DRAKON.SU

Язык Дракон как элемент человеческой культуры

Язык Дракон задуман как элемент человеческой культуры.
Ниже я попытаюсь представить доказательства в защиту этого тезиса.
В качестве доказательств я представлю различные соображения, относящиеся к разным областям человеческой деятельности.

В этом сообщении рассмотрена проблема "автоформализации профессиональных знаний" (термин Григория Громова).

ПРОБЛЕМА ФОРМАЛИЗАЦИИ ПРОФЕССИОНАЛЬНЫХ ЗНАНИЙ

С появлением миллионов персональных компьютеров доступ к вычислительной технике помимо профессиональных программистов получили две большие группы непрограммирующих пользователей.
Первую группу составляют люди относительно низкой и средней квалификации: операторы, секретари, клерки, лаборанты, кассиры и другие технические работники. Во вторую группу входят высококвалифицированные специалисты народного хозяйства и социальной сферы: ученые, конструкторы, технологи, экономисты, юристы и т. д.

С другой стороны, большая часть компьютерного парка планеты до сих пор используется для решения сравнительно простых задач. Например, в качестве пишущей машинки при оформлении документации и редактировании текстов, в режиме электронного карандаша при рисовании чертежей, диаграмм и картинок, для ввода, поиска, сортировки и пересылки информации и т. д.

Хотя названные услуги несомненно полезны и экономят немало времени, они почти совсем не касаются одной из наиболее важных проблем — профессиональных знаний и умений высококвалифицированных специалистов, то есть содержательной, творческой стороны решаемых ими сложнейших профессиональных задач.

Впрочем, этому вряд ли стоит удивляться. Ведь знания специалиста сегодня в большинстве случаев находятся в его собственной голове, а отнюдь не в компьютере. В этих условиях вполне естественно, что машина не может их обрабатывать. Чтобы выйти из положения, надо сделать, на первый взгляд, простую вещь: «вытащить» знания из головы специалиста и «засунуть» их в компьютер, т. е. осуществить так называемую формализацию знаний. При этих условиях компьютер сможет выполнять уже не поверхностную, а глубокую обработку знаний.

Сегодня лишь очень немногие специалисты народного хозяйства имеют опыт эффективной формализации знаний. Основная часть работников плохо представляют, о чем идет речь. Причина проста: прежние методы формализации были настолько сложны, что попросту отпугивали людей. После такой, с позволения сказать, «формализации» самые примитивные знания приобретали настолько громоздкий, противоестественный и заумный вид, что даже человек, прекрасно знающий, о чем идет речь, глядя на формализованную запись, воспринимал ее, как загадочный ребус.

Традиционное компьютерное программирование иногда рассматривают как частный случай формализации знаний. Бытует мнение, что программисты лучше других умеют формализовать свои знания. Это не совсем так. Значительная часть знаний не попадает в текст программы, оставаясь в голове программиста. Как отмечает академик Андрей Ершов,

«язык программирования кодирует объекты предметной области задачи, а наше знание об этих объектах остается за пределами программного текста» [16].

Именно поэтому понять сложную программу в отсутствие ее автора очень трудно или даже невозможно. Приходится признать, что известные методы формализации несовершенны и нуждаются в серьезном обновлении.

МОЖНО ЛИ ОБОЙТИСЬ БЕЗ КОГНИТОЛОГОВ?

Существуют две точки зрения на проблему формализации. Согласно одной из них специалист, обладающий профессиональными знаниями (обычно его называют «эксперт»), не в состоянии самостоятельно, без посторонней помощи формализовать свои знания, так как задача формализации слишком трудна. Представитель этого направления Эдвард Фейгенбаум подчеркивает:

«По опыту нам известно, что большая часть знаний в конкретной предметной области остается личной собственностью специалиста. И это происходит не потому, что он не хочет разглашать свои секреты, а потому, что он не в состоянии сделать этого — ведь специалист знает гораздо больше, чем сам осознает».

Утрируя, можно сказать, что согласно этой позиции эксперт отчасти напоминает собаку: глаза умные, а сказать (на формальном языке) ничего не может. Отсюда делается вывод, что для решения задачи формализации необходимы особые помощники — инженеры по знаниям (когнитологи), которые, действуя по специальной методике, интервьюируют эксперта, формализуют «извлеченные» из него знания и вводят их в компьютер.

Иную позицию занимает Григорий Громов, полагающий, что эксперт должен формализовать свои знания самостоятельно, без помощи инженеров по знаниям и профессиональных программистов, точнее говоря, при их «минимальной технической поддержке». Данный метод называется «автоформализация знаний» [4].

Примечание. Автоформализация — это не автоматическая формализация, а самоформализация, т. е. формализация знаний, которую человек выполняет САМ.

Автоформализация полезна тем, что позволяет устранить ненужных посредников и избежать ошибок типа «испорченный телефон». Здесь однако возникает вопрос. А сможет ли эксперт формализовать свои знания? Не окажется ли задача непосильной для него?

Для таких сомнений есть веские основания, поскольку прежние методы формализации в силу своей сложности практически исключали возможность успешного достижения цели. Поэтому, если мы действительно хотим перейти к самообслуживанию при формализации знаний, первое, что нужно сделать, — это кардинально упростить технологию формализации.

ЧЕМ ОТЛИЧАЕТСЯ АЛГОРИТМ ОТ ТЕХНОЛОГИЧЕСКОГО ПРОЦЕССА?

Есть ли сходство между понятиями «алгоритм» и «технологический процесс»?
Известно, что термин «алгоритм» иногда используется в широком смысле для представления человеческой деятельности в виде строгой последовательности отдельных элементарных действий или процедур [17].

Технологический процесс можно определить как
«последовательность направленных на создание заданного объекта действий (технологических операций), каждое из которых основано на каких-либо естественных процессах (физических, химических, биологических и др.) и человеческой деятельности» [17].

Анализ этих и многих других определений показывает, что исследуемые понятия в значительной степени совпадают, а имеющиеся различия в определенном смысле несущественны.
Иными словами, технологический процесс и алгоритм — это понятия-близнецы или во всяком случае «близкие родственники». Чтобы сделать эту мысль более убедительной, попытаемся отойти от традиционной точки зрения и предложим новые определения.

Алгоритм — последовательность информационных действий, ведущая к поставленной цели.

Технологический процесс — последовательность информационных и физических действий, ведущая к поставленной цели.

Таким образом, единственное отличие состоит в том, что в алгоритме физические действия являются запрещенными, а в техпроцессе — разрешенными. Примерами физических действий служат: транспортировка груза, нагрев детали, пуск ракеты, зашивание раны и т. д.

Для наших целей было бы удобно определить технологию как деятельность (последовательность действий), ведущую к поставленной цели. Согласившись с таким подходом, мы получаем возможность рассматривать алгоритм и техпроцесс как частные случаи технологии, которая приобретает статус родового понятия.

ЧТО ТАКОЕ ТЕХНОЛОГИЧЕСКИЙ ЯЗЫК?

По мнению автора, выявленное сходство понятий «алгоритм» и «техпроцесс» имеет фундаментальный характер. К сожалению, это сходство до сих пор не привлекало к себе должного внимания ученых, что привело к негативным результатам. И в немалой степени способствовало разделению науки на «изолированные клетки», создавая неоправданные препятствия для межотраслевых и междисциплинарных контактов.

Сегодня программисты и технологи (в широком смысле слова, включая агрономов, медиков, педагогов, управленцев и т. д.) — это разные «касты», которые получают разное образование и говорят на разных профессиональных языках. Подобные барьеры сильно затрудняют взаимопонимание между специалистами при решении проблем автоматизации и работе над междисциплинарными проектами.

Названный недостаток (трудности взаимопонимания) можно ослабить или устранить, создав единый язык, одинаково удобный для технологов, программистов и других специалистов. Для обозначения этого языка предлагается термин технологический язык (техноязык). Первым кандидатом на роль технологического языка является ДРАКОН.

Техноязык имеет двойное назначение. С одной стороны, он дает возможность (как и любой другой алгоритмический язык) проектировать алгоритмы, записывать программы и транслировать их в объектные коды.

С другой стороны, он позволяет рисовать стандартные «картинки» (чертежи). Такие картинки унифицируют графическую запись технологических процессов любой природы в любой предметной области. Причем делают это таким образом, что унифицированная (стандартная) запись техпроцесса оказывается, во-первых, более строгой, свободной от пробелов и двусмысленностей, во-вторых, более наглядной, доходчивой и очень удобной для читателя.
Цели использования технологического языка при разработке компьютерных программ и техпроцессов отличаются.

При создании программ язык позволяет осуществить трансляцию в машинные коды.

При описании технологий возможны две ситуации.
Если имеется автоматизированная система управления и описание технологии предназначено для компьютера, управляющего техпроцессом, описание автоматически превращается в программу компьютера, и дело сводится к предыдущему случаю.

Если же автоматизированная система управления и управляющий компьютер отсутствуют (трансляция в машинные коды не нужна), дело заканчивается созданием картинки. В этом случае язык Дракон используется как средство для создания удобного и ясного чертежа технологии. Такой чертеж позволяет быстро разработать, понять и проанализировать технологию или бизнес-процесс. Кроме того, он (приятный для глаза чертеж) обеспечивает взаимопонимание между людьми, что само по себе является исключительно ценным свойством языка.

Таким образом, техноязык — это язык нового типа, который сочетает математическую строгость алгоритмического языка с удобством языка межотраслевого и междисциплинарного общения, пригодного для наглядного описания технологий и взаимопонимания между специалистами.

Мысль о возможности и целесообразности создания универсального технологического языка опирается, в частности, на следующие предпосылки. 95% специалистов, занятых в народном хозяйстве, не умеют программировать. Между тем эти люди успешно решают стоящие перед ними задачи. Значит, они обладают знаниями о последовательности действий, необходимых для решения своих задач.

Следуя стандартной терминологии, указанные знания мы будем называть процедурными (алгоритмическими, императивными, операторными). Таким образом, налицо любопытная ситуация. Подавляющее большинство специалистов народного хозяйства обладают процедурными знаниями, но не умеют их точно выразить (алгоритмизировать). Потому что в настоящее время отсутствует легкий и удобный язык, рассчитанный на непрограммистов и предназначенный для алгоритмизации (формализации) знаний.

ПРОЦЕДУРНЫЕ И ДЕКЛАРАТИВНЫЕ ЗНАНИЯ

Человеческие знания, выраженные с помощью любого письменного языка, можно разбить на две части: процедурные и декларативные.

Процедурные (алгоритмические, императивные, операторные, технологические) знания содержат сведения о последовательности информационных или физических действий, а также о выборе пути при разветвлении процессов. Примерами являются алгоритмы, компьютерные программы, а также любые технологические процессы (промышленные, сельскохозяйственные, медицинские и т. д.).

Декларативные (дескриптивные, атрибутивные, описательные) — это знания не о действиях, а об описаниях информационных и физических объектов. Примером является типичная запись в базе данных:

Фамилия Имя Отчество Год рожд. Образование Должность
Иванов Сергей Петрович 1980 высшее менеджер

Для изложения декларативных знаний представители разных профессий нередко используют различные декларативные языки, в том числе графические. Например, декларативные знания конструктора выражаются на языке конструкторских чертежей, электрика — на языке электрических схем, географа — на языке географических карт.

МОЖНО ЛИ СОЗДАТЬ ЕДИНЫЙ ЯЗЫК ПРЕДСТАВЛЕНИЯ ПРОФЕССИОНАЛЬНЫХ ЗНАНИЙ?

Для наших целей большой интерес представляет вопрос: можно ли придумать единый универсальный язык, удобный для специалистов любой профессии и позволяющий улучшить взаимопонимание между ними?

Для декларативных знаний ответ, очевидно, будет отрицательным. Потому что нельзя скрестить ужа с ежом и придумать разумный и полезный гибрид электрической схемы и географической карты (или конструкторского чертежа). Такой путь неизбежно ведет в тупик.

Поэтому придется смириться с выводом, что специалисты разных профессий будут и впредь использовать множество самых разнообразных декларативных языков. Унификация здесь принципиально невозможна.

Но есть и хорошая новость. В отличие от декларативных знаний процедурные знания специалистов любого профиля имеют в точности одинаковую структуру. Эта структура нисколько не зависит от конкретной специальности и предметной области.
Отсюда проистекает важный вывод:

Для отображения любых процедурных знаний можно использовать один и тот же язык, общий для всех научных и учебных дисциплин, а также для управленческих решений и бизнес-процессов.


ДАВАЙТЕ ОБСУДИМ РЕЗУЛЬТАТ

Полученный вывод очень важен по трем причинам.

Во-первых, создаются благоприятные предпосылки для построения универсального технологического языка, позволяющего выражать любые процедурные знания в любой предметной области в ЕДИНОЙ СТАНДАРТНОЙ ФОРМЕ.

Во-вторых, универсальный (в самом широком смысле слова) техноязык мог бы сыграть роль межотраслевого и междисциплинарного языка, содействующего решению важнейшей проблемы, — проблемы взаимопонимания между учеными, специалистами, бизнесменами и специалистами по государственному управлению.

В-третьих, средства для описания структуры деятельности (которые также относятся к процедурным знаниям) играют особую роль в человеческой жизни. В самом деле, человек — деятельное существо. От рождения до смерти он непрерывно действует. Деятельность выражает сущность жизни. Бездеятельность — это смерть.

Поэтому знания о структуре деятельности (процедурные знания) составляют важнейший компонент человеческих знаний, их основу. Можно предположить, что в системе человеческих знаний процедурные знания играют фундаментальную роль — роль несущей конструкции или каркаса, который скрепляет между собой (склеивает, цементирует) отдельные фрагменты декларативных знаний.

Сказанное хорошо согласуется с известным мнением, что
«большинство знаний об окружающем мире можно выразить в виде процедур или последовательности действий, направленных на достижение конкретных целей» [18].

НУЖДА В ЕДИНОМ ЯЗЫКЕ ОЧЕНЬ ВЕЛИКА

Социально-экономические успехи общества сильно зависят от разработки и внедрения новых технологий. Между тем способы описания структуры деятельности и новых технологических процессов, используемые специалистами-технологами (в широком смысле слова), недостаточно формализованы и слабо используют опыт, накопленный в алгоритмизации и программировании. С другой стороны, многие математики, алгоритмисты и программисты испытывают серьезные затруднения при необходимости наглядно и доходчиво описать сущность, структуру и содержание предлагаемых математических решений, алгоритмов и создаваемых программных комплексов и передать соответствующие знания другим людям.

В обоих случаях одна из причин этого негативного явления заключается в том, что сегодня нет подходящего формального языка. Языка, способного не только описать проблему и ее решение, но и обеспечить высокоэффективное интеллектуальное взаимопонимание и производственное взаимодействие между людьми. Это особенно важно при создании крупномасштабных проектов.
Нужда в таком языке весьма велика. Его отсутствие наносит огромный ущерб.

Как говорил Владимир Маяковский,

«Улица корчится безъязыкая —
Ей нечем кричать и разговаривать» [19].

Изложенные соображения позволяют сделать два вывода:

• создание технологического языка является осуществимой задачей;
• искомый язык следует строить, в первую очередь, как язык формализации именно процедурных (а не декларативных) профессиональных знаний.

При этом проектирование и программирование на процедурных языках (псевдоязык, Бейсик, Паскаль, Си, язык ассемблера и т. д.) можно рассматривать как частный случай более общей проблемы — формализации процедурных знаний и описания структуры деятельности.

ПОЧЕМУ НЕЛЬЗЯ ЖИТЬ ПО-СТАРОМУ?

Информационная технология — основа всех современных интенсивных наукоемких технологий. Результирующая производительность труда в наукоемких, оборонных и иных отраслях в огромной степени зависит от правильного выбора информационной технологии, от эффективного взаимодействия специалистов народного хозяйства между собой и с вычислительной техникой.

Сегодня эффективность невелика, что вызвано целой гаммой причин. В частности, сложностью современных языков, их фактической непригодностью для быстрого освоения, легкого понимания и удобной формализации профессиональных знаний. В особенности при решении трудноформализуемых, так называемых слабоструктурированных задач. Именно эта сложность явилась камнем преткновения, ахиллесовой пятой информатики.

Этот фундаментальный недостаток превратил формализацию профессиональных знаний и разработку сложных компьютерных программ в сверхтрудный интеллектуальный процесс, доступный сравнительно узкой социальной прослойке и недоступный всем остальным.
На начальном этапе, пока компьютеров было немного, проблема не вызывала особых хлопот. Всегда можно было найти группу интеллектуалов, способных преодолеть любые сложности. Однако затем ситуация коренным образом изменилась. Вступление в эру всеобщей компьютеризации потребовало привлечения сотен тысяч и миллионов людей, интеллектуальные возможности которых существенно ниже, чем у элитных групп населения.

Драматическая недооценка чисто человеческих проблем (трудностей понимания) привела к плачевному результату. Сегодня выяснилось, что, несмотря на все усилия, значительная часть специалистов так и не научилась расшифровывать иероглифы нынешних заумных языков программирования. И, как следствие, оказалась отстраненной от плодотворного взаимодействия с программным обеспечением компьютеров. Это обстоятельство не позволяет им автоматически и эффективно обрабатывать собственные и чужие профессиональные знания.

Все это оказывает негативное влияние на интеллектуальный уровень общества, ощутимо снижает творческие возможности людей и эффективность организаций.

