Идеальная эталонная модель. Адаптивное регулирование по эталонной модели

Номер

Название

Уровень 1

Выполняемый процесс

АП 1.1

Атрибут выполнения процесса

Уровень 2

Управляемый процесс

AП 2.1

Атрибут управления выполнением

AП 2.2

Атрибут управления рабочим продуктом

Уровень 3

Установленный процесс

АП 3.1

Атрибут определения и преобразования процесса

АП 3.2

Атрибут ресурса процесса

Уровень 4

Предсказуемый процесс

AП 4.1

Атрибут измерения процесса

AП 4.2

Атрибут контроля процесса

Уровень 5

Оптимизирующий процесс

AП 5.1

Атрибут изменения (верификации) процесса

AП 5.2

Атрибут возможности дальнейшего улучшения

Шкала

Атрибуты процесса

Оценка

Уровень 1

Выполнение процесса

В основном или полностью

Уровень 2

Выполнение процесса

Управление выполнением

Управление рабочим продуктом

Полностью

В основном или полностью

В основном или полностью

Уровень 3

Выполнение процесса

Управление выполнением

Управление рабочим продуктом

Ресурс процесса

Полностью

Полностью

Полностью

В основном или полностью

В основном или полностью

Уровень 4

Выполнение процесса

Управление выполнением

Управление рабочим продуктом

Определение и преобразование процесса

Ресурс процесса

Измерение процесса

Контроль процесса

Полностью

Полностью

Полностью

Полностью

Полностью

В основном или полностью

В основном или полностью

Уровень 5

Выполнение процесса

Управление выполнением

Управление рабочим продуктом

Определение и преобразование процесса

Ресурс процесса

Измерение процесса

Контроль процесса

Изменение процесса

Возможность дальнейшего улучшения

Полностью

Полностью

Полностью

Полностью

Полностью

Полностью

Полностью

В основном или полностью

В основном или полностью

Процесс

Номер

Название

Номер

Название

Приобретение (базисный)

Подготовка приобретения (компонентный)

Выбор поставщика (компонентный)

Проверка поставщика (компонентный)

Одобрение заказчика (компонентный)

Поддержка (базисный)

Установление требований (новый)

Функционирование (расширенный)

Функциональное использование (расширенный компонентный)

Поддержка пользователя (расширенный компонентный)

Разработка (базисный)

Анализ и разработка системный требований (компонентный)

Анализ требований ПО (компонентный)

Разработка ПО (компонентный)

Конструкция ПО (компонентный)

Интеграция ПО (компонентный)

Тестирование ПО (компонентный)

Тестирование и интеграция системы (компонентный)

Эксплуатация системы и ПО (базисный)

Поддерживающие процессы жизненного цикла

Документирование (расширенный)

Управление конфигурацией (базисный)

Гарантия качества (базисный)

Верификация (базисный)

Проверка правильности (базисный)

Совместный обзор (базисный)

Проверка (базисный)

Решение проблем (базисный)

Измерение (новый)

Повторного использования (новый)

Управление (базисный)

Управление проектом (компонентный)

Управление качеством (новый)

Управление риском (новый)

Организационное выравнивание (новый)

Процесс усовершенствования (базисный)

Создание процесса (компонентный)

Оценка процесса (компонентный)

Усовершенствование процесса (компонентный)

Управление человеческими ресурсами (расширенный)

Инфраструктура (базисный)

Таблица 4.4.

Действия и процессы 12207

Процессы 15504

Начальные процессы жизненного цикла

Процесс приобретение

Процесс приобретения

базисный

Инициализация

Процесс подготовки приобретения

Компонента

Подготовка Заявки-для-Предложения [-заявка на подряд]

