Дипломная работа: Линия "Формализация и моделирование" учебного курса "Информатика"

 Такой способ решения задачи оказывается, в некотором смыс­ле, полуавтоматическим. Ученик приходит к окончательному от­вету, анализируя полученную числовую таблицу. Визуально он определяет, какому положению станции соответствует (в каком столбце таблицы находится) найденное оптимальное расстояние 7,21 км. Если требуется уменьшить шаг дискретизации, то, изме­нив величину шага в ячейке Е1, нужно будет увеличивать число столбцов в расчетной таблице. Делается это легко, простым копи­рованием столбцов. Максимальный размер электронной таблицы, хотя и ограничен, но все-таки достаточно большой (в Exsel — 256 столбцов). Правда, в этом случае придется подправить форму­лу в ячейке D10.

Все эти дополнительные проблемы компенсируются прозрач­ностью модели. Ученик видит все промежуточные результаты рас­четов, видит весь механизм работы выбранной модели. Понятие вычислительного эксперимента становится для учеников более содержательным, более наглядным.

Электронная таблица — средство более высокого уровня, чем язык программирования. В то же время задача проектирования расчетной таблицы того же типа, что нами рассмотрена, совсем не тривиальна. Можно говорить о том, что язык электронных таб­лиц — это своеобразный язык программирования — язык таблич­ных алгоритмов. Следовательно, этап алгоритмизации в таблич­ном способе математического моделирования тоже присутствует. Большим достоинством электронных таблиц является возможность легко осуществлять графическую обработку данных, что бывает очень важным в математическом моделировании.

Моделирование знаний в курсе информатики

Изучаемые вопросы:

• Что такое база знаний.

• Различные типы моделей знаний.

• Логическая модель знаний и Пролог.

Среди разнообразных систем искусственного интеллекта наи­более распространенными являются экспертные системы. В основе экспертной системы лежит база знаний — модель знаний в оп­ределенной предметной области, представленная в формализо­ванном виде и сохраненная в памяти компьютера.

Существуют различные типы моделей знаний. Наиболее извес­тные из них — продукционная модель, семантическая сеть, фрей­мы, логическая модель.

Продукционная модель знаний построена на правилах (они на­зываются продукциями), представляемыми в форме:

ЕСЛИ выполняется некоторое условие ТО выполняется некоторое действие

На основе поступающих данных экспертная система, анализи­руя имеющиеся правила, принимает решение о необходимых дей­ствиях. Например:

ЕСЛИ температура в помещении ≤15° ТО включить отопление

Продукционные модели часто используются в промышленных экспертных системах.

Семантические сети. Семантической сетью называется система понятий и отношений между ними, представленная в форме ориен­тированного графа. Это одна из наиболее гибких и универсальных форм моделей знаний. На рис. 3 приведен пример, представляю­щий в форме графа сведения, заключенные в предложении: «Петух Петя является птицей, и он умеет кукарекать».

Рис. 3. Пример семантической сети

Фреймы. Фрейм — это некоторый абстрактный образ, относя­щийся к определенному типу объектов, понятий. Фрейм объеди­няет в себе атрибуты (характеристики), свойственные данному объекту. Фрейм имеет имя и состоит из частей, которые называ­ются слотами. Изображается фрейм в виде цепочки:

Имя фрейма = <слот 1><слот 2>...<слот N>

Вот пример фрейма под названием «Битва»:

Битва = <кто?><с кем?><когда?><где?><результат>

Такое представление называется прототипом фрейма. Если же в слоты подставить конкретные значения, то получится экземп­ляр фрейма. Например:

Битва = <Царевич><Кощей Бессмертный><утром><в чис­том поле><победил>

Слоты сами могут быть фреймами. Таким образом, возможны иерархии фреймов, сети фреймов. К фреймам применимо поня­тие наследования свойств. Для реализации моделей знаний с ис­пользованием фреймов хорошо подходит технология объектно-ориенированного программирования.