НЕОБХОДИМОСТЬ КУЛЬТУРНЫХ ИЗМЕНЕНИЙ.

Современные зарубежные языки и технологии программирования представляют собой замечательное достижение и эффектный прорыв в будущее. Вместе с тем для них характерна определенная ограниченность, так как в их задачу не входит создание подлинно «народного» межотраслевого языка (техноязыка).
Это серьезный недостаток. Ведь искомый техноязык предназначен для решения важнейших задач:

• общения специалистов разных профессий,
• улучшения работы ума,
• мощного роста производительности в процессе автоформализации процедурных профессиональных знаний.

На наш взгляд, техноязык должен повлечь за собой определенные изменения в культуре, иначе говоря — стать новым элементом языковой культуры человечества.
Представляется уместной следующая аналогия.

Несколько столетий назад развитие машиностроения и строительного дела сдерживалось наряду с другими причинами отсутствием языка, позволяющего эффективно фиксировать необходимые знания. Общественная потребность в таком языке была чрезвычайно велика. Когда французский математик Гаспар Монж (1746-1818) впервые предложил идеи начертательной геометрии и появились три проекции (фасад, план, профиль), это привело к формированию, закреплению в стандартах и всемирному распространению языка конструкторских и строительных чертежей.

Последний стал одним из важнейших языковых средств технической цивилизации и одновременно достоянием мировой культуры. Человечество получило столь необходимый и давно ожидаемый языковый инструмент для фиксации и обогащения соответствующих знаний. В итоге развитие промышленности заметно ускорилось.

Думается, сегодня имеет место примерно такая же ситуация. Уже давно сформировалась общественная потребность в техноязыке, как инструменте интеллектуального взаимопонимания и взаимодействия людей. Он позволит решить наболевшую проблему межотраслевого синтеза и автоформализации процедурных знаний. А также — эффективного описания структуры деятельности и бизнес-процессов, проектирования социальных технологий, улучшения работы ума.

Известно, что «многие люди с активным умом и блестящими идеями оказываются не в состоянии заставить своих коллег точно понять, что они имеют в виду». Причем подобная ситуация, вызванная неадекватностью используемых языковых средств, является одной из причин недостаточной восприимчивости современной индустрии к новым идеям [23].

Эти и другие соображения свидетельствуют о том, что для улучшения взаимопонимания необходимо провести отнюдь не простые системные изменения в культуре. По-видимому, в качестве одного из первых шагов целесообразно сделать техноязык частью системы образования в школе и вузе. Причем не как факультатив, а как обязательный компонент учебной программы.

ТЕХНОЯЗЫК КАК ЭЛЕМЕНТ КУЛЬТУРЫ

Изложим без доказательства пять тезисов по вопросу о возможной роли языка ДРАКОН в человеческой культуре.

• В настоящее время ощущается острая необходимость в создании специального высокоточного средства для улучшения интеллектуального взаимодействия между людьми — техноязыка, который призван стать новым элементом языковой культуры человечества.

• Несмотря на то, что в современных технологиях программирования применяется значительное число — свыше десятка — различных графических языков (схемы «сущность—связь», схемы потоков данных, схемы действий и т. д.), с точки зрения человеческой культуры все они имеют лишь локальную эффективность как инструменты создания информационных систем и не удовлетворяют требованиям, предъявляемым к техноязыку. Это значит, что ни один из этих языков не может стать новым элементом языковой культуры человечества, который следует рекомендовать для массового изучения в школах и вузах.

• Среди указанного семейства графических языков приемлемым средством для представления процедурных знаний и описания структуры деятельности являются схемы действий и схемы деятельности. Однако они обладают серьезными недостатками и по своим эргономическим и дидактическим характеристикам значительно уступают языку ДРАКОН. Поэтому в качестве техноязыка и нового элемента культуры следует использовать ДРАКОН, а не указанные схемы (action diagrams и activity diagrams).

• Ставка на язык ДРАКОН является оправданной, так как она позволяет осуществить системные изменения в культуре: в системе образования, на производстве (программы и технологии), в науке (улучшение общения между учеными), в государственном управлении, социальных технологиях и других областях.

• Обучение языку ДРАКОН целесообразно начать в средней школе, используя единую графическую форму для записи структуры деятельности, алгоритмов, программ, технологий, а также любых процедурных знаний, связанных с другими школьными предметами. Это позволит с самого начала преодолеть ныне существующий разрыв между алгоритмическими и технологическими знаниями, укрепить межпредметные связи в школе, повысить качество школьного обучения за счет системного подхода к развитию алгоритмического и технологического мышления и совершенствованию визуального интеллекта учащихся.

ВЫВОДЫ

1. Разработку прикладных программ во многих случаях должен выполнять не посредник — программист, а конечный пользователь — специалист народного хозяйства. Программирование должно уступить место автоформализации профессиональных знаний, которая позволяет получить тот же конечный результат, что и программирование, т. е. отлаженный объектный код.

2. Сегодня формализация знаний — дорогостоящий и трудоемкий процесс. Задача состоит в том, чтобы увеличить производительность труда в процессе автоформализации процедурных знаний, а также при описании структуры деятельности примерно на порядок.

3. Визуальные языки представления декларативных знаний не поддаются унификации. С процедурными знаниями ситуация иная. Существует возможность построить единый универсальный технологический язык (техноязык).

4. Автоформализация процедурных знаний, описание структуры деятельности и бизнес-процессов — один из важнейших видов интеллектуального труда. Чтобы добиться резкого повышения производительности этого труда и сделать автоформализацию доступной практически для всех специалистов, нужно создать межотраслевой техноязык, обладающий высокими когнитивными характеристиками.

5. Техноязык должен стать элементом языковой культуры человечества. Его изучение должно быть предусмотрено в средней и высшей школе. Для этого техноязык нужно специально приспособить, сделать легким и удобным, доступным для школьников и студентов.

Продолжение следует

Но разве в жизни так?

Где и когда задача формализации знаний стояла так остро?
Приведите хотябы один пример, где имеется большая распределенная масса неформализованных знаний?

Медицина - яркий пример - лечение любой болезни давно расписано по пунктам. Даже без блок-схем обошлись.

Фактически большинство задач (даже в программировании) уже алгоритмизировано.
Написаны горы библиотек. Не говоря уже о техпроцессах на техноязыках (расцвет которых
за последние 30 лет Вы кажется не заметили) - большинство содержит типовые фрагменты.

Нет задачи - миллионы программ "для себя одного", а наоборот - одна программа и много
пользователей.

Здрасьтя!
Да там блок схемы просто более "линейно" выглядят!
Возьмите те же рецептуры для провизоров! Или описание течения сыпного тифа по часам/дням (на базе тела среднезаболевшего индивида)!

Соглашусь, т.к. не вижу большой разницы в восприятии текста программы или блок-схемы.
Текст разделенный отступами воспринимается как блоки. Список файлов проекта сразу дает представление о количестве основных ветвей. И тд.


И вопрос к Пароджанову:

это касается якобы медленного восприятия текста - а как быть с методиками "Быстрого чтения"?
Они утверждают, что потренировавшись, читать можно в разы быстрее.

Современные языки для выражения(формализации) этих знаний совершенно не соблюдают "чистоту формулировок":
Структуры данных неизбежно присутствуют в тексте программ.
Вызов процедур с параметрами. Переменные состояния.
Взаимодействие структур данных в БД через хранимые процедуры.
Этот список можно продолжить..

Проектируемые системы содержат не только процедурные и декларативные знания, которые силу введённых ранее определений, формализуются различными языками. Плюс ещё никак неформализуемый в рамках отдельно взятого "чистого"(процедурного, декларативного) языка аппарат взаимодействия разных типов знаний. Самое интересное, что выбор "единого языка" для отображения каждого типа знаний, например Дракона - для процедурных и всё равно какого(!) - для декларативных, гарантированно НЕ ПОВЛИЯЕТ на общую ситуацию в плане решения указанных проблем.

Внедрение в культурный слой языка, не имеющего формального "интерфейса" к ортогональному типу знаний, это будет покруче Microsoft'a. Может оставим на технологическом уровне?

1. В принципе, Дракон позволяет организовать автоматическую генерацию текста программы, а именно - процедур, реализующих изображённый алгоритм.
2. CASE-системы отлично генерируют из смешанного текстово-графического представления SQL-код для создания БД (таблицы, поля, вставка данных).
Но за бортом остаются существенные части:

в первом случае - генерация структур данных,
во втором - генерация хранимых процедур.

В используемом в каждом случае языке отсутствуют средства формализации взаимодействия для указанных частей. На сегодняшний день эти части включаются в проектируемую систему явно, используя "голову специалиста".


Из интересных решений, которым, как всегда, чуть-чуть не хватает до идеала :

1. CPN Tools http://www.daimi.au.dk/~cpntools
2. Explain http://www.aicommunity.org/projects/no/ ... tupxpl.exe (добавил прямую ссылку на дистрибутив)

http://www.mindmap.ru/stat/feod.htm (о программе)

3. Дракон-редактор http://narod.ru/disk/55428000/DRT.rar

от Геннадия Тышова viewtopic.php?p=14323#p14323

4. Формализация отображения аппаратных средств

подключаемые модули(*.inc) в MPLab, Keil, IAR..
Контроль на этапе компиляции. Отсутствуют средства, позволяющие отобразить и проконтролировать использование аппаратных ресурсов на предыдущих этапах проектирования/переноса на др. платформы. Наиболее актуально для систем на микроконтроллерах, поскольку номенклатура и функциональные особенности встроенной периферии существенно отличаются даже внутри семейств. Весьма актуально для проектирования системного софта для архитектур на базе микропроцессоров.

5. Поддержка структур данных на этапе проектирования: CASE, UML, SDL, SQL..

типы(классы),
экземпляры типов(классов),
зависимости,
ассоциации,
обобщения,
роли.

[/list]


Линейная комбинация перечисленных средств имеет кучу недостатков:
1. Отсутствие средств формализации взаимодействия между разноплановыми сущностями (процедурными и декларативными). (исключая Explain)
2. Дублирование ввода по входным данным, причем с разными форматами и правилами ввода.
3. Отсутствие возможностей для сквозных проверок и моделирования.

Уважаемый Рэйлвэй Каген!

Ваше сообщение очень интересно. Из него, несомненно, вытекает ряд выводов, отражающих Вашу позицию. К сожалению, я не смог сформулировать эти выводы. Поэтому обращаюсь к Вам с почтительной просьбой о помощи.
Не могли бы Вы сформулировать эти выводы? Желательно поподробнее

Да, конечно:

1. Дракон подходит для решения задач своего класса.
2. Необходима поддержка формального "интерфейса" для взаимодействия с языками представления декларативных знаний.
3. Я не стал бы изучать Дракон в школе, как единый техноязык.

Я не готов биться за абсолютное число одновременно отображаемых чанков или процентное соотношение графика-текст, однако полагаю, что на системном уровне Дракон - слишком "чистый" язык в части формализации процедурных знаний.
Отсутствие средств формализации взаимодействия с декларативными знаниями -
проблема не Дракона, а сложившейся ситуации в целом. Формализовать это взаимодействие только процедурным типом скорее всего невозможно.

Уважаемый Рэйлвэй Каген!

Частичный ответ на Ваше сообщение дан в моем сообщении
в форуме "Визуальный язык программирования Дракон", стр. 8, Пятница, 04 апреля, 2008 20.13. См. Пункт 1, Пункт 2, Пункт 3, Пункт 4. В особенности Пункт 2, Пункт 3.
Можно перейти по ссылке
viewtopic.php?p=14306#p14306

Хорошо, для языков, описывающих разные типы знаний Вы имеете разные редакторы.
Какая-то взаимосвязь между частями проекта, выполненными в них есть?
Кроме "головы специалиста" и возможности увидеть каждую часть(процедурную и декларативную) отдельно на большом формате?
Изменения данных во флокс-редакторе видны в графит-редакторе? А в обратном направлении? Расскажите, пожалуйста, поподробнее.

Продолжаю изложение темы "Культурология языка Дракон"



Уважаемый 1001!

Благодарю за критику, но согласиться с Вами не могу.
Одним из примеров, где имеется большая масса
неформалиованных знаний, является ситуация ,
анализируемая в рамках направления под названием
"Управление корпоративными знаниями".

Чтобы не тратить лишних слов, я приведу обширную
цитату из статьи известного специалиста по искусственному
интеллекту Э.В. Попова.

Начало цитаты.

Попов Э.В. Корпоративные системы управления знаниями
// Новости искусственного интеллекта 2001, №1. С. 14—25.

Эпиграф

Огромное и все возрастающее богатство знаний разбросано
сегодня по всему миру. Этих знаний, вероятно, было бы
достаточно для решения всего громадного количества
трудностей наших дней — но они рассеяны и неорганизованны.
Нам необходима очистка мышления в своеобразной мастерской,
где можно получать, сортировать, суммировать, усваивать,
разъяснять и сравнивать знания и идеи.

Герберт Уэллс 1940


1. Назначение и актуальность управления знаниями

Важнейшим ресурсом современного предприятия, способным
значительно повлиять на повышение его конкурентоспособности
и инвестиционной привлекательности, являются корпоративные
знания.

Сегодня с этим никто не спорит, вопрос только в том, как
воспользоваться этими корпоративными знаниями, так как
БОЛЬШИНСТВО ИЗ НИХ СКРЫТО В ГОЛОВАХ СОТРУДНИКОВ.

Люи План, экс-президент HP, считает: «Если бы только
корпорация HP осознавала то, что она знает, она была
бы в три раза более продуктивной».

Управление знаниями становится наиболее горячей темой,
обсуждаемой специалистами всех уровней управления.
Способность эффективно использовать и развивать знания,
воплощать их в новые изделия и услуги превращается в
важнейший фактор выживания в условиях информационного
общества. Знания – это богатство фирмы, которое добывается,
обрабатывается и распространяется.

В современном обществе, благодаря широкому использованию
информационных и коммуникационных технологий,
объединивших весь мир в единую сеть, знания не являются
больше традиционным преимуществом передовых держав.
Цель управления знаниями (УЗ) – объединить знания, накопленные предприятием, со знаниями заказчика и использовать их для
решения задач предприятия. Знание о потребителе складывается
только в ходе тесных контактов с ним. Главное, чтобы эти
знания сделали потребителя «прозрачным». При этом новая
продукция (услуги) должна обладать явными преимуществами
при сравнении с продукцией конкурента.

Быстрый доступ к необходимым знаниям играет первостепенную
роль, поскольку позволяет значительно повысить качество
ежедневных деловых процессов. Целенаправленное использование
и усовершенствование знаний высвобождает огромные потенциалы
экономии и роста, которые не могут быть реализованы с помощью
традиционных концепций реорганизации и модернизации.

По мнению корпорации Xerox, давно изучающей эти вопросы,
сегодня на стоимость большинства изделий и услуг, в
первую очередь, влияют «нематериальные ценности,
основанные на знаниях».

К «нематериальным ценностям» эксперты относят информацию
о технологиях, проектировании изделий, маркетинге и
запросах потребителя, бизнес-процессах, а также
личные и инновационные способности сотрудников.

Эксперты считают, что 42% ЗНАНИЙ КОМПАНИИ НАХОДИТСЯ
ТОЛЬКО В ГОЛОВАХ СОТРУДНИКОВ; ОТ НИХ ЗАВИСИТ, СТАНУТ
ЭТИ ЗНАНИЯ ДОСТУПНЫМИ ДРУГИМ ИЛИ НЕТ.

Решить эти проблемы позволяют системы управления знаниями.

По последним данным, мировые расходы на системы управления
знаниями (СУЗ), составившие в 1999 г. 2 млрд. дол.,
к 2004 г. достигнут 15 млрд. Сюда относятся как сфера
услуг (консультации, внедрение, поддержка и подготовка
кадров), так и информационные технологии, причем львиная
доля принадлежит консультациям.

В исследовании фактического состояния внедрения систем
управления знаниями, проведенном американской
консультационной фирмой International Data Corporation
(IDC), указывается, что большинство респондентов
считает эту деятельность жизненно необходимой,
обеспечивающей соответствие требованиям заказчика
и инновационную способность компании.

Около половины фирм с количеством сотрудников более 500 чел.
подтвердило намерение ввести у себя такую систему. Еще
большее число желающих среди крупных компаний. У большинства
опрошенных доля фактора «знание» в стоимости изделий и услуг
превышает 50%. По оценке предприятий, более эффективное
использование знаний могло бы повысить их производительность
в среднем на одну треть.

Фирмы отмечают, что управление знаниями помогает при решении
проблем, связанных со следующими ситуациями:

• в случае увольнения опытных специалистов или их нежелания
поделиться с другими своими знаниями («внутреннее увольнение»);

• при болезни, отпусках, командировках сотрудников;

• при чрезмерной загруженности отдельных сотрудников;

• при наукоемком производстве;

• при продаже частей (подразделений) фирмы;

• при децентрализованной структуре фирмы;

• для повышения КПД рабочего времени;

• для регулирования процесса передачи
фирмы другому владельцу.

По данным опроса, проведенного Xerox в 1999 г. среди
300 руководителей высшего ранга, 88% компаний считают,
что на деловые процессы более всего влияет способность
управлять знаниями. Но при этом только 20% отмечают,
что реализованные ими системы управления знаниями
действительно привели к успеху.

