Информатика что такое наука: Информатика — это наука об общих свойствах информации

21.07.1985 alexxlab 0

Содержание

информатика — это… Что такое информатика?

  • информатика — 1. Обширная область теоретических и прикладных знаний, связанных с получением, хранением, преобразованием, передачей и использованием информации. У этого термина нет общепринятого определения. Часто его воспринимают как эквивалент термина… …   Справочник технического переводчика

  • Информатика — в широком смысле отрасль знаний, изучающая общие свойства и структуру научной информации, а также закономерности и принципы ее создания, преобразования, накопления, передачи и использования в различных областях человеческой деятельности.… …   Финансовый словарь

  • ИНФОРМАТИКА — (французское informatique, немецкое Informatik), наука, изучающая законы и методы накопления, передачи и обработки информации с помощью ЭВМ; в переносном смысле область человеческой деятельности, связанная с применением ЭВМ. Формирование… …   Современная энциклопедия

  • ИНФОРМАТИКА — [Словарь иностранных слов русского языка

  • информатика — энергоинформатика, индустрия знаний Словарь русских синонимов. информатика сущ., кол во синонимов: 3 • индустрия знаний (1) • …   Словарь синонимов

  • Информатика — [informatics] 1. «Отрасль науки, изучающая структуру и общие свойства научной информации, а также вопросы, связанные с ее сбором, хранением, поиском, переработкой, преобразованием, распространением и использованием в различных сферах… …   Экономико-математический словарь

  • Информатика — (французское informatique, немецкое Informatik), наука, изучающая законы и методы накопления, передачи и обработки информации с помощью ЭВМ; в переносном смысле область человеческой деятельности, связанная с применением ЭВМ. Формирование… …   Иллюстрированный энциклопедический словарь

  • Информатика — отрасль знаний, изучающая общие свойства и структуру научной информации, а также закономерности и принципы ее создания, преобразования, накопления, передачи и использования в различных отраслях человеческой деятельности. Словарь бизнес терминов.… …   Словарь бизнес-терминов

  • ИНФОРМАТИКА — отрасль науки, изучающая структуру и общие свойства информации, а также вопросы, связанные с ее сбором, хранением, поиском, переработкой, преобразованием, распространением и использованием в различных сферах деятельности …   Большой Энциклопедический словарь

  • ИНФОРМАТИКА — ИНФОРМАТИКА, и, жен. Наука об общих свойствах и структуре научной информации, закономерностях её создания, преобразования, накопления, передачи и использования. Толковый словарь Ожегова. С.И. Ожегов, Н.Ю. Шведова. 1949 1992 …   Толковый словарь Ожегова

  • ИНФОРМАТИКА — производство, переработка, хранение и распространение всех видов информации в обществе, природе и технических устройствах. Быстро развивающаяся научная область, объединяющая разделы математики, физики, техники, кибернетики. Стремительное… …   Философская энциклопедия

    • Краткое сообщение на тему: Информатика это наука

    Что за наука – информатика?
    Существует три основных события в жизни человечества – переход от обычного собирательства ягод и охоты к самостоятельному выращиванию растений и приручению животных, промышленная революция с ее автоматизацией производства и информационная революция. Возглавляет последнюю именно информатика. Так что это за наука?

    Что такое информатика?


    Основной задачей этой науки является работа с информацией с помощью компьютерных технологий. Информатика изучает, как хранить данные, как их распространять или обрабатывать, ищет новые способы «общения» с компьютерами, разрабатывает ресурсы для понимания тех или иных процессов.
    Каждому информатика знакома не понаслышке, ведь интернет – это именно ее детище. Сайты, в нем присутствующие, созданы благодаря разработанным языкам программирования. С каждым днем эта наука решает все больше и больше всевозможных задач – помогает людям запускать корабли в космос, производя тысячи вычислений в минуту, или обеспечивает простую работу банкомата, чтобы рядовой человек мог снять свою зарплату.

    Разделы информатики


    Существует три основных вида информатики. Они различаются своими задачами и подходом к решению различных проблем. Часто эта дисциплина тесно связана с другими базовыми точными науками, например, физикой или математикой.
    Последняя играет главную роль в понимании и развитии информатики.
    Теоретическая составляющая науки представляет собой в основном теорию алгоритмов, которая решает вопрос, что в принципе может быть автоматизировано, как и какие для этого понадобятся ресурсы. Занимается она более абстрактными, далекими от практического применения, математическими вычислениями. Также в этот раздел входят формальные языки, теория автоматов, вычислимости и так далее.
    Прикладная информатика решет более конкретные задачи. Она пытается на практике реализовать наработки теоретиков. Например, ученные этого направления разрабатывают искусственный интеллект, непосредственно сами компьютеры, с помощью которых будут обрабатываться данные, проводят анализ их эффективности, строят математические модели и прочее.
    Естественная информатика решает другие задачи – она работает не с искусственным разумом или теоретическими алгоритмами, а с тем, что уже существует в природе, например, человеческий или крысиный мозг, ДНК живых организмов.
    Информатика – одна из самых перспективных наук для человечества, поэтому все больше молодежи выбирает именно эту отрасль для обучения.

    помогите пожалуйста найти небольшой доклад на тему»информатика это наука»!!!

    Информатика-это наука о законах и методах накопления и переработки информации 

    Информа́тика (ср. нем. Informatik, фр. Informatique, англ. computer science — компьютерная наука — в США, англ. computing science — вычислительная наука — в Великобритании) — наука о способах получения, накопления, хранения, преобразования, передачи и использования информации. Она включает дисциплины, относящиеся к обработке информации в вычислительных машинах и вычислительных сетях: как абстрактные, вроде анализа алгоритмов, так и довольно конкретные, например, разработка языков программирования. 

    Термин информатика возник в 60-х годах во Франции для названия области, занимающейся автоматизированной переработкой информации, как слияние французских слов information и automatique 

    Понятие информатики является таким же трудным для какого-либо общего определения, как, например, понятие математики. Это и наука, и область прикладных исследований, и область междисциплинарных исследований, и учебная дисциплина (в школе и в вузе) . 

    Несмотря на то, что информатика как наука появилась относительно недавно (см. ниже) , её происхождение следует связывать с работами Лейбница по построению первой вычислительной машины и разработке универсального (философского) исчисления. 

    Выделение информатики как самостоятельной области человеческой деятельности в первую очередь связано с развитием компьютерной техники. Причем основная заслуга в этом принадлежит микропроцессорной технике, появление которой в середине 70-х гг. послужило началом второй электронной революции. С этого времени элементной базой вычислительной машины становятся интегральные схемы и микропроцессоры, а область, связанная с созданием и использованием компьютеров, получила мощный импульс в своем развитии. Термин «информатика» приобретает новое дыхание и используется не только для отображения достижений компьютерной техники, но и связывается с процессами передачи и обработки информации.

     

    Есть ещё один вариант определения информатики: Информатика – это область человеческой деятельности, связанная с процессами преобразования информации с помощью компьютеров и их взаимодействием со средой применения.

    Теоретическая информатика — Магистерская программа «Науки о данных (Data Science)» — Национальный исследовательский университет «Высшая школа экономики»

    С 2022 года набор на специализацию не осуществляется!

    Кураторы специализации:

    Подольский Владимир Владимирович

    Вялый Михаил Николаевич

    Теоретическая информатика (Theoretical Computer Science) — это раздел науки, посвященный изучению теоретических основ компьютерных наук. Коротко говоря, по научным методам и подходам теоретическая информатика является разделом математики, при этом мотивировка задач происходит из Computer Science.

    Основными разделами теоретической информатики являются теория алгоритмов, теория вычислимости, сложность вычислений, теория информации, теория кодирования. Отметим, однако, что этими разделами содержание теоретической информатики не исчерпываются, есть много других важных областей в этой науке. Знание основ теоретической информатики необходимо как исследователям, работающим в области компьютерных наук, так и высококвалифицированным специалистам в IT-индустрии.

    Во время обучения на специализации можно будет познакомиться с основами теоретической информатики и попробовать себя в научной деятельности в этом направлении. Научно-исследовательская и проектная работа будет проводиться на базе международной лаборатории теоретической информатики НИУ ВШЭ.

    Обязательные курсы специализации

    • Theory of Computing (на английском языке)
    Не всегда практическая задача, связанная с применением компьютеров, имеет чёткую математическую постановку. И даже если такая постановка есть, может оказаться, что в принципе не существует алгоритма, который решает соответствующую математическую задачу (она, как говорят, может быть алгоритмически неразрешимой).
    Наконец, задача может быть хотя и алгоритмически разрешимой, но вычислительно сложной — порой настолько, что с практической точки зрения она ничем не лучше алгоритмически неразрешимой. 
    Теория вычислений как раз и занимается такими вопросами. Общая теория вычислимости позволяет понять, является ли задача алгоритмически разрешимой (и классифицирует алгоритмически неразрешимые задачи). Теория сложности вычислений изучает, прежде всего, класс «реально разрешимых задач», который в первом приближении отождествляется с полиномиально разрешимыми задачами. К сожалению, центральная проблема (P=NP) остаётся нерешённой, но тем не менее удаётся получить множество интересных условных результатов (в предположении трудности этой или близких задач, некоторые другие задачи являются трудными). 

    Можно исследовать и более сложные ситуации, чем задачи разрешения: вместо того, чтобы узнавать, обладает ли исходное данное желаемым свойством, можно рассматривать интерактивный протокол, когда два участника обмениваются сообщениями (и имеют те или иные цели). Например, можно анализировать сложность игр, или сложность интерактивных доказательств (когда один участник должен убедить другого, что исходное данное обладает некоторым свойством), или криптографические задачи (когда два участника должны обменяться информацией, но так, чтобы внешний наблюдатель с ограниченными вычислительными ресурсами ничего не узнал), и так далее. 

    Чтобы преодолеть барьер, связанный с P=NP, можно рассматривать некоторые ограниченные классы алгоритмов или специальные модели вычислений. Скажем, легко (и важно!) проанализировать, какие задачи могут быть решены алгоритмами без внешней памяти (конечные автоматы) — они соответствуют так называемым регулярным выражениям. Или, напротив, можно исследовать только какой-то один аспект вычислений — например, количество битов, которыми обмениваются участники (считая, что сами вычисления нам ничего не стоят, а трудность представляет лишь

    передача битов). 

    В целом, теория сложности вычислений расставляет (пусть не всегда и не везде) ориентиры для программиста — позволяя ему лучше рассчитать свои силы и понять, чего в принципе можно достичь и чего достичь нельзя

    • Алгоритмы и структуры данных
    Существующий курс совместной специализации «Анализ Интернет-данных».  
    • Методы теоретической информатики
    В этом курсе планируется рассказать об основных методах, техниках и приемах, использующихся в различных разделах теоретической информатики. В частности, планируется обсудить вероятностные методы и применения неравенства Чернова, анализ Фурье над конечными полями, полиномиальные методы в работе с булевыми функциями, методы теории матриц и спектральные методы, методы линейного программирования. Во второй части курса планируется разобрать базовые комбинаторные методы и приемы с приложениями в теоретической информатике.

    Информатика как наука и как учебный предмет

    СОВРЕМЕННЫЕ МЕТОДЫ ВЕДЕНИЯ ИНФОРМАТИКИ И ИКТ.

    ГБПОУ ВО «Калачеевский аграрный техникум»

    преподаватель информатики Губанова Наталья Александровна.

    Глава 1. Общие вопросы преподавания информатики и ИКТ.

    Информатика как наука и как учебный предмет

    Информатика является очень молодой наукой. Её появление и становление относится ко второй половине 20-го века. Сам термин «информатика» в отечественной литературе используется сравнительно недавно и его толкование до сих пор нельзя считать устоявшимся и общепринятым. Это связано с терминологическими и понятийными трудностями введения понятия «информатика» и его производных понятий. Толковый словарь по информатике определяет её так: «Научная, техническая и технологическая дисциплина; занимается вопросами сбора, хранения, обработки, передачи данных, в том числе с помощью компьютерной техники».

    Технической основой современной информатики является микроэлектроника, новые полупроводниковые материалы, тонкопленочные технологии и нано технологии, линии и системы компьютерной связи. Истоки информатики тесно связаны с математикой и кибернетикой. Особую роль при этом сыграли математическая логика и кибернетика, которая создала теоретические предпосылки для создания ЭВМ. Отцом кибернетики общепризнанно считают американского ученого Норберта Винера, который в 1948 году опубликовал книгу «Кибернетика, или Управление и связь в животном и машине». В отношении кибернетики в нашей стране были допущены грубейшие ошибки и извращения со стороны государства и идеологических органов коммунистической партии. Кибернетика была объявлена «буржуазной лженаукой», «продажной девкой империализма» (это клише газет и журналов тех времен). Ещё в 1954 году в «Кратком философском словаре» кибернетика характеризовалась как «реакционная лженаука, возникшая в США после второй мировой войны и получившая широкое распространение и в других капиталистических странах; форма современного механицизма». Грубые ошибки из-за такой неверной идеологической оценки нанесли серьёзный вред науке, затормозили её развитие в нашей стране на многие годы, привели к существенному отставанию в развитии отечественных электронных вычислительных машин. Это отставание мы ощущаем и по настоящее время. Лишь огромные потребности в машинных расчетах для создания атомного оружия и ракетной техники вынудили отодвинуть в сторону идеологические догмы, предотвратили разгром кибернетической науки в нашей стране, позволили разрабатывать отечественные ЭВМ.

