Связанные понятия
Предме́тная о́бласть — множество всех предметов, свойства которых и отношения между которыми рассматриваются в научной теории. В логике — подразумеваемая область возможных значений предметных переменных логического языка.
Крите́рий (др.-греч. κριτήριον — способность различения, средство суждения, мерило) — признак, основание, правило принятия решения по оценке чего-либо на соответствие предъявленным требованиям (мере). Особо выделяют критерии истинности знания. Различают логические (формальные) и эмпирические (экспериментальные) критерии истинности. Формальным критерием истины служат логические законы: истинно всё, что не заключает в себе противоречия, логически правильно. Эмпирическим критерием истинности служит...
Обобще́ние поня́тий — логическая операция, посредством которой в результате исключения видового признака получается другое понятие более широкого объема, но менее конкретного содержания; форма приращения знания путём мысленного перехода от частного к общему в некоторой модели мира, что обычно соответствует и переходу на более высокую ступень абстракции. Результатом логической операции обобщения является гипероним.
Вычисле́ние — математическое преобразование, позволяющее преобразовывать входящий поток информации в выходной, с отличной от первого структурой. Если смотреть с точки зрения теории информации, вычисление — это получение из входных данных нового знания.
Систе́ма (др.-греч. σύστημα «целое, составленное из частей; соединение») — множество элементов, находящихся в отношениях и связях друг с другом, которое образует определённую целостность, единство.
Упоминания в литературе
Для того чтобы проверить такую модель, надо показать, что одна и та же
задача в условиях фиксированности и при отсутствии таковой будет решаться в первом случае инсайтно, во втором с помощью рутинных операций и не предполагать эффекта инсайта. Проверка такой гипотезы возможна двумя путями. Первый – создание кратковременной фиксированности и сравнение особенностей решения задачи при ее наличии и в случае ее неформирования. Например, можно сравнить, как решается контрольная задача Лачинсов в условиях после серии, формирующей неверную установку, и после решения аналогичного набора хаотично подобранных заданий. Второй предполагает снятие долговременной фиксированности в результате предварительной демонстрации принципа функционального решения. Сравнивать надо задачу, где такой принцип демонстрируется. Она должна решаться как алгоритмизируемая с задачей, где нет демонстрации этого принципа. Задача должна решаться инсайтно. В нашем исследовании мы применяем комбинированный способ. Мы используем задачи, потенциально имеющие два инсайтных решения и делаем одно из них рутинным, одновременно усиливая сложность, инсайтность второго. В качестве показателей инсайтности решения мы берем самооценку инсайтности решения, которая часто служит критерием в подобных случаях (Wong, 2009; Elliset al., 2011) и опираемся на структуру постэкспериментального опросника, предложенного Д. Т. Вонгом (Wong, 2009). Обычно в совокупности с субъективным критерием инсайта используется и объективный критерий, одним из таковых может являться время решения. Инсайтные задачи решаются чаще всего дольше.
В этом возрасте происходит дальнейшее развитие образного мышления. Дети уже способны решать
задачи в наглядном плане, совершать преобразования предметов, оценивать последовательность взаимодействия групп объектов, перемещающихся навстречу друг другу. Для решения подобных задач необходимо использовать адекватные мыслительные средства, которые формируются у детей с помощью взрослых. При этом особое значение придается наглядному моделированию различных ситуаций. Роль взрослого состоит в том, чтобы продумать использование той или иной модели для передачи основных отношений рассматриваемой ситуации с последующим анализом самой модели и возможными выводами на ее основе. В качестве примера использования наглядной модели для решения мыслительных задач можно привести следующее задание, предлагаемое дошкольникам. Им дается план участка, на котором гуляют дети. На плане отмечается место, где спрятан какой-то привлекательный предмет. Детям предлагается по плану найти его. Выполнение этого задания возможно только в том случае, если ребенок способен соотносить наглядную модель с реальными особенностями участка.
Как же можно найти правильное решение, когда «условия
задачи » даны лишь приблизительно, как это удается профессионалу-практику? Все дело в том, что и решение, как правило, не бывает строго определенным. Профессионала устраивает «попадание» не обязательно в «точку» лучшего решения, а в зону оптимальных решений. Решая задачи с «размытыми» условиями, человек должен использовать некоторые другие правила и принципы, чем в задачах с четкими данными. Как уже говорилось, он отказывается от измерения, от строгой количественной выраженности величины. Вместо этого он соотносит объекты в отношении, актуальном для решения задачи. При этом объекты соотносятся не только содержательно, но и количественно, и используется принцип попадания в «зону», устанавливается соответствие как качественное, так и количественное. Происходит оценивание как мыслительный анализ.
