Модель по области использования информатика: Лассификация по области использования — Информатика, информационные технологии

Содержание

Лассификация по области использования — Информатика, информационные технологии

одели и моделирование. Понятие модели. Свойства модели. Классификация моделей.

Модель — упрощенное представление о реальном объекте, процессе или явлении.

Моделирование представляет собой мощный метод научного познания, при использовании которого исследуемый объект заменяется более простым объектом, называемым моделью.

Моделирование — это метод познания, состоящий в создании и исследовании моделей. Каждый объект имеет большое количество различных свойств. В процессе построения модели выделяются главные, наиболее существенные, свойства. Так, модель самолета должна иметь геометрическое подобие оригиналу, модель атома — правильно отражать физические взаимодействия, архитектурный макет города – ландшафт и т.д.

Цели моделирования:понять сущность изучаемого объекта, научиться управлять объектом и определять наилучшие способы управления, прогнозировать прямые или косвенные последствия, решать прикладные задачи.

Свойства модели:

1. Моделирующий объект остается моделью только до тех пор, пока он используется в качестве «заместителя» другого объекта (н-р, манекен, кот-м подпирают дверь, уже не выполняет свою моделирующую роль).

2. Модель не является точной копией объекта-оригинала, она отражает только часть его свойств, отношений и особенностей поведения (н-р, на манекен можно надеть костюм, но с ним нельзя поговорить).

3. (=-ет из 2) Можно создавать и использовать разные модели одного и того же объекта

4. Адекватность — степень соответствия модели представляемым объектам.

Классификация моделей.Основные признаки классификации моделей:

лассификация по области использования

Учебные: Тренажеры, наглядные пособия, обучающие программы.

Игровые: Деловые, военные, экономические, спортивные игры.

Опытные модели— это уменьшенные или увеличенные копии проектируемого объекта. Их называют также натурными и используют для исследования объекта и прогнозирования его будущих характеристик (Модели корабля, машины (для исследования будущих характеристик)).

Научно-технические модели создают для исследования процессов и явлений (прибор, имитирующий разряд молнии).

Имитационные модели не просто отражают реальность с той или иной степенью точности, а имитируют ее. Подобный метод выбора правильного решения называется методом проб и ошибок (Новое лекарство испытывают на мышах, чтобы выявить побочные явления, уточнить дозировки).

2) Классификация с учетом фактора времени:

Статическая модель — это как бы одномоментный срез информации по объекту.

Динамическая модель позволяет увидеть изменения объекта во времени.

3) Классификация по способу представления:

Материальные модели иначе можно назвать предметными, физическими. Они воспроизводят геометрические и физические свойства оригинала и всегда имеют реальное воплощение (детские игрушки, чучела птиц, схемы солнечной системы и т.д.).

Информационные модели нельзя потрогать или увидеть воочию, они не имеют материального воплощения, потому что они строятся только на информации.

Информационная модель – совокупность информации, характеризующая свойства и состояние объекта, процесса, явления, а также взаимосвязь с внешним миром.

Информационные модели можно разделить:

Вербальная модель – информационная модель в мысленной или разговорной форме.

Знаковая модель – информационная модель, выраженная специальными знаками, т. е. средствами любого формального языка (рисунки, тексты, графики и схемы).Знаковые: компьютерные и некомпьютерные модели

По форме представления следующие виды информационных моделей:

  • геометрические модели — графические формы и объемные конструкции;
  • словесные модели — устные и письменные описания с использованием иллюстраций;
  • математические модели — математические формулы, отображающие связь различных параметров объекта или процесса;
  • структурные модели — схемы, графики, таблицы и т. п.;
  • логические модели — модели, в которых представлены различные варианты выбора действий на основе умозаключений и анализа условий;
  • специальные модели — ноты, химические формулы и т. п.;
  • компьютерные и некомпьютерные модели.

Знаковые: компьютерные и некомпьютерные модели

Если модель выражена в абстрактной, умозрительной форме, то нужны некоторые знаковые системы, позволяющие описать ее — специальные языки, чертежи, схемы, графики, таблицы, алгоритмы, математические формулы и т. п. Здесь могут быть использованы два варианта инструментария: либо традиционный набор инженера или конструктора (карандаш, линейка), либо самый совершенный в наши дни прибор — компьютер.

4. Классификации информационных знаковых моделей: по способу реализации:

компьютерные и некомпьютерные модели.

Компьютерная модель – модель, реализованная средствами программной среды

Статьи к прочтению:

Шурупы и саморезы: типы изделий по конструкции, области использования


Похожие статьи:

Модели: классификация

Классификация моделей приведенная в пособии А.

И.Бочкина Способов классификации необычно много.Приведем лишь некоторые, наиболее известные основания и признаки:дискретность и непрерывность,матричные и скалярные модели, статические и динамические модели, аналитические и информационные модели, предметные и образно-знаковые модели, масштабные и немасштабные…
Каждый признак даетопределенное знание о свойствах и модели, и моделируемой реальности. Признак может служить подсказкой о способе выполненного или предстоящего моделирования.
Дискретность и непрерывностьДискретность— характерный признак именно компьютерных моделей.Ведь компьютер может находиться в конечном, хотя и очень большом количестве состояний. Поэтому даже если объект непрерывен (время), в модели он будет изменяться скачками. Можно считать непрерывность признаком моделей некомпьютерного типа.
Случайность и детерминированность. Неопределенность, случайность изначально противостоит компьютерному миру: Запущенный вновь алгоритм должен повториться и дать те же результаты.
Но для имитации случайных процессов используют датчики псевдослучайных чисел. Введение случайности в детерминированные задачи приводит к мощным и интересным моделям (Вычисление площади методом случайных бросаний).
Матричность — скалярность. Наличие параметров у матричной модели говорит о ее большей сложности и, возможно, точности по сравнению со скалярной. Например, если не выделить в населении страны все возрастные группы, рассматривая его изменение как целое, получим скалярную модель ( например модель Мальтуса), если выделить, — матричную (половозрастную). Именно матричная модель позволила объяснить колебания рождаемости после войны.
Статичность динамичность. Эти свойства модели обычно предопределяются свойствами реального объекта. Здесь нет свободы выбора. Просто статическая модель может быть шагом к динамической
, либо часть переменных модели может считаться пока неизменной. Например, спутник движется вокруг Земли, на его движение влияет Луна. Если считать Луну неподвижной за время оборота спутника, получим более простую модель.
Аналитические модели. Описание процессов аналитически, формулами и уравнениями. Но при попытке построить график удобнее иметь таблицы значений функции и аргументов.
Имитационные модели. Имитационные модели появились давно в виде масштабных копий кораблей, мостов и пр. появились давно, но в связи с компьютерами рассматриваются недавно. Зная как связаны элементы модели аналитически и логически, проще не решать систему неких соотношений и уравнений, а отобразить реальную систему в память компьютера, с учетом связей между элементами памяти.
Информационные модели. Информационные модели принято противополагать математическим, точнее алгоритмическим. Здесь важно соотношение объемов данные/алгоритмы. Если данных больше или они важнее имеем информационную модель, иначе — математичеескую.
Предметные модели. Это прежде всего детская модель — игрушка.
Образно-знаковые модели. Это прежде всего модель в уме человека: образная, если преобладают графические образы, и знаковая, если больше слов или (и) чисел. Образно-знаковые модели строятся на компьютере.
Масштабные модели. К масштабным моделям те из предметных или образных моделей, которые повторяют форму объекта (карта).
Возврат в начало

Понятие модели и моделирования — презентация онлайн

Урок по информатике
Тема урока
«Понятие модели и моделирования»

7. Трагедия броненосца «Кэптен»

Моделью называют упрощенное
представление о реальном
объекте, процессе или явлении

9. Примеры моделей.

В этих двух моделях рассматривается объект,
который в реальности недоступен для изучения (исследования)
из-за очень малых или больших размеров.

10. Модель планеты Земля

Примеры моделей
Эти модели позволяют изучить процесс или явление, которые в
реальности протекают гораздо медленнее.

12. Примеры моделей

Эти модели позволяют изучить процесс или явление, которые в
реальности протекают гораздо медленнее.

13. Модель «Ветер»

14. Классификация моделей

Модель
Область
использования
Фактор
времени
Учебная
Статическая
Опытная
Динамическая
Способ
представления
Материальная
Информационная
Научнотехническая
Знаковая
Игровая
Имитационная
Вербальная
Компьютерная
Информатика рассматривает
информационные модели.
Некомпьютерная

15. Классификация моделей

Модель
Область
использования
Фактор
времени
Способ
представления

16. Временный фактор

Моделирование – построение моделей
(макетов) для исследования или
изучения объекта, процесса или
явления.

17. По способу представления

Модель для работы в группе

18. По области использования

Домашнее задание
Задание Моделирование
паркета
Меню паркета
Паркет
Домашнее задание
Задание Создание модели
«Моя родословная», §45 учебника

20.

Модель для работы в группе Рефлексивный экран
сегодня я узнал…
было интересно…
было трудно…
я выполнял задания…
я понял, что…
теперь я могу…
я почувствовал, что…
я приобрел…
я научился…
у меня получилось …
я смог…
я попробую…
меня удивило…
урок дал мне для жизни…
мне захотелось…

Анализ информационных моделей из материалов ЕГЭ по информатике

Васильева Ю.С.1, Гусева Е.Н.1
1ФГБОУ ВО «Магнитогорский государственный технический университет им. Г. И. Носова»

Vasylieva Yu.S.1, Guseva E.N.1
1Mаgnitogorsk Stаte Technicаl University named after G.I. Nosov

Библиографическая ссылка на статью:


Васильева Ю.С., Гусева Е.Н. Анализ информационных моделей из материалов ЕГЭ по информатике // Современные научные исследования и инновации. 2017. № 4 [Электронный ресурс]. URL: https://web.snauka.ru/issues/2017/04/80527 (дата обращения: 23. 03.2022).

Одним из разделов в ЕГЭ по информатике является «Моделирование и компьютерный эксперимент». Основное понятие в данном разделе – это модель. Модель — это объект, который создается искусственно и дает упрощенное представление о реальном объекте, процессе или явлении, отражающий существенные стороны изучаемого объекта с точки зрения цели моделирования. Следовательно, моделирование — это создание моделей, которые  предназначены для изучения и исследования объектов, процессов или явлений.[2]

Данный раздел в школьной программе по учебно-методическому комплексу автора Л.Л. Босовой начинают изучать с 6 класса. Учащихся знакомят с понятиями информационного моделирования, а так же с его разнообразием. В учебниках представлены знаковые (словесные, математические модели), табличные информационные модели, графики, диаграммы, схемы. С каждым классом объем знаний по разделу добавляется и усложняется, например, в 6 классе изучаются информационные модели в виде таблиц «объект – свойства», «объект – объект», то есть рассматриваются типы связи «один к одному» и «один ко многим».

В 7 классе в раздел моделирование добавляются информационные модели, описывающие связи «многие ко многим», например «объекты – объекты», «объекты – свойства – объекты». Для подготовки учеников к ГИА и ЕГЭ, начиная с 8 класса, после каждой главы учебника расположены тестовые задания для самоконтроля.

При решении задач по информатике в области моделировании школьникам приходится сталкиваться с различными видами информационных моделей. В данной статье рассмотрим задачу по моделированию, которая связана с анализом графиков и диаграмм в электронных таблицах, а также разберем особенности решения задачи построения кратчайшего пути  в таблице смежности для формирования навыков учащихся исследования графов.

Граф — совокупность непустого множества вершин и наборов пар вершин (связей между вершинами)[1]. Объекты представляются как вершины, или узлы графа, а связи — как дуги, или рёбра[3]. Графы применяются в разных областях, для каждой области применяется определенные, которые имеют свою направленность, ограничения, а так же дополнительные данные о вершинах и ребрах.

Графы можно представить различными способами:

1)    графический способ – изображение графа;

2)    список ребер – перечисление всех ребер графа как пар обозначений связываемых этими ребрами вершин;

3)    матрица смежности – квадратная симметричная таблица, в которой столбцы и строки соответствуют вершинам графа, а на пересечении ячеек записываются числа, обозначающие наличие или отсутствие связей между соответствующими парами вершин;

4)    матрица инцидентности – таблица, строки которой соответствуют ребрам, а столбцы – вершинам, на пересечении ячеек указывается связь между инцидентными элементами графа (ребро и вершина).

Таблица – это систематизированный перечень цифровых данных или каких-либо иных сведений, расположенных в определенном порядке по графам.

Диаграмма – это графическое представление данных. Они используются для анализа и сравнения данных, представления их в наглядном виде.

Существуют различные виды диаграмм:

1)    гистограмма – графическое представление в виде прямоугольников одинаковой ширины, расположенных вертикально, одиночные прямоугольники либо сгруппированные по определенному признаку.

применяются для распределения числовых значений какого-либо показателя во времени или по составным частям; 

2)    линейчатые диаграммы – графическое представление в виде прямоугольников, расположенных горизонтально. высота прямоугольников соответствует числовым значениям сравниваемых величин; 

3)    круговая диаграмма – графическое представление в виде окружности, круга. применяется для изображения удельного веса составных частей какого-либо целого (в долях или процентах).

Рассмотрим типовые задачи по моделированию.

Пример 1.

Между городами A, B, C, D, E, F проложены дороги, протяженность которых приведена в таблице (отсутствие числа в таблице означает, что дороги нет). Определите длину кратчайшего пути между городами А и F (при условии, что передвигаться можно только по построенным дорогам).

Решение:

Нам дана таблица смежности, следовательно, эта задача на построение графа. Вершинами графа являются названия городов, от A до F, а ребра определяются наличием в таблице чисел, указывающих вес этих ребер.

Расставляем вершины и соединяем линиями, только те на пересечении столбца и строки имеются непустые ячейки. Число, в соответствующих ячейках, записываем над ребрами.

В условии задачи не говорится, что движение в одном направлении, следовательно, граф не является ориентированным. Матрица смежности зеркально симметрична (т.е. ячейки над главной диагональю и под симметричны).

Граф для данной таблицы смежности:

Методом перебора, перечислим все возможные пути от A к F и определим самый короткий путь.

AF – длина пути: 24;

ABCDF – длина пути: 4+3+3+8=18;

ABCF – длина пути: 4+3+14=21;

ABCEF – длина пути: 4+3+7+6=20;

ACDF – длина пути: 10+3+8=21;

ACF –длина пути: 10+14=24;

ACEF –длина пути: 10+7+6+23.

Самый короткий путь ­– ABCDF длиной 18 единиц.

Пример 2.

Дан фрагмент электронной таблицы.

A

B

C

D

1

 

1

2

 

2

=C1/2

=(A2+B1)/2

=C1–B1

=2*B2

После выполнения вычислений была построена диаграмма по значениям диапазона ячеек A2:D2.  Укажите получившуюся диаграмму.

Решение

Вычисляем значения формул и вписываем их в таблицу:

A

B

C

D

1

 

1

2

 

2

1

1

1

2

Анализируем ответ:

  • 2-й вариант не подходит, т. к. все доли равны.
  • 3-й не соответствует, т.к. A2 и D2 равны и меньше B2 и C2.
  • 4-й является не верным, т.к. D2=A2+B2+C2,  а согласно таблице: 2=1+1+1 – равенство не верное, значит ответ не правильный.

Ответ: диаграмма № 1 (поскольку A2,B2,C2 равны между собой и каждая из этих долей вдвое меньше D2).

Навыки анализа информационных моделей, умение конструировать оптимальные маршруты в графах способствуют развитию логического мышления детей.  Задачи компьютерного моделирования учат школьников не только выполнять вычисления, использовать математические формулы и логику, но и дают возможность самостоятельно исследовать законы и явления из разных научных областей, сравнивать и давать анализ объектам.


Библиографический список
  1. Karmanova E.V., EfimovaI.Yu., Guseva E.N., Kostina N.N., Saveleva L.A., Bobrova I.I.//Modeling of students’ competency development in the higher education distant learning system. –В сборнике: Proceedings of the 2016 Conference on Information Technologies in Science, Management, Social Sphere and Medicine (ITSMSSM 2016) 2016. С. 308-315.
  2. Гусева Е. Н. Информатика: [электронный ресурс]  учеб.пособие/ Е. Н. Гусева, И.Ю. Ефимова, Р.И. Коробков, К.В. Коробкова, И.Н. Мовчан,  Л.А. Савельева. – 3-е изд., стереотип. – М.: Флинта, 2011.– 260 с.–Режим доступа:  http://www.knigafund.ru/books/116085
  3. Гусева Е.Н. Анализ результатов имитационного моделирования в среде Rockwell Software Arena /В сборнике: Теплотехника и информатика в образовании, науке и производстве сборник докладов V Всероссийской научно-практической конференции студентов, аспирантов и молодых учёных (TИМ’2016) с международным участием. Министерство образования и науки Российской Федерации, Уральский федеральный университет имени первого Президента России Б. Н. Ельцина, Институт материаловедения и металлургии, Кафедра «Теплофизика и информатика в металлургии». 2016. С. 194-198.
  4. Гусева Е.Н. Дидактические условия использования педагогических программных средств в процессе профессиональной подготовки будущих учителей: дис. канд. пед. наук.– Магнитогорск, 1999, – 168 с.
  5. Гусева Е.Н. Задачи на измерение количества информации с использованием понятия вероятности// Информатика и образование. – М.:  № 2, 2008. –С. 61-64.
  6. Гусева Е.Н. Имитационное моделирование как среда компьютерной визуализации знаний/ В книге: Новые информационные технологии в образовании/ Материалы VII международной научно-практической конференции. Российский государственный профессионально-педагогический университет. 2014. С. 395-399.
  7.  Гусева Е.Н. Математические основы информатики/ Е.Н. Гусева, И.И. Боброва, И.Ю. Ефимова, И.Н. Мовчан, С.А. Повитухин, Л.А. Савельева. – Магнитогорск: Изд-во Магнитогорск. гос. техн. ун-та им. Г.И. Носова, 2016.- 234 с.
  8.   Гусева Е.Н. Основы имитационного моделирования экономических процессов: лаб. практикум / Е.Н. Гусева. – Магнитогорск: МаГУ, 2007. – 140с.
  9. Ермакова Т.А., Гусева Е.Н. Использование компьютерного моделирования в преподавании геометрии // Современные научные исследования и инновации. 2016. № 6 [Электронный ресурс]. URL: http://web.snauka.ru/issues/2016/06/68886 (дата обращения: 24.06.2016).
  10. Информатика и информационные технологии. Тема 9. Информационное моделирование. Электронный ресурс: http://www.ido.rudn.ru/nfpk/inf/inf9.html.
  11. Казачков И.А., Гусева Е.Н. Компьютерная модель «Хищник-Жертва» // Современные научные исследования и инновации. 2017. № 1 [Электронный ресурс]. URL: http://web.snauka.ru/issues/2017/01/77530
  12. Никулина Н.М., Гусева Е.Н. Задачи компьютерного моделирования в школьном курсе информатики // Современные научные исследования и инновации. 2017. № 1 [Электронный ресурс]. URL: http://web.snauka.ru/issues/2017/01/76147
  13. Саралашвили А.А., Гусева Е.Н. Компьютерное моделирование демографических процессов // Современные научные исследования и инновации. 2017. № 1 [Электронный ресурс]. URL: http://web.snauka.ru/issues/2017/01/77136
  14. Татарникова В.В., Гусева Е.Н. Использование компьютерного моделирования в решении задач о системах массового обслуживания // Современные научные исследования и инновации. 2016. № 6 [Электронный ресурс]. URL: http://web.snauka.ru/issues/2016/06/69373 (дата обращения: 07.07.2016).


Количество просмотров публикации: Please wait

Все статьи автора «Васильева Ю.С.»

Компьютерное информационное моделирование — Информатика 11 класс ФГОС

II. Постановка проблемы.

Человек, в силу своих интеллектуальных способностей, способен не только моделировать своё поведение, но и всё то, что его окружает (объекты реального мира).

