ГЛАВА 6. АСК-АНАЛИЗ, КАК МЕТОДОЛОГИЯ СИНТЕЗА И ЭКСПЛУАТАЦИИ РЕФЛЕКСИВНЫХ АСУ АКТИВНЫМИ ОБЪЕКТАМИ (НА ПРИМЕРЕ РЕШЕНИЯ ЗАДАЧ АСУ КАЧЕСТВОМ ПОДГОТОВКИ СПЕЦИАЛИСТОВ)

 

В данной главе предложена классификация функционально-структурных типов АСУ и показано место адаптивных АСУ сложными системами и рефлексивных АСУ активными объектами в этой классификации; показаны роль и место АСК-анализа в рефлексивных АСУ активными объектами; предложен алгоритм синтеза рефлексивных АСУ активными объектами.

 

6.1. ФУНКЦИОНАЛЬНО-СТРУКТУРНЫЕ ТИПЫ АСУ

 

6.1.1. Структура типовой АСУ

 

Цель применения АСУ обычно можно представить в виде некоторой суперпозиции трех подцелей: стабилизация состояния объекта управления в динамичной или агрессивной внешней среде; перевод объекта в некоторое конечное (целевое) состояние, в котором он приобретает определенные заранее заданные свойства; повышение качества функционирования АСУ (синтез новых моделей и их адаптация). Обычно АСУ рассматривается как система, состоящая из двух основных подсистем: управляющей и управляемой, т.е. из субъекта и объекта управления (рисунок 6.1).

Как правило, АСУ действует в определенной окружающей среде, которая является общей и для субъекта, и для объекта управления. Граница между тем, что считается окружающей средой, и тем, что считается объектом управления относительна и определяется возможностью управляющей системы оказывать на них воздействие: на объект управления управляющее воздействие может быть оказано, а на среду нет.

Рисунок 6. 1. Структура типовой АСУ

 

6.1.2. Параметрическая модель адаптивной АСУ сложными системами

 

Конкретизируем типовую структуру АСУ, используя классификацию входных и выходных параметров объекта управления. В результате получим параметрическую модель адаптивной АСУ сложными системами (рисунок 6.2).

Входные параметры (факторы) делятся на три группы: характеризующие предысторию и текущее состояние объекта управления, управляющие (технологические) факторы и факторы окружающей среды. Выходные параметры – это свойства объекта управления, зависящие от входных параметров (в т.ч. параметров, характеризующих среду). В автоматизированных системах параметрического управления целью управления является получение определенных значений выходных параметров объекта управления, т.е. перевод объекта управления в заданное целевое состояние.

 

Рисунок 6. 2. Параметрическая модель адаптивной АСУ сложными системами

 

Однако, в случае сложного объекта управления (СОУ) его выходные параметры связаны с состоянием сложным и неоднозначным (нечетким) способом. Поэтому возможность параметрического управления сложными объектами является проблематичной и вводится более общее понятие "управление по состоянию СОУ".

Для ААСУ СС выполняется принцип соответствия, т.е. в предельном случае, когда связь выходных параметров и состояний объекта управления имеет однозначный и детерминистский характер, управление по состояниям сводится к управлению по параметрам и функции ААСУ СС сводится к их подмножеству: т.е. к функциям типовой АСУ.

Задача идентификации состояния СОУ по его выходным параметрам решается подсистемой идентификации управляющей подсистемы, работающей на принципах адаптивного распознавания образов. При этом классами распознавания являются текущие состояния сложного объекта управления, а признаками – его выходные параметры.

Подсистема выработки управляющих воздействий, также основанная на алгоритмах распознавания образов, решает следующие задачи: прогноз развития окружающей среды; прогноз развития объекта управления в условиях отсутствия управляющих воздействий ("движение по инерции"); выбор управления, переводящего объект управления в целевое состояние.

Подсистема реализации управляющих воздействий осуществляет выбранное технологическое воздействие на объект управления.

Таким образом, в параметрической модели конкретно определено место системы распознавания образов и принятия решений в функциональной структуре управляющей подсистемы адаптивной АСУ СС

Параметрическая модель ААСУ СС подробно рассмотрена в работе [277]. В этой работе получены следующие важные для исследования результаты. Цель АСУ представима в форме суперпозиции трех подцелей: стабилизация состояния объекта управления в динамичной или агрессивной внешней среде; перевод объекта в некоторое конечное (целевое) состояние, в котором он приобретает определенные заранее заданные свойства; повышение качества функционирования АСУ (адаптация). Показано, что цель АСУ может быть достигнута лишь при вполне определенной функциональной структуре самой АСУ, которая представлена как в форме традиционной типовой модели, так и в форме предложенной детализированной параметрической модели. В параметрической модели адаптивной АСУ СС конкретно определено и обосновано место системы распознавания образов и принятия решений в функциональной структуре управляющей подсистемы адаптивной АСУ СС: обосновано, что система распознавания образов и принятия решений может быть применена в составе подсистем идентификации состояний СОУ и выработки управляющих воздействий адаптивных АСУ СС. Рассмотрены различные варианты структур каналов передачи информации и приведена обобщенная информационная модель; для обобщенной модели развита глубокая и плодотворная аналогия со структурой АСУ. Показано, что различие между каналом передачи информации и АСУ состоит в целях передачи информации: в канале информация передается для сообщения приемнику, а в АСУ – для изменения структуры и функций объекта управления. Обосновано, что принятие решения об управляющем воздействии представляет собой решение обратной задачи декодирования теории информации или обратной задачи распознавания образов. Предложены обобщенная функциональная структура и алгоритм функционирования автоматизированной системы распознавания образов и принятия решений в составе адаптивной АСУ СС: в составе подсистемы идентификации состояния объекта управления и подсистемы принятия решения об управляющем воздействии соответственно.

 

6.1.3. Параметрическая модель рефлексивной АСУ активными объектами и понятие мета-управления

 

АСУ активными объектами (объектами) (РАСУ АО), является обобщением ААСУ СС на случай, когда сложная система является активной, т.е. имеет собственные цели, которые в общем случае не совпадают с целями управляющей системы. Из этого обстоятельства следует, что активный объект управления (АОУ) имеет собственную модель себя и своей окружающей среды, включая и управляющую систему, как один из ее элементов. Простейшая модель АОУ включает два уровня и предполагает возможность оказания управляющих воздействий на различных уровнях АОУ (рисунок 6.3):

Рисунок 6. 3. Двухуровневая модель активного объекта управления

и способы управления им

 

Различия между ААСУ СС и РАСУ АО приведены в таблице 6.1:

Таблица 6. 1 – РАЗЛИЧИЯ МЕЖДУ ААСУ СС И РАСУ АО

№

ААСУ СС

РАСУ АО

Модель объекта управления

Объект управления рассматривается как физическая система, пассивно воспринимающая управляющая воздействия

Объект управления рассматривается как субъект, имеющий системы: целеполагания; моделирования себя (рефлексивность) и окружающей среды (включая управляющую систему); принятия и реализации решений

Характер управляющего воздействия

Энергетическое (физическое) воздействие

Информационное воздействие, мета-управление

 

Конечно, РАСУ АО не исключает возможности энергетического воздействия на физическую структуру АОУ, как в ААСУ СС, но это также может осуществляться с учетом характеристик его интеллектуальной информационной системы.

