Файл — что это такое и как они работают

09 ноября, 2020

Автор: Maksim

Файлы есть в любой компьютерной системе, на любом компьютере, ноутбуке, телефоне или планшете. Благодаря им, мы можем легко взаимодействовать с этими устройствами.

Музыка, видео, документы и другой контент всегда доступен нам буквально в пару нажатий и все это, благодаря файлам. Узнаем точное определение этого термина.

В прошлом материале мы рассмотрели, как узнать GPT или MBR стоит сейчас на диске. Сейчас мы подробно разберем, что представляют собой файлы, значение термина в информатике, и что еще так называют.

Что такое файл

Файл (File) — это компьютерный ресурс в виде контейнера, предназначенный для хранения выполняемого кода. Все данные в компьютерных системах представляют собой код, этот код и записывается в файлы. Все документы, музыка, видео, игры и другой контент на вашем компьютерном устройстве хранятся в них.

Вот простая аналогия — папки для хранения документов тоже называются файлами, в них также хранится информация.

Благодаря им, пользователь может делать практически неограниченные действия с данными — сохранять любую информацию в электронном виде, к примеру, те же документы или видео. Делиться ими, изменять, перезаписывать на разные устройства, отправлять по интернету и многое другое.

Они значительно упрощают взаимодействие человека с компьютерными системами, ведь это удобно, когда данные хранятся в одном контейнере и их можно просто открыть.

Организацией хранения файлов на накопителе информации (SSD, винчестер, флешка и другие) занимается файловая система. Как раз она и позволяет создавать директории/папки.

Разделяются они на типы по своему назначению и привязке к программному обеспечению. Тип файла пишется в названии после точки, так чтобы операционная система и программное обеспечение могло правильно определить его и вообще открыть.

Как это работает

Файл представляет собой контейнер для массива данных. Его формат/расширение определяется содержимым. Записать в этот контейнер можно любую информацию, как и прочитать ее из него. К примеру, простой текст мы сохраняем в file.txt.

Работает все просто — вы открываете FILE на компьютере, операционная система по его расширению находит программу, которая с ним может работать и запускает ее.

Свойства файла — содержимое

Кроме непосредственно содержимого, в нем хранятся и специальные атрибуты для операционной системы.

Имя — название, обычно оно должно быть полностью уникальным. В зависимости от файловой системы, имя может быть разной длины и кодировки.

Расширение — пишется после точки и определяет принадлежность к программному обеспечению.

Размер — зависит от количества данных, сжатия и формата самого контейнера. Может быть, как 1 Кбайт, так и 1 Тбайт.

Основные атрибуты — какой это элемент: только для чтения, системный, скрытый, архивный и другие.

Время создания и изменения

Права доступа

Интересно! В некоторых файловых системах могут быть свои уникальные атрибуты, к примеру, владелец или группа сразу нескольких похожих контейнеров.

Немного истории

Само слово «File» изначально происходит от латинского — «Filum», что переводится, как — нить. Еще в 15 веке словом «Filer» называли размещение документов в последовательном порядке, сшивая их. А самим словом «File» назывался провод/нить на который были нанизаны документы. Тогда и начали говорить, что — документы находятся в файле.

Поэтому, когда появились первые накопители информации и, вообще, возможность записывать данные в электронном виде, такие хранилища первым делом и назвали — File. Впервые это произошло в 1 950 году в рекламе на Radio Corporation of America (RCA), рекламировали они новую вакуумную лампу с памятью, которую сами разработали. Вот эту память так и назвали.

Хранилища так называли вплоть до появления концепции файловых систем в 1 961, когда на хранилища/накопители информации стало возможным записывать сразу множество файлов. Именно с того времени термин обрел свое нынешнее значение.

В заключение

Теперь вы знаете, что это такое. Это действительно важная информация, которую стоит знать абсолютно всем, так как мы сталкиваемся с этим каждый день.

Информатика Википедия

Информáтика (фр. Informatique; англ. Computer science) — наука о методах и процессах сбора, хранения, обработки, передачи, анализа и оценки информации с применением компьютерных технологий, обеспечивающих возможность её использования для принятия решений^[1].

Информатика включает дисциплины, относящиеся к обработке информации в вычислительных машинах и вычислительных сетях: как абстрактные, вроде анализа алгоритмов, так и конкретные, например, разработка языков программирования и протоколов передачи данных.

Темами исследований в информатике являются вопросы: что можно, а что нельзя реализовать в программах и базах данных (теория вычислимости и искусственный интеллект), каким образом можно решать специфические вычислительные и информационные задачи с максимальной эффективностью (теория сложности вычислений), в каком виде следует хранить и восстанавливать информацию специфического вида (структуры и базы данных), как программы и люди должны взаимодействовать друг с другом (пользовательский интерфейс и языки программирования и представление знаний) и т. п.

Информатика занимается теоретическими основами информации и вычислений, а также практическими методами для реализации и применения этих основ

Этимология и значение слова

Термин нем. Informatik ввёл немецкий специалист Карл Штейнбух в статье Informatik: Automatische Informationsverarbeitung (Информатика: Автоматическая обработка информации) 1957 года^[2].

Термин «Computer science» («Компьютерная наука») появился в 1959 году в научном журнале Communications of the ACM

[3], в котором Луи Фейн (Louis Fein) выступал за создание Graduate School in Computer Sciences (Высшей школы в области информатики) аналогичной Гарвардской бизнес-школе, созданной в 1921 году^{[4][уточнить]}. Обосновывая такое название школы, Луи Фейн ссылался на Management science («Наука управления»), которая так же как и информатика имеет прикладной и междисциплинарный характер, при этом имеет признаки характерные для научной дисциплины. Усилия Луи Фейна, численного аналитика Джорджа Форсайта^[en] и других увенчались успехом: университеты пошли на создание программ, связанных с информатикой, начиная с Университета Пердью в 1962^[5].

Французский термин «informatique» введён в 1962 году Филиппом Дрейфусом, который также предложил перевод на ряд других европейских языков.

Термины «информология» и «информатика» предложены в 1962 году членом-корреспондентом АН СССР Александром Харкевичем. Основы информатики как науки были изложены в книге «Основы научной информации» 1965 года, которая была переиздана в 1968 году, под названием «Основы информатики»

[6].

Несмотря на своё англоязычное название (англ. Computer Science — компьютерная наука), большая часть научных направлений, связанных с информатикой, не включает изучение самих компьютеров. Вследствие этого были предложены несколько альтернативных названий^[7]. Некоторые факультеты крупных университетов предпочитают термин вычислительная наука (computing science), чтобы подчеркнуть разницу между терминами. Датский учёный Питер Наур предложил термин даталогия (datalogy)^[8], чтобы отразить тот факт, что научная дисциплина оперирует данными и занимается обработкой данных, хотя и не обязательно с применением компьютеров. Первым научным учреждением, включившим в название этот термин, был Департамент Даталогии (Datalogy) в Университете Копенгагена, основанный в 1969 году, где работал Питер Наур, ставший первым профессором в даталогии (datalogy). Этот термин используется в основном в скандинавских странах. В остальной же Европе часто используются термины, производные от сокращённого перевода фраз «автоматическая информация» (automatic information) (к примеру

informazione automatica по-итальянски) и «информация и математика» (information and mathematics), например, informatique (Франция), Informatik (Германия), informatica (Италия, Нидерланды), informática (Испания, Португалия), informatika (в славянских языках) или pliroforiki (πληροφορική, что означает информатика) — в Греции. Подобные слова также были приняты в Великобритании, например, Школа информатики в Университете Эдинбурга^[9].

В русском, английском, французском и немецком языках в 1960-х годах была тенденция к замене термина «документация» терминами, имеющими в своей основе слово «информация»

[10]. В русском языке производной от термина «документация» стала документалистика и получили распространение термины научная и научно-техническая информация.

Во Франции термин официально вошёл в употребление в 1966 году^[11]. В немецком языке термин нем. Informatik имел вначале двойственное значение. Так, в ФРГ^[10] и Великобритании^[1] он был в значении «computer science», то есть означал всё, что связано с применением ЭВМ, а в ГДР, как и в основном по Европе, обозначал науку по французской и русской модели.

Эквиваленты в английском языке

Считается, что под терминами «informatics» в европейских странах и «информатика» в русском языке понимается направление, именуемое в английском языке «computer science». К другому направлению, посвящённому изучению структуры и общих свойств объективной (научной) информации, иногда называемому документалистикой (документальной информатикой) или автоматическим анализом документов^[1], близок термин «information science».

Принято считать, что в английский язык термин «informatics» независимо от остальных ввёл Уолтер Ф. Бауэр, основатель «Informatics Inc.». В США в настоящее время термин англ. informatics связан с прикладными вычислениями или обработкой данных в контексте другой области^[12], например в биоинформатике («bioinformatics») и геоинформатике («geoinformatics»).

Во многих словарях informatics и computer science приравниваются к информатике. В тезаурусе ЮНЕСКО «Информатика — Informatics» даётся как синоним к переводу «Computer science — Компьютерные науки»^[13].

Полисемия

Ряд учёных (специалистов в области информатики) утверждал, что в информатике существуют три отдельные парадигмы. Например, Питер Вегнер^[en] выделял науку, технологию и математику^[14]. Рабочая группа Питера Деннинга^[en] утверждала, что это теория, абстракция (моделирование) и дизайн^[15]. Амнон Х. Эден описывал эти парадигмы, как

[16]:

• рационалистическую парадигму, где информатика — это раздел математики, математика доминирует в теоретической информатике и в основном использует логический вывод,
• технократическую парадигму, используемую в инженерных подходах, наиболее важных в программной инженерии,
• и научную парадигму, где информатика — это ветвь естественных (эмпирических) наук, но информатика отличается тем, что в ней эксперименты проводятся над искусственными объектами (программами и компьютерами).

Полисемия в русском языке

В разные периоды развития информатики в СССР и России в понятие «информатика» вкладывался различный смысл. Информатика — это^[17]:

1. Теория научно-информационной деятельности. В рамках библиотечного дела под термином «научно-информационная деятельность» понимается «практическая работа по сбору, аналитико-синтетической переработке, хранению, поиску и предоставлению учёным и специалистам закрепленной в документах научной информации»^[18]. В 1952 г. в Москве был создан Институт научной информации Академии наук (переименованный позднее в ВИНИТИ). Цели его создания были более широкими, чем выполнение «научно-информационной деятельности» и А. А. Харкевич (директор Института проблем передачи информации АН СССР) предложил в письме А. И. Михайлову (директору ВИНИТИ) новое название: «„информология“ или „информатика“ („информация“ плюс „автоматика“)» ^[19]. Третье издание «Большой советской энциклопедии» (1970-е гг.) фиксирует значение информатики как дисциплины, изучающей «структуру и общие свойства научной информации, а также закономерности её создания, преобразования, передачи и использования в различных сферах человеческой деятельности»^[19].
2. Наука о вычислительных машинах и их применении (вычислительная техника и программирование). В 1976 г. профессорá Мюнхенского технического университета Ф. Л. Бауэр и Г. Гооз написали книгу «Информатика. Вводный курс», переведённую в том же году В. К. Сабельфельдом, учеником известного советского учёного Андрея Петровича Ершова, на русский язык. Они перевели «Informatik» словом «информатика» и определили как «науку, занимающуюся разработкой теории программирования и применения ЭВМ»^[19]. Термин «Informatik» Ф. Л. Бауэр и Г. Гооз объясняют как «немецкое название для computer science — области знания, которая сложилась в самостоятельную научную дисциплину в шестидесятые годы, прежде всего в США, а также в Великобритании. … В английском языке, по-видимому, останется „computer science“ (вычислительная наука), причем этот термин имеет уклон в область теории»^[20].
3. Фундаментальная наука об информационных процессах в природе, обществе и технических системах. В начале 1990-х гг. К. К. Колин (заместитель директора Института проблем информатики АН СССР) синтезировал толкования информатики, данные академиками А. П. Ершовым и Б. Н. Наумовым, а также проф. Ю. И. Шемакиным следующим образом: информатика — это наука «о свойствах, законах, методах и средствах формирования, преобразования и распространения информации в природе и обществе, в том числе при помощи технических систем». Предметная область информатики, по Колину, включает такие разделы: (1) теоретическая информатика; (2) техническая информатика; (3) социальная информатика, (4) биологическая информатика и (5) физическая информатика^[21].

Полагают^[17], что одновременное существование всех трёх значений у слова «информатика» затрудняет и мешает развитию данного научного направления.

История

Самые ранние основы того, что впоследствии станет информатикой, предшествуют изобретению современного цифрового компьютера. Машины для расчёта нескольких арифметических задач, такие как счёты, существовали с древности, помогая в таких вычислениях как умножение и деление.

Блез Паскаль спроектировал и собрал первый рабочий механический калькулятор, известный как калькулятор Паскаля, в 1642^[22].

В 1673 году Готфрид Лейбниц продемонстрировал механический калькулятор (арифмометр), названный «Stepped Reckoner»^[23]. Его можно считать первым учёным в области компьютерных наук и специалистом в области теории информации, поскольку, среди прочего, он ещё описал двоичную (бинарную) систему чисел.

В 1820 году Томас де Кольмар^[en] запустил промышленный выпуск механического калькулятора после того, как он создал свой упрощённый арифмометр, который был первой счётной машиной, достаточно прочной и надёжной для ежедневного использования. Чарльз Бэббидж начал проектирование первого автоматического механического калькулятора, его разностной машины, в 1822, что в конечном счёте подало ему идею первого программируемого механического калькулятора, его аналитической машины.

Он начал работу над этой машиной в 1834 году и менее чем за два года были сформулированы многие из основных черт современного компьютера. Важнейшим шагом стало использование перфокарт, сработанных на Жаккардовском ткацком станке ^[24], что открывало бесконечные просторы для программирования ^[25]. В 1843 году во время перевода французской статьи на аналитической машине Ада Лавлейс написала в одной из её многочисленных записок алгоритм для вычисления чисел Бернулли, который считается первой компьютерной программой ^[26].

Около 1885 года Герман Холлерит изобрёл табулятор, который использовал перфокарты для обработки статистической информации; в конечном итоге его компания стала частью IBM. В 1937 году, спустя сто лет после несбыточной мечты Бэббиджа, Говард Эйкен убедил руководство IBM, производившей все виды оборудования для перфорированных карт^[27] и вовлечённой в бизнес по созданию калькуляторов, разработать свой гигантский программируемый калькулятор ASCC/Harvard Mark I, основанный на аналитической машине Бэббиджа, которая, в свою очередь, использовала перфокарты и центральный вычислитель (central computing unit). Про готовую машину поговаривали: «мечта Бэббиджа сбылась»^[28].

В 1940-х с появлением новых и более мощных вычислительных машин термин компьютер стал обозначать эти машины, а не людей, занимающихся вычислениями (теперь слово «computer» в этом значении употребляется редко)^[29]. Когда стало ясно, что компьютеры можно использовать не только для математических расчётов, область исследований информатики расширилась с тем, чтобы изучать вычисления в целом. Информатика получила статус самостоятельной научной дисциплины в 1950-х и начале 1960-х годов^[30][31]. Первая в мире степень по информатике, Диплом Кэмбриджа по информатике, была присвоена в компьютерной лаборатории Кембриджского университета в 1953 году. Первая подобная учебная программа в США появилась в Университете Пердью в 1962 году^[32]. С распространением компьютеров возникло много новых самодостаточных научных направлений, основанных на вычислениях с помощью компьютеров.

