WWW.DISSERS.RU

БЕСПЛАТНАЯ ЭЛЕКТРОННАЯ БИБЛИОТЕКА

   Добро пожаловать!

 

На правах рукописи

ГЕРАСИМОВА Ильмира Барыевна

МЕТОДОЛОГИЯ УПРАВЛЕНИЯ  СОЦИАЛЬНЫМИ ПРОЦЕССАМИ  В НАУЧНЫХ И ОБРАЗОВАТЕЛЬНЫХ  СИСТЕМАХ НА ОСНОВЕ КОГНИТИВНЫХ И ДИНАМИЧЕСКИХ МОДЕЛЕЙ

Специальность  05.13.10

Управление в социальных и экономических системах

(технические науки)

АВТОРЕФЕРАТ

Диссертация на соискание ученой степени доктора технических наук

Уфа 2010

Работа выполнена на кафедре вычислительной техники и защиты информации

Уфимского государственного авиационного технического университета

Научный консультант:

Гузаиров Мурат Бакеевич

доктор технических наук, профессор,

Уфимский государственный авиационный технический университет, г. Уфа

Официальные оппоненты:

Львович Яков Евсеевич

доктор технических наук, профессор 

Воронежский государственный технический университет,

г. Воронеж

Сахаров Юрий Серафимович

доктор технических наук, профессор,

Московский институт повышения квалификации работников образования, г. Москва.

Елисов Лев Николаевич

доктор технических наук, профессор

Московский государственный технический университет гражданской авиации, г. Москва

Ведущая организация:

Учреждение Российской академии наук Институт проблем

управления  сложными  системами РАН, г. Самара

       

Защита состоится 25 марта 2011 г. в 13 ч. на заседании диссертационного совета  Д 212.132.10 при Федеральном государственном образовательном учреждении высшего профессионального образования «Национальный исследовательский технологический университет «МИСиС» по адресу: 105318, г. Москва, Измайловское шоссе, д. 4, Исследовательский центр проблем качества подготовки специалистов.

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке Национального исследовательского технологического университете «МИСиС».

Автореферат разослан «____»_________2010г.

Ученый секретарь                                                

диссертационного совета                                                        И. Б. Моргунов

Введение

Актуальность темы.  Системный анализ деятельности человека  в таких сферах жизни общества как образование и наука при современных высоких темпах развития цивилизации представляет особый интерес с целью обеспечения как качества этой деятельности, так и устойчивого развития человечества.

Проблема развития национальной системы образования включает в себя как сближение с европейскими образовательными системами на основе принципов ЮНЕСКО и Болонского соглашения, так и повышение качества образования на основе фундаментализации и использования информационных технологий, а также обеспечение общедоступности для творческого развития  студента и опережающего характера развития системы образования за счет органической связи с наукой и высокого уровня компетентности как выпускника, так и преподавателя вуза [1,9,15,16,17,28,29,30,31,293,294,228].

В решение этой проблемы внесли большой вклад работы отечественных ученых: В. И. Байденко, Ю. Г. Татура, И. А. Зимней, Н. А. Селезневой, С.Н. Васильева, А. М. Новикова, Д. А. Новикова, А. И. Субетто, И. Б. Федорова, Ю. С. Васильева, В. Н. Козлова, В. Е. Шукшунов,  Б.Г. Литвак, Ю. П. Адлера, А. С. Масленникова, В. М. Полонского, Л.Н. Елисов, Ю. В. Фролова, М. М. Поташника, М. Г. Минина, Г. Б. Скок, М. Б. Челышковой, А. И. Чучалина, В. З. Ямпольского, О. Г. Берестневой, Д. А. Махотино, В. Д. Шадрикова, А. А. Добрякова, В. И. Федянина, Е. П. Вяловой,  А. А. Дульзона,  Ю. К. Черновой, В. В. Щипанова и многих других.

Несмотря на огромное количество публикаций, некоторые актуальные стороны этой глобальной проблемы остались малоизученными. В исследованиях диссертационной работы автор предлагает на основе системного подхода разработку механизма построения обобщенной методологии описания управления исследования и моделирования социальных процессов и объектов и использование этих методологий для оценки качества преподавания, рейтинга преподавателей, компетенции выпускника и других характеристик образовательного процесса  для подготовки научных кадров на основе информационных технологий и оценки качества диссертационных работ,  для  анализа процессов самоорганизации в малых научных группах.

Объект исследований: социальные процессы и объекты (СПО) в образовании и в науке на основе системной (триадной) концепции их описания и когнитивного моделирования с учетом действия психологических факторов.

Предмет исследования: методология управления и анализа СПО, их когнитивные и динамические модели, а также методы оценки их свойств на основе этих методологий и моделей.

Цель работы: разработка научных основ системного подхода к построению методологий управления и исследования СПО в научных и образовательных системах на базе структурных, иерархических, когнитивных, линейных и нелинейных динамических моделей с учетом действия психологических факторов и оценка эффективности предложенных подходов.

Задачи исследования: 

1.Разработать на основе системного (триадного) подхода обобщенную методологию описания, управления, исследования и моделирования СПО в научной и образовательной сферах с использованием когнитивных и динамических моделей.

2.Разработать системные (структурные) модели СПО,  том числе модели оценки качества образовательного процесса.

3.Разработать систему управления процессом подготовки научных кадров на основе информационных технологий, включающих функциональные модели и программное обеспечение информационной системы поддержки деятельности аспиранта, а также модель оценки качества диссертационных работ.

4.Проанализировать деятельность малых научных групп на основе линейных когнитивных моделей.

5.Исследовать процессы самоорганизации в малых научных группах на основе когнитивных  нелинейных динамических моделей.

6.Проанализировать эффективность предложенных моделей и подходов на примере решения прикладных задач.

Научная новизна полученных результатов заключается в следующем:

  1. Научная новизна разработанной обобщенной методологии управления и исследования СПО заключается в том, что она построена на системной концепции описания и моделирования СПО в виде множества взаимосвязанных триад, что позволило сформировать:
    • обобщенную методологию формирования направлений исследования социальных процессов в виде иерархии триад;
    • методологию управления социальными процессами в форме соединения триад;
    • методологию и модель триадной форме организацию движения к цели, управление процессом подготовки научных кадров, организацию решения научно-прикладной проблемы;
    • методологию моделирования социальных процессов;
    • методологию оценки интегрального показателя социальных систем;
    • методологию формирования структуры инновационной деятельности как системы.
  2. Научная новизна разработанных системных моделей заключается в использовании при их построении предложенных методологий, что позволило сформировать:
    • модель оценки качества обучения на основе триад знаний;
    • модель формирования знаний и компетентности выпускника;
    • модель взаимоотношений выпускника с работодателем;
    • модель оценки качества преподавания на основе рейтинга преподавателя;
    • модель компетенций преподавателя вуза;
    • модель влияния психологических факторов на процесс достижения цели;
    • модель оценки качества диссертационных работ.

3. Научная новизна предложенной системы управления процессом подготовки научных кадров заключается в разработке информационной системы поддержки деятельности аспиранта и в наполнении ее структуры различными психофизическими и функциональными моделями и соответствующим программным обеспечением, позволяющим проводить контроль результатов деятельности аспиранта в реальном времени.

4. Научная новизна анализа деятельности малых научных групп заключается в применении линейных когнитивных моделей для качественного анализа функционирования МНГ, а также в построении когнитивной модели структуры личности и модели общения дух личностей при выполнении проекта для выявления влияния интеллектуальных, эмоциональных и трудовых свойств личности на процесс достижения цели.

5. Научная новизна  исследований процессов самоорганизации в МНГ заключается как в построении когнитивных нелинейных динамических моделей взаимодействия разных по характеру и уровню знаний участников проекта с учетом их неопределенного и непредсказуемого поведения в различных типах организационных структур, так и в выявлении синергетических свойств рассматриваемого многообразия структур МНГ.

Методы исследования. Поставленные в диссертационной работе задачи решены с использованием методов системного анализа и положений общей теории систем, теории дифференциальных уравнений, теории управления, теории графов, теории когнитивного и динамического моделирования, теории когнитивной психологии, теории принятия решений и экспертных систем.

       Основные научные результаты, выносимые на защиту.

  1. Обобщенная методология описания, управления, исследования и моделирования СПО, построенная на триадной системной концепции в форме множества взаимосвязанных триад, образующих единое целое и представленных в виде иерархической или замкнутой цепной (триадной) структуры.
  2. Системные и когнитивные модели анализа качества свойств и характеристик образовательных процессов. Системная модель процесса обучения в форме триад знаний.

3. Информационная система поддержки деятельности аспиранта при подготовке научных кадров, включающая психофизические, структурные и функциональные модели, программное обеспечение информационной системы поддержки деятельности аспиранта, а также модель оценки качества диссертационных работ.

       4. Технология анализа деятельности малых научных групп  на основе линейных когнитивных моделей. Когнитивная модель структуры личности и модель взаимодействия двух личностей на трех уровнях при выполнении проекта.