Вернемся к представлению знаний. Как справедливо отмечает Дж. Люгер,
задача любой схемы представления заключается в том, чтобы зафиксировать специфику области определения задачи и сделать эту информацию доступной для механизма решения проблемы. Язык представления должен позволять программисту выражать знания, необходимые для решения задачи. Абстрагирование, т.е. представление только той информации, которая необходима для достижения заданной цели, является необходимым средством управления сложными процессами. Конечные программы должны быть рациональными в вычислительном отношении. Выразительность и эффективность являются взаимосвязанными характеристиками оценки языков представления знаний. Многие достаточно выразительные средства представления в одних классах задачах совсем неэффективны в других. Разумный компромисс между эффективностью и выразительностью – сложная задача для разработчиков интеллектуальных систем. По существу, способ представления знания должен обеспечить естественную структуру выражения знания, позволяющую решить проблему. Способ представления должен сделать это знание доступным компьютеру и помочь программисту описать его структуру [264, стр. 58-59]. Учитывая наши выводы о неадекватности исчисления предикатов для решения многих задач ИИ, мы считаем, что разработка новых представлений в виде миварного информационного подхода является закономерным развитием теории ИИ в 21 веке.
Кроме того, раз мы произнесли «А», то теперь вынуждены сказать «Б». Если уж мы начали примерять на свою организацию концепцию социальной системы, то обязаны принимать во внимание и общие принципы, определяющие поведение таких систем. А одним из важнейших принципов социальных систем – в отличие от механических – является так называемая целеустремленность. В контексте рассматриваемой модели «цель организации заключается в обслуживании интересов ее участников… посредством удовлетворения той или иной потребности окружающей среды» [3]. По существу, здесь имеются в виду три основные группы лиц: владельцы, работники организации и клиенты. А поскольку отдельные группы вполне могут быть заинтересованы в решении разных
задач (не говоря уже об индивидуальных устремлениях конкретных участников внутри каждой из групп), то критическое значение приобретает согласованность целей. Вообще говоря, в согласовании целей и состоит суть управления социальными системами. При этом, имея в виду принцип контринтуитивности, здесь не приходится особенно рассчитывать на успешность применения методов административного воздействия. Социальной системой бесполезно пытаться управлять как трактором. Нужны другие подходы. Конечно, всегда можно просто приказать, например, копать канаву «от забора и до обеда». Но результат будет гораздо лучше, если исполнители сами придут к пониманию важности порученного им задания с точки зрения реализации собственных потребностей. Тогда они найдут и наиболее эффективные способы решения поставленной задачи, и всю работу сделают быстро и качественно. Только для этого руководителям организации следует быть не должностными лицами, а неформальными лидерами, и от них требуются не приказы и угрозы, а умение влиять на своих подчиненных, т. е. выполнять действия, которые не являются достаточными, а лишь способствуют достижению желаемого результата [3].
Связанные понятия (продолжение)
Имитационное моделирование (англ. simulation modeling) — метод исследования, при котором изучаемая система заменяется моделью, с достаточной точностью описывающей реальную систему (построенная модель описывает процессы так, как они проходили бы в действительности), с которой проводятся эксперименты с целью получения информации об этой системе. Такую модель можно «проиграть» во времени, как для одного испытания, так и заданного их множества. При этом результаты будут определяться случайным характером...
Формализа́ция — представление какой-либо содержательной области (рассуждений, доказательств, процедур классификации, поиска информации, научных теорий) в виде формальной системы или исчисления.
Модели́рование — исследование объектов познания на их моделях; построение и изучение моделей реально существующих объектов, процессов или явлений с целью получения объяснений этих явлений, а также для предсказания явлений, интересующих исследователя.
Ме́тод (от др.-греч. μέθοδος — путь исследования или познания, от μετά- + ὁδός «путь») — осознание формы внутреннего самодвижения содержания изучаемого предмета.
Реше́ние зада́ч — процесс выполнения действий или мыслительных операций, направленный на достижение цели, заданной в рамках проблемной ситуации — задачи; является составной частью мышления.
Представление знаний — вопрос, возникающий в когнитологии (науке о мышлении), в информатике и в исследованиях искусственного интеллекта.
Пробле́ма (др.-греч. πρόβλημα) в широком смысле — сложный теоретический или практический вопрос, требующий изучения, разрешения; в науке — противоречивая ситуация, выступающая в виде противоположных позиций в объяснении каких-либо явлений, объектов, процессов и требующая адекватной теории для её разрешения; в жизни проблема формулируется в понятном для людей виде «знаю что, не знаю как», то есть известно, что нужно получить, но неизвестно, как это сделать.
База знаний (БЗ; англ. knowledge base, KB) — база данных, содержащая правила вывода и информацию о человеческом опыте и знаниях в некоторой предметной области (ISO/IEC/IEEE 24765-2010, ISO/IEC 2382-1:1993). В самообучающихся системах база знаний также содержит информацию, являющуюся результатом решения предыдущих задач.
Эври́стика (от др.-греч. εὑρίσκω — «отыскиваю», «открываю») — отрасль знания, научная область, изучающая специфику творческой деятельности.
Собы́тие — то, что имеет место, происходит, наступает в произвольной точке пространства-времени; значительное происшествие, явление или иная деятельность как факт общественной или личной жизни; подмножество исходов эксперимента.
Ме́тод проб и оши́бок (в просторечии также: метод (научного) тыка) — является врождённым эмпирическим методом мышления человека. Также этот метод называют методом перебора вариантов.