    Интересна история слова «кибернетика». В начале 19 века французский физик Андре Ампер, известный из школьного курса физики по закону Ампера, создал единую классификацию всех наук, как существовавших в то время, так и тех гипотетических, которые, по его мнению, должны были бы существовать. Он предположил, что должна существовать и наука, изучающая искусство управления людьми. Эту несуществующую в то время науку Ампер назвал кибернетикой, взяв для наименования греческое слово «кибернетикос» искусный в управлении. В Древней Греции такого титула удостаивались лучшие мастера управления боевыми колесницами.

    Кибернетика и информатика имеют много общего, основанного на концепции управления. Кибернетика исследует общие законы движения информации в произвольных системах, в частности, в тех аспектах, которые относятся к процессам управления. Информатика исследует общие закономерности движения информации в природе и в социальных системах. Если кибернетические принципы не зависят от частных реальных систем, то принципы информатики всегда находятся в тесной связи с функционированием реальных систем. Объектом информатики (объект – это часть объективной реальности, подлежащая изучению) является то общее, что свойственно всем многочисленным разновидностям конкретных информационных процессов (технологий), т.е. объектом информатики являются информационные процессы в природе и обществе и информационные технологии. Предметом информатики являются общие свойства и закономерности информационных процессов в природе и обществе. В более узком плане это общие закономерности конкретных информационных технологий. Сам термин «информатика» имеет французское происхождения, и был введен в широкий оборот в 60-70 годах 20 века как соединение двух французских слов «informatione» (информация) и «avtomatique»(автоматика). В СССР в середине 20 века термин «информатика» связывали с обработкой научно-технической информации. Однако с середины 1970 годов термин получил другое толкование в работах академика А.П. Ершова «Информатика как название фундаментальной естественной науки, изучающей процессы передачи и обработки информации». В англоязычных странах термину «Информатика» соответствуют термины «ComputerScience»(наука о компьютерах) и «InformationScience»(наука об информации).

    Структура предметной области информатики включает в себя 4 раздела:

    • теоретическая информатика,

    • средства информатизации,

    • информационные технологии,

    • социальная информатика

    Школьная информатика обслуживает соответствующие проблемы преподавания информатики .Она является ветвью информатики, занимающейся исследованием и разработкой программного, технического, учебно методического и организационного обеспечения применения компьютеров в учебном процессе, а также использованием в обучении современных информационн-окоммуникационных технологий. В последнее время некоторые ученые и методисты предлагают для обозначения школьной информатики ввести новый термин «компьюторика», который частично соответствует переводу с английского термина «ComputerScience». Однако он не получил распространение.

    В структуре преподавания информатики выделяют 4 раздела

    1)Программное или математическое обеспечение, которое включает в себя программистские средства для проектирования и сопровождения информационной, обучающей и управляющей системой средней школы.

    2) Техническое обеспечение, которое включает в себя определение параметров оборудования типовых школьных кабинетов вычислительной техники, обоснование экономически целесообразного выбора компьютерных средств сопровождения воспитательного процесса.

    3)Учебно-методические обеспечения включает в себя вопросы разработки учебных программ ,методических пособий учебников по школьному курсу информатики, а также по смежным предметам, использующим информационно-коммуникационные технологии

    4)Организационное обеспечение рассматривает вопросы внедрения новых информационно-коммуникационных технологий учебного процесса, подготовки педагогических программных средств, подготовки и переподготовки пре- подавательских кадров в современных условиях информатизации образования Стандарт образования по информатике Введение образовательного стандарта стало шагом вперед, а само его понятие прочно вошло в арсенал основных понятий дидактики. Действующий в настоящее время образовательный стандарт утвержден приказом Минобразования России от 05. 03.04 г. № 1089 Он определяет федеральный компонент государственных образовательных стандартов начального общего, основного общего и среднего (полного) общего образования. Государственный образовательный стандарт содержит нормы и требования, определяющие:

    • обязательный минимум содержания основных образовательных программ

    • максимальный объём учебной нагрузки учащихся

    • уровень подготовки выпускников образовательных учреждений

    • основные требования к обеспечению образовательного процесса. Назначение образовательного стандарта состоит в том, что он призван:

    •обеспечить равные возможности для всех граждан в получении качественного образования;

    • сохранить единство образовательного пространства;

    •защитить обучающихся от перегрузок и сохранить их психическое и физическое здоровье

    •установить преемственность образовательных программ на разных ступенях образования

    •установить преемственность образовательных программ на разных ступенях образования

    • предоставить право гражданам на получение полной и достоверной информации о государственных нор? мах и требованиях к содержанию образования и уровню подготовки выпускников образовательных учреждений.

    Образовательный стандарт по информатике и ИКТ является нормативным документом, определяющим требования:

    • к месту курса информатики в учебном плане;

    •к содержанию курса информатики в виде обязательного минимума содержания образования

    •к уровню подготовки учащихся в виде набора требований научным

    представлениям;

    • к технологии и средствам проверки и оценки достижения школьниками требований образовательного стандарта.

    В новом стандарте реализуется идея развития и усиления фундаментальных основ курса информатики на основе системно-информационного подхода к анализу объектов и явлений окружающего мира и информационных технологий.

    В стандарте можно выделить два основных аспекта: Первый аспект – это теоретическая информатика и сфера пересечения информатики и кибернетики: системно- информационная картина мира общие закономерности строения и функционирования самоуправляемых систем. Второй аспект – это информационные технологии . Этот аспект связан с подготовкой учащихся к практической деятельности и продолжению начального информатического образования. В содержании стандарта нашло отражение то, что парадигма образования по информатике в настоящее время смещается к триаде:«информация информационные модели информационные технологии». В стандарте можно также выделить две содержательные линии:

    1. линия информационных процессов;

    2. линия представления информации.

    Особенностью стандарта есть то, что он определяет новый критериально — ориентированный подход к способу оценки уровня подготовки школьников по информатике. Рассмотрим кратко содержание стандарта для основного общего и среднего (полного) образования. Извлечения из стандарта основного общего образования по информатике и ИКТ (из приложения к приказу Минобразования России № 1089 от 05.03.04 г.) Изучение информатики и информационно? коммуникационных технологий на ступени основного общего образования направлено на достижение следующих целей;

    • освоение знаний, составляющих основу научных представлений об информации, информационных процессах, системах, технологиях и моделях;

    • овладение умениями работать с различными видами информации с помощью компьютера и других средств информационных и коммуникационных технологий (ИКТ), организовывать собственную информационную деятельность и планировать её результаты

    •развитие познавательных интересов, интеллектуальных и творческих способностей средствами ИКТ;

    • воспитание ответственного отношения к информации с учетом правовых и этических аспектов её распространения, избирательного отношения к информации;

    • выработка навыков применения средств ИКТ в повседневной жизни, при выполнении индивидуальных и коллективных проектов, в учебной деятельности, при дальнейшем освоении профессий.

    Ученикам трудно поначалу объяснить, что за компьютером можно находиться лишь очень ограниченное время они привыкли дома часами сидеть у телевизора, подолгу играть за компьютером. В этом случае эффективным приемом может служить использование физкультурных минуток, которыми преподаватель может прерывать работу на компьютере. В странах Запада для обучения младших школьников широко используются специальные «детские» компьютеры Макинтош фирмы Apple, которые разработаны с учетом детской анатомии и психологии восприятия. У них к детским рукам адаптирована клавиатура, и даже манипулятор мышь.

    В наших же компьютерных классах установлены компьютеры для взрослых, поэтому некоторые дети могут испытывать трудности при работе с клавиатурой и мышью. Для детской руки мышь может оказаться слишком большой и трудно перемещаемой, особенно если она с шариком. Они могут испытывать затруднения при точном наведении курсора мыши на нужный объект на экране монитора, что сказывается на результатах при работе с игровой программой. Чтобы уменьшить эти затруднения преподавателю следует обучить детей пользоваться курсорными стрелками на клавиатуре, которые позволяют точно устанавливать указатель мыши на нужном объекте. Также необходимо тесное сотрудничество преподавателя информатики со школьным психологом, который может опекать учеников с учетом их психофизических особенностей. Многие учителя отмечают, что на начальном этапе обучения работе на компьютере им приходится решать задачи социальной адаптации младших школьников, которые пришли в школу из семей с различным уровнем социальных притязаний. В некоторых семьях дети имеют возможность общаться с компьютером чуть ли не с рождения, тогда как в других семьях этого нет. Такую адаптацию следует проводить с использованием различных психологических тестов, компьютерных диагностирующих и развивающих программ, которые позволяют проводить глубокий мониторинг учащихся и процесса их адаптации к условиям обучения. Для детей имеющих гуманитарный склад интеллекта и испытывающих некоторую боязнь компьютера, нужна мотивация, учитывающая индивидуальность ребенка. Этой мотивацией может быть показ широких возможностей компьютера для создания и обработки графических изображений, сочинения музыки, чтения книг, машинного перевода. Работа на компьютере создаёт у ребенка чувство властвования над умной машиной, иногда его чувства к компьютеру граничат с любовью. У него возникает глубокое личное восприятие тех знаний, которые он получает при работе с компьютером. Эту эмоционально чувственную сторону следует учитывать при организации занятий с развивающими играми. Родители, учителя, методисты, общественность давно заметили, что с открытием в городах компьютерных игровых залов и салонов в них начали «пропадать» дети – они часами играли в компьютерные игры. Анализ содержания этих игр показывает, что большинство мальчиков играют в «игры стрелялки», т.е. в игры, где стреляют в людей, монстров и т.д. На втором месте стоят игры автогонки, в них предпочитают играть дети 7–8 лет и др. В логические и развивающие игры играет единичные школьники, обычно старшеклассники. Среди играющих посетителей подавляющее большинство составляют мальчики. Вероятно, это связано с тем, что арсенал игр для девочек беден. Для них в ходу есть всего парочка привлекательных игр: Симсоны игра типа Рапунзен, где требуется выбирать обстановку, одежду и украшения для героинь. Большинство современных младших школьников полностью избавлены от «компьютерной боязни», которой страдали даже старшеклассники совсем недавно, и сейчас ещё страдает часть их родителей, бабушек и дедушек Сегодня нередко встречается ситуация, когда дети учат родителей работать на компьютере. В Америке недавно появилось новое слово для названия детей, вся жизнь которых сосредоточена в компьютерах, компакт дисках, плеерах, мобильных телефонах, в Интернете. Их даже называют текэйджер (techager) по аналогии с тинэйджер. Для таких детей обычный учебный процесс в школе с классной доской и серым учителем уныл и не интересен Всё это надо учитывать при работе с такими детьми. Для них не подходит традиционная метода сообщения ученику суммы знаний. Этим детям следует выстраивать процесс обучения по иной стратегии, учитывающей их навыки владения ИКТ. Компьютерные игры для заметной части школьников есть источник серьёзной опасности попадания в компьютерную зависимость и ухода в виртуальную реальность. Такие компьютерозависимые дети почти всё время проводят за компьютером или дома, или в игровых салонах, где оставляют существенные суммы денег. Они погружаются в виртуальную реальность компьютерной игры, нахождения в чатах или путешествия по Интернету, а «выныривают» из неё только чтобы принять пищу, поспать и показаться на глаза родителям.

    Коротко о самом важном:

    1. Широкое использование современных ИКТ в обучении сдерживается неготовностью большинства учителей, их привычкой работать по старому, недостатком компьютерной техники;

    2. Необходимо воспитывать в вузах новое поколение молодых учителей, способных нести информационно- коммуникационные технологии в школы;

    3. Информационные технологии обучения используют возможности компьютерной техники, средств коммуникаций и коммуникационные технологии в процессе обучения для представления учебной информации и управления учебной деятельностью;

    4. Процесс обучения, построенный по технологии, предусматривает после каждой дозы обучения проводить контроль усвоения знаний, уровня сформированности умений и навыков. Этот контроль выполняется компьютерной программой, что обеспечивает обратную связь и коррекцию процесса обучения;

    5. Информационные технологии обучения в существенной степени меняют структуру процесса обучения, его содержание и форму организации. Они есть средство управления учебной познавательной деятельностью;

    6. Компьютерная обучающая программа должна быть интеллектуальной и включать базу знаний по учебному предмету. Она должна быть направлена на создание средств организации учебной деятельности;

    7. Для младших школьников программные средства обучения должны включать игровые моменты;

    8. В базовом курсе школьники осваивают программные средства информационных технологий, а ведущая деятельность должна быть поисковая и исследовательская. Эффективным дидактическим приёмом является использование «мониторов»;

    9. В старшей школе школьники осваивают информационные технологии, выстраивают индивидуальную линию обучения. Ведущий вид деятельности – познавательная и исследовательская. Широкое применение метода проектов;

    10. Н.В. Софроновой сформулировано 7 дидактических принципов применения информационных технологий в обучении;

    11. Основными направлениями использования информационных технологий в обучении являются:

    • изучение основ информатики;

    • формирование информационной картины мира;

    • изучение других учебных предметов;

    • выработка умений и навыков использования компьютерной техники и информационно? коммуникационных технологий в различных видах деятельности;

    • формирование навыков информационно поисковой деятельности;

    • использование ресурсов Интернет для обучения;

    12. Эффективность применения информационных технологий в обучении должна определяться на основе требований образовательного стандарта и дополнительных критериев.

