კოგნიტური მიდგომა მოდელირებისადმი. რეზიუმე: კოგნიტური მოდელირება. სიტუაციის განვითარების შესაძლო სცენარების იდენტიფიცირება, ყველაზე მნიშვნელოვანი გადაწყვეტილებების მიღების შედეგების გათვალისწინებით და მათი შედარება

რთული სისტემის ქცევის გასაგებად და გასაანალიზებლად აგებულია მიზეზ-შედეგობრივი ურთიერთობების სტრუქტურული დიაგრამა. ასეთ სქემებს, რომლებიც განმარტავს გადაწყვეტილების მიმღების აზრს და შეხედულებებს, ეწოდება კოგნიტური რუკა.

ტერმინი „შემეცნებითი რუკა“ შემოიღო ფსიქოლოგმა ტოლმანმა 1948 წელს. შემეცნებითი რუკა არის მათემატიკური მოდელის ტიპი, რომელიც საშუალებას გაძლევთ დააფორმოთ რთული ობიექტის, პრობლემის ან სისტემის ფუნქციონირების აღწერა და ამოიცნოთ სისტემის ელემენტებს შორის, კომპლექსურ ობიექტს შორის მიზეზ-შედეგობრივი ურთიერთობების სტრუქტურები. პრობლემა და შეაფასოს შედეგები ამ ელემენტებზე ზემოქმედების ან ურთიერთობების ხასიათის ცვლილების შედეგად. ინგლისელმა მეცნიერმა კ.იდეიმ შემოგვთავაზა კოგნიტური რუქების გამოყენება კოლექტიური განვითარებისა და გადაწყვეტილების მისაღებად.

სიტუაციის შემეცნებითი რუკაარის მიმართული გრაფიკი, რომლის კვანძები არის ზოგიერთი ობიექტი (ცნება), რკალი კი მათ შორის კავშირებია, რომლებიც ახასიათებენ მიზეზ-შედეგობრივ კავშირებს.

მოდელის შემუშავება იწყება შემეცნებითი რუკის აგებით, რომელიც ასახავს სიტუაციას „როგორც არის“. გენერირებული შემეცნებითი რუკის საფუძველზე ტარდება სიტუაციის თვითგანვითარების სიმულაცია განვითარების პოზიტიური ტენდენციების გამოსავლენად, თვითგანვითარება საშუალებას გაძლევთ შეადაროთ სუბიექტური მოლოდინები სამოდელოს.

ამ მიდგომის მთავარი კონცეფციაა „სიტუაციის“ კონცეფცია. სიტუაციას ახასიათებს ე.წ ძირითადი ფაქტორები, რომლის დახმარებით აღწერილია სიტუაციაში მდგომარეობების შეცვლის პროცესები. ფაქტორებს შეუძლიათ გავლენა მოახდინონ ერთმანეთზე და ასეთი გავლენა შეიძლება იყოს პოზიტიური, როდესაც ერთი ფაქტორის ზრდა (კლება) იწვევს სხვა ფაქტორების ზრდას (კლებას) და უარყოფითი, როდესაც ერთი ფაქტორის ზრდა (კლება) იწვევს შემცირებას. (მატება) სხვა ფაქტორში.

ურთიერთგავლენის მატრიცა ასახავს ფაქტორებს შორის მხოლოდ პირდაპირი გავლენის წონებს. მატრიცის რიგები და სვეტები ასახულია შემეცნებითი რუკის ფაქტორებთან, ხოლო ნიშანი i-th მწკრივის და j-ro სვეტის გადაკვეთაზე მიუთითებს i-ro ფაქტორის გავლენის წონასა და მიმართულებაზე. j-ე ფაქტორი. გავლენის ხარისხის (წონის) საჩვენებლად გამოიყენება ენობრივი ცვლადების ნაკრები, როგორიცაა „ძლიერი“, „ზომიერი“, „სუსტი“ და ა.შ.; ენობრივი ცვლადების ასეთი ნაკრები შედარებულია რიცხვით მნიშვნელობებთან ინტერვალიდან: 0.1 - "ძალიან სუსტი"; 0.3 - "ზომიერი"; 0.5 - "მნიშვნელოვანი"; 0.7 - "ძლიერი"; 1.0 - "ძალიან ძლიერი". გავლენის მიმართულება მოცემულია ნიშნით: დადებითი, როდესაც ერთი ფაქტორის ზრდა (კლება) იწვევს მეორე ფაქტორის ზრდას (კლებას) და უარყოფითი, როდესაც ერთი ფაქტორის ზრდა (კლება) იწვევს შემცირებას (მატებას). ) სხვა ფაქტორში.

საწყისი ტენდენციების იდენტიფიკაცია

საწყისი ტენდენციები მოცემულია ტიპის ენობრივი ცვლადებით

„ძლიერად“, „ზომიერად“, „სუსტად“ და ა.შ.; ენობრივი ცვლადების ასეთი ნაკრები შედარებულია რიცხვით მნიშვნელობებთან ინტერვალიდან. თუ რომელიმე ფაქტორზე ტენდენცია არ არის დადგენილი, ეს ნიშნავს, რომ ან არ არის შესამჩნევი ცვლილებები განსახილველ ფაქტორში, ან არ არის საკმარისი ინფორმაცია მასზე არსებული ტენდენციის შესაფასებლად. მოდელირებისას ითვლება, რომ ამ ფაქტორის მნიშვნელობა არის 0 (ე.ი. არ იცვლება).

სამიზნე ფაქტორების შერჩევა

ყველა შერჩეულ ფაქტორს შორის აუცილებელია სამიზნე და საკონტროლო ფაქტორების განსაზღვრა. სამიზნე ფაქტორები არის ფაქტორები, რომელთა დინამიკა უნდა მიუახლოვდეს საჭირო მნიშვნელობებს. სამიზნე ფაქტორების საჭირო დინამიკის უზრუნველყოფა არის გამოსავალი, რომელსაც მიმართავენ კოგნიტური მოდელის აგებისას.

შემეცნებითი რუქები შეიძლება გამოყენებულ იქნას ცალკეული ცნებების გავლენის ხარისხობრივად შესაფასებლად ერთმანეთზე და მთლიანად სისტემის სტაბილურობაზე, გადაწყვეტილების მიღებისა და გადაწყვეტილების პროგნოზირებისას სხვადასხვა სტრატეგიების გამოყენების მოდელირებისთვის და შესაფასებლად.

უნდა აღინიშნოს, რომ შემეცნებითი რუკა ასახავს მხოლოდ იმ ფაქტს, რომ ფაქტორები ერთმანეთზე ზემოქმედებენ. ის არ ასახავს არც ამ გავლენის დეტალურ ხასიათს, არც გავლენის ცვლილებების დინამიკას, რომელიც დამოკიდებულია სიტუაციის ცვლილებებზე და არც თავად ფაქტორების დროებით ცვლილებებს. ყველა ამ გარემოების გათვალისწინება მოითხოვს კოგნიტურ რუკაზე გამოსახული სტრუქტურული ინფორმაციის შემდეგ დონეზე გადასვლას, ანუ კოგნიტურ მოდელს. ამ დონეზე კოგნიტური რუკის ფაქტორებს შორის ყოველი კავშირი ვლინდება შესაბამის განტოლებამდე, რომელიც შეიძლება შეიცავდეს როგორც რაოდენობრივ (გაზომილ) ცვლადებს, ასევე თვისობრივ (არა გაზომილ) ცვლადებს. ამავდროულად, რაოდენობრივი ცვლადები ბუნებრივად შედიან თავიანთი რიცხვითი მნიშვნელობების სახით, რადგან თითოეული თვისებრივი ცვლადი ასოცირდება ენობრივი ცვლადების ერთობლიობასთან და თითოეული ენობრივი ცვლადი შეესაბამება გარკვეულ რიცხვობრივ ეკვივალენტს სკალაში [-1, 1]. შესასწავლ სიტუაციაში მიმდინარე პროცესების შესახებ ცოდნის დაგროვებით, შესაძლებელი ხდება უფრო დეტალურად გამოავლინოს ფაქტორებს შორის ურთიერთობის ბუნება.

არსებობს შემეცნებითი რუქების მათემატიკური ინტერპრეტაციები, როგორიცაა რბილი მათემატიკური მოდელები (არსებობისთვის ბრძოლის ცნობილი Lotka-Volterra მოდელი). მათემატიკურ მეთოდებს შეუძლიათ სიტუაციის განვითარების პროგნოზირება და მიღებული ამოხსნის სტაბილურობის ანალიზი. შემეცნებითი რუქების აგების ორი მიდგომა არსებობს – პროცედურული და პროცესი. პროცედურა არის მოქმედება, რომელიც დროში დისკრეტულია და აქვს გაზომვადი შედეგი. მათემატიკა მნიშვნელოვნად იყენებდა დისკრეტულობას, თუნდაც ენობრივი ცვლადებით გავზომოთ. პროცესის მიდგომა უფრო მეტად საუბრობს პროცესების შენარჩუნებაზე, მას ახასიათებს ცნებები "გაუმჯობესება", "გააქტიურება", გაზომვადი შედეგების მითითების გარეშე. ამ მიდგომის კოგნიტურ რუკას თითქმის ტრივიალური სტრუქტურა აქვს – არის სამიზნე პროცესი და გარემომცველი პროცესები, რომლებიც მასზე დადებით ან უარყოფით გავლენას ახდენენ.

არსებობს ორი სახის შემეცნებითი რუკები: ტრადიციული და ბუნდოვანი. ტრადიციული რუქები დაყენებულია მიმართული გრაფიკის სახით და წარმოადგენს მოდელირებულ სისტემას, როგორც ცნებების ერთობლიობას, რომელიც აჩვენებს მის ობიექტებს ან ატრიბუტებს, ურთიერთდაკავშირებულს მიზეზ-შედეგობრივი კავშირებით. ისინი გამოიყენება სისტემის სტაბილურობაზე ინდივიდუალური ცნებების გავლენის ხარისხობრივად შესაფასებლად.

კოგნიტური მოდელირების შესაძლებლობების გაფართოების მიზნით, რიგ ნამუშევრებში გამოყენებულია ბუნდოვანი შემეცნებითი რუკები. ბუნდოვან შემეცნებით რუკაში თითოეული რკალი განსაზღვრავს არა მხოლოდ მიმართულებასა და ბუნებას, არამედ ასოცირებული ცნებების გავლენის ხარისხს.

მასპინძლობს http://www.allbest.ru/

რუსეთის ფედერაციის განათლებისა და მეცნიერების სამინისტრო

ფედერალური სახელმწიფო საბიუჯეტო საგანმანათლებლო დაწესებულება

უმაღლესი პროფესიული განათლება

"კუბანის სახელმწიფო უნივერსიტეტი" (FGBOU VPO "Kubu")

ფუნქციების თეორიის კათედრა

ბაკალავრის დასკვნითი საკვალიფიკაციო სამუშაო

სასწავლო სივრცის შემეცნებითი სტრუქტურის მათემატიკური მოდელი

მე გავაკეთე სამუშაო

ვ.ა. ბაკურიძე

ზედამხედველი

კანდი. ფიზ.-მათ. მეცნიერებათა ასოცირებული პროფესორი

ბ.ე. ლევიცკი

ნორმოკონტროლერი,

Ხელოვნება. ლაბორანტი ნ.ს. კაჩინა

კრასნოდარი 2015 წელი

შინაარსი

შესავალი

2. უნარები
4. მინიმალური უნარების ბარათი
7. მარკირება და ფილტრები
7.1 მარკირების მაგალითები
დასკვნა
შესავალი
ნაშრომი აბსტრაქტული ხასიათისაა და ეძღვნება მონოგრაფიის ჟ-კლ ერთ-ერთი ნაწილის შესწავლას. ფალმაჟი და ჟ-პ. დუანონი (იხ.), რომლის სახელი რუსულად ითარგმნება როგორც "სასწავლო სივრცეები". მონოგრაფია ეძღვნება აბსტრაქტული მათემატიკური თეორიის აგებას, რომელიც ავითარებს ფორმალურ მეთოდებს საგნების ცოდნის მდგომარეობების ურთიერთმიმართებისა და მიმართებების შესასწავლად გარკვეულ საგნობრივ სფეროში.
ნაშრომში მოცემულია მონოგრაფიის ერთ-ერთი თავის ნაწილის ადაპტირებული თარგმანი რუსულ ენაზე, რომელსაც ეწოდება „უნარების რუკები, ეტიკეტები და ფილტრები“. ეს თავი ავითარებს ფორმალურ აპარატს ცოდნის მდგომარეობებს შორის ურთიერთობის გამოსაკვლევად და რასაც ჩვეულებრივ „უნარებს“ უწოდებენ. ვარაუდობენ, რომ ცოდნის გარკვეული მდგომარეობის მისაღწევად საჭიროა გარკვეული უნარი.
ავტორების იდეა არის Q დომენიდან Q-ის თითოეულ კითხვასთან (პრობლემასთან) ასოცირება S-დან უნარების ქვეჯგუფი, რომელიც შეიძლება გამოყენებულ იქნას Q კითხვაზე პასუხის გასაცემად (პრობლემის ამოხსნა q). ნაშრომში ავტორების მიერ მოყვანილ ახსნა-განმარტებით მაგალითებთან ერთად მოცემულია მსგავსი მაგალითები კურსიდან „კომპლექსური ანალიზი“.
სადიპლომო ნაშრომის პირველი ნაწილი შეიცავს აუცილებელ ინფორმაციას მონოგრაფიის პირველი თავებიდან, რომელთა ადაპტირებული თარგმანი შესრულებულია თ.ვ. ალეინიკოვა და ნ.ა. რალკო.
მეორე ნაწილში შესრულებულია მონოგრაფიის შესაბამისი მონაკვეთის ადაპტირებული თარგმანი მაგალითით (იხ. პუნქტი 2.1), რის საფუძველზეც მესამე ნაწილში შემოტანილია „უნარების რუკების“ ფორმალიზებული კონცეფცია. ამ მაგალითის ანალოგიით, დამოუკიდებლად აშენდა მაგალითი კურსიდან „კომპლექსური ანალიზი“ (იხ. ნაწილი 2.2.).
მეოთხე ნაწილი ეხება მინიმალური უნარების რუკის კონცეფციას. უნარების შეერთებული რუქის მოდელი განხილულია მე-5 ნაწილში.
მე-6 ნაწილი გთავაზობთ კომპეტენციის მოდელის ფორმალიზებულ განმარტებას. ნაშრომის ბოლო ნაწილი ეძღვნება ელემენტების აღწერის (ეტიკეტირების) და ცოდნის მდგომარეობებში შემავალი შესაბამისი საცნობარო ინფორმაციის ინტეგრაციის (ფილტრების) პრობლემას.
1. ძირითადი აღნიშვნა და წინასწარი ინფორმაცია
განმარტება 1 (იხ.) ცოდნის სტრუქტურა არის წყვილი (Q, K), რომელშიც Q არის არა ცარიელი სიმრავლე, და K-ოჯახი Q ქვესიმრავლეთა, რომელიც შეიცავს მინიმუმ Q და ცარიელ სიმრავლეს. Q სიმრავლეს ცოდნის სტრუქტურის დომენი ეწოდება. მის ელემენტებს ჰქვია კითხვები ან პოზიციები და ოჯახის ქვედანაყოფები. K ეწოდება ცოდნის მდგომარეობას.
განმარტება 2 (იხ.). ცოდნის სტრუქტურას (Q, K) ეწოდება სასწავლო სივრცე, თუ დაკმაყოფილებულია შემდეგი ორი პირობა:
(L1) სწავლის სირბილე. ნებისმიერი ორი მდგომარეობისთვის K, L ისეთი, რომ
, არსებობს მდგომარეობების სასრული ჯაჭვი
(2.2)
რომლისთვისაც |Ki\ Ki-1| = 1 1-ისთვის? მე? p და |L \ K| = r.
(L2) სწავლის თანმიმდევრულობა. თუ K, L არის ცოდნის ორი მდგომარეობა, რომ და q არის კითხვა (პოზიცია) ისეთი, რომ K + (q)K, მაშინ
განმარტება 3 (იხ.) K სიმრავლეთა ოჯახს ეწოდება დახურული კავშირის მიმართ, თუ FK რომელიმე FK-სთვის. კერძოდ, K, რადგან ცარიელი ქვეოჯახების გაერთიანება არის ცარიელი ნაკრები. თუ ცოდნის სტრუქტურის K ოჯახი (Q, K) დახურულია კავშირის ქვეშ, მაშინ წყვილს (Q, K) ეწოდება ცოდნის სივრცე. ზოგჯერ ამ შემთხვევაში ამბობენ, რომ K არის ცოდნის სივრცე. ჩვენ ვამბობთ, რომ K დახურულია სასრული კავშირის მიმართ, თუ რომელიმე K და L-სთვის K-დან არის KLK სიმრავლე.
გაითვალისწინეთ, რომ ამ შემთხვევაში ცარიელი ნაკრები სულაც არ ეკუთვნის K ოჯახს.
ორმაგი ცოდნის სტრუქტურა Q-ზე K ცოდნის სტრუქტურასთან მიმართებაში არის ცოდნის სტრუქტურა, რომელიც შეიცავს K-ს მდგომარეობის ყველა დამატებას, ე.ი.
ამრიგად, Ki-ს აქვს იგივე დომენი. აშკარაა, რომ თუ K არის ცოდნის სივრცე, მაშინ ცოდნის სტრუქტურა დახურულია გადაკვეთის მიმართ, ანუ F ნებისმიერი F-სთვის, უფრო მეტიც, Q.
განმარტება 4 (იხ.) კრებულში Q სიმრავლეზე ვგულისხმობთ Q დომენის K ქვესიმრავლეების ოჯახს. კოლექციის აღსანიშნავად ხშირად წერთ (Q, K). გაითვალისწინეთ, რომ კოლექცია შეიძლება ცარიელი იყოს. კოლექცია (Q, L) არის დახურული სივრცე, როდესაც L ოჯახი შეიცავს Q და დახურულია კვეთის ქვეშ. ამ დახურულ სივრცეს მარტივი ეწოდება, თუ ის ეკუთვნის L-ს. ამრიგად, Q დომენის ქვესიმრავლეების K კოლექცია არის ცოდნის სივრცე Q-ზე, თუ და მხოლოდ მაშინ, თუ ორმაგი სტრუქტურა მარტივი დახურული სივრცეა.
განმარტება 5 (იხ.) ჯაჭვი ნაწილობრივ მოწესრიგებულ სიმრავლეში (X, P) არის X სიმრავლის ნებისმიერი ქვესიმრავლე, რომ cPc? ან c?Pc ყველა c, c"C-სთვის (სხვა სიტყვებით რომ ვთქვათ, P-ს მიმართებით გამოწვეული რიგი C-ზე არის წრფივი რიგი).
განმარტება 6 (იხ.) სასწავლო ტრაექტორია ცოდნის სტრუქტურაში (Q,K) (სასრული ან უსასრულო) არის მაქსიმალური C ჯაჭვი ნაწილობრივ მოწესრიგებულ სიმრავლეში (K,). ჯაჭვის განმარტების მიხედვით, გვაქვს cc „ან c“ c ყველა c, c „C. ჯაჭვი C არის მაქსიმალური, თუ CC` მდგომარეობიდან გამომდინარეობს მდგომარეობების ზოგიერთი ჯაჭვისთვის C`, რომ C \u003d C` ამრიგად, მაქსიმალური ჯაჭვი აუცილებლად შეიცავს და Q.
განმარტება 7 (იხ.) G სიმრავლეთა ოჯახის ფარგლები არის G? ოჯახი, რომელიც შეიცავს ნებისმიერ სიმრავლეს, რომელიც წარმოადგენს G-ის ზოგიერთი ქვეოჯახის გაერთიანებას. ამ შემთხვევაში, ჩაწერეთ (G) = G? და თქვით, რომ G დაფარულია G?. განმარტებით, (G) დახურულია კავშირის ქვეშ. კავშირით დახურული F ოჯახის საფუძველი არის F-ის მინიმალური B ქვეოჯახი, რომელიც მოიცავს F (აქ „მინიმალური“ განისაზღვრება სიმრავლეების ჩართვით: თუ (H)=F ზოგიერთი HB-სთვის, მაშინ H=B). ჩვეულებრივია ვივარაუდოთ, რომ ცარიელი სიმრავლე არის B-დან ცარიელი ქვეოჯახების გაერთიანება. ამრიგად, ვინაიდან ბაზა არის მინიმალური ქვეოჯახი, ცარიელი ნაკრები არ შეიძლება მიეკუთვნებოდეს ფუძეს. ცხადია, K მდგომარეობა, რომელიც მიეკუთვნება K-დან B-ს რომელიმე ბაზას, არ შეიძლება იყოს B-დან სხვა ელემენტების გაერთიანება. გარდა ამისა, ცოდნის სტრუქტურას აქვს ბაზა მხოლოდ იმ შემთხვევაში, თუ ის არის ცოდნის სივრცე.
თეორემა 1 (). მოდით B იყოს ცოდნის სივრცის საფუძველი (Q, K). შემდეგ BF მდგომარეობების ზოგიერთი ქვეოჯახისთვის F, რომელიც მოიცავს K. ამიტომ, ცოდნის სივრცე მაქსიმუმ ერთ ბაზას იღებს.
განმარტება 8 (იხ.). სიმეტრიულ-განსხვავების მანძილი ან კანონიკური მანძილი სასრული სიმრავლის E სიმრავლის ყველა ქვესიმრავლეზე არის მნიშვნელობა:
განსაზღვრულია ნებისმიერი A, B 2E-სთვის. აქ აღნიშნავს A და B კომპლექტების სიმეტრიულ განსხვავებას.
2. უნარები

ზემოთ მოყვანილი მათემატიკური ცნებების შემეცნებითი ინტერპრეტაციები შემოიფარგლება სწავლის პროცესთან დაკავშირებული სიტყვების გამოყენებით, როგორიცაა „ცოდნის სტრუქტურა“, „ცოდნის მდგომარეობა“ ან „სწავლის გზა“. ეს გამოწვეულია იმით, რომ მიღებული შედეგიდან ბევრი პოტენციურად გამოიყენება სამეცნიერო დარგების ფართო სპექტრისთვის. ჩანს, რომ შემოღებული ფუნდამენტური ცნებები შეესაბამება ფსიქომეტრიული თეორიის ისეთ ტრადიციულ კონცეფციას, როგორიცაა „უნარები“. ეს თავი იკვლევს ზოგიერთ შესაძლო ურთიერთობას ცოდნის მდგომარეობებს, უნარებსა და სხვა მახასიათებლებს შორის.

