Перспективы развития информатики кратко

Обновлено: 30.06.2024

Свидетельство и скидка на обучение каждому участнику

Зарегистрироваться 15–17 марта 2022 г.

ТЕНДЕНЦИИ РАЗВИТИЯ ИНФОРМАТИКИ

Тюрников А.П., преподаватель специальных дисциплин

В статье определены современные тенденции информатики, заключающиеся в существенном расширении функциональных возможностей информационных технологий по обработке и использованию изображений, речевой информации, полнотекстовых документов, результатов научных измерений и массового мониторинга. Это стало особенно актуальным в связи с развитием электронных библиотек, а также электронных полнотекстовых архивов. Продолжаются поиски эффективных методов формализованного представления знаний, в том числе нечетких и плохо формализуемых, а также методов их использования при автоматизированном решении сложных задач в различных сферах социальной практики. Также в статье приведены причины, которыми обусловлены тенденции развития языков программирования.

КЛЮЧЕВЫЕ СЛОВА: ИНФОРМАТИКА, ИНФОРМАЦИОННЫЕ ТЕХНОЛОГИИ, ЭЛЕКТРОННЫЕ БИБЛИОТЕКИ, ФОРМАЛИЗОВАННОЕ ПРЕДСТАВЛЕНИЕ ЗНАНИЙ, ЯЗЫКИ ПРОГРАММИРОВАНИЯ, ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫЕ СИСТЕМЫ

В области научной методологии происходит философское переосмысление роли информации и информационных процессов в развитии природы и общества. Информационный подход становится фундаментальным методом научного познания.

Для теоретической информатики наиболее перспективными представляются исследования общих свойств информации, изучение принципов информационного взаимодействия в природе и обществе, основных закономерностей реализации информационных процессов [1].

Открываются новые возможности для информатизации экономики, управления городским хозяйством, транспортными системами, а также материальными и людскими ресурсами.

Существенное расширение функциональных возможностей получают информационные технологии по обработке и использованию изображений, речевой информации, полнотекстовых документов, результатов научных измерений и массового мониторинга (особенно в связи с развитием электронных библиотек, а также электронных полнотекстовых архивов).

Продолжаются поиски эффективных методов формализованного представления знаний, в том числе нечетких и плохо формализуемых, а также методов их использования при автоматизированном решении сложных задач в различных сферах социальной практики.

На недостаточном уровне находится использование достижений информатики в исследовании человека, медицине, развитии культуры. Связано это как с финансовыми ограничениями, так и с отставанием в области подготовки специалистов в соответствующих предметных областях, хорошо владеющих средствами и методами информатики.

Информатика как современная наука, непосредственно связанная с информационными технологиями и техническим прогрессом, не может оставаться на текущем уровне развития, она меняется и развивается. Языки программирования, как важная часть информатики, так же имеют определенные тенденции и перспективы совершенствования и развития [2].

Прогресс компьютерных технологий определил процесс появления новых разнообразных знаковых систем для записи алгоритмов – языков программирования. Смысл появления такого языка – оснащенный набор вычислительных формул дополнительной информации, превращает данный набор в алгоритм.

Тенденции развития языков программирования обусловлены следующими причинами [3]:

1. Потребность в решении более сложных и разнообразных задач. Первые ЭВМ имели ограниченные возможности, следовательно, и программы были простыми. В процессе эволюции вычислительной техники от нее требовалось решение все более сложных и разнообразных задач. Следовательно, язык программирования должен был позволять писать программы для решения этих новых задач. Это способствовало появлению и развитию в языках программирования различных новых технологий. Например, пользуется широкой популярностью технология объектно-ориентированного программирования.

2. Программы становились сложнее и больше по объему. Появилось стремление к повышению эффективности процесса создания программ. Поэтому существует тенденция в развитии языков программирования к быстрому написанию программ. Здесь также следует отметить появление множества систем визуального программирования, в какой-то степени облегчающие труд программиста.

3. Желание, чтобы программы работали на разных платформах, привело к развитию независимости от ЭВМ языков системного программирования. Языки системного программирования, на которых создаются операционные системы, трансляторы и другие системные программы, развиваются в направлении независимости от ЭВМ. Так, например, большая часть операционных систем написана на языке C, а не на ассемблере. Например, операционная система Unix практически полностью написана на C.

4. Большие проекты предусматривают совместный труд множества программистов. В возможности легкой командной работы хорошо себя зарекомендовала технология объектно-ориентированного программирования. Поэтому большинство современных языков программирования поддерживают ООП.

Таким образом, языки программирования развиваются в сторону все большей абстракции от реальных машинных команд. И самым очевидным преимуществом здесь является увеличение скорости разработки программы. [4]

Также приоритетным направлением информатики является разработка интеллектуальных систем. Интеллектуальная система (ИС, англ. intelligent system) — это техническая или программная система, способная решать задачи, традиционно считающиеся творческими, принадлежащие конкретной предметной области, знания о которой хранятся в памяти такой системы. Структура интеллектуальной системы включает три основных блока — базу знаний, решатель и интеллектуальный интерфейс [5].

Интеллсист - наукоемкое производство интеллектуального программного продукта.

Принципы создания Интеллсист:

1. Исходный текст знаний и заданий (или запросов) должен быть максимально близким к текстам непосредственных пользователей, которые являются специалистами в своей области (или областях) знаний. Текст должен состоять из терминов пользователя, собранных в лексикон данной области знаний.