    Статьи к прочтению:

    Видеоурок «Информатика как наука об информации»


    Похожие статьи:

    Простая информатика — Информатика как наука

    Формирование информатики как науки происходило в XX веке, что было связано с развитием вычислительной техники.

    Само понятие информатики возникло где-то в 60-х гг. во Франции. Так решили назвать область знаний, изучающую применение электронных вычислительных машин для автоматизации обработки информации. Слово информатика образовано путем слияния французских слов информация и автоматика. В англоязычных странах вместо «информатики» часто используют термин «computer science» (компьютерная наука).

    Хотя термины «информатика» и «компьютерная наука» можно считать аналогичными, второй появился раньше, примерно в начале 40-х годов XX века. На тот момент компьютерная наука представляла собой объединение возможностей электронно-вычислительных машин, математической логики и теории алгоритмов. В дальнейшем в компьютерной науке появлялись новые направления, что было обусловлено усовершенствованием ЭВМ.

    Отсюда следует, что появление информатики неразрывно связано с существованием компьютерной техники. Хотя вычислительные машины существовали и до 70-80-х годов, их относительно массовое распространение пришлось именно на эти годы. Именно в это время заговорили и об информатике как о научной дисциплине.

    Изначально компьютер был инструментом для автоматизации трудоемких вычислений. Однако постепенно эволюционировал в инструмент для работы фактически с любой информацией, а не только числовой. Получая исходную информацию в виде чисел, таблиц, изображений, текстов программное обеспечение вычислительных машин способно преобразовывать ее в другую информацию, а также сохранять и передавать в той или иной форме. 

    Наука информатика стала заниматься разработкой информационных моделей объектов реального мира, для которых вообще можно создать информационную модель. Т.к. материальный мир весьма разнообразен, то и объекты изучения информатики также очень разнообразны. В связи с этим информатика – очень разнородная наука, что затрудняет ее однозначное определение.

    В свое время Е.П. Ершов определил информатику так:

    Информатика — это находящаяся в процессе становления наука, изучающая законы и методы накопления, передачи и обработки информации с помощью ЭВМ, а также область человеческой деятельности, связанная с применением ЭВМ.

     Можно предположить, что теоретическая информатика – это наука, возможно до сих пор, находящаяся в становлении и развитии.

     Информатика тесно связана с математикой, т.к. опирается на ее достижения. Это объясняется тем, что объекты естественных и технических наук, а также социальные явления можно описать с помощью понятий математики – функций, систем уравнений, неравенств и др. При этом предмет изучения информатики – информация – общенаучное и социальное понятие. 

    По-сути задачей информатики является изучение способов использования научных и технических достижений для той или иной обработки информации. Цивилизация в XX веке пришла к тому рубежу накопленной информации, что возникли проблемы ее хранения, использования, доступа, передачи и др. На все эти вопросы призвана ответить наука информатика.


     В настоящее время активно протекают процессы, связанные с переводом информации, накопленной цивилизацией, в электронный вид. Можно ожидать, что многие вещи, к которым мы привыкли в реальном мире, в скором времени обретут электронную форму существования.

    Основы кибернетики были заложены трудами по математической логике американского математика Норберта Винера, опубликованными в 1948 г. 

    Кибернетика – это наука об общих принципах управления в различных системах: технических, биологических, социальных и др. Управление является центральным понятием кибернетики, и оно пронизывает все сферы деятельности человека и общества. 

    Часто возникает путаница в понятиях «информатика» и «кибернетика». Существует спорное мнение, что информатика является одним из направлений кибернетики.

    Информатика появилась благодаря развитию компьютерной техники, базируется на ней и без нее немыслима. Кибернетика же развивается сама по себе, строя различные модели управления объектами, хотя и очень активно использует все достижения компьютерной техники.

    Основная концепция, заложенная Н. Винером в кибернетику, связана с разработкой теории управления сложными динамическими системами в разных областях человеческой деятельности. Кибернетика существует независимо от наличия или отсутствия компьютеров.

    Информатика занимается изучением процессов преобразования и создания новой информации более широко. Поэтому может сложиться впечатление об информатике как о более емкой дисциплине, чем кибернетика. Однако, с другой стороны, информатика не занимается решением проблем, не связанных с использованием компьютерной техники. 

    Можно сказать, что кибернетика и информатика различаются в расстановке акцентов. Если в информатике важны свойства информации и аппаратно-программные средствах ее обработки, то в кибернетике – это разработка концепций и построение моделей управления. Информатика и кибернетика – разные науки, сферы деятельности которых, однако, сильно пересекаются.

    Управление – это целенаправленная организация того или иного процесса, протекающего в системе.

    Процесс управления – это информационный процесс, который включает в себя сбор информации, ее переработку и анализ, принятие решений, выработку управляющих воздействий и их доведение до объектов управления.

    Каждая фаза процесса управления протекает во взаимодействии с окружающей средой при воздействии разного рода помех.

    Через объект управления проходят в основном материальные потоки и в значительно меньшей степени – информационные; в то же самое время через управляющий орган проходят только информационные потоки. Именно поэтому процесс управления является информационным процессом, а все люди, занятые в сфере управления, имеют дело только с информацией.

    Информатика как наука — Docsity

    Список ключевых слов Информатика, наука, информация, структура, теоретическая информатика, средства информатизации, информационные технологии, социальная информатика, эффективность Содержание Введение …………………………………………………………………………………………4 1 Понятие информатики как науки. ………………………………………………………….5 1.1 Возникновение информатики….…………………………………………………………5 1.2 Понятие информатики. Предмет и объект………………………………………………7 2 Структура информатики……………………………………………………………………9 2.1 Составные части современной информатики…………………………………………..9 2.2 Теоретическая информатика….…………………………………………………………10 2.3 Средства информатизации………………………………………………………………11 2.4 Информационные технологии………………………………………………………….12 2.4 Социальная информатика….……………………………………………………………13 Заключение………………………………………………………………………………………14 Список использованных источников…………………………………………………………………15 2 ЭВМ в двоичной форме. В результате, компьютер в одной системе объединил хранение и обработку числовой, текстовой (символьной), звуковой и визуальной информации. В этом состояла важнейшая роль вычислительной техники при возникновении и оформлении новой науки. В настоящее время информатика представляет собой комплексную научно- техническую дисциплину. Под этим названием объединен довольно широкий комплекс дисциплин, таких, как программирование, моделирование и др. Каждая из них занимается изучением одного из аспектов понятия информатики. Становление науки информатики как единой и всеохватывающей науки об информации продолжается. 5 1.2 Понятие информатики. Предмет и объект Термин «информатика» берет свое начало во Франции в 60-х годах двадцатого века. Им была названа научная область, занимающаяся автоматизированной обработкой информации с помощью электронных вычислительных машин. «Информатика» была образована путем слияния слов «информация» и «автоматика» и означает понятие «информационная автоматика» или «автоматизированная переработка информации». Понятие информатики является таким же трудным для какого-либо общего определения, как, например, понятие математики. Это и наука, и область прикладных исследований, и область междисциплинарных исследований, и учебная дисциплина. Существует множество определений информатики, что связано с многогранностью ее функций, возможностей, форм, методов. Одним из наиболее общих определений можно считать определение, данное профессором Н. В. Макаровой: Информатика – это область человеческой деятельности, связанная с процессами преобразования информации с помощью компьютеров и их взаимодействием со средой применения [2]. Информатика представляет собой три составляющие: технология, индустрия и наука. Как технология информатика состоит из разных процедур преобразования информации для ее формирования, обработки, распространения, использования и хранения. Как индустрия информатика представляет собой целую инфраструктурную отрасль, которая обеспечивает народное хозяйство всеми необходимыми информационными ресурсами. К индустрии информатики относятся все компании, которые занимаются производством техники и ее составляющих. К ней также относятся и разные вычислительные центры — кустовые, коллективные или индивидуальные. К ней относятся и компании, которые занимаются разработкой и производством программного обеспечения всей компьютерной техники, а также различные станции, которые занимаются обслуживанием вычислительной техники. Как наука информатика объединяет в себе несколько дисциплин, которые изучают свойства информации с использованием различных математических и алгоритмических средств. Она изучает методы, законы и способы накопления информации. Она исследует 6 способы передачи и обработки информации с помощью техники. Как комплексную науку ее можно определить следующим образом: Информатика – комплексная научно-техническая дисциплина, занимающаяся изучением структуры и общих свойств информации, информационных процессов, разработкой на этой основе информационной техники и технологии, а также решением научных и инженерных проблем создания, внедрения и эффективного использования компьютерной техники и технологии во всех сферах общественной практики. Очень часто путают понятия информатики и кибернетики, так как эти науки очень тесно связаны. Однако у них есть различия. Кибернетика – это наука об общих принципах управления в различных системах: технических, биологических, социальных и др., то есть она изучает закономерности в управлении систем, которые связаны с человеческой деятельностью. Не важно, связаны ли эти системы с наличием компьютеров или нет. А информатика изучает процессы преобразования и создания новой информации более широко. Она не решает задачи управления различными объектами, как кибернетика. Информатика появилась благодаря развитию компьютерной техники, она базируется на ней и немыслима без нее. В то время как кибернетика развивается сама по себе, совершенно не зависит от компьютерной техники, хотя активно использует ее достижения при построении различных моделей управления объектами. В качестве обобщающего определения информатики как науки можно привести в пример краткое и емкое определение от А.С. Грошева: «Информатика – наука, изучающая общие свойства информации, закономерности и способы ее создания, хранения, поиска, преобразования и использования с помощью компьютерных систем» [1]. Предметом информатики являются общие закономерности, свойственные информационным процессам. Объектом информатики выступают как сами ЭВМ (компьютеры), так и основанные на них и телекоммуникационной технике информационные системы (ИС) различного класса и назначения. Информатика изучает все стороны их разработки, проектирования, создания, анализа и использования на практике. 7 2.3 Средства информатизации Средства информатизации – это область информатики, которая обеспечивает человека орудиями реализации информатики на прикладном уровне. Сам термин «информатизация» трактуется следующим образом: Информатизация — политика и процессы, направленные на построение и развитие телекоммуникационной инфраструктуры, объединяющей территориально распределенные информационные ресурсы. Процесс информатизации является следствием развития информационных технологий и трансформации технологического, продукт- ориентированного способа производства в постиндустриальный. В основе информатизации лежат кибернетические методы и средства управления, а также инструментарий информационных и коммуникационных технологий. Информатизация общества – организованный социально-экономический и научно- технический процесс создания оптимальных условий для удовлетворения информационных потребностей и реализации прав граждан, органов государственной власти, органов местного самоуправления, организаций, общественных объединений на основе формирования и использования информационных ресурсов [3]. К средствам информатизации относятся два раздела: технические и программные средства. К первому разделу можно отнести вычислительную технику и технику, обеспечивающую телекоммуникации. Здесь разрабатываются общие принципы построения вычислительных систем, их архитектура. Второй раздел, программные средства, подразделяется на 2 класса: системные программные средства и программные средства реализации технологий. Информационные системы также относятся к этому разделу. Они связаны с решением вопросов по анализу потоков информации в различных системах, их оптимизации, структурировании, принципах хранения и поиска информации. Средства информатизации – очень важная область информатики, так как она обеспечивает процесс системной интеграции компьютерных средств, информационных и коммуникационных технологий с целью получения новых общесистемных свойств, позволяющих более эффективно организовать продуктивную деятельность человека, группы, социума. 10 2.4 Информационные технологии Согласно определению, принятому ЮНЕСКО, ИТ (информационные технологии) — это комплекс взаимосвязанных научных, технологических, инженерных дисциплин, изучающих методы эффективной организации труда людей, занятых обработкой и хранением информации; вычислительная техника и методы организации и взаимодействия с людьми и производственным оборудованием, их практические приложения, а также связанные со всем этим социальные, экономические и культурные проблемы [4] . Сами ИТ требуют сложной подготовки, больших первоначальных затрат и наукоемкой техники. Их внедрение должно начинаться с создания математического обеспечения, моделирования, формирования информационных хранилищ для промежуточных данных и решений. Информационные технологии являются достаточно универсальными: почти каждому пользователю компьютеров приходится сталкиваться с вводом/выводом информации, подготовкой текстовых и графических документов, защитой информации. Более профессиональными являются информационные технологии программирования, связанные с разработкой систем программного обеспечения. Информационные технологии призваны, основываясь и рационально используя современные достижения в области компьютерной техники и иных высоких технологий, новейших средств коммуникации, программного обеспечения и практического опыта, решать задачи по эффективной организации информационного процесса для снижения затрат времени, труда, энергии и материальных ресурсов во всех сферах человеческой жизни и современного общества. Информационные технологии взаимодействуют и часто составляющей частью входят в сферы услуг, области управления, промышленного производства, социальных процессов. 11 2.5 Социальная информатика Сравнительно новая область информатики Социальная информатика начала недавно оформляться в самостоятельное научное направление. Социальную информатику можно определить как дисциплину, изучающую социальные последствия информатизации общества. На современном этапе основной целью социальной информатики является повышение эффективности функционирования общества знаний (информационного общества) на основе синтеза социальных и информационных технологий. Определение цели обусловлено популярностью проблематики, связанной со стремительным развитием технологий социального интернета и все более «явной неготовностью современных пользователей интернета продуктивно использовать открывающиеся возможности» [5]. Социальные последствия информатизации всех сфер общественной жизни (экономики, политики, культуры, образования и т. д.) настолько велики и системны, что есть основания полагать, что мир переходит в новую фазу развития – так называемое информационное общество. 12

    Является ли информатика просто еще одной наукой, такой как физика, химия или биология? : AskScienceDiscussion

    Попадать сюда немного поздно, но я не согласен.