ნებისმიერი ცოდნის სტრუქტურისთვის (Q, K) ვარაუდობენ "უნარების" ზოგიერთი ძირითადი ნაკრების S არსებობას. ეს უნარები შეიძლება შედგებოდეს მეთოდები, ალგორითმები ან ტექნიკა, რომლებიც პრინციპში იდენტიფიცირებადია. იდეა მდგომარეობს იმაში, რომ ყოველი კითხვა (პრობლემა) q ასოცირებული იყოს Q დომენიდან S უნარებიდან, რომლებიც სასარგებლოა ან გამოსადეგია ამ კითხვაზე პასუხის გასაცემად (პრობლემის გადაჭრაში) და იმის დასკვნით, თუ რა არის ცოდნის მდგომარეობა. მოცემულია შემდეგი მაგალითი.

UNIX ენაზე პროგრამის შედგენის მაგალითი 2.1.

კითხვა ა): ფაილის რამდენ სტრიქონს შეიცავს "იასამნისფერი" (იასამნისფერი) სიტყვა "იისფერი" (იისფერი)? (დაშვებულია მხოლოდ ერთი ბრძანების ხაზი.)

შემოწმებული ობიექტი შეესაბამება შეყვანილ UNIX ბრძანების ხაზს. ამ კითხვაზე პასუხის გაცემა შესაძლებელია სხვადასხვა გზით, რომელთაგან სამი ჩამოთვლილია ქვემოთ. თითოეული მეთოდისთვის, ჩვენ გთავაზობთ დასაბეჭდად ბრძანების ხაზს ">" ნიშნის შემდეგ:

>greppurplelilac | ტუალეტი

სისტემა პასუხობს სამი ნომრით; პირველი არის პასუხი კითხვაზე. ("grep" ბრძანება, რომელსაც მოჰყვება ორი ვარიანტი "purple" და "lilac" ამოიღებს ყველა ხაზს, რომელიც შეიცავს სიტყვა "purple" ფაილს `lilac"; ბრძანება "|" (გამყოფი) მიმართავს ამ გამომავალს სიტყვათა დათვლის ბრძანებაზე. "wc", რომელიც გამოაქვს ხაზების, სიტყვებისა და სიმბოლოების რაოდენობას ამ გამომავალში).

>catlilac | greppurple | ტუალეტი

ეს არის ნაკლებად ეფექტური გადაწყვეტა, რომელიც იმავე შედეგს აღწევს. ("კატა" ბრძანება მოითხოვს ფაილის "lilac" ჩამონათვალს, რაც არ არის აუცილებელი.)

>მორეილაკი | greppurple | ტუალეტი;

წინა გადაწყვეტის მსგავსი.

ამ სამი მეთოდის შესწავლა გვთავაზობს უნარებსა და კითხვებს შორის ურთიერთობის რამდენიმე შესაძლო ტიპს და ამ უნარების შესაბამისი ცოდნის მდგომარეობის განსაზღვრის შესაბამის გზებს. მარტივი იდეაა ამ სამი მეთოდიდან თითოეულს, როგორც უნარს. უნარების სრული ნაკრები S შეიცავდა ამ სამ უნარს და ზოგიერთ სხვა უნარს. ამრიგად, კითხვებსა და უნარებს შორის კავშირი შეიძლება ფორმალიზებული იყოს ფუნქციით

f (a) = ((1); (2); (3)).

განვიხილოთ ობიექტი, რომელიც მოიცავს T უნარების გარკვეულ ქვეჯგუფს, რომელიც შეიცავს f(a)-დან ზოგიერთ უნარს პლუს სხვა კითხვებთან დაკავშირებულ სხვა უნარებს; Მაგალითად,

T = ((1); (2); s; s").

უნარების ეს ნაკრები იძლევა ა პრობლემის გადაწყვეტას, ვინაიდან T?f(a) = (1; 2) ? . ფაქტობრივად, ამ ნაკრების შესაბამისი K ცოდნის მდგომარეობა მოიცავს ყველა იმ ამოცანებს, რომელთა გადაჭრაც შესაძლებელია T-ში მოცემული უნარებიდან მინიმუმ ერთის გამოყენებით; ე.ი

ეს ურთიერთობა უნარებსა და მდგომარეობას შორის განიხილება შემდეგ განყოფილებაში, სახელწოდებით „განსხვავებული მოდელი“. ჩვენ დავინახავთ, რომ ცოდნის სტრუქტურა, რომელიც გამოწვეულია დისიუქციური მოდელით, აუცილებლად არის ცოდნის სივრცე. ეს ფაქტი დადასტურებულია თეორემა 3.3-ში. ჩვენ ასევე მოკლედ, სისრულისთვის, განვიხილავთ მოდელს, რომელსაც დავარქმევთ „შეერთებულს“ და რომელიც არის დისიუნქციური მოდელის ორმაგი. დისიუნქციურ მოდელში ამ ამოცანის გადასაჭრელად საკმარისია მხოლოდ q ამოცანასთან დაკავშირებული უნარი. კონიუნქტური მოდელის შემთხვევაში საჭიროა ამ ელემენტის შესაბამისი ყველა უნარი. ამრიგად, K არის ცოდნის მდგომარეობა, თუ არსებობს უნარ-ჩვევების T კომპლექტი, რომ თითოეული q ელემენტისთვის გვაქვს q K მხოლოდ იმ შემთხვევაში, თუ φ(q) (განსხვავებულად ფ(q)T? მოთხოვნილებისგან განსხვავებულ მოდელზე) . კონიუნქციური მოდელი აფორმებს სიტუაციას, რომელშიც, q ნებისმიერი კითხვისთვის, არსებობს ამოხსნის უნიკალური მეთოდი, წარმოდგენილი f(q) სიმრავლით, რომელიც მოიცავს ყველა საჭირო უნარს. შედეგად მიღებული ცოდნის სტრუქტურა დახურულია კვეთის მიმართ. ასევე განიხილება სხვადასხვა ტიპის ურთიერთობა უნარებსა და მდგომარეობას შორის. დისიუნქციური და კონიუნქციური მოდელები მიღებული იყო მაგალითი 2.1-ის ელემენტარული ანალიზიდან, რომელიც თავად სამ მეთოდს განიხილავდა როგორც უნარებს, მიუხედავად იმისა, რომ თითოეულ შემთხვევაში საჭირო იყო მრავალი ბრძანება.

უფრო საფუძვლიანი ანალიზის მიღება შესაძლებელია თითოეული ბრძანების უნარად განხილვით, ბრძანების "|" ჩათვლით. ("განმსაზღვრელი"). უნარების სრული ნაკრები S ასე გამოიყურება

S = (grep; wc; კატა, |, მეტი, s1, …,sk),

სადაც, როგორც ადრე, s1, ..., sk შეესაბამება განხილული დომენის სხვა საკითხებთან დაკავშირებულ უნარებს. a კითხვაზე პასუხის გასაცემად) შეიძლება გამოვიყენოთ S-ის შესაფერისი ქვესიმრავლე. მაგალითად, ობიექტი, რომელიც შეესაბამება უნარების ქვეჯგუფს.

R = (grep; wc; |; მეტი; s1; s2)

შეიძლება იყოს გამოსავალი ა) მეთოდი 1 ან 3 მეთოდის გამოყენებით. ფაქტობრივად, ბრძანებების ორი შესაბამისი ნაკრები შედის R უნარების კომპლექტში; კერძოდ, (grep; wc; |) ?R და (მეტი, grep, wc,|) ?R.

ეს მაგალითი გვთავაზობს უფრო რთულ ურთიერთობას კითხვებსა და უნარებს შორის.

ჩვენ ვპოულობთ ფუნქციის არსებობას, რომელიც აკავშირებს თითოეულ q კითხვას უნარების ნაკრების ყველა ქვესიმრავლესთან, რომელიც შეესაბამება შესაძლო ამონახსნებს. ა კითხვის შემთხვევაში გვაქვს

m(a) = ((grep; |; wc); (cat; grep; |; wc); (მეტი; grep; |; wcg)).

ზოგადად, ობიექტს, რომელიც მოიცავს R უნარების გარკვეულ კომპლექტს, შეუძლია გადაჭრას q შეკითხვა, თუ არის მინიმუმ ერთი ელემენტი C-ში m(q)-ში, რომ C R. C-ის თითოეული ქვესიმრავლე m(q)-ში იქნება. მოხსენიებულია როგორც „კომპეტენცია“ ქ. ეს კონკრეტული ურთიერთობა უნარებსა და სახელმწიფოებს შორის იქნება მოხსენიებული სახელწოდებით "კომპეტენციის მოდელი".

მაგალითი 2.1 შეიძლება იფიქროს, რომ გარკვეულ დომენთან (ცოდნის გარკვეულ ნაწილთან) დაკავშირებული უნარების ადვილად იდენტიფიცირება შესაძლებელია. სინამდვილეში, შორს არ არის აშკარა, თუ როგორ არის შესაძლებელი ასეთი იდენტიფიკაცია. ამ თავის უმეტესობისთვის ჩვენ დავტოვებთ უნარების კომპლექტს დაუზუსტებლად და განვიხილავთ S-ს, როგორც აბსტრაქტულ კომპლექტს. ჩვენი ყურადღება გამახვილდება საკითხებს, უნარებსა და ცოდნის მდგომარეობებს შორის შესაძლო კავშირების ფორმალურ ანალიზზე. ამ უნარების შემეცნებითი ან საგანმანათლებლო ინტერპრეტაციები გადაიდება ამ თავის ბოლო განყოფილებაში, სადაც განვიხილავთ იმ ელემენტების შესაძლო სისტემატურ ეტიკეტირებას, რამაც შეიძლება გამოიწვიოს უნარების იდენტიფიკაცია, და უფრო ფართოდ, ცოდნის მდგომარეობების შინაარსის აღწერამდე. საკუთარ თავს.

მაგალითი 2.2 რთული ცვლადის ფუნქციების თეორიიდან.

განვიხილოთ ინტეგრალის გამოთვლის პრობლემა:

პრობლემის მოგვარების სამი გზა არსებობს.

პირველი გზა (ამოხსნა კოშის ნარჩენის თეორემის გამოყენებით):

ნარჩენების გამოყენებით კონტურული ინტეგრალების გამოთვლის ალგორითმი:

1. იპოვეთ ფუნქციის ცალკეული წერტილები

2. დაადგინეთ ამ წერტილებიდან რომელი მდებარეობს კონტურით შემოსაზღვრულ არეში. ამისათვის საკმარისია ნახატის გაკეთება: დახაზეთ კონტური და მონიშნეთ სპეციალური წერტილები.

3. გამოთვალეთ ნარჩენები იმ სპეციალურ წერტილებზე, რომლებიც განლაგებულია ტერიტორიაზე

ინტეგრანტის ყველა ცალკეული წერტილი მდებარეობს წრეში

ჩვენ ვპოულობთ განტოლების ფესვებს:

სიმრავლის პოლუსი 2.

განტოლების ფესვები გვხვდება ფორმულით:

ამიტომ, კოშის ნარჩენის თეორემით:

გამოყენებული უნარები:

1) სინგულარული წერტილების პოვნა (A)

2) რთული რიცხვის ფესვის ამოღების უნარი (B)

3) გამოქვითვების გაანგარიშება (C)

4) კოშის ნარჩენების თეორემის გამოყენების უნარი (D)

მეორე გზა (გამოსავალი წარმოებულებისთვის კოშის ინტეგრალური ფორმულის გამოყენებით):

კონტურული ინტეგრალების გამოთვლის ალგორითმი წარმოებულებისთვის კოშის ინტეგრალური ფორმულის გამოყენებით:

N = 0,1,2,….

1. იპოვეთ ფუნქციის ცალმხრივი წერტილები.

2. დაადგინეთ, ამ წერტილებიდან რომელი მდებარეობს კონტურით შემოსაზღვრულ უბანში: . ამისათვის საკმარისია ნახატის გაკეთება: დახაზეთ კონტური და მონიშნეთ სპეციალური წერტილები (იხ. სურ. 1).

3. გამოთვალეთ შემდეგი ინტეგრალები წარმოებულებისთვის კოშის ინტეგრალური ფორმულის გამოყენებით:

სადაც, r > 0 საკმარისად მცირეა, zk (k = 1,2,3,4) არის ინტეგრანტის ცალკეული წერტილები, რომლებიც მდებარეობს წრის შიგნით:

, (იხ. სურათი 1).

სურათი 1 - ინტეგრალის გამოთვლა კოშის ინტეგრალური ფორმულის გამოყენებით

1) დაშვებით, ჩვენ ვპოულობთ:

2) ვივარაუდოთ, ჩვენ ვპოულობთ:

3) დაშვებით, ჩვენ ვპოულობთ:

4) თუ ვივარაუდებთ, ჩვენ ვპოულობთ:

გამოყენებული უნარები:

1) სინგულარული წერტილების პოვნა (A)

2) რთული რიცხვის ფესვის ამოღების უნარი (B)

3) კოშის ინტეგრალური ფორმულის გამოყენების უნარი (E)

4) ქოშის ინტეგრალური ფორმულის გამოყენების უნარი პროდ. (F)

მესამე გზა:

მთლიანი ნარჩენის თეორემით:

გამოყენებული უნარები:

1) სპეციალური ქულების პოვნის შესაძლებლობა (G)

2) ფუნქციის გამოკვლევა უსასრულობაში (H)

3) ნარჩენების პოვნა უსასრულოდ შორეულ წერტილში (I)

4) მთლიანი ნარჩენის თეორემის გამოყენების უნარი (J)

ზემოაღნიშნული ინტეგრალის სამი ამოხსნის გაანალიზებისას აღვნიშნავთ, რომ ყველაზე ეფექტური გამოსავალი არის ბოლო, რადგან არ გვჭირდება ნარჩენების გამოთვლა ბოლო წერტილებში.

3. უნარების რუკები: განმასხვავებელი მოდელი

განმარტება 3.1 უნარების რუკა არის სამმაგი (Q;S;), სადაც Q არის ელემენტების არა ცარიელი ნაკრები, S არის უნარების არა ცარიელი ნაკრები და φ არის რუკა Q-დან 2S \ (-მდე). თუ Q და S სიმრავლეები ნათელია კონტექსტიდან, უნარების რუკას ეწოდება ფუნქცია f. Q-დან ნებისმიერი q-სთვის, φ(q)-ის ქვესიმრავლე S-დან ჩაითვლება, როგორც q-ზე შედგენილი უნარების ერთობლიობა (უნარების რუკა). ვთქვათ (Q; S; φ) იყოს უნარების რუკა და T იყოს S-ის ქვესიმრავლე. K Q, როგორც ამბობენ, წარმოადგენს ცოდნის მდგომარეობას, რომელიც ჩამოყალიბებულია T სიმრავლით დისიუნგციური მოდელის ფარგლებში, თუ

K = (q Q | f (q) T ?).

გაითვალისწინეთ, რომ უნარების ცარიელი ქვეჯგუფი ქმნის ცარიელ ცოდნის მდგომარეობას (რადგან φ(q)? თითოეული ელემენტისთვის q), ხოლო S სიმრავლე ქმნის ცოდნის მდგომარეობას Q. ყველა ცოდნის მდგომარეობის ოჯახი, რომელიც ჩამოყალიბებულია S სიმრავლეების ქვეშ არის ცოდნის სტრუქტურა. ჩამოყალიბებულია უნარების რუკით (Q ;S;φ) (დისიუქციური მოდელი). როდესაც ტერმინი „ფორმირებული“ უნარების რუქით გამოიყენება კონკრეტული მოდელის მითითების გარეშე, გასაგებია, რომ განიხილება განმასხვავებელი მოდელი. იმ შემთხვევაში, როდესაც ყველა გაურკვევლობა აღმოფხვრილია კონტექსტის შინაარსით, S-ის ქვესიმრავლებით ჩამოყალიბებულ ყველა მდგომარეობის ოჯახს ეწოდება ფორმირებული ცოდნის სტრუქტურა.

მაგალითი 3.2 ვთქვათ Q = (a, b, c, d, e) და S = (s, t, u, v). განვსაზღვროთ

ვარაუდით

ამრიგად (Q;S;f) არის უნარის ბარათი. უნარების სიმრავლით ჩამოყალიბებული ცოდნის მდგომარეობა T = (s, t) არის (а, b, c, d). მეორეს მხრივ, (a, b, c) არ არის ცოდნის მდგომარეობა, რადგან ის არ შეიძლება ჩამოყალიბდეს S-ის რომელიმე R ქვესიმრავლით. მართლაც, ასეთი R ქვესიმრავლე აუცილებლად შეიცავდა t (რადგან ის უნდა შეიცავდეს პასუხს. კითხვა); ამრიგად, R-ის მიერ ჩამოყალიბებული ცოდნის მდგომარეობა ასევე შეიცავდა d-ს. ჩამოყალიბებული ცოდნის სტრუქტურა არის ნაკრები

გაითვალისწინეთ, რომ K არის ცოდნის სივრცე. ეს შემთხვევითი არ არის, რადგან შემდეგი შედეგი მოდის:

თეორემა 3.3. ნებისმიერი ცოდნის სტრუქტურა, რომელიც ჩამოყალიბებულია უნარების რუქით (განსხვავებული მოდელის ფარგლებში) არის ცოდნის სივრცე. პირიქით, ნებისმიერი ცოდნის სივრცე ყალიბდება მინიმუმ ერთი უნარების რუკით.

მტკიცებულება

დავუშვათ (Q; S; T) არის უნარის რუკა და მოდით (Ki) i? I არის ჩამოყალიბებული შტატების რაიმე თვითნებური ქვეჯგუფი. თუ ვინმე i?I-სთვის Ki მდგომარეობა იქმნება S-ის Ti ქვესიმრავლით, მაშინ ადვილია შემოწმდეს, თუ რა წარმოიქმნება; ანუ ისიც ცოდნის მდგომარეობაა. ამრიგად, უნარების რუქით ჩამოყალიბებული ცოდნის სტრუქტურა ყოველთვის არის ცოდნის სივრცე. პირიქით, მოდით (Q; K) იყოს ცოდნის სივრცე. ჩვენ ავაშენებთ უნარების რუკას S = K-ის არჩევით და ფ(q) = Kq-ის დაყენებით ნებისმიერი q ? Q. (ამგვარად, q-ს შემცველი ცოდნის მდგომარეობა განისაზღვრება q-ის შესაბამისი უნარებით; გაითვალისწინეთ, რომ φ(q) ? ? გამომდინარეობს იქიდან, რომ q ? Q ?K). TS = K-სთვის შეამოწმეთ, რომ T-ის მიერ წარმოქმნილი K მდგომარეობა ეკუთვნის K-ს. მართლაც, გვაქვს

საიდან გამომდინარეობს, რომ კ? K, ვინაიდან K არის ცოდნის სივრცე. და ბოლოს, ჩვენ ვაჩვენებთ, რომ K-ის ნებისმიერი K მდგომარეობა იქმნება S-ის ზოგიერთი ქვესიმრავლით, კერძოდ, ქვესიმრავლით (K). L-ით აღვნიშნავთ ქვესიმრავლით წარმოქმნილ მდგომარეობას (K), ვიღებთ

აქედან გამომდინარეობს, რომ K სივრცე წარმოიქმნება (Q; K; φ).

4. მინიმალური უნარების ბარათი

ბოლო მტკიცებულებაში, ჩვენ ავაშენეთ სპეციალური უნარების რუკა თვითნებური ცოდნის სივრცისთვის, რომელიც ქმნის ამ სივრცეს. მაცდურია მივიჩნიოთ ასეთი წარმოდგენა, როგორც შესაძლო ახსნა სახელმწიფოთა ნაკრების ორგანიზებისთვის, ამ სახელმწიფოების ელემენტების დაუფლებისთვის გამოყენებული უნარების თვალსაზრისით. მეცნიერებაში, ფენომენების ახსნა, როგორც წესი, არ არის უნიკალური და არსებობს ტენდენცია „ეკონომიკურის“ სასარგებლოდ. ამ განყოფილების მასალა შთაგონებულია იმავე მოსაზრებებით.

ჩვენ დავიწყებთ სიტუაციის შესწავლით, რომელშიც ორი განსხვავებული უნარი განსხვავდება მხოლოდ უნარების მარტივი ხელახალი მარკირებით. ასეთ შემთხვევაში, ჩვენ ვისაუბრებთ "იზომორფულ უნარების რუქებზე და ხანდახან ვისაუბრებთ უნარების ისეთ რუქებზე, რომ ისინი არსებითად იგივეა" ნებისმიერი q ელემენტის მიმართ. იზომორფიზმის ეს ცნება მოცემულია შემდეგ განმარტებაში.