Таким образом, в РАСУ АО управление АОУ осуществляется путем управления его системой управления, т.е. путем мета-управления: согласования целей системы управления и активного объекта управления; создания у активного объекта управления благоприятного для достижения целей управления и восприятия управляющих воздействий образа управляющей системы; создания у активного объекта управления мотивации, ориентирующей его на достижение целей управления.

Учитывая сказанное, получим структуру РАСУ АО как обобщение структуры ААСУ СС на случай активного объекта управления (рисунок 6.4):

Рисунок 6. 4. Параметрическая модель рефлексивной АСУ
активными объектами (системами)

 

6.2. АСК-АНАЛИЗ, КАК АЛГОРИТМ СИНТЕЗА РАСУ АКТИВНЫМИ ОБЪЕКТАМИ

 

Применение АСК-анализа обеспечивает выявление информационных зависимостей между факторами различной природы и будущими состояниями объекта управления, т.е. позволяет осуществить синтез содержательной информационной модели, а фактически – осуществить синтез АСУ. Применение АСК-анализа в составе АСУ обеспечивает ее эксплуатацию в режиме непрерывной адаптации модели (на детерминистских этапах), а когда это необходимо (т.е. после прохождения точек бифуркации) – и ее нового синтеза (рисунок 6.5):

Рисунок 6. 5. АСК-анализ, как алгоритм синтеза РАСУ АО и инструмент
ее эксплуатации в режиме периодического синтеза и адаптации модели

 

Шаг 1–й: формализация предметной области (БКОСА-1): разработка описательных и классификационных шкал и градаций, необходимых для формализованного описания предметной области. Описательные шкалы описывают факторы различной природы, влияющие на поведение АОУ, а классификационные – все его будущие состояния, в том числе целевые.

Шаг 2–й: формирование обучающей выборки (БКОСА-2): информация о состоянии среды и объекта управления, а также вариантах управляющих воздействий поступает на вход системы. Работа по преобразованию этой информации в формализованный вид (т.е. кодирование) осуществляется специалистами, обслуживающими систему с использованием описательных и классификационных шкал. Вся эта информация представляется в виде специальных кодированных бланков, используемых также для ввода информации в компьютер. В результате ее формируется так называемая "обучающая выборка".

Шаг 3–й: обучение (БКОСА-3): обучающая выборка обрабатывается обучающим алгоритмом, на основе чего им формируются решающие правила (обобщенные образы состояний АОУ, отражающие весь спектр будущих возможных состояний объекта управления), а также определяется ценность факторов для решения задач подсистем идентификации, мониторинга, прогнозирования и выработки управляющих воздействий.

Шаг 4–й: оптимизация (БКОСА-4): факторы, не имеющие особой прогностической ценности, корректным способом удаляются из системы. Данный процесс осуществляется с помощью итерационных алгоритмов, при этом обеспечивается выполнение ряда ограничений, таких как результирующая размерность пространства факторов, его информационная избыточность и т.п.

Шаг 5–й: верификация модели (БКОСА-5): выполняется после каждой адаптации или пересинтеза модели. Для этого обучающая выборка копируется в распознаваемую и осуществляется ее автоматическая классификация (в режиме распознавания). Затем рассчитывается так называемая внутренняя дифференциальная и интегральная валидность, являющиеся детализированной и обобщающей характеристиками качества решающих правил.

Шаг-6: принятие решения об эксплуатации модели или ее пересинтезе. Если результаты верификации модели удовлетворяют разработчиков РАСУ АО, то она переводится из пилотного режима, при котором управляющие решения генерировались, но не исполнялись, в режим экспериментальной эксплуатации, а затем и опытно–производственной эксплуатации, когда они реально начинают использоваться для управления. Иначе, т.е. если же модель признана недостаточно адекватной, то необходимо осуществить ее пересинтез, начиная с шага 1. При этом используются следующие приемы: расширение набора факторов, т.к. значимые факторы могли не войти в модель; увеличение объема обучающей выборки, т.к. существенные примеры могли не войти в обучающую выборку; исключение артефактов, т.к. в модель могли вкрасться существенно искажающие ее не подтверждающиеся данные; пересмотр экспертных оценок и, если необходимость этого возникает систематически, то и переформирование экспертного совета, т.к. причиной этого могла быть некомпетентность экспертов; объединение некоторых классы, т.к. по ним недостаточно данных; разделение некоторых классов, т.к. по ним слишком высокая вариабельность объектов по признакам, и т.д.

Шаг 7-й: идентификация и прогнозирование состояния АОУ (БКОСА-7).

Шаг 8-й: оценка качества идентификации состояния АОУ. Если качество идентификации высокое, то состояние АОУ рассматривается как типовое, а значит причинно-следственные взаимосвязи между факторами и будущими состояниями данного объекта управления считаются адекватно отраженными в модели и известными (т.е. если качество идентификации высокое, то считается, что объект относится к генеральной совокупности, по отношению к которой обучающая выборка репрезентативна). Поэтому в этом случае осуществляется переход на Шаг-9 (выработка управляющего воздействия и последующий анализ). Иначе – считается, что на вход системы идентификации попал объект, не относящийся к генеральной совокупности, адекватно представленной обучающей выборкой. Поэтому в этом случае информация о нем поступает на Шаг-13, начиная с которого запускается процедура пересинтеза модели, что приводит к расширению генеральной совокупности, представленной обучающей выборкой.

Шаг 9-й: выработка решения об управляющем воздействии (БКОСА-9) путем решения обратной задачи прогнозирования [277].

Шаг 10–й типологический анализ классов и факторов (БКОСА-10): кластерно-конструктивный и когнитивный анализ, семантические сети, когнитивные диаграммы состояний АОУ и факторов [152].

Шаг 11-й: многофакторное планирование и принятие решения о применении системы управляющих факторов (БКОСА-11).

Шаг 12-й: оценка адекватности принятого решения об управляющих воздействиях: если АОУ перешел в заданное целевое состояние, то осуществляется переход на вход адаптации содержательной информационной модели (Шаг- 2): в подсистеме идентификации предусмотрен режим дополнения распознаваемой выборки к обучающей, чтобы в последующем, когда станут известны результаты управления, этой верифицированной (т.е. достоверной) оценочной информацией дополнить обучающую выборку и переформировать решающие правила (обучающая обратная связь). Иначе, т.е. если АОУ не перешел в заданное целевое состояние, переход на вход пересинтеза модели (Шаг-1), при этом могут быть изменены и описательные, и классификационные (оценочные) шкалы, что позволяет качественно расширить сферу адекватного функционирования РАСУ АО.