2. Каждый запрос пользователя принимается за истинный, исключая случаи формальных или фундаментальных ошибок или противоречий имеющимся знаниям, которые опровергают истинность фраз знаний или запроса.

3. Внутренний код (представления в памяти Интеллсист), получаемый в результате трансляции исходного текста на внутреннее представления, должен отображать только необходимые непротиворечивые, независимые и по возможности полные знания. Причем процесс отображения должен проходить без потери знания, или потеря известна пользователю.

4. Разнообразие представлений знаний и данных должно соответствовать потребностям пользователя, правилам грамматик ЕЯ, СеГ и языка Лейбниц.

5. Интеллсист должна порождать результаты решения задач только в соответствии со знаниями, сообщенными ей через БЗ или запросы, и с требованиями, которые порождены в результате обсуждения недостатков ПП.

6. Должна обеспечиваться надежность разрешения запросов: компилятор и отладчик знаний должны обнаруживать ошибки, по возможности исправлять их или подсказывать пути их исправления, запрашивать дополнительные знания.

7. Каждая Интеллсист должна быть максимально интеллектуальной (каждый шаг связан с логическим выводом по правилам ИЛ), учитывать накопленные в информатике знания по интерфейсу и диалогу с пользователем, а также должна быть оценена мерой интеллектуальности.

Пользователь только ориентируется в возможностях Интеллсист, выполнение запроса не требует специальных формулировок для решения того или иного класса задач, Интеллсист сама определяет класс решаемых задач, а пользователь только по ответу может судить к какому классу следует отнести этот запрос.

Следует заметить, что в инструментарии предусмотрен диалог для ввода параметров точной характеристики каждого класса задач. Например, пользователю кажется, что он сформулировал теорему, а в диалоге с инструментарием указал фразы, которые будут выведены в качестве результата. В результате прогона ее в Интеллсист выведены условия истинности теоремы, следовательно, решалась задача класса А, а ответ подсказал, что решалась задача класса Б.

В рамках классической или интуиционистской логик решение подобных проблем затруднено построениями индивидуальных алгоритмов и программ для решения любых задач без учета плохо формализуемых частей исходной постановки проблемы. Ныне реализованное эвристическое программирование (с помощью ЭС) решает некоторые проблемы программирования плохо формализуемых заданий, но оно базируется на командах специального вида - продукциях, не решает всех указанных информатических проблем и не имеет средств для отладки знаний.

Основная причина, тормозящая решение проблем в рамках классических логик, заключена в использовании дедуктивного метода, который не реализуется эффективно на современных ВМ. Для построения Интеллсист стала необходимой новая, так называемая, информатическая логика, она не использует дедукцию явно, а неявное использование вообще не порождает глубоких деревьев перебора вариантов логического вывода.

Классификация Интеллсист позволяют определить место Интеллсист среди средств ИП и ИИ, которое характеризуется главным образом возможностью привлечения прямого пользователя ВМ к СВТ, определяя стиль применения ВМ средствами широко распространенной программной системы WINDOWS. Эта классификация определяет общие направления использования (предметную и проблемную области) ВМ для решения задач изобретения, проектирования, разработки и сопровождения объектов различной природы.

Классификационное пространство образует довольно емкую совокупность решаемых с помощью Интеллсист проблем. Можно высказать предположение, что этот объем превосходит объем решаемых проблем в ПП. ИП на основе Интеллсист обладает свойством привлечения к информатике большого числа пользователей, не обладающих знаниями в программировании. ИП расширяет круг пользователей и области применения ВМ.

При классификации Интеллсист мы выделим семь независимых осей классификационных координат. Каждая координата является характеристикой применения одной и той же Интеллсист:

2. язык профессиональной прозы,

3. форма запроса,

5. логическое исчисление,

6. значность логического исчисления,

7. структуры Интеллсист и инструментария.

Важно обратить внимание на то обстоятельство, что точка в пространстве таких координат определяет реализацию Интеллсист для данного конкретного применения. [5]

Основываясь на приведенном выше материале, можно сделать вывод о том, что развитие информатики, как науки, включающей в себя отрасль программирования не стоит на месте. Развитие информатики обуславливает тенденцию развития языков программирования. Появляются и развиваются интеллектуальные системы.

Сфера информационных технологий развивается в двух преимущественно независимых циклах: продуктовом и финансовом. В последнее время не утихают споры о том, на каком этапе финансового цикла мы находимся; очень много внимания уделяется финансовым рынкам, которые подчас ведут себя непредсказуемо и сильно колеблются. С другой стороны, продуктовым циклам достается относительно мало внимания, хотя именно они двигают информационные технологии вперед. Но, анализируя опыт прошлого, можно попытаться понять текущий продуктовый цикл и предугадать дальнейшее развитие технологий.

Развитие продуктовых циклов в сфере высоких технологий происходит за счет взаимодействия платформ и приложений: новые платформы позволяют создавать новые приложения, которые, в свою очередь, повышают ценность этих платформ, замыкая таким образом цепь положительной обратной связи.

Малые продуктовые циклы повторяются постоянно, но исторически сложилось так, что раз в 10–15 лет начинается очередной большой цикл – эпоха, полностью меняющая облик IT.