       5. Технология анализа процессов самоорганизации в малых научных группах на основе нелинейных когнитивных моделей и выявление роли человека в процессе самоорганизации.

       6. Результаты анализа эффективности предложенной методологии и моделей при решении прикладных задач.

Практическая значимость результатов. Практическая значимость результатов диссертационной работы определяется тем, что использование предложенных методологий, моделей, систем и технологий позволяет повысить качество исследований и эффективность управления СПО в образовательных и научных системах, а также процессов подготовки специалистов и научных кадров и процессов самоорганизации в малых научных группах.

Основные результаты работы использованы при выполнении научных программ ФЦП «Интеграция» (1997-2002г.г., 2002-2006г.г.), при научных исследованиях по программе Министерства высшего и профессионального образования Российской Федерации за 2001г., в  программе Минобразования РФ за 2001-2002 г.г. «Создание системы открытого образования» в рамках проекта «Методологические основы построения экспертных систем психолого-педагогической поддержки обучаемых в системе открытого образования», проведение научных исследований, поддержанных грантом РФФИ 03-07-90242 «Интернет-комплекс поддержки выполнения проектов фундаментальных исследований сложных систем с применением интеллектуальных технологий на базе экспертных систем» (2007 г.); «Научное, научно-техническое, материально-техническое и информационное обеспечение создания системы образования»  и при проведении научных исследований в рамках проектов  Грант РФФИ 07-08-00538-а в течение 2007-2009 по теме: «Поддержка принятия решений по управлению сложными динамическими объектами в критических ситуациях на основе инженерии знаний», Грант РФФИ 10-08-00743-а в течение 2010-2012 по теме: «Управление процессами функционирования сложных динамических, территориально распределенных систем на основе алгоритмов обработки знаний в условиях неопределенности и риска возникновения критических ситуаций», а также в учебном процессе Уфимского государственного авиационного технического университета.

Апробация работы

Основные результаты и положения диссертационной работы докладывались и обсуждались на следующих научно-технических конференциях:

  1. Симпозиум IFAC «Производство, моделирование, менеджмент и управление», Патрас, Греция, 2000г.
  2. Международные научные конференции «Компьютерные науки и информационные технологии»,  CSIT: Янгантау, Россия 2000г.; Уфа, Россия 2001г.; Патрас, Греция 2002г.; Уфа, Россия 2005г.; Карлсруэ, Германия 2006г.;Уфа, Россия 2007г.
  3. III,  V - XI Международная конференция «Проблемы управления и моделирования в сложных системах», Самара, СНЦ РАН, Россия, 2001г.,  2003 - 2009г.г.
  4. I Всероссийская научно-техническая конференция «Мехатроника, автоматизация, управление», Владимир, Россия, 2004г.
  5. IV Всероссийская научно-методическая конференция «Управление экономикой: методы, модели, технологии», Уфа, Россия, 2004г.
  6. II  Всероссийская научно-техническая конференция «Мехатроника, автоматизация, управление»,Уфа, Россия, 2005г.
  7. Международная научно-практическая конференция «Актуальные  проблемы методологии, философии, науки и образования», Москва-Уфа, 2007г.
  8. II , III  Международная научно-практическая конференция «Управление качеством образования в современной России», Пенза, Россия, 2007г., 2008г.
  9. XIX Всероссийская научно-техническая конференция «Математические методы и информационные технологии в экономике, социологии и образовании», Пенза, Россия, 2007г.
  10. «Управление качеством образования в современной России», Пенза, Россия, 2008г.
  11. IV Международная научно-практическая конференция «Проблемы качества образования в современном обществе», Пенза, Россия, 2008г.

Публикации. Результаты диссертационной работы опубликованы в 60 печатных работах, из них один препринт монографии (в соавторстве), 2 учебных пособия (одно с грифом УМО Минобразнауки РФ), в 10 статьях из списка ВАК РФ, 31 статьях в межвузовских сборниках трудов, 14 статьях в трудах Международных НТК, одно свидетельство об официальной регистрации программ в РосАПО.

Структура работы. Диссертация состоит из введения, шести глав основного материала, заключения, библиографического списка и двух приложений. Основной текст работы изложен на 389 страницах машинописного текста, включая 113 рисунков и 23 таблицы. Библиографический список содержит 353 наименований на 34 страницах. Одно приложение изложено на 10 страницах.

Основное содержание работы

В первой главе выделены основные направления исследования: совершенствование методологии управления, описания, исследования и моделирования различных СПО в области образования и науки,  подготовка научных кадров, самоорганизация в малых научных группах. Сформулированы цель и поставлены задачи исследований.

Во второй главе предлагается новая системная форма описания СПО в области научных и образовательных систем в виде множества триад, образованных девятью множествами системообразующих факторов:

S=<Ф, Н, Str, Q, P, Zф, B, R, ZR> (1)

где Ф – множество объектов, Н – множество связей, Str – множество структур, Q – множество свойств, P – множество параметров, Zф, ZR – множество целей функционирования и развития,  B – множество состояний внешней среды, R – множество  располагаемых ресурсов.

При этом первая триада <Ф, Н, Str> отражает строение системы, вторая триада <Q, P, Zф > – особенности функционирования, третья триада <B, R, ZR>  –  особенности развития системы. В целом взаимодействие множеств этих  триад может быть представлено в виде иерархической структуры, уровни которой отражают объект исследования (социальные системы и процессы), цели движения (Zф, ZR), факторы, влияющие на движение (B, R, Q), и характеристики системы (Ф, Н, Str, P).

Сформирован системный закон триад: нельзя познать полностью систему, изучив лишь отдельные ее триады, а необходимо изучать все множество триад в их взаимосвязи и во взаимодействии.

Предложены шесть принципов формирования триад и триадных систем: 1) принцип перехода; 2) семантический принцип (по Р.Г. Баранцеву); 3) принцип достижения цели на основе формирования триадных систем; 4) иерархический принцип; 5) принцип неопределенности-дополнительности-совместности (по Р.Г. Баранцеву); 6) принцип размножения.

В качестве одной из форм представления научных методологий исследования СПО в работе предложена триадная иерархическая модель, которая объединяет 15 научных подходов, представленных в виде иерархической системы, содержащей такие уровни, как системный, строения (структурный, функциональный), внутрисистемного обмена (энергетический, информационный, метаболический), движения (кибернетический, динамический, процессный, синергетический) и прикладных областей знаний (экономический, финансовый, социальный, экологический, психологический).

Предложена методология достижения цели, которая представлена в форме построения последовательного соединения триад, которая охватывает все важнейшие этапы организационных действий, объединяя их в единую систему, что снижает неопределенность в решении задачи выбора различных вариантов в построения промежуточных этапов. Данная методология демонстрируется на примере модели создания и реализации инновационной продукции на рынке (рис. 1).

На этом же принципе построена методология управления процессом подготовки научных кадров, которая учитывает все организационные моменты и системные факторы, отсутствие которых не гарантирует получение желаемого конечного результата за требуемый отрезок времени. Предложенная методология организации процесса решения научно-прикладных проблем  в форме последовательного соединения триад с общей обратной связью позволяет ученому избежать системных ошибок, правильно и эффективно организовать процесс проведения научных исследований с учетом особенностей знаний самого исследователя как ученого .

Рисунок 1 – Системная модель достижения цели на основе триад

где: множество  целей (Z), множество  подцелей (Мz), множество задач (3), множество  функций (F), мн-во алгоритмов решения (А), множество  функциональных систем (S), множество структура (Str), множество  конструкций (K), множество  вариантов конструкции (Вк), множество  производственных процессов (Пп), множеством  технологий (Тх), множество  выпускаемых продукций (Nв), множество  ресурсов (R), множество  прибыли (Pr), множества  способов и средств поддержки конкурентоспособности продукции (Cp), множество  оценок «Прибыль – Оценка - Цель» (J).

Предложена методология моделирования как процесс последовательного построения различных классов моделей для изучения строения и свойств СПО. Иерархическая система используемых моделей включает 4 уровня: абстрактных (структурных, системных) моделей, когнитивных (знаковых, числовых), статических и динамических (линейных, нелинейных) и функциональных моделей (контроля, управления (регулирования), планирования, развития).

Предложена методология построения оценки интегральных показателей СПО в классе иерархических систем на основе метода анализа иерархий. Интегральный показатель формируется как множество системных показателей и множество весовых коэффициентов  и их влияния на интегральный показатель. При этом системные показатели характеризуются своим множеством частных показателей (критериев) со своими весовыми коэффициентами. Для каждого частного показателя строится своя числовая шкала оценок. Чем больше частных показателей, тем меньше ошибка в оценке интегрального показателя.

Предложена методология формирования структуры инновационной деятельности как абстрактной трехуровневой системы. На каждом уровне структура организационных действий одинакова в том смысле, что цель достигается в результате действия как отрицательных, так и положительных факторов. Последние целенаправленно формируются с помощью систем планирования, управления (регулирования) и прогнозирования.