Шаг 13–й (неформализованный поиск нетипового решения об управляющем воздействии и подготовка данных для пересинтеза модели, как в случае, если решения оказалось удачным, так и в противном случае).

 

Таким образом, предложены методика и конкретный алгоритм применения АСК-анализа, основанного на теории информации, для синтеза рефлексивных АСУ АО и решения следующих задач в процессе ее эксплуатации: формирование обобщенных образов состояний АОУ на основе обучающей выборки (обучение); идентификация состояний АОУ на основе его параметров (распознавание); определение влияния входных параметров на перевод АОУ в различные будущие состояния (обратная задача прогнозирования); прогнозирование поведения АОУ в условиях полного отсутствия управляющих воздействий; прогнозирование поведения АОУ при различных вариантах многофакторных управляющих воздействий. Кроме того, выявленные в результате работы рефлексивной АСУ причинно-следственные зависимости между факторами различной природы и будущими состояниями объекта управления позволяют, при условии неизменности этих закономерностей в течение достаточно длительного времени, построить АСУ с постоянной моделью классического типа.

 

 

 

 

 

 

 

6.3. МЕТОДОЛОГИЧЕСКИЕ ОСНОВЫ СИНТЕЗА РАСУ КАЧЕСТВОМ ПОДГОТОВКИ СПЕЦИАЛИСТОВ

 

6.3.1. Проблемы, возникающие на пути синтеза РАСУ КПС и их декомпозиция в последовательность задач

 

Предлагаемый в данном исследовании подход основан на исследованиях ведущих ученых в области качества подготовки специалистов: Селезневой Н.А. [200, 215, 249, 303], Субетто А.И. [200, 215, 302, 303], Татур Ю.Г. [307], Наводнова В.Г. [204], Майорова А.Н. [170], Челышковой М.Б., Ковалевой Г.С.  [341, 342], Некрасова С.Д. [41, 211, 270], Третьяка В.Г. [124, 161, 165, 313, 314], Бедерхановой В.П. [16], Гельфера Ф.С., Лаптева В.Н. [120–128, 161–164, 286] и других.

Анализ этих и других источников показывает, что создание рефлексивной АСУ качеством подготовки специалистов (РАСУ КПС) является весьма сложной комплексной межотраслевой проблемой, над решением которой в настоящее время работают ученые педагоги, психологи, философы, экономисты, математики, а так же специалисты по технологии обработки информации. Все это с необходимостью обуславливает целесообразность применения системного подхода, одним из основных требований которого является требование полноты и всесторонности рассмотрения. У этой проблемы есть две стороны: традиционная, основанная на государственной системе аттестации и аккредитации, работе учебно-методических отделов, подготовке программно-методических комплексов, создании материально-технической базы и т.п.; инновационная, основанная на педагогических новациях, современных информационных технологиях и математических моделях. В данном работе не ставится цель рассмотреть все стороны этой проблемы и основное внимание уделяется разработке математических моделей и информационных технологий создания РАСУ КПС.

Проблема создания РАСУ качеством подготовки специалистов имеет сложную структуру, включающую понятийно-концептуальные; математические и информационно-технологические, а также организационные, юридические, кадровые и финансовые аспекты. Автоматизация представляет собой генеральное направление совершенствования процессов управления. В этой области накоплен огромный опыт, детально разработана математическая теория автоматизированного управления. Однако, это касается прежде всего АСУ техническими объектами от которых РАСУ КПС принципиально и качественно отличается по целому ряду существенных параметров. Эти отличия обусловлены прежде всего спецификой самого объекта управления, которым является учащийся и учебный процесс. Необходимо также отметить очень большую длительность цикла управления, которая составляет около 5 лет и на много порядков превосходит длительность цикла управления в технических системах.

Как объект управления учащийся является активной системой, т.е. имеет свои цели, которые, вообще говоря, отличаются от целей системы управления. А так же он имеет модель окружающей среды, включающей и модель системы управления. Уровень сложности учащегося, как объекта управления, на много порядков превосходит сложность любых мыслимых технических объектов. Поэтому АСУ качеством подготовки специалистов относится к рефлексивным АСУ активными объектами. Теория таких АСУ в настоящее время находится в процессе разработки.

Некоторые задачи, решаемые в РАСУ КПС: прогноз поступления абитуриента в вуз; прогноз академической успеваемости по различным дисциплинам и циклам дисциплин; прогноз успешности окончании вуза или причин отчислении; прогноз успешности профессиональной деятельности по различным направлениям после окончания вуза; прогноз продолжительности работы по специальности и причин ухода с работы по полученной специальности; определение влияния факторов образовательной, профессиональной и бытовой среды на учебные и профессиональные достижения. Эти задачи могут решаться на основе данных о психологическом статусе абитуриента и учащегося на различных стадиях обучения; на основе данных по академической успеваемости учащегося в вузе по различным дисциплинам, а также на основе других источников информации. На этой основе могут приниматься решения и научно-обоснованные рекомендаций по: подбору абитуриентов и принятию решений о приеме; профессиональной ориентации учащихся на ранних стадиях обучения; коррекции психологического статуса учащихся и их мотиваций; коррекции учебных планов по объему и содержанию преподаваемых дисциплин; коррекции методов преподавания.

Рассмотрим проблемы, возникающие на пути синтеза РАСУ КПС и их декомпозиция в последовательность задач: понятийно-концептуальные; математические и информационно-технологические; Организационно-юридические и финансовые.

Понятийно-концептуальные проблемы

Что понимать под качеством подготовки специалистов: качество процесса подготовки или качества результата? Как соотносятся понятия "Качество подготовки специалистов", "Предметная обученность" и "Качество образования"? Какую роль играет в обеспечении качества подготовки специалистов государственные образовательные стандарты? Эти стандарты ориентируют на обязательный минимум образования или на обеспечение международного уровня качества образования? Как соотносятся содержание образовательных стандартов с педагогической формой, обеспечивающей донесения этого содержания до учащихся? Какой должна быть организационная и информационная инфраструктура, а также специальный программный инструментарий, обеспечивающие контроль за соблюдением образовательных стандартов, и управление процессом образования, направленное на обеспечение соответствия государственным стандартам? Каковы критерии качества образования? Как найти разумный компромисс между нормативным и критериальным подходами к оцениванию уровня обученности? Как их измерять и обрабатывать? Какова основные требования к измерителям уровня предметной обученности? (сопоставимость, известные: сложность, раздел учебного плана, уровень освоения учебного материала). Являются ли оценки, традиционно выставляемые учащимся, измерителями уровня качества подготовки специалистов? Каковы плюсы и минусы, достоинства и ограничения тестов и традиционных контрольных заданий? Позволяют ли тесты измерять все уровни обученности, или только способность выбора, не содержат ли они скрытой подсказки? Как обеспечить сопоставимость результатов измерения качества подготовки специалистов в пространстве и времени?