Складывалась ситуация, когда, с одной стороны,
признавался дефицит в использовании интеллектуальных
ресурсов фирмы, а с другой, имелся недостаток эффективных
методов и средств управления знаниями.

По мнению специалистов, во многих фирмах знание
документируется и распределяется произвольно, без
строгой системы. По данным Xerox, 46% специальных
знаний компаний, не использующих систем управления
знаниями, заключены в документации разного рода.
Из них 26% находятся на бумажных носителях, а
остальные – на компьютерных. Отдельные сведения
хранятся у сотрудников в папках или на жестких дисках
и могут быть получены только ими. Эксперты Delphi
Consulting Group отмечают, что лишь 12% организационных
знаний компании имеются в банках данных.

Как показывает зарубежный опыт, решение задачи управления
знаниями возможно лишь в тесном контакте между специалистами
самых различных сфер деятельности предприятия и специалистами
по информационным технологиям. А главное, при заинтересованности
высших и средних менеджеров предприятия в получении оперативного
доступа к любым информационным ресурсам предприятия в удобной
форме и анализу полученной информации в реальном масштабе
времени.

По данным Gartner Group около 90% предприятий в Северной
Америке и Европе осознают значимость управления знаниями
(УЗ) и приступили в 1999–2000 гг. к реализации систем УЗ.

В работе [1] показано, что управление знаниями важно не
только само по себе, но и существенно влияет на разработку
модели нового предприятия, осуществляемую в процессе
реинжиниринга.

В связи с тем, что термин «управление знаниями» является
новым, пока не существует единого взгляда ни на определение
этого понятия, ни на область его действия. Пользователи
путают управление знаниями хранилищами данных (data
warehouse), с интеллектуальным бизнесом (business
intelligence) и с другими процессами, интенсивно
использующими знания.

Производители программных продуктов, как всегда, вносят
дополнительный сумбур, желая выдать то, что у них есть,
за средства управления знаниями.

2. Что такое знания

Для любой организации, желающей преуспеть в сегодняшней
глобальной информационной экономике, необходима
интеллектуальная, исчерпывающая и простая в использовании
система для управления знаниями, а также система доступа
к знаниям и система приобретения новых знаний.

Фирма International Data Corporation оценивает затраты
на консалтинг в области управления знаниями в 2002 г.
в размере 3,4 миллиардов долларов (только в США).
По мере того как появляется все больше и больше организаций,
инвестирующих в службы по управлению знаниями, возникает
необходимость разобраться в том, что понимается под
терминами «знания» и «управление знаниями».

Энциклопедический словарь Webster дает следующее определение:
knowledge (знания)

1) понимание, приобретаемое фактическим опытом (например,
знание плотницкого ремесла).

2) А: состояние осведомленности о чем-то или обладание
информацией, Б: диапазон информированности или
осведомленности.

3) акт понимания: ясное восприятие истины.

4) нечто понятое и держащееся в уме.

С точки зрения целей общества, где доминируют
информационные технологии, знания – это просто
интеллект, используемый в работе.

Знания, приобретаемые фактическим опытом, продуктивны
только тогда, когда они используются при выполнении
работы или интегрируются в процесс выполнения работы.
Точное и емкое определение знания было дано задолго до
информационной и электронной революций и даже задолго
до индустриальной революции.

Сэр Фрэнсис Бэкон (1561–1626) дал знаменитое определение:
«знания – сила». Сегодня мы окружены громадными объемами
информации, поэтому такое определение кажется очень
современным.

Информации так много, что мы оказываемся неспособными
использовать ее. Знания – это сегодняшняя валюта.
Организации, способные работать с уже имеющимися у них
и получаемыми в процессе работы знаниями, будут «на коне»
в XXI веке.

Знания приобретают разные формы, и поэтому ими становится
сложнее управлять. Часто знания являются чем-то большим,
чем просто информацией и данными о событиях, продуктах
или процедурах.

Если данные – это не долго живущие новости, временные
записи и т.п., не предназначенные для длительного
использования, то информация представляет собой
полуструктурированные (или агрегированные) данные,
служащие, например, опорой для периодического принятия
каких-либо решений.

В свою очередь знания, являющиеся результатом переработки
информации, имеют весьма длительный цикл жизни, несут
определенную идею и снабжены контекстом, определяющим
область ее эффективного применения в данном месте в
данное время. Говоря другими словами, информация – это
то, что может иметь отношение к решаемой задаче, а
знания – это то, что необходимо для решения данной задачи.

Необходимо отметить различие между неявными и явными знаниями.
Неявные знания трудно выразить: они часто заключены в интуиции
и в не поддающихся анализу опыте, навыках и привычках.
Неявными знаниями может обладать отдельный человек или
группа людей.

Явные знания легко выражаются четкими данными, сообщениями,
словами и числам. Явные знания в большей степени
систематизированы, закодированы и, следовательно,
более легко извлекаются из сообщений электронной почты
(e-mail), локальных и глобальных баз данных, HTML-файлов
и других источников информации.

Неявные и явные знания являются существенными компонентами
при разработке стратегии управления знаниями.

Корпоративные знания делятся на внешние и внутренние.
К первой группе относятся, к примеру, знания клиента
(наиболее важное знание для большинства организаций),
независимая аналитическая информация (маркетинговые
отчеты и рейтинги, цены на международных фондовых
биржах, динамика изменения американских фондовых
индексов – Dow Jones, NASDAQ) и др.

Ко второй группе часто причисляют:
• знания о ключевых для данной отрасли
процессах – накопление лучшего опыта
(ноухау) при выполнении основных
задач;
• знания об изделиях (и услугах);
• лучшие решения, наиболее соответствующие текущим
потребностям пользователей;
• знания сотрудников – выявление, накопление и использование интеллектуального капитала (наиболее ценный актив организации);
• «память» организации (прошлый опыт);
• знания о построении отношений – глубокие персональные знания,
которые обеспечивают успешное сотрудничество;
• интеллектуальные активы (базы знаний) – опыт ведения проектов
(образцы наилучшей практики).

В продвинутых организациях все это великолепие хранится
в корпоративной сети (интранет), к соответствующим сегментам
которой имеют доступ как руководители компании, так и
сотрудники различных ее подразделений.

Классическими примерами развитых сетей такого рода,
содержащих внешние и внутренние знания, являются
корпоративные сети между народных консалтинговых
компаний большой пятерки, транснациональных концернов
(Shell, Motorola, General Motors),
гигантов ИТ-индустрии (IBM, Compaq, Dell, Oracle, SAP). Систематизированные знания из обширных хранилищ
передового опыта доступны сотрудникам этих фирм из
любой точки мира, и их менеджеры и специалисты имеют
возможность в нужный момент «подсмотреть» успешный
опыт своих коллег из разных отраслей и подразделений,
а при необходимости связаться с признанными
экспертами из конкретной предметной области.

3. Что такое «управление знаниями?»

Приведем несколько определений управления знаниями (УЗ).

Определение Gartner Group: «Управление знаниями – это
дисциплина, которая обеспечивает интегрированный подход
к созданию, сбору, организации и использованию
информационных ресурсов предприятия и доступу к ним.
Эти ресурсы включают структурированные базы данных,
текстовую информацию, такую как документы,
описывающие правила и процедуры, и, что наиболее
важно, неявные знания и экспертизу, находящиеся в
головах сотрудников» (The Knowledge Management
Scenario: Trends and Directions for 1998–2003,
Gartner Group, 1999).

Определение IDC: «Управление знаниями – это формальный процесс,
который состоит в оценке организационных процедур, людей и
технологий и в создании системы, использующей взаимосвязи
между этими компонентами с целью предоставления нужной
информации нужным людям в нужное время, что приводит к
повышению продуктивности» (The Knowledge Management
Process: a Practical Approach, IDC, 2000).

Определение PC Week/RE [2]: Управление знаниями – это
технология, включающая в себя комплекс формализованных
методов, охватывающих:

• поиск и извлечение знаний из живых и неживых объектов
(носителей знаний);
• структурирование и систематизацию знаний (для обеспечения
их удобного хранения и поиска);
• анализ знаний (выявление зависимостей и аналогий);
• обновление (актуализацию) знаний;
• распространение знаний;
• генерацию новых знаний.

Общая задача управления знаниями рассматривается как:

• цель управления
• тактическая (решение конкретной задачи управления
предприятием) и
• стратегическая (повышение интеллектуального потенциала
предприятия и непрерывный рост устойчивости) и методология
управления
• извлечение знаний (из документов, баз данных, электронных
архивов, файлов, из голов умников, Internet и т.д.)
• распространение знаний (доставка требуемых документов и
«закачка» в головы специалистов специализированных знаний).

Любые организации, способные быстро и легко
распространять свою информацию через существующую
у них инфраструктуру, могут начать управлять
запасами своих знаний. Актуальная информация
может включать любые типы явных запасов знаний:
бумажные документы, электронные документы, базы
данных, сообщения электронной почты, текстовые
файлы, изображения и видеофрагменты, полученные
из любых источников информации.

Необходимо, чтобы информационная инфраструктура организации
позволяла эффективно и многократно использовать запасы знаний.

Gartner Group считает, что управление знаниями (УЗ) есть
бизнес-процесс для управления интеллектуальными активами
предприятия. УЗ-процесс определяется следующими параметрами [2]

1) УЗ должен быть связан со стратегией предприятия;

2) УЗ требует организационной культуры и дисциплины, которая
продвигает и поддерживает совместное использование знаний,
сотрудничество работников и подразделений и стимулирует
инновации;

3) УЗ должен способствовать ясности бизнес-процессов и
производственных отношений;

4) УЗ должен выходить за рамки предприятия
и его процессов и учитывать покупателей,
поставщиков и конкурентов.

Предприятие не способно управлять своим интеллектуальным
капиталом с активом в отсутствии системы управления знаниями. Интеллектуальные активы предприятия увеличивают его
конкурентоспособность и рыночную стоимость (см. рис. 2).
Предприятие должно не только охранять свои патенты, авторские
права и ноу-хау, но и выявлять и охранять знания своих ведущих специалистов, знания о производстве товаров (услуг), о
покупателях, конкурентах и т.п.

В рамках УЗ особое внимание предлагается уделить выявлению
неявных (не выраженных словами) знаний (tacit knowledge)
сотрудников (т.е. знаний, которые приобретены в ходе опыта
работы и явно не выражены).

В процессе управления знаниями обычно выделяют следующие
виды функций:

1) Создание – функция, результатом которой являются новые
знания или новые конфигурации существующих знаний;

2) Выявление – функция, которая делает неявные знания
явными, т.е. преобразует индивидуальные знания в знания
предприятия (его сотрудников);

3) Организация знаний – функция по классификации и
категоризации знаний для навигации, запоминания, поиска
и сопровождения знаний;

4) Доступ — функция по передаче и распространению знаний между сотрудниками;

5) Использование – функция по применению знаний для принятия
решений и расширению возможностей.

Есть три основных компонента управления знаниями:

A) Люди получают, генерируют и передают знания;
Б) Процессы используются для распространения знаний;
B) Технологии обеспечивают быструю и эффективную работу
людей и процессов.

3.1. Люди

Люди решают проблемы, используя мозговой штурм, нововведения,
творческие силы и знания, полученные из опыта. Совместная
работа людей умножает знания, накапливаемые предприятием,
и улучшает условия достижения потенциального успеха («две
головы лучше, чем одна»).

Предприятию также необходимы умело спроектированные и
эффективные бизнес-процессы для создания атмосферы
коллективного творчества. Даже самые лучшие решения
не будут работать, если они не распространяются для
внесения исправлений и выполнения.

Работа идет в так или иначе сложившихся группах
(коллективах людей), пытающихся решать общую проблему
или новую задачу. Наконец, для поддержки человека в
его работе над нововведениями и стремлении к прогрессу
необходима технологическая инфраструктура, обеспечивающая
условия для успешной коллективной работы, создания
корпоративных знаний и быстрой практической выработки
новых идей и решений.

Распространение и использование неявных знаний представляет
собой свободный обмен знаниями коллегами по работе. Он
происходит ежедневно во время перерывов за чашкой чая или
в лифте и часто считается само собой разумеющимся. Это
критический компонент любой архитектуры управления
знаниями. Менеджеры информационных систем должны убедить
сотрудников распространять их эксклюзивную информацию,
являющуюся дополнением к индивидуальной исключительности
отдельного человека и безопасности его работы.

Менеджеры информационных систем должны стремиться помогать
сотрудникам лучше работать вместе со все возрастающими
объемами информации. Прежде, чем кто-то начнет работу над
проектом (знать что), ему было бы неплохо узнать, у кого еще
в организации есть ценная информация, способная содействовать
успеху этого проекта (знать кто), и каким именно образом эта
информация может принести пользу в работе над новым проектом
(знать как).

После того как идея создается человеком и осуществляется
на практике, она проходит период оценки и усовершенствования.
Эта идея или решение затем сохраняется для использования в
будущем этим человеком или другими людьми. Совместные усилия
всех людей, работающих над проектом, и создаваемые ими
нововведения приводят к появлению новых идей,
решений и продуктов.

В результате циклического процесса создания и использования
знаний возникает богатая знаниями организация, многократно
использующая знания и опыт своих людей (служащих).

Сегодня мы имеет дело с экономикой, обогащенной знаниями.
Как было сказано выше, знания – это сегодняшняя валюта.
Поиск, аннотирование, усовершенствование и многократное
использование знаний помогут предприятию сделать его
бизнес-процессы более эффективными, получить
конкурентоспособные преимущества и повысить
производительность.

Задача фирмы состоит в том, чтобы определить необходимые
инвестиции предприятия и сотрудников, а также получаемую
в результате этого прибыль.

Ожидается, что предприятия, обеспечивающие инвестиции
сотрудников с целью управления знаниями (УЗ) и их
«вознаграждение», будут функционировать на 25% лучше,
чем те предприятия, которые это не сделают.

По данным Gartner Group, в 2004 г. около 50% всех
затрат на управление знаниями (УЗ) будет потрачено
на мотивацию сотрудников на отторжение (передачу)
ими своих знаний.

3.2. Процессы

Для современных организаций жизненно важно внедрить
процессы и технологии, способствующие распространению
и совместному использованию знаний.

В анализе фирмы Meta Group сказано: «Все бизнес-процессы
могут стать более эффективными после применения методов
управления знаниями.

Организации, переопределяющие свои основные бизнес-процессы
для использования преимуществ управления знаниями, станут
лидерами на рынке XXI века».

Поскольку идея управления знаниями пока недостаточно ясно
сформулирована, менеджеры по информационным технологиям
часто не знают, с чего начать. Прежде всего, организация
должна стремиться ускорять поток информации от одних людей
к другим, и от отдельных людей ко всей организации.

Взаимное распространение и использование персональных
знаний (знаний, принадлежащих одному человеку) и общих
для организации знаний (знаний, собранных организацией)
способствует появлению нововведений и производству новых
продуктов.

Здесь возникает огромная проблема: как
изменить корпоративную культуру организации
типа «знания – сила» на «распространение и
совместное использование знаний»?

Со школьной скамьи люди учились защищать свои знания.

Например, распространение и совместное использование
знаний во время экзаменов немедленно заканчивалось наказанием.
Люди быстро убеждались, что чем больше знаний они сохраняют
для самих себя, тем более «ценными» они становятся. Поэтому
легко понять, почему в нашем корпоративном мире люди стремятся
запасать знания. Чем больше их у нас, тем
нам «лучше».

Успех управления знаниями зависит от инвестиций сотрудников и
предприятия в реализацию УЗ.

С точки зрения сотрудника, стоимость инвестируемых им знаний
определяется теми потерями, которые он несет (см. рис. 4):

1) вкладывая знания, сотрудник жертвует частью своей
«значимости», так как персональные знания сотрудника
(полученные в процессе образования, опыта работы и
самообразования) являются средством для успешной конкуренции
в продвижении по службе, в признании руководством, в получении
значимой работы и т.п.;

2) знания сотрудника определяют его стоимость
на рынке труда. Преобразование личностных
(неявных) знаний в явную форму уменьшает его
конкурентоспособность на рынке труда…………………………………………………………………………………………………………………………………………………


Конец цитаты.

Примечание. Этой статьи в сети нет. Но есть очень похожая,
во многом совпадающая.
http://www.rfbr.ru/pics/20742ref/uprznan.pdf

В чем недостаток цитированной статьи?

В том, что в ней неявно предполагается, что задача извлечения
знаний из «головы» сотрудников корпораций — это дело
сравнительно легкое. На самом деле это не так. Это отнюдь
не легкая, а очень трудная, тяжелейшая проблема.

На мой взгляд, успех дела во многом зависит от наличия удобных
когнитивно-эргономических инструментов, позволяющих
осуществлять БЫСТРУЮ автоформализацию знаний. И в этой связи
язык Дракон может оказаться очень полезным
(для автоформализации процедурных знаний).

Владимир, я не критикую. Наоборот, благодарю за Вашу книгу,
она весьма познавательна. Обычные поиски истины.

С большим трудом осознаются проблемы больших корпораций,
освещаемые в приведенных статьях. Как понимаю речь идет о софте
который стоит от 100 килобаксов..

Кажется и здесь KISS принцип работает, пример: IBM внедрило Wiki и
на www.ibm.com/developerworks была статья, что это помогло им
организовать внутреннюю базу знаний. А ведь они разрабатывают и
продают "тяжелый" продукт с похожим назначением - Lotus.



Ой-вэй! Классная штука! Даже работает.
На чем написана? Вроде Delphi, Но там что-то про вставку Lisp кодов..

