Виртуальная школа компьютерных технологий icon

Виртуальная школа компьютерных технологий



НазваниеВиртуальная школа компьютерных технологий
страница1/5
Дата конвертации07.07.2012
Размер468.9 Kb.
ТипДокументы
  1   2   3   4   5


















Виртуальная школа компьютерных технологий

www.v-school.narod.ru wmsazanow@mtu-net.ru

Заявка на участие

Моделирование системы образования \ Поиск подходов

Сазанов В.М.
^

Аннотация и ключевые слова


Решается задача поиска моделей, описывающих отдельные процессы и явления в системе образования.

Лица, заинтересованные в понимании направлений развития системы образования, ее модернизации, могут принять участие в процессе построения и использования модели.


-------------------------------- ОГЛАВЛЕНИЕ -------------------------------------

^ Аннотация и ключевые слова 1

Взгляд на проблему моделирования 2

Методология и цели 2

Классификация моделей 3

Эволюционное моделирование 4

«Искусственная жизнь среди «сахарных холмов» 4

Обзор моделей социальных систем 5

^ Модель «Задумавшегося» 6

Ранжирование межличностных отношений 7

Модели социальных систем Парсонса 8

Имитационное моделирования поведения Трофимовой 9

Сводная таблица моделей 10

Модернизация образования 12

Общие рассуждения по поводу модернизации 12

^ Анализ качества управления на основе «сдержек и противовесов» 12

Технология и организация дистанционного обучения 13

Модель процесса дистанционного обучения 15

Анализ сочетания классического и дистанционного обучения в школе 16

^ Содержательное описание и формализация 16

Дисциплина обслуживания 17

Граф состояний-переходов и конечные вероятности 18

Просто критика 19

Литература 20

^ Контактная информация 20

ЗАГОТОВКИ 21

========================== Ключевые слова =========================

Моделирование, система, образование, популяция, демографический императив. Межличностные отношения, мера, ранг, индекс положения ребенка в группе, степень адекватности ролевой перцепции руководителя. Социальные системы Парсонса. Система массового обслуживания, среднее время, интенсивность обслуживания, дисперсия, дисциплина обслуживания. Бюрократическое обучение. Гомеостаз. Теория клеточных автоматов, социальное поведение, социабельность, аффилиантность, униформизм и разнообразие поведения.
^

Взгляд на проблему моделирования


"Мироздание сохраняет свою структуру"

< Б. и А. Стругацкие >

Методология и цели


Воздействие общества, как принято в марксисткой традиции, через материальное и идеальное, то есть уровень финансирования и воздействие идей – пропаганду, разрушает либо возрождает систему образования.

С учетом инерционности системы (консервативность, уровень ответственности и пр.), начиная с уровня начальной численности и до уровня пенсионного состояния, уменьшается и численность педагогического персонала. Приток персонала в систему также происходит, однако с меньшим показателем (не престижность профессии, «неправильная» систем отношений, низкая зарплата). Падает качество. Снижение качества образования приводит к деградации связанных систем - Экономики, Производства, Науки, Обороны.

По достижению критического состояния, общество (Государство), либо переходит из текущего состояния в более низкое (скажем, "Передовых стран", "Развивающихся", "Третьего мира"), либо предпринимает усилия, и переходит на более высокий уровень.

Для целей моделирования, общество и его образование, можно трактовать как систему - совокупность иерархических моделей структуры, функционирования, цели и ресурсов.


Методологическая основа – представление В.А. Сафонова [Саф] о системе, как объекте исследования, в виде совокупности иерархических вложенных моделей структуры, поведения-функционирования, цели и ресурсов, что на формализованном символическом языке записывается следующим образом:

Мi сис = < Мi стр + Мi функ + Мi цели + Мi рес >

где i - индекс уровня рассмотрения,

М сис - модель системы в целом,

М стр - модель структуры,

М функ - модель поведения во времени (функционирования),

М рес - модель ресурсов,

М цели - модель цели существования системы.


При анализе системы любого вида - технической, общественной, политической целесообразно вводить иерархию рассмотрения - разбиение на уровни.


Предложенный методологический подход представления сложной системы совокупностью иерархических моделей позволяет классифицировать модели по применяемому аппарату исследования.

Статические структурные особенности построения систем могут анализироваться с применением аппарата теории множеств. В частности, понятие ранга, позволяет формулировать критерий качества системы, то есть сравнивать – ранжировать системы.