В третьей главе рассматривается системный подход к анализу качества образовательного процесса. Процесс обучения представлен в виде соединения множества триад знаний, которое отражает преобразование знаний в процессе обучения, их содержание, технологию передачи, их инновационный характер, а также их отклонения от знаний в учебном плане. Ликвидация этих отклонений и совершенствование триад из системообразующих факторов способствуют повышению качества процесса образования и подготовки специалистов.

Предложена оргструктура системы управления качеством обучения на основе триад знаний, которая в результате выявленных отклонений позволяет формировать мероприятия, направленные на улучшение качества учебного процесса.

Предложена четырехуровневая иерархическая модель компетенций выпускника вуза, включающая уровни мотивации и свойств личности (креативность, деловые качества, психофизиологические характеристики), уровень образования (умения, знания, навыки) и уровень общественной полезности знаний, который характеризует специалиста как социальную личность, способную работать в коллективе, как носителя финансов, которые потрачены на его формирование, как товар на рынке потребителя, имеющий определенную цену и приносящий доход, как трудовой ресурс, способный эффективно осуществлять свою трудовую деятельность. Данная модель характеризует компетентность выпускника  через триаду «Свойства личности – Уровень профессиональной подготовки – Уровень общественной полезности знаний».

Предложена системная модель, учитывающая желание и мотивацию специалиста по выбору предприятия и должности в нем, а также учитывающая информацию о направлениях прикладной деятельности, о перспективности будущей карьеры, об условиях труда, о соответствии требованиям предприятия. Предложена системная модель выбора специалиста работодателем на основе комплексных требований к его знаниям. При этом принятие решения работодателем осуществляется на основе информации о результатах тестов, позволяющих оценивать теоретические знания, практические умения и навыки, а также информацию о личностных характеристиках, об умении принимать управленческие решения  и работать в коллективе, о стремлении к карьерному росту, об общем мнении коллектива о претенденте. Обе модели позволяют лучше ориентироваться в конкурентных условиях рынка и помогают конкретизировать двусторонние требования.

Предложена триадная форма системной модели компетенции в виде восьмиуровневого перевернутого дерева корнем которого являются фундаментальные знания. Данная модель охватывает широкую область требований к личности не только как к специалисту, но и к его деловым качествам, уровню общей культуры (рис. 2).

Рисунок 2 – «Дерево» оценки интегральных компетенций личности

Первый уровень: теоретические знания по фундаментальным дисциплинам.

Второй уровень: практические навыки (Нав); умений (УМ) использования полученных знаний.

Третий уровень:

понимание методологии системного подхода (СП);

умение применять СП при построении моделей (Md), а также при разработке методов исследования (Ми) и проведения самих исследований.

Четвертый уровень:

задачи анализа (А); задачи синтеза (С); задачи диагностики (Д); задачи прогнозирования (П).

Пятый уровень – технологии:

телекоммуникационных (ТК); информационных (Иф); инновационных (ИНН); интеллектуальных (Инт); компьютерного моделирования и управления (КМУ).

Шестой уровень – процессы:

проектирование (Пр); планирование (П); организация (О);

управление (менеджмент) (У); контроль (К);

принятие управленческих, плановых, контрольных и др. решений (ПР). 

Седьмой уровень :

саморазвитие личности (физическое, интеллектуальное, самообучение, инициативность и т. д.) (СРЛ);

стремление к лидерству (Л);

умение работать в команде (К), в коллективе;

коммуникабельность (навыки межличностных отношений) (Ком);

умение эффективно организовывать работу в критических, экстремальных ситуациях) (КС);

способность к адаптации в незнакомой среде (Ад);

умение проводить самоанализ и самоконтроль (САК).

Восьмой уровень:

умение следовать гражданским законам и этическим нормам и качествам (ГЭтН);

умение работать в международной мультикультурной среде (ММС);

умение понимать и уважать культуру и обычаи других стран и народов (ПКД);

знание русского языка (Ряз) и умение вести на нем деловые отношения;

знание иностранного языка (ИнЯз) и умение вести на нем деловые отношения;

знание науки о развитии общества (истории - социологии);

знание основ философии науки;

умение сотрудничать со специалистами других областей знаний (ССДОЗ).

На основе этой модели можно строить частные модели компетенций, интегральные оценки которых строятся по иерархической схеме на основе мнений экспертов и существующей объективной информации

Учитывая, что со временем часть знаний человека теряется и по той или иной причине не восстанавливается, а знания человечества все время обновляются, то человек принципиально со временем становится недостаточно компетентным. И этот социальный процесс является закономерным и стабильным, что дает возможность сформировать три системных принципа о некомпетенции. Первый принцип говорит о том, что человек принципиально не обладает полной компетенцией знаний в момент их существования. Второй принцип говорит о том,  что принципиально человек не может достичь равновесия между усвоенными знаниями и знаниями человечества в этой области в силу действия внутренних и внешних факторов. Третий принцип говорит о том, что человек в состоянии достичь определенного уровня относительной компетенции за счет своего потенциала и высокого уровня самоорганизации.

Предложена методика вычисления индивидуального рейтинга преподавателя с учетом его педагогического опыта,  лекторского  мастерства,

практических умений и навыков, а также знаний как методиста и исследователя. По рейтингу преподавателей можно вычислить потенциал кафедры, а зная уровень сложности читаемых дисциплин, можно вычислить качество преподавания всех дисциплин в данном семестре в рамках конкретной специальности

Далее можно сравнить две специальности по уровню преподавания дисциплин в течение всего периода обучения по интегральной оценке Jc качества преподавания для каждой специальности по формуле (2):

  (2)

где ik – степень сложности i-ой дисциплины, Rik – рейтинг преподавателя, преподающего i-дисциплину, n – количество дисциплин в семестре, k –количество семестров за период обучения.

Предложена иерархическая триадная модель оценки компетенции преподавателя как всесторонне развитой личности. Модель включает три группы системных компетенций: личностные, социальные и общепрофессиональные. Первая группа включает три, вторая – четыре, третья – три частные (элементарные) компетенции, каждая из которых содержит различное количество параметров (критериев). Такая интегральная оценка преподавательских кадров позволяет формировать устойчивый высокообразованный профессорско-преподавательский состав университета.

Предложена когнитивная модель процессов передачи и усвоения знаний при обучении в форме последовательного соединения двух триад (рис. 3). Здесь переменные Х1, Х2, Х3 обозначают передаваемые знания, переданные знания и методику передачи знаний соответственно, а переменные  Х4  и  Х5  – усвоенные знания и мотивацию к усвоению знаний. Переменная U0  обозначает объем передаваемых знаний, fi (t)  –относительные внешние помехи, отрицательно влияющие как на процесс передачи, так и усвоения знаний,  J – относительный объем инвестиций в процесс обучения, Um – внешняя поддержка мотивации обучаемого. Первая триада оценивает психологические и профессиональные возможности преподавателя как источника информации для обучаемого. Вторая триада отражает психологические и профессиональные возможности обучаемого как принимающего передаваемую информацию. Эти особенности преподавателя  и обучаемого отражены в числовых значениях коэффициентов kij и ij. В начале моделирования модель настраивается таким образом, что коэффициент передачи знаний преподавателем и коэффициент восприятия этих знаний студентом равны 1. Далее рассмотрены 16 возможных ситуаций, в которых нарушается в результате действия различных факторов нормальный процесс передачи и усвоения знаний.

В результате моделирования данного процесса установлено, что финансы в процессе обучения в высшее образование выгодно вкладывать либо в высококвалифицированных преподавателей и в их повышение квалификации, либо в талантливых студентов с высокой мотивацией к обучению, либо в повышение качества материально-технической базы, в инновационные технологии и средства обучения, которые повышают как уровень обучения, так и мотивацию студента к обучению.

Рисунок 3 – Когнитивная модель процесса обучения с обменом знаний между преподавателем и студентом в диалоговом режиме

В четвертой главе решается проблема управления процессом подготовки научных кадров на основе предложенной выше методологии и модели организации обучения в аспирантуре с участием информационной системы поддержки деятельности аспиранта (ИСА). Свойства данной модели выявлены на основе анализа четырех триад, составленных из концептов: научный руководитель (НР), аспирант (Ас), научная проблема (НП), ИСА.

Разработана концепция построения ИСА, основанная на декомпозиции деятельности аспиранта на двенадцать самостоятельных этапов с последующей их интеграцией в единую систему совместно с организационно управляющими, информационными и психофизиологическими процессами, сопровождающими процесс обучения в аспирантуре. Каждый из 12 этапов предусматривает выполнение ряда конкретных работ, объем которых составляет 8-9% от общего объема работ. Аспирант сам планирует маршрут движения и может как перескакивать через этапы, так и возвращаться к предыдущему этапу. Сформировано восемь возможных вариантов планов (маршрутов) реализации работы над диссертацией (рис. 4).

