Знания это в информатике: The page is temporarily unavailable

Содержание

Информация и знания. Восприятие информации человеком. Информатика 6 класс.

Информация и знания.

Основные темы:
  • сообщения — знания — информация;
  • классификация знаний;
  • информативность сообщения.
Сообщения — знания — информация
К слову «информация» люди привыкли очень давно. Если спросить вас, что такое информация, то, наверное, прежде всего, вы вспомните газеты, радио, телевидение, т. е. все то, что называют средствами массовой информации. Именно здесь чаще всего употребляются такие выражения, как «информационное сообщение» или «оперативная информация». Цель таких сообщений — довести до читателей или слушателей сведения о каких-то событиях. До получения сообщения мы не знали о данном событии, а в результате стали знать.
Все, что мы с вами знаем, мы когда-то узнали от родителей, учителей, из книг, из личного практического опыта и сохранили в своей памяти. В свою очередь все, что написано в книгах, журналах, газетах, отражает знания авторов этих текстов, а потому это тоже информация.

Учеба в школе — это целенаправленный процесс получения знаний, а значит, получения информации. Чем больше вы учитесь, тем больше информации содержит ваша память.
А теперь давайте подумаем, что же представляют собой наши знания. Попробуйте сформулировать какие-нибудь свои конкретные знания. Например, может получиться вот такой перечень:
  • Я знаю, что Земля вращается вокруг Солнца,
  • Я знаю, что Байкал — самое глубокое в мире пресное озеро.
  • Я знаю, как собрать радиоприемник.
  • Я знаю, что Пушкин родился в 1799 году.
  • Я знаю, как перемножить две простые дроби,
  • Я знаю, как выращивать помидоры,
  • Я знаю, что квадрат гипотенузы равен сумме квадратов катетов (теорема Пифагора).
Классификация знаний
Всю эту «кучу» знаний можно разделить на две группы. Знания первой группы начинаются со слов «Я знаю, что…». Такие знания принято называть декларативными (от слова «декларация», что значит «утверждение», «сообщение»). К этой группе относятся знания об определенных явлениях (Земля вращается вокруг Солнца), событиях (Пушкин родился в 1799 году), свойствах объектов (Байкал — самое глубокое в мире пресное озеро), зависимостях (теорема Пифагора).
Знания второй группы, начинающиеся со слов «Я знаю, как…», называются
процедурными
. Они определяют действия для достижения какой-либо цели (как собрать радиоприемник, перемножить дроби, вырастить помидоры).
Классификация знаний — очень важный вопрос для науки. Данное выше разделение знаний на декларативные и процедурные является одним из возможных, но не единственным.
Информативность сообщений
Уже говорилось о том, что информацию мы получаем в форме некоторых сообщений: устной речи, текста, прочитанного в книге или в газете, кадров хроники, показанных в телевизионных новостях, и т. п. Сообщение, которое пополняет наши знания, назовем информативным. Но всякое ли сообщение несет для нас информацию? Например, слушая речь человека, говорящего на китайском языке, вы не пополните своих знаний (если, конечно, не знаете китайский язык).
Такие сообщения, которые не пополняют знаний принимающего их человека, назовем неинформативными сообщениями.
Однако и на родном языке тоже можно встретить множество неинформативных сообщений. Вот, например, вы раскрыли учебник по высшей математике и прочитали там такое определение: «Значение определенного интеграла равно разности значений первообразной подынтегральной функции на верхнем и на нижнем пределах».
Пополнил этот текст ваши знания? Скорее всего, нет! Он вам непонятен, а поэтому неинформативен. Быть понятным — значит быть связанным с уже имеющимися знаниями человека. Для того чтобы понять китайский текст, надо знать китайский язык; для того чтобы понять, что такое определенный интеграл, нужно закончить изучение элементарной математики и знать начала высшей математики.
Отсюда можно сделать вывод: сообщение информативно, если оно понятно принимающему его человеку. Однако этого для информативности недостаточно. Вот пример понятных для вас сообщений:
  • Москва — столица России;
  • Дважды два — четыре.
Пополняют эти сообщения ваши знания? Конечно, нет! Данные факты вам давно известны. Следовательно, если сообщение содержит уже известные человеку сведения, то для такого человека оно тоже будет неинформативным. Сообщение «2•2 = 4» информативно для первоклассника и неинформативно для семиклассника. Чтобы быть информативным, сообщение должно содержать новые сведения для принимающего его человека. Теперь можно сделать окончательный вывод:
Сообщение, принимаемое человеком, содержит для него информацию, если заключенные в сообщении сведения являются для этого человека новыми и понятными.
Получение любых знаний должно идти от известного к неизвестному, от простого к сложному. И тогда каждое новое сообщение будет понятным, а значит, будет нести информацию для человека. На этом должно быть основано всякое обучение.

Коротко о главном

  • Человек приобретает знания, получая сообщения из различных источников.
  • Знания человека можно разделить на две группы: декларативные («Я знаю, что. ..») и процедурные («Я знаю, как…»).
  • Сообщение несет информацию для человека (информативно), если содержащиеся в нем сведения являются для человека новыми и понятными.

Восприятие и представление информации

Основные темы:
  • восприятие информации;
  • информация и письменность;
  • языки естественные и формальные;
  • формы представления информации.
Восприятие информации

Большая часть информации поступает к нам через зрение и слух. Но и запахи, и вкусовые и осязательные ощущения тоже несут информацию. Например, почувствовав запах гари, вы узнали, что на кухне сгорел обед, о котором забыли. Па вкус вы легко узнаете знакомую пищу, оцениваете количество сахара или соли в блюде. На ощупь, т. е. через контакт с кожным покровом, вы узнаете знакомые предметы даже в темноте, оцениваете температуру внешних объектов. Таким образом, существуют разные способы восприятия информации человеком, связанные с разными органами чувств, через которые она поступает:

  • через зрение мы получаем информацию в виде изображения;
  • через слух воспринимается информация в звуковом виде;
  • через обоняние воспринимается информация в виде запахов;
  • через вкус — информация от вкусовых ощущений;
  • через осязание — информация в виде тактильных ощущений.


Рис.1. Восприятие информации.

Можно сказать, что органы чувств являются информационными каналами между внешним миром и человеком. При утрате одного из таких каналов (например, зрения или слуха) усиливается информационная роль других органов чувств. Известно, что незрячие люди острее слышат, для них возрастает значение осязания.
Информация и письменность
Полученную информацию человек может запомнить или записать, а также передать другому человеку. В какой форме это происходит?
Чаще всего люди общаются между собой в устной или письменной форме, т. е. разговаривают, пишут письма, записки, статьи, книги и т. п. Письменный текст состоит из букв, цифр, скобок, точек, запятых и других знаков. Устная речь тоже складывается из знаков. Только эти знаки не письменные, а звуковые. Лингвисты их называют фонемами. Из фонем складываются слова, из слов — фразы. Между письменными знаками и звуками есть прямая связь. Ведь сначала появилась речь, а уже потом — письменность.
Письменность для того и нужна, чтобы зафиксировать на бумаге человеческую речь. Отдельные буквы или сочетания букв обозначают звуки речи, а знаки препинания — паузы, интонацию.
Очень интересна история письменности! Письменность, которой пользуемся мы и большинство европейских стран, называется звуковой. То, что было сказано выше, относится к звуковой письменности. А вот китайская письменность называется идеографической. В ней один значок (его часто называют иероглифом) обозначает слово или значительную часть слова (рис. 2). А японское письмо называется слоговым. Там один значок обозначает слог.


Рис.2. Иероглиф.

Самая же древняя форма письменности, которая идет от первобытных людей, называется пиктографической. Одна пиктограмма — это рисунок, который обозначает понятие или даже целое сообщение (рис. 3). Пиктографическая символика часто используется и сегодня. Например, всем вам знакомые дорожные знаки — это пиктограммы.


Рис. 3. Пиктограммы.

Языки естественные и формальные
Человеческая речь и письменность тесно связаны с понятием «язык». Конечно, имеется в виду не орган речи, а способ общения между людьми. Разговорные языки имеют национальный характер. Есть русский, английский, китайский, французский и другие языки. Лингвисты их называют естественными языками. Естественные языки имеют устную и письменную формы.
Кроме разговорных (естественных) языков существуют формальные языки. Как правило, это языки какой-нибудь профессии или области знаний. Например, математическую символику можно назвать формальным языком математики; нотную грамоту — формальным языком музыки. — ?
Язык — это знаковый способ представления информации. Общение на языках — это процесс передачи информации в знаковой форме.
Формы представления информации
Итак, информацию человек представляет с помощью различных языков. Можно привести примеры разных способов знакового представления информации, заменяющих речь. Например, глухонемые люди речь заменяют жестикуляцией. Жесты дирижера передают информацию музыкантам. Судья на спортивной площадке пользуется определенным языком жестов, понятным игрокам.
Другой распространенной формой представления информации является графическая форма. Это рисунки, схемы, чертежи, карты, графики, диаграммы. При изучении многих школьных предметов вы активно пользуетесь такой графической информацией. Наглядность графической информации облегчает понимание заложенного в нее содержания.


Рис.4. Формы представления информации.

Подведем итог разговору о формах представления информации.

Формы представления информации человеком:

  • текст на естественном языке в устной или письменной форме;
  • графическая форма: рисунки, схемы, чертежи, карты, графики, диаграммы;
  • символы формального языка: числа, математические формулы, ноты, химические формулы, дорожные знаки и пр.
Коротко о главном
  • Человек воспринимает информацию из внешнего мира с помощью всех своих органов чувств. Органы чувств являются информационными каналами, связывающими человека с внешним миром.
  • Язык — это знаковая форма представления информации. Языки бывают естественными и формальными.
  • Человек сохраняет информацию или обменивается ей с другими людьми на естественных языках, формальных языках, в графической форме.
  • Письменность — важнейший способ сохранения и передачи информации. В истории человечества сформировались следующие формы письменности: звуковая, слоговая, идеографическая, пиктографическая.

Знания, которые не устаревают | Жизнь программиста

Видео может быть заблокировано из-за расширений браузера. В статье вы найдете решение этой проблемы.

Мир вокруг нас непрерывно меняется, и точно так же каждый день меняются технологии, причем иногда настолько сильно, что освоенное сегодня через год уже может быть не нужно. Но если посмотреть глубже, то можно увидеть, что базовые, фундаментальные знания, которые используются в большинстве современных технологий, появились очень давно и практически не изменились. В этом уроке мы поговорим о том, какие области фундаментальных знаний нужно прокачивать, чтобы стать хорошим программистом, а в конце перечислим и некоторые инструменты, знание которых необходимо каждому профессиональному разработчику.

Устаревание технологий

Важно помнить, что фундамент не устаревает, а остальное быстро добирается в процессе. Любой новый фреймворк, подход в разработке, какая-либо новая методология или язык программирования учатся достаточно быстро, если вы в принципе владеете базой. Но кроме каких-то точных наук, кроме того, чтобы заниматься непосредственно программированием, нужно поработать над своим мозгом. И этот процесс включает в себя несколько направлений.

Логическое мышление

Первое — это логическое мышление, мыслительный процесс, при котором человек использует логические понятия и конструкции. Этому процессу свойственна доказательность, рассудительность, и его целью является получение обоснованного вывода из имеющихся предпосылок. Логическое мышление является крайне важным для любого программиста, и существует множество способов его прокачивать.

Математика

Первый способ развития логического мышления — это математика. Просто изучение математики в любом её представлении, в любом направлении отлично развивает способность правильно мыслить. Те, кто раньше начинают заниматься математикой, имеют преимущество перед остальными. Можно изучать её и спустя 20 лет после окончания института, пусть это действительно может быть сложнее, потому что становится трудно найти время усвоить тот объём знаний, который даётся в учебном заведении. Но в целом это возможно, и на базовом уровне все необходимые разделы математики, полезные для развития мозга, доступны для изучения в виде бесплатных курсов на огромном количестве ресурсов, в том числе на русском языке. Можно легко найти информацию, что непосредственно стоит учить, какие книги читать — и это нужно делать, независимо от изучения программирования.

Логические задачи

Второй способ развития логического мышления — это решение логических задач. Есть отличный сайт с огромным количеством задач разного уровня: www.braingames.ru. На нём сидит много людей, есть рейтинги, и это — отличный способ поломать мозг. При этом, нужно понимать, что есть люди, которые очень круты в решении логических задачах, но при этом у них не очень получается быть программистами, поэтому развитие должно быть многостороннее.

Алгоритмы

Третий способ — это изучение алгоритмов. Речь именно о тех алгоритмах, которые рекомендуется изучать при обучении программированию или чтобы войти в эту профессию. Они бывают разные, некоторые очень сложные, и бывает так, что без очень сильной математики не разобраться, но в целом на базовом уровне в различных направлениях алгоритмы достаточно простые. Знание и понимание принципов работы алгоритмов действительно очень сильно помогает.

Абстрактное мышление

Следующий важный аспект базовых знаний — это абстрактное мышление, мыслительный процесс, при котором человек умеет абстрагировать ситуацию от незначительных деталей и взглянуть на неё в целом. Абстрактное мышление включает в себя три формы: понятие, суждение, умозаключение.

Абстрактное мышление обладает следующими признаками:

  • способность понять окружающий мир без воздействия на органы чувств

    Просто опираясь на предыдущие знания, можно получать новую информацию и делать выводы о каких-то новых процессах, которые не видны и не осязаемы. Именно так решаются задачи по математике, физике, химии в школе и институте.

  • обобщение для выявления закономерностей

    Обобщение, фактически являющееся сутью программирования, когда мы говорим про создание каких-то больших программных комплексов — это возможность абстрагироваться, создавать максимально изолированные системы и строить правильные интерфейсы между их частями для обеспечения взаимодействия между ними. Существует понятие «барьеры абстракции» — когда слой за слоем строятся уровни абстракции, и на каждом более высоком уровне не видно деталей нижнего уровня — это важнейший принцип, который позволяет удерживать в голове систему и работать с ней. Человек может удерживать в голове 7 плюс-минус 2 вещи, поэтому оперирование большим количеством понятий одновременно — это взрыв мозга.

Абстрактное мышление развивается примерно так же, как и логическое, и часто они взаимосвязаны, но есть и небольшие отличия.

Точные науки

Точные науки — это не только математика, но и физика, химия и даже некоторые разделы биологии.

Логические и интеллектуальные игры

Сюда входит тот же самый braingames, при этом для развития абстрактного мышления очень здорово подходит и игра в шахматы, шашки или даже в преферанс.

Программирование 🙂

Ну и само программирование способствует развитию абстрактного мышления. Однако нужно не забывать про другие способы и использовать их в комплексе.

Качаем знания

Теперь разберёмся в том, какими знаниями нужно обладать разработчику. Сейчас будет много новых концепций — совсем не обязательно знать их заранее, до начала карьеры. То, что здесь будет описано — это тот фундамент, который либо приобретается в университете, если с ним повезло и уже учась там, человек понимал, что будет программистом и пытался по максимуму выхватывать эти знания. Во всех остальных случаях нужно добирать в процессе в той или иной мере. Знать всё идеально невозможно, но чем больше направлений из перечисленных ниже будет освоено — тем более профессиональным разработчиком можно стать и тем более сложные задачи решать.

Фундамент: математическая подготовка

Теория множеств

Особенно важная дисциплина в работе с базами данных. SQL построен на реляционной алгебре, и в базах активно используются понятия теории множеств. Таблицы, выборки — всё это берёт начало в теории множеств.

Логика

Логика — это то, с чем сталкивается каждый программист каждый день в своей работе. Логика является важнейшей основой программирования — свой путь в профессии нужно начинать с её изучения.

Дискретная математика

Дискретная математика включает в себя достаточно много разделов: начиная от графов и заканчивая автоматами. Большинство разделов дискретной математики так или иначе воплощено в информатике.

Лямбда-исчисление

И последнее — это лямбда-исчисление, которое отлично помогает в развитии абстрактного мышления. Представьте себе систему, в которой числа и операции над ними (арифметика) это функции. Благодаря лямбда-исчислению такую систему можно создать и она будет вести себя абсолютно так, как ведут себя обычные числа.

Кроме того, с понятием лямбда-функций вы столкнетесь практически во всех языках.

Фундамент: информатика

Ближайшая к компьютерам область знаний — это информатика. И нас интересуют следующие ниже разделы информатики.

Системы счисления

Самое базовое понятие — системы счисления — это системы записи чисел с помощью определенного набора цифр. Почему они так важны? В основе программ и компьютеров лежит двоичная система счисления, но в повседневной жизни мы используем десятеричную систему счисления. Обязательно нужно знать и понимать, как устроены системы счисления и уметь переводить числа из одной системы счисления в другую.