Мало кто изначально мог предположить, что сами компьютеры станут предметом научных исследований, но в конце 1950-х годов это мнение распространилось среди большинства учёных ^[33]. Ныне известный бренд IBM в то время был одним из участников революции в информатике. IBM (сокращение от International Business Machines) выпустила компьютеры IBM 704^[34] и позже — IBM 709^[35], которые уже широко использовались одновременно с изучением и апробацией этих устройств. «Тем не менее работа с (компьютером) IBM была полна разочарований… при ошибке в одной букве одной инструкции программа „падала“ и приходилось начинать всё сначала»^[33]. В конце 1950-х годов информатика как дисциплина ещё только становилась^[36], и такие проблемы были обычным явлением.

Со временем был достигнут значительный прогресс в удобстве использования и эффективности вычислительной техники. В современном обществе наблюдается явный переход среди пользователей компьютерной техники: от её использования только экспертами и специалистами к использованию всем и каждым. Изначально компьютеры были весьма дорогостоящими и чтобы их эффективно использовать нужна была помощь специалистов. Когда компьютеры стали более распространёнными и доступными, тогда для решения обычных задач стало требоваться меньше помощи специалистов.

История информатики в СССР

Эта статья или раздел описывает ситуацию применительно лишь к одному региону, возможно, нарушая при этом правило о взвешенности изложения. Вы можете помочь Википедии, добавив информацию для других стран и регионов.

В 1985 году в СССР был создан НИИ информатики и вычислительной техники^[37]. В том же 1985 году в школах была введена учебная дисциплина «Информатика» и издан первый учебник — А. П. Ершова «Основы информатики и вычислительной техники»^[38].

4 декабря отмечается День российской информатики, так как в этот день в 1948 году Государственный комитет Совета министров СССР по внедрению передовой техники в народное хозяйство зарегистрировал за номером 10 475 изобретение И. С. Брука и Б. И. Рамеева — цифровую электронную вычислительную машину M-1^[39].

Основные достижения

Несмотря на короткую историю в качестве официальной научной дисциплины, информатика внесла фундаментальный вклад в науку и общество. По сути, информатика, наряду с электроникой, является одной из основополагающих наук текущей эпохи человеческой истории, называемой информационной эпохой. При этом информатика является предводителем информационной революции и третьим крупным шагом в развитии технологий, после промышленной революции (1750—1850 н. э.) и неолитической революции (8000-5000 до н. э.).

Вклад информатики:

• Начало «цифровой революции», включающей информационную эпоху и интернет.
• Дано формальное определение вычислений и вычислимости, и доказательство того, что существуют алгоритмически неразрешимые задачи^[41].
• Введено понятие языка программирования, то есть средства для точного выражения методологической информации на различных уровнях абстракции^[42].
• В криптографии расшифровка кода «Энигмы» стала важным фактором победы союзных войск во Второй мировой войне^[40].
• Вычислительные методы обеспечили возможность практической оценки процессов и ситуаций большой сложности, а также возможность проведения экспериментов исключительно за счёт программного обеспечения. Появилась возможность углубленного изучения разума и картирования генома человека, благодаря проекту «Геном человека». Проекты распределенных вычислений, такие как Folding@Home, исследуют сворачивание молекул белка.
• Алгоритмическая торговля повысила эффективность и ликвидность финансовых рынков с помощью искусственного интеллекта, машинного обучения и других статистических и численных методов на больших диапазонах данных ^[43]. Частое использование алгоритмической торговли может усугубить волатильность^[44].
• Компьютерная графика и CGI повсеместно используются в современных развлечениях, особенно в области телевидения, кино, рекламы, анимации и видео-игр. Даже фильмы, в которых нет (явного) использования CGI, как правило, сняты на цифровые камеры и впоследствии обработаны или отредактированы в программах обработки видео.
• Моделирование различных процессов, например в гидродинамике, физике, электрике, электронных системах и цепях, а также для моделирования общества и социальных ситуаций (в частности, военных игр), учитывая среду обитания и др. Современные компьютеры позволяют оптимизировать, например, такие конструкции, как проект целого самолёта. Известным программным обеспечением является симулятор электронных схем SPICE, а также программное обеспечение для физической реализации новых (или модифицированных) конструкций, включающее разработку интегральных схем.
• Искусственный интеллект приобретает все большее значение, одновременно с этим становясь более сложным и эффективным. Существует множество применений искусственного интеллекта (ИИ), например роботы-пылесосы, которые можно использовать дома. ИИ также присутствует в видеоиграх, роботах огневой поддержки и противоракетных системах.

Структура информатики

Информатика делится на ряд разделов. Как дисциплина, информатика охватывает широкий круг тем от теоретических исследований алгоритмов и пределов вычислений до практической реализации вычислительных систем в области аппаратного и программного обеспечения^[45][46]. Комитет CSAB^[en], ранее называемый «Советом по аккредитации вычислительных наук», включающий представителей Ассоциации вычислительной техники (ACM) и Компьютерного общества IEEE^[en] (IEEE-CS)^[47] — определил четыре области, важнейшие для дисциплины информатика: теория вычислений, алгоритмы и структуры данных, методология программирования и языков, компьютерные элементы и архитектура. В дополнение к этим четырём направлениям, комитет CSAB определяет следующие важные области информатики: разработка программного обеспечения, искусственный интеллект, компьютерные сети и телекоммуникации, системы управления базами данных, параллельные вычисления, распределённые вычисления, взаимодействия между человеком и компьютером, компьютерная графика, операционные системы, числовые и символьные вычисления^[45].

Теоретическая информатика

Огромное поле исследований теоретической информатики включает как классическую теорию алгоритмов, так и широкий спектр тем, связанных с более абстрактными логическими и математическими аспектами вычислений. Теоретическая информатика занимается теориями формальных языков, автоматов, алгоритмов, вычислимости и вычислительной сложности, а также вычислительной теорией графов, криптологией, логикой (включая логику высказываний и логику предикатов), формальной семантикой и закладывает теоретические основы для разработки компиляторов языков программирования.

Теория алгоритмов

По словам Питера Деннинга^[en], к фундаментальным вопросам информатики относится следующий вопрос: «Что может быть эффективно автоматизировано?»^[30] Изучение теории алгоритмов сфокусировано на поиске ответов на фундаментальные вопросы о том, что можно вычислить и какое количество ресурсов необходимо для этих вычислений. Для ответа на первый вопрос в теории вычислимости рассматриваются вычислительные задачи, решаемые на различных теоретических моделях вычислений. Второй вопрос посвящён теории вычислительной сложности; в этой теории анализируются затраты времени и памяти различных алгоритмов при решении множества вычислительных задач.

Знаменитая задача «P=NP?», одна из Задач тысячелетия^[48], является нерешённой задачей в теории алгоритмов.

Информация и теория кодирования

Теория информации связана с количественной оценкой информации. Это направление получило развитие благодаря трудам Клода Э. Шеннона, который нашёл фундаментальные ограничения на обработку сигнала в таких операциях, как сжатие данных, надёжное сохранение и передача данных^[49].

Теория кодирования изучает свойства кодов (системы для преобразования информации из одной формы в другую) и их пригодность для конкретной задачи. Коды используются для сжатия данных, в криптографии, для обнаружения и коррекции ошибок, а в последнее время также и для сетевого кодирования. Коды изучаются с целью разработки эффективных и надёжных методов передачи данных.

Алгоритмы и структуры данных

Алгоритмы и структуры данных, как раздел информатики, связаны с изучением наиболее часто используемых вычислительных методов и оценкой их вычислительной эффективности.

Теория языков программирования

В теории языков программирования, как подразделе информатики, изучают проектирование, реализацию, анализ и классификацию языков программирования в целом, а также изучают отдельные элементы языков. Эта область информатики, с одной стороны, в большой степени полагается на достижения таких наук как математика, программная инженерия и лингвистика, с другой стороны, сама оказывает большое влияние на их развитие. Теория языков программирования активно развивается, многие научные журналы посвящены этому направлению.

Формальные методы

Формальные методы — это своего рода математический подход, предназначенный для спецификации, разработки и верификации программных и аппаратных систем. Использование формальных методов при разработке программного и аппаратного обеспечения мотивировано расчётом на то, что, как и в других инженерных дисциплинах, надлежащий математический анализ обеспечит надёжность и устойчивость проекта. Формальные методы являются важной теоретической основой при разработке программного обеспечения, особенно в случаях, когда дело касается надёжности или безопасности. Формальные методы являются полезным дополнением к тестированию программного обеспечения, так как они помогают избежать ошибок, а также являются основой для тестирования. Для их широкого использования требуется разработка специального инструментария. Однако высокая стоимость использования формальных методов указывает на то, что они, как правило, используются только при разработке высокоинтегрированных и жизненно-важных систем^[en], где надёжность и безопасность имеют первостепенное значение. Формальные методы имеют довольно широкое применение: от теоретических основ информатики (в частности, логики вычислений, формальных языков, теории автоматов, программ и семантики) до систем типов и проблем алгебраических типов данных в задачах спецификации и верификации программного и аппаратного обеспечения.

Прикладная информатика

Прикладная информатика направлена на применение понятий и результатов теоретической информатики к решению конкретных задач в конкретных прикладных областях.

Искусственный интеллект

Это область информатики, неразрывно связанная с такими целеполагающими процессами, как решение задач, принятие решений, адаптация к окружающим условиям, обучение и коммуникация, присущими и людям, и животным. Возникновение искусственного интеллекта (ИИ) связано с кибернетикой и ведёт свой отсчёт с Дартмутской Конференции (1956). Исследования в области искусственного интеллекта (AI) с необходимостью были междисциплинарными, и основывались на таких науках, как: прикладная математика, математическая логика, семиотика, электротехника, философия сознания, нейрофизиология и социальный интеллект. У обывателей искусственный интеллект ассоциируется в первую очередь с робототехникой, но кроме этого ИИ является неотъемлемой частью разработки программного обеспечения в самых разных областях. Отправной точкой в конце 1940-х годов стал вопрос Алана Тьюринга: «Могут ли компьютеры думать?», и этот вопрос остаётся фактически без ответа, хотя «тест Тьюринга» до сих пор используется для оценки результатов работы компьютера в масштабах человеческого интеллекта.

Архитектура компьютера и компьютерная инженерия

Архитектура компьютера, или организация цифрового компьютера, является концептуальной структурой компьютерной системы. Она сосредоточена в основном на способе, при котором центральный процессор выполняет внутренние операции и обращается к адресам в памяти^[50]. Она часто включает в себя дисциплины вычислительной техники и электротехники, выбор и соединение аппаратных компонентов для создания компьютеров, которые удовлетворяют функциональным, производительным и финансовым целям.

Компьютерная инженерия связана с аппаратной частью вычислительной техники, например основами микропроцессорной техники, компьютерных архитектур и распределённых систем. Таким образом, она обеспечивает связь с электротехникой.

Анализ производительности компьютера

Анализ производительности компьютера — это изучение работы компьютеров с целью повышения пропускной способности, управления временем отклика, эффективного использования ресурсов, устранения узких мест и прогнозирования производительности при предполагаемых пиковых нагрузках^[51].

Компьютерная графика и визуализация

Компьютерная графика представляет собой изучение цифрового визуального содержания и включает в себя синтез и манипуляцию данными изображения. Это направление связано со многими другими областями информатики, в том числе с компьютерным зрением, обработкой изображений и вычислительной геометрией, также оно активно применяется в области спецэффектов и видео-игр.

Компьютерная безопасность и криптография

Компьютерная безопасность — это направление исследований компьютерных технологий, нацеленных на защиту информации от несанкционированного доступа, разрушения или модификацию при сохранении доступности и удобства использования системы для предполагаемых пользователей. Криптография же является наукой о шифровании и дешифровании информации. Современная криптография в значительной степени связана с информатикой, поскольку при разработке и использовании многих алгоритмов шифрования и дешифрования учитывается их вычислительная сложность.

Компьютерное моделирование и численные методы

Компьютерное моделирование и численные методы являются областями исследований в задаче построения математических моделей, методов количественного анализа, использования компьютеров для анализа и решения научных проблем. На практике, это, как правило, применение компьютерного моделирования и других форм вычислений, применяемых в задачах различных научных дисциплин.

Компьютерные сети

Ещё одним важным направлением является связь между машинами. Она обеспечивает электронный обмен данными между компьютерами и, следовательно, представляет собой техническую базу для Интернета. Помимо разработки маршрутизаторов, коммутаторов и межсетевых экранов, к этой дисциплине относятся разработка и стандартизация сетевых протоколов, таких как TCP, HTTP или SOAP, для обмена данными между машинами.

Параллельные и распределённые системы

Параллелизм — это свойство систем, при котором несколько вычислений выполняются одновременно, и при этом, возможно, взаимодействуют друг с другом. Был разработан ряд математических моделей для общего вида параллельных вычислений, в том числе сети Петри, процессы исчисления и модель Parallel Random Access Machine^[en] (машины с параллельным произвольным доступом). Распределённая система расширяет идею параллелизма на несколько компьютеров, связанных посредством сети. Компьютеры в пределах одной распределённой системы имеют свою собственную память и часто обмениваются информацией между собой для достижения общей цели.

Базы данных

База данных — организованная в соответствии с определёнными правилами и поддерживаемая в памяти компьютера совокупность данных, характеризующая актуальное состояние некоторой предметной области и используемая для удовлетворения информационных потребностей пользователей. Управление базами данных происходит с помощью систем управления базами данных (СУБД).

Информатика в здравоохранении

Информатика здравоохранения^[en] рассматривает вычислительные методы для решения задач в сфере здравоохранения^{[источник не указан 2107 дней]}.

Информационная наука

Информационная наука — это междисциплинарная область, связанная с анализом, сбором, классификацией, манипулированием, хранением, поиском, распространением и защитой информации^{[уточнить]}.

Программная инженерия

Программная инженерия — это приложение систематического, дисциплинированного, измеримого подхода к разработке, функционированию и сопровождению программного обеспечения, а также исследованию этих подходов; то есть, приложение дисциплины инженерии к программному обеспечению

Естественная информатика

Естественная информатика — это естественнонаучное направление, изучающее процессы обработки информации в природе, мозге и человеческом обществе^{[уточнить]}. Она опирается на такие классические научные направления, как теории эволюции, морфогенеза и биологии развития, системные исследования, исследования мозга, ДНК, иммунной системы и клеточных мембран, теория менеджмента и группового поведения, история и другие^[52][53]. Кибернетика, определяемая, как «наука об общих закономерностях процессов управления и передачи информации в различных системах, будь то машины, живые организмы или общество»^[54] представляет собой близкое, но несколько иное научное направление. Так же, как математика и основная часть современной информатики, оно вряд ли может быть отнесено к области естественных наук, так как резко отличается от них своей методологией, (несмотря на широчайшее применение в современных естественных науках математического и компьютерного моделирования).