Финансовые и продуктовые циклы развиваются в основном независимо друг от друга

Когда-то возникновение компьютеров побудило предпринимателей создать первые текстовые редакторы, таблицы и много других приложений для ПК. С появлением интернета мир увидел поисковые механизмы, онлайн-коммерцию, электронную почту, социальные сети, бизнес-приложения модели SaaS и много других сервисов. Смартфоны дали толчок развитию мобильных социальных сетей и мессенджеров, а также появлению новых видов услуг вроде карпулинга. Мы живем в разгар мобильной эпохи, и, судя по всему, нас ожидает еще много любопытных инноваций.

Каждую эпоху можно условно разделить на 2 фазы: 1) фазу формирования – когда платформа впервые появляется на рынке, но является дорогостоящей, сырой и/или сложной в обращении; 2) активную фазу – когда новый продукт решает упомянутые недостатки платформы, тем самым начиная период ее стремительного развития.

Компьютер Apple II был выпущен в 1977 году, а Альтаир 8800 – в 1975 году, но активная фаза эпохи ПК началась с релиза IBM PC в 1981 году.

Продажи ПК в год (тыс.)

Фаза формирования интернета началась в 80-х и ранних 90-х годах, когда он, по сути, представлял собой инструмент обмена текстовыми данными, используемый учеными и правительством. Выход первого браузера, NCSA Mosaic, в 1993 году ознаменовал начало фазы интенсивного развития интернета, которая не закончилась и по сей день.

Количество пользователей интернета по всему миру

В 90-х годах уже существовали мобильные телефоны, а первые смартфоны появились на заре нулевых, но повсеместное производство смартфонов началось в 2007–2008 годах с выходом первого iPhone, а затем – с появлением платформы Android. С тех пор количество пользователей смартфонов взлетело до небес, и сейчас их число достигло уже порядка двух миллиардов. А к 2020 году смартфоны будут у 80 % населения планеты.

Продажи смартфонов по всему миру (млн.)

Если длительность каждого цикла действительно составляет 10–15 лет, всего через несколько лет начнется активная фаза новой компьютерной эпохи. Выходит, новая технология уже находится в фазе формирования. На сегодняшний день можно выделить несколько главных трендов в сферах аппаратного и программного обеспечения, позволяющих нам частично пролить свет на следующую эпоху. В данной статье я хочу обсудить эти тренды и выдвинуть несколько предположений о том, как может выглядеть наше будущее.

Аппаратное обеспечение: компактное, дешевое и универсальное

В мейнфрейм-эпоху только крупные организации могли позволить себе компьютер. Мини-компьютеры были доступны для организаций поменьше, а компьютеры – для домов и офисов.

Размер компьютеров уменьшается с постоянной скоростью

Сейчас мы на пороге новой эпохи, в которой процессоры и сенсоры становятся настолько дешевыми и компактными, что компьютеров скоро будет больше, чем людей.

Но в современную эпоху полупроводников всё внимание перешло от отдельных процессоров к целым узлам специальных микросхем, известным как однокристальные системы.

Цены на компьютеры стабильно снижаются

Обыкновенная однокристальная система сочетает в себе энергоэффективный ARM-процессор и специальный графический процессор, а также устройства обмена информацией, управления питанием, обработки видеосигнала и так далее.

Raspberry Pi Zero: 5-долларовый Компьютер на Linux с процессором 1 GHz

Эта инновационная архитектура позволила сбросить минимальную стоимость базовых вычислительных систем со 100 до 10 долларов за единицу. Отличным примером послужит Raspberry Pi Zero – первый 5-долларовый компьютер на Linux с частотой 1 GHz. За те же деньги можно приобрести микроконтроллер Wi-Fi, поддерживающий одну из версий Python. Совсем скоро эти микропроцессоры будут стоить меньше доллара, и мы без труда сможем встраивать их практически всюду.

Но более серьезные достижения происходят сегодня в мире высококачественных микропроцессоров. Отдельного внимания заслуживают графические процессоры, лучшие из которых производит компания NVIDIA. Графические процессоры полезны не только для обработки графики, но и при работе с алгоритмами машинного обучения, а также с устройствами виртуальной и дополненной реальности. Однако представители компании NVIDIA обещают более существенные улучшения производительности графических процессоров в ближайшем будущем.

Козырем всей сферы информационных технологий по-прежнему остаются квантовые компьютеры, которые пока существуют преимущественно в лабораториях. Но стоит сделать их коммерчески привлекательными, и это приведет к грандиозному росту производительности, прежде всего, в сфере биологии и искусственного интеллекта.

Программное обеспечение: золотой век искусственного интеллекта

Сегодня в мире программного обеспечения происходит много любопытных вещей. Хороший пример – распределенные системы. Их появление обусловлено многократным увеличением количества устройств за последние годы, что вызвало необходимость распараллеливать задания на нескольких машинах, налаживать обмен данными между устройствами и координировать их работу. Отдельного внимания заслуживают такие технологии распределенных систем, как Hadoop или Spark, предназначенные для работы с большими массивами данных. Стоит также упомянуть технологию блокчейн, обеспечивающую безопасность данных и ресурсов и впервые реализованную в криптовалюте Bitcoin.

Но, пожалуй, самые захватывающие открытия совершаются сегодня в области искусственного интеллекта (ИИ), имеющего длинную историю взлетов и падений. Еще сам Алан Тьюринг предсказывал, что к 2000 году машины будут способны имитировать людей. И хотя это предсказание пока не осуществилось, есть веские причины полагать, что ИИ наконец вступает в золотой век своего развития.