Математические и информационно-технологические проблемы

Проблема выбора или разработки непараметрической робастной математической модели, обеспечивающей: анализ данных большой размерности: тысячи, а может быть и десятки тысяч факторов; анализ неструктурированных и неполных исходных данных различной качественной природы, не подчиняющихся нормальному распределению, которые очень далеки по полноте и строгости от тех, которые требуются в факторном анализе; определение фактических свойств выбранных индикаторов, критериев и факторов; выбор из всей совокупности факторов сравнительно небольшого их числа, играющих определяющую роль ( Парето – оптимизация); использование методов интеллектуального анализа данных временных рядов, позволяющих: выявить причинно-следственные закономерности в предметной области, определить периоды эргодичности, осуществлять многовариантное прогнозирование и выбор оптимального сочетания управляющих факторов с решением проблемы комбинаторного взрыва (обратная задача распознавания образов); создание программной системы, обеспечивающей решение сформулированных задач, разработка различных видов обеспечения ее эксплуатации.

Организационно-юридические и финансовые проблемы

Получение разрешения на проведение работ и сбор информации; организация и обеспечение деятельности структуры, ориентированной на разработку и эксплуатацию инновационных технологий управления качеством подготовки специалистов; организация постоянного многоуровневого мониторинга и накопление баз данных для принятия решений; интеллектуальный анализ баз данных мониторинга и выявление причинно-следственных зависимостей, детерминистских и бифуркационных периодов развития предметной области; решение задач РАСУ КПС; - решение задач  разработки научно-обоснованных рекомендаций по формам и методам организации учебного процесса, подбору профессорско-преподавательского состава, управлению целями, мотивациями, стимулированию творческой активности, корректировке психологического статуса личности учащихся.

Обеспечение качества подготовки специалистов – одна из приоритетных задач системы образования вообще и высшего профессионального образования в частности. Достижение этой цели безусловно имеет важнейшее значение для каждого конкретного вуза и всего общества в целом. Таким образом, перспективность создания РАСУ КПС не вызывает сомнений. Однако по многим аспектам этой проблемы пока больше вопросов, чем ответов, причем по многим вопросам и даже терминам у специалистов не выработано общего мнения. Аргументированные варианты решения некоторых из поставленных выше вопросов предлагается в работах автора данной работы с соавторами [14, 69, 70, 136–165, 230–233, 237, 270, 273–286, 314, 320, 329, 366]. Кроме того дальнейшее развитие этого направления сдерживается недостаточной разработанностью математических моделей, алгоритмов и инструментария, позволяющих автоматизировать рефлексивное управление активными объектами. К решению сформулированной проблемы прелагается подходить с общетеоретических позиций, рассматривая учащегося, специалиста и педагогический процесс как активные функциональные системы, динамично перестраивающие свои структуры и функции для достижения поставленных целей в зависимости от сложившихся и прогнозируемых внешних условий.

Декомпозиция проблем синтеза АСУ качеством подготовки специалистов в последовательность задач

Проблему создания РАСУ КПС предлагается решить путем декомпозиции в следующую последовательность задач, для решения каждой из которых уже созданы необходимые предпосылки:

1. Определить место и роль системного анализа при создании рефлексивных систем управления качеством подготовки специалистов;.

2. Разработать математические модели, алгоритмы, численные методы, а также программный инструментарий для синтеза РАСУ КПС, технологию и методику их применения (в т.ч. в практике работы вузов),  обеспечивающие: сопоставимость, интерпретируемость, технологичность количественных измерений индикаторов, критериев и факторов (идентификация и прогнозирование уровня качества подготовки специалистов); поддержку базовых когнитивных операций системного анализа в рефлексивном управлении активными объектами; определение минимальной системы индикаторов, критериев и факторов, играющих определяющую роль в обеспечении качества подготовки специалистов; выработку эффективных многофакторных управляющих воздействий; адаптацию и пересинтез модели для сохранения ее адекватности с учетом количественной и качественной динамики предметной области;

3. Создать автоматизированную систему, обеспечивающую: систематическое накопление в банках данных информации о процессах в предметной области в течение длительного времени; интеллектуальную обработку накопленной информации в соответствии с математической моделью.

4. Разработать методологию, технологию и методику синтеза РАСУ качеством подготовки специалистов на основе применения данной программной системы.

5. Апробировать принятые научно-технические решения при решении задач синтеза РАСУ качеством подготовки специалистов.

 

6.3.2. Специфика применения АСУ в вузе

 

Классическая схема автоматизированной системы управления (АСУ) включает управляемый объект и управляющую систему, находящиеся в некоторой окружающей среде и взаимодействующие друг с другом за счет управляющих и обратных связей (рисунок 6.1) [277]. Традиционно АСУ применялись при управлении различными техническими системами и технологическими процессами (АСУ ТП). В экономике известны АСУ организационного управления (АСОУ), в которых осуществляется управление людьми, выполняющими различные функции по производству материального продукта.

Возникает вопрос о том, можно ли осуществить перенос огромных наработок в этих областях на новую предметную область: синтез РАСУ КПС? Для этого, как минимум, необходимо сравнить АСУ в вузе с АСУ на производстве и в экономике, т.е. по сути провести некоторую аналогию (конечно, насколько это корректно и возможно) между вузом и заводом, сравнить что в этих случаях является сырьем, управляющими факторами, конечным продуктом, окружающей средой (таблица 6.2):

 

Таблица 6. 2 – СРАВНЕНИЕ РАСУ КАЧЕСТВОМ
ПОДГОТОВКИ СПЕЦИАЛИСТОВ С АСУ ТП И АСОУ

 

В таблице 6.2 приведены АСУ, в которых объектом управления является некий объект, на начальном этапе представляющий собой сырье, а на конечном, благодаря воздействию определенной технологии, преобразующийся в конечный продукт, выпускаемый организацией и потребляемый некоторым внешним потребителем.

Конечно, абитуриент обладает определенными предпосылками для того, чтобы стать или не стать хорошим студентом или специалистом, но можно ли на этом основании в каком-то смысле сравнивать его с какой-нибудь заготовкой для будущей детали? Если при этом сравнении упускается специфика абитуриента, как активной системы, то такое сравнение безусловно некорректно, если же характеристика конституционных и социально-обусловленных личностных свойств абитуриента (в том числе таких как его оценка и самооценка, мотивации, ценностные ориентации и т.д.) входит в систему исследуемую факторов, влияющих на его переход в будущие состояния, как это предлагается в данной работе, то такое сравнение не только обоснованно, но и целесообразно.

 

6.3.3. Двухконтурная модель РАСУ КПС

 

Концепция рефлексивной АСУ качеством подготовки специалистов и технология QFD (технология развертывания функций качества)

Чтобы сформулировать концепцию управления в РАСУ качеством подготовки специалистов рассмотрим упрощенную формальную модель. Процесс управления состоит из последовательных циклов управления, каждый из которых включают следующие этапы: количественное сопоставимое измерение параметров и идентификация состояния объекта управления; оценка эффективности (качества) предыдущего управляющего воздействия; если предыдущее управляющее воздействие не обеспечило приближения цели, то выработка новых или корректировка (адаптация) имеющихся методов принятия решений; иначе – выработка нового управляющего воздействия на основе имеющихся методов принятия решений; реализация управляющего воздействия.