Сегодня на уроке мы с вами проведём физический эксперимент и построим несколько различных моделей с использованием совершенного в наши дни инструмента – компьютера, а также постараемся понять и объяснить то, что сделали.


III. Изложение плана урока.

Мы с вами будем одной стороны – проводить эксперимент, с другой — строить его модель, а затем проанализируем проделанное и сделаем выводы.

IV. Фронтальная беседа для проверки уровня подготовки учащихся к усвоению материала урока.

Модель-?

( создается человеком в процессе познания окружающего мира и отражает существенные особенности изучаемого объекта, явления или процесса).

Материальные — воспроизводят геометрические и физические свойства объекта и всегда имеют реальное воплощение (игрушки, чучела птиц, глобус, макеты, муляжи)

Информационные — нельзя потрогать, так как не имеют материальной основы, а строятся только на информации (мысленные образы, рисунки, тексты, графики, чертежи, формулы).

Назовите причины, по которым прибегают к построению моделей?

Главное – изучение свойств объектов, познание окружающего мира:

  1. В реальном времени оригинал может уже не существовать или его нет в действительности — теория вымирания динозавров, модель «Глобального потепления — парниковый эффект» и т.д.
  2. Оригинал либо очень велик, либо очень мал — глобус, модель Солнечной системы, модель атома.
  3. Процесс протекает очень быстро или очень медленно-геологические модели, модель двигателя внутреннего сгорания.

4.      Почему не исследовать сам оригинал, а строить его модель?

(иногда исследование может привести к разрушению объекта — самолёт, автомобиль, здание)

Моделирование-?

( метод познания, состоящий в создании и исследовании моделей).

V. Эксперимент.

Этапы построения моделей на компьютере:

  1. Описательная (вербальная) информационная модель — выделение существенных, с точки зрения целей проводимого исследования, свойств или параметров объекта, а несущественными параметрами пренебрегаем.
  2. Формализованная модель — записывается модель с помощью формального языка (формулы, уравнения)
  3. Компьютерная модель — преобразование формализованной модели в компьютерную (выразить её на понятном для компьютера языке) 

VI. Моделирование эксперимента средствами ИКТ.

Сегодня, когда компьютер стал основным инструментом исследователя, различные виды моделей можно строить на нём с помощью различных программ. При построении компьютерной модели необходимо правильно выбрать программную среду.

Построение компьютерной модели

Итак, послушайте задание:


Задача №1

На месте совершения преступления вы обнаружили след от обуви. Есть пара свидетелей, которые утверждают, что это был молодой человек —  лет 26-28, не больше… наша задача собрать как можно больше информации о человеке, совершившем преступление.

Примечание: По следу (отпечатку обуви) можно узнать: рост человека; определить длину шага; создать модель человека. Если известен примерный возраст, то рассчитать идеальную массу.

Какая программная среда, по-вашему, подходит для данной модели – конечно электронные таблицы Excel, именно этой программой пользуются криминалисты-эксперты.

Я вам сейчас раздам образцы следов преступников, а вы попробуйте определить их основные параметры и помочь следствию.

Длина

ступни

Возраст

Рост

Длина

шага

Ширина

ступни

Длина

пятки

Голова

Идеальная

масса

 

 

 

 

 

 

 

 

 Рост = (длина ступни – 1,5)*100/15,8 (15,8 — для мужчин, 15,5 – для женщин)

Длина шага = длина ступни*3

Ширина ступни = рост/18

Длина пятки = рост/27

Голова = рост/8

Идеальная масса = 50+0,75*(рост – 150)+(возраст – 20)/4

 
 

База моделей ИТ в принятии решений — Информатика

База моделей. Целью создания моделей являются описание и оптимизация некоторого объекта или процесса. Использование моделей обеспечивает проведение анализа в системах поддержки принятия решений. Модели, базируясь на математической интерпретации проблемы, при помощи определенных алгоритмов способствуют нахождению информации, полезной для принятия правильных решений.

Пример. Модель линейного программирования дает возможность определить наиболее выгодную производственную программу выпуска нескольких видов продукции при за-данных ограничениях на ресурсы. Использование моделей в составе информационных систем началось с применения статистических методов и методов финансового анализа, которые реализовывались командами обычных алгоритмических языков. Позже были созданы специальные языки, позволяющие моделировать ситуации типа «что будет, если?» или «как сделать, чтобы?». Такие языки, созданные специально для построения моделей, дают возможность построения моделей определенного типа, обеспечивающих нахождение решения при гибком изменении пе-ременных.

Существует множество типов моделей и способов их классификации, например, по цели использования, области возможных приложений, способу оценки переменных и т. п.

По цели использования модели подразделяются на оптимизационные, связанные с нахождением точек минимума или максимума некоторых показателей (например, управляющие часто хотят знать, какие их действия ведут к максимизации прибыли или минимизации затрат), и описательные, описывающие поведение некоторой системы и не предназначенные для целей управления (оптимизации).

По способу оценки, модели классифицируются на детерминистские, использующие оценку переменных одним числом при конкретных значениях исходных данных, и стохастические, оценивающие переменные несколькими параметрами, так как исходные данные заданы вероятностными характеристиками.

Детерминистские модели более популярны, чем стохастические, потому что они менее дорогие, их легче строить и использовать. К тому же часто с их помощью получается вполне достаточная информация для принятия решения. По области возможных приложений модели разбиваются на специализированные, предназначенные для использования только одной системой, и универсальные – для использования несколькими системами.

Специализированные модели более дорогие, они обычно применяются для описания уникальных систем и обладают большей точностью.

В системах поддержки принятия решения база моделей состоит из стратегических, тактических и оперативных моделей, а также математических моделей в виде совокупности модельных блоков, модулей и процедур, используемых как элементы для их построения.

Стратегические модели используются на высших уровнях управления для установления целей организации, объемов ресурсов, необходимых для их достижения, а также политики приобретения и использования этих ресурсов. Они могут быть также полезны при вы-боре вариантов размещения предприятий, прогнозировании политики конкурентов и т.п. Для стратегических моделей характерны значительная широта охвата, множество переменных, представление данных в сжатой агрегированной форме. Часто эти данные базируются на внешних источниках и могут иметь субъективный характер. Горизонт планирования в стратегических моделях, как правило, измеряется в годах. Эти модели обычно детерминистские, описательные, специализированные для использования на одной определенной фирме. Тактические модели применяются управляющими среднего уровня для распределения и контроля использования имеющихся ресурсов. Среди возможных сфер их использования следует указать: финансовое планирование, планирование требований к работникам, планирование увеличения продаж, построение схем компоновки предприятий. Эти модели применимы обычно лишь к отдельным частям фирмы (например, к системе производства и сбыта) и могут также включать в себя агрегированные показатели. Временной горизонт, охватываемый тактическими моделями, — от одного месяца до двух лет. Здесь также могут потребоваться данные из внешних источников, но основное внимание при реализации данных моделей должно быть уделено внутренним данным фирмы. Обычно тактические модели реализуются как детерминистские, оптимизационные и универсальные.

Оперативные модели используются на низших уровнях управления для поддержки принятия оперативных решений с горизонтом, измеряемым днями и неделями. Возможные применения этих моделей включают в себя ведение дебиторских счетов и кредитных расчетов, календарное производственное планирование, управление запасами и т.д. Оперативные модели обычно используют для расчетов внутрифирменные данные. Они, как правило, детерминистские, оптимизационные и универсальные (т.е. могут быть использованы в различных организациях).

Математические модели состоят из совокупности модельных блоков, модулей и процедур, реализующих математические методы. Сюда могут входить процедуры линейного программирования, статистического анализа временных рядов, регрессионного анализа и т.п. – от простейших процедур до сложных ППП. Модельные блоки, модули и процедуры могут использоваться как поодиночке, так и комплексно для построения и поддержания моделей.

Система управления базой моделей должна обладать следующими возможностями: создавать новые модели или изменять существующие, поддерживать и обновлять параметры моделей, манипулировать моделями.

Презентация по информатике «Моделирование»

Модель – это упрощенное подобие реального объекта. Модель отражает лишь некоторые свойства объекта, существенные для достижения цели моделирования.

Классификация моделей:

— по области использования;

— по области знаний;

— с учетом фактора времени;

— по способу представления;

— по способу реализации.

Учебные модели – это модели, использующиеся в обучении.

Примеры:

— наглядные пособия;

— тренажеры;

— обучающие программы.

Опытные модели – это увеличенные или уменьшенные копии объекта.

Примеры:

— модель корабля, испытываемая в бассейне;

— модель автомобиля;

— модель здания, проверяемая на сейсмичность.

Научно–технические модели – создаются для исследования процессов или явлений.

Пример:

— прибор, имитирующий молнию.

Игровые модели – это модели, созданные для репетиции поведения объекта в различных ситуаций.

Примеры:

— военные игры;

— экономические игры;

— спортивные  игры;

— деловые игры.

Имитационные модели – модели имитирующие реальность

Примеры:

— проверка действия лекарства на мышах;

— эксперименты в школах (12 летняя система обучения).

Материальные модели – предметные модели, физические.

Примеры:

— детские игрушки;

— карты по географии;

— физические опыты;

— макет здания.

Систематический обзор модели принятия технологий в области информатики здравоохранения