В научном сообществе

Конференции

Конференции являются стратегическими событиями научных исследований в области информатики. В ходе этих конференций исследователи из бюджетного и частного секторов встречаются и представляют свои последние работы. Труды этих конференций являются важной частью литературы по информатике.

Журналы

В образовании

В некоторых университетах информатика преподаётся в качестве теоретического изучения вычислений и автоматического вывода. Такие программы часто включают в себя теорию алгоритмов, анализ алгоритмов, формальные методы, параллелизм в информатике, базы данных, компьютерную графику, системный анализ и другие. Как правило, в такие учебные программы включают преподавание программирования, но не акцентируют на нём внимания, как финальной цели обучения, а рассматривают программирование как необходимый элемент изучения всех прочих областей информатики. Организация Ассоциация вычислительной техники (ACM) разрабатывает рекомендации для университетских учебных программ по информатике^[55].

Другие колледжи и вузы, а также средние школы и учебные заведения профессиональной подготовки, которые обучают информатике, делают в своих учебных курсах акцент на практике программирования, а не на теории алгоритмов и вычислений. Такие учебные программы, как правило, сосредоточены на тех практических навыках, которые важны для работников индустрии программной инженерии.

Образование в США

В последние годы интерес к использованию методов информатики в различных сферах научных исследований и практических разработок возрастает. Такого рода интерес проявляют не только учёные, но и правительственные структуры. К примеру, в 2005 году Консультативный комитет по информационным технологиям при Президенте США подготовил доклад на эту тему. В этом докладе были представлены результаты анализа деятельности в данной области в США, сообщающие о необходимости скорых решительных действий с целью предупреждения негативных тенденций, наблюдаемых в американской науке и системе образования^[56].

Экономика США всё в большей степени полагается на специалистов в области информатики, но подготовка кадров в этой области отсутствует в большинстве американских учебных программ. Отчёт, озаглавленный «Running on Empty: The Failure to Teach K-12 Computer Science in the Digital Age» был представлен в октябре 2010 года организацией АСМ и Ассоциацией Учителей Информатики (CSTA) и показал, что только 14 штатов приняли образовательные стандарты по информатике в высшем образовании. Также в докладе отмечается, что только в 9 штатах предмет «Информатика» является базовым (обязательным) учебным предметом, необходимым для аттестации в старших классах школы.

В союзе с «Running on Empty» новая внепартийная коалиция защиты прав — Computing in the Core (CinC) — была создана, чтобы влиять на федеральную и государственную политику. В результате работы коалиции был принят «Закон об образовании в области информатики» («Computer Science Education Act»), обеспечивающий дотациями те штаты, которые ведут работу по повышению качества образования в области информатики и поддержке учителей информатики.

Образование в России

Именно в нашей^{[уточнить]} стране впервые были сформированы представления об информатике как о фундаментальной науке, имеющей важное междисциплинарное, научно-методологическое и мировоззренческое значение. Именно Россия на 2-м Международном конгрессе ЮНЕСКО «Образование и информатика» (Москва, 1996 г.) предложила новую концепцию изучения проблем информатики как фундаментальной науки и общеобразовательной дисциплины в системе опережающего образования. При этом была предложена также и новая структура образовательной области «Информатика» для системы образования и показано, что переход к этой структуре может стать важным шагом на пути интеграции фундаментальной науки и образования^[56].

Начиная с 1990 года, в России развивается такое направление как социальная информатика. Предполагается, что оно станет научной базой для формирования информационного общества. Помимо этого, в Российской академии наук вырабатываются философские, семиотические и лингвистические основы информатики, формируются новые подходы к структуризации предметной области информатики, учитывающие её перспективные направления развития и современные тенденции развития образования и науки^[56].

Основные термины

• Информационный ресурс — концентрация имеющихся фактов, документов, данных и знаний, отражающих реальное изменяющееся во времени состояние общества, и используемых при подготовке кадров, в научных исследованиях и материальном производстве^[57].
• Информационная среда — хранящаяся в компьютере, но не оформленная в виде информационной системы совокупность знаний, фактов и сведений, относящаяся к некоторой предметной области и используемая одним или несколькими пользователями^[58].
• Информационная технология — совокупность методов, устройств и производственных процессов, используемых людьми для сбора, хранения, обработки и распространения информации^[58].

См. также

Примечания

1. ↑ ^{1 2 3} Большая российская энциклопедия, 2008.
2. ↑ Steinbuch K.,Informatik: Automatische Informationsverarbeitung.
3. ↑ Fein, 1959.
4. ↑ «Stanford University Oral History».
5. ↑ Donald Knuth, George Forsythe and the Development of Computer Science, 1972.
6. ↑ Основы информатики, 1968.
7. ↑ Matti Tedre, The Development of Computer Science: A Sociocultural Perspective, 2006.
8. ↑ Naur, 1966.
9. ↑ P. Mounier-Kuhn, «L’Informatique en France, de la seconde guerre mondiale au Plan Calcul. L’émergence d’une science», 2010.
10. ↑ ^{1 2} Научные коммуникации и информатика, 1976.
11. ↑ Lhermitte P., Le pari informatique, 1968, Термин «Informatique», созданный во Франции и постепенно принятый в международном масштабе, был признан Французской Академией в качестве нового слова нашего языка в апреле 1966 г..
12. ↑ Why an informatics degree? Isn’t computer science enough?, 2010.
13. ↑ Тезаурус ЮНЕСКО.
14. ↑ P. Wegner, (October 13–15, 1976). Research paradigms in computer science.
15. ↑ Comer et al., 1989.
16. ↑ Eden, A. H..
17. ↑ ^{1 2} Черный, 2010.
18. ↑ Черный, 2010, с. 98.
19. ↑ ^{1 2 3} Черный, 2010, с. 99.
20. ↑ Черный, 2010, с. 100.
21. ↑ Черный, 2010, с. 101.
22. ↑ «Blaise Pascal». School of Mathematics and Statistics University of St Andrews, Scotland.
23. ↑ A Brief History of Computing.
24. ↑ Anthony Hyman, 1982.
25. ↑ Bruce Collier, 1970.
26. ↑ A Selection and Adaptation From Ada’s Notes found in «Ada, The Enchantress of Numbers».
27. ↑ Bernard Cohen, 1999: «In this sense Aiken needed IBM, whose technology included the use of punched cards, the accumulation of numerical data, and the transfer of numerical data from one register to another».
28. ↑ Brian Randell, 1973.
29. ↑ Ассоциация вычислительной техники была основана в 1947.
30. ↑ ^{1 2} Denning, P.J. (2000). «Computer Science: The Discipline» (PDF). Encyclopedia of Computer Science.
31. ↑ Some EDSAC statistics.
32. ↑ Brian Zink, 2002.
33. ↑ ^{1 2} Levy, 1984.
34. ↑ IBM 704 Electronic Data Processing System — CHM Revolution.
35. ↑ http://archive.computerhistory.org/resources/text/IBM/IBM.
36. ↑ Информатика // Казахстан. Национальная энциклопедия. — Алматы: Қазақ энциклопедиясы, 2005. — Т. II. — ISBN 9965-9746-3-2.
37. ↑ В соавторстве с Шекспиром (основы ЭВМ: школьная практика) // «Учительская газета» от 25 ноября 1986
38. ↑ Ершов А. П., 1985.
39. ↑ День информатики в России.
40. ↑ ^{1 2} David Kahn, The Codebreakers, 1967.
41. ↑ Computer Science: Achievements and Challenges circa 2000, 2000.
42. ↑ Abelson H., Structure and Interpretation of Computer Programs, 1996.
43. ↑ Black box traders are on the march.
44. ↑ The Impact of High Frequency Trading on an Electronic Market.
45. ↑ ^{1 2} Computing Sciences Accreditation Board (28 May 1997). «Computer Science as a Profession».
46. ↑ Committee on the Fundamentals of Computer Science, 2004.
47. ↑ «Csab, Inc». Csab.org. 2011-08-03.
48. ↑ P vs NP Problem.
49. ↑ P. Collins, Graham. «Claude E. Shannon: Founder of Information Theory». Scientific American, Inc..
50. ↑ A. Thisted, Ronald. «COMPUTER ARCHITECTURE». The University of Chicago.
51. ↑ Wescott, Bob (2013). The Every Computer Performance Book, Chapter 3: Useful laws. CreateSpace.
52. ↑ Hofkirchner W., «Information Science»: An Idea Whose Time Has Come, 1995.
53. ↑ Вайсбанд И., 5000 лет информатики, 2010.
54. ↑ Wiener N., Cybernetics or Control and Communication in the Animal and the Machine, 1948.
55. ↑ «ACM Curricula Recommendations».
56. ↑ ^{1 2 3} Колин, 2006.
57. ↑ Информационные технологии: Учеб. для вузов, 2003.
58. ↑ ^{1 2} Толковый словарь современной компьютерной лексики, 2004.

Литература

• Вайсбанд Игорь. 5000 лет информатики. — М.: «Черная белка», 2010. — 352 с. — 2000 экз. — ISBN 978-5-91827-005-9.
• Волкова В. Н., Чёрный Ю. Ю. К 50-летию появления термина «информатика» в отечественной научной литературе // Прикладная информатика, № 4 (46), 2013
• Глушков В. М. Безбумажная информатика. — М.: Наука, 1978.
• Грошев А. С. Информатика. Учебник для вузов. — Архангельск: Арханг. гос. техн. ун-т, 2010. — 470 с. — ISBN 978-5-261-00480-6. Архивная копия от 11 августа 2011 на Wayback Machine
• Дорот В.Л., Новиков Ф.А. Толковый словарь современной компьютерной лексики. — СПб: БХВ-Петербург, 2004. — ISBN 5-94157-491-6.
• Ершов А. П., Монахов В. М., Бешенков С. А. Основы информатики и вычислительной техники. — 1985.
• Информатика // Большая российская энциклопедия / Кравец С. Л.. — М.: ОАО «Научное издательство «Большая Российская Энциклопедия», 2008. — Т. 11. Изучение плазмы — Исламский фронт спасения. — С. 481—484. — 767 с. — 65 000 экз. — ISBN 978-5-85270-342-2.
• Колин К. К. Становление информатики как фундаментальной науки и комплексной научной проблемы. — 2006. — С. 1.
• Михайлов А. И., Черный А. И., Гиляревский Р. С. Информатика // Научные коммуникации и информатика. — М.: Наука, 1976. — С. 392—416. — 433 с. — 10 400 экз.
• Михайлов А. И., Черный А. И., Гиляревский Р. С. Основы информатики. — 2-е изд., перераб. и доп. — М.: Наука, 1968.
• Разборов А.А. Theoretical Computer Science: взгляд математика // Компьютерра. — 2001. — № 2. (недоступная ссылка) (альтернативная ссылка)
• Советов Б.Я., Цехановский В.В. Информационные технологии: Учеб. для вузов. — М.: Высш. шк., 2003. — 263 с.
• Черный Ю. Ю. Полисемия в науке: когда она вредна?(на примере информатики) // Открытое образование : журнал. — 2010. — № 6. — С. 97—107.
• Abelson H., G.J. Sussman with J. Sussman. Structure and Interpretation of Computer Programs. — 2nd. — MIT Press, 1996. — ISBN 0-262-01153-0.
• Brookshear, J. Glenn. Введение в компьютерные науки = Computer Science: An Overview. — 6-е изд. — М.: Вильямс, 2001. — 688 с. — ISBN 5-8459-0179-0.
• Cohen, Bernard. Howard Aiken: Portrait of a Computer Pioneer (History of Computing). — 1999. — ISBN 0-262-03262-7.
• Collier, Bruce. The little engine that could’ve: The calculating machines of Charles Babbage (англ.). — Garland Publishing Inc (англ.)русск., 1970. — ISBN 0-8240-0043-9.
• Committee on the Fundamentals of Computer Science: Challenges and Opportunities, National Research Council. Computer Science: Reflections on the Field, Reflections from the Field (англ.). — National Academies Press (англ.)русск., 2004. — ISBN 978-0-309-09301-9.
• D. E. Comer, David Gries, Michael C. Mulder, Allen Tucker, A. Joe Turner, Paul R. Young. Computing as a discipline (англ.) // Communications of the ACM. — 1989. — Vol. 32, no. 1. — P. 9—23. — doi:10.1145/63238.63239.
• Constable, R.L. Computer Science: Achievements and Challenges circa 2000 (англ.). — 2000. Архивировано 8 января 2021 года.
• Dennis P. Groth, Jeffrey K. MacKie-Mason. Why an informatics degree? Isn’t computer science enough? (англ.) // Communications of the ACM : Magazine. — New York, USA, 2010. — Vol. 53. — P. 26—28. — doi:10.1145/1646353.1646364. Архивировано 28 марта 2013 года.
• Eden, A. H. Three Paradigms of Computer Science (англ.) // Minds and Machines (англ.)русск. : journal. — 2007. — July (vol. 17, no. 2). — P. 16—17. — doi:10.1007/s11023-007-9060-8.
• Fein, Louis. The Role of the University in Computers, Data Processing, and Related Fields (англ.) // Communications of the ACM : journal. — 1959. — Vol. 2, no. 9. — P. 7—14. — doi:10.1145/368424.368427.
• Fourman, Michael. «informatics» (англ.) // International Encyclopedia of Information and Library Science. — 2002. — P. 237—244.
• Hofkirchner, Wolfgang. «Information Science»: An Idea Whose Time Has Come (англ.) // Informatik Forum. — 1995. — No. 3. — P. 99—106.
• Hyman, Anthony. Charles Babbage, pioneer of the computer (англ.). — Oxford University Press, 1982. — 287 p. — ISBN 9780691083032.
• Kahn, David. The Codebreakers. — 1967. — ISBN 0-684-83130-9.
• Knuth, Donald. George Forsythe and the Development of Computer Science (англ.). — 1972.
• Levy, Steven (англ.)русск.. Hackers: Heroes of the Computer Revolution (неопр.). — Doubleday, 1984. — ISBN 0-385-19195-2.
• Lhermitte P. Le pari informatique. — Paris, 1968. — С. 20.
• Mounier-Kuhn, P. гл. 3 и 4 // L’Informatique en France, de la seconde guerre mondiale au Plan Calcul. L’émergence d’une science. — Paris, 2010.
• Naur, Peter. The science of datalogy (англ.) // Communications of the ACM : journal. — 1966. — Vol. 9, no. 7. — P. 485. — doi:10.1145/365719.366510.
• Randell, Brian. The Origins of Digital Computers: Selected Papers. — 1973. — ISBN 0-387-11319-3.
• Steinbuch, K. Informatik: Automatische Informationsverarbeitung (неопр.) // SEG-Nachrichten (Technische Mitteilungen der Standard Elektrik Gruppe) – Firmenzeitschrift. — 1957.*Streubel, Jennifer. Department of Computer Science (англ.). — 2003.
• Tedre, Matti. The Development of Computer Science: A Sociocultural Perspective. — Joensuu, 2006. — С. 260.
• Wescott, Bob. The Every Computer Performance Book, Chapter 3: Useful laws (англ.). — CreateSpace (англ.)русск., 2013. — ISBN 1482657759.
• Wiener, Norbert. Cybernetics or Control and Communication in the Animal and the Machine. — New York: MIT Press, 1948. — 212 с.
• Zink, Brian. Computer science pioneer Samuel D. Conte dies at 85 (англ.) // Purdue University. — 2002.

