Современный мир предполагает тесное сотрудничество и интенсивное общение между людьми. Обмен информацией различного характера принимает новые формы, и всё острее ощущается необходимость в использовании технических средств не только для передачи и безопасного хранения, но и простого её представления, «визуализации». Это влечёт за собой увеличение количества информационных потоков и их насыщенности, многообразие состава, а, значит, уменьшение удельного времени на их подготовку, что влияет на качество представления информации и даже на трактовку научных достижений и аксиоматики. В этом можно убедиться хотя бы на примере растущего количества ошибок в словах. И это — общемировая тенденция. Палочкой-выручалочкой в сложившейся ситуации видится искусственный интеллект. Работы по его созданию ведутся достаточно давно и на высоком уровне (этими проблемами занимается, например, Российская Академия Наук, см. [6]), а его элементы воплощаются уже сейчас в виде различных «умных» компьютерных программ. В качестве примеров можно привести различные словари и многоязычные переводчики, программы моделирования физических процессов, приложения для систем управления базами данных, производящие почти интуитивный поиск и дополнительное структурирование информации, относящейся к разным научным областям. И всё же без человека, обладающего определённым уровнем знаний, не обойтись. Кроме того, ни современные нам средства общения, ни те из них, которые появятся в будущем, не удастся поддержать без грамотного к ним подхода. Отсюда напрашивается естественный вывод: в образовательном процессе должна присутствовать дисциплина, способствующая тому, чтобы люди становились компетентными теоретически во всех без исключения предметных областях (к понятию компетентности см. [2]). На роль такой дисциплины не без оснований претендует информатика. И дело здесь даже не в навязываемом предмете её изучения — технических устройствах, способах обработки и представления ими информации, — а, собственно, в самой информации. Являясь центральным понятием курса, оно требует дополнительного всестороннего обобщающего рассмотрения, с помощью которого можно определить доказательную базу для осуществления качественных интеграционных процессов, позволяющих включать любые предметные области.

Ещё с курса начальной школы утверждается, что «информация есть совокупность сигналов, которые могут быть обработаны живыми организмами». Этими «сигналами» может быть всё что угодно, на что может «среагировать» живое, даже если оно будет не в состоянии обработать их. Последнее, кстати, может означать лишь то, что информация для «конкретного живого» является непонятной. Но эти самые «сигналы», как и мыслительный процесс — их обработка — вполне материализованы. Сто?ит отметить, что в качестве этой самой материи также может выступать живой организм. Выстраивая логическую цепочку, можно вывести, что информационный процесс (также одно из основных понятий курса) заключается во влиянии материи на живой организм (в т. ч. на человека) или сообщество таковых. Отсюда видится основная задача информатики: она заключается в расчёте организации структур и, в результате, построении таких информационных процессов, которые оказывали бы требуемое влияние на живые организмы с учётом баз знаний различных предметных областей. Предметная интеграция, основанная на базе информатики, таким образом, становится обоснованной. В довершение к сказанному отметим, что само понятие информации в свете современных исследований является полноценной физической величиной, а не условным «эфиром», заполняющим пространство. К примеру, картина мира, которую предлагает нам физическая теория Б. Хайма, строится на основе многомерного пространства, в котором присутствуют два только информационных измерения [1].
Другим ключевым понятием курса информатики является язык. При этом немногие авторы учебных пособий стремятся в излагаемом материале не только хотя бы прокомментировать это явление в целом, но и представить его в качестве важнейшего понятия в объединительном смысле. А ведь язык — это основной способ кодирования информации при осуществлении каждого отдельно взятого информационного процесса. С математической точки зрения каждый язык есть некая алгебра — целая научная структура, в которой все её содержательные элементы связаны между собой [7]. К слову, анализ языка в общем смысле и его свободное использование как следствие анализа и есть точка преткновения для создания искусственного интеллекта, которая всё же когда-нибудь окажется пройденной.