Рисунок 4 – Динамическая модель  прохождения обучения в аспирантуре в виде ориентированного графа

Разработана структурная схема ИСА, объединяющая в единую систему функциональные блоки контроля и планирования работы над диссертацией, поддержки принятия решений при возникновении проблемной ситуации, прогнозирования результатов обучения, реализации индивидуального подхода, а также другие блоки, поддерживающие процесс обучения (рис. 5).

Разработана модель контроля и планирования работы аспиранта над диссертацией, позволяющий производить оценку деятельности аспиранта и оперативно корректировать план его работы на основе анализа реально сложившейся ситуации.

Рисунок 5 – Общая структура информационной системы поддержки деятельности аспиранта

Предложен алгоритм и функциональная модель психодиагностики аспиранта, позволяющая производить диагностику по известным тестам устойчивых личностных характеристик и текущего психофизиологического состояния аспиранта с целью учета их влияния на эффективность обучения, а также диагностику научной и психологической совместимости аспиранта как с научным руководителем, так и с членами научной группы.

Разработаны алгоритм и функциональная модель поддержки принятия решений в проблемных ситуациях, позволяющие формировать решение не только на основе системного анализа сложившейся ситуации, но и на психоанализе эмоционального восприятия аспирантом этой ситуации. Показана структуризация проблемных ситуаций по этапам обучения.

Разработан алгоритм прогнозирования результатов обучения, учитывающий не только объем выполненной работы и степень активности аспиранта, но и его потенциальные возможности, определяющие предпочтительный темп для успешного завершения работы. Время завершения работы над диссертацией может быть вычислено по формуле:

    (3)

где  t(мес) – момент аттестации, Vt% – объем выполненной работы по экспертной оценке. Если tзав > 0, то работа будет завершена после срока, если tзав < 0, то досрочно. Нетрудно вычислить, с каким темпом [% /мес] необходимо работать  в оставшийся срок, чтобы работу завершить досрочно.

Разработано программное обеспечение для ИСА, в которой реализованы предложенные алгоритмы и модели поддержки деятельности аспиранта в процессе обучения. В качестве средства разработки ПО выбрана среда разработки приложений Java Builder, в основе которой лежит язык программирования Java 2.0. ПО официально зарегистрировано в госреестре программ в агентстве РОСПАТЕНТ. Экспертная оценка возможностей ИСА проведена путем анкетирования специалистов, имеющих большой опыт работы с аспирантами и докторантами.

Предложена модель построения оценочной системы качества диссертационных работ в классе иерархических систем на основе формирования экспертных оценок градаций нижнего уровня. Интегральный показатель  диссертационной работы (ДР) J учитывает как научную А1, так и практическую ценность А2, а также социально-экономическую и политическую значимость А3 полученных результатов, которые выступают в качестве системных показателей (4):

(4)

Значение интегральной оценки J вычисляется с учетом коэффициентов i важности этих показателей для ДР (5):

  где        (5)

Системный показатель Аi формируется из множества {Bik} параметров (критериев) с учетом их коэффициентов ik важности для этого показателя (6):

где                                 (6)

       Далее каждому параметру ik ставится в соответствие вербально-семантическая числовая шкала градаций с перечнем их содержательного описания и соответствующей числовой оценки (рис. 6).

       Для оценки ДР используются 22 критерия и 92 градации. Приводятся результаты экспертизы некоторых кандидатских диссертаций. При этом каждый эксперт строит  свою экспертную систему. При оценке ДР результаты экспертов расходятся незначительно.

Рисунок 6 - Иерархическая система оценки качества ДР

По желанию эксперта в системном показателе  А3 может быть учтен частный параметр, который характеризует индивидуальные качества аспиранта как социальной личности.

         Предложена системная модель процесса достижения цели (получение профессиональных знаний) как реализация намерений аспиранта на основе формирования мотивации с учетом действий психологических факторов, свойств личности и при участии в этом процессе научного руководителя, способствующего обеспечению устойчивости процесса обучения и исследования.

В пятой главе проводится анализ малых научных групп (МНГ) как социальных систем на основе линейных когнитивных моделей, которые дают представление и интерпретацию знаний о поведении МНГ как динамической системы.

Рисунок 7 – Когнитивная модель МНГ с учетом инновационного потенциала

При когнитивном моделировании деятельности МНГ учитывается человеческий фактор, включающий в себя психологические особенности членов группы, их творческий потенциал и взаимоотношения друг с другом. Исследуется когнитивная модель поведения МНГ в форме триад, отражающая темпы выполнения работ научным руководителем (НР) х2, научным сотрудником (НС) х3 , темп выполнения научного проекта (НП) х1 и темп использования инновационного потенциала (ИнП) х4.  Динамическая модель  поведения МНГ имеет вид (7):

              (7)

где - скорость изменения темпов,  i  - инерционность  изменения темпов. 

Здесь переменные u2, u3, u4 отражают степень делового участия  НР, НС и  ИнП в выполнении научного проекта, а 2, 3 , 4  отражают их деловую эффективность. Коэффициенты α12, α13 характеризуют интеллектуальный вклад  участников проекта, их знания и опыт, α14  коэффициент вклада новшеств, новых знаний в решение НП. Коэффициенты α21, α31 отражают степень понимания  решаемой НП участниками проекта, α41 – коэффициент влияния НП на развитие (или стимулирование) ИнП. Коэффициенты α23, 32 – отражают психологическую совместимость НР и НС, влияющую на  их эффективность деловых отношений при выполнении проекта. α42 , α43 – коэффициенты влияния НР и НС на развитие ИнП; α24, α34 – коэффициенты использования и владения ИнП НР и НС соответственно в процессе решения научного проекта, β4 коэффициент активности ввода новшеств при формировании ИнП;

Показано, что введение четвертого концепта в виде ИнП способствует повышению эффективности в достижении конечного результата. Показано, что увеличение количества сотрудников или количества НП принципиально не влияют на поведение МНГ. В результате моделирования проанализировано 11 возможных ситуаций в МНГ и выявлены причины снижения эффективности работы МНГ. Показано влияние вклада знаний и понимания участников  проекта на конечный результат, а также показано, что наличие конфликтных ситуаций может не только снизить эффективность работы МНГ, но и привести ее к неустойчивости равновесного состояния.

Предложена когнитивная модель структуры личности как системы, представляющая собой триаду из интеллектуальной, организационно-трудовой и психологической (эмоциональной) составляющих его деятельности. В этом случае личность рассматривается как активный элемент, который должен «настраивать» себя на выполнение НП. Анализ когнитивной модели структуры личности в форме триады показал, что она качественно правильно отражает поведение личности. Моделирование показало, что максимальную производительность при выполнении проекта личность достигает только при полной гармонии взаимодействия всех трех концептов. А наличие любого внутреннего конфликта между концептами ведет к снижению производительности труда.

На основе данной модели предложена когнитивная модель взаимодействия двух личностей на всех трех указанных уровнях при выполнении научного проекта. Данная модель качественно правильно отражает основные положения современной психологии общения, учитывая ее коммуникативные, интерактивные и перцептивные стороны общения (рис. 8).

Рисунок 8 – Структура когнитивной модели взаимодействия двух

личностей X, Y при выполнении НП

Здесь НП представляется как результат совместной интеллектуальной и трудовой деятельности, которые представлены в мультипликативной форме. При этом как интеллектуальный, так и так и деловой контроль за выполнением проекта осуществляет каждая личность самостоятельно. Динамическая модель представляет собой систему из 7 нелинейных дифференциальных уравнений первого порядка.

Проведенные исследования методом моделирования позволили выявить влияние внутренних характеристик личностей и отношения между ними на поддержание темпа выполнения НП.

Показано, что максимальный эффект взаимодействия в виде максимальной производительности достигается при гармонической настройке каждой личности и при симметричном положительном взаимодействии обеих личностей. При неправильном, конфликтном отношении между личностями система может стать статически неустойчивой.

Установлено, что наличие у личности любого внутреннего «конфликта» приводит к резкому снижению эффективности работы, так как «расстроенная» личность не в состоянии достичь максимальной производительности труда.

Минимальный эффект от работы над проектом получается, когда обе личности находятся в «конфликте» с самим собой и друг с другом одновременно, тогда темп выполнения работ над проектом стремится к нулю, т. е. работа над проектом останавливается.

В шестой главе дан анализ процессам самоорганизации в различных типах МНГ на основе нелинейных когнитивных моделей, с целью выявления возможных темпов работы коллектива при выполнении НП.

В работе исследованы три типа самоорганизации в МНГ. Первый тип является простейшим и представляет собой триаду: «НР – НС – НП». Целью деятельности НР и НС является поддержание требуемого (желательно максимального) темпа выполнения проекта. Когнитивная модель имеет следующий вид (8):

                                                       

                                            (8)

               

здесь Z – темп выполнения работ по проекту, а  Y и X соответственно темпы выполнения работ по проекту НР и НС. – скорость изменения темпов выполнения работ. Темп Z выполнения проекта определяется совместным темпом деятельности НР и НС.