При этом объектами управления, в соответствии с технологией QFD (развертывания функций качества) на различных уровнях являются потребительские свойства продукта, свойства его компонент, технологический процесс и его элементы (операции) (рисунок 6.6) [267]:

Рисунок 6. 6. Обобщенная схема QFD-технологии
(развертывание функций качества)

 

Рефлексивная АСУ качеством подготовки специалистов группы Б: 1-й контур: "Педагогический процесс – учащийся"

Конкретизируем общие положения QFD-технологии (развертывание функций качества) для случая РАСУ качеством подготовки специалистов. Из этой технологии следует, что на макроуровне в этой РАСУ должно быть по крайней мере два уровня: 1-й уровень – управление качеством конечной продукции и 2-й уровень – управление качеством технологии производства конечной продукции. Такие АСУ, которые управляют производством конечного продукта организации, будем называть АСУ группы "Б" (АСУ средств потребления). Применительно к РАСУ КПС, АСУ группы "Б" – это АСУ управления учащимся с помощью образовательных технологий (рисунок 6.7):

Рисунок 6. 7. Обобщенная схема АСУ КПС группы "Б"

 

Обычно считается известным влияние тех или иных традиционных образовательных технологий на свойства выпускника. Это положение не подвергается в данной работе сомнению, однако необходимо отметить, что само понятие "известно" существенно отличается в гуманитарной и технических областях, т.е. в этих областях приняты различные критерии для классификации исследуемых закономерностей на "известные" и "неизвестные". Это приводит к тому, что в ряде случаев то, что "гуманитарии" считают для себя известным не является таковым для "естественников", т.е. они, конечно, имеют эти знания, но они их не устраивают. Как правило гуманитариев устраивает качественная оценка связи, в результате они часто оперируют нечеткими высказываниями типа: "Наличие хороших учебных помещений положительно сказывается на качестве образования". И это для них приемлемо. Однако для создания АСУ знаний выраженных в такой форме недостаточно, требуется количественная формулировка. Что значит "хорошее учебное помещение", что "значит качество образования", в каких сопоставимых единицах измерения и каким способом (измерительным инструментом) можно измерять эти величины, в каких единицах измерения измеряется взаимосвязь между ними, носит ли она детерминистский или статистический характер и т.д. и т.п. Вот лишь некоторые вопросы, которые задают себе проектировщики АСУ. В результате в одной и той же ситуации гуманитарий может считать, что ему "известна та или иная зависимость", а специалист по созданию АСУ не может считать, что ему это известно, а значит, будет ставить вопрос о проведении специальных исследований для выявления и количественного измерения этой связи.

Поэтому при создании РАСУ качеством подготовки специалистов возникают проблемы: количественного измерения различных параметров образовательных процессов; выявления количественных зависимостей между параметрами образовательных процессов и управляющими воздействиями.

Во всех случаях внедрение АСУ означает прежде всего изменение (совершенствование) технологии воздействия на объект управления (рисунок 6.6 и таблица 6.3). Таким образом, сам процесс внедрения АСУ можно рассматривать как процесс управления совершенствованием технологии производства конечного продукта.

Рефлексивная АСУ качеством подготовки специалистов группы А: 2-й контур: "Руководство вузом – педагогический процесс"

АСУ, в которых сама образовательная технология является объектом управления, мы отнесем к группе "А"  (таблица 6.3):

Таблица 6. 3 – КОМПОНЕНТЫ АСУ ОБРАЗОВАТЕЛЬНЫМИ ТЕХНОЛОГИЯМИ

№

Элементы АСУ

РАСУ КПС

1

Сырье

Образовательный процесс и ППС до внедрения РАСУ КПС

2

Объект управления

Образовательный процесс и преподаватели

3

Управляющие факторы

Материально-техническое и научно-методическое обеспечение образовательного процесса, повышение квалификации ППС

4

Конечный продукт

Образовательный процесс и ППС после внедрения РАСУ КПС

5

Потребитель

Сам выпускник, его родители, организации, социум

6

Окружающая среда

Рынок труда и образовательных услуг

 

В технических, производственных и (в меньшей степени) в экономических системах АСУ группы "А" являются чем-то экзотическим, т.к. объект управления, как правило, представляет собой систему с медленноменяющимися параметрами. В этих областях АСУ после внедрения работают достаточно длительное время без существенных изменений.

В РАСУ КПС ситуация кардинально иная: и сами учащиеся, и условия окружающей среды, являются весьма динамичными, из чего с необходимостью следует и высокая динамичность образовательных технологий. Следовательно РАСУ КПС группы "Б" фактически не только не может быть внедрена, но даже и разработана без одновременной разработки и внедрения РАСУ КПС группы "А", которая бы обеспечила ей  высокий уровень адаптивности, достаточный для обеспечения поддержки адекватности модели как при количественных, так и при качественных изменениях предметной области. Обобщенная схема РАСУ КПС группы "А" приведена на рисунке 6.8:

 

Рисунок 6. 8. Обобщенная схема РАСУ КПС группы "А"

 

Двухконтурная модель и обобщенная схема рефлексивной АСУ качеством подготовки специалистов

Объединение РАСУ КПС групп "А" и "Б" приводит к схеме двухуровневой РАСУ КПС, в которой первый контур управления включает управление учащимся, а второй контур управления обеспечивает управление самой образовательной технологией.

Но и управление образовательными технологиями будет беспредметным без обратной связи, содержащей информацию об эффективности как традиционных педагогических методов, так и педагогических инноваций, т.е. без учета их влияния на качество образования.

Кроме того РАСУ КПС включает ряд обеспечивающих систем, работа которых направлена на создание наиболее благоприятных условий для выполнения основной функции РАСУ КПС, т.е. обеспечение международного уровня качества образования. Это так называемые обеспечивающие подсистемы: стратегическое управление (включая совершенствование организационной структуры университета и демократизацию управления); управление инновационной деятельностью (НИР, ОКР, внедрение); управление информационными ресурсами (локальные и корпоративные сети, Internet); управление планово-экономической, финансовой и хозяйственной деятельностью, и др. Необходимо также отметить, что РАСУ КПС работает в определенной окружающей среде, которая, в частности, включает: социально-экономическую среду; рынок труда; рынок образовательных услуг; рынок наукоемкой продукции.

Учитывая вышесказанное, в данном исследовании предлагается следующая обобщенная модель РАСУ КПС, включающую  в качестве базовых подсистем РАСУ КПС групп "А" и "Б", а также обеспечивающие подсистемы (рисунок 6.9). Необходимо отметить, что двухуровневая схема АСУ качеством подготовки специалистов является обобщением структуры типовой АСУ для вуза, а не обобщением структуры РАСУ АО. Чтобы рассматривать ее именно как рефлексивную АСУ необходимо иметь в виду, что и образовательный процесс, и учащийся, являются активными объектами и управляющие воздействия на них имеют информационный характер. Безусловно, что информационные потоки обуславливают соответствующие финансовые, энергетические и вещественные потоки, изучаемые в логистически.