Ссылки

Информатика — Циклопедия

Видеоурок «Информатика как наука об информации» // Видеоуроки в Интернет [9:04] «ИСТОРИЯ ИДЕЙ» Парадоксы информатики // ПросвещениеТв [26:06] Лекция 1 / Теоретическая информатика / Александр Охотин // Лекториум Лекториум [1:28:45]

Информатика (фр. Informatique; англ. Computer science) — научная дисциплина, изучающая методы и процессы создания, преобразования, хранения, передачи информации и использования ее в различных областях человеческой деятельности.

Темами исследований в информатике заключается в определении общих закономерностей, в соответствии с которыми создается информация, происходит ее преобразования, передачи и использования в различных сферах деятельности человека.

Прикладные задачи информатики заключаются в разработке эффективных методов и средств осуществления информационных процессов, в определении способов оптимальной научной коммуникации в самой науке и между наукой и производством.

Информатика — в межотраслевом научном понимании рассматривается как многозначная, многофункциональная категория.

По сути информатика имеет триединый смысл: как межотраслевая наука, как учебная дисциплина; как сфера общественных отношений, что нашло отражение в информационном праве, ее подотрасли — праве об информатизации (инфоматизационном праве).

До нашего времени толкование термина «информатика» (в том смысле, как он употребляется в современной научной и методической литературе) еще не установилось и не является общепринятым.

Понятие информатики является таким же сложным для какого-либо общего определения, как, например, понятие математики. Это и наука, и отрасль прикладных исследований, и область междисциплинарных исследований, и учебная дисциплина.

На фоне стремительного развития индустрии информатики в течение последних нескольких десятилетий, процесс идентификации информатики как науки протекает между несколькими направлениями — инженерным, коммуникативным, математическим, а в последнее время и информационным:

Инженерный подход отражает материально-техническую сторону информатики и рассматривает ее как науку о компьютерных системах. Такой взгляд закономерно доминировал в период становления информатики, когда проектировались и создавались первые вычислительные системы. Например, известные американские ученые А. Ньюэлл, А. Перлис и Г. Саймон в свое время прямо провозгласили предметом изучения информатики вычислительные машины. Не случайно в США и до сих пор теоретическую информатику называют компьютерной наукой. Сейчас данный подход охватывает комплекс технологических проблем, связанных с производством и эксплуатацией компьютерных систем, и называется компьютерной инженерией.

Коммуникативный подход опирается на понятие коммуникативной системы, коммуникативного процесса и информации как продукта взаимодействия субъектов таких процессов и фиксирует свое внимание на процессах выработки и обмена информации в них. В коммуникативных системах обмена и обработки информации (КС) обязательно наличие предметной области (ПрО) с определенной совокупностью информационных объектов и отношений между ними и двух субъектов — инициатора и обработчика, которые обмениваются информацией и реализуют процесс ее обработки. При этом первый формирует и передает второму, так называемую, входную информацию, второй принимает ее, целенаправленно обрабатывает и возвращает назад, но уже в качестве новой, исходной.

В рамках коммуникативного подхода информатика — это наука, изучающая конструктивные модели коммуникативных процессов и систем.

Математический подход возник в последние несколько десятилетий, когда началось тотальное проникновение автоматизированных систем обработки информации в вcе сферы жизни общества и встала проблема резкого повышения производительности труда в отрасли их производства, повышение надежности и существенного снижения стоимости. Фактически уже речь идет о введении индустриальных методов не только в массовое производство компьютеров, но и в производство программного обеспечения для них. Подобное производство (в том числе на базе технологических линий и фабрик программ), с его всесторонней автоматизацией, требует основательной научной и математической поддержки. В центре внимания математического подхода — формализация и изучения на разных уровнях абстракции математических моделей и поведения систем обработки информации. В качестве примера таких моделей можно привести дискретные и автоматные системы.

Информационний подход акцентирует внимание на идее информационного моделирования и продвижении его в различные сферы. Качество, а особенно количество внедрений информационных моделей постоянно растет. В рамках этого направления появились даже целые прикладные науки, такие как социальная информатика, биоинформатика и т. д.

Любая новая научная дисциплина, отвечая на определенные актуальные вызовы современности, имеет свои исторические корни. В этом смысле информатике повезло. Несмотря на свой ​​юный возраст (а современная информатика, получила свое бурного развития сравнительно недавно — во второй половине XX в.), ее дескриптологические корни простираются далеко в прошлое, когда впервые возникла идея формализации умственной деятельности человека. Первый шаг в этом направлении сделал Аристотель (384—322 гг. до н. э.) в теории силлогизмов. Значительно позже, только через полторы тысячи лет, был сделан следующий шаг и выдвинуто общую идею механизации логических умозаключений и отделения их от мозга человека. Она принадлежала испанскому логику Р. Луллию (1235—1315), который поставил задачу на основе аристотелевой логики разработать универсальный метод познания и механизировать его с помощью специальной машины, которая моделировала силлогический вывод. Хотя Р. Луллию не удалось до конца реализовать свой ​​замысел и построить такую ​​машину, сама идея и попытка моделирования и механизации логических умозаключений стала пионерской в области создания искусственных обработчиков информации.

Принципиальным шагом на пути к информатике было создание в недрах математической логики и основ математики специальных интенсиональных дескриптивных систем, предназначенных для уточнения и изучения общих свойств интуитивного к этому понятию алгоритма и вычислительной функции. Среди первых таких систем были лямбда-исчисления А. Черча (1936), машины Тьюринга (1936), алгоритмы Поста (1936) и др. Впоследствии было доказано, что в определенном смысле все эти модели алгоритмов эквивалентны. Уточнение понятия алгоритма позволило выделить класс алгоритмически разрешимых задач. Для многих задач была доказана их алгоритмическая неразрешимость. Первый пример такой задачи привел А. Черча (1903—1995), который доказал неразрешимость чистого прикладного исчисления предикатов.

Многие проблемы, сегодня решает информатика, давно разрабатывались в русле других дисциплин: библиотечного дела, библиографии, лингвистики и др. Еще в начале 20 века бельгийский юрист и ученый Поль Отле предложил объединить комплекс процессов по сбору, обработке, хранению, поиску и распространению научных документов под общим названием «документация», которое иногда служит синонимом термина «информатика». В 1931 году Международный библиографический институт, основанный П. Отле и бельгийским юристом и общественным деятелем А. Лафонтеном в 1895 году, был переименован в Международный институт документации, а в 1938 году — в Международную федерацию из документации, которая и в дальнейшем остается основной международной организацией, которая объединяет специалистов по информатике и научно-информационной деятельности.

В 1945 году появилась статья американского ученого и инженера В. Буша «Возможный механизм нашего мышления», в которой впервые широко ставился вопрос о необходимости механизации информационного поиска. Международные конференции по научной информации (Лондон, 1948; Вашингтон, 1958) знаменовали первые этапы развития информатики. Важное значение имело изучение закономерностей рассеяния научных публикаций, проведенное С. Брэдфордом (Великобритания, 1948). К середине 60-х годов 20 века разрабатывались в основном принципы и методы информационного поиска и технические средства их реализации. В. Баттен (Великобритания), К. Муерс и М. Таубе (США) заложили основы координатного индексирования; Б. Викери, Д. Фоскет (Великобритания), Дж. Перри, А. Кент, Дж. Костелло, Г. П. Лун, Ч. Берньер (США), Ж. К. Гарден (Франция) разработали основы теории и методики информационного поиска. С. Клевердон (Великобритания) изучил методы сравнения технической эффективности информационно-поисковых систем различного типа. Р. Шоу (США) и Ж. Самен (Франция) создали первые информационно-поисковые устройства на микрофильмах и диамикрокартах, ставшие прообразами многих специальных информационных машин. К. Мюллер и Ч. Карлсон (США) предложили новые методы репродуцирования документов, которые легли в основу современной техники репрографии.

Современный этап развития характеризуется глубоким пониманием общенаучного значения научно-информационной деятельности и все более широким применением в ней электронных вычислительных машин.

• Зубенко В. В. Программирование: учебное пособие (гриф МОН Украины) / В. Зубенко, Л. Л. Омельчук. — К.: ИПЦ «Киевский университет», 2011. — 623 c.
• Грошев А. С. Информатика. Учебник для вузов. — Архангельск: Арханг. гос. техн. ун-т, 2010. — 470 с. — ISBN 978-5-261-00480-6.

Что такое система — информатика, уроки

Тема: Что такое система

Тип урока: урок ознакомления с новым материалом

 

Цели:

• Познакомить учащихся с понятиями: система, системология, структура, подсистема, системном подходе;
• Рассмотреть системный эффект, системы и подсистемы, системы в науке и системном подходе;
• Формирование общих представлений современной научной картины мира;
• формирование коммуникативных качеств развивающейся личности.

 

Оборудование:

• ПК;
• Интерактивная доска;
• MS PowerPoint

 

Ход урока:

I.Организационный момент (2 мин.)

Приветствие. Сообщение новой темы.

II. Актуализация знаний (3 мин.)

Проверка домашнего задания.

III. Теоретическая часть (30 мин.)

Системология — наука о системах. В чем состоит содержание этой науки и какое отношение она имеет к информатике, вам предстоит узнать из данной главы.

Понятие системы

Наш мир наполнен многообразием различных объектов. Нередко мы употребляем понятия «простой объект», «сложный объект». А размышляли ли вы о том, в чем разница между простым и сложным? На первый взгляд, возникает такой очевидный ответ: сложный объект состоит из множества простых. И чем больше в нем таких «деталей», тем предмет сложнее. Например, кирпич — простой объект, а здание, построенное из кирпичей, — сложный объект. Или еще: болт, колесо, руль и другие детали автомобиля — простые объекты, а сам автомобиль, собранный из этих деталей, — сложное устройство. Но только ли в количестве деталей заключается различие между простым и сложным?

Сформулируем определение главного понятия системологии — понятия системы:

Система — это сложный объект, состоящий из взаимосвязанных частей (элементов) и существующий как единое целое. Всякая система имеет определенное назначение (функцию, цель).

Рассмотрим кучу кирпичей и дом, построенный из этих кирпичей. Как бы много ни было кирпичей в куче, ее нельзя назвать системой, потому что в ней нет единства, нет целесообразности. А жилой дом имеет вполне конкретное назначение — в нем можно жить. В кладке дома кирпичи определенным образом взаимосвязаны, в соответствии с конструкцией. Конечно, в конструкции дома кроме кирпичей имеется много других деталей (доски, балки, окна и пр.), все они нужным образом соединены и образуют единое целое — дом.

Вот другой пример: множество велосипедных деталей и собранный из них велосипед. Велосипед — это система. Его назначение — быть транспортным средством для человека.

Первое главное свойство системы — целесообразность. Это назначение системы, главная функция, которую она выполняет.

Структура системы

Всякая система определяется не только составом своих частей, но также порядком и способом объединения этих частей в единое целое. Все части (элементы) системы находятся в определенных отношениях или связях друг с другом. Здесь мы выходим на следующее важнейшее понятие системологии — понятие структуры.

Структура — это порядок связей между элементами системы.

Можно еще сказать так: структура — это внутренняя организация системы. Из тех же самых кирпичей и других деталей кроме жилого дома можно построить гараж, забор, башню. Все эти сооружения строятся из одних и тех же элементов, но имеют разную конструкцию в соответствии с назначением сооружения. Применяя язык системологии, можно сказать, что они различаются структурой.

Кто из вас не увлекался детскими конструкторами: строительными, электрическими, радиотехническими и другими? Все детские конструкторы устроены по одному принципу: имеется множество типовых деталей, из которых можно собирать различные изделия. Эти изделия отличаются порядком соединения деталей, т. е. структурой.

Из всего сказанного можно сделать вывод: всякая система обладает определенным элементным составом и структурой. Свойства системы зависят и от состава, и от структуры. Даже при одинаковом составе системы с разной структурой обладают разными свойствами, могут иметь разное назначение.

Второе главное свойство системы — целостность. Нарушение элементного состава или структуры ведет к частичной или полной утрате целесообразности системы.

С зависимостью свойств различных систем от их структуры вам приходилось и еще предстоит встретиться в разных школьных дисциплинах. Например, известно, что графит и алмаз состоят из молекул одного и того же химического вещества — углерода. Но в алмазе молекулы углерода образуют кристаллическую структуру, а у графита структура совсем другая — слоистая. В результате алмаз — самое твердое в природе вещество, а графит мягкий, из него делают грифели для карандашей.

Рассмотрим пример общественной системы. Общественными системами называют различные объединения (коллективы) людей: семью, производственный коллектив, коллектив школы, бригаду, воинскую часть и др. Связи в таких системах — это отношения между людьми, например отношения подчиненности. Множество таких связей образуют структуру общественной системы.

Вот простой пример. Имеются две строительные бригады, состоящие каждая из семи человек. В первой бригаде один бригадир, два его заместителя и по два рабочих в подчинении у каждого заместителя. Во второй бригаде — один бригадир и шестеро рабочих, которые подчиняются непосредственно бригадиру.

На рисунках схематически представлены структуры подчиненности в двух данных бригадах:

Таким образом, две эти бригады — пример двух производственных (социальных) систем с одинаковым составом (по 7 человек), но с разной структурой подчиненности.

Различие в структуре неизбежно отразится на эффективности работы бригад, на их производительности. При небольшом числе людей эффективнее оказывается вторая структура. Но если в бригаде 20 или 30 человек, то тогда одному бригадиру трудно управлять работой такого коллектива. В этом случае разумно ввести должности заместителей, т. е. использовать первую структуру подчиненности.

Системный эффект

Сущность системного эффекта: всякой системе свойственны новые качества, не присущие ее составным частям.

Это же свойство выражается фразой: целое больше суммы своих частей. Например, отдельные детали велосипеда: рама, руль, колеса, педали, сиденье не обладают способностью к езде. Но вот эти детали соединили определенным образом, создав систему под названием «велосипед», которая приобрела новое качество — способность к езде, т. е. возможность служить транспортным средством. То же самое можно показать на примере самолета: ни одна часть самолета в отдельности не обладает способностью летать; но собранный из них самолет (система) — летающее устройство. Еще пример: социальная система — строительная бригада. Один рабочий, владеющий одной специальностью (каменщик, сварщик, плотник, крановщик и пр.), не может построить многоэтажный дом, но вся бригада вместе справляется с этой работой.

О системах и подсистемах

В качестве еще одного примера системы рассмотрим объект — персональный компьютер (ПК). На рисунке приведена схема состава и структуры ПК.

