মডেলিংয়ের জন্য জ্ঞানীয় পদ্ধতি। সারাংশ: জ্ঞানীয় মডেলিং। পরিস্থিতির বিকাশের জন্য সম্ভাব্য পরিস্থিতিগুলি চিহ্নিত করুন, সবচেয়ে গুরুত্বপূর্ণ সিদ্ধান্ত নেওয়ার ফলাফলগুলি বিবেচনায় নিয়ে তাদের তুলনা করুন

একটি জটিল সিস্টেমের আচরণ বুঝতে এবং বিশ্লেষণ করার জন্য, কারণ এবং প্রভাব সম্পর্কের একটি কাঠামোগত চিত্র তৈরি করা হয়। সিদ্ধান্ত গ্রহণকারীর মতামত এবং মতামত ব্যাখ্যা করে এমন পরিকল্পনাগুলিকে জ্ঞানীয় মানচিত্র বলা হয়।

"জ্ঞানমূলক মানচিত্র" শব্দটি 1948 সালে মনোবিজ্ঞানী টলম্যান দ্বারা তৈরি করা হয়েছিল। একটি জ্ঞানীয় মানচিত্র হল এক ধরণের গাণিতিক মডেল যা আপনাকে একটি জটিল বস্তু, সমস্যা বা সিস্টেমের কার্যকারিতার বর্ণনাকে আনুষ্ঠানিক করতে এবং সিস্টেমের উপাদানগুলির মধ্যে কারণ-ও-প্রভাব সম্পর্কের কাঠামো সনাক্ত করতে দেয়, জটিল বস্তু যা গঠন করে। সমস্যা এবং এই উপাদানগুলির উপর প্রভাব বা সম্পর্কের প্রকৃতির পরিবর্তনের ফলে পরিণতিগুলি মূল্যায়ন করুন। ইংরেজ বিজ্ঞানী K.Idei সমষ্টিগত উন্নয়ন এবং সিদ্ধান্ত গ্রহণের জন্য জ্ঞানীয় মানচিত্র ব্যবহার করার পরামর্শ দিয়েছেন।

পরিস্থিতির জ্ঞানীয় মানচিত্রএকটি নির্দেশিত গ্রাফ, যার নোডগুলি হল কিছু বস্তু (ধারণা), এবং আর্কগুলি হল তাদের মধ্যে সংযোগ, কারণ-এবং-প্রভাব সম্পর্কগুলিকে চিহ্নিত করে৷

মডেলের বিকাশ একটি জ্ঞানীয় মানচিত্র নির্মাণের সাথে শুরু হয় যা পরিস্থিতি "যেমন আছে" প্রতিফলিত করে। গঠিত জ্ঞানীয় মানচিত্রের ভিত্তিতে, ইতিবাচক বিকাশের প্রবণতা সনাক্ত করার জন্য পরিস্থিতির স্ব-উন্নয়ন মডেল করা হয়। স্ব-উন্নয়ন আপনাকে মডেলগুলির সাথে বিষয়গত প্রত্যাশার তুলনা করতে দেয়।

এই পদ্ধতির প্রধান ধারণা হল "পরিস্থিতি" ধারণা। পরিস্থিতি তথাকথিত একটি সেট দ্বারা চিহ্নিত করা হয় মৌলিক কারণ, যার সাহায্যে একটি পরিস্থিতিতে অবস্থা পরিবর্তনের প্রক্রিয়াগুলি বর্ণনা করা হয়। কারণগুলি একে অপরকে প্রভাবিত করতে পারে এবং এই ধরনের প্রভাব ইতিবাচক হতে পারে, যখন একটি ফ্যাক্টরের বৃদ্ধি (হ্রাস) অন্য একটি ফ্যাক্টরের বৃদ্ধি (হ্রাস) এবং নেতিবাচক, যখন একটি ফ্যাক্টরের বৃদ্ধি (হ্রাস) হ্রাসের দিকে পরিচালিত করে (বৃদ্ধি) অন্য ফ্যাক্টরে।

পারস্পরিক প্রভাবের ম্যাট্রিক্স শুধুমাত্র কারণগুলির মধ্যে সরাসরি প্রভাবের ওজন উপস্থাপন করে। ম্যাট্রিক্সের সারি এবং কলামগুলি জ্ঞানীয় মানচিত্রের উপাদানগুলির সাথে ম্যাপ করা হয় এবং i-th সারি এবং j-ro কলামের সংযোগস্থলে স্বাক্ষরিত মানটি i-ro ফ্যাক্টরের প্রভাবের ওজন এবং দিক নির্দেশ করে j-থ ফ্যাক্টর। প্রভাবের ডিগ্রী (ওজন) প্রদর্শনের জন্য, "শক্তিশালী", "মধ্যম", "দুর্বল" ইত্যাদির মতো ভাষাগত চলকের একটি সেট ব্যবহার করা হয়; এই ধরনের ভাষাগত ভেরিয়েবলের সেটকে ব্যবধান থেকে সংখ্যাসূচক মানের সাথে তুলনা করা হয়: 0.1 - "খুব দুর্বল"; 0.3 - "মধ্যম"; 0.5 - "উল্লেখযোগ্য"; 0.7 - "শক্তিশালী"; 1.0 - "খুব শক্তিশালী"। প্রভাবের দিকটি একটি চিহ্ন দ্বারা দেওয়া হয়: ইতিবাচক, যখন একটি ফ্যাক্টরের বৃদ্ধি (হ্রাস) অন্য ফ্যাক্টরের বৃদ্ধি (হ্রাস) এবং নেতিবাচক, যখন একটি ফ্যাক্টরের বৃদ্ধি (হ্রাস) হ্রাস (বৃদ্ধি) ঘটায় ) অন্য কারণের মধ্যে।

প্রাথমিক প্রবণতা সনাক্তকরণ

প্রাথমিক প্রবণতা টাইপের ভাষাগত পরিবর্তনশীল দ্বারা দেওয়া হয়

"দৃঢ়ভাবে", "পরিমিতভাবে", "দুর্বলভাবে", ইত্যাদি; এই ধরনের ভাষাগত ভেরিয়েবলের সেটকে ব্যবধান থেকে সংখ্যাসূচক মানের সাথে তুলনা করা হয়। যদি একটি প্রবণতা কিছু ফ্যাক্টরের জন্য সেট করা না থাকে, তাহলে এর অর্থ হল বিবেচনাধীন ফ্যাক্টরের মধ্যে কোন লক্ষণীয় পরিবর্তন নেই, বা এটিতে বিদ্যমান প্রবণতা মূল্যায়ন করার জন্য পর্যাপ্ত তথ্য নেই। মডেলিং করার সময়, এটি বিবেচনা করা হয় যে এই ফ্যাক্টরের মান 0 এর সমান (অর্থাৎ, এটি পরিবর্তন হয় না)।

টার্গেট ফ্যাক্টর নির্বাচন

সমস্ত নির্বাচিত কারণগুলির মধ্যে, লক্ষ্য এবং নিয়ন্ত্রণের কারণগুলি নির্ধারণ করা প্রয়োজন। টার্গেট ফ্যাক্টর হল এমন ফ্যাক্টর যার গতিশীলতা অবশ্যই প্রয়োজনীয় মানের কাছাকাছি আনতে হবে। টার্গেট ফ্যাক্টরগুলির প্রয়োজনীয় গতিশীলতা নিশ্চিত করা হল সমাধান যা একটি জ্ঞানীয় মডেল তৈরি করার সময় অনুসরণ করা হয়।

জ্ঞানীয় মানচিত্রগুলি একে অপরের উপর পৃথক ধারণার প্রভাব এবং সামগ্রিকভাবে সিস্টেমের স্থিতিশীলতার উপর গুণগতভাবে মূল্যায়ন করতে ব্যবহার করা যেতে পারে, সিদ্ধান্ত গ্রহণ এবং পূর্বাভাসের সিদ্ধান্তে বিভিন্ন কৌশলের ব্যবহার মডেল এবং মূল্যায়ন করতে।

এটি উল্লেখ করা উচিত যে জ্ঞানীয় মানচিত্রটি শুধুমাত্র এই সত্যটিকে প্রতিফলিত করে যে কারণগুলি একে অপরকে প্রভাবিত করে। এটি এই প্রভাবগুলির বিশদ প্রকৃতি, বা পরিস্থিতির পরিবর্তনের উপর নির্ভর করে প্রভাবগুলির পরিবর্তনের গতিশীলতা বা কারণগুলির মধ্যে অস্থায়ী পরিবর্তনগুলি প্রতিফলিত করে না। এই সমস্ত পরিস্থিতি বিবেচনায় নেওয়ার জন্য একটি জ্ঞানীয় মানচিত্রে প্রদর্শিত কাঠামোগত তথ্যের পরবর্তী স্তরে একটি রূপান্তর প্রয়োজন, অর্থাৎ একটি জ্ঞানীয় মডেল। এই স্তরে, জ্ঞানীয় মানচিত্রের উপাদানগুলির মধ্যে প্রতিটি সম্পর্ক সংশ্লিষ্ট সমীকরণের সাথে প্রকাশ করা হয়, যা পরিমাণগত (মাপা) ভেরিয়েবল এবং গুণগত (মাপা নয়) ভেরিয়েবল উভয়ই ধারণ করতে পারে। একই সময়ে, পরিমাণগত ভেরিয়েবলগুলি তাদের সংখ্যাসূচক মানের আকারে একটি প্রাকৃতিক উপায়ে প্রবেশ করে, যেহেতু প্রতিটি গুণগত চলক ভাষাগত চলকের একটি সেটের সাথে যুক্ত থাকে এবং প্রতিটি ভাষাগত পরিবর্তনশীল স্কেলে একটি নির্দিষ্ট সংখ্যাগত সমতুল্যের সাথে মিলে যায় [-1, 1]। অধ্যয়নের অধীনে পরিস্থিতিতে ঘটতে থাকা প্রক্রিয়াগুলি সম্পর্কে জ্ঞান সঞ্চয়ের সাথে, কারণগুলির মধ্যে সম্পর্কের প্রকৃতি আরও বিশদভাবে প্রকাশ করা সম্ভব হয়।

জ্ঞানীয় মানচিত্রের গাণিতিক ব্যাখ্যা রয়েছে, যেমন নরম গাণিতিক মডেল (অস্তিত্বের সংগ্রামের বিখ্যাত লোটকা-ভোল্টেরার মডেল)। গাণিতিক পদ্ধতিগুলি পরিস্থিতির বিকাশের পূর্বাভাস দিতে পারে এবং প্রাপ্ত সমাধানের স্থায়িত্ব বিশ্লেষণ করতে পারে। জ্ঞানীয় মানচিত্র নির্মাণের দুটি পদ্ধতি রয়েছে - পদ্ধতিগত এবং প্রক্রিয়া। একটি পদ্ধতি এমন একটি ক্রিয়া যা সময়মত বিচ্ছিন্ন এবং একটি পরিমাপযোগ্য ফলাফল রয়েছে। গণিত বিচক্ষণতার উল্লেখযোগ্য ব্যবহার করেছে, এমনকি যদি আমরা ভাষাগত পরিবর্তনশীল দ্বারা পরিমাপ করি। প্রক্রিয়া পদ্ধতিটি প্রক্রিয়াগুলি বজায় রাখার বিষয়ে আরও কথা বলে, এটি পরিমাপযোগ্য ফলাফলের উল্লেখ ছাড়াই "উন্নতি", "সক্রিয়" ধারণা দ্বারা চিহ্নিত করা হয়। এই পদ্ধতির জ্ঞানীয় মানচিত্রের একটি প্রায় তুচ্ছ কাঠামো রয়েছে - একটি লক্ষ্য প্রক্রিয়া এবং আশেপাশের প্রক্রিয়া রয়েছে যা এটিতে ইতিবাচক বা নেতিবাচক প্রভাব ফেলে।

দুটি ধরণের জ্ঞানীয় মানচিত্র রয়েছে: ঐতিহ্যগত এবং অস্পষ্ট। প্রথাগত মানচিত্রগুলি একটি নির্দেশিত গ্রাফ আকারে সেট করা হয় এবং মডেল করা সিস্টেমকে ধারণার একটি সেট হিসাবে উপস্থাপন করে যা এর বস্তু বা বৈশিষ্ট্যগুলি প্রদর্শন করে, কারণ-এবং-প্রভাব সম্পর্ক দ্বারা আন্তঃসংযুক্ত। এগুলি সিস্টেমের স্থিতিশীলতার উপর পৃথক ধারণার প্রভাব গুণগতভাবে মূল্যায়ন করতে ব্যবহৃত হয়।

জ্ঞানীয় মডেলিংয়ের সম্ভাবনাগুলি প্রসারিত করার জন্য, অস্পষ্ট জ্ঞানীয় মানচিত্রগুলি বেশ কয়েকটি কাজে ব্যবহার করা হয়। একটি অস্পষ্ট জ্ঞানীয় মানচিত্রে, প্রতিটি চাপ শুধুমাত্র দিক এবং প্রকৃতিই নয়, সংশ্লিষ্ট ধারণাগুলির প্রভাবের মাত্রাও নির্ধারণ করে।

http://www.allbest.ru/ এ হোস্ট করা হয়েছে

রাশিয়ান ফেডারেশনের শিক্ষা ও বিজ্ঞান মন্ত্রণালয়

ফেডারেল রাজ্য বাজেট শিক্ষা প্রতিষ্ঠান

উচ্চ পেশাগত শিক্ষা

"কুবান স্টেট ইউনিভার্সিটি"(FGBOU VPO "Kubu")

ফাংশন তত্ত্ব বিভাগ

স্নাতক চূড়ান্ত যোগ্যতা কাজ

শেখার স্থানের জ্ঞানীয় কাঠামোর গাণিতিক মডেল

আমি কাজ সম্পন্ন করেছি

ভি.এ. বাকুরিদজে

বৈজ্ঞানিক উপদেষ্টা

ক্যান্ড পদার্থ।-গণিত। বিজ্ঞান, সহযোগী অধ্যাপক ড

থাকা. লেভিটস্কি

নর্মোকন্ট্রোলার,

শিল্প. পরীক্ষাগার সহকারী এন.এস. কাচিনা

ক্রাসনোডার 2015

• বিষয়বস্তু
• ভূমিকা
• 2. দক্ষতা
• 4. ন্যূনতম দক্ষতা কার্ড
• 7. চিহ্ন এবং ফিল্টার
• 7.1 চিহ্নিত উদাহরণ
• উপসংহার
• ভূমিকা
• কাজটি বিমূর্ত প্রকৃতির এবং মনোগ্রাফ Zh-Kl-এর একটি বিভাগের অধ্যয়নের জন্য নিবেদিত। ফালমাজ এবং জেএইচ-পি। ডুয়ানন (দেখুন), যার নাম রাশিয়ান ভাষায় "লার্নিং স্পেস" হিসাবে অনুবাদ করা হয়েছে। মনোগ্রাফটি একটি বিমূর্ত গাণিতিক তত্ত্বের নির্মাণে নিবেদিত যা একটি নির্দিষ্ট বিষয়ের জ্ঞানের রাজ্যগুলির পারস্পরিক সম্পর্ক এবং সম্পর্ক অধ্যয়নের জন্য আনুষ্ঠানিক পদ্ধতিগুলি বিকাশ করে। এলাকা বিষয়.
• কাগজটি মনোগ্রাফের একটি অধ্যায়ের একটি অংশের রাশিয়ান ভাষায় অভিযোজিত অনুবাদ প্রদান করে, যাকে "দক্ষ মানচিত্র, লেবেল এবং ফিল্টার" বলা হয়। এই অধ্যায়টি জ্ঞানের অবস্থা এবং যাকে সাধারণত "দক্ষতা" বলা হয় তার মধ্যে সম্পর্ক অনুসন্ধানের জন্য একটি আনুষ্ঠানিক যন্ত্র তৈরি করে। ধারণা করা হয় যে জ্ঞানের একটি নির্দিষ্ট অবস্থা অর্জনের জন্য একটি নির্দিষ্ট পরিমাণ দক্ষতা প্রয়োজন।
• লেখকদের ধারণা হল ডোমেন Q থেকে প্রতিটি প্রশ্নের (সমস্যা) q এর সাথে S থেকে দক্ষতার একটি উপসেট যুক্ত করা যা প্রশ্ন q (সমস্যা q এর সমাধান) উত্তর দিতে ব্যবহার করা যেতে পারে। গবেষণাপত্রে লেখকদের দ্বারা প্রদত্ত ব্যাখ্যামূলক উদাহরণের সাথে, "জটিল বিশ্লেষণ" কোর্সের অনুরূপ উদাহরণ দেওয়া হয়েছে।
• ডিপ্লোমা কাজের প্রথম বিভাগে মনোগ্রাফের প্রথম অধ্যায়গুলি থেকে প্রয়োজনীয় তথ্য রয়েছে, যার অভিযোজিত অনুবাদটি T.V-এর থিসিসে করা হয়েছিল। আলেইনিকোভা এবং এন.এ. রালকো।
• দ্বিতীয় বিভাগে, একটি উদাহরণ সহ মনোগ্রাফের সংশ্লিষ্ট বিভাগের একটি অভিযোজিত অনুবাদ (অনুচ্ছেদ 2.1 দেখুন) তৈরি করা হয়েছে, যার ভিত্তিতে তৃতীয় বিভাগে "দক্ষ মানচিত্র" এর একটি আনুষ্ঠানিক ধারণা চালু করা হয়েছে। এই উদাহরণের সাথে সাদৃশ্য অনুসারে, "জটিল বিশ্লেষণ" কোর্সের একটি উদাহরণ স্বাধীনভাবে তৈরি করা হয়েছিল (বিভাগ 2.2 দেখুন)।
• চতুর্থ বিভাগটি একটি ন্যূনতম দক্ষতার মানচিত্রের ধারণা নিয়ে কাজ করে। কনজেক্টিভ স্কিল ম্যাপ মডেলটি অধ্যায় 5 এ আলোচনা করা হয়েছে।
• বিভাগ 6 দক্ষতা মডেলের একটি আনুষ্ঠানিক সংজ্ঞা প্রদান করে। থিসিসের শেষ অংশটি উপাদানগুলির বর্ণনা (লেবেল) এবং জ্ঞানের রাজ্যগুলিতে থাকা সংশ্লিষ্ট রেফারেন্স তথ্যগুলিকে একীভূত করার (ফিল্টার) সমস্যার জন্য উত্সর্গীকৃত।
• 1. মৌলিক স্বরলিপি এবং প্রাথমিক তথ্য
• সংজ্ঞা 1 (দেখুন) একটি জ্ঞান কাঠামো হল একটি জোড়া (Q, K), যার মধ্যে Q হল একটি অ-খালি সেট, এবং Q-এর উপসেটের একটি K-পরিবার, যেখানে কমপক্ষে Q এবং একটি খালি সেট রয়েছে। Q সেটটিকে জ্ঞান কাঠামোর ডোমেন বলা হয়। এর উপাদানগুলোকে বলা হয় প্রশ্ন বা অবস্থান, এবং পরিবারের উপসেট। K কে জ্ঞানের অবস্থা বলা হয়।
• সংজ্ঞা 2 (দেখুন)। একটি জ্ঞান কাঠামো (Q, K) একটি শেখার স্থান বলা হয় যদি নিম্নলিখিত দুটি শর্ত পূরণ করা হয়:
• (L1) শেখার মসৃণতা। যে কোন দুটি অবস্থার জন্য K, L যেমন
• , রাজ্যের একটি সসীম চেইন আছে
• (2.2)
• যার জন্য |Ki\ Ki-1| = 1 এর জন্য 1? আমি? p এবং |L \ K| = আর.
• (L2) শেখার ধারাবাহিকতা। যদি K, L জ্ঞানের দুটি অবস্থা হয় যেমন এবং q একটি প্রশ্ন (অবস্থান) হয় যেমন K + (q)K, তাহলে
• সংজ্ঞা 3 (দেখুন) K সেটের একটি পরিবারকে ইউনিয়নের সাপেক্ষে বন্ধ বলা হয় যদি কোনো FK-এর জন্য FK। বিশেষ করে, কে, কারণ খালি সাবফ্যামিলির মিলন হল খালি সেট। যদি জ্ঞান কাঠামোর পরিবার K (Q, K) মিলনের অধীনে বন্ধ থাকে, তাহলে জোড়া (Q, K) কে জ্ঞানের স্থান বলা হয়। কখনও কখনও এই ক্ষেত্রে তারা বলে যে K হল জ্ঞানের স্থান। আমরা বলি যে K সেট KLK থেকে কোন K এবং L এর জন্য যদি একটি সসীম মিলনের ক্ষেত্রে K বন্ধ হয়।
• মনে রাখবেন যে এই ক্ষেত্রে খালি সেটটি অগত্যা K পরিবারের অন্তর্গত নয়।
• K-এর জ্ঞান কাঠামোর সাপেক্ষে Q-এর দ্বৈত জ্ঞান কাঠামো হল K-এর রাজ্যের সমস্ত সংযোজন সম্বলিত জ্ঞান কাঠামো, অর্থাৎ
• সুতরাং, কি একই ডোমেন আছে. এটা স্পষ্ট যে K যদি একটি জ্ঞানের স্থান হয়, তাহলে ছেদ-এর সাপেক্ষে একটি জ্ঞান কাঠামো বন্ধ হয়ে যায়, অর্থাৎ, যে কোনো F-এর জন্য F, অধিকন্তু, Q।
• সংজ্ঞা 4 (দেখুন) একটি সেট Q-এর একটি সংগ্রহ দ্বারা আমরা ডোমেন Q-এর K উপসেটের একটি পরিবারকে বোঝায়। একটি সংগ্রহ বোঝাতে, কেউ প্রায়শই লেখেন (Q, K)। মনে রাখবেন সংগ্রহটি খালি হতে পারে। একটি সংগ্রহ (Q, L) হল একটি বদ্ধ স্থান যখন পরিবার L-এ Q থাকে এবং একটি ছেদটির নীচে বন্ধ থাকে। এই বন্ধ স্থানটিকে সাধারণ বলা হয় যদি এটি L-এর অন্তর্গত হয়। সুতরাং, ডোমেন Q-এর উপসেটগুলির সংগ্রহ K হল Q-এর একটি জ্ঞান স্থান যদি এবং শুধুমাত্র যদি দ্বৈত কাঠামো একটি সাধারণ বন্ধ স্থান হয়।
• সংজ্ঞা 5 (দেখুন)। একটি আংশিক ক্রমানুসারে একটি চেইন (X, P) সেট X এর কোন উপসেট C কি এমন cPc? অথবা c?pc-এর জন্য সমস্ত c, c"C (অন্য কথায়, C এর উপর P সম্পর্কের দ্বারা প্রবর্তিত ক্রমটি একটি রৈখিক ক্রম)।
• সংজ্ঞা 6 (দেখুন)। জ্ঞান কাঠামোতে শেখার গতিপথ (Q,K) (সসীম বা অসীম) হল আংশিকভাবে সাজানো সেটে (K,) সর্বাধিক চেইন সি। একটি শৃঙ্খলের সংজ্ঞা অনুসারে, আমাদের কাছে cc "বা c" c সবকটি c, c "C এর জন্য রয়েছে। A চেইন C সর্বাধিক হয় যদি এটি C` যে C \u003d C` রাজ্যের কিছু চেইন এর জন্য CC` শর্ত থেকে অনুসরণ করে এইভাবে, সর্বাধিক চেইন অগত্যা ধারণ করে এবং Q.
• সংজ্ঞা 7 (দেখুন)। G সেটের একটি পরিবারের পরিধি হল একটি পরিবার G? এতে এমন কোনো সেট রয়েছে যা G-এর কিছু উপ-ফ্যামিলির মিলন। এই ক্ষেত্রে, আমরা লিখি (G)=G? এবং বলুন যে G জি দ্বারা আচ্ছাদিত? সংজ্ঞা অনুসারে, (G) ইউনিয়নের অধীনে বন্ধ। একটি ইউনিয়ন-বন্ধ পরিবারের ভিত্তি F হল এফ ঘেরা F এর ন্যূনতম সাবফ্যামিলি B (এখানে "ন্যূনতম" সংজ্ঞায়িত করা হয়েছে সেটগুলির অন্তর্ভুক্তির ক্ষেত্রে: যদি (H)=F কিছু HB এর জন্য, তারপর H=B)। এটা ধরে নেওয়া প্রথাগত যে খালি সেট হল B থেকে খালি সাবফ্যামিলির মিলন। সুতরাং, যেহেতু বেসটি ন্যূনতম সাবফ্যামিলি, খালি সেটটি বেসের অন্তর্গত হতে পারে না। স্পষ্টতই, K থেকে কিছু বেস B এর অন্তর্গত একটি K রাজ্য B থেকে অন্যান্য উপাদানের মিলন হতে পারে না। উপরন্তু, একটি জ্ঞান কাঠামোর একটি ভিত্তি থাকে শুধুমাত্র যদি এটি একটি জ্ঞান স্থান হয়।
• উপপাদ্য 1 ()। B কে জ্ঞানের স্থান (Q, K) এর ভিত্তি হতে দিন। তারপর BF রাজ্যের কিছু উপ-পরিবারের জন্য F কে কভার করে। অতএব, জ্ঞানের স্থান সর্বাধিক এক বেসে স্বীকার করে।
• সংজ্ঞা 8 (দেখুন)। একটি সসীম সেট E এর সেটের সমস্ত উপসেটের সেটে প্রতিসম-পার্থক্য দূরত্ব বা ক্যানোনিকাল দূরত্ব হল মান:
• যে কোন A, B 2E এর জন্য সংজ্ঞায়িত। এখানে, A এবং B সেটের প্রতিসম পার্থক্য নির্দেশ করে।
• 2. দক্ষতা

উপরের জ্ঞানীয় ব্যাখ্যা গাণিতিক ধারণাশেখার প্রক্রিয়ার সাথে যুক্ত শব্দের ব্যবহারে সীমাবদ্ধ, যেমন "জ্ঞান কাঠামো", "জ্ঞানের অবস্থা", বা "শেখার পথ"। এটি এই কারণে যে প্রাপ্ত ফলাফলের অনেকগুলি বৈজ্ঞানিক ক্ষেত্রের বিস্তৃত বৈচিত্র্যের জন্য সম্ভাব্যভাবে প্রযোজ্য। এটি দেখা যায় যে প্রবর্তিত মৌলিক ধারণাগুলি "দক্ষতা" হিসাবে সাইকোমেট্রিক তত্ত্বের ঐতিহ্যগত ধারণার সাথে সামঞ্জস্যপূর্ণ। এই অধ্যায়ে জ্ঞানের অবস্থা, দক্ষতা এবং অন্যান্য আইটেম বৈশিষ্ট্যগুলির মধ্যে সম্ভাব্য কিছু সম্পর্ক অন্বেষণ করা হয়েছে।

যেকোন জ্ঞান কাঠামোর জন্য (Q, K), কিছু মৌলিক সেটের "দক্ষতা" S এর অস্তিত্ব ধরে নেওয়া হয়। এই দক্ষতাগুলি পদ্ধতি, অ্যালগরিদম বা কৌশলগুলি নিয়ে গঠিত হতে পারে যা নীতিগতভাবে সনাক্তযোগ্য। ধারণাটি হল S থেকে ডোমেন Q দক্ষতা থেকে প্রতিটি প্রশ্নের (সমস্যা) q সাথে যুক্ত করা যা সেই প্রশ্নের উত্তর দিতে (সমস্যা সমাধান) এবং জ্ঞানের অবস্থা কী তা অনুমান করতে সহায়ক বা সহায়ক। নিম্নলিখিত উদাহরণ প্রদান করা হয়.