Параметры α1 и α2 формируют темп индивидуальной деятельности НР и НС. Коэффициенты К12 и К21 отражают взаимоотношение между НС и НР. Коэффициенты b1 и b2 отражают восприятие темпа выполнения проекта с учетом мнения партнера, коэффициент с отражает степень сложности проекта и трудоемкости работ по его оформлению. Переменные U1 и U2  отражают вклад участников проекта в его выполнение с учетом его эффективности.

На начальном этапе моделирования модель настраивается на эффективный режим самоорганизации участников проекта, соответствующий устойчивому поддержанию темпа выполнения работ по проекту (рис. 9).

Далее в определенные моменты времени в системе производят изменения параметров, которые приводят к нарушению процесса самоорганизации и к образованию предельных циклов, «странных аттракторов» или просто к снижению эффективности работы МНГ (рис. 10,11,12).

Таким образом, участники проекта своим поведением создают качественное многообразие ситуаций в деятельности МНГ. Показано, что в конфликтных ситуациях для восстановления первоначального темпа работ необходимы дополнительные усилия со стороны членов МНГ.

При переводе МНГ на внешнее управление, Управляющий (ЛПР) каждому участнику проекта формирует текущий его вклад в работу над проектом, который формируется в зависимости от отклонения текущего темпа Z  от заданного темпа Z0. В этом случае некоторые аттракторы и предельные циклы исчезают, но при такой организации управления отдельные участники проекта должны вносить больший вклад, чем при свободной согласованной самоорганизации выполнения работ. Кроме того, для организации внешнего управления необходимо, чтобы верхние уровни непрерывно занимались оперативным управлением нижних уровней, для чего им не хватает временных ресурсов, а потому эту функцию они делегируют лицу, принимающему решение на нижнем уровне и реализующему процесс самоорганизации.

Рисунок 9 - Фазовый портрет и переходный процесс при эффективной самоорганизации

Рисунок 10 – Реакция системы на снижение параметра α1

Рисунок 11 – Образование «странного аттрактора» с предельным циклом

Рисунок 12 – Образование детерминированного хаоса

При наличии третьего участника проекта (Х2) (второй тип самоорганизации) МНГ второго типа качественно мало отличается от поведения первого типа МНГ. 

Третий тип структуры МНГ включает в себя проект Z0 , который состоит из двух взаимосвязанных тем Z1  и Z2, которые выполняются самостоятельно своим научным сотрудником X1  и X2  соответсвенно под руководством общего научного руководителя (Y). При этом НС между собой не общаются и контролируют ход выполнения работ только по своей теме (b1,b2),  а НР контролирует темп выполнения работ по общему проекту (b0). Математическая модель такой системы имеет вид (9):

                         

     

                                                (9)

                                         

         

Здесь переменные U0, U1, U2  отражают вклад каждого участника в темп выполнения работ по проекту. Коэффициенты 12  и 21 отражают взаимное влияние тем друг на друга.

При эффективной самоорганизации МНГ поддерживает требуемый темп выполнения работ по проекту (рис. 13).

При разных значениях коэффициентов взаимовлияния 12  и 21 возможна разная динамика темпов выполнения проекта (рис. 14). При сильном взаимодействии тем (рис. 14 в,г) возможно возникновение детерминированного хаоса.

При рассогласовании темпов работы НР и НС также возможен детерминированный хаос (рис. 15, 16).

Показано, что детерминированный хаос может быть ликвидирован, и прежний темп работы может быть восстановлен при ликвидации системной организационной ошибки (рис. 17).

В результате моделирования установлено, что для стабилизации темпов выполнения работ по НП необходимо, чтобы инерционность индивидуальной деятельности участников проекта должна быть меньше инерционности изменения темпов работ по оформлению проекта, а также должно отсутствовать чистое запаздывание в передаче информации и других ресурсов между участниками проекта, кроме того сила стабилизирующих связей должна быть больше силы стимулирующих связей между участниками проекта.

Рисунок 13 – Выход на установившийся темп выполнения проекта  в МНГ третьего типа

а) 12=21=0,2                                        б) 12=21=0,4

в)                                                                г) 12=21=0,95

Рисунок 14 – Процессы  поддержания темпа выполнения проекта при разных значениях коэффициентов 12 и  21

Рисунок 15 – Процессы при рассогласовании темпов работы НР  и научных сотрудников

а)

Рисунок 16 – Хаотические движения в МНГ третьего типа

а) б)

Рисунок 17 – Процесс восстановления прежнего темпа работы над проектом при ликвидации системной организационной ошибки

Установлены дестабилизирующие факторы, вызывающие детерминированный хаос в поддержании темпов выполнения работ. К ним можно отнести: низкие значения стабилизирующих факторов; большие значения стимулирующих связей между НР и НС, которые образуют положительные обратные связи; большую инерционность работы участников проекта по сравнению с инерционностью работ по оформлению проекта; наличие чистого запаздывания в каналах связи; высокую чувствительность к воздействию факторов внешней среды.

Таким образом, установлено, что выявление нежелательных синергетических эффектов и их ликвидация важны для правильной самоорганизации выполнения работ в МНГ.

Заключение

       В диссертации решена имеющая важное научно-практическое значение проблема разработки научных основ системного (триадного) подхода к построению методологии описания, управлении, исследования и моделирования социальных процессов и объектов в сфере образования и науки на базе структурных, иерархических, когнитивных, линейных и нелинейных динамических моделей с учетом влияния человеческого фактора.

       Основные научные и практические результаты работы состоят  в следующем.

1. Предложена универсальная теоретико-множественная форма описания сложных СПО в виде множества взаимосвязанных триад, образующих единое целое.  Это множество триад может быть представлено в виде либо иерархической,  либо в виде замкнутой цепной, либо вложенной структуры. Предложены шесть принципов представления систем в триадной форме. При этом каждая триада в системе несет семантическую нагрузку.

Первый способ описания сложной системы осуществляется путем последовательного расширения триад, вложенных друг в друга и образующих единое целое. При этом следует соблюдать системный закон триад: для полного познания сущности системы нельзя ограничиваться  изучением отдельных триад, а необходимо изучить все множество взаимосвязанных триад, принадлежащих данной системе.

Системный подход на основе триад позволил построить обобщенную методологию формирования направлений исследования социальных систем в виде иерархической модели с выделением уровней  строения, обмена, движения  и изучаемых областей знаний.

Второй способ описания процесса движения к цели сводится к последовательному построению связанных друг с другом триад как элементарных систем с общей отрицательной обратной связью. Полученная цепь триад охватывает все важнейшие этапы организационных действий, объединяя их в единую систему.

Предложена многоэтапная методология моделирования СПО, основанная на разработанной иерархической системе моделей, объединяющей в себе системные (структурные), когнитивные, динамические и функциональные модели.

Предложена методология  оценки интегральных показателей социальной системы в виде построения многоуровневой системы, на верхнем уровне которой расположены системные показатели с последующей их декомпозицией на более мелкие показатели.

2. Предложена системная модель процесса обучения  на основе множества триад знаний. На основе этой системной модели разработана методология  оценки качества процесса обучения, которая позволяет  выявлять стратегические, системные, организационные, семантические, методические, кадровые ошибки в организации системы управления качеством процесса обучения и подготовки специалистов, а также предоставляет по выбранному сочетанию отклонений (прецедентов)  выбрать рациональное управленческое решение по ликвидации этих отклонений. Предложена оргструктура системы управления качеством обучения на основе триад знаний.

Предложена иерархическая модель компетенций выпускника вуза, учитывающая его мотивацию, свойства личности, уровень образования и общественной полезности полученных знаний, а также предложена системная модель специалиста, включающая характеристики его знаний, требования к знаниям и условия обеспечения процесса получения знаний.

Предложены системные модели как выбора специалистом рабочего места на предприятии, так и выбора специалиста работодателем на основе требований к его знаниям. Предложена системная модель компетенции в виде восьмиуровневого перевернутого дерева, корнем которого являются фундаментальные знания. Данная модель охватывает широкую область требований к личности не только как  к специалисту, но и к его деловым качествам, уровню общей культуры.

Предложены три социальных системных принципа о некомпетенции.

Первый системный принцип: «Никто из людей принципиально не обладает полной компетенцией знаний в момент их существования».

Второй системный принцип: «Человек стремится достичь полной компетенции в данный момент времени как точки равновесия полученных знаний и знаний, которым обладает человечество, но это сделать никогда ему не удается в силу действия внутренних и внешних факторов».

Третий системный принцип: «Человеку удается в силу его интеллекта, креативности, самоорганизации и самоконтроля поддерживать определенный уровень относительной компетенции за счет постоянного пополнения своих знаний путем самообразования и использования их для того, чтобы способствовать переходу цивилизации в новое состояние развития».

