В связи с этим различные комплексные оценки и прогнозы строятся, как правило, на основе анализа результатов измерений, проведённых на различных статистических и вероятностных моделях объекта, которые строятся в процессе его познания. Следовательно, под исходной системой понимается глобальная социальная целостность, включающая в себя в качестве элементов множество образований, также обладающих системными свойствами, и определённым образом влияющая на их развитие. Для исходных систем характерны метапа-раметры. Под объектом исследования в самом широком смысле понимается часть мира, выделяемая как единое целое в течение значительного промежутка времени. Те связи и отношения, которые реализует данный объект с другими элементами среды (исходной системы), пока не учитываются и рассматриваются лишь на априорном уровне как некая данность. В большинстве случаев объекты обладают бесконечным числом свойств, каждое из которых можно изучать как отдельную систему. Это обстоятельство обусловливает необходимость отбора ограниченного числа характеристик, наилучшим образом представляющих данный объект как явление, вызвавшее ту или иную проблемную ситуацию. Так происходит формирование предметной сферы исследования. Более того, как уже подчёркивалось, среда, являясь субстратом для формирования внешних факторов, определяет тенденции и формы развития объекта и его отдельных модусов, составляющих предметное (проблемное) поле познания. Поэтому на последующих этапах исследования непременно придётся вернуться к анализу этих факторов внешней фундации, ибо изучать часть, не апеллируя к целостности, невозможно. По этим причинам объект и предмет исследования различаются не только масштабом характеристик, но и порядками сложности своих структур, что свидетельствует о выраженной нетождественности потенциалов их развития и, соответственно, о различии форм их взаимной фундации. Что касается проблемы любого эмпирического исследования, то она должна быть не только отрефлексирована субъектом, но и объективно актуализирована. Актуализированная субъектом познания проблема обусловливает формирование цели исследования. Сам процесс целедостижения имеет свою структуру в виде этапов, каждый из которых предполагает решение определённых задач. Очевидно, что этот процесс должен обладать выраженными системными признаками, взаимосвязь задач в нём и определяет технологию движения к поставленной цели. Так формируется целевая функция или идеология любой исследовательской программы . На этом уровне определяется характер его связи с внешней средой (объектом) и фиксируются основные закономерности позиционирования предмета в этом пространстве с учётом ряда внешних факторов. Содержание описанного этапа подробно изложено в других работах автора настоящей публикации . Следующим шагом является операционализация актуализированных в соответствии с избранной целью исследования свойств и параметров изучаемой проблемной ситуации. Другими словами, происходит определение процедуры эмпирического измерения и описания определённого числа выделенных характеристик объекта в виде системы переменных, представляющей наше видение соответствующих свойств изучаемого проблемного (предметного) поля. Так происходит разработка инструментария эмпирического исследования, в структуре которого находят отражение априорные представления исследователя о содержании и причинах возникновения изучаемого социального явления. генеральной совокупности (система объекта - О). Она представляет собой двумерную матрицу данных (статистическую модель объекта), построенную средствами формализации избранных в соответствии с решаемой проблемой признаков (А. и В.) изучаемого явления. Сам же объект исследования представляется в виде системы его основных свойств (характеристик), которые описываются через определённые переменные. В дальнейшем сформированная система объекта выступает основанием для всех последующих этапов исследования, а также тем критерием, с которым соотносятся получаемые результаты для проверки их валидности. Следующий уровень связан с формализацией этой статистической модели и проектированием выборочной совокупности исследования (У), которая является производной от (О) и на последующих этапах представляет систему объекта. Каждая переменная связывается с определённым множеством величин, через которые она себя проявляет. Эти величины называются состояниями (или значениями) переменной, а всё множество - множеством состояний. Под параметром понимается операциональное представление базы. Каждый из параметров также связан с неким множеством, называемым параметрическим, а его элементами являются значения этих параметров. Очевидно, что система выборочной совокупности исследования сформированная тем или иным способом, должна представлять собой модель системы объекта (О). Другими словами, (У) должна быть подобна (гомоморфна) (О). В дальнейшем различные выделенные переменные и параметры подвергаются определённым операциям, благодаря которым и формируется комплексная модель развития изучаемого объекта. Но кроме этого канал наблюдения, существующий между указанными моделями, выступает не только транслятором требований к формированию выборки, но и обратной связью с исходной системой посредством (О). По этому же каналу происходит наполнение представляющей системы конкретными эмпирическими данными в процессе сбора информации, которые с очевидностью требуют системной обработки и обобщения - это следующий этап формализации исходной информации. По линии (Е) происходит трансформация эмпирических данных указанными средствами. Таким образом, обобщённая представляющая система становится своеобразной моделью предметной области исследования, в которой сосредоточена информация, необходимая и достаточная для успешного решения поставленных задач. Только в этом случае выводы, разработанные на основе результатов эмпирического исследования, будут иметь ожидаемый эффект при их внедрении в сферу реальной практики. Операционализация - это процедура установления связи теоретического аппарата исследования с его методическим инструментарием (анкетой, бланком интервью и т.д.). И, наконец, комплексный анализ этой динамической модели способен дать в качестве результата не только инструментальную информацию, необходимую для разработки техник и технологий стратегического и тактического уровней социального управления, но и системное, теоретическое знание, представленное в форме концепции или теории развития изучаемого объекта.

Разработаны направления формирования навыков поиска новых тем исследования. Подробно представлен метод наследственных свойств для поиска тем исследования в математике и информатике. Данная статья является продолжением статьи о направлениях исследований в компьютерной графике, представленной в сборнике трудов СурГПУ . Возможные направления исследований по математике и информатике представлены в цикле статей на региональном уровне в на федеральном уровне. Идея наследования свойств достаточно подробно исследуется в живой природе. В биологии, медицине, психологии изучению наследственных свойств уделяется большое внимание. В кибернетике изучается как функционал всей системы формирует функционал подсистем и как функционирование совокупности подсистем влияет на функционирование всей системы. Идея сохранения свойств математических объектов при различных преобразования также является объектом исследований в высшей математике. Эту идею предлагается включить как элемент поисковой деятельности при поиске тем исследования по математике и информатике. Рассмотрим простую идею, которая предоставляет основу для самостоятельного поиска новых тем исследования на основе метода выделения наследственных свойств и свойств предков. В школьном курсе информатики и вузовском курсе дискретной математики изучаются графы, являющиеся деревьями. Понятие дерева широко используется во многих разделах математики и информатики, в других науках. Оно используются при вычислениях как удобный способ хранения данных, способ сортировки или поиска данных. Покажем, как элемент общей культуры способствует организации деятельности по саморазвитию творческого мышления. Задача о поиске наследника (ПН). В этом случае следование изобразим ориентированной стрелкой. Поиск новых объектов для одного из известных объектов с указанием отношения приводит к последовательности, для которой можно организовать поиск свойств, сохраняющихся при наследовании. Перебирая известные объекты, субъект сам формулирует для себя задачи и начинает решать их. Постепенно объектов собирается много и наступает момент их систематизации и расположения в классы, т.е. классификации. Задача о поиске предка (ПП). Иногда операция необратима, поэтому задача ПП либо неразрешима, либо имеет несколько решений. Поиск обратной операции требует обратного хода мыслей. Комбинация прямого хода и обратного хода при решении проблемы развивает мышление, подвергает сомнению характеристики заданной операции. Критическое мышление приводит к пересмотру данной операции, ее обобщению. Задача о поиске операции (ПО). Даны две вершины или несколько вершин с указанием их порядка следования. Исследование отношения и наследственных свойств - это не дань моде, когда на схемах иллюстрируются генеалогическое дерево родственных отношений или схема административного подчинения. Далее будет показано, что видение общей схемы в виде дерева и попытка расположить конкретные или абстрактные объекты в эту схему порождают много задач для исследования. Рассмотрим в качестве корня дерева последовательности положительных чисел. Продолжая далее, получим дерево, вершинами которого являются последовательности. Очевидна следующая теорема. Применяя последовательно эту операцию, получим дерево, вершинами которого являются последовательности. Образование нового объекта (наследника), полученного из исходного объекта применением выбранной операции. Систематизация найденных примеров, чтобы рационально продолжить дальнейший поиск примеров для структуры дерева. Для новых объектов или новых отношений в полученной последовательности интересного содержания может не оказаться. Применение выше рассмотренных различных усреднений для членов арифметических операций приводит снова к арифметической прогрессии только в одном из четырех случаев. Но отрицательный результат также имеет значение. Причем, доказательство того факта, что полученная последовательность не является арифметической прогрессией, формирует важное умение построения контрпримера. Доказательство в общем виде в большинстве случаев затруднительно, поэтому приходится подбирать параметры данной последовательности, чтобы нарушалось свойство, выдвигаемое в гипотезе. Для каждого из рассмотренных случаев можно написать программу для компьютера, которая позволяет построить последовательность на определенном шаге. Рассмотрим технологическую цепочку по поиску новых тем исследования для реализации этих задач. Она использует общие и специальные методы обучения и опирается на теорию поэтапного формирования умственных действий П.Я. Гальперина. Новый цикл задач для исследования образуют обратные задачи, т.е. задачи в которых известно отношение, известен наследник по этому отношению и требуется восстановить первоначальный математический объект (предок), для которого задан наследник. Например, известны основания медиан (высот, биссектрис и т.д.) треугольника. Требуется восстановить первоначальный треугольник. Для его вершин аналогично восстановим координаты. После указания алгоритмов нахождения координат вершин можно на компьютере осуществить построение последовательности предков треугольников по линии медиан. Замечание. Учащиеся и студенты быстро осваивали метод наследственных свойств на кружковых занятиях. Они самостоятельно предлагали объекты для применения операции и затем определяли наследники. Обучение постепенно становилось развивающим, т.к. участники проекта самостоятельно ставили проблему и полностью ее решали.

В работе обобщается опыт авторов, связанный с внедрением элементов электронного документооборота в Новосибирском государственном университете экономики и управления в течение последних нескольких лет. В настоящее время применение технологий электронного документооборота (ЭДО) в России непрерывно расширяется. Ускорение этого процесса в последние годы связано с реализацией Концепции создания в России электронного правительства и развитием системы предоставления государственных электронных услуг. Наряду с этим все большим числом руководителей коммерческих и бюджетных организаций осознаются объективные преимущества, которые обеспечивает ЭДО, что приводит к активизации процессов внедрения разного масштаба корпоративных систем электронного документооборота (СЭД). В корпоративном ЭДО выделяются две составляющие, одна из которых замкнута на внутренние бизнес-процессы, а вторая обеспечивает взаимодействие с внешними сторонами. Исходя из этого, рассмотрим характерные свойства корпоративного ЭДО как внутренней информационной системы организации, которая может взаимодействовать с другими СЭД (государственными и корпоративными), поддерживающими юридическую значимость электронных документов (ЭД). ИОК включает в себя программно-аппаратное обеспечение и поддерживающую его функционирование организационную структуру. Основное назначение ИОК - обеспечение юридической значимости ЭД. Внутренний документооборот университета определяется формированием и движением электронных документов в рамках интегрированной информационной системы управления вузом. Сюда входят ЭД, формируемые в рамках системы автоматизации кадровой и финансовой деятельности, автоматизированного управления научно-образовательным процессом. Как правило, электронные документы при этом носят вспомогательный характер, юридически значимые оригиналы оформляются на бумажных носителях с традиционными подписями и печатями. Электронный проект документа может формироваться в информационной системе с последующей его распечаткой. Хотя учетные реквизиты такого документа могут быть сформированы автоматически, а после сохранения уполномоченным лицом документ не может быть изменен, для повторного доступа к тексту ЭД может потребоваться повторное его формирование. В других случаях на основе информации, предоставляемой информационной системой, проект документа в нужном формате создается пользователем независимо (например, в текстовом редакторе). В информационной системе может быть предусмотрена лишь отметка о реквизитах бумажного документа, сопоставленного с определенной группой данных в информационной системе, отображаемых в виде электронной формы (например, приказ об утверждении тем дипломных работ студентов). Эта отметка проставляется оператором информационной системы после поступления твердой копии подписанного документа. Вторая составляющая документооборота НГУЭУ - классическая СЭД, которая автоматизирует процессы общего делопроизводства, касающиеся создания, обработки, исполнения и хранения входящих, исходящих, частично организационно-распорядительных и внутренних документов. Часть ЭД в этой системе является электронным аналогом бумажных оригиналов и позволяет повысить эффективность доступа к утвержденным документам, сократить количество циркулирующих бумажных копий. Они представлены либо в отсканированном виде, либо выгружены из описанных выше систем. Кроме того, в этой системе присутствуют ЭД, которые создаются, согласовываются и исполняются в СЭД, в силу чего могут не иметь бумажных оригиналов. В основном это некритичные и не относящиеся к категории документов длительного хранения ЭД, к которым не предъявляется высоких требований по целостности. Они преимущественно направлены на реализацию текущих запросов (например, служебные записки, задания, поручения) и после исполнения более не востребуются. Вместе с тем возникающее желание распространить преимущества ЭДО и на другие более критичные категории документов приводит к необходимости использования ИОК. Актуальность этой задачи возрастает в связи с требованиями закона о персональных данных, развитием технологий электронного дистанционного обучения и желанием более полного использования преимуществ ЭДО. Рассматривая варианты решения этой задачи, обратимся к имеющемуся опыту участия НГУЭУ в ИОК, создаваемых внешними сторонами. Юридически значимый ЭДО в настоящее время реализован для организации внешнего информационного обмена с органами управления, ведомственными и финансовыми структурами. На сегодня такой электронный обмен данными осуществляется с региональными отделениями пенсионного фонда, налоговой инспекции, федерального казначейства и рядом банковских структур. Внедрение этих технологий позволило, в целом, существенно повысить оперативность взаимодействия, улучшило условия труда сотрудников, сократило затраты времени на подготовку и сдачу отчетности. Вместе с тем важно обратить внимание и на ряд проблемных аспектов, с которыми приходится сталкиваться. Все это требует дополнительных усилий по отслеживанию соответствующих обязательств, управлению клиентской частью ИОК и поддержке ее безопасности и, соответственно, приводит к снижению потенциально возможного положительного эффекта от внедрения передовых технологий. На этапе оформления договорных отношений следует иметь в виду, что, как правило, форму соглашения (договора) определяет сторона, предлагающая услуги УЦ. В условиях отсутствия типовых форм таких документов разночтения могут возникать уже на уровне трактовки основных понятий, в том числе понятия электронного документа, а изложенные условия не всегда равновыгодны для обеих сторон. В предлагаемых к подписанию документах не всегда дается описание программно-технической основы ЭЦП, что не способствует поддержанию высокого уровня доверия к электронным документам. Особенно характерно это для банковских структур, которые ссылаются, с одной стороны, на конфиденциальность данной информации, а с другой - на положительную практику работы по данным технологиям при взаимодействии с другими клиентами. Различаются требования и в отношении организационных аспектов информационной безопасности на стороне клиента, а также обязательства поставщика услуг по поддержке пользователей. громоздкость механизмов интеграции с действующими в университете информационными системами возрождает необходимость двойного ввода данных. Различия в механизмах генерации, распределения и хранения ключевой информации требуют разных механизмов организации ее защиты. Не всегда обеспечивается и эффективная поддержка пользователей со стороны поставщиков услуг ИОК Поскольку ссылаются обычно на недостаток кадров в службе поддержки и их высокую загрузку, необходимо уделять больше внимания вопросам планирования процесса внедрения, а также тестированию и отладке внедряемых программно-технических решений. Имея в виду, что развитие юридически значимого ЭДО - стратегически важная задача, направленная на повышение эффективности всех уровней управления и непосредственно связанная с идеей создания электронного государства, устранение проблемных аспектов помогло бы реализовать потенциал ЭДО и ИОК в полной мере. Рассмотрим электронный информационный обмен более детально с точки зрения отнесения его к категории внутренних либо внешних коммуникаций . Особенности этих систем описаны ниже. сети, либо с использованием интернет-соединений для связи с территориально удаленными подразделениями (пользователями). Внешние коммуникации осуществляются посредством Интернет и могут включать информационный обмен с органами государственной власти, органами местного самоуправления, вышестоящими отраслевыми организациями, другими организациями, а также с физическими лицами. В перечисленных случаях ИОК позволяет создать единую инфраструктуру безопасности, которая может использоваться для разных приложений корпоративной информационной системы. Рассмотрим варианты организации и использования корпоративной ИОК. Сотрудникам можно предоставлять информационные услуги, касающиеся выдачи юридически значимых документов о доходах в электронном виде, заверенных ЭЦП уполномоченных лиц университета, справок о месте работы, о подтверждении трудового стажа и т.п. Кроме того, ИОК дает возможность создания юридически значимых ЭД общего делопроизводства в электронном виде без использования бумажных оригиналов. При реализации этого способа абонентский пункт (АП) в вузе должен удовлетворять всем требованиям, которые предъявляются к АП удостоверяющим центром по техническому и программному обеспечению . Таким образом, разворачивание УЦ в университете позволит применить ИОК для организации юридически значимого электронного взаимодействия сотрудников и студентов. В частности, это позволит формировать официальные электронные запросы на предоставление информации, вести юридически значимый внутренний безбумажный документооборот (формирование, согласование и утверждение внутренних и организационно-распорядительных документов в электронном виде), в том числе отражающий ход учебного процесса (электронные ведомости и зачетные книжки, сертификаты и другие документы о прохождении обучения). Достичь того состояния, когда электронные документы будут реально признаваемы юридически, возможно только при условии соблюдения требований законодательства . Этим же законом определяются и требования к инфраструктуре открытых ключей, зависящие от того, какие информационные системы она поддерживает. Различают информационные системы общего пользования и корпоративные информационные системы. Информационная система общего пользования - это информационная система, которая открыта для использования всеми физическими и юридическими лицами и в услугах которой этим лицам не может быть отказано. В корпоративной информационной системе участниками может быть ограниченный круг лиц, определенный ее владельцем или соглашением участников этой информационной системы. Законодательство не предъявляет жестких требований к ИОК корпоративных информационных системах в части сертификации средств и получения лицензий на право такой деятельности. Статус удостоверяющего центра определяется владельцем информационной системы или соглашением ее участников, если данная система не взаимодействует с информационными системами общего пользования. Функции удостоверяющего центра могут выполняться одним из участников системы. Применительно к информационной системе университета это можно интерпретировать следующим образом. Если участниками электронного взаимодействия являются сотрудники и студенты, а существующие в электронном виде документы предназначены исключительно для внутренних целей и не предоставляются во внешние организации, то такая информационная система электронного документооборота может быть рассмотрена как корпоративная. Статус корпоративной информационной системы может сохраниться и при подключении к ней некоторых категорий сторонних пользователей на основании соответствующих соглашений. Такой подход может быть полезен, в частности, при организации взаимодействия с деловыми партнерами. Если же планируется использовать реквизиты инфраструктуры открытых ключей университета при взаимодействии с априори неограниченным множеством других удостоверяющих центров, среди которых могут быть удостоверяющие центры органов государственной власти и информационные системы общего пользования, то подход к созданию корпоративного УЦ университета должен быть другим. Его нужно разворачивать в соответствии с максимальными требованиями по безопасности, предъявляемыми к информационным системам, с которыми планируется взаимодействие. В частности, необходимо иметь в виду, что использование несертифицированных средств электронной цифровой подписи и созданных ими ключей электронных цифровых подписей в корпоративных информационных системах федеральных органов государственной власти, органов государственной власти субъектов Российской Федерации и органов местного самоуправления не допускается. Для создания и функционирования такого удостоверяющего центра не является обязательным использование сертифицированных программных и программно-аппаратных средств и не требуется получение организацией никаких лицензий на право деятельности в области технической и криптографической защиты информации. Перспективы расширения спектра услуг, предоставляемых пользователям ИОК, здесь в полной мере зависят от двух факторов. С одной стороны - от возможностей тех УЦ, через которые будет организовано взаимодействие с государственными органами и другими внешними по отношению к университету абонентами ИОК.

Вероятностный подход к моделированию технологии микрофильмирования позволяет с помощью статистических методов исследования описать эти процессы с более высокой точностью, учитывая возможные отклонения и нарушения, носящие случайный характер . Они представляют собой трёхцветные приборы для измерения цвета в одной из трёхмерных колориметрических систем, в которых предполагается, что любой цвет может быть представлен как результат оптического сложения определённых количеств трёх цветов, принимаемых в ней за основные. Наиболее точные данные о цвете дают спектроколори-метры. Высокой точностью измерений отличаются также фотоэлектрические компараторы цвета (типов ЭКЦ и ФКЦШ), в которых измеряемый цвет сравнивается с близким по спектральному составу цветом эталонного образца. Они удобны для сканирования книг или сброшюрованных документов (архивных дел), а также широко используются для оцифровки оригиналов, требующих деликатного обращения. Также головки могут оснащаться матрицами, устроенными по принципу матрицы цифрового фотоаппарата. Такие устройства осуществляют сканирование за одно раскрытие затвора объектива, что значительно ускоряет процесс. От уровня сканирующей головки зависит основная характеристика получаемого изображения - разрешение, измеряемое в количестве точек на линейный дюйм. В связи с особенностями матрицы, значения данных величин по вертикали и по горизонтали могут различаться, и за максимальное разрешение в таком случае принимается меньшая величина. Более высокие показатели необходимы при сканировании, например, графических изображений или топографических карт. Следует различать оптическое и интерполированное разрешение. Оптическое разрешение определяется количеством светочувствительных элементов в головке сканера. Интерполированное разрешение - результат компьютерной обработки готового изображения методом интерполяции с целью повышения значения разрешения. Немаловажным показателем является глубина резкости сканирующей оптики. Большая глубина резкости позволяет сканировать документы и книги с большими перепадами по высоте (расстоянию от объектива). Светочувствительность - это параметр показывающий, насколько чувствительна матрица к количеству попадающего на нее света. Такое усиление ведет к шумам, и чем меньше матрица по своему физическому размеру, тем больше будут заметны шумы (зернистость фотографии). В матрице большего размера фотоэлементы находятся дальше друг от друга и их сигналы в меньшей степени мешают друг другу, отсюда и меньше шумов. состоянии и служит показателем его способности пропускать свет. Чем больше относительное отверстие открытой диафрагмы, тем больше света проходит через объектив и тем выше его светосила. Преимущество светосильной оптики в том, что она дает возможность вести съемку в более затемненных местах и дает больше свободы в выборе экспозиционных параметров. Баланс белого в цветовом спектре. Существует понятие цветовой температуры, так принято измерять качество источника света. Измерение цветовой температуры источника света основано на соотношении количества холодного синего цвета и тёплого красного цвета. Источник света с более высокой температурой имеет больше голубого оттенка в своём составе. И наоборот, чем больше красной составляющей спектра в источнике света, тем ниже цветовая температура. В цифровых фотоаппаратах есть специальный датчик, измеряющий цветовую температуру автоматически. Разные цифровые фотоаппараты передают цвета по-разному. Это зависит от алгоритма корректировки цветовой температуры. Современные зеркальные цифровые фотоаппараты позволяют корректировать цветопередачу. Такую настройку называют установкой баланса белого. В качестве параметров дисперсии обычно выбирают среднюю дисперсию. Диапазон оптических плотностей. Заполняющий, или общий свет - равномерное рассеянное бестеневое освещение объекта, имеющее достаточную интенсивность для короткой выдержки. Осуществляется комбинацией источников верхнего и переднего света. Рисующий свет - пучок света, направленного на объект или его сюжетно важную часть. Его задача - создание основного светового эффекта. Моделирующий свет - узкий направленный пучок света малой интенсивности, используемый для получения бликов, улучшающих передачу объёма объекта и подсветки теней с целью их смягчения, а иногда и полного устранения. Назначение моделирующего света - улучшение градации светотени. Прибором для моделирующего света служит глубокий узкий софит с обыкновенной лампой накаливания небольшой мощности или обычный софит с надетым на него тубусом. Контурный, или контровой свет - задний скользящий свет, используемый для выделения контура объекта от фона. Таким светом выявляют форму всего объекта или какой-либо его части. Источник контурного света помещают позади объекта на близком расстоянии от него. Получают тонкую линию светового контура, которая расширяется с удалением источника света от объекта. В качестве прибора для контурного света используют софит со средним диаметром рефлектора. Фоновый свет - свет, освещающий фон, на котором проецируется объект. Освещённость фона должна быть меньше, чем освещённость, даваемая общим и рисующим светом. Фоновый свет бывает равномерным и неравномерным. Прекрасные результаты смягчения света дает отраженный свет, для этого используются зонты с отражающей поверхностью и плоские отражатели, изготовленные из белой ткани на каркасе. При этом в предлагаемой модели качества будут рассматриваться только фотографические показатели - влияние физикомеханических показателей, таких как усадка, прочность на разрыв, ударная прочность, влагоемкость и других, а также геометрических показателей пленки на качество микрофильмов на данном этапе не исследуется. Другая часть входных факторов формируется непосредственно на исследуемой операции. Важным моментом построения достоверной модели качества рассматриваемой операции изготовления микрофильма в КОМ-системах и всей исследуемой гибридной технологии в целом является обоснованное выявление промежуточных выходных параметров и рациональных диапазонов их изменения на первом переходе данной операции, являющихся входными факторами на второй переход. Это обеспечивает возможность их своевременной корректировки для улучшения качества микрофильма без больших материальных затрат. В самых светлых участках фотографического объекта восстанавливается наибольшее количество серебра, а в темных - наименьшее. Переходные тона (полутона) будут темнее или светлее в зависимости от количества отражаемого снимаемым объектом света и, следовательно, восстановленного при проявлении металлического серебра. Качество полученного изображения зависит не только от количества света, попавшего на светочувствительный слой, но и от свойств проявляющего раствора. Избирательная способность проявителя заключается в его способности восстанавливать металлическое серебро изображения пропорционально подействовавшему свету. Чем больше света попало на светочувствительный слой, тем быстрее идет процесс восстановления. На участках, где свет не подействовал, металлическое серебро восстанавливается в конце процесса в небольших количествах, образуя так называемую вуаль. Это свойство зависит от компонентов, входящих в состав раствора, и от температуры раствора. Время, прошедшее с момента погружения экспонированного фотоматериала в проявитель до появления первых следов изображения, называется индукционным периодом, величина которого зависит не только от скорости действия проявителя, но и от количества подействовавшего света. По индукционному периоду можно судить о правильном времени экспонирования и о степени истощения проявителя. лем, зависит от состава проявляющего раствора, от обрабатываемого светочувствительного материала и времени проявления. Влияние проявителя на зернистость изображения зависит от величины зерен галогенного серебра, величина которых в свою очередь зависит от величины светочувствительности фотослоя. Но в процессе обработки можно в некоторой степени уменьшить величину этих зерен. Основным веществом, влияющим на величину зерна в процессе проявления, является сульфит натрия, который оказывает растворяющее действие на зерна галогенного серебра. Отсюда и большое количество сульфита натрия в мелкозернистых проявителях. Мелкозернистые проявители характеризуются также малым содержанием щелочи, вследствие чего увеличивается время проявления, что положительно влияет на выравнивающие свойства проявителя. Обработка большего количества фотоматериала ухудшает качество изображения, так как по мере проявления фотоматериалов изменяется количественный и качественный состав раствора, т.е. изменяется величина рН раствора, вследствие уменьшения концентрации щелочи происходит накопление продуктов окисления, бромидов и т.д. Для повышения стабильности проявляющих растворов и в целях экономии расходования химикатов в них вводят так называемые подкрепляющие добавки, задача которых состоит в том, чтобы поддержать на одном уровне концентрацию проявляющих веществ и рН раствора, что значительно увеличивает срок службы растворов и способность их обработать большее количество фотоматериалов. Для этого проявляющие растворы, не идущие в употребление, должны храниться в закрытых сосудах, причем необходимо, чтобы между поверхностью раствора и крышкой было минимальное количество воздуха. Для этих целей применяют баки с плавающими крышками, которые соприкасаются с поверхностью раствора независимо от объема раствора в баке. Зная основные свойства проявляющих растворов, можно оперировать ими, делая акцент на то или иное свойство (усиливая его или ослабляя) для получения изображения с заранее заданными параметрами. Температурный режим. Но при этом необходимо учитывать, что изменение скорости проявления на участках фотослоя, получивших различную величину экспозиции, различно, а это изменяет характер изображения. Поэтому одним из основных условий нормального проведения процесса является стабильность температуры растворов с соблюдением указанных допусков для данного проявителя. Временной режим. Различные по характеру действия проявители обладают различной скоростью действия для достижения нужного коэффициента контрастности и максимальной плотности почернения. Но во всех растворах скорость их действия в течение всего процесса различна. Увеличиваясь в первый, так называемый индукционный, период, скорость проявления достигает максимума во второй период - послеиндукционный. Затем скорость проявления постепенно снижается. Следовательно, с увеличением времени проявления, максимальная плотность почернения и коэффициент контрастности увеличиваются до определенного предела, по достижении которого увеличение максимальной плотности прекращается, но минимальная плотность и плотность вуали продолжают возрастать, а коэффициент контрастности начинает уменьшаться. При правильном сочетании и соблюдении этих параметров положительный результат гарантирован. Плёнку, проявленную с меньшим контрастом (и, как следствие, меньшей плотностью), потом легче и быстрее печатать. да и брака при печати - меньше, чем при печати более контрастной плёнки, ведь отпечатки с последней будут более контрастны, и промахи по плотности отпечатка намного более заметны. Настроить на более или менее контрастную проявку, чем стандартная, можно только при помощи изменения концентрации проявляющего раствора. Оптимальная плотность обеспечивает наилучшую проработку деталей на светлых и темных участках негатива. Перепроявка приводит к увеличению контраста и плотности. Такие негативы сложнее печатать и сканировать. Недопроявленная пленка имеет слабое изображение, низкую плотность эмульсии, низкую детализацию. При этом, контраст и разрешающая способность являются производными параметрами от диапазона оптической плотности и резкости.

Показано, что в данных каталогах имеется инструмент, учитывающий варианты представления имени. Подобный инструмент может быть реализован с помощью предлагаемой модели. Также затрагиваются некоторые вопросы представления имен в разных системах письма, что имеет определенное значение в теории и практике информационного поиска. Такой инструмент может быть обеспечен разными моделями поиска. В статье описана модель поиска на основе нечеткого отношения сходства. С использованием теории нечетких множеств построена в общем виде математическая модель, на основе которой может быть реализован такой инструмент. Не исключено, что в этих библиотеках или в какой-либо одной из них реализована модель, сходная с построенной нами. Все указанные системы свободно доступны в сети Интернет. При ведении каталогов библиотек всегда возникает проблема унификации элементов каталожной записи. Традиционно эта проблема решается с помощью авторитетного контроля, т. е. базы данных (БД), записи которой учитывают варианты форматов представления и написания различных элементов библиографического описания - личных имен, названий организаций, географических названий, лексики информационно-поисковых языков. Крупнейшими библиотеками мира накоплен многолетний опыт ведения авторитетного контроля. Транслитерация русских текстов латинскими буквами имеет долгую историю и разнообразные традиции как в России, так и в других странах, где используются различные языки и различные системы письма . В ней приведены в основном стандарты, использующиеся в издательской и библиотечной практике. В реальности эти два подхода (транслитерация и транскрипция) сосуществуют, а порой смешиваются. Однако классик немецкой литературы русским читателям известен именно как Гейне. Таким образом, в данном случае имеет место смешение традиционного написания и устаревшей транслитерации. Выбор варианта транслитерации (или транскрипции) зависит от многих факторов, в первую очередь, от фонетических систем целевых языков. Необходимо также отметить, что транслитерация имен имеет диахронический аспект, т. е. меняется во времени. Частота встречаемости каждого варианта меняется со временем. Отмечается появление новых вариантов. Примечание. БК - Библиотека Конгресса. Различия в числе найденных записей при поиске только по фамилии могут быть обусловлены наличием в каталоге однофамильцев композитора. Поскольку в пяти из шести запросов использован полный формат имени, то, по-видимому, отсутствует фактор омонимии, т. е. однофамильцев. Данные нашего экспериментального поиска подтверждают, таким образом, наличие в каталогах этих двух библиотек инструмента, обеспечивающего относительную независимость результатов поиска от варианта написания. Отметим, что наш эксперимент носит предварительный (пилотный) характер и данные нуждаются в проверке и статистической обработке. При создании, усовершенствовании и эксплуатации поискового аппарата электронных каталогов таких библиотек разработчики, библиотекари и пользователи имеют дело с задачами и процессами, в которых необходимо оперировать нечеткими понятиями и знаниями. Преимущество нечеткого подхода состоит также в том, что в рамках многозначной логики осмысленные решения находятся для более широкого класса проблем, нежели при четкой постановке. его элементами (нечеткий тезаурус) для уменьшения затрат при ведении и повышении эффективности использования электронного каталога. В работе М. И. Вершинина, Л. П. Вершининой предлагается алгоритм автоматической классификации (индексирования) библиографических записей при вводе их в электронный каталог. В основе алгоритма лежит идея автоматической нечеткой классификации (индексирования) записей. Каждая библиографическая запись должна быть отнесена к определенному классу, обозначенному определенной предметной рубрикой. Принадлежность записи тому или иному классу (иначе говоря, присвоение записи индекса в виде той или иной предметной рубрики) определяется в ходе автоматической классификации на основе сравнения лексики записи с имеющимися представителями кластеров - ключевых слов, при этом отношение сходства является нечетким. Классы не имеют четко выраженных границ, в связи с чем принадлежность записи тому или иному классу часто не всегда определяется однозначно. При нечеткой классификации каждый документ может быть отнесен к нескольким классам с разной степенью принадлежности. Несколько документов будут отнесены к определенному классу, если степень принадлежности каждого документа данному классу максимальная по сравнению со степенями принадлежности другим классам. Таким образом, появляется возможность организовать поиск в массивах информации по нечетким признакам. Для решения проблемы поиска и коррекции ошибок системы, а также поиска с учетом наличия ошибок разработан метод нечеткого сравнения строк, основанный на использовании аппарата теории нечетких множеств . Методы нечеткой логики позволяют работать в условиях недостатка статистических данных и сравнивать строки с учетом возможного наличия ошибок без коррекции строк и вмешательства оператора. В разработанном методе учитываются как характер возможных ошибок, так и их ранжирование по частоте появления и другим критериям. Формализация нечетких понятий и отношений обеспечивается введением лингвистической и нечеткой переменных, нечеткого множества и нечеткого отношения. В теории нечетких множеств и нечеткой логике нечеткие отношения играют очень важную роль. Что касается проблем ведения и эксплуатации библиотечных электронных каталогов, то для их решения нечеткие отношения практически не используются. Ниже мы покажем перспективность использования нечетких отношений для организации эффективного поиска в электронных каталогах. Теория нечетких отношений используется при качественном анализе взаимосвязей между объектами исследуемой системы. При этом учитываются различия в силе связей между объектами. Что касается организации поиска в электронных библиотечных каталогах, то использование нечетких отношений позволяет с единой точки зрения рассмотреть множество факторов, влияющих на качество поиска, в частности, определить связь между запросом и записями в каталоге с учетом многих факторов. Для иллюстрации возможностей решения некоторых проблем поиска в каталогах библиотек ограничимся рассмотрением бинарных нечетких отношений. Эти операции будут определять и операции над нечеткими отношениями. Отметим, что алгоритм работает и в случае, когда запрос содержит ошибки. Поиск начинается с максимальной по степени сходства записи. Заметим, что матрица сходства М в общем случае является несимметричной, поэтому, начиная поиск с разных записей, мы получаем разный результат. Описанный выше алгоритм позволяет не только получить аналогичный результат, но и улучшить характеристики поиска за счет учета большего числа факторов. В статье описана модель поиска с использованием нечеткого отношения сходства (матриц сходства). Она была инициирована результатами нашего экспериментального исследования. Предлагаемая модель может оказаться эффективной при разработке поискового аппарата электронного каталога. что наблюдаемая корреляция между результатами поиска в каталогах по различным вариантам транслитерации, и использованием этих форм в естественном языке (в печатных документах) может представлять определенный интерес в дальнейших исследованиях.

В настоящее время при разработке содержания информатики необходим комплексный подход, который делает упор на фундаментальный подход для базового курса, а остальные подходы применяются в профильной школе. Для преподавания курса информатики нужно использовать адаптивную многоуровневую систему обучения. Информационные технологии в экономике. Компьютерная графика и национальные узоры и орнаменты. Скорость обучения в классно-урочной системе, рассчитанная на среднего ученика, является низкой для одних и высокой для других учащихся. Проблема заключается в изменении технологий обучения информатике таким образом, чтобы классно-урочная система способствовала развитию учащихся, чтобы идеи профильной школы не упрощали или не усложняли базовый курс без учета личностных особенностей учащихся, это бы поставило в неравное стартовое положение учащихся после прохождения базового курса школы, что несомненно необходимо учитывать при профильном обучении. С другой стороны, в этой категории могут оказаться и одаренные учащиеся, следовательно, необходимы другие подходы к выявлению одаренных детей и их обучению, о чем будет сказано далее. Также необходимо использовать индивидуальные интересы учителя в какой-либо предметной деятельности для обучения и развития учащихся, интересующихся этой же предметной областью. Это важно для организации предпрофильной подготовки и профильного обучения учащихся. Концептуальные основы профильной школы дают учителю возможность проявить собственные научно-методические интересы в построении элективных и профильных курсов, использовать нелинейные технологии обучения и другие активные формы работы в профильных классах. Новые стандарты дают возможность вузу самостоятельно определить содержание предметной подготовки, формы и методы обучения и контроля. В адаптивной системе обучения информатике главным действующим лицом выступает учитель, которому нужно позволить разрабатывать элективные и профильные курсы, использовать нелинейные и дистанционные формы и методы обучения. Как известно, качество обучения зависит от активности как учителя, так и обучаемых. Последнее является основой использования личностно ориентированных технологий обучения, формирования личностной образовательной траектории обучения информатике. При этом идет совместный поиск решения алгоритма задачи, ее реализация на ЭВМ и т.д. Эти задачи носят длительный характер и не рассматриваются на уроках. После решения задачи выбирается наиболее оптимальный вариант алгоритма решения. Здесь учитываются перечисленные выше особенности учащихся. При обучении необходимо учитывать географическое расположение региона, его экономическую деятельность, демографическую обстановку и т.д. Следовательно, класс решаемых задач должен быть приближен к проблемам региона, необходимо поддерживать связь обучения с окружающей действительностью. Должен осуществляться учет рынка труда региона при профильном профессиональном обучении старшеклассников. Это связано с тем, что многие выпускники после окончания школы сразу приступают к трудовой деятельности. Это вовсе не означает, что нельзя рассматривать задачи из других отраслей народного хозяйства, не присущих данному региону. Просто нужно отдавать наибольшее предпочтение задачам, связанным с окружающей действительностью. Необходим учет рекомендаций вузов и ссузов по обучению информатике в связи с паспортом их специальностей. Учащегося необходимо готовить к будущей профессиональной деятельности. Это одна из главных задач школы. Поэтому при формировании профильных классов одним из главных условий является учет профнамерений учащихся. Индивидуализация предлагаемых задач с учетом интересов и профнамерений учащихся и в соответствии с профилем школы. Дифференцированное усложнение учебного материала и класса решаемых задач для развития познавательного интереса к учению и к профессии в профильных классах. Как следует из определения принципа адаптивности, для его реализации требуется знание учителем как индивидуальных особенностей, так и уровня усвоенности материала на каждом этапе. Для стимулирования образования необходимо усложнять и предлагать задачи из области индивидуальных интересов учащихся. Особо хочется отметить индивидуализацию темпа обучения, который различен даже у одаренных учащихся. Это связано и с наследственными психологическими признаками, и с формированием учебных навыков. Данный принцип тесно связан с принципом адекватного погружения в предметную область. Суть его заключается в том, что каждому ученику позволено получить такую глубину знаний, который максимально он сможет усвоить, не нарушая психическое и физическое здоровье. Выполнение каждого из таких проектов требует самостоятельного изучения какой-либо предметной области и информационных технологий моделирования задач или языка программирования. Тематика проектов формируется с учетом профиля школы, программ курсов регионального компонента учебного плана. Очень существенным является вовлечение школьников в реализацию межшкольных, региональных, федеральных, международных проектов по информатике, компьютерному моделированию, участию в научных конкурсах. Это способствуют не только повышению информационной культуры учащихся, но и формированию критического мышления. Во-первых, это понимание выпускником необходимости его вхождения в окружающую действительность на основе тех компетенций, которые у него сформированы в ходе обучения в школе через профильные курсы (поступление в вуз, ссуз, на работу, служба в армии и т. д.). Во-вторых, это адекватное отображение в его сознании реалий меняющейся действительности, принятие этих реалий и поиск путей самоутверждения в ней, сохранение чувства собственного достоинства и уважения к коллегам и соратникам. В-третьих, это коллективистское мышление, умение принять и проанализировать другую точку зрения, умение согласиться с более эффективным способом решения проблемы, умение ставить истину выше, чем возникающие человеческие симпатии или антипатии. В-четвертых, это умение аргументированно отстаивать собственную точку зрения с учетом правил научных диалогов, защиты проектов, т.е. сформированность умений научного поиска, эксперимента и доведения до общественности полученных (верных с его точки зрения) результатов. Развитие технологий остро ставит проблему повышения квалификации работников всех уровней на производственных и в бюджетных организациях. Сегодня эта задача трудно внедряется в жизнь из-за периода становления крупных частных и государственных предприятий, однако в будущем предприятия поймут свою заинтересованность этим процессом. Управленческие структуры предприятий осознают, что необходимо выращивать кадры со школьной скамьи. Информатизации всех сфер производства, грядущие новые информационные технологии управления и производства требует наличия на предприятиях информационно компетентных работников как в отделах автоматизации, так и в других производственных отделах. Так сложилось, что информатика построена линейно. Большинство методических пособий и рекомендаций по обучению информатике разрабатываются на основе линейного подхода. Сегодня, когда школы перешли на трехступенчатое обучение информатике, а передовые школы разделяют пропедевтический курс на развивающую информатику и собственно начальный курс информатики, в базовом и профильных курсах информатики можно строить процесс обучения, используя нелинейные технологии. В этом случае содержание всего курса можно представить в виде некоего дерева, в котором выбирается корень и траекторию прохождения до листа в зависимости от профиля школы и собственного профиля по информатике. Гибкость включает в себя адаптируемость методической системы к меняющимся требованиям в текущей ситуации к содержанию и ЗУН, профессиональным компетенциям учащихся. Основные разделы базового курса необходимо перенести в начальный курс. Базовый курс строится нелинейно с учетом принципа адаптивности, служит внедрению элементов профильного обучения школьников уже в базовой школе (предпрофильное обучение), способствует использованию информационных технологий школьниками и учителями-предметниками.

В то же время отдельные разделы этого направления электрофизики имеют много общего с устройствами мощной радиотехники (радиолокационные станции, клистроны, магнетроны, лампы бегущей волны), мощной лазерной техникой и т.п. Электрофизика в части ускорительной техники предполагает создание самых разнообразных установок, значительно различающихся как по своим конструктивным особенностям, так и по областям их применения . Это одно из наиболее динамично развивающихся и перспективных направлений ускорительной техники. Круг применений подобных установок чрезвычайно широк. Разработки этого научно-технического направления и подготовка инженеров-физиков по этой специальности напрямую связаны с бурным развитием современных информационных технологий. Ускорительные центры были всегда центрами разработки и продвижения самых передовых информационных технологий. Предполагаемый ежегодный прирост объема научных данных на БАК будет составлять петабайты. В связи с этим в ускорительных центрах были разработаны распределенные магистрально-модульные компьютерные системы и соответствующее программное обеспечение. История развития и внедрения информационных технологий на кафедре ЭФУ НИЯУ МИФИ напрямую связана с историей развития кафедры. Для их решения использовались высокопроизводительные (по тем временам) технические средства. Совместными усилиями был выполнен ряд научных работ, защищены кандидатские и докторские диссертации. На современном этапе появилась возможность внедрения новых плодотворных идей. Реализация этих идей позволила создать открытую модульную информационно-вычислительную систему. Помимо вышесказанного имеется целый ряд причин, побудивших руководство физической кафедры самостоятельно взяться за решение не характерных для нее задач. (включая НИР) по каждой дисциплине цикла (лекции, семинары, лабораторные работы, курсовые проекты, учебно-исследовательские работы и т.п.). Базовым элементом в сети является учебный компьютерный класс, в котором проверяются все новации по использованию современных информационных технологий при обучении инженеров-физиков, специализирующихся в области электрофизики. Это происходит как в рамках аудиторных занятий студентов младших курсов, так и в рамках учебно-исследовательских и курсовых работ, дипломного проектирования. Структура программного обеспечения класса несколько отличается от общепринятой, используемой в учебных классах НИЯУ МИФИ. Это позволило снять проблемы лицензирования и использовать самое современное программного обеспечение. Все используемые программы распространяются под лицензиями, допускающими их свободное использование, распространение и модификацию. Этот сервер используется не только как сервер приложений, являясь одной из виртуальных машин. Но не все так просто. Поддержка средств дистанционного обучения, которое является важным дополнением традиционных аудиторных занятий. Прежде всего, это касается проведения характерных для электрофизики лабораторных практикумов, т.е. обеспечение возможности выполнения лабораторных работ вне учебных лабораторий. Хотя удаленный доступ и является составной, даже основной частью так называемого дистанционного обучения, в большинстве случаев он может иметь самостоятельное значение как для студентов, так и для преподавателей и научных сотрудников. В связи с этим появление инструментальной среды дистанционного доступа (из кафедрального компьютерного класса, общежития, домашнего компьютера) явилось удачным дополнением к традиционным видам занятий, в ряде случаев значительно расширяющим объем изучаемого материала и качество его освоения. Тем самым студенты с разным уровнем таланта и исходной подготовки получают возможность при необходимости использовать дополнительное время и избежать накопления академической задолженности к зачетной сессии по практическим и лабораторным работам. При этом количество ежедневных просмотров страниц сайта порой приближается к двум тысячам, причем никаких ЯЕО-мероприятий в отношении сайта не проводилось. Помимо вполне прогнозируемых посетителей (их большинство), из таких традиционно академических регионов, как Москва и Московская область, Санкт-Петербург и Новосибирск, на сайт заходят студенты Урала, Поволжья, Дальнего востока, Северного Кавказа и юга России. Это является убедительным свидетельством того, что контент сайта представлен в достаточно наглядной и удобочитаемой форме и представляет собой общеобразовательный бэк-гра-унд по представленным на сайте учебным дисциплинам. ги может быть создан открытый Интернет-портал дистанционного обучения базовым дисциплинам информатики не только в рамках НИЯУ МИФИ, но и для внешних пользователей. Перспектива увеличения количества используемых серверов и множественность сервисов информационно-вычислительного ресурса кафедры ЭФУ порождают проблему единого централизованного доступа к ним. Эта система используется в курсе САПР ЭФУ для виртуализации лабораторного практикума по расчету статических и динамических электромагнитных полей в ускоряющих и фокусирующих системах различной конфигурации, а также оптимизации этих структур и исследования устойчивости и группировки частиц в рассматриваемых полях. Важнейшим фактором, определяющим выбор структуры технических средств, операционной среды и инструментального ПО для разработки приложений и средств дистанционного обучения в создаваемой системе, является обеспечение сохранности и целостности быстро изменяющихся информационных ресурсов, т.е. обеспечение надежности работы системы. При современном развитии информационных технологий и средств телекоммуникаций вопросы защиты информации являются определяющим фактором эффективности работы системы. Однако основные задачи защиты информации и последствия ее нарушения в информационных системах значительно различаются. В связи с этим структура программно-аппаратных средств, обеспечивающих эту защиту, в большой степени зависит от требований, предъявляемых конкретными приложениями. Специфика этой информационной системы заключается в том, что основную и достаточно многочисленную категорию пользователей составляют студенты. Для всех видов занятий на центральном сервере центра хранятся постоянно обновляемые как индивидуальные, так и групповые архивы студентов, в которых сохраняется выполняемая ими работа, а также размещаются различные методические указания, индивидуальные задания, учебные пособия и наиболее важная научная литература. В связи с этим загрузка центрального сервера оказывается значительной. Так, например, в одном из наиболее насыщенных лабораторными практикумами цикле ИСУ проводятся занятия в компьютерных классах для двадцати групп студентов дневного факультета и примерно такое же количество групп вечернего факультета. И хотя информация в студенческой базе данных, включающая выполняемую ими работу в рамках учебного плана, разумеется, не представляет государственной тайны и не связана с кредитно-денежными операциями, ее нарушение или потеря, а также несанкционированный доступ (что часто случается) может значительно осложнить работу информационного центра и привести к сбоям проведения учебных занятий. Каждый уровень доступа предполагает комплекс программно-аппаратных и административных мероприятий по защите как от преднамеренных, так и от непреднамеренных воздействий. И, наконец, внешняя сеть, из которой возможен доступ с домашних компьютеров студентов (включая компьютеры студенческого городка МИФИ) и преподавателей, которым предоставлены соответствующие права. Это требует разработки комплекса мер защиты сервера как от случайных (непреднамеренных), так и от преднамеренных внешних воздействий и нежелательных внутренних взаимодействий пользователей (студентов) в рамках рабочей среды. Таким образом, с одной стороны, система является открытой и предоставляет обширные Интернет-возможности, такие как сотрудничество и дискуссии с другими пользователями, предоставление изучаемого материала и конструирование собственных знаний, возможность загрузки дополнительных компонентов по изучаемой дисциплине. Работа различных категорий пользователей строго регламентирована, права доступа к различным ресурсам системы устанавливаются авторизацией пользователей (каждый участник этой системы имеет свой логин и пароль, которые и определяют их возможности). Что касается непреднамеренных воздействий, которые связаны с ошибками обслуживающего персонала, сбоев в электросети и т.п., то предусмотренная защита от них достаточно традиционна. В то же время внедрение этой системы позволило повысить управляемость учебного процесса и степень объективности оценки знаний студентов. В целом стоит отметить, что в настоящее время информационно-вычислительный ресурс поддержки дистанционного обучения кафедры ЭФУ МИФИ является полноценной действующей системой обеспечения учебного процесса. В то же время это удобная экспериментальная площадка для проведения исследований, создания и внедрения наиболее эффективных технологий дистанционного обучения. К этим исследованиям и разработкам традиционно привлекаются студенты, выполняющие УИР в Вычислительной лаборатории кафедры ЭФУ НИЯУ МИФИ

Процесс обучения персонала рассмотрен как начало реализации любой стратегии организации. Отмечено, что он не может быть дискретным, поскольку стратегические установки в современном мире подлежат непрерывной корректировке. Дан анализ элементов обучающейся организации, сделан вывод о недостаточности традиционного подхода обеспечения мониторинга обучающих процессов и предложена новая концепция мониторинга организационных изменений. Реализация любой стратегии начинается с процесса обучения людей. Сегодня ни одна компания не может обозначить свою стратегию раз и навсегда, она подлежит постоянной корректировке, следовательно, процесс обучения не может быть дискретным. Невозможно обеспечить развитие организации только периодическими курсами повышения квалификации. Чтобы добиться конкурентного преимущества, компания должна постоянно поддерживать обучающий процесс. Хозяйственная деятельность, бизнес, как и все другие виды деятельности, представляют собой определенную систему. Как и любая система, в которой присутствует человеческий фактор, здесь обязательно имеются неочевидные взаимозависимости, которые, возможно, станут прозрачными только в долгосрочной перспективе. Человеку, включенному в такую систему, вдвойне сложно ощутить ее целостность и динамичность. Гораздо легче сконцентрировать внимание на отдельных элементах системы. Системное мышление представляет собой концептуальную основу восприятия целостности явлений, что должно помочь в достижении необходимых изменений. Сегодня, чтобы достичь определенного прогресса в деле организационных изменений, обеспечить конкурентоспособность организации, необходимо отказаться от иллюзии, что мир сложен из отдельных, независимых блоков. Системное мышление позволяет видеть взаимозависимости и взаимовлияния, а не линейные цепочки причинно-следственных связей, лишающие возможности адекватного диагностирования проблемы, а также затрудняющие видение динамики явлений. Для оценки организационных изменений необходимо выбрать определенные критерии. А когда речь заходит об оценочных показателях результатов деятельности, автоматически возникает образ бухгалтера. Традиционный бухгалтерский учет, оставаясь пока доминирующим универсальным языком бизнеса, имеет дело как раз со статикой бизнес-процессов. В связи с этим, возьмем на себя смелость заметить, что традиционный учет является тормозом на пути к обучающейся организации. Поэтому западная наука развивается в направлении поиска альтернативы традиционному учету в роли языка бизнеса. Осознание необходимости системного мышления не гарантирует, что мы сразу можем начать мыслить системно. Формирование системного мышления должно быть целью образовательных программ всех уровней. Поддержание возможности системно мыслить необходимо добиваться уже в рамках обучающей организации. На наш взгляд, формированию системного мышления будет способствовать сбалансированная оценочная ведомость. Концепция сбалансированной оценочной ведомости приближает организации к новой парадигме оценки результатов деятельности, суть которой состоит в интеграции главных нефинансовых показателей с финансовыми. Современные информационные технологии позволяют компаниям расширять диапазон представляемых показателей результатов деятельности, устанавливать и анализировать взаимосвязи между ними. Кроме того, концентрация внимания на стабильно высоких краткосрочных финансовых результатах вынуждает менеджеров уделять недостаточное внимание инвестициям в нематериальные активы, что может уже в среднесрочной перспективе привести компанию к краху. При оценке перспектив компании важны и финансовые и нефинансовые показатели в определенной, хорошо продуманной комбинации. Системы показателей должны разрабатываться на основании внутренней информации (например, объем отгрузок или мотивация работников) и внешней информации (например, доля рынка). Значение нефинансовых показателей огромно. Как правило, они с опережением отражают динамику финансовых показателей, правда, часто через сложную и не вполне очевидную цепочку причинно-следственных связей. Таким образом, инвестор, узнав о росте качества продуктов компании, начинает обоснованно ожидать, что этот факт благоприятно отразится на ее прибыли. Сегодня в зарубежной практике наблюдается рост числа попыток применения нефинансовых критериев в оценке деятельности компании. В настоящее время нефинансовые показатели не могут заменить собой итоговые результаты деятельности в качестве критериев оценки стоимости компании. Но, с другой стороны, сами по себе итоговые финансовые показатели не гарантируют благополучия на будущее и не могут убедить рынок в том, что будущая доходность должна получать отражение в нынешней цене акций. Финансовые показатели отражают фактические результаты деятельности с некоторым запозданием. Табло показывает игроку, проигрывает его команда или выигрывает, но ничего не сообщает о том, что игрок делает правильно, а что неправильно с точки зрения бейсбольной техники. Так образно и доступно зарубежные специалисты в области стратегического управления затратами демонстрируют ограниченность финансовых оценок, представляющих результаты, к которым привели принятые в прошлом решения, а не те шаги, которые нужно предпринимать, чтобы выжить в современных условиях. Прогнозные оценки будущей прибыли компании, основанные на экстраполяции текущей прибыли или ее динамики в прошлом, как показывает зарубежный и отечественный опыт, не являются надежными и не получают основательные статистические подтверждения. И дело здесь не только в методиках таких оценок. Действительно, в ряде случаев падение текущей прибыли служит индикатором долгосрочных проблем с финансовым состоянием, но иногда причина заключается в бухгалтерских возможностях манипулирования финансовыми результатами. К слову сказать, такие возможности у бухгалтера были всегда, не говоря уже о возможности руководствоваться профессиональным суждением при разграничении доходов и расходов по учетным периодам. По большому счету, даже при наличии положительного аудиторского мнения по поводу отчетности мы должны иметь в виду определенную условность в оценке текущей прибыли. Поэтому внешним и внутренним пользователям необходима информация о более широком наборе параметров деятельности. Сбалансированная оценочная ведомость или какая-либо другая форма отчетности должна предоставлять возможность анализа факторов бизнеса. Их значение в текущий период времени связано со значением других показателей в будущем. Выбор таких опережающих показателей, естественно, связан с осознанием (или, как говорят зарубежные менеджеры, видением) бизнес-модели. Идея предварительного построения бизнес-модели для формирования публикуемой отчетности все настойчивее звучит в современной западной литературе. Ранее совокупность нефинансовых показателей и определенная взаимозависимость факторов стоимости рассматривалась в рамках управленческого учета, правда, несколько под иным углом зрения. Стратегические задачи компании и показатели их выполнения, определенные сбалансированной системой, доведенные до сведения всех сотрудников компании, позволяют видеть взаимозависимость элементов системы, воспитывают целостное восприятие бизнеса. Сбалансированная оценочная ведомость учит связывать между собой причину и следствие, а значит, развивает способности к обучению. Сущность данной дисциплины заключается в развитии личности. В рамках индустриальной эпохи было достаточно нацеливать работника на выполнение узкопрофильных операций. Современные информационные технологии требуют такого обучения работников, чтобы их творческие возможности были мобилизованы на достижение стратегических целей компании. Прошло время, когда было достаточно, чтобы один человек в компании продолжал осваивать новое, как это делали Форд, Слоун или Уотсон. Обучающая организация должна состоять из способных к обучению людей. Способность организации к обучению не может быть больше способности к обучению ее персонала. Поэтому обучающая организация должна, во-первых, создавать условия для постоянного развития личности, а во-вторых, максимально стимулировать такое развитие. За многие десятки лет было создано значительное число мотивационных теорий. Достаточно продуманные мотивационные теории нередко не находили практического применения либо к ним быстро угасал интерес, поскольку в них самих не был заложен источник саморазвития, либо они по какой-то причине не совпадали со стратегическими задачами организации. Интеллектуальные модели представляют собой таящиеся глубоко в сознании предположения, обобщения или образы, которые влияют на наше понимание мира и на выбираемый нами способ поведения. Интеллектуальные модели, по сути, представляют собой глубинный уровень культурных явлений. Основные факторы формирования интеллектуальных моделей относятся к уровню национальной культуры. Данная задача будет под силу при условии системного подхода к образовательным процессам в обществе в целом и на уровне отдельных организаций. Общее видение представляет собой общую картину будущего, к которому следует стремиться, т. е. это общая мечта. Причем мечта не может быть выражена, например, в конкретных финансовых показателях. Это гораздо больше, чем прибыль или денежный поток. Мы не можем привести соответствующего аналога в отечественной литературе, его просто нет. Вряд ли можно рассуждать об общем видении в условиях функционирования большинства российских предприятий. Здесь можно провести параллели между западными теориями мотивации и их практической реализацией в российских условиях. К примеру, неразумно говорить о таких мотиваторах, как ответственность, возможность принимать решение, положительная оценка достижений, чувство удовлетворения от достигнутого, содержание работы в условиях бедности способных работать и работающих. Само по себе сформированное общее видение является мощным стимулятором человеческой деятельности. Обучающая среда должна предполагать поддержание творческого напряжения. Считаем, что осознание необходимости общего видения приходит, когда достигнута определенная степень материального благосостояния. Этот процесс без сомнения также можно отнести к глубинным процессам формирования ценностных установок. Начало такого процесса, по нашему глубокому убеждению, под силу лишь некоторым российским организациям, по крайней мере, способным сегодня выплачивать достойное вознаграждение за труд. В наших условиях определенный уровень оплаты труда пока остается основным мотивирующим фактором наемного персонала. Кроме того, для запуска необходимых образовательных программ также необходимы определенные финансовые средства. И здесь важным моментом должно являться изменение отношения со стороны менеджеров и бухгалтеров к сущности расходов на развитие персонала. Если деятельность компаний оценивать только по краткосрочным финансовым показателям, то трудно добиться каких-либо инвестиций в человеческий капитал. Традиционной системой бухгалтерского учета такие инвестиции рассматриваются как расходы периода или, в лучшем случае, как расходы будущих периодов, поэтому сокращение или отказ от инвестиций в обучение и развитие персонала автоматически представляется краткосрочной прибылью. По крайней мере, было бы логичным придать таким инвестициям статус долгосрочных и устранить, таким образом, влияние на текущую прибыль. Когда же достигается определенный уровень материального благосостояния, материальные стимулы уже не оказывают стимулирующего воздействия на работника. Далее стимулирующее воздействие может быть оказано сформированным общим видением. Общие представления о совместных целях и ценностях способны стать мощным стимулом. Сущность данной дисциплины заключается в том, что не может быть обучающейся организации без способных к обучению людей, работающих не индивидуально, изолированно, а командно. Обучающаяся организация состоит из обучающихся команд или групп, которые, в свою очередь, состоят из способных к обучению людей. Внутри организации должно быть понимание того, что сегодня ни одна из целей организации не может быть достигнута в полной мере без коллективного взаимодействия всей команды работников. Коллективное взаимодействие можно измерить определенными показателями. Представленные ранее либо подобные оценочные показатели, отражающие специфику деятельности компании, нацеливают персонал на работу в команде, на поддержку и помощь друг другу. На наш взгляд, успешность достижения выбранных оценочных показателей должна сопровождаться адекватной системой материального и морального стимулирования командной работы. Здесь опять нельзя забывать о системном подходе. Простого установления определенного перечня показателей будет недостаточно, необходимо обеспечить механизм их достижения. Подобную работу нельзя осуществить без современных знаний в области менеджмента. С другой стороны, схема определения показателей и стимулирования персонала должна изначально быть совместимой с информационным пространством бухгалтерии. Отсюда очевидность совместной работы, по крайней мере, менеджеров и бухгалтеров. Сегодня уже не вызывает сомнения необходимость совместного обучения взаимодействующих сторон. Западная литература изобилует положительными примерами совместного обучения поставщиков и потребителей, производителей и клиентов. Если современную бухгалтерию рассматривать в качестве поставщика как внешней, так и внутренней информации, то возникает необходимость совместного обучения персонала бухгалтерии и потребителей информации. Совместное обучение, кроме всего прочего, воспитывает чувство ответственности за достижение определенных общих результатов. В настоящее время это очень важное замечание, так как в большинстве случаев невозможно отождествить успехи и неудачи с деятельностью какой-то личности или небольшой группы. А когда люди в организациях замыкаются исключительно в рамках должностных инструкций, они не ощущают ответственности за общие результаты. И в случае неудовлетворительных результатов проще всего сослаться на негативное воздействие внешних условий, т. е. занять пассивную жизненную позицию. это субъект-субъектное взаимодействие, т. е. организация диалога. В данном контексте диалог означает свободный обмен мнениями в группе, что приводит к созданию нового знания, недоступного для отдельных членов группы. Сегодня на Западе вряд ли найдется серьезное издание по менеджменту без обращения к совместному обучению. Хотя, по мнению многих специалистов, приоритет в открытии способа взаимодействия между людьми как ресурса принадлежит российской школе, но у нас, как это часто бывает, затруднен выход на практику. Овладение дисциплиной группового обучения в первую очередь предполагает умение организовывать диалоговое взаимодействие. Поскольку в групповых действиях часто наблюдается тяготение к оборонительным позициям одной или даже обеих сторон. В таком случае возникает опасность, что стороны не услышат аргументы друг друга и обучающего процесса не последует. Таким образом, один из основополагающих моментов организации диалога состоит в устранении стремлений навязывания своей точки зрения без учета аргументов другой стороны. Диалоговое взаимодействие, таким образом, представляет собой надежную основу для активного изучения несовпадающих точек зрения, что является крайне важным для воспитания способности к профессиональному суждению. Для создания обучающейся организации важно, чтобы перечисленные составляющие непрерывного процесса развивались одновременно и гармонично, т. е. системно. Поэтому основной дисциплиной всего обучающего процесса является системное мышление, которое способно объединить все остальное. Без системного мышления мы получим разрозненное, фрагментарное знание. Само понимание обучающегося процесса невозможно без системного мышления. Системная ориентация позволяет увидеть и использовать в практической деятельности взаимодействие и взаимозависимость всех знаний и умений. С другой стороны, само по себе системное мышление еще не гарантирует создание обучающейся организации. Личное развитие равнозначно установке на постоянное обучение, на активное отношение к действительности. Интеллектуальные модели позволяют быстро идентифицировать проблему и выработать необходимое решение. Групповое обучение и его стимулирование способствует выработке общих целей, без которых невозможно продвижение вперед любой организации. Настрой на долговременные отношения и обязательства обеспечивает общее видение. В самой системе рассмотренных обучающих дисциплин заложены самоуси-ливающиеся процессы, обеспечивающие устойчивость организационных перемен. Освоение дисциплин обучающейся организации означает инвестирование в повышение качества мышления, в способности размышлять и вырабатывать совместное понимание сложных деловых вопросов. Все это кардинально меняет представление об управлении. Традиционные организации нуждаются в жестких системах, контролирующих поведение людей. В настоящее время даже управленческому учету приписывается гипертрофированная контрольная функция. Причем ни в одной организации не оценили объем трудозатрат на рутинные отчеты, не используемые в конечном итоге для принятия управленческих решений. У отечественного бухгалтера в коммерческих организациях и без подобных систем внутреннего контроля не хватает времени даже на текущую работу, и введение дополнительных контрольных процедур, конечно, не будет способствовать развитию человека как специалиста и личности. Для успеха любой программы обучения нужно, чтобы, по крайней мере, ключевые работники организации выделяли какое-то время на переосмысление полученной информации, планирование своей деятельности, участие в обсуждениях различных проблем, совместное обучение в группах. Недостаток времени пагубно отражается на любой обучающей программе. Можно сделать выводы, что контрольные процедуры, в рамках устаревшей концепции управленческого учета, сдерживают развитие персонала, и, следовательно, сдерживают обучающие процессы. Изучение вариантов применения на практике систем внутреннего контроля позволяет заметить парадокс, назовем его парадоксом контрольных процедур. Чем эффективнее система внутреннего контроля, тем меньше риск при составлении и аудировании отчетности, тем больше уверенности в достоверности информации для принятия решений, но тем больше сдерживания для развития организации и, в конечном итоге, ограничений для принятия решений стратегического, долгосрочного характера. На Западе управленческий учет уже давно превратился в стратегический управленческий учет, т. е. он рассматривается применительно к задачам стратегического менеджмента. Информация, получаемая посредством управленческого учета, представляет собой обратную связь, которая должна быть использована для выработки корректирующих решений, призванных способствовать выполнению планов компании. В данном контексте контроль отождествляется с учетным мониторингом, воспринимаемым как инструмент управления, поддерживающий обучающий процесс. Такое понимание кардинально отличается от распространенной у нас трактовки контроля как метода распределения вины за промахи и недостатки. Созданные условия для развития личности в обучающейся организации снижают потребность для традиционных контрольных процедур. Обучающая среда позволяет полнее осуществить локализацию полномочий, и сделать организацию, в конечном итоге, более управляемой по сравнению с традиционными иерархическими структурами. В обучающей организации основная задача руководителя не отдавать приказы, а разрабатывать обучающие процессы, помогающие персоналу эффективно справляться с возникающими проблемами и овладевать новыми знаниями и умениями. Очевидно, для формирования обучающей среды недостаточно периодически организовывать курсы повышения квалификации, особенно если они не направлены на непосредственное применение полученных сведений на практике. Краткосрочные курсы повышения квалификации сами по себе бывают приемлемыми и необходимыми, когда нужно совершенствовать знания и умения, которые уже имеются, например, освоить новую версию компьютерной программы. Именно здесь мы ощущаем важнейшую роль, которую призвана сыграть бухгалтерия как поставщик оценочных показателей в обучающем процессе, как субъект, обеспечивающий мониторинг организационных перемен. Чтобы бухгалтерия действительно вписалась в структуру обучающейся организации, на наш взгляд, важно сделать доступной всю основную информацию о деятельности организации, предварительно удостоверившись, что все ключевые специалисты обладают необходимыми знаниями, позволяющими понять смысл и значение учетных показателей. И, конечно, в данном случае невозможно будет ограничиться традиционными финансовыми показателями, мало связанными с деятельностью конкретных работников и достигаемыми в долгосрочной перспективе. Инфраструктурой постоянно возобновляемого обучающего процесса может стать стратегический управленческий учет, создающий мониторинг развития организации. В свою очередь, финансовый контроль, являющийся составной частью стратегического управленческого учета, призван обеспечить обратную связь для обучающего процесса.

Рассмотрены методологические проблемы классификации информационных наук и предложен подход к научно обоснованной классификации на основе анализа типов определения информации и типов рассматриваемых субъект-объектных отношений в микро-или макромире. Проанализирован вопрос о возможности достижения конвенции относительно информационных понятий, определены ограничения по достижению конвенции в силу многозначности явления информации. Определены классификационные признаки для классификации информационных наук в виде двух основных и двух дополнительных критериев отличия. При последующем развитии объект этой дисциплины стал значительно шире и включил в себя сферу социальной информации в целом. Ее объекты - изучение конструирования ЭВМ и программирования, а также использования их для обработки информации, а предмет - компьютерные методы обработки информации и сами компьютеры. Сложнее обстоит дело с третьей информатикой. Ее объектом названы свойства информации, а предметом - изучение законов и методов преобразования и распределения информации в природе и обществе для эффективной информатизации. Биоинформатика сейчас преподается на кафедрах биологических факультетов. Техническая информатика уже давно вошла во вторую информатику, а социальная, посвященная проблемам информации в обществе, совпадает с первой информатикой. Историческое рассмотрение отечественной информатики безусловно оправдывает предложенное деление, но не может быть взято за основу классификации информационных наук. Исторический фактор не заменяет логических оснований для классификационного деления. Ответ на этот вопрос актуален не только для философии информации, но и для классификации информационных наук. Особое значение для развития информационных наук имеет вопрос о статусе информационных наук и информатики. Классификация информационных наук актуальна не только в методологическом аспекте, включая проблему демаркации науки от паранаучных построений. В своей совокупности информационные науки достигли того уровня зрелости, когда отсутствие классификации мешает не только их теоретическому продвижению вперед, но и развитию высшего образования. Необходимо найти методологически выверенные критерии для классификации информационных научно-образовательных дисциплин, а также рассмотреть возможности достижения конвенции, касающейся основных информационных понятий. Эти критерии должны обеспечить построение практически пригодных классификаций. Ограничимся кратким рассмотрением темы, связанной с проблемой классификации. Известно множество самых различных определений на основе атрибутивист-кого или фукционально-кибернетического подхода. В современной литературе ввиду его ненаучности обычно не рассматривается еще один, объективистский, подход, когда признается существование самостоятельной информационной субстанции. Информация в них служит управлению, связи и коммуникации, которые выражаются разнообразными субъект-объектными и субъект-субъектными отношениями. Определение Винера замечательно не только тем, что оно провидчески относит информацию к относительным категориям, но и тем, что выделяет в информационных явлениях форму и содержание. Отношения понятий внутри рассматриваемых терминосистем позволяют определять через базовое понятие подчиненные ему остальные информационные понятия. Для многих дисциплин, например, таких, как генетика или биофизика, системы информационных понятий излишни. Поэтому требование конвенции не может распространяться за пределы информационных наук, иначе это будет создавать трудности для взаимодействия представителей разных дисциплин, использующих информационный подход. С точки зрения Махлупа, несемантической информации быть не может. Содержанием отношения является обеспечение эффективной адаптации. Принятое в социальной информатике определение информации как сведений о чем-то, передаваемых кому-то, не противоречит самому общему пониманию информации как содержания отношений, так как получение сведений служит в конечном итоге социальной адаптации индивида. Очевидно, такой проверке соответствия конкретно-научного определения самому общему пониманию информации как отношения должны отвечать определения, используемые в разных информационных дисциплинах. Указанное выше особое значение понятия для межнаучной коммуникации тем не менее оставляет место для предельно общего и в силу этого малосодержательного определения понятия информации, которое было бы логически непротиворечиво и не противопоставлялось более содержательным определениям, принятым в конкретно-научных направлениях. Такое общее определение хорошо согласуется с функционально-кибернетическим пониманием информации, но не отвечает атрибутивному. Это заставляет признать проблему общего определения информации открытой. В физике метафорическое понимание информации используется для изучения микромира - взаимодействия субатомарных элементов. В информатике функционально-кибернетическое понимание информации используется не только для исследований, но и для проектирования современных информационных глобального масштаба. Здесь рассматриваются вопросы макроуровня. Сказанное не означает, что теории, объединяющие разные направления в информационных науках, невозможны. Для подобного рода теорий общеизвестный критерий научности (фальсифицируемость по К. Попперу) можно сформулировать следующим образом. Однако основы эти разные. Поскольку за последние полтора десятилетия принципиально новых теоретических оснований у первых двух информатик, как и вообще у информационных наук, не появилось, можно предположить, что имеет место механический перенос уже известных теоретических основ из двух сложившихся направлений в новое третье. Предметом ее были названы свойства информации, а объектом - изучение законов и методов преобразования и распределения информации в природе и обществе. Но у понимаемой метафорически информации свойства совсем другие, чем у неметафорической информации в социальных и гуманитарных науках. Сформулированный выше набор из семи свойств совершенно не годится для генетики, биофизики или теории систем. Определяющие их понятия информации существуют в рамках специфических метафор. Исторический пример с конгрессом химиков в Карлсруэ доказывает принципиальную возможность достижения конвенции о системе понятий в естественных науках. На этом конгрессе была принята эмпирически и логически обоснованная система базовых химических понятий, позволившая создать теоретическую основу для традиционно эмпирической науки. В других науках, например в правоведении, базисному понятию права отвечает множество понятий права, каждое из которых удовлетворяет конкретные отрасли правоведения и соответствующие теории. В отличие от социальных наук объем понятий в естественных науках более узкий. Явление информации методологически противоположно химическим или физическим явлениям. Информация в общем виде двойственна и существует в опредме-ченной и идеальной формах. Таким образом, информация является одновременно и природным, и психическим феноменом. По мере развития информационных технологий этот феномен динамически развивается, о чем свидетельствует непрерывное появление новых понятий. Тем не менее конвенции по более узким вопросам классификации информационных наук представляются достижимыми на основе методологически обоснованного подхода к классификационному делению информационных наук и соответствующим им отраслевых информатик. В качестве таковых предлагается использование двух основных критериев и двух дополнительных критериев отличия. Рассматриваемые типы отношений - объект-объектные, субъект-объектные или субъект-субъектные (в качестве субъектов признаются внешние технические и биологические системы). Очевидно, что социальная информатика изучает субъект-субъектные и субъект-объектные отношения в макромире на основе функционально-кибернетического понимания информации в неметафорическом толковании. Физическая информатика изучает объект-объектные отношения в микромире на основе атрибутивного понимания информации в метафорическом толковании. Приведенные примеры классификационного определения двух отраслевых информатик указывают на возможность такого подхода к классификации. Актуальность рассматриваемых вопросов убедительно подтверждается сведениями из практики преподавания в современном российском вузе - в данном случае, в Московском государственном университете аэрофотосъемки, геодезии и картографии (МИИГАиК). Без достижения конвенции по базовой терминологии невозможно ответить на вопрос о роли информатики как науки. Кроме того, выделим части определений по уровню сложности (полужирным шрифтом - все, что выше базового уровня бакалавров по отнесенности и к техногенному, и нетехногенному направлениям (к первому - курсивом). ИНФОРМАТИКА - общее название ряда научных дисциплин об информации, информационных технологиях, процессах и системах. ИНФОРМАЦИЯ - содержание отношений, возникающих в процессах адаптации субъекта к внешней среде. С формальной стороны - это структурированная информация, т.е. упорядоченная в соответствии с определенной структурой, чаще всего, соотнесенная с какими-то понятиями в обыденном или научном сознании. Знания существуют в индивидуальном сознании, в материализованном виде записей индивида, его дневников, статей и пр., в научном сознании некоего сообщества во время дискуссии или в материализованном виде принятых этим сообществом публикаций. С содержательной стороны знания - результат познавательной деятельности отдельно взятого человека (субъекта) (субъективные знания), некоего коллектива (интерсубъективные или объективизированные знания) либо проверенные широкой практикой и признанные достоверными научным сообществом (объективные) знания. Различают индивидуальное, коллективное, общественное и другие виды сознания. Индивидуальное сознание -способность субъекта к соотнесению себя с окружающим миром, противопоставлению и приспособлению к нему, в том числе с помощью мышления. Коллективное сознание - временное объединение индивидуальных сознаний в процессе социализации при различных коммуникациях в быту, на производстве, образовании и пр. Общественное сознание -несводимое к совокупности коллективных сознаний объединение представлений, присущих им в определенный период, и существующее в форме искусства, морали, религии и науки. ИНФОРМАЦИОННО-КОГНИТИВНЫЕ ТЕХНОЛОГИИ (чаще - когнитивные) - технологии обработки информации, в которых применяются достижения современной когнитологии (науки о сознании), в том числе при создании визуальных интерфейсов мобильных приложений информационных систем. ИНФОРМАЦИОННЫЕ ПРОЦЕССЫ - процессы получения, создания, сбора, обработки, накопления, хранения, поиска, распространения и использования информации. ИНФОРМАЦИОННАЯ СИСТЕМА. Во-вторых, это система для сбора, обработки, хранения и предоставления информации. ИНФОРМАЦИОННАЯ МОДЕЛЬ - модель объекта, представленная в виде информации, описывающей существенные для данного рассмотрения параметры (сущности) и характеризующие их величины - атрибуты, а также связи между ними, входы и выходы объекта. Другими словами, это совокупность информации, характеризующая существенные свойства и состояния объекта, процесса, явления, а также связи с внешним миром. ИНФОЛОГИЧЕСКАЯ МОДЕЛЬ - информационно-логическая модель предметной области рассматриваемой (проектируемой) информационной системы или базы данных, определяющая совокупность информационных объектов, их атрибутов и отношений между объектами. Кроме того, насущным остается введение и развитие когнитивного направления. Это особенно заметно, если учесть, что определение понятия сознания в состав базисных понятий прикладной информатики введено авторами в инициативном порядке. Предложенная классификация, безусловно, не является истиной в последней инстанции.

Глобальное использование информации является основной характеристикой современного общества. Широкое развитие информационных технологий и средств коммуникации позволило осуществлять сбор и хранение, обработку и передачу информации оперативно и в больших объемах, что было недоступно ранее. Благодаря новым возможностям средств вычислительной техники производственная деятельность характеризуется как создание и распространение информационных продуктов и услуг. В общем подходе информационные технологии можно рассматривать как процесс поэтапного превращения первичной информационной совокупности, состоящей из разрозненных данных, в полезную информацию. В управленческих информационных системах в условиях рынка меняются цели и концепции. Информационные системы должны учитывать постоянное совершенствование компьютерных и сетевых технологий с целью максимального повышения уровня оптимальности принимаемых управленческих решений . Говоря об управлении информационными технологиями, необходимо учитывать, что управление должно быть оптимальным. В последние годы усилился интерес к теории оптимизации управления образовательным процессом на основе информационных ресурсов . Основной проблемой оптимального управления образовательным процессом является выбор аналитических методов и численных алгоритмов нахождения оптимального решения. В то же время остается открытой проблема определения компонентного состава информационных технологий, входящих в информационную систему. Любая управленческая деятельность подразумевает под собой наличие ряда обязательных элементов. Прежде всего, она сопряжена с этапностью ее осуществления и видами принимаемых управленческих решений. Не менее важным является и то, что управленческие решения напрямую зависят от вида или характера принимаемых решений. Другими словами, каждое структурное подразделение должно четко осознавать пределы своей компетенции и специфику принимаемых управленческих решений . Но еще до недавнего времени, когда говорилось о стремительном вхождении в нашу жизнь информационных технологий и росте числа реализаций информационных систем, имелись в виду прежде всего системы, ориентированные исключительно на операционную обработку данных. И такое опережающее развитие одного из направлений вполне объяснимо. На первых этапах автоматизации требовалось и требуется навести порядок именно в процессах повседневной рутинной обработки (переработки) данных, на что и ориентированы традиционные системы обработки данных. Более того, системы поддержки принятия решений являются в определенном смысле вторичными по отношению к ним . Для перехода на новый, более высокий уровень использования информационно-коммуникационных технологий процесс управления образовательным учреждением необходимо построить на основе современной автоматизированной системы управления. Изначально необходимо определить компонентный состав будущей системы. Структуру информационной системы составляет совокупность отдельных ее частей, называемых подсистемами. При определении состава информационных технологий необходимо руководствоваться принципами информационного обеспечения системы менеджмента качества . Исходя из этого, первое, на что необходимо обратить внимание, это организация единого информационного пространства. В рамках образовательного учреждения данный принцип может быть реализован посредством построения корпоративной информационно-вычислительной сети. Также организация работы сети частично отвечает принципам быстрого доступа к информации и коммуникации исполнителей работ. В данном случае локальная сеть выступает как вспомогательная служба. Инструментом же коммуникации и получения информации могут выступать программные средства, направленные на выполнение данных функций. В целях своевременного получения информации, как правило, принято использовать информационные базы данных. Помимо прочего, подобные информационные системы позволяют организовать процесс накопления и мониторинга информации о деятельности обучающихся и персонала, что на сегодняшний день с учетом требований к формированию личных дел выпускников и к аттестации педагогических работников является очень актуальным. Помимо систем, позволяющих управлять информацией и информационными потоками, необходимо использовать системы, реализующие возможность получения информации из внешней среды образовательного учреждения. Это информация, регламентирующая деятельность образовательного учреждения (законодательные акты, постановления, положения), информация распорядительного характера (письма, приказы вышестоящих организаций), мнения потребителей. Реакция на поступающую извне информацию является неотъемлемым условием реализации принципов СМК. Формирование системы получения информации из внешней среды позволяет своевременно реагировать на требования и вырабатывать алгоритм деятельности образовательного учреждения . Для обеспечения устойчивого развития процессов информатизации и внедрения информационных технологий во все сферы управленческой деятельности необходимо придерживаться следующих принципов информатизации управления образованием. Организационная система должна быть максимально открыта для получения информации из всего спектра имеющихся внешних источников и для увеличения возможностей аналитической обработки. Величины объема и скорости получения информации оказывают позитивное воздействие на устойчивость. Их желательно максимизировать, так как они компенсируют возможную неустойчивость, исходящую из внутренней информационной неопределенности. Введение предварительной структуризации поступающей информации должно проводиться под непосредственным содержательным контролем лиц, принимающих решения. В организационной системе должны быть заложены информационно-аналитические механизмы прогнозирования внешней по отношению к ней ситуации, а также ее собственного поведения. Прогнозирование лежит в основе упреждающих управляющих воздействий на процесс информатизации. Прогнозированию подлежит исполнимость принципов. При недостаточности внешних источников информации прогнозирование должно опираться на групповые экспертные процедуры. предусмотрена уровневая информационно-управляющая структура. Она строится по правилу снижения требований к точности обработки информации по мере повышения уровня управления (и наоборот). На верхних уровнях приоритет имеют экспертные методы обработки информации. Введение излишней структурной жесткости управления может привести к потере ее устойчивости, кризису развития. На каждом уровне необходимо предусмотреть девиационные процессы (отклонения от общего плана управления). Негативно влияет на устойчивость управления величина скорости упорядочения управленческой структуры. Чем ниже скорость упорядочения, тем выше устойчивость. При разрыве, ослаблении или изменении отдельных связей между уровнями управляющей структуры организационная система должна продолжать функционировать, возможно с некоторой потерей эффективности. Необходимо введение дублирующих управляющих связей, однако это не должно приводить к чрезмерной структурной жесткости управления. Каждая функция или задача управления потенциально отделяется от других функций, обладает некоторой независимостью от них. Число функций может быть неограниченным. Общая проблемная область, объединяющая эти функции, должна быть определена (желательно с использованием исключений). Компоненты организационной системы взаимодействуют между собой, причем сложность взаимодействия постоянно возрастает. Каждая функция управления реализуется некоторым определенным заранее (желательно единственным) набором компонентов организационной системы. При уровневом упорядочении подсистем распределение числа компонентов по уровням должно подчиняться ранговой закономерности. Определяются сочетания компонентов организационной системы с требованиями функций управления, которые принципиально не должны дополнительно реализовываться информационными средствами в ближайшей перспективе. Эти принципы вытекают из фундаментальных закономерностей устойчивого управления интеллектуально-информационными системами, а также из опыта создания информационных систем в области управления образованием. Они позволяют качественно оценивать уровень устойчивости реализации тех или иных решений в области управления развитием процессов информатизации управленческих структур. Сформулированные принципы позволяют снизить вероятность ошибок в расстановке приоритетных задач в процессах информатизации, качественно определить влияние на устойчивость и целенаправленность управления таких ее характеристик, как уровень информационной и аналитической открытости, жесткость управления, компактность представления компонентов создаваемых информационных систем. Определен объект, предмет и цель исследования, сформулированы группы предпосылок формирования профессиональной мобильности выпускника. В системе образования до недавнего времени были актуальными формы и методы обучения, ориентированные на овладение системой готового знания. В настоящее время все чаще в качестве целей подготовки выступают деятельность, способность к ее вариативности, личностные качества, определяющие не столько узкопрофессиональные характеристики специалиста, сколько уровень его культуры, интеллектуальное развитие. Сегодня необходимо вести речь о создании принципиально новой, неразрывно связанной с интегративными процессами концептуальной модели образования с качественно новой структурой, новыми системообразующими факторами. Проблемы повышения как горизонтальной (географической), так и вертикальной (профессиональной) мобильности выпускников достаточно актуальны для современной России. Стране нужны специалисты, умеющие и желающие учиться и адаптироваться к новым условиям. Современный мир очень динамичен, возникают новые сферы деятельности, на протяжении жизни одного поколения могут происходить серьезнейшие структурные перестройки экономики. Поэтому современному специалисту необходимо быть готовым к тому, что полученного первоначального образования будет недостаточно и придется на протяжении жизни постоянно доучиваться и переучиваться. Существенный вклад в рост профессиональной мобильности специалиста может внести изменяющая система образования России.

