Литература
Босова Л.Л. Подготовка младших школьников в области информатики и ИКТ: опыт, современное состояние и перспективы. – М. : БИНОМ. Лаборатория знаний, 2009. – 271 с.
КОНЦЕПТУАЛЬНЫЕ ПОНЯТИЯ КУРСА «ТЕОРИЯ ИНФОРМАЦИОННЫХ ТЕХНОЛОГИЙ И СИСТЕМ»
Гасанов Э.В. (egasanov@hse.ru), Иванов Н.В. (ivanick@mail.ru)
Государственный Университет - Высшая Школа Экономики (ГУ-ВШЭ), г. Москва
Аннотация
Курс «Теория информационных технологий и систем» (ТИТИС) в ГУ-ВШЭ читается бакалаврам 1 курса факультета бизнес-информатики. Данный курс является базовым в подготовке будущих специалистов по прикладной информатике в экономике. Экзамен по специальности при поступлении в магистратуру факультета бизнес-информатики ГУ-ВШЭ сдается именно по ТИТИС. В курсе даются определения таких понятий как информационная система, сигнал, сообщение, количество информации, энтропия источника, алфавит, слово, кодирование, код, кодовое дерево, избыточность кодирования.
Предлагается авторское определение понятия информационная система. Курс опирается на знание студентами теории множеств, теории вероятностей, линейной алгебры, дискретной математики.
Курс «Теория информационных технологий и систем» лежит в основе системы знаний студентов – информатиков.
Остановимся на концептуальных понятиях курса ТИТИС.
Как отмечает в [1]. Чернавский Д.С., имеется порядка 30 определений понятия Информация, что свидетельствует о том, что дать точное опреде-ление этому понятию невозможно. Это объясняется тем, что информация нематериальна и субъективна.
Сигнал – изменение какой-либо характеристики (амплитуды, частоты, фазы) физического процесса. В отличие от информации, сигналы объективны.
Сообщение – последовательность сигналов.
Информационная система (ИС) – система, обладающая следующими свойствами:
мультистабильна – т.е. имеет более чем два устойчивых состояния, между которыми возможны переходы,
имеет память – т.е. имеет способность хранить и воспроизводить следы прошлых воздействий на данную систему.
Некоторые ИС имеют 3 свойство:
перемешивающий слой: область в пространстве параметров системы, где ее поведение хаотично и непредсказуемо в детерминистском смысле. Только системы, имеющие перемешивающий слой способны генерировать новую информацию [1].
Мы предлагаем наше собственное определение ИС:
Система называется информационной, если ее устойчивые состояния образуют некоторый алфавит.
Алфавит – множество неделимых, различимых элементов какого-либо языка.
Слово – последовательность элементов алфавита.
Кодирование – отображение слов одного алфавита на слова другого алфавита. Рассматривая методы кодирования сообщений по алгоритмам Фано и Хаффмена, необходимо знать определение алгоритма:
Алгоритм– конечная последовательность действий (стадий, этапов, шагов…), приводящая к определенному результату.
Код – множество кодовых слов.
Кодовое дерево – это дерево, в некоторых вершинах которого находятся кодовые слова, а ребра помечены элементами алфавита [3].
Линейный код – это код, который образует конечную абелеву группу относительно операции посимвольного сложения по модулю 2. Почему в определении надо указывать относительно какой операции? Потому, что одно и то же множество относительно одной операции может образовывать группу, а относительно другой операции – нет.
Количество информации в сообщении, имеющем априорную вероятность p, вычисляется по формуле [1,2, 4,6]:
Выбор основания логарифма определяет единицу измерения количества информации: при a =2 она измеряется в битах, при a=e в натах, при a=10 в дитах. В большинстве случаев измерение производится в битах.
Энтропия источника из n сообщений – математическое ожидание количества информации:
 .
По смыслу математического ожидания – это среднее количество информа-ции, приходящееся на элемент сообщения. Единицы измерения энтропии бит/эле-мент сообщения. Элемент сообщения – буква, слово, предложение – не всегда конкретизируется в задачах.
Избыточность кодирования – R = L–H , где L – средняя длина кодового слова,
 , li- длины кодовых слов
H – энтропия.
Код называется оптимальным, если его избыточность равна нулю.
Как утверждается в теории передачи информации К.Шеннона [2,5], энтропия – нижняя граница средней длины кодового слова.
Приведенный обзор концептуальных понятий позволяет сделать вывод о фундаментальности курса «Теория информационных технологий и систем» в системе подготовки студентов-информатиков.
Курс мог бы быть более продвинутым и насыщенным, если бы он читался на 2 курсе обучения, после того, как студенты освоят курс «теория вероятностей».
Литература
Чернавский Д.С. Синергетика и информация. Динамическая теория информации, Изд-е 2, М.: URSS, 2006.
Самсонов Б.Б., Плохов Е.М., Филоненков А.И., Кречет Т.В. Теория информации и кодирование. – Р.-н-Д.: Феникс, 2002.
Новиков Ф.А. Дискретная математика для программистов – СПб.: Питер 2006.
Яглом А.М., Яглом И.М. Вероятность и информация, Изд-е 4 , стереот. М.: URSS, 2006.