 

Рисунок 6. 9. Обобщенная схема двухуровневой РАСУ КПС

 

6.3.4. Двухуровневая РАСУ КПС, как АСУ ТП в образовании: сходство и различие

 

Итак, объединение РАСУ КПС групп "А" и "Б" приводит к схеме двухуровневой РАСУ КПС. Из сравнения РАСУ КПС с АСУ ТП, то можно сделать следующие выводы: аналогом сырья в вузе является абитуриент; объектом управления в вузе является студент, который представляет собой систему несопоставимо более сложную, чем любая техническая система или любой производственный процесс; технологический процесс в вузе – это образовательный процесс, где использование технических средств является вспомогательным, а основным является прямое воздействие профессорско-преподавательского состава. Вуз, если рассматривать его как производственную систему, имеет весьма специфический конечный продукт – это выпускник, молодой специалист.

РАСУ КПС имеет еще одну ярко выраженную специфическую особенность по сравнению с АСУ ТП: эта особенность – очень большая длительность технологического процесса "по выпуску одного изделия", т.е. время прохождения абитуриента до выпускника (от 4 до 7 лет, обычно 5 лет). В производственных АСУ ТП это время измеряется минутами, реже часами или днями.

Эта особенность привела к тому, что на различных стадиях образовательного процесса традиционно сложились свои циклы управления, включающие образовательное управляющее воздействие и контроль его результатов в течение каждого семестра или даже занятия.

Кроме того, в связи с тем, что качество результата во многом предопределяется качеством "сырья", т.е. абитуриентов, многие вузы пришли к тому, что создали свои собственные системы довузовского образования или наладили тесные шефские связи с уже существующими. Для повышения качества образования также очень важно иметь регулярную, систематическую информацию о начале и продолжении трудового пути выпускников, молодых специалистов, об их оценке потребителями. Следовательно, создание учебных заведений нового типа, интегрирующих в единую систему системы довузовского, вузовского и послевузовского образования, т.е. университетских комплексов, весьма перспективно. Поэтому обобщенную схему двухуровневой РАСУ КПС, представленную на рисунке 6.9 имеет смысл представить в виде "Технологической схемы управления", более традиционной для АСУ ТП (рисунок 6.10).

Цель РАСУ КПС

Традиционно, цель применения АСУ можно представить в виде некоторой суперпозиции трех подцелей:

1. Стабилизация состояния объекта управления в динамичной или агрессивной внешней среде.

2. Перевод объекта в некоторое конечное (целевое) состояние, в котором он приобретает определенные заранее заданные свойства.

3. Повышение качества функционирования АСУ (адаптация и синтез модели, совершенствование технологии воздействия на объект управления).

Для РАСУ КПС, очевидно, наиболее актуальными являются второй и третий аспекты цели АСУ, причем если второй аспект реализуется путем применения образовательных технологий, то третий – за счет реализации в составе РАСУ КПС подсистемы управления образовательным процессом. На этом моменте стоит остановиться подробнее. Если существующая образовательная технология позволяет достичь поставленной перед ней цели, то она просто применяется и эта задача решается. Если же нет, то задача превращается в проблему, которая может быть решена только путем совершенствования самой образовательной технологии.

Структура окружающей среды РАСУ КПС

Как правило, АСУ действует в определенной окружающей среде, которая является общей и для субъекта, и для объекта управления (система управления находится вне среды объекта управления в случае автоматизированных систем дистанционного управления, рассмотрение которых выходит за рамки данной работы). Граница между тем, что считается окружающей средой, и тем, что считается объектом управления относительна и определяется возможностью подсистемы управления оказывать на них воздействие: на объект управления управляющее воздействие может быть оказано, а на среду нет.

Окружающая среда включает несколько "слоев": социально-экономическая среда; рынок труда; рынок образовательных услуг; рынок наукоемкой продукции.

 

 

 

 

Рисунок 6. 10. Детализированная схема РАСУ качеством подготовки специалистов,
как двухуровневой РАСУ-ТП

 

 

 

Учащийся, как объект управления РАСУ КПС

В определенном аспекте, учащийся вуза, очевидно, может с полным основанием рассматриваться как объект управления, на который преподавателями в течение длительного времени систематически оказывается определенное целенаправленное управляющее воздействие, призванное в конце концов превратить вчерашнего школьника в профессионала в некоторой предметной области.

Конечно, подобный подход является очень упрощенным, т.к. человек является не просто сложнейшей системой обработки информации, но и обладает свободой воли.

С формальной точки зрения это означает, что человек, как объект управления, представляет собой активную систему. Внешние параметры подобных систем слабым и очень сложным образом связаны с их результирующим (целевым) состоянием. Выразить в аналитической форме эти зависимости в настоящее время практически не представляется возможным. Эти обстоятельства привели к тому, что традиционные подходы к синтезу систем управления состоянием человека, разрабатываемые в основном в медицине, не дали ощутимых результатов. Сложноразрешимые проблемы возникают как на этапе идентификации состояния объекта управления, так и на этапе выработки управляющего воздействия.

 

6.3.5. Методологические подходы к решению основной проблемы, возникающая при синтезе РАСУ КПС

 

Следовательно, основной проблемой, возникающей при синтезе РАСУ КПС является проблема построения адекватной математической модели учащегося, как объекта управления в образовательном процессе, а также самого образовательного процесса, которая отражала бы:

1. Критерии оценки уровня качества образования по вузу в целом, по каждой специальности и студенту, а также способ измерения значений этих критериев и метод математической обработки данных.

2. Факторы образовательного процесса, их способы измерения их значений, способы управления ими, их влияние на значения критериев качества образования.

Нормативный и критериальный подходы к выбору критериев качества образования

Перед уточнением требований к критериям, должен быть осуществлен выбор между нормативным и критериальным подходами к оценке уровня качества образования.

Критериальный подход регламентирует (например, в форме государственного образовательного стандарта), какими знаниями, умениями и навыками должны обладать учащиеся на различных ступенях обучения и выпускники различных специальностей.

Нормативный подход предполагает знание уровня качества образования, который принимается за "норму" для данного вуза, региона, страны или сообщества стран и знания конкретного учащегося оцениваются в соответствии с этой нормой.

Каждый из этих подходов обладает своими достоинствами и недостатками. Так при критериальном подходе обеспечивается сопоставимость результатов обучения во времени и между вузами и регионами, но для этого должны быть стандартизированы средства педагогических измерений, обеспечивающие измерение уровня предметной обученности, а для этого данные средства, как минимум, должны существовать и быть общепризнанными. Однако, в настоящее время таких средств не существует. Значит они должны быть созданы, стандартизированы и растиражированы, вместе с инфраструктурой, необходимой для их применения. В последние годы эта работа ведется в рамках создающейся системы централизованного тестирования.