    Информатика может быть настоящей наукой. Теперь я согласен, что это не всегда так, как преподает (и я преподавал свою долю как на курсах информатики, так и на курсах программной инженерии, и, честно говоря, даже я не всегда могу легко объяснить различия), но, безусловно, есть много примеры, когда к компьютерным наукам можно подходить так же, как к «чистой» науке в более классическом смысле.

    Приведу пример. Пока я заканчивал учебу в аспирантуре, мой друг работал над большей теоретической работой по максимальным независимым множествам с закрытой оболочкой. Хотя это имеет физические последствия (подумайте о фуллеренах), проблемное пространство основано на теории графов — прямо в области компьютерных наук.

    К сожалению, на самом деле не было никакого строгого для проверки алгоритмов — они должны были выполняться, и эти выполнения требовали измерения. В целом процесс следовал стандартному научному методу, почти точно:

    1. Было сделано наблюдение (что фуллерены существуют (причем в природе), но что не все возможные конфигурации известны, и их знание, в конечном счете, является проблемой на графике). теория)

    2. Был сформулирован вопрос (их сложно вычислить — можем ли мы сделать это более эффективно?)

    3. Был сделан прогноз (что его алгоритм улучшится по сравнению с текущим лучшим)

    4. Тестирование было выполнено (алгоритм был протестирован многократным запуском 0)

    5. Результаты были проанализированы

    IMO, Computer Science может быть наукой, как и любая другая наука.Это не означает, что все, что преподается или даже опубликовано в области компьютерных наук, соответствует строгой научной методологии, но особенно когда вы попадаете в сферу моделирования, процессы и результаты могут быть значительно похожи на методологии, используемые в других «сложных» научных областях.

    0 Просто интересно в сторону — отдел был немного скуп на предоставление оборудования теоретической группе, поэтому у него был только один компьютер, на котором он запускал свои тесты.Один прогон занимал в среднем 28 дней (на оборудовании середины 2000-х). Он дал мне свой исходный код, и, хотя я не изменил алгоритм, мне удалось сократить время его выполнения примерно на 50%; просто за счет лучшей оптимизации для оборудования, на котором он работал (в основном, лучшего выравнивания данных). Затем мы снова повысили общую эффективность, позволив ему незаметно запустить ее на новой блестящей системе на базе PowerPC G5, которая стояла у меня на столе (у моей группы финансирование было больше: P).

    EDIT: исправлена ​​разметка Markdown в редакторе Fancy Pants.

    Наука в области компьютерных наук | Май 2013

    Питер Дж. Деннинг
    Коммуникации ACM, Май 2013, Vol. 56 No. 5, Pages 35-38
    10.1145 / 2447976.2447988
    Комментарии (2)

    Кредит: GraphicGeoff / Shutterstock. com

    В течение десятилетий информатика была разорвана старой пилой: любая область, которая называет себя наукой, не может быть наукой. Подразумеваемые критические замечания о том, что нам недостает содержания или ястребы сомнительных результатов, неоднократно опровергались. И все же критика продолжает появляться в тех контекстах, которые важны для нас.

    Это поднимается в образовании в ходе дебатов о поощрении большего вовлечения студентов в STEM (наука, технология, инженерия и математика). Многие критики рассматривают информатику в основном как технологию или математику. Будет ли исключена информатика, потому что она не рассматривается как настоящая наука?

    Он появляется в исследованиях в ходе дебатов о предсказательной силе наших аналитических инструментов. В некоторых подполях, таких как управление хранилищем, прогнозирование производительности и алгоритмы, экспериментальные методы привели к созданию надежных прогнозных моделей.В других случаях, таких как безопасность системы, нам не хватает прогнозных моделей, и мы можем только предполагать, что экспериментальные методы приведут к пониманию. В своем первом письме президента ACM Винт Серф спрашивает, почему программная инженерия больше не полагается на экспериментальную науку ( Communications , октябрь 2012 г.). Поступая таким образом, он повторяет плач, обнаруженный в исследовании литературы по программной инженерии в 1995 году. 10 Достаточно ли из нас знает экспериментальные методы, необходимые для того, чтобы делать это постоянно?

    В междисциплинарном сотрудничестве он возникает, когда формируются команды и когда выдается кредит.Почему компьютерных ученых по-прежнему часто считают профессиональными программистами, а не настоящими соавторами?

    Моя цель здесь — проанализировать историю вопроса: «Компьютерная наука?» и укажите новые ответы, которые могут помочь преподавателям, исследователям и сотрудникам.

    Я использую термин «вычисления» для обозначения набора связанных полей, которые имеют дело с вычислениями. К ним относятся информатика, вычислительная наука, информатика, компьютерная инженерия и разработка программного обеспечения. Интересно, что я столкнулся с меньшим скептицизмом к утверждению, что «вычисления — это наука», чем к «информатике — это наука».

    В начало

    Краткая история науки в области вычислений

    Вычислительная техника с самого начала была глубоко вовлечена в науку. Научное видение преобладало в этой области в течение 1950-х годов, а затем исчезло, поскольку развитие технологий потребляло большую часть нашей энергии в 1980-х годах. Возрождение науки началось в 1990-х годах, движимое вычислительная наука и открытие естественных информационных процессов.Я рассмотрю каждый из этих периодов.

    Пионеры, спроектировавшие и построившие первые электронные компьютеры, были сильно мотивированы видением компьютеров, продвигающих науку. Двумя наиболее очевидными способами были численное решение математических моделей физических процессов и анализ больших наборов данных, собранных в результате экспериментов. Информатика стала признанной академической областью исследований в 1962 году с открытием факультетов информатики в Пердью и Стэнфорде. На этих кафедрах имелись сильные факультеты математического программного обеспечения, которые напрямую поддерживали науку.

    В 1967 году Ньюэлл, Перлис и Саймон утверждали, что новая область — это наука, занимающаяся всеми аспектами «феноменов, окружающих компьютеры». 12 Однако многие традиционные ученые не согласились с утверждением науки; они считали, что истинная наука имеет дело с явлениями, происходящими в природе («естественными процессами»), тогда как компьютеры — это искусственные артефакты. Саймон, лауреат Нобелевской премии по экономике, настолько категорически не согласился с «естественной интерпретацией», что опубликовал книгу The Sciences of the Искусственные (MIT Press, 1969).Он утверждал, что экономика и информатика соответствуют всем традиционным критериям науки и заслуживают того, чтобы называться науками, даже если, по словам Саймона, их основные явления «созданы человеком, а не естественным».

    В первые годы работы в этой области большинство специалистов в области вычислительной техники посвятили свою энергию созданию систем, которые могли воплотить в жизнь мечты основателей. К концу 1970-х годов компьютерная индустрия так активно набирала системных людей, что факультеты университетов испытывали «утечку мозгов» из числа преподавателей, ориентированных на системы.Руководство ACM было очень обеспокоено: эта тенденция угрожала экспериментальной информатике. Как президент ACM я принимал активное участие в обсуждении важности экспериментальных методов вычислений и в оказании помощи Национальному научному фонду США (NSF) в поддержке ученых-экспериментаторов. В 1980 году я писал, что экспериментальный метод (то есть наука) важен в информатике, 6 , а в 1981 году я процитировал подобласть моделирования и прогнозирования производительности как образец идеалов науки. 4 Несмотря на эти усилия, многие факультеты университетов потеряли своих экспериментаторов, и научное видение отошло на второй план.

    В 1980-е годы ученые-провидцы из многих областей увидели способы использования высокопроизводительных компьютеров для решения «сложных» проблем в науке. Они сказали, что вычисления — это не только инструмент для науки, но также новый метод мышления и открытия в науке . (Ага! Вычислительное мышление!) Они определили вычислительную науку как новую отрасль науки, проникнутую этой идеей.Лидеры биологии, воплощением которых стал лауреат Нобелевской премии 1975 года Дэвид Балтимор, пошли еще дальше, заявив, что биология превратилась в информационную науку, а трансляция ДНК — это естественный информационный процесс. Другой биолог, Розанна Сенсион, приписала эффективность фотосинтеза квантовому алгоритму, встроенному в клеточную структуру листьев растений ( Nature , апрель 2007 г.). Таким образом, биологи были лидерами в вбивании гвоздей в гроб аргументации «естествознания» о вычислениях.Многие другие ученые пришли к аналогичным выводам. В их число входят физики, работающие с квантовыми вычислениями и квантовой криптографией, химики, работающие с материалами, ученые-когнитивисты, работающие с процессами мозга, экономисты, работающие с экономическими системами, и социологи, работающие с сетями. 9 Все заявлено для работы с естественными информационными процессами. Стивен Вольфрам пошел дальше, утверждая, что информационные процессы лежат в основе каждого естественного процесса во Вселенной. 13

    Эти два внешних фактора: появление вычислительной науки и открытие естественных информационных процессов породили возрождение науки в области вычислений.Экспериментальные методы вновь обрели свой статус, потому что они являются единственным способом понять очень сложные системы и обнаружить пределы эвристических методов решения проблем.

    Вот пример прогресса в алгоритмах, достигнутый с помощью эмпирического подхода. В мае 2004 года международная исследовательская группа объявила, что рассчитала оптимальный тур по 24 978 городам Швеции (см. Http://tsp.gatech.edu/sweden). Перебирая несколько эвристических методов, они нашли доказуемо оптимальное решение.Их вычисления заняли около года на 96 параллельных процессорах Intel Xeon 2,8 ГГц. С классическими алгоритмами перебора туров, которые имеют порядок O (n!), Время работы будет намного больше, чем оставшийся возраст Вселенной. С помощью экспериментальных методов ученые-алгоритмы быстро нашли оптимальные или почти оптимальные решения.

    Новые области, в значительной степени основанные на экспериментальных методах, открыли для себя науку о сетях, науку о социальных сетях, науку о дизайне, интеллектуальный анализ данных и байесовский вывод, и это лишь некоторые из них.Расширяющиеся утверждения о том, что информационные процессы происходят в природе, опровергли представление о том, что информатика не «естественна», и дополнили аргументы Саймона о том, что вычисления — это наука об искусственном.

    В начало

    Когда область науки?

    Из этой краткой истории следует, что вычисления возникли как наука, за 30 лет превратились в инженерию, пока развивались технологии, а затем около 20 лет назад вошли в эпоху возрождения науки. Несмотря на то, что у вычислений были отдельные области, которые демонстрировали идеалы науки, вычисления в целом только недавно начали охватывать эти идеалы. Некоторые новые области, такие как сетевая наука, сетевая социальная наука, наука о дизайне и веб-наука, все еще пытаются завоевать доверие как науки.

    Каковы критерии авторитета как науки? Несколько лет назад я составил список, в который вошли все традиционные идеалы науки: 1,3

    • Организован, чтобы понять, использовать и справиться с широко распространенным явлением.
    • Включает в себя естественные и искусственные процессы явления.
    • Кодифицированная структурированная совокупность знаний.
    • Приверженность экспериментальным методам открытия и проверки.
    • Воспроизводимость результатов.
    • Опровержимость гипотез и моделей.
    • Способность делать надежные прогнозы, некоторые из которых вызывают удивление.

    Первоначальным центральным явлением вычислительной техники были информационные процессы, генерируемые аппаратным и программным обеспечением. По мере того, как вычисления открывали все больше и больше естественных информационных процессов, фокус расширился и стал включать «естественные вычисления». « 9 Теперь мы можем сказать, что« вычисления — это исследование информационных процессов, искусственных и естественных ». 1

    Вычислительная техника не единственная, которая имеет дело как с естественными, так и с искусственными процессами. Биологи, например, изучают артефакты, включая вычислительные модели трансляции ДНК, дизайн органических воспоминаний и генетически модифицированные организмы (ГМО). Все области науки постоянно сталкиваются с вопросами о том, переносятся ли знания, полученные от их артефактов, в их естественные процессы.Люди, занимающиеся вычислениями, сталкиваются с аналогичными вопросами. Например, дает ли изучение программной модели мозга полезное понимание процессов в мозге? Чтобы ответить на эти вопросы, требуется большая тщательная экспериментальная работа.

    Несмотря на то, что у вычислений были подполи, которые демонстрировали идеалы науки, вычисления в целом только недавно начали охватывать эти идеалы.