Роусторн и др. 83 Информационная система ухода за пациентами Выявление важных вопросов, необходимых для применения модели принятия технологии
и теории запланированного поведения к прогнозированию и объяснению обязательного использования ИС
2000 Медсестры
( Н = 61)
Больница/теория запланированного поведения (TPB) Австралия
Хэнди и др. 84 Электронные медицинские карты (ЭМК) Изучение мнений врачей первичного звена о системе электронных медицинских карт (ЭМК) рожениц 2001 Врачи и акушерки ( Н = 167) Больница/ Приемлемость системы, системные характеристики, организационные характеристики, индивидуальные характеристики Новая Зеландия
Чисмар и Соня 85 Интернет и интернет-приложения для здоровья Тестирование расширения широко используемой модели в информационных системах, особенно в Интернете в педиатрии 2002 Педиатры
( Н = 89)
Больница/ теория ТАМ2 США
Лян и др. 86 Персональные цифровые помощники (КПК) Прогнозирование TAM по фактическому использованию КПК 2003 Медицинские работники ( Н = 173) –/ совместимость, поддержка, личная инновационность, актуальность работы США
Лю и Ма 87 Медицинские записи, ориентированные на услуги Расширение TAM путем включения воспринимаемого уровня обслуживания (PSL) в качестве причинно-следственной предпосылки готовности медицинских работников использовать медицинские записи, ориентированные на прикладные услуги 2005 Медицинский работник
( Н = 79)
Больница/ Воспринимаемый уровень обслуживания США
Хан и др. 43 Мобильная система Изучение приемлемости мобильной системы среди врачей с помощью в основном моделей TAM, UTAUT и персональных инноваций в области информационных технологий (PIIT) 2006 Врачи
( Н = 151)
Сектор здравоохранения/ пол, опыт, возраст, личная инновационность, совместимость, социальное влияние Финляндия
Лю и Ма 88 Электронные медицинские карты (EMR) Введение понятия воспринимаемой
производительности системы (PSP) для расширения TAM
2006 Медицинские работники ( Н = 77) Больница/ Воспринимаемая производительность системы США
Палм и др. 89 Клиническая информационная система (КИС) Разработка электронного инструмента обследования на основе двух теоретических моделей (Делоне и Маклин и ТАМ) для оценки приемлемости интегрированной КИС 2006 Врачи, медсестры,
и секретари
( Н = 324)
Больница/ На основе моделей TAM и DeLone и McLean ISS Франция
Ким и Чанг 90 Веб-сайты с информацией о здоровье Определение основных функциональных факторов при разработке и эксплуатации веб-сайтов с информацией о здоровье 2007 Пользователи
( Н = 228)
Дома/ Поиск информации, поддержка использования, настройка, покупка и безопасность Южная Корея
Ву и др. 91 Мобильные системы здравоохранения Проверка определяет приемлемость мобильных систем здравоохранения (MHS) медицинскими работниками на основе пересмотренного ТАМ 2007 Врачи, медсестры и медицинские работники ( Н = 137) Больница/ Самоэффективность MHS, техническая поддержка и обучение, совместимость Тайвань
Тунг и др. 92 Электронная информационная система логистики Принятие медсестрами электронной информационной системы логистики с новым гибридным TAM 2008 Медсестры
( Н = 258)
Больница/ Воспринимаемые финансовые затраты, совместимость, доверие Тайвань
Лай и др. 93 Индивидуальные вмешательства для лечения симптомов депрессии (TIDES) Разработка программы специализированных вмешательств для лечения симптомов ДЕПРЕССИИ (TIDES) на основе расширения TAM 2008 Пациенты
( Н = 32)
Клиники/ Структура , основанная на ТАМ2 (субъективная норма, актуальность работы, опыт) и модифицированной ТАМ (социально-демо, корректировка, актуальность работы) США
Ву и др. 94 Система сообщения о нежелательных явлениях Исследование определяет приемлемость систем сообщения о нежелательных явлениях специалистами здравоохранения с расширенным ТАМ, который интегрирует в модель переменные, связанные с доверием и поддержкой со стороны руководства 2008 Медицинские работники
( Н = 290)
Больница/ доверие, поддержка руководства, субъективная норма Тайвань
Ю и др. 95 Приложения медицинских информационных технологий Применение модифицированной версии TAM2 для изучения факторов, определяющих приемлемость медицинских ИТ-приложений 2009 Сотрудники учреждений длительного ухода ( Н = 134) Длительный уход/ возраст, субъективная норма, имидж, уровень должности, опыт работы, владение компьютером, добровольность Австралия
Дасгупта и др. 96 Персональные цифровые помощники (КПК) Оценка поведенческого намерения фармацевтов использовать КПК с TAM2 2009 Фармацевты
( Н = 295)
Больничные и общественные аптеки/ Теория ТАМ2 США
Илие и др. 97 Электронная медицинская карта (ЭМК) Изучение реакции врачей на использование баз ЭМК на ТАМ 2009 Врачи
( Н = 199)
Больница/ Доступность системы США
Триммер и др. 98 Электронные медицинские карты (EMR) Модели приложений TAM, UTAUT и организационная культура на нескольких этапах принятия EMR 2009 Врачи
( Н знак равно
Клиническая ординатура по семейной медицине/ На основе TAM, UTAUT и организационной культуры США
Лин и Ян 99 Мобильная служба помощи при астме (ACMS) = мобильный телефон Интеграция ТАМ, «субъективной нормы» и «новаторства» в принятие ACMS 2009 Пациенты
( Н = 229)
Отдаленные районы/ личностно-ориентированный, коммуникативный Китай
Аггелидис и Чацоглу 100 Больничная информационная система (ИСС) Проверка приемки ИСЗ персоналом больницы на основе ТАМ 2009 Персонал больницы
( Н = 283)
Больница/ Получено на основе UTAUT и ТАМ (совместимость, обучение, социальное влияние, облегчающее состояние, самоэффективность, тревожность) Греция
Хён и др. 101 Модель структурированной описательной электронной медицинской карты (EHR) (электронная система документации медсестер) Применение теоретических (комбинированная модель принятия технологии и модель соответствия технологии задач) и ориентированных на пользователя методов для изучения восприятия медсестрами функциональных требований к медицинскому обслуживанию электронная система сестринской документации 2009 Медсестры
( Н = 17)
Больница/ Модель , комбинированная TAM и целевая технология (TTF) США
Вишванат и др. 102 Персональный цифровой помощник (КПК) Изучение детерминант внедрения персонального цифрового помощника (КПК) в здравоохранение с помощью TAM 2009 Врачи
( Н = 215)
Больница/ возраст , должность в больнице , владение кластером , специальность США
Мортон и Сьюзен 103 Электронная медицинская карта (ЭУЗ) Внедрение совместимой ЭУЗ в амбулаторную карту с использованием теории распространения инноваций и ТАМ 2010 Врачи
( Н = 802)
Университет/ Объединение теории диффузии инноваций (IDT) и TAM США
Чжан и др. 104 Мобильный уход на дому Применение TAM2 в мобильном уходе на дому 2010 Медсестры
( Н = 91)
Дома/ Теория ТАМ2 Канада
Стокер 105 Электронные медицинские карты (ЭМК) Оценка релевантности ТАМ намерения медсестер использовать электронные медицинские карты в учреждениях неотложной медицинской помощи 2010 Медсестры
( Н = 97)
Больница/ Окружающая среда или контекст, характеристики медсестры, характеристика EHR США
Лим и др. 106 Мобильные телефоны Согласие женщин на использование мобильных телефонов для получения медицинской информации на основе TAM 2011 Женщины
( Н = 175)
Домашний уход/ Самоэффективность , тревога , предыдущий опыт Сингапур
Шналл и Баккен 107 Карта непрерывности лечения (CCR) Оценка применимости конструкций ТАМ в объяснении поведенческих намерений ведущих пациентов с ВИЧ использовать CCR 2011 Менеджеры
( Н = 94)
Центр помощи при ВИЧ/ Воспринимаемые барьеры для использования США
Ковитлавакул 108 Телемедицина/электронные или дистанционные технологии (eICU) Определяющие факторы и предикторы, влияющие на намерение медсестер использовать технологии eICU на основе TAM 2011 Медсестры
( Н = 117)
Больница/ Поддержка врачей, годы работы в больнице, поддержка администратора США
Эгеа и Гонсалес 109 Электронные медицинские карты (EHCR) Объяснение принятия врачами электронных медицинских карт (системы EHCR) 2011 Врачи
( Н = 254)
Больница/ Восприятие институционального доверия, предполагаемого риска, целостности информации Испания
Сяо и др. 110 Больничные информационные системы (ИСС) Применение ТАМ для оценки ИСЗ среди сестринского персонала 2011 Медсестры
( Н = 501)
Больница/ качество системы, качество информации, самоэффективность пользователей, совместимость, поддержка высшего руководства и компетентность команды проекта Тайвань
Орруно и др. 111 Теледерматология Проверка намерения врачей использовать теледерматологию с использованием модифицированного ТАМ 2011 Врачи
( Н = 171)
Дома/ Субъективная норма, фасилитатор, привычка, совместимость Испания
Мелас и др. 112 Клинические информационные системы Объяснение намерения использовать клинические информационные системы на основе ТАМ 2011 Медицинский персонал (всего [ Н = 604], врачей= 534) Больница/ Врачебная специальность, знание ИКТ, потребность в функциях ИКТ Греция
Пай и Кай 113 Информационные системы здравоохранения Внедрение системы и услуг на основе Модели, предложенной DeLone and Mclean и TAM 2011 Медсестры, главные директора и другой соответствующий персонал
( Н = 366)
Больница/модель, предложенная DeLone and Mclean и TAM Тайвань
Джимо и др. 114 Информационно-коммуникационные технологии (ИКТ) Использование модифицированных ТАМ среди работников охраны здоровья матери и ребенка 2012 Медицинские работники
( Н = 200)
Сельские регионы/знания, эндемические барьеры (знание является отдельным фактором от отношения) Нигерия
Лу и др. 115 Больничная информационная система (ИСС) Изучение факторов, влияющих на принятие ИСЗ медсестрами с моделью, полученной из ТАМ 2012 Медсестры
( Н = 277)
Больница/ Модель успеха информационной системы Тайвань
Лакшми и Раджарам 116 Информационные технологии (ИТ) и инновационность Анализ влияния ИТ-приложений и новаторства на принятие услуг здравоохранения в сельских районах ТАМ 2012 Медицинский персонал
( Н = 465)
Сельские центры/ Воздействие информационных технологий, инновационность, зависимость от онлайн-информации Индия
Цзянь и др. 117 Персональные медицинские карты (PHR) на основе USB Факторы, влияющие на принятие потребителем личных медицинских карт на основе USB компанией TAM 2012 Пациенты
( Н = 1465)
Больница/ Субъективная норма Тайвань
Эскобар-Родригес и др. 118 Электронные рецепты и автоматизированные системы управления лекарственными препаратами Проверка медицинского персонала на предмет использования электронных рецептов и автоматизированных систем управления лекарственными средствами с обширным TAM 2012 Врачи, медсестры
( Н = 209)
Больница/ предполагаемая совместимость , предполагаемая полезность улучшить системы управления, обучение , предполагаемые риски Испания
Кетикидис и др. 119 Системы HIT Применение модифицированных ТАМ при приемке систем HIT у медицинского персонала 2012 Медицинские работники (медсестры и врачи)
( Н = 133)
Больница/ Компьютерная тревога , актуальность , самоэффективность , субъективные и описательные нормы , знакомство / использование компьютеров Греция
Чен и Сяо 120 Больничная информационная система (БИС) Проверка приемлемости больничных информационных систем (БИС) врачами 2012 Врачи
( Н = 81)
Больница/ Качество системы , качество информации , качество обслуживания Тайвань
Ким и Пак 121 Информационные технологии здравоохранения (HIT) Разработка и проверка расширенной модели принятия технологий (TAM) в здравоохранении 2012 Потребители медицинских услуг
( п = 728)
Дома/ Включает модель убеждений о здоровье (HBM) и теорию запланированного поведения (TPB), а также TAM Южная Корея
Парра и др. 122 Служба помощи при лечении больных с острым инсультом на основе телемедицины (TeleStroke) Разработка, внедрение и оценка службы помощи при лечении больных с острым инсультом на основе телемедицины (TeleStroke) с использованием ТАМ 2012 Медицинские работники
( Н = 34)
Больница/ Субъективная норма, облегчающие условия Испания
Ганьон и др. 123 Система телемониторинга Использование модифицированного TAM для оценки внедрения новой системы телемониторинга медицинскими работниками 2012 Медицинские работники
( Н = 234)
Больница/ привычка, совместимость, фасилитаторы, субъективная норма Испания
Вангия 124 Реестр иммунизации Расширение контекстуальными факторами (контекстуализированный ТАМ) для проверки гипотез об использовании реестра иммунизации 2012 Конечные пользователи реестра иммунизации
( п = 100)
Единица регистра иммунизации/ изменение рабочих задач, стремление к изменению, характеристика системного интерфейса, субъективная норма, самоэффективность компьютера США
Вонг и др. 125 Система интеллектуальной комплексной интерактивной помощи (ICIC) (телемедицинская) Оценка намерений пользователей с использованием модифицированной технологической модели принятия (TAM) 2012 Пожилые люди
( Н = 121)
Уход за пожилыми/ Теория TAM2 и фактор удовольствия Тайвань
Холден и др. 126 Введение лекарств со штрих-кодом (BCMA) Выявление предикторов согласия медсестер на введение лекарств со штрих-кодом (BCMA) 2012 Медсестры
( Н = 83)
Больница/ Социальное влияние, обучение, техническая поддержка, возраст, опыт, удовлетворение США
Дюннебейл и др. 127 Электронное здравоохранение (электронное здравоохранение) в амбулаторных условиях (телемедицина) Расширение моделей принятия технологий (ТАМ) для электронного здравоохранения (электронное здравоохранение) в амбулаторных условиях врачами 2012 Врачи
( Н = 117)
Амбулаторная помощь/ создание на основе TAM и UTAUT (ориентация на процесс, важность стандартизации, знания в области электронного здравоохранения, важность документации, важность безопасности данных, интенсивность использования ИТ ) Германия
Асуа и др. 128 Телемониторинг Изучение психосоциальных факторов, связанных с принятием телемониторинга среди медицинских работников на основе TAM2 2012 Медсестры, врачи общей практики
и
педиатры
( Н = 268)
Уход на дому/ Привычка , совместимость , координатор , субъективная норма Испания
Куммер и др. 129 Сенсорные системы введения лекарств Использование профессиональных медсестер отделения для сенсорных систем лекарств на основе TAM2 2013 Медсестры
( Н = 579)
Ассоциации здоровья/ Качественная перегрузка , количественная перегрузка , личная инновационность Австралия
Седльмайр и др. 130 Системы поддержки принятия клинических решений для лекарств Тестирование приемлемости системы врачами отделения неотложной помощи с TAM2 2013 Врачи
( Н = 9)
Больница/ Устойчивость к изменениям (RTC), совместимость (COM) Германия
Абу-Дальбух 131 Мобильные медицинские приложения Использование TAM для оценки модели отслеживания мобильных устройств в системе 2013 Медицинские работники
( Н знак равно
–/ Удовлетворенность пользователей, атрибут удобства использования Саудовская Аравия
Таваколи и др. 132 Электронная медицинская карта (ЭМК) Исследование ТАМ с использованием ЭМК 2013 Пользователи ЭМК
( п = перепись)
Центральная поликлиника Нефтяная промышленность/качество данных, пользовательский интерфейс Иран
Буэнестадо и др. 133 Системы поддержки принятия клинических решений (CDSS) на основе компьютеризированных клинических руководств и протоколов (CCGP) Определение приемлемости исходной позиции врачей в отношении использования CDSS на основе (CCGP) 2013 Врачи
( Н = 8)
Больница/ совместимость, привычки, фасилитаторы, субъективная норма Испания
Эскобар-Родригес и Бартуаль-Сопена 134 Системы планирования ресурсов предприятия (ERP) Анализ отношения медицинского персонала к использованию ERP-системы в государственной больнице 2013 Медицинский персонал
( п = 59)
Больница/ Опыт работы с ИТ, обучение, поддержка, возраст Испания
Су и др. 135 Системы Telecare Интеграция доверия пациентов с TAM для изучения модели намерения использования систем Telecare 2013 Пациенты
( Н = 365)
Доверие к больнице/пациенту (включая Социальное доверие, Институциональное доверие) Тайвань
Алали и Юхана 136 Виртуальные сообщества практиков (VCoPs) Изучение удовлетворенности VCoP на основе модели принятия технологий (TAM) и модели успеха DeLone и McLean IS 2013 Специалисты-практики
( Н = 112)
Больница/ Разработка на основе TAM и моделей успеха DeLone и McLean IS (качество знаний [KQ], качество системы [SyQ], качество обслуживания [SeQ], удовлетворенность [SAT]) Малайзия
Ван и др. 137 Система Telecare Использование системы телемедицины для создания механизмов безопасности лекарств для пожилых людей в отдаленных районах, использующих TAM 2013 Пожилые пациенты
( Н = 271)
Отдаленные районы/ Забота о человеке , связь Тайвань
Чен и др. 138 Система электронной записи в больницу Понимание влияния на намерение продолжения лечения в системе электронной записи на прием в больницу на основе расширенного TAM 2013 Граждане
( Н = 334)
Дома/ Качество отношений (включая доверие, удовлетворение), намерение продолжать Тайвань
Сикотт и др. 139 Электронное выписывание рецептов Выявление факторов, которые могут предсказать использование врачами электронных рецептов на основе расширения модели принятия технологий (TAM) 2013 Врачи
( Н = 61)
Район города/ Социальное влияние, характеристики практики, характеристики врача Канада
Лю и др. 140 Интернет-система персональных медицинских карт Расширение TAM, которое интегрирует структуру взаимоотношений врача и пациента (PPR) в исходные конструкции TAM для принятия онлайн-системы персональных медицинских карт 2013 Пациенты
( Н = 50)
Медицинский центр/ Отношения между врачом и пациентом (PPR) Тайвань
Ма и др. 141 Смешанные системы электронного обучения (BELS) Интеграция задач и технологий (TTF), самоэффективности компьютера, модели принятия технологии и удовлетворенности пользователей для выдвижения гипотезы теоретической модели, объяснения и прогнозирования поведенческого намерения пользователя использовать BELS 2013 Медсестры
( Н = 650)
Больницы и медицинские центры/ Интеграция TAM и подбора технологии задач (TTF) Тайвань
Эскобар-Родригес и Ромеро-Алонсо 142 Автоматизированные модульные системы хранения и распределения лекарственных средств Выявление отношения медицинских сестер к использованию автоматизированных модульных систем хранения и распределения лекарственных средств и влияющих факторов на основе ТАМ 2013 Медсестры
( Н = 118)
Больница/ Обучение, предполагаемый риск, уровень опыта Испания
Хуанг 143 Telecare Изучение намерений людей использовать телемедицину с помощью метода моделирования структурных уравнений (SEM), который является модификацией TAM 2013 Люди
( Н = 369)
Район города/ Инновационность, субъективная норма Тайвань
Портела и др. 144 Всеобъемлющая интеллектуальная система поддержки принятия решений (PIDSS) Внедрение системы INTCare с использованием TAM3 в отделении интенсивной терапии 2013 Медсестры
( Н = 14)
ОИТ/ Теория ТАМ3 Португалия
Джонсон и др. 145 Доказательно-адаптивная система поддержки принятия клинических решений Принятие доказательно-адаптивной системы поддержки принятия клинических решений, связанной с системой электронной медицинской документации с использованием TAM 2014 Терапевты
( Н = 44)
Удовлетворенность больниц/пользователей, знание компьютеров, общий оптимизм, самоотчет об использовании, группа траектории использования, использование в учреждениях США
Чжан и др. 146 Мобильное здравоохранение Оценка и согласие между конфиденциальностью и использованием мобильного здравоохранения с помощью TAM 2014 Пациенты
( Н = 489)
Больница/ Персонализация, конфиденциальность Китай
Эндрюс и др. 147 Лично контролируемая электронная медицинская карта (PCEHR) Изучение того, как отдельные лица в общей популяции воспринимают продвигаемую идею наличия PCEHR 2014 Пациенты
( Н = 750)
Уход на дому/социальные нормы, конфиденциальность, доверие, воспринимаемый риск, управляемость, веб-самоэффективность, совместимость, воспринимаемая ценность Австралия
Ганьон и др. 148 Электронная медицинская карта (ЭМК) Выявление основных детерминант принятия ЭМК врачами в выборке врачей общей практики и специалистов 2014 Врачи
( Н = 157)
Больница/ Интеграция исходного ТАМ, расширенного ТАМ, психосоциальной модели Канада
Хван и др. 149 Догоспитальная телеметрия Факторы, влияющие на принятие телеметрии техниками скорой медицинской помощи в машинах скорой помощи, используемых расширенным TAM 2014 Техниками скорой медицинской помощи
( п = 136)
Больница/ Соответствие работе, лояльность, организационное содействие, субъективная норма, подтверждение ожиданий, клинические факторы, неклинические факторы Южная Корея
Цай 150 Система телемедицины Интеграция расширенной ТАМ и модели представлений о здоровье (HBM) для выявления факторов, влияющих на принятие пациентами использования телездравоохранения 2014 Пациенты
( Н = 365)
Дома/ Интеграция расширенной модели принятия технологий (расширенная TAM) и модели убеждений в отношении здоровья (HBM) Тайвань
Ро и др. 151 Телемедицина Разработка модели приемлемости телемедицинских услуг на основе ТАМ с включением трех прогностических конструкций из ранее опубликованной литературы по телемедицине: (1) доступность медицинских записей и пациентов как клинических факторов, (2) самоэффективность как индивидуальный фактор и (3) воспринимаемые стимулы как регулирующие факторы 2014 Врачи
( Н = 183)
Медицинские центры и больницы/ Самоэффективность, доступность, воспринимаемые стимулы Южная Корея
Цай 152 Телездравоохранение Разработка комплексной поведенческой модели для анализа взаимосвязей между факторами социального капитала (теория социального капитала), технологическими факторами (ТАМ) и самоэффективностью системы (социальная когнитивная теория) в телездравоохранении 2014 Конечные пользователи система телемедицины
( Н = 365)
Район города/ Интеграция теории социального капитала (социальное доверие, институциональное доверие, социальное участие), социальной когнитивной теории (самоэффективность системы) и TAM Тайвань
Хоран и др. 153 Онлайн-система оценки инвалидности Разработка концептуальной модели приема врачей на основе TAM 2004 Врачи
( Н = 141)
Больница/ Организационная готовность, техническая готовность, предполагаемая готовность, совместимость с производственной практикой, социальная демография США
Сайги-Рубио и др. 154 Телемедицина Анализ детерминант использования телемедицины в трех странах с TAM 2014 Врачи
( Н = 510)
Больница, поликлиники городских и сельских/ Оптимизм , склонность к инновациям , уровень использования ИКТ Испания, Колумбия и Боливия
Штайнингер и Барбара 155 Электронная медицинская карта (ЭМК) Факторы изучения и расширения влияют на уровень приемлемости среди врачей, использует модифицированный (ТАМ) 2015 Врачи
( Н = 204)
Больница/ Социальное воздействие, использование HIT, вопросы конфиденциальности Австрия
Басак и др. 156 Персональный цифровой помощник (КПК) Использование расширенного ТАМ для изучения намерений использовать технологию персонального цифрового помощника (КПК) среди врачей 2015 Врачи
( Н = 339)
Больница/ Интеграция моделей успеха TAM и DeLone и McLean IS (качество знаний, качество системы, качество обслуживания и удовлетворенность пользователей) Турция
Аль-Адван и Хилари 157 Электронная медицинская карта (ЭМК) Применение модифицированной версии пересмотренной ТАМ для изучения приемлемости и использования ЭМК врачами 2015 Врачи
( Н = 227)
Больница/ Совместимость , привычка , субъективная норма , помощников Иордания
Ковитлавакул и др. 158 Electronic health record for nursing education (EHRNE) Investigating the factors influencing nursing students’ acceptance of the EHRs in nursing education using the extended TAM with self-efficacy as a conceptual framework 2015 Students
( N  = 212)
Clinics/ Self-efficacy Singapore
Michel-Verkerke et al.59 Разработка карты пациента (EPR) Разработка модели, основанной на теории DOI и TAM для прогнозирования EPR 2015 Пациенты
( Н знак равно
–/ Получено на основе DOI и теории ТАМ Нидерланды
Лин 160 Больничная информационная система (ИСС) Использование перспективы ТАМ; национальные культурные различия с точки зрения мужественности/женственности, индивидуализма/коллективизма, дистанции власти и избегания неопределенности включены в TAM в качестве модераторов 2015 Медсестры
( Н = 261)
Больница/ Дистанция власти, неуверенное избегание, мужественность или женственность, индивидуализм или коллективизм, ориентация во времени Тайвань
Абдехода и др. 59 Электронные медицинские карты (ЭМК) Оценка отношения врачей к внедрению ЭМК с помощью модели концептуального пути ТАМ и переменных организационного контекста 2015 Врачи
( Н = 330)
Больница/ Поддержка руководства, обучение, участие врачей, автономия врачей, отношения между врачом и пациентом Иран
Гартрелл и др. 161 Электронные личные медицинские карты (ePHR) Использование модели принятия модифицированной технологии для личного использования медсестрами электронных медицинских карт 2015 Медсестры
( Н = 847)
Больница/ Воспринимаемая конфиденциальность данных и защита безопасности, предполагаемая модель для подражания, способствующая укреплению здоровья США
Каррера и Ламбуидж 162 Мониторинг артериального давления вне офиса Разработка аналитической основы на основе ТАМ, теории запланированного поведения и модели использования персональных компьютеров для руководства внедрением методов мониторинга артериального давления вне офиса 2015 Больные, врачи
( Н = 6)
-/Фреймворк на основе TAM, TPB (включая самоэффективность, социальные нормы) и модели использования персональных компьютеров (включая благоприятные условия) Нидерланды
Сивердес и др. 163 Мобильные технологии Изучение отношения и восприятия мобильных технологий пациентами, перенесшими трансплантацию почки, с помощью модели принятия технологии и теории самоопределения 2015 Пациенты
( Н = 57)
Медицинский центр/ Структуры из ТАМ и теории самоопределения (SDT) США
Сонг и др. 164 Технология введения лекарств по штрих-коду Использование технологии введения лекарств по штрих-коду среди медсестер в больницах с ТАМ 2015 Медсестры
( Н = 163)
Больница/ Обратная связь и сообщение об ошибках, возрасте, командной работе в больничных отделениях, поддержке руководства больницы для обеспечения безопасности пациентов, смене медсестер, образовании, навыках работы с компьютером, продолжительности использования технологий США
Чон и Пак 165 Мобильные приложения (приложения) для борьбы с ожирением Принятие мобильных приложений (приложений) для борьбы с ожирением населением было проанализировано с использованием мобильной системы здравоохранения (MHS) (TAM)
( Н = 94)
Уход на дому/ Совместимость, самоэффективность, техническая поддержка и обучение Южная Корея
Алравабде и др. 166 Электронная медицинская карта (ЭМК) Факторы, влияющие на внедрение ЭМК 2015 Конечные пользователи
( Н = 6)
Сектор здравоохранения NHS/ Клиническая безопасность, защита, интеграция и обмен информацией Соединенное Королевство
Эскобар-Родригес и Лурдес 167 Планирование ресурсов предприятия (ERP) Влияние культурных факторов на отношение пользователей к использованию ERP в государственных больницах и выявление влияющих факторов на использование TAM 2015 Пользователи
( Н = 59)
Больница/ Сопротивление контролю, предполагаемые риски, сопротивление изменениям Испания
Бриз-Понсе и Гарсия-Пеньальво 168 Мобильные технологии и «приложения» Измерение и объяснение принятия мобильных технологий и «приложений» в медицинском образовании 2015 Студенты, медицинские работники
( Н = 124)
Университет/ Надежность, социальное влияние, благоприятные условия, самоэффективность, тревожность, рекомендация Испания
Лай и др. 169 Мобильная система регистрации больниц Использование мобильной системы регистрации больниц 2015 Пациенты
( Н = 501)
Больница/ Опыт работы с информационными технологиями (ITE) Тайвань
Аль-Нассар и др. 170 Компьютеризированный ввод врачебных заказов (CPOE) Поведение CPOE среди врачей в больницах на основе модели принятия технологий (TAM) 2016 врачей
( Н знак равно
Больница/ Нестабильность новых поставщиков ПО, качество ПО Иордания
Лин и др. 171 Устройства для мониторинга позы и активности пожилых людей Проектирование и разработка нового интеллектуального носимого жилета на текстильной основе для мониторинга позы в режиме реального времени и предупреждения о чрезвычайных ситуациях 2016 Пожилые люди
( Н = 50)
Уход на дому/ Технологическая тревога Тайвань
Суреш и др. 172 Информационные технологии здравоохранения (HIT) Анализ применения модели принятия технологии (TAM) амбулаторными пациентами 2016 Пациенты
( Н = 200)
Больница/ Индивидуальная информация, достоверность Индия
Ифинедо 173 Информационные системы (ИС) Сдерживающее влияние демографических и индивидуальных характеристик на принятие медицинскими сестрами информационных систем (ИС) 2016 Медсестры
( Н = 197)
Больница/ Образование, знание компьютера Канада
Гударзи и др. 174 Система архивирования и передачи изображений (PACS) TAM использовался для измерения уровня приемлемости PACS в отделении неотложной помощи 2016 Пользователи
( Н = перепись)
Больница/ Изменить Иран
Абдехода и др. 175 Электронные медицинские карты (ЭМК) Интеграция модели для изучения отношения врачей к использованию и принятию ЭМК в здравоохранении 2016 Врачи
( Н = 330)
Больница/ Интегрированная ТАМ и модель распространения теории инноваций (DOI) Иран
Струдвик и др. 176 Электронная медицинская карта (ЭМК) Разработка комплексной ТАМ с использованием теории обоснованного действия, теории запланированного поведения и ТАМ для объяснения поведения медсестер 2016 Медсестры
( Н знак равно
–/ Сочетание трех разных моделей теории обоснованного действия (TRA), теории запланированного поведения (TPB) и TAM Канада
Сяо и Чен 177 Компьютеризированные руководства по клинической практике Исследование критических факторов, влияющих на намерения врачей, с помощью интегративной модели теории деятельности и модели принятия технологий 2016 Врачи
( Н = 238)
Больница/включающая теорию деятельности (три измерения факторов) с концепциями ТАМ (намерение как зависимая переменная) Тайвань
Сайги-Рубио и др. 178 Телемедицина Исследование детерминант использования телемедицины в клинической практике среди медицинских работников с использованием TAM2 и микроданных 2016 Врачи
( Н = 96)
Учреждение здравоохранения/Безопасность и конфиденциальность, субъективная норма, отношения врача с ИКТ Испания
Лин и др. 179 Информационная система для медсестер (NIS) Разработка концептуальной основы, основанной на модели принятия технологии 3 (TAM3) и теории поведения 2016 Медсестры
( Н = 245)
Больница/ Фреймворк, основанный на TAM3 и теории поведения (предыдущий опыт) Тайвань
Дьюси и Куверт 180 Планшетный компьютер Оценка использования планшета практикующими педиатрами на основе расширенной модели принятия технологий 2016 Педиатры (врачи)
( Н = 261)
Больница/ Субъективная норма, совместимость, надежность США
Холден и др. 181 Новые медицинские ИТ, большой настраиваемый интерактивный монитор Изучение восприятия, принятия и использования педиатрическими медсестрами новых медицинских ИТ, большой настраиваемый интерактивный монитор на базе TAM2 2016 Медсестры
( Н = 167)
Больница/ Социальное влияние, предполагаемое обучение системе, удовлетворенность системой, полное использование системы США
Омар и др. 182 Системы поддержки принятия решений (EPDSS) Изучение восприятия и использования EPDSS в третичном медицинском учреждении с использованием TAM2 2017 Врачи (педиатры)
( Н знак равно
Больница/ Теория ТАМ2 Швеция

Информатика: эволюция модели данных, информации, знаний и мудрости Нельсона: часть 2

Рамона Нельсон, доктор философии, BC-RN, ANEF, FAAN

Образец цитирования: Нельсон, Р. , (21 июля 2020 г.) «Информатика: эволюция модели данных, информации, знаний и мудрости Нельсона: часть 2» OJIN: Интернет-журнал проблем сестринского дела Vol. 25, № 3.

