Информационные технологии в филологии и образовании: различия между версиями

м
простановка шаблона "по алфавиту" по запросу на Форуме с помощью AWB
м (битая ссылка)
м (простановка шаблона "по алфавиту" по запросу на Форуме с помощью AWB)
Интернет относится к глобальным сетям.
 
Для связи компьютеров в сети необходим набор семантических и синтаксических правил, определяющий поведение функциональных блоков сети при передаче данных - так называемые '''Протоколы'''.
 
Протоколы сети Internet отвечают требованиям '''Эталонной модели взаимосвязи открытых систем.''' (ЭМВОС).
 
В ЭМВОС информационная сеть рассматривается как совокупность функций, которые делятся на группы, называемые уровнями.
 
ЭМВОС содержит семь уровней:
 
*7-й уровень - прикладной (Application): включает средства управления прикладными процессами; эти процессы могут объединяться для выполнения поставленных заданий, обмениваться между собой данными.
 
6-й уровень - представительный (Presentation): реализуются функции представления данных (кодирование, форматирование, структурирование).
 
5-й уровень - сеансовый (Session): предназначен для организации и синхронизации диалога, ведущегося объектами (станциями) cети.
 
4-й уровень - транспортный (Transport): предназначен для управления сквозными каналами в сети передачи данных; на этом уровне обеспечивается связь между оконечными пунктами.
 
3-й уровень - сетевой (Network): на этом уровне происходит формирование пакетов по правилам тех промежуточных сетей, через которые проходит исходный пакет, и маршрутизация пакетов, т.е. определение и реализация маршрутов, по которым передаются пакеты.
 
2-й уровень - канальный (Link, уровень звена данных): предоставляет услуги по обмену данными между логическими объектами предыдущего сетевого уровня и выполняет функции, связанные с формированием и передачей кадров, обнаружением и исправлением ошибок, возникающих на следующем, физическом уровне.
 
1-й уровень - физический (Physical): предоставляет механические, электрические, функциональные и процедурные средства для установления, поддержания и разъединения логических соединений между логическими объектами канального уровня; реализует функции передачи битов данных через физические среды.
'''Филология и лингвистика в интернете'''
 
Филологические ресурсы Интернета — главный источник информации для филолога. К филологическим ресурсам относятся электронные энциклопедии, сайты универсальных библиотек, имеющих ссылки на сайты университетов, институтов, кафедр. Сайты университетов и институтов — основные носители специальной ( филологической) информации. Авторские сайты. Постоянный просмотр этих сайтов позволяет быть в курсе всего, что происходит в научном мире. Персональные странички современных учёных, их монографии и статьи, методические разработки, программы читаемых курсов, научная библиография. Конференции,
 
'''Филология в интернете'''
 
Филологии в Интернете внимание уделяется достаточное внимание. В сети присутствуют сайты кафедр многих российских университетов. На сайтах присутствует информация о кафедрах: преподавательский состав с указанием ученых степеней, изредка - время основания и основные научные интересы.
Проблема обработки огромного количества информации имеет два аспекта:
*это автоматический сбор информации
*автоматический разбор поступившей информации по данной тематике, проведенный на основе анализа текста документа.
 
Автоматизированные системы обработки информации могут использоваться:
* для контент анализа текстовой информации.
 
'''Система Ваал'''
 
Система ВААЛ разрабатывается с 1992 года и позволяет прогнозировать эффект неосознаваемого воздействия текстов на массовую аудиторию, анализировать тексты с точки зрения такого воздействия, составлять тексты с заданным вектором воздействия, выявлять личностно-психологические качества авторов текста, проводить углубленный контент-анализ текстов.
'''Система TextAnalyst'''
 
Программа разработана в Московском научно-производственном инновационном центре «МикроСистемы». TextAnalyst используется в качестве инструмента для анализа содержания текстов, смыслового поиска информации, формирования электронных архивов.
 
'''Возможности системы'''
в) информационно-поисковые задачи, включая:
 
поиск текстовых единиц, обладающих определенным набором количественных и качественных характеристик для решения стилистических и грамматических проблем;
 
автоматический поиск текстов (авторский, жанровый, историко-хронологический, библиографический и др.);
 
г) систематико-таксономические задачи:
 
обработка многомерных данных с использованием стандартных алгоритмических процедур (факторного, дискриминантного, кластерного и др. методов многомерного анализа);
 
обработка лингвистических данных с помощью специальных лингвистических методов (дешифровочных алгоритмов, дистрибутивно-статистического метода, методов датировки, атрибуции, диагностики и типологии текстов и др.);
 
д) теоретико-статистические исследования: изучение статистических закономерностей в символьных последовательностях, изучение проблем устойчивости и вариативности лингвостатистических чисел, проблемы однородности текстов, условий действия закона больших чисел, оптимизация выборочных исследований и др.
Искусственный интеллект (ИИ) - это наука о концепциях, позволяющих компьютеру делать такие вещи, которые у людей выглядят разумными.
 