Наибольший ажиотаж в области ИИ сосредоточен вокруг так называемого глубинного обучения – метода, который был широко освещен в рамках одного известного проекта компании Google, запущенного в 2012 году. В этом проекте была задействована высокопроизводительная сеть компьютеров, целью которой было научиться распознавать котиков на видеороликах с YouTube. Метод глубинного обучения основывается на искусственных нейронных сетях – технологии, зародившейся еще в 40-х годах прошлого века. Недавно эта технология снова стала актуальной из-за многих факторов: появления новых алгоритмов, снижения стоимости параллельных вычислений и широкого распространения больших наборов данных.

Процент ошибок в конкурсе ImageNet (красная линия соответствует показателям человека)

Остается надеяться, что глубинное обучение не станет просто очередным модным термином Силиконовой долины. Впрочем, интерес к этому методу обучения подкрепляется впечатляющими теоретическими и практическими результатами. К примеру, до введения глубинного обучения допустимый процент ошибок победителей ImageNet, известного конкурса по машинному видению, составлял 20–30 %. Но после его применения правильность алгоритмов неуклонно росла, и уже в 2015 году показатели машин превзошли показатели человека.

Многие документы, пакеты данных и инструменты программного обеспечения, связанные с глубинным обучением, находятся в открытом доступе, что позволило отдельным лицам и небольшим организациям создавать собственные высокоэффективные приложения. Компании WhatsApp Inc. потребовалось всего 50 разработчиков, чтобы создать популярный мессенджер для 900 миллионов пользователей. Для сравнения, создание мессенджеров предыдущих поколений требовало привлечения свыше тысячи (а иногда и нескольких тысяч) разработчиков. Нечто подобное теперь происходит и в области ИИ: программные средства вроде Theano и TensorFlow в сочетании с облачными дата-центрами для обучения и недорогими видеокартами для вычислений позволяют небольшим командам разработчиков создавать новаторские системы ИИ.

К примеру, ниже представлен небольшой проект одного программиста с использованием TensorFlow для преобразования черно-белых фото в цветные:

Слева направо: черно-белое фото, преобразованное фото, цветной оригинал фото. (Источник)

А вот небольшое стартап-приложение для классификации предметов в реальном времени:

Приложение Teradeep идентифицирует предметы в реальном времени

Хм, а ведь где-то я уже это видел:

Фрагмент из фильма Терминатор 2: Судный день (1991 г.)

Одним из первых приложений с методом глубинного обучения, выпущенных крупной компанией, было удивительно умное приложение для поиска изображений Google Photos:

В скором времени нас ожидает значительное повышение производительности ИИ во всех сферах программного и аппаратного обеспечения: голосовые помощники, поисковые механизмы, чат-боты, 3D сканеры, языковые переводчики, автомобили, дроны, системы диагностической визуализации и многое-многое другое.

Стартапы, создающие продукцию с упором на ИИ, должны оставаться предельно сфокусированными на определенных приложениях, чтобы поддерживать конкуренцию с крупными компаниями, для которых ИИ является высшим приоритетом. Системы ИИ становятся эффективнее по мере того, как увеличивается объем собранных для них данных. Получается нечто вроде маховика, постоянно вращающегося за счет так называемого эффекта сети данных (больше пользователей → больше данных → лучше продукция → больше пользователей). К примеру, команда картографического сервиса Wase использовала эффект сети данных, чтобы сделать качество предоставляемых карт лучше, чем у их более маститых конкурентов. Всем, кто намерен использовать ИИ для своего стартапа, стоит придерживаться аналогичной стратегии.

Программное + аппаратное обеспечение: новые компьютеры

Сейчас на стадии формирования находится целый ряд перспективных платформ, которые скоро вполне могут перейти на стадию развития, так как они сочетают в себе самые последние разработки из сфер программного и аппаратного обеспечения. И хотя эти платформы могут выглядеть по-разному либо иметь разную комплектацию, у них есть одна общая черта: использование последних расширенных возможностей умной виртуализации. Рассмотрим некоторые из этих платформ:

Автомобили. Крупные информационно-технологические компании вроде Google, Apple, Uber и Tesla немало инвестируют в разработку автономных или беспилотных автомобилей. На рынке уже представлены полуавтономные автомобили Tesla Model S и вскоре ожидается выход обновленных и более совершенных моделей. Создание полностью автономного автомобиля потребует некоторого времени, однако есть основания полагать, что ждать осталось не более пяти лет. На самом деле, уже существуют разработки полностью автономных автомобилей, которые ездят не хуже, чем под управлением человека. Тем не менее, в силу многих аспектов культурного и регулятивного характера такие автомобили должны ездить намного лучше, чем управляемые человеком, чтобы быть допущенными к широкой эксплуатации.

Беспилотный автомобиль составляет схему своего окружения

Несомненно, объем инвестиций в беспилотные автомобили будет только расти. В дополнение к информационно-технологическим компаниям, крупные производители автомобилей тоже начали задумываться над автономностью. Нас ждет еще много интересных стартап-продуктов. Программные средства глубинного обучения стали настолько эффективными, что сегодня одному-единственному разработчику под силу сделать полуавтономный автомобиль.

Самодельный беспилотный автомобиль

Дроны. Современные дроны укомплектованы по последнему слову техники (в основном компонентами смартфонов и механическими деталями), но имеют относительно простое ПО. В скором времени появятся усовершенствованные модели, оснащенные компьютерным зрением и другими видами ИИ, что сделает их более безопасными, удобными в управлении и полезными. Фото- и видеосъемка с дронов будет популярной не только среди аматоров, но, что важнее, найдет и коммерческое применение. К тому же, существует немало опасных видов работ, в том числе высотных, для выполнения которых было бы гораздо безопаснее использовать дроны.

