Использование информационных технологий в обучении информационному моделированию учащихся старших классов в рамках элективного курса информатики (стр. 13 из 18)
Пример ориентированного графа можно дать с помощью схемы, отражающей иерархические родственные отношения, достаточно видоизменить рис. 13, и он предстанет как ориентированный граф, на котором в вершинах записаны имена князей, а ребра изображаются стрелками — от отца к сыну.
Вообще, деревом называют любой граф, в котором нет петель, т.е. связанных по замкнутой линии вершин. Так, граф, связанный с картиной дорог, нельзя представить в виде дерева, а соответствующая система не является иерархической.
Геометрические построения различных графов следует отрабатывать в процессе выполнения заданий. Многие такие задания можно найти в задачнике.
Блок-схемы алгоритмов как графы. Учитывая характер изучаемого предмета, на этом этапе уместно вспомнить правила построения блок-схем алгоритмов (при структурной алгоритмизации) и интерпретировать их как графы. На блок-схемах вершины - действия, дуги — последовательность их выполнения. При углубленном изучении графовых структур после полуэмпирической отработки основных понятий возможно подойти к вопросу более детально. При этом вводятся понятия матрицы смежности, матрицы инцидентности и матрицы достижимости (см. литературу по теории графов). Цель введения этих понятий — обсуждение вопроса о вводе информации, представленной в виден графа, в компьютер. Построение указанных матриц позволяет реализовать ввод произвольного графа в числовом виде и его последующую обработку без привлечения графических средств.
3.2.3 Тема «Логико-лингвистические информационные модели»
Под логико-лингвистической моделью понимается среда для моделирования некоторого класса объектов. В этих моделях выделяют такие компоненты, как синтаксис, семантику, логику и правила вывода.
Данная тема открывает школьникам широкие возможности для изучения вопросов, пограничных в информатике и лингвистике. Как известно, лингвистика — наука о языке. Языки можно разделить на две группы: естественные и искусственные. Естественные языки (русский, английский и т.д.) мало формализованы; тем не менее свободное описание предмета или процесса на таких языках является своеобразной моделью этого предмета или процесса. Такую модель часто называют вербальной. В определенном смысле можно считать, что любое литературное произведение есть вербальная модель того явления, о котором оно написано.
Однако не всякое моделирование (равно как и не всякий информационный процесс) следует считать объектом приложения информатики. Непременным атрибутом языка, на котором строится любая информационная модель, является наличие формализации. Эта формализация может быть очень жесткой (например, язык программирования, в котором почти всегда перестановка дух рядом стоящих символов означает или изменение смысла фразы, или ее обессмысливание); формализация может быть существенно менее жесткой (например, при использовании языка математических формул). В информатике проблемы формализации языка играют важную роль. Большинство ученых, работающих в этой сфере, считают, что любой естественный язык формализован недостаточно для того, чтобы непосредственно строить информационные модели, причастные к информатике.
Недостаточная формализация живого языка препятствует эффективному решению таких задач, как машинный перевод, распознавание смысла текстов, вводимых человеком в диалоге «человек-компьютер» (и, как следствие, невозможность создать обучающие компьютерные программы столь же эффективные, как учитель-человек).
Во вводной беседе на эту тему уместно ввести учащихся в круг проблем искусственного интеллекта, связанных с моделированием в сфере языка: представление знаний, моделирование рассуждений, компьютерная лингвистика, машинный перевод. Цель — общее развитие учащихся, привлечение их внимания к принципиальным проблемам, имеющим в то же время большое прикладное значение.
В отношении чисто логической модели представления знаний уместно ограничиться сообщением о том, что этот путь существует, но в настоящее время потеснен другими. Исчисление предикатов, лежащее в основе логического моделирования знаний, является достаточно сложной математической теорией и рассматривать его в школьном курсе нецелесообразно, тем более что в современной практике компьютерного моделирования оно почти не используется.
Обсудите методику введения в сетевые модели представления знаний. Этот способ моделирования опирается на наглядные схемы и вполне доступен. Его основная идея состоит в том, что любое знание можно представить в виде совокупности объектов (понятий) и связей (отношений) между ними. На простом примере реализуйте такое представление и переведите его в графическую форму, а затем поручите учащимся выполнить такое моделирование (на самостоятельно выбранных примерах или предложенных учителем).