განმარტება 4.1. უნარის ორი რუკა (Q; S;) და (Q; ;) (Q ელემენტების ერთი და იგივე სიმრავლით) იზომორფულია, თუ არსებობს S სიმრავლის ერთი-ერთზე გამოსახვა f, რომელზეც, თვითნებურისთვის, აკმაყოფილებს მდგომარეობა:

f ფუნქციას ეწოდება იზომორფიზმი (Q; S;) და (Q; ;) შორის.

განმარტება 4.1. განსაზღვრავს უნარების ბარათების იზომორფიზმს ელემენტების იგივე ნაკრებით. უფრო ზოგადი სიტუაციაა განხილული პრობლემა 2-ში.

მაგალითი 4.2 ვთქვათ Q = (a; b; c; d) და = (1; 2; 3; 4). მოდით განვსაზღვროთ უნარების რუკა.

უნარების რუკა (Q; ;) იზომორფულია მაგალითში 3.2 ნაჩვენები რუქისთვის: იზომორფიზმი მოცემულია:

შემდეგი შედეგი აშკარაა.

თეორემა 4.3. ორი იზომორფული უნარების რუკა (Q; S;) და (Q; ;) ქმნის ერთსა და იმავე ცოდნის სივრცეს Q-ზე.

შენიშვნა 4.4. უნარის ორ ბარათს შეუძლია შექმნას ერთი და იგივე ცოდნის სივრცე იზომორფული გარეშე. საილუსტრაციოდ, გაითვალისწინეთ, რომ 2.2-ში მაგალითში S სიმრავლიდან v უნარის ამოღებით და φ(b) = (c; u) დაყენებით ფ(b) = (c; u) დაყენებით, მივდივართ ერთსა და იმავე ფორმირებულ სივრცეში K. ამრიგად, v უნარს უდიდესი მნიშვნელობა აქვს. ფიგურის K ფორმირებისთვის. როგორც აღინიშნა ამ განყოფილების შესავალში, მეცნიერებაში გავრცელებულია კვლევის პროცესში ფენომენების თავმდაბალი ახსნა-განმარტების ძიება. ჩვენს კონტექსტში, ეს წარმოდგენილია მცირე, შესაძლოა მინიმალური, უნარების ნაკრების უპირატესობით. უფრო ზუსტად, უნარების რუკას „მინიმუმს“ დავარქმევთ, თუ რომელიმე უნარის ამოღება ცვლის ჩამოყალიბებულ ცოდნის მდგომარეობას. თუ ცოდნის ეს სივრცე სასრულია, მინიმალური უნარების რუკა ყოველთვის არსებობს და შეიცავს უნარების ყველაზე მცირე რაოდენობას. (ეს განცხადება გამომდინარეობს თეორემიდან 4.3.) იმ შემთხვევაში, როდესაც ცოდნის სივრცე არ არის სასრული, სიტუაცია გარკვეულწილად უფრო რთულია, რადგან მინიმალური უნარების რუკა სულაც არ არსებობს. თუმცა, უნარების რუკა, რომელიც ქმნის ცოდნის სივრცეს და აქვს მინიმალური კარდინალური რიცხვი, ყოველთვის არსებობს, რადგან ყველა კარდინალური რიცხვის კლასი კარგად არის დალაგებული. უნდა აღინიშნოს, რომ ასეთი უნარების რუკა მინიმალური რაოდენობის უნარებით სულაც არ არის ცალსახად განსაზღვრული, თუნდაც იზომორფიზმამდე.

მაგალითი 4.5. განვიხილოთ O ოჯახი რეალური რიცხვების R სიმრავლის ყველა ღია ქვესიმრავლის და მოდით J იყოს ღია ინტერვალების თვითნებური ოჯახი O-ს შემოვლიდან. For, ჩვენ ვაყენებთ. შემდეგ უნარების რუკა (R; J;), აყალიბებს სივრცეს (R; O). მართლაც, J-ის T ქვესიმრავლე ქმნის ცოდნის მდგომარეობას და, გარდა ამისა, ღია O ქვესიმრავლე იქმნება J-დან იმ ინტერვალების ოჯახით, რომლებიც შეიცავს O-ში (ცნობილია, რომ არსებობს თვლადი ოჯახები J, რომლებიც აკმაყოფილებენ ზემოაღნიშნულ პირობებში. გაითვალისწინეთ, რომ ასეთი დათვლადი ოჯახები ქმნიან სქემების უნარებს მინიმალური რაოდენობის უნარებით, ანუ მინიმალური სიმძლავრის უნარების ნაკრებით (მინიმალური კარდინალური რიცხვი. თუმცა, არ არსებობს მინიმალური უნარების რუკა. ეს შეიძლება დადასტურდეს პირდაპირ ან მიღებული. თეორემიდან 4.8 რაც შეეხება უნიკალურობას, მინიმალური უნარების რუქები, რომლებიც ქმნიან მოცემულ ცოდნის სივრცეს, არის იზომორფული.ეს ნაჩვენები იქნება თეორემა 4.8-ში.ეს თეორემა ასევე ახასიათებს ცოდნის სივრცეებს, რომლებსაც აქვთ საფუძველი (განმარტება 5). ასეთი ცოდნის სივრცეები. ზუსტად იგივეა, რაც ცოდნის სივრცეები, რომლებიც შეიძლება ჩამოყალიბდეს ნებისმიერი მინიმალური რუქის უნარებით.

განმარტება 4.6 უნარების რუკა (Q"; S"; ვ") აგრძელებს (მკაცრად აგრძელებს) უნარების რუკას (Q; S; ვ) თუ დაკმაყოფილებულია შემდეგი პირობები:

უნარების რუკა (Q; S"; f") მინიმალურია, თუ არ არსებობს უნარების რუკა, რომელიც ქმნის იმავე სივრცეს, რომელიც მკაცრად გრძელდება (Q; S"; f").

მაგალითი 4.7. 3.2 მაგალითში უნარების რუკიდან v უნარის ამოღება იძლევა:

შეიძლება დადასტურდეს, რომ (Q; S; f) არის მინიმალური უნარების ბარათი.

თეორემა 4.8. ცოდნის სივრცე იქმნება მინიმალური უნარების რუქით, თუ და მხოლოდ იმ შემთხვევაში, თუ ამ სივრცეს აქვს საფუძველი. ამ შემთხვევაში ბაზის სიმძლავრე (კარდინალური რიცხვი) უდრის უნარების ნაკრების სიმძლავრეს. გარდა ამისა, ნებისმიერი ორი მინიმალური უნარების რუკა, რომლებიც ქმნიან იმავე ცოდნის სივრცეს, არის იზომორფული. ასევე ნებისმიერი უნარების რუკა (Q; S; f), რომელიც ქმნის სივრცეს (Q; K), რომელსაც აქვს საფუძველი, არის მინიმალური უნარების რუკის გაგრძელება, რომელიც ქმნის იმავე სივრცეს.

მტკიცებულება

განვიხილოთ თვითნებური (აუცილებლად მინიმალური) უნარების რუკა (Q; S; f) და აღნიშნეთ (Q; K) უნარების სივრცე, რომელიც ჩამოყალიბებულია ამ რუქით. ნებისმიერი sS-ისთვის K(s)-ით აღნიშნეთ K-დან მიღებული ცოდნის მდგომარეობა (s)-ით. ამით ვიღებთ

qK (s)s φ (q).(1)

ავიღოთ ნებისმიერი K K მდგომარეობა და განვიხილოთ T უნარების ქვესიმრავლე, რომელიც ქმნის ამ მდგომარეობას. (1)-ის ძალით ნებისმიერი q ელემენტისთვის, გვაქვს:

საიდან გამომდინარეობს, რომ. მაშასადამე, მოიცავს K. თუ ვივარაუდებთ, რომ უნარების რუკა (Q, S, φ) მინიმალურია, მაშინ A ოჯახი უნდა იყოს საფუძველი. მართლაც, თუ A არ არის საფუძველი, მაშინ ზოგიერთი K(s)A შეიძლება წარმოდგენილი იყოს, როგორც A-ს სხვა ელემენტების გაერთიანება. S-დან s-ის ამოღება გამოიწვევს უნარების რუქას, რომელიც მკაცრად გაგრძელდება უნარის რუქასთან (Q, S, φ). ) და კვლავ ფორმირდება ( Q, K), რაც ეწინააღმდეგება მინიმალურობის ვარაუდს (Q, S, φ). ჩვენ ვასკვნით, რომ ნებისმიერი ცოდნის სივრცე, რომელიც ჩამოყალიბებულია მინიმალური უნარების რუქით, აქვს საფუძველი. გარდა ამისა, ბაზის სიმძლავრე (კარდინალური რიცხვი) უდრის უნარების კომპლექტის სიმძლავრეს. (როცა (Q, S, φ) მინიმალურია, გვაქვს |A| = |S|).

დავუშვათ ახლა, რომ სივრცეს (Q,K) აქვს საფუძველი B. თეორემა 3.3-დან გამომდინარეობს, რომ (Q,K) აქვს მინიმუმ ერთი უნარის რუკა, მაგალითად, (Q,S,φ). თეორემა 1-ის მიხედვით () ფუძე B. (Q,K)-სთვის უნდა შეიცავდეს K-ის ნებისმიერ ქვესიმრავლეს. ამრიგად, ჩვენ გვაქვს BA= სადაც კვლავ K(s) წარმოიქმნება (s)-ით. ვივარაუდოთ, რომ B:K(s) = B) და დავასკვნათ, რომ (Q,) არის მინიმალური უნარების რუკა.

გაითვალისწინეთ, რომ მინიმალური უნარების რუკა (Q, S, φ) B ბაზის მქონე ცოდნის სივრცისთვის იზომორფულია მინიმალური უნარების რუკასთან (Q, B,), სადაც (q)=Bq. იზომორფიზმი განისაზღვრება sK (s)B შესაბამისობით, სადაც K (s) არის ცოდნის მდგომარეობა, რომელსაც აყალიბებს s. ამგვარად, მინიმალური უნარის ორი ბარათი ყოველთვის იზომორფულია ერთმანეთის მიმართ.

დაბოლოს, მოდით (Q, S, φ) იყოს თვითნებური უნარების რუკა, რომელიც ქმნის ცოდნის K სივრცეს B ბაზით. განვსაზღვრავთ K(s), S" და φ", როგორც ადრე, ვიღებთ მინიმალურ უნარების რუკას, რომელიც შეიძლება გაგრძელდეს (Q, S-ით). , ვ).

5. უნარების რუქები: კონიუნქციური მოდელი

კონიუნქტურ მოდელში, ცოდნის სტრუქტურები, რომლებიც ყალიბდება უნარების რუქებით, არის მარტივი დახურული სივრცეები განმარტება 3-ის გაგებით (იხ. თეორემა 5.3 ქვემოთ). ვინაიდან ეს ცოდნის სტრუქტურები ორმაგია ცოდნის სივრცესთან, რომელიც ჩამოყალიბებულია დისიუქციური მოდელის ფარგლებში, არ არის საჭირო უფრო ღრმა დეტალები.

განმარტება 5.1. მოდით (Q,S,) იყოს უნარების რუკა და T იყოს S-ის ქვესიმრავლე. ცოდნის მდგომარეობა K, რომელიც ჩამოყალიბებულია T-ის მიერ კონიუნქციური მოდელის ფარგლებში, განისაზღვრება წესით:

ყველა ასეთი ცოდნის მდგომარეობის შედეგად მიღებული ოჯახი ქმნის ცოდნის სტრუქტურას, რომელიც ჩამოყალიბებულია კონიუნქციური მოდელის ფარგლებში უნარების რუქით (Q,S,).

მაგალითი 5.2. მოდით, როგორც მაგალით 3.2-ში, Q = (a, b, c, d, e) და S = (s, t, u, v), სადაც განისაზღვრება მიმართებებით:

მაშინ T =(t, u, v) ქმნის ცოდნის მდგომარეობას (a, c, d, e), კონიუნქციური მოდელის ფარგლებში. მეორეს მხრივ, (a, b, c) არ არის ცოდნის მდგომარეობა. მართლაც, თუ (a, b, c) იყო ცოდნის მდგომარეობა, რომელიც ჩამოყალიბდა S-ის ზოგიერთი ქვესიმრავლით, მაშინ T ასევე მოიცავდა; ამდენად დ და ე ასევე მიეკუთვნებოდნენ ცოდნის ჩამოყალიბებულ მდგომარეობას. ცოდნის სტრუქტურა, რომელიც ჩამოყალიბებულია ამ უნარების რუქით არის

გაითვალისწინეთ, რომ L არის მარტივი დახურული სივრცე (იხ. განმარტება 4). ცოდნის ორმაგი სტრუქტურა ემთხვევა ცოდნის K სივრცეს, რომელიც ჩამოყალიბებულია იგივე უნარების რუკით დისიუნგციური მოდელის ფარგლებში; ეს სივრცე K იქნა მიღებული მაგალითში 3.2.

თეორემა 5.3. ცოდნის სტრუქტურები, რომლებიც ჩამოყალიბებულია დისიუნქციური და კონიუნქტური მოდელების ფარგლებში ერთი და იგივე უნარების რუქით, ორმაგია. შედეგად, კონიუნქციური მოდელის ფარგლებში ჩამოყალიბებული ცოდნის სტრუქტურები მარტივი დახურული სივრცეებია.

შენიშვნა 5.4. საბოლოო შემთხვევაში, თეორემები 3.3 და 5.3 არის ცნობილი შედეგის მარტივი პერიფრაზა ურთიერთობების "გალუის გისოსების" შესახებ. ჩვენ შეგვიძლია გადავაფორმოთ უნარების რუკები (Q, S, T), სასრული Q და S, როგორც R მიმართება Q და S სიმრავლებს შორის: q Q და sS-სთვის, ჩვენ განვსაზღვრავთ

მაშინ ცოდნის მდგომარეობა, რომელიც ჩამოყალიბებულია S-ის T ქვესიმრავლით კონიუნქციურ მოდელში არის სიმრავლე:

ასეთი K სიმრავლეები შეიძლება ჩაითვალოს „გალუას გისოსის“ ელემენტებად რ-ის მიმართ.

საყოველთაოდ ცნობილია, რომ სასრულ სიმრავლეთა ნებისმიერი სასრული ოჯახი, რომელიც დახურულია კვეთაზე, შეიძლება მივიღოთ როგორც "გალუას გისოსის" ელემენტები გარკვეული მიმართებით. 3.3 და 5.3 თეორემები ამ შედეგს განაზოგადებენ უსასრულო სიმრავლეების შემთხვევაში. რა თქმა უნდა, არსებობს თეორემა 4.8-ის პირდაპირი ანალოგი იმ კომპლექტების ოჯახებისთვის, რომლებიც დახურულია კვეთაზე.

6. მრავალუნარიანი რუკები: კომპეტენციის მოდელი

ბოლო ორი სექცია ეხებოდა ცოდნის სტრუქტურების ფორმირებას, რომლებიც დახურულია კავშირის ან გადაკვეთის მიმართ. თუმცა, ზოგადი საქმე არ განიხილებოდა.

ცოდნის თვითნებური სტრუქტურის ჩამოყალიბება შესაძლებელია უნარების რუკის კონცეფციის განზოგადების დახმარებით. ინტუიციურად, ეს განზოგადება საკმაოდ ბუნებრივია. ყოველ q კითხვასთან ჩვენ ვაკავშირებთ უნარების ქვეჯგუფების კრებულს (q). (q) უნარების ნებისმიერი ქვეჯგუფი შეიძლება ჩაითვალოს მეთოდად, რომელსაც შემდეგი განმარტებით „კომპეტენცია“ ეწოდება, q კითხვის გადასაჭრელად. ამრიგად, ამ კომპეტენციებიდან მხოლოდ ერთის არსებობა საკმარისია Q კითხვის გადასაჭრელად.

განმარტება 6.1. უნარის მულტირუქა არის სამმაგი (Q, S,), სადაც Q არის ელემენტების (კითხვები) არა ცარიელი ნაკრები, S არის უნარების არა ცარიელი ნაკრები და არის რუქა, რომელიც აკავშირებს თითოეულ ელემენტს q და არა ცარიელი. S-ის არაცარიელი ქვესიმრავლეების ოჯახი (q). ამრიგად, - Q სიმრავლის სიმრავლეზე გამოსახვა. (q)-ის კუთვნილ ნებისმიერ სიმრავლეს ეწოდება q ელემენტის კომპეტენცია. Q-ის K ქვესიმრავლეს ეწოდება T უნარების გენერირებული ქვესიმრავლე, თუ K შეიცავს ყველა ელემენტს, რომლებსაც აქვთ მინიმუმ ერთი კომპეტენცია T-დან; ფორმალურად:

თუ ვივარაუდებთ, რომ T = და T = S, ჩვენ ვხედავთ იმას, რაც ჩამოყალიბებულია უნარების ცარიელი კომპლექტით, ხოლო Q წარმოიქმნება S-ის მიერ. ამ გზით ჩამოყალიბებული Q-ის ყველა ქვესიმრავლეების K სიმრავლე ქმნის ცოდნის სტრუქტურას. ამ შემთხვევაში, ცოდნის სტრუქტურა (Q, K) ნათქვამია, რომ ჩამოყალიბებულია უნარების მრავალ რუქით (Q, S,). ამ მოდელს კომპეტენციის მოდელს უწოდებენ.

მაგალითი 6.2. მოდით Q = (a, b, c, d) და S = (c, t, u). მოდით განვსაზღვროთ რუკების ჩამონათვალი Q-დან თითოეული ელემენტის კომპეტენციების ჩამოთვლით:

6.1 განმარტების გამოყენებით, ჩვენ ვხედავთ, რომ ეს მრავალუნარიანი რუკა ქმნის ცოდნის სტრუქტურას:

გაითვალისწინეთ, რომ ცოდნის სტრუქტურა K არ არის დახურული არც კავშირის მიმართ და არც გადაკვეთის მიმართ.

თეორემა 6.3. ცოდნის თითოეული სტრუქტურა ჩამოყალიბებულია მინიმუმ ერთი მრავალუნარიანი რუქით.

მტკიცებულება

მოდით (Q,K) იყოს ცოდნის სტრუქტურა. ჩვენ განვსაზღვრავთ უნარების მრავალ რუქას S = K და KKq) დაყენებით.

ამრიგად, ცოდნის ყოველი მდგომარეობა M, რომელიც შეიცავს q კითხვას, შეესაბამება K კომპეტენციას q-სთვის. გაითვალისწინეთ, რომ K არ არის ცარიელი, რადგან ის შეიცავს, როგორც ელემენტს, Q-ის ცარიელ ქვესიმრავლეს. იმის საჩვენებლად, რომ (Q, S,) ქმნის ცოდნის K სტრუქტურას, ჩვენ ვიყენებთ განმარტებას 6.1.

ნებისმიერი K-სთვის განიხილეთ K-ის K ქვესიმრავლე და გამოთვალეთ L მდგომარეობა, რომელიც ქმნის მას:

ამრიგად, K-ში თითოეული მდგომარეობა იქმნება S-ის ზოგიერთი ქვესიმრავლით. მეორეს მხრივ, თუ S = K, ჩამოყალიბებული L მდგომარეობა განისაზღვრება წესით:

მათემატიკური ცოდნის უნარის რუკა

რაც გულისხმობს, რომ L ეკუთვნის K-ს. ამრიგად, K მართლაც წარმოიქმნება უნარის მულტიმაპ (Q, S,).

ჩვენ არ გავაგრძელებთ მრავალუნარიანი რუკის შესწავლას, როგორც მარტივი უნარების რუკის შემთხვევაში, შეიძლება გამოვიკვლიოთ მინიმალური მრავალუნარიანი რუკის არსებობა და უნიკალურობა მოცემული ცოდნის სტრუქტურისთვის. შესაძლებელია ცოდნის სტრუქტურების ფორმირების სხვა ვარიანტებიც. მაგალითად, შეიძლება განვსაზღვროთ ცოდნის მდგომარეობა, როგორც Q-ის K ქვესიმრავლე, რომელიც შედგება q ყველა ელემენტისგან, რომლის კომპეტენციები ეკუთვნის S-ის გარკვეულ ქვეჯგუფს (დამოკიდებულია K-ზე).

7. მარკირება და ფილტრები

ცოდნის ბუნებრივ არეალში ნებისმიერი საგნისთვის, როგორიცაა არითმეტიკა ან გრამატიკა, როგორც წესი, არის მდიდარი შესაძლებლობები შესაბამისი უნარებისა და მასთან დაკავშირებული ცოდნის სტრუქტურის აღწერისთვის. ეს შესაძლებლობები შეიძლება გამოყენებულ იქნას მშობლის ან მასწავლებლისთვის მოსწავლის ცოდნის მდგომარეობის აღსაწერად.

მართლაც, ელემენტების სრული სია, რომელიც შეიცავს სტუდენტის ცოდნის დონეს, შეიძლება შეიცავდეს ასობით ელემენტს და შეიძლება რთული იყოს მონელება ექსპერტისთვისაც კი. შეიძლება შედგეს კითხვებზე ასახული მნიშვნელოვანი ინფორმაციის ჩამონათვალი, რომლებიც ქმნიან მოსწავლის ცოდნის მდგომარეობას. ეს სია შეიძლება იყოს იმაზე მეტი, ვიდრე სტუდენტს აქვს ან აკლია უნარები და შეიძლება შეიცავდეს ისეთ ფუნქციებს, როგორიცაა მომავალ ტესტზე წარმატების პროგნოზირება, კვლევის მიმართულებების შეთავაზება ან პრობლემების მოგვარება.