На все 100% ..грузит проц . Это мелочи, интересен сам подход.
PasteLisp я тоже видел, но куда прикручено - остаётся только предполагать.

Продолжаю тему "Культурология языка Дракон"

Академик Андрей Ершов был первым, кто попытался внести изменения в человеческую культуру, опираясь на идеи программирования. Его знаменитый лозунг "Программирование - вторая грамотность!" облетел весь мир.

Давайте вспомним, что именно он сказал.
Ниже я приведу полный текст его знаменитой статьи.

Начало цитаты

А.П. Ершов

ПРОГРАММИРОВАНИЕ - ВТОРАЯ ГРАМОТНОСТЬ

Решив так назвать свое выступление, я сознаю, что это - метафора, которая многим покажется рискованной. По одну сторону нашего уравнения - экзотическая, хотя уже и весьма массовая профессия, требующая способности и длинного обучения, а по другую - общее достояние, фундаментальнейшее свойство современного человека.

Тем не менее, я постараюсь продемонстрировать поучительность и плодотворность этой метафоры. Не желая ни убивать читателя длинными силлогизмами, ни поражать его фокусами, объясню заранее схему раскрытия основного положения.

Во-первых, нам будет легче сравнивать программирование с грамотностью, если мы вспомним, что грамотность - это историческая категория, имеющая свое предначало, возникновение и развитие. СССР - страна практически сплошной грамотности: уже 10 лет назад грамотные в ней составляли 99,7 % общего числа населения в возрасте от 9 лет и старше. 100 лет назад этот процент был чуть выше 20 %. Еще сейчас на Земле насчитывается порядка 800 млн. неграмотных.

Во-вторых, как в основе грамотности, так и в основе программирования лежит техническое изобретение: печатный станок и ЭВМ соответственно. Если развитие и распространение книгопечатания привело к всеобщей грамотности, то развитие и распространение ЭВМ приведет ко всеобщему умению программировать.

В-третьих, как грамотность, так и программирование являются выражением органической способности человека, т.е. способности, подготовленной организацией его нервной системы и присущей человеку во всех его социальных функциях: в общении друг с другом, в труде, в созерцании природы и в борьбе с ней.

В-четвертых, и это, пожалуй, самое главное: грамотность и программирование не только выстраиваются в параллель, соединяясь мостиками аналогий, но и дополняют друг друга, формируя новое представление о гармонии человеческого ума.
Этот тезис заслуживает того, чтобы, хотя и без подробностей, но быть раскрытым немедленно.

Мы привычно понимаем грамотность, как способность человека воспринять и выразить знание в текстовой форме. С детства мы слышим простые и емкие слова Максима Горького: "Любите книгу, источник знания". Однако остается проблема: как перейти от знания к действию. "Сообразуйте действие со словом, а слово с действием", - говорит один из героев Шекспира. Вот здесь и возникает программирование.

В докнижный период единство слова и дела осуществлялось естественно и постоянно. Накопление опыта и знания было совмещено с прямым и постоянным контактом старшего учителя и младшего ученика.

Конечно, это была не оптимальная схема обучения, т.к. при этом сужалась база для формирования общих понятий и построения теории предмета обучения, но зато и не возникало проблемы перехода от знания к действию, поскольку момент истины ощущался не умственным озарением, а достижением цели. Как мы сказали бы сейчас, обучение было предметным.

Появление книги нанесло сильнейший удар единству слова и дела, отделило процесс накопления знаний от их применения, создало новые формы жажды и знаний и новые ощущения постижения истины.

Во всех языках появились специальные определения для людей, которые в своем стремлении к знанию отдавали предпочтение книге. Во всех этих выражениях, от "книжного ума" до "яйцеголовых", был оттенок пренебрежения, в целом несправедливого, но иногда и заслуженного.

Как сказал Монтень уже в 16 веке: "Ученость чисто книжного происхождения - жалкая ученость!" Действительно, обнаружилось, что книжное накопление знаний требует новых подходов к формированию исполнительных механизмов человека. Это означает, что задача программирования появилась задолго до появления ЭВМ. ЭВМ актуализировало проблему программирования так же, как книгопечатание актуализировало проблему грамотности.

Если вторая проблема привела к появлению Яна Амоса Каменского и его "Великой дидактики" и "Материнской школы", заложивших основы современной школы, то первая проблема - это вызов нашей аудитории, и я горячо надеюсь, что она выдвинет великого учителя, который вооружит поколение, вступающее в 21-й век, видением школы будущего.

Грамотность и способность к действию сами по себе еще ничего не значат. Развитие только одной из них еще не решает проблемы. В этом противопоставлении трудно сказать, от чего мы страдаем больше: от невежества или бездеятельности. Еще Гете предупреждал: "Нет ничего страшнее деятельного невежества", однако наш опыт подсказывает, что оно произрастает только при дефиците активной жизненной позиции образованных и культурных людей. Мы знаем, что грамотность - это не только умение читать, но и воспитание интеллигентного человека.

Похоже, теперь нам нужно потребовать от образования большего. Вот почему я позволю себе закончить введение дополнительным тезисом о том, что вторая грамотность - это не только умение писать команды для машин, но и воспитание человека, решительного и предусмотрительного вместе.

МИР КНИГИ

Вернемся снова к отправной точке раскрытия нашей метафоры, книгопечатанию, более точно, к ее продукту - книге. Я позволю себе сделать небольшую выдержку из энциклопедического словаря, поскольку лаконичность их текстов придает им особую выразительность:

"КНИГА, печатное произведение (в старое время также и рукопись) в форме сброшюрованных и переплетенных вместе печатных листов...
В средние века книги переписывались в монастырях монахами и имели, главным образом, религиозный характер. С развитием городов сменившие монахов городские писцы переписывали и светские книги. Настоящий поворот в книжном деле произведен книгопечатанием, изобретенным в середине 15-го века... Отливка шрифтов, изобретение скоропечатающей машины, стереотипы, применение наборной и ротационной машин превратили книгу в могучее средство распространения знаний и подъема культуры" (Малый энциклопедический словарь, Москва: Советская энциклопедия, 1936 г.)

Мне бы хотелось верить, что наше трудное дело создания ЭВМ и их программирования когда-нибудь будет подытожено далеким потомком в столь лапидарных и эпических строчках. Мне довелось прочитать несколько сочинений, посвященных истории книги и развитию грамотности. Это в высшей степени интересная глава в истории нашей цивилизации. Несмотря на то, что становления книгопечатания и вычислительной техники разделены периодом в пять столетий, их сопоставление, особенно если выровнять временные масштабы с учетом разницы скоростей и пропускной способности коммуникационных каналов, обнаружит много сходства и технического, и социального характера.

В способах книгопечатания мы найдем смену поколений, основанную на изменениях производственной базы и технологических процессов. Так же, как и в вычислительном деле, мы познакомимся с историей становления больших производящих компаний со всеми типичными компонентами массового производства: неустанная ассимиляция технических новшеств и их переплавка в общепринятые технические стандарты, организация рынка и сбыта, драматические столкновения в сочетании с неотъемлемостью сосуществования большого и малого бизнеса, появление вторичной индустрии исходных материалов и компонент.

С историей технической идет рука об руку история социальная: появляются авторы и издатели, книготорговцы и читатели. Возникает понятие интеллектуальной продукции и вместе с ней новые виды собственности. Информация становится товаром. Особенно интересной и - как ни странно - слабо изученной с позиций современных представлений главой социальной истории книгопечатания является формирование массового пользователя - читателя.

Взаимообусловленность развития книгопечатания и необходимой для него всеобщей грамотности, совокупное их влияние на становление и реализацию концепции всеобщего образования, массовый характер всей этой деятельности - вот тема, ждущая своего исследования, вот те процессы, которые нам предстоит пережить в связи с внедрением ЭВМ во все сферы человеческой деятельности.

Приведем лишь некоторые данные, которые характеризуют темп, размах и взаимообусловленность развития книгопечатания и грамотности.
Появление первых изданий изобретателя печатного станка Иоганна Гутенберга датируется 1445 годом (латинская грамматика "О восьми частях речи" Элия Доната и знаменитая "42-строчная" Библия). Еще не истек XV век, а в уже мире работало свыше тысячи типографий, выпустивших около 10 млн. экземпляров книг, почти мгновенно превысив наличный фонд рукописных книг.
В 1962 г. во всем мире было напечатано 10 млрд. книг. Характерным является то, что не видно никаких реальных признаков насыщения книжного рынка.

Данные 1962 г. говорят, что каждый житель Земли приобрел в среднем две книги. Средняя семья в СССР покупает в год около 30 книг и готова покупать больше. Простая экстраполяция этих цифр дает оценку потенциального книжного потребления для нынешнего населения в 40 млрд. книг в год.
Есть, как мне кажется, глубокие аналогии между книгой и ЭВМ как продуктом и их общие отличия от остальных изделий. Все остальные изделия носят специализированный характер, рассчитаны на некоторую функцию. Отношение объема производства такого продукта к числу потребителей выражается малой константой.

С книгами и ЭВМ дело обстоит по другому. И книги, и вычислительные машины являются носителями информационной модели внешнего мира во всем его разнообразии и изменчивости. Здесь не приходится рассчитывать на то, что пытливость и любознательность человека найдут свой предел.

Я позволю себе еще раз коснуться опыта СССР, чтобы показать взаимозависимость между грамотностью и книгопечатанием за последнее столетие (данные по изданиям "Советской энциклопедии").
Если мы поверим в справедливость наших аналогий, то тогда анализ этой таблицы даст нам некоторое представление о размахе и объеме работы, которую надо предпринять для подготовки встречи мира ЭВМ с миром людей.

МИР ЭВМ

Средства массовой информации, научно-популярные издания и рекламные проспекты, несмотря на короткий век ЭВМ, уже создали у нас некоторое клише, привычное видение вычислительной машины. Его атрибуты - экран и клавиатура дисплея, бобины магнитных лент, кружево перфоленты, полотно длинных выдач с АЦПУ, мигающие огоньки инженерного пульта, угловатые шкафы, забитые электронными деталями. На техническом языке все это объединяется одним термином: установка (main frame). Если, однако, думать о месте ЭВМ в мире человека на основе этого представления, это будет не только поверхностно, но и ошибочно.

Машина будущего - это не только и не столько гигантский электронный мозг, заполняющий охраняемое здание планирующего центра, промышленной дирекции, банка или командного пункта, а прежде всего, крошечный срез кристалла кремния в миниатюрной рамке, опутанной паутиной тончайших проводов, вставленный в укромное место практически любого промышленного изделия.
Естественно, вы поняли, что речь идет о микропроцессорах, которые, хотя и появились всего чуть больше десяти лет тому назад, но уже производятся десятками миллионов штук в год.

Первое наиболее очевидное их применение - выпуск разнообразных карманных калькуляторов. Но это только надводная часть айсберга. Появление и развитие микропроцессоров, по моему глубокому убеждению, самое революционное техническое новшество ХХ века. Вот некоторые аспекты и последствия, которые в наибольшей степени соответствуют линии нашего анализа.

• Информационно-вычислительная мощность с показателями: по скорости - 100 тыс. операций в секунду, по емкости оперативной памяти - 5 тыс. чисел (слов) и по емкости внешней памяти в число знаков, образующих книгу средней величины, помещается в объем величиной со спичечный коробок, стоит примерно один человеко-день труда и может производиться практически в неограниченных количествах.
• Микропроцессор, сопряженный с промышленным изделием - потребительским товаром или средством производства, - придает ему совершенно новые качества и сильно влияет на характер взаимодействия человека с изделием.
• Не менее сильно включение микропроцессора в схему изделия влияет на способ его проектирования, во время которого должны быть найдены, осмыслены и реализованы отмеченные выше новые качества изделия.

Время не позволяет мне раскрывать подробно эти положения, хотя, возможно, это и была бы наиболее увлекательная часть моего выступления. Специальная литература полна анализом новых проблем, лавиной обрушивающихся на специалистов по организации производства, проектантов рабочих мест, инженерных психологов, конструкторов, собственно говоря, всех инженерно-технических работников.

Тысячи профессий меняют свое лицо. Миллионы людей - операторов производства, наладчиков, машинисток, банковских служащих, продавцов-контролеров, библиотекарей, монтажников, секретарей, сборщиков на конвейере - садятся за полностью переоборудованные рабочие места, на которых ЭВМ становится их партнером и собеседником. И если даже этот партнер дружествен и надежен, у работника должна произойти глубокая психологическая и квалификационная перестройка для того, чтобы сохранить свою целостность и достоинство в этой новой обстановке.

Мы уже сейчас говорим о миллионах людей, вовлеченных в этот процесс (в одной Западной Европе число терминалов ЭВМ и линий передачи данных приближается к миллиону), а через пару поколений это коснется практически каждого человека, вовлеченного в общественное производство.

На пути этого экспоненциального развития, подстегиваемого самыми разнообразными факторами, возникает, однако, одно принципиальное препятствие. В настоящее время способность человека к передаче знаний машине безнадежно отстает от способности создать эту машину. Если затраты общественного труда на создание микропроцессора исчисляются в человеко-часах, то затраты на создание программного обеспечения до сих пор выражаются в человеко-месяцах, даже с учетом тиражирования программ.

Логистическая кривая Барри Боэма, показывающая динамику соотношения затрат на оборудование и программы при проектировании системы обработки информации, стала благодаря бесчисленным повторениям настолько привычной, что уже не вызывает никакого беспокойства. Конечно, специалисты по программированию трудятся вовсю, чтобы сделать труд программиста более производительным. Однако даже если мы примем гипотезу десятикратного увеличения производительности труда при производстве программ, элементарные расчеты показывают, что для того чтобы через двадцать лет запрограммировать все производимые микропроцессоры, нам надо будет посадить за программирование все взрослое население земного шара.

К сожалению, в настоящее время значительная часть перегруженных заботами организаторов промышленности отмахнется от подобных расчетов как от еще одного парадокса, к которым в нашем сложном мире не привыкать. До сих пор сохранилось еще немало самоуверенных руководителей, привыкших к тому, что спрос порождает предложение и на хорошие деньги профессионалы всегда найдутся. И опять параллели с грамотностью помогут нам в разрешении этого парадокса.
Артур Кларк, уже побывавший силой своего предвидения в XXI веке, сказал:

"В будущем всякий человек, полностью несведущий в естественных науках, окажется, честно говоря, необразованным. И если он будет, как делают это сейчас некоторые, кичиться своей неосведомленностью, он окажется точно в таком положении, как неграмотные средневековые бароны, гордо заявлявшие, что счетом и письмом у них занимаются секретари..."

Средневековые бароны и их потомки ушли в небытие, считать и писать научился каждый, а у секретарей появились новые хозяева и новые обязанности.

То же должно произойти и с программированием: руководители, не имеющие представления об ЭВМ и программировании, уйдут в небытие, профессиональные программисты станут системными аналитиками и системными программистами, а программировать сумеет каждый, что я и называю второй грамотностью.
Таким образом, мы переходим от мира машин к миру программ.

МИР ПРОГРАММ

Герой Мольера, месье Журдэн, был в высшей степени удивлен, когда узнал, что всю жизнь говорил прозой, не подозревая этого. Благодаря появлению ЭВМ и вызванному этим появлением возникновению вычислительной науки, или информатики, человечество оказывается в положении месье Журдэна, с удивлением обнаруживая, что оно живет в мире программ и что продуктивность информационных моделей внешнего мира придает новый смысл библейскому высказыванию "Вначале было слово".
Да, мы живем в мире программ, и сами постоянно программируем, не сознавая этого.

Можно спорить о том, что является самым выдающимся открытием ХХ века. Но если взять первую пятерку, даже первую тройку открытий, то, думаю, можно будет уговорить каждого, что в этот узкий круг входит открытие того, что развитие организма есть выполнение генетической программы, записанной в его генном наборе. Не имея возможности говорить об этом подробно, хотел бы только заметить, что использование программистских терминов является не метафорой, а выражает суть внутриклеточных процессов роста и развития, по отношению к которым молекулярные структуры и химические процессы являются своего рода элементной базой и способом реализации микрокоманд.

Программами буквально напичкан наш организм. Все без исключения физиологические процессы - это огромная, тщательно отлаженная и сложно устроенная библиотека программ, в которой анализ структуры программ (программисты сказали бы "граф вызовов") и информационных связей позволяет делать далеко идущие выводы и прогнозы о поведении организма.
Практически вся область производственных отношений, особенно непосредственно в производственном процессе, - это работа по программам. Устойчивый производственный процесс всегда внутренне формализован, его эффективность зависит от степени отлаженности программ, выполняемых людьми. Даже если процесс стохастичен (например, охота или вождение автомашины), случайность и непредсказуемость сказывается лишь на выстраивании цепочки ситуаций, но не на реакциях на эти ситуации, которые осуществляются по программе, почти всегда выполняемой в автоматическом режиме.

Даже обучение, то есть приобретение знаний или, скорее, способности что-то сделать, - это программирование. Лет десять назад профессор Массачусетского технологического института Сеймур Пейперт, один из первых психологов и педагогов, взявший на вооружение концепции программирования, в серии своих работ убедительно показал, что ребенок научается что-то делать только после того, как он поймет, как это делается.

Только после выработки такого понимания повторная тренировка достигает успеха. Заметим, что это касается не только программ, представляющих собой цепочки логических реакций на заранее известные стимулы, но и программ реального поведения, включая всяческую моторику (спорт, музыка, игры и т.п.).