Пример. Рассмотрим следующий текст: «Из гаража выпущен на линию автобус. Он работает 8 часов и возвращается в гараж. В случае неисправности он следуют в ремонтную зону».
Выделим объекты, фигурирующие в этом примере: «автобус», «гараж», «ремонтная зона». Понятия: «работать 8 часов». Отношения: «выпустить на линию», «быть исправным», «быть неисправным», «вернуться в гараж». Теперь построим представление знаний зафиксированных в этом тексте, в виде семантической сети, в которой понятия и объекты представлены в виде вершин сети, отношения — в виде линий, связывающих соответствующие вершины.
В процессе построения модели обратите внимание учащихся на то, что любой текст, описывающий реальные ситуации, всегда можно смоделировать таким образом, для подтверждения этого предложите им либо построить модели по представленным преподавателем текстам, либо — по собственным (не слишком сложным).Непосредственно в ходе указанных построений у учащихся возникает представление о неоднозначности выполнения задания. Оно вполне справедливо: представление (моделирование) знаний с помощью семантических сетей действительно неоднозначно, что ограничивает применимость этого вида моделирования для решения практически важных задач.
Продукционная модель представления знаний реализуется в виде ядра продукции, которое состоит из системы фраз типа «Если А то В» и некоторых вспомогательных элементов. На продукционном принципе моделирования знаний построен язык программирования Пролог, который (вместе с изучением самих принципов) вполне может быть темой профильно-ориентированного курса информатики.
Разговор о логико-лингвистических информационных моделях уместно использовать и для достижения иных, не указанных выше, общеобразовательных целей — для знакомства с компьютерной лингвистикой. Данная наука также связана с моделированием в сфере языка. Вопросы анализа текстов на естественном языке, машинного перевода, синтеза текстов на естественном языке могут стать темами для рефератов, докладов учащихся.
3.2.4 Тема «Технология компьютерного математического моделирования»
Целесообразно вводные занятия по этой теме проводить в виде беседы, привлекая знания учеников по различным общеобразовательным дисциплинам, их жизненный опыт. Изложение необходимо иллюстрировать большим количеством примеров.
Особая роль первого раздела заключается в том, что здесь потеряются и обобщаются основные понятия компьютерного математического моделирования (КММ), известные из базового курса информатики, вводятся новые понятия, такие как: «моделирование», «информационное моделирование», ''математическое моделирование», «формализация», «идентификация модели» и др.
Другой важный аспект темы – формирование представления об этапах компьютерного математического моделирования. Здесь, с одной стороны, фигурируют
приведенные выше понятия, с другой присутствует полная технологическая цепочка КММ. Конечно, все эти этапы будут неоднократно повторяться при исследовании конкретных процессов (объектов), но основы закладываются именно на вводных занятиях. Действительно, одним из условий успешного усвоения учащимися систематического курса КММ является наличие у них хорошо развитых представлений об этапах КММ, о значении каждого из этапов.Формализованная схема является промежуточным звеном между содержательным описанием и математической моделью и разрабатывается в тех случаях, когда из-за сложности исследуемого процесса переход от содержательного описания к математической модели оказывается невозможным. На этапе построения формализованной схемы должна быть дана точная математическая задача исследования с указанием окончательного перечня искомых величин и оцениваемых зависимостей.
Прежде всего составляется список величин, от которых зависит поведение объекта или ход процесса, а также список тех величин, которые желательно получить в результате моделирования.
Обозначив первые (входные) величины через x1, х2, ..., хn, а вторые (выходные) через y1, у2, ..., уk, можно поведение объекта или процесса символически представить в виде
yj= F(x1,x2,...,xn) (n=1,2,...,к),
где Fjсимволически обозначает некоторые математические операции над входными величинами.
Важнейшим этапом моделирования является разделение входных параметров по степени важности влияния их изменений на выходные. Такой процесс называется ранжированием. Чаще всего невозможно, да и не нужно, учитывать все факторы, которые могут повлиять на значения интересующих нас величин у. От того, насколько умело выделены важнейшие факторы, зависит успех моделирования, быстрота и эффективность достижения цели. Отбрасывание менее значимых факторов огрубляет модель и способствует пониманию главных свойств и закономерностей объекта моделирования.