Логическая модель знаний представляет собой совокупность ут­верждений. О каждом утверждении можно сказать: истинно оно или ложно. Утверждения делятся на факты и правила. Совокуп­ность фактов представляет собой базу данных, лежащую в основе базы знаний. Правила имеют форму «ЕСЛИ А, ТО Б» (здесь есть сходство с продукционной моделью). Механизм вывода основан на аппарате математической логики (он называется исчислением предикатов первого порядка). Прикладные возможности этой мо­дели весьма ограничены. Логическая модель знаний лежит в осно­ве языка ПРОЛОГ.

ПРОЛОГ является языком логического программирования. Как известно, в программировании для ЭВМ существует не­сколько различных направлений (парадигм): процедурное про­граммирование, функциональное программирование, логичес­кое программирование, объектно-ориентированное программи­рование. В языке Пролог реализована логическая парадигма. Однако в рамках базового курса информатики использование Пролога очень ограничено и о программировании, в полном смысле этого слова, здесь речи не идет. Пролог рассматривается лишь как средство построения несложных баз знаний логичес­кого типа. При таком подходе систему Пролог можно рассмат­ривать как своеобразную систему управления базами знаний (по аналогии с СУБД). Она позволяет создавать базу знаний и обра­щаться к ней с запросами.

Реализации Пролога существуют для большинства компьюте­ров, доступных школам. Поэтому представляется возможным пред­лагать Пролог в качестве средства для практической работы по теме «Искусственный интеллект и моделирование знаний».

Требования к знаниям и умениям учащихся по линии формализации и моделирования

Учащиеся должны знать:

ü   что такое модель; в чем разница между натурной и информа­ционной моделью;

ü   какие существуют формы представления информационных моделей (графические, табличные, вербальные, математические);

ü   что такое реляционная модель данных; основные элементы реляционной модели: запись, поле, ключ записи;

ü   что такое модель знаний, база знаний;

ü   из чего строится логическая модель знаний;

ü   какие проблемы решает раздел информатики «Искусствен­ный интеллект»;

ü   что такое система, системный анализ, системный подход;

ü   что такое граф, элементы графа;

ü   что такое иерархическая система и дерево;

ü   состав базы знаний на Прологе;

ü   как в Прологе представляются факты и правила;

ü   как в Прологе формулируются запросы (цели).

Учащиеся должны уметь:

ü   приводить примеры натурных и информационных моделей;

ü   проводить в несложных случаях системный анализ объекта (фор­мализацию) с целью построения его информационной модели;

ü   ставить вопросы к моделям и формулировать задачи;

ü   проводить вычислительный эксперимент над простейшей математической моделью;

ü   ориентироваться в таблично-организованной информации;

ü   описывать объект (процесс) в табличной форме для простых случаев;

ü   различать декларативные и процедурные знания, факты и правила.

ü   ориентироваться в информационных моделях на языке гра­фов;

ü   описать несложную иерархическую систему в виде дерева;

ü   построить базу знаний на Прологе для простой предметной области (типа родственных связей);

ü   сформулировать на Прологе запросы к данной базе знаний;

ü   работать на компьютере в среде системы программирования Пролог.

Примерное содержание и планирование линии «Формализация и моделирование» в базовом курсе  средней школы по учебнику Макаровой Н.В. «информатика 7 – 9 кл.»