       На основе анализа педагогического опыта преподавателя, его лекторского мастерства, практических умений и навыков, знаний как методиста и исследователя предлагается методика вычисления индивидуального рейтинга преподавателя, по которому оценивают качество его преподавания. По суммарному рейтингу преподавателей кафедры можно оценить реализованный потенциал кафедры. Зная рейтинг преподавателей и уровень сложности читаемых дисциплин, можно определить общий уровень качества преподавания в рамках данной специальности в течение всего периода обучения.

Предложена иерархическая система оценки компетенции преподавателя, учитывающая не только его общепрофессиональные, но и личностные и социальные компетенции. Такая оценка позволяет объективно оценить потенциал преподавателя и сформировать устойчивый высокопрофессиональный коллектив, способный готовить высокообразованных и профессиональных специалистов для общества.

На основе установленных закономерностей передачи и усвоения знаний в процессе обучения сделан научно-обоснованный  и объективный вывод о целесообразности финансирования отдельных структур системы высшего образования.

3. Предложена методология построения системы управления процессом подготовки научных кадров на основе информационной системы поддержки деятельности аспиранта (ИСА), основанная на декомпозиции процесса деятельности аспиранта на множество самостоятельных этапов с последующей их системной интеграцией, а также на системном объединении организационно-управляющих, функциональных, информационных и психофизиологических процессов как составляющих элементов процесса обучения в аспирантуре. Разработана динамическая модель процесс обучения в аспирантуре, позволяющая аспиранту реализовать работу над диссертацией с помощью одного из восьми возможных планов.

Разработана структура ИСА, реализующая системную интеграцию шести функциональных моделей и блоков в форме экспертных систем, поддерживающие деятельность аспиранта.

В данной структуре реализуются алгоритмы контроля и планирования работы над диссертацией, алгоритмы психодиагностики аспиранта, алгоритм поддержки принятия решения при возникающих проблемных ситуациях, алгоритм прогнозирования результатов обучения

На основе предложенной структурной схемы ИСА разработано программное обеспечение в среде JBuilder, в которой и реализованы предложенные алгоритмы. Программное обеспечение официально зарегистрировано в государственном реестре программ РОСПАТЕНТ.

Показана целесообразность построения оценочной системы качества диссертационных работ в классе иерархических систем на основе формирования экспертных оценок градаций нижнего уровня, числовые значения которых носят определенное смысловое (семантическое) содержание. Интегральный показатель качества диссертационной работы учитывает как научную, так и практическую ценность, а также социально-экономическую и политическую значимость полученных научных результатов.

4. Показано, что математическое моделирование  поведения МНГ при выполнении проекта на основе когнитивного подхода как методологии познания слабоструктурированных систем представляется перспективным при представлении, обработке  и интерпретации знаний  о поведении МНГ в  условиях  неопределенности  и  непредсказуемости  изменения внешней среды.

Линейные динамические когнитивные модели отражают качественно правильно те взаимоотношения, которые устанавливаются в МНГ при коллективном выполнении научных проектов и могут быть использованы при разработке методологии управления МНГ.

Взаимоотношения в научной группе влияют на эффективность решения проблемы или выполнение проекта, а на конечный результат влияют уровни знаний научных сотрудников и понимание ими научной проблемы.

Предложено рассмотреть понятие структуры личности с системных позиций, включая интеллектуальную и организационно-трудовую деятельность, а также психологическую (эмоциональную) составляющую. Предложены когнитивные модели, описывающие структуру личности и структуру общения двух личностей на трех уровнях, которые достаточно полно отражают современные представления о личности как о социальном объекте.

Предложенная модель общения двух личностей при выполнении научного проекта также правильно отражает основные положения современной психологии общения, учитывая ее коммуникативные, интерактивные и перцептивные стороны общения.

Установлено, что наличие у личности любого внутреннего «конфликта» приводит к резкому понижению эффективности работы над проектом, так как «расстроенная» личность не в состоянии достичь максимальной производительности труда. Минимальный эффект от деятельности над проектом получается, когда обе личности  находятся в «конфликте» с самим собой и друг с другом одновременно.

Данные выводы могут быть восприняты как рекомендации при управлении малыми научными группами.

5. Поставлена и решена задача исследования процессов самоорганизации в различных типах МНГ как социальных объектов с точки зрения синергетического и системного подходов с целью выявления возможных темпов движения малых коллективов при выполнении научного проекта. Переход МНГ как нелинейной динамической системы из режима самоорганизации в режим внешнего управления позволяет ликвидировать возникающую под действием внутренних факторов дестабилизацию процесса самоорганизации.

За счет соответствующей самоорганизации отношений между участниками проекта можно достичь управляемых режимов поддержания желаемых темпов выполнения работ по проекту. Для восстановления темпа выполнения научного проекта в конфликтной ситуации требуется вложение добавочных ресурсов со стороны участников. Для стабилизации темпов выполнения работ по проекту определены необходимые условия, которые  должны  быть  соблюдены  при принятии  управленческих  решений по самоорганизации. 

Выявлены   дестабилизирующие факторы,  которые вызывают детерминированный хаос в поддержании темпов выполнения работ по проекту  и которые должны быть устранены в процессе самоорганизации.

6. Практическую ценность диссертационной работы представляют следующие результаты:

  • триадная концепция построения методологий, направленных на совершенствование механизмов описания, исследования, управления и моделирования СПО в сфере образования и науки и способствующих построению частных методологий;
  • организационная система управления качеством процесса обучения на основе триад знаний, которая направлена на ликвидацию стратегических, системных, организационных, семантических, методических и кадровых ошибок;
  • иерархические модели оценки качества преподавания, компетенции и рейтинга преподавателя;
  • иерархическая модель компетенции выпускника с учетом требований работодателя;
  • повышение качества подготовки научных кадров  на основе использования информационной системы поддержки деятельности аспиранта, которая дает возможность непрерывного контроля и прогнозирования срока окончания работы над диссертацией и способствующая повышению эффективности подготовки научных кадров в целом;
  • иерархическая модель оценки качества диссертационных работ;
  • учет влияния человеческого фактора при оценке компетенции  педагога, выпускника, аспиранта и научного руководителя, а также на процесс выполнения научного проекта в МНГ;
  • выявление синергетических свойств при  действии стабилизирующих и дестабилизирующих факторов на процесс самоорганизации малых научных групп при выполнении научных проектов;
  • использование полученных результатов при подготовке специалистов и научных кадров, а также при управлении малыми группами в форме руководства и консультаций.

Таким образом, поставленные в диссертации задачи исследования решены полностью и поставленная цель достигнута.

ОСНОВНЫЕ РЕЗУЛЬТАТЫ ДИССЕРТАЦИИ ОПУБЛИКОВАНЫ В СЛЕДУЮЩИХ РАБОТАХ

В центральных рецензируемых журналах, рекомендованных ВАК РФ:

  1. Проблемы подготовки научно-педагогических кадров / И. Б. Герасимова // Социологические исследования (Социс). Научный и общественно-политический журнал РАН. М.: Наука, 1997. № 8. С. 104–106.
  2. Модель накопления потенциала в образовательных системах / М. Б. Гузаиров, И. Б. Герасимова // Вестник УГАТУ. 2006. Т. 7, № 2(15). С.115–119.
  3. Поддержка принятия решений по управлению качеством образовательного процесса с использованием нейронных сетей / М. Б. Гузаиров, Л. Р.Черняховская, И. Б. Герасимова, К. Р. Нугаева // Нейрокомпьютеры. Разработка. Применение. Нейрокомпьютеры в управлении динамическими системами. Вып. 10. М.: Радиотехника, 2007. С. 62–65.
  4. Системный подход к анализу сложных систем и процессов на основе триад / М. Б. Гузаиров, Б. Г. Ильясов,  И. Б. Герасимова // Проблемы управления. М., 2007. №5, C. 32–38.
  5. Анализ процессов реализации потенциала в малых научных группах на основе когнитивных карт и динамических моделей / И. Б. Герасимова // Информационные технологии. Теоретический и прикладной научно-практический журнал. М.,  2007. №4. С. 66–72. 
  6. Системный подход к анализу качества преподавания на основе экспертных оценок  / М. Б. Гузаиров, И. Б. Герасимова, Л. Р. Уразбахнина  // Вестник УГАТУ. 2009. Т. 12, № 1(30). С. 91–96.  (личный вклад – 2 ж. с.).
  7. Оценка качества диссертационных работ на основе экспертных оценок / М. Б. Гузаиров, И. Б. Герасимова, Л. Р. Уразбахнина // Вестник УГАТУ. 2010. Т. 13, № 2 (35). С. 96–101. 
  8. Системный анализ процессов передачи и усвоения знаний  на основе когнитивного моделирования/ И. Б. Герасимова // Информационные технологии. Теоретический и прикладной научно-практический журнал. М.,  2010. №9. С. 70-75. 
  9. Когнитивная модель структуры личности как участника работы над научным проектом. / И. Б. Герасимова // Вестник УГАТУ. 2010. Т. 14, № 2 (37). С. 228–231. 

