Представление знаний в российской и европейской науке

Обложка

Цитировать

Полный текст

Аннотация

Представление знаний – фундаментальный вопрос философии, педагогики, лингвистики, психологии и искусственного интеллекта. В статье исследуются достижения в области создания систем, основанных на знаниях, существующие в российской и европейской практике. Мы использовали методы кросс-культурного контент-анализа и мета-анализа для анализа различных источников информации, интерпретации определений и повышения достоверности выводов. В статье рассматриваются такие проблемы как определение знания и его типов; взаимодействие между знанием, его представлением и физическим миром; подходы к представлению знаний; схемы представления для процедурных и декларативных типов знаний. Результаты исследования показывают, что в российской науке проблема представления знаний связана с проблемой знания как такового и его «репрезентации» в нашей психике, в отличие от европейской практики, где проблема считается чисто прикладной. Теоретические наработки и практические аспекты, обсуждаемые в статье, способствуют решению проблемы представления знаний и доказывают эффективность комбинации обоих обсуждаемых подходов.

Об авторах

Виктория Вадимовна Доброва

Самарский государственный технический университет

Автор, ответственный за переписку.
Email: victoria_dob@mail.ru
ORCID iD: 0000-0002-3037-4797

кандидат психологических наук, доцент, заведующий кафедрой «Иностранные языки»

Россия, Самара

Татьяна Корякина Антюнес

CIPES – Центр Исследований политики высшего образования

Email: tatianakor@hotmail.ru
ORCID iD: 0000-0001-7539-249X

PhD Социальных наук, исследователь

Португалия, Порто

Список литературы

  1. Колодочка Т.Н. Фреймовое обучение. // Школьные технологии. № 1, 2005. С. 140-142.
  2. Малязина М.А., Котова С.А. Включение фреймового обучения в практику преподавания педагогических дисциплин в высшей школе. // Педагогический журнал. Том 7, № 2А, 2017. С. 188-198.
  3. Талызина Н.Ф., Володарская И.А., Буткин Г.А. Усвоение научных понятий в школе. Учебное пособие. М., 2017. 114 с.
  4. Монахов В.М. Разработка прогностической модели развития теории обучения для ИТ образования. // Современные информационные технологии и ИТ-образование. М., МГУ, вып. 14, том 2, 2017. С.111-121.
  5. Эрдниев П.М. Укрупнение знания как условие радостного учения.// Начальная школа. № 11, 1999. С. 4-12.
  6. Кабков П.К. Концепция тематического обучения. Постановка дидактических задач. Учебное пособие. М.: МГТУ ГА, 1994. 64 с.
  7. Лукьянова B.C., Остапенко A.A. Образовательная концепция Азовского экспериментального социально педагогического комплекса. Азов, 1996. 17 с.
  8. Кобозева И.М. Лингвистическая семантика. М., 2000. 223 с.
  9. Падучева Е.В. Высказывание и его соотнесенность с действительностью. М., 2004. 224 с.
  10. Wierzbicka A. Language and Metalanguage: Key Issues in Emotion Research.// Emotion Review, 1, 2009. Pp. 3-14. doi: 10.1177/1754073908097175.
  11. Barwise J., Perry M. Situations and Attitudes. Cambridge (Mass.): MIT Press, 1983. Pp. 264-265.
  12. Abelson R.P., Schank R. Scripts, Plans, Goals and Understanding: an Inquiry into Human Knowledge Structures. N.Y.: Hillsdale, 1977.
  13. Копнин В.П. Логические основы науки. Киев, 1968. 35 с.
  14. Зотова А.Ф., Миронова В.В., Разина А.В. Философия. М., Проспект, 2019. 672 с.
  15. Романцова М. Г., Ледванова М. Ю., Сологуб Т. В. Дидактика и компетентность в профессиональной деятельности преподавателя медицинского вуза и колледжа. Руководство для преподавателей. М., Академия Естествознания, 2010.
  16. Sharif A.M. Knowledge representation within information systems in manufacturing environments. Department of Information Systems and Computing, Brunel University, 2004. 251 p.
  17. Probst G., Raub S., Romhardt K. Managing Knowledge : Building Blocks for Success. John Wiley: Chichester, UK, 2001.
  18. Davenport T. H., Prusak L. Working knowledge : how organizations manage what they know. Harvard Business School Press: Boston, MA, USA,1998.
  19. Polanyi M. The Tacit Dimension. Doubleday-Anchor: NY, New York, USA,1967.
  20. Leonard-Barton D. Wellsprings of Knowledge : Building and Sustaining the sources of Innovation. Harvard Business School Press: Boston, MA, USA, 1995.
  21. Wiig K.M. Knowledge Management Methods: Practical Approaches to Managing Knowledge. Schema Press: Arlington, TX, USA, 1995.
  22. Seel N.M. Encyclopedia of the Sciences of Learning. Springer, Boston, MA, 2012. DOI: https://doi.org/10.1007/978-1-4419-1428-6_875
  23. Лекторский В. А. Эпистемология классическая и неклассическая. М., Эдиториал УРСС, 2001. 256 с
  24. Миницкий Н.И. Современные парадигмы конструирования содержания исторического образовательного знания (от теории познания к интеллектуальным технологиям). // Крыніцазнаўства і спецыяльныя гістарычныя дысцыпліны : навук. зб. Вып. 6. Мінск : БДУ, 2011. C. 29–34.
  25. Piaget J. Construction of reality in the child. London: Routledge & Kegan Paul, 1957.
  26. Bruner J. S. The course of cognitive growth // The American Psychologist, 19,1964. Pp. 1–16.
  27. Pylyshyn Z. Computation and cognition: Toward a foundation for cognitive science. Cambridge, MA: MIT Press, 1984.
  28. Seel N. M. Weltwissen und mentale Modelle. Göttingen: Hogrefe, 1991.
  29. Merali Y. The role of boundaries in knowledge processes. // European Journal of Information Systems, 11, 2002. Pp. 47–60.
  30. Capurro R. What is information science for? A philosophical reflection. // Conceptions of Library and Information Science. Historical, empirical and theoretical perspectives. Taylor Graham: London, 1992. Pp. 82–98.
  31. Brodie M. L., Mylopoulos J., Schmidt J. W. On conceptual modelling. Perspectives from artificial intelligence, databases, and programming languages. New York: Springer, 1984. Pp. 3–17.
  32. Барский А.Б. Искусственный интеллект и логические нейронные сети. СПб.: ИЦ Интермедия, 2019. 360 с.
  33. Лещева И. А. Практический подход к созданию и наполнению баз знаний онтологического типа: проблемы и вызовы. // Инжиниринг предприятий и управление знаниями. М., РЭУ им. ГВ Плеханова, 2018. С. 194-201.
  34. Загорулько Ю.А. Современные средства формализации семантики областей знаний на основе онтологий. // Информационные и математические технологии в науке и управлении. № 3 (11), 2018. С. 27-36.
  35. Станкевич Л. А. Интеллектуальные системы и технологии : учебник и практикум для бакалавриата и магистратуры. М., Юрайт, 2017. 397 с.
  36. Розин В. М. Визуальная культура и восприятие. Как человек видит и воспринимает мир. М., Эдиториал УРСС, 1996. 224 с.
  37. Hardarson A. Aims of Education: How to Resist the Temptation of Technocratic Models. // Journal of Philosophy of Education. Vol. 51, № 1, 2017. Pp. 59-72.
  38. Henning C. A., Ewerth R. Estimating the information gap between textual and visual representations. // IJMIR, 7(1), 2018. Pp. 43–56.
  39. Nguyen H. D., Do N. V., Tran N. P., Pham X. H. Criteria of a knowledge model for an intelligent problems solver in education. // Proceedings of 2018 10th IEEE International Conference on Knowledge and Systems Engineering (KSE 2018). Ho Chi Minh City, Vietnam, 2018. Pp. 288–293,
  40. Paulheim H. Knowledge graph refinement: a survey of approaches and evaluation methods. // Semantic Web Journal, 8 (3), IOS Press, 2017. Pp. 489–508.

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
Скачать
2. Рис. 1. Представление знаний (из [22])

Скачать (91KB)
Метаданные
3. Рис. 2. Структура когнитивной конгруэнтности (из [29]).

Скачать (84KB)
Метаданные

© Доброва В.В., Антюнес Т.К., 2021

Creative Commons License
Эта статья доступна по лицензии Creative Commons Attribution 4.0 International License.

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».