Avtomatlashtirilgan

1. Mahsuliy (produksion) qoidalar 1970-yillarning o'rtalariga qadar, ekspert tizimlarida bilimlarni ifodalovchi mahsulot modellari keng qoilanildi. Bu umumiylik ekspert tizimlarining birinchi avlodiga xos edi (masalan, dendral, mycin, ruf, rl va boshqalar).
Mahsuliy qoidalar bilimlarni «Agar — u holda» ko'rinishda tasvirlaydi. Qoidaning «Agar» qismi bir qator shartlarni ifodalaydi, bu shartlar qanoatlantirilsa, qoidaning ikkinchi, ya'ni «u holda» qismidagi xulosalar mazmunga ega boiadi. Buni quyidagi sxema misolida ko'rib chiqamiz.
Agar talabalar darsga muntazam qatnashib, darsni tinglab yoki konspekt yozib turmasa, uyda muntazam shug'ullanmasa, u holda ular 30 soat darsni zoye ketgazgan hisoblanadi. Bilimlarni tasvirlaydigan tizimlar mahsuliy produksion tizimlar deb nom oldi.
Ekspert tizimlarining qo'llanishi bo'yicha mahsulotlarni «vaziyat-->harakat», «holat→ yechimini qabul qilish», «jo'natish — xulosa» tarzida talqin qilish mumkin. Deduktiv xulosa tizimi uchun o'ziga xoslik — bu «jo'natish-xulosa» ko'rinishda talqin qilinadi. Bu jo'natishlar va xulosalar — aksioma va teoremalarni, mahsulotlarni o'zi esa xulosa qoidalarni ifodalaydi.
174. Bilimlarni strukturlashtirish. Ichki izohlanuvchanlik
Buni chalkashtirib yubormaslik kerak Tarkibni boshqarish yoki Axborotni boshqarish.
Bilimlarni boshqarish (KM) - yaratish, bo'lishish, ishlatish va boshqarish jarayoni bilim va tashkilot ma'lumotlari.^[1] Bu bilimlardan maksimal darajada foydalanish orqali tashkiliy maqsadlarga erishish uchun ko'p tarmoqli yondashuvni anglatadi.^[2]
O'rnatilgan intizom 1991 yildan beri,^[3] KM tarkibiga ushbu sohalarda o'qitiladigan kurslar kiradi Biznes boshqaruv, axborot tizimlari, menejment, kutubxona va axborot fanlari.^[3][4] KM tadqiqotlariga boshqa sohalar, shu jumladan axborot va ommaviy axborot vositalari, Kompyuter fanlari, xalq salomatligi va davlat siyosati.^[5] Bir nechta universitetlar bag'ishlangan magistr darajalari bilimlarni boshqarishda.
Ko'plab yirik kompaniyalar, davlat muassasalari va notijorat tashkilotlar ichki KM harakatlariga bag'ishlangan resurslarga ega bo'lish, ko'pincha ularning bir qismi sifatida biznes strategiyasi, IT, yoki inson resurslarini boshqarish bo'limlar.^[6] Bir nechta konsalting kompaniyalari ushbu tashkilotlarga KM bo'yicha maslahat berishadi.^[6]
Bilimlarni boshqarish bo'yicha harakatlar odatda tashkiliy maqsadlarga, masalan, ish faoliyatini yaxshilashga, raqobatbardosh ustunlik, yangilik, almashish olingan saboqlar, integratsiya va doimiy takomillashtirish tashkilotning.^[7] Ushbu harakatlar bir-biriga to'g'ri keladi tashkiliy o'rganish va bundan strategik boylik sifatida bilimlarni boshqarish va ularni rag'batlantirishga ko'proq e'tibor berish bilan ajralib turishi mumkin bilim almashish.^[2][8] KM - bu tashkiliy ta'limni ta'minlovchi. Bilimlarni boshqarish bo'yicha harakatlar uzoq tarixga ega, shu jumladan ish joyidagi muhokamalar, rasmiy shogirdlik, munozarali forumlar, korporativ kutubxonalar, kasbiy tayyorgarlik va murabbiylik dasturlari.^[2][10] 20-asrning ikkinchi yarmida kompyuterlardan foydalanishning ko'payishi bilan o'ziga xos moslashuvlar kabi texnologiyalarning bilimlar bazalari, ekspert tizimlari, ma'lumotlar omborlari, guruh qarorlarni qo'llab-quvvatlash tizimlari, ichki tarmoqlarva kompyuter tomonidan qo'llab-quvvatlanadigan kooperativ ish bunday sa'y-harakatlarni yanada kuchaytirish uchun kiritilgan.^[2]
1999 yilda bu atama shaxsiy bilimlarni boshqarish tanishtirildi; bu bilimlarni individual darajada boshqarishni anglatadi.^[11]

175. Bilimlarni strukturlashtirish. Семантик метрика

semantik ko'rsatkich.
Axborot birliklari to'plamida shaxsning kognitiv tuzilmalarida ma'lumotlarning tartiblanishi nafaqat qarama-qarshilik shkalasi, balki ushbu birliklarning vaziyatga yaqinligini tavsiflovchi assotsiativ aloqalar tufayli ham sodir bo'ladi. Bu munosabatni axborot birliklari uchun moslik munosabati deb atash mumkin. Bunday munosabat axborot bazasidagi ba'zi tipik vaziyatlarni ajratib ko'rsatishga imkon beradi (masalan, "sotib olish", "o'qish", "ta'til"). Bilimlar bilan ishlashda dolzarblik munosabatlari kerakli ma'lumotlarni qidirish maydonini toraytirish va topilganlarga yaqin bilimlarni topish imkonini beradi.

Axborot birliklarining yaqinligini yana bir baholash odatiy vaziyatlarda ma'lum holatlar yoki muayyan vakillarning paydo bo'lish chastotasiga asoslanadi. Mumkin bo'lganlar to'plamidan u yoki bu aniq vakilni tanlash uning paydo bo'lish chastotasi qonuniga bo'ysunadi. Agar biz, masalan, biz yashayotgan jamiyat vakillari bilan eksperiment o'tkazsak, uning davomida sub'ekt ikkilanmasdan, eksperimentatorning tipik vaziyatlarning aniq vakillari yoki so'z tushunchalari haqidagi savollariga javob berishi kerak bo'lsa, unda natija holatlarning katta qismi chastota ko'rinishi qonunining ishlashini namoyish etadi.

Agar biror shoir nomini aytsangiz, qoidaga ko‘ra, rus odami “Bayron” emas, “Pushkin” deb javob beradi. Asbobga nom berishni so'rashganda, biz odatda "bolg'acha" javobini olamiz.

+Bunday tajribalar shuni ko'rsatadiki, bizning xotiramizdagi mumkin bo'lgan so'rovlarga "tilda" tayyor javoblar doimo eng ko'p uchraydigan to'g'ri javobga mos keladigan javoblardir. Bunday mexanizm xotirada kerakli ma'lumotlarni o'ylash va izlash uchun vaqt etishmasligi bilan har doim hayotimizda tez-tez uchrab turadigan kerakli "klişelar" ga ega bo'lishga imkon beradi.