|
2. Bilimlarni taqdim etish modellari
|
| bet | 4/5 | | Sana | 22.12.2023 | | Hajmi | 376,63 Kb. | | #126537 |
Bog'liq SI 3 uzb 3-amaliy ish, adabiyotshunoslik, Yadro o, Jadvaldan koʻrinib turibdiki sarf, Тadbirkorlikni moliyaviy ta’minlash yo’llari, Shlitsali birikmalarning turlari va ularning qo’llanishi, 2 amalyot d, [29.12.2023 00 54] ТАШКЕНТ ЮЖНЫЙ КОКАНД 1, Amaliyot 2 (2), amaliyot 4 (2), amaliyot 5, amaliyot 6, 1-amaliy ish Pedagogik diagnostika, mysqlProduksion modellari. "Produksion" atamasi (ingliz tilidan production ishlab chiqarish - "harakat", "avlod") 1943 yilda amerikalik matematik E. Post tomonidan kiritilgan. Freymlar bilan bir qatorda, produksion modellar bugungi kunda bilimlarni taqdim etishning eng mashhur shakllari hisoblanadi. Ular bilimlarni jumlalar (qoidalar) shaklida taqdim etishga imkon beradi: "Agar A bo'lsa, u holda B", bu erda A va B ba'zi bayonotlardir. Agar ushbu qoida amalga oshirilsa va A ("old shart", "shart") bayonoti rost bo'lsa, unda B ("natija", "harakat") bayonoti ham to'g'ri bo'ladi, ya'ni mantiqiy zanjir mavjud: "shart harakat". Mantiqdagi deduktiv xulosaning ushbu qoidasi odatda Modus ponens qoidasi deb ataladi. Kundalik hayotdagi qoidaning eng oddiy misoli: "Agar tana harorati (odamning) yuqori bo'lsa, unda dori ichishi kerak."
Umuman olganda, produksiya deganda shaklning ifodasi tushuniladi:
Bu erda produksiya nomi ( uning seriya raqami yoki nomi); produksiyani qo'llash sohasi (bunday sohalar-umumiy bilim sohalari-odatda insonning kognitiv strukturalarida osongina ajralib turadi); mahsulotning qo'llanilishi sharti (qoida tariqasida, ba'zi predikatlar); produksiyaning “yadrosi”, uning asosiy elementi ( shart; harakat; - ketma-ket belgi, ko'pincha mantiqiy implikatsiya bilan ma'no jihatdan mos keladi ); harakati tugagandan so'ng nima qilish kerakligini aniqlaydigan ishlab chiqarishdan keyingi shartlar.
Shart a va harakat b, o'z navbatida, mantiqiy bog'lanishlar bilan bog'langan bir qator oddiy bayonotlardan tashkil topgan murakkab bayonotlar sifatida qaralishi mumkin va, yoki, masalan,
Amalda, etarlicha murakkab ob'ektlarni (jarayonlar, hodisalar) tavsiflash uchun ishlab chiqarish tizimlari qo'llaniladi, ular bilan ishlashda muqarrar ravishda to'liqlik, izchillik bilan va olingan bilimlar tizimini kengaytirish masalalari paydo bo'ladi.
3. BILIM MUHANDISLIGI. Data Mining
"Bilim muhandisligi" atamasi birinchi marta 1980 yilda taniqli amerikalik sun'iy intellekt mutaxassisi Edvard Feygenbaum tomonidan kiritilgan bo'lib, unga ko'ra bilim muhandisligi "dastlab katta miqdordagi bilimlarni qat'iy faktlar va qoidalar to'plamiga kamaytirish"dir. Bugungi kunda ushbu kontseptsiya bilim bazalarini keyinchalik ishlab chiqish, ularni yangilab turish va manipulyatsiya qilish uchun ekspertlarning bilimlarini olish va tuzish bilan bog'liq keng ko'lamli tadqiqotlarni o'z ichiga oladi.
Shuningdek, T.A. Gavrilova, V.F. Xoroshevskiyning [12] taʼkidlashicha, bilimlarni egallash jarayoni mutaxassislarning malakasini bilim muhandislariga oʻtkazishga qaratilgan va quyidagi yondashuvlardan (strategiyalardan) foydalanishga imkon beradi (4-rasm):
|
| |