Упрощённым взглядом на представление языка могут служить субъективные его модели (формальные языки или преобразования до них), в которых для определённых смыслов отбираются конкретные слова (или словесные конструкции), чем обеспечивается их локальное понимание, или же такие, которые содержат простой набор этих слов (и то ограниченный). Первый вид моделей на практике реализован, например, в средах программирования (и в них слово определяет смысл, но не наоборот!), второй — в различного рода словарях, переводчиках и поисковых системах (в т. ч. СУБД, где смысл совсем не имеет значения или корректируется вручную, т. е. он один для всех словоформ) [3].
К чести разработчиков подобных продуктов надо признать, что возможности последних в языковом контексте постоянно совершенствуются, да и круг самих этих возможностей расширяется. Приближение субъективных языковых моделей к реальным (структурам, или внутренним классификациям, естественных языков) выполняется на математической основе.
Задачи и методы любой предметной области или науки описываются аналогичным образом. На сегодняшний день компьютер уже умеет давать словам, предложениям и целым обширным текстам характеристики, составлять психологические портреты людей, рассчитывать поведение ансамбля частиц в заданных условиях, выполнять различного рода прогнозы развития и т. д. Все эти и подобные алгоритмы строго рассчитаны и основываются, разумеется, на математическом подходе. Да и как ещё может «думать» компьютер?
Последний вопрос отнюдь не является риторическим. Подробный анализ состава этого технического устройства и других, которых можно назвать точно так же, присутствует в качестве одной из тем школьной информатики. И всё же нередко даже от преподавателей, и даже преподавателей информатики, приходится слышать о ненужности, слишком большой сложности данного раздела. Кто-то из них, наоборот, акцентирует внимание на отдельных компонентах темы, упуская из виду главное: методику перехода от одного языка к другому, из начального состояния в конечное, от одной предметной области к совершенно иной. Примеры понятий информатики для упомянутых методик (многоплатформенность, динамическое моделирование) оказываются очень близки по смыслу, если не сказать — однородны, — понятиям из других предметных областей (соответственно, описание явления с помощью законов различных наук или даже простой перевод текста, исследование природных процессов), не так ли? Упомянутые взгляды можно наблюдать не только применительно к этой, но и другим частям школьной программы. В условиях двойственности, когда предмет своим содержанием либо поддерживает, либо не поддерживает другие предметы, когда не ясна общая стратегия преподавания и, что есть самое большое разочарование, — его цели, сообщество учителей мало чего добьётся в формировании любой компетентности.
В то время, как язык рассматривается информатикой как основное средство общения внутри «живого сообщества», мало кто задумывается о его идеальном, а, следовательно, перспективном представлении на основе «неживого». А ведь именно последнее даёт возможность вообразить единую картину мира, корректно указать на связи внутри него, что в педагогике называется «межтематическими», «межпредметными», интеграционными связями. Это можно сделать только на основе математики — универсального языка. Языком математики можно описать всё остальное, т. е. «всё остальное» в значительной мере подменяется ею.
Это «всё остальное» можно назвать самостоятельными алгебрами. Основой для любой алгебры являются системы счисления со своими алфавитами и закономерностями представления чисел, а также аксиомы и теоремы, касающиеся построения пространств. Изучаемые в техническом контексте системы счисления по сути своей дискретны, а закономерности (законы, функции) пространств могут быть разложены до элементарного логического уровня и в этом случае будут работать с не-непрерывными множествами. Такое представление наилучшим образом подходит для компьютерной реализации — «технического обдумывания» информационных процессов, чего бы они не касались (о значении математических приложений и, в частности, дискретной математики см. [4]). Это — ещё один довод в пользу предметной интеграции на основе информатики.
Необходимо заметить, что компьютер (подчеркнём, что под этим понятием следует обобщить любые классы технических устройств, которые «умеют думать» — содержат процессор) изначально проектировался для решения задач из любых областей деятельности человека. Для этого и следует использовать его как в образовательном процессе в целом, так и на уроках информатики, поддерживая тем самым обучение по другим предметам. Такую предметную связь мы могли видеть раньше, изучая методические рекомендации к преподаванию тем по моделированию и осуществлению различных лабораторных работ. Эта интеграция, правда, пока очень слабо у нас, в России, но совершенно определённо в других странах, прослеживается в вариантах Единого Государственного Экзамена по предмету.
