Komplexita a turbulence



Podobné dokumenty
EVA VOLNÁ MARTIN KOTYRBA MICHAL JANOŠEK VÁCLAV KOCIAN

Rétorika a komunikační dovednosti I. seminář

Kaskádový výklad trojcestného modelu, teorie larpové situace a kognitivní optimum Soví příslib

Specializace Kognitivní informatika

Kognitivní informatika očima studentů

Komputerizace problémových domén

+ 1. doc. Ing. Jan Skrbek, Dr. - KIN. Konzultace: pondělí nebo dle dohody. Spojení:

Informace, kódování a redundance

STRATEGIE A ŘÍZENÍ INFORMAČNÍCH SYSTÉMŮ

Etapy tvorby lidského díla

Rozhodovací procesy 1

+ 1. doc. Ing. Jan Skrbek, Dr. - KIN. Konzultace: pondělí nebo dle dohody. Spojení: jan.skrbek@tul.cz tel.:

Pedagogická psychologie. PhDr. Kristýna Krejčová, PhD.

BANKOVNÍ INSTITUT : Katedra managementu, podnikání a oceňování INFORMAČNÍ SYSTÉMY VE ZDRAVOTNICTVÍ. Konzultační přednáška č.1 : 29.3.

VLIV NEURČITOSTI, NEJASNOSTI, NEJISTOTY A SLOŽITOSTI NA ROZHODOVÁNÍ ORGANIZACÍ

Institut biostatistiky a analýz MU. Zkušenosti s vyhodnocováním telemedicínských technologií

Bezpečnostní aspekty vybraných negativních sociálních jevů v názorech policistů ČR

Řízení SW projektů. Lekce 1 Základní pojmy a jejich vztahy. přednáška pro studenty FJFI ČVUT. zimní semestr 2012

Cíl: Osvojení si základních znalostí z oboru psychologie osobnosti a posílení schopností umožňujících efektivně se orientovat v mezilidských vztazích.

Ontologie. Otakar Trunda

Přírodou inspirované metody umělé inteligence

Získávání znalostí z dat

Politické symboly, symbolizace

1. ÚVODNÍ INFORMACE K PŘEDMĚTU. Vysoká škola technická a ekonomická v Českých Budějovicích. Institute of Technology And Business In České Budějovice

ELEKTRONICKÁ PORODNÍ KNIHA POPIS APLIKACE Michal Huptych, Petr Janků, Lenka Lhotská

Skutečnost světa Práce v informačním poli jako umění

1 VZNIK, VÝVOJ A DEFINICE MECHATRONIKY

TRENDY VE VÝUCE NA OBORU ZAHRADNÍ A KRAJINNÁ ARCHITEKTURA

SYSTÉM PRO AUTOMATICKÉ OVĚŘOVÁNÍ ZNALOSTÍ

Počítačové vidění vs. digitální zpracování obrazu Digitální obraz a jeho vlastnosti

Jako příklady typicky ch hrozeb pro IT lze uvést: Útok

Geoinformační technologie

21. INFORMAČNÍ A KOMUNIKAČNÍ TECHNOLOGIE

Objekty, třídy, vazby 2006 UOMO 30

Praktikum didaktických a lektorských dovedností

IBM SPSS Decision Trees

PEDAGOGICKOPSYCHOLOGICKÁ DIAGNOSTIKA

Základní problémy teorie poznání

AD4M33AU Automatické uvažování

MATEMATICKÁ TEORIE ROZHODOVÁNÍ

Dodatek č. 3 ke Školnímu vzdělávacímu programu pro základní vzdělávání, č.j.: 142/2013, ze dne

Web based dynamic modeling by means of PHP and JavaScript part II

SYSTÉMOVÁ METODOLOGIE (VII) Kybernetika. Ak. rok 2011/2012 vbp 1

EXTRAKT z mezinárodní normy Extrakt nenahrazuje samotnou technickou normu, je pouze informativním materiálem o normě.