 

Самое поверхностное описание ПК такое: это система, элементами которой являются системный блок, клавиатура, монитор, принтер, мышь. Можно ли назвать их простыми элементами? Конечно, нет. Каждая из этих частей — это тоже система, состоящая из множества взаимосвязанных элементов. Например, в состав системного блока входят: центральный процессор, оперативная память, накопители на жестких и гибких магнитных дисках, CD-ROM, контроллеры внешних устройств и пр. В свою очередь, каждое из этих устройств — сложная система. Например, центральный  процессор состоит из арифметико-логического устройства, устройства управления, регистров. Так можно продолжать и дальше, все более углубляясь в подробности устройства компьютера.

Систему, входящую в состав какой-то другой, более крупной системы, называют подсистемой.

Из данного определения следует, что системный блок является подсистемой персонального компьютера, а процессор — подсистемой системного блока.

А можно ли сказать, что какая-то простейшая деталь компьютера, например гайка, системой не является? Все зависит от точки зрения. В устройстве компьютера гайка — простая деталь, поскольку на более мелкие части она не разбирается. Но с точки зрения строения вещества, из которого сделана гайка, это не так. Металл состоит из молекул, образующих кристаллическую структуру, молекулы — из атомов, атомы — из ядра и электронов. Чем глубже наука проникает в вещество, тем больше убеждается, что нет абсолютно простых объектов. Даже частицы атома, которые называют элементарными, например электроны, тоже оказались непростыми.

Любой реальный объект бесконечно сложен. Описание его состава и структуры всегда носит модельный характер, т. е. является приближенным. Степень подробности такого описания зависит от его назначения. Одна и та же часть системы в одних случаях может рассматриваться как ее простой элемент, в других случаях — как подсистема, имеющая свой состав и структуру.

О системах в науке и системном подходе

Основной смысл исследовательской работы ученого чаще всего заключается в поиске системы в предмете его исследования.

Задача всякой науки — найти системные закономерности в тех объектах и процессах, которые она изучает.

В XVI веке Николай Коперник описал устройство Солнечной системы. Земля и другие планеты вращаются вокруг Солнца; связаны они в единое целое силами притяжения.
Систематизация знаний очень важна для биологии. В XVIII веке шведский ученый Карл Линней написал книгу под названием «Системы природы». Он сделал первую удачную попытку классифицировать все известные виды животных и растений, а самое главное, показал взаимосвязь, т. е. зависимость одних видов от других. Вся живая природа предстала
как единая большая система. Но она, в свою очередь, состоит из системы растений, системы животных, т. е. подсистем. А среди животных есть птицы, звери, насекомые и т. д. Всё это тоже системы.

Русский ученый Владимир Иванович Вернадский в 20-х годах XX века создал учение о биосфере. Под биосферой он понимал систему, включающую в себя весь растительный и животный мир Земли, человечество, а также их среду обитания: атмосферу, поверхность Земли, мировой океан, разрабатываемые человеком недра (все это названо активной оболочкой Земли). Все подсистемы биосферы связаны между собой и зависят друг от друга. Вернадскому же принадлежит идея о зависимости состояния биосферы от космических процессов, иначе говоря, биосфера является подсистемой более крупных, космических систем.

Если человек хочет быть хорошим специалистом в своем деле, он обязательно должен обладать системным мышлением, к любой работе проявлять системный подход.

Сущность системного подхода: необходимо учитывать все существенные системные связи того объекта, с которым работаешь.

Очень «чувствительным» для всех нас примером необходимости системного подхода является работа врача. Взявшись лечить какую-то болезнь, какой-то орган, врач не должен забывать о взаимосвязи этого органа со всем организмом человека, чтобы не получилось, как в поговорке, «одно лечим, другое калечим». Человеческий организм — очень сложная система, поэтому от врача требуются большие знания и осторожность.

Еще один пример — экология. Слово «экология» происходит от греческих слов «экое» — «дом» и «логос» — «учение». Эта наука учит людей относиться к окружающей их природе как к собственному дому. Самой важной задачей экологии сегодня стала защита природы от разрушительных последствий человеческой деятельности (использования природных ресурсов, выбросов промышленных отходов и пр.). Со временем люди все больше вмешиваются в природные процессы. Некоторые вмешательства неопасны, но есть такие, которые могут привести к катастрофе. Экология пользуется понятием «экологическая система». Это человек с «плодами» его деятельности (города, транспорт, заводы и пр.) и естественная природа. В идеале в этой системе должно существовать динамическое равновесие, т. е. те разрушения, которые человек неизбежно производит в природе, должны успевать компенсироваться естественными природными процессами или самим человеком. Например, люди, машины, заводы сжигают кислород, а растения его выделяют. Для равновесия надо, чтобы выделялось
кислорода не меньше, чем его сжигается. И если равновесие будет нарушено, то в конце концов наступит катастрофа в масштабах Земли.

В XX веке экологическая катастрофа произошла с Аральским морем в Средней Азии. Люди бездумно забирали для орошения полей воду из питающих его рек Амударья и Сырдарья. Количество испаряющейся воды превысило приток, и море стало пересыхать. Сейчас оно практически погибло и жизнь на его бывших берегах ни для людей, ни для животных и растений стала невозможной. Вот вам пример отсутствия системного подхода. Деятельность таких «преобразователей природы» очень опасна. В последнее время появилось понятие «экологическая грамотность». Вмешиваясь в природу, нельзя быть узким специалистом: только нефтяником, только химиком и пр.

Занимаясь изучением или преобразованием природы, надо видеть в ней систему и прилагать усилия для того, чтобы не нарушать ее равновесия.

IV. Закрепление знаний (5 мин.)

Задания:

·        стр. 32 №9, 10

V. Итог урока (2 мин.)

Оценивается работа в классе, называются оценки.

VI. Домашнее задание (3 мин.)

§5; стр. 32 №4-8.

Просмотр содержимого документа
«Урок № 9»

Тема: Что такое система?

Тип урока: урок ознакомления с новым материалом

Цели:

• Познакомить учащихся с понятиями: система, системология, структура, подсистема, системном подходе;

• Рассмотреть системный эффект, системы и подсистемы, системы в науке и системном подходе;

• Формирование общих представлений современной научной картины мира;

• формирование коммуникативных качеств развивающейся личности.

Оборудование:

Ход урока:

I.Организационный момент (2 мин.)

Приветствие. Сообщение новой темы.

II. Актуализация знаний (3 мин.)

Проверка домашнего задания.

III. Теоретическая часть (30 мин.)

Системология — наука о системах. В чем состоит содержание этой науки и какое отношение она имеет к информатике, вам предстоит узнать из данной главы.

Понятие системы

Наш мир наполнен многообразием различных объектов. Нередко мы употребляем понятия «простой объект», «сложный объект». А размышляли ли вы о том, в чем разница между простым и сложным? На первый взгляд, возникает такой очевидный ответ: сложный объект состоит из множества простых. И чем больше в нем таких «деталей», тем предмет сложнее. Например, кирпич — простой объект, а здание, построенное из кирпичей, — сложный объект. Или еще: болт, колесо, руль и другие детали автомобиля — простые объекты, а сам автомобиль, собранный из этих деталей, — сложное устройство. Но только ли в количестве деталей заключается различие между простым и сложным?

Сформулируем определение главного понятия системологии — понятия системы:

Система — это сложный объект, состоящий из взаимосвязанных частей (элементов) и существующий как единое целое. Всякая система имеет определенное назначение (функцию, цель).

Рассмотрим кучу кирпичей и дом, построенный из этих кирпичей. Как бы много ни было кирпичей в куче, ее нельзя назвать системой, потому что в ней нет единства, нет целесообразности. А жилой дом имеет вполне конкретное назначение — в нем можно жить. В кладке дома кирпичи определенным образом взаимосвязаны, в соответствии с конструкцией. Конечно, в конструкции дома кроме кирпичей имеется много других деталей (доски, балки, окна и пр.), все они нужным образом соединены и образуют единое целое — дом.

Вот другой пример: множество велосипедных деталей и собранный из них велосипед. Велосипед — это система. Его назначение — быть транспортным средством для человека.

Первое главное свойство системы — целесообразность. Это назначение системы, главная функция, которую она выполняет.

Структура системы

Всякая система определяется не только составом своих частей, но также порядком и способом объединения этих частей в единое целое. Все части (элементы) системы находятся в определенных отношениях или связях друг с другом. Здесь мы выходим на следующее важнейшее понятие системологии — понятие структуры.

Структура — это порядок связей между элементами системы.

Можно еще сказать так: структура — это внутренняя организация системы. Из тех же самых кирпичей и других деталей кроме жилого дома можно построить гараж, забор, башню. Все эти сооружения строятся из одних и тех же элементов, но имеют разную конструкцию в соответствии с назначением сооружения. Применяя язык системологии, можно сказать, что они различаются структурой.

Кто из вас не увлекался детскими конструкторами: строительными, электрическими, радиотехническими и другими? Все детские конструкторы устроены по одному принципу: имеется множество типовых деталей, из которых можно собирать различные изделия. Эти изделия отличаются порядком соединения деталей, т. е. структурой.

Из всего сказанного можно сделать вывод: всякая система обладает определенным элементным составом и структурой. Свойства системы зависят и от состава, и от структуры. Даже при одинаковом составе системы с разной структурой обладают разными свойствами, могут иметь разное назначение.

Второе главное свойство системы — целостность. Нарушение элементного состава или структуры ведет к частичной или полной утрате целесообразности системы.

С зависимостью свойств различных систем от их структуры вам приходилось и еще предстоит встретиться в разных школьных дисциплинах. Например, известно, что графит и алмаз состоят из молекул одного и того же химического вещества — углерода. Но в алмазе молекулы углерода образуют кристаллическую структуру, а у графита структура совсем другая — слоистая. В результате алмаз — самое твердое в природе вещество, а графит мягкий, из него делают грифели для карандашей.

Рассмотрим пример общественной системы. Общественными системами называют различные объединения (коллективы) людей: семью, производственный коллектив, коллектив школы, бригаду, воинскую часть и др. Связи в таких системах — это отношения между людьми, например отношения подчиненности. Множество таких связей образуют структуру общественной системы.

Вот простой пример. Имеются две строительные бригады, состоящие каждая из семи человек. В первой бригаде один бригадир, два его заместителя и по два рабочих в подчинении у каждого заместителя. Во второй бригаде — один бригадир и шестеро рабочих, которые подчиняются непосредственно бригадиру.

На рисунках схематически представлены структуры подчиненности в двух данных бригадах:

Таким образом, две эти бригады — пример двух производственных (социальных) систем с одинаковым составом (по 7 человек), но с разной структурой подчиненности.

Различие в структуре неизбежно отразится на эффективности работы бригад, на их производительности. При небольшом числе людей эффективнее оказывается вторая структура. Но если в бригаде 20 или 30 человек, то тогда одному бригадиру трудно управлять работой такого коллектива. В этом случае разумно ввести должности заместителей, т. е. использовать первую структуру подчиненности.

Системный эффект

Сущность системного эффекта: всякой системе свойственны новые качества, не присущие ее составным частям.

Это же свойство выражается фразой: целое больше суммы своих частей. Например, отдельные детали велосипеда: рама, руль, колеса, педали, сиденье не обладают способностью к езде. Но вот эти детали соединили определенным образом, создав систему под названием «велосипед», которая приобрела новое качество — способность к езде, т. е. возможность служить транспортным средством. То же самое можно показать на примере самолета: ни одна часть самолета в отдельности не обладает способностью летать; но собранный из них самолет (система) — летающее устройство. Еще пример: социальная система — строительная бригада. Один рабочий, владеющий одной специальностью (каменщик, сварщик, плотник, крановщик и пр.), не может построить многоэтажный дом, но вся бригада вместе справляется с этой работой.

О системах и подсистемах

В качестве еще одного примера системы рассмотрим объект — персональный компьютер (ПК). На рисунке приведена схема состава и структуры ПК.

Самое поверхностное описание ПК такое: это система, элементами которой являются системный блок, клавиатура, монитор, принтер, мышь. Можно ли назвать их простыми элементами? Конечно, нет. Каждая из этих частей — это тоже система, состоящая из множества взаимосвязанных элементов. Например, в состав системного блока входят: центральный процессор, оперативная память, накопители на жестких и гибких магнитных дисках, CD-ROM, контроллеры внешних устройств и пр. В свою очередь, каждое из этих устройств — сложная система. Например, центральный  процессор состоит из арифметико-логического устройства, устройства управления, регистров. Так можно продолжать и дальше, все более углубляясь в подробности устройства компьютера.

Систему, входящую в состав какой-то другой, более крупной системы, называют подсистемой.

Из данного определения следует, что системный блок является подсистемой персонального компьютера, а процессор — подсистемой системного блока.

А можно ли сказать, что какая-то простейшая деталь компьютера, например гайка, системой не является? Все зависит от точки зрения. В устройстве компьютера гайка — простая деталь, поскольку на более мелкие части она не разбирается. Но с точки зрения строения вещества, из которого сделана гайка, это не так. Металл состоит из молекул, образующих кристаллическую структуру, молекулы — из атомов, атомы — из ядра и электронов. Чем глубже наука проникает в вещество, тем больше убеждается, что нет абсолютно простых объектов. Даже частицы атома, которые называют элементарными, например электроны, тоже оказались непростыми.

Любой реальный объект бесконечно сложен. Описание его состава и структуры всегда носит модельный характер, т. е. является приближенным. Степень подробности такого описания зависит от его назначения. Одна и та же часть системы в одних случаях может рассматриваться как ее простой элемент, в других случаях — как подсистема, имеющая свой состав и структуру.

О системах в науке и системном подходе

Основной смысл исследовательской работы ученого чаще всего заключается в поиске системы в предмете его исследования.

Задача всякой науки — найти системные закономерности в тех объектах и процессах, которые она изучает.

В XVI веке Николай Коперник описал устройство Солнечной системы. Земля и другие планеты вращаются вокруг Солнца; связаны они в единое целое силами притяжения.
Систематизация знаний очень важна для биологии. В XVIII веке шведский ученый Карл Линней написал книгу под названием «Системы природы». Он сделал первую удачную попытку классифицировать все известные виды животных и растений, а самое главное, показал взаимосвязь, т. е. зависимость одних видов от других. Вся живая природа предстала
как единая большая система. Но она, в свою очередь, состоит из системы растений, системы животных, т. е. подсистем. А среди животных есть птицы, звери, насекомые и т. д. Всё это тоже системы.

Русский ученый Владимир Иванович Вернадский в 20-х годах XX века создал учение о биосфере. Под биосферой он понимал систему, включающую в себя весь растительный и животный мир Земли, человечество, а также их среду обитания: атмосферу, поверхность Земли, мировой океан, разрабатываемые человеком недра (все это названо активной оболочкой Земли). Все подсистемы биосферы связаны между собой и зависят друг от друга. Вернадскому же принадлежит идея о зависимости состояния биосферы от космических процессов, иначе говоря, биосфера является подсистемой более крупных, космических систем.

Если человек хочет быть хорошим специалистом в своем деле, он обязательно должен обладать системным мышлением, к любой работе проявлять системный подход.

Сущность системного подхода: необходимо учитывать все существенные системные связи того объекта, с которым работаешь.

