Абстрагирование метод: 404 Cтраница не найдена

Содержание

абстрагирование и идеализация, аксиоматический и гипотетико-дедуктивный.

Подробности
Категория: Вопросы и ответы по философии

Поможем написать любую работу на аналогичную тему

Получить выполненную работу или консультацию специалиста по вашему учебному проекту

Узнать стоимость

Абстрагирование-это мысленное выделение какого-либо предмета в отвлечении от его связей с другими предметами, какого-либо свойства предмета в отвлечении от других его свойств, какого-либо отношения предметов в отвлечении от самих предметов.

Абстрагирование составляет необходимое условие возникновения и развития любой науки и человеческого мышления вообще. Абстрагирование- это движение мысли в глубь предмета, выделение его существенных моментов.

Важным примером научного познания мира является идеализация как специфический вид абстрагирования. Идеализация- мысленное образование абстрактных объектов в результате отвлечения от принципиальной невозможности осуществить их практически. Идеализация –это процесс образования понятий, реальные прототипы которых могут быть указаны лишь с той или иной степенью приближения. Примерами понятий, являющихся результатом идеализации, могут быть: точка, окружность, линия.

Аксиоматический- метод не требующий доказательства.

Гипотетико-дедуктивный, когда при помощи дедукции из множества гипотез выдвигается, выбирается один факт, одна гипотеза.

Внимание!

Если вам нужна помощь в написании работы, то рекомендуем обратиться к профессионалам. Более 70 000 авторов готовы помочь вам прямо сейчас. Бесплатные корректировки и доработки. Узнайте стоимость своей работы.

поэтическое абстрагирование • 101 метод развития креативности

Что вы слышали о поэтическом абстрагировании? Ха! До сегодняшнего дня вы вообще не слышали про такой метод развития креативности. Возможно, что-то слышали про прогрессирующее абстрагирование Хорста Гешки. Но это не совсем то, потому что сегодняшний метод про поэтов, хотя и немного абстрактных…

Это отличный симбиоз двух явлений, пришедших к нам из Древней Греции (у этой страны было золотое время!). Метод настолько универсальный и рабочий, что применим почти для любых целей: от разработки мощной стратегии чего-угодно (благодаря первому элементу — абстрагированию, переходу от частного к общему), заканчивая разработкой креативных концепций чего-угодно (благодаря поэзии, второму элементу метода).

Воспользовавшись раз, пользуюсь и сейчас! Слышали такое?

Как работает поэтическое абстрагирование?

Ключ к решению вашей задачи — иная плоскость её рассмотрения. Вы всегда можете сформулировать свой вопрос иначе, и во время этой формулировки отойти чуть дальше, на более общий уровень. В итоге, вы должны нарисовать офигенный mindmap вашей проблемы, со стихами! Вот вам алгоритм:

1. определите предмет вопроса, напишите про него стих
2. перейдите на один уровень абстракции выше, напишите про него стих
3. есть решение? Отлично!
4. нет решения? см.2

Пример

1. Завелась мышь, а на котов аллергия? Как вывести мышь?

Мышка-мышка-мышка,


Зачем ты завелась?
Подойди поближе,
У тебя есть… мазь?!

2. Мышь — это живое существо (первая абстракция).

Тёплое дыханье,
Ласковый оскал,
Выпьем за знакомство,
Где же твой бокал?!

3. У живых существ есть чувства (вторая абстракция).

Не пищи так грустно,
Щас не до тебя,
На душе так пусто!
Пей давай до дна…

На чувства можно давить! Решение вашей проблемы найдено — надавите на чувства мышке, поговорите с ней, расскажите ей, что обожаете мышек, но почему-то они все у вас дохнут, покажите фотографии дохлых мышей. Включите «Том и Джерри», заплачьте… Думаю, после этого она сама и уйдёт.

Кого взять с собой?

Метод позволяет принимать участие неограниченному количеству людей, но где вы столько возьмёте? Боюсь, даже на всей Земле столько нет. Пригласите для начала digital-стратега BBDO и заведующего Окской птицефабрикой. Что?! Ну хорошо, пригласите кого можете.

Что понадобится?

— свободный лот времени до 60 минут
— временно свободное тихое помещение
— абсолютная свобода мысли
— письменные принадлежности (лучше записывать и зарисовывать ваши мысли)

Какие альтернативы существуют?

— Веер концепций де Боно
— Ментальные карты
— Можно вместо поэзии использовать грейпфрут

Минусы и плюсы

Главный минус — у вас может ничего не получиться с первого раза. С первых нескольких десятков раз. Хорошо-хорошо… Сотен. Главный плюс — это феерически весело и в итоге решение будет найдено! Не сдавайтесь!

Я не призываю вас постоянно пользоваться этим методом. Просто пообещайте мне, что попробуете разок. Вы ничего не потеряете, но многое приобретёте! Пишите мне о своих результатах.

Блок П.П.П.

— представьте, что оно рассказывает вам стих:

— послушайте Кровосток — Куртец
— положите пакет абстракции в корзину

Вот. Теперь всё. Приятных абстракций…

Метод №19: поэтическое абстрагирование 22 июля, 2015vetas

Tagged: абстрагирование, быстрый, Гешка, групповой, одиночный, простой

Метод абстрагирования и его формы

Абстрагирование означает отвлечение от каких-то свойств, сторон изучаемого явления и одновременно выделение других каких-то свойств. Оно выступает всеобщим методом познания. Это объясняется тем, что реальные объекты обладают множеством свойств, связей, отношений, которые человек не может воспринимать одновременно, поскольку его способности восприятия и мышления ограничены. В силу этого любой человек может постигать объект, упрощая его, выделяя какие-то одни стороны, игнорируя при этом другие, т.е. методом абстрагирования.

Абстрагирование может быть качественным и количественным. Формами качественного абстрагирования выступают: выделение ряда существенных признаков; обособление отдельного признака, который мыслиться как самостоятельное образование; идеализация. Формами количественной абстракции выступают усреднение, алгоритмизация тенденций.

Метод сравнения

Метод сравнения широко используется во всех областях, включая и процесс выработки решений.

С помощью этого метода сравниваются:

  • отчетные показатели с плановыми,

  • плановые показатели с возможными,

  • плановые показатели с показателями предшествующего периода,

  • показатели организации со среднеотраслевыми и показателями лучших фирм,

  • фактические действия с установленными нормами,

  • фактические качества работников (умения, навыки, знания) с требуемыми: способности работников, их потребности, степень удовлетворения потребностей,

  • цели, нормы, проекты, ресурсы, эффективность,

  • фактические оценки с декларируемыми,

  • имеющиеся методы с используемыми методами,

  • имеющаяся информация с необходимой для решения проблем,

  • новые проблемы с уже известными.

7.5. Эффективность управления

Многие теоретические проблемы эффективности, заключающиеся в неопределенности тех или иных ее аспектов – в частности, области применения, виды, способы измерения, – коренятся в недостаточной конкретизации этого понятия, в непроработанности ее классификации. Отсутствие классификации видов эффективности приводит к тому, что общее понятие используется в различных конкретных ситуациях, без учета его модификации. Однако с его помощью принципиально невозможно описать различия между видами эффективности. Более того, общее понятие эффективности является качественным, а потому и не ориентирует на измерение эффективности.

Из сказанного следует, что понятие “эффективность” необходимо конкретизировать. Оно выработано экономической наукой и означает соотношение затрат и результатов деятельности. Экономическое происхождение понятия “эффективность” до сих пор сказывается на степени его разработанности. В частности, можно отметить, что применительно к коммерческим организациям данное явление не только хорошо изучено, но является и объектом управления.

В области же государственного и муниципального управления оно находится на стадии теоретического обсуждения, говорить об его использовании для совершенствования практики управления пока не приходится. “Как уже не раз отмечалось, – пишет Г.В. Атаманчук, – главной проблемой государственного управления в целом, и практической деятельности по формированию и реализации его многогранных проявлений в частности, выступает проблема обусловленности, обоснованности и эффективности всех управленческих функций, организационных структур, форм методов и стадий управленческой деятельности”1. Механический перенос опыта менеджмента в область государственного управления не дает положительных результатов, поэтому необходим анализ понятия “эффективность”, выявление общего и особенного в его содержании.

П. Друкер – теоретик эффективного

менеджмента

Урок 6. теоретические методы исследования — Естествознание — 10 класс

Естествознание, 10 класс

Урок 6 Теоретические методы исследования

Перечень вопросов, рассматриваемых в теме:

  • Что такое метод?
  • Чем различаются анализ и синтез, индукция и дедукция?
  • Какова взаимосвязь методов научного познания в реальной исследовательской деятельности?

Глоссарий по теме:

Метод — способ построения знания, форма практического и теоретического освоения действительности.

Анализ – разделение целостного предмета на составные части (стороны, признаки, свойства или отношения) с целью их всестороннего изучения;

Аналогия – прием познания, при котором на основе сходных объектов в одних признаках заключают об их сходстве и в других признаках;

Дедукция – логическое умозаключение от общего к частному.

Индукция – это логическое умозаключение от частных, единичных случаев к общему выводу, от отдельных фактов к обобщению.

Классификация – это разделение всех изучаемых предметов на отдельные группы в соответствии с каким – либо важным для исследователя признаком

Моделирование – изучение объекта (оригинала) путем создания и исследования его копии (модели), замещающей оригинал с определенных сторон, интересующих исследователя;

Обобщение – прием мышления, в результате которого устанавливаются общие свойства и признаки объектов;

Синтез – соединение ранее выделенных частей предмета в единое целое;

Систематизация — упорядочивание знания, т. е. приводит в систему наблюдения и экспериментальные факты.

Сравнение – методы измерений, в которых измеряемую величину сравнивают с величиной, воспроизводимой мерой.

Основная и дополнительная литература по теме урока:

  1. Естествознание. 10 класс [Текст]: учебник для общеобразоват. организаций: базовый уровень / И.Ю. Алексашина, К.В. Галактионов, И.С. Дмитриев, А.В. Ляпцев и др. / под ред. И.Ю. Алексашиной. – 3-е изд., испр. – М.: Просвещение, 2017. с 24 — 25.

Теоретический материал для самостоятельного изучения

Развитие научных представлений о мире шло сложным путем накопления фактов, наблюдений, открытий законов природы. Представление о мире, степень воздействия науки на жизнь человеческого общества время от времени резко менялись. Менялись и методы познания природных явлений. Роль методов как составной части науки сложно переоценить. Зачастую именно появление нового метода исследования определяет дальнейшее развитие науки. Метод в переводе с греческого языка означает «путь исследования, способ познания».

Немецкий ученый Готлиб Лейбниц (1646 — 1716) говорил: «На свете есть вещи поважнее самых прекрасных открытий – это знание метода, которым они были сделаны», а английский философ и ученый Фрэнсис Бэкон (1561 — 1626) сравнивал метод со светильником, освещающим путнику дорогу в темноте: «Даже хромой, идущий по дороге, опережает того, кто идет без дороги». Правильно подобранный метод ведет к определенной цели, дает достоверные результаты, обеспечивает получение объективных знаний.

Любая отрасль естествознания развивалась и развивается в два этапа. Сначала научные исследования имеют описательный характер. Происходит накопление фактических данных, составляющих основу конкретной науки. Особую ценность представляют те результаты, которые связывают воедино, приводят в систему ранее известные, но разрозненные факты. Такой период развития науки называют эмпирическим.

Эмпиризм (греч. empeiria – опыт) – учение, признающее опыт, основанный на ощущениях, единственным источником знаний. На данном этапе развития исследований естествоиспытатели ставят вопрос «как»: как протекает реакция, какое вещество получается, какие вещества необходимы и т. д.