Повседневная жизнь человека, особенно городская, - это деятельность по программам. Каждый человек, придерживающийся режима, с гордостью почувствует себя программистом, если вспомнит свои заполненные до предела утренние процедуры, начиная от звонка будильника и кончая началом работы. Поразмышляйте над процедурой уборки в квартире, и вы увидите, что разработка этой программы сделает честь любому профессиональному программисту - составителю пакетов прикладных программ.

Мы жалуемся на социальные болезни века, в частности абсентеизм, пассивность, ратуем за формирование активной жизненной позиции. Что это такое? Попросту говоря, это способность выработать программу действия и следовать ей.

Таким образом, мир программ - это далеко не только начинка памяти ЭВМ. Это прежде всего огромный запас операционного знания, накопленный человечеством и теперь лишь актуализируемый вычислительными машинами, роботам, автоматическим устройствам. Еще более огромный запас программ хранится в генофонде всего живого: его расшифровка и использование в значительной степени составляют предмет биологии и ее новых разделов, включая генную инженерию. Психология развития и теория поведения тоже в значительной степени формируют новые представления, сближающиеся с понятиями программирования.

Но если это так, то мы естественно приходим к проблеме фундаментализации программирования, выделению в нем некоторых "натуральных" сущностей, позволяющих сблизить мир машин и мир живого, программы природы и программы, составленные человеком. Если же мы хотим сделать эти натуральные сущности осознанным достоянием человека, то у нас нет иного пути, как отразить их в структуре и содержании всеобщего образования.
Хотелось бы подчеркнуть, что речь идет не о том, чтобы навязать детям новые, несвойственные им навыки и знания, а о том, чтобы проявить и сформулировать те стороны мышления и поведения, которые реально существуют, но формируются стихийно, неосознанно.
Рассмотрим, каковы же предпосылки и препятствия к осуществлению этого плана?

ОБЩАЯ ЗАДАЧА ОБУЧЕНИЯ ПРОГРАММИРОВАНИЮ

Итак, мы хотим учить детей законам программирования. Еще не зная их, мы понимаем, что они неизбежно будут выражены в сумме некоторых достаточно специфических приемов. Нам еще предстоит разбираться, в какой мере они посильны детям, но общие наблюдения таковы, что интеллектуальный и операционный потенциал детей далеко не исчерпан.

Посмотрите, как помолодели за последние годы технические виды спорта, в особенности, плавание, гимнастика. Не знаю, как на Западе, но у нас автомашины еще дороги и люди зачастую накапливают деньги для их покупки, когда уже, как говорится, лучшие годы позади. Многие с горечью спрашивают, сколько жизней, потерянных из-за дорожных происшествий мы сберегли бы, если бы все без исключения научились водить машину в 14-15 лет.

Нет, однако, никакой возможности нагружать детей конденсатом всего жизненного опыта, которым обогащено человечество. В этих попытках нас подстерегают и другие опасности. Каждый человек в СССР знает детскую песенку, которую поет Алла Пугачева, о горестной жизни школьника:

Нагружать все больше нас
Стали почему-то.
Нынче в школе первый класс
Вроде института.
Не бываю я нигде,
Не дышу озоном,
Занимаюсь на труде
Синхрофазотроном.
То ли еще будет,
То ли еще будет,
То ли еще будет, ой-ой-ой.

Все также знают романтическую историю Р. Киплинга о Маугли, мальчике, выросшем у волков, а потом вернувшемся к людям. В теплых странах похожие вещи иногда случались, но с гораздо более печальным исходом, и психологи называют "эффектом или синдромом Маугли" невозможность для ребенка восстановить свои позитивные возможности, погубленные чужеродной средой или перенапряжением душевных сил в раннем детском возрасте.

Этот импринтинг детских лет происходит, естественно, со всеми; можно сказать, что каждый из нас является Маугли своего детства, все дело в том, что с нами происходит и чему нас учат в эти годы.

В последние десятилетия психологи развития сделали немало важных наблюдений, подчеркивающих критическую важность раннего возраста в процессе обучения. Вопрос о том, как учить детей способности планировать свои действия и их последствия, какая операционная обстановка при этом нужна, очень далек от тех методических альтернатив, которые мы обсуждаем, например, при профессиональном обучении программированию. С одной стороны, мы должны сделать эту обстановку естественной для ребенка, с другой стороны, она должна быть достаточно богатой для того, чтобы он мог, как говорят психологи, сам создавать теорию познаваемого явления.

Законы программирования, законы обработки информации, по моему убеждению, существуют. С одной стороны, они появляются в форме операционных правил, отражающих непосредственный опыт человечества. Все мы знаем знаменитое римское изречение "Разделяй и властвуй", воспринимая его, главным образом, как образец политического цинизма. Однако лишь только современная математика и программирование придали ему (в виде метода ветвей и границ) совершенное выражение мощного по своей силе и продуктивности эвристического принципа решения задач. Каким бы случайным этот пример ни оказался, он иллюстрирует важное положение о глубокой и нерасторжимой связи операционного знания и алгоритмического мышления с другими компонентами образования.

Таким образом, с другой стороны, законы программирования смыкаются с математическим образованием, образуя единый, но еще не построенный фундамент воспитания операционного и комбинаторного мышления, способности к абстракции, рассуждению и действию.

На меня всегда производит сильное впечатление один простой пример задачи на программирование как демонстрация перехода от знания к действию. Я выпишу последовательные этапы перехода от спецификации, выражающей знание, к программе, выражающей действие, для задачи возведения числа x в целую степень n:

Предлагаю каждому дать свою интерпретацию того, какие законы и какое знание он применяет при переходе от этапа к этапу, для того чтобы перейти от очевидного знания к весьма нетривиальной программе. Хочу лишь сказать, что если бы мы умели в таком стиле строить любую программу, да при этом, рассуждая вслух, комментировать это построение, то это и была бы та фундаментализация программирования, о которой мы мечтаем.

ЭВМ В ШКОЛЕ

Сейчас, после появления микропроцессоров, вопрос о том, быть или не быть ЭВМ в школе, становится схоластикой. ЭВМ уже есть в школах и будут приходить туда в нарастающих количествах. От нас требуется активная интеллектуальная и организационная работа, чтобы придать этому процессу управляемый и педагогически мотивированный характер.

Есть, конечно, очень активно высказываемое мнение, что ЭВМ с программой это то же самое, что и задача с известным решением, и появление электронного помощника воспитает леность ума и ничего больше. Одна из лучших, на мой взгляд, юмористических картинок последних лет (журнал "Нью-Йоркер") изображает бедного Джонни, уныло глядящего на кучку карманных калькуляторов перед ним, и не менее измученную маму, терпеливо повторяющую свой вопрос: "Ну, посмотри, если у тебя пять карманных калькуляторов, и я возьму два, то сколько у тебя останется?.."

Предостережения от опасности "кнопочного образования" раздавались и раньше, однако обширный опыт, подкрепляемый и нашими экспериментами работы с детьми разных возрастов, подтверждает обратное: активность, пытливость, а с ними и способность ребенка сильно возрастают. Но очень важна организация операционной обстановки, которая должна быть побудительной.
Методы и приемы активизации обучения с помощью ЭВМ неисчислимы: они ограничиваются только пределами нашей фантазии и степенью конкретного знания детской психологии.

В школе № 130 Новосибирска половина класса выучила исторические даты назубок, когда один из юных программистов спроектировал для ЭВМ базу данных по историческим датам и загрузил ее, а другой, подвергнув учительницу экзамену с помощью ЭВМ, поймал ее несколько раз на неточностях.

Какая-то компания выпустила на рынок игру-компьютер, которая проверяет спеллинг английских слов. С помощью синтезатора речи слово произносится, ребенок набирает это слово по буквам, машина проверяет и реагирует. В карманную игру трудно вложить хороший синтезатор речи, но авторы обратили его недостаток в достоинство, сделав его очень похожим на голос Буратино. Представляете себе восторг детей, когда игрушка пищит им голосом Буратино: "Пробуй снова, пробуй снова, ты не знаешь это слово!".

Еще одно очень интересное наблюдение. На конкурсных вступительных экзаменах в ВУЗ для абитуриентов установили консультационную информационную систему, реализованную на ЭВМ. Около терминалов всегда толпилась очередь. В интересах ребят рядом посадили двух преподавателей, чтобы разгрузить машину. Преподаватели сидели без дела, а у терминала по-прежнему была очередь. Почему?

"А мы не стесняемся перед машиной обнаружить свое незнание, а перед преподавателем стесняемся", - объяснили ребята. Действительно, по многим показателям ЭВМ является гораздо более удобным для детей источником и контролером знаний. С одной стороны, это всезнающий партнер, а с другой всего лишь орудие, вещь. ЭВМ создает игровую обстановку, которая в обучении гораздо ценней реальной жизни тем, что из игры можно выйти, не утратив достоинства. Примеры подобного рода можно было бы умножить.

Есть и более серьезные предпосылки к продвижению ЭВМ в школу. Я уже упоминал о работах профессора Сеймура Пейперт, работающего в Лаборатории искусственного интеллекта Массачусетского технологического института. На недавнем конгрессе ИФИП-80, состоявшемся в Японии и Австралии, профессор Пейперт выступил с докладом "Детство по-новому: присутствие ЭВМ как эксперимент в психологии развития".

Этот доклад привлек всеобщее внимание.
Профессор Пейперт предсказывает всестороннее вторжение ЭВМ в мир ребенка, когда машина станет интеллектуальным орудием, применяемым ребенком с той же непосредственностью, с какой он использует перо и карандаш, но с гораздо большим разнообразием. Интерпретируя наблюдения Ж. Пиаже над тем, что ребенок совершает большинство своих интеллектуальных открытий самостоятельно при условии, что окружающий его фон достаточно богат, - профессор Пейперт показал, что компьютеризация этого фона создаст новую, невиданную ранее операционную обстановку, которая потребует новых представлений в психологии развития.

В качестве примеров им было приведено значительное ускорение овладения алфавитным языком и более раннее развитие комбинаторных способностей, что позволяет детям овладеть этими фундаментальными умениями практически до вступления в подростковый возраст. Одним из положительных последствий этого изменения может стать преодоление инфантилизма и чувства зависимости, столь характерных для современного городского общества.

Собственно говоря, этот позитивный вывод профессора Пейперта может быть взят в качестве кульминации нашего анализа. Не нужно большого воображения, чтобы понять, к каким большим сдвигам в образовании приведет реализация подобной педагогической задачи.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

Я начал свое выступление с метафоры. Сейчас мы можем раскрыть ее конкретное содержание. Мы стоим на пороге практически беспредельного развития и распространения электронной вычислительной техники в обществе. Машина становится интеллектуальным орудием и партнером практически во всех сферах жизни и деятельности человека.

Необходимость актуализировать в виде программ информационную модель мира, постоянное усложнение окружающей среды требуют и одновременно делают возможным существенно повысить интеллектуальную силу человечества.

Значительное место в этом поступательном развитии человеческого интеллекта должны занимать законы обработки информации, способы перехода от знания к действию, способность строить программы, рассуждать о них и предвидеть результаты их выполнения. Сумма знаний по этим вопросам должна подвергнуться тщательному концептуальному анализу и в объединении с математическими и лингвистическими концепциями стать фундаментальной компонентой общего образования.

Вычислительная машина станет не только техническим орудием учебного процесса. Она приведет к формированию нового интеллектуального фона, новой операционной обстановки, органически и естественно используемой ребенком в его развитии в школе и дома. Возможности, предоставляемые машиной, и новые задачи образования неизбежно окажут заметное влияние на основные положения психологии развития, сложившиеся дидактические принципы и формы обучения.

Их реализация ускорит интеллектуальное созревание ребенка, повысит его активность, сделает его лучше подготовленным к профессиональной деятельности, в частности, к осуществлению второй индустриальной революции, вызванной появлением ЭВМ и новых форм автоматизации.
Другими словами, программирование - это вторая грамотность. Это по-прежнему метафора, но которая, как мне кажется, наилучшим образом фокусирует цели и содержание нашей конференции.

Конец цитаты

Подлинник статьи см. http://ershov.iis.nsk.su/russian/second ... ticle.html

Обсуждение статьи будет дано в следующем сообщении

Продолжаю тему "Культурология языка Дракон"

НОВАТОРСКАЯ ПОЗИЦИЯ АКАДЕМИКА АНДРЕЯ ЕРШОВА

В прошлом сообщении я привел статью академика Андрея Ершова "Программирование — вторая грамотность!". Анализ этой статьи позволяет сделать несколько замечаний.

1. Ершов был первым, кто попытался внести изменения в человеческую культуру, опираясь на идеи программирования. Именно ему принадлежат слова "Программирование — вторая грамотность!"

2. Ершов сказал: «Если развитие и распространение книгопечатания привело ко всеобщей грамотности, то развитие и распространение ЭВМ приведет ко всеобщему умению программировать». И добавил: «…программировать сумеет каждый, что я и называю второй грамотностью».

3. Ершов обосновывал это так: «как грамотность, так и программирование являются выражением органической способности человека, т.е. способности, подготовленной организацией его нервной системы и присущей человеку во всех его социальных функциях: в общении друг с другом, в труде, в созерцании природы и в борьбе с ней».

4. Ершов попытался выделить «самое главное: грамотность и программирование не только выстраиваются в параллель, соединяясь мостиками аналогий, но и дополняют друг друга, формируя новое представление о гармонии человеческого ума».

5. Одной из наиболее важных заслуг академика Ершова является тот факт, что по его инициативе в школьную программу был введен новый предмет «Информатика». Этот факт можно расценивать как революцию в школьном образовании.

НЕДОСТАТОК ПОЗИЦИИ АКАДЕМИКА ЕРШОВА

Ершов смотрел на проблему по-крупному, порою не различая деталей (в ту пору это было вполне извинительно).
Однако есть деталь, которую следует признать важной. Это различие между
ПРОГРАММИРОВАНИЕМ И АЛГОРИТМИЗАЦИЕЙ.

Моя мысль состоит в следующем.

1. Обучение программированию является важной задачей. Но эта задача касается сравнительно небольшого числа людей. Обучение программированию не может и не должно быть массовым.

2. Что касается алгоритмизации (понимаемой, в частности, как формализация собственных процедурных знаний), то эта задача может и должна быть предметом массового обучения.


О ЧЕМ ГОВОРИЛ АКАДЕМИК ЕРШОВ: О ПРОГРАММАХ? …ИЛИ ОБ АЛГОРИТМАХ?

Читая статью Ершова, мы убеждаемся, что с формальной точки зрения он говорил о ПРОГРАММАХ.
Однако, если подойти к делу не формально, а по существу, легко убедиться, что в некоторых случаях (хотя и не всегда) он говорил не о программах, а именно об АЛГОРИТМАХ.
Для примера рассмотрим высказывание Ершова:

«Повседневная жизнь человека, особенно городская, - это деятельность по ПРОГРАММАМ. Каждый человек, придерживающийся режима, с гордостью почувствует себя ПРОГРАММИСТОМ, если вспомнит свои заполненные до предела утренние процедуры, начиная от звонка будильника и кончая началом работы. Поразмышляйте над процедурой уборки в квартире, и вы увидите, что разработка этой программы сделает честь любому профессиональному ПРОГРАММИСТУ…».

По моему мнению, этот отрывок из статьи Ершова будет выглядеть более корректно, если в нем повсюду вместо слова «программа» подставить слово «алгоритм». В результате такой замены получим:

«Повседневная жизнь человека, особенно городская, - это деятельность по АЛГОРИТМАМ. Каждый человек, придерживающийся режима, с гордостью почувствует себя АЛГОРИТМИСТОМ, если вспомнит свои заполненные до предела утренние процедуры, начиная от звонка будильника и кончая началом работы. Поразмышляйте над процедурой уборки в квартире, и вы увидите, что разработка этой программы сделает честь любому профессиональному АЛГОРИТМИСТУ…».

АКАДЕМИК ЕРШОВ ОБ УСИЛЕНИИ ИНТЕЛЛЕКТА

Рассмотрим еще одну статью Андрея Ершова «О человеческом и эстетическом факторах в программировании». В ней, в частности, говорится, что программирование — важное средство для усиления человеческого интеллекта:

«Человек неизмеримо усилит свой интеллект, если сделает частью своей натуры способность планировать свои действия, вырабатывать общие правила и способ их применения к конкретной ситуации, организовывать эти правила в осознанную и выразимую структуру, — одним словом, сделается программистом» [1].

ФУНДАМЕНТАЛЬНЫЙ НЕДОСТАТОК ЯЗЫКОВ ПРОГРАММИРОВАНИЯ

Уместно задать вопрос: прав ли уважаемый академик?
Нет сомнения, умение хорошо программировать значительно расширяет умственные возможности специалистов. Оно позволяет оптимизировать работу ума и использовать компьютер на порядок эффективнее.

Однако есть одно «но». На практике предложенный Ершовым путь улучшения интеллекта пригоден лишь для профессиональных программистов. А последние, как известно, составляют лишь малую часть населения.

Для всех остальных (то есть непрограммистов) предложенный Ершовым метод улучшения интеллекта — увы! — не работает. Он просто-напросто закрыт для подавляющего большинства желающих. Почему?

