Кодирование текстовой информации

Представление информации в текстовой форме, сыгравшее огромную роль в развитии человеческой цивилизации, является одним из наиболее универсальных. Обработка текста с помощью компьютера стала доступной уже в 60-е годы прошлого века.

Текстовая информация состоит из набора символов, значит, она изначально дискретна. Поэтому нет необходимости проводить процессы дискретизации и квантования как в случае кодирования графической и звуковой информации.

При кодирование текстовой информации каждому символу ставится в соответствие уникальный десятичный номер в некотором алфавите, представленный в двоичном коде. Такое правило сопоставления кодов и символов алфавита называется кодировкой текста.

Стандарты кодирования.

Первый широко известный стандарт кодирования текста был принят в 1963 году и получил название ASCII (American Standard Code for Information Interchange) – американский стандартный код для обмена информацией). Таблица кодирования содержала символы латинского алфавита, цифры, набор управляющих символов и некоторые знаки препинания.

Таблица 1. Кодировка ASCII

В таблице 1 код ASCII представлен в свернутой шестнадцатеричной форме. Если развернуть в двоичную форму код превращается в семиразрядные двоичные числа (например, код 0D₁₆ (CR) означает возврат каретки (переход к началу строки)).

В кодовой таблице ASCII соблюдается алфавитная последовательность кодировки прописных и строчных букв. Это свойство имеет важное значение для программной обработки символьной информации.

Изначально в стандарте ASCII использовался семиразрядный двоичный код. Всего можно было закодировать 2⁷ = 128 символов. Затем, код ASCII расширили за счет добавления 8-го бита (2⁸ = 256 символов). Первая половина восьмиразрядной кодировки совпадает с ASCII, а во второй, получившей название кодовой страницы (CP – code page), — содержатся представления символов национальных алфавитов и некоторых других знаков. Для русского языка в разных операционных системах используются свои кодовые страницы, например, Windows — CP1251, MS DOS – CP866.

Однобайтные кодировки имеют определенные неудобства, одно из которых недостаточно большое количество кодовых слов для использования одновременно нескольких языков. Для решения этих проблем в 1991 году был разработан шестнадцатиразрядный международный стандарт символьного кодирования Unicode, который позволяет закодировать 2¹⁶ = 65536 символов.

Более поздние разработки стандарта Unicode за счет более сложной организации кода, при сохранении 16-ти разрядности, позволяют кодировать 1112064 символов. Таким образом, Unicode позволяет использовать в одном тексте символы алфавитов любых языков мира, в том числе и «мертвых».

1.2.1.Кодирование текста — Информатика для вас

При вводе в компьютер текстовой информации происходит ее двоичное кодирование. Пользователь нажимает на клавиатуре клавишу с символом, а в компьютер поступает его двоичный код (последовательность из восьми электрических импульсов). Таким образом, человек различает символы по их начертаниям, а компьютер – по их кодам.

При выводе символа на экран происходит обратный процесс – декодирование, т.е. преобразование кода символа в его изображение.

При двоичном кодировании текстовой информации для представления символа выделяется 1 байт (8 бит), тогда количество различных символов в наборе (размер таблицы кодирования) будет соответственно равно 2⁸ = 256. Присвоение символу конкретного кода — это вопрос соглашения, которое фиксируется в кодовой таблице.

Международным стандартом на персональных компьютерах является таблица кодировки ASCII (American Standard Code for Information Interchange) с однобайтовыми кодами символов. Все символы такой таблицы пронумерованы от 0 до 255, а каждому номеру соответствует 8-разрядный двоичный код от 00000000 до 11111111.

В набор символов входят десятичные цифры, буквы латинского алфавита (заглавные и строчные), знаки препинания (точка, запятая, скобки и т.д.), а также пробел и различные служебные символы (табуляции, перевода строки и пр.). Кроме латинских букв в набор обычно включают также буквы других национальных алфавитов: греческого, кириллического (русского) и др.

Сейчас существует несколько различных кодовых таблиц для русских букв (КОИ-8, СР-1251, СР-866, Mac, ISO). Причем тексты, созданные в одной кодировке, могут неправильно отображаться в другой, т.к. одному и тому же двоичному коду в различных кодировках поставлены в соответствие различные символы.

В последние годы вместо таблиц ASCII все чаще используется двухбайтовая кодировка (таблица) Unicode. В этой кодировке для каждого символа отводится не один, а два байта, т.е. шестнадцать бит. Таким образом, доступно 65536 (2¹⁶) различных кодов. Этого хватит на латинский алфавит, кириллицу, иврит, африканские и азиатские языки, различные специализированные символы: математические, экономические, технические и многое другое.

Главный недостаток Unicode состоит в том, что все тексты в этой кодировке становятся в два раза длиннее. В настоящее время стандарты ASCII и Unicode мирно сосуществуют.

Кодирование текстовой информации

Чаще всего кодированию подвергаются тексты, написанные на естественных языках (русском, немецком и др.).

Основные способы кодирования текстовой информации

Существует несколько основных способов кодирования текстовой информации:

1. графический, в котором текстовая информация кодируется путем использования специальных рисунков или знаков;
2. символьный, в котором тексты кодируются с использованием символов того же алфавита, на котором написан исходник;
3. числовой, в котором текстовая информация кодируется с помощью чисел.

Процесс чтения текста представляет собой процесс, обратный его написанию, в результате которого письменный текст преобразуется в устную речь. Чтение – это ничто иное, как декодирование письменного текста.

А сейчас обратите внимание на то, что существует много способов кодирования одного и того же текста на одном и том же языке.

Помощь со студенческой работой на тему

Кодирование текстовой информации

Пример 1

Поскольку мы русские, то и текст привыкли записывать с помощью алфавита своего родного языка. Однако тот же самый текст можно записать, используя латинские буквы. Иногда это приходится делать, когда мы отправляем SMS по мобильному телефону, клавиатура которого не содержит русских букв, или же электронное письмо на русском языке за границу, если у адресата нет русифицированного программного обеспечения. Например, фразу «Здравствуй, дорогой Саша!» можно записать как: «Zdravstvui, dorogoi Sasha!».

Стенография

Определение 1

Стенография — это один из способов кодирования текстовой информации с помощью специальных знаков. Она представляет собой быстрый способ записи устной речи. Навыками стенографии могут владеть далеко не все, а лишь немногие специально обученные люди, которых называют

стенографистами. Эти люди успевают записывать текст синхронно с речью выступающего человека, что, на наш взгляд, достаточно сложно. Однако для них это не проблема, поскольку в стенограмме целое слово или сочетание букв могут обозначаться одним знаком. Скорость стенографического письма превосходит скорость обычного в $4-7$ раз. Расшифровать (декодировать) стенограмму может только сам стенографист.

Пример 2

На рисунке представлен пример стенографии, в которой написано следущее: «Говорить умеют все люди на свете. Даже у самых примитивных племен есть речь. Язык — это нечто всеобщее и самое человеческое, что есть на свете»:

Рисунок 1.

Стенография позволяет не только вести синхронную запись устной речи, но и рационализировать технику письма.

Замечание 1

Приведёнными примерами мы проиллюстрировали важное правило: для кодирования одной и той же информации можно использовать разные способы, при этом их выбор будет зависеть от цели кодирования, условий и имеющихся средств.

Если нам нужно записать текст в темпе речи, сделаем это с помощью стенографии; если нужно передать текст за границу, воспользуемся латинским алфавитом; если необходимо представить текст в виде, понятном для грамотного русского человека, запишем его по всем правилам грамматики русского языка.

Также немаловажен выбор способа кодирования информации, который, в свою очередь, может быть связан с предполагаемым способом её обработки.

Пример 3

Рассмотрим пример представления чисел количественной информации. Используя буквы русского алфавита, можно записать число «тридцать пять». Используя же алфавит арабской десятичной системы счисления, запишем: $35$. Допустим нам необходимо произвести вычисления. Естественно, что для выполнения расчётов мы выберем удобную для нас запись числа арабскими цифрами, хотя можно примеры описывать и словами, но это будет довольно громоздко и не практично.

Замечание 2

Заметим, что приведенные выше записи одного и того же числа используют разные языки: первая — естественный русский язык, вторая — формальный язык математики, не имеющий национальной принадлежности. Переход от представления на естественном языке к представлению на формальном языке можно также рассматривать как кодирование.

Криптография

В некоторых случаях возникает потребность засекречивания текста сообщения или документа, для того чтобы его не смогли прочитать те, кому не положено. Это называется защитой от несанкционированного доступа. В таком случае секретный текст шифруется. В давние времена шифрование называлось тайнописью.

Определение 2

Шифрование представляет собой процесс превращения открытого текста в зашифрованный, а дешифрование — процесс обратного преобразования, при котором восстанавливается исходный текст. Шифрование — это тоже кодирование, но с засекреченным методом, известным только источнику и адресату. Методами шифрования занимается наука

криптография.

Определение 3

Криптография — это наука о методах и принципах передачи и приема зашифрованной с помощью специальных ключей информации. Ключ — секретная информация, используемая криптографическим алгоритмом при шифровании/расшифровке сообщений.

Числовое кодирование текстовой информации

В каждом национальном языке имеется свой алфавит, который состоит из определенного набора букв, следующих друг за другом, а значит и имеющих свой порядковый номер.

Каждой букве сопоставляется целое положительное число, которое называют кодом символа. Именно этот код и будет хранить память компьютера, а при выводе на экран или бумагу преобразовывать в соответствующий ему символ. Помимо кодов самих символов в памяти компьютера хранится и информация о том, какие именно данные закодированы в конкретной области памяти. Это необходимо для различия представленной информации в памяти компьютера (числа и символы).

Используя соответствия букв алфавита с их числовыми кодами, можно сформировать специальные таблицы кодирования. Иначе можно сказать, что символы конкретного алфавита имеют свои числовые коды в соответствии с определенной таблицей кодирования.

Однако, как известно, алфавитов в мире большое множество (английский, русский, китайский и др.). Соответственно возникает вопрос, каким образом можно закодировать все используемые на компьютере алфавиты.

Чтобы ответить на данный вопрос, нам придется заглянуть назад в прошлое.

В $60$-х годах прошлого века в американском национальном институте стандартизации (ANSI) была разработана специальная таблица кодирования символов, которая затем стала использоваться во всех операционных системах. Эта таблица называется ASCII (American Standard Code for Information Interchange, что означает в переводе с английского «американский стандартный код для обмена информацией»).

В данной таблице представлен $7$-битный стандарт кодирования, при использовании которого компьютер может записать каждый символ в одну $7$-битную ячейку запоминающего устройства. При этом известно, что в ячейке, состоящей из $7$ битов, можно сохранять $128$ различных состояний. В стандарте ASCII каждому из этих $128$ состояний соответствует какая-то буква, знак препинания или же специальный символ.

В процессе развития вычислительной техники стало ясно, что $7$-битный стандарт кодирования достаточно мал, поскольку в $128$ состояниях $7$-битной ячейки нельзя закодировать буквы всех письменностей, имеющихся в мире.

Чтобы решить эту проблему, разработчики программного обеспечения начали создавать собственные 8-битные стандарты кодировки текста. За счет дополнительного бита диапазон кодирования в них был расширен до $256$ символов. Во избежание путаницы, первые $128$ символов в таких кодировках, как правило, соответствуют стандарту ASCII. Оставшиеся $128$ — реализуют региональные языковые особенности.