Очень «чувствительным» для всех нас примером необходимости системного подхода является работа врача. Взявшись лечить какую-то болезнь, какой-то орган, врач не должен забывать о взаимосвязи этого органа со всем организмом человека, чтобы не получилось, как в поговорке, «одно лечим, другое калечим». Человеческий организм — очень сложная система, поэтому от врача требуются большие знания и осторожность.

Еще один пример — экология. Слово «экология» происходит от греческих слов «экое» — «дом» и «логос» — «учение». Эта наука учит людей относиться к окружающей их природе как к собственному дому. Самой важной задачей экологии сегодня стала защита природы от разрушительных последствий человеческой деятельности (использования природных ресурсов, выбросов промышленных отходов и пр.). Со временем люди все больше вмешиваются в природные процессы. Некоторые вмешательства неопасны, но есть такие, которые могут привести к катастрофе. Экология пользуется понятием «экологическая система». Это человек с «плодами» его деятельности (города, транспорт, заводы и пр.) и естественная природа. В идеале в этой системе должно существовать динамическое равновесие, т. е. те разрушения, которые человек неизбежно производит в природе, должны успевать компенсироваться естественными природными процессами или самим человеком. Например, люди, машины, заводы сжигают кислород, а растения его выделяют. Для равновесия надо, чтобы выделялось
кислорода не меньше, чем его сжигается. И если равновесие будет нарушено, то в конце концов наступит катастрофа в масштабах Земли.

В XX веке экологическая катастрофа произошла с Аральским морем в Средней Азии. Люди бездумно забирали для орошения полей воду из питающих его рек Амударья и Сырдарья. Количество испаряющейся воды превысило приток, и море стало пересыхать. Сейчас оно практически погибло и жизнь на его бывших берегах ни для людей, ни для животных и растений стала невозможной. Вот вам пример отсутствия системного подхода. Деятельность таких «преобразователей природы» очень опасна. В последнее время появилось понятие «экологическая грамотность». Вмешиваясь в природу, нельзя быть узким специалистом: только нефтяником, только химиком и пр.

Занимаясь изучением или преобразованием природы, надо видеть в ней систему и прилагать усилия для того, чтобы не нарушать ее равновесия.

IV. Закрепление знаний (5 мин.)

Задания:

V. Итог урока (2 мин.)

Оценивается работа в классе, называются оценки.

VI. Домашнее задание (3 мин.)

§5; стр. 32 №4-8.

Просмотр содержимого презентации
«Что такое система. 10 класс»

30.10.16

Системология — наука о системах.

30.10.16

Примеры

Кирпичный дом –

сложный объект

Кирпич –

простой объект

30.10.16

Пример

Автомобиль –

сложный объект

Автомобильные детали –

простые объекты

30.10.16

Главное понятие системологии – это понятие системы.

Система – это сложный объект, состоящий из взаимосвязанных частей (элементов) и существующий как единое целое.

Всякая система имеет определенное назначение (функцию, цель)

30.10.16

Примеры систем и их элементов

Кирпичный дом.

Назначение – в нем можно жить

Куча кирпичей

Нет единства,

нет целесообразности

30.10.16

Примеры систем и их элементов

Велосипед –

сложный объект (система)

Велосипедные детали –

простые объекты

(элементы системы)

30.10.16

Первое главное свойство системы – целесообразность (это назначение системы, главная функция, которую она выполняет).

Назначение велосипеда –

быть транспортным

средством для человека.

Назначение дома –

в нем можно жить.

30.10.16

Структура системы

Второе важнейшее понятие системологии – структура.

Структура – это порядок связей между элементами системы.

Структура – это внутренняя организация системы

30.10.16

Из кирпича можно построить гараж, забор, башню

Имеют разную конструкцию

в соответствии с назначением сооружения, т. е. различаются структурой

30.10.16

Пример

• Детский конструктор
• Из одних и тех же деталей можно собрать различные конструкции

30.10.16

Вывод:

• всякая система обладает определенным элементным составом и структурой.
• Свойства системы зависят и от состава, и от структуры.
• Даже при одинаковом составе системы с разной структурой обладают разными свойствами, могут иметь разное назначение.

30.10.16

Второе главное свойство системы – целостность. Нарушение элементного состава или структуры ведет к частичной или полной утрате целесообразности системы

30.10.16

Зависимость свойств различных систем от их структуры

Молекула

углерода

Слоистая структура графита

Кристаллическая структура алмаза

30.10.16

Пример общественной системы

Общественными системами называют различные объединения (коллективы) людей: семью, производственный коллектив, коллектив школы, бригаду, воинскую часть и др.

Связи в таких системах — это отношения между людьми, например отношения подчиненности. Множество таких связей образуют структуру общественной системы.

30.10.16

Структуры

подчиненности

в двух бригадах

30.10.16

Системный эффект

Сущность системного эффекта: всякой новой системе свойственны новые качества, не присущие её составным частям.

Это же свойство выражается фразой: целое больше суммы своих частей

Велосипед –

Устройство передвижения

30.10.16

Системный эффект

Сущность системного эффекта: всякой новой системе свойственны новые качества, не присущие её составным частям.

Самолет –

летающее устройство

30.10.16

Системы и подсистемы

Состав и структура персонального компьютера

Контролеры внешних

устройств

НМЖД

НГМД

CD-ROM

Системный блок

Монитор

Информационная магистраль

Принтер

Центральный процессор

Оперативная память

Мышь

Клавиатура

Регистры

АЛУ

УУ

30.10.16

Системы и подсистемы

Систему, входящую в состав какой-то другой, более крупной системы, называют подсистемой.

30.10.16

Примеры систем и их элементов

В устройстве

компьютера

С точки зрения

строения вещества

Простая деталь

Подсистема

30.10.16

Вывод:

Любой реальный объект бесконечно сложен. Описание его состава и структуры всегда носит модельный характер, т. е. является приближенным. Степень подробности такого описания зависит от его назначения. Одна и та же часть системы в одних случаях может рассматриваться как ее простой элемент, в других случаях — как подсистема, имеющая свой состав и структуру.

30.10.16

О системах в науке и системном подходе

Основной смысл исследовательской работы

ученого чаще всего заключается в поиске

системы в предмете исследования.

Задача всякой науки – найти системные закономерности в тех объектах и процессах, которые она изучает.

30.10.16

Николай Коперник в XVI веке описал

устройство Солнечной системы

30.10.16

Карл Линней написал книгу «Система природы»

К. Линней сделал первую удачную попытку классифицировать все известные

виды животных и растений и показал зависимость одних видов от других.

30.10.16

Русский ученый В. И. Вернадский в 20-х годах XX века создал учение о биосфере.

Под биосферой он понимал систему , включающую в себя весь растительный и животный мир Земли, человечество, а также их среду обитания: атмосферу, поверхность Земли, мировой океан, разрабатываемые человеком недра.

30.10.16

Если человек хочет быть хорошим специалистом в своем деле, он обязательно должен обладать системным мышлением, к любой работе проявлять системный подход.

Сущность системного подхода: необходимо учитывать все существенные системные связи того объекта, с которым работаешь.

30.10.16

Пример необходимости системного подхода

• Работа врача.
• При лечении какого-нибудь органа, необходимо учитывать взаимосвязь этого органа со всем организмом.

30.10.16

Пример отсутствия системного подхода

• Экологическая катастрофа с Аральским морем
• Море стало пересыхать из-за разбора воды из Сырдарья и Амударья.

30.10.16

Деятельность таких «преобразователей природы» очень опасна. В последнее время появилось понятие «экологическая грамотность». Вмешиваясь в природу, нельзя быть узким специалистом: только нефтяником, только химиком и пр.

Вывод:

Занимаясь изучением или преобразованием природы, надо видеть в ней систему и прилагать усилия для того, чтобы не нарушать её равновесия.

30.10.16

30.10.16

Домашнее задание

• § 5;
• вопросы 1 – 8 на стр. 32

30.10.16

Определение и примеры системы целеполагания Джона Дорра

Определение «OKR» — «Цели и ключевые результаты». Это инструмент для совместной постановки целей, используемый командами и отдельными людьми для постановки сложных, амбициозных целей с измеримыми результатами. OKR — это то, как вы отслеживаете прогресс, обеспечиваете согласованность и поощряете участие в достижении измеримых целей.

Говоря о офисных операциях, разработке программного обеспечения, некоммерческих организациях или многом другом, OKR работают одинаково для постановки целей на многих уровнях компании.Они также могут работать для личных целей и даже могут использоваться отдельными людьми для выполнения дел там, где их не использует высшее руководство.

Цель — это просто то, что должно быть достигнуто, не больше и не меньше. По определению, цели значительны, конкретны, ориентированы на действия и (в идеале) вдохновляют. При правильной разработке и развертывании они являются вакциной против нечеткого мышления — и нечеткого исполнения.

Key Results оценивает и отслеживает, как мы достигаем цели.Эффективные KR являются конкретными и ограниченными по времени, агрессивными, но реалистичными. Прежде всего, их можно измерить и проверить. Вы либо соответствуете требованиям к ключевому результату, либо нет; нет серой зоны, нет места сомнениям. В конце обозначенного периода, обычно квартала, мы проводим регулярную проверку и оцениваем ключевые результаты как выполненные или нет.

Там, где цель может быть долгосрочной, переносимой на год или дольше, ключевые результаты развиваются по мере продвижения работы. Как только все они будут выполнены, цель обязательно достигнута.

Кто создавал OKR?

Энди Гроув из Intel создал

OKR и обучил им Джона Доерра. С тех пор многие компании приняли их, включая Allbirds, Apartment Therapy, Netflix и вдохновляющие некоммерческие организации, такие как Code for America.

В начале статьи «Измеряйте, что имеет значение» Доерр пишет о «MBO» или «управлении по целям». MBO были детищем Питера Друкера и послужили Энди Гроувом основой для его окончательной теории OKR. Фактически, Гроув изначально называл их «iMBOs» от Intel Management by Objectives.Однако, несмотря на первоначальное благоговейное имя, Гроув создал некоторые ключевые различия между ними, которые он передал Доерру.

Гроув редко упоминал цели, не привязывая их к «ключевым результатам» — термин, который, кажется, придумал сам. Другое ключевое различие между MBO и OKR состоит в том, что последние являются квартальными, а не годовыми, и они не связаны с компенсацией.

Дёрр был тем, кто придумал название «OKR», которое он собрал из лексикона Гроува.

Самая известная история об OKR — это история о том, как Дорр представил эту философию основателям Google в 1999 году.Собравшись за столом для пинг-понга, который также использовался как стол в зале заседаний, Дорр представил PowerPoint молодой команде основателей, в которую входили Ларри Пейдж, Сергей Брин, Марисса Майер, Сьюзан Войчицки и Салар Камангар.

Цель и ключевые результаты Дёрра для презентации PowerPoint были следующие:

1

шведских крон

Я закончу презентацию вовремя.

2

шведских крон

Мы создадим образец ежеквартальных OKR Google.

3

шведских крон

Я получу согласие на трехмесячную пробную версию OKR.

Затем Google сформулировал стратегию своей компании с этой структурой управления, а остальное уже история.

Примеры OKR

Но каковы еще примеры высокого уровня?

Город Сиракузы, штат Нью-Йорк, недавно поставил перед собой цель: «достичь финансовой устойчивости.«Финансовая устойчивость — отличная цель для любого правительства, местного или любого другого, но она должна быть измеримой. Вот почему в Сиракузах используются цели и ключевые результаты.

В письменном виде вместе с ключевыми результатами OKR Сиракуз выглядит так:

1

шведских крон

Уменьшить отклонение бюджета общего фонда с 11% до 5%.

2

шведских крон

Израсходовать 95% долларов уставного капитала проекта до конца финансового года.

3

шведских крон

Израсходовать 95% долларов гранта на гранты за предыдущие финансовые годы.

Как обсуждалось ранее, OKR могут работать для всех отраслей и даже для личных целей.

Личная цель OKR

Доерра спросили о его личных OKR в интервью на Recode Decode. Он ответил: «Вы знаете, мои дочери уехали из дома, но я читал и считаю, что совместные семейные обеды — это хорошо.Итак, я установил OKR, поделился им со своей командой, чтобы быть дома к ужину к 18:00. 20 ночей в месяц и присутствовать, выключая телефон. Ставлю переключатель на роутер. Мы отключили Интернет во всем доме ».

«Дело не только в количестве, но и в качестве», — добавил он.

Эту личную цель можно записать так:

1

шведских крон

Возвращение домой к ужину к 18:00, 20 ночей в месяц.

2

шведских крон

Присутствовать, выключив интернет-маршрутизатор, чтобы не отвлекаться.

И хотя это «личный» OKR, Доерр был прозрачен с самого начала. Он не только поделился им со своими коллегами и семьей, но и поделился им в интервью.

Отраслевые OKR

Чтобы увидеть другие примеры отраслевых OKR компаний, щелкните здесь.

Существуют ли разные типы OKR?

OKR могут быть двумя вещами: обязательными или желательными.

Обязательства, как следует из их названия, — обязательства. Ожидается, что при выставлении оценок в конце цикла подтвержденные OKR будут иметь проходной балл.

С другой стороны,

амбициозных целей иногда называют масштабными целями или «лунными выстрелами». Ожидается, что путь к желанным OKR будет проложен, поскольку до этого никто не добивался этого. Они также могут быть долгосрочными и существовать вне цикла OKR или даже передаваться между членами команды для увеличения вовлеченности сотрудников.

Чтобы узнать больше о приверженных и желанных версиях целей и ключевых результатов, щелкните здесь.

Какие инструменты OKR доступны?

Если вы ищете инструменты OKR, которые помогут вам ставить амбициозные цели, обратите внимание на эти инструменты отслеживания OKR для личных целей и небольших команд, а также на эти инструменты для крупных предприятий.

Как вы оцениваете OKR?

Метод Энди Гроува для оценки OKR — это простой подход «да» или «нет». Однако есть и способы их оценивать, а именно «метод Google.”

Чтобы узнать больше, нажмите здесь.

Связаны ли OKR с компенсацией?

В отличие от других систем управления эффективностью, таких как система сбалансированных показателей (BSC), OKR отделены от компенсации, такой как зарплата и бонусы.

Чтобы узнать почему, щелкните здесь.

Где я могу получить дополнительную информацию?

Эта система обманчиво проста, но при правильном использовании хорошие OKR наделяют вашу организацию сверхспособностями для создания таких вещей, как управление высокой отдачей во всех ваших бизнес-целях.Узнайте больше, прочитав «Измерьте, что имеет значение» или изучив больше часто задаваемых вопросов, ресурсов и историй прямо здесь, на WhatMatters.com.

Или, если вы ищете тренера по OKR, посмотрите это.

Если вы хотите начать наш курс OKR 101, нажмите здесь.

Доверительный интервал

| Определение, формулы, примеры

Когда вы делаете оценку в статистике, будь то сводная статистика или тестовая статистика, всегда есть неопределенность вокруг этой оценки, потому что число основано на выборке изучаемой вами совокупности.