На втором этапе развития исследования направляются на выяснение причинной связи, например, установления связи между строением вещества и его свойствами. Этот период развития науки называют рациональным. Рационализм (лат. rationalis – разумный, обоснованный, целесообразный) – направление в теории познания, признающее разум решающим источником знания. На данном этапе исследователи пытаются ответить на вопрос «почему».

Развитие в два этапа – эмпирический и теоретический (рациональный) – касается как науки в целом, так и отдельных ее разделов. Таким образом, выделяются эмпирические и теоретические методы.

Эмпирические методы: наблюдение, измерение эксперимент. Теоретические методы: анализ, синтез, абстрагирование, обобщение, индукция, дедукция, моделирование, классификация и др.

В реальном научном познании эти методы используют всегда в единстве. Например, при разработке эксперимента требуется предварительное теоретическое осмысление проблемы, формулирование гипотезы, а после проведения эксперимента — обработка результатов с использованием математических методов.

Рассмотрим особенности некоторых теоретических методов

Классификация и систематизация – это важнейшие функции любой науки.

Классификация – это разделение всех изучаемых предметов на отдельные группы в соответствии с каким – либо важным для исследователя признаком (особенно часто используется в описательных науках – многих разделах биологии, геологии, географии, кристаллографии и. т. п.). Примерами классификаций могут служить: 1) планеты Солнечной системы; 2) растения; 3) химических элементов.

К основным принципам классификации можно отнести следующие положения:

1. Все члены деления в совокупности должны составлять исходное понятие;

2. Разбиение на группы (классы) проводят по одному или небольшому числу признаков (основанию классификации), которое имеет существенное значение.

3. Члены деления не должны пересекаться, т.е. взаимно исключать друг друга.

4. Распределение на классы должно быть непрерывным, без скачков

Систематизация упорядочивает знания, т.е. приводит в систему наблюдения и экспериментальные факты. Для узкого круга фактов, например для веществ, она обычно сводится к классификации, то есть к распределению на классы. Таким образом, классификация – это тоже упорядочение, но более узкое и менее глубокое, чем систематизация.

Классификацию проводят по одному или небольшому числу признаков. Например, все химические элементы делят на металлы и неметаллы. Систематизация – это более глубокое, чем классификация, обобщение. Она отражает внутреннюю сущность объектов исследования. Например, Д. И. Менделеев систематизировал все химические элементы. В данном случае не имеет значения то, что внутренняя сущность химических элементов в то время не была ясной (электронное строение). Важно то, что суждение о внутренней связи химических элементов являлось в данной ситуации почти неизбежным следствием. Систематизация – столь широкое обобщение, что часто позволяет делать предсказания (для Периодической системы – свойства еще не открытых химических элементов), а это уже характерная черта научной теории. Таким образом, систематизация часто бывает первым шагом к научной теории.

Научные теории создаются, в основном индуктивным путем, т.е. на основе систематизации накопленной информации от частного к общему, от отдельных фактов к выводу об общей закономерности. Такой теоретический метод познания называют индукцией. Индукция как метод широко используется в науке. Можно сказать, что она является основным методом научного познания природы. Им пользуются ученые для создания и развития науки.

Например, изучение свойств отдельных химических элементов, в конце концов, привело Менделеева к созданию Периодической системы и открытию Периодического закона.

Способ рассуждения от общего к частному, то есть при котором из общих посылок с необходимостью следует заключение частного характера, называется дедукцией. Например, зная, что все селитры (нитраты щелочных и щелочноземельных металлов и нитрат аммония) хорошо растворимы в воде, мы можем сделать умозаключение, что нитрат калия KNO3 хорошо растворим в воде.

Теоретическая физика, современная математика основываются на системе аксиом, основополагающих утверждениях. Аксиомы являются фундаментом на котором строиться научного знание путем выведения умозаключений от общего к частному. Этот метод называют дедукцией. Его развивал французский философ и ученый Рене Декарт (1596-1650).

Примерам получения знания об одном предмете разными путями является открытие законов движения небесных тел. В начале XVII на основе большого количества данных наблюдений за движением планеты Марс методом индукции И. Кеплер открыл эмпирические законы движения планет в Солнечной системе. В конце этого же века на основе закона всемирного тяготения дедуктивным путем Ньютон вывел обобщенные законы движения небесных тел.

Большое значение в современной науке приобрели статистические методы, позволяющие определять средние значения, характеризующие всю совокупность изучаемых предметов. «Применяя статистический метод, мы не можем предсказать поведение отдельного индивидуума совокупности. Мы можем только предсказать вероятность того, что он будет вести себя некоторым определенным образом…

Статистические законы можно применять только к большим совокупностям, но не к отдельным индивидуумам, образующим эти совокупности» (А. Эйнштейн, Л. Инфельд).

Важную роль при переходе от эмпирических исследований к созданию теории играет интуиция. Интуитивное прозрение обычно является результатом напряженной и обширной предшествующей работой мысли. Интуиция – это предчувствие, постижение истины без логического обоснования. Можно сказать, что интуиция – это высшая степень познания, когда подсознательно используется знание законов, правил, теорий, хотя между ними и есть логические пробелы. Высокое мастерство исследователя проявляется в умении заставить мозг работать на уровне интуиции.

Эйнштейн писал: “В моей жизни взгляд на мир глазами художника играл большую роль. В конце концов работа научного исследователя развивается на почве воображения. Как артист создает свои образы отчасти интуитивно, так и ученый должен обладать большой долей интуиции”.

Эту позицию разделяет и выдающейся физик XX века Макс Борна (1882-1970): “…мы, ученые, всегда должны помнить, что весь опыт базируется на чувствах. Теоретик, погрязший в своих формулах, забывший о явлениях, которые он собирался объяснить, – это уже не настоящий ученый – физик или химик; а если своими книгами он загораживается от красоты и разнообразия природы, то для меня он жалкий глупец. Ныне мы достигли разумного равновесия между экспериментом и теорией, между чувственной и интеллектуальной реальностью. И мы должны следить за тем, чтобы такое равновесие сохранилось”.

Выводы:

Методы – неотъемлемая составная часть науки, они развиваются вместе с наукой и во многом определяют ее развитие.

В реальной исследовательской деятельности методы научных исследований взаимосвязаны

Примеры и разбор решения заданий тренировочного модуля:

Задание 1. Метод, связанный с целенаправленным созданием ситуации, которая помогает изучить свойства и явления живой природы:

  • естественный
  • эмпирический
  • теоретический
  • исторический

Ответ: эмпирический

Задание 2. Начинающий исследователь целый месяц кормил одну группу из 10 крыс йогуртом, и все они прибавили в весе. Выделите цветом выводы, которые НЕ требуют дальнейшего экспериментального подтверждения?

  • Йогурт – это лучшее питание для крыс
  • Некоторые крысы прибавляют в весе при питании йогуртом
  • Йогурт не смертелен для данных животных
  • Йогурт содержит все необходимые для крыс минеральные вещества и витамины

Ответ:

  • Некоторые крысы прибавляют в весе при питании йогуртом
  • Йогурт не смертелен для данных животных

Что это — абстрагирование? Метод абстрагирования и его цели

Наверняка каждый из нас хоть раз в жизни сталкивался с таким понятием, как абстрагирование. Оно часто применимо в повседневной жизни, когда следует взглянуть на окружающие вещи немного иначе. Как именно – “иначе”? Что под этим подразумевается и что такое абстрагирование, попробуем разобраться далее.

Общее представление

Это понятие уходит корнями в латынь и переводится дословно как “отвлечение”. Чаще имеется в виду не смена рода занятия или деятельности, а смена мышления, возможность взглянуть на вещи с другой стороны, под иным углом, в том числе и тогда, когда анализируемый объект кажется непривычным. Таким способом наш разум соединяет все имеющиеся представления об этом объекте и рассматривает его так, как если бы он не обладал отдельными свойствами, связями, явлениями. В конечном счете происходит выделение закономерных, понятных и существенных признаков объекта. Что такое абстрагирование? Это отдаление или отделение одного от другого. Необязательным является последующее признание. Абстрагирование может использоваться временно, в определенный момент, возвращая представления о предмете на первоначальный уровень или, наоборот, открывая его новые свойства. В более узком смысле результатом абстракции, то есть любого отвлечения, является обобщение полученных (исследованных) теоретических признаков.

Иной взгляд на один объект

Каждый человек что-то постигает в своей жизни. Его сознание анализирует множество факторов, выискивая отдельные элементы, которые могут оказать влияющее значение, например, для принятия решения или выработки мнения о конкретном объекте. В подобном постижении немаловажную роль играет метод абстрагирования. Его цель – изучение предметов, как правило, обладающих намного большими свойствами, отношениями, связями, которые, в силу восприятия и мышления, человек не может осознать в полной мере. Как всеобщий метод познания, абстрагирование помогает выделить особенности. Постигая объект, человек вправе упростить его, обратить внимание на явственные стороны, при этом забывая, то есть игнорируя, остальные.

Вам знакомы такие понятия, как анализ, синтез, абстрагирование? Они широко применяются в таких сферах, как логика и философия, могут существовать отдельно друг от друга, но в большей степени находятся во взаимосвязи. Под синтезом понимается процесс объединения обособленных, разрозненных понятий; его целью является их сведение в единое целое или группу. Синтез – важный этап деятельности человеческого сознания, в котором образуется познавательная функция. Другими словами, имея несколько частей, синтез и служит для их сбора.

Напротив, анализ стремится разобрать имеющееся целое на составляющие части. Вместе оба понятия рождают представления о связах, происходящих между отдельными элементами объекта исследования.

Изучая действительность

Изо дня в день человеческое сознание занимается поиском новых составляющих, предметов и понятий, не исследованных ранее, в чем косвенно помогает абстрагирование. Метод познания в данном случае представляет собой совокупность способов, с помощью которых открываются новые знания, методы решения и исследования, а также систематизация, корректировка данных. Сюда следует отнести выводы, принципы рассуждения, прогноз. Так, наблюдая за объектом, человек выдвигает гипотезы и теории, служащие формой предположения. Позже их можно подкрепить научными доказательствами, экспериментами или путем сбора дополнительных фактов.

Познание, как метод абстрагирования, имеет отличительные особенности от методики сравнения. Она выражается в качественных, количественных формах абстрагирования, когда выделяются существенные (неоспоримые) признаки. Чтобы принять какое-то решение, человек часто основывается на методе сравнения, позволяющем оценить возможные (желаемые) показатели с показателями реальными. На чашу весов ставятся все за и против, которые и влияют впоследствии на конечный выбор.

Винтики нашего внутреннего механизма

Итак, что такое абстрагирование? Несомненно, это сложный механизм, к которому мы прибегаем, иногда и вовсе того не осознавая. Мысленно человек отделяет существующее от несуществующего, вычленяя отдельные элементы из множества. Это может быть цепочка событий, ряд процессов, группа предметов. Так, обращаясь к индивидуальным особенностям человека, психология способна абстрагировать общие свойства от конкретных, применимых к данному индивидууму. Это лишний раз доказывает неоспоримый аргумент, что каждый человек, как его разум и сознание, неповторимы.

Применение – во всем

Метод научного абстрагирования находит применение во многих областях: политике, математике, логике. Мы уже узнали, что под общим понятием абстрагирования скрывается отвлечение от внешних явлений с целью выделить несущественные детали или сущность самого предмета. Благодаря подобному “взгляду со стороны” рождаются научные понятия, образующие, в свою очередь, единые свойства и связи, которые объединяются в категории.