Замечание 3

Как мы знаем национальных алфавитов огромное количество, поэтому и расширенные таблицы ASCII-кодов представлены множеством вариантов. Так для русского языка существует также несколько вариантов, наиболее распространенные Windows-$1251$ и Koi8-r. Большое количество вариантов кодировочных таблиц создает определенные трудности. К примеру, мы отправляем письмо, представленное в одной кодировке, а получатель при этом пытается прочесть его в другой. В результате на экране у него появляется непонятная абракадабра, что говорит о том, что получателю для прочтения письма требуется применить иную кодировочную таблицу.

Существует и другая проблема, которая заключается в том, что алфавиты некоторых языков содержат слишком много символов, которые не позволяют помещаться им в отведенные позиции с $128$ до $255$ однобайтовой кодировки.

Следующая проблема возникает тогда, когда в тексте используют несколько языков (например, русский, английский и немецкий). Нельзя же использовать обе таблицы сразу.

Для решения этих проблем в начале $90$-х годов прошлого столетия был разработан новый стандарт кодирования символов, который назвали Unicode. С помощью этого стандарта стало возможным использование в одном тексте любых языков и символов.

Данный стандарт для кодирования символов предоставляет $31$ бит, что составляет $4$ байта за минусом $1$ бита. Количество возможных комбинаций при использовании данной кодировочной таблицы очень велико: $231 = 2 \ 147 \ 483 \ 684$ (т.е. более $2$ млрд.). Это возможно стало в связи с тем, что Unicode описывает алфавиты всех известных языков, даже «мертвых» и выдуманных, включает многие математические и другие специальные символы. И все-таки информационная емкость $31$-битового Unicode слишком велика, И как следствие, наиболее часто используют именно сокращенную $16$-битовую версию ($216 = 65 \ 536$ значений), в которой представлены все современные алфавиты. В Unicode первые $128$ кодов совпадают с таблицей ASCII.

Кодирование информации — урок. Информатика, 7 класс.

При кодировании текста каждому символу присваивается какое-то значение, например порядковый номер.

 

Первый популярный компьютерный стандарт кодирования текста имеет название ASCII (American Standart Code for Information Interchange), в котором для кодирования каждого символа используются \(7\) бит.

С помощью \(7\) бит можно закодировать \(128\) символов: большие и маленькие латинские буквы, цифры, знаки препинания, а также специальные символы, наприме𠫧».

  

Для этого стандарта создавали разные варианты, дополняя код до \(8\) бит (\(256\) символов), чтобы можно было кодировать национальные символы, например латышскую букву «ā».

  

Но \(256\) символов не хватило, чтобы кодировать все символы разных алфавитов, поэтому создали новые стандарты. Один из самых популярных в наше время — это Unicode, в котором каждый символ кодируют \(2\) байтами; получается в итоге \(65536\) разных кодов.

Кодирования графических данных

Почти все созданные и обработанные изображения, хранящиеся в компьютере, можно поделить на две группы:
— растровая графика;
— векторная графика.

 

Растровая графика

 

Любое изображение, созданное в растровой графике, состоит из цветных точек. Эти точки называют пикселями (pixel). На рисунке можно видеть пример, где увеличена линия.

 

Код пикселя содержит информацию о его цвете. Например, два цвета (чёрный — \(0\), белый — \(1\)) на предыдущей картинке.

 

 

Для кодирования нецветных изображений обычно используют \(256\) оттенков серого, начиная от белого и заканчивая чёрным. Для кодирования всех цветов необходимо \(8\) бит (\(1\) байт).

Для кодирования цветных изображений обычно используют три цвета: красный, зелёный и синий. Цветной тон получается при смешивании этих трёх цветов.

 

Если каждый из трёх цветов кодировать в \(256\) тонов, тогда получается больше \(16,5\) миллионов разных цветовых тонов. Для данного рода кодирования необходимо 3⋅8=24 бита, или \(3\) байта.

Для кодирования изображений можно использовать и меньшее количество битов, но тогда будет меньше цветовых тонов, и из-за этого качество изображения понизится.

Размер изображения можно посчитать, умножив его ширину на длину в пикселях. Например, изображение размером 200⋅100пикселей занимает \(60000\) байт.

 

Векторная графика

 

В векторной графике изображение состоит из разных объектов: линий, прямоугольников, окружностей и других фигур.

Кодирование звуков

Звуки появляются из-за колебаний воздуха. У звука есть две величины:
— амплитуда колебания, которая указывает на громкость звука;
— частота колебания, которая указывает на тональность звука.

Звук можно переделать в электрический сигнал, например микрофоном.
Звук кодируют, после точного интервала времени измеряя размер сигнала и присваивая ему бинарную величину. Чем чаще проводятся эти измерения, тем лучше качество звука.

Пример:

На одном компакт-диске объёмом \(700\) МБ может вместиться \(80\) минут звука CD качества.

Кодирование видео

Фильм состоит из кадров, которые быстро меняются. Кодированный фильм содержит информацию о размере кадра, используемых цветах и количестве кадров в секунду (обычно \(30\)), как и о способе записи звука — к каждому кадру отдельно или ко всему фильму сразу.

Информатика — Кодирование

1. Основные понятия

Закодировать текст – значит сопоставить ему другой текст. Кодирование применяется при передаче данных – для того, чтобы зашифровать текст от посторонних, чтобы сделать передачу данных более надежной, потому что канал передачи данных может передавать только ограниченный набор символов (например, — только два символа, 0 и 1) и по другим причинам.

При кодировании заранее определяют алфавит, в котором записаны исходные тексты (исходный алфавит) и алфавит, в котором записаны закодированные тексты (коды), этот алфавит называется кодовым алфавитом. В качестве кодового алфавита часто используют двоичный алфавит, состоящий из двух символов (битов) 0 и 1. Слова в двоичном алфавите иногда называют битовыми последовательностями.

 2. Побуквенное кодирование

Наиболее простой способ кодирования – побуквенный. При побуквенном кодировании каждому символу из исходного алфавита сопоставляется кодовое слово – слово в кодовом алфавите. Иногда вместо «кодовое слово буквы» говорят просто «код буквы». При побуквенном кодировании текста коды всех символов записываются подряд, без разделителей.

Пример 1. Исходный алфавит – алфавит русских букв, строчные и прописные буквы не различаются. Размер алфавита – 33 символа.

Кодовый алфавит – алфавит десятичных цифр. Размер алфавита  — 10 символов.

Применяется побуквенное кодирование по следующему правилу: буква кодируется ее номером в алфавите: код буквы А – 1; буквы Я – 33 и т.д.

Тогда код слова АББА – это 1221.

Внимание: Последовательность 1221 может означать не только АББА, но и КУ (К – 12-я буква в алфавите, а У – 21-я буква). Про такой код говорят, что он НЕ допускает однозначного декодирования

Пример 2.  Исходный и кодовый алфавиты – те же, что в примере 1. Каждая буква также кодируется своим номером в алфавите, НО номер всегда записывается двумя цифрами: к записи однозначных чисел слева добавляется 0. Например, код А – 01, код Б – 02 и т.д.

В этом случае кодом текста АББА будет 01020201. И расшифровать этот код можно только одним способом. Для расшифровки достаточно разбить кодовый текст 01020201 на двойки:  01 02 02 01 и для каждой двойки определить соответствующую ей букву.

Такой способ кодирования называется равномерным. Равномерное кодирование всегда допускает однозначное декодирование.

 Далее рассматривается только побуквенное кодирование

 3. Неравномерное кодирование

Равномерное кодирование удобно для декодирования. Однако часто применяют и неравномерные коды, т.е. коды с различной длиной кодовых слов. Это полезно, когда в исходном тексте разные буквы встречаются с разной частотой. Тогда часто встречающиеся символы стоит кодировать более короткими словами, а редкие – более длинными. Из примера 1 видно, что (в отличие от равномерных кодов!) не все неравномерные коды допускают однозначное декодирование.

Есть простое условие, при выполнении которого неравномерный код допускает однозначное декодирование.

Код называется префиксным,  если в нем нет ни одного кодового слова, которое было бы началом (по-научному, — префиксом) другого кодового слова.

Код из примера 1 – НЕ префиксный, так как, например, код буквы А (т.е. кодовое слово 1) – префикс кода буквы К (т.е. кодового слова 12, префикс выделен жирным шрифтом).

Код из примера 2 (и любой другой равномерный код) – префиксный: никакое слово не может быть началом слова той же длины.

Пример 3. Пусть исходный алфавит включает 9 символов: А, Л, М, О, П, Р, У, Ы, -.  Кодовый алфавит – двоичный. Кодовые слова:

А: 00

М: 01

-: 100

Л: 101

У: 1100

Ы: 1101

Р: 1110

О: 11110

П: 11111

Кодовые слова выписаны в алфавитном порядке. Видно, что ни одно из них не является началом другого. Это можно проиллюстрировать рисунком

На рисунке изображено бинарное дерево. Его корень расположен слева. Из каждого внутреннего узла выходит два ребра. Верхнее ребро имеет пометку 0, нижнее – пометку 1. Таким образом, каждому узлу соответствует слово в двоичном алфавите. Если слово X является началом (префиксом) слова Y, то узел, соответствующий слову X, находится на пути из корня в узел, соответствующий слову Y. Наши кодовые слова находятся в листьях дерева. Поэтому ни одно из них не является началом другого.

Теорема (условие Фано). Любой префиксный код (а не только равномерный) допускает однозначное декодирование.

Разбор примера (вместо доказательства). Рассмотрим закодированный текст, полученный с помощью кода из примера 3:

0100010010001110110100100111000011100

    Будем его декодировать таким способом. Двигаемся слева направо, пока не обнаружим код какой-то буквы. 0 – не кодовое слово, а 01 – код буквы М.

0100010010001110110100100111000011100

            Значит, исходный текст начинается с буквы М: код никакой другой буквы не начинается с 01! «Отложим» начальные 01 в сторону и продолжим.                         

                                                                        01 00010010001110110100100111000011100

                                                                         М

Далее таким же образом находим следующее кодовое слово 00 – код буквы А.

            01 00010010001110110100100111000011100

            М  А

Доведите расшифровку текста до конца самостоятельно.  Убедитесь, что он расшифровывается (декодируется) однозначно.

Замечание. В расшифрованном тексте 14 букв. Т.к. в алфавите 9 букв, то при равномерном двоичном кодировании пришлось бы использовать кодовые слова длины 4. Таким образом, при равномерном кодировании закодированный текст имел бы длину 56 символов – в полтора раза больше, чем в нашем примере (у нас 37 символов).

4. Как все это повторять. Задачи на понимание

Знание приведенного выше материала достаточно для решения задачи 5 из демо-варианта и близких к ней (см. здесь). Повторять (учить) этот материал стоит в том порядке, в котором он изложен. При этом нужно решать простые задачи – до тех пор, пока не будет достигнуто полное понимание. Ниже приведены возможные типы таких задач. Опытные учителя легко придумают (или подберут) конкретные задачи таких типов. Если будут вопросы – пишите.

1) Понятие побуквенного кодирования.

