Россия сегодня находится в стадии развития информационного общества,
главным ресурсом в котором становится информация. Отличительной чертой
информационного общества является увеличение роли информации и знаний в жизни
общества. Становление информационного общества характеризовалось лавинообразным
нарастанием объемов информации. В силу необходимости ориентации в огромных
объемах информации и их обработке стали развиваться вычислительная техника и
наука информатика, далее – информационные технологии. Человеку в информационном обществе недостаточно ориентироваться только
на передачу и усвоение опыта, накопленного человечеством, важно умение
самостоятельно приобретать знания и генерировать новые, уметь работать с
информацией, анализировать ее, видеть и решать возникающие в разных областях
проблемы. Значительную помощь в этом может оказать усвоение методологии науки
информатика. Определение науки информатика к данному времени сформировалось,
большинство ученых дают схожие определения. От первоначально сформировавшейся в
начале 60-х годов прошлого века информатики родились различные ее направления. На
сегодня информатика большинством ученых рассматривается как комплексная наука,
представляющая совокупность научных направлений, изучающих сбор, запись и
хранение, поиск и извлечение, преобразование, распределение и использование
информации в различных сферах деятельности с помощью компьютеров и программ. Однако
при более глубоком рассмотрении, и мы разделяем точку зрения этой части ученых,
информатика – фундаментальная наука Методология информатики определяется историей становления и развития
информатики и вычислительной техники, современным состоянием ее как комплексной
науки, включающей методологию различных ее направлений, междисциплинарным
характером ее прикладной направленности. С формированием предмета и методологии информатики можно ознакомиться
через изучение таких вопросов, как: развитие счетных устройств от простейших до
механико-счетных вычислительных машин, идея универсальной характеристики Г.
Лейбница, универсальная вычислительная машина Ч. Бэббиджа и начало
программирования (Ада Лавлейс), булева алгебра и ее различные интерпретации,
машины Тьюринга, архитектура фон Неймана, теория информации К.Шеннона, идеи
Н.Винера и появление кибернетики, этапы развития ЭВМ.[i]
Современные аспекты предмета включают рассмотрение таких вопросов, как: компьютерные сети, развитие параллелизма в
работе устройств ЭВМ, многопроцессорные системы, история программирования: от
языков программирования до систем управления базами данных и знаний. Все перечисленные вопросы определяют
исторический аспект методологии информатики. Всесторонне рассмотрение методологии информатики требует рассмотрения
информатики именно как комплексной науки. Базовые положения информатики,
характеризующие ее как фундаментальную науку,
связаны с теориями других наук, таких, как философия (учение об информации
и теория познания), математика (математическая логика, теория алгоритмов и их
вычислимость, математическое моделирование, дискретная математика), лингвистика
(знаковые системы, формальные языки и грамматики). И естественно методы
названных теорий тесно вплетены в методологию информатики.Кроме того, методологическую основу информатики составляют и базовые
методы ее собственных направлений, таких как кибернетика, программирование,
искусственный интеллект, вычислительная техника, информационные системы.И, конечно, развитие современной науки, ее новейшие достижения
(нейроинформатика, нанороботы, квантовые вычислительные среды), непрерывное
развитие информационных технологий, становление синергетики расширяют
методологию информатики и трансформируют её. Междисциплинарный характер информатики, характеризующий на
первый взгляд ее практическую направленность, а при более глубоком рассмотрении
– ее фундаментальность, настоятельно требует осмысления и изучения методологии
информатики.В декабре 2001 года объединенный комитет по образованию международных
компьютерных профессиональных обществ ACM и IEEE Computer Society выпустил
очередную версию документа с рекомендациями по преподаванию информатики
"Computing Curricula 2001: Computer Science". Совокупность знаний по
информатике определена была как перечень следующих разделов[ii]:
дискретные структуры;основы программирования;алгоритмы и теория сложности;архитектура и организация ЭВМ;операционные системы;распределенные вычисления;языки программирования;взаимодействие человека и машины;графика и визуализация;интеллектуальные системы;управление информацией;социальные и профессиональные вопросы;программная инженерия;методы вычислений.И хотя нас интересуют общие методологические вопросы науки информатика,
мы привели этот перечень, поскольку в нем четко просматривается как структура и
логическая организация освоения информатики, так и историцизм ее методологии.Приведенная совокупность знаний напрямую перекликается с такими