10. Когнитивная модель общения двух личностей  / И. Б. Герасимова // Научно-технические ведомости СПбГПУ. Информатика. Телекоммуникации. Управление СПб.: С.-Петербургск. гос. политехн. ун-т, 2010. № 5 (1/08). C. 214–220.

В Свидетельстве об официальной регистрации программ для ЭВМ:

11. Герасимова И. Б. Свидетельство об официальной регистрации программы для ЭВМ №2002611371 / Б. Г. Ильясов, А. Н. Алексеева, Р. М. Курбанов, И. Б. Герасимова // Зарегистрировано в реестре программ для ЭВМ г. Москва, 9 августа, 2002г.

В монографии:

13. Герасимова И. Б. Интеллектуальный подход к разработке системы психолого-педагогической поддержки обучаемого / М. Б. Гузаиров, Н. И. Юсупова, Л. Р. Черняховская, И. Б. Герасимова, С. В. Шорохова // Препринт монографии.  Уфа: УНЦ РАН, 2001. 56 с. (личный вклад – 50 с.).

В учебном пособии с грифом УМО:

14. Герасимова И. Б. Cистемы управления качеством: учеб. пособие / Б. Г. Ильясов, В. В. Мартынов, Л. Р. Черняховская, И. Э. Веденяпин, И. Б. Герасимова // Уфимск. Гос. Авиац. Техн. Ун-т. Уфа: УГАТУ. 2008. 225 с. (личный вклад – 16 с.).

15. Герасимова И. Б. Интеллектуальные системы управления с использованием нечетких когнитивных карт. Гл. 5 // В учеб. пособии  В. И. Васильев, Б. Г. Ильясов «Интеллектуальные системы управления. Теория и практика». М.: Радиотехника, 2009. 392 с.

В других публикациях:

16. Герасимова И. Б. Имитационная модель продуктивной деятельности аспиранта / Р. Т. Насибуллин, И. Б. Герасимова // Вопросы управления в информационных и кибернетических системах: Межвузовский научный сборник. Уфа, УГАТУ, 1997. С. 158–163.

17. Герасимова И. Б. Процедура системообразования как процесс достижения цели в производственных системах / П. П. Грумпос, С. Т. Кусимов, Б. Г. Ильясов, Л. А. Исмагилова, Р. Г. Валеева, И. Б. Герасимова  // Производство, моделирование, менеджмент и управление: Симпозиум IFAC.- Патрас, Греция, 2000. С. 472–477

       18. Герасимова И. Б. Системные и информационные модели формирования знаний / Б. Г. Ильясов, Л. Р. Черняховская, М. М. Низамутдинов, И. Б. Герасимова //  Компьютерные науки и информационные технологии. I том. Тр. Междунар. науч. конф. Уфа-Янгантау, 2000. С. 243–246.

19. Герасимова И. Б. Информатизация процесса подготовки научных кадров / И. Б. Герасимова, А. Н. Алексеева // Компьютерные науки и информационные технологии. III том. Междунар. науч. конф. Янгантау. Уфа, 2000. С. 20–22.

20. Герасимова И. Б. Системный подход к разрешению противоречий в процессе обучения в аспирантуре / А. Н. Алексеева, И. Б. Герасимова // Вопросы управления и проектирования в информационных и кибернетических системах. Межвузовский научный сборник. Уфа, 2000. УГАТУ. С. 165–172.

21. Герасимова И. Б. Об информационной модели для системы психологической поддержки в программе дистанционного образования /  И. Б. Герасимова, С. В.Шорохова // Принятие решений в условиях неопределенности: Межвузовский научный сборник. Уфа, УГАТУ, 2001, С. 45–51.

22. Герасимова И. Б. Научно-образовательный и научно-технический потенциал как важнейший фактор развития региона / С. Т. Кусимов, Б. Г. Ильясов, И. Б. Герасимова, Н. В. Хасанова // Проблемы управления и моделирования в сложных системах: Труды  III Международная конференции  / Под ред.: акад. В. П. Мясникова, акад. Н. А. Кузнецова, проф. В. А. Виттиха.  Самара: Самарский научный центр РАН, 2001.С. 368-373

23. Герасимова И. Б. Применение методов и средств искусственного интеллекта в дистанционном обучении. / Б. Г.Ильясов, Л. Р. Черняховская,  Т. Т. Халиков, И. Б. Герасимова // Компьютерные науки и информационные технологии. III том. Международной научной конференции. Янгантау, 2001. С. 126–128.

24. Герасимова И. Б. Получение знаний для ЭС ПППО в системе дистанционного образования / М. Б. Гузаиров, Н. И. Юсупова, И. Б. Герасимова, С. В. Шорохова // Компьютерные науки и информационные технологии. Тр. междунар.науч.конф. Янгантау.Уфа: УГАТУ. 2001, Т. 3 С. 121–125.

25. Герасимова И. Б. Модели и знания компьютерной системы психолого-педагогической поддержки обучаемого в дистанционном образовании / М. Б. Гузаиров, Н. И. Юсупова, Х. Швеппе, И. Б. Герасимова, С. В. Шорохова  // Компьютерные науки и информационные технологии. Тр. междунар.науч.конф. Патра, Греция, 2002. C. 29–32.

26. Герасимова И. Б. Концепция построения экспертной системы поддержки аспиранта / И. Б. Герасимова, А. Н. Алексеева // Вопросы управления и проектирования в информационных и кибернетических системах. Уфа: УГАТУ, 2002. С .193–196.

27. Герасимова И. Б. Модель разрешения проблемной ситуации в процессе обучения в аспирантуре / И. Б. Герасимова, А. Н. Алексеева // Вопросы управления и проектирования в информационных и кибернетических системах. Уфа, УГАТУ, 2002. С. 199–204.

28. Формализация контроля знаний при дистанционной технологии обучения / И. Б. Герасимова, С. В. Шорохова // Принятие решений в условиях неопределенности. Межвуз.науч. сб Уфа,  УГАТУ, 2002. С. 67–72.

               29. Герасимова И. Б. Концепция  построения экспертной системы поддержки аспиранта / И. Б. Герасимова, А. Н. Алексеева // Вопросы управления и проектирования в информационных и кибернетических системах. Межвуз. науч. сб. Уфа: УГАТУ, 2002. С. 193–199.

       30. Герасимова И. Б. Оценка потенциала научных и  научно-образовательных организаций. / Р. А. Бадамшин, Б. Г. Ильясов, И. Б. Герасимова, Н.В. Хасанова // Вопросы управления и проектирования в информационных и  кибернетических системах. Межвуз. научн. сб. Уфа, УГАТУ, 2002. С. 152–160.

               31. Герасимова И. Б. Модель разрешения проблемных ситуаций в процессе обучения в аспирантуре / Б. Г.Ильясов, И. Б. Герасимова, А. Н. Алексеева, Р. М. Курбанов // Вопросы управления и проектирования в информационных и кибернетических системах. Межвуз. науч. сб. Уфа: УГАТУ, 2002. С. 205–207.

32. Герасимова И. Б. Анализ эффективности решения научной проблемы в малых научных группах на основе динамических когнитивных карт / Р. А. Бадамшин, Б. Г. Ильясов, И. Б. Герасимова, Н. В Хасанова.// Проблемы управления и моделирования в сложных системах: Труды V Междунар. конф. / Под ред.: акад. В. П. Мясникова, акад. Н. А. Кузнецова, проф. В. А. Виттиха. Самара: Самарский научный центр РАН, 2003. С. 182-189.

33. Герасимова И. Б. Роль научно-образовательного и научно-технического потенциалов в социально-экономическом развитии региона.  / Р. А. Бадамшин, Б. Г. Ильясов, И. Б. Герасимова, Н. В. Хасанова // Вопросы управления и проектирования в информационных и кибернетических системах. Межвуз. науч. сб. Уфа, 2003. С. 197–212.

34. Герасимова И. Б. Синергетический подход к исследованию
организационных систем / М. Б. Гузаиров, Р. А. Бадамшин, Б. Г.Ильясов, И. Б. Герасимова, Н. В. Хасанова // Проблемы управления и моделирования в сложных системах: Труды VI Междунар. конф. / Под ред.: акад. В. П. Мясникова, акад. Н. А. Кузнецова, проф. В. А. Виттиха.  Самара: Самарский научный центр РАН, 2004. С. 107–112.

35. Герасимова И. Б. Нелинейные модели управления процессом реализации научных проектов / Р. А. Бадамшин, Б. Г. Ильясов, И. Б. Герасимова, Н. В.Хасанова // Мехатроника, автоматизация, управление: Труды I Всеросс. научно-технич. конф. с междунар. участием. М.: Новые технологии, 2004. С. 212–216.

36. Герасимова И. Б. Роль научно-образовательного и инновационного потенциала в развитии экономики региона / И. Б. Герасимова, Н. В. Хасанова // Управление экономикой: методы, модели, технологии: IV Всеросс. науч.-метод. конф. с междунар. участием: Материалы конф. Уфа: УГАТУ, 2004. Ч. 1. С. 133–140.