Центральные задачи ИИ состоят в том, что бы сделать ВМ более полезными и чтобы понять принципы, лежащие в основе интеллекта. Поскольку одна из задач состоит в том, чтобы сделать ВМ более полезными, ученым и инженерам, специализирующимся в вычислительной технике, необходимо знать, каким образом ИИ может помочь им в разрешение трудных проблем.
 
Иску́ccтвенный интелле́кт — раздел информатики, изучающий возможность обеспечения разумных рассуждений и действий с помощью вычислительных систем и иных искусственных устройств. При этом в большинстве случаев заранее неизвестен алгоритм решения задачи.
 
Согласия в определении того, что именно считать необходимыми и достаточными условиями достижения интеллектуальности не достигнуто. Существует точка зрения, которую, в частности, в явном виде разделяли Норберт Винер, фон Нейман, академики Велихов и Раушенбах, что искусственный интеллект это математическое моделирование всех функций высшей нервной деятельности (в СССР) или всех функций коры головного мозга (в Западных исследованиях) Другие специалисты принимают иные гипотезы, например, тест Тьюринга или гипотеза Ньюэлла — Саймона. Обычно к реализации интеллектуальных систем подходят именно с точки зрения моделирования человеческой интеллектуальности. Таким образом, в рамках искусственного интеллекта различают два основных направления:
 
символьное (семиотическое, нисходящее) основано на моделировании высокоуровневых процессов мышления человека, на представлении и использовании знаний;
нейрокибернетическое (нейросетевое, восходящее) основано на моделировании отдельных низкоуровневых структур мозга (нейронов).
Таким образом, сверхзадачей искусственного интеллекта является построение универсальной, а не специализированной, предназначенной для решения определенных типов задач компьютерной интеллектуальной системы, которая находила бы решения всех (или хотя бы большинства) неформализованных задач, с эффективностью сравнимой с человеческой или превосходящей его. В качестве критерия и конструктивного определения интеллектуальности предложен мысленный эксперимент, известный как тест Тьюринга. В современной постановке можно рассматривать эту задачу как задачу приближения сингулярности в её сверхинтеллектуальном понимании.
 
На данный момент не существует систем искусственного интеллекта, однозначно отвечающих основным задачам, обозначенным выше. Успехи в исследовании аналоговых и обратимых вычислений позволят совершить большой шаг вперёд в построении систем искусственного интеллекта.
 
Наиболее часто используемые при построении систем искусственного интеллекта парадигмы программирования — функциональное программирование и логическое программирование. От традиционных структурного и объектно-ориентированного подходов к разработке программной логики они отличаются нелинейным выводом решений и низкоуровневыми средствами поддержки анализа и синтеза структур данных.
 
На данный момент не существует систем искусственного интеллекта, однозначно отвечающих основным задачам, обозначенным выше. Успехи в исследовании аналоговых и обратимых вычислений позволят совершить большой шаг вперёд в построении систем искусственного интеллекта.
 
Наиболее часто используемые при построении систем искусственного интеллекта парадигмы программирования — функциональное программирование и логическое программирование. От традиционных структурного и объектно-ориентированного подходов к разработке программной логики они отличаются нелинейным выводом решений и низкоуровневыми средствами поддержки анализа и синтеза структур данных.
 
Область применения.
==== Гибридный интеллект ====
 
Впервые понятие "гибридный интеллект" было введено советским психологом В.Ф.Вендой как контрпонятие "искусственному интеллекту", и чтобы подчеркнуть непреходящее эволюционное значение взаимодействия естественных интеллектов в природе, обществе и технике. Данный термин был введён В.Ф. Вендой в 1975 году в докладе на конференции по семантическим вопросам искусственного интеллекта.
 
Основы теории систем гибридного интеллекта изложены в сборнике по инженерной психологии в 1977 году.
 
Чуть позже в начале 80-х годов была выдвинута идея гибридного интеллектуального управления [ Гельфандбейн, Колесников, Рудинский, 1983, 1984] на основе многомодельных систем.
 
Процесс информатизации как в нашей стране, так и за рубежом сопровождается широким распространением информационно- поисковых, советующих, проектирующих и других систем в различных областях человеческой деятельности. Постоянно растущая потребность в автоматизации обработки всё увеличивающихся объёмов информации, развитие вычислительной техники и активизация роли человека как элемента системы обусловливают необходимость развития человеко-машинных вычислительных систем (ЧМВС) с целью повышения их эффективности.
 