ইউনিক্স ভাষায় একটি প্রোগ্রাম কম্পাইল করার উদাহরণ 2.1।

প্রশ্ন ক): "লিলাক" (লিলাক) ফাইলের কয়টি লাইনে "বেগুনি" (বেগুনি) শব্দটি রয়েছে? (শুধুমাত্র একটি কমান্ড লাইন অনুমোদিত।)

চেক করা বস্তুটি প্রবেশ করানো UNIX কমান্ড লাইনের সাথে মিলে যায়। এই প্রশ্নের উত্তর বিভিন্ন উপায়ে দেওয়া যেতে পারে, যার মধ্যে তিনটি নীচে তালিকাভুক্ত করা হয়েছে। প্রতিটি পদ্ধতির জন্য, আমরা ">" চিহ্ন অনুসরণ করে একটি মুদ্রণযোগ্য কমান্ড লাইন প্রদান করি:

> greppurplelilac | wc

সিস্টেম তিনটি সংখ্যা সঙ্গে প্রতিক্রিয়া; প্রথমটি হল প্রশ্নের উত্তর। ("grep" কমান্ডটি দুটি অপশন `বেগুনি' এবং `লিলাক' দ্বারা অনুসরণ করে `লিলাক' ফাইল থেকে `বেগুনি' শব্দ ধারণকারী সমস্ত লাইন বের করে; "|" (বিভাজক) কমান্ড এই আউটপুটটিকে শব্দ গণনা কমান্ডে নির্দেশ করে "wc", যা এই আউটপুটে লাইন, শব্দ এবং অক্ষরের সংখ্যা বের করে)।

> ক্যাটলিলাক | greppurple | wc

এটি একটি কম দক্ষ সমাধান যা একই ফলাফল অর্জন করে। ("বিড়াল" কমান্ডের জন্য "লিলাক" ফাইলটি তালিকাভুক্ত করা প্রয়োজন, যা প্রয়োজনীয় নয়।)

>মোরেলিলাক | greppurple | wc;

পূর্ববর্তী সমাধান অনুরূপ।

এই তিনটি পদ্ধতির অধ্যয়ন দক্ষতা এবং প্রশ্নগুলির মধ্যে বিভিন্ন সম্ভাব্য ধরণের সম্পর্কের পরামর্শ দেয় এবং এই দক্ষতাগুলির সাথে সম্পর্কিত জ্ঞানের অবস্থাগুলি নির্ধারণ করার জন্য সংশ্লিষ্ট উপায়গুলি। সহজ ধারণা হল এই তিনটি পদ্ধতির প্রত্যেকটিকে একটি দক্ষতা হিসাবে বিবেচনা করা। একটি সম্পূর্ণ স্কিল সেট S-এ এই তিনটি দক্ষতা এবং অন্য কিছু থাকবে। প্রশ্ন এবং দক্ষতার মধ্যে সংযোগ, এইভাবে, ফাংশন দ্বারা আনুষ্ঠানিক করা যেতে পারে

f (a) = (1); (2); (3)।

এমন একটি বস্তু বিবেচনা করুন যাতে দক্ষতার একটি নির্দিষ্ট উপসেট T অন্তর্ভুক্ত থাকে, যার মধ্যে f(a) থেকে কিছু দক্ষতা এবং অন্যান্য প্রশ্নের সাথে সম্পর্কিত কিছু দক্ষতা রয়েছে; উদাহরণ স্বরূপ,

T = ((1); (2); s; s")।

দক্ষতার এই সেটটি একটি সমস্যার সমাধান প্রদান করে, যেহেতু T?f(a) = (1; 2)? . প্রকৃতপক্ষে, K এই সেটের সাথে সম্পর্কিত জ্ঞানের অবস্থার মধ্যে সেই সমস্ত কাজ অন্তর্ভুক্ত রয়েছে যা T-এর মধ্যে থাকা অন্তত একটি দক্ষতা ব্যবহার করে সমাধান করা যেতে পারে; এটাই

দক্ষতা এবং রাষ্ট্রের মধ্যে এই সম্পর্কটি পরবর্তী বিভাগে অন্বেষণ করা হয়েছে, যার শিরোনাম "বিচ্ছিন্ন মডেল"। আমরা দেখতে পাব যে বিচ্ছিন্ন মডেল দ্বারা প্রবর্তিত জ্ঞান কাঠামোটি অগত্যা একটি জ্ঞান স্থান। এই সত্য উপপাদ্য 3.3 প্রমাণিত হয়. আমরা সংক্ষেপে, সম্পূর্ণতার জন্য, একটি মডেল বিবেচনা করি যেটিকে আমরা "সংযোজক" বলব এবং যেটি বিচ্ছিন্ন মডেলের দ্বৈত। ডিসজংক্টিভ মডেলে, টাস্ক q-এর সাথে যুক্ত দক্ষতাগুলির মধ্যে শুধুমাত্র একটি এই কাজটি সমাধান করার জন্য যথেষ্ট। কনজেক্টিভ মডেলের ক্ষেত্রে, এই উপাদানটির সাথে সম্পর্কিত সমস্ত দক্ষতা প্রয়োজন। সুতরাং, K হল জ্ঞানের একটি অবস্থা যদি দক্ষতার একটি সেট T থাকে যেমন প্রতিটি উপাদান q এর জন্য, আমাদের কাছে q K থাকে শুধুমাত্র যদি φ(q) (প্রয়োজনের বিপরীতে φ(q)T? বিচ্ছিন্ন মডেলের জন্য) . কনজেক্টিভ মডেলটি এমন পরিস্থিতিকে আনুষ্ঠানিক করে তোলে যেখানে, যে কোনো প্রশ্নের জন্য q, একটি সেট f(q) দ্বারা উপস্থাপিত একটি অনন্য সমাধান পদ্ধতি রয়েছে যাতে সমস্ত প্রয়োজনীয় দক্ষতা অন্তর্ভুক্ত থাকে। ফলে জ্ঞান কাঠামো ছেদ সম্মান সঙ্গে বন্ধ করা হয়. বিবেচনা করা হবে বিভিন্ন ধরনেরদক্ষতা এবং রাষ্ট্রের মধ্যে সম্পর্ক। বিচ্ছিন্ন এবং সংযোজক মডেলগুলি উদাহরণ 2.1-এর প্রাথমিক বিশ্লেষণ থেকে উদ্ভূত হয়েছিল, যেখানে প্রতিটি ক্ষেত্রে একাধিক কমান্ডের প্রয়োজন হলেও তিনটি পদ্ধতিকেই দক্ষতা হিসাবে গণ্য করা হয়েছিল।

কমান্ড "|" সহ প্রতিটি কমান্ডকে একটি দক্ষতা হিসাবে বিবেচনা করে আরও পুঙ্খানুপুঙ্খ বিশ্লেষণ করা যেতে পারে। ("বিভাজক")। সম্পূর্ণ দক্ষতা সেট S এর মত হবে

S = (grep; wc; cat, |, more, s1, …,sk),

যেখানে, পূর্বের মত, s1, ..., sk বিবেচিত ডোমেনের অন্যান্য সমস্যাগুলির সাথে সম্পর্কিত দক্ষতার সাথে সঙ্গতিপূর্ণ। একটি প্রশ্নের উত্তর দিতে) S-এর একটি উপযুক্ত উপসেট ব্যবহার করা যেতে পারে৷ উদাহরণস্বরূপ, দক্ষতার একটি উপসেটের সাথে সম্পর্কিত একটি বস্তু

R = (grep; wc; |; more; s1; s2)

প্রশ্নের সমাধান হতে পারে ক) পদ্ধতি 1 বা পদ্ধতি 3 ব্যবহার করে। আসলে, দুটি প্রাসঙ্গিক সেট কমান্ড R দক্ষতা সেটে অন্তর্ভুক্ত করা হয়েছে; যথা, (grep; wc; |) ?R এবং (more, grep, wc,|) ?R.

এই উদাহরণটি প্রশ্ন এবং দক্ষতার মধ্যে আরও জটিল সম্পর্কের পরামর্শ দেয়।

আমরা সম্ভাব্য সমাধানগুলির সাথে সম্পর্কিত দক্ষতা সেটের সমস্ত উপসেটের সেটের সাথে প্রতিটি প্রশ্ন q সম্পর্কিত একটি ফাংশনের অস্তিত্ব অনুমান করি। প্রশ্ন ক) এর ক্ষেত্রে আমাদের আছে

m(a) = ((grep; |; wc); (cat; grep; |; wc); (আরো; grep; |; wcg))।

সাধারণভাবে, যে বস্তুর মধ্যে কিছু দক্ষতা R এর কিছু সেট রয়েছে তা কিছু প্রশ্ন q সমাধান করতে সক্ষম যদি m(q) তে কমপক্ষে একটি উপাদান C থাকে যেমন C R। m(q) তে C-এর প্রতিটি উপসেট হবে q জন্য "দক্ষতা" হিসাবে উল্লেখ করা হয়েছে। দক্ষতা এবং রাজ্যের মধ্যে এই বিশেষ সম্পর্ককে "দক্ষতা মডেল" নামে উল্লেখ করা হবে।

উদাহরণ 2.1 একজনকে ভাবতে পারে যে একটি নির্দিষ্ট ডোমেনের সাথে সম্পর্কিত দক্ষতাগুলি (জ্ঞানের ক্ষেত্রের একটি নির্দিষ্ট অংশ) সহজেই সনাক্ত করা যেতে পারে। প্রকৃতপক্ষে, এই ধরনের একটি সনাক্তকরণ আদৌ কিভাবে সম্ভব তা স্পষ্ট নয়। এই অধ্যায়ের বেশিরভাগের জন্য, আমরা দক্ষতা সেটটি অনির্দিষ্ট রেখে দেব এবং S কে একটি বিমূর্ত সেট হিসাবে বিবেচনা করব। আমাদের ফোকাস বিষয়, দক্ষতা, এবং জ্ঞান রাজ্যের মধ্যে সম্ভাব্য কিছু লিঙ্কের একটি আনুষ্ঠানিক বিশ্লেষণে থাকবে। এই দক্ষতাগুলির জ্ঞানীয় বা শিক্ষাগত ব্যাখ্যাগুলি এই অধ্যায়ের শেষ বিভাগে স্থগিত করা হবে, যেখানে আমরা এমন উপাদানগুলির একটি সম্ভাব্য পদ্ধতিগত লেবেলিং নিয়ে আলোচনা করব যা দক্ষতার সনাক্তকরণের দিকে পরিচালিত করতে পারে এবং আরও বিস্তৃতভাবে জ্ঞান রাজ্যের বিষয়বস্তুর বর্ণনায় নিজেদের.

একটি জটিল চলকের ফাংশনের তত্ত্ব থেকে উদাহরণ 2.2।

অবিচ্ছেদ্য গণনা করার সমস্যাটি বিবেচনা করুন:

সমস্যা সমাধানের তিনটি উপায় আছে।

প্রথম উপায় (কৌচি অবশিষ্টাংশ উপপাদ্য ব্যবহার করে সমাধান):

অবশিষ্টাংশ ব্যবহার করে কনট্যুর ইন্টিগ্রেল গণনা করার জন্য অ্যালগরিদম:

1. খুঁজুন বিশেষ পয়েন্টফাংশন

2. এই বিন্দুগুলির মধ্যে কোনটি কনট্যুর দ্বারা আবদ্ধ এলাকায় অবস্থিত তা নির্ধারণ করুন। এটি করার জন্য, একটি অঙ্কন করা যথেষ্ট: একটি কনট্যুর আঁকুন এবং বিশেষ পয়েন্টগুলি চিহ্নিত করুন।

3. এলাকায় অবস্থিত সেই বিশেষ পয়েন্টগুলিতে অবশিষ্টাংশগুলি গণনা করুন

ইন্টিগ্র্যান্ডের সমস্ত একবচন বিন্দু বৃত্তে অবস্থিত

আমরা সমীকরণের মূল খুঁজে পাই:

বহুবিধ মেরু 2।

সমীকরণের মূল সূত্র দ্বারা পাওয়া যায়:

অতএব, কচি অবশিষ্টাংশ উপপাদ্য দ্বারা:

ব্যবহৃত দক্ষতা:

1) একবচন বিন্দু খোঁজা (A)

2) একটি জটিল সংখ্যার মূল বের করার ক্ষমতা (B)

3) কর্তনের গণনা (C)

4) কচি অবশিষ্টাংশ উপপাদ্য প্রয়োগ করার ক্ষমতা (D)

দ্বিতীয় উপায় (ডেরিভেটিভের জন্য Cauchy integral সূত্র ব্যবহার করে সমাধান):

ডেরিভেটিভের জন্য কচি ইন্টিগ্রাল সূত্র ব্যবহার করে কনট্যুর ইন্টিগ্রেল গণনা করার জন্য অ্যালগরিদম:

N = 0,1,2,….

1. ফাংশনের একবচন বিন্দু খুঁজুন।

2. কনট্যুর দ্বারা আবদ্ধ এলাকায় এই বিন্দুগুলির মধ্যে কোনটি অবস্থিত তা নির্ধারণ করুন: . এটি করার জন্য, এটি একটি অঙ্কন করা যথেষ্ট: একটি কনট্যুর আঁকুন এবং বিশেষ পয়েন্টগুলি চিহ্নিত করুন (চিত্র 1 দেখুন)।

3. ডেরিভেটিভের জন্য Cauchy integral সূত্র ব্যবহার করে নিম্নলিখিত পূর্ণাঙ্গগুলি গণনা করুন:

যেখানে, r > 0 যথেষ্ট ছোট, zk (k = 1,2,3,4) হল বৃত্তের ভিতরে অবস্থিত ইন্টিগ্র্যান্ডের একবচন বিন্দু:

, (চিত্র 1 দেখুন)।

চিত্র 1 - Cauchy integral সূত্র ব্যবহার করে অখণ্ডের গণনা

1) অনুমান করে, আমরা খুঁজে পাই:

2) ধরে নিচ্ছি, আমরা পাই:

3) ধরে নিচ্ছি, আমরা পাই:

4) ধরে নিচ্ছি, আমরা পাই:

ব্যবহৃত দক্ষতা:

1) একবচন বিন্দু খোঁজা (A)

2) একটি জটিল সংখ্যার মূল বের করার ক্ষমতা (B)

3) Cauchy integral সূত্র (E) প্রয়োগ করার ক্ষমতা

4) প্রোডের জন্য কচি ইন্টিগ্রাল সূত্র প্রয়োগ করার ক্ষমতা। (চ)

তৃতীয় উপায়:

মোট অবশিষ্টাংশ উপপাদ্য দ্বারা:

ব্যবহৃত দক্ষতা:

1) বিশেষ পয়েন্ট খুঁজে পাওয়ার ক্ষমতা (G)

2) ইনফিনিটিতে একটি ফাংশনের তদন্ত (H)

3) অসীম দূরবর্তী বিন্দুতে অবশিষ্টাংশ খোঁজা (I)

4) মোট অবশিষ্টাংশ উপপাদ্য প্রয়োগ করার ক্ষমতা (J)

উপরের অখণ্ডের তিনটি সমাধান বিশ্লেষণ করে, আমরা লক্ষ্য করি যে সবচেয়ে কার্যকর সমাধানটি শেষটি, যেহেতু আমাদের শেষ বিন্দুতে অবশিষ্টাংশগুলি গণনা করার দরকার নেই।

3. দক্ষতা মানচিত্র: বিচ্ছিন্ন মডেল

সংজ্ঞা 3.1 একটি দক্ষতা মানচিত্র হল একটি ট্রিপল (Q;S;), যেখানে Q হল উপাদানগুলির একটি অ-খালি সেট, S হল দক্ষতার একটি অ-খালি সেট, এবং φ হল Q থেকে 2S \ () থেকে একটি ম্যাপিং৷ যদি Q এবং S সেটগুলি প্রসঙ্গ থেকে স্পষ্ট হয়, একটি দক্ষতা মানচিত্রকে ফাংশন f বলা হয়। Q থেকে যেকোনো q এর জন্য, S থেকে φ(q) এর একটি উপসেট q (দক্ষ মানচিত্র) এ ম্যাপ করা দক্ষতার একটি সেট হিসাবে বিবেচিত হবে। ধরা যাক (Q; S; φ) একটি দক্ষতা মানচিত্র এবং T হল S K Q-এর একটি উপসেট।

K = (q Q | f (q) T?)।

লক্ষ্য করুন যে দক্ষতার খালি উপসেট একটি খালি জ্ঞান অবস্থা গঠন করে (যেহেতু φ(q)? প্রতিটি উপাদান q এর জন্য), এবং সেট S জ্ঞানের অবস্থা গঠন করে Q। সেট S এর অধীনে গঠিত সমস্ত জ্ঞান অবস্থার পরিবার হল জ্ঞান কাঠামো দক্ষতা মানচিত্র (Q ;S;φ) (বিচ্ছিন্ন মডেল) দ্বারা গঠিত। যখন একটি দক্ষতা মানচিত্র দ্বারা "গঠিত" শব্দটি একটি নির্দিষ্ট মডেলের উল্লেখ ছাড়াই ব্যবহার করা হয়, তখন বোঝা যায় যে একটি বিচ্ছিন্ন মডেল বিবেচনা করা হচ্ছে। যে ক্ষেত্রে প্রেক্ষাপটের বিষয়বস্তু দ্বারা সমস্ত অস্পষ্টতা দূর করা হয়, এস এর উপসেট দ্বারা গঠিত সমস্ত রাজ্যের পরিবারকে গঠিত জ্ঞান কাঠামো বলা হয়।

উদাহরণ 3.2 ধরুন Q = (a, b, c, d, e) এবং S = (s, t, u, v)। এর সংজ্ঞায়িত করা যাক

অনুমান

সুতরাং (Q;S;f) একটি দক্ষতা কার্ড। দক্ষতা T = (s, t) দ্বারা গঠিত জ্ঞানের অবস্থা হল (а, b, c, d)। অন্যদিকে, (a, b, c) জ্ঞানের অবস্থা নয়, যেহেতু এটি S-এর কোনো উপসেট R দ্বারা গঠিত হতে পারে না। প্রকৃতপক্ষে, এই জাতীয় উপসেট R-এ অগত্যা t থাকবে (কারণ এতে অবশ্যই এর উত্তর থাকতে হবে। প্রশ্ন); এইভাবে R দ্বারা গঠিত জ্ঞান অবস্থাতে d থাকবে। গঠিত জ্ঞান কাঠামো সেট

উল্লেখ্য, K হল জ্ঞানের স্থান। এটি একটি কাকতালীয় নয়, যেহেতু নিম্নলিখিত ফলাফলটি ঘটে:

উপপাদ্য 3.3। একটি দক্ষতা মানচিত্র (বিচ্ছিন্ন মডেলের মধ্যে) দ্বারা গঠিত যেকোন জ্ঞান কাঠামো একটি জ্ঞান স্থান। বিপরীতভাবে, যেকোনো জ্ঞানের স্থান অন্তত একটি দক্ষতার মানচিত্র দ্বারা গঠিত হয়।

প্রমাণ

ধরুন (Q; S; T) একটি দক্ষতা মানচিত্র, এবং যাক (Ki) i? আমি গঠিত রাষ্ট্রের কিছু স্বেচ্ছাচারী উপসেট। যদি, কারো জন্য i?I, রাষ্ট্র Ki S এর একটি উপসেট Ti দ্বারা গঠিত হয়, তাহলে কী গঠিত হয়েছে তা পরীক্ষা করা সহজ; অর্থাৎ, এটি জ্ঞানেরও একটি অবস্থা। সুতরাং, দক্ষতা মানচিত্র দ্বারা গঠিত জ্ঞান কাঠামো সর্বদা একটি জ্ঞান স্থান। বিপরীতভাবে, যাক (Q; K) একটি জ্ঞান স্থান। আমরা S = K বেছে নিয়ে একটি দক্ষতা মানচিত্র তৈরি করব এবং যে কোনো q এর জন্য φ(q) = Kq সেট করব? Q. (q সম্বলিত জ্ঞানের অবস্থাগুলি এইভাবে q এর সাথে সম্পর্কিত দক্ষতার দ্বারা নির্ধারিত হয়; মনে রাখবেন যে φ(q) ?? এই সত্য থেকে অনুসরণ করে যে q? Q?K)। TS = K-এর জন্য, পরীক্ষা করুন যে T দ্বারা গঠিত রাজ্য K K এর অন্তর্গত। প্রকৃতপক্ষে, আমাদের আছে

কোথা থেকে এটি যে কে অনুসরণ করে? K, যেহেতু K হল জ্ঞানের স্থান। সবশেষে, আমরা দেখাব যে K-এর যে কোনো রাজ্য K S-এর কিছু উপসেট দ্বারা গঠিত হয়, যথা, উপসেট (K)। উপসেট (K) দ্বারা গঠিত রাষ্ট্রকে L দ্বারা চিহ্নিত করে, আমরা পাই

যেখান থেকে এটি অনুসরণ করে যে K স্থানটি (Q; K; φ) দ্বারা গঠিত হয়।

4. ন্যূনতম দক্ষতা কার্ড

শেষ প্রমাণে, আমরা একটি নির্বিচারে জ্ঞান স্থানের জন্য একটি বিশেষ দক্ষতা মানচিত্র তৈরি করেছি যা এই স্থানটি গঠন করে। এই জাতীয় প্রতিনিধিত্বকে সেই রাজ্যগুলির উপাদানগুলি আয়ত্ত করতে ব্যবহৃত দক্ষতার পরিপ্রেক্ষিতে রাজ্যগুলির একটি সেটের সংগঠনের সম্ভাব্য ব্যাখ্যা হিসাবে বিবেচনা করা প্রলুব্ধকর। বিজ্ঞানে, ঘটনাগুলির ব্যাখ্যা সাধারণত অনন্য নয় এবং "অর্থনৈতিক" এর পক্ষে একটি প্রবণতা রয়েছে। এই বিভাগের উপাদান একই বিবেচনার দ্বারা অনুপ্রাণিত হয়.

আমরা এমন একটি পরিস্থিতি পরীক্ষা করে শুরু করব যেখানে দুটি স্বতন্ত্র দক্ষতা শুধুমাত্র দক্ষতার একটি সাধারণ পুনঃবিন্যাস দ্বারা পৃথক হয়। এই ধরনের ক্ষেত্রে, আমরা "আইসোমরফিক দক্ষতার মানচিত্রগুলির কথা বলব, এবং কখনও কখনও এই ধরনের দক্ষতার মানচিত্রগুলি সম্পর্কে বলব যে তারা মূলত একই" q এর যে কোনও উপাদানের ক্ষেত্রে। আইসোমরফিজমের এই ধারণাটি নিম্নলিখিত সংজ্ঞায় দেওয়া হয়েছে।

সংজ্ঞা 4.1। দুটি দক্ষতা মানচিত্র (Q; S;) এবং (Q; ;) (Q উপাদানগুলির একই সেট সহ) isomorphic হয় যদি সেট S-এর এক-থেকে-ওয়ান ম্যাপিং f থাকে যার উপর, একটি নির্বিচারে, সন্তুষ্ট হয় শর্ত:

ফাংশন f কে (Q; S;) এবং (Q;;) এর মধ্যে একটি আইসোমরফিজম বলা হয়।

সংজ্ঞা 4.1। উপাদানগুলির একই সেট সহ দক্ষতা কার্ডের আইসোমরফিজম নির্ধারণ করে। সমস্যা 2 এ আরও সাধারণ পরিস্থিতি বিবেচনা করা হয়েছে।

উদাহরণ 4.2 ধরুন Q = (a; b; c; d) এবং = (1; 2; 3; 4)। এর একটি দক্ষতা মানচিত্র সংজ্ঞায়িত করা যাক.