Процесс выбора поставщика

Компонента

Подготовка контракта и корректировка

Процесс выбора поставщика

Компонента

Проверка поставщика

Процесс проверки поставщика

компонента

Принятие и завершение

Процесс одобрения заказчика

компонента

Процесс поставки

Процесс поставки

базисный

Инициализация

Процесс поставки

базисный

Подготовка ответа

Процесс поставки

базисный

Контракт

Процесс поставки

базисный

Планирование

Процесс поставки

базисный

Выполнение и управление

Процесс поставки

базисный

Обзор и оценка

Процесс поставки

базисный

Поставка и завершение

Процесс поставки

базисный

Процесс установления требований

Процесс разработки

Процесс разработки

базисный

Реализация процесса

Процесс разработки

базисный

Анализ системных требований

компонента

Разработка архитектуры системы

Процесс разработки и анализа системных требований

компонента

Анализ требований ПО

Процесс анализа программных требований

компонента

Разработка архитектуры ПО

Процесс разработки ПО

компонента

Рабочий проект ПО

Процесс разработки ПО

компонента

Кодирование и тестирование ПО

Процесс конструкции ПО

компонента

Интеграция ПО

Процесс интеграции ПО

компонента

Тестирование квалификации ПО

Процесс тестирования ПО

компонента

Интеграция системы

компонента

Тестирование квалификации системы

Процесс тестирования и интеграции системы

компонента

Инсталляция ПО

Процесс поставки

базисный

Поддержка программ

Процесс поставки

базисный

Процесс функционирования

базисный

Реализация процесса

Процесс функционального использования

расширенная компонента

Функциональное тестирование

Процесс функционального использования

расширенная компонента

Функционирование системы

Процесс функционального использования

расширенная компонента

Поддержка пользователя

Процесс поддержки пользователя

расширенная компонента

Процесс эксплуатации

базисный

Реализация процесса

Процесс эксплуатации ПО и системы

базисный

Анализ проблем и модификаций

Процесс эксплуатации ПО и системы

базисный

Реализация модификации

Процесс эксплуатации ПО и системы

базисный

Принятие в эксплуатацию

Процесс эксплуатации ПО и системы

базисный

Миграция

Процесс эксплуатации ПО и системы

базисный

Утилизация ПО

Процесс эксплуатации ПО и системы

базисный

Вспомогательные процессы жизненного цикла

Процесс документирования

Процесс документирования

расширенный

Реализация процесса

Процесс документирования

расширенный

Разработка и развитие

Процесс документирования

расширенный

Продукция

Процесс документирования

расширенный

Эксплуатация

Процесс документирования

расширенный

Процесс управления конфигурацией

Базисный

Реализация процесса

Процесс управления конфигурацией

базисный

Идентификация конфигурации

Процесс управления конфигурацией

базисный

Контроль конфигурации

Процесс управления конфигурацией

базисный

Учет статуса конфигурации

Процесс управления конфигурацией

базисный

Оценка конфигурации

Процесс управления конфигурацией

базисный

Управление выпуском и поставкой

Процесс управления конфигурацией

базисный

Процесс гарантии качества

Процесс гарантии качества

базисный

Реализация процесса

Процесс гарантии качества

базисный

Гарантия продукта

Процесс гарантии качества

базисный

Гарантия процесса

Процесс гарантии качества

базисный

Системы гарантии качества

Процесс гарантии качества

базисный

Процесс верификации

Процесс верификации

базисный

Реализация процесса

Процесс верификации

базисный

Верификация

Процесс верификации

базисный

Процесс проверки достоверности

базисный

Реализация процесса

Процесс проверки достоверности

базисный

Проверка достоверности

Процесс проверки достоверности

базисный

Процесс совместного обзора

Процесс совместного обзора

базисный

Реализация процесса

Процесс совместного обзора

базисный

Обзоры управления проектом

Процесс совместного обзора

базисный

Технические обзоры

Процесс совместного обзора

базисный

Процесс проверки

Процесс проверки

базисный

Реализация процесса

Процесс проверки

базисный

Процесс проверки

базисный

Процесс решения проблем

Процесс решения проблем

базисный

Реализация процесса

Процесс решения проблем

базисный

Решение проблем

Процесс решения проблем

базисный

Процесс измерения

Процесс повторного использования

Организационные процессы жизненного цикла

Процесс управления

Процесс управления

базисный

Инициализация и определение области

Процесс управления проектом

компонента

Планирование

Процесс управления проектом

компонента

Выполнение и контроль

Процесс управления проектом

компонента

Обзор и оценка

Процесс управления проектом

компонента

Закрытие

Процесс управления проектом

компонента

Процесс управления качеством

Процесс управления риском

Процесс организационного выравнивания

Процесс инфраструктуры

Процесс инфраструктуры

базисный

Реализация процесса

Процесс инфраструктуры

базисный

Создание инфраструктуры

Процесс инфраструктуры

базисный

Эксплуатация инфраструктуры

Процесс инфраструктуры

базисный

Процесс усовершенствования

Процесс усовершенствования

базисный

Создание процесса

Процесс создания процесса

компонента

Оценка процесса

Процесс оценки процесса

компонента

Усовершенствование процесса

Процесс усовершенстования

компонента

Подготовка процесса

расширенный

Реализация процесса

Процесс управления человескими ресурсами

расширенный

Подготовка существенной разработки

Процесс управления человескими ресурсами

расширенный

Подготовка реализации плана

Процесс управления человескими ресурсами

Аннотация: Излагаются основы процессного подхода к управлению ИТ, в основе которого лежит понятие цепи добавленной стоимости М. Портера. Ставится задача организации эффективного управления ИТ на основе лучших практик. Обсуждается роль стандартов в области ИТ.

Смысл цепочки добавленной стоимости - в разграничении основных и вспомогательных групп бизнес-процессов организации. Основные группы процессов добавляют стоимость производимому бизнесом продукту или услуге, вспомогательные - нет. Как видно из рис. 1.1 , группа процессов "Управление ИТ" относится к вспомогательным, наряду с такими группами процессов, как "Управление кадрами" или "Управление финансами" (на рисунке показаны, естественно, далеко не все вспомогательные группы).

Конечно, существуют и такие виды деятельности, где управление ИТ является существенной частью бизнеса и может быть с достаточными основаниями отнесено к основным группам процессов. Это, например, бизнесы, где важную роль играют интернет -услуги: розничные банки, онлайн-магазины или торговые площадки в Интернете. Принципиально важны информационные технологии для операторов связи, или, скажем, провайдеров услуг глобальной навигации, не говоря уж о компаниях, работающих в ИТ-секторе. В таких компаниях некоторые процессы управления ИТ (например, предоставление клиентам услуг доступа к информационным ресурсам компании) становятся частью основного производственного процесса компании, а вспомогательными будут те группы процессов управления ИТ, которые используются, например, при выполнении внутренних проектов автоматизации или при взаимодействии корпоративных пользователей информационных систем с группой техподдержки.

Кроме случаев, когда управлением ИТ в компании занимается единственная ИТ-организация, возможны и ситуации, когда управление ИТ децентрализовано . Это, как правило, происходит в крупных географически распределенных компаниях, хотя встречаются и ситуации, когда в одной компании сосуществует несколько ИТ-организаций. Процессный подход к управлению ИТ имеет то преимущество, что позволяет пренебречь различиями в структурах и организационных формах, в которых протекает деятельность по управлению ИТ, сосредоточившись на главном - результатах и эффективности этой деятельности. С практической точки зрения это означает, что должны быть определены и организованы "сквозные" процессы управления ИТ, в которых участвуют сотрудники нескольких бизнес-единиц, занимающихся управлением ИТ. Как показывает опыт , это трудная задача, которую далеко не всегда удается решить. Организационные границы часто оказываются реальными барьерами на пути движения информации в процессах. Чтобы преодолеть эту трудность, вводится понятие владельца процесса. Владелец процесса несет полную ответственность за результативность, эффективность и улучшение процесса. Определение роли и места владельцев процессов управления ИТ в оргструктуре компании - одна из непростых управленческих задач, которую приходится решать при реализации процессов.

Если с помощью общей цепочки добавленной стоимости, показанной на рис. 1.1 , построить цепочку для ИТ-организации, получится картина, представленная на рис. 1.2 . Здесь вспомогательные группы процессов, показанные белым, являются у ИТ-организации общими с соответствующими процессами бизнеса в целом, а остальные группы вспомогательных процессов специфичны именно для управления ИТ. Именно они наряду с основными группами процессов представляют для нас интерес.

Основные группы процессов на рис. 1.2 демонстрируют современный взгляд на деятельность ИТ-организации, предложенный в последние годы. Он состоит в том, что эта деятельность рассматривается как оказание услуг бизнесу.

Я не буду пока уточнять, что подразумевается под услугой. На интуитивном уровне понимания услуга ИТ-организации - это предоставление информационного ресурса для решения бизнес-задачи. Информационным ресурсом может быть, например, программная система или приложение , сеть передачи данных или человеческий ресурс в виде ИТ-специалиста. Важно только одно: такой взгляд на управление ИТ подразумевает, что существует конечный и относительно стабильный перечень услуг, согласованных с бизнесом, и ИТ-организация несет полную ответственность за их реализацию.

Если последовательно придерживаться такого взгляда, то проясняется состав основных и вспомогательных групп процессов ИТ-организации.

Основные группы процессов связаны с планированием, созданием, реализацией, сопровождением и развитием услуг. Процессы из этих групп включают в себя тесное взаимодействие с заказчиками и пользователями, работающими в основном бизнесе компании.

Вспомогательные группы процессов связаны с созданием, поддержкой и развитием информационных ресурсов (на рис. 1.2 показаны далеко не все такие группы). Примерами могут служить группы процессов управления ИТ-инфраструктурой, процессы создания и сопровождения приложений (их принято называть процессами управления жизненным циклом информационных систем), процессы обучения специалистов, а также группы процессов, которые управляют использованием временно привлеченных информационных ресурсов, принадлежащих субподрядчикам, поставщикам и аутсорсерам.

Стоит выделить группу процессов стратегического планирования, определяющую долгосрочную политику развития услуг и связанных с ними информационных ресурсов. Эта политика должна быть увязана с корпоративной бизнес-стратегией, целями бизнеса. В результате выполнения соответствующих процессов формируются планы развития услуг ИТ-организации, отвечающие планам развития бизнеса, и вытекающие из них планы развития информационных ресурсов.

Дальше в этой книге речь пойдет о деятельности по повышению эффективности ИТ-организации, т. е. по повышению результативности и эффективности основных и вспомогательных процессов управления ИТ. Эта деятельность , в свою очередь , может рассматриваться как группа процессов по управлению специфическим информационным ресурсом - знаниями и процессами ИТ-организации. На рис. 1.2 она называется " Улучшение процессов управления ИТ и организационное совершенствование".

Как же можно повысить результативность и эффективность основных и вспомогательных процессов управления ИТ?

Универсального алгоритма или готового рецепта на все случаи жизни, конечно, не существует. Тем не менее можно предложить разумные практические подходы к решению задачи, использующие знания, методики, приемы и инструменты, выработанные и апробированные за годы существования ИТ-организаций во всем мире.