Дан алфавит Ф и кодовые слова для всех слов в алфавите Ф. Закодировать заданный текст в алфавите Ф. Коды могут быть с использованием разных кодовых алфавитов, равномерные и неравномерные.

2) Префиксные неравномерные коды.

2.1) Дан алфавит Ф и двоичный префиксный код для этого алфавита. Построить дерево кода (см. рис.1) и убедиться, что код – префиксный.

2.2) Дан алфавит Ф и двоичный префиксный код для этого алфавита. Декодировать (анализом слева направо) данный текст в кодовом алфавите.

2.3) Дан алфавит Ф и кодовые слова для всех слов в алфавите Ф. Определить, является ли данный код префиксным, или нет. В качестве примеров полезно приводить:

                        — Равномерный код.

                        — Неравномерный префиксный код (полезно нарисовать депево этого кода как на рис.1).

                        — Различные пополнения данного неравномерного префиксного кода с помощью кода еще одной буквы так, чтобы полученный код либо оставался префиксным, либо переставал им быть. При анализе дополнительной буквы полезно использовать дерево исходного кода. Полезно рассмотреть различные варианты «потери префиксности»: (а) новый код – начало одного из старых; (б) один из старых кодов – начало нового.

            2.4) Решать задачи для самостоятельного решения, например, отсюда

 

 

 

 

Кодирование текстовой информации. Кодирование информации. Кодирование информации в ПК.

Доброго времени суток уважаемый пользователь. В этой статье мы поговорим на такие темы, как: Кодирование информации, Кодирование текстовой информации, Кодирование информации в компьютере.

Кодирование информации в компьютере.

На сегодняшний день персональный компьютер может обрабатывать числовую, текстовую, графическую, звуковую и видео информацию. Вся информация в компьютере представлена в двоичном коде, то есть используется алфавит в два символа 0 и 1. Именно в двоичном коде легч всего представить информацию как электрический импульс, его отсутствие (0), а его присутствие (1).

 

Такой вид кодирования принято называть двоичным, а алфавит двоичного кодирования из нулей и единиц, несущий смысловую нагрузку на компьютер принято называть машинным языком.

Примечание

Каждая цифра двоичного кода, занимает место в памяти, равное 1 биту, соответственно две цифры 2 бита, три — 3 бита и т.д…

Вид информации	Двоичный код
Числовая	1001001111
Текстовая	1010011101
Графическая	1100101011
Звуковая	1010010011
Видео	1110010101

Чтобы посчитать колличество информации, для числа например, нужно представить это число в двоичном коде и посчитать колличество нулей и единиц.

Кодирование текстовой информации.

На сегодняшний день большое колличество пользователей при помощи компьютера обрабатывает текстовую информацию, которая состоит из: букв, цифр, знаков препинания и других элементов.

Обычно для кодирования одного символа, используеться 1 байт памяти то есть 8 бит.I = 28 = 256.

Примечание

Для кодирования текстовой информации обычно используют алфавит мощьностью в 256 символов…

Принцип данного кодирования заключается в том, что каждому символу (букве, знаку) соответствуе свой двоичный код от 00000000 до 11111111, так-же текстовая информация может быть представлена в десятичном коде от 0 до 255.

Нужно запомнить, что на сегодняшний день для кодирования букв российского алфавитаиспользуют пять разных кодировачных таблиц (КОИ — 8, СР1251, СР866, Мас, ISO), запомните, что тексты закодированные с помощью одной таблицы не будут корректно отображаться в другой кодировке. Это можно увидить в обьединенной таблице кодировки символов.

Для одного двоичного кода в разных таблицах соответствуют разные символы:

Двоичный код	Десятичный код	КОИ8	СР1251	СР866	Мас	ISO
11000010	194	б	В	—	—	Т

На сегодняшний день перекодированием текстовых документов заботится не пользователь, а программы, которые встроены в текстовые редакторы и текстовые процессоры.16 = 65536 символов — мощность использованного алфавита.
Именно такой алфавит используется в кодировке Unicode, который стал международным стандартом для представления символьной информации в компьютере.

Примеры кодирования | Практическая информатика

Среди всего разнообразия информации, обрабатываемой на компьютере, значительную часть составляют числовая, текстовая, графическая и аудиоинформация. Познакомимся с некоторыми способами кодирования этих типов информации в ЭВМ.

Кодирование чисел

Существуют два основных формата представления чисел в памяти компьютера. Один из них используется для кодирования целых чисел, второй (так называемое представление числа в формате с плавающей точкой) используется для задания некоторого подмножества действительных чисел.

Множество целых чисел, представимых в памяти ЭВМ, ограничено. Диапазон значений зависит от размера области памяти, используемой для размещения чисел. В k-разрядной ячейке может храниться 2^k различных значений целых чисел.

Чтобы получить внутреннее представление целого положительного числа N, хранящегося в k-разрядном машинном слове, необходимо:

1)  перевести число N в двоичную систему счисления;

2)  полученный результат дополнить слева незначащими нулями до k разрядов.

Пример

Получить внутреннее представление целого числа 1607 в 2-х байтовой ячейке.

Переведем число в двоичную систему: 1607₁₀ = 11001000111₂. Внутреннее представление этого числа в ячейке будет следующим: 0000 0110 0100 0111.

Для записи внутреннего представления целого отрицательного числа (-N) необходимо:

1)  получить внутреннее представление положительного числа N;

2)  обратный код этого числа заменой 0 на 1 и 1 на 0;

3)  полученному числу прибавить 1.

Пример

Получим внутреннее представление целого отрицательного числа -1607. Воспользуемся результатом предыдущего примера и запишем внутреннее представление положительного числа 1607: 0000 0110 0100 0111. Инвертированием получим обратный код: 1111 1001 1011 1000. Добавим единицу: 1111 1001 1011 1001 — это и есть внутреннее двоичное представление числа -1607.

Формат с плавающей точкой использует представление вещественного числа R в виде произведения мантиссы m на основание системы счисления n в некоторой целой степени p, которую называют порядком: R = m * n ^p.

Представление числа в форме с плавающей точкой неоднозначно. Например, справедливы следующие равенства:

12.345 = 0.0012345 x 10⁴ = 1234.5 x 10^-2 = 0.12345 x 10²

Чаще всего в ЭВМ используют нормализованное представление числа в форме с плавающей точкой. Мантисса в таком представлении должна удовлетворять условию: 0.1_p <= m < 1_p. Иначе говоря, мантисса меньше 1 и первая значащая цифра — не ноль (p — основание системы счисления).

В памяти компьютера мантисса представляется как целое число, содержащее только значащие цифры (0 целых и запятая не хранятся), так для числа 12.345 в ячейке памяти, отведенной для хранения мантиссы, будет сохранено число 12345. Для однозначного восстановления исходного числа остается сохранить только его порядок, в данном примере — это 2.

Кодирование текста

Множество символов, используемых при записи текста, называется алфавитом. Количество символов в алфавите называется его мощностью.

Для представления текстовой информации в компьютере чаще всего используется алфавит мощностью 256 символов. Один символ из такого алфавита несет 8 бит информации, т. к. 2⁸ = 256. Но 8 бит составляют один байт, следовательно, двоичный код каждого символа занимает 1 байт памяти ЭВМ.

Все символы такого алфавита пронумерованы от 0 до 255, а каждому номеру соответствует 8-разрядный двоичный код от 00000000 до 11111111. Этот код является порядковым номером символа в двоичной системе счисления.

Для разных типов ЭВМ и операционных систем используются различные таблицы кодировки, отличающиеся порядком размещения символов алфавита в кодовой таблице. Международным стандартом на персональных компьютерах является уже упоминавшаяся таблица кодировки ASCII.

Принцип последовательного кодирования алфавита заключается в том, что в кодовой таблице ASCII латинские буквы (прописные и строчные) располагаются в алфавитном порядке. Расположение цифр также упорядочено по возрастанию значений.

Стандартными в этой таблице являются только первые 128 символов, т. е. символы с номерами от нуля (двоичный код 00000000) до 127 (01111111). Сюда входят буквы латинского алфавита, цифры, знаки препинания, скобки и некоторые другие символы. Остальные 128 кодов, начиная со 128 (двоичный код 10000000) и кончая 255 (11111111), используются для кодировки букв национальных алфавитов, символов псевдографики и научных символов. О кодировании символов русского алфавита рассказывается в главе «Обработка документов».

Кодирование графической информации

В видеопамяти находится двоичная информация об изображении, выводимом на экран. Почти все создаваемые, обрабатываемые или просматриваемые с помощью компьютера изображения можно разделить на две большие части — растровую и векторную графику.

Растровые изображения представляют собой однослойную сетку точек, называемых пикселами (pixel, от англ. picture element). Код пиксела содержит информации о его цвете.

Для черно-белого изображения (без полутонов) пиксел может принимать только два значения: белый и черный (светится — не светится), а для его кодирования достаточно одного бита памяти: 1 — белый, 0 — черный.

Пиксел на цветном дисплее может иметь различную окраску, поэтому одного бита на пиксел недостаточно. Для кодирования 4-цветного изображения требуются два бита на пиксел, поскольку два бита могут принимать 4 различных состояния. Может использоваться, например, такой вариант кодировки цветов: 00 — черный, 10 — зеленый, 01 — красный, 11 — коричневый.

На RGB-мониторах все разнообразие цветов получается сочетанием базовых цветов — красного (Red), зеленого (Green), синего (Blue), из которых можно получить 8 основных комбинаций:

R	G	B	цвет
0	0	0	черный
0	0	1	синий
0	1	0	зеленый
0	1	1	голубой

R	G	B	цвет
1	0	0	красный
1	0	1	розовый
1	1	0	коричневый
1	1	1	белый

Разумеется, если иметь возможность управлять интенсивностью (яркостью) свечения базовых цветов, то количество различных вариантов их сочетаний, порождающих разнообразные оттенки, увеличивается. Количество различных цветов — К и количество битов для их кодировки — N связаны между собой простой формулой: 2^N = К.

В противоположность растровой графике векторное изображение многослойно. Каждый элемент векторного изображения — линия, прямоугольник, окружность или фрагмент текста — располагается в своем собственном слое, пикселы которого устанавливаются независимо от других слоев. Каждый элемент векторного изображения является объектом, который описывается с помощью специального языка (математических уравнения линий, дуг, окружностей и т. д.). Сложные объекты (ломаные линии, различные геометрические фигуры) представляются в виде совокупности элементарных графических объектов.

Объекты векторного изображения, в отличии от растровой графики, могут изменять свои размеры без потери качества (при увеличении растрового изображения увеличивается зернистость). Подробнее о графических форматах рассказывается в разделе «Графика на компьютере».

Кодирование звука

Из курса физики вам известно, что звук — это колебания воздуха. Если преобразовать звук в электрический сигнал (например, с помощью микрофона), мы увидим плавно изменяющееся с течением времени напряжение. Для компьютерной обработки такой — аналоговый — сигнал нужно каким-то образом преобразовать в последовательность двоичных чисел.

Поступим следующим образом. Будем измерять напряжение через равные промежутки времени и записывать полученные значения в память компьютера. Этот процесс называется дискретизацией (или оцифровкой), а устройство, выполняющее его — аналого-цифровым преобразователем (АЦП).