Брой М. Информатика. Основополагающее введение: В 4-х ч. Ч. 2./Пер. с нем. М.: Диалог-МИФИ, 1998.
Гаврилов Г.П., Сапоженко А.А. Задачи и упражнения по курсу дискретной математики. М.: Наука, 1992.
ИЗ ОПЫТА ОБУЧЕНИЯ ПРОГРАММИРОВАНИЮ
Герасименко Н.И. (n_i_ger@mail.ru)
Российская экономическая академия им Г. В. Плеханова, г. Москва
Герасименко Л.А. (lag55@yandex.ru)
ГОУ ЦО № 548 «Царицино», г. Москва
Герасименко Т.Н. (dusty03@bk.ru)
Московский Государственный университет им. М. В. Ломоносова
Аннотация
Рассмотрены подходы к изучению некоторых трудных мест в начальном курсе программирования. Особенная роль отведена использованию низкоуровневого и символьного отладчиков для иллюстрации трудных мест программирования.
Изучение программирования в курсе информатики и в процессе получения дополнительного образования сопряжено с рядом специфических трудностей. Традиционно трудными считаются темы: «массивы», «связь программных модулей», «автоматические и глобальные переменные» и т. п. По мнению авторов, причиной этого является ставший уже традиционным отрыв рассмотрения вопросов программирования от вопросов организации и логики работы компьютера. Такой подход, по-видимому, связан со стремлением улучшить переносимость программ путем абстрагирования их от конкретного аппаратного обеспечения. К сожалению, при этом зачастую теряется понимание простой истины – программируются, в конечном итоге, те или иные микросхемы, чаще всего процессор.
Для хорошего усвоения основных идей программирования его изучение необходимо совмещать с начальными сведениями об устройстве и принципах функционирования процессора и некоторых программируемых микросхем. Так тему «работа с файлами» невозможно отделить от рассмотрения устройства и функционирования дисковой подсистемы компьютера. То же относится к программированию видеоподсистемы. Изучение программирования в консоли Windows требует ясного понимания принципов работы видеоадаптера и роли видеобуфера в формировании изображения на экране.
Неоценимую помощь в этом может оказать отладчик низкого уровня. При помощи такого отладчика возможно не только пошаговое выполнение программы, но и рассмотрение организации оперативной памяти, процесса обмена информацией между операционной системой и прикладной программой, механизм связи программных модулей и многое другое.
В среде Linux можно использовать отладчик, входящий в легендарный пакет gcc. Под Windows удобно пользоваться работающим в режиме командной строки отладчиком Debug. Исполнимый модуль этого отладчика находится в подкаталоге System32 системного каталога, а его система команд (весьма примитивная) описана в справочных файлах Windows. Счастливые обладатели лицензионных программных пакетов фирмы Borland могут воспользоваться TurboDebagger’ом.
По мнению авторов, в параллель с изучением систем счисления следует проделать ряд упражнений с использованием отладчика, позволяющих учащимся рассмотреть, каким образом процессор производит арифметические операции. При этом учащиеся имеют возможность познакомиться с машинным представлением отрицательных чисел и тут же обсудить различие целых чисел без знака и знаковых целых.
При изучении программирования на языке С/С++ чрезвычайно сложной считается тема «указатели». Изучение этой темы также может быть упрощено путем составления под низкоуровневым отладчиком простейших программ, использующих передачи управления. При составлении таких программ удобно заменить непосредственные коды операций соответствующего процессора мнемокодом ассемблера х86. Опыт кружковой работы показывает, что мнемокод хорошо воспринимается учащимися. Несомненным преимуществом такого подхода является его высочайшая наглядность. Учащийся непосредственно видит размещение программного кода и данных в оперативной памяти и легко осознает абстрактное понятие указателя.
Аналогично может быть проиллюстрирована структура числового и символьного массивов и способ адресации его элементов. Более того, ситуация, когда адресуются элементы целочисленного массива или массива строковых переменных, позволяет осознать необходимость специальной индексной арифметики.
Особого внимания требует изучение понятия «стек». По непонятным авторам причинам само понятие «стек» практически исключено из общего курса информатики. И это притом, что без использования этого понятия невозможно удовлетворительно описать процесс взаимодействия программы и подпрограммы, или объяснить различие между локальными и глобальными переменными.
При изучении работы стека также целесообразно использовать отладчик. Особенно удобным для этого оказывается низкоуровневый отладчик фирмы Borland, входящий в старые пакеты Turbo C или Turbo Pascal. Используя отладчик Debug, целесообразно предложить учащимся определить адрес вершины стека и вывести на экран его содержимое в виде шестнадцатеричного дампа.
В процессе описания взаимосвязи программного модуля с подпрограммами трудности вызывают особенности передачи подпрограмме формальных параметров. Как известно, эти переменные можно передавать как по адресу, так и по значению. Передача переменных «по значению» принятая в языке С/С++ требует пояснения, в первую очередь при рассмотрении подпрограмм, работающих с массивами. Именно в этом месте естественным образом всплывает понятие указателя и адресной арифметики. При рассмотрении этих понятий целесообразно воспользоваться пошаговым трассированием с использованием символьного отладчика, используемого в среде программирования, принятой для обучения. Так очень удобным для этой цели оказался символьный отладчик, используемый программной оболочкой Microsoft Visual Studio, установленной во многих учебных заведениях.
