Hlavné etapy vo vývoji kognitívneho modelu problémovej situácie. Kognitívna analýza a modelovanie v strategickom manažmente. Koncepty a podstata "kognitívneho modelovania" a "kognitívnej mapy"

Aby sme pochopili a analyzovali správanie sa komplexného systému, je vytvorený štrukturálny diagram vzťahov príčina-následok. Takéto schémy, ktoré interpretujú názor a názory osoby s rozhodovacou právomocou, sa nazývajú kognitívna mapa.

Termín „kognitívna mapa“ zaviedol psychológ Tolman v roku 1948. Kognitívna mapa je typ matematického modelu, ktorý vám umožňuje formalizovať popis komplexného objektu, problému alebo fungovania systému a identifikovať štruktúry vzťahov príčina-následok medzi prvkami systému, komplexným objektom, ktorý tvorí problém a posúdiť dôsledky v dôsledku vplyvu na tieto prvky alebo zmeny charakteru vzťahov. Anglický vedec K.Idei navrhol použiť kognitívne mapy pre kolektívny rozvoj a rozhodovanie.

Kognitívna mapa situácie je orientovaný graf, ktorého uzlami sú nejaké objekty (pojmy) a oblúky sú spojenia medzi nimi, charakterizujúce vzťahy príčiny a následku.

Vývoj modelu začína konštrukciou kognitívnej mapy, ktorá odráža situáciu „tak, ako je“. Na základe vygenerovanej kognitívnej mapy sa realizuje situačná sebarozvojová simulácia za účelom identifikácie pozitívnych vývojových trendov Sebarozvoj umožňuje porovnávať subjektívne očakávania s modelovými.

Hlavným pojmom v tomto prístupe je pojem „situácia“. Situáciu charakterizuje súbor tzv základné faktory, pomocou ktorej sú opísané procesy zmeny stavov v situácii. Faktory sa môžu navzájom ovplyvňovať, pričom takýto vplyv môže byť pozitívny, keď zvýšenie (zníženie) jedného faktora vedie k zvýšeniu (zníženiu) iného faktora, a negatívne, keď zvýšenie (zníženie) jedného faktora vedie k zníženiu (zvýšenie) v inom faktore.

Matica vzájomných vplyvov predstavuje váhy iba priamych vplyvov medzi faktormi. Riadky a stĺpce matice sú mapované na faktory kognitívnej mapy a hodnota so znamienkom na priesečníku i-tého riadku a stĺpca j-ro udáva váhu a smer vplyvu faktora i-ro na j-tý faktor. Na zobrazenie miery (váhy) vplyvu sa používa množina jazykových premenných ako „silný“, „stredný“, „slabý“ atď.; takýto súbor jazykových premenných sa porovnáva s číselnými hodnotami z intervalu: 0,1 - "veľmi slabé"; 0,3 - "stredné"; 0,5 - "významné"; 0,7 - "silný"; 1.0 - "veľmi silný". Smer vplyvu je daný znamienkom: pozitívny, keď zvýšenie (zníženie) jedného faktora vedie k zvýšeniu (zníženiu) iného faktora, a negatívne, keď zvýšenie (zníženie) jedného faktora vedie k zníženiu (zvýšenie). ) v inom faktore.

Identifikácia počiatočných trendov

Počiatočné tendencie sú dané jazykovými premennými typu

"silne", "stredne", "slabo" atď.; takýto súbor jazykových premenných sa porovnáva s číselnými hodnotami z intervalu. Ak pre niektorý faktor nie je stanovený trend, znamená to, že v posudzovanom faktore buď nie sú viditeľné žiadne zmeny, alebo nie je dostatok informácií na vyhodnotenie existujúceho trendu. Pri modelovaní sa berie do úvahy, že hodnota tohto faktora je 0 (t. j. nemení sa).

Výber cieľových faktorov

Medzi všetkými vybranými faktormi je potrebné určiť cieľové a kontrolné faktory. Cieľové faktory sú faktory, ktorých dynamika sa musí priblížiť k požadovaným hodnotám. Zabezpečenie požadovanej dynamiky cieľových faktorov je riešením, o ktoré sa usiluje pri budovaní kognitívneho modelu.

Kognitívne mapy možno použiť na kvalitatívne posúdenie vplyvu jednotlivých konceptov na seba a na stabilitu systému ako celku, na modelovanie a hodnotenie využitia rôznych stratégií pri rozhodovaní a prognózovaní rozhodnutí.

Je potrebné poznamenať, že kognitívna mapa odráža iba skutočnosť, že faktory sa navzájom ovplyvňujú. Nereflektuje ani detailný charakter týchto vplyvov, ani dynamiku zmien vplyvov v závislosti od zmien situácie, ani dočasné zmeny samotných faktorov. Zohľadnenie všetkých týchto okolností si vyžaduje prechod na ďalšiu úroveň štruktúrovania informácií zobrazených v kognitívnej mape, teda ku kognitívnemu modelu. Na tejto úrovni je každý vzťah medzi faktormi kognitívnej mapy odhalený do zodpovedajúcej rovnice, ktorá môže obsahovať ako kvantitatívne (merané) premenné, tak aj kvalitatívne (nemerané) premenné. Kvantitatívne premenné zároveň vstupujú prirodzeným spôsobom v podobe svojich číselných hodnôt, keďže každá kvalitatívna premenná je spojená s množinou jazykových premenných a každej jazykovej premennej zodpovedá určitý číselný ekvivalent v škále [-1, 1]. S nahromadením poznatkov o procesoch vyskytujúcich sa v skúmanej situácii je možné podrobnejšie odhaliť povahu vzťahov medzi faktormi.

Existujú matematické interpretácie kognitívnych máp, napríklad mäkké matematické modely (známy Lotka-Volterra model boja o existenciu). Matematické metódy dokážu predpovedať vývoj situácie a analyzovať stabilitu získaného riešenia. Existujú dva prístupy ku konštrukcii kognitívnych máp – procedurálny a procesný. Postup je činnosť, ktorá je časovo diskrétna a má merateľný výsledok. Matematika výrazne využívala diskrétnosť, aj keď sme merali pomocou jazykových premenných. Procesný prístup hovorí skôr o udržiavaní procesov, charakterizujú ho koncepty „zlepšiť“, „aktivovať“, bez odkazu na merateľné výsledky. Kognitívna mapa tohto prístupu má takmer triviálnu štruktúru – existuje cieľový proces a okolité procesy, ktoré naň majú pozitívny alebo negatívny vplyv.

Existujú dva typy kognitívnych máp: tradičné a fuzzy. Tradičné mapy sú nastavené vo forme orientovaného grafu a predstavujú modelovaný systém ako súbor pojmov, ktoré zobrazujú jeho objekty alebo atribúty, prepojené vzťahmi príčina-následok. Slúžia na kvalitatívne posúdenie vplyvu jednotlivých koncepcií na stabilitu systému.

Pre rozšírenie možností kognitívneho modelovania sa v množstve prác využívajú fuzzy kognitívne mapy. Vo fuzzy kognitívnej mape každý oblúk určuje nielen smer a povahu, ale aj mieru vplyvu súvisiacich pojmov.

Kognitívne modelovanie

Úvod

1. Pojmy a podstata "kognitívneho modelovania" a "kognitívnej mapy"

2. Problémy kognitívneho prístupu

Záver

Zoznam použitej literatúry

ÚVOD

V polovici 17. storočia vyslovil slávny filozof a matematik René Descartes aforizmus, ktorý sa stal klasikou: „Cogito Ergo Sum“ (Myslím, teda som). Latinský koreň cognito má zaujímavú etymológiu. Pozostáva z častí „co-“ („spolu“) + „gnoscere“ („viem“). AT anglický jazyk existuje celá rodina pojmov s týmto koreňom: "poznávanie", "poznať" atď.

V tradícii, ktorú sme označili pojmom „kognitívna“, je viditeľná len jedna „tvár“ myslenia – jej analytická podstata (schopnosť rozložiť celok na časti), rozložiť a zredukovať realitu. Táto stránka myslenia je spojená s identifikáciou vzťahov príčina-následok (kauzalita), ktorá je charakteristická pre rozum. Descartes zrejme absolutizoval rozum vo svojom algebraickom systéme. Ďalšou „tvárou“ myslenia je jeho syntetizujúca podstata (schopnosť zostaviť celok z nepredpojatého celku), vnímať realitu intuitívnych foriem, syntetizovať riešenia a predvídať udalosti. Táto stránka myslenia, odhalená vo filozofii Platóna a jeho školy, je vlastná ľudskej mysli. Nie náhodou nachádzame v latinských koreňoch dva základy: ratio (racionálne vzťahy) a rozum (rozumné nahliadnutie do podstaty vecí). Racionálna tvár myslenia pochádza z latinského reri ("myslieť"), ktorý sa vracia k staro latinskému koreňu ars (umenie), potom sa zmenil na moderný koncept umenia. Rozum (rozumný) je teda myšlienka podobná dielu umelca. Kognitívny ako „rozum“ znamená „schopnosť myslieť, vysvetľovať, zdôvodňovať činy, nápady a hypotézy“.

Pre „silné“ poznanie je podstatný osobitný, konštruktívny status kategórie „hypotéza“. Práve hypotéza je intuitívnym východiskom pre odvodenie obrazu riešenia. Osoba s rozhodovacou právomocou pri zvažovaní situácie objavuje v situácii niektoré negatívne väzby a štruktúry („zlomy“ situácie), ktoré majú byť nahradené novými objektmi, procesmi a vzťahmi, ktoré eliminujú negatívny vplyv a vytvárajú jasne vyjadrený pozitívny efekt. Toto je podstata riadenia inovácií. Paralelne s odhaľovaním „zlomov“ situácie, často kvalifikovaných ako „výzvy“ či dokonca „ohrozenia“, si subjekt manažmentu intuitívne predstavuje niektoré „pozitívne odpovede“ ako ucelené obrazy stavu budúcej (harmonizovanej) situácie. .

Kognitívna analýza a modelovanie sú zásadne nové prvky v štruktúre systémov na podporu rozhodovania.

Technológia kognitívneho modelovania vám umožňuje skúmať problémy s fuzzy faktormi a vzťahmi; - brať do úvahy zmeny vo vonkajšom prostredí; - využívať objektívne stanovené trendy vo vývoji situácie vo svojom vlastnom záujme.

Takéto technológie získavajú čoraz väčšiu dôveru od štruktúr zapojených do strategického a operačného plánovania na všetkých úrovniach a vo všetkých oblastiach riadenia. Využitie kognitívnych technológií v ekonomickej sfére umožňuje v krátkom čase vypracovať a zdôvodniť stratégiu ekonomického rozvoja podniku, banky, regiónu alebo celého štátu s prihliadnutím na vplyv zmien vonkajšieho prostredia. V oblasti financií a akciového trhu umožňujú kognitívne technológie zohľadňovať očakávania účastníkov trhu. Vo vojenskej oblasti a oblasti informačná bezpečnosť použitie kognitívnej analýzy a modelovania umožňuje odolávať strategickým informačným zbraniam, rozpoznať konfliktné štruktúry bez toho, aby sa konflikt dostal do štádia ozbrojeného stretu.