Структуры данных

Структуры данных в информатике — это способ представления информации, с помощью которого её отдельно взятые элементы образуют нечто единое. В языках программирования реализовано несколько распространенных структур данных, таких как массивы, числа, строки, файлы. Но и кроме них существует множество абстрактных структур данных, которые могут создаваться самими разработчиками с использованием средств языка.

Алгоритмы

Наряду с системами счисления и структурами данных алгоритмы — основа основ информатики. Для того, чтобы быть экспертом в алгоритмах, нужно не только вдоль и поперёк изучить сами алгоритмы, но и очень хорошо знать математику — а на это уйдёт приличное количество времени. Хорошая новость — для начала этого и не требуется. Главное — понимать базовые алгоритмы на базовых структурах данных и вообще просто иметь понятие о том, что они из себя представляют и как работают. Какие-то конкретные алгоритмы приходят уже в процессе работы или обучения. Не бывает такого, что программист заранее знает все возможные алгоритмы и может запросто выдать нужный алгоритм, подходящий для конкретной ситуации.

Фундамент: парадигмы

Теперь поговорим о языках программирования и о том, какие подходы к программированию в них реализованы. Такие подходы называются парадигмами программирования. Парадигма программирования влияет на всё, что происходит в вашем коде: то, как строится программа, на каких принципах она работает. Изучение парадигм помогает стать намного более сильным разработчиком, чем изучение конкретных особенностей конкретного языка или просто переход из одного языка в другой язык той же парадигмы.

Существует множество различных парадигм, но на самом верхнем уровне — 3 базовых: императивная, функциональная, логическая.

Императивное программирование

Императивное программирование описывает, как решить задачу и представить результат, используя инструкции (команды). Большинство мейнстримовых языков являются императивными языками программирования: это Java, это C#, это все скриптовые языки, Ruby, PHP, Python и многие другие.

Функциональное (декларативное) программирование

Есть очень мощная парадигма, которая является противоположностью императивного программирования — это функциональное (или декларативное) программирование. Эта парадигма описывает, что представляет собой задача и ожидаемый результат её решения. В неё входят такие языки как Clojure, Erlang, Haskell, Scala и многие другие.

Логическое программирование

Язык логического программирования, с которым многие сталкивались в институте, называется Prolog — тоже очень хороший пример того, как можно по-другому смотреть на вещи.

Фундамент: железо

Архитектура компьютера

Если говорить про железо, то здесь важно понимание архитектуры компьютера, хотя, опять же, всё очень сильно зависит от области разработки. Большинству прикладных программистов, которые работают в веб-сфере, разработке десктопных, мобильных приложений нужен просто общий обзор, понимание того, что такое регистры, как работает процесс взаимодействия с оперативной памятью. Всё перечисленное можно почерпнуть из одной-единственной книги, которая называется «Код: тайный язык информатики» Чарльза Петцольда. Эта книга рекомендуется к прочтению — она читается как захватывающий роман, и действительно даст хорошее понимание того, как устроен компьютер и даже как работает Assembler.

Фундамент: софт

Перейдем уже непосредственно к тому, как устроен современный софт. Вот что вам нужно знать.

Операционные системы

Нужно очень хорошо понимать принципы работы операционных систем и какую роль они выполняют, поскольку при работе с любым языком программирования всё взаимодействие всегда происходит в рамках одной или нескольких операционных систем. У многих программистов, особенно после университета, складывается такое ощущение и мнение, что знание операционных систем важно только для системных программистов, которые пишут софт, связанный прямо с операционной системой и работающий в рамках неё. Это не так. Огромное количество вопросов, которые задают новички, чаще всего связаны с частными случаями каких-то базовых вещей, находящихся внутри операционной системы. Изучение и понимание какой-нибудь одной базовой вещи может занять всего лишь день, но в дальнейшем способно дать огромную фору перед другими, поскольку позволит понимать целый пласт проблем, с которыми в конечном итоге сталкивается разработчик. Такие проблемы каждый раз могут немного отличаться друг от друга, но быть основаны на одной и той же особенности операционной системы. Те, кто не усвоил эту особенность, не видят связи и обречены постоянно тратить время на поиск решения. Поэтому знание операционных систем — важное условие профессионализма разработчика. Существует множество книг, посвященных операционным системам, которые дают понимание их базовых принципов, не копая глубоко.

Сети и протоколы

В век интернета в своей работе разработчик часто сталкивается с сетями и различными протоколами. Нужно иметь представление об основных протоколах, зачем они нужны, и как работают.

Базы данных

Нельзя забывать и про базы данных, поскольку работать придётся с огромными объемами информации, которые организуются, хранятся и которыми оперируют именно базы данных.

Компиляторы и интерпретаторы

Помимо понимания отличия компиляторов от интерпретаторов, здесь необходимо знать, как исполняется код, как можно взаимодействовать с ним, как идёт отработка ошибок. Плюс сюда входят ещё такие вещи как потоки и многое-многое другое.

Разное

Есть ещё множество разных инструментов и навыков, на которые нужно обратить внимание. Вот лишь самые распространенные.

Владение командной строкой

Важно владеть командной строкой и работать с ней быстро и эффективно, знать как и какие команды в ней можно вызывать.

Системы контроля версий

Любой современный разработчик должен знать, что такое системы контроля версий и как управлять кодом — от этого никуда не деться. Стандартом считается Git, и без этого инструмента, в принципе, нельзя вести разработку.

Автоматизированное тестирование

Кроме этого, важным понятием является автоматизированное тестирование, и на определенном уровне разработки, с определенного уровня проектов без тестирования обходиться вообще нельзя. Автоматизированное тестирование — очень простая техника, которая изучается за короткое время и после этого используется всю оставшуюся жизнь.

Управление конфигурацией

Существует несколько систем управления конфигурацией, таких как Ansible. Они используются для автоматизации настройки и развертывания программного обеспечения и позволяют сэкономить кучу времени для более насущных задач.


Остались вопросы? Задайте их в разделе «Обсуждение»

Вам ответят команда поддержки Хекслета или другие студенты.

Ошибки, сложный материал, вопросы >
Нашли опечатку или неточность?

Выделите текст, нажмите ctrl + enter и отправьте его нам. В течение нескольких дней мы исправим ошибку или улучшим формулировку.

Что-то не получается или материал кажется сложным?

Загляните в раздел «Обсуждение»:

  • задайте вопрос. Вы быстрее справитесь с трудностями и прокачаете навык постановки правильных вопросов, что пригодится и в учёбе, и в работе программистом;
  • расскажите о своих впечатлениях. Если курс слишком сложный, подробный отзыв поможет нам сделать его лучше;
  • изучите вопросы других учеников и ответы на них. Это база знаний, которой можно и нужно пользоваться.
Об обучении на Хекслете

4. Научное познание и информатика. Философия: конспект лекций

4. Научное познание и информатика

Наряду с отмеченными выше средствами и способами научного познания в последние годы его возможности возросли за счет использования электронных средств получения и обработки информации. На базе принципов кибернетики, в результате успехов в деле конструирования и производства компьютеров зародилось и стремительно развивается направление информатики. Ее присутствие обнаруживается во всех сферах человеческой жизни. Важное место информатика занимает и в научном познании.

Информатика – явление сравнительно новое. Ее внедрение в практику преобразило ход материальной и духовной деятельности человека, что, естественно, порождает множество проблем не только научно-практического, но и философского характера. Наряду с анализом многообразных связей информатики в сфере общественных отношений важное место занимает изучение актуальных и возможных последствий воздействия информатики на человека. Именно человек выступает в активной роли познающего субъекта, поэтому анализ всякого общественного явления, в том числе и информатики, будет эффективен лишь в ходе преломления его сквозь призму человеческого бытия.

Интересные мысли высказывает в своих трудах один из основателей таких двух наук как геомаркетинг и геоинформатика проф. Цветков В.Я. Также интересные взгляды обнаруживает проф. Лонский И.И. (МИИГАиК).

Человек – творец и созидатель собственного мира, мира человека. Все привнесенное в некогда первозданный мир естественной природы – результат творческой деятельности людей. Поэтому и понимание информатики, ее места в общественных связях, перспективы ее развития может быть достигнуто лишь при условии постоянного, так сказать, присутствия человека, в ходе и в рамках предпринимаемого с этой целью анализа. На это обстоятельство указывал, в частности Н. Винер – основоположник кибернетики: «Если мы настаиваем на применении машин повсюду, безотносительно к людям, но не переходим к самым фундаментальным рассмотрениям и не даем человеческим существам надлежащего места в мире, мы погибли».

Слово «информатика» вошло в научный обиход и получило широкое распространение в мире из французской науки в 60-е годы. Образовано оно, в свою очередь, из двух слов: INFORmation (информация) и autoMATIQUE (автоматика). Информатика – понятие, принятое для обозначения довольно широкой области автоматической переработки информации во всех сферах человеческой деятельности.

До самого последнего времени информатика традиционно обозначала технологию научно-исследовательского процесса, обмен научно-технической информацией, документалистику, библиотечное дело. Однако развитие и успехи прежде всего вычислительной техники побудили по-новому подойти к использованию информации, уяснению ее роли и значения в человеческой деятельности. Произошла переоценка самого факта потребления, хранения и преобразования информации, присутствующих в каждом познавательном и социальном действии. Ни одна область жизни современного общества не может обойтись без использования средств информатики: планирование и управление, образование, медицина и здравоохранение, сфера быта и услуг, охрана окружающей среды и, разумеется, материальное производство и экономика. Культура и духовная жизнь людей не только насыщаются элементами информатики, но все в большей мере начинают испытывать потребность в информатизации их структур.

Можно выделить две тенденции в формировании информатики как реального феномена, исследование которого предполагает и переориентацию познавательного интереса соответствующих научных дисциплин. Первая включает в себя отмеченные выше вопросы и соответственно ограничивается социальной сферой. Вторая рассматривает информатику как комплексное научное и технологическое направление, в границах которого изучаются важнейшие методологические аспекты разработки, проектирования, создания автоматизированных систем обработки данных (АСОД), использования знаний и языков в компьютерных системах, а также их взаимодействия с человеком, т. е. речь идет о том, что информатика все явственнее обнаруживает основные признаки комплексной научно-технической дисциплины.

Философские исследования в этой области призваны содействовать решению социальных вопросов, проблем мировоззрения, методологии и гносеологии, возникающих в век компьютеризации производства, науки, культуры и т.  д. Необходим поворот в исследованиях от сугубо методологических вопросов, связанных с информационной технологией, понятием информации и принципам теории информации, к злободневным проблемам, конкретным вопросам, возникающим в ходе информационной практики, рожденной всевозрастающим проникновением компьютеров в жизнь современного человека. Все острее ощущается потребность в философском анализе социальных проблем информатики, связанных с ее влиянием на повседневную жизнь, общение и духовный мир людей, производительность их труда и активизацию интеллектуальных процессов, характер производства и производственных отношений, занятость и в итоге – на сложную систему ценностей реальной жизни. Последнее весьма существенно.

Поскольку информатика ориентирована на оптимальное решение рациональности и экономичности общественного производства. поскольку она предполагает совершенствование технологии на базе компьютеризации, постольку повышается значимость ценностного аспекта как прерогативы истинно человеческого подхода. На первый план здесь выходят вопросы координации иерархии ценностного и рационального, целей и средств, выгоды и последствий. Разумеется, приступить к их разработке можно, лишь отдавая ясный отчет в адекватном понимании характера информатики как качественно нового состояния технического и культурного этапа развития общества.

Все разделы информатики как научного направления – проектирование и создание ЭВМ, программирование, создание сетей связи и автоматизация, взаимодействие человека и машины – содержат вопросы, нуждающиеся в методологическом анализе, соприкасающиеся с философией. Тем не менее уже сегодня среди них сформировались такие, в которых достигнутый уровень теоретических обобщений и философского рассмотрения создает предпосылки для более широкого использования полученных результатов в исследованиях специальных вопросов информатики.

Одна из животрепещущих проблем, находящихся в центре острых дискуссий, – проблема искусственного интеллекта. Трудно указать другую столь же популярную сферу научного познания. Это, по образному выражению одного из ученых, кумир сегодняшнего дня. Здесь мы не входим в историю вопроса, в этом нет надобности – она достаточно хорошо известна. Сегодня с понятием «искусственный интеллект» связывают не только частные отделы наук, но говорят об особой науке, имеющей свой предмет и методы исследования. Истоки философского осмысления природы и возможностей искусственного интеллекта уходят в далекое прошлое культуры и науки. Важными вехами на пути трактовки деятельности разума как манипулирования символами выступают учения Коперника, Галилея, Гоббса, Декарта, Юма, других философов. Думается, что анализ историко-философских традиций позволит адекватнее оценить и нынешнюю ситуацию. Современное состояние разработок в области искусственного интеллекта также свидетельствует об их обильной насыщенности философскими задачами.

Данный текст является ознакомительным фрагментом.

Продолжение на ЛитРес

Информатика


МИНИСТЕРСТВО ОБРАЗОВАНИЯ И НАУКИ РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ

Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение


высшего профессионального образования

«НАЦИОНАЛЬНЫЙ ИССЛЕДОВАТЕЛЬСКИЙ

ТОМСКИЙ ПОЛИТЕХНИЧЕСКИЙ Университет»

Т. Е. Мамонова

ИНФОРМАЦИОННЫЕ ТЕХНОЛОГИИ

Рекомендовано в качестве учебного пособия
Редакционно-издательским советом
Томского политехнического университета

Издательство

Томского политехнического университета

2012


УДК 681.3 (075.8)

ББК 32.973.2я73

М22

М22


Мамонова Т.Е.

Информационные технологии. Организация информационных процессов. Технология компьютерного моделирования: учебное пособие / Т.Е. Мамонова; Томский политехнический университет. – Томск: Изд-во Томского политехнического университета, 2011. – 278 с.


В пособии в краткой форме изложены теоретические вопросы курса «Информационные технологии» в том числе основные определения, инструментарий и этапы развития информационных технологий. Выделены важнейшие положения по организации информационных процессов и технологии компьютерного моделирования. Представлены общие сведения, история развития и элементарные способы работы в математических пакетах MathCAD и MatLab. По каждой теме представлены вопросы для контроля знаний, включен справочный материал.

Пособие подготовлено на кафедре интегрированных компьютерных систем управления, соответствует программе дисциплины и предназначено для студентов ИДО, обучающихся по направлению 220700 «Автоматизация технологических процессов и производств».




Поделитесь с Вашими друзьями:

Системы управления знаниями – обзор зарубежного опыта

Что из себя представляет система управления знаниями? Поскольку сама концепция зародилась за рубежом, за ответом на этот вопрос мы обратились к зарубежным источникам. Перед вами перевод популярной статьи “What is KM? Knowledge Management Explained” Майкла Е.Д. Кёнига — профессора и бывшего декана Колледжа информационных технологий и информатики Университета Лонг Айленда.

В этой статье мы рассмотрим:

Что такое система управления базами знаний?

Управление знаниями (knowledge management) — это концепция, которая появилась примерно два десятилетия назад, где-то в 1990х. Пожалуй, можно сходу дать определение термину “управление знаниями” — это организация и систематизация информации и знаний в компании. Однако это определение звучит как-то расплывчато и слишком широко, но при этом — как ни странно — не дает увидеть полной картины. В самом начале становления систем управления знаниями Томас Давенпорт предложил определение, которым пользуются до сих пор:

«Управление знаниями — это процесс сбора, распространения и эффективного использования знаний».

Несколько лет спустя Gartner Group предложила более подробное определение:

«Управление знаниями — это система, которая предполагает интегрированный подход к поиску, сбору, оценке, восстановлению и распространению всех информационных активов предприятия. В состав таких активов могут входить базы данных, документы, политики, процедуры, а также знания и опыт отдельных работников, которые ранее не фиксировались».

У обоих определений очень организационная, корпоративная природа — ведь исторически системы управления знаниями формировались именно в организациях. Пожалуй, основная суть системы управления знаниями в сборе и фиксации информации и знаний, которыми владеют сотрудники, и в распространении этих знаний между всеми членами коллектива.