DOI: 10.3912/OJIN.Vol25No03InfoCol01
https://doi.org/10.3912/OJIN.Vol25No03InfoCol01

Информатика в сестринском деле — это специальность сестринского дела, которая фокусируется на использовании инструментов и процессов, присущих автоматизации, для достижения целей сестринского дела. Компьютеры — превосходные устройства для управления мельчайшими деталями, тем самым поддерживая более безопасную, эффективную и качественную систему здравоохранения.В то же время они способны управлять огромными базами данных информации и знаний. Но, в конечном счете, с точки зрения результата для пациента, важна способность применять эти инструменты для помощи пациентам, потребителям, семьям и сообществам.

Всегда нужно помнить, что возможности компьютеров (которые постоянно меняются) не определяют объем практики сестринской информатики; скорее, именно то, как медсестры используют эти инструменты, определяет их практику. В свою очередь, если мы не понимаем, как медсестры всех уровней знаний и опыта используют компьютеры для поддержки своей практики, мы не можем разработать автоматизированные системы, которые действительно поддерживают цели сестринского дела.

Модель «Данные, информация, знания и мудрость» (модель DIKW) обеспечивает теоретическую основу для определения области практики информатики медсестер. В части 1 этой колонки, состоящей из двух частей, объяснялись движущие силы создания модели DIKW. Здесь, в Части 2, описывается развитие модели и эволюция рисунков, используемых для иллюстрации модели. Рисунок, используемый в этой колонке, иллюстрирующий модель, все еще находится в стадии разработки. Эта колонка завершается обсуждением ограничений текущей фигуры и поощрением будущих лидеров к разработке фигуры, которая более полно и эффективно формулирует богатые и сложные отношения в модели и, в свою очередь, объем практики для информатики медсестер.

Что касается истории модели DIKW и связанных с ней рисунков, то первой попыткой сформулировать концепции модели DIKW была краткая статья, определяющая концепции данных-информации-знания-мудрости (Nelson & Joos, 1989). Эта публикация не включала модель, а содержала таблицу с кратким объяснением концепций (см. Таблицу). В третьем столбце таблицы также указаны отношения между понятиями данных, информации, знаний и мудрости и различными уровнями компьютерных систем.

Стол. Термины, значения и соответствующие компьютерные системы

СРОК

ЗНАЧЕНИЕ

СООТВЕТСТВУЮЩАЯ КОМПЬЮТЕРНАЯ СИСТЕМА

Данные

Необработанные факты

Информационная система

Информация

Необработанный факт, обработанный для получения значения

Знания

Группа взаимосвязанных элементов информации

Система поддержки принятия решений

Мудрость

Способность применять знания для решения человеческих проблем

Экспертная система

В течение следующего десятилетия последующие публикации, например, (Joos, et al. , 1996; Nelson, 2001) расширил четыре понятия, но не создал рисунок, показывающий отношения между понятиями.

Первый рисунок (см. рисунок 1), иллюстрирующий модель, сосредоточен на перекрывающихся отношениях между понятиями данных, информации, знаний и мудрости. Перекрывающийся характер отношений между этими понятиями был изображен в перекрывающихся кругах и в словах, используемых для определения понятий. Например, слово , организующее , включено как в данные, так и в информацию.Эта первая версия модели (Nelson, 2002) была опубликована Mosby в учебнике по информатике здравоохранения (Englebardt & Nelson, 2002).

Рис. 1. Данные Нельсона для континуума мудрости.

[Показать в полном размере]

Используется с разрешения Рамоны Нельсон, президента Ramona Nelson Consulting по адресу [email protected] Copyright 2002. Все права защищены.

На момент написания этого учебника Мосби принадлежал компании Harcourt Brace & Company. В 2001 году Reed Elsevier приобрела Harcourt Brace & Company, после чего Мосби присоединился к Elsevier. В течение этого периода я был членом рабочей группы Американской ассоциации медсестер (ANA), которой было поручено пересмотреть область применения и стандарты практики ANA 2002 года для информатики медсестер. В этой роли я запросил и получил разрешение от Elsevier/Mosby для ANA напечатать измененную версию рисунка 1, которая впоследствии была названа рисунком 2. Рисунок 2, напечатанный в этой колонке, является копией этого рисунка в том виде, в котором он был напечатан. в 2002 ANA Scope and Standards for Nursing Informatics (ANA, 2002), включая разрешение, которое использовалось в этой публикации..

[Показать в полном размере]

Этот второй рисунок был улучшен по сравнению с первым в том смысле, что взаимодействие между концепциями было более эффективно выражено. Двунаправленная стрелка, проходящая через каждое из понятий, означала, что поток взаимодействий перемещался по всему континууму от данных к мудрости. Овал со штриховой линией, обозначенный постоянным потоком , иллюстрирует, что это открытая система с постоянным взаимодействием между внутренней и внешней средой.Другими словами, контекст важен при использовании модели для понимания конкретного явления.

Вскоре после публикации ANA авторские права на книгу были возвращены Elsevier авторам, и теперь мне принадлежат авторские права на эти два рисунка, а также на рисунок 3, созданный в 2013 году. сделал запрос получил разрешение на бесплатное использование любых или всех рисунков в публикациях, презентациях и исследованиях. Единственным ограничением является то, что разрешение на изменение рисунка никогда не предоставляется, и всегда есть запрос на подтверждение авторских прав.У многих людей есть отличные идеи, связанные с моделью и тем, как ее можно использовать, но я считаю, что разрешение публикации нескольких разных рисунков, отражающих разные интерпретации модели DIKW, все из которых идентифицируются как модель, создаст путаницу, а не ясность. .

Были публикации, содержащие неточное изображение модели. Лучший источник для того, чтобы убедиться, что вы просматриваете точную иллюстрацию модели, — это различные издания Стандартов практики ANA для сестринской информатики и мои собственные публикации.

Хотя на рис. 2 произошло значительное улучшение, он по-прежнему не полностью отражает богатство и сложность взаимодействий в модели. Это также, по-видимому, не привело к пониманию важности контекста, представленного взаимодействием внутри и между внутренней и внешней средой. Рисунок 3 был разработан и впервые опубликован в ходе обсуждения теоретических основ информатики здравоохранения, представленных в главе 2 учебника «Информатика здравоохранения: межпрофессиональный подход » (Nelson & Staggers, 2014).

Рис. 3. Пересмотренные данные Нельсона для Wisdom Continuum.

[Показать в полном размере]

Каждая версия модели создавалась для более эффективной иллюстрации взаимодействующих отношений в континууме, а также межсредовых и внутрисредовых факторов, влияющих на перемещение между данными и внутри континуума знаний. Однако текущий рисунок, изображающий Модель, по-прежнему ограничен реальностью иллюстрации четырехмерного явления с двумерной средой.Печать, будь то на экране или на бумаге, имеет два измерения. Тем не менее, континуум Нельсона DIKW следует сначала концептуализировать как открытую живую систему со всеми характеристиками открытой живой системы. В такой системе время, четвертое измерение, также является частью картины. Итак, теперь остается вопрос, как бы выглядела автоматизированная трехмерная модель (может быть, голограмма), если бы она полностью функционировала и менялась со временем?

Рамона Нельсон, доктор философии, BC-RN, ANEF, FAAN
Электронная почта: [email protected]сеть

Д-р Нельсон имеет степень бакалавра в области сестринского дела в Университете Дюкен, а также степень магистра в области сестринского дела и информатики, а также докторскую степень в области образования в Университете Питтсбурга. До своей нынешней должности президента собственной консалтинговой компании она была профессором и заведующим кафедрой сестринского дела в Университете Слиппери-Рок в Пенсильвании. В начале 1980-х годов одним из преимуществ доктора Нельсона для сотрудников во время преподавания в Университете Питтсбурга была возможность посещать университетские курсы всего за 5 долларов.00 кредит. Пройдя курсы по компьютерному обучению и теории информатики, она поняла, что эти инструменты (компьютеры) могут быть несколько полезны у постели больного и в классе. С тех пор она изучает и обнаруживает, насколько полезными они могут быть.

Недавние исследования и публикации доктора Нельсона сосредоточены на специальной области медицинской информатики. Health Informatics: An Interprofessional Approach (2014), в соавторстве с Нэнси Стаггерс, получил первое место American Journal of Nursing в номинации «Книга года» в области информационных технологий/информатики.Второе издание (2018 г.) продолжается и сегодня в качестве основного учебника в области информатики здравоохранения. Благодаря ее вкладу в сестринское дело и информатику здравоохранения она была принята как в Американскую академию медсестер, так и в первую группу научных сотрудников Национальной лиги медсестер Академии сестринского образования. Она также была признана пионером в этой дисциплине Американской ассоциацией медицинской информатики. Ее цель в качестве редактора колонки OJIN по информатике — открыть дискуссию о том, как мы, медсестры в межпрофессиональном мире здравоохранения, можем максимизировать преимущества и справиться с проблемами, которые компьютеризация приносит в нашу практику.

Американская ассоциация медсестер. (2002). Объем и стандарты сестринской практики информатики. Вашингтон, округ Колумбия: Издательство American Nurses Publishing.

Englebardt, S. & Nelson, R. (Eds.) (2002) Информатика здравоохранения: междисциплинарный подход . Сент-Луис: Mosby-Year Book, Inc.

Джус, И., Н. Уитмен, М. Смит и Р. Нельсон. (1996) Компьютеры маленькими байтами: Компьютерная рабочая тетрадь. 2-е издание. Нью-Йорк: Национальная лига медсестер.

Нельсон, Р. (2001). Обработка данных. В V. Saba & K. McCormick (Eds.), Essential of Computers for Nurses (стр. 85-100). Нью-Йорк: Макгроу Хилл.

Нельсон, Р. (2002). Основные теории, поддерживающие информатику здравоохранения. В S. Englebardt & R. Nelson (Eds), , информатика здравоохранения; Междисциплинарный подход (стр. 3-28). Сент-Луис: Mosby-Year Book, Inc. 

Нельсон Р. и Джус И. (1989). О языке в сестринском деле: от данных к мудрости. Pennsylvania League for Nursing PLN Visions, 1 (5), 6.

Нельсон, Р. и Стаггерс, Н. (2014). Теоретические основы информатики здравоохранения., Р. Нельсон и Н. Стаггерс, (ред.), Информатика здравоохранения: межпрофессиональный подход (стр. 18-39). Сент-Луис: Эльзевир/Мосби.


© 2020 OJIN: Интернет-журнал по вопросам ухода за больными

Статья опубликована 21 июля 2020 г.

Системная модель для области информатики

1.Введение

Создание программы Computing Curricula 2001 (далее CC2001) было огромным интеллектуальным достижением. В то же время, однако, эта деятельность до предела расширила фундаментальную структурирующую концепцию, на которой все было основано, а именно концепцию простой иерархии. Эта концепция использовалась для разделения всей области информатики (или вычислений, как ее обычно называют в Великобритании и США) на перекрывающийся набор дисциплин, как описано в общем томе (ACM/IEEE, 2005) или CC2005. впредь.Он также использовался в моделях для этих дисциплин, каждая из которых была задокументирована в отдельных томах: информатика (отныне CS) в CS2001 (ACM/IEEE, 2001), компьютерная инженерия (CE) в CE2004 (ACM/IEEE, 2004b), разработка программного обеспечения (SE) в SE2004 (ACM/IEEE, 2004a), информационные системы (IS) в IS2002 (Gorgone et al , 2002) и информационные технологии (IT) в IT2005 (ACM SIGITE, 2005). Каждая из этих моделей использует иерархию, которая делит дисциплину на области знаний, области знаний на единицы знаний и единицы знаний на набор тем, которые также могут иметь результаты обучения, определенные для изучения этих тем.

Недостаток этой иерархической структуры заключается в том, что она не представляет явным образом взаимосвязи между темами, относящимися к разным единицам знаний, и поэтому тома, в которых такие взаимосвязи значимы, должны документироваться с помощью перекрестных ссылок между темами. Таким образом, университетские факультеты или школы, которые просто реализуют единую программу бакалавриата по информатике, тесно связанную с одной из указанных дисциплин, могут легко применить модель CC2001 к своей программе, и эти связи между темами не создадут значительных проблем.Напротив, в таком учреждении, как авторское (факультет компьютерных наук Шеффилдского университета), где реализуются программы по нескольким из этих дисциплин, проблемы согласования различных иерархических структур становятся гораздо более очевидными. Это связано с экономической потребностью в предоставлении курсов (термин, используемый в CC2001 для описания того, что в противном случае часто называют модулями или единицами курса), которые могут быть разделены между различными программами и, следовательно, должны удовлетворять часто противоречивые требования, возникающие из-за различные иерархические структуры моделей соответствующих дисциплин.

Один из подходов к согласованию этих различных структур (Cowling, 2001) заключается в определении «интерфейсов», через которые потребности одной дисциплины могут быть применены к материалу, принадлежащему другой, но неясно, можно ли применить этот подход к ситуациям. где право собственности на материал должно быть разделено между несколькими дисциплинами. Например, многие базовые вычислительные материалы совместно используются CS и SE, среди прочего, но SE2004 рассматривает как отдельные материалы по темам, которые в CS2001 формируют полные блоки знаний или, в одном случае (Основы программирования), полную область знаний.Это создает проблемы для пользователей этих моделей, которые ожидают, что темы должны быть примерно одинакового «размера» с точки зрения объема знаний, которые необходимо охватить, но это невозможно, когда существуют такие большие различия в структуре. Модели пытаются решить эту проблему, документируя размеры единиц знаний с точки зрения лекционных часов, а также предупреждая, что это неудовлетворительная мера, но основной эффект этого заключается в том, чтобы просто подчеркнуть, насколько неравномерны некоторые иерархические структуры. Например, в SE2004 на две области знаний из десяти приходится более половины материала. Таким образом, даже когда рекомендации из разных томов собраны воедино, у пользователя по-прежнему остается сравнительно мало указаний относительно того, сколько времени следует выделить на некоторые темы в этих обширных областях знаний.

Такие проблемы мешают учреждениям, которые имеют опыт преподавания только одной дисциплины, расширять набор программ, которые они предлагают, чтобы распространить их и на другие дисциплины.Это указывает на потребность в какой-то альтернативной модели для структур учебного плана в рамках информатики в целом, которая должна быть более гибкой, чем простая иерархическая модель, которая использовалась в CC2001, чтобы она также могла естественным образом описывать отношения между темами, которые являются общими для всех несколько дисциплин в области информатики. Следовательно, цель этой статьи состоит в том, чтобы предложить такую ​​модель, описав принципы ее структуры и предоставив иллюстрации того, как она работает для определенных ключевых тем. При этом документ не только добавляет детали к более раннему расширенному тезису (Cowling, 2006a) и связанной с ним презентации на конференции (Cowling, 2006b), но и развивается на его основе.

Структура остальной части статьи выглядит следующим образом. В разделе 2 описываются фундаментальные принципы, принятые при создании этой модели учебной программы, и, в частности, то, что она определяет «пространство знаний» с тремя измерениями: продукты, процессы и люди. В разделах с 3 по 5 последовательно описывается каждое из этих измерений, показывая, как концепции общей теории систем используются при определении их структур, а в разделе 6 иллюстрируются приложения всей модели.Затем модель необходимо оценить, поэтому в разделах 7 и 8 она сравнивается с двумя внешними источниками, а именно моделью Деннинга (2003) «Великие принципы» и результатами проекта «Вычислительная онтология» (Кассель и др. , 2005). ) соответственно. Затем в разделе 9 модель оценивается по внутренним критериям, а в разделе 10 подводятся итоги статьи и обсуждаются возможные дальнейшие действия.

2. Принципы построения

При создании структуры этой новой модели учебной программы использовались три основных принципа.Первым и наиболее важным из них является принцип, согласно которому взаимосвязи между темами в рамках всей области информатики возникают по существу всего лишь из трех различных аспектов информатики, а именно продуктов, которые создаются в ней, процессов, посредством которых они создаются, и люди, которые вовлечены (в любом качестве) в эти продукты и процессы. Хотя эти три аспекта не являются полностью ортогональными, основа модели заключается в том, что они достаточно независимы, чтобы эти взаимосвязи можно было лучше всего понять, рассматривая каждый из этих трех аспектов как отдельное измерение, а затем объединяя различные темы информатики в группы. получившееся трехмерное пространство.

2.1 Три измерения

Важность этих трех аспектов была определена первоначально (Cowling, 1994) в контексте попытки определить основу для учебного плана SE, когда это было еще относительно новой дисциплиной для программ бакалавриата. В этом документе были сделаны некоторые предложения по структуре учебного плана для каждого из трех аспектов, и из них поэтапно развилось обобщение рассмотрения каждого аспекта как измерения пространства знаний SE. Первый этап заключался в том, чтобы определить некоторую структуру измерения продуктов, основанную на различных уровнях абстракции, на которых могут быть описаны компоненты продуктов (Cowling, 1998).Наряду с этим были предложены некоторые другие возможные измерения пространства знаний, с конкретной целью попытаться описать, как СЭ в целом связана с некоторыми другими дисциплинами в рамках информатики, а именно CS, CE и IS. Второй этап был во время разработки модели SE2004, которая взяла в качестве одной из своих основных отправных точек структуру свода знаний SE, или SWEBOK (Bourque & Dupuis, 2004). Эта структура была определена в основном с точки зрения аспекта, связанного с процессами разработки программного обеспечения, поэтому на этом этапе главным образом было показано, как параметры продукта и процесса сочетаются друг с другом (Cowling, 2005), в то время как параметру, касающемуся людей, уделялось сравнительно мало внимания.

В то время как эти два этапа были сосредоточены только на SE, описанная здесь работа распространила эту концепцию трехмерного пространства знаний на всю область информатики. Это было подкреплено вторым основным принципом, заключающимся в том, что информатика в целом занимается изучением конкретных видов систем, а именно тех, которые манипулируют информацией и делают это, по крайней мере частично, с помощью компьютерных технологий. Такие системы обычно называют информационными системами (не путать с дисциплиной ИС), но люди также являются важными элементами в них, что привносит третье измерение.

