Abordare cognitivă a modelării. Rezumat: Modelare cognitivă. identificați posibile scenarii de dezvoltare a situației, ținând cont de consecințele luării celor mai importante decizii și comparați-le

Pentru a înțelege și analiza comportamentul unui sistem complex, se construiește o diagramă structurală a relațiilor cauză-efect. Astfel de scheme care interpretează opinia și punctele de vedere ale decidentului se numesc o hartă cognitivă.

Termenul de „hartă cognitivă” a fost inventat de psihologul Tolman în 1948. O hartă cognitivă este un tip de model matematic care vă permite să formalizați descrierea unui obiect complex, a unei probleme sau a funcționării sistemului și să identificați structurile relațiilor cauză-efect dintre elementele sistemului, obiectul complex care alcătuiește problema și evaluează consecințele ca urmare a impactului asupra acestor elemente sau modificări ale naturii relațiilor. Omul de știință englez K.Idei a sugerat utilizarea hărților cognitive pentru dezvoltarea colectivă și luarea deciziilor.

Harta cognitivă a situației este un graf direcționat, ale cărui noduri sunt niște obiecte (concepte), iar arcele sunt conexiunile dintre ele, care caracterizează relațiile cauză-efect.

Dezvoltarea modelului începe cu construirea unei hărți cognitive care să reflecte situația „ca atare”. Pe baza hărții cognitive formate se modelează autodezvoltarea situației pentru a identifica tendințele pozitive de dezvoltare.Autodezvoltarea vă permite să comparați așteptările subiective cu cele model.

Conceptul principal în această abordare este conceptul de „situație”. Situația este caracterizată de un set de așa-numite factori de bază, cu ajutorul căruia sunt descrise procesele de schimbare a stărilor într-o situație. Factorii se pot influența reciproc, iar o astfel de influență poate fi pozitivă, atunci când o creștere (scădere) a unui factor duce la o creștere (scădere) a altui factor și negativă, atunci când o creștere (scădere) a unui factor duce la o scădere. (creștere) într-un alt factor.

Matricea influențelor reciproce prezintă ponderile doar influențelor directe între factori. Rândurile și coloanele matricei sunt mapate la factorii hărții cognitive, iar valoarea cu semn la intersecția rândului i și coloanei j-ro indică ponderea și direcția influenței factorului i-ro asupra al-lea factor. Pentru a afișa gradul (ponderea) de influență se folosește un set de variabile lingvistice precum „puternic”, „moderat”, „slab” etc.; un astfel de set de variabile lingvistice se compară cu valorile numerice din intervalul: 0,1 - „foarte slab”; 0,3 - „moderat”; 0,5 - „semnificativ”; 0,7 - „puternic”; 1.0 - „foarte puternic”. Direcția influenței este dată de un semn: pozitiv, când o creștere (scădere) a unui factor duce la o creștere (scădere) a altui factor și negativ, când o creștere (scădere) a unui factor duce la o scădere (creștere). ) într-un alt factor.

Identificarea tendințelor inițiale

Tendințele inițiale sunt date de variabile lingvistice de tip

„puternic”, „moderat”, „slab” etc.; un astfel de set de variabile lingvistice sunt comparate cu valorile numerice din intervalul . Dacă o tendință nu este stabilită pentru un anumit factor, aceasta înseamnă că fie nu există modificări vizibile în factorul luat în considerare, fie că nu există suficiente informații pentru a evalua tendința existentă asupra acestuia. La modelare, se consideră că valoarea acestui factor este egală cu 0 (adică nu se modifică).

Selectarea factorilor țintă

Dintre toți factorii selectați, este necesar să se determine factorii țintă și de control. Factorii țintă sunt factori a căror dinamică trebuie adusă mai aproape de valorile cerute. Asigurarea dinamicii necesare a factorilor țintă este soluția care se urmărește la construirea unui model cognitiv.

Hărțile cognitive pot fi folosite pentru evaluarea calitativă a influenței conceptelor individuale unele asupra celorlalte și asupra stabilității sistemului în ansamblu, pentru a modela și evalua utilizarea diferitelor strategii în luarea deciziilor și a deciziilor de prognoză.

De menționat că harta cognitivă reflectă doar faptul că factorii se influențează reciproc. Nu reflectă nici natura detaliată a acestor influențe, nici dinamica modificărilor influențelor în funcție de schimbările de situație, nici schimbările temporare ale factorilor înșiși. Luarea în considerare a tuturor acestor circumstanțe necesită o tranziție la următorul nivel de structurare a informațiilor afișate într-o hartă cognitivă, adică un model cognitiv. La acest nivel, fiecare relație dintre factorii hărții cognitive este relevată ecuației corespunzătoare, care poate conține atât variabile cantitative (măsurate), cât și variabile calitative (nemăsurate). În același timp, variabilele cantitative intră în mod natural sub forma valorilor lor numerice, întrucât fiecare variabilă calitativă este asociată cu un set de variabile lingvistice, iar fiecare variabilă lingvistică îi corespunde un anumit echivalent numeric în scara [-1, 1]. Odată cu acumularea de cunoștințe despre procesele care au loc în situația studiată, devine posibilă dezvăluirea mai detaliată a naturii relațiilor dintre factori.

Există interpretări matematice ale hărților cognitive, precum modelele matematice soft (celebrul model Lotka-Volterra al luptei pentru existență). Metodele matematice pot prezice evoluția situației și pot analiza stabilitatea soluției obținute. Există două abordări ale construcției hărților cognitive - procedurală și procesuală. O procedură este o acțiune care este discretă în timp și are un rezultat măsurabil. Matematica a folosit în mod semnificativ discreția, chiar dacă am măsurat prin variabile lingvistice. Abordarea procesului vorbește mai mult despre menținerea proceselor, se caracterizează prin conceptele de „îmbunătățire”, „activare”, fără referire la rezultate măsurabile. Harta cognitivă a acestei abordări are o structură aproape banală - există un proces țintă și procese înconjurătoare care au un impact pozitiv sau negativ asupra acestuia.

Există două tipuri de hărți cognitive: tradiționale și neclare. Hărțile tradiționale sunt stabilite sub forma unui grafic direcționat și reprezintă sistemul modelat ca un set de concepte care își afișează obiectele sau atributele, interconectate prin relații cauză-efect. Ele sunt folosite pentru a evalua calitativ impactul conceptelor individuale asupra stabilității sistemului.

Pentru a extinde posibilitățile de modelare cognitivă, hărțile cognitive neclare sunt folosite într-o serie de lucrări. Într-o hartă cognitivă neclară, fiecare arc determină nu numai direcția și natura, ci și gradul de influență a conceptelor asociate.

Găzduit la http://www.allbest.ru/

Ministerul Educației și Științei al Federației Ruse

Instituția de învățământ bugetară de stat federală

studii profesionale superioare

„Kuban Universitate de stat„(FGBOU VPO „Kubu”)

Departamentul de Teoria Funcţiilor

Lucrare de calificare finală de licență

Modelul matematic al structurii cognitive a spațiului de învățare

Am făcut treaba

V.A. Bakuridze

consilier științific

cand. Fiz.-Matematică. Științe, conferențiar

FI. Levitsky

normocontroller,

Artă. asistent de laborator N.S. katchina

Krasnodar 2015

Conţinut

Introducere

2. Abilități
4. Cartea de îndemânare minimă
7. Marcaje și filtre
7.1 Exemple de marcare
Concluzie
Introducere
Lucrarea este de natură abstractă și este dedicată studiului uneia dintre secțiunile monografiei Zh-Kl. Falmazh și Zh-P. Duanon (vezi), al cărui nume este tradus în rusă ca „Spatii de învățare”. Monografia este dedicată construcției unei teorii matematice abstracte care dezvoltă metode formale de studiere a interrelațiilor și relațiilor dintre stările de cunoaștere ale subiecților într-un anumit domeniul subiectului.
Lucrarea oferă o traducere adaptată în limba rusă a unei părți a unuia dintre capitolele monografiei, care se numește „Hărți de competențe, etichete și filtre”. Acest capitol dezvoltă un aparat formal pentru investigarea relației dintre stările de cunoaștere și ceea ce se numesc în mod obișnuit „aptitudini”. Se presupune că este necesară o anumită abilitate pentru a atinge o anumită stare de cunoștințe.
Ideea autorilor este de a asocia cu fiecare întrebare (problema) q din domeniul Q un subset de abilități din S care poate fi folosit pentru a răspunde la întrebarea q (soluția problemei q). Alături de exemplele explicative date de autori în lucrare, sunt date exemple similare de la cursul „Analiza complexă”.
Prima secțiune a lucrării de diplomă conține informațiile necesare din primele capitole ale monografiei, a cărei traducere adaptată a fost făcută în tezele T.V. Aleinikov și N.A. Ralco.
În a doua secțiune se realizează o traducere adaptată a secțiunii corespunzătoare a monografiei cu un exemplu (vezi paragraful 2.1), pe baza căreia se introduce în a treia secțiune un concept oficial de „hărți de competențe”. Prin analogie cu acest exemplu, un exemplu din cursul „Analiza complexă” a fost construit independent (a se vedea secțiunea 2.2.).
A patra secțiune tratează conceptul unei hărți minime de abilități. Modelul hărții de abilități conjunctive este discutat în Secțiunea 5.
Secțiunea 6 oferă o definiție oficială a modelului de competență. Ultima secțiune a tezei este dedicată problemei descrierii (etichetării) elementelor și integrării (filtrelor) informațiilor de referință corespunzătoare conținute în stările de cunoaștere.
1. Notare de bază și informații preliminare
Definiția 1 (vezi) O structură de cunoștințe este o pereche (Q, K), în care Q este o mulțime nevidă și o familie K de submulțimi ale lui Q, care conține cel puțin Q și o mulțime goală. Mulțimea Q se numește domeniul structurii cunoștințelor. Elementele sale se numesc întrebări sau poziții și subseturi ale familiei. K sunt numite stări de cunoaștere.
Definiția 2 (vezi). O structură de cunoștințe (Q, K) se numește spațiu de învățare dacă sunt îndeplinite următoarele două condiții:
(L1) Netezimea învățării. Pentru oricare două stări K, L astfel încât
, există un lanț finit de stări
(2.2)
pentru care |Ki\ Ki-1| = 1 pentru 1? eu? p și |L \ K| = r.
(L2) Consecvența învățării. Dacă K, L sunt două stări ale cunoașterii astfel încât și q este o întrebare (poziție) astfel încât K + (q)K, atunci
Definiția 3 (vezi) O familie de mulțimi K se numește închisă în raport cu uniunea dacă FK pentru orice FK. În special, K, deoarece uniunea subfamiliilor goale este mulțimea goală. Dacă familia K a structurii cunoașterii (Q, K) este închisă sub unire, atunci perechea (Q, K) se numește spațiu cunoașterii. Uneori în acest caz se spune că K este spațiul cunoașterii. Spunem că K este închis față de o uniune finită dacă pentru orice K și L din K mulțimea KLK.
Rețineți că, în acest caz, mulțimea goală nu aparține neapărat familiei K.
Structura duală a cunoștințelor pe Q față de structura cunoștințelor K este structura cunoștințelor care conține toate adunările stărilor lui K, adică.
Astfel, Ki au același domeniu. Este evident că, dacă K este un spațiu de cunoaștere, atunci este o structură de cunoaștere închisă față de intersecție, adică F pentru orice F, în plus, Q.
Definiția 4 (vezi ) Prin colecție pe o mulțime Q înțelegem o familie de K submulțimi din domeniul Q. Pentru a desemna o colecție, se scrie adesea (Q, K). Rețineți că colecția poate fi goală. O colecție (Q, L) este un spațiu închis atunci când familia L conține Q și este închisă sub o intersecție. Acest spațiu închis se numește simplu dacă aparține lui L. Astfel, colecția K de submulțimi ale domeniului Q este un spațiu de cunoaștere pe Q dacă și numai dacă structura duală este un spațiu închis simplu.
Definiția 5 (vezi ) Un lanț dintr-o mulțime parțial ordonată (X, P) este orice submulțime C a mulțimii X astfel încât cPc? sau c?Pc pentru toate c, c"C (cu alte cuvinte, ordinea indusă de relația P pe C este o ordine liniară).
Definiția 6 (vezi ) Traiectoria de învățare în structura cunoștințelor (Q,K) (finită sau infinită) este lanțul maxim C în mulțimea parțial ordonată (K,). Conform definiției unui lanț, avem cc "sau c" c pentru toate c, c "C. Un lanț C este maxim dacă rezultă din condiția CC` pentru un lanț de stări C` că C \u003d C` Astfel, lanțul maxim conține în mod necesar și Q.
Definiția 7 (vezi ) Domeniul de aplicare al unei familii de mulțimi G este o familie G? care conține orice mulțime care este uniunea unei subfamilii a lui G. În acest caz, scriem (G)=G? și spuneți că G este acoperit de G?. Prin definiție, (G) este închisă sub unire. Baza unei familii de uniune închisă F este subfamilia B minimă a lui F care cuprinde F (aici „minimal” este definit în ceea ce privește includerea mulțimilor: dacă (H)=F pentru unele HB, atunci H=B). Se obișnuiește să presupunem că mulțimea goală este uniunea subfamiliilor goale din B. Astfel, deoarece baza este subfamilia minimă, mulțimea goală nu poate aparține bazei. Evident, o stare K aparținând unei baze B din K nu poate fi o unire a altor elemente din B. În plus, o structură de cunoaștere are bază doar dacă este un spațiu de cunoaștere.
Teorema 1 (). Fie B baza pentru spațiul cunoașterii (Q, K). Apoi BF pentru o subfamilie de stări F care acoperă K. Prin urmare, spațiul cunoașterii admite cel mult o bază.
Definiția 8 (vezi). Distanța de diferență simetrică sau distanța canonică pe mulțimea tuturor submulților din mulțimea unei mulțimi finite E este valoarea:
definit pentru orice A, B 2E. Aici, denotă diferența simetrică a mulțimilor A și B.
2. Abilități

Interpretări cognitive ale celor de mai sus concepte matematice limitat la utilizarea cuvintelor asociate procesului de învățare, cum ar fi „structura cunoașterii”, „starea cunoștințelor” sau „calea de învățare”. Acest lucru se datorează faptului că multe dintre rezultatele obținute în sunt potențial aplicabile într-o mare varietate de domenii științifice. Se poate observa că conceptele fundamentale introduse sunt în concordanță cu un astfel de concept tradițional al teoriei psihometrice precum „aptitudini”. Acest capitol explorează unele dintre relațiile posibile dintre stările de cunoștințe, abilități și alte caracteristici ale elementului.