Один из широко распространенных приемов улучшения состоит во внедрении в управленческую практику предприятия "лучших управленческих практик". С точки зрения процессного подхода к управлению ИТ, лучшими практиками следует считать эталонные модели процессов, созданные в результате обобщения соответствующего мирового опыта. Эталонные модели существуют главным образом в форме международных стандартов, разрабатываемых международной организацией по стандартизации (ISO 3International Organization for Standardization; о происхождении названия ISO см. http://ru.wikipedia.org/wiki/ISO ) и другими авторитетными международными и национальными организациями. Важно понимать, что эталонная модель процессов не является идеальным образцом для подражания, применимым во всех случаях жизни, а представляет лишь усредненный опыт , который признан профессиональным сообществом и, стало быть, может оказаться полезным при решении задачи повышения эффективности управления ИТ в конкретной организации.

Эталонные модели, которые можно использовать для улучшения процессов управления ИТ рассматриваются в лекциях 3-5 (" "Процессные стандарты. ГОСТ Р ИСО/МЭК 12" Процессные стандарты. ГОСТ Р ИСО/МЭК 12207", " "Внедрение ГОСТ Р ИСО/МЭК 12207" Внедрение ГОСТ Р ИСО/МЭК 12207", " "Конструирование процессов. Стандарт IEEE 1074" Конструирование процессов. Стандарт IEEE 1074", " "Развитие модели процессов жизненного цикла. ГОСТ Р ИСО/МЭК 15288" Развитие модели процессов жизненного цикла . ГОСТ Р ИСО/МЭК 15288").

Эталонные модели процессов существуют, в частности, для таких групп процессов, как управление жизненным циклом информационных систем, практически всех групп основных процессов, управления поставщиками и субподрядчиками. В то же время для групп процессов стратегического управления или выбора субподрядчика сколько-нибудь проработанных эталонных моделей не существует (точнее, мне неизвестно об их существовании).

Для понимания эталонных моделей процессов и их взаимосвязей (подчас довольно сложных и неочевидных) полезно изучать так называемые Body of Knowledge , или методические справочники, где собраны и представлены в структурированном виде описания задач, понятий, объектов и процессов, имеющих отношение к той или иной области деятельности. К управлению ИТ, в частности, имеет самое непосредственное отношение методический справочник SWEBOK ( Software Engineering Body of Knowledge ).

Наконец, существует достаточно обширный корпус методических руководств 4англ. framework , которые аккумулируют практический опыт решения управленческих задач (примерами могут служить COBIT, Val IT, Risk IT). Они могут быть использованы при реализации таких процессов, как стратегическое управление, управление инвестициями и рисками, связанными с ИТ.

Более сложные методы улучшения процессов управления ИТ изучаются в лекциях 7-9 (" "Зрелость проектных организаций. Методология CMM" Зрелость проектных организаций. Методология CMM ", " "Практическое использование CMM. Проект SPICE" Практическое использование CMM . Проект SPICE ", " "Концептуальная модель CMMI" Концептуальная модель CMMI ").

Проблема улучшения основных процессов ИТ-организации, взаимодействующих с бизнес-процессами предприятия, в разных аспектах рассматривается в лекциях 10-13 (" "Процессы управления ИТ-услугами и библиотека ITIL" Процессы управления ИТ-услугами и библиотека ITIL ", " "Библиотека ITIL. Стратегия оказания услуг" Библиотека ITIL . Стратегия оказания услуг", " "Библиотека ITIL. Проектирование услуг" Библиотека ITIL . Проектирование услуг", " "Библиотека ITIL. Развертывание, предоставление и непрерывное улучшение услуг" Библиотека ITIL . Развертывание, предоставление и непрерывное улучшение услуг").

До сих пор речь шла только о процессах ИТ-организации в рамках одной компании. На самом деле ИТ-организация, как правило, взаимодействует с рядом внешних контрагентов. Пример взаимосвязей ИТ-организации с внешними субъектами рынка показан на рис. 1.3 . Участие внешних контрагентов в процессах ИТ-организации порождает конструкцию, называемую, по аналогии с цепью добавленной стоимости, сетью добавленной стоимости 5англ. Value Network . Пример на рис. 1.3 показывает только один уровень сети: ИТ-организация - контрагент . На практике этих уровней может быть сколько угодно; у каждого контрагента есть свои контрагенты и т. д.

Сеть добавленной стоимости демонстрирует важность для ИТ-организации процессов управления взаимоотношениями с контрагентами. По этой причине многие эталонные модели процессов включают процессы управления поставщиками и субподрядчиками. Стоит заметить, что подходы к улучшению процессов управления ИТ, применяемые ИТ-организацией, точно так же могут быть использованы и используются независимыми субъектами ИТ-рынка для повышения эффективности их процессов. При этом процессы управления жизненным циклом ИС, являющиеся вспомогательными для ИТ-организации, входят в число основных для компании - разработчика или поставщика программного обеспечения. Процессы оказания услуг ИТ-организацией имеют ту же природу, что и процессы оказания услуг, которые используют внешние поставщики. Вспомогательные для ИТ-организации группы процессов стратегического планирования ИТ являются основными для консалтинговых компаний, оказывающих профессиональные услуги в области управления ИТ. Даже в пределах одной компании могут возникать тонкие моменты, связанные с двойной ролью процессов. Примером может служить ситуация, когда разные экземпляры процесса 6Экземпляр процесса - реализация процесса в конкретной среде, например в некотором проекте или при решении конкретной задачи. используются с разными целями и в разных контекстах. Например, разные экземпляры единого процесса управления проектами могут создаваться при управлении внешними и внутренними проектами компании. Для целей дальнейшего изложения различия в роли процесса несущественны, поэтому дальше в книге процессы не разделяются на основные и вспомогательные и называются просто процессами управления ИТ.

Пример применения процессного подхода при описании взаимодействия ИТ-организации с аутсорсерами рассматривается в заключительной лекции (" "Аутсорсинг процессов управления ИТ" Аутсорсинг процессов управления ИТ"). Необходимо сразу оговориться, что аутсорсинг вообще и ИТ- аутсорсинг в частности - очень сложное и многогранное понятие, не вполне пока осознанное современной теорией управления. Я рассматриваю довольно частный случай ИТ-аутсорсинга, чтобы продемонстрировать практическую пользу, которую может принести процессный подход при организации аутсорсингового взаимодействия.

Как уже говорилось выше, один из признанных источников эталонных моделей процессов управления ИТ - это стандарты в области информационных технологий. Несмотря на то что их суммарный объем довольно велик, существует несколько, на мой взгляд, основополагающих стандартов, познакомиться с которыми управленцам в сфере ИТ необходимо. Именно о них дальше пойдет речь. Я надеюсь, что, начав с этих стандартов, читатель сможет дальше самостоятельно углубиться в предмет настолько, насколько ему это будет необходимо.

Я не ставил перед собой цели полного изложения стандартов (как, впрочем, и других рассмотренных далее методик), поэтому какая-то часть идей и методов, приведенных там, здесь неизбежно отсутствует (да и сам выбор стандартов неизбежно субъективен). Важнее было показать, что между разными эталонными моделями, процессами и методиками, разработанными в разное время и с разными целями, существуют глубокие, хотя и не всегда очевидные связи. Они показывают, как из отдельных попыток осмысления и формализации конкретного опыта управления ИТ возникают основы будущей теории.

