Линия "Формализация и моделирование" учебного курса "Информатика" (стр. 7 из 9)
Такой способ решения задачи оказывается, в некотором смысле, полуавтоматическим. Ученик приходит к окончательному ответу, анализируя полученную числовую таблицу. Визуально он определяет, какому положению станции соответствует (в каком столбце таблицы находится) найденное оптимальное расстояние 7,21 км. Если требуется уменьшить шаг дискретизации, то, изменив величину шага в ячейке Е1, нужно будет увеличивать число столбцов в расчетной таблице. Делается это легко, простым копированием столбцов. Максимальный размер электронной таблицы, хотя и ограничен, но все-таки достаточно большой (в Exsel — 256 столбцов). Правда, в этом случае придется подправить формулу в ячейке D10.
Все эти дополнительные проблемы компенсируются прозрачностью модели. Ученик видит все промежуточные результаты расчетов, видит весь механизм работы выбранной модели. Понятие вычислительного эксперимента становится для учеников более содержательным, более наглядным.
Электронная таблица — средство более высокого уровня, чем язык программирования. В то же время задача проектирования расчетной таблицы того же типа, что нами рассмотрена, совсем не тривиальна. Можно говорить о том, что язык электронных таблиц — это своеобразный язык программирования — язык табличных алгоритмов. Следовательно, этап алгоритмизации в табличном способе математического моделирования тоже присутствует. Большим достоинством электронных таблиц является возможность легко осуществлять графическую обработку данных, что бывает очень важным в математическом моделировании.
Моделирование знаний в курсе информатики
Изучаемые вопросы:
• Что такое база знаний.
• Различные типы моделей знаний.
• Логическая модель знаний и Пролог.
Среди разнообразных систем искусственного интеллекта наиболее распространенными являются экспертные системы. В основе экспертной системы лежит база знаний — модель знаний в определенной предметной области, представленная в формализованном виде и сохраненная в памяти компьютера.
Существуют различные типы моделей знаний. Наиболее известные из них — продукционная модель, семантическая сеть, фреймы, логическая модель.
Продукционная модель знаний построена на правилах (они называются продукциями), представляемыми в форме:
ЕСЛИ выполняется некоторое условие ТО выполняется некоторое действие
На основе поступающих данных экспертная система, анализируя имеющиеся правила, принимает решение о необходимых действиях. Например:
ЕСЛИ температура в помещении ≤15° ТО включить отопление
Продукционные модели часто используются в промышленных экспертных системах.
Семантические сети. Семантической сетью называется система понятий и отношений между ними, представленная в форме ориентированного графа. Это одна из наиболее гибких и универсальных форм моделей знаний. На рис. 3 приведен пример, представляющий в форме графа сведения, заключенные в предложении: «Петух Петя является птицей, и он умеет кукарекать».
Рис. 3. Пример семантической сети
Фреймы. Фрейм — это некоторый абстрактный образ, относящийся к определенному типу объектов, понятий. Фрейм объединяет в себе атрибуты (характеристики), свойственные данному объекту. Фрейм имеет имя и состоит из частей, которые называются слотами. Изображается фрейм в виде цепочки:
Имя фрейма = <слот 1><слот 2>...<слот N>
Вот пример фрейма под названием «Битва»:
Битва = <кто?><с кем?><когда?><где?><результат>
Такое представление называется прототипом фрейма. Если же в слоты подставить конкретные значения, то получится экземпляр фрейма. Например:
Битва = <Царевич><Кощей Бессмертный><утром><в чистом поле><победил>
Слоты сами могут быть фреймами. Таким образом, возможны иерархии фреймов, сети фреймов. К фреймам применимо понятие наследования свойств. Для реализации моделей знаний с использованием фреймов хорошо подходит технология объектно-ориенированного программирования.
Логическая модель знаний представляет собой совокупность утверждений. О каждом утверждении можно сказать: истинно оно или ложно. Утверждения делятся на факты и правила. Совокупность фактов представляет собой базу данных, лежащую в основе базы знаний. Правила имеют форму «ЕСЛИ А, ТО Б» (здесь есть сходство с продукционной моделью). Механизм вывода основан на аппарате математической логики (он называется исчислением предикатов первого порядка). Прикладные возможности этой модели весьма ограничены. Логическая модель знаний лежит в основе языка ПРОЛОГ.