Pentru orice structură de cunoștințe (Q, K), se presupune existența unui set de bază de „deprinderi” S. Aceste abilități pot consta în metode, algoritmi sau tehnici care sunt în principiu identificabile. Ideea este de a asocia cu fiecare întrebare (problemă) q din domeniul Q abilități din S care sunt utile sau utile pentru a răspunde la acea întrebare (rezolvarea problemei) și a deduce care este starea cunoștințelor. Următorul exemplu este oferit.

Exemplul 2.1 de compilare a unui program în limbajul UNIX.

Întrebarea a): Câte rânduri din fișierul „liliac” (liliac) conține cuvântul „violet” (violet)? (Este permisă o singură linie de comandă.)

Obiectul verificat corespunde liniei de comandă UNIX introduse. La această întrebare se poate răspunde într-o varietate de moduri, dintre care trei sunt enumerate mai jos. Pentru fiecare metodă, oferim o linie de comandă imprimabilă după semnul „>”:

>greppurplelilac | toaleta

Sistemul răspunde cu trei numere; primul este răspunsul la întrebare. (Comanda „grep” urmată de cele două opțiuni „purple” și „lilac” extrage toate liniile care conțin cuvântul „purple” din fișierul „lilac”; comanda „|” (separator) direcționează această ieșire către comanda de numărare a cuvintelor „wc”, care afișează numărul de linii, cuvinte și caractere din această ieșire).

>catlilac | greppurple | toaleta

Aceasta este o soluție mai puțin eficientă, care obține același rezultat. (Comanda „pisica” necesită ca fișierul „liliac” să fie listat, ceea ce nu este necesar.)

>morelilac | greppurple | toaleta;

Similar cu soluția anterioară.

Studiul acestor trei metode sugerează mai multe tipuri posibile de relații între aptitudini și întrebări și modalitățile corespunzătoare de a determina stările de cunoștințe corespunzătoare acestor abilități. Ideea simplă este de a trata fiecare dintre aceste trei metode ca pe o abilitate. Un set complet de abilități S ar conține aceste trei abilități și câteva altele. Legătura dintre întrebări și abilități, astfel, ar putea fi formalizată de funcție

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

Considerăm un obiect care include un anumit subset T de abilități, care conține unele abilități din f(a) plus alte abilități legate de alte întrebări; de exemplu,

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

Acest set de abilități oferă o soluție la problema a), deoarece T?f(a) = (1; 2) ? . De fapt, starea cunoștințelor K corespunzătoare acestui set cuprinde toate acele sarcini care pot fi rezolvate folosind cel puțin una dintre deprinderile cuprinse în T; acesta este

Această relație între aptitudini și stări este explorată în secțiunea următoare, intitulată „model disjunctiv”. Vom vedea că structura cunoașterii indusă de modelul disjunctiv este în mod necesar un spațiu de cunoaștere. Acest fapt este demonstrat în teorema 3.3. De asemenea, pe scurt, de dragul completității, luăm în considerare un model pe care îl vom numi „conjunctiv” și care este dualul modelului disjunctiv. În modelul disjunctiv, doar una dintre abilitățile asociate sarcinii q este suficientă pentru a rezolva această sarcină. În cazul modelului conjunctiv sunt necesare toate aptitudinile corespunzătoare acestui element. Astfel, K este o stare de cunoaștere dacă există o mulțime T de aptitudini astfel încât pentru fiecare element q, avem q K numai dacă φ(q) (în contrast cu cerința φ(q)T? pentru modelul disjunctiv) . Modelul conjunctiv formalizează situația în care, pentru orice întrebare q, există o metodă unică de rezolvare reprezentată de o mulțime f(q) care include toate aptitudinile necesare. Structura de cunoștințe rezultată este închisă în raport cu intersecția. Se va lua în considerare și tipuri diferite relaţiile dintre aptitudini şi stări. Modelele disjunctive și conjunctive au fost derivate din analiza elementară a Exemplului 2.1, în care cele trei metode în sine au fost tratate ca abilități, chiar dacă în fiecare caz erau necesare comenzi multiple.

O analiză mai amănunțită ar putea fi obținută luând în considerare fiecare comandă ca o abilitate, inclusiv comanda „|” ("separator"). Setul complet de abilități S ar arăta

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

unde, ca și până acum, s1, ..., sk corespund competențelor legate de alte probleme din domeniul luat în considerare. Pentru a răspunde la întrebarea a), poate fi folosit un subset potrivit de S. De exemplu, un obiect corespunzător unui subset de abilități

R = (grep; wc; |; mai mult; s1; s2)

ar putea fi o soluție la întrebarea a) folosind fie Metoda 1, fie Metoda 3. De fapt, două seturi relevante de comenzi sunt incluse în setul de abilități R; și anume (grep; wc; |) ?R și (mai mult, grep, wc,|) ?R.

Acest exemplu sugerează o relație mai complexă între întrebări și abilități.

Postulăm existența unei funcții care leagă fiecare întrebare q cu mulțimea tuturor submulților din setul de abilități corespunzătoare soluțiilor posibile. În cazul întrebării a), avem

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

În general, un obiect care include un set de abilități R este capabil să rezolve o întrebare q dacă există cel puțin un element C în m(q) astfel încât C R. Fiecare dintre submulțimile lui C din m(q) va fi denumită „competență pentru” q. Această relație specială între aptitudini și stări va fi menționată sub denumirea de „model de competență”.

Exemplul 2.1 ar putea conduce la gândirea că abilitățile asociate unui anumit domeniu (un anumit fragment dintr-o zonă de cunoaștere) pot fi identificate cu ușurință. De fapt, este departe de a fi evident cum este posibilă o astfel de identificare. Pentru cea mai mare parte a acestui capitol, vom lăsa setul de abilități nespecificat și vom trata S ca pe un set abstract. Accentul nostru se va concentra pe o analiză formală a unora dintre posibilele legături dintre probleme, abilități și stări de cunoștințe. Interpretările cognitive sau educaționale ale acestor abilități vor fi amânate la ultima secțiune a acestui capitol, unde discutăm o posibilă etichetare sistematică a elementelor care ar putea duce la identificarea abilităților și, mai larg, la descrierea conținutului stărilor de cunoștințe. înșiși.

Exemplul 2.2 din teoria funcțiilor unei variabile complexe.

Luați în considerare problema calculării integralei:

Există trei moduri de a rezolva problema.

Prima modalitate (soluție folosind teorema reziduurilor Cauchy):

Algoritm pentru calcularea integralelor de contur folosind reziduuri:

1. Găsiți puncte speciale funcții

2. Determinați care dintre aceste puncte sunt situate în zona delimitată de contur. Pentru a face acest lucru, este suficient să faceți un desen: desenați un contur și marcați puncte speciale.

3. Calculați reziduurile în acele puncte speciale care se află în zonă

Toate punctele singulare ale integrandului sunt situate în cerc

Găsim rădăcinile ecuației:

Polul de multiplicitate 2.

Rădăcinile ecuației se găsesc prin formula:

Prin urmare, după teorema reziduului Cauchy:

Abilități folosite:

1) Găsirea punctelor singulare (A)

2) Abilitatea de a extrage rădăcina unui număr complex (B)

3) Calculul deducerilor (C)

4) Abilitatea de a aplica teorema reziduului Cauchy (D)

A doua modalitate (soluție folosind formula integrală Cauchy pentru derivate):

Algoritm pentru calcularea integralelor de contur folosind formula integrală Cauchy pentru derivate:

N = 0,1,2,….

1. Găsiți puncte singulare ale funcției.

2. Stabiliți care dintre aceste puncte sunt situate în zona delimitată de contur: . Pentru a face acest lucru, este suficient să faceți un desen: desenați un contur și marcați puncte speciale (vezi Fig. 1).

3. Calculați următoarele integrale folosind formula integrală Cauchy pentru derivate:

unde, r > 0 este suficient de mic, zk (k = 1,2,3,4) sunt puncte singulare ale integrandului situate în interiorul cercului:

, (vezi figura 1).

Figura 1 - Calculul integralei folosind formula integrală Cauchy

1) Presupunând că găsim:

2) Presupunând că găsim:

3) Presupunând că găsim:

4) Presupunând, găsim:

Abilități folosite:

1) găsirea punctelor singulare (A)

2) capacitatea de a extrage rădăcina unui număr complex (B)

3) capacitatea de a aplica formula integrală Cauchy (E)

4) capacitatea de a aplica formula integrală Cauchy pentru prod. (F)

A treia cale:

După teorema reziduurilor totale:

Abilități folosite:

1) Abilitatea de a găsi puncte speciale (G)

2) Investigarea unei funcții la infinit (H)

3) Găsirea reziduului la un punct infinit îndepărtat (I)

4) Capacitatea de a aplica teorema reziduului total (J)

Analizând cele trei soluții ale integralei de mai sus, observăm că soluția cea mai eficientă este ultima, deoarece nu este nevoie să calculăm reziduuri la punctele finale.

3. Hărți de abilități: model disjunctiv

Definiția 3.1 O hartă de abilități este un triplu (Q;S;), unde Q este o mulțime nevidă de elemente, S este un set nevid de abilități și φ este o mapare de la Q la 2S \ (). Dacă seturile Q și S sunt clare din context, o hartă de abilități se numește funcție f. Pentru orice q din Q, un subset de φ(q) din S va fi considerat ca un set de abilități mapate la q (harta abilităților). Fie (Q; S; φ) o hartă de abilități și T o submulțime a lui S. K Q se spune că reprezintă starea cunoașterii formată de mulțimea T în cadrul modelului disjunctiv dacă

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

Rețineți că submulțimea goală de abilități formează o stare de cunoaștere goală (deoarece φ(q)? pentru fiecare element q), iar mulțimea S formează starea de cunoaștere Q. Familia tuturor stărilor de cunoștințe formate sub mulțimile S este structura cunoștințelor format din harta aptitudinilor (Q ;S;φ) (model disjunctiv). Când termenul „format” dintr-o hartă de abilități este utilizat fără referire la un model specific, se înțelege că este luat în considerare un model disjunctiv. În cazul în care toate ambiguitățile sunt eliminate de conținutul contextului, familia tuturor stărilor formate din submulțimile lui S se numește structura de cunoaștere formată.

Exemplul 3.2 Fie Q = (a, b, c, d, e) și S = (s, t, u, v). Să definim

Presupunând

Astfel (Q;S;f) este o carte de îndemânare. Starea cunoștințelor formată din setul de deprinderi T = (s, t) este (а, b, c, d). Pe de altă parte, (a, b, c) nu este o stare de cunoaștere, deoarece nu poate fi formată din nicio submulțime R a lui S. Într-adevăr, o astfel de submulțime R ar conține în mod necesar t (pentru că trebuie să conțină răspunsul la întrebare); astfel starea de cunoaștere formată de R ar conține și d. Structura de cunoștințe formată este mulțimea

Rețineți că K este spațiul cunoașterii. Aceasta nu este o coincidență, deoarece are loc următorul rezultat:

Teorema 3.3. Orice structură de cunoștințe formată dintr-o hartă a competențelor (în cadrul modelului disjunctiv) este un spațiu de cunoaștere. În schimb, orice spațiu de cunoaștere este format din cel puțin o hartă de abilități.

Dovada

Să presupunem că (Q; S; T) este o hartă de abilități și fie (Ki) i? I este un subset arbitrar al stărilor formate. Dacă, pentru cineva i?I, starea Ki este formată dintr-o submulţime Ti a lui S, atunci este uşor de verificat ce se formează; adică este și o stare de cunoaștere. Astfel, structura de cunoștințe formată de harta competențelor este întotdeauna un spațiu de cunoaștere. În schimb, fie (Q; K) un spațiu de cunoaștere. Vom construi o hartă de abilități alegând S = K și setând φ(q) = Kq pentru orice q ? Q. (Starile de cunoastere care contin q sunt astfel determinate de aptitudinile corespunzatoare lui q; observati ca φ(q) ? ? rezulta din faptul ca q ? Q ? K). Pentru TS = K, verificați dacă starea K formată din T aparține lui K. Într-adevăr, avem

de unde rezultă că K? K, deoarece K este spațiul cunoașterii. În final, vom arăta că orice stare K a lui K este formată dintr-o submulțime a lui S, și anume submulțimea (K). Notând cu L starea formată de submulțimea (K), obținem

De unde rezultă că spațiul K este format din (Q; K; φ).

4. Cartea de îndemânare minimă

În ultima dovadă, am construit o hartă specială a abilităților pentru un spațiu de cunoștințe arbitrar care formează acest spațiu. Este tentant să privim o astfel de reprezentare ca o posibilă explicație pentru organizarea unui set de state, în ceea ce privește abilitățile folosite pentru a stăpâni elementele acelor state. În știință, explicațiile fenomenelor nu sunt de obicei unice și există tendința de a favoriza „economicul”. Materialul din această secțiune este inspirat din aceleași considerații.

Vom începe prin a examina o situație în care două abilități distincte diferă doar printr-o simplă reetichetare a abilităților. Într-un astfel de caz, vom vorbi de „hărți de abilități izomorfe și, uneori, vom spune despre astfel de hărți de abilități că sunt în esență aceleași” cu privire la orice element al lui q. Această noțiune de izomorfism este dată în următoarea definiție.