На первом курсе провожу письменный зачет по карточкам-тестам. О зачете предупреждаю студентов в начале изучения дисциплины и периодически напоминаю по ходу изучения курса. Все промежуточные аттестации являются ступенями подготовки к итоговому зачету. Помимо контролирующих заданий в карточке содержатся задания развивающего характера, а также задания, способствующие развитию интереса к изучаемой дисциплине. Подласый, И. П. Педагогика. Общие основы процесса обучения. Эта проблема связана с возможностью обучающихся воспринимать и перерабатывать информацию, необходимую для их социализации и дальнейшей профессиональной деятельности. Результатами исследования являются определение количественных параметров информационного потока (представленного с помощью графических форм), позволяющих сохранить смысловой объем информации при ее сжатии, а также определение изменения количества информации в процессе коммуникации при обучении с помощью графических форм представления информации. Особенность составления модели заключается в представлении коммуникации с учетом денотантных и коннотационных составляющих личного опыта субъектов коммуникационного процесса. Высокий темп развития науки привел к накоплению человечеством знаний, которые нуждаются не только в обобщении, синтезе, но и в выделении главного и второстепенного. Ученые разных направлений ищут средства обобщения ранее разрозненных научных данных. Хотя сейчас и наблюдается тенденция свертывания научных представлений о мире, в сфере образования возникло противоречие между объемом накопленных наукой знаний и ограниченными возможностями человека к восприятию и усвоению большого массива информации. Перед педагогами стоит нелегкая задача выработки более точных и емких языков кодирования информации для описания и представления научных данных. В данной работе выделим факторы и опишем технологии, которые способствуют успешному переходу внешних сигналов среды во внутренние установки личности, ее мозаичный витагенный опыт. Это диктует нам необходимость рассматривать модель информационного взаимодействия двух субъектов с позиций тезаурусного подхода. Так как тезаурус является базой данного подхода, уточним значение этого научного термина. Так, в лингвистике, семиотике, информатике, теории искусственного интеллекта и других областях знания под тезаурусом понимают некоторое особым образом оформленное накопление. Сигнал отсутствует. Свое выступает заместителем общего. Реальное общее встраивается в свое, занимая в структуре тезауруса место частного. Вслед за Вал. А. и Вл. А. Луковыми под тезаурусом будем понимать такую организацию информации у индивида, которая теснейшим образом связана с его местом в обществе, в макро- и микросоциальном пространствах. Каждый субъект в процессе жизнедеятельности выстраивает свою тезаурусную иерархию. Инструментами такого строительства являются ориентационные задачи или цели, которые стоят перед субъектом. и определяют предпочтения индивида в той или иной ситуации. Таким образом, ценностную систему можно назвать моделью тезауруса. По аналогии с семантикой, изучающей смысловое значение единиц языка, выделим у образов памяти и воображения денотантные и коннотационные составляющие. Под дено-тантной составляющей будем понимать модель, значение, образ объекта реальной действительности. Коннотационная составляющая выражает сопутствующее значение образов памяти и воображения, которое несет информацию об отношении субъекта к образам. Если в процессе вхождения нового образа тезаурус субъекта изменился в сторону его совершенствования, то можно говорить о процессе познания. делим основные рабочие понятия, необходимые для нашего исследования, и раскроем условия эффективной реализации словесно-образного воздействия через информационный поток. Как известно, информационный поток представляет собой совокупность объектов, воспринимаемую как единое целое, существующую как процесс на некотором временном интервале и измеряемую в абсолютных единицах за определенный период. В процессе коммуникации с помощью информационного потока происходит специфический обмен осмысленной информацией эмоционального и интеллектуального содержания. Когнитивный мыслительный процесс трансформации идей и чувств в символы (слова, образы) и организации их в форму сообщения называется кодированием сообщения. Любая информация не может быть передана буквально. Выбор формы и кодов может существенно изменить смысл первичного сообщения. Процесс кодирования в значительной степени субъективен и определяется личностными характеристиками кодирующего, его витагенным опытом. С позиции семиотической теории каждый код (слово или образ) в социуме имеет прямое, явное значение, которое сообщество (на протяжении всей своей истории) формально приписывает ему. Так, если денотацию слов мы можем найти в словарях, то денотация образов построена на полном или частичном их совпадении с объектами реальной действительности. Чувства или оценки, ассоциирующиеся у нас со словом или образом, представляют собой коннотацию, которая может играть даже более важную роль в понимании нами смысла сообщения, чем само слово, образ. В контексте педагогической проблематики коммуникации представляет интерес возможность изменения через символьное воздействие отношения субъекта к объекту, то есть изменение коннотативно-го значения этого объекта для субъекта. Образная память о событиях сохраняется в памяти также в серийной форме и может быть извлечена оттуда тоже в серийной форме, так как невозможно думать о чем-то сложном вне рамок серии событий или мыслей. необходимо сопровождать графическими образами меньшей степени абстрактности), а также необходимый уровень усвоения информации. Проблема оптимального кодирования поступающей к обучающемуся информации является одной из важнейших проблем педагогики. Оптимальность кода предполагает, что он обеспечивает максимальную скорость и надежность приема и переработки информации обучающимся, т. е. максимальную эффективность выполнения операций зрительного поиска, обнаружения, различения, идентификации и присвоения информации в виде графических форм ее представления. В своем исследовании мы предлагаем для сжатия информационного потока при сохранении его полного смыслового объема воспользоваться уменьшением степени абстрактности и среднего объема формальной информации. Как известно, слова несут достаточно большой объем двоичных единиц, и при сжатии текста существующими способами (исключение, обобщение, упрощение) налицо значительный объем информационных потерь. Однако при сжатии серии отрезков информации, содержащих графические образы, мы можем создать такой графический образ, который бы включал смысл всей серии отрезков, но при меньшем числе двоичных единиц, приходящихся на отрезок. Поставим перед собой задачу подсчета среднего объема формальной информации (Н) в выбранных УЭ (с определенной степенью абстрактности Р), представленных в графической форме. Мы выбрали опыты с многомерными стимулами не случайно, ведь распознание графического образа есть задача восприятия, решаемая в двухмерном пространстве. Для решения этой задачи испытуемому необходимо было определить положение точки в квадрате, как по горизонтали, так и по вертикали. Это, в свою очередь, позволит оценить степень сохранения количества информации в процессе коммуникации при обучении с помощью ГФПИ. Таким образом, чем выше коэффициент сжатия, тем алгоритм лучше. вал бы на выходе данные меньшей или равной длины. Субъект перекодировал внешние образы в образы памяти без потерь, следовательно, его денотантные и коннотантные образные и словарные запасы совпали с денотантными и коннотантными запасами субъекта, кодировавшего информацию. Такая ситуация возможна, если переданная информация помогла субъекту объединить в систему существовавшие до трансляции разрозненные образы памяти и на основе переданной информации сформировался новый, не заложенный в транслируемую информацию смысл. Таким образом, составив математическую модель, описывающую изменения количества информации в потоке, мы определились с параметрами, влияющими на переход информации при обучении в субъективные знания. Понимание. В статье автор рассматривает вопросы обеспечения условий для проявления познавательной активности обучающихся и форм организации деятельности на уроке, приводит примеры использования в личной практике различных методов и форм проведения урока, способствующих повышению активизации познавательной деятельности обучающихся на уроках химии. Вопросы активизации познавательной деятельности обучающихся относят к числу наиболее актуальных проблем современной педагогической науки и практики. Реализация принципа активности в обучении имеет большое значение, так как обучение и развитие носят деятель-ностный характер, от качества учения как деятельности зависит результат обучения, развития и воспитания обучающихся . Как правило, в случае, если знания получены в готовом виде, обучающиеся затрудняются применять их к объяснению, анализу, прогнозированию наблюдаемых явлений и решению конкретных задач. Роль учителя в организации активной деятельности обучающихся сводится к управлению познавательной деятельностью, т. е. созданию на уроке проблемной ситуации, интеллектуальных затруднений, при которых обучающиеся не располагают нужными знаниями и способами деятельности для объяснения явлений.

Данная статья посвящена вопросу развития терминологического аппарата в области информатизации образования. Однако необходимо отметить, что в настоящее время ученые так и не пришли к единому мнению относительно используемых терминов в области информатизации образования и их понятийного содержания. Использование разных терминов в современной научной литературе связано, прежде всего, с развитием информационных и коммуникационных технологий. В качестве лидирующих направлений выступали электронизация и комплексная автоматизация, что впоследствии дало начало такому направлению, как компьютеризация. Для этого этапа характерно широкое использование глобальных и локальных компьютерных сетей. Широкое распространение информационных и коммуникационных технологий во многом обязано современным достижениям в области информатики. Хотя одной из основных целей обучения информатике является формирование компетентности в области использования информационных и коммуникационных технологий, в этом федеральном нормативном документе отсутствуют необходимые определения понятий. Информация является ценным ресурсом для общества наряду с традиционными материальными видами ресурсов (нефть, газ и др.), поэтому процесс ее переработки, по аналогии с процессами переработки материальных ресурсов, можно воспринимать как технологию. В этом определении акцент делается на некоторые аспекты осуществления различной деятельности, связанной с информацией. К настоящему времени информационная технология прошла несколько эволюционных этапов, смена которых определяется, главным образом, развитием научно-технического прогресса, появлением новых технических средств обработки информации. Новое развитие информационная технология получила с появлением первых электронно-вычислительных машин (ЭВМ), которые основательно заняли место в жизни человека, помогая ему в работе с информацией во всех сферах его деятельности. Однако неизменным всегда оставалось то, что информация, как правило, подлежит анализу и принятию на его основе решения по дальнейшему ее использованию на практике. Данное определение дает представление о том, что для работы с информацией могут быть использованы компьютерные средства, в частности, электронные таблицы и мультимедийные технологии. В последнее время под информационными технологиями чаще всего понимают компьютерные технологии, что является не совсем верным. Под компьютерными технологиями принято понимать часть информационных технологий, которые обеспечивают сбор, обработку, хранение и передачу информации с помощью ЭВМ, в то время как под информационными технологиями понимаются современные виды информационного обслуживания, основанные на использовании средств вычислительной техники, связи, множительных средств и оргтехники . Таким образом, информационные технологии подразумевают использование не только компьютера (несмотря на то, что компьютерные технологии являются основополагающими в информационных технологиях), но и других технических средств для работы с информацией. С появлением персонального компьютера начался новый этап развития информационной технологии, где основной целью стало удовлетворение персональных информационных потребностей человека как в профессиональной сфере, так и в бытовой. Если раньше люди использовали сеть Интернет только лишь для поиска необходимой информации, то сейчас приоритет отдается коммуникации в виртуальном мире, что способствует появлению обилия социальных сервисов и служб. Таким образом, основное различие между информационными технологиями и информационными и коммуникационными технологиями заключается в различных средствах обработки и передачи информации. Хотя данное определение и является достаточно общим, можно сделать вывод, что основной акцент в данном определении делается на коммуникации, осуществляемой посредством вычислительной техники и средств телекоммуникации. В информатике телекоммуникация определяется как дистанционная передача данных на базе компьютерных сетей и современных технических средств связи . Иными словами, информационные и коммуникационные технологии, главным образом, направлены на передачу информации и организацию коммуникации с использованием современных компьютерных средств и программного обеспечения на базе компьютерных технологий. Под средствами информационных и коммуникационных технологий (средства ИКТ) подразумеваются программные, программно-аппаратные и технические средства и устройства, функционирующие на базе микропроцессорной, вычислительной техники, а также современных средств и систем транслирования информации, информационного обмена, обеспечивающие операции по сбору, продуцированию, накоплению, хранению, обработке, передаче информации и возможность доступа к информационным ресурсам локальных и глобальных компьютерных сетей. На современном этапе основной задачей информационных и коммуникационных технологий в образовании является создание с помощью компьютерных средств и информационных ресурсов сети Интернет информационно-образовательной среды (ИОС). В связи с этим, одной из приоритетных задач высшего профессионального образования является подготовка специалистов в области обучения иностранному языку, не только владеющих общими и специальными профессиональными знаниями, умениями и навыками, требуемыми в данной специальности, но и способных активно использовать постоянно обновляющийся спектр компьютерных средств, адекватно включая их в технологии обучения иностранному языку. В данной работе, согласно определению А.В. Хуторского, под компетенцией мы понимаем отчужденное, заранее заданное социальное требование к образовательной подготовке специалиста, необходимое для его эффективной продуктивной деятельности в определенной сфере, а под компетентностью - уровень владения специалистом соответствующей компетенцией, включающее его личностное отношение к ней и предмету деятельности . В зависимости от области научных знаний, ученые акцентировали тот или иной аспект информационной компетентности в определении данного термина. В частности, в своем исследовании О.Б. Зайцева дает достаточно общее определение и трактует информационную компетентность как сложное индивидуально-психологическое образование на основе интеграции теоретических знаний, практических умений в области инновационных технологий и определённого набора личностных качеств . Однако если О.Б. Зайцева и С.В. Тришина говорят об умениях работы с информацией в целом (не акцентируя средства обучения), то А.Л. Семенов, Д.М. Грицков, П.В. Сысоев, М.Н. Евстигнеев акцентируют внимание на технических средствах получения этой информации. Еще один интересный момент, на который хотелось бы обратить внимание, - это степень отражения компонентного состава информационной компетентности в ее определениях. В частности, в достаточно общем определении О.Б. Зайцевой идет ссылка на теоретические знания и практические умения работы с информацией . Однако автор не детализирует, о каких знаниях и умениях идет речь. Интерес для научной дискуссии могут также представлять некоторые формулировки авторов. Например, О.Б. Зайцева в информационную компетентность включает определенный набор личностных качеств . При этом автор не уточняет, о каких личностных качествах идет речь. На наш взгляд, здесь, скорее, идет речь о нетрадиционных путях решения (средствами информационных и коммуникационных технологий) стандартных вопросов. Информационная компетенция - знания и умения, позволяющие определять потребности в информации, извлекать, оценивать и использовать информацию, а также реконструировать знания, содержащиеся в извлеченных информационных ресурсах. Безусловно, эта достаточно общая формулировка уточняется применительно к области профессиональной деятельности специалиста. Компьютерная грамотность как первая ступень формирования ИКТ компетентности приобретается в общеобразовательных школах и рассматривается как набор необходимых технических навыков для работы с компьютером. Таким образом, формирование цифровой грамотности объясняется, прежде всего, необходимостью развития определенных умений, нужных для работы с интерактивным и многоплановым материалом, который предоставляет нам сеть Интернет. Рассмотрим точки зрения тех авторов, которые используют в своих работах этот термин. По А.Л. Семенову, ИКТ компетентность рассматривается как умение решать задачи с использованием ИКТ . Внедрение ИКТ в процесс образования и самообразования во многом позволило по-новому решить ряд задач, стоявших перед преподавателем. Знание ИКТ является неотъемлемой характеристикой компетентного преподавателя в настоящее время. Согласно определению А.В. Хуторского, ИКТ компетентность - это умение самостоятельно искать, анализировать и отбирать необходимую информацию, организовывать, преобразовывать, сохранять и передавать ее с помощью реальных объектов (телевизор, магнитофон, телефон, факс, компьютер, принтер, модем) и информационных технологий (аудио-, видеозапись, электронная почта, СМИ, Интернет) . Наличие определенных знаний и умений позволяет решать ряд профессиональных задач. Наличие опыта во многом облегчает эту деятельность и способствует формированию авторской методики. Опять же мы сталкиваемся с тем, что компетентный педагог обязан владеть средствами ИКТ и умениями их использовать на практике. Иными словами, ИКТ компетентность - это способность личности, обладающей определенными знаниями и умениями, самостоятельно ориентироваться в информационном пространстве, преобразовывая его в своих целях. Иными словами, ИКТ компетентность как бы расширяет поле действия информационной компетентности, привлекая новые не совсем стандартные методы обучения с помощью ИКТ. Знания и умения использования средств ИКТ являются необходимыми для преподавателя в любой области знаний. Преподаватель в данном случае является представителем образовательного потенциала ИКТ (учитывая особенности каждого предмета) для мотивированной группы учащихся, жаждущих интерактивного процесса обучения. Как показывает анализ, эти и многие другие определения являются общепедагогическими и могут быть применены к различным предметам, ибо ни в одном из них не прослеживается специфика конкретного учебного предмета учебного плана. ИКТ компетентность рассматривается как составляющая информационной компетентности и не может существовать без компьютерной грамотности. Все проанализированные определения, с одной стороны, находятся в иерархической последовательности, с другой - обозначают понятия, существующие независимо друг от друга. Компьютерная грамотность и информационная компетенция могут существовать независимо друг от друга. Однако ИКТ компетенция специалиста возникает в зоне пересечения компьютерной грамотности, информационной компетенции и методической компетенции преподавателя. Под методической компетенцией мы понимаем систему теоретических знаний в области методики обучения иностранным языкам и комплексных методических умений реализации планирующей, организационной и контролирующей функций преподавателя. Последняя - методическая компетенция преподавателя - является тем неотъемлемым звеном, позволяющим использовать дидактический потенциал ИКТ в обучении иностранному языку.

Описывается возможность повысить качество сервиса дистанционных видеоуслуг с применением беспилотных комплексов при управлении в кризисных ситуациях. Предлагается выполнить начальную функцию дешифрирования аэрофотоснимка на борту летательного аппарата. Это позволит снизить информационную интенсивность с учетом сохранения семантически значимой для дешифрирования информации. Вводится понятие де-шифровочного кодирования. Показывается структурная схема технологии дешифровоч-ного кодирования видеоинформации на борту летательного аппарата и обосновываются ее составляющие. Процесс управления кризисными ситуациями неотъемлемо связан с дистанционным предоставлением качественных видеоуслуг, функции которых возложены на беспилотный комплекс. Оценка характеристик сервиса дистанционного предоставления видеоуслуг в процессе управления кризисных ситуаций, т.е. когда требуется обеспечить живучесть, скрытность и полную достоверность информации, является проблематичной. Связано это с ростом информационной интенсивности и низкой пропускной способностью бортовых каналов связи . Таким образом, цель исследования состоит в разработке методологии совершенствования обработки видеоинформации для повышения эффективности сервиса предоставления дистанционных видеоуслуг при управлении в кризисных ситуациях. В условиях управления кризисными ситуациями особое место отводится требованиям относительно временных задержек доставки информации с борта летательного аппарата . С другой стороны, рост информационной интенсивности аэрофотоснимков и низкая пропускная способность каналов передачи данных ведут к повышению временной задержки в доведении информации и обеспечении ее достоверности . Все это снижает эффективность сервиса дистанционных видеоуслуг при управлении в кризисных ситуациях с применением беспилотных комплексов. Для того чтобы, с одной стороны, сохранить достоверность и разрешающую способность аэрофотоснимка, а с другой - обеспечить требуемую оперативность доставки видеоинформации, предлагается выполнить начальную функцию дешифрирования на борту летательного аппарата. Это позволит снизить информационную интенсивность и сохранит семантически значимую для дешифрирования информацию. В бортовых комплексах необходимо использовать методы обработки видеоданных, которые направлены на повышение информативности аэрофотоснимка и уменьшение суммарного времени дешифрирования данных в целях принятия решения в интересах аэромониторинга. Наоборот, при повышении семантической составляющей повышается информационная интенсивность видеопотока и, в конечном итоге, увеличивается время доведения видеоинформации. Кроме того коды и конструкции, которые базируются на известных методах, характеризуются повышенной уязвимостью при прохождении видеоданных по радиоканалам. В настоящее время недостаточно усовершенствованы методы доведения видеоданных в режиме реального времени по радиоканалу с борта летательного аппарата без разрушения семантической составляющей. Исходя из этого, в бортовых комплексах необходимо применять принципиально новый подход к обработке видеоданных. С одной стороны, такой подход будет направлен на сохранение информативности аэрофотоснимка, а с другой - не будет требовать повышения пропускной способности канала связи. Основной упор предлагается перенести на снижение общего времени принятия решения дешифровщиком. Данные этапы дешифрирования объектов на аэрофотоснимке предлагается перенести непосредственно на беспилотный комплекс и уже полезную информацию об объекте мониторинга передавать по каналу связи на наземный пункт управления для окончательного принятия решения по дешифровке объекта. Эффективность дешифрирования зависит от сохранения ключевой информации об объекте. Ключевым моментом в процессе дешифрирования аэрофотоснимка являются контуры идентифицируемого объекта. Исходя из этого, дешифровщику необходимо предоставить такие контуры и классифицировать их по степени важности. В основу такого подхода предлагается положить технологию дешифровочного кодирования. Суть ее заключается в выделении значимой информации в аэрофотоснимке непосредственно бортовым оборудованием. Значит, дешифровочное кодирование - это получение знаний о дешифровочных признаках и эффективное синтаксическое описание аэрофотоснимков по этим знаниям. После этого каждый сегмент последовательно поступает на этап технологии интеллектуальной обработки аэрофотоснимков для выделения ключевых признаков дешифрирования. Результатом такой обработки есть формирование набора знаний о дешифровоч-ных признаках интересующих объектов на аэрофотоснимке. Адаптер осуществляет настройку выявляемых синтаксических закономерностей в аэрофотоснимке с учетом знаний о ключевых дешифровочных признаках. После этого набор знаний о сегменте вместе с сегментом изображения поступает для обработки технологией эффективного синтаксического описания аэрофотоснимков по ключевым дешифровочным признакам. В дальнейшем сформированный таким образом код отправится в канал связи для излучения. Таким образом, дешифровщик получает или только необходимую информацию об интересующих его объектах на аэрофотоснимке (при наличии априорной информации о ландшафте), или же аэрофотоснимок с набором знаний с эффективным описанием значимых дешифровочных признаков интересующих объектов на аэрофотоснимке. Исходя из этого, сегмент изображения исем рассматривается на базе множества исин семантического содержания (качественная составляющая) и множества синтаксического содержания исходного аэрофотоснимка. важности сегмент изображения проходит через каскад методов маскирования Бм для выделения контурной информации. Впоследствии эта информация понадобится для эффективного синтаксического описания аэрофотоснимка по ключевым дешиф-ровочным признакам. В качестве такого правила предлагается применить так называемый подход оценочных метрик. Используются характеристики структурных особенностей двоичных масок. Далее необходимо оценить вес метрики. Сумма весовых указателей позиций в сегменте и будет указывать на высшую информативность или значимость того или иного сегмента аэрофотоснимка. Таким ообразом, производится оценка информативности сегмента снимка по его маске (контурной информации). Теперь остается определить, где на аэрофотоснимке информация более важная по информативности. Необходимо ввести определенные правила, которые направлены на оценку степени информативности (значимости) сегмента снимка по заданному пороговому уровню. Также предлагается ввести правило, с использованием которого будет идентифицироваться сегмент как достаточно значимый с точки зрения его семантической составляющей. Если степень информативности (значимости) близка к минимуму порогового уровня, то этот сегмент снимка идентифицируется как менее значимый, но достаточно информативный. Здесь же и выбирается метод оценки количества информации Р (исем ) в двоичном представлении маски в целях определения степени информативности семантического содержания сегмента аэрофотоснимка. Определяется соответствие множества информативных масок Минф соответствующего множества Мм метрик оценки степени информативности семантической составляющей аэрофотоснимка. После анализа оценочными метриками информация, т.е. множество Мм метрик оценки степени информативности семантического содержания сегмента аэрофотоснимка, поступает на этап технологии решающих правил. Технология решающих правил принимает решение относительно классификации множества информативно-значимых масок Мм . Здесь каждой маске ставится в соответствие определенный класс информативности в виде множества Мкл кластеризации для информативных оценок семантического содержания сегмента аэрофотоснимка. Далее применяются методы оценки процентных метрик относительно максимально и минимально возможных уровней абсолютных метрик. Показано, что повышение качества сервиса дистанционных видеоуслуг в процессе управления кризисных ситуаций, т.е. когда требуется обеспечить живучесть, скрытность и полную достоверность информации, возможно с применением технологии дешифровочного кодирования видеоинформации на борту летательного аппарата. Это позволит снизить информационную интенсивность, формируемую на борту летательного аппарата, с сохранением требуемой разрешающей способности аэрофотоснимка. Показано, что повысить оперативность доведения видеоданных при существующих бортовых каналах передачи информации можно путем применения технологии интеллектуальной обработки аэрофотоснимков для выделения ключевых признаков дешифрирования. Такая технология формирует набор знаний о дешифровочных признаках объектов и эффективное синтаксическое описание аэрофотоснимка по этим знаниям. Баранник Владимир Викторович, д-р техн. наук, профессор, начальник кафедры Харьковского университета Воздушных Сил имени Ивана Кожедуба. Красноруцкий Андрей Александрович, канд. техн. наук, докторант научно-организационного отдела Харьковского университета Воздушных Сил имени Ивана Кожедуба. Рябуха Юрий Николаевич, канд. техн. наук, соискатель Харьковского университета Воздушных Сил имени Ивана Кожедуба. Ященок Владимир Жоржевич, канд. техн. наук, доцент кафедры Харьковского университета Воздушных Сил имени Ивана Кожедуба.

Влияние указанных проблем в ряде случаев усугубляется дефицитом времени на принятие решений и рисками значительного ущерба от неверных решений. Типичной задачей, при реализации которой в полной мере проявляются проблемы размерности и разнообразия, является мониторинг текущего состояния производства для принятия решений топ менеджментом производственных предприятий. Эффективность решения этой задачи напрямую зависит от своевременности поступления и полноты учета информации о состоянии рынка, анализа эффективности работы собственных организационно-технических структур, оценки взаимоотношений с бизнес-партнерами и конкурентами, прогнозирования перспектив развития производства. Современный уровень развития аппаратных и программных средств с некоторых пор сделал возможным повсеместное ведение баз данных оперативной информации на всех уровнях управления производством. Эффективность реализации процессов непосредственным образом связана с преодолением проблемы размерности (необходим учет большого числа релевантных, частично взаимосвязанных, разнородных (экономических, технических, социальных) показателей, источники получения которых топологически распределены в информационном пространстве), а также проблемы разнообразия, которая проявляется в данном случае, в необходимости рассмотрения большого числа прецедентов, имевших место в практике предприятия. Решение указанных проблем на сегодня предполагает использование методов и средств искусственного интеллекта в частности, онтологического инжиниринга. Применение онтологического подхода к представлению и обработке информации обусловлено тем обстоятельством, что практически всегда у специалиста, который решает подобные задачи, возникает необходимость в интеграции используемой информации, и данных, которые ее характеризуют, на основе тематических свойств информационных объектов, определяющих выбранную стратегию решения. Вопросам создания и применения возможностей сложных и знаниеориентированных производственных информационных систем посвящен ряд работ таких ученых, как В. М. Глушков, В. П. Гладун, А. В. Палагин, В. А. Широков, В. Ф. Хорошевский, Д. А. Поспелов, А. Н. Авдий, В. Д. Соловьев, Т. А. Гаврилова и др. Однако вопрос интеграции всех составляющих информационного пространства предприятия при формировании решений в задачах, связанных с учетом большого числа разнородных факторов, оказывающих влияние на эффективность реализации производственных процессов, на сегодняшний день еще не имеет окончательного решения. Таким образом, на сегодня, обобщенного решения по обеспечению процессов повышения эффективности интегрированного использования разнородных, топологически распределенных информационных ресурсов при формировании решений сложных производственных задач, нет. В связи с этим имеет место сложная научно-техническая проблема, которая связана с обеспечением процессов интегрированного взаимодействия сложных информационных объектов в процессе решения специалистами комплекса задач по идентификации текущего состояния производства и прогнозированию его дальнейшего развития. Наиболее прогрессивным инструментом создания информационных структур большого объема для хранения разнородных данных с учетом их семантики, является онтологический инжиниринг. Цель статьи состоит в описании подхода к представлению разнородных данных о ходе реализации бизнес процессов на производственном предприятии, в виде однородной информационной структуры большого объема, обладающей возможностями эффективного доступа к релевантным данным и предварительной их обработке с целью обобщения и уточнения. Разработать методические средства онтологического представления управляющих параметров в задачах идентификации текущего состояния производства. Адаптировать существующие модели, методы и средства формирования состояний онтологической системы для поддержки принятия решений по оцениванию текущего состояния производства. Разработать метод формирования, в среде онтологической системы, решений по оценке экономической целесообразности изменения управляющих параметров нижнего уровня для поддержания уровня конкурентоспособности изделий. Разработать и реализовать в онтологической среде прогностическую модель, отражающую влияние временных интервалов разработки и внедрения в производство новых изделий на жизненный цикл производственного предприятия. Применение средств онтологического инжиниринга для агрегации данных на производственных предприятиях. Идея использования онтологий для интеграции разнородных информационных объектов заключается в том, что при принятии решения об отождествлении некоторой пары информационных атрибутов из разных источников, осуществляется анализ их смыслового (семантического) родства путем выявления связей между соответствующим этим атрибутам понятием (концептам) в онтологии предметной области . Подход к агрегации данных с использованием онтологических технологий, в целом дает принципиальную возможность решить эту проблему, поскольку он лишен многих недостатков, присущих традиционным, чисто техническим методам, и предоставляет возможность разработки приложений, работающих с информацией на семантическом уровне. На практике, проблема агрегации данных имеет много аспектов . Сложность и характер используемых способов ее решения существенным образом зависят от уровня интеграции, который необходимо обеспечить, от свойств отдельных источников данных и всего множества источников в целом, а также от необходимых способов интеграции. Интеграция физически сводится к приведению данных из различных источников к единому, в данном случае рациональному формату их физического представления. Проблема интеграции на рассматриваемом уровне состоит в том, что в источниках данных могут использоваться различные форматы представления данных. Интеграция на логическом уровне предполагает возможность доступа к данным, содержащимся в различных источниках, в терминах единой схемы, описывающей их совместное представление с учетом структурных и, возможно, поведенческих (при использовании объектных моделей) свойств данных. Семантические свойства данных при этом не учитываются. Проблема интеграции на этом уровне состоит в том, что возникать для различных источников неоднородность используемых моделей данных, или будут различаться схемы этих данных, при использовании одной и той же модели данных. Интеграция на семантическом уровне обеспечивает поддержку единого представления данных с учетом их семантических свойств в контексте единой онтологии модели предметной области. Проблема интеграции на этом уровне состоит в том, что различным источникам данных могут соответствовать разные онтологии. Анализ ситуации в решении проблемы интеграции данных на семантическом уровне позволяет на основе работ сделать вывод о недостаточной изученности проблемы интеграции онтологий в рамках одной онтологической системы. Представление в подобной явной форме позволяют генерировать дедуктивные выводы из знаний, которые были сохранены в системе ранее. Правильный выбор метода представления знаний в определенной степени может упростить решение сложных задач, часто осложняется еще и трудностями для эксперта по формулированию в явном виде имеющихся у него знаний. По своей сути, задача агрегации данных состоит в преодолении многочисленных проявлений неоднородности, что присуще производственным информационным системам, которые создавались и создаются, не на унифицированном отношении к данным, поскольку существующие корпоративные системы имеют разную функциональность, в них используются различные типы данных (алфавитно-цифровые, медийные, структурированные и неструктурированные), их компоненты различаются по автономности, имеют различную производительность, строятся на различных аппаратных платформах, располагают различными средствами управления данными, используют различные модели данных, интерфейсы и многое другое. Агрегация данных предоставляет лицу, принимающему решения единый взгляд на разнородные источники данных, предусматривает общую модель и общее отношение к семантике, с тем, чтобы обеспечить возможность для доступа к информации, а в случае необходимости, предоставляет возможность преодолевать конфликтные ситуации и вырабатывать правильные решения поставленных задач. Достаточно подробно стандартная методика разработки онтологий представлена в работе . Не существует единственно правильного способа моделирования предметной области - всегда существуют жизнеспособные альтернативы. Разработка онтологии - это обязательно итеративный процесс. Элементы онтологии должны быть близки к объектам (физическим или логическим) и отношениям в заданной предметной области. Описанную выше форму представления принято называть онтологией задач. Необходимо отметить, что онтология сама по себе не предназначена для решения конкретных инженерных задач. Онтология должна лишь обеспечивать им семантическую поддержку при формировании ответов на вопросы о предметной области . Агрегация разреженного гиперкуба данных о текущем состоянии производства. Многомерная база данных называется разреженной, если относительно большой процент ячеек содержит пустые (утраченные) данные. Вычисление агрегатов производится в соответствии с применяемым методом агрегирования. Таким образом, различие между метками, соответствующими первичным данным и метками, соответствующим агрегатам является условным. Технологически процедура подсчета агрегатов выполняется с использованием т.н. карт агрегации, которые включают стандартные методы агрегации. Однако возникает вопрос о применимости данных методов при агрегации данных в разреженных гиперкубах . При решении аналитических задач важно знать не только значение показателя, но и то, насколько он может доверять полученному значению. Очевидно, что в стандартных методах агрегации не учитывается ситуация неопределенности первичных данных, которые отвечают некоторым меткам нижнего уровня иерархического измерения. Именно такую ситуацию являет собой агрегация данных в разреженном гиперкубе. Во время выполнения агрегации в разреженном гиперкубе по методу вычисления среднего необходимо введение дополнительного параметра, который характеризует уровень достоверности полученного результата. Технологически эта операция может осуществляться путем создания дополнительной карты агрегации, которая включает расчет уровня достоверности для каждого, полученного в ходе агрегации значения. Рассмотренный метод может быть применен для построения карт агрегации в разреженных гиперкубах данных и дает возможность оценить уровень достоверности полученных результатов на этапе анализа. При этом может применяться для построения карт агрегации в разреженных гиперкубах данных и предоставляет возможности оценки степени достоверности полученных результатов на этапе анализа. Главными особенностями информационных структур, применяемых в производственных информационных системах, является разнородность данных и значительный их объем. При создании систем поддержки принятия решений на производственных предприятиях для хранения разнородных данных о текущем состоянии бизнес процессов целесообразно использовать средства онтологического инжиниринга.

Предлагается метод нейросетевой обработки зашумленных картографических данных геоинформационной системы. Метод предполагает реализацию на параллельных вычислительных структурах процедур предварительной фильтрации полутоновых пространственных изображений и помехоустойчивого детектирования контуров объектов изображений. Осуществляется программная реализация метода и приводятся результаты его тестового моделирования. Для представления объектов в геоинформационных системах (ГИС) используют пространственные и атрибутивные типы данных . Под пространственными данными в общем случае понимают сведения, которые характеризуют местоположение объектов в пространстве относительно друг друга и их геометрию. Задачей обработки пространственных данных в ГИС может быть как улучшение (восстановление) изображения по некоторому критерию, так и специальное преобразование, целеноправленно меняющее изображение. В последнем случае обработка изображений может быть промежуточным этапом для дальнейшего распознавания изображения (например, для выделения контура объекта). Методы обработки изображения могут существенно различаться в зависимости от того, каким путем изображение было получено (синтезировано системой машинной графики, путем оцифровки черно-белой или цветной фотографии или видеокадра). Если изображения были получены с помощью оцифровки, то они, как правило, искажены шумами различной природы. Шумоподавление в задачах обработки пространственных данных в ГИС служит для улучшения визуального восприятия анализируемых изображений, но может также использоваться для специализированных целей, например, для увеличения четкости при выделении контуров объектов, для предобработки и последующего распознавания и т.п. Также шумоподавление играет важную роль при сжатии изображений. Одной из основных проблем в алгоритмах сжатия является определение локальной зашумленности анализируемой области изображения, поскольку при сжатии сильный шум может быть принят за детали изображения, что может привести к увеличению сложности сжатия и отрицательно повлиять на результирующее качество сжатого изображения. Наиболее адекватными с точки зрения использования в практических задачах являются модели аддитивного Гауссова и импульсного шумов. Аддитивный Гауссов шум характеризуется добавлением к каждому пикселю изображения значений из соответствующего нормального распределения с нулевым средним значением. Выделение границ (контуров) занимает особое место в перечне задач обработки изображений в ГИС, связанных с последующим поиском и выделением объектов. Результатом выделения границ является набор связанных кривых, обозначающих границы объектов, граней и оттисков на поверхности, а также кривых, которые отображают изменения положения поверхностей. Таким образом, применение фильтра выделения границ к изображению может существенно уменьшить количество обрабатываемых данных, так как отфильтрованная часть изображения считается менее значимой, а наиболее важные структурные свойства изображения сохраняются. Детекторы границ используют относительно локальные фрагменты изображения, на основании анализа которых делается вывод о наличии краевых точек - точек изображения, в которых яркость изменяется особенно сильно. Совокупность краевых точек формирует края областей изображения. Как правило, детекторы границ дают удовлетворительный результат при наличии резких локальных изменений яркости. Однако в условиях наличия шумов и помех существенным образом искажается информация о положении краевых точек, что приводит к появлению двух типов возможных ошибок. Первый тип связан с пропуском реально существующей краевой точки, а второй - с появлением ложной. Улучшение качества функционирования детекторов границ требует увеличения площади фрагмента изображения, используемого для принятия решения о наличии краевой точки, а также сложных алгоритмов предварительной обработки. С точки зрения реализации это означает необходимость выполнения значительного объема вычислений. Одним из возможных вариантов реализации задач обработки зашумленных пространственных данных, в частности, помехоустойчивого детектирования границ, является использование нейросетевых методов, позволяющих использовать параллельные схемы попиксельной обработки изображений с помощью искусственных нейронных сетей (ИНС) . Целью данного исследования является разработка и программная реализация метода нейросетевой обработки цифровых полутоновых пространственных изображений, позволяющего повысить качество и помехоустойчивость выделения контуров объектов ГИС. Алгоритмы шумоподавления (фильтрации шумов) обычно специализируются на подавлении какого-то конкретного вида шума. Многие шумы можно достаточно точно описать моделью белого Гауссова шума, поэтому большинство алгоритмов фильтрации ориентировано на его подавление. К наиболее распространенным методам фильтрации шумов относятся сглаживающие фильтры, фильтры Винера, медианные фильтры и ранжирующие фильтры. Для подавления Гауссова шума используются как линейные, так и нелинейные фильтры. Линейный фильтр определяется вещественнозначной функцией (ядром фильтра), заданной на растре. При линейной сглаживающей фильтрации значение интенсивности в каждой точке усредняется по некоторой сглаживающей маске. При осуществлении фильтрации яркостные характеристики каждой точки цифрового изображения заменяются другим значением яркости, которое признается в наименьшей степени искаженным помехой. Выделяют частотную и пространственную фильтрацию . Частотные методы преобразований изображений основываются на применении преобразования Фурье. Данный подход позволяет обрабатывать функцию в частотной области, после чего без потери информации вернуться к исходному виду. Пространственные методы улучшения изображений, как правило, применяются к растровым изображениям, представленным в виде двумерных матриц. Принцип пространственных алгоритмов заключается в применении специальных оконных операторов (масок) к каждой точке исходного изображения. Чаще всего маска представляет собой небольшой двумерный массив, а методы улучшения, базирующиеся на таком подходе, называют фильтрацией по маске. При осуществлении линейной фильтрации отклик маски задается суммой произведений пикселей в области покрытия фильтра. В качестве линейного сглаживающего фильтра используется усредняющий фильтр, выходным значением которого является среднее значение по окрестности маски фильтра. Операции, выполняемые нелинейным пространственным фильтром, зависят от значений элементов матрицы изображения, которые находятся в анализируемой окрестности. Часто при устранении шума медианный фильтр является более эффективным, чем обычное усреднение, так как приводит к меньшим искажениям границ выделяемых объектов. В качестве маски при медианной фильтрации используется двумерное окно с центральной симметрией, при этом его центр располагается в текущей точке фильтрации. В основу адаптивной фильтрации положен винеровский фильтр, являющийся одним из типов линейного фильтра для адаптивной локальной обработки изображений. Преимущество адаптивного фильтра состоит еще и в том, что он сохраняет края и другие фрагменты объектов изображения. В то же время винеровский фильтр требует большего времени для вычислений, чем линейный фильтр. Среднее значение яркости вычисляется для центрального пикселя маски, содержащей значения яркости исходного изображения в покрытой маской локальной области изображения. Простейшая идея удаления шума - усреднять значения пикселей в пространственной окрестности. Для каждого пикселя анализируются соседние для него пиксели, которые располагаются в прямоугольном окне вокруг этого пикселя. Медианная фильтрация -стандартный способ подавления импульсного шума. Для каждого пикселя в некоторой его окрестности (окне) определяется медианное значение. Однако в чистом виде медианный фильтр размывает мелкие детали, величина которых меньше размера окна для поиска медианы. Метод главных компонент (МГК) позволяет выделить структуру в многомерном массиве данных. Он применяется в основном для распознавания или для сжатия изображений с белым гауссовским шумом и основан на нахождении таких базисных векторов исследуемого пространства, которые бы наилучшим образом отражали расположение исходных данных в этом пространстве. При этом все изображение разбивается вначале на блоки, которые обрабатываются независимо и должны располагаться с небольшим перекрытием, чтобы избежать артефактов блочности при их стыковке. МГК хорошо работает на тексту-рированных областях ( после подавления шума текстура останется по-прежнему четкой). Конечный результат анализа изображений во многом определяется качеством сегментации, а степень детализации выделяемых характеристик зависит от конкретной задачи. В настоящее время не существует универсального метода или алгоритма для решения всех типов задач сегментации. В большинстве случаев выбирается один или несколько алгоритмов, и модифицируются под специфичные условия задачи. Принцип работы методов сегментации цифровых изображений основан на разности яркости элементов и фона изображения . Математическое обоснование этих методов заключается в вычислении производных, представленных для цифровых изображений в виде дискретных приближений градиента. Рассмотрим некоторые особенности этих операторов. Для уменьшения чувствительности алгоритмов сегментации к шуму применяется фильтрация по первой производной, несколько размывающая исходное изображение (после вычислением градиента сглаженного изображения в контуре границы оставляются только точки максимума градиента изображения). Далее используется информация о направлении границы для того, чтобы удалять точки именно рядом с границей и не разрывать саму границу вблизи локальных максимумов градиента. Основным недостатком лапласиана является высокая чувствительность к шумам и возможность появления разрывов в контуре. К его достоинствам можно отнести то, что он нечувствителен к ориентации границ областей и имеет малую ресурсоемкость. Для уменьшия влияния шумов часто используют лапласиан в сочетании со сглаживанием по методу Гаусса. К его достоинствам можно отнести слабую чувствительность к шумам и ориентации границ областей, что позволяет четко выделять внешний и внутренние контуры объекта. Для вычисления дискретного градиента можно применять оператор Робертса. Поскольку для вычисления модуля градиента можно использовать разности в любых двух взаимно перпендикулярных направлениях, в операторе Робертса берутся диагональные разности. К недостаткам этого оператора относятся высокая чувствительность к шумам и ориентации границ областей, а также возможность появления разрывов в контуре и отсутствие явно выраженного центрового элемента. Оператор Робертса прост в реализации и обладает высоким быстродействием, однако сильно чувствителен к помехам. На практике для вычисления дискретных градиентов чаще всего используются операторы Превитта и Собеля, дающие нулевой отклик на областях постоянной яркости. При наличии центрального элемента и малой ресурсоемкости этим операторам свойственна высокая чувствительность к шумам и ориентации границ областей, а также возможность появления разрывов в контуре. Анализ методов фильтрации показывает, что для импульсных помех наиболее подходит медианный фильтр, хорошо сохраняющий границы элементов и обладающий высоким быстродействием. Градиентные алгоритмы выделения контуров элементов изображений просты в программной реализации, однако результаты, получаемые с их помощью, зависят от качества исследуемых изображений. Функционирование ИНС, применяемой для улучшения визуального качества цифровых изображений, оценивается по последовательности ее выходных сигналов. Для предварительной обработки исходных изображений можно использовать мультипликативную подстройку их яркости. ИНС обрабатывает пиксели с оцениванием локальных характеристик, поэтому для более эффективной обработки представляется целесообразным введение допонительного этапа автоматической настройки уровней яркости, реализованной в стандартных графических пакетах. Особенность этого подхода заключается в независимой обработке каждого пикселя изображения, исходя из имеющегося набора его локальных и глобальных характеристик (например, локальная и глобальная средняя интенсивность). В отличие от известных подходов, где полнопиксельное изображение поступает для обработки на вход ИНС (например, сети Хопфилда и карты Кохонена), в рассматриваемом способе обработки изображений ИНС обучается попиксельной обработке. При этом уменьшаются требования к объему оперативной памяти, необходимой для хранения информации об ИНС. При обработке цветных изображений сначала осуществляется их преобразование в полутоновые, затем производится их обработка с использованием ИНС, а после этого информация о цвете восстанавливается . Каждая структура кодируется при этом по списку имеющихся связей. В ГАИНС используются оригинальные операторы кроссовера и мутации, учитывающие структуру ИНС. Структуры ИНС во время обучения оцениваются по визуальному качеству обработанных изображений. Эта часть НСДГ может иметь сложную структуру, выполняющую последовательно несколько кусочно- линейных преобразований с заданными параметрами. Такая структура фильтра преполагает возможность полного распараллеливания. С практической точки зрения интерес представляет подход, основанный на параллельно-последовательной схеме обработки изображения. В этом случае реализуется структура НСДГ, состоящая из некоторого количества фильтров, параллельно осуществляющих базовое преобразование. Синтез такого детектора подразумевает выбор структуры ИНС, выбор активационных функций и определение значений весовых коэффициентов. Порядок заполнения столбцов матрицы зависит от выбранного способа упорядочения компонент матрицы фильтра. С помощью матрицы контуров формируется вектор представления краев изображения. Рассмотрим вариант обучения, связанный с последовательным использованием пар обучающих примеров. Тестирование метода подтвердило его работоспособность. Выполненные исследования свидетельствуют об эффективности предложенного подхода и подтверждают целесообразность работ по созданию подсистемы нейросетевой обработки пространственных данных в составе ГИС. Перспективным развитием этого подхода является рассмотрение возможности его практического применения в ГИС экологического мониторинга для сжатия и архивации пространственно-распределенных данных. БеленскийЙ. Удовенко Сергей Григорьевич, д-р техн. наук, профессор кафедры электронных вычислительных машин ХНУРЭ. Дудинова Ольга Богдановна, аспирантка кафедры электронных вычислительных машин ХНУРЭ.

Характеризуются информационные ресурсы, представленные в ИИС, поисковые возможности и средства их реализации. Показаны новые тематические фрагменты в составе ресурсного комплекса ИИС, обозначены пути формирования механизмов информационной навигации. Обосновывается необходимость дальнейшего развития классификационных систем по точным, естественным и техническим наукам и работы по совершенствованию рубрикаторов ВИНИТИ РАН, относящихся к этим областям научного знания. Интегральная информационная система (ИИС) ВИНИТИ РАН -это комплекс информационных ресурсов и научно-информационные средства для их эффективного использования. Он представляет собой совокупность подсистем, функционирующих на различных программно-аппаратных платформах в технологическом сегменте локально-вычислительной сети (ЛВС) ВИНИТИ. Характерной особенностью БнД является постоянное совершенствование механизма его функционирования и способов представления в нем информации. К другим составляющим элементам ИИС относятся архив опубликованных первичных и вторичных документов, а также разработанные процедуры информационного обмена с отечественными и зарубежными информационными организациями. Эти процедуры позволяют говорить о создании в ВИНИТИ уникальной информационной навигационной системы, которая будет функционировать в рамках создаваемого в ВИНИТИ специального портала. Составной частью в ИИС ВИНИТИ войдет архив ВИНИТИ. В своей основе - это сотни тысяч поступивших в ВИНИТИ за многие годы книг, статей, материалов конференций, специальных выпусков и изданий, депонированных рукописей, авторефератов кандидатских и докторских диссертаций. Доступ к архиву будет обеспечиваться через фонды ВИНИТИ с помощью систематизированных информационных кодов документов (СИДов) и поисковых образов документов (ПОДов). Сегодня очевидна необходимость постепенного перевода наиболее используемой части архива в электронную форму. Поэтому требуется дальнейшее развитие информационной системы в указанном направлении. Для решения этих задач была предложена концепция создания ИИС ВИНИТИ. На базе ВИНИТИ как головного института Государственной системы научной и технической информации (ГСНТИ) и базовой организации по обмену научной и технической информацией между государствами - участниками СНГ была начата разработка специальной информационно-поисковой системы по точным, естественным и техническим наукам. Работы по созданию ИИС ВИНИТИ будут проходить в несколько этапов. На первом этапе планируется охватить комплекс точных наук (в первую очередь, математических и физических). Совершенно очевидно, что формирование ИИС ВИНИТИ должно определяться новыми перспективами развития информационной системы ВИНИТИ (обновленными представлениями об информационных ресурсах соответствующих БД, выходами на различные классификационные системы, широким использованием данных из смежных областей знаний и др.). Качество информационной системы в первую очередь определяется спектром информационных услуг, предоставляемых пользователю. При этом имеется в виду как удовлетворение запросов самого пользователя, так и информационный сервис, предлагаемый системой. Внедрение современных технологий, использующих высокоорганизованную электронную технику, предоставляет новые возможности по части расширения спектра информационных услуг (быстрота поиска нужной информации, использование для поиска больших массивов документов, возможность вхождения в информационные банки данных и передачи информации по различным каналам связи и др.). В то же время автоматизацию процессов подготовки, хранения, поиска и выдачи информации можно рассматривать как средство совершенствования обслуживания пользователей. Автоматизация информационных процессов должна обеспечить пользователю возможность не только получить ответ на поставленный вопрос, но и провести диалог с базой знаний. Поэтому наряду с документальными базами данных должен быть создан ряд сервисных (обслуживающих информационный поиск) и справочных баз данных, имеющих корреляцию с документальными базами. Все эти базы будут загружены в систему и сформируют ее единый, политематический аспектный информационный фонд. При этом предполагается, что информация, предназначенная для вывода из баз данных системы, может предоставляться как на бумажных, так и на электронных носителях. Таким образом, можно сформулировать цели создания интегральной информационной системы ВИНИТИ (ИИС ВИНИТИ). Система сможет обеспечить выдачу любой информации, содержащейся в ее информационном фонде. Поиск информации будет проходить в режиме диалога пользователя с системой. Обращение к системе будет происходить на естественном языке предметной области. В качестве рабочего естественного языка первоначально будет принят русский язык, а затем - английский и другие языки. Английский язык будет использоваться как язык-посредник для дальнейшего расширения набора рабочих языков. Сведения могут выдаваться в любой заказанной компоновке информационных данных, содержащихся в системе. Пользователь сможет стать постоянным абонентом издания, скомпонованного по его личному заказу (избирательное распространение информации (ИРИ). В зависимости от набора заказанных данных (информационных полей) такие издания будут иметь вид экспресс-оповещения. Система будет обеспечивать получение информационных изданий в электронном виде, допускающем их тиражирование, как на электронных, так и на бумажных носителях. В режиме диалога, используя также экспертную систему, пользователь сможет последовательно установить интересующую его многоплановую информацию. Эта форма сервиса основана на том, что все базы данных, включенные в систему (и те, которые могут быть включены в дальнейшем), образуют Единый информационный фонд. Программное обеспечение системы позволит выдавать комплексный ответ на запрос, который компонуется путем обращения к разным базам данных. Банк данных обеспечит взаимодействие всех баз, погруженных в Единый информационный фонд. Система предусматривает возможность расширения числа баз данных и организации взаимодействия между ними. В результате анализа информационных ресурсов в области математических и физических наук и средств доступа к ним стала очевидной необходимость формирования в составе ИИС ВИНИТИ принципиально новых фрагментов этой системы. Система обеспечивает получение копий документов в любом количестве экземпляров как на электронных, так и на бумажных носителях информации. литературы содержит сведения о литературе, цитированной в любом документе, хранящемся в базе вторичных документов, а также о том, в каких документах, зарегистрированных в системе, цитируется определенная, интересующая пользователя, научная публикация. БД депонированных рукописей. Библиографическая БД содержит информацию, аналогичную содержанию базы вторичных документов по депонированным рукописям в области математических наук. Информационная навигация обеспечивается при помощи авторского указателя. Пополнение БД производится ежемесячно. БД транслитераций содержит фамилии российских и зарубежных авторов в русской транскрипции и в транскрипциях на иностранных языках. БД классификационных систем и рубрикаторов содержит используемые в мировой практике классификации математической и физической литературы. Из перечисленных классификационных систем об УДК, ГРНТИ и Рубрикатор ВИНИТИ речь шла выше. В заключение заметим, что при проектировании БД блоков естественных и технических наук будет использован опыт проектирования БД по точным наукам (математика и физика). Структуры и информационное наполнение в своей основе будут аналогичными БД по точным наукам. Отличия будут состоять только в номенклатуре изданий, специфике издаваемых информационных продуктов и предоставляемых информационных услуг.

Разрабатывается теоретико-множественная модель структуры системы эмуляции поведения сложного технологического объекта при его взаимодействии с системой управления. Предлагается нечеткая вычислительная модель для решения задачи эмуляции поведения объекта управления. Широкое распространение сложных автоматизированных технологических комплексов, включающих в себя технологические объекты управления и автоматизированные системы управления, а также необходимость сокращения сроков разработки и внедрения приводят к необходимости использования имитационного моделирования (эмуляции) в системах отладки АСУТП. Имитационные комплексы обеспечивают отработку взаимодействия проектируемых систем управления с объектом управления и окружающей средой. Несмотря на то, что математическое моделирование значительно уменьшает стоимость исследовательских и отладочных работ, обладает хорошей повторяемостью и безопасностью, оно не позволяет полностью исключить натурные испытания и исследования качества работы систем управления при взаимодействии с реальным объектом. Для сложных объектов, таких как корабельные системы, системы управления летательных аппаратов, электрических станций, обогатительных установок, обязательным этапом является отладка и настройка программно-аппаратных компонент на испытательных комплексах. Известны программно-аппаратные имитационные комплексы , которые позволяют для информационно-управляющих систем боевых кораблей формировать внешние сигналы на основе специальных аппаратно-программных средств. Дополнительными преимуществами являются возможность тренинга обслуживающего персонала и исследование реакции системы управления в нештатных ситуациях. В источниках показаны характерные приложения для отладочных комплексов с имитацией электрических сигналов. Идентификация многомерных объектов в кибернетике и других областях предусматривает построение с помощью средств математики соответствующих им операторов связи между функциями входных и выходных сигналов на основе доступной информации . В основе современной теории идентификации лежит моделирование исследуемых объектов при помощи уравнений (дифференциальных, разностных и т. п.). При этом сложность того или иного объекта самым непосредственным образом влияет на качество построения его модели. Если для описания некоторых объектов применяется информация, которая не может быть выражена количественно - так называемая семантическая, т. е. смысловая, качественная информация, то классическая теория оказывается плохо приспособленной для таких случаев. Известна работа , которая посвящена исследованиям в области идентификации нелинейных многомерных объектов нечеткими базами знаний. Этот метод идентификации ранее был научно обоснован в предыдущих работах. При моделировании объектов, которые характеризуются указанными особенностями, возникает проблема построения так называемых логико-лингвистических моделей, т.е. моделей, в которых средства обработки информации основаны на логике, а экспериментальные данные представляются в лингвистической форме . Такие модели должны основываться на системах знаний об исследуемом объекте, которые представляют собой концентрацию опыта специалистов (экспертов) в данной области. Для систем знаний, в свою очередь, должен быть выбран язык представления знаний, при помощи которого в модели можно было бы адекватно воссоздавать сведения о структуре объекта, и который по возможности должен быть близким к естественному языку (в простейшем варианте - быть ее определенным подмножеством) и характеризоваться достаточной формальностью и логичностью в целях построения компактной, строгой и четкой системы знаний. Одним из таких современных формальных аппаратов для обработки экспертной естественно-языковой информации является теория нечетких множеств. В соответствии с этой теорией модель объекта представляет собой так называемую нечеткую базу знаний в виде совокупности логических высказываний. Адекватность таких моделей к данным эксперимента определяется качеством функций принадлежности , при помощи которых лингвистические оценки превращаются в количественную форму. Но поскольку функции принадлежности определяются экспертными методами, адекватность нечетких моделей целиком зависит от квалификации экспертов. Иначе говоря, проблема адекватности известных нечетких моделей остается открытой. А когда привлечение экспертов для построения модели оказывается невозможным по причине их отсутствия, в таком случае возникает проблема извлечения лингвистических знаний об объекте из экспериментальных данных. Таким образом, актуальность поднятой проблемы обусловлена тем, что для моделирования многих объектов есть смысл применять логико-лингвистические модели, дающие возможность преодолеть трудности моделирования классическими методами. Однако во многих случаях повышенная сложность того или иного объекта или его новизна (и как следствие -недостаточное освоение) делают невозможным привлечение квалифицированных экспертов для построения таких моделей. Это порождает проблему отыскания закономерностей, которые бы легли в основу системы лингвистических знаний об объекте моделирования, из имеющихся статистических (экспериментальных) данных, характеризующих исследуемый объект. Целью исследования является разработка моделей системы эмуляции поведения сложного технологического объекта при его взаимодействии с системой управления, позволяющих разработать информационную технологию эмуляции и испытаний без разработки и использования сложных систем дифференциальных уравнений и систем имитационного моделирования. Выбор критерия качества процесса тестирования. Ограничения могут быть жесткими и нежесткими, в последнем случае они могут быть записаны в вероятностном виде, нечетком виде. Таким образом, сформулирована задача эмуляции сложного технологического объекта управления и тестирования системы управления. Комплекс функциональных задач СЭТ предназначен для решения задачи оптимизации параметров системы управления сложного технологического объекта в процессе отладки и испытаний. Продолжительность решения задач обусловлена продолжительностью процесса тестирования и испытаний. Периодичность решения задач определяется периодичностью проектных и пуско-наладочных работ на технологических объектах. Автоматизированное решение задач может быть прекращено по желанию оператора. В процессе решения данного комплекса задач СЭТ связана информационными потоками с системой автоматического управления ОУ и оператором, проводящим тестирование. Выходной информационный поток комплекса задач содержит структурированные массивы значений выходных сигналов ОУ и результаты их анализа. Предлагаемый метод решения задачи эмуляции поведения объекта управления базируется на идее накопления экспериментальных временных рядов входов и выходов ОУ и расчете на их основе точек новой последовательности, которая соответствует текущему входному управляющему сигналу. При этом целесообразно использовать предварительную классификацию последовательностей путем указания для каждой из них атрибутов, содержащих информацию о форме и величине управляющего воздействия, начальном состоянии объекта, производных выходной величины. Для объектов выше второго порядка при поиске ближайших точек в выбранных последовательностях необходимо учитывать их предыдущие состояния в моменты времени, определяемые постоянными времени передаточных функций. Сюда входят тип и амплитуда управляющего воздействия, начальный выход объекта, время с момента изменения управляющего воздействия. Исходя из этого, целесообразно исходные непрерывные экспериментальные последовательности разбить на более короткие фрагменты для сокращения времени поиска. После выбора нескольких последовательностей, которые удовлетворяют условию поиска, необходимо определить отдельные точки в них и рассчитать интерполированные значения. Для универсальности метода необходимо на основе указанной информации рассчитать относительные отклонения сигналов и подать их на входы интеллектуального агента, роль которого играет нечеткая вычислительная модель. Для экспериментальной проверки были выбраны двухступенчатые управляющие воздействия, при которых искомая последовательность имела такие воздействия, что ее значения в одно время были близки к первой, а в другое - ко второй последовательности, полученных от одного и того же звена. Таким образом, схема проведения модельных экспериментов включает модули задания управляющих воздействий и две одинаковые передаточные функции, моделирующие экспериментальные данные. Их выход моделирует найденные точки, по которым можно определить следующее значение выхода объекта. Начальные условия - нулевые. Два нечетких контроллера, каждый из которых на основании входной информации оценивает близость искомой последовательности к экспериментальной, и формируют расчетный коэффициент. Такая вычислительная процедура обеспечивает больший вес для того результата, чей коэффициент ближе к единице, что дает преимущество более близкой последовательности и позволяет лучше учесть нелинейные свойства объекта управления, если они есть. Рассчитанное и усредненное значение управляемой переменной используется для поиска новых точек в экспериментальных последовательностях и расчетах новых значений входных лингвистических переменных. Разработана формальная постановка задачи эмуляции объекта управления и тестирования системы управления для сложного технологического объекта. Разработана теоретико-множественная модель структуры системы эмуляции поведения сложного технологического объекта при его взаимодействии с системой управления. Она отличается наличием интеллектуального агента, реализующего функции отображения множества управляющих воздействий, множества состояний объекта управления во множество выходов объекта, отображение множества функций системы эмуляции на множество целей тестирования, интерфейс с объектом управления и интерфейс с системой управления. Это дает возможность построения эффективной системы эмуляции и тестирования без использования имитационных моделей на основе уравнений динамики сложного объекта управления. Предложена нечеткая вычислительная модель для решения задачи эмуляции поведения объекта управления, отличающаяся тем, что для вычисления реального выходного сигнала используется информация о текущем входном сигнале и нечеткая интерполяция выходного сигнала на основе имеющихся временных последовательностей входных и выходных сигналов объекта управления, что позволяет гибко моделировать поведение объекта управления без разработки и использования систем дифференциальных уравнений, а также повысить эффективность процесса испытаний и отладки системы управления. Волов Г.Я. Энергосбережение и имитационное моделирование. Зарубина, А.П. Крищен-ко. пособие для вузов. М. Остроградського. Найда Виталий Владимирович, аспирант кафедры информационно-управляющих систем Кременчугского национального университета им. М. Остроградского. Оксанич Анатолий Петрович, д-р техн. наук, профессор, заведующий кафедрой информационно-управляющих систем Кременчугского национального университета им. М. Остроградского. Шевченко Игорь Васильевич, д-р техн.наук, доцент, профессор кафедры информационно-управляющих систем Кременчугского национального университета им. М. Остроградского. Конох Игорь Сергеевич, канд. техн.наук, доцент, доцент кафедры информационно-управляющих систем Кременчугского национального университета им. М. Остроградского.

Выделены возможные варианты для свойств текстовых фрагментов. Данная работа может быть использована как основа для дальнейших исследований на эту тему. наук, профессор кафедры искусственного интеллекта ХНУРЭ. Губин Вадим Александрович, ст. преподаватель кафедры искусственного интеллекта ХНУРЭ. Паршиков Евгений Александрович, студент кафедры искусственного интеллекта ХНУРЭ. Предлагается усовершенствованный метод обработки почтовой электронной информации пользователя с применением агентно-ориентированного подхода. Описывается архитектура многоагентной системы, а также алгоритм обработки электронной почтовой информации, с помощью которых реализуется предложенный метод обработки. В развитых странах информация является важнейшим объектом производственной деятельности и потребления, поскольку оказывает значительное или даже решающее воздействие на направления и результаты прогресса в научной, технической, культурной и других сферах жизни этих стран . Сказанное в полной мере относится также к деятельности отдельных организаций, фирм, учебных заведений, административно-управленческих органов и физических лиц, являющихся многоаспектными пользователями и производителями разнородной информации. Поэтому информация стала одним из наиболее значимых ресурсов человеческого сообщества и в государственном плане рассматривается как стратегический ресурс . Одним из ключевых аспектов в деятельности человека является обмен информацией как между конкретными индивидуумами, так и между группами людей. За века человек придумал множество различных способов передачи информации, однако наиболее эффективным и распространенным стало письмо. Несмотря на давнее изобретение письма, оно не потеряло актуальности и сегодня, хотя и претерпело значительные видоизменения. Электронная почта является на сегодняшний день одним из самых удобных, доступных и быстрых способов передачи информации. Однако в связи с все возрастающим количеством информации, с которым приходится иметь дело, а также в связи с повсеместным распространением такого досадного явления как спам человеку приходится все труднее эффективно работать с информационными потоками. На помощь ему призваны придти автоматические средства обработки информации , которые смогут полностью либо частично совершить предобработку полученной информации, тем самым уменьшая затраты человека на выполнение чисто рутинных операций. Таким образом, обработка электронной почтовой информации является актуальной и важной темой в современном обществе. Для решения данной проблемы предлагается использовать такое направление искусственного интеллекта как теория интеллектуальных агентов . Уже сегодня агентно-ориенти-рованный подход находит широкое применение в таких областях как распределенное решение сложных задач . В ближайшем будущем он, несомненно, займет центральное место при развитии средств управления информацией и знаниями, и конечно, при создании и внедрении новейших систем телекоммуникации, развитии глобальных компьютерных сетей, в особенности сети Интернет. Особая актуальность использования многоагентных систем в наши дни предопределена несколькими факторами. В первую очередь, это сложность современных систем и организаций, которая достигает такого уровня, что централизованное управление в них становится неэффективным из-за наличия огромных потоков информации, когда слишком много времени тратится на ее передачу в центр и принятие им решений. Поэтому сейчас происходит настоящая революция в области организационного управления (стратегического менеджмента), связанная с коренной перестройкой традиционных организаций и предприятий и появлением сетевых организационных структур нового типа, например, горизонтальных, расширенных и виртуальных предприятий . Во-вторых, сами решаемые задачи или разрабатываемые системы подчас неоднородны и распределены в пространстве (например, транспортная сеть или система космической связи) и в функциональном плане, поскольку достаточно сложно создать сколько-нибудь сложную современную систему в одиночку. В-третьих, само распространение различных сетей порождает распределенный взгляд на мир. Развитие мобильных компьютерных средств, когда вся информация и ресурсы ее обработки распределены по различным узлам сети, требует пересмотра классических моделей вычислений, основанных на сосредоточенной, последовательной машине фон Неймана, и принятия новых концепций вычислительного пространства. Цель исследования - разработка метода обработки электронной почтовой информации пользователя с применением агентных технологий, а также архитектуры модульной много-агентной системы, реализующей предложенный метод обработки. Простой рефлексный агент является простейшим видом агента. Подобные агенты выбирают действия на основе текущего акта восприятия, игнорируя всю остальную историю актов восприятия. Плюсом таких агентов можно считать то, что они чрезвычайно просты, однако эта простота накладывает значительные ограничения на интеллектуальность данного типа агентов. Рефлексные агенты наиболее успешно действуют, только если среда является полностью наблюдаемой. Внесение даже небольшой доли ненаблюдаемости может вызывать серьезное нарушение его работы. Также для простых рефлексных агентов характерны бесконечные циклы, справиться с которыми помогает рандомизация действий агента. Рефлексные агенты, основанные на модели , поддерживают внутреннее состояние, которое зависит от истории актов восприятия и поэтому отражает, по крайней мере, некоторые из ненаблюдаемых аспектов текущего состояния. Агенты, основанные на цели , действуют на основе информации о конечной цели, которая описывает желаемые результаты действий агента. Агенты такого типа, как правило, обладают знаниями о модели мира, как и рефлексные агенты, основанные на модели. Для достижения конечного результата агенты, основанные на цели, используют такие подобласти искусственного интеллекта как поиск и планирование. Агенты, основанные на цели, являются более гибкими, чем рефлексные агенты, основанные на модели, поскольку знания, на которые опираются их решения, представлены явно и могут быть модифицированы. Агенты, основанные на полезности при принятии решений , руководствуются не только заданной целью, но и функцией полезности, которая отображает, насколько эффективным является тот или иной способ достижения искомой цели. Функция полезности обеспечивает возможность принимать рациональные решения в случае, если имеются конфликтующие цели, а также если имеется несколько целей, к которым может стремиться агент, но ни одна из них не может быть достигнута со всей определенностью. Обучающиеся агенты являются, пожалуй, самым сложным, но и самым перспективным типом агентов. Его главное преимущество от других типов агентов в том, что такие агенты могут функционировать в первоначально неизвестных ему вариантах среды и становиться более компетентными по сравнению с теми, что могли бы позволить только его начальные знания. Поскольку в разрабатываемой системе предполагается обработка электронной информации пользователя с помощью правил, наиболее подходящими типами агентов будут рефлексивные агенты, основанные на модели. Однако в целях повышения гибкости и интеллектуальности системы следует также ввести в архитектуру обучающихся агентов. Таким образом, архитектура агентов будет комбинированного типа, включающая в себя особенности как одного, так и другого класса. В качестве базы знаний выбрана онтология. Онтология - это формализованное представление основных понятий и связей между ними. При использовании онтологий достигаются такие задачи как системность, единообразие и научность в представлении информации. Онтологии предоставляют целостный взгляд на предметную область и позволяют восстановить недостающие логические связи. В случае соответствия - добавить обработчик из правила в список обработчиков для письма. В случае нахождения противоречия - уведомить пользователя, прервать обработку. В результате проведенных исследований разработана архитектура многоагентного программного приложения для обработки электронной информации пользователя и предложен усовершенствованный метод обработки этой информации. Данное приложение обладает рядом достоинств и нововведений, главным из которых является уменьшение количества рутинных операций, которые приходится производить пользователю при повседневной работе с электронной почтовой информацией, а следовательно, повышение эффективности труда и снижение утомляемости человека. Научная новизна состоит в усовершенствовании метода обработки электронной почтовой информации пользователя благодаря применению алгебры предикатов первого порядка, которая позволяет эффективно осуществлять логический вывод, и добавлении последовательности действий по разрешению конфликтов поступающих данных. Практическая значимость заключается в разработанном программном приложении, реализующем предложенный метод и позволяющем осуществлять реализацию определения релевантности электронной почтовой информации. Благодаря модульной архитектуре, разработанное приложение обладает потенциально высокой расширяемостью, конфигурабельнос-тью и надежностью. Предполагается, что применение данных технологий значительно повысит эффективность работы приложения и предоставит такие функции как поиск по базе знаний (подразумевается поиск по метаинформации письма - адресата, автора, текста письма, времени создания с учетом нечеткого поиска, поиска по синонимам), возможность аннотирования писем, введение дополнительных и улучшение существующих механизмов защиты от нежелательной информации (спама). Дударь Зоя Владимировна, канд. техн. наук, проф., зав. кафедрой программного обеспечения ЭВМ, декан ФПО ХНУРЭ. Дистанционное образование. Збитнева Майя Вячеславовна, канд. техн. наук, доцент кафедры программного обеспечения ЭВМ ХНУРЭ. Котенко Андрей Владимирович, магистрант кафедры программного обеспечения ЭВМ ХНУРЭ.

Уточняются ранее предложенные структуры данных и модель процесса анализа ассерций с учетом возможностей асинхронных прерываний и управления несколькими тактовыми сигналами. Кроме того, использование ассерций формально документирует и систематизирует требования функциональной спецификации блоков, шин и протоколов . На производительность верификации в существенной мере влияют такие факторы как простота синхронизации, возможность быстрого сброса и управления состоянием ассерции со стороны тестбенча. Цель исследования - разработка модели процесса синхронизации системы анализа ассерций и родительской верификационной среды, ориентированной на максимально возможное уменьшение накладных расходов на производительность взаимодействия компонентов. Именно на систему-симулятор возлагается роль активного компонента, контролирующего порядок выполнения процессов, активации ассерций и других подчиненных механизмов верификации, увеличение текущего значения времени при отсутствии событий. С точки зрения пользователя, процессы - это взаимодействующие вычислительные потоки, обменивающиеся друг с другом информацией при помощи событий. Также существуют процессы, порождаемые конструкциями с декларативной семантикой, где вычислительное действие не задано в явном виде. Примером могут послужить вычислительные действия по распространению событий и активации других процессов, неявно подразумеваемые структурными связями между блоками модели. События инициируются изменением значения сигналов. Если система-симулятор не предусматривает реального распараллеливания вычислительных задач между процессорами (такой функцией не обладает большинство современных систем моделирования), то фактически процессы выполняются по очереди. Непредсказуемый порядок псевдопараллельного выполнения конкурирующих процессов является типичным источником недетерминированности результатов моделирования и несовместимости различных реализаций между собой. Переключение активного процесса не происходит моментально. Каждый приостанавливаемый на время процесс должен сохранить полный набор значений задействованных им регистров процессора. Поскольку каждый процесс может использовать некоторый объем памяти для временных переменных, то переключение также предполагает сохранение и восстановление содержимого стека. циями), то завершить такой процесс можно только грубым прерыванием. Скорость работы планировщика процессов во многом определяется структурами данных, ассоциирующими сигналы с набором чувствительных к ним процессов. Не все процессы в рамках одного момента времени моделирования имеют равные приоритеты на выполнение. Необходимо гарантировать невозможность повторной активации в рамках одного момента времени. Во-первых, синхронизирующего события не должно произойти дважды за один такт. В частности, такие инструкции не имеют права изменять значения сигналов, вызывающих активацию других процессов. Более сложной ситуацией является считывание датчика при одновременном изменении (как в разных, так и в тех же сегментах очереди процесса) значения сигнала несколькими процессами. синхронизации. Лишь в простейших случаях темпоральные ассерции не используют никакой другой схемы синхронизации, за исключением одного тактового сигнала. Такое расширение необходимо для корректной обработки ситуации одновременного срабатывания условия сброса и тактового события. На первый взгляд, это преимущество неочевидно. Иначе обстоит ситуация с реализацией синхронных условий прерывания. В синхронном случае по определению нет проблемы конкурентности сброса и основного тактового сигнала. Группировать можно лишь процессы, у которых полностью совпадают как основное тактовое событие, так и условие сброса. Процесс анализа одного вычислительного потока ассерции (т.е. продвижение событий от входных переменных к монитору) может занимать несколько тактовых циклов. Ассер-ция, благодаря конвейерной организации вычислений, может анализировать сразу несколько пересекающихся вычислительных потоков. Среди набора последовательностных функций, в контексте рассматриваемой в данной статье задачи следует выделить очереди и репетиции. Все другие последовательностью функции преобразовывают входные множества событий в выходные за один шаг. События, время жизни которых превышает один такт, хранятся только в ограниченном наборе элементов модели, а именно внутри элементов очередей и репетиции. Лучшее решение состоит в добавлении дополнительного списка последовательностных функций, подлежащих быстрому сканированию в ситуации прерывания ассерции. Однако введение такого дополнительного списка последовательностных функций не имеет смысла в ассер-ционных процессах, для которых на уровне исходных языковых описаний не предусмотрено возможности асинхронного или синхронного прерывания. В простейшем случае вычислительные потоки просто уничтожаются. Обычным (не прерываемым) последовательностным функциям не требуется такая прямая связь с монитором для реализации вычислительных процедур. Монитор, обработав событие, уничтожает всю связанную с ним цепочку активации, т.е. все события, соответствующие одному вычислительному пути с учетом возможных разветвлений. Оповещение родительской среды о прерывании ассерции не ограничивается приведенным выше диагностическим сообщением в отладочном режиме. В случае срабатывания условия сброса необходимо сканировать именно эти элементы. Однако элемент-очередь размещен в левой части импликации. В данном случае семантика прерывания анализа отличается от описанного выше, и множества внутренних событий достаточно уничтожить без оповещения среды. Прерываемым последовательностным функциям нет необходимости варьировать собственное поведение в зависимости от контекста. Различие принципа обработки - уничтожение с оповещением и без оповещения - должно обрабатываться самим контекстом. Прерываемая функция, дополнительно к основной функциональности, содержит лишь связь с элементом, обрабатывающим транспортирование прерываемых событий. основным различием является невозможность самостоятельного влияния условия прерывания - оно может быть учтено только в том случае, если оно справедливо в момент тактового события. Если формула, использующая условия прерывания, находится на вершине иерархии ассерционного процесса, различий между режимом интерпретации глобального времени и обычным режимом не отмечается. В простом подмножестве ассерционных конструкций помещение оператора прерывания на вершину является единственно допустимым контекстом. Напротив, в режиме глобального времени прерываемое темпоральное свойство может быть помещено в глубине иерархии. Во всех остальных случаях прерывание интерпретируется как успешное завершение анализа формулы. В контексте ассерций с несколькими тактовыми доменами остается в силе возможность группирующей оптимизации синхронизирующих процессов. Каждый из доменных процессов можно группировать с другими при совпадении событийной сигнатуры. В том числе группировка возможна с процессами ассерций одного домена - совпадение синхронизирующего события является достаточным условием. Темпоральные свойства и монитор, напротив, не связаны ни с одним доменом. Обработка свойств и монитора происходит не через очередь примитивов, как это обстоит с элементами субпроцесса, а по принципу удовлетворения запросов. Запросы, такие как реакция на завершение последовательности, инициируются элементами уровня субпроцесса. Фактически, работа темпоральных свойств и монитора происходит по тактовому событию, однако момент зависит не от свойств и мониторов, а от элемента-инициатора. Они реагируют на события, инициируемые последовательностями, относящимися к конкретным субпроцессам. Однако нельзя предугадать, какой именно из субпроцессов определит результат свойства. Также в любой момент провал одной из последовательностей определит исход верификации свойства. Несколько тактовых доменов создают дополнительные сложности для реализации асинхронного прерывания. Рассматриваются два принципиально различных случая. Такое досрочное завершение инициируется отдельным процессом с асинхронным событием. В таком случае также создается отдельный процесс, инициирующий прерывание. Результат зависит от уровня прерываемого свойства в иерархии формулы. Синхронизация, как граничный процесс между различными компонентами рассматриваемого программного комплекса, во многом является фактором, определяющим производительность верификации в целом. Организация корректной и эффективной схемы синхронизации также является необходимой составляющей для решения сложных актуальных задач верификации пересечений нескольких тактовых доменов. На основе принятого архитектурного решения о синхронизации программных компонентов были выработаны и сформулированы низкоуровневые программные оптимизации производительности нотификаций. Уточнение обеспечивает не только высокую производительность операции сброса ассерции в начальное состояние, но и достаточную информативность диагностических отчетов. Главный научный результат исследования состоит в усовершенствовании ранее предложенных моделей и методов функциональной верификации систем на кристаллах на основе темпоральных ассерций, открывающих путь для автоматизации маршрутов проектирования и диагностики систем на кристаллах со сложной схемой синхронизации.

Анализируется вероятность угадывания для сеансов с разнотипными вопросами и разными весами и показывается, что для вопросов одного типа вероятность угадывания не зависит от веса вопроса. Для всех типов вопросов выводятся формулы вычисления вероятности угадывания, исключающие суммы. Учет вероятностей угадывания демонстрирует более объективное оценивание уровня знаний студентов, что особенно важно при использовании накопительной системы оценивания в рамках Болонского соглашения. Одним из основных требований организации учебного процесса в рамках Болонского соглашения является дальнейшая унификация учебных планов для одноименных дисциплин, которые преподаются в разных учебных заведениях. В целях объективизации процесса оценивания знаний студентов используются методы тестирования, которые являются основой теории педагогических измерений. Массовое внедрение тестирования в учебный процесс высшей школы показало необходимость создания и применения компьютерных систем контроля знаний. Это обусловлено, с одной стороны, снижением трудоемкости при проведении компьютерных тестирований по сравнению с традиционными методами бланкового контроля, а с другой, - повышением надежности и объективности результатов. Именно различным формам представления и оценивания тестовых заданий при компьютерном тестировании посвящена данная статья. Цель работы - повышение объективности оценивания знаний в системах компьютерного тестирования путем учета вероятности угадывания при различных формах представления тестовых заданий. Педагогическое задание - это средства интеллектуального развития, образования и обучения, которые можно разделить на обучающие и контролирующие. Первые применяются в учебном процессе для развития личности, вторые - педагогами или органами управления образованием после окончания учебного периода в целях определения уровня и структуры подготовленности. Настоящие педагогические задания создаются только педагогами преимущественно для педагогических целей и состоят из трех основных частей, перечисленных ниже . Педагогический тест - это система заданий возрастающей трудности, специфической формы, которая позволяет качественно и эффективно измерить уровень и структуру подготовленности испытуемых. Тестовое задание - это составная единица педагогического теста, отвечающая требованиям к заданиям в тестовой форме и статистическим требованиям известной трудности и дифференцирующей способности. Задание в тестовой форме - это педагогическое средство, отвечающее определенным целевым требованиям, обладающее краткостью, технологичностью и логичностью высказываний, имеющее инструкции для тестируемых и определенные места для элементов задания и ответов, а также подчиняющееся одинаковым правилам оценки ответов. Все три понятия - задание в тестовой форме, тестовое задание и тест - соответствуют трем основным этапам разработки педагогических тестов. Первый этап начинается с разработки заданий в тестовой форме. Второй этап - статическая проверка заданий в целях обоснования их в качестве тестовых. Третий этап - разработка теста. Сеанс характеризуется длиной (количеством вопросов), временем, отводимым на сеанс, и количеством попыток прохождения теста в рамках одного сеанса. В случае истечения времени сеанс считается законченным независимо от того, ответил ли тестируемый на все вопросы или нет. Во время сеанса тестируемый в случайном порядке получает набор вопросов с вариантами ответов, а также информацию об оставшемся времени на сеанс. Кроме выбора ответов, он может также пропускать вопросы и отвечать на них в произвольном порядке. Тестируемый (равно, как и преподаватель) может прервать сеанс по своему желанию до истечения времени, отводимого на сеанс. Если оценка за сеанс тестирования выставляется с учетом вероятностей угадывания для каждого из вопросов, то это может быть осуществлено или путем вычисления неоцени-ваемого диапазона для шкалируемых систем оценивания , для нешкалируе-мых систем оценивания. Текст вопроса достаточно часто может быть совмещен с описанием ситуации. Визуально они различимы, поэтому обучаемый всегда может определить, какой тип вопроса ему предложен. Порядок следования вариантов ответов в исходном задании теста абсолютно несущественен (при выдаче тестов происходит случайное перемешивание порядка следования вариантов ответов). При использовании вопросов закрытого типа очень важно не допустить возможности угадывания правильных ответов. При этом возникает проблема количества и содержания неправильных ответов, которые принято называть дистракторами. С одной стороны, дистракторы должны быть достаточно правдоподобными, чтобы тестируемый не мог интуитивно выбрать правильный ответ, а с другой - не должны провоцировать тестируемого на неправильный ответ. Ведь конечная цель тестирования - определить объективный уровень знаний обучаемого, а не доказать ему, что он ничего не знает. Нецелесообразно также строить вопросы по негативному принципу, т.е. предлагать тестируемому выбрать неправильный ответ из предложенных. Это обусловлено тем, что обычно обучение сводится к изучению и анализу правильных знаний, а неправильные знания не являются предметом изучения. Исключениями здесь могут быть тесты по технике безопасности на производстве и правилам уличного движения, где четко указывается то, чего нельзя делать. При составлении вопросов первого типа существенную роль играет количество дистракторов. С точки зрения целевых установок тестирования, вопросы первого типа рекомендуется использовать при проверке знаний семантических фактов, а также при проверке умений и навыков по физике, математике и другим фундаментальным дисциплинам. С методической точки зрения этот тип вопросов целесообразно применять при итоговом контроле и на вступительных экзаменах. В этом типе вопросных тестовых заданий тестируемому предлагается т вариантов ответов на поставленный вопрос, из которых к правильные. За правильный ответ на вопрос тестируемый получает один балл (несколько баллов). Если выбран хотя бы один неверный вариант ответа, весь ответ на вопрос признается неверным. Не рекомендуется использовать этот тип вопросов со всеми правильными ответами, так как в этом случае чисто психологически тестируемый будет искать неправильный ответ, которого на самом деле не существует, что искусственно будет увеличивать количество ошибок. Вероятность угадывания с учетом частично правильных ответов при условии, что за полностью правильный ответ начисляется один балл (для упрощения изложения математических выкладок вопросы весом более одного балла не рассматриваются), может быть определена как отношение количества всех частично правильных ответов (с учетом долей балла за частично правильный ответ) к общему числу вариантов ответа для этого типа вопросов. Количество всех частично правильных ответов вычисляется как сумма вариантов с одним правильным ответом, с двумя правильными ответами, ... , с к правильными ответами. При этом считается, что ответ с к правильными вариантами тоже является частично правильным, но за него назначается один балл. Вычитание единицы в знаменателе учитывает возможность существования (но рекомендацию не использовать) вопроса этого типа со всеми правильными альтернативами. Отметим, что точность вычисления вероятностей угадывания может быть ограничена тремя знаками после запятой. Также данный тип вопросов целесообразно использовать при текущем контроле знаний по иностранным языкам и синтаксису языков программирования. Данный тип вопросов является самым перспективным для использования в компьютерных системах контроля знаний. Сутью вопросного тестового задания данного типа является установление соответствия между элементами левого и правого столбцов. Таким образом, вопрос на соответствие представляет собой композицию к вопросов первого типа, связанных общей тематикой и общим оцениванием. При установлении к правильных соответствий тестируемый получает максимальный балл за ответ (один или несколько баллов). При установлении хотя бы одного неправильного соответствия за ответ на весь вопрос тестируемый получает нуль баллов. За выбор данной альтернативы тестируемый получает нуль баллов, соответствующий элемент левого столбца исключается из рассмотрения, а тестируемый имеет возможность устанавливать соответствие для остальных элементов левого столбца. Каждому элементу левого столбца соответствует один элемент правого столбца. Вероятность угадывания двух соответствий определяется как произведение вероятностей угадывания одиночных соответствий и так далее. С точки зрения целевых установок тестирования, вопросы четвертого типа позволяют проверять так называемые ассоциативные знания. Это знания о взаимосвязи определений и фактов, авторов и произведений, сущности и явлений, о соотношении между различными предметами, свойствами, законами, формулировками, понятиями, датами. Данный тип вопросов используется в целях повышения активности учебной деятельности обучаемых путем усиления ассоциативной составляющей в процессе обучения. В тестовых заданиях открытой формы нет предлагаемых для выбора вариантов ответов. Текст ответа вводится тестируемым в одном или нескольких (к) полях текстового ввода. В поле текстового ввода вводятся символы с компьютерной клавиатуры. Вопросы открытой формы формулируются в виде утверждений, которые превращаются в истинные высказывания, если в поле ввода вводится правильный ответ. Если ответ не правильный, то утверждение становится ложным. Ответ считается правильным, если вводимый ответ совпадает с эталоном. С точки зрения суммарного балла за вопрос окна являются независимыми, т.е. суммарный балл за вопрос формируется как сумма баллов (долей балла) за отдельные окна. Если в качестве эталона выступает произвольная буквенно-цифровая последовательность, то для определения правильности ответа происходит побитовое сравнение вводимой последовательности с эталоном. Однозначно ответить на такой вопрос не представляется возможным, а следовательно, будут возникать постоянные конфликты при его оценивании. С точки зрения целевых установок тестирования вопросы третьего типа целесообразно использовать, когда необходимо практически исключить вероятность угадывания ответов. Одной из областей широкого применения вопросов данного типа является проверка знаний и умений по использованию различных языковых конструкций (проверка правописания, применение конструкций языков программирования и т.д.). Параметры вопросов и результаты прохождения сеанса одним из тестируемых приведены в таблице. Научная новизна. Проанализирована вероятность угадывания для сеансов с разнотипными вопросами и разными весами и показано, что для вопросов одного типа вероятность угадывания не зависит от веса вопроса. Практическая значимость. Применение всех четырех типов вопросов значительно расширило дидактические и методические возможности преподавателей при оценивании знаний студентов. Учет вероятностей угадывания позволил более объективно оценивать уровень знаний студентов, что особенно важно при использовании накопительной системы оценивания в рамках Болонского соглашения. Перспективы исследования определяются . НапрасникС.В., ЦимбалюкЕ.С., ШкильА.С. Харьков-Ялта. Харьков-Ялта. ШкильА.С., Чумаченко С.В., НапрасникС.В. Харьков-Ялта. Чумаченко Светлана Викторовна, канд. физ.-мат. наук, доцент кафедры АПВТ ХНУРЭ. Напрасник Сергей Владимирович, инженер тестового центра ХНУРЭ.