Экспе́ртная систе́ма (ЭС, англ. expert system) — компьютерная система, способная частично заменить специалиста-эксперта в разрешении проблемной ситуации. Современные экспертные системы начали разрабатываться исследователями искусственного интеллекта в 1970-х годах, а в 1980-х годах получили коммерческое подкрепление. Предшественники экспертных систем были предложены в 1832 году С. Н. Корсаковым, создавшим механические устройства, так называемые «интеллектуальные машины», позволявшие находить решения...
Пара́метр (от др.-греч. παραμετρέω — «отмеривающий»; где παρά: «рядом», «второстепенный», «вспомогательный», «подчинённый»; и μέτρον: «измерение») — величина, значения которой служат для различения элементов некоторого множества между собой.. Параметр - величина, постоянная в пределах данного явления или задачи, но при переходе к другому явлению или задаче могущая изменить своё значение. Иногда параметрами называют также величины, очень медленно изменяющиеся по сравнению с другими величинами (переменными...
Многоагентная система (МАС, англ. Multi-agent system) — это система, образованная несколькими взаимодействующими интеллектуальными агентами. Многоагентные системы могут быть использованы для решения таких проблем, которые сложно или невозможно решить с помощью одного агента или монолитной системы. Примерами таких задач являются онлайн-торговля, ликвидация чрезвычайных ситуаций, и моделирование социальных структур.
Закономе́рность — формула событий (явлений) отображающая будущее (прошедшее) с высокой вероятностью, обусловленной объективным системным анализом исследования предшествующих событий и свойств природы (Вселенной).
Оптимизация — процесс максимизации выгодных характеристик, соотношений (например, оптимизация производственных процессов и производства), и минимизации расходов.
Исчисление процессов или алгебра процессов — семейство связанных подходов к формальному моделированию параллельных систем.
Ситуа́ция — одноактность и неповторимость возникновения множества событий, стечения всех жизненных обстоятельств и положений, открывающихся восприятию и деятельности человека.
Теория распознава́ния о́браза — раздел информатики и смежных дисциплин, развивающий основы и методы классификации и идентификации предметов, явлений, процессов, сигналов, ситуаций и т. п. объектов, которые характеризуются конечным набором некоторых свойств и признаков. Такие задачи решаются довольно часто, например, при переходе или проезде улицы по сигналам светофора. Распознавание цвета загоревшейся лампы светофора и знание правил дорожного движения позволяет принять правильное решение о том, можно...
Агентное моделирование (англ. agent-based model (ABM))— метод имитационного моделирования, исследующий поведение децентрализованных агентов и то, как такое поведение определяет поведение всей системы в целом. В отличие от системной динамики аналитик определяет поведение агентов на индивидуальном уровне, а глобальное поведение возникает как результат деятельности множества агентов (моделирование «снизу вверх»).
Анализ данных — область математики и информатики, занимающаяся построением и исследованием наиболее общих математических методов и вычислительных алгоритмов извлечения знаний из экспериментальных (в широком смысле) данных; процесс исследования, фильтрации, преобразования и моделирования данных с целью извлечения полезной информации и принятия решений. Анализ данных имеет множество аспектов и подходов, охватывает разные методы в различных областях науки и деятельности.
Фу́нкция (работа) (лат. functio — совершение, исполнение) — деятельность, роль объекта в рамках некоторой системы, работа производимая органом, организмом; роль, значение (назначение, предназначение) чего-либо.
Отображение онтологий (англ. ontology alignment или ontology matching) — это процесс установления соответствий между понятиями (концептами) нескольких онтологий. Множество таких соответствий и называется «отображением». Термин имеет разное значение в компьютерной, когнитивной областях и философии.
Формальные методы занимаются приложением довольно широкого класса фундаментальных техник теоретической информатики: разные исчисления логики, формальных языков, теории автоматов, формальной семантики, систем типов и алгебраических типов данных.
Обучение без учителя (самообучение, спонтанное обучение, англ. Unsupervised learning) — один из способов машинного обучения, при котором испытуемая система спонтанно обучается выполнять поставленную задачу без вмешательства со стороны экспериментатора. С точки зрения кибернетики, это является одним из видов кибернетического эксперимента. Как правило, это пригодно только для задач, в которых известны описания множества объектов (обучающей выборки), и требуется обнаружить внутренние взаимосвязи, зависимости...
Тео́рия приня́тия реше́ний — область исследования, вовлекающая понятия и методы математики, статистики, экономики, менеджмента и психологии с целью изучения закономерностей выбора людьми путей решения проблем и задач, а также способов достижения желаемого результата.
Алгори́тм (лат. algorithmi — от арабского имени математика Аль-Хорезми) — конечная совокупность точно заданных правил решения произвольного класса задач или набор инструкций, описывающих порядок действий исполнителя для решения некоторой задачи. В старой трактовке вместо слова «порядок» использовалось слово «последовательность», но по мере развития параллельности в работе компьютеров слово «последовательность» стали заменять более общим словом «порядок». Независимые инструкции могут выполняться...
Обуче́ние с учи́телем (англ. Supervised learning) — один из способов машинного обучения, в ходе которого испытуемая система принудительно обучается с помощью примеров «стимул-реакция». С точки зрения кибернетики, является одним из видов кибернетического эксперимента. Между входами и эталонными выходами (стимул-реакция) может существовать некоторая зависимость, но она неизвестна. Известна только конечная совокупность прецедентов — пар «стимул-реакция», называемая обучающей выборкой. На основе этих...
