TGStat
TGStat
Введите текст для поиска
Расширенный поиск каналов
  • Язык сайта
    flag Russian flag English flag Uzbek
  • Вход на сайт
  • Каталог
    Каталог каналов и чатов Региональные подборки Тематические подборки Платные каналы Поиск каналов
    Добавить канал/чат
  • Рейтинги
    Рейтинг каналов Рейтинг чатов Рейтинг публикаций
    Рейтинги брендов и персон
  • Аналитика
  • Поиск по публикациям
  • Мониторинг Telegram
  • Продвижение
    Реклама через Яндекс Бизнес Реклама в каналах через TGStat Agency Реклама на сайте TGStat.ru
Russian Association of Software Architects

28 Aug, 23:42

Открыть в Telegram Поделиться Пожаловаться

Репост из: Сергей Баранов: Technical Leadership, ИТ-стратегия, Архитектура, SDLC, AI…
Поговорим о знании

Существует модель описания знания, включающая в себя три основных компонента:
- декларативное знание (что?)
- процедурное знание (как?)
- условное знание (когда и почему?)

Декларативное знание - это факты и утверждения, процедурное - правила действий.

Декларативное - предпосылка для процедурного. При этом в зависимости от обретаемого знания конкретные типы могут быть разного объема, где-то больше декларативного (теоретическая наука), где-то процедурного (езда на велосипеде).

При этом знание неотделимо от контекста и деятельности, в которой оно применяется. Подумайте о кешировании и про:
- разработку самого компонента кэша (разработчик)
- выбор класса и конкретной реализации (архитектор)
- настройка и мониторинг (SRE)
Таким образом, часть знания не существует в голове отдельно от практики, в которой она проявляется.

Помимо этого, в знании есть условные понятия, качественно меняющие понимание всей области. Вспомним снова про кеширование, с точки зрения архитектуры примером будет переход от «настроить идеально инструмент кеширования» к «пойти на компромисс между целостностью и скоростью».

Исходя из вышесказанного, декларативное знание предшествует процедурному, однако затем они развиваются в процессе обучения, но не обязательно синхронно.

Согласно модели Дрейфуса (на является универсальной, но применяется в образовании), на ранней стадии доминирует декларативное знание в виде явных, контекстно-независимых фактов, на поздних - все более интуитивным. Это, в частности объясняет, почему нельзя научиться проектированию архитектуры за короткое время, - принятие решений почти всегда контекстно-зависимое.

Универсальная модель обучения, таким образом:
- декларативные знания - обучение, чтение, наблюдение
- процедурные - повторяемая практика
- условный - накопление опыта в разных ситуациях

Важно отметить, что механизмы получения знания - не взаимозаменяемы.

Если вы идете на конференцию, например, ArchDays, - вы получаете декларативное знание, отберите для себя выступления, которые могут быть вам полезны, заранее подумайте, как сможете применить и после выступления спрашивайте спикеров именно о том, как применить, какие действия выполнять, обменяйтесь контактами, спрашивайте по мере продвижения, либо исследуйте более глубоко тему самостоятельно. Так вы получите максимальный эффект.

В организационном контексте подумайте следующем:
- достаточно ли у сотрудников декларативного знания, чтобы качественно выполнять процедуры (процессы)
- достаточно ли у сотрудников декларативного знания, чтобы реализовать в коде требуемые процедуры (фичи)
- существуют ли процедуры, развивающие то, что декларируется (мы инновационны.. но есть ли процедуры это развивающие, обучающие?)
- мы - гибкие, но заложены ли циклы обратной связи с последующими изменениями на основе этих циклов?
- ….

Для архитектора:
- декларативное - курсы, книги, доклады, документация
- процедурное - реальное проектирование систем
- условное - разбор компромиссов, работа с разными контекстами

1.7k 0 14 2 11
Каталог
Каталог каналов и чатов Подборки каналов Поиск каналов Добавить канал/чат
Рейтинги
Рейтинг каналов Telegram Рейтинг чатов Telegram Рейтинг публикаций Рейтинги брендов и персон
API
API статистики API поиска публикаций API Callback
Наши каналы
@TGStat @TGStat_Chat @telepulse @TGStatAPI
Почитать
Академия TGStat Исследование Telegram 2019 Исследование Telegram 2021 Исследование Telegram 2023
Контакты
Справочный центр Поддержка Почта Вакансии
Всякая всячина
Пользовательское соглашение Политика конфиденциальности Публичная оферта
Наши боты
@TGStat_Bot @SearcheeBot @TGAlertsBot @tg_analytics_bot @TGStatChatBot