Полностью автономный полет дрона

Интернет вещей. Самые основные преимущества устройств интернета вещей – это их энергоэффективность, безопасность и удобство. Хорошими примерами первых двух характеристик могут послужить продукты Nest и Dropcam. Что касается удобства, стоит обратить внимание на устройство Echo от Amazon.

Большинство людей полагают, что Echo – это очередная маркетинговая уловка, но, воспользовавшись хотя бы раз, они удивляются, насколько удобным оказывается это устройство. Оно блестяще демонстрирует эффективность голосового управления как основы пользовательского интерфейса. Конечно, мы еще не скоро увидим роботов с универсальным интеллектом, способных поддерживать полноценный разговор. Но, как показывает Echo, компьютеры уже способны справляться с более-менее сложными голосовыми командами. По мере того как метод глубинного обучения будет совершенствоваться, компьютеры научатся лучше понимать язык.

3 основных преимущества: энергоэффективность, безопасность, удобство

Устройства интернета вещей также найдут применение в бизнес-сегменте. К примеру, устройства с сенсорами и возможностью сетевого подключения широко используются для оперативного контроля промышленного оборудования.

Носимая техника. Сегодня функциональность носимых компьютеров варьируется в зависимости от ряда факторов: емкости батареи, средств коммуникации и обработки данных. Наиболее успешные устройства обычно имеют весьма узкую сферу применения: к примеру, фитнес-трекинг. По мере улучшения компонентов аппаратного обеспечения носимые устройства будут, как и смартфоны, расширять свою функциональность, открывая тем самым возможности для новых приложений. Как и в случае с интернетом вещей, предполагается, что голос станет основным пользовательским интерфейсом управления носимыми устройствами.

Демонстрация Oculus Rift Toybox

Несомненно, очки VR продолжат развиваться и со временем будут становиться всё доступнее. Разработчикам еще предстоит немало поработать над такими аспектами, как новые инструменты представления генерируемого и/или отснятого контента VR, усовершенствование машинного зрения для отслеживания положения пользователя и получения данных о нем прямо с телефона или очков виртуальной реальности, а также распределенные серверные системы для размещения масштабных виртуальных окружений.

Создание виртуального мира в 3D формате с помощью очков VR

Дополненная реальность. Скорее всего, AR получит развитие только после VR, потому что для полноценного использования дополненной реальности потребуются все возможности виртуальной вместе с дополнительными новыми технологиями. К примеру, для полноценного объединения в одной интерактивной сцене реальных и виртуальных объектов средствам AR потребуются продвинутые технологии машинного зрения с малой задержкой.

Но, скорее всего, эпоха дополненной реальности наступит быстрее, чем вам кажется. Этот деморолик был отснят непосредственно через устройство AR Magic Leap:

Демонстрация Magic Leap: виртуальный персонаж в реальной среде

Этот деморолик был снят непосредственно через устройство Magic Leap 14 октября 2015 года. При его создании не применялись ни спецэффекты, ни композитинг.

Что дальше?

Возможно, циклы в 10–15 лет больше не повторятся, и мобильная эпоха будет последним из них. А может быть, следующая эпоха будет короче, или лишь какой-то один подвид из рассмотренных выше технологий станет впоследствии действительно важным.

Волгоградский техникум энергетики и связи

"Информатика" является одной из тех дисциплин, которые очень сильно меняются с течением времени. Это обусловлено в первую очередь техническим прогрессом и совершенствованием программного обеспечения, но и отчасти социально-экономическими факторами. Преподавателям данной дисциплины приходиться постоянно менять свой методический материал, чтобы не отставать от современных тенденций.

Какие же перспективы предмета "Информатика" в условиях реализации ФГОС?

В первую очередь следует вспомнить такую тематику как "Электронное правительство". Согласно постановлению Правительства РФ от 15.04.2014 №313 [5] концепция электронного правительства должна быть реализована до 2020 года. На данный момент эта тема рассматривается в социально-экономическом и гуманитарном профиле дисциплины в разделе "Информационная деятельность человека". Поэтому, учитывая приближение даты реализации концепции, следует ожидать в ближайшем будущем увеличение времени, выделяемого на данную тему и её расширение на все профиля. Для преподавателей такие перспективы развития не являются критичными, так как методического материала по теме много.

Другой ожидаемой перспективой развития дисциплины "Информатика" является включение в курс теоретического материала разъяснение мер противодействия терроризму и обеспечения общественной безопасности (в частности, пакета Яровой) [6, 7]. Данная тема еще не присутствует в примерной программе дисциплины, но набирающая обороты компания по реализации пакета Яровой является предпосылкой к изменению текущего положения дел. Возможно, в ближайшем будущем тема мер противодействия терроризму и обеспечения общественной безопасности будет включена либо в раздел "Информационная деятельность человека", либо в раздел "Коммуникационные технологии". Для преподавателей такие перспективы развития так же не являются критичными, так как методического материала по теме много.

Следующей ожидаемой перспективой развития дисциплины "Информатика" является изменение практической части второго раздела "Информация и информационные процессы", в котором учащееся знакомятся с принципами обработки информации при помощи компьютера, арифметическими и логическими основами работы компьютера, алгоритмами и этапами решения задач с использованием компьютера. Это важный раздел, участвующий в формировании ряда компетенций и корректного представления о работе ЭВМ в целом. Но, к сожалению, организация практических занятий по данным темам имеет ряд трудностей.