Состав системы управления знаниями на примере IBM

Чтобы наиболее наглядно изобразить, что входит в состав системы управления знаниями, рассмотрим таблицу для консультантов по управлению знаниями, разработанную в IBM. Она основывается на разграничении процессов сбора информации и объединения людей. Мы приводим ее с небольшими изменениями:

 Сбор информации и кодификацияСоединение людей и персонализация
Прямой поиск и использование информации и знаний
  • Внутренние и внешние базы данных
  • Архитектура контента
  • Поддержка информационной службы (необходимо обучение)
  • Сбор данных о лучших практиках (best practices)/ вынесенных уроках (lessons learned) и анализе проделанной работы
  • Сообщества и обучение
  • Указания, система “желтых страниц”, менеджеры компетенций (expertise locators – специалисты, которые владеют информацией о знаниях и навыках каждого члена коллектива и могут подбирать подходящих людей для выполнения поставленной задачи. Это актуально для крупных компаний с большими штатами сотрудников – прим. перев.)
  • Инструменты, облегчающие поиск информации, программы для коллективного использования
  • Команды реагирования на запросы
СОБИРАЕМ УРОЖАЙ (HARVEST)ЗАПРЯГАЕМ (HARNESS)
Интуитивное исследование и изучение
  • Культурная поддержка
  • Повышение осведомленности о существующих профилях и базах данных
  • Сбор информации, которая пригодится в чрезвычайных ситуациях или в условиях сильного давления
  • Поиск информации о лучших практиках
  • Культурная поддержка
  • Пространство — физическое и виртуальное: библиотеки, комнаты отдыха; культурная поддержка и программы для коллективного использования
  • Путешествия и посещение встреч и мероприятий
ОХОТИМСЯ (HUNTING)СТРОИМ ГИПОТЕЗЫ (HYPOTHESIZE)

Источник: Том Шорт, старший консультант по управлению знаниями в IBM Global Services

Явные, потенциально явные и неявные знания

В литературе знания, как правило, подразделяются на явные и неявные (которые находятся в головах сотрудников). Однако эта классификация кажется слишком упрощенной и даже вводит в некоторое заблуждение. Существует более продуманная и адекватная классификация знаний: явные, потенциально явные и неявные знания.

Явные: информация или знания, зафиксированные на материальных носителях.

Потенциально явные: информация или знания, которые еще не зафиксированы в материальной форме, но могут быть преобразованы в явные.

Неявные: информация или знания, которые сложно зафиксировать на материальных носителях.

В предметной литературе распространен классический пример “неявных” знаний от бизнесменов Нонака и Такеучи: для разработки и запуска в производство домашней хлебопечки требовались такие “кинестетические” знания, которые инженеры могли получить только работая рука об руку с пекарями и изучая ощущения от замешивания настоящего хлебного теста (Нонака и Такеучи, 1995).

Опасность упрощенного подразделения знаний только лишь на явные и неявные в том, что мы начинаем слишком упрощать методологии управления знаниями: для явных знаний используются методики “сбора информации”, для неявных — методики “соединения людей”. В этом контексте легко упустить тот факт, что в большинстве случаев требуется также преобразование неявных и потенциально явных знаний в явные — то есть их фиксация на материальных носителях.

Составляющие систем управления знаниями

Из чего состоит система управления знаниями? Очевидный ответ: из информации и данных, которые доступны всем членам организации через специальные порталы и системы управления контентом (content management systems). Система управления контентом — это наиболее очевидная и оперативная составляющая системы управления знаниями. Однако существуют еще три очень важных составляющих:

Базы извлеченных уроков (lessons learned)

В базе извлеченных уроков фиксируются и находятся в общем доступе те знания и опыт, которые были получены в ходе операционной деятельности, но не подлежат документированию в рамках стандартных процедур. В контексте управления знаниями упор обычно делается на сбор данных лично от участников деятельности, то есть превращение неявных знаний в явные.

Ранее в управлении знаниями использовался термин “лучшие практики” (best practices), но “извлеченные уроки” вскоре пришли на смену этому термину. Почему? Термин “извлеченные уроки” шире и содержательнее, в то время как “лучшие практики” ограничены по значению и явно подразумевают наличие какой-то одной “лучшей практики” для каждой ситуации. То, что в Северной Америке является лучшей практикой, может быть совершенно неуместным в контексте другой культуры. По инициативе ведущих международных консалтинговых фирм термин был заменен. Тем не менее, “лучшие практики”, а позднее “извлеченные уроки” стали отличительной чертой системы управления знаниями на ранних этапах развития.

История происхождения “извлеченных уроков”

Конечно, сам опыт сбора информации о лучших практиках или извлеченных уроках далеко не новый. Одним из возможных предшественников этой практики можно считать “разборы полетов”, которые проходили у пилотов после завершения миссий во времена Второй мировой войны. Основной целью таких разборов полетов была военная разведка, но очевидна была и дополнительная цель: сбор извлеченных уроков (хоть тогда этот термин и не использовался), чтобы передать знания другим пилотам и инструкторам.

Военные являются ярыми сторонниками концепции извлеченных уроков. Они обозначают уроки специальным термином: “отчет по результатам операции” (after action report). Суть концепции очень проста: не стоит полагаться на то, что сам участник операции подготовит отчет. Скорее всего, по завершении операции будет множество других дел, требующих его внимания. Должна существовать система, в рамках которой выделенный специалист по управлению знаниями проведет опрос участника операции, “отделит зерна от плевел” и обеспечит сохранение и распространение извлеченных уроков.

Современные примеры использования “извлеченных уроков”

Концепция извлеченных уроков ни в коем случае не сводится только лишь к военной отрасти. Лэрри Прусак (2004) описывает одно из самых слабых (по его мнению) мест корпоративных систем управления знаниями: зачастую по мере завершения проекта не проводится “разбор полетов” и не создается “отчет по результатам операции” — проектные команды быстро расформировываются, а члены команды назначаются на другие проекты. Организациям, которые работают по принципу проектных команд, необходимо уделять больше внимания сбору информации об извлеченных уроках и выделить ответственного за проведение такого рода работ.

Отличный пример “извлеченного урока” приводит консультант по управлению знаниями Марк Мацци (2003). История произошла, когда он работал в отделе управления знаниями в фармацевтической компании Wyeth. Компания Wyeth только что выпустила на рынок новый препарат для детей. Предполагалось, что продажи нового препарата будут выше, чем предыдущих: новое лекарство нужно было принимать раз в день, благодаря чему родителям было проще обеспечить соблюдение режима лечения.

Уровень продаж, достаточно высокий на начальном этапе, вскоре начал падать. Один из продавцов в ходе разговора с покупателями выяснил, что причиной падения продаж был неприятный вкус лекарства, вследствие чего дети отказывались принимать препарат. Решением стал апельсиновый сок, который прекрасно маскировал неприятный вкус лекарства. Продавцы стали предупреждать лечащих врачей, что лекарство нужно принимать вместе со стаканом апельсинового сока — и продажи выросли.

Недостатки системы извлеченных уроков

Однако применение на практике системы извлеченных уроков связано с определенными политическими и операционными сложностями. На многие вопросы оказалось сложно дать ответ. Кто решает, что извлеченный урок обладает определенной практической ценностью? Все ли работники имеют право на внесение в систему своих извлеченных уроков? Система работала наиболее успешно, когда находилась под постоянным наблюдением, которое подразумевало механизм проверки и утверждения извлеченных уроков до внесения их в систему. Насколько долго урок остается в системе? Кто принимает решение, что существующий урок больше не актуален?

Системе необходима четкая процедура проверки и фильтрации уроков. В противном случае процент действительно полезной информации в базе извлеченных уроков будет снижаться, а сама база станет громоздкой и неудобной.

Чтобы устаревшие уроки не загромождали систему, но оставались доступными при необходимости, нужно обеспечить процесс архивации данных.

Таким образом, прежде чем запускать систему извлеченных уроков, необходимо ответить на все эти вопросы и разработать четко отлаженные механизмы функционирования. В противном случае, система себя не оправдает и все ваши усилия по ее запуску пройдут впустую.

Определение местонахождения компетенций (expertise location)

Раз знания находятся в головах специалистов, то лучшим способом получить эти знания будет поговорить с этими специалистами. Однако поиск нужного эксперта, который обладает необходимыми знаниями, может стать настоящей проблемой.

Назначение системы местонахождения компетенций очевидно: поиск сотрудников организации, которые обладают знаниями в той или иной области. Такие системы раньше называли системами “желтых страниц”, но позднее появился более точный термин: expertise location — определение местонахождения компетенций.

Информационное обеспечение системы местонахождения компетенций происходит по трем каналам. Первый канал — это компетенции, указанные в резюме работников. Второй канал — это компетенции и области знаний, которые работники указывают в ходе самостоятельной оценки своих навыков (обычно это происходит посредством онлайн-анкетирования). И, наконец, третий канал — информация, автоматически полученная путем анализа входящих и исходящих коммуникаций работника. В состав анализируемых коммуникаций обычно входит email-переписка, а также активность в социальных сетях, таких как Twitter и Facebook.

Существуют специальные программные системы по подбору экспертов на каждый запрос. Большинство таких систем анализируют занятость экспертов, чтобы избежать их чрезмерной загрузки. Обычно это происходит так: система оценивает уровень необходимых компетенций, и, если наиболее подходящий специалист на данный момент занят, передает задачу следующему по уровню компетенции специалисту. В системе также можно установить приоритетность задачи: на наиболее важные задачи назначаются специалисты с максимально высоким расчетным уровнем необходимых компетенций.

Сообщества специалистов-практиков (communities of practice, CoPs)

Сообщества специалистов-практиков — это группы людей со схожими интересами, которые собираются вместе (лично или виртуально), чтобы поделиться опытом, обсудить проблемы и возможности, поговорить о лучших практиках и извлеченных уроках. Сообщества специалистов делают упор на социальную природу обучения в организациях.

Разговоры и обсуждения у кулера с водой в компаниях воспринимаются как должное, но если компания находится в разных географических регионах, необходим некий виртуальный “кулер с водой”. По тому же принципу, когда работники компании переходят с офисной работы на удаленную, необходимо создать им определенную виртуальную среду общения. В контексте систем управления знаниями под сообществами специалистов-практиков обычно понимаются группы специалистов, связанные посредством электронных каналов коммуникации. Преимущественно электронная природа связей объясняется тем, что сами системы управления знаниями зародились как способ обмена знаниями между географически удаленными подразделениями организации.

Классическим примером запуска сообществ специалистов может выступать Всемирный банк. Когда в 1995 году президентом Всемирного банка стал Джеймс Вулфенсон, он сосредоточил деятельность банка на распространении знаний о развитии. В связи с этим начали создаваться сообщества специалистов-практиков. Если такое сообщество занималось, к примеру, проблемами сооружения и обслуживания дорог в засушливых климатических условиях, то в него входили не только члены Всемирного банка, но и другие специалисты, обладающие знаниями и навыками в области сооружения дорог в засушливом климате: например, члены дорожного научно-исследовательского совета Австралии или работники департамента транспорта Аризоны.

Организация и обслуживание сообществ специалистов — не такое уж простое дело. Как отмечает Мери Дарем (2004), необходимо наличие как минимум трех ключевых ролей: менеджер, модератор и идейный лидер. Это не обязательно должны быть разные люди, но иногда это предпочтительно. Вот несколько вопросов, которые нужно продумать при формировании сообщества специалистов:

  • Кто будет выступать в роли менеджера/модератора/идейного лидера?
  • Каким образом будет осуществляться управление сообществом?
  • Каждый ли сможет делать публикации в сообществе или предусмотрена система проверки/утверждения постов?
  • Как планируется поддерживать сообщество живым и интересным?
  • Когда и как (по каким правилам) удаляются посты?
  • Каким образом архивируются удаленные посты?
  • Кто проводит проверку активности сообщества?
  • Кто ищет новых членов сообщества или выступает критиком степени полезности сообщества?

Как построить систему управления знаниями: опыт российских компаний

Paolo Conte

Компания запустила смешанное обучение для директоров региональных магазинов. Программа рассчитана на три года. В основе очные тренинги: сотрудников учат подбирать персонал, управлять KPI подчиненных. Дистанционно директора закрепляют пройденный материал: проходят электронные курсы по теме, решают тесты. Благодаря подходу за два года компания вдвое повысила профессиональный уровень директоров магазинов, значительно увеличила дополнительные продажи и базу постоянных покупателей.

Читать подробнее →

Inventive Retail Group

Компания дистанционно обучает продавцов из 333 магазинов по всей России при помощи электронных курсов, диалоговых тренажеров и электронных тестов. Сотрудники могут открыть материал с телефона, планшета или компьютера в любое время. Многие учатся на рабочем месте, пока нет клиентов. Результат: качество сервиса в магазинах увеличилось на 40%, продавцы досконально выучили свойства каждого продукта и могут грамотно рассказать о его преимуществах клиенту.

Читать подробнее →

Стадии развития систем управления знаниями

Если взглянуть на стадии развития систем управления знаниями с исторической точки зрения, можно многое понять о структуре этих систем.

Первая стадия: Информационные технологии

Причиной появления систем управления знаниями стали, по большей части, информационные технологии. Концепция интеллектуальной собственности выступила неким каркасом системы, а интернет стал инструментом. Организации с энтузиазмом приняли новые возможности, которые открывал интернет: обмен знаниями между подразделениями стал куда проще, отпала необходимость каждый раз “изобретать велосипед”, появилась возможность опережать конкурентов и повышать прибыль.

Термин “управление знаниями” впервые запустила консалтинговая компания McKinsey. Они быстро поняли, что создали отличный новый продукт, и в 1992 году Эрнст и Янг организовали первую конференцию по управлению знаниями в Бостоне. Главным результатом первой стадии развития систем управления знаниями стало то, что для повышения эффективности обмена знаниями и информацией стали использоваться новые технологии.

Первую стадию развития систем управления знаниями хорошо характеризует известное высказывание бывшего генерального директора Texas Instruments: “Если бы мы только знали, что мы знаем!» Именно на первой стадии в системах управления знаниями появились “лучшие практики” и “извлеченные уроки”.

Вторая стадия: Человеческие ресурсы и корпоративная культура

Развитие систем управления знаниями вступило во вторую стадию, когда стало понятно, что простое использование технологий не обеспечивает достаточно эффективного обмена информацией и знаниями. Необходимо было задействовать самих людей и культурные аспекты их взаимодействия. Вторую стадию можно было бы описать фразой про бейсбольное поле из старого фильма “Поле чудес”: “Если ты построишь его, они придут”. Хотя, если не уделить достаточное внимание человеческому фактору, такой подход легко может привести к быстрому и очень обидному провалу.

Стало очевидно, что применение систем управления знаниями должно повлечь за собой значительные изменения в корпоративной культуре. Возьмем, к примеру, описанный выше случай с детским лекарством, которое нужно было запивать апельсиновым соком. Доходы фармацевтов состоят не только из зарплаты, но и из премии, которую они получают по итогам продаж за год. Какой смысл фармацевту делиться с кем-то своим открытием, если это, скорее всего, повлечет снижение его премии в следующем году? Необходимы существенные изменения в корпоративной культуре, чтобы побудить сотрудников обмениваться информацией и знаниями. Таким образом, система управления знаниями выходит за рамки простого структурирования информации и обеспечения доступа к ней.

На второй стадии в системах управления знаниями появляются “сообщества специалистов-практиков”. Ключевым событием, ознаменовавшим переход от первой стадии ко второй, стала конференция The Conference Board 1998 года, которую посетило значительное количество специалистов из HR-подразделений. А в 1999 году количество специалистов по управлению человеческими ресурсами среди посетителей конференции впервые превысило количество IT-специалистов.

Третья стадия: Систематика и управление контентом

Осознание важности контента, а точнее его систематизации (то есть упорядочения, описания и структурирования) положило начало третьей стадии. Организации осознали, что в информации нет никакого толку, если нет возможности быстро отыскать нужные данные при необходимости. Так на третьей стадии в системах управления знаниями появились термины “систематика” и “управление контентом”. Тема управления контентом впервые была затронута на конференции KMWorld в 2000 году, а в 2001 на той же конференции управление контентом стало одной из самых обсуждаемых тем. В 2006 году на конференции был учрежден двухдневный мастер-класс, посвященный систематике, который проводится и в настоящее время.

Проблемы систем управления знаниями

Одной из важный проблем современных систем управления знаниями является сохранение знаний пенсионеров. Вопрос обостряется тем, что большой пласт сотрудников, рожденных в послевоенный период бэби-бума, сейчас выходят на пенсию. Одной из возможных техник работы с пенсионерами является подход извлеченных уроков: карьерный путь пенсионера рассматривается как проект, и по нему составляется отчет. Однако в результате мы получим огромную свалку данных, которые будут полезны лишь в отдельных случаях.