Podnikové informační systémy

Klasifikace oborů vzdělání (CZ-ISCED-F 2013) Vysvětlivky

1. ZÁKLADNÍ ÚDAJE O ŠETŘENÍ

,,Umění všech umění je vzdělávat člověka, tvora ze všech nejvšestrannějšího a nejzáhadnějšího. J.A.Komenský

Standard pro písemné práce k bakalářské zkoušce

Zdravé klima ve škole komunikační situace a jejich aspekty

3. Setkání ředitelů aktivita A1. RNDr. Jan Krejčí, Ph.D

A METODOLOGICKÉ PROBLÉMY TERMINOGRAFIE: POZNATKY DATABÁZE KNIHOVNICTVÍ. Josef Schwarz. Základní terminologické a teoretické otázky

Kybernetika. vznikl koncepční rámec kybernetiky

Rozvoj zaměstnanců metodou koučování se zohledněním problematiky kvality

TRANSFORMACE RELAČNÍHO DATOVÉHO MODELU NA OBJEKTOVÝ TRANSFORMATION OF RELATIONAL TO OBJECT DATA MODEL

Harmonogram kombinovaného studia PEF na akademický rok 2018/2019

PSYCHOLOGICKÉ DISCIPLÍNY. Mgr. Jiřina Boušková

CZ.1.07/1.5.00/

Základní škola a Mateřská škola Třemešná Třemešná 341 tel: IČ:

B3 Vazba strategie byznys

Harmonogram kombinovaného studia PEF akademický rok 2016/2017

IDENTITY MANAGEMENT Bc. Tomáš PRŮCHA

1 Co je prožitkové učení a jaký má význam?

III. N á v r h ZÁKON

Neuropočítače. podnět. vnímání (senzory)

Teze vyhlášky připravované Ministerstvem školství, mládeže a tělovýchovy

Teoreticko-metodologický seminář. Zdeňka Jastrzembská

Znalostní báze pro obor organizace informací a znalostí

Ukázka knihy z internetového knihkupectví

TVOŘIVÁ ŠKOLA. Školní vzdělávací program pro základní vzdělávání. Základní škola a Mateřská škola, Lužany, okres Jičín. Příloha č.

Dílčí část 1 Rozvojové aktivity pro pracovníky v sociálních službách

analýzy dat v oboru Matematická biologie

Kognitivní technologie. Akademie managementu a komunikace PhDr. Peter Jan Kosmály, Ph.D

SOUČASNÁ ŠKOLA OPÍRAJÍCÍ SE O KOMENSKÉHO VIZE

grad,e"d,,~ sociol!ogie argo , I

Informační systém banky

(ÚISK FF UK); Mgr. Mediální a komunikační studia: Elektronická kultura a sémiotika; Bc. Studium humanitní vzdělanosti (FHS UK)

Figurální kresba a malba

MEVPIS VODŇANY Otevřené kurzy jaro 2016

Core Ideology Ideový záměr. Moravian Science Centre Brno

Tezaurus na téma GRANTY

VĚDOMÍ A JEHO VÝZNAM PRO POROZUMĚNÍ INDIVIDUÁLNÍM POTŘEBÁM LIDÍ S MENTÁLNÍM POSTIŽENÍM. individuálního plánování poskytovaných

Pojetí managementu. MANAGEMENT - Pojetí managementu

EXTRAKT z české technické normy

Co je kognitivní informatika?

ROZVOJ TECHNOLOGIE A LIDSKÝ FAKTOR

Projekt CZ.1.07/2.2.00/ Logika: systémový rámec rozvoje oboru v ČR a koncepce logických propedeutik pro mezioborová studia

Důvěrné. Draft k diskusi. Vladislav Severa Partner. Boris Mišun Senior Manager

Matematická logika. Miroslav Kolařík

Tematické okruhy ke státní závěrečné zkoušce navazujícího magisterského studijního programu

Mgr. Eliška Novotná SOCIOLOGIE ORGANIZACE

KATEDRA SOCIÁLNÍ PRÁCE

Komunikace v organizaci

VYSOKÁ ŠKOLA EKONOMICKÁ V PRAZE FAKULTA INFORMATIKY A STATISTIKY. nám. W. Churchilla 4, Praha 3 STUDIJNÍ PROGRAMY

Od teorie k praxi víceúrovňové bezpečnosti

III. Program na podporu aplikovaného výzkumu a experimentálního vývoje ALFA

Didaktika hudební výchovy v současném systému vzdělávání

Budování informačních systémů pro komunitní plánování

Zvyšování výkonnosti firmy na bázi potenciálu zlepšení

Metodické postupy tvorby architektury

Transkript:

SA414 - přednáška č. 5 Sociální systémy, systémy lidských aktivit Kybernetika (2. řádu): člověk a znalos(i) Povaha znalosti - mentální modely jako vzory Externalizace znalostí symboly a jazyk Znalosti a reprezentace Znalosti a (sémantická) informace Problémy a informační potřeba Komplexita a turbulence Komplexita: povaha / interakce (v) systému prvky nemají deterministickou povahu více současně působících vstupů perturbace - nezáměrné vstupy interakce systému v prostředí (s dalšími systémy ) působení zpětných vazeb dynamická rovnováha (vnější / vnitřní & negativní / positivní) Turbulence: Povaha / změny (chování) systému (prostředí) Chování komplexních systémů je nepředvídatelné TYPY SYSTÉMŮ (Checklandova taxonomie) Přirozené systémy (hmotné, vč. organismů) Navrhované systémy (technické) Sociální systémy prvkem v nich je člověk observer je nadán intencionálním vědomím, užívá jazyk komunikuje a interpretuje informaci (význam) jednání (interakce) je výsledkem poznání / znalosti Systémy lidských aktivit Systémy, navrhované člověkem za určitým cílem Interagují v nich lidé a komunikuji / využívají informace ČLOVĚK a (ko)evoluce intencionální VĚDOMÍ: intenconalita: rozpoznávání vzorů = vymezování entit se známým souborem vlastností, obvykle vázaných na jazyk; schopnost s nimi spojovat představy a očekávání, resp. adekvátním způsobem záměrně - racionálně jednat. Abstrakce: schopnost odhlížet od reality a uvažované entity označovat (reprezentovat) pomocí znaků a symbolů Definice znalostí (poznatků) Znalost je organizovaná informace využitelná k řešení problémů. (Woolf, 1990) ZNALOST (též poznatek) je souhrn propojených informací, který vychází z obsahu, podmínek platnosti a vzta hů mezi několika informacemi a relevantních jednorázových nebo systematických percepcí a je jejich syntézou. Znalost má vyšší užitnou hodnotu pro člověka než pouhá informace a nemusí mít absolutní platnost. (Kognitivní server UHK http://cogn.uhk.cz) 5 Nonaka, Krogch, Takeuchi upozorňují na tradiční (v evropské kultuře) pojetí znalosti jako absolutní (objektivní a univerzálně platné), statické, na člověku (non human) nezávislé entity, typicky presentované (explicitní) ve formě tvrzení formální logiky. We consider knowledge as a dynamic human process of justifying personal belief toward the truth. Znalost považujeme za dynamický lidský proces, ve kterém je osobní mínění / přesvědčení (belief) vysvětlována jako pravda / skutečnost. KNOWLEDGE is justified true belief. Znalost je přesvědčení (víra), kterou ospravedlňujeme jako správnou. 1

ZNALOST a její METAFORY ZNALOST individuální sdílená explicitní tacitní implicitní konceptuální informace: individuální znalost jedince, presentovaná pomocí symbolů (jazyka) znalost ( vědění) jedince formovaná v procesu učení se - jde o vlastní zkušenost a znalosti ostatních lidí je dána medializací informace a znalostí vložených do společně používaných modelů a navr- hovaných systémů (vč. IS/ICT) je ovlivněna řadou faktorů jako přístup k informacím pou- žívaná ICT dané instituce a normy sociální vztahy ČLOVĚK jakopozorovatel POZOROVATEL: organismus (fyzický systém), který přijímá informace z okolí (pozoruje je v centru) a formuje svoje znalosti / jedinec v centru pozorování - empiricky (smysly) vnímá konkrétní/reálné situace Člověk (jako pozorovatel) navíc abstrahuje: Formuje typické stav (pattern) a označuje je symbolem (východ) a tak formuje své znalosti a Komunikuje je prostřednictvím jazyka IMPLICITNÍ & EXPLICITNÍ ZNALOST a sémantická / konceptuální informace Implicitní znalost (knowing) je organizovaná rozmanitost nervového systému (samo-organizace) a bývá (znalostní management) nazývána tacit (implicit) knowledge (skrytá znalost) Její presentace navenek (tak, aby byla zjevná ostatním) je nazývána explicitní znalost (explivit knowledge) a je vyjadřovaná prostřednictvím symbolů (znaků/dat) Jako taková je komunikována a znakové struktury (zpráva, texty) nesou (vyjadřují) sémantickou (konceptuální) informaci (presentovanou jazykem a v antropuickém pojetí zaměňovanou za informaci vůbec) ČLOVĚK jakopozorovatel POZOROVATEL: organismus (fyzický systém), který přijímá informace z okolí (pozoruje je v centru) a formuje svoje znalosti / jedinec v centru pozorování - empiricky (smysly) vnímá konkrétní/reálné situace Člověk (jako pozorovatel) navíc abstrahuje: Formuje typické stav (pattern) a označuje je symbolem (východ) a tak formuje své znalosti a Komunikuje je prostřednictvím jazyka Organismus jako příjemce informace VSTUP: podnět = informace ~ smysly rozlišované rozdíly OKOLNÍ PROSTŘEDÍ (reálný svět a v něm vymezená figura POZOROVATEL: přijímá z okolí informace, které podněcují jeho RECEPTOR činnosti NERVOVÝ SYSTÉM, který u živočichů vstupnímu podnětu - i informaci - přiřazuje VÝZNAM Tvarová psychologie: FIGURA NA POZADÍ: EFEKTOR VÝSTUP: fyzické a mentální ČINNOSTI a take ŘEČ - INFORMACE presentovaná jazykem (data) a) Dva tmavé obličeje (pozadí světlé) b) Světlý pohár na tmavém pozadí 2