    Вопрос о «естественности» вычислений всегда был сложным из-за сильного присутствия науки, математики и инженерии в основе и практике данной области. 8,11 Научная перспектива фокусируется на улучшении понимания с помощью экспериментальных методов. С инженерной точки зрения основное внимание уделяется проектированию и созданию постоянно улучшающихся вычислительных систем. Математическая точка зрения фокусируется на том, что можно вывести из общепринятых утверждений.

    Термин «теория» иллюстрирует различные интерпретации, возникающие в вычислениях из-за этих трех точек зрения. В чистой математике теория означает набор действительных выводов из набора аксиом.В вычислениях теория чаще всего означает использование формализма для улучшения понимания или проектирования.

    В начало

    Влияние на систему образования

    К сожалению, наша система образования молодежи не учитывает эти реалии. С 2001 по 2009 год прием в колледжи по специальностям CS упал на 50% (и сейчас восстанавливается). Из ранних анализов мы могли видеть, что ученики теряли интерес к вычислениям в средних школах, половина из которых вообще не имела компьютерных курсов, а многие другие низвели свой единственный компьютерный курс на грамотность в работе с клавиатурой и обработке текста.Очень немногие прошли курсы по основам вычислений. Примерно в 1998 году Служба образовательного тестирования США хотела помочь, сосредоточив учебную программу по компьютерным наукам Advanced Placement (AP) на объектно-ориентированном программировании. К сожалению, новая учебная программа AP не помогла. Менее одной трети средних школ фактически использовали учебную программу CS AP, и многие учителя недостаточно разбирались в объектно-ориентированном программировании, чтобы преподавать его эффективно.

    Лидеры в большинстве областей STEM сообщили о снижении набора за тот же период.Стимулирование большего интереса студентов к областям STEM стало международной проблемой.

    Возрождение науки в области вычислений привело к взрыву нового контента по принципам вычислений, который начинает проникать в средние школы. При поддержке Национального научного фонда США коалиция университетов разработала вводный курс по принципам информатики и создала прототипы (см. Http://csprinciples.org). Служба образовательного тестирования приступила к осуществлению тесно связанного с этим проекта по пересмотру учебной программы AP с учетом принципов вычислений.За последние два десятилетия Тим Белл из Университета Кентербери, Новая Зеландия, разработал упражнения и игры для детей 12–15 лет, которые позволили им испытать принципы вычислений без использования компьютеров (см. Http://csunplugged.org). Вместе с моими коллегами я составил презентацию всех принципов информатики (см. Http://greatprinciples.org). 2,5

    Теперь мы можем сказать, что вычисления — это изучение информационных процессов, искусственных и естественных.

    Мечта, сформулированная Ньюэллом, Перлисом и Саймоном 50 лет назад, сбылась. Он пережил множество скептически настроенных противников и пережил множество штормов на своем пути. Вычислительная техника теперь принята как наука. Некоторые из нас даже считают, что вычисления настолько распространены, что их можно квалифицировать как новую область науки наряду с традиционными областями физических, биологических и социальных наук. 7 Педагоги находят новаторские способы обучения информатике молодых людей, которые сейчас заражены магией, радостью и красотой этой области.

    В начало

    Обсудим

    Я главный редактор ACM Ubiquity , онлайн-рецензируемого журнала о будущем вычислительной техники и людях, которые ее создают. Редакторы Ubiquity собрали симпозиум эссе 14 авторов, в которых обсуждаются различные аспекты вопроса «Является ли компьютерная наука наукой?» Среди авторов — президент ACM, бывший президент ACM, два ACM A.M. Лауреаты премии Тьюринга, менеджер программы NSF, журналист, шесть преподавателей и четыре междисциплинарных исследователя. По итогам симпозиума мы сделали пять выводов.

    Во-первых, вопрос о том, являются ли вычисления наукой, так же стара, как и сама отрасль. Он возник потому, что традиционные ученые не признавали вычислительные процессы как естественные. Даже в инженерные годы, когда большая часть энергии поля была посвящена созданию систем и пониманию их теоретических ограничений, в этой области были разработаны две важные научные теории. Теория локальности изучала модели использования памяти при вычислениях, а теория оценки производительности проверяла модели сетей массового обслуживания для надежного прогнозирования производительности компьютерных систем.

    Во-вторых, сегодня растет понимание того, что многие из вопросов, которые мы изучаем, настолько сложны, что только экспериментальный подход может привести к пониманию. Симпозиум документирует достижения в области алгоритмики, биологии, социальных сетей, разработки программного обеспечения и когнитивных наук, которые используют эмпирические методы для ответа на важные вопросы.

    В-третьих, ученые во многих областях теперь признают существование естественных информационных процессов. Это опровергает раннее представление о том, что CS имеет дело исключительно с искусственными информационными процессами.Компьютеры не обязаны быть «наукой об искусственном». Вычислительная техника — действительно полноценная наука.

    В-четвертых, поскольку информационные процессы распространены во всех областях науки, вычисления обязательно используются во всех областях, а вычислительное мышление было принято как широко применимый подход к решению проблем. Многие студенты сейчас выбирают специальности информатики, потому что это сохраняет их гибкость при выборе области карьеры в будущем.

    В-пятых, вычисления, представленные как наука, очень интересны для учащихся средних и старших классов.Точка зрения науки выходит далеко за рамки неудачного и широко распространенного представления о том, что информатика приравнивается к программированию. Все большее число учителей STEM используют эти новые методы.

    Я приглашаю вас ознакомиться с полным текстом симпозиума и лично убедиться в том, что сказали эти люди (см. Http://ubiquity.acm.org), а затем взвесить свои собственные наблюдения.

    В начало

    Список литературы

    1. Деннинг П. Вычислительная техника — это естественная наука. Commun.ACM 50 , 7 (июль 2007 г.), 1318.

    2. Деннинг П. Великие принципы вычислений. Commun. ACM 46 , 11 (ноябрь 2003 г.), 1620.

    3. Деннинг П. Является ли компьютерная наука наукой? Commun. ACM 48 , 4 (апрель 2005 г.), 2731.

    4. Деннинг П. Анализ производительности: экспериментальная информатика в лучшем виде. Commun. ACM 24 , 11 (ноябрь 1981 г.), 725727; http://doi.acm.org/10.1145/358790.358791.

    5. Деннинг П. Великие принципы вычислений. American Scientist 98 (сентябрь-октябрь 2010 г.), 369372.

    6. Деннинг П. Что такое экспериментальная информатика? Commun. ACM 23 , 10 (октябрь 1980 г. ), 543544; http://doi.acm.org/10.1145/359015.359016.

    7. Деннинг П. и Розенблум П. Вычислительная техника: четвертая великая область науки. Commun. ACM 52 , 9 (сентябрь 2009 г.), 2729.

    8. Гонсало. G. Действительно ли информатика научна? Commun. ACM 53 , 7 (июль 2010 г.), 3739. http: // doi.acm.org/10.1145/1785414.1785431.

    9. Кари, Л., Розенберг, Г. Многогранность естественных вычислений. Commun. ACM 51 , 10 (октябрь 2008 г.), 7283; http://doi.acm.org/10.1145/1400181.1400200.

    10. Лукович, П., Тихи, В., Печелт, Л., и Хайнц, Е. Экспериментальная оценка в информатике: количественное исследование. Журнал систем и программного обеспечения 28 , 1 (январь 1995 г.), 918.

    11. Моррисон, К., Снодграсс, Р. Информатика может использовать больше науки. Commun. ACM 54 , 6 (июнь 2011 г.), 3638; http://doi.acm.org/10.1145/1953122.1953139.

    12. Ньюэлл А., Перлис А. и Саймон Х. Компьютерные науки. Наука 157 (1967), 13731374.

    13. Вольфрам С. Новый вид науки . Вольфрам Медиа, 2002.

    В начало

    Автор

    Питер Дж. Деннинг ([email protected]) — заслуженный профессор компьютерных наук и директор Института информационных инноваций им. Цебровски в Военно-морской аспирантуре в Монтерее, Калифорния, редактор ACM Ubiquity и бывший президент ACM.

    Авторские права принадлежат автору.

    Цифровая библиотека издается Ассоциацией вычислительной техники. Авторские права © 2013 ACM, Inc.

    Комментарии

    Администратор CACM
    17 марта 2014 г. 02:11

    Следующее письмо было опубликовано в «Письмах редактору» в августовском журнале CACM 2013 г. (http://cacm.acm.org/magazines/2013/8/166312).
    — Администратор CACM

    Точка зрения Питера Дж. Деннинга «Наука в компьютерных науках» (май 2013 г.) посвящена продолжающемуся спору о научных границах в компьютерных науках.Корень слова «наука» на латыни — «знание», и информатика также касается знания. Однако границы, разделяющие науки и знания в целом, никогда не были четкими и определенными.

    В середине 20 века Джон фон Нейман был олицетворением идеи отсутствия четких границ. «Математик» — это слово, которое чаще всего используется для его описания, хотя он также был физиком, экономистом, инженером, теоретиком игр и метеорологом, а также ученым-компьютерщиком, хотя в то время информатика как дисциплина еще не существовала.

    Термин «архитектура фон Неймана» отражает то, как профессиональная жизнь фон Неймана определяла принципы современных цифровых вычислений. Был ли он компьютерным ученым? Если бы мы могли спросить его, он бы ответил «да», потому что ценил то, что он использовал вычисления в качестве инструмента, хотя такое утверждение оттолкнуло бы многих коллег из Института перспективных исследований в Принстоне, штат Нью-Джерси. Он игнорировал исторические границы дисциплин, но его вклады расширили их все, потому что знание не налагает ограничений на то, что и как знания применяются. В этом свете инструмент делает человека. Можно ли быть хирургом, не умеющим пользоваться скальпелем, астрономом, не умеющим пользоваться телескопом, или микробиологом, не умея пользоваться микроскопом?

    Вычислительная техника сегодня так интересна именно потому, что такие границы неуместны. Кто до Google мог представить, что «поисковая машина» станет многомиллиардной отраслью или что вычислительные мощности в сочетании с мощными телескопами позволят исследовать планеты, подобные Земле, на расстоянии световых лет? Сила вычислений — это сила знания.

    Если в науках действительно существуют четкие границы, то книга Томаса С. Куна «Структура научных революций» 1962 года разоблачила их как несостоятельные. Его исследование того, что составляет «нормальную» науку против «революционной», с тех пор вызывает споры, потому что провести границы практически невозможно.

    Специалисты в области вычислительной техники, которые чувствуют себя обиженными, когда кто-то говорит, что их профессия меньше научной, должны успокоиться. Вычислительная техника лежит в основе расширения знаний практически во всех дисциплинах, независимо от предшествующих границ.В отличие от любого другого инструмента, который когда-либо был разработан, вычислениям удается объединить логику, материаловедение, управление электронным потоком, производственные ноу-хау и семантику. Более того, он не имеет собственного размера, а закон Мура применяется независимо от масштаба. Семантичность означает, что компьютеры являются первыми машинами, которые могут хранить символы, которые также имеют значение для человека, и манипулировать ими.

    Знание лежит в основе вычислений, и у знания есть только одна граница, между собой и невежеством и суеверием.Фон Нейман не пытался оправдать свои профессиональные занятия, признавая, что знания — это всего лишь одна вещь, доступная для всех, кто думает.

    Фрэнсис Сюй
    Роквилл, Мэриленд

    ——————————————-

    ОТВЕТ АВТОРА

    Сюй красноречиво аргументирует мой главный вывод о том, что компьютерная наука пронизывает многие области, обогащая их все пониманием информации и преобразованиями информации — вывод, который в конечном итоге будет широко принят. Проблема в ближайшем будущем состоит в том, что многие школьные системы K12 не признают вычисление как науку, и у них нет курсов по информатике, над чем многие люди стремятся изменить. Я надеюсь, что наш симпозиум по вездесущности (http://ubiquity.acm.org) предоставит им некоторые необходимые боеприпасы.

    Питер Дж. Деннинг
    Монтерей, Калифорния

    Администратор CACM
    17 марта 2014 г. 02:23

    Следующее письмо было опубликовано в Письмах редактору в CACM за июль 2013 г. (http: // cacm.acm.org/magazines/2013/7/165490).
    — Администратор CACM

    Один из способов ответить на вопрос «Является ли информатика наукой?» это представить, что нужно перевести это на другой язык. Мы немедленно столкнемся с двумя трудностями: «информатика» обычно переводится как «информатика», а на других языках слово «наука» обычно относится к любой строгой интеллектуальной дисциплине, даже в гуманитарных науках. Тогда вопрос переводится как «Является ли информатика строгой интеллектуальной дисциплиной?» где ответ, конечно, да. Но в своей «Тезисе» «Наука в компьютерных науках» (май 2013 г.) Питер Дж. Деннинг однозначно принял представление типичного англоговорящего человека о науке, сокращающем «естественные науки», что-то вроде физики или геологии. Тогда вопрос переводится как «Информатика похожа на физику или геологию?» и похоже на чушь. Что еще хуже, сосредоточение Деннинга на экспериментальной науке, казалось бы, исключало такие темы, как космология и эволюционная биология, где «воспроизводимость результатов» исключена; никто не может повторить Большой взрыв или эволюцию жизни на Земле.(Более того, алхимики любили экспериментировать.) Стремление открыть науку в области информатики, похоже, опирается на семантические вопросы. Имеет ли значение, является ли информатика формой инженерии или прикладной наукой? Делает ли существование естественных информационных процессов информатику более строгой или значимой?

