Kap. 5 – Formalization Levels

Slides:



Advertisements
Liknende presentasjoner
Hvordan skrive en vitenskapelig artikkel?
Advertisements

v/Tormod Engebu, IKAVA KDRS 13. november 2013
Bygg web på Opplæring Presentasjon Idium AS Bygg web på Opplæring.
Et hjelpemiddel for å lage litteraturlister/kildelister.
Thomas Thomassen 18. November.2004 Du går videre i presentasjonen ved å trykke tasten Page Down. Du avslutter presentasjonen ved å trykke Esc-tasten.
4 Bruk øynene riktig.
Filbehandling (Kapittel 8)
Brukerveiledning til NHOs PowerPoint-mal
IT For medisinsk sekretær Fredrikstad Kai Hagali
Pensum: Olsen, kap. 1 ”Formalisering”
Duo- en liten innføring
Gjenfinningssystemer og verktøy II
Manual for skoleavis i 6. klasse
Formalisering Pensum: Olsen, kap. 1 ”Formalisering”
Enkel kryptering Mål: Kode et dokument slik at det blir uleselig for de som ikke har kodenøkkelen.
In 102 – Innføring i informasjonsbehandling Tekstbehandling forelesning V2005 Ola Bø.
IBE110 Informasjonsteknologi Praktisk informasjon. Professor Kai A. Olsen, Høgskolen i Molde og Universitetet i Bergen.
INF111 Innføring i nformasjonsteknologi Praktisk informasjon. Professor Kai A. Olsen, Høgskolen i Molde og Universitetet i Bergen.
Velkommen til Medisinsk bibliotek
s. 1 Evaluering av rådgivningstjenesten Foto: Crestock.com.
Agenda Velkommen til nye medlemmer!
1 Arrayer og form(ularer) (Kapittel 4). 2 Mål  Forstå assosiative og superglobale arrays  Kunne behandle webformularer (forms)  Kjenne forskjellen.
1 Organisering av kode (Kapittel 5). 2 Mål ● Forstå inkludering er og hvilken gevinst det gir ● Lære å utvikle egne funksjoner ● Forstå variablenes virkemåte.
Høgskolen i Oslo Webprogrammering Ajax og PHP. I dag l Hvordan få en bedre brukeropplevelse via Ajax- script l Gjennomgang av kode l Oppgaveløsning på.
Publisering på verdensveven Kursdag 2 VÅFF, våren 2002.
Skjema/Forms HTML II IT og læring 2/20 november 2001.
Innledning om HTML IT20 oktober Bakgrunn Konseptet WWW ble født i 1983 i CERN, Geneve Opphavsmann: Tim Berners-Lee, MIT Spre informasjon uavhengig.
Andre funksjoner. Her kommer en beskrivelse av søkefunksjoner, knapper og annen funksjonalitet. 2.
Forskningsrapporten: Sjekkliste (empirisk rapport)
Grunnleggende tekstbehandling
10 regler for å skrive for web
Studentliv - Kurs i PR og markedsføring - Modul 10 1 Arbeid på PC Fortrolighet i arbeidet med PC Skikk og bruk IT-kontrakten Spørsmål?
Om Internett, World Wide Web, egen hjemmeside Ole Christian Rynning
Arbeidsmetoder og teknikker
Jæger: Robuste og sikre systemer INF150 Programmering Kapittel 2: Problemløsning Kapittel 3.1 og 3.2.
1 Kap. 17 – Interactive computing How Information Technology Is Conquering the World: Workplace, Private Life, and Society Professor Kai A. Olsen, Universitetet.
Termbaser Lars Nygaard. Termbaser Database over begreper Innhold –Definisjoner –Oversettelser –Leksikalske relasjoner –Eksempler.
1 Kap. 17 – Interactive computing How Information Technology Is Conquering the World: Workplace, Private Life, and Society Professor Kai A. Olsen, Universitetet.
1 Kap. 61 – Case: An Adaptive System How Information Technology Is Conquering the World: Workplace, Private Life, and Society Professor Kai A. Olsen, Universitetet.
Avansert tekstbehandling
1 GeoPortal – Rammeverk Introduksjon. 2 Teknisk rammeverk - Interoperabilitet Interoperabilitet evne til å kommunisere, kjøre programmer, eller overføre.
Introduksjon Pensum: Olsen, K.A. The Internet, the Web and eBusiness, Formalizing applications for the real world, Scarecrow Press, 2005.