ეს განყოფილება ასახავს პროგრამას ელემენტების (კითხვების) აღწერისთვის (მონიშვნისთვის) და ცოდნის მდგომარეობებში შემავალი შესაბამისი საცნობარო ინფორმაციის ინტეგრირებისთვის (გაფილტვრისთვის).

მოყვანილი მაგალითები აღებულია ALEKS დისტანციური სწავლების სისტემიდან (იხ. http://www.ales.com).

7.1 მარკირების მაგალითები

დავუშვათ, რომ შერჩეულია კითხვების დიდი ჯგუფი, რომელიც მოიცავს გარკვეულ ქვეყანაში საშუალო სკოლის მათემატიკის სასწავლო გეგმის ყველა ძირითად კონცეფციას.

დეტალური ინფორმაცია თითოეულ ამ კითხვასთან დაკავშირებით შეიძლება შეგროვდეს შემდეგი ეტიკეტების გამოყენებით:

1. აღწერითი კითხვის სახელი.

2. კლასი, რომელშიც მიმდინარეობს კითხვა.

3. თემა (სტანდარტული წიგნის მონაკვეთი), რომელსაც ეხება შეკითხვა.

4. თავი (სტანდარტული წიგნის), სადაც წარმოდგენილია კითხვა.

5. პროგრამის ქვეპუნქტი, რომელსაც ეკუთვნის შეკითხვა.

6. კითხვაზე პასუხის გასაცემად საჭირო ცნებები და უნარები.

7. კითხვის ტიპი (ტექსტური ამოცანა, გამოთვლა, დასაბუთება და ა.შ.).

8. საჭირო პასუხის ტიპი (სიტყვა, წინადადება, ფორმულა).

ზედმეტია იმის თქმა, რომ ზემოთ ჩამოთვლილი სია მხოლოდ საილუსტრაციო მიზნებისთვისაა. რეალური სია შეიძლება იყოს ბევრად უფრო გრძელი და გაფართოებული დარგის ექსპერტებთან (ამ შემთხვევაში, გამოცდილ მასწავლებლებთან) თანამშრომლობის შედეგად. კითხვების ორი მაგალითი ასოცირებული ეტიკეტებით ნაჩვენებია ცხრილში 1.

აუზში თითოეულ კითხვას იგივე ეტიკეტირება ექნება. ამოცანაა კომპიუტერული რუტინების ნაკრების შემუშავება, რომელიც საშუალებას გაძლევთ გაანალიზოთ ცოდნის მდგომარეობა მარკირების თვალსაზრისით. სხვა სიტყვებით რომ ვთქვათ, დავუშვათ, რომ K ცოდნის გარკვეული მდგომარეობა დიაგნოზირებულია ცოდნის შეფასების პროგრამით. კითხვის ეტიკეტები მიუთითებს იმაზე, რომ ცოდნის მდგომარეობა განისაზღვრება "ფილტრების" ნაკრებით, რომელიც თარგმნის განცხადებების ერთობლიობას მარტივ ენაზე საგანმანათლებლო ცნებების თვალსაზრისით.

7.2 ცოდნის დონის ასახვა შეფასების გზით

დავუშვათ, რომ სასწავლო წლის დასაწყისში მასწავლებელს სურს იცოდეს რომელი კლასი (მათემატიკა, მაგალითად) არის საუკეთესო უცხო ქვეყნიდან ჩამოსული მოსწავლისთვის. გამოყენებული ცოდნის შეფასების პროგრამამ დაადგინა, რომ სტუდენტის ცოდნის მდგომარეობა არის K. ფილტრების შესაფერისი ნაკრები შეიძლება შეიქმნას შემდეგნაირად. როგორც ადრე, Q-ით აღვნიშნავთ ცოდნის არეალს (დომენი). თითოეული კლასისთვის n (1n12 აშშ-ში), ფილტრი ითვლის Q-ის Gn ქვეჯგუფს, რომელიც შეიცავს ამ დონეზე ან მის წინ შესწავლილ ყველა კითხვას (მონიშნულია 2. ზემოთ ჩამოთვლილ სიაში). თუ საგანმანათლებლო სისტემა გონივრულია, უნდა იყოს

ცხრილი 1 - ორი კითხვის ნიმუში და მათთან დაკავშირებული ნიშნების სია.

მარკირების სია
(1) სამკუთხედში დაკარგული კუთხის გაზომვა (3) ბრტყელი სამკუთხედის კუთხეების ჯამი (4) სამკუთხედის გეომეტრია (5) ელემენტარული ევკლიდური გეომეტრია (6) კუთხის ზომა, სამკუთხედის კუთხეების ჯამი, შეკრება, გაყოფა, გამოკლება (7) გაანგარიშება (8) რიცხვითი აღნიშვნა	ABC სამკუთხედში A კუთხე არის X გრადუსი და კუთხე B არის Y გრადუსი. რამდენი გრადუსია C კუთხე?
(1) ორმაგი რიცხვების შეკრება და გამოკლება ტარებით (3) შეკრება და გამოკლება (4) ათწილადები (5) არითმეტიკა (6) შეკრება, გამოკლება, ათწილადები, ტარება, ვალუტა (7) ტექსტის პრობლემა და გამოთვლა (8) რიცხვითი აღნიშვნა	მარიამმა იყიდა X დოლარის და Y დოლარის ორი წიგნი. მან კლერკ Z-ს დოლარი მისცა. რამდენ ცვლილებას მიიღებს იგი?

ჩვენ შეგვიძლია ვიპოვოთ

ზოგიერთი n-სთვის, რაც გულისხმობს, რომ მოსწავლე შეიძლება დაინიშნოს n-1 კლასში.

თუმცა, ეს არ არის საუკეთესო გამოსავალი, თუ ძალიან ცოტაა. საჭიროა მეტი ინფორმაცია. გარდა ამისა, ჩვენ უნდა უზრუნველვყოთ სიტუაციები, რომლებშიც არ არსებობს ასეთი ნ. შემდეგი, ფილტრი ითვლის სტანდარტულ მანძილს თითოეული კლასისთვის n და აფიქსირებს კომპლექტს

ამრიგად, S(K) შეიცავს ყველა კლასს, რომლებიც მინიმუმამდე ახდენენ მანძილს K-მდე. დავუშვათ, რომ S(K) შეიცავს ერთ ელემენტს nj და GnjK. მაშინ გონივრული იქნება რეკომენდაცია, რომ სტუდენტმა მიიღოს არა + 1 კლასში, მაგრამ S(K) შეიძლება შეიცავდეს ერთზე მეტ ელემენტს. ჩვენ ჯერ კიდევ გვჭირდება მეტი ინფორმაცია. კერძოდ, K-ის შინაარსი, თავისი დადებითი და უარყოფითი მხარეებით გნჯთან სიახლოვესთან შედარებით, საბოლოო ჯამში სასარგებლო უნდა იყოს. ასეთი დასკვნის ტექნიკურ დეტალებში ჩასვლის გარეშე, ჩვენ, ზოგადად, გამოვყოფთ მოხსენების მაგალითს, რომელიც სისტემამ შეიძლება გააკეთოს ასეთ სიტუაციაში:

X მოსწავლე მე-5 კლასთან ყველაზე ახლოსაა. თუმცა, X იქნებოდა უჩვეულო სტუდენტი ამ კლასში. ელემენტარული გეომეტრიის ცოდნა მნიშვნელოვნად აღემატება მე-5 კლასის მოსწავლის ცოდნას. მაგალითად, X-მა იცის პითაგორას თეორემის შესახებ და შეუძლია გამოიყენოს იგი. მეორეს მხრივ, X-ს არითმეტიკის საოცრად ცუდი ცოდნა აქვს.

ამ ტიპის აღწერილობები მოითხოვს ახალი ფილტრების სხვადასხვა ნაკრების შემუშავებას, გარდა S(K) გამოსათვლელად გამოყენებული. გარდა ამისა, სისტემას უნდა შეეძლოს ბუნებრივი ენის გენერატორის და გამომავალი ფილტრების მეშვეობით გარდაქმნა გრამატიკულად სწორ განცხადებებში ჩვეულებრივ ენაზე. ამაზე აქ არ განვიხილავთ. ამ განყოფილების მიზანი იყო იმის ილუსტრირება, თუ როგორ შეიძლება ეტიკეტირების ელემენტები, უნარების კონცეფციის დიდი გაფართოებით, გამოიწვიოს ცოდნის მდგომარეობის გაუმჯობესებული აღწერილობა, რომელიც შეიძლება სასარგებლო იყოს სხვადასხვა სიტუაციებში.

დასკვნა

ნაშრომში მოცემულია რუსულად ადაპტირებული თარგმანი მონოგრაფიის ერთ-ერთი თავის ნაწილის ჟ-კლ. ფალმაჟი და ჟ-პ. Duanon, რომელსაც ეწოდება "უნარების ბარათები, ტეგები და ფილტრები".

საჭირო ინფორმაცია მოცემულია მონოგრაფიის პირველი თავებიდან, რომელთა თარგმნა განხორციელდა თეზისებში და . მონოგრაფიაში ავტორების მიერ მოყვანილ ახსნა-განმარტებით მაგალითებთან ერთად მოცემულია მსგავსი მაგალითები კურსიდან „კომპლექსური ანალიზი“.

გამოყენებული წყაროების სია

1. ჯ.-კლ. Falmagneand, J.P. დოინიონი. სასწავლო სივრცე ბერლინის ჰაიდელბერგი. 2011, 417 გვ.

2. ნ.ა. რალკო. ცოდნის სივრცეების მათემატიკური მოდელები. დიპლომი, KubSU, 2013, 47 გვ.

3. ტ.ვ. ალეინიკოვი. ონტოლოგიური ინჟინერია ცოდნის მართვის სისტემებში. Thesis, Kubu, 2013, 66 გვ.

მასპინძლობს Allbest.ru-ზე

ი.ნონაკის და ჰ.ტაკეუჩის ორგანიზაციული ცოდნის შექმნის თეორია.

ინდივიდუალური და ორგანიზაციული სწავლება.

კოგნიტური ანალიზი და მოდელირება სტრატეგიულ მენეჯმენტში

შემეცნების ცნების არსი. ორგანიზაციის შემეცნება.

თემა 5. შემეცნებითი უნარი, როგორც საწარმოს სტრატეგიული განვითარების წინაპირობა.

5.1. „კოგნიტურობის“ ცნების არსი. ორგანიზაციის შემეცნება.

შემეცნებითი მეცნიერება- ინტერდისციპლინარული (ფილოსოფია, ნეიროფსიქოლოგია, ფსიქოლოგია, ლინგვისტიკა, კომპიუტერული მეცნიერება, მათემატიკა, ფიზიკა და სხვ.) სამეცნიერო მიმართულება, რომელიც სწავლობს ცოდნის, შემეცნების, აზროვნების უნივერსალური სტრუქტურული სქემების ფორმირების მეთოდებსა და მოდელებს.

კოგნიტურობა (ლათ. сognitio - ცოდნა, შესწავლა, ცნობიერება) მენეჯმენტის მეცნიერების ფარგლებში ნიშნავს მენეჯერების უნარს, გონებრივად აღიქვან და დაამუშავონ გარე ინფორმაცია. ამ კონცეფციის შესწავლა ეფუძნება ინდივიდის ფსიქიკურ პროცესებს და ე.წ „ფსიქიკურ მდგომარეობებს“ (დარწმუნებულობა, სურვილი, რწმენა, განზრახვები) ინფორმაციის დამუშავების თვალსაზრისით. ეს ტერმინი ასევე გამოიყენება ეგრეთ წოდებული „კონტექსტუალური ცოდნის“ შესწავლის კონტექსტში (აბსტრაქტიზაცია და კონკრეტიზაცია), ასევე ისეთ სფეროებში, სადაც განიხილება ისეთი ცნებები, როგორიცაა ცოდნა, უნარები ან სწავლა.

ტერმინი „კოგნიტურობა“ ასევე გამოიყენება უფრო ფართო გაგებით, რაც ნიშნავს თვით შემეცნების ან თვითშემეცნების „აქტს“. ამ კონტექსტში, ის შეიძლება განიმარტოს, როგორც ცოდნის გაჩენა და „გაქცევა“ და ამ ცოდნასთან დაკავშირებული ცნებები, რომლებიც აისახება როგორც აზრებში, ასევე ქმედებებში.

ორგანიზაციის კოგნიტურობა ახასიათებს კომპანიაში მყოფი პირების შემეცნებითი შესაძლებლობების მთლიანობას და ეფექტებს, რომლებიც წარმოიქმნება ინდივიდუალური შემეცნებითი შესაძლებლობების კომბინაციით. ამ კონცეფციის გამოყენება კომპანიასთან (ორგანიზაცია, ფირმა, საწარმო) მიმართ ნიშნავს მისი განხილვის განზრახვას ისეთ სიბრტყეში, რომელიც ხასიათდება ანალიზის სპეციფიკური აპარატით და საწარმოს ან მისი კომპონენტების ურთიერთქმედების განსაკუთრებული კუთხით. გარე გარემოსთან.

ვადა ორგანიზაციის შემეცნება საშუალებას გაძლევთ შეაფასოთ კომპანიის უნარი ინფორმაციის ათვისებისა და ცოდნად გადაქცევაში.

მენეჯმენტისა და ორგანიზაციის სფეროში წარმოქმნილი პრობლემების ერთ-ერთი ყველაზე პროდუქტიული გამოსავალი არის კოგნიტური ანალიზის გამოყენება.

კოგნიტური მოდელირების მეთოდოლოგია, რომელიც შექმნილია ცუდად განსაზღვრულ სიტუაციებში ანალიზისა და გადაწყვეტილების მისაღებად, შემოგვთავაზა ამერიკელმა მკვლევარმა რ.აქსელროდმა.

კოგნიტურ ანალიზს მკვლევარები ზოგჯერ „კოგნიტურ სტრუქტურირებას“ უწოდებენ. კოგნიტური ანალიზი განიხილება, როგორც ერთ-ერთი ყველაზე ძლიერი ინსტრუმენტი არასტაბილური და ნახევრად სტრუქტურირებული გარემოს შესასწავლად. ის ხელს უწყობს გარემოში არსებული პრობლემების უკეთ გააზრებას, წინააღმდეგობების გამოვლენას და მიმდინარე პროცესების ხარისხობრივ ანალიზს.

კოგნიტური (კოგნიტური) მოდელირების არსი - კოგნიტური ანალიზის საკვანძო მომენტი - არის სისტემის განვითარების ურთულესი პრობლემები და ტენდენციები მოდელში გამარტივებული ფორმით ასახვა, კრიზისული სიტუაციების წარმოშობის შესაძლო სცენარების შესწავლა, სამოდელო სიტუაციაში მათი გადაჭრის გზები და პირობები. კოგნიტური მოდელების გამოყენება ხარისხობრივად ზრდის მენეჯერული გადაწყვეტილების მიღების ვალიდობას რთულ და სწრაფად ცვალებად გარემოში, იხსნის ექსპერტს „ინტუიციური ხეტიალისგან“, ზოგავს დროს სისტემაში მომხდარი მოვლენების გაგებისა და ინტერპრეტაციისთვის. კოგნიტური ტექნოლოგიების გამოყენება ეკონომიკურ სფეროში შესაძლებელს ხდის საწარმოს ეკონომიკური განვითარების სტრატეგიის შემუშავებას და დასაბუთებას მოკლე დროში, გარე გარემოში ცვლილებების გავლენის გათვალისწინებით.

კოგნიტური მოდელირება- ეს არის ანალიზის მეთოდი, რომელიც განსაზღვრავს ფაქტორების გავლენის სიძლიერეს და მიმართულებას საკონტროლო ობიექტის სამიზნე მდგომარეობაში გადატანაზე, საკონტროლო ობიექტზე სხვადასხვა ფაქტორების გავლენის მსგავსებისა და განსხვავებების გათვალისწინებით.

შეგვიძლია გამოვყოთ შემდეგი ეტაპები, რომლებიც დამახასიათებელია ნებისმიერი სიტუაციის კოგნიტური ანალიზისთვის:

1. კვლევის მიზნისა და ამოცანების ფორმულირება.

2. რთული სიტუაციის შესწავლა მიზნის თვალსაზრისით: შეგროვება, სისტემატიზაცია, არსებული სტატისტიკური და ხარისხობრივი ინფორმაციის ანალიზი საკონტროლო ობიექტთან და მის გარე გარემოსთან დაკავშირებით, შესასწავლი სიტუაციისთვის დამახასიათებელი მოთხოვნების, პირობებისა და შეზღუდვების დადგენა.

3. სიტუაციის განვითარებაზე მოქმედი ძირითადი ფაქტორების გამოვლენა.

4. ფაქტორებს შორის კავშირის დადგენა მიზეზ-შედეგობრივი ჯაჭვების გათვალისწინებით (შემეცნებითი რუკის აგება მიმართული გრაფიკის სახით).

5. სხვადასხვა ფაქტორების ურთიერთგავლენის სიძლიერის შესწავლა. ამისათვის გამოიყენება ორივე მათემატიკური მოდელი, რომელიც აღწერს ფაქტორებს შორის ზუსტად განსაზღვრულ რაოდენობრივ კავშირებს, ასევე ექსპერტის სუბიექტურ შეხედულებებს ფაქტორებს შორის არაფორმალიზებადი თვისებრივი ურთიერთობების შესახებ.

3-5 ეტაპების გავლის შედეგად აგებულია სიტუაციის (სისტემის) შემეცნებითი მოდელი, რომელიც გამოსახულია ფუნქციური გრაფიკის სახით. აქედან გამომდინარე, შეგვიძლია ვთქვათ, რომ 3-5 სტადიები არის კოგნიტური მოდელირება.

6. რეალური სიტუაციის შემეცნებითი მოდელის ადეკვატურობის შემოწმება (შემეცნებითი მოდელის ვერიფიკაცია).

7. კოგნიტური მოდელის გამოყენება სიტუაციის (სისტემის) განვითარების შესაძლო ვარიანტების დასადგენად, სიტუაციაზე ზემოქმედების გზების, მექანიზმების მოძიება სასურველი შედეგების მისაღწევად, არასასურველი შედეგების თავიდან ასაცილებლად, ანუ მართვის სტრატეგიის შემუშავება. მიზნის დასახვა, სასურველი მიმართულებები და სიტუაციის პროცესების ტენდენციების ცვლილების სიძლიერე. ღონისძიებათა ნაკრების შერჩევა (კონტროლის ფაქტორების ნაკრები), მათი შესაძლო და სასურველი სიძლიერის და სიტუაციის ზემოქმედების მიმართულების განსაზღვრა (კოგნიტური მოდელის კონკრეტულ-პრაქტიკული გამოყენება).

კლასიკური შემეცნებითი რუკაარის მიმართული გრაფიკი, რომელშიც პრივილეგირებული წვერო არის საკონტროლო ობიექტის მომავალი (ჩვეულებრივ სამიზნე) მდგომარეობა, დარჩენილი წვეროები შეესაბამება ფაქტორებს, რკალებს, რომლებიც აკავშირებს ფაქტორებს მდგომარეობის წვეროსთან, აქვთ სისქე და ნიშანი, რომელიც შეესაბამება სიძლიერეს და მიმართულებას. ამ ფაქტორის გავლენა საკონტროლო ობიექტის მოცემულ მდგომარეობაში გადასვლაზე, ხოლო ფაქტორების დამაკავშირებელი რკალი აჩვენებს ამ ფაქტორების გავლენის მსგავსებას და განსხვავებას საკონტროლო ობიექტზე.

შემეცნებითი რუკა შედგება ფაქტორებისგან (სისტემის ელემენტები) და მათ შორის კავშირებისგან.

რთული სისტემის ქცევის გასაგებად და გასაანალიზებლად აგებულია სისტემის ელემენტების მიზეზ-შედეგობრივი ურთიერთობის ბლოკ-სქემა (სიტუაციის ფაქტორები). A და B სისტემის ორი ელემენტი გამოსახულია დიაგრამაზე, როგორც ცალკეული წერტილები (ვერტიკები), რომლებიც დაკავშირებულია ორიენტირებული რკალით, თუ A ელემენტი დაკავშირებულია B ელემენტთან მიზეზობრივი ურთიერთობით: A à B, სადაც: A არის მიზეზი, B. არის ეფექტი.

ფაქტორებს შეუძლიათ გავლენა მოახდინონ ერთმანეთზე და ასეთი გავლენა, როგორც უკვე აღვნიშნეთ, შეიძლება იყოს პოზიტიური, როდესაც ერთი ფაქტორის ზრდა (შემცირება) იწვევს მეორე ფაქტორების ზრდას (კლებას), ხოლო უარყოფითი, როდესაც ერთის ზრდა (შემცირება). ფაქტორი იწვევს სხვა ფაქტორის შემცირებას (მატებას). უფრო მეტიც, გავლენას შეიძლება ჰქონდეს ცვლადი ნიშანი, შესაძლო დამატებითი პირობების მიხედვით.

მიზეზ-შედეგობრივი ურთიერთობების წარმოდგენის ასეთი სქემები ფართოდ გამოიყენება ეკონომიკასა და სოციოლოგიაში რთული სისტემების გასაანალიზებლად.