Для того чтобы воспроизвести закодированный таким образом звук, нужно выполнить обратное преобразование (для него служит цифро-аналоговый преобразователь — ЦАП), а затем сгладить получившийся ступенчатый сигнал.

Чем выше частота дискретизации (т. е. количество отсчетов за секунду) и чем больше разрядов отводится для каждого отсчета, тем точнее будет представлен звук. Но при этом увеличивается и размер звукового файла. Поэтому в зависимости от характера звука, требований, предъявляемых к его качеству и объему занимаемой памяти, выбирают некоторые компромиссные значения.

Описанный способ кодирования звуковой информации достаточно универсален, он позволяет представить любой звук и преобразовывать его самыми разными способами. Но бывают случаи, когда выгодней действовать по-иному.

Человек издавна использует довольно компактный способ представления музыки — нотную запись. В ней специальными символами указывается, какой высоты звук, на каком инструменте и как сыграть. Фактически, ее можно считать алгоритмом для музыканта, записанным на особом формальном языке. В 1983 г. ведущие производители компьютеров и музыкальных синтезаторов разработали стандарт, определивший такую систему кодов. Он получил название MIDI.

Конечно, такая система кодирования позволяет записать далеко не всякий звук, она годится только для инструментальной музыки. Но есть у нее и неоспоримые преимущества: чрезвычайно компактная запись, естественность для музыканта (практически любой MIDI-редактор позволяет работать с музыкой в виде обычных нот), легкость замены инструментов, изменения темпа и тональности мелодии.

Заметим, что существуют и другие, чисто компьютерные, форматы записи музыки. Среди них следует отметить формат MP3, позволяющий с очень большим качеством и степенью сжатия кодировать музыку. При этом вместо 18—20 музыкальных композиций на стандартный компакт-диск (CDROM) помещается около 200. Одна песня занимает примерно 3,5 Mb, что позволяет пользователям сети Интернет легко обмениваться музыкальными композициями.

Обзор программного обеспечения QSR NUD * IST

Дом Обзор PowerPoint Указания Исследования

Обзор программного обеспечения QSR NUD * IST NUD * IST или N на числовом программном обеспечении U nstructured D ata I ndexing S и T heorizing — это надежная и надежная программа, подходящая исключительно для качественного анализа исследований.Это программное обеспечение — хороший выбор для простого анализа, такого как текстовые расшифровки сводок фокус-групп или открытых данных опросов, для построения и анализа более сложной теории. Он предназначен для автоматизации большей части утомительной работы, связанной с качественным анализом данных, путем автоматического кодирования обозначенных текстовых данных, импорта табличных данных и использования командных файлов для регулирования процессов анализа. Проект QSR NUD * IST содержит документы данных, которые могут быть интерактивными текстовыми документами или автономными документами любого типа.Он обрабатывает документы через систему управления документами, поиска (включая текстовый поиск) и отображения. Он также содержит комплексную систему указателей для хранения категорий концепций, фактов и идей; и для кодирования проектных документов с использованием этих категорий, определения и аннотирования этих кодов, систематизации этих кодов и отображения их данных. Вы можете индексировать и анализировать любое количество «документов» любого типа: текстовые файлы, вырезки из газет, книги, фотографии, карты, музыку, видеокассеты. QSR NUD * IST позволяет создавать и изменять древовидную «систему индексов» для проекта. Это хранилище для индексации кодов в ваших документах, для фактов, категорий и концепций, которые вы хотите использовать при организации данных, а также для комментариев. Имея древовидную структуру, Индексная система действует как мощный, но простой таксономический органайзер ваших идей и индексации ваших данных. Нет никаких ограничений на размер или емкость данных системы индексации проекта (за исключением ограничений памяти, установленных вашим компьютером).Деревья индексов можно легко и гибко переставлять по мере роста и изменения ваших идей и понимания вашего исследовательского проекта. Документы импортируются по отдельности или партиями в виде обычного текста с автоматическим форматированием в выбранную единицу текста. Кодирование на экране, с новым немедленным доступом к системе кода, исследователь может отслеживать и управлять появлением идей. Закодированный материал отображается для размышлений, пересмотра кодирования и добавления кода к новым категориям. С помощью поиска кода или текста, доступ к которому осуществляется с помощью новых визуальных дисплеев, исследователь может проверять гипотезы, находить закономерности или проводить линию расследования для получения уверенного заключения.

Структура информатики для стандартизированного сбора и анализа данных о лекарствах в сетевых исследованиях

Основные моменты

•

Задачи кодирования и классификации лекарств имеют разные требования.

•

Существуют различные системы кодирования и классификации лекарств.

•

Гетерогенные исследования усложняют стандартный подход к обработке данных о лекарствах.

•

Системы классификации могут поддерживать поиск и анализ данных.

•

Справочная система классификации может поддерживать стандартизованные подходы к анализу.

Abstract

Воздействие лекарств — важная переменная практически во всех клинических исследованиях, однако способы сбора, кодирования и анализа данных сильно различаются. Системы кодирования и классификации данных о лекарствах неоднородны по структуре, и существует мало рекомендаций по их внедрению, особенно в крупных исследовательских сетях и многопрофильных исследованиях.Текущая практика обработки данных о лекарствах в клинических испытаниях возникла из требований и ограничений сбора данных на бумажных носителях, но сейчас существует множество электронных инструментов, позволяющих собирать и анализировать данные о лекарствах. В этой статье рассматриваются подходы к кодированию данных о лекарствах в контексте исследований с несколькими центрами и предлагается структура для классификации, составления отчетов и анализа данных о лекарствах. Эта структура может использоваться для разработки инструментов для классификации лекарств в наборах закодированных данных для поддержки контекстно-зависимого, явного и воспроизводимого анализа данных исследователями и вторичными пользователями практически во всех областях клинических исследований.

Ключевые слова

Терминологические системы лекарств

Классификация лекарств

Стандарты

Координационные центры данных

Кодирование данных

Анализ данных

Рекомендуемые статьиЦитирующие статьи (0)

Просмотр аннотации

Copyright © 2014 Elsevier Inc. Все права защищены.

Рекомендуемые статьи

Цитирующие статьи

Плагиат: потенциальные студенты: информатика и информатика: Колледж свободных искусств и наук: Университет Индианы Саут-Бенд

Дополнительная проблема касается того, имеет ли человек разрешение , явно или неявно, использовать чужой код или идеи.В нижеследующем обсуждении предполагается, что обсуждаемый код опубликован в учебнике или другой печатной форме или доступен для чтения в Интернете по протоколам ftp или http.

Мы можем руководствоваться действующими в США законами об авторском праве. Согласно закону об авторском праве, идей сами по себе не защищены авторским правом, и поэтому каждый может свободно использовать идеи других. Как указано выше, в академической среде использование чужих идей всегда должно включать цитирование.

Для кода, полученного от преподавателя в задании, студентам неявно дается разрешение на использование этого кода, и фактически часто требуется использование кода преподавателя.

Код, полученный из сети или опубликованный в текстах, может иметь явные разрешения, позволяющие другому лицу копировать и использовать код, хотя могут быть ограничения. Например, Free Software Foundation, распространяющая компилятор GNU C ++, который используется на компьютерах отдела, предоставляет бесплатный доступ к своему исходному коду в соответствии с соглашением с авторским левом , которое предусматривает значительное копирование при условии последующего распространения скопированный код дает причитающиеся кредиты и не накладывает дополнительных ограничений на копирование.Гораздо чаще код либо не имеет явных разрешений или ограничений, либо защищен авторским правом. Как правило, относитесь к коду без явных разрешений как к защищенному авторским правом.

Закон об авторском праве гласит, что только правообладатель (например, автор программного обеспечения, компания-разработчик программного обеспечения, издатель текста) имеет разрешение на создание копий материалов, защищенных авторским правом. Однако в этом законе есть положение, позволяющее при определенных обстоятельствах делать собственные копии чужих работ.Это положение называется Положением о добросовестном использовании . Большая часть нижеследующего обсуждения является перефразированием отрывков из статьи Добросовестное использование: обзор и значение для высшего образования Кеннета Круза, доцента IUPUI и директора Центра управления авторскими правами. Этот документ можно получить по адресу

 http://www.iupui.edu/it/copyinfo/highered.html.
 

Копирование кода (или любого другого материала, защищенного авторским правом) в соответствии с Положением о добросовестном использовании требует рассмотрения четырех факторов:

Цель:

какова цель копирования? В целом копирование в образовательных и частных исследовательских целях защищено судом.

Характер:

какова природа работы, защищенной авторским правом? Суды благосклонно относятся к копированию научно-популярных произведений, находящихся в настоящее время в печати, что справедливо в отношении большей части кода, который студенты захотят скопировать.

Количество:

сколько работы скопировано? Как правило, копирование небольших объемов печатных работ (относительно размера работы в целом) защищено судом.

Рыночный эффект:

какое влияние окажет работа на рынок? Crews пишет

Этот фактор в основном означает, что если вы используете использование, для которого теоретически должна была произойти покупка оригинала — независимо от вашего личного желания или способности заплатить за такую ​​покупку — то этот фактор может выступать против добросовестного использования…. Если вашей целью является исследование или стипендия, может быть трудно доказать рыночный эффект. … Случайные цитаты или фотокопии могут не иметь неблагоприятных последствий для рынка, но воспроизведение программного обеспечения и видеозаписей может напрямую проникнуть на потенциальные рынки сбыта этих произведений.

Таким образом, в большинстве случаев использования студентами программного обеспечения, защищенного авторским правом, в заданиях по программированию, все эти условия выполняются, и студент может делать копии. Однако в случаях, когда код может быть впоследствии продан на рынок или когда происходит существенное копирование, следует быть более осторожным.