Анализ общей тенденции развития показывает, что наиболее перспективным направлением является создание интеллектуальных самоорганизующихся систем. Однако существующие методы и средства проектирования ЧМВС и управления ими не позволяют интегрировать интеллектуальные функции в достаточной мере. В этой связи многообещающим является поиск законов эволюции естественных и искусственных систем. Радикальным направлением интеллектуализации является концепция на основе парадигмы «эволюционной интеллектуальной технологии», предполагающей комплексное использование методов и средств эволюционного синтеза имитационных моделей и их адаптация в задачах выделенной прикладной области.
 
Методология развития и совершенствования искусственных систем должна учитывать «опыт» и законы эволюции естественных. Однако, здесь неизбежна и взаимная адаптация. Методология взаимной адаптации помогла выявить многоструктурность процессов принятия решений. Она позволила переходить от внешних, технических, к внутренним, психологическим, факторам сложности интеллектуальной деятельности и отбирать ограниченное число действительно релевантных факторов, отражающих влияние внешних и внутренних условий труда, психологическую структуру и стратегию деятельности, тесно коррелирующих с критериями сложности, эффективности, надёжности, напряжённости деятельности.
 
В этой связи весьма важна разработка практических принципов взаимной адаптации человека с новейшей техникой и условиями труда, создание теории и методов синтеза и применение эффективных компьютеризованных систем адаптивного взаимодействия людей между собой и с ЭВМ по принципу гибридного интеллекта (ГИ).
Принципиальное отличие методологии системы гибридного интеллекта от традиционной методологии инженерной психологии состоит в том, что вместо анализа вариантов и попытки выбрать из них оптимальный проводится синтез разных вариантов решений, объединения скрытых и непосредственных участников решения. По- существу, здесь можно вести речь о наборах популяций и применении к ним генетических алгоритмов.
 
Система гибридного интеллекта может рассматриваться как этап в переходе от случайной неорганизованной творческой деятельности в решении задач нового класса к автоматизированному решению этих задач в системах искусственного интеллекта.
 
Основным вновь введенным в структуру элементом в гибридной системе является межмодельный интерфейс. Физический смысл такого нового элемента – это взаимодействие и оказание помощи друг другу экспертами при решении поставленной ЛПР задачи. Такая помощь может быть разноплановой – это и обмен знаниями, предварительная обработка информации одним специалистом, чтобы дать возможность другому решить его задачу, это объяснения одним экспертом, какое решение получил другой и т.д. Вариантов может быть достаточно много, однако главное, что характеризует такую систему управления - это "гибридный интеллект" в смысле Венды [Венда, 1990], социальный характер в смысле Минского [Minsky M., 1991] и системный подход к интеллекту в смысле Тарасова [Тарасов, 1997].
 
 
Основным вновь введенным в структуру элементом в гибридной системе является межмодельный интерфейс. Физический смысл такого нового элемента – это взаимодействие и оказание помощи друг другу экспертами при решении поставленной ЛПР задачи. Такая помощь может быть разноплановой – это и обмен знаниями, предварительная обработка информации одним специалистом, чтобы дать возможность другому решить его задачу, это объяснения одним экспертом, какое решение получил другой и т.д. Вариантов может быть достаточно много, однако главное, что характеризует такую систему управления - это "гибридный интеллект" в смысле Венды [Венда, 1990], социальный характер в смысле Минского [Minsky M., 1991] и системный подход к интеллекту в смысле Тарасова [Тарасов, 1997].
 
Рассмотренная система управления может быть названа гибридной. Ей присущи, прежде всего, взаимопомощь и преодоление недостатков одной модели за счет преимуществ других моделей. Гибрид построен за рамками ограничений отдельных методов и моделей и должен обладать с точки зрения блока управления значительно более высоким качеством решения задач, чем автономные модели.
== Литература ==
*[http://www.rfbr.ru/default.asp?doc_id=4772 О новых направлениях в работе отдела наук о человеке и обществе РФФИ]
 
*[http://ai.iii.ru/index.php/%D0%93%D0%BB%D0%B0%D0%B2%D0%BD%D0%B0%D1%8F Энциклопедия искусственного интеллекта]
*[http://sdo.uspi.ru/mathem&inform/lek23/lek_23.htm#функции Некоторые кибернетические аспекты информатики]
*[http://khpi-iip.mipk.kharkiv.edu/library/ai/conspai/index.html Курс лекций по дисциплине "Системы искусственного интеллекта"]
 
