CC BY
39
gJET
УДК 37 ББК 74
ИНФОРМАЦИОННАЯ МОДЕЛЬ И ЕЕ КОМПОНЕНТЫ
ВИКТОР НИКОЛАЕВИЧ КИНЯКИН,
доцент кафедры информатики и математики Московского университета МВД России имени В.Я. Кикотя
E-mail: vk.mathdep@mail.ru НИНА ВЛАДИМИРОВНА ЗАДОХИНА
старший преподаватель кафедры информатики и математики Московского университета МВД России имени В.Я. Кикотя
E-mail: astapenko67@mail.ru
Научная специальность 13.00.08 — теория и методика профессионального образования Рецензент: Г.Е. Савин, доцент кафедры информатики и математики Московского университета МВД России имени В.Я. Кикотя, кандидат технических наук
Citation-индекс в электронной библиотеке НИИОН
Аннотация. Рассмотрены модель данные — информация и связанные с нею термины и определения. Показано, что на стыке наук терминологическая полисемия может представлять сложную дидактическую проблему. Для студентов и специалистов, использующих в своей практической деятельности информационные технологии и моделирование.
Ключевые слова: информация, данные, модель, интерпретация.
Annotation. The data-information model and according terms and definitions are reviewed. It is shown that at the intersection of sciences some terminological polysemy can be a complex didactic problem. For students and professionals who are using information technologies and data models in their practical work.
Keywords: information, data, model, interpretation.
Окружающий мир завораживает многообразием форм и непостижимо сложным своим содержанием, чем он интересен исследователям и пытливым учащимся.
Побудительным мотивом взяться за написание статьи послужила та терминологическая разноголосица, которая присутствует как в нормативных документах, так и в учебно-методической литературе. Конечно, легко переложить проблему на самого учащегося — дескать, наше дело указать направление, а он сам выберет интересные именно ему факты, термины, определения и пр. Но такой подход вряд ли можно считать конструктивным — инновации, которые ожидает общество от подрастающего поколения, должны иметь под собой твердую теоретическую основу, иначе неизбежно где-то всплывет образ мифической химеры. Речь идет не о едином учебнике. Напротив, прекрасно, что на волне плюрализма мнений для изучения могут быть предложены теории, изложенные с различных точек зрения. Но не строим ли мы новую вавилонскую
башню, дидактическую проблему выбора учебных догматов, выбора источников знаний?
Данные и информация относятся к базовым понятиям информатики. Отношение между ними представляет терминологическую и дидактическую проблему. Рассмотрим несколько примеров. «Информация — сведения (сообщения, данные) независимо от формы их представления»1. Данная трактовка не универсум — разнообразные цели и задачи, решаемые в той или иной предметной области, образуют питательную среду для нового освещения известного термина. Полисемия — вот настоящая проблема, усугубленная тем, что определяющие понятия сообщение и данные явно законом не установлены, но в них есть подсказка в виде перечня возможных операций с информацией: поиск, получение, передача, производство и распространение. По ГОСТ 7.0-99 уточняем: «сообщение — информация, переданная и (или) полученная в процессе коммуникации; данные — информация, обработанная и представленная в формализованном виде для
дальнейшей обработки». Нетрудно заметить, если отбросить второстепенное, что первый источник сообщает: информация есть не что иное, как данные, а второй — нет, именно данные есть информация! В одном учебнике, рекомендуемом соответствующим ведомством, «информация — это продукт взаимодействия данных и адекватных методов», причем «данные — диалектическая составная часть информации», а в другом находим еще одно неоднозначное утверждение: «данные — это информация, закодированная определенным образом». Согласно ГОСТ Р 52653-2006, информация — сведения (сообщения, данные) независимо от формы их представления (с уточнением, что информацией являются значимые данные), а данные вводятся через представление информации в формализованном виде, пригодном для передачи, интерпретации или обработки. Иначе говоря, данные есть форма представления информации! Аналогичные дефиниции и в ГОСТ Р 509222006. Пример однозначной классификации: информация (в процессах ее обработки) — любой факт, понятие или значение, полученные из данных, а также контекст, выбранный из знаний, или контекст, ассоциированный со знаниями; данные — представление информации в некотором формализованном виде, пригодном для передачи, интерпретации или обработки.