მაგალითი. ენერგიის მოხმარების პრობლემის გასაანალიზებლად კოგნიტური ბლოკ-სქემა შეიძლება ასე გამოიყურებოდეს (ნახ. 5.1):

ბრინჯი. 5.1. კოგნიტური ბლოკ-სქემა ენერგიის მოხმარების პრობლემის ანალიზისთვის

შემეცნებითი რუკა ასახავს მხოლოდ ერთმანეთზე ფაქტორების გავლენის არსებობის ფაქტს. ის არ ასახავს არც ამ გავლენების დეტალურ ბუნებას, არც გავლენის ცვლილებების დინამიკას, რომელიც დამოკიდებულია სიტუაციის ცვლილებებზე და არც თავად ფაქტორების დროებით ცვლილებებს. ყველა ამ გარემოების გათვალისწინება მოითხოვს ინფორმაციის სტრუქტურირების შემდეგ საფეხურზე გადასვლას, ანუ კოგნიტურ მოდელზე.

ამ დონეზე, კოგნიტური რუკის ფაქტორებს შორის ყოველი კავშირი ვლინდება შესაბამისი დამოკიდებულებებით, რომელთაგან თითოეული შეიძლება შეიცავდეს როგორც რაოდენობრივ (გაზომილ) ცვლადებს, ასევე თვისებრივ (არაგაზომილ) ცვლადებს. ამ შემთხვევაში რაოდენობრივი ცვლადები წარმოდგენილია ბუნებრივი გზით მათი რიცხვითი მნიშვნელობების სახით. თითოეული ხარისხობრივი ცვლადი ასოცირდება ენობრივი ცვლადების ერთობლიობასთან, რომელიც ასახავს ამ თვისებრივი ცვლადის სხვადასხვა მდგომარეობას (მაგალითად, მომხმარებელთა მოთხოვნა შეიძლება იყოს „სუსტი“, „ზომიერი“, „აჩქარება“ და ა.შ.), და თითოეული ენობრივი ცვლადი შეესაბამება გარკვეული რიცხვითი ეკვივალენტი მასშტაბში. შესწავლილ სიტუაციაში მიმდინარე პროცესების შესახებ ცოდნის დაგროვებით, შესაძლებელი ხდება უფრო დეტალურად გამოავლინოს ფაქტორებს შორის ურთიერთობის ბუნება.

ფორმალურად, სიტუაციის შემეცნებითი მოდელი, კოგნიტური რუკის მსგავსად, შეიძლება წარმოდგენილი იყოს გრაფიკით, მაგრამ ამ გრაფიკის თითოეული რკალი უკვე წარმოადგენს გარკვეულ ფუნქციურ ურთიერთობას შესაბამის ფაქტორებს შორის; იმათ. სიტუაციის კოგნიტური მოდელი წარმოდგენილია ფუნქციური გრაფიკით.

პირობით რეგიონში სიტუაციის ამსახველი ფუნქციური გრაფიკის მაგალითი ნაჩვენებია ნახ. 5.2.

ნახ.5. 2. ფუნქციური გრაფიკი.

გაითვალისწინეთ, რომ ეს მოდელი არის საჩვენებელი მოდელი, ამიტომ მასში არ არის გათვალისწინებული მრავალი გარემო ფაქტორი.

ასეთი ტექნოლოგიები სულ უფრო მეტ ნდობას იძენს სტრუქტურებისგან, რომლებიც დაკავებულნი არიან სტრატეგიულ და ოპერაციულ დაგეგმარებაში ყველა დონეზე და მენეჯმენტის ყველა სფეროში. კოგნიტური ტექნოლოგიების გამოყენება ეკონომიკურ სფეროში შესაძლებელს ხდის საწარმოს ეკონომიკური განვითარების სტრატეგიის შემუშავებას და დასაბუთებას მოკლე დროში, გარე გარემოში ცვლილებების გავლენის გათვალისწინებით.

კოგნიტური მოდელირების ტექნოლოგიის გამოყენება შესაძლებელს ხდის იმოქმედოს პროაქტიულად და არ მიიყვანოს პოტენციურად სახიფათო სიტუაციები მუქარის და კონფლიქტის დონემდე და მათი წარმოშობის შემთხვევაში მიიღოს რაციონალური გადაწყვეტილებები საწარმოს ინტერესებიდან გამომდინარე.

კოგნიტურ მოდელირებას (ანუ კოგნიტური რუკებით მოდელირებას) განსაკუთრებული მნიშვნელობა აქვს პოლიტიკური ანალიზისთვის. იგი შექმნილია რთული, ნახევრად სტრუქტურირებული ობიექტების მოდელირებისთვის, როგორიცაა პოლიტიკური პროცესებისა და სიტუაციების უმეტესობა.

ეს მეთოდი ეფუძნება კოგნიტურ მიდგომას, რომელიც სწრაფად ვითარდებოდა 1960-იანი წლებიდან. თავად ტერმინი ცოტა ადრე გაჩნდა - 1948 წელს, ამერიკელი ფსიქოლოგის ე.ტოლმანის ცნობილი ნაშრომის "შემეცნებითი რუქები ვირთხებსა და ადამიანებში" გამოქვეყნების შემდეგ. ლაბირინთში ვირთხის ქცევის გათვალისწინებით, ტოლმანი მივიდა დასკვნამდე, რომ დროთა განმავლობაში ის აყალიბებს ლაბირინთის სპეციალურ „შემეცნებით რუკას“ - გარემოს სტრუქტურირებულ იდეას. სწორედ ეს ბარათი განსაზღვრავს ცხოველის რეაქციებს.

იუ.მ. პლოტინსკი კოგნიტიურ მიდგომას უწოდებს „პრობლემების გადაჭრას ტრადიციული მოცემული მეცნიერებისთვის მეთოდებით, რომლებიც ითვალისწინებენ შემეცნებით ასპექტებს, რომლებიც მოიცავს აღქმის, აზროვნების, შემეცნების, ახსნისა და გაგების პროცესებს. კოგნიტური მიდგომა ნებისმიერ საგნობრივ სფეროში ფოკუსირებულია „ცოდნაზე“, უფრო სწორად, მათი წარმოდგენის, შენახვის, დამუშავების, ინტერპრეტაციისა და ახალი ცოდნის წარმოების პროცესებზე.

შემეცნებითი მეცნიერების მთელი მრავალფეროვნებით, ჩვენთვის ორი ფუნდამენტური აქცენტია. თუ ჩვენ გვაინტერესებს ცოდნისა და იდეების სისტემა, გარკვეული ადამიანის (ან ადამიანთა ჯგუფის) „სამყაროს სურათი“ ამ პიროვნების ან ჯგუფის შესახებ ინფორმაციის მისაღებად, მაშინ ასეთი კოგნიტური ანალიზი იქნება სუბიექტზე ორიენტირებული. . მაგალითად, პოლიტიკური ლიდერის რეალობის შესახებ იდეების სისტემის ანალიზი შეიძლება ძალიან სასარგებლო იყოს გარკვეულ სიტუაციაში მისი ქმედებებისა და გადაწყვეტილებების პროგნოზირებისთვის, ხოლო ფართო სოციალური ჯგუფის შემეცნებითი რუქის აგება საჭირო იქნება ამის აღქმის პროგნოზირებისთვის. ან ძალაუფლების ელიტის გარკვეული ქმედებების ჯგუფი.

თუ ჩვენ გვაინტერესებს არა შემეცნებითი პროცესის საგანი, არამედ მისი პროდუქტი - პოლიტიკური რეალობის ამა თუ იმ ფრაგმენტის შემეცნებითი რუკა (მაგალითად, ექსპერტების შემეცნებითი რუქების შედგენისას ახლო აღმოსავლეთის რეგიონში ვითარებაზე გავლენის ფაქტორების შესახებ. , ჩვენ გვაინტერესებს არა ექსპერტების აღქმის თავისებურებები, არამედ სიტუაცია ახლო აღმოსავლეთში). ინსტრუმენტი“ სიტუაციის ადეკვატური მოდელის შესაქმნელად და ეს მიდგომა იქნება ობიექტზე ორიენტირებული.

თვით შემეცნებითი რუკა არის ეგრეთ წოდებული ხელმოწერილი მიმართული გრაფიკი, რომელშიც:

წვეროები შეესაბამება იმ ძირითად ფაქტორებს, რომლებიც აღწერს სიტუაციაში მიმდინარე პროცესებს;

ფაქტორებს შორის პირდაპირი ურთიერთობა განისაზღვრება მიზეზ-შედეგობრივი ჯაჭვების ანალიზით, რომლებიც აღწერს ერთი ფაქტორის გავლენის განაწილებას სხვაზე. ითვლება, რომ ფაქტორები, რომლებიც შედის ჯაჭვის "თუ ..." ნაგებობაში "თუ ... მაშინ ..." გავლენას ახდენს ამ ჯაჭვის "მაშინ ..." შედეგის ფაქტორებზე. უფრო მეტიც, ეს გავლენა შეიძლება იყოს გამაძლიერებელი (დადებითი), ან ინჰიბიტორული (უარყოფითი), ან ცვალებადი ნიშნით, შესაძლო დამატებითი პირობებიდან გამომდინარე. შემეცნებითი რუკის „რბილ“ ვერსიაში ეს არ არის ხისტი იმპლიკაცია „თუ ... მაშინ ...“, არამედ ალბათური გავლენა: A მოვლენის რეალიზება ზრდის (ამცირებს) B მოვლენის რეალიზაციის ალბათობას. .

ბმულები ვიზუალიზებულია როგორც ხაზები, რომლებსაც რკალი ეწოდება, შესაბამისი ნიშნით;

დახურულ მიმართულ ბილიკს, რომლის ყველა წვერო განსხვავებულია, ეწოდება ციკლი (ან უკუკავშირის ციკლი). მარყუჟი, რომელიც აძლიერებს გადახრას, არის დადებითი უკუკავშირის ციკლი, ხოლო ციკლი, რომელიც ეწინააღმდეგება გადახრას, არის უარყოფითი უკუკავშირის ციკლი.

მაგალითად, მიგვაჩნია, რომ აშშ-სა და ნატოს იზოლაციონისტური პოლიტიკა რუსეთის მიმართ ხელს შეუწყობს ქვეყანაში პატრიოტული განწყობების ზრდას. ამ სენტიმენტების ზეწოლის ქვეშ რუსეთის ხელმძღვანელობა იძულებული იქნება გაზარდოს ხარჯები ჯარსა და სამხედრო-სამრეწველო კომპლექსზე, რაც თავის მხრივ უბიძგებს აშშ-ს კიდევ უფრო გააძლიეროს იზოლაციის პოლიტიკა. ჩვენ შეგვიძლია ვიზუალურად წარმოვადგინოთ წარმოდგენების ეს ნაკრები უმარტივესი შემეცნებითი რუკის გამოყენებით სამი წვერით და სამი რკალით. სამი არსებული წვერო დახურულია გამაგრებითი კონტურით.

ქვემოთ მოცემული გაცილებით რთული შემეცნებითი რუკა აღწერს პალესტინა-ისრაელის კონფლიქტის ფაქტორების სისტემას“ (შეეცადეთ თავად გააანალიზოთ იგი უკუკავშირის მარყუჟების ხაზგასმით).

თავისთავად, შემეცნებითი რუკა ასახავს მხოლოდ ფაქტორების სისტემას და მათი ურთიერთობის ყველაზე ზოგად იდეას. იგი არ აღრიცხავს არც ერთმანეთზე ფაქტორების გავლენის დეტალურ ხასიათს და არც ამ გავლენის ცვლილებების დინამიკას სიტუაციიდან გამომდინარე. ამ მხრივ, შემეცნებითი რუკა არის შესწავლილი ობიექტის მნიშვნელოვანი მოდელი. ამავდროულად, როგორც ზოგად შემთხვევაში აზრობრივი მოდელების შემთხვევაში, ის შეიძლება გარდაიქმნას ფორმალურ მოდელად - განტოლებათა სისტემად. ეს, რა თქმა უნდა, მოითხოვს სტრუქტურული ფაქტორების და მათი ურთიერთობის გარკვეული დონის მიღწევას.

ჩვენ დავუბრუნდებით მოდელირებას შემეცნებითი რუქების გამოყენებით სცენარის მეთოდის შესწავლის პროცესში.

აკონტროლეთ კითხვები და ამოცანები

1. განსაზღვრეთ „მოდელის“ ცნება. რა არის მოდელირების უნიკალური შესაძლებლობები პოლიტიკურ კვლევაში?

2. რა განსხვავებაა წრფივ და არაწრფივ მოდელებს შორის? დაასაბუთეთ არაწრფივი მოდელირების მნიშვნელობა პოლიტიკური პროცესის თავისებურებებთან მიმართებაში.

3. დაასახელეთ კონსტრუქციული მოდელების ძირითადი მახასიათებლები, ასევე მათი აგების გზები.

4. რა არის შემეცნებითი რუკა? რა ელემენტებისაგან შედგება? რა განსხვავებაა სუბიექტზე ორიენტირებულ და ობიექტზე ორიენტირებულ მიდგომებს შორის კოგნიტურ რუკებში?

5. აღწერეთ „პარტიები პოლიტიკური ორიენტაციების სივრცეში“ მოდელის აგების ალგორითმი.

კოგნიტიური მოდელირება

შინაარსი
შესავალი
1. კოგნიტური ანალიზის საგანი
1.1. გარე გარემო
1.2. გარე გარემოს არასტაბილურობა
1.3. სუსტად სტრუქტურირებული გარე გარემო
2. კოგნიტური ანალიზის ზოგადი კონცეფცია
3. კოგნიტური ანალიზის ეტაპები
4. კოგნიტური მოდელირების მიზნები, ეტაპები და ძირითადი ცნებები
4. 1. კოგნიტური მოდელის აგების მიზანი
4.2. კოგნიტური მოდელირების ეტაპები
4.3. მიმართული გრაფიკი (შემეცნებითი რუკა)
4.4. ფუნქციური გრაფიკი (კოგნიტური მოდელის შენობის დასრულება)
5. ფაქტორების სახეები

6.1.ფაქტორების (სისტემის ელემენტები) იდენტიფიცირება.
6.2. ფაქტორებს შორის ურთიერთობის იდენტიფიცირების ორი მიდგომა
6.3.ფაქტორებისა და მათ შორის ურთიერთობის გამოკვეთის მაგალითები
6.4. ფაქტორების გავლენის სიძლიერის განსაზღვრის პრობლემა
7. მოდელის ადეკვატურობის შემოწმება
8. კოგნიტური მოდელის გამოყენება
8.1. კოგნიტური მოდელების გამოყენება გადაწყვეტილების მხარდაჭერის სისტემებში
8.2. კოგნიტურ მოდელთან მუშაობის მაგალითი
9. კომპიუტერული სისტემები მართვის გადაწყვეტილებების მხარდასაჭერად
9.1. გადაწყვეტილების მხარდაჭერის სისტემების ზოგადი მახასიათებლები
9.2. "სიტუაცია - 2"
9.3. "კომპასი-2"
9.4. "ტილო"
დასკვნა
ბიბლიოგრაფია
დანართი

შესავალი
დღეისათვის სანდო ინფორმაციის მოპოვება და მისი სწრაფი ანალიზი გახდა წარმატებული მენეჯმენტის უმნიშვნელოვანესი წინაპირობა. ეს განსაკუთრებით ეხება იმ შემთხვევაში, თუ საკონტროლო ობიექტი და მისი გარე გარემო წარმოადგენს რთული პროცესებისა და ფაქტორების კომპლექსს, რომლებიც მნიშვნელოვან გავლენას ახდენენ ერთმანეთზე.
მენეჯმენტისა და ორგანიზაციის სფეროში წარმოქმნილი პრობლემების ერთ-ერთი ყველაზე პროდუქტიული გამოსავალი არის კოგნიტური ანალიზის გამოყენება, რომელიც არის სასწავლო საგანი საკურსო მუშაობაში.
კოგნიტური მოდელირების მეთოდოლოგია, რომელიც შექმნილია ცუდად განსაზღვრულ სიტუაციებში ანალიზისა და გადაწყვეტილების მისაღებად, შემოგვთავაზა ამერიკელმა მკვლევარმა რ.აქსელროდმა 1 .
თავდაპირველად კოგნიტური ანალიზი ჩამოყალიბდა სოციალური ფსიქოლოგიის, კერძოდ, კოგნიტივიზმის ფარგლებში, რომელიც სწავლობს აღქმისა და შემეცნების პროცესებს.
მენეჯმენტის თეორიაში სოციალური ფსიქოლოგიის განვითარებამ განაპირობა ცოდნის სპეციალური ფილიალის - შემეცნებითი მეცნიერების ჩამოყალიბება, რომელიც კონცენტრირებულია მენეჯმენტისა და გადაწყვეტილების მიღების პრობლემების შესწავლაზე.
ახლა კოგნიტური მოდელირების მეთოდოლოგია ვითარდება სიტუაციების ანალიზისა და მოდელირების აპარატის გაუმჯობესების მიმართულებით.
კოგნიტური ანალიზის თეორიული მიღწევები გახდა მენეჯმენტის სფეროში გამოყენებული პრობლემების გადაჭრაზე ორიენტირებული კომპიუტერული სისტემების შექმნის საფუძველი.
კოგნიტური მიდგომის შემუშავებაზე და მის გამოყენებაზე ეგრეთ წოდებული ნახევრად სტრუქტურირებული სისტემების ანალიზსა და კონტროლზე მუშაობა ამჟამად მიმდინარეობს რუსეთის მეცნიერებათა აკადემიის კონტროლის პრობლემების ინსტიტუტში 2 .
რუსეთის ფედერაციის პრეზიდენტის ადმინისტრაციის, რუსეთის ფედერაციის მთავრობის, ქალაქ მოსკოვის მთავრობის ბრძანებით, IPU RAS-ში ჩატარდა რიგი სოციალურ-ეკონომიკური კვლევები შემეცნებითი ტექნოლოგიების გამოყენებით. შემუშავებული რეკომენდაციები წარმატებით გამოიყენება შესაბამისი სამინისტროებისა და დეპარტამენტების მიერ 3 .
2001 წლიდან, IPU RAS-ის ეგიდით, რეგულარულად იმართება საერთაშორისო კონფერენციები „კოგნიტური ანალიზი და სიტუაციის განვითარების მენეჯმენტი (CASC)“.
საკურსო ნაშრომის წერისას ჩართული იყო ადგილობრივი მკვლევარების ნაშრომები - ა.ა. კულინიჩი, დ.ი. მაკარენკო, ს.ვ. კაჩაევა, ვ.ი. მაქსიმოვა, ე.კ. კორნოუშენკო, ე.გრებენიუკი, გ.ს. ოსიპოვა, ა.რაიკოვი. ამ მკვლევართა უმეტესობა რუსეთის მეცნიერებათა აკადემიის კომპიუტერული მეცნიერების ინსტიტუტის სპეციალისტები არიან.
ამრიგად, კოგნიტურ ანალიზს აქტიურად ავითარებენ არა მხოლოდ უცხოელი, არამედ ადგილობრივი სპეციალისტები. მიუხედავად ამისა, კოგნიტური მეცნიერების ფარგლებში არსებობს მთელი რიგი პრობლემები, რომელთა გადაწყვეტამ შეიძლება მნიშვნელოვნად გააუმჯობესოს კოგნიტურ ანალიზზე დაფუძნებული გამოყენებითი განვითარების შედეგები.
სასწავლო კურსის მიზანია კოგნიტური ტექნოლოგიების თეორიული საფუძვლების, კოგნიტური ანალიზის მეთოდოლოგიის პრობლემების, ასევე კოგნიტურ მოდელირებაზე დაფუძნებული გადაწყვეტილების მხარდაჭერის კომპიუტერული სისტემების ანალიზი.
დასახული მიზნები შეესაბამება ნაწარმოების სტრუქტურას, რომელიც თანმიმდევრულად ავლენს ზოგადად კოგნიტური ანალიზის ძირითად ცნებებს და ეტაპებს, კოგნიტურ მოდელირებას (როგორც კოგნიტური ანალიზის საკვანძო მომენტს), კოგნიტური მიდგომის პრაქტიკაში გამოყენების ზოგად პრინციპებს სფეროში. მენეჯმენტი, ასევე კომპიუტერული ტექნოლოგიები, რომლებიც იყენებენ კოგნიტური ანალიზის მეთოდებს.