*[http://sapr.mgsu.ru/biblio/ex-syst/index.html Самоучитель по экспертным системам]
 
*[http://www.philos.msu.ru/vestnik/philos/art/2000/suvorov_intell.htm ИНТЕЛЛЕКТ И ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫЕ ОРУДИЯ ТРУДА]
 
*[http://www.oberon.iicenter.ru НИГ Оберон (Научный руководитель Бухаров Михаил Николаевич)]
 
*[http://www.ug.ru/issue/?action=topic&toid=7657 Гибридный интеллект (педагогика)]
 
 
=== Компьютерная реализация методов математической статистики ===
Потребность в специалистах, хорошо знающих основы и методы современной математической статистики и владеющих навыками их практической реализации на компьютерах, постоянно нарастает. Это объясняется тем, что компьютерная реализация современных статистических методов обработки информации является сегодня одним из наиболее эффективных инструментов принятия рациональных решений в самых разных областях человеческой деятельности.
 
Чтобы получить представление о возможности использования математических методов в филологии ознакомьтесь со следующими статьями:
А также :
--многоязычный интерфейс (в поставку включены русский, украинский, английский);
--бесплатна для некоммерческого (домашнего) использования !
 
В разделе Викиучебник есть книга [[Математика случая|Математика случая]]
=== Онтологии ===
В последние годы разработка [[w:Онтология (информатика)|онтологий]] - формальных явных описаний терминов предметной области и отношений между ними – переходит из мира лабораторий по искусственному интеллекту на рабочие столы экспертов по предметным областям. Во всемирной паутине онтологии стали обычным явлением.
Онтология определяет общий словарь для ученых, которым нужно совместно использовать информацию в предметной области. Она включает машинно-интерпретируемые формулировки основных понятий предметной области и отношения между ними.
 
*[http://filmsgu.narod.ru/ontology101_rus.doc Теоретический материал по Онтологиям]
 
 
'''Структура УМК'''
 
Основой УМК (мультимедиа курса) является его интерактивная часть, которая может быть реализована только на компьютере. В нее входят:
# является инструментом деятельности учащихся;
# позволяет индивидуализировать процесс обучения с учетом психологических особенностей обучаемого и темпа усвоения учебного материала;
# является средством коммуникации, создавая возможность организации обратной связи каждого обучаемого с преподавателем.
 
Данная структура может быть скорректирована с учетом специфики гуманитарных, естественнонаучных и физико-математических дисциплин.
 
=== Программы для презентации учебного материала ===
Эффективность воздействия учебного материала на аудиторию во многом зависит от степени и уровня иллюстративности материала.
 
[[w:Презентация (способ представления информации)|Презентация]] представляет сочетание компьютерной анимации, графики, видео, музыки и звукового ряда, которые организованы в единую среду. Как правило, презентация имеет сюжет, сценарий и структуру, организованную для удобного восприятия информации.
* Рекомендации по использованию элементов оформления презентации.
 
'''Программные средства подготовки электронных презентаций'''
 
* Corel Presentation 9,
*ToolBooK Первые версии ToolBook разработаны компанией Asymetrix. В настоящее время развивается фирмой SumTotal.
 
[http://www.sumtotalsystems.com/products/toolbook-elearning-content.html Сайт фирмы SumTotal]
 
*Adobe Authorware 7. (Ранее Macromedia Authorware). Разработана фирмой Macromedia, США, версия 7 введена в 2002г. Владелец фирма Adobe
Достоинства
 
1.Возможность адаптации и оптимизации пользовательского интерфейса под индивидуальные запросы обучаемого. Воз­можность использования как текстовой (гипертекстовой), так и фрей­мовой структуры учебника.
 
2.Возможность использования дополнительных (по сравнению с печатным изданием) средств воздействия на обучаемого (мультимедийное издание). Включение в текст пособия анимационных моделей.
 
3.Возможность построения простого и удобного механизма навигации в пределах электронного учебника.
 
4.Развитый поисковый механизм не только в пределах электронного учебни­ка, но и вне его, по гипертекстовым ссылкам можно пере­мещаться по тексту издания, просматривать рисунки, обращаться к дру­гим изданиям, ссылки на которые имеются в нем (литература и пр.).
 
5.Возможность встроенного автоматизированного контроля уровня знаний студента.
6.Возможность адаптации изучаемого материала к уровню знаний студента, следствием чего является улучшение восприятия и запоминания инфор­мации. Адаптация основана на использовании слоистой структуры изда­ния, причем в соответствии с результатами тестирования студенту пре­доставляется слой, соответствующий уровню его знаний.
 
