УДК 004.42; 001.812
П.Ю. БОГАТЫРЁВ
P.U. BoGATIREV
Автоматизация процесса систематизации и анализа информации в ходе производства и воспроизводства знаний
AUTOMATIZATION OF systematization AND ANALYSIS OF INFORMATION DURING GENERATION AND REGENERATION OF knowledge
Предлагается концепция информационной системы предназначенной для автоматизации исследовательской и образовательной деятельности. Основа подхода заключается в переложении на информационную систему усилий по оперативному сохранению, систематизации и визуализации сведений, извлекаемых из источников знаний. Основное внимание уделяется удобству ввода, гибкости представления информации, а также возможностям визуализации и анализа накопленных данных.
Ключевые слова: cистемный анализ; производство и воспроизводство знаний; программное обеспечение; интеллект-карты; систематизация информации.
Conception of information system for automation of research and education is offered. Approach based on idea of relaying to information system efforts for operative saving, systematization and visualization of information, given from knowledge sources. Attention paid to input convenient, flexibility of information representation and possibilities for visualization and analysis of stored data.
Keywords: systems analysis; generation and regeneration of knowledge; software; mind-map; information systematization.
Введение
Автоматизация физического труда в ходе промышленных революций XVIII-XX позволила поднять его количественные и качественные показатели на совершенно другой уровень. Однако в сфере познавательной деятельности до сих пор зачастую используются технологии, не позволяющие существенно повысить производительность.
Данный вопрос особенно актуален в настоящее время, т.к. существуют оценки [1], показывающие, что в некоторых странах уже сейчас более 50% населения занято в сфере информационно-интеллектуальных услуг. Кроме того, по некоторым расчетам [2], знания человечества имеют тенденцию к увеличению в объеме по экспоненциальному закону. Поэтому разработка профессиональных инструментов, повышающих эффективность познавательной деятельности, является одним из наиболее приоритетных направлений развития информационных технологий.
В данной статье предлагается способ автоматизации исследовательской и образовательной деятельности, основанный на использовании возможностей современной вычислительной техники.
В качестве объекта автоматизации рассматривается деятельность, связанная с анализом сложных предметных областей, т.е. областей имеющих нетривиальную структуру, состоящую из большого количества сущностей и взаимосвязей между ними. Примером такой деятельности может служить составление технического задания при разработке программного обеспечения, изучение курса биологии школьником или исследование явления сверхпроводимости ученым. В любом из приведенных примеров необходимо накопление, систематизация и последующий анализ некоторых сведений.
Предметом автоматизации является переложение на автоматизированную систему действий, связанных со следующими процессами:
1) накопление (запись, конспектирование) сведений, в ходе которого осуществляется взаимодействие с источником знаний и извлекается информация, существенная в рамках поставленной задачи;
2) систематизация информации, т.е. определение ее структуры для упрощения последующего анализа;
3) анализ накопленной информации и сохранение результатов данного анализа;
4) генерация новых знаний на основе существующей информационной базы.
В качестве метода автоматизации предлагается создание специализированного программного обеспечения (ПО) для персональных компьютеров (ПК). Это позволит задействовать возможности современной вычислительной техники для повышения эффективности исследовательских и образовательных процессов.
Сущность предмета автоматизации
Как было сказано выше, в рамках данного исследования рассматривается автоматизация процесса познания. При этом считается, что целью данного процесса является формирование мысленного образа в сознании исследователя или обучающегося. В то же время, ключевым звеном автоматизации является переложение усилий c человека на технические средства. Рассмотрим, какие именно усилия можно переложить с человека на вычислительную технику в данном случае.
В ходе исследований или обучения человек собирает все больше и больше фактов о предметной области и в его сознании появляется все больше идей, предположений и допущений относительно объекта исследования. Всю эту информацию он может хранить в памяти, но только до некоторого предела. Через некоторое время ее количество становится настолько большим, что способностей сознания оказывается недостаточно, чтобы охватить всю полноту приобретенных сведений. На этом этапе возникает необходимость фиксации данной информации на физическом носителе. Перенос усилий по хранению сведений с памяти человека на технические средства рассматривается в данной статье.