1. კოგნიტური ანალიზის საგანი
1.1. გარე გარემო
ეფექტური მენეჯმენტის, პროგნოზირებისა და დაგეგმვისთვის აუცილებელია გარე გარემოს ანალიზი, რომელშიც მოქმედებენ მენეჯმენტის ობიექტები.
როგორც წესი, მკვლევარები გარე გარემოს განსაზღვრავენ, როგორც ეკონომიკური, სოციალური და პოლიტიკური ფაქტორებისა და სუბიექტების ერთობლიობას, რომლებიც პირდაპირ ან არაპირდაპირ გავლენას ახდენენ სუბიექტის შესაძლებლობებსა და შესაძლებლობებზე (იქნება ეს ბანკი, საწარმო, ნებისმიერი სხვა ორგანიზაცია, მთელი. რეგიონში და სხვ.) დასახული განვითარების მიზნების მისაღწევად.
გარე გარემოში ორიენტირებისთვის და მისი ანალიზისთვის აუცილებელია მისი თვისებების მკაფიოდ წარმოდგენა. რუსეთის მეცნიერებათა აკადემიის კონტროლის პრობლემების ინსტიტუტის სპეციალისტები განსაზღვრავენ გარე გარემოს შემდეგ ძირითად მახასიათებლებს:
1. სირთულის - ეს ეხება ფაქტორების რაოდენობას და მრავალფეროვნებას, რომლებზეც სუბიექტმა უნდა უპასუხოს.
2. ფაქტორების ურთიერთობა, ანუ ძალა, რომლითაც ერთი ფაქტორის ცვლილება გავლენას ახდენს სხვა ფაქტორების ცვლილებაზე.
3. მობილურობა - სიჩქარე, რომლითაც ხდება ცვლილებები გარე გარემოში 4 .
ასეთი მახასიათებლების შერჩევა გარემოს აღსაწერად მიუთითებს იმაზე, რომ მკვლევარები მიმართავენ სისტემურ მიდგომას და განიხილავენ გარე გარემოს, როგორც სისტემას ან სისტემების ერთობლიობას. სწორედ ამ მიდგომის ფარგლებშია მიღებული ნებისმიერი ობიექტის წარმოდგენა სტრუქტურირებული სისტემის სახით, გამოვყოთ სისტემის ელემენტები, მათ შორის ურთიერთობები და ელემენტების, ურთიერთობებისა და მთელი განვითარების დინამიკა. სისტემა მთლიანად. ამიტომ კოგნიტური ანალიზი, რომელიც გამოიყენება გარე გარემოს შესასწავლად და მასში ფუნქციონირების გზებისა და მეთოდების შესამუშავებლად, ზოგჯერ განიხილება სისტემური ანალიზის კომპონენტად 5 .
საკონტროლო ობიექტების გარე გარემოს სპეციფიკა მდგომარეობს იმაში, რომ ეს გარემო ექვემდებარება ადამიანური ფაქტორის გავლენას. სხვა სიტყვებით რომ ვთქვათ, ის მოიცავს სუბიექტებს, რომლებსაც აქვთ ავტონომიური ნება, ინტერესები და სუბიექტური იდეები. ეს ნიშნავს, რომ ეს გარემო ყოველთვის არ ემორჩილება ხაზოვან კანონებს, რომლებიც ცალსახად აღწერს მიზეზებისა და შედეგების ურთიერთობას.
აქედან გამომდინარეობს გარე გარემოს ორი ძირითადი პარამეტრი, რომელშიც მოქმედებს ადამიანის ფაქტორი - არასტაბილურობა და სუსტად სტრუქტურირებული. მოდით უფრო ახლოს მივხედოთ ამ პარამეტრებს.

1.2. გარე გარემოს არასტაბილურობა

გარე გარემოს არასტაბილურობას მკვლევარები ხშირად არაპროგნოზირებადობით ცნობენ. „გარე ეკონომიკური და პოლიტიკური გარემოს არასტაბილურობის ხარისხი... [კონტროლის ობიექტისთვის] ხასიათდება მოსალოდნელი მოვლენების ცნობადობით, ცვლილებების მოსალოდნელი ტემპით და მომავლის პროგნოზირების უნარით“ 6 . ეს არაპროგნოზირებადობა გამოწვეულია მულტიფაქტორული ბუნებით, ფაქტორების ცვალებადობით, გარემოს განვითარების ტემპით და მიმართულებით.
„გარე გარემოს ყველა ფაქტორის კუმულაციური ეფექტი, შეჯამებულია ვ. მაქსიმოვი, ს. კაჩაევი და ე. კორნოუშენკო, აყალიბებს მის არასტაბილურობის დონეს და განსაზღვრავს ქირურგიული ჩარევის მიზანშეწონილობას და მიმართულებას მიმდინარე პროცესებში“ 7 .
რაც უფრო მაღალია გარე გარემოს არასტაბილურობა, მით უფრო რთულია ადეკვატური სტრატეგიული გადაწყვეტილებების მიღება. აქედან გამომდინარე, ჩნდება ობიექტური აუცილებლობა გარემოს არასტაბილურობის ხარისხის შეფასება, ასევე მისი ანალიზისადმი მიდგომების შემუშავება.
ი.ანსოფის აზრით, სიტუაციების მართვისა და ანალიზის სტრატეგიის არჩევანი დამოკიდებულია გარე გარემოს არასტაბილურობის დონეზე. ზომიერი არასტაბილურობისთვის, ჩვეულებრივი კონტროლი გამოიყენება გარემოს წარსულის შესახებ ცოდნის ექსტრაპოლაციის საფუძველზე. არასტაბილურობის საშუალო დონის დროს მენეჯმენტი ხორციელდება გარემოში ცვლილებების პროგნოზის საფუძველზე (მაგალითად, ფინანსური ბაზრების „ტექნიკური“ ანალიზი). არასტაბილურობის მაღალ დონეზე მენეჯმენტი გამოიყენება ექსპერტთა მოქნილი გადაწყვეტილებების საფუძველზე (მაგალითად, ფინანსური ბაზრების „ფუნდამენტური“ 8 ანალიზი) 9 .

1.3. სუსტად სტრუქტურირებული გარე გარემო

გარემო, რომელშიც მენეჯმენტის სუბიექტები იძულებულნი არიან იმუშაონ, ხასიათდება არა მხოლოდ როგორც არასტაბილური, არამედ სუსტად სტრუქტურირებული. ეს ორი მახასიათებელი მჭიდრო კავშირშია, მაგრამ განსხვავებული. თუმცა, ეს ტერმინები ზოგჯერ ურთიერთშემცვლელად გამოიყენება.
ამრიგად, IPU RAS– ის სპეციალისტები, რომლებიც განსაზღვრავენ ნახევრად სტრუქტურირებულ სისტემებს, მიუთითებენ არასტაბილურ სისტემებში თანდაყოლილ მათ ზოგიერთ თვისებაზე: ”სიძნელეები პროცესების ანალიზში და მენეჯერული გადაწყვეტილებების მიღებაში ისეთ სფეროებში, როგორიცაა ეკონომიკა, სოციოლოგია, ეკოლოგია და ა. ამ სფეროებში თანდაყოლილი რიგი მახასიათებლების გამო, კერძოდ: მათში მიმდინარე პროცესების მრავალგანზომილებიანი (ეკონომიკური, სოციალური და ა.შ.) და მათი ურთიერთდაკავშირება; ამის გამო შეუძლებელია ცალკეული ფენომენების გამოყოფა და დეტალური შესწავლა - მათში მომხდარი ყველა ფენომენი მთლიანობაში უნდა განიხილებოდეს; პროცესების დინამიკის შესახებ საკმარისი რაოდენობრივი ინფორმაციის ნაკლებობა, რაც გვაიძულებს გადავიდეთ ასეთი პროცესების ხარისხობრივ ანალიზზე; პროცესების ხასიათის ცვალებადობა დროთა განმავლობაში და ა.შ. ამ თავისებურებების გამო ეკონომიკური, სოციალური და ა.შ. სისტემებს უწოდებენ ნახევრად სტრუქტურირებულ სისტემებს“ 10 .
თუმცა, უნდა აღინიშნოს, რომ ტერმინი „არასტაბილურობა“ გულისხმობს სისტემის განვითარების პროგნოზირების შეუძლებლობას ან სირთულეს, ხოლო სუსტად სტრუქტურირებული - მისი ფორმალიზების შეუძლებლობას. საბოლოო ჯამში, მახასიათებლები "არასტაბილურობა" და "სუსტად სტრუქტურირებული", ჩემი აზრით, ასახავს ერთი და იგივე ფენომენის სხვადასხვა ასპექტს, რადგან ჩვენ ტრადიციულად აღვიქვამთ სისტემას, რომლის ფორმალიზებაც არ შეგვიძლია და, შესაბამისად, აბსოლუტურად ზუსტად ვიწინასწარმეტყველებთ მის განვითარებას (ანუ სუსტად სტრუქტურირებული სისტემა. ) როგორც არასტაბილური, ქაოსისკენ მიდრეკილი. ამიტომ, შემდგომში, შესწავლილი სტატიების ავტორების შემდეგ, გამოვიყენებ ამ ტერმინებს ეკვივალენტად. ზოგჯერ მკვლევარები ზემოაღნიშნულ ცნებებთან ერთად იყენებენ ტერმინს „რთულ სიტუაციებში“.
ასე რომ, ტექნიკური სისტემებისგან განსხვავებით, ეკონომიკური, სოციალურ-პოლიტიკური და სხვა მსგავსი სისტემები ხასიათდება მათში მიმდინარე პროცესების დეტალური რაოდენობრივი აღწერის არარსებობით - აქ ინფორმაცია ხარისხობრივი ხასიათისაა. ამიტომ, ნახევრად სტრუქტურირებული სისტემებისთვის შეუძლებელია ფორმალური ტრადიციული რაოდენობრივი მოდელების შექმნა. ამ ტიპის სისტემებს ახასიათებთ გაურკვევლობა, ხარისხობრივ დონეზე აღწერა და გაურკვევლობა გარკვეული გადაწყვეტილებების შედეგების შეფასებისას 11 .
ამრიგად, არასტაბილური გარე გარემოს (სუსტად სტრუქტურირებული სისტემების) ანალიზი სავსეა მრავალი სირთულით. მათი ამოხსნისას საჭიროა ექსპერტის ინტუიცია, მისი გამოცდილება, აზროვნების ასოციაციურობა, გამოცნობა.
სიტუაციების შემეცნებითი (შემეცნებითი) მოდელირების კომპიუტერული საშუალებები შესაძლებელს ხდის ასეთ ანალიზს გაუმკლავდეს. ეს თანხები ათწლეულების განმავლობაში გამოიყენება ეკონომიკურად განვითარებულ ქვეყნებში, რაც ეხმარება საწარმოებს გადარჩენაში და განავითარონ თავიანთი ბიზნესი და ხელისუფლებას მოამზადონ ეფექტური მარეგულირებელი დოკუმენტები 12 . კოგნიტური მოდელირება შექმნილია იმისთვის, რომ დაეხმაროს ექსპერტს უფრო ღრმა დონეზე დაფიქრებაში და ცოდნის გამარტივებაში, ასევე სიტუაციის შესახებ მისი იდეების შეძლებისდაგვარად ფორმალიზებაში.

2. კოგნიტური ანალიზის ზოგადი კონცეფცია

კოგნიტურ ანალიზს მკვლევარები ზოგჯერ მოიხსენიებენ როგორც „კოგნიტურ სტრუქტურირებას“ 13 .
კოგნიტური ანალიზი განიხილება, როგორც ერთ-ერთი ყველაზე ძლიერი ინსტრუმენტი არასტაბილური და ნახევრად სტრუქტურირებული გარემოს შესასწავლად. ის ხელს უწყობს გარემოში არსებული პრობლემების უკეთ გააზრებას, წინააღმდეგობების გამოვლენას და მიმდინარე პროცესების ხარისხობრივ ანალიზს. კოგნიტური (შემეცნებითი) მოდელირების არსი - კოგნიტური ანალიზის მთავარი პუნქტი - არის სისტემის ყველაზე რთული პრობლემებისა და განვითარების ტენდენციების გამარტივებული სახით ასახვა მოდელში, კრიზისული სიტუაციების წარმოქმნის შესაძლო სცენარების შესწავლა, პოვნა. სამოდელო სიტუაციაში მათი გადაწყვეტის გზები და პირობები. კოგნიტური მოდელების გამოყენება ხარისხობრივად ზრდის მენეჯერული გადაწყვეტილების მიღების ვალიდობას რთულ და სწრაფად ცვალებად გარემოში, იხსნის ექსპერტს „ინტუიციური ხეტიალისგან“, ზოგავს დროს სისტემაში მომხდარი მოვლენების გააზრებისა და ინტერპრეტაციისთვის 14 .
და. მაქსიმოვი და ს.ვ. კაჩაევი, მენეჯმენტის გასაუმჯობესებლად საინფორმაციო შემეცნებითი (შემეცნებითი) ტექნოლოგიების გამოყენების პრინციპების ასახსნელად გამოიყენეთ გემის მეტაფორა მძვინვარე ოკეანეში - ე.წ. "ფრეგატა-ოკეანის" მოდელი. კომერციული და არაკომერციული აქტივობების უმეტესობა არასტაბილურ და ნახევრად სტრუქტურირებულ გარემოში „გარდაუვლად არის დაკავშირებული რისკთან, როგორც სამომავლო საოპერაციო პირობების გაურკვევლობის გამო, ასევე არასწორი მართვის გადაწყვეტილებების პოტენციალის გამო. ძალიან მნიშვნელოვანია, რომ მენეჯმენტმა შეძლოს ასეთი სირთულეების წინასწარ განჭვრეტა და მათი დაძლევის სტრატეგიების შემუშავება, ე.ი. ჰქონდეს შესაძლო ქცევის წინასწარ განსაზღვრული დამოკიდებულებები. ეს განვითარება შემოთავაზებულია განხორციელდეს მოდელებზე, რომლებშიც საკონტროლო ობიექტის საინფორმაციო მოდელი ("ფრეგატი") ურთიერთქმედებს გარე გარემოს მოდელთან - ეკონომიკური, სოციალური, პოლიტიკური და ა.შ. ("ოკეანის"). „ასეთი მოდელირების მიზანია „ფრეგატს“ რეკომენდაციების მიცემა, თუ როგორ უნდა გადალახოს „ოკეანე“ მინიმალური „მონდომებით“... საინტერესოა... არის მიზნის მიღწევის გზები, ხელსაყრელის გათვალისწინებით. „ქარები“ და „დინები“... ასე რომ, ჩვენ დავსახეთ მიზანი: განვსაზღვროთ „ქარის ვარდი“ ... [გარე გარემო], შემდეგ კი ვნახოთ რომელი „ქარები“ იქნება ხელსაყრელი, რომელი იქნება საპირისპირო, როგორ გამოვიყენოთ ისინი და როგორ აღმოვაჩინოთ გარე სიტუაციის თვისებები, რომლებიც მნიშვნელოვანია ... [ობიექტისთვის]“ 15 .
ამრიგად, კოგნიტური მიდგომის არსი, როგორც უკვე აღვნიშნეთ, მდგომარეობს იმაში, რომ დაეხმაროს ექსპერტს სიტუაციის დაფიქრებაში და მართვის ყველაზე ეფექტური სტრატეგიის შემუშავებაში, რომელიც დაფუძნებულია არა იმდენად მის ინტუიციაზე, რამდენადაც შეკვეთილ და დამოწმებულ (შეძლებისდაგვარად) ცოდნაზე. რთული სისტემის შესახებ. კოგნიტური ანალიზის გამოყენების მაგალითები კონკრეტული პრობლემების გადასაჭრელად განხილული იქნება ქვემოთ პუნქტში „8. კოგნიტური მოდელის გამოყენება“.

3. კოგნიტური ანალიზის ეტაპები

კოგნიტური ანალიზი შედგება რამდენიმე ეტაპისგან, რომელთაგან თითოეული ასრულებს კონკრეტულ ამოცანას. ამ პრობლემების თანმიმდევრული გადაწყვეტა იწვევს კოგნიტური ანალიზის მთავარი მიზნის მიღწევას. მკვლევარები აძლევენ ეტაპების განსხვავებულ ნომენკლატურას შესწავლილი ობიექტის (ობიექტების) სპეციფიკიდან გამომდინარე 16 . თუ ყველა ამ მიდგომას შევაჯამებთ და განვაზოგადებთ, შეგვიძლია გამოვყოთ შემდეგი ეტაპები, რომლებიც დამახასიათებელია ნებისმიერი სიტუაციის კოგნიტური ანალიზისთვის.

(3 - 5 ეტაპების გავლის შედეგად აგებულია სიტუაციის (სისტემის) კოგნიტური მოდელი, რომელიც გამოსახულია ფუნქციური გრაფიკის სახით. შესაბამისად, შეგვიძლია ვთქვათ, რომ 3 - 5 ეტაპები კოგნიტური მოდელირებაა. დეტალურად, ყველა ეს ეტაპი და შემეცნებითი მოდელირების ძირითადი კონცეფციები განხილული იქნება მე-4 - მე-7 პუნქტებში).

მოდით დეტალურად განვიხილოთ თითოეული ზემოაღნიშნული ეტაპი (პირველი და მეორის გარდა, რომლებიც არსებითად მოსამზადებელია), თითოეული ეტაპის კონკრეტული ამოცანების განხორციელების მექანიზმები, აგრეთვე პრობლემები, რომლებიც წარმოიქმნება სხვადასხვა ეტაპზე. კოგნიტური ანალიზი.

4. კოგნიტური მოდელირების მიზნები, ეტაპები და ძირითადი ცნებები

კოგნიტური ანალიზის ძირითადი ელემენტია კოგნიტური მოდელის აგება.

4. 1. კოგნიტური მოდელის აგების მიზანი

კოგნიტური მოდელირება ხელს უწყობს პრობლემური სიტუაციის უკეთ გააზრებას, წინააღმდეგობების იდენტიფიცირებას და სისტემის თვისობრივ ანალიზს. მოდელირების მიზანია შესწავლილი ობიექტის ფუნქციონირების შესახებ ჰიპოთეზის ჩამოყალიბება და დახვეწა, როგორც რთული სისტემა, რომელიც შედგება ცალკეული, მაგრამ მაინც ურთიერთდაკავშირებული ელემენტებისა და ქვესისტემებისგან. რთული სისტემის ქცევის გასაგებად და გასაანალიზებლად აგებულია სისტემის ელემენტების მიზეზ-შედეგობრივი ურთიერთობის ბლოკ-სქემა. ამ ურთიერთობების ანალიზი აუცილებელია სისტემაში სხვადასხვა პროცესის კონტროლის განსახორციელებლად 18 .

4.2. კოგნიტური მოდელირების ეტაპები

ზოგადად, კოგნიტური მოდელირების ეტაპები განხილულია ზემოთ. IPU RAS-ის სპეციალისტების ნამუშევრები შეიცავს ამ ეტაპების კონკრეტულ პრეზენტაციას. გამოვყოთ მთავარი.

ამრიგად, კოგნიტური მოდელი მოიცავს კოგნიტურ რუკას (მიმართული გრაფიკი) და გრაფიკული რკალის წონებს (ორმხრივი გავლენის ან ფაქტორების გავლენის შეფასება). რკალების წონების განსაზღვრისას მიმართული გრაფიკი იქცევა ფუნქციურ.
ფაქტორების იდენტიფიცირების, ფაქტორების ურთიერთგავლენის შეფასების და ფაქტორების ტიპოლოგიის პრობლემები განხილული იქნება მე-5 და მე-6 პუნქტებში; აქ განვიხილავთ კოგნიტური მოდელირების ისეთ ძირითად ცნებებს, როგორიცაა კოგნიტური რუკა და ფუნქციური გრაფიკი.

4.3. მიმართული გრაფიკი (შემეცნებითი რუკა)

შემეცნებითი მიდგომის ფარგლებში ტერმინები „შემეცნებითი რუკა“ და „მიმართული გრაფიკი“ ხშირად ურთიერთშემცვლელად გამოიყენება; თუმცა, მკაცრად რომ ვთქვათ, მიმართული გრაფის ცნება უფრო ფართოა და ტერმინი „შემეცნებითი რუკა“ მიუთითებს მიმართული გრაფის მხოლოდ ერთ გამოყენებაზე.
შემეცნებითი რუკა შედგება ფაქტორებისგან (სისტემის ელემენტები) და მათ შორის კავშირებისგან.
რთული სისტემის ქცევის გასაგებად და გასაანალიზებლად აგებულია სისტემის ელემენტების (სიტუაციის ფაქტორების) მიზეზ-შედეგობრივი ურთიერთობის ბლოკ-სქემა. A და B სისტემის ორი ელემენტი გამოსახულია დიაგრამაზე, როგორც ცალკეული წერტილები (ვერტიკები), რომლებიც დაკავშირებულია ორიენტირებული რკალით, თუ ელემენტი A დაკავშირებულია B ელემენტთან მიზეზობრივი ურთიერთობით: A a B, სადაც: A არის მიზეზი, B. არის ეფექტი.
ფაქტორებს შეუძლიათ გავლენა მოახდინონ ერთმანეთზე და ასეთი გავლენა, როგორც უკვე აღვნიშნეთ, შეიძლება იყოს პოზიტიური, როდესაც ერთი ფაქტორის ზრდა (შემცირება) იწვევს მეორე ფაქტორების ზრდას (კლებას), ხოლო უარყოფითი, როდესაც ერთის ზრდა (შემცირება). ფაქტორი იწვევს შემცირებას (მატებას) ) სხვა ფაქტორი 20 . უფრო მეტიც, გავლენას შეიძლება ჰქონდეს ცვლადი ნიშანი, შესაძლო დამატებითი პირობების მიხედვით.
მიზეზ-შედეგობრივი ურთიერთობების წარმოდგენის ასეთი სქემები ფართოდ გამოიყენება ეკონომიკასა და სოციოლოგიაში რთული სისტემების გასაანალიზებლად.
ზოგიერთი ეკონომიკური სიტუაციის შემეცნებითი რუკის მაგალითი ნაჩვენებია სურათზე 1.

სურათი 1. მიმართული გრაფიკი 21.