Дополнительную информацию об авторском праве, особенно в том, что касается высшего образования, можно найти по URL-адресу, предоставленному Центром управления авторскими правами в IUPUI:

 http://www.iupui.edu/it/copyinfo/home.html 

Информатика | Бесплатный полнотекстовый | Вычислительное мышление и синдром Дауна: исследовательское исследование с использованием робота KIBO

1. Введение

Программирование рассматривается как ключевой навык 21 века и новый уровень грамотности [1,2,3,4]. Точно так же, как в прошлые века гражданам было необходимо научиться писать, в 21 веке необходимо, чтобы граждане научились кодировать или программировать, чтобы быть цифровыми производителями информации, а не просто цифровыми потребителями ее [5] .В связи с этим Европейская цифровая повестка дня считает, что «кодирование — это сегодняшняя грамотность и помогает практиковать навыки 21 века, такие как решение проблем, работа в команде и аналитическое мышление» [6]. Кроме того, Европейская цифровая повестка дня считает приобретение цифровых компетенций необходимым для поддержания экономического развития и конкурентоспособности [6]. В результате термин «вычислительное мышление» недавно вызвал интерес в академическом мире, хотя его зарождение восходит к 1960-е гг., С.Паперт и его конструкционистский подход к языку программирования LOGO, который позволил студентам создавать свои собственные процессы решения проблем [7,8]. Джанет Винг [9] восстановила концепцию вычислительного мышления и определила ее как смесь различных форм мышления для решения проблем (инженерных, математических, научных) посредством формальной абстракции и подхода к реальному и повседневному миру. Таким образом, Винг определил вычислительное мышление как «решение проблем, проектирование систем и понимание человеческого поведения с использованием фундаментальных концепций вычислений» [9].Интерес к этому термину продолжает расти, как и ряд инициатив по продвижению его эффективного внедрения в школах [10,11,12,13,14]. Кодирование, программирование и вычислительное мышление представляют собой способ выражения и обмена мнениями. свои идеи [15]. В этом смысле эти навыки могут быть интегрированы практически в любую классную деятельность, с технологией или без нее, в виде новой грамотности и нового образа мышления, интегрированных с другими частями учебной программы. Кроме того, образовательная робототехника представляет собой дидактический подход, который может быть реализован. интегрированы в различные образовательные среды [16].Эта интеграция может быть осуществлена ​​за счет использования программируемых роботизированных устройств и применения методологий обучения на основе проектов. Процесс приобретения знаний можно улучшить с помощью исследований и экспериментов [17]. Роботов можно использовать в качестве физических инструментов для развития когнитивных навыков посредством игры, творчества и решения проблем [8]. Взаимодействие с роботами происходит физически, когда дети манипулируют самим инструментом, играют с ним и наблюдают за его движениями [18].Роботы обладают привлекательными особенностями и функциями для детей, которые способны удерживать внимание детей в течение более длительного периода времени, улучшая их производительность, способность концентрироваться и их когнитивную гибкость, но также было обнаружено, что робот сам по себе не является достаточно мотивационным [ 19]. Мотивация к использованию инструмента возникает из деятельности, проблемы или задачи, которые необходимо решить, или из рассказа, который дети представляют с помощью робота [20]. Например, превращение робота в персонажа с миссией или ролью вовлекает детей в различные виды деятельности, предлагая им возможность исследовать возможности окружающей среды [21].Если мотивация детей использовать роботизированный инструмент является результатом задачи, которую нужно решить, можно воспользоваться этой прекрасной возможностью для создания учебной среды и ситуаций с четкими учебными целями, благодаря которым дети чувствуют сильное влечение и приверженность, поощряя их любопытство, творчество и активное участие, и в которых у них есть возможность построить собственное обучение, обогащая опыт, одновременно приобретая цифровые и вычислительные навыки [4].Кроме того, роботы также могут быть очень полезны в обучении программированию и вычислительному мышлению в молодом возрасте [22]. Как мы упоминали выше, кодирование, программирование и вычислительное мышление представляют собой новую грамотность, и очень важно начать интегрировать компьютерная грамотность для всех граждан, включая людей с особыми потребностями, например людей с синдромом Дауна (СД) [23,24]. Подобно тому, как в прошлом люди с СД начинали изучать математику [25,26], сегодня пора начать обучать их тем же вычислительным навыкам, что и остальное общество 21-го века.Некоторые из основных навыков, которые можно получить при работе с робототехникой, включают решение проблем, рассуждение и планирование. Люди с СД имеют те же цели обучения, что и другие студенты, с той разницей, что они учатся медленнее и нуждаются в более индивидуализированном и персонализированном обучении [25]. По этой причине необходимо применять педагогические методы и ресурсы, которые позволяют нам решать и развивать их навыки, исходя из их индивидуальных целей и возможностей [27]. По мнению Наделя [23], синдром Дауна вызывается генетическими изменениями у людей. у которых 47 хромосом вместо обычных 46 (трисомия по 21 хромосоме).Процесс пищеварения мозга отвечает за умственную отсталость, которая влияет на их способность произносить и произносить слова. Каждый человек с синдромом Дауна уникален, поэтому каждый человек с СД может в разной степени проявлять разные характеристики обучения. Таким образом, каждая ситуация и каждый учащийся индивидуальны, но существуют обширные, хорошо задокументированные доказательства подходов к обучению, которые положительно влияют на обучение учащихся с синдромом Дауна [28]. Таким образом, нам необходимо учитывать потребности и стиль обучения каждого человека с СД [29], принимая во внимание общую точку зрения человека, уделяя внимание его личным, социальным и семейным потребностям [30,31].Также необходимо определить специфические когнитивные характеристики студентов с СД, которые, согласно Мартосу-Креспо [29], следующие:

• Они обрабатывают и систематизируют информацию медленно, с трудом.

• У них наблюдается дефицит кратковременной памяти, как слуховой, так и зрительной; однако они лучше улавливают информацию через зрительный канал, чем через слуховой.

• Их рецептивно-всеобъемлющая способность явно превосходит экспрессивную.

• Они учатся быстрее, наблюдая за одноклассниками и подражая их ответам.

• Они работают над делом, пока не достигнут того, что предлагают.

• У них есть проблемы с обобщением своих знаний на другие ситуации.

• У них трудности с речью, как при артикуляции, так и при освоении нового словарного запаса.

Эти характеристики были обобщены и обобщены, но каждый человек с СД может иметь разную степень инвалидности.Таким образом, необходимо рассматривать каждый случай индивидуально и соответствующим образом адаптировать учебный процесс. Исследования показывают, что дети и молодые люди с СД могут улучшить свое обучение и навыки с помощью соответствующих стратегий обучения и социальной среды [16]. По этой причине в ходе нашего исследования были созданы занятия, адаптированные для каждого конкретного студента с DS.

В свете важности компьютерной грамотности для всех граждан, включая людей с особыми потребностями, в этом исследовании мы исследуем, участвует ли робот KIBO в обучении базовым навыкам программирования и вычислительного мышления у учащихся с DS.Основными исследовательскими вопросами этого исследовательского исследования являются:

• Занимают ли учащиеся с DS и когнитивными уровнями в возрасте от 3 до 6 лет с роботом KIBO в классе 1: 1 или 1: 2, если судить по их продолжительности внимания, интересу? , мотивация и положительные эмоции?

• Могут ли студенты с кодом DS работать с KIBO, если судить по их степени понимания последовательностей и программирования?

• Как KIBO влияет на эмоциональное поведение учащихся с DS, измеряемое по эмоциям, наблюдаемым во время их взаимодействия с роботом?

3.Материалы и методы

3.1. Обзор

Пилотное исследование проводилось в Tenerife Down Association, Тенерифе, Испания, в течение пяти недель с апреля по май 2018 года в обычных классах студентов. Перед началом экспериментального исследования мы провели тренинг по KIBO с профессионалами Tenerife Down Association [48]. Затем исследование было одобрено правлением Tenerife Down Association. После этого мы связались с профессионалами, заинтересованными в участии в исследовании, и вместе с ними отобрали студентов.Затем семьям студентов было отправлено информированное согласие. Семь участников с диагнозом СД в возрасте от 7 до 19 лет (когнитивный возраст от 3 до 6 лет) и два наставника приняли участие в сессиях. Информацию об уровне обучения студентов и их профиле предоставили наставники. Методология, выбранная для проведения исследования, представляла собой предварительное исследование конкретного случая в соответствии с конкретными потребностями каждого участника и индивидуальными требованиями к вниманию. Мы также хотели понять феномен, чтобы сгенерировать идеи для дальнейшей гипотезы [49].Мы собрали качественные данные, используя метод наблюдения, чтобы оценить эмоции, отношения и навыки программирования, выработанные студентами на занятиях с использованием различных рубрик (Приложение A). Мы также опросили преподавателей, чтобы выяснить их взгляды на включение роботов в их класс, если они считают включение роботов, кодирование и вычислительное мышление интересным для учащихся с синдромом Дауна, интеграцию с другими целями обучения и их восприятие обучение участников.Затем мы закодировали и проанализировали данные, собранные с помощью качественных инструментов. Что касается оценки эмоций в образовательной среде, исследователи из области взаимодействия человека с компьютером признают важность эмоционального состояния учащегося в процессе обучения [50], [51]. В качестве основной цели исследователи хотят знать, как учащийся чувствует себя в классе, чтобы добиться значительного обучения [52]. González et al. [53] предлагают различные методы и техники для оценки эмоционального состояния детей, такие как выражение лица и субъективные измерения настроений с помощью анкет, интервью и самоотчетов, используя многомерный категориальный подход.Эти авторы предлагают следующие типы инструментов для эмоциональной оценки:

• Вербальный: шкала Лайкерта или семантическое различие для классификации эмоций; стандартный эмоциональный профиль (SEP), профиль реакции, масштаб отношения к рекламе.

• Невербальные: PrEmo, EmoCards, SAM, LemTool или GEW.

• Выражения лица: Affdex SDK, Face Coding, FaceAPI, FaceSense, FaceReader, FaceSDK.

• Мозговые сигналы: Emotiv-EPOC.

• Биометрия: носимые устройства для эмоциональной оценки.

В этой работе мы выбрали инструмент субъективной эмоциональной оценки под названием EMODIANA [54]. Этот инструмент отображает десять основных эмоций: любовь, радость, удовлетворение, удивление, нервозность, стыд, печаль и страх. EMODIANA может измерять не только эмоцию, но и ее интенсивность. В частности, мы использовали EMODIANA, адаптированную для DS, которая позволяет наблюдателю регистрировать различные эмоции студента во время сеанса (рис. 1) [52]. Этот инструмент можно использовать непосредственно во время сеанса или для анализа записанных видео сеанса [55].После этого эмоции можно разделить на положительные, отрицательные и нейтральные.

3.2. Участники

Участниками исследования были семь студентов (3 женщины и 4 мужчины) с хронологическим возрастом от 7 до 19 лет. Следует отметить, что когнитивный возраст участников не соответствовал их хронологическому возрасту, а это означает, что некоторые из старших участников имели более низкий когнитивный уровень, чем у участников более низкого хронологического возраста. Содержание и мероприятия были адаптированы к конкретным потребностям каждого участника и были разработаны наставниками и специалистами, отвечающими за обучение каждого участника.В таблице 1 описаны характеристики каждого участника.

3.3. Робототехника

В этом исследовании используется комплект робототехники KIBO, созданный Исследовательской группой технологий развития в Университете Тафтса при финансовой поддержке Национального научного фонда (NSF). KIBO — это конструктор для робототехники, который включает в себя оборудование (сам робот) и программное обеспечение (материальные программные блоки), используемые для движения робота. KIBO уникален, потому что он специально разработан для удовлетворения потребностей в развитии маленьких детей.В комплект входят легко соединяемые строительные материалы, в том числе колеса, двигатели, световой поток и различные датчики (см. Рисунок 2). KIBO запрограммирован на перемещение с помощью блокируемых деревянных блоков программирования (см. Рисунок 3). Эти деревянные блоки не содержат встроенной электроники или цифровых компонентов. Вместо этого у KIBO есть сканер, встроенный в робота. Этот сканер позволяет пользователям сканировать штрих-коды на программных блоках и мгновенно отправлять программу своему роботу. Для обучения программированию с KIBO не требуется компьютер, планшет или другая форма «экранного времени».Это соответствует рекомендации Американской академии педиатрии о том, что детям младшего возраста следует ограниченное количество экранного времени в день [36]. Блочный язык KIBO содержит в общей сложности 18 различных отдельных программных блоков для изучения детьми, со многими все более сложными концепциями программирования, которые могут быть введены, включая циклы повторения, условные операторы и вложенные операторы.

В дополнение к этим роботизированным и программным компонентам, набор KIBO также содержит художественные платформы, которые могут использоваться детьми для персонализации своих проектов с помощью материалов для рукоделия и содействия интеграции STEAM.