Краткие итоги

В лекции предлагается использовать процессный подход к анализу деятельности ИТ-организаций и ИТ-компаний. Представлены цепочка и сеть добавленной стоимости ИТ-организации. Поставлена задача улучшения процессов управления ИТ. Рассмотрена роль процессных стандартов, представляющих эталонные модели процессов.

Вопросы

1. Что такое цепочка добавленной стоимости? Как выглядит примерная цепочка добавленной стоимости для ИТ-организации?
2. В чем разница между основными и вспомогательными процессами? Может ли процесс быть одновременно основным и вспомогательным?
3. Что такое сеть добавленной стоимости?
4. Какова роль ИТ-стандартов в управлении ИТ?

Методические материалы по организационно-методической, психолого-педагогической поддержке профессионального роста, самореализации педагогов и формированию ключевых компетентностей, профиля компетенций педагогического работника разработаны региональным научно-методическим центром экспертной оценки педагогической деятельности ГБОУ ВПО МО «Академия социального управления»

Текст предоставлен для ознакомления.
Разработанная в региональном научно-методическом центре экспертной оценки педагогической деятельности эталонная модель компетентностей педагогического работника в силу своих характеристик является нормативной, прогностической моделью, нацеленной на результат, поэтому лежит в основе контрольно-измерительных материалов, используемых при аттестации, определяя их цели, задачи и содержание.

Представляем эталонную модель компетентностей педагогического работника в графическом и описательном виде.

Рисунок 1 - Эталонная модель ключевых компетентностей педагогического работника

Эталонная модель компетентностей педагогического работника (Рисунок 1) - это идеальная, вербализованная, т. е. кодированная знаками естественного языка, модель педагога, представляющая собой идеальный образ, эталон специалиста , отвечающий всем требованиям, предъявляемым к педагогическим работникам при аттестации на первую и высшую квалификационные категории пп. 30, 31 Порядка аттестации педагогических работников государственных и муниципальных образовательных учреждений, требованиям, изложенным в едином квалификационном справочнике должностей руководителей, специалистов и служащих (приложение к приказу Министерства здравоохранения и социального развития Российской Федерации от 26 августа 2010 г. № 761 н), и профессиональным стандартам.

При проектировании эталонной модели компетентностей педагогического работника мы опирались на авторские разработки, различные научные школы, в частности использовали отечественные исследования И.А. Зимней, Н.В. Кузьминой, А.К. Марковой, и зарубежные исследования Совета Европы.

Ключевая компетентность нами рассматривается как интегральная характеристика педагогического работника, позволяющая ему свободно ориентироваться в социальном и профессиональном пространстве, качественно и эффективно выполнять профессиональную деятельность, решать стандартные и нестандартные профессионально-педагогические задачи, быть социально адаптированным человеком, способным к постоянному личностному и профессиональному саморазвитию.

Объем компетентности составляют профили компетенций как составляющие ее знания, умения и отношения, содержательно определяющие компетентность.

Рисунок 2 - Специальная и профессиональная компетентность

Специальная и профессиональная компетентность (Рисунок 2), т. е. владение собственно профессиональной деятельностью на достаточно высоком уровне, способность проектировать свое дальнейшее профессиональное развитие.

понимание предназначения, миссии профессии;

владение нормами профессиональной деятельности, высокая эффективность;

достижение высоких результатов и их стабильность; профессиональное мастерство;

профессиональное сознание (осознание максимального числа признаков профессиональной деятельности: содержания, средств, результатов труда);

профессиональное мышление, профессиональная интуиция, самостоятельность в решении профессиональных проблем;

оптимальная психологическая цена результата, отсутствие усталости и перегрузки.

В рамках специальной и профессиональной компетентности выделяются следующие профили компетенций :

1. Предметная компетенция , т. е. глубина, системность знаний по предмету и применение их в педагогической практике; способность реализовывать учебные программы базовых и элективных курсов в различных образовательных организациях.

2. Организационно-методическая компетенция , т. е. готовность применять современные образовательные методики и технологии, в том числе информационные, для обеспечения качества учебно-воспитательного процесса; деятельность, действия, приемы, умения, способы работы, техники, применяемые в данной профессии для успешного достижения результата; умение организовать образовательную деятельность обучающихся (воспитанников).

3. Диагностическая компетенция , т. е. владение психолого-педагогическими знаниями, психолого-педагогическими действиями, способами, приемами, умениями, техниками, технологиями; способность применять современные методы диагностирования достижений обучающихся и воспитанников; осуществлять педагогическое сопровождение процессов социализации и профессионального самоопределения обучающихся, подготовки их к сознательному выбору профессии.

4. Аналитическая и оценочная компетенции , т. е. умение проанализировать и оценить сформированность универсальных учебных действий, мыслительных операций учащихся с учетом их индивидуальных особенностей и возможностей, как в качественных, так и в количественных показателях (баллы в рейтинге, категории и др.); применять методы математической и статистической обработки информации; участвовать в профессиональных испытаниях, результатом которых является дифференцированная (качественная и количественная) оценка профессионализма.

5. Прогностическая компетенция , т. е. умение определять перспективы роста, зоны ближайшего развития своих учеников и своего профессионального развития; осознавать потенциальные возможности школьников и свои; осознание перспектив развития и возможностей их реализации (прогностические критерии); самопроектирование, самоэкспериментирование; построение собственной стратегии профессионального роста, построение и реализация сценария своей профессиональной жизни; согласованность между мотивационной и операциональной стороной деятельности.

6. Исследовательская компетенция , т. е. умение применять методы теоретического и экспериментального исследования; спланировать, организовать, провести и проанализировать педагогический эксперимент по внедрению инноваций; способность к анализу и синтезу; исследовательские навыки; способность порождать новые идеи (креативность); демонстрировать понимание качества исследований, относящихся к дисциплине; демонстрировать понимание экспериментальной проверки научных теорий.

Рисунок 3 -

Коммуникативная компетентность (Рисунок 3) - компетентность социального взаимодействия как способность адекватного ситуациям установления взаимопонимания, избегания конфликтов, создания климата доверия; отнесение себя к профессиональной общности; владение нормами профессионального общения, этическими нормами профессии; направленность профессиональных результатов на благо других людей, их духовное обогащение средствами своей профессии; умение сотрудничать, вступать в контакты, легкая совместимость; конкурентоспособность, умение вызвать в социуме интерес к результатам своей профессиональной деятельности.

Коммуникативная компетентность проявляется в следующих профилях компетенций :

1. Социально-коммуникативная компетенция , т. е. способность адекватного ситуациям взаимодействия нахождения вербальных и невербальных средств и способов формирования и формулирования мысли при ее порождении и восприятии; способность использовать навыки публичной речи, в том числе в сфере трансляции собственного опыта (способность транслировать собственный положительный опыт в педагогическое сообщество: статьи, выступления, участие в конкурсах; способность к ведению дискуссии, полемики; готовность к взаимодействию с коллегами).

2. Организационно-коммуникативная компетенция , т. е. умение организовать продуктивное общение и сотрудничество школьников; умение проводить учебно-воспитательные занятия в форме диалогов, полемик, диспутов, дискуссий, обмена мнениями, научных споров и т. п.

Рисунок 4 - Информационная компетентность

Информационная компетентность (Рисунок 4) связана с владением информационными технологиями:

• прием, переработка, выдача информации; преобразование информации (чтение, конспектирование);
• массмедийные, мультимедийные технологии, компьютерная грамотность;
• владение электронной, Интернет-технологией.

Информационная компетентность проявляется в следующих профилях:

1. Информационно-поисковая компетенция , т. е. умение находить необходимую информацию из различных источников.