Definiție 4.1. Două hărți de abilități (Q; S;) și (Q; ;) (cu același set de elemente Q) sunt izomorfe dacă există o mapare unu-la-unu f a mulțimii S pe care, în mod arbitrar, satisface condiție:

Funcția f se numește izomorfism între (Q; S;) și (Q; ;).

Definiție 4.1. Determină izomorfismul cărților de îndemânare cu același set de elemente. O situație mai generală este considerată în problema 2.

Exemplul 4.2 Fie Q = (a; b; c; d) și = (1; 2; 3; 4). Să definim o hartă de abilități.

Harta de aptitudini (Q; ;) este izomorfă cu harta prezentată în Exemplul 3.2: izomorfismul este dat de:

Următorul rezultat este evident.

Teorema 4.3. Două hărți izomorfe de abilități (Q; S;) și (Q; ;) formează aceleași spații de cunoștințe pe Q.

Observație 4.4. Două cărți de îndemânare pot forma aceleași spații de cunoștințe fără a fi izomorfe. Ca o ilustrare, rețineți că prin eliminarea aptitudinii v din mulțimea S din Exemplul 2.2 și redefinirea φ prin stabilirea φ(b) = (c; u), ajungem la același spațiu format K. Îndemânarea v este astfel de o importanță capitală pentru formarea Figura K. După cum sa menționat în introducerea acestei secțiuni, este obișnuit în știință să caute explicații parcimonioase pentru fenomene în cursul cercetării. În contextul nostru, acest lucru este reprezentat de o preferință pentru seturi de abilități mici, poate minime. Mai exact, vom numi o hartă de abilități „minim” dacă eliminarea oricărei abilități schimbă starea cunoștințelor formate. Dacă acest spațiu de cunoștințe este finit, harta abilităților minime există întotdeauna și conține cel mai mic număr posibil de abilități. (Această afirmație decurge din teorema 4.3.) În cazul în care spațiul cunoștințelor nu este finit, situația este ceva mai complicată, deoarece o hartă minimă de abilități nu există neapărat. Cu toate acestea, există întotdeauna o hartă de abilități care formează spațiul de cunoștințe și are un număr cardinal minim, deoarece clasa tuturor numerelor cardinale este bine ordonată. Trebuie remarcat faptul că o astfel de hartă de abilități cu un număr minim de abilități nu este neapărat definită în mod unic, chiar și până la izomorfism.

Exemplul 4.5. Să considerăm o familie O a tuturor submulțimii deschise ale mulțimii R de numere reale și să fie J o familie arbitrară de intervale deschise din anexarea O. Căci, setăm. Apoi harta abilităților (R; J;), formează spațiul (R; O). Într-adevăr, o submulțime T a lui J formează o stare de cunoaștere și, în plus, o submulțime deschisă O este formată dintr-o familie a acelor intervale din J care sunt conținute în O (Se știe că există familii numărabile J care satisfac Condițiile de mai sus. Rețineți că astfel de familii numărabile generează abilități grafice cu un număr minim de abilități, adică cu un set de abilități de putere minimă (număr cardinal minim. Cu toate acestea, nu există o hartă minimă de abilități. Acest lucru poate fi demonstrat direct sau derivat din teorema 4.8.În ceea ce privește unicitatea, hărțile minime de abilități care formează un spațiu de cunoaștere dat sunt izomorfe.Acest lucru va fi arătat în teorema 4.8.Această teoremă caracterizează și spațiile de cunoștințe care au o bază (în sensul Definiției 5). spațiile sunt exact aceleași cu spațiile de cunoștințe care pot fi formate de orice abilități minime de hărți.

Definiție 4.6 Harta abilităților (Q"; S"; f") continuă (continuă strict) harta abilităților (Q; S; f) dacă sunt îndeplinite următoarele condiții:

O hartă de abilități (Q; S"; f") este minimă dacă nu există nicio hartă de abilități care formează același spațiu care continuă strict (Q; S"; f").

Exemplul 4.7. Eliminarea abilității v din harta abilităților din Exemplul 3.2 dă:

Se poate verifica că (Q; S; f) este cartea de îndemânare minimă.

Teorema 4.8. Un spațiu de cunoștințe este format dintr-o hartă minimă de abilități dacă și numai dacă acest spațiu are o bază. În acest caz, puterea (numărul cardinal) al bazei este egală cu puterea setului de abilități. În plus, oricare două hărți minime de abilități care formează același spațiu de cunoștințe sunt izomorfe. Și, de asemenea, orice hartă de abilități (Q; S; f), care formează un spațiu (Q; K), care are o bază, este o continuare a hărții de abilități minime care formează același spațiu.

Dovada

Luați în considerare o hartă de abilități arbitrară (nu neapărat minimă) (Q; S; f) și notați (Q; K) spațiul de abilități format de această hartă. Pentru orice sS, notăm cu K(s) starea cunoștințelor din K formată din(e). Obținem astfel

qK (s)s φ (q).(1)

Să luăm orice stare K K și să considerăm submulțimea deprinderilor T care formează această stare. În virtutea (1) pentru orice element q, avem:

De unde rezultă că. Prin urmare, acoperă K. Presupunând că harta abilităților (Q, S, φ) este minimă, atunci familia de încadrare A trebuie să fie baza. Într-adevăr, dacă A nu este o bază, atunci unele K(s)A pot fi reprezentate ca uniunea altor elemente ale lui A. Eliminarea lui s din S ar avea ca rezultat o hartă de abilități care continuă strict cu harta abilităților (Q, S, φ ) și încă formând ( Q, K), ceea ce contrazice presupunerea minimalității (Q, S, φ). Concluzionăm că orice spațiu de cunoștințe format dintr-o hartă minimă de abilități are o bază. În plus, puterea (numărul cardinal) bazei este egală cu puterea setului de abilități. (Când (Q, S, φ) este minim, avem |A| = |S|).

Să presupunem acum că spațiul (Q,K) are o bază B. Din teorema 3.3 rezultă că (Q,K) are cel puțin o hartă de abilități, de exemplu, (Q,S,φ). Conform teoremei 1 () baza B. pentru (Q,K) trebuie să fie conținută în orice submulțime anexată a lui K. Avem astfel BA= unde din nou K(s) este format din (s). Presupunând B:K(s) = B) și, concluzionăm că (Q,) este harta minimă a aptitudinilor.

Rețineți că harta abilităților minime (Q, S, φ) pentru spațiul de cunoștințe cu baza B este izomorfă cu harta abilităților minime (Q, B,), unde (q)=Bq. Izomorfismul este definit de corespondența sK(s)B, unde K(s) este starea cunoașterii formată de s. Cele două cărți de abilități minime sunt astfel întotdeauna izomorfe una față de cealaltă.

În cele din urmă, fie (Q, S, φ) o hartă de abilități arbitrară care formează un spațiu de cunoștințe K cu baza B. Definind K(s), S" și φ" ca mai înainte, obținem o hartă minimă de abilități extensibilă prin (Q, S , f).

5. Hărți de aptitudini: model conjunctiv

În modelul conjunctiv, structurile de cunoștințe care sunt formate din hărți de abilități sunt simple spații închise în sensul Definiției 3 (vezi Teorema 5.3 de mai jos). Deoarece aceste structuri de cunoaștere sunt duale cu spațiile de cunoaștere formate în cadrul modelului disjunctiv, nu este nevoie de detalii mai profunde.

Definiție 5.1. Fie (Q,S,) o hartă a competențelor și fie T o submulțime a lui S. Starea cunoștințelor K, formată din T în cadrul modelului conjunctiv, este determinată de regula:

Familia rezultată a tuturor acestor stări de cunoaștere formează o structură de cunoaștere formată în cadrul modelului conjunctiv prin harta abilităților (Q,S,).

Exemplul 5.2. Fie, ca în exemplul 3.2, Q = (a, b, c, d, e) și S = (s, t, u, v), unde este definit de relațiile:

Atunci T =(t, u, v) formează starea cunoașterii (a, c, d, e), în cadrul modelului conjunctiv. Pe de altă parte, (a, b, c) nu este o stare de cunoaștere. Într-adevăr, dacă (a, b, c) ar fi o stare de cunoaștere formată dintr-o submulțime T a lui S, atunci T ar include și; astfel d şi e ar aparţine şi stării formate a cunoaşterii. Structura de cunoștințe formată de această hartă de abilități este

Rețineți că L este un spațiu închis simplu (vezi Definiția 4). Structura duală a cunoștințelor coincide cu spațiul de cunoaștere K format de aceeași hartă a deprinderilor în cadrul modelului disjunctiv; acest spațiu K a fost obținut în Exemplul 3.2.

Teorema 5.3. Structurile de cunoștințe formate în cadrul modelelor disjunctive și conjunctive de către aceeași hartă de competențe sunt duale între ele. În consecință, structurile de cunoaștere formate în cadrul modelului conjunctiv sunt simple spații închise.

Observația 5.4. În ultimul caz, teoremele 3.3 și 5.3 sunt o simplă parafrază a unui rezultat binecunoscut despre „rețelele Galois” de relații. Putem reformula hărțile de abilități (Q, S, T), cu Q și S finite, ca relație R între mulțimile Q și S: pentru q Q și sS, definim

Atunci starea cunoștințelor formată dintr-o submulțime T din S în cadrul modelului conjunctiv este o mulțime:

Astfel de mulțimi K pot fi considerate elemente ale „zăbrelei Galois” în raport cu R.

Este bine cunoscut faptul că orice familie finită de mulțimi finite, închise sub intersecție, poate fi obținută ca elemente ale „rețelei Galois” într-o anumită relație. Teoremele 3.3 și 5.3 generalizează acest rezultat în cazul mulțimilor infinite. Desigur, există un analog direct al teoremei 4.8 pentru familiile de mulțimi care sunt închise sub intersecție.

6. Hărți de competențe multiple: model de competențe

Ultimele două secțiuni s-au ocupat de formarea structurilor de cunoaștere care sunt închise față de unire sau intersecție. Cu toate acestea, cazul general nu a fost discutat.

Formarea unei structuri arbitrare a cunoștințelor este posibilă cu ajutorul unei generalizări a conceptului de hărți de abilități. Intuitiv, această generalizare este destul de firească. Cu fiecare întrebare q, asociem o colecție (q) de subseturi de abilități. Orice subset de aptitudini C din (q) poate fi considerată o metodă, numită „competență” în următoarea definiție, pentru a rezolva întrebarea q. Astfel, prezența doar a uneia dintre aceste competențe este suficientă pentru a rezolva întrebarea q.

Definiție 6.1. O multimap de abilități este un triplu (Q, S,), unde Q este un set nevid de elemente (întrebări), S este un set nevid de abilități și este o hartă care asociază cu fiecare element q un set nevid. familia (q) de submulțimi nevide ale lui S. Astfel, - maparea mulțimii Q într-o mulțime. Orice mulțime aparținând lui (q) se numește competență pentru elementul q. O submulțime K a lui Q se numește submulțime generată de aptitudini T dacă K conține toate elementele care au cel puțin o competență din T; oficial:

Presupunând T = și T = S, vedem ce este format dintr-un set gol de aptitudini, iar Q este format din S. Mulțimea K a tuturor submulților de Q formată în acest fel formează o structură de cunoștințe. În acest caz, se spune că structura cunoștințelor (Q, K) este formată dintr-o hartă multiplă de abilități (Q, S,). Acest model se numește model de competență.

Exemplul 6.2. Fie Q = (a, b, c, d) și S = (c, t, u). Să definim maparea prin enumerarea competențelor pentru fiecare element din Q:

Aplicând definiția 6.1, vedem că această hartă cu abilități multiple formează o structură de cunoștințe:

Rețineți că structura de cunoaștere K nu este închisă nici față de unire, nici față de intersecție.

Teorema 6.3. Fiecare structură de cunoștințe este formată din cel puțin o hartă cu competențe multiple.

Dovada

Fie (Q,K) structura cunoștințelor. Definim abilitățile multimap setând S = K și KKq) pentru.

Astfel, fiecărei stări de cunoaștere M, care conține întrebarea q, îi corespunde competența K pentru q. Rețineți că K nu este gol deoarece conține, ca element, o submulțime goală a lui Q. Pentru a arăta că (Q, S,), formează o structură de cunoaștere K, aplicăm Definiția 6.1.

Pentru orice K, considerați o submulțime K a lui K și calculați starea L care o formează:

Astfel, fiecare stare din K este formată dintr-o submulțime a lui S. Pe de altă parte, dacă S = K, starea L formată este determinată de regula:

harta abilităților cunoștințe matematice

ceea ce implică că L aparține lui K. Astfel, K este într-adevăr format din abilitățile multimap(Q, S,).

Nu vom continua studiul hărții de aptitudini multiple.Ca și în cazul unei hărți simple de aptitudini, se poate investiga existența și unicitatea unei hărți minime de competențe multiple pentru o anumită structură de cunoștințe. Sunt posibile și alte opțiuni pentru formarea structurilor de cunoștințe. De exemplu, se poate defini o stare de cunoaștere ca o submulțime K a lui Q, constând din toate elementele q pentru care competențele aparțin unui anumit submulțime a lui S (în funcție de K).

7. Marcaje și filtre

Pentru orice subiect dintr-o zonă naturală de cunoaștere, cum ar fi aritmetica sau gramatica, există de obicei oportunități bogate de a descrie abilitățile relevante și structura de cunoștințe asociată. Aceste posibilități ar putea fi folosite pentru a descrie starea de cunoștințe a elevului unui părinte sau unui profesor.

Într-adevăr, lista plina Elementele conținute în starea cunoștințelor unui student pot avea sute de elemente și pot fi greu de digerat chiar și pentru un expert. Se poate întocmi o listă de informații semnificative reflectate în întrebările care formează starea de cunoștințe a elevului. Această listă poate fi mult mai mult decât abilitățile pe care le are sau le lipsește un student și poate include caracteristici precum prezicerea succesului la un test viitor, sugerarea direcțiilor de cercetare sau depanare.