№п/п	№ раздела, темы	Название раздела, темы	Определения	Класс, в котором изучается данная тема	Количество часов, отведенных на данную тему
					Всего	теор	практ
1	2	3	4	5	6	7	8
	РАЗДЕЛ 2	ИНФОРМАЦИОННАЯ КАРТИНА МИРА
	Тема 6.	Представление об объектах окружающего мира		7 кл.	2	2	0
				8 кл.	0	0	0
				9 кл.	0	0	0
	6.1.	Что такое объект	Объект (материальный, нематериальный)	7 кл.	1	1	0
	6.2.	Свойства и параметры объекта	Параметр (значение, свойство, величина, признаки)	7 кл.
	6.3	Действие как характеристика объекта	Состояние объекта, процесс	7 кл.	1	1	0
	6.4	Среда существования объекта	Среда	7 кл.
	Тема 7.	Информационная модель объекта		7 кл.	1	1	0
				8 кл.	0	0	0
				9 кл.	0	0	0
	7.1.	Понятие модели	Модель (предметные и абстрактные), примеры моделей	7 кл.	1
	7.2	Информационная модель объекта	Информационная модель, цель, формы представления моделей
	7.3.	Примеры информационных моделей объектов
	Тема 8.	Представление о системе объектов		7 кл.	3,5	2	1,5
				8 кл.	0	0	0
				9 кл.	0	0	0
	8.1	Отношения объектов	Пространственные, временные, части и целого, формы и содержания, математические, общественные, примеры отношений	7 кл.	1	0,5	0,5
	8.2.	Связи объектов	Связи (примеры связей: механические, электромеханические, межличностные, географические, экономические, экологические)
	8.3.	Понятие о системе	- Элемент системы, система, цель изучения системы (примеры систем: организационная, техническая, знаковая, биологическая), - связи и отношения между элементами системы (примеры связей: пространственные, временные, социальные, генетические, материальные), - среда, целостность, работоспособность.	7 кл.	0,5	0,5
	8.4.	Информационная модель системы	-Система как объект, ее информационная модель (анализ); - информационные модели элементов системы - связи и отношения между элементами - взаимодействие элементов( системный подход, системное мышление) - примеры	7 кл.	2	1	1
	Тема 9.	Основы классификации (объектов)		7 кл.	0	0	0
				8 кл.	3	2	1
				9 кл.	0	0	0
	9.1.	Классы и классификация	Класс, классификация (дерево, иерархическая схема)	8 кл.	1	1	0
	9.2.	Основание классификации	Классификация (группировка по намеченным признакам, основание классификации (несколько признаков))
	9.3.	Наследование свойств	Наследование, роль классификации,
	9.4.	Примеры классификации различных объектов		8 кл.	1	0,5	0,5
	9.5.	Классификация компьютерных документов	Текст, графика, таблица, БД, составной документ	8 кл.	1	0,5	0,5
	Тема 10.	Классификация моделей		7 кл.	4	1	3
				8 кл.	6	2	4
				9 кл.	4	1	3
	10.1	Виды классификации моделей	По области использования (учебные, опытные, научно – технические, игровые, имитационные); По фактору времени (статистическая, динамическая)	8 кл.	2	1	1
1	2	3	4	5	6	7	8
	10.2.	Классификация моделей по способу представления	По способу представления (материальные, абстрактные(мысленные, вербальные, информационные)
	10.3	Инструменты моделирования	Компьютерные и некомпьютерные информационные модели, аппаратная и программная поддержка (прикладные программные среды, среда программирования)	7 кл. моделирование в графическом и текстовом редакторах	4	1	3
				8 кл. моделирование в табличном редакторе	4	1	3
				9 кл. Моделирование в среде БД	4	1	3
	Тема 11.	Основные этапы моделирования		7 кл.	10	3	7
				8 кл.	12	3,5	8,5
				9 кл.	11	2,5	8,5
	11.1	Место моделирования в деятельности человека	Моделирование (модели материальных объектов, модели явлений, модели процессов, модель системы) Этапы деятельности при исследовании объекта, этапы моделирования,	7 кл.	1	1	0
				8 кл.	2	1	1
	11.2	Постановка задачи	Описание задачи, цель моделирования, формализация,	7 кл	1	0,5	0,5
				8 кл	2	1	1
				9 кл	3	1	2
	11.3	Разработка модели	Информационная модель, компьютерная модель, алгоритм построения, программная среда	7 кл	4	1	3
				8 кл	4	1	3
				9 кл	4	1	3
	11.4	Компьютерный эксперимент	Компьютерный эксперимент, план эксперимента (тестирование, тест), проведение исследования, анализ результатов.	7 кл	3	0	3
				8 кл	3	0	3
				9 кл	3	0	3
	11.5	Анализ результатов моделирования	Корректировка	7 кл	1	0,5	0,5
				8 кл	1	0,5	0,5
				9 кл	1	0,5	0,5
		Всего за  год при нагрузке 2 часа в неделю (по плану 68 часов)		7 кл.	20,5	9	1,5
				8 кл.	21	7,5	13,5
				9 кл.	15	3,5	11,5

Страницы: 1, 2, 3, 4, 5, 6