Образно выражаясь, можно сравнить память человека с оперативной памятью компьютера, которая позволяет производить быструю и эффективную обработку информации. В то же время физические носители информации сравнимы с внешней памятью вычислительного устройства, которая менее продуктивна, но способна хранить большие объемы данных. В связи с этим, эффективность деятельности исследователя или обучающегося напрямую зависит от того, насколько удобное представление имеют данные на физическом носителе. Использование инструментов, позволяющих создавать хорошо структурированные данные, с широкими возможностями по их визуализации позволят быстро и эффективно «подгружать» в «оперативную» память человека только необходимые сведения, сводя к минимуму затраты времени и сил на «отсеивание» несущественных в данный момент фактов и идей.
Существующие решения
Среди существующих аналогов предлагаемой системы можно выделить такие средства как «бумага и ручка» и компьютерные программы: текстовые процессоры и редакторы интеллект-карт [3]. Каждое из этих средств позволяет накапливать информацию, выделять некоторым образом ее структуру, осуществлять последующий доступ к собранным сведениям для проведения анализа, а также выполнять сохранение новых знаний, сгенерированных в процессе исследования.
Классический вариант с использованием бумажного носителя удобен своей доступностью (низкая стоимость и отсутствие необходимости в особых навыках, кроме умения писать), простотой в записи формул, графиков и создания некоторых графических пометок. К недостаткам этого метода можно отнести невозможность редактирования записанных данных, добавления новых сведений (возможно только в конец документа), низкая удобочитаемость (зачастую почерк сложно разобрать) и невозможность автоматической обработки.
Использование текстовых процессоров лишено указанных недостатков, однако они предоставляют меньше удобства при вводе формул и графического содержимого. Стоит также отметить, что средняя скорость ввода данных с клавиатуры слепым десятипальцевым методом выше, чем скорость записи от руки [4]. Кроме того, компьютерные технологии позволяют осуществлять защиту данных путем шифрования, передачу данных по сети на большие расстояния, производить одновременное редактирование документов (например cthdcbr, сервис Google Docs), вести историю изменений, выполнять автоматический поиск и т.д.
Отдельно следует выделить последнюю категорию – редакторы интеллект-карт, поскольку основой для возникновения идей, излагаемых в данной статье, является двухлетний опыт по записи лекционного материала в программе FreeMind. Интеллект-карты представляют собой способ представления информации в иерархическом виде, где в качестве узлов выступают понятия, идеи, мысли и т.д. Древовидная организация соответствует принципу последовательной декомпозиции: узлы находящиеся выше в дереве соответствуют более общим понятиям, а уже листья содержат конкретные относящиеся к ним сведения.
В настоящее время существует достаточно большое количество ПО, для построения интеллект-карт (MindManager, XMind, SimpleMind, Blumind и др.). Большинство из них обладает схожим функционалом, с некоторыми непринципиальными отличиями. Автор статьи использовал программу FreeMind, поскольку она оптимизирована для быстрого ввода данных. На рисунке 1 представлен фрагмент конспекта лекции по предмету «Проектирование информационных систем» в формате данной программы (ветка «Цель» раскрыта, в то время как остальные свернуты).
Рисунок 1 - Фрагмент лекции в формате FreeMind
Данный формат обладает рядом преимуществ, по сравнению с записью в виде сплошного текста:
- Структурированность. Использование принципа декомпозиции знаний за счет построения иерархической структуры упрощает ориентацию в материале. При этом используется пространственная группировка информации по одной тематике, что также повышает удобочитаемость
- Краткость. Для карты на рисунке 1 аналогичный текст состоял бы из предложений вида «среди целей прототипирования можно выделить…», в то время как карта содержит минимум лексических конструкций. Данный эффект достигается за счет замены связующих элементов языка графическими связями. Это упрощает восприятие информации и сокращает время, необходимое для набора соответствующего текста.
- Сокрытие второстепенной информации. На рисунке 1 показано содержимое ветки «Цель», в то время как остальная информация скрыта. Данная функциональность также позволяет улучшить читаемость, т.к. мы можем просматривать только те сведения, которые актуальны в текущем контексте.
- Разбиение на дискретные элементы. Это подразумевает, что весь массив знаний разбивается на отдельные утверждения, высказывания, слова и связи между ними. Такая форма представления также упрощает восприятие материала.
Эти преимущества делают использование данного ПО намного предпочтительней обычных текстовых процессоров. Интеллект-карты применимы во многих сферах деятельности, в том числе при планировании, мозговом штурме, творчестве и т.д. [3] Например, автор использовал FreeMind для подготовки материала для данной статьи.