Ниже раскрываются коренные проблемы педагогики в области е-дидактики и обосновывается целесообразность применения методов эргономики для их решения. На всех этапах сорокалетнего развития КТО основной целью их применения являлось повышение эффективности обучения. Для ответа на вопросы, почему разработчики КТО не могут отказаться от схем программированного обучения и почему эти схемы никогда не смогут обеспечить высокую эффективность обучения, кратко рассмотрим процедуры программированного обучения. Утверждение о чужеродности этих процедур для педагогики требует комментария. Здесь под задачей управления Аь понимается совокупность исходного и требуемого состояний предмета задачи. К последним относятся природные факторы, неизвестные вследствие недостаточной изученности объекта управления, и противодействующие факторы, которые обусловлены возможным наличием у СС собственных целей. Для того чтобы выявить реакцию СС на рассматриваемое воздействие, его нужно реализовать. Но реализованное воздействие изменяет саму СС. Чтобы убедиться в справедливости последнего утверждения, достаточно несколько раз подряд подложить приятелю кнопку на стул. Кроме того, КТО, реализующая программированное обучение, никогда не сможет приблизиться к эффективности непосредственного взаимодействия преподавателя с учеником, потому что это противоречит закону необходимого разнообразия Эшби, формулируемому в теории систем. Однако КТО реализуют программированное обучение не потому, что их проектировщики считают обучаемого детерминированной системой или не знают теории систем. Это происходит потому, что у системотехников просто нет возможности создать программные продукты, реализующие функции преподавателя по управлению обучением. Причина отсутствия такой возможности состоит в том, что КТО не могут быть созданы только в пределах предметной области информатики, а представляют собой конечный результат взаимодействия информатики с педагогикой, в котором отдельные функции управления учебной деятельностью обучаемых и соответствующие им процедуры представлены в виде программных продуктов и реализуются КСО. КТО является продуктом взаимодействия обеих этих дисциплин и представляет собой не оригинальный процесс обучения, а конечный результат последовательных преобразований некоторого традиционного педагогического процесса в целях его реализации средствами ИКТ. Распределять функции проектирования КТО между педагогикой и информатикой целесообразно исходя из требований информатики. Эта последовательность отображений директивно закреплена требованиями ГОСТа в виде обязательной последовательности стадий разработки любого программного продукта, а также состава и содержания проектных работ на каждой из этих стадий. Для того чтобы это выяснить, нужно предоставить разработчикам КТО и КСО хотя бы одно пооперационное описание обучения. А вот неготовность педагогики можно считать установленной. На этих страницах найдется только одно описание обучения, которое может быть положено в основу разработки КТО. Этим описанием будет описание программированного обучения. Можно найти примеры реализаций этих замыслов. Но это будут не пооперационные описания обучения, а его готовые материализации, т. е. то, что нужно для реализации программированного обучения. Мало того, во всем обилии педагогической литературы, вряд ли найдется пооперационное описание даже одного приема (способа) обучения. Таким образом, отсутствие программных средств, реализующих функции управления обучением, определяется неспособностью педагогики представить обучение в соответствии с требованиями современных ИКТ. Последнее и определяет необходимость разработки е-дидактики. Эта неудовлетворенность явилась результатом их неоднократных безуспешных попыток уйти от технологии программированного обучения. Системотехники понимали противоестественность ручного проектирования каждого кадра каждого из шагов обучающей программы и в процессе разработки КТО физически ощущали явное противоречие между целесообразностью автоматизации процедур обучения и отсутствием описаний этих процедур. Суть этого противоречия состоит в следующем. Компьютерная дидактика лежит на пересечении традиционной дидактики и информационных технологий. Предметом ее разработки являются методы обучения в контексте их компьютерной реализации. Для выражения и систематизации знаний о компьютерной дидактике предлагается использовать понятие дидактического приема. В широком смысле под дидактическим приемом понимается типовой способ решения педагогической задачи или ее части, использующий технологии компьютерного обучения. Категория дидактического приема выделена в качестве базовой единицы представления знаний о компьютерной дидактике в целях создания ее информационно-методического обеспечения, ядром которого должен служить массив унифицированных описаний дидактических приемов. Для определения проблем, которые должна решить е-дидактика, рассмотрим некоторые характеристики проектирования как вида деятельности. Его целью является определение наиболее эффективных методов реализации, возлагаемых на данную подсистему функций. Педагогика является единственной областью человеческого знания, изучающей процессы управления в целях повышения квалификационных характеристик объектов управления (обучения). Поэтому в отношении макропроектирования КСО педагогика должна рассматриваться в качестве специальной теории управления, определяющей законы, принципы и методы управления в целях обучения. Содержание и алгоритмы процедур обучения, а также правила выбора этих процедур в зависимости от целей обучения, специфики деятельности обучаемого, дидактических ситуаций и целей их разрешения также определяются педагогикой. Поэтому для решения задач микропроектирования КСО педагогика представляет тот эмпирический базис, из которого может быть получена информация о способах реализации процедур обучения. На этой схеме автор штрихом определяет проблемные компоненты, т. е. задачи, которые в педагогике до сих пор не решены. К числу нерешенных задач отнесено и описание модели обучения (концептуальной модели обучения). Эта причина состоит в том, что педагогика от большинства научных дисциплин отличается тем же, чем отличался Паниковский от остальных детей лейтенанта Шмидта. Рассматриваемая концепция разделяет научные дисциплины по уровням их методологического знания (философский, общенаучный, конкретно-научный уровни) и определяет, что положения научных дисциплин более высокого уровня иерархии справедливы для дисциплин более низкого уровня. Это позволяет распространить на педагогическую науку не только закономерности общей психологии, физиологии, логики и социологии, но и основополагающие понятия, принципы и методы теории систем, теории управления, теории информации и системотехники. Если такая необходимость возникает, то она должна быть реализована научной дисциплиной более высокого методологического уровня. Последнее означает, что в рамках предметной области педагогики в терминологию (трактовку понятий, дефиниции), принципы и методы дисциплин более высокого уровня не могут быть внесены никакие изменения. Концепция многоуровневого методологического знания признается в педагогике. А вот принцип корректного применения положений дисциплин более высокого методологического уровня в педагогике замалчивается, а на практике и грубо нарушается. Такая схема беспроигрышна для демонстрации бурной псевдонаучной и организационной деятельностей и абсолютно бесполезна в смысле достижения значимых научных целей. Казалось бы, второй научной дисциплиной, которая по своему прямому предназначению должна заняться проблемой е-дидактики, является педагогическая информатика. Однако, как показывает Т. Ю. Ильина , проблемы технологизации обучения лежат вне предметной области педагогической информатики. Принципиальное различие этих трактовок состоит в том, что включение в последнюю ЭВМ как технического средства обработки информации привело к исключению из предметной области информатики всех других (ручных) средств аналогичного назначения. Для педагогической информатики это означало исключение из рассмотрения методов формализации педагогических знаний, которые предполагают использование диалектической логики и не могут быть реализованы средствами ИКТ ввиду ограниченных возможностей современной информационной технологии обработки данных. Сложность технологизации существующих в педагогике процедур (приемов, способов) обучения состоит в том, что эти процедуры классифицируются в психологии как неосознаваемые механизмы сознательных действий и реализуются как неосознаваемые автоматизмы (действия или акты, которые совершаются без участия сознания). Кроме того, они первично осваиваются не путем изучения и усвоения их явно представленной функциональной структуры, а путем усвоения их общего замысла и приобретения методом проб и ошибок эмпирического опыта реализации этого замысла. В соответствии с такими характеристиками приемов (способов) обучения, а также из-за отсутствия в педагогике общей модели изучаемого объекта процедуры обучения в педагогической литературе представлены только в виде частных реализаций (частных методик изучения конкретных познавательных объектов). Средством, которое способно объективизировать процедуры человеческой деятельности в описанных выше условиях, обладает только эргономика. Таким средством является метод эргономического проектирования деятельности, который был разработан А. И. Губинским и В. Г. Евграфовым . Суть этого метода предельно проста. Управление ИО (предъявление образа ИО). Контроль учебной деятельности обучаемого (параметров ИО, управляемых обучаемым). Диагностики усвоения. Оценка уровня обученности обучаемого (фактической модели усвоения ИО) Функции решения дидактической задачи (предметная Анализ соответствия фактической и прогнозируемой моделей усвоения. Оценка эффективности предыдущего обучающего воздействия и корректура модели обучаемого. Формулировка текущей дидактической ситуации. Формулировка требований дидактической задачи (прогнозируемой модели усвоения ИО). Формирование, хранение и корректура моделей изучаемых УЭ и их компонентов. область педагогической науки) Формирование, хранение и корректура модели обучаемого (обучаемость и другие характеристики, определяющие характер учебной деятельности). Результатом реализации этого метода является функциональная структура объективизированной деятельности, которая может быть представлена как формализмами обобщенного структурного метода (ОСМ) эргономики, так и в виде обычной блок-схемы алгоритма. Таким образом, применение метода эргономического проектирования деятельности к решению проблем е-дидактики позволяет четко определить круг задач е-дидактики и перейти от обсуждения содержания проблем е-дидактики к их непосредственному решению.

Описаны основные особенности оценки пользовательских интерфейсов систем специального назначения, влияющие на качество экспертизы и эффективность использования человеко-машинных систем. Это значит, что человек (оператор) не справился со своей задачей в данных условиях, в данном месте и в данное время. Данному виду систем следует уделять повышенное внимание при проектировании и экспертизе, так как аварии, вероятные при их использовании, могут привести к значительным человеческим жертвам и другим серьезным последствиям. Эффективность и качество функционирования современных человеко-машинных систем специального назначения (ЧМС СН) во многом зависят от эргономического обеспечения деятельности оператора. В процессе создания таких систем важную роль играет экспертиза эргономичности пользовательского интерфейса. В данной статье представлены основные особенности и методика эргономической оценки пользовательских интерфейсов ЧМС СН. Одной из основных особенностей эргономической оценки пользовательского интерфейса (ПИ) ЧМС СН является строгая ориентация на ГОСТы и нормативные документы. Это значит, что если в ГОСТах или других нормативных документов что-то не предусмотрено или устарело, что при нынешнем положении российских стандартов далеко не редкость, то это может не приниматься во внимание разработчиками, а также лицами, ответственными за приемку системы. Это зачастую усложняет эргономическую оценку и ведет к снижению ее качества. Эргономическое обеспечение. Данный ГОСТ обязателен для исполнения при создании систем специального назначения, а ответственным за его исполнение является главный конструктор. Кроме этого стандарта существует еще ряд нормативных документов, предъявляющих эргономические требования к сложным техническим системам, но как всегда они либо не успевают за прогрессом в области информационных технологий, либо являются ограничивающими, т. е. весьма незначительно сужают множество вероятных вариантов построения ПИ. Это дает возможность разработчикам создавать не очень удобные для пользователей (операторов) и менее эффективные в работе ЧМС СН, так как мнения разработчиков и операторов в определении важности различных компонентов, влияющих на качество системы, существенно различаются, что показывает опыт проведения эргономических экспертиз (ЭЭ) подобного рода . Серым цветом выделены показатели, мнения по которым различаются более чем в два раза. Полужирным курсивом показаны значения значимых для разработчиков показателей. Эргономисты выделяют как существенное именно представление информации. Такое различие во мнениях связано с тем, что эргономисты больше внимания уделяют эффективности представления информации и здоровью операторов, нежели удобству и логическому соответствию элементов интерфейса алгоритму деятельности. Практика показывает, что при длительной работе операторы перестают обращать внимание на некоторые несоответствия в расположении блоков алгоритму деятельности, вырабатывая определенные привычки и стереотипы, что несколько снижает эффективность функционирования всей системы (комплекса) . Эргономическое обеспечение разработки ЧМС СН обязательно должно учитывать личностные особенности операторов и их способность к восприятию и переработке информации, даже если это не регламентировано ГОСТами . Данные исследования позволяют выявлять возможности оператора по восприятию и переработке информации, а также разрабатывать эффективные системы взаимодействия человека с техникой. Далеко не всегда специалисты, проводящие эргономическую оценку ЧМС СН, ввиду специфики исследуемой системы или комплекса имеют возможность общаться с будущими квалифицированными пользователями, лично проводить необходимые опросы и исследования. Подобный подход несколько снижает достоверность результатов экспертизы и проектирования, но дает намного лучшие результаты, нежели вовсе отказ от нее. Основной особенностью специализированных систем является невозможность полной автоматизации решаемых задач, что, естественно, требует активного участия оператора в решении рабочих задач. Ввиду того что оператор не взаимодействует с объектом непосредственно, а работает в режиме диалога только с его информационной моделью, то встает вопрос о наиболее эффективном представлении оператору этой информационной модели и построении диалога, обеспечивающего решение поставленной задачи или комплекса задач. На ранних стадиях создания таких систем возможна отработка различных видов информационных моделей, а также различных способов организации диалога. Кроме того, в процессе проектирования, на том же этапе создания ЧМС СН, необходимо решить комплекс задач по распределению функций между оператором и информационно-программно-техническим комплексом. Эти работы должны быть увязаны между собой в единое целое. Одной из основных проблем является то, что оператор ЧМС СН при решении реальной задачи обычно ограничен временем и при этом ему предъявляются высокие требования по безошибочности решения всего комплекса поставленных задач. Необходимо заметить, что при разработке функциональных возможностей ЧМС СН следует учитывать когнитивные и деятельностные компоненты выполнения операций. Такая декомпозиция позволяет наиболее эффективно разработать набор функциональных возможностей системы. Предоставление оператору наиболее полного спектра функциональных возможностей сужает круг проблем, связанных с использованием вспомогательных систем, что, в свою очередь, влечет за собой эмоциональную разгрузку, сокращает время на выполнение профессиональных задач и вероятность возникновения различных ошибок. Вследствие вышесказанного при оценке ПИ ЧМС СН необходимо особое внимание уделять адекватности и соответствию предоставляемой оператору информации и функциональных возможностей алгоритмам выполнения рабочих задач. Если одну рабочую задачу можно решить несколькими путями, следует определить эффективность каждого алгоритма при заданных условиях . К сожалению, зачастую у разработчиков не хватает времени на полномасштабную эргономическую экспертизу и исследования. В лучшем случае проводится усеченная экспертиза технических решений на поздних этапах проектирования, когда что-либо менять уже поздно и исправления носят скорее косметический характер, либо проводится экспертиза не всей системы, а нескольких информационных кадров. Вследствие этого мы получаем системы, с которыми человек вынужден бороться за выживание. Поскольку рабочая группа управляет процессом экспертизы и взаимодействием экспертов, в нее должны входить специалисты в области экспертного оценивания, аналитики и специалисты в области представления информации. Наилучшим выходом из создавшейся ситуации является поручение подготовки (особенно методической части) и проведения экспертизы независимой организации, специализирующейся в этой области . На данном этапе для конкретной ЧМС СН уточняют набор свойств, влияющих на качество исследуемого ПИ и входящих в модель качества ПИ . Уточнение модели необходимо, поскольку разработанная авторами модель общая и учитывает множество показателей, которые могут отсутствовать у конкретных ЧМС СН из-за ограничений, накладываемых условиями эксплуатации. Так, у разрабатываемой системы может отсутствовать поли-экранность, значит, функциональные возможности будут описаны только органами управления (навигацией). Если по первым двум вопросам и по теоретическим аспектам обработки информации написано много работ , то по практическим аспектам решения двух последних вопросов имеются только общие рекомендации, практическая реализация которых зачастую затруднена особенностями экспертов. После построения матрицы С проверяют согласованность мнений экспертов. Апробация данного соотношения на результатах экспериментов показала, что значение резко возрастает для незначимых показателей. Предлагаемый метод получения исходных данных прост и понятен для экспертов и не требует больших временных затрат. К тому же, как показывает практика, оценки, полученные от экспертов таким путем, совпадают с оценками, полученными при правильном использовании метода парных сравнений, который чаще всего используется для получения исходных данных методом Саати. Но использование предлагаемого метода занимает на порядок меньше времени и усилий. Полученные оценки впоследствии при анализе результатов эргономической экспертизы ПИ позволят проранжировать выявленные недостатки по их важности. В целях решения данной проблемы и возможности корректного агрегирования для получения интегральной оценки эргономического качества необходимо использовать единую шкалу и корректные методы перевода измеренных (вычисленных) значений в данную шкалу. На заключительном этапе на основе оценок, полученных на третьем этапе экспертизы, все выявленные недостатки должны быть проранжированы по важности, чтобы выделить основные из них. Анализ недостатков и выработка рекомендаций эргономисты должны проводить на основе полученных оценок, опроса экспертов, а также детального анализа информационных моделей и алгоритмов деятельности.

коммерческих организаций, и именно поэтому актуальность исследований социальных сетей с каждым годом возрастает. Подкрепление существующих систем мониторинга социальной активности данными по анализу психоэмоционального состояния пользователей позволит осуществлять более эффективное целенаправленное воздействие на развитие нежелательных ситуаций, возникающих в том числе при самоорганизации общества и его отдельных групп, а также при ведении бизнеса. Разработанная на основе данной методики система формирования описания информационного образа пользователя с учетом определения его психоэмоционального состояния будет представлять собой систему двойного назначения, предназначенную как для специального, так и для гражданского использования. Данную информацию о себе исказить значительно сложнее, нежели самостоятельно публикуемый и отслеживаемый контент (фотографии, тексты, аудио и видео данные и др.), на основе которого формируется информационный образ. За счет подобного сопоставления возможно выявление присущих взаимосвязей показателей, что в дальнейшем позволяет определить интересующую целевую информацию, на основе которой прогнозировать уже поведение других пользователей. Таким образом, можно сделать вывод, что анализ психометрик по профилям пользователей актуален и сможет повысить эффективность исследования социальных сетей. В рамках формирования обучающей выборки требуются результаты тестов на выявление преобладающего типа темперамента ряда пользователей социальной сети. Социальное взаимодействие - взаимосвязь личности с социумом, которая проявляется в социально продуктивной деятельности, общении, познании, результатом чего является развитие личности и изменение социальной среды . Человек быстрый, порывистый. Человек живой, подвижный, быстро отзывающийся на окружающие события. Медлительный, невозмутимый человек. Настороженность во взгляде, позе. Импульсивен, склонен к конфликтам. Предпочитает быть в стороне. Неуравновешен. Сравнительно легко переживает неудачи и неприятности. Слабое внешнее выражение душевного состояния. Более или менее постоянное настроение. Легко ранимый человек, склонен глубоко переживать даже незначительные неудачи, но внешне сдержан. Быстро включается в работу. В работу включается быстро, но до конца доводит при наличии интереса. Предпочитает все новое. Медленно включается в работу, но зато способен выдерживать значительные нагрузки. Быстро переутомляется. Характерно тщательное планирование и самоконтроль, поэтому в его работе мало ошибок. Живая, эмоциональная. Спокойная, размеренная, с паузами. Тихая, может снижаться до шепота. Хорошая, схватывает на лету. Запоминает медленно, помнит долго. Запоминает быстро за счет высокой способности к анализу. Познавательная сфера может развиваться. Тональность - это эмоциональное отношение автора высказывания к некоторому объекту, выраженное в тексте . По результатам проведенного анализа было замечено, что тональность текста у большинства пользователей находится незначительно ниже среднего значения. Таким образом, при рассмотрении большей экспериментальной выборки можно выявить закономерность среднего значения тональности текстовых сообщений от интровертности и эмоциональной устойчивости пользователей. Бот-профили - это часть программного обеспечения, которая предназначена для имитации поведения живого пользователя в социальных сетях. Они могут использоваться для выдачи себя за другого пользователя, путем хищения его персональных данных или для достижения иных целей в сети интернет, к примеру, для продвижения бренда или идеи, в том числе за счет имитации интереса большого количества людей к обсуждению какой-либо темы . С помощью программного обеспечения оценивается соотношение бот-профилей и реальных пользователей в списке друзей пользователя. Данное соотношение у всех групп пользователей, распределенных по типам темперамента, кроме сангвиников, находится в пределах медианы. Только у сангвиников наблюдается небольшое отклонение в большую сторону, что может свидетельствовать о неразборчивости в контактах, либо целенаправленной раскрутке профиля. Дополнительными источником полезных данных о пользователе являются публикуемые или используемые им изображения, аудио и видео данные. В рамках данного эксперимента проведен анализ аудиозаписей пользователя с целью определения предпочитаемых жанров, а также изображений на определение преобладающих цветов. По полученным результатам анализа аудиозаписей пользователей, участвующих в эксперименте, можно сделать предположение о том, что холерики по большей части слушают поп и рок музыку, меланхолики -электронную. Сангвиники и флегматики предпочитают рэп, но при этом флегматики также слушают электронную музыку, а сангвиники одинаково положительно относятся к року, электронной и поп музыке. Из оценки результатов анализа изображений рассматриваемой выборки можно сделать вывод, что у сангвиников и флегматиков преобладает на изображениях белый цвет. У холериков и меланхоликов - черный. Стоит отметить, что выше представленные для примера результаты получены на основе анализа небольшого количества исходных данных, поэтому их точность может быть достаточно низкой. Для повышения точности исследования, следует значительно увеличить количество тестируемых и анализируемых пользователей, а также расширить количество собираемых и анализируемых параметров пользовательских профилей таких как, например, эмоции на фотографиях, время активности пользователя и другие. Благодаря этому точность результатов возрастет и возможно будет получить новые дополнительные факторы, влияющие на определение темперамента пользователя. После определения типа темперамента пользователя возможен анализ по данной методике, но на совокупности других данных, его психологических состояний (например, депрессии) в различные временные периоды в зависимости от его поведения в сети. О.С. Смирнова. А.С. Алымов, О.С. Крылова. Диагностика самооценки по Айзенку. Методика определения темперамента). В.В. Баранюк, А.Д. Десяткова, О.С. Смирнова. Подходы к определению психоэмоциональных особенностей информационного образа пользователя социальных сетей.

Санкт-Петербургский университет ГПС МЧС России. А.Н. Веригин, доктор технических наук, профессор, заслуженный деятель науки Российской Федерации. Определены особенности построения экспертных систем. Среди большого количества факторов, влияющих на успешное решение задач, стоящих перед Государственной противопожарной службой (ГПС) МЧС России, можно выделить личные качества лица, принимающего решения (ЛИР). Каждый руководитель имеет собственный стиль, который связан с его отношением к поставленным проблемам, умению обобщать и использовать информацию. С позиций сбора и накопления информации выделяют руководителей, не воспринимающих информацию, которая напрямую не относится к их деятельности и стремящихся рассматривать любую, представляющую для них интерес, информацию. По отношению к применению информации можно выделить систематический или интуитивный стиль принятия решений. В первом случае, ЛПР основывается на определенной теории или методике использования информации, например, системного подхода. В ином - не придерживается конкретных методов, оценивает сложившуюся ситуацию и принимает решение. Для ЛПР нормативные документы и информация являются основными компонентами решения любой проблемы. Дополнительно можно выделить элементы, позволяющие трансформировать проблему в решение. Это возможные варианты решений и накладываемые ограничения. Необходимо уметь отличать проблемы (структурированные и неструктурированные) от их признаков. Следует учитывать, что структура большей части проблем известна не полностью, то есть они являются ограниченно структурированными. Решение проблемы с позиций системного подхода предполагает выполнение нескольких последовательных этапов, на каждом из которых в зависимости от имеющейся информации принимаются решения. Использование компьютерных информационных систем повышает эффективность процесса. Системная методология основывается на использовании для решения проблем системного подхода. В этом случае ЛПР должно рассматривать пожарно-спасательное подразделение ГПС МЧС России (подразделение) как систему, включающую в себя различные подсистемы, и как элемент системы более высокого уровня, который включает в себя окружение подразделения . В процессе обнаружения проблемы ЛПР переходит с более высоких уровней управления подразделением на более низкие, при этом порядок рассмотрения основных элементов системы определяется их приоритетом. Разработка и оценка альтернативных решений осуществляется после обнаружения проблемы. Наиболее оптимальный вариант внедряется, и осуществляется контроль за принятым решением. В обязанности ЛПР входит принятие решений, на основе которых осуществляются конкретные действия по тушению пожаров, составление докладов и т.д. Определим востребованные информационные системы (ИС), опираясь на исследование деятельности ЛПР, анализируя информацию, требующуюся для принятия решений. Необходимо раскрыть процесс принятия решений и изучить виды решений, поддерживаемые формальными ИС, и определить, какие из них ЛПР не может оставить без внимания. Ответственность за ИС нельзя полностью передать техническому персоналу. Успех деятельности большинства подразделений можно связать с ИС, которые непосредственно влияют на принимаемые решения и играют стратегическую роль. В этом случае встает вопрос о потребности в таких сотрудниках, которые являются специалистами в сфере информационных технологий. В них содержатся приложения, позволяющие поддержать принятие решений в процессе управления типа систем групповой поддержки, исполнительных информационных и экспертных систем. Разработаны организационные системы, целью которых является помощь подразделению в целом (системы накопления данных, обработки транзакций, группового программного обеспечения) . Совместное использование таких систем способствует относительно всестороннему отображению внутри подразделения приложений информационной технологии. Также существуют внутриорганизационные системы и другие электронные приложения, использующие интернет. Данное понятие не применяется к извлечению структуры знания из информации о предметной области. В этих случаях применяют, например, обучение по аналогии, индуктивные модели формирования гипотез с использованием обучающих выборок. Системы приобретения и формирования знаний, которые можно применить к решаемым задачам, практически отсутствуют на российском рынке программных средств. В результате процесса извлечения знаний необходимо понять рассуждения специалистов в процессе принятия решения и структуру их описания в предметной области. Извлечение знаний при построении специальных ЭС является самой трудной задачей. Возникают различные неувязки, что требует разработки новых методов извлечения знаний. Применение способа извлечения знаний, не соответствующего структуре знаний в данной области, приводит к использованию неадекватной модели (языка) для представления знаний. Извлечение знаний - это трудоемкий и длительный процесс, который требует специальных знаний. Его результатом должно стать воспроизведение модели предметной области для принятия решений. Часть знаний, хранящаяся в памяти ЛПР, носит невербальный характер. Эффективность взаимодействия аналитика с основным источником знаний - ЛПР -определяет психологический аспект. Извлечение знаний включает материально-практическое, духовно-информационное и практически-духовное общение. При этом важнейшим с прагматической точки зрения является информационный аспект общения эксперта. Можно построить структурную модель общения при извлечении знаний, включающую участников общения (партнеров), средства общения (процедуру) и предмет общения (знания). Опираясь на эту структуру, определим круг проблем, появление которых возможно в процессе извлечения знаний. Рассмотрим лингвистический аспект. Известно, что язык является основным средством общения. Вместе с тем язык рассматривается как сложное и многомерное понятие. Затем этот общий код трансформируется в понятийную сеть, которую можно рассматривать как прообраз поля знаний предметной области. Опираясь на мнение большинства специалистов в области искусственного интеллекта и когнитивной психологии, можно констатировать, что главной особенностью естественного интеллекта и, в частности, памяти, является связанность в некоторую сеть всех понятий. Выявить иерархию понятий возможно только при тщательной работе аналитика и эксперта. В основу концептуального анализа структуры знаний любой предметной области может быть положена глобальная схема - иерархия абстракций. В понятийной структуре, формируемой экспертом, необходимо построить иерархию понятий - лингвистический эквивалент иерархии. Эта иерархическая структура на стадии концептуализации превращается в пирамиду знаний. Полнота базы знаний зависит от богатства и выразительности общего кода. Гносеологический аспект связан с теорией познания или теорией отражения действительности в сознании человека. Познание направлено на формирование в сознании человека представления об окружающем мире. Инженерия знаний как наука дважды гносеологична. Первоначально в сознании ЛПР отражается действительность, впоследствии его деятельность и опыт трактуются сознанием эксперта, что становится основой для построения поля знаний экспертной системы. Эксперта в процессе извлечения знаний интересует компонент З, связанный с неканоническими личными знаниями ЛПР. Предметные области с таким типом знаний называют эмпирическими, в них накоплен большой объем наблюдений и фактов. Они считаются наиболее восприимчивыми к внедрению экспертных систем. Теоретическое обобщение полученной информации - вопрос будущего. Создание новых понятий и теорий сопровождает процесс познания. Генерация знаний позволяет эксперту осознать ряд соотношений и закономерностей предметной области. В этом ему может помочь ЛПР и инструментарий системной методологии. Эксперт необязательно выполнит все этапы этой цепочки, результативным оказывается даже стремление к этому. Но теорию необходимо рассматривать не только как стройную систему обобщения научного знания, но и как способ получения новых знаний. При поверхностном взгляде критерий внутренней согласованности в эмпирических областях не применим, так как имеет место несогласованность фактов между собой, противоречивость определений и т.д. ЛПР должен учитывать противоречивость, модальность и неполноту эмпирического знания и уметь преодолевать недостатки эмпирики. Возможность существования знания в различных категориях определяет модальность знания. Как следствие из основных законов диалектики можно рассматривать возможную противоречивость эмпирического знания. Эти противоречия не всегда разрешаются в поле знаний, они часто служат исходной точкой в рассуждениях ЛПР. Невозможность полного описания предметной области связана с неполнотой знаний. Задача аналитика заключается в ее ограничении определенными рамками, что достигается либо сужением границы предметной области, либо упрощением проблемы путем введения ограничений и допущений. Системно-структурный подход к познанию ориентирует аналитика рассматривать предметную область с точки зрения закономерности системы в целом и взаимодействия составляющих частей. Организация объекта представляется многоуровневой и иерархической, когда процессы и явления рассматриваются как множество более мелких подмножеств (признаков, деталей) или как элементы более высоких классов обобщений. Познание субъективно, на него влияют особенности познающего субъекта. Более корректно говорить не об объективности знания, а о глубине понимания. Осмысление проблемы - важнейшая составляющая работы аналитика, сложный и неоднозначный процесс, происходящий в сознании человека и требующий мобилизации всех его интеллектуальных и эмоциональных способностей. Имеются подтверждения, что люди большую часть времени тратят на понимание проблемы, а не на ее решение . Историзм как критерий научности связан с развитием. Познание настоящего основано на понимании породившего его прошлого. Большая часть ЭС дает срез знаний в статике. Однако аналитик должен учитывать временные изменения процессов, связывать их с прошлым и будущим. Структура поля знаний и база знаний должны позволять в процессе разработки и эксплуатации ЭС проводить их подстройку и коррекцию. Продуктивность первого этапа познания зависит от тщательности и полноты ведения протоколов при извлечении знаний, результативности их обработки. Достаточно трудно на практике придерживаться описанных выше принципов объективности и системности. Связи, установленные экспертом, не всегда отображаются в явном виде, задача инженера выявить логику умозаключений эксперта. Восстанавливая ход рассуждений эксперта, инженер по знаниям может использовать, например, логическую и ассоциативную теории мышления. Логическая теория нашла широкое применение в работах по искусственному интеллекту, ассоциативная менее популярна. Традиционная логика формирует критерии, на основании которых определяется точность, непротиворечивость, достоверность общих понятий, суждений и выводов. Однако при построении стройной логической теории необходимо учитывать, что человек не мыслит категориями математической логики. Мышление как цепочку идей, объединенных общими понятиями, представляет теория ассоциаций. Специализированный язык необходим для построения модели, которая отражает представление субъекта о предметной области. С помощью него можно конструировать и описывать идеализированные модели мира, появляющиеся в ходе мышления. Создание языка осуществляется постепенно с использованием категориального аппарата, применяемого в данной предметной области, формально-знаковых средств математики и логики. Эмпирические предметные области пока не имеют такого языка. Первым шагом к его созданию может быть поле знаний, описанное аналитиком полуформализованным способом. Любое отражение при познании содержит условность, то есть упрощение и идеализацию. Завершающим этапом структуры познания и частично критерием истинности знания является объяснение и предсказание моделей. На основании полной и объективной системы знаний эксперта можно прогнозировать и объяснять любые явления из данной предметной области. Модульность (несвязанность) и фрагментарность компонентов базы знаний ЭС ограничивает создание действительно интеллектуальных систем, которые осуществляли бы предсказание новых закономерностей и могли объяснять случаи, не рассмотренные в базе в явном виде. При проведении боевых действий подразделениями актуально применение систем поддержки принятия управленческих решений. Построение таких систем должно осуществляться с учетом выявленных закономерностей и учитывать решающую роль человеческого фактора.

Отмечено существенное уменьшение технической сложности подготовки учебных материалов. Показаны возможности виртуальных лабораторных работ при коллективной форме обучения. В настоящее время для успешной работы преподавателя недостаточно использования традиционных средств обучения, включая и то, что сейчас широко используется компьютерный проектор. Обусловлено это, прежде всего, резко возросшим объемом информации, которую обучаемому необходимо освоить в кратчайшие сроки. По этому образовательному аспекту особенно отличаются технические дисциплины. Например, только на основе простейшего самого первого автоматического центробежного регулятора Уатта была создана целая теория . Небольшое по сути техническое описание дало впоследствии большой объем информации. Если взять феноменологическое описание световой волны в эффектах, которые она проявляет в веществе, то можно увидеть большое количество независимых факторов, которые необходимо учитывать в современных математических моделях. В результате число уравнений, описывающих какое-либо физическое явление, будет зависеть от объема задачи нелинейным образом . Такие обстоятельства практически отсутствуют в гуманитарных образовательных курсах. Из этого возникает актуальность поиска и формирования таких образовательных технологий, которые были бы эффективны при обучении основополагающим принципам явлений природы, конструктивным особенностям технических устройств. Доведя основной физический принцип до обучаемого, т.е. неполные данные об устройстве, в последующем дополнительный большой объем информации он может получать в том числе от эффекта самоорганизации образования, который присутствует при коллективной форме обучения . Кроме того, дополнительное информационное предоставление дидактического материала с помощью проекторной и компьютерной техники может существенно увеличить информационный поток для обучаемого. Существующее программное обеспечение, которое используется в образовании, является достаточно сложным и многообразным. В связи с этим представляет определенный интерес выявление избыточности свойств программного обеспечения, используемого для коллективной формы обучения, с целью повышения эффективности его использования. В связи с этим в данной работе рассмотрены проблемные задачи, связанные с применением обучающих систем для коллективной формы обучения, с учетом нескольких каналов восприятия информации обучаемым. Вместе с успешным развитием компьютерной техники развивались и образовательные компьютерные технологии. В настоящий момент они находятся на достаточно высоком техническом уровне, включающем в том числе полноценное наличие компьютерной техники и компьютерных широкополосных средств связи в образовательной среде. Возникла избыточность программного обеспечения (ПО), позволяющего донести требуемый учебный материал до обучаемого . Теперь для оптимального применения ПО в образовательных целях придется проводить его анализ в приложении той дисциплины, для которой оно будет наиболее эффективно. Это непростая задача, поскольку в ней имеются не только известные независимые факторы, но и ряд неизвестных, которые зачастую определяются опытным путем. Разработчики про подобные факторы не предоставляют информацию, поскольку она относится к методологии, формам и технике преподавания -нетехническим параметрам обучающей системы. Например, такой параметр, как процент участия преподавателя в обучении с применением обучающих программ. Довольно важный параметр - сколько времени на один тот же курс будет затрачивать преподаватель без обучающей программы и с ней. Фактически этот параметр указывает на процент автоматизации преподавательского труда. За ним следом идет другой параметр - какой объем информации способен передать обучаемому преподаватель в заданный отрезок времени, используя ту или иную программу. При формировании целевой функции оптимизационного процесса для построения эффективной траектории достижения главной цели - обучения необходимо руководствоваться наличием такого главного свойства ПО - оно должно учить. Подобное свойство обычно определяет сам преподаватель. При этом он должен хорошо разбираться, например, в том, для чего нужен электронный учебник. Организации, занимающиеся сбытом ПО, чаще занимают чисто рекламную позицию, заключающуюся в том, что все учебные пособия - книги в электронном виде - обязательно учат. Если исходить из того, что учебник в основном предоставляет необходимую информацию и является только одним из компонентов обучающего процесса, тогда становится понятно, что преподаватель обязательно будет стоять перед многофакторным выбором с неизвестными параметрами как в области выбора необходимого ПО, так и в целесообразности его применения. Человек может воспринимать информацию по нескольким каналам восприятия - визуальный, аудиальный и кинестетический. С точки зрения объема передаваемой информации в единицу времени визуальный канал вне конкуренции. Особенно важным при этом является возможность ПО предоставлять не только статические, но и подвижные изображения. Тем самым задействуется естественный механизм привлечения внимания. Существенным дополнением к визуальному каналу восприятия является его аудиосопровождение. Именно на эти эффективные каналы восприятия опирается любое мультимедийное ПО в образовании. И уже это должно стать базовым критерием оценки его возможностей. Появление аудиокниг также связано с естественной формой подачи информации человеку. Чтение - это искусственная форма передачи знаний, требующая знания письменности, которая содержит в себе прямые средства и правила кодирования и декодирования записанной информации разнообразными значками читающим. Поэтому чтение - медленный и затратный процесс, к тому же требующий концентрации внимания. С точки зрения эффективности передачи информации книги и сайты, несущие большой объем текстовой информации, должны использоваться в учебном процессе в последнюю очередь как резервный информационный ресурс. К сожалению, технологичность изготовления тексто-во-графических образовательных ресурсов в настоящее время еще существенно выше, чем мультимедийных, поэтому в образовательной среде они доминируют. Поскольку факторов, определяющих эффективность использования ПО для обучения, достаточно много, то для существенного уменьшения их количества возьмем достаточно узкий участок его применения с учетом мультимедийных свойств. Используем широко применяемую коллективную форму обучения с наличием компьютерной и проекционной техники, имеющей возможности воспроизведения звука (что, кстати, не всегда встречается на практике). Основной способ ведения занятий - лекционный с присутствием преподавателя, дополнительный - в виде практических и лабораторных занятий. Контроль за обучением осуществляется через компьютерные тесты. Формат лекции определим субъективно, исходя из возможностей преподавателя, учитывая его загрузку учебным процессом и предполагая, что лишняя (избыточная) работа для конкретного курса выполняться не будет. Избыточная работа будет выполняться преподавателем уже после верификации курса в учебном процессе. Опыт использования лекционных модулей на практике при групповом обучении показал, что большая часть возможностей (указаны не все), которые имеет ПО модуля, представленные в таблице, оказалась не востребована в этой форме обучения. Это обусловлено самой методикой представления материала в лекциях. Например, подвижный указатель, позволяющий привлечь внимание к изображению во время синхронного воспроизведения аудиовизуальной информации, оказался не нужен, поскольку преподаватель легко это делает при вербальном общении с аудиторией. Использование аудио- и видеоинформации в модуле не потребовалось в связи с тем, что в операционной системе присутствуют медиапроигрывате-ли, что позволяет достаточно легко их применять, выйдя на время из ПО модуля, в произвольном порядке с медиафайлами, отвечающими требованию сиюминутной потребности при подготовке к лекции и во время лекции. Бегущая строка оставшегося времени показа кадра лекции с автоматическим включением следующего как сервисная услуга была отключена из-за психологического отвлечения внимания обучаемого и несовпадения темпа предоставления информации преподавателем, а также его отвлечения на вопросы из аудитории от слушателей. Подобное неиспользование ряда свойств лекционного модуля при создании дидактического материала обусловлено объективной причиной - коллективной формой обучения. Следствием этого является существенное повышение эффективности работы преподавателя при создании контента в лекционных модулях. Основной и нетрудоемкой операцией, которая позволяет исключить влияние разнообразных шрифтов на воспроизведение текстового материала от редактора к редактору, разнообразных форматов файлов и др., является создание соответствующих скриншотов экрана с последующим небольшим их графическим редактированием и вставкой в лекционный модуль. От него требовалось делать записи по комментариям преподавателя, разъясняющим содержательную часть представленной информации. В совокупности наблюдается положительный эффект при оптимизации требуемых операций для проведения лекции, при этом обучаемому поступает большой объем аудиовизуальной информации, дополненной вербальным общением. Тестовый модуль имеет большое количество свойств , основные из которых относятся к форме задания вопросов и ответов. Основным контентом теста является содержательная часть в виде вопросов и ответов, над которыми работает преподаватель, прежде чем формировать тестовый модуль. Наиболее простым по содержанию и реализации является классический открытый тест с выбором правильных и неправильных вопросов. которые могут быть все правильными, все неправильными, половина правильных, один правильный и т.д. В этом случае результат теста трудно угадать. Тогда преподавателю остается только создать банк вопросов и ответов и скомпилировать ресурс тестового модуля. Такая структура теста наиболее легка к реализации. Недостатки подобной структуры при оценивании нивелируются преподавателем при коллективном проведении тестирования, поскольку у него есть возможность наблюдения за ходом тестирования. Достаточно одного-двух взглядов на экран обучаемого, оценивая его поведение во время сдачи теста, и становится понятно, что он может получить в результате. Именно момент присутствия преподавателя позволяет нивелировать методические недостатки теста. Кроме того, если после тестирования преподаватель использует дополнительные контрольные вопросы для подтверждения полученной обучаемым оценки или ее изменения, то надежность процедуры оценивания существенно возрастает. Уменьшается при этом и общее время оценивания группы обучаемых. Одной из проблем всех только что изготовленных тестов является оценка его валидности. Еще одна проблема присутствует у любого обучаемого -это определенная неуверенность в своих знаниях перед их оценкой. Это создает обучаемому некомфортную, стрессовую обстановку. Для решения этих проблем, особенно в начальный период создания набора тестов по курсу, лучше всего получался процесс предварительного тестирования обучаемых на материалах теста, которые примерно соответствовали половине информационного объема курса - на так называемых двух контрольных точках, расположенных равномерно на траектории изучения материалов. Здесь обучаемый мог впервые на первой контрольной точке ознакомиться с интерфейсом программы, а также с формой тестового вопроса и получить дополнительные консультации у преподавателя. Преподаватель же мог оценить валидность теста и в последующем его скорректировать - данных при коллективной форме обучения у него было достаточно. На второй контрольной точке обучаемый уже имеет полную информацию о процедуре прохождения тестового контроля и достаточно хорошо оценивает его объективность. На завершающем этапе прохождения курса преподаватель, используя режим тренинга, имеющийся у тестового модуля, передает его обучаемому вместе с лекционными модулями для подготовки к окончательной сдаче зачета или экзамена с помощью тестового ПО. При этом объем информации, кото -рую содержит тест на конечном этапе, может быть увеличен по сравнению с содержанием лекционных модулей из-за возможности проведения коллективных консультаций по материалам всего курса и учитывая, что обучаемый может самостоятельно изучить дополнительную литературу. Виртуальная лаборатория. Основное преимущество преподавателя здесь состоит в том, что у него имеется возможность реализовать разумное сочетание изучения реальных физических процессов на лабораторном оборудовании и на виртуальном ПО. Реальные измерения не охватывают в полной мере весь физический процесс, а представляют только его часть вследствие технических трудностей реализации полных измерений. В то же время для виртуальных лабораторных работ подобные трудности отсутствуют и дело остается за математическими моделями физических явлений. В используемом ПО решена задача автоматизации построения функциональных математических моделей и создания на их основе лабораторных работ. Поэтому преподаватель может достаточно быстро сформировать лабораторный практикум, учитывая наличие реальных лабораторных работ. Поскольку преподаватель присутствует на занятии при проведении лабораторных работ, то наличие поясняющих модулей и тестовых модулей допуска и оценивания полученных результатов существенно упрощается. Практика показала, что объем графического материала, который создают обучаемые при исследованиях в реальной лаборатории и в виртуальной, отличается на порядок. Виртуальная лаборатория позволяет создать за короткий промежуток времени стандартный отчет по готовому шаблону и автоматически сформированным графикам, отражающим гораздо более полно суть физического явления. Выводы к работам становятся более весомыми. Особенно это видно в момент перехода обучаемых от реальных работ к виртуальным. В результате практического использования мультимедийных технологий в образовании при коллективном обучении выяснилось, что дидактические требования к программному обеспечению ком -понент, представляющих лекционный и тестовый материал, существенно ниже, чем для индивидуального дистанционного обучения. Причем снижение технических требований ведет не к ухудшению качества проведения учебного процесса, а наоборот, повышает его эффективность в целом как со стороны подготовки учебных материалов (необходимы в основном текстово-графический контент, простая форма тестовых вопросов, упрощенный запуск программного обеспечения, отсутствие сетевых средств сопровождения учебного процесса, наличие реальных экспонатов), так и со стороны их восприятия обучаемым (широкое использование аудиовизуального канала восприятия, эффекта самоорганизации обучения, наличие вербального общения с преподавателем, получение лекционных и тестовых компонент для самостоятельной работы). Для создания модулей лабораторных работ технические требования при коллективном обучении практически остаются прежними.

Разработка мультимедийного образовательного контента - это непрерывный процесс, в котором решаются отдельные задачи по созданию мультимедийного обеспечения различных тем. Дан обзор созданных автором учебных видеофильмов медицинской направленности для изучения информационных технологий. использования информационных технологий у студентов медицинских учебных заведений очевидна. Владение современными информационными технологиями необходимо для получения профессионального образования, для последующего непрерывного повышения квалификации. Без информационной культуры невозможно осваивать современное высокотехнологичное медицинское оборудование, нельзя использовать возможности телемедицины, развивать науку. Приобщение к информатизации сейчас происходит уже в начальной школе. Современные выпускники школы выросли, воспринимая информацию в виде мультимедиа (презентации, видеофильмы и т.п.), компьютерных программ, сетевого гипертекста. Для многих из них референтный круг общения находится в социальных сетях, а Интернет является основным источником информации. Поиск информации современные студенты осуществляют в поисковых системах глобальной сети, просматривая различные сайты. Можно предположить, что в современном образовательном пространстве более эффективными окажутся практические занятия, когда для самостоятельного выполнения задания требуется активно осмысливать учебный материал, представленный в виде мультимедиа. медийного образовательного контента. В профессиональном образовании такой контент в настоящее время дефицитен. Многие преподаватели сами создают свой мультимедийный образовательный контент. Образовательный контент по дисциплине состоит из отдельных частей в виде разных тем и упражнений. Обычно материал создается для каждой темы в отдельности по мере необходимости. Подбирается последовательность заданий и упражнений, продумываются оптимальные способы выполнения (частично традиционные, частично авторские). Далее учебный материал может быть оформлен как в обычной текстовой форме, так и в виде мультимедийного контента. Обычно к созданию мультимедийного контента приступают имея четкое представление, что без него понять материал студентам будет сложно. Для создания мультимедийного контента используют и фотоаппарат, и видеокамеру, и различные компьютерные программы. Преподаватели информатики в силу специфики своего предмета делают снимки экрана (скриншоты) или часто записывают видеофрагменты того, что происходит на экране компьютера. После материалу можно придать форму презентации, обучающего видеофильма, электронного учебника, обучающего сетевого ресурса. Далее преподаватель внедряет созданный контент в учебный процесс. Если нет ограничений в правооблада-нии, то автор сам решает вопрос условий предоставления своего авторского контента студентам и целесообразность размещения его в глобальной сети. Кроме этого, презентации, теоретический материал и задания размещены в глобальной сети в системе дистанционного образования колледжа для самостоятельной внеаудиторной работы студентов. Обучающие видеофильмы в дистанционной системе колледжа не размещаются из-за размера видеофайлов, поэтому они размещены на видеосервисе УоиТиЬе, а в системе дистанционного обучения есть ссылки. Доступ к обучающим фильмам свободный. Фильмы предназначены для изучения информационных технологий студентами-медиками, направленность учебного материала медицинская, однако, судя по комментариям, просматривают их не только медики. Далее дан обзор некоторых обучающих фильмов. Во всех фильмах отсутствует звук, так как они предназначены для просмотра на занятиях в компьютерном классе одновременно всеми студентами. Каждый сам может выбирать нужные фрагменты для просмотра. В медицинской практике может использоваться специализированное программное обеспечение и типовое прикладное программное обеспечение, входящее в обычный офисный пакет программ. Нужно отметить, что стоимость специализированного программного обеспечения на порядки выше, чем типового, а учебные версии у такого программного обеспечения бывают редко. Изучать специализированное программное обеспечение целесообразно только тогда, когда велика вероятность того, что именно такое программное обеспечение выпускник учебного заведения будет в дальнейшем использовать в своей профессиональной деятельности. Знание же типового прикладного программного обеспечения в любом случае необходимо каждому выпускнику. Универсальные возможности типового программного обеспечения позволяют решать самые разнообразные задачи, особенно в медицинском делопроизводстве. Для подготовки медицинской документации требуются хорошие навыки использования текстового процессора, для обработки табличной информации оптимальнее всего использовать электронные таблицы. Такие типовые офисные программы для медицинского работника наиболее важны. Медицинский работник должен быть пользователем таких систем, а не разработчиком. Однако знакомство в процессе медицинского образования с основами разработки в типовом офисном программном обеспечении медицинских баз данных представляется вполне обоснованным. Во-вторых, в ходе выполнения упражнений по созданию учебных баз данных будущий медицинский работник получает понимание принципов систематизации информации в базах данных, получает понимание возможностей и особенностей таких систем. Такой медицинский специалист легче справится с какими-либо проблемами или нештатными ситуациями. Для студента-медика необходимость изучения этих программ может не быть аксиомой. Поэтому для повышения мотивации к их изучению задания разрабатываются таким образом, чтобы имитировать решение реальных медицинских задач. В современных приборах для записи и обработки ЭКГ временные интервалы определяются автоматически. Главное назначение этого учебного фильма - изучение возможностей электронных таблиц . Хочу отметить целесообразность изучения студентами-медиками этой свободно распространяемой программы. В результате выполнения инструкций создается учебная база, в которой фиксируются данные пациентов и посещения участковых врачей, а в отчете дается суммарное количество посещений по каждому врачу . В схеме данных устанавливаются связи этих таблиц. Создается форма для работы с данными таблиц. Настраивается фильтр, чтобы не отображались выписанные пациенты. Создается запрос и отчет для формирования на текущую дату списка пациентов с группировкой по каждой палате (возраст пациентов автоматически рассчитывается из даты рождения) . Этот учебный фильм - существенно измененная и расширенная версия предыдущего сокращенного варианта. В этом дополнении показано создание более удобного интерфейса для контроля свободных мест в палатах. В стартовой форме около каждого номера палаты размещен цветовой индикатор (красный -отсутствие свободных мест, желтый - частичная занятость палаты, белый - отсутствие пациентов) и кнопка макрокоманды для перехода в режим работы с информацией по пациентам выбранной палаты . Создается схема связей этих таблиц. Для контроля наличия свободного времени для записи пациента на прием в фильме показано создание соответствующих запросов и форм. На этих формах с помощью кнопок вызова макрокоманд вначале переходят к дням приема нужного врача, а после в режим записи на определенное время выбранного дня. При отсутствии свободного времени для записи индикатор на форме около даты приема становится красным . Показано создание формы для выбора товаров, которым требуются этикетки. Показано использование создания отчета для вывода наклеек на печать. Показана возможность создания в этой форме вопросов с выбором одного ответа из списка, вопросов с множественным выбором и с вводом произвольного короткого ответа. Показана настройка прав для просмотра результатов анкетирований и опросов. Показан возможный вывод накапливаемых результатов в виде гистограмм. Размещение учебных видеофильмов на видеосервисах в глобальной сети делает их общедоступными. Комментарии и количественные показатели просмотров дают неформальную оценку качества и актуальности видеофильмам, размещенным в сети.

Проблема и цель. В условиях модернизации промышленности России возникла объективная потребность в инженерах, способных применять современные средства информационно -коммуникационных технологий при работе с математическими методами и математическими моделями в процессе проектирования инновационных технологий в науке и производстве. В этой связи целью работы является выявление методических аспектов и содержание подготовки будущих инженеров к непрерывному образованию в области интеграции информатики и математики. Методология. Теоретическую базу настоящего исследования составили научные положения и выводы, представленные в трудах отечественных ученых, занимавшихся вопросами интеграции образования, проблемой осуществления межпредметных связей в образовательном процессе, а также нормативные документы в области образования высшей школы. Результаты. Выявлена тенденция непрерывной подготовки студентов инженерного профиля в области информационно-математического моделирования. Проблема и цель. Неоспоримым фактом является всеобщее признание того, что успех развития многих областей науки, промышленности и техники существенно зависит от многих направлений математики, в том числе математических приложений, реализуемых средствами информационно-коммуникационных технологий (ИКТ). Математика - эффективное средство решения проблем организации наукоёмкого производства, поисков оптимальных решений, а также значительной частью общечеловеческой культуры. В процессе решения ряда задач производственно-технической сферы инженерам приходится обращаться к методам математического моделирования, чаще всего реализованных средствами ИКТ. Принимая во внимание вышесказанное, отметим, что на сегодняшний день российское производство остро нуждается в развитии отечественной техники и промышленности, внедрении наукоёмких и инновационных технологий, в основу которых положены математические методы, реализованные на базе ИКТ. Возникает объективная потребность в инженерах, которые способны применять средства современных ИКТ при работе с математическими методами и математическими моделями в процессе проектирования наукоёмких и инновационных технологий в науке и производстве. В этой связи подготовка будущих инженеров к непрерывному образованию в области интеграции информатики и математики является одним из важных требований современного информационного общества. Более того, концепция непрерывного образования в целом является приоритетной целью реализации новых образовательных стандартов высшего профессионального образования. Таким образом, целью данной работы является выявление методических аспектов и содержания подготовки будущих инженеров к непрерывному образованию в области интеграции информатики и математики. Методология. Результаты статьи основаны на исследовании тенденций развития инженерного, математического и информационного образования, изложенных в работах по теории и методологии педагогической интеграции, методологии математики и информатики. Эти связи играют важную роль в повышении практической и научно-теоретической подготовки учащихся, способствуют активизации их познавательной деятельности. Наряду с математическими методами решения ряда технических задач используются ИКТ для проведения вычислительных экспериментов и выполнения численной обработки математических моделей. В. Н. Бабич и А. Г. Кремлев особую роль отводят применению современных ИКТ, в том числе специализированных автоматизированных средств для обработки пространственной информации и построения объёмных цифровых моделей . Говоря о возможностях математического и информационного моделирования в конкретных технических исследованиях (на примере решения задач архитектуры и градостроительства), вышеупомянутые авторы объединяют их в одно общее понятие - информационно-математическое моделирование (ИМ-моделирование), подчёркивая тем самым важность существующих интеграционных связей математики и информатики. Однако освоение МП представляет достаточно трудоёмкую задачу для будущего инженера. В то же время в вузовский курс информатики включено изучение электронных таблиц (ЭТ). Поэтому представляется целесообразным реализовать на первом курсе подход, основанный на построении информационно-математической модели средствами ЭТ. Функционал ЭТ уступает специализированным МП, но, тем не менее, большое количество математических задач может быть решено посредством ЭТ и при этом обучаемый освоит вычислительные возможности ЭТ. Помимо специализированных МП, инженерами применяется такое специализированное программное обеспечение, как системы автоматизированного проектирования (САПР), автоматизированное рабочее место (АРМ) инженера. Указанные специализированные программные средства имеют в своём составе математическое обеспечение, под которым понимается объединение математических методов, моделей и алгоритмов с целью выполнения проектирования и вычислений. Как правило, эти действия выполняются программой в автоматическом или автоматизированном режиме. Некоторые САПР имеют встроенный язык программирования, с помощью которого инженер может создавать макросы, позволяющие ему автоматизировать выполнение наиболее часто используемых действий, или шаблоны для проектирования. В этой связи инженеру крайне необходимо изучать и осваивать основы создания автоматизированных ИКТ, т. е. создание информационно-математических моделей средствами языка программирования высокого уровня. Результаты. Анализ результатов исследования авторами проблем интеграционных связей математики и информатики позволил сделать вывод о том, что практически все основные разделы математики составляют основу информатики и её направлений, являются своеобразным фундаментом, на основе которого осуществляется информационное моделирование поставленной проблемы или задачи в процессе её решения. При этом особая роль отводится тем разделам математики, которые обладают огромным прикладным потенциалом. В работе представлен подробный анализ взаимосвязей основных разделов математики и информатики. Информатика, в свою очередь, даёт мощный вычислительный инструмент, который позволяет производить вычисления гораздо быстрее, способствуя тем самым оптимизации процесса решения поставленных проблем и задач. Реализация непрерывного обучения информатике в высшей школе должна охватывать весь период подготовки инженерных кадров . В этой связи с целью выявления информационных дисциплин для эффективного обучения информационно-математическому моделированию будущих инженеров целесообразно провести анализ учебных планов нескольких технических университетов инженерного профиля на примере г. Омска. Как правило, в рамках таких дисциплин студенты изучают специализированное программное обеспечение, так называемое в общих словах, АРМ инженера. Анализ содержания дисциплин, в которых изучается математическое моделирование в среде МП, позволил выявить следующие разделы математики, задания из которых рекомендуется решать на лабораторных занятиях по информатике. Ниже приведены примеры задач, предлагаемых студентам на занятиях по информатике с указанием соответствующих разделов математики, теоретические основы которых используются при их решении. Прочитать с рабочего листа электронной таблицы (ЭТ) одномерный массив. Вычислить минимальный и максимальный элементы этого массива и поменять их местами. Новый массив поместить на тот же лист ниже первого. Минимальный и максимальный элементы также напечатать на этом же рабочем листе. Элементы математического анализа (функция, производная функции, определённый и неопределённый интеграл, числовые и функциональные ряды). Значение функции в точке. Область определения функции. График функции. Производная функции. Построить график заданной функции. Составить алгоритм нахождения производной функции по определению. Определённый интеграл в ЭТ можно вычислить, используя метод трапеций. В методе трапеций область интегрирования разбивается на отрезки с некоторым шагом и площадь под графиком функции на каждом отрезке считается равной площади трапеции. Дробление исходного интеграла прекращают, когда достигнута требуемая точность. При решении некоторых задач часто возникает необходимость использования последовательности чисел. Ряд - бесконечная последовательность чисел, элементы которой объединены попарно арифметическими операциями сложения или вычитания. Для работы с числовыми последовательностями и рядами также используются ЭТ. Смысл логических связок становится более понятным, если проиллюстрировать их с помощью графической схемы - кругов Эйлера (диаграмм Эйлера-Венна). Самая простая статистическая задача при анализе данных, содержащихся в некотором массиве, заключается в поиске его элементов с максимальным, минимальным и средним значениями. Арифметический цикл со счётчиком. Таким образом, анализ подготовки будущих инженеров технических вузов в области интеграции информатики и математики подготовки позволил сделать следующие выводы и на их основе сформулировать методические рекомендации. С целью повышения эффективности образовательного процесса было бы полезным взаимное сотрудничество преподавателей математики, информатики и выпускающих кафедр, согласованность их действий при составлении рабочих программ по соответствующим дисциплинам. Для эффективной организации самостоятельной работы студентов рекомендуется делать подборку актуальных сетевых образовательных ресурсов, которые содержат учебные материалы в области интеграции математики и информатики. Самостоятельная работа студента с такими ресурсами будет способствовать освоению этого материала, и, что не маловажно, формированию привычки применять ИКТ в процессе самообразования. Дмитрук И. К. Реализация межпредметных связей предметов естественнонаучного цикла, математики и информатики . Роль математики в прошлом, настоящем, будущем. Т. А. Ширшова, кандидат педагогических наук, доцент кафедры методики преподавания математики, Омский госудрственный университет им. Ф. М. Достоевского.

В статье представлена систематизация кластеров понятий и кластеров операций в процессе обучения математике. Изучены особенности применения данных кластеров при подготовке к текущему и итоговому контролю знаний и умений обучающихся систематизировать знания (на примерах школьной геометрии и теории матриц). В настоящее время у педагогической общественности вызывает неподдельный интерес опыт применения технологий развития критического мышления. В публикациях по использованию технологии РКМЧП недостаточно представлен материал о применении этой технологии в процессе обучения математике. В данной статье частично компенсируем этот пробел. Одной из задач технологии РКМЧП является установление причинно-следственных связей, т. е. понимание того, как различные части информации связаны между собой. Для решения этой задачи используется приём создания кластеров. В дальнейшем под кластером будем понимать наглядное представление однородных элементов в виде графа, таблицы, т. е. некоторых символов со своим значением для изученных объектов и установленными причинно-следственными связями. Важной проблемой при создании кластеров является порядок поступления информации и его предстоящий анализ. Процесс чтения сопровождается действиями ученика (определением уровня новизны материала и его соотнесение с имеющимся опытом, составление словарика новых терминов, списка основных формул и таблиц). Для составления кластера ученик рисует в центре листа овал и записывает в него ключевое понятие. В математике многие объекты имеют прямоугольную форму, поэтому иногда основное понятие логичнее изображать в виде прямоугольников. От овала рисует стрелки в разные стороны, соединяя это слово с окружностями, в которых расположены производные понятия, полученные из основного понятия наложением некоторых ограничений. Интерактивная форма, происходящая в виде внутреннего диалога ученика с собой при попытке изображения прочитанной информации в виде некоторого кластера (или диалога с одноклассниками, или диалога с учителем) при попытке упорядочивания изображённых символов, делает процесс обучения активным, целеустремлённым и творческим. Целью настоящей статьи является классификация кластеров по математике как инструментария для формирования личностного отношения к тексту. Подготовка к текущему и итоговому контролю знаний предполагает систематизацию полученных знаний. По некоторым темам иногда приходится запоминать много различных понятий и отношений между объектами. Визуализация объектов, изученных по тексту или рассказу преподавателя, является на начальной стадии подкреплением полученных знаний. Использование кластеров, т. е. построение графа для объектов, позволяет вначале вызвать из памяти усвоенные понятия и зафиксировать их наглядным образом. Построение графа в большинстве случаев совершается хаотическим образом с фиксацией элементов в порядке, определяемом воспоминаем. В математике важно не только название объекта, но и его характеристика посредством определения (выявления) его существенных свойств. В этом случае важно понимание причинно-следственных связей между объектами. Следовательно, возникает понимание того, что хаотично построенный граф усложняет демонстрацию связей между объектами, и созревает необходимость его перестройки. Даже опытный преподаватель иногда рассматривает несколько вариантов для лучшего изображения как объектов, так и отношений между элементами, поэтому актуальна систематизация различных видов кластеров по их структуре, изображению и назначению. Большинство преподавателей не воспринимают технологию РКМЧП, считая её возможности ограниченными , а сущность - игрой с картинками. Приведённые ниже примеры показывают, что с помощью этой технологии можно выполнять задания высокой сложности, причём в совершенно новой постановке. Если в теме изучается несколько понятий, которые появляются либо посредством перехода от общего понятия к более частным понятиям с помощью наложения некоторых ограничений, либо восхождением от некоторых частных понятий к более общему, то возникает необходимость изображения этой системы понятий с помощью понятийного кластера. Понятийный кластер можно быстро построить, если он строится только записью названий в круги на плоскости. Но для ученика важно понимание сути названий, поэтому наряду с ними лучше строить образ (символ с расшифровкой) изучаемого понятия (если это возможно). Построение образа понятия может потребовать большой затраты времени и искусства, поэтому создание кластера должно быть изначально целенаправленным. Перед освоением текста следует указать ориентиры для дальнейшего анализа поступившей информации. Если от одного понятия идёт стрелка к другому, то она означает, что второе понятие выходит из первого понятия наложением некоторых условий. Основное понятие - четырёхугольник, производное понятие - дельтоид записаны в овальные линии и не изображены четырёхугольниками. Эти классы представлены соответствующими рисунками. Но если попытаться изобразить четырёхугольник какой-то одной фигурой, то мы автоматически его изобразим с помощью какой-то частной фигуры. Также на первой стадии нельзя рисовать дельтоид, пока не представлены его два класса. Каждый из этих классов можно изобразить соответствующим символом. При изображении вписанного или описанного четырёхугольника на кластере сопутствующие окружности изображены пунктирными линиями, чтобы подчеркнуть первооснову четырёхугольника в этом понятии и вторич-ность понятия окружности. При установлении связей между объектами некоторые стрелки могут пересекаться. Для упрощения структуры связей объекты лучше расположить на плоскости листа так, чтобы минимизировать число пересечений стрелок. В начальный момент построения кластеров не нужно требовать от учащихся минимизации точек возможных пересечений стрелок. При построении кластеров учащиеся должны проявлять фантазию и свободу мысли, не следует выдвигать на первый план требования по лучшему оформлению изображения кластера. Некоторые понятия появляются в процессе продолжительного изучения темы, поэтому кластер формируется постепенно. По завершении изучения темы кластер нужно изобразить совместными усилиями учителя и учащихся в таком виде, чтобы он сохранился в памяти, легко извлекался из памяти, выполнял систематизирующую и справочную роль. Среди заданий ЕГЭ встречаются задачи о трапеции, вписанной в окружность, об окружности, вписанной в ромб, поэтому линии о вписанных и описанных четырёхугольниках являются востребованными на завершающей стадии обучения, а также на этапе обобщения и подготовки к итоговому контролю. Квадрат в школьном курсе определяется как прямоугольник, у которого все стороны равны. Условием Ц на кластере является равенство всех сторон прямоугольника. Кластер позволяет по-новому сформулировать определения, а правильнее сказать, выявить необходимые и достаточные условия, т. е. установить критерии опознавания производного понятия кратчайшим способом. Иногда понятийный кластер сложно построить. В целях экономии времени можно предложить учащимся рассмотреть элементы кластера, для которых нужно установить причинно-следственные связи, т. е. переход от более общего понятия к частному случаю, производному понятию, отмечая стрелкой минимум ограничений. В теории решёток, а кластеры относятся к решёткам, рассматривают множества с частичным порядком. Кластер предполагает расположение всех его элементов в соответствии с одной или некоторыми линиями упорядочения. Располагая рядом два элемента, из которых ни одно из них не является накрывающим элементом, он вынужден потом их раздвигать и вставлять промежуточный элемент. Итак, возникает новый тип заданий - по заданной совокупности элементов кластера упорядочить их с помощью стрелок таким образом, чтобы переход от одного понятия к следующему осуществлялся при минимуме наложений условий. Этот тип заданий имеет место при изучении математики в высшей школе. Каждое понятие в математике имеет несколько элементов. Некоторые из них называются основными, т.к. участвуют в определении этого понятия. Далее для этого понятия определяются другие элементы, которые можно назвать второстепенными. Например, для матрицы основными элементами являются те, которые полностью определяют эту матрицу и её размеры. Для квадратной матрицы можно определить главную диагональ, второстепенную диагональ, вычислить след матрицы, равный сумме элементов на главной диагонали, и определитель этой матрицы. Это её второстепенные элементы. Для треугольника основными элементами являются вершины, которые полностью задают его. Но в дальнейшем мы изучаем треугольники с точностью до движения, а поэтому основными их элементами являются длины сторон и величины углов, а точнее, тот минимальный набор из этих элементов, который полностью определяет треугольник. На кластере нужно показать характеристику элемента изучаемого объекта, а также особенности расположения элемента или нескольких однотипные элементов в частных случаях объекта. На построенном кластере для элементов треугольника в первом горизонтальном ряду рисунков представлены характеристические свойства для медианы, высоты и биссектрисы. Во втором горизонтальном ряду представлены все медианы, высоты и биссектрисы для остроугольного треугольника, в третьем ряду для тупоугольного треугольника и в последнем ряду для прямоугольного равнобедренного треугольника. Таким образом, представлена вся система однотипных элементов для каждого вида треугольников. Для геометрических понятий часто вводят различные числовые характеристики, которые не являются элементам треугольника. Второй важный тип в математике образуют операционные кластеры, в которых фиксируются операции. Типичная ситуация, когда на множестве упорядоченных пар вводится отношение. Например, сложение и вычитание матриц, умножение матриц. Поиск обратной операции способствует укреплению дидактических единиц (далее - УДЕ), одновременно охватывая как данную операцию, так и обратную. Методика УДЕ не отражена при применении кластеров. Выстроив догадку об операции на первом или на двух первых элементах результирующей матрицы, остаётся проверить эту зависимость для остальных элементов, а она уже предопределена. Чтобы проконтролировать проведение операции со всеми элементами матрицы, при выполнении одной операции полезно решить другой тип задач на поиск верного результата среди множества предложенных вариантов ответов. Среди них должны быть ошибочные ответы, но максимально приближенные к правильному. Преподаватель в этом случае должен предугадать типичные ошибки, которые совершают студенты. Метод отсечения лишних вариантов может выполняться различными приёмами, поэтому такой тип задач интересен тем, что при его решении естественно возникает дискуссия о выборе наиболее рационального способа решения. Задачи этого типа можно значительно расширить, если сформулировать на языке кластеров. Основная проблема в такой постановке задачи состоит в том, что неизвестно, к каким двум матрицам применяются операции. После нахождения такой пары (в данном примере это первая и четвёртая матрицы в порядке их прочтения) нужно ещё определить, в каком порядке к ним применяются операции. В такой постановке задачи нет указания на то, что результат применяется к двум фиксированным матрицам. Использование кластеров позволило вдвое расширить типизацию задач по сравнению с обычным задачником по математике, причём изображение их в виде кластеров дополнительно воздействует на запоминание и активизацию мыслительной деятельности посредством визуализации. В большинстве пособий по высшей математике понятие операции применяется к паре объектов, т. е. рассматривается бинарная операция, но, с другой стороны, иногда для каждого объекта появляется спутник по некоторому отношению. Например, для каждой матрицы всегда можно рассмотреть противоположную матрицу, для каждой квадратной невырожденной матрицы можно рассмотреть обратную матрицу, для каждой матрицы можно рассмотреть транспонированную матрицу. В действительности в этих примерах используются унарные операции, которые применяются к одному объекту. В приведённых примерах унарные операции обладают свойством инволюции, т. е. дважды применённая к объекту операция определяет первоначальный объект. Противоположная матрица к противоположной матрице является исходной матрицей. Обратная матрица по отношению к обратной матрице является исходной. Транспонированная матрица по отношению к транспонированной матрице определяет исходную матрицу. Одна матрица является спутником другой матрицы при задании операции. Роль математической символики для формирования речевой математической культуры представлена в пособии . Таким образом, как показывает практика, использование понятийных и операционных кластеров при обучении математике позволяет расширить типизацию задач, более осознанно подойти к обобщению и систематизации изученного материала. Это обеспечивает наглядность, активность и самостоятельность обучающихся при подготовке к текущему и итоговому контролю. Систематизация сюжетных и алгоритмических кластеров для реализации принципа наглядности будет рассмотрена в другой статье.

Развитие аэрокосмических и информационных технологий, наряду с успехами в агрохимии, семеноводстве и биологии в целом, позволили поднять эффективность земледелия и растениеводства. Рассмотрены вопросы информационной поддержки точного земледелия в области рационального распределения ресурсов на основе использования средств дистанционного зондирования Земли (ДЗЗ). Рассматриваются различные типы летательных аппаратов (ЛА) от космических спутников до дронов, способных осуществлять ДЗЗ для сельхозпроизводителей. Результаты мониторинга сельхозугодий ЛА позволяют в оперативном режиме принимать локальные и стратегические решения по ситуациям, которые в реальной жизни характеризуются большой динамикой. Наличие у аграриев соответствующего инструментария в виде баз знаний и данных, систем поддержки принятия решений повышает эффективность земледелия. В работе рассмотрены различные предметные онтологии (онтологии растений, онтологии признаков растений, онтологии экспериментальных условий и др.) и онтологии задач, решаемых в области точного земледелия. Для решения задачи распределения ресурсов и планирования работ предлагается использовать мультиагентный подход. Развитие аэрокосмических и информационных технологий . О бурном росте научно-исследовательских и прикладных работ в области точного земледелия свидетельствует вал публикаций в отечественной и зарубежной печати, в Интернете, наблюдается активное обсуждение этой темы на форумах и конференциях . В основе научной концепции высокоточного (прецизионного или координатного) земледелия лежат представления о существовании неоднородностей (рельеф и процессы рельефо-образования, мерзлотные явления и неоднородность снежного покрова, неоднородность поч-вообразующих пород, воздействие грунтовых и дождевых вод, пестрота растительного покрова, воздействие животного мира и деятельность самого человека). Мероприятие показало, что в России уже существуют примеры успешной разработки и внедрения технологий точного земледелия, однако основная часть сельхозпроизводителей не используют возможности новых технологий для повышения экономической эффективности работы сельхозпредприятий. В докладе представлены технологии поддержки принятия решений в агропромышленном комплексе (АПК). В основу сервиса легли многолетние разработки ИКИ РАН в области автоматизированных методов и технологий сбора, обработки и распространения спутниковых данных. В частности, были названы причины, которые затрудняют массовое внедрение технологии точного земледелия. О необходимости подготовки и переподготовки кадров для сельского хозяйства в новых условиях говорили многие участники конференции . В работе в качестве предметной области (ПрО) рассматривается точное земледелие и, в частности, вопросы его информационной поддержки в области рационального распределения ресурсов на основе использования средств ДЗЗ. Результаты ДЗЗ позволяют в оперативном режиме принимать локальные и стратегические решения по ситуациям, которые в реальной жизни характеризуются большой динамикой. Наличие у аграриев соответствующего инструментария повышает эффективность земледелия. После составления карт полей с указанием характеристик каждого его участка создаётся возможность рационально распределять ресурсы между ними . Область исследований включает в себя поиск адекватных реальной производственной ситуации методов повышения эффективности земледелия за счёт рационального планирования ресурсов, имеющихся в распоряжении сельхозпредприятия, включая возможность получения необходимых для агробизнеса данных от сторонних источников. Он включает в себя систему технических и организационных мер . Главная проблема большинства технологических разработчиков в том, что они не вполне понимают особенности агросектора, что в их коммуникациях с представителями агробизнеса не хватает системности . Универсального способа представления знаний, знаний о мире, о процессах в нём, к сожалению, нет. База знаний (БЗ) является одним из важнейших компонентов интеллектуальной системы, которая создаётся на основе знаний высококвалифицированных специалистов. При построении БЗ важным является выбор способа представления знаний. Особое место в формализации знаний занимает бурно развивающееся направление онтологического анализа и моделирования, особенно в системах искусственного интеллекта. Отсюда понятен выбор специалистами-аграриями этого способа представления знаний, который включает тезаурус, тематические БЗ в форме онтологий ПрО. Для получения согласованного набора описаний агротехнологий все артефакты, используемые в описаниях, сводятся в глоссарий и только через него используются и добавляются в разрабатываемую систему. При стремлении к созданию расширяемых информационных интеллектуальных систем, в том числе и за счёт сторонних разработчиков программных модулей, математических моделей и собственно описаний агротехнологий, возникает известная проблема однозначности определений типов и понятий в ПрО и их взаимосвязей. Считается, что специалистам в исследуемой ПрО необходимо вести работы для создания единого для всех формализованного описания хотя бы основных понятий ПрО. Базы знаний должны не позволять исчезнуть знаниям выбывающих специалистов (уход на пенсию, увольнение и пр.) и хранить большие объёмы данных и знаний из различных источни-ков.Онтологии обеспечивают словарь для представления и обмена знаниями о ПрО и множество связей, установленных между терминами в этом словаре . Системная инженерия состоит из моделирования и формализации процесса разработки системы. На первоначальных этапах разработки исходные требования и спецификации являются нечётко выраженными, так как они являются результатом взаимодействия множества заинтересованных лиц и ведомств. Ни один из разработчиков не имеет полного представления о разрабатываемой системе вне области своих интересов, которые выражаются системой понятий и терминов специфичной для каждой конкретной ПрО. Таким образом, проблемы системной инженерии частично обусловлены фактом использования естественного языка и ограниченной областью компетентности разработчиков. Путь преодоления этих проблем состоит в моделировании и формализации процесса разработки системы. На начальных стадиях формирования и проектирования теоретических и практических моделей необходим семантический анализ, например, в результате терминологическо-семантического анализа из многих формулировок и определений в различных научных и практических направлениях промышленного садоводства выделяют исходные термины и понятия. Сформировав ключевые термины и понятия, а также основные составляющие современного интенсивного садоводства, разрабатывается алгоритм создания общей онтологической модели, необходимой для гармонизации всех аспектов промышленного садоводства . Использование онтологий также имеет смысл и с точки зрения логики научных исследований, определяющей, что степень развития какой-либо научно-практической теории характеризуется состоянием понятийно-терминологического аппарата. Чётко сформированная система понятий и терминов выступает своеобразным катализатором, источником постановки и осознания проблемы. В работе подчеркивается, что важна единая онтология ИТ-компаний и сельхозра-ботников, в противном случае информационные системы и датчики не могут быть совместимы друг с другом. Согласованный набор описаний агротехнологий обеспечивается сведением используемых описаний в общий глоссарий разрабатываемых информационных интеллектуальных систем с целью решения проблемы однозначности определений типов и понятий в ПрО и их взаимосвязей. Специалистам в рассматриваемой ПрО необходимо вести работы для создания единого для всех формализованного описания основных понятий ПрО . Онтология растениеводства представляет собой формализованное описание растениеводства. Различают онтологии растений, онтологии признаков растений, онтологии экспериментальных условий и др. Фактически в арсенале агронома уже имеются формализованные базы данных и знаний по многим сельскохозяйственным культурам. Разработаны и инструменты для работы. Сюда относятся гены, болезни, фенотипы и метаданные, такие как онтологии . СБД является хранилищем всех данных, необходимых как для организации компьютерных экспериментов с моделью, так и для оценки её адекватности и точности работы. Компьютерное моделирование агроэкосистем отражает влияние почвенных и погодных условий на продукционный процесс сельскохозяйственных растений. Данная версия характеризуется рядом новых функциональных возможностей в части управления и анализа данных, подключения внешних веб-сервисов, оптимизацией производительности сервера . Это совместный проект, скоординированный ФАО и отредактированный сообществом экспертов. Проект реализуется как система онлайн, к которой можно получить доступ для моделирования, обслуживания и управления сельскохозяйственной терминологией. Ответ на это вопрос лежит не только в содержательной части этих онтологий, которые отличаются или могут отличаться, но и в исполнительных процедурах, в алгоритмах и программах, которые впоследствии реализуют автоматизацию решения этих задач. Примером решаемой задачи может являться сетевое взаимодействие группировок аэрокосмических систем ДЗЗ для решения задач точного земледелия на основе онтологий ПрО. При явном интересе к онтологическому инжинирингу на сегодня не существует универсальных систем проектирования онтологий. Разработка онтологии растениеводства может стать существенным шагом вперед в формализации знаний в этой области . Редакторами или конструкторами онтологий называют инструментальные программные средства, созданные специально для проектирования, редактирования и анализа онтологий. Основная функция любого редактора онтологий состоит в поддержке процесса формализации знаний и представлении онтологии как спецификации. Но количество пока не перешло в качество . Функциональность редактора рассматривается как множество сценариев его использования. К дополнительным возможностям редакторов относят поддержку языка запросов, анализ целостности, использование механизма логического вывода, поддержку многопользовательского режима, поддержку удалённого доступа через Интернет. Применение комбинаторного метода и метода динамического программирования приводит к экспоненциальному росту длительности вычислений. Для использования имитационного моделирования необходим большой объём статистических данных, доступ к которым обычно затруднен. Таким образом, наиболее перспективными можно считать эвристические методы. Применение мультиагентных технологий показало их практическую эффективность в задачах, требующих оперативных решений (и действий) в сложных системах с распределёнными параметрами . Мультиагентные технологии принципиально отличаются тем, что они опираются на объективно существующую реальность бытия, на онтологию, в основе которой не упрощение модели бытия, не искусственно моделируемая иерархичность, а присущая бытию рас-пределённость центров принятия решения. Мультиагентные технологии опираются на моделирование существующих в этих центрах (а далее просто агентах) и присущих им потребностей и возможностей, которые реализуются ими с разной степенью успешности. Динамика жизненных процессов, неопределённость многих факторов, влияющих на принятие решений, существенно усложняет механизм поиска согласованных решений. Разрабатываемые базы знаний ПрО, моделирование условий и правил предпочтений, присущих агентам, позволяют в разумные сроки находить рациональные решения, налету учитывать изменения реальной обстановки, моделируя реальную жизненную ситуацию. Всё вышесказанное позволяет остановить свой выбор на мультиагентных технологиях для решения задач целевого планирования группировок аэрокосмических систем ДЗЗ. Эти технологии хорошо интегрируются с выбранным способом представления знаний об агро-производстве и технологических процессов получения результатов ДЗЗ с КА и БПЛА в форме онтологий. Представленный в статье краткий обзор работ по точному земледелию и информационной его поддержке для сельхозпроизводителя далеко не исчерпывает все направления, которые бурно развиваются в последние годы (см. например, ). Однако для авторов очевидно, что в основе представления знаний в информационных системах и системах принятия решений лежат онтологии , которые способны интегрировать разнородные знания на основе единых понятий, применяемых аграриями. Применение мультиагентных технологий, использующих онтологии, позволяет планировать и оперативно распределять ресурсы в реальном времени с учётом динамики событий и меняющихся на практике ситуаций.