Поведение во времени – аппарат дифференциальных уравнений. Вероятностное поведение – теория вероятностей. Сложные социальные системы – методы имитационного моделирования на основе клеточных автоматов с элементами вероятностной логики.


Цель моделирования - прогноз развития, оценка периодов деградации, оценка показателей качества.

^

Классификация моделей


Понятие «модель» возможно определить через описание ее типовых представителей 1 - то есть следующим образом. Модель - это упрощенное представление явлений или объектов действительности в виде схем, изображений, описаний, математических формул какого либо реального предмета (явления или процесса), изучаемое как их аналог. (См., например {Гук и др.})

Модель выполняет познавательные функции, и должна обладать возможностью прогнозирования, принятия решения, совершенствования измерения на ее основе.


Наука, как говорят знающие люди, начинается с классификации. Классификацию моделей возможно проводить по признаку отличия модели от оригинала, по которому все модели разделяют на материальные (физические) и абстрактные – математические.

Следующий параметр – время, по которому модели можно подразделить на статические и динамические.

По характеру отражения процессов - на детерминированные и вероятностные.


Материальные физические модели эквивалентны оригиналу по законам функционирования, либо подобны оригиналу. Среди физических моделей обычно рассматривают натурные и квазинатурные модели, масштабные и аналоговые.

^
Признак классификации

МОДЕЛИ


Отличие модели
от оригинала

Материальные

ФИЗИЧЕСКИЕ

Абстрактные

МАТЕМАТИЧЕСКИЕ

Натурные \ Квазинатурные \ Масштабные \ Аналоговые

Аналитические \ Численные \ Имитационные

Время (статические или динамические)


Наличие\отсутствие случайности

Статические\ Динамические

Статические

Динамические


Вероятностные\ Детерминированные


Вероятностные


Детерминированные














Самый простой пример масштабной модели - бумажные прямоугольники, отображающие в масштабе нарисованный на листе план квартиры и предполагаемую к размещению мебель. Такая модель позволяет двигать не тяжелую мебель, а ее бумажные образы. Современный аналог масштабной модели - объемная компьютерная графическая модель, предлагаемая “новым” русским при покупке кухонной мебели в современных салонах-магазинах.

Натурные модели, они же макеты или опытные образцы - один из этапов процесса проектирования любой технической системы. В квазинатурной модели некоторые еще не спроектированные или сложные к натурному моделированию части системы заменяются математическими моделями, что значительно экономит время и деньги.

В основе аналоговых моделей - совпадение законов функционирования оригинала и модели. Классический пример - совпадение законов описания колебания маятника и электрической цепи из катушки индуктивности и резисторов.


^ Математическая модель представляет собой описание исследуемой системы с помощью абстрактного языка математических соотношений, отражающих процесс функционирования системы.

К средствам абстрактного описания относятся также языки схем, химических формул, карт, диаграмм.

В свою очередь математические модели, по методу исследования, разделяют на аналитические, численные, имитационные, компьютерные модели и пакеты .

Полезные для исследователя особенности компьютерных моделей -


^

Эволюционное моделирование


Цитата по Владимиру Редько: «Можем ли мы понять, как в процессе эволюции развивались биокибернетические управляющие "компьютеры"? Каковы процессы обработки информации в этих "биокомпьютерах", по каким "программам" работают "биокомпьютеры"? Почему эти естественные "программы" так гибки и надежны? Как развитие биокибернетических систем привело к возникновению естественного интеллекта? Какие уроки из знаний о естественных "биокомпьютерах" можно извлечь для разработки искусственных компьютеров и программных продуктов? До какой степени исследования причин возникновения естественного интеллекта могут способствовать развитию искусственного интеллекта?


Для того чтобы хоть в какой-то степени осмыслить эти вопросы, давайте разберемся, что уже сделано в области исследования эволюции биологических систем обработки информации и обеспечиваемых этими системами биокибернетических свойств. Естественное название этих исследований - эволюционная биокибернетика.




Рис. 1. Области исследований эволюционной биокибернетики.


Уже достаточно сложившаяся область - эволюционное моделирование (рис. 1), в котором можно выделить:

1) модели возникновения молекулярно-генетических информационных систем,

2) моделирование общих закономерностей эволюции,

3) эволюционные модели искусственной жизни,

4) прикладное эволюционное моделирование.