Гораздо более эффективным представляется вовлечение пенсионеров в работу, поддержание с ними связи посредством сообществ специалистов, а также с помощью систем местонахождения компетенций. Настоящую ценность представляет не информация, которую способен оставить после себя работник, а знания, которые создаются при взаимодействии пенсионера с текущими сотрудниками организации. Возможен такой сценарий взаимодействия: пенсионер говорит: “Мне кажется, что…”, на что ему отвечает текущий сотрудник: “Да, но здесь…”. Таким образом рождается дискуссия, в ходе которой пенсионер передает свои знания и участвует в нахождении лучшего решения. То есть решение является не просто результатом знаний пенсионера, а скорее результатом взаимодействия работников.

Еще один скачок в развитии системы управления знаниями обусловлен новым современным взглядом на знания организации. Все чаще к системе управления знаниями относят весь поток информации и знаний, которые могут быть полезны организации, включая внешние знания: информацию от поставщиков товаров и услуг, клиентов и т.д.

Есть ли будущее у концепции управления знаниями?

Ответ очевиден: есть. Возьмем хотя бы результаты библиометрического анализа: просто посчитаем количество статей в бизнес-литературе, которые описывают те или иные концепции бизнеса. Большинство таких концепций быстро набирают популярность, достигают ее пика примерно за 5 лет, а потом их показатели почти так же стремительно падают.

Ниже приведены графики популярности трех модных в последние годы концепций:

Ситуация с управлением знаниями обстоит совершенно по-другому:

График показывает количество статей в бизнес-литературе с фразой “Knowledge Management” в заголовке.

Если добавить к этому списку статьи с аббревиатурой “KM” в заголовке, получим следующий график:

Цифры говорят о том, что управление знаниями — это не просто модное течение, у этой концепции есть будущее.

Если вам понравилась статья, дайте нам знать  —  нажмите кнопку Поделиться.

А если у вас есть идеи для полезных статей на тему электронного обучения  —  напишите нам в комментариях, и мы будем рады поработать над новым материалом.

Конспект и презентация по информатике на тему «Информация и знания»

Цель: Создание условий для формирования понятия “информация”; о видах информации; о каналах получения информации; о формах представления информации.

Формирование системно-информационного подхода к анализу окружающего мира.

Развивать логическое мышление школьников через установление причинно-следственных связей.

Развивать умение школьников излагать свои мысли, аргументировать их.

Проконтролировать уровень усвоения программного материала.

Развитие познавательного интереса.

Задачи урока:

Воспитательная – развивать познавательный интерес, воспитывать коммуникативную культуру.

Учебная – ввести новые понятия, закрепить основной программный материал в процессе выполнения заданий, осуществить первичный контроль.

Развивающая – развивать логическое мышление, расширять кругозор.

Оборудование: ПК, проектор, интерактивная доска (экран), проверочная работа «Техника безопасности» (Приложение 1), демонстрация «Что такое информация» (Приложение 2).

План урока. Содержание этапов урока. Виды и формы работы:

Организационный момент.          

Проверка готовности класса к уроку, приветствие.

Мотивационное начало урока. Подготовка к учебно-позновательной деятельности. Вступительное слово. Постановка цели урока.

Объяснение темы: беседа с использованием слайдов презентации.

Закрепление изученного: работа в тетрадях, выполнение упражнений.

Подведение итогов, домашнее задание: работа с учебником.

Ход урока

Организационный момент.

Проверить готовность класса к уроку. Приветствие. Сообщение темы урока. (Демонстрируются слайды 1-3)

Правила работы за компьютером (Демонстрируются слайды 4-10)

Мотивационное начало урока.

— Сегодня вы начинаете изучать новый предмет, который называется «Информатика». Информатика — это огромная наука! Наш урок я хотела бы начать со следующих строк Норберта Винера: (Демонстрируется слайд 11)

Знаешь, сколько звезд сияет

Над тобой во тьме ночной?

Знаешь, сколько тучек тает

В чаще неба голубой?

Только бог об этом знает,

До единой он считает

Их огромное число.

— Как вы думаете, на что хотел обратить внимание великий американский ученый? Сначала давайте определимся, кто ведёт подсчеты звезд? Да, это астрономы.

А кто наблюдает за появлением и исчезновением туч? Мы называем метеорологами.

А что их объединяет? Чем они занимаются?

Они занимаются сбором информации и не просто сбором, они тщательно ее сохраняют, анализируют, чтобы на основе своих наблюдений делать дальнейшие выводы.

Учитель: Каждый день вы узнаете что-то, чего не знали раньше. Откуда вы можете получать новые знания, сведения, новости?

Ответ: Из книг, от друзей, по телевидению, по радио, от учителя.

Учитель: Правильно. Новые знания, которые вы получаете слушая объяснения учителя на уроке, сведения, которые вы получаете из книг, газет, журналов, новости, которые вы видите по телевизору, слушаете по радио или от людей, с которыми общаетесь все это можно назвать одним словом – ИНФОРМАЦИЯ. (Демонстрируется слайд 12)

ИНФОРМАЦИЯ – это сведения об окружающем нас мире. (Демонстрируется слайд 13)

Учитель: Сегодня на уроке вы узнаете, на какие виды делится вся информация, с помощью каких органов чувств получаем мы ту или иную информацию, в ходе урока вы будете выполнять различные задания. А в конце урока проверим, хорошо ли вы усвоили новую тему с помощью теста.

В базовом курсе рассматриваются два различных подхода к информации:

(Демонстрируется слайд 14)

Первый можно назвать субъективным подходом, при котором информация рассматривается с точки зрения ее роли в жизни и деятельности человека.

С этой позиции информация — это знания, сведения, которыми обладает человек, которые он получает из окружающего мира.

Учитель: Информацию об окружающем мире получают не только люди, но и все живые организмы:

Собака-пастух может почувствовать приближение волка и лаем предупредить об этом своего хозяина.

В Индии по берегам рек встречаются заросли удивительного растения “Стыдливая мимоза”. Когда начинается тропический ливень, и первые капли дождя падают на растение, мимоза спешит свернуть свои листочки. (Демонстрируется слайд 15)

Информация заложена в каждой клетке живого организма, и это позволяет ему расти, развиваться, справляться с болезнями.

Ребята, а как мы узнаем, что утюг горячий, а лед холодный?

Как узнаем, что мороженое сладкое, а лимон кислый?

Как узнаем, громко играет музыка или тихо?

Как узнаем, что у мамы “убежало” молоко?

Ответ: Потрогать рукой, попробовать на язык, слышим ушами, почувствуем носом. Учитель: Действительно, информацию об окружающем нас мире: о цвете, запахе, температуре, вкусовых качествах, физических свойствах предметов люди и другие живые существа получают через органы зрения, слуха, вкуса, осязания, обоняния. (Демонстрируется слайд 16)

В зависимости от того, с помощью какого органа была получена информация, ее делят на виды: зрительная, слуховая, обонятельная, вкусовая, осязательная или тактильная. (Демонстрируется слайд 17)

Учитель: Как вы думаете, ребята, с помощью какого органа мы получаем больше всего информации?

Ответ: Глаза.

Учитель: Больше всего информации человек получает с помощью зрения: глазами мы воспринимаем буквы, цифры, рисунки; различаем цвет, форму, размер, расположение предметов. Известно, что свыше 80% информации, получаемой человеком из внешнего мира, приходится на зрение, около 10% — на тактильные ощущения и лишь 7% составляет информация, воспринимаемая в текстовой форме.

Учитель: Животные также получают информацию с помощью своих органов чувств, но значимость того или иного органа чувств, для разных животных различна.

Учитель: Задание №1 (устно)

Посмотрите на картинку и ответьте на вопрос:

Какое, по вашему мнению, чувство является самым главным и наиболее развито у орла; волка; летучей мыши; дельфина; крота?

(Демонстрируется слайд 18. Ответы обсуждаются)

Учитель:

Задание №2 (устно)

Посмотрите на картинку и ответьте на вопрос:

Какого вида информацию не получает средняя обезьянка?

(Демонстрируется слайд 19)

Ответ: Слуховую.

Полную информацию смотрите в файле.

Специалисты по информатике расширяют рубежи проверяемого знания / Хабр

Вселенная задач, проверяемых компьютером, выросла. Благодаря какому секретному ингредиенту это произошло? Из-за квантовой запутанности.


Представьте, что некто пришёл к вам и заявил, что у него есть оракул, способный раскрыть сокровенные тайны вселенной. Вы могли бы заинтересоваться этим, но вам тяжело было бы в это поверить. Вы бы хотели придумать способ подтвердить, что оракул говорит правду.

Такова основная проблема информатики. Некоторые задачи слишком сложно решить за разумное время. Но их решения просто проверить. Учитывая это, специалистам по информатике хочется знать: насколько сложной может быть задача, решение которой всё ещё можно проверить?

Оказывается, что ответ на этот вопрос: практически невообразимо сложной.

В работе, появившейся в апреле 2019, два специалиста по информатике радикально увеличили количество задач, попадающих в категорию «сложно решить, легко проверить». Они описывают метод, позволяющий проверять решения задач практически непостижимой сложности. «Звучит безумно», — сказал Томас Видик, специалист по информатике из Калифорнийского технологического института, не связанный с данной работой.

Исследование применимо к квантовым компьютерам, проводящим вычисления согласно неинтуитивным правилам квантовой механики. Квантовые компьютеры едва появились, но в будущем у них есть потенциал провести революцию в области вычислений.

Новая работа, по сути, даёт нам рычаг влияния на того всемогущего оракула. Даже если оракул обещает дать вам готовые решения задач, возможности решения которых находятся далеко за пределами ваших способностей, всё равно остаётся способ проверить, говорит ли оракул правду.

До конца вселенной

Когда задачу сложно решить, но легко проверить, поиск решения требует длительного времени, но проверка правильности конкретного решения – не требует. К примеру, представим, что человек показывает вам граф – набор точек (вершин), соединённых линиями (рёбрами). Человек спрашивает, можно ли раскрасить вершины графа тремя цветами так, чтобы ни у каких двух соединенных вершин не было одного цвета.

Задачу трёх цветов решить сложно. В общем случае время, необходимое на поиски раскраски вершин (или определение, что такой раскраски не существует) увеличивается экспоненциально при увеличении размера графа. Если, допустим, поиск решения для графа с 20 вершинами занимает 320 нс – то есть, несколько секунд, то для графа с 60 вершинами на поиски уйдёт уже 360 нс, что в 100 раз больше текущего возраста Вселенной.

Но, допустим, некто утверждает, что раскрасил граф тремя цветами. На проверку этого заявления не уйдёт много времени. Нужно просто обойти все вершины по одной, изучая связанные с ними вершины. С увеличением размера графа время этой проверки увеличивается медленно – как полиномиальное. В итоге у компьютера на проверку раскраски графа из 60 вершин уходит не сильно больше времени, чем на проверку графа из 20 вершин.

«При правильной раскраске тремя цветами легко проверить её работоспособность», — сказал Джон Райт, физик из Массачусетского технологического института, писавший эту работу совместно с Анандом Натараджаном из Калтеха.

В 1970-х специалисты по информатике определили класс задач, которые легко проверить, даже если некоторые из них сложно решить. Они назвали этот класс NP, недетерминированное полиномиальное время. С тех пор в информатике класс NP изучали больше других. В частности, специалисты по информатике хотели бы знать, как меняется этот класс, когда проверяющий алгоритм получает новые способы проверки правильности решения.

Правильные вопросы

До работы Натараджана и Райта мощность проверок возрастала двумя большими скачками.

Чтобы понять первый из них, представьте, что вы не различаете цветов. Некто размещает перед вами на столе два кубика, и спрашивает, одного они цвета или разных. Для вас эта задача оказывается невозможной. Более того, вы не можете подтвердить правильность чужого решения этой задачи.

Однако вам разрешено задавать этому человеку, доказывающему, вопросы. Допустим, доказывающий говорит вам, что кубики разных цветов. Вы называете один из них «кубик А», а другой – «кубик Б». Затем вы прячете их за спину, и случайно меняете между собой местами. Потом вы открываете кубики и просите доказывающего найти кубик А.

Если кубики разных цветов, это очень простой вопрос. Доказывающий узнает кубик А, если это, допустим, красный кубик, и будет правильно определять его каждый раз.

Однако, если кубики одинаковых цветов – и доказывающий ошибся, назвав их разными – доказывающий сможет лишь догадываться, какой из них какой. Поэтому он сможет правильно определять кубик А лишь в 50% случаев. Постоянно опрашивая доказывающего об его решении, вы сможете подтвердить, правильное ли оно.


Ананд Натараджан и Джон Райт

«Проверяющий может отправлять доказывающему вопросы, — сказал Райт, — и, возможно, в конце разговора проверяющий будет более убеждён в ответе».

В 1985 году три специалиста по информатике доказали, что подобные интерактивные доказательства можно использовать для подтверждения решения более сложных задач, чем задачи из NP. Их работа создала новый класс задач, IP, «интерактивное полиномиальное время». Метод, использованный для подтверждения цветов кубиков, можно использовать для подтверждения ответов на гораздо более сложные вопросы.

Второй прорыв произошёл в том же десятилетии. Он похож на логику полицейского расследования. Если у вас есть двое подозреваемых, совершивших, по вашему мнению, преступление, вы не будете допрашивать их вместе. Вы допросите их в разных комнатах, и будете сверять ответы одного с ответами другого. Опрашивая их по отдельности, вы сможете раскрыть больше правды, чем если бы у вас был один подозреваемый.

«У двух подозреваемых не получится сформировать распределённую непротиворечивую историю, поскольку они не знают, какие ответы даёт другой», — сказал Райт.

В 1988 году четыре специалиста по информатике доказали, что если попросить два компьютера отдельно решить одну и ту же задачу – и потом допросить по поводу ответов отдельно – можно подтвердить класс проблем, даже больший, чем IP: класс MIP, интерактивные доказательства со множеством доказывающих.

Используя такой подход, можно, к примеру, подтвердить правильность раскраски графа в три цвета для последовательности графов, увеличивающихся в размерах гораздо быстрее, чем графы из NP. В NP размеры графов увеличиваются линейно – количество вершин может расти от 1 до 2, до 3, до 4, и так далее – так, чтобы размер графа не был непропорционально больше количества времени, необходимого для проверки раскраски. Но в MIP количество вершин графа растёт экспоненциально от 21 до 22, 23, 24, и так далее.

В итоге графы оказываются слишком большими даже просто для того, чтобы поместиться в памяти компьютера, который должен пройтись по списку вершин и проверить раскраску. Однако раскраску всё равно можно проверить, задав двум доказывающим разные, но связанные между собой вопросы.

В MIP у проверяющего есть достаточно памяти для запуска программы, позволяющей нам определить, соединены ли две вершины графа ребром – и он может сверить ответы доказывающих, чтобы убедиться в правильности раскраски.

Расширением списка задач, которые сложно решить, но легко проверить, с NP до IP и MIP занимались классические компьютеры. Но квантовые компьютеры работают совсем по-другому. И несколько десятилетий было непонятно, как их использование меняет эту картину – облегчается, или усложняется проверка решений с их помощью?

В новой работе Натараджана и Райта есть ответ на этот вопрос.

Квантовые трюки

Квантовые компьютеры проводят вычисления, орудуя квантовыми битами, или кубитами. У них есть такое свойство, как

запутанность

друг с другом. И когда два кубита – или даже крупные системы кубитов – запутаны, это значит, что их физические свойства определённым образом влияют друг на друга.

В своей новой работе Натараджан и Райт рассматривают сценарий, в который входят два разных квантовых компьютера, причём кубиты одного запутаны с кубитами другого.

Казалось бы, подобная установка ухудшает качество проверки ответов. Вся сила интерактивных доказательств со множеством доказывающих проистекает именно из того факта, что вы можете опрашивать двух доказывающих по отдельности, и сверять их ответы. Если ответы доказывающих совпадают, то они, скорее всего, верны. Но если квантовые состояния двух доказывающих запутаны, у них, казалось бы, будет больше возможностей непротиворечиво настаивать на правильности неверных ответов.

Действительно, когда сценарий с двумя запутанными квантовыми компьютерами впервые был обнародован в 2003 году, специалисты по информатике предположили, что запутанность уменьшит возможности проверки. «Очевидной реакцией всех, и моей в том числе, было то, что у доказывающих в таком случае больше возможностей, — сказал Видик. – Они могут использовать запутанность, чтобы связывать свои ответы».

Но, несмотря на изначальный пессимизм, Видик несколько лет провёл в попытках доказать обратное. В 2012 году он и Tсуйоши Ито доказали, что возможность проверить все задачи в MIP при помощи запутанных квантовых компьютеров существует.