Так, научное абстрагирование можно проследить в экономике. В мире существуют миллионы разнообразных товаров продовольственного потребления и непродовольственных групп, ежедневно необходимых человеку. Все они различаются по множеству признаков и свойств. Но, уходя от их бесконечных сравнений, человек непроизвольно объединил их в единую категорию – товар как продукцию, предназначенную для продажи.

Научное абстрагирование заметно в строительстве. Всякое сооружение включает детальный расчет, учитывающий особенности будущего здания. Но точные геометрические соответствия, как и строгое взаимодействие всех его отдельных составляющих, не всегда носят стопроцентно выполнимый характер – это либо невозможно теоретически, либо неприемлемо практически из-за чрезмерной сложности. В силу этого с помощью метода научного абстрагирования происходит схематизация сооружения. Предполагаемые второстепенные факторы исключаются, что, в свою очередь, не оказывает влияния на точность и достоверность проведенных расчетов.

Мыслить абстрагированно – способность каждого человека

Подводя итог рассмотренной темы, теперь мы определенно знаем, что такое абстрагирование – мысленное, сознательное отвлечение от свойств предмета, благодаря чему появляется новое представление о нем или формируется логическое понятие.

Способность применять абстракцию в повседневной жизни заложена в человеке с рождения. Во многом большую роль здесь играют языковые навыки и развитие самого языка. Так, когда мысли “протекают” в абстрагированном порядке, сознание не фокусируется на отдельных признаках объекта, характеризуя его по общим показателям (например, “фрукт”). В противовес абстрактному, наука приводит доводы конкретного – в данном случае сознание расширяет границы понимания, выискивая дополнительные свойства (не просто “фрукт”, а именно “апельсин” или “сладко-кислое яблоко”).

Статья. Метод абстрагирования в обучении химии.

МУНИЦИПАЛЬНОЕ КАЗЕННОЕ ОБЩЕОБРАЗОВАТЕЛЬНОЕ УЧРЕЖДЕНИЕ

ОТКРЫТАЯ СРЕДНЯЯ ОБЩЕОБРАЗОВАТЕЛЬНАЯ (СМЕННАЯ) ШКОЛА № 1

г.о. КОЛОМНА

МЕТОД АБСТРАГИРОВАНИЯ В ОБУЧЕНИИ ХИМИИ.

Использование инновационных технологий для развития

познавательной активности учащихся в процессе обучения

химии.

Из опыта работы учителя МКОУ ОСШ № 1 Чигиневой Е.В.

Метод абстрагирования.

Практика показывает, что некоторые темы при изучении химии лучше изучать, отрываясь от конкретных примеров, сразу прибегая к обобщениям и абстрактным понятиям.

Интересно, что в когнитивном процессе, как и в любом пути, наблюдаются такие же закономерности, как и в физическом плане. Так же, как и при ходьбе, путнику всегда спускаться проще, чем подниматься, так и в процессе познания, переходя от обобщенных абстрактных понятий к частным, зачастую спускаться тоже легче, чем пониматься.

Термин «абстрагирование» имеет латинские корни и образован при помощи приставки ab – «от» и слова traho – переводится как «тянуть», «влечь». Вот и получается, что разговор идёт об отвлечении. В энциклопедиях и словарях можно встретить разъяснение слова как метод исследования, научного познания, процесс отвлечения какого-либо предмета от его несущественных признаков. Для прояснения ситуации достаточно обратиться к истокам.

Абстрагирование является одним из базовых процессов умственной деятельности, который основывается на знаковом опосредствовании. Абстрагирование в научном познании — это отвлечение от несущественных для решаемых в данный момент задач свойств и связей объекта. Как результат изучения выступает абстракция или абстрактный предмет. Основной принцип абстрагирования – исключение индивидуальных характеристик предметов и объектов с целью выведения каких-либо закономерностей, поэтому данный метод называется элиминативным (дословный перевод с латинского – изгонять, исключать, удалять).

Нередко мы формируем условный рефлекс у ребенка, используя частность. Устанавливаем нейронную связь в головном мозге, возникающую на конкретном примере, рефлекс на определенный конкретный сигнал, а потом предпринимаем титанические усилия, что бы разрушить эту нейронную связь между синапсами, если бывает необходимо расширить или заменить одно понятие на другое, более сложное.

Я работаю в открытой школе, куда попадают дети из разных школ города и из других городов и даже республик. Наблюдения показывают, что если дети из разных школ и регионов имеют одни и те же проблемы по одним и тем же темам. Если учащиеся выучили понятие «доля» на примере массовой доли растворенного вещества, они не воспринимают затем никакие другие доли в других системах: с большим трудом усваивают долю примесей, долю металлов в сплаве, долю выхода, долю элемента в молекуле и т.п. При упоминании словосочетания «массовая доля», в лучшем случае, твердят на автомате – «масса вещества на массу раствора». В условии каждой задачи ищут массу раствора. Или, запомнив однажды гидроксид алюминия в разряде «Основания», даже называя его амфотерным, при изучении темы «амфотерность», учащиеся испытывают огромные трудности при составлении алюминатов и подобных солей амфотерных металлов.

Есть темы, которые лучше сразу изучать отвлекаясь от конкретики, используя абстрактные понятия. Поэтому, вместе с понятием ДОЛЯ, мы изучаем такие важные категории, как СИСТЕМА и ЧАСТЬ, которые встречаются в других естественных и гуманитарных науках. Формула массовой ДОЛИ для нас – масса ЧАСТИ, деленная на массу СИСТЕМЫ. (Слайд 2)

m ЧАСТИ

W = ———————-

m СИСТЕМЫ

В ходе урока учащимся приходится подниматься до философских высот — формулировать понятия СИСТЕМА, ЧАСТЬ и ДОЛЯ. Учащиеся находят примеры систем в повседневной жизни, в науках, в обществе. (Слайды 3,4,5) Они приходят к выводу, что система — это нечто, состоящее из компонентов, элементов, частей, которые находятся друг с другом в связях и отношениях. Затем дети вычисляют массовые доли компонентов на примере различных систем, это могут быть: сплавы металлов, полезная руда с примесями, растворы, молекулы и т.п. Нередко на уроке можно услышать возглас: «А! Так это всегда так!?! »

Опубликован разработанный мною урок с применением данной технологии «Система. Часть. Доля» для 8 класса. К уроку прилагается презентация с анимацией.

Наши дети не всегда могут заметить закономерность, аналогию. Чаще всего видя новый элемент в формуле оксида, учащиеся определяют степень окисления элементов всякий раз заново, и в 5-тый и в 10-тый . Учитель пытается дать, как можно больше примеров для вычисления степени окисления, а детям кажется количество вариантов оксидов бесконечным, не поддающимся запоминанию. Изучая вычисление степени окисления на общих формулах, дети понимают, что это простая комбинация количества атомов элемента и кислорода, и что количество комбинаций всего 7. (Слайд 6) А 7 позиций – это, как раз то число, которое память способна запомнить за один прием. Затем мы разделяем оксиды на группы с четными и нечетными степенями окисления элементов. (Слайд 7) Это облегчает запоминание и позволяет затем автоматически, визуально определять степени окисления, не прибегая к вычислениям и экономя время. Мы уходим от конкретных случаев, идем от общего к частному, то есть спускаемся, идя по пути когнитивного процесса.

Одной из самых сложных тем для учащихся является «Амфотерность и амфотерные элементы». Для того, что бы эта тема легче усвоилась в свое время, мы в 8 классе делим простые вещества на Металлы, Неметаллы и Полуметаллы. (Слайд 8) И только позже спускаемся от общего к частному и начинаем называть их амфотерными металлами, когда уже усвоено промежуточное положение этих элементов между металлами и неметаллами. По этой же причине при заучивании кислот даю, как пример слабой кислоты, формулы орто- и метаалюминевой кислоты, цинковой кислоты, и в упражнениях по закреплению свойств щелочей и кислот, приводим примеры взаимодействия этих кислот со щелочами. (Слайд 9)

Еще одним примером спуска в когнитивном процессе является сокращение чисел вместо поиска общего кратного. Это пример упрощения расчетов для экономии времени на уроке. Я уверена, попроси сейчас 100 человек на улице найти общее кратное для 2 и 5, или 3 и 4 – никто не найдет. Обучение поиску общего кратного – это задача учителей математики. Наша задача – обучить методу электронного баланса, который и без поиска общего кратного достаточно сложная, трудоемкая и длительная операция. Если количества принятых и отданных электронов не сокращается – то мы расставляем множители крест-накрест, а если сокращаются, то расставляем крест-накрест числа, полученные после сокращения. (Слайд 10,11)

Так же мы поступаем при определении индексов по валентности, мы не ищем общее кратное, а спускаем валентости крест-накрест, превращая в индексы. Если валентности сокращаются, то расставляем в индексы цифры, полученные после сокращения.

Абстрагирование в психологии 🍋

Автор Лемондэй в . Опубликовано Психология

Facebook

Twitter

Вконтакте

Одноклассники

Pinterest

Абстрагирование представляет собой мыслительный прием, который позволяет отбросить несущественные свойства объекта и рассмотреть его качества, которые наиболее значимы в контексте решаемой задачи. В психологии это понятие связано с изменением взгляда на привычные вещи, отвлечение от объекта (человека, деятельности, цели, ситуации) с целью его более беспристрастной оценки.

Цели абстрагирования

Сознание человека устроено таким образом, что он чаще воспринимает объект в целом, не разделяя его на отдельные составляющие. Абстрагирование же – это возможность отделить одну характеристику от другой и увидеть объект по-новому. Поскольку с латинского языка слово «абстрагирование» переводится как отвлечение, часто этим термином называют уход от неприятной ситуации. Это не совсем верно, ведь абстрагирование позволяет:
  • взглянуть на ситуацию под новым углом, чтобы адекватно ее оценить и принять решение;
  • отвлечься от собственных чувств в отношении ситуации или объекта, что приведет к формированию нового взгляда на вещи.

Отождествление

Эта цель абстрагирования предполагает удержание фокуса внимания на признаках, которые объединяют один объект с другим. Например, испытывая страх перед исходом определенного события, человек может вспомнить схожие ситуации, исход которых был удачен. И понять, что его страх иррационален и практически не обоснован.

Систематизация и разделение

Эта цель, напротив, направлена на удержание фокуса внимания на тех признаках, которые отличают объекты. Например, если однажды исход события был неудачным, это не значит, что схожая ситуация будет складываться так же.

Обобщение

Обобщение позволяет установить общие признаки объектов и систематизировать их. Например, имея цель на месяц, можно разделить ее на небольшие цели на каждый день. И в дальнейшем обозначить цели на год/пять/десять лет. Таким образом план по их достижению будет более четким.

Четкость и конкретика

Эта цель позволяет определить границы понятия или объекта (ситуации). Она дает возможность повысить эффективность коммуникации, ведь часто люди склонны додумывать за собеседника. А ведь в процессе общения он мог иметь ввиду совершенно не то, что могло показаться.

Создание образца

Образец – это отправная точка. Ее может не существовать в реальном мире, однако она служит идеальной моделью, ориентиром, к которому можно двигаться. Создание образца очень эффективно для постановки целей. Умение абстрагироваться – это важное качество личности, которое дисциплинирует и позволяет оградить себя от излишних переживаний, а также способствует успеху в различных сферах жизни.

Типы абстракций

Абстракции – это преобразованные представления об объекте или явлении объективного мира.
  1. Изолирующая абстракция. Соответствует вычленению и фиксации определенных черт объекта или явления.
  2. Обращающая абстракция. Соответствует общей характеристике объекта или явления (учитывая все черты в совокупности).
  3. Идеализация. Соответствует замещению реальной цели на некий идеализированный образ. Используется для наиболее эффективного применения всех доступных инструментов достижения обозначенного результата.