Инженерия знаний (англ. knowledge engineering) — область наук об искусственном интеллекте, связанная с разработкой экспертных систем и баз знаний. Изучает методы и средства извлечения, представления, структурирования и использования знаний.
Статистическое модели́рование — исследование объектов познания на их статистических моделях. «Статистические модели необходимы для теоретического изучения влияния флуктуаций, шумов и т.п. на процессы. При учёте случайных процессов движение системы будет подчиняться уже не динамическим законам, а законам статистики. В соответствии с этим могут быть поставлены вопросы о вероятности того или иного движения, о наиболее вероятных движениях и о других вероятностных характеристиках поведения системы».Оценка...
Эволюционные алгоритмы — направление в искусственном интеллекте (раздел эволюционного моделирования), которое использует и моделирует процессы естественного отбора.
Плани́рование — оптимальное распределение ресурсов для достижения поставленных целей, деятельность (совокупность процессов), связанная с постановкой целей (задач) и действий в будущем. С точки зрения математики, планирование — это функция, одним из аргументов которой является время.
Уме́ние — освоенный субъектом способ выполнения действия, обеспечиваемый совокупностью приобретённых знаний и навыков. Формируется путём упражнений и создаёт возможность выполнения действия не только в привычных, но и в изменившихся условиях.
Математи́ческая моде́ль — математическое представление реальности, один из вариантов модели как системы, исследование которой позволяет получать информацию о некоторой другой системе.
Инвариа́нт или инвариа́нтность — термин, обозначающий нечто неизменяемое. Конкретное значение термина зависит от той области, где он используется...
Обуче́ние (в педагогике) — целенаправленный педагогический процесс организации и стимулирования активной учебно-познавательной деятельности учащихся по овладению знаниями, умениями и навыками, развитию творческих способностей и нравственных этических взглядов.
Задача классифика́ции — задача, в которой имеется множество объектов (ситуаций), разделённых некоторым образом на классы. Задано конечное множество объектов, для которых известно, к каким классам они относятся. Это множество называется выборкой. Классовая принадлежность остальных объектов неизвестна. Требуется построить алгоритм, способный классифицировать (см. ниже) произвольный объект из исходного множества.
Оптимальное решение является результатом одного из видов выбора (критериального выбора). Изучением проблем, связанных с выбором оптимальных решений, занимаются теория исследования операций и теория принятия решений.
Информа́ция (от лат. informātiō «разъяснение, представление, понятие о чём-либо» ← informare «придавать вид, форму, обучать; мыслить, воображать») — сведения независимо от формы их представления.
Вывод (лат. conclusio) в логике — процесс рассуждения, в ходе которого осуществляется переход от некоторых исходных суждений (предпосылок) к новым суждениям — заключениям. Вывод может проводиться в несколько этапов—умозаключений.
Математическая абстракция — абстракция в математике, мысленное отвлечение. Типы абстрагирования, применяемых в математике: "чистое" отвлечение, идеализация и их различные вариации.
Обучение с подкреплением (англ. reinforcement learning) — один из способов машинного обучения, в ходе которого испытуемая система (агент) обучается, взаимодействуя с некоторой средой. С точки зрения кибернетики, является одним из видов кибернетического эксперимента. Откликом среды (а не специальной системы управления подкреплением, как это происходит в обучении с учителем) на принятые решения являются сигналы подкрепления, поэтому такое обучение является частным случаем обучения с учителем, но учителем...
Онтоло́гия в информатике (новолат. ontologia от др.-греч. ὤν род. п. ὄντος — сущее, то, что существует и λόγος — учение, наука) — это попытка всеобъемлющей и подробной формализации некоторой области знаний с помощью концептуальной схемы. Обычно такая схема состоит из структуры данных, содержащей все релевантные классы объектов, их связи и правила (теоремы, ограничения), принятые в этой области. Этот термин в информатике является производным от древнего философского понятия «онтология».
В психологии
принятие решения рассматривается как когнитивный процесс, результатом которого является выбор мнения или курса действий среди нескольких альтернативных возможностей.
Цель (нем. Ziel) — идеальный или реальный предмет сознательного или бессознательного стремления субъекта; конечный результат, на который преднамеренно направлен процесс; «доведение возможности до её полного завершения»; осознанный образ предвосхищаемого результата.
Упоминания в литературе (продолжение)
Гордон заметил, что очень многое зависит от понимания
задачи : первоначальные условия не всегда ясны, нередко они подталкивают в неверном направлении. Поэтому процесс решения лучше начинать с уяснения и уточнения задачи: надо путем обсуждения перейти от начальной формулировки (проблема как она дана – ПКД) к рабочей формулировке (проблема как она понята – ПКП). Например, была поставлена задача: предложить недорогой экспресс-метод обнаружения мест утечки воздуха в автомобильной шине (для контроля при изготовлении). В ходе обсуждения возникли три разные формулировки ПКП: 1) как найти места утечки; 2) как предсказать возможное расположение этих мест; 3) как найти способ самоустранения утечки. В сущности, здесь три разные задачи.