2.2 Применение теории систем

Эта центральная роль информационных систем в информатике давно признавалась Британским компьютерным обществом (BCS), которое до своей недавней реструктуризации в 2004 г. называло себя по существу профессиональной организацией в Великобритании. для разработки информационных систем, и как таковой был и остается профессиональной аккредитацией программ на получение степени по всем дисциплинам, включающим информатику. Долгое время в этом процессе аккредитации особое внимание уделялось инженерным аспектам программ, но в последнее время его фокус расширился, так что больше не уделяется такого внимания инженерным аспектам программ.Именно это расширение применения концепций информационных систем частично мотивировало применение этих концепций при расширении этой модели трехмерного пространства знаний от SE до информатики в целом.

Конкретные концепции проектирования информационных систем, используемые здесь, связаны с применением общей теории систем к информационным системам, которые можно резюмировать следующим образом.

  • Каждая система должна иметь цель, которая предполагает выполнение какой-либо деятельности.Для информационной системы эта деятельность по существу будет состоять из обработки и хранения информации.

  • Каждая система должна иметь границу, и ее деятельность будет включать взаимодействие через эту границу. Для информационной системы они будут заключаться в передаче информации с помощью некоторых средств к объектам за пределами системы и от них.

  • Каждая система будет структурирована из подсистем с использованием некоторой парадигмы структурирования, где подсистемы будут либо самостоятельными системами, либо компонентами, которые настолько фундаментальны, что их нельзя с пользой для дальнейшего разделения.

  • В каждой системе внутренние подсистемы должны взаимодействовать для достижения общей цели системы, причем взаимодействия будут происходить либо друг с другом, либо за пределами системы. Для информационной системы эти внутренние взаимодействия также будут состоять из подсистем, передающих информацию между собой тем или иным способом.

Затем эти концепции могут быть применены в каждом из трех измерений модели, хотя их точное применение, очевидно, будет различаться между различными измерениями.

2.3 Иерархическое структурирование

Помимо использования этой трехмерной структуры и применения концепций общей теории систем в каждом из измерений, третьим основным принципом, используемым в этой модели, является принцип иерархической структуры. Однако с момента первоначального представления (Cowling, 2006a) этой модели стало очевидно, что на самом деле существуют две формы иерархической структуры, которые необходимо тщательно различать. Эти две формы могут быть описаны как исключающая и включающая иерархии, где разница между ними касается отношений, которые могут сохраняться между элементами на уровне n иерархии, когда имеется ряд элементов на уровне выше (т. е. на уровне n -1 , если слои пронумерованы так, что корень является нулевым слоем).В монопольной иерархии для любых элементов e1 и e2 в слое n-1 прямые потомки e1 (которые будут находиться в слое n ) должны отличаться от любых прямых потомков. из e2 (которые также будут находиться в слое n ). Напротив, в инклюзивной иерархии разрешено совместное использование элементов, так что для некоторых e1 и e2 вполне могут быть элементы e3 на уровне n , которые являются прямыми потомками обоих e1 и e2. .

Например, в любой физической системе (такой как аппаратное обеспечение) иерархическая структура ее компонентов должна быть исключительной иерархией, поскольку любой компонент на уровне n должен быть частью ровно одного компонента на уровне n-1 , даже если его роль на этом уровне n-1 компонента является частью интерфейса с другими компонентами. Напротив, в программном обеспечении весь смысл таких конструкций, как подпрограммы, процедуры или методы (т. е. компоненты на уровне n ), заключается в том, что они должны совместно использоваться различными компонентами на уровнях выше (например, уровень n-1 ), и поэтому иерархическая структура программной системы почти всегда будет включать иерархию.Более того, даже если фактические компоненты образуют исключительную иерархию, любой уровень обычно будет содержать несколько вхождений одних и тех же типов компонентов, так что типы компонентов образуют включающую иерархию, как и знания о них и их использовании.

С точки зрения математических структур это означает, что исключающая иерархия образует древовидную структуру, тогда как включающая иерархия должна быть представлена ​​в виде структуры решетки. Это различие объясняет некоторые проблемы, с которыми до сих пор сталкивались традиционные модели учебных программ, поскольку в них пытались использовать древовидные структуры (т. е. исключающие иерархии) для представления понятий, которые на самом деле образуют включающие иерархии.Поэтому иерархические структуры, используемые в этой модели, рассматриваются как решетки, чтобы отразить их инклюзивный характер.

2.4 Общая структура модели

Таким образом, общая структура модели представляет собой не просто трехмерное пространство знаний, поскольку отдельные измерения представляют собой не просто линейные структуры. Скорее, каждое измерение представляет собой решетчатую структуру, отражающую способ применения в ней концепций общей теории систем. Таким образом, модель организует знания в виде трех ортогональных решеток, по одной для каждого измерения, а не в виде «трех пересекающихся иерархий», описанных в более раннем расширенном реферате (Cowling, 2006a). Следовательно, для любого измерения больше не очевидно, какой конец иерархической структуры должен соответствовать ее началу, поскольку в то время как древовидная структура имеет корень, который естественным образом соответствует началу координат, решетчатая структура не обязательно имеет единственный корень в начале. либо сверху, либо снизу. Следовательно, ориентацию решеток по размерам нужно обсуждать отдельно для каждого.

Затем эта структура предназначена для того, чтобы позволить модели естественным образом представлять отношения между различными темами в области информатики, поскольку они будут являться результатом сходства по крайней мере в одном из этих трех измерений через общие аспекты того, как эти темы относятся к информации. системы.Например, парадигмы программирования (например, функциональная и объектно-ориентированная) имеют сильное сходство в том, что каждая из них пытается абстрагироваться от машинно-ориентированных проблем, чтобы обеспечить подходы, ориентированные на проблему. Таким образом, эта общая цель и уровень абстракции представлены в модели путем их размещения на одном уровне иерархической структуры для измерения продуктов. Дальнейшие примеры будут приведены ниже, поскольку каждое измерение обсуждается по очереди.

3.Измерение продукта

В области информатики продуктами в конечном счете являются сами информационные системы, в которых люди (действующие как части систем) используют или взаимодействуют с подсистемами, созданными на основе компьютерных технологий и, следовательно, состоящими из программного обеспечения, работающего на некоторая подходящая аппаратная инфраструктура. В этой модели отношения между людьми и информационными системами образуют отдельное измерение, поэтому это измерение продукта имеет дело только с теми подсистемами, которые основаны на компьютерах.Таким образом, его инклюзивная иерархия состоит из различных типов систем, которые могут быть созданы из программного обеспечения, работающего на соответствующем оборудовании, хотя современные разработки означают, что граница между аппаратным и программным обеспечением становится все более размытой. Следовательно, лежащее в основе аппаратное обеспечение рассматривается как всеобъемлющее понятие, так что система будет называться просто программной системой, а уровни в решетчатой ​​структуре будут соответствовать уровням абстракции различных видов компонентов внутри этих систем.

Таким образом, самый примитивный уровень абстракции будет связан с аналоговыми схемами, а поверх него можно выделить три дополнительных уровня для аппаратных концепций, связанных последовательно с цифровыми схемами, цифровыми компонентами (такими как процессоры и память) и полным компьютеры. Следующие два уровня абстракции связаны с сокрытием функций аппаратного обеспечения, поэтому один из них будет связан со службами операционной системы, а другой — с фундаментальными концепциями программирования.Порядок этих двух может быть предметом споров, поскольку большинство операционных систем имеют только небольшое ядро, которому необходимо использовать программные конструкции на уровне языка ассемблера, но все чаще библиотеки, поставляемые с языками программирования, предназначены для скрытия функций операционной системы. службы, а также особенности аппаратной архитектуры, и поэтому они упорядочены здесь, а службы операционной системы рассматриваются как более примитивные, чем парадигмы программирования. Наконец, на их основе будут слои, соответствующие базовым абстракциям программирования (таким как классы и их компоненты), интерфейсам прикладного программирования (построенным из групп связанных классов) и законченным программным системам.

Эти базовые уровни этой иерархии первоначально были определены как формирующие одно из измерений модели учебной программы SE, которая была описана в (Cowling, 1998), а впоследствии эта структура была принята в (ACM/IEEE, 2005) как одно из измерений. двух измерений для пространства, которое он использовал для характеристики различных дисциплин в области информатики. Однако эта модель включает дополнительный элемент, заключающийся в том, что общая теория систем определяет ряд характеристик, характеризующих компоненты на каждом уровне.Эти функции соответствуют характеристикам систем, описанных в разделе 2. 2, следующим образом.

  • Каждый уровень абстракции соответствует компонентам с определенным назначением. Эта цель, тем не менее, часто подразумевается в самих типах компонентов, и последствия этого обсуждаются ниже.

  • Каждый уровень абстракции использует определенную парадигму структурирования, чтобы собрать компоненты этого уровня из компонентов следующего, более примитивного уровня, и характер уровня абстракции в основном определяется характеристиками этой парадигмы структурирования, а не чем по характеристикам компонентов, которые она производит.

  • Поскольку эти системы являются информационными системами, каждый уровень абстракции имеет особую форму обработки, выполняемой компонентами на этом уровне.

  • Точно так же, поскольку эти системы являются информационными системами, каждый уровень абстракции также включает определенные структуры для организации и хранения информации, которую обрабатывают компоненты на этом уровне.

  • По той же причине каждый уровень абстракции также имеет определенные механизмы для передачи информации на этом уровне как внутри подсистем, определенных на этом уровне (т.е. внутренняя связь), так и между этими различными подсистемами (т.е. внешняя связь ).

Модель систем для области информатики

Эти различные детали для разных уровней абстракции определены в таблице 1. На самых примитивных уровнях иерархии (соответствующих аналоговым и цифровым схемам) имеется лишь несколько видов компонентов, выполняющих только одну или две цели, тогда как на уровнях, наиболее близких к завершенным системам, существует огромное разнообразие целей, соответствующих различным областям применения программных систем, используемым ими абстракциям и целям этих абстракций.Это указывает на то, что отношения между слоями являются двунаправленными: в одном направлении они соответствуют составу компонентов одного слоя из компонентов следующего наиболее примитивного слоя, а в противоположном направлении они соответствуют компонентам более примитивным, но также более универсальны, поскольку используются для производства множества более специализированных компонентов. Следовательно, решетка фактически объединяет две идущие в противоположных направлениях иерархии: одну для компонентов систем, а другую для целей этих компонентов.

Иерархия целей имеет очевидный корень, так как на уровне аналоговых схем есть только одна цель, а именно создание базовых логических элементов. Напротив, иерархия компонентов не имеет какого-либо очевидного корня, поскольку даже если рассматривать реальные программные системы, способ, которым они теперь так часто взаимосвязаны, означает, что может быть трудно определить, какой именно корень иерархии должен быть для них. любой данной системы, как показано в изречении Мейера о том, что « реальных системы не имеют вершины » (Meyer, 1988, стр. 47).Кроме того, огромное разнообразие областей для систем соответствует такому же разнообразию знаний об этих областях. Следовательно, естественно связать начало этого измерения со слоем, соответствующим аналоговым схемам, так что расстояние по измерению измеряется числом слоев решетчатой ​​структуры. Затем, хотя эта решетка не является древовидной структурой, количество элементов в каждом ее слое (соответствующее видам и назначению компонентов в этом слое) будет примерно увеличиваться по мере увеличения расстояния от начала координат, особенно после того, как домен-специфический слои достигнуты.

4. Измерение процесса

Для измерения процесса существует несколько возможных способов организации соответствующих понятий в иерархические структуры. Один из них, основанный на наблюдении, что процессы разработки программного обеспечения являются формой программного обеспечения (Osterweil, 1987), заключается в том, чтобы сосредоточиться на абстрактной структуре методологий, поскольку они описывают, как могут быть предприняты определенные классы проектов разработки. Следовательно, ключевыми компонентами этой структуры являются действия, которые согласно методологии должны быть включены в процесс, и правила последовательности этих действий в рамках процесса.Кроме того, отдельные действия включают в себя манипулирование моделями, и они должны быть выражены в нотациях (таких как UML). Это приводит к иерархической структуре, показанной на рисунке 1.

Рисунок 1 Абстрактная структура обработки в процессах разработки.

Другой способ организации этих концепций — сосредоточиться на управлении физическими ресурсами, необходимыми для разработки системы, а именно людьми и инструментами. Это должно начинаться с определения целей проекта разработки и ограничений на него, а затем вывода из них структурной декомпозиции работ (WBS) и графика для этого проекта, которые формируют основу для распределения ресурсов между различные виды деятельности в рамках проекта.Эти конкретные характеристики проектов формируют воплощения процессов, что приводит к иерархической структуре, показанной на рис. 2.

Рис. 2 Конкретная структура проектов разработки.

Затем эти две структуры можно объединить, поскольку WBS с рисунка 2 определяет набор действий с рисунка 1, что дает модель, показанную на рисунке 3, как описано в презентации на конференции более ранней версии этого материала (Cowling , 2006б). Однако у этой модели есть два недостатка.Во-первых, он помещает различные концепции из общей теории систем на разные уровни иерархии вместо того, чтобы применять их на всех уровнях, например, показывая информацию, содержащуюся в моделях, которые обрабатываются на более низком уровне, чем действия, которые фактически обрабатывают эту информацию. Информация.

Рис. 3 Комбинированная иерархическая структура процессов разработки.

Во-вторых, совершенно непонятно, как в рамках модели должно быть представлено понятие о разных уровнях зрелости процессов.Как первоначально было определено в модели зрелости возможностей, или CMM (Herbsleb et al , 1997), каждый уровень зрелости процесса разработки характеризуется включением в этот процесс дополнительных функций или действий, которые в CMM известны как ключевые области процесса, или KPA. С точки зрения общей теории систем это предполагает, что в принципе каждый уровень зрелости следует рассматривать как систему, состоящую из компонентов менее зрелого процесса и других подсистем, соответствующих дополнительным KPA для этого уровня зрелости. Однако на практике дополнительные KPA для некоторых уровней зрелости в рамках CMM соответствуют не дополнительным подсистемам, а более сложной обработке, выполняемой в рамках существующих подсистем. Следовательно, результирующая иерархическая структура, показанная в таблице 2, на самом деле имеет меньше уровней абстракции, чем уровней зрелости в CMM.

В этой структуре самый примитивный уровень абстракции соответствует основным действиям, выполняемым над отдельными компонентами разрабатываемой системы, как показано на рисунках 1–3.Каждый из этих компонентов (например, документы с требованиями, код и т. д.) будет структурированным документом, но в их структурах не обязательно будет какая-либо объединяющая концепция, которая будет варьироваться в зависимости от целей компонентов. Действия, выполняемые над этими структурированными документами, будут заключаться либо в их создании и редактировании, возможно, с использованием информации, содержащейся в других документах, либо в проведении различных форм проверки их качества, возможно, с автоматизированной помощью. Таким образом, они будут включать в себя либо отдельных разработчиков, либо небольшие группы, которые внутри будут общаться друг с другом или с помощью инструментов, которые они используют для выполнения действий.Тогда внешняя коммуникация будет состоять из документов, созданных в рамках одной деятельности, которые впоследствии будут использоваться в качестве входных данных для другой деятельности, и, поскольку существует какая-либо координация отдельных действий, она будет результатом того, что деятельность не может начаться. до тех пор, пока не будут подготовлены необходимые документы.

Системная модель для области информатикиhttps://doi.org/10.11120/ital.2007.06030047

Опубликовано онлайн:
15 декабря 2015 г.

Таблица 2 Системные характеристики для уровней абстракции процессов.

Затем эта координация формализуется в парадигме структурирования на следующем уровне абстракции, где действия организуются в некоторый процесс, управляемый своего рода ИСР. Следовательно, обработка на этом уровне состоит из следования последовательности действий, определяемой этой ИСР, и поэтому внутренняя связь осуществляется между командами, выполняющими различные действия. При этом разнородные структуры различных документов будут объединены в некую более унифицированную структуру, составляющую системную модель.

На следующем уровне абстракции дополнительным свойством является то, что процессы планируются и управляются на некоторой количественной основе, даже если используются только простые бюджеты для затрат или графика или их балансирование с качеством или функциональностью. Следовательно, менеджеры проектов также являются частью системы, как и количественные планы, которые они составляют, и процессы мониторинга и контроля за разработкой, чтобы гарантировать, что она соответствует этим планам.

На практике, конечно, для того, чтобы это планирование и контроль были эффективными, клиентов проектов часто также необходимо привлекать к управленческой деятельности, как это происходит в гибких методологиях, таких как экстремальное программирование (Beck & Andres, 2005). .Следовательно, высший уровень абстракции включает в себя все заинтересованные стороны в системе. Эти и другие действия, поддерживающие процесс разработки, такие как работа с унифицированными репозиториями проектов, анализ репозиториев для создания фабрики опыта и другие (например, обучение персонала), которые не показаны в таблице 2, способствуют формированию процесс, максимально приближенный к оптимальному.

В отличие от измерения продукта, в этом измерении иерархии целей и компонентов движутся в одном и том же направлении, так как самый абстрактный уровень по существу имеет только одну цель, тогда как на самом примитивном уровне существует целое множество целей для различные виды деятельности.Также различны образовательные требования, поскольку, хотя разные дисциплины в области информатики сосредоточены на определенных подмножествах уровней в измерении продукта, как показано в CC2005, это не относится к слоям в измерении процесса. Скорее, в этом измерении полное знание основных действий, определенных на самом примитивном уровне, имеет фундаментальное значение для любого понимания более абстрактных процессов. Действительно, в рамках SE (дисциплина, в наибольшей степени связанная с более абстрактными уровнями этого измерения) было предложено (Cowling, 2005), что знания учащихся необходимо развивать по крайней мере в три этапа, причем нулевой этап охватывает программирование и базовые знания. решение проблем, фаза 1, состоящая из ограниченной формы SE, называемой «разработка программного обеспечения», и фаза 2, состоящая из полного охвата SE.Здесь ключевой особенностью разработки программного обеспечения на этапе 1 является то, что он является чисто качественным, а количественные аспекты откладываются на SE на этапе 2. Следовательно, порядок этих трех этапов точно соответствует порядку уровней этой иерархии от основные виды деятельности для количественных процессов SE. Чтобы отразить это, самый примитивный уровень в иерархии идентифицируется как источник для этого измерения, а затем расстояние по измерению соответствует как возрастающей сложности используемых методов SE, так и порядку, в котором учащиеся должны будут пройти это измерение. материал в рамках практической программы.

5. Измерение людей

Фундаментальным элементом понятия информационной системы является то, что обработка информации может осуществляться как людьми, так и машинами, поэтому людей или группы людей также можно рассматривать как информационные системы. . Таким образом, простейшие такие системы будут состоять из одного человека, а более сложные системы будут состоять из все более крупных групп или организаций людей. Ключевой проблемой при определении их иерархии является выявление значимых различий между группами разного размера, поскольку реальные организации бывают всех размеров и содержат подгруппы всех размеров.На практике, тем не менее, существует ряд уровней группировки, которые могут быть идентифицированы, даже если их определения будут очень нечеткими.

Таким образом, для этой цели следующим уровнем является то, что мы будем называть малой группой или командой, где тот факт, что это команда, означает, что должно быть по крайней мере два человека, а малый обычно означает, что их меньше. чем около десяти человек. Этот уровень особенно важен при рассмотрении роли людей в процессе разработки программного обеспечения, поскольку для этой цели люди часто объединяются в команды такого размера.На следующем уровне можно определить то, что мы будем называть бизнес-подразделениями, которые будут состоять из нескольких команд, где, опять же, число обычно может быть где-то от двух до десяти команд. Таким образом, в контексте разработки программного обеспечения такая бизнес-единица будет соответствовать группе, необходимой для работы над проектом, достаточно большим, чтобы над ним работало несколько команд, в то время как в контексте клиентских организаций такие бизнес-единицы могут соответствовать группам. необходимо для выполнения набора связанных бизнес-функций.