Методы абстрагирования

Методы абстрагирования направлены на создание оптимальной среды для постановки и достижения цели, а также изменение эмоционального состояния человека. Воспринимая обстоятельств адекватно и абстрагируясь от несущественного, можно избежать многих неприятных ситуаций в коммуникативной сфере.
  1. Создание шаблона. Любое свойство, характеристика объекта или явления можно использовать в качестве образца, который станет начальной точкой. С помощью него можно увидеть другие свойства объекта, рассмотреть его под другим углом.
  2. Самоконтроль. Умение контролировать свои действия и эмоции – важнейшее качество личности, которое позволяет сконцентрироваться на своих переживаниях и отвлечься от внешнего раздражителя. Или, напротив, в случае сильных эмоциональных встрясок «переключиться» на восприятие внешнего мира.
  3. Адекватная оценка ситуации/явления/объекта. Этот метод позволяет трезво оценить тот или иной объект/ситуацию/человека, не поддаваясь своим эмоциям. Сюда же можно включить и адекватную самооценку, поскольку, оценивая себя честно, можно увидеть вовремя недостатки и исправить их, при этом удерживая внимание на достоинствах.
  4. Воображение. Техники визуализации помогают справиться с негативными переживаниями и сместить акцент внимания с негативных сторон ситуации/явления/объекта на его позитивные стороны. Иногда человеку нужно время, чтобы воспринимать происходящее адекватно. А визуализация позволяет вовремя остановиться, чтобы не совершить глупость. Этот метод помогает тогда, когда контроль эмоций и поведения кажется невозможным.
  5. Развитие навыка концентрации. Концентрация на положительных сторонах – это навык, который очень полезен в жизни. Концентрация на негативных сторонах же, напротив, может приводить к депрессии. Чтобы развить в себе этот навык, необходимо периодически переосмысливать происходящее и отслеживать свои реакции.
Умение абстрагироваться тесно связано с позитивным мышлением, которое предполагает поиск плюсов в даже сложных ситуациях. Любая сложность – это задача, которая предполагает получение новых навыков и нового опыта. Поэтому внутреннее спокойствие, развитие концентрации, а также взгляд под другим углом – это лучшие способы справиться с проблемой.
Абстрагирование – это способ, который позволяет достигнуть поставленной цели и поддерживать позитивный настрой.
Умение абстрагироваться способствует развитию таких важных качеств как уверенность, концентрация, благодарность, спокойствие. Абстрагирование положительно влияет на психическое здоровье человека, ведь этот прием направлен на бережное отношение к своему внутреннему миру.  

Facebook

Twitter

Вконтакте

Одноклассники

Pinterest

Определение метода абстракции в недвижимости

Рауль Руисанчес, агент по недвижимости Вайхерт, Риэлторы — Уэйн Нью-Джерси

Метод абстракции — это процедура оценки, используемая для определения стоимости земли относительно общей рыночной стоимости собственности. Подход абстракции чаще всего используется, когда в районе нет свободных участков земли для продажи, чтобы выяснить, какова стоимость земли, когда недвижимость, построенная на ней, не принимается во внимание. Этот метод оценки является наиболее часто используемым подходом к оценке стоимости земли для целей налогообложения.Он также наиболее часто используется в городских районах, где мало или совсем нет свободных участков для продажи, также известный как подход к оценке с использованием амортизированной восстановительной стоимости. Его также можно назвать добычным методом оценки земли.

Почему используется метод абстракции?

В Соединенных Штатах Америки 29 из 50 штатов требуют различных значений для зданий и земель для целей налогообложения, и именно здесь применяется абстракционный подход. Это один из способов справедливой оценки остаточной земли, относящейся к собственности.Этот метод не используется в районах, где имеется много свободных земель, которые можно использовать для сравнения, а только там, где список свободных земель для продажи ограничен или отсутствует.

При расчете стоимости остаточной земли, относящейся к собственности, вы должны учитывать саму собственность и любые улучшения, влияющие на ее стоимость. Этот метод делает это с учетом обновлений, затрат на замену собственности или любых других улучшений, которые влияют на землю, такие как бассейны, ландшафтный дизайн и т. Д., или свойство.

Другими методами, которые можно использовать для оценки стоимости незанятой земли по отношению к общей стоимости земельного участка, является метод распределения и более похожий метод, метод вклада в стоимость, который учитывает улучшения характеристик земли.

Причина использования метода абстракции, помимо основных целей налогообложения, состоит в том, чтобы определить наилучшее использование конкретного участка с точки зрения законов о зонировании, возврата инвестиций, производительности и реальных физических возможностей участка.

Как работает метод абстракции?

Для определения наиболее точной стоимости земли в городской ситуации, когда нет свободных земель для продажи для сравнения, используется метод абстракции. Метод начинается с рыночной стоимости всей собственности и продаж недвижимости по соседству. Метод абстракции вычитает стоимость, необходимую для замены улучшений, с учетом рыночной амортизации. Амортизация — это фактор, влияющий на обоснованность этого подхода.По этой причине метод абстракции не может обеспечить точную стоимость земли на участке, где находится историческое здание, поскольку невозможно точно рассчитать амортизацию. Метод абстракции используется в основном для новых структур.

Метод абстракции также должен учитывать расположение земли. В целом расположение влияет на рыночную стоимость собственности и, как следствие, на стоимость земли.

Как применяется метод абстракции?

При определении стоимости земли на конкретном участке метод абстракции требует следующих шагов:

  • Сбор информации о сопоставимых ценах продажи;
  • Оценка улучшений и вложений в недвижимость;
  • Амортизация вычитается из оценки улучшений и инвестиций;
  • Амортизированная стоимость улучшений и инвестиций вычитается из продажной цены;
  • Получаем ориентировочную стоимость земли.

Пример:

Участок 6500 кв. Футов с односемейной резиденцией 500 кв. Футов. Недвижимость продается за 83 000 долларов, а стоимость дома оценивается в 61 000 долларов с амортизацией в 20 000 долларов.

Цена продажи имущества …………………… …………… ……………… ……………. .. …….… … ………. …… 83 000 долл. США

Остаточная стоимость здания (улучшения и вложения):

Здание ……… .. $ 61 000

Амортизация….20 000 долл. США

Остаточная стоимость здания …………………. …………………… …………….. …… ………. .……… .. 41 000 долл. США

Результирующая остаточная стоимость земли (остаточная стоимость, вычитаемая из продажной цены)… 42 000 долл. США

Разделите стоимость на оставшийся размер лота в 6000 кв. Футов ………………………… …………………….… $ 7 / кв.

форинтов

Умножьте на общий размер лота 6 500 кв. Футов …………………………… …………………….. …… ………. 45 000 долл. США

По методу абстракции стоимость земли оценивается в 45 500 долларов.

Абстракционный метод решения проблем

Все слышали фразу «потерять лес из виду за деревьями». Идея этой метафоры заключается в том, что когда вы слишком близко к чему-то, вы можете увязнуть в деталях и с трудом сосредоточиться на том, как эти детали сочетаются друг с другом в общую картину.

За последние 10 лет психологи Яаков Тропе, Нира Либерман и их коллеги предоставили множество доказательств того, что они называют «теорией конструктивного уровня : ». Чем ближе вы к объекту или событию, тем более конкретно вы думаете об этом.Хотя чем дальше вы находитесь от этого объекта или события, тем более абстрактно вы думаете о нем. Эта идея имеет важное значение для вашего творчества.

Каждый объект или событие в мире можно представить по-разному. Возьмите четвероногого зверя, которого вы видите идущим по улице на поводке, его можно представить как:

  • Пудель, живущий по соседству (очень специфично)
  • Французский пудель (чуть менее специфичный)
  • собака (немного абстрактнее)
  • животное (подробнее)
  • вещь (очень абстрактная)

Эта способность думать о вещах на разных уровнях специфики также применима к событиям и целям. Если вы поднимете трубку, чтобы позвонить клиенту, чтобы попытаться совершить продажу, вы можете думать об этом очень абстрактно (вступление в отношения), менее абстрактно (работа над торговым звонком) или даже весьма конкретно (держа телефон у себя в руках). ухо и разговор).

Вторая половина теории конструктивного уровня состоит в том, что ваша склонность думать о чем-либо абстрактно или конкретно зависит от вашего расстояния от этого. Расстояние может относиться к физическому расстоянию, социальной дистанции или даже расстоянию во времени.Например, классическая обложка журнала New Yorker , на которой изображен взгляд на мир жителей Нью-Йорка, отражает эту концепцию. На этой обложке очень подробно показан остров Манхэттен, затем есть полоса с надписью Нью-Джерси, а остальная часть страны занимает примерно столько же места, сколько Нью-Джерси. То есть, чем больше физически расстояние до предмета, тем меньше деталей вы используете, чтобы подумать о нем.

Расстояние до

То же самое происходит и с другими видами расстояний. Когда вы думаете о событии, происходящем с вами, вы склонны сосредотачиваться на всех деталях. Действия, которые вы должны предпринять, ваше взаимодействие с другими людьми, время, необходимое для того, чтобы что-то произошло. Когда вы думаете о том же событии, которое происходит с кем-то еще, вы в более широком плане сосредотачиваетесь на результатах, не думая о том, как это произошло.

Это одна из причин, по которой мы так твердо верим, что способности людей являются результатом их таланта. Замечательный музыкант на сцене ставит прекрасное представление.Вы сосредотачиваетесь на их четкой способности играть на своем инструменте, но не думаете обо всех годах практики, которую музыкант вложил в развитие навыков, проявляемых на сцене. Вы игнорируете всю эту работу из-за социальной дистанции между вами и музыкантом на сцене.

Вы сосредотачиваетесь на их способности играть на своем инструменте, но не думаете обо всех годах практики, которую музыкант вложил в развитие навыков, проявляемых на сцене.

Расстояние во времени работает точно так же.Когда событие находится далеко по времени, вы сосредотачиваетесь на общих характеристиках, таких как насколько весело будет мероприятие, или на причинах, по которым вы хотите посетить это мероприятие. Однако по мере приближения события вы начинаете думать обо всех способах, которыми это событие повлияет на вашу повседневную жизнь. Вот почему вы часто соглашаетесь сделать что-то заранее, а потом сожалеете, что соглашаетесь на это в данный момент.

Если вы находитесь в ситуации, когда вам нужно проявить немного творчества, вы можете использовать это соотношение между расстоянием и абстрактностью в своих интересах:

CD-плееры, плееры iPod и абстракция

Часто бывает трудно придумать творческие решения проблем, потому что вы погрязли в деталях проблемы, которую решаете.Эти детали часто заставляют вас думать о решениях конкретных возникающих проблем, а не переосмысливать проблему в целом. Например, в 1990-х годах многие компании создали портативные проигрыватели компакт-дисков, которые люди могли носить с собой, как эволюцию портативных кассетных проигрывателей, которые им предшествовали. Сложность с CD-плеерами заключается в том, что они пропускают звук, когда плейер толкают.

Раньше люди относились к проигрывателям компакт-дисков, как если бы они были как кассетные проигрыватели или проигрыватели пластинок, потому что они были определенными предшественниками портативного проигрывателя компакт-дисков.Следовательно, большинство ранних решений проблемы пропуска компакт-дисков включали добавление в портативный проигрыватель большей амортизации. Это предотвратит потерю лазером места на диске. Однако, размышляя о проигрывателях компакт-дисков более абстрактно, люди стали рассматривать их как компьютерные носители, а не как кассеты или пластинки. Это сместило решение проблемы перехода от создания амортизаторов к предварительному чтению компьютерного файла и буферизации музыки. То есть более абстрактное представление о проблеме изменило характер решений этой проблемы.

