Содержание к диссертации
Введение
Глава 1. Структурно-функциональные отношения компонентов клеточной популяции 19
1.1. Материал и методы количественного анализа клеточной популяции .21
1.2. Результаты собственных исследований 24
1.2.1. Особенности микроструктуры тимуса, паракортикальной зоны лимфатических узлов и крови крыс в норме 24
1.2.2. Клеточные характеристики лимфоцитов тимуса, подколенных лимфатических узлов и крови в норме 25
1.2.3. Особенности популяции лимфоцитов тимуса крыс при алло- и аутотрансплантации эпидермиса 28
1.2.4. Особенности популяций лимфоцитов паракортикальной зоны лимфатических узлов крыс при алло- и аутотрансплантации эпидермиса 34
1.2.5. Особенности популяции лимфоцитов периферической крови крыс при алло- и аутотрансплантации эпидермиса 38
1.2.6. Использование теоретических разработок в клинической диагностике 44
1.3. Моделирование структуры ядер лимфоцитов периферической крови 46
1.3.1. Метод графического моделирования структуры клеточного ядра лимфоцита на основе результатов проведенных исследований 46
1.3.2. Модель структуры ядра лимфоцита периферической крови 54
1.4. Об информационно-статистическом моделировании структурных перестроек миокарда в динамике развития патологического процесса 58
Выводы к главе 1 62
Глава 2. Элементы технического происхождения в среде обитания человека . 63
2.1. О техногенизации общества 64
2.1.1. Системы технических средств как сообщества интеллектуально нагруженных неживых особей 69
2.1.2. Теоретическое обоснование проекта компьютерной сети для решения образовательных и научных задач 72
2.2. О практической реализации популяционного подхода в технике 75
2.2.1. Разработка технологического оборудования локальной компьютерной сети 75
2.2.2. Конструкция локальной вычислительно-информационной сети для решения задач учебного процесса и научных исследований 78
2.2.3. Почтовый сервер общего доступа 80
2.2.4. Сервер модемного пула 82
2.2.5. Web-сервер медицинского факультета 83
2.3. Основные информационные ресурсы факультета 86
2.3.1. Электронное учебное пособие по туберкулезу 86
2.3.2. Учебно-образовательная программа по курсу патологической физиологии 88
2.3.3. Электронные учебные материалы по курсу медицинской информатики и статистики 89
2.4. Технологические конструкции для проверки знаний студентов 90
2.4.1. Web-технология для построения учебного сайта для тестов 90
2.4.2. Структура автоматизированной системы тестового контроля студентов 94
2.4.3. Модульная структура программы 99
2.4.4. Защита данных с помощью паролей и распределения прав доступа 100
2.5. Модель технической популяции компьютерной сети 102
2.5.1. Условия построения модели 104
2.5.2. Шкала количественных оценок сетевых компьютеров 105
2.5.3. Примеры использования модели оценки информационной нагруженности технической популяции 106
Выводы к главе 2 108
Глава 3. О новых видах популяций 110
3.1. Обучение, как способ формирования когнитивной популяции 111
3.1.1. Дидактические и физиологические аспекты обучения 112
3.1.2. Когнитивные и интеллектуальные функции человеческой популяции 117
3.2. Формирование структуры знаний 121
3.2.1. Измерения знаний 122
3.2.2. Шкалы измерений 128
3.2.3. Методы анализа 133
3.3. Результаты тестирования 136
3.3.1. Тестирование по биологии 137
3.3.2. Тестирование по химии 142
3.3.3. Тестирование по русскому языку и литературе 145
3.3.4. Междисциплинарное тестирование выпускников 147
3.4. Структурная модель знаний 150
3.4.1. Классификация знаний индивида когнитивной популяции 151
3.4.2. Графическая модель структуры знаний индивида когнитивной популяции 153
Выводы к главе 3 159
Глава 4. Информационный обмен, как способ взаимодействия разнородных популяций 160
4.1. Количественные соотношения особей в популяциях 164
4.2. Изменения количества особей в технической популяции 170
4.3. Модель сосуществования популяций 173
4.4. Модель конкуренции популяций в информационной среде 176
4.5. Модель симбиоза популяций в информационной среде 179
Выводы к главе 4 180
Заключение 181
Выводы 186
- Клеточные характеристики лимфоцитов тимуса, подколенных лимфатических узлов и крови в норме
- Системы технических средств как сообщества интеллектуально нагруженных неживых особей
- Дидактические и физиологические аспекты обучения
- Количественные соотношения особей в популяциях
Введение к работе
Актуальность исследования
Осваивая элементы информационной культуры, общество все больше овладевает основами информационных технологий. Темпы информатизации особенно велики в сфере образования и научных исследований. Заметно выросло число школьников, достаточно хорошо подготовленных для пользовательской работы на компьютере и в компьютерных сетях. Компьютер становится привычным инструментом извлечения знаний и реализации когнитивных мотиваций. Однако темпы роста числа пользователей и количества компьютеров, интегрированных в Интернете,
значительно превышают темпы научных исследований новой для человека сферы виртуального обитания.