Выше уровня этих бизнес-единиц более крупным организациям вполне может потребоваться несколько дополнительных уровней иерархии, но, кроме их размеров, их структура и управление мало что отличает их от бизнес-единиц, поэтому вероятно, не имеет отношения к целям этой модели, чтобы попытаться идентифицировать уровни в общей иерархической структуре, чтобы соответствовать им. Следовательно, в этой модели следующим уровнем является уровень полной организации бизнеса, который для коммерческих или промышленных организаций обычно является уровнем компании.Конечно, структуры компаний сами по себе могут быть иерархическими, с группами, состоящими из нескольких дочерних компаний, но, опять же, попытка идентифицировать их как отдельные уровни не имеет отношения к целям этой модели. Таким образом, в конечном счете, верхний уровень в иерархии — это уровень общества в целом, поскольку этот уровень будет иметь отношение ко многим аспектам практического применения информационных систем.

Однако внутри этих уровней иерархии информационных систем нет особого смысла пытаться задокументировать другие аспекты, вытекающие из общей теории систем, по двум причинам.Одна из причин носит теоретический характер и связана с развитием подхода мягких систем (Checkland, 1999), который показал ограниченность общей теории систем применительно к системам, состоящим из людей, поскольку это скорее мягкие системы, чем жесткие системы, для которых эта теория была создана изначально. Другая причина носит практический характер и заключается просто в огромном диапазоне возможностей применения этих аспектов общей теории систем к системам. В частности, любая система, включающая людей, может структурировать их индивидуальные вклады практически любым способом, и люди в ней могут использовать практически любые методы для форматирования и хранения информации, для ее обработки и передачи ее либо между собой, либо с людьми, которым они бы этого хотели. рассматриваться как часть других систем.Точно так же нет большого смысла пытаться определить роли, которые такие люди или группы людей играют в информационных системах, поскольку опять-таки существует почти бесконечное разнообразие целей, которые могут быть признаны людьми, формирующими такие системы.

Это также влияет на общее различие между двумя ролями, которые люди имеют в связи с информационными системами, а именно либо как пользователи продуктов, либо как участники процессов. В этой модели эти две роли являются результатом отношений между людьми и либо продуктами, либо процессами соответственно, и поэтому они представлены отношениями между понятиями в измерении людей и понятиями в двух других измерениях. Следовательно, это различие не нужно отражать в самой структуре измерения людей, так что оно просто состоит из иерархии уровней, указанных выше, а именно:

  • отдельных людей;

  • небольшие группы людей;

  • хозяйственные единицы;

  • коммерческие организации;

  • общество в целом.

Учитывая огромное разнообразие целей на каждом уровне этой структуры, невозможно определить какую-либо иерархию целей, которая могла бы расти в любом направлении вдоль нее.Также нет никаких образовательных оснований утверждать, что знания о ролях людей необходимо развивать в том или ином направлении по измерению, так как техническая деятельность по своей сути индивидуальна, а общепризнано, что учащиеся также должны узнавать о роли людей. социальные, этические и правовые последствия применения информатики. Следовательно, на какой бы дисциплине в области информатики ни концентрировались такие студенты, они должны охватить по крайней мере оба конца этого измерения. Таким образом, выбор источника этого измерения основан просто на том, чтобы сделать модель более однородной, связав ее со слоем, соответствующим наименьшим компонентам задействованных информационных систем, как в случае с двумя другими измерениями. Следовательно, слой, соответствующий отдельным людям, выбирается как слой, который следует рассматривать как источник.

6. Применение модели

Учитывая такую ​​структуру модели, ее работу можно лучше всего описать, приведя несколько примеров того, как определенные темы вписываются в эту структуру.Будут представлены четыре примера, охватывающие различные темы и дисциплины информатики: программирование, нормализация баз данных, архитектура программного обеспечения и производительность систем обработки транзакций в реальном времени.

Программирование лежит в основе CS и играет важную роль во всех других дисциплинах информатики. Это касается как структуры программ, так и деятельности по их созданию, которая в модели представлена ​​путем размещения ее на пересечении соответствующих слоев в измерениях продукта и процесса. Действие является базовым, поэтому в измерении процесса оно является частью аспекта обработки базового слоя действия. Кроме того, хотя связанные технические навыки в первую очередь являются индивидуальными, их аспекты связаны с парами или командами, и поэтому в измерении людей они помещаются в эти слои. Однако в измерении продукта программирование должно быть разделено на две части, поскольку оно, во-первых, включает в себя разные парадигмы, каждая из которых имеет свои собственные примитивные элементы управления и структуры данных, и поэтому темы, связанные с ними, помещаются на уровень концепций программирования. решетка.Во-вторых, программирование также включает в себя более абстрактные концепции, используемые при создании программ из этих примитивов, и темы, связанные с ними, помещаются на уровень абстракций программирования решетки.

Нормализация базы данных также является темой, общей для всех дисциплин CC2001, хотя ее важность значительно различается между ними. В измерении продуктов модели он помещается на уровень решетки для API, поскольку базы данных являются основными компонентами, которые можно использовать в любой системе, которая в них нуждается. Их нормализация является основной деятельностью по проектированию и находится в части обработки этого уровня в измерении процесса. Эта деятельность в первую очередь будет включать рассмотрение потребностей бизнес-организации, которой требуется база данных и системы для ее использования, поэтому тема помещается на этот уровень в иерархии измерения людей.

Архитектура программного обеспечения, напротив, является темой, относящейся преимущественно к одной дисциплине, а именно к SE, хотя некоторые темы в CS (например, операционные системы и компиляторы) затрагивают ее аспекты.В измерении продуктов он расположен на уровне программных систем решетки, поскольку в первую очередь связан с парадигмой, используемой для структурирования крупных компонентов в полные системы, хотя некоторые ее аспекты являются общими с уровнем API, поскольку компоненты на этом уровне уровень также будет иметь внутреннюю архитектуру. Не менее важным является место в измерении процесса, о чем свидетельствует то, как такие процессы, как Rational Unified Process или RUP (Kruchten, 2000), описываются как «архитектурно-ориентированные», что означает, что в этих процессах архитектурное проектирование является не только один основной вид деятельности, но и влияет на многие другие виды деятельности. Следовательно, программная архитектура расположена на уровне базовых процессов решетки, где создаваемая ею системная модель обеспечивает аспект хранения. Как следствие, решения об архитектуре влияют на всю команду разработчиков, и поэтому в человеческом измерении архитектура программного обеспечения находится в основном на этом уровне решетки.

Производительность систем обработки транзакций в реальном времени — тема, которая является общей для SE и IS. При разработке такой системы должны быть установлены цели по производительности, которой она должна достичь, что требует анализа затрат и результатов, который имеет две стороны.С одной стороны, определение затрат на достижение определенного уровня производительности требует знаний и навыков от SE; в то время как, с другой стороны, определение преимуществ для организации-клиента от обеспечения такого уровня производительности требует знаний и навыков от ИС. В модели это отражено в человеческом измерении, где тема анализа того, как пропускная способность такой системы повлияет на способность организации получать от нее доход, находится на уровне бизнес-организаций решетки, а тема анализа затраты на достижение конкретных целей, как и другие специализированные мероприятия по развитию, будут располагаться на индивидуальном уровне. В других измерениях эта тема будет находиться на уровне программных систем измерения продуктов, поскольку она касается конкретных абстракций, связанных с определением характеристик производительности для таких систем. Поскольку это количественные свойства, действия, связанные с управлением ими, будут расположены на количественном уровне SE в измерении процесса.

Таким образом, проиллюстрировав, как работает модель, остальная часть статьи посвящена ее оценке, и первым этапом этого является сравнение ее с другими моделями, преследующими цели, аналогичные этой.Как отмечалось во введении, их две: одна уже разработана, а именно модель «Великих принципов» Деннинга, которая рассматривается далее, а другая все еще разрабатывается в рамках проекта «Вычислительная онтология», который рассматривается в раздел 8.

7. Сравнение с моделью «Великих принципов»

Основная цель модели «Великих принципов» Деннинга (далее модель ВП) состоит в том, чтобы обеспечить основу для структурирования всей области информатики, но без перечислить постоянно расширяющийся список областей знаний, которые он считает основным недостатком подхода, используемого в томах CC2001. Эта модель общей практики также является многомерной, но она имеет два основных измерения, а не три в нашей модели, где эти два измерения называются «принципами» и «практикой» соответственно.

Измерение «принципы» состоит из двух отдельных элементов. Одним из них является элемент «механики», который он описывает в терминах пяти «окон», хотя они явно не предназначены для того, чтобы быть ортогональными. В том порядке, в котором он сводит их в таблицу, они таковы: вычисление, связанное с тем, что можно вычислить; коммуникация; координация нескольких организаций; автоматизация, связанная с достижением цели использования вычислительной техники для выполнения когнитивных задач; и воспоминание, которое он использует для хранения и поиска информации.Следовательно, эти окна очень близко соответствуют различным общим свойствам информационных систем, которые обеспечивают структуру для каждого слоя решеток в нашей модели.

Деннинг называет другой элемент в измерении «принципы» «дизайном», и он соответствует двум характеристикам в нашей модели: во-первых, желаемым свойствам систем (т. е. продуктов) и, во-вторых, отношениям между компонентами этих систем, которые обуславливают эти свойства. Таким образом, его описание этого элемента начинается со списка проблем (а именно: простота, производительность, надежность, возможность развития и безопасность), которые аналогичны категориям, формирующим верхний уровень иерархической структуры качества информационных систем в стандарте ISO. 9126:1991 (Международная организация по стандартизации, 1991 г.).Затем остальная часть его описания связана с принципами проектирования, такими как абстракция, сокрытие информации, модули, раздельная компиляция, многослойность, иерархия, разделение задач, повторное использование и так далее. Хотя некоторые из них можно было бы лучше всего описать как повторяющиеся концепции (к сожалению, эта классификация не использовалась в CC2001), они в основном охватывают либо методы, которые используются в проектной деятельности, либо свойства, которые должны быть достигнуты с помощью этих методов. Следовательно, в нашей модели эти понятия будут принадлежать в первую очередь измерению процесса или взаимосвязям между этим измерением и измерением продуктов.

Второе измерение модели GP, относящееся к «практикам», по существу просто описывает набор элементов, которые примерно соответствуют некоторым видам деятельности, формирующим измерение процесса в нашей модели, хотя Деннинг фактически описывает эти элементы в порядке это, кажется, больше соответствует иерархии продуктов и людей. То есть его первый элемент — это программирование, а второй — проектирование систем, которые отличаются, прежде всего, масштабом продуктов, а также сложностью задействованных действий и процессов.Его третий элемент в этом измерении — моделирование и проверка, которые в своей простейшей форме являются частью основного уровня деятельности нашей иерархии процессов, но в том масштабе, который имеет в виду Деннинг, это также включает координацию различных таких действий и количественных показателей. моделирование, которое располагалось бы на следующих двух уровнях этой иерархии. Затем его четвертый и пятый элементы — инновации и применение, соответственно, и это не только социальная, но и техническая деятельность, и поэтому в нашей модели они будут связаны в основном с человеческим измерением.

В двухмерном пространстве, образованном этими измерениями «принципы» и «практики», Деннинг затем выделяет два дополнительных компонента, которые он называет «основными технологиями» и «приложениями», где различие между этими двумя точно соответствует различию между различными уровнями абстракции в измерении продуктов нашей модели. Таким образом, он перечисляет «базовые технологии», включая алгоритмы, базы данных, архитектуры, сети и операционные системы; которые в нашей модели расположены в пределах трех уровней абстракции для продуктов, которые охватывают сервисы операционной системы и абстракции программирования.Затем его компонент «приложения» соответствует различным областям, которые в нашей модели отражаются на более высоких уровнях измерения продуктов и возникают из-за огромного разнообразия целей, соответствующих системам в измерении людей.

Таким образом, многие элементы модели ВП и нашей схожи в том, что они определяют схожие наборы понятий, хотя две модели объединяют их в разные структуры. В частности, некоторые аспекты модели GP объединяют концепции, которые в нашей модели разделены за счет использования трех измерений, а не двух.Кроме того, после определения структур для каждого измерения наша модель не нуждается в дальнейшем разделении пространства, которое они создают, в то время как в модели GP концептуальное пространство необходимо дополнительно разделить на компоненты «основные технологии» и «приложения». образом, который в нашей модели отражается непосредственно в структуре измерения продуктов.

Следовательно, из этого сравнения можно сделать три вывода, первый из которых состоит в том, что сходство между ключевыми чертами двух моделей подтверждает их обе, особенно потому, что эти общие черты были получены разными путями.Второй вывод заключается в том, что наша модель по крайней мере столь же эффективна, как и модель ВП, поскольку она охватывает все концепции, определенные в различных компонентах этой модели. Третий вывод состоит в том, что, хотя использование трех измерений, а не двух, делает нашу модель более сложной, эта дополнительная сложность приводит к более чистой структуре, поскольку модель GP должна включать дополнительные функции, которые предполагают некоторую довольно произвольную группировку понятий, и особенно тех, которые относятся к процессам.

8. Сравнение с проектом «Вычислительная онтология»

Цели проекта «Вычислительная онтология» и модели, которую он пытается создать (далее модель СО), гораздо шире, чем цели этого модели, поскольку она связана не только с обеспечением единой основы для структур учебных программ в рамках всей информатики, но и с классификацией исследовательской работы и видов знаний, которые могут потребоваться работодателям. Модель СО все еще находится в стадии разработки, и ее текущее состояние было представлено на той же конференции (Кассель, 2006 г.), что и первоначальная версия материала данной статьи.Некоторые подробности здесь, и особенно пример реляционных моделей данных, взяты из этой презентации (Cassel et al , 2006).

Модель CO использует два уровня для описания тем, хотя неясно, как эти уровни связаны. На более абстрактном уровне он определяет четыре основных заголовка: аппаратное обеспечение, программное обеспечение, информация и аспекты, связанные с человеком, где темы могут относиться к любым трем из них. Он также добавляет заголовки для системного представления, контекста приложения, социального контекста и действий, связанных с процессом, любой из которых может относиться к некоторым темам.Следовательно, этот уровень имеет очевидное сходство с нашей моделью в том смысле, что его заголовки аппаратного и программного обеспечения формируют измерение наших продуктов, а его заголовки, связанные с человеческими аспектами и социальным контекстом, точно соответствуют нашему измерению людей. Кроме того, его заголовки информации и системного представления соответствуют нашему использованию общей теории систем применительно к информационным системам при структурировании каждого из измерений.

На более конкретном уровне модель СО строит сеть тем и взаимосвязей между ними, которая представлена ​​в форме, сочетающей диаграммы классов и объектов UML.Эта сеть предназначена для достаточно точного уровня детализации тем, поэтому важной частью проекта является разработка инструментов для поддержки сетевой модели. Это явное моделирование отношений между темами имеет некоторые эквиваленты в нашей модели, даже если оно представляет отношения неявно. Например, тема реляционных моделей данных рассматривается как совокупность четырех других: содержимого базы данных, схем базы данных (оба связаны с форматированием и хранением данных), операторов реляционных манипуляций (связанных с обработкой данных) и реляционных операций. проектирование базы данных (связанное с парадигмой структурирования систем).Таким образом, эти отношения соответствуют нашей идентификации аспектов теории систем, которые структурируют каждый из слоев в решетках. Также тема нормализации рассматривается как совокупность четырех других: нормальные формы, аномалии, многозначные зависимости и совместные зависимости. Это соответствует взаимосвязи в нашей модели между деятельностью по нормализации, расположенной в измерении процесса, и соответствующими характеристиками баз данных, расположенными в измерении продукта, так что эта связь неявно представлена ​​размещением этой темы. в этой точке трехмерного пространства.

Точно так же модель CO использует явные отношения для моделирования использования одной темы в другой. Например, тема абстрактных типов данных использует тему парадигм программирования, поскольку и алгоритмы, и структуры данных, которые используются при реализации абстрактного типа данных, должны быть выражены в терминах некоторой парадигмы программирования, и то, как это делается, зависит от какая парадигма принята. Такие отношения использования соответствуют в нашей модели неявным отношениям между соседними слоями в решетках, поскольку в каждом измерении темы в каждом слое будут неявно зависеть от тем в следующем, более примитивном слое (т. е. в том, что ближе к источнику).

В чем модель СО выходит за рамки нашей, так это в разбиении тем на более тонкий уровень детализации, а затем в моделировании взаимосвязей между ними. Например, тема операторов манипулирования отношениями рассматривается как имеющая два особых случая, а именно реляционное исчисление и реляционная алгебра, а различные нормальные формы (например, 1НФ, 2НФ и т. д.) рассматриваются как экземпляры общего понятия нормальной формы. Такие отношения не имеют эквивалента в нашей модели, поскольку они эффективно определяют внутреннюю подструктуру того, что можно рассматривать как «ячейки», расположенные в точках нашего пространства знаний.

Это сравнение также приводит к трем выводам, где снова первый состоит в том, что сходство между ключевыми характеристиками двух моделей подтверждает их обе, поскольку опять же эти общие черты были получены разными путями. Второй вывод заключается в том, что наша модель имеет гораздо более четкую общую структуру, чем модель СО, благодаря использованию общих структур для трех измерений и представлению взаимосвязей в терминах измерений. Третий вывод заключается в том, что модель СО гораздо более детализирована, чем наша, потому что она одновременно определяет подструктуры для каждого из элементов нашего пространства знаний и явно представляет отношения между темами, в то время как наша модель просто неявно представляет факт их существования.

9. Оценка модели

Помимо сравнения нашей модели с этими двумя другими, ее также необходимо оценить с точки зрения целей, поставленных перед ней изначально. Одна из этих целей заключалась в том, чтобы исследовать, могут ли его ключевые концепции, а именно трехмерная структура и применение общей теории систем, быть распространены на всю информатику по сравнению с их первоначальным применением в SE. Чтобы заявить о полном успехе здесь, нужно было бы сопоставить всю CC2001 с этой моделью, что было бы огромной задачей.Тем не менее, набор рассмотренных выше примеров должен быть достаточно полным и реалистичным, чтобы дать разумное основание для утверждения, что эта модель, по крайней мере, так же успешна, как модели СО и ГП, и, следовательно, что эти принципы действительно распространяются на всю область науки. информатика.

Важный аспект, связанный с этой целью, заключается в том, позволит ли другое количество измерений создать лучшую модель. Работа над его первоначальной разработкой в ​​контексте SE определенно пришла к выводу, что необходимы все три измерения, и поэтому меньшее число было бы неадекватным: но это оставляет открытым вопрос о том, будет ли полезно добавление дополнительных измерений. В частности, автор в (Cowling, 1998) предложил измерение для теории и практики, и это было принято в CC2005 в качестве другого измерения для двумерного пространства, используемого для иллюстрации отношений между различными дисциплинами в информатике (первое из эти два измерения используются в этой модели для продуктов). Поэтому возникает вопрос, нужна ли такая размерность и в этой модели.

В нынешнем виде модели чисто теоретические темы, такие как дискретная математика, на самом деле не учитываются, так как только их приложения находятся в различных измерениях (главным образом в продуктах).С другой стороны, хотя измерение с теорией и ее приложениями в качестве конечной точки полезно для описания полной учебной программы, на уровне отдельной темы нет значимых промежуточных точек. Скорее, любая тема связана либо с какой-то частью самой теории, либо с каким-то приложением теории, но не может находиться между ними. Следовательно, в этой модели измерение теории и практики может только классифицировать темы как те или иные, но не описывать какие-либо другие полезные аспекты.

Таким образом, для представления теории, применяемой в информатике, модель должна иметь некоторую отдельную структуру, добавленную для представления соответствующих подмножеств модели учебной программы по математике и, возможно, также по другим разделам теории, таким как психология или экономика. Вопрос о том, как такие подмножества должны быть структурированы, выходит за рамки данной статьи, хотя очевидно, что общая теория систем вряд ли будет играть в этом большую роль. Что более важно для этой модели, так это то, как к ней может быть прикреплена такая отдельная структура, чтобы представить отношения между теорией и темами, в которых она применяется.