Потому может показаться неожиданным тот факт, что современные компьютеры, решая сложную
задачу , действуют совсем иначе. Сама по себе арифметика, разумеется, не представляет большой сложности для современного компьютера. Вот, например, взаимодействие с человеком, восстановление поврежденного файла или победа в игре го (задачи, в которых нет четких правил, частично отсутствует необходимая информация или же поиск единственно верного ответа требует рассмотрения астрономического числа вариантов) действительно бросают вызов компьютерному интеллекту. И алгоритмы, разработанные учеными для решения задач самых сложных категорий, избавили компьютеры от необходимости всецело полагаться на всевозможные расчеты. На самом деле для разрешения реальных жизненных ситуаций необходимо смириться с тем, что в жизни есть место случаю или вероятности, что нам приходится максимально аккуратно использовать время и зачастую работать только с приближенными значениями величин. По мере того как компьютеры приближаются к решению повседневных проблем, они могут предложить не только алгоритмы, которые человек может использовать в жизни, но и более совершенный стандарт, по которому можно оценить когнитивные способности человека.
В условиях малоструктурированной деятельности в ситуации неопределённости невозможно определить чётко значимый критерий выбора.
Задача сводится не к выбору правильного варианта, а к определению вероятных условий использования всех возможных вариантов с тем, чтобы использовать возникающие условия и формировать необходимую ситуацию.
Задача прогноза – вторая задача практической психологии после диагностики. Ее решение предусматривает, в частности, ответ на вопрос о том, что произойдет с реальным индивидом, которого мы обследуем в данный момент, при изменении условий его жизнедеятельности. Например, справится ли он с решением некоторой новой задачи; как будут развиваться его специальные способности; как будут функционировать навыки, можно ли сохранить привычные нормы поведения в необычных условиях деятельности (при повышенной психической напряженности, в условиях опасности и т. п.).
Основной проблемой обучения решению комплексных
задач является обеспечение переноса полученных знаний и усвоенных приемов на как можно более новые и более сложные задачи. Остается неясным, как можно научить решать новые, неизвестные экспертам задачи с помощью набора известных методов? Как вообще можно порождать новое на основе старого?
Но если, как утверждает Харрис (Harris, 1978), выполнение тестов на пространственную способность требует участия мысленных образов, то фокус внимания исследователей должен быть обращен не на качество переживаемых образов в целом, а на качество переживаемых образов при выполнении конкретных пространственных заданий. Это впервые сделал Беттс (Betts, 1909), предложив 28 студентам-психологам решить
задачи , представленные ниже в рамке. После выполнения каждой задачи он просил оценить ясность и яркость любых переживаемых ими образов с помощью 7-балльной шкалы, разработанной для опросника Беттса (ОМО), описанного в главе 2. Большинству испытуемых удалось решить эти задачи, и почти все утверждали, что в ходе решения они активно использовали образы. Так как при выполнении других заданий отчет об использовании образов встречался намного реже, Беттс заключил, что мысленные образы используются только в тех ситуациях, «где мы бы очень хотели опереться на перцептивный образ, но не можем этого сделать из-за его отсутствия» (Betts, 1909, р. 98).
Для того, чтобы школьник овладел общедеятельностными знаниями и умениями, как отмечает О.М. Коломиец, он должен знать компоненты содержания и структурные этапы деятельности и каждый раз ее строить на уроке, а не повторять заданный извне образец или алгоритм. Это предполагает, с одной стороны, постановку
задачи научиться каждый раз при построении любой деятельности определять ее цель, выделять предмет деятельности, подбирать необходимые для ее выполнения метод, средства и формы, планировать состав действий и операций и получать именно тот продукт, который был в скрытой форме задан в цели. С другой стороны, проводить ориентировку в условиях деятельности, планировать способ ее построения, проводить самоконтроль, самооценку и самокоррекцию выполняемой деятельности [50, с. 128–129].
Методологическим ключом к решению этих
задач является представление о диалектической взаимосвязи целей, используемых средств и действительных результатов, получаемых с их помощью. Взаимосвязь эта состоит, в частности, в том, что средства должны принципиально соответствовать целям. Только такое качество средств (именно: принципиальная возможность при их помощи получить желаемый конечный результат) позволяет реализовать цели. В противном случае они недостижимы, результаты будут качественно отличны от целей.
Основным средством решения
задач , а, следовательно, развития познавательных способностей у дошкольников является наглядная модель. Она передает строение или структуру предмета, позволяет выделить самые существенные для решения задачи стороны действительности, устанавливает между ними отношения. К старшему дошкольному возрасту дети могут использовать наглядную схему, чертеж или другой вид модели для решения различных задач. В дальнейшем они научаются и сами создавать модели, помогающие им в решении задач. Опора на внешнюю схему (структуру) помогает детям решать не только образные, но и логические задачи: классифицировать объекты, устанавливать математические отношения, выстраивать причинно-следственные связи. Они могут справиться с теми заданиями, которые было бы чрезвычайно сложно выполнить в умственном (внутреннем) плане. Овладение действиями наглядного моделирования позволяет решать широкий круг задач, что дает ребенку возможность в дальнейшем успешно учиться в школе.
Первые связаны с вопросами, приведут ли данные действия к достижению определенных целей, каковы вероятность и условия, а также цена достижения этих целей. Вторые связаны с вопросами о смысле целей, цене и последствиях их достижения и недостижения, о побочных непреднамеренных эффектах их реализации. Деятельность может быть целесообразна, рационально выстроена, эффективна, экономична и поставленные цели успешно реализуются, но сам замысел может не решать проблемы или порождать больше проблем, чем решает. Плохо, когда лечение не приносит ощутимых результатов, но еще хуже, когда оно переносится тяжелее, чем болезнь.
Задача экспертизы будет тогда заключаться в том, чтобы расширить контекст целеполагания. Так, Р. Оппенгеймер и А. Эйнштейн, расширив изначально технический контекст проекта создания атомной бомбы до ценностно-мировоззренческого, ввели в свои технические и естественнонаучные открытия гуманитарную составляющую. В принципе, эту составляющую можно усмотреть в любом проекте, если рассматривать его в достаточно общем контексте. Идея КГЭ расширяет само понятие экспертизы, показывая, что наряду с экономической эффективностью существуют не менее объективные критерии социальной эффективности. Можно говорить и про гораздо менее изученную, но вполне поддающуюся объективному определению персонологическую эффективность, в качестве критериев которой может выступать многоуровневая система индикаторов качества жизни (см.: Зараковский, 2009). Междисциплинарная по своей сути проблема качества жизни играет в вопросах КГЭ очень важную роль, которая еще не получила должного осмысления.
По мнению Д. Б. Эльконина и В. В. Давыдова, вся учебная деятельность в практическом отношении должна быть представлена в виде системы учебных
задач . Эти задачи даются в определенных учебных ситуациях и предполагают определенные учебные действия – контрольные, предметные, вспомогательные, такие как анализ, выписывание, подчеркивание, схематизация, обобщение. Структура задачи обязательно включает в себя предмет задачи в исходном состоянии и модель требуемого состояния предмета задачи. Задача представляется как сложная система информации о каком-то явлении или объекте, часть сведений в которой определена, а другую часть необходимо найти. Процесс определения неизвестной части информации и требует поиска новых знаний или согласования уже имеющихся.
Выявив пробелы в информации, нужно определить их важность для дальнейшего анализа. Нельзя до бесконечности откладывать составление аналитического отчета под предлогом того, что в информации выявлены пробелы. На определенном этапе следует признать, что для решения
задачи собрано достаточно данных. Кроме того, имеют значение факторы времени и денег, потому что решение проблемы ограничено тем и другим. Сотрудники ИАС должны стремиться к решению поставленной задачи имеющимися средствами и в разумные сроки.
Система целей и ценностей. Для создания необходимого поведения работника можно использовать конечные цели организаций. Они могут служить отправной точкой для создания цепочки «средства – цели». При этом данная цепочка будет включать следующий комплекс действий: выбор общей цели, которую следует достичь; определение комплекса средств из широкого спектра для достижения данной цели; поиск средств для достижения цели т. д. В результате устанавливается иерархия целей, в рамках которой каждый уровень может пониматься как конечная цель по отношению к нижнему уровню и как средство достижения целей относительно верхних уровней. Декомпозиция общих целей на специфические подчиненные
задачи и последующее их распределение их по организационным подразделениям организации усиливают возможность рационального поведения работников путем точного определения их ценностных предпосылок. Такое положение упрощает принятие необходимых управленческих решений на каждом уровне управления. Поэтому иерархия организации может рассматриваться как набор средств и целей, определяющий необходимую последовательность принятия решений и действий в рамках организации.
Постановка
задачи выбора наиболее эффективного варианта предполагает соединение воедино согласованных по форме описаний всех компонентов ситуации принятия решения – цели, вариантов решения, критерия выбора и самого субъекта решения (роль описания последнего выполняют упоминавшиеся выше закономерности, связывающие действие и его последствия для преодоления проблемной ситуации) [Тамбовцев, 1993, с. 15–23]. Отсутствующим (точнее, не обсужденным пока) элементом здесь являются критерии выбора. По своему содержанию они представляют собой требования, предъявляемые к возможным вариантам действий (для процесса институционального проектирования – к разработанным альтернативным проектам правила).
Одной из главных является аналитическая функция категории «хозяйственный риск», которая обусловлена необходимостью выбора одного из возможных вариантов хозяйственного поведения, для чего лицо, принимающее решение (ЛПР), анализирует и соразмеряет все возможные альтернативы, выстраивает свою систему предпочтений. В зависимости от конкретной
задачи ситуация принятия решения с учетом риска обладает различной степенью сложности. В простых ситуациях, например, при заключении договора поставки традиционного сырья, параметры качества которого легко формулируются, ЛПР ориентируется, как правило, на собственную интуицию и прошлый опыт. Но для нахождения оптимального решения в более сложных производственных ситуациях необходимо применять более тонкие методы содержательного анализа имеющейся информации, привлекать специальные методы анализа количественных показателей, формализованные методы подготовки решения. Например, разрабатывая хозяйственные решения, руководитель предприятия анализирует все возможные варианты решения, выбирая тот из них, который с учетом риска негативных последствий будет более обоснованным.
2. Структурированность
задачи , то есть степень ее формализованности. Структурированность задачи определяется по четырем признакам: насколько в представлениях членов группы выбранное решение выглядит правильным; насколько четко группа понимает все требования, предъявляемые к данному решению (четкость постановки задачи); какие существуют ограничения, касающиеся действий, связанных с выполнением задачи; является ли данное решение единственным или возможны альтернативные варианты.
Есть два варианта – пассивные и активный. При пассивном Вы выбираете подчиненного с релевантным предыдущим опытом, наличием необходимых знаний и навыков. При активном подходе Вы выбираете подчиненного, наиболее мотивированного к выполнению данного задания, независимо от опыта либо знаний и навыков. В любом случае всегда желательно делегировать
задачу «думающему» подчиненному, то есть подчиненному, который способен увидеть задачу комплексно, понять, зачем она выполняется, как она отразится на остальных процессах в компании. Такой подчиненный всегда будет способен принять правильное решение для возникновении альтернатив при выполнении задания.
Работа Онсагера, Пригожина и их последователей имела своей целью построение «классических» вариационных принципов, таких, из которых законы сохранения, то есть уравнения, описывающие движение среды, были бы прямыми следствиями. Другими словами, ими была сделана попытка построить принципы, носящие достаточно универсальный характер. Во всяком случае, такой же, как и принципы механики. Однако для их вывода требовалось сделать ряд серьезных предположений об особенности изучаемых движений и процессов: локальная обратимость, линейность в смысле Онсагера и т. д. Благодаря этому развитие и использование принципов Онсагера и Пригожина для анализа прикладных
задач столкнулись с целым рядом трудностей, и их область применимости оказалась на деле весьма ограниченной.
2) определение всех надсистем, в которые входит исследуемая система как часть. Каждая система принадлежит бесконечному числу надсистем. Однако каждая конкретная
задача имеет свои условные требования, поэтому при решении определенной задачи необходимо выделить наиболее значимые надсистемы;
Чтобы определить эффективность и способы мотивации будущего сотрудника, нужно выяснить, на что он ориентирован – на процесс или результат. Казалось бы, вполне очевидно, что важно и то, и другое, однако в реальной жизни большинство видов работ предполагает определенное соотношение предпочтений и склонностей сотрудника в отношении процесса и результата. Например, мотивация на результат однозначно предпочтительна для большинства позиций, связанных с активными продажами, влиянием на финансовую эффективность компании, и всех должностей, на которых основной
задачей является разрешение сложных и конфликтных ситуаций. На таких должностях и нужны люди, в большей степени ориентированные на результат и мотивируемые его быстрым достижением. А вот, например, работа секретаря предполагает значительно больше процедур и процессов, следовательно, на эту позицию больше подойдут люди, ориентированные на процессы и мотивируемые стабильностью и плавным течением жизни.
Наша же наука способна развиваться и получать результаты за осмысленное время потому, что люди умеют ставить перед собой конкретную цель и определять направление исследований, продвигающее к поставленной цели. Ясно, что формальная логика не дает никаких средств для постановки цели, для выделения промежуточных целей, оценки полученного результата. Постановка цели –
задача внелогическая, выполняемая какими-то другими механизмами, возможно, находящимися за пределами чистого мышления.
Вернемся теперь к другому, более трудному и более содержательному аспекту параллелизма между головоломками и проблемами нормальной науки. Проблема, классифицируемая как головоломка, должна быть охарактеризована не только тем, что она имеет гарантированное решение. Должны существовать также правила, которые ограничивают как природу приемлемых решений, так и те шаги, посредством которых достигаются эти решения. Например, решить составную картинку-загадку не значит «составить картинку». Ребенок или современный художник мог бы сделать это, складывая разбросанные, произвольно выбранные элементы, как абстрактные формы, на некотором нейтральном фоне. Картинка, созданная таким образом, может оказаться намного лучше и быть более оригинальной, чем та, из которой головоломка была сделана. Тем не менее такая картинка не могла бы быть ее решением. Чтобы получить настоящее решение, должны быть использованы все фрагменты, их плоская сторона должна быть обращена вниз и они должны быть собраны без усилий и использованы без остатка. Таковы некоторые правила решения картинки-головоломки. Подобные ограничения, накладываемые на приемлемые решения кроссвордов, загадок, шахматных
задач и т. д., вскрываются без труда.
Таким образом, ситуация взаимодействия предъявляет требования к обязательному функционированию Я-знаков как условий постановки и решения подобных
задач . В целом их можно было бы назвать Я-задачами, так как они требуют от человека представленности этих качеств. Какие качества Я обязательно присутствуют в ситуациях такого типа? Обычно следующие:
Мир жестких систем характеризуется тем, что для подобных систем при попытке к какой-то мере «оптимизировать» решение инженерные методологии дают возможность определить результаты, цели и
задачи , которые могут быть получены (достигнуты, решены).
В структуре педагогического процесса важнейшее место занимает система методов воспитания. Метод – определенный способ достижения поставленной цели. С другой стороны, под методом понимают систему действий и операций теоретического и практического понимания действительности. Рассматривая воспитание в общеобразовательной школе, можно отметить, что для педагога освоение действительности – это способность управлять ходом воспитательного процесса и строить его целесообразно в соответствии с логикой и закономерностями развития. Метод воспитания представляется как совокупность действий учителя, которые направлены на решение конкретной
задачи , а также как система действий, без помощи которой непосредственный участник воспитательного процесса (учащийся) не сможет реализовать себя как личность. В любом методе воспитания учитель должен понимать, каких результатов можно добиться при помощи данного метода, каковы причины построения именно этого набора действий. Метод также не может быть осуществим без предварительного и тщательного обдумывания необходимых средств и путей достижения желаемого результата. С помощью вспомогательных вопросов учитель постепенно и поэтапно обеспечивает развертывание процесса воспитания во времени. Система действий учителя, которая является структурной единицей метода воспитания, имеет две стороны:
При периодическом контроле точки контроля устанавливаются через определенные промежутки времени, например: каждый день в 9.00, каждую пятницу в 17.00, каждый последний день месяца и т. д. Преимуществом этого вида контроля является тот факт, что и руководитель, и работник заранее знают, когда будет проверяться ход работы. Однако высокая частота проверок требует затрат времени на их проведение и поскольку периодический контроль превращается в процедуру, то он становится рутинным и может вызывать демотивацию работника. Чтобы этого избежать, периодический контроль лучше использовать при выполнении
задач процесса, а не результата, т. е. там, где необходимо поддерживать рабочее состояние, быть в курсе происходящего и нет необходимости выделять этапы. Периодический контроль как процедура необходим, например, когда текущая ситуация связана с клиентами, нормой визитов к клиентам, профилактикой рекламаций, управлением объемом продаж за определенный период. Эти параметры необходимы, в частности, руководству отдела продаж, чтобы принимать решения и поддерживать продажи на заданном уровне. Периодический контроль также необходим в связи с решением сложных, новых, одноразовых, экстремальных задач с большим числом неизвестных параметров. При таких задачах ситуация меняется постоянно, а важность задач велика. Такой вид контроля применим и в ситуациях, когда задача проста, привычна, но работник с ней не справляется – с его помощью можно выяснить, почему работник не справляется с работой, принять решение об обучении недостающим навыкам, переводе на другой участок работы или увольнении.
На этапе верификации конструкта мы ограничились показателями сенсорной памяти, ВР выбора из множества вариантов, мерностью когнитивного пространства. При выборе дескрипторов когнитивного ресурса мы рассматривали показатели, в которых проявляются, на наш взгляд, его основные свойства – симультанное «схватывание» некоторого множества элементов ситуации, удержание его в фокусе внимания и оперирование им. Эти «внутренние условия» обеспечивают успешное выполнение когнитивных
задач разного типа: 1) тестовых заданий, построенных на абстрактном материале типа прогрессивных матриц Равена; 2) малых творческих задач, которые требуют активизации определенного способа действий без опоры на ориентиры из-за маскировки существенных условий задачи (Горюнова, Дружинин, 2000, 2001; Дружинин, 2001).
Среди специалистов в области моделирования бизнес-процессов часто возникают споры о том, какую методологию лучше использовать для создания моделей? Каждая из этих методологий имеет свои достоинства и недостатки, какие-то моменты удобнее и эффективнее отражать в той или иной нотации. Однако на наш взгляд однозначного ответа нет. Выбор той или иной методологии зависит в первую очередь от целей и
задач описания БП. При этом надо учитывать также степень владения командой аналитиков той или иной методологией, наличие соответствующего ПО, да и просто личные предпочтения руководства проекта. В любом случае, важно, чтобы каждый специалист понимал основные принципы каждой из методологий и умел читать диаграммы, подготовленные с их использованием.
Определенно, существуют
задачи , которые невозможно (по крайней мере, на текущий момент) решить только при помощи тестов. В частности, TDD не позволяет механически продемонстрировать адекватность разработанного кода с точки зрения безопасности данных и надежности выполнения параллельных операций. Безусловно, безопасность основана на коде, в котором не должно быть дефектов, однако она основана также на участии человека в процедурах защиты данных. Тонкие проблемы параллельного выполнения операций невозможно с уверенностью воспроизвести, просто запустив некоторый код.
Ознакомление с приемом. Основная
задача этого этапа – создать представление об изучаемом приеме, его месте в игре, основном назначении и наиболее эффективном осуществлении; создать двигательное и зрительное представление об идеальной технике выполнения этого элемента. Данные задачи решаются с помощью комплекса методов. Ведущим здесь будет метод вербального воздействия, т.е. словесное воздействие на занимающихся. Изучение любого технического элемента в баскетболе начинается с показа и рассказа о нем. Причем показ идеального выполнения данного элемента имеет колоссальное значение. Именно поэтому учитель должен сам в совершенстве владеть данным элементом. Если такая возможность отсутствует, он должен попросить прийти на урок лучшего баскетболиста, чтобы тот продемонстрировал этот элемент ученикам. Будет уместно на этом этапе показать плакаты, слайды, кинофильм об изучаемом приеме. Если позволяют условия, необходимо использовать видеозаписывающую и видеовоспроизводящую аппаратуру. Не следует пренебрегать этим этапом, так как представления об идеальной технике выполнения изучаемого приема у занимающихся, имеет огромное значение в процессе дальнейшего обучения.