4.4. ფუნქციური გრაფიკი (კოგნიტური მოდელის შენობის დასრულება)
შემეცნებითი რუკა ასახავს მხოლოდ ერთმანეთზე ფაქტორების გავლენის არსებობის ფაქტს. ის არ ასახავს არც ამ გავლენების დეტალურ ბუნებას, არც გავლენის ცვლილებების დინამიკას, რომელიც დამოკიდებულია სიტუაციის ცვლილებებზე და არც თავად ფაქტორების დროებით ცვლილებებს. ყველა ამ გარემოების გათვალისწინება მოითხოვს ინფორმაციის სტრუქტურირების შემდეგ საფეხურზე გადასვლას, ანუ კოგნიტურ მოდელზე.
ამ დონეზე, კოგნიტური რუკის ფაქტორებს შორის ყოველი კავშირი ვლინდება შესაბამისი დამოკიდებულებებით, რომელთაგან თითოეული შეიძლება შეიცავდეს როგორც რაოდენობრივ (გაზომილ) ცვლადებს, ასევე თვისებრივ (არაგაზომილ) ცვლადებს. ამ შემთხვევაში რაოდენობრივი ცვლადები წარმოდგენილია ბუნებრივი გზით მათი რიცხვითი მნიშვნელობების სახით. თითოეული ხარისხობრივი ცვლადი ასოცირდება ენობრივი ცვლადების ერთობლიობასთან, რომელიც ასახავს ამ თვისებრივი ცვლადის სხვადასხვა მდგომარეობას (მაგალითად, მომხმარებელთა მოთხოვნა შეიძლება იყოს „სუსტი“, „ზომიერი“, „აჩქარება“ და ა.შ.), და თითოეული ენობრივი ცვლადი შეესაბამება გარკვეული რიცხვითი ეკვივალენტი მასშტაბში. შესწავლილ სიტუაციაში მიმდინარე პროცესების შესახებ ცოდნის დაგროვებით, შესაძლებელი ხდება უფრო დეტალურად გამოავლინოს ფაქტორებს შორის ურთიერთობის ბუნება.
ფორმალურად, სიტუაციის შემეცნებითი მოდელი, კოგნიტური რუკის მსგავსად, შეიძლება წარმოდგენილი იყოს გრაფიკით, მაგრამ ამ გრაფიკის თითოეული რკალი უკვე წარმოადგენს გარკვეულ ფუნქციურ ურთიერთობას შესაბამის ფაქტორებს შორის; იმათ. სიტუაციის შემეცნებითი მოდელი წარმოდგენილია ფუნქციური გრაფიკით 22 .
პირობით რეგიონში სიტუაციის ამსახველი ფუნქციური გრაფიკის მაგალითი ნაჩვენებია ნახ. 2.

სურათი 2. ფუნქციური გრაფიკი 23.
გაითვალისწინეთ, რომ ეს მოდელი არის საჩვენებელი მოდელი, ამიტომ მასში არ არის გათვალისწინებული მრავალი გარემო ფაქტორი.

5. ფაქტორების სახეები
სიტუაციის (სისტემის) სტრუქტურირებისთვის მკვლევარები ანაწილებენ ფაქტორებს (ელემენტებს) სხვადასხვა ჯგუფად, რომელთაგან თითოეულს აქვს გარკვეული სპეციფიკა, კერძოდ, ფუნქციური როლი მოდელირებაში. უფრო მეტიც, გაანალიზებული სიტუაციის (სისტემის) სპეციფიკიდან გამომდინარე, ფაქტორების (ელემენტების) ტიპოლოგია შეიძლება განსხვავებული იყოს. აქ მე გამოვყოფ ფაქტორების რამდენიმე ტიპს, რომლებიც გამოიყენება უმეტეს სისტემების (სიტუაციები, გარემო) კოგნიტურ მოდელირებაში.
პირველ რიგში, აღმოჩენილ ყველა ფაქტორს შორის არის ძირითადი (სიტუაციაზე მნიშვნელოვანი გავლენა, პრობლემის არსის აღწერა) და „გადაჭარბებული“ (არამნიშვნელოვანი) ფაქტორები, რომლებიც „სუსტად არიან დაკავშირებული“ ძირითადი ფაქტორების „ბირთთან“ 24 .
კონკრეტული სიტუაციის გაანალიზებისას ექსპერტმა ჩვეულებრივ იცის ან ვარაუდობს, თუ რა ცვლილებებია მისთვის სასურველი ძირითადი ფაქტორების მიხედვით. ექსპერტისთვის ყველაზე საინტერესო ფაქტორებს მიზნობრივი ფაქტორები ეწოდება. და. მაქსიმოვი, ე.კ. კორნოუშენკო, ს.ვ. კაჩაევი მიზნობრივ ფაქტორებს ასე აღწერს: „ეს არის კოგნიტური მოდელის „გამომავალი“ ფაქტორები. სიტუაციაში პროცესების მართვის შესახებ გადაწყვეტილებების შემუშავების ამოცანაა სამიზნე ფაქტორებში სასურველი ცვლილებების უზრუნველყოფა, ეს არის მენეჯმენტის მიზანი. მიზანი ითვლება სწორად დასახული, თუ სასურველი ცვლილებები ზოგიერთ სამიზნე ფაქტორში არ იწვევს არასასურველ ცვლილებებს სხვა სამიზნე ფაქტორებში“ 25 .
ძირითადი ფაქტორების საწყის ნაკრებში გამოიყოფა ეგრეთ წოდებული საკონტროლო ფაქტორების ერთობლიობა - შემეცნებითი მოდელის „“შეყვანის“ ფაქტორები, რომელთა მეშვეობითაც საკონტროლო მოქმედებები იკვებება მოდელში. საკონტროლო მოქმედება განიხილება მიზანთან შესაბამისობაში, თუ ის არ იწვევს არასასურველ ცვლილებებს რომელიმე სამიზნე ფაქტორში“ 26 . საკონტროლო ფაქტორების იდენტიფიცირებისთვის განისაზღვრება სამიზნეებზე გავლენის ფაქტორები. მოდელის მაკონტროლებელი ფაქტორები იქნება სიტუაციაზე გავლენის პოტენციურად შესაძლო ბერკეტები 27 .
საკონტროლო ფაქტორების გავლენა შეჯამებულია „საკონტროლო ვექტორის“ კონცეფციაში - ფაქტორების ერთობლიობა, რომელთაგან თითოეულს მიეწოდება მოცემული მნიშვნელობის საკონტროლო იმპულსი 28 .
სიტუაციის (ან სისტემის ელემენტების) ფაქტორები ასევე შეიძლება დაიყოს შიდა (მიკუთვნება მენეჯმენტის ობიექტს და მენეჯმენტის მეტ-ნაკლებად სრული კონტროლის ქვეშ) და გარე (ასახავს გავლენას სიტუაციაზე ან გარე ძალების სისტემაზე). რომელიც შეიძლება არ იყოს კონტროლირებადი ან მხოლოდ ირიბად კონტროლირებადი მართვის სუბიექტის მიერ) .
გარე ფაქტორები, როგორც წესი, იყოფა პროგნოზირებადებად, რომელთა წარმოშობისა და ქცევის პროგნოზირება შესაძლებელია არსებული ინფორმაციის ანალიზის საფუძველზე და არაპროგნოზირებადებად, რომელთა ქცევის შესახებ ექსპერტი გაიგებს მხოლოდ მათი წარმოშობის შემდეგ29.
ზოგჯერ მკვლევარები იდენტიფიცირებენ ეგრეთ წოდებულ ინდიკატორ ფაქტორებს, რომლებიც ასახავს და ხსნის პროცესების განვითარებას პრობლემურ სიტუაციაში (სისტემა, გარემო) 30 . ასეთი მიზნებისათვის გამოიყენება ინტეგრალური ინდიკატორების (ფაქტორების) ცნებაც, რომელთა შეცვლითაც შეიძლება ვიმსჯელოთ ამ სფეროში ზოგადი ტენდენციების შესახებ 31 .
ფაქტორებს ასევე ახასიათებს მათი ღირებულებების ტენდენცია. განასხვავებენ შემდეგ ტენდენციებს: ზრდა, კლება. თუ ფაქტორის ცვლილება არ არის, მაშინ საუბარია ტენდენციის ან ნულოვანი ტენდენციის არარსებობაზე 32 .
და ბოლოს, უნდა აღინიშნოს, რომ შესაძლებელია გამომწვევი ფაქტორებისა და ფაქტორების-შედეგების, მოკლევადიანი და გრძელვადიანი ფაქტორების იდენტიფიცირება.

6. კოგნიტური მოდელის აგების ძირითადი პრობლემები
კოგნიტური მოდელის აგებისას ორი ძირითადი პრობლემაა.
პირველ რიგში, ძნელია ფაქტორების (სისტემის ელემენტები) იდენტიფიცირება და ფაქტორების რანჟირება (ძირითადი და მეორადი ფაქტორების შერჩევა) (მიმართული გრაფიკის აგების ეტაპზე).
მეორეც, ფაქტორების ურთიერთგავლენის ხარისხის განსაზღვრა (გრაფიკული რკალების წონების განსაზღვრა) (ფუნქციური გრაფიკის აგების ეტაპზე).

6.1. ფაქტორების (სისტემის ელემენტები) იდენტიფიცირება

შეიძლება ითქვას, რომ მკვლევარებს არ აქვთ შემუშავებული შესწავლილი სისტემების ელემენტების იდენტიფიკაციის მკაფიო ალგორითმი. ვარაუდობენ, რომ სიტუაციის შესწავლილი ფაქტორები უკვე ცნობილია შემეცნებითი ანალიზის მატარებელი ექსპერტისთვის.
ჩვეულებრივ, დიდი (მაგალითად, მაკროეკონომიკური) სისტემების განხილვისას გამოიყენება ე.წ. რომლის მეშვეობითაც გარემოს პოლიტიკური, ეკონომიკური, სოციალურ-კულტურული და ტექნოლოგიური ასპექტები 33 . ეს მიდგომა კარგად არის ცნობილი ყველა სოციალურ-ეკონომიკურ მეცნიერებაში.
PEST ანალიზი არის ინსტრუმენტი გარე გარემოს ისტორიულად ჩამოყალიბებული ოთხი ელემენტიანი სტრატეგიული ანალიზისთვის. ამავდროულად, თითოეული კონკრეტული რთული ობიექტისთვის არსებობს ძირითადი ფაქტორების სპეციალური ნაკრები, რომლებიც პირდაპირ და ყველაზე მნიშვნელოვან გავლენას ახდენენ ობიექტზე. თითოეული გამოვლენილი ასპექტის ანალიზი სისტემატურად ტარდება, ვინაიდან ცხოვრებაში ყველა ეს ასპექტი მჭიდრო კავშირშია 34 .
გარდა ამისა, ვარაუდობენ, რომ ექსპერტს შეუძლია განსაჯოს ფაქტორების სპექტრი, მათი სუბიექტური იდეების შესაბამისად. ამრიგად, ფინანსური სიტუაციების „ფუნდამენტური“ ანალიზი, რომელიც ზოგიერთი პარამეტრით ახლოს არის კოგნიტურ ანალიზთან, ეფუძნება ძირითადი ფაქტორების ერთობლიობას (ფინანსური და ეკონომიკური ინდიკატორები) - როგორც მაკროეკონომიკური, ასევე დაბალი რიგის, როგორც გრძელვადიანი, ასევე მოკლევადიანი. ეს ფაქტორები, „ფუნდამენტური“ მიდგომის შესაბამისად, განისაზღვრება საღი აზრის საფუძველზე 35 .
ამრიგად, ერთადერთი დასკვნა, რომელიც შეიძლება გამოვიტანოთ ფაქტორების იდენტიფიკაციის პროცესთან დაკავშირებით, არის ის, რომ ანალიტიკოსი, ამ მიზნის მისაღწევად, უნდა იხელმძღვანელოს მზა ცოდნით სხვადასხვა სოციალურ-ეკონომიკური მეცნიერებების, რომლებიც ეხება სხვადასხვა სისტემის სპეციფიკურ შესწავლას. როგორც მისი გამოცდილება და ინტუიცია.

6.2. ფაქტორებს შორის ურთიერთობის იდენტიფიცირების ორი მიდგომა

ფაქტორების ურთიერთქმედების ბუნების საჩვენებლად გამოიყენება პოზიტიური და ნორმატიული მიდგომები.
პოზიტიური მიდგომა ემყარება ფაქტორების ურთიერთქმედების ობიექტური ბუნების გათვალისწინებას და საშუალებას გაძლევთ დახაზოთ რკალი, მიანიჭოთ მათ ნიშნები (+/-) და ზუსტი წონა, ანუ ასახოთ ამ ურთიერთქმედების ბუნება. ეს მიდგომა გამოიყენება იმ შემთხვევაში, თუ ფაქტორების კავშირი შეიძლება იყოს ფორმალიზებული და გამოხატული მათემატიკური ფორმულებით, რომლებიც ადგენენ ზუსტ რაოდენობრივ კავშირებს.
თუმცა, ყველა რეალური სისტემა და მათი ქვესისტემები არ არის აღწერილი გარკვეული მათემატიკური ფორმულებით. შეიძლება ითქვას, რომ ფორმალიზებულია ფაქტორების ურთიერთქმედების მხოლოდ რამდენიმე განსაკუთრებული შემთხვევა. უფრო მეტიც, რაც უფრო რთულია სისტემა, მით ნაკლებია ალბათობა იმისა, რომ იგი სრულად იყოს აღწერილი ტრადიციული მათემატიკური მოდელებით. ეს, უპირველეს ყოვლისა, განპირობებულია არასტაბილური, ნახევრად სტრუქტურირებული სისტემების ფუნდამენტური თვისებებით, რომლებიც აღწერილია პარაგრაფ 1-ში. შესაბამისად, პოზიტიურ მიდგომას ავსებს ნორმატიული მიდგომა.
ნორმატიული მიდგომა ემყარება ფაქტორების ურთიერთქმედების სუბიექტურ, შეფასების აღქმას და მისი გამოყენება ასევე საშუალებას გაძლევთ მივანიჭოთ წონა რკალებს, ანუ ასახოთ ფაქტორების ურთიერთქმედების სიძლიერე (ინტენსივობა). ფაქტორების ერთმანეთზე გავლენის გარკვევა და ამ გავლენის შეფასება ეფუძნება ექსპერტის „შეფასებებს“ და გამოიხატება რაოდენობრივი ფორმით [-1,1] სკალის ან ენობრივი ცვლადების გამოყენებით, როგორიცაა „ძლიერი“, „სუსტი“, „ზომიერად“ 36 . სხვა სიტყვებით რომ ვთქვათ, ნორმატიული მიდგომით, ექსპერტის წინაშე დგას ამოცანა, ინტუიციურად განსაზღვროს ფაქტორების ურთიერთგავლენის სიძლიერე, ხარისხობრივი ურთიერთობის ცოდნის საფუძველზე.
გარდა ამისა, როგორც უკვე აღვნიშნეთ, ექსპერტმა უნდა განსაზღვროს ფაქტორების გავლენის უარყოფითი ან დადებითი ხასიათი და არა მხოლოდ გავლენის სიძლიერე. ამ ამოცანის შესრულებისას, ცხადია, შესაძლებელია ზემოთ აღნიშნული ორი მიდგომის გამოყენება.

6.3.ფაქტორებისა და მათ შორის ურთიერთობის გამოკვეთის მაგალითები
წარმოგიდგენთ რამდენიმე მაგალითს, რომლებსაც მკვლევარები იყენებენ ფაქტორების შერჩევისა და მათ შორის ურთიერთობის დამყარების საილუსტრაციოდ.
ამრიგად, ვ. მაქსიმოვი, ს. კაჩაევი და ე. კორნუშენკო განსაზღვრავენ შემდეგ ძირითად ფაქტორებს კრიზისულ ეკონომიკაში მიმდინარე პროცესების კოგნიტური მოდელის შესაქმნელად: 1. მთლიანი შიდა პროდუქტი (მშპ); 2. მთლიანი მოთხოვნა; 3. ინფლაცია; 4. დანაზოგი; 5. მოხმარება; 6. ინვესტიციები; 7. სახელმწიფო შესყიდვები; 8. უმუშევრობა; 9. ფულის შეთავაზება; 10. სახელმწიფო გადარიცხვები; 11. სახელმწიფო ხარჯები; 12. მთავრობის შემოსავლები; 13. სახელმწიფო ბიუჯეტის დეფიციტი; 14. გადასახადები; 15. გადასახადების გადაუხდელობა;16. საპროცენტო განაკვეთი; 17. ფულზე მოთხოვნა 37 .
ვ. მაქსიმოვი, ე. გრებენიუკი, ე. კორნოუშენკო სტატიაში „ფუნდამენტური და ტექნიკური ანალიზი: ორი მიდგომის ინტეგრაცია“ მოჰყავთ ფაქტორების იდენტიფიცირების კიდევ ერთი მაგალითი და ავლენენ მათ შორის კავშირების ბუნებას: „ყველაზე მნიშვნელოვანი ეკონომიკური ინდიკატორები, რომლებიც გავლენას ახდენენ აშშ-სა და ევროპის საფონდო ბაზარი არის: მთლიანი ეროვნული პროდუქტი (GNP), წარმოების წარმოების ინდექსი (PPI), სამომხმარებლო ფასების ინდექსი (CPI), მწარმოებლის ფასების ინდექსი (CPI), უმუშევრობის დონე, ნავთობის ფასი, დოლარის კურსი ... თუ ბაზარი იზრდება და ეკონომიკური მაჩვენებლები ადასტურებს ეკონომიკის სტაბილურ განვითარებას, მაშინ შეიძლება მოსალოდნელი იყოს ფასების შემდგომი ზრდა... აქციები გაძვირდება, თუ კომპანიის მოგება გაიზრდება და არსებობს მათი შემდგომი ზრდის პერსპექტივა... თუ რეალურია. ეკონომიკური მაჩვენებლების ზრდის ტემპები განსხვავდება მოსალოდნელისგან, რაც იწვევს საფონდო ბირჟაზე პანიკას და მის მკვეთრ ცვლილებებს. მთლიანი ეროვნული პროდუქტის ცვლილება ჩვეულებრივ წელიწადში 3-5%-ია. თუ მშპ-ის წლიური ზრდა აჭარბებს 5%-ს, მაშინ ამას ჰქვია ეკონომიკური ბუმი, რომელიც საბოლოოდ შეიძლება გამოიწვიოს ბაზრის კოლაფსამდე. მშპ-ის ცვლილება შეიძლება ვიწინასწარმეტყველოთ დამამუშავებელი მრეწველობის ინდექსის ცვლილებებით. IPI-ის მკვეთრი ზრდა მიუთითებს ინფლაციის შესაძლო ზრდაზე, რაც იწვევს ბაზრის დაცემას. CPI-ს და CPI-ს და ნავთობის ფასების ზრდა ასევე იწვევს ბაზრის დაცემას. აშშ-სა და ევროპაში მაღალი უმუშევრობა (6%-ზე მეტი) აიძულებს ფედერალურ სააგენტოებს შეამცირონ საბანკო საპროცენტო განაკვეთი, რაც იწვევს ეკონომიკის აღდგენას და აქციების ფასების ზრდას. თუ უმუშევრობა თანდათან მცირდება, მაშინ ბაზარი არ რეაგირებს ამ ცვლილებებზე. თუ უმუშევრობის დონე მკვეთრად ეცემა და მოსალოდნელ ღირებულებაზე ნაკლები ხდება, მაშინ ბაზარი იწყებს ვარდნას, რადგან უმუშევრობის მკვეთრმა შემცირებამ შეიძლება გაზარდოს ინფლაციის მაჩვენებელი მოსალოდნელზე მეტად“38.

6.4. ფაქტორების გავლენის სიძლიერის განსაზღვრის პრობლემა

ასე რომ, კოგნიტური მოდელირების ყველაზე მნიშვნელოვანი პრობლემაა გრაფიკული რკალების წონების იდენტიფიცირება, ანუ ფაქტორების ურთიერთგავლენის ან გავლენის რაოდენობრივი შეფასება. ფაქტია, რომ კოგნიტური მიდგომა გამოიყენება არასტაბილური, ნახევრად სტრუქტურირებული გარემოს შესწავლისას. შეგახსენებთ, რომ მისი მახასიათებლები: ცვალებადობა, რთული ფორმალიზება, მრავალფაქტორული და ა.შ. ეს არის ყველა სისტემის სპეციფიკა, რომელშიც ხალხი შედის. მაშასადამე, ტრადიციული მათემატიკური მოდელების უმოქმედობა ხშირ შემთხვევაში არის არა კოგნიტური ანალიზის მეთოდოლოგიური ხარვეზი, არამედ კვლევის საგნის ფუნდამენტური თვისება 39 .

ამრიგად, კონტროლის თეორიაში შესწავლილი სიტუაციების უმეტესობის ყველაზე მნიშვნელოვანი მახასიათებელია მათში მოაზროვნე მონაწილეების არსებობა, რომელთაგან თითოეული თავისებურად წარმოადგენს სიტუაციას და იღებს გარკვეულ გადაწყვეტილებებს „საკუთარი“ წარმოდგენის საფუძველზე. როგორც ჯ. სოროსმა აღნიშნა თავის წიგნში „ფინანსების ალქიმია“, „როდესაც მოაზროვნე მონაწილეები მოქმედებენ სიტუაციაში, მოვლენების თანმიმდევრობა პირდაპირ არ მიდის ერთი ფაქტორებიდან მეორეზე; ამის ნაცვლად, ის კვეთს ერთმანეთს ... აკავშირებს ფაქტორებს მათ აღქმებთან და აღქმებს ფაქტორებთან. ეს იწვევს იმ ფაქტს, რომ „სიტუაციაში მიმდინარე პროცესები მიდის არა წონასწორობამდე, არამედ ცვლილებების დაუსრულებელ პროცესამდე“ 40 . აქედან გამომდინარეობს, რომ სიტუაციაში პროცესების ქცევის საიმედო პროგნოზირება შეუძლებელია მისი მონაწილეების მიერ ამ სიტუაციის შეფასების და შესაძლო ქმედებების შესახებ საკუთარი ვარაუდების გათვალისწინების გარეშე. ჯ. სოროსმა ზოგიერთი სისტემის ამ თვისებას რეფლექსურობა უწოდა.
ფაქტორების ფორმალიზებული რაოდენობრივი დამოკიდებულებები აღწერილია სხვადასხვა ფორმულებით (რეგულარობა), რაც დამოკიდებულია კვლევის საგანზე, ანუ თავად ფაქტორებზე. თუმცა, როგორც უკვე აღვნიშნეთ, ტრადიციული მათემატიკური მოდელის აგება ყოველთვის არ არის შესაძლებელი.