Această secțiune prezintă în in termeni generali un program pentru descrierea (marcarea) elementelor (întrebările) și integrarea (filtrarea) informațiilor de referință relevante conținute în stările de cunoaștere.

Exemplele date sunt preluate din sistem învățământ la distanță ALEKS (vezi http://www.ales.com).

7.1 Exemple de marcare

Să presupunem că este selectat un număr mare de întrebări care acoperă toate conceptele de bază ale unui curriculum de matematică de liceu într-o anumită țară.

Informații detaliate cu privire la fiecare dintre aceste întrebări pot fi colectate folosind următoarele etichete:

1. Un nume de întrebare descriptiv.

2. Clasa în care se studiază întrebarea.

3. Subiect (secțiunea unei cărți standard) la care se referă întrebarea.

4. Capitolul (al unei cărți standard) în care este prezentată întrebarea.

5. Subsecțiunea programului căreia îi aparține întrebarea.

6. Concepte și abilități necesare pentru a răspunde la întrebare.

7. Tipul întrebării (problema text, calcul, justificare etc.).

8. Tipul de răspuns necesar (cuvânt, propoziție, formulă).

Inutil să spun că lista de mai sus are doar scop ilustrativ. Lista actuală ar putea fi mult mai lungă și extinsă ca urmare a colaborării cu experți în domeniu (în acest caz, profesori cu experiență). Două exemple de întrebări cu etichetele asociate sunt prezentate în Tabelul 1.

Fiecare dintre întrebările din grup ar fi etichetată în același mod. Sarcina este de a dezvolta un set de rutine informatice care să permită analiza stării cunoștințelor din punct de vedere al notărilor. Cu alte cuvinte, să presupunem că o anumită stare a cunoștințelor K a fost diagnosticată de un program de evaluare a cunoștințelor. Etichetele întrebărilor indică faptul că starea cunoștințelor va fi determinată de un set de „filtre” care traduc o serie de afirmații într-un limbaj simplu în ceea ce privește conceptele educaționale.

7.2 Reflectarea nivelului de cunoștințe prin evaluare

Să presupunem că la început an scolar profesorul vrea să știe care clasă (de exemplu matematică) este cea mai bună pentru un elev care tocmai a sosit dintr-o țară străină. Programul de evaluare a cunoștințelor utilizat a determinat că starea de cunoștințe a elevului este K. Un set adecvat de filtre poate fi proiectat după cum urmează. Ca și mai înainte, notăm cu Q zona de cunoaștere (domeniul). Pentru fiecare clasă n (1n12 în SUA), filtrul calculează o submulțime Gn de Q care conține toate întrebările studiate la sau înainte de acel nivel (marcat cu 2. în lista de mai sus). În cazul în care un sistem educational rezonabil, ar trebui să fie

Tabelul 1 - Două exemple de întrebări și lista lor asociată de marcaje.

Lista marcajelor
(1) Măsurarea unghiului lipsă într-un triunghi (3) Suma unghiurilor unui triunghi plat (4) Geometria triunghiului (5) Geometrie euclidiană elementară (6) Măsura unghiurilor, suma triunghiurilor, adunarea, împărțirea, scăderea (7) Calcul (8) Notație numerică	În triunghiul ABC, unghiul A este X grade și unghiul B este Y grade. Câte grade are unghiul C?
(1) Adunarea și scăderea numerelor duble cu purtare (3) Adunarea și scăderea (4) Decimale (5) Aritmetică (6) Adunarea, scăderea, zecimale, transfer, valută (7) Problemă text și calcul (8) Notație numerică	Mary a cumpărat două cărți în valoare de X dolari și Y dolari. I-a dat Funcționarului Z dolari. Câtă schimbare va primi ea?

Noi putem gasi

pentru unele n, ceea ce presupune că elevul poate fi repartizat la clasa n-1.

Cu toate acestea, aceasta nu este cea mai bună soluție dacă sunt foarte puține. Mai multe informații sunt necesare. În plus, trebuie să prevedem situații în care nu există un astfel de n. Apoi, filtrul calculează distanța standard pentru fiecare clasă n și fixează setul

Astfel, S(K) conține toate clasele care minimizează distanța la K. Să presupunem că S(K) conține un singur element nj și GnjK. Atunci este rezonabil să se recomande elevului să accepte nr + 1 în clasă, dar S(K) poate conține mai mult de un element. Mai avem nevoie de mai multe informații. În special, conținutul lui K, cu avantajele și dezavantajele sale în raport cu apropierea sa de Gnj, ar trebui să fie în cele din urmă util. Fără a intra în detaliile tehnice ale unei astfel de concluzii, schițăm, în termeni generali, un exemplu de raport pe care sistemul l-ar putea face într-o astfel de situație:

Elevul X este cel mai aproape de clasa a 5-a. Cu toate acestea, X ar fi un elev neobișnuit în această clasă. Cunoștințele de geometrie elementară depășesc semnificativ cunoștințele unui elev de clasa a V-a. De exemplu, X știe despre Teorema lui Pitagora și este capabil să o folosească. Pe de altă parte, X are cunoștințe surprinzător de slabe despre aritmetică.

Descrierile de acest tip necesită dezvoltarea diferitelor seturi de filtre noi, în plus față de cele utilizate pentru calcularea S(K). În plus, sistemul trebuie să fie capabil să convertească printr-un generator de limbaj natural și filtre de ieșire în declarații corecte din punct de vedere gramatical în limbaj obișnuit. Nu vom discuta despre asta aici. Scopul acestei secțiuni a fost de a ilustra modul în care elementele de etichetare, prin extinderea considerabilă a conceptului de abilități, pot duce la descrieri îmbunătățite ale stărilor de cunoștințe care pot fi utile într-o varietate de situații.

Concluzie

Lucrarea oferă o traducere adaptată în limba rusă a unei părți a unuia dintre capitolele monografiei Zh-Kl. Falmazh și Zh-P. Duanon, care se numește „Skill Cards, Tags and Filters”.

Informațiile necesare sunt date din primele capitole ale monografiei, a cărei traducere a fost realizată în teze și . Alături de exemplele explicative date de autori în monografie, sunt date exemple similare din cursul „Analiza complexă”.

Lista surselor utilizate

1. J.-Cl. Falmagneand, J.P. Doignon. Spațiul de învățare Berlin Heidelberg. 2011, 417 p.

2. N.A. Ralco. Modele matematice ale spațiilor de cunoaștere. Lucrări de licență, KubSU, 2013, 47 p.

3. T.V. Aleinikov. Ingineria ontologică în sistemele de management al cunoștințelor. Teză, Kubu, 2013, 66 p.

Găzduit pe Allbest.ru

Teoria creării cunoștințelor organizaționale de I. Nonaki și H. Takeuchi.

Învățare individuală și organizațională.

Analiza și modelarea cognitivă în managementul strategic

Esența conceptului de cunoaștere. cunoașterea organizației.

TEMA 5. COGNITIVITATEA CA O CERINȚA PREALĂ PENTRU DEZVOLTAREA STRATEGICĂ A ÎNTREPRINDERIEI.

5.1. Esența conceptului de „cognitivitate”. cunoașterea organizației.

stiinta cognitiva- direcție științifică interdisciplinară (filozofie, neuropsihologie, psihologie, lingvistică, informatică, matematică, fizică etc.) care studiază metodele și modelele de formare a cunoașterii, cunoașterea, schemele structurale universale ale gândirii.

Cognitivitatea (din latină cognitio - cunoaștere, studiu, conștientizare) în cadrul științei managementului înseamnă capacitatea managerilor de a percepe și procesa mental informațiile externe. Studiul acestui concept se bazează pe procesele mentale personalitatea și așa-numitele „stări mentale” (încrederea, dorința, credința, intențiile) în ceea ce privește prelucrarea informațiilor. Acest termen este folosit și în contextul studiului așa-numitelor „cunoștințe contextuale” (abstractizare și concretizare), precum și în domeniile în care sunt luate în considerare concepte precum cunoștințe, aptitudini sau învățare.

Termenul „cognitivitate” este folosit și într-un sens mai larg, adică „actul” de cunoaștere sau autocunoaștere în sine. În acest context, ea poate fi interpretată ca apariția și „devenirea” cunoașterii și a conceptelor asociate acestei cunoștințe, reflectate atât în gânduri, cât și în acțiuni.

Cognitivitatea organizației caracterizează totalitatea abilităților cognitive ale indivizilor din companie și efectele care decurg din combinarea abilităților cognitive individuale. Aplicație acest conceptîn raport cu firma (organizaţie, firmă, întreprindere) înseamnă intenţia de a o considera într-un plan care se caracterizează printr-un aparat specific de analiză şi un unghi de vedere deosebit asupra interacţiunii întreprinderii sau componentelor acesteia cu mediul extern.

Termen cunoașterea organizației vă permite să evaluați capacitatea companiei de a asimila informații și de a le transforma în cunoștințe.

Una dintre cele mai productive soluții la problemele care apar în domeniul managementului și organizării este aplicarea analizei cognitive.

Metodologia modelării cognitive, concepută pentru analiză și luare a deciziilor în situații prost definite, a fost propusă de cercetătorul american R. Axelrod.

Analiza cognitivă este denumită uneori de către cercetători „structurarea cognitivă”. Analiza cognitivă este considerată unul dintre cele mai puternice instrumente pentru studierea unui mediu instabil și semi-structurat. Contribuie la o mai bună înțelegere a problemelor existente în mediu, la identificarea contradicțiilor și la o analiză calitativă a proceselor în desfășurare.

Esența modelării cognitive (cognitive) - momentul cheie al analizei cognitive - este de a reflecta cele mai complexe probleme și tendințe de dezvoltare a sistemului într-o formă simplificată în model, de a explora posibile scenarii de apariție a situațiilor de criză, de a găsi modalități și condiții pentru rezolvarea acestora într-o situație model. Utilizarea modelelor cognitive mărește calitativ validitatea luării deciziilor manageriale într-un mediu complex și în schimbare rapidă, salvează expertul de „rătăcirea intuitivă”, economisește timp pentru înțelegerea și interpretarea evenimentelor care au loc în sistem. Utilizarea tehnologiilor cognitive în sfera economică permite elaborarea și justificarea unei strategii într-un timp scurt dezvoltare economicăîntreprinderilor, luând în considerare impactul schimbărilor din mediul extern.

Modelarea cognitivă- aceasta este o metodă de analiză care determină puterea și direcția influenței factorilor asupra transferului obiectului de control la starea țintă, ținând cont de asemănările și diferențele în influența diferiților factori asupra obiectului de control.

Putem evidenția următoarele etape, care sunt tipice pentru analiza cognitivă a oricărei situații:

1. Formularea scopului și obiectivelor studiului.

2. Studiul unei situaţii complexe din punctul de vedere al scopului: colectarea, sistematizarea, analiza informaţiilor statistice şi calitative existente privind obiectul de control şi mediul său extern, determinarea cerinţelor, condiţiilor şi restricţiilor inerente situaţiei studiate.

3. Identificarea principalilor factori care influenteaza evolutia situatiei.

4. Determinarea relației dintre factori prin luarea în considerare a lanțurilor cauză-efect (construirea unei hărți cognitive sub forma unui grafic dirijat).

5. Studierea puterii influenței reciproce a diferiților factori. Pentru aceasta se folosesc ambele modele matematice care descriu unele relații cantitative precis identificate între factori, precum și opiniile subiective ale unui expert cu privire la relațiile calitative neformalizabile dintre factori.

Ca urmare a parcurgerii etapelor 3-5, se construiește un model cognitiv al situației (sistemului), care este afișat sub forma unui grafic funcțional. Prin urmare, putem spune că etapele 3 - 5 sunt modelarea cognitivă.

6. Verificarea adecvării modelului cognitiv al situaţiei reale (verificarea modelului cognitiv).

7. Utilizarea unui model cognitiv pentru a determina posibile opțiuni de dezvoltare a unei situații (sistem), pentru a găsi modalități, mecanisme de influențare a situației în vederea obținerii rezultatelor dorite, prevenirea consecințelor nedorite, adică elaborarea unei strategii de management. Stabilirea țintei, a direcțiilor dorite și a forței schimbării în tendințele proceselor din situație. Selectarea unui set de măsuri (un set de factori de control), determinarea puterii lor posibile și dorite și direcției impactului asupra situației (aplicarea concret-practică a modelului cognitiv).

Harta cognitivă clasică este un grafic direcționat în care vârful privilegiat este o stare viitoare (de obicei țintă) a obiectului de control, vârfurile rămase corespund unor factori, arcele care leagă factorii cu vârful de stare au o grosime și un semn corespunzător forței și direcției influența acestui factor asupra tranziției obiectului de control într-o stare dată, iar arcele care leagă factorii arată asemănarea și diferența în influența acestor factori asupra obiectului de control.

O hartă cognitivă constă din factori (elemente ale sistemului) și legături între ei.

Pentru a înțelege și analiza comportamentul unui sistem complex, se construiește o diagramă bloc a relațiilor cauză-efect ale elementelor sistemului (factori de situație). Două elemente ale sistemului A și B sunt reprezentate pe diagramă ca puncte separate (vârfurile) conectate printr-un arc orientat, dacă elementul A este legat de elementul B printr-o relație cauzală: A à B, unde: A este cauza, B este efectul.

Factorii se pot influența reciproc, iar o astfel de influență, așa cum sa menționat deja, poate fi pozitivă, atunci când o creștere (scădere) a unui factor duce la o creștere (scădere) a altui factor și negativă, atunci când o creștere (scădere) a unuia factor duce la o scădere (creștere) ) a altui factor. Mai mult, influența poate avea și un semn variabil, în funcție de eventualele condiții suplimentare.

Astfel de scheme de reprezentare a relațiilor cauză-efect sunt utilizate pe scară largă pentru a analiza sisteme complexe în economie și sociologie.