Решение проблем

Чтобы помочь себе думать о проблеме, которую вы решаете, более абстрактно, полезно отдалиться от этой проблемы. Есть несколько способов создать это расстояние. Представьте, что вы решаете проблему для кого-то другого, а не для себя. Подумайте, как будет выглядеть решение проблемы через 5 лет, а не прямо сейчас. Подумайте, как люди, находящиеся за 1000 миль, могут концептуализировать проблему. Каждый из этих методов помогает создать некоторую дистанцию, и это может помочь вам сосредоточиться на более абстрактных частях ситуации.

Однако после того, как вы переосмыслите проблему, важно снова сосредоточиться на деталях. Итак, как только у вас появится понимание, которое изменит ваше отношение к проблеме, снова сосредоточьтесь на ней поближе. Таким образом, вы можете быть уверены, что разрабатываемое вами решение также будет учитывать мелочи, которые могут иметь значение между успехом и неудачей.

Как насчет вас?

Вы когда-нибудь решали сложную задачу, отойдя на некоторое расстояние? Что случилось?

Метод уровней абстракции

  • Арбиб М. А. (1989). Метафорический мозг 2: нейронные сети и за его пределами . Нью-Йорк, Чичестер: Wiley.

    MATH Google ученый

    ,
  • ,
  • ,

    , Barwise, J., & Etchemendy, J. (1987). Лжец: эссе об истине и круговороте . Нью-Йорк, Оксфорд: Издательство Оксфордского университета.

    MATH Google ученый

  • Bechtel, W., & Richardson, R.C. (1993). Обнаружение сложности: декомпозиция и локализация как стратегии в научных исследованиях . Принстон: Издательство Принстонского университета.

    Google ученый

  • Бенджамин П., Эррагунтла М., Делен Д. и Майер Р. (1998). Имитационное моделирование и несколько уровней абстракции. В D. J. Medeiros, E. F. Watson, J. S. Carson, & M. S. Manivannan (Eds.), Proceedings of the 1998 Winter Simulation Conference (pp.391–398). Пистакуэй, Нью-Джерси: IEEE Press.

  • Блок, Н. (1997). Антиредукционизм дает отпор. В J. E. Tomberlin (Ed.), Философские перспективы 11: Разум, причинность и мир (стр. 107–133). Оксфорд, Нью-Йорк: Блэквелл.

    Google ученый

  • Браун, Х. К. (1916). Структурные уровни в мире ученого. Журнал философии, психологии и научных методов, 13 (13), 337–345.DOI: 10.2307 / 2012309.

    Артикул Google ученый

  • Craver, C.F. (2004). Полевое руководство по уровням, Труды и адреса Американской философской ассоциации, 77 (3).

  • Крейвер, К. Ф. (готовится к печати), Объяснение мозга: подход механиста .

  • Дэвидсон Д. (1974). По самой идее концептуальной схемы. Труды и адреса Американской философской ассоциации, 47 .(Перепечатано в издании Inquiries into Truth and Reproduction , pp. 183–198, 1984, Oxford: Clarendon Press. Все номера страниц в цитатах в тексте относятся к перепечатанной версии).

  • de Roever, W.-P., & Engelhardt, K. (1998). Уточнение данных: Модельно-ориентированные методы доказательства и их сравнение . Кембридж: Издательство Кембриджского университета.

    MATH Google ученый

  • Деннетт, Д.С. (1971). Преднамеренные системы. Журнал философии, 68 , 87–106. DOI: 10,2307 / 2025382.

    Артикул Google ученый

  • Деннет Д. К. (1987). Умышленная позиция . Кембридж, Массачусетс, Лондон: MIT Press.

    Google ученый

  • Эгид, А., и Медвидович, Н. (2000). Формальный подход к моделированию неоднородного программного обеспечения. В Т.Mailbaum (Ed.), Труды Третьей Международной конференции по фундаментальным подходам к разработке программного обеспечения (Fase 2000, Берлин, Германия, март – апрель) —Lecture Notes in Computer Science, No. 1783 . Берлин / Гейдельберг: Springer-Verlag.

  • Фейнман Р. П. (1995). Шесть простых деталей . Бостон, Массачусетс: Аддисон-Уэсли.

    Google ученый

  • Флориди, Л. (2003). О внутренней ценности информационных объектов и инфосферы. Этика и информационные технологии, 4 (4), 287–304. DOI: 10,1023 / А: 1021342422699.

    Артикул Google ученый

  • Флориди, Л. (2004a). Информация. В Л. Флориди (ред.), Руководство Блэквелла по философии вычислений и информации (стр. 40–61). Оксфорд, Нью-Йорк: Блэквелл.

    Глава Google ученый

  • Флориди, Л. (2004b).Информационный подход к структурному реализму. окончательный вариант доступен как IEG — Research Report 22.11.04, http://www.wolfson.ox.ac.uk/~floridi/pdf/latmoa.pdf.

  • Флориди, Л. (2004c). О логической неразрешимости проблемы Геттье. Synthese, 142 (1), 61–79. DOI: 10.1023 / B: SYNT.0000047709.27594.c4.

    MATH Статья MathSciNet Google ученый

  • Флориди, Л. (2005a). Сознание, агенты и игра знаний. Minds and Machines, 15 (3–4), 415–444. DOI: 10.1007 / s11023-005-9005-z.

    Артикул Google ученый

  • Флориди, Л. (2005b). Присутствие: от эпистемической неудачи до успешной наблюдаемости. Присутствие: удаленные операторы и виртуальные среды, 14 (6), 656–667. DOI: 10.1162 / 105474605775196553.

    Артикул Google ученый

  • Флориди, Л.(готовится-а). Информационная этика: ее сущность и масштабы. В J. van den Hoven & J. Weckert (Eds.), Моральная философия и информационные технологии. Кембридж: Издательство Кембриджского университета.

  • Флориди, Л. (готовится к печати). Уровни абстракции: от информатики до философии, Журнал прикладной логики .

  • Флориди Л. и Сандерс Дж. У. (2004a). Метод абстракции. В М. Негротти (ред.), Ежегодник искусственного — природа, культура и технологии, модели в современных науках (стр.177–220). Берн: Питер Ланг.

    Google ученый

  • Флориди Л. и Сандерс Дж. У. (2004b). О морали искусственных агентов. Minds and Machines, 14 (3), 349–379. DOI: 10.1023 / B: MIND.0000035461.63578.9d.

    Артикул Google ученый

  • Фостер, К. Л. (1992). Алгоритмы, абстракция и реализация: уровни детализации в когнитивной науке .Лондон: Academic Press.

    Google ученый

  • Гелл-Манн, М. (1994). Кварк и ягуар: приключения в простом и сложном . Лондон: Маленький Браун.

    MATH Google ученый

    ,
  • ,
  • ,

    , Хейлз, С.Д., и Уэлшон, Р. (2000). Перспективизм Ницше . Урбана: Университет Иллинойса Press.

    Google ученый

  • Хейс, И., & Флинн, Б. (1993). Спецификации тематических исследований (2-е изд.). Нью-Йорк, Лондон: Прентис-Холл.

    MATH Google ученый

  • Хейл, Дж. (2003). Уровни реальности. Соотношение , 16 (3), 205–221. DOI: 10.1111 / 1467-9329.00218.

    Артикул Google ученый

  • Хоар, К. А. Р., & Хе, Дж. (1998). Объединение теорий программирования .Лондон: Прентис-Холл.

    Google ученый

    ,
  • ,
  • ,

    , Hughes, P., & Brecht, G. (1976). Замкнутые круги и бесконечность: набор парадоксов . Лондон: мыс. Первоначально опубликовано: Garden City, N.Y .: Doubleday, 1975.

  • Kant, I. (1998). Критика чистого разума репр. ш. корр. (перевод: Guyer, P., & Wood, A. W., Eds.). Кембридж: Издательство Кембриджского университета.

  • Келсо, Дж.А.С. (1995). Динамические паттерны: самоорганизация мозга и поведения . Кембридж, Массачусетс, Лондон: MIT Press.

    Google ученый

  • Марр Д. (1982). Vision: Вычислительное исследование человеческого представления и обработки визуальной информации . Сан-Франциско: W.H. Фримен.

    Google ученый

  • McClamrock, R. (1991).Три уровня Марра: переоценка. Minds and Machines, 1 , 185–196. DOI: 10.1007 / BF00361036.

    Артикул Google ученый

  • Месарович, М. Д., Мацко, Д., и Такахара, Ю. (1970). Теория иерархических, многоуровневых систем . Нью-Йорк: Academic Press.

    MATH Google ученый

  • Нагель Т. (1974). Каково быть летучей мышью? Философское обозрение, 83 (4), 435–450.DOI: 10.2307 / 2183914.

    Артикул Google ученый

  • Ньюэлл, А. (1982). Уровень знаний. Искусственный интеллект, 18 , 87–127. DOI: 10.1016 / 0004-3702 (82)

    -1.

    Артикул Google ученый

  • Ньюэлл, А. (1990). Единые теории познания . Кембридж, Массачусетс, Лондон: Издательство Гарвардского университета.

    Google ученый

  • Ньюэлл, А.(1993). Размышления об уровне знаний. Искусственный интеллект, 59 , 31–38. DOI: 10.1016 / 0004-3702 (93) -9.

    Артикул MathSciNet Google ученый

  • Оппенгейм П. и Патнэм Х. (1958). Единство науки как рабочая гипотеза. В H. Feigl, M. Scriven & G. Maxwell (Eds.), Миннесота изучает философию науки. Концепции, теории и проблема разума и тела (том 2, стр.3–36). Миннеаполис: Университет Миннесоты Press.

    Google ученый

  • Поли Р. (2001). Основная проблема теории уровней реальности. Аксиоматес, 12 , 261–283. DOI: 10.1023 / А: 1015845217681.

    Артикул Google ученый

  • Пилишин, З. В. (1984). Вычисление и познание: к основам когнитивной науки . Кембридж, Массачусетс: MIT Press.

    Google ученый

  • Робинсон, Дж. (1989). График урожая: Родословная и производительность изысканных вин до 2000 года. . Лондон: Митчелл Бизли.

    Google ученый

  • Рассел Б. (1902). Письмо Фреге. В J. van Heijenoort (Ed.), From frege to gödel: A source book in Mathematical logic, 1879–1931 (pp. 124–125). Издательство Гарвардского университета: Кембридж, Массачусетс, 1967.

  • Салте, С. Н. (1985). Развитие иерархических систем: их структура и представление . Нью-Йорк: издательство Колумбийского университета.

    Google ученый

  • Шаффер, Дж. (2003). Есть ли фундаментальный уровень? Ноус, 37 (3), 498–517. DOI: 10.1111 / 1468-0068.00448.

    Артикул Google ученый

  • Саймон, Х. А. (1969). Науки об искусстве , 1-е изд. Кембридж, Массачусетс, Лондон: MIT Press. (Текст основан на лекциях Карла Тейлора Комптона, 1968 г.).

  • Саймон, Х. А. (1996). Науки об искусстве (3-е изд.). Кембридж, Массачусетс, Лондон: MIT Press.

    Google ученый

  • Спайви, Дж. М. (1992). Обозначение Z: Справочное руководство (2-е изд.). Нью-Йорк, Лондон: Прентис-Холл.

    Google ученый

  • Тарский, А.(1944). Семантическое понятие истины и основы семантики. Философия и феноменологические исследования, 4 , (стр. 341–376). (Перепечатано в книге «Семантика и философия языка» , изд. Л. Лински, изд., 1952, Урбана: University of Illinois Press).

