Продукционная модель представления знаний реализуется в виде ядра продукции, которое состоит из системы фраз типа «Если А то В» и некоторых вспомогательных элементов. На продукционном принципе моделирования знаний построен язык программирования Пролог, который (вместе с изучением самих принципов) вполне может быть темой профильно-ориентированного курса информатики.

Разговор о логико-лингвистических информационных моделях уместно использовать и для достижения иных, не указанных выше, общеобразовательных целей — для знакомства с компьютерной лингвистикой. Данная наука также связана с моделированием в сфере языка. Вопросы анализа текстов на естественном языке, машинного перевода, синтеза текстов на естественном языке могут стать темами для рефератов, докладов учащихся.

3.2.4 Тема «Технология компьютерного математического моделирования»

Целесообразно вводные занятия по этой теме проводить в виде беседы, привлекая знания учеников по различным общеобразовательным дисциплинам, их жизненный опыт. Изложение необходимо иллюстрировать большим количеством примеров.

Особая роль первого раздела заключается в том, что здесь потеряются и обобщаются основные понятия компьютерного математического моделирования (КММ), известные из базового курса информатики, вводятся новые понятия, такие как: «моделирование», «информационное моделирование», ''математическое моделирование», «формализация», «идентификация модели» и др.

Другой важный аспект темы – формирование представления об этапах компьютерного математического моделирования. Здесь, с одной стороны, фигурируют приведенные выше понятия, с другой присутствует полная технологическая цепочка КММ. Конечно, все эти этапы будут неоднократно повторяться при исследовании конкретных процессов (объектов), но основы закладываются именно на вводных занятиях. Действительно, одним из условий успешного усвоения учащимися систематического курса КММ является наличие у них хорошо развитых представлений об этапах КММ, о значении каждого из этапов.

Формализованная схема является промежуточным звеном между содержательным описанием и математической моделью и разрабатывается в тех случаях, когда из-за сложности исследуемого процесса переход от содержательного описания к математической модели оказывается невозможным. На этапе построения формализованной схемы должна быть дана точная математическая задача исследования с указанием окончательного перечня искомых величин и оцениваемых зависимостей.

Прежде всего составляется список величин, от которых зависит поведение объекта или ход процесса, а также список тех величин, которые желательно получить в результате моделирования.

Обозначив первые (входные) величины через x1, х2, ., хn, а вторые (выходные) через y1, у2, ., уk, можно поведение объекта или процесса символически представить в виде

yj = F (x1,x2, .,xn) (n=1,2, .,к),

где Fj символически обозначает некоторые математические операции над входными величинами.

Важнейшим этапом моделирования является разделение входных параметров по степени важности влияния их изменений на выходные. Такой процесс называется ранжированием. Чаще всего невозможно, да и не нужно, учитывать все факторы, которые могут повлиять на значения интересующих нас величин у. От того, насколько умело выделены важнейшие факторы, зависит успех моделирования, быстрота и эффективность достижения цели. Отбрасывание менее значимых факторов огрубляет модель и способствует пониманию главных свойств и закономерностей объекта моделирования.

На этапе перехода от формализованной схемы к математической модели необходимо перейти от абстрактной формулировки к формулировке, имеющей конкретное математическое наполнение. В этот момент модель предстанет перед нами в виде уравнения, системы уравнений, неравенств, матриц, дифференциальных уравнений и т.д.

В беседе следует подчеркнуть тот факт, что математическое моделирование отнюдь не всегда требует компьютерной поддержки. Каждый специалист, профессионально занимающийся математическим моделированием, делает все возможное для аналитического исследования модели. Аналитические решения (т.е. представленные формулами, выражающими результаты исследования через исходные данные) обычно удобнее и информативнее численных. Возможности аналитических методов решения сложных математических задач, однако, очень ограничены и, как правило, гораздо сложнее численных. Поэтому при проведении занятий по КММ в школе следует пользоваться численными методами, реализуемыми на компьютерах. Это создает определенное методическое единстве курса и заметно снижает барьер необходимой математической подготовки учащихся. Разумеется, и в численные методы при профессиональном занятии математическим моделированием приходится углубляться настолько, что при этом, требуется значительное математическое образование, но можно попытаться в школьной практике ограничиться лишь простейшими из них.

И, наконец, после изучения этого раздела учащиеся должны уяснить подходы к классификации компьютерных математических моделей. Как известно, бывают классификации моделей по используемому математическому аппарату, по отраслям наук и т.д. Наиболее органичной представляется классификация по целям моделирования. Действительно, выделение целей моделирования — это первое, что необходимо сделать перед содержательным описанием и формализацией объекта (процесса), и в конечном итоге именно цели моделирования определяют, какая модель будет построена. При этом важно подчеркнуть, что в зависимости от целей моделирования и выбранных факторов для одного и того же процесса можно получить существенно различающиеся математические модели. Учителю следует привести примеры постановки задач, приводящих к моделям, относящимся к основным классам: дескриптивным, оптимизационным, многокритериальным, игровым, имитационным.

3.2.5 Тема «Моделирование физических процессов»

Эта тема фигурирует в нескольких вариантах курса компьютерного моделирования. Причина — традиции и относительная простота решаемых задач, их близость школьному курсу физики.

Как правило, эта тема является началом к изложению компьютерного моделирования в физике. Поэтому ей может предшествовать вводная лекция (беседа) о компьютерном моделировании физических процессов в целом.

В начале на ряде примеров проиллюстрируйте утверждение, что физика — наука, в которой математическое моделирование является чрезвычайно важным методом исследования. Причину этого в целом можно сформулировать так: при максимальном проникновении в физику математических методов, порой доходящем до тактического сращивания этих наук, реальные возможности решения возникающих математических задач традиционными методами очень ограничены.

Во многих вариантах курса компьютерного моделирования математические модели в физике по праву занимают больший объем по сравнению с другими, и на их изучение отводится большее количество времени, действительно, создание той или иной модели физического процесса является естественным и не требует некоторых искусственных приемов, к которым часто приходит прибегать в других предметных областях. Поэтому восприятие этих математических описаний процессов или явлений не вызывает у учащихся, по крайней мере, психологических трудностей. В профильном курсе, ориентированном на учащихся, специализирующихся по физико-математическому и естественнонаучному профилю, целесообразно наибольшее внимание уделить именно моделям физики.