Доверительный интервал — это диапазон значений, которые, как вы ожидаете, ваша оценка будет падать между определенным процентом времени, если вы снова запустите эксперимент или повторно произведете выборку из совокупности таким же образом.

Уровень достоверности — это процент случаев, когда вы ожидаете воспроизвести оценку между верхней и нижней границами доверительного интервала, и устанавливается значением альфа.

Что такое доверительный интервал?

Доверительный интервал — это среднее значение вашей оценки плюс и минус вариация этой оценки.Это диапазон значений, между которыми вы ожидаете, что ваша оценка упадет между ними, если вы повторите тест с определенным уровнем достоверности.

Доверие в статистике — это еще один способ описания вероятности. Например, если вы построите доверительный интервал с уровнем достоверности 95%, вы уверены, что 95 из 100 раз оценка будет находиться между верхним и нижним значениями, заданными доверительным интервалом.

Желаемый уровень достоверности обычно равен единице минус значение альфа ( a ), которое вы использовали в своем статистическом тесте:

Уровень достоверности = 1 — a

Итак, если вы используете значение альфа p <0.05 для статистической значимости, тогда ваш уровень достоверности будет 1 - 0,05 = 0,95 или 95%.

Когда вы используете доверительные интервалы?

Вы можете рассчитать доверительные интервалы для многих видов статистических оценок, в том числе:

• Пропорции
• Население означает
• Различия между средними и численными показателями населения
• Оценки различий между группами

Это точечные оценки, которые не дают никакой информации о вариациях вокруг числа.Доверительные интервалы полезны для сообщения об изменении точечной оценки.

Пример: Вариация оценки. Вы опросили 100 британцев и 100 американцев об их привычках смотреть телевизор и обнаружили, что обе группы смотрят телевизор в среднем по 35 часов в неделю.

Однако у опрошенных британцев количество часов просмотра сильно различается, в то время как все американцы смотрят примерно одинаковое количество часов.

Даже при том, что обе группы имеют одинаковую точечную оценку (среднее количество часов просмотра), британская оценка будет иметь более широкий доверительный интервал, чем американская оценка, потому что есть больше вариаций в данных.

Расчет доверительного интервала: что нужно знать

Большинство статистических программ будут включать доверительный интервал оценки при выполнении статистического теста.

Если вы хотите рассчитать доверительный интервал самостоятельно, вам необходимо знать:

1. Точечная оценка, которую вы строите, доверительный интервал для
2. Критические значения для статистики теста
3. Стандартное отклонение выборки
4. Объем выборки

Узнав каждый из этих компонентов, вы можете рассчитать доверительный интервал для своей оценки, подставив их в формулу доверительного интервала, соответствующую вашим данным.

Точечная оценка

Точечной оценкой вашего доверительного интервала будет любая статистическая оценка, которую вы делаете (например, среднее значение совокупности, разница между средними значениями совокупности, пропорции, разброс между группами).

Пример: точечная оценка В примере просмотра телевизора точечная оценка — это среднее количество часов просмотра: 35.

Нахождение критического значения

Критические значения сообщают вам, на сколько стандартных отклонений от среднего вам нужно пройти, чтобы достичь желаемого уровня достоверности для вашего доверительного интервала.

Чтобы найти критическое значение, нужно выполнить три шага.

1. Выберите значение альфа ( a ).

Значение альфа — это порог вероятности статистической значимости. Наиболее распространенное значение альфа — p = 0,05, но иногда используются 0,1, 0,01 и даже 0,001. Лучше всего просмотреть статьи, опубликованные в вашей области, чтобы решить, какое значение альфа использовать.

2. Решите, нужен ли вам односторонний интервал или двусторонний интервал.

Скорее всего, вы будете использовать двусторонний интервал, если только вы не выполняете односторонний t-тест.

Для двустороннего интервала разделите альфа на два, чтобы получить значение альфа для верхнего и нижнего хвостов.

3. Найдите критическое значение, соответствующее альфа-значению.

Если ваши данные подчиняются нормальному распределению или если у вас большой размер выборки ( n > 30), который приблизительно нормально распределен, вы можете использовать z -распределение, чтобы найти свои критические значения.

Для статистики z в этой таблице показаны некоторые из наиболее распространенных значений:

Уровень уверенности	90%	95%	99%
альфа для одностороннего КИ	0,1	0,05	0,01
альфа для двустороннего CI	0,05	0,025	0,005
z — статистика	1.64	1,96	2,57

Если вы используете небольшой набор данных (n ≤ 30), который приблизительно нормально распределен, используйте вместо него t -распределение.

Распределение t имеет ту же форму, что и распределение z , но с поправкой на небольшие размеры выборки. Для распределения t вам необходимо знать свои степени свободы (размер выборки минус 1).

Ознакомьтесь с набором таблиц t , чтобы найти свою статистику t .Автор включил уровень достоверности и значения p как для одностороннего, так и для двустороннего теста, чтобы помочь вам найти нужное значение t .

Для нормальных распределений, таких как t -распределение и z -распределение, критическое значение одинаково по обе стороны от среднего.

Пример: критическое значение В обзоре просмотра телепрограмм более 30 наблюдений, и данные соответствуют приблизительно нормальному распределению (колоколообразная кривая), поэтому мы можем использовать распределение z для нашей тестовой статистики.

Для двустороннего 95% доверительного интервала значение альфа равно 0,025, а соответствующее критическое значение — 1,96.

Это означает, что для расчета верхней и нижней границ доверительного интервала мы можем взять среднее ± 1,96 стандартного отклонения от среднего.

Определение стандартного отклонения

В большинстве статистических программ есть встроенная функция для расчета стандартного отклонения, но чтобы найти его вручную, вы можете сначала найти дисперсию по выборке, а затем извлечь квадратный корень, чтобы получить стандартное отклонение.

1. Найдите дисперсию выборки

Выборочная дисперсия определяется как сумма квадратов отличий от среднего, также известная как среднеквадратичная ошибка (MSE):

Чтобы найти MSE, вычтите среднее значение выборки из каждого значения в наборе данных, возведите полученное число в квадрат и разделите это число на n — 1 (размер выборки минус 1).

Затем сложите все эти числа, чтобы получить общую дисперсию выборки ( s ² ).Для больших выборок проще всего сделать это в Excel.

2. Найдите стандартное отклонение.

Стандартное отклонение вашей оценки ( с ) равно квадратному корню из дисперсии выборки / ошибки выборки ( с ² ):

Пример: стандартное отклонение. В обзоре телепрограмм дисперсия оценки GB составляет 100, тогда как дисперсия в оценке США равна 25. Выведение квадратного корня из дисперсии дает нам выборочное стандартное отклонение ( s ):

• 10 для оценки GB.
• 5 для оценки США.

Размер выборки

Размер выборки — это количество наблюдений в вашем наборе данных.

Пример: размер выборки В нашем опросе американцев и британцев размер выборки составляет 100 для каждой группы.

Какая у вас оценка за плагиат?

Сравните свою статью с более чем 60 миллиардами веб-страниц и 30 миллионами публикаций.

• Лучшая программа для проверки плагиата 2020 года
• Отчет о плагиате и процентное содержание
• Самая большая база данных о плагиате

Scribbr Проверка на плагиат

Доверительный интервал для среднего значения нормально распределенных данных

Обычно распределенные данные образуют колоколообразную форму при нанесении на график, при этом среднее значение выборки находится в середине, а остальные данные распределяются довольно равномерно по обе стороны от среднего.

Доверительный интервал для данных, которые соответствуют стандартному нормальному распределению:

Где:

• CI = доверительный интервал
• X̄ = среднее значение по совокупности
• Z * = критическое значение z -распределения
• σ = стандартное отклонение совокупности
• √n = квадратный корень из численности населения

Доверительный интервал для t-распределения следует той же формуле, но вместо Z * на t *.

В реальной жизни вы никогда не узнаете истинных значений для населения (если только вы не сможете провести полную перепись). Вместо этого мы заменяем значения генеральной совокупности значениями из наших выборочных данных, поэтому формула принимает следующий вид:

Где:

• ˆx = выборочное среднее
• с = стандартное отклонение выборки

Пример: расчет доверительного интервала В обследовании привычек американцев и британцев к просмотру телепередач мы можем использовать среднее значение выборки, стандартное отклонение выборки и размер выборки вместо среднего значения совокупности, стандартного отклонения совокупности и размера совокупности.

Чтобы вычислить 95% доверительный интервал, мы можем просто подставить значения в формулу.

Для США:

Итак, для США нижняя и верхняя границы 95% доверительного интервала составляют 34,02 и 35,98.

Для ГБ:

Таким образом, для GB нижняя и верхняя границы 95% доверительного интервала составляют 33,04 и 36,96.

Доверительный интервал для пропорций

Доверительный интервал для пропорции следует той же схеме, что и доверительный интервал для средних, но вместо стандартного отклонения вы используете пропорцию выборки, умноженную на единицу минус пропорция:

Где:

• ˆp = доля в вашей выборке (например,г. доля респондентов, которые сказали, что смотрят любой телевизор)
• Z * = критическое значение z -распределения
• n = объем выборки

Доверительный интервал для ненормально распределенных данных

Чтобы рассчитать доверительный интервал вокруг среднего значения данных, которые не распределяются нормально, у вас есть два варианта:

1. Вы можете найти распределение, которое соответствует форме ваших данных, и использовать это распределение для вычисления доверительного интервала.
2. Вы можете выполнить преобразование своих данных, чтобы они соответствовали нормальному распределению, а затем найти доверительный интервал для преобразованных данных.

Преобразование данных очень распространено в статистике, например, когда данные следуют логарифмической кривой, но мы хотим использовать ее вместе с линейными данными. Вам просто нужно не забыть выполнить обратное преобразование ваших данных при вычислении верхней и нижней границ доверительного интервала.

Отчетность о доверительных интервалах

Доверительные интервалы иногда указываются в статьях, хотя исследователи чаще сообщают о стандартном отклонении своих оценок.

Если вас попросят указать доверительный интервал, вы должны указать верхнюю и нижнюю границы доверительного интервала.

Пример: отчет о доверительном интервале «Мы обнаружили, что и в США, и в Великобритании в среднем смотрят телевизор 35 часов в неделю, хотя для Великобритании была большая разница в оценке (95% ДИ = 33,04, 36,96), чем для США ( 95% ДИ = 34,02, 35,98) ».

Одно из мест, где часто используются доверительные интервалы, — это графики. При отображении различий между группами или построении линейной регрессии исследователи часто включают доверительный интервал, чтобы дать визуальное представление об изменении оценки.

Пример: доверительный интервал на графике Вы можете нанести на график точечные оценки среднего количества часов просмотра телевидения в США и Великобритании с 95% доверительным интервалом вокруг среднего значения.

Осторожно при использовании доверительных интервалов

Доверительные интервалы иногда интерпретируются как говорящие о том, что «истинное значение» вашей оценки находится в пределах доверительного интервала.

Это не так. Доверительный интервал не может сказать вам, насколько вероятно, что вы нашли истинное значение своей статистической оценки, потому что она основана на выборке, а не на генеральной совокупности.

Доверительный интервал только сообщает вам, какой диапазон значений вы можете ожидать найти, если повторно проведете выборку или снова запустите эксперимент точно таким же образом.

Чем точнее ваш план выборки или реалистичнее ваш эксперимент, тем больше вероятность того, что ваш доверительный интервал включает истинное значение вашей оценки. Но эта точность определяется вашими методами исследования, а не статистикой, которую вы делаете после того, как собираете данные!

Часто задаваемые вопросы о доверительных интервалах

В чем разница между доверительным интервалом и доверительным уровнем?

Уровень достоверности — это процент случаев, когда вы ожидаете приблизиться к той же оценке, если снова запустите эксперимент или аналогичным образом повторно выполните выборку совокупности.

Доверительный интервал — это фактические верхняя и нижняя границы оценки, которую вы ожидаете найти при заданном уровне достоверности.

Например, если вы оцениваете 95% доверительный интервал вокруг средней доли младенцев женского пола, рожденных каждый год на основе случайной выборки младенцев, вы можете найти верхнюю границу 0,56 и нижнюю границу 0,48. Это верхняя и нижняя границы доверительного интервала. Уровень достоверности 95%.

Это означает, что в 95% случаев вы можете ожидать, что ваша оценка будет находиться в диапазоне от 0.56 и 0,48.

Как рассчитать доверительный интервал?

Для расчета доверительного интервала необходимо знать:

Затем вы можете вставить эти компоненты в формулу доверительного интервала, соответствующую вашим данным.Формула зависит от типа оценки (например, среднего или пропорционального) и от распределения ваших данных.

Что такое z-значения и t-показатели?

Оценка z и оценка t (также известная как z -значение и t -значение) показывают, на сколько стандартных отклонений от среднего вы находитесь, если ваши данные соответствуют z -распределение т -распределение.

Эти оценки используются в статистических тестах, чтобы показать, насколько далеко от среднего значения прогнозируемого распределения находится ваша статистическая оценка. Если ваш тест дает оценку z , равную 2,5, это означает, что ваша оценка составляет 2,5 стандартных отклонения от прогнозируемого среднего.

Прогнозируемое среднее значение и распределение вашей оценки генерируются нулевой гипотезой используемого вами статистического теста. Чем больше стандартных отклонений от прогнозируемого означает ваша оценка, тем меньше вероятность того, что оценка могла быть получена при нулевой гипотезе.

Что такое критическое значение?

Критическое значение — это значение статистики теста, которое определяет верхнюю и нижнюю границы доверительного интервала или которое определяет порог статистической значимости в статистическом тесте.Он описывает, насколько далеко от среднего значения распределения вам нужно уйти, чтобы покрыть определенную часть общего разброса данных (например, 90%, 95%, 99%).

Если вы строите 95% доверительный интервал и используете порог статистической значимости p = 0,05, то ваше критическое значение будет идентичным в обоих случаях.

Что это значит, если мой доверительный интервал включает ноль?

Если ваш доверительный интервал для разницы между группами включает ноль, это означает, что если вы снова запустите эксперимент, у вас есть хорошие шансы не обнаружить разницы между группами.

Если ваш доверительный интервал для корреляции или регрессии включает ноль, это означает, что если вы снова запустите эксперимент, есть хорошие шансы найти корреляцию в ваших данных.

В обоих этих случаях при выполнении статистического теста вы также обнаружите высокое значение p , что означает, что ваши результаты могли быть получены при нулевой гипотезе об отсутствии связи между переменными или отсутствии разницы между группами.

Какие типы чтения на английском языке?

Развитие навыков чтения играет большую роль в изучении английского языка.Задания по проверке сформированности этого навыка включены в различные экзамены, разработанные для получения сертификата о знании английского языка.

Чаще всего на таких экзаменах проверяется понимание основного содержания прочитанного, извлечение необходимой информации из текста и полное понимание прочитанного.

Поэтому данная статья будет полезна тем, кто изучает и совершенствует английский в свое удовольствие, и тем, кто готовится к экзаменам.

Режимы чтения

Есть разные режимы чтения, и каждый из них имеет свои особенности. Это сканирование, беглый взгляд, интенсивное чтение и интенсивное чтение. Также режимы чтения классифицируются по степени вовлеченности — активные и пассивные.