А теперь Натараджан и Райт доказали, что ситуация даже ещё лучше: при помощи запутанности можно доказать даже ещё более крупный класс задач, чем без неё. Можно обратить связь между запутанными квантовыми компьютерами на пользу проверяющему.

Чтобы понять, как это сделать, вспомним процедуру из MIP для проверки раскраски графов, чьи размеры растут экспоненциально. У проверяющего не хватит памяти для хранения графа целиком, но у него достаточно памяти для определения двух связанных вершин, и для того, чтобы задать проверяющим вопрос о цвете этих вершин.

В классе задач, рассматриваемых Натараджаном и Райтом – под названием NEEXP, недетерминистское дважды экспоненциальное время – размеры графов растут ещё быстрее, чем в MIP. Графы в NEEXP растут с «дважды экспоненциальной скоростью». Вместо того, чтобы расти, как степени двойки — 21, 22, 23, 24, и так далее – количество вершин в графах растёт, как степени степени двойки — 221, 222,223,224, и так далее. В итоге графы быстро получаются настолько огромными, что проверяющий уже даже не способен найти пару соединённых вершин.

«Для идентификации вершины необходимо 2n битов, что экспоненциально больше, чем есть у проверяющего в памяти», — сказал Натараджан. Однако Натараджан и Райт доказали, что возможно проверить раскраску дважды экспоненциального графа в три цвета, даже без возможности определить, о каких вершинах нужно задавать вопросы доказывающим. Дело в том, что можно заставить доказывающих самих выбрать правильные вопросы.

Идея о том, чтобы заставить компьютеры допрашивать самих себя об их собственных решениях, для специалистов по информатике звучит примерно так же разумно, как просить подозреваемых в преступлениях допрашивать самих себя – определённо ведь глупое предложение. Вот только Натараджан и Райт доказали, что это не так. И причиной тому – запутанность.

«Запутанные состояния – это общие ресурсы, — сказал Райт. – Весь наш протокол состоит в том, чтобы понять, как использовать этот общий ресурс для создания взаимосвязанных вопросов».

Если квантовые компьютеры запутаны, то их выбор вершин будет коррелировать, и выдавать как раз нужный набор вопросов для проверки раскраски в три цвета.

В то же время, проверяющему не нужно, чтобы два квантовых компьютера были переплетены настолько, чтобы их ответы на эти вопросы коррелировали между собой (это было бы похоже на то, как двое подозреваемых в преступлении коррелируют свои ложные алиби). Этой проблемой занимается ещё одна странная квантовая особенность. В квантовой механике принцип неопределённости запрещает нам одновременно точно знать местоположение и момент частицы – если вы измеряете одно свойство, то уничтожаете информацию о другом. Принцип неопределённости строго ограничивает ваши знания о двух любых «дополняющих» свойствах квантовой системы.

Натараджан и Райт пользуются этим в своей работе. Чтобы вычислить цвет вершины, они заставляют два квантовых компьютера проводить дополняющие измерения. Каждый компьютер вычисляет цвет собственной вершины, и таким образом уничтожает всю информацию о другой. Иначе говоря, запутанность позволяет компьютерам выдавать коррелирующие вопросы, но принцип неопределённости запрещает им участвовать в сговоре при ответе на них.

«Нужно заставить доказывающих забыть, и это главное, что Натараджан и Райт сделали в своей работе, — сказал Видик. – Они заставляют доказывающего стереть информацию через проведение измерения».

Последствия их работы можно назвать практически экзистенциальными. До выхода работы ограничение на знание, которое мы можем получить с полной уверенностью, было гораздо меньшим. Если бы нам дали ответ на задачу из множества NEEXP, нам бы пришлось лишь принять его на веру. Но Натараджан и Райт вырвались за эти границы, и сделали возможным подтверждение ответов из куда как более обширной вселенной вычислительных задач.

И теперь, когда они это сделали, неясно, где лежит следующая граница проверяемости. «Она может оказаться гораздо дальше, — сказал Ланс Фортнау, специалист по информатике из Технологического института в Джорджии. – Они оставляют открытой возможность сделать следующий шаг».

навыков компьютерных наук, которые нужно указать в резюме

Когда дело доходит до информатики и ИТ, существует множество языков программирования, которые необходимо знать. Используя эти языки, вы можете кодировать инструкции, схемы проектирования и программные решения для своей организации. Есть несколько важных языков программирования, с которыми вам должно быть удобно работать, и перечислите их в своем резюме, чтобы менеджеры по найму знали, что у вас есть технические знания, необходимые для оказания влияния на их организацию.Если вы подчеркнете свое владение несколькими языками программирования, это покажет, что вы готовы к работе и способны изучать и другие языки.

C# — универсальный многоцелевой язык, разработанный для платформ Microsoft. Для работы требуется платформа .NET в Windows. C# считается гибридом языков Java, C++ и C. C# быстро становится чрезвычайно популярным языком кодирования, и его включение в ваше резюме показывает менеджеру по найму, что вы в курсе новых и популярных языков.Поскольку это комбинация других языков, работодатели могут предположить, что вы знаете или можете быстро выучить другие языки.

Язык программирования C# можно использовать для создания практически чего угодно, но лучше всего он подходит для кодирования настольных приложений и игр для Windows. Если вы ищете именно такую ​​работу в области компьютерных наук, обязательно укажите в своем резюме знание C#. C# также становится популярным для веб-разработки и разработки мобильных приложений, поэтому, если вы ищете работу по созданию мобильных или веб-приложений, упоминание C# в своем резюме — разумная идея.В WGU мы предлагаем степени разработки программного обеспечения по двум направлениям: C# и Java, поэтому вы можете выбрать, какое направление будет для вас наиболее эффективным. У вас будет возможность выучить оба языка в программах WGU.

C++ — еще один язык программирования общего назначения, похожий на C#. Что отличает C++ от других языков, так это его способность точно определять операции, которые должен выполнять компьютер. Большинство этих операций связаны с манипулированием числами и текстом, но все, что может делать компьютер, можно запрограммировать на C++.Это отличный язык программирования, который можно указать в резюме, потому что он показывает, что вы универсальны, так как вам удобно работать на языке, который может манипулировать чем угодно на компьютере.

Java — популярный язык компьютерного кодирования, который позволяет программистам писать инструкции на обычном английском языке вместо числовых кодов. Это один из самых простых языков программирования, потому что он использует понятный язык вместо сложных кодов. Java используется для написания программ и использует для работы проекты с открытым исходным кодом или проекты, созданные сообществом.Он также может развертывать, отлаживать и контролировать другие Java-приложения в облаке.

Android-приложения могут быть созданы на основе Java, поэтому включение Java в ваше резюме может сделать вас востребованным на рынке. WGU предлагает курсы по Java в области разработки программного обеспечения, управления данными и анализа данных, а также степени бакалавра компьютерных наук. Эти программы используют курсовые работы по Java, чтобы помочь учащимся подготовиться к конкретным задачам разработки программного обеспечения, к которым они должны быть готовы.

Python — это язык программирования более высокого уровня, который используется для разработки настольных приложений, веб-сайтов и веб-приложений.Поскольку это более высокоуровневый интерфейс, в нем решаются общие задачи программирования, что позволяет вам сосредоточиться на основных функциях. Python имеет простые правила синтаксиса, что упрощает чтение кода. Python используется для обработки текста, отображения изображений или чисел, решения уравнений и сохранения данных. Указание уровня владения Python в вашем резюме показывает, что вы владеете хорошо зарекомендовавшим себя языком кодирования, используемым в различных отраслях для выполнения самых разных функций.

Подготовка резюме после получения степени WGU поможет вам произвести впечатление на потенциальных работодателей.Перечисление правильных жестких и социальных навыков в резюме по компьютерным наукам является ключом к тому, чтобы вы четко продемонстрировали, на что вы способны.

Навыки компьютерных наук, которые нужны каждому профессионалу CS

Информатика становится все более популярной областью, и на то есть веские причины. Общество стало полагаться на технологии, созданные в этой отрасли, для выполнения функций повседневной жизни, что привело как к захватывающим карьерным возможностям, так и к зарплате выше среднего для людей, которые выбрали карьеру в области компьютерных наук.

Несмотря на то, что перспективы трудоустройства в подавляющем большинстве случаев остаются положительными, эволюция области компьютерных наук за последние несколько десятилетий создала спрос на профессионалов, обладающих не только базовыми навыками программирования. Теперь профессионалы, стремящиеся к успеху, должны обладать сильной комбинацией технических навыков, навыков собеседования и социальных навыков, уникальных для этого конкретного сектора.

Читайте дальше, чтобы узнать, какие черты, навыки и предметы попадают в эти три категории, и как степень магистра в таком университете, как Северо-Восточный, может помочь начинающим ученым-компьютерщикам отточить их все.


Загрузите наше бесплатное руководство по компьютерным наукам

Независимо от того, имеете ли вы техническое или нетехническое образование, вот что вам нужно знать.

СКАЧАТЬ


Лучшие навыки компьютерных наук для изучения

1. Особые технические навыки

Наиболее общепризнанным типом навыков, необходимых ученым-компьютерщикам, являются практические способности, позволяющие им разрабатывать программное обеспечение и цифровые инструменты.Некоторые из лучших навыков в этой категории включают в себя:

  • Программирование. Сюда входят глубокие знания алгоритмов и структур данных, а также навыки программирования на таких языках, как Java, C, Python и JavaScript. Тем, кто надеется улучшить свои навыки кодирования, следует подумать о формальном обучении в форме аспирантуры или буткемпа.
  • Разработка программного обеспечения: Специалисты по информационным технологиям должны обладать знаниями в области разработки программного обеспечения и принципов проектирования, включая процесс разработки программного обеспечения от начала до конца — написание программ с использованием популярных языков программирования, тестирование на удобство использования и, в конечном счете, внедрение программ.
  • Математика : Наряду с всесторонним пониманием математической теории, которое не менее важно для начинающих специалистов в области компьютерных наук, знание статистики, исчисления, линейной алгебры и других передовых математических методов является обязательным для специалистов в этой области.
  • Анализ данных: Базовые навыки анализа данных важны для компьютерных ученых, поскольку данные играют ключевую роль во многих передовых методах CS, включая искусственный интеллект (ИИ), прогнозный анализ и многое другое.
  • Визуализация данных: Как бы ни было важно иметь возможность эффективно анализировать данные, также важно, чтобы специалисты CS могли правильно визуализировать данные и результаты таким образом, чтобы заинтересованные стороны могли их понять. Это включает в себя преобразование необработанных данных в графики, диаграммы и другие визуальные инструменты, помогающие сообщать результаты.
  • Этика. Поскольку технологии продолжают развиваться, особенно с такими инструментами, как искусственный интеллект и машинное обучение, специалисты в этой области должны развивать понимание этики и ее влияния на информатику.

Приведенный выше список навыков включает только базовые требования для общих ролей в области CS. Тем, кто хочет специализироваться в определенной нише, такой как искусственный интеллект, наука о данных, кибербезопасность и т. д., или планирует применить свои навыки информатики в определенной области, также необходимо будет расширить свои знания в этих областях.

Оттачивание практических навыков со степенью магистра

Один из наиболее эффективных способов приобрести эти отраслевые навыки — получить степень магистра компьютерных наук в одном из ведущих университетов, например Северо-Восточном.В такой программе студенты участвуют в ряде курсов, предназначенных для получения как глубоких знаний, так и практических навыков, необходимых для процветания в этой постоянно меняющейся отрасли.

«Мы действительно пытаемся сбалансировать теорию и практику [в наших программах]», — говорит Ян Гортон, директор магистерских программ по информатике в Северо-восточном университете в Сиэтле. «[Мы хотим], чтобы у выпускников было достаточно глубокое теоретическое образование, чтобы они могли идти в ногу с достижениями и меняющимися технологиями, а также иметь практические навыки, необходимые для получения работы и профессионального роста.”

Учебная программа

Северо-Востока по информатике стратегически разработана, чтобы познакомить студентов как с теорией, так и с практикой информатики. Такие курсы, как продвинутая разработка программного обеспечения, например, охватывают продвинутое проектирование систем и создание решений, одновременно предоставляя студентам возможность попрактиковаться в объяснении своих решений с помощью «пошаговых инструкций по коду».

«[Просмотр кода] — это обычная отраслевая практика, когда люди встают и объясняют свое решение инструктору… а затем их спрашивают об этом», — говорит Гортон.«Это, безусловно, хорошая практика собеседования, но она также воспитывает в людях строгость, которая заставляет их думать о том, как решать проблемы».

Узнайте больше: Стоит ли вкладывать деньги в степень магистра компьютерных наук?

Другие курсы посвящены созданию программного обеспечения индивидуально или в составе небольшой группы для решения более крупных задач. В этих сценариях учащиеся «работают вместе, пытаясь решить проблемы и найти решение», — говорит Гортон. В ходе этого процесса «они изучают принципы того, как разделить решение, чтобы несколько человек могли работать над ним одновременно, и как они могут соединить получившиеся компоненты вместе и заставить все это работать» так, как они могли бы в рамках команда будущих инженеров.

Этот тип практического обучения также распространяется за пределами классной комнаты в программах Северо-Востока. Благодаря возможностям экспериментального обучения студенты получают возможность исследовать реальные проблемы для организаций, которые являются частью обширной партнерской сети Северо-Востока.

«На нашем продвинутом курсе разработки программного обеспечения мы в основном формируем команду примерно из 20 человек и создаем решение реальной проблемы… [для] внешнего заинтересованного лица», — говорит Гортон. «Это всегда очень сложная проблема, и для ее решения требуется, чтобы команды работали в разных кампусах.”

Знаете ли вы: Северо-Восток предлагает ученую степень в области компьютерных наук в семи наших региональных отделениях, включая Сиэтл, Силиконовую долину, Сан-Франциско, Портленд, Шарлотту, Ванкувер и Бостон.

Программа

Northeast также учитывает необходимость того, чтобы студенты в этой области обладали определенными междисциплинарными навыками, которые позволяют им использовать свои технические знания и применять их в других отраслях. На самом деле программа Northeast Computer Science Align специально разработана для студентов, не имеющих компьютерного образования.В этой программе студенты сначала изучают базовые навыки CS, которые они получили бы при получении степени бакалавра CS, а затем переходят к более сложным темам, изучаемым в магистратуре. Эти люди получают высшее образование с углубленными знаниями CS, которые дополняют их существующий опыт в другом секторе и позволяют им сменить карьеру на информатику.

Студенты с опытом работы в области компьютерных наук или без них также имеют возможность заявить о своей специализации в области компьютерных наук при зачислении на программы магистратуры Северо-Востока по компьютерным наукам.При этом у них есть возможность освоить множество других важных практических навыков, которые они могут использовать при выполнении специализированных ролей. Например, студенты, заявившие о своей специализации в области искусственного интеллекта, могут изучать более сложные темы науки о данных, а также статистическое моделирование, обработку естественного языка, машинное обучение и многое другое.

Гортон объясняет, что хотя такие специализации могут быть полезны для выделения профессионалов на конкурентных рынках труда, большинство из них, скорее всего, начнут свою карьеру в CS с гораздо более широкой роли.По этой причине Северо-Восток стратегически включает в себя баланс между наборами основных навыков и теми, которые изучаются в рамках специализации. «У вас должен быть хороший обширный портфель навыков, а затем специализация, которую вы можете вытащить из своего кармана, когда вам это нужно», — говорит он.

2. Соответствующие «мягкие» навыки

Мягкие навыки считаются навыками, которые не являются тактическими, техническими или напрямую связаны с конкретной карьерой. Эмоциональный интеллект, лидерство и инновации — типичные примеры таких качеств, которые приобретаются благодаря практическому опыту и ценятся в разных отраслях.

Хотя в прошлом технические навыки часто считались основой функционирования рабочих мест, сегодня предприятия считают «коммуникативные навыки» не менее важными, если не более важными. Ниже мы рассмотрим основные «мягкие навыки», которые должны получить компьютерщики.