দক্ষতা মানচিত্র (প্রশ্ন;) উদাহরণ 3.2 এ দেখানো মানচিত্রের আইসোমরফিক: আইসোমরফিজম এর দ্বারা দেওয়া হয়েছে:

পরবর্তী ফলাফল সুস্পষ্ট।

উপপাদ্য 4.3। দুটি আইসোমরফিক দক্ষতা মানচিত্র (Q; S;) এবং (Q;;) Q-এ একই জ্ঞানের স্থান তৈরি করে।

মন্তব্য 4.4. দুটি দক্ষতা কার্ড আইসোমরফিক না হয়ে একই জ্ঞানের স্থান গঠন করতে পারে। একটি দৃষ্টান্ত হিসাবে, লক্ষ্য করুন যে উদাহরণ 2.2-এ S সেট থেকে দক্ষতা v সরিয়ে এবং φ(b) = (c; u) সেট করে φ পুনরায় সংজ্ঞায়িত করার মাধ্যমে, আমরা একই গঠিত স্থান K-এ পৌঁছেছি। দক্ষতা v তাই অত্যন্ত গুরুত্বপূর্ণ গঠনের জন্য চিত্র K. এই বিভাগের ভূমিকায় উল্লিখিত হিসাবে, গবেষণার সময় ঘটনাগুলির জন্য তুচ্ছ ব্যাখ্যা খোঁজা বিজ্ঞানে সাধারণ। আমাদের প্রেক্ষাপটে, এটি ছোট, সম্ভবত ন্যূনতম, দক্ষতা সেটগুলির জন্য একটি পছন্দ দ্বারা প্রতিনিধিত্ব করা হয়। আরও স্পষ্টভাবে, আমরা একটি দক্ষতা মানচিত্রকে "সর্বনিম্ন" বলব যদি কোনো দক্ষতার অপসারণ গঠিত জ্ঞানের অবস্থার পরিবর্তন করে। যদি এই জ্ঞানের স্থানটি সসীম হয়, ন্যূনতম দক্ষতার মানচিত্র সর্বদা বিদ্যমান থাকে এবং এতে সম্ভাব্য সর্বনিম্ন সংখ্যক দক্ষতা থাকে। (এই বিবৃতিটি উপপাদ্য 4.3 থেকে অনুসরণ করা হয়েছে।) যে ক্ষেত্রে জ্ঞানের স্থান সীমিত নয়, পরিস্থিতি কিছুটা জটিল, কারণ একটি ন্যূনতম দক্ষতা মানচিত্র অপরিহার্যভাবে বিদ্যমান নয়। যাইহোক, একটি দক্ষতার মানচিত্র যা জ্ঞানের স্থান গঠন করে এবং একটি ন্যূনতম কার্ডিনাল নম্বর থাকে সর্বদা বিদ্যমান, যেহেতু সমস্ত কার্ডিনাল নম্বরের শ্রেণীটি ভালভাবে সাজানো হয়েছে। এটি লক্ষ করা উচিত যে ন্যূনতম সংখ্যক দক্ষতা সহ এই জাতীয় দক্ষতার মানচিত্র অগত্যা স্বতন্ত্রভাবে সংজ্ঞায়িত করা হয় না, এমনকি আইসোমরফিজম পর্যন্ত।

উদাহরণ 4.5। বাস্তব সংখ্যার সেট R-এর সমস্ত উন্মুক্ত উপসেটগুলির একটি পরিবার O বিবেচনা করুন এবং Jকে O আবদ্ধ থেকে উন্মুক্ত ব্যবধানের একটি নির্বিচারে পরিবার হতে দিন। এর জন্য, আমরা সেট করি। তারপর দক্ষতা মানচিত্র (R; J;), স্থান গঠন করে (R; O)। প্রকৃতপক্ষে, J-এর একটি উপসেট T জ্ঞানের একটি অবস্থা তৈরি করে, এবং উপরন্তু, একটি উন্মুক্ত উপসেট O গঠিত হয় J থেকে সেই ব্যবধানগুলির একটি পরিবার দ্বারা যেগুলি O-তে রয়েছে (এটি জানা যায় যে গণনাযোগ্য পরিবারগুলি রয়েছে যা J কে সন্তুষ্ট করে। উপরের শর্তাবলী। উল্লেখ্য যে এই ধরনের গণনাযোগ্য পরিবারগুলি ন্যূনতম সংখ্যক দক্ষতার সাথে চার্ট দক্ষতা তৈরি করে, অর্থাৎ ন্যূনতম শক্তির দক্ষতার একটি সেট সহ (ন্যূনতম কার্ডিনাল নম্বর। যাইহোক, কোনও ন্যূনতম দক্ষতার মানচিত্র নেই। এটি সরাসরি বা প্রাপ্ত করা যেতে পারে। উপপাদ্য 4.8 থেকে। স্বতন্ত্রতার জন্য, ন্যূনতম দক্ষতার মানচিত্র যা একটি প্রদত্ত জ্ঞানের স্থান তৈরি করে তা হল আইসোমরফিক। এটি উপপাদ্য 4.8-এ দেখানো হবে। এই উপপাদ্যটি এমন জ্ঞানের স্থানগুলিকেও চিহ্নিত করে যেগুলির একটি ভিত্তি রয়েছে (সংজ্ঞা 5 এর অর্থে) এই ধরনের জ্ঞান। শূন্যস্থানগুলি জ্ঞানের স্থানগুলির মতোই যা কোনো ন্যূনতম মানচিত্রের দক্ষতা দ্বারা গঠিত হতে পারে।

সংজ্ঞা 4.6 দক্ষতা মানচিত্র (Q"; S"; f") চলতে থাকে (কঠোরভাবে চলতে থাকে) দক্ষতা মানচিত্র (Q; S; f) যদি নিম্নলিখিত শর্তগুলি পূরণ করা হয়:

একটি দক্ষতা মানচিত্র (Q; S"; f") ন্যূনতম যদি একই স্থান গঠনের জন্য কোন দক্ষতা মানচিত্র না থাকে যা কঠোরভাবে চলতে থাকে (Q; S"; f")।

উদাহরণ 4.7। উদাহরণ 3.2-এ দক্ষতা মানচিত্র থেকে দক্ষতা v অপসারণ করে:

এটি যাচাই করা যেতে পারে যে (Q; S; f) সর্বনিম্ন দক্ষতা কার্ড।

উপপাদ্য 4.8। একটি জ্ঞান স্থান কিছু ন্যূনতম দক্ষতা মানচিত্র দ্বারা গঠিত হয় যদি এবং শুধুমাত্র যদি এই স্থান একটি ভিত্তি আছে. এই ক্ষেত্রে, বেসের শক্তি (কার্ডিনাল নম্বর) দক্ষতার সেটের শক্তির সমান। উপরন্তু, যেকোন দুটি ন্যূনতম দক্ষতা মানচিত্র যা একই জ্ঞানের স্থান গঠন করে তা হল আইসোমরফিক। এবং যেকোন দক্ষতার মানচিত্র (Q; S; f), একটি স্থান গঠন করে (Q; K), যার একটি ভিত্তি রয়েছে, এটি ন্যূনতম দক্ষতা মানচিত্রের একটি ধারাবাহিকতা যা একই স্থান গঠন করে।

প্রমাণ

একটি নির্বিচারে (অবশ্যই ন্যূনতম নয়) দক্ষতা মানচিত্র (Q; S; f) বিবেচনা করুন এবং এই মানচিত্র দ্বারা গঠিত দক্ষতার স্থান (Q; K) নির্দেশ করুন। যেকোন sS-এর জন্য, K(গুলি) দ্বারা K (গুলি) দ্বারা গঠিত K থেকে জ্ঞানের অবস্থা নির্দেশ করুন৷ আমরা এইভাবে প্রাপ্ত

qK (s)s φ (q)।(1)

আসুন যেকোন রাজ্য কে কে নিই এবং দক্ষতা T এর উপসেটটি বিবেচনা করুন যা এই রাজ্যটি গঠন করে। যে কোনো উপাদান q এর জন্য (1) এর গুণে, আমাদের আছে:

কোথা থেকে এটা যে অনুসরণ. অতএব, কে কভার করে। ধরে নিচ্ছি যে দক্ষতা মানচিত্র (Q, S, φ) ন্যূনতম, তাহলে আবদ্ধ পরিবার A অবশ্যই ভিত্তি হতে হবে। প্রকৃতপক্ষে, যদি A একটি ভিত্তি না হয়, তাহলে কিছু K(গুলি) A কে A-এর অন্যান্য উপাদানের মিলন হিসাবে উপস্থাপন করা যেতে পারে। S থেকে s সরানোর ফলে একটি দক্ষতা মানচিত্র দক্ষতার মানচিত্র (Q, S, φ) এর সাথে কঠোরভাবে অব্যাহত থাকবে ) এবং এখনও গঠন ( Q, K), যা ন্যূনতম অনুমান (Q, S, φ) এর বিপরীত। আমরা উপসংহারে পৌঁছেছি যে ন্যূনতম দক্ষতার মানচিত্র দ্বারা গঠিত যে কোনও জ্ঞানের স্থানের একটি ভিত্তি রয়েছে। এছাড়াও, বেসের শক্তি (কার্ডিনাল নম্বর) দক্ষতার সেটের শক্তির সমান। (যখন (Q, S, φ) সর্বনিম্ন হয়, আমাদের আছে |A| = |S|)।

এখন ধরুন যে স্থানের (Q,K) একটি বেস B আছে। এটি উপপাদ্য 3.3 থেকে অনুসরণ করে যে (Q,K) এর অন্তত একটি দক্ষতা মানচিত্র রয়েছে, উদাহরণস্বরূপ, (Q,S,φ)। উপপাদ্য 1 () অনুসারে (Q,K) এর জন্য ভিত্তি B. অবশ্যই K-এর যেকোন আবদ্ধ উপসেটে থাকতে হবে। এইভাবে আমাদের BA= আছে যেখানে আবার K(গুলি) (গুলি) দ্বারা গঠিত হয়। ধরে নিচ্ছি B:K(s) = B) এবং, আমরা উপসংহারে পৌঁছেছি যে (Q,) হল সর্বনিম্ন দক্ষতার মানচিত্র।

লক্ষ্য করুন যে বেস B সহ জ্ঞান স্থানের জন্য ন্যূনতম দক্ষতা মানচিত্র (Q, S, φ) ন্যূনতম দক্ষতা মানচিত্রের (Q, B,), যেখানে (q) = Bq। আইসোমরফিজমকে sK(s)B দ্বারা সংজ্ঞায়িত করা হয়, যেখানে K(s) হল s দ্বারা গঠিত জ্ঞানের অবস্থা। দুটি ন্যূনতম দক্ষতা কার্ড এইভাবে সবসময় একে অপরের জন্য আইসোমরফিক হয়।

পরিশেষে, যাক (Q, S, φ) একটি নির্বিচারে দক্ষতার মানচিত্র যা একটি জ্ঞানের স্থান K গঠন করে যার ভিত্তি B। K(s), S" এবং φ" পূর্বের মতো সংজ্ঞায়িত করে, আমরা (Q, S) দ্বারা প্রসারিত একটি ন্যূনতম দক্ষতা মানচিত্র পাই। , চ)।

5. দক্ষতা মানচিত্র: কনজেক্টিভ মডেল

কনজেক্টিভ মডেলে, জ্ঞানের কাঠামো যা দক্ষতার মানচিত্র দ্বারা গঠিত হয় তা হল সংজ্ঞা 3 এর অর্থে সাধারণ আবদ্ধ স্থান (নীচে উপপাদ্য 5.3 দেখুন)। যেহেতু এই জ্ঞানের কাঠামোগুলি বিচ্ছিন্ন মডেলের কাঠামোর মধ্যে গঠিত জ্ঞানের স্থানগুলির জন্য দ্বৈত, তাই গভীর বিবরণের প্রয়োজন নেই।

সংজ্ঞা 5.1। যাক (Q,S,) একটি দক্ষতা মানচিত্র এবং T-কে S-এর একটি উপসেট হতে দিন। কনজেক্টিভ মডেলের কাঠামোর মধ্যে T দ্বারা গঠিত জ্ঞান K-এর অবস্থা নিয়ম দ্বারা নির্ধারিত হয়:

এই ধরনের সমস্ত জ্ঞান রাজ্যের ফলস্বরূপ পরিবার দক্ষতা মানচিত্র (Q,S,) দ্বারা সংযোজক মডেলের কাঠামোর মধ্যে গঠিত একটি জ্ঞান কাঠামো গঠন করে।

উদাহরণ 5.2। ধরা যাক, উদাহরণ 3.2, Q = (a, b, c, d, e) এবং S = (s, t, u, v), যেখানে সম্পর্ক দ্বারা সংজ্ঞায়িত করা হয়েছে:

তারপর T =(t, u, v) কনজেক্টিভ মডেলের কাঠামোর মধ্যে জ্ঞানের অবস্থা (a, c, d, e) গঠন করে। অন্যদিকে, (a, b, c) জ্ঞানের অবস্থা নয়। প্রকৃতপক্ষে, যদি (a, b, c) S এর কিছু উপসেট T দ্বারা গঠিত জ্ঞানের অবস্থা হয়, তাহলে T-ও অন্তর্ভুক্ত হবে; এইভাবে d এবং eও জ্ঞানের গঠিত অবস্থার অন্তর্গত হবে। এই দক্ষতা মানচিত্র দ্বারা গঠিত জ্ঞান কাঠামো

উল্লেখ্য যে L হল একটি সাধারণ বন্ধ স্থান (সংজ্ঞা 4 দেখুন)। দ্বৈত জ্ঞানের কাঠামো ডিসজেক্টিভ মডেলের কাঠামোর মধ্যে একই দক্ষতার মানচিত্র দ্বারা গঠিত জ্ঞান স্থান K-এর সাথে মিলে যায়; এই স্থান K উদাহরণ 3.2 এ প্রাপ্ত হয়েছিল।

উপপাদ্য 5.3। একই দক্ষতা মানচিত্র দ্বারা বিচ্ছিন্ন এবং সংযোজক মডেলের কাঠামোর মধ্যে গঠিত জ্ঞান কাঠামো একে অপরের সাথে দ্বৈত। ফলস্বরূপ, কনজেক্টিভ মডেলের কাঠামোর মধ্যে গঠিত জ্ঞান কাঠামোগুলি হল সাধারণ বন্ধ স্থান।

মন্তব্য 5.4. চূড়ান্ত ক্ষেত্রে, উপপাদ্য 3.3 এবং 5.3 সম্পর্কের "গ্যালোইস ল্যাটিসিস" সম্পর্কে একটি সুপরিচিত ফলাফলের একটি সাধারণ প্যারাফ্রেজ। আমরা সীমিত Q এবং S সহ দক্ষতা মানচিত্রগুলি (Q, S, T) পুনর্নির্মাণ করতে পারি, Q এবং S সেটগুলির মধ্যে R সম্পর্ক হিসাবে: q Q এবং sS-এর জন্য, আমরা সংজ্ঞায়িত করি

তারপর কনজেক্টিভ মডেলের মধ্যে S এর একটি উপসেট T দ্বারা গঠিত জ্ঞানের অবস্থা হল একটি সেট:

এই ধরনের সেটগুলি কে R এর ক্ষেত্রে "গ্যালোইস জালি" এর উপাদান হিসাবে বিবেচনা করা যেতে পারে।

এটা সুপরিচিত যে সসীম সেটের যেকোন সসীম পরিবার, ছেদগুলির অধীনে বন্ধ, কিছু সম্পর্কের ক্ষেত্রে "গ্যালোইস জালি" এর উপাদান হিসাবে প্রাপ্ত করা যেতে পারে। উপপাদ্য 3.3 এবং 5.3 এই ফলাফলটিকে অসীম সেটের ক্ষেত্রে সাধারণীকরণ করে। অবশ্যই, ছেদগুলির অধীনে বন্ধ থাকা সেটগুলির পরিবারের জন্য উপপাদ্য 4.8 এর একটি সরাসরি অ্যানালগ রয়েছে৷

6. বহু-দক্ষ মানচিত্র: দক্ষতা মডেল

শেষ দুটি বিভাগ জ্ঞান কাঠামো গঠনের সাথে মোকাবিলা করেছে যা ইউনিয়ন বা ছেদ সংক্রান্ত বিষয়ে বন্ধ রয়েছে। তবে সাধারণ মামলা নিয়ে আলোচনা হয়নি।

জ্ঞানের একটি নির্বিচারে কাঠামো গঠন একটি দক্ষতা মানচিত্রের ধারণার সাধারণীকরণের সাহায্যে সম্ভব। স্বজ্ঞাতভাবে, এই সাধারণীকরণটি বেশ স্বাভাবিক। প্রতিটি q প্রশ্নের সাথে, আমরা দক্ষতা উপসেটের একটি সংগ্রহ (q) সংযুক্ত করি। (q) মধ্যে দক্ষতার যেকোন উপসেটকে একটি পদ্ধতি হিসাবে বিবেচনা করা যেতে পারে, যাকে নিম্নলিখিত সংজ্ঞায় "দক্ষতা" বলা হয়, প্রশ্ন q সমাধানের জন্য। সুতরাং, এই দক্ষতাগুলির মধ্যে একটির উপস্থিতি প্রশ্ন q সমাধানের জন্য যথেষ্ট।

সংজ্ঞা 6.1। একটি দক্ষতা মাল্টিম্যাপ হল একটি ট্রিপল (Q, S,), যেখানে Q হল উপাদানগুলির একটি অ-খালি সেট (প্রশ্ন), S হল দক্ষতার একটি অ-খালি সেট, এবং একটি মানচিত্র যা প্রতিটি উপাদান q একটি অ-খালির সাথে সংযুক্ত করে S-এর অ-খালি উপসেটের পরিবার (q)। এভাবে, - সেট Q-এর একটি সেটে ম্যাপিং। (q) এর অন্তর্গত যেকোন সেটকে q মৌলটির যোগ্যতা বলে। Q-এর একটি উপসেট K কে দক্ষতা T এর একটি উৎপন্ন উপসেট বলা হয় যদি K-তে এমন সমস্ত উপাদান থাকে যার মধ্যে T থেকে কমপক্ষে একটি দক্ষতা রয়েছে; আনুষ্ঠানিকভাবে:

T = এবং T = S ধরে নিলাম, আমরা দেখি যে দক্ষতার একটি খালি সেট দ্বারা কী গঠিত হয়, এবং Q গঠিত হয় S দ্বারা। এইভাবে গঠিত Q-এর সমস্ত উপসেটের K সেট একটি জ্ঞান কাঠামো গঠন করে। এই ক্ষেত্রে, জ্ঞান কাঠামো (Q, K) দক্ষতার একটি মাল্টিম্যাপ (Q, S,) দ্বারা গঠিত বলে বলা হয়। এই মডেলটিকে বলা হয় দক্ষতা মডেল।

উদাহরণ 6.2। ধরুন Q = (a, b, c, d) এবং S = (c, t, u)। আসুন Q থেকে প্রতিটি উপাদানের জন্য দক্ষতা তালিকাবদ্ধ করে ম্যাপিংকে সংজ্ঞায়িত করি:

সংজ্ঞা 6.1 প্রয়োগ করে, আমরা দেখতে পাই যে এই বহু-দক্ষ মানচিত্র একটি জ্ঞান কাঠামো গঠন করে:

উল্লেখ্য যে জ্ঞান কাঠামো K হয় মিলনের সাপেক্ষে বা ছেদকে কেন্দ্র করে বন্ধ হয় না।

উপপাদ্য 6.3। প্রতিটি জ্ঞান কাঠামো কমপক্ষে একটি বহু-দক্ষ মানচিত্র দ্বারা গঠিত হয়।

প্রমাণ

যাক (Q,K) জ্ঞানের কাঠামো। আমরা S = K এবং KKq) এর জন্য সেট করে দক্ষতা মাল্টিম্যাপ সংজ্ঞায়িত করি।

এইভাবে, জ্ঞানের প্রতিটি অবস্থা M, প্রশ্ন q সমন্বিত, q-এর জন্য দক্ষতা K-এর সাথে মিলে যায়। লক্ষ্য করুন যে K খালি নয় কারণ এটিতে একটি উপাদান হিসাবে, Q-এর একটি খালি উপসেট রয়েছে। এটি দেখানোর জন্য (Q, S,), একটি জ্ঞান কাঠামো K গঠন করে, আমরা সংজ্ঞা 6.1 প্রয়োগ করি।

যেকোন K-এর জন্য, K-এর একটি উপসেট K বিবেচনা করুন এবং এটি গঠনকারী রাজ্য L গণনা করুন:

এইভাবে, K-এর প্রতিটি রাজ্য S এর কিছু উপসেট দ্বারা গঠিত হয়। অন্যদিকে, যদি S = K, গঠিত রাষ্ট্র Lটি নিয়ম দ্বারা নির্ধারিত হয়:

গাণিতিক জ্ঞান দক্ষতা মানচিত্র

যা বোঝায় যে L K এর অন্তর্গত। সুতরাং, K প্রকৃতপক্ষে দক্ষতা মাল্টিম্যাপ (Q, S,) দ্বারা গঠিত।

আমরা মাল্টি-স্কিল ম্যাপের অধ্যয়ন চালিয়ে যাব না। যেমন একটি সাধারণ দক্ষতা মানচিত্রের ক্ষেত্রে, কেউ একটি প্রদত্ত জ্ঞান কাঠামোর জন্য ন্যূনতম বহু-দক্ষ মানচিত্রের অস্তিত্ব এবং স্বতন্ত্রতা তদন্ত করতে পারে। জ্ঞান কাঠামো গঠনের জন্য অন্যান্য বিকল্পগুলি সম্ভব। উদাহরণ স্বরূপ, কেউ জ্ঞানের একটি অবস্থাকে Q-এর উপসেট K হিসাবে সংজ্ঞায়িত করতে পারে, যেখানে সমস্ত উপাদান q রয়েছে যার জন্য দক্ষতা S-এর একটি নির্দিষ্ট উপসেটের (K এর উপর নির্ভর করে)।

7. চিহ্ন এবং ফিল্টার

জ্ঞানের প্রাকৃতিক ক্ষেত্রের যেকোন বিষয়ের জন্য, যেমন পাটিগণিত বা ব্যাকরণ, সাধারণত প্রাসঙ্গিক দক্ষতা এবং সম্পর্কিত জ্ঞান কাঠামো বর্ণনা করার জন্য প্রচুর সুযোগ রয়েছে। এই সম্ভাবনাগুলি একজন পিতামাতা বা শিক্ষকের কাছে শিক্ষার্থীর জ্ঞানের অবস্থা বর্ণনা করতে ব্যবহার করা যেতে পারে।

সত্যিই, সম্পুর্ণ তালিকাএকজন শিক্ষার্থীর জ্ঞানের অবস্থার মধ্যে থাকা উপাদানগুলিতে শত শত উপাদান থাকতে পারে এবং একজন বিশেষজ্ঞের জন্যও হজম করা কঠিন হতে পারে। শিক্ষার্থীর জ্ঞানের অবস্থা তৈরি করে এমন প্রশ্নে প্রতিফলিত গুরুত্বপূর্ণ তথ্যের একটি তালিকা সংকলন করা যেতে পারে। এই তালিকাটি একজন শিক্ষার্থীর দক্ষতা বা অভাবের তুলনায় অনেক বেশি হতে পারে এবং এতে আসন্ন পরীক্ষায় সাফল্যের ভবিষ্যদ্বাণী করা, গবেষণার জন্য নির্দেশনা বা সমস্যা সমাধানের মতো বৈশিষ্ট্য অন্তর্ভুক্ত থাকতে পারে।

এই বিভাগে রূপরেখা সাধারণ পদেএকটি প্রোগ্রাম বর্ণনা (চিহ্নিত) উপাদান (প্রশ্ন) এবং সংহতকরণ (ফিল্টারিং) প্রাসঙ্গিক রেফারেন্স তথ্য জ্ঞান রাজ্যে অন্তর্ভুক্ত.

প্রদত্ত উদাহরণ সিস্টেম থেকে নেওয়া হয় দূর শিক্ষন ALEKS (http://www.ales.com দেখুন)।

7.1 চিহ্নিত উদাহরণ

অনুমান করুন যে প্রশ্নগুলির একটি বড় পুল নির্বাচন করা হয়েছে যা একটি নির্দিষ্ট দেশের একটি উচ্চ বিদ্যালয়ের গণিত পাঠ্যক্রমের সমস্ত মৌলিক ধারণাগুলিকে কভার করে।

এই প্রশ্নগুলির প্রতিটি সম্পর্কিত বিস্তারিত তথ্য নিম্নলিখিত লেবেলগুলি ব্যবহার করে সংগ্রহ করা যেতে পারে:

1. একটি বর্ণনামূলক প্রশ্নের নাম।

2. যে ক্লাসে প্রশ্ন অধ্যয়ন করা হচ্ছে।

3. বিষয় (একটি আদর্শ বইয়ের বিভাগ) যার সাথে প্রশ্নটি সম্পর্কিত।

4. অধ্যায় (একটি আদর্শ বইয়ের) যেখানে প্রশ্ন উপস্থাপন করা হয়েছে।

5. প্রোগ্রামের উপধারা যেখানে প্রশ্নটি অন্তর্গত।

6. প্রশ্নের উত্তর দেওয়ার জন্য প্রয়োজনীয় ধারণা এবং দক্ষতা।

7. প্রশ্নের ধরন (টেক্সট সমস্যা, গণনা, ন্যায্যতা, ইত্যাদি)।

8. প্রয়োজনীয় উত্তরের প্রকার (শব্দ, বাক্য, সূত্র)।

বলা বাহুল্য, উপরের তালিকাটি শুধুমাত্র উদাহরণের উদ্দেশ্যে। প্রকৃত তালিকা অনেক দীর্ঘ হতে পারে, এবং ক্ষেত্রের বিশেষজ্ঞদের সাথে সহযোগিতার ফলে প্রসারিত হতে পারে (এই ক্ষেত্রে, অভিজ্ঞ শিক্ষক)। তাদের সম্পর্কিত লেবেল সহ প্রশ্নের দুটি উদাহরণ সারণি 1 এ দেখানো হয়েছে।

পুলের প্রতিটি প্রশ্ন একইভাবে লেবেল করা হবে। কাজটি হ'ল কম্পিউটারের রুটিনের একটি সেট তৈরি করা যা চিহ্নগুলির পরিপ্রেক্ষিতে জ্ঞানের অবস্থা বিশ্লেষণ করার অনুমতি দেয়। অন্য কথায়, ধরুন যে জ্ঞানের একটি নির্দিষ্ট অবস্থা K কিছু জ্ঞান মূল্যায়ন প্রোগ্রাম দ্বারা নির্ণয় করা হয়েছে। প্রশ্ন লেবেলগুলি নির্দেশ করে যে জ্ঞানের অবস্থা "ফিল্টার" এর একটি সেট দ্বারা নির্ধারিত হবে যা শিক্ষাগত ধারণার পরিপ্রেক্ষিতে সরল ভাষায় বিবৃতিগুলির একটি সিরিজ অনুবাদ করে।

7.2 মূল্যায়নের মাধ্যমে জ্ঞানের স্তর প্রতিফলিত করা

শুরুতেই ধরে নেওয়া যাক স্কুল বছরশিক্ষক জানতে চান কোন শ্রেণী (উদাহরণস্বরূপ, গণিত) একজন শিক্ষার্থীর জন্য সবচেয়ে ভালো যে বিদেশ থেকে এসেছে। ব্যবহৃত জ্ঞান মূল্যায়ন প্রোগ্রামটি নির্ধারণ করে যে শিক্ষার্থীর জ্ঞানের অবস্থা কে। ফিল্টারের একটি উপযুক্ত সেট নিম্নরূপ ডিজাইন করা যেতে পারে। আগের মত, আমরা Q দ্বারা জ্ঞানের ক্ষেত্র (ডোমেন) বোঝাই। প্রতিটি ক্লাস n (মার্কিন যুক্তরাষ্ট্রে 1n12) এর জন্য, ফিল্টারটি Q-এর একটি উপসেট Gn গণনা করে যাতে সেই স্তরে বা তার আগে অধ্যয়ন করা সমস্ত প্রশ্ন থাকে (উপরের তালিকায় 2 চিহ্নিত)। যদি একটি শিক্ষা ব্যবস্থাযুক্তিসঙ্গত, হওয়া উচিত

সারণী 1 - দুটি নমুনা প্রশ্ন এবং তাদের সংশ্লিষ্ট চিহ্নের তালিকা।

চিহ্নের তালিকা
(1) একটি ত্রিভুজের অনুপস্থিত কোণ পরিমাপ করুন (3) সমতল ত্রিভুজের কোণের সমষ্টি (4) ত্রিভুজ জ্যামিতি (5) প্রাথমিক ইউক্লিডীয় জ্যামিতি (6) কোণ পরিমাপ, কোণের ত্রিভুজ যোগফল, যোগ, ভাগ, বিয়োগ (7) গণনা (8) সংখ্যাসূচক স্বরলিপি	ABC ত্রিভুজে, কোণ A হল X ডিগ্রী এবং কোণ B হল Y ডিগ্রী। কোণ C কত ডিগ্রি?
(1) বহন সহ দ্বিগুণ সংখ্যার যোগ ও বিয়োগ (3) যোগ এবং বিয়োগ (4) দশমিক (5) পাটিগণিত (6) যোগ, বিয়োগ, দশমিক, স্থানান্তর, মুদ্রা (7) পাঠ্য সমস্যা এবং গণনা (8) সংখ্যাসূচক স্বরলিপি	মেরি X ডলার এবং Y ডলার মূল্যের দুটি বই কিনেছিলেন। সে ক্লার্ককে জেড ডলার দিয়েছে। সে কতটা পরিবর্তন পাবে?