1. Pojmy a podstata "kognitívneho modelovania" a "kognitívnej mapy"

Axelrod navrhol metodológiu kognitívneho modelovania navrhnutú na analýzu a rozhodovanie v zle definovaných situáciách. Je založená na modelovaní subjektívnych predstáv odborníkov o situácii a obsahuje: metodiku štruktúrovania situácie: model reprezentácie expertných znalostí vo forme podpísaného digrafu (kognitívnej mapy) (F, W), kde F je súbor situačných faktorov, W je súbor príčinno-dôsledkových vzťahov medzi faktormi situáciami; metódy situačnej analýzy. V súčasnosti sa metodológia kognitívneho modelovania vyvíja smerom k zdokonaľovaniu aparátu na analýzu a modelovanie situácie. Tu sú navrhnuté modely predpovedania vývoja situácie; metódy riešenia inverzných problémov

Kognitívna mapa (z lat. cognitio – poznanie, poznanie) – obraz známeho priestorového prostredia.

Kognitívne mapy vznikajú a upravujú sa ako výsledok aktívnej interakcie subjektu s vonkajším svetom. V tomto prípade môžu byť vytvorené kognitívne mapy rôzneho stupňa všeobecnosti, „mierky“ a organizácie (napríklad prehľadová mapa alebo mapa cesty, v závislosti od úplnosti znázornenia priestorových vzťahov a prítomnosti výrazného referenčného bodu ). Ide o subjektívny obraz, ktorý má predovšetkým priestorové súradnice, v ktorých sú lokalizované jednotlivé vnímané objekty. Mapa cesty sa vyčleňuje ako sekvenčná reprezentácia prepojení medzi objektmi pozdĺž určitej trasy a prehľadová mapa ako simultánna reprezentácia priestorového usporiadania objektov.

vedenie vedecká organizáciaÚstav problémov kontroly Ruskej akadémie vied, pododdiel: Sektor-51, vedci Maksimov V.I., Kornoushenko E.K., Kachaev S.V., Grigoryan A.K., sa zaoberá vývojom a aplikáciou technológie kognitívnej analýzy. a ďalšie. Na nich vedeckých prác v oblasti kognitívnej analýzy a táto prednáška je založená.

Technológia kognitívnej analýzy a modelovania (obrázok 1) je založená na kognitívnom (kognitívne cielenom) štruktúrovaní vedomostí o objekte a jeho vonkajšom prostredí.

Obrázok 1. Technológia kognitívnej analýzy a modelovania

Kognitívna štruktúra predmetnej oblasti je identifikácia budúcich cieľových a nežiaducich stavov objektu riadenia a najvýznamnejších (základných) faktorov riadenia a prostredia, ktoré ovplyvňujú prechod objektu do týchto stavov, ako aj stanovenie príčiny -a-efekt vzťahy medzi nimi na kvalitatívnej úrovni, berúc do úvahy vzájomné faktory ovplyvňujúce sa navzájom.

Výsledky kognitívnej štrukturácie sú zobrazené pomocou kognitívnej mapy (modelu).

2. Kognitívne (kognitívne cielené) štruktúrovanie poznatkov o skúmanom objekte a jeho vonkajšom prostredí na základe PEST-analýzy a SWOT-analýzy

Výber základných faktorov sa vykonáva aplikáciou PEST-analýzy, ktorá rozlišuje štyri hlavné skupiny faktorov (aspektov), ktoré určujú správanie sa skúmaného objektu (obrázok 2):

P olicy - politika;

E ekonomika - hospodárstvo;

S spoločnosť - spoločnosť (sociokultúrny aspekt);

T echnology - technology

Obrázok 2. Faktory analýzy PEST

Pre každý konkrétny komplexný objekt existuje špeciálny súbor najvýznamnejších faktorov, ktoré určujú jeho správanie a vývoj.

PEST analýzu možno považovať za variant systémovej analýzy, keďže faktory súvisiace s uvedenými štyrmi aspektmi sú vo všeobecnosti úzko prepojené a charakterizujú rôzne hierarchické úrovne spoločnosti ako systému.

V tomto systéme existujú určujúce väzby smerujúce z nižších úrovní hierarchie systému do vyšších (veda a technika ovplyvňujú ekonomiku, ekonomika ovplyvňuje politiku), ako aj spätné a medziúrovňové väzby. Zmena ktoréhokoľvek z faktorov prostredníctvom tohto systému spojení môže ovplyvniť všetky ostatné.

Tieto zmeny môžu predstavovať hrozbu pre rozvoj objektu, alebo naopak poskytnúť nové možnosti pre jeho úspešný rozvoj.

Ďalším krokom je situačná analýza problému, analýza SWOT (obrázok 3):

S trendy- silné stránky;

W eaknesses - nedostatky, slabé stránky;

O príležitosti - príležitosti;

T hreats - hrozby.

Obrázok 3. Faktory SWOT analýzy

Zahŕňa analýzu silných a slabých stránok vývoja skúmaného objektu v ich interakcii s hrozbami a príležitosťami a umožňuje vám určiť skutočné problémové oblasti, úzke miesta, šance a nebezpečenstvá, berúc do úvahy faktory prostredia.

Príležitosti sú definované ako okolnosti, ktoré prispievajú k priaznivému vývoju objektu.

Hrozby sú situácie, v ktorých môže dôjsť k poškodeniu objektu, napríklad môže dôjsť k narušeniu jeho fungovania alebo môže dôjsť k strate existujúcich výhod.

Na základe analýzy rôznych možných kombinácií silných a slabých stránok s hrozbami a príležitosťami sa vytvára problémové pole skúmaného objektu.

Problémové pole je súbor problémov, ktoré existujú v modelovanom objekte a životné prostredie, v ich vzájomnom vzťahu.

Dostupnosť takýchto informácií je základom pre stanovenie cieľov (smerov) rozvoja a spôsobov ich dosiahnutia a vypracovanie stratégie rozvoja.

Kognitívne modelovanie na základe vykonanej situačnej analýzy umožňuje pripraviť alternatívne riešenia na zníženie miery rizika v identifikovaných problémových oblastiach, predvídať možné udalosti, ktoré môžu najzávažnejšie ovplyvniť polohu modelovaného objektu.

Hostené na http://www.allbest.ru/

Ministerstvo školstva a vedy Ruskej federácie

Federálna štátna rozpočtová vzdelávacia inštitúcia

vyššie odborné vzdelanie

"Kuban Štátna univerzita"(FGBOU VPO "Kubu")

Katedra teórie funkcií

Bakalárska záverečná kvalifikačná práca

Matematický model kognitívna štruktúra vzdelávacieho priestoru

Urobil som prácu

V.A. Bakuridze

vedecký poradca

cand. Fyzikálna matematika vedy, docent

B.E. Levický

normokontrolér,

čl. laborant N.S. katchina

Krasnodar 2015

Obsah

Úvod

2. Zručnosti
4. Karta minimálnej zručnosti
7. Označenia a filtre
7.1 Príklady označovania
Záver
Úvod
Práca je abstraktného charakteru a venuje sa štúdiu jednej z častí monografie Zh-Kl. Falmazh a Zh-P. Duanon (pozri), ktorého meno je preložené do ruštiny ako "Učebné priestory". Monografia je venovaná konštrukcii abstraktu matematická teória, ktorá rozvíja formálne metódy skúmania vzájomných vzťahov a vzťahov stavov poznania predmetov v určitej tematickej oblasti.
Príspevok poskytuje upravený preklad časti jednej z kapitol monografie s názvom „Mapy zručností, štítky a filtre“ do ruštiny. Táto kapitola rozvíja formálny aparát na skúmanie vzťahu medzi stavmi vedomostí a tým, čo sa bežne nazýva „zručnosti“. Predpokladá sa, že na dosiahnutie určitého stavu vedomostí je potrebná určitá zručnosť.
Myšlienkou autorov je priradiť ku každej otázke (problému) q z domény Q podmnožinu zručností z S, ktoré možno použiť na zodpovedanie otázky q (riešenie problému q). Spolu s vysvetľujúcimi príkladmi, ktoré autori uvádzajú v príspevku, sú uvedené aj podobné príklady z kurzu "Komplexná analýza".
Prvá časť diplomovej práce obsahuje potrebné informácie z prvých kapitol monografie, ktorej upravený preklad vznikol v prácach T.V. Aleinikovej a N.A. Ralco.
V druhej časti je urobený upravený preklad zodpovedajúcej časti monografie s ukážkou (pozri odsek 2.1), na základe ktorej je v tretej časti predstavený formalizovaný pojem „mapy zručností“. Analogicky k tomuto príkladu bol nezávisle zostavený príklad z kurzu „Komplexná analýza“ (pozri časť 2.2.).
Štvrtá časť sa zaoberá konceptom mapy minimálnych zručností. Model mapy konjunktívnych zručností je popísaný v časti 5.
Časť 6 poskytuje formalizovanú definíciu kompetenčného modelu. Posledná časť práce je venovaná problému popisu (označovania) prvkov a integrácie (filtrov) zodpovedajúcich informácie o pozadí obsiahnuté v stavoch poznania.
1. Základný zápis a predbežné informácie
Definícia 1 (pozri ) Znalostná štruktúra je pár (Q, K), v ktorom Q je neprázdna množina, a K-rodina podmnožín Q, ktorá obsahuje aspoň Q a prázdnu množinu. Množina Q sa nazýva doména znalostnej štruktúry. Jeho prvky sa nazývajú otázky alebo pozície a podskupiny rodiny. K sa nazývajú stavy poznania.
Definícia 2 (pozri). Znalostná štruktúra (Q, K) sa nazýva vzdelávací priestor, ak sú splnené tieto dve podmienky:
(L1) Hladkosť učenia. Pre ľubovoľné dva stavy K, L také, že
, existuje konečný reťazec stavov
(2.2)
pre ktoré |Ki\ Ki-1| = 1 za 1? ja p a |L \ K| = r.
(L2) Dôslednosť učenia. Ak K, L sú dva stavy poznania také, že a q je otázka (pozícia) taká, že K + (q)K, potom
Definícia 3 (pozri). Najmä K, pretože spojenie prázdnych podrodín je prázdna množina. Ak je rodina K znalostnej štruktúry (Q, K) uzavretá zjednotením, potom sa dvojica (Q, K) nazýva priestor znalostí. Niekedy v tomto prípade hovoria, že K je priestor poznania. Hovoríme, že K je uzavreté vzhľadom na konečný zväzok, ak pre ľubovoľné K a L z K je množina KLK.
Všimnite si, že v tomto prípade prázdna množina nemusí nevyhnutne patriť do rodiny K.
Duálna štruktúra znalostí na Q vzhľadom na štruktúru znalostí K je štruktúra znalostí obsahujúca všetky sčítania stavov K, t.j.
Ki má teda rovnakú doménu. Je zrejmé, že ak K je priestor znalostí, potom je štruktúra znalostí uzavretá vzhľadom na priesečník, teda F pre ľubovoľné F, navyše Q.
Definícia 4 (pozri ) Kolekciou na množine Q rozumieme rodinu K podmnožín domény Q. Na označenie kolekcie sa často píše (Q, K). Upozorňujeme, že zbierka môže byť prázdna. Kolekcia (Q, L) je uzavretý priestor, keď rodina L obsahuje Q a je uzavretá pod priesečníkom. Tento uzavretý priestor sa nazýva jednoduchý, ak patrí do L. Kolekcia K podmnožín domény Q je teda znalostným priestorom na Q práve vtedy, ak je duálna štruktúra jednoduchým uzavretým priestorom.
Definícia 5 (pozri ) Reťazec v čiastočne usporiadanej množine (X, P) je ľubovoľná podmnožina C množiny X taká, že cPc? alebo c?Pc pre všetky c, c"C (inými slovami, poradie vyvolané vzťahom P na C je lineárne usporiadanie).
Definícia 6 (pozri ) Trajektória učenia v štruktúre znalostí (Q,K) (konečná alebo nekonečná) je maximálny reťazec C v čiastočne usporiadanej množine (K,). Podľa definície reťazca máme cc "alebo c" c pre všetky c, c "C. Reťazec C je maximálny, ak z podmienky CC` pre nejaký reťazec stavov C` vyplýva, že C \u003d C` Maximálny reťazec teda nevyhnutne obsahuje a Q.
Definícia 7 (pozri ) Rozsahom rodiny množín G je rodina G?, ktorá obsahuje akúkoľvek množinu, ktorá je zjednotením nejakej podrodiny G. V tomto prípade píšeme (G)=G? a povedzte, že G je pokryté G?. Podľa definície je (G) uzavretý pod zväzkom. Základom zjednotenej rodiny F je minimálna podrodina B z F obklopujúcej F (tu je "minimum" definované vzhľadom na zahrnutie množín: ak (H)=F pre nejaký HB, potom H=B). Je zvykom predpokladať, že prázdna množina je spojením prázdnych podrodín z B. Keďže základ je minimálna podrodina, prázdna množina nemôže patriť do základne. Je zrejmé, že stav K patriaci do nejakej bázy B z K nemôže byť zjednotením iných prvkov z B. Navyše, znalostná štruktúra má bázu iba vtedy, ak je priestorom znalostí.
Veta 1 (). Nech B je základ pre znalostný priestor (Q, K). Potom BF pre nejakú podrodinu stavov F pokrývajúcich K. Preto priestor znalostí pripúšťa najviac jednu bázu.
Definícia 8 (pozri). Symetrická diferenčná vzdialenosť alebo kanonická vzdialenosť na množine všetkých podmnožín množiny konečnej množiny E je hodnota:
definované pre ľubovoľné A, B 2E. Tu označuje symetrický rozdiel množín A a B.
2. Zručnosti