К основным трудностям проведения практических занятий относят:

В итоге педагог находиться в достаточно сложной ситуации – ему предстоит подготовить учащихся к работе с современными языками программирования в состоянии отсутствия базовых знаний и методического материала. Очевидно, что решение проблемы "в лоб", т.е. выделение учебного времени на изучение сложных языков программирования, не даст положительных результатов.

Перспективы развития раздела таковы, что преподавателю необходимо ставить перед собой другую цель – объяснить суть программирования, которая заключается в общении с машиной на языке, понятном ей. Таким образом, дети должны познакомиться с алгоритмическими конструкциями.

Одно из возможных решений данной проблемы состоит в том, чтобы уйти от конкретных языков программирования в сторону некого абстрактного представления алгоритмических конструкций – визуального программирования. Это позволит, во-первых, упростить формирование алгоритмического мышления, а во-вторых, позволяет учащимся легко адаптироваться к использованию современных языков программирования.

Концепция "визуально программирования " методом "перетаскивания" (drag-n-drop) используется в ряде образовательных сред программирования. Она представляет собой работу с отдельными блоками, каждый из которых выполняет роль отдельной алгоритмической конструкции. Учащийся как из "кирпичей" собирает полноценную программу. Такой подход нагляден и интуитивно понятен.

На данный момент существует множество программно-педагогических средств и материалов, реализующих подход визуального программирования. Многие из них распространяются на бесплатной основе. Но, к сожалению, вся совокупность существующих средств и материалов не вписывается в курс изучения общеобразовательной дисциплины "Информатика".

После анализа бесплатных программно-педагогических средств и материалов был выбраны:

Курс базового обучения программированию Blockly Games [3]. Он представляет собой полностью сформированный курс обучения основам программирования в игровой форме.
Визуальная среда программирования Scratch [4]. Представляет собой онлайн среду для визуального программирования ориентированную на школьников.
Визуальная среда программирования BYOB (Snap!). Представляет собой оффлайн среду для визуального программирования. По сути это тот же Scratch в виде отдельного приложения.

Данные материалы были выбраны по следующим причинами:

отсутствие видимой привязки к какому-либо языку программирования;
использование концепции "визуального программирования ", которая интуитивно понятна учащимся и, что самое главное, наглядна;
этот продукт распространяется под свободной лицензией;
для работы с данным программно-педагогическим средством не требуется какого либо дополнительного программного обеспечения или оборудования.

После выбора программно-педагогического средства были разработанные планы-конспекты 4 занятий, которые строятся на работе с курсом Blockly Games.

Внедрение и испытание новой методики осуществлялось в процессе проведения занятий по информатике в ГБПОУ "Волгоградский техникум энергетики и связи" в 2016 году в одной из учебных групп. Результаты внедрения игровых форм обучения определялись при сравнении итоговых оценок по разделу "Информация и информационные процессы" экспериментальной группы 11‑Д‑16 с оценками студентов контрольной группы 3-Т-16. Данные представлены в таблице 1 и на гистограмме 1.

Прогресс невозможен без систематизации, накопления, передачи и сохранения знаний. Наши предки на каменных поверхностях пещер, на глиняных дощечках, на пергаменте и папирусе, пытались передать и сохранить свои знания для потомков. Заметим, что осуществлять строительство, проводить научные исследования, заниматься торговлей и т.д. очень трудно на основе лишь собственного ума и жизненного опыта. По мере накопления человечеством знаний стали актуальными вопросы сохранения, тщательного отбора и систематизации имеющейся информации. Так постепенно человечество пришло к науке, называемой информатикой.

Информатика — наука о способах получения, накоплении, хранении, преобразовании, передаче и использовании информации. Она включает дисциплины, так или иначе относящиеся к обработке информации в вычислительных машинах и вычислительных сетях: как абстрактные, вроде анализа алгоритмов, так и довольно конкретные, например, разработка языков программирования. Это сравнительно молодая наука, поистине велика по своим масштабам развития – всего за полвека она приобрела статус практически мировой науки, без которой сейчас не сможет работать ни одно предприятие, да что уж там – ни одна экономика любой страны не сможет существовать без этой науки. Сегодня информатика стала также и мировой индустрией.

В данной курсовой работе, я попробую разобраться в истории этой науки, её структуре, а так же в перспективах её развития. А на примере задачи в практической части мы поймем, какую роль в торговой сети играет информатика.

1. Теоретическая часть

1.1. Появление и развитие науки информатика

1.1.1. Этап иероглифической символики

Изначально носителем информации была речь. Развитие речи, языка - объективный процесс в развитии общества. Труд сыграл свою роль в развитии человека. Речь (как отражение мыслительных процессов) повлияла на развитие человека не в меньшей степени. К самым ранним знаковым системам относятся: приметы, гадания, язык, изобразительное искусство, музыка, графика, пластика, танец, архитектурные сооружения, костюм, народные ремесла, обряды. Первые примеры информационной символики были предоставлены в каменном веке в виде пиктографического письма (рисунков) на камне. В бронзовом веке появились изображения повторяющихся систем понятий – идеограмм, которые с конца IV века до н.э. превратились в рисуночное иероглифическое письмо. В то же время, совершенствуется числовая символика, которая вначале возникла в виде счета из двух цифр 1 и 2. Все остальные количества обозначались понятием “много”. Дальнейшее развитие счета произошло, благодаря нашим физиологическим особенностям наших рук - пальцам (счёт с 5 до 10). Далее появились различные способы записи счета, например, вавилонская, критская, арабская, латинская и др. В 5-4 в. до н.э. на острове Крит применяется удобная для записи десятичная символика счета.