Kap. 16 – Case Study: Internet Elections How Information Technology Is Conquering the World: Workplace, Private Life, and Society Professor.
Symbolske data Pensum: Olsen, kap. 2 ”Symbolic Data”
1 Kap. 8 – Cost-benefit of Formalization How Information Technology Is Conquering the World: Workplace, Private Life, and Society Professor Kai A. Olsen,
Protokoller Pensum: Olsen, kap. 5 og 6. Kommunikasjonsprotokoll Rutiner for å administrere og kontrollere oversending av data Telefonsamtale (”Hallo”,
Upload av bildefiler Utdrag fra ImageIn Ved Kirsten Klæbo Tirsdag 25/11-03.
1 Kap. 57 – Cloud Computing How Information Technology Is Conquering the World: Workplace, Private Life, and Society Professor Kai A. Olsen, Universitetet.
Mer avansert kryptering Mål: Kode et dokument slik at det blir uleselig for de som ikke har kodenøkkelen.
HUMIT1731 Hypermedier Introduksjon til XSL Transformation (XSLT)
1 Kap. 59 – Automatic Translation How Information Technology Is Conquering the World: Workplace, Private Life, and Society Professor Kai A. Olsen, Universitetet.
Kap. 9 – Computer Intelligence How Information Technology Is Conquering the World: Workplace, Private Life, and Society Professor Kai A. Olsen,
Kap. 6 – Cases of Formalization Level How Information Technology Is Conquering the World: Workplace, Private Life, and Society Professor Kai.
Kap. 5 – Formalization Levels How Information Technology Is Conquering the World: Workplace, Private Life, and Society Professor Kai A. Olsen, Universitetet.
Kap. 23 – Software Engineering How Information Technology Is Conquering the World: Workplace, Private Life, and Society Professor Kai A. Olsen,
Kap. 45 – Online Symbolic Services – Case studies How Information Technology Is Conquering the World: Workplace, Private Life, and Society Professor.
Kap. 58 – Collecting Data How Information Technology Is Conquering the World: Workplace, Private Life, and Society Professor Kai A. Olsen,
Kap. 4 – Cases of Formalization How Information Technology Is Conquering the World: Workplace, Private Life, and Society Professor Kai A.
Datakortet – Modul 3 Word 2003, Kap Modul 3.
Kap. 4 – Cases of Formalization
Kap. 4 – Cases of Formalization
Kap. 48 – A Better Model? How Information Technology Is Conquering the World: Workplace, Private Life, and Society Professor Kai A. Olsen, Universitetet.
Kap. 65 Internet and Democracy
Kap. 58 – Collecting Data How Information Technology Is Conquering the World: Workplace, Private Life, and Society Professor Kai A. Olsen, Universitetet.
Brukstips! Tekstfeltene i denne filen er vanlige tekstbokser. Du kan endre skrifttype, størrelse, flytte dem rundt og kopiere dem hvis du vil. Jeg syns.
Brukstips! Tekstfeltene i denne filen er vanlige tekstbokser. Du kan endre skrifttype, størrelse, flytte dem rundt og kopiere dem hvis du vil. Skrifttypene.
Brukstips! Tekstfeltene i denne filen er vanlige tekstbokser. Du kan endre skrifttype, størrelse, flytte dem rundt og kopiere dem hvis du vil. Skrifttypene.
Brukstips! Tekstfeltene i denne filen er vanlige tekstbokser. Du kan endre skrifttype, størrelse, flytte dem rundt og kopiere dem hvis du vil. Skrifttypene.
Brukstips! Tekstfeltene i denne filen er vanlige tekstbokser. Du kan endre skrifttype, størrelse, flytte dem rundt og kopiere dem hvis du vil. Skrifttypene.
Brukstips! Tekstfeltene i denne filen er vanlige tekstbokser. Du kan endre skrifttype, størrelse, flytte dem rundt og kopiere dem hvis du vil. Skrifttypene.
Utskrift av presentasjonen:

Kap. 5 – Formalization Levels How Information Technology Is Conquering the World: Workplace, Private Life, and Society Professor Kai A. Olsen, Universitetet i Bergen og Høgskolen i Molde

Formaliseringsnivåer For å kunne bruke datamaskinen må oppgaven være formalisert, dvs. beskrevet helt entydig. Men vi kan formalisere på mange nivåer. Et eksempel, en bokreferanse, formalisert som tegn: Olsen, Kai A. (2012) How Information Technology Is Conquering the World: Workplace, Private Life, and Society. Scarecrow Press, ISBN 978-0-8108-8720-6 Dersom alle brukte dette formatet kunne vi trekke ut forfatternavn, årstall, m.m. relativt enkelt (med muligheter for feil), men vi ville fort få problemer om mange format ble brukt, som: How Information Technology Is Conquering the World: Workplace, Private Life, and Society av K. A. Olsen, utgitt på Scarecrow Press i desember 2012, 978-0-8108-8720-6, 650 sider.

Høyere nivå formalisering Vi kan imidlertid formalisere på høyere nivå, ved å beskrive hvert dataelement, slik det gjøres i skjema, i ”record” definisjoner m.m., for eksempel: Forfatter: Kai A. Olsen Årstall: 2012 Jo høyere formaliseringsnivå jo flere, kjappere og sikrere operasjoner kan vi utføre på data. For eksempel er det en bagatell å hente ut årstallet om dette står i et eget felt, mens det kan være vanskeligere om dette er en del av teksten (ja, vi kan plukke ut et firesifret tall, men dette kan være sidetall, en del av tittel, eller en del av ISBN nummeret) , noen årstall presenteres også med to siffer.

Lavnivå: Tegninger lagret som pixels Kan lagre dette som pixel (punkt), f.eks. med tre byte pr punkt (for å representere rød, grønn og blå - RGB) En linje kan da representeres gjennom de pixler som utgjør linjen Gir stor fleksibilitet (bilder og tegninger), men krever mye plass (lite problem i dag) Redigering må skje på pixelnivå Eksempel: Paint, Photoshop 11001000 (rød) + 11001000 (grønn) + 11001000 (blå) = y x

Lavnivå: Paint Tegningen er lagret på pixel-nivå, som et sett av punkter Full frihet Begrenset redigering: Sletting: undo på siste operasjon og ”viskelær” Ingen endring etter tegning

Høynivå: Tegninger lagret som objekter Hvert objekt kan representere en type geometrisk figur Et sett attributter gir data for objektet En linje kan da representeres ved koordinatene til endepunktet Effektiv lagring Enkel redigering (vi kan f.eks. peke på linjen og flytte denne) Linjen må gjengis på skjermen (”rendering”) Eksempel: Tegning i Word, Autocad, … y2 y1 x1 x2

Høynivå: Microsoft Word Tegningen er representert på objektform Objekter kan flyttes, fjernes, kan få nye egenskaper m.m. Vi kan gjøre langt flere operasjoner her. 2D og 3D tegneprogram bruker denne metoden.

Nivå Objekt-metoden har høyere formaliseringsnivå enn pixel-metoden Her kan vi operere på hvert objekt som utgjør tegningen (flytte, endre, fjerne, kopiere)

Autocad Avansert tegne-program 2D og 3D Objekt-basert

Solidworks (3D konstruksjonsprogram)

Adobe Photoshop Avansert program for bilde-håndtering Både pixel og objektbasert Har flere ”layers”

Kan alt fikses i Photoshop? Journalister har fått sparken for å ha redigert bilder. Vi fikk masse oppstyr i Trondheim etter å ha fjernet kraftlinjer fra et bilde (men opplyste i teksten at vi hadde gjort det). Ofte vanskelig å vite om vi har et foto, et redigert foto eller tegning i 3D grafikk Må opplyse!

Formalisering av tekst Fra lavnivå (Notepad) til høynivå (Microsoft Word, Open Office) Strukturering av tekst, fra lavnivå (HTML) til høynivå (XML)

Tekstbehandling (tegnkoding) Vi kan representere teksten kun på tegn-nivå (som ASCII koder) Da kan vi kun gjøre operasjoner på dette nivået Det blir ikke mulig å unngå ord-deling på slutten av linjen, å foreta stavekontroll, å markere et ord, m.m. Programmet forstår ikke begreper som ord, setninger, avsnitt m.m. Eksempel: Notepad

Høyere formaliseringsnivå Vi kan definere regler for hva som er: ord (samling bokstaver omsluttet av skilletegn) setning (samling av ord avsluttet med punktum) avsnitt (samling av setninger avsluttet av et avsnitt-tegn). Dette kan da brukes for høyere nivås operasjoner Eksempel: Microsoft Word, Open Office

Datalagring (tegnkoding) Vi kan lagre data, f.eks. bibliografiske data, som tekst Da kan vi foreta ren tekstsøk, om vi f.eks. søker etter forlaget ”Scarecrow” eller produsenten ”Apple” vil vi få treff for alle poster der disse bokstavene inngår, uansett sammenheng. Er vi ute etter forlaget eller databedriften får vi mye støy.