  • Wimsatt, W. C. (1976). Редукционизм, уровни организации и проблема разума и тела. В Г. Глобус, Г. Максвелл и И. Саводник (редакторы), Сознание и мозг (стр. 199–267).Нью-Йорк: Пленум.

    Google ученый

  • Повторное рассмотрение первоначального отбора, метод числа кривых стока, гидрология поверхностных вод, Виктор М. Понсе и Луис Магаллон


    РЕФЕРАТ

    Концепция начального абстракции в методе числа кривых стока NRCS пересмотрена. в свете явно разных результатов полученные с помощью текущих моделей (SWMM и HEC-HMS). Метод числа кривых стока сосредоточен во времени, но он использовался на практике. как модель с распределением во времени, выходящая за рамки ее первоначальной разработки.Это привело к различным способам учета исходной абстракции. Существует срочно необходимо пересмотреть концепцию и разработать новый стандарт, так что различные модели приведут к одинаковым или похожим результатам.


    1. ВВЕДЕНИЕ

    Концепция первоначальной абстракции развивалась с момента ее появления в 1950-х годах как часть второго обзора NRCS. метод числа кривых (Понсе, 2014). В настоящее время используется несколько интерпретаций, которые не поддаются стандартизации.Гидрологические модели, такие как SWMM и HEC-HMS, применяют эту концепцию. разными способами, что приводит к разным ответам. Таким образом, стало необходимо пересмотреть и уточнить концепцию начальной абстракции в методе определения числа кривых стока в надежде, что в будущем, когда метод используется вместе с SWMM и HEC-HMS, расчетный гидрограф будет практически таким же.


    2. ОПРЕДЕЛЕНИЕ ПЕРВОНАЧАЛЬНОЙ АБСТРАКЦИИ

    Концепция начального отвода возникла с помощью метода номера кривой стока (RCN) NRCS, разработанного Службой охраны природных ресурсов Министерства сельского хозяйства США (ранее — Службой охраны почв или SCS) в 1950-х годах, и задокументировано в Национальный технический справочник: Часть 630 — Гидрология.Для данной глубины шторма P и номера кривой стока CN , начальная абстракция I a — начальная часть глубина шторма, после которой начинается сток.

    Виктор Моцкус, ведущий разработчик метода RCN, считал, что в каждом конкретном случае количество Первоначальная абстракция была практически неразрешимой. Чтобы обойти проблему, Моцкус предложил построить заговор P ‘ = P I a , вместо P , по абсциссе, и сток Q по ординатам (Ponce, 1996).Была эта процедура был принят, он эффективно отделил бы оценка исходной абстракции от метода RCN.

    Как сказал Мокус Понсе в знаменитом ныне интервью (Понсе, 1996), его отвергло начальство в SCS, которое считало, что начальный компонент абстракции должен был быть частью зарождающегося метода RCN. Для полноты картины исходное уравнение числа кривой стока, разработанное Mockus, выглядит следующим образом:

    P Q Q
    _______ = ______
    S P

    (1)

    в котором S = потенциальное хранилище, где все переменные взяты в единицах глубины.

    Начальная абстракция I a было вычтено из глубины шторма P , чтобы получить:

    P I a Q Q
    ___________ = _________
    S P I a

    (2)

    Чтобы не усложнять метод, Mockus выразил потенциальное удержание S с точки зрения более управляемой номер кривой стока CN :

    1000
    S = _________ — 10
    CN

    (3)

    в котором CN представляет собой безразмерное число, ограниченное диапазоном 1 ≤ CN ≤ 100, а все остальные члены в уравнении.3 — глубины в дюймах.

    Чтобы метод оставался практичным, с одним параметром ( CN ), начальная абстракция должна была быть связанные с хранилищем S . После долгого обсуждения была принята следующая линейная зависимость:

    в котором λ = начальный параметр абстракции.

    На момент создания метода значение λ было зафиксировано на λ = 0,2, поскольку это значение оказалось в центре данных.На сегодняшний день остаются вопросы о том, это значение применяется для для всех случаев или, более того, применяется ли для всех как центральный и только для ценить. За последние 20 лет по этой теме было проведено много исследований. Хокинс et al. (2002) убедительно аргументировали использование λ = 0,05.

    В настоящее время (2020 г.) NRCS не приняла решения о сохранении или изменении значение λ . Поскольку текущий набор CN был разработан совместно с λ = 0.2 видно, что официальный изменение λ фактически потребует нового набора CN .

    За время, прошедшее с момента его первоначального развития, Метод числа кривых стока NRCS стал стандартом de facto в гидрологической инженерной практике, с многочисленными приложениями в США. и в других странах (Понсе и Хокинс, 1996). Его популярность основана на простоте, хотя необходим разумный уход. для правильного использования метода.Во многих случаях возможности метода были расширены, в основном из-за отсутствия альтернативы.

    Мокус указал, что этот метод не предназначен для прогнозирования скорости проникновения , а скорее, из общего объема инфильтрации для данного штормового события (Ponce, 1996). Учитывая P (в дюймах) и оценку CN , объем стока Q (в дюймах) равен (Понсе, 2014):

    [ CN ( P + 2) — 200] 2
    Q = ___________________________
    CN [ CN ( P — 8) + 800]

    (5)

    Как было предложено изначально, метод NRCS RCN фактически составляет сосредоточенных во времени, обеспечивая оценку ливневого стока Q (дюйм), учитывая ливневые осадки P (дюйм) и соответствующее значение CN , независимо от продолжительности шторма, что явно не учитывается.Mockus заявил, что вспомогательные данные, использованные при разработке метода было осадков в день, , потому что этот тип данных был единственным, доступным в больших количествах. (Понсе, 1996). На практике это означает, что метод RCN должен работать лучше всего, когда продолжительность шторма приближается к 1 (одному) дню, хотя во многих приложениях это не обязательно случай (NRCS, 1986).

    Правильное определение начальной абстракции в методе NRCS RCN следует из оригинальная разработка метода:

    «Для данной глубины шторма P и номера кривой стока CN , начальная абстракция I a — это доля глубины шторма после какой сток начинается.»

    Обратите внимание, что в методе RCN начальная абстракция служит заявленной цели. снижения стока Q ниже значение, которое применялось бы, если бы исходная абстракция была равна нулю. Акцент делается на эффекте первоначального отвода в сокращении общего стока. Q (ордината), а не при применении первоначальной абстракции к осадкам (абсциссе).


    3. АНАЛИЗ

    Согласно методу RCN, сток Q является функцией глубины ливня P и номер кривой CN , независимо от продолжительности шторма.Следовательно, для данного номера кривой CN , хранилище S и начальная абстракция I a — константы. Как и P , S и Q , начальная абстракция I a представляет собой объем, интерпретируемый как дробь. глубины шторма, равномерно распределенной для данной продолжительности шторма и рассматриваемого водораздела.

    Здесь утверждается, что если CN и S не учитывают ни скорость проникновения, ни продолжительность шторма, также не должна исходная абстракция I a .Исходя из этого, кажется неоправданным помещать исходную абстракцию в начале шторма. Мы видим, что метод RCN составляет сгруппированных по времени, первоначально разработанных для Продолжительность шторма составляет 24 часа, а затем продлевается на практике. штормам меньшей продолжительности.

    Учитывая т r = продолжительность шторма, т c = время концентрирования, а P e = эффективное осаждение, распределение общего забора ( P Q ) (i.е., полные потери) равномерно во времени производит постоянную эффективную интенсивность осадков ( I e = P e / t r ). Для т r т c , эта процедура приводит к концентрации стока с пиковым расходом Q p 1 (Понсе, 2014):

    И наоборот, если начальный отвод учитывается в начале шторма, общая абстракция ( P Q ) не распределена равномерно во времени.Таким образом, чтобы сохранить массу в течение всего периода шторма, необходимо обеспечить концентрацию стока. при максимальном расходе Q p 2 , где:

    со значительными различиями между двумя подходами.

    На рисунке 1 показан типичный пример разницы в пиковых расходах (Magallon and Ponce, 2015). Модель управления (Online_Overland) распределяет общую абстракцию равномерно по времени, в то время как SWMM и HEC-HMS этого не делают.

    Остается вопрос какой из подходов к абстракции осадков с использованием метод числа кривых стока более реалистичен или более уместен.Это приводит к значительным различиям в свойствах гидрографа. (Магаллон и Понсе, 2015).

    Рис. 1 Сравнение гидрографов для трех моделей наземного стока с использованием
    номера кривой стока NRCS. как метод абстракции.


    4. ВЫВОДЫ

    Концепция начального абстракции в методе числа кривых стока NRCS пересмотрена. в свете явно разных результатов полученные с помощью текущих гидрологических моделей (SWMM и HEC-HMS).Метод числа кривых стока сосредоточен во времени, но он использовался на практике. как модель с распределением во времени, выходящая за рамки ее первоначальной разработки. Это привело к различным способам учета исходной абстракции. Существует острая необходимость в разработке нового стандарта, так что различные модели приведут к одинаковым или похожим результатам.


    ССЫЛКИ

    Хокинс, Р. Х., Р. Цзян, Д. Э. Вудворд, А. Т. Хьельмфельт и Дж. Э. ВанМаллен, 2002.Кривая стока числовой метод: Проверка начального коэффициента абстракции. Труды Второго федерального межведомственного ведомства Конференция по гидрологическому моделированию, Лас-Вегас, Невада.

    Магаллон, Л., и В. М. Понсе. 2015. Сравнение моделей сухопутных потоков. Интернет-издание.

    Понсе, В. М. 1996. Заметки моего разговора с Виком Мокусом. Онлайн-функция.

    Понсе, В. М. 2014. Инженерная гидрология, принципы и практика. Интернет-издание.

    Понсе В. М. и Р. Х. Хокинс. 1996 г. Номер кривой стока: достигла ли она зрелости? Журнал гидрологической инженерии ASCE, Vol. 1, No. 1, 11-19 января.

    Служба охраны природных ресурсов Министерства сельского хозяйства США. 1986 г. Городская гидрология малых водосборов.

    Служба охраны природных ресурсов Министерства сельского хозяйства США. 2015 г. Национальный технический справочник: Часть 630 — Гидрология.


    Страница не найдена

    К сожалению, страница, которую вы искали на веб-сайте AAAI, не находится по URL-адресу, который вы щелкнули или ввели:

    https: // www.aaai.org/papers/aaai/2008/aaai08-259.pdf

    Если указанный выше URL заканчивается на «.html», попробуйте заменить «.html:» на «.php» и посмотрите, решит ли это проблему.

    Если вы ищете конкретную тему, попробуйте следующие ссылки или введите тему в поле поиска на этой странице:

    • Выберите темы AI, чтобы узнать больше об искусственном интеллекте.
    • Чтобы присоединиться или узнать больше о членстве в AAAI, выберите «Членство».
    • Выберите «Публикации», чтобы узнать больше о AAAI Press и журналах AAAI.
    • Для рефератов (а иногда и полного текста) технических документов по ИИ выберите Библиотека
    • Выберите AI Magazine, чтобы узнать больше о флагманском издании AAAI.
    • Чтобы узнать больше о конференциях и встречах AAAI, выберите Conferences
    • Для ссылок на симпозиумы AAAI выберите «Симпозиумы».
    • Для получения информации об организации AAAI, включая ее должностных лиц и сотрудников, выберите «Организация».