В статье рассматриваются вопросы об основных проблемах организации обеспечения информационной безопасности в образовательных учреждениях РМЭ. Обзор информационных ресурсов по вопросам информационной безопасности и рекомендации по информированию и обучению большей части учителей основным правилам и технологиям обеспечения информационной безопасности как в ОУ, так и на личных персональных компьютерах. Это программные, аппаратные и программно-аппаратные комплексы, обеспечивающие выполнение различных функций защиты информации. Как можно заметить, почти каждая школа рассчитывает своими силами (причин этому несколько) решать возникающие проблемы в использовании ИКТ технологий, обеспечении инфорной безопасности и в обслуживании большого парка компьютерной техники. Но вместе с тем у подавляющего большинства учителей нет уверенности в безопасности информации, с которой он работает, и в том, что компьютер, на котором он работает, есть кому починить в случае возникновения разного уровня проблем. Давайте посмотрим, как в различных регионах предлагается решать проблемы информационной безопасности в ОУ. (Плюсы и минусы этого решения очевидны). На Алтае предложено регулярно направлять на практику в ОУ студентов, которые и помогут решать возникающие проблемы, кроме этого им рекомендуется активно оказывать помощь учителям в подготовке ЦОР к урокам. Активно использовать курсы повышения квалификации для педагогов, которые как раз и являются теми специалистами, которые в силу различных причин и привлекаются к решению внутри-школьных проблем организации информационной безопасности в ОУ (в основном это учителя информатики). Наверное, это правильные решения, но все-таки, помимо этого очень важно каждому пользователю (учителю, администратору, школьнику) быть хотя бы в курсе тех угроз (и знать механизм их возникновения) которые составляют основные проблемы в обеспечении информационной безопасности, знать, как организовать собственными действиями защиту информации и компьютера и владеть простейшими технологиями для отражения угроз информационной безопасности при работе на компьютере, в сети Интернет, работая с базами данных и др. Это позволит более оперативно решать возникающие проблемы, вести профилактическую работу по обеспечению информационной безопасности ОУ, быть уверенным в защищенности той информации, с которой он работает как на работе, так и дома. Исключить из работы домашнее использование компьютера совершенно невозможно, так как при использовании носителей информации (например, флешка) происходит настоящая эпидемия -взаимозаражение компьютеров. Это так же повысит долю ответственности педагогов за обеспечение информационной безопасности на рабочем месте. Я за широкое и активное просвещение учительства в вопросах информационной безопасности. На портале Сети творческих учителей. Документы, материалы и многое другое. Данный портал создан с целью информирования интересующихся пользователей о возможностях использования персонального компьютера в повсе -дневных делах и учебном процессе, формирования понимания роли информационных технологий, получения новых знаний и навыков для работы с компьютером, общения и обмена опытом между участниками. Для детей это безопасная площадка, где можно узнавать что-то интересное, создавать что-то новое, играть в умные игры, общаться со сверстниками, участвовать в проектах и конкурсах. Мы снова опоздали. Очевидно, что сейчас невозможно гарантировать стопроцентную защиту детей от нежелательного контента. Никакие фильтры никогда такой гарантии не дадут. Правила безопасности в сети Интернет. Очень яркий и интересный для детей, родителей и учителей портал. Для того, чтобы защитить свой компьютер, нужно совсем не так много усилий, как кажется некоторым на первый взгляд. Главное, прилагать эти усилия заблаговременно (т. е. заранее), а не тогда, когда у вас начнут появляться проблемы... И не менее важно быть всегда последовательным и аккуратным в вопросах организации защиты информации на собственном ПК. Регулярная установка всех критических обновлений ОС (операционной системы). Все это происходит, как правило, в автоматическом режиме. Пользователю потребуется только ответить на несколько вопро -сов и предложений. Это позволяет экономить трафик и при медленном и нестабильном подключении к сети Интернет будет более эффективно. Установка антивирусной программы. К сожалению, на слабых машинах (а их большинство, особенно в регионах) антивирус Касперского заметно тормозит работу системы и программ. Его можно ускорить, но при этом придется отключить ряд функций. Это не всегда устраивает пользователей, поэтому попробуйте присмотреться к альтернативным, бесплатным программам. Кроме этого, важно иметь в виду, что антивирусная программа на компьютере должна быть только одна. Компьютер просто перестанет работать, если на нем, например, с целью большей защищенности будет поставлен еще один или больше антивирусов. Это абсолютно неграмотное решение. А с такой ситуацией можно очень часто сталкиваться. Не забывайте, что антивирусные базы требуют ежедневного обновления. Обновление как баз вирусов, так и самих программ, происходит с помощью сети Интернет. Это один из популярных в сети Интернет фейерволов. Правда, как бы и самому не запутаться, где тут у меня установлена операционная система. Использование альтернативного браузера. Их предложено несколько. Их множество. Как правило, не все антивирусные программы его обнаруживают. Отключить возможность автозапуска и автозагрузки на компьютере. Эти функции используют вирусы, которые приходят к нам с помощью носителей информации. В области Параметры щелкните правой кнопкой мыши элемент Отключить автозапуск и выберите пункт Свойства. Щелкните элемент Включено, а затем выберите вариант Все диски в окне Отключить автозапуск, чтобы отключить автоматический запуск для всех дисков. Архивирование важных данных. В случае возникновения либо технических, либо программных проблем с сервером или локальным компьютером, на котором так же может храниться важная информация, использование пользователем программы для архивного копирования позволит избежать потерь рабочей информации. А это вложенный большой человеческий труд и временные издержки, которые непременно бы возникли. Программа оптимизирует файловую систему и автоматически или по вашему требованию отключит невостребованные системные службы. В ее постоянно обновляемой базе данных имеется список сайтов, с которых обычно загружаются всплывающие окна. Схема распределения ролей в сети. Для каждой группы пользователей имеются свои настройки. Вход, естественно, под паролем. В рамках этих групп устанавливаются ограничения на пользование сетью и ограничивается доступ к определенным ресурсам. Осуществлять режим жесткого входного контроля всей информации, которая поступает на ваш компьютер, от электронной почты до любых документов, которые вам принесли на флешке. Для того чтобы обезопасить себя от случайного поражения вирусами вашего компьютера необходимо быть внимательным в общении и не общаться со случайными людьми (электронная почта) и различными сайтами. В первом случае достаточно свести к минимуму посещение сомнительных сайтов. Правда для этого существует система СКФ, которую тоже необходимо настраивать и регулярно пополнять базу программы ссылками на недопустимые адреса, установленная на каждом компьютере в школе. Это контент фильтр, который позволяет весьма эффективно ограничивать посещение нежелательных сайтов. Со вторым случаем сложнее. Письма с вирусами могут приходить как от незнакомых, так и от знакомых людей. Никогда не следует открывать файлы, которые случайно попали к вам. Все системы защиты информации будут работать действительно на сто процентов, только если вы установите эти программы на чистый без вирусов компьютер. Для того чтобы убедиться в том, что он чист, существуют специальные программы-утилиты, которые к тому же распространяются бесплатно и не требуют установки на компьютер. Теперь попробуем проверить свой компьютер на вероятность его поражения вирусами. Не стоит уповать на установленный антивирус, это, к сожалению, не гарантирует компьютер от внедрения вирусов. Проверяем все локальные диски антивирусной программой. При обнаружении вируса мы предложим антиви-русу попробовать вылечить файл. Если это не получится, то удаляем его совсем. Программные и системные файлы лечатся с большим трудом. Велика доля вероятности, что они не поддадутся лечению. Тогда их надо удалять без сожаления, потому что это уже не те программы, которые работали на вас. Это уже мутанты, которые никогда не будут делать то, что делали раньше, а будут выполнять новые задачи, поставленные вирусописателем, либо компьютер будет вести себя не адекватно вашим действиям с информацией. Если после антивирусной чистки перестали работать какие-то нужные вам программы, следует переустановить их с имеющихся у вас дистрибутивов. На этом сервисе можно проверить файл сразу несколькими антивирусами. Изложенные материалы отражают текущее развитие информационных систем широкого доступа для оказания государственных услуг населению Росси в электронном виде. Приводятся данные исследования международных экспертных сообществ по оценки электронных правительств различных стран, включая российское правительство. В статье дается оценка единого портала госуслуг и ИКТ-готовность граждан к использованию предоставляемых электронных транзакционных сервисов. Эстафету решений принимает стратегия развития информационного общества. Среди ряда программных решений в завершающем периоде особое внимание уделяется предоставлению государственных услуг гражданам в информационных системах широкого доступа не только в форме информационного насыщения нормативного и документального пространства взаимодействия, запланированного на первых этапах развития электронного правительства, но и транзакционных услуг, ускоренная подготовка к реализации которых наблюдается на федеральном и региональных уровнях РФ в последнее время. Мониторинг процесса информатизации общества, определение открытости и доступности информации, готовность органов власти к оказанию государственных услуг в электронном виде осуществля -ется различными организациями.

Пользователь социальных сетей самостоятельно предоставляет информацию о себе злоумышленникам, публикуя данные о своем месте работы или учебы, рассказывает о своих интересах по списку страниц и групп, в которых он состоит, и по записям, которые он публикует. Тем самым важные сведения становятся доступны для злоумышленников, организующих целевые атаки на пользователей с помощью таргетированной информации. Обзор актуальных вопросов информационной безопасности в социальных системах, особенно защиты таргетированной информации, нацеленной на сохранение целостности конфиденциальных данных. Методология. В работе формализован алгоритм распространения таргетированной информации в системах социальных сетей, определены его параметры, вариация которых позволит детализировать различные сценарии атак. Предложена классификация угроз информационной безопасности в социальных системах. Предложена методика защиты от таргетированной информации, распространяемой в системах социальных сетей. Результаты. Детализация сценариев атак позволит выработать меры противодействия. Методика защиты от таргетированной информации, распространяемой в системах социальных сетей позволит разработать модель защиты от таргетированной информации и реализовать специальное программное обеспечение для его интегрирования в системы социальных сетей. Дана оценка эффективности применения методики защиты от таргетированной информации, распространяемой в системах социальных сетей. Предложенные решения позволят противодействовать методам информационной разведки путем использования современных методов и средств защиты информации и рекомендаций по обеспечению целостности информационных ресурсов. В настоящее время каждый человек является пользователем интернет-пространства, активно развиваются социальные информационные системы . Такая реклама в большинстве случаев имеет навязчивый характер и появляется в местах, где пользователь предпочел бы ее не видеть. То же самое относится и к таргетированной информации. Она представляет собой нежелательную информацию, имеет навязчивый характер и, как правило, навязывается пользователю. Очень часто распространением таргетированной информации занимаются лидеры социальных информационных систем, которые могут оказаться потенциальными злоумышленниками. Информацию в социальных информационных системах можно разделить на ожидаемую и нежелательную. Ожидаемая - это та информация, которую пользователь ожидает увидеть у себя на личной странице, в своей ленте новостей и в своих личных сообщениях. Пользователь предполагает, какие сообщения станет получать, если будет добавлять в круг своего общения других пользователей и вступать в определенные сообщества. При этом по умолчанию пользователь надеется, что ему не будут присылать различные сообщения, содержащие вирусы, ссылки на сайты с вредоносным контентом, сообщения, содержащие материалы нежелательного, оскорбительного или иного негативного характера, а также ссылки на них, если только он сам не состоит в сообществах, где это приветствуется. Таргетированная информация относится к нежелательной информации. В социальных информационных системах она рассматривается как угроза информационной безопасности . В основе информационных систем лежит процесс обмена информацией . Обобщенный алгоритм распространения таргетированной информации в социальных информационных системах можно представить в следующем виде. Выявление пользователя (группы пользователей), на которого будет направлена информация - объекта атаки. Определение влиятельного пользователя сети - лидера, потенциального распространителя таргетированной информации. Попытка принудить лидера распространить информацию либо распространить информацию от его лица. По второму сценарию лидер напрямую распространяет информацию среди пользователей, которые входят в его множество входящих вершин. При этом также достигается поставленная цель -информация доходит до объекта атаки. При этом второй способ более прост в реализации, так как распространение происходит по установленным связям (вершинам графа) и может быть оценено заранее. Решение принимается по количеству действий, которые классифицируются как нежелательные, причем как по активностям в течение короткого промежутка времени, так и с учетом аккумулированной статистики пользователя. Обучение и предостережение лидеров сети. Под информационными сообщениями понимается периодически приходящие сообщения, содержащие напоминания о необходимости соблюдать меры безопасности. Просим вас быть внимательным, и соблюдать основные правила информационной безопасности с целью предотвращения взлома вашего аккаунта. Напоминаем, что любое распространение нежелательной информации является нарушением законодательства РФ и влечет за собой привлечение к ответственности. Кроме того, необходимо составить небольшую памятку-рекомендацию на основе используемых методов социальной инженерии и взлома. Осуществление технических мер защиты. Кроме аутентификации с помощью телефона можно предложить использование антивирусов, аутентификацию с помощью аппаратных средств, предусмотреть автоматическую проверку пароля на соответствие рекомендациям информационной безопасности. Для лидеров можно установить автоматическое изменение пароля раз в месяц и вход в систему соцсети только после изменения пароля. Анализ поведения лидеров. На данном этапе представлены меры, анализирующие поведение лидеров сети. Такой анализ возможен лишь на основе реальной соцсети, где хранится вся информация о пользователе. Далее - переход на некоторые из них, ознакомление. Далее - пост на странице или своей группе. Анализ реакции на пост. Ответные действия. Кроме того, информация о предыдущих сессиях пользователя - время, день недели, устройство доступа, дает дополнительную информацию, и в общем случае помогает детектировать подозрительную и несвойственную активность лидера сети. Выбор и комбинация соответствующих мер защиты. На данном этапе из всех предыдущих этапов выбираются те, которые подходят данному типу социальной сети. Дополнительная классификация сообщений с использованием предыдущей статистики заблокированных пользователей. На данном этапе просходит анализ сообщений заблокированных пользователей, дополнение базы данных нежелательной информации, создается обучающая выборка из сообщений заблокированных пользователей. Применение алгоритмов классификации для выявления таргетированной информации. Анализ сообщений и публичных постов лидеров. На данном этапе происходит более детальный анализ сообщений лидеров сети, причем не только исходящих, но и входящих, выявляются нежелательные сообщения. В момент публикации сообщения какого-либо пользователя, содержащего ссылку, происходит автоматический переход по ней и анализ содержимого. В результате возникает незначительная задержка, в течение которой злоумышленники могут изменить первоначальное содержание ссылки. Если ссылка признается нежелательной, переход по ней блокируется, запись удаляется. Создание модели фильтрации. На данном этапе создается модель фильтрации, происходит кросс-валидация модели, тестирование нескольких классификаторов (композиция классификаторов) и голосование классификаторов. Таким образом, формируются правила классификации и пополняется база данных таргетированной информации. Объединение результатов методики. На данном этапе все предыдущие результаты (список заблокированных пользователей, правила фильтрации, список мер защиты) объединяются для предстоящего анализа. Оценка текущего состояния защиты в системе социальной сети. Сравнение текущего уровня и новых мер защиты. На этом этапе происходит сравнительный анализ применяемых мер защиты и вновь предложенных. По приведенным критериям делается вывод, какие меры отсутствуют в текущей системе защиты. Формирование необходимых мер. На данном, заключительном этапе проводится выбор наиболее экономически целесообразных мер защиты. Активность в социальных сетях подчиняется закону распределения Парето.

Рассматриваются информационные технологии как инструмент обучения. Сформулированы цели обучения и способ их достижения. Компьютерная экспертная система предоставляет индивидуальную помощь учащимся в освоении материала, регулирует их учебную нагрузку, осуществляет оценку учебных достижений. Система заданий разной сложности и автоматизированный контроль успешности их выполнения позволяют выявлять наиболее способных и талантливых учащихся. В современном мире спрос на качественное образование стремительно возрос. В условиях турбулентного мира (мира без правил) принятие выверенных решений, обеспечивающих развитие общества в условиях жесткой конкуренции, требует талантливых руководителей. В связи со сказанным очевидной становится задача обучения - воспитание талантов, которая кажется подавляющему большинству преподавателей практически неформализуемой и трудноуловимой. К сожалению, воспроизводимый ими контент в Интернете хаотичен, взаимно компилятивен, страдает отсутствием целеполагания, не производит желаемого результата на обучаемых, усреднен настолько, что не соответствует никакому уровню восприятия. Вообще, целью обучения является построение преподавателем модели окружающего мира в мозгу учащегося. Уровень достижения этого результата измеряется способностью учащегося адекватно действовать, управляя миром, согласно преподанной ему модели. Чем меньше результат прогноза (ответ задачи) расходится с реальным результатом в окружающем мире, тем более одарен ученик, тем точнее он усвоил преподанную ему модель. В любом случае одаренность - это способность к предсказанию, т. е. исчислению неизвестных величин по известным данным и известной заданной модели предмета. Мерой одаренности является сложность решаемых задач, что предполагает совокупность знания законов, способности (навыка) их преобразовывать (пользоваться ими), умения формализовать задачу (перейти от словесного описания к формальному представлению). Решение задачи предполагает составление учеником цепочки преобразований (из преподанных ему учителем законов) от известных (входных) данных к неизвестным (выходным) данным. Чем больше используется законов, тем длиннее цепочка, тем сложнее задача. Преобразования законов для составления цепи осуществляются средствами алгебры. Найденная такая цепь является построенным учащимся алгоритмом преобразования входных числовых данных в выходные. В любом случае данные преобразуются моделями с получением новых данных. Сами модели образуются из данных посредством обобщения. Задача - совокупность закона (модели), исходных данных и вопроса, относительно которого следует разрешить (преобразовать) модель. Разрешенная относительно искомых данных задача - алгоритм, последовательность шагов решения задачи, цепочка перевода известных величин в неизвестные. Сложность задачи, синтезируемого устройства, системы определена длиной цепочки преобразований, разумеется, приведенной к минимально возможной форме. Обычно знания заданной предметной области представлены моделями, связанными между собой понятиями. Для исполнения алгоритма достаточно владеть арифметикой, операциями с данными. Обычно школа останавливается на втором уровне (знание и запоминание законов изучаемого предмета, умение алгебраических преобразований и навык формализации и решения задач), поэтому учащиеся, показывающие по какой-либо причине (чаще по причине самостоятельного саморазвития и пытливости) больше, чем описанные учебные действия, справедливо считаются талантами. Именно поэтому таланты - случайный и редкий результат работы школы. Как и ранее, способность и задача таланта состоят в том, чтобы прогнозировать, предсказывать реакции окружающего мира на свои действия, а, предугадывая их, подбирать наиболее удачные для себя из них. Поскольку мир бесконечен, а индивидуум в своем познании меняющегося мира ограничен временем и пространством деятельности, то прогноз индивидуумом поведения мира - величина вполне конечная, называемая точностью предсказания, которая непосредственно связана со степенью адекватности мира его модели в мозгу человека. Чем точнее модель мира, тем точнее предсказание, сделанное на ее основе. Талант, в отличие от одаренного, умеет сам строить модели окружающего мира. Поскольку мир меняется, то то что было верным вчера, неверно сегодня. Выигрывает тот, кто в состоянии быстрее других строить более точные модели изменяющегося окружающего мира. Мера таланта - адекватность постоянно перестраиваемой им теоретической модели мира и соответственно действий, получаемых им как решение практических задач с известными условиями на этой модели, необходимая для выгодного и безопасного взаимодействия с окружающим миром. Упражнения для обучения таланта - упражнения на поиск закономерностей и синтез сложных систем с заданными свойствами. В терминах искусственного интеллекта это означает осуществить переход от базы данных к базе знаний. В прагматическом смысле - по заданным свойствам определить состав (элементы) и структуру (связи) системы, обеспечивающей эти свойства. Мерой сложности (успешности решения) упражнения является качественная и количественная сложность требуемой к построению модели (системы). Мерой таланта является точность и глубина прогноза, скорость построения (изменения) сложной модели. Мыследеятельность (обучаемого, инженера, таланта) должна быть не только организована, но и поддержана. Мысль в теории познания - это умозаключение, для выражения которого в языке необходимо предложение (в математике - предикат), относительно которого всегда можно сказать истинно оно или ложно, или модель (в терминах искусственного интеллекта), знание, закон (уравнение, система уравнений). Модели (мысли, уравнения) исчислимы, композируются друг с другом и иерархичны. Сложная система - это система связанных мыслей, моделей . Способ обучения и воспитания талантов основан на классическом эксперименте по измерению способности к обучению. При этом обучение понимается не как простое запоминание и хранение информации, предъявленное ранее учителем, а как ее открытие (добыча, понимание правил окружающего мира), обобщение (усвоение, связывание фактов в закономерность), использование (извлечение пользы решением задач и конструированием устройств и систем). Чем точнее вы представляете реакцию мира при воздействии на него, чем отчетливее вы представляете причинно-следственные связи, действующие в нем. Чем точнее модель мира отражается в вашем мозгу, тем адекватнее ваши действия в этом мире, тем меньше вы совершаете ошибок, имеете неприятностей. Человек, улавливающий скрытые закономерности этого мира, -талант. В ряде случаев как отреагирует мир, нам известно из чужого опыта (опыт учителя) и передается нам в виде данных (отдельный пример поведения, книга, поучительный рассказ) или сразу в виде закона по наследству (правило). Наша задача - составить как можно более точную картину окружающего мира, чтобы наши воздействия на него не доставляли бы нам неприятностей (обеспечивая безопасность, сохранение) и приносили пользу (обеспечивая развитие). Таким образом, мы снижаем риски, обеспечивая свою сохранность и развитие. Каким бы видом деятельности мы не занимались (дипломатия, война, экономика, воспитание детей, игра, обустройство жизни), по сути, это попытка предугадать реакцию мира (физического и биологического мира, коллег, общества, соседних государств) на наши действия и спроектировать наши будущие действия с максимальной для нас выгодой. Поведение без ошибок называется адекватным и проистекает из построения адекватной модели окружающего нас мира в нашем мозгу, вычисляющем такое поведение на ее основе. По ряду опытов с миром сформулировать правило (закон) связи понятий в мире (причинно-следственная связь). То есть из фактов (результаты экспериментов) вывести общее правило (закон), верное везде и всегда. Дорабатывать правило, переобучаться. Важно, что опыт единичен, и чаще всего конкретная ситуация не повторяется, поэтому из серии опытов, имеющих отрицательный (штраф) и положительный (поощрение) для нас результат, мы должны восстановить правило (закон), по которому скрыто от наших глаз действует система мира. Опыт представлен данными, фактами, числами, словами, образами, а закон - моделью, связью причин и следствий, переменными, которые связаны операциями. Задача интеллекта -построение модели (закономерности) по набору данных. Как показывают эксперименты, разные существа демонстрируют разные результаты, свидетельствующие о степени их обучаемости, различном уровне интеллектуальных способностей. Детерминированный мир за каждый тип действия обучаемого однозначно назначает наказание или поощрение. Постепенно интеллектуальный субъект улавливает верное действие, за которым следует поощрение. Стохастический мир за одно и то же действие обучаемого может назначить наказание (штраф) или поощрение с постоянной вероятностью. Интерес представляет скорость переобучения интеллекта. Современный мир - турбулентный, т. е. меняющий правила. Талант способен уловить закономерности в поведении окружающего мира и составить новые правила (законы) своей деятельности для формирования адекватной реакции на вызовы мира, защитить тем самым сообщество, которому он принадлежит. Задача процветания общества также базируется на интеллектуальной способности талантов строить модели и решать на них задачи, конструируя тем самым правильные управляющие действия, системы и устройства (технические, экономические, экологические, социальные и др.), используемые обществом. Вариант с абстрактными образами (числами) предполагает, что вход и выход представлены индивидууму численно. По результатам испытаний множества испытуемых составляется их рейтинг. Далее обучаемый отбирает из другой выборки образцы, подпадающие под понятую им закономерность (прогнозирует). По количеству его ошибок можно судить о степени обучаемости. В этом случае приобрести опыт обучаемому надо самому, на собственных ошибках, реализуя самообучение. Обучение в этом случае происходит сразу при работе в режиме прогноза, часть решений при котором оправдывается, а часть нет. По мере накопления ошибок и правильных ответов обучаемый строит модель, по которой тут же начинает все более правильно прогнозировать. Скорость обучения будет показана красной точкой при соответствующем количестве наблюдений. В результате для проверки адекватности понимания субъектом правил мира собранная модель может численно откликаться на задаваемые ей входные воздействия. Для этого субъект испытывает собранную модель на разных входных данных, меняя значения переменных на входе модели и наблюдая за ее реакцией на выходе. Система также осуществляет проверку на множестве генерируемых данных автоматически, показывая общую степень адекватности модели к задуманной. Как ранее было указано, по мере обучения ситуация усложняется количественно и качественно на основе созданной нами классификации систем.

Реализация концепции в учебном процессе обеспечила повышение педагогической эффективности, в частности, повышение усвояемости учебного материала и повышение результативности творческой работы и НИР студентов. Появление этой дисциплины связано с возрастанием роли информации в современном обществе, бурным развитием средств вычислительной техники, внедрением глобальных информационно-телекоммуникационных сетей . Эти обстоятельства создают возможности для широкого применения информационных технологий в юридической сфере и определяют необходимость изучения данной учебной дисциплины. Курс разбит на три части. Информация - это также результат преобразования и анализа данных. Отличие информации от данных состоит в том, что данные - это фиксированные сведения о событиях и явлениях, которые хранятся на определенных носителях, а информация появляется в результате обработки данных при решении конкретных задач. Например, в базах данных (БД) хранятся различные данные, а по определенному запросу система управления базой данных выдает требуемую информацию. Синтаксическая мера оперирует с обезличенной информацией, не выражающей смыслового отношения к объекту. Объем данных измеряется количеством символов (разрядов). Для вычисления количества информации используются формула Шеннона или формула Хартли. Семантическая мера применяется для измерения смыслового содержания информации, при котором необходимо учитывать контекст информационного сообщения. Наибольшее признание получила тезаурусная мера, которая связывает семантические свойства информации со способностью пользователя принимать поступившее сообщение. Для этого используется понятие тезауруса. Под тезаурусом понимается совокупность семантически взаимосвязанных сведений, которыми располагает пользователь или система . вателем поставленной (директивно или самостоятельно) цели. Ценность информации измеряется в тех же единицах, в которых измеряется целевая функция системы (денежные единицы, количество продукции, экономический эффект, достигнутый благодаря использованию информации и др.). Информационная безопасность - защищённость информации и поддерживающей инфраструктуры от случайных или преднамеренных воздействий естественного или искусственного характера, способных нанести ущерб владельцам или пользователям информации и поддерживающей инфраструктуры. Информационная безопасность не сводится исключительно к защите информации и компьютерной безопасности. Следует отличать информационную безопасность от защиты информации. Защита информации - деятельность по предотвращению утечки защищаемой информации, несанкционированных и непреднамеренных воздействий на защищаемую информацию, т.е. процесс, направленный на достижение определенного состояния. Для защиты интересов субъектов информационных отношений необходимо сочетать меры следующих уровней . Законодательный уровень (законы, нормативные правовые акты, стандарты). Законодательный уровень является важнейшим для обеспечения информационной безопасности. К мерам этого уровня относится регламентация законом и нормативными актами действий с информацией и оборудованием и наступление ответственности за нарушение правильности таких действий. Административный уровень (действия общего характера, предпринимаемые руководством организации). Главная цель мер административного уровня - сформировать программу работ в области обеспечения информационной безопасности и организовать ее выполнение, выделяя необходимые ресурсы и контролируя состояние дел. Основой программы является политика безопасности, отражающая подход организации к защите своих информационных активов. Руководство каждой организации должно осознать необходимость поддержания режима безопасности и выделения на эти цели значительных ресурсов. Процедурный уровень (конкретные меры безопасности, ориентированные на людей). Центр обработки данных (ЦОД) - это территория и сооружение, где размещается сложный инженерно-технический комплекс, включающий множества различных систем и устройств, работающих вместе и обеспечивающих хранение, логическую обработку и передачу информации. В этом комплексе размещается множество инженерных систем и технических средств, необходимых для обеспечения правильной работы всего ЦОД. Поиск информации или информационный поиск представляет собой один из основных информационных процессов. Поиск - процесс, в ходе которого в той или иной последовательности производится соотнесение отыскиваемого элемента с каждым объектом, хранящимся в массиве. Вербальная форма запроса - это терминологическое выражение с использованием синтаксиса информационно-поискового языка, отражающее свойства и связи объектов предметной области. В этом случае предполагается построение завершенного, логически и синтаксически правильного выражения запроса, а также выполнение требования контекстной определенности. Кластерная форма запроса - это представление запроса в виде документа или совокупности документов, имеющих семантическую общность с искомым документом (объектом поиска). Для случая предметного (атрибутивного) поиска доказательство полноты и непротиворечивости является тривиальным, потому что положительный результат поиска является доказательством или подтверждающим фактом и существования объекта документа, и обладания этого документа определенными свойствами. Результат тематического поиска неоднозначен и требует последующей систематизации, т. е. еще одного процедурного шага для упорядочения полученного множества объектов по значениям основания, которые явно не определены. - определение темы запроса, ее локализация, формализация на уровне понятий основной и смежных областей. Необходимость использования интеллектуального анализа больших данных и аналитической обработки правовой информации является в настоящее время очевидной. Очевидно, что оснащать будущих специалистов юридической сферы такими специальными знаниями и умениями нецелесообразно. Теоретическая часть. Структурированные. Неструктурированные. Данные на естественном языке. Потоковые. Определение цели исследования. Сбор данных. Подготовка данных. Исследование данных. Моделирование данных. Отображение и автоматизация. Экосистема больших данных. Распределенные файловые системы. Инфраструктура распределенного программирования. Инфраструктура интеграции данных. Инфраструктура машинного обучения. Инструменты планирования. Инструменты сравнительного анализа. Безопасность. Практическая часть. Особенностью изучения материала практической части является знакомство студентов с конкретными программными средствами и выполнение персональных практических заданий в компьютерном классе. Характеристики выборки. Средние величины. Процен-тиль. Испытание гипотез. Анализ ключевых факторов влияния. Используется алгоритм разбиения некоторого множества на группы (кластеры). Инструмент анализа определяет факторы, наиболее сильно влияющие на исследуемую характеристику. Заполнение пропущенных значений в исходных данных по результатам анализа других данных. Анализ сценариев. Поиск результата. Определяется, что нужно изменить в исходных данных, чтобы достигнуть намеченного значения целевой функции. Основные перспективные направления использования ЭИС в правовой сфере. Ограничения использования ЭИС при принятии юридических решений. Использование ЭИС в правотворчестве, в правосудии, в криминалистике, криминологии и других областях юридической науки и практики. Организационно-технические требования к основным компонентам специализированной ЭИС). Основные перспективные направления использования компьютерного полиграфа. Применение возможностей сети. Сферы применения. Экосистема потребительских устройств интернета вещей. Встраиваемые системы в экосистеме Интернета вещей.

Классифицировав инновации и разделив их на десять типов, специалист по инновационному консалтингу Л. Кили считает, что компании должны стремиться разрабатывать и внедрять инновации различных типов, а не концентрировать усилия только на характеристиках своего продукта. Рассмотренные три направления ИТ позволяют сделать вывод о том, что они служат источником инноваций, которые способны вывести деятельность туристского предприятия на более высокий уровень качества создаваемых продуктов или услуг. Первое направление - мобильные приложения, которые уже повсеместно используются транспортными компаниями, средствами размещения, а также предприятиями общественного питания и музейными комплексами. Показано, что мобильные приложения - это эффективный инструмент в инновационном развитии компании. Через мобильные приложения становится возможно обеспечить новый канал сбыта, обратную связь с потребителем, создать сопутствующий продукт или услугу. Мобильные приложения становятся неотъемлемой частью информационной инфраструктуры предприятий туристской индустрии. Второе направление - это геоинформационные системы (ГИС). В частности, перечислены задачи туристской сферы, успешно решаемых с помощью них. Третье направление - совершенствование систем Интернет-бронирования в различных секторах туриндустрии. Отмечена тенденция на трёхмерную визуализацию номеров в гостиницах или столиков в ресторанах и кафе. Однако вопрос инновационного развития для каждого предприятия по-прежнему остаётся актуальным, т.к. острая конкуренция в этой сфере заставляет участников туристского рынка искать, разрабатывать и внедрять новшества в свою работу. Инновации в индустрии туризма главным образом направлены на формирование нового туристского продукта, новых подходов в маркетинговой деятельности, а также на применении новых методов управления с использованием информационных технологий . Инновационная деятельность в этой сфере может также быть направлена на изменение существующего продукта, на совершенствование транспортных, гостиничных и других услуг, освоение новых рынков . Информационные технологии в такой деятельности играют ключевую роль, т.к. они способны кардинально изменять методическую, информационную и технологическую составляющие управленческих процессов и осуществлять их на качественно новом, более эффективном уровне . Инноватика, наука об инновациях, выделяет разные основания для их классификации. Отдельного внимания заслуживает прак-тико-ориентированная классификация, включающая десять типов инноваций, разработанная специалистом по инновационному консалтингу Ларри Кили . Первые четыре типа инноваций касаются структуры производства. Один из них - модель получения прибыли. Следующие типы инноваций предполагают сотрудничество с другими компаниями, изменение структуры компании и внедрение новых методов работы. Ещё два типа инноваций предполагают внесение изменений в продукт, производимый компанией. Продукт должен быть уникальным и функциональным и к нему необходимо прилагать пакет дополнительных товаров и услуг, чтобы сохранить лояльность клиента. Остальные четыре вида инноваций, по типологии Кили, должны быть внедрены в сфере отношений с потребителем. Сюда входит обновление сервиса и каналов распространения продукции, продвижение бренда и вовлечение клиента во взаимодействие с компанией . Таким образом, руководители туристских организаций имеют возможность, проанализировав каждый из аспектов с учётом имеющихся ресурсов, внешних и внутренних факторов, принять решение о том, что станет конечной целью инновационной деятельности. Если цель определена, то следующий шаг -выбор средств её достижения. ИТ в этом отношении являются, пожалуй, самым доступным и универсальным средством. Многие компании уже оценили перспективность построения инновационной стратегии компании с акцентом на использование ИТ-ресурсов. Их опыт показывает, как ИТ-инновации способны менять индустрию туризма. Рассмотрим некоторые из направлений ИТ-разработок. Мобильные приложения, получившие широкое распространение благодаря техническому совершенствованию мобильных устройств и доступности Интернета, становятся эффективным инструментом для реализации инноваций в любом из указанных типов. Клиенты компании, играя в него, получают ценную возможность дополнительно накопить премиальные мили и впоследствии обменять их на билеты. Можно предположить, что такой подход позволит компании заработать дополнительные очки для своего бренда в глазах потребителей. Предприятия общественного питания используют мобильные приложения, главным образом, для сбыта своей продукции. Такой код имеет высокую скорость распознавания. Его распознавание осуществляется с помощью специального приложения, устанавливаемого на мобильное устройство. Туристские путеводители также активно переходят в формат мобильных приложений. Причём в этом случае мобильное приложение становится многофункциональным, а значит, и более удобным для пользователей по сравнению с печатными аналогами. Во-вторых, в ней проявляется взаимовыгодное сотрудничество с компаниями (туристскими аттракциями), доступ к которым получает турист при покупке электронной карты. Если рассматривать музейную сферу, то и в ней мобильные приложения получают все большее распространение. Крупные музеи, как, например, Эрмитаж, разрабатывают аудиогиды для своих экспозиций, а это в свою очередь качественно меняет рабочий процесс. Платные аудио экскурсии для мобильного приложения позволяют музею, во-первых, получать дополнительный доход, а во-вторых, оптимизировать свои затраты на обслуживание традиционных технических средств (их ремонт, зарядка и т.д.). После совершения онлайн регистрации в мобильном приложении активируется ключ к номеру. Приложив мобильное устройство к электронному замку, гость получает доступ в номер. Таким образом, в гостинице меняется рабочий процесс, который становится более совершенным с точки зрения безопасности и надежности, а также удобным для гостей и персонала. В условиях растущего спроса на самостоятельные бронирования цена далеко не всегда является определяющим фактором при выборе системы, т.к. решающее значение на выбор может оказывать программа лояльности, условия бронирования или отзывы других путешественников. Естественно, что пользователю приходится сравнивать и изучать множество предложений, прежде чем сделать окончательный выбор. Процесс выбора становится трудоёмким и затратным по времени. Заключение. В современных исследованиях много внимания уделяется теоретическим вопросам, касающихся инноваций и инновационных процессов в туризме . Рассмотренные направления ИТ-инноваций имеют прикладное значение и не исчерпывают все возможности использования ИТ в туризме и гостиничном деле. Более того, можно предположить, что внедрение готовых ИТ решений, доказавших свою эффективность, будут оптимальным вариантом для тех компаний туриндустрии, которые только собираются активизировать инновационную деятельность.

Разработка алгоритмов поискового модуля, определяющих оптимальный поисковой запрос, необходима для формирования новых данных конфигуратора такого изделия машиностроения, как редуктор, и поддержания в актуальном состоянии его базы данных. Исследование имеет междисциплинарный характер и позволяет применить правила семантики, опирающиеся на универсальные принципы оптимизации извлекаемой и получаемой извне информации, в системе конфигурирования изделий машиностроения. В свою очередь знания о наиболее общих принципах человеческого мышления позволяют определить начальные базовые параметры разрабатываемого модуля поиска и сделать выводы относительно значимости экспертной оценки поступающей извне информации. Язык, будучи феноменом человеческой деятельности и результатом человеческого мышления, выполняет ряд очень важных для адаптации человека и, следовательно, жизнеобеспечения социума прагматических функций. Понимание значимости этих функций приводит к усилению внимания учёных к аспектам, направленным на исследование в жизнедеятельности человека прикладного значения языковой системы. Одной из важных прагматических функций, выполняемых языком, является осуществление поиска информации во внешней среде. Представленная статья является продолжением ряда работ, посвящённых разработке модуля поиска информации как метода совершенствования узкопрофильного конфигуратора . Необходимость подобного исследования связана с пониманием того, что, будучи феноменом человеческой деятельности и открытой сложной системой, язык, реализуя когнитивные возможности человека, позволяет точно и чётко решать прикладные задачи разных сфер человеческой деятельности. Мало того, в большинстве случаев он является единственно возможным средством конструктивного и адекватного решения этих задач . Целью данного исследования является выявление ключевых параметров для формирования оптимального поискового запроса, реализующего генеральные поисковые алгоритмы модуля поиска информации, необходимого для поддержания в актуальном состоянии базы данных конфигуратора изделий машиностроения. Исследование имеет междисциплинарный характер и опирается на метод проблемно-ориентированного поиска . Предлагаемое исследование позволяет применить правила семантики, реализующие универсальные принципы оптимизации извлекаемой и получаемой извне информации , в конструировании системы конфигурирования изделий машиностроения. Создание изделий машиностроения требует формализации сложных объектов с целью возможности последующей корректировки созданных конфигураторов и их модификации. И в этом процессе особую роль играют формализованные данные языковой системы, являющейся вспомогательным средством поиска профессиональной информации. Преимущество универсальных систем автоматизации инженерной деятельности заключается в том, что они позволяют быстро и в большом объёме произвести расчеты и верифицировать выбранную инженером конструкцию. Однако при этом они не могут выполнить весь процесс конфигурации с нуля до завершающей фазы, поскольку оказываются не в состоянии разработать и предложить новую структуру изделия согласно заданным требованиям технического задания, требующим творческого подхода к процессу конструирования и не подлежащим формализации. Таким образом, с точки зрения технического подхода можно говорить исключительно о возможностях частичной автоматизации этой деятельности, поскольку человек и машина выполняют разные функции в процессе конструирования, существенно дополняя друг друга. Однако создание конфигуратора, являясь финальной стадией технической разработки, не является окончательным вариантом, предназначенным для неизменного использования. Изменение стандартов и появление новых возможностей использования деталей машиностроения приводит к необходимости пересмотра производства многих деталей, осуществления новых расчётов и пр. Прекращение пополнения информационной базы актуальной информацией неизбежно приводит к стагнации и к потере актуальности конфигуратора. В связи с этим остро ставится вопрос о необходимости постоянного пополнения имеющейся базы данных конфигуратора искомой предметной области, поиск новых, ранее невозможных и невостребованных вариантов, из потенциальных становящихся актуальными. Однако при лавинообразном росте информации необходимо вырабатывать методы и подходы, дающие максимально успешные результаты. Осуществление поиска новой информации и её привлечение является сложной, но выполнимой задачей. При разработке оптимального алгоритма и внедрении его в практику возможна существенная автоматизация пополнения базы данных новыми данными, а также привлечение новых знаний и их быстрое внедрение, оптимизация задач системы и создание широкой платформы для формирования опытной базы, в минимальной степени зависящей от опыта специалиста в данной области. В своей работе в качестве базы данных мы используем разработанный ранее классификатор редукторных систем. Этот классификатор является базой данных для синтеза редукторов средней и высокой степени сложности. Автоматизированные инструменты сбора информации позволяют сделать упор на обработку большого массива трудноохватываемой информации, однако при этом следует учитывать, что машина не способна адекватно оценивать значимость данных, поэтому на этапе отбора информации она в любом случае нуждается в помощи эксперта. При достижении достаточного показателя содержания данных конфигуратор можно считать приведенным к равновесному состоянию. Особенностью извлечения данных из информационных сред является высокая степень неопределенности результатов их взаимодействия, связанная с большой энтропией внешней среды и нестабильной упорядоченностью системы. Специфика искусственных систем заключается в том, что они имеют высокий уровень организации и, следовательно, по определению характеризуются эквифинальным состоянием - состоянием самоорганизации, определяемой лишь внутренней структурой самой системы и не зависимой от состояния внешней среды. Такие системы способны развиваться в сторону увеличения порядка и уровня сложности, что происходит за счет добавления и изменения в классификаторе, обслуживающем конфигуратор, данных. Все данные классификатора и конфигуратора, необходимые для работы с системой и с внешней средой, представлены на языке, и именно поэтому языковой параметр, обеспечивающий работу поисковых систем, является в этом процессе ключевым. Одним из основных современных источников знания является интернет, с одной стороны, предлагающий для анализа огромный массив информации, а с другой - дающий такой материал, который является крайне сложным для анализа и обработки. Сложность извлечения знаний определяется объёмом и неупорядоченностью поступающей информации, отсутствием её формализации, высокой и неконтролируемой скоростью её поступления, необходимостью перевода полученной и извлечённой из внешней среды информации в данные конфигуратора. Все эти проблемы напрямую связаны с особенностями превращения информации в данные языка, способами хранения этих данных и их использования. С целью извлечения из внешней среды актуальной информации в поисковых системах осуществляются запросы, направленные на поиск корректирующей - дополняющей, уточняющей и изменяющей - базу данных информации. При этом работа экспертов-машиностроителей с конфигуратором показала, что эксперты в целом в состоянии выявить возникающие проблемы, но не в состоянии определить приемлемые пути решения этих проблем, поскольку процесс усовершенствования конфигуратора связан с незнакомой для них экспертной областью - семантикой. Задача разрабатываемого алгоритма состоит в том, чтобы создать такие поисковые запросы, которые в максимальной степени позволят найти во внешней среде, извлечь из неё и оценить в соответствии со степенью достоверности и ценности релевантную информацию. Особую сложность в этом процессе составляют термины и понятия, относящиеся к разным сферам деятельности человека. Следовательно, эксперт должен заложить в модуль поиска такой алгоритм, который позволит отсеивать ненужные контексты, что сделать весьма сложно, поскольку с чисто формальной точки зрения омонимы, а речь идёт именно о них, имеют общий план выражения при различном плане содержания. Произвести оценку омонимичной информации в автоматическом режиме бывает непросто, а иногда и невозможно. промах, неудача, неполадка. Актуальным значением для исследуемой нами области будет третье значение. Лучшие цены и отличный ассортимент. В наличии. Применяется в комплекте с рулевыми... и аналогичные. Однако, как показала экспертная оценка, именно такая конкретизация позволяет получить наименее информативные данные при наибольшей точности тематического попадания. При этом полностью исключить ненужные тексты, появление которых связано с огромным разнообразием представленной в интернете информации, не представляется возможным. Следовательно, явление омонимии, имеющее место в любом естественном языке, является серьёзным препятствием на пути к созданию полностью автоматизированного, не требующего участия эксперта модуля поиска в составе конфигуратора. До какой-то степени поисковые системы могут самостоятельно выполнять поставленные задачи, и поэтому ими необходимо пользоваться, особенно в выявлении стандартных и типовых случаев. Однако особые условия машина выполнить не может, и именно в этом случае необходима экспертная оценка специалиста. Таким образом, следует сделать вывод, что полностью перейти на использование автоматизированных систем обработки информации невозможно, поскольку машина не в состоянии заменить мышление человека - тонкий инструмент осмысления действительности и конструирования картины мира, не подчиняющийся абсолютной стандартизации. А автоматизация, которая требуется от машины, это прежде всего стандартизация процесса, то есть отказ от нестандартных способов развёртывания информации. Однако в целом эффективность совершенствования конфигуратора изделий машиностроения зависит от принципа работы алгоритма, имеющего своей основой существующую базу данных конфигуратора и использующего лингвистические правила для выполнения задач, являющихся практически невыполнимыми для экспертов исходной профессиональной области. При этом подобный процесс оказывается свободно реализуемым прежде всего потому, что принципы построения системы конфигуратора не противоречат естественным процессам, протекающим в языке. При таком подходе информационный поиск выступает как инструмент пополнения базы данных информационной системы, что делает систему конфигуратора открытой, а следовательно, постоянно актуальной. Гольдфарб В.И., Главатских Д.В., Трубачёв Е.С. и др. Спироидные редукторы трубопроводной арматуры. Гольдфарб В.И., Ткачёв А.А. Оптимизационный подход к автоматизированному проектированию цилиндрических передач. Теория и практика. Структуризация сложных программных систем.

Ерешко Феликс Иванович, д-р тех. Технология такого дробления требует информационной совместимости потока данных по всей цепочке. У каждого звена такой цепочки существует кроме корпоративного также горизонтальное и вертикальное информационное взаимодействие, в частности, с государственными органами власти. Так, бурное, хаотичное развитие Интернет в нашей стране привело к тому, что каждое предприятие, каждый регион, отрасль создают свои сайты. При этом возникают большие интерфейсные проблемы при информационном обмене не только между отраслевыми системами, но и внутри отраслей. Данная проблема наносит ущерб на международную оценку наших Вузов. Качество преподавания за рубежом оценивается, в основном, спросом на выпускников вуза, их позициями на рынке труда. Минобрнауки для получения информации о трудоустройстве выпускников делает запрос в ПФР, но, поскольку у нас не интегрированы ИС ПФР и ГНИ, а ИНН и СНИЛС даются выпускникам только после устройства на работу, то в запросе фигурируют лишь ФИО. ПФР, соответственно, может сообщить лишь о том, устроен ли вообще выпускник, либо является он ИП. Соответственно, никакой карьерной динамики выпускников по отраслям ПФР сообщить не может, в результате, наши Вузы получают низкие оценки. Цель первой БД очевидна из названия. Цель второй - создание национального индекса цитирования (РИНЦ) с перспективой применения его для оценки результатов научной работы ученых или научных коллективов. Однако, направленность только на оценку результатов научных работ базы данных РИНЦ, а первую БД на учетную функцию, делает их невостребованными для широкого круга пользователей, желающих иметь удобную систему получения знаний. Постепенно приходит понимание о разрастающейся проблеме интеграции разнородных информационных ресурсов. Т.е. должно перерасти количество в качество, подобно появлению правил дорожного движения с ростом числа автомашин. Переход к интегрированным ИР в Российской Федерации осложняется рядом обстоятельств. До сих пор в России смотрят на Интернет, в основном, как на удобное средство визуализации. Хотя во всем мире Интернет рассматривается, как новая эволюционная ступень развития информационных систем поддержки принятия решений и управления. Если следовать логике Минасян К.А., то она говорила о двух последних условиях, а вот с первым у нас большие проблемы. Так, декан экономического факультета МГУ А.А. Аузан заявил о примитивности нашей экономики, которой не требуются инновационные технологии. Например, существует одна большая ущербность современного развития Интернет. У отдельных провайдеров есть только СУБД, которыми никто почти не пользуется. Во всем мире активное внедрение интегрированных информационных систем происходит в большинстве случаев на уровне корпораций, что связано с коммерциализацией развития Интернет. Аналогичную акцию Яндекс провел с сервисом Яндекс-такси. Дальше Яндекс переведет их на типовые сайты с общей БД у него, экономя и на сотрудниках. В банковской сфере интеграция также далеко продвинулась. Попытки договориться о некоторых стандартах на интерфейсы делаются. Единственное направление, в котором происходят интеграционные процессы за счет бюджетных средств, это образование, в частности, дистанционное обучение (ДО). Недалек тот день, когда ВУЗы должны перейти на типовые сайты. А это уже первый шаг к созданию единого информационного Интернет-Пространства научно-образовательных ресурсов. Деятельность Сетевого Университета будет направлена на совместную реализацию образовательных программ, подготовку преподавателей и ученых, проведение совместных научных исследований. Одна из причин объединения - отсутствие коммуникации между университетским сообществом и научными кругами. Он предлагал покрыть страну вычислительной сетью. Но вовсе не аналогом теперешнего Интернета. Все куда сложней. Сеть должна состоять из трех уровней. Соответственно - системы должны быть типовыми и интегрированными . Главная цель системы - вести постоянный учет и контроль за любой точкой в гигантской экономике страны. Понятно, что в такой ситуации человеческий фактор сводился к минимуму, а экономика становилась прозрачной и честной. На идеях Глушкова В.М. в ВИАПИ было создано Единое Интернет-пространство аграрных знаний (ЕИПАЗ), включающего интеграцию в единой реляционной БД информации о разработках, публикациях, консультационной деятельности, нормативно-правовой информации, дистанционном обучении, пакетах прикладных программ, базах данных, разработанных НИИ РАН, ВУЗами сельскохозяйственного профиля, предприятиями и другими организациями, занимающимися сельскохозяйственной тематикой . На следующих этапах должны были быть разработаны базы данных, пакеты прикладных программ, типовые модульные производственные, региональные, районные, территориальные, отраслевые и ведомственные информационные порталы, интегрированные между собой, с учетом многоцелевого использования. Неизвестно, было ли проведено моделирование ОГАС у Глушкова В.М., но ЕИПАЗ был подвергнут научной экспертизе на предмет принципиальной возможности создания полноценного единого информационного Интернет-пространства АПК путем математического моделирования возможных путей интеграции различных видов представления знаний. В модели были представлены три возможных варианта такой интеграции. При удачном поиске нужной информации в каталоге пользователь отсылается на сайт, хранящий полнотекстовую, либо более подробную информацию. Второй вариант отражает ситуацию, когда вся информация перенесена к единому провайдеру. В третьем варианте часть информации перенесена в виде каталогов, а часть полностью. Например, переносится такие виды представления данных, как публикации, разработки, нормативно-правовая информация, т.е. те виды, поиск по которым требует быстрого перебора всех сайтов. Поскольку большинство научных знаний еще только предстоит оцифровать, на что потребуются большие средства и время, а каналы связи и соответствующие программные средства совершенствуются, в том числе и в сторону увеличения мощности, год от года, то нет видимых технических ограничений на перенос всех знаний и информации, накопленных как научными организациями РАН, так и другими организациями, к одному провайдеру. ЕИПАЗ позволит значительно сократить затраты на разработку и сопровождение как сайтов, так и программного обеспечения. Результаты моделирования вселяют также уверенность в возможность разработки типовых сайтов, входящих в ЕИИПРФ. В процессе работы над ЕИПАЗ пришло понимание, что ЕИПАЗ должен быть интегрирован в единое информационное Интернет-пространство страны (ЕИИПРФ). Вообще говоря, разумней и эффективней было бы, если бы Минкомсвязи РФ инициировал разработку типовых производственных, региональных, отраслевых и ведомственных информационных ИС, порталов многоцелевой направленности, интегрированных между собой по формату данных, по классификаторам, что привело бы к значительному повышению эффективности использования информационного ресурса. Эти мероприятия должны сопровождаться разработкой единой системы сбора и анализа статистической и учетной отчетности, разработкой унифицированных производственных типовых информационно-управляющих систем, информационно-вычислительных систем в науке и образовании, типовых информационно-управляющих систем для управления транспортными, логистическими, энергетическими и другими инфраструктурными системами. Это и была бы структура ЕИИПРФ. ЕИИПРФ же предполагает такую архитектуру, которая бы учитывала потребности и возможности большинства информационных систем и потребителей информационных ресурсов.

Телепнев Павел Федорович, подполковник полиции, адъюнкт. Рассмотреть оперативно-розыскную деятельность как систему. Установить особенности взаимодействия оперативно-розыскной деятельность как системы с другими системами, а именно объективной реальности и уголовным судопроизводством. Вывести закономерности получения и использования оперативно-розыскной информации. Применяемые методы исследования. С помощью общенаучных методов познания системного подхода разработана модель получения и использования оперативно-розыскной информации. С использование системного мышления установлены элементы системы оперативно-розыскной деятельности, которые участвуют в процессе получения и использования оперативно-розыскной информации. Метод информационного подхода позволяет изучить взаимосвязь системы оперативно-розыскной деятельности с другими системами, так и отдельных их элементов. Разработана модель получения и использования оперативно-розыскной информации. Из модели следует что оперативно-розыскная информация получается системой оперативно-розыскной деятельности из внешней среды, объективной реальности. Оперативно-розыскная информация используется как внутри системы оперативно-розыскной деятельности, так и внешними потребителями. Установлено, что система оперативно-розыскной деятельности по отношении к системе внешних потребителей оперативно-розыскной информации выполняет функции по получению информации из внешней среды объективной реальности. Выявлены основные закономерности оперативно-розыскной информации. Возможность последующего использования научной работы. Результаты научной работы целесообразно использовать для дальнейших исследований процессов возникающих между субъектами оперативно-розыскной деятельности и уголовным судопроизводством, в результате передачи и использования оперативно-розыскной информации в уголовном судопроизводстве. Также будет способствовать развитии теоретических исследований в области оперативно-розыскной деятельности. Практическое значение. Установленные закономерности оперативно-розыскной информации возможно применять при разработке нормативно-правовых актов, составления методических рекомендаций для практических работников оперативных и следственных подразделений. Так, одну внешнюю систему можно назвать объективной реальностью, из неё система ОРД получает информацию, вторую - системой внешних потребителей, из названия которой следует, что она является внешним потребителем оперативно-розыскной информации. Каждая из этих систем состоит из определенных элементов, имеющие определенные качественные характеристики присущи только в одной из систем. Следовательно, можно утверждать, что одна из функций системы ОРД - это обеспечение передачи информации от системы объективной реальности к системе внешних потребителей. Автор статьи ограничится установленными внешними потребителями оперативно-розыскной информации и всего в системе внешнего потребления будет рассматривать четыре элемента. Таким образом система ОРД взаимодействует с четырьмя элементами системы внешних потребителей оперативно-розыскной информации. Таким образом установлены два элемента, через которые происходит воздействие на объективную реальность, а именно на преступление как событие прошлого и настоящего. Данное воздействие производится с целью получения информации, которая при поступлении в систему ОРД является первичной. Воздействие на элементы оперативный сотрудник может осуществлять или непосредственно, или опосредованно, т.е. через кого-то, которое зависит от ситуации воздействия. Получаемая информация оперативным сотрудником от указанных элементов, несет в себя знания о преступлении, как событии в прошлом, так и в настоящем. Полученная оперативным сотрудником из системы объективной реальности является первичной, и она оценивается, на возможность ей использования в системе ОРД. После оценки полученной информации оперативный сотрудником, её фиксирует на материальном носителе, которым является документ. Таким образом, информация, которая нашла отражение в документах, может назваться оперативно-розыскной информацией, т.к. она начинает использовать самой системой ОРД. Ещё одним элементом системы ОРД является документ. Основная задача документа - это передача информации во времени и пространстве. Документ в ОРД имеет свои функции. В документе можно выделить внешние и внутренние функции. Функции документа принято разделяются на общие и системные. Общие функции документа - это такие функции, которые присущи всем документам в ОРД. К системным функциям документа относятся те, которые документ получает в рамках определенной системы. Коммуникативная функция документа в ОРД предназначена для передачи оперативно-розыскной информации во времени и пространстве. Передача информации осуществляется как между субъектами ОРД, так и субъектам, которые она обеспечивает, т.е. осуществляет коммуникацию межсубъектных отношений. Познавательная функция документа в оРд проявляется в том, что информация, содержащаяся в документе, несет определенные знания об объекте познания, который изучает ОРД в внешней системе объективной реальности. Управленческая функция документа в ОРД присуща лишь определенным видам документов, создаваемых в результате осуществления ОРД с целью управления в управленческой деятельности. К таким документам в ОРД можно отнести приказы, распоряжения, планы, протоколы служебных совещаний и заслушивания хода работы и т.д. Отличительной особенностью этих документов является принятие определённого управленческого решения, на основе оперативно-розыскной информации. Правовая функция документа в ОРД проявляется в тех документах, которые используются как результат ОРД, и предназначены для использования только системой внешних потребителей. Рассмотренные выше функции документа в ОРД, являются его внешними свойствами. К внутреннему свойству документа относится информационная функция, основная задача которой передача информации, отраженной в документе во времени и пространстве. Оформленную информацию в виде документа, можно рассмотреть, как знание, полученные оперативным сотрудником об окружающей его объективной реальности, т.е. о преступлении. На основании знаний о преступлении оперативный сотрудник принимает решение, как использовать полученную информацию, для внутреннего использования или передать их внешним потребителям. Основное назначение оперативно-розыскной информации в системе ОРД это подготовка и, проведение оперативно-розыскных мероприятий, а также организации работы с лицами, оказывающих содействие, органам осуществляющих ОРД. Внешнее использование оперативно-розыскной информации предназначено только для элементов системы внешнего потребления. Последний элемент в системе ОРД в рассматриваемой модели получения и использования оперативно-розыскной информации - это руководитель органа, осуществляющего ОРД. Указанная функция руководителя обеспечивает контроль за использование оперативно-розыскной информации как внутри системы ОРД, так и внешними потребителями. Философы обратили внимание на этот закон и доказали, что он имеет философскую всеобщность. Данный всеобщий закон информации необходимо применять к процессу получения информации из внешней системы объективной реальности оперативным сотрудником при осуществлении им своей практической деятельности. Таким образом практическая деятельность оперативно сотрудника направлена на решение задач для достижения целей ОРД. В ходе решения задач, оперативный сотрудник получает разнообразную информацию, которая подвергается оценке и анализу, в соответствии с её ценностными свойствами, т.е. на сколько она способствует достижению цели. Если полученное разнообразие информации способствует достижению цели, то это считается тем необходимым разнообразием информации. В случае невозможности достижения цели, оперативный сотрудник продолжает осуществлять свою практическую деятельность для получения новой информации. Этот процесс может повторяется до тех пор, пока цель не будет достигнута или получено обоснование, что в определенный момент времени, цель не достижима. Следовательно, оперативный сотрудник в ходе своей практической деятельности получает необходимое разнообразие информации, которое необходима для достижения цели. Информация, получаемая оперативным сотрудником, которая отвечает ценностному свойству, фиксируется в документах и находит свое отражение внутри системы ОРД. Применительно к системе ОРД это будет означать, что оперативный сотрудник для получения более точной детальной информации, будет стремится к увеличению количества получаемой информацию, которая отражает лишь несущественные и второстепенные детали. Такое действие приведет только к увеличению количество информации, так как она обеспечит только лишнюю избыточность. Излишняя точность может принести только вред, так как увеличивает время и усложняет процесс принятия решений. Следовательно, оперативный сотрудник из внешней среды объективной реальности получает не всю информацию, а лишь ту, которая наиболее существенная и может содействовать правильному принятию решения при осуществлении ОрД. Используя принцип максимума при получении информации позволяет оперативному сотруднику отобрать такое максимальное количество информации, которое необходимое для эффективного решения её задач. Следовательно, в документе ОРД отражается не вся информация, которую получает оперативный сотрудник, а лишь ту, которая будет способствует эффективному решению задач ОРД. Система ОРД является закрытой тогда, когда внутри себя обрабатывает оперативно-розыскную информация. Открытая - это когда выполняет функцию по представлению оперативно-розыскной информации внешним потребителям. Как указывалось, выше, при осуществлении своей практической деятельности оперативный сотрудник из внешней среды получает информацию, которая в системе ОРД превращается во внутреннюю и находит свое отражение в документах. В дальнейшем полученная информация начинает обрабатываться в внутри системы ОРД, где происходит ее оценка в соответствии с возможностью достижения целей. Процесс превращения внутренней информации во внешнюю происходит путем тиражирования, копирования внутренней информации. Обобщенный закон сохранения информации применительно к оперативно-розыскной информации позволяет установить следующую её закономерность. Информация, которая отражена в документе ОРД передает информацию из внешней среды, об объекте познания ОРД, которым является преступление, как событие в прошлом, так и в настоящем и все, что связано, предшествует и сопутствует ему, другой внешней среде, а именно внешним потребителям оперативно-розыскной информации, и в ходе передачи она не изменятся. Закон конечной информации позволяет утверждать, что информация в ОРД конечна, так как любая информация конечна. Таким образом установленные закономерности оперативно-розыскной информации, позволяют утверждать, что конечным продуктом ОРД является информация и она же является результатом этой деятельности. В заключение статьи, хотелось бы отметить, что изложенный материал позволит теоретических сформулировать и обосновать информационную концепцию результатов ОРД, которая в настоящее время активно обсуждается в научных кругах. Также, автор статьи предполагает, что использование сформулированных закономерностей оперативно-розыскной информации позволит эффективно решить существующую теоретическую проблему, представления и использования результатов ОРД в другие отрасли, а именно уголовное судопроизводство и налоговый орган.

Мазур Сергей Филиппович, д-р юрид. наук, профессор. Вся управленческая деятельность в России, осуществляется с помощью документов, которые в то же время являются источником, результатом и инструментом данной деятельности. В соответствии с последним электронный документ - документированная информация, представленная в электронной форме, то есть в виде, пригодном для восприятия человеком с использованием электронных вычислительных машин, а так же для передачи по информационно-телекоммуникационным сетям или обработки в информационных системах. Использование электронных документов требует законодательного обеспечения их юридической силы, то есть установления порядка их удостоверения, а также защиты от искажений в процессе электронного обмена. Исходя из этого, в современном законодательстве принимаются попытки организации определённых условий для применения в этих целях технологии электронной подписи. Таким образом, электронный документооборот - это реальность, с которой в настоящее время сталкивается практически каждая организация, предприятие или учреждение, которое ведёт активную и объёмную работу с различного рода документацией. Он осуществляется посредством информационных систем, компьютерных сетей, интернета, электронной почты и множеством других информационно-технических средств. В настоящее время автоматизировать работу с документами стараются не только коммерческие предприятия, но и государственные структуры. Быстрое развитие систем электронного документооборота позволяет подобрать любой организации подходящую систему. Существуют десятки программных продуктов, в той или иной степени автоматизирующих управление документами. Взаимодействие систем управления документами. По источникам и формам представления, поток документооборота весьма многообразен. Идея смешанного электронно-бумажного документооборота лежит в основе концептуального подхода, предусматривающего поэтапное расширение сферы применения электронных документов. Представленная концепция является особо важной с учетом того, что в настоящее время разные организации и предприятия находятся на различных стадиях введения и использования технологий электронного документооборота. Но полностью отказаться от бумажного документооборота не получится в силу ненадёжности электронных средств обработки документов. Что касается подлинника документа, в электронном документообороте его нет (поскольку подлинник электронного документа - это набор нулей и единиц). В реальности же мы получаем именно электронную копию документа. Эти параметры обратно пропорциональны друг другу - в зависимости от решаемых задач, стоит находить оптимальное соответствие и выбирать качественный носитель информации. На выбор носителя воздействует и срок хранения информации. Нормативная и методическая базы хранения электронных документов в данное время находятся в зарождающемся виде. Основные компоненты. Взаимодействие систем управления документами. Основные компоненты. У любого электронного носителя информации присутствует срок службы и для решения данной проблемы следует использовать разные стратегии и средства. Концептуально эти стратегии и средства можно разделить на три основных вида деятельности, которые совместно образуют фундамент любой стратегии долговременной сохранности. При перезаписи информации с одного носителя на другой существует возможность её модифицировать, не оставляя никаких физических следов. Но данные также уязвимы в процессе переноса с одного носителя на другой. Если система даст сбой или даже произойдёт обычный скачок напряжения, часть информации или вообще вся, может удалиться или попросту сгореть один из носителей. В будущем управленческий документооборот будет, по нашему мнению, электронно-бумажным, с точки зрения состава документов, но с ростом их электронной составляющей. Вместе с тем электронный документооборот уже сейчас становится важной частью управленческой деятельности любой организации. Однако вероятны разнообразные вариации совмещения элементов электронного и бумажного документооборота. Спрос, как известно, рождает предложение и в настоящее время на рынке представлено масса систем, как отечественных, так и зарубежных. Приемлемой законодательной базы для работы с электронными документами почти нет. Электронный документооборот является производной от традиционного документооборота. Обязательные задачи, которые должна решать и обеспечивать любая система электронного документооборота - это непосредственная работа с регистрационными карточками, контроль исполнения, ввод и вывод документов, их поиск, а также организация защищённой работы в сетевом режиме. В данное время в большинстве организаций документооборот остаётся в бумажной форме, несмотря на то, что организации стараются переставить, если не весь, то большую часть документооборота на автоматизированные системы. Однако данное решение подойдет не любой компании и его не так легко осуществить. К сожалению, пока возможность электронного документооборота ограничена законодательно, да и пользователи к такому режиму пока не готовы. Рассмотрим плюсы и минусы электронного документооборота. Информационные безбумажные технологии облегчают процесс управления данными. Исходя из них, образуются основы для решений, которые обеспечивают автоматизированный и централизованный обмен информацией и извлекаются необходимые данные из всех доступных источников. Те, до кого документ будет доходить в неэлектронном виде, смогут только ознакомиться с ним. Для участия в работе над документом, даже простым визированием или обслуживанием, требуется наличие персонального средства вычислительной техники, который имеет доступ к Системе электронного документооборота (СЭД). одном информационном пространстве. Исходя из этого, возрастает скорость обработки документов внутри предприятия. Электронный документооборот стоит на порядок выше обычного в силу того, что его проще защитить от несанкционированного доступа. В современных системах используется шифрование данных, которое препятствует утечке информации. В зависимости от квалификации работника производительность возрастает и снижается вероятность ошибок в обработке документов. От внедрения СЭД выигрывает и бюджет организации, поскольку экономятся средства, затрачиваемые в прошлом на расходные материалы, оплату служб почтовой и курьерской доставки, ксерокопирование материалов, уменьшаются трудозатраты. Так, электронная подпись позволяет заменить традиционные печать и подпись, гарантируя авторство и неизменность документа после его подписания. С ее помощью можно подписать любую версию электронного документа, фиксируя и сохраняя информацию о том, кто и когда поставил подпись. Электронной подписью может пользоваться лишь её владелец, у которого есть сертификат ключа подписи. Срок использования электронной подписи не более десяти лет. Если, например, доверенность всегда подписывается усиленной квалифицированной цифровой подписью, нотариально заверенные копии документов заверяются усиленной квалифицированной цифровой подписью нотариуса, а если требование нотариального заверения отсутствует, копии документов могут заверяться простой электронной подписью. Электронная подпись является полноценной заменой рукописной подписи. Она обладает полной юридической силой согласно законодательству РФ. Простая электронная подпись подтверждает факт формирования подписи при помощи логина и пароля. Как таковая, криптографическая электронная подпись в данном случае не используется. Усиленная неквалифицированная подпись создается с помощью криптографических средств, но для формирования подписи также можно использовать сертификат, выданный в неаккредитованном удостоверяющем центре. Данная подпись подтверждает факт формирования подписи определённым лицом и неизменность документа с момента подписания. Усиленная квалифицированная электронная подпись создается с помощью подтвержденных ФСБ криптографических средств и имеет сертификат от аккредитованного удостоверяющего центра, выступающего гарантом подлинности подписи. Электронный документ, подписанный данной подписью, во всех случаях приравнивается законодательством к бумажному документу с собственноручной подписью. Квалифицированная подпись признается действительной до тех пор, пока решением суда не установлено иное. Перечисленное выше лишь малая часть того, что поможет более быстрому развитию электронного документооборота и переходу на более продвинутую ступень в использовании и работе с электронными документами. Достаточно продолжительное время физические характеристики электронных документов были предметом критики противников безбумажных систем документооборота. Однако правильная организация электронного документооборота в организации способствует росту эффективности, рационализации управления электронными документами, так и в целом деятельности всей организации. Организация электронного документа и появление системы электронного документооборота, является современным требованием в быстром переносе управленческих решений и умении сохранять в легкодоступном виде информационную составляющую подобных решений. Но стоит отметить, что при всех плюсах электронного документа и электронного документооборота не стоит окончательно отказываться от бумажного документа, необходимо избегать крайностей. Таким образом стоит сказать, что в настоящее время еще не разработана достаточная законодательная база для работы с электронными документами. На данный момент бумага остаётся более универсальным хранителем информации. Создание действенной системы управления является сегодня ключевой проблемой большинства отечественных организаций и предприятий и всё больше организаций понимают, что их эффективная работа, улучшение информационно-документационного обслуживания сферы управления, повышение производительности и качества работы управленческого аппарата в целом невозможны без внедрения современных технологий и специального программного обеспечения. Стремительное развитие и переход на работу с электронными документами является одним из главных факторов эволюции в качественном и быстром делопроизводстве. В чистом виде электронного документооборота в настоящее время не существует и сложно представить, будет ли оно в дальнейшем таковым. В результате создания глобальных компьютерных сетей произошёл переворот в области передачи и распространения информации. В этой связи чрезвычайно важным представляется обращение авторов к изучаемой ими теме. Особенный интерес вызывает подробная правовая характеристика электронного документа, электронного документооборота, делопроизводства и различных видов электронной подписи. Авторами рецензируемого исследования также раскрываются требования, предъявляемые к электронному документообороту и к его внедрению в практику, а также требования по обеспечению долговременной сохранности электронных документов. В заключении работы авторы делают полезные обобщенные выводы, основанные на положениях, изложенных в рецензируемой научной статье. В силу сказанного, вышеуказанная научная статья достойна быть опубликованной в журнале, рекомендованном ВАК Минобрнауки России. Заведующий кафедрой Российского государственного Университета туризма и сервиса, доктор юридических наук, профессор А.А. Магомедов

Предлагаемая концептуальная модель может использоваться для решения задач интеллектуальной информационной поддержки управления морским (акваториальным) пространственным планированием региональных морехозяйственных комплексов. Дана характеристика проблематики морского пространственного планирования в АЗРФ на примере Мурманской области, представлены состав и структура модели в виде теоретико-множественных отношений. концептуальная модель предметной области, морское пространственное планирование, Мурманская область, морехозяйственная деятельность. В последние годы значение Арктики для социально-экономического развития Российской Федерации продолжает неуклонно возрастать. дальнейшее развитие и исследование Арктической зоны Российской Федерации (АЗРФ) не может осуществляться в отрыве от развития новых информационных технологий и повышения эффективности их использования в различных сферах хозяйственной деятельности. В данной статье представлена часть работ, направленных на создание подходов к решению задач разработки научно-методических основ управления морским пространственным планированием развития морехозяйственных комплексов европейской части Арктической зоны Российской Федерации на основе интеллектуальных информационных технологий (на примере морехозяйственного кластера Мурманской области). Этим же документом вводится и система мер стратегического планирования социально-экономического развития Арктической зоны РФ и обеспечения национальной безопасности России. Арктическая зона Российской Федерации, кроме прочего, характе-ризируется значительным экономическим потенциалом, который в настоящее время еще полностью не раскрыт. В российской Арктике сосредоточены крупные разведанные запасы углеводородов, металлов и другого ценного минерального сырья. Также большое значение для экономики страны имеют биологические ресурсы и транспортные коридоры северных морей. Значительная часть военного потенциала страны также располагается в северных и арктических широтах. Кроме того, отсутствие системы планирования морехозяйственной деятельности может пагубно сказаться на экологической ситуации и биоразнообразии региона. Для решения этих проблем можно использовать подход на основе морского пространственного планирования (МПП). Морское пространственное планирование - это процесс, позволяющий объединить множество морепользователей из различных сфер деятельности для принятия обоснованных и согласованных решений относительно того, как наилучшим образом использовать морские ресурсы. С его помощью можно учесть кумулятивный эффект, оказываемый на окружающую среду различными морепользователями, предупредить и минимизировать возможные конфликты среди морепользователей, осуществляющих свою деятельность в одном и том же районе. Большое количество субъектов экономической и иной деятельности в морских акваториях и прибрежных зонах (стейкхолдеров), а также сложность затрагиваемых морехозяйственной деятельностью био-социо-экономических систем делает актуальной задачу системного представления состава и отношений разнородных объектов, так или иначе ассоциированных с рассматриваемой деятельностью. В качестве инструмента подобного представления в работе предлагается использовать сформулированную в терминах теоретико-множественных отношений концептуальную модель предметной области. При разработке концептуальной модели предметной области (КМПО), учитывающей интересы стейкхолдеров, осуществляющих морехозяйственную и смежные виды деятельности авторы руководствуются основными положениями системного подхода и системного анализа, рассматривая объект управления как систему . Предлагаемая КМПО необходима для обеспечения технологической основы решения задач интеллектуальной информационной поддержки по управлению морским (акваториальным) пространственным планированием развития морехозяйственных комплексов Мурманской области. Кроме того, многие из них не учитывают специфику АЗРФ, что затрудняет их адаптацию и применение в специфических условиях Арктики. Таким образом, возникает актуальная научная проблема разработки научно-методических основ МПП уровня региона, как сложной социально-экономической системы, существующей в быстро меняющейся внешней среде. Возможность использования различных видов ресурсов, сосредоточенных на одной территории потенциально ведет к появлению противоречий (конфликтов) стейкхолдеров, что, в свою очередь, пагубно влияет на общее социально-экономическое развитие области. В данной ситуации, эффективное решение задач морского (аквато-риального) пространственного планирования, обеспечивающего планомерное и согласованное развитие кластеров как цельных социально-экономических систем, связано с необходимостью оперативной обработки огромного количества разнородной информации экспертами из различных предметных областей. Эффективность процессов управления сложными социально-экономическими объектами, такими как морехозяйственный кластер Мурманской области, часто связана не только с необходимостью сбора и переработки больших объемов разнородной информации, но и с построением и реализацией прогнозных моделей, обеспечением оперативной и адекватной реакции системы управления на изменения во всех составляющих объекта управления и во внешней среде. Для обеспечения адекватного решаемым задачам уровня обработки информации необходимо использовать новейшие интеллектуальные информационные системы и технологии. Таким образом, информационное обеспечение управления морской деятельностью, основанное на принципах морского пространственного планирования, является важной практической задачей, требующей научного обоснования и методологического обеспечения. В данной работе под морехозяйственным кластером Мурманской области понимается совокупность размещенных на ограниченной территории предприятий и организаций, представляющий собой непосредственных участников кластера, и связанных с их деятельностью организаций, которая характеризуется наличием объединяющей их деятельности в одной или нескольких отраслях (видах экономической деятельности), механизма координации этой деятельности и кооперации участников кластера, синергетического эффекта, выражающегося в повышении экономической эффективности и результативности деятельности участников кластера за счет высокой степени их концентрации и кооперации. В данном контексте непосредственные участники кластера, и связанные с их деятельностью организации можно назвать совокупностью стейкхолдеров кластера. С точки зрения моделирования, морехозяйственный кластер Мурманской области можно воспринимать как большую и сложную систему, в рамках которой осуществляют взаимодействие объекты различной природы. Важно отметить, что ни типы взаимодействия, ни природу объектов, ни их количество в такой системе нельзя установить заранее полно, точно и однозначно. Другими словами, система моделирования и, соответственно, модель, могут меняться в процессе моделирования. При этом, различные эксперты, участвующие в процессе моделирования такой системы, могут давать несовпадающие или противоречивые данные о системе. Это является следствием того, что каждый эксперт рассматривает систему сквозь призму собственного профессионального опыта и, свойственного только ему, уникального индивидуального информационного бэкграунда. Естественно, что при попытке объединить, интегрировать для целей моделирования данные, полученные от экспертов из разных предметных областей, возникает несогласованность элементов модели и связей между ними. В этой связи, для осуществления корректного моделирования, важно иметь возможность интеграции разнородных и, возможно даже противоречивых данных, полученных из различных источников. Обеспечить такую возможность могут формальные методы представления информации, ограничивающие возможные интерпретации знаний и данных, полученных от экспертов из разных предметных областей. Одним из широко применяемых методов для создания формализованных спецификаций предметной области является метод концептуального моделирования . Рассмотренные выше проблемы делают разработку и совершенствование методов построения, инструментальных средств и самих концептуальных моделей предметной области крайне важной задачей, решение которой необходимо для последующего создания технологических и научно-методических основ и инструментария решения задач интеллектуальной информационной поддержки по управлению МПП для развития море-хозяйственных комплексов европейской части АЗРФ. Причем, разрабатываемые методы и средства должны обеспечивать широкому кругу пользователей поддержку как при разработке моделей, так и при дальнейшем их использовании и модификации. Элементы этого множества представляют основных морепользователей и другие заинтересованные стороны (например, региональные и федеральные органы власти, экологические организации и др.). Элементам этого множества соответствуют некоторые определенные, ограниченные пространства в прибрежной зоне, акваториях и открытом море для ведения хозяйственной или иной деятельности. Эти пространства характеризуются различными параметрами, основными из которых являются их координаты (границы) и располагающиеся в их пределах ресурсы. Под ресурсом понимается любые объекты хозяйственной или иной деятельности на рассматриваемой территории, а также объекты, на которые данная деятельность оказывает прямое или опосредованное воздействие. Прежде всего, это природные ресурсы, определяемые как совокупность объектов и систем живой и неживой природы, компоненты природной среды, используемые в процессе деятельности и их производные. Частным примером таких ресурсов могут служить биологические ресурсы (рыба и прочие гидробионты), газовые и нефтяные месторождения, рекреационные ресурсы и др.). Атрибуты позволяют идентифицировать конкретный элемент множества, его тип, пространственное расположение, и другие важные свойства. То есть, стейкхолдера интересует только право монопольного использования области морехозяйственной деятельности в случае удовлетворения его претензий. То есть, стейкхолдер удовлетворится правом совместного использования области морехозяйственной деятельности в случае удовлетворения его претензий. То есть, стейкхолдер удовлетворится правом совместного использования ресурса в случае удовлетворения его претензий. В данном контексте, под площадью морехозяйственной области понимается множество всех точек этой области, ограниченное в географическом пространстве. То есть в данной области морехозяйственной деятельности никакой другой стейкхолдер не может осуществлять никакой деятельности. В табл. представлены свойства определенных в КМПО отношений, потенциально значимые в контексте процедур логического вывода. В концептуальной модели описаны состав и структура субъектов и объектов морехозяйственной деятельности в регионе, что обеспечивает возможность ее использования в качестве формальной основы решения задач интеллектуальной информационной поддержки управления морским (акваториальным) пространственным планированием развития морехозяйст-венных комплексов. Формализация КМПО обеспечивает возможность автоматизации работы с моделью - от реализации процедур анализа полноты и непротиворечивости коллективных знаний, представленных экспертами, до проектирования и формирования исполнительной программной среды моделирования. В системы моделирования могут быть интегрированы как уже существующие и хорошо зарекомендовавшие себя, так и относительно новые решения. Выбор конкретного метода и средств моделирования зависит от глубины, полноты и природы представленных в концептуальной модели знаний . Рассмотрена задача разработки научно-методических основ управления МПП для интеллектуальной информационной поддержки развития море-хозяйственных комплексов европейской части АЗРФ (на примере море-хозяйственного кластера Мурманской области). Обоснована необходимость создания концептуальной модели предметной области для обеспечения технологической основы решения задач интеллектуальной информационной поддержки по управлению морским (акваториальным) пространственным планированием развития морехозяйст-венных комплексов Мурманской области. Разработана концептуальная модель предметной области, учитывающая интересы заинтересованных сторон (стейкхолдеров), осуществляющих морехозяйственную и иные виды деятельности в морехозяйственном кластере Мурманской области. Модель представляет собой формализованное описание качественного состава субъектов и объектов морехозяйственной деятельности региона и отношений между ними. Концептуальная модель предметной области может быть использована для прогнозирования и моделирования процессов управления социально-экономического развития био-социо-экономических систем морехозяйственного кластера Мурманской области с целью синтеза приемлемых для всех заинтересованных сторон пространственных планов морепользования и обеспечения оперативной и адекватной реакции системы управления на изменения составляющих объекта управления и внешней среды.

Создание корпоративной информационной системы (КИС) является сложной организационно-технологической задачей. Реализация этой задачи имеет несколько составляющих, без осознания роли каждой из них невозможно правильно осуществить планирование и организовать реализацию данного проекта. Важность создания технического и программного обеспечения КИС осознана достаточно давно и не требует особых обоснований, значение же такого фактора, как информационное обеспечение при создании и внедрении КИС бывает недооценено. Таким образом, информационное обеспечение предопределяет не только конечный результат функционирования КИС, но и оказывает существенное значение на реализацию бизнес-процессов организации при автоматизированной обработке. Переход от ручной к автоматизированной технологии обработки данных в корпоративном управлении предполагает полное и детальное описание объектов управления, то есть используемых данных, процедур их обработки и бизнес-процессов функционирования корпорации. Всё это, так или иначе, завязано на информационное обеспечение КИС. Информационное обеспечение, в части нормативной базы и классификаторов, во времена СССР разрабатывалось в Госстандарте и отраслевых институтах и было предназначено для использования во всех организациях страны. В настоящее время большинство классификаторов разработки прежних лет безнадёжно устарели. Система же отраслевых классификаторов и другой отраслевой нормативно-справочной информации вообще практически перестала существовать вместе с ликвидацией соответствующих ведомств. Прежний багаж информационного обеспечения оказался в значительной степени растерян. Для этого имелось множество причин. В-третьих, неоднократно изменялись правила бухгалтерского и налогового учёта и отчётности, что привело к смене программно-информационной средств обеспечения этих процессов, а они затрагивают все стороны деятельности коммерческих предприятий (организаций). Отсутствие координации технической и информационной политики даже на предприятиях одной отрасли привело к необходимости каждому предприятию вести собственную разработку информационного обеспечения, которое в итоге стало несовместимым с другими. Информационное обеспечение корпорации отражает текущее её состояние и ориентировано на решение стоящих перед ней задач. Для создания автоматизированной корпоративной информационной системы должна быть проанализирована и описана вся циркулирующая в системе информация. Решение указанных выше проблем и определяет эффективность создания и сопровождения информационного обеспечения КИС. Сложность создания единых автоматизированных классификаторов (словарей) корпорации определяется рядом организационных и профессиональных требований, выполнение которых приводит к положительному результату. Во-первых, важность и сложность данной работы должна быть осознана и поддержана руководством корпорации, включая выпуск соответствующих приказов с указанием этапов работ , назначением ответственных и сроков реализации. Во-вторых, работу по созданию единых корпоративных классификаторов (словарей), как показывает практика, не могут выполнить самостоятельно работники функциональных подразделений, которые являются пользователями данной информации, параллельно со своей основной деятельностью. Для создания корпоративных классификаторов (словарей) необходимо привлекать специалистов достаточно широкого кругозора, готовых вникнуть в специфику каждого подразделения и способных объединить противоречивые интересы разных подразделений корпорации. Данные специалисты должны быть, как минимум, освобождены от другой работы на период создания классификаторов. В-третьих, организация хранения и ведения автоматизированного классификатора (словаря) требует профессионального подхода, знаний и навыков проектировщиков автоматизированных систем. В-четвёртых, для сопровождения, то есть ведения и развития, системы единых автоматизированных корпоративных классификаторов (словарей) должна быть создана специализированная служба, выполняющая указанные функции в соответствии с утверждённым регламентом. Применение единых корпоративных классификаторов не отрицает в принципе применение для решения локальных информационных задач (внутризаводских, отдельных подразделений, отдельных функций) собственных классификаторов. Всегда возникает в дальнейшем сложность с возможным информационным обменом между корпоративной и локальной задачами. В реальной жизни корпоративное информационное обеспечение строится не на пустом месте. Такой естественный путь создания корпоративного информационного обеспечения позволяет учесть специфику производственной деятельности корпорации, но сопровождается определёнными трудностями. Так, например, необходимо преодолеть противоречия различного подхода к классификации одного и того же объекта классификации на разных заводах, обеспечить переход от используемой классификации к общероссийским и международным классификаторам и другое. Следующим принципом построения корпоративного информационного обеспечения является определение сферы его применения. Третий принцип касается технологии ведения классификаторов (словарей). Возможны несколько вариантов реализации указанной технологии. Первый и наиболее предпочтительный связан с централизованным ведением информационного обеспечения. В этом случае оперативность внесения изменений и достоверность информации обеспечиваются максимальным образом, но проблемы удалённого применения для корпораций, предприятия которой разделены нередко несколькими часовыми поясами, становятся весьма значительными. При децентрализованном ведении, когда разные классификаторы или разные разделы одного классификатора ведутся разными территориально удалёнными организациями на передний план выходят проблемы поддержания актуальной версии единого классификатора. Каждый из перечисленных подходов может быть реализован традиционным ручным способом, а может быть реализован на основе современной информационной технологии. Выбор каждого из перечисленных выше принципов определяется конкретными условиями и ограничениями. Об эффективности принятых в конкретном случае решений можно объективно судить только после реализации и учёте всех особенностях проекта. Для создания системы единых классификаторов компании был положен смешанный принцип их формирования. Работы по созданию системы корпоративных классификаторов (словарей) велся двумя этапами. На первом этапе был проведён анализ используемых на заводах классификаторов. Анализ показал различие в подходах к классификации на разных предприятиях, но позволил учесть особенности информационного обеспечения заводского уровня. На втором этапе с учётом потребностей корпорации в решении информационных задач осуществлялось создание системы единых корпоративных классификаторов (словарей). Применение системы единых корпоративных классификаторов не отрицает возможности использования локальных классификаторов, но накладывает требование возможности перехода от кодов локальных классификаторов к кодам корпоративных. При этом должна быть обеспечена преемственность классификаторов (словарей), то есть переход от использования (кода) одного классификатора к использованию (кода) другого классификатора. Задачи, решаемые в корпорации с применением корпоративных классификаторов (словарей), должны быть определены и приведены к единой технологии взаимодействие с автоматизированной системой поддержки классификаторов (словарей). Технологию создания и ведения автоматизированных классификаторов (словарей) можно чётко разделить на два отдельных этапа. Первый этап связан с созданием классификатора (словаря). Второй этап связан с организацией использования системы автоматизированных классификаторов (словарей) в решаемых информационных задачах и поддержания указанной системы в актуальном состоянии. Данный этап предполагает разработку процедур обращения из информационных задач к системе автоматизированных классификаторов (словарей), а также отработку автоматизированного регламента ведения классификаторов (словарей) при добавлении (корректировке) понятий. Реализация регламента ведения системы классификаторов (словарей) предусматривает организацию соответствующей службы, обеспечивающей автоматизированное выполнение заданных действий в определённые гарантированные сроки. Таким образом, решается ряд вопросов централизации ведения корпоративных информационных ресурсов и обеспечения доступа большого количества территориально-распределённых пользователей корпорации. При этом обеспечивается централизованное хранение информационного обеспечения и возможность распределённого его ведения при определении соответствующих полномочий доступа.