1.1.2. Этап абстрактной символики

Иероглифическое письмо, хоть и является древнейшим, сохранилось до наших дней в ряде регионов. В Средиземноморье завершился переход от иероглифической системы письма к абстрактной и более удобной для чтения системы клинописи на сырых глиняных табличках. Следующий период создания последовательного слогового письма на глиняных табличках - вавилонский. Вавилонский язык впервые в истории начинает выполнять международные функции в дипломатии и торговле, т.е. приобретает коммуникационные и терминообразующие функции. Новым этапом явилось создание в X-IX в. до н.э. финикийского алфавита. Этап перехода к алфавитной системе завершился в VIII в. до н.э. созданием на основе финикийского письма греческого алфавита, который впоследствии стал основой всех западных письменных систем. Развитие письменной символики завершается в Европе в XV в. созданием пунктуации современного вида. Появляется древнегреческая научная терминология. В период Возрождения древнегреческие и латинские языки послужили основой для создания терминологических систем в различных областях знаний. Это период расцвета не только культуры, искусства, поэзии, но и таких способов актуализации знаний, как виртуализация связей и отношений, например, архитектурные сооружения и др. Математическая символика продолжает качественно развиваться благодаря фундаментальным открытиям математики таким, как, например, создание совершенной алгебраической символики (XIV-XVII в.), введение знаков операций (XV в.), введения знаков равенства, бесконечности (XVII в.), появления знаков степени, дифференциала, интеграла, производной (XVII в.) и др.

1.1.3. Этап картографии, технической графики и информационной визуализации и аудирования

Бумажный этап развития информатики можно отсчитывать, видимо, с X в., когда бумага стала производиться на предприятиях в странах Европы. Эпоха Возрождения сыграла исключительную роль в развитии не только литературы и искусства, но и информатики, особенно, её гуманитарных основ и приложений. С расширением торговли и ремесел появились городские почты: с XV в. – частная почта, с XVI в. – королевская почта. Благодаря этим стабильным коммуникациям информационная деятельность начинает расширяться, появляются первые университеты (Италия, Франция), которые начинают играть роль центров хранения и передачи информации, центров культуры и знания. Классическое университетское образование базируется на фундаментальности, универсальности, гармонизации образования, методов и средств актуализации информации.

1.1.4. Этап книгопечатания

Книгопечатание было изобретено в Германии в XV в. как массовая деятельность и стало началом нового научного этапа в естествознании. Главным качественным достижением того времени стало возникновение систем научно-технической терминологии в основных отраслях знаний, появились журналы, газеты, энциклопедии, географические карты. Происходило массовое тиражирование по пространству информации на материальных носителях, что приводило к росту профессиональных знаний и развитию информационных технологий. “Книгопечатание явилось могучим орудием, которое охраняло мысль личности, увеличило ее силу в сотни раз” (В.И. Вернадский).

1.1.5. Этап технической (индустриальной) революции 19 в.

Книгопечатание развивало науки, способствовало систематизации и формализации знаний по отраслям. Эти знания можно было теперь быстро тиражировать (налицо появление ещё одного важного свойства информации). Знания стали доступны многим, в том числе и территориально удаленным друг от друга, а также удаленным по времени участникам трудового процесса. Новый этап в развитии информатики, связанный с технической революцией 19 в., ассоциируется с началом создания регулярной почтовой связи, как формы стабильных международных коммуникаций. Затем возникли фотография (1839 г.), телеграф (1832 г.), телефон (1876 г.), радио (1895 г.), кинематограф (1905 г.), беспроволочная передача изображения (1911 г.), промышленное телевидение (1920 г.), цифровые фотография и телевидение, сотовая связь, IP-телефония (конец XX-го века).

1.1.6. Этап математизации и формализации знаний

С развитием промышленной революции становится все более острой потребность в создании системы описания и использования профессиональных знаний. Появляются первые специалисты - звездочеты, лекари и др. Наиболее успешно развивается в этот период процесс формализации астрономических знаний – появляются книги с астрономическими формулами, таблицами, а на их базе разрабатываются навигационные инструменты, что позволяло передавать профессиональные знания и умения, например, за несколько лет обучать профессионально мореплавателя. В отраслях науки формируются специфические языковые системы, среди которых особенно важен язык математики, как информационная основа системы знаний в точных, естественных науках. Свои языки имеют химия (язык структурных химических формул, например), физика (язык описания атомных связей, например), биология (язык генетических связей и кодов) и т.д. Нынешний этап развития информатики характерен созданием и становлением языка информатики.