Kognitívne interpretácie vyššie uvedených matematických pojmov sú obmedzené na používanie slov spojených s procesom učenia, ako napríklad „štruktúra vedomostí“, „stav vedomostí“ alebo „cesta učenia“. Je to spôsobené skutočnosťou, že mnohé výsledky získané v sú potenciálne použiteľné v širokej škále vedných oblastí. Je vidieť, že zavedené základné pojmy sú v súlade s takým tradičným konceptom psychometrickej teórie, akým sú „zručnosti“. Táto kapitola skúma niektoré možné vzťahy medzi stavmi vedomostí, zručnosťami a inými vlastnosťami prvkov.

Pre akúkoľvek znalostnú štruktúru (Q, K) sa predpokladá existencia nejakého základného súboru „zručností“ S. Tieto zručnosti môžu pozostávať z metód, algoritmov alebo techník, ktoré sú v zásade identifikovateľné. Myšlienkou je priradiť ku každej otázke (problému) q z domény Q zručnosti z S, ktoré sú užitočné alebo užitočné pri odpovedi na danú otázku (riešenie problému) a odvodzovanie stavu vedomostí. Je poskytnutý nasledujúci príklad.

Príklad 2.1 kompilácie programu v jazyku UNIX.

Otázka a): Koľko riadkov súboru "lilac" (lilac) obsahuje slovo "purple" (fialová)? (Povolený je len jeden príkazový riadok.)

Kontrolovaný objekt zodpovedá zadávanému príkazovému riadku UNIX. Na túto otázku možno odpovedať rôznymi spôsobmi, z ktorých tri sú uvedené nižšie. Pre každú metódu poskytujeme vytlačiteľný príkazový riadok za znakom ">":

>greppurplelilac | wc

Systém odpovedá tromi číslami; prvá je odpoveď na otázku. (Príkaz „grep“, za ktorým nasledujú dve možnosti „purple“ a „lilac“, extrahuje všetky riadky obsahujúce slovo „purple“ zo súboru „lilac“; príkaz „|“ (separátor) nasmeruje tento výstup na príkaz počítanie slov "wc", ktorý vypíše počet riadkov, slov a znakov v tomto výstupe).

>catlilac | greppurple | wc

Ide o menej efektívne riešenie, ktoré dosahuje rovnaký výsledok. (Príkaz "cat" vyžaduje, aby bol uvedený súbor "lilac", čo nie je potrebné.)

>morelilac | greppurple | wc;

Podobne ako v predchádzajúcom riešení.

Štúdium týchto troch metód naznačuje niekoľko možných typov vzťahov medzi zručnosťami a otázkami a zodpovedajúce spôsoby určovania stavov vedomostí zodpovedajúcich týmto zručnostiam. Jednoduchá myšlienka je považovať každú z týchto troch metód za zručnosť. Kompletný súbor zručností S by obsahoval tieto tri zručnosti a niektoré ďalšie. Spojenie medzi otázkami a zručnosťami by teda mohlo byť formalizované funkciou

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

Uvažujme o objekte, ktorý zahŕňa určitú podmnožinu T zručností, obsahujúci niektoré zručnosti z f(a) plus niektoré ďalšie zručnosti súvisiace s inými otázkami; napríklad,

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

Tento súbor zručností poskytuje riešenie problému a), keďže T?f(a) = (1; 2) ? . V skutočnosti stav vedomostí K zodpovedajúci tejto množine zahŕňa všetky úlohy, ktoré možno vyriešiť pomocou aspoň jednej zo zručností obsiahnutých v T; to jest

Tento vzťah medzi zručnosťami a stavmi je skúmaný v ďalšej časti s názvom „disjunktívny model“. Uvidíme, že znalostná štruktúra indukovaná disjunktívnym modelom je nevyhnutne znalostný priestor. Túto skutočnosť dokazuje veta 3.3. Pre úplnosť stručne zvážime aj model, ktorý budeme nazývať „konjunktívny“ a ktorý je duálom disjunktívneho modelu. V disjunktívnom modeli stačí na vyriešenie tejto úlohy iba jedna zo zručností spojených s úlohou q. V prípade konjunktívneho modelu sú potrebné všetky zručnosti zodpovedajúce tomuto prvku. K je teda stav poznania, ak existuje taký súbor zručností T, že pre každý prvok q máme q K iba vtedy, ak φ(q) (na rozdiel od požiadavky φ(q)T? pre disjunktívny model) . Konjunktívny model formalizuje situáciu, v ktorej pre akúkoľvek otázku q existuje jedinečná metóda riešenia reprezentovaná množinou f(q), ktorá zahŕňa všetky požadované zručnosti. Výsledná štruktúra vedomostí je uzavretá vzhľadom na priesečník. Bude sa tiež brať do úvahy odlišné typy vzťahy medzi zručnosťami a stavmi. Disjunktívne a konjunktívne modely boli odvodené z elementárnej analýzy z príkladu 2.1, ktorá považovala tri metódy samotné za zručnosti, aj keď v každom prípade boli potrebné viaceré príkazy.

Dôkladnejšiu analýzu je možné získať tak, že sa každý príkaz bude považovať za zručnosť, vrátane príkazu "|" ("separátor"). Kompletný súbor zručností S by vyzeral

S = (grep; wc; mačka, |, viac, s1, …,sk),

kde, ako predtým, s1, ..., sk zodpovedajú zručnostiam súvisiacim s inými problémami v uvažovanej doméne. Na zodpovedanie otázky a) možno použiť vhodnú podmnožinu S. Napríklad objekt zodpovedajúci podmnožine zručností

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

by mohlo byť riešením otázky a) použitím metódy 1 alebo metódy 3. V skutočnosti sú v súprave zručností R zahrnuté dve relevantné sady príkazov; menovite (grep; wc; |) ?R a (viac, grep, wc,|) ?R.

Tento príklad naznačuje viac zložité spojenie medzi otázkami a zručnosťami.

Predpokladáme existenciu funkcie vzťahujúcej sa na každú otázku q k množine všetkých podmnožín množiny zručností zodpovedajúcich možné riešenia. V prípade otázky a) máme

m(a) = ((grep; |; wc); (mačka; grep; |; wc); (viac; grep; |; wcg)).

Vo všeobecnosti je objekt, ktorý obsahuje určitú množinu zručností R, schopný vyriešiť nejakú otázku q, ak je v m(q) aspoň jeden prvok C tak, že CR. Každá z podmnožín C v m(q) bude označované ako „spôsobilosť pre“ q. Tento konkrétny vzťah medzi zručnosťami a stavmi sa bude označovať pod názvom „kompetenčný model“.

Príklad 2.1 môže viesť k myšlienke, že zručnosti spojené s určitou doménou (určitým fragmentom oblasti vedomostí) možno ľahko identifikovať. V skutočnosti nie je ani zďaleka zrejmé, ako je takáto identifikácia vôbec možná. Väčšinu časti tejto kapitoly ponecháme súbor zručností nešpecifikovaný a budeme považovať S za abstraktný súbor. Zameriame sa na formálnu analýzu niektorých možných väzieb medzi problémami, zručnosťami a stavmi vedomostí. Kognitívne alebo vzdelávacie interpretácie týchto zručností budú presunuté do poslednej časti tejto kapitoly, kde diskutujeme o možnom systematickom označovaní prvkov, ktoré by mohli viesť k identifikácii zručností, a v širšom zmysle na popis obsahu stavov vedomostí. sami.

Príklad 2.2 z teórie funkcií komplexnej premennej.

Zvážte problém výpočtu integrálu:

Existujú tri spôsoby riešenia problému.

Prvý spôsob (riešenie pomocou Cauchyho vety o zvyšku):

Algoritmus na výpočet obrysových integrálov pomocou zvyškov:

1. Nájdite singulárne body funkcie

2. Určte, ktoré z týchto bodov sa nachádzajú v oblasti ohraničenej vrstevnicou. Na to stačí urobiť kresbu: nakreslite obrys a označte špeciálne body.

3. Vypočítajte zvyšky na tých špeciálnych bodoch, ktoré sa nachádzajú v danej oblasti

Všetky singulárne body integrandu sú umiestnené v kruhu

Nájdeme korene rovnice:

Multiplicitný pól 2.

Korene rovnice nájdeme podľa vzorca:

Preto podľa Cauchyho vety o zvyšku:

Použité zručnosti:

1) Nájdenie singulárnych bodov (A)

2) Schopnosť extrahovať koreň komplexného čísla (B)

3) Výpočet zrážok (C)

4) Schopnosť aplikovať Cauchyho vetu o zvyškoch (D)

Druhý spôsob (riešenie pomocou Cauchyho integrálneho vzorca pre deriváty):

Algoritmus na výpočet obrysových integrálov pomocou Cauchyho integrálneho vzorca pre derivácie:

N = 0,1,2,….

1. Nájdite singulárne body funkcie.

2. Určte, ktoré z týchto bodov sa nachádzajú v oblasti ohraničenej vrstevnicou: . Na to stačí urobiť kresbu: nakresliť obrys a označiť špeciálne body (pozri obr. 1).

