Суббота, 18.08.2018, 15:24
Главная
· RSS
Меню сайта
Наш опрос
Применяете ли Вы информационные технологии в своей профессиональной деятельности?
Всего ответов: 315
Статистика
 Работа секций
Главная » Статьи » 2014 » Приоритетные направления модернизации образования по информатике

ПРОГНОЗИРОВАНИЕ РАЗВИТИЯ ИНФОРМАЦИОННЫХ ТЕХНОЛОГИЙ
Егорова Л. Е.,
ФГБОУ ВПО «Нижнетагильская государственная социально-педагогическая академия», 
г. Нижний Тагил, Россия

ПРОГНОЗИРОВАНИЕ РАЗВИТИЯ ИНФОРМАЦИОННЫХ ТЕХНОЛОГИЙ

Информатика всегда характеризовалась высокими темпами перехода с одного уровня своего развития к другому. Порой эти переходы представляли собой постепенную смену технологий работы с информацией, а порой – происходили резкие скачки и всплески. В настоящее время наука также не стоит на месте, а темпы ее развития значительно ускоряются, что связано с возрастающими объемами данных, которые вынужден обрабатывать человек.

В таких условиях инновационные направления разработки методов и средств передачи, обработки, представления и хранения информации, приводят к быстрому и весьма динамичному изменению содержания обучения информатике. Оно является адаптированным отображением предметного поля науки, следовательно, для обеспечения качественной подготовки по информатике в системе образования должны находить отражение результаты последних достижений в данной области.

Однако такой процесс не может происходить хаотично, в противном случае мы будем наблюдать простое увеличение объема содержания обучения по информатике без учета его качественного представления.   

Решить обозначенную проблему, по нашему мнению, можно не столько включением в содержание подготовки современных методов и средств работы с информацией, сколько рассмотрение наиболее перспективных из них. 

Как отмечается в исследованиях Дж. Мартино, Э. Янча и др. [4,5], необходимость прогнозирования становится сегодня одним из решающих факторов развития системы образования по информатике в целом, и профессионального в частности. По их мнению, возможность «заглядывать» в ближайшее будущее позволяет обеспечить опережающее обучение, т.е. подготовку «на перспективу». Только в этом случае содержание обучения будущего специалиста по информатике будет адекватным современному состоянию науки и перестанет ее «догонять».

В рамках нашего исследования для выявления наиболее перспективных направлений развития информатики воспользуемся технологическим прогнозированием.

Данный вид прогнозирования является наиболее подходящим для решения поставленной задачи в связи с тем, что представляет собой прогнозирование структурных изменений в научном знании и практической деятельности под воздействием определенных достижений науки и техники. «Технологическое прогнозирование – это вероятностная оценка с высоким уровнем достоверности будущего перемещения технологий» [5, С. 23].

Позволяет выполнять следующие действия:

1) делать предсказание с различной степенью точности направлений дальнейшего развития технологий, при этом не учитываются способы прогнозируемых достижений; 

2) предсказывать наличие/отсутствие ограничений использования технологий в будущем и возможность их преодоления (так называемое прогнозирование ожидания);

3) выполнять оценку ресурсов, необходимых для перехода технологии на следующий этап развития (финансовых, человеко-ресурсов и т.д.);

4) определять временной промежуток, по истечении которого предполагается смена технологии (т.е. прогнозируемый период);

5) определять период времени, в течение которого происходит переход с одного этапа развития технологии на следующий.

Процедуру прогнозирования можно представить в виде последовательности следующих этапов:

1) выявление научных и технологических ресурсов, сочетание которых может служить основанием для дальнейшего развития технологий. К таким ресурсам относят имеющиеся научные и технологические достижения в данной предметной области (методы, концепции, алгоритмы, технологии и т.д.);

2) определение функциональных технологических систем, т.е. таких технологий, которые с учетом имеющихся ресурсов получать наибольший толчок для своего развития;

3) изучение влияния технологии на общество, его социальное и экономическое развитие. 

Для технологического прогнозирования характерно использование таких методов, как экстраполяция, моделирование, метод исторической аналогии, написание сценариев и других, базирующихся на анализе эмпирических данных.

Представим результаты проведенного нами исследования – прогнозирования перспективных направлений развития информационных технологий на ближайшие 5 лет.

1. На первом этапе нами проведен ретроспективный анализ патентов, так как они содержат информацию об имеющихся достижениях в науке и технике на данный момент времени. Согласно данной методике изучение патентов за определенный период времени позволяет предвидеть возможности развития технологий на следующий аналогичный по продолжительности период. В своем исследовании мы ставили задачу построения прогноза на ближайшие 5 лет, следовательно, точкой отсчета для анализа стал 2008 г.

