- •О.М. Топоркова информационные технологии и системы
- •Введение
- •Глава 1. Производство. Информация. Общество
- •1.1. Информационный характер процесса управления
- •1.2. Элементы субъекта управления и функции управления
- •1.3. Уровни управления и информация
- •1.4. Превращение информации в ресурс общества
- •Глава 2. Структура информационного процесса
- •2.1. Формирование данных
- •2.2. Передача данных
- •2.3. Обработка данных
- •2.4. Хранение данных
- •2.4.1. Оценка данных
- •2.4.2. Защита данных
- •2.4.2.1. Замки и ключи
- •2.4.2.2. Таблицы управления доступом
- •2.4.2.3. Протоколирование и аудит
- •2.4.2.4. Экранирование
- •2.4.2.5. Криптография
- •2.4.2.6. Обеспечение достоверности данных
- •2.4.2.7. Управление параллелизмом
- •2.4.2.8. Восстановление данных
- •Глава 3. Знания как вид информационного ресурса4
- •3.1. Виды знаний
- •3.2. Теоретические аспекты извлечения знаний
- •3.2.1. Психологический аспект
- •3.2.1.1. Контактный слой
- •3.2.1.2. Процедурный слой
- •3.2.1.3. Когнитивный слой
- •3.2.2. Лингвистический аспект
- •3.2.2.1.Общий код
- •3.2.2.2. Понятийная структура
- •3.2.2.3. Словарь пользователя
- •3.2.3. Гносеологический аспект
- •3.3. Методы извлечения знаний
- •3.3.1. Пассивные методы
- •3.3.1.1. Наблюдения
- •3.3.1.2. Мысли вслух
- •3.3.1.3. Лекции
- •3.3.2. Активные методы
- •3.3.2.1. Анкетирование
- •3.3.2.2. Интервью
- •3.3.2.3. Свободный диалог
- •3.3.2.4. Деловые игры
- •3.3.2.5. Круглый стол
- •3.3.2.6. Мозговой штурм
- •3.3.3. Текстологические методы
- •Глава 4. Понятия информационной технологии и информационной системы
- •4.1. Понятие и эволюция информационной технологии в производстве
- •4.2. Характеристика информационной технологии как системы
- •4.3. Структура базовой информационной технологии
- •4.3.1. Концептуальный уровень базовой информационной технологии
- •4.3.2. Логический уровень базовой информационной технологии
- •4.3.3. Физический уровень базовой информационной технологии
- •4.4. Понятие и эволюция информационных систем
- •4.5. Классификация информационных систем
- •Глава 5. Новые информационные технологии
- •5.1. Представление знаний в компьютере
- •5.1.1. Продукционная модель
- •5.1.2. Сетевая модель
- •Полная семья
- •5.1.3. Фреймовая модель
- •5.1.4. Логическая модель
- •5.2. Интеллектуальные информационно-поисковые системы
- •5.2.1. Морфологический анализ
- •5.2.2. Синтаксический анализ
- •5.2.3. Семантический анализ
- •5.3. Расчетно-логические системы
- •5.4. Экспертные системы
- •Глава 6. Организация интерфейса пользователя в информационных технологиях и системах
- •6.1. Типы диалогов
- •6.2. Эргономичность интерфейса
- •Глава 7. Современные тенденции в области информационных технологий и систем
- •7.1. Км-технологии9
- •7.2. Cals-технологии
- •7.3. Erp-технологии
- •7.4. Scm-технологии
- •7.5. Crm-технологии
- •7.6. WorkFlow-технологии
- •7.7. Ит-стратегия предприятия
- •7.7.1. Источники экономической эффективности
- •7.7.2. Выбор системы и команды внедрения
- •7.7.3. Внедрение системы
- •7.8. Itil-технологии
- •7.9. Отечественный рынок решений в области информационных технологий
- •7.9.1. Renaissance
- •7.9.2. Axapta
- •7.9.3. Шереметьево-Карго
- •7.9.4. Eli Lilly
- •Список литературы
- •Оглавление
3.1. Виды знаний
Различают следующие виды знаний:
в соответствии с этапами приобретения знаний наблюдателем:
декларативные (фактуальные). Описывают отдельные факты и отражают количественные и качественные характеристики предметной области. Образуются после этапа описания и обобщения фактов;
понятийные (системные). Содержат определения понятий и их свойства, а также описывают взаимосвязи между понятиями. Формируются в результате установления связей;
процедурные. Задают закономерности поведения предметной области, описывая последовательность действий, которые могут использоваться при решении задачи. В простейшем случае это описание способа решения задачи в виде алгоритма. Формируются в результате установления закономерностей;
по зависимости от предметной области:
универсальные – общие знания о законах внешнего мира, например, о законах времени и пространства реального физического мира, о закономерностях причинно-следственного характера, логического характера. Эти знания применимы практически к любым предметным областям;
специальные – знания, характерные только для определенной предметной области. Например, для эвклидовой геометрии на плоскости знания должны содержать теорему Пифагора и т.д.;
по степени абстрагирования от предметной области:
глубинные – образуются как результат обобщения первичных понятий в некоторые абстрактные структуры;
поверхностные – совокупность эмпирических ассоциаций и отношений между понятиями предметной области для стандартных рассуждений и ситуаций;
по степени структурируемости представляемых описаний:
концептуальные – выражают свойства реальных объектов через систему понятий. Описание понятия включает описание его компонент, указание его связи с другими понятиями, а также операциональную часть, содержащую зависимости между компонентами понятий;
экспертные – получены от специалистов-экспертов предметной области. Включают накопленный практический опыт, навыки и профессиональные приемы в деятельности экспертов. Играют наиболее важную роль в слабо структурированной предметной области.
Примером фактуальных знаний могут служить следующие наблюдения эксперта: «Студент Иванов сдал экзамен по информационным технологиям на 2. Он будет экзамен пересдавать». Эти знания можно назвать иповерхностными, поскольку им не свойственны обобщения.
В результате систематизации приведенных выше фактуальных знаний можно выделить в описываемой предметной области следующие понятия и свойства: студент – фамилия; дисциплина – название; экзамен – (дисциплина, студент, оценка); пересдача экзамена необходима, если оценка равна 2. Эти знания относятся к понятийным.
Наблюдения эксперта за процессом сдачи сессии студентами и последующие обобщения этих наблюдений могут сформировать следующие закономерности, задающие правила пересдачи экзамена: если экзамен не сдан, его следует пересдавать; экзамен не сдан, если оценка равна 2; экзамен не сдан, если студент не явился на экзамен; экзамен не сдан, если студент отказался от ответа. Это пример процедурныхзнаний.
Одновременно все приведенные в примерах знания являются специальными: они относятся только к сфере обучения в вузе.
И понятийные, и процедурные знания из примера являются глубинными, поскольку получены в результате обобщений и систематизации. В то же время декларативные знания здесь -поверхностные – это всего лишь «фотография» действительности.
Все приведенные примеры знаний относятся к концептуальным: их процедурная часть, по сути, задает алгоритм определения исхода экзамена: сдан - не сдан. Однако на практике иногда опытному преподавателю приходится идти навстречу студенту-неудачнику и в качестве аванса ставить положительную оценку, ожидая в дальнейшем «исправления» нерадивого студента. Это происходит, когда преподаватель чувствует позитивное начало в студенте и верит ему нá слово. Такой воспитательный прием, как правило, оправдывает себя: студент берется за ум и начитает работать более ответственно, а экзамен впоследствии пересдает. Таким образом, практика включает иэкспертные знания, зависящие от опыта специалиста.
Как отмечалось ранее, при автоматизации информационных процессов для слабо или плохо документированных предметных областей ИТ-специалисту приходится «извлекать» знания из эксперта (ИТ-специалист в этом случае выступает в роли инженера по знаниям). Этот процесс характеризуется рядом теоретических и технологических аспектов, знание которых составляет профессиональные знания ИТ-специалиста.