ფაქტორების ურთიერთგავლენის უნივერსალური ფორმალიზაციის პრობლემა ჯერ არ არის გადაწყვეტილი და ნაკლებად სავარაუდოა, რომ ოდესმე გადაიჭრას.

აქედან გამომდინარე, აუცილებელია შევეგუოთ იმ ფაქტს, რომ ყოველთვის არ არის შესაძლებელი ფაქტორების ურთიერთობის აღწერა მათემატიკური ფორმულებით, ე.ი. ყოველთვის არ არის შესაძლებელი დამოკიდებულებების ზუსტად რაოდენობრივი დადგენა 41 .
ამიტომ კოგნიტურ მოდელირებაში რკალების წონების შეფასებისას, როგორც აღინიშნა, ხშირად მხედველობაში მიიღება ექსპერტის სუბიექტური აზრი 42 . ამ შემთხვევაში მთავარი ამოცანაა შეფასებების სუბიექტურობისა და დამახინჯების კომპენსირება სხვადასხვა გადამოწმების პროცედურების მეშვეობით.

ამ შემთხვევაში, ექსპერტის შეფასებების ერთი შემოწმება თანმიმდევრულობისთვის, როგორც წესი, არ არის საკმარისი. ექსპერტის სუბიექტური აზრის დამუშავების პროცედურის მთავარი მიზანია დაეხმაროს მას ასახოს, უფრო მკაფიოდ გაიაზროს და მოახდინოს მისი ცოდნის სისტემატიზაცია, შეაფასოს მათი თანმიმდევრულობა და რეალობის ადეკვატურობა.

საექსპერტო ცოდნის მოპოვების პროცესში ექსპერტი - ცოდნის წყარო - ურთიერთქმედებს კოგნიტოლოგთან (ცოდნის ინჟინერთან) ან კომპიუტერულ პროგრამასთან, რაც შესაძლებელს ხდის გადაწყვეტილების მიღებისას სპეციალისტების მსჯელობის კურსს დაიცვას და გამოავლინოს სტრუქტურა. მათი იდეები კვლევის საგნის შესახებ 43 .
უფრო დეტალურად, ექსპერტის ცოდნის შემოწმებისა და გაფორმების პროცედურები ასახულია სტატიაში ა.ა. კულინიჩი „კოგნიტური მოდელირების სისტემა „კანვა““ 44 .

7. მოდელის ადეკვატურობის შემოწმება
მკვლევარებმა შემოგვთავაზეს რამდენიმე ფორმალური პროცედურა აგებული მოდელის ადეკვატურობის შესამოწმებლად 45 . თუმცა, ვინაიდან მოდელი დაფუძნებულია არა მხოლოდ ფაქტორების ფორმალიზებულ ურთიერთობებზე, მისი სისწორის შემოწმების მათემატიკური მეთოდები ყოველთვის არ იძლევა ზუსტ სურათს. ამიტომ, მკვლევარებმა შემოგვთავაზეს ერთგვარი „ისტორიული მეთოდი“ მოდელის ადეკვატურობის შესამოწმებლად. სხვა სიტყვებით რომ ვთქვათ, ნებისმიერი სიტუაციის შემუშავებული მოდელი გამოიყენება მსგავს სიტუაციებზე, რომლებიც არსებობდა წარსულში და რომელთა დინამიკა კარგად არის ცნობილი 46 . იმ შემთხვევაში, თუ მოდელი აღმოჩნდება ეფექტური (ანუ ის აწარმოებს პროგნოზებს, რომლებიც ემთხვევა მოვლენების რეალურ მიმდინარეობას), იგი აღიარებულია, როგორც სწორი. რა თქმა უნდა, მოდელის ცალკე გადამოწმების არც ერთი მეთოდი არ არის ამომწურავი, ამიტომ მიზანშეწონილია გამოიყენოთ ვალიდაციის პროცედურების ნაკრები.

8. კოგნიტური მოდელის გამოყენება

8.1. კოგნიტური მოდელების გამოყენება გადაწყვეტილების მხარდაჭერის სისტემებში
კოგნიტური მოდელის მთავარი მიზანია დაეხმაროს ექსპერტს სწავლის პროცესში და, შესაბამისად, სწორი გადაწყვეტილების მიღებაში. ამიტომ კოგნიტური მიდგომა გამოიყენება გადაწყვეტილების მხარდაჭერის სისტემებში.
კოგნიტური მოდელი ვიზუალიზებს და აწყობს ინფორმაციას გარემოს, განზრახვის, მიზნებისა და ქმედებების შესახებ. ამავდროულად, ვიზუალიზაცია ასრულებს მნიშვნელოვან შემეცნებით ფუნქციას, რომელიც ასახავს არა მხოლოდ კონტროლის სუბიექტის მოქმედებების შედეგებს, არამედ უბიძგებს მას ანალიზისა და გადაწყვეტილებების გენერირებისკენ47.
თუმცა კოგნიტური მოდელი ემსახურება არა მხოლოდ ექსპერტის ცოდნის სისტემატიზაციას და „დაზუსტებას“, არამედ მენეჯმენტის სუბიექტის საკონტროლო მოქმედებების ყველაზე მომგებიანი „გამოყენების პუნქტების“ გამოვლენას 48 . სხვა სიტყვებით რომ ვთქვათ, კოგნიტური მოდელი განმარტავს, რომელ ფაქტორზე ან ფაქტორების ურთიერთმიმართებაზე უნდა იმოქმედოს, რა ძალით და რა მიმართულებით, რათა მივიღოთ სამიზნე ფაქტორებში სასურველი ცვლილება, ანუ კონტროლის მიზნის მისაღწევად. ყველაზე დაბალ ფასად.
საკონტროლო მოქმედებები შეიძლება იყოს მოკლევადიანი (იმპულსური) ან გრძელვადიანი (უწყვეტი), მოქმედებენ მიზნის მიღწევამდე. ასევე შესაძლებელია იმპულსური და უწყვეტი საკონტროლო მოქმედებების გამოყენება 49 .
როდესაც მოცემული მიზანი მიღწეულია, მაშინვე დგება ამოცანა, შეინარჩუნოს ვითარება მიღწეულ ხელსაყრელ მდგომარეობაში, სანამ არ გამოჩნდება ახალი მიზანი. პრინციპში სიტუაციის სასურველ მდგომარეობაში შენარჩუნების ამოცანა არ განსხვავდება მიზნის მიღწევისგან 50 .
ურთიერთდაკავშირებული საკონტროლო მოქმედებების კომპლექსი და მათი ლოგიკური დროის თანმიმდევრობა წარმოადგენს ინტეგრირებულ საკონტროლო სტრატეგიას (კონტროლის მოდელს).
მართვის სხვადასხვა მოდელების გამოყენებამ შეიძლება გამოიწვიოს განსხვავებული შედეგები. აქ მნიშვნელოვანია იმის პროგნოზირება, თუ რა შედეგებამდე მოჰყვება საბოლოოდ ესა თუ ის მართვის სტრატეგია.
ასეთი პროგნოზების შესამუშავებლად კოგნიტური ანალიზის ფარგლებში გამოიყენება სცენარული მიდგომა (სცენარის მოდელირება). სცენარის მოდელირებას ზოგჯერ უწოდებენ "დინამიურ სიმულაციას".
სცენარის მიდგომა არის სხვადასხვა სცენარის ერთგვარი „მოქმედება“, რომელიც დამოკიდებულია არჩეული მართვის მოდელზე და არაპროგნოზირებადი ფაქტორების ქცევაზე. თითოეული სცენარისთვის აგებულია ტრიადა „საწყისი წინაპირობები – ჩვენი გავლენა სიტუაციაზე – მიღებული შედეგი“ 51 . კოგნიტური მოდელი ამ შემთხვევაში შესაძლებელს ხდის გავითვალისწინოთ საკონტროლო მოქმედებების მთელი კომპლექსი სხვადასხვა ფაქტორებზე, ფაქტორების დინამიკა და მათი ურთიერთობა სხვადასხვა პირობებში.
ამგვარად, იდენტიფიცირებულია სისტემის განვითარების ყველა შესაძლო ვარიანტი და შემუშავებულია წინადადებები სასურველი სცენარის განხორციელების ოპტიმალური კონტროლის სტრატეგიის შესახებ შესაძლოდან 52 .
მკვლევარები საკმაოდ ხშირად აერთიანებენ სცენარის მოდელირებას, როგორც კოგნიტური ანალიზის ნაწილს, ან განიხილავენ სცენარის მოდელირებას, როგორც შემეცნებითი ანალიზის დამატებით.
თუ შევაჯამებთ და განვაზოგადებთ მკვლევართა მოსაზრებებს სცენარის მოდელირების ეტაპებთან დაკავშირებით, მაშინ ყველაზე ზოგადი სახით სცენარის ანალიზის ეტაპები შეიძლება წარმოდგენილი იყოს შემდეგნაირად.
1. მენეჯმენტის მიზნის შემუშავება (მიზნობრივი ფაქტორების სასურველი ცვლილება).
2. მენეჯმენტის სხვადასხვა სტრატეგიის გამოყენებისას სიტუაციის განვითარების სცენარების შემუშავება.
3. დასახული მიზნის მიღწევადობის განსაზღვრა (მასამდე მიმავალი სცენარების განხორციელებადობა); უკვე დაგეგმილი კონტროლის სტრატეგიის ოპტიმალურობის შემოწმება (ასეთის არსებობის შემთხვევაში); საუკეთესოს შესაბამისი ოპტიმალური სტრატეგიის შერჩევა მიზნის, სცენარის თვალსაზრისით.
4. ოპტიმალური მენეჯმენტის მოდელის კონკრეტიზაცია - მენეჯერებისთვის კონკრეტული პრაქტიკული რეკომენდაციების შემუშავება. ეს სპეციფიკაცია მოიცავს საკონტროლო ფაქტორების იდენტიფიკაციას (რომლებითაც შესაძლებელია მოვლენების განვითარებაზე ზემოქმედება), საკონტროლო ფაქტორებზე კონტროლის მოქმედებების სიძლიერის და მიმართულების განსაზღვრა, არაპროგნოზირებადი გარე ფაქტორების გავლენის გამო სავარაუდო კრიზისული სიტუაციების პროგნოზირება და ა.შ.
უნდა აღინიშნოს, რომ სცენარის მოდელირების ეტაპები შეიძლება განსხვავდებოდეს კვლევისა და მართვის ობიექტის მიხედვით.
მოდელირების საწყის ეტაპზე შეიძლება იყოს საკმარისი მაღალი ხარისხის ინფორმაცია, რომელსაც არ აქვს ზუსტი რიცხვითი მნიშვნელობა და ასახავს სიტუაციის არსს. კონკრეტული სცენარების მოდელირებაზე გადასვლისას, რაოდენობრივი ინფორმაციის გამოყენება, რომელიც არის ნებისმიერი ინდიკატორის მნიშვნელობების რიცხვითი შეფასება, უფრო და უფრო მნიშვნელოვანი ხდება. შემდგომში რაოდენობრივი ინფორმაცია ძირითადად გამოიყენება საჭირო გამოთვლების განსახორციელებლად 53 .
პირველი სცენარი, რომელიც არ საჭიროებს მკვლევარის რაიმე ქმედებას მის ფორმირებისთვის, არის სიტუაციის თვითგანვითარება (ამ შემთხვევაში საკონტროლო მოქმედებების ვექტორი არის „ცარიელი“). სიტუაციის თვითგანვითარება არის საწყისი წერტილი სცენარების შემდგომი ფორმირებისთვის. თუ მკვლევარი კმაყოფილია თვითგანვითარების დროს მიღებული შედეგებით (სხვა სიტყვებით რომ ვთქვათ, თუ დასახული მიზნები მიღწეულია თვითგანვითარების პროცესში), მაშინ შემდგომი სცენარის კვლევა მცირდება გარე გარემოში გარკვეული ცვლილებების გავლენის შესწავლაზე. სიტუაციაზე 54 .
არსებობს სცენარების ორი ძირითადი კლასი: გარე გავლენის სიმულაციური სცენარები და სიტუაციის მიზანმიმართული (კონტროლირებული) განვითარების სიმულაციური სცენარები 55 .

8.2. კოგნიტურ მოდელთან მუშაობის მაგალითი

განვიხილოთ კოგნიტურ მოდელთან მუშაობის მაგალითი, რომელიც მოცემულია სტატიაში S.V. კაჩაევა და დ.ი. მაკარენკო "ინტეგრირებული საინფორმაციო და ანალიტიკური კომპლექსი რეგიონის სოციალურ-ეკონომიკური განვითარების სიტუაციური ანალიზისთვის."
„სიტუაციური ანალიზის ინტეგრირებული საინფორმაციო და ანალიტიკური კომპლექსის გამოყენება შეიძლება განვიხილოთ რეგიონის სოციალურ-ეკონომიკური განვითარების სტრატეგიისა და პროგრამის შემუშავების მაგალითზე.
პირველ ეტაპზე აგებულია რეგიონის სოციალურ-ეკონომიკური მდგომარეობის შემეცნებითი მოდელი... შემდეგ მოდელირებულია რეგიონში სიტუაციის შეცვლისა და დასახული მიზნების მიღწევის პოტენციური და რეალური შესაძლებლობის სცენარები.
სოციალურ-ეკონომიკური პოლიტიკის მიზნებად შეირჩა:

დასახული მიზნების მისაღწევად შეირჩა შემდეგი „ბერკეტები“ (საკონტროლო ფაქტორები - Yu.M.), რომელთა დახმარებით გადაწყვეტილების მიმღებს შეუძლია ან სურს გავლენა მოახდინოს სიტუაციაზე:

მოდელირების შედეგად ირკვევა დასახული მიზნების მიღწევის პოტენციური და რეალური შესაძლებლობა შერჩეული ბერკეტების და შედეგად მიღებული საკონტროლო მოქმედებების გამოყენებით (იხ. სურ. 3).

სურათი 3. კოგნიტური და დინამიური სიმულაციური (სცენარის) მოდელირება.

შემდეგ ეტაპზე ისინი გადადიან მიზნების მიღწევის სტრატეგიის შემუშავებიდან კონკრეტული მოქმედებების პროგრამის შემუშავებაზე. სტრატეგიის განხორციელების ინსტრუმენტია რეგიონული საბიუჯეტო და საგადასახადო პოლიტიკა.
წინა ეტაპზე არჩეული ბერკეტები და გარკვეული ზემოქმედება შეესაბამება საბიუჯეტო და საგადასახადო პოლიტიკის შემდეგ მიმართულებებს.

მიღწევის ბერკეტები სტრატეგიული მიზნები	ბიუჯეტის მიმართულებები და საგადასახადო პოლიტიკა
მოსახლეობის შემოსავალი	სოციალური პოლიტიკის ხარჯები
საინვესტიციო კლიმატი	საჯარო ადმინისტრირების ხარჯები სამართალდამცავი ხარჯები მრეწველობის, ენერგეტიკის, მშენებლობისა და სოფლის მეურნეობის ხარჯები
წარმოების ხარჯები	ელექტროენერგიის, საწვავის, სითბოს, ქირის და ა.შ. ტარიფების რეგულირება.
საწარმოო ინფრასტრუქტურის განვითარება	ბაზრის ინფრასტრუქტურის განვითარება
გადასახადების შეგროვება	გადასახადების გადაუხდელობის დონის რეგულირება
საგადასახადო შეღავათები	საგადასახადო შეღავათების დონის რეგულირება
პოლიტიკური და ეკონომიკური პრეფერენციები რეგიონისთვის.	უფასო გადარიცხვები ხელისუფლების სხვა დონეებიდან

ამრიგად, სიტუაციური ანალიზის ინტეგრირებული საინფორმაციო და ანალიტიკური კომპლექსი წარმოადგენს მძლავრ ინსტრუმენტს რეგიონის განვითარების სტრატეგიის შემუშავებისა და ამ სტრატეგიის პრაქტიკაში დანერგვისთვის“56.
უნდა აღინიშნოს, რომ კვლევებში შემეცნებითი და სცენარის მოდელირების გამოყენების მაგალითები, როგორც წესი, მოცემულია ძალიან ზოგადი ფორმით, რადგან, პირველ რიგში, ამ ტიპის ინფორმაცია ექსკლუზიურია და აქვს გარკვეული კომერციული ღირებულება და, მეორეც, თითოეული კონკრეტული სიტუაცია ( სისტემა, გარემო, კონტროლის ობიექტი) მოითხოვს ინდივიდუალურ მიდგომას.
კოგნიტური ანალიზის არსებული თეორიული ბაზა, თუმცა ის მოითხოვს დაზუსტებას და განვითარებას, მენეჯმენტის სხვადასხვა სუბიექტს საშუალებას აძლევს შეიმუშაონ საკუთარი კოგნიტური მოდელები, რადგან, როგორც აღინიშნა, ვარაუდობენ, რომ თითოეული სფეროსთვის, თითოეული პრობლემისთვის არის შედგენილი კონკრეტული მოდელები.

9. კომპიუტერული სისტემები მართვის გადაწყვეტილებების მხარდასაჭერად

არასტაბილური, ნახევრად სტრუქტურირებული სიტუაციებისა და გარემოს შემეცნებითი ანალიზის ჩატარება უაღრესად რთული ამოცანაა, რომელშიც ჩართულია საინფორმაციო სისტემები. არსებითად, ეს სისტემები შექმნილია გადაწყვეტილების მიღების მექანიზმის ეფექტურობის გასაუმჯობესებლად, ვინაიდან კოგნიტური ანალიზის ძირითადი გამოყენებითი ამოცანაა კონტროლის ოპტიმიზაცია.

9.1. გადაწყვეტილების მხარდაჭერის სისტემების ზოგადი მახასიათებლები
გადაწყვეტილების მხარდაჭერის სისტემები, როგორც წესი, ინტერაქტიულია. ისინი შექმნილია მონაცემების დასამუშავებლად და მოდელების დასანერგად, რომლებიც ხელს უწყობენ ინდივიდუალური, ძირითადად სუსტად ან არასტრუქტურირებული ამოცანების გადაჭრას (მაგალითად, საინვესტიციო გადაწყვეტილებების მიღება, პროგნოზების გაკეთება და ა.შ.). ამ სისტემებს შეუძლიათ მუშაკებს მიაწოდონ ინფორმაცია, რომელიც მათ სჭირდებათ ინდივიდუალური და ჯგუფური გადაწყვეტილებების მისაღებად. ასეთი სისტემები უზრუნველყოფენ უშუალო წვდომას ინფორმაციაზე, რომელიც ასახავს მიმდინარე სიტუაციებს და ყველა იმ ფაქტორს და ურთიერთობას, რომელიც აუცილებელია გადაწყვეტილების მიღებისთვის 57
და ა.შ.................

1.2. გარე გარემოს არასტაბილურობა

1.3. სუსტად სტრუქტურირებული გარე გარემო

2. კოგნიტური ანალიზის ზოგადი კონცეფცია

3. კოგნიტური ანალიზის ეტაპები

4. კოგნიტური მოდელირების მიზნები, ეტაპები და ძირითადი ცნებები

კოგნიტური ანალიზის ძირითადი ელემენტია კოგნიტური მოდელის აგება.

4. 1. კოგნიტური მოდელის აგების მიზანი

4.2. კოგნიტური მოდელირების ეტაპები

4.3. მიმართული გრაფიკი (შემეცნებითი რუკა)

6.1. ფაქტორების (სისტემის ელემენტები) იდენტიფიცირება

6.2. ფაქტორებს შორის ურთიერთობის იდენტიფიცირების ორი მიდგომა

8. კოგნიტური მოდელის გამოყენება

8.2. კოგნიტურ მოდელთან მუშაობის მაგალითი

9. კომპიუტერული სისტემები მართვის გადაწყვეტილებების მხარდასაჭერად

რა ერქვა იური გაგარინის კოსმოსურ ხომალდს: ალტერნატიული ვერსიები რა ჰქვია ამ კოსმოსურ ხომალდს

Scanwords ონლაინ თანაკლასელები

პერელმანის სფეროების მრავალგანზომილებიანი მუსიკა

Philwords თემები - თავსატეხი ანდროიდისთვის

რომაული ლეგიონები - უდიდესი უძველესი სახელმწიფოს ხერხემალი, რომელიც მეთაურობდა ლეგიონს

1.2. გარე გარემოს არასტაბილურობა

1.3. სუსტად სტრუქტურირებული გარე გარემო

2. კოგნიტური ანალიზის ზოგადი კონცეფცია

3. კოგნიტური ანალიზის ეტაპები

4. კოგნიტური მოდელირების მიზნები, ეტაპები და ძირითადი ცნებები

კოგნიტური ანალიზის ძირითადი ელემენტია კოგნიტური მოდელის აგება.

4. 1. კოგნიტური მოდელის აგების მიზანი

4.2. კოგნიტური მოდელირების ეტაპები

4.3. მიმართული გრაფიკი (შემეცნებითი რუკა)

6.1. ფაქტორების (სისტემის ელემენტები) იდენტიფიცირება

6.2. ფაქტორებს შორის ურთიერთობის იდენტიფიცირების ორი მიდგომა

8. კოგნიტური მოდელის გამოყენება

8.2. კოგნიტურ მოდელთან მუშაობის მაგალითი

9. კომპიუტერული სისტემები მართვის გადაწყვეტილებების მხარდასაჭერად

მსგავსი სტატიები