  • Критическое мышление: Способность определить проблему, проанализировать детали ситуации, а затем сформулировать эффективное решение — невероятно важный аспект работы в области информатики.
  • Внимание к деталям: Эффективные компьютерщики должны быть в состоянии уделять пристальное внимание деталям, поскольку их работа часто сложна, требовательна и требует острого взгляда.
  • Креативное решение проблем: Решения многих проблем, которые решают компьютерщики, не всегда очевидны, и вместо этого от этих людей требуется нестандартное мышление.
  • Коммуникация: Коммуникация является ключевым навыком в большинстве отраслей, и информатика не является исключением. Профессионалы в этой области должны уметь эффективно общаться со своими командами, начальством и заинтересованными сторонами, в том числе использовать данные, чтобы рассказывать истории и делиться идеями.
  • Слушание : С потребностью в надлежащих коммуникативных навыках связана потребность компьютерных ученых быть хорошими слушателями. Профессионалы должны уметь выслушивать проблемы людей и создавать из этих разговоров необходимый контекст для их решения. Это особенно важно, когда специалисты по CS работают с отраслями, с которыми они не особо знакомы.
  • Сотрудничество: Несмотря на распространенное заблуждение, компьютерщики очень редко работают изолированно.На самом деле, чаще всего от них требуется работать как часть команды, работая либо с другими учеными-компьютерщиками над поиском решения или разработкой продукта, либо работая над проектом с другими членами более крупной бизнес-команды. В любом случае, развитие навыков, необходимых для работы в составе более крупной группы, имеет важное значение для успеха ученого-компьютерщика.
Оттачивание навыков межличностного общения с получением степени магистра

Если вы потратите время на развитие этих навыков межличностного общения, это поможет начинающим ученым-компьютерщикам встать на путь успеха.Многие из этих способностей можно получить благодаря реальному опыту или получению степени магистра компьютерных наук в таком ведущем университете, как Северо-Восточный.

Многие из курсов, о которых упоминает Гортон, были разработаны для оттачивания практических навыков студентов в программах Northeast CS, а также одновременно дают студентам возможность развивать многие из этих неотъемлемых наборов навыков. Курсы, которые требуют, чтобы студенты встали перед своими профессорами и сверстниками и выполнили пошаговое руководство, например, позволяют им оттачивать свои коммуникативные навыки.Точно так же курсы, на которых студенты работают в команде, позволяют им практиковать сотрудничество, умение слушать и лидерство. Включая решение реальных проблем в курсовую работу на раннем этапе и предоставляя бесчисленные возможности для практического обучения на функциональных рабочих местах, Northeast также дает студентам возможность практиковать критическое мышление, творческое решение проблем и многое другое.

Аспирантура предоставляет начинающим ученым-компьютерщикам уникальную возможность приобрести эти жизненно важные навыки наряду с более техническими и стать всесторонне развитыми профессионалами.

3. Навыки прохождения собеседования

Претендуя на новую должность в любой отрасли, соискатели должны работать над развитием своих навыков прохождения собеседования. Это может включать подготовку к собеседованию путем изучения информации о компании, с которой вы проводите собеседование, подготовку ответов на часто задаваемые вопросы или даже практику поддержания зрительного контакта во время разговора.

Однако в некоторых отраслях интервью представляет собой нечто большее, чем простая серия вопросов и ответов.Например, в области компьютерных наук собеседование часто включает личную презентацию и описательное объяснение вашей работы, в ходе которых соискатели отвечают на подробные вопросы о том, как они пришли к своим решениям. Собеседование в этой области также может потребовать от соискателей показать определенные примеры своих реальных проектов через портфолио и подробно рассказать об успехе этой работы.

Чтобы подготовиться к этому уникальному типу собеседования, Гортон выделяет несколько ключевых наборов навыков, над которыми начинающим специалистам в области CS следует поработать заранее.

Навыки презентации

«Сегодня для технического собеседования существует целый ритуал, — говорит он. «Вы должны не только уметь отвечать на вопросы [интервьюера], но и уметь донести свое решение».

Для этого интервьюируемому будет предложено написать проблему на доске и описать мыслительный процесс в процессе ее решения. В то время как акт решения проблем, вероятно, должен быть второй натурой для тех, кто работает в этой области, эта задача интервью часто кажется более сложной для тех, у кого нет надлежащих навыков презентации.«Вы должны объяснить, что вы делаете, и вовлечь интервьюера в диалог», — говорит он. «Вы не хотите просто повернуться и начать писать на доске в течение пяти минут».

Чтобы отточить этот навык, Гортон предлагает практиковать этот процесс несколько раз перед каждым собеседованием, чтобы убедиться, что вы чувствуете себя комфортно как в реальной математической работе, так и в своих способностях к презентации. «Вероятно, с первого раза у вас не получится», — говорит он, подчеркивая, что практика делает все идеально.

По этой причине программы Northeast «тратят много времени на работу со студентами над такого рода техническими проблемами и помогают им не только понять свои решения на техническом уровне, но и [также] как правильно их донести», — говорит он.

Здание портфеля

Хотя ученые-компьютерщики могут не использовать печатное или онлайн-портфолио для демонстрации своей работы, как это могут делать профессионалы в других областях, им все же важно знать, как правильно поделиться своей работой на собеседовании, если их попросят.

Гортон объясняет, что подготовленные специалисты по CS будут либо ссылаться на живые проекты, либо показывать примеры в репозиториях кода в Интернете. «Когда мы пишем решения, мы обычно помещаем их в нечто, называемое GitHub, и вы делаете свой код GitHub или профиль общедоступным, чтобы вы могли цитировать его в своем резюме и показывать проекты, в которых вы участвовали».

Настроим вас на успех: Способность правильно интегрировать примеры кодирования в резюме является важным навыком для ученых-компьютерщиков, но многие начинающие компьютерщики не имеют живых примеров своей работы, которыми можно было бы поделиться.Чтобы помочь создать этот портфель работ на раннем этапе, магистерские программы Северо-Востока в области компьютерных наук предоставляют студентам десятки возможностей практиковать свою работу на практике с помощью возможностей экспериментального обучения, групповых проектов, работы в классе с реальными внешними заинтересованными сторонами и многое другое.

Сеть

Нетворкинг является ключевой частью любого процесса собеседования, независимо от отрасли. Сегодня 85 процентов всех рабочих мест заполняются с помощью этой практики, и область информатики не является исключением.Положительные, профессиональные связи, которые начинающие профессионалы в области компьютерных наук устанавливают во время учебы в аспирантуре или на работе, могут выделить их во время собеседований, особенно когда речь идет о подаче заявок в ведущие технологические компании, такие как Google, Facebook или Amazon.

По этой причине людям необходимо уделить время тому, чтобы научиться правильно устанавливать и поддерживать отношения с представителями отрасли. Например, магистерские программы Северо-Востока в области компьютерных наук предлагают студентам возможность посещать мероприятия, проводимые университетом, сотрудничать с профессионалами отрасли и устанавливать реальные связи с теми, кто работает в их области, благодаря практической работе с ведущими организациями.

Получение степени магистра в Северо-Восточном университете

Независимо от того, хотите ли вы прорваться в индустрию компьютерных наук или надеетесь продвинуться по карьерной лестнице, вам может помочь степень магистра Северо-восточного университета. Как магистерские программы в области компьютерных наук, так и магистерские программы Align в области компьютерных наук предназначены для того, чтобы помочь начинающим профессионалам получить технические, «мягкие» навыки и навыки собеседования, необходимые для процветания в этой отрасли, и все это под руководством ведущих специалистов отрасли.Расширяйте свою сеть, создавайте свое резюме и начните свою карьеру прямо со степенью магистра компьютерных наук в Северо-Востоке.

Проектирование сред компьютерного обучения для инженерных и компьютерных наук: каркас интеграции знаний

  • Абельсон, Х., и Суссман, Г. (1985). Структура и интерпретация компьютерных программ , MIT Press, Кембридж, Массачусетс.

    Google ученый

  • Адельсон Б. и Солоуэй Э. (1985). Роль предметной области в разработке программного обеспечения. IEEE Transactions on Software Engineering SE(11): 1351–1360.

    Google ученый

  • Агогино, А. М., и Линн, М. С. (1992). Удержание студенток-инженеров: поможет ли ранний опыт проектирования? NSF Directions 5(2): 8–9 (от редакции).

    Google ученый

  • Андерсон, Дж. Р. (1993). Решение проблем и обучение. Американский психолог 48(1): 35–44.

    Google ученый

  • Белл, Дж. Э., и Линн, М. К. (1993). Новички в пространственном мышлении и визуализации для инженеров . Рабочий документ. Калифорнийский университет в Беркли, Педагогическая школа, Беркли.

    Google ученый

  • Белл, Дж. Э., Линн, М. С., и Клэнси, М. Дж. (1995). Интеграция знаний в вводное программирование: CodeProbe и интерактивные тематические исследования. В Soloway, E. (Ed.), Interactive Learning Environments 4: 75–95.

  • Беширс, Ф. (1990). Форум LabView представляет программное обеспечение для данных в реальном времени. Информационный бюллетень программы обучения технологиям 3(1): 3.

    Google ученый

  • Блум Б.С. (1984). Проблема двух сигм: поиск методов группового обучения, столь же эффективных, как и индивидуальное обучение. Исследователь в области образования 13: 4–16.

    Google ученый

  • Браун А.Л. и Кампионе Дж.К. (1990). Сообщества обучения и мышления, или Контекст под любым другим названием. Вклад в человеческое развитие 21: 108–126.

    Google ученый

  • Бурбулес, Н.C. и Линн, М.С. (1991). Научное образование и философия науки: соответствие или противоречие? Международный журнал научного образования 13(3): 227–241.

    Google ученый

  • Кэри, С. (1985). Концептуальные изменения в детстве , MIT Press, Кембридж, Массачусетс.

    Google ученый

  • Шампань, А. Б., Клопфер, Л. Э., и Ганстоун, Р.Ф. (1982). Когнитивные исследования и дизайн обучения естественным наукам. Педагог-психолог 17(1): 31–53.

    Google ученый

  • Чи, М.Т.Х., и Бассок, М. (1989). Обучение на примерах через самообъяснение. In Resnick, LB (Ed.), Знание, обучение и обучение: очерки в честь Роберта Глейзера , Lawrence Erlbaum Associates, Hillsdale, New Jersey, стр. 251–282

    Google ученый

  • Чи, М.Т. Х., Фелтович П. и Смит Э. Л. (1981). Категоризация и представление задач по физике экспертами и новичками. Когнитивные науки 5(2): 121–152.

    Google ученый

  • Клэнси, М.Дж., и Линн, М.К. (1992). Проектирование решений Pascal: подход к изучению конкретного случая , 1-е изд., Принципы компьютерных наук , Ахо, А. В., и Ульман, Дж. Д. (серия ред.), WH Freeman, Нью-Йорк.

    Google ученый

  • Клемент, Дж.(1991). Неформальные рассуждения в науке: использование аналогий, крайних случаев и физической интуиции. In Voss, JF, Perkins, DN, and Siegel, J. (Eds.), Informal Reasoning and Education , Lawrence Erlbaum Associates, Hillsdale, New Jersey.

    Google ученый

  • Коэн, Э. Г. (1994). Реструктуризация класса: условия для продуктивных малых групп. Обзор исследований в области образования 64(1): 1–35.

    Google ученый

  • Коллинз, А., Браун, Дж. С., и Холум, А. (1991). Когнитивное ученичество: Делаем мышление видимым. Американский педагог 15(3): 6–11, 38–39.

    Google ученый

  • Коннор, Дж. М., и Сербин, Л. А. (1980). Математика, зрительно-пространственные способности и половые роли , Университет штата Нью-Йорк, Бингемтон.

    Google ученый

  • Коннор, Дж. М., и Сербин, Л.А. (1985). Зрительно-пространственный навык: важен ли он для математики? Можно ли этому научить? Чипман, С.Ф., Браш, Л.Р., и Уилсон, Д.М. (редакторы), Женщины и математика: балансировка уравнения , Lawrence Earlbaum Associates, Hillsdale, New Jersey.

    Google ученый

  • Дэвис, Э.А., Линн, М.С., Манн, Л.М., и Клэнси, М.Дж. (1993). Следите за своими P и Q: Использование скобок и кавычек в LISP. В Cook, C.R., Scholtz, J.C. и Spohrer, JC (Eds.), Empirical Studies of Programmers: Fifth Workshop (статья, представленная на Fifth Workshop on Empirical Studies of Programmers, Palo Alto, California), Ablex, Norwood, New Jersey, стр. 62. –85.

    Google ученый

  • Дэвис, Э.А., Линн, М.С., и Клэнси, М.Дж. (1995a). Обучение использованию скобок и кавычек в LISP. Образование в области информатики 6(1): (в печати).

  • Дэвис, Э.А., Линн, М.С., и Клэнси, М.Дж. (1995b). Опыт студентов в автономном и онлайновом режиме. Journal of Educational Computing Research 12(2): (в печати).

  • Дьюи, Дж. (1901). Психология и социальная практика (Вклад в образование), University of Chicago Press, Чикаго.

    Google ученый

  • Дьюи, Дж. (1929). Источники педагогической науки . Гораций Ливерит, Нью-Йорк.

    Google ученый

  • ди Сесса, А. (1988). Знания по кусочкам. В Forman, F. and Pufall, P. (Eds.), Constructivism in the Computer Age , Lawrence Erlbaum Associates, Hillsdale, New Jersey, стр. 49–70.

    Google ученый

  • ди Сесса, А. (1992). Образы обучения. В Де Корте, Э., Линн, М.С., Мандл, Х., и Вершаффель, Л. (ред.), Компьютерные среды обучения и решение проблем .Springer-Verlag, Берлин.

    Google ученый

  • Душль, Р. А. (1990). Реструктуризация научного образования: важность теорий и их развитие . Издательство Педагогического колледжа, Нью-Йорк.

    Google ученый

  • Эйлон, Б., и Линн, М.К. (1995). Модели и интеграционная деятельность в естественнонаучном образовании. В Bar-On, E., Scherz, Z. и Eylon, B. (Eds.), Designing Intelligent Learning Environments , Ablex Publishing Corporation, Норвуд, Нью-Джерси (в печати).

    Google ученый

  • Хокинс Дж., Фредериксен Дж., Коллинз А., Беннетт Д. и Коллинз Э. (1993). Оценка и технология. Сообщения ACM 36 (5): 74–76.

    Google ученый

  • Ходли, К.М. (1993). Функциональная абстракция и повторное использование кода в LISP .Технический отчет. Калифорнийский университет, тематические исследования HyperMedia, Беркли.

    Google ученый

  • Си, С. (1992). Убеждения об обучении и настойчивости в инженерном деле: исследование первокурсниц. Документ, представленный на Национальной конференции AAUW по вопросам справедливости в образовании , , Миллс-колледж, 23–25 октября.

  • Хси, С.Х., и Линн, М.К. (1994). Пространственное мышление и успехи в технике .Рабочий документ. Калифорнийский университет в Беркли, Педагогическая школа, Беркли.

    Google ученый

  • Хатчинс, Э. (1995). Познание в дикой природе . MIT Press, Кембридж (в печати).

    Google ученый

  • Инхельдер Б. и Пиаже Дж. (1969). Раннее развитие логики у ребенка . Нортон, Нью-Йорк.

    Google ученый

  • Джеффрис Р., Тернер А.А., Полсон П.Г. и Этвуд М.Е. (1981). Процессы, связанные с проектированием программного обеспечения. В Anderson, JR (Ed.), Когнитивные навыки и их приобретение . Lawrence Erlbaum Associates, Hillsdale, New Jersey, стр. 255–283.

    Google ученый

  • Кайл Р., Картер П. и Пеллегрино Дж. (1979). Локус половых различий в пространственных способностях. Восприятие и психофизика 26: 182–186.

    Google ученый

  • Кац, М.А. (1991). Роль аппликативных операторов в начале программирования LISP . Неопубликованная магистерская диссертация, Калифорнийский университет, Беркли.

    Google ученый

  • Кимбалл, М. М. (1989). Новый взгляд на математические достижения женщин. Психологический бюллетень 105(2): 198–214.

    Google ученый

  • Кун Д., Амзель Э., О’Лафлин М.и Шаубле, Л. (1988). Развитие навыков научного мышления (серия «Психология развития»), Academic Press, Орландо, Флорида.

    Google ученый

  • Куо, Ф. (1988). Изучение науки путем моделирования. Информационный бюллетень программы обучения технологиям 1(1): 2.

    Google ученый

  • Лан, Х. (1989a). Компьютерная инженерия. Информационный бюллетень программы обучения технологиям 2(4): 3.

    Google ученый

  • Лан, Х. (1989b). Возобновить курсы инженерного дизайна. Информационный бюллетень Instructional Technolog Program 2(3): 4.

    Google ученый

  • Ларкин, Дж. Х., и Рейф, Ф. (1979). Понимание и обучение решению задач по физике. Европейский журнал научного образования 1: 191–203.