Одновременно с этим быстро развиваются программные средства и основанные на них технологии. Интерфейсы программных систем становятся все дружественнее и прозрачнее - устанавливай и работай - так что необходимость и объем предварительного обучения использованию программ стремится к нулю [142].
По мере продвижения вперед в развитии аппаратной и программной составляющей компьютерного оборудования, наращивания потенциала компьютерных сообществ, средств коммуникаций и информационных ресурсов, не всегда впереди находятся области науки, которые призваны регулировать отношения биологических и небиологических компонентов системы человек-компьютер. В частности, теоретическая информатика, как фундаментальная наука должна уделять внимание изучению информационной деятельности и процессов информатизации, которые непосредственно связаны с информационным ресурсом социума и конкретным их носителем - компьютерными средствами [108,201].
Наряду с полезными для развития мышления моментами информатизация образования привносит и негативные, связанные с виртуализацией деятельности. Так, безусловно, ухудшается при раннем обучении информатике понимание смысла при решении сложных задач, формируется зависимость от компьютера, сохраняются предпочтительные условия для проявления импульсивного когнитивного стиля, снижается поленезависимость (ориентация на собственные цели) [ 143 ].
Высшей формой информации, проявляющейся в управлении в социальных системах, являются знания. Это "наддисциплинарное" понятие, широко используемое в педагогике и исследованиях по искусственному интеллекту, также претендует на роль важнейшей философской категории. Процесс познания является одним из функциональных аспектов управления.
10 Само же знание очень привлекательно рассматривать как
функционализированную информацию, то есть информацию, направленную
на выполнение целевого действия.
В изучении механизмов типовых физиологических и патологических реакций организма животного оказывается недостаточным использование только биологических методов. Обязательным компонентом исследований сегодня является автоматизированный прибор, на выходе которого программно формируются результаты исследования. Они подвергаются компьютерному статистическому анализу, который неразрывно связан с информационно-статистическим моделированием, также выполняемым на компьютере. Протягивается невидимая нить связи действий биологических и технических систем, направленных на достижение цели. Сравнение некоторых наиболее общих свойств объектов, исследуемых в работе (табл. 1), позволяет предположить, что существует общность разнородных систем и единый для всех элементов ресурс. В системе изучаемых объектов устанавливаются отношения, основанные на разделении существующего ресурса при его потреблении. То есть, информация, потребляемая из внешней среды, воспринимается, интегрируется в нужное информационное поле носителя, сохраняется, интерпретируется и формирует новый информационный квант, знание, выделяемый во внешнюю среду. Система существует на основе законов, общих для клеточной, человеческой (когнитивной) и технической (компьютерной) популяций. Информационные отношения между человеческой и компьютерной популяциями имеют взаимодополняющий и усиливающий синергичный характер.
Таким образом, изучение механизмов взаимодействия разнородных систем биологического и не биологического происхождения, является актуальным, а некоторые из упомянутых проблем позволяют сформулировать цель настоящего исследования.
Таблица 1
Свойства объектов исследования
Цель работы состоит в выявлении наиболее общих закономерностей структурных перестроек элементов клеточной, компьютерной и человеческой (когнитивной) популяций в условиях независимого или совместного существования в информационной среде.
В ходе исследований, направленных на выявление закономерностей структурной организации различных объектов живой и неживой природы, мы исходили из предположения, что пространственно-временная
12 организация материального субстрата - носителя информации, - может быть описана количественно, а полученные параметры могут быть интерпретированы вероятностно с заданным уровнем значимости, что дает возможность максимально объективизировать проводимые исследования.
Руководствуясь принципом идентичности информационной композиции знания человека, упаковки ДНК и файловой структуры операционной системы компьютера, для исследования когнитивных клеточных и технических структур использовали сходные методы моделирования. Методики получения количественных параметров, их обработки и анализа, изложены в приложениях.
Исходя из концептуального подхода и цели исследования структур и связей объектов биологического и не биологического, естественного и искусственного происхождения, были поставлены в качестве этапных следующие задачи:
Анализ структурно-функциональных отношений компонентов клеточной популяции на примере лимфоидных клеток в норме, в остром эксперименте и при лимфомах кожи.
Анализ структурной организации ткани миокарда левого желудочка на модели гипертонической болезни с применением методик текстурного исследования микроизображений.
Разработка информационно-статистических моделей элементов клеточной популяции.