Сканирование

Данный режим чтения направлен только на поиск необходимой информации в тексте. Это не означает полного погружения в текст и глубокого осмысления фактов, анализа грамматических конструкций.Часто в этом режиме текст просматривается на предмет наличия незнакомых слов, чтобы после их перевода было легче прочитать текст полностью. Этот вид чтения еще называют «диагональным чтением».

Скимминг

Этот режим чтения используется, чтобы узнать и понять, является ли эта информация полезной для вас (вы просматриваете книгу в магазине или журнал на полке перед покупкой). В этом случае текст также просматривается быстро, но не так внимательно, как в предыдущем случае.Цель — не поиск конкретных фактов, а оценка текста на предмет сложности, интереса и общей сюжетной линии.

Расширенное чтение

Цель данного вида чтения — знакомство с новой информацией. В этом режиме люди читают художественную или научную литературу, не отвлекаясь на новые, незнакомые слова, если их значение можно приблизительно понять из контекста.

Этот вид чтения предполагает усвоение общего образа и получение новой, незнакомой информации.Необходимо будет сформировать и высказать свое мнение о прочитанном или ответить на вопросы.

Интенсивное чтение

Обычно этот тип чтения используется при изучении английского языка, чтобы интенсивно разбирать предлагаемый короткий обучающий текст. При таком способе чтения интенсивно изучаются грамматические конструкции, незнакомые слова и фразы.

Почему вы должны уделять время каждому из упомянутых выше режимов чтения?

Потому что каждый из них обеспечивает различное участие в тексте, разные способы восприятия и разное время, которое вы тратите на размышления о прочитанном.Однако все они способствуют лучшему пониманию письменной речи.

Кроме того, овладев всеми видами чтения, вы расширяете словарный запас, лучше изучаете грамматические конструкции и практикуете правописание с помощью визуального запоминания.

определение информатики и синонимов информатики (английский)

содержание сенсагента

• определения
• синонимов
• антонимов
• энциклопедия

Решение для веб-мастеров

Александрия

Всплывающее окно с информацией (полное содержимое Sensagent), вызываемое двойным щелчком по любому слову на вашей веб-странице.Предоставьте контекстные объяснения и перевод с вашего сайта !

Попробуйте здесь или получите код

SensagentBox

С помощью SensagentBox посетители вашего сайта могут получить доступ к надежной информации на более чем 5 миллионах страниц, предоставленных Sensagent.com. Выберите дизайн, который подходит вашему сайту.

Бизнес-решение

Улучшите содержание своего сайта

Добавьте новый контент на свой сайт из Sensagent by XML.

Сканирование продуктов или добавление

Получите доступ к XML для поиска лучших продуктов.

Индексирование изображений и определение метаданных

Получите доступ к XML, чтобы исправить значение ваших метаданных.

Напишите нам, чтобы описать вашу идею.

Lettris

Lettris — любопытная игра-тетрис-клон, в которой все кубики имеют одинаковую квадратную форму, но разное содержание. На каждом квадрате есть буква. Чтобы квадраты исчезли и сэкономили место для других квадратов, вам нужно собрать английские слова (left, right, up, down) из падающих квадратов.

болт

Boggle дает вам 3 минуты, чтобы найти как можно больше слов (3 буквы и более) в сетке из 16 букв. Вы также можете попробовать сетку из 16 букв. Буквы должны располагаться рядом, и более длинные слова оцениваются лучше. Посмотрите, сможете ли вы попасть в Зал славы сетки!

Английский словарь
Основные ссылки

WordNet предоставляет большинство определений на английском языке.
Английский тезаурус в основном является производным от The Integral Dictionary (TID).
English Encyclopedia лицензирована Википедией (GNU).

Перевод

Измените целевой язык, чтобы найти перевод.
Советы: просмотрите семантические поля (см. От идей к словам) на двух языках, чтобы узнать больше.


5073 онлайн посетителей

вычислено за 0,047 с

Что такое KPI? Определение, передовой опыт и примеры

5. Как писать и разрабатывать KPI

При написании или разработке КПЭ необходимо учитывать, как этот КПЭ соотносится с конкретным бизнес-результатом или целью.КПЭ должны быть адаптированы к вашей деловой ситуации и должны быть разработаны, чтобы помочь вам в достижении ваших целей. При написании КПЭ выполните следующие действия:

Напишите четкую цель для вашего KPI

Четкая цель для вашего KPI — одна из самых важных, если не самая важная, часть разработки KPI.

KPI должен быть тесно связан с ключевой бизнес-целью. Не только бизнес-цель или что-то, что кто-то в вашей организации может посчитать важным.Это должно быть неотъемлемой частью успеха организации.

В противном случае вы стремитесь к цели, которая не соответствует бизнес-результатам. Это означает, что в лучшем случае вы работаете над достижением цели, которая никак не влияет на вашу организацию. В худшем случае это приведет к тому, что ваш бизнес зря потратит время, деньги. и другие ресурсы, которые лучше всего направить в другое место.

Ключевой вывод заключается в следующем: ключевые показатели эффективности должны быть не просто произвольными числами.Они должны выразить что-то стратегическое о том, что пытается сделать ваша организация. Вы можете (или должны суметь) многое узнать о бизнес-модели компании. просто взглянув на их KPI.

Без четкого указания цели все это будет потеряно.

Поделитесь своими KPI с заинтересованными сторонами

Ваш KPI бесполезен, если он не передан должным образом. Как ваши сотрудники — люди, которым поручено воплощать в жизнь ваше видение организации — должны добиваться ваших целей, если они не знают, что они собой представляют? Или же возможно, хуже: отказ от раскрытия ваших KPI может вызвать отчуждение и разочарование ваших сотрудников и других заинтересованных сторон, которые не видят направление, в котором движется ваша организация.

Но делиться своими KPI с заинтересованными сторонами — это одно дело (хотя даже это то, что слишком многие организации не могут сделать). Более того, о них необходимо сразу же сообщить.

KPI должны быть эффективными в контексте. Этого можно добиться только в том случае, если вы объясните не только то, что вы измеряете, но и почему. В противном случае это просто цифры на экране, не имеющие значения для вас или ваших сотрудников.

Объясните своим сотрудникам, почему вы измеряете то, что измеряете.Ответьте на вопросы о том, почему вы выбрали один KPI, а не другой. И что самое главное? Слушать. KPI не являются безошибочными. И они не обязательно будут очевидны для всех участвует. Если вы выслушаете своих сотрудников, это поможет вам определить, где основные цели вашей организации не передаются должным образом

Допустим, вы получаете много вопросов о том, почему прибыль не является ключевым показателем эффективности для вашей компании. Для ваших сотрудников это разумное убеждение. В конце концов, зарабатывание денег — это неотъемлемая часть того, чем занимается любой бизнес.Но, может быть, доход — это не то все и закончить все для вашей организации в определенный момент. Может быть, вы хотите сделать крупные инвестиции в исследования и разработки или планируете крупные приобретения. Получение большого количества подобных вопросов — знак того, что вам нужно лучше работа по информированию о ваших KPI и стоящих за ними стратегических целях.

И кто знает: ваши сотрудники могут даже дать вам несколько идей о том, как улучшить ваши KPI.

Проверяйте KPI еженедельно или ежемесячно

Регулярная проверка ключевых показателей эффективности необходима для их поддержания и развития.Очевидно, что отслеживание вашего прогресса в сравнении с KPI важно (какой еще смысл устанавливать его в первую очередь?) Но не менее важно отслеживание вашего прогресса, чтобы вы могли оценить, насколько успешно вы в первую очередь разработали KPI.

Не все КПЭ успешны. Некоторые из них преследуют недостижимые цели (подробнее об этом ниже). Некоторые не могут отслеживать основную бизнес-цель, которую они должны были достичь. Только регулярно проверяя, пора ли менять ключевые показатели эффективности, вы можете решить.

Убедитесь, что KPI актуален

Чтобы сделать ваши KPI действенными, нужно выполнить пять шагов:

1. Обзор бизнес-целей
2. Проанализируйте свою текущую производительность
3. Установите краткосрочные и долгосрочные цели KPI
4. Просмотрите цели вместе со своей командой
5. Проверить прогресс и отрегулировать

Большую часть этого мы уже рассмотрели, но стоит сосредоточиться на необходимости разработки целей как на краткосрочную, так и на долгосрочную перспективу.После того, как вы поставили цель с графиком на более далекое будущее (скажем, следующие несколько кварталов или ваши финансовые год), затем вы можете работать в обратном направлении и определять вехи, которые вам нужно будет достичь на этом пути.

Допустим, вы хотите подписать 1500 подписчиков на информационную рассылку в первом квартале года. Для этого вам нужно установить цели на месяц, две недели или даже на неделю. Таким образом вы сможете постоянно переоценивать и изменять курс по мере необходимости на вашем пути к достижению долгосрочной цели.

Вы можете разделить цели поровну по каждому месяцу. В этом случае это будет 500 подписок в январе, 500 в феврале и 500 в марте. Однако вы можете уточнить детали. В январе и марте больше дней чем февраль, поэтому, возможно, вы захотите установить цель в 600 на эти месяцы. Или, может быть, вы обычно получаете больше посещаемости веб-сайта в феврале (возможно, ваша компания присутствует на крупной торговой выставке), поэтому вы решаете установить цель в 800 месяц.

Что бы это ни было, убедитесь, что вы разбиваете целевые показатели KPI, чтобы установить краткосрочные цели.

Развивайте свой KPI в соответствии с меняющимися потребностями бизнеса

KPI, которые никогда не обновляются, могут быстро устареть.

Допустим, ваша организация недавно запустила новую линейку продуктов или расширилась за границу. Если вы не обновите свои KPI, ваша команда продолжит преследовать цели, которые не обязательно отражают изменения в тактических или стратегическое направление.

Вы можете подумать, основываясь на ваших результатах, что вы продолжаете работать на высоком уровне. В действительности, однако, вы можете отслеживать ключевые показатели эффективности, которые не отражают влияние ваших усилий на основные стратегические цели.

Ежемесячный (или, в идеальном случае, еженедельный) анализ ваших KPI даст вам возможность точно настроить — или полностью изменить курс.

Возможно, вы даже найдете новые и, возможно, более эффективные способы добраться до того же пункта назначения.

Проверьте, достижим ли KPI

Очень важно установить достижимые цели для вашей команды. Слишком высокая цель может привести к тому, что ваша команда сдастся еще до того, как начнется. Установите слишком низкую цель, и вы быстро обнаружите, что задаетесь вопросом, что делать с собой, когда вы ее достигли. ваши годовые цели через два месяца календарного года.

Очень важно проанализировать вашу текущую производительность. Без этого вам придется слепо искать числа, которые в действительности не имеют корня.Ваша текущая производительность также является хорошей отправной точкой для выбора областей, в которых вам необходимо улучшить.

Начните копаться в данных, которые вы уже собрали, чтобы установить основу для того, чего вы достигли в прошлом. Для этого отлично подходят такие инструменты, как Google Analytics, но также и более традиционные инструменты бухгалтерского учета, отслеживающие выручку и валовую прибыль. прибыль.

Обновите цели KPI по мере необходимости

KPI не статичны.Они всегда должны развиваться, обновляться и меняться по мере необходимости. Если вы устанавливаете и забываете свои ключевые показатели эффективности, вы рискуете преследовать цели, которые больше не актуальны для вашего бизнеса.

Возьмите за привычку регулярно проверять, не только чтобы видеть, как вы выполняете свои задачи по отношению к своим KPI, но и для того, чтобы узнать, какие KPI необходимо изменить или полностью исключить.

Для того, кто никогда раньше не разрабатывал KPI, все это может показаться утомительным.

Но вот и хорошие новости: если вы пройдете через этот процесс несколько раз, вам будет намного проще использовать его снова в будущем.

Собираем все вместе

КПЭ

обычно являются важным инструментом для измерения успеха вашего бизнеса и внесения корректировок, необходимых для его успеха.

Однако полезность отдельных KPI имеет свои пределы.

Самая важная часть любого KPI — это его полезность. Как только он изжил себя, вы должны без колебаний выбросить его и приступить к работе над новыми, которые лучше соответствуют вашим основным бизнес-целям.

Что такое аналитика данных?

Магистр наук о данных

• Лучшие школы
  • 23 великие школы с магистерскими программами в области науки о данных
  • 22 лучших школы со степенью магистра информационных систем
  • 25 лучших школ со степенью магистра программ бизнес-аналитики
• Онлайн-программы
  • Дипломные программы онлайн-науки о данных
  • Онлайн-программа бакалавриата по информатике
  • Интернет-мастера программ бизнес-аналитики
  • Магистр программ в области информационных систем онлайн
  • Интернет-мастера компьютерной инженерии
  • Интернет-мастера информатики
  • Интернет-мастера по кибербезопасности
  • Программы онлайн-сертификации в аналитике
• по штату
  • Алабама
  • Аризона
  • Арканзас
  • Калифорния
  • Колорадо
  • Коннектикут
  • Делавэр
  • Флорида
  • Грузия
  • Гавайи
  • Айдахо
  • Иллинойс
  • Индиана
  • Айова
  • Канзас
  • Кентукки
  • Луизиана
  • Мэн
  • Мэриленд
  • Массачусетс
  • Мичиган
  • Миннесота
  • Миссисипи
  • Миссури
  • Монтана
  • Небраска
  • Невада
  • Нью-Гэмпшир
  • Нью-Джерси
  • Нью-Мексико
  • Нью-Йорк
  • Северная Каролина
  • Северная Дакота
  • Огайо
  • Оклахома
  • Орегон
  • Пенсильвания
  • Род-Айленд
  • Южная Каролина
  • Южная Дакота
  • Теннесси
  • Техас
  • Юта
  • Вермонт
  • Вирджиния
  • Вашингтон
  • Вашингтон, Д.С.
  • Западная Вирджиния
  • Висконсин
• Связанные градусы
  • Степень бакалавра наук о данных
  • Сертификационные программы по науке о данных на 2021 год
  • Магистр бухгалтерской аналитики
  • Магистр прикладной статистики
  • Магистр бизнес-аналитики
  • Магистр бизнес-аналитики в Интернете
  • Магистр бизнес-аналитики
  • Магистр геопространственных наук и ГИС
  • Магистр информатики здравоохранения
  • Магистр информационных систем
  • Магистр библиотековедения
  • Магистр аналитики данных государственной политики
  • MBA в области аналитики / науки о данных
  • Кандидат программ в области науки о данных
  • Программы за пределами США
• Карьера
  • Бизнес-аналитик
  • Справочник по заработной плате бизнес-аналитика
  • Инженер по вычислительной технике
  • Ученый-компьютерщик
  • Аналитик данных
  • Руководство по зарплате аналитика данных
  • Архитектор данных
  • Инженер данных
  • Специалист по данным
  • Data Scientist Справочник по заработной плате
  • Маркетинговый аналитик
  • Количественный аналитик
  • Финансовый аналитик
  • Аналитик по информационной безопасности
  • Статистик
  • Специалист по цифровому маркетингу
.