Cтраница 2
Во всех описанных выше методах эксперту прямо задаются вопросы с целью выяснения, что он знает о процессе решения проблемной задачи. Существует также ряд косвенных методов извлечения знаний, использующих алгоритмы различной природы. Рассмотрим для примера метод индуцирования знаний из баз данных, наиболее часто используемый в коммерческих экспертных системах, применяющих индуцирующие методы для генерации правил. [16]
Незнание алгоритмов решения задач конкретного типа связано с отсутствием творческого подхода к решению задач, неумением логически мыслить, синтезировать при решении проблемных задач различные разделы математики - алгебру, геометрию и тригонометрию. [17]
Трансферирование включает установление связей в учебной, научной, практической и самостоятельной работе студентов на основе концептуального моделирования межпредметных связей применительно к решению типовых и проблемных задач комплексного характера. Модель включает число предметов и видов обучения ( Л), множество содержательных вариативных операций внутри предмета и в его связях ( М), множество состояний знания, навыков и умений при решении проблемы ( Z), показатель времени действия ( Т) ( см. гл. [18]
Конструктивно-техническая деятельность рассматривается как один из сложных видов труда и является, прежде всего, продуктивной мыслительной деятельностью, представляющей собой в сущности процесс решения проблемных задач. Непосредственный результат решения этих задач состоит в получении субъектом нового оригинального для него продукта деятельности, или в овладении новыми способами работы, или в достижении им того и другого вместе. [19]
Информационная система должна быть построена так, чтобы, с одной стороны, максимально облегчить оператору выполнение его стандартных функций, а с другой - обеспечить ему возможность находить решение нестандартных, проблемных задач, реализовать важнейшую миссию человека в системе - руководить ее самоорганизацией при возникновении непредвиденных разработчиками автоматических устройств ситуаций или возмущений, представляющих угрозу для эффективного функционирования или даже устойчивости системы. [20]
Отображение степени достоверности информации, в первую очередь советов ЭВМ, связано с проблемой оптимального синтеза информации детерминистской ( однозначно определенной и, возможно, отработанной до уровня алгоритма решения оперативной задачи) и стохастической ( в частности, предназначенной для решения проблемных задач), а также конкретной и абстрактной. Для абстрактного уровня оперативно-психической модели системы предстоит разработать адекватный язык, универсальный с точки зрения управления определенными классами систем и обеспечивающий общение человека с ЭВМ без громоздкой перешифровки. [21]
Особое значение имеет разработка методов и средств наглядного графического представления оператору информации типа советов и рекомендаций, поступающих от ЭВМ, причем не оказывающих на оператора суггестивного воздействия, а облегчающих ему самостоятельную оценку достоверности советов, контроль и корректировку алгоритмов работы управляющих вычислительных машин, решение проблемных задач. [22]
Если, приступая к решению задачи, человек не обладает алгоритмическим предписанием по решению задач данного класса, то такую задачу принято называть проблемной. Решение проблемных задач становится возможным потому, что человек, входящий в решающую систему, обладает некоторыми дополнительными средствами решения, отличными от алгоритмов и алгоритмических предписаний. Эти средства называются эвристическими. [23]
Для успешного формирования интеллектуальных умений и навыков необходимо создание базы отработанных сенсорных и аттенционных навыков, на основе которых только и возможно формирование интеллектуальных умений и навыков. Процесс решения проблемных задач в любой деятельности всегда строится на переработке поступающей информации. Эта информация носит сложный, многоэлементный характер, поступает по различным каналам, по-разному закодирована. [24]
Достоинство проблемного метода заключается в целостности процесса решения задачи, во включении в нее всех психологических элементов реального технического поиска. В процессе решения проблемных задач вырабатывается положительная установка на поисковую деятельность и формируются необходимые механизмы ее психологической регуляции. [25]
На основе анализа отечественного и зарубежного опыта нагнетания теплоносителя в пласты, содержащие высоковязкие нефти, проведения лабораторных и опытно-промышленных работ в сложных ( для тепловых методов) геологических условиях нами [1, 3, 4, 9, 54, 68] была создана принципиально новая высокоэффективная, ресурсосберегающая технология ( ИДТВ) импульсно-дозированного теплового воздействия на пласт. В основе этой технологии лежит решение наиболее проблемных задач разработки месторождений с трудноизвлекаемыми запасами высоковязкой нефти. [26]
Эти сведения выступают как исходные для решения проблемных задач на основе машинных программ. [27]
Сложность отдельного круга задач или одной задачи ( возможность создания математической модели и ее решения, число переменных и условий) зависит от степени детальности, которая связана с масштабностью рассматриваемого водохозяйственного объекта. Размеры объекта малой крупности часто позволяют осуществить детальную постановку и решение проблемной задачи, сразу получая проектные параметры. Подобные результаты в такой же детальной постановке для крупных водных объектов зачастую получить невозможно. Это объясняется не только чрезмерно большой размерностью задачи по сравнению с такой же задачей для малого объекта, но и увеличением значимости факторов, которыми можно было пренебречь на малом объекте. Кроме того, для крупных территорий появляются новые факторы, в том числе неформальные. Таким образом, с увеличением крупности рассматриваемых водных объектов должна увеличиваться степень агрегирования постановок задач, математических моделей и получаемых решений. В результате этого сложность задач ( вычислительная трудоемкость и информационное разнообразие) остается на приемлемом уровне, что позволяет получить практические решения для объектов любого масштаба. [28]
Сложность отдельного круга задач или одной задачи ( возможность создания математической модели и ее решения, число переменных и условий) зависит от степени детальности, которая связана с масштабностью рассматриваемого водохозяйственного объекта. Размеры объекта малой крупности часто позволяют осуществить детальную постановку и решение проблемной задачи, сразу получая проектные параметры. Подобные результаты в такой же детальной постановке для крупных водных объектов зачастую получить невозможно. Это объясняется не только чрезмерно большой размерностью задачи по сравнению с такой лее задачей для малого объекта, но и увеличением значимости факторов, которыми можно было пренебречь на малом объекте. Кроме того, для крупных территорий появляются новые факторы, в том числе неформальные. Таким образом, с увеличением крупности рассматриваемых водных объектов должна увеличиваться степень агрегирования постановок задач, математических моделей и получаемых решений. В результате этого сложность задач ( вычислительная трудоемкость и информационное разнообразие) остается на приемлемом уровне, что позволяет получить практические решения для объектов любого масштаба. [29]
Успешное решение проблем, возникающих при работе с многофункциональным графическим дисплеем, возможно лишь при соответствующем выборе структуры системы дисплей - ЭВМ. Наиболее целесообразной структурой представляется такая, при которой высокопроизводительная ЭВМ занята решением проблемных задач пользователей, а управление отображением информации, оперативным диалогом, организацией связи с дисплеем осуществляет мини - ЭВМ, соединенная с центральной ЭВМ ВЦ через каналы связи. Достоинствами ее являются: 1) возможность программного изменения ее; 2) возможность организации группы дисплеев, обслуживаемых одной мини - ЭВМ; 3) легкость наращивания системы. [30]