    Помогите исправить страницу, которая вызывает проблему

    Интернет-страница

    , который направил вас сюда, должен быть обновлен, чтобы он больше не указывал на эту страницу.Вы поможете нам избавиться от старых ссылок? Напишите веб-мастеру ссылающейся страницы или воспользуйтесь его формой, чтобы сообщить о неработающих ссылках. Это может не помочь вам найти нужную страницу, но, по крайней мере, вы избавите других людей от неприятностей. Большинство поисковых систем и каталогов имеют простой способ сообщить о неработающих ссылках.

    Если это кажется уместным, мы были бы признательны, если бы вы связались с веб-мастером AAAI, указав, как вы сюда попали (т. Е. URL-адрес страницы, которую вы искали, и URL-адрес ссылки, если таковой имеется).Спасибо!

    Содержание сайта

    К основным разделам этого сайта (и некоторым популярным страницам) можно перейти по ссылкам на этой странице. Если вы хотите узнать больше об искусственном интеллекте, вам следует посетить страницу AI Topics. Чтобы присоединиться или узнать больше о членстве в AAAI, выберите «Членство». Выберите «Публикации», чтобы узнать больше о AAAI Press, AI Magazine, и журналах AAAI. Чтобы получить доступ к цифровой библиотеке AAAI, содержащей более 10 000 технических статей по ИИ, выберите «Библиотека».Выберите Награды, чтобы узнать больше о программе наград и наград AAAI. Чтобы узнать больше о конференциях и встречах AAAI, выберите «Встречи». Для ссылок на программные документы, президентские обращения и внешние ресурсы ИИ выберите «Ресурсы». Для получения информации об организации AAAI, включая ее должностных лиц и сотрудников, выберите «О нас» (также «Организация»). Окно поиска, созданное Google, будет возвращать результаты, ограниченные сайтом AAAI.

    Единый уровень абстракции (SLA) [Principles Wiki]

    Варианты и альтернативные названия

    Контекст

    Заявление о принципах

    Каждый метод должен быть написан в терминах единого уровня абстракции.

    Описание

    Все операторы метода должны принадлежать к одному уровню абстракции.Если есть оператор, принадлежащий к более низкому уровню абстракции, он должен перейти к частному методу, который содержит операторы на этом уровне. Это приведет к меньшим методам.

    Часто тело цикла может быть извлечено в отдельный частный метод. Циклы в идеале должны содержать один оператор (обычно вызов метода). Иногда это невозможно без других недостатков, но большие петлевые тела, безусловно, можно рассматривать как запах.

    Еще одним индикатором отсутствия метода является комбинация пустой строки, комментария и блока кода.В большинстве случаев блок кода должен перейти к новому закрытому методу. Это также делает комментарий устаревшим, поскольку новый метод имеет имя, которое обычно напоминает комментарий.

    Иногда извлечение метода приводит к тому, что новый метод имеет большое количество параметров. В качестве альтернативы параметры можно преобразовать в поля класса. Но это часто приводило к плохой сплоченности. Поэтому в таком случае извлечение нового класса является следующим шагом в соблюдении принципа.

    Обоснование

    Переключение между уровнями абстракции затрудняет чтение кода. Читая код, вы должны мысленно конструировать недостающие абстракции, пытаясь найти группы утверждений, которые принадлежат друг другу (мысленная группировка).

    Стратегии

    Предупреждения

    Происхождение

    Заявлено в Чистом коде (стр. 36). Хотя принцип, может быть, и старше.

    Доказательства

    Связь с другими принципами

    Обобщения

    Специализации

    Противоречие принципам

    • MIMC: соблюдение SLA приводит к появлению большего количества методов и классов.
    • PSU: Цель SLA — избежать ментальной группировки. С другой стороны, простое соблюдение SLA и пренебрежение PSU может привести к обратному: читатель кода должен выполнить мысленное встраивание. Иногда может быть удобнее разрешить небольшое количество операторов на «неправильном» уровне абстракции (например, наличие защитного оператора if в методе более высокого уровня).

    Дополнительные принципы

    • MIMC: соблюдение SLA приводит к меньшим методам.
    • HC: соблюдение SLA путем извлечения методов может привести к плохой связности, если вы не извлекаете классы, если это необходимо.
    • MP: MP рассказывает, как найти подходящие абстракции при абстрагировании методов и классов для соблюдения SLA.

    Основные коллекции

    Примеры

    Пример 1: Циклы

    Типичный пример применения SLA — цикл, повторяющий определенную структуру данных:

     общедоступный список  buildResult (Set  resultSet) {
        Список  result = new ArrayList <> ();
        for (ResultEntity entity: resultSet) {
            ResultDto dto = новый ResultDto ();
            dto.setShoeSize (entity.getShoeSize ());
            dto.setNumberOfEarthWorms (entity.getNumberOfEarthWorms ());
            dto.setAge (computeAge (entity.getBirthday ()));
            result.add (dto);
        }
        вернуть результат;
    } 

    В этом методе есть два уровня абстракции. Во-первых, это цикл, который воздействует на весь набор результатов, а во-вторых, это тело цикла, которое преобразует отдельный объект в DTO. Для последних нет синтаксической группировки. Читатель кода должен выяснить, что первые четыре строки тела цикла принадлежат друг другу.В коде также явно не указано, что эти четыре строки преобразуют объект в DTO. Так что следующий код лучше:

     общедоступный список  buildResult (Set  resultSet) {
        Список  result = new ArrayList <> ();
        for (ResultEntity entity: resultSet) {
            result.add (toDto (сущность));
        }
        вернуть результат;
    }
    
    частный ResultDto toDto (объект ResultEntity) {
        ResultDto dto = новый ResultDto ();
        dto.setShoeSize (entity.getShoeSize ());
        dto.setNumberOfEarthWorms (entity.getNumberOfEarthWorms ());
        dto.setAge (computeAge (entity.getBirthday ()));
        return dto;
    } 

    Теперь есть два меньших метода, каждый из которых написан на одном уровне абстракции. Это лучше читается, так как в мысленной группировке нет необходимости. Кроме того, эти два метода по-прежнему понятны по отдельности (PSU), поэтому мысленное встраивание не требуется, и если вас не интересуют детали метода toDto , вы можете просто прочитать и понять buildResult , не отвлекаясь на ненужные детали.

    Пример 2: Комментарий плюс блок кода

    Пример 3: Проверка параметров

    Пример 4: извлечение классов

    Описание Статус

    Дополнительная литература

    Обсуждение

    Обсудите эту вики-статью и принцип на соответствующей странице обсуждения.

    принципов / single_level_of_abstraction.txt · Последнее изменение: 2021-09-02 18:14, 65.21.179.175

    PAGA: абстракция графа согласовывает кластеризацию с выводом траектории через карту отдельных ячеек с сохранением топологии | Genome Biology

    PAGA отображает дискретные отсоединенные и непрерывно подключенные вариации от ячейки к ячейке

    Как установленные методы множественного обучения, так и методы анализа данных отдельных ячеек представляют данные в виде графа соседства отдельных ячеек G = ( V, E ), где каждый узел в V соответствует ячейке, а каждое ребро в E представляет отношение соседства (рис.1) [3, 15–17]. Однако сложность G и связанные с шумом ложные края затрудняют как проследить предполагаемый биологический процесс от клеток-предшественников до различных судеб, так и решить, действительно ли группы клеток связаны или разъединены. Более того, отслеживание изолированных путей отдельных клеток, чтобы сделать выводы о биологическом процессе, требует слишком небольшой статистической мощности для достижения приемлемого уровня достоверности. Получению мощности путем усреднения по распределению путей, состоящих из одной ячейки, препятствует сложность подбора реалистичных моделей для распределения этих путей.

    Рис. 1

    Абстракция графа на основе разделов генерирует сохраняющую топологию карту отдельных ячеек. Данные экспрессии генов высокой размерности представлены в виде графа kNN путем выбора подходящего низкоразмерного представления и соответствующей метрики расстояния для вычисления отношений соседства — в большей части статьи мы используем представления на основе PCA и евклидово расстояние. Граф kNN разбивается на разделы с желаемым разрешением, где разделы представляют группы связанных ячеек. Для этого обычно используется алгоритм Лувена, однако разбиения можно получить и любым другим способом.Граф PAGA получается путем связывания узла с каждым разделом и соединения каждого узла взвешенными ребрами, которые представляют собой статистическую меру связности между разделами, которую мы представляем в настоящей статье. Отбрасывая ложные ребра с низкими весами, графы PAGA выявляют топологию данных с шумоподавлением при выбранном разрешении и выявляют связанные и несвязанные области. Комбинируя пути с высокой степенью достоверности в графе PAGA с измерением расстояния на основе случайного блуждания на графе с одной ячейкой, мы упорядочиваем ячейки в каждом разделе в соответствии с их расстоянием от корневой ячейки.Путь PAGA затем усредняет все пути с одной ячейкой, которые проходят через соответствующие группы ячеек. Это позволяет отслеживать изменения экспрессии генов по сложным траекториям с разрешением одной клетки.

    Мы решаем эти проблемы, разрабатывая статистическую модель связности групп клеток, которую мы обычно определяем с помощью разбиения графа [17–19] или, альтернативно, с помощью кластеризация или экспериментальная аннотация. Это позволяет построить более простой график PAGA G (рис.1) чьи узлы соответствуют группам ячеек и чьи веса ребер количественно определяют взаимосвязь между группами. Подобно модульности [20], статистическая модель рассматривает группы как связанные, если количество их межреберных ребер превышает долю от числа межреберных ребер, ожидаемого при случайном назначении. Сила соединения может быть интерпретирована как уверенность в наличии реального соединения и позволяет отбросить паразитные соединения, связанные с шумом (Дополнительный файл 1: Примечание 1). В то время как G представляет структуру связности данных при разрешении одной ячейки, график PAGA G * представляет структуру связности данных с выбранным более грубым разрешением разделения и позволяет идентифицировать связанные и отключенные области данные.Следование по путям вдоль узлов в G * означает следование ансамблю путей с одной ячейкой, которые проходят через соответствующие группы ячеек в G . Путем усреднения по такому ансамблю одиночных клеточных путей становится возможным проследить предполагаемый биологический процесс от прародителя до судеб таким образом, который устойчив до ложных граней, обеспечивает статистическую мощность и согласуется с основными предположениями о биологической траектории. ячеек (Дополнительный файл 1: Примечание 2). Обратите внимание, что, варьируя разрешение разбиения, PAGA генерирует графики с несколькими разрешениями, что позволяет проводить иерархическое исследование данных (рис.1, дополнительный файл 1: Примечание 1.3).

    Чтобы проследить динамику генов с разрешением одной клетки, мы расширили существующие меры расстояния на основе случайного блуждания (Дополнительный файл 1: Примечание 2, Ссылка [7]) на реалистичный случай, который учитывает несвязанные графы. Прослеживая пути с высокой степенью достоверности на абстрактном графе G и упорядочивая клетки внутри каждой группы на пути в соответствии с их расстоянием d от клетки-предшественника, мы отслеживаем изменения генов с разрешением одной клетки (рис.1). Следовательно, PAGA охватывает как аспекты кластеризации, так и псевдовременного упорядочения, предоставляя систему координат ( G , d ), которая позволяет нам исследовать вариации данных при сохранении их топологии (дополнительный файл 1: примечание 1.6). Таким образом, PAGA можно рассматривать как легко интерпретируемый и надежный способ выполнения анализа топологических данных [9, 21] (Дополнительный файл 1: Примечание 3).