3. Vypočítajte nasledujúce integrály pomocou Cauchyho integrálneho vzorca pre derivácie:

kde r > 0 je dostatočne malé, zk (k = 1,2,3,4) sú singulárne body integrandu umiestnené vo vnútri kruhu:

, (pozri obrázok 1).

Obrázok 1 - Výpočet integrálu pomocou Cauchyho integrálneho vzorca

1) Za predpokladu, že nájdeme:

2) Za predpokladu, že nájdeme:

3) Za predpokladu, že nájdeme:

4) Za predpokladu, že nájdeme:

Použité zručnosti:

1) nájdenie singulárnych bodov (A)

2) schopnosť extrahovať koreň komplexného čísla (B)

3) schopnosť aplikovať Cauchyho integrálny vzorec (E)

4) schopnosť aplikovať Cauchyho integrálny vzorec pre prod. (F)

Tretí spôsob:

Podľa vety o celkovom zvyšku:

Použité zručnosti:

1) Schopnosť nájsť špeciálne body (G)

2) Vyšetrovanie funkcie v nekonečne (H)

3) Nájdenie zvyšku v nekonečne vzdialenom bode (I)

4) Schopnosť aplikovať vetu o celkovom zvyšku (J)

Pri analýze troch vyššie uvedených riešení integrálu si všimneme, že najefektívnejšie riešenie je posledné, pretože nepotrebujeme počítať zvyšky v koncových bodoch.

3. Mapy zručností: disjunktívny model

Definícia 3.1 Mapa zručností je trojica (Q;S;), kde Q je neprázdna množina prvkov, S je neprázdna množina zručností a φ je zobrazenie od Q do 2S \ (). Ak sú množiny Q a S jasné z kontextu, mapa zručností sa nazýva funkcia f. Pre akékoľvek q z Q sa podmnožina φ(q) z S bude považovať za množinu zručností mapovaných na q (mapa zručností). Nech (Q; S; φ) je mapa zručností a T je podmnožina S. K Q predstavuje stav vedomostí tvorený množinou T v rámci disjunktívneho modelu, ak

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

Všimnite si, že prázdna podmnožina zručností tvorí prázdny stav vedomostí (pretože φ(q)? pre každý prvok q) a množina S tvorí stav vedomostí Q. Rodinou všetkých stavov znalostí vytvorených pod množinami S je štruktúra vedomostí tvorené mapou zručností (Q ;S;φ) (disjunktívny model). Keď sa výraz "vytvorený" mapou zručností používa bez odkazu na konkrétny model, rozumie sa, že sa uvažuje o disjunktívnom modeli. V prípade, že všetky nejednoznačnosti sú eliminované obsahom kontextu, rodina všetkých stavov tvorená podmnožinami S sa nazýva formovaná znalostná štruktúra.

Príklad 3.2 Nech Q = (a, b, c, d, e) a S = (s, t, u, v). Poďme definovať

Za predpokladu

Takže (Q;S;f) je karta zručnosti. Stav vedomostí tvorený súborom zručností T = (s, t) je (а, b, c, d). Na druhej strane (a, b, c) nie je stav poznania, keďže ho nemôže tvoriť žiadna podmnožina R z S. Takáto podmnožina R by totiž nevyhnutne obsahovala t (pretože musí obsahovať odpoveď na otázka); teda stav poznania tvorený R by obsahoval aj d. Vytvorená znalostná štruktúra je množina

Všimnite si, že K je priestor poznania. Nie je to náhoda, pretože výsledok je nasledujúci:

Veta 3.3. Akákoľvek znalostná štruktúra tvorená mapou zručností (v rámci disjunktívneho modelu) je znalostným priestorom. Naopak, akýkoľvek priestor vedomostí je tvorený aspoň jednou mapou zručností.

Dôkaz

Predpokladajme, že (Q; S; T) je mapa zručností a nech (Ki) i? I je nejaká ľubovoľná podmnožina vytvorených stavov. Ak pre niekoho i?I je stav Ki tvorený podmnožinou Ti S, potom je ľahké skontrolovať, čo sa tvorí; čiže je to aj stav poznania. Znalostná štruktúra tvorená mapou zručností je teda vždy priestorom vedomostí. Naopak, nech (Q; K) je priestor vedomostí. Zostrojíme mapu zručností výberom S = K a nastavením φ(q) = Kq pre ľubovoľné q ? Q. (Stavy vedomostí obsahujúce q sú teda určené zručnosťami zodpovedajúcimi q; všimnite si, že φ(q) ? ? vyplýva zo skutočnosti, že q ? Q ? K). Pre TS = K skontrolujte, či stav K tvorený T patrí do K. Skutočne, máme

odkiaľ vyplýva, že K? K, keďže K je priestor poznania. Nakoniec ukážeme, že akýkoľvek stav K z K je tvorený nejakou podmnožinou S, konkrétne podmnožinou (K). Označením L stav tvorený podmnožinou (K) dostaneme

Z toho vyplýva, že priestor K je tvorený (Q; K; φ).

4. Karta minimálnej zručnosti

V poslednom dôkaze sme vytvorili špeciálnu mapu zručností pre ľubovoľný priestor vedomostí, ktorý tento priestor tvorí. Je lákavé považovať takúto reprezentáciu za možné vysvetlenie organizácie súboru štátov z hľadiska zručností používaných na zvládnutie prvkov týchto štátov. Vo vede nie sú vysvetlenia javov zvyčajne jedinečné a existuje tendencia uprednostňovať „ekonomické“. Materiál v tejto časti je inšpirovaný rovnakými úvahami.

Začneme skúmaním situácie, v ktorej sa dve odlišné zručnosti líšia iba jednoduchým premenovaním zručností. V takom prípade budeme hovoriť o „izomorfných mapách zručností a niekedy o takýchto mapách zručností povieme, že sú v podstate rovnaké“ vzhľadom na akýkoľvek prvok q. Tento pojem izomorfizmu je uvedený v nasledujúcej definícii.

Definícia 4.1. Dve mapy zručností (Q; S;) a (Q; ;) (s rovnakou množinou prvkov Q) sú izomorfné, ak existuje zobrazenie jedna ku jednej f množiny S, na ktoré ľubovoľne spĺňa podmienka:

Funkcia f sa nazýva izomorfizmus medzi (Q; S;) a (Q; ;).

Definícia 4.1. Určuje izomorfizmus kariet schopností s rovnakou sadou prvkov. V Probléme 2 sa uvažuje o všeobecnejšej situácii.

Príklad 4.2 Nech Q = (a; b; c; d) a = (1; 2; 3; 4). Definujme mapu zručností.

Mapa zručností (Q; ;) je izomorfná s mapou zobrazenou v príklade 3.2: izomorfizmus je daný:

Ďalší výsledok je zrejmý.

Veta 4.3. Dve izomorfné mapy zručností (Q; S;) a (Q; ;) tvoria rovnaké vedomostné priestory na Q.

Poznámka 4.4. Dve karty schopností môžu tvoriť rovnaké vedomostné priestory bez toho, aby boli izomorfné. Pre ilustráciu si všimnime, že odstránením zručnosti v z množiny S v príklade 2.2 a predefinovaním φ nastavením φ(b) = (c; u) sa dostaneme k rovnako vytvorenému priestoru K. Zručnosť v je teda mimoriadne dôležitá. pre formáciu Obrázok K. Ako bolo spomenuté v úvode tejto časti, vo vede je bežné hľadať šetrné vysvetlenia javov v priebehu výskumu. V našom kontexte to predstavuje uprednostňovanie malých, možno minimálnych súborov zručností. Presnejšie, mapu zručností budeme nazývať „minimálna“, ak odstránenie akejkoľvek zručnosti zmení vytvorený stav vedomostí. Ak je tento priestor vedomostí konečný, minimálna mapa zručností vždy existuje a obsahuje najmenšiu z nich možné číslo zručnosti. (Toto tvrdenie vyplýva z vety 4.3.) V prípade, že priestor vedomostí nie je konečný, je situácia o niečo komplikovanejšia, pretože minimálna mapa zručností nemusí nevyhnutne existovať. Mapa zručností, ktorá tvorí priestor vedomostí a má minimálne kardinálne číslo, však vždy existuje, pretože trieda všetkých základných čísel je dobre usporiadaná. Treba poznamenať, že takáto mapa zručností s minimálnym počtom zručností nie je nevyhnutne jednoznačne definovaná, dokonca až do izomorfizmu.

Príklad 4.5. Uvažujme rodinu O všetkých otvorených podmnožín množiny R reálnych čísel a nech J je ľubovoľná rodina otvorených intervalov z uzavretia O. For, dáme. Potom mapa zručností (R; J;), tvorí priestor (R; O). V skutočnosti podmnožina T z J tvorí stav poznania a navyše, otvorená podmnožina O je tvorená rodinou tých intervalov z J, ktoré sú obsiahnuté v O (Je známe, že existujú spočítateľné rodiny J, ktoré spĺňajú Všimnite si, že takéto počítateľné rodiny generujú zručnosti v grafoch s minimálnym počtom zručností, to znamená so súborom zručností s minimálnou silou (minimálny kardinálny počet. Neexistuje však žiadna minimálna mapa zručností. Dá sa to dokázať priamo alebo odvodiť z vety 4.8. Čo sa týka jedinečnosti, mapy minimálnych zručností, ktoré tvoria daný znalostný priestor, sú izomorfné. To bude ukázané vo vete 4.8.Táto veta tiež charakterizuje znalostné priestory, ktoré majú základ (v zmysle definície 5).Takéto znalostné priestory sú presne rovnaké ako priestory vedomostí, ktoré môžu byť vytvorené akýmikoľvek minimálnymi mapovými schopnosťami.

Definícia 4.6 Mapa zručností (Q"; S"; f") pokračuje (presne pokračuje) mapa zručností (Q; S; f), ak sú splnené nasledujúce podmienky:

Mapa zručností (Q; S"; f") je minimálna, ak neexistuje žiadna mapa zručností tvoriaca rovnaký priestor, ktorý striktne pokračuje (Q; S"; f").

Príklad 4.7. Odstránenie zručnosti v z mapy zručností v príklade 3.2 dáva:

Dá sa overiť, že (Q; S; f) je minimálna karta zručnosti.

Veta 4.8. Znalostný priestor je tvorený nejakou minimálnou mapou zručností vtedy a len vtedy, ak má tento priestor základňu. V tomto prípade sa sila (kardinálne číslo) základne rovná sile súboru zručností. Navyše, akékoľvek dve mapy minimálnych zručností, ktoré tvoria rovnaký priestor vedomostí, sú izomorfné. A tiež akákoľvek mapa zručností (Q; S; f), tvoriaca priestor (Q; K), ktorá má základňu, je pokračovaním mapy minimálnych zručností, ktorá tvorí rovnaký priestor.