Анатолий Степанович Минзов, д-р тех. наук, проф. каф. наук, проф. каф. В соответствие с Указом Президента Российской Федерации , направленная на создание условий для развития общества знаний в РФ, повышение благосостояния и качества жизни граждан нашей страны путем повышения доступности и качества товаров и услуг, произведенных в цифровой экономике с использованием современных цифровых технологий, повышения степени информированности и цифровой грамотности населения, улучшения доступности и качества государственных услуг для граждан, а также безопасности как внутри страны, так и за ее пределами. Сформулированные в программе условия достижения конечных целей (повышение благосостояния и качества жизни граждан) не имеют четких критериев внедрения цифровых технологий в нашу жизнь и не связаны напрямую с экономикой. Мы уже прошли этапы автоматизации и они, в большей части, не приносили экономической эффектов. В качестве примера реализации цифровой экономики приведем следующий. Для людей с повышенным риском инфарктов и инсультов в Норвегии разработан браслет, способный контролировать состояние человека и при критичных значениях параметров передавать их и показатели геолокации больного по беспроводной системе связи в центр обработки данных (ЦОД). В ЦОД прогнозируется состояние больного и при необходимости его срочной госпитализации автоматически формируется сообщение на мобильный телефон с указанием ближайшего пункта госпитализации. Если больной способен самостоятельно прибыть в медицинское учреждение, то туда поступает сообщение и все данные о больном. Это позволяет заранее начать подготовку к его приему. Если пациент не отвечает, то к нему высылается транспорт скорой помощи. Такой подход позволяет во много раз сократить риски от смертельных случаев от инфарктов и инсультов. Средняя продолжительность человека в такой системе мониторинга увеличивается. Это и есть добавленная ценность. Из этого примера следует, что в основе приведенного решения лежит комплексная программа по разработке прибора с большим количеством датчиков (сенсоров), программного обеспечения с использованием искусственного интеллекта (диагностика состояния пациента), развитая защищенная от воздействия и надежная телекоммуникационная беспроводная сеть, инфраструктура технического сопровождения системы и обучения персонала соответствующим компетенциям, а также решение организационных, нормативно-правовых и финансовых вопросов в масштабе государства. Эти направления и определяют содержание программы развития цифровой экономики в нашей стране. Разберемся в них более детально. Этот термин неудачный, четко не определен и используется, в основном, в СМИ. Сегодня в официальных документах и научном мире используется термин КФС (киберфизические системы). КФС - информационно-технологическая концепция, подразумевающая интеграцию в различные физические процессы или объекты сенсоров, контроллеров, средств подключения к каналам связи и механизмам управления процессами (авт.). Датчики различаются по своим свойствам, способам передачи информации, возможностью программной обработки сигналов, погрешностями их измерений, способностью к идентификации и аутентификации. В этом примитиве выполняется роль устройства (контроллера) по обработке поступающей информации от кластера сенсоров. Уровень обработки данных может быть различным от простейшей до более сложной обработки с выработкой управляющего решения. Их программная реализация, основанная на использовании математических функций, которые преобразует группы исходных данных в промежуточные, агрегированные данные. Агрегаторы помогают управлять большими данными, делая промежуточные преобразования. Рассмотренные в стандарте свойства датчиков не используют криптографию при создании потоков данных от сенсоров и контроля целостности ПО Сенсоров и Агрегато-ров, хотя в телеметрических сетях энергетики современные датчики потребления энергии обладают такими возможностями. Во всех примитивах, определяемых этим стандартом кластеры исполнительных механизмов не рассматриваются и не анализируются. Такой подход не позволяет создавать единый механизм применения КФС и обеспечения их информационной безопасности. Все это приведет в конечном счете к повышению стоимости КФС за счет создания защитных мер. Но вернемся к программе цифровой экономики (ЦЭ). Предложенный набор сквозных технологий, к сожалению, не достаточно обоснован. Например, применение систем распределенного реестра имеет весьма ограниченное применение и не может быть рекомендовано для всех базовых направлений. В тоже время, из-за отсутствия практических результатов в сфере квантовых технологий, весьма трудно представить практическое внедрение в обозримом будущем квантовых технологий, квантовой криптографии, технологии создания доверенных сред и других технологий этого направления. В целом, программа является достаточно прогрессивной, хотя на наш взгляд, слишком детализирована. Это может привести к дополнительным рискам при её реализации. Кроме того, сегодня существует и ряд других весьма близких по содержанию проектов в сфере национальных технологических инициатив (НИТ), но непонятно какое отношение они имеют к проекту цифровой экономики или эти два проекта будут выполняться одновременно и раздельно. Несколько слов об исполнителях программ. Не все решения по назначению Центров компетенций поддаются логическому пониманию и обоснованию. Для решения задач цифровой безопасности практически не привлекается ведущие институты РАН РФ и ведущие образовательные учреждения России. В любом случае, на наш взгляд, вузовская наука должна быть сопричастна как к генерации новых знаний, так и передаче этих новых компетенций на основе этих знаний. Остановимся на направлении информационной безопасности. Целью этого направления является достижение состояния защищенности личности, общества и государства от внутренних и внешних информационных угроз, при котором обеспечиваются реализация конституционных прав и свобод человека и гражданина, достойные качество и уровень жизни граждан, суверенитет и устойчивое социально-экономическое развитие Российской Федерации в условиях цифровой экономики . Обеспечить международное взаимодействие по вопросам информационной безопасности в цифровой экономике. Наиболее сложной стратегической задачей является первая, направленная на создание технологической независимости отечественного производства аппаратных средств в сфере защиты информации. По существу, здесь должен быть реализован инновационный технологический прорыв, так как существующие наши возможности на фоне других стран малозаметны. Обычные методы импортозамещения потребуют капиталоёмких вложений и десятков лет при условии поставок современного технологического оборудования, которое к тому времени может морально устареть. В условиях санкций это практически невозможно, поэтому наиболее эффективные решения этой стратегической задачи в короткие сроки возможны только при использовании принципиально новых подходов к обработке информации и её защите. В настоящее время вопросам внедрения цифровой экономики уделяется самое широкое внимание. Этому направлению посвящены научные конференции и семинары, проводится широкое обсуждения программных решений в СМИ и Интернет. Наиболее простой путь решения этой задачи - это массовое внедрение ИТ во все процессы. Сегодня именно такой подход излагается в СМИ журналистами, политиками и учеными. Но наш практический опыт показывает, что большинство внедряемых ИТ только увеличивают конечную стоимость продукции. Значит необходимы другие решения. Такой подход потребует разработки новых концепций проектирования систем информационной безопасности, интерфейсов и протоколов взаимодействия между элементами КФС, которые будут в значительной степени встроенными в информационные технологии управления КФС.

Виктор Петрович Савиных, д-р техн. наук, профессор, Президент Московского государственного университета геодезии и картографии, член корреспондент РАН Летчик-космонавт, Дважды Герой Советского союза Лауреат государственной премии, Лауреат премии Президента РФ. Статья раскрывает содержание пространственного информационного моделирования. Статья описывает требования к моделям, применяемым при ситуационном моделировании. Статья раскрывает технологию стратификации модели. Статья описывает визуальное моделирование как обязательный компонент при пространственном информационном моделировании. Пространственное ситуационное моделирование основано на пространственном анализе . Пространственное ситуационное моделирование является многоаспектным понятием. Пространственное ситуационное моделирование, как метод научного познания , представляет собой совокупность процессов построения моделей и действия с моделями и извлечения знаний. Моделирование создает возможность переноса результатов, полученных в ходе построения моделей, на оригинал, и этим самым решает задачу переноса знаний. Моделирование не только одно из средств отображения явлений и процессов реального мира, но и объективный практический критерий проверки истинности знаний. Пространственное ситуационное моделирование, как метод научного познания связано с извлечением неявных знаний. Пространственное ситуационное моделирование, как метод моделирования связано с построением пространственных моделей, с построением цифровых моделей местности, с построением модели поверхности моделей трехмерных сооружений на земной поверхности или в подземном пространстве. Моделирование в аспекте построения картины мира может быть рассмотрено как форма отражения действительности. Моделирование позволяет с меньшими затратами воссоздать процессы взаимодействия реального объекта и внешней среды и выявить критерии оптимизации этого взаимодействия. может быть представлена в разных видах. Следовательно, информационная ситуация обладает свойством полиформности, что делает ее удобным средством выражения разных тематических описаний и решений. Пространственное ситуационное моделирование рассматривает в качестве объекта исследований комплекс качественно разных, но связанных между собой, пространственных объектов. Особенность пространственного ситуационного моделирования в том, что во внимание принимается объект моделирования и окружающая его микроситуация или микросреда. Совокупность развития ситуаций образует сценарий. Динамику среды задают пространственные отношения. Они же определяют характер взаимодействия объекта и среды. В более сложном случае ситуационное моделирование включает исследование выбранного объекта, который можно назвать основным и группу вспомогательных объектов. Например, при мониторинге деформаций и осадок в процессе строительства основного сооружения наблюдение ведется за этим основным объектом, но при этом отслеживают окружающие объекты, которые также могут испытывать смещения и осадки. Таким образом, в реальной практике при исследовании совокупности объектов чаще всего требуется проведение динамического ситуационного моделирования . Основой такого моделирования являются пространственные отношения . Поэтому для проведения пространственного ситуационного моделирования необходимо исследовать пространственные отношения. Первые два вида в явной форме задают отношения порядка. Вторые два вида представляют собой неявное знание и требуют обработки для получения явного знания. Применяя пространственные отношения, следует четко различать, какие объекты являются классами, а какие - экземплярами классов. При этом вовсе не обязательно одно и то же понятие будет классом или экземпляром во всех предметных областях. Наличие отношения классификации еще не говорить о существовании системы классификации, а только служит основой для нее. Исключение составляют те случаи, когда классификация уже создана. ит из нескольких частей и элементов. Мероним - объект, включающий другой объекта как часть. Улица - холоним для городской территории. Городская территория - мероним для улицы. Говоря об иерархических пространственных отношениях, следует упомянуть об уровнях иерархии и отметить, что существуют семантические отношения на одном уровне иерархии и отношения между уровнями. Отношения на одном уровне соответствуют парадигматическим отношениям, отношения между уровнями соответствуют синтагматическим отношениям. Эти отношения задают семантику ситуационного моделирования. Топологические отношения широко используются в картографии, на транспорте, в когнитивном моделировании и в когнитивном управлении. Для описания топологических отношений пространственных объектов широко применяют графовые модели. В этих моделях могут быть использованы разные виды отношений. При этом следует отличать пространственный граф, который содержит пространственную топологию от информационного графа, например, графа семантической сети. Геореференция в разных формах отражает отношения между пространственно локализованными объектами и информацией об этих объектах. Она часто нелинейна, многозначна и порой бывает неявной. Это означает, чтоона выражается в категориях неявного знания . Существуют специальные справочники географических названий и так называемые газеттиры, которые отражают отношение геореференций. Геостатистические отношения - отношения, выявляемые методами геостатистики . Геостатистика изучает в первую очередь пространственные явления и пространственные информационные поля. Геостатистические отношения на основе дискретных измерений в пространстве позволяют создавать непрерывное информационное поле в этом пространстве. Например, поле экологической ситуации или поле распределения стоимости недвижимости в пространстве. В пространственном ситуационном моделировании широко применяют аналитические (математические модели). Это моделирование позволяет получать решение задачи, на основе зависимостей, описывающих реальные закономерности ситуации и поведения моделируемого объекта. Задачей аналитического моделирования является получение аналитических и прогнозных результатов и сопоставление этих результатов с практикой. Вычислительный эксперимент это один из методов имитационного моделирования. Его можно рассматривать как информационную технологию, предназначенную для изучения явлений окружающего мира, когда натурный эксперимент оказывается слишком дорогим и сложным. Компьютерное моделирование, служит основой для такого информационного моделирования . Информационные технологии, поддерживающие пространственное ситуационное моделирование, включают в себя методы построения моделей и ситуаций за счет набора специализированных пакетов. Это позволяет конечному пользователю осуществлять моделирование и проводить различные модельные эксперименты. Требования к моделям. Основное требование к моделям всех групп - изоморфизм на определенном уровне абстракции . Изоморфными называют две системы с определёнными на них наборами предикатов, (т. е. свойств и отношений), если между ними установлено взаимно-однозначное соответствие. На практике требование изоморфизма не всегда возможно реализовать на всех уровнях абстракции. Например, аксиоматические теории допускают, вообще говоря, и не изоморфные между собой модели. Поэтому требование изоморфизма заменяют более мягким требованием гомоморфизма модели по отношению к оригиналу объекту. Это можно рассматривать как упрощение свойств объекта. Гомоморфизм модели, в отличие от изоморфизма, сохраняет основные, но не все определённые на исходной системе свойства и отношения. Но и такое упрощение при построении модели не является окончательным. В отдельных случаях упрощение осуществляют до сходства на уровнях структуры. Рассматривая две системы объектов А и В, имеющие наборы образов на разных уровнях абстракции, мы будем называть В моделью А, если некоторый гомоморфный образ А и В изоморфны между собой. Это отношение допускает как упрощение (гомоморфизм) так и тождество (изоморфизм). Это дает основание рассматривать разные абстракции как модели. Сложная система как абстракция реальной системы может рассматриваться как модель, но на практике разграничивают понятия системы и модели. Рассматривая отношение модели и объекта, а также форму реализации самой модели, можно определить следующие обобщенные требования к модели, дополнительно к отмеченным выше. Модель может служить основой интерпретации объекта исследований и сама должна быть интерпретируемой . Модель должна не только давать описание объекта моделирования (статический аспект), но и давать возможность исследования его в динамике (динамический аспект) т.е. создавать возможность моделирования. Модель можно рассматривать как представление объекта исследований. Методология построения моделей информационных ситуаций выступает в форме описаний и предписаний , в которых фиксируются содержание свойств или требований к модели и последовательность определённых видов построения моделей. Рассмотрим свойства модели интерпретируемость, структурность, зеракльность. Интерпретируемость Интерпретация - совокупность значений, придаваемых тем или иным способом элементам какой-либо теории или понятия. Понятие интерпретации имеет важное значение при сопоставлении научных теорий с отраженной в них реальностью, при описании разных способов построения теории и при характеристике изменения соотношения между ними в ходе развития познания. Интерпретируемость, может быть, как соответствие представления объекту. По мере возрастания уровня абстракции моделей ее интерпретируемость, становится все менее очевидной. Однако при этом возрастает переносимость применения данной модели. Структурность. Структура означает наличие компонентов и элементов модели. Для информационных моделей существует понятие информационная конструкция как обобщенное описание моделей. Зеркальность как отображение. Отображение - всеобщее свойство материальных объектов, которое состоит в условном соответствии одного объекта (объект отображения) с другим объектом (объект оригинал). Эта специфическая реакция определяет разную степень информационного соответствия между объектами и может осуществляться многократно. Во всяком отображении можно выделить две важные стороны - отображение содержания или существенных признаков и отображение формы или формальных видимых признаков. Для понимания отображения важен также принцип извлечения информации , выражающий тот факт, что содержание отображения выступает как информация об источнике-объекте, как представление, извлекаемое из объекта отражения. Необходимо выделить еще одну характеристику отображения - вид соответствия или сходства между отображением и оригиналом. В информационном моделировании это называется информационным соответствием . Это понятие трактуют по-разному. Под информационным соответствием элементов информационной модели понимают такое их состояние, когда каждый из них в отдельности располагает одинаковыми осведомляющими, процедурными и декларативными знаниями. Информационное соответствие -свойство взаимодействующих информационных моделей и их элементов, определяющее достаточность информационных ресурсов для выполнения моделями или их элементами своих функций. жение можно рассматривать как преобразование одной структуры в другую. Если оригинал имеет семантическую структуру, то с отображение можно рассматривать как преобразование с сохранением топологической структуры информационного поля. Характеристикой модели является предметность или связь с определенной предметной областью. Характеристикой содержания отображения является ценность информации. Этот аспект отображения называют прагматическим. Метод формализации состоит в том, что построение модели осуществляют на основе формального языка и формальной системы с целью выработки общих приемов оперирования с моделью. Этим методом пользуются в математической логике, кибернетике и другие направления. Метод математического моделирования состоит в том, что моделирование осуществляют на основе аналитических выражений, имеющих решения или продолжения. Его применяют с использованием информационно- вычислительных систем. Метод подобия состоит в том, что моделируется сущность объекта моделирования путем искусственного перевоплощения ее в образ вещественной или абстрактной модели. Метод редукции состоит в упрощении характеристик или описаний оригинала. Дескриптивными моделями называют класс моделей, которые построены как описание некого процесса, явления, объекта, сущности, факта и т.д. Модели этого класса выполняют функции информационного описания. Для этих моделей характерны следующие признаки внутренняя интерпретируемость, структурированность, связность. Внутренняя интерпретируемость достигается использованием тезаурусов или словарей, связанность достигается на основе контекста. Это свойство называют актуализацией, т.е. возможностью обновления части информации, содержащейся в модели при сохранении модели как таковой. Ресурсность модели свойство модели, которое заключается в возможности накопления опыта в виде явного или неявного знания и преобразования этого знания в ресурс. Ресурсность модели означает возможность повышения качества модели и расширяет возможность применения модели. Внутренняя интерпретируемость, структурированность, связность достигаются построением модели базы данных. Интеллектуальные модели - модели, обладающих способностью к накоплению информацию, самосовершенствованию и осуществлению действий независимо от субъекта, создавшего эти модели. Одна из основных задач построения модели - разбиение информационной конструкции как обобщенной модели на иерархические слои или компоненты. Она решается с помощью стратификации. Стратификация - процедура разбиения сложной системы на некие подсистемы (слои или страты) по типовым признакам и определенным правилам. Стратификация позволяет решать следующие задачи. Процесс стратификации может быть осуществлен на основе выделения частей модели как условно независимых по выбранному критерию или параметру. Информационное визуальное моделирование. Визуальные модели - модели, основанные на графическом представлении информации и возможности создания визуальных информационных моделей . Визуальные модели по аспекту реализации можно разделить на статические (неизменяемые изображения) и динамические (анимации, интерактивные изображения, изменяемые изображения). Это ставит полное соответствие визуальных моделей ситуационным моделям, которые делят на эти же группы. Визуальные модели в отличие от статических изображений могут выполнять три основные функции, позиционную, индикационную, знаковую . Знаковая функция заключается в указании значения того, что за объект отображается в данной визуальной модели. Позиционная функция заключается в указании места пространства, в котором проходит исследование или анализ. Индикационная функция заключается в указании наличия данного объекта (явления) или наличия его состояния (изменения). Особенностью визуальных моделей является возможность повторения изображений с целью показа динамики изменения процесса или выявления различий. При повторении визуальных моделей в сценарии получатся знаковая избыточность, которая с одной стороны повышает эффективность индикационной функции, с другой повышает достоверность информации и ее лучшую усвояемость. Как коммуникация визуальная модель передает большее количество информации по сравнению с текстом и цифрой за короткие промежутки времени. Это определяет их преимущества в оперативном и ситуационном анализе. Визуальное моделирование включает процедуры построения и изменения визуальных моделей, направленные на оптимальное принятие решений. К первому относятся методы, позволяющие создавать исходные модели. Во второй вид входят методы, предназначенные для объединения исходных графических моделей в системы, сценарии, включая, если надо текст, звук или анимацию. В третий вид входят методы, предназначенные для показа (визуализации) готовых сценариев визуального моделирования. Они в частности, позволяют осуществлять и межплатформенный обмен. Таким образом, визуальные модели являются очередным шагом в индустрии информатизации и способствует получению знаний во многих областях. Заключение. Пространственное ситуационное моделирование является важным источником информации и построения картины мира . Современный пространственный анализ связаны с применением геоинформатики, географии, геодезии. Это с одной стороны служит развитием этих наук, с другой стороны требует внедрения новых методов анализа, обусловленных новыми задачами и требованиями. Только такой комплексный подход обеспечивает сопоставимость и анализ данных получаемых при этих исследованиях и дает возможность создания гармоничной, непротиворечивой картины мира. Модели являются инструментом исследования окружающего мира. Как метод познания модели служит средством построения картины мира. Как информационный метод пространственное ситуационное моделирование служит инструментом извлечения информации из информационного поля . В социальном плане модели служат средством обеспечения безопасности человечества от глобальных угроз.

В статье дан анализ процессов формирования цифровой среды инновационно-ориентированной кластерной структуры. Показана целесообразность создания в инновационно-ориентированной кластерной структуре единого информационного пространства и интеллектуальной интеграции в это пространство программного обеспечения и баз данных различных звеньев структуры. В настоящее время перед российской экономикой стоит задача активизации инновационных факторов, обеспечения высокой динамики развития, повышения конкурентоспособности различных субъектов предпринимательской деятельности. Эти принципы трансформируются в систему экономических отношений, основу которой составляет переход к высокоавтоматизированным производственным системам и цифровым информационно-коммуникационным технологиям. Современный рынок высокотехнологичной продукции характеризуется постоянным формированием новых сегментов, появлением новых форм конкуренции. Этот вывод касается не только рыночных аутсайдеров, но и тех структур, которые сейчас занимают лидирующее положение на рынке. Цифровизация не огранивается кардинальным повышением уровня автоматизации производственных систем. Она также предполагает перенос в электронное пространство управления различными бизнес-процессами. Это означает формирование качественно новых моделей управления такими категориями, как НИОКР, спрос, предложение, документооборот и т.д. Кроме того, цифровизация экономики порождает появление новых моделей организации бизнеса, например, систем, обеспечивающих выпуск качественно новых наукоемких продуктов. Во-первых, технологических, охватывающих классы продуктовых (новых продуктов) и процессных (новых технологий) инноваций. Во-вторых, организационно-управленческих, предполагающих применение новых методов организации и управления. В-третьих, ресурсных, обуславливающих обеспечение реализуемых бизнес-процессов ресурсами с новыми свойствами и показателями качества. Подобный перечень можно продолжить, включив в его состав маркетинговые, финансово-экономические и другие виды инноваций. Перечисленные нами виды инноваций образуют инновационную подсистему кластерной структуры, управление которой целесообразно осуществлять в цифровом формате. В этом случае инновационно-ориентированные кластерные структуры должны иметь высокий уровень интеллектуального потенциала персонала. Реализация этого потенциала дает возможность, во-первых, с минимальными коммуникационными издержками интегрировать созданные или приобретенные по лицензионным соглашениям инновационные элементы в деятельность кластерной структуры, во-вторых, обеспечить переход на цифровые технологии. Это способствует тому, что ключевыми источниками развития кластерной структуры, наряду с традиционными ресурсами (финансовыми и материальными), становятся такие элементы, как информационный и человеческий капитал. Одной из таких технологий является реинжиниринг бизнес-процессов, позволяющий кластерной структуре в рамках разработки качественно новых бизнес-процессов использовать новые методы создания технологических инноваций (например, параллельное проектирование), ориентироваться на новые методы организации труда (например, междисциплинарные рабочие группы), перейти к электронному документообороту и т.д. Собственно, проведение реинжиниринга бизнес-процессов и обеспечивает ориентацию кластерной структуры на инновационную деятельность. В эту же группу входят технологии, позволяющие осуществлять интеграцию данных в единую инновационную подсистему. В первую очередь это касается данных, относящихся к различным группам создаваемых продуктовых и процессных инноваций. На этой основе возникает возможность, во-первых, создания модели единого информационного пространства, а во-вторых, воплощения этой модели в реальной деятельности инновационно-ориентированной кластерной структуры. В свою очередь, информация выступает как динамическая форма существования знания, отчужденная от его носителя. Получив информацию, пользователь превращает ее в новые знания. Таким образом, реализация информационно-когнитивного процесса, входным ресурсом которого является информация, генерирует создание новых знаний, являющихся результатом функционирования системы управления знаниями (выходом системы). Полученное знание, являясь элементом интеллектуального капитала, может многократно использоваться для принятия решений. Результатом подобной интеграции является единая платформа, формируемая на уровне инновационно-ориентированной кластерной структуры. Такая платформа обеспечивает обработку разнородной информации, получаемой из различных источников данных. Результатом решения задачи извлечения знаний является получение на основе имеющейся информации неочевидных и ранее неизвестных зависимостей. Порталы знаний объединяют спектр информационных инструментов, интегрирующих информационные потоки в единую систему. Источником информации в портале знаний инновационно-ориентированной кластерной структуры выступает единая информационная среда. В процессе функционирования такого портала используются различные технологии управления знаниями, что обеспечивает возможность поиска и анализа информации, рассредоточенной по различным источникам. Применение порталов знаний позволяет кластерной структуре оптимизировать расход различных видов ресурсов (в первую очередь, материальных и интеллектуальных), повышая эффективность функционирования высокоавтоматизированных систем цифрового производства. Таким образом, у инновационно-ориентированной кластерной структуры появляются перспективы повышения эффективности управления жизненным циклом создаваемых технологических инноваций. В этом случае управление осуществляется в рамках кибернетической системы, содержащей несколько контуров обратных связей. Подобный подход не только повышает эффективность управления, но и делает его более устойчивым к воздействию возмущающих воздействий внешней среды. Применение подобных систем повышает эффективность и результативность функционирования не только высокоавтоматизированной системы, но и деятельности инновационно-ориентированной кластерной структуры в целом. Кроме того, высокоавтоматизированная система должна иметь высокий уровень гибкости при изменении факторов производства, включая изменения в сфере информационных технологий. Подобное свойство предполагает возможность интеграции в систему дополнительных приложений и использования новых информационных технологий. Реализация на практике свойства гибкости по отношению к изменению инфо-коммуникационных факторов обеспечивает непрерывность процессов модернизации производственной системы за счет изменения качества информационных ресурсов. Процессы стандартизации касаются как баз данных, так и интерфейсов, используемых подсистемами высокоавтоматизированной производственной системы. Следствием цифровизации бизнес-процессов, реализуемых в различных сферах деятельности инновационно-ориентированной кластерной структуры, является ускорение передачи информации. Подобные системы представляют собой совокупность соединенных каналами связи независимых компьютеров, которые, с точки зрения пользователя программного обеспечения, выступают как единая система, обеспечивающая решение общей задачи. Формируя распределенные вычислительные системы, кластерная структура должна исключить возможные коммуникационные барьеры между участниками жизненного цикла технологических инноваций, например, несовместимость программного обеспечения, используемого в различных информационных подсистемах кластерной структуры. Подобные подсистемы интегрируются в систему управления более высокого уровня. Это касается как элементов программного обеспечения различных звеньев инновационно-ориентированной кластерной структуры, так и сетевых ресурсов структуры в целом (например, хранилищ данных). Если кластерная структура представляет собой большую или сложную систему, то она охватывает значительное число подсистем, созданных на различных информационных платформах. Подобные классы систем, объединяющие подсистемы, построенные на различных информационных платформах, будут представлять собой гетерогенные системы. Кроме того, применение этих стандартов при построении единой информационной среды инновационно-ориентированной кластерной структуры позволяет обеспечить гибкость архитектуры программных приложений, реализующих различные задачи управления. Таким образом, формирование цифровой среды дает возможность повысить эффективность функционирования кластерной структуры. В инновационно-ориентированной кластерной структуре, осуществляющей реализацию инноваций в производственной сфере и использующей высокоавтоматизированные организационно-производственные звенья, это достигается за счет разработки интегрированной системы управления. Рассмотренные в статье подходы к организации цифровой среды дают возможность воплотить на практике совокупность мероприятий, повышающих эффективность функционирования кластерной структуры. Это касается таких мероприятий, как создание порталов знаний, интеллектуализация и стандартизация программного обеспечения и баз данных и т.д.

В контексте современной подготовки специалистов системы документальных коммуникаций в статье рассматривается тенденция кардинального обновления как содержательно-целевых, так и технологических сторон обучения будущих специалистов. В этой связи оцениваются новые способы структурирования информации как ее наивысший уровень. Активное внедрение информационных технологий создало потребность в качественно ином образовании, в том числе с использованием гипертекстов. При этом внимание уделяется гипертекстовому режиму как одному из способов эффективного освоения динамики социальной коммуникации. Чтобы полнее выразить коммуникативно -знаниевые аспекты в библиотечно-информационной образовательной среде показана роль субъекта и объекта в создании, использовании восприятии гипертекстового материала. Использование электронных средств показало необходимость в создании и использовании гипертекстов для специалистов, новых методических подходов к преподаванию. Авторами статьи обобщен постепенно накапливаемый опыт использования гипертекстовых материалов в библиотечно -информационной образовательной среде как других вузов, так личный вклад в создание и представление гипертекстов. Для более точной характеристики гипертекстовых технологий охарактеризованы понятия, разграничивающие представления о традиционной, электронной и виртуальной книге в этой сфере образования. Выделены характеристики гипертекстовых материалов для понимания особенностей подобной библиотечно-информационной коммуникации. Отмечены особенности использования гипертекстовых технологий в обучении, изложены принципы создания гипертекстов при подготовке учебных мультимедийных ресурсов и требования к ним. Одна из основных тенденций библиотечно -информационного образования в последнее десятилетие была связана с серьезным вниманием к новым каналам социальной коммуникации, основанным на электронных способах передачи информации. Проблемы библиотечно -библиографической деятельности, образования стали осмысливаться с макросоциальных коммуникативных позиций, выделения гипертекстовых преимуществ в освоении культурно -знаниевого пространства непосредственно в учебном процессе. В качестве субъектов-коммуникаторов создателей гипертекстов рассматриваемой коммуникации выступают, главным образом, преподаватели, ученые образовательных учреждений, библиотечные работники, оказывающие образовательные услуги. К ним можно отнести и студентов, помогающих в разработке конкретных гипертекстовых ресурсов. От создателей ресурсов требуется хорошее знание содержательного аспекта модели будущего гипертекстового ресурса. Учебно-методические комплексы, учебные, справочные издания и другие документы выступают как объекты гипертекстуализации . Объектом гипертекстового воздействия, осуществляемого создателями ресурсов (процесс авторизации) и самими образовательными ресурсами, являются студенты -потребители. Потребители, с одной стороны, объекты воздействия создателей гипертекстовых материалов, а с другой - субъекты использования и восприятия гипертекстовых источников. Будучи не только объектом воздействия, но и субъектом, потребители гипертекстовой образовательной коммуникации являются активным началом в познавательно -образовательной деятельности. Сравнительный анализ традиционных форм обучения и мультимедийных средств преподавания в США позволил продемонстрировать преимущества гипертекстовых материалов в представлении информации в значительно большем объеме, отборе тех видов информации и в той последовательности, в которой заинтересованы пользователи. Программа задавала условия пользователю для индивидуального просмотра интересующих его разделов, частей текста. Следует заметить, что при анализе программы было обращено внимание и на аксиологические параметры ее работы. Понимание под виртуальной книгой - мыслительной формы книги без ее текстуального наполнения, знака книги без обозначаемого, что частично исходило из культурологической концепции М. Эпштейна, а также из ноосферной, информациологической концепций функционирования информации . Виртуальную книгу, например, предлагают определять не только как образ книги, возникающий в сознании читателя, но и вымышленную книгу, пересказанную или упомянутую в реальной книге. Главное, что подчеркивается всеми о существовании книги в такой форме - это конструирование книги как культурного феномена в отрыве от ее физической формы. Именно таким образом формируется представление о виртуальной книге. В этой связи в центр внимания ставятся духовные аспекты передачи смысла с помощью гипертекста . Отличие виртуальной книги от электронной видят в том, что последняя имеет материальный носитель. В этой связи предлагается считать неправомерным ставить знак равенства между этими понятиями, так как гипертекст - это только форма придания целостности образу книги. Подчеркивается, что речь идет о виртуальных книгах как результате человеческой перцепции (приобретенного опыта). При этом предполагается, что строение книги (как синтеза структурно-смысловых элементов текста и материальных элементов блока), по сравнению с автономным текстом, обладает в сознании читающего большей выразительностью. Кроме того, высказывается мысль о связи между спецификой формы и механизмами психики человека. В то же время универсализм книжной формы позволяет воплотить и принцип нелинейности (мышления, текста). Таким образом, исследователями глубже начинают развиваться идеи о нелинейности сознания, возникающего в связи с функционированием книги. Описывается первый российский опыт создания в Интернет постоянно актуализируемого учебника . Даются сравнительные характеристики по отношению именно к данному типу литературы. Подчеркиваются возможности универсальности использования. Учебник может с равным успехом использоваться как в преподавании в вузе и колледжах, так и при проведении занятий по повышению квалификации профессиональных информационных работников. Предметниками были увидены, с одной стороны, преимущества мультимедийных вариантов учебных книг, такие как гипертекстность, динамизм, виртуальность, более четкая обозначенность между различными структурными составляющими, уровнями, элементами, структурированная целостность. В образовательный процесс начали включаться электронные библиотеки. Предложены и особые разновидности гипертекстовых учебных материалов, в частности, квазихрестоматия. Сборник формируется не из известных уже учебных материалов, а прежде всего на основе всего видового спектра источников, преимущественно вышедших за последние месяцы . Особый вариант был подготовлен для использования учащимися гипертекстов для предоставления информации в условиях библиотек. В качестве оптимальной была признана, с одной стороны, жестко структурированная иерархическая структура материала, с другой стороны, система гипертекстовых ссылок. Подобный гипертекст, по мнению авторов, приближается по своим функциональным возможностям к современным экспертным системам, кроме базы знаний он имеет развитый интерфейс с пользователем, позволяющий общаться с системой на близком к естественному языку, а также набор средств, обеспечивающих пополнение и модификацию базы знаний. Учтены в этой системе и ценностно -ориентирующие функции. Структура гипертекстовой документации ориентирована на выборочное чтение и оперативный поиск ответов на вопросы. Специалистами были оценены учебники гипертекстовой и мультимедийной форм за иллюстративность, наличие видеоряда, звука, что резко приводило к усвоению материал. Сегодня считается возможным на основании взаимосвязей учебных элементов, обусловленных списками используемых и определяемых терминов, можно автоматически сформировать граф взаимосвязи терминов, то есть ассоциативные структуры . В этой связи было предложено создавать унифицированную программную оболочку для электронного обучения и контроля знаний студентов. До сих пор открытой остается проблема автоматизации этапа подготовки тестов. Небольшие тиражи учебных пособий, а также другие факторы стимулировали развитие электронного дистанционного обучения и создания электронных учебно -методических комплексов на компакт-диске на региональном уровне. Один из первых таких комплексов был создан в ГПНТБ СО РАН .Структура электронного учебно-методического комплекса разрабатывалась исходя из возможностей получаемых обязательных экземпляров всех научно-методических пособий по информатике, библиографоведению, книговедению и библиотековедению. Электронный учебно-методический комплекс включал электронные версии учебных планов и программ центра, электронные учебники, электронные конспекты-хрестоматии, слайд- конспекты для обучающих семинаров, Интернет-навигаторы. Способами создания таких учебных материалов как хрестоматии, являлось сканирование и оцифровка фрагментов (глав, параграфов, статей) традиционных книг и статей со ссылками на публикацию или адрес Интернет ресурса. В основе систем обучения и контроля знаний (аттестации) заложен принцип коллективной (сетевой) работы в учебном классе (корпоративной сети организации). Теоретические разработки, требующие унификации проектных решений и способствующие широкому распространению электронных ресурсов, остаются актуальными до сих пор. Электронные ресурсы рассматриваются как основа формирования единой информационной среды высшего образования. Важным фактором в организации научно-образовательной электронной коллекции является взаимодействие информационно -технических групп с научным коллективом. Сегодня решаются более конкретные задачи выбора лингвистических средств проектирования контента веб-сайтов, создания мультимедийных учебно -методических комплексов . В качестве негативных характеристик отмечено воздействие на психику, а гипертекстовый вариант усиливает это воздействие . Представление и доступ педагогически проработанных и структурированных учебных материалов, объединенных дружественным интерфейсом в гипертекстовой среде без возможности изменения информации, привлекает как создателей, так и потребителей информации. Не в полной мере заявлены более широкие коммуникативно-знаниевые аспекты, которые позволяют рассматривать электронные учебные материалы не только как закрытую (законсервированную) систему, но и направленную на обновление материала, на открытость к познанию дискуссионных положений и понятий. Чтобы полнее представить особенности этой коммуникации важно еще раз подчеркнуть некоторые характеристики, которые во многом обусловлены новым технологическим каналом передачи информации. В справочных материалах по созданию и использованию электронных документов в публичных библиотеках содержится описание программных средств разработки электронного учебника и требования к аппаратному обеспечению компьютера для использования электронных учебников в библиотеке. Перечисляются основные части электронного учебника, которые соответствуют в основном общим требованиям создания электронных учебников во всех областях образовательной деятельности. Правда, рекомендация расположения тестов в конце каждого раздела представляется с позиций тестологии не вполне разумной при условии, если самих тестовых заданий к разделу не так много, что, как правило, и бывает. Гораздо целесообразнее все тесты располагать в конце всего материала,а в случае необходимости в конце тем предложить обычные вопросы. В целом можно говорить пока о неадекватном освоении гипертекстового пространства в библиотечно -образовательной среде вузов культуры и искусств. Это свидетельство того, что осмысление библиотечно -информационной наукой теории гипертекста, значение недостаточное для библиотечно-информационной коммуникации, в частности, образовательной. Причем, это является важным как для создания учебных гипертекстовых материалов, так и проблемы поведения в гипертекстовом образовательном пространстве . Остается неясной мотивация использования гипертекстовых материалов. Нет представления о дифференциации потребления учебной гипертекстовой информации по библиотечно-информационным дисциплинам, по курсам, которые сами представляют собой сложные интегративные системы знания.

Общая картина в диагностике качества образования формируется на основе особых взаимосвязей между процессами и отдельными элементами, выступающими в роли функциональных агентов. Установившиеся взаимосвязи можно определить как мультиагентные связи, идентифицирующие объект диагностики качества образования. Задачей распределенной мультиагентной системы управления качеством является анализ текущих и прогнозируемых параметров агентов управления, разработка оптимальной стратегии управления агентами и выдача управляющих заданий агентам. При разработке стратегии управления качеством модели строятся таким образом, чтобы агенты смогли спрогнозировать время исполнения задания, а также обеспечить заданный результат. Диагностика качества образования производится непосредственно по конечному результату согласно ограниченному кругу показателей. Поэтому корректирующие мероприятия разрабатываются без учета особенностей протекания отдельных процессов, а часто и без учета причинно-следственных связей. Практический подход ориентирован на социальный заказ, то есть на требования потенциальных работодателей с одной стороны и потенциальных же абитуриентов - с другой. Он сегодня признан наиболее прогрессивным, поскольку опирается на непрерывный диалог между теми, кто предоставляет образовательные услуги, и их потребителями. Но этот же фактор делает его и наиболее трудоемким, так как отслеживание потребностей - сложная многоуровневая задача, а диагностика качества образования, анализ полученных сведений и динамически изменяемая на его основе образовательная система еще более трудно реализуемы. Этот подход получил наибольшее распространение в России в последние годы ХХ века, с выходом на рынок образовательных услуг большого количества коммерческих учреждений. Сегодня тенденция идет на спад, ценовая конкуренция между образовательными учреждениями взята под государственный контроль, и данный подход не рассматривается как перспективный. Диагностика качества образования с позиции муль-тиагентных связей в некоторой степени использует средства и инструменты всех трех перечисленных подходов, а также процессного подхода к управлению, согласно которому образовательный процесс состоит из взаимосвязанных действий - функций управления, каждая из которых тоже является процессом, состоящим из взаимосвязанных действий. Это значит, что диагностика качества образования объединяет функции планирования, организации, координации, регулирования, администрирования, мотивации, контроля, учета, анализа и др. в рамках не только образовательного процесса, но и всех вспомогательных процессов. При этом сами образовательные учреждения рассматриваются в общем случае как адаптивные системы оценки и управления качеством образования с обратной связью и со всеми системологическими атрибутами, свойственными функциональным системам. При этом могут приниматься во внимание значимые показатели других агентов и ограничения внутренней и внешней среды. Агенты при реализации указанной последовательности формируют информацию для себя и связанных с ними агентов. Другое важное достоинство диагностики качества образования с позиции мультиагентных связей - это гибкость. Мультиагентные связи могут быть дополнены или изменены без построения новой модели. Этим обусловлена актуальность применения в диагностике качества образования средств информационных и коммуникационных технологий (ИКТ), реализующих спецификацию требований, сбор информации, анализ данных и выработку корректирующих воздействий в рамках моделей мультиагентных связей. Диагностика качества образования с позиции муль-тиагентных связей относится к эвристическим методам исследования систем. Однако стоит отметить, что выстраиваемые при этом модели не являются моделями слепого поиска или лабиринтными моделями. Скорее их следует отнести к структурно-семантическим моделям, в основе которых лежит отражение семантических отношений между агентами. Образовательное учреждение - сложная адаптивная система, способная подстраиваться под изменения внешних и внутренних факторов и изменять свое поведение или свойства для достижения поставленных целей. Рассмотрение этой системы как набора агентов и мультиагентных связей дает представление о ней, как обучаемой и способной эффективно отслеживать и перераспределять внутренние функции. Агентам присуще активное поведение внутри системы - они способны самостоятельно реагировать на изменения внешней среды, изменяются и действуют согласно поставленным целям, то есть обладают реактивностью. Как было отмечено выше. Таким образом, агент мы определим как сущность одного из двух типов (процесс или структурный элемент), способная действовать в интересах системы и для достижения ее целей, имеющая возможность принимать и оказывать воздействие на другие агенты, обладающая мотивацией и изменяющая свое поведение под влиянием различных факторов. Моделирование в целях диагностики качества начинается с формулировки задачи, предпочтительно в математической форме. Определяются агенты, относящиеся к ней, их тип, формат результата ее решения. Далее задача описывается количественно и качественно посредством анализа агентов и их связей, имеющих к ней отношение. Заключительный этап представляет собой непосредственно построение математической модели и определение методов (алгоритмов) решения поставленной задачи. Качество образования складывается не только из степени соответствия достигнутых результатов заданным значениям. Качество процесса предоставления услуг имеет для потребителей столь же большое значение, что и качество самих услуг. Поэтому диагностика качества образования производится не только по конечному результату согласно определенному кругу показателей, но и в ряде контрольных промежуточных точек. При диагностике и оценке качества образования учитываются социальный заказ, ценовая оценка полученных результатов и степень минимизации издержек, эффективность функционирования образовательного учреждения с точки зрения процессного подхода к управлению. То есть, как было отмечено выше, диагностика качества образования объединяет функции планирования, организации, координации, регулирования, администрирования, мотивации, контроля, учета, анализа и т.д. в рамках не только образовательного процесса, но и всех вспомогательных процессов. В результате необходимые корректирующие мероприятия разрабатываются с учетом особенностей агентов и действующих между ними причинно-следственных связей. Оценка качества процессов - это одна из самых ответственных и сложных проблем диагностики качества образования. Многие из характеристик качества услуг не имеют выраженной количественной меры. Услуги характеризуются неосязаемостью предложения и потребления, сложностью их стандартизации и несохраняемостью . Поэтому в различных моделях одни и те же агенты могут обладать различным коэффициентом весомости. Рассматривая конкретные задачи диагностики качества образования с позиции мультиагентных связей, можно заметить, что при всей различности их содержания они имеют довольно сходную формулировку. Чтобы быть управляемым, агент, прежде всего, должен быть полностью определен, то есть все его составные части должны быть взаимосвязаны (напрямую или посредством других агентов), а связи между ними - логически обусловлены и осуществимы. Математически объект определен, если определено множество всех возможных состояний объекта. Величины, характеризующие их состояние, являются их фазовыми координатами. Величины, управляющие агентом - его управляющими параметрами. Управляющие параметры можно разделить на прямые и косвенные. Управляющие параметры являются входными величинами, а фазовые координаты - выходными. Основная задача управления на основе вышеперечисленных понятий формулируется следующим образом. Количественная оценка рассогласования определяется как некоторое среднеквадратичное отклонение между величинами плана, факта и прогноза. будет представлено в виде взвешенной суммы . При выполнении задачи управления процесс перехода агента в заданное состояние должен быть оптимальным. В общем случае в задаче диагностики качества образования на основе мультиагентных связей рассматривается управление с течением времени и с изменением значимых показателей. Мультиагентные связи в диагностике качества образования играют роль своего рода нервной системы, передающей импульсы от одного агента к другому, интегрируя их и преобразуя. Это могут быть сигналы о нарушениях в работе агентов, триггеры к началу запуска бизнес-процессов и т.д. Таким образом, используя для диагностики качества образования идею мультиагент-ных связей и математические методы, можно не только прогнозировать воздействие факторов внешней и внутренней среды, но и оптимизировать деятельность вуза в целом. Использование ИКТ в вузах и ряд других теоретико-методологических вопросов оптимизации деятельности вузов в условиях развития информационного общества могут быть решены посредством использования концепции мультиагентных связей, основанных на описанных возможностях.

Изучить информационные потоки в сельскохозяйственной организации их структуру, классификацию и влияние на функционирование в перспективе инновационной и цифровой экономик. Рассмотреть эффективность процесса управления всеми сельскохозяйственными организациями, которая зависит от множества различных факторов, условно распределенных на объективные, определяемые, в основном, природно-климатическими условиями, и субъективными, в которых главную роль играет человеческий фактор. Материалы и методы. Для изучения информационных потоков в сельскохозяйственной организации их структуры, классификации подробно рассматривается информационных фактор в сельскохозяйственных организациях и человеческий фактор, который базируются на информации и всех тех понятий, которые с ней связаны. Результаты. Одной из главных задач в организации цифрового и информационного обеспечения в структурах отрасли сельского хозяйства является существенная перестройка и совершенствование системы сбора, хранения, обработки и передачи информации во всех её подразделениях. Проведённый анализ основных направлений повышения эффективности производства сельскохозяйственной продукции позволяет сделать вывод о необходимости решать конкретные задачи по созданию (формированию) информационного обеспечения, являющегося компонентой информационной системы и предоставляющего собой совокупность единой системы классификации и кодирования информации унифицированных систем документооборота, схем информационных потоков циркулирующих в организации, а также методологии построения без данных и баз значений. Заключение. На основании проведенного исследования и анализа полученных фактов можно сделать вывод, что в качестве обособленных подсистем подразделения организации, которые, с одной стороны, получают данные извне и формируют свои данные, с другой стороны, передают данные во внешнюю среду. Таким образом, сделана попытка дробления организации как системы на подразделения-подсистемы с рассмотрением внутренней и внешней сред подсистем с точки зрения обмена информацией. Интересен сам подход к исследованию существующих информационных потоков, с которого и должен начинаться анализ организации информационных потоков, когда проводится сплошное обследование процессов формирования и передачи данных от одного субъекта другому с последующим рассмотрением целесообразности этих процессов. В современных условиях функционирования технологических процессов в сельскохозяйственном производстве при становлении симбиоза инновационной и цифровой экономик всё большее значение приобретают именно информационные ресурсы. Цель нашего исследования - изучение информационных потоков в сельскохозяйственной организации, их структуры, классификации и влияния на функционирование в перспективе инновационной и цифровой экономик. Для изучения информационных потоков в сельскохозяйственной организации, их структуры, классификации подробно рассматривается информационных фактор в сельскохозяйственных организациях и человеческий фактор, которые базируются на информации и всех тех понятиях, которые с ней связаны. Эффективность процесса управления всеми сельскохозяйственными организациями зависит от множества различных факторов, которые условно можно распределить на объективные, определяемые, в основном, природно-климатическими условиями, и субъективными, в которых главную роль играет человеческий фактор. Если подробно рассмотреть информационный фактор в сельскохозяйственных организациях, следует отметить слабую структурированность поступающей информации, необходимость обрабатывать большие объёмы парой не связанных между собой данных, сезонность поступающей информации и многое другое. Что касается человеческого фактора, то здесь большую роль играет оперативность принятия решения и профессионализм лиц, принимающих эти решения. Оба этих фактора базируются на информации и всех тех понятий, которые с ней связаны. Очевидно, что само понятие информации предполагает наличие двух объектов - источника информации и потребителя. При этом важно чтобы информация для потребителя имела смысл, и он её мог бы оценивать соответствующим образом в зависимости от того, где и для какой конкретной задачи информация используется. Исходя из этого, выделяют такие аспекты информации, как статистический, систематический и структурный. При этом всю информацию, которая циркулирует по сельскохозяйственной организации, можно разделить на внешнюю, поступающую из внешней среды, и внутреннюю, циркулирующую внутри сельскохозяйственной организации. Такое деление информации является весьма условным и зависит от уровня, на котором находится оно в иерархии АПК. Так, под внутренней средой можно понимать отдел, конкретное предприятие, район, область, регион и другие образования, находящиеся в ранге нижестоящей организации, а что касается внешней среды, то это образование того же сегмента, но стоящее на более высокой ступени иерархической структуры отрасли сельского хозяйства . Приведённая классификация показывает, что информация, циркулирующая в сельскохозяйственных организациях, кроме разделения по признаку принадлежности и различным службам, делится по степени актуальности и значимости (первостепенная, второстепенная или, вообще, не имеющая отношения к данному производству), это влечёт за собой решение вопроса о её сортировке по выбранным или наиболее важным в определённый момент признакам. Таким образом, процесс выделения необходимой информации является значимой задачей. Это подтверждается проведёнными исследованиями, которые показали, что зависимость реакции управляющей системой (например, принятие решения) пропорциональна обратной величине интенсивности поступающей информации. Мы уже говорили о том, что АПК имеет многоуровневую структуру, что предусматривает движение информации как от низших уровней к высшим, так и наоборот. При этом прохождение многих промежуточных инстанций порождают ситуацию, когда информация, адресованная конкретному абоненту, может быть дополнена или сокращена, а кроме того, не исключается возможность её потери . Одной из главных задач в организации цифрового и информационного обеспечения в структурах отрасли сельского хозяйства является существенная перестройка и совершенствование системы сбора, хранения, обработки и передачи информации во всех её подразделениях . Комментируя представленную схему, необходимо отметить следующее. Два основных потока информации, входящих в подсистему управления предприятием, по мнению авторов, это поток из окружающей среды и поток, формирующейся внутри организации. Соответственно, первый - содержит информацию о состоянии окружающей среды, второй - о самой организации. В этом плане, на наш взгляд, нуждаются в конкретизации подходы к формированию информационных потоков. Необходима ориентация не на абстрактную организацию, а на нужды руководителей и специалистов, сотрудников организации, определяемые, прежде всего, их функциональными обязанностями и кругом решаемых ими задач. А учитывая, что всё-таки характер исходящей информации не ограничивается директивностью, очевидно необходим учёт интересов и предложений и получателей рекламной информации об организации и её товарах и услугах, то есть, прежде всего, потребителей и различных контрагентов . Таким образом, исходя из нужд управляющей подсистемы, предлагается организовывать информационные потоки, содержащие входящую информацию как о внешней среде, так и о самой организации, и преобразовывать их в потоки исходящей информации для различных получателей. Помимо схемы движения информационных потоков сформулирован ряд существенных положений в связи с необходимостью организации информационных потоков. Так, одним из свойств информационных потоков была названа их консервативность. Под консервативностью информационных потоков имеется в виду невозможность мгновенной перестройки, отказа от существовавших и наладки новых информационных потоков. В этом случае можно говорить об инерционности информационных потоков и о том, что существовавшие в течение определённого периода времени формы документов, каналы их распространения не отмирают сразу же, как только исчезает необходимость в них. Это соображение может быть объяснено, в том числе, и существованием в любой производственной системе (как в управляющей, так и управляемой подсистемах) скрытого противодействия новшествам, стремления к сохранению существующего положения дел, нежелания траты времени на модификацию информационных потоков . Существуют и другие вопросы, определяющие консервативность информационных потоков. Требование фильтрации информации в потоках актуально не только для информации, сосредоточенной в показателях, идущих снизу вверх, но и для любых информационных потоков, организуемых на предприятии. Очевидно, что это требование вытекает из функциональных обязанностей и задач решаемых конкретными руководителями, для исполнения или решения которых необходим определённый не избыточный, но достаточный объём информации. Каков этот объём, каково содержание этой информации - это все вопросы, напрямую связанные с характером работы человека или подразделения. Данная схема с минимальными уточнениями работает и применительно к подразделению и организации в целом. При этом проверка на релевантность информации - один из ключевых блоков в схеме, определяющий объём и содержание информации, которая будет использоваться при решении поставленной задачи. Этот же блок является на практике и основным источником возможных ошибок, когда игнорируется релевантная информация и придаётся значение нерелевантной информации. Как представляется, ключевое положение блока проверки на релевантность в схеме определяет и наивысшие требования к квалификации участников организации информационных потоков, их знанию производственных вопросов и круга задач, решаемых каждым сотрудником предприятия. Эта последовательность работ не вызывает сомнений, поскольку анализ информационных потоков в организации может проводиться только с точки зрения соответствия существующих потоков задачам, решаемым тем или иным сотрудником (подразделением). Для анализа внутреннего документооборота в организации предлагается использовать матричную информационную модель, отражающую взаимосвязь внутренних документов и показателей, используемых или разрабатываемых всеми подразделениями организации. Таким образом, нами сделана попытка рассмотреть в качестве обособленных подсистем подразделения организации, которые, с одной стороны и получают данные извне и формируют свои данные, с другой стороны передают данные во внешнюю среду. Иначе говоря, имела место попытка дробления организации как системы на подразделения-подсистемы с рассмотрением внутренней и внешней сред подсистем с точки зрения обмена информацией. Интересен сам подход к исследованию существующих информационных потоков, с которого и должен начинаться анализ организации информационных потоков, когда проводится сплошное обследование процессов формирования и передачи данных от одного субъекта другому с последующим рассмотрением целесообразности этих процессов . В связи с изложенным в статье материалом представляется целесообразным более доскональное изучение характеристических параметров и структур, определяющих способы представления информации, с целью её анализа и оценки оптимального варианта передаваемой информации или в целом информационного потока, что существенно повысит оперативность принятия решений как при инновационной, так и при цифровой экономиках.

Необходим пересмотр системы оценки качества каталога. В статье на основе терминологического анализа, анализа документального потока, мониторинга ЭК выявлены основные подходы к заданию дефиниций, признаки и функции электронного каталога, определен его компонентный состав как объекта анализа качества, выведены и детализированы показатели качества ЭК для каждого отдельного компонента. Однако методики, разработанные в свое время для исследования качества карточных каталогов, не подходят для ЭК (хотя часть критериев качества может быть использована). Причины такой ситуации очевидны. Во-первых, существенно изменяется по сравнению со своими карточными предшественниками сам объект анализа - электронный каталог. Изменились не только носители информации, изменились форма, состав и структура каталога. Во-вторых, наполняются новым содержанием его функции. В-третьих, преобразуются методы реализации функций. Поэтому, безусловно, необходимо внедрение в этой области новых четких стандартов качества. Но на сегодняшний день не существует системы оценки качества электронных каталогов. Мало сказать, что задача построения такой системы актуальна, она неотложна. Для ее решения на первом этапе требуется рассмотреть каждое из трех названных направлений преобразований и уточнить объекты и характеристики, подлежащие анализу. Однако при подходе к решению мы столкнулись с неожиданными трудностями. Оказалось, что единое четкое определение, позволяющее выделить электронный каталог в ряду других сходных объектов, практически отсутствует. Разные подходы дают свободу для толкования, позволяют включать в состав ЭК разные элементы, приписывать им разные функции. Позже определились два основных подхода. Оба понятия дополнялись уточняющими характеристиками. Библиографирование. Каталогизация. ЭК - машиночитаемый библиотечный каталог, работающий в реальном режиме времени и предоставленный в распоряжение читателей . Исходя их этих определений, мы должны исследовать качество библиографических записей, наличие информации о принадлежности к тому или иному библиотечному фонду и возможность работы в режиме реального времени, что явно недостаточно для характеристики качества в полном объеме. Обратимся к другому подходу. Изменение технической базы, структуры и свойств ЭК дало основание использовать для его описания термины из области информатики . Такого рода определение предлагает, например, В. В. Мосягин. ЭК рассматривается как основная подсистема любой АБИС. Банк данных, в свою очередь, - это АИПС, включающая базы данных и системы обработки, поиска и хранения информации. Заметим, что, согласно ГОСТу, функции этого подкласса АИПС оказываются шире, чем функции основного класса. Это усложняет задачу определения границ понятия. Как правило, не конкретизируются ни содержание БД, ни состав управляющих программ. Это доказывает, что подходы не исключают друг друга, а являются взаимодополняющими. Итак, если рассматривать ЭК как ИПС, то мы можем сказать, что это - система, обеспечивающая поиск и отбор необходимых данных в специальной базе с описаниями источников информации на основе информационно-поискового языка и соответствующих правил поиска. Две последние характеристики для пользователей представлены через пользовательский интерфейс ЭК. Следовательно, мы должны оценить также и его качество. Как известно, это - набор программных и аппаратных средств, обеспечивающих взаимодействие пользователя с компьютером. Интерфейс объединяет в себе все элементы и компоненты программы, которые способны оказывать влияние на взаимодействие пользователя с программным обеспечением, это не только экран, который видит пользователь. Но если необходимость анализа программных средств сомнений не вызывает, аппаратные средства вряд ли целесообразно вводить в систему оценки качества ЭК. Дело в том, что компьютеры разной мощности, на которые установлена одна и та же программа, будут работать с разной скоростью и показывать разную временную эффективность при выполнении одного и того же запроса. Это не означает, что перед нами два разных электронных каталога разного качества. Думается, что с точки зрения качества целесообразно оценивать функциональность интерфейса и его графический дизайн (наглядность). В этом понимании интерфейс современного библиотечного каталога должен обеспечивать не только удобство работы пользователя, но и ее эффективность. Как показал опыт, сочетать эти требования на практике достаточно сложно. При уточнении объекта оценки качества возникает еще одна проблема. Так, в качестве ЭК может рассматриваться собственно база данных (компонент информационно-технологического обеспечения АБИС). В других трактовках, помимо базы данных, в состав ЭК должны быть включены программно-технические и лингвистические компоненты, обеспечивающие на основе соответствующей базы данных реализацию присущих каталогу функций. В то же время в печати встречаются и более широкие толкования. По нашему мнению, в исследованиях качества целесообразно применять широкий подход. Под ЭК в нашем исследовании будем понимать совокупность библиографических и лексикографических БД, системы управления БД и систем обработки, хранения и поиска информации. Объекты (электронные каталоги) все более усложняются, им придается все больше полезных свойств, поэтому при квалиметрическом анализе приходится учитывать все больше и больше показателей. С точки зрения квалиметрии определение качества предполагает проведение предварительного анализа объекта, его функций, предъявляемых к нему требований . Только потом должно следовать обоснование номенклатуры показателей качества, методов их измерения и оптимизации. Далее следует информационная функция (раскрытие содержания библиотечного фонда, предоставление библиографической информации и т. п.). Из этого вытекает вывод, что в систему исследования ЭК должны войти анализ качества процесса и результатов поиска, а также качества визуализации содержания фонда, экспликации свойств поисковых языков. Помимо распространения сводных и распределенных каталогов (что выводит на одно из первых мест в оценке качества критерии единообразия, устойчивости индексирования документов), развиваются каталоги нового поколения, важнейшая особенность которых -возможность доступа из единого поискового интерфейса ко всем информационным ресурсам библиотеки, включая локальные электронные коллекции и удаленные полнотекстовые базы данных с лицензионным доступом. Однако ни в одной из систем, позиционируемых непосредственно как каталоги нового поколения, эта особенность не реализована в полной мере. Следовательно, особое внимание в наших исследованиях должно отводиться возможностям интеграции данных из различных БД. Оно отражает повсеместно распространившееся требование к АИПС - комфортность, удобство поиска. Этот подход также диктует ряд критериев оценки, причем не только эргономических. В этой области также сказывается общая тенденция разнообразия реализации этой функции в различных программах. По каждому из них в разных, чаще экспериментальных, вариантах ЭК предлагаются разнообразные меры, поэтому здесь, кроме традиционного подсчета показателей, необходимо создать перспективную модель развития, в случае достижения каждой из позиций которой присваиваются дополнительные баллы. Итак, из таблиц приложений видно, что ЭК всегда воспринимался как многофункциональный составной ресурс. По результатам анализа современный электронный каталог - сложный многокомпонентный объект, к различным компонентам которого следует применять разные критерии и методы анализа качества. Далее с позиций системного подхода должны следовать систематизация (изучение взаимозависимости, взаимодействий и подчиненности) и обобщение (выделение из множества факторов главных, наиболее существенно влияющих на результат) показателей. Итогом исследования станет обоснование условий их использования в задачах стандартизации, анализа и управления качеством ЭК. Идентичность данных - отношение числа БЗ, не содержащих дефекты и ошибки, к общему числу БЗ в БД. Актуальность данных - отношение числа устаревших данных о документах в БД к общему числу накопленных и обрабатываемых данных. Оперативность - степень соответствия динамики изменения описаний данных в процессе сбора и обработки состояниям реальных документов или величина допустимого запаздывания между появлением или изменением характеристик реального документа относительно его отражения в базе данных. Полнота идентифицирующих признаков в библиографических описаниях (БО) документов. Соответствие правилам библиографического описания (БО). Полнота отражения содержания документов в поисковом образе документа (ПОД). Глубина отражения содержания документов в ПОД. Устойчивость индексирования документов. Соответствие ПОД методике индексирования. Идентичность данных - отношение числа авторитетных записей (АЗ), не содержащих дефекты и ошибки, к общему числу АЗ в БД. Актуальность данных - отношение числа устаревших данных о лексических единицах (ЛЕ) БД к общему числу накопленных и обрабатываемых данных. Оперативность - степень соответствия динамики изменения описаний данных в процессе сбора и обработки состоянию реальных ЛЕ естественного языка или величина допустимого запаздывания между появлением ЛЕ или изменением их характеристик относительно их отражения в базе данных. Правильность формулировки и приведения точек доступа. Соответствие требованиям форматов представления данных для лингвистических БД. Состав и функциональность грамматических средств ИПЯ. Доступность (возможности доступа к данным и представления результатов пользователям). Удобство использования малоквалифицированными пользователями (понятность, простота использования, изучаемость, привлекательность). Эффективность как соотношение между уровнем качества функционирования программного обеспечения и объемом используемых ресурсов при установленных условиях. Мобильность (адаптируемость, простота установки, замещаемость). Доступность (возможности доступа к данным и представления результатов пользователям). Удобство использования малоквалифицированными пользователями (понятность, простота использования, изучаемость, привлекательность). Эффективность как соотношение между уровнем качества функционирования программного обеспечения и объемом используемых ресурсов при установленных условиях. Мобильность (адаптируемость, простота установки, замещаемость). Удобство навигации в каталоге. Эффективность и надежность методик поиска. Эффективность алгоритмов поиска. Критерий релевантности. Полнота, четкость и легкость понимания инструкций по проведению поиска. Соответствие физиологическим и психологическим возможностям человека. Удобство использования малоквалифицированными пользователями (понятность, простота использования, изучаемость, привлекательность). Наглядность и функциональность форматов ввода и представления данных. Устройства и технологии ввода данных. Число и удобство режимов работы пользователя с интерфейсом. Наличие и качество диалогов, взаимодействий и транзакций между пользователем и компьютером. Наличие обратной связи с пользователем. Комфортность как степень ощущения пользователем физического и психологического удобства при работе с интерфейсом. Гибкость (возможность настройки компонентов системы под различные условия работы). Информативность (полнота предоставляемой информации о состоянии безопасности системы). Надежность (гарантия длительной работоспособности). Удобство эксплуатации (удобство управления и обслуживания). Восстанавливаемость (возможность восстановления системы после сбоев). Учет человеческого фактора (невозможность пользователя своими ошибочными действиями снизить эффективность системы)

К сожалению, это не решило многих проблем, а вот новые проблемы появились. Рассмотрим, что было, что стало и как должно быть в сфере информационного поиска. Традиционные методы информационного поиска (до появления Интернета) заключались в следующем. Это сильно снижает эффективность поиска, риск пропуска важной информации очень высок. Однако у традиционного метода есть и положительная сторона - интеллектуальность. Каждому запросу соответствует один документ. Получив научную статью, потребитель изучает не только ее, но и ссылки на другие статьи. Интеллектуальный подход позволяет частично компенсировать ограниченность области информационного поиска. Современные методы поиска можно описать так. Потребитель информации делает запрос в информационно-поисковой системе (ИПС), и мощные компьютеры с гигантской скоростью просматривают большую информационную область, решая, казалось бы, такими образом ту проблему, которая была в традиционном поиске. Да потому, что на один запрос пользователя ИПС выдает миллионы источников, возвращая, таким образом, нас обратно к той же самой проблеме - нельзя объять необъятное. Одним из важнейших пороков такой системы является игнорирование категории качества информации. Этим вопросом занимались многие исследователи . Но поскольку понятие информации многогранно, то и категория качества информации тоже зависит от многих факторов. Поэтому, прежде чем рассуждать дальше, необходимо максимально конкретизировать предмет обсуждения. Мы будем рассматривать в качестве потребителя информации учащегося любого образовательного учреждения, который сталкивается с проблемой поиска качественной информации в процессе обучения. Это очень широкий круг потребителей - школьники, студенты, магистранты, аспиранты и т. д. И даже если человек официально нигде не учится, ему часто приходится наводить справки о разных предметах, что тоже является актом образования или самообразования. Итак, обучающийся (далее для краткости студент) приступает к поиску информации, например, для написания реферата. Конечно же, в Интернет. Пойдем от противного, отсечем информационный мусор и оставим то, что нам нужно. Определим информационный мусор как информацию, не прошедшую экспертизу на достоверность. Студент ищет информацию, качество которой оценить не может вследствие своей некомпетентности в изучаемой области знания. На этот случай давно создан институт рецензирования. Легальная библиотека - это библиотека, которая соблюдает законодательство об интеллектуальной собственности и авторском праве. Не раз бывали случаи, когда студенты представляли документы, добытые в Интернете и совсем не соответствующие оригиналам. Поэтому пользоваться нужно только легальными электронными библиотеками. Это, прежде всего, научная и учебная литература. Поскольку мы говорим об учащихся, рассмотрим учебную литературу. У каждого нормального учебника или учебного пособия обязательно есть рецензенты - авторитетные ученые и преподаватели, которые изучили соответствующее произведение и оценили его педагогическую значимость. Данные об этих экспертах помещаются на обороте титула издания. Важной составляющей качества учебного издания является рекомендация. Это вторая, а по важности, пожалуй, первая, экспертиза издания. Уровень рекомендации может быть разный - от вузовского до федерального. Логично считать, что чем выше уровень рекомендации, тем выше и качество издания. Даже если в издании нет ни рецензентов, ни рекомендаций, но это печатное издание, то оно проходит определенную экспертизу в издательстве на соответствие законодательству. Таким образом, с учебными изданиями все более-менее понятно. Сложнее дело с легальными библиотеками. К сожалению, в этом есть большая доля правды. То, что хорошие легальные библиотеки являются платными, студенты знают, но подавляющее большинство не знает следующего. Студенты имеют свободный (бесплатный) доступ к легальным электронным образовательным и научным библиотекам. Нет никакого парадокса. В Интернете существуют легальные электронные библиотеки, работающие по модели открытого доступа . Кроме того, университеты во всем мире, и в России тоже, заключают договора с качественными легальными библиотеками и открывают эти библиотеки студентам. Студенты часто ничего об этом не знают. Мы постоянно спрашиваем студентов на своих занятиях о легальных электронных библиотеках и не получаем внятного ответа. Между тем рядом с аудиторией, в которой происходят занятия, висит плакат с информацией о такой библиотеке. Никто его не видит. Достаточно получить в университете пароль и, пожалуйста, заходите в библиотеку откуда угодно. Нет, не заходят. Выходные сведения. Общие требования и правила оформления. Студентам дается задание сделать презентацию на одну из предложенных тем, но с одним условием - информация должна быть взята из рецензируемого учебника по информатике из легальной библиотеки. Им кажется очень трудным искать материал, перелистывая учебник за учебником, они уже расслаблены поисковиками. И лишь немногие студенты соображают, что выполнить задание довольно просто - достаточно открыть любой учебник по информатике и найти в нем предложенную тему. Вот здесь и нужен преподаватель для того, чтобы сломать сложившийся стереотип. Теперь конкретный пример. Для студентов и преподавателей обеспечен свободный доступ к тысячам учебников по разным дисциплинам. Следует, правда, отметить, что не все возможности этих разделов доступны. Степень доступа определяется договором между вузом и библиотекой. Но и то, что доступно, можно эффективно использовать в учебном процессе. Например, разработка тех же презентаций и написание рефератов с условием демонстрации источников, из которых взяты цитаты. Особенностью НЭБ является то, что в нее встроен Российский индекс научного цитирования (РИНЦ), который позволяет оценить научную значимость конкретного журнала, статьи и автора. Есть оценки и по международным наукометрическим критериям. Работа с фондами НЭБ должна быть обязательной для магистрантов. Примером задания может быть написание обзорной работы на заданную тему исключительно по научным статьям из журналов, размещенных в библиотеке. А еще замечательно будет, если магистрант оценит научный авторитет авторов цитируемых статей по наукометрическим показателям, присутствующим в аппарате библиотеки. Таким образом, в распоряжении студентов и преподавателей регионального вуза не так уж и мало возможностей использования электронных библиотек. Тем, что при формировании своих фондов она строго соблюдает законодательство в сфере защиты интеллектуальной собственности и авторского права. Легальность. Наличие контактной группы. Мотивация. Полезно прочитать на сайте историю создания библиотеки. Например, НЭБ создавалась в результате государственного проекта, целью которого было аккумулировать научные публикации российских и зарубежных ученых. Цель же коммерческих библиотек - получение прибыли, качество информации здесь вторично. Доступ из СПС КонсультантПлюс. Актуальность. Легальность. Публикация книги бесплатна. Мотивация. Отсюда можно узнать, что это проект издательской группы компаний, а основная форма использования ЭБС - абонентская годовая подписка организации, в частности, университетов России. Рекомендации экспертов и официального органа. Библиотеку студентам рекомендуют преподаватели университета (эксперты) и администрация университета через рекламные плакаты библиотеки в помещениях вуза. Актуальность. Таким образом, вся эта информация об электронной библиотеке свидетельствует о ее легальности и, соответственно, о том, что она содержит качественные издания. Конечно, легальные электронные библиотеки не являются единственным источником качественной информации, существуют и другие. Но, говоря об образовании, следует начать с них, и будет прекрасно, если студенты научатся пользоваться хотя бы этим чрезвычайно ценным информационным ресурсом.

Дано определение информационного фона. Показано, что информационный фон является контекстом информационной среды, представляя из себя преобладающую информацию. Выявлены пять свойств информационного фона. Показана связь типа государства с однородностью информационного фона. Обосновано влияние информационного фона на человека. Выявлены четыре типа информационной среды. Показано, что в зависимости от характера информационного фона влияние может быть положительным или отрицательным. Приводятся основные факторы влияния информационного фона на человека. Рассматривая проблемы современного общества, обращает на себя внимание, что с появлением характерных для него средств информационно-технологической инфраструктуры оно во многом претерпело большие изменения. Эти изменения в значительной степени связаны с доступностью и широтой распространения информации, касающейся фактически всех сфер жизни человека и общества. Такая ситуация привела к существенному изменению и развитию такого явления как информационная среда и ее свойства . В настоящее время наибольшее развитие получили исследования информационно-технологической составляющей информационной среды, т.е. по сути дела вопросов о том, как технически функционирует данная среда, о ее техническом, структурном развитии . Между тем как информационная среда есть суть пространство переработки, хранения и передачи информации, т.е. ее существенной характеристикой является сама информация как таковая. Отсутствие понимания характерных свойств информации как компонента информационной среды приводит к неясности работы механизмов ее развития как таковых. В результате теряется смысл существования информационной, что в свою очередь приводит к утрате понимания основных направлений и цели ее развития. Таким образом, возникает актуальность рассмотрения основных свойств информационной среды и их влияния на жизнь человека и общества. Одним из этих свойств является наличие в ней информационного фона и полезной информации. Под информационной средой мы будем понимать специально организованное пространство, предназначенное для хранения, передачи, обработки и трансляции информации. Радио и телевидение - самая популярная в настоящее время информационная среда. В ней передача информации происходит при помощи радио и телевизионного сигнала, а трансляция при помощи соответствующих устройств. Телефония - не имеет специальной организации, однако при помощи телефонии происходит передача и трансляция информации в обществе. Глобальная сеть интернет - наиболее современная емкая интерактивная среда. На содержимое сети интернет может оказывать влияние каждый пользователь. Как было указано выше, основными свойствами информационной среды, с точки зрения особенностей содержащейся там информации, является наличие в ней информационного фона и полезной информации. Где под полезной информацией мы будем понимать информацию, отличную от информационного фона. Полезная информация может как находиться внутри информационного фона, так и замещать его. Соотношение информационного фона и полезной информации требует специального дополнительного исследования. Рассмотрим понятие информационного фона. Основной цвет, тон, на котором пишется картина. Фигура женщины на фоне деревьев. Служить фоном. То есть фон это некоторый преобладающий уровень сигнала данной модальности. Фон картины, это цветовая гамма или объект, на котором нарисована картина, фон звука, это преобладающая мелодия, на котором звучит некая иная, основная мелодия и т.д. Фактически можно говорить о том, что фон это контекст, в котором происходят некоторые события. В результате под информационным фоном мы будем понимать наиболее популярные данные, характерные для информационной среды, в которой разворачиваются те или иные события, связанные с этими данными. Таким образом, информационный фон отражает некоторую наиболее распространенную точку зрения по тем или иным вопросам. Для каждой из четырех обозначенных информационных сред характерен свой собственный информационный фон, т.е. общераспространенная точка зрения относительно любого события или факта. Вопросы управления информационным фоном составляют предмет пиар технологий и в общем виде сводятся к целенаправленному формированию того или иного фона. С другой стороны, возникают вопросы свойств и диагностики информационного фона. Соответствие действительности. Информационный фон может быть истинным и ложным. То есть преобладающая информация может быть как соответствующей действительности, так и ей несоответствующей. То есть информационный фон сам по себе не отражает истинную информацию, он лишь показывает ту, которая преобладает в данном месте в данном предмете. Однородность. Информационный фон может быть однородным и неоднородным, т.е. он может содержать одну и ту же информацию, противоречащую информацию или дополняющую информацию. Принадлежность. Информационный фон может быть всеобщим, т.е. касающимся всех субъектов информационной среды, или же частным, касающимся определенных социальных групп, заинтересованных в той или иной информации, причем в различных группах информационный фон, касающийся одной и той же информации, может быть разный. Распространенность. Информационный фон может касаться всех субъектов информационной среды, или же каких-то определенных групп. Так, информационный фон конкретной организации касается только членов этой организации (и иногда их ближайших родственников и друзей), но никого более. С другой стороны, информационный фон, касающийся какого-либо распространенного заболевания, например, гриппа, касается практически всех людей на земле. Предметность. Не может быть абстрактного информационного фона, он характерен для определенной конкретной информации, а не для информации вообще как таковой. Все перечисленные свойства отражают различные стороны данного явления и показывают его характерные особенности. При этом необходимо понимать, что информационный фон может быть истинным и ложным, в зависимости от характеристики других свойств. Так, в группе профессиональных ученых физиков информационный фон относительно таких представлений, как торсионные поля, может ясно говорить о том, что это лженаучные взгляды, и упоминание о них является плохим тоном. Вместе с тем в группе людей, занимающихся эзотерическим знанием, информационный фон, касающийся данного предмета, может свидетельствовать о том, что это вполне научная теория, на нее можно ссылаться и вполне допустимо о ней упоминать. Однако информационный фон может быть и относительно однородным. Так, преобладающая информация относительно курения создает фон, говорящий о том, что это вредная привычка. Вместе с тем крайне редко информационный фон является полностью однородным, скорее можно говорить о его уровне однородности. В том случае если присутствует множество различных точек зрения и они распределены более равномерно по всем воспринимающим субъектам, можно говорить об абсолютной неоднородности информационного фона, т.е. о его фактическом отсутствии. Вопросы измерения однородности информационного фона, как и исследование всех остальных его свойств являются предметом специальных дополнительных исследований. Кроме того, не маловажен вопрос о выявлении информационного фона. Фактически это один из главных предметов изучения социологии как науки. Информационный фон выявляется средствами социологических опросов с дальнейшим применением методов математической статистики. Ясно и то, что информационный фон - один из ключевых факторов восприятия информации заинтересованными сторонами. Очевидно, что в том случае, если человека интересует какая-либо информация, то для ее нахождения, он обратится к средствам массовой информации. Раньше, вероятнее всего, это была бы печатная продукция, сейчас, скорее всего, глобальная сеть интернет. Первая информация, с которой столкнется человек, и будет наиболее распространенная, т.е. будет отражать преобладающий информационный фон. В том случае, если эта информация будет ложная, а человек не отличается критичностью мышления, человек воспримет эту информацию и не будет искать ничего другого. Однако куда хуже ситуация с навязанным средствами массовой информации информационным фоном. Какую бы ложную информацию не сообщило телевидение, человек, не отличающийся критичным мышлением, примет ее за правду и тем самым будет обманут. На формирование соответствующего информационного фона относительно политической (и, часто, экономической) информации всеми обществами и социальными системами во все времена тратились огромные ресурсы. Формируя через средства массовой информации информационный фон, общество может управлять человеком за счет целенаправленного влияния на восприятие им информации. Человек осуществляет те или иные действия во многом под влиянием той информации, которой он располагает. В результате формирование информационного фона является средством управления поведением человека. Вместе с тем такое формирование может быть как целенаправленным, что характерно для средств массовой информации, так и стихийным, что во многом характерно для сети интернет. Информационный фон может влиять на личность как позитивно, так и негативно. Рассмотрим негативное и позитивное влияние информационного фона на личность. В том случае, если информационный фон содержит ложную информацию о вопросах здоровья и безопасности личности, он может крайне негативно влиять на саму личность вплоть до летального исхода (в случае неверных рекомендаций по лечению заболевания или поведению в опасных местах). Еще одним негативным фактором ложного информационного фона является снижение уровня образованности личности, ибо если личность получает заведомо ложную информацию и удовлетворяется ей, то уровень ее образованности снижается. Следующим фактором является уменьшение уровня материальных ресурсов личности. В том случае если человек в финансовом поведении ориентируется на заведомо ложную информацию, то уровень его финансовых ресурсов снижается, что может оказать крайне негативное влияние на него как на личность, вплоть до разрушения его семьи и суицида. Обратной стороной является позитивное влияние информационного фона, соответствующего действительности. Повышение уровня образованности в обществе. Примером может служить цитирование известного стихотворения А. Блока в телевизионном рекламном ролике. Наверное, не было ни одного человека (кроме тех, кто вообще не смотрит телевизор), который бы не узнал об этом стихотворении. Повышение уровня материального благосостояния, например, за счет распространения интернет СМИ, посвященных поиску работы. Наряду с информационным фоном рассмотрим вопрос, связанный с полезной информацией. Такой тип информации представляет собой импульс, она содержит некие данные, которые резко выделяются из информационного фона. Изучение такой информации представляет собой отдельную проблему, однако можно утверждать, что к полезной информации относятся разного рода сенсации и вообще любые необычные и неординарные события в информационном пространстве. Влияние данного типа информации на социальные процессы и личность может быть очень велико, но в отличие от информационного фона оно имеет дискретный характер. Хотя можно предполагать, что определенного рода события могут коренным образом влиять на все общество как таковое. Так, различного рода политические потрясения, научные открытия, чрезвычайные происшествия могут приводить к более или менее долговременному изменению информационного фона. Вероятно, целесообразно рассматривать измерение уровня полезной информации в зависимости от отличия данной информации от информационного фона. Можно выделить градиент изменения информации, измеряющейся по качественной, например, шкале. Данный вопрос нуждается в дополнительном специальном исследовании. Проблемы управления полезной информацией являются одними из важнейших вопросов управления социальной системой как таковой. Ясно лишь то, что целенаправленное формирование такого рода информации на существующем информационном фоне может приводить к существенным социальным изменениям, вплоть до коренной перестройки всего общества. В самом общем виде управление ей является одним из существенных инструментов изменения общества. Информационный фон это наиболее распространенные данные, характерные для информационной среды, в которой разворачиваются те или иные информационные события. Информационный фон может оказывать как негативное, так и позитивное влияние на жизнь человека, в зависимости от того, насколько ложным или правдивым он является. Управление полезной информацией может быть инструментом управления всем обществом как таковым. При этом полезную информацию можно измерять при помощи качественной шкалы, где нулевой уровень равен информационному фону. В результате можно утверждать, что проблема изучения свойств информационной среды как одной из характеристик современного информационного общества является весьма актуальной. Выявление закономерностей формирования и развития информационной среды позволит лучше понять и объяснить общие свойства общества, одним из существенных характеристик которого стало появление средства обработки, хранения, передачи и трансляции информации. Представляется, что в процессе изучения, будут получены новые данные как о влиянии информационной среды на жизнь отдельного человека, так и ее влияния на жизнь организаций, социальных институтов и самого общества как такового.