Источниками информации о запатентованных разработках послужили следующие данные:

– информация федеральной службы государственной статистики РФ;

– данные федеральной службы по интеллектуальной собственности Роспатент РФ;

– данные официального бюллетеня патентного ведомства США;

– данные Евразийской патентной организации.

Всего было проанализировано 4624 патента на изобретения, связанные с информационными технологиями (например, алгоритмы кодирования, логические элементы ЭВМ и др.).

Считается, что если количество патентов каждый год из рассматриваемого периода превышает их число в исходном году, то это направление будет развиваться в течение следующих пяти-шести лет. Такой период называется упреждающим [2]. И наоборот, если число патентов меньше их числа в исходном году, то интенсивность развития данного направления в технике будет снижаться в ближайшее время. Можно также выявить технологии, по отношению к которым нельзя определить возможный прогресс / регресс по имеющимся данным. В этом случае число патентов за рассматриваемый промежуток времени является неизменным (маловероятный случай) либо колеблется как в сторону уменьшения, так и в сторону увеличения. Направления, по которым патенты в течение анализируемого периода времени не выданы, считаются бесперспективным.


Проведенный нами анализ данных, фрагмент которого представлен в табл. 1, позволяет сделать следующие выводы:

1. Перспективными можно считать разработки в таких направлениях, как:

– элементная база устройств обработки данных, их ввода и вывода, например, молекулярный дисплей;

– технологии обработки данных, например, алгоритмы на основе искусственных нейронных сетей;

– технологии передачи данных, например, беспроводная связь;

– технологии хранения данных и информационные носители, например, голографическая память и др.

2. К информационным технологиям, интенсивность которых будет снижаться, можно отнести:

– алгоритмы геометрических преобразований изображений;

– технологии разработки оптических логических элементов;

– гибридные вычислительные системы и ряд др.

Как правило, технологии, для которых прогнозируется спад развития, начинают подвергаться вытеснению за счет замены их более перспективными разработками. Так, например, рост вычислительной мощности микропроцессоров на несколько порядков, миниатюризация цифрового оборудования снизили потребность в построении гибридных систем и в настоящее время гибридные решения сохраняют свое применение лишь для решения узкоспециализированных задач, например, в системах управления миниатюрными аппаратами, роботами и т.д.

3. Ряд информационных технологий можно считать бесперспективными. Например:

– механические цифровые вычислительные машины;

– устройства для перехода из одной системы счисления в другую;

– счетные устройства и др.

Действительно, данные технологии потеряли свои позиции на рынке. Они постепенно заменены другими более современными разработками и на протяжении анализируемого периода времени исследования по данным направлениям не проводились.

4. Определить возможность прогресса/регресса для ряда информационных технологий нам не удалось в связи с тем, что количество патентов для них колебалось на протяжении всего периода с 2008 г. по 2012 г. К ним мы отнесли:

– алгоритмы поиска информации, в том числе в глобальной сети;

– технологии создания трехмерных моделей для компьютерной графики, например, голограммы;

– технологии проектирования человеко-машинного интерфейса, например, нейрокомпьютерный интерфейс и др.

2. На втором этапе нашего исследования выполнено экстраполирование динамики развития информационных технологий. Это позволило нам определить функциональные технологии, т. е. выявить перспективы их наиболее быстрого развития в ближайшем будущем.

Экстраполяция временных рядов статистических данных является одним из основных подходов, используемых в технологическом прогнозировании. Однако степень достоверности такого рода прогноза в значительной мере обусловливается аргументированностью выбора пределов экстраполяции и стабильностью соответствия «измерителей» по отношению к сущности рассматриваемого явления.

В своем исследовании мы рассматриваем временной ряд количественных характеристик, в качестве которых выступают данные о патентах, выданных в том или ином направлении разработок. При этом отметим, что на данном этапе исследования во внимание берутся лишь те технологии, по отношению к которым мы можем сказать об их возможном дальнейшем развитии (по результатам первого этапа).

В качестве ограничения, накладываемого на временной ряд, отметим, что мы не рассматриваем влияние внешних факторов на динамику изменений и делаем предположение о том, что закон роста, имевший место в прошлом, сохранится и в будущем. Такого рода предположение основано на самой идее экстраполяционных методов [1].

Следовательно, дальнейшее исследование сводится к подбору вида экстраполирующей функции, позволяющей отобразить динамику изменений данных за пределами их области определения [3].

Подбор экстраполирующей функции осуществлялся с помощью тренда, который характеризует закономерность изменения во времени переменной, в некоторой мере свободной от случайных воздействий. Для каждой линии тренда была определена величина достоверности аппроксимации – коэффициент корреляции R2 линии тренда и закона развития технологий. Из всех линий выбиралась та, у которой квадрат коэффициента корреляции имел наибольшее значение.

Фрагмент полученных результатов исследования представлен на рис. 1. 


Рис. 1. График развития информационных технологий на перспективу до 2016 г.