Dôkaz

Zvážte ľubovoľnú (nie nevyhnutne minimálnu) mapu zručností (Q; S; f) a označte (Q; K) priestor zručností vytvorený touto mapou. Pre ľubovoľné sS označte K(s) stav poznania z K tvorený(s). Takto získame

qK (s)s φ (q).(1)

Zoberme si ľubovoľný stav K K a uvažujme podmnožinu zručností T, ktoré tvoria tento stav. Na základe (1) pre ľubovoľný prvok q máme:

Odkiaľ z toho vyplýva. Preto pokrýva K. Za predpokladu, že mapa zručností (Q, S, φ) je minimálna, potom musí byť základom obklopujúca rodina A. V skutočnosti, ak A nie je základom, potom niektoré K(s)A môžu byť reprezentované ako spojenie iných prvkov A. Odstránenie s z S by viedlo k tomu, že mapa zručností striktne pokračuje s mapou zručností (Q, S, φ ) a stále tvoria ( Q, K), čo je v rozpore s domnienkou minimality (Q, S, φ). Dospeli sme k záveru, že každý znalostný priestor tvorený minimálnou mapou zručností má základ. Okrem toho sa sila (kardinálne číslo) základne rovná sile súboru zručností. (Keď je (Q, S, φ) minimálne, máme |A| = |S|).

Predpokladajme teraz, že priestor (Q,K) má základňu B. Z vety 3.3 vyplýva, že (Q,K) má aspoň jednu mapu zručností, napríklad (Q,S,φ). Podľa vety 1 () základ B. pre (Q,K) musí byť obsiahnutý v ľubovoľnej podmnožine K. Máme teda BA=, kde opäť K(s) tvorí (s). Za predpokladu, že B:K(s) = B) a dospejeme k záveru, že (Q,) je minimálna mapa zručností.

Všimnite si, že mapa minimálnych zručností (Q, S, φ) pre vedomostný priestor so základňou B je izomorfná s mapou minimálnych zručností (Q, B,), kde (q)=Bq. Izomorfizmus je definovaný korešpondenciou sK (s)B, kde K (s) je stav poznania tvorený s. Dve minimálne karty zručností sú teda vždy navzájom izomorfné.

Nakoniec nech (Q, S, φ) je ľubovoľná mapa zručností tvoriaca vedomostný priestor K so základňou B. Definovaním K(s), S" a φ" ako predtým, získame minimálnu mapu zručností rozšíriteľnú o (Q, S , f).

5. Mapy zručností: Konjunktívny model

V konjunktívnom modeli sú znalostné štruktúry, ktoré sú tvorené mapami zručností, jednoduchými uzavretými priestormi v zmysle definície 3 (pozri vetu 5.3 nižšie). Keďže tieto znalostné štruktúry sú duálne s priestormi vedomostí vytvorenými v rámci disjunktívneho modelu, nie sú potrebné hlbšie detaily.

Definícia 5.1. Nech (Q,S,) je mapa zručností a nech T je podmnožina S. Stav vedomostí K, tvorený T v rámci konjunktívneho modelu, je určený pravidlom:

Výsledná rodina všetkých takýchto znalostných stavov tvorí znalostnú štruktúru tvorenú v rámci konjunktívneho modelu mapou zručností (Q,S,).

Príklad 5.2. Nech, ako v príklade 3.2, Q = (a, b, c, d, e) a S = (s, t, u, v), kde je definované vzťahmi:

Potom T =(t, u, v) tvorí stav poznania (a, c, d, e) v rámci konjunktívneho modelu. Na druhej strane (a, b, c) nie je stav poznania. Ak by (a, b, c) bol stav poznania tvorený nejakou podmnožinou T z S, potom by T tiež zahŕňalo; teda d a e by tiež patrili do sformovaného stavu poznania. Znalostná štruktúra vytvorená touto mapou zručností je

Všimnite si, že L je jednoduchý uzavretý priestor (pozri definíciu 4). Duálna znalostná štruktúra sa zhoduje so znalostným priestorom K tvoreným rovnakou mapou zručností v rámci disjunktívneho modelu; tento priestor K bol získaný v príklade 3.2.

Veta 5.3. Znalostné štruktúry vytvorené v rámci disjunktívnych a konjunktívnych modelov tou istou mapou zručností sú navzájom duálne. V dôsledku toho sú znalostné štruktúry vytvorené v rámci konjunktívneho modelu jednoduchými uzavretými priestormi.

Poznámka 5.4. V konečnom dôsledku sú vety 3.3 a 5.3 jednoducho parafrázované známy výsledok o „Galoisových mriežkach“ vzťahov. Môžeme preformulovať mapy zručností (Q, S, T), s konečnými Q a S, ako vzťah R medzi množinami Q a S: pre q Q a sS definujeme

Potom stav poznania tvorený podmnožinou T z S v konjunktívnom modeli je množina:

Takéto množiny K možno považovať za prvky „Galoisovej mriežky“ vzhľadom na R.

Je dobre známe, že ako prvky „Galoisovej mriežky“ možno v určitom vzťahu získať akúkoľvek konečnú rodinu konečných množín, uzavretú v priesečníku. Vety 3.3 a 5.3 zovšeobecňujú tento výsledok na prípad nekonečných množín. Samozrejme, existuje priama analógia vety 4.8 pre rodiny množín, ktoré sú uzavreté pod priesečníkom.

6. Multi-skill mapy: kompetenčný model

Posledné dve časti sa zaoberali formovaním znalostných štruktúr, ktoré sú uzavreté vzhľadom na spojenie alebo prienik. O všeobecnom prípade sa však nehovorilo.

Formovanie ľubovoľnej štruktúry vedomostí je možné pomocou zovšeobecnenia konceptu mapy zručností. Intuitívne je toto zovšeobecnenie celkom prirodzené. S každou otázkou q spájame kolekciu (q) podmnožín zručností. Akákoľvek podskupina zručností C v (q) môže byť považovaná za metódu, ktorá sa v nasledujúcej definícii nazýva „kompetencia“, na vyriešenie otázky q. Na vyriešenie otázky q teda postačuje prítomnosť len jednej z týchto kompetencií.

Definícia 6.1. Multimapa zručností je trojitá (Q, S,), kde Q je neprázdny súbor prvkov (otázok), S je neprázdny súbor zručností a je to mapovanie, ktoré sa spája s každým prvkom q a neprázdny rodina (q) neprázdnych podmnožín S. Teda - zobrazenie množiny Q do množiny. Každá množina patriaca do (q) sa nazýva kompetencia pre prvok q. Podmnožina K z Q sa nazýva vygenerovaná podmnožina zručností T, ak K obsahuje všetky prvky, ktoré majú aspoň jednu kompetenciu z T; formálne:

Za predpokladu T = a T = S vidíme, čo tvorí prázdna množina zručností a Q je tvorené S. Takto vytvorená množina K všetkých podmnožín Q tvorí štruktúru vedomostí. V tomto prípade je štruktúra znalostí (Q, K) tvorená multimapou zručností (Q, S,). Tento model sa nazýva kompetenčný model.

Príklad 6.2. Nech Q = (a, b, c, d) a S = (c, t, u). Poďme definovať mapovanie uvedením kompetencií pre každý prvok z Q:

Aplikovaním definície 6.1 vidíme, že táto mapa viacerých zručností tvorí vedomostnú štruktúru:

Všimnite si, že znalostná štruktúra K nie je uzavretá ani vzhľadom na spojenie, ani vzhľadom na priesečník.

Veta 6.3. Každá znalostná štruktúra je tvorená aspoň jednou multi-skill mapou.

Dôkaz

Nech (Q,K) je štruktúra vedomostí. Multimapu zručností definujeme nastavením S = K a KKq).

Každému stavu poznania M, ktorý obsahuje otázku q, teda zodpovedá kompetencia K pre q. Všimnite si, že K nie je prázdne, pretože obsahuje ako prvok prázdnu podmnožinu Q. Aby sme ukázali, že (Q, S,), tvorí znalostnú štruktúru K, použijeme definíciu 6.1.

Pre každé K zvážte podmnožinu K z K a vypočítajte stav L, ktorý ho tvorí:

Každý stav v K je teda tvorený nejakou podmnožinou S. Na druhej strane, ak S = K, vzniknutý stav L je určený pravidlom:

matematické znalosti mapa zručností

čo znamená, že L patrí ku K. K je teda skutočne tvorená zručnosťou multimap(Q, S,).

V štúdiu multi-skill mapy nebudeme pokračovať, rovnako ako v prípade jednoduchej mapy zručností je možné skúmať existenciu a jedinečnosť minimálnej multi-skill mapy pre danú znalostnú štruktúru. Možné sú aj iné možnosti formovania znalostných štruktúr. Napríklad stav vedomostí možno definovať ako podmnožinu K Q, pozostávajúcu zo všetkých prvkov q, pre ktoré kompetencie patria do určitej podmnožiny S (v závislosti od K).

7. Označenia a filtre

Pre každý predmet v prirodzenej oblasti vedomostí, ako je aritmetika alebo gramatika, sú zvyčajne bohaté možnosti opísať príslušné zručnosti a súvisiacu štruktúru vedomostí. Tieto možnosti by sa mohli použiť na opísanie stavu vedomostí žiaka rodičovi alebo učiteľovi.

naozaj, úplný zoznam Prvky obsiahnuté v stave vedomostí študenta môžu mať stovky prvkov a môžu byť ťažko stráviteľné aj pre odborníka. Je možné zostaviť zoznam dôležitých informácií, ktoré sa odrážajú v otázkach, ktoré tvoria stav vedomostí študenta. Tento zoznam môže byť oveľa viac ako len zručnosti, ktoré študent má alebo mu chýbajú, a môže zahŕňať funkcie, ako je predpovedanie úspechu v nadchádzajúcom teste, navrhovanie smerov pre výskum alebo riešenie problémov.

Táto časť načrtáva program na popis (označovanie) prvkov (otázok) a integráciu (filtrovanie) relevantných referenčných informácií obsiahnutých v stave znalostí.

Uvedené príklady sú prevzaté zo systému dištančné vzdelávanie ALEKS (pozri http://www.ales.com).

7.1 Príklady označovania

Predpokladajme, že sa vyberie veľký súbor otázok, ktorý pokrýva všetky základné pojmy matematického programu stredná škola v nejakej krajine.

Podrobné informácie o každej z týchto otázok možno zhromaždiť pomocou nasledujúcich označení:

1. Popisný názov otázky.

2. Trieda, v ktorej sa otázka skúma.

3. Téma (časť štandardnej knihy), ktorej sa otázka týka.

4. Kapitola (štandardnej knihy), v ktorej je uvedená otázka.

5. Podsekcia programu, do ktorej otázka patrí.

6. Pojmy a zručnosti potrebné na zodpovedanie otázky.

7. Typ otázky (textový problém, výpočet, zdôvodnenie a pod.).

8. Typ požadovanej odpovede (slovo, veta, vzorec).

Netreba dodávať, že vyššie uvedený zoznam slúži len na ilustračné účely. Skutočný zoznam by mohol byť oveľa dlhší a rozšírený v dôsledku spolupráce s odborníkmi v danej oblasti (v tomto prípade skúsenými učiteľmi). Dva príklady otázok s príslušnými označeniami sú uvedené v tabuľke 1.

Každá z otázok v skupine by bola označená rovnakým spôsobom. Úlohou je vyvinúť súbor počítačových rutín, ktoré umožnia analyzovať stav vedomostí z hľadiska označovania. Inými slovami, predpokladajme, že určitý stav vedomostí K bol diagnostikovaný nejakým programom na hodnotenie vedomostí. Označenia otázok naznačujú, že stav vedomostí bude určovaný súborom „filtrov“, ktoré prekladajú súbor výrokov do jednoduchého jazyka v zmysle vzdelávacích konceptov.