Exemplu. O diagramă bloc cognitivă pentru analiza problemei consumului de energie poate arăta astfel (Fig. 5.1):

Orez. 5.1. Diagrama bloc cognitivă pentru analiza problemei consumului de energie

Harta cognitivă reflectă doar faptul prezenței influențelor factorilor unul asupra celuilalt. Nu reflectă nici natura detaliată a acestor influențe, nici dinamica modificărilor influențelor în funcție de schimbările de situație, nici schimbările temporare ale factorilor înșiși. Luarea în considerare a tuturor acestor circumstanțe necesită o tranziție la următorul nivel de structurare a informațiilor, adică la un model cognitiv.

La acest nivel, fiecare relație dintre factorii hărții cognitive este relevată de dependențele corespunzătoare, fiecare dintre acestea putând conține atât variabile cantitative (măsurate), cât și variabile calitative (nemăsurate). În acest caz, variabilele cantitative sunt prezentate în mod natural sub forma valorilor lor numerice. Fiecare variabilă calitativă este asociată cu un set de variabile lingvistice care reflectă diferitele stări ale acestei variabile calitative (de exemplu, cererea consumatorului poate fi „slabă”, „moderată”, „grabă”, etc.), iar fiecare variabilă lingvistică corespunde cu un anumit echivalent numeric în scară. Odată cu acumularea de cunoștințe despre procesele care au loc în situația studiată, devine posibilă dezvăluirea mai detaliată a naturii relațiilor dintre factori.

Formal, un model cognitiv al unei situații poate fi reprezentat, ca o hartă cognitivă, printr-un grafic, dar fiecare arc din acest grafic reprezintă deja o anumită relație funcțională între factorii corespunzători; acestea. modelul cognitiv al situaţiei este reprezentat printr-un grafic funcţional.

Un exemplu de grafic funcțional care reflectă situația într-o regiune condiționată este prezentat în fig. 5.2.

Fig.5. 2. Grafic funcțional.

Rețineți că acest model este un model demonstrativ, astfel încât mulți factori de mediu nu sunt luați în considerare în el.

Astfel de tehnologii capătă din ce în ce mai multă încredere din partea structurilor care sunt angajate în planificarea strategică și operațională la toate nivelurile și în toate domeniile managementului. Utilizarea tehnologiilor cognitive în sfera economică face posibilă dezvoltarea și justificarea strategiei de dezvoltare economică a unei întreprinderi într-un timp scurt, ținând cont de impactul schimbărilor din mediul extern.

Utilizarea tehnologiei de modelare cognitivă face posibilă acțiunea proactivă și nu aducerea situațiilor potențial periculoase la nivelul de amenințare și conflict, iar în cazul apariției acestora, luarea de decizii raționale în interesul întreprinderii.

Modelarea cognitivă (sau modelarea cu hărți cognitive) este de o importanță deosebită pentru analiza politică. Este conceput pentru a modela obiecte complexe, semi-structurate, cum ar fi majoritatea proceselor și situațiilor politice.

Această metodă se bazează pe o abordare cognitivă care s-a dezvoltat rapid încă din anii 1960. Termenul în sine a apărut puțin mai devreme - în 1948, după publicarea binecunoscutei lucrări a psihologului american E. Tolman „Hărți cognitive la șobolani și la oameni”. Având în vedere comportamentul unui șobolan într-un labirint, Tolman a ajuns la concluzia că, în timp, formează o „hartă cognitivă” specială a labirintului - o idee structurată a mediului. Această carte determină reacțiile animalului.

Yu.M. Plotinsky numește abordarea COGNITIVĂ „rezolvarea problemelor tradiționale pentru o știință dată prin metode care țin cont de aspectele cognitive, care includ procesele de percepție, gândire, cunoaștere, explicație și înțelegere. Abordarea cognitivă în orice domeniu se concentrează pe „cunoaștere”, sau mai degrabă, pe procesele de reprezentare, stocare, prelucrare, interpretare și producere a noilor cunoștințe ale acestora.

Cu toată diversitatea științei cognitive, există două accente fundamentale pentru noi. Dacă ne interesează un sistem de cunoștințe și idei, o „imagine a lumii” a unei anumite persoane (sau grup de oameni) pentru a obține informații despre această persoană sau grup, atunci o astfel de analiză cognitivă va fi orientată pe subiect. . De exemplu, analiza sistemului de idei al unui lider politic despre realitate poate fi extrem de utilă în prezicerea acțiunilor și deciziilor sale într-o anumită situație, iar construirea unei hărți cognitive a unui grup social larg va fi necesară pentru a prezice modul în care percepe acest grup. anumite acțiuni ale elitei puterii.

Dacă ne interesează nu subiectul procesului cognitiv, ci produsul acestuia - o hartă cognitivă a unuia sau altuia fragment de realitate politică (de exemplu, la alcătuirea hărților cognitive ale experților cu privire la factorii care influențează situația din regiunea Orientului Mijlociu , nu ne interesează particularitățile percepției experților, ci situația din Orientul Mijlociu în sine). Est), atunci expertul nu este un obiect de studiu, ca în exemplul cu lideri politici sau grupuri sociale, ci un „instrument” pentru construirea unui model adecvat al situației, iar această abordare va fi orientată pe obiecte.

Harta cognitivă în sine este un așa-numit grafic direcționat cu semn, în care:

Vârfurile corespund factorilor de bază care descriu procesele din situație;

Relațiile directe dintre factori sunt determinate prin analiza lanțurilor cauză-efect care descriu distribuția influențelor unui factor asupra altora. Se crede că factorii incluși în premisa „dacă...” a lanțului „dacă... atunci...” afectează factorii consecinței „atunci...” a acestui lanț. Mai mult, această influență poate fi fie întăritoare (pozitivă), fie inhibitoare (negativă), fie de semn variabil, în funcție de eventualele condiții suplimentare. Într-o versiune „mai moale” a hărții cognitive, nu este o implicație rigidă „dacă... atunci...”, ci o influență probabilistică: realizarea evenimentului A crește (scade) probabilitatea realizării evenimentului B. .

Legăturile sunt vizualizate ca linii, numite arce, cu semnul corespunzător;

O cale direcționată închisă, ale cărei toate vârfurile sunt diferite, se numește buclă (sau buclă de feedback). Bucla care amplifică deviația este o buclă de feedback pozitiv, iar bucla care se opune deviației este o buclă de feedback negativ.

De exemplu, credem că politica izolaționistă față de Rusia a Statelor Unite și a NATO va contribui la creșterea sentimentelor patriotice în țară. Sub presiunea acestor sentimente, conducerea rusă va fi nevoită să mărească cheltuielile pentru armată și complexul militar-industrial, ceea ce la rândul său va împinge SUA să-și intensifice și mai mult politica de izolare. Putem vizualiza acest set de reprezentări folosind cea mai simplă hartă cognitivă cu trei vârfuri și trei arce. Trei vârfuri existente sunt închise într-un contur de armare.

O hartă cognitivă mult mai complexă de mai jos descrie sistemul de factori ai conflictului palestino-israelian” (încercați să o analizați singur, evidențiind buclele de feedback).

În sine, harta cognitivă reflectă doar sistemul de factori și ideea cea mai generală a relației lor. Nu fixează nici natura detaliată a influenței factorilor unii asupra altora, nici dinamica modificărilor acestor influențe în funcție de situație. În acest sens, harta cognitivă este un model semnificativ al obiectului studiat. În același timp, ca și în cazul general al modelelor semnificative, acesta poate fi transformat într-un model formal - un sistem de ecuații. Aceasta, desigur, necesită atingerea unui anumit nivel de factori de structurare și de relațiile acestora.

Vom reveni la modelare folosind hărți cognitive în cursul studierii metodei scenariilor.

Controlați întrebările și sarcinile

1. Definiți conceptul de „model”. Care sunt posibilitățile unice de modelare în cercetarea politică?

2. Care este diferența dintre modelele liniare și neliniare? Justificați semnificația modelării neliniare în raport cu trăsăturile procesului politic.

3. Numiți principalele caracteristici ale modelelor structurale, precum și modalități de a le construi.

4. Ce este o hartă cognitivă? Din ce elemente constă? Care este diferența dintre abordările orientate pe subiect și cele orientate pe obiect în maparea cognitivă?

5. Descrieți algoritmul de construire a modelului „Partide în spațiul orientărilor politice”.

MODELARE COGNITIVĂ

CONŢINUT
Introducere
1. Subiect al analizei cognitive
1.1. Mediul extern
1.2. Instabilitatea mediului extern
1.3. Mediu extern slab structurat
2. Concept general analiza cognitivă
3. Etapele analizei cognitive
4. Obiective, etape și concepte de bază ale modelării cognitive
4. 1. Scopul construirii unui model cognitiv
4.2. Etapele modelării cognitive
4.3. Graficul dirijat(harta cognitivă)
4.4. Grafic funcțional (finalizarea construcției modelului cognitiv)
5. Tipuri de factori

6.1.Identificarea factorilor (elementelor sistemului)
6.2. Două abordări pentru identificarea relațiilor dintre factori
6.3.Exemple de evidențiere a factorilor și a relațiilor dintre aceștia
6.4. Problema determinării puterii influenței factorilor
7. Verificarea adecvării modelului
8. Utilizarea unui model cognitiv
8.1. Aplicarea modelelor cognitive în sistemele de sprijinire a deciziei
8.2. Un exemplu de lucru cu un model cognitiv
9. Sisteme informatice pentru sprijinirea deciziilor de management
9.1. Caracteristicile generale ale sistemelor de sprijinire a deciziei
9.2. „Situație – 2”
9.3. "Busola-2"
9.4. "pânză"
Concluzie
Bibliografie
Aplicație

Introducere
În prezent, obținerea de informații fiabile și analiza rapidă a acesteia au devenit cele mai importante premise pentru un management de succes. Acest lucru este valabil mai ales dacă obiectul de control și mediul său extern sunt un complex de procese și factori complexe care se afectează în mod semnificativ unul pe celălalt.
Una dintre cele mai productive soluții la problemele care apar în domeniul managementului și organizării este utilizarea analizei cognitive, care este subiectul de studiu în cadrul lucrărilor de curs.
Metodologia modelării cognitive, concepută pentru analiză și luare a deciziilor în situații prost definite, a fost propusă de cercetătorul american R. Axelrod 1 .
Inițial, analiza cognitivă s-a format în cadrul psihologiei sociale, și anume, cognitivismului, care studiază procesele de percepție și cogniție.
Aplicarea dezvoltărilor psihologiei sociale în teoria managementului a condus la formarea unei ramuri speciale a cunoașterii - știința cognitivă, concentrându-se pe studiul problemelor de management și de luare a deciziilor.
Acum se dezvoltă metodologia modelării cognitive în direcția îmbunătățirii aparatului de analiză și modelare a situațiilor.
Realizările teoretice ale analizei cognitive au devenit baza creării sistemelor informatice axate pe rezolvarea problemelor aplicate în domeniul managementului.
Lucrările privind dezvoltarea abordării cognitive și aplicarea acesteia la analiza și controlul așa-numitelor sisteme semi-structurate se desfășoară în prezent la Institutul de Probleme de Control al Academiei Ruse de Științe 2 .
Prin ordin al Administrației Președintelui Federației Ruse, Guvernului Federației Ruse, Guvernului orașului Moscova, la IPU RAS au fost efectuate o serie de studii socio-economice folosind tehnologia cognitivă. Recomandările elaborate sunt aplicate cu succes de către ministerele și departamentele relevante 3 .
Din 2001, sub auspiciile UIP RAS, conferințe internaționale„Analiza cognitivă și managementul situației de dezvoltare (CASC)”.
La redactarea unei lucrări de termen, au fost implicate lucrările cercetătorilor autohtoni - A.A. Kulinich, D.I. Makarenko, S.V. Kachaeva, V.I. Maksimova, E.K. Kornoușenko, E. Grebenyuk, G.S. Osipova, A. Raikov. Majoritatea acestor cercetători sunt specialiști de la Institutul de Informatică, Academia Rusă de Științe.
Astfel, analiza cognitivă este dezvoltată în mod activ nu numai de specialiști străini, ci și de specialiști autohtoni. Cu toate acestea, în cadrul științei cognitive există o serie de probleme, a căror soluție ar putea îmbunătăți semnificativ rezultatele aplicării dezvoltărilor aplicate bazate pe analiza cognitivă.
scop termen de hârtie este analiza bazei teoretice a tehnologiilor cognitive, a problemelor metodologiei analizei cognitive, precum și a sistemelor informatice bazate pe modelarea cognitivă a suportului decizional.
Scopurile stabilite corespund structurii lucrării, care dezvăluie secvenţial principalele concepte şi etape ale analizei cognitive în general, modelarea cognitivă (ca moment cheie al analizei cognitive), principiile generale de aplicare a abordării cognitive în practică în domeniul management, precum și tehnologii informatice care aplică metode de analiză cognitivă.