Если важными являются целые группы, то кластеры должны представлять собой естественную структуру данных. Однако в большинстве случаев кластерный анализ проводится для обобщения данных. В большинстве случаев кластерный анализ проводится для решения практических задач. Кластеризация для понимания классов или концептуально значимых групп объектов, которые имеют общие характеристики, играют важную роль в том, как люди анализируют и описывают мир. Действительно, люди умеют делить объекты на группы (кластеризация) и назначать конкретные объекты этим группам (классификация). Например, даже относительно маленькие дети могут быстро маркировать объекты на фотографии как здания, транспортные средства, люди, животные, растения и т.д. В контексте понимания данных кластеры представляют собой потенциальные классы, а кластерный анализ -это изучение методов автоматического поиска класса. Таким образом, не удивительно, что большая часть ранней работы по кластерному анализу стремилась создать дисциплину математической таксономии, которая могла бы автоматически находить такие структуры классификации. В последнее время биологи применяют кластеризацию для анализа большого количества генетической информации, которая теперь доступна. Например, кластеризация была использована для поиска групп генов, которые имеют сходные функции. Поиск информации. Всемирная паутина состоит из миллиардов веб-страниц, а результаты запроса к поисковой системе могут возвращать тысячи страниц. Кластеризация может использоваться для группировки этих результатов поиска в небольшое количество кластеров, каждый из которых фиксирует конкретный аспект запроса. Каждая категория (кластер) может быть разбита на подкатегории (подкластеры), создавая иерархическую структуру, которая также способствует поиску пользователем результатов запроса. Понимание климата Земли требует поиска паттернов в атмосфере и океане. С этой целью кластерный анализ был применен для поиска закономерностей атмосферного давления полярных регионов и районов океана, которые оказывают значительное влияние на климат на земле. Психология и медицина. Болезнь или состояние часто имеет ряд вариаций, и кластерный анализ может использоваться для идентификации этих разных подкатегорий. Например, кластеризация использовалась для идентификации различных типов депрессии. Кластерный анализ также может быть использован для обнаружения закономерностей пространственного или временного распределения болезни. Предприятия собирают большое количество информации о текущих и потенциальных клиентах. Кластеризация может использоваться для сегментации клиентов в небольшое количество групп для дополнительного анализа и маркетинговой деятельности. Эти прототипы кластера могут использоваться в качестве основы для ряда методов анализа данных или обработки данных. Поэтому в контексте полезности кластерный анализ представляет собой изучение методов поиска наиболее типичных кластерных прототипов. Суммирование. Однако вместо применения алгоритма ко всему набору данных его можно применить к сокращенному набору данных, состоящему только из кластерных прототипов. В зависимости от типа анализа, количества прототипов и точности, с которой прототипы представляют данные, результаты могут сравниваться с результатами, которые были бы получены, если бы все данные могли быть использованы. Эффективный поиск ближайших соседей. Поиск ближайших соседей может потребовать вычисления попарного расстояния между всеми точками. Часто кластеры и их кластерные прототипы можно найти гораздо эффективнее. Если объекты относительно близки к прототипу их кластера, то мы можем использовать прототипы для уменьшения количества вычислений расстояний, необходимых для нахождения ближайших соседей объекта. Интуитивно, если два прототипа кластера находятся далеко друг от друга, то объекты в соответствующих кластерах не могут быть ближайшими соседями друг от друга. Следовательно, чтобы найти ближайших соседей объекта, нужно только вычислить расстояние до объектов в соседних кластерах, где близость двух кластеров измеряется расстоянием между их прототипами. Кластерный анализ группирует объекты данных, основанные только на информации, найденной в данных, описывающих объекты и их отношения. Цель состоит в том, чтобы объекты внутри группы были одинаковыми (или связанными) друг с другом и отличались от (или не связаны) с объектами в других группах. Чем больше сходство (или однородность) внутри группы и чем больше различие между группами, тем лучше или более отчетливее кластеризация. Термины сегментации и разбиения иногда используются как синонимы кластеризации, эти термины часто используются для подходов, не относящихся к традиционным границам кластерного анализа. Тем не менее, некоторые работы по разбиению графов, а также по имиджу и сегментации рынка связаны с кластерным анализом. Иерархическая или разделяемая. Групповая кластеризация - это просто разделение набора объектов данных на неперекрывающиеся подмножества (кластеры), так что каждый объект данных находится в одном подмножестве. Если мы разрешаем кластерам иметь подкластеры, тогда мы получаем иерархическую кластеризацию, которая представляет собой набор вложенных кластеров, которые организованы как дерево. Исключающие или перекрывающиеся. Название исключающие получили, поскольку они привязывают каждый объект к одному кластеру. Существует много ситуаций, когда точка может быть разумно размещена в нескольких кластерах, и эти ситуации лучше устраняются неисключающей кластеризацией. В наиболее общем смысле перекрывающаяся или неисключающая кластеризация используется для отражения того факта, что объект может одновременно принадлежать более чем к одной группе (классу). Например, человек в университете может быть как зарегистрированным студентом, так и сотрудником университета. Полная или частичная. Полная кластеризация присваивает каждому объекту кластер, а частичная кластеризация - нет. Мотивация частичной кластеризации заключается в том, что некоторые объекты в наборе данных могут не принадлежать четко определенным группам. Например, некоторые газетные сюжеты могут иметь общую тему, глобальное потепление, в то время как другие рассказы более общие или единственные в своем роде. Таким образом, чтобы найти важные темы в истории за прошлый месяц, мы можем искать только кластеры документов, которые тесно связаны общей темой. В других случаях желательна полная кластеризация объектов. Например, приложение, использующее кластеризацию для организации документов для просмотра, должно гарантировать просмотр всех документов. Рассмотрим использование кластерного анализа в сельском хозяйстве. Сельское хозяйство считается одной из самых древних сфер на земле. Её состояние ухудшается с такими показателями, как климат, паразиты, болезни почвы и другое. Использование компьютеров, новых методик вычисления для защиты данной сферы является очень эффективным. Новое защищает старое. Основной задачей становится - сбор базы данных о земле. В данной статье рассмотрим кластерный анализ, как средство совершенствование в управление сельским хозяйством. Прецизионное сельское хозяйство в основном связано с использованием технологий и интеграцией различных технологий с сельским хозяйством. В результате прогресса в области науки и техники стоимость технологии растет с каждым днем. Кроме того, эта технология также внедряется в различные сельскохозяйственные устройства. В результате этой интеграции сельскохозяйственное оборудование нынешнего времени становится более продуктивным, обновляемым и полезным для фермеров. Эти датчики генерируют пространственные наборы данных. Поэтому необходимо учитывать особые свойства, чтобы справиться с задачи, встречающиеся в прецизионном сельском хозяйстве. Этот процесс обычно требуется до вегетационного периода, когда необходимо измерить доступность различных минералов, таких как калий, фосфор и магний, которые должны быть доступны, что называется базовым оплодотворением, поскольку это может быть жизненно важно для здорового роста культуры. Разграничение зон управления использовалось как метод разделения полей на части с различными свойствами в течение длительного времени. Однако это обычно делалось ранее с использованием экспертных и долгосрочных знаний в соответствующей области. Такие ученные, как Георг Русс, Мартин Шнайдер и Рудольф Крузе разработали двухэтапный процесс. Первый шаг пространственного разбиения точек данных может быть достигнут путем наложения сетки. Из-за неровностей формы поля и зазоров, а также отверстий в естественной плотности данных, выполнение алгоритма к-средних по координатам точек в наборе данных обеспечивает более гибкое решение начального тесселяции (тесселяция -автоматизированный процесс добавления новых выпуклых многоугольников в полигональную сетку с целью повышения детализации сетки). Верхняя граница параметра к определяется размером самой маленькой зоны, тогда как зоны ниже порога, обеспечиваемого точностью используемого сельскохозяйственного оборудования, не могут управляться. Нижняя граница для параметра к задается гранулярностью конечных зон управления и количеством гетерогенности на поле. Вследствие обоих условий было бы гарантировано, что результирующие зоны будут, скорее, однородными, в соответствии с первым условием и смежными, согласно второму условию. Проведём кластерный анализ по данным сельского хозяйства Кубани, взятых из Росстата. Будем использовать принцип ближайшего соседа. Воспользуемся агломеративным иерархическим алгоритмом классификации. В качестве расстояния между объектами примем обычное евклидовое расстояние. Поиск наименьшего расстояния. Точно таким же образом можно выявить экономические выгоды от продаж тех или иных культур, сравнить финансовое положение от растениеводства и животноводства, проанализировать с помощью вывода данных примерные затраты на предстоящие периоды.

Все дело в том, что возможности электронных компонентов резко ограничены, если речь идет о тактовых частотах процессора, надежность уменьшается, а стоимость возрастает. В большинстве своем, многое из возможного для реализации утилитарного в средах разработки на сегодня уже имеет воплощение и даже в образовательной сфере, где необходимо большое сосредоточение внимания слушателей. Тогда как в части мыслящего, программирующего существа есть еще многое, что не освоено (о возможном частном решении пойдет речь ниже). Наличие нескольких вариантов обслуживающих систем позволяет проще удовлетворить различные потребности программистов, приспособить машину для эффективного решения определенного класса задач, кроме того, в эти системы сравнительно быстро могут быть внесены дополнения и изменения, отражающие новые идеи в программировании. При таком способе создания удобств достаточно, чтобы машина могла выполнять ограниченный набор сравнительно простых операций и ее поэтому легче сделать надежной, простой в эксплуатации и дешевой. Решение задач в части удешевления, простоты работы с машиной, простоты обслуживания, было основным поводом для оптимизации на уровне микропрограмм процессора. Этот подход был наиболее совершенен . Будет ли это новая система счисления, новая система координат или инерциальная система. Программа, предназначенная для компьютера, начинается с входных параметров, и она работает по строго заданному циклу или полю, лежащему на повторениях такта работы частотного генератора, встроенного в микропроцессор. В нестационарных системах работа компьютера, функционирующего по классической схеме, недостаточна, потому как масштабирование отнимает степень дискретизации исходной функции. Разум думающего существа основан на работе системы исчислений, абстрагированных от постоянного временного восприятия. Время в ощущениях живого существа не может длиться равномерно, а воспринимается исходя из ситуаций. Требования к восприятию времени согласовываются с условиями, в которых мыслящее существо пребывает как субъект. Любая система оперирует потоком входных и исходящих данных, следовательно живое вещество, создаваемое как симбиоз нескольких обработчиков информации, должно концентрироваться на внешней среде. Идея кроется в наличии нескольких независимых внутренних аналоговых генераторах, интерпретируемых системой как локальная шина генератора случайных чисел (значений такта процессора). Иными словами, перед нами некий проект нецифрового вычислительного ядра с последующей оцифровкой и отсутствием сторонних входов по корректировке тактовой частоты. Уровень центрального математического ядра возьмет на себя цифровое вычислительное ядро, работающее по троичной системе исчисления, проводящее в жизнь саму философию интерпретации машинного языка в понятный для человека символьный язык. Тем самым мы получаем живую логику, оперирующую наиболее близко расположенными к здравомыслящему разумному существу операндами (упорядочиваемыми оцифровкой). Мне кажется, вообще средняя продолжительность жизни неделимого в ее минимальной форме является величиной большой в обычных условиях биосферы, скорее всего, определяется не свойствами морфологии или физиологии организма, а интенсивностью взаимного поедания организмов, т. е. строением живого вещества. Следовательно, мы можем рассматривать длительность мгновения существования бактерии как минимальную величину той паузы, которая наблюдается в изменении облика живого вещества в его целом . Чувственно воспринимаемые сущности составляют предмет учения о природе (ибо им свойственно движение), а с неподвижными имеет дело другая наука, поскольку у них нет начала, общего с первыми . Кроме того, во всех и состоит его природа. Очевидно, цветов, и единое было бы некоторым определенным единым, например, белым цветом. И точно так же в речи сущее было бы числом ее звуков, и единое было бы гласным звуком. А если бы вещи были прямолинейными фигурами, то они были бы числом фигур, и единое было бы треугольником. И то же самое можно сказать и о других родах . Посчитать несколько вариантов, тебе на монитор или в файл высылается ответ на поставленную задачу, и что это может быть, должно решаться в твоем алгоритме. Там описаны многие системы и примеры комплексного подхода к программированию и проектированию программного обеспечения. Не скажу, что книга учит конкретному кодированию, однако некоторых ошибок позволяет избежать. Важно все-таки понимать, что при администрировании проектов нельзя исключать психологический фактор разработчиков, им должно быть построено поле для деятельности . Одним из способов повысить производительность компьютера стал вариант распараллеливания потоков обрабатываемой информации как на программном, так и на аппаратном уровне. К нашему применению, а именно к проектированию системы искусственного мыслящего вещества, а точнее искусственного разума, наиболее подходит метод суперскалярных вычислений, это связано с тем, что машина должна быть наделена способностью к блочным переходам потоков информации. Несколько сенсоров, объединенных в один массив, несколько параллельных камер, дающих стерео изображение и определяющих расстояние до объекта. Что будет актуально при рассмотрении проекта по антропоморфному искусственному мышлению. Самыми высокими требованиями к вычислительной мощности процессоров обладают системы быстрых преобразований Фурье функций, данные математические операции наделены возможностями в оцифровке непрерывно поступающих входных данных. Чем более совершенным будет программное обеспечение, решающее задачи по оцифровке данных, тем большие объемы информации машина сможет обрабатывать. Если представить числовой способ решения обработки массивов данных (частные решения интегральных выражений), будет справедливо представить данные в матричном выражении, и вот пример . Общий подход к конструированию математических моделей систолических массивов основан на следующей идее. Пусть в нашем распоряжении имеется достаточно большое число функциональных устройств. Все ФУ являются простыми и срабатывают за одно и то же время. Математическое содержание и техническая конструкция ФУ сейчас не имеют особого значения. Важно, чтобы выходная и входная информация устройств соответствовали друг другу. Если по каким-либо причинам информация не подается на входы ФУ, ничто не мешает считать, что она в этих случаях вырабатывается самими ФУ. Допустим, что конструктивно каждое ФУ выполнено в виде некоторого плоского четырех- или шестиугольника. Пусть входы и выходы ФУ выведены на границу многоугольников. Будем называть эти ФУ систолическими ячейками (процессорными элементами, элементарными процессорами, чипами и т. п.). Теперь начнем складывать из ФУ-многоугольников различные фигуры, присоединяя без наложения последовательно многоугольник за многоугольником и предполагая, что соседние многоугольники соприкасаются друг с другом. В результате такого построения получится некоторая фигура, у которой останутся свободными какие-то входы и какие-то выходы. Подавая на свободные входы в том же синхронном режиме входные данные, будем получать какие-то результаты, начиная с некоторого момента, на свободных выходах. Для оценки качества ее работы вводятся различные характеристики) . Систолическая система - в общих чертах и есть способ физического программирования, при котором программа статичная и создана в равных долях для всех связующих элементов системы, а вот сам алгоритм кроется в системах коммутации. Некий конструктор, открывающий возможности построения логических связей в вычислительных системах при условии совершенно одинаковой электронной начинки и генерации кода в вычислительных ячейках на уровне аппаратуры. Возможности, в таком случае, в процессе создания искусственного разума будут безграничны, там, где будет не хватать аппаратуры, будет ее наращивание, а там, где не хватит программирования, пойдет в ход гибкость аппаратного обеспечения. И это уже втрое измерение в логике работы мыслящей машины . Первое измерение - это аналоговый тактовый генератор, имеющий три направления оцифровки через вычислительную матрицу. Её направления, в свою очередь, могут быть либо пространственные, либо логические. В пространственных направлениях машина работает как чертежник, в логических как поэт или писатель. Второе измерение - гибкая полиморфная аппаратная структура. Третье измерение - троичная система счисления в логических и пространственных системах обработки информации. В итоге, все объединив - получаем Московский государственный университет им. Ломоносова -единственный ВУЗ, способный, объединив усилия, создать подобный компьютер .

Постулируется, что содержание предметной области целиком отражается в некоторой монографии, это позволяет извлекать и анализировать терминологические структуры без использования заранее подготовленного корпуса специализированных текстов предметной области. В рамках подхода рассмотрена процедура итеративного извлечения и анализа терминологических структур, регулирующая работу эксперта с монографией и позволяющая ему контролировать процесс. Предложены методы сравнительного анализа терминологических структур двух смежных предметных областей. Возможности разработанного подхода продемонстрированы на примере общей методологии и методологии комплексной деятельности. В соответствии с определением, приведенным в , теория - форма достоверного научного знания о некоторой совокупности объектов, представляющая собой систему взаимосвязанных утверждений и доказательств и содержащая методы объяснения и предсказания явлений и процессов некоторой предметной области (ПрО), то есть всех явлений и процессов, описываемых данной теорией. Изложение научных результатов, полученных в той или иной ПрО, ведется, как правило, на соответствующем профессиональном языке, использующем, помимо общеупотребительной, свою специальную терминологию. То есть в каждой ПрО можно условно поставить в соответствие множество терминов, характеризующих эту ПрО и используемых в ней . Совокупность этих терминов и связей между ними будем называть терминологической структурой ПрО. В настоящей работе рассматривается задача автоматизированного извлечения терминологической структуры из текста соответствующей монографии, а также формулируется задача сравнительного анализа терминологических структур различных ПрО. Методология - учение об организации деятельности. В изложена ОМ (основания ОМ, характеристики деятельности, ее логическая и временная структуры), а также рассмотрены методология научной, практической, художественной, учебной и игровой деятельности. Монография ). Значительное внимание в МКД уделяется организации и управлению, неопределённости, а также жизненным циклам (ЖЦ) деятельности, её субъектов, предметов, ресурсов, знаний и технологий. Пусть имеется монография (один документ), результатом должен быть ранжированный список терминов. Предварительная обработка текста может быть представлена как следующая последовательность действий. Выявление терминов-кандидатов. На этом этапе формируется множество кандидатов в термины (потенциальных терминов). Применяются экспертные знания о том, какие кандидаты в термины заведомо не являются терминами. Расчет значений признаков терминов-кандидатов. На этом этапе формируются и рассчитываются значения признаков-кандидатов, определяющих их вероятность быть термином. Для терминов-кандидатов определяется список основных и вспомогательных признаков (таким образом каждый кандидат может быть представлен в виде вектора признаков). Основные признаки характеризуют терминологичность кандидата, т.е. силу связи кандидата с ПрО. Примером является абсолютная и относительная частота слова в документе. Вспомогательные же признаки косвенно определяют значимость кандидата. Например, значимость кандидата выше, если он находится в аннотации документа или в секции ключевых слов (таким образом можно определить множество структурных признаков, характеризующих встречаемость слова в различных логических разделах документа). Производится расчет признаков кандидата. Предлагается использовать расчет основных признаков с использованием статистик вхождений кандидата в текст (см. ). Отбор кандидатов. Затем ранжированный список кандидатов оценивается и фильтруется экспертом в соответствующей ПрО. Приведём примеры типовых подходов, в которых реализуются те или иные шаги приведённого алгоритма-шаблона. Возможны следующие подходы к извлечению связей между терминами. На основе лексико-синтаксических шаблонов. Извлечение из корпуса текстов родовидовых отношений с использованием лексико-синтаксических шаблонов (см., например, ). На основе статистик совместной встречаемости. Если термины встречаются совместно, то между ними может существовать связь. Среди недостатков этого подхода (разреженность матрицы совместной встречаемости слов, большой размер матрицы и ее зашумленность) наиболее критичным в нашем случае является необходимость работы с коллекцией документов. В рамках этого подхода алгоритмы (например, нейронные сети) прогнозируют появление слова в заданном контексте, и в процессе обучения алгоритма формируется матрица параметров (в том числе векторное представление слов небольшой размерности). Полученное векторное представление слов можно использовать для оценки сходства терминов (см. пример извлечения сети семантических связей из Википедии ). В данной работе сила связи между терминами оценивается исходя из их совместной встречаемости в предложениях исследуемого документа (соответствующей монографии). Сравнение терминов (вершин графа). Следует отметить, что рассчитать такую влиятельность для узлов статичных неориентированных сетей можно при помощи имитационного моделирования распространения действий (в данном случае в качестве модели распространения действий выбрана модель независимых каскадов ). Термины (вершины) считаются похожими, если они прямо или косвенно связаны с похожими терминами. Например, можно сравнивать использование термина, рассчитывая расстояние между эго-сетями термина в разных терминологических структурах. Сходство двух графов (близость) можно определить, например, с использованием максимально общего изоморфного подграфа. Можно использовать для сравнения и оценки сходства векторное представление графов. Далее рассчитываются значения признаков графов, и вычисляется расстояние между векторами графов. Извлечение терминов ПрО из монографии производится в полуавтоматическом режиме, в этот процесс вовлечены эксперт в рассматриваемой ПрО и разработчик (или соответствующая программа, обладающая развитым пользовательским интерфейсом). Расшифровка аббревиатур. Каждый токен в последовательности, принадлежащий экспертному списку аббревиатур, заменяется на соответствующие токены из расшифровки. Лемматизация токенов. Формирование п-грамм. Из ранее полученной последовательности лемм текста формируются все допустимые последовательности из п лемм. Оказалось, что согласно экспертной оценке самый простой способ (ранжирование по частоте) - наилучший (этот вывод подтверждается результатами другого экспериментального исследования ). структурный элемент деятельность, элемент комплексный деятельность, нижестоящий структурный элемент, анализируемый структурный элемент, методология комплексный деятельность, организация и управление, вышестоящий структурный элемент, модель комплексный деятельность, структура комплексный деятельность, создание новый технология, цикл комплексный деятельность, реализация ЖЦ, выполнение комплексный деятельность, стадия ЖЦ, ЖЦ ресурс, результативность и эффективность, технология комплексный деятельность, реализация комплексный деятельность, модель структурный элемент, субъект комплексный деятельность, реакция на неопределённость, результат комплексный деятельность, целеполагание и создание, управление комплексный деятельность, ЖЦ пул, процедура формирование спрос, неопределённость комплексный деятельность, предмет комплексный деятельность, деятельность в целое, цикл пул ресурс. нижестоящий структурный элемент деятельность, анализируемый структурный элемент деятельность, вышестоящий структурный элемент деятельность, ЖЦ комплексный деятельность, субъект анализируемый структурный элемент, модель структурный элемент деятельность, логический структура комплексный деятельность, реализация ЖЦ ресурс, субъект нижестоящий структурный элемент, субъект вышестоящий структурный элемент, ЖЦ пул ресурс, деятельность и элементарный операция, логический и причинно-следственный структура, структура структурный элемент деятельность, выполнение структурный элемент деятельность, порождение элемент комплексный деятельность, процессный модель структурный элемент, целеполагание и создание технология, креативный структурный элемент деятельность, модель элемент комплексный деятельность, ЖЦ структурный элемент, комплексный деятельность в целое, спрос и осознание потребность, фиксация спрос и осознание, цикл структурный элемент деятельность, цикл элемент комплексный деятельность, действие и получение результат, оптимизация выполнение комплексный деятельность, субъект структурный элемент деятельность, цепочка реакция на неопределённость. На основе совместной встречаемости терминов (в пределах предложений текста) построен взвешенный граф терминов, в котором вершинами являются термины, а ребрами - связи между ними, вес ребра равен числу совместных появлений соответствующей пары терминов. На дугах - частота совместного появления терминов в предложениях текста. Исходя из этого, можно считать, что для оценки структурной значимости терминов достаточно использовать частоту встречаемости терминов и центральность по посредничеству. сообществ теории социально-сетевого анализа. На основе совместной встречаемости терминов ОМ в предложениях текста построен взвешенный граф терминов, в котором вершинами являются термины, а рёбрами - связи между ними, вес ребра равен числу совместных появлений соответствующей пары терминов. На дугах - частота совместного появления терминов в предложениях текста. Имея сеть терминов, можно для каждого термина рассчитать его структурную значимость. Поэтому можно подтвердить сделанный выше вывод, что для оценки структурной значимости терминов достаточно использовать частоту встречаемости терминов и центральность по посредничеству. Для выделения кластеров терминов в взвешенном графе использованы методы выявления сообществ теории социально-сетевого анализа. Наилучшие результаты для ОМ, как и для МКД, показал метод спинового стекла. Это можно объяснить тем, что ПрО МКД более чёткая, в то время как в рамках ОМ рассматриваются разные виды деятельности, существенно отличающиеся друг от друга. Метки вершин включают в себя термин, частоту термина в МКД и частоту термина в ОМ. Толщина ребра графа зависит от суммы весов соответствующих рёбер в исходных графах, цвет рёбер, также как и цвет вершин, определяется соотношением этих весов.

Общетехническое понятие информации сложилось на основе работ К. Шеннона по математической теории связи . В последующие годы, в связи с бурным развитием теории и практики технического управления, оно стало широко употребляться для описания процессов взаимодействия в технических системах. В связи с созданием и развитием компьютеров его стали применять в области компьютерных наук и их ближайших приложений, оно было использовано также в междисциплинарной науке кибернетике. В математической теории информации ее описание базируется на статистическом подходе, что дает цельное и глубокое представление о количественной стороне передачи информации. Но он оказывается содержательно значимым только для закономерностей и процессов передачи и получения информации, поскольку хранение информации оказывается, по существу, средством ее передачи от одного момента времени (запоминания) к другому моменту (извлечения из памяти). Это понимание может легко переноситься и на задачи хранения информации в технических или естественных системах. Что же касается преобразования информации в широком ее применении, то количественный подход, основанный на вероятностных методах, оказывается, по существу, малоприменимым. Но существо процесса преобразования информации в более сложных современных информационных системах в подавляющем большинстве ситуаций определяется не случайными факторами, а функционально детерминированными внутренними конструкциями и функциональной конструкцией таких систем. Более того, на смену жестким алгоритмам обработки всего поступающего потока данных, имевшим место в первых применениях компьютеров, стали широко применяться программные методы обработки, зависящие от данных. Под жесткий алгоритм в данном контексте понимается алгоритм, не использующий динамических данных, а именно данных с изменяемым размещением в памяти как внутренних состояний системы и не использующий указатели на размещение данных. В чисто техническом аспекте эти методы, зависящие от данных, называются объектно-ориентированными и для них характерно, что вместо постоянного алгоритма преобразования входных данных используются для общей цели различные процедуры преобразования, причем выбор конкретного варианта осуществляется в зависимости от конкретного типа данных. Используя сложившийся математический подход, Бауэр рассматривал множество ЗД сообщений и множество сведений (информаций), между которыми определено математическое понятие отображения. Указанный подход позволил математически формализовать представление об обработке информации. Поскольку конструктивное строение и непосредственное использование множества информации обычно принципиально не детализируется и практически недоступно, то такое требование легко декларируемо, но далеко не всегда доступно для проверки. Именно отсюда в конечном случае вытекает множество проблем достоверности результатов обработки, единственности их понимания и доступности отладки с устранением алгоритмических причин ошибок. Для текущего рассмотрения принципиально важным является тот факт, что совокупность элементов, в которую происходит отображение интерпретации, принципиально имеет не постоянный состав. Интерпретация этого слова как обозначение именованного объекта хранения информации в компьютерной системе для массового пользователя появилось относительно недавно, а в первых поколениях компьютеров никаких файлов и представления о них не было. Практически большинство слов естественного языка имеет устойчивую интерпретацию только на не очень большом промежутке времени порядка многих десятков или сотен лет. В современных компьютерных системах интерпретация ряда стандартных подпрограмм заметно отличается в зависимости от версии соответствующих библиотек (в них со временем появляются дополнительные возможности или удаляются устаревшие). Чисто теоретически можно вместо обычных математических множеств для прообраза и образа отображения рассматривать семейство таких множеств, проиндексированных параметром времени. Какие-то утверждения относительно такой системы отображений будут математически точными только для фиксированного значения параметра, а возможность общего строгого обсуждения всего отображения без постоянного учета момента времени исчезает. В то же время большинство обсуждений понятия информации и их использование никак не готово прямо учитывать указанный параметр. Важно понимать, что указанная особенность со спецификой обработки информации имела место всегда, но из-за внутренности таких процессов внутри человеческого разума не попадала во внимание. Компьютерные же особенности не просто бросаются в глаза, они широко используются, но уже не для разовой реакции на поступление сообщения, а в широкой временной панораме длительных и преемственных процессов обработки информации в современных информационных системах, включающих как технические средства, так и человеческую деятельность по изменению и усовершенствованию систем обработки. Это убеждение складывается просто по рассуждению, что у людей есть разум, а у машин его нет. На самом деле искусственные средства действий с информацией просто в более детализированной и четко различающейся форме реализуют методы и подходы принципиально общих подходов к информации, но сами общие подходы могут быть одними и теми же. Ситуация здесь подобна химии, используемой в человеческих организмах, особенности имеют место только путем использования количественно более сложных конструкций молекул, но все реальные механизмы и законы одни и те же что в организме, что в технической химии. Отсюда видна принципиальная возможность рассмотреть и подвергнуть дальнейшему анализу внутренние механизмы обработки информации в любых системах, в том числе в человеке, отталкиваясь от изучения и осмысления сложившихся и работающих подходов в современных технических средствах. Тогда можно утверждать следующее. Под это определение тут же подпадают команды, вызовы программ, в частности, команды интерпретатора, фрагмент или элемент директив управления. Таким фрагментом является командный код программы в любых внешних или внутренних обозначениях, в частности, в виде команд естественного языка. Примером явной информации оказывается условная фраза, по которой исполняющая сторона немедленно приступает к выполнению заранее запланированной последовательности действий. Хорошей иллюстрацией является малоизвестный, но исторически очень существенный пример. Эта процедура была запланирована заранее по предыдущим секретным контактам, а запущена одной условной фразой в открытом радиодоступе . Оно является принципиальной особенностью рассматриваемого предмета изучения и отражает тот важнейший факт, что в практических областях применения информации используются динамические множества. Данный термин порожден по аналогии с динамическими массивами современных языков и систем объектно-ориентированного программирования и соответствует удивительной для многих особенности не детерми-нированно изменяющихся совокупностей. Именно с такими совокупностями объектов или некоторых элементов приходится иметь дело во множестве практических областей и, в частности, при функционировании современных информационных систем. Эта ситуация совершенно нехарактерна для математики более чем столетнего интервала времени, после утверждения теории множеств. Принципиальное свойство непостоянства множеств лишает человека возможности использовать (для их изучения и эффективного в приложениях формализованного описания) классические приемы доказательств по принадлежности элементов, на которых основаны алгебра множеств и основанные на ней более сложные разделы математики . Представляется, что именно поэтому формализация Бауэра не нашла серьезного распространения и прямых теоретических приложений. Информация, как зафиксированное во внутренних состояниях системы внешнее воздействие, являющееся основанием последующих действия этой системы, широко применяется при построении языков программирования, программных систем программирования со всеми вспомогательными средствами и в операционных системах. Но при этом вместо привычного для математики языка теории множеств и ее доказательств, имеющих всеобщую и постоянную значимость, приходится выполнять описание, создание технических систем и изучение функционирования последних исключительно на программно-описательном уровне и декларативных средствах описания данных, например, языках запросов данных к базам данных. Результаты отображения интерпретации сообщений практически всегда, за исключением искусственных жестких схем и устройств, является динамическим множеством. Это утверждение достаточно очевидно для системы человеческого разума, для социальных и биологических систем. Для технических систем его действие во многих случаях поддерживается человеческим вмешательством по явному или неявному запросу таких систем. Так, при поступлении исходного кода программы на вход транслятора в том случае, когда последний не может однозначно разрешить ситуацию, пользователю выдается сообщение о такой неоднозначности, обычным результатом которой является уточнение исходного кода с последующим перезапуском транслятора. Эта особенность хорошо видна в естественных системах человеческого общества, когда одно и то же слово естественного языка теряет прежнее значение и становится обозначающим другое понятие или объект. Область прообраза отображения интерпретации также является динамическим множеством (за исключением простейших технически реализованных жестких алгоритмов). Для человеческой информационной системы подобное замечание тем более очевидно, человек со временем научается интерпретировать новые слова и новые понятия. Динамические множества есть характерная особенность современных (но не первых) компьютерных систем. Так, даже традиционные базы данных постоянно пополняются и модифицируются. Это явление стало очевидным уже с тех компьютеров, которые стали хранить в постоянной памяти множество файлов (а не только запускать вводимую извне в них отдельную программу без хранения между такими запусками промежуточной или накопленной информации). Классическое определение алгоритма никак не включает динамическое управление данными. Данные в алгоритме неявно предполагаются связанными фиксированными связями с локальным местом хранения данных (фиксированной ссылкой на именованное данное как переменную). Эта содержательная система связывания значений данных с именами переменных составляла важнейшую особенность первых языков программирования. Расширение программирования можно рассматривать как расширение интерпретации сообщений от фиксированных в системе на динамическое связывание с элементами области интерпретаций . Такое расширение потребовало не только формальных средств соответствующих языков программирования, но и создания и использования функционирующих технических средств такого связывания. Эти средства оказалось возможным построить только за счет расширенного управления памятью, выполняемого в многопрограммных системах только с помощью операционной системы. С учетом указанного динамического характера формируемых при этом динамических множеств, в классической математике не оказалось прямых аналогов этих конструкций и операций. Средства управления памятью касаются не отображений, не изменений значений в переменных, а размещения значений где-то в реальном мире, кажущихся для традиционного математического подхода далеко не абстрактной частностью. Поэтому сложилась привычка не замечать те частности, которые связаны с размещением изменяемых значений по техническим состояниям управляющей системы. Именно они в первую очередь определяют существенное различие абстрактной математики, прямо никак не связанной своими конструкциями с элементами реального мира, и информатики, как дисциплины изучающей и закладывающей основы создания технических систем преобразования информации и интерпретации сообщений. Причем не только в собственно искусственных технических системах, но и в любых реально существующих информационных системах, в том числе внутри разумных организмов и социумов. Для технических приложений, в частности, жестких алгоритмов поведения управляющих систем это основное значение. Практически этот вариант использования обозначает не получение, а текущее использование информации, а получается собственно сообщение, информация, соответствующая ему, в системе уже хранилась ранее и только используется по назначению управления в таком вызове. Для системы управления базами данных это соответствует созданию новой записи в базе данных с новым значением главного индекса. Этой ситуации соответствует удаление записи базы данных с указанным главным индексом. В частном случае такое изменение может заключаться в сокращении числа элементов хранения состояния (как информации внутри системы). Например, сокращение текста программы, которая вызывается по имени, служащему сообщением ее вызова. В частности, в программе могут изменяться имена вызываемых ее процедур. Для систем управления базами данных эта разновидность получения информации заключается в изменении полей уже существующих записей данных. Таким образом, под получением информации понимаются два основных существенно различных варианта поведения управляющих систем. Первое скорее следовало бы называть более точно именно получением сообщений, поскольку сообщению де-терминированно для текущего состояния системы сопоставляется значение хранимой в ней информации как последовательности действий управления. Новая информация при этом не получается, хотя в ряде ситуаций динамически значимым является момент получения такого сообщения или конкретный вид последовательности сообщений. Последний вариант очень важен и должен изучаться более тщательно, так как реальное управление в системе из множества управляющих систем задается не отдельными не связанными друг с другом сообщениями, а функционально значимой последовательностью их. Ярким примером этого служит почти любая программа. Второй вариант поведения управляющих систем состоит действительно в получении информации как перестройки или, скорее, реконфигурации внутренней подсистемы состояний, рассматриваемой на практике как система хранения данных. Во втором варианте происходит динамическое изменение указанных множеств, чему в классической основе математики теории множеств нет прямых аналогов. По существу, оказывается, что полноценное получение информации выводит научную тематику за традиционные границы математики, что делает понятным, почему хорошее понимание информации и действий с ней до сих пор оказывались мало формализованными и находились вне внимания большинства ученых. Заключение. Показано, что современные информационные технические системы используют отображение интерпретации информации с переменным составом прообраза и образа отображения. Информационные связи и соответствия, в отличие от математических отображений и связей, принципиально отличаются от вторых динамическим управляемым характером изменения таких множеств. Шеннон К. Математическая теория связи. Работы по теории информации и кибернетике. Винер Н. Кибернетика, или Управление и связь в животном и машине. Бадд Т. Объектно-ориентированное программирование в действии. Буч Г. Объектно-ориентированный анализ и проектирование с примерами приложений.

В статье рассматривается интеллект как ключевое понятие, определяющее сущность интеллектуальных систем вообще и информационных интеллектуальных систем образования в частности. Выделяются основные признаки интеллекта, которые определяют информационные системы как интеллектуальные. Рассматривается история развития теории искусственного интеллекта. Определяются основные направления научных исследований и разработок интеллектуальных информационных систем в области образования. Применение новых информационных технологий и развитых средств коммуникаций разнопланово и имеет тенденцию к постоянному совершенствованию. Попробуем разобраться в этом. По прямому или косвенному утверждению авторитетных ученых и по нашему убеждению проблема создания интеллектуальных систем возникла благодаря развитию исследований в области искусственного интеллекта (ИИ) и стремительному развитию вычислительной техники, а в последующем информационно-коммуникационных технологий. Но, так или иначе, чтобы решить поставленную задачу, нам, во-первых, необходимо выделить основные признаки интеллекта, которые будут определять информационные системы как интеллектуальные. И, во-вторых, потребуется проанализировать историю развития теории искусственного интеллекта. Далее мы рассмотрим понятие интеллекта. Существуют различные его интерпретации, в основном, относящиеся к философии, психологии и биологии. Наша задача будет заключаться не в выработке истинного определения интеллекта, а в рассмотрении связанных с интеллектом вопросов из указанных выше областей знания, актуальных в первую очередь для искусственного интеллекта. процесс формирования интеллекта, способного к познанию с точки зрения структурирования представлений о познании и формирования соответствующей понятийной базы. Способность к логическому мышлению для искусственного интеллекта нами рассматривается с точки зрения прагматического подхода к истине, на основании которого формируются принципы инженерной деятельности. Язык как средство коммуникации очень важен для построения интеллектуальных систем. При этом под языком мы понимаем не только естественные или искусственно созданные языки, но и произвольные знаковые системы. Проблема свобода воли крайне важна в теории искусственного интеллекта. Наиболее распространенный аргумент о невозможности искусственного интеллекта - это предопределенность поведения машины ее программой. Программа является ограничением, за пределы которого машина не способна выйти, и, следовательно, машина не является ни разумной, ни интеллектуальной. Однако на эмоциональном уровне такая свобода все же признается. С позиции биологии интеллект должен обладать очень важными для искусственного интеллекта свойствами как организация и адаптация. Организованность интеллектуальной деятельности означает, что в каждой интеллектуальной активности субъекта можно вычленять нечто целое и нечто входящее в это целое в качестве элемента с их связями. Адаптацией считается способность познающего субъекта приспосабливаться к разным требованиям окружающего мира (аккомодация) и воссоздавать в ходе его познавательной активности некоторые характеристики познаваемого объекта (ассимиляция) . Понятие интеллекта неразрывно связано и с психологией. Психология рассматривает интеллект как составную часть человеческой личности, и пытается объяснить его функционирование в контексте личности. В теории искусственного интеллекта психологические понятия и аналогии требуются в основном для создания самодостаточных, самообучающихся и адаптивных моделей интеллекта . С этих позиций немаловажное значение для наших рассуждений имеет понятие творчества как психологического процесса познания, связанного с открытием субъективно нового знания, с расширением задач, с преобразованием действительности. Творчество человека включает мыслительные операции, такие как анализ, синтез, сравнение, абстракция, конкретизация, обобщение, которые необходимо учитывать при создании интеллектуальных систем. Следующим шагом наших рассуждений будет рассмотрение развития теории искусственного интеллекта в историческом аспекте. В литературе теорию искусственного интеллекта и интеллектуальных систем связывают с работами Алана Тьюринга , в которых он показал возможность создания универсального вычислителя, способного решать умственные задачи, и предложил критерий проверки его на интеллектуальность. Это пример чисто функционального определения интеллекта -способность к имитации человеческих действий. Такое представление об интеллекте является характерным для всей ранней истории искусственного интеллекта и стало отправной точкой для развития дискуссий о самой возможности искусственного интеллекта. В этом же направлении развивали свои идеи такие ученые как К. Гундерсон , Дж. С развитием компьютерных наук и теории искусственного интеллекта стало ясно, что тесты тьюринговского типа, полагающие тождественными интеллект и подражание человеку, не являются удовлетворительными и были преданы истории. Забвение теста Тьюринга, как единого теста для интеллектуальных систем, привело к тому, что единая прежде наука об искусственном интеллекте фактически распалась на множество технологий. Сейчас интеллектуальные системы в основном воспринимаются не как самоцель, а как средство для решения прикладных задач, в том числе и для интересующей нас системы образования. Но вернемся к истории. На дальнейшие исследования в области ИИ значительно повлияли работы Д.А. Робинсона и аналогичные работы других ученых . Значение этих работ заключалось в том, что главное внимание в исследованиях ИИ переместилась с разработки методов воспроизведения в ЭВМ человеческого мышления на разработку машинно-ориентированных методов решения практических задач (функциональный подход). Функциональный подход к исследованиям искусственного интеллекта сохранился, в основном, до настоящего времени. Разработка игр, головоломок, математических задач, некоторые из которых стали классическими в научной литературе об искусственном интеллекте. Создание человеко-машинных систем, интегрирующих в единое целое интеллект человека и способности вычислительных машин для достижения общей цели - решения задачи, поставленной перед интегрированной человеко-машинной системой принятия решений. Однако такие попытки натолкнулись на большие трудности, обусловленные, главным образом, необходимостью моделирования внешнего мира. Развитие исследований в области ИИ обусловливался также резким ростом производства средств вычислительной техники и значительным их удешевлением, что делает их потенциально доступными для более широких кругов пользователей. Это, мы считаем, является существенным аргументом в пользу интеллектуальных информационных образовательных систем, дающих возможность самостоятельно устранить пробелы в знаниях и умениях по использованию средств вычислительной техники. Рассмотрев различные интерпретации интеллекта и особенности развития науки искусственного интеллекта, мы можем выделить существенные признаки, определяющие информационную систему как интеллектуальную. Классы ИИС могут иметь одну или несколько признаков интеллектуальности с различной степенью проявления. Поэтому мы можем утверждать, что интеллектуальная система - это информационная или человеко-машинная система на основе ЭВМ, которая может реализовывать отдельные функции интеллекта при решении теоретических и практических задач в различных отраслях социально-экономической сферы общества. В сфере образования также прогресс невозможно представить без использования новых информационных технологий и разработанных на их основе и внедряемых в деятельность образовательных учреждений интеллектуальных информационных систем. ИИС моделирования знаний. В рамках этого направления решаются задачи, связанные с формализацией, представлением и оперированием знаниями в памяти ИИС. Для этого разрабатываются специальные модели представления знаний и языки описания знаний, внедряются различные типы знаний и разрабатываются способы пополнения знаний на основе их неполных описаний, создаются методы достоверного и правдоподобного вывода на основе имеющихся знаний, предлагаются модели мышления, опирающиеся на знания и имитирующие особенности человеческого мышления. ИИС коммуникации. ИИС интерпретации. ИИС самосовершенствования. ИИС взаимодействия. Поскольку ИИС должны действовать в окружающей среде, то необходимо разрабатывать некоторые процедуры, которые позволили бы ИИС адекватно взаимодействовать с окружающей средой, другими системами искусственного интеллекта и людьми. Творческие ИИС. Направление создания интеллектуальных компьютерных игр является одним из самых коммерческих направлений в сфере разработки программного обеспечения. Кроме того, компьютерные игры являются мощным арсеналом разнообразных средств, используемых для обучения. Развитие и совершенствование информационной среды сферы образования зависит от обеспечения системы образования, как в целом, так и каждого учебного заведения в отдельности соответствующими интеллектуальными информационными системами, техническими средствами и специализированными подразделениями, приспособленными для организации деятельности с ИИС.

Однако из-за характерных особенностей текста на естественных языках, разработка полностью автоматических методов анализа семантики текстов является сложной задачей. В настоящей статье описывается состав, структура и некоторые области применения разработанных технологий семантического анализа и визуализации семантических моделей текстовых документов. Также описываются методы визуального экспресс контент-анализа документов. Эти методы являются частью технологии визуализации семантических моделей текстовых документов и реализованы в виде независимых программных инструментов. Для демонстрации основных возможностей технологии, подробно описывается опыт использования визуализации семантических моделей документов для визуального экспресс контент-анализа нормативно-правовых актов, регламентирующих развитие пространственно-распределенных систем различного уровня и анализ полученных результатов. В заключении делается вывод о перспективных областях использования разработанных технологий, а также определяются основные направления дальнейшей работы и возможности по расширению функциональности методов визуального экспресс контент-анализа текстовых документов. С увеличением количества и объема документов, используемых для решения различных прикладных задач, становится все труднее выделить достаточное время для их изучения. Это приводит к распространению ситуаций, когда приходится отказаться от подробного изучения документа, ограничившись кратким обзором, чтобы понять основной смысл. Таким образом, мы жертвуем точностью понимания смысла документа в пользу скорости его интерпретации. С диагональным чтением мы получаем некоторый набор основных мыслей, обобщающих смысл документа. Благодаря такому подходу, мы можем применять подход визуального анализа для анализа семантики текстовых документов. Работа с электронными документами воплощает задачу быстрого распознавания смысла в разных ситуациях. Представление результатов поиска. Даже самая сложная поисковая система гарантирует только релевантность результата, то есть его соответствие сформулированному запросу, но не реальным ожиданиям пользователя. Удовлетворение реальных ожиданий пользователя должно являться главным свойством результата поиска. Это свойство называется пертинентностью. Для его априорной гарантии можно использовать разные подходы к организации поисковых систем, в том числе предложенные авторами . Однако, для этого необходимо иметь некоторую модель психических стереотипов каждого пользователя, которую чрезвычайно сложно обеспечить в информационных системах массового использования. Поэтому потенциально эффективным подходом может быть дополнение документа в списке результатов поиска изображением, характеризующим его обобщенное значение. Это обеспечит апостериорную быструю оценку соответствия результатов поиска ожиданиям пользователей. В этом случае главная задача визуализации - убедиться, что пользователь в сжатом виде понимает смысл документа. Идентификация противоречивых документов. Методика быстрого распознавания смыслов поможет выявить такие потенциальные конфликты в случае большого количества или большого объема исходных документов. Согласно первоначальному предположению, главная задача визуализации в этом случае - отразить сходство терминов, используемых в рассматриваемых документах, а также силу отношений между терминами. Разделение набора документов на группы по смыслу. Хотя обычной практикой является априорное распределение похожих документов в разные папки, во многих случаях папка может содержать огромное количество документов, что заставляет пользователя кластеризовать набор документов. Этот случай похож на предыдущий, за исключением того, что нет необходимости понимать значение как таковое для разделения большого количества документов на аналогичные кластеры - достаточно идентифицировать только сходство значения двух или более документов. Потенциально это делает другие методы визуализации обобщенного смысла документа более эффективными. В этой работе мы рассмотрим двухэтапный способ получения общего семантического представления документа. На первом этапе в автоматическом режиме выполняется семантический анализ документа. Это делается путем применения методов анализа контента и лексикографического анализа к текстовым документам. Результатом первого этапа является взвешенная семантическая сеть, которая характеризует частоту использования понятий в документе, а также наличие и силу семантических связей между понятиями. Этот семантический образ документа визуализируется как единое целое на втором этапе. Затем этот визуальный образ представляется пользователю для быстрого понимания смысла документа. Таким образом, предлагаемый подход представляет собой комбинацию семантического и визуального анализа. Необходимость быстро обрабатывать постоянно увеличивающиеся объемы информации в текстовых документах существует в самых разных сферах деятельности. В этой статье мы рассматриваем проблему с точки зрения регионального административного управления. В этой области существует много объектов управления с довольно сложными отношениями, вызванными административной иерархией, территориальными особенностями и другими факторами. Это создает благодатную почву для появления большого количества документов с перекрывающимися, а также противоречивыми смыслами. Выпущенные на разных административных уровнях и, очевидно, имеющие пересекающиеся субъекты рассмотрения (Мурманская область является частью арктической зоны Российской Федерации), эти документы являются хорошим примером для рассмотрения. Остальная часть статьи разделена на два основных раздела. Во втором разделе представлены результаты формирования семантических изображений вышеуказанных документов, а также предварительные выводы о перспективах и проблемах использования различных методов визуализации для быстрого распознавания смысла в контексте трех перечисленных выше проблем. Для анализа текста используются различные методы извлечения формализованной семантики, основанные на аппарате лингвистики, статистических методах, математической логике, кластерном анализе, методах искусственного интеллекта и других методах и технологиях. Подходы к обработке и анализу текста можно разделить на статистические и лингвистические. Статистический подход основан на предположении, что содержание и, частично, семантика текста отражается наиболее часто встречающимися словами. Суть статистического анализа - учет появления слов в документе или предложении. Этот метод взвешивания не учитывает дискриминационную силу этого термина. Основным недостатком статистических методов текстового анализа является невозможность учета семантики. Использование лингвистических методов текстового анализа наряду со статистическими позволяет преодолеть этот недостаток. Результаты работы каждого уровня используются следующим уровнем анализа в качестве входных данных. Целью синтаксического анализа является определение синтаксической зависимости слов в предложении. В связи с присутствием в русском языке большого количества синтаксически омонимичных конструкций, наличием тесной связи между семантикой и синтаксисом, процедура автоматизированного синтаксического анализа текста является недостаточной для определения зависимостей между понятиями предложения. Сложность увеличивается экспоненциально при увеличении количества слов в предложении и числа используемых правил. Для учета и хранение контекста понятий предметной области, учета различных форм передачи синтаксиса, а также на решение проблемы равнозначности слов направлено формирование на основе коллекции документов семантической модели предметной области (СМПО) в виде структуры взвешенных семантических отношений. СМПО позволяет реализовать процедуры извлечения и хранения множественного контекста употребленных в документах понятий, частично решая проблему совместимости новой информации с уже накопленными знаниями, а также выявить противоречия в семантических образах документов, в случае, если новая информация противоречит накопленной. Ниже приведена процедура формирования СМПО. На начальном этапе текст делится на предложения и подвергается грамматическому анализу и лемматизации. Для синтаксического анализа и определения морфологических характеристик слов используется грамматический словарь русского языка .Особенностью такого подхода является возможность производить анализ морфологии и синтаксиса для слов, отсутствующих в тезаурусе. Система масштабируема и может быть использована на множестве устройств. Основу библиотеки составляют графы потоков данных, библиотека функционирует на уровне задания архитектуры нейронной сети и ее параметров. Вычисления представляются в виде направленного графа, пути, по которым эти данные перемещаются - это ребра графа. Тензоры переходят от узла к узлу по ребрам графа . Векторные представления слов позволяют рассчитать смысловую близость между словами. Результатом анализа документа является взвешенный семантический образ документа. Семантический образ документа представляет собой семантическую сеть, набор понятий и набор ребер - отношений над понятиями. СМПО формируется в результате интеграции семантических образов документов. Структура сервиса семантического анализа представлена на рисунке. Следующий шаг состоял в визуализации документов с целью обеспечения анализа контента. Опыт визуализации семантических моделей документов в контексте различных задач визуального экспресс контент-анализа. Для демонстрации основных возможностей технологии визуализации семантических моделей текстовых документов ниже приводятся примеры использования методов визуального экспресс контент-анализа документов. Эти методы являются частью технологии визуализации семантических моделей текстовых документов. Эти методы могут использоваться как в комплексе, так и по отдельности. Способы использования методов и интерпретации полученных результатов зависят от поставленной пользователем задачи. Понятия документа помещаются на окружности, а отношения между ними отображаются внутри круга. Ниже описан опыт практического применения этих методов для визуального экспресс контент-анализа нормативно-правовых актов, регламентирующих развитие пространственно-распределенных систем, и краткая интерпретация полученных результатов. Этот метод, с одной стороны, обеспечивает быстрое создание визуального образа документа даже для относительно больших документов а, с другой стороны, хорошо подходит для оценки тематики анализируемого документа в целом. Фактически, этот метод визуализирует наиболее важные слова документа, которые можно считать ключевыми для описания его контента. В текущей реализации метода используется абсолютное значение важности слов. То есть при вычислении веса слова, объем документа не учитывается. На рисунке показано только одиннадцать концептов (слов) с максимальным весом из каждого документа. В зависимости от задачи анализа, пользователь может по-разному интерпретировать полученные результаты. Это, в частности, может свидетельствовать о том, что эти документы имеют общую тематику и схожую терминологию. На основании этого вывода, можно говорить о том, что при проведении разбиения коллекции документов на несколько кластеров, эти документы с высокой вероятность могут попасть в один и тот же кластер, так как обладают некоторой общностью. Чтобы повысить эффективность анализа результатов поиска, каждый документ должен быть дополнен визуальным образом документа. В этом случае визуальный образ документа представляет собой список основных концептов (понятий) документа. Список понятий упорядочивается по значению весов понятий. Данный метод имеет и некоторые недостатки. При этом возникает вопрос о том, какое количество концептов является оптимальным. С одной стороны, количество концептов должно быть достаточным для решения задачи пользователя, но с другой стороны, количество концептов не должно быть слишком большим. Если выводить на экран слишком много концептов, то сложность задачи визуального анализа этих концептов может приближаться к сложности задачи анализа исходного документа. На данный момент у нас нет однозначного ответа на вопрос о том, какое количество концептов является оптимальным для визуального экспресс контент-анализа документа. Решение данного вопроса запланировано нами в будущей работе. Результатом визуализации в этом случае является семантическая сеть документа. Эта семантическая сеть не является статическим визуальным образом документа. Мы выбрали этот концепт в качестве точки входа визуализации по двум причинам. Визуальный анализ и работа с семантическими сетями документов осуществляется конечным пользователем в соответствии с заранее определенными задачами анализа. Для проведения более подробного анализа, пользователю предоставляются разнообразные возможности для интерактивного взаимодействия с семантическими сетями (масштабирование, разворачивание узлов, отображение типов связей, перестроение семантической сети и др.). Даже без расчетов, полагаясь только на визуальный анализ семантических сетей документов, можно сделать несколько выводов. В частности, этот метод может быть использован для решения задач повышения пертинентности поиска по корпусу документов и других задач, для которых важны вес и связи концептов в анализируемом документе. Для получения более точного ответа, требуются дополнительные усилия со стороны пользователя, связанные с более глубоким анализом смысла концептов и типов связей между ними. Для эффективного решения этой задачи важно обеспечить одинаковую ориентацию для одинаковых концептов. В свою очередь, задача визуализации концептов в пространстве относительно друг друга является нетривиальной задачей. Отображение слов в трехсотмерном пространстве не имеет смысла для визуального экспресс контент-анализа документа. Поэтому, необходимо проводить редуцирование пространства визуализации семантической модели документа в зависимости от решаемой пользователем задачи. Разработку метода редуцирования пространства визуализации семантической модели документа в зависимости от решаемой пользователем задачи планируется реализовать в будущих работах. Прежде всего, это связано с тем, что пользователь может самостоятельно управлять настройками визуализации, такими как количество выводимых концептов, минимальный вес выводимого концепта, сворачивание и разворачивание узлов сети и т.д. Таким образом, пользователь может самостоятельно настроить оптимальное для него отображение семантической сети документа с учетом решаемой задачи и индивидуальных особенностей восприятия визуальной информации. Решение вопроса об оптимальном способе визуализации семантической сети для конечного пользователя требует проведения дополнительных исследований и будет рассмотрено нами в будущей работе. Понятия, присутствующие в обоих сравниваемых документах, расположены одинаково на обеих диаграммах. Линии представляют семантические отношения между основными понятиями в семантическом образе каждого документа. Анализ визуализированных семантических образов позволяет идентифицировать наиболее часто встречающиеся отношения между понятиями. В то же время можно быстро определить разницу между структурами отношений в разных документах. На основе этого анализа можно сформировать гипотезы о важности отношений между основными понятиями анализируемых документов. Например, очевидный вывод состоит в том, что более подробно излагается второй документ, в то время как авторы первого документа оперируют более общими понятиями. Это может быть косвенным признаком наличия несоответствий и противоречий в этих документах. Однако, чтобы подтвердить это предположение, необходимо провести более глубокий анализ и сравнение документов. В этой статье мы описали примеры применения визуализации семантических моделей документа для визуального экспресс-анализа содержимого. В анализируемых документах список наиболее значимых концептов аналогичен. Количество связей между концептами в рассмотренных документах значительно различается. Основываясь на нашем опыте анализа документов, можно сделать вывод, что методы визуального экспресс-анализа содержимого, рассмотренные в этой статье, не являются универсальными. Эффективность конкретного метода зависит от типа решаемой задачи (кластеризация, повышение пертинентности, выявление противоречий). Примеры визуального анализа документов, описанные в статье, позволяют нам говорить о том, что все рассмотренные методы визуального экспресс-анализа контента могут быть успешно применены при решении задач, для которых достаточно понять общий смысл документа на основе визуального отображение его наиболее значимых семантических аспектов. Но окончательные выводы можно сделать только после проверки этих методов на большом наборе документов. В целом, наш опыт использования методов визуализации для экспресс-анализа содержания правовых актов, регулирующих развитие пространственно распределенных систем, может быть оценен как положительный. Визуализации, созданные этими методами, позволяют получить новые знания об анализируемых документах без детального изучения контента документов.

В современной науке превалируют технократические подходы, а в технических науках очень часто информацию определяют через перечисление форм ее существования. В науке широко распространена практика создания дефиниций через описание процесса или производимого действия. Примером такой дефиниции можно назвать определение информации, данное Г. Кастлером. если кто-то или что-то ее воспринимают и на нее как-то реагируют. Можно рассматривать механистические, тепловые, гравитационные, электромагнитные взаимодействия в качестве информационных процессов. и даже моделировать их в виде уравнений. Социальная информация создается в социуме, изначально эта информация была симбиозом смыслов и знаков, последние в подавляющей своей части были знаками естественного языка. Впоследствии люди создали и искусственные языки, среди которых особо надо выделить поисковые и машинные. Я присоединяюсь к его оценке. процесса дал новосибирский ученый В. З. Коган , я лишь внесла ряд дополнений и уточнений в обозначенные им фазы. Начинается инфопроцесс со столкновения индивида с реальностью - это предфаза, в нее входит созерцание и восприятие, через которые происходит отражение фрагментов действительности (реальности) в сознании с помощью органов чувств, и таким образом формируются чувственные образы, которые, к сожалению, не могут долго существовать. Важнейшим элементом производства информации является обозначение явления, кодирование предмета знаками, которые в социуме возникают в результате договоренности. Фаза производства информации заканчивается созданием информационного продукта, который может сохраняться в памяти человека и передаваться другим индивидам. Фаза передачи и есть начало коммуникационной деятельности. За фазой передачи следует фаза потребления информационного продукта другим субъектом инфопроцесса, которая включает восприятие знака и процесс его распознавания, раскодирования, то есть теперь осуществляется обратное действие - перевод знака в смысл. Постфаза инфопроцесса - это использование информации, постфаза информационного процесса - это начало других, чаще всего неинформационных видов деятельности. А. В. Соколов настаивает на том, что информацию может создать только человек, потому что только он обладает развитым сознанием, и это всегда будет смысловая (семантическая) информация. В определение информации он вводит в качестве обязательного элемента знак, снимая тем самым отождествление информации и смысла. (Равенство между смыслом и информацией провозглашалось очень многими информатиками. Думается, что отражательность - это первая процедура, ведущая к формированию информации. В биологии и в математической теории информации часто приводят определение информации как запомненного выбора одного варианта из нескольких возможных и равноправных, иногда подчеркивается случайность выбора. Установление динамического равновесия становится возможным благодаря свойству раздражимости, проявление раздражимости обеспечивает изменение состояния живого организма или смену его местоположения. Отрицательные или положительные изменения, происходящие в организме, как те или иные реакции живого существа сохраняются в его памяти за счет условных и безусловных рефлексов, и это обеспечивает адаптацию живого организма к среде обитания. Сущностная дефиниция явления должна раскрыть природу определяемого феномена, вскрыть причину его появления, отразить механизм, обеспечивающий его встроенность в более обширную систему. Причины появления феномена чаще всего находятся вне системы, в которой функционирует изучаемое явление. Адаптация может быть биологической и социальной. Важно заметить, что любой субъект, адаптируясь к материальной и духовной (интеллектуальной) среде своего обитания и адаптируя их к себе, вступает в процессы развития, а на основе развития индивидов формируется социальный, в том числе и научно-технический прогресс. Как видите, мне пришлось покинуть рамки информационных наук. Уточнение дефиниции вызвано необходимостью указать на причины возникновения информации и желанием показать механизм ее возникновения. Определяя информацию как средство адаптации, мы должны сказать, что самым главным и наиболее эффективным средством адаптации стала преобразовательная деятельность человека. Под влиянием развития индивидов и социума деятельность дифференцируется и при этом происходит дифференциация информации, которая является обязательным инструментом деятельности. Далее эти родовые свойства будут присутствовать во всех явлениях, производных от информации, хотя не всегда это будет явно (нередко свойства информации проявляются опосредованно, скрыто). Свойства, проявленные вовне, диагностируются как функции. Такое понимание функций и свойств вполне правомерно позволяет рассматривать их во взаимосвязи. Повторяемость ситуации приводит к закреплению свойств-качеств, проявляющихся в виде функций феномена, и в дальнейшем это может стать сущностью нового, относительно самостоятельного явления, и в этом кроется объяснение процесса эволюции . У любого вида информации возможно появление производных функций, опирающихся на ее сущностные функции . Производные функции могут выступать в качестве и внутренних или технологических функций явления, выросшего на базе информации, таковыми, например, являются функции информационно-коммуникационного учреждения . Совокупность родовых и видовых свойств - это и есть сущностная характеристика исследуемого феномена. Свойства информации, включающие ее в число адаптивных средств. Информация обладает свойством коммуникативности. Во-первых, благодаря органам чувств и особому свойству мозга - отражатель-ности - через информацию осуществляется связь (коммуникация) индивида с миром природы, социума. Связь живого организма со средой обитания - это обязательное условие его выживания, у всех живых организмов эта связь лежит в основе их адаптации к среде обитания и обеспечивается свойством раздражимости. Таким образом, связь человека с окружающим миром наследуется им от предшествующих форм эволюции живой материи, эта связь становится основой для формирования адаптационных механизмов в его поведении, и у человека это неразрывно связано с осмыслением окружающего мира через возникновение мыследеятельности. Во-вторых, коммуникативность проявляется еще и в том, что человек передает информацию, - так формируется коммуникационная деятельность человека. У информации есть вспомогательное предназначение, она - инструмент взаимосвязи индивида и среды его обитания, инструмент осмысления и обозначения явлений окружающего мира. В начале эволюции процессы адаптации через осмысление распространяются только на природную среду, затем этот подход переносится на социальную среду, на духовную жизнь индивида и социума. Создание смысла -важнейшая процедура инфопроцесса, и именно смысл, как обязательная характеристика семантической информации, позволяет этой информации быть одним из ресурсов деятельности человека. Как средство адаптации, информация обладает и свойством оценочности, это свойство есть у всякого живого организма. Создавая информацию, отбирая и сохраняя ее, человек вырабатывает способы сохранения себя как индивида, как члена социума и как биологического существа. Свойство ценности, объективно существующее в информации, в документально-коммуникационных науках выступает как оценочность и селективность. У человека, в отличие от других живых существ, оценка становится многомерной, многовариантной, осмысленной, расцвеченной всеми характеристиками, отражающими индивидуальность и социальность субъекта. У человека весь мир сохраняется (присутствует) в сознании в виде информационного аналога, иногда верного, иногда искаженного. Свойства информации, полученные в процессе формирования феномена. Создание модели невозможно без упорядоченности, организационности, структуризации , производные от сущностной - поисковой). Знаковые системы рассматриваются в первую очередь как естественные и искусственные языки. Означенность образов через слово приводит к возникновению семантики, смысла, а слово без смысла является лишь набором звуков . Преобразование образа в слово, которое происходит постоянно, может рассматриваться как процесс кодирования, при котором осуществляется перевод отражения реальной действительности в специальный код (элемент языка), возникающий как особая договоренность между индивидами. Языковость как осмысленность присуща только социальной, то есть семантической информации. Именно язык в последующем становится основой эволюционирования информации, языковость, как родовое свойство информации, обеспечивает появление разных видов информации и обусловленных включением информации в разные виды постоянно дифференцирующейся деятельности. Язык - это средство мышления, а речь - средство передачи смысла через звук или иной знак. Через речь происходит распространение смыслов. Семантическую информацию создает человек, он же задает ее функции, во всех случаях человек использует информацию как адаптивное средство и, используя ее таким образом, преобразует информацию, порождает ее новые виды. Информационная коммуникация возможна только в материальной форме, поэтому устная речь вместе с информационным тезаурусом, созданным с помощью естественного языка, являются обязательными простейшими компонентами (то есть элементами, выступающими в сочетании и единстве) вербальной устной формы информационного процесса. При распространении (передаче) информации происходит процесс ее отчуждения от носителя. Знаковость семантической информации приводит к разделению информации по знаковому признаку. Диалектически противоположной характеристикой этим свойствам является концентрация информации и ее статика. Это объясняется тем, что один из элементов, составляющих семантическую информацию, - смыслы (семантика) - отражает явления единого мира, и уже потому все смыслы взаимосвязаны, а их постоянное создание и воспроизведение ведет к непрерывности информационного процесса. В противоположность непрерывности существует дискретность (прерывность) семантической информации, она обусловлена тем, что содержание (семантика) распространяется через раздельные (отдельные) знаки (слова-номены). Все эти свойства сохраняются и имеют специфичность проявления в разных эволюционных формах информации, в том числе и документальной, и библиографической, и вторично-семантической (ана-литико-синтетически переработанной) информации. Первый вид знания содержит в себе факты, концепции и другие результаты научных поисков и рефлексии, во втором в качестве знания транслируются научно-технические раз-

Надежды на эффективность типовых АИС и программных продуктов, обеспечивающих автоматизацию функций подготовки данных для принятия управленческих решений, не оправдали ожидания . Проблема использования информации для руководства возникает, прежде всего, из-за перегруженности ЛПР несущественными данными. Не стоит ожидать, что какая-либо дополнительная информация, концептуально доступная ему из базы данных или внешнего мира будет эффективно использована для управления . Ориентация на то, что ЛПР сам выбирает нужную ему информацию, на практике приводит к его перегрузке, неоправданному росту сложности и стоимости АИС и, в конечном итоге, к отказу от них. В настоящее время на первый план должны выдвигаться такие функции АИС как фильтрация, упорядочение и оценка информации с учетом возможностей ЛПР по ее обработке и анализу, наличия соответствующих параметров и показателей в исходных данных и процедурах принятия решений. Чтобы ЛПР знало, в какой информации он нуждается у него должна быть адекватная модель каждого типа принимаемых решений. Нельзя определить какие данные нужны ЛПР пока не построена и не проверена модель (пусть простейшая) процесса выбора решений. В большинстве проблем организационно-экономического управления бывает слишком много возможных решений, однако не стоит надеяться, что хорошо налаженная информационная связь межу подразделениями, опыт и интуиция ЛПР изберут лучшие решения, даже если он располагает всей нужной информацией от подразделений. Эта проблема тесно связана с вероятностными характеристиками процессов, а также различной интерпретацией данных, мотивами поведения и предпочтениями ЛПР разного уровня . Для обеспечения свободных потоков данных между частями ОТС важно привести в порядок организационную структуру и меры эффективности деятельности ОТС в целом и ее составных частей (подразделений и специалистов) и с учетом этого оснащать ОТС средствами АИС и электронных коммуникаций сетей ЭВМ, а не наоборот. Часто бывает, что незнание руководством и отдельных специалистов принципов управления интегрированными АИС, не позволяет им оценить качество функционирования системы . Не разобравшись в достоинствах и недостатках своих АИС, руководство вынуждено передает управление предприятием в руки разработчиков и поставщиков базовых компонент и программного обеспечения или эксплуатационного персонала, у которых нет компетентности и полномочий в вопросах организационного и экономического управления . Любую АИС для ЛПР следует устанавливать тогда, когда руководство разбирается в ней настолько хорошо, чтобы оценивать качество ее работы и соответствия обшей производственной, организационной, информационной и технической структуре данной ОТС, принятым моделям принятия решений. моувязанного комплекса моделей управления, на базе которого выбираются информационные технологии обеспечения деятельности системы. ОТС или ее часть, в которой выполняются все перечисленные функции считается функционально полной. Формальным аппаратом для представления структур ОТС и настройки базовой модели на конкретные предметные области является исходное определение системы в виде множества структурных элементов и связей между ними . Каждый структурный элемент Аг- в системе Б выполняет ограниченное количество функций Б с областью определения О (множество объектов деятельности в ОТС), имеет ограниченное множество связей различной природы с другими элементами системы и внешней средой (входные Х и выходные У материальные потоки, физические связи и параметрические возмущения В, координирующие и управляющие сигналы Б, показатели оценки качества работы элемента или результатов деятельности Е). Для конкретных классов ОТС, их подсистем и отдельных элементов могут разрабатываться матрицы применяемости соответствующих пар описаний. Набор таких матриц для типовых структур и апробированных на практике элементов может составлять библиотеку прототипов структурных и технических решений для проектируемых и эксплуатируемых ОТС . Данная системная модель адекватно отражает реальные ОТС и позволяет сформулировать следующие системные принципы (требования) к рациональным структурам ОТС и соответственно определить методы для их анализа и синтеза. Структуру ОТС и ее подсистем определяет состав объектов деятельности, целей, функций и принятых показателей, а состав элементов и средств их реализующих вторичен . Важно признать существование для конкретных ОТС ограниченного множества целей и функций, а также возможность их упорядочения в конкретных ситуациях в зависимости от состояния внешней среды и предпочтений ЛПР (в общем виде неоднозначных). Структура ОТС и ее отдельных подразделений, претендующих на экономическую самостоятельность, должна удовлетворять условиям функциональной полноты деятельности с учетом рациональных связей с элементами общей инфраструктуры ОТС. Для координации совместных действий и рассмотрения на правовой основе возможных разногласий в работе, распределение функций и регламент обмена данными должны быть узаконены в положениях, соглашениях, инструкциях и др. документах, согласованных со смежными структурными элементами. Каждый структурный элемент должен специализироваться на выполнении узкого круга функций управления. Различные функции разграничиваются между отдельными элементам, а сходные объединяются в одном с учетом возможных ограничений на пропускную способность элемента и минимизации связей между элементами . Центральным моментом анализа и синтеза моделей ОТС является выделение объектов и субъектов деятельности из среды, определение рационального состава элементов и распределения функций между ними. В правильно организованной структуре должны прослеживаться пути прохождения документа, сигнала или сообщения от входа до выхода. Элементы, не входящие ни в один из путей следования информации, должны быть исключены из данной структуры или определены как резервные. Для обеспечения специализации, типизации и унификации каждый структурный элемент должен участвовать не менее чем в двух процессах (проектах). Подразделения высшего уровня и элементы инфраструктуры фирмы должны быть ориентированы на управление проектами деятельности, а не подразделениями как таковыми . В противном случае, не исключена возможность различного рода нарушений (работа самих на себя, затоваривание, несбалансированность ресурсов и др.). В этой связи актуален выбор системы оценок деятельности элементов ОТС, процедур согласования и принятия решений с позиций оптимизации структуры в целом. Особенностью структур ОТС является то, что несмотря на возможность и необходимость типизации элементов, функций, методов решения задач разработка структуры реальных ОТС затруднена и все решения по выбору структуры должны приниматься с учетом особенностей объектов и субъектов деятельности - их целевых установок, мнений, предпочтений и других слабоформализуемых факторов . Анализ структур проводится с использованием качественного и количественного подхода. На качественном уровне для конкретной ОТС, принятого состава текущих и прогнозных оценок показателей деятельности определяются цели и функции системы и ее элементов, выполняется их упорядочение и построение альтернативных вариантов структуры ОТС в виде различных схем (оргструктура, схема информационных потоков, производства, загрузка оборудования и др.). Полученная структура анализируется экспертами на соответствие физическим законам, нормам культуры, принятым в обществе . В результате согласований или волевых решений одна из структур принимается для реализации. И только после определенного опыта работы можно оценить качество ОТС и принять решения по изменению структуры со всеми вытекающими отсюда последствиями (психологическими барьерами, противодействием персонала и внешних сил, неизбежными издержками управления и др.). Показатели эффективности ОТС определяются исходя из условий оптимизации качества выходных продуктов, обеспечения пропускной способности элементов, минимизации цикла и снижения себестоимости работ. Эти показатели рассчитываются для наиболее представительных объектов деятельности (проектов, изделий, услуг) исходя из технологической цепочки прохождения заказа по элементам ОТС. Применение системной модели ОТС позволяет реализовать более строгие методы оценки качества, основанные на расчетных моделях сложности структур, известных стоимостных характеристик отдельных элементов и потоков данных в системе в различных ситуациях. В основе этих методов лежит понятие сложности графа с учетом разнообразия базовых элементов. Вычисление оценок сложности может проводиться с использованием экспертных оценок стоимости отдельных элементов или с реальными оценками для апробированных на практике систем-прототипов с учетом сложившихся на рынке цен на ресурсы всех видов, их фактического наличия и обеспеченности на прогнозируемый период деятельности системы. Для построения модели ОТС предлагается следующая технология работ с использованием базовой информационно-логической модели системного проектирования сложных автоматизированных систем . Результаты моделирования структуры ОТС служат основой для разработки документации системного проекта внедрения комплекса средств информационных технологий, обеспечивающих процессы внутрифирменного управления в соответствии с принятой структурой. По результатам моделирования структур управления уточняются алгоритмы и структуры программного обеспечения, сценарии диалогов пользователей для решения задач управления. При этом каждый из пользователей решает свою задачу в рамках своих полномочий и компетенции и может запрашивать необходимые данные для принятия решений по принятым моделям. Управление деятельностью по моделированию структуры и содержания ОТС и выбору комплексов АИС в сфере управления предусматривает активное участие пользователей и их обучение совместной деятельности в рамках автоматизированного учебного курса для руководителей и ведущих специалистов предприятия, в котором последовательно рассматриваются вопросы реализации рассмотренной технологии моделирования структуры ОТС. Обучение ведется на реальных данных и параллельно с разработкой системного проекта внедрения комплекса средств информационных технологий для конкретных условий предприятия. Адизес И.К. Управляя изменениями. ... докт. экон. наук. Клок К., Голдсмит Дж. Малюк В.И. Проектирование структур производственного предприятия. Семенов Г.В., Николаев М.В., Савеличев М.В. Исследование и оценка организационной эффективности систем управления.

Увеличивающийся объем перевозимого багажа и грузов на воздушном транспорте, а одновременно и уровень потенциальных угроз, требуют применения инновационных технологий в практике обеспечения авиационной безопасности (ОАБ). Мероприятия по организации системы досмотра в аэропорту, направленные на противодействие угрозе применения взрывных устройств на воздушных судах и аэровокзалах, являются одним из важнейших элементов в общем комплексе мер ОАБ. Целью проведения досмотра является недопущение попадания в контролируемую зону или на борт воздушного судна опасных предметов и веществ. Досмотр осуществляется специальными сотрудниками службы авиационной безопасности, прошедшими необходимую профессиональную подготовку, - операторами досмотровой техники. Целью интерпретации рентгеновского изображения оператором досмотровой техники является обнаружение в багаже пассажира предметов, ограниченных к перевозке. Аспекты человеческого фактора, связанные с деятельностью операторов досмотра, имеют первостепенное значение для надежного функционирования систем досмотра в аэропортах. Под аспектами человеческого фактора понимаются принципы, применимые к процессам создания оборудования, сертификации, профессиональной подготовки, эксплуатации и технического обслуживания и нацеленные на обеспечение оптимального взаимодействия между человеком и другими компонентами системы посредством надлежащего учета возможностей индивидуума . Процесс пресечения попыток совершения проноса запрещенных предметов осуществляется операторами, использующими в своей работе определенный комплекс технических средств досмотра, таких как металлодетекто-ры, рентгенотелевизионные интроскопы и др. Наиболее удобным средством быстрой проверки внутреннего содержимого объектов без нарушения его упаковки и причинения какого-либо ущерба являются рентгеновские установки для досмотра багажа и ручной клади. На основе данной опции реализована функция автоматического выделения потенциально опасных зон на рентгеновском изображении. В определенной степени это позволило повысить эффективность обнаружения угроз. Несмотря на это, качество обнаружения в значительной степени зависит от уровня подготовленности оператора. Прежде всего это связано с тем, что применение данной функции позволяет с большим успехом выделять зоны интереса, содержащие огнестрельное, холодное оружие, гранаты и взрывные устройства в металлических корпусах, однако надежность автоматического обнаружения пластичных взрывчатых веществ низкая. В свою очередь, при большом количестве верных распознаваний у операторов может возникнуть ложное чувство самоуспокоенности и излишней уверенности в надежности техники . В связи с этим необходим компромиссный подход к организации взаимодействия операторов и технического средства. В реальных производственных условиях операторы применяют только некоторые из возможных функций по улучшению изображения. Это объясняется весьма низким уровнем стандартизации, возросшим числом технических параметров (когда каждый производитель в ответ на рост конкуренции увеличивает количество возможных функций) и общим уровнем целесообразности, который все еще не определен . Одним из перспективных направлений в области разработки досмотровой техники является внедрение рентгеновских методов получения многоракурсных изображений анализируемого объекта. Ввиду наличия более одного рентгеновского изображения одной и той же единицы багажа данная рентгеновская аппаратура потенциально должна повысить качество проведения процедур досмотра операторами. В процессе совершенствования автоматизированные досмотровые системы должны обеспечить, наряду с высоким качеством изображения, возможность автоматической адаптации к условиям контроля в зависимости от свойств объекта наблюдения и взять на себя часть функций по оценке его потенциальной опасности (автоматическое распознавание образов, база знаний, анализ томографических измерений и т.д.). Тем не менее, несмотря на постоянное повышение уровня автоматизации в рентгеновских системах, окончательное решение в отношении интерпретации изображений по-прежнему принимает оператор досмотра, работающий на рентгеновской аппаратуре. В этой связи применение самой современной рентгеновской аппаратуры не даст желаемого результата, если персонал служб досмотра надлежащим образом не подготовлен. Таким образом, можно сделать вывод, что актуальной является задача повышения эффективности подготовки и объективности оценки качества деятельности операторов досмотровой техники. В связи с тем, что в настоящее время за рубежом в практику подготовки операторов досмотровой техники активно внедряются современные сетевые технологии и единые ситуационные центры, необходимо рассмотреть возможность адаптации зарубежного опыта в отечественную практику ОАБ. Данные результатов тестового контроля конкретного оператора круглосуточно могут передаваться в центральную базу данных. Специальный модуль управления библиотекой изображений обеспечивает возможность круглосуточно распространять среди подключенных к серверу тренажеров новые рентгеновские изображения. Это позволяет проводить обучение и оценку компетентности операторов по обнаружению самых последних объектов угроз путем информации, переданной из разведывательных и полицейских источников. Важным достижением в практике ОАБ, широко применяемым в западных странах, является разработка и внедрение технологии ПИОП. В случае, если оператор не обнаружил опасный предмет в течение определенного промежутка времени, появляется сообщение, указывающее на то, что запрещенный предмет был пропущен. Специальное сообщение обратной связи также появляется при обнаружении опасного предмета или же в случае ложной тревоги, т.е. когда оператор указал на то, что опасный предмет находится в багаже, хотя на самом деле опасный предмет не был спроецирован на рентгеновское изображение. При этом необходимо отметить, что первые поколения данной технологии имели определенные недостатки, что ограничивало их в применении как инструмента обучения или же как инструмента контроля деятельности операторов. Основной целью данного проекта является повышение эффективности процедур досмотра грузов на таможенных и пограничных пунктах. Предполагается, что рентгеновское изображение будет автоматически анализироваться системой сразу при сканировании и результаты распознавания могут быть сразу же просмотрены оператором досмотра. База данных будет постоянно дополняться из эталонной базы данных в целях совершенствования обучающихся алгоритмов автоматического распознавания. Эталонная база данных хранит результаты досмотра, стандартизованную рентгеновскую информацию и результаты автоматического распознавания объектов. Возможные примечания операторов досмотра, касающиеся интерпретации изображений, также сохраняются в справочной базе данных. На основании проведенного анализа зарубежного опыта можно сделать вывод, что один из путей повышения эффективности ОАБ в Российской Федерации заключается в применении современных сетевых технологий и создании единых ситуационных центров. Это позволит реализовать механизмы своевременного реагирования на новые угрозы, а также повысить эффективность подготовки и объективность контроля качества деятельности операторов досмотра на объектах транспортной инфраструктуры. В адаптивном режиме проецирование опасных предметов на рентгеновское изображение начинается без влияния факторов сложности. Последующее увеличение трудности проецирования опасных предметов связано с влиянием факторов сложности и зависит от индивидуальных характеристик обнаружения конкретного оператора досмотра. Цель данного режима заключается в непрерывном обучении и поддержании бдительности операторов досмотра в период выполнения своих производственных функций. В режиме тестирования каждому оператору проецируется определенное изображение опасного предмета. Целью данного режима является обеспечение надежной оценки индивидуальной компетентности операторов по обнаружению запрещенных предметов. Центральный сервер системы посредством сети собирает данные о пропущенных изображениях, а затем перенаправляет их на АРМ и сервер с АОС. На АРМ происходит первичный анализ данных ПИОП. На сервере с АОС формируются отчеты, графики мониторинга деятельности операторов, рассчитываются индивидуальные оценки уровня подготовленности, а также среднее время принятия решений. Решается задача выбора тестовых изображений, которые в наибольшей степени позволяют адаптировать подготовку к потребностям конкретного оператора на основе данных ПИОП. В связи с этим в начале следующей производственной сессии на досмотровом оборудовании с использованием ПИОП оператору будет представлен блок тестовых изображений, который соответствует текущему уровню его потребностей. Одной из ключевых задач при внедрении ситуационного центра является создание базы данных из реалистичных рентгеновских изображений багажа и ручной клади, содержащие запрещенные к провозу вещества и предметы. Качественная база данных играет важную роль как при разработке систем подготовки операторов досмотровой техники, так и при разработке алгоритмов автоматического обнаружения угроз на основе методов распознавания образов. Можно предложить следующие способы формирования такой базы данных. Первый способ заключается в использовании реальных рентгеновских изображений, предоставленных службами авиационной безопасности различных аэропортов. Однако число изображений потенциальных угроз, взятых из реального опыта, остается ограниченным, и при этом сбор данных с использованием реальной рентгеновской аппаратуры - задача, требующая времени. В целях преодоления данного недостатка можно рассмотреть возможность создания рентгеновских изображений опасных предметов посредством виртуального моделирования. Предложенные подходы к созданию единой базы данных рентгеновских изображений имеют свои достоинства и недостатки. Например, в случае, если материал, из которого сделан опасный предмет, имеет очень специфичную текстуру, которую трудно смоделировать, необходимо применять изображения с реального досмотрового оборудования. В связи с этим наиболее эффективным является комбинированное применение предложенных способов. Таким образом, предложенная система контроля деятельности операторов досмотровой техники благодаря развитой сетевой инфраструктуре и наличию разработанного устройства сетевого контроля позволит осуществлять независимый контроль и в случае необходимости целенаправленную подготовку операторов. Также появляется возможность своевременно информировать службы авиационной безопасности аэропортов о возникновении актуальных угроз, обнаруженных на любом из подключенных к устройству серверов авиапредприятий. Предложены способы создания базы данных рентгеновских изображений с использованием реальных изображений, полученных с действующего досмотрового оборудования и посредством виртуального моделирования опасных объектов. Обзор методов мониторинга деятельности операторов показал, что существующие механизмы характеризуются наличием большого количества отчетов по различным опасным предметам и показателям деятельности (частота обнаружений и др., выраженных в процентах), что усложняет понимание эффективности работы операторов и не в полной мере дает возможность проводить оценку стабильности их работы в течение времени. В связи с этим актуальной задачей является совершенствование методов мониторинга деятельности операторов в процессе выполнения ими профессиональных задач. Для решения данной задачи предлагается применить энтропийное моделирование . В основе этого метода лежит использование дифференциальной энтропии многомерной случайной величины в качестве критерия оценки функционирования системы. Это обусловлено тем, что энтропия -универсальный параметр, свойственный различным категориям систем. В настоящее время общепринятого определения понятия энтропии не выработано. В общем случае энтропия является количественной мерой беспорядка системы. При этом увеличение энтропии соответствует росту беспорядка (дезорганизованности) в системе, а уменьшение - упорядочиванию (организованности) системы . В данном случае энтропия вектора У соответствует степени структурной организации и дезорганизации представлений оператора о видах теневого изображения опасных предметов на экране монитора. Энтропийная модель мониторинга деятельности операторов досмотровой техники представляется следующим образом. Под мониторингом понимается последовательный процесс сбора, обработки и анализа информации о вероятностно-временных параметрах деятельности операторов досмотра с последующим использованием данной информации для решения задач управления системой досмотра. Таким образом, предложена энтропийная модель мониторинга деятельности операторов в виде дифференциальной энтропии многомерной случайной величины. Показано, что энтропия данной величины включает в себя как компоненту, характеризующую степень определенности деятельности операторов, так и компоненту, определяющую степень хаотичности (неопределенности). Снижение энтропии всей системы достигается за счет уменьшения дисперсий компонентов или увеличения взаимосвязи между элементами системы. В частности, перспективными исследованиями являются разработка и обоснование индикаторов зрительных команд оператора досмотровой техники при создании глазодвигательных интерфейсов. Это позволит внедрить пользовательские интерфейсы в рентгеновскую аппаратуру с функциями управления взором на основе специальных технических устройств. На основании проведенного анализа зарубежного опыта был сделан вывод, что один из путей повышения эффективности ОАБ в Российской Федерации заключается в применении современных сетевых технологий и создании единых ситуационных центров. Предложена система сетевого управления подготовкой и мониторинга деятельности операторов досмотровой техники, состоящая из ситуационного центра авиационной безопасности с центральным сервером и базой данных, объединенным посредством сетевых технологий с серверами систем ПИОП аэропортов. Разработано устройство сетевого контроля деятельности операторов досмотровой техники, которое позволяет осуществлять независимый контроль и их целенаправленную подготовку, а также своевременно информировать службы авиационной безопасности о возникновении актуальных угроз, обнаруженных на любом из подключенных к устройству серверов авиапредприятий. Предложены способы создания базы данных рентгеновских изображений с использованием реальных изображений и посредством виртуального моделирования опасных объектов. Предложена энтропийная модель мониторинга деятельности операторов в виде дифференциальной энтропии многомерной случайной величины. Показано, что энтропия данной величины включает в себя как компоненту, характеризующую степень определенности деятельности операторов, так и компоненту, определяющую степень хаотичности (неопределенности). Представлен алгоритм мониторинга деятельности операторов, позволяющий определять компоненту, характеризующую энтропию хаотичности или самоорганизации, которая в наибольшей степени повлияла на рост хаотичности или снижение самоорганизации деятельности операторов. Снижение энтропии всей системы достигается за счет уменьшения дисперсий компонентов или увеличения взаимосвязи между элементами системы. Применение данной технологии в ходе профессиональной подготовки операторов на компьютерных тренажерах позволит повысить эффективность обучения. Также исследования в области особенностей глазодвигательной активности операторов досмотра позволят разработать системы контроля и мониторинга их состояний в реальном режиме времени в ходе выполнения профессиональных задач. Воздушный транспорт. Обеспечение авиационной безопасности в аэропортах. Термины и определения. Барабанщиков, В. А. Айтрекинг.