    Я уверен, что это упражнение преследует законные цели, которые можно было бы прояснить, задав конкретные вопросы; например, использует ли испытуемый надежные методы, дающие достоверные результаты? (Экономисты должны спросить себя об этом. ) Получает ли информатика тот престиж / признание / финансирование, которого она заслуживает? Как мы можем донести ясное понимание этого до широкой публики? Я предлагаю сосредоточиться на таких конкретных, недвусмысленных вопросах и не увязнуть в вопросе о том, что именно считается наукой.

    Лоуренс К. Полсон
    Кембридж, Англия

    ———————————————-

    ОТВЕТ АВТОРА

    Я перечислил семь критериев для того, чтобы область считалась наукой в ​​общепринятом смысле: «дисциплина, использующая научный метод.«Информатика встречает их всех. Воспроизводимость — это одно, и действительно, космология и эволюционная биология стремятся к результатам, которые могут воспроизвести другие. Степень, в которой информатика объединяет науку, инженерию и математику, влияет на ответы на фундаментальные вопросы о методологии (как мы практикуем компьютер наука?), педагогика (Как мы этому учим?) и распространение (Как мы это передаем?). Чтобы узнать больше, посетите симпозиумы ACM Ubiquity по науке (http://ubiquity. acm.org/symposia.cfm).

    Питер Дж. Деннинг
    Монтерей, Калифорния

    Показано всего 2 комментариев

    Компьютерные науки — обзор

    Организации

    Аргоннская национальная лаборатория-MCS

    9700 Саут-Касс-авеню

    Building 221

    Argonne, IL 60439-4844

    Телефон: 630-252-7162

    : 630-252-5986

    Интернет: http://www-new.mcs.anl.gov/new/

    Подразделение математики и информатики Аргоннской национальной лаборатории в первую очередь занимается повышением научной продуктивности путем предоставления экспертных знаний в области компьютеров. естествознание, прикладная вычислительная математика и вычислительные науки.В частности, существует группа биоинформатиков, занимающаяся высокопроизводительным сравнительным и эволюционным анализом геномов.

    The Broad Institute

    7 Cambridge Center

    Cambridge, MA 02142

    Телефон: 617-452-3000

    Факс: 617-452-4588

    Электронная почта: [электронная почта защищена]

    Интернет: http://www. broad.mit.edu/

    Цель Института Броуда — привнести фундаментальные геномные исследования в медицину, присоединившись к сотрудникам из Массачусетского технологического института, Гарварда и связанных с ними больниц.

    EMBL — Европейский институт биоинформатики

    Wellcome Trust Genome Campus

    Hinxton Cambridge

    CB10 1SD

    UK

    Телефон: +44 (0) 1223 494 444

    3

    Факс: +44 (0) 1223 494 444

    3

    494 468

    Эл. Почта: http://www.ebi.ac.uk/support/

    Интернет: http://www.ebi.ac.uk/Information/

    EMBL является некоммерческой академической исследовательская организация, специализирующаяся на услугах в области биоинформатики. EBL является частью Европейской лаборатории молекулярной биологии (EMBL).

    Американское общество генетиков (GSA)

    9650 Rockville Pike

    Bethesda, MD 20814

    Телефон: 301-634-7300

    Электронная почта: [электронная почта защищена]

    Интернет: http: / /genetics. faseb.org/genetics/g-gsa/

    Общество, состоящее из ученых и преподавателей, заинтересованных в области генетики. GSA продвигает генетические исследования посредством публикации журнала Genetics.

    Институт геномных исследований (TIGR)

    9712 Medical Center Drive

    Rockville, MD 20850

    Телефон: 301-795-7000

    Факс: 301-838-0208

    Интернет: http: http: // www.tigr.org/index.shtml

    TIGR помог задать темп для геномных лабораторий по всему миру, оказав огромное влияние в качестве катализатора инноваций. На заре своего существования TIGR, который был основан на грант HealthCare Investment Corporation, Inc., сосредоточил большую часть своих исследований на выявлении экспрессированных генов человека, чтобы помочь точно определить генетические компоненты болезней. Своей работой над метками экспрессируемой последовательности, известными как EST, Институт помог открыть эру молекулярной медицины.

    Объединенный институт генома (JGI)

    JGI Production Genomics Facility

    2800 Mitchell Drive

    Walnut Creek, CA 94598

    Телефон: 925-296-5670

    Web. j .doe.gov / index.html

    JGI делает высококачественные данные о секвенировании генома бесплатно доступными для более широкого научного сообщества через свой веб-портал. Сыграв значительную роль в финансируемом из федерального бюджета проекте «Геном человека» — генерируя полные последовательности хромосом 5, 16 и 19, — JGI теперь перешла к участию в других важнейших областях исследований геномики.В то время как деятельность по секвенированию генома, финансируемая NIH, по-прежнему делает упор на биомедицинских целях и приложениях человека, с тех пор JGI сместила акцент на нечеловеческие компоненты биосферы, особенно те, которые имеют отношение к научной миссии Министерства энергетики.

    Институт молекулярной генетики Макса Планка

    Ihnestraße 63-73

    14195 Берлин

    Германия

    Телефон: (+49 30) 8413-0

    Факс: (+49 30) 8413- 1388

    Интернет: http: // seq.mpimg-berlin-dahlem.mpg.de/

    С момента своего основания в шестидесятые годы исследования института были сосредоточены на репликации ДНК и регуляции генов в бактериях, бактериальных фагах и грибах, а также на структуре, функциях и эволюции рибосом, которые были центральное место в исследованиях Х. -Г. Виттманн.

    Институт медицинской генетики

    Медицинский центр Сидарс-Синай

    8635 W. Third St., Suite 1070

    Los Angeles, CA

    Телефон: 1-800-CEDARS-1 (1-800- 233-2771)

    Факс: 310-423-9939

    Интернет: http: // www.csmc.edu/3992.html

    Медицинский генетический институт, предоставляющий полный спектр услуг при генетических заболеваниях, а также обучающие программы и финансируемые Национальным институтом здравоохранения исследования генетических основ заболеваний.

    Национальный центр геномных ресурсов (NCGR)

    2935 Родео Парк Драйв Ист

    Санта-Фе, Нью-Мексико 87505

    Телефон: 505-982-7840

    Факс: 505-995-4432

    E -mail: mailto: [электронная почта защищена]

    Интернет: http: // www.ncgr.org/

    Некоммерческий научно-исследовательский институт наук о жизни, специализирующийся на совместном использовании математики и программного обеспечения для контроля и лечения инфекционных заболеваний, глобального здравоохранения и питания.

    Стэнфордский центр генома человека

    975 California Ave.

    Palo Alto, CA 94304

    Телефон: 650-320-5800

    Факс: 650-320-5801

    Интернет: http: // www -shgc.stanford.edu/

    Первоначально созданный как один из первых центров по созданию карт генома человека, Стэнфордский центр генома человека в настоящее время участвует в нескольких крупномасштабных проектах и ​​исследованиях по картированию.

    Центр генома Вашингтонского университета

    Fluke Hall on Mason Road

    Box 312545

    Seattle WA, 98195

    Телефон: 206-685-7366

    Факс: 206-616-5242

    http://www.genome.washington.edu/UWGC/index.cfm

    Миссия Центра генома Вашингтонского университета — «расширить знания о геномах и естественных генетических вариациях». Мы считаем, что получение данных о геномной последовательности улучшит наше понимание эволюции и повысит нашу способность выявлять болезни и предрасположенность к ним, а также улучшать лечение болезней ».

    Utah Genome Depot

    South 2030 East, RM. 308

    Salt Lake City, UT 84112

    Телефон: 801-585-5606

    Факс: 801-585-7177

    Интернет: http://www.genome.utah.edu/#

    На базе университета из Юты, Utah Genome Depot специализируется на высокопроизводительном геномном секвенировании, высокопроизводительном повторном секвенировании, а также создании библиотек и отборе колоний. Еще у них есть группа информатики.

    Wellcome Trust Sanger Institute

    Wellcome Trust Genome Campus,

    Hinxton, Cambridge, CB10 1SA, UK

    Телефон: +44 (0) 1223 834244

    Факс: +44 (0) 1223 494919

    Интернет: http: // www.sanger.ac.uk/

    Институт генетических исследований, созданный для понимания роли функции генов в здоровье и болезнях с помощью крупномасштабного секвенирования, информатики и анализа генетической изменчивости.

    Информатика — обзор

    Организации

    Аргоннская национальная лаборатория-MCS

    9700 Саут-Касс-авеню

    Здание 221

    Аргонн, Иллинойс 60439-4844

    Телефон: 630-252-7162 Факс: 630-252-5986

    Интернет: http: // www-new.mcs.anl.gov/new/

    Подразделение математики и информатики Аргоннской национальной лаборатории в первую очередь занимается повышением научной продуктивности путем предоставления экспертных знаний в области информатики, прикладной вычислительной математики и вычислительной техники. В частности, существует группа биоинформатиков, занимающаяся высокопроизводительным сравнительным и эволюционным анализом геномов.

    The Broad Institute

    7 Cambridge Center

    Cambridge, MA 02142

    Телефон: 617-452-3000

    Факс: 617-452-4588

    Электронная почта: [электронная почта защищена]

    Веб: http: // www.Broad.mit.edu/

    Цель Института Броуда — привнести фундаментальные геномные исследования в медицину, объединив сотрудников из Массачусетского технологического института, Гарварда и связанных с ними больниц.

    EMBL — Европейский институт биоинформатики

    Wellcome Trust Genome Campus

    Hinxton Cambridge

    CB10 1SD

    UK

    Телефон: +44 (0) 1223 494 444

    3

    Факс: +44 (0) 1223 494 444

    3

    494 468

    Эл. Почта: http://www.ebi.ac.uk/support/

    Интернет: http: // www.ebi.ac.uk/Information/

    EMBL — это некоммерческая академическая исследовательская организация, специализирующаяся на услугах в области биоинформатики. EBL является частью Европейской лаборатории молекулярной биологии (EMBL).

    Американское общество генетиков (GSA)

    9650 Rockville Pike

    Bethesda, MD 20814

    Телефон: 301-634-7300

    Электронная почта: [электронная почта защищена]

    Интернет: http: / /genetics.faseb.org/genetics/g-gsa/

    Общество, состоящее из ученых и преподавателей, заинтересованных в области генетики.GSA продвигает генетические исследования посредством публикации журнала Genetics.

    Институт геномных исследований (TIGR)

    9712 Medical Center Drive

    Rockville, MD 20850

    Телефон: 301-795-7000

    Факс: 301-838-0208

    Интернет: http: http: //www.tigr.org/index.shtml

    TIGR помог задать темп для геномных лабораторий по всему миру, оказав огромное влияние в качестве катализатора инноваций. На заре своего существования TIGR, который был основан на грант HealthCare Investment Corporation, Inc.- сосредоточила большую часть своих исследований на выявлении экспрессированных генов человека, чтобы помочь точно определить генетические компоненты болезней. Своей работой над метками экспрессируемой последовательности, известными как EST, Институт помог открыть эру молекулярной медицины.

    Объединенный институт генома (JGI)

    JGI Production Genomics Facility

    2800 Mitchell Drive

    Walnut Creek, CA 94598

    Телефон: 925-296-5670

    Web.j .doe.gov / index.html

    JGI делает высококачественные данные о секвенировании генома бесплатно доступными для более широкого научного сообщества через свой веб-портал. Сыграв значительную роль в финансируемом из федерального бюджета проекте «Геном человека» — генерируя полные последовательности хромосом 5, 16 и 19, — JGI теперь перешла к участию в других важнейших областях исследований геномики. В то время как деятельность по секвенированию генома, финансируемая NIH, по-прежнему делает упор на биомедицинских целях и приложениях человека, с тех пор JGI сместила акцент на нечеловеческие компоненты биосферы, особенно те, которые имеют отношение к научной миссии Министерства энергетики.

    Институт молекулярной генетики Макса Планка

    Ihnestraße 63-73

    14195 Берлин

    Германия

    Телефон: (+49 30) 8413-0

    Факс: (+49 30) 8413- 1388

    Интернет: http://seq.mpimg-berlin-dahlem.mpg.de/

    С момента своего основания в шестидесятые годы исследования института были сосредоточены на репликации ДНК и регуляции генов у бактерий, бактериальных фагов и грибов, а также по структуре, функциям и эволюции рибосом, которые были центральными в исследованиях H.-ГРАММ. Виттманн.

    Институт медицинской генетики

    Медицинский центр Сидарс-Синай

    8635 W. Third St., Suite 1070

    Los Angeles, CA

    Телефон: 1-800-CEDARS-1 (1-800- 233-2771)

    Факс: 310-423-9939

    Интернет: http://www.csmc.edu/3992.html

    Институт медицинской генетики, предоставляющий полный спектр услуг при генетических заболеваниях, а также обучающие программы и исследования генетических основ болезней, финансируемые Национальным институтом здравоохранения.