Обоснование выбора интерактивной компьютерной среды, предназначенной для решения учебных, квалификационных и административных задач в медицинском образовании.
Разработка модели структуры информационного наполнения в сообществе сетевых компьютеров.
Сравнительный анализ результатов измерений уровня знаний абитуриентов и выпускников медицинского факультета.
Разработка модели когнитивности в человеческой популяции.
Анализ взаимоотношений между когнитивной и технической популяциями в аспекте использования общего информационного ресурса.
Моделирование популяционных отношений.
Научная новизна
Впервые сформулированы принципы системного подхода к изучению биологических и технических популяций в аспекте использования единой информационной ниши. Введено новое понятие когнитивной популяции.
Впервые показаны возможности взаимного, синергичного, существования компьютерной и когнитивной популяций в условиях использования людьми компьютерной информации с учетом изменений численности технического и биологического сообществ.
Разработан новый метод графического моделирования структуры хроматина ядра, основанный на анализе гистограммных и текстурных параметров ядер лимфоцитов белых крыс в норме и в экспериментальной модели алло- и аутотрансплантации эпидермиса. На основе данного метода разработаны статистические модели информационной нагруженности персональных компьютеров в локальной сети, и дана интерпретация коэффициента информационной загруженности, дисперсии информационной нагрузки и степени разнородности элементов сети.
Разработаны методики построения систем, тестирующих знания студентов, на основе Web-технологии. Разработана модель развития предметного знания учащихся.
Практическая значимость
Принципы системного решения задач, связанные с использованием сетевых персональных компьютеров в наукоемких производствах, к которым относится учебный процесс, могут эффективно использоваться для разработки стратегии высшего медицинского образования, что влечет за
14 собой экономию средств и времени, необходимых на подготовку одного учащегося.
Опыт внедрения в учебный процесс автоматизированных систем самоподготовки и методического обеспечения их поддержки и эксплуатации показал, что индивидуальный подход к образованию и предоставление учащемуся возможности выбора собственной траектории приобретения знаний, возможен не только в теоретических (медицинской информатике, патофизиологии, биологии и др.), но и в клинических дисциплинах (туберкулез, акушерство и гинекология, терапия и т.д.).
Разработанные методики переноса знаний от компьютерной популяции к когнитивной интенсифицируют образование и стимулируют мотивации учащихся, что подтверждено опытом внедрения автоматизированных систем самоподготовки и самоконтроля на кафедрах теоретического, параклинического и клинического циклов.
Методики и программы анализа цитологического материала внедрены в практику микроскопических исследований. Использование методов информационно-статистического моделирования элементов клеточной популяции обеспечивает более высокий уровень фундаментальных исследований, как в эксперименте, так и в клинике.
Методические основы и теоретическая база исследования
К опорным принципам в изучении сложных структур разнородных систем, каковыми являются система знаний человека, система накопления, передачи информации клетками живого организма и система технических средств (компьютерные системы) хранения, передачи информации, относятся принципы стандартности, коммуникативности, масштабируемости, инвариантности, индивидуальности, интегративности и др.
Теоретические основы исследования складываются из идей В.И Вернадского [45, 46, 47, 48], теории передачи информации Шеннона [244,
15 332], кибернетики Н. Винера [51, 347], работ У. Росса Эшби [254, 259], концепции синергетики И. Пригожина [179], информационной концепции патофизиолога В.А. Фролова [229], философов А.А. Силина [194], Б.И. Кудрина [116], В.М. Розина [217], В.П. Петленко [168], трудов морфологов Ю.И. Афанасьева, Н.А. Юриной, эмбриолога Б. Карлсона, и др.
Положения, выносимые на защиту
Количественные параметры клеточной популяции, а также отдельных особей позволяют построить гипотетическую модель структурных перестроек ядра клетки при воздействии факторов внешней среды, как в эксперименте, так и в клинике.
Компьютерные системы способны вести себя аналогично биологическим популяциям. Они могут вступать в конкурентные и симбиотические отношения с когнитивной популяцией людей в сфере общих информационных ресурсов.
Использование единого информационного пространства когнитивной и компьютерной популяциями приводит к синергизму, связывающему их и усиливающему эффект познания мира.
Внедрение результатов
Выполнены НИР и НИОКР:
Разработка топологии локальной информационно-вычислительной сети медицинского факультета РУДН с выходом в Интернет, разработка WEB -сервера медицинского факультета, НТТП «Перспективные информационные технологии в высшей школе», 1996 - 1997 гг.
Закономерности изменений информационных потоков при нарушении структурной организации органов и тканей. Межвузовская научная программа «Университеты России - фундаментальные исследования», Регистрационный № 11.7.835, 1998 -1999 гг.
Информационно-статистическое моделирование структурных перестроек миокарда в динамике развития патологического процесса. Межвузовская научная программа «Университеты России - фундаментальные исследования», Регистрационный № 015.11.01.026,2000 - 2001 гг.