Информация и знания отличаются от финансовых, природных, трудовых и технических ресурсов. Это означает, что информация и знания не убывают по мере их передачи другим людям и использования в практической деятельности. Однако следует отметить, что при этом они теряют свою ценность, что недопустимо в конкурентной экономике. Следовательно, в организациях необходимо создать систему управления информационными ресурсами, используя современные теории менеджмента. Другой американский ученый К. Шеннон развил теорию Хартли и указал, что информация должна уменьшать меру неопределенности (энтропию) для ее получателя. Дальнейшие попытки построить модели понятия информации, охватывающие семантический аспект знания, содержащегося в некотором высказывании относительно обозначаемого объекта, привели к созданию логико-семантических теорий (Р. Карнап, И. Бар-Хиллел, Дж. Г. Кемени, Е. К. Войшвилло и др.). В них информация также рассматривается как уменьшение или устранение неопределенности. В прагматических подходах к определению информации (например в бихевиористской модели Акоффа-Майлса) выделяют ее ценность, полезность для человека. Те сведения, что не приносят пользу, не интересны, не обеспечивают достижения поставленных целей, не являются информацией. Таким образом, информация - это родовое понятие по отношению к знаниям. Под первичной информацией, возможно, ученый понимает неискаженную в нашем сознании информационную модель, находящуюся в основе материи и неотрывную от нее. Здесь выделяются абстрактный характер знаний, их идеальность и возможность использования этих идеальных знаний, являющихся результатом познавательной деятельности человека в его практической деятельности. Американский ученый Питер Друкер определяет знания как информацию, которая служит изменению чего-либо или кого-то, создавая базу для определенных действий и побуждая личность (или институт) к другим, более эффективным действиям . В содержание этого понятия П. Друкер включил направляющую, стимулирующую роль знаний, что определяет их экономическое назначение. С точки зрения информатики знание - это формализованная информация, на которую ссылаются и которую используют в процессе решения задачи . Поскольку информация, как отмечалось выше, является внешней по отношению к человеку, то для ее восприятия она должна быть формализована. Знания же могут быть формализованы (эксплицитные (явные) знания) и не формализованы (имплицитные (неявные) знания). Интересным представляется вопрос формализации информации. Информация создана, формализована, тиражирована, социализирована кем-либо. Например, это информация, представленная в СМИ, в системе Интернет. Например, эта информация о наблюдаемом объекте, процессе, явлении. Она может быть предназначена только для внутреннего использования как элемент последовательной мыслительной деятельности без последующего ее тиражирования. Ее предварительная (промежуточная) формализация может осуществляться в форме зафиксированных в памяти ощущений, представлений, образов. Она неотрывна от сознания человека, поскольку является отражением в сознании вещей, объектов, явлений, ситуаций - всего того, на что направлено внимание человека. При этом в интеллектуальной деятельности упор делается на исследования с последующим анализом полученных сведений, их обработкой. При преобразовании информации в знания целесообразна и, как правило, характерна избыточность информации по объему, так как информация отрывочна, отражает отдельные элементы реальности, дублирует друг друга, может не относиться к контексту решаемой задачи. В связи с этим целесообразно выделить такие подвиды (или предвиды) информации, как сведения и данные, которые отражают разную степень качественных характеристик информации. Не вся информация, получаемая человеком, служит целям преобразования ее в знания. Существует информация, которая связана с эмоциями, чувствами человека. Удовлетворение чувственных потребностей доставляет человеку удовольствие, но, кроме того, он может полученный чувственный опыт преобразовать в ментальный. Например, получив удовольствие от игры актера, в последующем перенять его стиль поведения. Полученные человеком знания могут послужить информацией для получения новых знаний более высокого порядка. Например, практические знания о поведении потребителей на рынке, которые позволяют менеджеру по продажам принимать текущие решения, могут быть трансформированы в методики принятия подобных решений. В процессе обучения наблюдается обратный по отношению к указанному процесс - теоретические знания являются входной информацией, которая позволяет при их осмыслении и освоении с приложением к реальному контексту перейти к практическим знаниям. При этом внимание человека распределено между внешним миром (на реальный объект) и внутренним ментальным полем человека и его памятью (установлена параллель между ними), но здесь внимание преимущественно обращено вовне (экстра-внимание). При получении знаний работают участки головного мозга, отвечающие за логическое, вербальное и другие виды мышления, и внимание преимущественно обращено вовнутрь - в ментальное поле человека и в его память. Возможна еще одна ситуация, когда вторичная информация записана не на материальном носителе, а в памяти человека и извлекается по мере надобности из нее - ментальная операция припоминания. Простейший пример - это припоминание телефонных номеров. Необходимо выделить еще одну существенную особенность взаимоотношения информации и знаний - сама по себе информация не является ценной, и ее невозможно трансформировать в знания, если не приложить к ней другие знания, связанные с использованием этой информации. Например, сотрудник организации получил информацию о характеристиках клиентов, но если он не знает теорию сегментации рынка и потребительского поведения, то эта информация не является для него полезной и не снимает рыночной неопределенности. Такая физиологическая конструкция, как мозг человека, предоставляет ему поистине удивительные возможности, отсутствующие у других живых существ. Интеллект - это совокупность способностей человека (группы людей) к созданию информации и знаний с последующим их экономическим использованием для получения выгоды (пользы, блага). Интеллект восприятия мира - это, главным образом, психические процессы внимания, сосредоточения, распознавания объектов окружающего мира и себя как индивидуума (личности), их отображения и запоминания. Интеллект мышления, содержащий психические процессы логического, системного, каузального мышления, обеспечивающие нейронные операции обработки информации, основанные на цепочках ассоциаций. Креативный (творческий) интеллект, который определяется степенью природно-заданной интеллектуальной активности и мощности, гибкости, подвижности, ассоциативности мышления и поведения человека, способностью не только воспроизводить в своем сознании окружающий мир, но и понимать его нестандартно, видеть скрытые проблемы и возможности, что позволяет создавать новую информацию и знания, принимать эффективные решения в условиях неопределенности, обучаться и изменяться. Социально-культурный интеллект - это развитые вербальные способности человека, экстравертный тип его характера, способность к эффективному общению и взаимодействию с людьми, умение определять свой социальный статус и общественное предназначение - миссию. Экономический (предпринимательский, хозяйственный) интеллект -это, прежде всего, способности к самомотивации, волевые качества человека, целеполагание, а также практическая сметка, смекалка и предприимчивость, способность видеть в окружающем мире возможность создания экономического результата и извлечения из него выгоды . Однако фактически имеет место сложное взаимодействие различных видов интеллекта, изменение порядка их следования. Если человек обладает значительным эмоциональным интеллектом, то он использует эмоциональное восприятие реального объекта, эмпатирует с ним. Некоторые люди дополнительно используют интуитивные способы восприятия информации. Распознавание сведений посредством ранее созданных объектных знаний и трансформация их в данные. При этом признаки объекта сопоставляются с объектными знаниями, определяется его принадлежность к определенному классу, роду, виду, подвиду, группе и пр. Так осуществляется логическая операция перехода от общего к частному. Понятно, что человек должен обладать этими объектными знаниями в явной или неявной их форме. При трансформации сведений в данные, кроме распознавания по необходимости, осуществляются ментальные операции их структурирования (упорядоченности), объединения и разъединения, стирания (ликвидации), организации хранения с помощью кратковременной и долговременной памяти или искусственных систем. На этом этапе основная работа осуществляется интеллектом мышления. Полученные данные проходят проверку на качество. Прежде всего, это проверка на достоверность - являются ли данные фактами. Факты можно рассматривать не просто как вид информации, а как иное проявление элемента реального мира, его неотъемлемое свойство. И то, насколько точно мы отображаем в своем сознании это свойство, определяется внешними и внутренними условиями, прежде всего качеством интеллекта восприятия человека. Затем выполняется проверка на полноту, и если данных недостаточно для решения задачи, то цикл повторяется. Если же данные не проходят проверку на контекст решаемой задачи, то они либо уточняются (циклы итерации), либо передаются в хранилище, либо ликвидируются. Важной является проверка на своевременность, так как информация быстро устаревает. Полученная таким образом информация в форме релевантных данных является входным материалом, сырьем для получения новых знаний, привязанных к конкретному объекту реальной действительности. Приятое решение есть процессуальные знания, предписывающие необходимые действия человека в данном контексте реальной действительности. На этом этапе существенное значение имеет креативный интеллект. Здесь вступает в действие социально-культурный интеллект. Последние интеллектуальные решения связаны с применением полученных знаний, например, для решения определенной проблемы, достижения поставленной цели. Эту работу выполняет экономический интеллект. Теоретическое и методологическое моделирование интеллектуальной деятельности человека, безусловно, имеет практическое назначение. Прежде всего, это необходимо для создания технологий этой деятельности и повышения ее эффективности. Кроме того, такие модели могут быть использованы при создании систем искусственного интеллекта.

Наиболее сложной сущностью в мире является человек. Стремление познать сложность человека - существовало всегда и проявлялось в разных формах. Сейчас это стало еще более актуально. На самом деле изучение этих систем - самостоятельное научное направление, объединяющее многие научные дисциплины. Согласно одному из определений, искусственный интеллект -это наука и технология, включающая набор средств, позволяющих компьютеру на основании накопленных знаний давать ответы на вопросы и делать на базе этого экспертные выводы, т.е. получать знания, которые в него не закладывались разработчиками. Есть множество других определений, менее устойчивых к критике. Соответственно, системы ИИ определяют как компьютерные системы, использующие в своей работе технологии ИИ. При этом в большинстве случаев до получения результата неизвестен алгоритм решения задачи. Системы ИИ условно делятся на два класса - сильный (или общий) ИИ и слабый (или прикладной) ИИ. Определим сильный, или универсальный, искусственный интеллект как ИИ, сравнимый с человеческим, т.е. ИИ, который может учиться, как это делают люди, и не уступает по уровню развития большинству людей, а во многих смыслах даже превосходит их. Есть множество более строгих определений, но для понимания данного определения достаточно. Все остальные системы, в том числе системы ИИ, которые окружают нас сейчас, называются слабым ИИ, поскольку они могут делать только одно дело, например осуществлять поиск по запросам в Интернете, ставить диагноз по конкретному заболеванию и т.д. Помощь такого ИИ делает жизнь более комфортной, а работу - более производительной. Такие системы в ближайшем будущем будут все больше совершенствоваться, уже сейчас многие конкретные виды работ системы с ИИ делают лучше, чем люди. Следует отметить, что в процессе работы над проектами со слабым ИИ проделывается громадная подготовительная работа. Он заключается в том, что как только с помощью ИИ реально достигается немыслимый ранее результат, то такую задачу критики перестают считать задачей ИИ, т.е. девальвируют ее значение. Последнее вылилось в создание искусственных нейронных систем (ИНН). Таким образом, в основе всех исследований по ИИ лежит идея моделирования процессов человеческого мышления с помощью компьютера. Сам ИИ как наука относится к когнитивным наукам, т.е. к наукам, связанным с приобретением (сбором, накоплением, восприятием) знаний. Предполагается, что ИИ, сравнимый с интеллектом человека, будет иметь неограниченную сферу применения и кардинально изменит наше существование. ИИ имеет уже более чем полувековую историю, в которой были как пики интереса к нему, так и периоды почти полного его исчезновения. Шоу и Г. Саймон начали писать программу игры в шахматы. Помочь им вызвались А. Тьюринг и К. Шеннон, а также группа голландских психологов. Результаты казались многообещающими, но проблема оказалась намного сложнее, чем предполагалось. Суть перевода заключалась в обучении компьютеров не только правилам, но и исключениям, а технические средства компьютеров того времени никак не позволяли реализовать эту задачу. Тем не менее попытки создания таких систем дали мощный толчок развитию математической лингвистики. К этому же периоду относится и появление первых программ для игры в шахматы. Третьей областью, которая зародилось в то время, а впоследствии получила большое развитие, стало автоматическое доказательство теорем. Появление этого языка открыло функциональное программирование. Заметим, что первые языки высокого уровня (ЯВУ) того времени были процедурными. Кроме того, возникали проблемы с экспертами, которые не делились своими знаниями или переставали это делать, как только понимали, что внедрение ЭС понизит их профессиональный статус, поскольку любой начинающий специалист с помощью ЭС может добиться высоких результатов. Следует отметить, что создание ЭС породило большой интерес к проблеме представления знаний в компьютерных системах. В это время появились семантические сети, системы фреймов, продукционные системы (системы, основанные на правилах) и их комбинации. Между тем работы над системами машинного перевода текстов продолжались и существенно продвинулись. Развитие таких систем стало особенно актуальной задачей во времена холодной войны, когда в США поступало огромное количество материалов на русском языке, но не хватало человеческих ресурсов для их быстрого перевода. Поскольку это официальные документы, их переводы были выполнены с соблюдением чрезвычайно высоких требований. По меркам того времени количество данных было огромным. Однако повышение качества машинного перевода на этом застопорилось. Ко второй волне относится также создание продвинутых программ для игры в шашки и шахматы. Прошли первые чемпионаты мира по игре машин в шахматы между собой. В целом они были основаны на формальной логике, которая хорошо применима для формализуемых задач, типа логических игр, но в ней трудно представить системы реального мира. В программировании в начале третьей волны появилось так называемое генетическое программирование. Оно позволяет, имитируя процесс мутаций, работающий в биологических системах, решать определенные классы задач, например при поиске оптимальных решений. В области ИИ действует своя мода на то или иное направление. Очень много внимания одно время уделялось программным агентам. Интеллектуальный программный агент - это активная программная или программно-аппаратная система (например, робот), обладающая автономностью в выполнении той функции (или набора функций), для которой она создана. Для современного этапа характерно очень быстрое развитие технологий искусственных нейронных сетей (ИНС) - сетей, имитирующих работу биологических нейронов живых существ. Простейшая ИНС состоит из трех слоев искусственных нейронов - на первый слой поступают сигналы из внешнего мира, во внутреннем слое они обрабатываются и передаются в выходной слой, в котором формируется результат. Внутренних, скрытых слоев может быть много. В систему можно добавлять новые слова, которые появляются в естественном языке, и удалять устаревшие. Один из вопросов к современной ИИ состоит в том, завершится ли эта третья волна очередным разочарованием и снижением интереса к ИИ, или в результате нынешних колоссальных усилий мирового научного сообщества будет достигнут необратимый прогресс в данной области. Внутри ИИ делится на множество направлений. Громадное количество научных работ по ИИ посвящено компьютерному зрению. Это направление ИИ связано с развитием глубинного обучения (о нем ниже). Впервые компьютеры стали способны выполнять некоторые визуальные задачи классификации лучше, чем люди. В простейшем смысле программа обучается, когда в ней происходит изменение, позволяющее во второй раз выполнить определенное задание лучше. Добавление обучающих примеров позволяет улучшить результаты распознавания. Таким образом происходит как бы самообучение программы. По этой технологии по большой базе фотографий компьютер научили распознавать лица, причем он делает это точнее, чем человек. Таким образом, компьютер учится на примерах и своем собственном опыте. Сыграв миллионы партий, программа научилась оценивать наиболее выгодное положение камней на доске для достижения победы . Технология глубинного обучения сейчас является неотъемлемой частью исследований в области распознавания речи, изображений, при создании систем управления беспилотными автомобилями, диагностике заболеваний и решении других сложных задач. Массовое распространение смартфонов породило широкое использование речевых помощников, в которых реализуются элементы ИИ. Такие приложения помогают пользователю в его повседневной деятельности. Данные приложения реализуются также на планшетах, ноутбуках и персональных компьютерах. Со временем эти программы станут все интеллектуальнее и незаменимее. Важным направлением работ по ИИ является выявление структуры мозга человека. Такие проекты весьма дорогостоящие, и потому их реализацию могут позволить себе немногие страны и гигантские корпорации. Анализ структуры мозга - это обратное проектирование, которое предполагает, что сначала нужно разобраться до тонкостей в человеческом мозге, а затем представить то, что мозг делает, в виде аппаратного и программного обеспечения. В итоге ученые надеются создать компьютер, обладающий ИИ человеческого уровня. Несколько громадных проектов (с инвестициями в миллиарды долларов) нацелено на достижение этого результата. Цель проекта - синтезировать все знания, полученные людьми о мозге, в единую полноценную модель мозга внутри суперкомпьютера. Есть еще около десятка менее емких, но не менее важных проектов по изучению мозга. Это направление получило название нейроморфная электроника . Аналогичные проекты развивает Китай. Проводившаяся более полувека компьютеризация производства и практически всех аспектов деятельности человека породила некоторый тупик, связанный с обработкой и анализом всего растущего объема ежедневно появляющихся данных. Мировые ИТ-лидеры ведут гонку в создании специализированных процессоров и суперкомпьютеров для обучения нейронных сетей. В идеале их обучение должно происходить в реальном времени, но сейчас это занимает недели. Эра компьютеров как двигателя полупроводниковой индустрии, заканчивается. Сейчас все надежды на то, что таким двигателем станут ИИ и робототехника. Например, появление беспилотных транспортных средств - это потенциально бизнес в триллионы долларов, поэтому все автомобильные гиганты и другие корпорации вкладывают миллиарды долларов в разработку таких систем. Поэтому ряд стран, в частности Китай, Южная Корея, а также Евросоюз поставили работы по ИИ в ряд важнейших государственных задач. Крайне трудно в наш век неопределенности делать прогнозы. Все перечисленные ниже прогнозы называют сильно завышенные объемы рынка ИИ на ближайшие годы. Рост его, по нашему мнению, будет весьма значительным, но не столь ошеломляющим, как предсказывают аналитические агентства (см. табл.).

Анализируются онтологический и операциональный подходы к вопросу о достоверности моделей, представители которых выдвигают различные критерии адекватности моделей. Рассматриваются требования к психологическим моделям. Анализируются примеры психологических и психолингвистических моделей с целью определения их адекватности. Психологическое моделирование не подразумевает совершенно точное соответствие оригинала и модели. Оно совмещает критерии различных подходов. Утвердился тезис о совместимости и взаимодополнительности когнитивно-дискурсивной и доказательно-экспериментальной парадигм в науке вообще и в психологии в частности. В основу психологической и психолингвистической теории должны быть положения выводы, верифицированные объективными методами - постановкой эксперимента и статистической обработкой полученных в ходе этого эксперимента данных . Сущность метода состоит в том, что наблюдению и исследованию подвергается не оригинал, а его функциональный или структурный аналог-заместитель - модель . Моделирование заключается в воспроизведении определенных существенных свойств изучаемого предмета (в широком смысле слова) с помощью искусственно созданного предмета (модели). Обычно моделирование используется при изучении явлений или процессов, недоступных для исследования. В силу того что устройство модели исследователю известно, он может сделать выводы о природе и соотношении свойств изучаемого явления. Применение метода моделирования в психологии развивается в двух направлениях. Первое направления занимается знаковой, или технической, имитацией механизмов, процессов и результатов психической деятельности. Это так называемое моделирование психики. Второе направление изучает организацию, воспроизведение того или иного вида человеческой деятельности путем искусственного конструирования среды этой деятельности (например, в лабораторных условиях). Это так называемое психологическое моделирование. Моделирование психики - это метод исследования психических состояний, свойств и процессов, который заключается в построении моделей психических явлений, в изучении функционирования этих моделей и использовании полученных результатов для предсказания и объяснения эмпирических фактов. Модели психической деятельности - теоретические, или идеальные. Модель психической деятельности представляет собой динамическую знаковую систему, воспроизводящую через значения входящих в нее знаков существенные свойства реальной психической деятельности. Все события носят психологический или нейропсихический характер, но при этом он остается социально обусловленным. Мы неразрывно связаны с окружающим миром, вся наша жизнь - это цепь событий, имеющих ситуативный характер, вместе с ними формируются и видоизменяются наши представления, отношения, цели. Язык позволяет нам усваивать и использовать накопленные знания во всех сферах деятельности. А поскольку мы живем в социуме, язык - это и основное средство социализации личности. Человек высказывает нечто с какой-то целью и хочет видеть результаты своего высказывания - будь то получение ответа на запрос информации, воздействие на партнера (с ожиданием изменения его поведения, его взглядов) или же достижение желаемых результатов в личностном или социально-значимом взаимодействии. Ясно поэтому, что знание оптимальных по эффективности условий и средств речевых процессов совершенно необходимо. В современном мире родилось совершенно новое направление научно-технического и социального прогресса, связанное с разработкой и внедрением компьютерной технологии во все сферы человеческой деятельности. Выяснилось, что для нормального и эффективного взаимодействия необходимы технические устройства, психолингвистические модели в этой области дают ключи к общению на национальном языке и к созданию образа партнера. В этой связи особенно актуальным представляется вопросе о критериях выбора модели и проблеме верификации. Критерием адекватности модели оригиналу считается совпадение данных на входе и выходе модели и оригинала, соответствие же внутреннего строения модели и оригинала не считается обязательным. Так, Н. Хомский подчеркивал, что порождающие модели трансформационной грамматики, к примеру, не отражают реальных процессов построения высказывания говорящим, а модели анализа - реальных процессов понимания высказывания реципиентом . Лучшей признается та модель, которая отвечает критериям простоты, непротиворечивости и объяснительной силы. По мнению Ю.Д. Апресяна, поскольку в общем случае некоторое явление может быть смоделировано более чем одним способом, мы должны располагать системой оценок, с помощью которой мы могли бы сравнивать различные модели одного и того же явления между собой и выбирать ту из них, которая является наилучшей аппроксимацией объекта или лучше других моделей приспособлена для решения данной конкретной задачи. Назначение метатеории и состоит в том, чтобы обеспечить психолингвистическую теорию такой системой оценок . В философии вопрос о приписывании одному знаковому описанию статуса реальности, а другому - статуса представлений о реальности формировался как вопрос об истинности. Впервые систему критериев для оценки теории предложил Л. Ельмслев. В разное время к этим трем критериям добавлялись критерии адекватности . Из названных здесь понятий критерий последовательности не нуждается в специальном определении, так как он и без того очевиден. Что касается понятий полноты, адекватности, простоты и т.п., то они не являются достаточно очевидными, чтобы использовать их без определений. В связи с этим И. А. Мельчук на базе теории множеств попытался формализовать эти и некоторые другие критерии оценки качества психологических и психолингвистических моделей . Отметим, что предложенные И.А. Мельчуком способы измерения простоты, полноты и других важных свойств моделей никем не были еще практически опробованы - отчасти потому, что в современной психологии и психолингвистике нет достаточного числа моделей, записанных в требуемой для такого рода оценки стандартной форме, отчасти же потому, что критерии И. А. Мельчука носят в значительной мере предварительный характер . Критерии И. А. Мельчука создают основу для экспериментальной оценки и сравнения моделей. Чтобы из нескольких моделей выбрать лучшую, необходимо экспериментальным (например, машинным) путем получить результаты работы каждой из них и вывести для них числовые оценки по указанным им формулам. По мнению И. А. Мельчука, модель только тогда можно считать достаточно близкой оригиналу, когда не только окончательные (выходные) данные, но и промежуточные результаты работы оригинала и модели совпадают друг с другом. Основным критерием предпочтительности той или иной модели является ее соответствие реальной структуре объекта, устанавливаемое путем верификации экспериментальными и другими методами. На наш взгляд, на каждом этапе исследования следует отдавать предпочтение той модели, достоверность которой наиболее надежно подтверждается имеющимися методами проверки. В дальнейшем, по мере их совершенствования, на первый план может выдвинуться другая модель объекта. При моделировании столь сложных объектов, как психологические, трудно говорить о совершенно точном соответствии модели оригиналу и о совершенно надежных способах и результатах верификации моделей. При этом не следует сбрасывать со счетов ни критериев простоты, формально-логической непротиворечивости и объяснительной силы, ни верификационного критерия. В результате наиболее адекватной может быть признана не самая стройная и красивая модель, на что справедливо указал Д.О. Добровольский . По мнению Р.Г. Пиотровского, верификация психолингвистических моделей должна проводиться в два этапа. Второй шаг - эмпирическая проверка - представляет собой изучение пригодности модели исходя из того, насколько хорошо она объясняет или предсказывает вновь открытые объекты и явления внешнего мира через обратную связь между моделью и оригиналом . Эмпирическая проверка характеризуется большим разнообразием конкретных ситуаций и доказательных приемов. К каждому из них должен быть применен критерий истинности. Поэтому современная парадигма психологии требует выработки приемов, обеспечивающих оперативное получения критерия истинности для той или иной гипотезы. Сильным ходом на пути создания таких приемов на базе психолингвистики, к примеру, является компьютерное моделирование речевых процессов, осуществляемое в лингвистических автоматах. Создаваемые этим путем блоки, входящие в архитектуру описываемой схемы, называют воспроизводящими психолингвистическими моделями. Выделим три основных типа моделей, используемых для описания и интерпретации результатов экспериментальных исследований. Механизм закономерности не исследуется. Математическая модель. Парадигмальная модель. Допуски математического моделирования делают невозможным использование математических моделей как аналогов субъективного мира. Поэтому следует отметить, что большинство математических моделей называются не моделями субъективного опыта, а операциональными аналогами опыта. Эксперименты Ч. Осгуда по соотнесению визуальных форм и значений слов показали, что между ними существуют структуры соответствия, практически не зависящие от языка, на котором говорят испытуемые. Специфика методологического подхода к моделированию структур субъективного опыта в психологии, психолингвистике и в психосемантике заключается в том, что модели строятся от целостного интегрального концепта (оценки, поля, пространства универсалий, базисов оценки и т.п.) и в этом смысле являются содержательными . Такой подход - шаг к развитию новой моделирующей парадигмы в психологии. В рамках необихевиористского подхода структуры накопления и актуализации опыта не могут быть непосредственно экспериментально изучены. Такое моделирование структур репрезентации стимулов (в широком смысле слова) с использованием математических методов стало основой психосемантики. Соответствующие модели называются семантическими структурами репрезентации опыта, а описания экспериментальных данных - математическими моделями описания систем значений. Вопрос об адекватности основного модельного конструкта психосемантики - семантических пространств - выявленным Ч. Осгудом и его последователями структурам соответствия (реальности) до сих пор не проработан. В отечественной психологии на основе принципа единства сознания и деятельности развивалась парадигма моделирования структур субъективного опыта с максимально меньшим числом допусков модели и с максимально меньшим количеством формализации данных эксперимента. Это было необходимо для моделирования не только результатов, но и механизмов семантического оценивания. Главное требование к модели - постоянно дорабатываемое соответствие аксиоматик модели и моделируемой реальности . Такой подход назван психологией субъективной семантики, где модель (структура отображения результатов) не предполагается заранее, как в психосемантике, а строится в процессе изучения реальности. Имитировать владение языком - значит имитировать языковую личность. На том или ином этапе общения имитатор будет разоблачен. Чтобы он не был разоблачен никогда, он должен стать тем, кого он имитирует, то есть языковой личностью. Это значит, что система должна превратиться из логического автомата в личность, которая включает в себя не только рациональный, но и два других важнейших аспекта - эмоциональный и интенциональный. С их помощью удалось изучить и имитировать некоторые аспекты таких процессов и свойств психики как восприятие, память, обучаемость, логическое мышление и т.д. Сегодня делаются попытки построить вещественные - гипотетические и бионические - модели. Это одно из наиболее интересных следствий моделирования исходного объекта. Бергельсон М.В. Моделирование языковой деятельности в интеллектуальных системах. Добровольский Д. О., Петров В. В. Категории искусственного интеллекта в лингвистической семантике. Фреймы и сценарии. Грамматика. Предлагается структурно-функциональная модель формирования проектных умений студентов в корпоративном образовательном взаимодействии на основе исследования, проведенного на базе кафедры иностранных языков СамГТУ. Анализируются и обсуждаются такие понятия как модель, процесс, формирование, методологические основания, закономерности и условия осуществления проектной деятельности.

Сер. Психолого-педагогические науки. Интеллектуально-информационная поддержка, реализующая параметрическое управление процессом генерации актуального решения задачи, позволяет создавать продуктивные образы инвариантов конвергентного решения. Эволюционно-деятельностная технология на основе интеллектуально-информационной поддержки гарантирует многократное повышение продуктивности интеллектуальной деятельности субъекта и потенциальную способность создавать конкурентоспособную продукцию в соответствии с запросами общества и личности. Владимир Михайлович Нестеренко, доктор педагогических наук, профессор, заведующий кафедрой психологии и педагогики. Подготовка элитных научных кадров в аспирантурах ведущих научных школ всегда признавалась одной из наиболее сильных сторон российской образовательной системы. В предыдущие годы был предпринят ряд шагов по повышению продуктивности аспирантуры. Все перечисленные меры принесли свои плоды, но возможность их влияния на кардинальное улучшение ситуации с аспирантурой ограничена. Отдельная задача - создание полноценной научной среды, в которой бы существовал аспирант. Необходимо создать так называемые структурированные программы с сильной образовательной компонентой, в которые помимо профессиональных курсов включены курсы по эволюционному развитию академических навыков с конвергентным содержанием, основным условием реализации которого является обеспечение наследственности, изменчивости и отбора. Целью работы является разработка информационной системы поддержки деятельности аспиранта, реализующей функции планирования и контроля работы аспиранта над диссертацией, информационную поддержку его научной деятельности, а также поддержку принятия решения в случае возникновения проблемных ситуаций. Разработать и внедрить концепцию конвергентной информационной системы поддержки деятельности аспиранта. Разработать структуру информационной системы и функциональные модели основных подсистем, реализующих процессы конвергентной поддержки деятельности аспиранта, в основу которых положены системные законы и принципы конвергенции. Разработать систему, обеспечивающую параметрическое управление интеллектуально-информационной поддержкой деятельности аспиранта. Провести исследование возможностей интеллектуально-информационной системы поддержки деятельности аспиранта и дать им экспертную оценку. Параметрический анализ процесса решения профессиональной задачи - это совокупность методов качественного и количественного определения структуры и содержания предмета исследования, основанная на изучении параметров объекта исследования в сравнении с актуальными параметрами предмета анализа. Понятийный и модульный анализы позволяют определять элементарное и алгоритмическое содержание решения задачи соответственно. В компетентностном методе процесс решения определяется по набору и сочетанию компетенций. Указанные методы являются примерами линейного анализа процесса решения задачи и имеют целый спектр противоречий, снижающих их эффективность в условиях быстро меняющейся профессиональной среды . Предложенный нами инновационный метод, основанный на сравнении параметров порядка пространства представления объекта исследования с актуальными параметрами представления предмета анализа, позволяет реализовать систему надежного генерирования решения профессиональной задачи . Две последние задачи связаны с процессами передачи информации. Кодирование информации - процесс преобразования сигнала из формы, удобной для непосредственного использования информации, в форму, удобную для передачи, хранения или автоматической переработки. При этом возникает проблема перехода от одного алфавита к другому, причем такое преобразование не должно приводить к потере информации. Проведенный анализ эффективности кодов выявил потребность в создании конвергентной системы кодирования информации и ее агрегированных инвариантов при решении профессиональных задач. Разработанная нами концепция организации процесса профессионального образования реализуется на основе использования целостной конвергентной системы кодирования информации . Фактически появление любых новых обучающих систем сопровождается детальным анализом того, насколько в них реализован принцип интерактивности. Это приводит и к развитию самого принципа, к более глубокому пониманию сути процессов обучения. В связи с развитием принципа интерактивности и его воплощением в новых образовательных технологиях обратим особое внимание на развитие и применение параметрических систем, обеспечивающих конвергентную интеллектуально-информационную поддержку деятельности аспиранта. Использование новых информационных технологий сопровождается постоянными поисками новых путей, усиливающих адаптивность процесса обучения. Традиционные обучающие системы содержат элементы диагностики состояния обучаемого и на основании данных об уровне знаний субъекта, его индивидуальных особенностях предлагают определенную траектория обучения. Поэтому в области традиционного обучения развивается открытый подход к решению задач адаптации учебного процесса к особенностям обучаемого. Другие варианты разрабатываются в сфере искусственного интеллекта. Экстра-свойства электронных книг - их интерактивность и адаптивность. При этом адаптивность этих средств обучения может быть принципиально усилена путем встраивания интеллектуальности. Интеллектуальность может проявляться в адаптивном поведении посредством оптимизации процессов коммуникации, в которые они включены. Одной из основных характеристик учебного материала в современном учебном процессе является гибкость. Она позволяет преподавателю адаптировать ход учебного процесса к индивидуальным особенностям обучающегося. Гибкость материала необходима для проявлений активности обучающегося. Учебный материал проявляет свойство гибкости, если он хорошо структурирован, организован и развит. Принцип гибкости является руководящим на всех этапах разработки учебного материала на базе современных информационных технологий. Один из основных принципов современного программирования, принцип модульности, позволяет уже на уровне архитектуры обучающих систем реализовать принцип гибкости учебного материала. С педагогической точки зрения аксиомой является то, что учебный процесс будет наиболее эффективным, если субъект является не пассивным элементом этого процесса, а активным деятелем. Проблема заключается в том, чтобы исходя из признания большой педагогической значимости принципа активности обучаемого в учебном процессе разрабатывать такие обучающие системы, которые будут оптимально с точки зрения целей обучения сочетать активные действия обучаемого и руководство со стороны системы над общим ходом учебного процесса. Для решения этой проблемы предлагается выработать критерии оценки того, насколько та или иная обучающая система воплощает в себе принцип активности обучаемого. Динамичное развитие подходов в образовании, методов и технологий решения актуальных профессиональных задач вызывает изменения в процессах, управляющих представлением актуальной информации. Это обеспечивает решение ряда проблем, связанных с моделированием процесса применения информации, что, в свою очередь, позволяет прогнозировать результаты деятельности. Происходит также унификация каналов коммуникации и достижение согласованности их воздействия на субъект. Новые взгляды на происходящие в мире информационные процессы позволяют нам сделать вывод о возможности формирования единого подхода к организации познавательной деятельности. Генезисом создания конвергентной модели познания профессиональной среды является совокупность подходов и принципов. Принцип соразмерности. Педагоги до недавнего времени изучали познание в его двух проявлениях - знания и деятельность. Только соразмерные (одинаковой размерности или природы) свойства способны взаимодействовать друг с другом в единичном событии. Первичным является не понятие знания, а представление о событиях, которые происходят в процессе. В этом случае все наблюдаемые знания - результат этих самых событий. За основу эволюционно-конвергентной организация познавательной деятельности, предложенной по результатам анализа конвергентной модели познания профессиональной среды, принят тезис о необходимости обеспечения перехода от формирования у субъектов готовых потенциальных решений профессиональных задач к формированию способностей генерировать актуальные решения. Все процессы познания и решения профессиональных задач сводятся к взаимодействиям - неотъемлемой части общего эволюционного механизма, порождающего изменчивость. Способ объективного познания взаимодействия (изменения) - применение единого для взаимодействующих объектов свойственного эталона, единичного события-взаимодействия (эталона взаимодействующих свойств), а также единой формальной системы координат с единым эталоном координат и единой формальной системы отсчета. Таким образом, интеллектуально-информационный континуум претендует на статус онтологического базиса познания, содержит потенциально все, обладает свойством нелокальности и характеризуется конвергенцией. Устойчивыми формами представления системы событий являются матрицы плотности и векторы состояния. Для этого обычно сворачивают неактуальные дополнительные измерения событий в зависимости от начальных условий . После возникновения в континууме конвергирующего пространства на основе первичных параметров порядка и событий взаимодействия между ними происходит процесс образования образов объектов исследования. Отсюда следует, что этим требованиям может удовлетворять только целостный объект. Эволюционно-деятельностный континуум - это модель, описывающая информационную среду, которую создают все объекты изучаемого субъектом мира. Это теоретическая конструкция, которая не является исчерпывающим описанием действительности, но по возможности приближается к ней наиболее полно. Эволюционно-деятельностный континуум имеет динамическую природу, а инструмент, с помощью которого осуществляется измерение его взаимодействия с реальной профессиональной средой, - это событие. Фактом является то, что эволюция ставится в этой теории наравне с остальными координатами. Эволюционно-деятельностный континуум следует рассматривать как антипод всему дискретному. Эволюционно-деятельностный континуум является целостным, неделимым объектом. Таким образом, знания и деятельность, будучи генетически связанными, являются диалектическими противоположностями. Целостный мир представлен совместно знанием, интеллектом и эволюционно-деятельностным континуумом. Эволюционно-деятельностный континуум генетически предшествует интеллекту и знанию, он порождает их. Глоссарий системного анализа продуктивности технологий решения профессиональных задач представлен следующими понятиями. Мера (инварианты) М - потенциальное количество инвариантов использования первичных параметров, понятий в профессиональной деятельности - обеспечение изменчивости. Широта (охват параметров) О - актуальное одновременное использование первичных параметров, понятий в профессиональной деятельности - обеспечение целостности. Глубина (уровни) О - достижимые уровни глубины познания процесса решения профессиональных задач - обеспечение управления уровнем решения задач. Плотность целостности Ъ - возможность согласованного использования первичных параметров и понятий в целостном решении профессиональной задачи. Сложность представления решения Я - количество использованных первичных параметров при создании инвариантов решения актуальной профессиональной задачи. Сравнительный анализ возможностей и преимуществ традиционного и эволюционно-деятельностного подходов к организации профессионального образования выявил явное преимущество эволюционно-деятельностной концепции управления процессом решения профессиональных задач. Изменчивость решений обеспечивается корреляцией связей между параметрами порядка континуума при генерации образа решения актуальной задачи . Отбор продуктивных и инновационных инвариантов решения обеспечивается субъектом в процессе эвалюации (непрерывной оценки) каждого события по выбранным критериям. Практически это реализуется посредством сравнения матриц плотности событий разных вариантов образов процесса решения задачи . Таким образом, анализ представленной диаграммы подтвердил качественно новые возможности эволюционно-деятельностного подхода для организации управляемой генерации инновационных решений профессиональных задач и эволюции способностей субъекта согласованно с динамично изменяющейся профессиональной средой и потребностями общества.

Считая, что методология новых направлений экономического районирования должна быть разработана и критически осмыслена, мы приглашаем коллег-географов высказаться по этому вопросу на страницах журнала. С тех пор искусственный интеллект (ИИ) нашел широкое применение в различных сферах человеческой деятельности. В наиболее общем смысле под искусственным интеллектом понимается способность машины (робота) самостоятельно осуществлять действия, имитирующие логическое мышление человека. Для проверки таких возможностей предлагались различные тесты. Это создало проблему определения перспектив экономико-географических исследований в области искусственного интеллекта. Экспертные системы. В основе искусственного интеллекта лежит система (компьютерная программа), основанная на знаниях в определенной предметной области. При этом для самостоятельного решения сложных задач необходимо представление нечетких человеческих знаний на языке, понятном вычислительной технике. В настоящее время усовершенствованная система продукций является не только способом представления знаний, но и стилем логического программирования. По крайней мере, в отечественных изданиях по искусственному интеллекту таких публикаций нет, а в географических журналах имеется только два примера, связанных с развертыванием почтовых сетей Сибири . В зарубежных журналах экономико-географического профиля также отсутствуют статьи, посвященные представлению знаний с помощью системы правил. Получается, что социально-экономическая география не готова к вызовам современности, формируемым четвертой промышленной революцией и ее основой - искусственным интеллектом. В остальных исследованиях применялись интуитивные методы, относящиеся к индивидуальной экспертной оценке и в этом смысле допускающие формализацию с помощью системы правил. Поэтому перспективы представления экономико-географических знаний в виде экспертных систем искусственного интеллекта на данный момент времени можно оценивать как примерно соответствующие объему накопленного знания. Следует учитывать, что для представления некоторых экономико-географических знаний потребуются небольшие экспертные системы, состоящие всего из нескольких правил. Подобные системы правил формализуют узкоспециализированные знания. Создание таких систем можно рассматривать как первый этап представления экономико-географических знаний для искусственного интеллекта. Тогда второй этап будет связан с разработкой метасистем, обобщающих тематические группы систем первого этапа. Затем может возникнуть необходимость формирования метасистем более высокого уровня, объединяющих построения предыдущих этапов, и так до создания, что не исключено, единой экспертной системы, представляющей всё существующее экономико-географические знание. Интеллектуальные агенты. В первом понимании интеллектуальные агенты малоприменимы в социально-экономической географии, но могут использоваться для сбора и обработки исходных данных. Например, беспилотные летательные аппараты, оснащенные необходимыми сенсорами, могут проводить оперативное социально-экономическое картографирование города (региона, страны). В этом случае искусственный интеллект будет обрабатывать данные с датчиков и создавать карты в режиме реального времени. Второе понимание интеллектуального агента, скорее всего, получит широкое распространение в географических исследованиях. О перспективах можно судить по имеющимся негеографическим примерам реализации агентов в виде чат-ботов, поисковых роботов и компьютерных вирусов. Такой агент представляет собой виртуального помощника в извлечении географических знаний с помощью ИИ, работающего в диалоговом режиме с исследователем. Главная из них связана с тем, что предложенная процедура не является районированием. Принято считать , что взломать (подобрать) закрытый ключ практически невозможно. Не исключено, что возникнет необходимость перехода к крипто-хроно-хорологической основе. Тогда в блоки и процесс хэширования надо будет ввести пространственные коды. Разработка таких кодов, которые должны быть уникальными, очень короткими и максимально локализованными, -прикладная задача социально-экономического районирования мира. Определение местоположения таких центров с учетом их удаленности от ареалов генерации транзакций и источников дешевой электроэнергии (или более холодной территории, на которой потребуется меньше энергии для охлаждения компьютеров) -сугубо экономико-географическая задача. В рамках третьего направления рассмотрим только один пример - экспертное районирование территории . Остановимся на том варианте, когда экспертам предлагается конечное множество ОТЕ и эти единицы необходимо сгруппировать в к непересекающихся индивидуальных районов. Тогда схема районирования, представленная первым экспертом, оформляется и кодируется в виде первого блока. Затем к сформированному блоку последовательно добавляются схемы остальных экспертов, в результате формируется цепочка из пяти блоков (на рисунке для указания порядка перехода от одного блока к другому используется стрелка). При этом каждый последующий эксперт не может внести изменения в схемы предыдущих экспертов. После дополнения к цепочке нового блока происходит автоматическое создание обобщающей схемы экспертного районирования (на рисунке это шестой блок) с помощью системы искусственного интеллекта. В нашем примере (см. рисунок) оптимальным считался тот вариант (подробнее о критериях оптимальности см. ), при котором получались компактные районы. Результат реализации приведенных правил относительно пяти исходных экспертных схем представлен в шестом блоке (см. рисунок). Целесообразно подчеркнуть, что при использовании других ограничений (в том числе априори не заданного количества ОТЕ и районов ) могут быть сформулированы иные правила. Рассмотрев некоторые перспективы экономико-географических исследований для искусственного интеллекта и с его помощью, нельзя обойти вниманием оценку общественно-географических последствий реализации прорывных технологий. Не исключено, что в ближайшие годы повышенную актуальность приобретут исследования по определению нового цифрового разрыва между территориями (городами, регионами, странами), обусловленного неравномерностью внедрения интеллектуальных систем, уяснению пространственно-временной специфики перехода к цифровой экономике на основе четвертой промышленной революции . Отсюда следует, что наиболее критичным параметром связи между территориально удаленными системами искусственного интеллекта является задержка сигнала. Эти пределы связаны с максимально допустимой задержкой информационного потока между ядром и городами-спутниками. Заключение. Бурное развитие искусственного интеллекта в последние годы заострило проблему отсутствия экономико-географического осмысления данного процесса. Головицына М. В., Гудко Н. И. Методы искусственного интеллекта в современных информационных технологиях. федерального университета. Сер. Гуманит. и соц. науки. Блануца В. И. Социально-экономическое районирование в эпоху больших данных. Блануца В. И. Развертывание информационно-коммуникационной сети как географический процесс (на примере становления сетевой структуры сибирской почты). Кучерявый А. Е., Маколкина М. А., Киричек Р. В. Тактильный Интернет. Полян П. М. Методика выделения и анализа опорного каркаса расселения. Нов. сер. Сер. Науки о Земле.

Первые опыты в области построения виртуальной реальности с использованием цифровых технологий начались в Массачусетсом технологическом институте в США более полувека назад. Разработки ведут многие компьютерные гиганты, терминология в этой области еще до конца устоялась. Данная технология широко используется в компьютерных играх. Разработчики использовали для этой игры компьютерные карты. Игроки в поисках Покемона перемещаются, например, по своему городу, ориентируясь по карте на экране своего смартфона, где указаны координаты Покемона. Вместе с тем она позволяет каждому осуществлять с ее помощью интересные проекты (например, обогащать мультимедийным содержанием на экране смартфона изображения в обычном бумажном учебнике). Технология смешанной реальности (МР) отличается от УР и АР. Здесь гарнитура МР непрерывно сканирует окружающий пользователя мир, распознает окружающие его объекты и строит их трехмерные модели. Затем образы виртуального мира накладываются на объекты реального мира, для того чтобы сделать их более информативным. Эти технологии облегчают и упрощают совместную работу людей, которые находятся на расстоянии. Например, коллеги могут встречаться с помощью средств дополненной реальности, готовить совместные документы, вести проекты и выполнять многие другие работы практически столь же эффективно, как и при личном контакте в реальном мире. У преподавателей и учащихся появляется возможность использовать виртуальные лаборатории для изучения окружающего мира, формирования умений и отработки навыков, а также для демонстрации их освоения и автоматизированного оценивания. Все перечисленные технологии невозможны без высокопроизводительных вычислений и появились сравнительно недавно. Среди первых систем виртуальной реальности были тренажеры для подготовки пилотов. В последние годы виртуальная реальность стала широко использоваться в компьютерных играх. Причем взаимодействовать с этими приложениями могут все члены группы. Организация совместной работы. Шлем виртуальной реальности дает возможность проводить видеоконференции, которые более реалистичны, чем обычные веб-конференции, больше похожи на телефонный разговор. Игры в виртуальной реальности позволяют обучаемым не только взаимодействовать с различными объектами, но и создавать их, порождать виртуальный мир, который живет по разработанным ими правилам. Трехмерное проектирование. Виртуальная реальность предоставляет естественные инструменты для проектирования трехмерных объектов. Формирование умений. Модели в виртуальной реальности дают обучаемым возможность безопасно и не страшась возможных ошибок формировать такие умения, выработка которых в реальных условиях чревата опасностями или сталкивается с другими ограничениями (доступность оборудования, высокая стоимость выполнения работ, опасность для других людей и пр.). И эти изменения уже начались. Есть все основания ожидать, что с инструментальными и прикладными разработками в области виртуальной реальности на рынок в скором будущем выйдут многие высокотехнологичные компании. Ее основатели поставили перед собой цель -сделать свою компанию одним из международных центров компетенций по смешанной реальности. Компания специализируется на разработке продуктов и решений для смешанной реальности с использованием технологий Майкрософт. Все части тела представляются в виде трехмерных объектов в реальном размере. Например, учащиеся могут путешествовать по кровеносным сосудам и понять, как работают клетки крови, разнося кислород по всему телу. Создаваемая виртуальная реальность - точная и детальная визуализация анатомии человека. Здесь используется высококачественная и реалистичная графика. Это позволяет показать, как болезнь и ее лечение влияют на тело человека. Данная система включает учебные модули, использует различные истории болезни, что помогает студентам лучше понять изучаемый материал. В частности, это одна из тем дипломных работ у студентов Института математики и информатики Московского городского педагогического университета. Это видео снимают в трехмерном формате. Еще одно перспективное приложение -виртуальные экскурсии. Учебные экскурсии популярны и среди преподавателей, и среди учащихся. Виртуальные экскурсии позволяют каждому своими глазами наблюдать те или иные производственные процессы, посетить Луну или МКС. Теперь каждый может путешествовать по труднодоступным местам нашей планеты, наблюдать различные геологические образования, сравнивать между собой климатические зоны и жизнь людей в разных странах . Такие сервисы можно использовать в том числе и для дистанционного обучения. Например, студенты-заочники смогут удаленно посещать занятия своих преподавателей или сдавать экзамены. Даже небольшая университетская аудитория сможет вместить тысячи студентов. Объединение виртуальной реальности и Интернета позволит также приглашать для проведения занятий лучших преподавателей со всего мира. Важной частью подготовки специалистов является производственная практика. Так, пилоты реактивных лайнеров уже давно в обязательном порядке проходят многочасовую подготовку на авиатренажерах, прежде чем получат разрешение сесть за штурвал самолета. Прогресс в области виртуальной реальности позволяет существенно снизить стоимость разработки, производства и использования профессиональных тренажеров. Недалеко то время, когда тренажеры с виртуальной реальностью станут помогать обучаемым осваивать начальные профессиональные навыки. Перспективы использования технологий виртуальной реальности, или погружения, огромны. Эти технологии уже вышли за стены лабораторий. Их массовое распространение началось. Есть много причин полагать, что они со временем станут широко использоваться во всех сферах человеческой деятельности, потеснят клавиатуру и мышь, превратятся в распространенный способ взаимодействия человека с глобальной вычислительной средой. Сколь оправданы эти прогнозы, мы увидим уже в следующем десятилетии. Они еще достаточно дороги. Шлем виртуальной реальности включает в себя мощный компьютер с несколькими видеокамерами, датчиками, устройствами связи, воспроизведения изображения и звука. Комплект для виртуальной реальности от Майкрософт стоит несколько тысяч долларов. Для работы с интернет-приложениями здесь требуется устойчивый канал широкополосной связи. Естественной коммуникационной средой для этих устройств, возможно, станет Интернет пятого поколения, протоколы которого сегодня еще не утверждены. Долговременные последствия использования этих технических средств пока не ясны. Но уже очевидно, что они вторгаются в работу человеческого организма. И речь идет не только об искривлении позвоночника из-за продолжительного ношения на голове тяжелого устройства, но и о воздействии на глаза пользователя. Гарнитуры виртуальной реальности создают виртуальную среду с объектами в натуральную величину, не ограниченную размерами экрана. Эти гарнитуры имитируют одну из функций нервной системы, демонстрируя разные изображение для каждого глаза пользователя. В результате создается иллюзия глубины. Гарнитура виртуальной реальности может использовать один общий дисплей, либо два дисплея - по одному для каждого глаза. Между экраном и глазом находятся линзы. Они фокусируют и корректируют изображение для каждого глаза, создавая стереоскопический эффект. Гарнитура формирует широкое поле изображения, чтобы создать у пользователя ощущение погружения. Она также отслеживает положение головы и перемещает изображение, когда пользователь наклоняет голову в сторону, вверх или вниз. Таким образом, это достаточно сложное устройство, которое вмешивается в нормальную работу зрительного аппарата. Требуется организовать длительное наблюдение за пользователями устройств, чтобы определить, в какой мере эти устройства влияют на функцию глаз. Однако некоторые эффекты очевидны . долго, это вызовет напряжение глаз и усталость. Глядя на экран, человек моргает реже, передняя поверхность глаза сохнет, и начинает ощущаться усталость. В шлеме виртуальной реальности это особенно заметно. Погружение в виртуальную реальность, где изображение движется, формирует у пользователей ощущения, схожие с теми, что они получает в ходе реального перемещения. Например, имитация катания на карусели или на качающемся на волнах судне вызовет у пользователей, подверженных морской болезни, ее приступ. Это может ограничить их возможности работать с виртуальной реальностью. Ограничения возникнут и у пользователей с нарушениями зрения. Такие люди могут испытывать при погружении головную боль, усталость глаз и другие нежелательные ощущения. Медицинские исследования, проведенные за последние четверть века, показали , что погружение человека в специально разработанную виртуальную реальность может заметно влиять на его психическое здоровье. Оно может помочь при лечении депрессии, при устранении алкогольной зависимости, лечении анорексии и других психических нарушений. Виртуальная реальность позволяет врачам проводить глубокое тестирование и может стать одним из главных инструментов работы психотерапевта. Однако все эти исследования пока достаточно фрагментарны, а предлагаемые методики требуют для их проведения квалифицированного психотерапевта. Систематическое изучение влияния погружений в виртуальную реальность на здоровье человека в целом и на его психическое здоровье в частности еще впереди. Необходимы специальные исследования, которые помогут выработать методические рекомендации и регламенты безопасного для здоровья использования виртуальной реальности в образовании. Цифровые технологии быстро развиваются. Методические разработки, лежащие в их основе, прогрессируют заметно медленнее. Их достоинство в том, что они используют в большинстве случаев сравнительно несложные технологические решения. Деятельностная модель учебного процесса требовала для своей компьютерной поддержки создания достаточно развитых учебных сред, что тормозило их распространение, например, за пределами освоения программирования. Даже при разработке сред для изучения естественнонаучных дисциплин их разработчики сталкивались с ограниченными возможностями общедоступных цифровых технологий. Тем не менее методические разработки для создания таких сред во многом недостаточны. Чтобы ответить на все эти вопросы, нужны специальные дидактические и методические разработки. Фактически речь идет о выработке нового класса методических решений, которые используют педагогические возможности, открывающиеся в связи с появлением новых технологических средств. Они, в частности, опираются на широкое использование самостоятельной индивидуальной работы учащихся и их совместной работы в малых группах. То и другое требует формирования соответствующих способностей и дисциплины учебной работы, а также выделения возможностей для такой работы в структуре стандартного образовательного процесса. Рамка классно-урочной организации образовательного процесса этому препятствует. Кроме традиционных уроков, здесь требуются и другие организационные формы, которые плохо обслуживает принятая в современном образовании система планирования нагрузки и нормирования оплаты труда педагогов. Нет сомнений, что в ближайшие десятилетия эта технология может заметно повлиять на нашу жизнь. Хорошие виртуальные игры, конечно, захватывают пользователя. Но можно ожидать, что виртуальные занятия, связанные с формирование естественнонаучной картины мира, навыков общения на иностранных языках, выработкой исторического мышления, глубоким пониманием литературных текстов и достижением других традиционных и новых целей общего образования, будут также увлекательны и результативны. Многообещающие перспективы использования виртуальной реальности на слуху у педагогов уже не одно десятилетие. Однако практического значения на работу образовательных организаций они не оказали. Не удивительно, что на диаграмме Гартнера они располагаются на склоне разочарования. Массовый энтузиазм по поводу их применения за рубежом снизился. Есть все основания полагать, что технологии виртуальной реальности станут широко распространенным и популярным образовательным продуктом не раньше, чем стоимость необходимых для работы с ней носимых устройств заметно снизится, а сами они сделаются общедоступными. Энтузиасты внедрения цифровых технологий в образование уже много раз переживали пики надежд и разочарований. Ныне мы находимся на очередной волне оптимизма. Реальный оптимизм связан не столько с технологиями завтрашнего дня, сколько с тем, что стало сегодня общедоступным. Дешевые микропроцессорные наборы для занятий информатикой и технологией, компоненты для любительского конструирования различных программируемых устройств, включая роботов, - вот примеры, на которые мало обращают внимание образовательные политики. Фундаментальные изменения влечет за собой формирование цифровой образовательной среды образовательного учреждения, что позволяет перейти к ориентированной на результат компетентностно-ориенти-рованной организации образовательного процесса. Здесь все образовательные мероприятия рассматриваются как составные части единого образовательного процесса, а образовательные результаты - как ожидаемые результаты этих мероприятий (учебных, учебно-производственных, производственных). Появление у каждого участника образовательного процесса личного цифрового устройства (ноутбука, планшета или смартфона) позволяет беспрепятственно взаимодействовать с цифровой образовательной средой через Интернет. Цифровое облако (а не традиционная библиотека) становится основным хранилищем образовательной информации. Одним из составляющих этого хранилища могут стать и учебные материалы, построенные с использованием технологии виртуальной реальности.

Статья раскрывает содержание методов логического обоснования в научных исследованиях, которые применяют при выполнении научных проектов и при подготовке диссертаций. Описаны принципы формирования логических конструкций, главных их которых является исчисление предикатов. Статья раскрывает содержание логического анализа в ходе всего научного исследования, а также на его отдельных этапах. Статья связывает контент анализ с логическим анализом. Статья связывает выводы научного исследования с дискурсивной логической конструкцией. Показано различие между логической цепочкой и логической конструкцией. Вводятся понятия парадигматическая и синтагматическая логические конструкции. Статья описывает механизм построения семантического пространства научного исследования. Построение логических последовательностей широко применяется при выполнении научных проектов . В этих работах часто обзорная часть и констатирующая часть доминируют при сравнении с логическим анализом. При выполнении научных проектов ставится задача проведения обоснованных научных исследований и получения результата исследования, опровергающего или доказывающего исходные тезисы. При подготовке диссертаций на соискание ученой степени ставится задача проведения не только обоснованных научных исследований, но и получения обоснованных новых научных решений задач . Это требует использования логических методов, совокупность которых можно назвать логическим обоснованием. На начальной стадии исследования исходное информационное множество представляет собой аморфную не структурированную совокупность. Поэтому первым этапом является проведение качественного анализа и систематизации результатов этого анализа. В упрощенном виде результат первичного анализа информационного множества представляет собой дизъюнкцию факторов, которые можно назвать ключевыми. Величины фн -играют двойственную роль. С позиций качественного анализа они отражают качества. С позиций логики и связанности эти факторы выполняют роль логических единиц или логических информационных единиц. Кроме того, такое описание является бесструктурным. Для дальнейшего этапа формализации задачи необходимо использовать информационный , включающий алфавит и синтаксис. Примером информационного языка является язык карт или язык схем информационно-измерительных систем. Эти языки являются качественными и дескриптивными. Для логического анализа необходимо использовать язык исчисления высказываний или язык предикатов. Пропозициональные переменные, логические связки и скобки составляют алфавит языка алгебры высказываний. С помощью алфавита строят логические формулы и логические функции. Совокупность логических выражений образует логические конструкции, которые переходят одна в другую. Логика предикатов представляет собой логическую систему, в рамках которой можно исследовать структуру и содержание высказываний об объекте исследования, которые в рамках пропозиционального исчисления являются элементарными. Предикат упрощенно можно рассматривать как высказывание, которое содержит несколько неизвестных, в силу чего в него можно подставлять аргументы. Если аргумент один, то такой предикат выражает свойство аргумента. Если аргументов больше одного, то предикат выражает отношение между аргументами. Такое свойство предикатов делает их универсальными инструментом научного логического анализа. Одноместным предикатом называют функцию одной переменной, значениями которой являются высказывания об объектах, представляющих значения аргумента. Одноместный предикат Р(х) можно рассматривать как утверждение об объекте х, в котором х рассматривается как переменная. При фиксации значения переменной х об утверждении Р(х) можно сказать, истинно оно или ложно. Эти выражения вытекают из базовых тавтологий. Это задает различные предикаты. При замене переменных некоторыми значениями из области определения предикат превращается в частное высказывание, которое является истинным или ложным. Значение истинности этого частного высказывания называется значением предиката от данных переменных. Одним из базовых принципов логического анализа является эквивалентность или равносильность логических выражений. При этом значения истинности сложных предикатов находятся в зависимости от значений связываемых предикатов по тем же правилам, что и для высказываний. При научном исследовании на первой стадии кроме логики используют содержательный анализ, который реализуют путем применения контент-анализа. На заключительном этапе исследования используют функциональный и системный анализ. Таким образом, логический анализ и логические конструкции представляют собой нить, которая связывает разные этапы исследований. При практическом применении контент-анализа выделяют несколько этапов. Первый этап состоит в формулировании темы, цели и научных задач исследования. Этот этап соотносят с аналитическим исследованием. В каждом научном исследовании существует объект исследования и предмет исследования, воспринятый из действительности. Он раскрывается с помощью системы логических цепочек, общей и частных, которые последовательно раскрывают структуру объекта исследования. Кроме того, важна смысло содержательная компонента исследования. Эта методика применима к анализу научного отчета или диссертации, которые представляют частный случай текста. Данная прогрессия может быть сведена к трем основным структурным типам и их разнообразным комбинациям . Деривационная структура соответствует применению импликации. Общая схема работы отражается линейной структурой, в которой изложение соответствует исчислению предикатов. Антагонизм обозначает ту часть информации, которая опровергает задачу исследования или противоречит ей. Неопределенность стребует объединения и дальнейшего анализа. Именно из области неопределенности возникают решения новых задач и научная новизна. В результате первоначально сформированная система знаний расширяется за счет новых знаний, вытекающих из решения новых научных задач. Промежуточные этапы решают задачи логического построения структуры исследований и является итогом логического анализа. Эта логическая конструкция служит основой построения доказательной базы. Сама доказательная база, как результирующая логическая цепочка, представлена в выводах. Наряду с парадигматическими логическими конструкциями, соединяющими разные этапы исследования в научном исследовании присутствуют синтагматические логические конструкции и цепочки . Отметим, что логической цепочкой называют связанные логические выражения . Причем связь может быть не только логической, но и функциональной и даже ассоциативной. Важным является то, что внутри логических цепочек нет противоречий. Примером синтагматической логической цепочки является логическая связь цитируемых публикаций с разделом исследования или подтемой. Связь эта может быть формальной и содержательной. Формальная логическая связь отражает синтагматические отношения. Она состоит в том, что названия публикаций должны явно коррелировать с названием выбранной подтемы исследований и решенными научными задачами. Содержательная синтагматическая логическая связь состоит в том, что содержание публикаций должно подтверждать или доказывать положения исследования. Наряду с текстовыми логическими конструкциями существуют графические логические конструкции. Отдельно взятый рисунок не является логической конструкцией. Он фиксирует факт. Совокупность иллюстраций или схем может доказывать определенное положение. Совокупность рисунков и схем является иллюстративной логической конструкцией отражающей содержание научного исследования и подтверждающей логику изложения. Парадигматическая логическая конструкция связана с построением семантического пространства области исследования. Семантическим пространством называют совокупность организованных признаков, описывающих некоторой содержательной области . Семантическим пространством научного исследования называется совокупность ключевых слов, категорий и связей между ними, описывающих содержание области научных исследований. В этом случае можно говорить о семантическом кластере, центроидом которого является тема выбранного исследования. Построение семантического пространства включает четыре этапа . Второй этап связан с выделением семантических связей анализируемых категорий. В экспериментальной семантике, психолингвистике в качестве методик выделения семантических связей используются ассоциативный эксперимент, где мерой семантической связи пары объектов является сходство ассоциаций. Целостность семантических связей зависит от методики их анализа и выбора. Третий этап построения семантического пространства связан с построением семантической структуры на основе выделенных категорий и связей между ними. Четвертый этап построения семантического пространства связан с построением механизма интерпретации семантической структуры. Следует остановиться на логической конструкции, которую называют дискурсивной. Анализ выводов представляет собой дискурс . Для этого в данную пару была включена категория информационная ситуация. Во многих видах дискурса имеет место тенденция к противопоставлению выводов результата конкретного исследования выводам других работ. Для вывода широко применяют метод резолюций. Структурные категории свойственны выводам как лингвистическому объекту. Они заложены в исследовании и в его структуре. В эту группу входят такие категории, как связность, членимость, интеграция, дифференциация и др. Содержательно-концептуальные категории вывода осуществляют связь между контентом и объективной реальностью. Категории вывода, образующие вторую группу, непосредственно связаны с анализом семантики контента. В целом такое деление категорий условно, поскольку они связаны и каждая из выделенных категорий включает также формальную и содержательную составляющие. Дискурсивная логическая конструкция обусловлена тем, что, несмотря на формальную логичность выводов, в реальной жизни существует неопределенность, которая не отражается средствами логики первого порядка. Это обуславливает дискурс как ситуативное локальное условное доказательство и требует введения дискурсивной логической последовательности не только как доказательства с учетом новых фактов, но и перечисления условий при которых это доказательство имеет силу. Научные исследования должны содержать верификацию решения научных задач. Эта верификация должна быть логически обоснованной, что приводит к появлению логической последовательности верификации. Этот процесс можно назвать дедуктивным , поскольку он использует полученную информацию и использует логические выражения для проверки новых знаний. Данный этап научных исследований, согласно Карлу Попперу , можно определить как этап дедуктивного логического метода проверки, согласно которому гипотезу можно проверить только эмпирически и только после того, как она была выдвинута. Правильность и корректность проверки должна быть обоснована. Для этого применяют логическую цепочку верификации как средство логического обоснования и достоверности проверки гипотез. Научное исследование отличается от решения технической задачи тем, что в ее основе лежат новые научные решения. Кроме того, если исследование доказывает новую гипотезу или теорию, эта теория должна отвечать критериям научности. Одним из критериев, который применяют при оценке научности новой теории является критерий фальсифицируемости по Карлу Попперу. Теория является научной (удовлетворяет критерию Поппера) в том случае, если существует методологическая возможность её опровержения путём постановки эксперимента, даже если такой эксперимент является мысленным. Согласно этому критерию, теории содержат информацию об эмпирическом мире только в том случае, если они обладают способностью прийти в столкновение с опытом, то есть, если существует область истинности этой теории и, соответственно область не истинности. Тем самым, согласно этой концепции решается задача отделения научного знания от ненаучного путем нахождения границ между истинностью и неистинностью. Это условие приводит к четвертой логической цепочке - логической цепочке проверки на фальсифицируемость результатов научных исследований. Эта логическая цепочка подтверждает научность результатов исследований. Обоснованность научных исследований и выводов из них связана с логикой и наборами логических конструкций, одни из которых решают частные задачи, а другие объединяют эти частные решения в логические интегрирующие схемы. Логика должна присутствовать на стадии постановки исследования и проведения анализа первичных данных. Особенность существующего подхода к обоснованию научных исследований в том, что некоторые методы, описанные в настоящей статье, исследователи применяют на уровне интуиции и не имеют представления о существовании научных методик в этом направлении. Это, прежде всего, метод контент анализ и построение семантического пространства исчисление предикатов. Совокупность этих методов объединяется в логические конструкции. Можно говорить, что метод логических конструкций является обоснованием научного исследования. Метод логических конструкций является развивающимся направлением и требует дальнейших исследований и развития.

Исследуется понятийный аппарат концепции координации, ее понятие, сущность, значение для эффективности государственного управления. Рассмотрены теоретические воззрения на это явление, в которых координация предстает в качестве функции, метода, принципа управления. Управление как важнейшая функция любых организованных систем (технических, социальных, биологических) обеспечивает необходимый режим деятельности, достижение поставленных целей, эффективность их функционирования. Теория и практика управления предлагают различные способы, методы, формы, направленные на достижение поставленных задач и целей, и позволяют выработать стратегию, тактику, комплекс средств и приемов для их эффективного достижения. Одним из факторов гармонизации общественных отношений в области управления является координация. Разработка концепции координации в системе государственного управления предполагает уяснение основных достижений экономических, политических и правовых наук, что способствует созданию методологической основы исследуемого феномена как в правовой, экономической, политологической, так и в иных научных сферах. Исследования же научной мысли классической школы управления позволяют уяснить роль координационных процессов в современных государственных структурах и оценить их влияние на эффективность организации управленческих систем. Основателем теории координации является выдающийся теоретик и практик управления А. Файоль. Он первым пришел к выводу, что теорию организации надлежит применять не только к производству, но и к государственному управлению, определил место координации в структуре управленческой деятельности. В отличие от представителей американской школы научной организации труда, он рассматривал управление как универсальный процесс, состоящий из нескольких взаимосвязанных функций. Координация, по Файолю, выступает одной из основных функций управления. Раскрывая содержание и значение управления, наряду с предвидением, организацией, распорядительством и контролем ученый называл согласование, с помощью которого связываются, объединяются и сочетаются все действия и усилия. Это значит придать материальному и социальному организму каждого отдела надлежащие пропорции, чтобы они могли надежно и экономно выполнять свои функции. Это значит соразмерять издержки с финансовыми ресурсами, обширность недвижимости и оборудования с нуждами производства, снабжение с потреблением, сбыт с размерами производства. Данный термин достаточно широко используется в управленческой деятельности и применяется как в социальном, так и в государственном управлении. Получил он распространение и в общетеоретических, и отраслевых юридических науках. В то же время нормативные правовые акты, закрепляющие согласование деятельности органов государственного и муниципального управления, как правило, осуществляют его через понятие координации. В этот период было проведено несколько фундаментальных исследований, посвященных изучению координации в системе государственного управления, ее роли и значению в нем в качестве необходимого условия, функции, метода, способствующего повышению эффективности управленческой деятельности, обеспечивающей должную согласованность между всеми элементами, составляющими систему управления. Хотя имеется значительное количество публикаций по вопросам координации того периода, указанная проблематика рассматривалась учеными по-разному и достаточно противоречиво. Происшедшие радикальные изменения в системе управления государством в последние десятилетия, закрепление принципа разделения властей, создание системы местного самоуправления, а также принципиально иных взаимоотношений между органами публичной власти различных уровней требуют новых подходов к изучению данного феномена с учетом современных реалий и прогнозируемых перспектив. Проблема координации, имеющая важное методологическое значение в управленческих процессах, приобретает особый интерес прикладного характера. Анализ научных трудов ученых в области государственного и муниципального управления, нормативных правовых актов, регламентирующих процессы согласования, показывает, что существуют серьезные различия описательно-объяснительных интерпретаций координации в важнейших аспектах и неопределенность оформления ее в правовом статусе государственных, муниципальных органов в Российской Федерации. Данное обстоятельство, безусловно, свидетельствует о ее сложности и многоплановости. Дискуссия, начатая еще в ХХ столетии представителями различных научных школ, не привела к согласию относительно статуса этого феномена. Кроме того, координация, будучи неотъемлемым свойством управления, приобретает философское, этическое, психологическое и иное звучание в контексте ее включенности в механизмы взаимодействия природы, человека, общества в зависимости от тех направлений научной деятельности, которые подлежат исследованию. Несомненно, что координация, являясь неотъемлемым свойством управления, приобретает определенные свойства самой управленческой системы. Данная аргументация свойств координации в полной мере соответствует мнению известного специалиста по социальному управлению В. Г. Афанасьева. При исследовании системы научного управления обществом ученый пришел к выводу о том, что целостным системам, к числу которых относится и система социального управления, присущи свои специфические связи. Одновременно в целостной системе, наряду с координацией, ученый выделяет субординацию частей или субординационные связи. Профессор Ю. М. Козлов, исследовавший теоретико-правовые аспекты координации, пришел к выводу о многоаспектности данной категории. Ученый рассмотрел ее в широком и узком смыслах. В широком смысле данная категория выступает, по его мнению, как всеобщее свойство управления, имеющее место в любых управленческих отношениях. Тем не менее заслугой Ю. М. Козлова является то, что он рассмотрел координацию в качестве комплексной категории, в то время как многие ученые исследовали отдельные ее аспекты. Так, С. А. Маевский отмечал, что в сущностном отношении эти термины едины и являются согласованием действий, осуществляемых на разных уровнях. Действительно, и в настоящее время соотношение указанных категорий представляет несомненный интерес, так как применяется реальная подмена понятий. Как видим, координация соответствует второму значению понятия взаимодействия. Однако в целом категория координации имеет более широкое значение, так как согласованность распространяется не только на действия субъектов, что характерно для взаимодействия, но и на их целевые установки. Она является обязательным элементом планирования, прогнозирования и других управленческих функций. А. И. Казанник развил научные положения о мно-гоаспектности координации, рассматривая данную категорию одновременно в качестве функции и метода. В частности, ученый убедительно показал, что метод координации выступает обязательным компонентом всякого руководства в тех случаях, когда один из субъектов управления подчинен другому. Особенность метода координации, отмечает автор, состоит в том, что его применение предполагает возможность вмешательства в оперативную деятельность управляемых объектов. Любая предусмотренная законом мера по согласованию их действий становится обязательным предписанием для субъектов организации, деятельность которых координируется. Особенность координации заключается в том, что она пронизывает весь управленческий процесс, начиная от проекта до получения конечного результата. Управленческие отношения координации направлены на согласование действий органов, сопоставление целей, ресурсов, форм и методов деятельности, взаимное приспособление для достижения общих целей. Во многом от того, насколько согласована (скоординирована) управленческая деятельность, напрямую зависит и ее эффективность. При этом информативность управленческих отношений свойственна не только координации, но и всему управленческому процессу. Такого рода неоднозначность оценок понятийного аппарата координации, а также ее свойств, признаков и характеристик обусловлена сложностью данной категории, ее многоплановостью. В настоящее время координация приобретает новое звучание в связи с возрастанием значения координации в управленческой деятельности, что определено усложнением управленческой деятельности, кардинальными изменениями в системе государственного управления. Конституционное провозглашение принципа разделения власти на законодательную, исполнительную, судебную поставило задачу согласования деятельности органов исполнительной власти с органами представительной власти, с Президентом Российской Федерации, а также между собой в процессе законотворческой деятельности. Механизмов и форм координации в отечественной административной практике имеется значительно больше и более существенных, чем закреплено в нормативных правовых актах. Таким образом, теоретические размышления о координации имеют немаловажное прикладное значение, связанное с совершенствованием координационных отношений в современном мире. Они позволяют правильно оценить вектор направления согласования различных участников управленческого процесса, их развитие в контексте совершенствования управленческих отношений и достижения желаемого результата. Данные тенденции административных преобразований ведут к усилению разнообразных координационных связей и созданию координационных органов управления. ... д-ра юрид. канд. юрид. ... канд. юрид. ... канд. юрид. Теоретические проблемы государственного управления.

Статья посвящена проблеме изучения выразительных возможностей оркестрового письма в создании концепции, имеющей выход во внемузыкальную, философскую сферу. Малоизученное сочинение Л. П. Балая, обладающее своеобразными особенностями оркестровой организации современного симфонического письма, отличающееся большой конкретностью оркестрового мышления, представляет интерес в рационализации процессов взаимодействия драматургии и выразительных средств симфонии для целей суммарной эффективности в смысловом контексте произведения. выразительные ассоциации. Средства оркестрового воплощения авторского замысла обусловлены особенностями мышления композитора, исполнительскими возможностями оркестра, традициями отечественной и европейской музыки, особенностями драматургии сочинения, социально-экономической и культурной жизни, спецификой слушательского восприятия. Колористическая и формообразующая функции оркестра - простейший тип оркестрового письма. Произведения, написанные в клавире и лишь потом инструментованные, допускают возможность трансформации в иную темброво-инструментальную среду без искажения смысла. Оркестровое воплощение, при котором художественный замысел обретает смысловую завершенность, является высшей формой мастерства композитора. Функционированию драматургии на интонационном уровне и на уровне взаимодействия музыкальных образов в значительной степени способствуют особенности использования выразительных средств оркестра. Это объективная реальность, обусловленная современным состоянием технологии и уровнем развития симфонии. Исследованиями, проведенными отечественными авторами, в целом подтвержден тезис о существовании прямой зависимости между выразительными возможностями и эффективностью их использования в музыкальном произведении. При этом драматургия является ведущим, определяющим фактором в общих стратегических установках становления и утверждения авторского замысла. Звучание домр, балалаек, баянов, гуслей, флейты, гобоя, ударных инструментов ассоциируется с непременными участниками быта русского народа. Многообразие инструментов и приемов игры на них напоминает о неистощимой выдумке, фантазии участников коллективного музицирования. Названия симфонии и отдельных ее частей подтверждаются характером музыки, а также вызываемыми образными ассоциациями. Движение крайних частей противопоставлено статике средней. Движение устремлено к завершению цикла. Звучание музыкальных тем, формирующих художественные представления-образы, проясняют содержание Русской симфонии Л. П. Балая. Многократные представления красочной палитры сказки придают этому образу главенствующее значение. Сказочный колорит во вступлении к первой части создается в группе домр с литаврами, тремоло которых сгущается в звучании всех трех баянов. Звучание чередующихся нисходящего и восходящего движений мажорных аккордов по полутонам в высоком регистре домр малых с пикколо на фоне выдержанного бифункционального аккорда у остальных инструментов ассоциируется с колышущимся пространством. Умеренный темп, тесное расположение аккордов, тремоло домр в тишине придают звучанию душевную теплоту и доверительность. Тембровая персонификация сказки -важная черта в драматургии симфонии. Добавление или снятие баянов влияют на густоту или плотность звучности группового тембра домр. Балалайки расширяют звучание однородного тембра. Тихое тремоло литавр придает оттенок глубокого, но светлого звучания. Низкая, глухая звучность большого барабана ассоциируется с отдаленным гулом. Изложенная струнными инструментами, поддержанная и усиленная ударными и баянами, тема стремительно направлена к своей кульминации. Внутренняя напряженность в диалоге струнных и ударных инструментов отличается особой динамичностью, проходит короткий, но напряженный путь развития. Громкие проведения в начале, конце экспозиции, разработке и тихое звучание в репризе свидетельствуют о значимости коллективного движущегося образа в драматургии симфонии. В тихом, спокойном вступлении к первой части набат в ударах четвертных у балалаек басов и контрабасов обозначает начало и окончание фраз сказки. Нейтральность звучания набата достигается не только дифференцированной динамикой, ритмом, но и тембровым слиянием его звучания в подчеркивающих дублировках баса сказки. В завершении каждой из двух динамических волн подготовки кульминации первой части многовариантное изложение набата выходит на первый план. Спокойный удар набата в звучании балалаек басов, контрабасов обозначает начало, а неспешная последовательность ударов завершает экспозиционное развитие богатырского образа. Здесь последовательность различных ритмических вариантов ударов у литавр чередуется с вибрирующей звучностью (одновременным звучанием повторяющихся четвертных у балалаек басов, контрабасов и восьмых у литавр). Этот остинатный фон - органный пункт -сменяется лишь в двух тактах, завершающих проведение действенного образа в репризе. В это короткое время внимание слушателей освобождается от наибольшей сосредоточенности и готовится к интенсивному восприятию обновленного богатырского образа в кульминации первой части. Размеренные, разделенные паузами удары набата в фоноорнаментальном изложении у балалаек контрабасов, басов, альтов, секунд и домр басовых придают богатырскому образу величественные черты. Набат обозначает подготовку и начало кульминации второй части симфонии, придавая звучанию черты хвалебной песни -гимна. Различные варианты изложения набата постоянно присутствуют в Праздничных играх. Четвертый образ, представленный в сказочном колорите вступления, - вихри. Подготавливающий материал вступления направляет внимание на последующее развитие, вызывает ожидание музыкального действа. Он присутствует в экспозиции, предвосхищает начало разработки, репризы. В тихом, неторопливом звучании восьмитактового вступления ко второй части симфонии слышатся и богатырская поступь (размашистые широкие ходы четвертными у балалаек басов, контрабасов), и набат (чередование аккордов восьмыми на слабых частях долей у балалаек секунд и альтов), и сказка (загадочное звучание бифункционального аккорда у вибрафона). В коде первой части, завершении второй, коде финала звучание образов, впервые представленных во вступлении к первой части симфонии, формирует функцию завершающего материала, подводя итог предыдущему развитию. В динамичном сопряжении рельефного и фонового материалов возникает внутренняя динамика, создающая постоянное ожидание смены музыкальных событий в драматургии сонатно-симфонического цикла. Сопряженный контраст тем-образов в экспозиции первой части симфонии, подобно завязке в драматургических литературных жанрах, способствует развитию цепочки последовательности музыкальных событий - сюжета. В экспозиционном развитии действенный образ (тема главной партии) звучит у объединенных домр, балалаек, баянов в напряженном диалоге с набатом у ударных инструментов. Богатырский образ (тема побочной партии) представлен сначала в тембровом перекрашивании у баянов и домр, затем в объединении этих тембров. Наряду с этим, в разработке различные ритмические варианты изложения этого образа трижды поручаются ударным инструментам, и один раз (в фугато) только домрам и балалайкам. Сохранением приема инструментовки укрепляются стабильные черты звучания богатырского образа. В репризе первой части симфонии действенный образ звучит уверенно, бесконфликтно (у домр малых и альтовых) на фоне набата (повторяющихся восьмых на слабых частях долей). Лишь в последних двух тактах, связывающих два контрастных образа (действенный и богатырский), объединяются все домры, балалайки, баяны и ударные. Драматизм звучания богатырского образа в репризе сначала усиливается благодаря сопоставлению тембров в канонической имитации и введению подголоска, затем успокаивается в объединении тембров с последующим завершением у струнных инструментов. Средний раздел представляет собой сравнительно редко используемую обширную разработку мелодически привлекательной, с красочным гармоническим сопровождением, легко запоминающейся темы первого раздела. Здесь дробление и вычленение отдельных мелодических оборотов, сек-венционное развитие, модуляционные повороты, канонические имитации, введение контрапункта, различные варианты изложения сопровождающих голосов уточняют, развивают отдельные черты темы-образа. В драматургии Русской симфонии Л. П. Ба-лая, наряду с реальным присутствием нескольких образов в одновременном звучании, одним и тем же тембром выявляется и иллюзорное представление. Гобой исполнял мелодию движущегося образа во вступлении к первой части. Таким образом, здесь ассоциативно присутствуют и ветер, и движущийся, и лирический образы. В разработке рондо-сонаты вибрафон вместе с баянами исполняет в канонической имитации мелодию энергичной песни. Этот тембр рассредоточенно ассоциируется с присутствием образа сказки из второй части симфонии. Последовательность музыкальных событий, особенности взаимодействия и взаимовлияния образов формируют идею и концепцию автора. Коллективные, многоликие образы симфонии - действенный, богатырский, танцевальный, песенный - представлены в групповых тембрах. Личность не затеряется. Из личностей складывается коллектив. Обращение композитора к русскому оркестру мотивируется соответствием темброво-динамических особенностей данного инструментального состава авторскому замыслу, идеалу общехудожественной темы, созданием национальных образов, а также стремлением к демократичности, общедоступности сочинения. Логическая и содержательная связность использования средств оркестрового письма достаточно активно способствует формированию и утверждению темы, идеи и концепции Русской симфонии Л. П. Балая. Оркестровое письмо в симфонии хорошо согласовано с традициями отечественной музыки. В сказочном колорите, картинной звукописи, унисонно-октавных дублировках, длительных органных пунктах и педалях, мотив-ной и контрапунктической разработке тем, красочности ладогармонического и оркестрового варьирования, постепенном прорастании новых интонационных образований продолжаются традиции М. И. Глинки, М. А. Балакирева, А. П. Бородина, Н. А. Римского-Корсакова, А. К. Лядова, А. К. Глазунова. В обозначении нескольких образов одним и тем же тембром проявилась плодотворность идей, открывающих новые перспективы в драматургической выразительности оркестрового письма в симфонии для русского оркестра. Четкость изложения в рельефно-фоновых отношениях обусловливает доступность исполнительским возможностям и слушательскому восприятию. Изучение воздействия драматургии на оркестровое письмо позволило сделать вывод о том, что осмысленное использование возможностей оркестра может выступать дополнительным инструментом регулирования процессуальности в симфонии для оркестра русских народных инструментов. На основе сопоставления драматургии симфонии и потенциала оркестра можно оценить качественное и количественное измерение оркестрового письма. Особенности трактовки оркестра, оркестрового голосоведения и оркестровой фактуры в аспекте функционирования их в драматургии симфонии проявляются в неодинаковой степени функционально-выразительной значимости, активности, а также в диалектической взаимосвязи общего, особенного и отдельного.