আমরা খুজতে পারি

কিছু n এর জন্য, যা বোঝায় যে শিক্ষার্থীকে ক্লাস n-1 এ নিয়োগ করা যেতে পারে।

যাইহোক, খুব কম হলে এটি সর্বোত্তম সমাধান নয়। আরো তথ্য প্রয়োজন. উপরন্তু, আমরা এমন পরিস্থিতির জন্য প্রদান করতে হবে যেখানে এই ধরনের কোন n নেই। এর পরে, ফিল্টারটি প্রতিটি ক্লাস n-এর জন্য আদর্শ দূরত্ব গণনা করে এবং সেটটি ঠিক করে

এইভাবে, S(K)-এ সমস্ত ক্লাস রয়েছে যা K-এর দূরত্বকে কম করে। ধরুন যে S(K) এ একটি একক উপাদান nj এবং GnjK রয়েছে। তাহলে এটা যুক্তিসঙ্গত যে শিক্ষার্থীকে ক্লাসে নম্বর + 1 গ্রহণ করার সুপারিশ করা, কিন্তু S(K) একাধিক উপাদান থাকতে পারে। আমরা এখনও আরো তথ্য প্রয়োজন. বিশেষ করে, K-এর বিষয়বস্তু, Gnj-এর নৈকট্যের তুলনায় এর সুবিধা এবং অসুবিধা সহ, শেষ পর্যন্ত কার্যকর হওয়া উচিত। এই ধরনের উপসংহারের প্রযুক্তিগত বিবরণে না গিয়ে, আমরা সাধারণ পরিভাষায়, একটি প্রতিবেদনের একটি উদাহরণ যা সিস্টেমটি এমন পরিস্থিতিতে তৈরি করতে পারে:

ছাত্র X 5ম গ্রেডের কাছাকাছি। যাইহোক, X এই ক্লাসে একজন অস্বাভাবিক ছাত্র হবে। প্রাথমিক জ্যামিতির জ্ঞান উল্লেখযোগ্যভাবে একজন 5ম শ্রেণীর ছাত্রের জ্ঞানকে ছাড়িয়ে যায়। উদাহরণস্বরূপ, X পিথাগোরিয়ান থিওরেম সম্পর্কে জানে এবং এটি ব্যবহার করতে সক্ষম। অন্যদিকে, X এর পাটিগণিত সম্পর্কে আশ্চর্যজনকভাবে দুর্বল জ্ঞান রয়েছে।

এই ধরনের বর্ণনার জন্য S(K) গণনা করার জন্য ব্যবহৃত নতুন ফিল্টারগুলির বিভিন্ন সেটের বিকাশ প্রয়োজন। উপরন্তু, সিস্টেমটি অবশ্যই স্বাভাবিক ভাষা জেনারেটর এবং আউটপুট ফিল্টারগুলির মাধ্যমে সাধারণ ভাষায় ব্যাকরণগতভাবে সঠিক বিবৃতিতে রূপান্তর করতে সক্ষম হবে। আমরা এখানে এ নিয়ে আলোচনা করব না। এই বিভাগের উদ্দেশ্য ছিল কীভাবে লেবেলিং উপাদান, দক্ষতার ধারণাকে ব্যাপকভাবে প্রসারিত করে, জ্ঞানের অবস্থার উন্নত বর্ণনার দিকে নিয়ে যেতে পারে যা বিভিন্ন পরিস্থিতিতে কার্যকর হতে পারে।

উপসংহার

কাগজটি মনোগ্রাফ Zh-Kl-এর একটি অধ্যায়ের একটি অংশের রাশিয়ান ভাষায় একটি অভিযোজিত অনুবাদ দেয়। ফালমাজ এবং জেএইচ-পি। ডুয়ানন, যাকে "স্কিল কার্ড, ট্যাগ এবং ফিল্টার" বলা হয়।

প্রয়োজনীয় তথ্য মনোগ্রাফের প্রথম অধ্যায় থেকে দেওয়া হয়েছে, যার অনুবাদ থিসিস এবং . মনোগ্রাফে লেখকদের দ্বারা প্রদত্ত ব্যাখ্যামূলক উদাহরণের সাথে, "জটিল বিশ্লেষণ" কোর্সের অনুরূপ উদাহরণ দেওয়া হয়েছে।

ব্যবহৃত উৎসের তালিকা

1. J.-Cl. ফালমাগনেন্ড, জে.পি. Doignon. লার্নিং স্পেস বার্লিন হাইডেলবার্গ। 2011, 417 পি।

2. N.A. রালকো। জ্ঞানের স্থানগুলির গাণিতিক মডেল। ডিগ্রী কাজ, KubSU, 2013, 47 পি।

3. টি.ভি. আলেইনিকভ। জ্ঞান ব্যবস্থাপনা সিস্টেমে অন্টোলজিক্যাল ইঞ্জিনিয়ারিং। থিসিস, কুবু, 2013, 66 পি।

Allbest.ru এ হোস্ট করা হয়েছে

I. Nonaki এবং H. Takeuchi দ্বারা সাংগঠনিক জ্ঞান সৃষ্টির তত্ত্ব।

ব্যক্তিগত এবং সাংগঠনিক শিক্ষা।

কৌশলগত ব্যবস্থাপনায় জ্ঞানীয় বিশ্লেষণ এবং মডেলিং

জ্ঞানের ধারণার সারমর্ম। প্রতিষ্ঠানের জ্ঞান।

টপিক 5. এন্টারপ্রাইজের কৌশলগত উন্নয়নের জন্য একটি পূর্বশর্ত হিসাবে জ্ঞানীয়তা।

5.1। "জ্ঞানশীলতা" ধারণার সারমর্ম। প্রতিষ্ঠানের জ্ঞান।

সোমজাতিও বিজ্ঞান- আন্তঃবিভাগীয় (দর্শন, নিউরোসাইকোলজি, মনোবিজ্ঞান, ভাষাবিজ্ঞান, কম্পিউটার বিজ্ঞান, গণিত, পদার্থবিদ্যা, ইত্যাদি) বৈজ্ঞানিক দিকনির্দেশ যা জ্ঞান, জ্ঞান, চিন্তার সার্বজনীন কাঠামোগত স্কিম গঠনের পদ্ধতি এবং মডেলগুলি অধ্যয়ন করে।

জ্ঞানীয়তা (ল্যাটিন cognitio থেকে - জ্ঞান, অধ্যয়ন, সচেতনতা) ব্যবস্থাপনা বিজ্ঞানের কাঠামোর মধ্যে ম্যানেজারদের মানসিকভাবে বাহ্যিক তথ্য উপলব্ধি এবং প্রক্রিয়া করার ক্ষমতা। এই ধারণার উপর ভিত্তি করে অধ্যয়ন করা হয় মানসিক প্রক্রিয়াতথ্য প্রক্রিয়াকরণের ক্ষেত্রে ব্যক্তিত্ব এবং তথাকথিত "মানসিক অবস্থা" (আস্থা, ইচ্ছা, বিশ্বাস, উদ্দেশ্য)। এই শব্দটি তথাকথিত "প্রসঙ্গগত জ্ঞান" (বিমূর্তকরণ এবং সংমিশ্রণ) অধ্যয়নের প্রেক্ষাপটেও ব্যবহৃত হয়, সেইসাথে জ্ঞান, দক্ষতা বা শেখার মতো ধারণাগুলি বিবেচনা করা হয়।

"জ্ঞানশীলতা" শব্দটি একটি বৃহত্তর অর্থেও ব্যবহৃত হয়, যার অর্থ জ্ঞান বা স্ব-জ্ঞানের "অভিনয়"। এই প্রেক্ষাপটে, এটিকে জ্ঞানের উত্থান এবং "হওয়া" হিসাবে ব্যাখ্যা করা যেতে পারে এবং এই জ্ঞানের সাথে সম্পর্কিত ধারণাগুলি চিন্তা এবং কর্ম উভয় ক্ষেত্রেই প্রতিফলিত হয়।

সংগঠন জ্ঞানীয়তা কোম্পানির ব্যক্তিদের জ্ঞানীয় ক্ষমতার সামগ্রিকতা এবং পৃথক জ্ঞানীয় ক্ষমতার সংমিশ্রণ থেকে উদ্ভূত প্রভাবগুলিকে চিহ্নিত করে। আবেদন এই ধারণাকোম্পানীর সাথে (সংস্থা, দৃঢ়, এন্টারপ্রাইজ) এর অর্থ হল এটিকে একটি সমতলে বিবেচনা করার উদ্দেশ্য যা বিশ্লেষণের একটি নির্দিষ্ট যন্ত্র এবং বাহ্যিক পরিবেশের সাথে এন্টারপ্রাইজ বা এর উপাদানগুলির মিথস্ক্রিয়া সম্পর্কে একটি বিশেষ দৃষ্টিকোণ দ্বারা চিহ্নিত করা হয়।

মেয়াদ প্রতিষ্ঠানের জ্ঞান আপনাকে কোম্পানির তথ্য আত্তীকরণ এবং জ্ঞানে পরিণত করার ক্ষমতা মূল্যায়ন করতে দেয়।

ব্যবস্থাপনা এবং প্রতিষ্ঠানের ক্ষেত্রে উদ্ভূত সমস্যার সবচেয়ে ফলপ্রসূ সমাধান হল জ্ঞানীয় বিশ্লেষণের প্রয়োগ।

জ্ঞানীয় মডেলিং এর পদ্ধতি, যা অসংজ্ঞায়িত পরিস্থিতিতে বিশ্লেষণ এবং সিদ্ধান্ত নেওয়ার জন্য ডিজাইন করা হয়েছে, আমেরিকান গবেষক আর অ্যাক্সেলরড দ্বারা প্রস্তাবিত হয়েছিল।

জ্ঞানীয় বিশ্লেষণকে কখনও কখনও গবেষকরা "কগনিটিভ স্ট্রাকচারিং" হিসাবে উল্লেখ করেন। জ্ঞানীয় বিশ্লেষণ একটি অস্থির এবং আধা-কাঠামোগত পরিবেশ অধ্যয়নের জন্য সবচেয়ে শক্তিশালী সরঞ্জামগুলির মধ্যে একটি হিসাবে বিবেচিত হয়। এটি পরিবেশে বিদ্যমান সমস্যাগুলির আরও ভাল বোঝা, দ্বন্দ্বগুলির সনাক্তকরণ এবং চলমান প্রক্রিয়াগুলির একটি গুণগত বিশ্লেষণে অবদান রাখে।

জ্ঞানীয় (জ্ঞানমূলক) মডেলিংয়ের সারাংশ - জ্ঞানীয় বিশ্লেষণের মূল মুহূর্ত - হ'ল মডেলটিতে একটি সরলীকৃত আকারে সিস্টেমের বিকাশের সবচেয়ে জটিল সমস্যা এবং প্রবণতাগুলিকে প্রতিফলিত করা, সংকট পরিস্থিতির উত্থানের জন্য সম্ভাব্য পরিস্থিতিগুলি অন্বেষণ করা, একটি মডেল পরিস্থিতিতে তাদের সমাধানের উপায় এবং শর্তগুলি সন্ধান করা। জ্ঞানীয় মডেলগুলির ব্যবহার গুণগতভাবে একটি জটিল এবং দ্রুত পরিবর্তিত পরিবেশে ব্যবস্থাপক সিদ্ধান্ত গ্রহণের বৈধতা বাড়ায়, বিশেষজ্ঞকে "স্বজ্ঞাত বিচরণ" থেকে বাঁচায়, সিস্টেমে ঘটে যাওয়া ঘটনাগুলি বোঝার এবং ব্যাখ্যা করার জন্য সময় বাঁচায়। অর্থনৈতিক ক্ষেত্রে জ্ঞানীয় প্রযুক্তির ব্যবহার স্বল্প সময়ের মধ্যে একটি কৌশল বিকাশ এবং ন্যায়সঙ্গত করার অনুমতি দেয় অর্থনৈতিক উন্নয়নএন্টারপ্রাইজগুলি, বাহ্যিক পরিবেশে পরিবর্তনের প্রভাব বিবেচনা করে।

জ্ঞানীয় মডেলিং- এটি বিশ্লেষণের একটি পদ্ধতি যা নিয়ন্ত্রণ বস্তুর উপর বিভিন্ন কারণের প্রভাবের সাদৃশ্য এবং পার্থক্য বিবেচনা করে লক্ষ্য অবস্থায় নিয়ন্ত্রণ বস্তুর স্থানান্তরের উপর কারণগুলির প্রভাবের শক্তি এবং দিক নির্ধারণ করে।

জ্ঞানীয় বিশ্লেষণ বিভিন্ন পর্যায়ে গঠিত, যার প্রতিটি একটি নির্দিষ্ট কাজ বাস্তবায়ন করে। এই সমস্যাগুলির ধারাবাহিক সমাধান জ্ঞানীয় বিশ্লেষণের মূল লক্ষ্য অর্জনের দিকে নিয়ে যায়।

আমরা নিম্নলিখিত পর্যায়গুলি একক করতে পারি, যেগুলি যে কোনও পরিস্থিতির জ্ঞানীয় বিশ্লেষণের জন্য সাধারণ:

1. অধ্যয়নের উদ্দেশ্য এবং উদ্দেশ্য প্রণয়ন।

2. লক্ষ্যের দৃষ্টিকোণ থেকে একটি জটিল পরিস্থিতির অধ্যয়ন: সংগ্রহ, পদ্ধতিগতকরণ, নিয়ন্ত্রণ বস্তু এবং এর বাহ্যিক পরিবেশ সম্পর্কিত বিদ্যমান পরিসংখ্যানগত এবং গুণগত তথ্যের বিশ্লেষণ, অধ্যয়নের অধীনে পরিস্থিতির অন্তর্নিহিত প্রয়োজনীয়তা, শর্ত এবং সীমাবদ্ধতা নির্ধারণ।

3. পরিস্থিতির বিকাশকে প্রভাবিত করে এমন প্রধান কারণগুলির সনাক্তকরণ।

4. কারণ-এবং-প্রভাব চেইন বিবেচনা করে কারণগুলির মধ্যে সম্পর্ক নির্ধারণ করা (একটি নির্দেশিত গ্রাফ আকারে একটি জ্ঞানীয় মানচিত্র তৈরি করা)।

5. বিভিন্ন কারণের পারস্পরিক প্রভাবের শক্তি অধ্যয়ন করা। এটি করার জন্য, উভয় গাণিতিক মডেল ব্যবহার করা হয় যা কারণগুলির মধ্যে কিছু সুনির্দিষ্টভাবে চিহ্নিত পরিমাণগত সম্পর্ক বর্ণনা করে, সেইসাথে কারণগুলির মধ্যে অ-আনুষ্ঠানিক গুণগত সম্পর্ক সম্পর্কিত একজন বিশেষজ্ঞের বিষয়গত মতামত।

3-5 পর্যায় অতিক্রম করার ফলে, পরিস্থিতির একটি জ্ঞানীয় মডেল (সিস্টেম) নির্মিত হয়, যা একটি কার্যকরী গ্রাফ আকারে প্রদর্শিত হয়। অতএব, আমরা বলতে পারি যে পর্যায় 3 - 5 হল জ্ঞানীয় মডেলিং।

6. বাস্তব পরিস্থিতির জ্ঞানীয় মডেলের পর্যাপ্ততা যাচাইকরণ (জ্ঞানমূলক মডেলের যাচাইকরণ)।

7. একটি পরিস্থিতির (সিস্টেম) বিকাশের সম্ভাব্য বিকল্পগুলি নির্ধারণ করার জন্য একটি জ্ঞানীয় মডেল ব্যবহার করে, পছন্দসই ফলাফল অর্জনের জন্য পরিস্থিতিকে প্রভাবিত করার উপায়, প্রক্রিয়া খুঁজে বের করা, অবাঞ্ছিত পরিণতিগুলি প্রতিরোধ করা, অর্থাৎ একটি ব্যবস্থাপনা কৌশল বিকাশ করা। লক্ষ্য নির্ধারণ, পছন্দসই দিকনির্দেশ এবং পরিস্থিতিতে প্রক্রিয়াগুলির প্রবণতার পরিবর্তনের শক্তি। ব্যবস্থার একটি সেট নির্বাচন (নিয়ন্ত্রণ কারণগুলির একটি সেট), তাদের সম্ভাব্য এবং কাঙ্ক্ষিত শক্তি এবং পরিস্থিতির উপর প্রভাবের দিকনির্দেশ (জ্ঞানমূলক মডেলের কংক্রিট-ব্যবহারিক প্রয়োগ)।

জ্ঞানীয় পদ্ধতির কাঠামোর মধ্যে, "জ্ঞানমূলক মানচিত্র" এবং "নির্দেশিত গ্রাফ" শব্দগুলি প্রায়ই বিনিময়যোগ্যভাবে ব্যবহৃত হয়; যদিও, কঠোরভাবে বলতে গেলে, নির্দেশিত গ্রাফের ধারণাটি আরও বিস্তৃত, এবং "জ্ঞানী মানচিত্র" শব্দটি নির্দেশিত গ্রাফের শুধুমাত্র একটি প্রয়োগকে নির্দেশ করে।

ক্লাসিক জ্ঞানীয় মানচিত্রএকটি নির্দেশিত গ্রাফ যেখানে সুবিধাপ্রাপ্ত শীর্ষবিন্দু হল নিয়ন্ত্রণ বস্তুর কিছু ভবিষ্যত (সাধারণত লক্ষ্য) অবস্থা, অবশিষ্ট শীর্ষবিন্দুগুলি ফ্যাক্টরের সাথে মিলে যায়, রাষ্ট্রের শীর্ষবিন্দুর সাথে ফ্যাক্টরগুলির সাথে সংযোগকারী আর্কগুলির একটি পুরুত্ব এবং চিহ্নের শক্তি এবং দিকনির্দেশের সাথে মিল থাকে একটি প্রদত্ত অবস্থায় নিয়ন্ত্রণ বস্তুর রূপান্তরের উপর এই ফ্যাক্টরের প্রভাব, এবং উপাদানগুলির সাথে সংযোগকারী আর্কগুলি নিয়ন্ত্রণ বস্তুর উপর এই কারণগুলির প্রভাবের মধ্যে সাদৃশ্য এবং পার্থক্য দেখায়।

একটি জ্ঞানীয় মানচিত্র ফ্যাক্টর (সিস্টেমের উপাদান) এবং তাদের মধ্যে লিঙ্ক নিয়ে গঠিত।

একটি জটিল সিস্টেমের আচরণ বুঝতে এবং বিশ্লেষণ করার জন্য, সিস্টেম উপাদানগুলির (পরিস্থিতির কারণ) কারণ-এবং-প্রভাব সম্পর্কের একটি ব্লক ডায়াগ্রাম তৈরি করা হয়। সিস্টেমের দুটি উপাদান A এবং B একটি ভিত্তিক চাপ দ্বারা সংযুক্ত পৃথক বিন্দু (বিন্দু) হিসাবে চিত্রে চিত্রিত করা হয়েছে, যদি উপাদান A একটি কারণগত সম্পর্ক দ্বারা উপাদান B এর সাথে সংযুক্ত থাকে: A à B, যেখানে: A কারণ, B প্রভাব।

কারণগুলি একে অপরকে প্রভাবিত করতে পারে, এবং এই ধরনের প্রভাব, যেমনটি ইতিমধ্যে উল্লিখিত হয়েছে, ইতিবাচক হতে পারে, যখন একটি ফ্যাক্টরের বৃদ্ধি (হ্রাস) অন্য একটি ফ্যাক্টরের বৃদ্ধি (হ্রাস) এবং নেতিবাচক হতে পারে, যখন একটিতে বৃদ্ধি (হ্রাস) হয় ফ্যাক্টর অন্য ফ্যাক্টরের একটি হ্রাস (বৃদ্ধি) বাড়ে। অধিকন্তু, সম্ভাব্য অতিরিক্ত অবস্থার উপর নির্ভর করে প্রভাবের একটি পরিবর্তনশীল চিহ্নও থাকতে পারে।

কারণ-এবং-প্রভাব সম্পর্কের প্রতিনিধিত্ব করার জন্য এই জাতীয় স্কিমগুলি অর্থনীতি এবং সমাজবিজ্ঞানের জটিল সিস্টেমগুলি বিশ্লেষণ করতে ব্যাপকভাবে ব্যবহৃত হয়।

উদাহরণ। শক্তি খরচের সমস্যা বিশ্লেষণের জন্য একটি জ্ঞানীয় ব্লক ডায়াগ্রাম দেখতে এইরকম হতে পারে (চিত্র 5.1):

ভাত। 5.1। শক্তি খরচের সমস্যা বিশ্লেষণের জন্য জ্ঞানীয় ব্লক ডায়াগ্রাম

জ্ঞানীয় মানচিত্রটি একে অপরের উপর কারণগুলির প্রভাবের উপস্থিতির সত্যকে প্রতিফলিত করে। এটি এই প্রভাবগুলির বিশদ প্রকৃতি, বা পরিস্থিতির পরিবর্তনের উপর নির্ভর করে প্রভাবগুলির পরিবর্তনের গতিশীলতা বা কারণগুলির মধ্যে অস্থায়ী পরিবর্তনগুলি প্রতিফলিত করে না। এই সমস্ত পরিস্থিতি বিবেচনায় নেওয়ার জন্য তথ্য কাঠামোর পরবর্তী স্তরে একটি রূপান্তর প্রয়োজন, অর্থাৎ একটি জ্ঞানীয় মডেলে।

এই স্তরে, জ্ঞানীয় মানচিত্রের কারণগুলির মধ্যে প্রতিটি সম্পর্ক সংশ্লিষ্ট নির্ভরতা দ্বারা প্রকাশিত হয়, যার প্রতিটিতে পরিমাণগত (মাপা) ভেরিয়েবল এবং গুণগত (মাপা নয়) ভেরিয়েবল উভয়ই থাকতে পারে। এই ক্ষেত্রে, পরিমাণগত চলকগুলি তাদের সংখ্যাসূচক মানের আকারে একটি প্রাকৃতিক উপায়ে উপস্থাপন করা হয়। প্রতিটি গুণগত পরিবর্তনশীল ভাষাগত ভেরিয়েবলের একটি সেটের সাথে যুক্ত যা এই গুণগত পরিবর্তনশীলের বিভিন্ন অবস্থাকে প্রতিফলিত করে (উদাহরণস্বরূপ, ভোক্তার চাহিদা "দুর্বল", "মধ্যম", "রাশ" ইত্যাদি হতে পারে), এবং প্রতিটি ভাষাগত পরিবর্তনশীল এর সাথে মিলে যায় স্কেলে একটি নির্দিষ্ট সংখ্যাসূচক সমতুল্য। অধ্যয়নের অধীনে পরিস্থিতিতে ঘটতে থাকা প্রক্রিয়াগুলি সম্পর্কে জ্ঞান সঞ্চয়ের সাথে, কারণগুলির মধ্যে সম্পর্কের প্রকৃতি আরও বিশদভাবে প্রকাশ করা সম্ভব হয়।

আনুষ্ঠানিকভাবে, একটি পরিস্থিতির একটি জ্ঞানীয় মডেল, একটি জ্ঞানীয় মানচিত্রের মতো, একটি গ্রাফ দ্বারা প্রতিনিধিত্ব করা যেতে পারে, কিন্তু এই গ্রাফের প্রতিটি চাপ ইতিমধ্যে সংশ্লিষ্ট কারণগুলির মধ্যে একটি নির্দিষ্ট কার্যকরী সম্পর্ককে প্রতিনিধিত্ব করে; সেগুলো. পরিস্থিতির জ্ঞানীয় মডেল একটি কার্যকরী গ্রাফ দ্বারা প্রতিনিধিত্ব করা হয়।

শর্তসাপেক্ষ অঞ্চলে পরিস্থিতি প্রতিফলিত করে একটি কার্যকরী গ্রাফের একটি উদাহরণ চিত্রে দেখানো হয়েছে। 5.2।

চিত্র.5। 2. কার্যকরী গ্রাফ।

মনে রাখবেন যে এই মডেলটি একটি প্রদর্শনী মডেল, তাই অনেকগুলি পরিবেশগত কারণ এতে বিবেচনা করা হয় না।