Co vidíte? Co rozpoznáváte? Vazba na POJMY a znalosti pozornost zaměřená na figuru v OKOLÍ (pozadí) NERVOVÝ SYSTÉM (poznání / znalost) i starý muž Zkušenosti Nemoci Leonardo da Vinci vědec malíř Mona Lisa Louvre (Paříž) Dům / domy Základní role a koncepty jazyka ROLE: kognitvní (poznávací) ~ mentální modely / znalosti komunikační ~ interakce / komunikace (sdílení) informací KONCEPTY Langue: Jazyk jako systém znaků (symbolů) a pravidel (syntaxe) pro jejich spojování do vyšších struktur, které dávají smysl (parole) - Formální přístup: lingvistika a informatika Parole: jazyk jako řeč - externalizace myšlenek význam informace, presentované prostřednictvím znakových struktur jazyky (langue): Závisí na individuální interpretaci významu informace PROMLUVA (také řečový akt) je produkce informace - ve formě dat (jazyka) spojuje mentální a fyzické aktivity?? DATA Lineární myšlení a/nebo cirkularita implicitní ZNALOST INTERPRETACE tj. přisuzování významu i aktivity, iniciované informací s významem : fyzické mentální učení se (re)formování implicitní znalosti smysluplná INFORMACE,? trojúhelník- znak zprostředkuje ENTITA (typ) jako obecný vzor také DENOTÁT konkrétní výskyt(y) entity (konotát) ZNAK (symbol) ZNAK (většinou) ZOBECŇUJE označuje typ entity, tj. celou třídu konkrétních (výskytů) entity, ale je KONKRÉTNĚ INTERPRETOVÁN - sdílený KONCEPT definovaný obsah také DESIGNÁT konkrétní a jedinečný VÝZNAM (konsignát) 3

Reprezentace OBECNĚ: Fyzický objekt, který zastupuje (odka- zuje na) jiný fyzický nebo virtuální objekt, (včetně vztahů mezi nimi) (positivisticky laděná) KOGNITIVNÍ VĚDA: Nahrazení myšlení, mentálních stavů nebo kognitivních procesů matematickými modely, vztahy a strukturami REÁLNĚ: iniciování mentálních procesů, jejichž základem (jsou) je znalost(i) a mentální modely Data a reprezentace REPREZENTACE (obecně): Zastoupení originálu - fyzického či nebo virtuálního objektu - jiným fyzickým objektem, který na originál (a jeho vztahy odkazuje). Data jsou reprezentace faktů, pojmů nebo instrukcí ve formalizované podobě Ta je dána tzv. syntaxí (gramatikou) od toho jak psát písmena až po to, jak spojovat slova do vět Inicují lidské znalosti a - v aktuálním kontextu umožňují interpretovat význam presentované informace: Ovšem reprezentace nezastupuje (nanahrazuje) skutečnost pouze odkazuje k našemu uvažování o ní. Na interpretaci významu informace participuje (tacitní) znalost. Obvyklé pojetí znalostí (umělá inteligence / informatika) Deklarativní znalosti: charakterizují situaci / problém; jsou brány v potaz při návrhu datové základy Procedurální znalosti: vystihují postup řešení problému a jsou základem používaných metod / algoritmů Takové znalosti 1) Jsou výsledkem tacitních (skutečných) znalostí lidí 2) Mají externalizovanou formu; akcentují syntaxi 3) Jsou vkládány do lidských produktů, vč. IS/ICT Sjednocující teorie informace: Informace jako vlastnost universa tj. rozmanitost hmoty a nebo energie informace Tom Stonier: vše (celý vesmír) je tvořen látkou a/nebo energií, která je formována (rozmanitá) hmota energie INFORMACE o (týkající se) systému (jazykem presentují lidé pomocí) přijímaná ze systému (živé rozlišuje rozmanitost prostředí) v systému (specifikuje jeho rozmanitost / formu) Systemické pojetí informace In fact, what we mean by information - the elementary unit of information - is a difference which makes a difference... (Bateson 1973, p. 428) Informace je rozdíl, který opětovně plodí rozdíl (obecně význam vyplývá z interakce) Informace je rozdíl (rozmanitost), který(á) má význam (intencionalita zaměřenost člověka, vyplývající z podstaty znalosti dobré/špatné). Sémiotické pojetí informace (otázky využití znaků interpretace / reprezentace ) technici a inženýři inženýři tvůrci příjemci informační & znalostní manažeři (hardware) IS/IT (software) administrativa manažeři Tyto signály reprezentují (kód + syntaxe) pomocí znaků a /symbolů (přirozený) jazyk ZPRÁVY vhodně zvolené (diskrétní) SIGNÁLY DATA Sémantika: znakům, slovům a větám je přiřazován obsah Syntaxe: pravidla, která stanovují formu zápisu dat (lidská) INFORMACE (iniciuje lidskéčinnosti) Pragmatika: zprávám jsou přiřazovány hodnoty a skutečný (konkrétní) význam fyzikální svět formální doména svět lidského poznání mentální procesy & interpretace (znalosti, hodnoty) 4