1. Subiectul analizei cognitive
1.1. Mediul extern
Pentru un management, prognoză și planificare eficiente este necesară analizarea mediului extern în care operează obiectele managementului.
Mediul extern este definit de obicei de cercetători ca un ansamblu de factori și subiecți economici, sociali și politici care au un impact direct sau indirect asupra posibilității și capacității subiectului (fie el o bancă, o întreprindere, orice altă organizație, un întreg regiune etc.) pentru a atinge obiectivele de dezvoltare stabilite.
Pentru orientarea în mediul extern și pentru analiza acestuia, este necesar să se reprezinte clar proprietățile acestuia. Specialiștii Institutului de Probleme de Control al Academiei Ruse de Științe identifică următoarele caracteristici principale ale mediului extern:
1. Complexitatea - aceasta se refera la numarul si varietatea de factori la care subiectul trebuie sa raspunda.
2. Relația factorilor, adică forța cu care o modificare a unui factor afectează modificarea altor factori.
3. Mobilitatea - viteza cu care se produc schimbările în mediul extern 4 .
Selectarea unor astfel de caracteristici pentru a descrie mediul indică faptul că cercetătorii aplică o abordare sistematică și consideră mediul extern ca un sistem sau un set de sisteme. În cadrul acestei abordări se obișnuiește să se reprezinte orice obiecte sub forma unui sistem structurat, să se evidențieze elementele sistemului, relațiile dintre ele și dinamica dezvoltării elementelor, relațiilor și întregului sistem în ansamblu. Prin urmare, analiza cognitivă folosită pentru a studia mediul extern și a dezvolta modalități și metode de funcționare în acesta este uneori considerată ca o componentă a analizei sistemului 5 .
Specificul mediului extern al obiectelor de control constă în faptul că acest mediu este supus influenței factorului uman. Cu alte cuvinte, include subiecți înzestrați cu voință autonomă, interese și idei subiective. Aceasta înseamnă că acest mediu nu se supune întotdeauna legilor liniare care descriu fără ambiguitate relația dintre cauze și efecte.
De aici rezultă doi parametri de bază ai mediului extern în care activează factorul uman – instabilitatea și slab structurat. Să aruncăm o privire mai atentă la acești parametri.

1.2. Instabilitatea mediului extern

Instabilitatea mediului extern este adesea identificată de către cercetători cu imprevizibilitate. „Gradul de instabilitate al mediului economic și politic extern pentru... [obiectul controlului] se caracterizează prin familiaritatea evenimentelor așteptate, ritmul așteptat al schimbării și capacitatea de a prezice viitorul” 6 . Această imprevizibilitate este generată de natura multifactorială, variabilitatea factorilor, ritmul și direcția de dezvoltare a mediului.
„Efectul cumulativ al tuturor factorilor mediului extern, rezuma V. Maksimov, S. Kachaev și E. Kornoushenko, - formează nivelul instabilității sale și determină oportunitatea și direcția intervenției chirurgicale în procesele în curs” 7 .
Cu cât instabilitatea mediului extern este mai mare, cu atât este mai dificilă elaborarea unor decizii strategice adecvate. Prin urmare, există o necesitate obiectivă de a evalua gradul de instabilitate a mediului, precum și de a dezvolta abordări ale analizei acestuia.
Potrivit lui I. Ansoff, alegerea strategiei de gestionare si analiza a situatiilor depinde de nivelul de instabilitate al mediului extern. Pentru instabilitate moderată, controlul convențional este aplicat pe baza extrapolării cunoștințelor despre trecutul mediului. Cu un nivel mediu de instabilitate, managementul se realizează pe baza unei prognoze a schimbărilor din mediu (de exemplu, o analiză „tehnică” a piețelor financiare). La un nivel ridicat de instabilitate, managementul este utilizat pe baza unor decizii flexibile ale experților (de exemplu, analize „fundamentale” 8 ale piețelor financiare) 9 .

1.3. Mediu extern slab structurat

Mediul în care subiecții managementului sunt forțați să lucreze este caracterizat nu numai ca instabil, ci și ca slab structurat. Aceste două caracteristici sunt strâns legate, dar distincte. Cu toate acestea, acești termeni sunt uneori folosiți interschimbabil.
Astfel, specialiștii de la Institutul de Sisteme de Control al Academiei Ruse de Științe, care definesc sisteme semi-structurate, indică unele dintre proprietățile lor care sunt și inerente sistemelor instabile: „Dificultățile de a analiza procese și de a lua decizii manageriale în domenii precum economie, sociologie, ecologie etc. datorită unui număr de trăsături inerente acestor zone, și anume: caracterul multidimensional al proceselor care au loc în ele (economice, sociale etc.) și interconexiunea lor; din această cauză, este imposibil să izolați și să studiați în detaliu fenomenele individuale - toate fenomenele care apar în ele trebuie considerate ca un întreg; lipsa unor informații cantitative suficiente despre dinamica proceselor, ceea ce ne obligă să trecem la o analiză calitativă a unor astfel de procese; variabilitatea naturii proceselor în timp etc. Datorită acestor caracteristici, economice, sociale etc. sistemele se numesc sisteme semistructurate” 10 .
Cu toate acestea, trebuie remarcat faptul că termenul de „instabilitate” implică imposibilitatea sau dificultatea de a prezice dezvoltarea sistemului, și slab structurat - imposibilitatea formalizării acestuia. În cele din urmă, caracteristicile „instabilitate” și „slab structurat”, după părerea mea, reflectă aspecte diferite ale aceluiași fenomen, deoarece în mod tradițional percepem un sistem pe care nu-l putem formaliza și, astfel, prezicem cu absolut exactitate dezvoltarea acestuia (adică un sistem slab structurat). ) ca instabil, predispus la haos. Prin urmare, în continuare, urmând autorii articolelor studiate, voi folosi acești termeni ca echivalent. Uneori, cercetătorii, împreună cu conceptele de mai sus, folosesc termenul de „situații dificile”.
Deci, spre deosebire de sisteme tehnice sistemele economice, socio-politice și alte sisteme similare se caracterizează prin absența unei descrieri cantitative detaliate a proceselor care au loc în ele - informațiile de aici sunt de natură calitativă. Prin urmare, pentru sistemele semi-structurate, este imposibil să se creeze modele cantitative tradiționale formale. Sistemele de acest tip se caracterizează prin incertitudine, descriere la nivel calitativ și ambiguitate în evaluarea consecințelor anumitor decizii 11 .
Astfel, analiza unui mediu extern instabil (sisteme slab structurate) este plină de multe dificultăți. La rezolvarea lor, este nevoie de intuiția unui expert, de experiența sa, de asociativitatea gândirii, de presupuneri.
Mijloacele computerizate de modelare cognitivă (cognitivă) a situațiilor fac posibilă facerea față unei astfel de analize. Aceste fonduri au fost utilizate în țările dezvoltate economic de zeci de ani, ajutând întreprinderile să supraviețuiască și să-și dezvolte afacerea, iar autoritățile să pregătească documente de reglementare eficiente 12 . Modelarea cognitivă este concepută pentru a ajuta expertul să reflecteze la un nivel mai profund și să-și eficientizeze cunoștințele, precum și să-și oficializeze ideile despre situație în măsura în care este posibil.

2. Concept general de analiză cognitivă

Analiza cognitivă este denumită uneori de către cercetători „structurarea cognitivă” 13 .
Analiza cognitivă este considerată unul dintre cele mai puternice instrumente pentru studierea unui mediu instabil și semi-structurat. Contribuie la o mai bună înțelegere a problemelor existente în mediu, la identificarea contradicțiilor și la o analiză calitativă a proceselor în desfășurare. Esența modelării cognitive (cognitive) - punctul cheie al analizei cognitive - este de a reflecta cele mai complexe probleme și tendințe de dezvoltare ale sistemului într-o formă simplificată în model, de a explora posibile scenarii de apariție a situațiilor de criză, de a găsi modalităţi şi condiţii de rezolvare a acestora într-o situaţie model. Utilizarea modelelor cognitive mărește calitativ validitatea luării deciziilor manageriale într-un mediu complex și în schimbare rapidă, salvează expertul de „rătăcirea intuitivă”, economisește timp pentru înțelegerea și interpretarea evenimentelor care au loc în sistem 14 .
IN SI. Maksimov și S.V. Kachaev, pentru a explica principiile utilizării tehnologiilor informaționale cognitive (cognitive) pentru a îmbunătăți managementul, folosește metafora unei nave într-un ocean furios - așa-numitul model „fregate-ocean”. Majoritatea activităților comerciale și necomerciale într-un mediu volatil și semistructurat „sunt în mod inevitabil asociate cu riscuri, atât din cauza incertitudinii condițiilor viitoare de operare, cât și din cauza potențialului de decizii de management defectuos... Este foarte important ca managementul să poată anticipa astfel de dificultăți și să dezvolte în avans strategii pentru a le depăși, de ex. să aibă atitudini predeterminate de comportament posibil. Aceste dezvoltări se propun a fi realizate pe modele în care modelul informațional al obiectului de control („fregata”) interacționează cu modelul mediului extern – economic, social, politic etc. ("ocean"). „Scopul unei astfel de modelări este de a oferi recomandări „fregatei” cu privire la modul de a traversa „oceanul” cu cel mai mic „efort”... Interesante... sunt modalitățile de atingere a scopului, ținând cont de favorabilul „vânturi” și „curenți” ... Deci, ne-am stabilit obiectivul: să determinăm „roza vânturilor” ... [mediul extern], apoi vom vedea care „vânturi” vor fi favorabile, care vor fi opuse, cum să le folosești și cum să descoperim proprietățile situației exterioare care sunt importante pentru ... [un obiect]” 15 .
Astfel, esența abordării cognitive constă, așa cum sa menționat deja, în a ajuta expertul să reflecteze asupra situației și să dezvolte cea mai eficientă strategie de management, bazată nu atât pe intuiția sa, cât pe cunoștințe ordonate și verificate (pe cât posibil) a unui sistem complex. Exemple de aplicare a analizei cognitive pentru rezolvarea unor probleme specifice vor fi discutate mai jos în paragraful „8. Folosind un model cognitiv”.

3. Etapele analizei cognitive

Analiza cognitivă constă din mai multe etape, fiecare dintre ele implementând o sarcină specifică. Rezolvarea consecventă a acestor probleme duce la atingerea scopului principal al analizei cognitive. Cercetătorii dau o nomenclatură diferită a etapelor în funcție de specificul obiectului (obiectelor) studiat 16 . Dacă rezumăm și generalizăm toate aceste abordări, putem distinge următoarele etape, care sunt caracteristice analizei cognitive a oricărei situații.

(Ca urmare a trecerii etapelor 3 - 5, se construiește un model cognitiv al situației (sistemului), care este afișat sub forma unui grafic funcțional. Prin urmare, putem spune că etapele 3 - 5 sunt modelare cognitivă. În mai multe detaliat, toate aceste etape și concepte de bază de modelare cognitivă vor fi discutate în paragrafele 4 - 7).

Să luăm în considerare în detaliu fiecare dintre etapele de mai sus (cu excepția primei și a doua, care sunt în esență pregătitoare), mecanismele de implementare a sarcinilor particulare ale fiecărei etape, precum și problemele care apar în diferite etape ale analiza cognitivă.

4. Obiective, etape și concepte de bază ale modelării cognitive

Un element cheie al analizei cognitive este construirea unui model cognitiv.

4. 1. Scopul construirii unui model cognitiv

Modelarea cognitivă contribuie la o mai bună înțelegere a situației problemei, la identificarea contradicțiilor și la o analiză calitativă a sistemului. Scopul modelării este de a forma și rafina o ipoteză despre funcționarea obiectului studiat, considerat ca un sistem complex, care constă din elemente și subsisteme separate, dar totuși interconectate. Pentru a înțelege și analiza comportamentul unui sistem complex se construiește o diagramă bloc a relațiilor cauză-efect ale elementelor sistemului. O analiză a acestor relații este necesară pentru implementarea diferitelor controale de proces în sistem 18 .

4.2. Etapele modelării cognitive

În termeni generali, etapele modelării cognitive sunt discutate mai sus. Lucrările specialiştilor IPU RAS conţin o prezentare concretă a acestor etape. Să le evidențiem pe cele principale.

Astfel, modelul cognitiv include o hartă cognitivă (graf direcționat) și ponderi ale arcului grafic (evaluarea influenței reciproce sau a influenței factorilor). La determinarea greutăților arcurilor, graficul direcționat se transformă într-unul funcțional.
Problemele identificării factorilor, aprecierii influenței reciproce a factorilor și tipologiei factorilor vor fi discutate în paragrafele 5 și 6; aici vom lua în considerare concepte de bază ale modelării cognitive precum o hartă cognitivă și un grafic funcțional.

4.3. Grafic direcționat (hartă cognitivă)

În cadrul abordării cognitive, termenii „hartă cognitivă” și „graf direcționat” sunt adesea folosiți interschimbabil; deși, strict vorbind, conceptul de graf direcționat este mai larg, iar termenul de „hartă cognitivă” indică doar una dintre aplicațiile unui graf dirijat.
O hartă cognitivă constă din factori (elemente ale sistemului) și legături între ei.
Pentru a înțelege și analiza comportamentul unui sistem complex se construiește o diagramă bloc a relațiilor cauză-efect ale elementelor sistemului (factori de situație). Două elemente ale sistemului A și B sunt reprezentate pe diagramă ca puncte separate (vârfurile) conectate printr-un arc orientat, dacă elementul A este legat de elementul B printr-o relație cauzală: A a B, unde: A este cauza, B este efectul.
Factorii se pot influența reciproc, iar o astfel de influență, așa cum sa menționat deja, poate fi pozitivă, atunci când o creștere (scădere) a unui factor duce la o creștere (scădere) a altui factor și negativă, atunci când o creștere (scădere) a unuia factor duce la o scădere (creștere) ) un alt factor 20 . Mai mult, influența poate avea și un semn variabil, în funcție de eventualele condiții suplimentare.
Astfel de scheme de reprezentare a relațiilor cauză-efect sunt utilizate pe scară largă pentru a analiza sisteme complexe în economie și sociologie.
Un exemplu de hartă cognitivă a unei situații economice este prezentat în Figura 1.

Figura 1. Graficul dirijat 21 .