В целом введение в программирование, начинающееся с программирования «в машинных кодах» (под низкоуровневым отладчиком) показало свою высокую эффективность. Учащиеся без каких-либо трудностей овладевали большим комплексом весьма непростых понятий, потому что они видели, «как это все работает».
АНАЛИЗ КОРРЕЛЯЦИИ НЕКОТОРЫХ НАВЫКОВ НА УРОКАХ ИНФОРМАТИКИ В ПРОФИЛЬНЫХ КЛАССАХ
Гришкина М.П. (grishkina@hotbox.ru)
Московский государственный институт электроники и математики (технический университет) (МИЭМ)
Аннотация
При профильном образовании в старших классах важно развивать помимо общих компетенций еще и специальные, например, инженерную в классах с физико-математической, информатической и технической специализацией. В данной работе сделана попытка проанализировать корреляцию некоторых навыков учащихся.
Современное образование должно создать условия для формирования у учащихся таких компетенций, которые бы обеспечили им успешность и востребованность в профессиональной деятельности и психологический комфорт в личной жизни. Курс информатики и ИКТ упоминается в этой связи, прежде всего, как школьный предмет, влияющий на формирование и развитие информационных компетенций. Роль информатики в контексте развития компетентного подхода к образованию незаслуженно ограничивается. Информатика и ИКТ самый интегрированный школьный курс, знания, умения и навыки, получаемые на его уроках, широко используются на сегодняшний день во многих других дисциплинах, особенно в рамках проектной технологии, которой отводится все большая роль в современном образовании. Количество часов, отведенных на информатику в школах, позволяет лишь познакомиться самым поверхностным образом с информационными технологиями, поэтому говорить о серьезной проектной деятельности в самом курсе информатики можно только в профильных классах, где количество учебных часов увеличено, поэтому возможно в частности знакомство с основами программирования.
Изучение программирования открывает более широкие возможности по формированию навыков моделирования, конструирования, решения проблемно-ориентированных задач, которые являются частью инженерной компетенции. При изучении алгоритмизации учащийся сталкивается с еще одним видом задач – анализом чужих решений (трассировка программ), а также поиском ошибок и/или восстановлением части пропущенного решения. В других школьных курсах такого типа задач нет или почти нет. Но такой навык очень необходим будущим инженерам и программистам, так как анализ чужих конструкционных решений, поиск и устранение ошибок и неисправностей занимают в их профессиональной деятельности большую часть времени. В этой работе сделана попытка проанализировать корреляцию этого навыка с умением алгоритмизировать. На приведенных ниже графиках по осям отложены баллы, полученные за решение задачи, а величина кругов с числами внутри – количество учащихся получивших указанный балл. В правом верхнем углу – количество тех, кто решил обе задачи полностью, а в левом нижнем – кто не решил обе.
В первом эксперименте анализировалось решение типовых заданий типа С1 из ЕГЭ (поиск и исправление ошибок в решении) и задачи на программирование аналогичных задач на условный оператор. Статистика, собранная на основе 152 работ, показала существование корреляции между решением этих задач: вероятность решения одной из них увеличивает вероятность решения другой. Существует очень много учащихся – 29%, сумевших решить задачу алгоритмизации, но не сумевших решить задачу на поиск и исправление ошибки.
Во втором эксперименте анализировалось решение задачи восстановления фрагмента решения (точнее инициализации переменных в задачах с циклической обработкой данных), задачи типа С2 из типовых заданий ЕГЭ на обработку числовой последовательности и задачи трассировки готовой программы. Выборка составила 240 работ. Как и в первом эксперименте, вероятность решения одной из задач увеличивает вероятность решения другой задачи. Но при этом 37% - доля тех, кто сумел восстановить фрагмент решения, но не сумел довести решение текстовой задачи от начала до конца или вообще не решил последнюю, Заметим, что 26% учащихся сумели «узнать» алгоритм и восстановить инициализацию, но не сумел провести трассировку готового решения.
Анализ статистических данных показывает, что умение разбираться в приведенном решении и устранять ошибки/неисправности коррелирует с умением решать задачи на алгоритмизацию, но не является его прямым следствием.
Поэтому, с методической точки зрения, для развития инженерной компетенции в профильных классах необходимо в процесс обучения включать задачи на трассировку программ с поиском ошибок и исправлением и/или восстановлением пропущенных фрагментов решений. Кроме того, необходимо использовать задачи такого типа не только при изучении алгоритмизации и программирования, но и в других школьных курсах, например, в математике.
МЕТОДОЛОГИЧЕСКИЕ ПОДХОДЫ К ОБУЧЕНИЮ ВЕБ-ДИЗАЙНУ
Диков А.В. (dikov.andrei@gmail.com), Пономарева Т.Х. (tanzilj7@rambler.ru)
Пензенский государственный педагогический университет им. В. Г. Белинского (ПГПУ)
|