базовыми понятиями современной информатики, как понятия: информации, алгоритма
и алгоритмизации, системы и структуры, модели и моделирования, исполнителя и
операционной среды, изменения, изменчивости и выбора, понятие языка и
грамматики, проекта и проектирования, технологии и информационные технологии. Методы научного познания, которые реализованы в
информатике и могут использоваться в различных науках, достаточно исчерпывающе
озвучены В.М. Казиевым[iii], это: абстрагирование и конкретизация; анализ и синтез; индукция и дедукция; формализация;
виртуализация; актуализация; визуализация; структурирование; макетирование; алгоритмизация и программирование; инфологическое (информационно - логическое)
моделирование; математическое моделирование; компьютерное моделирование и
вычислительный эксперимент; программное управление; распознавание,
классификация и идентификация образов; экспертное оценивание и тестирование и другие.Цельный взгляд на данный перечень указывает на
первоначальную опору информатики на математику, а затем рождение новых методов,
исходящих не из абстракций, а из реалий действительности. На наш взгляд, в
данном перечне наряду с индукцией и дедукцией, следует включить редукцию,
наряду с анализом и синтезом – интерпретацию данных. Редукция – упрощение, сведение сложного к более
простому, обозримому, понимаемому, более доступному для анализа и решения[iv]. Данный метод используется в различных
направлениях информатики. В программировании редукция используется как выделение
наиболее существенного и отбрасывание менее существенного в локальном контексте
задач; моделирование представляет процесс упрощения, сжатия сложного и
возможного до локального, необходимого и минимально достаточного, т.е. по сути
– редукцию. В вычислительных методах редукция присутствует в виде самого понятия
вычисления и при упрощении выражений[v].Методы интерпретации данных родились как результат
появления реальных возможностей сбора
больших массивов информации, развития социологии, маркетинговых
исследований. Сегодня повышается роль данных методов не только в исследованиях
естественных, но гуманитарных дисциплин. По сути, эти методы включают поиск
информации, ее сбор и преобразование, но имеют свою специфику, такую как
получение первичной информации при сборе, а при преобразовании информации
недостаточно статистических методов обработки информации, необходимым является
применение кластерного, дисперсионного, регрессионного и факторного анализов.Перечисленные методы позволяют более полно подойти к
определению методологии информатики. Но они не исчерпывают всех аспектов
рассмотрения в полной мере методологии информатики, поскольку вопрос этот очень
сложный и характеризуется неоднозначностью толкования. Однако даже в таком
составе рассмотренные аспекты методологии информатики позволяют повысить общий
методологический уровень преподавания информатики. Усиление роли методологии в
преподавании информатики в условиях ограничения аудиторного времени может дать
студентам правильные ориентиры, научить самостоятельно разбираться в сложных вопросах,
не только осваивать новые знания, но и порождать их. Методология информатики для университетского и
специального профессионального образования рассматривается на различных уровнях
глубины и разных объемах. Для опережающего образования, каковым является
классическое университетское образование, при прохождении дисциплины необходим
более глубокий уровень рассмотрения, включающий основательную математическую
подготовку не только для естественных, но и гуманитарных специальностей. Для
специального профессионального образования уровень математической подготовки
зависит от профиля специальности (технический или гуманитарный). Но и для университетского,
и специального профессионального образования общей проблемой является
построение методологии, дающей прагматическое понимание теоретической
фундаментальности. Информация, приведенная в данной публикации, может служить ориентиром
как при разработке курсов дисциплины информатика для различных специальностей,
так и ориентиром при подборе практических задач, демонстрирующих студентам
практическую направленность [i] См. Русакова Н.А.Рабочая программа по курсу «История
и методология информатики».Кемерово,
2004. –
http://unesco.kemsu.ru/study_work/PLAN/plan_2004_8.html
[ii]
См. Рекомендации по преподаванию информатики в университетах: Пер с англ. –
СПБ., 2002. С.18.
[iii]
См.Казиев В.М. Введение в математику и информатику. – М.:Бином, 2007.; КазиевВ.М.
Введение в анализ, синтез и моделирование систем. – М.:Бином, 2007.
[iv]
См. Советский энциклопедический словарь. – М., 1990.
[v]
Введение метода редукции в перечень позволяет понять необходимость знакомства с
программированием при изучении информатики и для гуманитарных специальностей.
|