Неприятность в том, что все без исключения известные языки программирования слишком сложны и недоступны для большинства людей. Они предназначены для узкой касты знатоков и больше ни для кого. Интеллектуальные трудозатраты на освоение программирования недопустимо велики.

Поэтому языки программирования непригодны для решения задачи, поставленной академиком Ершовым — усиления интеллекта ЗНАЧИТЕЛЬНОЙ части населения.

Оптимистичное предсказание Ершова: «…развитие и распространение ЭВМ приведет ко всеобщему умению программировать… программировать сумеет каждый…» оказалось ошибочным.

РАЦИОНАЛЬНОЕ ЗЕРНО

Тем не менее, в идее Ершова есть рациональное зерно. Какое?
В качестве подсказки вспомним слова академика Анатолия Дородницына:
«Без алгоритмов предмета информатики не существует» [2].

По моему мнению, эта драгоценная мысль позволяет вдохнуть новую жизнь в идею Андрея Ершова. Надо лишь перенести акцент с обучения программированию на обучение алгоритмизации.

АЛГОРИТМИЗАЦИЯ — ВТОРАЯ ГРАМОТНОСТЬ?

Развивая идеи академика Ершова, учитывая его ошибки и реалии сегодняшнего дня, можно сделать следующие замечания:

• Массовое обучение программированию невозможно и не нужно по двум причинам. Во-первых, оно неимоверно трудно. Во-вторых, оно дает знания, которые большинству просто не нужны.
• Массовое обучение алгоритмизации, наоборот, полезно и необходимо.
• В обществе знаний во многих случаях возникает острая необходимость формализовать собственные процедурные профессиональные знания специалистов. Такое умение должно стать частью их профессиональной культуры.
• Алгоритмы пригодны для описания человеческой деятельности (работы), которая состоит из действий.

В чем преимущества такого подхода? Они очевидны. Деятельность — это работа. Как известно, все люди работают. Значит, работу каждого человека, можно описать в виде алгоритма (исключения не в счет). Такое умение (умение описать сложную работу в виде алгоритма) во многих случаях оказывается очень полезным. В частности, оно позволяет почти без труда осуществить автоформализацию процедурных профессиональных знаний.

АЛГОРИТМИЗАЦИЯ ТРУДНА. МОЖНО ЛИ СДЕЛАТЬ ЕЕ ЛЕГКОЙ?

Нынешние алгоритмы, используемые во всем мире, как правило, «недружелюбны». Это обстоятельство ставит непреодолимый барьер и не позволяет перейти к массовому овладению алгоритмизацией.

Но ситуацию можно изменить. Алгоритмы можно и нужно сделать дружелюбными с помощью когнитивно-эргономических методов. Как только это случится, ситуация в корне изменится. И мечта академика Андрея Ершова приблизится к своему осуществлению.

АЛГОРИТМИЗАЦИЯ — ЭТО ТРУД

Чтобы прояснить проблему, сделаем несколько замечаний.

• Разработка алгоритмов — это труд, производительность которого играет важную роль. Если этот труд слишком сложен (производительность труда мала), то алгоритмизацию могут выполнять только опытные специалисты. При таких условиях массовая алгоритмизация невозможна. И наоборот, если данный труд удастся резко облегчить, алгоритмизация станет посильной почти для каждого. В этом случае создаются необходимые предпосылки для автоформализации процедурных знаний, то есть для массового овладения методами алгоритмизации.

• Использование дружелюбного алгоритмического языка Дракон кардинальным образом облегчает труд алгоритмизации и повышает его производительность. Следовательно, язык Дракон пригоден для эффективной автоформализации процедурных знаний.

Примечание. В данном случае имеется в виду язык Дракон-1, когда надписи внутри икон выполняются на естественном языке.

Если сказанное верно, то лозунг «Алгоритмизация — вторая грамотность!» со временем может быть внедрен в массовую практику.


НОВШЕСТВА В ШКОЛЬНОМ ОБУЧЕНИИ: АЛГОРИТМИКА

В последние годы в рамках школьного предмета Информатика выделяется раздел под названием «Алгоритмика». По алгоритмике имеются учебник, задачник и книга для учителя. См., например:

Алгоритмика: Учебник и задачник для общеобразовательных учебных заведений: 5-7-е классы / А. К. Звонкин, С. К. Ландо, А. Л. Семенов и др. М.: Дрофа, 1997.

Алгоритмика: Методические рекомендации для учителя. Решение задач: 5-7-е классы / Институт новых технологий образования / С. К. Ландо, А. Г. Кулаков. М.: Дрофа, 1997.

Звонкин А.К. Ландо С.К. Семенов А.Л. Информатика: Алгоритмика: Учебник для 6 класса общеобразовательных учреждений М.: Просвещение, 2006.

НЕДОСТАТОК ТРАДИЦИОННОГО КУРСА АЛГОРИТМИКИ:
СТОИТ ЛИ БИТЬ ШКОЛЬНИКА ПО ГОЛОВЕ ДВУМЯ МОЛОТКАМИ?

Во многих учебниках изложение темы «Алгоритмизация» иллюстрируется примерами решения математических задач. Однако некоторые школьники не в ладах с математикой. Поэтому они сталкиваются с двойной трудностью:

• во-первых, ребенок должен понять математическую постановку задачи и ее решение;
• во-вторых, он должен усвоить изучаемые алгоритмические конструкции.

Результат зачастую оказывается плачевным. Натолкнувшись на двойное препятствие, школьник не успевает понять ни математическую постановку, ни алгоритмическую сущность решения.

Чтобы избежать подобных дидактических промахов, я предлагаю использовать прием под названием «Не мучай ребенка, начни с привычного!».

На первом этапе, пока школьник еще не освоил алгоритмический язык, не стоит показывать ему незнакомые, мудреные и абстрактные алгоритмы, так как подобное забегание вперед неоправданно увеличивает нагрузку на мозг. Следует использовать тот факт, что в памяти любого школьника хранится огромный запас удивительно сложных и разнообразных «бытовых» алгоритмов, в которых воплощен его повседневный, литературный, игровой и сказочный опыт.

Детская память бытовых алгоритмов — бесконечно богатая и почти не освоенная кладовая. Эту кладовую необходимо активно использовать в целях обучения школьников алгоритмическому мышлению.
Рассматривая такие родные и привычные для детского сознания алгоритмы, как «Строгая мама», «Яйцо всмятку», «Поездка на автобусе», «Рыбная ловля», «История про Карлсона, который живет на крыше», ребенок испытывает приятное чувство узнавания своих собственных мыслей и знаний. Это значительно облегчает понимание и запоминание материала.

Выигрыш в том, что изучение сложных операторов: если — то — иначе, цикл, вызов подпрограммы, и их комбинаций резко упрощается. И превращается из мучительного труда в довольно простое дело, а иногда — в интересную игру.

Исходя из этих соображений, я предлагаю разбить школьный курс алгоритмики на две части. В первой математические вычисления почти полностью исключены. А изучение алгоритмических конструкций ведется с помощью бытовых примеров и простых задач со смешными роботами. В результате учебный материал становится более доходчивым и лучше усваивается.

А когда же изучать «математику»? Ответ очевиден — на следующем этапе. Переход к более сложным задачам и математическим алгоритмам следует делать после того, как школьник полностью усвоил все премудрости управляющих алгоритмических конструкций.

Двухэтапный подход по принципу «Разделяй и властвуй!», последовательное (а не одновременное) изучение двух трудных тем позволяют избавить школьников от искусственно воздвигнутых трудностей и ненужных мучений.


НОВЫЙ ПОДХОД К КУРСУ АЛГОРИТМИКИ

Новый подход к построению курса алгоритмики опирающийся на язык Дракон, представлен в учебных пособиях:

1. Паронджанов В.Д. Занимательная информатика. М.: Росмэн, 1998. 152с.
2. Паронджанов В.Д. Занимательная информатика. М.: Росмэн, 2000. 160с.
3. Паронджанов В.Д. Занимательная информатика. М.: Дрофа, 2007. 192с.

Дополнительные пояснения к предлагаемому курсу даны в
http://old.osp.ru/school/1999/07/13.htm
http://ito.bitpro.ru/1999/I/1/122.html

В ЧЕМ ПРЕИМУЩЕСТВО?

Главное преимущество состоит в том, что таким путем делается первый шаг к решению важной задачи — попытаться воплотить в жизнь идею академика Андрея Ершова в ее современном звучании: «Алгоритмизация — вторая грамотность».

Продолжаю тему "Культурология языка Дракон"

НОВАТОРСКОЕ ПРЕДЛОЖЕНИЕ ДЖЕЙМСА МАРТИНА

В 1982 году известный специалист по информатике Джеймс Мартин опубликовал книгу под названием «Прикладное программирование без программистов»:

James Martin. Application Development without Programmers, Prentice-Hall, Inc., Englewood Cliffs, New Jersey, 1982. 350 pp.

В этой книге Мартин утверждает, что с появлением непроцедурных языков появилась возможность предоставлять пользователям средства, которые позволяют им самим создавать программы.

Для справки приведу аннотацию к этой книге.

Applications development without programmers, James Martin, Prentice-Hall, Inc.,
Englewood Cliffs, NJ, 1982. 350 pp. (ISBN 0-13438943-9).
With the development of comprehensive nonprocedural languages, many organizations have found significant benefit in providing users with the tools to meet their own information processing requirements.
The author reviews the capability of such offerings including query facilities, report generators, graphics languages, applications generators, very-high-level programming languages, and parameter-driven applications packages.
Each development methodology is illustrated with scenarios from applications created using commercially available software. The implementation of these capabilities has significant implications for the entire data processing organization. Also discussed are management considerations for the implementation, control, and operation of an Information Center.
http://www.research.ibm.com/journal/sj/ ... j2103I.pdf

Конец аннотации

НОВОЕ НАПРАВЛЕНИЕ ИССЛЕДОВАНИЙ

Книга Мартина дала начало новому направлению исследований, которое обычно для краткости называют «Программирование без программистов» (хотя фактически речь идет только о программировании без ПРИКЛАДНЫХ программистов»).
Чтобы оценить масштаб и разнообразие ведущихся исследований, можно задать в Гугле запрос «Программирование без программистов» (желательно в кавычках).

КРИТИКА В АДРЕС ДЖЕЙМСА МАРТИНА

Книга Мартина была встречена неоднозначно и до сих пор вызывает критику.

Вот, например, что пишет Curt Monash 31августа 2005 года в блоге Computerworld:

Книга Джеймса Мартина «Программирование без прикладных программистов» популяризирует миф об инструментах для разработки приложений, которые могли бы (почти) заменить необходимость в реальном кодировании и, возможно, даже обойтись без программистов.
В разное время в качестве такой панацеи предлагались:

• процедурные «языки четвертого поколения»,
• непроцедурные 4GLs,
• I-CASE (Integrated Computer-Aided Software Engineering),
• машины «бизнес-правил» ("business rules" engines),
• и так далее и тому подобное.
• (если «истинно реляционные» DBMS когда-либо будут созданы, можете добавить их к этому списку).

Эти средства никогда не соответствовали заявленным целям, и они никогда не достигнут их, по крайней мере, для мощных операционных систем (industrial-strength operational systems). В лучшем случае эти инструменты полезны при создании небольшого количества систем каждый или требуют значительного участия программистов.

Недостатками подобных инструментов могут быть: недостаточная производительность (performance), недостаточность арифметической способности вычисления, нехватка поддержки ограничения целостности (lack of integrity constraint support), нехватка поддержки определения процесса (lack of process definition support), отсутствие поддержки GUI, отсутствие аналитической поддержки UI и так далее.

Но причины этого всегда одни и те же.
К тому времени, когда технология продвинулась достаточно далеко, чтобы создать действительно мощные инструменты чтобы автоматически создать широкий класс приложений, другие технологические подходы также продвинулись достаточно далеко, чтобы поддержать другие виды прикладных функциональных возможностей, которых указанные инструменты не поддерживают (за исключением, возможно, метода прямого кодирования) (except possibly through major coding).

Я не верю, что можно привести контрпример, существенно превосходящий такие продукты, как Sapiens, Magic, Progress (хотя это и хороший продукт), IDEAL, Application By Forms, и многие другие.


Комментарий, который написал James Taylor 1 сентября 2005 года

Curt Monash совершенно прав, отклоняя идею, что технология может заменить разработчиков приложений. Технология может уменьшить их рабочую нагрузку, облегчить решение бизнес-задач, но не более того.

Комментарий, который написал Edwin Schumacher 14 сентября 2005 года

Согласен, что инструменты никогда не могут заменить разработчиков, вместо этого они должны сделать жизнь разработчика легче. Пример такого инструмента - Compuware's OptimalJ.

Примечание. Раздел КРИТИКА В АДРЕС ДЖЕЙМСА МАРТИНА я переводил сам. Мой перевод может содержать погрешности. Поэтому даю ссылку на оригинал
http://blogs.computerworld.com/node/886


АРГУМЕНТЫ ПАРОНДЖАНОВА В ЗАЩИТУ МЕТОДА «ПРОГРАММИРОВАНИЕ БЕЗ ПРИКЛАДНЫХ ПРОГРАММИСТОВ»

В организации, где я работаю (ФГУП Научно-производственный центр автоматики и приборостроения имени акад. Н.А.Пилюгина), реализован на практике и успешно эксплуатируется в течение 12 лет метод «Программирование без прикладных программистов», основанный на использовании языка Дракон. Созданная технология называется «Технология разработки алгоритмов и программ Графит-Флокс».

Разработка языка Дракон и технологии Графит-Флокс длилась 11 лет (с 1986 по 1996 год). Она используется на следующих ракетно-космических проектах:

• ракетный разгонный блок ДМ-SL (в рамках международного проекта «Морской старт»);
• ракетный разгонный блок Фрегат;
• модернизированная ракета-носитель Протон-М;
• ракетный разгонный блок ДМ-03;
• ракетный разгонный блок «Наземный старт» (Старт в пустыне);
• ракета-носитель Ангара;
• и др.

Впервые язык Дракон и технология Графит-Флокс были применены на разгонном блоке ДМ-SL (в рамках проекта «Морской старт»).

Первый пуск ракетного комплекса «Морской старт» состоялся 28 марта 1999 г в 5 час. 30 мин. по московскому времени (27 марта 1999 г. в 18 час. 30 мин. по тихоокеанскому времени) с морской стартовой платформы "Одиссей" в Тихом океане на экваторе в районе островов Кирибати.

Чтобы обеспечить этот пуск язык Дракон и технология Графит-Флокс активно использовались на всех этапах разработки системы управления, испытаний и подготовки к пуску в течение трех лет, начиная с 1996 года.

К настоящему времени по программе «Морской старт» выполнено 26 пусков.

Полный перечень пусков по программе «Морской старт»:
http://www.energia.ru/energia/sea-launch/chron.html

История создания проекта «Морской старт»
http://www.energia.ru/energia/sea-launch/chron-01.html

Комплексные испытания проекта «Морской старт»
http://www.energia.ru/energia/sea-launch/chron-02.html

Популярная статья о проекте «Морской старт»: «Космодром поплывет к экватору»
http://nauka.relis.ru/06/9803/06803044.htm

Фотогалерея проекта «Морской старт»
http://www.energia.ru/energia/sea-launch/photo.html

Аналогичные ссылки я мог бы представить и по другим ракетам-носителям и разгонным блокам, но для краткости я их опускаю.

Подчеркну: во всех перечисленных случаях был использован метод «Программирование без прикладных программистов» на основе языка Дракон.

ПРОГРАММИРОВАНИЕ БЕЗ ПРОГРАММИСТОВ В РАКЕТНО-КОСМИЧЕСКОЙ ТЕХНИКЕ

Использование метода «программирование без программистов» в ракетной технике стало возможным благодаря тому, что язык ДРАКОН — очень легкий в освоении и использовании язык. Настолько легкий, что разработку многих компьютерных программ для космических ракет на практике ведут не программисты, а обычные специалисты (прибористы и комплексники). Они действуют по принципу «программирование без программистов».

Дракон является «родным» языком для указанных специалистов. Он позволяет им выражать их алгоритмические мысли наиболее простым и естественным образом.
Причина (частичного) отказа от программистов проста. При решении практических прикладных задач специалисты досконально владеют материалом и прекрасно знают постановку задачи. В отличие от них программисты не знают «физику процесса» и становятся «лишними людьми», без которых вполне можно обойтись.

Это позволяет значительно сократить издержки, улучшить показатель «затраты—результат», ускорить ход работ. И полностью избавиться от ошибок «испорченного телефона», вызванных взаимным непониманием между программистами и специалистами.

ДРАКОН ПОЛНОСТЬЮ ИЗМЕНИЛ ВЗАИМОДЕЙСТВИЕ РАЗРАБОТЧИКОВ-КОМПЛЕКСНИКОВ И ПРОГРАММИСТОВ

Раньше работа была организована так. Прибористы и комплексники выдавали в отдел программирования бумажные документы — исходные данные на разработку программ и согласовывали его с программистом. Затем программист на основании этого документа разрабатывал программу.

На комплексном стенде обычно выяснялось, что программа работает неправильно. Кто же допустил ошибку: комплексник или программист? Чтобы выяснить это, обращаются к документу — исходным данным на разработку программы. Тут-то и возникает немая сцена. Выясняется, что в документе про это ничего не сказано. Или написано настолько коряво и двусмысленно, что понять можно и так и эдак.