7.Главное преимущество электронного учебника — это возможность инте­рактивного взаимодействия между студентом и элементами учебника. Уровень интерактивности может изменяться от низкого и умеренного (перемещение по ссылкам) до высокого (самостоятельное тестирование и личное участие студента в моделировании процессов).
 
С внедрением электронных учебников изменяются и функции библиотеки учебного заведения. В этом случае роль библиотеки переходит к электрон­ному читальному залу, оборудованному компьютерами, объединенными в локальную сеть, которая связана с текстовой базой данных — хранилищем электронных учебников. Все читатели такой библиотеки без всякой очереди и ожидания могут самостоятельно выбирать и читать любые электронные учебники, в том числе и одинаковые, автоматически тиражируемые для них в любом количестве экземпляров.
* методов, зависимых от технической среды обмена информацией.
 
Существует множество понятий синонимов - дистанционному обучению. Это [[w:Заочное обучение|Заочное обучение]], [[w:Виртуальное обучение|Виртуальное обучение]], [[w:Интернет-образование|Интернет-образование]], [[w:Дистанционные курсы|Дистанционные курсы]], [[w:Распределённое образование|Распределённое образование]].
 
 
 
*[http://www.eidos.ru/journal/1999/0330-06.htm Хуторской А.В. О виртуальном образовании]
 
*[[w:Дистанционное обучение|'''LMS или (СДО)'''Системы управления обучением )]]
 
=== Викиверситет для обучающихся ===
 
В Викиверситете можно найти различные образовательные материалы, которые можно использовать для самостоятельного обучения. Обучаемый может, просмотритеть содержимое [[v:Викиверситет:Отделения Викиверситета|Викиверситет:Отделения Викиверситета]] на предмет того, что соответствует его интересам.
 
Если обучаемый желает общаться с людьми он можете присоединиться к [[v:Викиверситет:Образовательное сообщество|образовательному сообществу]], посвященному какому-либо предмету (или помочь в создании такого сообщества, если его пока что не существует). Там он можете найти кого-то, кто сможет помочь ему в обучении, или кого-то, с кем он сам может поделиться тем, что знаете.
Если у преподавателя уже имеются образовательные материалы, которые могут быть полезными, их можно разместить в Викиверситете. Разработку образовательного материала можно начинать и непосредственно в Викиверситете. Однако, если он больше похож на учебник, то лучше его добавить в [http://ru.wikibooks.org Викиучебник], если же он больше подходит для энциклопедии, то лучше его разместить в [http://ru.wikipedia.org Википедии]. Учебники из Викиучебника, как и любые другие ресурсы Интернета, могут быть использованы в учебном плане Викиверситета; на них следует поставить соответствующую ссылку, но не полностью копировать в викиверситет.
 
'''Викиверситет для распространения идей'''
 
Викиверситет — это и место, где можно деляться идеями — о том, как учить, как учиться, какие лучшие способы помощи в обучении, что работало в прошлом, и что не работало. Предполагается, что Викиверситет может стать платформой для учителей и учеников, которая сформирует образовательные сообщества ''об образовании''.
В широком смысле - литературные тексты, размещаемые авторами в сетевых журналах и изданиях.
 
Сетевая литература (сетература) — понятие, предлагаемое некоторыми публицистами для обозначения совокупности литературных произведений, основной средой существования которых является Интернет.
 
=== Сетевая литература как литература новых технологических возможностей ===
* мультимедийность текста: в литературное произведение, размещённое в Интернете, легко вставить звуковые файлы, файлы с анимированными изображениями и т. п.
 
=== Сетевая литература как литература новых формальных и жанровых предпочтений ===
 
Интернет способствует изменению иерархии [[w:литературные жанры|жанров]] и [[w:литературные формы|форм]]: типы текста, наилучшим образом приспособленные к сетевому существованию, выходят на первый план и постепенно вытесняют другие. На роль преимущественно сетевых жанров и форм предлагались прозаическая миниатюра (текст размером «в один экран», не требующий вертикальной прокрутки для прочтения от начала до конца), [[w:эссе|эссе]], литература дневникового типа.
 
Противники этой идеи полагают, что роль Интернета в судьбе тех или иных жанров и форм, в самом деле, заслуживает изучения, но не даёт оснований говорить об особой сетевой литературе. <!-- сетевая литература была бы отдельным феноменом, если бы именно в ней малая проза взяла верх над романом, а в «бумажной» литературе была бы обратная картина, (бред, ибо для того что-бы быть особенным типом не надо брать верх)--> Здесь, возможно, изменяется лишь место эссе или малой прозы во ''всей'' литературе.
 
{{По алфавиту}}
 
[[Категория:Образование]]
531

правка