Согласно ГОСТ Р 52292-2004, данные должны быть интерпретируемыми по правилам, которые являются не внутренним свойством данных, а задаются внешним образом (социальной средой). Под научной интерпретацией объекта понимают совокупность связываемых с этим объектом значений (данных), смыслов, его научное осмысление. Таким образом, данные (текстовые, статистические и пр.) могут нести информацию, которую еще надо извлечь, иначе говоря интерпретировать.
Проведенный обзор показал, что информация и данные могут рассматриваться как синонимы или как дефиниции, частично совпадающие при определенных условиях, или как непересекающиеся понятия, что создает некоторые затруднения при подготовке и изложении учебного материала и его восприятия аудиторией. Полисемичные вербальные определения какой-либо науки могут быть совершенно неприемлемы на стыке наук, например: в математической лингвистике, решающей задачу
машинного перевода, и прочих науках, использующих статистическое моделирование. Очевидно, что текст — это не информация, а всего лишь ее носитель, это данные, которые интерпретируют либо исходя из контекста (как в последнем примере), либо по наперед заданным правилам (в искусственных средах, например, в системах кодирования в криптографии).
Но что же делать, если приходится работать с данными на стыке наук? Очевидно, что решение можно попытаться найти в философии. Последняя, выполняя методологические функции, занимается еще и интерпретацией достигнутых научных результатов. Формально отношения между информацией, данными и интерпретацией могут быть заданы в спецификациях информационной системы.
Методология изучения сложного объекта основана на системном подходе, суть которого состоит в исследовании объекта как системы, раскрытии целостности объекта (структуры, типов связей между его элементами). Под системой понимают образующее единое целое множество элементов, состоящих между собой в определенных отношениях. В зависимости от решаемой задачи системы условно классифицируют по двум большим группам: материальные, состоящие из конкретностей, экзистенциальных объектов (существующих независимо от воли человека), и абстрактные, состоящие из абстракций, продукта познания. В процессе познавательной деятельности (мышления) применяется метод восхождения от абстрактного (теоретического) понятия к конкретному (истинному). Истина относительна и всегда конкретна. Методы познания анализ и синтез тесно связаны с моделированием, дополняя и обогащая друг друга. Моделирование есть форма отражения онтологических представлений о действительности посредством замещения (интерпретации) познаваемой конкретности (оригинала) адекватной абстракцией (моделью).
Основным предметом изучения онтологии в информационных системах является эксплицитная (явная) спецификация объектов системы и связей между ними в пространственно-временной области. Пусть объект исследования, или конкретность, имеет неизвестную исследователю структуру, которую на рис. 1 представим абстракцией в виде графа, элементы исследуемого объекта обозначим кружками:
закрашенные кружочки — это те элементы, параметры которых могут быть измерены, а незакрашенные — элементы с неизмеряемыми параметрами. Внутренние связи объекта обозначим пунктирными стрелками, сплошными стрелками — контролируемые параметры.
Текущее состояние исследуемого объекта фиксируют с помощью эмпирических данных, которые могут быть использованы для получения информации об объекте. Рассмотрим примеры систем.
Система абстрактная — модель материального мира в форме понятия, схемы, проекта, гипотезы, теорий и прочих абстракций, например математических. Противоположна системе материальной.
Система формальная — математическая модель, по множеству исходных объектов определяет множество дискретных объектов согласно известным правилам вывода: {O, S, A, D}, где O — множество объектов (object), S — множество синтаксических правил получения производных объектов (syntactical rule), А — множество аксиом (axiom), D — множество правил вывода (deduction rule).
«Информационная система — совокупность содержащейся в базах данных информации и обеспечивающих ее обработку информационных технологий и технических средств»2. Формально систему можно описать совокупностью множеств: а) множеством представлений, описаний структуры объекта, б) множеством отношений между элементами объекта и в) множеством правил и предписаний для ее обработки. Спецификация системы в условных обозначениях есть тройка множеств {R, I, A}, где R — множество представлений (representation), I — множество интерпретаций (interpretation) и A — множество значений, абстракций (abstraction). Введенные переменные связаны отношением вида I: R^A, где I есть функция отображения R в A. Элементы R называют данными, а элементы A — информационными объектами.