ПРОЛОГ является языком логического программирования. Как известно, в программировании для ЭВМ существует несколько различных направлений (парадигм): процедурное программирование, функциональное программирование, логическое программирование, объектно-ориентированное программирование. В языке Пролог реализована логическая парадигма. Однако в рамках базового курса информатики использование Пролога очень ограничено и о программировании, в полном смысле этого слова, здесь речи не идет. Пролог рассматривается лишь как средство построения несложных баз знаний логического типа. При таком подходе систему Пролог можно рассматривать как своеобразную систему управления базами знаний (по аналогии с СУБД). Она позволяет создавать базу знаний и обращаться к ней с запросами.
Реализации Пролога существуют для большинства компьютеров, доступных школам. Поэтому представляется возможным предлагать Пролог в качестве средства для практической работы по теме «Искусственный интеллект и моделирование знаний».
Требования к знаниям и умениям учащихся по линии формализации и моделирования
Учащиеся должны знать:
- что такое модель; в чем разница между натурной и информационной моделью;
- какие существуют формы представления информационных моделей (графические, табличные, вербальные, математические);
- что такое реляционная модель данных; основные элементы реляционной модели: запись, поле, ключ записи;
- что такое модель знаний, база знаний;
- из чего строится логическая модель знаний;
- какие проблемы решает раздел информатики «Искусственный интеллект»;
- что такое система, системный анализ, системный подход;
- что такое граф, элементы графа;
- что такое иерархическая система и дерево;
- состав базы знаний на Прологе;
- как в Прологе представляются факты и правила;
- как в Прологе формулируются запросы (цели).
Учащиеся должны уметь:
- приводить примеры натурных и информационных моделей;
- проводить в несложных случаях системный анализ объекта (формализацию) с целью построения его информационной модели;
- ставить вопросы к моделям и формулировать задачи;
- проводить вычислительный эксперимент над простейшей математической моделью;
- ориентироваться в таблично-организованной информации;
- описывать объект (процесс) в табличной форме для простых случаев;
- различать декларативные и процедурные знания, факты и правила.
- ориентироваться в информационных моделях на языке графов;
- описать несложную иерархическую систему в виде дерева;
- построить базу знаний на Прологе для простой предметной области (типа родственных связей);
- сформулировать на Прологе запросы к данной базе знаний;
- работать на компьютере в среде системы программирования Пролог.
| №п/п | № раздела, темы | Название раздела, темы | Определения | Класс, в котором изучается данная тема | Количество часов, отведенных на данную тему | ||
| Всего | теор | практ | |||||
| 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 | 8 |
| РАЗДЕЛ 2 | ИНФОРМАЦИОННАЯ КАРТИНА МИРА | ||||||
| Тема 6. | Представление об объектах окружающего мира | 7 кл. | 2 | 2 | 0 | ||
| 8 кл. | 0 | 0 | 0 | ||||
| 9 кл. | 0 | 0 | 0 | ||||
| 6.1. | Что такое объект | Объект (материальный, нематериальный) | 7 кл. | 1 | 1 | 0 | |
| 6.2. | Свойства и параметры объекта | Параметр (значение, свойство, величина, признаки) | 7 кл. | ||||
| 6.3 | Действие как характеристика объекта | Состояние объекта, процесс | 7 кл. | 1 | 1 | 0 | |
| 6.4 | Среда существования объекта | Среда | 7 кл. | ||||
| Тема 7. | Информационная модель объекта | 7 кл. | 1 | 1 | 0 | ||
| 8 кл. | 0 | 0 | 0 | ||||
| 9 кл. | 0 | 0 | 0 | ||||
| 7.1. | Понятие модели | Модель (предметные и абстрактные), примеры моделей | 7 кл. | 1 | |||
| 7.2 | Информационная модель объекта | Информационная модель, цель, формы представления моделей | |||||
| 7.3. | Примеры информационных моделей объектов | ||||||
| Тема 8. | Представление о системе объектов | 7 кл. | 3,5 | 2 | 1,5 | ||