এই ধরনের প্রযুক্তিগুলি সমস্ত স্তরে এবং পরিচালনার সমস্ত ক্ষেত্রে কৌশলগত এবং অপারেশনাল পরিকল্পনায় নিযুক্ত কাঠামো থেকে আরও বেশি আস্থা অর্জন করছে। অর্থনৈতিক ক্ষেত্রে জ্ঞানীয় প্রযুক্তির ব্যবহার বাহ্যিক পরিবেশের পরিবর্তনের প্রভাবকে বিবেচনায় নিয়ে অল্প সময়ের মধ্যে একটি এন্টারপ্রাইজের অর্থনৈতিক উন্নয়নের জন্য কৌশল বিকাশ এবং ন্যায্যতা তৈরি করা সম্ভব করে তোলে।

জ্ঞানীয় মডেলিং প্রযুক্তির ব্যবহার সক্রিয়ভাবে কাজ করা এবং সম্ভাব্য বিপজ্জনক পরিস্থিতিগুলিকে হুমকি এবং সংঘর্ষের স্তরে না আনা এবং তাদের সংঘটনের ক্ষেত্রে এন্টারপ্রাইজের স্বার্থে যুক্তিসঙ্গত সিদ্ধান্ত নেওয়া সম্ভব করে তোলে।

রাজনৈতিক বিশ্লেষণের জন্য জ্ঞানীয় মডেলিং (বা জ্ঞানীয় মানচিত্রের সাথে মডেলিং) বিশেষ গুরুত্ব বহন করে। এটি জটিল, আধা-গঠিত বস্তুর মডেল করার জন্য ডিজাইন করা হয়েছে, যেমন বেশিরভাগ রাজনৈতিক প্রক্রিয়া এবং পরিস্থিতি।

এই পদ্ধতিটি একটি জ্ঞানীয় পদ্ধতির উপর ভিত্তি করে যা 1960 এর দশক থেকে দ্রুত বিকাশ করছে। শব্দটি নিজেই একটু আগে হাজির হয়েছিল - 1948 সালে, আমেরিকান মনোবিজ্ঞানী ই. টলম্যানের সুপরিচিত কাজ "ইঁদুর এবং মানুষের মধ্যে জ্ঞানীয় মানচিত্র" প্রকাশের পরে। একটি গোলকধাঁধায় ইঁদুরের আচরণ বিবেচনা করে, টলম্যান এই সিদ্ধান্তে পৌঁছেছিলেন যে সময়ের সাথে সাথে, এটি গোলকধাঁধাটির একটি বিশেষ "জ্ঞানমূলক মানচিত্র" গঠন করে - পরিবেশের একটি কাঠামোগত ধারণা। এটি এই কার্ড যা প্রাণীর প্রতিক্রিয়া নির্ধারণ করে।

ইউ.এম. প্লটিনস্কি কগনিটিভ পন্থাকে "প্রদত্ত বিজ্ঞানের জন্য প্রথাগত সমস্যাগুলির সমাধান বলে থাকেন যা জ্ঞানীয় দিকগুলিকে বিবেচনা করে, যার মধ্যে উপলব্ধি, চিন্তাভাবনা, জ্ঞান, ব্যাখ্যা এবং বোঝার প্রক্রিয়াগুলি অন্তর্ভুক্ত থাকে৷ যেকোন বিষয়ের ক্ষেত্রে জ্ঞানীয় পদ্ধতি "জ্ঞান" এর উপর ফোকাস করে, অথবা বরং, তাদের উপস্থাপনা, সঞ্চয়, প্রক্রিয়াকরণ, ব্যাখ্যা এবং নতুন জ্ঞানের উৎপাদন প্রক্রিয়ার উপর।

জ্ঞানীয় বিজ্ঞানের সমস্ত বৈচিত্র্যের সাথে, আমাদের জন্য দুটি মৌলিক উচ্চারণ রয়েছে। যদি আমরা এই ব্যক্তি বা গোষ্ঠী সম্পর্কে তথ্য পাওয়ার জন্য জ্ঞান এবং ধারণাগুলির একটি সিস্টেমে, একটি নির্দিষ্ট ব্যক্তির (বা মানুষের গোষ্ঠীর) একটি "জগতের ছবি" সম্পর্কে আগ্রহী হই, তবে এই জাতীয় জ্ঞানীয় বিশ্লেষণ হবে বিষয়-ভিত্তিক . উদাহরণস্বরূপ, বাস্তবতা সম্পর্কে রাজনৈতিক নেতার ধারণার পদ্ধতির বিশ্লেষণ একটি নির্দিষ্ট পরিস্থিতিতে তার কর্ম এবং সিদ্ধান্তের পূর্বাভাস দিতে অত্যন্ত কার্যকর হতে পারে এবং এই গোষ্ঠীটি কীভাবে উপলব্ধি করে তা অনুমান করার জন্য একটি বিস্তৃত সামাজিক গোষ্ঠীর একটি জ্ঞানীয় মানচিত্র নির্মাণের প্রয়োজন হবে। ক্ষমতা অভিজাত কিছু কর্ম.

আমরা যদি জ্ঞানীয় প্রক্রিয়ার বিষয়ে আগ্রহী না হই, তবে এর পণ্যে - রাজনৈতিক বাস্তবতার এক বা অন্য অংশের একটি জ্ঞানীয় মানচিত্র (উদাহরণস্বরূপ, মধ্যপ্রাচ্য অঞ্চলের পরিস্থিতিকে প্রভাবিত করার কারণগুলির বিষয়ে বিশেষজ্ঞদের জ্ঞানীয় মানচিত্র সংকলন করার সময়) , আমরা বিশেষজ্ঞদের উপলব্ধির অদ্ভুততায় আগ্রহী নই, তবে মধ্যপ্রাচ্যের পরিস্থিতি। প্রাচ্য), তারপরে বিশেষজ্ঞ অধ্যয়নের বিষয় নয়, যেমন রাজনৈতিক নেতা বা সামাজিক গোষ্ঠীর উদাহরণে, তবে একটি পরিস্থিতির একটি পর্যাপ্ত মডেল তৈরির জন্য "সরঞ্জাম" এবং এই পদ্ধতিটি হবে অবজেক্ট-ভিত্তিক।

জ্ঞানীয় মানচিত্র নিজেই একটি তথাকথিত স্বাক্ষরিত নির্দেশিত গ্রাফ, যার মধ্যে:

শীর্ষবিন্দুগুলি পরিস্থিতির প্রক্রিয়াগুলি বর্ণনা করে এমন মৌলিক কারণগুলির সাথে মিলে যায়;

কারণ-এবং-প্রভাব চেইন বিশ্লেষণ করে কারণগুলির মধ্যে সরাসরি সম্পর্ক নির্ধারণ করা হয় যা অন্যদের উপর একটি ফ্যাক্টরের প্রভাবের বন্টন বর্ণনা করে। এটা বিশ্বাস করা হয় যে "যদি ..." শিকলের "যদি ... তারপর ..." প্রাঙ্গনে অন্তর্ভুক্ত কারণগুলি এই শৃঙ্খলের "তবে ..." ফলাফলের কারণগুলিকে প্রভাবিত করে। তদুপরি, সম্ভাব্য অতিরিক্ত অবস্থার উপর নির্ভর করে এই প্রভাবটি শক্তিশালীকরণ (ইতিবাচক), বা বাধা (নেতিবাচক), বা পরিবর্তনশীল চিহ্নের হতে পারে। জ্ঞানীয় মানচিত্রের একটি "নরম" সংস্করণে, এটি "যদি ... তারপর ..." একটি অনমনীয় প্রভাব নয়, তবে একটি সম্ভাব্য প্রভাব: ঘটনা A-এর উপলব্ধি ঘটনা B-এর উপলব্ধির সম্ভাবনা বৃদ্ধি (হ্রাস) করে .

লিঙ্কগুলিকে লাইন হিসাবে কল্পনা করা হয়, যাকে আর্কস বলা হয়, সংশ্লিষ্ট চিহ্ন সহ;

একটি বন্ধ নির্দেশিত পথ, যার সমস্ত শীর্ষবিন্দু আলাদা, তাকে একটি লুপ (বা প্রতিক্রিয়া লুপ) বলা হয়। যে লুপটি বিচ্যুতিকে প্রশস্ত করে তা হল একটি ইতিবাচক প্রতিক্রিয়া লুপ, এবং যে লুপটি বিচ্যুতির বিরোধিতা করে তা হল একটি নেতিবাচক প্রতিক্রিয়া লুপ।

উদাহরণস্বরূপ, আমরা বিশ্বাস করি যে মার্কিন যুক্তরাষ্ট্র এবং ন্যাটোর রাশিয়ার প্রতি বিচ্ছিন্নতাবাদী নীতি দেশে দেশপ্রেমিক অনুভূতির বৃদ্ধিতে অবদান রাখবে। এই অনুভূতির চাপে, রাশিয়ান নেতৃত্ব সেনাবাহিনী এবং সামরিক-শিল্প কমপ্লেক্সের উপর ব্যয় বাড়াতে বাধ্য হবে, যা মার্কিন যুক্তরাষ্ট্রকে তার বিচ্ছিন্নতার নীতিকে আরও তীব্র করতে ঠেলে দেবে। আমরা তিনটি শীর্ষবিন্দু এবং তিনটি চাপ সহ সহজতম জ্ঞানীয় মানচিত্র ব্যবহার করে উপস্থাপনার এই সেটটি কল্পনা করতে পারি। তিনটি বিদ্যমান শীর্ষবিন্দু একটি শক্তিশালী কনট্যুরে বন্ধ করা হয়।

নীচে একটি আরও জটিল জ্ঞানীয় মানচিত্র প্যালেস্টাইন-ইসরায়েল সংঘর্ষের কারণগুলির সিস্টেমকে বর্ণনা করে" (প্রতিক্রিয়া লুপগুলি হাইলাইট করে এটি নিজেই বিশ্লেষণ করার চেষ্টা করুন)।

নিজের দ্বারা, জ্ঞানীয় মানচিত্র শুধুমাত্র কারণগুলির সিস্টেম এবং তাদের সম্পর্কের সবচেয়ে সাধারণ ধারণাকে প্রতিফলিত করে। এটি একে অপরের উপর কারণগুলির প্রভাবের বিস্তারিত প্রকৃতি বা পরিস্থিতির উপর নির্ভর করে এই প্রভাবগুলির পরিবর্তনের গতিশীলতা ঠিক করে না। এই বিষয়ে, জ্ঞানীয় মানচিত্র অধ্যয়নের অধীনে বস্তুর একটি অর্থপূর্ণ মডেল। একই সময়ে, অর্থপূর্ণ মডেলগুলির সাথে সাধারণ ক্ষেত্রে, এটি একটি আনুষ্ঠানিক মডেল - সমীকরণের একটি সিস্টেমে রূপান্তরিত হতে পারে। এর জন্য অবশ্যই কাঠামোগত কারণ এবং তাদের সম্পর্কের একটি নির্দিষ্ট স্তরে পৌঁছাতে হবে।

দৃশ্যকল্প পদ্ধতি অধ্যয়নকালে আমরা জ্ঞানীয় মানচিত্র ব্যবহার করে মডেলিংয়ে ফিরে আসব।

প্রশ্ন এবং কাজ নিয়ন্ত্রণ করুন

1. "মডেল" ধারণাটি সংজ্ঞায়িত করুন। রাজনৈতিক গবেষণায় মডেলিংয়ের অনন্য সম্ভাবনাগুলি কী কী?

2. লিনিয়ার এবং নন-লিনিয়ার মডেলের মধ্যে পার্থক্য কী? রাজনৈতিক প্রক্রিয়ার বৈশিষ্ট্যগুলির সাথে সম্পর্কিত নন-লিনিয়ার মডেলিংয়ের তাত্পর্যকে ন্যায়সঙ্গত করুন।

3. স্ট্রাকচারাল মডেলগুলির প্রধান বৈশিষ্ট্যগুলির নাম দিন, সেইসাথে সেগুলি তৈরি করার উপায়গুলি।

4. একটি জ্ঞানীয় মানচিত্র কি? এটা কি উপাদান গঠিত? জ্ঞানীয় ম্যাপিংয়ে বিষয়-ভিত্তিক এবং বস্তু-ভিত্তিক পদ্ধতির মধ্যে পার্থক্য কী?

5. "রাজনৈতিক ওরিয়েন্টেশনের মহাকাশে দলগুলি" মডেল নির্মাণের জন্য অ্যালগরিদম বর্ণনা করুন।

জ্ঞানীয় মডেলিং

বিষয়বস্তু
ভূমিকা
1. জ্ঞানীয় বিশ্লেষণের বিষয়
1.1। বহিরাগত পরিবেশ
1.2। বাহ্যিক পরিবেশের অস্থিরতা
1.3। দুর্বল কাঠামোগত বাহ্যিক পরিবেশ
2. সাধারণ ধারণাজ্ঞানীয় বিশ্লেষণ
3. জ্ঞানীয় বিশ্লেষণের পর্যায়
4. জ্ঞানীয় মডেলিংয়ের লক্ষ্য, পর্যায় এবং মৌলিক ধারণা
4. 1. একটি জ্ঞানীয় মডেল নির্মাণের উদ্দেশ্য
4.2। জ্ঞানীয় মডেলিংয়ের পর্যায়
4.3. নির্দেশিত গ্রাফ(জ্ঞানমূলক মানচিত্র)
4.4। কার্যকরী গ্রাফ (জ্ঞানমূলক মডেল বিল্ডিংয়ের সমাপ্তি)
5. কারণের প্রকার

6.1 ফ্যাক্টর সনাক্তকরণ (সিস্টেমের উপাদান)
6.2। কারণগুলির মধ্যে সম্পর্ক সনাক্ত করার দুটি পদ্ধতি
6.3.উদাহরণ কারণ এবং তাদের মধ্যে সম্পর্ক হাইলাইট
6.4। কারণগুলির প্রভাবের শক্তি নির্ধারণের সমস্যা
7. মডেলের পর্যাপ্ততা পরীক্ষা করা হচ্ছে
8. একটি জ্ঞানীয় মডেল ব্যবহার করে
8.1। সিদ্ধান্ত সমর্থন সিস্টেমে জ্ঞানীয় মডেলের প্রয়োগ
8.2। একটি জ্ঞানীয় মডেলের সাথে কাজ করার একটি উদাহরণ
9. পরিচালনার সিদ্ধান্ত সমর্থন করার জন্য কম্পিউটার সিস্টেম
9.1। সিদ্ধান্ত সমর্থন সিস্টেমের সাধারণ বৈশিষ্ট্য
9.2। "পরিস্থিতি - 2"
9.3। "কম্পাস-2"
9.4। "ক্যানভাস"
উপসংহার
গ্রন্থপঞ্জি
আবেদন

ভূমিকা
বর্তমানে, নির্ভরযোগ্য তথ্য প্রাপ্তি এবং তার দ্রুত বিশ্লেষণ সফল ব্যবস্থাপনার জন্য সবচেয়ে গুরুত্বপূর্ণ পূর্বশর্ত হয়ে উঠেছে। এটি বিশেষভাবে সত্য যদি নিয়ন্ত্রণ বস্তু এবং এর বাহ্যিক পরিবেশ জটিল প্রক্রিয়া এবং কারণগুলির একটি জটিল যা একে অপরকে উল্লেখযোগ্যভাবে প্রভাবিত করে।
ব্যবস্থাপনা এবং প্রতিষ্ঠানের ক্ষেত্রে উদ্ভূত সমস্যার সবচেয়ে ফলদায়ক সমাধান হল জ্ঞানীয় বিশ্লেষণের ব্যবহার, যা কোর্সের কাজে অধ্যয়নের বিষয়।
জ্ঞানীয় মডেলিংয়ের পদ্ধতিটি, যা অসংজ্ঞায়িত পরিস্থিতিতে বিশ্লেষণ এবং সিদ্ধান্ত নেওয়ার জন্য ডিজাইন করা হয়েছে, আমেরিকান গবেষক R. Axelrod 1 দ্বারা প্রস্তাবিত হয়েছিল।
প্রাথমিকভাবে, জ্ঞানীয় বিশ্লেষণ সামাজিক মনোবিজ্ঞানের কাঠামোর মধ্যে গঠিত হয়েছিল, যথা, জ্ঞানবাদ, যা উপলব্ধি এবং জ্ঞানের প্রক্রিয়াগুলি অধ্যয়ন করে।
ব্যবস্থাপনা তত্ত্বে সামাজিক মনোবিজ্ঞানের বিকাশের প্রয়োগ জ্ঞানের একটি বিশেষ শাখা গঠনের দিকে পরিচালিত করে - জ্ঞানীয় বিজ্ঞান, ব্যবস্থাপনা এবং সিদ্ধান্ত গ্রহণের সমস্যাগুলির অধ্যয়নে মনোনিবেশ করে।
এখন জ্ঞানীয় মডেলিংয়ের পদ্ধতিটি পরিস্থিতি বিশ্লেষণ এবং মডেলিংয়ের জন্য যন্ত্রপাতি উন্নত করার দিকে বিকাশ করছে।
জ্ঞানীয় বিশ্লেষণের তাত্ত্বিক অর্জনগুলি পরিচালনার ক্ষেত্রে প্রয়োগিত সমস্যা সমাধানের উপর দৃষ্টি নিবদ্ধ করে কম্পিউটার সিস্টেম তৈরির ভিত্তি হয়ে উঠেছে।
জ্ঞানীয় পদ্ধতির বিকাশ এবং তথাকথিত আধা-কাঠামোগত সিস্টেমগুলির বিশ্লেষণ এবং নিয়ন্ত্রণে এর প্রয়োগের কাজ বর্তমানে রাশিয়ান একাডেমি অফ সায়েন্সেস 2 এর নিয়ন্ত্রণ সমস্যা ইনস্টিটিউটে পরিচালিত হচ্ছে।
রাশিয়ান ফেডারেশনের রাষ্ট্রপতির প্রশাসনের আদেশে, রাশিয়ান ফেডারেশনের সরকার, মস্কো শহরের সরকার, জ্ঞানীয় প্রযুক্তি ব্যবহার করে বেশ কয়েকটি আর্থ-সামাজিক অধ্যয়ন আইপিইউ আরএএস-এ করা হয়েছিল। বিকশিত সুপারিশ সফলভাবে সংশ্লিষ্ট মন্ত্রণালয় এবং বিভাগ দ্বারা প্রয়োগ করা হয় 3.
2001 সাল থেকে, IPU RAS এর পৃষ্ঠপোষকতায়, আন্তর্জাতিক সম্মেলন"কগনিটিভ অ্যানালাইসিস অ্যান্ড ডেভেলপমেন্টাল সিচুয়েশন ম্যানেজমেন্ট (CASC)"।
একটি টার্ম পেপার লেখার সময়, দেশীয় গবেষকদের কাজ জড়িত ছিল - A.A. কুলিনিচ, ডি.আই. মাকারেঙ্কো, এস.ভি. কাচায়েভা, ভি.আই. মাকসিমোভা, ই.কে. কর্নোশেঙ্কো, ই. গ্রেবেনিউক, জি.এস. ওসিপোভা, এ. রাইকভ। এই গবেষকদের বেশিরভাগই কম্পিউটার সায়েন্স ইনস্টিটিউট, রাশিয়ান একাডেমি অফ সায়েন্সের বিশেষজ্ঞ।
এইভাবে, জ্ঞানীয় বিশ্লেষণ সক্রিয়ভাবে শুধুমাত্র বিদেশী নয়, দেশীয় বিশেষজ্ঞদের দ্বারাও বিকাশ করা হচ্ছে। তবুও, জ্ঞানীয় বিজ্ঞানের কাঠামোর মধ্যে বেশ কয়েকটি সমস্যা রয়েছে, যার সমাধান জ্ঞানীয় বিশ্লেষণের উপর ভিত্তি করে প্রয়োগকৃত উন্নয়ন প্রয়োগের ফলাফলগুলিকে উল্লেখযোগ্যভাবে উন্নত করতে পারে।
লক্ষ্য মেয়াদী কাগজজ্ঞানীয় প্রযুক্তির তাত্ত্বিক ভিত্তির বিশ্লেষণ, জ্ঞানীয় বিশ্লেষণের পদ্ধতির সমস্যা, সেইসাথে সিদ্ধান্ত সমর্থনের জ্ঞানীয় মডেলিংয়ের উপর ভিত্তি করে কম্পিউটার সিস্টেম।
নির্ধারিত লক্ষ্যগুলি কাজের কাঠামোর সাথে সঙ্গতিপূর্ণ, যা ক্রমানুসারে জ্ঞানীয় বিশ্লেষণের প্রধান ধারণা এবং পর্যায়গুলিকে প্রকাশ করে, জ্ঞানীয় মডেলিং (জ্ঞানমূলক বিশ্লেষণের একটি মূল মুহূর্ত হিসাবে), অনুশীলনের ক্ষেত্রে জ্ঞানীয় পদ্ধতির প্রয়োগের জন্য সাধারণ নীতিগুলি ব্যবস্থাপনা, সেইসাথে কম্পিউটার প্রযুক্তি যা জ্ঞানীয় বিশ্লেষণের পদ্ধতি প্রয়োগ করে।

1. জ্ঞানীয় বিশ্লেষণের বিষয়
1.1। বহিরাগত পরিবেশ
কার্যকর ব্যবস্থাপনা, পূর্বাভাস এবং পরিকল্পনার জন্য, বাহ্যিক পরিবেশ বিশ্লেষণ করা প্রয়োজন যেখানে ব্যবস্থাপনার বস্তুগুলি কাজ করে।
বাহ্যিক পরিবেশকে সাধারণত গবেষকরা অর্থনৈতিক, সামাজিক এবং রাজনৈতিক কারণ এবং বিষয়গুলির একটি সেট হিসাবে সংজ্ঞায়িত করেন যা বিষয়ের সম্ভাবনা এবং ক্ষমতার উপর প্রত্যক্ষ বা পরোক্ষ প্রভাব ফেলে (সেটি একটি ব্যাঙ্ক, একটি উদ্যোগ, অন্য কোনও সংস্থা, একটি সম্পূর্ণ অঞ্চল, ইত্যাদি) নির্ধারিত উন্নয়ন লক্ষ্য অর্জনের জন্য।
বাহ্যিক পরিবেশে ওরিয়েন্টেশনের জন্য এবং এর বিশ্লেষণের জন্য, এর বৈশিষ্ট্যগুলি স্পষ্টভাবে উপস্থাপন করা প্রয়োজন। রাশিয়ান একাডেমি অফ সায়েন্সেসের নিয়ন্ত্রণ সমস্যা ইনস্টিটিউটের বিশেষজ্ঞরা বাহ্যিক পরিবেশের নিম্নলিখিত প্রধান বৈশিষ্ট্যগুলি সনাক্ত করেন:
1. জটিলতা - এটি এমন সংখ্যা এবং বিভিন্ন বিষয়কে নির্দেশ করে যার প্রতি বিষয়কে সাড়া দিতে হবে।
2. ফ্যাক্টরের সম্পর্ক, অর্থাৎ যে শক্তির সাহায্যে একটি ফ্যাক্টরের পরিবর্তন অন্য ফ্যাক্টরের পরিবর্তনকে প্রভাবিত করে।
3. গতিশীলতা - যে গতির সাথে বাহ্যিক পরিবেশে পরিবর্তন ঘটে 4 .
পরিবেশ বর্ণনা করার জন্য এই ধরনের বৈশিষ্ট্য নির্বাচন ইঙ্গিত করে যে গবেষকরা একটি পদ্ধতিগত পদ্ধতি প্রয়োগ করেন এবং বাহ্যিক পরিবেশকে একটি সিস্টেম বা সিস্টেমের একটি সেট হিসাবে বিবেচনা করেন। এই পদ্ধতির কাঠামোর মধ্যেই এটি একটি কাঠামোগত সিস্টেমের আকারে যে কোনও বস্তুকে প্রতিনিধিত্ব করার প্রথাগত, সিস্টেমের উপাদানগুলিকে আলাদা করার জন্য, তাদের মধ্যে সম্পর্ক এবং উপাদানগুলির বিকাশের গতিশীলতা, সম্পর্ক এবং সমগ্র সামগ্রিকভাবে সিস্টেম। অতএব, বাহ্যিক পরিবেশ অধ্যয়ন করতে ব্যবহৃত জ্ঞানীয় বিশ্লেষণ এবং এতে কাজ করার উপায় এবং পদ্ধতিগুলি বিকাশ করা হয় কখনও কখনও সিস্টেম বিশ্লেষণ 5 এর একটি উপাদান হিসাবে বিবেচিত হয়।
নিয়ন্ত্রণ বস্তুর বাহ্যিক পরিবেশের সুনির্দিষ্টতা এই সত্যের মধ্যে রয়েছে যে এই পরিবেশটি মানব ফ্যাক্টরের প্রভাবের সাপেক্ষে। অন্য কথায়, এটি একটি স্বায়ত্তশাসিত ইচ্ছা, আগ্রহ এবং বিষয়গত ধারণার সাথে সমৃদ্ধ বিষয় অন্তর্ভুক্ত করে। এর মানে হল যে এই পরিবেশ সবসময় রৈখিক আইন মেনে চলে না যা দ্ব্যর্থহীনভাবে কারণ এবং প্রভাবের সম্পর্ককে বর্ণনা করে।
এর থেকে বাহ্যিক পরিবেশের দুটি মৌলিক পরামিতি অনুসরণ করুন যেখানে মানব ফ্যাক্টর কাজ করে - অস্থিরতা এবং দুর্বলভাবে কাঠামোগত। আসুন এই পরামিতিগুলি ঘনিষ্ঠভাবে দেখে নেওয়া যাক।