4.4. Grafic funcțional (finalizarea construcției modelului cognitiv)
Harta cognitivă reflectă doar faptul prezenței influențelor factorilor unul asupra celuilalt. Nu reflectă nici natura detaliată a acestor influențe, nici dinamica modificărilor influențelor în funcție de schimbările de situație, nici schimbările temporare ale factorilor înșiși. Luarea în considerare a tuturor acestor circumstanțe necesită o tranziție la următorul nivel de structurare a informațiilor, adică la un model cognitiv.
La acest nivel, fiecare relație dintre factorii hărții cognitive este relevată de dependențele corespunzătoare, fiecare dintre acestea putând conține atât variabile cantitative (măsurate), cât și variabile calitative (nemăsurate). În acest caz, variabilele cantitative sunt prezentate în mod natural sub forma valorilor lor numerice. Fiecare variabilă calitativă este asociată cu un set de variabile lingvistice care reflectă diferitele stări ale acestei variabile calitative (de exemplu, cererea consumatorului poate fi „slabă”, „moderată”, „grabă”, etc.), iar fiecare variabilă lingvistică corespunde cu un anumit echivalent numeric în scară. Odată cu acumularea de cunoștințe despre procesele care au loc în situația studiată, devine posibilă dezvăluirea mai detaliată a naturii relațiilor dintre factori.
Formal, un model cognitiv al unei situații poate fi reprezentat, ca o hartă cognitivă, printr-un grafic, dar fiecare arc din acest grafic reprezintă deja o anumită relație funcțională între factorii corespunzători; acestea. modelul cognitiv al situaţiei este reprezentat printr-un grafic funcţional 22 .
Un exemplu de grafic funcțional care reflectă situația într-o regiune condiționată este prezentat în fig. 2.

Figura 2. Graficul funcțional 23 .
Rețineți că acest model este un model demonstrativ, astfel încât mulți factori de mediu nu sunt luați în considerare în el.

5. Tipuri de factori
Pentru a structura situația (sistemul), cercetătorii subîmpart factorii (elementele) în diferite grupuri, fiecare dintre ele având o anumită specificitate, și anume, un rol funcțional în modelare. Mai mult decât atât, în funcție de specificul situației (sistemului) analizate, tipologia factorilor (elementelor) poate fi diferită. Aici voi evidenția câteva tipuri de factori utilizați în modelarea cognitivă a majorității sistemelor (situații, medii).
În primul rând, printre toți factorii descoperiți, se numără factorii de bază (care afectează situația în mod semnificativ, descriind esența problemei) și „excesivi” (nesemnificativi), „slab conectați” cu „nucleul” factorilor de bază 24 .
Atunci când analizează o anumită situație, expertul știe de obicei sau presupune ce modificări ale factorilor de bază sunt de dorit pentru el. Factorii de cel mai mare interes pentru expert sunt numiți factori țintă. IN SI. Maksimov, E.K. Kornoușenko, S.V. Kachaev descrie factorii țintă după cum urmează: „Aceștia sunt factorii de „ieșire” ai modelului cognitiv. Sarcina dezvoltării deciziilor privind gestionarea proceselor într-o situație este de a oferi schimbările dorite în factorii țintă, acesta este scopul managementului. Scopul este considerat corect stabilit dacă modificările dorite ale unor factori țintă nu conduc la modificări nedorite ale altor factori țintă” 25 .
În setul inițial de factori de bază, se distinge un set de așa-numiți factori de control - factori „”input” ai modelului cognitiv, prin care acțiunile de control sunt introduse în model. Acţiunea de control este considerată în concordanţă cu scopul dacă nu provoacă modificări nedorite în niciunul dintre factorii ţintă” 26 . Pentru identificarea factorilor de control se determină factorii care îi influențează pe cei țintă. Factorii de control din model vor fi pârghii potențial posibile de influență asupra situației 27 .
Influența factorilor de control este rezumată în conceptul de „vector de control” - un set de factori, fiecare dintre care este alimentat cu un impuls de control de o valoare dată 28 .
Factorii situației (sau elemente ale sistemului) mai pot fi împărțiți în interni (aparținând obiectului managementului și sub controlul mai mult sau mai puțin complet al conducerii) și externi (reflectând impactul asupra situației sau sistemului de forțe externe). care nu pot fi controlate sau numai indirect controlate de subiectul conducerii) .
Factorii externi sunt de obicei împărțiți în cei previzibili, a căror apariție și comportament pot fi prezise pe baza unei analize a informațiilor disponibile, și cei imprevizibili, despre al căror comportament expertul află numai după apariția lor 29 .
Uneori, cercetătorii identifică așa-numiții factori indicatori care reflectă și explică desfășurarea proceselor într-o situație problematică (sistem, mediu) 30 . În astfel de scopuri se foloseşte şi conceptul de indicatori (factori) integrali, prin modificarea cărora se pot aprecia tendinţele generale în acest domeniu 31 .
Factorii sunt, de asemenea, caracterizați de o tendință a valorilor lor. Distingeți următoarele tendințe: creștere, declin. Dacă nu există nicio modificare a factorului, se vorbește despre absența unei tendințe sau a unei tendințe zero 32 .
În sfârșit, trebuie menționat că este posibil să se identifice factorii cauzali și factorii-consecințe, factorii pe termen scurt și pe termen lung.

6. Principalele probleme ale construirii unui model cognitiv
Există două probleme principale în construirea unui model cognitiv.
În primul rând, este dificil să se identifice factorii (elementele sistemului) și să se ierarhească factorii (selectarea celor de bază și a celor secundari) (în etapa de construire a unui grafic dirijat).
În al doilea rând, identificarea gradului de influență reciprocă a factorilor (determinarea greutăților arcelor de grafic) (la etapa de construire a unui grafic funcțional).

6.1. Identificarea factorilor (elementelor sistemului)

Se poate afirma că cercetătorii nu au dezvoltat un algoritm clar pentru identificarea elementelor sistemelor studiate. Se presupune că factorii situației studiați sunt deja cunoscuți de expertul care efectuează analiza cognitivă.
De obicei, atunci când se iau în considerare sisteme mari (de exemplu, macroeconomice), se utilizează așa-numita analiză PEST (Politică - politică, Economie - economie, Societate - societate, Tehnologie - tehnologie), care presupune identificarea a 4 grupe principale de factori prin care aspecte politice, economice, socio-culturale și tehnologice ale mediului 33 . Această abordare este binecunoscută în toate științele socio-economice.
Analiza PEST este un instrument pentru analiza strategică cu patru elemente stabilită istoric a mediului extern. În același timp, pentru fiecare obiect complex specific, există un set special de factori cheie care afectează în mod direct și cel mai semnificativ obiectul. Analiza fiecăruia dintre aspectele identificate se realizează sistematic, întrucât în viață toate aceste aspecte sunt strâns legate între ele 34 .
În plus, se presupune că expertul poate judeca gama de factori, în conformitate cu ideile subiective ale acestora. Astfel, analiza „Fundamentală” a situațiilor financiare, apropiată în unii parametri de analiza cognitivă, se bazează pe un set de factori de bază (indicatori financiari și economici) – atât macroeconomici, cât și de ordin inferior, atât pe termen lung, cât și pe termen scurt. Acești factori, în conformitate cu abordarea „fundamentală”, sunt determinați pe baza bunului simț 35 .
Astfel, singura concluzie care se poate trage cu privire la procesul de identificare a factorilor este că analistul, în urmărirea acestui scop, trebuie ghidat de cunoștințele deja pregătite ale diverselor științe socio-economice care se ocupă de studiul specific al diferitelor sisteme, precum și de prin experiența și intuiția sa.

6.2. Două abordări pentru identificarea relațiilor dintre factori

Pentru a afișa natura interacțiunii factorilor, sunt utilizate abordări pozitive și normative.
Abordarea pozitivă se bazează pe luarea în considerare a naturii obiective a interacțiunii factorilor și vă permite să desenați arce, să atribuiți semne (+ / -) și ponderi exacte acestora, adică să reflectați natura acestei interacțiuni. Această abordare este aplicabilă dacă relația factorilor poate fi formalizată și exprimată prin formule matematice care stabilesc relații cantitative precise.
Cu toate acestea, nu toate sistemele reale și subsistemele lor sunt descrise prin anumite formule matematice. Putem spune că sunt formalizate doar unele cazuri speciale de interacțiune a factorilor. Mai mult, cu cât sistemul este mai complex, cu atât este mai puțin probabil ca acesta să fie descris complet de modelele matematice tradiționale. Acest lucru se datorează în primul rând proprietăților fundamentale ale sistemelor instabile, semistructurate, descrise în paragraful 1. Prin urmare, o abordare pozitivă este completată de una normativă.
Abordarea normativă se bazează pe o percepție subiectivă, evaluativă a interacțiunii factorilor, iar utilizarea acesteia vă permite, de asemenea, să atribuiți ponderi arcurilor, adică să reflectați puterea (intensitatea) interacțiunii factorilor. Clarificarea influenței factorilor unul asupra celuilalt și evaluarea acestor influențe se bazează pe „estimarile” expertului și sunt exprimate în formă cantitativă folosind scala [-1,1] sau variabile lingvistice precum „puternic”, „slab”, „moderat” 36 . Cu alte cuvinte, prin abordarea normativă, expertul se confruntă cu sarcina de a determina intuitiv puterea influenței reciproce a factorilor, pe baza cunoașterii acestora a relației calitative.
În plus, după cum sa menționat deja, expertul trebuie să determine natura negativă sau pozitivă a influenței factorilor, și nu doar puterea influenței. În îndeplinirea acestei sarcini, evident, este posibil să se utilizeze cele două abordări indicate mai sus.

6.3.Exemple de evidențiere a factorilor și a relațiilor dintre aceștia
Iată câteva exemple folosite de cercetători pentru a ilustra selecția factorilor și stabilirea relațiilor dintre ei.
Astfel, V. Maksimov, S. Kachaev și E. Kornoushenko identifică următorii factori de bază pentru a construi un model cognitiv al proceselor care au loc într-o economie de criză: 1. Produsul intern brut (PIB); 2. Cererea agregată; 3. inflatie; 4. Economii; 5. Consumul; 6. Investiții; 7. Achizitii publice; 8. Şomaj; 9. Oferta de bani; 10. Plăți prin transfer de stat; 11. Cheltuieli guvernamentale; 12. Venituri guvernamentale; 13. Deficitul bugetului de stat; 14. Impozite; 15. Neplata impozitelor; 16. rata dobânzii; 17. Cererea de bani 37 .
V. Maksimov, E. Grebenyuk, E. Kornoushenko în articolul „Fundamental și analiza tehnica: integrarea a două abordări” oferă un alt exemplu de identificare a factorilor și dezvăluie natura relației dintre aceștia: „Cei mai importanți indicatori economici care afectează bursele din SUA și Europa sunt: produsul național brut (PNB), indicele industrial. producția (IPP), indicele prețurilor de consum (IPC), indicele prețurilor de producție (IPP), rata șomajului, prețul petrolului, cursul de schimb al dolarului ... Dacă piața este în creștere și indicatorii economici confirmă dezvoltarea stabilă a economiei, atunci mai departe se poate aștepta creșterea prețurilor... Stocurile cresc în cazul în care profiturile companiei cresc și există perspectiva unei creșteri ulterioare a acestora... Dacă ratele reale de creștere ale indicatorilor economici diferă de cele așteptate, atunci acest lucru duce la panică în bursei și la schimbările sale abrupte. Modificarea produsului național brut este în mod normal de 3-5% pe an. Dacă creșterea anuală a PNB depășește 5%, atunci aceasta se numește boom economic, care poate duce în cele din urmă la colapsul pieței. Schimbarea PNB poate fi prezisă prin modificări ale indicelui industriei prelucrătoare. O creștere bruscă a IPI indică o posibilă creștere a inflației, ceea ce duce la o scădere a pieței. Creșterea IPC și a IPC și a prețurilor petrolului duce, de asemenea, la o scădere a pieței. Șomajul ridicat în SUA și Europa (peste 6%) obligă agențiile federale să scadă dobânda bancară, ceea ce duce la o revigorare a economiei și la o creștere a prețurilor acțiunilor. Dacă șomajul scade treptat, atunci piața nu reacționează la aceste schimbări. Dacă nivelul șomajului scade brusc și devine mai mic decât valoarea așteptată, atunci piața începe să scadă, deoarece o scădere bruscă a șomajului poate crește rata inflației peste cea așteptată” 38 .

6.4. Problema determinării puterii influenței factorilor

Deci, cea mai importantă problemă a modelării cognitive este identificarea ponderilor arcelor grafice, adică o evaluare cantitativă a influenței sau influenței reciproce a factorilor. Faptul este că abordarea cognitivă este folosită în studiul unui mediu instabil, semi-structurat. Amintim că caracteristicile sale: variabilitate, greu de formalizat, multifactoriale etc. Acesta este specificul tuturor sistemelor în care sunt incluși oamenii. Prin urmare, inoperabilitatea modelelor matematice tradiționale în multe cazuri nu este un defect metodologic al analizei cognitive, ci o proprietate fundamentală a subiectului de studiu 39 .

Astfel, cea mai importantă trăsătură a majorității situațiilor studiate în teoria controlului este prezența participanților gânditori în ele, fiecare dintre care reprezintă situația în felul său și ia anumite decizii pe baza „propriei” reprezentări. După cum a remarcat J. Soros în cartea sa The Alchemy of Finance, „atunci când participanții gânditori acționează într-o situație, succesiunea evenimentelor nu conduce direct de la un set de factori la altul; în schimb, se încrucișează... conectează factorii cu percepțiile lor și percepțiile cu factorii. Aceasta duce la faptul că „procesele din situație nu duc la echilibru, ci la un proces de schimbare fără sfârșit” 40 . De aici rezultă că o predicție fiabilă a comportamentului proceselor într-o situație este imposibilă fără a lua în considerare evaluarea acestei situații de către participanții săi și propriile ipoteze cu privire la posibilele acțiuni. J. Soros a numit această caracteristică a unor sisteme reflexivitate.
Dependențe cantitative formalizate ale factorilor sunt descrise prin diferite formule (regularități) în funcție de subiectul cercetării, adică de factorii înșiși. Cu toate acestea, după cum sa menționat deja, construcția unui model matematic tradițional nu este întotdeauna posibilă.

Problema formalizării universale a influenței reciproce a factorilor nu a fost încă rezolvată și este puțin probabil să fie rezolvată vreodată.