Действительно, этот вопрос представления отношений между темами, а также сами темы, был другим основным направлением этой модели. Таким образом, цель состояла в том, чтобы разработчик учебной программы, пытаясь объединить элементы из различных дисциплин в рамках информатики, мог использовать модель для анализа того, действительно ли предлагаемый набор элементов образует связное целое. Модель в значительной степени достигла этой цели, поскольку структура ее пространства знаний означает, что темы, смежные друг с другом в любом из измерений, будут более тесно связаны, чем те, которые находятся дальше друг от друга.Следовательно, чтобы быть последовательной, учебная программа должна соответствовать подмножеству этого пространства знаний, в котором нет существенных пробелов, в том смысле, что она не пропускает ни одной темы, расположенной в любом из измерений между другими включенными.

Однако для достижения этой цели модель была ограничена ключевой особенностью, унаследованной от иерархий, используемых в моделях CC2001, а именно тем, что отношения между темами неявно представлены способом, которым структура группирует их вместе. .Следовательно, хотя эта модель представляет, какие темы связаны, она не определяет, каковы отношения, в отличие от явных представлений, используемых в модели CO. Следовательно, хотя модель можно использовать для анализа того, насколько связным является предлагаемый набор тем, она мало помогает при принятии решений о том, какие темы на краю этого набора могут быть оправданы для включения или исключения.

10. Резюме и выводы

Таким образом, учебную программу для всей области информатики можно смоделировать как пространство знаний с тремя измерениями для продуктов, процессов и людей, каждое из которых структурировано как многоуровневая инклюзивная иерархия.Уровни этих иерархий отражают применение общей теории систем, и эта теория также определяет набор аспектов, которые важны для каждого уровня: цель, структурирующая парадигма и механизмы, используемые для хранения и форматирования информации, для обработки информации и передачи информации. информацию как внутреннюю, так и внешнюю.

Цель этой модели состояла в том, чтобы неявно представить, где существуют отношения между темами, и это было достигнуто, поскольку структуры измерений определяют «ячейки», в которых расположены темы, и обеспечивают неформальное понятие расстояния между ячейками, таким образом, чем ближе друг к другу ячейки, тем сильнее будут отношения между темами внутри них.Следовательно, модель можно использовать в качестве основы для определения того, насколько последовательным будет набор тем, расположенных в этом пространстве, в качестве учебной программы для программы на получение степени в области информатики.

Тем не менее, модель может быть усовершенствована, в частности, по трем направлениям. Во-первых, было бы полезно иметь некоторую структуру для представления области теоретических понятий извне информатики (например, из математики) и отношений между этими понятиями и темами информатики, которые их применяют.Во-вторых, было бы полезно иметь явное представление о том, каковы отношения между конкретными темами (как в модели вычислительной онтологии), а также неявное представление о том, какие темы связаны между собой. В-третьих, было бы полезно иметь некоторое представление тем и отношений в каждой ячейке пространства знаний, чтобы обеспечить более детальное описание материала, чем в настоящее время.

Таким образом, несмотря на то, что эта модель достигла своих целей, есть возможности для ее дальнейшего развития, но такие разработки следует оставить на будущее.

Обобщенная модель данных для клинических исследований | BMC Medical Informatics and Decision Making

Результирующая модель данных содержит 19 таблиц (см. иерархическое представление на рис. 2). Подробная информация о таблицах представлена ​​в дополнительном файле 1, а самая последняя версия доступна в репозитории GitHub [23]. Этот репозиторий также будет содержать ссылки на любые общедоступные спецификации ETL, которые мы разрабатываем.

Рис. 2

Иерархическое представление обобщенной модели данных.Примечание. Имена таблиц и ключевые связи между таблицами показаны выше. Дополнительные сведения о таблицах см. в Дополнительный файл 1. Таблицы, выделенные зеленым цветом, служат таблицами поиска в базе данных. Существует одна таблица адресов для уникальных адресов с отношениями к пациентам, практикующим врачам и учреждениям, а также одна таблица практикующих врачей со связями с пациентами и врачами-контекстами. Таблица Contexts Practitioners позволяет связать нескольких врачей с записью Context

Таблицы

Клинические данные

Таблицы Clinical Codes, Contexts и Collections составляют ядро ​​GDM (как показано на рис. 1). Все клинические коды хранятся в таблице Clinical Codes. Каждая строка таблицы клинических кодов содержит один код из исходных данных. Кроме того, каждая строка также содержит идентификатор пациента, соответствующие даты начала и окончания записи, идентификатор концепции происхождения и порядковый номер. Порядковый номер позволяет кодам при необходимости сохранять свой порядок исходных данных. Наиболее очевидным примером данных для выставления счетов являются коды диагнозов, которые хранятся в пронумерованных полях (например, диагноз 1, диагноз 2 и т. д.).). Но таким образом можно хранить любой набор упорядоченных записей, включая группы кодов в предварительно согласованном выражении. Группировка упорядоченных записей в таблице «Клинические коды» осуществляется путем связывания их с одним и тем же идентификатором из таблицы «Контексты». Идентификатор происхождения позволяет указать тип записи (например, признание диагноза, диагностика списка проблем и т. д.).

Таблица Contexts позволяет группировать клинические коды и хранить информацию об их происхождении. Идентификатор концепции типа записи определяет тип сохраняемой группы.Примеры могут включать строки из данных требований, в которых сгруппированы диагнозы, процедуры и другая информация, записи о рецептах и ​​пополнениях, которые могут быть в электронных медицинских картах или данных аптек, или какие-либо измерения из электронных медицинских карт или лабораторных данных (например, систолическое и диастолическое артериальное давление или лабораторная панель). Кроме того, в таблице хранится имя файла из исходных данных, значения места обслуживания Центра услуг Medicare и Medicaid [27] (используется для записей о врачах, поскольку записи учреждения не имеют места обслуживания в данных требований) и иностранные ключи от места ухода и столов учреждения.Таблица «Контексты» также содержит идентификатор пациента и даты начала и окончания, которые могут отличаться от дат начала и окончания отдельных записей из других таблиц, с которыми связана запись «Контексты» (например, у госпитализации могут быть разные даты начала и окончания). чем отдельные записи в рамках госпитализации, как это может произойти с внутрибольничной процедурой, выполненной в один день многодневной госпитализации).

Таблица «Коллекции» представляет более высокий уровень иерархии для записей в таблице «Контексты».То есть записи в таблице «Коллекции» представляют собой группы записей из таблицы «Контексты». Такая группировка возникает, когда несколько подлежащих оплате единиц («строк» ​​или «деталей») объединяются в счета-фактуры («претензии»). Это также происходит, когда рецепты, лабораторные измерения, диагнозы и / или процедуры регистрируются во время одного визита в офис. Короче говоря, Коллекция обычно представляет собой «претензию» или «посещение» в зависимости от того, являются ли исходные данные административным биллингом или данными электронной медицинской карты. Используя иерархическую структуру, модель позволяет избежать необходимости построения «посещений» на основе данных о претензиях, что часто приводит к неточностям, потере информации и сложной обработке ETL. В простейшем возможном случае можно иметь одну запись в таблице клинических кодов, связанную с одной записью контекста, которая связана с одной записью коллекции, как показано на рис. 1 для записи препарата. Критическая часть процесса ETL, перемещение данных в таблицы клинических кодов, контекстов и коллекций, описана на рис. 3 для данных SynPUF.

Рис. 3

Визуализация процесса ETL для данных SynPUF. Примечание. Клинические коды получены из одной строки в исходном наборе данных (запись SynPUF).Цветные стрелки показывают, как каждая группа кодов используется для создания записей. Каждый код из исходной записи получает свою собственную строку в таблице клинических кодов. Коды, сгруппированные вместе (например, линейный диагноз 1 и процедура 1, выделенные желтым цветом), имеют один и тот же контекст. В таблице «Контексты» идентификатор концепции типа, оканчивающийся на «64», указывает контекст уровня утверждения, а идентификатор, оканчивающийся на «65», указывает контекст уровня строки. Три контекста (группы кодов) используют один и тот же идентификатор коллекции

. Таблицы Details собирают специфичную для предметной области информацию, связанную с госпитализацией, лекарствами и измерениями.В таблице «Сведения о поступлении» хранится информация о поступлениях и отделениях неотложной помощи, которая не помещается в таблицы «Клинические коды», «Контексты» или «Коллекции». Он рассчитан на проведение одного приема на ряд. Каждая запись в таблице «Коллекции» для госпитализации связана с этой таблицей. Сведения о воздействии лекарств и сведения об измерениях содержат информацию о лекарствах и измерениях (например, лабораторные значения). Таблица клинических кодов содержит внешние ключи к этим таблицам. Следует также отметить, что эти две таблицы можно объединить с таблицей Clinical Codes, чтобы получить одну большую таблицу и сократить время запросов на некоторых платформах баз данных.Хотя это может потребовать некоторых незначительных изменений в запросе, это не изменит базовой логики модели данных.

Данные о пациентах

Таблица «Пациенты» включает информацию о дате рождения, поле, расе, этнической принадлежности, адресе (из таблицы «Адреса») и лечащем враче (из таблицы «Врачи»). Таблица сведений о пациенте обеспечивает более гибкую структуру для вечной информации, такой как семейный анамнез или простая генетическая информация. Таблица «Информационные периоды» фиксирует периоды времени, в течение которых информация в каждой таблице актуальна.Это может включать в себя несколько записей для каждого пациента, в том числе записи для разных типов регистрации (например, Medicare Part A, Medicare Part B или Medicare Managed Care), или это может быть что-то простое, например, один диапазон дат «до стандарта». Данные предоставлены каналом данных Clinical Practice Research Datalink. Эта таблица содержит по одной строке для каждого пациента для каждой уникальной комбинации типа информации и диапазона дат.

Таблица «Смерти» содержит информацию о смертности на уровне пациентов, включая дату и причину(ы) смерти. Обычно это данные о бенефициаре или аналогичные административные данные, связанные с медицинской картой. Тем не менее, полезно проверить статус выписки в таблице сведений о поступлении в рамках процесса ETL, чтобы обеспечить полноту. Существуют также диагностические коды, указывающие на смерть. Смерти, обозначенные кодами диагнозов, должны быть в таблице «Клинические коды», а не перемещаться в таблицу «Смерти». При необходимости эти коды могут быть идентифицированы с использованием соответствующего алгоритма (например, набора кодов МКБ-9, возможно, с соответствующими спецификациями происхождения) для идентификации смерти как части идентификации исходов в анализе.

Есть две таблицы, в которых хранятся данные о затратах, начислениях или платежах. В таблице «Возмещения плательщику» хранится информация из данных административных требований с отдельными столбцами для каждого часто используемого элемента возмещения. Вся остальная финансовая информация хранится в таблице «Затраты», которая предназначена для поддержки произвольных типов затрат и использует «value_type_concept_id» для указания конкретного типа. Затраты могут быть представлены на уровне контекста (позиция) или коллекции (счет). Поэтому это привело нас к согласованию затрат с таблицей контекстов.Оценивая тип записи контекста, пользователи могут определить, является ли стоимость агрегированной конструкцией или нет. В данных об административных претензиях это означает, что каждая «строка» (диагноз и процедура) может иметь запись о затратах. Для записей, которые имеют затраты только на уровне заявки/заголовка (например, госпитализации в стационаре), только контексты, которые ссылаются на «заявки» (т. е. Record_type_concept_id для «требования»), будут иметь затраты. Для данных со стоимостью как на уровне строки, так и на уровне заявления/заголовка затраты можно различать по типу контекста.По нашему опыту, сумма стоимости линии не всегда равна общей стоимости, поэтому в зависимости от вопроса исследования исследователь должен будет определить, следует ли использовать претензию, линию или и то, и другое. Возможно, что каждая запись клинического кода, совместно использующая одну запись контекста, может иметь разную стоимость; поэтому две таблицы, связанные с затратами, включают столбец для указания конкретной записи клинического кода, к которой относится стоимость. Это может произойти, например, если несколько лабораторных тестов имеют разную стоимость, но имеют общее происхождение (т.д., запись контекстов).

Данные учреждения и практикующего врача

Таблица учреждений содержит уникальные записи для каждого учреждения, в котором наблюдается пациент. Для описания объекта в целом (например, Академический медицинский центр или Общественный медицинский центр) следует использовать id объекта_type_concept_id. Конкретные отделы в учреждении должны быть введены в таблицу Contexts с помощью поля care_site_type_concept_id. В таблице «Адреса» содержится информация об адресах врачей и учреждений, а также пациентов.

Таблица Contexts Practitioners связывает одного или нескольких специалистов с записью в таблице Contexts. Каждая запись представляет собой встречу между пациентом и практикующим врачом в определенном контексте. Этот role_type_concept_id в таблице фиксирует роль, если таковая имеется, которую практикующий врач играет в контексте (например, лечащий врач).

Словарные данные

Таблица Concepts содержит уникальный числовой идентификатор («concept_id») для каждого исходного кода в каждом словаре, используемом в данных (см. Таблицу 1).Поскольку запросы к GDM предназначены для использования исходных кодов, таблица Vocabulary функционирует как таблица поиска; поэтому таблица Concepts не обязательно должна быть согласованной в разных базах данных. Тем не менее, может быть эффективнее использовать согласованный набор идентификаторов для всех статей из часто используемых словарей. Конкретные словари, используемые в данных, представлены в таблице Словари. Идея наличия таблиц Concepts и Vocabularies была адаптирована из моделей данных OMOP.Как упоминалось в разделе «Методы», таблица Mappings позволяет выражать согласованные концепции в разных базах данных.

Таблица 1 Пример таблицы понятий для переменных в данных SEER

Таблица Mappings предназначена для выражения взаимосвязей между элементами данных. Его также можно использовать для облегчения перевода в другие модели данных (см. Таблицу 2). В нескольких очень простых случаях, таких как пол и раса/этническая принадлежность, мы рекомендуем сопоставление понятий с основным набором значений, чтобы пользователям программного обеспечения для реализации протокола было проще фильтровать пациентов по возрасту, полу и расе/этнической принадлежности с использованием более простого представления. лежащей в основе информации.Таблица Mappings также допускает произвольно сложный набор отношений в соответствии с подходом, принятым в модели OMOP, и использованием стандартных концепций для всех элементов данных. Используя таблицу сопоставлений, мы уменьшаем необходимость повторного сопоставления и повторной загрузки всего набора данных, когда становятся доступными новые сопоставления. Независимо от того, как используется таблица сопоставлений, GDM по-прежнему сохраняет исходные коды из необработанного набора данных.

Таблица 2 Пример таблицы сопоставления для преобразования в модель Sentinel

Результаты ETL

Мы загрузили данные SynPUF и данные SEER Medicare в GDM. После загрузки данных на локальный сервер процесс переноса данных SynPUF с данными 2,1 миллиона пациентов в GDM занял примерно 8 часов на сервере Windows с 4 ядрами и 128 ГБ ОЗУ и обычными жесткими дисками (запуск двух файлов на время параллельно). Большая часть времени была потрачена на загрузку файлов в ОЗУ и запись файлов на диск, поскольку процесс ETL с GDM в основном связан с перемещением данных.

Данные SEER Medicare для SCLC включали примерно 20 000 пациентов и заняли менее 1 часа.Выбранные данные SEER были включены в процесс ETL, игнорируя перекодированные версии существующих переменных или переменных, используемых для согласованности интерпретации во времени. Процесс ETL был сосредоточен на 31 ключевой переменной, включая гистологию, местоположение, поведение, класс, стадию, операцию, радиацию, городской/сельский статус и показатели бедности. Каждая переменная SEER была включена в качестве нового словаря в таблицу «Концепции» (см. Таблицу 1).

Данные CPRD включали около 140 000 пациентов и заняли примерно 2 часа. Для тестового файла, который содержит лабораторные значения и соответствующие измерения, мы использовали коды чтения в таблице клинических кодов; однако можно также добавить «типы сущностей» (числовые значения для лабораторных значений и других клинических измерений и оценок) в таблицу «Клинические коды», причем как код чтения, так и тип сущности, связанные с одной и той же записью контекста и одним и тем же измерением. Подробная запись. Мы использовали типы объектов для всех записей в таблице CPRD Additional Clinical Details.Во всех случаях таблица Mapping позволяет добавлять к данным альтернативные отношения.

Потеря информации

После согласования различий в интерпретации и устранения ошибок кодирования мы определили идентичную когорту пациентов при использовании исходных данных по сравнению с использованием тех же данных в GDM.

ETL из GDM в Sentinel

Мы провели исследовательское преобразование GDM в Sentinel, чтобы убедиться, что это возможно. Процесс перемещения данных проводился следующим образом. Преобразования из таблиц GDM «Пациенты», «Смерти» и «Информационные периоды» в таблицы Sentinel «Демография», «Смерть» и «Зачисление» потребовали переименования переменных и сопоставления словаря исходных данных со словарем Sentinel (например, кодирование пола SynPUF в кодирование пола Sentinel). Таблицы дозорного диагноза, процедуры и выдачи были заполнены путем разделения таблицы клинических кодов GDM на словарь Clinical_code_source_vocabulary (например, коды МКБ-9 были перемещены в таблицу дозорного диагноза).

Для заполнения таблицы Sentinel Encounter требовалось, чтобы записи сводились к посещению.Для этого таблица Contexts была преобразована в таблицу «pre-Encounter» с идентификатором встречи, установленным на идентификатор таблицы Contexts, с аналогичным процессом, используемым для таблиц Sentinel «Процедура» и «Диагностика». Таблица «до встречи» была создана со всеми указанными столбцами и правильно сопоставленными данными, но еще не сгруппировала записи по посещениям. Мы применили логику, основанную главным образом на информации о происхождении в таблице «Контексты», для объединения записей в посещения и создали новый идентификатор в таблице «Встречи». Наконец, таблицы «Диагностика» и «Процедура» были обновлены новым идентификатором таблицы контактов.

Оставшаяся обработка из GDM в Sentinel включала преобразование словаря, поскольку Sentinel имеет особые способы представления таких понятий, как пол, которые в GDM основаны на источнике (например, мужчина = 1 и женщина = 2) с использованием уникального идентификатора понятия в словарной таблице. Мы создали записи в таблице сопоставлений из концепций SynPUF в концепции Sentinel (таблица 2), чтобы выполнить все необходимые сопоставления.Затем наш процесс ETL использовал эти сопоставления для вставки правильно преобразованных переменных из GDM в таблицы Sentinel во время ETL.