1.2। বাহ্যিক পরিবেশের অস্থিরতা

বাহ্যিক পরিবেশের অস্থিরতা প্রায়শই গবেষকরা অনির্দেশ্যতার সাথে চিহ্নিত করেন। "এর জন্য বাহ্যিক অর্থনৈতিক এবং রাজনৈতিক পরিবেশের অস্থিরতার মাত্রা ... [নিয়ন্ত্রণের বস্তু] প্রত্যাশিত ঘটনাগুলির পরিচিতি, পরিবর্তনের প্রত্যাশিত গতি এবং ভবিষ্যতের ভবিষ্যদ্বাণী করার ক্ষমতা দ্বারা চিহ্নিত করা হয়" 6. এই অনির্দেশ্যতা বহুমুখী প্রকৃতি, কারণের পরিবর্তনশীলতা, পরিবেশের বিকাশের গতি এবং দিক দ্বারা উত্পন্ন হয়।
"বাহ্যিক পরিবেশের সমস্ত কারণের ক্রমবর্ধমান প্রভাব, ভি. মাকসিমভ, এস. কাচায়েভ এবং ই. কর্নোশেঙ্কোকে সংক্ষিপ্ত করুন, - এর অস্থিরতার স্তর গঠন করে এবং চলমান প্রক্রিয়াগুলিতে অস্ত্রোপচারের হস্তক্ষেপের সুবিধা এবং দিক নির্ধারণ করে" 7।
বাহ্যিক পরিবেশের অস্থিরতা যত বেশি হবে, পর্যাপ্ত কৌশলগত সিদ্ধান্ত নেওয়া তত বেশি কঠিন। অতএব, পরিবেশের অস্থিরতার ডিগ্রী মূল্যায়ন করার পাশাপাশি এর বিশ্লেষণের পদ্ধতিগুলি বিকাশ করার একটি উদ্দেশ্য প্রয়োজন রয়েছে।
I. Ansoff এর মতে, পরিস্থিতি পরিচালনা ও বিশ্লেষণের জন্য কৌশলের পছন্দ বাহ্যিক পরিবেশের অস্থিরতার স্তরের উপর নির্ভর করে। মাঝারি অস্থিরতার জন্য, পরিবেশের অতীত সম্পর্কে জ্ঞানের এক্সট্রাপোলেশনের উপর ভিত্তি করে প্রচলিত নিয়ন্ত্রণ প্রয়োগ করা হয়। গড় পর্যায়ের অস্থিরতার সাথে, পরিবেশের পরিবর্তনের পূর্বাভাসের ভিত্তিতে পরিচালনা করা হয় (উদাহরণস্বরূপ, আর্থিক বাজারের একটি "প্রযুক্তিগত" বিশ্লেষণ)। উচ্চ পর্যায়ের অস্থিরতায়, নমনীয় বিশেষজ্ঞ সিদ্ধান্তের উপর ভিত্তি করে ব্যবস্থাপনা ব্যবহার করা হয় (উদাহরণস্বরূপ, আর্থিক বাজারের "মৌলিক" 8 বিশ্লেষণ) 9।

1.3। দুর্বল কাঠামোগত বাহ্যিক পরিবেশ

যে পরিবেশে ব্যবস্থাপনার বিষয়গুলিকে কাজ করতে বাধ্য করা হয় তা কেবল অস্থির নয়, দুর্বলভাবে কাঠামোগত হিসাবে চিহ্নিত করা হয়। এই দুটি বৈশিষ্ট্য ঘনিষ্ঠভাবে সম্পর্কিত, কিন্তু স্বতন্ত্র। যাইহোক, এই পদগুলি কখনও কখনও বিনিময়যোগ্যভাবে ব্যবহৃত হয়।
সুতরাং, রাশিয়ান একাডেমি অফ সায়েন্সেসের ইনস্টিটিউট অফ কন্ট্রোল সিস্টেমের বিশেষজ্ঞরা, আধা-কাঠামোগত সিস্টেমগুলিকে সংজ্ঞায়িত করে, তাদের কিছু বৈশিষ্ট্যের দিকে ইঙ্গিত করে যা অস্থির সিস্টেমগুলির অন্তর্নিহিতও রয়েছে: "প্রক্রিয়াগুলি বিশ্লেষণ করা এবং ব্যবস্থাপক সিদ্ধান্ত নেওয়ার অসুবিধা অর্থনীতি, সমাজবিজ্ঞান, বাস্তুশাস্ত্র, ইত্যাদি এই ক্ষেত্রগুলিতে অন্তর্নিহিত বেশ কয়েকটি বৈশিষ্ট্যের কারণে, যথা: তাদের মধ্যে ঘটে যাওয়া প্রক্রিয়াগুলির বহুমাত্রিক প্রকৃতি (অর্থনৈতিক, সামাজিক, ইত্যাদি) এবং তাদের আন্তঃসংযুক্ততা; এই কারণে, পৃথক ঘটনাগুলিকে বিশদভাবে বিচ্ছিন্ন করা এবং অধ্যয়ন করা অসম্ভব - তাদের মধ্যে ঘটে যাওয়া সমস্ত ঘটনাকে অবশ্যই সামগ্রিক হিসাবে বিবেচনা করা উচিত; প্রক্রিয়াগুলির গতিবিদ্যা সম্পর্কে পর্যাপ্ত পরিমাণগত তথ্যের অভাব, যা আমাদের এই ধরনের প্রক্রিয়াগুলির গুণগত বিশ্লেষণে এগিয়ে যেতে বাধ্য করে; সময়ের সাথে প্রক্রিয়ার প্রকৃতির পরিবর্তনশীলতা, ইত্যাদি এসব বৈশিষ্ট্যের কারণে অর্থনৈতিক, সামাজিক ইত্যাদি। সিস্টেমকে বলা হয় আধা-গঠিত সিস্টেম" 10।
যাইহোক, এটি লক্ষ করা উচিত যে "অস্থিরতা" শব্দটি সিস্টেমের বিকাশের পূর্বাভাস দেওয়ার অসম্ভবতা বা অসুবিধাকে বোঝায় এবং দুর্বলভাবে কাঠামোবদ্ধ - এটিকে আনুষ্ঠানিক করার অসম্ভবতা। পরিশেষে, বৈশিষ্ট্যগুলি "অস্থিরতা" এবং "দুর্বলভাবে কাঠামোবদ্ধ", আমার মতে, একই ঘটনার বিভিন্ন দিককে প্রতিফলিত করে, যেহেতু আমরা ঐতিহ্যগতভাবে এমন একটি সিস্টেমকে উপলব্ধি করি যা আমরা আনুষ্ঠানিক করতে পারি না এবং এইভাবে তার বিকাশের (অর্থাৎ, একটি দুর্বল কাঠামোগত সিস্টেম) সম্পূর্ণরূপে সঠিকভাবে পূর্বাভাস দিতে পারি না। ) হিসাবে অস্থির, বিশৃঙ্খলা প্রবণ। অতএব, এরপরে, অধ্যয়ন করা নিবন্ধগুলির লেখকদের অনুসরণ করে, আমি এই পদগুলিকে সমতুল্য হিসাবে ব্যবহার করব। কখনও কখনও গবেষকরা, উপরের ধারণাগুলির সাথে, "কঠিন পরিস্থিতি" শব্দটি ব্যবহার করেন।
সুতরাং, অসদৃশ প্রযুক্তিগত সিস্টেমঅর্থনৈতিক, সামাজিক-রাজনৈতিক এবং অন্যান্য অনুরূপ সিস্টেমগুলি তাদের মধ্যে ঘটে যাওয়া প্রক্রিয়াগুলির একটি বিশদ পরিমাণগত বিবরণের অনুপস্থিতি দ্বারা চিহ্নিত করা হয় - এখানে তথ্য একটি গুণগত প্রকৃতির। অতএব, আধা-কাঠামোগত সিস্টেমের জন্য, আনুষ্ঠানিক ঐতিহ্যগত পরিমাণগত মডেল তৈরি করা অসম্ভব। এই ধরণের সিস্টেমগুলি অনিশ্চয়তা, গুণগত স্তরে বর্ণনা এবং নির্দিষ্ট সিদ্ধান্তের পরিণতি মূল্যায়নে অস্পষ্টতা দ্বারা চিহ্নিত করা হয় 11।
এইভাবে, একটি অস্থির বাহ্যিক পরিবেশের বিশ্লেষণ (দুর্বল কাঠামোগত সিস্টেম) অনেক অসুবিধায় পরিপূর্ণ। এগুলি সমাধান করার সময়, একজন বিশেষজ্ঞের অন্তর্দৃষ্টি, তার অভিজ্ঞতা, চিন্তাভাবনার সহযোগীতা, অনুমান প্রয়োজন।
পরিস্থিতির জ্ঞানীয় (জ্ঞানমূলক) মডেলিংয়ের কম্পিউটার উপায়গুলি এই জাতীয় বিশ্লেষণের সাথে মোকাবিলা করা সম্ভব করে তোলে। এই তহবিলগুলি কয়েক দশক ধরে অর্থনৈতিকভাবে উন্নত দেশগুলিতে ব্যবহার করা হয়েছে, এন্টারপ্রাইজগুলিকে বেঁচে থাকতে এবং তাদের ব্যবসার বিকাশে সহায়তা করে এবং কর্তৃপক্ষকে কার্যকর নিয়ন্ত্রক নথি প্রস্তুত করতে 12. জ্ঞানীয় মডেলিং বিশেষজ্ঞকে একটি গভীর স্তরে প্রতিফলিত করতে এবং তার জ্ঞানকে প্রবাহিত করতে সাহায্য করার জন্য ডিজাইন করা হয়েছে, সেইসাথে পরিস্থিতি সম্পর্কে তার ধারণাগুলিকে যতটা সম্ভব রূপান্তরিত করতে।

2. জ্ঞানীয় বিশ্লেষণের সাধারণ ধারণা

জ্ঞানীয় বিশ্লেষণকে কখনও কখনও গবেষকরা "কগনিটিভ স্ট্রাকচারিং" 13 হিসাবে উল্লেখ করেন।
জ্ঞানীয় বিশ্লেষণ একটি অস্থির এবং আধা-কাঠামোগত পরিবেশ অধ্যয়নের জন্য সবচেয়ে শক্তিশালী সরঞ্জামগুলির মধ্যে একটি হিসাবে বিবেচিত হয়। এটি পরিবেশে বিদ্যমান সমস্যাগুলির আরও ভাল বোঝা, দ্বন্দ্বগুলির সনাক্তকরণ এবং চলমান প্রক্রিয়াগুলির একটি গুণগত বিশ্লেষণে অবদান রাখে। জ্ঞানীয় (জ্ঞানমূলক) মডেলিংয়ের সারমর্ম - জ্ঞানীয় বিশ্লেষণের মূল বিন্দু - হল মডেলটিতে একটি সরলীকৃত আকারে সিস্টেমের সবচেয়ে জটিল সমস্যা এবং বিকাশের প্রবণতাগুলিকে প্রতিফলিত করা, সঙ্কট পরিস্থিতির উদ্ভবের সম্ভাব্য পরিস্থিতিগুলি অন্বেষণ করা, অনুসন্ধান করা একটি মডেল পরিস্থিতিতে তাদের সমাধানের উপায় এবং শর্তাবলী। জ্ঞানীয় মডেলগুলির ব্যবহার গুণগতভাবে একটি জটিল এবং দ্রুত পরিবর্তনশীল পরিবেশে ব্যবস্থাপক সিদ্ধান্ত গ্রহণের বৈধতা বৃদ্ধি করে, বিশেষজ্ঞকে "স্বজ্ঞাত বিচরণ" থেকে বাঁচায়, সিস্টেমে ঘটে যাওয়া ঘটনাগুলি বোঝার এবং ব্যাখ্যা করার জন্য সময় বাঁচায় 14।
ভেতরে এবং. মাকসিমভ এবং এস.ভি. কাচায়েভ, ব্যবস্থাপনার উন্নতির জন্য তথ্য জ্ঞানীয় (জ্ঞানমূলক) প্রযুক্তি ব্যবহার করার নীতিগুলি ব্যাখ্যা করার জন্য, একটি উত্তাল সমুদ্রে একটি জাহাজের রূপক ব্যবহার করুন - তথাকথিত "ফ্রিগেট-সমুদ্র" মডেল। একটি অস্থির এবং আধা-কাঠামোগত পরিবেশে বেশিরভাগ বাণিজ্যিক এবং অ-বাণিজ্যিক ক্রিয়াকলাপ "অবশ্যই ঝুঁকির সাথে জড়িত, ভবিষ্যতের অপারেটিং অবস্থার অনিশ্চয়তা এবং অব্যবস্থাপনার সিদ্ধান্তের সম্ভাবনা উভয় থেকেই... ব্যবস্থাপনার জন্য এই ধরনের অসুবিধাগুলি অনুমান করতে সক্ষম হওয়া এবং সেগুলি অতিক্রম করার জন্য অগ্রিম কৌশল বিকাশ করা খুবই গুরুত্বপূর্ণ, যেমন সম্ভাব্য আচরণের পূর্বনির্ধারিত মনোভাব থাকা। এই উন্নয়নগুলি এমন মডেলগুলিতে চালানোর প্রস্তাব করা হয়েছে যেখানে নিয়ন্ত্রণ বস্তুর তথ্য মডেল ("ফ্রিগেট") বাহ্যিক পরিবেশের মডেলের সাথে যোগাযোগ করে - অর্থনৈতিক, সামাজিক, রাজনৈতিক ইত্যাদি। ("সমুদ্র")। "এই ধরনের মডেলিংয়ের উদ্দেশ্য হল "ফ্রিগেট" কে সুপারিশ করা যে কীভাবে "সাগর" ন্যূনতম "প্রচেষ্টা" দিয়ে অতিক্রম করা যায় ... আগ্রহের ... লক্ষ্য অর্জনের উপায়, অনুকূলকে বিবেচনায় নিয়ে "বায়ু" এবং "স্রোত" ... সুতরাং, আমরা লক্ষ্য নির্ধারণ করেছি: "বায়ু গোলাপ" নির্ধারণ করতে ... [বাহ্যিক পরিবেশ], এবং তারপরে আমরা দেখতে পাব কোন "বাতাস" অনুকূল হবে, কোনটি বিপরীত হবে, এগুলি কীভাবে ব্যবহার করবেন এবং কীভাবে বাহ্যিক পরিস্থিতির বৈশিষ্ট্যগুলি আবিষ্কার করবেন যা ... [একটি বস্তু]" 15 .
এইভাবে, জ্ঞানীয় পদ্ধতির সারমর্ম নিহিত, যেমনটি ইতিমধ্যে উল্লিখিত হয়েছে, বিশেষজ্ঞকে পরিস্থিতির প্রতি প্রতিফলন করতে এবং সবচেয়ে কার্যকর ব্যবস্থাপনার কৌশল বিকাশে সহায়তা করা, তার অন্তর্দৃষ্টির উপর ভিত্তি করে যতটা না আদেশ এবং যাচাইকৃত (যতদূর সম্ভব) জ্ঞান। একটি জটিল সিস্টেমের। নির্দিষ্ট সমস্যা সমাধানের জন্য জ্ঞানীয় বিশ্লেষণের প্রয়োগের উদাহরণগুলি নীচে অনুচ্ছেদ “8-এ আলোচনা করা হবে। একটি জ্ঞানীয় মডেল ব্যবহার করে"।

3. জ্ঞানীয় বিশ্লেষণের পর্যায়

জ্ঞানীয় বিশ্লেষণ বিভিন্ন পর্যায়ে গঠিত, যার প্রতিটি একটি নির্দিষ্ট কাজ বাস্তবায়ন করে। এই সমস্যাগুলির ধারাবাহিক সমাধান জ্ঞানীয় বিশ্লেষণের মূল লক্ষ্য অর্জনের দিকে নিয়ে যায়। গবেষকরা অধ্যয়ন করা বস্তুর (বস্তু) নির্দিষ্টতার উপর নির্ভর করে পর্যায়গুলির একটি ভিন্ন নামকরণ দেন 16। যদি আমরা এই সমস্ত পদ্ধতির সংক্ষিপ্তকরণ এবং সাধারণীকরণ করি, তাহলে আমরা নিম্নলিখিত পর্যায়গুলিকে আলাদা করতে পারি, যেগুলি যেকোনো পরিস্থিতির জ্ঞানীয় বিশ্লেষণের বৈশিষ্ট্য।

অধ্যয়নের উদ্দেশ্য এবং উদ্দেশ্য প্রণয়ন।
লক্ষ্যের দৃষ্টিকোণ থেকে একটি জটিল পরিস্থিতির অধ্যয়ন: সংগ্রহ, পদ্ধতিগতকরণ, নিয়ন্ত্রণ বস্তু এবং এর বাহ্যিক পরিবেশ সম্পর্কিত বিদ্যমান পরিসংখ্যানগত এবং গুণগত তথ্যের বিশ্লেষণ, অধ্যয়নের অধীনে পরিস্থিতির অন্তর্নিহিত প্রয়োজনীয়তা, শর্ত এবং সীমাবদ্ধতা নির্ধারণ।
পরিস্থিতির বিকাশকে প্রভাবিত করে এমন প্রধান কারণগুলির সনাক্তকরণ।
কারণ-এবং-প্রভাব চেইন বিবেচনা করে কারণগুলির মধ্যে সম্পর্ক নির্ধারণ করা (একটি নির্দেশিত গ্রাফ আকারে একটি জ্ঞানীয় মানচিত্র তৈরি করা)।
বিভিন্ন কারণের পারস্পরিক প্রভাবের শক্তির অধ্যয়ন। এটি করার জন্য, উভয় গাণিতিক মডেল ব্যবহার করা হয় যা কারণগুলির মধ্যে কিছু সুনির্দিষ্টভাবে চিহ্নিত পরিমাণগত সম্পর্ক বর্ণনা করে, সেইসাথে কারণগুলির মধ্যে অ-আনুষ্ঠানিক গুণগত সম্পর্ক সম্পর্কিত একজন বিশেষজ্ঞের বিষয়গত মতামত।

(পর্যায় 3 - 5 পেরিয়ে যাওয়ার ফলে, পরিস্থিতির একটি জ্ঞানীয় মডেল (সিস্টেম) নির্মিত হয়, যা একটি কার্যকরী গ্রাফ আকারে প্রদর্শিত হয়। তাই, আমরা বলতে পারি যে পর্যায় 3 - 5 হল জ্ঞানীয় মডেলিং। আরও বিস্তারিত, এই সমস্ত পর্যায় এবং মৌলিক ধারণা জ্ঞানীয় মডেলিং অনুচ্ছেদ 4 - 7 এ আলোচনা করা হবে)।

বাস্তব পরিস্থিতির জ্ঞানীয় মডেলের পর্যাপ্ততা যাচাইকরণ (জ্ঞানমূলক মডেলের যাচাইকরণ)।
পরিস্থিতির (সিস্টেম) বিকাশের জন্য সম্ভাব্য পরিস্থিতি নির্ধারণ 17 একটি জ্ঞানীয় মডেল ব্যবহার করে, উপায়গুলি আবিষ্কার করা, পছন্দসই ফলাফল অর্জনের জন্য পরিস্থিতিকে প্রভাবিত করার প্রক্রিয়া, অবাঞ্ছিত পরিণতি প্রতিরোধ করা, অর্থাৎ, একটি ব্যবস্থাপনা কৌশল বিকাশ করা। লক্ষ্য নির্ধারণ, পছন্দসই দিকনির্দেশ এবং পরিস্থিতিতে প্রক্রিয়াগুলির প্রবণতার পরিবর্তনের শক্তি। ব্যবস্থার একটি সেট নির্বাচন (নিয়ন্ত্রণ কারণগুলির একটি সেট), তাদের সম্ভাব্য এবং কাঙ্ক্ষিত শক্তি এবং পরিস্থিতির উপর প্রভাবের দিকনির্দেশ (জ্ঞানমূলক মডেলের কংক্রিট-ব্যবহারিক প্রয়োগ)।

আসুন আমরা উপরোক্ত প্রতিটি ধাপের (প্রথম এবং দ্বিতীয়টি বাদ দিয়ে, যা মূলত প্রস্তুতিমূলক), প্রতিটি পর্যায়ের নির্দিষ্ট কাজগুলি বাস্তবায়নের প্রক্রিয়া এবং সেইসাথে বিভিন্ন পর্যায়ে উদ্ভূত সমস্যাগুলি সম্পর্কে বিস্তারিত বিবেচনা করি। জ্ঞানীয় বিশ্লেষণ।

4. জ্ঞানীয় মডেলিংয়ের লক্ষ্য, পর্যায় এবং মৌলিক ধারণা

জ্ঞানীয় বিশ্লেষণের একটি মূল উপাদান হল একটি জ্ঞানীয় মডেল নির্মাণ।

4. 1. একটি জ্ঞানীয় মডেল নির্মাণের উদ্দেশ্য

জ্ঞানীয় মডেলিং সমস্যা পরিস্থিতির একটি ভাল বোঝার অবদান, দ্বন্দ্ব সনাক্তকরণ এবং সিস্টেমের একটি গুণগত বিশ্লেষণ. মডেলিংয়ের উদ্দেশ্য হল অধ্যয়নের অধীনে বস্তুর কার্যকারিতা সম্পর্কে একটি হাইপোথিসিস গঠন এবং পরিমার্জন করা, যা একটি জটিল সিস্টেম হিসাবে বিবেচিত হয়, যা পৃথক, কিন্তু এখনও আন্তঃসংযুক্ত উপাদান এবং সাবসিস্টেম নিয়ে গঠিত। একটি জটিল সিস্টেমের আচরণ বোঝার এবং বিশ্লেষণ করার জন্য, সিস্টেমের উপাদানগুলির কারণ এবং প্রভাব সম্পর্কের একটি ব্লক ডায়াগ্রাম তৈরি করা হয়। সিস্টেম 18-এ বিভিন্ন প্রক্রিয়া নিয়ন্ত্রণ বাস্তবায়নের জন্য এই সম্পর্কগুলির একটি বিশ্লেষণ প্রয়োজন।

4.2। জ্ঞানীয় মডেলিংয়ের পর্যায়

সাধারণভাবে, জ্ঞানীয় মডেলিংয়ের ধাপগুলি উপরে আলোচনা করা হয়েছে। আইপিইউ আরএএস বিশেষজ্ঞদের কাজগুলিতে এই পর্যায়েগুলির একটি সংহত উপস্থাপনা রয়েছে। এর প্রধান বেশী হাইলাইট করা যাক.

সমস্যা পরিস্থিতি, সিস্টেমের বিকাশ (পরিবেশ) বৈশিষ্ট্যযুক্ত কারণগুলির সনাক্তকরণ। উদাহরণস্বরূপ, কর প্রদান না করার সমস্যার সারমর্মটি "কর প্রদান না করা", "কর সংগ্রহ", "বাজেট রাজস্ব", "বাজেট ব্যয়", "বাজেট ঘাটতি" ইত্যাদি বিষয়গুলির মধ্যে তৈরি করা যেতে পারে।
কারণগুলির মধ্যে সম্পর্ক সনাক্তকরণ। কারণগুলির মধ্যে প্রভাব এবং পারস্পরিক প্রভাবের দিক নির্ধারণ করা। উদাহরণস্বরূপ, ফ্যাক্টর "ট্যাক্সের বোঝার স্তর" "ট্যাক্স অ-পেমেন্ট" কে প্রভাবিত করে।
প্রভাবের প্রকৃতি নির্ধারণ করা (ইতিবাচক, নেতিবাচক, +\-) উদাহরণস্বরূপ, "করের বোঝার স্তর" ফ্যাক্টর বৃদ্ধি (হ্রাস) "কর পরিশোধ না করা" - একটি ইতিবাচক প্রভাব; এবং "কর সংগ্রহ" ফ্যাক্টর বৃদ্ধি (হ্রাস) "করের অ-প্রদান" হ্রাস (বৃদ্ধি করে) - একটি নেতিবাচক প্রভাব। (এই পর্যায়ে, একটি জ্ঞানীয় মানচিত্র একটি নির্দেশিত গ্রাফ আকারে নির্মিত হয়।)
প্রভাবের শক্তি এবং কারণগুলির পারস্পরিক প্রভাব নির্ধারণ করা (দুর্বল, শক্তিশালী) উদাহরণস্বরূপ, "করের বোঝার স্তর" ফ্যাক্টর "উল্লেখযোগ্যভাবে" বৃদ্ধি (কমায়) "কর অ-প্রদান" 19 (চূড়ান্ত নির্মাণ) একটি কার্যকরী গ্রাফ আকারে একটি জ্ঞানীয় মডেলের)।

এইভাবে, জ্ঞানীয় মডেলে একটি জ্ঞানীয় মানচিত্র (নির্দেশিত গ্রাফ) এবং গ্রাফ আর্ক ওজন (পারস্পরিক প্রভাব বা কারণগুলির প্রভাবের মূল্যায়ন) অন্তর্ভুক্ত রয়েছে। আর্কসের ওজন নির্ধারণ করার সময়, নির্দেশিত গ্রাফটি একটি কার্যকরী গ্রাফে পরিণত হয়।
কারণ চিহ্নিতকরণের সমস্যা, কারণের পারস্পরিক প্রভাব মূল্যায়ন এবং কারণের টাইপোলজি অনুচ্ছেদ 5 এবং 6 এ আলোচনা করা হবে; এখানে আমরা জ্ঞানীয় মডেলিংয়ের মৌলিক ধারণাগুলিকে একটি জ্ঞানীয় মানচিত্র এবং একটি কার্যকরী গ্রাফ হিসাবে বিবেচনা করব।

4.3। নির্দেশিত গ্রাফ (জ্ঞানমূলক মানচিত্র)