2. Информационно-аналитическая компетенция , т. е. навыки анализировать информацию и управлять ею; готовность использовать основные методы, способы и средства получения, хранения, переработки информации; готовность работать с компьютером как средством управления информацией; способность работать с информацией в глобальных компьютерных сетях.

3. Информационно-технологическая компетенция , т. е. способность пользоваться, воспроизводить, совершенствовать средства и способы получения и воспроизведения информации в печатном и электронном виде; знание основных прикладных программ и умение пользоваться ими; навыки работы с компьютером.

Рисунок 5 - Личностная компетентность

Личностная компетентность , т. е. устойчивая профессиональная мотивация, наличие позитивной Я-концепции, творческая установка, сознательное профессиональное творчество, изменение себя средствами профессии; индивидуальность в профессиональном труде; открытость для постоянного профессионального обучения, накопления опыта, изменения; владение приемами самореализации и развития индивидуальности в рамках профессии, готовность к профессиональному росту, способность к индивидуальному самосохранению; саморазвитие профессиональных способностей; сильное целеполагание; профессиональная обучаемость; опора на прошлый профессиональный опыт, преемственность; возрастание индивидуализации и относительной автономии по мере профессионального роста.

Профили личностной компетентности:

1. Компетенция саморазвития и самовыражения - устойчивая мотивация, способность к целеполаганию, профессиональные способности, профессиональная обучаемость, самопрезентация, положительные эмоции; способность и готовность к образованию в течение всей жизни, владение приемами личностного самовыражения и саморазвития, средствами противостояния профессиональным деформациям личности.

2. Рефлексивная компетенция - системообразующий компонент профессиональной педагогической деятельности и качество личности, позволяющее наиболее эффективно и адекватно осуществлять рефлексию, что обеспечивает развитие и саморазвитие, способствует творческому подходу в учебной и профессиональной деятельности, достижению их максимальной эффективности и результативности; акмеологический феномен, способствующий достижению наивысших результатов в деятельности; профессионально-личностные качества педагога, его готовность и способность к рефлексивной деятельности с использованием знаний, умений, навыков, профессионального и жизненного опыта; способность к самоанализу и самооценке.

Эталонная модель

Эталонная модель (англ. reference model , master model ) - это абстрактное представление понятий и отношений между ними в некоторой проблемной области. На основе эталонной строятся более конкретные и детально описанные модели, в итоге воплощённые в реально существующие объекты и механизмы. Понятие эталонной модели используется в информатике .

Примеры Эталонных моделей

• Сетевая модель OSI (Open Systems Interconnection Reference Model),
• модель Открытого геопространственного консорциума (англ.) ,
• архитектура фон Неймана - модель эталонной модели с последовательными вычислениями,
• эталонная модель Архитектуры государственного предприятия (англ.) ,
• Эталонная Информационная Модель HL7 (Reference Information Model, RIM HL7),
• Эталонная Модель (Reference Model, RM) openEHR .

Wikimedia Foundation . 2010 .

Смотреть что такое "Эталонная модель" в других словарях:

эталонная модель - иерархическая модель — [Л.Г.Суменко. Англо русский словарь по информационным технологиям. М.: ГП ЦНИИС, 2003.] Тематики информационные технологии в целом Синонимы иерархическая модель EN reference model …

эталонная модель - etaloninis modelis statusas T sritis automatika atitikmenys: angl. master model; reference model vok. Referenzmodell, n rus. эталонная модель, f pranc. modèle de référence, m; modèle standard, m … Automatikos terminų žodynas

эталонная модель - 3.1.41 эталонная модель (reference model): Структурированный комплект взаимосвязанных представлений об объекте (например информационной системе), охватывающий данный объект в целом, упрощающий разбиение связей по тематике, который может быть… … Словарь-справочник терминов нормативно-технической документации

эталонная модель ВОС - Модель взаимодействия открытых систем, разработанная ISO в 1984 г. Позволяет универсальным образом описать логику информационного обмена между взаимосвязанными системами и абонентами. Полная модель содержит семь уровней. На самом нижнем… … Справочник технического переводчика

эталонная модель ISO/OSI - Семиуровневая эталонная модель протоколов передачи данных. Определяет уровни: физический, канальный, сетевой, транспортный, сеансовый, представительский и прикладной. В CAN сетях обычно реализуются только физический, канальный и прикладной уровни … Справочник технического переводчика

эталонная модель протоколов широкополосной ISDN-сети - Модель включает четыре горизонтальных уровня (физический, ATM, адаптации ATM и верхние уровни) и три вертикальных плоскости (пользователя, управления и администрирования). Соответствие между моделями В ISDN и OSI обеспечивается на физическом… … Справочник технического переводчика

эталонная модель BOC - ЭМВОС Модель, разработанная МОС, содержащая семь уровней (слоев) протоколов и предназначенная для коммуникации между устройствами в сети. [Е.С.Алексеев, А.А.Мячев. Англо русский толковый словарь по системотехнике ЭВМ. Москва 1993] Тематики… … Справочник технического переводчика

эталонная модель взаимодействия открытых систем - — Тематики электросвязь, основные понятия EN ISO/OSI reference model … Справочник технического переводчика

эталонная модель протокола - — [Л.Г.Суменко. Англо русский словарь по информационным технологиям. М.: ГП ЦНИИС, 2003.] Тематики информационные технологии в целом EN protocol reference modulePRM … Справочник технического переводчика

эталонная модель соединения открытых систем - — [Л.Г.Суменко. Англо русский словарь по информационным технологиям. М.: ГП ЦНИИС, 2003.] Тематики информационные технологии в целом EN reference model of open systems … Справочник технического переводчика

Книги

• Компьютерные сети. В 2 томах. Том 1. Системы передачи данных , Р. Л. Смелянский. Приведены теоретические основы систем передачи данных, характеристики основных видов физических сред, способы кодирования и передачи аналоговых и цифровых данных, основы организации…

Классификация моделей

Проблема классификации моделей, как и любых достаточно сложных явлений и процессов, сложна и многогранна. Объективная причина этого состоит в том, что исследователя интересует лишь какое-то одно свойство (или несколько свойств) системы (объекта, процесса, явления), для отображения которого и создана модель. Поэтому в основу классификации можно положить множество различных классификационных признаков: способ описания, функциональное назначение, степень детализации, структурные свойства, область применения и т.д.

Рассмотрим некоторые наиболее часто используемые классы (виды) моделей (табл.1.4.1).

Таблица 1.4.1

Материальные (физические, реальные) модели – модели, построенные средствами материального мира для отражения его объектов, процессов.

Идеальные (воображаемые) модели – модели, построенные средствами мышления на базе нашего сознания.

Информационные (абстрактные, теоретические) модели – модели, построенные на одном из языков (знаковых систем) кодирования информации.

Материальные модели представляют собой реальные, вещественные конструкции, служащие для замены оригинала в определенном отношении. Основным требованием к построению данного класса моделей является тре-бование сходства (подобия, аналогии) между моделью и оригиналом. Различают несколько типов подобия – геометрическое, физическое, аналогию и др.