Здоровье и болезнь в системе человек-компьютер. 2001 г. Межвузовская научная программа «Университеты России», Регистрационный № УР 11.01.027,2001-2002 гг.
5 Выполнены дипломные работы:
Егоров К. В. Автоматизированная обучающая система с использованием
современных информационных технологий, МИФИ, каф.№2, 1999.
Жилов А. Л. Автоматизированная информационная система (АИС) тестового
контроля и самообучения на базе современных технологий. МГТУ им.
Баумана, кафедры ИУ-3, 2000.
Выполнены студенческие исследования, результаты которых доложены на
студенческих конференциях и получили награды:
Родионов Е.В., Таболкин М.В. Полуавтомат электронной почты. РУДН-
ЦМКТ, 1996 г.
Дейнека Э.А. Нейростатистическая модель классификации лимфоидных
клеток. РУДН-ЦМКТ, 2000.
Суворов С. Система управления данными о студенте. РУДН-ЦМКТ, 2001.
Картикьян (Шри-Ланка) Опыт организации, научно-методического и
материально-технического информационного обеспечения системы
образования по туберкулезу на медицинском факультете Российского
Университета дружбы народов РУДН каф. Туберкулеза, каф. Медицинской
информатики, 2002.
Результаты выполненных работ использованы в курсе лекций, практических
и лабораторных занятий кафедр: медицинской информатики, патологической
физиологии, акушерства и гинекологии, а также курса туберкулеза. 96
преподавателей медицинского и аграрного факультетов прошли курсы
17 повышения квалификации, возглавляемые автором. На кафедре медицинской информатики читаются 4 элективных курса по современным информационным технологиям для студентов III, IV и V курсов.
Апробация работы
Результаты проведенных исследований доложены на:
выставке достижений народного хозяйства (ВДНХ СССР) "Научно-техническая интеграция 86" (Москва, 1986 г.),
выставке достижений народного хозяйства (ВДНХ СССР) "70 лет по знаменем Великого Октября". (Москва, 1987 г.),
выставке достижений народного хозяйства (ВДНХ СССР) "Изобретатели и рационализаторы - медицине". (Москва 1989 г.),
XVII Конгрессе Международного Общества Аналитической Цитологии (Лэйк Плэсид, США, 1994 г.),
- международном конгрессе Pittcon'95 (Питсбург, США, 1995 г.),
- XVIII Конгрессе Международного Общества Аналитической Цитологии
(Римини, Италия, 1996 г.),
конференции сотрудников ЦКВИ, посвященной 78-летию института (Москва, 1999 г.),
VI конференции «Математика, компьютер, образование» (Пушино, 1999),
научно-педагогической конференции «Медицинское образование в наступающем 21 веке» (Москва, 2000 г.),
XX Конгрессе Международного Общества Аналитической Цитологии (Монтпелье, Франция, 2000 г.),
всероссийской конференции с международным участием «Математика, компьютер, образование» (Пущино, 2001 г.),
I Всероссийской конференции «Развитие научных исследований на медицинских факультетах университетов России» (Москва, 2001 г.),
специализированной выставке «Медицина, здоровье, компьютер»
18 (Москва, 2000 г.),
IX Международной конференции «Математика. Компьютер. Образование» (Москва, 2002 г.),
конференции «Информационно-образовательные технологии в медицине» (Великий Новгород, 2002 г.),
- XXI Конгрессе Международного Общества Аналитической Цитологии
(Сан Диего, США, 2002 г.),
Публикации
По материалам диссертации опубликованы 32 научные работы, в том числе семь - в зарубежной печати. Разработки награждены двумя медалями ВДНХ.
Структура и объем диссертации Диссертация изложена на 258 страницах машинописного текста в стиле монографии, состоит из введения, четырех глав, заключения, выводов, списка литературы, включающего 349 источников ( 255 отечественных и 94 иностранных авторов) и приложений. Материалы диссертации иллюстрированы 23 таблицами, 77 рисунками и графиками.
Клеточные характеристики лимфоцитов тимуса, подколенных лимфатических узлов и крови в норме
Вычисленные параметры гомогенности (Gm) и энтропии (Н) этих групп клеток указывают, что по структуре хроматина в крови имеется большое разнообразие форм лимфоцитов. По-видимому, это наблюдение можно отнести к существующим субпопуляциям иммунокомпетентных клеток, циркулирующих в периферической крови.
В результате визуального наблюдения за реакцией коркового и мозгового вещества тимуса в динамике двухнедельного эксперимента, наибольший интерес с точки зрения популяционных реакций представляют сроки 6 часов и 3 суток после операции трансплантации. Исследование клеточных характеристик через 6 часов и 3-е суток после пересадки позволило выявить ряд закономерностей.