37. Герасимова И. Б. Об оценке научно-технического потенциала научных структур  /  М. Б. Гузаиров, Р. А. Бадамшин, И. Б. Герасимова, Н. В. Хасанова // Вопросы управления и проектирования в информационных и кибернетических системах: Межвузовск. науч. сб. Уфа: УГАТУ, 2005. С. 151–152.

38. Герасимова И. Б. Накопление человеческого потенциала в образовательной системе региона / М. Б. Гузаиров, Р. А. Бадамшин, Б. Г. Ильясов, И. Б. Герасимова, Н. В. Хасанова // Проблемы управления и моделирования в сложных системах: Тр. VII Межд. науч. конф. / Под ред.: акад. В. П. Мясникова, акад. Н. А. Кузнецова, проф. В. А. Виттиха. Самара: СНЦ РАН, 2005. С.149–154.

39. Герасимова И. Б. Анализ и управление научно-образовательным и научно-техническим потенциалами региона / М. Б. Гузаиров, Н. Б. Пучнин, Р. А. Бадамшин, И. Б. Герасимова, Н. В. Хасанова // Мехатроника, автоматизация, управление: Тр. Второй Всероссийск. науч.-техн. конф.  Уфа: УГАТУ, 2005. C. 91–96.

40. Герасимова И. Б. Информационная система  (ИС) оценки потенциала для реализации научного проекта / М. Б. Гузаиров, И. Б. Герасимова, Н. В. Хасанова // Компьютерные науки и информационные технологии:7-й Международный семинар.  Уфа: УГАТУ, 2005. Т. 1. С. 152–154.

41. Герасимова И. Б. Представление знаний в информационной системе поддержки обучаемых / И. Б. Герасимова, М. В. Суханова,  Н. Н. Мухачева // Компьютерные науки и информационные технологии: 7-й Междунар. семинар. Уфа: УГАТУ, 2005. Т. 3. С. 107–112.

42. Герасимова И. Б. Структурирование знаний для представления в информационной системе для поддержки обучаемых / М. Б Гузаиров., Н. И. Юсупова, И. Б. Герасимова, М. В. Суханова, Н. Н. Мухачева // Технологии и организация обучения: Науч. издание. Уфа: УГАТУ, 2006. C. 68–75.

43. Герасимова И. Б. Уровень качества решения научных проблем в диссертпционных работах / И. Б. Герасимова // От мечты к реальности: науч.тех. творчество создателей авиационно и ракетно-космич.техники.-Материалы всерос. научн.-практ. конф. Уфа: УГАТУ, 2006. С. 78–80.

44. Герасимова И. Б. Информационная поддержка процесса подготовки научных кадров  / М. Б. Гузаиров, И. Б. Герасимова //  Проблемы управления и моделирования в сложных системах: Тр. VIII Междунар. науч. конф. / Под ред.: акад. В. П. Мясникова, акад. Н. А. Кузнецова, проф. В. А. Виттиха. Самара: СНЦ РАН, 2006. С. 486–490.

45. Герасимова И. Б. Методология разработки объектно-ориентированной базы знаний для повышения качества образования / М. Б. Гузаиров, Л. Р. Черняховская, И. Б. Герасимова К. Р. Нугаева / Компьютерные науки и информационные технологии CSIT’2006: материалы междунар. конф., университет Карлсруэ, Германия, 2006, С. 226–229.

46. Герасимова И. Б. Подготовка научных кадров: проблемы и пути их решения / М. Б. Гузаиров, Р. А. Бадамшин, И. Б. Герасимова // Сохранение и развитие науч. потенциала Приволж. фед. округа: опыт высш. учеб. завед. Сб. статей. Вып. 4. Н. Новгород: Изд-во ННГУ им. Н. И. Лобачевского, 2007. С. 120–134.

47. Герасимова И. Б. Информационная система поддержки  деятельности аспиранта / И. Б. Герасимова / Вычислительная техн. и новые инфор. технол. Межвуз. науч. сб. Вып. 6, Уфа, УГАТУ, 2007. С. 17–22.

48. Герасимова И. Б. Анализ сложных систем на основе триад / Гузаиров М. Б., Ильясов Б. Г., И. Б. Герасимова // Актуальные  проблемы методологии, философии науки и образования: Сб. тр. Междунар. науч.-практ. конф. Уфа: изд-во АТиСО, 2007. 184 с.

49. Герасимова И. Б. Анализ качества образовательного процесса на основе знаний / И. Б. Герасимова // Управление качеством образования в современной России: сборник статей II Междунар. науч.-практ. конф. Пенза, 2007. C. 21–24.

50. Герасимова И. Б. Анализ качества процесса обучения на основе информационных технологий / Л. Р. Черняховская, И. Б. Герасимова, К. Р. Нугаева // Компьютерные науки и информационные технологии: 7-й Международный семинар  Уфа: УГАТУ, 2007. – Т.3, С.78-83.

51. Герасимова И. Б. Особенности процесса накопления потенциала общества и оптимизация его распределения / И. Б. Герасимова, Л. Р. Уразбахтина, Н.В Хасанова. // Математические методы и информационные технологии в экономике, социологии и образовании: сб. статей XIX Междунар. науч.-техн. конф. – Пенза, 2007. С. 66–69.

52. Герасимова И. Б. Анализ и управление качеством образовательных процессов на основе знаний / М. Б. Гузаиров, Л. Р.Черняховская, И. Б. Герасимова, К. Р. Нугаева // Труды IX Международной конференции «Проблемы управления и моделирования в сложных системах», Самара, Россия, 2007. С. 321–327.

53. Герасимова И. Б. Системный подход к инновационной деятельности в области образования и науки / М. Б. Гузаиров, Р. А. Бадамшин, И. Б. Герасимова  // Развитие научного потенциала Приволжского федерального округа: опыт высших учебных заведений Сб. статей. Вып. 5. Н.Новгород: Изд-во ННГУ им. Н.И. Лобачевского, 2008. С. 135-144.

54. Герасимова И. Б. Психологическая поддержка деятельности аспиранта / И. Б. Герасимова // Проблемы управления и моделирования в сложных системах: Труды Х Межд. конф. (Самара, 23025 июня 2008г.)/Под ред. Акад. Е.А. Федосова, акад. Н.А. Кузнецова, проф. В. А. Виттиха. Самара: Самарск. науч. центр РАН, 2008. С. 243–250.

55. Герасимова И. Б. Анализ особенностей социальных систем как объектов познания  / М. Б. Гузаиров, Л. Р. Черняховская, И. Б. Герасимова // Проблемы управления и моделирования в сложных системах: Тр. Х Междунар. конф. / Под ред. Акад. Е. А. Федосова, акад. Н. А. Кузнецова, проф. В. А. Виттиха. Самара: Самарск. науч. центр РАН, 2008. С. 374–380.

56. Герасимова И. Б. Системный подход к оценке качества деятельности преподавателя / И. Б. Герасимова, Н. В. Хасанова, Л. Р. Уразбахтина // Управление качеством образования в современной России: Тр. III Всеросс. науч.-практ. конф. Пенза, 2008. С. 24–26.

57. Герасимова И. Б. Анализ качества подготовки специалистов / И. Б. Герасимова, Л. Р. Уразбахтина // IV Международная научно-практическая конференция «Проблемы качества образования в современном обществе» (МК-73-48), Пенза, 2008. C. 26–29.

58. Герасимова И. Б. Анализ эффективности функционирования научно-образовательных систем в нештатных ситуациях на основе когнитивных карт / Л. Р. Черняховская, И. Б. Герасимова // Проблемы управления и моделирования в сложных системах: Тр. ХI Междунар. конф. / Под ред. акад. Е. А. Федосова, акад. Н. А. Кузнецова, проф. В. А. Виттиха. Самара: Самарск. науч. центр РАН, 2009. С. 230–238.

59. Герасимова И. Б. Когнитивный анализ синергетических свойств малых научных групп как социальных объектов / М. Б. Гузаиров, И. Б. Герасимова //  Интеллектуальные системы управления. Коллективная монография под ред. Академика РАН Васильева С.Н. М.: Машиностроение, 2010. С.376-381.

60. Герасимова И. Б. Формирование информационной среды для взаимодействия вуза и производства в процессе подготовки инженерных кадров. / Герасимова И. Б., Никулина Н. О., Лагодич О. Д. Управление экономикой: методы, модели, технологии – десятая международная конференция с элементами научной школы для молодежи: материалы конференции. В 2-х томах. Том I. – Уфа: ИСЭИ УНЦ РАН, 2010. С. 229-233.

Диссертант  Герасимова И.Б.




© 2011 www.dissers.ru - «Бесплатная электронная библиотека»

Материалы этого сайта размещены для ознакомления, все права принадлежат их авторам.
Если Вы не согласны с тем, что Ваш материал размещён на этом сайте, пожалуйста, напишите нам, мы в течении 1-2 рабочих дней удалим его.