Информация характеризуется а) формой представления, б) абстрактным значением, в) отношением к реальному миру. Формы информации — абстрактная (значение, семантическая составляющая) и конкретная (представление). Интерпретация — переход от конкретного к абстрактному, применяется для синтеза информации по ее представлению: в
Рис. 1. Исследуемый объект: стрелки символизируют параметры объекта, несущие информацию об объекте, его структуре
естественной среде с целью раскрытия семантического содержания представления, тогда как в искусственной среде — с целью получения абстракции в виде теоретической модели. Очевидно, что в первом случае можно говорить о раскрытии смысла сообщения с помощью функции интерпретации, тогда как во втором — о форме представления. Смысл, как продукт мышления, информации сокрыт в субъективном отношении между представлением и объективной реальностью. В искусственных системах множество интерпретаций задают конечным множеством синтаксических функций.
В статье только обозначен терминологический аспект проблем, подлежащий исследованию в диалектическом единстве онтологии, логики и познания. На примере информационной системы показано, что в учебном процессе должны быть представлены различные точки зрения — выхо-лощение источников знаний может препятствовать передаче и восприятию научных ценностей, свести их всестороннее изучение к запоминанию отдельных формальных признаков, что может негативно проявиться в реализации инновационных программ.
Литература
1. Большая советская энциклопедия. В 30 т. 3-е изд. М.: Советская энциклопедия в 1969—1978.
2. Брукшир Дж. Гленн. Введение в компьютерные науки. Общий обзор, 6-е изд.: Пер. с англ. М.: Издательский дом «Вильямс», 2001.
3. Дейт К.Дж. Введение в системы баз данных, 6-е изд.: пер. с англ. К.; М.; СПб.: Издателский дом Вильямс, 2000.
4. Лопатников Л.И. Экономико-математический словарь: Словарь современной экономической науки. 5-е изд., перераб. и доп. М.: Дело, 2003. 520 с.
5. Манфред Брой. Информатика. Основополагающее введение: В 4-х ч. Пер. с нем. М.: Диалог-МИФИ, 1996—1998.
6. Симонович С.В. Базовый курс: Учебник для вузов.. 3-е изд. Стандарт третьего поколения. СПб.: Питер, 2012. Гриф Министерства Образования и науки РФ.
References
1. The Great Soviet encyclopedia. 30 t. 3-e Izd. M.: Soviet encyclopedia, 1969—1978.
2. Brukshir J. Glenn. Introduction to computer science. General review, 6th ed.: trans. from engl. M.: Publishing house «Williams», 2001.
3. Date K.J. Introduction to database systems, 6th ed.: trans. from engl. K.; M.; SPb.: Izdatelski Williams house, 2000.
4. Lopatnikov L.I. Economic-mathematical dictionary: Dictionary of modern Economics. 5-e izd., revised and enlarged extra. M.: Delo, 2003. 520 p.
5. ManfredBroy. Informatics. Basic introduction: In 4 parts. Trans. from germ. Moscow: Dialog-MIFI, 1996—1998.
6. Simonovich S.V Basic course: the Textbook for high schools.. 3rd ed. The standard of the third generation. SPb.: Peter, 2012. Frif of the Ministry of Education and science of the Russian Federation.
1 Федеральный закон от 27 июля 2006 г. № 149-ФЗ (ред. от 5 апреля 2013 г.) «Об информации, информационных технологиях и о защите информации», Ст. 2, п. 1.
2 Федеральный закон от 27 июля 2006 г. № 149-ФЗ (ред. от 5 апреля 2013 г.) «Об информации, информационных технологиях и о защите информации», Ст. 2, п. 3.
Обстоятельства, исключающие преступность деяния. Учебное пособие. Гриф УМЦ «Профессиональный учебник». Гриф НИИ образования и науки. Смирнов А.М. и др. Изд-во ЮНИТИ, 2016. 168 стр.
Учебное пособие предназначено для формирования у читателей полного представления о социально-правовой природе обстоятельств, исключающих преступность деяния, как одного из основных институтов российского уголовного права.
Для студентов, курсантов, слушателей вузов, обучающихся по направлению подготовки «Юриспруденция», а также специальности «Юриспруденция», для научно-педагогических работников и практикующих юристов.
Конституционное право России. Схемы и определения. Учебное пособие. Гриф УМЦ «Профессиональный учебник». Гриф НИИ образования и науки. Багмет А.М., Бычкова Е.И., Сунцова Е.А. Изд-во ЮНИТИ, 2015. 208 стр.
Раскрываются традиционные для учебной дисциплины, науки и отрасли конституционного права вопросы, представленные в виде схем и основных определений.
Для курсантов, слушателей и студентов юридических вузов и специальностей, а также для всех интересующихся проблемами конституционного права России.