В корковом веществе тимуса через 6 часов после аллотрансплантации кожи отмечается уменьшение размеров ядер и снижение концентрации ДНК в них (рис. 6), уменьшение количества ДНК в ядрах (рис. 7), снижение среднего квадратического отклонения ОП, возрастание коэффициента асимметрии ОП (рис. 8). Достоверность изменений этих показателей по сравнению с нормой (см. прилож. 4, табл. 17) свидетельствует о ранней реакции лимфоцитов коркового вещества тимуса на воздействие, которая проявляется в увеличении доли хроматина с деспирализованной ДНК в ядрах. Через 3-е суток значимо возрастают площади ядер и концентрация ДНК (рис. 6) по сравнению с б-ти часовым сроком наблюдения и по сравнению с нормой. Достоверно отличаются от показателей предыдущего срока количество ДНК и среднее квадратическое отклонение ОП (рис. 7). Возрастает количество ядер с отрицательной асимметрией (рис. 8).
В мозговом веществе тимуса через 6 часов после аллогенной пересадки кожного лоскута отмечается тенденция к уменьшению площадей ядер, увеличению их количества с более высокой, чем в норме концентрацией ДНК (рис. 6). По количеству ДНК выделяются две группы с Ms =9-16 и 17-26 усл.ед. (рис. 7). Единственным показателем, который имеет достоверное увеличение по сравнению с нормой (прилож. 4, табл. 17), является среднее квадратическое отклонение, что свидетельствует об уменьшении разнообразия степени компактизации ДНК хроматина. По коэффициентам асимметрии и эксцесса (рис. 8) не выявлено достоверных отличий с нормой, но распределение ядер по этим признакам указывает на то, что количество ядер, имеющих отрицательные значения As и Ех, через 6 часов немного увеличено. Это значит, что более выраженным компонентом структуры ядер лимфоцитов мозгового вещества в этот период является конденсированный хроматин. Через 3-е суток отмечается достоверное увеличение площадей ядер и концентрации ДНК в них (рис. 6), содержания ДНК и среднего квадратического отклонения ОП (рис. 7), что может быть признаком нарастания синтетических процессов в ядре. Недостоверно возрастает число ядер с отрицательными значениями As и Ех (рис. 8). Анализ распределений перечисленных показателей ядер лимфоцитов коркового и мозгового вещества тимуса показал, что в популяции лимфоцитов на 3-й сутки после аллотрансплантации эпидермиса увеличивается число ядер с большой площадью и относительно невысокой концентрацией ДНК, однако преобладают ядра с малой площадью и высокой концентрацией ДНК.
При исследовании препаратов тимуса после операции аутотрансплантации нами выявлен ряд отличий по сравнению с реакцией на аллотрансплантат в клеточных характеристиках. В корковом веществе тимуса достоверные изменения через 6 часов после операции (прилож 4, табл. 18) претерпевают показатели S, Sd и Ms. Преобладают ядра с площадью 12,6 -г- 17 мкм2 (рис. 6), количеством ДНК Ms = 19 -ь 27 и средним квадратическим отклонением Sd = 0,073 - 0,110 (рис. 7). Через 3-е суток изменения по сравнению с 6-ти часовым сроком наблюдения происходят со всеми показателями, кроме коэффициента асимметрии (рис. 8).
В мозговом веществе тимуса через 6 часов изменение большего количества показателей (прилож. 4, табл. 18). Увеличивается количество ядер с площадью, большей 14,6 мкм , в них снижается концентрация ДНК (рис. 6). Асимметрия и эксцесс (рис. 8) становятся более положительными. Это свидетельствует о присутствии в данных ядрах большого количества деспирализованной ДНК, т.е. деконденсированного хроматина.
Через 3-е суток появляются ядра с еще большей площадью, которые имеют сравнительно высокий показатель концентрации ДНК М = 0,40 - 0,45 (рис. 6). Значимо увеличивается содержание ДНК и возрастает среднее квадратическое отклонение ОП ( рис. 7). Увеличивается количество ядер с отрицательной асимметрией и эксцессом ОП (рис. 8). Такое изменение клеточных показателей может свидетельствовать об активации синтетической деятельности ядра.
В паракортикальной зоне лимфатических узлов через б часов после аллотрансплантации кожи выявлено (прилож. 4, табл. 17) достоверное снижение показателей площади ядер S и концентрации ДНК в них М (рис. 9), содержания ДНК Ms и среднего квадратического отклонения Sd ОП (рис. 10). Показатели As и Ех достоверно увеличиваются (рис. 11). Такие изменения характерны для ядер дифференцированных клеток. Через 3-е суток все перечисленные показатели возвращаются на уровень нормы, и их значения указывают на преобладание в лимфоидной популяции клеток с малой площадью ядер и более высокой концентрацией и количеством ДНК, чем через б час после операции, что указывает на еще более высокий уровень дифференцировки клеток.