7.2 Zrkadlenie úrovne vedomostí prostredníctvom hodnotenia

Predpokladajme, že na začiatku školský rok učiteľ chce vedieť, ktorá trieda (napríklad matematika) je najlepšia pre študenta, ktorý práve prišiel cudzej krajiny. Použitý program hodnotenia vedomostí určil, že stav vedomostí študenta je K. Vhodný súbor filtrov možno navrhnúť nasledovne. Ako predtým, označujeme Q oblasť vedomostí (doménu). Pre každú triedu n (1n12 v USA) filter vypočíta podmnožinu Gn z Q obsahujúcu všetky otázky študované na alebo pred touto úrovňou (označené 2. v zozname vyššie). Ak vzdelávací systém rozumné, malo by byť

Tabuľka 1 – Dve vzorové otázky as nimi súvisiaci zoznam označení.

Zoznam označení
(1) Meranie chýbajúceho uhla v trojuholníku (3) Súčet uhlov plochého trojuholníka (4) Geometria trojuholníka (5) Elementárna euklidovská geometria (6) Uhlová miera, trojuholníkový súčet uhlov, sčítanie, delenie, odčítanie (7) Výpočet (8) Numerický zápis	V trojuholníku ABC je uhol A X stupňov a uhol B je Y stupňov. Koľko stupňov je uhol C?
(1) Sčítanie a odčítanie dvojitých čísel s prenosom (3) Sčítanie a odčítanie (4) Desatinné miesta (5) Aritmetika (6) Sčítanie, odčítanie, desatinné miesta, prevod, mena (7) Textový problém a výpočet (8) Numerický zápis	Mary kúpila dve knihy v hodnote X dolárov a Y dolárov. Dala úradníkovi Z dolárov. Koľko zmien dostane?

Môžeme nájsť

pre nejaké n, čo znamená, že žiaka možno zaradiť do triedy n-1.

Toto však nie je najlepšie riešenie, ak je ich veľmi málo. Potrebné ďalšie informácie. Okrem toho musíme zabezpečiť situácie, v ktorých takéto n neexistuje. Ďalej filter vypočíta štandardnú vzdialenosť pre každú triedu n a množinu zafixuje

S(K) teda obsahuje všetky triedy, ktoré minimalizujú vzdialenosť ku K. Predpokladajme, že S(K) obsahuje jeden prvok nj a GnjK. Potom je rozumné odporučiť, aby študent neprijal do triedy + 1, ale S(K) môže obsahovať viac ako jeden prvok. Potrebujeme ešte viac informácií. Najmä obsah K, s jeho výhodami a nevýhodami, pokiaľ ide o jeho blízkosť ku Gnj, by mal byť v konečnom dôsledku užitočný. Bez toho, aby sme zachádzali do technických podrobností takéhoto záveru, uvádzame vo všeobecnosti príklad správy, ktorú by systém mohol v takejto situácii urobiť:

Žiak X má najbližšie k 5. triede. X by však bol v tejto triede nezvyčajným študentom. Znalosti elementárnej geometrie výrazne prevyšujú vedomosti žiaka 5. ročníka. Napríklad X vie o Pytagorovej vete a je schopný ju použiť. Na druhej strane má X prekvapivo slabé znalosti aritmetiky.

Popisy tohto typu vyžadujú vývoj rôznych sád nových filtrov, okrem tých, ktoré sa používajú na výpočet S(K). Okrem toho musí byť systém schopný konvertovať cez generátor prirodzeného jazyka a výstupné filtre na gramaticky správne výroky v bežnom jazyku. Toto tu nebudeme rozoberať. Účelom tejto časti bolo ilustrovať, ako môže označovanie prvkov výrazným rozšírením koncepcie zručností viesť k zlepšeným opisom stavov znalostí, ktoré môžu byť užitočné v rôznych situáciách.

Záver

Príspevok prináša upravený preklad časti jednej z kapitol monografie Zh-Kl do ruštiny. Falmazh a Zh-P. Duanon, ktorý sa nazýva „Karty zručností, štítky a filtre“.

Potrebné informácie sú uvedené z prvých kapitol monografie, ktorej preklad bol realizovaný v diplomových prácach a . Spolu s vysvetľujúcimi príkladmi, ktoré autori uvádzajú v monografii, sú uvedené aj podobné príklady z kurzu "Komplexná analýza".

Zoznam použitých zdrojov

1. J.-Cl. Falmagneand, J.P. Doignon. Vzdelávací priestor Berlín Heidelberg. 2011, 417 s.

2. N.A. Ralco. Matematické modely vedomostných priestorov. Diplomová práca, KubSU, 2013, 47 s.

3. T.V. Aleinikov. Ontologické inžinierstvo v systémoch manažmentu znalostí. Diplomová práca, Kubu, 2013, 66 s.

Hostené na Allbest.ru

Teória tvorby organizačných znalostí I. Nonakiho a H. Takeuchiho.

Individuálne a organizačné učenie.

Kognitívna analýza a modelovanie v strategickom manažmente

Podstata pojmu poznanie. poznanie organizácie.

TÉMA 5. KOGNITIVITA AKO PREDPOKLAD STRATEGICKÉHO ROZVOJA PODNIKU.

5.1. Podstata pojmu „kognitívnosť“. poznanie organizácie.

kognitívna veda- interdisciplinárny (filozofia, neuropsychológia, psychológia, lingvistika, informatika, matematika, fyzika atď.) vedecký smer, ktorý študuje metódy a modely formovania poznania, poznávania, univerzálne štruktúrne schémy myslenia.

Kognitívnosť (z lat. сognitio - poznanie, štúdium, uvedomenie) v rámci vedy o riadení znamená schopnosť manažérov mentálne vnímať a spracovávať externé informácie. Štúdium tohto konceptu je založené na duševných procesoch jednotlivca a tzv. duševné stavy(dôvera, túžba, presvedčenie, zámery) z hľadiska spracovania informácií. Tento termín sa používa aj v súvislosti so štúdiom takzvaných „kontextových znalostí“ (abstrakcia a konkretizácia), ako aj v oblastiach, kde sa berú do úvahy pojmy ako vedomosti, zručnosti alebo učenie.

Pojem „poznávanie“ sa používa aj vo viacerých široký zmysel, znamená samotný „akt“ poznania alebo sebapoznania. V tomto kontexte ho možno interpretovať ako vznik a „stávanie sa“ vedomostí a pojmov s týmto poznaním spojených, odrážajúcich sa v myšlienkach aj v činoch.

Organizácia kognitívnosť charakterizuje súhrn kognitívnych schopností jednotlivcov v podniku a efekty, ktoré vznikajú kombináciou jednotlivých kognitívnych schopností. Aplikácia tohto pojmu vo vzťahu k podniku (organizácii, firme, podniku) znamená zámer uvažovať o ňom v rovine, ktorá sa vyznačuje špecifickým aparátom analýzy a osobitným uhlom pohľadu na interakciu podniku alebo jeho zložiek. s vonkajším prostredím.

Termín poznanie organizácie umožňuje posúdiť schopnosť spoločnosti asimilovať informácie a premeniť ich na znalosti.

Jedným z najproduktívnejších riešení problémov, ktoré vznikajú v oblasti riadenia a organizácie, je aplikácia kognitívnej analýzy.

Metodológia kognitívneho modelovania, navrhnutá na analýzu a rozhodovanie v zle definovaných situáciách, bola navrhnutá americkým výskumníkom R. Axelrodom.

Výskumníci niekedy označujú kognitívnu analýzu ako „kognitívnu štrukturáciu“. Kognitívna analýza je považovaná za jeden z najsilnejších nástrojov na štúdium nestabilného a pološtruktúrovaného prostredia. Prispieva k lepšiemu pochopeniu problémov existujúcich v životnom prostredí, identifikácii rozporov a kvalitatívnej analýze prebiehajúcich procesov.

Podstatou kognitívneho (kognitívneho) modelovania je kľúčový moment kognitívna analýza - je v modeli premietnuť najzložitejšie problémy a trendy vývoja systému v zjednodušenej forme, skúmať možné scenáre vzniku krízových situácií, hľadať spôsoby a podmienky ich riešenia v modelovej situácii. Použitie kognitívnych modelov kvalitatívne zvyšuje validitu osvojenia manažérske rozhodnutia v zložitom a rýchlo sa meniacom prostredí šetrí odborníka „intuitívneho blúdenia“, šetrí čas na pochopenie a interpretáciu udalostí odohrávajúcich sa v systéme. Využitie kognitívnych technológií v ekonomickej sfére umožňuje v krátkom čase vypracovať a zdôvodniť stratégiu ekonomického rozvoja podniku s prihliadnutím na vplyv zmien vonkajšieho prostredia.

Kognitívne modelovanie- je to metóda analýzy, ktorá poskytuje určenie sily a smeru vplyvu faktorov na prenos riadiaceho objektu do cieľového stavu, berúc do úvahy podobnosti a rozdiely vplyvu rôzne faktory k riadiacemu objektu.

Kognitívna analýza pozostáva z niekoľkých etáp, z ktorých každá vykonáva špecifickú úlohu. Dôsledné riešenie týchto úloh vedie k dosiahnutiu hlavný cieľ kognitívna analýza.

Môžeme vyčleniť nasledujúce fázy, ktoré sú typické pre kognitívnu analýzu akejkoľvek situácie:

1. Formulácia účelu a cieľov štúdia.

2. Štúdium komplexnej situácie z hľadiska cieľa: zber, systematizácia, analýza existujúcich štatistických a kvalitatívnych informácií týkajúcich sa objektu riadenia a jeho vonkajšieho prostredia, stanovenie požiadaviek, podmienok a obmedzení, ktoré sú vlastné skúmanej situácii.

3. Identifikácia hlavných faktorov ovplyvňujúcich vývoj situácie.

4. Určenie vzťahu medzi faktormi zvažovaním reťazcov príčin a následkov (vybudovanie kognitívnej mapy vo forme orientovaného grafu).

5. Štúdium sily vzájomného vplyvu rôznych faktorov. Na to sa využívajú tak matematické modely, ktoré popisujú niektoré presne identifikované kvantitatívne vzťahy medzi faktormi, ako aj subjektívne názory odborníka na neformalizovateľné kvalitatívne vzťahy medzi faktormi.

V dôsledku absolvovania štádia 3-5 sa vytvorí kognitívny model situácie (systému), ktorý sa zobrazí vo forme funkčného grafu. Preto môžeme povedať, že štádiá 3 - 5 sú kognitívne modelovanie.

6. Overenie primeranosti kognitívneho modelu reálnej situácie (overenie kognitívneho modelu).

7. Pomocou kognitívneho modelu určiť možné možnosti vývoja situácie (systému), nájsť spôsoby, mechanizmy na ovplyvnenie situácie s cieľom dosiahnuť požadované výsledky, predchádzať nežiaducim následkom, to znamená vypracovať stratégiu riadenia. Stanovenie cieľa, požadovaných smerov a sily zmeny trendov procesov v situácii. Výber súboru opatrení (súboru kontrolných faktorov), určenie ich možnej a želanej sily a smeru vplyvu na situáciu (konkrétna praktická aplikácia kognitívneho modelu).