1.1.7. Этап информатизации, информационно - логического представления знаний

С появлением ЭВМ впервые в человеческой истории стал возможен способ записи и долговременного хранения профессиональных знаний, ранее формализованных математическими методами (алгоритмов, программ, баз данных и т.д.). Процесс записи ранее формализованных профессиональных знаний в форме, готовой для воздействия на механизмы (автоматы), получил изначально название программирование. Эту деятельность часто отождествляют с искусством. Рост численности людей, занятых в информационной сфере, был вызван постоянным усложнением индустриального общества и связей в нём. В начале 70-х годов начал наблюдаться информационный кризис. Он проявился в снижении эффективности информационного обмена: резко возрос объём научно-технической публикации; специалистам различных областей стало трудно общаться; возрос объём используемой неопубликованной информации; возникли сложности в восприятии, переработке информации, выделении нужной информации из общего потока и др. Если машины и системы автоматизации в сфере материального производства постоянно совершенствовались и, соответственно, производительность труда там росла, то в сферу обработки информации средства автоматизации проникали с большим трудом. Численность людей в информационной сфере к началу 80-х годов в большинстве развитых стран составляло около 60% от общего числа занятых в производстве и продолжало расти, т.е. ЭВМ применялась там, где существовала формальная постановка задач, алгоритм.

1.1.8. Этап автоформализации знаний

Этот этап тесно связан с развитием персональных компьютеров и вычислений, делающих возможным формальное описание (а, следовательно, передачу, хранение, сжатие) исследователями накопленного знания, опыта, профессиональных умений и навыков. Развиваются когнитивные методы и средства, позволяющие строить решения проблем “по ходу решения, на лету”, особенно эффективно в тех случаях, когда исследователю неизвестен путь решения. Развиваются методы виртуализации и визуализации. Этот этап очень важен для информатики, ибо он стал позволять решать межпредметные задачи, как правило, плохо структурируемые и формализуемые, а также позволил использовать типовые инструментальные системы.

1.2. Структура науки информатики

2.2.1. Теоретическая информатика

Теоретическая информатика – это научная область, предметом изучения которой являются информация и информационные процессы; в которой осуществляется изобретение и создание новых средств работы с информацией. Как любая фундаментальная наука, теоретическая информатика (в тесном взаимодействии с философией и кибернетикой) занимается созданием системы понятий, выявлением общих закономерностей, позволяющих описывать информацию и информационные процессы, протекающие в различных сферах (в природе, обществе, человеческом организме, технических системах).

2.2.2. Математическая логика

Математическая логика (теоретическая логика, символическая логика) — раздел математики, изучающий доказательства и вопросы оснований математики. Применение в логике математических методов становится возможным тогда, когда суждения формулируются на некотором точном языке. Такие точные языки имеют две стороны: синтаксис и семантику. Синтаксисом называется совокупность правил построения объектов языка (обычно называемых формулами). Семантикой называется совокупность соглашений, описывающих наше понимание формул (или некоторых из них) и позволяющих считать одни формулы верными, а другие — нет.

2.2.3. Теория информации

Теория информации (математическая теория связи) — раздел прикладной математики, определяющий понятие информации, её свойства и устанавливающий предельные соотношения для систем передачи данных. Как и любая математическая теория, оперирует с математическими моделями, а не с реальными физическими объектами (источниками и каналами связи). Использует, главным образом, математический аппарат теории вероятностей и математической статистики.

Основные разделы теории информации — кодирование источника (сжимающее кодирование) и канальное (помехоустойчивое) кодирование. Теория информации тесно связана с криптографией и другими смежными дисциплинами.

2.2.4. Системный анализ

Системный анализ — научный метод познания, представляющий собой последовательность действий по установлению структурных связей между переменными или элементами исследуемой системы. Опирается на комплекс общенаучных, экспериментальных, естественнонаучных, статистических, математических методов. Успех его применения при решении сложных задач во многом определяется современными возможностями информационных технологий.

2.2.5. Кибернетика

В теории информации термин кибернетика впервые был предложен Норбертом Винером в 50-х годах.

2.2.6. Биоинформа́тика

Биоинформа́тика или вычисли́тельная биоло́гия — одна из дисциплин биологии, развивающая использование компьютеров для решения биологических задач. Под биоинформатикой понимают любое использование компьютеров для обработки биологической информации. На практике, иногда это определение более узкое, под ним понимают использование компьютеров для обработки экспериментальных данных по структуре биологических макромолекул (белков и нуклеиновых кислот) с целью получения биологически значимой информации.

Термины биоинформатика и вычислительная биология часто употребляются как синонимы, хотя последний чаще указывает на разработку алгоритмов и конкретные вычислительные методы. Считается, что не всякое использование вычислительных методов в биологии является биоинформатикой, например, математическое моделирование биологических процессов — это не биоинформатика.

2.2.7. Программи́рование

Программи́рование — процесс и искусство создания компьютерных программ и/или программного обеспечения с помощью языков программирования. Программирование сочетает в себе элементы искусства, фундаментальных наук (прежде всего информатика и математика), инженерии, спорта и ремесла.

В узком смысле слова, программирование рассматривается как кодирование алгоритмов на заданном языке программирования. Под программированием также может пониматься разработка логической схемы для ПЛИС, а также процесс записи информации в ПЗУ. В более широком смысле программирование — процесс создания программ, то есть разработка программного обеспечения.

1.3. Тенденции развития науки информатика

Язык программирования служит двум связанным между собой целям: он дает программисту аппарат для задания действий, которые должны быть выполнены, и формирует концепции, которыми пользуется программист, размышляя о том, что делать. Первой цели идеально отвечает язык, который настолько "близок к машине", что всеми основными машинными аспектами можно легко и просто оперировать достаточно очевидным для программиста образом. Второй цели идеально отвечает язык, который настолько "близок к решаемой задаче", чтобы концепции ее решения можно было выражать прямо и коротко.

2. Практическая часть

2.1. Постановка задачи

2.1.1. Цель решения задачи

2.1.2. Условие задачи

Читайте также: