Алгоритмы и способы их описания информатика: Виды алгоритмов и способы их описания.

Алгоритмы и способы их описания

Тема занятия: Алгоритмы и способы их описания

Специальность: 43.02.01. Организация обслуживания в общественном питании

Учебная дисциплина: Информатика

Тема 2. Информация и информационные процессы. Урок 2.4. Алгоритмы и способы их описания.

Тип учебного занятия: комбинированный.

Цель учебного занятия: сформировать знания о понятии алгоритма и способах их описания.

Обучающий компонент: создать условия для осознания обучающимися понятия алгоритм, разобрать примеры из жизни, сформировать понятие свойства алгоритма, способы записи и виды алгоритма, сформировать навыки решения задач в виде блок- схемы.

Развивающий компонент: содействовать развитию логического мышления, умения анализировать, систематизировать и обобщать получаемую информацию.

Воспитательный компонент: способствовать воспитанию информационной культуры, наблюдательности, внимательности, бережного отношения к компьютерной технике.

Методы обучения: объяснительно-иллюстративный, репродуктивный, частично-поисковый.

Педагогические технологии: личностно-ориентированного обучения, исследовательские, групповые.

Формы работы: беседа, учебный диалог, анализ информации, работа с текстом учебника, работа с терминами, решение задач.

Ресурсное обеспечение учебного занятия:

• Интерактивный плакат «Информация и информационные процессы»

• Учебные пособия: Цветкова М.С., Хлобыстова И. Ю. Информатика и ИКТ: учебник для студ. учреждений сред.проф. образования. — М.: ИЦ «Академия», 2011. — 352 с.

• Технические средства: компьютер, презентация.

Прогнозируемый результат:

По итогам учебного занятия обучающиеся должны освоить следующие личностные (ЛР), метапредметные (МР), предметные (ПР) результаты и общие компетенции(ОК):

МР1. Умение определять цели, составлять планы деятельности и определять средства, необходимые для их реализации;

МР2.использование различных видов познавательной деятельности для решения информационных задач, применение основных методов познания (наблюдения, описания, измерения, эксперимента) для организации учебно-исследовательской и проектной деятельности с использованием информационно-коммуникационных технологий.

МР4. использование различных источников информации, в том числе электронных библиотек, умение критически оценивать и интерпретировать информацию, получаемую из различных источников, в том числе из сети Интернет

МР7. умение публично представлять результаты собственного исследования, вести дискуссии, доступно и гармонично сочетая содержание и формы представляемой информации

ПР2.владение навыками алгоритмического мышления и понимание методов формального описания алгоритмов, владение знанием основных алгоритмических конструкций, умение анализировать алгоритмы;

ОК 2. Организовывать собственную деятельность, выбирать типовые методы и способы выполнения профессиональных задач, оценивать их эффективность и качество.

ОК 9. Ориентироваться в условиях частой смены технологий в профессиональной деятельности.

Ход учебного занятия

I.Организационный этап:

— приветствие

-проверка готовности к учебному занятию

-целеполагание

II. Этап изучения нового материала.

• Актуализация субъектного опыта обучающихся.

• Преподаватель предлагает разобрать понятие алгоритм, как вы его понимаете? Где нам приходится сталкиваться с этим понятием?

• Преподаватель предлагает обучающемуся выступить с сообщением «Происхождение алгоритма» (Приложение 1)

Преподаватель разбирает пример из жизни: Каждый из нас ежедневно использует различные алгоритмы: инструкции, правила, рецепты и т. д. Обычно мы это делаем не задумываясь. Например, вы хорошо знаете, как заварить чай. Но допустим, нам надо научить этому младшего брата или сестру. Значит, нам придется четко указать действия и порядок их выполнения.

Что это будут за действия и какой их порядок?  

Обучающиеся составляют правило заваривания чая.

1. Вскипятить воду.

2. Окатить заварочный чайник кипятком.

3. Засыпать заварку в чайник.

4. Залить кипятком.

5. Закрыть крышечкой.

6. Накрыть полотенцем.

Преподаватель предлагает сформулировать определение алгоритма и организует работу с основными понятиями темы.

В 1983 году отмечалось 1200-летие со дня рождения величайшего средневекового ученого Средней Азии Мухамеда ибн Мусы аль-Хорезми. С именем этого ученого связано понятие алгоритма.

Алгоритм – точное, понятное предписание исполнителю совершить последовательность действий, направленных на решение поставленной задачи.

Алгоритм может представлять собой некоторую последовательность вычислений, а может — последовательность действий нематематического характера. Для любого алгоритма справедливы общие закономерности — свойства алгоритма.

Свойства алгоритмов:

Дискретность — это свойство алгоритма, когда алгоритм разбивается на конечное число элементарных действий (шагов).

Понятность — свойство алгоритма, при котором каждое из этих элементарных действий (шагов) являются законченными и понятными.

Детерминированность — свойство, когда каждое действие должно пониматься в строго определённом смысле, чтобы не оставалась места произвольному толкованию. чтобы каждый, прочитавший указание, понимал его однозначно.

Массовость — свойство, когда по данному алгоритму должна решаться не одна, а целый класс подобных задач.

Результативность – свойство, при котором любой алгоритм в процессе выполнения должен приводить к определённому результату. Отрицательный результат также является результатом.

Алгоритм может быть записан различными способами: на естественном языке в виде описания; в виде графических блок-схем; на специальном алгоритмическом языке.

Элементы блок-схем:

Виды алгоритмов:

1. Линейный алгоритм – описание действий, которые выполняются однократно, при этом четко друг за другом;

2. Циклический алгоритм – описание действий, которые должны повторяться определенное количество раз или пока не выполнится условие.

3. Разветвляющий алгоритм – алгоритм, в котором в зависимости от условия выполняется либо одна, либо друга последовательность действий.

Типы алгоритмических структур:

Линейная: Циклическая: Ветвление:

Преподаватель предлагает разыграть алгоритм игры:

Игра Баше:

Играют двое. Перед ними 21 предмет (11, 16, 26…). Игроки берут камни по очереди. За один ход можно взять 1, 2, 3, 4 камня. Проигрывает тот, кто берет последний камень. (Выигрышная тактика для игрока, берущего предмет вторым. Она заключается в том, чтобы брать такое количество камней, которое дополняет число камней, взятых соперником на предыдущем ходе, до 5.

Преподаватель предлагает разобрать логические задачи на компьютере и записать алгоритм:

1. Логика

2. Крокодилы

III. Этап закрепления

Блок-схема — графическое представление алгоритма. Она состоит из функциональных блоков, которые выполняют различные назначения (ввод/вывод, начало/конец, вызов функции и т.д.).

Существует несколько основных видов блоков, которые нетрудно запомнить:

Задача №1 Составить алгоритм решения задачи в виде блок-схемы. Рассчитать площадь и периметр прямоугольника по двум известным сторонам. Формулы для решения этой задачи: S=ab, P=2(a+b)

Алгоритм решения задачи:

1. Выписываем известные и неизвестные нам переменные:

• к известным переменным относятся стороны: a, b;

• к неизвестным — площадь S и периметр P

2. Записываем формулы: S=a*b; P=2*(a+b)

3. Составляем блок-схему

Дано: a,b

Найти: S,P

Решение:

Структура программы:

1. Описание переменных;

2. Ввод значений сторон прямоугольника;

3. Расчет площади прямоугольника;

4. Расчет периметра прямоугольника;

5. Вывод значений площади и периметра;

6. Конец.

Задача №2 Составить алгоритм решения задачи в виде блок-схемы. Скорость первого автомобиля — V₁ км/ч, второго – V₂ км/ч, расстояние между ними S км. Какое расстояние будет между ними через T часов, если автомобили движутся в разные стороны? Значения V₁, V₂, T и S задаются с клавиатуры. Формула для решения задачи: S₁=(V₁+V₂) T+S

Задача №3 Дана блок-схема алгоритма. Определить результат выполнения алгоритма при определённых значениях исходных данных.

Например, при x=16 и y=2; при x=25 и y=4

Задача №4 Определить результат выполнения алгоритма при определённых значениях исходных данных

Например, при A=7; B=8; C=9

при A=6; B=6; C=-10 

при A=6; B=10; C=-10

IV. Этап Рефлексии.

Используется методический прием «Незаконченное предложение»:

Что было на уроке самым полезным для меня было… …

Что было на уроке самым интересным для меня было… …

V. Этап подведения итогов.

• Оценивание работы каждого учащегося.

• Домашнее задание: Учебник М.С. Цветкова, гл. 2, п. 2.13

• СР Поиск информации в средствах масс-медиа и сети Интернет и оформление сообщения по теме: «Ученый Средней Азии Аль-Хорезми»

Приложение 1

Сообщение «Происхождение алгоритма»

Происхождение термина «алгоритм» связано с математикой. История его возникновения такова. В IX веке в Багдаде жил ученый ал(аль)-Хорезми (полное имя — Мухаммед бен Муса ал-Хорезми, т.е. Мухаммед сын Мусы из Хорезма), математик, астроном, географ. В одном из своих трудов он описал десятичную систему счисления и впервые сформулирован правила выполнения арифметических действии над целыми числами и обыкновенными дробями. Арабский оригинал этой книги был утерян, но остался латинский перевод XII в., по которому Западная Европа ознакомилась с десятичной системой счисления и правилами выполнения арифметических действий.

Ал-Хорезми стремился к тому, чтобы сформулированные им правила были понятными. Достичь этого в IX в., когда еще не была разработана математическая символика (знаки операций, скобки, буквенные обозначения и т.д.), было трудно. Однако ему удаюсь выработать четкий стиль строгого словесного предписания, который не давал читателю возможность уклониться от предписанного или пропустить какие-нибудь действия.

Правила в книгах см-Хорезми в латинском переводе начинались словами «Алгоризми сказал». В других латинских переводах автор именовался как Алгоритмус. Со временем было забыто, что Алгоризми (Алгоритмус) — это автор правил, и эти правила стали называть алгоритмами. Многие столетия разрабатывались алгоритмы для решения все новых и новых классов задач, но само понятие алгоритма не имело точного математического определения.

В настоящее время понятие алгоритма уточнено, и сделано в XX веке в рамках науки, называемой теорией алгоритмов.

Приложение 2

Карточка Алгоритмы.

Блок-схема — графическое представление алгоритма. Она состоит из функциональных блоков, которые выполняют различные назначения (ввод/вывод, начало/конец, вызов функции и т.д.).

Существует несколько основных видов блоков, которые нетрудно запомнить:

Задача №1 Составить алгоритм решения задачи в виде блок-схемы. Рассчитать площадь и периметр прямоугольника по двум известным сторонам. Формулы для решения этой задачи: S=ab, P=2(a+b)

Алгоритм решения задачи:

4. Выписываем известные и неизвестные нам переменные:

• к известным переменным относятся стороны: a, b;

• к неизвестным — площадь S и периметр P

5. Записываем формулы: S=a*b; P=2*(a+b)

6. Составляем блок-схему

Дано: a,b

Найти: S,P

Решение:

Структура программы:

7. Описание переменных;

8. Ввод значений сторон прямоугольника;

9. Расчет площади прямоугольника;

10. Расчет периметра прямоугольника;

11. Вывод значений площади и периметра;

12. Конец.

Задача №2 Составить алгоритм решения задачи в виде блок-схемы. Скорость первого автомобиля — V₁ км/ч, второго – V₂ км/ч, расстояние между ними S км. Какое расстояние будет между ними через T часов, если автомобили движутся в разные стороны? Значения V₁, V₂, T и S задаются с клавиатуры. Формула для решения задачи: S₁=(V₁+V₂) T+S

Задача №3 Дана блок-схема алгоритма. Определить результат выполнения алгоритма при определённых значениях исходных данных.

Например, при x=16 и y=2; при x=25 и y=4

Задача №4 Определить результат выполнения алгоритма при определённых значениях исходных данных

Например, при A=7; B=8; C=9

при A=6; B=6; C=-10 

при A=6; B=10; C=-10

Презентация на тему «Алгоритмы и способы их описания»

• Алгоритм –это строго детерминированная последовательность действий, описывающая процесс преобразования объекта из начального состояния в конечное, записанная с помощью понятных исполнителю команд.
• Свойства алгоритмов :
• Результативность и дискретность. Алгоритм должен обеспечивать преобразование объекта из начального состояния в конечное состояние за определенное число дискретных шагов.
• Массовость. Один и тот же алгоритм может применяться к большому количеству однотипных объектов.

• Детерминированность . Исполнитель должен выполнять команды алгоритма в строго определенной последовательности.

• Выполнимость и понятность команд . Алгоритм должен содержать команды, входящие в систему команд исполнителя и записанные на понятном для исполнителя языке.

Блок-схемы алгоритмов.

• Блок-схема позволяет сделать алгоритм более наглядным и выделяет в алгоритме основные алгоритмические структуры.
• Элементы алгоритма изображаются на блок-схеме с помощью различных геометрических фигур.

Элементы блок-схемы.

Алгоритмические структуры «ветвление» и «выбор».

• В алгоритмической структуре «ветвление» одна или другая серия команд выполняется в зависимости от истинности условия.

• Блок-схема алгоритмической структуры «ветвление».

Алгоритмическая структура «выбор».

• В алгоритмической структуре «выбор» выполняется одна из нескольких последовательностей команд при истинности соответствующего условия.

Блок-схема алгоритмической структуры «выбор»

Алгоритмическая структура «цикл»

• В алгоритмической структуре «цикл» серия команд (тело цикла) выполняется многократно.

Циклические алгоритмические структуры бывают двух типов:

• Циклы со счетчиком , в которых тело цикла выполняется определенное количество раз;
• Циклы по условию , в которых тело цикла выполняется пока истинно условие.

Циклы со счетчиком.

• Цикл со счетчиком используется, когда заранее известно, какое число повторений тела цикла необходимо выполнить. Количество повторений задается с использованием счетчика.

Цикл с условием.

• Цикл с условием используется, когда заранее известно, какое количество раз должно повторяться тело цикла. Количество повторений зависит от некоторого условия.

• Цикл называется циклом с предусловием , если условие выхода из цикла стоит вначале, перед телом цикла.

• Цикл называется циклом с постусловием , если условие выхода из цикла стоит в конце, поле тела цикла.

Блок-схемы алгоритмической структуры «цикл».

Задачи

• 1. Даны 3 цифры. Найдите их сумму и произведение.
• 2. Катеты прямоугольного треугольника равны a и b . Найти площадь этого треугольника.
• 3.Гипотенуза прямоугольного треугольника равна с , а один из катетов а . Найти площадь этого треугольника.
• 4. Ёмкость носителя информации задана в байтах. Перевести это значение в килобайты и мегабайты.
• 5. Найти площадь и периметр прямоугольника по длинам двух его сторон.

0, то необходимо увеличить его на единицу. 2. Дано целое число А. Если значение А 3. Даны два действительных числа X и Y. Если XY, то вычислить произведение этих чисел, иначе их сумму. 4. Составить алгоритм, программу и блок схему для выражения: «

• 1. Дано целое число А. Если значение А 0, то необходимо увеличить его на единицу.
• 2. Дано целое число А. Если значение А
• 3. Даны два действительных числа X и Y. Если XY, то вычислить произведение этих чисел, иначе их сумму.
• 4. Составить алгоритм, программу и блок схему для выражения:

• 1. Написать алгоритм проверки условия: лежит ли данная точка с координатами (х,у) в первой четверти координатной плоскости.
• 2. Определить, является ли треугольник со сторонами a , b , c равнобедренным.
• 3. Определить, является ли треугольник со сторонами a , b , c равносторонним.
• 4. Найти сумму первых N натуральных чисел.
• 5. Проверить принадлежность числа х интервалу [ a , b ].

АЛГОРИТМЫ И СПОСОБЫ ИХ ОПИСАНИЯ

Методическая разработка комбинированного занятия

«Алгоритмы и способы их
описания»

дисциплина «Информатика и ИКТ»

Методическая разработка комбинированного
занятия

Тема. Алгоритмы и способы их описания

Учебные цели

После изучения данной
темы студент должен знать:

—      
понятие алгоритма
и способы их описания;

—      
подходы к
описанию алгоритмов в окружающей жизни.

После изучения данной
темы студент должен уметь:

—      
представлять
алгоритмы различными способами.

Воспитательные цели

Изучение данной темы
способствует воспитанию:

—      
формированию
способности адекватно оценивать ту или иную ситуацию.

В результате освоения
данной темы у студента должны формироваться следующие общие компетенции

ОК  2. Организовывать
собственную деятельность, выбирать типовые методы и способы выполнения
профессиональных задач, оценивать их выполнение и качество.

ОК 3. Принимать решения в
стандартных и нестандартных ситуациях и нести за них ответственность.

ОК 
4. Осуществлять поиск, анализ и оценку информации, необходимой для постановки и
решения профессиональных задач, профессионального и личностного развития.

Общее время занятия – 2 часа.

Оснащение занятия: компьютер и мультимедийный проектор.

Форма
организации лекции:
лекция подготовлена с элементами беседы с мультимедийной презентацией.

План проведения занятия

Рекомендуемая литература

Основные источники:

1.    
Плотникова, Н. Г. Информатика
и информационно-коммуникационные технологии (ИКТ) [Текст] : учеб. пособие
для СПО / Н. Г. Плотникова. — М. : РИОР [и др.], 2017. — 124 с. — Библиогр.: с.
123.

2.     
Сергеева, И. И. Информатика [Текст] : учеб. для сред. проф.
образования / И. И. Сергеева, А. А. Музалевская, Н. В. Тарасова. — 2-е изд.,
перераб. и доп. – М. : ФОРУМ [и др.], 2017. — 384 с. : ил.

3.    
Угринович,
Н. Д. Информатика и ИКТ. Профильный
уровень. Учебник для 10 класса
[Текст] : для общеобразоват.
учреждений общ. образования / Н. Д. Угринович. — М. : БИНОМ. Лаб. знаний, 2010.
— 387 с.

Дополнительные источники:

1.    
Акулов, О. А. Информатика: базовый
курс [Текст] : учеб. пособие для вузов, бакалавров, обучающихся по направлениям
552800, 654600 «Информатика и вычислительная техника» / О. А. Акулов, Н. В.
Медведев. – М.: Омега-Л, 2005. — 551 с.:
ил.

2.          
Есипов, А. С. Информатика [Текст]
: учебник по базовому курсу общеобразовательных учебных заведений / А. С.
Есипов. – СПб. : Наука и техника, 2001. –
384 с.: ил.

3.    
Лойко, В. И. Структуры и алгоритмы
обработки данных [Текст] : учеб. пособие для вузов / В.И. Лойко. – Краснодар :
КубГАУ, 2000. – 261 с.: ил.

4.    
Макарова, Н. В. Информатика
[Текст] : учебник / Н.В. Макарова [и др.] ; под ред. проф. Н. В. Макаровой. –
М. : Финансы и статистика, 2004. – 765
с.: ил.

5.    
Симонович, С. В. Информатика.
Базовый курс [Текст] : учебник для вузов / под ред. С. В. Симоновича – СПб. :
Питер, 2004. – 639 с.: ил.

6.    
Симонович, С.В. Специальная
информатика [Текст] :  учеб. пособие : университетский курс / С. В. Симонович,
Г. А. Евсеев, А. Г. Алексеев ; под ред. С. В. Симоновича. – М. : АСИ_ПРЕСС
Инфорком-пресс, 2005. – 479 с.: ил.

7.    
Степанов, А. Н. Информатика для
студентов гуманитарных специальностей [Текст] : учеб. пособие для вузов / А. Н.
Степанов–СПб. : Питер, 2002. – 608 с.:
ил.

Интернет-источники:

1. Институт
новых технологий [Электронный ресурс]. – Режим доступа: www.intschool.ru.
– Загл. с экрана.

2. Интернет
ресурсы по информатике [Электронный ресурс]. –
Режим доступа: www. info.net.edusite.ru/p17aa1.html. – Загл. с экрана.

3. Информатика
[Электронный ресурс] : газета. – Режим доступа: http://inf.1september.ru. – Загл. с экрана.

4. Информатика и
ИКТ: подготовка к ЕГЭ [Электронный ресурс] –Режим доступа: http://www.alleng.ru/d/comp/comp25.htm.

5. Коллекция
ЦОРов [Электронный ресурс]. – Режим доступа: http://school-collection.edu.ru. – Загл. с экрана.

6. Компьютерные
инструменты в образовании [Электронный ресурс] : журнал. –Режим доступа: http://www.ipo.spb.ru/journal. — Загл. с экрана.

7. Мир ПК
[Электронный ресурс] : журнал. – Режим доступа: http://www.osp.ru/pcworld. — Загл. с экрана.

8. Сайт цифровых
образовательных ресурсов [Электронный ресурс].
– Режим доступа: www.cor.home-edu.ru. – Загл. с экрана.

Тема «Алгоритмы
и способы их описания»

План комбинированного
занятия

1. Организационный этап.

2. Контроль исходного
уровня знаний..

3. Объяснение нового
материала.

3.1. Понятие алгоритма и
его исполнителя.

3.2. Основные свойства
алгоритма.

3.3. Способы описания
алгоритма.

3.4. Виды алгоритмов.

4. Проверка уровня
усвоения нового материала.

5. Подведение итогов и
задание на дом.

Конспект
занятия

1. Организационный этап.

Приветствие.
Преподаватель и студенты приветствуют друг друга. Определение отсутствующих
студентов. Организация внимания студентов.

2. Контроль исходного
уровня знаний.

Студентам задаются
вопросы по предыдущей теме:

— Что понимается под
моделированием?

— Каковы особенности
построения моделей в различных предметных областях?

— Каковы особенности
компьютерных моделей? Приведите примеры.

— Каковы особенности
информационных моделей? Приведите примеры.

Ответ оценивается
отметкой «5», если обучающийся:

• изложил материал грамотным языком в
определенной логической последовательности;

• показал умение иллюстрировать
теоретические положения конкретными примерами;

• отвечал самостоятельно без
наводящих вопросов;

• возможны одна-две неточности при
освещении вопросов, которые обучающийся исправил.

Ответ оценивается
отметкой «4», если он удовлетворяет в основном требованиям на оценку «5», но
при этом имеет один из недостатков:

• в изложении допущены небольшие
пробелы, не исказившие содержание ответа;

• допущены один-два недочета при
освещении основного содержания ответа, не исправленные самим обучаемым.

Отметка «3» ставится в
следующих случаях:

• неполно раскрыто содержание
материала, но показано общее понимание вопроса;

• имелись затруднения или допущены
ошибки в определении понятий и использовании терминологии, исправленные после
наводящих вопросов;

Отметка «2» ставится во
всех других случаях.

3. Объяснение нового
материала.

Цель занятия – выяснить, что такое алгоритм и алгоритмизация,
познакомиться с историей возникновения данного понятия, его свойствами,
исполнителем алгоритма и системой команд исполнителя, изучить виды алгоритмов,
а также выяснить, где в реальной жизни встречаемся с алгоритмами.

Запишем тему урока: «Алгоритмы и способы их описания». 

В своей жизни мы встречаемся с различными практическими задачами:
например, приготовление супа, решение уравнения, покупка продуктов и т.д.
Обычно мы выполняем привычные действия не задумываясь, механически. Значит, при
решении любой задачи человек выполняет некоторую последовательность действий.

3.1. Понятие алгоритма и
его исполнителя.

Слово алгоритм происходит от латинской формы латинского написания имени
великого узбекского математика и астронома IX в. Аль-Хорезми, который
сформулировал правила выполнения арифметических действий. Первоначально под
алгоритмами и понимали правила выполнения четырех арифметических действий над
многозначными числами. В дальнейшем это понятие стали использовать для
обозначения последовательности действий, приводящих к решению поставленной
задачи. Само слово «алгоритм» возникло в Европе после перевода на латынь
книги этого математика.

Под алгоритмом понимают понятное и точное предписание или указание
исполнителю совершить определенную последовательность действий, направленных на
достижение указанной цели или на решение поставленной задачи.

Каждый алгоритм строится в расчете на некоторого исполнителя. Для того
чтобы исполнитель мог решить задачу по заданному алгоритму, необходимо, чтобы
он был в состоянии понять и выполнить каждое действие, предписываемое командами
алгоритма.

Совокупность команд, которые могут быть выполнены исполнителем,
называется системой команд исполнителя.

3.2. Основные свойства алгоритма.

Каждый из нас постоянно встречается с множеством задач от самых простых
и хорошо известных до очень сложных. Для многих задач существуют определенные
правила (инструкции, предписания), объясняющие исполнителю, как решать данную
задачу. Эти правила человек может изучить заранее или сформулировать сам в
процессе решения задачи.

Каждое указание алгоритма предписывает исполнителю выполнить одно
конкретное законченное действие. Исполнитель не может перейти к выполнению
следующей операции, не закончив полностью выполнения предыдущей. Предписания
алгоритма надо выполнять последовательно одно за другим, в соответствии с
указанным порядком их записи. Выполнение всех предписаний гарантирует
правильное решение задачи.

Анализ примеров различных алгоритмов показывает, что запись алгоритма
распадается на отдельные указания исполнителю выполнить некоторое законченное
действие. Каждое такое указание называется командой. Команды алгоритма
выполняются одна за другой. После каждого шага исполнения алгоритма точно
известно, какая команда должна выполняться следующей.

Поочередное выполнение команд алгоритма за конечное число шагов приводит
к решению задачи, к достижению цели. Исполнение алгоритма должно закончиться за
обозримое или конечное число шагов.

Таким образом, выполняя алгоритм, исполнитель может не вникать в смысл
того, что он делает, и вместе с тем получать нужный результат. В таком случае
говорят, что исполнитель действует формально, т. е. отвлекается от содержания
поставленной задачи и только строго выполняет некоторые правила, инструкции.
Это положение и лежит в основе работы автоматических устройств, автоматизации
деятельности человека.

Запишем свойства алгоритма:

1. Конечность.
Каждое действие должно быть закончено исполнителем, прежде чем он перейдёт к
выполнению следующего.

2. Дискретность.
Предопределенный алгоритмом вычислительный процесс всегда можно расчленить как
на отдельные этапы, так и на элементарные операции.

3. Определенность.
Каждая команда должна точно определять действие и не допускать двусмысленности.

4. Точность.
Запись алгоритма должна быть такова, чтобы, выполнив одно действие, исполнитель
точно знал, какое выполнять следующим.

5. Понятность.
Исполнитель должен быть в состоянии выполнить алгоритм.

6. Формальность.
Исполнителю не нужно уметь решать задачу, он только должен уметь выполнять
команды.

7. Результативность.
Исполнение алгоритма всегда сводится к конечному числу действий и должно
приводить к определенному результату.

8. Массовость.
С помощью одного и того же алгоритма можно не один раз решать однотипные
задачи. Чем больше случаев может охватить алгоритм, тем больше его ценность.

3.3. Способы описания
алгоритма.

Словесное представление алгоритма рассчитано на исполнителя-человека.  В
научной литературе для описания действий используются специальные символы,
обозначения или сокращения. Графический способ представления алгоритма  – с
помощью геометрических фигур, для исполнителя-человека, а также как
подготовительный этап для реализации на компьютере. Этот способ считается
универсальным, ведь его понимают люди говорящие на разных языках и владеющие
разными языками программирования. Программа тоже является отображением
алгоритма,  но для исполнителя-компьютера.

Алгоритм можно записать следующими способами:

1. Словесно
– на естественном языке.

2. Структурно-стилизованно
– на формальном алгоритмическом языке псевдокода (ограниченного набора типовых
конструкций, представленных в понятном для разработчика алгоритма).

3. Графически
– в виде блок-схем.

4. Программно
– средствами какого-либо языка программирования.

В схеме алгоритма каждому типу действий (ввод исходных данных,
вычисление, проверка условия, управление циклом, вывод результатов, окончание)
соответствует своя геометрическая фигура — блок. Блоки
соединяются линиями со стрелками, указывающими последовательность
действий. Внутри блока записывается содержание соответствующего действия.
Совокупность блоков образует блок-схему алгоритма.

3.4. Виды алгоритмов.

По структуре выполнения алгоритмы делятся на три вида:

1. Линейные
— алгоритм, в котором все действия выполняются последовательно друг за другом и
только один раз.

2. Разветвляющиеся
– пользователю предоставляется выбор направления продолжения действий по итогам
проверки заданного условия.

3. Циклические
– содержат указания на многократное повторение отдельных действий.

4. Проверка уровня
усвоения нового материала.

Является ли алгоритм моделью?

Кто будет исполнителем алгоритма внутривенного введения лекарства?

Вы работаете в текстовом редакторе. Кто исполнитель ваших указаний?

Приведите примеры словесного, структурно-стилизованного и программного способа
описания алгоритма.

Ответ оценивается
отметкой «5», если обучающийся:

• изложил материал грамотным языком в
определенной логической последовательности;

• показал умение иллюстрировать
теоретические положения конкретными примерами;

• отвечал самостоятельно без
наводящих вопросов;

• возможны одна-две неточности при
освещении вопросов, которые обучающийся исправил.

Ответ оценивается
отметкой «4», если он удовлетворяет в основном требованиям на оценку «5», но
при этом имеет один из недостатков:

• в изложении допущены небольшие
пробелы, не исказившие содержание ответа;

• допущены один-два недочета при
освещении основного содержания ответа, не исправленные самим обучаемым.

Отметка «3» ставится в
следующих случаях:

• неполно раскрыто содержание
материала, но показано общее понимание вопроса;

• имелись затруднения или допущены
ошибки в определении понятий и использовании терминологии, исправленные после
наводящих вопросов;

Отметка «2» ставится во
всех других случаях.

5. Подведение итогов и
задание на дом.

1. Поработать с конспектом занятия: выучить понятие алгоритма, его
свойства, элементы блок-схемы и виды алгоритмов.

2. К лабораторно-практическому занятию составить словесный алгоритм
любой национальной сказки.

Скачано с www.znanio.ru

Способы описания алгоритмов | Студентик.РФ

Существуют следующие способы описания (представления) алгоритмов:

1. словесное описание;
2. описание алгоритма с помощью   математических  формул;
3. графическое описание алгоритма в виде блок-схемы;
4. описание алгоритма с помощью псевдокода;
5. комбинированный способ изображения алгоритма с   использованием словесного, графического и др. способов.

Словесное описание алгоритма представляет собой описание структуры алгоритма на естественном языке. Например, к приборам бытовой техники, как правило, прилагается инструкция по эксплуатации, т.е. словесное описание алгоритма, в соответствии с которым данный прибор должен использоваться.

Графическое описание алгоритма в виде блок-схемы – это описание структуры алгоритма с помощью геометрических фигур с линиями связи.

Блок схема алгоритма – это графическое представление метода решения задачи, в котором используются специальные символы для отображения операций.

Символы, из которых состоит блок-схема алгоритма, определяет ГОСТ 19.701-90. Этот ГОСТ соответствует международному стандарту оформления алгоритмов, поэтому блок-схемы алгоритмов, оформленные согласно ГОСТ 19.701-90, в разных странах понимаются однозначно.

Псевдокод – описание структуры алгоритма на естественном, но частично формализованном языке. В псевдокоде используются некоторые формальные конструкции и общепринятая математическая символика. Строгих синтаксических правил для записи псевдокода не предусмотрено.

Рассмотрим простейший пример. Пусть необходимо описать алгоритм вывода на экран монитора наибольшего значения из двух чисел.

Рисунок 1 — Пример описания алгоритма в виде блок-схемы

Описание этого же алгоритма на псевдокоде:

1. Начало
2. Ввод чисел: Z, X
3. Если Z > X то Вывод Z
4. Иначе вывод Х
5. Конец

Каждый из перечисленных способов изображения алгоритмов имеет и достоинства и недостатки. Например, словесный способ отличается многословностью и отсутствием наглядности, но дает возможность лучше описать отдельные операции. Графический способ более наглядный, но часто возникает необходимость описать некоторые операции в словесной форме. Поэтому при разработке сложных алгоритмов лучше использовать комбинированный способ.

Техкарта урока информатики по теме «Алгоритмы и способы их описания» | План-конспект урока на тему:

Средства описания алгоритмов — Информатика, информационные технологии

Алгоритм моделирует решение задачи в виде точно определенной последовательности действий для некоторого исполнителя по преобразованию исходных данных в результирующие.

Для его описания используется алгоритмический язык – набор символов и правил образования и истолкования конструкций из этих символов для записи алгоритмов.

Основными изобразительными средствами алгоритмов являются следующие способы их записи:

— словесный;

— формульно-словесный;

— графический;

— псевдокод;

— табличный;

— операторный.

Словесный способ предполагает словесное (без формул и таблиц) описание алгоритма. Этим способом можно описывать алгоритмы с любой степенью детализации.

При этом способе отсутствует наглядность вычислительного процесса, т.к. нет достаточной формализации.

На рисунке 3.1 приведен пример словесной записи алгоритма. Пусть задан массив чисел. Требуется проверить, все ли числа принадлежат заданному интервалу. Интервал задается границами А и В.

Рисунок 3.1. Пример словесной записи алгоритма

Никаких правил составления словесного описания не существует. Запись алгоритма осуществляется в произвольной форме на естественном, например, русском языке. Этот способ описания не имеет широкого распространения, так как допускает неоднозначность толкования при описании некоторых действий.

Формульно-словесный способ более компактный. Он предполагает задание инструкций с использованием математических символов и выражений в сочетании со словесными пояснениями.

Например, требуется написать алгоритм вычисления площади треугольника по трем сторонам (рисунок 3.2).

Рисунок 3.2. Пример формульно-словесной записи алгоритма

При использовании этого способа может быть достигнута любая степень детализации, более наглядно, но не строго формально.

Графический способ получил наибольшее распространение. В этом способе алгоритм представляется в виде схемы, состоящей из элементов символов, отражающих отдельные операции технологического процесса обработки данных и отдельные вычислительные операции.

Каждый этап процесса переработки данных представляется в виде геометрических фигур (блоков), имеющих определенную конфигурацию в зависимости от характера выполняемых операций (таблица 3.1).

Таблица 3.1 Основные конструкции, применяемые для построения блок-схем

Алгоритмы, представленные графическими средствами, получили название визуальные алгоритмы.

Общими правилами при проектировании визуальных алгоритмов являются следующие:

— В начале алгоритма должны быть блоки ввода значений входных данных.

— После ввода значений входных данных могут следовать блоки обработки и блоки условия.

— В конце алгоритма должны располагаться блоки вывода значений выходных данных.

— В алгоритме должен быть только один блок начала и один блок окончания.

— Связи между блоками указываются направленными или ненаправленными линиями.

Псевдокод позволяет формально изображать логику программы, не заботясь при этом о синтаксических особенностях конкретного языка программирования. Обычно представляет собой смесь операторов языка программирования и естественного языка. Является средством представления логики программы, которое можно применять вместо блок-схемы (рисунок 3.3).

Рисунок 3.3. Запись алгоритма в виде псевдокода

Строгих синтаксических правил для записи псевдокода не существует, Это облегчает запись алгоритма при проектировании и позволяет описать алгоритм, используя любой набор команд. Однако в псевдокоде обычно используются некоторые конструкции, присущие формальным языкам, что облегчает переход от псевдокода к записи алгоритма на языке программирования. Единого или формального определения псевдокода не существует, поэтому возможны различные псевдокоды, отличающиеся набором используемых слон и конструкций.

Таблицы значений представляют алгоритм неявно, как некоторое преобразование конкретных исходных данных в выходные. Табличный способ описания алгоритмов может быть с успехом применен для проверки правильности функционирования разработанного алгоритма на конкретных тестовых наборах входных данных, которые вместе с результатами выполнения алгоритма фиксируются в таблицах трассировки. Данный способ носит, в основном, вспомогательный характер.

Операторный способ предполагает представление алгоритма в виде последовательности операторов. Возможность рассматривать дискретный алгоритм, являющийся совокупностью элементарных предписаний (инструкций), как совокупность элементарных операторов, следует из того, что каждое элементарное предписание можно считать оператором. Для описания элементарных операторов вводятся обозначения, определяемые языком программирования.

Таким образом, все способы представления алгоритмов можно считать взаимодополняющими друг друга. Например, на этапе проектирования алгоритмов наилучшим способом является графическое представление, на этапе проверки алгоритма — табличное описание, на этапе применения — запись в виде программы.

Статьи к прочтению:

Такое описание Ада вы услышите впервые | Умар аль-Банна

Похожие статьи:

• Способы описания алгоритмов.

  Для записи алгоритмов используют различные способы в зависимости от предназначения алгоритма. Рассмотрим следующие способы описания алгоритма:…

• Описание алгоритмов с помощью блок-схем.

  Для разработки структуры программы удобнее пользоваться записью алгоритма в виде блок-схемы (в англоязычной литературе используется термин flow-chart)….

Лабораторная работа. Составление блок-схем алгоритмов.

ЗАДАЧНИК по программированию

Воронежский государственный педагогический университет Кафедра информатики и методики преподавания математик В.А. ЧУЛЮКОВ ЗАДАЧНИК по программированию Воронеж — 000 Содержание ОПЕРАТОР ПРИСВАИВАНИЯ…5

Подробнее

Урок 4. Операторы цикла

Урок 4. Операторы цикла Очень часто при составлении алгоритмов некоторую последовательность команд приходится выполнять многократно. Для решения таких задач применяют циклический алгоритм. В языке КуМир

Подробнее

ОСНОВЫ АЛГОРИТМИЗАЦИИ И ПРОГРАММИРОВАНИЕ

Министерство образования и науки Российской Федерации Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего профессионального образования «Владимирский государственный университет имени

Подробнее

Дисциплина «Основы программирования»

Дисциплина «Основы программирования» Требования к оформлению контрольной работы Контрольная работа оформляется на листах формата А4 с одной стороны в рукописном виде или электронном виде. Все листы обязательно

Подробнее

Оглавление. Алгоритмизация

Оглавление Оглавление…1 Алгоритмизация…1 Понятие алгоритма…1 Основные типы алгоритмов… Контрольные вопросы…10 Алгоритмизация Цель: Ознакомить студентов с основами алгоритмизации. Учебные вопросы:

Подробнее

Тема урока. сентябрьоктябрь

Экстернатная форма обучения Тематическое планирование уроков информатики и ИКТ в 9 классе При составлении календарно-тематического планирования использовались: учебник «Информатика и ИКТ 9» автора Н.Д.

Подробнее

Задачи повышенной сложности… 19

Содержание Предисловие… 5 Глава 1. Вывод информации на экран… 6 Глава 2. Вычисления по формулам… 9 Глава 3. Целочисленная арифметика… 14 Задачи повышенной сложности… 19 Глава 4. Варианты действий

Подробнее

Основы программирования

Основы программирования Выбор варианта задания Номер варианта задания соответствует порядковому номеру студента в группе. Если порядковый номер больше, чем количество вариантов, нумерацию считать циклической.

Подробнее

Все прототипы заданий В3

1. Прототип задания B3 ( 27543) Найдите площадь треугольника, изображенного на клетчатой бумаге с размером клетки 1 см 1 Все прототипы заданий В3 2. Прототип задания B3 ( 27544) Найдите площадь треугольника,

Подробнее

Индивидуальные варианты Вариант 2

Одномерные массивы Общее задание Вариант 1 1. Дан массив из 12 целых чисел. Найти сумму элементов 2. Дан массив из 12 целых чисел. Найти количество четных элементов 3. Дан массив из 12 целых чисел. Найти

Подробнее

Алгоритмизация и программирование

Алгоритмизация и программирование Алгоритм понятное и точное указание исполнителю совершить последовательность действий, направленных на решение поставленной задачи. Исполнитель это тот объект (или субъект),

Подробнее

Введение в программирование

Введение в программирование Цели семинара:. Научиться стоить алгоритмы, содержащие ветвление и зацикливание.. Потренироваться писать программы с операторами if, switch while, do while и for. 3. Научиться

Подробнее

Алгоритм и его свойства

Алгоритм и его свойства Алгоритм понятное и точное предписание исполнителю выполнить конечную последовательность действий, приводящую от исходных данных к конечному результату. Для разработки алгоритма

Подробнее

Введение в программирование

РОССИЙСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ ДРУЖБЫ НАРОДОВ ИНСТИТУТ ФИЗИЧЕСКИХ ИССЛЕДОВАНИЙ И ТЕХНОЛОГИЙ Методические указания. Выполненное домашнее задание должно содержать текст задания, блок-схему программы, листинг исполняемого

Подробнее

Алгоритмизация. Программное обеспечение

Алгоритмизация Программное обеспечение Системное ПО Прикладное ПО Системы программы для управления работой компьютера, объединения различных устройств вычислительной техники в единую вычислительную систему

Подробнее

Изучение условного оператора IF.

Изучение условного оператора IF. Данная тема является одним из трех китов, на которых стоит программирование на языке Pascal. Без ее изучения невозможно дальнейшее программирование. Она помогает при решении

Подробнее

Решение задач (11 класс)

Критерии определения победителей (призеров) олимпиады 11 класс: — за I место не менее 16 баллов; — за II место не менее 1 баллов; — за III место не менее 9 баллов. 10 класс: — за I место не менее 15 баллов;

Подробнее

Основы алгоритмизации

Основы алгоритмизации Этапы решения задачи. Под решением конкретной задачи понимают не только определение результатов с помощью ЭВМ, а также всю подготовительную работу, которую необходимо выполнить для

Подробнее

ОСНОВНЫЕ АЛГОРИТМИЧЕСКИЕ КОНСТРУКЦИИ

ОСНОВНЫЕ АЛГОРИТМИЧЕСКИЕ КОНСТРУКЦИИ ЭТАПЫ РЕШЕНИЯ ЗАДАЧ НА ЭВМ : постановка задачи; математическое описание задачи; выбор и обоснование метода решения; алгоритмизация вычислительного процесса; составление

Подробнее

Допуск Выполнение Отчет

Л. Р. «Разветвляющиеся вычислительные процессы» Студент Иванов И. И. Группа ХХ-999 Дата дд.мм.гг Допуск Выполнение Отчет Условие задачи 1 Ввести число x, выяснить что больше: целая часть числа x, или его

Подробнее

Все прототипы заданий В года

1. Прототип задания B5 ( 27450) Найдите тангенс угла AOB. Все прототипы заданий В5 2014 года 2. Прототип задания B5 ( 27456) Найдите тангенс угла AOB. 7. Прототип задания B5 ( 27547) Найдите площадь треугольника,

Подробнее

Основы программирования

МИНИСТЕРСТВО ОБРАЗОВАНИЯ И НАУКИ РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ ВОЛЖСКИЙ ПОЛИТЕХНИЧЕСКИЙ ИНСТИТУТ (ФИЛИАЛ) ФЕДЕРАЛЬНОГО ГОСУДАРСТВЕННОГО БЮДЖЕТНОГО ОБРАЗОВАТЕЛЬНОГО УЧРЕЖДЕНИЯ ВЫСШЕГО ОБРАЗОВАНИЯ «ВОЛГОГРАДСКИЙ

Подробнее

Моделирование сложных систем

Моделирование сложных систем

По материалам Rocha, Luis M. [1999]. BITS: Новости компьютеров и связи . Отдел вычислений, информации и коммуникаций. Лос-Аламосская национальная лаборатория. Ноябрь 1999 г.

1. Что такое сложные системы?

«Система, состоящая из (обычно большого) количества (обычно сильно) взаимодействующих сущностей, процессов или агентов, понимание которых требует разработки или использования новых научных инструментов, нелинейных моделей, находящихся вне равновесия. описания и компьютерное моделирование .»[Журнал» Достижения в сложных системах «]

«Система, которую можно проанализировать на множество компонентов, имеющих относительно много связей между ними, так что поведение каждого компонента зависит от поведения других. [Герберт Саймон]»

«Система, которая включает в себя множество взаимодействующих агентов, совокупное поведение которых необходимо понять. Такая совокупная активность является нелинейной, поэтому ее нельзя просто вывести из суммирования поведения отдельных компонентов.»[Джером Сингер]

Сложная система — это любая система с большим количеством взаимодействующих компонентов (агентов,
процессы и т. д.), совокупная активность которых нелинейна (не выводится из суммирования
активности отдельных компонентов) и обычно демонстрирует иерархическую самоорганизацию под
селективное давление. Это определение применимо к системам из широкого круга научных дисциплин.
Действительно, науки о сложности обязательно основаны на междисциплинарных исследованиях.Нет
Удивительно, но сердцем этой области исследований является Институт Санта-Фе в Санта-Фе, Нью-Мексико, который
изначально была основана исследователями из Лос-Аламосской национальной лаборатории, такими как Джордж А.
Коуэн, почетный старший научный сотрудник LANL. Фактически, LANL произвел или привлек многих
исследователи, связанные с этим центром и областью исследований: Николас Метрополис, Крис Лэнгтон,
Стефани Форрест, Алан Лапедес, Стин Рассмуссен, Алан Перельсон, Ханс Фрауэнфельдер и др.
другие.Однако это исследование возникло не недавно и не здесь; это прямой потомок
Движения в области кибернетики и системных исследований, начатые в 1940-х годах такими людьми, как Норберт
Винер, Уоррен Маккалох, Маргарет Мид, Росс Эшби, Джон фон Нойман, Хайнц фон Ферстер,
и другие ⁽¹⁾ .

Практически все интересные процессы в природе сильно связаны между собой. Однако во многих системах мы
может выделить набор фундаментальных строительных блоков, которые нелинейно взаимодействуют с образованием сложных
структуры или функции с идентичностью, требующей большего количества пояснительных устройств, чем те, которые используются для
объясните строительные блоки.Этот процесс возникновения потребности в новых, дополнительных, режимах
описания называется иерархической самоорганизацией, и системы, которые соблюдают эту характеристику
определены как комплекс ⁽²⁾ . Примерами таких систем являются генные сети, управляющие
процессы развития, иммунные сети, сохраняющие идентичность организмов, социальное насекомое
колонии, нейронные сети в мозгу, которые производят интеллект и сознание, экологические
сети, социальные сети, состоящие из транспортных, коммунальных и телекоммуникационных систем, а также
а также экономия.

Область исследования моделирования сложных систем в Группе моделирования, алгоритмов и информатики (CCS-3)
занимается фундаментальными и прикладными исследованиями моделирования и анализа сложных систем, а также разработкой
приложений для понимания и управления такими системами. Наше внимание сосредоточено на изучении сетей и мультиагентных систем, таких как социальные, интеллектуальные и биологические. В настоящее время нашими главными областями применения являются вычислительная биология с текущими проектами в сетях генов и белков, а также сетевое и многоагентное моделирование с текущими проектами в системах рекомендаций для Интернета и электронных библиотек, а также в области обнаружения знаний в сетях социальных сетей. такие агенты, как террористические сети.Некоторые из этих исследований описаны ниже.

2 Вычислительная биология и биоинформатика

Биологические регуляторные механизмы, включая экспрессию генов, по своей природе являются сложными системами, поскольку
определено выше. Как таковые, их нельзя понять путем простой идентификации компонентов, продуктов,
ансамбли и связи. Поэтому мы хотим пополнить избыток гена и белка.
информация о последовательности теперь доступна, с информационными и развивающими средствами для моделирования и
понимать эволюционные системы.Это включает в себя понимание представления и коммуникации
информации в живых системах, прогнозирование функции белка на основе последовательности гена, структуры и даже текстовой информации,
обнаружение взаимодействий в сетях регуляции генов и компьютерное моделирование редактирования РНК.
Мы также рассматриваем алгоритмические последствия биологических проблем, например, при разработке
эффективных процедур секвенирования ДНК и создания пулов.

Наряду с проектами по секвенированию генов мы теперь сталкиваемся с проблемой картирования молекулярного
идентичность из различных источников информации, таких как экспрессия генов, последовательность белков и структурные данные.В случае экспрессии генов мы можем анализировать измерения на зеркальном массиве. Такой массив содержит интенсивности выражений
различные гены в клетке при определенных экспериментальных условиях. Мы также можем построить матрицу
такие массивы под разными
условия, например стадии заражения. Эти матрицы содержат огромное количество
количество информации о сложных взаимодействиях между генами и, в конечном итоге, характеризует поведение клетки.

Чтобы обнаружить эти модели взаимодействия, мы используем алгоритмы распознавания образов.
специально разработан для решения этой проблемы.Мы используем методы интеллектуального анализа данных, такие как Association
Правила, нечеткая кластеризация и разложение по сингулярным значениям. Мы также начали понимать характеристики регуляторных цепей генов, которые можно идентифицировать по данным микрочипов.

В связи с этим исследованием мы также изучаем комбинаторную оптимизацию в биологии. Этот
исследования посвящены теоретическим и практическим аспектам проблем оптимизации, возникающих в
биологически мотивированная установка.Основные усилия включают алгоритмы для оптимизации секвенирования ДНК.
процесс и объединение проектов для максимально эффективного группового тестирования. Подробности также на нашем сайте.

3 Моделирование сети и мультиагентности

Термин «агент» сегодня используется для обозначения чего-либо между простой подпрограммой и сознательной сущностью.
Существуют «вспомогательные» агенты для веб-поиска и обслуживания компьютеров, роботы-агенты, в которые можно рискнуть.
негостеприимная среда, агенты в экономике и т. д.Интуитивно, чтобы объект назывался
агент должен обладать некоторой степенью автономии, то есть он должен быть в некотором смысле различимым
из своего окружения какой-то пространственной, временной или функциональной границей. Он должен обладать
своего рода идентичность, которую можно идентифицировать в своей среде. Чтобы сделать определение агента полезным,
мы часто также требуем, чтобы агенты имели некоторую автономию действий, чтобы они могли участвовать в
задачи в среде без прямого внешнего контроля.

Традиционно агентно-ориентированные модели (ABM) основываются на примерах явлений из биологии, таких как
социальные насекомые и иммунная система. Эти системы представляют собой распределенные коллекции взаимодействующих сущностей.
(агенты), которые функционируют без «лидера». От простых агентов, которые взаимодействуют локально по простым правилам
поведения, просто адекватно реагируя на сигналы окружающей среды, и не обязательно стремясь к
общая цель, мы наблюдаем синергию, которая приводит к более высокоуровневому целому с гораздо более сложными
поведение, чем компоненты агентов, e.грамм. колонии насекомых и иммунные реакции. Поле
Искусственная жизнь (AL) [Langton, 1989] построила ряд моделей, основанных на простых правилах агентов.
способные производить идентичность более высокого уровня, такую ​​как стайное поведение птиц, которые были
называется Swarms ⁽³⁾ или ABM. В этих моделях агенты обычно описываются определяемыми состоянием
автоматы: то есть они функционируют путем реакции на ввод и представляют состояние с использованием некоторого итеративного отображения
в пространстве состояний. Такая ABM может использоваться, например, для моделирования массово-параллельных вычислений.
систем, исследовательский интерес нескольких членов нашей команды.

Однако в последние годы стало ясно, что моделирование некоторых явлений, в частности,
экологические и социальные явления, требуются агенты, поведение которых не просто диктуется местными,
определяемое государством взаимодействие. В обществе, наделенном языками и гиперссылками на информацию
каналов, что, в свою очередь, влияет на экологию планеты, агенты имеют доступ и полагаются на накопленные
знания, которые избегают локальных ограничений (посредством коммуникации) и хранятся на носителях за пределами
сам агент и его состояние.Действительно, многие, если не большинство исследователей искусственного интеллекта (ИИ),
Когнитивная наука и психология пришли к выводу, что интеллект — это не только
автономная характеристика агентов, но сильно зависит от социальных, языковых и организационных
знание, которое существует за пределами отдельных агентов. Такие агенты часто известны как расположенные [Clark,
1997] или семиотических [Rocha, 1999] агентов. Также было показано, что моделирование агентов, основанное на
на основе общих социальных знаний, может более эффективно моделировать социальный выбор [Richards, et al, 1998].

Поскольку большинство наших исследовательских проектов связано с моделированием социальных сетей, мы заинтересованы в изучении того, как агенты торгуют и используют знания при принятии решений. Мы особенно заинтересованы в изучении структуры социальных сетей, которые возникают из агентов, которые обмениваются знаниями, а также динамики тенденций, наблюдаемых в таких мультиагентных системах. Мы также используем существующие сети документов (например, WWW и базы данных с научными публикациями), чтобы обнаружить динамику знаний в сообществах пользователей.Мы разработали методы для прогнозирования тенденций и выявления скрытых ассоциаций между агентами, документами или ключевыми терминами. Скрытые ассоциации — это ассоциации (скажем, между агентами), которых не было, но которые явно подразумеваются косвенными сетевыми соединениями, и, таким образом, имеют высокую вероятность возникновения в будущем. Эта методология использовалась в системе рекомендаций для портала MyLibray в Лос-Аламосе и для изучения террористических сетей в проектах Homeland Defense.

4 Использование других метафор из природы

Наша команда занимается и другими исследованиями, связанными с изучением метафор из природы, в частности
в области адаптивных вычислений и оптимизации.Ключевое понятие сложных систем —
многие простые процессы под давлением отбора, синергетически взаимодействующие для получения желаемых
глобальное поведение, может успешно применяться к различным проблемам. В области оптимизации мы
разрабатывают эвристические алгоритмы, вдохновленные неравновесными физическими процессами. В
разработка методов неравновесной оптимизации, вероятно, приведет к следующему поколению
универсальные алгоритмы — предназначены, как и имитация отжига, для широкого применения.Мы ожидаем
что этот анализ приведет нас к новому пониманию роли критичности в комбинаторной
оптимизация, а также более глубокое (и более прикладное) понимание вычислительной сложности.

Точно так же мы разрабатываем биологически мотивированные проекты для адаптивного управления знаниями.
Распределенные конструкции, основанные на метафорах иммунной системы и других аспектах биологических
системы могут значительно улучшить поиск существующей информации и управление знаниями в сетевых
информационные ресурсы.Мы разработали систему рекомендаций для Исследовательской библиотеки LANL, которая позволяет
различные базы данных для изучения новых и адаптации существующих ключевых слов к категориям, признанным
различные сообщества, использующие алгоритмы, вдохновленные биологической и культурной эволюцией.

Для получения более подробной информации о наших исследованиях, пожалуйста, обратитесь к нашим проектам, компетенциям и списку исследований на этом веб-сайте.

Список литературы

Кариани, Питер [1992].«Возникновение и искусственная жизнь». В: Искусственная жизнь II . К. Лэнгтон, К. Тейлор, Дж. Д. Фармер и
С. Расмуссен (ред.). Серия SFI в науках о сложности. Аддисон-Уэсли, стр. 775-797.

Кларк, Энди [1997]. Быть там: снова объединить мозг, тело и мир. MIT Press.

Клир, Джордж Дж. [1991]. Аспекты системной науки. Plenum Press.

Langton, C.G. [1989]. «Искусственная жизнь.»В: Искусственная жизнь . К. Лэнгтон (редактор). Аддисон-Уэсли.

Патти, Ховард Х. [1978] «Принцип взаимодополняемости в биологических и социальных структурах». Журнал социальных и
Биологические структуры. об. 1. С. 191-200.

Ричардс Д., Б.Д. Маккей и У. А. Ричардс [1998]. «Коллективный выбор и взаимные структуры знания».
Достижения в сложных системах. об. 1. С. 221-236.

Роча, Луис М.[1999]. «Синтаксическая автономия: или почему нет автономии без символов и как самоорганизация
системы могут развить их «. Нью-Йоркская академия наук . In Press.

Роберт Розен [1993] «Новый взгляд на бионику». В: Машина как метафора и инструмент . Х. Хакен, А. Карлквист, У.
Сведин (ред.). Springer-Verlag, стр. 87-100.

Сноски

1. Для получения более подробной информации о кибернетике и системных исследованиях, пожалуйста, обратитесь к Klir [1991] или
веб-страницы проекта Principia Cybernetica.

2. Иерархическая самоорганизация и возникновение подробно обсуждались
Патти [1978], Розен [1993] и Кариани [1992].

3. Это исследование привело к разработке языка моделирования на основе агентов, называемого
Swarm, который мы используем в нескольких наших проектах.

Патологическая информатика — Американский колледж ветеринарных патологов

Терминология патологической информатики Ссылка

25 апреля 2020 г.

Указание положения и / или очертания структур или объектов на цифровых изображениях, обычно создаваемых людьми с помощью компьютерной мыши или планшета. Аннотации могут иметь связанные метки и другие возможные метаданные. Аннотации могут быть созданы вручную или созданы с помощью инструментов алгоритмов (Abels et al.2019).

Раздел информатики, связанный с моделированием интеллектуального поведения компьютеров (Abels et al. 2019).

Характеристика / переменная / связь, которая может использоваться для описания некоторого аспекта экземпляра.

Вероятностная графическая модель темы / проблемы, которая может использовать байесовские вычисления для вывода вероятностных состояний узлов в модели.

Практика использования сети удаленных датчиков, размещенных в Интернете, для хранения, управления и обработки данных, а не локального сервера или персонального компьютера (Abels et al.2019).

Дисциплина на стыке анализа цифровых изображений, биомаркеров, протеомики, геномики, оценки результатов и т. Д.(«Большие данные»), для обработки / анализа которых требуются алгоритмы или методы статистического моделирования (например, закономерности, взаимосвязи). Раздел патологии, включающий компьютерный анализ широкого спектра методов анализа образцов пациентов для изучения болезней. Извлечение информации из оцифрованных изображений патологии в сочетании с соответствующими метаданными, обычно с использованием методов искусственного интеллекта, таких как глубокое обучение (Abels et al.2019).

Тип глубокой нейронной сети, специально разработанный для изображений.Он использует ядро ​​или фильтр для свертки изображения, что приводит к функциям, полезным для различения изображений (Abels et al., 2019).

Компьютерная программа, которая помогает пользователю принимать медицинские решения, используя соответствующие данные пациента в различных типах алгоритмов (основанных на правилах, логических, вероятностных, иерархических, реляционных и т. Д.). Также называется компьютерной диагностикой.

Алгоритм обучения, который строит точки ветвления решений в наборе данных, которые сортируют классификацию экземпляра дела по категории результата или классификации.

Подмножество машинного обучения, состоящее из алгоритмов, которые позволяют программному обеспечению самообучаться для выполнения задач, подвергая многослойные искусственные нейронные сети доступу к огромным объемам данных. Данные поступают на входные уровни и последовательно обрабатываются в иерархическом порядке с возрастающей сложностью на каждом уровне, смоделированной по образцу иерархической организации в мозгу. Функции оптимизации итеративно обучаются для формирования функций обработки слоев и связей между ними (Abels et al.2019).

DICOM® (Цифровая визуализация и связь в медицине) — это международный стандарт для передачи, хранения, извлечения, печати, обработки и отображения информации о медицинских изображениях.

Общий термин, который охватывает инструменты и системы для оцифровки слайдов патологии и связанных метаданных, их хранения, просмотра, анализа и вспомогательной инфраструктуры (Abels et al., 2019).

Преобразование непрерывных данных путем «объединения их в дискретные значения», как того требуют некоторые алгоритмы машинного обучения.

Используется для описания связанных частей данных, которые могут быть выражены в реляционной базе данных, как определено некой «сущностью», «атрибутом» и «значением» атрибута.

Отдельный фрагмент данных или некоторый экземпляр.

Доля ложных срабатываний — это количество ложных срабатываний (FP), деленное на общее количество отрицательных результатов.

Ложно-положительный результат = [FP / (FP + TN)] x100

Практический стандарт, который используется для получения «достоверной информации».Золотой стандарт не всегда может быть совершенно правильным, но в целом считается наилучшим приближением (Abels et al.2019).

Применение аналитических инструментов и алгоритмов к оцифрованным (микроскопическим) изображениям для характеристики характеристик и получения количественных результатов. Метод извлечения обычно поддающейся количественной оценке информации из изображений (Abels et al., 2019).

Междисциплинарное исследование того, как данные собираются, хранятся, извлекаются, анализируются и представляются таким образом, чтобы преобразовать данные в информацию для улучшения результатов в отношении здоровья.

Обычно одно событие или элемент в наборе данных.

Ветвь искусственного интеллекта, в которой компьютерное программное обеспечение учится выполнять задачу, получая репрезентативные данные. Включает алгоритмы, которые позволяют компьютерам определять и «изучать» закономерности из больших объемов данных, без явного программирования / указания на поиск конкретных функций. Приложения включают анализ изображений и вычислительную патологию (Abels et al., 2019).

В контексте цифровой патологии термин метаданные описывает описательные данные, связанные с индивидуумом, образцами или слайдом.Они включают информацию о получении изображения, демографические данные пациента, аннотацию или классификацию патологоанатома или данные о результатах лечения. Обычно метаданные — это записи, которые позволяют выполнять поиск в базах данных. Сверхсложные, большие данные, связанные с несколькими временными точками, такие как данные продольного изображения (например, радиология) или геномные данные, обычно не классифицируются как «метаданные».

Обычно термины или концепции в графической модели, где может быть определено какое-то решение или вероятностное состояние.

Набор понятий и категорий в предметной области или домене, который показывает их свойства и отношения между ними.

Патологическая информатика удобно определять как изучение и управление патологической информацией, информационными системами и процессами (или рабочими процессами) (Lee et al. 2013).

Аналитика поиска информации, определяемая как {Precision = [TP / (TP + FP)] x100}.

Аналитика поиска информации, которая совпадает с истинно положительной частотой в медицинской области {Recall = [TP / (TP + FN)] x100}.

Метод электронного хранения связанных частей (строк) данных в различных таблицах базы данных, который помогает минимизировать требования к пространству для хранения и облегчает эффективный поиск и повторную сборку данных без изменения порядка таблиц.

Подобно сематической сети, но отношения обычно имеют причинный характер.

Представление знаний в предметной области, выраженное совокупностью отношений, используемых для определения ее терминологии.

Машинное обучение с учителем используется для обучения модели прогнозированию результата или классификации набора данных на основе метки, связанной с точкой данных (т. Е. Наземных истин). Пример контролируемого машинного обучения включает разработку классификаторов для различения доброкачественных и злокачественных областей на основе ручных аннотаций (Abels et al.2019).

Определенная номенклатура для области исследования.

Набор данных, связанных с отклоненными результатами, используемый для обучения алгоритмов контролируемого машинного обучения.

Частота истинных положительных результатов — это истинные положительные результаты (TP), деленные на общее количество положительных результатов.

Частота истинных положительных результатов = [TP / (TP + FN)] x100

Неконтролируемое машинное обучение направлено на выявление естественных делений в наборе данных без необходимости в достоверной информации, часто с использованием таких методов, как кластерный анализ или сопоставление с образцом. Примеры неконтролируемого машинного обучения включают идентификацию изображений со схожими атрибутами или кластеризацию опухолей по подтипам (Abels et al.2019).

Просмотр цифровых тканей или образцов с помощью компьютера и монитора вместо традиционного микроскопа (также называемый «телепатологией» в диагностических условиях).

Цифровое представление всего гистопатологического предметного стекла, оцифрованное с разрешением микроскопа. Эти целые сканированные слайды обычно производятся с использованием слайд-сканеров и просматриваются с помощью программного обеспечения для просмотра слайдов, имитирующего традиционную микроскопию.

Ссылки:

oОпределения вычислительной патологии, передовой опыт и рекомендации для нормативных указаний: официальный документ от Digital Pathology Association.J Pathol 2019; 249: 286-294.

· Введение в анализ цифровых изображений при визуализации всего слайда: официальный документ от Digital Pathology Association. J Path Inform 2019; 10: 9.

· https://medicine.yale.edu/pathology/research/informatics

· https://www.amia.org/fact-sheets/what-informatics

· Кунчев Р. и Янтович Б. 2013. Достижения в интеллектуальном анализе медицинских данных и системах поддержки принятия решений. Springer, Гейдельберг; Нью-Йорк.

· Shortliffe, E.H. и Чимино, Дж. Дж., 2006. Биомедицинская информатика: компьютерные приложения в здравоохранении и биомедицине, 3-е изд. Спрингер, Нью-Йорк, штат Нью-Йорк.

· Shortliffe, E.H., 2001. Медицинская информатика: компьютерные приложения в здравоохранении и биомедицине, 2-е изд. Спрингер, Нью-Йорк.

· Sinard JH, ed. Практическая патология информатики. Нью-Йорк, штат Нью-Йорк: Springer Science + Business Media, Inc .; 2006.

Улучшенный анализ тональности на основе лексики для аналитики социальных сетей | Security Informatics

Применение лексикона — один из двух основных подходов к анализу тональности, который включает вычисление тональности исходя из семантической ориентации слова или фраз, встречающихся в тексте [25].При таком подходе требуется словарь положительных и отрицательных слов с положительным или отрицательным значением тональности, присвоенным каждому из слов. Были предложены различные подходы к созданию словарей, включая ручной [26] и автоматический [27] подходы. Вообще говоря, в подходах, основанных на лексике, фрагмент текстового сообщения представляется в виде набора слов. После этого представления сообщения значения тональности из словаря присваиваются всем положительным и отрицательным словам или фразам в сообщении.Функция комбинирования, такая как сумма или среднее, применяется для того, чтобы сделать окончательный прогноз относительно общей тональности сообщения. Помимо сантиментальной ценности, обычно принимается во внимание аспект местного контекста слова, такой как отрицание или усиление.

В нашей работе мы решили применить подход, основанный на лексике, чтобы избежать необходимости генерировать помеченный обучающий набор. Основным недостатком моделей машинного обучения является их зависимость от размеченных данных.Чрезвычайно сложно обеспечить получение достаточных и правильно размеченных данных. Кроме того, тот факт, что подход, основанный на лексике, может быть легче понят и изменен человеком, считается значительным преимуществом для нашей работы. Мы обнаружили, что легче создать соответствующий лексикон, чем собирать и маркировать соответствующий корпус. Учитывая, что данные, полученные из социальных сетей, создаются пользователями со всего мира, существует ограничение, если алгоритм может обрабатывать только английский язык.Следовательно, алгоритм анализа тональности должен легче переводиться на разные языки. Позже в статье мы обсудим, как алгоритм анализа тональности на основе лексики может быть адаптирован к различным языкам путем соответствующего перевода лексики тональности и применения функций сходства строк.

В следующих пяти подразделах подробно описывается разработка алгоритма, примененного в этом исследовании.

Лексикон тональности

Построенный лексикон тональности содержит около 6300 слов.Он был создан вручную с применением SentiWordNet [28] в качестве основы. Каждому слову в лексиконе присвоено значение, представляющее тональность в диапазоне от -100 (наиболее отрицательное) до 100 (наиболее положительное). Из эмпирических знаний известно, что некоторые положительные и отрицательные слова иногда встречаются с нейтральным значением в контексте предложения. Например, предложение «Наслаждаюсь своим ленивым воскресеньем !!» представляет собой положительное сообщение, содержащее одно положительное (наслаждается) и одно отрицательное (ленивое) слово.В таком случае может быть сложно выбрать между положительным и отрицательным. В попытке решить эту проблему, помимо значения тональности, для каждого слова из лексикона мы оценили условную вероятность (обозначенную P), как представлено в уравнении. 1.

$$ \ begin {выровнено} P \ left ({положительное \, | \, w} \ right) & \; для\; положительный \; w \\ P \ left ({отрицательный \, | \, w} \ right) & \; для \; отрицательный \; w \\ \ end {align} $$

(1)

На основе набора помеченных данных для каждого положительного слова мы оценили вероятность того, что случайное сообщение, содержащее это слово, является положительным.Таким же образом оценивались вероятности для каждого отрицательного слова. Мы намеревались выяснить, может ли применение такой информации в процессе классификации настроений помочь в обработке сообщений со смешанными (положительными и отрицательными) настроениями. Для расчета вероятностей мы применили набор обучающих данных, предоставленный Стэнфордом [29], который содержит 1,6 миллиона (включая 800 000 положительных и 800 000 отрицательных) помеченных твитов. Набор данных для обучения был создан автоматически на основе отсутствия смайлов в сообщении.Предполагалось, что любые твиты с положительными смайлами были положительными, а твиты с отрицательными смайлами — отрицательными. Список смайлов был применен как запрос к Twitter API, и собранные сообщения автоматически помечались как положительные или отрицательные, в зависимости от типа содержащихся в них смайлов. Процесс вычисления вероятностей был выполнен следующим образом. Выборка из 100 000 положительных и 100 000 отрицательных твитов была выбрана случайным образом. После этого для каждой словоформы лексики, обозначенной как w , была вычислена его частота среди выбранных положительных и отрицательных сообщений.В зависимости от того, было ли слово положительным или отрицательным, условная вероятность рассчитывалась, как показано в формуле. 2.

$$ \ begin {выровнено} P \, \ left ({положительное | w} \ right) \, \, = \, \, \ frac {{P \ left ({положительное \ mathop {\, \ bigcap w} \ nolimits} \ right)}} {P \ left (w \ right)} = \ frac {{\ # w_ {P}}} {\ # w} \ hfill \\ P \, \ left ({ отрицательный | w} \ right) \, \, = \, \, \ frac {{P \ left ({negative \ mathop {\, \ bigcap w} \ nolimits} \ right)}} {P \ left (w \ right)} = \ frac {{\ # w_ {N}}} {\ # w} \ hfill \\ \ end {align} $$

(2)

где # w
_П
и # w
_№
— количество сообщений из выборки, которые содержат слово w и являются положительными и отрицательными соответственно.Эти две формулы были применены для оценки вероятностей положительных и отрицательных слов соответственно. Чтобы получить более точный результат, процесс был повторен 100 раз, и средняя вероятность, полученная для каждого слова, была сохранена в лексиконе. Вероятности упоминаются как доказательства позже в статье.

Отрицание

Наиболее распространенный подход к обработке отрицания с помощью подхода, основанного на лексике, заключается в изменении полярности элемента лексикона, который стоит рядом с отрицателем в предложении [30] (e.грамм. хорошо: 100 и плохо: −100). В своей работе мы предложили другой подход. Вместо того, чтобы изменять значение тональности, мы предложили сформулировать функцию отрицания, которая вычисляет значение тональности отрицательного слова. Во-первых, мы вручную создали лексикон, состоящий из 38 отрицательных слов. После этого, применив корпус Twitter, мы выбрали наиболее часто используемые фразы, содержащие отрицание глаголов и прилагательных. На следующем этапе группе из 20 человек было предложено расположить выражения из обоих списков от наиболее положительных к наиболее отрицательным.С учетом всех результатов были оценены два итоговых рейтинга. На основе двух рейтингов мы определили наиболее соответствующую функцию отрицания, представленную следующим образом:

$$ F_ {N} (S) = \ left \ {{\ begin {array} {* {20} c} {max \ left \ {{\ frac {S \; + \; 100} {2}, \; 10} \ right \}} & {if \; S <0} \\ {min \ left \ {{\ frac {S \; - \; 100} {2}, \; - 10} \ right \}} & {if \; S> 0} \\ \ end {array}} \ right. $$

(3)

, где окончательное отрицание обозначено F
_№
, а S представляет собой значение тональности из лексикона.Как только отрицание распознается в предложении, ищется первое ненейтральное слово, которое встречается в следующих трех позициях после отрицания. Если идентифицируется положительное или отрицательное слово, его новое значение тональности рассчитывается с помощью уравнения. (3) (например, наслаждайтесь: 20, не наслаждайтесь: −40).

Преимущество нашего подхода по сравнению с реверсией полярности заключается в более точном способе присвоения значений тональности отрицательным словам. Например, в предложении «Я не ненавижу этот город» тональность, присвоенная предложению согласно правилу инверсии, будет равна 100 («ненависть» имеет значение -100 в лексиконе), и предложение будет считаться положительным.Фактически, он будет иметь то же чувство, что и предложение «Я люблю этот город», что не является ожидаемым результатом. С введением отрицательной функции тональность предложения будет 10. Как мы увидим позже в статье, предложение классифицируется как положительное, если общая тональность больше 25. Следовательно, приведенное выше предложение не будет рассматриваться как положительное. . Разделив значение на 2 в формуле. 2, это гарантирует, что очень высокое или низкое настроение не может быть получено отрицанием.

Интенсивность

Под интенсификаторами понимаются такие слова, как очень , довольно , наиболее, и т. Д.Это слова, которые меняют настроение соседних не нейтральных терминов. Их можно разделить на две категории [29], а именно усилители ( очень , самые ) и понижающие ( слегка ), которые увеличивают и уменьшают интенсивность настроения соответственно. В нашем подходе было отобрано 25 наиболее часто используемых усилителей, а затем, в зависимости от их полярности, они были разделены на 3 категории, а именно: даунтонеры, слабые усилители и сильные усилители. Эмпирически даунтонеры представляют собой усилители, снижающие ценность настроения на 50%.Слабые и сильные усилители повышают настроение на 50 и 100% соответственно.

Ни один из отрицателей и усилителей не включен в лексикон тональности. Следовательно, если они появляются в предложении, окруженном только нейтральным текстом, они считаются нейтральными словами. Однако, если они появляются рядом с положительными или отрицательными словами, они считаются не нейтральными, поскольку они влияют на окончательный тон предложения.

Функция комбинирования

После того, как все положительные и отрицательные слова идентифицированы в предложении и их локальный контекст проверен, выполняется процесс комбинирования, чтобы получить окончательное значение тональности.В большинстве существующих подходов к анализу настроений результат процесса представлен в виде положительной или отрицательной метки класса. В нашей работе мы попытались разработать функцию комбинирования тональности, которая на основе тональности отдельных слов обеспечивает абсолютную тональность сообщения в виде нормализованного значения в диапазоне от -100 до 100. Мотивом для такого подхода была возможность анализировать настроения по степени интенсивности, а не только положительные и отрицательные. Помимо полярности, мы хотели определить, насколько одно предложение положительно / отрицательно и какое из двух предложений более положительное / отрицательное, чем другое.Следовательно, функция комбинирования должна иметь возможность моделировать отношения между предложениями в зависимости от количества ненейтральных слов и значения тональности, которую они содержат. В первой попытке среднее значение рассматривалось как функция объединения тональности сообщения. Однако это решение не позволяло точно различать предложения. Например, для двух представленных ниже предложений, основываясь на среднем значении, мы не можем правильно распознать, какое предложение выражает более положительное мнение.

«Отель красивый (100).»

«Отель красивый (100), и персонал замечательный (80)»

Числа в скобках представляют значения тональности, взятые из лексики тональности. Из приведенного выше примера мы можем узнать, что оба слова, красивый и выдающийся , положительны со значениями тональности 100 и 80 соответственно.Интуитивно мы можем сказать, что второе предложение выражает более сильное положительное мнение, чем первое. Однако, принимая во внимание средний тон, первое предложение более позитивное. Следовательно, из этого мы можем сделать вывод, что среднее значение не может быть оптимальной функцией объединения настроений. В этом исследовании мы предложили новую формулу нормализации, которая объединяет среднюю тональность предложения и количество слов для вычисления среднего значения. Идея заключалась в том, что для данной средней тональности сообщения разница между общими положительными и общими отрицательными настроениями также должна зависеть от количества положительных и отрицательных слов в сообщении.Следовательно, общее положительное / отрицательное настроение должно быть представлено как произведение среднего настроения и коэффициента, значение которого зависит от количества положительных / отрицательных слов. Следуя этому обоснованию, мы разработали формулы нормализации, обозначенные F .
_П
и F
_№
, которые вычисляют общие положительные и отрицательные настроения в предложении следующим образом:

$$ \ begin {выровнено} F_ {P} = min \ left \ {{\ frac {{A_ {P}}} {{2 — log \ left ({p \ times W_ {P}} \ right)}}, \, 100} \ right \} \ hfill \\ F_ {N} = max \ left \ {{\ frac {{A_ {N}} } {{2 — log \ left ({p \ times W_ {N}} \ right)}}, \, — 100} \ right \} \ hfill \\ \ end {align} $$

(4)

где A
_П
, А
_№
обозначают среднее положительное и отрицательное мнение соответственно, а W
_П
, Вт
_№
представляют количество положительных и отрицательных слов, применяемых при вычислении A
_П
и A
_№
соответственно.Идея заключалась в применении логарифмической функции для моделирования отношения между количеством положительных / отрицательных слов и F .
_П
/ ф
_№
для данного значения среднего положительного / отрицательного настроения в предложении. Параметр p определяет форму логарифмической функции. Чем больше значение p , тем быстрее значение F
_П
/ ф
_№
увеличивается по мере изменения количества ненейтральных слов.Чтобы определить оптимальное значение p , мы провели простой статистический анализ 13 500 твитов и проанализировали распределение ненейтральных слов по сообщениям. Рисунок 1 демонстрирует полученные нами результаты.

Рис. 1

Распределение ненейтральных слов среди 13 500 сообщений Twitter

Можно заметить, что очень небольшое количество сообщений содержит более 3 ненейтральных слов. Следовательно, мы предположили, что для значения среднего настроения, равного 100, F
_П
/ ф
_№
равно 100, если количество ненейтральных слов равно 3.Чтобы достичь этого, нам нужно выбрать значение p , которое даст значение коэффициента в уравнении. 5 равняется 1 для Вт
_п
= 3. Графики на рис. 2 демонстрируют, как изменяется значение коэффициента для разных значений p .

Рис. 2

Значения коэффициента, представленные в формуле. 5 для разного количества ненейтральных слов и разных значений p

$$ \ frac {1} {{2 — log \ left ({p \ times W_ {P}} \ right)}} $$

(5)

Из таблицы видно, что для трех ненейтральных слов в сообщении коэффициент равен 1, если p = 3.5. Следовательно, мы выбрали p = 3,5 для применения в формуле объединения настроений Ур. 4. На рисунке 3 показано, как при среднем значении тональности, равном 20, 40, 60, 80 и 100, значение F _P / F _N изменяется для разного количества ненейтральных слов (1… 5). Каждая линия представляет значение F _P / F _N для различных значений среднего тональности. Мы можем наблюдать, например, что для сообщений со средней тональностью, равной 20, значение F _P / F _N изменяется примерно от 15 до 30.Для среднего тональности 100 значение изменяется от 70 до 100.

Рис. 3

Значения F _P / F _N , полученные для разного количества слов и разных значений среднего тональности

После вышеупомянутой оценки формулы для расчета общего положительного и отрицательного настроения предложения были записаны как Ур. 6.

$$ \ begin {align} F_ {P} = min \ left \ {{\ frac {{A_ {P}}} {{2 — log \ left ({3.5 \, \, \ times \, \, W_ {P} + I_ {P}} \ right)}}, \, \, 100} \ right \} \ hfill \\ F_ {N} = max \ left \ {{\ frac {{A_ {N}}} {{2 — log \ left ({3.5 \, \, \ times \, \, W_ {N} + I_ {N}} \ right)}}, \, \, — 100} \ right \} \ hfill \\ \ end {align} $$

(6)

где I
_П
и I
_№
обозначают количество усилителей, которые относятся соответственно к положительным и отрицательным словам в предложении.Вместо того, чтобы уменьшать или увеличивать тональность слова на 50 или 100%, мы просто уменьшаем или увеличиваем количество слов на соответствующие значения 0,5 или 1 соответственно.

На выходе процесса комбинирования тональности и нормализации мы получаем два значения. Один из диапазонов 0–100 представляет собой общее положительное настроение твита, а другой — от -100 до 0, обозначающий общее отрицательное настроение. Первоначально алгоритм сравнивал абсолютные значения двух настроений и классифицировал твит как положительный или отрицательный, в зависимости от того, какое из значений было больше.Затем в качестве выходных данных было предоставлено нормализованное значение, представляющее интенсивность положительного или отрицательного настроения.

Та же формула Ур. 6 был применен для объединения доказательств для всех положительных и отрицательных слов в случае, если сообщение содержит смешанные тональности. Формула комбинирования применяется только для слов с доказательством более 0,5. Мы предположили, что вероятности ниже 0,5 не следует рассматривать как свидетельство. При объединении доказательств максимальное и минимальное возможные значения рассматривались как 1 и -1, а не 100 и -100, как указано в уравнении.7.

$$ \ begin {выровнено} e_ {P} = min \ left \ {{\ frac {{A_ {P}}} {{2 — {log} \ left ({3,5 \ times W_ {P}) } \ right)}}, \, \, 1} \ right \} \ hfill \\ e_ {N} = max \ left \ {{\ frac {{A_ {N}}} {{2 — {log} \ left ({3,5 \ times W_ {N}} \ right)}}, \, \, — 1} \ right \} \ hfill \\ \ end {align} $$

(7)

где e
_П
и e
_N представляют собой общие положительные и отрицательные доказательства в предложении.Положительные и отрицательные свидетельства были объединены отдельно, а результаты рассматривались как окончательное свидетельство того, является ли сообщение положительным или отрицательным. Эти два значения были приняты во внимание в процессе классификации настроений.

Классификация тональности

Для данного сообщения на первом этапе процесса классификации все значения свидетельств и тональности объединяются с помощью формул. 6 и 7. После этого выполняется процесс принятия решения, как показано на рис.4.

Рис. 4

Процесс классификации тональности

Функция final Sentiment проверяет значение F
_П
/ ф
_№
и e
_П
/ e
_№ .В зависимости от того, если абсолютное значение настроения больше 25 или абсолютное значение свидетельства выше 0,5, возвращается тональность или 0. Если в сообщении есть только положительные слова, выбирается окончательное значение настроения. на основе F
_П
и e
_{П
Только} . То же самое происходит, если в сообщении есть только отрицательные слова.В случае, когда есть смесь положительных и отрицательных слов, сообщение классифицируется как положительное или отрицательное, в зависимости от того, какие слова, положительные или отрицательные, сильнее. Сначала рассчитывается разница между положительными и отрицательными доказательствами. Если одно свидетельство намного выше другого (больше 0,1), то возвращается положительное или отрицательное мнение, соответственно. В случае, если нет доступных доказательств или они недостаточно сильно отличаются друг от друга, окончательное решение принимается на основании разницы между положительными и отрицательными настроениями.Если положительное настроение больше, чем отрицательное, предложение классифицируется как положительное и наоборот.

SciPy 1.0: фундаментальные алгоритмы для научных вычислений на Python

Описание алгоритмов: Введение | Денис Игнатович | Imandra

Intuition

Термин Декомпозиция области (RD) относится к (геометрически вдохновленному) «разрезанию» пространства состояний алгоритма на отдельные области, где поведение алгоритма инвариантно, т. Е. Где он ведет себя « одно и тоже.» Каждый «фрагмент» или область пространства состояний описывает семейство входов и выход алгоритма на них, оба из которых могут быть символическими и представлять множество конкретных экземпляров.Мы погрузимся в примеры ниже, которые прояснят все, но пока запомните это — каждая область пространства состояний представляет «отличное» поведение системы, а декомпозиция — это совокупность областей, покрывающих все пространство, включая так называемые «крайние случаи».

RD вдохновлен цилиндрической алгебраической декомпозицией (CAD), но Имандра «переносит» эти методы в алгоритмы в целом. Есть много последних достижений в формальной проверке, математике и информатике, которые упакованы в Imandra, чтобы это произошло.

Такое описание поведения алгоритмов имеет множество интересных приложений в автоматизированном тестировании программного обеспечения, обучении с подкреплением, автономных системах и многих других областях. В этом и последующих постах мы более подробно рассмотрим примеры и приложения.

Давайте начнем развивать интуицию!

Примечание. Imandra, наш механизм рассуждений, поддерживает OCaml и ReasonML на самом низком уровне (скоро у нас будет интерфейс Python), поэтому все представленные здесь примеры находятся в OCaml.Почему OCaml (и ReasonML)? Мы создали «механизированную формальную семантику» для чистого подмножества OCaml, которая позволяет Имандре автоматически преобразовывать код в аксиоматическое представление (то есть в математическую логику) и рассуждать о нем так же, как математик рассуждает о теореме. Поскольку ReasonML является синтаксическим расширением OCaml, мы также полностью его поддерживаем.

Рассмотрим следующий фрагмент кода:

У нас есть две функции: g и f , и последняя выглядит несколько запутанной.( В OCaml типы выводятся из кода, и, поскольку мы используем целочисленные арифметические операторы и значения, оба аргумента x в функциях g и f являются принимается за целые числа )

Функция f принимает в качестве входных данных x , что является целым числом, и существует довольно много целых чисел, так сколько различных вариантов поведения f существует? Спросим Имандру!

Когда мы запускаем команду декомпозировать с именем функции f , мы получаем следующее (мы включаем неподвижный снимок экрана ниже, но полную декомпозицию области можно изучить в интерактивном режиме при попытке.imandra.ai):

Способы мышления в информатике | Июль 2019

Кристофер Фрауэнбергер, Питер Пургатхофер

Коммуникации ACM,
Июль 2019,
Vol. 62 № 7, страницы 58-64
10.1145 / 3329674
Комментарии

Кредит: Андрей Борис Associates / ImageFlow

С тесной связью цифровых технологий с людьми и их социальным образом жизни информатика изменилась. Хотя некоторые из проблем, с которыми мы имеем дело, (все еще) хорошо определены и в основном решаемы с помощью вычислений, многие проблемы в настоящее время оказываются опасными и плохо определенными.Люди и технологии теперь являются частью переплетенной социально-материальной паутины, в которой люди больше не единственные действующие лица. Эта повсеместная сложность ставит перед компьютерными учеными и технологами проблемы, которые выходят далеко за рамки того, что можно было бы решить с помощью традиционного понимания разработки наиболее эффективных вычислительных инструментов. Это требует от нас переосмысления того, что должно быть ключевой компетенцией будущих компьютерных ученых. Новые навыки, вытекающие из социальных наук или философии, должны дополнять инженерные навыки для создания цифровых технологий в рамках жизненного опыта.С этим возникает серьезная смена ответственности. В статье New York Times Фархад Манджу доказывал, почему 2017 год можно рассматривать как поворотный момент для крупных технологических компаний, поскольку они «начали неохотно признать, что они несут некоторую ответственность перед миром офлайн». ^a Технологи, работающие в доминирующих корпорациях, небольших стартапах или в академических кругах, больше не могут притворяться, что решают только технические проблемы. От них требуется участвовать в моральном дискурсе, поскольку большая часть их продуктов или результатов, по сути, является социальным вмешательством.

В начало

Ключевые выводы

Итак, как мы можем способствовать такому сдвигу в мышлении, а также в культуре? На недавнем семинаре, который мы организовали на тему «Ценности в вычислениях», группа ведущих экспертов в области взаимодействия человека и компьютера обсуждала этот вопрос. Результат был воплощен в Денверском манифесте, ^b , который призывает к сдвигу в образовании будущих исследователей и практиков, чтобы они могли не только писать программное обеспечение, но и критически оценивать свои моральные позиции и свой вклад в общество.

В этой статье мы хотим сообщить о наших усилиях по ответу на этот призыв и обсудить новый курс начального уровня для студентов информатики в Венском техническом университете в Австрии. ^c Его основная предпосылка — дать учащимся возможность думать о проблемах информатики (CS) по-разному и с разных точек зрения. Цель состоит в том, чтобы посеять семена критического осмысления и вооружить студентов интеллектуальными инструментами, чтобы видеть все, что они слышат впоследствии, как часть чего-то большего. Поэтому мы назвали этот новый курс «Пути мышления в информатике».«

Мы разработали программу в течение одного года и представили ее более 960 студентам бакалавриата в осеннем семестре 2017 года. Здесь мы описываем контекст, в котором проходил этот курс, обсуждаем соответствующую литературу, обоснование ее структуры и фундаментальные концепции, расскажите о некоторых практических проблемах преподавания такого большого количества студентов и поразмышляйте над нашим опытом этого первого года.

В начало

Контекст и вдохновение

TU Wien — крупнейший технический университет Австрии, в котором обучается около 30 000 активных студентов.Факультет информатики, на котором обучается более 5 тыс. Студентов, является вторым по величине в университете с ежегодным приемом 580 студентов. Мы предлагаем пять программ бакалавриата с акцентом на визуальные и ориентированные на человека вычисления, медицинскую информатику, программное обеспечение и информационную инженерию, компьютерную инженерию и бизнес-информатику. В базовых курсах, особенно в первом семестре, они в значительной степени пересекаются, охватывая программирование, математику, логику, алгоритмы и программную инженерию.Поскольку опыт наших учеников различается в зависимости от типа школы, которую они посещали, эти базовые курсы устанавливают общую основу и базовые знания, на которых можно опираться. «Пути мышления в информатике» стали одним из обязательных курсов для первокурсников всех программ. Это означает, что ежегодная когорта из 7001000 студентов, проходящих этот курс каждую осень, по мере того, как дополнительные студенты из других исследований регистрируются на наш курс, а некоторые повторяют курс.

Факультет решил ввести этот курс в качестве ориентации и подчеркнуть разнообразие и потенциал CS в быстро меняющемся мире.Нас вдохновил вводный курс Калифорнийского университета в Беркли «Красота и радость вычислений», ^d , который был одним из серии пилотных курсов, нацеленных на обучение крупным идеям CS и наиболее важным практикам вычислительного мышления. ²⁰ Однако мы также чувствовали, что акцент на вычислительном мышлении, возможно, является лишь частью более широкой картины, и именно поэтому мы решили построить учебную программу, которая подчеркнула бы разнообразие стилей мышления. Важно отметить, что мы также хотели следовать лейтмотиву нашего университета «Technik für Menschen» (Технология для людей) и поместить эти стили мышления в контекст общества.

Необходимость включения аспектов социального воздействия и этики в учебные программы CS была включена в учебную программу ACM / IEEE CS 27 лет назад. ²² Однако, как Goldweber et al. Отметим, что внедрение и внедрение таких тем в учебную программу CS идет медленно. В своем опросе они отмечают, что, хотя большинство учебных заведений преподают соответствующие темы, наиболее узко сосредотачиваются на этике или истории вычислений и преподают их относительно поздно и отдельно от других тем. ⁴ Учитывая недавний всплеск количества соответствующих курсов, преподаваемых во многих университетах, ^e , это может медленно меняться в ответ на общественный дискурс о влиянии цифровых технологий на общество.

Однако «Пути мышления» не ставят своей целью быть курсом о социальных аспектах CS. Скорее, мы утверждаем, что CS по своей сути социальна, и никакие социальные аспекты не могут быть значимо отделены от CS. Следовательно, мы преподаем очень фундаментальные концепции, такие как абстракция, криптография или теория сложности, наряду с алгоритмическими предубеждениями, историческая роль женщин в программировании или вопросы конфиденциальности. Это перекликается с мнением Скирпана и др., Которые недавно утверждали, что этическое образование в сфере CS должно быть непрерывным, на месте и перспективным. ¹⁹ Другими словами, разговоры об этике должны быть частью разговоров о компьютерных науках, что, в свою очередь, требует способности взглянуть на вычислительные проблемы с разных точек зрения.

В начало

Способы мышления

Ключевая предпосылка курса — дать возможность студентам применять различные линзы для решения проблем CS, существующих в мире. Каждая такая линза или образ мышления по-разному формулируют эти проблемы, обеспечивают разные теоретические основы и дают уникальную ориентацию для вопросов и методов, с помощью которых их можно исследовать.Последовательность способов мышления разработана так, чтобы быть полуисторической и в некоторой степени следует логике, увеличивающей сложность. Однако мы подчеркиваем, что эти способы мышления не являются ни качественно ранжированными, ни взаимоисключающими. Фактически, последнее задание для студентов просит их проанализировать один заданный контекст через несколько линз с целью выявить преимущества одновременного применения разных способов мышления.

Мы также признаем, что диапазон мышления, который мы охватываем в этом курсе, не является ни полным, ни единственным возможным способом категоризации точек зрения, которые можно было бы принять.Фактически, мы призываем преподавателей в этой области разработать другие способы организации такого курса, который учит взгляду на перспективу в качестве предварительного условия для того, чтобы стать рефлексивным практиком или исследователем. Основываясь на первоначальных отзывах и на нашем опыте преподавания курса, мы считаем, что наш выбор был эффективным в этом отношении.

Цель [этого курса] — посеять семена критического осмысления и вооружить студентов интеллектуальными инструментами, чтобы видеть все, что они слышат впоследствии, как часть чего-то большего.

Здесь мы рассмотрим 10 различных способов мышления и включили три перекрестных темы, которые переплетаются с ними. Мы также предоставляем краткие отчеты по всем главам курса. ^f

• Донаучное мышление. Одна из первоначальных идей заключалась в том, чтобы сделать курс, который можно было бы понять как лекцию по «прикладной философии науки», подходящую для студентов первого семестра. Чтобы понять огромные изменения, вызванные научной революцией, мы начнем с краткого введения в алхимию как пример донаучного мышления.Мы показываем, что одним из ключевых различий между алхимией и наукой была открытость, а точнее ее отсутствие. Алхимия была основана на секретах, герметизме и изоляции. Одним из ключевых открытий, сделавших возможным научную революцию, было осознание того, что открытый обмен мнениями и критический дискурс должны заменить секретность и изоляцию алхимии. Мы также обсуждаем интересную параллель с тем, что академическое патентование и частные исследования, особенно в области информатики, в последнее время увеличили потребность в секретности с неизвестными побочными эффектами, например, с точки зрения подотчетности и производства знаний.
• Научное мышление. Научная революция была фундаментальным сдвигом, который дал людям возможность узнать сами, независимо от доктрины, одобренной правящей элитой или церковью. По крайней мере, в принципе, период раннего Нового времени постулировал, что знание может быть воспроизведено и подтверждено любым, кто следует научному методу. Мы обсуждаем ранние эксперименты, такие как Галилей, сбрасывающий шары из наклонной башни Пизы, а также классические эксперименты в CS, такие как закон Фиттса, чтобы показать, как они дали широко признанные знания о мире.Исторически «Эпоха разума» или Просвещения привела к серьезным сдвигам в западном обществе, которые параллельно стали источником современного технологического оптимизма, который все еще присутствует у нас сегодня (какой бы ни была проблема, есть приложение для этого ). Мы обсуждаем ранние утопии и антиутопии, такие как фильм 1920-х годов « Метрополис » и « 1984 » Оруэлла, связывая их с современными повествованиями о социальных роботах, наблюдении за большими данными или о том, как гендерные роли вписываются в видения.

Далее мы представляем работу Куна ⁸ о научных революциях.В качестве примера концепции смены парадигмы мы обсуждаем три «волны» во взаимодействии человека и компьютера (HCI), начиная с классического подхода, основанного на человеческом факторе, который ведет к перспективе когнитивной науки, а также к локализованной и воплощенной HCI. ⁶ Это подводит нас к основным онтологическим и эпистемологическим позициям (пост) позитивизма, критической теории и конструктивизма как философских ориентаций на науку. ⁵ Важно то, что мы развиваем взгляд на то, что означает «хорошая наука» в рамках этих парадигм, и подчеркиваем связь между позицией парадигмы и возможными вопросами, которые можно задать о проблеме.

• Математическое мышление. Учебные программы бакалавриата по информатике часто включают значительную часть математики. В большинстве наших учебных программ 25% всех зачетных единиц первого года обучения приходится на математические курсы. По сравнению со старшей школой, математика на университетском уровне меньше заботится о беглости арифметики. Вместо этого он требует от студентов понимания ценности математики в решении задач и математического взгляда на мир. Некоторые из основных концепций — это абстракция, индукция и дедукция, рекурсия и, прежде всего, идея доказуемости.

В типичном курсе математики ценность этих понятий скрывается под огромной лавиной практических упражнений и сдачи теоретических тестов. Мы показываем студентам идеи, лежащие в основе этих концепций, и почему они имеют смысл с точки зрения математического мышления. Например, понимая разницу между доказательством и простым свидетельством, учащиеся могут увидеть уникальную пользу, которую они получают, решая задачи с помощью набора математических инструментов. В то же время они могут видеть цену, которую они должны заплатить, абстрагируя сложные проблемы реального мира, полные взаимозависимостей и внутренних противоречий, чтобы прийти к математическим выражениям.

• Вычислительное мышление. В последние годы использование компьютеров позволило добиться впечатляющих успехов во многих научных дисциплинах. Часто приводят пример секвенирования генома человека. Конкретный метод, который позволил сделать этот прорыв, был немыслим до того, как компьютеры стали обычным явлением. Иными словами, использование компьютеров для расширения математических возможностей создает новые возможности для решения проблем способами, которые были бы немыслимы без компьютеров. Идея, лежащая в основе этой точки зрения, стала известна как «вычислительное мышление».» ²⁴

В курсе мы обсуждаем примеры, подобные упомянутому здесь. Мы проводим сеанс живого кодирования, на котором трудное для понимания решение проблемы Монти Холла ¹⁸ становится доступным не только при запуске компьютерного моделирования, но, что более важно, при внимательном чтении самого кода. Следуя этой аргументации, мы исследуем аспекты кода как представления знаний. Начиная с этапов когнитивного развития понимания кода Lister, ¹¹ , мы показываем, что код может быть намного больше, чем просто инструкция для машины; он представляет собой знание и может даже использоваться для аргументации.Опять же, это дает учащимся дополнительный смысл для размышлений о коде и кодировании, чем они будут много заниматься во время учебы.

• Дизайн-мышление. В последние годы термин «дизайнерское мышление» приобрел очень специфическое значение, в основном связанное со Стэнфордским институтом дизайна имени Хассо Платтнера. Наша интерпретация отличается, поскольку она больше опирается на современную литературу по теории дизайна, такую ​​как Брайан Лоусон Как думают дизайнеры , ⁹ Хенрик Геденрид Как работают дизайнеры ³ или Билл Бакстон Наброски пользовательского опыта. ² В частности, мы рассматриваем проектирование как открытый процесс, который резко контрастирует с рационалистическими и детерминированными моделями процессов традиционной инженерии.

Для многих студентов такой образ мышления представляет собой особую проблему, которую необходимо принять и понять. С одной стороны, они могут оценить ценность хорошего дизайна для успешных продуктов на рынке, причем Apple является очевидным примером модели, хорошо это или плохо. Это вызывает интерес к дизайну, поскольку они видят в нем важнейший элемент своей будущей работы.С другой стороны, понять последствия «злой» природы проблем проектирования ¹⁶ труднее, поскольку это ставит под сомнение традиционные стратегии решения проблем информатики, а также инженерии в целом. Наша цель — способствовать пониманию того, что большинство проблем не «даны» или даже не определены априори, а, скорее, возникают в результате взаимосвязанного процесса их решения и постановки проблемы, который требует особого мышления.

• Боковое / творческое мышление. Как рациональные традиции математического и вычислительного мышления, так и открытые, а иногда и субъективные подходы в дизайн-мышлении требуют нестандартного или творческого мышления. На протяжении всей истории творческое решение проблем считалось центральным навыком инженеров, даже если нет единого мнения о том, что составляет творческое мышление. Поскольку школа исторически оставляет мало места для творчества в других областях, кроме искусства, ожидания наших учеников формируются соответствующим образом. Мы пытаемся разорвать эту ассоциацию с контекстом художественной практики, исследуя объединяющие характеристики творчества во всех областях.На основе этого обсуждения мы показываем факторы, которые стимулируют или препятствуют творчеству, а также области информатики, в которых необходимо дать возможность проявиться творчеству. Например, многие инженеры гордятся тем, что быстро понимают осуществимость, когда им предлагают идею. Хотя это, безусловно, полезный навык в некоторых ситуациях, он также может быстро отключить творческое нестандартное мышление, которое позволяет возникать новым и новым идеям. Это побуждает нас обсудить концепцию рефлексивной практики Шена ¹⁷ и то, как размышление над и в действии может помочь непрерывно развивать практику студентов, будь то с точки зрения их обучения, их исследований или в рамках выбранного ими профессионального пути.
• Критическое мышление. Ценность критического мышления неоспорима, но есть много дискуссий о том, как научить критическому мышлению (например, см. Willingham ²³ ). Сосредоточившись на когнитивных предубеждениях и логических заблуждениях, мы пробуждаем аналитический подход к делу. Мы призываем студентов выявлять предубеждения и бессвязные аргументы в себе и своих коллегах и поддерживать друг друга в этом процессе. Подход к критическому мышлению с этой довольно абстрактной точки зрения приводит к переходу к другому феномену, который в последнее время широко обсуждается: алгоритмической предвзятости. ¹³ Мы обсуждаем проблемы, которые создаем, когда приписываем объективность алгоритмам и данным, неявно предполагая, что компьютеры могут принимать объективные решения; но данные, как и алгоритмы, обычно встраивают и усугубляют предвзятость в той или иной форме, как показывают многие популярные примеры.
• Экономическое мышление. Стартапы стали де-факто образцом для подражания в постакадемической карьере многих студентов. Эта глава включает критическое обсуждение социальных и экономических влияний культуры стартапов, а также краткое введение в словарь экономики стартапов.По причинам материально-технического характера в течение первого года эта глава была ограничена этим узким аспектом экономического мышления. Однако намерение состоит в том, чтобы расширить эту главу, чтобы обсудить модели бизнес / стоимость и анализ затрат и выгод, а также их связь с тем, какое программное обеспечение создается, и как это отражает взгляды общества.
• Ответственное мышление. Сфера вычислений все больше осознает свою ответственность в обществе, поскольку технологии становятся составной частью современного мира. Отклонить эту ответственность, заявив: «Я был просто ученым», будет недостаточно. ¹⁰ Из этого центрального аргумента, мы сначала ввести три основные позиций в моральной философии: добродетели этике, деонтологии и консеквенциализме, и мы покажем, как этические суждения смещаться, когда они применяются к спорному исследованию социальных медиа. ⁷ Мы обсуждаем понятие ценностей и их источников, а также то, как они соотносятся с убеждениями и психологическим профилированием на основе данных, которому в настоящее время уделяется так много внимания.

Затем мы исследуем две основные области морального значения для будущих компьютерных ученых: этическое поведение в науке и ответственные исследования и инновации (RRI).Рассматривая классические примеры, такие как эксперимент Милграма и исследование Тускаги, и ссылаясь на Нюрнбергские испытания, мы выводим некоторые фундаментальные принципы, такие как информированное согласие, уважение, справедливость или оценка баланса между получением знаний и риском для участников. В более широком контексте мы рассмотрим структуру RRI, внедренную Европейским Союзом ²¹ , чтобы обсудить основные принципы рефлексивной и ответственной практики.

• Криминальное мышление. Одна из центральных проблем общества, пропитанного технологиями, заключается в том, что каждая невинная маленькая программная ошибка потенциально открывает вредоносный бэкдор в программное обеспечение. В последние годы это привело к появлению нового класса преступного поведения. В этой главе мы попытаемся показать многие аспекты криминального творчества при рассмотрении технологий. Цель состоит в том, чтобы спровоцировать понимание важности безопасности и конфиденциальности с помощью дизайна в смысле точки зрения Брюса Шнайера. Он описывает безопасность как сложное дело, которое лучше всего можно охарактеризовать посредством взаимодействия технологических и психологических факторов.Студенты учатся понимать, что создание безопасной технологии для реальных жизненных ситуаций требует выхода за рамки самой технологии и учета контекста, людей, социальной динамики и т. Д.

Межотраслевые темы. В дополнение к главам, посвященным основным способам мышления, включены три перекрестных темы: история вычислительной техники, компьютеров и общества, а также гендер и разнообразие в информатике. Мы рассматриваем историю вычислительной техники как необходимую основу для понимания дисциплины, помогая студентам осмыслить обсуждение текущих тенденций и проблем.В нашей презентации мы делаем упор на историю мышления, а не на историю технологий или исторических личностей, как, например, обсуждается в работах историка информатики Йорга Пфлюгера. ^14,15

Содержание для компьютеров и общества выбрано из текущих разработок и освещения в прессе науки, практики и политики, касающихся информатики. Мы используем еженедельный повторяющийся формат лучшей и худшей информатики, где мы представляем самые интересные и обнадеживающие истории, а также пугающие новости из научной литературы и новостей.Отобранные истории обсуждаются с использованием точек зрения и концепций различных способов мышления, охваченных до сих пор. Вопросы конфиденциальности, наблюдения, авторского права и безопасности — популярные темы.

Кроме того, области напряженности со стороны общества и технологий, а также аспекты гендера и разнообразия переплетаются всякий раз, когда для этого есть возможность. Например, в экономическом мышлении мы обсуждаем токсичность «братской» культуры в стартапах, которая стала очевидной в скандалах вокруг Uber; ^g в критическом мышлении мы поднимаем проблему манипулирования сортировкой результатов поиска Google вслед за U.С. выборы; ^h В криминальном мышлении мы обсуждаем (ab) использование данных из социальных сетей для нацеливания рекламы на уязвимых подростков. ⁱ

Как и в основных главах этого курса, мы стремимся связать фундаментальные проблемы, принципы или теории с недавними моментами обсуждения широкой публикой, что, в свою очередь, создает значимую связь с жизненным опытом студентов.

В начало

Упражнения и оценка

Для большинства упомянутых здесь глав мы предоставляем задания, над которыми студенты работают индивидуально или в группах и сдают онлайн.Каждое задание обычно включает в себя серию задач, которые включают формулирование ответов на вопросы для обсуждения на основе онлайн-исследований, чтение научных статей, проведение интервью и / или выполнение некоторой практической работы, такой как создание инфографики, концептуализация пользовательского интерфейса или игра обучающая игра. Каждое задание заканчивается заданием, в котором учащихся просят поразмышлять над результатами их обучения. Чтобы облегчить выполнение заданий, мы используем формат, который мы разработали за последние несколько лет (например, см. Luckner and Purgathofer ¹² ), который позволяет студентам выбирать из нескольких альтернативных упражнений в каждой главе, поэтапных последовательностей задач и двойного слепого рецензирование среди студентов как способ научиться предлагать и ценить критику.Оценка работы, сданной студентами индивидуально, а также качество написанных ими рецензий составляют 65% их итоговой оценки.

Аспект их оценки, основанный на двойном слепом рецензировании, также можно рассматривать как конструктивное согласование ¹ со способами мышления в информатике. Одним из результатов обучения является критическое осмысление собственной практики студентов; они пишут и получают обзоры, которые критически отражают их собственную работу, а также работу других студентов; Кроме того, мы практикуем критическое размышление во время лекций на основе их предложений в лучшем и худшем из информатических форматов.

Информатика по своей природе социальна, и никакие социальные аспекты не могут быть осмысленно отделены от информатики.

Оставшиеся 35% их оценки получены в результате оценки проекта групповой работы, когда студенты анализируют и обсуждают теоретическое видео о технологии ^j с различных точек зрения, предлагаемых курсом. Каждый член команды из трех или четырех студентов выбирает одну из основных глав курса и обсуждает содержание видео, используя выбранный образ мышления.Мы поддерживаем это, предлагая ряд ведущих вопросов для каждой главы. Затем группа встречается, обсуждает общие черты и конфликты между различными точками зрения и документирует индивидуальные точки зрения, а также результаты обсуждения в общем документе. Эта работа передается, оценивается и обсуждается с преподавателем на короткой встрече.

Чуть более трех четвертей студентов успешно завершили курс. Из тех 23%, кто не справился (193 из 845), все бросили учебу в течение семестра и не выполнили все задания.Хотя формальный опрос по оценке курса не вызвал большого количества откликов, ^k заключительный вызов включал в себя задание, в котором исследовались общий опыт и размышления студентов. Наряду с неформальной обратной связью в классе они нарисовали довольно позитивную картину восприятия курса.

В начало

Обсуждение и размышление

Одна из целей, которую мы преследуем в рамках этого курса, — предложить студентам инструменты и структуры, которые помогут им осмыслить оставшуюся часть учебы.Основываясь на в значительной степени конструктивистской теории обучения, мы считаем, что то, что вы изучаете, в значительной степени определяется разнообразными и целостными способами, которыми вы способны думать о предмете. Такие цитаты предполагают, что это было в продаже:

Это дало мне хороший обзор и послужило напоминанием о необходимости критически относиться к будущему содержанию моих исследований. (Заключительные размышления, перевод)

Увидев более широкие принципы упорядочивания, учащимся предлагается построить познавательные эквиваленты полок или ящиков для упорядочивания будущих знаний.Например, раскрывая внутреннее значение некоторой математической терминологии, мы предлагаем учащимся новый уровень смысла для организации того, что они изучают в своих курсах математики. Если они смогут оценить особый характер математического доказательства, они смогут понять его ценность для реализации зависимых систем.

Мы предлагаем студентам различные способы мышления в области информатики, которые могут стать способами взглянуть на проблемы, способами задавать вопросы, способами увидеть недостатки в узких и одномерных подходах, которые мы часто находим в сверхспециализированных предметных областях.По сути, мы хотим дать ученикам возможность развить рефлексивную практику, которая предлагает сделать шаг назад от сфокусированных целей обучения в попытке увидеть более широкую картину. Это также воспринималось как навык, которому обучают в этом курсе:

Важно отметить, что постоянное размышление над содержанием будет ценным навыком для моей учебы и будущей карьеры. (Заключительные размышления, перевод)

Такая практика позволяет объединить знания на разных уровнях и с разных точек зрения, что в конечном итоге станет ключевым навыком для будущих технологов, будь то в исследованиях или в промышленности, для решения неизвестных проблем будущего.Эта цитата одного из наших студентов говорит об этом:

Вначале я не мог понять, что я узнал из этого курса … Позже, после большего размышления, ценность стала более очевидной, и с последней задачей я действительно понял, что я могу извлечь из этого намного больше, чем я думал. (Заключительные размышления, перевод)

Другой целью курса было помочь студентам понять смысл нашей учебной программы. Способы мышления в информатике — это часть вводной / ориентировочной фазы программы.Предлагая априорное значение для многих курсов, которые они посещают позже, мы даем возможность увидеть цель в учебной программе.

Мы считаем, что то, что вы изучаете, в значительной степени определяется разнообразием и целостностью вашего мышления по предмету.

Мы впервые провели этот курс полностью в течение зимнего семестра 2017 года. С более чем 800 зарегистрированными студентами это было огромной проблемой не только для разработки содержания и педагогического подхода, но и для поиска инновационных решений для логистика обучения такого большого количества студентов.Мы можем с уверенностью сказать, что этот эксперимент был успешным, о чем свидетельствуют в основном положительные отзывы, полученные от студентов. Каким будет долгосрочное влияние, то есть способы, которыми мы позволили студентам по-другому думать о том, что они узнают в оставшейся части учебы, еще предстоит увидеть, но мы вдохновлены вовлечением студентов в этот курс и надеемся что это создало фундамент нового качества для их учебы.

Как компьютерные ученые и преподаватели, мы также гордимся возможностью посеять это семя в столь многих учащихся на решающем этапе их развития в начале учебы.Хотя задача преподать новый вводный курс информатики сотням студентов вряд ли когда-либо привлекает много добровольцев из числа преподавателей, наш опыт показал, что это принесло немалое удовлетворение, сделав, может быть, небольшое, но существенное изменение в формировании того, что так много будущие технологи видят в этом свою роль в мире.

В начало

Список литературы

1. Биггс, Дж. Улучшение обучения через конструктивное согласование. Высшее образование 32 , 3 (1996), 347364.

2. Бакстон, Б. Наброски пользовательского опыта: получение правильного дизайна и правильного дизайна. Морган Кауфманн, 2007, ISBN 978-0123740373.

3. Геденрид, Х. Как работают дизайнеры Осмысление аутентичной познавательной деятельности. Кандидат наук. Тезис. Лундский университет, 1998.

4. Goldweber, M. et al. Усиление компонентов социальных проблем в нашей учебной программе по информатике: вычисления на благо общества. В материалах Proceedings of the 2010 ITiCSE Working Group Reports. ACM, Нью-Йорк, Нью-Йорк, 2010, 117133, ISBN 978-1-4503-0677-5.

5. Губа Э.Г. и Линкольн, Ю. Конкурирующие парадигмы в качественных исследованиях. Справочник качественных исследований. Н.К. Дензин, Ю.С. Линкольн, ред. Sage Publications, Лондон, Великобритания, 1994, 105117.

6. Харрисон, А., Татар, Д. и Сенгерс, П. Три парадигмы HCI. В Известия альт.чи. ACM SIGCHI, 2007.

7. Kramer, A.D.I., Guillory, J.E., Hancock, J.T. Экспериментальные доказательства массового эмоционального заражения через социальные сети.В материалах Национальной академии наук 111 , 24 (17 июня 2014 г.), 87888790, ISSN 0027-8424.

8. Кун, Т.С. Структура научных революций. 2-е издание. University of Chicago Press, 1970, ISBN 0-226-45803-2.

9. Лоусон Б. Как думают дизайнеры. Routledge, 2005. ISBN 978-0750660778.

10. Light, A. et al. Специальная тема: Действия в изменяющемся мире. Взаимодействия 25 , 1 (декабрь 2017 г.), 3445, DOI 10.1145/3169128.

11. Листер Р. К эволюционной эпистемологии компьютерного программирования. В материалах Proceedings of the 11 ^th Workshop in Primary and Secondary Computing Education (Münster, Germany, 2016), DOI: 10.1145 / 2978249.2978251.

12. Лакнер, Н. и Пургатхофер, П. Изучение использования экспертной оценки в крупных университетских курсах. IxD&A 25 (2015), 2138.

13. Ниссенбаум, Х. Как компьютерные системы воплощают ценности. Компьютер 34 , 3 (2001), 120119, DOI 10.1109 / 2.5.

14. Пфлюгер, Дж. Конверсия, манипуляция, делегирование: Zur ideengeschichte der Interaktivität. Geschichten der Informatik. H.D. Hellige, Ed. Шпрингер, Берлин, Гейдельберг, 2004 г .; https://doi.org/10.1007/978-3-642-18631-8_15.

15. Pflüger, J. Письмо, строительство, выращивание: Leitvorstellungen der Programmiergeschichte. Geschichten der Informatik. H.D. Hellige, Ed. Шпрингер, Берлин, Гейдельберг, 2004 г .; https://doi.org/10.1007/978-3-642-18631-8_12.

16. Rittel, H.W.J. и Уэббер, М. Дилеммы в общей теории планирования. Policy Sciences 4 , 2 (1973), 155169, DOI: 10.1007 / BF01405730.

17. Schön, D.A. Практик рефлексии: как профессионалы думают в действии. Basic Books, Нью-Йорк, 1983.

18. Селвин С. Проблема вероятности (письмо в редакцию). Американский статистик 29 , 1 (1975), 6771.

19. Skirpan, M. et al. Этическое образование в контексте: тематическое исследование новых этических действий для класса CS.В Труды 49 ^-го ACM Технического симпозиума по образованию в области компьютерных наук. ACM, Нью-Йорк, Нью-Йорк, 2018, 940945, DOI: 10.1145 / 3159450.3159573.

20. Snyder, L. et al. Первые пять пилотных проектов принципов информатики: резюме и сравнения. ACM Inroads 3 , 2 (2012).

21. Стилго, Дж., Оуэн, Р. и Макнахтен, П. Разработка основы для ответственных инноваций. Политика исследований 42 , 9 (ноябрь 2013 г.), 15681580, DOI 10.1016 / j.respol.2013.05.008.

22. Такер, А. Эд. Учебная программа по вычислительной технике 1991. Commun. ACM 34 , 6 (июнь 1991 г.), 6884; DOI 10.1145 / 103701.103710.

23. Уиллингем Д. Критическое мышление: почему так трудно учить. Американская федерация учителей 31 (2007), 819; https://doi.org/10.3200/AEPR.109.4.21-32.

24. Винг, Дж. М. Вычислительное мышление. Commun. ACM 49 , 3 (март 2006 г.), 3335, DOI 10.1145 / 1118178.1118215.

В начало

Авторы

Кристофер Фрауэнбергер (кристофер[email protected]) является старшим исследователем и главным исследователем технологий социальных игр в TU Wein, Вена, Австрия.

Петер Пургатхофер ([email protected]) — адъюнкт-профессор Института визуальных вычислений и технологий, ориентированных на человека, Технический университет Вайн, Вена, Австрия.

В начало

Авторские права принадлежат авторам / владельцам. Права на публикацию предоставлены ACM.
Запросить разрешение на публикацию из permissions @ acm.org

Цифровая библиотека издается Ассоциацией вычислительной техники. Авторские права © 2019 ACM, Inc.

Записей не найдено

Кафедра параллельных вычислительных методов и алгоритмов