Нормативный подход требует конструктивного определения понятия "норма". Для этого в течение достаточно длительного времени (сравнимого с периодом сопоставимости во времени) должно идти накопление данных по измерениям предметной обученности по различным учебным курсам и специальностям. Причем эти измерения и обработка данных должны производится по тем методикам, которые в дальнейшем и будут использоваться в РАСУ КПС. Нормативный подход имеет важное достоинство: по критериальному подходу "отличник из провинции" не сможет конкурировать даже с середнячком из столиц, хотя его потенциал может быть выше.

Конечно, и первое, и второе, выглядит достаточно проблематичным.

По глубокому убеждению автора в конечном счете сами критерии безусловно являются узаконенной (на том или ином формальном уровне) нормой, поэтому критериальный подход является вторичным.

Традиционный подход, основанный на проведении срезов и контрольных работ, не обеспечивает пространственно-временную сопоставимость измерений учебных достижений учащихся даже в пределах одного региона и одного учебного года. Этот недостаток может быть компенсирован применением учебных тестов, которые в последнее время становятся все более популярными.

В частности широкое распространение получило Централизованное тестирование абитуриентов и система Телетестинг (тестирование с использованием средств компьютерных сетей и Internet), предназначенные для тестирования абитуриентов. Имеются и тесты, предназначенные для измерения уровня предметной обученности непосредственно в учебном процессе. Вместе с тем возникают справедливые вопросы о том, возможно ли с помощью тестов измерять различные уровни освоения учебного материала, например такие, как творческий.

Требования к факторам и критериям их оценки в РАСУ КПС

К критериям оценки уровня качества образования и факторам, влияющим на этот уровень, которые планируется использовать в РАСУ КПС, предъявляется ряд требований. Качество применяемых тестов во многом определяется свойствами тестовых заданий. Для того, чтобы соответствовать своему назначению и тестовые задания, и сами тесты должны удовлетворять вполне определенным требованиям, которые могут и должны иметь количественное выражение.

Например, для каждого задания должно быть известно: раздел учебного плана, проверяемый данным заданием; уровень освоения учебного материала, необходимый для успешного выполнения данного задания; сложность (решаемость) данного задания для учащихся на практике; информативность данного задания, т.е. количество информации, содержащейся в степени решения данного задания учащимся о принадлежности данного учащегося к группам аттестованных и не аттестованных; ошибка измерения обученности с помощью данного задания; скорость сходимости и предел ошибки измерения обученности при увеличении объема выборки; вероятность угадывания правильного ответа для данного задания. Каждому заданию может быть приписан некоторый интегральный критерий качества, являющийся функцией приведенных свойств. Разработка таких заданий и эквивалентных по перечисленным параметрам вариантов работ – непростая научная задача, требующая целенаправленных и хорошо скоординированных усилий специалистов из различных областей в течение ряда лет.

Тесты учебных достижений также должны удовлетворять определенным требованиям: быть сопоставимыми по сложности и измеряемым параметрам обученности, определять степень соответствия уровня предметной обученности требованиям образовательных стандартов; обеспечивать мониторинг уровня обученности, для чего необходимо включать в тест задания с более широким диапазоном сложности и более широкими требованиями к уровню освоения учебного материала, а также выходящие за пределы учебного плана; содержать некоторый процент заданий с неизученными на практике свойствами, с целью их апробации и возможного использования в будущих тестах.

Кроме того, тесты учебных достижений должны в перспективе обеспечивать выявление зависимостей между решаемостью заданий и тем, поступил абитуриент в вуз или не поступил, а также успешностью его обучения в вузе на различных курсах и по различным предметам, успешностью его будущей профессиональной деятельности.

Факторы, влияющие на уровень качества образования должны быть: количественно измеримы; их значения, должны быть известны, прогнозируемы с известной погрешностью или зависеть от решений руководителей вуза; иметь количественно известное влияние на уровень качества образования по различным учебным дисциплинам и учебным специальностям.

Предлагаемые пути решения проблем, возникающих при синтезе РАСУ КПС

Система "Эйдос" может быть применена в качестве интеллектуальной компоненты в РАСУ КПС для решения задач идентификации, мониторинга, анализа и выработки управляющих воздействий га каждом из двух уровней системы. При этом выполняют следующие работы:

1. Ставят цели методики и в соответствии с ними разрабатывают перечень будущих состояний учащихся (в том числе целевых), переход в которые рассматривается как результат воздействия на учащихся с помощью педагогических технологий (специфических и неспецифических факторов). Эти целевые состояния включают: поступление или не поступление в вуз в разрезе по различным специальностям и формам обучения; показатели академической успеваемости по дисциплинам, циклам дисциплин и специальностям; успешное окончание вуза или причины и время отчисления; успешность работы по специальности или время и причины ухода с работы по специальности; обучение в послевузовских формах и т.д.

2. Разрабатывают формализованный паспорт учащегося, позволяющий описать в пригодной для компьютерной обработки форме его историю, актуальное состояние, педагогические воздействия, включая обучение в различных формах довузовского образования, и их результат. Формализованный паспорт состоит из трех основных частей: первая содержит шкалы, описывающие не зависящие от преподавателей факторы (факторы среды), вторая часть содержит факторы, зависящие от преподавателей и руководства вузом, в том числе факторы, характеризующие предысторию и актуальное состояние учащегося (управляющие факторы), которые можно рассматривать как средства достижения желаемых педагогических результатов, и третья – содержит классификацию самих прогнозируемых и целевых педагогических результатов.

3. Неструктурированная информация о педагогических воздействиях и их результатах должна быть представлена в виде формализованных паспортов и введена в систему "Эйдос" в качестве примеров того, к каким педагогическим результатам фактически приводят те или иные педагогические воздействия на учащихся, имеющих определенную предысторию и определенное актуальное состояние.

4. Система на основе предъявленных реальных примеров обучения выявит взаимосвязи между предысторией учащегося, актуальным состоянием, применяемыми педагогическими технологиями (педагогическими факторами) и полученными педагогическими результатами и сформирует так называемые информационные портреты по каждому результату. Информационный портрет педагогического результата представляет собой перечень различных характеристик учащегося, а также педагогических факторов и факторов среды с количественным указанием того, какое влияние каждый из них оказывает на осуществление данного результата.

5. Для каждой из характеристик учащегося, каждого педагогического фактора будет на основе обработки примеров обучения автоматически количественно определено, какое влияние он оказывает на осуществление каждого педагогического результата.

6. Система сравнит различные педагогические результаты и сформирует группы наиболее сходных из них (кластеры), а также определит какие кластеры наиболее сильно отличаются друг от друга (конструкты). При этом будут выявлены не только уже известные специалистам конструкты, но могут быть обнаружены и новые, ранее неизвестные. Выявленные взаимосвязи между классами отображаются в форме семантических сетей.