Таким образом, указанный документ не выполняет свою основную функцию и не позволяет ответить на вопрос: кто виноват в ошибке. Подобная система работы, порочная в своей основе, ведет к безответственности, огромному потоку ошибок и низкому качеству работ.

ДРАКОН решительно устраняет этот недопустимый стиль работы. При переходе на дракон-технологию комплексник получает в свое распоряжение компьютерный инструмент — графический дракон-редактор. С его помощью он проектирует (рисует) на экране компьютера дракон-схему. Последняя автоматически преобразуется в математически точный алгоритм.

В этом случае бумажный документ (исходные данные на разработку программы) уже не используется. Комплексники и прибористы передают в отдел программирования не «грязную и путаную бумажку», а дискету с алгоритмом, который он (комплексник или приборист) разработал сам, своими руками — без помощи (или при минимальной помощи) программистов.

Получив дискету, отдел программирования производит автоматическую трансляцию кода и в конечном итоге получает объектный модуль программы. Последний загружается в бортовой или наземный компьютер ракетного комплекса.

Благодаря ДРАКОНУ комплексники и прибористы получили драгоценную возможность ценой минимальных усилий самостоятельно разработать и во всех деталях проанализировать свой алгоритм, то есть осуществить формализацию своих профессиональных знаний.

Таким образом, при использовании ДРАКОНА реализуется мудрый принцип: кто обладает знаниями, тот и должен их формализовать.

Знаниями о физике и порядке работы ракетного комплекса обладает специалисты-комплексники и прибористы, а никак не программисты. Поэтому комплексник (приборист) и должен свои знания формализовать. В этом случае бесконечная игра в «испорченный телефон» между комплексником и программистом полностью исключается.

Результаты внедрения дракон-технологии сказались немедленно. Раньше комплексники и прибористы понимали алгоритмическую часть своей работы относительно неглубоко или даже поверхностно. Теперь же — благодаря работе за компьютером с дракон-редактором и мгновенной распечатке результатов для более полного обзора — они стал понимать ее во всех деталях. Потому что дракон-схема показывает комплекснику (прибористу) его собственные мысли — разработанный алгоритм — в наглядной, понятной и отчетливой форме.
В итоге глубина интеллектуальной проработки алгоритма существенно возросла. Качество работы улучшилось на порядок. Производительность труда увеличилась.

ДРАКОН — ЭТО ДРУЖЕЛЮБНАЯ РУКА, ПРОТЯНУТАЯ ШИРОКИМ МАССАМ

Описанный метод, опирающийся на когнитивно-эргономичную основу, позволяет демократизировать прикладное программирование. То есть превратить священнодействие элитарной группы профессиональных программистов в деятельность, доступную значительно более широкому кругу людей.

Всем известны проблемы взаимного непонимания между заказчиком и исполнителем (разработчиком) программных комплексов. Принято считать, что это вечная проблема, которая всегда была и всегда будет.
Я хотел бы поставить под сомнение столь пессимистичную оценку. По-моему мнению, для решения задачи надо внести изменения в культуру.

Если с помощью системы образования превратить язык Дракон в элемент культуры, то описанная проблема, опирающаяся на метод «программирование без прикладных программистов» в ряде случаев существенно упростится или даже исчезнет.

ВЫВОДЫ

1. Кто обладает знаниями, тот и должен их формализовать. Такой подход позволяет устранить ошибки взаимного непонимания между специалистами и программистами (ошибки «испорченного телефона»).

2. Язык Дракон в рамках метода «программирование без прикладных программистов» способен в ряде случаев содействовать тому, что носитель знаний сможет формализовать свои профессиональные знания самостоятельно.

3. Многолетняя практика эксплуатации языка Дракон при разработке систем управления ракет-носителей и ракетных разгонных блоков различного назначения подтверждает, что Дракон позволяет резко повысить производительность труда при автоформализации профессиональных знаний специалистов-непрограммистов.

Выше я попытался выдвинуть и в какой-то мере обосновать следующие тезисы:

1. Программирование — очень трудная работа. Поэтому она доступна лишь немногим, а именно профессиональным программистам. Это серьезный недостаток.

2. Необходимо существенно расширить круг лиц, способных писать прикладные программы для решения своих собственных проблем (в целях самообслуживания). Это важная социальная и экономическая задача.

3. К сожалению, существующие фундаментальные принципы, лежащие в основе программирования, не позволяют решить эту задачу. Следовательно, указанные принципы устарели и нуждаются в радикальном обновлении.

4. Прикладное программирование следует демократизировать. То есть превратить священнодействие элитарной группы профессиональных программистов в деятельность, доступную значительно более широкому кругу людей.

5. Для решения задачи надо внести изменения в культуру. Если с помощью системы образования превратить язык Дракон в элемент культуры, то описанная проблема, опирающаяся на метод «программирование без прикладных программистов», в ряде случаев существенно упростится или даже исчезнет.

Продолжение следует

Продолжаю тему «Культурология языка Дракон»

В предыдущих сообщениях я обсуждал проблему, позволяющую сделать программирование (и особенно алгоритмизацию) более легкими и за счет этого превратить их в деятельность, доступную значительно более широкому кругу людей.

В данном (и следующем) сообщениях я приведу некоторые исторические и современные попытки и примеры, направленные на облегчение взаимопонимания между людьми и народами. Некоторые из этих попыток были неудачными, другие — успешными.

Цель по-прежнему состоит в том, чтобы создать специальные средства, позволяющие улучшить работу ума, сделать интеллектуальную деятельность более эффективной и доступной для более широких слоев населения.

Для начала заглянем в глубь истории.

ЛАТЫНЬ КАК СРЕДСТВО МЕЖДУНАРОДНОГО ОБЩЕНИЯ

После крушения Римской империи латинский язык в течение длительного времени был важным средством международного культурного и научного общения.
Многовековое распространение латыни вызвало необходимость изучения его в школах, составлялись словари, издавались переводы и подстрочники. Вплоть до XVIII века латинский язык оставался языком дипломатии и международным языком науки.
Для примера: первый документ в истории русско-китайских отношений — Нерчинский договор 1689 года был составлен на трех языках: латинском, русском и маньчжурском.

Постепенно, с усилением роли национальных языков, латынь теряла свои позиции. К началу XIX века она почти вышла из употребления (за исключением католической церкви).

Сегодня латынь выполняет довольно скромную функцию — служит источником для образования международной общественно-политической и научной терминологии.

МЕЖДУНАРОДНЫЕ ВСПОМОГАТЕЛЬНЫЕ ЯЗЫКИ

Постепенное уменьшение международной роли латыни вызвало к жизни новую идею — идею создания международного языка, которая зародилась в XVII—XVIII веках.

Первоначально это были преимущественно проекты рационального языка, освобождённого от логических ошибок живых языков и основанного на логической классификации понятий. Позднее появляются проекты по образцу и материалам живых языков.

Подобные средства получили название «международные вспомогательные языки». Это искусственные языки, создаваемые из элементов естественных языков и предлагаемые в качестве вспомогательного средства межнационального общения.

ИСТОРИЯ СОЗДАНИЯ МЕЖДУНАРОДНЫХ ВСПОМОГАТЕЛЬНЫХ ЯЗЫКОВ

1868 году в Париже Жан Пирро изобрел язык «универсалглот», предвосхитивший многие детали позднейших проектов, но, увы, оставшийся незамеченным.

В 1880 году баварский ксендз Иоганн Шлейер, стремясь улучшить взаимопонимание между людьми, придумал язык «воляпюк» (искаж. от world speak, что значит «всемирный язык»).

Чуть позднее, в 1887 году, варшавский врач Людвиг Заменгоф изобрел язык эсперанто, получивший широкую известность.

Спустя двадцать лет, в 1907 году во Франции появился раскольник — французский эсперантист Луи де Бофрон, создавший усовершенствованный вариант эсперанто под названием «идо». На первых порах идо нанёс заметный ущерб эсперанто-движению. К идо перешли до 10 % всех эсперантистов. Но основная масса не поддалась расколу и осталась верна эсперанто.

В 1922 году Эдгар де Валь из Эстонии предложил язык «окциденталь» (occidental).

В 1950 году в Нью-Йорке появился язык «интерли́нгва» (interlingua). Он создан в 1950 году Международной ассоциацией вспомогательного языка под руководством Александра Гоуда.

ПОЧЕМУ СПЕЦИАЛИСТЫ НЕ ПОНИМАЮТ ДРУГ ДРУГА?

Хотя эти проекты всемирных языков не оправдали надежд, однако они сыграли положительную роль, ибо приковали внимание к назревающей проблеме — созданию искусственных языков.

Сегодня, когда число искусственных языков достигло внушительной величины, проблема взаимопонимания между людьми почти так же далека от решения, как и во времена Шлейера и Заменгофа. Да, действительно, многие языки программирования давно стали всемирными языками. Однако популярность языков вовсе не говорит о том, что написанные на них программы понятны всем, кому это нужно.

Многие программисты жалуются, что свою собственную программу они с трудом понимают через полгода, а то и через месяц. А если речь идет о чужой программе? Тогда становится совсем тяжко. Нередко бывает легче написать свою программу, нежели разобраться в том, что делает чужая.

Поэтому среди требований, предъявляемых к современным языкам, на первое место все чаще выходит понятность алгоритмов и программ (comprehensibility).

ЧТО ТАКОЕ ПОНЯТНОСТЬ АЛГОРИТМОВ И ПРОГРАММ?

Понятность алгоритма — свойство алгоритма минимизировать интеллектуальные усилия, необходимые для его понимания человеком при зрительном восприятии текста алгоритма.
Понятность программы — свойство программы минимизировать интеллектуальные усилия, необходимые для ее понимания человеком при зрительном восприятии текста программы.

ПРОБЛЕМА ПОНИМАНИЯ — БОЛЕВОЙ НЕРВ СОВРЕМЕННОЙ НАУКИ

Низкая понимаемость (непонятность) алгоритмов и программ доставляет программистам немало хлопот и заметно снижает производительность труда. Речь идет не о мелочах, а об одной из важнейших проблем, которая представляет собой болевой центр практического программирования. Данная проблема ухудшает экономические показатели программирования как мировой отрасли интеллектуального производства.

Хотя в последние годы появилось много новых средств и технологий программирования, однако удовлетворительное решение данной проблемы (проблемы создания понятных программ) пока не найдено.

Постепенно стало ясно, что улучшение понимаемости алгоритмов, программ, проектов и технологий, — исключительно сложная проблема, чем-то напоминающая проблему общения и взаимопонимания ученых и специалистов.

Как известно, информационный взрыв, усложнение решаемых задач и связанная с этим специализация приводят к опасной тенденции. По словам академика Никиты Моисеева, «ученые начинают все хуже и хуже понимать друг друга» [2]. В особенности это касается взаимодействия работников из разных отраслей науки и техники, что создает значительные трудности для общения исследователей, занятых решением межотраслевых комплексных проблем.

ЯЗЫК ДРАКОН КАК «ЭСПЕРАНТО» ДЕЛОВОГО МИРА

А нельзя ли взмахнуть волшебной палочкой и, используя обширный опыт создания языков программирования, придумать всемирный язык принципиально нового типа — образно говоря, эсперанто делового мира, облегчающий взаимопонимание специалистов разных профессий? Трудность в том, что подавляющее большинство специалистов использует для общения не языки программирования, а совсем другие средства.

В самом деле, на каком языке разговаривают и решают свои профессиональные проблемы специалисты народного хозяйства и социальной сферы? Какой язык является для них «родным», привычным, «свойским»?

Ответ известен. Это естественный человеческий язык, включающий научные понятия и термины, математические и иные формулы, а также графики, чертежи, диаграммы, карты, схемы и т. д. Неприятность в том, что этот язык слабо формализован. Он допускает двусмысленности, пробелы, неточности. К тому же он не унифицирован: разные специалисты фактически используют разные профессиональные языки.

Задача формализации и унификации множества профессиональных языков с целью обеспечить эффективное взаимопонимание между специалистами любых профессий, включая программистов, является, хотя и важной, но, увы, неразрешимой.

Положение в корне меняется, если ограничиться процедурными профессиональными знаниями. Именно эту задачу решает язык ДРАКОН. Он построен путем формализации, неклассической структуризации и эргономизации блок-схем алгоритмов и программ, описанных в стандартах ГОСТ 19.701–90 и ISO 5807–85.

МЕЖДУ СЦИЛЛОЙ И ХАРИБДОЙ

В истории искусственных языков можно выделить два периода. На первом этапе (создание языков воляпюк, эсперанто и т. д.) ставилась амбициозная задача построения всемирного международного языка, призванного улучшить взаимопонимание между людьми и народами.

К сожалению, из-за чрезвычайной сложности задачи и недостаточной теоретической проработки попытка потерпела провал — гора родила мышь. Удивительно другое: несмотря на неудачу, проект вызвал всеобщий интерес и получил мировую известность. Этот факт свидетельствует о том, что уже в то время идея «языка для взаимопонимания» задевала нервный центр важной общественной потребности.

На втором этапе был предпринят более реалистичный подход «по одежке протягивай ножки». Направление поиска было резко сужено, масштаб проблемы уменьшен и ограничен частными задачами по созданию формальных языков программирования. На этом пути, как хорошо известно, достигнуты впечатляющие успехи.

Между тем проблема непонимания продолжала обостряться и сегодня вступила в критическую фазу, которую можно охарактеризовать как «паралич понимания». Возникла настоятельная необходимость еще раз вернуться к идее всемирного языка понимания и взаимопонимания и критически ее переосмыслить.

По-видимому, современный язык для понимания следует строить на принципиально иной концептуальной основе. Надо совершить удачный маневр и провести корабль нового проекта в узком проливе между Сциллой несбыточной «всемирности» (где потерпели крах воляпюк и эсперанто) и Харибдой узкой специализации (которая превращает языки программирования в никому не понятные египетские иероглифы и тем самым неоправданно сужает их социальную базу).

Спастись от Сциллы довольно просто — надо лишь отказаться от претенциозной идеи одного всемирного языка (построить который скорее всего в принципе невозможно). И сделать акцент на создании частных языков, каждый из которых полезен в своей области, которая, впрочем, не должна быть слишком узкой.

Гораздо труднее избавиться от Харибды языковой специализации (когда язык создается «только для своих») и придумать универсальный язык, способный удовлетворить интересы самых различных групп специалистов. Задача состоит в том, чтобы найти спасительную идею, которая позволила бы резко расширить социальный плацдарм языка и сделать его полезным для миллионов.

Надо превратить язык, понятный только членам какой-то одной узкой касты (например, программистов), в язык взаимопонимания для широкого круга интеллектуальных работников и учащихся.


ПРИНЦИП СТРУКТУРИЗАЦИИ ДЕЯТЕЛЬНОСТИ

Чтобы прояснить суть вопроса, вернемся еще раз к структурному программированию. Из теоремы Бома и Джакопини вытекает, что логическая структура процедурной программы может быть выражена комбинацией ограниченного числа базовых управляющих структур. Это означает, что идея структурных конструкций дает читателю программы столь необходимый компас. Пробираясь сквозь джунгли программного текста, он как бы обретает «третий глаз» — разбиение сложной программы на структурные конструкции облегчает понимание и упрощает работу. Говоря языком эргономики, это достигается за счет укрупнения оперативных единиц восприятия.

Наибольший недостаток структурного программирования лежит не в области техники, а в социальной плоскости. Дело в том, что этот метод помогает улучшить работу ума очень небольшого числа людей, а именно — программистов. Все остальные работники умственного труда не имеют к этому «празднику» никакого отношения и ничего не выигрывают.

К счастью, данный недостаток можно и нужно устранить, поскольку идея структуризации является универсальной и допускает обобщение на любую деятельность, относящуюся к любым социальным и профессиональным группам.
Можно предложить

ПРИНЦИП СТРУКТУРИЗАЦИИ ДЕЯТЕЛЬНОСТИ

Любая целенаправленная деловая деятельность независимо от ее характера, сложности, профессиональной принадлежности, социальной направленности и предметной области может быть описана с помощью ограниченного числа структурных конструкций, которые можно охарактеризовать как логические инварианты деятельности.

В качестве последних предлагается использовать конструкции визуального структурного программирования или, что одно и то же, конструкции визуального синтаксиса языка ДРАКОН.
Примеры реализации этого принципа разъяснены в главе 13 моей книги «Как улучшить работу ума…».

Такой подход позволяет сделать новый и принципиально важный шаг. А именно: выйти за пределы программирования и применить принцип процедурной структуризации для графического описания тех видов деятельности, для которых раньше это никогда не делалось.

Иными словами, я предлагаю использовать язык Дракон для структурного (и наглядного) описания любых видов сложной человеческой деятельности, для которых процедурное описание является полезным и целесообразным.

Продолжение следует

Продолжаю тему «Культурология языка Дракон»

В данном сообщении я приведу несколько примеров, которые демонстрируют возможность использования языка Дракон далеко за рамками программирования — для решения различных процедурных социальных задач. Пока что таких примеров немного. Однако по мере увеличения их числа можно будет говорить о фактическом превращении языка Дракон в элемент человеческой культуры.


ПРИМЕР 1.
КНИГА, КОТОРАЯ УЧИТ, КАК ВЫРАСТИТЬ ВКУСНЫЕ, СОЧНЫЕ, КРУПНЫЕ ДЛЯ САЛАТОВ, МЕЛКИЕ ДЛЯ КОНСЕРВИРОВАНИЯ, ВЫСОКОКАЧЕСТВЕННЫЕ ПОМИДОРЫ

В 2002 году в Перми была издана брошюра биолога Валентины Марценюк о выращивании помидоров.