    Google ученый

  • Лав, Дж.и Венгер, Э. (1991). Ситуативное обучение: законное периферийное участие . Издательство Кембриджского университета, Кембридж, Массачусетс.

    Google ученый

  • Льюис, Э.Л., и Линн, М.С. (1994). Концепции тепловой энергии и температуры подростков, взрослых и экспертов: значение для улучшения учебных программ. Журнал исследований в области преподавания естественных наук 31 (6): 657–677.

    Google ученый

  • Линн, М.С. (1985). Когнитивные последствия обучения программированию в классах. Исследователь в области образования 14(5): 14–16, 25–29.

    Google ученый

  • Линн, М.К. (1989). Модели для компьютерных студенческих лабораторий. Перепечатано из «Уважаемые коллеги» в бюллетене Instructional Technology Program Newsletter 2(2). Технология и обучение 11.

  • Linn, M.C. (1992a). Искусство мультимедиа и состояние образования. Исследователь в области образования 21(1): 30–32.

    Google ученый

  • Линн, М. К. (1992b). Компьютер как партнер по обучению: могут ли компьютерные инструменты обучать науке? В Sheingold, K., Roberts, L.G., and Malcolm, S.M. (Eds.), This Year in School Science 1991: Technology for Teaching and Learning , Американская ассоциация развития науки, Вашингтон, округ Колумбия

    Google ученый

  • Линн, М.С. (1992с). Гендерные различия в образовательной успеваемости. Пфлейдерер, Дж. (ред.), Равноправие полов в образовательных возможностях, достижениях и тестировании (Протоколы 1991 г. по приглашению Службы образовательного тестирования) , Служба образовательного тестирования, Принстон, Нью-Джерси, стр. 11. –50.

    Google ученый

  • Linn, MC (1992d). Как инструменты гипермедиа могут помочь в обучении программированию? Обучение и инструкции 2: 119–139.

    Google ученый

  • Линн, М.К. (1994). Тирания среднего: пол и ожидания. Уведомления Американского математического общества 41(7): 766–769.

    Google ученый

  • Линн, М.К. (1995). Исследовательская база научного образования: исторические перспективы. Труды Geselleschaft für Didaktik der Chemie und Physik (GDCP) .GDCP, Киль, Германия.

    Google ученый

  • Linn, M.C., и Bubules, N.C. (1993). Конструирование знаний и групповое обучение. В Тобин, К. (ред.), Практика конструктивизма в естественнонаучном образовании Американская ассоциация развития науки, Вашингтон, округ Колумбия, стр. 91–119.

    Google ученый

  • Линн М.С. и Клэнси М.Дж. (1992a).Могут ли объяснения экспертов помочь учащимся развить навыки разработки программ? Международный журнал человеко-машинных исследований 36(4): 511–551.

    Google ученый

  • Линн М.С. и Клэнси М.Дж. (1992b). Кейс для тематических исследований проблем программирования. Сообщения ACM 35(3): 121–132.

    Google ученый

  • Линн, М. К., и Кларк, Х.С. (1995). Как методы оценивания могут способствовать решению проблем? In Lavoie, DR (Ed.), На пути к когнитивно-научной перспективе решения научных проблем , NARST, Монография, Манхэттен, Канзас (в печати).

    Google ученый

  • Линн М.С. и Эйлон Б. (1994). Учебный план и психология обучения и обучения. В Husen, T. and Postlethwaite, TN (Eds.), The International Encyclopedia of Education , 2nd ed.Пергамон Пресс, Нью-Йорк.

    Google ученый

  • Линн, М.С., и Кессель, К. (1995). Успех в математике: какие ученики упорствуют? В Schoenfeld, A., Dubinsky, E., и Kaput, J. (Eds.), Research in Collegiate Mathematics Education (в печати).

  • Линн М.С. и Петерсен А.С. (1985). Возникновение и характеристика половых различий в пространственных способностях: метаанализ. Развитие ребенка 56: 1479–1498.

    Google ученый

  • Линн М.С. и Сонгер Н.Б. (1991). Когнитивные и концептуальные изменения в подростковом возрасте. Американский журнал образования 99(4): 379–417.

    Google ученый

  • Линн М.С. и Сонгер Н.Б. (1993). Как студенты понимают науку? Merrill-Palmer Quarterly 39(1): 47–73.

    Google ученый

  • Линн, М.С., ди Сесса, А., Пи, Р. Д., и Сонгер, Н. Б. (1994). Могут ли исследования в области изучения и преподавания естественных наук стать основой для стандартов естественнонаучного образования? Журнал научного образования и технологий 3(1): 7–15.

    Google ученый

  • Линн М.С., Кац М., Клэнси М.Дж. и Рекер М. (1992). Как программисты LISP используют предыдущий опыт для решения новых задач? В De Corte, E., Linn, M.C., Mandl, H., and Verschaffel, L.(ред.), Компьютерные среды обучения и решение проблем . Springer-Verlag, Берлин.

    Google ученый

  • Линн М.С., Сонгер Н.Б., Льюис Э.Л. и Стерн Дж. (1993). Использование технологий для обучения термодинамике: достижение комплексного понимания. В Ferguson, DL (Ed.), Advanced Educational: Technologies for Mathematics and Science , Vol. 107, Springer-Verlag, Берлин, стр. 5–60.

    Google ученый

  • Линн, М.C., и Songer, N.B., и Eylon, B. (1996). Сдвиги и конвергенции в изучении и преподавании естественных наук: альтернативные взгляды. Калфи, Р., и Берлинер, Д. (ред.), Справочник по педагогической психологии . Макмиллан, Риверсайд, Нью-Джерси (в печати).

    Google ученый

  • Ломан, Д. Ф. (1988). Пространственные способности как признаки, процессы и знания. В Sternberg, RJ (Ed.), Достижения в области психологии человеческого интеллекта , Vol.4, Lawrence Erlbaum Associates, Hillsdale, New Jersey (стр. 181–248).

    Google ученый

  • Мадхок, Дж. Дж. (1992). Размер группы и гендерный состав влияют на обсуждение. В 1992 г., Беркли, конференция женщин и языков: обнаружение силы . Калифорнийский университет, Беркли.

    Google ученый

  • Манн, Л.М., Линн, М.С., и Клэнси, М.Дж. (1995).Могут ли инструменты трассировки способствовать профессиональному программированию? Модель оценки LISP. Интерактивные среды обучения (Специальный выпуск по средам компьютерного программирования) 4: 96–113.

    Google ученый

  • Марко, Р. (1988). Организация знаний у начинающих программистов: связь с навыками и обучением на занятиях по программированию . Неопубликованная диссертация, Калифорнийский университет, факультет педагогической психологии, Беркли.

    Google ученый

  • Макклоски М., Карамазза А. и Грин Б. (1980). Криволинейное движение в отсутствие внешних сил: Наивные представления о движении объектов. Наука 210: 1139–1141.

    Google ученый

  • МакГрат, О. (1989a). Архитекторы используют программное обеспечение для графического дизайна, чтобы выигрывать конкурсы. Информационный бюллетень программы обучения технологиям 2(5): 1.

    Google ученый

  • МакГрат О. (1989b). DEC Gift помогает учащимся освоить компьютерное оптимальное проектирование. Информационный бюллетень программы обучения технологиям 5(5): 2.

    Google ученый

  • Нерсесян, Нью-Джерси (1991). Концептуальные изменения в науке и естественнонаучном образовании. В Matthews, MR (Ed.), History, Philosophy, and Science Teaching , Teacher’s College Press, Нью-Йорк, стр.133–148.

    Google ученый

  • Ньюкомб, Н. (1981). Пространственное представление и поведение: ретроспектива и перспектива. В Либен Л., Паттерсон А. и Ньюкомб Н. (ред.), Пространственное представление и поведение на протяжении всей жизни: теория и применение , Academic Press, Нью-Йорк, стр. 373–388.

    Google ученый

  • Ньюман Д., Гриффин П. и Коул М.(1989). Зона строительства: работа над когнитивными изменениями в школе , издательство Кембриджского университета, Лондон.

    Google ученый

  • Норман, Д. А. (1988). Психология повседневных вещей . Основные книги, Нью-Йорк.

    Google ученый

  • Осборн, Дж., и Агоджино, А.М. (1992). Интерфейс для интерактивного пространственного мышления и визуализации.В Proceedings of the ACM CHI’92 Human Factors in Computing Systems Conference , Addison-Wesley, Reading, Massachusetts, стр. 75–82.

    Google ученый

  • Горох, Р. Д. (1992). Расширение дискурса обучения с помощью компьютерной среды обучения. В Де Корте, Э., Линн, М.К., Мандл, Х., и Вершаффет, Л. (ред.), Компьютерные среды обучения и решение проблем . Springer-Verlag, Берлин.

    Google ученый

  • Райзен, С.А. (1991). Реформа научного образования в США: дежа вю или de novo? Исследования в области естественнонаучного образования 19: 1–41.

    Google ученый

  • Рейф Ф. и Ларкин Дж. Х. (1991). Познание в научной и повседневной областях: сравнение и последствия обучения. Журнал исследований в области преподавания естественных наук 28 (9): 733–760.

    Google ученый

  • Резник, Л. (1981). Учебная психология. Ежегодный обзор психологии 32: 659–704.

    Google ученый

  • Скардамалия, М., и Берейтер, К. (1993). Технологии познавательного дискурса. Сообщения ACM , 36 (5): 37–41.

    Google ученый

  • Шенфельд, А.Х. (1983). Помимо чисто когнитивного: системы убеждений, социальные познания и метапознания как движущие силы интеллектуальной деятельности. Когнитивные науки 7(4): 329–363.

    Google ученый

  • Шварц, К. (1993). Различия в навыках планирования и мониторинга учащихся колледжей LISP , Технический отчет, Калифорнийский университет, Примеры использования HyperMedia, Беркли.

    Google ученый

  • Сеймур, Э.и Хьюитт, Н. (1994). Говоря об уходе: факторы, способствующие высокому уровню отсева среди студентов бакалавриата по естественным наукам, математике и инженерии . Отчет об этнографическом обследовании семи учреждений. Фонд Альфреда П. Слоана, Нью-Йорк.

    Google ученый

  • Шепард, Р. Н., и Метцлер, Дж. (1971). Мысленные вращения трехмерных объектов. Наука 171: 701–703.

    Google ученый

  • Смит, Дж.П., ди Сесса, А. А., и Рошель, Дж. (1993). Переосмысленные заблуждения: конструктивистский анализ знаний в переходный период. Journal of the Learning Sciences 3(2): 115–163.

    Google ученый

  • Солоуэй, Э. (1985). От проблем к программам через планы: содержание и структура знаний для вводного программирования на LISP. Журнал образовательных компьютерных исследований 1 (2): 157–172.

    Google ученый

  • Сонгер, Н.Б. и Линн, М.С. (1991). Как взгляды учащихся на науку влияют на интеграцию знаний? Журнал исследований в области преподавания естественных наук 28 (9): 761–784.

    Google ученый

  • Спиро, Р. Дж., и Дженг, Дж. К. (1990). Когнитивная гибкость и гипертекст: теория и технология нелинейного и многомерного обхода сложных предметов. В Nix, D. и Spiro, R. (Eds.), Cognition, Education, and Multimedia , Lawrence Erlbaum Associates, Hillsdale, New Jersey, стр.163–206.

    Google ученый

  • Спиро, Р. Дж., Виспоэль, В., Шмитц, Дж., Самарапунгаван, А., и Бергер, А. (1987). Приобретение знаний для применения: когнитивная гибкость и передача в сложных предметных областях. В Britton, B.C., and Glynn, S. (Eds.), Процессы исполнительного контроля в чтении , Lawrence Erlbaum Associates, Hillsdale, New Jersey, стр. 177–199.

    Google ученый

  • Торни-Пурта, Дж.(1993). Организация знаний студентов по общественным наукам и юриспруденции. Документ, представленный на конференции «Новые стипендиаты в области педагогической психологии: последствия их работы для обучения на университетском уровне» . Американская психологическая ассоциация, Торонто, Канада.

    Google ученый

  • Выготский Л.С. (1978). Разум в обществе: развитие высших психологических процессов (Коул, М. и др., Серия ред.), Издательство Гарвардского университета, Кембридж, Массачусетс.

    Google ученый

  • Уэбб, Н. М. (1989). Взаимодействие со сверстниками и обучение в малых группах. Международный журнал исследований в области образования 13(1): 21–39.

    Google ученый

  • Уэбб, Н.М., и Льюис, С. (1988). Социальный контекст обучения компьютерному программированию. В Mayer, RE (Ed.), Research on Teaching and Learning Computer Programming , Lawrence Erlbaum Associates, Нью-Джерси, стр.179–206.

    Google ученый

  • Уэст, Л.Х.Т., Пайнс, А.Л., и Саттон, Ч.Р. (1984). Углубленные исследования понимания учащимися научных концепций и теорий. В Pines, AL, and West, LHT (Eds.), Когнитивная структура и концептуальные изменения . Академик Пресс, Нью-Йорк.

    Google ученый

  • Уайт, Б.Ю. (1993). ThinkerTools: причинно-следственные модели, концептуальные изменения и научное образование. Познание и обучение 10(1): 1–100.

    Google ученый

  • Уайт, Б.Ю., и Фредериксен, Дж.Р. (1990). Развитие причинно-следственной модели как основа интеллектуальной среды обучения. Искусственный интеллект 24(1): 99–157.

    Google ученый

  • Виноград Т. и Флорес Ф. (1987). Понимание компьютеров и познания: новая основа дизайна .Аддисон-Уэсли, Рединг, Массачусетс.

    Google ученый

  • Оценка знаний CS | Компьютерные науки

    На факультете компьютерных наук Мичиганского технологического института есть вводный курс. это CS 1121, Введение в программирование 1, взятое за первый семестр, и CS 1122, Введение в программирование 2, второй семестр. Курсы преподаются в Java, и они не предполагают никакого предыдущего опыта написания компьютерных программ.

    Если у вас есть знания и опыт программирования (например, Java, Python или C++, д.), вводные курсы могут показаться вам слишком простыми. У нас ускоренный вводный Конечно, это может быть лучше подходит для вас. CS 1131 охватывает материал, который два вводная последовательность курса охватывает, но в течение одного семестра, а не два.

    Мы разработали Оценку знаний CS. Это серия вопросов, разработанных чтобы помочь нам выбрать курс, который лучше всего соответствует вашему уникальному сочетанию опыта и знания. Оценка поддерживается онлайн-курсом, который можно использовать для освежить свои знания по информатике, если прошло какое-то время с момента вашего последнего опыт программирования.

    Все студенты первого курса компьютерных наук, программной инженерии и вычислительной техники пройдёт проверку знаний CS.

    • Невозможно провалить оценку. Цель состоит в том, чтобы поместить вас в наиболее подходящее курс, основанный на ваших знаниях, либо CS 1121, либо CS 1131.
    • Все сдают экзамен независимо от предыдущего опыта. Если у вас нет предшествующего компьютерный опыт, будет точка остановки в середине оценки.
    • Если у вас есть баллы AP или переводной кредит для CS 1121, вы будете зарегистрированы в CS 1122. Однако после прохождения оценки вы можете запросить регистрацию в CS 1131, если вы предпочел бы это CS 1122.Свяжитесь с Лео Урилом, если у вас есть вопросы.

    Оценка будет предлагаться онлайн для компьютерных наук, разработки программного обеспечения и Студенты компьютерной инженерии, которые начинают осенью.

    Студенты, не изучающие информатику, вычислительную технику и переведенные студенты, также могут сдавать экзамен. Свяжитесь с Лео Урилом по адресу электронной почты [email protected], чтобы получить доступ к оценке.

    Если у вас есть какие-либо вопросы об оценке или сроках, пожалуйста, свяжитесь с Меарой Пеллар-Косба.

    Оценка знаний CS

    Рекомендуемые базовые знания | Информатика

    Перед регистрацией у вас уже должны быть базовые знания и навыки, перечисленные в этом разделе, хотя бы в некоторой степени.
    Недостающие части могут и должны быть приобретены после зачисления путем заполнения слотов факультативного курса теми, кто охватывает недостающие знания, и / или путем усердной работы.
    Мы ожидаем, что у вас есть базовые знания

    • парадигмы функционального и распределенного программирования
    • различных операционных систем и сетевых протоколов
    • распределенных файловых систем и баз данных
    • клиентского веб-программирования
    • моделирования данных и языков запросов
    • 2 Читать внимательно изучите дополнительные базовые знания ниже, которые зависят от выбранной вами учебной программы.