Геометрическое подобие является основным требованием к построению геометрических моделей, которые представляют собой объект, геометрически подобный своему прототипу и служащий для демонстрационных целей. Две геометрические фигуры подобны, если отношение всех соответствующих длин и углов одинаковы. Если известен коэффициент подобия – масштаб, то простым умножением размеров одной фигуры на величину масштаба определяются размеры другой фигуры. В общем случае такая модель демонстрирует принцип действия, взаимное расположение частей, процесс сборки и разборки, компоновку объекта и предназначена для изучения свойств, которые инвариантны (независимы) от абсолютных величин линейных размеров объекта. Примерами геометрических моделей являются: макеты машин, манекены, скульптуры, протезы, глобусы и т.д. Они изображают прототип не во всем многообразии его свойств, не в любых качественных границах, а в границах чисто пространственных. Здесь имеет место сходство (подобие) не вообще между вещами, а между особыми типами вещей – телами. В этом ограниченность данного класса моделей. Отметим, что здесь реализуется прямое подобие.

Физическое подобие относится к модели и оригиналу одинаковой физической природы и отражает их сходство в одинаковости отношений одноименных физических переменных в соответствующих пространственно-временных точках. Два явления физически подобны, если по заданным характеристикам одного можно получить характеристики другого простым пересчетом, который аналогичен переходу от одной системы единиц измерения к другой. Геометрическое подобие является частным случаем физического подобия. При физическом подобии модель и оригинал могут находиться в более сложных геометрических отношениях, чем линейная пропорциональность, так как физические свойства оригинала не пропорциональны его геометрическим размерам. Здесь важно, чтобы пространство физических переменных модели было подобно пространству физических переменных оригинала. При этом физическая модель по отношению к оригиналу является аналогией типа изоморфизма (взаимно однозначного соответствия). Центральной проблемой является проблема корректного пересчета результатов модельного эксперимента на результаты испытания оригинала в реальных условиях. Сходство основано на соблюдении некоторых физических критериев.

Идеальные (воображаемые) модели – это идеальные конструкции в нашем сознании в виде образов или представлений о тех или иных физических явлениях, процессах, объектах, системах (геометрическая точка, бесконечность и т.д.).

Абстрактные (теоретические, информационные) модели – модели, представляющие объекты моделирования в образной или знаковой форме.

Примерами абстрактных моделей могут служить какая-либо гипотеза 1 о свойствах материи, предположения о поведении сложной системы в условиях неопределенности или новая теория о строении сложных систем.

На абстрактных моделях и на умозрительной аналогии (сходстве) между моделью М и оригиналом S строится абстрактное (теоретическое) моде-лирование.

Ярким представителем абстрактного и знакового моделирования является математическая модель.

Математическая модель – это совокупность математических формул, уравнений, соотношений, описывающая интересующие исследователя свойства объекта моделирования.

Для исследования каждого аспекта моделирования (вид, структура, поведение) или их комбинации могут использоваться соответствующие модели: модели внешнего вида , модели структуры , модели поведения .

Модель внешнего вида чаще всего сводится к перечислению внешних признаков объекта моделирования и предназначена для идентификации (распознавания) объекта.

Модель структуры представляет собой перечень составных элементов объекта моделирования с указанием связей между этими элементами и предназначена для наглядного отображения, изучения свойств, выявления значимых связей, исследования стабильности объекта моделирования.

Модель поведения представляет собой описание изменений внешнего вида и структуры объекта моделирования с течением времени и в результате взаимодействия с другими объектами. Назначение моделей поведения – прогнозирование будущих состояний объекта моделирования, управление объектов, установление связей с другими объектами, внешними по отношению к объекту моделирования.

Объективно уровни наших представлений, уровни наших знаний о различных явлениях, процессах, системах различны. Это отражается в способах представления рассматриваемых явлений.

К неформализованным моделям можно отнести отображения (образы), полученные с использованием различных форм мышления: эмоции, интуиции, образного мышления, подсознания, эвристики как совокупности логических приемов и правил отыскания истины. При неформализованном моделировании модель не формулируется, а вместо нее используется некоторое нечеткое мысленное отражение (образ) реальности, служащее основой для принятия решения.

Примером неопределенных (интуитивных) представлений об объекте может служить нечеткое описание ситуации, основанное на опыте и на ин-туиции.

К формализованным моделям можно отнести образные модели, когда модели строятся из каких-либо наглядных элементов (упругие шары, потоки жидкости, траектории движения тел и т.д.).

К формализуемым абстрактным моделям относятся знаковые модели, в том числе математические конструкции, языки программирования, естест-венные языки вместе с правилами их преобразования и интерпретации.

По своему назначению модели призваны решать множество задач:

исследовательские (дескрипторные, когнитивные, концептуальные, формальные) модели предназначены для генерации знаний путем изучения свойств объекта;

учебные модели предназначены для передачи знаний об изучаемом объекте;

рабочие (оптимизационные, управленческие) модели предназначены для генерации правильных действий в процессе достижения цели.

К исследовательским моделям относятся полунатурные стенды, физические модели, математические модели. Отметим, что исследова-тельские модели могут выступать в качестве учебных, если они пред-назначены для передачи знаний о свойствах объекта. Примерами рабочих моделей могут служить: робот; автопилот; математическая модель объекта, встроенная в систему управления или контроля; искусственное сердце и т.д. При этом исследовательские и учебные модели должны приближаться к реальности, а рабочие модели должны отражать эту реальность. Четкой границы между этими моделями не существует. Так, например, исследовательская модель, адекватно отражающая свойства объекта, может быть использована в качестве рабочей.

Исследовательские модели являются носителями новых знаний, учебные модели соединяют старые знания с новыми.

Рабочие модели идеализируют накопленные знания в форме идеальных действий по выполнению тех или иных функций, которые желательно было бы осуществить.

Дескрипторные модели – описательные модели, предназначены для установления законов изменения параметров этих процессов и являются реализациями описательных и объяснительных содержательных моделей на формальном уровне моделирования.

В качестве примера такой модели можно привести модель движения материальной точки под действием приложенных сил, использующую второй закон Ньютона. Задавая положение и скорость точки в начальный момент времени (входные величины), массу точки (параметр модели) и закон изменения прикладываемых сил (внешние воздействия), можно определить скорость и координаты точки в любой последующий момент времени (выходные величины).

Когнитивные (мысленные, познавательные) модели – модели, представляющие собой некий мысленный образ объекта, его идеальная модель в голове исследователя, полученная в результате наблюдения за объектом-оригиналом.

Формируя такую модель, исследователь, как правило, стремится ответить на конкретные вопросы, поэтому от бесконечно сложного устройства объекта отсекается все ненужное с целью получения его более компактного и лаконичного описания.

Когнитивные модели субъективны, так как формируются умозрительно на основе всех предыдущих знаний и опыта исследователя. Получить представление о когнитивной модели можно только описав ее в знаковой форме. Представление когнитивной модели на естественном языке на-зывается содержательной моделью .

Когнитивные и содержательные модели не эквивалентны, поскольку первые могут содержать элементы, которые исследователь не сможет или не хочет сформулировать.

Концептуальной моделью принято называть содержательную модель, при формулировке которой используются понятия и представления предметных областей знания, занимающихся изучением объекта моделирования.

В более широком смысле под концептуальной моделью понимают содержательную модель, базирующуюся на определенной концепции или точке зрения.

Формальная модель является представлением концептуальной модели с помощью одного или нескольких формальных языков (например, языков математических теорий, универсального языка моделирования или алгоритмических языков).

В гуманитарных науках процесс моделирования во многих случаях заканчивается созданием концептуальной модели объекта.

В естественно-научных и технических дисциплинах, как правило, удается построить формальную модель.

Таким образом, когнитивные, содержательные и формальные модели составляют три взаимосвязанных уровня моделирования.