Роботизированный набор KIBO был выбран для этого исследования по нескольким причинам. Во-первых, как уже упоминалось, KIBO разработан специально для целевой группы детей в возрасте 4–7 лет, что позволяет им знакомиться с концепциями информатики способом, соответствующим их развитию [4,39,56]. Таким образом, набор изначально снижает сложность манипуляций и понимания кода. Кроме того, для программирования робота комплект KIBO использует деревянные блоки, которые легко распознаются и которыми легко манипулировать.Кроме того, KIBO представляет собой осязаемую роботизированную платформу без экрана с простым визуальным интерфейсом, которая потенциально может способствовать личному взаимодействию с учителями и сверстниками. Кроме того, KIBO отличается от других доступных роботизированных комплектов тем, что не требует экранного времени на отдельном компьютере. Программирование осуществляется путем соединения материальных деревянных блоков, которые дети собирают в определенной последовательности, чтобы предоставить роботу KIBO набор инструкций. Каждый блок имеет цветовую кодировку и помечен действием или инструкцией, которые говорят роботу, что делать.После того, как последовательность построена, начиная с блока «Начало» и заканчивая блоком «Конец», дети могут запрограммировать робота, последовательно сканируя набор блоков с помощью встроенного сканера штрих-кода KIBO. Затем дети просто нажимают кнопку, чтобы увидеть, как робот выполняет созданную ими программу. В роботе есть слоты для четырех датчиков, которые можно собирать и разбирать для добавления или уменьшения функциональности.

3.4. Задания

Мы разработали задания, адаптированные для участников в зависимости от уровня их учебной программы.Содержание, относящееся к вычислительному мышлению и кодированию, также было интегрировано в текущий предмет, над которым каждый участник работал в конкретное время курса и который преподаватель считал наиболее подходящим для ученика.

Всего было разработано 23 занятия с разной продолжительностью от 15 до 30 минут. Таким образом, было организовано одночасовое занятие, включающее от 2 до 4 мероприятий, в зависимости от случая. Некоторые примеры различных видов деятельности показаны в Таблице 2. Первым общим для всех участников мероприятием было знакомство с KIBO.Основная цель этого упражнения — познакомить с роботом, каждым из его элементов и принципами его работы. На этом занятии участники также узнали, как программировать базовую последовательность с помощью KIBO (Рисунок 4 и Рисунок 5). Сеанс длился 20 мин.

Другие виды деятельности KIBO включали учебные программы, такие как математика (числа и базовые операции) или язык (лексические / семантические / фразы), а также другое функциональное содержание или когнитивную / речевую терапию, например эмоциональные знания, социальные отношения, время, внимание и слуховую память, и знание тела.

3.5. Сессии

Сессии включали начальную сессию ознакомления и диагностики, во время которой исследователь наблюдал, над каким контентом они работали и как они изучали его без KIBO. Это первое занятие было необходимо для наблюдения за уровнем учебной программы, над которым велась работа в классе, а также за реакцией каждого ученика в группе учеников, их различными способностями и их отношением. Мы также получили различные указания на уровне каждого участника и рекомендации, такие как тип письма, который они в настоящее время могут читать, операции и способы их выполнения, а также другие особенности, которые необходимо учитывать при разработке мероприятий с KIBO. успешно.

На втором занятии мы познакомили всех участников с роботом KIBO и его программированием в классе. Для этого мы реализовали несколько подготовленных ранее презентационных мероприятий. В этих мероприятиях учитывались многочисленные функции KIBO, его язык программирования с использованием деревянных блоков и то, как он общается. В ходе этих занятий мы составили отчет о различных эмоциях студентов, а также соответствующую оценку их навыков программирования и вычислительного мышления.

Принимая во внимание реакцию каждого студента во время предыдущих занятий, мы разработали упражнения, направленные на то, чтобы пробудить в каждом из них интерес и энтузиазм в программировании KIBO. Для этого, как упоминалось ранее, мы использовали в качестве руководства упражнения, соответствующие уровню учебной программы каждого из них. Таким образом, на третьем занятии мероприятия, связанные с их учебной программой и / или терапией, были выполнены с помощью KIBO. Поэтому мы работали с обоими типами контента, которые относились к вычислительному мышлению и программированию и соответствовали адаптированной учебной программе.У каждого участника была разная степень успеха. Мы проанализировали результаты позже, но в целом третье занятие прошло без проблем и с большим одобрением для участников. Мы использовали различные инструменты оценки для оценки сеанса.

Наконец, мы провели интервью с наставниками, чтобы определить их собственные оценки обучения своих студентов, а также другие аспекты вмешательства.

3.6. Сбор и анализ данных

Эксперт KIBO в исследовательской группе проводил каждое занятие, объясняя каждое действие и расписание мероприятий.Эксперт сотрудничал с обычными учителями для проведения ежедневных занятий. В конце каждого сеанса исследовательская группа проводила подведение итогов, чтобы проанализировать, что произошло.

Мы собирали информацию, используя следующие методы: (1) видеозаписи всех сессий; (2) контрольные списки для наблюдения за эмоциями и навыками вычислительного мышления; (3) критерии оценки и заметки, сделанные во время и после занятий; и (4) интервью с учителями по окончании вмешательства. Для более детального анализа видеоданные были закодированы и проанализированы с оценками независимым наблюдателем.В Приложении 1 представлены оценочные рубрики, использованные в этом исследовании.

На первом сеансе вмешательства мы наблюдали контакт с роботом, мотивацию, вовлеченность и расположение по отношению к KIBO и предлагаемым действиям. Была предоставлена ​​рубрика оценки, чтобы указать, выполнили ли участники предложенные пункты.

Во втором сеансе вмешательства мы оценили прогресс каждого участника посредством наблюдения, используя записи, аналогичные тем, которые использовались в предыдущих сеансах.Кроме того, мы оценивали эмоции, проявляемые в ходе сеансов.

В конце вмешательства мы провели открытое интервью с двумя профессионалами, ответственными за обучение участников различным аспектам пилотного исследования. В целом записи генерировали надежную и достоверную информацию для вынесения оценочных суждений, поддерживающих оценку, и позволяли нам определить результаты выполнения мероприятий, а также эффективность внедрения материальной робототехники (в данном случае KIBO) в систему. различные участники.Они также подчеркнули недостатки, возникающие в процессе подачи заявки на робот.

5. Выводы

Результаты этого исследования показывают, что KIBO способствует освоению базовых навыков программирования и вычислительного мышления у студентов с DS. Однако у KIBO были выявлены некоторые недостатки, например, в сборке колеса и двигателей или в сканировании штрих-кодов, поскольку дети размещали блоки слишком близко к сканеру. Иногда дети не дожидались звукового сигнала или светодиода, подтверждающего, что код был прочитан, прежде чем продолжить выполнение последовательности.Что касается упражнений, ученики иногда просто складывают блоки без логической последовательности.

Для решения различных задач исследования мы можем утверждать, что робот KIBO вызывал очень положительные эмоции у студентов DS и поддерживал их мотивацию во время занятий. Все студенты DS положительно отреагировали на работу с KIBO и в некоторых случаях показали прогресс в своих знаниях о роботе и его программировании, положительно меняясь от одного занятия к другому.

Что касается группы людей с СД, участвовавших в нашем исследовании, мы должны отметить, что они обладают характеристиками, навыками и способностями, благоприятными для работы с роботами и программирования.Проведя анализ каждого из семи участников, мы можем утверждать, что шесть из них добились очень хороших результатов, работая над развитыми навыками логико-математического мышления. По этой причине мы считаем, что они могут приобретать вычислительное мышление так же, как и математическое мышление. Некоторым участникам требовалось больше времени, чем их сверстникам, чтобы приобрести те же навыки. В целом, процесс консолидации обучения у студентов с СД занимает больше времени, чем у людей без этого состояния, поскольку они учатся медленнее и иначе, чем люди без инвалидности.В интервенционных сессиях, проводимых со студентами DS, мы включали различные образовательные мероприятия, такие как робот KIBO. Мы представили его элементы, языковое программирование и другие действия, связанные с другим контентом, такие как математика, язык, эмоциональные и социальные навыки и т. Д. Благодаря этим действиям учащиеся DS были приобщены к вычислительному мышлению.

В качестве ограничений этого исследования мы отмечаем короткий период времени, использованный для разработки пилотного проекта, и количество вовлеченных участников.Еще одним ограничением этого исследовательского исследования является вероятная систематическая ошибка в субъективных измерениях, в основном в процедурах наблюдения и во время интервью. Поэтому мы планируем продлить обучение в следующем учебном году за счет привлечения большего количества студентов и преподавателей. Мы также планируем другие мероприятия по вычислительному мышлению без роботов, с роботами и с планшетами.

Мы считаем, что вычислительное мышление следует начинать в раннем возрасте вместе с чтением, письмом и математическими знаниями.Необходимо начинать работу над компьютерной грамотностью с раннего возраста в обычных классах, уделяя особое внимание инклюзии и работе с различными видами инвалидности [47]. Более того, учителя указали, что осязаемая робототехника будет полезна в качестве обучающих инструментов для их учеников и мотивационных инструментов. Однако вычислительному мышлению требуется особое место и признание в учебной программе, и его не следует рассматривать как просто дополняющее.

Построение полуавтоматической системы кодирования МКБ-10 | BMC Medical Informatics and Decision Making

Насколько нам известно, это исследование было первым, в котором были разработаны и применены регулярные выражения в автоматическом кодировании с конкретной целью повышения качества и эффективности кодирования.Мы построили модели описания регулярных выражений и вставили их в систему кодирования с помощью программного обеспечения Oracle. Автоматическая система кодирования ICD-10 выполнила более 160 000 кодов за 16 месяцев, что снизило нагрузку на кодировщиков и показало высокую точность и эффективность.

На рис. 3 показано, что категории кода сосредоточены в первой сотне и что совершенствование соответствующих моделей описания регулярных выражений может уменьшить количество FN для улучшения значений R. На рис.8 видно, что разница в частоте и диапазоне вариаций между кодами не такая большая, как на рис.3, что является основной причиной, по которой мы изучаем только 1000 лучших. Рисунки 4 и 5 показывают, что заболевания пищеварительной системы и системы кровообращения в нашей больнице являются самыми разнообразными и самыми многочисленными, что указывает на то, что эти два вида болезней нуждаются в большем количестве внимание в процессе построения описательных моделей регулярных выражений. Кроме того, заболевания класса Z занимают второе место по величине, поскольку в нашей больнице имеется большой центр лечения новообразований, который включает множество специальных скрининговых обследований (Z12), последующих обследований после лечения (Z08) и сеансов лучевой и химиотерапии (Z51) для новообразований.Кривая A на рис. 6 представляет коды диагностики, правильно назначенные автоматической системой кодирования в каждом месяце двух этапов тестирования. Несмотря на тенденцию к снижению на первом этапе тестирования, каждый месяц расстояния между кривыми A и B оставались стабильными; то есть количество TP было стабильным. Количество автоматического кодирования уменьшилось из-за изменений в управлении больницей, в результате чего система не работала в течение нескольких дней. На рисунке 7 показано, что время, необходимое для автоматического кодирования, почти в 100 раз меньше, чем для ручного кодирования, что ясно показывает, что автоматическое кодирование может сэкономить много времени.