Интерпретация различных научных знаний, их представление реализуется, в частности, в ситуационном моделировании, что и входит самостоятельной темой в курс информатики. Компьютерное моделирование как процесс невозможно осуществить без понимания сущности базовых понятий — информации, информационных процессов и языка. При создании модели и её исследовании необходимо учесть как качественный состав оперируемой информации, так и её количество, что косвенно зависит и от языка описания. Первое определяет, собственно, характер информационного процесса и называется алфавитным подходом. Обычный, т. е. не технологический трансфер информации, в принципе, им и ограничивается. Однако замена «живого» «неживым» предполагает применение и второго подхода вследствие наличия явного лимита «способностей» техники в сравнении с «живым». Этот подход, как известно, называется вероятностным. Расширение возможностей конкретной модели, её приближение по своим характеристикам к модели реальной обусловливает не только переход качества в количество, но и наоборот. Это означает, что в процессе создания модели нужно учесть, какие ресурсы (прежде всего памяти и быстродействия) потребует качественная составляющая модели (насколько она приближена по своим свойствам к реальному прототипу), а также насколько качественная составляющая может быть описана не статическими данными, а функционалами (замена свойств методами — действиями, а, фактически, вычислениями). Такие модели требуют серьёзных (для каждого определённого уровня) знаний в исходной предметной области. Увеличение количества связей между параметрами модели — её функциональности, их исследование, совмещение двух подходов при фильтровании промежуточных и конечных результатов расчётов и их адаптации к условиям исследуемого информационного процесса есть предмет изучения и перефразированная основная задача информатики. Органичным дополнением информатики является предмет «Информационные технологии», где на практике и реализуются модели различных объектов и процессов.
Логическое связывание собственных тематических разделов, привлечение баз знаний различных предметных областей, «нанизывание» всего этого материала на одну нить (с широким привлечением математического аппарата), задающую направление к формированию общей компетентности учащегося, привитие ему информационной культуры и есть главные задача и цель в преподавании информатики в школе (об определении целей и задач см. [5]). Вместе с адекватным контролем знаний, именно в этом видится состояние определённости знаний, их устойчивости и корректности, чего так не хватает современной школе.

Литература
[1] Guidelines for a space propulsion device based on Heim’s quantum theory // By Walter Droscher, Jochem Hauser (Institut fur Grenzgebiete der Wissenschaft, Leopold-Franzens Universitat Innsbruck, Innsbruck, Austria). Materials of 40th AIAA/ASME/SAE/ASEE Joint Propulsion Conference & Exhibit, Fort Lauderdale, Florida, July 11-14, 2004.
[2] Васильев В. Н., Лисицына Л. С., Лямин А. В. Методический Интернет-центр для поддержки курсов повышения квалификации в области информационных и телекоммуникационных технологий. СПбГУИТМО. СПб, Питер, 2005.
[3] Компаниец Р. И., Маньков Е. В., Филатов Н. Е. Системное программирование. Основы построения трансляторов. 2-е изд. СПб, КОРОНА принт, 2004.
[4] Кузнецов О. П., Адельсон-Вельский Г. М. Дискретная математика для инженера. 2-е изд., перераб. и доп. М., Энергоатомиздат, 1988.
[5] Фёдоров Б. И. Алгоритмы обучения. СПб, ф-л изд-ва Просвещение, 2004.
[6] Шалак В. И. Современный контент-анализ. Приложения в области: политологии, рекламы, социологии, экономики, психологии, культурологии. М., Омега-Л, 2004.
[7] Ширяев А. Н. Вероятность–1. М., Изд-во МЦНМО, 2004.

Н. Б. Рогов
преподаватель информатики (ГОУ №106);
эксперт-консультант ЕГЭ по информатике