Komunikace Komunikaci informace se nelze omezit na přenos zpráv! informace individuální a aktuálně vytvářená ZNALOST capta výběr data individuální a aktuálně vytvářená Z N A L O S T interpretace formování znalosti DATA CAPTA INFORMACE Entita/objekt: abstrakce a realita ENTITA (objekt) je (a) cokoliv v našem okolí, co považujeme za natolik důležité, abychom tomu věnovali zvláštní pozornost a (b) opatřili jsme to jménem. Třída = Typ entity (množina) je abstrakce (generalizující) koresponduje množině reálných prvků Instance = výskyt entity (prvek) je konkrétní a jedinečný (reálný) prvek takto vymezené množiny. Podobně - obecné úvahy o systému a/nebo problému musí být vztaženy ke konkrétnímu (aktuálnímu) stavu (stavu) Třída a/nebo typ entity korespondují mentálním modelům a/nebo (implicitním) znalostem o nich, které jsou spojeny se souborem vlastností Kvalita a kvantita Modelování Kvalita je vymezena souborem vlastností, které vymezuje celou přisuzujeme celé množině prvků stejných (podstatných) vlastností atributů (viz. akcidence), která je pak označena slovem přirozeného jazyky Je vázána na kulturně sdílené znalosti - nezaměňujme s identitou systému (jako objektu systému per se ) reálný & konkrétní OBJEKT MENTÁLNÍ MODEL uvažovaný jako systém explicitní MODEL (systému) Kvantita je či hodnota uvažovaných atributů, vázaná na diskrétní úrovně, vymezené na tzv. škále a tak či onak vázaných na (kulturně sdílené) znalosti. Nemusí být nutně vyjádřená čísly (viz. barva očí ); v případě, že lze tyto hodnoty srovávat můžeme mluvit o měření a číselných hodnotách individuální ZNALOST(I) Weltanschauung & ŘÍZENÍ Informační potřeba je nedostatek znalostí, souvisejících s porozuměním problému a schopností jej řešit Vyplývá z aktuální znalosti, kterou je třeba změnit (vylepšit) na základě nově získaných informací, resp. jejich významu, který je interpretován díky (aktuální znalosti) Informační potřeba je omezována zjednodušeným chápáním problému, bez jejich skutečného porozumění, což je typické pro komplexní systémy a tedy pro málo a špatně strukturované problémy 5

(různá) pojetí informační potřeby Individuální: pojetí a řešení každodenních problémů Skupinové: problém odvození z individuál. znalostí Profesní: jsou vztahovány k profesním problémům Společné: individuální znalosti, resp. mentální modely Podvědomé (nerozpoznané) potíže řešit problém Vědomé, ale nejasné je třeba další analýza Artikulované jsou vyjádřené pomocí jazyka a vedou k definici informační potřeby a/nebo k formulování informačních požadavků (vč. dotazů ) Aspekty informační potřeby Implicitní znalost člověka, která umožňuje / vyplývá z porozumění problému je to nejen otázka znalostí, ale i vědomí jejich omezení (1) jednak individuální znalosti a (2) jednak znalosti oproti skutečnosti Povaha problému, respektive systému, ve kterém se problém objevuje viz. klesající schopnost predikce v komplexních systémech (opětovně potíže málo a špatně strukturovaných problémů) Metody zjišťování informačních potřeb Rozhovor (individuální, skupinový,...) Dotazník Pozorování Média Dostupné zdroje (podnik, knihovna, web ) Vlastní studium a analýza Citační analýza Knihovní statistiky 7.12.2007 Přednáška pro kombinované navazující studium INSK 33 6