    Национальный центр геномных ресурсов (NCGR)

    2935 Родео Парк Драйв Ист

    Санта-Фе, Нью-Мексико 87505

    Телефон: 505-982-7840

    Факс: 505-995-4432

    E -mail: mailto: [адрес электронной почты защищен]

    Интернет: http://www.ncgr.org/

    Некоммерческий научно-исследовательский институт наук о жизни, специализирующийся на совместном использовании математики и программного обеспечения для контроля и лечения инфекционных заболеваний. глобальное здоровье и питание.

    Стэнфордский центр генома человека

    975 California Ave.

    Palo Alto, CA 94304

    Телефон: 650-320-5800

    Факс: 650-320-5801

    Интернет: http: // www -shgc.stanford.edu/

    Первоначально созданный как один из первых центров по созданию карт генома человека, Стэнфордский центр генома человека в настоящее время участвует в нескольких крупномасштабных проектах и ​​исследованиях по картированию.

    Центр генома Вашингтонского университета

    Fluke Hall on Mason Road

    Box 312545

    Seattle WA, 98195

    Телефон: 206-685-7366

    Факс: 206-616-5242

    http: // www.genome.washington.edu/UWGC/index.cfm

    Миссия Центра генома Вашингтонского университета — «расширить знания о геномах и естественных генетических вариациях. Мы считаем, что получение данных о геномной последовательности улучшит наше понимание эволюции и повысит нашу способность выявлять болезни и предрасположенность к ним, а также улучшать лечение болезней ».

    Utah Genome Depot

    South 2030 East, RM. 308

    Солт-Лейк-Сити, UT 84112

    Телефон: 801-585-5606

    Факс: 801-585-7177

    Интернет: http: // www.genome.utah.edu/#

    Центр генома штата Юта, расположенный в Университете штата Юта, специализируется на высокопроизводительном геномном секвенировании, высокопроизводительном повторном секвенировании, создании библиотек и отборе колоний. Еще у них есть группа информатики.

    Wellcome Trust Sanger Institute

    Wellcome Trust Genome Campus,

    Hinxton, Cambridge, CB10 1SA, UK

    Телефон: +44 (0) 1223 834244

    Факс: +44 (0) 1223 494919

    Интернет: http: // www.sanger.ac.uk/

    Институт генетических исследований, созданный для понимания роли функции генов в здоровье и болезнях с помощью крупномасштабного секвенирования, информатики и анализа генетической изменчивости.

    10 причин игнорировать степень по информатике

    Рассмотрим два слова компьютер и наука . Первые дары миру огромны — от повсеместного распространения электронных медицинских карт, спасающих жизни, до возможности участвовать в виртуальном бою в баре в любое время дня в Твиттере.Второе слово, science , олицетворяет интеллектуальное движение, которое добилось больших успехов, таких как вакцина от полиомиелита, несколько полетов на Луну и многое другое, чтобы перечислить. Так почему же объединение двух слов в информатика получается таким коротким, особенно когда мы собираемся укомплектовать наши команды программистов?

    Дело не в том, что поле не доставило. Существуют петабайты файлов LaTeX, наполненных блестящими идеями, такими как новые языки программирования, умные алгоритмы поиска, алгоритмы машинного зрения и миллионы понятий между ними.Многие из них прекрасны.

    Проблема в том, что немногие из нас действительно нуждаются в нем в большом количестве. Один друг признался, что наблюдал, как процветает команда разработчиков, отказываясь от выпускников CS и нанимая только физиков, бухгалтеров или кого-то другого со знанием математики. Эти новые сотрудники более практичны и сосредоточены на доставке машин, а это практически то, что хотят делать почти все предприятия.

    Дело не в том, что диплом CS плохой; просто они не будут говорить о проблемах, которые большинству из нас необходимо решить.Итак, вот довольно неполный список того, почему нам лучше их игнорировать.

    Теория отвлекает и сбивает с толку

    Многие компьютерщики в душе математики, и одержимость теоремами пронизывает всю дисциплину. Один теоретик сказал мне, что все математические доказательства — это на самом деле просто программы, и наоборот, по крайней мере, в его понимании. На самом деле он не столько заинтересован в доставке кода, который выполняет эту работу, сколько в доказательстве его правильности. Хорошо.

    Редко бывает, что выпускник специалиста по CS не получил здоровую дозу NP-полноты и машин Тьюринга, двух прекрасных областей теории, которые были бы интересны, если бы они в конечном итоге не породили дурные инстинкты.Один биолог попросил меня решить проблему сопоставления последовательностей ДНК, и я вернулся к нему с заявлением, что это NP-полный класс проблем, на решение которых может потребоваться очень много времени. Ему было все равно. Ему все равно нужно было ее решить. И оказывается, что большинство NP-полных задач в большинстве случаев довольно легко решить. Есть всего несколько патологических примеров, которые сковывают наши алгоритмы. Но теоретики одержимы тонким набором, который мешает простым алгоритмам, несмотря на то, что редко встречается в повседневной жизни.

    Та же проблема возникает с машинами Тьюринга. Послушные студенты, изучающие компьютерную науку, изучают нигилистические результаты, такие как теорема Райса, которая показывает, что мы вообще не можем анализировать компьютерные алгоритмы. Но машины Тьюринга — довольно плохая модель того, как работают наши обычные машины, и часто очень легко создать программное обеспечение, которое делает умные вещи с нашим кодом. Любой специалист по компьютерным наукам, который не принимает эти теоретические результаты со здоровой дозой соли, рискует сдаться, когда под рукой будет совершенно полезный ответ.

    Академические языки используются редко

    Не стоит удивляться тому, что академия порождает снобизм и любовь к тайным решениям. Он делает это во всех сферах. Когда я спросил одного выпускника Массачусетского технологического института его любимый язык, он с гордостью сказал мне, что уверен, что я понятия не имею, что это такое. Только немного надавив, он смягчился и сказал мне, что это CLU. Он был прав.

    Есть много замечательных идей от одержимых языками, но иногда эти идеи заканчиваются тем, что создают беспорядок и путаницу.Если одному из членов команды понравится какая-то странная функция и он начнет включать ее в базу кода, всем остальным придется ее изучить. Если все будут делать то же самое, время набирать обороты будет жестким.

    Вот почему Google выбрал низкую дорогу при создании Go. Создатели настаивали на том, чтобы язык имел несколько конструкций и был простым для изучения в кратчайшие сроки. Эта простота помогла всем, потому что все очень хорошо знали это ядро.

    Многие профессора компьютерных наук — математики, а не программисты

    Один из самых грязных секретов большинства факультетов информатики заключается в том, что большинство профессоров не умеют программировать компьютеры.Их настоящая работа — читать лекции и бороться за гранты. Они понимают электронные таблицы и заявки на гранты, но не проводят исследования. Вот почему Бог дал им аспирантов. В последний раз многие из них действительно программировали компьютер, когда сами учились в аспирантуре. С тех пор началась гниль и паутина, и компиляторы на их машинах, вероятно, не запустятся.

    Многие обязательные предметы используются редко

    Структуры данных часто являются основной темой для студентов второго курса информатики.Жаль, что некоторые из нас больше не используют много структур данных. Мы либо помещаем элементы в хеш-таблицы объектов, либо помещаем их в базу данных, которая думает за нас. Всем по-прежнему полезно немного подумать об алгоритмической сложности, но очень немногим нужно беспокоиться о B-деревьях или даже связанных списках. Более того, многие из нас осознали, что лучше доверять стандартной библиотеке, чем самому возиться со структурами данных. Слишком легко ошибаться. Многие организации явно запрещают создание собственных структур данных по уважительной причине.

    В классической программе есть множество других примеров предметов, которые уже не так важны. Компиляторы сложны и необходимы, но их пишут только студенты, которые вынуждены создавать игрушечные версии в течение семестрового курса. Даже Apple использовала стандартные инструменты с открытым исходным кодом при создании компилятора для Swift.

    Математические модели ведут нас по ложному пути

    Любой, кто изучал теорию баз данных, обнаружил изобретательность Нормальной формы Бойса – Кодда в том, как мы разбиваем сложную структуру данных на небольшие таблицы.Все это очень элегантно и эффективно — до тех пор, пока вы не будете вечно ждать ответа на свой SQL-запрос, заполненный командами JOIN.

    Большинство команд разработчиков быстро учатся «денормализовать» свои базы данных для повышения производительности. Другими словами, они лишаются всякого ума и помещают данные в одну огромную таблицу. Это некрасиво и расточительно, но зачастую очень быстро. Что касается раздувания, дисковое пространство стоит дешево.

    Как только они начинают применять свое образование на практике, многие разработчики тратят несколько лет на то, чтобы лишиться математического интеллекта на своих курсах CS.

    Вузы порождают высокомерие

    Мы все думаем, что правы, но сама природа ученых степеней предназначена для того, чтобы дать выпускникам возможность аргументировать свое превосходство авторитетом. Иногда это может быть правдой, но даже в лучшие дни трудно понять, что действительно правильно, особенно в быстро меняющейся сфере.

    Один человек, с которым я работал, любил «стандарты кодирования», которые он принес в отдел, и любил каждую возможность цитировать стандарты во время проверки кода. Эти стандарты сводились к суетливым мнениям о том, где разместить пробелы, но как только он начал говорить о них с академической точностью, он начал использовать их, как дубинки при проверке кода.Он писал код разными пробелами со зловещим утверждением, что код не соответствует стандартам. Итак, мы все застряли в счетах, чтобы все соответствовало каким-то квазиакадемическим стандартам.

    Многие современные навыки игнорируются

    Многие современные навыки просто не охвачены многими отделами. Если вы хотите разбираться в Node.js, React, игровом дизайне или облачных вычислениях, вы найдете их очень мало в обычной учебной программе. Список курсов средней школы сосредоточен на основах, то есть на глубоких концепциях, таких как условия гонки, которые будут частью вычислений после таких слов, как Node.js или React забыты. Это благородная цель, но 99 процентов того, что делают большинство программистов, — это борются с особенностями нынешнего модного слова du jour.

    В отделах компьютерных наук очень часто появляются глубокие мыслители, которые понимают некоторые фундаментальные проблемы без какого-либо поверхностного знания деталей, которые доминируют в повседневной жизни обычного сотрудника. Вот почему компании считают столь же целесообразным нанять кого-нибудь из физической лаборатории, который только что использовал Python для обработки некоторых потоков данных с инструмента.Они могут изучать мелкие детали так же легко, как и гений CS.

    Академические достижения уже давно появляются

    Машинное обучение и искусственный интеллект в моде, и многие спешат экспериментировать с ними. Но они десятилетиями изучались отделами информационных технологий. Имеет ли смысл исследовать все идеи, исходящие от школ сегодня, или терпеливо ждать, пока они, наконец, не будут готовы к общему использованию?

    Срок пребывания в должности может порождать самоуспокоенность

    Существует множество замечательных причин, стоящих за институтом пребывания в должности, и большинство профессоров, пользующихся его защитой, полностью заслужили все преимущества за свой вклад в свое время.Проблема в том, что в быстро меняющихся областях сегодняшние студенты не нуждаются в идеях даже примерно десятилетней давности. Тем не менее, срок пребывания в должности гарантирует, что многие из профессоров проживут десять, двадцать или даже тридцать лет после тех дней, когда у них были самые выдающиеся идеи.

    А еще есть отвлекающие факторы, которые могут увести профессоров прочь. Один постоянный гений, кажется, бесконечно ведет блог о различных покерных турнирах и о бэд-битах, из-за которых он вернулся домой. Другой вложился в бейсбольную команду низшей лиги и хвастается тем, что тусуется с игроками, играющими в мяч, и ловит мячи, пока они тренируются в битах.

    Интеллектуализм редко дает результаты

    Когда я сказал одному штатному преподавателю, что один из моих студентов получил работу благодаря нескольким лекциям по Angular и React, он улыбнулся и сказал: «Последнее, что я хочу сделать, это превратить это в профессиональное училище ».

    Это нормально, но не так много тех, кто может оправдать трату около полумиллиона долларов на размышления о том, могут ли полиномиальные или экспоненциальные ангелы танцевать на булавочной головке. Традиция гуманитарных наук — прекрасная вещь, но она поощряет пренебрежение практическими знаниями.Все дело в глубоких, вечных истинах. Но когда ваша компания должна отправить что-то на следующей неделе к установленному сроку, ни у кого нет времени пристально смотреть на вещи и гадать о вечных истинах.

    Copyright © 2018 IDG Communications, Inc.

    3 способа интеграции информатики в другие классы, начиная с первого класса

    1. Как работает Интернет

    Коммуникационные протоколы, делающие возможным Интернет, приписывают инженеру-электрику Роберту Кану и ученому-информатику Винтону Серфу, но, несмотря на то, как сильно мы полагаемся на Интернет, многие из нас не знают, откуда он появился.По правде говоря, в этом нет необходимости, но каждый должен знать, как это работает.