Через 6 часов после аутотрансплантации (прилож. 4, табл. 18) наблюдается достоверное уменьшение показателей концентрации ДНК (рис. 9), содержания ДНК и среднего квадратического отклонения (рис. 10), что говорит о преобладании в ядрах лимфоцитов дисперсного хроматина. Через трое суток возрастают площади ядер. На диаграмме распределения клеток по этому признаку (рис. 9) выявляются две группы ядер. Ядра первой из них имеют площадь в диапазоне 12,5 -г- 16,5 мкм , другой - 16,5 -г- 19 мкм . Наблюдается увеличение концентрации, количества ДНК и среднего квадратичного отклонения (рис. 9,10).
Системы технических средств как сообщества интеллектуально нагруженных неживых особей
В.Рачков в прекрасной книге "Техника и ее роль в судьбах человечества", посвященной преимущественно анализу и критике технократического дискурса, пишет: "Самым модным и расхожим тезисом сегодня является: отныне все зависит от техники, поскольку, несомненно, мы находимся в обществе, созданном целиком техникой и для техники... Как только человек осознает какую-то проблему или опасность, так сразу же можно сказать, что он берется за ее рассмотрение и решение, и, можно сказать, что она уже потенциально разрешена. Иначе говоря, существует негласная установка, что каждое затруднение нашего мира, если на него выделяется достаточно технических средств, людских и денежных ресурсов, преодолевается по мере того, как за него принимаются всерьез. Более того, любое достижение в области науки и техники призвано решать определенное число проблем. Или, точнее, перед лицом опасности, конкретной, лимитированной трудности, люди обнаруживают неизбежно адекватное техническое решение. Это проистекает из того, что это — само движение техники; это отвечает также на глубокое убеждение, общее для общественного мнения индустриальных стран, что все может быть сведено к техническим проблемам" [183].
Осмысление технической реальности как одного из фундаментальных уровней развития материи в онтологическом ряду "неживая - биологическая - техническая" становится возможным с пониманием особой роли информации как объективной формализованной прескриптивной системы воспроизводства реальностей в глобальном эволюционном процессе. Неживая материя "обслуживается" информацией в виде физических законов на уровне мира в целом, биологическая - в генотипе вида физически неотделимо от особи, а техническая - в генотипе каждой гиперособи отдельно в виде документа. Подобный подход позволяет, во-первых, проследить изменение классификации сущего, а, во-вторых, охарактеризовать эволюционный процесс. Классификация меняется от неживой материи, где имеется лишь мир в целом и отдельная особь в частности, до биологической, в которой добавляется вид. Наиболее сложной классификацией характеризуется техническая реальность, где имеется мир в целом, гиперособь, вид, а также особь. Если говорить об эволюционном процессе, то необходимо заметить, что в неживой материи единичным эволюционирующим объектом является мир в целом, здесь отбор носит глобальный характер и осуществляется локально с нулевой скоростью на уровне физических законов. В биологической реальности эволюционирует с низкой скоростью вид, а отбор характеризуется как межвидовой и слепой. Наконец, техническая реальность создает предпосылки для эволюции на уровне особи (гипер-, мегаособи). При этом отбор становится межорганизменным, целенаправленным, а эволюция существенно ускоряется. В каждой реальности движущей силой остается информационный отбор. Подобное осмысление позволяет рассматривать техническую реальность как потенциально высшую форму развития материи [67].
Для исследования этой теоретической возможности применительно к нашему предмету следует уточнить, что такое биосфера и ее эволюция, а также — эволюция человека (общества).
По мнению биоэколога В.И. Данилова-Данильяна, биосфера - это система, включающая биоту (т. е. совокупность всех живых организмов, в том числе человека) и окружающую ее среду (т. е. совокупность всех объектов, испытывающих воздействие биоты и (или) воздействующих на нее — классическое системное определение среды). Эволюция человеческого общества происходит при сохранении генетических констант вида Homo sapiens и реализуется через взаимосвязанные процессы развития социальных структур, общественного сознания, производственных систем, науки и техники, материальной и духовной культуры. ...Основной интерес представляют воздействия человека на биосферу; качественный характер, тип, структура этих воздействий меняются, прежде всего, вследствие научно-технического прогресса, техноэволюции. Последняя реализуется через инновационный процесс, некоторыми своими чертами напоминающий видообразование в биоте. Материальное производство и управление им, как и биота, имеют системную (причем стихийно сформировавшуюся) организацию; инновация, т. е. появление нового элемента технологии производства или управления, равным образом отказ от использования какого-либо элемента (впрочем, это тоже инновация), как правило, вызывает волну других инноваций в соответствующей «технологической нише». Однако скорость техноэволюции в отличие от биоэволюции непрерывно возрастает. В конце XX века на инновационный цикл в передовых отраслях требуется порядка 10 лет [79].