Однако на практике было выяснено, что метод имеет ряд недостатков, проявляющихся при попытке записать таким образом более сложные сведения. Ниже представлены некоторые из них:
- Трудность в построении иерархии. Как правило, информация имеет более сложную, сетевую структуру. Поэтому, зачастую возникает необходимость создания внеиерархических связей между узлами дерева. Обычно, проблема решается за счет дублирования узлов, что усложняет восприятие карты и увеличивает ее объем.
- Невозможность помечать связи. Связь между узлами «Прототипирование» и «Цель» на рисунке 1 вполне очевидна, однако так бывает не всегда. В данном случае узел «Цель» выступает скорее в виде связи, чем самостоятельного узла. Необходимость таких служебных узлов увеличивает объем карты и нарушает концептуальную целостность.
- Невозможность создания нескольких связей между узлами. Зависимость между отдельными элементами знания редко ограничивается одним единственным отношением. Запись множественных отношений затруднительна в формате интеллект-карт.
Стоит отметить, что некоторые из этих недостатков устраняются в том или ином виде в ряде аналогичных программных продуктов. Однако сама концепция интеллект-карт делает эти решения малоэффективными. Например, в FreeMind есть возможность создавать внеиерархические ссылки, однако, их создание достаточно неудобно с точки зрения пользовательского интерфейса, и мало улучшает читаемость карты. Это, прежде всего, связано с тем, что концепция интеллект-карт изначально разрабатывалась не как способ представления знаний, а как способ организации процесса мышления [3].
Заметим также, что существует множество программ, предназначенных для моделирования с использованием компьютера (например, UML, IDEF0 редакторы). Эти программы не рассматриваются в данном контексте, поскольку они ориентированы на материализацию уже существующего мысленного образа, в то время как предметом рассмотрения данной статьи является автоматизация процесса формирования этого мысленного образа.
Предлагаемое решение
Как было сказано в начале статьи, объектом автоматизации в данном исследовании является процесс изучения сложных предметных областей. Поэтому, наиболее вероятно, что в ходе самого процесса исследования или обучения человек не будет иметь целостного представления об изучаемом предмете. В том числе, он не сможет должным образом структурировать извлекаемые из источника знаний сведения. В этих условиях достаточно затруднительно сразу выстроить иерархию, предлагаемую концепцией интеллект-карт. В связи с этим целесообразным представляется отказ от древовидного представления в пользу более общего – сетевого.
В качестве иллюстрации данной идеи, представим, что Ганс Христиан Эрстед в 1820 году, размышляя об электричестве и магнетизме, использовал бы вместо записной книжки систему, позволяющую представлять знания в сетевом виде. Вполне возможно, что у него получилась бы сеть, схожая с той, что изображена на рисунке 2.
Рисунок 2 - Возможный ход рассуждений Эрстеда в 1820 г. в сетевом представлении
Как видно из рисунка, автор изначально имел некоторые наблюдения и идеи, такие как факт нагревания проволоки, мысли Шеллинга о целостности мира, и основываясь на них, он последовательно приходит к предположению, что электричество может воздействовать на магнитную иглу. Очевидно, что Эрстед не смог бы сразу в ходе своих размышлений выстроить целостную логичную картину, какой она представляется в современных учебниках. Ход его мыслей хаотичен, а известные факты зачастую не имеют видимой связи. По этой причине, для записи оперативных данных наиболее предпочтительна сетевая модель, позволяющая сохранять фрагментарные сведения без определения общей структуры всей предметной области. Пользователь системы должен иметь возможность добавлять узлы и связи в любое место сети, как только соответствующая информация появляется в его поле зрения.
Использование сетевого представления предполагает, что уже на этапе сбора данных автоматически будет производиться их частичная систематизация. Как минимум, информация уже будет декомпозирована на отдельные смысловые элементы, между которыми будут установлены некоторые взаимосвязи. Это уже в некоторой степени отражает ее структуру и упрощает ее восприятие. Кроме того, на этом этапе возможно использование различных инструментов для еще более наглядной визуализации данных, таких как группирование связанных элементов в пространстве, фильтрации некоторых несущественных в данный момент типов узлов и связей, использование графических нотаций для обозначения стандартных типов узлов и связей и т.д.
При реализации сетевой модели, важным аспектом является адаптированность ПО для быстрого и удобного ввода данных. Для этого есть объективные и субъективные причины. Объективные заключаются в том, что среди источников информации при обучении и проведении исследований могут выступать материалы лекций, докладов и т.д., которые преподносятся в режиме реального времени в темпе разговорной речи. Поэтому система должна позволять осуществлять запись (конспектирование) материала с соответствующей скоростью. В качестве субъективных причин выступает такой фактор, как удобство использования ПО. Для конкуренции с существующими решениями в программе должен быть реализован интерфейс, позволяющий вводить данные с такой скоростью, которая была бы комфортной для пользователя. В противном случае теряется смысл в ее использовании (т.к. целью системы является повышение эффективности работы человека).
Повышение скорости ввода возможно за счет автоматического топологического размещения узлов с учетом существующих связей, введения средств автодополнения слов, часто встречающихся в данной предметной области, создания удобного интерфейса, не требующего использования (или требующего минимального использования) манипулятора типа «мышь», и т.д. Кроме того, помимо ввода обычных текстовых данных, программа также должна позволять осуществлять ввод формул и графической информации. Среди возможных решений этой задачи рассматривается использование графических планшетов, однако данный вопрос пока не исследован детально.
Немаловажным также представляется учет требований, связанных контекстом применения системы автоматизации. Поскольку вводимые сведения могут составлять коммерческую или государственную тайну, а также являться персональными данными, в программе должны быть предусмотрены механизмы шифрования и доступа с парольной защитой. При этом уровень безопасности должен соответствовать требованиям, предъявляемым законодательством в данной сфере [5]. Очевидно также, что программа должна представлять функциональность по резервному копированию данных, для предотвращения их утраты в связи с поломкой физического носителя.
Другим важным аспектом представляется обеспечение поддержки использования системы несколькими пользователями для одновременного редактирования одной и той же карты. Использование сетевых технологий позволит синхронизировать усилия членов исследовательской группы, находящихся на расстоянии друг от друга. При этом также необходимо вести историю изменений, для того чтобы каждый мог ознакомиться с правками, внесенными другими членами команды.
Заключение
Познавательную деятельность в современном мире можно рассматривать как достаточно дорогостоящий производственный процесс, требующий больших временных затрат высококвалифицированных трудовых ресурсов. С другой стороны, в настоящее время все больше и больше возрастает потребность в производстве и воспроизводстве знаний. Поэтому, уменьшение издержек, связанных с малоэффективными методами ведения исследовательской и образовательной деятельности является достаточно важным направлением в повышении рентабельности предприятия и эффективности всей экономики в целом.
В данной статье был рассмотрен метод автоматизации процессов производства и воспроизводства знаний, заключающийся в переложении усилий по систематизации и анализу информации. Метод основан на создании ПО, позволяющего создавать, редактировать и анализировать данные в сетевом представлении. Концепция учитывает преимущества и недостатки предшествующих инструментов, служащих для решения обозначенной задачи. В частности, предлагаемое решение ориентировано на удобство ввода, свойственное методу записи на бумаге, на возможности редактирования введенных данных и автоматической обработки, предоставляемые текстовыми процессорами, а также на предоставление различных способов структуризации и визуализации данных, свойственного технологии интеллект-карт. Кроме того, предлагаются уникальные возможности по динамическому структурированию информации в процессе ввода, расширенных возможностей фильтрации неактуальных данных и поиска связанной информации, обеспечение безопасности данных, организации взаимодействия нескольких членов исследовательской группы и др.
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ
1. Соколова И.В. Социальная информатика и социология: проблемы и перспективы взаимосвязи. М.: Союз, 1999. – 228 с.
2. Прайс Д. Малая наука, большая наука // Наука о науке. М., 1966. 301 c.
3. Бьюзен Т., Бьюзен Б. Супермышление. Мн.: Попурри, 2003. 320 с.
4. Бадмаев Б.Ц. Психология и методика ускоренного обучения. М.: Гуманит. изд. центр ВЛАДОС, 1998. 272 с.
5. Федеральный закон РФ от 27 июля 2006 года № 152-ФЗ «О персональных данных».
Богатырёв Павел Юрьевич
Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего профессионального образования «Государственный университет учебно-научно-производственный комплекс», г. Орел
Студент 4 курса по специальности 230201 «Информационные системы и технологии»
Тел.: +7(915)5079542
E-mail: PFight77@gmail.com. |