Оптимизационные модели – модели, предназначенные для определения оптимальных (наилучших) с точки зрения некоторого критерия параметров моделируемого объекта или же для поиска оптимального (наилучшего) режима управления некоторым процессом.

Как правило, такие модели строятся с использованием одной или нескольких дескриптивных моделей и включают некоторый критерий, позволяющий сравнивать различные варианты наборов значений выходных величин между собой с целью выбора наилучшего. На область значений входных параметров могут быть наложены ограничения в виде равенств и неравенств, связанные с особенностями рассматриваемого объекта или процесса.

Примером оптимизационной модели может служить моделирование процесса запуска ракеты с поверхности Земли с целью подъема ее на заданную высоту за минимальное время при ограничениях на величину импульса двигателя, время его работы, начальную и конечную массу ракеты. Математические соотношения дескриптивной модели движения ракеты выступают в данном случае в виде ограничений типа равенств.

Отметим, что для большинства реальных процессов, конструкций требуется определение оптимальных параметров сразу по нескольким критериям, т.е. мы имеем дело с так называемыми многокритериальными задачами оптимизации.

Управленческие модели – модели, используемые для принятия эффективных управленческих решений в различных областях целенаправленной деятельности человека.

В общем случае принятие решений является процессом, по своей сложности сравнимым с процессом мышления в целом. Однако на практике под принятием решений обычно понимается выбор некоторых альтернатив из заданного их множества, а общий процесс принятия решений представляется как последовательность таких выборов альтернатив.

В отличие от оптимизационных моделей, где критерий выбора считается определенным и искомое решение устанавливается из условий его экстремальности, в управленческих моделях необходимо введение специфических критериев оптимальности, которые позволяют сравнивать альтернативы при различных неопределенностях задачи. Вид критерия оптимальности в управленческих моделях заранее не фиксируется. Именно в этом состоит основная особенность данных моделей.

Регистрирующие модели представляют собой модели, предназначенные для регистрации интересующих исследователя свойств и качеств, недоступных для непосредственной регистрации на объекте моделирования.

При решении задач управления сложными динамическими объектами используются эталонные и прогностические модели, которые представляют собой формализованное отображение желаемых характеристик объекта управления для целей текущего или будущего управления объектом.

Эталонная модель – это модель, описывающая в той или иной форме желаемые (идеализированные) свойства объекта моделирования (управления).

Прогностические модели – модели, предназначенные для определения будущих состояний (будущего поведения) объекта моделирования.

Имитационные модели – это совокупность описания элементов системы, взаимосвязей элементов друг с другом, внешних воздействий, алгоритмов функционирования системы (или правил изменения состояний) под влиянием внешних и внутренних возмущений.

Имитационные модели создаются и используются тогда, когда создание единой модели сложной системы невозможно или сопряжено с очень большими трудностями, имеющиеся математические методы не позволяют получить удовлетворительных аналитических или численных решений рассматриваемых задач. Но наличие описаний элементов и алгоритмов функционирования позволяет имитировать процесс функционирования системы и производить измерения интересующих характеристик.

Можно также отметить, что имитационные модели могут быть созданы для гораздо более широкого класса объектов и процессов, чем аналитические и численные модели. Кроме того, поскольку для реализации используются, как правило, вычислительные средства (компьютеры и другие средства) средствами формализованного описания имитационных моделей служат универсальные или специальные алгоритмические языки.

Имитационное моделирование при изучении больших (сложных) систем

остается практически единственно доступным методом получения информации о поведении системы в условиях неопределенности, что особенно важно на этапе ее проектирования. Данным методом можно выбирать структуру, параметры и алгоритмы управления синтезируемой системы, оценивать их эффективность, а также имитировать поведение системы в условиях, которые невозможно воспроизвести на реальном прототипе (например, аварии, отказы, чрезвычайные ситуации и т.д.). Когда при имитационном моделировании изучают поведение системы при действии случайных факторов с последующей статистической обработкой инфор-мации, то целесообразно в качестве метода машинной реализации имитационной модели использовать метод статического моделирования. При этом метод статистических испытаний (метод Монте-Карло) рассматривается как численный метод решения аналитических задач.

Особый класс моделей составляют кибернетические модели, которые отражают управленческие аспекты поведения сложных систем на основе информационного обмена между ее элементами. Сама физическая природа кибернетических моделей отличается от физической природы прототипа и ее элементов. Особенностью кибернетических моделей является возможное наличие в них, кроме механизма управления, также и механизмов самоорганизации, обучения, адаптации и т.д., а в более сложных системах – и искусственного интеллекта.

Учет фактора времени при моделировании приводит использованию статических и динамических моделей.

Статические модели отражают установившиеся (равновесные) режимы работы системы;

Статические режимы работы элементов, объектов, систем отражены в их статических характеристиках (линейных, нелинейных) и описываются соответствующими алгебраическими функциональными зависимостями.

Динамические модели отражают неустановившиеся (неравновесные, переходные) режимы работы системы.

Для описания неравновесных (переходных) режимов работы системы чаще всего используются дифференциальные уравнения или системы дифференциальных уравнений.

Рассмотрим некоторые свойства моделей, которые позволяют в той или иной степени либо различать, либо отождествлять модель с оригиналом (объектом, процессом). Принято выделять следующие свойства моделей: адекватность, сложность, конечность, истинность, приближенность.

Адекватность. Под адекватностью модели принято понимать правильное качественное и количественное описание объекта (процесса) по выбранному множеству характеристик с некоторой разумной степенью точности.

Адекватность является важнейшим требованием к модели, она требует соответствия модели ее реальному объекту (процессу, системе и т.д.) относительно выбранного множества его свойств и характеристик. При этом имеется в виду адекватность не вообще, а адекватность по тем свойствам модели, которые являются для исследователя существенными. Полная адекватность означает тождество между моделью и прототипом.

Математическая модель может быть адекватна относительно одного класса ситуаций (состояние системы + состояние внешней среды) и не адекватна относительно другого. Применение неадекватной модели может привести либо к существенному искажению реального процесса или свойств (характеристик) изучаемого объекта, либо к изучению несуществующих явлений, свойств и характеристик.

Можно ввести понятие степени адекватности, которая будет меняться от 0 (отсутствие адекватности) до 1 (полная адекватность). Степень адекватности характеризует долю истинности модели относительно выбранной характеристики (свойства) изучаемого объекта. Отметим, что в некоторых простых ситуациях численная оценка степени адекватности не представляет особой трудности. Трудность оценки степени адекватности в общем случае возникает из-за неоднозначности и нечеткости самих критериев адекватности, а также из-за трудности выбора тех признаков, свойств и характеристик, по которым оценивается адекватность.

Понятие адекватности является рациональным понятием, поэтому повышение ее степени также следует осуществлять на рациональном уровне. Адекватность модели должна проверяться, контролироваться, уточняться постоянно в процессе исследования на частных примерах, аналогиях, экспериментах и т.д. В результате проверки адекватности выясняют, к чему приводят сделанные допущения: то ли к допустимой потере точности, то ли к потере качества. При проверке адекватности также можно обосновать законность применения принятых рабочих гипотез при решении рассматриваемой задачи или проблемы.