Приведенные работы и высказывания исследователей среды, окружающей человека, показывают, что в теоретических целях удобно использовать представление о неживом мире, точнее, о технических изделиях, как о мире, параллельном живому. Концепция техногенеза представляет несомненный интерес для моделирования процессов, участниками которых являются человек и технические изделия. Для построения моделей взаимодействия человека с элементами технических систем имеет смысл сделать допущение и определить некоторую общность технических элементов, как аналог биологической популяции, обозначив его термином "техническая популяция". Техническая популяция - это совокупность однотипных элементов технической системы, имеющих общую техническую документацию, и занимающих определенную территорию.
Дидактические и физиологические аспекты обучения
В системе, которую образуют два множества, люди и машины, существует несколько видов деятельности, одинаковых для человека и компьютера. Например, сбор данных, расчеты по формулам, грамматическая обработка текста и др., среди которых интеллектуальная деятельность стоит на первом месте. Одной из основных черт интеллектуальности является познавательная способность. Она реализуется на основе мотиваций с помощью сенсоров, контактирующих с внешней средой. Отличия технических средств от биологических очевидны как в мотивационном плане, так и в чувствительном. Мы отличаемся от машин множественными сенсорами, расположенными по всему организму, постоянно собирающими данные о состоянии внутренней и внешней среды. Человеку свойственно мотивационное поведение, но далеко не все технические системы расположены к мотивационной деятельности. В силу того, что технический прогресс неумолимо продвигается в сторону совершенствования ИКСС, особый интерес представляет изучение феномена познания в среде учащихся.
Данному вопросу всегда уделялось достаточно большое внимание в связи с совершенствованием системы образования на всех уровнях, а также в связи с изучением психологического статуса человека и психических отклонений, влияющих на когнитивные свойства и структуры мозга [4, 5, 11, 21,16,40, 57, 85, 87, 97, 99,119,135, 137,209,254].
С другой стороны, механизмы познавательной деятельности человека являются основой для конструирования искусственных интеллектуальных самообучающихся систем. Поэтому разработчики компьютерных программ и аппаратной части проявляют большой интерес к феномену познания [8, 27, 49, 56, 95, 105,130,159, 173, 176, 177, 181, 183,236,257,273].
С позиций современных представлений педагогической психологии и дидактики, конечной целью обучения является не приобретение знаний, а формирование способа действий, реализуемого через умения. Это может быть сделано только в процессе деятельности, а именно учебной деятельности. В этом смысле процесс обучения представляет собой управление учебной деятельностью. Именно управление, а не передача знаний является механизмом обучения. Учебная же деятельность является его продуктом [15]. Знания необходимы постольку, поскольку способ действий формируется при оперировании со знаниями. С другой стороны, знания усваиваются только в деятельности. Таким образом, содержание обучения включает знания, подлежащие усвоению, и виды деятельности, основанные на этих знаниях [16, 135, 227].
Под способом действий понимают систему операций, которая обеспечивает решение задач определенного типа. Способ действий также имеет функциональные стороны: ориентировочную, обеспечивающую подготовку субъекта деятельности к ее осуществлению; исполнительную, обеспечивающую преобразование объектов деятельности; контрольную, обеспечивающую проверку правильности применяемых процедур решения задачи и соотнесения фактических продуктов деятельности с желаемыми, то есть с целью деятельности [16, 59].
Любую технологию обучения необходимо рассматривать, в первую очередь, с точки зрения деятельностного подхода, то есть ее соответствия теории деятельности. При традиционном обучении в качестве прямого его продукта выступает исполнительная часть способа действий, которая непосредственно обеспечивает преобразование объекта. Ориентировочная же часть способа действия, и, прежде всего, собственно ориентировка, выступает как побочный продукт. Побочный же продукт запоминается и усваивается менее эффективно, чем прямой, а это значит, что усвоение способа действия потребует много времени и будет доступно не всем учащимся, а обобщение далеко не всегда достигнет требуемого уровня [15].
Кроме того, на современном этапе развития новых форм обучения нельзя не принимать во внимание большое несоответствие опыта работы преподавателей и учащихся с книгой и практически полное отсутствие опыта работы с компьютером и электронными средствами обучения, о чем свидетельствует доклад Руденко-Моргун О.И. и Дунаевой Л.А. [190]. Авторы не без основания считают, что "настало время окончательно отказаться от устаревшего взгляда на компьютер как на техническое средство обучения, перестать рассматривать компьютерную обучающую программу как вспомогательный компонент учебного комплекса, поддерживающий печатный учебник и априори имеющий статус пособия".