Значения P для первого и второго этапов испытаний составили 89,27 и 88,38% соответственно. Однако два основных фактора приводят к низким значениям R, F и A. Во-первых, автоматическое кодирование может выполняться только тогда, когда программист запускает программу. В настоящее время его можно запускать только два раза в день: утром (8:00) и днем ​​(14:30). Поскольку клиницисты обычно заполняют домашнюю страницу выписки из медицинских карт в конце своей работы, количество описаний диагнозов, ожидающих кодирования, достигает пика в эти два раза.Запуск программы в это время может очень хорошо понять ценность автоматического кодирования. В то же время кодеры также кодируют вручную. Когда программа останавливается, эти описания диагнозов, которые должны быть автоматически закодированы, фактически завершаются кодировщиками. Это приводит к слишком большому количеству FN. Чем больше FN, тем меньше значение R, и чем меньше значение R, тем меньше значение F. Во-вторых, из более чем 8000 кодовых категорий в нашей больнице мы сопоставили только 950 кодовых категорий с высокой частотой, то есть около 7000 кодовых категорий с частотами ниже 300 были потеряны.В таблице 3 показано, что немоделированные категории кодов произвели около 300 000 отсутствующих кодов за 16 месяцев с 01.10.2017 по 31.01.2019, что сделало количество TN большим. Высокие отрицательные значения соответствуют низким положительным значениям; то есть точно назначенных кодов немного, а значения A относительно низкие. Тем не менее, значения R, F и A увеличились на втором этапе тестирования, что продемонстрировало эффективность увеличения общего количества совпадающих кодов. Таблица 4 показывает, что соответствующие модели описания регулярных выражений не смогли установить 50 категорий кодов (из 1000 первых), которые в основном были сконцентрированы в факторах, влияющих на состояние здоровья и контакт со службами здравоохранения (класс Z) и новообразования (классы C и D). .Кроме того, не указаны другие категории кода. Основная причина такого результата заключается в том, что описания диагнозов, записанные врачами, не стандартизированы и сильно различаются для этих заболеваний, поэтому правильный диагноз не может быть закодирован до тех пор, пока кодировщики не сверится с полной электронной медицинской картой. Результаты показывают, что клиницистам необходимо усилить стандартизацию описаний диагнозов при регистрации диагнозов, особенно для болезней классов C, D и Z, в то время как программисты и кодировщики должны уделять больше времени этим заболеваниям при построении моделей.В целом наша система отличается высокой точностью. При участии программистов, врачей и программистов точность системы может быть повышена за счет сосредоточения внимания на высокочастотных заболеваниях и категориях кода и многократного повышения качества и количества регулярных выражений.

В последние годы, хотя многие исследования были сосредоточены на автоматическом кодировании МКБ, мы хотим выделить следующие преимущества, представленные в нашем исследовании. Во-первых, по сравнению с другими теоретическими исследованиями по валидации моделей с использованием общедоступных баз данных [29,30,31], мы используем данные нашей больницы для исследований, чтобы создать систему, которая может быть непосредственно применена в практической работе.Во-вторых, кодировщики могут определить свои собственные недостатки и укрепить связь с клиницистами в процессе аудита, чтобы повысить их точность. В-третьих, наша больница ежегодно принимает большое количество врачей для стандартизированных тренингов и курсов повышения квалификации. Наши врачи записывают описания диагнозов различными способами, поэтому наши модели описания регулярных выражений имеют высокую репрезентативность и применимость. В-четвертых, регулярные выражения представляют собой правила, которые могут быть легко понятны работникам, что требует меньшего участия экспертов при внедрении системы и может улучшить применимость к небольшим медицинским учреждениям с более ограниченными информационными технологиями.В-пятых, мы обновляем существующую систему ручного кодирования на основе базы правил регулярных выражений, чтобы снизить рабочую нагрузку и улучшить качество работы кодировщиков. Технические требования и вычислительные затраты ниже, чем у других методов, найденных в большинстве исследований [7, 11], [32,33,34,35,36]. CNN [18, 34,35,36] — одно из самых современных предложений для решения проблемы автоматического кодирования ICD. Несмотря на их высокую точность, предстоит пройти еще долгий путь, прежде чем они смогут быть использованы на практике. Наша система автоматического кодирования стабильно работает, что позволяет решить основные проблемы, с которыми в настоящее время сталкивается большинство медицинских учреждений — большое количество и повторяющееся кодирование.Наша система спроектирована и завершена в относительно короткие сроки нашими собственными программистами, которая работает в простой среде. В отличие от описанных выше сложных методов, они часто требуют помощи инженеров информационной компании. Установленные нами модели описания регулярных выражений обладают хорошей репрезентативностью и могут использоваться для справки. В целом, наш метод можно перенести в другие учреждения. Программисты могут немного изменить эти регулярные выражения в соответствии с реальной ситуацией и записать их в существующую систему кодирования для запуска.

В нашем исследовании также есть недостатки. Во-первых, программа автоматического кодирования запускается дважды в день: утром и днем. Когда программа не запущена, кодировщики должны вводить коды вручную. Следующим шагом нашего исследования является изучение того, как автоматически закодировать диагноз сразу после того, как врач завершит записи. Во-вторых, кодировщики должны выполнять последний этап аудита, поэтому может быть достигнута только полуавтоматизация. Аудит кодов выдвигает более высокие требования к способностям кодировщиков, и кодировщики должны продолжать участвовать в соответствующем профессиональном обучении и обучении.Стандартизированные описания диагнозов полезны для повышения точности кодирования. Данные классификации некоторых подверженных ошибкам кодов по МКБ-10 могут быть отправлены в соответствующие клинические отделения, что привлекает внимание клиницистов к стандартизированному составлению описаний диагнозов при выписке. Еще предстоит изучить, можно ли установить золотой стандарт для автоматического аудита кодирования. В-третьих, сложно построить модели описания регулярных выражений для идентичных заболеваний со слишком разными терминами диагностики.Наше исследование основано на диагностике распространенных заболеваний (топ-1000) и не включает необычные заболевания. Следовательно, в будущей работе, с поставленной целью полное кодирование МКБ-10, правила сопоставления необходимо постоянно улучшать. Кроме того, в нашем исследовании полнота, F-мера и точность являются низкими по сравнению с этим методом, упомянутым выше [34,35,36]. Например, метод на основе CNN достиг F-меры 60,86% с высокой эффективностью [34], а ссылка [36], строящая матрицу признаков с помощью предварительно обученной модели встраивания слов, используемой для обучения CNN, имела высокую точность тестирования. (Мера F 90.86%). Возможность полной автоматизации нашей системы с высокой точностью в сочетании с современными достижениями — это долгосрочная задача, которую мы должны рассмотреть.

ИНФОРМАЦИОННАЯ ШКОЛА ИНФОРМАЦИОННАЯ ШКОЛА ИНФОРМАТИКА

ИНФОРМАЦИЯ 101 Технологии социальных сетей (5) I & S / NW
Исследует самые популярные современные социальные сети, игровые приложения и приложения для обмена сообщениями. Изучает технологии, социальные последствия и информационную структуру. Основное внимание уделяется логике, базам данных, сетевой доставке, идентификации, доступу, конфиденциальности, электронной коммерции, организации и поиску.
Подробная информация о курсе в MyPlan: INFO 101

INFO 200 Интеллектуальные основы информатики (5) I&S
Знакомит с интеллектуальными основами информации, включая то, что это такое; как люди создают, классифицируют, находят, интерпретируют, манипулируют и используют информацию; как человеческие ценности влияют на структуру информации, информационных технологий и информационных систем; и как эти системы формируют людей, организации и общество. Включает в себя развитие аналитических, дизайнерских, эмпирических и технических навыков.
Просмотреть подробности курса в MyPlan: INFO 200

INFO 201 Основные навыки для науки о данных (5) QSR
Знакомит с основными инструментами, технологиями и навыками, необходимыми для преобразования данных в знания, включая манипулирование данными, анализ и визуализацию, а также а также языки управления версиями и программирования, используемые при программировании данных. Студенты учатся работать с реальными данными и размышляют о силе и опасностях использования данных для информирования.
Подробная информация о курсе в MyPlan: ИНФОРМАЦИЯ 201

ИНФОРМАЦИЯ 290 Ориентация на информатику (1)
Предоставляет вновь поступившим студентам-информатикам подготовку, необходимую для успешной учебы по специальности.Включает обсуждение миссии iSchool / информатики, культуры, ценностей, ожиданий, ресурсов, степени и вариантов карьеры. Обеспечивает эффективную работу в классе, включая командную работу и лидерство, и уделяет особое внимание резюме, профилю LinkedIn, портфолио, собеседованию и подготовке к ярмарке вакансий.
Подробная информация о курсе в MyPlan: INFO 290

INFO 300 Research Methods (5)
Знакомит с методами исследования, используемыми для понимания взаимодействия людей с информацией, информационными технологиями и информационными системами.Темы включают эпистемологию, науку, теорию, исследовательскую этику, а также выбор качественных, количественных и дизайнерских методов для ответа на вопросы как в исследовательской, так и в практической среде.
Подробная информация о курсе в MyPlan: INFO 300

INFO 310 Обеспечение информации и кибербезопасность (5) I&S, QSR
Предоставляет теоретическое и практическое введение в обеспечение безопасности информации и кибербезопасность (IAC). Включает методы и методы защиты информации и информационных систем.Охватывает, как возникают уязвимости, распознает развивающиеся угрозы и устраняет их. Исследует роль анализа рисков, конфиденциальности информации, подотчетности и политики.
Просмотрите подробности курса в MyPlan: INFO 310

INFO 312 Enterprise Risk Management (4)
Исследует риски, связанные с использованием технологий, и способы управления рисками для информации, данных и технологий в организациях. Темы включают основы управления рисками, толерантность к риску, ключевые индикаторы риска, законодательную и нормативную среду, соблюдение требований и новые способы управления рисками, такие как социальные сети и мобильные устройства.
Просмотрите подробности курса в MyPlan: INFO 312

INFO 314 Компьютерные сети и распределенные приложения (5) NW
Основные концепции локальных и глобальных компьютерных сетей, включая обзор услуг, предоставляемых сетями, топологий сети и оборудования, пакетов коммутация, архитектура клиент / сервер, сетевые протоколы, а также сетевые серверы и приложения. Также решает проблемы управления, безопасности, аутентификации и политики, связанные с распределенными системами.Предварительное условие: CSE 142 или CSE 143.
Просмотрите подробности курса в MyPlan: INFO 314

INFO 330 Базы данных и моделирование данных (5) QSR
Введение в системы баз данных, ориентированное на реляционные модели, языки, системы и применение концептуальный, логический и физический дизайн базы данных. Ключевые темы включают реляционную модель, SQL, моделирование отношений сущностей, трехуровневые архитектуры, реализацию приложений баз данных и нереляционные базы данных. Связывает решения по моделированию данных с результатами социальной справедливости.
Просмотр сведений о курсе в MyPlan: INFO 330

INFO 340 Разработка на стороне клиента (5) QSR
Введение в разработку на стороне клиента в Интернете, включая разметку, языки программирования, протоколы, библиотеки и фреймворки для создания и поддержки удобные и доступные интерактивные приложения. Предварительное условие: CSE 143, CSE 154 или CSE 163; и INFO 201.
Просмотрите подробности курса в MyPlan: INFO 340