      Выберите учебный план

      Наука о данных и инженерия

      Это обязательные требования, общие для всех учащихся этой учебной программы. Пожалуйста, ознакомьтесь с дополнительными требованиями, зависящими от трека, ниже.

      Выберите свой трек

      Искусственный интеллект

      Кроме того, мы предполагаем, что вы знакомы с:

      • основы теории вероятностей
      • основы многомерного исчисления
      • клиентское веб-программирование (HTML5, CSS, Javascript)

      Если вы не знакомы с этими дополнительными темами, мы можем попросить вас посвятить свои факультативные модули изучению ликвидировать разрыв.

      Вычисления, ориентированные на данные

      Дополнительное обязательное требование:

      • опыт работы с различными парадигмами программирования (функциональными, параллельными, управляемыми событиями и распределенными)
      • основы разработки программного обеспечения: инструменты и лучшие практики
      • принципы моделирования данных и языки запросов

      Кроме того, мы предполагаем, что вы знакомы с:

      • Операционные системы
        Практика работы с различными операционными системами (т.создание сценариев, настройка и установка)
      • распределенные системы
        • базовые знания сетевых протоколов (например, TCP/IP, стек)
        • концепции распределенных файловых систем и баз данных
        • основы сервера программирование на стороне клиента
      • веб-программирование на стороне клиента (HTML5, CSS, Javascript)

      Если вы не знакомы с этими дополнительными темами, мы можем попросить вас посвятить свои факультативные модули, чтобы заполнить пробел.

      Визуальные вычисления

      Кроме того, мы предполагаем, что вы знакомы с:

      • аффинная геометрия в 2D и 3D
      • основы многомерного исчисления
      • веб-программирование на стороне клиента (HTML5, CSS, Javascript)

      ликвидировать разрыв.

      Безопасность программного обеспечения и разработка

      Во время собеседования мы будем задавать кандидатам технические вопросы, чтобы убедиться, что они обладают необходимыми базовыми знаниями и навыками, а по прибытии в Италию будет проводиться официальная проверка потенциальных студентов.

      Для каждой темы в следующем списке требуется практических навыков в дополнение к теоретическим знаниям .

      Например, вы должны уметь:

      • писать, компилировать, выполнять и отлаживать программу
      • проектировать, внедрять и запрашивать базу данных
      • использовать оболочку командной строки

      Предлагаемый материал разъясняет уровень знания, которые мы ожидаем.

      Обязательные предпосылки

      Программирование
      • хорошее знание программирования на C и на объектно-ориентированном языке программирования (например,грамм. С++, С#, Java). Мы настоятельно рекомендуем вам оценить свои навыки на https://www.codewars.com/. Вы должны уметь последовательно решать задачи уровня 6 (и 7 и 8, которые проще)
      • знание основных структур данных (массивы, очереди, списки, деревья, графы, хеш-таблицы) и их операций
      • проектирование и реализация (кодирование, отладка и исправление) небольших систем, содержащих около десяти определяемых пользователем типов данных и несколько сотен LOC

      Предлагаемый материал:

      • Язык программирования C, 2-е издание
        B.В. Керниган и Д. М. Ричи.
        Prentice-Hall
      • Принципы и практика программирования на C++
        Б. Страуструп. Addison-Wesley Professional, 2008 [Части I, II и III]
        Addison-Wesley Professional, 2008 [Части I, II и III]
      • Введение в алгоритмы,
        Т. Х. Кормен, К. Э. Лейзерсон, Р. Л. Ривест и К. Штейн;
        MIT Press [Главы 3 (асимптотические обозначения), 7 (сортировка), 10 (элементарные структуры данных), 11 (хеш-таблица), 12 (бинарные деревья поиска), 22 (элементарные алгоритмы графов)]
      • Структуры данных и алгоритмы
        Альфред В.Ахо, Джон Э. Хопкрофт и Джеффри Уллман
        Prentice-Hall
      Системы управления базами данных
      • модели данных и диаграммы Entity-Relationship
      • определение данных, обработка данных и запросы в SQL
      • программные запросы к базам данных

      Предлагаемые материалы

      • Системы управления базами данных, Raghu RamakrishВысшее образование McGraw Hill, 2003 г., третье издание. ISBN: 0-07-246563-8
        [Главы 1, 2, 3, 4, 5, 8, 12, 16,19]
      • [email protected]
      Сеть и операционные системы
      • знакомство со средой POSIX (например, оболочка bash и GNU/Linux)
      • файловая система с точки зрения пользователя: способность использовать оболочку для просмотра файловой системы и выполнения основных операций с файлами и каталогами
      • базовое понимание TCP , UDP, IP, структура Интернета.Пирсон [Первые главы]

      Компьютерные архитектуры

      Базовое понимание функциональности, организации и реализации компьютерных систем (процессоры, шины, иерархия памяти, машинный и ассемблерный код).

      Рекомендуемый материал

      • Компьютерная организация и проектирование: аппаратно-программный интерфейс
        Дэвид А.Паттерсон и Джон Л. Хеннесси
        Elsevier

      Если вы не знакомы с этими дополнительными темами, мы можем попросить вас посвятить свои факультативные единицы, чтобы заполнить пробел.

      Дополнительные предпосылки

      Сеть и операционные системы
      • Основы ОС: разделение между уровнем пользователя и ядром ОС, виртуализация ресурсов (виртуальная память, гипервизоры), основы реализации файловой системы, контроль доступа
      • параллелизм, условия гонки, примитивы синхронизации, взаимоблокировка UDP, IP, различие между уровнями сеанса/представления/приложения, сокеты, маршрутизация

      Предлагаемый материал

      Основы веб-разработки
      • основы структуры веб-сайта, веб-приложений и хостинга, HTTP-протокола
      • практическое использование следующих технологий:
        • HTML5 и CSS
        • клиентское и серверное программирование для разработки динамических веб-сайтов
        • взаимодействие с удаленным сервером -end база данных

      Предлагаемый материал

      Основы компьютерной безопасности

      Принципы современной криптографии: совершенная секретность, вычислительная безопасность, блочные шифры, поточные шифры, коды аутентификации сообщений, хеш-функции, шифрование с открытым ключом, цифровые подписи и сертификаты Katz and Yehuda Lindell
      CRC Press

    Основы разработки программного обеспечения

    Основные принципы разработки программного обеспечения, такие как программные процессы, требования, принципы разработки программного обеспечения, архитектуры программного обеспечения, основы UML, шаблоны проектирования, основные аспекты обеспечения качества программного обеспечения (например,g., категории тестирования программного обеспечения)

    Рекомендуемый материал

    • Объектно-ориентированная разработка программного обеспечения: практическая разработка программного обеспечения с использованием UML и Java (2-е издание).
    • Тимоти Летбридж и Роберт Лаганьер [Первые 11 глав (11 ограничены 11.1 и 11.2)]

    Как преодолеть разрыв в знаниях между образованием в области компьютерных наук и разработкой IoT

    Если у вас есть опыт работы в области компьютерных наук (CS), вы, несомненно, будете знать языки программирования и сможете создавать экспертное программное обеспечение.Однако что происходит, когда вы вторгаетесь в мир Интернета вещей или разработки устройств IoT? Вы можете обнаружить, что просто знаний в области разработки программного обеспечения недостаточно. Вам нужно будет узнать об электронике и более глубоком проектировании оборудования; что-то, что обычно не рассматривается в учебной программе CS.

    Интернет вещей — это многомиллиардная отрасль, и, по прогнозам, к 2025 году она вырастет до триллиона долларов. Однако, поскольку это относительно новая и специализированная отрасль, не хватает опытных инженеров по встраиваемым системам, чтобы удовлетворить этот растущий спрос.Таким образом, люди из других технических областей, таких как информатика, войдут в эту отрасль, чтобы заполнить пробел.

    Однако с этим возникла проблема. Типичная программа CS не охватывает низкоуровневые навыки работы с оборудованием, необходимые для эффективной разработки устройств IoT. В отличие от других передовых областей, таких как искусственный интеллект, наука о данных и машинное обучение, которые существуют в цифровой области, разработчикам IoT может потребоваться работать с оборудованием на уровне, с которым они ранее не сталкивались.

    Причина этого в том, что многие устройства IoT основаны на микроконтроллерах. Чтобы правильно запрограммировать эти устройства, вам необходимо иметь представление об аппаратном обеспечении на низком уровне. Устройства настолько ограничены в ресурсах, что без этих специальных знаний вы не сможете эффективно работать на этих устройствах.

    В то время как некоторые работодатели готовы обучать вас этим навыкам, среда с высокой конкуренцией, такая как стартапы, потребует от вас применения навыков и быстрого запуска.

    Поскольку вы можете не знакомиться с этим в стандартной учебной программе CS, это может оставить недавних выпускников и даже тех, кто работает в таких областях, как мобильная или веб-разработка, с серьезным пробелом в знаниях, необходимых для успешного занятия должностей разработчиков IoT.

    Преодоление разрыва

    Чтобы преодолеть разрыв между тем, что вы изучаете в школе, и тем, что необходимо в отрасли, вот пять стратегий, которые вы можете использовать, чтобы повысить свою жизнеспособность в отрасли IoT и приобрести навыки, необходимые для достижения успеха.

    Зарегистрироваться на МООК

    Если у вас уже есть степень бакалавра, массовые открытые онлайн-курсы или МООК — отличный способ дополнить ваше понимание IoT и заполнить пробел в ваших знаниях. Поставщики курсов, такие как edX, Cousera и Udacity, предоставляют отличный способ освоить навыки, необходимые для повышения конкурентоспособности на рынке. Почти все материалы предоставляются абсолютно бесплатно, хотя вам, возможно, придется заплатить небольшую плату за подтвержденный сертификат.

    Рассмотреть возможность поступления в магистратуру

    Иногда лучший способ заполнить пробелы в знаниях — больше учиться. Многие аспирантуры готовы принять выпускников компьютерных наук на более программные программы по электротехнике или встраиваемым системам. Единственное требование состоит в том, что вы должны пройти так называемые курсы повышения квалификации, чтобы выполнить все необходимые условия для программы.

    Преследовать двойной майор

    Нет лучшего способа получить необходимые знания, чем получить двойную специальность в области инженерии или инженерных технологий.Подумайте о том, чтобы записаться на программу по электротехнике или технологии электроники, чтобы получить необходимые навыки. Эти программы предоставят больше практических лабораторных работ и более глубокие знания об оборудовании, необходимые для успешного проектирования устройств IoT.

    Добавьте дополнительные курсы по оборудованию в свои бесплатные факультативы

    Добавление некоторых специальных курсов по электронике или инженерным технологиям — отличный способ добавить знания, которых вам может не хватать в вашем образовании.Пройдя несколько курсов по цепям переменного и постоянного тока, курс по микропроцессорам и, возможно, курс по цифровой электронике, вы познакомитесь с некоторыми вещами, необходимыми для работы в отрасли.

    Самоучитель

    Иногда вы не можете позволить себе дополнительные расходы или время на дополнительные курсы в колледже, и это может иметь место, если вы уже имеете степень бакалавра компьютерных наук. Если вы находитесь в таком сценарии, вы можете выбрать обучение самостоятельно. Поскольку вы уже знакомы с математическими навыками, такими как исчисление, дискретная математика и линейная алгебра, у вас будут навыки, необходимые для самообучения.Эти темы — то, что вам нужно изучить, чтобы преодолеть конкуренцию и преодолеть любой пробел в знаниях:

    • Цепи постоянного тока
    • Цепи переменного тока
    • Дизайн печатной платы
    • Таймеры микроконтроллера
    • Сторожевой таймер
    • УАПП
    • СПИ
    • I2C
    • USB
    • МОЖЕТ
    • ЛИН
    • Ethernet
    • Wi-Fi
    • ISM-диапазон
    • Bluetooth
    • Лора
    • GPS и ГЛОНАСС
    • IMU
    • Оптоэлектроника
    • ОТДЫХ
    • ГЦК
    • ГДБ
    • Загрузчики
    • POSIX
    • Оптимизация низкого энергопотребления
    • Архитектура ARM
    • Архитектура RISC V
    • Структура цифрового изображения
    • Обработка звука

    Кроме того, вы должны уметь пользоваться как минимум осциллографом, генератором сигналов и мультиметром.Этот список ни в коем случае не является исчерпывающим, но он даст вам хороший старт к тому, что вам нужно знать, чтобы добиться успеха.

    Также помните, что нет ничего лучше, чем пачкать руки и заниматься собственными проектами. Берите Arduino или Raspberry Pi и создавайте что-нибудь! Постройте что-нибудь для своего питомца, для дома, мамы или супруга. Запачкать руки — отличный способ изучить один из фундаментальных навыков, которыми должен обладать дизайнер IoT, — устранение неполадок.

    Независимо от того, какой путь вы выберете, чтобы получить навыки, необходимые для разработки IoT, усердно работайте и оставайтесь творческими!

    Что такое информатика? — CS отключен

    1. Дом
    2. Что такое информатика?

    В современном цифровом мире информатика стала важным предметом для изучения каждым.Знания и навыки вычислительного мышления, связанные с ним, в настоящее время имеют решающее значение для разработки инновационных цифровых технологий, понимания современного общества, а квалификации в этой области очень востребованы.

    Упражнения CS Unplugged предназначены для того, чтобы дать вам представление о предмете — вы можете узнать, что это такое, на практике. На этом раннем этапе, вместо того, чтобы дать ему формальное определение, давайте подумаем о том, как это может повлиять на нашу повседневную жизнь. Например, подумайте о своей любимой поисковой системе.На первый взгляд это кажется довольно простым интерфейсом: текстовое поле, в котором вы вводите то, что хотите найти, и кнопка для запуска поиска. Уровень знаний в области программирования, необходимый для реализации текстового поля и кнопки, довольно рудиментарный, и вы можете реализовать поиск, написав короткую программу (вероятно, менее 20 строк), которая просматривает весь текст в Интернете и отображает все, что соответствует . Но, очевидно, есть нечто большее, чем это! Каждый день выполняются миллиарды поисковых запросов на миллиардах веб-страниц, и описанный выше подход даст ответы (в конце концов), но будет настолько медленным и неэффективным, что никто не будет его использовать.

    Вот тут-то и появляется информатика; Многие области компьютерных наук используются для обеспечения хорошей работы системы, и большинство из них проиллюстрировано в Unplugged. Как вы могли искать миллиарды элементов за долю секунды (алгоритмы поиска)? Как убедиться, что им легко пользоваться (человеко-компьютерное взаимодействие)? Нам нужно обеспечить его безопасность — пользователи не хотят, чтобы другие люди знали, что они ищут, а поисковая система не хочет, чтобы коммерческие интересы манипулировали поисковым рейтингом (компьютерная безопасность и шифрование)? Поисковые системы обычно предсказывают, что вы собираетесь искать (искусственный интеллект).Он должен быть надежным — небольшая ошибка одного из тысяч программистов поисковой компании не должна помешать работе сайта (программная инженерия). Он должен хорошо масштабироваться — если он станет в 10 раз популярнее, вам не нужно, чтобы ему требовалось в 100 раз больше вычислительных ресурсов (алгоритмы). Релевантность поиска обычно зависит от отношений между веб-сайтами — вам нужна карта, показывающая, какие сайты связаны с какими другими (графики).

    Вышеуказанные области охватывают большую часть того, о чем идет речь в области компьютерных наук.Программирование — это всего лишь инструмент для реализации идей (ну, это очень мощный инструмент, и для его правильного использования требуются значительные навыки). Но программирования самого по себе недостаточно для создания программного обеспечения, которое люди любят использовать, а информатика — это область, которая дает программистам внутренние знания для того, чтобы сделать их программное обеспечение быстрым, эффективным, надежным, безопасным, удобным в использовании, интеллектуальным, масштабируемым и даже восхитительно!

    Вот почему мы разработали CS Unplugged — мы хотим, чтобы молодые студенты могли понять великие идеи, связанные с информатикой, без необходимости сначала становиться опытными программистами.Они не будут точно знать, как создать следующую поисковую систему, социальную сеть или игровое приложение, но у них будет представление о том, какие методы необходимы, чтобы сделать их успешными. Мы не хотим, чтобы они рассматривали цифровые системы как некое волшебство, в котором они не могут участвовать, но как нечто, что они могли бы понять и, для некоторых, создать сами. На самом деле, это какое-то волшебство, когда начинаешь понимать, что можно делать, а что нельзя.

    Майк Феллоуз, соавтор CS Unplugged, рассказывает о том, как появился

    Прочтите «Как мне преподавать CS Unplugged?» или Просмотр доступных тем

    .

    Leave a comment