7. Аналогично и технологические факторы будут сгруппированы в кластеры и конструкты, так, например, будет выявлено, что некоторые различные по своей физической природе специфические и неспецифические педагогические факторы оказывают сходное влияние на педагогические результаты. Выявленные взаимосвязи между факторами отображаются в форме семантических сетей.

8. После выполнения данных работ будет проверена способность системы правильно прогнозировать педагогические результаты на массиве уже введенных формализованных паспортов, то есть будет определена внутренняя интегральная и дифференциальная валидность методики. Если она окажется достаточно высокой, то методику можно будет рекомендовать для опытно-экспериментального практического применения. В то же время, по-видимому, будут выявлены и слабодетерминированные педагогические результаты, которых наиболее сложно добиваться и достоверно прогнозировать. По соответствующим классам не принимаются решения.

Таким образом, адаптивная АСУ индивидуальным обучением позволяет решить следующие две основные задачи:

1. Прогноз того, какие педагогические результаты наиболее вероятны (а какие практически невозможны) для учащегося с данной предысторией, с данным актуальным состоянием, при воздействии на него имеющимися в распоряжении педагогическими (педагогическими) технологиями.

2. Консультация, какие предыстория, актуальная картина и педагогические воздействия должны быть, чтобы можно было рассчитывать с определенной уверенностью на заданный педагогический эффект.

Система сама оценивает степень достоверности своих прогнозов и рекомендаций, т.е. она не просто дает рекомендацию, но и количественно оценивает степень надежности этой рекомендации. Кроме того система дает характеристику каждого технологического приема (то есть говорит, "на что он работает"), а также выдает рекомендации по замене желательных технологических приемов, но очень дорогих, труднодоступных или опасных, другими, более дешевыми, доступными и безопасными, и, при этом, имеют сходное влияние на педагогические результаты. Таким образом, данная методика позволяет "просматривать" различные варианты педагогических технологий, прогнозировать последствия применения различных технологических приемов, и, на этой основе, вырабатывать научно обоснованные рекомендации по выбору квазиоптимальной для поставленных целей педагогической технологии с учетом истории и актуального состояния учащегося.

Таким образом, автоматизированная система управления:

1. Может эксплуатироваться в адаптивном режиме: то есть квалифицированный пользователь может увеличивать базу примеров, расширять перечень прогнозируемых (идентифицируемых) педагогических ситуаций, увеличивать количество факторов в формализованном паспорте или контролируемо уменьшать размерность описания без потери качества. Эти возможности функционально сближают систему "Эйдос" с нейронными сетями [312].

2. Позволяет использовать любое количество шкал для классификации и описании прогнозируемых и целевых педагогических результатов, причем в разных шкалах может быть различное количество градаций, но их общее количество не должно превышать 4000.

3. Сама выявляет зависимости на основе примеров обучения, взятых из реальной практики, и не требует от эксперта формализованного описания этих зависимостей (продукций), как в ряде экспертных систем.

Кроме того, методика позволяет также раздельно изучать вклад в достижении педагогического эффекта, который дают, с одной стороны, объективное действие педагогических факторов, а с другой стороны, эффект плацебо, действующий за счет ожиданий учащихся, их веры и других психологических факторов.

 

6.4. ВЫВОДЫ

 

1. Разработаны классификация функционально-структурных типов АСУ и показано место адаптивных АСУ сложными системами и рефлексивных АСУ активными объектами в этой классификации; показаны роль и место АСК-анализа в РАСУ АО. Рассмотрена типовая структура АСУ, предложена параметрическая модель адаптивной АСУ сложными системами (ААСУ СС) и, на основе конкретизации технологии QFD (развертывания функций качества), предложена двухуровневая модель РАСУ АО, являющаяся обобщением ААСУ СС на случай активных объектов управления:

– 1-й уровень обеспечивает управление АОУ;

– 2-й уровень – управление технологией воздействия на АОУ.

2. Проведенное сравнение ААСУ СС и РАСУ АО по способу управляющего воздействия на объект управления, степени управляемости на детерминистских и бифуркационных этапах развития объекта управления и уровню адаптивности позволяет сделать вывод о предпочтительности эксплуатационных характеристик РАСУ АО при управлении активными объектами. Это обусловлено двумя основными обстоятельствами:

– в ААСУ СС обеспечивается лишь количественная адаптация модели АОУ, что не обеспечивает сохранение ее адекватности после прохождения объектом управления точки бифуркации, т.е. его качественной трансформации, тогда как в РАСУ АО в этом случае осуществляется повторный синтез модели АОУ;

– в ААСУ СС рефлексивность и активный характер объекта управления не учитываются и управляющее воздействие на него имеет энергетический (силовой) характер, тогда как в РАСУ АО – это прежде всего воздействие на информационный уровень объекта управления, т.е. мета-управление (коррекция его целей, модели себя и окружающей среды, мотиваций способов принятия и реализации решений в направлении их сближения и согласования с целями управляющей системы).

3. Разработаны методика и технология синтеза рефлексивных АСУ активными объектами. Предложено рассматривать алгоритм системного анализа, структурированного до уровня базовых когнитивных операций, как алгоритм синтеза рефлексивных АСУ активными. Предложено рассматривать автоматизированный системный анализ, структурированный до уровня БКОСА, как методику синтеза РАСУ АО объектами и их эксплуатации в режиме адаптации и периодического синтеза модели:

– шаг 1–й: формализация предметной области (БКОСА-1);

– шаг 2–й: формирование обучающей выборки (БКОСА-2);

– шаг 3–й: обучение (БКОСА-3);

– шаг 4–й: оптимизация (БКОСА-4);

– шаг 5–й: верификация модели (БКОСА-5);

– шаг 6-й: принятие решения об эксплуатации модели или ее пересинтезе;

– шаг 7-й: идентификация и прогнозирование состояния АОУ (БКОСА-7);

–   шаг 8-й: оценка качества идентификации состояния АОУ;

– шаг 9-й: выработка решения об управляющем воздействии (БКОСА-9);

– шаг 10–й типологический анализ классов и факторов (БКОСА-10);

– шаг 11-й: многофакторное планирование и принятие решения о применении системы управляющих факторов (БКОСА-11);

– шаг 12-й: оценка адекватности принятого решения об управляющих воздействиях;

– шаг 13–й (неформализованный поиск нетипового решения об управляющем воздействии и подготовка данных для пересинтеза модели, причем как в случае, если решение оказалось удачным, так и в противном случае).

4. Рассмотрены методические вопросы синтеза РАСУ качеством подготовки специалистов, предложена ее двухуровневая структура:

– на первом уровне объектом управления является учащийся, а управляющей системой – педагогический процесс;

– на втором уровне объектом управления является педагогический процесс, а управляющей системой – руководство вузом и вышестоящие инстанции.

Предложена детализированная двухуровневая модель рефлексивной АСУ качеством подготовки специалистов (РАСУ КПС), сформулированы задачи РАСУ КПС.

5. Предложенные подходы могут быть эффективно применены для создания рефлексивных АСУ организационно-техническими системами в различных предметны областях.