INFO 350 Информационная этика и политика (5) I&S
Обеспечивает основу для анализа этических, правовых, экономических и социально-политических вопросов, связанных с информацией, информационными технологиями. , и информационные отрасли.Исследует политические и этические вопросы доступа к информации и контроля, в том числе; интеллектуальная собственность, обмен файлами, свобода слова, конфиденциальность и национальная безопасность.
Просмотрите подробности курса в MyPlan: INFO 350

INFO 360 Design Methods (4) VLPA / I&S, DIV
Знакомит с парадигмами проектирования и методами для представления информационных систем, отвечающих потребностям людей, организаций и общества. Темы включают дизайн-мышление, творчество, а также создание эскизов, прототипов, оценку и конкретизацию информационного опыта.Занимается вопросами справедливости дизайна, исследуя, кому служит дизайн, а кому нет.
Просмотр сведений о курсе в MyPlan: INFO 360

INFO 362 Визуальный информационный дизайн (5) VLPA
Обеспечьте свободное владение визуальным представлением информации в виде диаграмм, диаграмм, карт и значков. Научитесь решать проблемы дизайна, давать и получать критику, следовать повторяющемуся процессу улучшения дизайна и изучать технические навыки. Поймите природу визуального потенциала, принципы визуального дизайна и влияние цвета и типографики.
Просмотрите сведения о курсе в MyPlan: INFO 362

INFO 370 Основные методы в науке о данных (5) QSR
Обследует основные темы науки о данных, включая прием данных, облачные вычисления, статистический вывод, машинное обучение, визуализацию информации и этика данных. Включает программирование на R и Python. Предпосылка: INFO 201; CSE 142, CSE 143, CSE 160 или CSE 163; и либо STAT 220, STAT 221 / CS и SS 221 / SOC 221, STAT 290, STAT 311, STAT 390, QMETH 201 или Q SCI 381.
Подробная информация о курсе в MyPlan: ИНФОРМАЦИЯ 370

ИНФОРМАЦИЯ 386 Профессионализм в информатике (4)
Изучает профессионализм, общение, командную работу, лидерство и межличностные сети, чтобы укрепить студентов в их стремлении преуспеть в профессиональном плане. Охватывает разработку и представление бизнес-кейсов и планов проектов, персональный брендинг, проведение информационных интервью, а также эффективное письменное и устное общение.
См. Подробности курса в MyPlan: INFO 386

INFO 402 Пол, раса и информационные технологии (4) I&S, DIV
Исследует информационные технологии с феминистской точки зрения.Учитывает пересечение различий — пола, расы, класса, сексуальности и способностей — в исследованиях технологий и работе. Это исторический обзор женщин в сфере технологий, введение в технологическое образование и обсуждение женщин в ИТ-среде.
Просмотрите подробности курса в MyPlan: INFO 402

INFO 430 Проектирование и управление базами данных (5)
Перспективы теории, архитектуры и реализации СУБД. Концептуальное, логическое, физическое моделирование. Структуры индекса, оптимизация запросов и настройка производительности, реляционная алгебра, обработка транзакций и контроль параллелизма.Операционные базы данных, системы поддержки принятия решений и хранилища данных. Проекты по внедрению и интеграции баз данных. Социальные последствия больших распределенных систем баз данных. Предварительное условие: INFO 330.
Просмотр сведений о курсе в MyPlan: INFO 430

INFO 441 Разработка на стороне сервера (5)
Знакомит с программированием веб-разработки на стороне сервера, службами, инструментами, протоколами, передовыми методами и методами внедрения данных. управляемые и масштабируемые веб-приложения. Объединяет темы из ориентированного на человека дизайна, информационной архитектуры, баз данных, анализа данных и безопасности для создания решения.Предварительное условие: CSE 143 или CSE 163; либо INFO 340, либо CSE 154; и ИНФОРМАЦИЯ 330.
Подробная информация о курсе в MyPlan: ИНФОРМАЦИЯ 441

ИНФОРМАЦИЯ 448 Мобильная разработка: Android (5)
Разработка приложений для устройств Android. Охватывает реализацию мобильных приложений, включая инструменты сборки, языки программирования и библиотеки, пользовательские интерфейсы, архитектуру приложений и отраслевые практики. Сосредоточен на использовании систем связи и датчиков, специфичных для мобильных платформ, для создания интерактивных, ориентированных на пользователя систем.программирование на Java и XML. Предпосылка: CSE 143; и INFO 340 или CSE 154.
Просмотрите подробности курса в MyPlan: INFO 448

INFO 449 Мобильная разработка: IOS (5)
Разработка приложений для устройств iOS. Охватывает реализацию мобильных приложений, включая инструменты сборки, языки программирования и библиотеки, пользовательские интерфейсы, архитектуру приложений и отраслевые практики. Сосредоточен на использовании систем связи и датчиков, специфичных для мобильных платформ, для создания интерактивных, ориентированных на пользователя систем.Программирование на Swift и XML. Предпосылка: CSE 143; и либо INFO 340, INFO 343, либо CSE 154.
Просмотрите подробности курса в MyPlan: INFO 449

INFO 464 Дизайн, чувствительный к ценностям (5) VLPA
Введение в проектирование, чувствительное к ценностям (VSD), проектирование информационной системы, которое принципиально и всесторонне учитывает человеческие ценности. Изучение существующих систем с точки зрения VSD. Исследует методы исследования VSD, включая концептуальные, технические и эмпирические исследования.Ключевые ценности включают подотчетность, автономию, согласие, конфиденциальность, собственность, доверие, устойчивость. Предварительное условие: INFO 360, DESIGN 383, CSE 440 или HCDE 419.
Просмотрите подробности курса в MyPlan: INFO 464

INFO 468 Проектирование для личного здоровья и благополучия (5) I&S
Сосредоточен на разработке технологий, ориентированных на человека для личного здоровья и благополучия. Студенты узнают, как понимать потребности людей в отношении здоровья и благополучия, учитывать этические последствия, оценивать существующие инструменты и разрабатывать новые технологии для здоровья и благополучия.Студенты изучат теоретические и эмпирические подходы к оценке этих технологий. Предварительное условие: INFO 200, HCDE 210, HCDE 310, HCDE 318 или DESIGN 206.
Просмотр сведений о курсе в MyPlan: INFO 468

INFO 474 Интерактивная визуализация информации (5) VLPA, QSR
Методы и теория визуализации, анализ и поддержка взаимодействия со структурированными данными, такими как числа, текст и отношения. Предоставляет практический опыт проектирования и создания интерактивных визуализаций для Интернета.Знакомит студентов с когнитивными науками, статистикой и психологией восприятия. Для разработки и оценки визуализаций будет использоваться эмпирический подход. Предпосылка: INFO 340 или CSE 154; CSE 143 или CSE 163; и либо QMETH 201, Q SCI 381, STAT 220, STAT 221 / CS и SS 221 / SOC 221, STAT 290, STAT 311 или STAT 390.
Подробная информация о курсе в MyPlan: INFO 474

Книги по информатике в области здравоохранения — официальные тексты

Информатика здравоохранения

, доктор Родерик Ним, BA, MA, PhD, MB, BChir, FACHI

Официальный текст международно аккредитованного диплома по информатике здравоохранения (DipHI) на http: // www.health-informatics.co включает 17 курсов / глав по 350 темам и 473 регулярно обновляемых интернет-ресурса «elinks».

Информатика здравоохранения — развивающаяся дисциплина. Запись и передача информации всегда были важны для медицинской практики, но мы живем в глобальную электронную эпоху, и никогда раньше не было возможностей, рисков и необходимости в экспертных знаниях в области информатики здравоохранения, управлении информацией и квалифицированных специалистах в области медицинской информатики. важно и в таком масштабе.

С материалами из Великобритании, Ирландии, Канады, США, Австралии и Новой Зеландии, каждый курс / глава (перечисленные ниже) и сама дипломная программа охватывают все, что вам нужно знать, чтобы получить степень магистра в области информатики здравоохранения.

• 01 Информация в медицинских учреждениях
• 02 Электронная медицинская карта
• 03 Терминология, кодирование и классификация
• 04 Сбор данных — для ухода, управления, аудита и исследований
• 05 Основы компьютерных технологий
• 06 Общие компьютерные приложения — предприятие, Интернет, основная клиническая практика
• 07 Сети и коммуникации
• 08 Системы безопасности
• 09 Конфиденциальность информации
• 10 стандартов систем управления медицинской информацией
• 11 Приобретение систем — Спецификация, выбор и заключение контрактов
• 12 Внедрение систем и поддержка пользователей
• 13 Искусственный интеллект
• 14 Экспертных систем и хранилищ данных в здравоохранении
• 15 Networking Care — перспектива управления информацией
• 16 Управление информацией и телемедицина
• 17 Системная интеграция и HL7

Обратите внимание! — Если вы зарегистрировались для изучения DipHI, вы имеете право на 60% скидку от рекомендованной розничной цены «Информатики в области здравоохранения» д-ра Родерика Нима ISBN-13: 978-1471686535 (плюс P&P), но только при заказе непосредственно у Регистратора, поэтому, если вы зарегистрированы, свяжитесь с нами перед покупкой.

Детали

• Мягкая обложка: 447 страниц — 473 ссылки — официальный текст для диплома по информатике здравоохранения (DipHI) на сайте www.health-informatics.co
• Издатель: lulu.com (30 апреля 2012 г.)
• Язык: Английский
• ISBN-10: 1471686531
• ISBN-13: 978-1471686535
• Размеры продукта: 1 x 5,9 x 8,9 дюйма (2,8 x 15,9 дюйма)3 x 23,0 см)
• Вес в упаковке: 0,74 кг (1,6 фунта) — время доставки и варианты поставки

Lulu Купи больше Экономь больше — | 2,5% с 15 до 29 | 7,5% скидка от 30 до 59 | 10% скидка с 60 до 119 | Скидка 15% с 120 до 299 | 20% от 300 до 599 | 22,5% от 600 до 1199 | 25% скидка 1,200 +

Медицинская информатика — самое необходимое (буклет)

, доктор Родерик Ним, BA, MA, PhD, MB, BChir, FACHI

Детали

Lulu Купи больше сэкономь больше — | 2.Скидка 5% с 15 до 29 | 7,5% скидка от 30 до 59 | 10% скидка с 60 до 119 | Скидка 15% с 120 до 299 | 20% от 300 до 599 | 22,5% от 600 до 1199 | 25% скидка 1,200 +

Информатика здравоохранения — полный обзор (буклет)

, доктор Родерик Ним, BA, MA, PhD, MB, BChir, FACHI

Детали

Lulu Купи больше Экономь больше — | 2,5% с 15 до 29 | 7,5% скидка от 30 до 59 | 10% скидка с 60 до 119 | Скидка 15% с 120 до 299 | 20% от 300 до 599 | 22.Скидка 5% с 600 до 1199 | 25% скидка 1,200 +

Партнеры, лицензиаты и высшие учебные заведения

Пожалуйста, свяжитесь с нами напрямую для покупки книг и текстов, чтобы обеспечить индивидуальное ценообразование.

.