Простота и сложность. Одновременное требование простоты и адекватности модели является противоречивым. С точки зрения адекватности сложные модели являются предпочтительнее простых. В сложных моделях можно учесть большее число факторов, влияющих на изучаемые характеристики объектов. Хотя сложные модели и более точно отражают моделируемые свойства оригинала, но они более громоздки, труднообозримы и неудобны в обращении. Поэтому исследователь стремится к упрощению модели, так как простыми моделями легче оперировать. При стремлении к построению простой модели должен соблюдаться основной принцип упрощения модели:

упрощать модель можно до тех пор, пока сохраняются основные свойства, характеристики и закономерности, присущие оригиналу.

Этот принцип указывает на предел упрощения.

При этом понятие простоты (или сложности) модели является понятием относительным. Модель считается достаточно простой, если современные средства исследования (математические, информационные, физические) дают возможность провести качественный и количественный анализ с требуемой точностью. А поскольку возможности средств исследований непрерывно растут, то те задачи, которые раньше считались сложными, теперь могут быть отнесены к категории простых.

Более трудной задачей является обеспечение простоты/сложности модели сложной системы, состоящей из отдельных подсистем, соединенных друг с другом в некоторую иерархическую и многосвязную структуру. При этом каждая подсистема и каждый уровень имеют свои локальные критерии сложности и адекватности, отличные от глобальных критериев системы.

С целью меньшей потери адекватности упрощение моделей целесообразнее проводить:

1) на физическом уровне с сохранением основных физических соотношений,

2) на структурном уровне с сохранением основных системных свойств.

Упрощение же моделей на математическом уровне может привести к существенной потере степени адекватности. Например, усечение характерис-тического уравнения высокого порядка до 2 – 3-го порядка может привести к совершенно неверным выводам о динамических свойствах системы.

Заметим, что более простые модели используются при решении задачи синтеза, а более сложные точные модели – при решении задачи анализа.

Конечность моделей. Известно, что мир бесконечен, как любой объект, не только в пространстве и во времени, но и в своей структуре (строении), свойствах, отношениях с другими объектами. Бесконечность проявляется в иерархическом строении систем различной физической природы. Однако при изучении объекта исследователь ограничивается конечным количеством его свойств, связей, используемых ресурсов и т.д. Он как бы «вырезает» из бесконечного мира некоторый конечный фрагмент в виде конкретного объекта, системы, процесса и т.д. и пытается познать бесконечный мир через конечную модель этого фрагмента.

Конечность моделей систем заключается, во-первых, в том, что они отображают оригинал в конечном числе отношений, т.е. с конечным числом связей с другими объектами, с конечной структурой и конечным количеством свойств на данном уровне изучения, исследования, описания, располагаемых ресурсов. Во-вторых, в том, что ресурсы (информационные, финансовые, энергетические, временные, технические и т.д.) моделирования и наши знания как интеллектуальные ресурсы конечны, а потому объективно ограничивают возможности моделирования и сам процесс познания мира через модели. Поэтому исследователь (за редким исключением) имеет дело с конечномерными моделями.

Выбор размерности модели (ее степени свободы, переменных состояния) тесно связан с классом решаемых задач. Увеличение размерности модели связано с проблемами сложности и адекватности. При этом необходимо знать, какова функциональная зависимость между степенью сложности и размерностью модели. Если эта зависимость степенная, то проблема может быть решена за счет применения вычислительных систем. Если же эта зависимость экспоненциальная, то «проклятие размерности» (Р. Калман 1) неизбежно и избавиться от него практически не удается.

Как отмечалось выше, увеличение размерности модели приводит к повышению степени адекватности и одновременно к усложнению модели. При этом степень сложности ограничена возможностью оперирования с моделью, т.е. теми средствами моделирования, которыми располагает исследователь. Необходимость перехода от грубой простой модели к более точной реализуется за счет увеличения размерности модели путем привлечения новых переменных, качественно отличающихся от основных и которыми пренебрегли при построении грубой модели. Эти переменные мо-гут быть отнесены к одному из следующих трех классов:

1) быстропротекающие переменные, протяженность которых во времени или в пространстве столь мала, что при грубом рассмотрении они принимались во внимание своими интегральными или осредненными характеристиками;

2) медленнопротекающие переменные, протяженность изменения которых столь велика, что в грубых моделях они считались постоянными;

3) малые переменные (малые параметры), значения и влияния которых на основные характеристики системы столь малы, что в грубых моделях они игнорировались.

Отметим, что разделение сложного движения системы по скорости на быстропротекающее и медленнопротекающее движения дает возможность изучать их в грубом приближении независимо друг от друга, что упрощает решение исходной задачи. Что касается малых переменных, то ими пренебрегают обычно при решении задачи синтеза, но стараются учесть их влияние на свойства системы при решении задачи анализа.

При моделировании стремятся по возможности выделить небольшое число основных факторов, влияние которых одного порядка и не слишком сложно описывается математически, а влияние других факторов оказывается возможным учесть с помощью осредненных, интегральных или "замороженных" характеристик.

Приближенность моделей. Из изложенного выше следует, что конечность и простота (упрощенность) модели характеризуют качественное различие (на структурном уровне) между оригиналом и моделью. Тогда приближенность модели будет характеризовать количественную сторону этого различия.

Можно ввести количественную меру приближенности путем сравнения, например, грубой модели с более точной эталонной (полной, идеальной) мо-делью или с реальной моделью. Приближенность модели к оригиналу неизбежна , существует объективно, так как модель как другой объект отражает лишь отдельные свойства оригинала. Поэтому степень приближенности (близости, точности) модели к оригиналу определяется постановкой задачи, целью моделирования.

Чрезмерное стремление к повышенной точности модели приводит к ее значительному усложнению, и, следовательно, к снижению ее практической ценности. Поэтому, видимо, справедлив принцип Л. Заде 1 о том, что при моделировании сложных (человеко-машинных, организационных) систем точность и практический смысл несовместимы и исключают друг друга. Причина противоречивости и несовместимости требований точности и практичности модели кроется в неопределенности и нечеткости знаний о самом оригинале – его поведении, его свойствах и характеристиках, о по-ведении окружающей среды, о механизмах формирования цели, путей и средствах ее достижения и т.д.

Истинность моделей. В каждой модели есть доля истины, т.е. любая модель в чем-то правильно отражает оригинал. Степень истинности модели выявляется только при практическом сравнении её с оригиналом, ибо только

практика является критерием истинности.

С одной стороны, в любой модели содержится безусловно истинное, т.е. определенно известное и правильное. С другой стороны, в модели содержится и условно истинное, т.е. верное лишь при определенных условиях. Типовая ошибка при моделировании заключается в том, что исследователи применяют те или иные модели без проверки условий их истинности , границ их применимости. Такой подход приводит заведомо к получению неверных результатов.

Отметим, что в любой модели также содержится предположительно-истинное (правдоподобное), т.е. нечто, могущее быть в условиях неопределенности либо верным, либо ложным. Только на практике устанавливается фактическое соотношение между истинным и ложным в конкретных условиях. Таким образом, при анализе уровня истинности модели необходимо выяснить:

1) точные, достоверные знания;

2) знания, достоверные при определенных условиях;

3) знания, оцениваемые с некоторой степенью неопределенности;

4) знания, не поддающиеся оценке даже с некоторой степенью неопределенности;

5) незнания, т.е. то, что неизвестно.

Таким образом, оценка истинности модели как формы знаний сводится к выявлению содержания в ней как объективных достоверных знаний, правильно отображающих оригинал, так и знаний, приближенно оценива-ющих оригинал, а также то, что составляет незнание.

Самое интересное:

Обозначь каждый многоугольник измерь длины сторон каждого

Подключаем YouTube к телевизору

Названия больших чисел Решение составной задачи