Совместная модель для специализации в области информатики сестринского дела

‘) var head = document.getElementsByTagName(«head»)[0] var script = document. createElement(«сценарий») сценарий.тип = «текст/javascript» script.src = «https://buy.springer.com/assets/js/buybox-bundle-52d08dec1e.js» script.id = «ecommerce-scripts-» ​​+ метка времени head.appendChild (скрипт) var buybox = document.querySelector(«[data-id=id_»+ метка времени +»]»).parentNode ;[].slice.call(buybox.querySelectorAll(«.вариант-покупки»)).forEach(initCollapsibles) функция initCollapsibles(подписка, индекс) { var toggle = подписка.querySelector(«.Цена-варианта-покупки») подписка.classList.remove(«расширенный») var form = подписка.querySelector(«.форма-варианта-покупки») если (форма) { вар formAction = form.getAttribute(«действие») document.querySelector(«#ecommerce-scripts-» ​​+ timestamp). addEventListener(«load», bindModal(form, formAction, timestamp, index), false) } var priceInfo = подписка.селектор запросов(«.Информация о цене») var PurchaseOption = toggle.parentElement если (переключить && форма && priceInfo) { toggle.setAttribute(«роль», «кнопка») toggle.setAttribute(«tabindex», «0») toggle.addEventListener («щелчок», функция (событие) { var expand = toggle.getAttribute(«aria-expanded») === «true» || ложный переключать.setAttribute(«расширенная ария», !расширенная) form.hidden = расширенный если (! расширено) { покупкаOption.classList.add(«расширенный») } еще { покупкаOption. classList.remove(«расширенный») } priceInfo.hidden = расширенный }, ложный) } } функция bindModal (форма, formAction, метка времени, индекс) { var weHasBrowserSupport = окно.выборка && Array.from функция возврата () { var Buybox = EcommScripts ? EcommScripts.Buybox : ноль var Modal = EcommScripts ? EcommScripts.Modal : ноль if (weHasBrowserSupport && Buybox && Modal) { var modalID = «ecomm-modal_» + метка времени + «_» + индекс var modal = новый модальный (modalID) модальный.domEl.addEventListener(«закрыть», закрыть) функция закрыть () { form. querySelector(«кнопка[тип=отправить]»).фокус() } вар корзинаURL = «/корзина» var cartModalURL = «/cart?messageOnly=1» форма.setAttribute( «действие», formAction.replace(cartURL, cartModalURL) ) var formSubmit = Buybox.перехват формы отправки ( Buybox.fetchFormAction(окно.fetch), Buybox.triggerModalAfterAddToCartSuccess(модальный), функция () { form.removeEventListener («отправить», formSubmit, false) форма.setAttribute( «действие», formAction.replace(cartModalURL, cartURL) ) форма. представить() } ) form.addEventListener («отправить», formSubmit, ложь) document.body.appendChild(modal.domEl) } } } функция initKeyControls() { document.addEventListener («нажатие клавиши», функция (событие) { если (документ.activeElement.classList.contains(«цена-варианта-покупки») && (event.code === «Пробел» || event.code === «Enter»)) { если (document.activeElement) { событие.preventDefault() документ.activeElement.click() } } }, ложный) } функция InitialStateOpen() { var buyboxWidth = buybox. смещениеШирина ;[].slice.call(buybox.querySelectorAll(«.опция покупки»)).forEach(функция (опция, индекс) { var toggle = option.querySelector(«.цена-варианта-покупки») var form = option.querySelector(«.форма-варианта-покупки») var priceInfo = option.querySelector(«.Информация о цене») если (buyboxWidth > 480) { переключить.щелчок() } еще { если (индекс === 0) { переключать.щелчок() } еще { toggle.setAttribute («ария-расширенная», «ложь») form.hidden = «скрытый» priceInfo.hidden = «скрытый» } } }) } начальное состояниеОткрыть() если (window. buyboxInitialized) вернуть window.buyboxInitialized = истина initKeyControls() })()

Информатика в здравоохранении | ХИМСС

Аннотация

Информатика в здравоохранении определяется как «интеграция медицинских наук, информатики, информатики и когнитивной науки для помощи в управлении медицинской информацией» (Saba & McCormick, 2015, стр.232). Информатика сестринского дела — это подмножество информатики, специфичное для области и роли медсестры в медицинских учреждениях. Американская ассоциация медсестер (ANA) определила сестринскую информатику как «специальность, которая объединяет сестринское дело, науку, информатику и информатику для управления и передачи данных, информации и знаний в сестринской практике» (ANA, 2001, стр. 17). Здравоохранение и информатика для медсестер являются быстро растущими областями в области медицины и постоянно внедряют новые и развивающиеся технологии. Оба существуют в течение последних трех десятилетий, по крайней мере. Технологический бум на рубеже веков способствовал дальнейшему развитию информатики и информационных систем. Улучшение оказания медицинской помощи, улучшение результатов в отношении здоровья и углубленное обучение пациентов — это лишь несколько аспектов, которые улучшились. Любая новая технология или инновация имеют последствия, некоторые из которых можно предвидеть, а другие становятся очевидными после представления нового процесса или продукта: наиболее заметными последствиями являются клинические, управленческие и политические последствия.В этой статье исследуются последствия (как конструктивные, так и неблагоприятные), которые являются наиболее заметными в современном мире здравоохранения в области информатики здравоохранения и ухода за больными.

Введение

Информатика в здравоохранении определяется как «интеграция медицинских наук, информатики, информатики и когнитивной науки для помощи в управлении медицинской информацией» (Saba & McCormick, 2015, стр. 232). Сестринская информатика — это подмножество информатики, специфичное для области и списка медсестер в медицинских учреждениях.Американская ассоциация медсестер (ANA) определила сестринскую информатику как «специальность, которая объединяет сестринское дело, науку, информатику и информатику для управления и передачи данных, информации и знаний в сестринской практике» (ANA, 2001, стр. 17). Здравоохранение и информатика для медсестер являются быстро растущими областями в области медицины и постоянно внедряют новые и развивающиеся технологии. Оба существуют в течение последних трех десятилетий, по крайней мере. Технологический бум на рубеже веков способствовал дальнейшему развитию информатики и информационных систем.Улучшение оказания медицинской помощи, улучшение результатов в отношении здоровья и углубленное обучение пациентов — это лишь несколько аспектов, которые улучшились. Любая новая технология или инновация имеют последствия, некоторые из которых предсказуемы, а некоторые становятся очевидными после представления нового процесса или продукта. Некоторые последствия, которые наиболее заметны, относятся к клиническим, управленческим и политическим последствиям. В этой статье будут рассмотрены последствия, как конструктивные, так и неблагоприятные, наиболее заметные в современном мире здравоохранения в области информатики здравоохранения и информатики медсестер.

Клинические последствия

Использование информатики наблюдается во множестве процессов в клинических условиях. В стационарных или амбулаторных условиях врачи и пациенты используют системы онлайн-порталов, электронные медицинские записи, устройства для сбора данных, такие как анализаторы основных показателей жизнедеятельности и глюкометры, а также устройства для обработки персональных данных и электронную почту, и это лишь некоторые из них. При рассмотрении этих систем и того, как они влияют на процесс и поток клинических условий, важно учитывать не только имеющиеся технологии, но также рабочий процесс и процесс сбора данных.Норрис, Хинрикс и Браун говорят нам, что «между технологией и процессом существуют пробелы. Информатика может помочь преодолеть этот разрыв. Необходимые навыки включают в себя понимание сбора, хранения и извлечения данных, а также понимание того, как данные могут управлять и информировать практику» (2015 г., стр. 11-12). Информатики здравоохранения, особенно информатики медсестер, являются основной группой, которая поможет преодолеть этот разрыв. Без сильного присутствия клинициста в процессе создания и внедрения пробелы останутся.Если в разработке участвуют специалисты по информатике в области здравоохранения, можно создать надежный продукт, которым смогут пользоваться все члены команды здравоохранения.

В 2009 году президент Обама подписал Закон о восстановлении и реинвестировании в США (ARRA). Этот закон включает в себя Закон об информации и технологиях здравоохранения для экономического клинического здравоохранения (HITECH). Компания HITECH разработала программу значимого использования (MU) в рамках Центров услуг Medicare и Medicaid (CMS). Значимое использование стимулирует провайдеров использовать свои электронные медицинские карты (ЭМК), финансово вознаграждая их за демонстрацию их использования, но также представляет угрозу, наказывая их, если они не будут использоваться в будущем (Norris, Hinrichs, & Brown, 2015). Эти законы оказывают большое клиническое влияние как на сестринское дело, так и на сферу здравоохранения. Медицинские работники, которые обычно не используют электронные медицинские карты, в настоящее время находятся на этапе обучения, сохраняя при этом нагрузку на своих пациентов и оказывая всестороннюю помощь. Однако этот огромный объем данных, собранных во множестве медицинских учреждений, предоставил возможность улучшить уход. Хотя первоначальное развертывание этих инициатив может вызвать хаос, преимущества этих инициатив позволят клиницистам оказывать всестороннюю, безопасную и основанную на фактических данных помощь всем своим пациентам.Медицинский персонал сможет быстро и безопасно получать необходимую информацию о своих пациентах в медицинском учреждении и за его пределами.

В дополнение к улучшениям в уходе и улучшенной практике, основанной на фактических данных, увеличение объема данных, собираемых EHR и другими системами данных, привело к созданию огромного объема данных, которыми больницы и организации здравоохранения теперь должны управлять и анализировать. «Это привело к увеличению спроса на специалистов, хорошо разбирающихся как в информатике, так и в медицине.Чтобы удовлетворить этот спрос, Американская ассоциация медицинской информатики возглавила создание профессионального образования и сертификации врачей в области информатики» (Simpao, Ahumada, Galvez, & Rehman, 2014, стр. 45). Сейчас мы наблюдаем новый приток медицинских работников, входящих в эту узкую специальность. Потребность этих специалистов в сборе, интерпретации и изучении данных и эксплуатации информационных систем имеет решающее значение для успеха и удобства использования этих систем. Lehman, Shorte, & Gundlapalli (2013) заявили, что «разумно предположить, что количество руководящих должностей в области клинической информатики с такими званиями и ролями, как главный специалист по медицинской информатике, главный специалист по медицинской информатике, директора по клинической информатике и руководитель внедрение ЭМК и др., возрастет в ближайшем будущем» (стр. 528).

Управленческие последствия

Использование медицинской информатики широко распространено не только в клинических условиях, но и в управленческой среде. В нашем обществе общение осуществляется во множестве приложений: словесных, физических, а теперь и электронных. Мы часто обнаруживаем, что люди могут связаться с нами, используя различные приложения, такие как телефон, факс, пейджер, программа обмена мгновенными сообщениями, электронная почта и так далее. Для тех, кто занимает руководящие должности, крайне важно использовать эти информационные системы для облегчения своей работы и работы своих сотрудников, не забывая при этом об установлении ограничений и стандартов.Управление временем является распространенной проблемой в сфере здравоохранения, поэтому использование информатики для помощи и организации, а не для создания барьеров, имеет важное значение. Тем не менее, эти обширные средства коммуникации могут вызвать стресс и чувство перегрузки. Marquis & Huston (2013) предложили, чтобы «чтобы уменьшить количество отвлекающих факторов, люди должны отключить свою электронную почту, изолировать себя и убедиться, что окружающая среда работает на укрепление их силы воли и сосредоточенности» (стр. 189). Медицинские работники должны убедиться, что они используют информатику для помощи в своей работе и управления временем, а не мешают им.Marquis & Huston (2013) далее отмечают, что «создание рабочего пространства с письменным столом, достаточным свободным пространством для работы, хорошим освещением и удобным креслом» имеет решающее значение (стр. 190).

Информационные системы в управленческой роли часто состоят из интерпретации информации и модификации данных для использования в процессах принятия решений. Управленческие программы облегчают функции расчета заработной платы, оптимизируют материальный контроль и помогают с финансовыми и административными факторами их роли (Пачеко де Соуза, Сантьяго и Идзу, 2015, стр.7284). Как видно из клинического применения, осмысленное использование также играет роль менеджера. Для «менеджеров медицинских сестер важно использовать информацию из ЭУЗ, чтобы показать осмысленное использование, и они важны для процесса определения того, как информация организована и классифицирована в ЭУЗ» (Biddle & Milstead, 2016, стр. 12). Без менеджера медсестры и другого администратора, уведомляющего о том, как лучше собирать и сообщать информацию о Значимом использовании, организация здравоохранения может не соответствовать этому аспекту Закона о HITECH.
Постоянно развивающаяся область информатики приносит большую пользу руководителям здравоохранения на всех уровнях. Использование этой растущей технологии может значительно улучшить их роль и улучшить работу их персонала. Пачеко де Соуза, Сантьяго и Идзу (2015) далее признают, что эту передовую технологию «следует использовать в качестве инструмента управления, предоставляя руководителям медицинских сестер полномочия и автономию для более эффективного использования имеющихся технологических ресурсов» (стр. 7285). Одним из примеров этого является случай, когда подразделение может выявить неполную документацию по данному пункту оказания медицинской помощи.Затем медсестра-менеджер может создать рабочую группу из коллег, вовлеченных в процесс, включая ИТ-специалиста. Как только эта группа определит проблемы и улучшит процессы, они смогут представить свои рекомендации администрации, что в конечном итоге улучшит документацию в электронной медицинской карте (Biddle & Milstead, 2016). Таким образом, информационные системы здравоохранения могут улучшить коммуникацию, управление временем и доставку информации между персоналом и пациентами.

Последствия политики

Как отмечалось ранее в клинических и управленческих последствиях, объем данных, которые сейчас доступны из электронных медицинских карт и других форм информационных систем, больше, чем когда-либо имели дело с поставщиками медицинских услуг.Теперь лица, определяющие политику, могут использовать эти данные для обоснования своих решений по вопросам общественного здравоохранения. Сейчас как никогда важно, чтобы сотрудники государственного здравоохранения были доступны на различных уровнях системы здравоохранения для развития навыков и знаний для более эффективного использования существующих наборов данных. Adair (2012) определил рекомендации, которые помогут должностным лицам системы здравоохранения понять, интерпретировать и наилучшим образом использовать этот поток информации. «Эти руководящие принципы были разработаны, чтобы помочь должностным лицам системы здравоохранения оценить качество существующих данных о состоянии здоровья и эффективно использовать такие данные для расчета показателей, используемых при разработке политики в секторе здравоохранения» (стр.53). Если политики не в состоянии полностью понять данные, полученные в результате использования электронных медицинских карт, порталов для пациентов и других источников данных, то люди не могут ожидать от них здравых суждений при голосовании по новым законам.

В наш век технологий важно, чтобы поставщики медицинских услуг, менеджеры и информатики помнили о соблюдении правил HIPAA, чтобы гарантировать, что растущие технологии включены в текущие политики. С использованием электронных медицинских карт и мобильных медицинских приложений возрастает «ответственность организаций здравоохранения в случае нарушения конфиденциальности или конфиденциальности пациентов, поэтому организации должны иметь политику, регулирующую использование телемедицины и связи» (Biddle & Милстед, 2016). Крайне важно обеспечить наличие надлежащей политики и внесение изменений по мере необходимости при внедрении новых технологий.

МакГоуэн, Кьюсак и Блумрозен (2012) писали: «С 2006 года Американская ассоциация медицинской информатики (AMIA) созывает ежегодное исследовательское собрание по политике в области здравоохранения для изучения передовых вопросов политики здравоохранения и информационных технологий здравоохранения (ИТ в сфере здравоохранения)» ( стр. 460). На этих встречах будут выявляться и обсуждаться потенциальные проблемы, связанные с ИТ и информатикой в ​​здравоохранении, а также разрабатываться план и отчет для представления политикам нашей страны, чтобы они были хорошо информированы при разработке соответствующих политик и законов и голосовании за них (McGowan, Cusack, & Bloomrosen, 2012). ).Важно, чтобы медицинские работники, разработчики информационных технологий и лица, определяющие политику, могли общаться и работать вместе в интересах обеспечения наиболее эффективного и безопасного ухода за пациентами.

Значимое использование является одним из примеров совместной работы политики в области здравоохранения и медицинской информатики. Инициатива «Разумное использование» заключалась в поощрении использования электронных медицинских карт во всех системах здравоохранения по всей стране. Однако с этой инициативой некоторые поставщики могут обнаружить, что они не соответствуют действительности в своей документации, чтобы соответствовать стимулам, установленным законодательством HITECH.МакГоуэн, Кьюсак и Блумрозен (2012) определили, что «с мандатом на конструктивное использование ИТ в сфере здравоохранения поставщиками существует множество возможностей для неуместных и даже мошеннических или незаконных действий, начиная от отсутствия надзора и заканчивая преднамеренным введением в заблуждение» (стр. 461). Несмотря на то, что это нечестно, некоторые поставщики могут лгать, чтобы убедиться, что их практика может получить наилучшее денежное поощрение, придерживаясь мер по осмысленному использованию, и могут изменить свою документацию, чтобы она соответствовала критериям.

McGowan, Cusack и Bloomrosen (2012) также выявили проблемы политики в отношении ИТ и информатики в здравоохранении при обсуждении ролей на федеральном уровне и уровне штата.Часто федеральные и государственные нормативные акты и инициативы в области ИТ в сфере здравоохранения не скоординированы. «Без четких указаний могут быть созданы проприетарные государственные системы, многие из которых не смогут подключиться к национальной информационной инфраструктуре здравоохранения, а некоторые не признают системы здравоохранения, пересекающие границы штата» (Макгоуэн, Кьюсак и Блумрозен, 2012 г., стр. 462). ). Крайне важно, чтобы не только медицинские работники и правительство координировали свои цели и политику, но и руководящие должностные лица штата и федерального правительства.Противоречивые или нескоординированные инициативы в области здравоохранения могут привести к недоверию пациентов и общественности, а также к финансовым осложнениям как для правительства, так и для организаций здравоохранения.

Резюме

Информатика здравоохранения и информатика сестринского дела очень важны для развивающихся систем здравоохранения. Постоянно разрабатываются новые технологии и инициативы. Эти новые инновации не остаются без последствий в клинических условиях, управленческих условиях и политике. Крайне важно, чтобы все участники, будь то медсестра, менеджер, провайдер, политик, лоббист или президент Соединенных Штатов, оставались скоординированными.Междисциплинарное единство имеет решающее значение для обеспечения общественного доверия к нашим системам здравоохранения и обеспечения безопасного и эффективного ухода за пациентами.

Образец цитирования: Суини, Дж. (февраль 2017 г.). Информатика здравоохранения. Интернет-журнал по информатике сестринского дела (OJNI), 21 (1).

Взгляды и мнения, выраженные в этом блоге или комментаторами, принадлежат автору и не обязательно отражают официальную политику или позицию HIMSS или ее филиалов.

Интернет-журнал по информатике сестринского дела

Поддерживаемый Фондом HIMSS и сообществом HIMSS по информатике сестринского дела, Интернет-журнал по информатике сестринского дела представляет собой бесплатное международное рецензируемое издание, которое выходит три раза в год и поддерживает все функциональные области информатики сестринского дела.

Прочитать последнюю версию

Анализ сетевого моделирования в медицинской информатике и биоинформатике

NetMAHIB публикует оригинальные исследовательские статьи и обзоры, в которых сообщается, как теория графов, статистика, линейная алгебра и методы машинного обучения могут эффективно использоваться для моделирования и анализа в области медицинской информатики и биоинформатики. Он направлен на создание синергии между этими дисциплинами, предоставляя форум для распространения последних разработок и результатов исследований; следовательно, результаты могут быть переданы читателям из учреждений, правительств, исследователей, студентов и представителей отрасли. Журнал подчеркивает фундаментальные вклады в новые методологии, открытия и методы, которые имеют общее применение и составляют основу для сетевого моделирования, открытия знаний, обмена знаниями и поддержки принятия решений на благо пациентов, медицинских работников и общества в традиционных и передовых развивающихся условиях. , включая электронное здравоохранение и мобильное здравоохранение.

Темы, охватываемые NetMAHIB, включают, помимо прочего, передовые и новые результаты последних тенденций и разработок в области сетевого моделирования и анализа в медицинской информатике и биоинформатике, охватывая такие области, как: анализ производительности

  • Моделирование, эволюция, симуляция, анализ, контроль и инженерия метаболических путей и регуляторной сети
  • Контролируемое и оптимизированное использование ресурсов
  • Системы поддержки принятия решений для здравоохранения и благополучия
  • Модели, методы, симуляция, оценка и системы для здравоохранения услуги
  • Электронное и мобильное здравоохранение Услуги и вмешательства
  • Отслеживание пациентов, прогнозирование и мониторинг, e. g., диагностика и обнаружение ухудшения состояния
  • Распространение и контроль эпидемий
  • Разработка лекарств, диагностика заболеваний и контроль
  • Сигнальные пути и клеточный контроль
  • Модульная биология и системная биология
  • Вычислительная биомедицина, геномика, протеомика, транскриптомика, метаболомика, социогеномика
  • Моделирование и анализ социальных сетей в медицинской и биоинформатике
  • Будущие разработки в области технологий и приложений
  • Информация журнала

    Главный редактор
    • Реда Алхадж,
    • Уффе Кок Виль
    Издательская модель
    Гибрид (Трансформационный журнал). Как публиковаться у нас, в том числе в открытом доступе

    Показатели журнала

    6 дней
    Представление первого решения
    70 473 (2021)
    Загрузок
    .

    Добавить комментарий

    Ваш адрес email не будет опубликован.