Экстраполирование динамики развития информационных технологий позволило определить характер данного процесса. Если рост патентов характеризуется экспоненциальной кривой, предполагается, что данное направление будет развиваться наиболее быстро. Анализ представленной диаграммы позволяет отнести к таким технологиям разработки элементной базы и архитектуры компьютера, методы и средства обработки и защиты данных, а также технологии передачи информации.

3. На третьем этапе технологического прогнозирования мы воспользовались методом исторических аналогий.

Его достаточно условно можно отнести к формализованным методам, т. к. на первоначальную стадию процедуры прогнозирования влияет субъективное мнение эксперта, строящего прогноз. Тем не менее, он используется для выявления тенденций развития технологий в будущем, основываясь на данных, характеризующих тенденции настоящего. В качестве источника информации используются показатели некоторого аналога технологий, сдвинутые относительно объекта по оси времени.

Метод исторических аналогий опирается на допущение о том, что события прошлого повторяются в будущем, если факторы, их порождающие, сохраняют свое значение.

К таким факторам мы отнесли:

1) развитие информационной инфраструктуры общества;

2) знаково-символический характер деятельности человека в современном обществе;

3) необходимость использования информационных технологий в профессиональной деятельности и в повседневной жизни вследствие роста объемов информации.

Анализ исторической информации о развитии уже разработанных и активно используемых в настоящее время информационных технологий позволил нам определить области их применения и возможное влияние на развитие общества. Временной промежуток в данном случае был взят с 2000 г. по 2014 г. По мнению Э. Янча применение метода исторических аналогий считается целесообразным для временного периода в 15 лет [5]. Это считается периодом, за который научные открытия находят широкое технологическое применение.

Анализу подвергались данные об истории развития информационных технологий за указанный промежуток времени, представленные в работах И. А.Созиновой, С. А. Хомского, М. П. Шуваева и др., а также патентная информация.

Фрагмент полученных результатов представлен в табл. 2.

Анализ таблицы позволил сделать следующие выводы:

1). Развитие информационных технологий имеет два направления интеграции: внутрь технологии и вширь, за ее пределы. Учитывая допущение метода исторических аналогий, переносим данный вывод на ближайшее будущее и можем говорить о дальнейшей интеграции информационных технологий.


2). Новые направления исследований возникают не на пустом месте, они опираются на уже имеющиеся инновации, при этом, как правило, речь идет о достижениях из различных областей научного знания. Таким образом, наблюдается интеграция технологий не только в рамках одной предметной области, но и их взаимопроникновение и взаимное влияние. Такого рода интеграция прослеживается на всех этапах новых разработок.

Таким образом, проведенное технологическое прогнозирование развития информационных технологий позволило выявить основные направления научных и технологических достижений в данной области, которые обязательно должны быть отражены в содержании обучения информатике. К ним мы отнесли:

– развитие элементной базы вычислительной техники и ее архитектуры (нейрокомпьютер, биокомпьютер и молекулярный компьютер, квантовый компьютер и т.д.);

– развитие технологий обработки и хранения данных (квантовые вычисления и алгоритмы, голографическая память и т.д.);

– развитие методов и средств защиты данных и обеспечения информационной безопасности.

 

ЛИТЕРАТУРА

1. Громова Н. М. Основы экономического прогнозирования [Текст] / Н. М. Громова, Н. И. Громова. М.: Издательство «Академия Естествознания», 2006.

2. Карпов, К. А. Технологическое прогнозирование развития химических производств [Текст]: учеб. пособие / К. А. Карпов. СПб.: СПбГИЭУ, 2009. 275 с.

3. Компьютерный анализ и интерпретация эмпирических зависимостей [Текст]: учебник / С. В. Поршнев, Е. В. Овечкина, М. В. Мащенко, А. В. Каплан, В. Е. Каплан. М.: Бином-Пресс, 2009. 336 с.

4. Мартино, Дж. Технологическое прогнозирование [Текст] / Дж. Мартино; пер. с англ., общая ред. В. И. Максименко. М.: Прогресс, 1977. 591 с.

5. Янч, Э. Прогнозирование научно-технического прогресса [Текст] / Э. Янч; пер. с англ., общая ред. Д. М. Гвишиани. М.: Прогресс, 1970. 569 с.

Категория: Приоритетные направления модернизации образования по информатике | Добавил: grebnevaDM (10.03.2014)
Просмотров: 951
Всего комментариев: 0
Добавлять комментарии могут только зарегистрированные пользователи.
[ Регистрация | Вход ]
Copyright E. I. © 2018
Поиск
Друзья сайта
  • Официальный блог
  • Сообщество uCoz
  • FAQ по системе
  • Инструкции для uCoz
  • Научное Агентство ВАКИЗДАТ
  • журнал "Школа будущего"
  • Бесплатный хостинг uCoz