V rámci kognitívneho prístupu sa pojmy „kognitívna mapa“ a „riadený graf“ často používajú zameniteľne; hoci, prísne vzaté, pojem orientovaného grafu je širší a pojem „kognitívna mapa“ označuje len jednu z aplikácií orientovaného grafu.

Klasická kognitívna mapa je orientovaný graf, v ktorom je privilegovaným vrcholom nejaký budúci (zvyčajne cieľový) stav riadiaceho objektu, zvyšné vrcholy zodpovedajú faktorom, oblúky spájajúce faktory s vrcholom stavu majú hrúbku a znamienko zodpovedajúce sile a smeru vplyv tohto faktora na prechod riadiaceho objektu v daný stav, a oblúky spájajúce faktory ukazujú podobnosť a rozdiel vo vplyve týchto faktorov na kontrolný objekt.

Kognitívna mapa pozostáva z faktorov (prvkov systému) a väzieb medzi nimi.

Aby bolo možné pochopiť a analyzovať správanie komplexného systému, je zostavený blokový diagram príčinno-dôsledkových vzťahov prvkov systému (situačných faktorov). Dva prvky systému A a B sú na diagrame znázornené ako samostatné body (vrcholy) spojené orientovaným oblúkom, ak je prvok A spojený s prvkom B vzťahom príčiny a následku: A à B, kde: A je príčina, B je následok.

Faktory sa môžu navzájom ovplyvňovať, pričom takýto vplyv, ako už bolo spomenuté, môže byť pozitívny, keď zvýšenie (zníženie) jedného faktora vedie k zvýšeniu (zníženiu) iného faktora, a negatívne, keď zvýšenie (zníženie) jedného faktora. faktor vedie k zníženiu (zvýšeniu) ) iného faktora. Okrem toho môže mať vplyv aj premenlivé znamienko v závislosti od prípadných dodatočných podmienok.

Podobné schémy na znázornenie vzťahov príčina-následok sa široko používajú na analýzu komplexné systémy v ekonómii a sociológii.

Príklad. Kognitívny blokový diagram na analýzu problému spotreby energie môže vyzerať takto (obr. 5.1):

Ryža. 5.1. Kognitívny blokový diagram pre analýzu problému spotreby energie

Kognitívna mapa odráža iba skutočnosť prítomnosti vplyvov faktorov na seba. Nereflektuje ani detailný charakter týchto vplyvov, ani dynamiku zmien vplyvov v závislosti od zmien situácie, ani dočasné zmeny samotných faktorov. Zohľadnenie všetkých týchto okolností si vyžaduje prechod na ďalšiu úroveň štruktúrovania informácií, teda ku kognitívnemu modelu.

Na tejto úrovni je každý vzťah medzi faktormi kognitívnej mapy odhalený zodpovedajúcimi závislosťami, z ktorých každá môže obsahovať ako kvantitatívne (merané) premenné, tak aj kvalitatívne (nemerané) premenné. V tomto prípade sú kvantitatívne premenné prezentované prirodzeným spôsobom vo forme ich číselných hodnôt. Každá kvalitatívna premenná je spojená so súborom jazykových premenných, ktoré odrážajú rôzne stavy tejto kvalitatívnej premennej (napríklad dopyt spotrebiteľov môže byť „slabý“, „umiernený“, „unáhlený“ atď.) a každá jazyková premenná zodpovedá určitý číselný ekvivalent v škále. S nahromadením poznatkov o procesoch vyskytujúcich sa v skúmanej situácii je možné podrobnejšie odhaliť povahu vzťahov medzi faktormi.

Formálne môže byť kognitívny model situácie, podobne ako kognitívna mapa, reprezentovaný grafom, ale každý oblúk v tomto grafe už predstavuje určitý funkčný vzťah medzi zodpovedajúcimi faktormi; tie. kognitívny model situácie predstavuje funkčný graf.

Príklad funkčného grafu odrážajúceho situáciu v podmienenej oblasti je znázornený na obr. 5.2.

Obr.5. 2. Funkčný graf.

Všimnite si, že tento model je demonštračný model, takže sa v ňom neberú do úvahy mnohé environmentálne faktory.

Takéto technológie získavajú čoraz väčšiu dôveru od štruktúr, ktoré sa zaoberajú strategickým a operačným plánovaním na všetkých úrovniach a vo všetkých oblastiach riadenia. Využitie kognitívnych technológií v ekonomickej sfére umožňuje v krátkom čase vypracovať a zdôvodniť stratégiu ekonomického rozvoja podniku s prihliadnutím na vplyv zmien vonkajšieho prostredia.

Využitie technológie kognitívneho modelovania umožňuje konať proaktívne a neprivádzať potenciálne nebezpečné situácie na úroveň ohrozenia a konfliktu a v prípade ich výskytu robiť racionálne rozhodnutia v záujme podniku.

Samostatná práca

Kognitívne modelovanie

Úvod

1. Pojmy a podstata "kognitívneho modelovania" a "kognitívnej mapy"

2. Problémy kognitívneho prístupu

Záver

Zoznam použitej literatúry

ÚVOD

V polovici 17. storočia vyslovil slávny filozof a matematik René Descartes aforizmus, ktorý sa stal klasikou: „Cogito Ergo Sum“ (Myslím, teda som). Latinský koreň cognito má zaujímavú etymológiu. Pozostáva z častí „co-“ („spolu“) + „gnoscere“ („viem“). V angličtine existuje celá rodina výrazov s týmto koreňom: "cognition", "cognize" atď.

Kognitívna analýza a modelovanie sú zásadne nové prvky v štruktúre systémov na podporu rozhodovania.

Takéto technológie získavajú čoraz väčšiu dôveru od štruktúr zapojených do strategického a operačného plánovania na všetkých úrovniach a vo všetkých oblastiach riadenia. Využitie kognitívnych technológií v ekonomickej sfére umožňuje v krátkom čase vypracovať a zdôvodniť stratégiu ekonomického rozvoja podniku, banky, regiónu alebo celého štátu s prihliadnutím na vplyv zmien vonkajšieho prostredia. V oblasti financií a akciového trhu umožňujú kognitívne technológie zohľadňovať očakávania účastníkov trhu. Vo vojenskej oblasti a v oblasti informačnej bezpečnosti používanie kognitívnej analýzy a modelovania umožňuje čeliť strategickým informačným zbraniam, rozpoznať konfliktné štruktúry bez toho, aby sa konflikt dostal do štádia ozbrojeného stretu.

1. Pojmy a podstata "kognitívneho modelovania" a "kognitívnej mapy"

Kognitívna mapa (z lat. cognitio – poznanie, poznanie) – obraz známeho priestorového prostredia.

Poprednou vedeckou organizáciou v Rusku, ktorá sa zaoberá vývojom a aplikáciou technológie kognitívnej analýzy, je Ústav problémov manažmentu Ruskej akadémie vied, pododdiel: Sektor-51, vedci Maksimov V.I., Kornoushenko E.K., Kachaev S.V., Grigoryan A.K. a ďalšie. Táto prednáška vychádza z ich vedeckých prác v oblasti kognitívnej analýzy.

Technológia kognitívnej analýzy a modelovania (obrázok 1) je založená na kognitívnom (kognitívne cielenom) štruktúrovaní vedomostí o objekte a jeho vonkajšom prostredí.

Obrázok 1. Technológia kognitívnej analýzy a modelovania

Výsledky kognitívnej štrukturácie sú zobrazené pomocou kognitívnej mapy (modelu).

2. Kognitívne (kognitívne cielené) štruktúrovanie poznatkov o skúmanom objekte a jeho vonkajšom prostredí na základe PEST-analýzy a SWOT-analýzy

Výber základných faktorov sa vykonáva aplikáciou PEST-analýzy, ktorá rozlišuje štyri hlavné skupiny faktorov (aspektov), ktoré určujú správanie sa skúmaného objektu (obrázok 2):

P olicy - politika;

E ekonomika - hospodárstvo;

S spoločnosť - spoločnosť (sociokultúrny aspekt);

T echnology - technology

Obrázok 2. Faktory analýzy PEST

Pre každý konkrétny komplexný objekt existuje špeciálny súbor najvýznamnejších faktorov, ktoré určujú jeho správanie a vývoj.

Tieto zmeny môžu predstavovať hrozbu pre rozvoj objektu, alebo naopak poskytnúť nové možnosti pre jeho úspešný rozvoj.

Ďalším krokom je situačná analýza problému, analýza SWOT (obrázok 3):

S trendy – silné stránky;

W eaknesses - nedostatky, slabé stránky;

O príležitosti - príležitosti;

T hreats - hrozby.

Obrázok 3. Faktory SWOT analýzy

Príležitosti sú definované ako okolnosti, ktoré prispievajú k priaznivému vývoju objektu.

Hrozby sú situácie, v ktorých môže dôjsť k poškodeniu objektu, napríklad môže dôjsť k narušeniu jeho fungovania alebo môže dôjsť k strate existujúcich výhod.

Na základe analýzy rôznych možných kombinácií silných a slabých stránok s hrozbami a príležitosťami sa vytvára problémové pole skúmaného objektu.

Problémové pole je súbor problémov, ktoré existujú v modelovanom objekte a prostredí, v ich vzájomnom vzťahu.

Dostupnosť takýchto informácií je základom pre stanovenie cieľov (smerov) rozvoja a spôsobov ich dosiahnutia a vypracovanie stratégie rozvoja.

Etapy kognitívnej technológie a ich výsledky sú uvedené v tabuľke 1:

stôl 1

Etapy kognitívnej technológie a výsledky jej aplikácie

Umelecké meno	Formulár na prezentáciu výsledkov
1. Kognitívne (kognitívne cielené) štruktúrovanie vedomostí o skúmanom objekte a jeho vonkajšom prostredí na základe PEST-analýzy a SWOT-analýzy: Analýza východiskovej situácie v okolí skúmaného objektu s priradením základných faktorov, ktoré charakterizujú ekonomické, politické a iné procesy prebiehajúce v objekte a v jeho makroprostredí a ovplyvňujúce vývoj objektu. 1.1 Identifikácia faktorov charakterizujúcich silné a slabé stránky skúmaného objektu 1.2 Identifikácia faktorov charakterizujúcich príležitosti a hrozby z vonkajšieho prostredia objektu 1.3 Konštrukcia problémového poľa skúmaného objektu	Správa o systémovej koncepčnej štúdii objektu a jeho problémovej oblasti
2. Budovanie kognitívneho modelu vývoja objektu - formalizácia poznatkov získaných v štádiu kognitívneho štrukturovania 2.1 Identifikácia a zdôvodnenie faktorov 2.2 Stanovenie a zdôvodnenie vzťahov medzi faktormi 2.3 Zostavenie grafového modelu	Počítačový kognitívny model objektu vo forme orientovaného grafu (a matice faktorových vzťahov)
3. Scenáristická štúdia trendov vývoja situácie v okolí skúmaného objektu (s podporou softvérových systémov „SITUATION“, „KOMPAS“, „KIT“) 3.1 Stanovenie účelu štúdie 3.2 Špecifikovanie scenárov štúdie a ich modelovanie 3.3 Identifikácia trendov vo vývoji objektu v jeho makroprostredí 3.4 Interpretácia výsledkov štúdie scenára	Správa o štúdii scenára s interpretáciou a závermi
4. Vypracovanie stratégií riadenia situácie v okolí skúmaného objektu 4.1 Definícia a zdôvodnenie cieľa kontroly 4.2 Riešenie inverznej úlohy 4.3 Výber stratégií riadenia a ich zoradenie podľa kritérií: možnosť dosiahnutia cieľa; riziko straty kontroly nad situáciou; riziko núdzové situácie	Správa o vývoji stratégií riadenia s odôvodnením stratégií pre rôzne kritériá kvality riadenia
5. Hľadanie a zdôvodňovanie stratégií na dosiahnutie cieľa v stabilných alebo meniacich sa situáciách Pre stabilné situácie: a) výber a zdôvodnenie cieľa kontroly; b) výber opatrení (manažmentov) na dosiahnutie cieľa; c) rozbor základnej možnosti dosiahnutia cieľa z Aktuálny stav situácie s využitím vybraných aktivít; d) analýza skutočných obmedzení pri realizácii vybraných aktivít; e) rozbor a zdôvodnenie reálnej možnosti dosiahnutia cieľa; f) vypracovanie a porovnanie stratégií na dosiahnutie cieľa prostredníctvom: blízkosti výsledkov hospodárenia k zamýšľanému cieľu; náklady (finančné, fyzické atď.); podľa povahy dôsledkov (reverzibilných, nezvratných) z implementácie týchto stratégií v reálnej situácii; podľa rizika núdze Pre meniace sa situácie: a) výber a zdôvodnenie aktuálneho cieľa kontroly; b) vo vzťahu k aktuálnemu cieľu platia predchádzajúce odseky b-e; c) analýza zmien vyskytujúcich sa v situácii a ich zobrazenie v grafovom modeli situácie. Prejdite na krok a.	Správa o vývoji stratégií na dosiahnutie cieľa v stabilných alebo meniacich sa situáciách
6. Vývoj programu na realizáciu stratégie rozvoja skúmaného objektu na základe dynamického simulačného modelovania (s podporou softvérového balíka Ithink) 6.1 Rozdelenie zdrojov podľa smerov a času 6.2 Koordinácia 6.3 Sledovanie	Program implementácie stratégie rozvoja zariadenia. Počítačový simulačný model vývoja objektu

2. Problémy kognitívneho prístupu

Dnes mnohé vyspelé krajiny „propagujú“ ekonomiku založenú na znalostiach a efektívnom riadení. Duševné vlastníctvo sa stáva najcennejšou komoditou štátu. Podstata moderného budúca vojna sa stáva konfrontáciou medzi intelektuálmi. Za takýchto podmienok sú nepriame a netradičné akcie najvhodnejším spôsobom na dosiahnutie geopolitických cieľov, a preto majú informačné zbrane veľký význam. Existujú dva koncepty vývoja strategických zbraní s rôznymi úlohami Strategic Information Weapon (SW). Prvá generácia SPI je neoddeliteľnou súčasťou strategické zbrane spolu s inými typmi strategických zbraní a konvenčnými zbraňami.

SIS druhej generácie je nezávislý, radikálne nový typ strategickej zbrane, ktorá vznikla v dôsledku informačnej revolúcie a používa sa v nových strategických smeroch (napríklad ekonomickom, politickom, ideologickom atď.). Čas vystavenia takýmto zbraniam môže byť oveľa dlhší - mesiac, rok alebo viac. Druhá generácia SIO bude schopná odolať mnohým ďalším typom strategických zbraní a bude tvoriť jadro strategických zbraní. Situácie vznikajúce v dôsledku aplikácie SIO-2 predstavujú hrozbu pre bezpečnosť Ruska a vyznačujú sa neistotou, nejasnou a nejasnou štruktúrou, vplyvom Vysoké číslo heterogénne faktory a prítomnosť mnohých alternatívnych možností rozvoja. To vedie k potrebe aplikovať netradičné metódy, ktoré umožňujú študovať geopolitické, informačné a iné procesy prebiehajúce v Rusku a vo svete v súhrne a interakcii tak medzi sebou, ako aj s vonkajším nestabilným prostredím Kognitívne modelovanie je určené na štruktúrovanie, analýzu a prijímanie manažérskych rozhodnutí v zložitých a neistých situáciách (geopolitických, vnútropolitických, vojenských atď.), pri absencii kvantitatívnych alebo štatistických informácií o prebiehajúcich procesoch v takýchto situáciách.

Kognitívne modelovanie umožňuje v expresnom režime

v krátkom čase na vysokej kvalitatívnej úrovni:

- posúdiť situáciu a analyzovať vzájomný vplyv existujúcich faktorov, ktoré určujú možné scenáre vývoja situácie;

- identifikovať trendy vo vývoji situácií a skutočné zámery ich účastníkov;

- vypracovať stratégiu využívania trendov vo vývoji politickej situácie v národných záujmoch Ruska;

- určiť možné mechanizmy interakcie medzi účastníkmi situácie na dosiahnutie jej cieľavedomého rozvoja v záujme Ruska;

- vypracovať a zdôvodniť pokyny na riadenie situácie v záujme Ruska;

- identifikovať možné scenáre vývoja situácie s prihliadnutím na dôsledky prijímania najdôležitejších rozhodnutí a porovnávať ich.

Využitie technológie kognitívneho modelovania umožňuje konať proaktívne a neprinášať potenciálne nebezpečné situácie do hrozivých a konfliktných situácií a v prípade ich výskytu robiť racionálne rozhodnutia v záujme subjektov Ruska.

Pre úlohy súvisiace s organizačné systémy, problém neistoty v popise a modelovaní funkcií účastníkov nie je metodologický, ale vlastný predmetu výskumu samotného. možné rôzne produkcieúlohy riadenia situácie v závislosti od úplnosti informácií, ktoré majú účastníci k dispozícii o situácii a o ostatných účastníkoch, najmä hľadanie rezonančných a synergických efektov, keď zlepšenie situácie so súčasným dopadom viacerých účastníkov na je väčšia ako „kombinácia“ pozitívnych účinkov od každého z účastníkov samostatne.

Z pohľadu manažérskej vedy je dnes obzvlášť dôležité využívať mäkké rezonančné riadenie zložitých sociálno-ekonomických systémov, ktorého umenie spočíva v metódach samoriadenia a sebakontroly systémov. Slabé, takzvané rezonančné javy, sú mimoriadne efektívne na „odvíjanie“ či samosprávu, keďže zodpovedajú vnútorným trendom vo vývoji zložitých systémov. Hlavným problémom je, ako posunúť systém na jednu z vlastných a priaznivých rozvojových ciest s malým rezonančným vplyvom, ako zabezpečiť samosprávu a sebestačný rozvoj (sebapropagácia).

Záver

Využitie kognitívneho modelovania otvára nové možnosti prognózovania a riadenia v rôznych oblastiach:

v ekonomickej sfére to umožňuje v krátkom čase vypracovať a zdôvodniť stratégiu ekonomického rozvoja podniku, banky, regiónu alebo aj celého štátu s prihliadnutím na vplyv zmien vonkajšieho prostredia;

v oblasti financií a akciového trhu – zohľadňovať očakávania účastníkov trhu;

vo vojenskej oblasti a v oblasti informačnej bezpečnosti - bojovať proti strategickým informačným zbraniam, vopred rozpoznať konfliktné štruktúry a vyvinúť adekvátne opatrenia reakcie na hrozby.

Kognitívne modelovanie automatizuje niektoré funkcie kognitívnych procesov, takže ich možno úspešne aplikovať vo všetkých oblastiach, v ktorých je sebapoznanie žiadané. Tu je len niekoľko z týchto oblastí:

1. Modely a metódy inteligencie informačných technológií a systémy tvorby geopolitických, národných a regionálnych stratégií sociálno-ekonomického rozvoja.

2. Modely prežitia „mäkkých“ systémov v meniacom sa prostredí s nedostatkom zdrojov.

3. Situačná analýza a riadenie vývoja udalostí v krízových prostrediach a situáciách.

4. Monitorovanie informácií sociálno-politické, sociálno-ekonomické a vojensko-politické situácie.

5. Vývoj princípov a metodológie pre počítačovú analýzu problémových situácií.

6. Vypracovanie analytických scenárov pre vývoj problémových situácií a ich riadenie.

8. Sledovanie problémov sociálno-ekonomického rozvoja podniku, regiónu, mesta, štátu.

9. Technológia kognitívneho modelovania cieľavedomého rozvoja regiónu Ruskej federácie.

10. Analýza rozvoja regiónu a sledovanie problémových situácií pri cielenom rozvoji regiónu.

11. Modely formovania štátnej regulácie a samoregulácie spotrebiteľského trhu.

12. Analýza a riadenie vývoja situácie na spotrebiteľskom trhu.

Technológiu kognitívneho modelovania je možné po príslušnom zaškolení široko využiť na unikátne projekty rozvoja regiónov, bánk, korporácií (a iných objektov) v krízových podmienkach.

Zoznam použitej literatúry

1. http://www.ipu.ru

2. http://www.admhmao.ru

3. Maksimov V.I., Kornoušenko E.K. Vedomosti sú základom analýzy. Bankové technológie, č.4, 1997.

4. Maksimov V.I., Kornoušenko E.K. Analytické základy pre aplikáciu kognitívneho prístupu pri riešení pološtruktúrovaných problémov. Zborník IPU, číslo 2, 1998.

5. Maksimov V.I., Kachaev S.V., Kornoušenko E.K. Koncepčné modelovanie a sledovanie problémových a konfliktné situácie s cieleným rozvojom regiónu. V sobotu " Moderné technológie manažment pre správy miest a regiónov". Fond „Problémy riadenia", M. 1998.

1. Pojmy a podstata "kognitívneho modelovania" a "kognitívnej mapy"

2. Kognitívne (kognitívne cielené) štruktúrovanie poznatkov o skúmanom objekte a jeho vonkajšom prostredí na základe PEST-analýzy a SWOT-analýzy

Samostatná práca

1. Pojmy a podstata "kognitívneho modelovania" a "kognitívnej mapy"

2. Kognitívne (kognitívne cielené) štruktúrovanie poznatkov o skúmanom objekte a jeho vonkajšom prostredí na základe PEST-analýzy a SWOT-analýzy

2. Problémy kognitívneho prístupu

Kognitívne modelovanie umožňuje v expresnom režime

v krátkom čase na vysokej kvalitatívnej úrovni:

- posúdiť situáciu a analyzovať vzájomný vplyv existujúcich faktorov, ktoré určujú možné scenáre vývoja situácie;

- identifikovať trendy vo vývoji situácií a skutočné zámery ich účastníkov;

- vypracovať stratégiu využívania trendov vo vývoji politickej situácie v národných záujmoch Ruska;

- určiť možné mechanizmy interakcie medzi účastníkmi situácie na dosiahnutie jej cieľavedomého rozvoja v záujme Ruska;

- vypracovať a zdôvodniť pokyny na riadenie situácie v záujme Ruska;

- identifikovať možné scenáre vývoja situácie s prihliadnutím na dôsledky prijímania najdôležitejších rozhodnutí a porovnávať ich.

Využitie technológie kognitívneho modelovania umožňuje konať proaktívne a neprinášať potenciálne nebezpečné situácie do hrozivých a konfliktných situácií a v prípade ich výskytu robiť racionálne rozhodnutia v záujme subjektov Ruska.

Záver

Prečítajte si tiež