জ্ঞানীয় পদ্ধতির কাঠামোর মধ্যে, "জ্ঞানমূলক মানচিত্র" এবং "নির্দেশিত গ্রাফ" শব্দগুলি প্রায়ই বিনিময়যোগ্যভাবে ব্যবহৃত হয়; যদিও, কঠোরভাবে বলতে গেলে, নির্দেশিত গ্রাফের ধারণাটি আরও বিস্তৃত, এবং "জ্ঞানী মানচিত্র" শব্দটি নির্দেশিত গ্রাফের শুধুমাত্র একটি প্রয়োগকে নির্দেশ করে।
একটি জ্ঞানীয় মানচিত্র ফ্যাক্টর (সিস্টেমের উপাদান) এবং তাদের মধ্যে লিঙ্ক নিয়ে গঠিত।
একটি জটিল সিস্টেমের আচরণ বোঝার এবং বিশ্লেষণ করার জন্য, সিস্টেমের উপাদানগুলির (পরিস্থিতির কারণগুলি) কারণ-এবং-প্রভাব সম্পর্কের একটি ব্লক ডায়াগ্রাম তৈরি করা হয়। সিস্টেমের দুটি উপাদান A এবং B একটি ভিত্তিক চাপ দ্বারা সংযুক্ত পৃথক বিন্দু (বিন্দু) হিসাবে চিত্রে চিত্রিত করা হয়েছে, যদি উপাদান A একটি কারণগত সম্পর্ক দ্বারা উপাদান B এর সাথে সংযুক্ত থাকে: A a B, যেখানে: A হল কারণ, B প্রভাব।
কারণগুলি একে অপরকে প্রভাবিত করতে পারে, এবং এই ধরনের প্রভাব, যেমনটি ইতিমধ্যে উল্লিখিত হয়েছে, ইতিবাচক হতে পারে, যখন একটি ফ্যাক্টরের বৃদ্ধি (হ্রাস) অন্য একটি ফ্যাক্টরের বৃদ্ধি (হ্রাস) এবং নেতিবাচক হতে পারে, যখন একটিতে বৃদ্ধি (হ্রাস) হয় ফ্যাক্টর একটি হ্রাস বাড়ে (বৃদ্ধি) ) আরেকটি ফ্যাক্টর 20। অধিকন্তু, সম্ভাব্য অতিরিক্ত অবস্থার উপর নির্ভর করে প্রভাবের একটি পরিবর্তনশীল চিহ্নও থাকতে পারে।
কারণ-এবং-প্রভাব সম্পর্কের প্রতিনিধিত্ব করার জন্য এই জাতীয় স্কিমগুলি অর্থনীতি এবং সমাজবিজ্ঞানের জটিল সিস্টেমগুলি বিশ্লেষণ করতে ব্যাপকভাবে ব্যবহৃত হয়।
কিছু অর্থনৈতিক পরিস্থিতির একটি জ্ঞানীয় মানচিত্রের উদাহরণ চিত্র 1 এ দেখানো হয়েছে।

চিত্র 1. নির্দেশিত গ্রাফ 21।

4.4। কার্যকরী গ্রাফ (জ্ঞানমূলক মডেল বিল্ডিংয়ের সমাপ্তি)
জ্ঞানীয় মানচিত্রটি একে অপরের উপর কারণগুলির প্রভাবের উপস্থিতির সত্যকে প্রতিফলিত করে। এটি এই প্রভাবগুলির বিশদ প্রকৃতি, বা পরিস্থিতির পরিবর্তনের উপর নির্ভর করে প্রভাবগুলির পরিবর্তনের গতিশীলতা বা কারণগুলির মধ্যে অস্থায়ী পরিবর্তনগুলি প্রতিফলিত করে না। এই সমস্ত পরিস্থিতি বিবেচনায় নেওয়ার জন্য তথ্য কাঠামোর পরবর্তী স্তরে একটি রূপান্তর প্রয়োজন, অর্থাৎ একটি জ্ঞানীয় মডেলে।
এই স্তরে, জ্ঞানীয় মানচিত্রের কারণগুলির মধ্যে প্রতিটি সম্পর্ক সংশ্লিষ্ট নির্ভরতা দ্বারা প্রকাশিত হয়, যার প্রতিটিতে পরিমাণগত (মাপা) ভেরিয়েবল এবং গুণগত (মাপা নয়) ভেরিয়েবল উভয়ই থাকতে পারে। এই ক্ষেত্রে, পরিমাণগত চলকগুলি তাদের সংখ্যাসূচক মানের আকারে একটি প্রাকৃতিক উপায়ে উপস্থাপন করা হয়। প্রতিটি গুণগত পরিবর্তনশীল ভাষাগত ভেরিয়েবলের একটি সেটের সাথে যুক্ত যা এই গুণগত পরিবর্তনশীলের বিভিন্ন অবস্থাকে প্রতিফলিত করে (উদাহরণস্বরূপ, ভোক্তার চাহিদা "দুর্বল", "মধ্যম", "রাশ" ইত্যাদি হতে পারে), এবং প্রতিটি ভাষাগত পরিবর্তনশীল এর সাথে মিলে যায় স্কেলে একটি নির্দিষ্ট সংখ্যাসূচক সমতুল্য। অধ্যয়নের অধীনে পরিস্থিতিতে ঘটতে থাকা প্রক্রিয়াগুলি সম্পর্কে জ্ঞান সঞ্চয়ের সাথে, কারণগুলির মধ্যে সম্পর্কের প্রকৃতি আরও বিশদভাবে প্রকাশ করা সম্ভব হয়।
আনুষ্ঠানিকভাবে, একটি পরিস্থিতির একটি জ্ঞানীয় মডেল, একটি জ্ঞানীয় মানচিত্রের মতো, একটি গ্রাফ দ্বারা প্রতিনিধিত্ব করা যেতে পারে, কিন্তু এই গ্রাফের প্রতিটি চাপ ইতিমধ্যে সংশ্লিষ্ট কারণগুলির মধ্যে একটি নির্দিষ্ট কার্যকরী সম্পর্ককে প্রতিনিধিত্ব করে; সেগুলো. পরিস্থিতির জ্ঞানীয় মডেলটি একটি কার্যকরী গ্রাফ 22 দ্বারা উপস্থাপিত হয়।
শর্তসাপেক্ষ অঞ্চলে পরিস্থিতি প্রতিফলিত করে একটি কার্যকরী গ্রাফের একটি উদাহরণ চিত্রে দেখানো হয়েছে। 2.

চিত্র 2. কার্যকরী গ্রাফ 23।
মনে রাখবেন যে এই মডেলটি একটি প্রদর্শনী মডেল, তাই অনেকগুলি পরিবেশগত কারণ এতে বিবেচনা করা হয় না।

5. কারণের প্রকার
পরিস্থিতি (সিস্টেম) গঠনের জন্য, গবেষকরা ফ্যাক্টর (উপাদান) বিভিন্ন গোষ্ঠীতে উপবিভক্ত করেন, যার প্রত্যেকটির একটি নির্দিষ্ট নির্দিষ্টতা রয়েছে, যথা, মডেলিংয়ে কার্যকরী ভূমিকা। তদুপরি, বিশ্লেষণকৃত পরিস্থিতি (সিস্টেম) এর সুনির্দিষ্টতার উপর নির্ভর করে, কারণগুলির (উপাদান) টাইপোলজি ভিন্ন হতে পারে। এখানে আমি বেশিরভাগ সিস্টেমের (পরিস্থিতি, পরিবেশ) জ্ঞানীয় মডেলিংয়ে ব্যবহৃত কিছু ধরণের ফ্যাক্টর হাইলাইট করব।
প্রথমত, সমস্ত আবিষ্কৃত কারণগুলির মধ্যে, মৌলিক (উল্লেখযোগ্য উপায়ে পরিস্থিতিকে প্রভাবিত করে, সমস্যার সারমর্ম বর্ণনা করে) এবং "অতিরিক্ত" (তুচ্ছ) কারণগুলি রয়েছে, মৌলিক কারণগুলির "কোর" এর সাথে "দুর্বলভাবে সংযুক্ত" 24।
একটি নির্দিষ্ট পরিস্থিতি বিশ্লেষণ করার সময়, বিশেষজ্ঞ সাধারণত জানেন বা অনুমান করেন যে মৌলিক কারণগুলির পরিবর্তনগুলি তার জন্য কাম্য। বিশেষজ্ঞের কাছে সর্বাধিক আগ্রহের কারণগুলিকে টার্গেট ফ্যাক্টর বলা হয়। ভেতরে এবং. মাকসিমভ, ই.কে. কর্নোশেঙ্কো, এস.ভি. কাচায়েভ নিম্নোক্তভাবে টার্গেট ফ্যাক্টরগুলিকে বর্ণনা করেছেন: "এগুলি জ্ঞানীয় মডেলের "আউটপুট" ফ্যাক্টর। একটি পরিস্থিতিতে প্রক্রিয়া পরিচালনার বিষয়ে সিদ্ধান্তগুলি বিকাশের কাজটি লক্ষ্য কারণগুলির পছন্দসই পরিবর্তনগুলি সরবরাহ করা, এটি পরিচালনার লক্ষ্য। লক্ষ্যটিকে সঠিকভাবে সেট করা বলে মনে করা হয় যদি কিছু লক্ষ্য কারণের পছন্দসই পরিবর্তনগুলি অন্যান্য লক্ষ্য বিষয়কগুলির মধ্যে অবাঞ্ছিত পরিবর্তনের দিকে পরিচালিত না করে” 25।
প্রাথমিক উপাদানগুলির প্রাথমিক সেটে, তথাকথিত নিয়ন্ত্রণের কারণগুলির একটি সেট আলাদা করা হয় - জ্ঞানীয় মডেলের ""ইনপুট" কারণগুলি, যার মাধ্যমে নিয়ন্ত্রণের ক্রিয়াগুলি মডেলে খাওয়ানো হয়। নিয়ন্ত্রণ ক্রিয়া লক্ষ্যের সাথে সামঞ্জস্যপূর্ণ বলে বিবেচিত হয় যদি এটি লক্ষ্যের কারণগুলির মধ্যে কোনও অবাঞ্ছিত পরিবর্তন না করে” 26। নিয়ন্ত্রণের কারণগুলি সনাক্ত করতে, লক্ষ্যগুলিকে প্রভাবিত করার কারণগুলি নির্ধারণ করা হয়। মডেলের নিয়ন্ত্রক কারণগুলি পরিস্থিতির উপর সম্ভাব্য প্রভাব ফেলতে পারে 27 .
কন্ট্রোল ফ্যাক্টরগুলির প্রভাবকে "নিয়ন্ত্রণ ভেক্টর" ধারণার মধ্যে সংক্ষিপ্ত করা হয়েছে - কারণগুলির একটি সেট, যার প্রতিটি একটি প্রদত্ত মান 28 এর একটি নিয়ন্ত্রণ আবেগ দিয়ে সরবরাহ করা হয়।
পরিস্থিতির কারণগুলি (বা সিস্টেমের উপাদানগুলি) অভ্যন্তরীণ (ব্যবস্থাপনার বস্তুর অন্তর্গত এবং ব্যবস্থাপনার কমবেশি সম্পূর্ণ নিয়ন্ত্রণের অধীনে) এবং বাহ্যিক (বহিরাগত শক্তির পরিস্থিতি বা সিস্টেমের উপর প্রভাব প্রতিফলিত করে) ভাগ করা যেতে পারে। যা নিয়ন্ত্রণের বিষয় দ্বারা নিয়ন্ত্রিত বা শুধুমাত্র পরোক্ষভাবে নিয়ন্ত্রিত হতে পারে না)।
বাহ্যিক কারণগুলি সাধারণত অনুমানযোগ্য বিষয়গুলিতে বিভক্ত হয়, যার ঘটনা এবং আচরণ উপলব্ধ তথ্যের বিশ্লেষণের ভিত্তিতে ভবিষ্যদ্বাণী করা যেতে পারে, এবং অপ্রত্যাশিত বিষয়গুলি, যে আচরণ সম্পর্কে বিশেষজ্ঞ তাদের ঘটনার পরেই শিখেছেন 29।
কখনও কখনও গবেষকরা তথাকথিত সূচক কারণগুলি সনাক্ত করে যা একটি সমস্যা পরিস্থিতিতে প্রক্রিয়াগুলির বিকাশকে প্রতিফলিত করে এবং ব্যাখ্যা করে (সিস্টেম, পরিবেশ) 30। এই ধরনের উদ্দেশ্যে, অবিচ্ছেদ্য সূচকের ধারণা (ফ্যাক্টর) ব্যবহার করা হয়, যা পরিবর্তন করে কেউ এই এলাকার সাধারণ প্রবণতা বিচার করতে পারে 31।
কারণগুলি তাদের মানগুলির একটি প্রবণতা দ্বারা চিহ্নিত করা হয়। নিম্নলিখিত প্রবণতাগুলিকে আলাদা করুন: বৃদ্ধি, হ্রাস। ফ্যাক্টরের কোন পরিবর্তন না হলে, কেউ একটি প্রবণতা বা শূন্য প্রবণতার অনুপস্থিতির কথা বলে 32।
পরিশেষে, এটি লক্ষ করা উচিত যে কার্যকারণ কারণ এবং কারণ-পরিণাম, স্বল্পমেয়াদী এবং দীর্ঘমেয়াদী কারণগুলি সনাক্ত করা সম্ভব।

6. একটি জ্ঞানীয় মডেল তৈরির প্রধান সমস্যা
একটি জ্ঞানীয় মডেল নির্মাণে দুটি প্রধান সমস্যা আছে।
প্রথমত, ফ্যাক্টর (সিস্টেমের উপাদান) চিহ্নিত করা এবং ফ্যাক্টরগুলিকে র‍্যাঙ্ক করা (মৌলিক এবং গৌণগুলির নির্বাচন) (একটি নির্দেশিত গ্রাফ নির্মাণের পর্যায়ে) কঠিন।
দ্বিতীয়ত, কারণগুলির পারস্পরিক প্রভাবের মাত্রা সনাক্ত করা (গ্রাফ আর্কসের ওজন নির্ধারণ) (একটি কার্যকরী গ্রাফ নির্মাণের পর্যায়ে)।

6.1। কারণগুলির সনাক্তকরণ (সিস্টেমের উপাদান)

এটি বলা যেতে পারে যে গবেষকরা অধ্যয়নের অধীনে সিস্টেমের উপাদানগুলি সনাক্ত করার জন্য একটি স্পষ্ট অ্যালগরিদম তৈরি করেননি। ধারণা করা হয় যে পরিস্থিতির অধ্যয়নকৃত কারণগুলি জ্ঞানীয় বিশ্লেষণ পরিচালনাকারী বিশেষজ্ঞের কাছে ইতিমধ্যেই পরিচিত।
সাধারণত, বৃহৎ (উদাহরণস্বরূপ, সামষ্টিক) ব্যবস্থা বিবেচনা করার সময়, তথাকথিত PEST বিশ্লেষণ ব্যবহার করা হয় (নীতি-নীতি, অর্থনীতি-অর্থনীতি, সমাজ-সমাজ, প্রযুক্তি-প্রযুক্তি), যার মাধ্যমে 4টি প্রধান গোষ্ঠীর কারণ চিহ্নিত করা হয়। যা পরিবেশের রাজনৈতিক, অর্থনৈতিক, সামাজিক-সাংস্কৃতিক ও প্রযুক্তিগত দিক ৩৩. এই পদ্ধতিটি সমস্ত আর্থ-সামাজিক বিজ্ঞানে সুপরিচিত।
PEST বিশ্লেষণ হল বাহ্যিক পরিবেশের ঐতিহাসিকভাবে প্রতিষ্ঠিত চার-উপাদানের কৌশলগত বিশ্লেষণের একটি হাতিয়ার। একই সময়ে, প্রতিটি নির্দিষ্ট জটিল বস্তুর জন্য, মূল কারণগুলির একটি বিশেষ সেট রয়েছে যা বস্তুটিকে সরাসরি এবং সবচেয়ে উল্লেখযোগ্যভাবে প্রভাবিত করে। প্রতিটি চিহ্নিত দিকগুলির বিশ্লেষণ পদ্ধতিগতভাবে করা হয়, যেহেতু জীবনের এই সমস্ত দিকগুলি ঘনিষ্ঠভাবে আন্তঃসংযুক্ত 34।
উপরন্তু, এটা অনুমান করা হয় যে বিশেষজ্ঞ তাদের বিষয়গত ধারণা অনুযায়ী কারণের পরিসীমা বিচার করতে পারেন। এইভাবে, আর্থিক পরিস্থিতির "মৌলিক" বিশ্লেষণ, জ্ঞানীয় বিশ্লেষণের কিছু প্যারামিটারের কাছাকাছি, মৌলিক কারণগুলির (আর্থিক এবং অর্থনৈতিক সূচক) একটি সেটের উপর ভিত্তি করে - সামষ্টিক অর্থনৈতিক এবং নিম্ন ক্রম, উভয় দীর্ঘমেয়াদী এবং স্বল্পমেয়াদী উভয়ই। এই কারণগুলি, "মৌলিক" পদ্ধতি অনুসারে, সাধারণ জ্ঞানের ভিত্তিতে নির্ধারিত হয় 35।
সুতরাং, কারণগুলি সনাক্তকরণের প্রক্রিয়া সম্পর্কে একমাত্র উপসংহার টানা যেতে পারে যে বিশ্লেষক, এই লক্ষ্য অনুসরণ করার জন্য, বিভিন্ন সিস্টেমের নির্দিষ্ট অধ্যয়নের সাথে সম্পর্কিত বিভিন্ন সামাজিক-অর্থনৈতিক বিজ্ঞানের ইতিমধ্যে প্রস্তুত জ্ঞান দ্বারা পরিচালিত হওয়া উচিত। তার অভিজ্ঞতা এবং অন্তর্দৃষ্টি দ্বারা।

6.2। কারণগুলির মধ্যে সম্পর্ক সনাক্ত করার দুটি পদ্ধতি

কারণগুলির মিথস্ক্রিয়া প্রকৃতি প্রদর্শন করতে, ইতিবাচক এবং আদর্শিক পদ্ধতি ব্যবহার করা হয়।
ইতিবাচক পদ্ধতিটি কারণগুলির মিথস্ক্রিয়াটির উদ্দেশ্যমূলক প্রকৃতিকে বিবেচনায় নেওয়ার উপর ভিত্তি করে এবং আপনাকে আর্কস আঁকতে, চিহ্ন (+/-) এবং তাদের সঠিক ওজন নির্ধারণ করতে দেয়, অর্থাৎ এই মিথস্ক্রিয়াটির প্রকৃতিকে প্রতিফলিত করে। এই পদ্ধতিটি প্রযোজ্য যদি কারণগুলির সম্পর্ককে গাণিতিক সূত্র দ্বারা আনুষ্ঠানিক এবং প্রকাশ করা যায় যা সুনির্দিষ্ট পরিমাণগত সম্পর্ক স্থাপন করে।
যাইহোক, সমস্ত বাস্তব সিস্টেম এবং তাদের সাবসিস্টেম নির্দিষ্ট গাণিতিক সূত্র দ্বারা বর্ণিত হয় না। আমরা বলতে পারি যে কারণগুলির মিথস্ক্রিয়াগুলির শুধুমাত্র কিছু বিশেষ ক্ষেত্রে আনুষ্ঠানিক করা হয়। অধিকন্তু, সিস্টেম যত জটিল, ঐতিহ্যগত গাণিতিক মডেল দ্বারা সম্পূর্ণরূপে বর্ণনা করার সম্ভাবনা তত কম। এটি প্রাথমিকভাবে অস্থির, আধা-কাঠামোগত সিস্টেমের মৌলিক বৈশিষ্ট্যগুলির কারণে, অনুচ্ছেদ 1-এ বর্ণিত হয়েছে। অতএব, একটি ইতিবাচক পদ্ধতি একটি আদর্শের দ্বারা পরিপূরক।
আদর্শিক পদ্ধতিটি কারণের মিথস্ক্রিয়া সম্পর্কে একটি বিষয়গত, মূল্যায়নমূলক উপলব্ধির উপর ভিত্তি করে এবং এর ব্যবহার আপনাকে আর্কসে ওজন নির্ধারণ করতে দেয়, যেমন, কারণগুলির মিথস্ক্রিয়াটির শক্তি (তীব্রতা) প্রতিফলিত করে। একে অপরের উপর কারণগুলির প্রভাবের স্পষ্টীকরণ এবং এই প্রভাবগুলির মূল্যায়ন বিশেষজ্ঞের "অনুমান" এর উপর ভিত্তি করে এবং পরিমাণগত আকারে প্রকাশ করা হয় স্কেল [-1,1] বা ভাষাগত ভেরিয়েবল যেমন "দৃঢ়ভাবে", "দুর্বল", "মাঝারিভাবে" 36। অন্য কথায়, আদর্শিক পদ্ধতির সাথে, গুণগত সম্পর্কের বিষয়ে তাদের জ্ঞানের উপর ভিত্তি করে, কারণগুলির পারস্পরিক প্রভাবের শক্তিকে স্বজ্ঞাতভাবে নির্ধারণ করার কাজটি বিশেষজ্ঞের মুখোমুখি হয়।
উপরন্তু, ইতিমধ্যে উল্লিখিত হিসাবে, বিশেষজ্ঞকে কারণগুলির প্রভাবের নেতিবাচক বা ইতিবাচক প্রকৃতি নির্ধারণ করতে হবে, এবং শুধুমাত্র প্রভাবের শক্তি নয়। এই কাজটি সম্পাদন করার ক্ষেত্রে, স্পষ্টতই, উপরে নির্দেশিত দুটি পন্থা ব্যবহার করা সম্ভব।

6.3.উদাহরণ কারণ এবং তাদের মধ্যে সম্পর্ক হাইলাইট
এখানে ফ্যাক্টর নির্বাচন এবং তাদের মধ্যে সম্পর্ক স্থাপন চিত্রিত করার জন্য গবেষকদের দ্বারা ব্যবহৃত কিছু উদাহরণ আছে।
এইভাবে, ভি. মাকসিমভ, এস. কাচায়েভ এবং ই. কর্নোশেঙ্কো একটি সঙ্কট অর্থনীতিতে ঘটতে থাকা প্রক্রিয়াগুলির একটি জ্ঞানীয় মডেল তৈরি করার জন্য নিম্নলিখিত মৌলিক কারণগুলি চিহ্নিত করে: 1. মোট দেশীয় পণ্য (জিডিপি); 2. সামগ্রিক চাহিদা; 3. মুদ্রাস্ফীতি; 4. সঞ্চয়; 5. খরচ; 6. বিনিয়োগ; 7. পাবলিক প্রকিউরমেন্ট; 8. বেকারত্ব; 9. টাকার অফার; 10. রাষ্ট্রীয় স্থানান্তর প্রদান; 11. সরকারি খরচ; 12. সরকারি রাজস্ব; 13. রাজ্য বাজেট ঘাটতি; 14. কর; 15. কর পরিশোধ না করা; 16. সুদের হার; 17. টাকার দাবি 37.
"মৌলিক এবং প্রযুক্তিগত বিশ্লেষণ: দুটি পদ্ধতির একীকরণ" কারণ চিহ্নিত করার আরেকটি উদাহরণ দিন এবং তাদের মধ্যে সম্পর্কের প্রকৃতি প্রকাশ করুন: "মার্কিন যুক্তরাষ্ট্র এবং ইউরোপের স্টক মার্কেটকে প্রভাবিত করে এমন সবচেয়ে গুরুত্বপূর্ণ অর্থনৈতিক সূচকগুলি হল: মোট জাতীয় পণ্য (GNP), শিল্পের সূচক আউটপুট (পিপিআই), ভোক্তা মূল্যের সূচক (সিপিআই), উৎপাদন মূল্য সূচক (পিপিআই), বেকারত্বের হার, তেলের মূল্য, ডলারের বিনিময় হার ... যদি বাজার বৃদ্ধি পায় এবং অর্থনৈতিক সূচকগুলি অর্থনীতির স্থিতিশীল বিকাশ নিশ্চিত করে, তাহলে আরও মূল্য বৃদ্ধি প্রত্যাশিত হতে পারে... কোম্পানির মুনাফা বাড়লে স্টকের দাম বেড়ে যায় এবং তাদের আরও বৃদ্ধির সম্ভাবনা থাকে... অর্থনৈতিক সূচকের প্রকৃত বৃদ্ধির হার যদি প্রত্যাশিত থেকে ভিন্ন হয়ে যায়, তাহলে এটি আতঙ্কের দিকে নিয়ে যায় শেয়ার বাজার এবং তার ধারালো পরিবর্তন. মোট জাতীয় পণ্যের পরিবর্তন সাধারণত প্রতি বছর 3-5% হয়। যদি বার্ষিক GNP বৃদ্ধি 5% ছাড়িয়ে যায়, তাহলে একে অর্থনৈতিক বুম বলা হয়, যা শেষ পর্যন্ত বাজারের পতনের দিকে নিয়ে যেতে পারে। উৎপাদন শিল্পের সূচকের পরিবর্তনের মাধ্যমে জিএনপি-র পরিবর্তন অনুমান করা যায়। আইপিআই-এর একটি তীক্ষ্ণ বৃদ্ধি মূল্যস্ফীতির সম্ভাব্য বৃদ্ধি নির্দেশ করে, যা বাজারে পতনের দিকে নিয়ে যায়। সিপিআই এবং সিপিআই বৃদ্ধি এবং তেলের দামও বাজারে পতনের দিকে নিয়ে যায়। মার্কিন যুক্তরাষ্ট্র এবং ইউরোপে উচ্চ বেকারত্ব (6% এর বেশি) ফেডারেল সংস্থাগুলিকে ব্যাঙ্কের সুদের হার কমাতে বাধ্য করছে, যা অর্থনীতির পুনরুজ্জীবন এবং স্টকের দাম বৃদ্ধির দিকে পরিচালিত করে। যদি বেকারত্ব ধীরে ধীরে হ্রাস পায়, তবে বাজার এই পরিবর্তনগুলিতে প্রতিক্রিয়া জানায় না। যদি বেকারত্বের মাত্রা দ্রুত হ্রাস পায় এবং প্রত্যাশিত মূল্যের চেয়ে কম হয়ে যায়, তবে বাজার পতন শুরু করে, কারণ বেকারত্বের তীব্র হ্রাস মূল্যস্ফীতির হার প্রত্যাশিত একটি ছাড়িয়ে যেতে পারে” 38।

6.4। কারণগুলির প্রভাবের শক্তি নির্ধারণের সমস্যা

সুতরাং, জ্ঞানীয় মডেলিংয়ের সবচেয়ে গুরুত্বপূর্ণ সমস্যা হল গ্রাফ আর্কসের ওজন চিহ্নিত করা, অর্থাৎ, পারস্পরিক প্রভাব বা কারণগুলির প্রভাবের পরিমাণগত মূল্যায়ন। আসল বিষয়টি হ'ল জ্ঞানীয় পদ্ধতিটি একটি অস্থির, আধা-গঠিত পরিবেশের অধ্যয়নে ব্যবহৃত হয়। প্রত্যাহার করুন যে এর বৈশিষ্ট্যগুলি: পরিবর্তনশীলতা, আনুষ্ঠানিক করা কঠিন, বহুমুখী ইত্যাদি। এটি সমস্ত সিস্টেমের নির্দিষ্টতা যেখানে লোকেরা অন্তর্ভুক্ত থাকে। অতএব, অনেক ক্ষেত্রে প্রথাগত গাণিতিক মডেলগুলির অকার্যকরতা জ্ঞানীয় বিশ্লেষণের পদ্ধতিগত ত্রুটি নয়, তবে অধ্যয়নের বিষয়ের একটি মৌলিক সম্পত্তি 39।