Prin urmare, este necesar să ne înțelegem cu faptul că este departe de a fi întotdeauna posibil să descriem relațiile factorilor prin formule matematice, de exemplu. nu este deloc întotdeauna posibilă cuantificarea precisă a dependenţelor 41 .
Prin urmare, în modelarea cognitivă, la estimarea greutăților arcurilor, așa cum am menționat, este adesea luată în considerare opinia subiectivă a unui expert 42 . Sarcina principală în acest caz este de a compensa subiectivitatea și denaturarea estimărilor prin diferite proceduri de verificare.

În acest caz, o verificare a coerenței evaluărilor experților nu este de obicei suficientă. Scopul principal al procedurii subiective de prelucrare a opiniilor a expertului este de a-l ajuta să reflecte, să înțeleagă și să sistematizeze mai clar cunoștințele sale, să evalueze consistența și adecvarea realității acestora.

În procesul de extragere a cunoștințelor de specialitate, expertul - sursa cunoștințelor - interacționează cu un cognitolog (inginer de cunoștințe) sau cu un program de calculator, ceea ce face posibilă urmărirea cursului de raționament al specialiștilor atunci când iau decizii și dezvăluie structura ideile lor despre subiectul cercetării 43 .
Mai detaliat, procedurile de verificare și oficializare a cunoștințelor expertului sunt dezvăluite în articolul A.A. Kulinich „Sistemul de modelare cognitivă „Canva”” 44 .

7. Verificarea adecvării modelului
Cercetătorii au propus câteva proceduri formale pentru verificarea adecvării modelului construit 45 . Cu toate acestea, deoarece modelul se bazează nu numai pe relații formalizate de factori, metode matematice verificarea corectitudinii sale nu oferă întotdeauna o imagine exactă. Prin urmare, cercetătorii au propus un fel de „metodă istorică” pentru testarea adecvării modelului. Cu alte cuvinte, modelul dezvoltat al oricărei situații este aplicat unor situații similare care au existat în trecut și a căror dinamică este bine cunoscută 46 . În cazul în care modelul se dovedește a fi funcțional (adică produce previziuni care coincid cu cursul real al evenimentelor), acesta este recunoscut ca fiind corect. Desigur, nici una dintre metodele de verificare separat a modelului nu este exhaustivă, așa că este indicat să folosiți un set de proceduri de validare.

8. Utilizarea unui model cognitiv

8.1. Aplicarea modelelor cognitive în sistemele de sprijinire a deciziei
Scopul principal al modelului cognitiv este de a ajuta expertul în procesul de învățare și, în consecință, de a lua decizia corectă. Prin urmare, abordarea cognitivă este utilizată în sistemele de sprijinire a deciziilor.
Modelul cognitiv vizualizează și organizează informații despre mediu, intenție, scopuri și acțiuni. În același timp, vizualizarea îndeplinește o funcție cognitivă importantă, ilustrând nu numai rezultatele acțiunilor subiectului de control, dar și determinându-l să analizeze și să genereze soluții 47 .
Modelul cognitiv servește însă nu numai la sistematizarea și „clarificarea” cunoștințelor expertului, ci și la identificarea celor mai benefice „puncte de aplicare” a acțiunilor de control ale subiectului managementului 48 . Cu alte cuvinte, modelul cognitiv explică ce factor sau relația factorilor trebuie influențat, cu ce forță și în ce direcție, pentru a obține modificarea dorită a factorilor țintă, adică pentru a atinge scopul managementului la cel mai scăzut nivel. cost.
Actiunile de control pot fi pe termen scurt (impuls) sau pe termen lung (continuu), actionand pana la atingerea scopului. De asemenea, este posibil să se utilizeze acțiuni de control pulsat și continuu 49 .
Când un anumit scop este atins, apare imediat sarcina de a menține situația în starea favorabilă atinsă până când apare un nou scop. În principiu, sarcina menținerii situației în starea dorită nu diferă de sarcina atingerii scopului 50 .
Un complex de acțiuni de control interconectate și succesiunea lor logică în timp constituie o strategie de control integrală (model de control).
Utilizarea diferitelor modele de management poate duce la rezultate diferite. Aici este important să putem prezice la ce consecințe va duce în cele din urmă aceasta sau acea strategie de management.
Pentru a dezvolta astfel de previziuni, în cadrul analizei cognitive este utilizată o abordare de scenariu (modelarea scenariilor). Modelarea scenariilor este uneori denumită „simulare dinamică”.
Abordarea scenariilor este un fel de „acting out” diferite scenarii în funcție de modelul de management ales și de comportamentul factorilor imprevizibili. Pentru fiecare scenariu se construiește o triadă „precondiții inițiale – impactul nostru asupra situației – rezultatul obținut” 51 . Modelul cognitiv în acest caz face posibilă luarea în considerare a întregului complex de efecte ale acțiunilor de control pentru diferiți factori, dinamica factorilor și relațiile lor în diferite condiții.
Astfel, toate opțiuni posibile dezvoltarea sistemului şi se elaborează propuneri privind strategia optimă de management pentru implementarea scenariului dorit din posibilele 52 .
Cercetătorii includ destul de des modelarea scenariilor ca parte a analizei lor cognitive sau consideră modelarea scenariilor ca un adjuvant al analizei cognitive.
Dacă rezumăm și generalizăm opiniile cercetătorilor cu privire la etapele modelării scenariilor, atunci în forma cea mai generală etapele analizei scenariilor pot fi reprezentate astfel.
1. Dezvoltarea scopului managementului (schimbarea dorită a factorilor țintă).
2. Elaborarea de scenarii de dezvoltare a situaţiei la aplicarea diferitelor strategii de management.
3. Determinarea posibilității de realizare a scopului stabilit (fezabilitatea scenariilor care conduc la acesta); verificarea optimității strategiei de control deja planificate (dacă există); selectarea strategiei optime corespunzătoare celui mai bun, din punct de vedere al scopului, scenariului.
4. Concretizarea modelului optim de management - elaborarea de recomandări practice specifice pentru manageri. Această precizare include identificarea factorilor de control (prin intermediul cărora se poate influența desfășurarea evenimentelor), determinarea forței și direcției acțiunilor de control asupra factorilor de control, anticiparea situațiilor de criză probabile datorate influenței unor factori externi imprevizibili etc.
De menționat că etapele modelării scenariilor pot varia în funcție de obiectul de studiu și management.
În etapa inițială a modelării, pot exista suficiente informații de înaltă calitate care nu au o valoare numerică exactă și reflectă esența situației. În trecerea la modelarea scenariilor specifice, utilizarea informațiilor cantitative, care sunt estimări numerice ale valorilor oricăror indicatori, devine din ce în ce mai semnificativă. În cele ce urmează, informațiile cantitative sunt utilizate în principal pentru efectuarea calculelor necesare 53 .
Primul scenariu care nu necesită acțiuni ale cercetătorului pentru a-l forma este auto-dezvoltarea situației (în acest caz, vectorul acțiunilor de control este „gol”). Autodezvoltarea situației este punctul de plecare pentru formarea ulterioară a scenariilor. Dacă cercetătorul este mulțumit de rezultatele obținute în timpul auto-dezvoltării (cu alte cuvinte, dacă obiectivele stabilite sunt atinse în cursul auto-dezvoltării), atunci cercetarea scenariilor ulterioare se reduce la studierea impactului anumitor schimbări în mediul extern. asupra situaţiei 54 .
Există două clase principale de scenarii: scenarii care simulează influențe externe și scenarii care simulează dezvoltarea intenționată (controlată) a situației 55 .

8.2. Un exemplu de lucru cu un model cognitiv

Luați în considerare un exemplu de lucru cu un model cognitiv dat în articolul lui S.V. Kachaeva și D.I. Makarenko „Informații integrate și complex analitic pentru analiza situațională a dezvoltării socio-economice a regiunii”.
„Utilizarea unui complex informatic-analitic integrat de analiză situațională poate fi luată în considerare pe exemplul dezvoltării unei strategii și a unui program de dezvoltare socio-economică a regiunii.
În prima etapă se construiește un model cognitiv al situației socio-economice din regiune... În continuare, se modelează scenarii de potențial și posibilitate reală de schimbare a situației din regiune și de atingere a obiectivelor stabilite.
Ca obiective ale politicii socio-economice au fost alese următoarele:

Pentru atingerea obiectivelor stabilite au fost selectate următoarele „pârghii” (factori de control - Yu.M.), cu ajutorul cărora decidentul poate sau vrea să influențeze situația:

Ca urmare a modelării, se clarifică posibilitatea potențială și reală de realizare a obiectivelor stabilite cu ajutorul pârghiilor selectate și a acțiunilor de control rezultate (vezi Fig. 3).

Figura 3. Modelarea de simulare cognitivă și dinamică (scenariu).

În etapa următoare, ei trec de la dezvoltarea unei strategii pentru atingerea obiectivelor la dezvoltarea unui program de acțiuni specifice. Instrumentul de implementare a strategiei este politica bugetară și fiscală regională.
Pârghiile alese în etapa anterioară și anumite impacturi corespund următoarelor direcții ale politicii bugetare și fiscale.

Pârghii de realizare obiective strategice	Direcții ale bugetului si politica fiscala
Venitul populației	Cheltuieli pentru politici sociale
Climatul investițional	Cheltuielile Administrației Publice Cheltuieli cu aplicarea legii Cheltuieli pentru industrie, industria energetică, construcții și agricultură
costurile productiei	Reglementarea tarifelor pentru energie electrică, combustibil, căldură, chirie etc.
Dezvoltarea infrastructurii de producție	Dezvoltarea infrastructurii pieței
Colectarea taxelor	Reglementarea nivelului de neplată a impozitelor
stimulente fiscale	Reglementarea nivelului de stimulente fiscale
Preferințe politice și economice pentru regiune.	Transferuri gratuite de la alte niveluri de guvernare

Astfel, complexul informatic și analitic integrat al analizei situaționale este un instrument puternic pentru elaborarea unei strategii de dezvoltare a regiunii și implementarea acestei strategii în realitate” 56 .
Trebuie remarcat faptul că în studii exemple de utilizare a modelării cognitive și scenariilor sunt de obicei date într-o formă foarte generală, deoarece, în primul rând, acest tip de informație este exclusiv și are o anumită valoare comercială și, în al doilea rând, fiecare situație specifică ( sistem, mediu, obiect de control) necesită o abordare individuală.
Baza teoretică existentă a analizei cognitive, deși necesită clarificare și dezvoltare, permite diferiților subiecți de management să își dezvolte propriile modele cognitive, deoarece, după cum am menționat, se presupune că sunt compilate modele specifice pentru fiecare domeniu, pentru fiecare problemă.

9. Sisteme informatice pentru sprijinirea deciziilor de management

Efectuarea unei analize cognitive a situațiilor și mediilor instabile, semistructurate este o sarcină extrem de dificilă, pentru care sunt implicate sistemele informaționale. În esență, aceste sisteme sunt concepute pentru a îmbunătăți eficiența mecanismului de luare a deciziilor, deoarece sarcina principală aplicată a analizei cognitive este optimizarea controlului.

9.1. Caracteristicile generale ale sistemelor de sprijinire a deciziei
Sistemele de sprijinire a deciziilor, de regulă, sunt interactive. Acestea sunt concepute pentru a procesa date și a implementa modele care ajută la rezolvarea sarcinilor individuale, mai ales slabe sau nestructurate (de exemplu, luarea de decizii de investiții, realizarea de prognoze etc.). Aceste sisteme pot oferi lucrătorilor informațiile de care au nevoie pentru a lua decizii individuale și de grup. Astfel de sisteme oferă acces direct la informații care reflectă situațiile actuale și toți factorii și relațiile necesare pentru luarea deciziilor 57
etc.................

Abordare cognitivă a modelării. Rezumat: Modelare cognitivă. identificați posibile scenarii de dezvoltare a situației, ținând cont de consecințele luării celor mai importante decizii și comparați-le

1.2. Instabilitatea mediului extern

1.3. Mediu extern slab structurat

2. Concept general de analiză cognitivă

3. Etapele analizei cognitive

4. Obiective, etape și concepte de bază ale modelării cognitive

Un element cheie al analizei cognitive este construirea unui model cognitiv.

4. 1. Scopul construirii unui model cognitiv

4.2. Etapele modelării cognitive

4.3. Grafic direcționat (hartă cognitivă)

6.1. Identificarea factorilor (elementelor sistemului)

6.2. Două abordări pentru identificarea relațiilor dintre factori

Problema formalizării universale a influenței reciproce a factorilor nu a fost încă rezolvată și este puțin probabil să fie rezolvată vreodată.

8. Utilizarea unui model cognitiv

8.2. Un exemplu de lucru cu un model cognitiv

9. Sisteme informatice pentru sprijinirea deciziilor de management

Note literare și istorice ale unui tânăr tehnician Ce trebuie să știți

Modificări la examenul de fizică

Carte universală de referință pentru examenul de istorie

Moartea statului asirian (pe scurt) mulțumesc anticipat!

Persecuția lui Darwin A abandonat Darwin teoria evoluției?

Abordare cognitivă a modelării. Rezumat: Modelare cognitivă. identificați posibile scenarii de dezvoltare a situației, ținând cont de consecințele luării celor mai importante decizii și comparați-le

1.2. Instabilitatea mediului extern

1.3. Mediu extern slab structurat

2. Concept general de analiză cognitivă

3. Etapele analizei cognitive

4. Obiective, etape și concepte de bază ale modelării cognitive

Un element cheie al analizei cognitive este construirea unui model cognitiv.

4. 1. Scopul construirii unui model cognitiv

4.2. Etapele modelării cognitive

4.3. Grafic direcționat (hartă cognitivă)

6.1. Identificarea factorilor (elementelor sistemului)

6.2. Două abordări pentru identificarea relațiilor dintre factori

Problema formalizării universale a influenței reciproce a factorilor nu a fost încă rezolvată și este puțin probabil să fie rezolvată vreodată.

8. Utilizarea unui model cognitiv

8.2. Un exemplu de lucru cu un model cognitiv

9. Sisteme informatice pentru sprijinirea deciziilor de management

Articole similare