| 8 кл. | 0 | 0 | 0 | ||||
| 9 кл. | 0 | 0 | 0 | ||||
| 8.1 | Отношения объектов | Пространственные, временные, части и целого, формы и содержания, математические, общественные, примеры отношений | 7 кл. | 1 | 0,5 | 0,5 | |
| 8.2. | Связи объектов | Связи (примеры связей: механические, электромеханические, межличностные, географические, экономические, экологические) | |||||
| 8.3. | Понятие о системе | - Элемент системы, система, цель изучения системы (примеры систем: организационная, техническая, знаковая, биологическая), - связи и отношения между элементами системы (примеры связей: пространственные, временные, социальные, генетические, материальные), - среда, целостность, работоспособность. | 7 кл. | 0,5 | 0,5 | ||
| 8.4. | Информационная модель системы | -Система как объект, ее информационная модель (анализ); - информационные модели элементов системы - связи и отношения между элементами - взаимодействие элементов( системный подход, системное мышление) - примеры | 7 кл. | 2 | 1 | 1 | |
| Тема 9. | Основы классификации (объектов) | 7 кл. | 0 | 0 | 0 | ||
| 8 кл. | 3 | 2 | 1 | ||||
| 9 кл. | 0 | 0 | 0 | ||||
| 9.1. | Классы и классификация | Класс, классификация (дерево, иерархическая схема) | 8 кл. | 1 | 1 | 0 | |
| 9.2. | Основание классификации | Классификация (группировка по намеченным признакам, основание классификации (несколько признаков)) | |||||
| 9.3. | Наследование свойств | Наследование, роль классификации, | |||||
| 9.4. | Примеры классификации различных объектов | 8 кл. | 1 | 0,5 | 0,5 | ||
| 9.5. | Классификация компьютерных документов | Текст, графика, таблица, БД, составной документ | 8 кл. | 1 | 0,5 | 0,5 | |
| Тема 10. | Классификация моделей | 7 кл. | 4 | 1 | 3 | ||
| 8 кл. | 6 | 2 | 4 | ||||
| 9 кл. | 4 | 1 | 3 | ||||
| 10.1 | Виды классификации моделей | По области использования (учебные, опытные, научно – технические, игровые, имитационные); По фактору времени (статистическая, динамическая) | 8 кл. | 2 | 1 | 1 | |
| 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 | 8 |
| 10.2. | Классификация моделей по способу представления | По способу представления (материальные, абстрактные(мысленные, вербальные, информационные) | |||||
| 10.3 | Инструменты моделирования | Компьютерные и некомпьютерные информационные модели, аппаратная и программная поддержка (прикладные программные среды, среда программирования) | 7 кл. моделирование в графическом и текстовом редакторах | 4 | 1 | 3 | |
| 8 кл. моделирование в табличном редакторе | 4 | 1 | 3 | ||||
| 9 кл. Моделирование в среде БД | 4 | 1 | 3 | ||||
| Тема 11. | Основные этапы моделирования | 7 кл. | 10 | 3 | 7 | ||
| 8 кл. | 12 | 3,5 | 8,5 | ||||
| 9 кл. | 11 | 2,5 | 8,5 | ||||
| 11.1 | Место моделирования в деятельности человека | Моделирование (модели материальных объектов, модели явлений, модели процессов, модель системы) Этапы деятельности при исследовании объекта, этапы моделирования, | 7 кл. | 1 | 1 | 0 | |
| 8 кл. | 2 | 1 | 1 | ||||
| 11.2 | Постановка задачи | Описание задачи, цель моделирования, формализация, | 7 кл | 1 | 0,5 | 0,5 | |
| 8 кл | 2 | 1 | 1 | ||||
| 9 кл | 3 | 1 | 2 | ||||
| 11.3 | Разработка модели | Информационная модель, компьютерная модель, алгоритм построения, программная среда | 7 кл | 4 | 1 | 3 | |
| 8 кл | 4 | 1 | 3 | ||||
| 9 кл | 4 | 1 | 3 | ||||
| 11.4 | Компьютерный эксперимент | Компьютерный эксперимент, план эксперимента (тестирование, тест), проведение исследования, анализ результатов. | 7 кл | 3 | 0 | 3 | |
| 8 кл | 3 | 0 | 3 | ||||
| 9 кл | 3 | 0 | 3 | ||||
| 11.5 | Анализ результатов моделирования | Корректировка | 7 кл | 1 | 0,5 | 0,5 | |
| 8 кл | 1 | 0,5 | 0,5 | ||||
| 9 кл | 1 | 0,5 | 0,5 | ||||
| Всего за год при нагрузке 2 часа в неделю (по плану 68 часов) | 7 кл. | 20,5 | 9 | 1,5 | |||
| 8 кл. | 21 | 7,5 | 13,5 | ||||
| 9 кл. | 15 | 3,5 | 11,5 | ||||