সুতরাং, নিয়ন্ত্রণ তত্ত্বে অধ্যয়ন করা বেশিরভাগ পরিস্থিতির সবচেয়ে গুরুত্বপূর্ণ বৈশিষ্ট্য হল তাদের মধ্যে চিন্তাশীল অংশগ্রহণকারীদের উপস্থিতি, যার প্রত্যেকটি পরিস্থিতিকে নিজস্ব উপায়ে উপস্থাপন করে এবং "তাদের নিজস্ব" প্রতিনিধিত্বের উপর ভিত্তি করে কিছু সিদ্ধান্ত নেয়। যেমন জে. সোরোস তার দ্য অ্যালকেমি অফ ফাইন্যান্স বইতে উল্লেখ করেছেন, “যখন চিন্তাভাবনা অংশগ্রহণকারীরা একটি পরিস্থিতিতে কাজ করে, ঘটনাগুলির ক্রম সরাসরি কারণগুলির একটি সেট থেকে অন্যটিতে নিয়ে যায় না; পরিবর্তে, এটি ক্রসক্রস করে ... ফ্যাক্টরকে তাদের উপলব্ধির সাথে এবং উপলব্ধিকে ফ্যাক্টরের সাথে সংযুক্ত করে। এটি এই সত্যের দিকে পরিচালিত করে যে "পরিস্থিতির প্রক্রিয়াগুলি ভারসাম্যের দিকে পরিচালিত করে না, তবে পরিবর্তনের একটি অন্তহীন প্রক্রিয়ার দিকে পরিচালিত করে" 40। সুতরাং এটি অনুসরণ করে যে কোনও পরিস্থিতিতে প্রক্রিয়াগুলির আচরণের একটি নির্ভরযোগ্য ভবিষ্যদ্বাণী করা সম্ভব এই পরিস্থিতির মূল্যায়ন এবং সম্ভাব্য ক্রিয়া সম্পর্কে তাদের নিজস্ব অনুমানকে বিবেচনায় না নিয়ে। জে. সোরোস কিছু সিস্টেমের এই বৈশিষ্ট্যটিকে রিফ্লেক্সিভিটি বলে অভিহিত করেছেন।
ফ্যাক্টরগুলির আনুষ্ঠানিক পরিমাণগত নির্ভরতাগুলি গবেষণার বিষয়ের উপর নির্ভর করে বিভিন্ন সূত্র (নিয়মিততা) দ্বারা বর্ণনা করা হয়, অর্থাৎ, কারণগুলির উপর। যাইহোক, ইতিমধ্যে উল্লিখিত হিসাবে, একটি ঐতিহ্যগত গাণিতিক মডেল নির্মাণ সবসময় সম্ভব নয়।

কারণগুলির পারস্পরিক প্রভাবের সার্বজনীন আনুষ্ঠানিককরণের সমস্যাটি এখনও সমাধান করা হয়নি এবং কখনও সমাধান হওয়ার সম্ভাবনা নেই।

অতএব, এই সত্যের সাথে মানিয়ে নেওয়া প্রয়োজন যে গাণিতিক সূত্র দ্বারা কারণগুলির সম্পর্কগুলিকে বর্ণনা করা সবসময় সম্ভব নয়, যেমন নির্ভরতা 41 সঠিকভাবে পরিমাপ করা কোনভাবেই সম্ভব নয়।
অতএব, জ্ঞানীয় মডেলিংয়ে, আর্কসের ওজন অনুমান করার সময়, যেমন উল্লেখ করা হয়েছে, একজন বিশেষজ্ঞের বিষয়গত মতামতকে প্রায়শই বিবেচনায় নেওয়া হয় 42। এই ক্ষেত্রে প্রধান কাজটি বিভিন্ন যাচাইকরণ পদ্ধতির মাধ্যমে অনুমানের সাবজেক্টিভিটি এবং বিকৃতির জন্য ক্ষতিপূরণ করা।

এই ক্ষেত্রে, সামঞ্জস্যের জন্য বিশেষজ্ঞের মূল্যায়নের একটি পরীক্ষা সাধারণত যথেষ্ট নয়। বিশেষজ্ঞের বিষয়গত মতামত প্রক্রিয়াকরণ পদ্ধতির প্রধান লক্ষ্য হল তাকে প্রতিফলিত করতে, তার জ্ঞানকে আরও স্পষ্টভাবে বুঝতে এবং পদ্ধতিগত করতে সাহায্য করা, তাদের সামঞ্জস্যপূর্ণতা এবং বাস্তবতার পর্যাপ্ততা মূল্যায়ন করা।

বিশেষজ্ঞ জ্ঞান আহরণের প্রক্রিয়ায়, বিশেষজ্ঞ - জ্ঞানের উত্স - একজন জ্ঞানবিজ্ঞানী (জ্ঞান প্রকৌশলী) বা একটি কম্পিউটার প্রোগ্রামের সাথে যোগাযোগ করে, যা সিদ্ধান্ত নেওয়ার সময় বিশেষজ্ঞদের যুক্তি অনুসরণ করা সম্ভব করে এবং এর কাঠামো প্রকাশ করে। গবেষণার বিষয় সম্পর্কে তাদের ধারণা ৪৩.
আরো বিস্তারিতভাবে, বিশেষজ্ঞের জ্ঞান পরীক্ষা এবং আনুষ্ঠানিককরণের পদ্ধতিগুলি A.A দ্বারা নিবন্ধে প্রকাশ করা হয়েছে। কুলিনিচ "কগনিটিভ মডেলিংয়ের সিস্টেম "ক্যানভা" 44 ।

7. মডেলের পর্যাপ্ততা পরীক্ষা করা হচ্ছে
গবেষকরা নির্মিত মডেল 45 এর পর্যাপ্ততা পরীক্ষা করার জন্য বেশ কয়েকটি আনুষ্ঠানিক পদ্ধতির প্রস্তাব করেছেন। যাইহোক, যেহেতু মডেলটি শুধুমাত্র ফ্যাক্টরগুলির আনুষ্ঠানিক সম্পর্কের উপর ভিত্তি করে নয়, গাণিতিক পদ্ধতিএর সঠিকতা পরীক্ষা করা সবসময় একটি সঠিক ছবি দেয় না। অতএব, গবেষকরা মডেলের পর্যাপ্ততা পরীক্ষা করার জন্য এক ধরনের "ঐতিহাসিক পদ্ধতি" প্রস্তাব করেছেন। অন্য কথায়, যেকোন পরিস্থিতির বিকশিত মডেলটি একই রকম পরিস্থিতিতে প্রয়োগ করা হয় যা অতীতে বিদ্যমান ছিল এবং যার গতিবিদ্যা সুপরিচিত 46। ইভেন্টে যে মডেলটি কার্যকরী হতে দেখা যায় (অর্থাৎ, এটি পূর্বাভাস তৈরি করে যা ইভেন্টের আসল কোর্সের সাথে মিলে যায়), এটি সঠিক হিসাবে স্বীকৃত হয়। অবশ্যই, পৃথকভাবে মডেল যাচাই করার পদ্ধতিগুলির মধ্যে একটি সম্পূর্ণ নয়, তাই বৈধকরণ পদ্ধতির একটি সেট ব্যবহার করার পরামর্শ দেওয়া হয়।

8. একটি জ্ঞানীয় মডেল ব্যবহার করে

8.1। সিদ্ধান্ত সমর্থন সিস্টেমে জ্ঞানীয় মডেলের প্রয়োগ
জ্ঞানীয় মডেলের মূল উদ্দেশ্য হল বিশেষজ্ঞকে শেখার প্রক্রিয়ায় সাহায্য করা এবং সেই অনুযায়ী সঠিক সিদ্ধান্ত নেওয়া। অতএব, সিদ্ধান্ত সমর্থন সিস্টেমে জ্ঞানীয় পদ্ধতি ব্যবহার করা হয়।
জ্ঞানীয় মডেল পরিবেশ, অভিপ্রায়, লক্ষ্য এবং কর্ম সম্পর্কে তথ্য কল্পনা করে এবং সংগঠিত করে। একই সময়ে, ভিজ্যুয়ালাইজেশন একটি গুরুত্বপূর্ণ জ্ঞানীয় ফাংশন সঞ্চালন করে, শুধুমাত্র নিয়ন্ত্রণের বিষয়ের ক্রিয়াকলাপের ফলাফলগুলিকে চিত্রিত করে, কিন্তু তাকে বিশ্লেষণ এবং সমাধানগুলি তৈরি করতেও প্ররোচিত করে 47।
যাইহোক, জ্ঞানীয় মডেলটি শুধুমাত্র বিশেষজ্ঞের জ্ঞানকে সুশৃঙ্খল এবং "স্পষ্ট" করতেই কাজ করে না, তবে ব্যবস্থাপনার বিষয়ের নিয়ন্ত্রণ ক্রিয়াগুলির সবচেয়ে উপকারী "অ্যাপ্লিকেশনের পয়েন্টগুলি" সনাক্ত করতেও কাজ করে 48। অন্য কথায়, জ্ঞানীয় মডেল ব্যাখ্যা করে যে কোন ফ্যাক্টর বা ফ্যাক্টরগুলির সম্পর্ককে প্রভাবিত করতে হবে, কোন শক্তি দিয়ে এবং কোন দিকে, লক্ষ্যবস্তুগুলির কাঙ্খিত পরিবর্তন পেতে, অর্থাৎ সর্বনিম্নভাবে পরিচালনার লক্ষ্য অর্জন করতে। খরচ
নিয়ন্ত্রণ ক্রিয়াগুলি স্বল্প-মেয়াদী (আবেগ) বা দীর্ঘমেয়াদী (একটানা) হতে পারে, লক্ষ্য অর্জন না হওয়া পর্যন্ত কাজ করে। স্পন্দিত এবং ক্রমাগত নিয়ন্ত্রণ ক্রিয়াগুলি ব্যবহার করাও সম্ভব 49।
যখন একটি নির্দিষ্ট লক্ষ্য অর্জিত হয়, একটি নতুন লক্ষ্য উপস্থিত না হওয়া পর্যন্ত পরিস্থিতিটিকে অনুকূল অবস্থায় রাখার কাজটি অবিলম্বে দেখা দেয়। নীতিগতভাবে, পরিস্থিতিকে কাঙ্ক্ষিত অবস্থায় রাখার কাজটি লক্ষ্য অর্জনের কাজ থেকে আলাদা নয় 50।
আন্তঃসম্পর্কিত নিয়ন্ত্রণ ক্রিয়াগুলির একটি জটিল এবং তাদের যৌক্তিক সময়ের ক্রম একটি অবিচ্ছেদ্য নিয়ন্ত্রণ কৌশল (নিয়ন্ত্রণ মডেল) গঠন করে।
বিভিন্ন ব্যবস্থাপনা মডেল ব্যবহার বিভিন্ন ফলাফল হতে পারে. এই বা সেই ব্যবস্থাপনা কৌশলটি শেষ পর্যন্ত কী পরিণতি ঘটাবে তা পূর্বাভাস দিতে সক্ষম হওয়া গুরুত্বপূর্ণ।
এই ধরনের পূর্বাভাস বিকাশের জন্য, জ্ঞানীয় বিশ্লেষণের কাঠামোর মধ্যে একটি দৃশ্যকল্প পদ্ধতি (দৃশ্য মডেলিং) ব্যবহার করা হয়। দৃশ্যকল্প মডেলিংকে কখনও কখনও "গতিশীল সিমুলেশন" হিসাবে উল্লেখ করা হয়।
দৃশ্যকল্প পদ্ধতি হল এক ধরণের "অভিনয়" বিভিন্ন পরিস্থিতি যা নির্বাচিত ব্যবস্থাপনা মডেল এবং অপ্রত্যাশিত কারণগুলির আচরণের উপর নির্ভর করে। প্রতিটি দৃশ্যের জন্য, একটি ত্রয়ী "প্রাথমিক পূর্বশর্ত - পরিস্থিতির উপর আমাদের প্রভাব - প্রাপ্ত ফলাফল" 51 নির্মিত হয়েছে। এই ক্ষেত্রে জ্ঞানীয় মডেলটি বিভিন্ন কারণের জন্য নিয়ন্ত্রণ ক্রিয়াগুলির প্রভাবের সম্পূর্ণ জটিলতা, কারণগুলির গতিশীলতা এবং বিভিন্ন পরিস্থিতিতে তাদের সম্পর্কগুলিকে বিবেচনায় নেওয়া সম্ভব করে তোলে।
এইভাবে, সব সম্ভাব্য বিকল্পসিস্টেমের উন্নয়ন এবং সম্ভাব্য 52 থেকে পছন্দসই পরিস্থিতি বাস্তবায়নের জন্য সর্বোত্তম ব্যবস্থাপনা কৌশল সম্পর্কিত প্রস্তাবগুলি তৈরি করা হয়।
গবেষকরা প্রায়শই তাদের জ্ঞানীয় বিশ্লেষণের অংশ হিসাবে দৃশ্যকল্প মডেলিংকে অন্তর্ভুক্ত করেন বা জ্ঞানীয় বিশ্লেষণের একটি সংযোজন হিসাবে দৃশ্যকল্প মডেলিংকে বিবেচনা করেন।
আমরা যদি দৃশ্যকল্পের মডেলিংয়ের পর্যায়গুলির বিষয়ে গবেষকদের মতামতকে সংক্ষিপ্ত এবং সাধারণীকরণ করি, তাহলে সবচেয়ে সাধারণ আকারে দৃশ্যকল্প বিশ্লেষণের পর্যায়গুলি নিম্নরূপ উপস্থাপন করা যেতে পারে।
1. ব্যবস্থাপনার লক্ষ্যের বিকাশ (লক্ষ্যের কারণগুলির কাঙ্ক্ষিত পরিবর্তন)।
2. বিভিন্ন ব্যবস্থাপনা কৌশল প্রয়োগ করার সময় পরিস্থিতির উন্নয়নের জন্য পরিস্থিতির উন্নয়ন।
3. নির্ধারিত লক্ষ্যের অর্জনযোগ্যতা নির্ধারণ (এটির দিকে পরিচালিত পরিস্থিতিগুলির সম্ভাব্যতা); ইতিমধ্যে পরিকল্পিত নিয়ন্ত্রণ কৌশলের সর্বোত্তমতা পরীক্ষা করা (যদি থাকে); সর্বোত্তম কৌশলের নির্বাচন, লক্ষ্যের পরিপ্রেক্ষিতে, দৃশ্যকল্পের সাথে সঙ্গতিপূর্ণ।
4. সর্বোত্তম ব্যবস্থাপনা মডেলের সংমিশ্রণ - পরিচালকদের জন্য নির্দিষ্ট ব্যবহারিক সুপারিশের বিকাশ। এই স্পেসিফিকেশনের মধ্যে রয়েছে নিয়ন্ত্রণের কারণগুলির সনাক্তকরণ (যার মাধ্যমে ঘটনাগুলির বিকাশকে প্রভাবিত করা সম্ভব), নিয়ন্ত্রণের কারণগুলির উপর নিয়ন্ত্রণ কর্মের শক্তি এবং দিক নির্ধারণ করা, অপ্রত্যাশিত বাহ্যিক কারণগুলির প্রভাবের কারণে সম্ভাব্য সংকট পরিস্থিতির পূর্বাভাস দেওয়া ইত্যাদি।
এটা উল্লেখ করা উচিত যে দৃশ্যকল্প মডেলিং এর পর্যায়গুলি অধ্যয়ন এবং পরিচালনার বিষয়ের উপর নির্ভর করে পরিবর্তিত হতে পারে।
মডেলিংয়ের প্রাথমিক পর্যায়ে, যথেষ্ট উচ্চ-মানের তথ্য থাকতে পারে যার সঠিক সংখ্যাসূচক মান নেই এবং পরিস্থিতির সারাংশ প্রতিফলিত করে। মডেলিং নির্দিষ্ট পরিস্থিতিতে পরিবর্তনের সময়, পরিমাণগত তথ্যের ব্যবহার, যা যেকোনো সূচকের মানগুলির সংখ্যাগত অনুমান, আরও বেশি তাৎপর্যপূর্ণ হয়ে ওঠে। নিম্নলিখিত কি, পরিমাণগত তথ্য প্রধানত প্রয়োজনীয় গণনা চালাতে ব্যবহৃত হয় 53.
প্রথম দৃশ্যকল্প যা এটি গঠনের জন্য গবেষকের কোন কর্মের প্রয়োজন হয় না তা হল পরিস্থিতির স্ব-বিকাশ (এই ক্ষেত্রে, নিয়ন্ত্রণ কর্মের ভেক্টর "খালি")। পরিস্থিতির স্ব-উন্নয়ন হল পরিস্থিতিগুলির আরও গঠনের সূচনা বিন্দু। যদি গবেষক স্ব-বিকাশের সময় প্রাপ্ত ফলাফলের সাথে সন্তুষ্ট হন (অন্য কথায়, যদি স্ব-বিকাশের সময় নির্ধারিত লক্ষ্যগুলি অর্জিত হয়), তবে পরবর্তী দৃশ্যকল্প গবেষণা বাহ্যিক পরিবেশে কিছু পরিবর্তনের প্রভাব অধ্যয়ন করার জন্য হ্রাস করা হয়। পরিস্থিতির উপর 54.
পরিস্থিতির দুটি প্রধান শ্রেণি রয়েছে: বাহ্যিক প্রভাবের অনুকরণকারী পরিস্থিতি এবং পরিস্থিতির উদ্দেশ্যমূলক (নিয়ন্ত্রিত) বিকাশের অনুকরণকারী পরিস্থিতি 55।

8.2। একটি জ্ঞানীয় মডেলের সাথে কাজ করার একটি উদাহরণ

S.V এর নিবন্ধে প্রদত্ত একটি জ্ঞানীয় মডেলের সাথে কাজ করার একটি উদাহরণ বিবেচনা করুন। কাচায়েভা এবং ডি.আই. মাকারেঙ্কো "অঞ্চলের আর্থ-সামাজিক উন্নয়নের পরিস্থিতিগত বিশ্লেষণের জন্য সমন্বিত তথ্য এবং বিশ্লেষণাত্মক জটিল।"
"অঞ্চলের আর্থ-সামাজিক উন্নয়নের জন্য একটি কৌশল এবং প্রোগ্রাম বিকাশের উদাহরণে পরিস্থিতিগত বিশ্লেষণের একটি সমন্বিত তথ্য-বিশ্লেষণমূলক জটিলতার ব্যবহার বিবেচনা করা যেতে পারে।
প্রথম পর্যায়ে, এই অঞ্চলের আর্থ-সামাজিক পরিস্থিতির একটি জ্ঞানীয় মডেল তৈরি করা হয়... পরবর্তীতে, এই অঞ্চলের পরিস্থিতির পরিবর্তন এবং নির্ধারিত লক্ষ্যগুলি অর্জনের সম্ভাব্য এবং বাস্তব সম্ভাবনার দৃশ্যকল্পগুলি মডেল করা হয়।
নিম্নলিখিতগুলিকে আর্থ-সামাজিক নীতির লক্ষ্য হিসাবে বেছে নেওয়া হয়েছিল:

উত্পাদন ভলিউম বৃদ্ধি
অঞ্চলের জনসংখ্যার জীবনযাত্রার মান উন্নয়ন
বাজেট ঘাটতি হ্রাস

নির্ধারিত লক্ষ্যগুলি অর্জনের জন্য, নিম্নলিখিত "লিভারগুলি" (নিয়ন্ত্রণ উপাদান - Yu.M.) নির্বাচন করা হয়েছিল, যার সাহায্যে সিদ্ধান্ত গ্রহণকারী পরিস্থিতিকে প্রভাবিত করতে পারে বা করতে চায়:

জনসংখ্যার আয়;
বিনিয়োগের পরিবেশ;
উৎপাদন খরচ;
উৎপাদন অবকাঠামো উন্নয়ন;
রাজস্ব সংগ্রহ;
ট্যাক্স ইনসেনটিভ;
অঞ্চলের রাজনৈতিক ও অর্থনৈতিক পছন্দ।

মডেলিংয়ের ফলস্বরূপ, নির্বাচিত লিভারগুলির সাহায্যে সেট লক্ষ্য অর্জনের সম্ভাব্য এবং বাস্তব সম্ভাবনা এবং এর ফলে নিয়ন্ত্রণ ক্রিয়াগুলি স্পষ্ট করা হয়েছে (চিত্র 3 দেখুন)।

চিত্র 3. জ্ঞানীয় এবং গতিশীল সিমুলেশন (দৃশ্য) মডেলিং।

পরবর্তী পর্যায়ে, তারা লক্ষ্য অর্জনের জন্য একটি কৌশল বিকাশ থেকে নির্দিষ্ট কর্মের একটি প্রোগ্রাম বিকাশের দিকে চলে যায়। কৌশল বাস্তবায়নের হাতিয়ার হল আঞ্চলিক বাজেট এবং কর নীতি।
পূর্ববর্তী পর্যায়ে নির্বাচিত লিভার এবং কিছু প্রভাব বাজেট এবং ট্যাক্স নীতির নিম্নলিখিত নির্দেশাবলীর সাথে সঙ্গতিপূর্ণ।

লিভার অফ অ্যাচিভমেন্ট কৌশলগত লক্ষ্য	বাজেটের দিকনির্দেশনা এবং ট্যাক্স নীতি
জনসংখ্যা আয়	সামাজিক নীতি ব্যয়
বিনিয়োগের পরিবেশ	জনপ্রশাসন ব্যয় আইন প্রয়োগকারী ব্যয় শিল্প, বিদ্যুৎ শিল্প, নির্মাণ এবং কৃষির জন্য খরচ
উৎপাদন খরচ	বিদ্যুৎ, জ্বালানি, তাপ, ভাড়া, ইত্যাদির জন্য শুল্ক নিয়ন্ত্রণ।
উৎপাদন অবকাঠামো উন্নয়ন	বাজার অবকাঠামো উন্নয়ন
রাজস্ব সংগ্রহ	কর প্রদান না করার স্তরের নিয়ন্ত্রণ
ট্যাক্স ইনসেনটিভ	কর প্রণোদনা স্তর নিয়ন্ত্রণ
অঞ্চলের জন্য রাজনৈতিক এবং অর্থনৈতিক পছন্দ।	সরকারের অন্যান্য স্তর থেকে বিনামূল্যে স্থানান্তর

এইভাবে, পরিস্থিতিগত বিশ্লেষণের সমন্বিত তথ্য এবং বিশ্লেষণাত্মক জটিলতা এই অঞ্চলের উন্নয়নের জন্য একটি কৌশল তৈরি করার এবং বাস্তবে এই কৌশলটি বাস্তবায়নের জন্য একটি শক্তিশালী হাতিয়ার" 56।
এটি লক্ষ করা উচিত যে অধ্যয়নে জ্ঞানীয় এবং দৃশ্যকল্পের মডেলিং ব্যবহারের উদাহরণগুলি সাধারণত একটি খুব সাধারণ আকারে দেওয়া হয়, যেহেতু, প্রথমত, এই ধরণের তথ্য একচেটিয়া এবং একটি নির্দিষ্ট বাণিজ্যিক মূল্য রয়েছে এবং দ্বিতীয়ত, প্রতিটি নির্দিষ্ট পরিস্থিতি ( সিস্টেম, পরিবেশ, নিয়ন্ত্রণ বস্তু) একটি পৃথক পদ্ধতির প্রয়োজন।
জ্ঞানীয় বিশ্লেষণের বিদ্যমান তাত্ত্বিক ভিত্তি, যদিও এটির জন্য স্পষ্টীকরণ এবং বিকাশের প্রয়োজন, বিভিন্ন ব্যবস্থাপনা বিষয়গুলিকে তাদের নিজস্ব জ্ঞানীয় মডেলগুলি বিকাশ করতে দেয়, যেহেতু উল্লেখ করা হয়েছে, এটি ধরে নেওয়া হয় যে প্রতিটি এলাকার জন্য, প্রতিটি সমস্যার জন্য নির্দিষ্ট মডেলগুলি সংকলিত হয়।

9. পরিচালনার সিদ্ধান্ত সমর্থন করার জন্য কম্পিউটার সিস্টেম

অস্থির, আধা-গঠিত পরিস্থিতি এবং পরিবেশের একটি জ্ঞানীয় বিশ্লেষণ পরিচালনা করা একটি অত্যন্ত কঠিন কাজ, যার জন্য তথ্য ব্যবস্থা জড়িত। সংক্ষেপে, এই সিস্টেমগুলি সিদ্ধান্ত নেওয়ার প্রক্রিয়ার দক্ষতা উন্নত করার জন্য ডিজাইন করা হয়েছে, যেহেতু জ্ঞানীয় বিশ্লেষণের প্রধান প্রয়োগ করা কাজ হল নিয়ন্ত্রণের অপ্টিমাইজেশন।

9.1। সিদ্ধান্ত সমর্থন সিস্টেমের সাধারণ বৈশিষ্ট্য
সিদ্ধান্ত সমর্থন সিস্টেম, একটি নিয়ম হিসাবে, ইন্টারেক্টিভ হয়. এগুলি ডেটা প্রক্রিয়া করার জন্য ডিজাইন করা হয়েছে এবং মডেলগুলি বাস্তবায়ন করতে সাহায্য করে যা ব্যক্তিগত, বেশিরভাগ দুর্বল বা অসংগঠিত কাজগুলি সমাধান করতে সহায়তা করে (উদাহরণস্বরূপ, বিনিয়োগের সিদ্ধান্ত নেওয়া, পূর্বাভাস তৈরি করা ইত্যাদি)। এই সিস্টেমগুলি কর্মীদের ব্যক্তিগত এবং গোষ্ঠীগত সিদ্ধান্ত নেওয়ার জন্য প্রয়োজনীয় তথ্য সরবরাহ করতে পারে। এই ধরনের সিস্টেমগুলি বর্তমান পরিস্থিতি এবং সিদ্ধান্ত গ্রহণের জন্য প্রয়োজনীয় সমস্ত কারণ এবং সম্পর্ক প্রতিফলিত করে তথ্যে সরাসরি অ্যাক্সেস প্রদান করে 57
ইত্যাদি................