Модели возникновения молекулярно-генетических информационных систем. Как возникли первые кибернетические системы, самые простые молекулярно-генетические информационные системы в процессе происхождения жизни? В 60-80-е годы подобные проблемы заинтриговали многих ученых. Целая плеяда нобелевских лауреатов (Ф. Крик [F. H. C. Crick], М. Эйген [M. Eigen], Ф. Дайсон [F. J. Dyson], Ф. Андерсон [P. W. Anderson]) предприняла попытки представить и промоделировать сценарии возникновения предбиологических информационных систем.

Впечатляющие исследования провел М. Эйген. Он, в частности, предложил и проанализировал модель "квазивидов", описывающую достаточно простую эволюцию полинуклеотидных (информационных) последовательностей, и модель "гиперциклов", описывающую систему каталитически взаимодействующих ферментов и полинуклеотидов.

Очень интересная модель - модель "сайзеров" (syser - от SYstem of SElf-Reproduction) - была предложена новосибирскими учеными В. А. Ратнером и В. В. Шаминым. Сайзер представляет собой самовоспроизводящуюся систему ферментов и кодирующих их полинуклеотидов.


^

«Искусственная жизнь среди «сахарных холмов»


Эволюцию и искусственную жизнь позволяют исследовать программные ресурсы, рассмотренные в {Бобр}.

Свободно доступный пакет Cafun (www.cafun.de) на основе технологий искусственной жизни моделирует поведение живых созданий, социальных групп, коммерческих фирм, химических структур, природных явлений и физических процессов, позволяет разрабатывать модели сложных систем.

Структура модели описывается так называемым геномом, который храниться в текстовом XML-формате и может редактироваться в специализированном Cafun-редакторе, где он представлен в виде дерева.

В поставку программы включено несколько экспериментальных структур (геномов) демонстрирующих возможности модели биологических систем и других систем.

Например, модель Ameoba объясняет, как естественным путем происходит рост и размножение амеб, а примеры Theads, Cork, Chipset показывают, как хаотический и случайный набор элементов за несколько сотен поколений самоорганизуется, а затем происходит либо постепенное, а иногда и революционное изменение, и модель превращается в гармоническую упорядоченную структуру, состоящую их элементов более высокого уровня.
  1   2   3   4   5




Похожие:

Виртуальная школа компьютерных технологий iconВиртуальная школа компьютерных технологий
Ольга Бруковская: «В самое ближайшее время произойдет интеграция Webby и HeadHunter» 10
Виртуальная школа компьютерных технологий iconВиртуальная школа компьютерных технологий
На первой лекции рассмотривались основные понятия Информатики как фундаментальной естественной науки
Виртуальная школа компьютерных технологий iconВиртуальная школа компьютерных технологий
На первой лекции рассмотривались основные понятия Информатики как фундаментальной естественной науки
Виртуальная школа компьютерных технологий iconВиртуальная школа компьютерных технологий
Решается задача поиска моделей, описывающих отдельные процессы и явления в системе образования
Виртуальная школа компьютерных технологий iconВиртуальная школа компьютерных технологий
На первой лекции рассмотривались основные понятия Информатики как фундаментальной естественной науки
Виртуальная школа компьютерных технологий iconВиртуальная школа компьютерных технологий
На первой лекции рассмотривались основные понятия Информатики как фундаментальной естественной науки
Виртуальная школа компьютерных технологий iconВиртуальная школа компьютерных технологий
Артамонов Г. Т. Анализ производительности цвм методами теории массового обслуживания. М.: Энергия, 1972. – 176 с
Виртуальная школа компьютерных технологий iconВиртуальная школа компьютерных технологий
Термин «информация» в середине ХХ века ввел К. Шеннон применительно к теории передачи сообщений в телеграфии
Виртуальная школа компьютерных технологий iconВиртуальная школа компьютерных технологий
...
Виртуальная школа компьютерных технологий iconВиртуальная школа компьютерных технологий лекция 6
В данной лекции вводится понятие интерфейса, рассматриваются основные интерфейсные функции и технические характеристики интерфейсов...
Разместите кнопку на своём сайте:
Документы


База данных защищена авторским правом ©podelise.ru 2000-2014
При копировании материала обязательно указание активной ссылки открытой для индексации.
обратиться к администрации
Документы

Разработка сайта — Веб студия Адаманов