Марценюк В.Б. Помидоры на вашем участке. Книга, которая учит, как вырастить помидоры. Учебное пособие. Пермь. Издательский дом Гармония, 2002. 24с.

Это прекрасно изданная книга с цветными иллюстрациями, в которой подробно, во всех деталях описывается технология выращивания помидоров для садоводов-любителей.
На протяжении всей книги изложение ведется на языке Дракон.

В аннотации сказано:

В учебном пособии автор передает свой 20-летний опыт выращивания помидоров в средней полосе России. Для изложения материала использованы современные технологии продуктивного обучения. Последовательность действий представлена в виде диаграмм, сопровождаемых рисунками и необходимыми пояснениями. Даны рекомендации, помогающие выбрать сорта помидоров для посадки, отобрать те из них, которые более всего подходят для местных условий. Подробно описана технология выращивания рассады, посадки помидоров на грядки, ухода, полива, удобрения и сбора семян. Пособие предназначено для садоводов и огородников-любителей.

Конец аннотации

На обложке добавлено: «Точное, последовательное и наглядное описание каждого шага, ведущего к обильному урожаю».

Повторю главное.
На протяжении всей книги изложение технологии выращивания помидоров ведется на языке Дракон. Кроме дракон-схем (с текстовыми и графическими комментариями) в книге практически ничего нет.


ПРИМЕР 2.
СТРАТЕГИЧЕСКОЕ ПЛАНИРОВАНИЕ РАЗВИТИЯ ТЕРРИТОРИАЛЬНЫХ СОЦИАЛЬНЫХ ОБРАЗОВАНИЙ В СХЕМАХ

В 2002 году Уральском отделении РАН (Институт горного дела) была издана книга доктора экономических наук Нины Павловой о стратегическом планировании.

Павлова Н.Ф. Стратегическое планирование развития территориальных социальных образований в схемах. Екатеринбург: УРО РАН, 2002. 133с.

Книга построена на основе языка Дракон.

В аннотации сказано:

Дано обобщение существующих в России и за рубежом технологий создания долгосрочных программ развития муниципальных образований, рассмотрены особенности их применения в соответствии с требованиями практики управления. Стратегическое планирование представлено как важная часть социального управления, способствующая эффективной реализации программ развития шахтерских городов. Особое внимание уделено технологии организации работ при подготовке планов муниципального развития по методологии европейских и российских экспертов проекта поддержки муниципальной социально-экономической реформы шахтерских городов Тасис (МЕРИТ). С помощью метода формализации и визуализации В.Д. Паронджанова описательный материал объемом не менее тысячи страниц «упакован» в 73 схемы.
Книга будет интересна и полезна студентам, аспирантам и преподавателям по специальности «Государственное и муниципальное управление».
Научный консультант И.А. Баев, доктор экономических наук, профессор Южно-Уральского государственного университета (г. Челябинск)

Конец аннотации

Повторю главное.
Книга Нины Павловой о стратегическом планировании построена на основе языка Дракон. Дракон-схемы составляют примерно половину книги.

ПРИМЕР 3
ОПИСАНИЕ ШКОЛЬНЫХ ХИМИЧЕСКИХ ОПЫТОВ НА ЯЗЫКЕ ДРАКОН

1.В моей книге «Занимательная информатика». М.: Дрофа, 2007 на стр. 185 приведена структура химического опыта по определению кислотности раствора. Схема нарисована на языке Дракон. Кстати, эта дракон-схема получена путем «перевода» на Дракон такой же по содержанию блок-схемы, взятой из классического школьного учебника академика Андрея Ершова:

Основы информатики и вычислительной техники. Пробное учебное пособие для средних учебных заведений. В двух частях. Часть 1. / А.П. Ершов, В.М. Монахов, С.А. Бешенков и др. М.: Просвещение, 1988. С. 27.

Более сложный химический опыт (распознавание неизвестного химического удобрения) представлен на языке Дракон в книге «Как улучшить работу ума…» на стр. 102.

ПРИМЕР 4
ИЗУЧАЕМ ПРАВИЛА ПОЭЗИИ: КАК ОПРЕДЕЛИТЬ СТИХОТВОРНЫЙ РАЗМЕР

В книге «Как улучшить работу ума…» на стр. 219 показано, что язык Дракон позволяет описывать некоторые правила анализа произведений искусства, например, стихотворений.

ПРИМЕР 5
МАТЕМАТИКА НА ЯЗЫКЕ ДРАКОН

Задача. Найти площадь круга с вырезом.

В книге «Как улучшить работу ума…» на стр. 220 показано решение этой математической задачи на языке Дракон.
Особенность в том, что геометрическое условие задачи представлено как графический комментарий. А алгебраические вычисления показаны с помощью «настоящих» математических формул (а не в виде «изуродованных и сплющенных» в линейную запись формул программирования).

Еще одна математическая задача (как упростить алгебраическое выражение) показана на стр. 222.

МЕЖПРЕДМЕТНЫЕ СВЯЗИ В ШКОЛЕ

Ученик чаще всего воспринимает школьные предметы как отдельные куски знаний, никак не связанные между собой.
Уже давно перед школьной педагогикой стоит задача: показать ученику межпредметные связи. То есть убедить его, что различные и не похожие друг на друга школьные предметы СВЯЗАНЫ МЕЖДУ СОБОЙ, ТО ЕСТЬ ОБРАЗУЮТ ЕДИНУЮ СИСТЕМУ ЗНАНИЙ.

К сожалению, эта задача в должной мере НЕ РЕШЕНА до сих пор.
Язык Дракон позволяет сделать важный шаг к решению этой задачи. Как видно из примеров 3, 4, 5 Дракон позволяет показать, что в каждом школьном предмете есть процедурные знания. Причем эти знания можно описать единообразно, с помощью стандартного и удобного средства — языка Дракон.

ПРИМЕР 6
ТЕХНОЛОГИЯ ИЗГОТОВЛЕИЯ ФРУКТОВЫХ КОНСЕРВОВ ИЗ КОСТОЧКОЫХ ПЛОДОВ

В книге «Как улучшить работу ума…» на стр. 202—204 показана технология изготовления фруктовых консервов на языке Дракон.

ПРИМЕР 7
МЕДИЦИНА: АМЕРИКАНСКАЯ МЕТОДИКА ИЗМЕРЕНИЯ КРОВЯНОГО ДАВЛЕНИЯ

В книге «Как улучшить работу ума…» на стр. 217 показана методика измерения кровяного давления (взятая из американского руководства по профилактической медицине) и преобразованная в наглядную дракон-схему.

ПРИМЕР 8
МОЖНО ЛИ ПРИМЕНИТЬ ДРАКОН В СИСТЕМАХ ГОСУДАРСТВЕННОГО, МУНИЦИПАЛЬНОГО И КОРПОРАТИВНОГО УПРАВЛЕНИЯ?

Я предполагаю, что да. В качестве иллюстрации приведу мой доклад, сделанный на конференции

«Информационно-аналитическое обеспечение стратегического управления: теория и практика» в Институте научной информации по общественным наукам РАН»

Паронджанов В.Д.

ТЕХНОЛОГИЯ СТРУКТУРИРОВАНИЯ АЛГОРИТМОВ ВЫРАБОТКИ УПРАВЛЕНЧЕСКИХ РЕШЕНИЙ (САВУР-ТЕХНОЛОГИЯ) И ЕЕ ПРИМЕНЕНИЕ В СИСТЕМАХ ОРГАНИЗАЦИОННОГО УПРАВЛЕНИЯ

ПОСТАНОВКА ПРОБЛЕМЫ

Современные системы государственного, муниципального и корпоративного управления чрезвычайно сложны и трудны для понимания.
Беда в том, что проблема понимания обычно недооценивается. Это порождает неприятные последствия. Непонимание приводит к принятию неоптимальных, неэффективных или ошибочных управленческих и иных решений. Неудачные решения влекут за собой экономические, политические, социальные, экологические и иные потери. В результате управленческих ошибок, вызванных недопониманием, эффективность функционирования общества ощутимо снижается. Подобная картина наблюдается во всем мире.

Отсюда следует предположительный вывод. Улучшение понимания решаемых задач может привести к заметному повышению эффективности общества.
Каким образом можно улучшить понимание? Исчерпывающий ответ пока не найден. Это связано с тем, что проблема понимания сложна и зависит от многих факторов.

В частности, понимание решаемой задачи зависит от качества ее письменного описания. Мы исходим из следующего постулата. Чем выше когнитивно-эргономическое качество письменного текста (описывающего сложные управленческие и иные задачи), тем выше скорость зрительного восприятия и понимания сущности решаемых вопросов. Тем выше продуктивность человеческого мозга. Тем выше качество принимаемых решений.

Если это так, то между качеством исходных текстов и качеством управленческих решений есть прямая связь. «Плохие» тексты могут порождать «плохие» решения. И наоборот, хорошие тексты ведут к хорошим решениям. Поясним.

Используемые во всем мире тексты, фиксирующие управленческие, организационные и иные знания, несовершенны. Они (тексты) слишком трудны для восприятия. Они могут порождать путаницу и неразбериху. И, как следствие — неудачные и ошибочные решения.

Следовательно, указанные тексты нужно улучшить, то есть сделать более понятными, более комфортными для восприятия, более удобными для чтения. Кроме того, их следует избавить от пробелов и двусмысленностей. Такие тексты дадут управленцу ясную, точную и полную картину решаемой задачи. Поэтому качество управленческих решений, скорее всего, будет высоким.

Сказанное означает, что мы ставим вопрос о значительном преобразовании профессионального языка управленцев. Речь идет об управленцах всех уровней — от высших органов государственной власти и топ-менеджеров корпораций до самых нижних и мелких звеньев управления любого профиля.
Мы предполагаем, что научно-обоснованное изменение технологии принятия управленческих решений может привести к значительному повышению эффективности функционирования общества.

ЗАЧЕМ НУЖНА НОВАЯ ТЕХНОЛОГИЯ ВЫРАБОТКИ УПРАВЛЕНЧЕСКИХ РЕШЕНИЙ?

Журден, герой Мольера, очень удивился, когда узнал, что всю жизнь говорил прозой. Многие управленцы высшего, среднего и низшего звена чем-то похожи на Журдена. Они принимают решения по более или менее стандартной технологии, но, как правило, не обращают на это внимания. Говоря подробнее, можно отметить три недостатка.

• Управленцы далеко не всегда осознают, что «говорят прозой», т.е. используют конкретную технологию управления, точнее говоря, алгоритмы управления.

• Во многих случаях они не умеют выделять в этой технологии стандартные и нестандартные участки.

• Они не рассматривают процессы выработки управленческих решений как алгоритмические процессы. И не умеют описывать эти процессы в алгоритмической форме. Почему?

Потому что существующие методы алгоритмизации слишком сложны. Они рассчитаны на интеллектуалов-программистов и недоступны для «народа». При нынешнем состоянии дел управленцы практически лишены возможности грамотно использовать алгоритмы в своей практической работе.

Чтобы повысить эффективность общества, перечисленные недостатки следует устранить. Однако сделать это непросто, так как указанные недочеты опираются на господствующие, повсеместно распространенные, но устаревшие стереотипы мышления.
Чтобы докопаться до сути, укажем четыре негативных момента.

1. Социально-гуманитарные знания (в том числе знания по государственному, муниципальному и корпоративному управлению) принято записывать в виде линейного текста, который, как мы показали [1], чрезвычайно труден для понимания. Если время изучения текста ограничено (что бывает почти всегда, так как у делового человека каждая минута на счету), линейный текст «провоцирует» непонимание.

2. Мировой опыт разработки языков программирования показывает, что линейный текст не пригоден для записи алгоритмов. (Обычно используется ступенчатый текст с ключевыми словами, например, if-then-else, switch, while и т.д.).

3. Традиционный способ записи алгоритмов неоправданно сложен и непригоден для массового использования в управленческих структурах. Попытки его внедрения бессмысленны, ибо потребуют огромных трудозатрат, превышающих все разумные пределы.

4. Главная неприятность состоит в том, что учебная и деловая литература по вопросам управления практически не содержит развернутого описания алгоритмов управления. (А если и содержит, то понять эти алгоритмы практически невозможно). В связи с отсутствием письменных источников практическое знакомство с алгоритмами управления осуществляется непосредственно на рабочем месте управленца и продолжается много лет.

Ниже описан метод, позволяющий в какой-то мере обойти названные трудности.

ТЕХНОЛОГИЯ СТРУКТУРИРОВАНИЯ АЛГОРИТМОВ ВЫРАБОТКИ УПРАВЛЕНЧЕСКИХ РЕШЕНИЙ
(САВУР-ТЕХНОЛОГИЯ)

Укажем особенности предлагаемого подхода.

• Исключая из рассмотрения декларативные знания, мы ограничиваемся только процедурными знаниями. Для простоты будем считать, что процедурные знания и алгоритмы — одно и то же.

• Уже отмечалось, что современные методы структурирования алгоритмов слишком сложны и непригодны для целей государственного, муниципального и корпоративного управления. Исходя из этого, предлагается новый, значительно более легкий способ структурирования алгоритмов.

• Если говорить точнее, предлагается «Технология структурирования алгоритмов выработки управленческих решений (САВУР-технология), содержащая четко определенные шаги, ведущие к цели.

• Любой алгоритм изображается не в виде линейного или ступенчатого текста, а в виде графического чертежа.

• Предлагаемый чертеж похож на блок-схему алгоритма (ГОСТ 19.701—90), но выгодно отличается от нее более эффективной структуризацией, математической строгостью и повышенным комфортом для пользователей.

ЯЗЫК «ДРАКОН»

В основе САВУР-технологии лежит алгоритмический язык ДРАКОН. Он значительно превосходит другие языки по критерию «понимаемость» (эргономичность) алгоритмов. Подробное описание языка дано в [1]. Применение языка для целей стратегического планирования приведено в [3].
Рассмотрим несколько иллюстраций, позволяющих дать зрительный образ алгоритма, представленного на языке ДРАКОН.

На рис. 1 показан алгоритм «Продажа авиабилетов». В данном случае чертеж алгоритма является математически строгим, а надписи в блоках даны на естественном языке. Это очень удобно при решении значительной части задач управления.

На рис. 2 изображены две равносильные логические формулы. Слева — традиционная текстовая формула (схема «ИЛИ»), понятная узкому кругу математиков и программистов.
Справа — «демократическая» графическая формула (графическая схема «ИЛИ»), записанная на языке ДРАКОН. Она понятна значительно более широкому кругу работников. Как показывает практика, правая формула доступна даже тем людям, которые испытывают непреодолимые трудности при работе со сложной левой формулой.

Следует подчеркнуть: ДРАКОН не запрещает работать с левой формулой. Но тем, для кого она трудна, он предлагает более гуманный и легкий вариант.
На рис. 3 дана еще одна пара равносильных формул. Слева — традиционная формула (схема «И»), понятная далеко не всем.
Формула справа (графическая схема «И»), написанная на языке ДРАКОН, намного легче для понимания. Она становится еще более наглядной, если заменить абстрактные буквы A, B, C, F на конкретные производственные понятия. Например:

А = магазин построен;
В = персонал подготовлен;
С = товары завезены;
F = начать торговлю.

ЭПОХА ПОНЯТНЫХ АЛГОРИТМОВ

В настоящее время имеются опытные варианты программного обеспечения языка ДРАКОН, но законченный коммерческий продукт отсутствует.
Тем не менее, практика проектирования и эксплуатации языка ДРАКОН позволяет предположить, что интересующая нас стратегическая цель — построение алгоритмов, пригодных для решения проблемы понимания и взаимопонимания — вполне достижима. Если это верно, то мы находимся на пороге новой эпохи — эпохи понятных алгоритмов.

Впервые в истории во всем мире сложные алгоритмы станут легкими для понимания! Это значит, что будет реализована заветная мечта наиболее дальновидных математиков и программистов. Вместо нынешних «уму непостижимых» алгоритмических джунглей повсюду засияют волшебным светом «удивительно наглядные описания алгоритмов и процессов». Перед нашими восхищенными очами откроется новый мир — мир дружелюбных алгоритмов, в котором будет царить необыкновенная легкость и глубина понимания.

Можно надеяться, что дальнейшее развитие теории и практики эргономизации алгоритмов будет иметь важные последствия. Есть основания полагать, что массовое использование языка ДРАКОН проложит путь ко всеобщей алгоритмической грамотности (в тех пределах, в которых подобная задача в принципе может быть решена).

Одним из наиболее важных приложений этого принципа может стать, как мы надеемся, всеобщая алгоритмическая грамотность работников управления.

ЛИТЕРАТУРА

1. Паронджанов В. Д. Как улучшить работу ума: Алгоритмы без программистов — это очень просто! М.: Дело, 2001. 360с.
2. Паронджанов В. Д. Устойчивое развитие и проблема улучшения интеллекта // Общественные науки и современность., 2003, №2. С. 125—135.
3. Павлова Н.Ф. Стратегическое планирование развития территориальных социальных образований в схемах. Екатеринбург, УрО РАН, 2002. 119с.

Чтобы не было слишком скучно, добавляю забавный рисунок

Еще один аргумент в пользу того, что язык ДРАКОН может и должен стать элементом человеческой культуры, приведен здесь:

viewtopic.php?p=17549#p17549