    Учителя могут помочь учащимся открыть для себя внутреннее устройство Интернета, попросив их создать вычислительные артефакты (все, что создано человеком с помощью компьютера), к которым необходимо получить доступ через Интернет. Некоторые примеры вычислительных артефактов, которые могут создавать учащиеся, включают веб-страницы, программы, изображения, подкасты и видеопрезентации — все они могут быть созданы в любом классе.

    Чтобы помочь студентам узнать больше о подключении к Интернету и создании собственных веб-страниц, упражнения из модуля Unplugged Internet Unit и модуля веб-разработки (оба из Code.org) можно адаптировать в тандеме с этой богатой видеотекой.

    Вот несколько полезных подсказок и вопросов студентов, которые помогут вам и вашим ученикам начать работу над проектом CS. Управляющие вопросы по студенческим проектам:

    • Как мы можем разработать приложение, которое будет полезно для других и к которому можно будет получить доступ в Интернете?
    • Как работает интернет-инфраструктура и как мы можем способствовать ее постоянному росту, предоставляя ее тем, у кого нет доступа?

    Ключевые вопросы студентов:

    • Как тексты, изображения, видео и электронные письма пересылаются от одного человека к другому?
    • Как работают и взаимодействуют независимые сети, и как мы получаем к ним доступ?
    • Насколько важны протокол управления передачей (TCP) и Интернет-протокол (IP) для связи в Интернете?
    • Как в Интернете передается двоичная информация?
    • Кто контролирует и регулирует Интернет и как?

    2.Разработка приложений

    «Приложение», сокращенный разговорный термин «приложение», используется как по отношению к компьютеру, так и по отношению к программному обеспечению. Хотя большинство из нас используют его для обозначения программ на наших интеллектуальных устройствах, он применяется к программам, разработанным для любой аппаратной платформы.

    Детей обычно обучают программированию с помощью учебных пособий с пошаговыми инструкциями. К сожалению, такой подход часто приводит к тому, что они не полностью понимают основные концепции кодирования и способы разработки приложений.Это также оставляет многих из них без энтузиазма, чтобы продолжать изучать CS.

    Требуя от учащихся разрабатывать приложения по своему выбору, преподаватели могут использовать всю мощь среды App Lab для того, чтобы как новички, так и специалисты CS начали создавать приложения, соответствующие их желаниям и потребностям и которыми можно делиться с другими.

    Вот несколько примеров релевантной информации, которую студенты могут передавать другим через приложения:

    • Устройство для отслеживания симптомов Covid-19
    • Рестораны, предлагающие обслуживание у тротуаров
    • Адреса и расписание местных продуктовых магазинов
    • Места проведения мирных демонстраций
    • Возможности волонтерства

    Мне нравится использовать инструмент App Lab, потому что он адаптируется к различным уровням моих учеников и помогает упростить разработку приложений за счет быстрого прототипирования, блочного или текстового кодирования, создания интерактивности — с помощью кнопок, раскрывающихся списков и т. Д.- и с использованием баз данных. Это также позволяет им делиться своими конечными продуктами с другими.

    Code.org также создал этот видео-плейлист с другими упражнениями, которые студенты могут выполнять для игр и сбора данных для анализа (например, опросов, оценок или комментариев). Многие из них могут быть интегрированы в качестве основного студенческого продукта в несколько проверенных проектов в библиотеке обучения на основе проектов Buck Institute for Education.

    3. Использование алгоритмов

    Алгоритмы очень важны в CS, потому что они говорят компьютеру, что делать, используя набор последовательных шагов.Примеры включают поиск в Google и многие функции веб-сайтов. Разработчики приложений и программисты также используют алгоритмы в качестве строительных блоков для эффективных и безошибочных программ.

    Отличный способ научить детей алгоритмам — научить их более целенаправленно подходить к алгоритмам, которые они используют в своей повседневной жизни, например, при приготовлении любимого блюда или подготовке к школе. Для многих учащихся именно так используется вычислительное мышление (КМ) для решения проблем. Компьютерная томография является необходимым навыком для многих вычислительных работ, прогнозируемых Бюро статистики труда.

    К счастью, учебные подходы, такие как проектное и смешанное обучение, могут служить средством обучения основам компьютерной науки, поскольку они позволяют студентам выполнять аутентичные задачи, которые помогают им применять алгоритмы, сначала в сценариях без подключения к сети, а затем в цифровых.

    Вот несколько отключенных от сети уроков и занятий, которые можно включить в проекты, чтобы дети начали использовать алгоритмы:

    По мере того, как ваши ученики могут использовать алгоритмы, более сложные задания по алгоритмам и программированию могут быть интегрированы в ваши учебные модули на основе проектов.

    Мой опыт работы с CS научил меня, что для развития нужных знаний требуются решительность, ноу-хау, технологические инструменты, практические стратегии и терпение. Но я считаю, что путь к овладению компьютерной грамотностью достигается быстрее, когда учащиеся овладевают вышеупомянутыми основами и руководящими принципами.

    Когда вы интегрируете CS в учебный процесс своих учеников, вы расширяете их возможности и даже создаете те, о существовании которых они, возможно, не подозревали.

    8 удивительных способов, которыми компьютерные науки приносят пользу обществу

    «Почему информатика важна?»

    Это может показаться простым вопросом, но для ответа на него нужно многое.Вы можете начать с сосредоточения внимания на преимуществах, которые он может принести лично вам. Вы можете говорить о том, насколько рабочие места, связанные с информатикой, привлекательны своей универсальностью, потенциальным доходом и спросом. Вы можете услышать обо всех вещах, которые мы используем сегодня ежедневно, которые были созданы только благодаря информатике.

    Но то, о чем вы не так часто слышите, так это об альтруистической стороне информатики и о работе профессионалов в этой области, чтобы сделать мир лучше.

    Если вы хотите использовать свою любовь к технологиям, чтобы изменить мир к лучшему, будьте уверены.Информатика — невероятный выбор карьеры для человека, который хочет изменить мир.

    «Общества умрут, если они не будут продолжать внедрять инновации», — говорит Вернер Кребс, генеральный директор Acculation. Кребс говорит, что технологии сами по себе не являются ни добром, ни злом, но в правильных руках могут стать мощным благом для общества. «Нам нужны умные и этичные люди, чтобы понимать наши лучшие и самые мощные технологии, чтобы гарантировать, что они будут использоваться во благо».

    Если вам нужны конкретные примеры того, насколько информатика приносит пользу обществу, вы пришли в нужное место.Мы привлекли технических специалистов, чтобы они рассказали нам, как их повседневная работа помогает людям и играет жизненно важную роль в их сообществах.

    Информатика приносит пользу обществу…

    1. Непосредственное удовлетворение потребностей

    «С первого дня в информатике я стараюсь оказывать положительное влияние на общество», — говорит Тибо Рихет, инженер-программист компании Trialog. Риет объясняет, что компьютерные ученые могут легко получить непосредственное доступ к приложениям, которые решают такие социальные проблемы, как бедность, безработица, изменение климата и многое другое.

    Риет объясняет, что Франция использует стартапы, распределяя команды для создания решений, когда государственный агент выявляет проблему. Тогда решения будут реализованы на национальном уровне. Такой подход позволяет ученым-информатикам и другим специалистам в области технологий вовлекаться и удовлетворять потребности, возникающие в их сообществах.

    По словам Рихета, сайты

    , такие как DataKind, Taproot и Code Alliance, могут быть отличными ресурсами для компьютерных ученых, которые хотят использовать свои навыки для решения глобальных проблем.Эти платформы позволяют широкому кругу технических специалистов создавать, поддерживать и реализовывать проекты, которые меняют жизнь.

    Есть также косвенные выгоды от инструментов, которые создают компьютерные ученые, отмечает Рихет. Рассмотрим благотворительные организации, которые теперь могут оптимизировать свои пожертвования, или краудфандинговые кампании, которые могут получить финансовую поддержку и поддержку.

    2. Расширение прав и возможностей людей, о которых часто забывают

    «Замечательное преимущество программного обеспечения в том, что оно может бесплатно распространяться среди всех благодаря участникам открытого исходного кода», — говорит Рихет.«Этот факт действительно воодушевляет людей». Когда инструменты для увеличения доходов и решения бизнес-задач доступны каждому, это может уравнять правила игры.

    Например, поиск клиентов может оказаться дорогостоящим делом. Если вы поставщик услуг, приходящий в свой бизнес без тонны дополнительных денег, может быть сложно удержаться на плаву. Саманта Хьюго, генеральный директор Hugomatica, говорит, что информатика может иметь здесь огромное значение.

    «Например, косметологи часто сами не определяют время работы и не находят клиентов, потому что не знают, как это сделать.Видя эту потребность, компания Хьюго создала приложение, которое позволяет косметологам нанимать собственных клиентов и устанавливать свои собственные графики. «Как компания, принадлежащая женщинам, мы стараемся найти приложения, которые необходимы и помогут людям в областях, на которые не обращает внимания большинство программистов».

    3. Прокладывая путь к более справедливому миру

    Информатика действительно может помочь уравнять правила игры с точки зрения недорогих решений. Но Хьюго также указывает, что он может быть эквалайзером и в других отношениях.Хотя технология как отрасль недостаточно представлена ​​женщинами и расовыми меньшинствами, Хьюго рассматривает информатику как инструмент для восстановления баланса в обществе, когда речь идет о гендерной идентичности, происхождении, этнической принадлежности и не только. Код есть код, и если вы создали что-то действительно полезное, ваш опыт не остановит вас.

    «У App Store одинаковые требования для всех разработчиков», — отмечает она. Хьюго говорит, что то, что компьютеры слепы ко всему, кроме кода, является положительным шагом для общества.

    4. Ускорение развития здравоохранения

    Здравоохранение становится очень важным приоритетом, когда вы думаете о том, как улучшить жизнь людей.

    Один из самых захватывающих аспектов информатики — это ее способность улучшать и ускорять все остальные области. «Наука о данных и искусственный интеллект (ИИ) как подмножества информатики позволяют людям и организациям ускорить и« упаковать мышление ». Таким образом, информатика и искусственный интеллект могут сделать любую другую дисциплину во много-много раз лучше.”

    Геномика и персонализированная медицина — отличный пример того, как компьютерные технологии ускоряют прогресс в здравоохранении. Процесс секвенирования генома, лежащий в основе этой передовой медицины, раньше обходился в десятки миллионов долларов, но методы машинного обучения и улучшенная вычислительная мощность существенно снизили затраты.

    5. Дополнительное образование

    Можете ли вы представить себе современное образование без компьютерных программ и Интернета? Независимо от того, посещаете ли вы онлайн-курс, собираетесь ли вы исследовать статью или делитесь работой через облако, профессионалы в области информатики помогли сделать это возможным.

    Платформы и приложения для электронного обучения предоставляют студентам новые инструменты для решения проблем и обучения, что изменило академический мир. Возможность посещать уроки онлайн также является огромным преимуществом для всего мира, поскольку открывает доступ к образованию для студентов, чье местонахождение, способности или финансы были препятствием.

    6. Расширение связи

    «Самый большой вклад компьютерные науки внесли в сферу коммуникаций», — говорит Манонит Нанд, учитель и системный администратор в Mayoor School.«Компьютерные науки сделали весь мир очень маленьким местом, доступным теперь у вас под рукой».

    Nand упоминает социальные сети, приложения для видеозвонков и чата — даже приложения, которые позволяют обмениваться документами и фотографиями с кем-то еще на расстоянии. Эти возможности полностью изменили рабочую силу.

    7. Прогнозирование и предотвращение катастроф

    По словам Нанда, информатика расширяется — и в этом отношении масштабируется очень быстро. Применение информатики для прогнозирования может иметь огромное влияние на мир.«Мы предсказываем поведение человека; мы прогнозируем климат, времена года, океанские течения и т. д. » Нанд говорит.

    С помощью этих инструментов мы можем предсказать все, от надвигающегося цунами до модели вспышки патогена. Таким образом, некоторые из самых жизненно важных работ, которые происходят в нашем мире, полагаются на ученых-информатиков. Компьютерная наука даже действует при прогнозировании траектории опасных комет возле нашей планеты.

    8. Положительно влияет на все сферы общества

    Хотя это не всегда на практике, почти каждый аспект общества — от семейных предприятий, нуждающихся в цифровой защите, до приютов для бездомных, которым нужен способ рационализировать свою волонтерскую базу, — полагается на инновации, инициированные профессионалами в области компьютерных наук.

    «Информатика — благородная профессия, без которой современный мир полностью остановился бы», — говорит Нанд. Когда дело доходит до поиска карьеры, которая позволит вам приносить пользу окружающему миру, не ищите ничего, кроме информатики!

    Как вы измените ситуацию?

    Нет никаких сомнений в том, что компьютерные науки широко распространены. И мы только начинаем думать о том, что хорошего из этого можно извлечь!

    Теперь, когда вы знаете, как информатика приносит пользу нашему обществу, вы можете задаться вопросом, в каких ролях вы бы использовали образование в области компьютерных наук.Ознакомьтесь с нашей статьей «Что можно сделать со степенью в области компьютерных наук?» Узнать больше.

    ПРИМЕЧАНИЕ РЕДАКТОРА: эта статья была первоначально опубликована в декабре 2015 года. С тех пор она была обновлена, чтобы включить информацию, относящуюся к 2018 году.

    .

    Leave a comment