Статья посвящена одонтологической характеристике населения ямной культурно-исторической общности. На основании одонтологических данных проанализирован состав ямного населения Калмыкии, Астраханской области и Украины. Сделан вывод о морфологической неоднородности ямников и ведущей роли в формировании комплекса их одонтологических характеристик грацильного населения южного происхождения. Вопросы, связанные с интерпретацией антропологических материалов ямной культуры, уже много лет представляют собой поле для дискуссий. Основные проблемы связаны с определением степени гетерогенности ямного населения и происхождением субстратов, вошедших в ее состав. Гипотезы об однородности ямного населения придерживались С.И. Круц , исследовавшие краниологические серии ямной культуры Украины и Поднепровья. О сложности антропологического состава ямников первым написал М.М. Герасимов , изучившим в сравнительном аспекте все известные на тот момент ямные серии. Лицо у представителей данного типа очень широкое, резко ортогнатное с очень широкими и абсолютно высокими орбитами, относительно узким носом, широкими, но очень высокими, несильно выступающими носовыми костями. серьезных допущений, способных исказить результаты анализа . Исследователями приводились данные о том, что степень неоднородности ямного населения Калмыкии была сильно преувеличена , хотя она, несомненно, имеет место. Некоторыми авторами приводилась точка зрения, что брахикранность населения Калмыкии обусловлена эпохальными трансформациями . В целом А.В. Шевченко отмечал сходство ямного населения Калмыкии и Астраханской области, которое, по его мнению, формировалось на близкой основе, констатируя специфичность антропологического облика ямников Украины. Этот комплекс резко отграничил ямников Калмыкии от других носителей ямных традиций, и появление его А.А. Хохловым связывалось с хвалынским населением, а также с вхождением в состав ямников какого-то еще неизвестного антропологического компонента . В других регионах распространения ямной культуры доминирует мезо- или долихокранная форма черепной коробки, так что объяснить брахикранию ямников Калмыкии эпохальной тенденцией трансформации краниометрического комплекса, по мнению А.А. Хохлова, нельзя. Таким образом, на результатах краниологического изучения ямного населения базируются две гипотезы. Одна из них подразумевает формирование ямного населения на основе единого морфологического пласта с некоторым воздействием дополнительных субстратов в зависимости от региона . Вторая предполагает наличие более серьезных различий между ямными популяциями, допуская возможность формирования морфологических особенностей ямного населения Прикаспия в рамках собственного очага ра-сообразования, отличного от того, в рамках которого формировались характеристики ямников Украины, Поволжья и Ставропольского края . В условиях наличия двух точек зрения на особенности протекания процесса формирования морфологических особенностей наиболее продуктивным подходом для определения приоритета какой-либо из них становится сопоставление динамики признаков нескольких антропологических систем. Чаще всего используются краниологические и одонтологические данные. Однако до последнего времени одонтологические характеристики были опубликованы только для ямного населения Украины (данные С.П. Сегеды, см. ), что не давало возможности проведения сравнительного анализа одонтологического состава носителей ямной культуры в целом. Основной целью данной работы является ликвидация этого пробела и сравнительный анализ одонтологических особенностей ямного населения Калмыкии, Астраханской области и Украины. Ямное население Астраханской области представлено материалами из Кривой Луки (коллекция МАЭ). Статистическое сопоставление проводилось методом главных компонент. В качестве вспомогательного метода использовался иерархический кластерный анализ на базе квадратичных евклидовых расстояний. Приношу благодарность сотрудникам отдела антропологии МАЭ за предоставленную возможность работы с материалами. Он складывается из умеренной частоты диастемы, отсутствия лопатообразных форм медиальных резцов, умеренной частоты развитых краевых гребней лингвальной поверхности латеральных резцов, средней частоты метаконулюса на первых верхних молярах, низкой частоты бугорка Карабелли. Частота встречаемости редуцированных форм гипоконуса второго верхнего моляра средняя. На нижней челюсти практически полностью отсутствуют признаки восточного одонтологического ствола. Однако она отмечена всего у одного погребенного, и в силу небольшого числа наблюдений количественное значение частоты признака может оказаться завышенным. Пятибугорковые вторые моляры в серии отсутствуют. По ряду признаков в серии отмечены выраженные различия между полами. Прежде всего, диморфизм проявляется в повышении частоты лопатообразных форм латеральных резцов в мужской части выборки. При этом по числу бугорков на молярах нижней челюсти сильных различий между мужской и женской выборками нет. Женщины, в свою очередь, демонстрируют резко повышенную частоту редуцированных форм верхних вторых моляров. Проверка различий на достоверность показала отсутствие большого числа статистически значимых расхождений между мужской и женской выборками. В мужской части серии наблюдается высокий уровень флуктуирующей асимметрии в строении нижних моляров. Показатель уровня асимметрии определялся как отношение числа пар зубов с имеющимися между антимерами различиями по какому-либо признаку к общему числу пар . В женской части серии флуктуирующая асимметрия отсутствует. Скотт и Тернер приводят данные о результатах экспериментов, которые показали, что повышение асимметрии может быть вызвано неблагоприятным воздействием окружающей среды (холод, высокая температура и др.), перенесенным в период формирования постоянных зубов. Такое воздействие мешает реализации в полной мере генетической программы , соответственно можно предположить различный уровень подверженности стрессу мужчин и женщин ямного населения Калмыкии. Метаконулюс и бугорок Карабелли также были встречены по одному разу, так что в целом частота этих признаков невысока. Нижние премоляры в серии слабо дифференцированы. С неожиданно высокой частотой встречен затек эмали на вторых нижних молярах. Численность серии не позволяет сделать заключения об уровне полового диморфизма, так как при разделении ее по половому признаку частоты наблюдений по большинству показателей становятся абсолютно нерепрезентативными. Выраженных случаев асимметрии зубной системы не встречено, различия между частотами признаков на правой и левой стороне челюсти связаны с различной степенью сохранности зубов. Что касается отсутствия коленчатой складки метаконида, то здесь различия между сериями могут быть обусловлены слишком малой численностью наблюдений по данному признаку. Ямники Украины отличаются от обеих южно-русских серий (данные см. ). У них слегка повышена частота лопатообразности медиальных резцов, намного выше, чем в Калмыкии и Астраханской области, частота бугорка Карабелли и значительно ниже уровень редукции верхних моляров и грацилизации нижних. Таким образом, в первом приближении одонтологические данные подтверждают гипотезу об антропологической неоднородности носителей ямной культуры. Все три серии относятся к западному одонтологическому стволу, но астраханская и калмыцкая серии попадают в круг грацильных одонтологических типов, а в украинской тенденция к грацилизации выражена очень слабо. Повышенная отрицательная нагрузка приходится на частоту редукции гипоконуса вторых верхних моляров. В наименьшей степени он представлен у ямников и ката-комбников Калмыкии. Таким образом, в морфологическом отношении наборы признаков, описываемые первыми тремя факторами, несмотря на некоторые отклонения, отчетливо проявляют сходство с характеристиками основных одонтологических типов современного населения Европы. Объяснять наблюдаемое сходство между сериями совпадением локальных особенностей протекания генетико-автоматических процессов в изолированных популяциях вряд ли будет правомерным, так как для сравнительного анализа использовались признаки, минимально вовлеченные в локальные адаптационные процессы и максимально устойчивые хронологически . В этих условиях предполагать идентичность окружения просто невозможно. Таким образом, единственной гипотезой, объясняющей механизм формирования сходства наборов одонтологических признаков в сравниваемых группах, является предположение о сходстве градиента эволюционного процесса на различных территориях. Это предположение дополнительно подразумевает, во-первых, наличие единого направления динамики характеристик зубной системы на территории Европы и Западной Азии и, во-вторых, наличие разницы в скорости наблюдаемых изменений, обусловленной локальными условиями. Соответствие одонтологических типов, выделяемых у населения Европы и Западной Азии, современным единицам одонтологической систематики позволяет говорить о хронологической устойчивости морфологического состава этих единиц и их таксономической значимости. Соответственно наличие в составе археологической культурной общности популяций, относящихся к разным одонтологическим типам, является надежным свидетельством гетерогенности этой общности, что и наблюдается при сравнении серий ямной культуры. На графиках они располагаются в поле высоких положительных значений второго фактора и высоких положительных значений третьего фактора. Таким образом, между ямными сериями наблюдаются серьезные типологические различия. Он доминирует у ямников Калмыкии, отчетливо представлен в серии из Кривой Луки и хотя и слабо, но проявляется у ямников Украины. Результаты статистического анализа свидетельствуют, что истоки морфологических особенностей этого грацильного субстрата лежат в среде населения Малой, Передней и Средней Азии. В большинстве европейских серий степень грацилизации намного ниже. Мезо-неолитическое население Украины и Восточно-Европейской равнины не граци-лизировано. Таким образом, одонтологические данные подтверждают факт гетерогенности населения ямной культурно-исторической общности. По набору одонтологических маркеров наибольшим сходством обладают ямные серии Калмыкии и Астраханской области, что находится в полном соответствии с результатами краниологических исследований. В составе этих серий отчетливо представлен грацильный одонтологический субстрат южного происхождения. У ямного населения Украины признаки его наличия выражены слабо, здесь повышен удельный вес архаических признаков, свойственных мезо-неолитическому населению Европы. В типологическом отношении ямники Калмыкии являются ярко выраженными представителями грацильного одонтологического комплекса, хотя в их составе прослеживается влияние носителей древнего варианта среднеевропейского одонтологического типа. У ямного населения из Кривой Луки последний компонент представлен с большей отчетливостью, нежели грациль-ный. Что касается носителей ямной культуры Украины, то в их составе при наличии тенденции к грацилизации отчетливо видно влияние реликтового одонтологического типа. Антропология и этническая история. Дебец Г.Ф. Палеоантропология СССР. Методика антропологических исследований. Круц С.И. Палеоантропологические исследования степного Приднепровья. Худавердян А.Ю. Население Армянского нагорья в эпоху бронзы. Этногенез и этническая история. антропологии. Памятники древнеямной культуры на Илеке.

Это был самый плодотворный период ее жизни, период творческой зрелости. Неподражаемый стиль, а также особенности прозы, основанной на поэтике стиховности, привели к тому, что проза Цветаевой была воспринята читающей публикой как некое продолжение ее лирики, а не как новая сфера творчества. Поэтому, несмотря на довольно значительное количество прозаических текстов и их несомненную художественную ценность, в восприятии читающей публики Цветаева осталась прежде всего поэтом. Вопрос о причинах обращения поэта к новому способу словесного выражения не может быть решен однозначно, но, вероятно, толчком стала потребность в расширении творческих границ, поиск новых способов выражения. К тому же проза дала возможность апробировать многие приемы за пределами границ стихотворного текста, оценить силу их воздействия, в полной мере выявить смысловой и эмоциональный потенциал, разрешив тем самым творческие искания в области поэзии. Другая немаловажная причина обращения к прозе связана с автобиографическим характером произведений. Потребность зафиксировать пережитое, сформировать собственную мифологию прошедшего была общей тенденцией того времени. Стих, тяготеющий к изображению чувства, но не факта, был не слишком удобной формой для реализации подобной задачи, а проза позволила воплотить желаемое в полной мере. Подобная подмена свидетельствует близости, нерасчлененности в сознании писателя двух форм словесного выражения. Выбор прозы в данном случае обусловлен ее способностью к подробному описанию событий, предметностью, детальностью, поскольку прозаический образ соотносится с внеязыковым миром, конкретным событием, тогда как стихотворная форма придала бы ему универсальность, обобщенность, отвлеченность . Желание запечатлеть существование Нади, ее реальное присутствие в мире потребовало конкретности прозаического высказывания. В прозе Цветаевой можно выделить два основных этапа. Цветаева стремится к изображению событий, имеющих место во внешнем мире, поэтому максимально (насколько это возможно для поэта) объективна. Она погружается в описание деталей быта, воспроизводит язык улицы, стремясь передать атмосферу эпохи. Желание выразить собственные переживания уходит на второй план, но все же играет немалую роль в обрисовке событий. Цветаева сближает две стихии, добиваясь тем самым максимальной образности. Пытаясь воссоздать специфику разговорной речи, автор опирается не только на лексические средства, но и на особые синтаксические приемы. (Горло сжато.) Кремль и все памятники взорваны. Единая по смыслу и синтаксическому строю фраза расчленяется при помощи точки или тире на более короткие отрезки. Создается эффект спонтанности разговорной речи, когда смысловые блоки формируются по мере течения мысли, а не обдумывается заранее. Смысл образов лежит на поверхности, нет поэтической усложненности, следствием чего становится легкое, быстрое прочтение. Дневниковая проза Цветаевой оказывается созвучной духу времени. Автор идет от новейших тенденций в области поэтического языка, используя приемы естественного развертывания устной разговорной речи. Датировка произведений позволяет утверждать, что Цветаева не просто улавливает новейшие тенденции в области литературы, но их формирует, предсказывая те особенности, которые позже появятся в произведениях М. Зощенко, Ю. Олеши, Б. Пильняка. Седое море. Огромная, почти физическая жгущая радость Макса Волошина при виде живого Сережи. Его небольшой объем сам по себе показатель стиховности. Назывные предложения придают отвлеченность, статичность образам, при этом все предложения автономны, связь между ними ослаблена. Каждое представляет собой полноценную законченную картину. Подобный эффект достигается за счет преобладания стихии спонтанной речи, тогда как стиховые элементы становятся лишь дополнением к основному речевому потоку. От фиксации внешних событий в жанре дневниковой прозы Цветаева переходит к автобиографическим повествованиям. Концентрируясь на внутренних переживаниях, она меняет творческую манеру, отказывается от изображения языка улицы. В работах этих лет Цветаева декларирует мысль о неразрывности двух форм словесного выражения, причем проза предстает как некая вариация стиха, особое воплощение. Метафорический образ позволяет предположить, что формальная сторона стиха для Цветаевой является не обязательным проявлением стиховности, а показателем истинной поэзии становятся глубинные содержательные структуры текста, определяемые спецификой авторского мышления и мировидения. Трансформация реальности воображением становится определяющим фактором в разграничении позиции поэта и прозаика. Статус поэта определяется не использованием стихотворной формы, а спецификой видения мира, установкой на восприятие реальности, трансформирующей действительность в угоду фантазии или стремящейся к фактической точности. Стиховые приемы при таком подходе теряют свои видоразличительные свойства, становятся органичными как в поэзии, так и в прозе. Воспоминания тянут за собой поэтичность, интимность интонаций, создаваемых, в том числе, с помощью элементов стиховности. Она строится как свободный лирический монолог, причем субъект повествования максимально приближен к образу лирического героя в силу своей интровертности, погруженности во внутреннюю жизнь. В произведениях Цветаевой отсутствует эпический размах, повествование концентрируется на внутренних переживаниях субъективного сознания. В результате не только личные события, но и теоретические выкладки о сущности творчества оказываются вовлеченными в поток субъективно окрашенных воспоминаний. Субъективность приводит к переоценке сюжета как конструктивного принципа прозы. Событийность уступает место внутренним переживаниям рассказчика, в результате чего происходит существенная деформации художественного хронотопа, предметные реалии утрачивают четкое очертание. Специфику сюжета подчеркивает ослабление причинно-следственных связей, на смену которым приходит ассоциативность повествования. Последовательность событий носит зачастую хаотичный характер, поскольку подчинена скрытой логике, понимаемой не сразу. Повествование движется в весьма прихотливой манере, начинаясь с таинственных образов красной комнаты и шкафа и переходя к описанию картины в комнате матери. Создав атмосферу таинственности, Цветаева как бы забывает и про комнату, и про шкаф, не прояснив их роли в повествовании. Эти образы вновь появляются в тексте только в пятой части, когда читатели основательно про них забывают. Подобная замысловатость течения мысли порождает потребность в перечитывании текста, свойственную стиху. Ассоциативный принцип повествования приводит к тому, что связи между отдельными образами опускаются, логика перехода не проясняется, что в конечном итоге сближает прозу Цветаевой со стихотворными принципами развертывания материала. Таких вещей мы у нашей матери, Марии Александровны Мейн, не видали никогда. Хорошо бы потрогать руками. Описываются вещи из старого сундука Варвары Дмитриевны, первой жены Ивана Цветаева. Цветаева акцентирует внимание на нарушении грамматической нормы, трудностях произношения, на необычном звучании слов и их иноязычных эквивалентах. Для Цветаевой они становится определяющими в прозе. Стиховность прозы Цветаевой проявляется также в нелинейном способе развертывания содержания, когда читательское внимание устремлено не в перспективу, не на развитие сюжета, а задерживается на одном образе в попытке отразить его многогранность, уходит в глубину, в подтексты. Подтексты аккумулируют чрезвычайно высокую смысловую нагрузку, характерную для поэтического текста. Приходится читать пространственно, погружаться в глубину смыслов, прислушиваться к слову, осмыслять его как в фигуральном, так и в буквальном значении. И даже не оказываюсь, а просто, сразу, тону. Уже потонула. В русском мещанстве. Нарушается сюжетная динамика, характерная для прозы. Повествование фиксируется на одном образе, обрастает смыслами, постоянно возвращается к исходной точке, создавая кругообразный тематический рисунок. Нарушается нарративное течение фразы с ее устремленностью к развязке. Происходит аккумуляция высокой смысловой нагрузки. При этом повтор в разных вариациях одного и того же момента не лишается образности, напротив, происходит расширение семантического потенциала за счет многочисленных уточняющих моментов. Она свойственна поэзии Цветаевой, но играет немаловажную роль и в ее прозе. Мать она была сыну, а не дочерям. Перед нами пример неполной определенности предмета речи. Неопределенность порождает компактность смыслопе-редачи, сжатость и емкость высказывания, ведь при попытке прояснить смысл текст значительно вырос бы в объеме. Особая ритмическая организация прозы Цветаевой также берет начало в стихотворном творчестве. Но все же специфику ритма прозы Цветаевой определяет прежде всего немотивированное с точки зрения синтаксиса введение тире, ставшее приметой уникального, узнаваемого авторского стиля как в стихах, так и в прозе. Паузы, привлекая внимание к отдельным частям текста, обеспечивают дополнительные коннотации и эмоциональную насыщенность информации. Проза Цветаевой и так максимально субъективна. Необычный синтаксис, привлекая внимание к образу рассказчика, сближает его с образом лирического героя в еще большей степени. Таким образом, прозу Цветаевой отличает высокая степень информативности, крайняя субъективность и, как следствие, сближение образа рассказчика с образом лирического героя, ослабление сюжетного плана и причинно-следственных связей, ассоциативный характер повествования, своеобразная ритмическая организация.

Великие географические открытия раздвинули границы замкнутого мира Средневековья, который уступил место безграничному, постоянно расширяющемуся пространству эпохи Возрождения и Нового времени. Общественное бытие стало неразрывно связано с познанием новых неизведанных стран и территорий. Джон Локк настоятельно советовал всем джентльменам изучать историю, географию и читать книги, где описываются путешествия, а Уильям Темпль полагал, что посредством чтения литературы о путешествиях можно постичь общечеловеческие моральные ценности. Эра Великих географических открытий, ведущая отсчет с эпохи позднего Ренессанса, продолжалась на протяжении ХУП-ХУШ вв., когда открывались, заселялись и исследовались новые территории во всех уголках планеты. Этот век породил с дюжину Дампьеров, Энсонов, Берингов, Лаперузов и Куков, сорвавших покров таинственности с бескрайнего и пугающего морского пространства. Стать путешественником или прослыть таковым - превратилось в один из способов прославиться и поправить финансовое положение, чем зачастую пользовались многие изобретательные авантюристы. На головы европейцев обрушился целый шквал фантастических и нелепых рассказов о неведомых странах. Но людей, придумывавших истории о путешествиях, трудно было назвать банальными лгунами, ведь давая волю воображению, они вольно или невольно становились творцами и создавали вымышленный мир, заполняя, с легкой руки Томаса Мора, неизведанные территории в соответствии со своими политическими, религиозными, этическими взглядами и убеждениями. Конечно, в большинстве произведений такого жанра приключенческая фабула, как правило, маскировала более глубокую идейную нагрузку, но были и такие, чья содержательная направленность вызывала споры современников и более поздних исследователей. Для того чтобы понять, что же на самом деле представляло собой это произведение, необходимо не только проанализировать его текст, но и охарактеризовать личность самого автора, чей жизненный путь органично вписывался в эту бурную противоречивую эпоху. С ранних лет он проявил незаурядные способности к языкам, особенно преуспев в изучении греческого и латыни. Лекции по богословию вызывали у Джорджа, человека в высшей степени энергичного и любознательного, только скуку, и потому учебные часы он проводил на таивших множество соблазнов городских улицах, пока его мать, потеряв терпение, не нашла ему место воспитателя в богатом доме. Оказавшись на улице, он решил, что прежде чем возвращаться к матери, надо собрать немного денег, для чего придумал следующую мистификацию. Джордж начал выдавать себя за ирландского студента, покинувшего родину из-за религиозных гонений и совершавшего паломничество в Рим. Чтобы придать своей истории убедительность, он облачился в предусмотрительно украденный им у какого-то рассеянного пилигрима плащ и практически поселился в церкви, рассказывая о своей тяжелой судьбе всем тем, кто имел неосторожность обратить на него внимание и вскоре скопил необходимую сумму. Как и следовало ожидать, мать, сытая по горло выходками сына, оказала ему довольно холодный прием, порекомендовав навестить отца, жившего в одном из городов Германии. Однако именно во время этого путешествия ему в голову пришла мысль представиться выходцем с Дальнего Востока. Впрочем, при взгляде на истощенного юношу, из-под жалких лохмотьев которого выглядывало расчесанное из-за укусов паразитов тело, у чиновников пропадало всякое желание проверять его документы. Когда Джордж добрался до Льежа, он был настолько доведен до отчаяния бесконечными лишениями, что решил поступить на военную службу. Еще несколько смен мест работы и молодой новобранец оказывается в полку герцога Макленбургского, где в среде солдат, преимущественно лютеран, наконец, находит доверчивую аудиторию, готовую внимать его фантастическим рассказам. Талантливый и красноречивый аферист убедил в подлинности своего происхождения практически всех, за исключением Уильяма Инна. В докладе лондонскому архиепископу Генри Комптону он изобразил Джорджа как уроженца острова Формозы, и во многом благодаря усилиям Инна в Англии, самозванцу был оказан более чем радушный прием. Даже его внешность (он был натуральным блондином) не вызвала сомнений относительно его происхождения, так как он объяснил, что большую часть времени он проводил в помещении, что позволило ему сохранить кожу молочно-белой, а волосы - светло-русыми. Он с великолепной уверенностью играл свою роль, что позволило ему значительно увеличить число своих сторонников. Джордж блестяще справился с заданием, и епископ Комптон отправил его в Оксфорд, чтобы он обучал языку будущих миссионеров. Джордж сделал это за два месяца, не особо заботясь о достоверности, которую он с лихвой компенсировал великолепным апломбом. Когда французский иезуит отец Фонтаней, будучи проездом в Лондоне, познакомился с Джорджем и заподозрил обман, тот, не потеряв присутствия духа, встретился с недоверчивым священником в Лондонском королевском обществе и оправдал себя по всем пунктам обвинения. В пользу Джорджа в глазах общественного мнения служило еще и то обстоятельство, что он вел исключительно добродетельный и умеренный образ жизни. священием Лондонскому архиепископу Генри Комптону. Любопытно, что изначально книга была написана на латыни, которой Джордж владел в совершенстве, и переведена на английский неким мистером Освальдом. Позже книга была переиздана во Франции и в Германии, но там ее встретили не так восторженно, как в Англии. Так или иначе, но отъезд Инна дурно сказался на репутации Джорджа, пошатнувшейся под возрастающим градом подозрений, насмешек и критики. Последние годы жизни Джорджа Псал-манаазара, в отличие от его беспокойной юности, прошли тихо и безмятежно. По уверениям Джорджа, его -коренного жителя Формозы, похитили иезуиты, после чего привезли в Авиньон и, угрожая пытками, заставляли отречься от языческих верований и перейти в лоно католической церкви. Потерпев неудачу, иезуиты отправили его в Рим в надежде на то, что великолепие храма Святого Петра и торжественные обряды окажут на него более существенное воздействие, чем угроза физической расправы, но эта мера произвела обратный эффект. Я ответил утвердительно и спросил, зачем им нужно так много обрядов. Они ответили, что это необходимо для возбуждения религиозного чувства в человеческих душах. Характерно то, что католическую религию Джордж критиковал не как язычник, а как убежденный протестант, банально воспроизводя перечень недостатков, традиционно приписываемых римской церкви. Вторая часть книги содержала в ряде аспектов тщательное и максимальное детализированное описание государственного, религиозного и социального устройства жизни на острове. Остров Формоза находился под властью императора Японии, передавшего ее исполнительную функцию вице-королю, который дважды в год отчитывался перед императором о состоянии дел во вверенной ему территории. Именно вице-король нес ответственность за соблюдение кодекса фундаментальных законов, основанных на древнем и естественном праве и не подлежавших изменениям. По заверениям Псалманаазара, обитатели Формозы наслаждались легализированной свободой совести, которая распространялась на представителей всех конфессий, кроме христиан, особо упорствующих из которых сжигали заживо. Вообще пенитенциарная система на острове отличались крайней жестокостью, если не варварством. Убийц там подвешивали заживо и расстреливали из стрел, за лжесвидетельство -отрезали язык, человека, поднявшего руку на священника, закапывали заживо, а за государственную измену были предусмотрены жесточайшие пытки и публичная казнь. Значительно более подробно, чем систему государственного устройства, Псалманаазар описывал религиозный культ Формозы. И далее в описании Джорджа становление нового культа поразительно напоминает события, знакомые даже поверхностно знающему Ветхий Завет человеку. Однако по ходу повествования беззастенчиво скомпилированный Псалманаазаром библейский сюжет получал неожиданное продолжение. Вскоре к стихийным бедствиям добавились землетрясение, чума и нашествие диких зверей, безбоязненно входивших в людские дома и заживо поедавших хозяев. Возведенный храм Бога Формозы в архитектурном отношении сочетал в себе элементы языческого капища, католического собора, пирамиды южноамериканских индейцев и мусульманской мечети, отражая таким образом эклектичность описываемого автором религиозного культа Формозы, который, по сути, был фантастической смесью монотеизма и язычества. Символом же самого Бога был золотой телец, чья голова украшала храмовые купола и алтари, а сам Бог получал телесное воплощение, являясь на ежегодных религиозных празднествах в образах различных животных в зависимости от расположения духа. Так, если он представал в образе льва, то люди готовились к худшему, если в образе ягненка - то облегченно вздыхали, а узрев белоснежного слона, замирали в преддверии великих событий. В его обязанности входило отбирать для ежегодного жертвоприношения детей, которым он собственноручно перерезал горло и вырывал сердца. Так же подробно, как сферу религиозной жизни, Псалманаазар описывал быт и традиции обитателей Формозы. Мужчинам запрещено заговаривать с замужними женщинами, даже простая беседа приравнивается к супружеской измене, за которую законом предусматривается штраф или публичная порка, а повторное нарушение карается смертью. Описываемый семейный уклад жителей Формозы выдержан в мусульманских традициях. В связи с тем, что мужчин меньше, чем женщин, в стране практикуется многоженство. Псалманаазар особо подчеркивал, что на Формозе не допускают никакого физического насилия в образовательном процессе, а наиболее эффективной мерой воспитательного воздействия считают пример и убеждение. В политическом и экономическом ракурсе Формоза в описании Джорджа Псал-манаазара предстала классической абсолютной монархией с жестко социально разделенным обществом и с экономикой, функционирующей на феодальных принципах хозяйствования. Устройство экономики острова практически не описано Псалманаазаром. Одна часть читателей принимала фантазии Джорджа за чистую правду, но многие воспринимали их со здоровой долей скептицизма. Несколькими годами позже Джонатан Свифт иронически обращался к своему другу с Формозы, который преуспел в поедании невинных младенцев. Яркий эпизод с жертвоприношениями вызывал у читателей снисходительную улыбку, хотя описанные автором кровавые ритуалы практиковались в странах Латинской Америки. Они жили под эгидой могущественного абсолютного монарха, который при этом свято соблюдал неприкосновенность их жизни, имущества и чести. История восхождения жителей Формозы к единому Богу была скопирована с Ветхого Завета, но была трансформирована таким образом, что библейский сюжет о призвании пророка Моисея терял первоначальный монотеистический смысл, так как он сосуществовал с самыми примитивными, одиозными и жестокими формами проявления язычества. Сам же описываемый религиозный культ поражает сочетанием элементов практически всех существующих на тот момент религий. Так, в частности, среди жителей острова практиковались преимущественно мусульманские обычаи, а говорили они на языке, одновременно напоминающем греческий и латынь. И, уже полностью отрываясь от действительности, Псалманаазар дополняет описываемое им общество, в котором царят простота и непорочность нравов, уважительное отношение к законам и стабильность общественной жизни, чертами райского сада. Деревья там плодоносят дважды в год, из их стволов течет нектар, который при смешивании с сахаром превращается в божественный напиток, а мясо птиц и животных иногда употребляется в пищу в сыром виде. Более того, идеал Псалманаазара принадлежал средневековому прошлому, поэтому он и не высказал ни одной оригинальной философско-политической или экономической идеи, предпочитая описывать второстепенную атрибутику - религиозные и светские празднества, одежду, быт и досуг жителей острова. Более того, недоучка из иезуитского колледжа, бродяга, несостоявшийся коммерсант и талантливый мистификатор объективно не мог написать такое утопическое произведение. У Псал-манаазара объективно не могла сформироваться законченная позитивная социальная позиция, которую он попытался бы популяризировать, используя возможности утопического жанра и приключенческо-авантюр-ного сюжета.

Многие дворцы Петерубрга сами по себе являются музейными объектами, в которых располагаются музеи разного профиля. Процесс построения трехмерных анимационных моделей утраченных памятников предлагается воспринимать как новое направление музеефикационной практики. В современном мире значительно возросла роль музеев, и изменилось их значение. Во всем многообразии вопросов, связанных с современным музеем, нами выделен малоизученный, но весьма важный на сегодняшний день аспект музееведения. Взаимосвязь реставрации памятников дворцовой архитектуры, которые входят в состав музейных комплексов, и музейной деятельности как таковой никогда не являлась предметом отдельного исследования. В современных условиях, характеризующихся кардинальными изменениями социально-экономического уклада нашей страны, значение музеефикации памятников архитектуры необычайно возросло. Включая в сферу своего существования недвижимые памятники материальной культуры, музей, кроме предметного своеобразия, приобретает новые, ярко выраженные пространственные характеристики. Расположенные в исторических зданиях музеи воспринимаются частью градостроительной среды. В их строительстве принимали участие выдающиеся зодчие России. Архитектурный облик дворцов нередко воспринимался как воплощение российской государственности. Дворец, созданный в любых архитектурных формах, представляет собой феномен культурного пространства. С ним связаны представления о системах ориентации общества, сфокусированных в художественных формах, отдельные исторические события, биографии людей и многое другое. Однако на всех этапах существования города шел процесс изменения петербургскими дворцами своей первоначальной функции. В отечественном искусствознании термин утвердился в период широкомасштабных послевоенных работ по реставрации культурного наследия. Однако суть процесса музеефик-ции совершенно иная. Здание Шереметевского дворца передано Санкт-Петербургскому музею театрального и музыкального искусства. В Меншиков-ском дворце уже достаточно давно расположен филиал Эрмитажа. Устойчивой тенденцией стало использование дворцов с сохранившимися историческими интерьерами для экскурсионного осмотра (Мари-инский, Белосельских-Белозерских, Юсу-повский дворцы и др.). Дворец стал своеобразным символом музеев, из неразрывного единства дворца и музея складывается цельный образ музейного Петербурга. Функционирование дворцов в их музейном качестве в центре города, в непосредственной близости от Эрмитажа и Русского музея, решило много проблем, но и породило новые трудности. Возникла необходимость осмысления процесса музеефикации памятников, обобщения накопленного опыта. как деятельность, развивающаяся в двух направлениях. Первое определяется пониманием исторических и художественных особенностей памятника, которые позволяют превратить его в самостоятельный объект музейного показа как при наличии в нем музейных экспозиций, так и при их отсутствии. Такое восприятие памятника формирует к нему особое, иное чем прежде, отношение. Путем реставрации памятник включается в живую ткань культуры. В результате он превращается в своего рода музейный экспонат с выявленной и сохраненной системой эстетических и исторических ценностей памятника. В таком аспекте музеефикация памятника представляет собой комплекс мероприятий, направленных на его реставрацию любым выбранным методом (консервация, воссоздание, реставрационный ремонт и т. д.) и создание необходимых условий для его функционирования в музейной среде . Второе направление музеефикации связано с размещением в памятнике архитектуры музея как культурной институции. При этом использование памятника для жизнедеятельности музея любого профиля неизменно подразумевает сохранение архитектурных форм и художественных особенностей зданий. Взаимоотношения между памятником архитектуры и экспозицией музея в достаточной степени противоречивы. При музейном использовании памятника определение приоритетности между проблемами памятника и проблемами музея весьма сложно. Добиться взаимосвязи разработанной концепции музея с системой представлений о памятнике, сложившейся в искусствоведческой науке, составляет комплексную задачу историков архитектуры, архитекторов-реставраторов, экспозиционеров и музейных дизайнеров. В двух разных аспектах музеефикации проблема памятника, сохранения его уникальной архитектуры, часто имеющей важнейшее значение для истории не только русского, но и европейского зодчества, должна являться приоритетной. С этой точки зрения петербургские дворцы возможно рассматривать в определенном единстве. Традиционный подход к проблеме реставрации и использования памятников архитектуры, сложившейся в Петербурге в послевоенный период, сегодня требует существенного пересмотра. Масштаб нынешнего процесса музеефикации определяет новые и нестандартные подходы. В сферу охраны памятников, как и во все другие сферы человеческой деятельности, проникают глобальные процессы быстро-изменяющегося мира. В связи с этим на современном этапе проблема музеефикации памятников архитектуры может и должна получить новую направленность. Они внедряются в процессы изучения, хранения и реставрации памятников, выставочную и просветительскую деятельность. Объединенные усилия представителей гуманитарных и технических наук, несомненно, обогащают музеефикационную деятельность. Достаточно изученная история петербургских дворцов в настоящее время постоянно пополняется новыми данными, полученными в результате работы в отечественных и зарубежных архивах, доступ к которым был долгое время ограничен или закрыт. На основании разнообразных документов, выявленных в ходе исследования памятника, может быть сформирован банк данных по его истории. Стремительное распространение компьютерных технологий привело к возникновению принципиально новых методов обобщения и систематизации текстовых документов и исторической иконографии. Объединение в единый комплекс разрозненных документов, хранящихся в разных местах (архивы, библиотеки и музеи и т. д.), позволяет создать максимально полный банк данных. Новые технологии способны воспроизводить графическую информацию, а также кино-, фото- и аудиодокументы любого вида и преобразовывать их в доступные формы. Архив пополняется изображениями предметов внутреннего декоративного дворцового убранства (художественная мебель, живопись, скульптура, бронза, фарфор, стекло, произведения декоративно-прикладного искусства и др.). Они исполняются по единой разработанной форме, которая объединяет в одном электронном массиве все виды собранной информации по памятнику. Форма разрабатывается с учетом дагьнейшего использования электронных паспортов в научной, учетно-хранительской, выставочной и просветительской деятельности музея. По ходу реставрации в паспорта дополняется вся информация, связанная с этим процессом (результаты архитектурных обмеров, технические характеристики залов, материалы фотофиксации и др.). Разработанная система формирования электронного каталога достаточно динамична и предоставляет возможности для точного и адекватного удовлетворения потребностей пользователей, часто обращающихся к одной и той же информации. Создание электронного архива помогает воспроизвести утраченные детали, подобрать аналоги, определить недостающие данные по каждому памятнику. Поместив данные электронного архива в Интернет, который является наиболее простым и эффективным способом организации сетевого доступа к информационным ресурсам различного характера, можно предоставить отечественным и зарубежным специалистам возможность использования собранного свода информации по истории памятника архитектуры, вне зависимости от места ее хранения. Глобальная сеть, включив информацию по конкретным памятникам архитектуры, расширяет возможности анализа исторических явлений прошлого. Выход в мировое информационное пространство способствует восприятию исторического памятника в контексте мировой культуры. Составление реставрационных проектов, как отмечалось, производится на основе результатов исторических и натурных исследований. Компьютерное черчение, повсеместно вошедшее в процесс проектирования, сокращает время работы над реставрационными проектами и делает процесс проектирования мобильным, быстро реагирующим на меняющуюся ситуацию . В сравнении с традиционной разработкой нескольких вариантов проектных чертежей в рамках эскизных и рабочих проектов, динамичная компьютерная графика не только ускоряет, но и упрощает процесс проектирования. Полностью изменяется ход обсуждения дискуссионных вопросов до принятия окончательного концептуального решения о способах реставрации памятника, воссоздании его утраченных деталей, изменении планировки, колористическом решении и т. д. С помощью сетевых ресурсов совершенно новую трактовку приобретает проблема подбора европейских и отечественных аналогий. Компьютер помогает архитектору-реставратору не только избежать ошибок, но выбрать из множества единственно верное решение и многократно проверить себя. В случае ошибки компьютер предоставляет возможность вернуться к первоначальному варианту или к любой стадии проектирования без подготовительной работы. Таким образом, прослеживая весь процесс реставрации на экране монитора, архитектор создает оптимальный конечный результат. Изучение памятников архитектуры всегда ведется с учетом их исторической трансформации. Одновременно может создаваться историческая модель памятника и несколько проектных вариантов его реставрации или воссоздания. Реконструкция памятника подразумевает возрождение облика полностью утраченного пространства, объекта или его фрагмента. Этот весьма сложный процесс допускает докомпоновку деталей, наличие которых подтверждено документально. Не обладая качествами подлинных, виртуально воссозданные сооружения представляют исключительный историко-художест-венный интерес. С помощь метода трехмерного моделирования решен вопрос о возможности возвращения памятнику первоначального вида и освобождения его от исторических наслоений. Сегодня у специалистов появились реальные пути воссоздания не только облика памятника, но и его интерьеров, фрагментарно или полностью утраченных. Метод построения анимационных моделей внутреннего убранства может использоваться как для реконструкции, так и для фиксации текущего состояния интерьеров. Он позволяет добиться пространственного позиционирования и наглядного восприятия объема в целом и в отдельных составляющих. Дает возможность увидеть детальное отображение разнообразных элементов внутреннего убранства и представить взаимное расположение интерьеров в историческом пространстве здания. Полученный инструментарий найдет применение в процессе музее-фикации памятников при решении вопросов реконструкции оформления парадного дворцового пространства. Приспособление любого памятника архитектуры для новых целей всегда проходит непросто. В данном аспекте новые технологии используются для создания будущих музейных экспозиций применительно к художественным особенностям реальных памятников архитектуры. Компьютерные модели интерьеров, с воссозданными или сохранившимися декоративными элементами их убранства, расширяют арсенал традиционных средств экспозиционеров. Функзщонально-планировочная структура любого дворца почти никогда не соответствует требованиям современного музея. Объемные изображения памятников архитектуры, декоративного искусства и любых объектов культурного наследия являются прекрасным материалом для их популяризации в просветительской деятельности. В музеях, расположенных в памятниках архитектуры, возможно создание электронной экспозиции по истории здания-памятника, с демонстрацией всех его перестроек и наслоений. Созданные в Михайловском замке интерактивные зоны содержат огромный фактический материал по музейным выставкам всего комплекса Русского музея. Созданные программы могут быть предназначены для домашнего просмотра и учебных целей. Возможности, предоставляемые информационными технологиями в сфере моделирования исторических зданий и оцифровывания музейных предметов, позволяют решать образовательные и просветительские задачи на совершенно новом уровне. Со временем эта практика будет шириться и, несомненно, станет международной. В будущем в зданиях-памятниках следует искать пути создания музейных экспозиций, не имеющих музейных экспонатов. При невозможности воссоздания подлинной исторической среды ее можно смоделировать виртуально, и этот опыт должен новые возможности для музейной работы. Именно поэтому, несмотря на активное внедрение информационных технологий в музейную практику, сколько-нибудь стройная концепция, раскрывающая проблему использования достижений информатики современным искусствоведением, складывается весьма непросто. Чрезвычайно трудно найти и определить ту грань, на которой инструментом историка архитектуры может и должен стать компьютер. Таким образом, современные электронные технологий используются в научно-исследовательских, хранительских, реставрационных, экспозиционных и просветительских целях и создают информационно-образовательную среду в жизни памятника архитектуры. Любая музейная вещь несет в себе особую историческую и художественную энергию и всегда противостоит виртуальности. В данном случае процесс музеефикцаии осуществляется новейшими средствами и дает современному человеку новое знание и основу для новых суждений и размышлений.

Впервые раскрывается объективная природа и причины становления маркетинга взаимоотношений, как современной формы управления экономическими процессами на макро- и микроуровнях. Маркетинг в России становится все более значимым явлением. Наши ученые уделяют большое внимание маркетинговым исследованиям и оценке конкурентоспособности рынков, фирм и товаров, маркетингу инноваций и новейших технологий, проблемам организаций современных коммуникаций вообще и интегрированных маркетинговых коммуникаций в частности. Серьезно изучается и мировой опыт внедрения инструментов и методов маркетинга в современные управленческие процессы . Маркетинг взаимоотношений позволяет эффективно разрешать современные противоречия процесса глобализации, связанные с укрупнением компаний, усложнением интеграции, усиливающейся конкурентной борьбой. Важнейшей задачей российских маркетологов является изучение прогрессивных тенденций, происходящих в мировой экономике и преломление их в теорию, и практику маркетинга нашей страны. На особенностях и причинах такого нового явления как маркетинг взаимоотношений и хотелось бы остановиться в данной статье. Современная развитая индустриальная экономика - это преимущественно экономика крупных и сверхкрупных форм. Высокая динамика процессов обобществления не только способствовала появлению маркетинга, но и заметно сказалась на изменении его роли как на отдельных предприятиях, так и во всей экономике в целом. В свою очередь это породило новые связи, формы отношений и особые требования к процессам управления. Маркетинг расширяет свои функции, и наряду с функциями исследования, планирования, стимулирования, сбыта и распределения, рождается функция взаимодействия с покупателем. Последнее вынуждало предприятия переходить от конкурентных отношений продавца с покупателем к более тесному, мирному и компромиссному сотрудничеству. Объективные причины, породившие маркетинг взаимоотношений, связаны и с процессами стандартизации производства продукции, с развитием отраслей сервисного предпринимательства. В такой ситуации единственным способом удержания потребителя становится формирование личных долгосрочных отношений с клиентами. В практике маркетинга известно, что завоевание нового клиента обходится фирме в шесть раз дороже, чем организация повторных продаж существующему покупателю. Существенным фактором, повлиявшем на процесс эволюции концепции маркетинга, явилось динамичное развитие электронных технологий. Освоение последних способствовало возвращению производителя к прямым и непосредственным отношениям с индивидуальными потребителями. Снижение себестоимости компьютерных систем, возрастание гибкости программного обеспечения и создание высокоэкономичных баз данных позволило маркетологам знать о потребителях и их пристрастиях все или почти все. Благодаря компьютерной базе данных, национальная промышленная компания по производству велосипедов в Японии может доставить покупателю по заказу велосипед в течение двух недель. Новые компьютерные технологии сформировали и продолжают изменять прежние рынки, что относится, прежде всего, к рынку финансовых услуг и к сфере торговли. Первоначально значимость маркетинга взаимоотношений более заметно проявилась на рынках товаров производственного назначения. В современных условиях в связи с ростом роли посредников и повышением роли информационных технологий, упрощающих отношения в торговле, усиливается влияние маркетинга взаимоотношений на потребительских рынках и в системе услуг. Для товаров длительного пользования огромное значение приобретает послепродажное обслуживание и послепродажные отношения. Наиболее существенный толчок в своем развитии маркетинг взаимоотношений получил на отраслевых рынках, где отношения между потребителем и покупателем должны устанавливаться как можно на больший срок, и где данные отношения часто вырастали из конкурентных отношений. Автомобилестроение было лидером в реализации новых форм взаимоотношений, где ситуация менялась очень быстро, оставляя в прошлом стандартные способы общения с покупателями. Поэтому переход от жестких конкурентных отношений к дружественному сотрудничеству и долгосрочным отношениям стал постоянной потребностью, продиктованной, прежде всего, экономической целесообразностью. В соответствии с ним грузовики должны приходить на погрузку с точностью до нескольких минут . Компании США в сфере автомобилестроения, телекоммуникаций, в производстве компьютеров, офисного оборудования и др. начали широко внедрять систему КАНБАН в управлении поставками. Кейрецу (форма межфирменной кооперации) представляет собой сложную группировку фирм, связанных отношениями собственности и взаимными поставками товаров. Входящие в такую группу фирмы поддерживают взаимовыгодные долгосрочные отношения и могут также владеть определенной долей собственности своих партнеров. Постепенно они становятся важнейшим стратегическим инструментом решения управленческих проблем и задач. На глобальных рынках сегодня сформировались и формируются совершенно новые формы организации управления предприятием. С традиционной точки зрения фирма была отдельной единицей с четкой гранью, отделяющей ее от окружающей среды (от поставщиков, клиентов, потребителей). В современных новых крупных экономических формах нет четкой грани между фирмами и рынками, между компанией и внешней средой. Для таких компаний поставщики не чужие, они становятся заинтересованными лицами одного глобального процесса. Часто партнерские отношения между поставщиком и партнером приобретают форму нового предприятия, объеденного единой стратегической целью, предприятия, нацеленного на усиление конкурентоспособности. На основе стратегических альянсов в дальнейшем могут создаваться и формирмироваться деловые сети-комплексы - многосторонние организационные структуры. Важнейшей задачей сетевых организаций является контроль и развитие стратегического партнерства с потребителями, поставщиками и дистрибьюторами. Маркетинг взаимоотношений в данных оргструктурах переводит процессы управления с уровня микроэкономики на уровень макроэкономики, где объектами и целями являются уже не товары и фирмы, а индивиды, социальные процессы и организации, связанные в единую систему отношений. Меняется и маркетинговая функция с переходом от сделок (единичных) к деловым сетям. При чисто рыночной форме организации любая деятельность рассматривается как совокупность отдельных рыночных сделок (где цена содержит о продукте всю необходимую информацию). Роль маркетинга здесь сводится к нахождению покупателя. В поле деятельности стратегических альянсов партнер может быть одновременно и потребителем, и конкурентом, и поставщиком. В этом случае предприятия всё в большей степени используют административный, управленческий (бюрократический), и всё в меньшей степени рыночный контроль. В глобальных экономических процессах особое внимание уделяется взаимоотношениям, взаимодействиям, а не простым актам купли-продажи. Маркетинг взаимоотношений способствует распределению ответственности за принятие решений в области маркетинга на весь персонал предприятия, включая менеджеров управленческого звена. Аппарат управления фирмой становится ответственным за формирование долговременных взаимовыгодных отношений с клиентами. Западный опыт становления маркетинга взаимоотношений может найти широкое применение и в России. За годы реформ в нашей стране произошло разрушение прежней административной системы экономики, и сегодня на рубеже столетий остро стоят задачи новой индустриализации и формирования новой системы и структуры хозяйственных связей, новых инструментов и методов управления. К сожалению, внедрение маркетинговой концепции, ориентированной на потребителя, в нашей стране немного запоздало в сравнении с Западом, но постепенно и наши менеджеры-маркетологи осваивают новую культуру и инструмент общения с потребителем. В настоящее время многие предприятия ориентируются на нее и их программы тесно интегрируются с ней. Позитивная сторона таких программ - их русификация и предоставление достаточно широкого спектра услуг. Хотя пиратство всегда было проблемой РФ, но уменьшить объем продаж легального продукта можно за счет небольших фирм, которым легче приобретать такую же программу без каких-либо вложений. Еще одна проблема, которой необходимо уделять внимание, связана со всем классом учетно-управленческих систем. В процессе внедрения программ такого вида на предприятии возникают претензии клиентов к компаниям-поставщикам. Для разрешения подобных коллизий на Западе давно пользуются услугами независимого аудита, страхования и юристов, российским маркетологам предстоит еще учиться на их опыте. Сегодня остро возникла необходимость в независимой экспертизе, так как самостоятельно разрешать разногласия становится все более невозможным. Многие предприятия преодолевают противоречия роста, успешно повышают уровень обслуживания своих клиентов, добиваясь повышения эффективности работы персона-

Обозначены проблемы, связанные с отсутствием содержательных изменений в подготовке специалистов в области социально-культурной деятельности и народного художественного творчества. Показана история формирования представлений о специфической социальной роли специалистов по социально-культурной деятельности и народному художественному творчеству в современности. Указано на катастрофическую отчужденность населения страны отэтнокультурных традиций и отсутствие преемственности поколений. Отмечено массовое незнание традиций родной культуры в ее народном варианте. Показана крайне неудовлетворительная ситуация в стране с сохранением и возрождением традиций предков как одна из причин растущих националистических настроений. Социально-культурная деятельность, народное художественное творчество, фольклор, народная традиция, досуг, специальность, преемственность, этноориентированные потребности, самоидентификация, народная культура, народ, культпросвет, российский фольклорный союз. По мнению П.Л. Волка, прежнее название точнее отражало сущность подготовки, которую получал специалист, чьей задачей была, действительно, культурно-просветительская работа, то есть организация процесса окультуривания населения через его вовлечение в народное художественное творчество. Однако при такой постановке социальных задач для будущего специалиста возникает ряд вопросов. Эти вопросы оказываются тесно связанными между собой, а ответы на них обусловлены историческими процессами в социокультурной практике российского общества. Таким образом, досуг можно рассматривать как проявление праздности. В свою очередь, праздность есть деятельность, не связанная с производством чего-либо для обеспечения нормального функционирования организма, то есть телесного начала бытия. Праздность как праздничность, согласно принципу бинарных оппозиций, как раз и противопоставляется будням, трудовой, (условно) производственной деятельности. Кроме этого, досуговая деятельность предполагает творчество как реализацию духовной составляющей человеческого бытия. Извечная противоположность праздничного и будничного, даже священного и профанного, является общим местом для всех культур. Согласно концепции эволюционизма, только с развитием общества, пространство праздничного постоянно увеличивается, занимает все большее и значимое место в жизни человека и общества, вырывая его из объятий серых, тяжелых, порой жестоких, трудовых будней. Не вступая сейчас в дискуссию о месте и доле праздничного в жизни древних и современных обществ, вспомним, что именно организацию праздничного пространства следует считать профессиональной задачей специалиста по социально-культурной деятельности. Однако даже поверхностное, беглое знакомство с народной (традиционной) культурой показывает, что праздничное имманентно входит в ткань повседневно-будничного. Основу данной апории заложили петровские реформы, когда благодаря указам императора в России появились формы досуга, в которых копировались голландско-немецкая и французская модели поведения. Правда, коснулись изменения лишь дворянства - сословную верхушку российского общества. Немного позднее к реформированию этих форм искусства прибавилось целенаправленное воздействие на изменение внешнего вида дворян и, в первую очередь костюма. Проблема в том, что теперь это были уже не привычные народные песни, традиционные музыкальные инструменты и одежда, а западная хореографическая и музыкальная традиция и принципы кроя и шитья, которым необходимо было учиться особо, которые не были продолжением и естественным следствием знаний, навыков и умений, эстетических предпочтений, унаследованных от предков. До той поры досуг элиты не отличался в своих формах и содержании от того, чем жили народные массы. Теперь же дворяне должны были любоваться фейерверками, принимать участие в торжественных шествиях, маскарадах и других нетрадиционных для русского населения формах культурно-досуговой деятельности. Соответственно, требовались специалисты в организации таких празднований. Уже тогда на капельмейстеров, церемониймейстеров и других профессионалов в области социально-культурной и досуговой деятельности возлагались функции организации досуга населения и приобщения к культуре, но тогда речь шла исключительно о досуге элиты, представленной главным образом дворянством. Вскоре дворянская среда стала порождать свои (элитные) формы развлечений (досуга) уже без указов царя. Тогда же появлялись новые музеи, публичные театры, организовывались художественные выставки. Все это, безусловно, приводило к трансформации досуговых форм у крестьян, составлявших девяносто восемь процентов населения страны, однако традиционные формы оставались доминирующими. После отмены крепостного права и начала распада общины происходит трансформация досуга крестьян. В это время возрастает значение имущественного авторитета. У наиболее состоятельных из крестьян предпочтение отдавалось складчине . Хотя ив ХХв., даже во второй половине, встречаются примеры общедеревенских, уличных столований. Торговый обмен с городом, отходничество, развитие ярмарок приводит к усилению влияния города на досуг крестьян. Государственные, церковные, общественные и частные инициативы по просвещению крестьян дают свои результаты. Появляются первые сельские самодеятельные театры, растет количество культурно-просветительских учреждений. Сотрудники библиотек, изб-читален, народных домов, школ стали проводниками нового понимания досуга и сущности культуры. Хотя наряду с новыми формами досуга сохранялись и, безусловно, доминировали народные традиции праздников и обрядов. Вместе с иными, общеизвестными социальноэкономическими факторами на процесс размывания сословий, утрату консолидации сословными группами также влияло искусственное конструирование досуга, формирование новых традиций и обрядности. Количественное преумножение новых досуговых форм приводит к качественному изменению, ставшему ключевым моментом в формировании особого отношения к социально-культурной деятельности. В этот период формируется большое количество комитетов и обществ, в работу которых среднее и мелкое дворянство - представители аристократии, допускали состоятельных купцов, почетных граждан, служилых людей, а так же интеллигенцию. Последняя могла быть представлена дворянами, но в большей мере формирование этого слоя общества происходило за счет разночинцев. Однако в этом проявляется определенный парадокс отечественной исследовательской парадигмы, сформированной в либеральной дореволюционной школе, а позднее укрепившейся в советский период. Прохорова . О крестьянской грамотности и наличии сельских библиотек убедительно рассказывают А.В. Буганов и М.М. Громыко . Видимо, под просвещением понимается привитие форм мышления, сконструированных по западным образцам и определяющие формирование новых форм досуговой деятельности. Доказательство последнему можно усмотреть в природе интеллигенции как особой социальной группы, обеспечивающей организацию технологического процесса социально-культурной деятельности. труда отошёл на задний план. Большевики, установив прочную связь между политическим просвещением пролетариата и способом проведения досуга, сделали Пролеткульт главным проводником идеи партии в народные массы. Культура пролетариата создавалась с нуля, взамен целенаправленно уничтожавшейся крестьянской традиционной культуры. Это, по мнению В.Е. Новаторова, отталкивало людей от учреждений культуры, пагубно сказывалось на посещаемости мероприятий. Если сегодня нет сомнений, что дворянство как класс российского общества не существует, то надо признать и неминуемость ухода интеллигенции из общественной жизни, хотя свойственные ей качества еще долго будут обнаруживать себя в социальных практиках. Если, исходя из рыночных условий, культурнодосуговую деятельность рассматривать как практику удовлетворения социальных потребностей, то на работников культуры должна быть возложена и функция формирования таких потребностей. Соответственно, придется учитывать запросы потенциальной или реальной аудитории. К чему и приходят специалисты - практики учреждений культуры. В условиях рынка культурно-досуговая деятельность должна использовать маркетинговые технологии. Это заставляет решать проблему выявления и удовлетворения потребностей граждан и отдельных социальных групп. Так, культурнодосуговая деятельность превращается в индустрию досуга. При этом происходит ориентация на развлечение, зачастую отождествляемое с интересом к телесному низу. В этом кроется самая серьезная проблема соединения теории и практики, обучения и профессиональной деятельности. При обучении студентам говорят о необходимости воспитывать, нести эстетические ценности в массы. Однако на практике наиболее простым и доступным средством удовлетворения клиента представляется развлечение. Более глубокие потребности, как потребность в идентичности, остаются в стороне. Руководители неисчислимого множества коллективов, заявляющие о наличии в своем репертуаре произведений народного искусства - певцы, музыканты, хореографы, актеры - следуют привычным стереотипам современной концертно-сценической практики. Такое понимание народного художественного творчества наиболее отчетливо выражается в деятельности коллективов, порожденных существующей в России государственной системой подготовки кадров в области культуры и искусства. Эта система вызвала к жизни народные хоры, ансамбли народной песни и пляски, появившиеся в массе своей в середине ХХ в., и их современные модификации, называемые фольклорными театрами, фольклорно-этнографическими ансамблями, возникшие на рубеже восьмидесятых - девяностых. Хореография в таких коллективах, зачастую отделенная от певческого исполнения, также наполнена приемами, выработанными известными балетмейстерами в условиях профессиональной сцены. Коллективы, руководителей которых готовят в современных российских ссузах и вузах культуры и искусства, объединяет нечто общее - они живут для сцены, что является определяющим моментом, а образцы народного творчества для них - это всего лишь произведения для исполнения на сцене, и только . Следовательно, необходимо говорить не о фольклоре, исходя из общепринятого определения данного явления, цитируемого выше, а об авторском творчестве руководителей таких коллективов. Именно они делают обработки, аранжировки, постановки произведений, которые даже в исходном виде, дошедшем до них, чаще всего представляют продукт творчества известных авторов. Более того, это авторство всегда громко заявляется, соответственно, ни о какой анонимности и коллективности речи быть не может. консерватория, Вологодский педагогический университет, Воронежская академия культуры и искусств, Тверское музыкальное училище, Волгоградский государственный институт искусства и культуры сумели отойти от сложившихся в советское время стереотипов подготовки кадров, выдвинув в приоритеты в учебных программах сохранение этнической традиции. Значительно в этом направлении продвинулась Российская академия музыки имени Гнесиных, Московский государственный университет культуры и искусств и некоторые другие вузы. В противоположность этим коллективам те, что наследуют традициям советского культпросвета, ориентируются на стандарты, поддерживаемые сегодня Государственным республиканским центром русского фольклора, возглавляемым А. С. Каргиным. Такая подмена впервые была инициирована в первые годы советской власти. Авторское творчество (как творчество человека, людей, а значит народа) и самодеятельность (как творчество большого количества людей, толпы, народа) подменяют сегодня народное (этническое) творчество . Необходимо отметить еще одно противоречие, которое содержится в программном выступлении А.С. Каргина. С одной стороны, он говорит о повальном увлечении этникой во всем многообразии ее проявлений (с чем нельзя не согласиться) - народные сказки, песни, пословицы и поговорки, приметы (что, кстати, и является фольклором по определению), с другой - тут же указывает, нет большого количества людей, интересующихся народным творчеством. Он говорит о качественной системной работе Республиканского и областных домов, дворцов, центров народного творчества на протяжении десятков и даже сотни лет и при этом указывает, что массы населения страны совсем не знакомы с образцами фольклора (с чем, к сожалению, так же приходится согласиться). Действительно, практически все население страны оказывается незнакомым с традициями, культурой предшествующих поколений. Изучение в рамках школьной и вузовской программ образцов высокой культуры нисколько не приближает к пониманию опыта предков, отразившегося в многообразии фольклорных форм и продолжающего влиять на повседневность в мировоззрении, языке, межпоколенных и гендерных отношениях. Современник в своем большинстве не представляет, как выглядел костюм прадедов, как звучали песни, являясь наивысшей формой коммуникации, как проходил досуг и строилась мифологема праздничного. Кельтское, арабское, индийское и др. воспринимается как древнее, подлинное, дающее возможность прикоснуться к вековым традициям, позволяет ощутить причастность чему-то незыблемому, безотносительному. При этом следует отметить, что подлинной встречи с этнической культурой почти никогда не происходит и в этом случае. Руководители студий восточных, арабских, кельтских танцев, клубов реконструкций также зачастую выпускники образовательных учреждений культуры. И вновь вместо изучения, сохранения и трансляции народного как этнического, национального предлагается творческое, не всегда качественное, но обязательно авторское переосмысление традиции. В последние годы ситуация стала просто угрожающей. Совершенно очевидно, что формы агрессивного национализма есть попытка удовлетворить потребности в причастности, в принадлежности к релевантной группе, в причастности роду. И властные структуры сегодня оправданно обращают внимание на фольклор как возможное средство нейтрализации неоправданной агрессии. Следовательно, для того, чтобы удовлетворять действительные, а не мнимые этноориентирован-ные потребности современного общества, необходимо обратиться к подлинным образцам народного художественного творчества. Сегодня человек испытывает кризис самоидентификации, находится в состоянии фрустрации в связи с утратой корней, чувства малой родины в условиях современных городских мегаполисов. Что бы ни утверждалось современными СМИ, что бы ни провозглашала идеология общества потребления, глубинной основой разнообразных направлений, видов и форм культуры современного общества является народная традиционная культура. На основе традиционности не только закрепляется весь опыт практической деятельности, но и регулируются нормы социальных отношений (семейные, общинные, трудовые, половозрастные), всего жизненного уклада, чего так не хватает современнику. Разработка и развитие образовательных программ, создание структур (отделений, кафедр, факультетов) с целью подготовки профессиональных кадров в области организации досуга на основе данных фольклористики, этномузыкологии, краеведения, этнографии, истории является насущным и перспективным направлением воспитания патриотизма и противодействия национализму вместе с корректировкой учебных программ ссузов и вузов культуры и искусства. К подготовке специалистов по народному художественному творчеству и народной художественной культуре пришло время подключиться классическим университетам с сильными этнографическими школами. Для того, чтобы выпускники смогли реализовывать компетенции, предусмотренные Госстандартом, необходимо в учебный процесс включать мероприятия, объединяющие весь комплекс работ по экспедиционной записи, систематизации, хранению и использованию фольклорно-этнографических материалов, созданию районных и региональных архивов.

Статья посвящена изучению особенностей архитектуры современных российских мечетей в сравнении со средневековыми исламскими мечетями. На основе исследованного материала делаются выводы о новом, более свободном от сложившихся традиций этапе формообразования, обусловленном изменением научной картины мира, а такжедругими социокультурными факторами. Ввиду того, что в современных российских условиях проектируется и строится множество мечетей, тема их архитектурного формообразования является актуальной. Сегодня существует множество примеров решений архитектурных композиций мечетей, которые порой мало перекликаются между собой. Ввиду этого возникает объективная необходимость исследовать практику строительства современных российских мечетей и определить характерные архитектурные черты, присущие этому типу религиозных зданий. Для того чтобы понять современный этап развития архитектуры российских мечетей, необходимо познакомиться с историческим средневековым опытом, истоками формирования этого религиозного сооружения. Средневековье можно с полной уверенностью назвать начальным периодом развития мечети, потому что именно в это время идея данного религиозного сооружения получила первое яркое воплощение в архитектуре. Такое сравнение поможет определить состояние российской современной архитектуры исламской мечети. Существует не много правил строительства мечетей, и каждый архитектор волен решать проектную задачу по-своему. Однако там ничего не говорится о правилах архитектурной организации мечетей. Первая мечеть была построена после переселения Мухаммада и его общины из Мекки в Медину, в предместье Куба. Это главное правило. Помимо этого в мечети могут находиться школа, библиотека и др. Ориентация на Мекку является непременным условием для мечети, и под ней понимается, что стена молитвенного зала, в сторону которой обращены верующие, перпендикулярна направлению на Мекку. Интересной особенностью является то, что перед михрабной нишей запрещено устанавливать возвышение, подобное амвону в христианском храме (амвон отделяет алтарь от остальной части храма на небольшую высоту). Остальные фотографии сделаны автором. Возвышение означает движение ввысь, а не прямо горизонтально. Эти два элемента могут возводиться отдельно друг от друга. История знает примеры строительства минаретов без мечетей и мечетей без минаретов. Так, например, исследователь В. Д. Горячева пишет о примере отдельно стоящего минарета в средневековом городе Бурана, рядом с которым не были найдены следы существования мечети, что характеризует минарет не только как башню для призыва на молитву, но и как элемент с другими функциями . Фотографии взяты из открытых источников. за стеной киблы нет других помещений, как будто они препятствовали бы отправлению молитвы. Это доказывает, что верующие обращаются в сторону Мекки, и для них это не просто ориентация по горизонтали, а религиозное направление, некая сакральная траектория молитвы. В различных архитектурных традициях средневековых мечетей динамика архитектурной формы проявляется по-разному, но для всех типов характерно нарастание архитектурной массы к михрабу. Действительно, климат играет не последнюю роль. В Саудовской Аравии, Йемене, Катаре, ОАЭ, Северной Африке, Испании, Средней Азии, Малой Азии, Индии и других южных странах климат более теплый в сравнении с российским, и там, например, делают такие элементы, как открытые дворы. Другими словами, климат не всегда является весомым фактором формообразования, а с помощью современных технологий можно решить большое количество вопросов. В Средней Азии, Иране возводят айваны для проветривания внутреннего пространства жилища. Именно эти причины исследователи называют в качестве основной формообразующей силы. Безусловно, все рассмотренные факторы оказали влияние на формообразование мечети, однако, анализируя средневековые мечети, расположенные в северной части исламского мира (Испания, Малая Азия), можно обнаружить приоритет религиозных факторов. Ярким подтверждением этого является мечеть в Кордове (Испания). Мечеть имеет плоскостную форму, которая включает несколько рядов скатной кровли, вытянутой поперек тела мечети. Мечети восприняли конструктивную основуархитектуры христианского храма Святой Софии, однако сохранили исламские черты и адаптировались к климатическим условиям. Нет нарастания архитектурной массы к михрабу. Исключениями в этом отношении можно назвать мечеть имени Ахмата Кадырова в Грозном, мечеть Ля Ля Тюльпан в Уфе. Мечеть в Грозном создана по образцу турецкой мечети Су-леймание . Все это создает визуальное движение к Мекке. В мечети Ля Ля Тюльпан динамика достигается за счет свободного отставления минаретов от тела мечети и постановкой их со стороны, противоположной михрабной нише, что создает некую архитектурную горизонтальную линию в сторону Мекки. Сами минареты имеют довольно внушительную высоту и толщину в сечении. Большая часть рассмотренных примеров современных российских мечетей имеют вытянутую ввысь композицию. В некоторых случаях архитектура мечети имеет общие черты с архитектурой христианского храма. Касаясь темы михрабной ниши, следует отметить, что на современном этапе развития в некоторых случаях она приобретает сакральное значение, подобно тому, какое несет алтарь в христианском храме. Г. Н. Айдарова отмечает, что в архитектурной практике мечетей Татарстана развилось подобное отношение, и мечети в ряде случаев назывались храмами . С теоретической точки зрения земля под христианским храмом и земля под мечетью ислама различается. Земля под мечетью не считается священной, сакральные свойства несет михраб и в некотором роде стена киблы. В этом отношении значение киблы также подтвердит пример, приведенный В. А. Лавровым. Он пишет, что в среднеазиатских средневековых городах существовала практика организации кладбищ мусульман поярусно. Главным в погребении усопшего являлась священная горизонтальная ориентация . Во время военных действий защитники города часто бились в храме и рядом с ним до последнего. В храме также укрывались женщины, старики и дети. Из этого видно, что отношение к мечетям изменилось, и современные постройки приближены к христианским храмам. Земля под ними воспринимается как священная. Исследователи замечают, что минарет в обычных случаях противопоставляется основному объему мечети . Обычно минарет сравнивается с колокольней христианского храма. Однако следует заметить, что противопоставление минарета мечети гораздо сильнее, нежели противопоставление тела христианского храма колокольне, если они вообще противопоставлены. Однако в современных условиях его функции отличаются от средневековых. В Средние века главным назначением минарета являлось провозглашение азана. На него поднимался муэдзин и призывал на молитву. В современных условиях в этом нет большой необходимости, потому что эту функцию могут обеспечить и в ряде случаев обеспечивают громкоговорители. Сегодня они устанавливаются на минаретах и столбах. Учитывая тот факт, что современные люди ориентируются во времени и носят часы, необходимость в призыве с минарета отпадает все больше. Следующей функцией необходимо выделить функцию ориентира в пространстве. В Средние века человек в довольно однообразном, горизонтально протянутом городском пространстве ориентировался за счет этих вертикальных доминант. Это были единственные выделяющиеся элементы архитектурной среды. Об этом пишут исследователи . Пространственная структура города представляла собой застройку примерно одной этажности, из которой в разных местах выступали минареты. Еще одной функцией минарета можно выделить функцию идентификации человека с вертикалями. Как будто томившаяся энергия вырвалась наружу, нашла выход. Безусловно, мусульмане придавали этому большое значение. Представителями других конфессий это воспринимается неприязненно. В архитектурнопространственной композиции мечети минарет выступает элементом, устремленным ввысь. Он как бы противопоставляется горизонтально протяженному телу мечети. Без вертикализма минарета мечеть больше воспринимается как просто плоскостная. Средневековая мечеть несет в себе диалектическое единство противоположностей. В ней удивительно красиво противопоставлены и взаимосвязаны вертикаль и горизонталь. В арабских мечетях минарет возводили на оси симметрии тела мечети, в иранских примерах минареты возводили иногда рядом с мечетью (мечеть Калян в Бухаре). Первый прием использовался в арабских и иранских мечетях. Второй прием характерен для турецких купольных мечетей. Помимо вышеописанного, минарет имеет религиозный вектор. Модель мироздания в исламе сходна с моделью мироздания в христианстве. Таким образом, минарет можно воспринимать как устремление к Аллаху. Другими словами, Аллах недосягаем, Он все видит, все знает, но находится далеко. Эти слова рождает в сознании верующего вертикаль, которая в сравнении с горизонтальной киблой более дематериализована, распылена. Кибла в сравнении с этой вертикалью более земная, конкретно ощущаемая. Анализ примеров архитектуры современных российских мечетей показал, что современный минарет не несет уже большинства из тех функций, которыми обладал в Средние века. Архитекторы не до конца понимают функцию минарета. Из этого можно сделать вывод, что проектировать мечеть должен мусульманин. Это касается не только Екатеринбурга, но и других городов. Архитектурные пропорции и пластика современных российских минаретов в большинстве своем не несут идею религиозного, дематериализованного, распыленного вектора, обращенного к Аллаху. Минарет мечети не акцентирует на себе внимание. Относительно остальных зданий, имеющих вертикальную композицию, он не выделяется и не контрастирует с горизонтальной застройкой, как это происходило в Средние века. Однако архитектора ничто не заставляет проектировать такую архитектурную форму. В этом случае можно привести пример главной мечети Татарстана Кул Шариф, возведенной в Казанском кремле. Архитектура этой мечети не устремлена в сторону Каабы, и это нельзя считать неверным. Она устремлена ввысь подобно христианскому храму. Пророк Мухаммад на этот счет не оставил никаких правил или рекомендаций. Мечеть Кул Шариф является жемчужиной Казани и одним из главных символов Татарстана. Недооценка архитекторами значения минарета как главнейшего элемента, выражающего сущность ислама дерзостью взлета ввысь, видна во множестве рассмотренных мечетей России. Сравнение современных российских мечетей со средневековыми показало, что их архитектура имеет серьезные отличия. В некоторых примерах современных мечетей заметна боязнь архитекторов ярко выделить минарет взлетом его архитектурной формы. Иногда мечети имеют вытянутую форму, направленную в сторону Каабы, но не обладают нарастанием архитектурной массы к михрабу. Нет определенного стиля, присущего российской исламской архитектуре. Однако все эти характеристики не являются канонами для проектирования мечетей. Это традиции, которые сложились в течение нескольких столетий. Современное вероучение развивается, и вместе с ним меняется и архитектура. Еще несколько столетий назад большинство людей верило в то, что земля плоская, и от этого кибла становилась еще более сильной. Современные мусульмане знают о том, что земля имеет форму эллипсоида и что существует неизведанное число звезд и планет в Космосе. Они знают, что кибла не горизонтальна, а дугообразна и что мусульманам, живущим, например, в Америке, необходимо обращаться в направлении силы притяжения. Помимо этого, другие вероучения оказывают свое влияние на архитектуру мечети, возникает синтез религиозных культур. Сегодня мы можем говорить о новом этапе развития мечетей.

В статье показывается, что осознание каждой культурой собственной уникальности является условием для признания равноценности всех культур, что становится основанием для толерантных отношений между культурами. Современное общество - мультикультурное общество. В современном сознании утвердилась идея существования культуры как сосуществования отдельных качественно своеобразных культур. При этом каждая отдельная культура - это целостность со своим ментальным ядром, которое задает границы культурных взаимопроникновений. Восприятие каких-либо культурных феноменов, идей, идеалов ограничено, предзадано системой ментальных ценностей взаимодействующих культур. Навязывание чуждых, т.е. несовместимых с собственной базисной системой ценностей какой-либо культуры, идеалов и идей воспринимается данной культурой как угроза собственной идентичности. Таким образом, комплиментарное, открывающее возможности для процветания и развития каждой культуры сосуществование культур в рамках мультикультурного общества возможно при условии осознания каждой из них собственного качественного своеобразия, своей индивидуальности и равновеликости всех культур. Тем самым единственным основанием толерантных взаимоотношений между культурами может стать идея равноценности всех культур и народов. Данная идея базируется, в свою очередь, на идее осознания каждой культурой собственной уникальности. Представляется, что осознание русскими собственной культурной уникальности остается проблемой, в противном случае вопрос о поиске национальной идеи не дебатировался бы с таким постоянством. Покажем, что такой национальной идеей для русских может быть только православие как фундамент национальных идеалов и ценностей. Православием проросла, пропиталась культура Киевской Руси. Русич хотя и не был особенно верующим (так в захоронениях простого народа периода Киевской Руси редко находят крестики), но невозможно было представить себе город, село без церкви, избу без иконы, жизнь без христианских праздников, чтения жития святых. Эта ситуация предопределила отток населения, началось великое переселение. Определяющими направлениями миграции стали восток и северо-восток, места рождения нового этноса. Великоросский этнос, русские, рождался в результате ассимиляции славянами-русичами финских племен, муромы, мери, веси - всех тех народов, которые русичами назывались чудью, а также татаро-монгол в монгольский период. Так возникал новый этнос, мешались языки и традиции. Это общность, единство, осознающее свое своеобразие, свою отделенность от других этносов. Именно православие стало тем метафизическим объединяющим началом, объединительной идеей для великороссов. Ассимиляция славянами многих племен была предопределена добротой и терпимостью, присущими православию, которое впитывало в себя многочисленные верования, тем самым способствуя успеху колонизации. Неслучайно самым распространенным видом колонизации была монастырская колонизация. Монахи в поисках пустынных мест первыми приходили в глушь лесов. Строили сначала скиты, потом монастыри. Монастыри являлись носителями православной ментальности и традиций. Таким образом, около монастырей утверждался новый православный мир. Православие объединяло население в единый великоросский этнос, цементировало его единство. Решающим фактором в осознании себя единым этносом - православными - для населения стали битвы Александра Невского против рыцарей -крестоносцев и в особенности Куликовская битва. Историки эту битву выделяют именно потому, что она стала ключевым событием в осознании культурно-этнического единства как православного единства, и потому, что после нее прочно утвердилась идея единой земли. Известно, что современная Россия как государство выросла из Московского княжества путем его расширения за счет колонизаторской деятельности и путем присоединения других княжеств. Роль православия и православной церкви в этом процессе, несомненно, определяющая. Эта роль была обусловлена особым положением церкви в монгольский период. Согласно закону Монгольской империи церковь оставалась свободной. Благодаря такому положению православная церковь могла в максимальной степени осуществлять культурно-цивилизационную деятельность, способствуя и духовному, и политическому объединению. Перенос митрополичьей кафедры в Москву после смерти митрополита Петра сделал ее религиозным центром. Таким образом, Москва стала носительницей православной идеи. Православие определило ментальные доминанты русской культуры, такие как абсолютизм, доброта, аскетизм, смиренность, соборность. Действительно, славяне с их добротой, присущим им абсолютизмом, прямодушием, бескомпромиссностью, как уже было отмечено, в проповеди Христа выделили призыв к милосердию, к аскетизму, непротивлению злу. При этом именно абсолютизм, направленность на восприятие всего в крайнем, предельном выражении создает тот фон, на котором происходит восприятие, прежде всего, христианских заповедей. Действительно, в русском православном мире быть добрым значило быть абсолютно добрым, т. е. добрым ко всем без исключения, даже к врагам. Другой оттенок абсолютно понятой проповеди добра - это добро как нищелюбие. Поэтому нищих на Руси, в России было всегда много, но только для русской культуры было естественно утверждение о том, что нищие нужны обществу, дабы пробуждать постоянно человеколюбие. С позиций российской ментальности они нужны обществу, как клинике нужны больные. Быть добрым значило быть добрым до самопожертвования, если отдавать, то насколько возможно, забывая о себе. Эта женщина глубоко усвоила проповедь о доброте как нище-любии, о тайной и личной милостыне, милостыне, подаваемой из рук в руки. До замужества, живя у тетки, она обшивала всех сирот и немощных в своей деревне. После замужества она оказалась умной и распорядительной хозяйкой, но в свободное время она шила и пряла, продавала свое рукоделие и выручку тайком раздавала нищим. Когда при царе Борисе наступил трехлетний голод, многие господа прогоняли своих холопов, чтобы не кормить их, Ульяна Устиновна привечала всех, сначала продала весь скот, дабы кормить нищих, наконец, когда все запасы были исчерпаны, она начала печь хлеб из древесной коры и лебеды для себя и всех страждущих и дошла до такой степени нищеты, обобрала себя настолько, что ей не в чем стало выйти в церковь . Насколько писателя восхищает поступок русских мужиков, настолько его возмущает поведение состоятельных европейцев на курорте, которые в отличие от русских отдыхающих в качестве подаяния на содержание и курортное лечение бедных отдают ровно столько, сколько могут, дабы не ограничить себя ни в чем, ни в какой мелочи, даже во фруктах к завтраку. Именно такое проявление заботы о нуждающемся писатель назвал средним стандартом доброты . Доброта в ее абсолютной форме воплотилась в утверждении такого типа святых, как страстотерпцы, аналога которому в европейской культуре не существует. При этом среди русских святых есть мученики за веру. Однако народное сознание с присущей ему абсолютной добротой, чистой сострадательностью выделяет именно страстотерпцев. Мало кто помнит рязанского князя Романа Ольговича, рассеченного на части в Орде за оскорбительные слова о татарском язычестве, однако Бориса и Глеба, младенца Дмитрия, убитого в Угличе по приказу Бориса Годунова, знают все. Смирение, изумительная кротость, согласно повествованию Дмитрия Ростовского, являли братья Борис и Глеб, которые знали, что брат их замыслил убийство, но все-таки ехали на зов своего убийцы. В соответствии с этой доминантой в России не было принято читать Библию, так как в Ветхом Завете можно было усмотреть призыв к должному ответу - око за око, зуб за зуб. Смиренность как долготерпение обусловила столь длительный период крепостного права, нарушаемый редкими бунтами. Однако смиренность одних ведет к разнузданности других, в первую очередь власти. Для русской, российской и других исторических типов власти нашей культуры характерно довольно пренебрежительное отношение к народу как к человеческому материалу. Кроме того, смиренность в своем абсолютном выражении выступает как приниженность, объективируется в таком культурном явлении, как холопство. П. Я. Чаадаев, Н. В. Гоголь, А. П. Чехов горестно и гневно говорили о самодурстве чиновников, скотском, рабском положении народа, принимающего покорно такой порядок жизни. Поэтому и крепостничество в России было отменено сверху, стало в значительной степени результатом деятельности отдельных политических и общественных деятелей. Данная ценность делает Пасху самым значительным православным праздником, поскольку в это время мы радуемся воскресению Иисуса Христа и своей возможности воскреснуть после Страшного суда в Царствии Божьем. Этот праздник напоминает нам о главенстве вечной жизни перед земной. Первая - сила подавления, подчинения одному началу - характерна для ислама. Вторая - индивидуализирующая, сила частной инициативы, личной свободы - свойственна Западу. Третья - божественная сила - направлена на одухотворение, на служение божеству. Славянство есть воплощение этой третьей, лучшей, силы. Поэтому интересы русского народа, отмечает В. С. Соловьёв, лежат вне низших частных сфер деятельности, он равнодушен к жизни с ее мелкими интересами, для него характерна вера в действительность высшего мира (мира Добра и Справедливости) . Абсолютное пренебрежение к земному означает утверждение такой ценности, как аскетизм. При этом, как уже было сказано, для русской культуры характерно именно абсолютистское прочтение проповеди аскетизма, которое безмерно усиливает пренебрежение к ценностям комфорта, уюта, к материальным благам. Это находит воплощение в архитектонике православного храма, классическая луковица которого имитирует пламя свечи и призывает нас к жизни как горению во имя любви к Богу, где следует молиться стоя или на коленях без всякого намека на удобство. Пренебрежение к комфорту как черту русской ментальности, русской культуры отмечал П. Я. Чаадаев, восклицая, что мы живем без удобств. Абсолютное прочтение проповеди аскетизма предопределило широкое распространение такого феномена, как юродство. Юродивый всем своим образом жизни утверждает низменность и ненужность забот о материальном благополучии. Это человек мнимо безумный, добровольно надевающий на себя личину безумия, чтобы скрыть свою святость, избежать мирской славы ради возможности обличать открыто любые отступления от христианских идеалов. Юродивый зачастую был единственной фигурой, имевшей моральное право, с православной точки зрения, критиковать, поскольку критикует не разумный человек, а божий человек, нищий духом, открытый Богу. Поэтому юродивому прощались любые дерзкие поступки. Они -образец самого высокого аскетического подвига. колючую власяницу, а поверх ее в сырую шкуру, обсохшая вокруг тела шкура тесно прижала к нему власяницу, не давая ни секунды покоя. Василий Блаженный, современник Ивана Грозного, носил вериги, цепи, терпел лютый холод, ему копеечка жгла руку, он выплескивал вино, поданное самим царем, открыто называл царя душегубом. Многие изобретения подобного рода, даже появившись в России, актуализировались лишь в западноевропейской культуре. Абсолютное прочтение догмата о греховности актуализируется в представлении о том, что, так как любой человек - носитель первородного греха, он в принципе не может сделать мир совершенным. Единственное, что он может, это подготовить себя для иного мира. Путь же один - путь лишений и отказа от всего мирского. По-настоящему можно спастись только постом, отшельничеством и монашеством, поэтому многие хотя бы перед смертью хотели принять монашеский постриг. Такой настоящий путь спасения был труден, недоступен большинству. Можно было спастись и в миру, путь - известен. Другим следствием принципиальной невозможности сделать наш мир совершенным становится представление о бессмысленности житейских забот, которые именуются мелкими, низменными. Наша жизнь - это краткий переход к иной, лучшей жизни. Этим объясняются и многотерпение, и долгое крепостничество, и способность жить идеалами, жертвовать ради них, и любовь к дальнему, что имеет оборотную сторону - пренебрежение к ближнему. Жизнь во имя идеала порождает неудовлетворенность настоящим, повседневным. А. П. Чехов отмечал, что русский человек не любит жить. При этом абсолютизм предопределил такую высоту нравственного идеала, которая отпугивает обывателя. Невозможность следования такому идеалу, в частности, ведет к бездействию, к отвержению попыток совершенствования, так в нем мало цивилизационного, так в нем много трансцендентального. Аналогично И. Ильин утверждает идеал преподавателя философии - философ должен преподавать свою философию, самим разработанную философскую систему и никакую другую. Абсолютизм проявляется в поляризованности русского характера, в предпочтении крайностей при выборе, невозможности придерживаться золотой середины, также в том феномене, который называется широтой русской души. Выбор крайностей задается, в частности, пониманием абсолютности отступления от нравственных норм, отступления как глубочайшего падения в пропасть, из которой выбраться невозможно. Поляризованностью, воплощением в крайностях отличается и русская святость, как отмечал С. С. Аверинцев. Он писал, что, если в русском сознании святой грозен, он до того грозен, что верующая душа может только по-детски робеть и расстилаться в трепете. Если он кроток, его кротость -бездна. Абсолютная кротость - это и Борис и Глеб, это - и Сергий Радонежский, который слышит от своего брата по крови и по иночеству прекословие и безмолвно, безответно уходит из обители, даже не зайдя в свою келью. Это один полюс . Другой - в грозной святости многих святителей. Призывая боярина относиться к зависимым людям по-человечески, Иосиф Волоцкий взывает не к его жалости, а к его страху перед Страшным судом. Другой аспект воплощения абсолютизма в русском образе жизни - это многочисленные проявления широты устремлений, размаха действий русского человека. М. Алданов в своих заметках о русском народе пишет, что крупных состояний в России было довольно много. И, за тремя-четырь-мя исключениями, ни одно из этих богатств не оставалось в семье дольше двух-трех поколений. Были исключения просто потому, что размер состояний был таков, что их невозможно было растратить за эти поколения. Настолько широк, что Ф. М. Достоевский высказал мысль о том, что русский человек настолько широк, что его следовало бы сузить . Абсолютизм становится той призмой, тем фоном, который определял и определяет восприятие русской культурой многообразных феноменов других культур. Европеизации подвергаются и другие сферы культуры. Утверждается дендизм как европеизация светской жизни, что воплощается в осознании необходимости окружить себя комфортом и удобствами, изящно одеваться, непременно высказывать не просто критические, а саркастические замечания по поводу политической власти, сочинять эпиграммы на правительство, выступать против раболепия, быть театралом и эрудитом, т. е. прекрасно разбираться в европейской литературе, философии, музыке. Соборность как сугубо и собственно православную ценность выделил и определил А. С. Хомяков. Соборность - это единство многих людей, основанное на любви к Богу, к Иисусу Христу, к правде Божьей. Поскольку верующие искренне свободны в любви к Христу, то церковь как объединение верующих есть не просто единство многих, но единство свободных в своей любви к Богу личностей. Только православие осуществляет принцип соборности. Католическая церковь есть единство без свободы, протестантизм - это свобода без единства . не является абсолютным носителем Божьей истины, абсолютной правды и совести. Таким носителем является только церковь в целом, церковь как единство пастырей и паствы. С. Л. Франк считал, что только соборность может стать принципом общественного устройства. Он исходил из двойственной (духовной и физической) природы человека и выделял два уровня бытия - соборное и общественное. Естественно, что именно соборностью Н. А. Бердяев объяснил принятие социалистической идеи как идеи общего интереса и, соответственно, равенства и братства. Другое дело, что воплощение этой идеи в реальность разрушило соборную триаду - единство, свобода, любовь к Богу. Соборностью И. А. Ильин объяснял возможность построения и существования многонациональной Российской империи. Тот же А. С. Хомяков называл православие исторической формой соборности. Представляется, что данное состояние национального самосознания, системы духовных, нравственных идеалов представляет собой проблему, основную роль в решении которой должна играть Русская православная церковь как социальный институт и как подлинная носительница православных идеалов. Если православие стало основой в становлении культурно-этнической и цивилизационно-политической целостности, то именно русское православие было и будет ядром национального самосознания, русской идеи.