Обучение, как и любой другой вид деятельности человека, обусловлено двумя участниками, объектом и субъектом. Объектом обучения выступает предмет, который осваивает учащийся. Субъектом обучения является сам учащийся. По-видимому, обучение, как многоуровневый процесс, имеет на каждом уровне свои особенности. Начальное обучение мыслящего существа инициируется его контактом с внешней средой. Уже в момент рождения человек совершает рефлекторные действия, направленные на обучение системы организма некоторым, до этого момента неизвестным, функциям. Человек учится дышать, кричать, питаться, узнанавать и пр. Объект в данном случае - жизнь, а субъект, ребенок, учится выжить. Получает ли человек при этом знания? Несомненно, да. Можно ли говорить на этом уровне об интеллектуальности человеческого существа? Вряд ли. Когда же включается то самое свойство человеческой особи, которое отличает ее от особи животного вообще, интеллект? Вопрос спорный и требует доказательств, хотя бы в той области, где принято утверждать о наследовании интеллекта.
Количественные соотношения особей в популяциях
Вопрос о количестве особей в выделенных популяциях является одним из самых трудных и решается довольно приблизительно. Это объясняется тем, что человеческая популяция, исчисляемая всеми людьми, живущими на Земле, никогда не может быть сосчитана с точностью даже до сотен человек, в силу множества экологических, социальных, политических и других факторов, оказывающих сильное влияние на рождаемость и смертность населения. Тем не менее, вопрос о народонаселении имеет огромное значение для планирования ресурсов, экономики и пр. СП. Капица показал в своем фундаментальном труде "Сколько людей жило, живет и будет жить на земле" [103], что количество людей на Земле, несмотря на неблагоприятные факторы, нарастает экспоненциально. Рассмотрим некоторые из данных, приведенных в этой работе, а именно те, которые по периоду действия соответствуют появлению и развитию вычислительной техники вообще и персональных компьютеров в частности (таблица 13 ). Автор констатирует, что "...Более точные сведения для населения мира известны, начиная с 1500 г., для Нового времени... , а ... достоверность даже современных демографических данных составляет 3-5%, однако в демографии традиционно приводят больше значащих цифр, часто из-за этических трудностей при округлении числа людей, официально учтенных при переписи".
В графе "Население" приведена реальная численность и прогноз, сделанный на ее основе. В графе "Модель" даны расчетные величины, полученные с помощью математической модели. которое представляет собой дифференциальное уравнение первого порядка, описывающее рост популяции от начального размера х(0) в момент времени t = 0 до размера x(t) в момент t. В этом уравнении постоянная /? отражает среднюю рождаемость, а постоянная 8, умножаемая на размер популяции -смертность населения. Обе постоянные положительны. Решение логистического уравнения задает численность популяции в любой момент времени. Логистическое уравнение отражает рост популяции в ограниченной по ресурсу среде.
Если в мире в целом и наблюдаются процессы, изложенные выше, то в отдельных экономически развитых странах демографические прогнозы выглядят совершенно иным образом. Это касается развитых европейских стран, Японии и России. Главной, единой для этих стран демографической тенденцией, наметившейся в последние 20-30 лет, является снижение численности населения.
По данным переписи населения 2002 года [166] численность постоянного населения Российской Федерации составила 145,2 млн. человек, из них 106,4 млн. человек (или 73%) являются городскими жителями, а 38,8 млн. человек (или 27%) проживают в сельской местности. По сравнению с переписью населения 1989 г. численность населения уменьшилась на 1,8 млн. человек, в том числе проживающих в городских поселениях - на 1,6 млн. человек, в сельской местности - на 0,2 млн. человек.
Немаловажным фактом, с которым нужно считаться при рассмотрении нашей задачи является то, что в России, как и в большинстве развитых стран мира, прекратился процесс урбанизации - соотношение городских и сельских жителей сохранилось на уровне переписи 1989 г.
Почти пятая часть населения, то есть почти 29 млн. человек проживает в 13 городах-"миллионниках": Москве, Санкт-Петербурге, Новосибирске, Нижнем Новгороде, Екатеринбурге, Самаре, Омске, Казани, Челябинске, Ростове-на-Дону, Уфе, Волгограде, Перми. Воспользуемся данными (табл. 14 ), распределения численности населения с высшим образованием и пользователей Интернета по некоторым городам России, и рассмотрим корреляционные отношения этих двух показателей. Оказывается, что коэффициент корреляции (см. рис. 62 ) равен 0,76. То есть, связь между взятыми величинами сильная и положительная. Из этого вытекает один простой вывод: когнитивная популяция тесно взаимодействует с технической компьютерной популяцией.