Høyere formaliseringsnivå Om vi i stedet koder dataene på høyere nivå kan vi foreta mer avanserte søk For eksempel kan vi tagge: <publisher>Scarecrow</publisher> <computer>Apple</computer> <school breakfast>Apple, Bread, Cheese </school breakfast> <book title>Scarecrow in the field</book title> Eller vi kan for eksempel sette inn data i faste felt i programmer som Excel, i skjema og lagre disse i recordtyper i databasen, m.m.

Søk Informasjons-behov Resultatet avhenger av hvor presist søket er i forhold til dataene. Formalisert som et sett søkeord søk Unike navn, identifikatorer, tagger m.m. høyner presisjonen av søket.

Også nivåer i tekstbehandling Level Formalization Coding (example) Functionality (examples) 1 Character ASCII or similar character-to-number coding. String editing, inserting and deleting characters. 2 Character sequence, sentence, and paragraph. Rules to identify words (enclosed by spaces or punctuation) and paragraphs. Insert and delete a word, avoiding breaking a word at line ends, inserting space between paragraphs. 3 Lexical Dictionary Spell checking. 4 Syntactical Word classification, grammatical rules. Grammar checker. 5 Semantic Representing the meaning of words and expressions. Logical searches, translation, computation. 6 Pragmatic Representing the “meaning of meaning” or meaning in context. Full text analysis.

Vi kan velge formaliseringsnivå Når vi bruker en tekstbehandler, som Microsoft Word, kan vi velge formaliseringsnivå, for eksempel: Vi kan representere overskrifter som standard stil, men bruke store fonter, eller øke formaliseringsnivået ved å definere dette som Heading-stiler Vi kan ha referanser, f.eks. se Kapittel 4, Figur 3, Side 232, som vanlig tekst eller øke formaliseringsnivået ved å bruke ”cross reference” begrepet Hva er fordelene med å løfte formaliseringsnivået?

Et problem med tekstbehandlerne En tekstbehandler kan brukes på lavt nivå – som en skrivemaskin. Det fungerer bra for korte dokumenter, blir lite effektivt for større dokumenter og en katastrofe for store. Derfor er det viktig at en tidlig lærer de avanserte operasjonene, slik at teksten kan formaliseres på høyt nivå.

Eksempel: Høynivå Word Kapitteloverskrifter markeres som ”heading” Figurtekst markeres som det (insert > reference > caption) Henvisning til figurtekst markeres med kryssreferanse (insert > reference > cross reference) Indeksord markeres (bookmark), referanser gis som fotnoter, m.m. Fordeler: Tekstbehandleren lager innholdsfortegnelse, indeks, liste over figurer, holder orden på nummerering, m.m.

Felles prosjekt Kan vi trekke ut formaliserte data (forfatternavn, årstall, tittel, forlag eller journal, sidenr m.m.) av artikkelreferanser? Dvs. kan vi høyne formaliseringsnivået ved hjelp av smart prosessering. Eksempler: Trechsel, A., Vassil, K., Schwerdt, G., Breuer, F., Alvarez, M., Hall, T. (2010) Internet Voting in Estonia. A Comparative Analysis of Four Elections since 2005, Report for the council of Europe, European University Institute, Robert Schuman Centre for Advanced Studies. Gould, S. J., 1983, Hen's Teeth and Horse's Toes, W. W. Norton, New York City, 413 p. Ingmanson, D. E. and Wallace, W. J., 1985, Oceanography: An Introduction, Wadsworth, Belmont, CA, 530 p. Harris, G. T. (2001, May 3). The influences of Christmas on Japanese culture.. Holidays, 4, 23-29. Gjøsteen, K. (2011) Analysis of an internet voting protocol, http://eprint.iacr.org/2010/380 e-Vote 2011 Security Objectives, Ministry of Local Government, see: http://www.regjeringen.no/upload/KRD/Kampanjer/valgportal/e-valg/tekniskdok/Security_Objectives_v2.pdf Qvortrup, Matt (2005) First past the Postman: Voting by Mail in Comparative Perspective, Political Quarterly, Volume 76, Issue 3, pages 414–419.