    PAGA-инициализированное обучение многообразия создает сохраняющие топологию вложения одной ячейки

    С точки зрения вычислений почти бесплатные вложения с грубым разрешением PAGA можно использовать для инициализации установленных алгоритмов обучения многообразию и рисования графов, таких как UMAP [22] и ForceAtlas2 (FA ) [23].Эта стратегия используется для создания вложений с одной ячейкой на протяжении всей статьи. В отличие от результатов предыдущих алгоритмов, одиночные вложения, инициализированные PAGA, соответствуют глобальной топологии, что значительно улучшает их интерпретируемость. Чтобы количественно оценить это утверждение, мы взяли классификационную перспективу алгоритмов внедрения и разработали функцию стоимости KL geo (вставка 1 и дополнительный файл 1: примечание 4), которая фиксирует точность глобальной топологии за счет включения геодезического расстояния вдоль представлений многообразий данных. как в многомерном пространстве, так и в пространстве вложения соответственно.Независимо от этого, обучение многообразия, инициализированное PAGA, сходится примерно в шесть раз быстрее по сравнению с установленными функциями стоимости в обучении многообразия (дополнительный файл 1: Рисунок S10)

    PAGA последовательно прогнозирует траектории развития и изменения экспрессии генов в наборах данных, связанных с гематопоэзом.

    Гематопоэз представляет собой одну из наиболее широко охарактеризованных систем, включающих дифференцировку стволовых клеток в направлении судьбы нескольких клеток, и, следовательно, обеспечивает идеальный сценарий для применения PAGA к сложным многообразиям.Мы применили PAGA к смоделированным данным (дополнительный файл 1: примечание 5) для этой системы и трех экспериментальных наборов данных: 2730 ячеек, измеренных с помощью MARS-seq [24], 1654 ячеек, измеренных с помощью Smart-seq2 [25], и 44 802 ячейки из 10 × Протокол геномики [26]. Эти данные охватывают дифференциацию от стволовых клеток к клеточной судьбе, включая эритроциты, мегакариоциты, нейтрофилы, моноциты, базофилы и лимфоциты.

    Графики PAGA (рис. 2) отражают известные особенности кроветворения, такие как близость мегакариоцитов и предшественников эритроидов и сильные связи между предшественниками моноцитов и нейтрофилов.Под вопросом происхождение базофилов. Исследования подтвердили, что базофилы происходят от предшественника базофилов-нейтрофилов-моноцитов или, в последнее время, от общего предшественника эритроид-мегакариоцитов-базофилов [27, 28]. Графики PAGA трех экспериментальных наборов данных подчеркивают эту неоднозначность. Хотя набор данных Paul et al. попадает в первую категорию, Nestorowa et al. попадает в последний, а Dahlin et al., который имеет наибольшее количество клеток и самую плотную выборку, позволяет нам видеть обе траектории.Помимо этой двусмысленности, которая может быть объяснена недостаточной выборкой в ​​Paul et al. и Nestorowa et al., даже с очень разными экспериментальными протоколами и совершенно разными номерами ячеек графики PAGA показывают согласованную топологию между тремя наборами данных. Помимо согласованной топологии между подгруппами клеток, мы находим последовательные непрерывные изменения экспрессии генов во всех наборах данных — мы наблюдаем изменения генов маркеров зрелости эритроидов ( Gata2 , Gata1 , Klf1 , Epor и Hba-a2 ) вдоль эритроидной траектории через графики PAGA и наблюдайте последовательную активацию этих генов в соответствии с известным поведением.Активация маркеров нейтрофилов ( Elane , Cepbe и Gfi1 ) и маркеров моноцитов ( Irf8 , Csf1r и Ctsg ) наблюдается ближе к концу траектории нейтрофилов и моноцитов соответственно. В то время как PAGA способна фиксировать динамические транскрипционные процессы, лежащие в основе гематопоэтической дифференцировки нескольких линий, предыдущие алгоритмы часто не дают надежных значимых результатов (дополнительный файл 1: рисунки S8, S9, S10).

    Рис. 2

    PAGA последовательно предсказывает траектории развития и изменения экспрессии генов в наборах данных для гематопоэза. Три столбца соответствуют инициализированным PAGA встраиванием одиночных ячеек, графам PAGA и изменениям генов на путях PAGA. Четыре ряда панелей соответствуют смоделированным данным (Дополнительный файл 1: Примечание 5) и данным Paul et al. [24], Nestorowa et al. [25] и Dahlin et al. [26] соответственно. Стрелками в последнем ряду отмечены две траектории к базофилам.Наблюдается как согласованная топология графиков PAGA, так и согласованные изменения экспрессии генов вдоль путей PAGA для 5 эритроидных, 3-х нейтрофильных и 3-х моноцитарных маркерных генов во всех наборах данных. Аббревиатуры типов клеток следующие: Stem для стволовых клеток, Ery для эритроцитов, Mk для мегакариоцитов, Neu для нейтрофилов, Mo для моноцитов, Baso для базофилов, B для B-клеток, Lymph для лимфоцитов

    PAGA отображает одноклеточные данные целые животные с несколькими разрешениями

    Недавно Plass et al.[13] реконструировали первую клеточную ветвь целого взрослого животного, плоского червя Schmidtea mediterranea , используя PAGA на данных scRNA-seq из 21 612 клеток. Хотя Plass et al. сфокусированный на древовидном подграфе, который максимизирует общую связность — минимальное остовное дерево G * , взвешенное с помощью обратной связности PAGA — здесь мы показываем, как PAGA можно использовать для создания карт данных с различными разрешениями (рис. 3a) ). Каждая карта сохраняет топологию данных, в отличие от современного многообразного обучения, где связанные типы тканей отображаются либо как разъединенные, либо как перекрывающиеся (рис.3б). Возможности PAGA с несколькими разрешениями напрямую связаны с типичной практикой исследовательского анализа данных, в частности, для данных с одной ячейкой: данные обычно повторно группируются в определенных регионах, где требуется более высокий уровень детализации.

    Рис. 3

    PAGA, нанесенный на все взрослое животное. PAGA-графики для данных по плоскому червю Schmidtea mediterranea [13] при разрешении ткани, типа клетки и одноклеточного разрешения. Мы получили топологически значимое вложение путем инициализации одноклеточного вложения с вложением графа PAGA ячеечного типа.Обратите внимание, что граф PAGA такой же, как в [13], только здесь мы не выделяем подграф дерева и не использовали соответствующий макет дерева для визуализации. b Установленное многообразное обучение для одних и тех же данных нарушает топологическую структуру. c , d Прогнозы скорости РНК, оцененные с помощью PAGA для двух примерных линий: эпидермиса и мышц. Мы показываем стрелки скорости РНК, нанесенные на встраивание одной клетки, стандартный график PAGA, представляющий топологическую информацию (только эпидермис), и график PAGA, представляющий информацию о скорости РНК

    PAGA извлекает информацию из скорости РНК

    Даже несмотря на то, что соединения в PAGA графики часто соответствуют реальным биологическим траекториям, это не всегда так.Это следствие применения PAGA к графам kNN, которые содержат только информацию о топологии данных. Недавно было предложено также рассмотреть ориентированные графы, которые хранят информацию о клеточном переходе на основе скорости РНК [29]. Чтобы включить эту дополнительную информацию, которая может добавить дополнительные доказательства фактических биологических переходов, мы расширяем меру неориентированной связности PAGA на такие ориентированные графы (дополнительный файл 1: примечание 1.2) и используем ее для ориентации ребер в графах PAGA (рис.3в). Из-за относительно редко отобранного, многомерного пространства признаков данных scRNA-seq, как подгонка, так и интерпретация вектора скорости РНК без включения информации о топологии — связности окрестностей — практически невозможна. PAGA обеспечивает естественный способ абстрагирования как топологической информации, так и информации о скорости РНК.

    Затем мы применили PAGA к 53 181 клеткам, собранным в различные моменты времени развития (эмбриональные дни) из эмбриона рыбок данио [30].График PAGA для разделов, соответствующих эмбриональным дням, точно восстанавливает топологию цепочки временной прогрессии, тогда как график PAGA для типов клеток обеспечивает легко интерпретируемые обзоры клональных отношений (Fig. 4a). Инициализация макета ForceAtlas2 с координатами PAGA из мелких типов ячеек автоматически произвела соответствующее интерпретируемое вложение одной ячейки (рис. 4a). Wagner et al. [30] оба применили независимо разработанный вычислительный подход, сходный с PAGA (Дополнительный файл 1: Примечание 3), для создания крупнозернистого графа и экспериментально подтвержденных предполагаемых родственных связей.Сравнивая график PAGA для мелких типов клеток с крупнозернистым графиком Wagner et al. воспроизвели их результат с высокой точностью (рис. 4б).

    Рис. 4

    PAGA, примененный к эмбрионам рыбок данио, данные Wagner et al. [30]. — графики PAGA, полученные после запуска PAGA на разделах, соответствующих дням эмбриона, грубым типам клеток, более мелкозернистым типам клеток и внедрению одиночных клеток, инициализированному PAGA. Назначения типов ячеек взяты из исходной публикации. b Измерения производительности прогноза PAGA по сравнению с эталонным графиком Wagner et al.показать высокую точность. Также показаны ложноположительные и ложноотрицательные края для порога, обозначенного вертикальной линией на левой панели.

    PAGA увеличивает вычислительную эффективность и интерпретируемость в общем исследовательском анализе данных и множественном обучении

    Сравнение времени выполнения PAGA с состоянием -современный UMAP [22] для 1,3 миллиона нейронных клеток 10 × Genomics [31] мы находим ускорение примерно в 130, что позволяет интерактивный анализ очень крупномасштабных данных (90 с против 191 мин на 3 ядрах небольшой сервер, tSNE занимает около 10 часов).Для сложных и больших данных график PAGA обычно обеспечивает более легко интерпретируемую визуализацию этапа кластеризации в исследовательском анализе данных, где становятся очевидными ограничения двумерных представлений (дополнительный файл 1: рисунок S12). Визуализации графиков PAGA могут быть окрашены в соответствии с экспрессией генов и ковариатами из аннотации (дополнительный файл 1: рисунок S13), как и любой обычный метод встраивания.

    PAGA надежен и качественно превосходит предыдущие алгоритмы реконструкции происхождения

    Чтобы оценить, насколько надежно алгоритмы графа и вывода дерева восстанавливают заданную топологию, мы разработали меру для сравнения топологий двух графов путем сравнения наборов возможных путей на них ( Дополнительный файл 1: Примечание 1.4, рисунок S4). Отбирая широко варьирующиеся параметры, что приводит к сильно различающимся кластеризациям, мы обнаруживаем, что предполагаемая абстракция топологии данных в пределах графа PAGA намного более надежна, чем лежащий в основе алгоритм кластеризации графа (дополнительный файл 1: рисунок S5). Хотя кластеризация графов сама по себе, как и любой метод кластеризации, является некорректной проблемой в том смысле, что существует много сильно вырожденных квазиоптимальных кластеров и требуются некоторые знания о масштабе кластеров, PAGA это не затрагивает.

    Было предложено несколько алгоритмов [5, 10–12] для реконструкции деревьев родословных (дополнительный файл 1: примечание 3, [4]). Основная проблема этих алгоритмов заключается в том, что они, в отличие от PAGA, пытаются объяснить любые вариации данных с помощью древовидной топологии. В частности, любое несвязанное распределение кластеров интерпретируется как исходящее из дерева. Это дает качественно неверные результаты уже для простых смоделированных данных (дополнительный рисунок 6) и хорошо работает только для данных, которые четко соответствуют древовидному многообразию (дополнительный рисунок 7).Чтобы установить справедливое сравнение реальных данных с популярным в последнее время алгоритмом Monocle 2, мы повторно исследовали основной пример Qiu et al.

    Добавить комментарий

    Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *