CC BY
172
УПРАВЛЕНИЕ В СОЦИАЛЬНЫХ И ЭКОНОМИЧЕСКИХ СИСТЕМАХ
УДК 378:004.89
Р. А. Бадамшин, Н. Н. Мухачева
ПОДДЕРЖКА ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ ПО УПРАВЛЕНИЮ НИРС НА ОСНОВЕ МОДЕЛИРОВАНИЯ ИНФОРМАЦИОННО-ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫХ РЕСУРСОВ
Предложена концепция повышения эффективности организации НИРС через призму развития интеллектуального капитала ву-
за. Произведен анализ проблемы управления НИРС в вузе, выделены структура и потоки преобразования видов интеллектуального капитала в вузе, предложен метод построения онтологической базы знаний, описаны методы поддержки принятия решений по управлению организацией учебной и внеучебной НИРС в вузе, описано информационное и программное обеспечение для управления информационно-интеллектуальными ресурсами в вузе. Организация НИРС; управление интеллектуальным капиталом; информационно-интеллектуальные ресурсы; онтологические базы знаний; конфайнмент-моделирование; поддержка принятия решений; поддержка выполнения инновационных проектов
ВВЕДЕНИЕ
Инновационное развитие экономики предполагает постепенное замещение материальных ресурсов информационно-интеллектуальными, составляющими интеллектуальный капитал (ИК) организаций. Эта тенденция наиболее ярко выражена в структуре капитала организаций, оказывающих информационные и образовательные услуги, выполняющих научноисследовательские работы. В деятельности этих организаций важной составляющей является управление информацией и знаниями.
В обществе всегда был, а сегодня особенно высок спрос на специалистов, способных принимать решения и эффективно действовать в нестандартных ситуациях. Таких выпускников, необходимых для становления и развития инновационной экономики России, должны готовить высшие учебные заведения.
Важной составляющей подготовки высокообразованного творческого специалиста, конкурентоспособного на рынке труда, способного эффективно вести научные исследования и внедрять инновационные разработки, является привлечение студентов к активной научноисследовательской работе (НИР) в процессе обучения. Не секрет, что связь между учебным процессом и научно-исследовательской работой студентов зачастую носит формальный характер и наполняется реальным содержанием в основном за счет энтузиазма отдельных преподавателей и студентов, а не в результате реализации планомерной продуманной политики руководства вуза.
Причины дефицита молодых кадров в сфере науки и высшего образования - низкая оплата
труда и низкий уровень финансирования науки и образования вообще, а также невостребован-ность результатов научно-исследовательской деятельности обществом. По данным А. Ракито-ва и Л. Романковой [1], только 25,4% профессорско-преподавательского состава вузов принимает участие в научных исследованиях, а число студентов, научно-исследовательская работа которых оплачивается, составляет менее 1,4% от общей численности студентов. При этом 22,1% студентов занимаются научными исследованиями в форме написания научных рефератов, участия в студенческих научных конференциях и т. д.
В то же время организация может получать дополнительный доход за счет конкурентных преимуществ (инновационное развитие), приобретаемых от использования интеллектуальных активов (ИА), формируемых путем структурирования своих информационно-интеллектуальных ресурсов (ИИР).
Однако в организации многие проблемы социально-экономического характера, такие как обеспечение устойчивого инновационного развития, повышение управляемости, увеличение количества рабочих мест, требующих высокой квалификации сотрудников, снижение затрат, связанных с обменом информацией, формированием документации и отчетных форм, повышением скорости обработки информации, ростом интеллектуализации и производительности труда, не могут быть решены без повышения эффективности внутриорганизационного управления ИК. В связи с этим в настоящее время становится все более востребованной разработка новых методов и механизмов управления (формирование, аккумулирование и использование) ИК.
Контактная информация: [email protected]
Как уже было отмечено, при организации научно-исследовательской работы студентов (НИРС) зачастую происходит перекос в сторону формальных организационных мероприятий. С другой стороны, при управлении ИК основное внимание уделяется экономическим, а не социальным и информационным аспектам развития организации. Нельзя сказать, что в литературных источниках вопросы управления как НИРС, так и ИК недостаточно раскрыты. Так, в работах [1-5] авторами раскрываются вопросы совершенствования организации НИРС и активизации учебного процесса, в работах [8-14] затрагиваются экономические аспекты учебнонаучной и инновационной деятельности, в работах [16-21] раскрыты основные подходы к управлению ИК, а также развитием и мотивацией персонала, в работах [22-26] основное внимание уделено анализу инфраструктурных факторов и представлению знаний, в работах [27-32] рассматриваются вопросы поддержки принятия решений и оказания информационных и консультационных услуг в области НИР. В рамках данной работы авторами предпринята попытка комплексного рассмотрения вопросов повышения эффективности НИРС и развития ИК вуза.
1. АНАЛИЗ ПРОБЛЕМЫ УПРАВЛЕНИЯ НИРС В ВУЗЕ
Принято выделять два основных вида НИРС: учебную, предусмотренную действующими учебными планами, и внеучебную [3]. К первому виду НИРС можно отнести написание рефератов, подготовку докладов и сообщений, выполнение курсовых и дипломных работ. На этом этапе студент делает начальные шаги к самостоятельной научной работе, что проявляется в формировании навыков работы с научной литературой, критического отбора и анализа информации. В [33] обосновывается, что наиболее эффективным для развития исследовательских способностей у студентов является второй вид НИРС, поскольку в этом случае решается главная проблема учебного процесса -мотивация студента к занятиям. Поэтому именно этому виду НИРС уделяется основное внимание. При системном рассмотрении процесса организации НИРС в соответствии с проектом регламента системы менеджмента качества ФГБОУ ВПО УГАТУ «Организация научноисследовательской работы студентов» можно выделить три основных группы подпроцессов: подготовительные работы, проведение мероприятий, связанных с НИРС, и анализ эффективности НИРС. Графическая схема процесса организации НИРС приведена на рис. 1.
В рамках первой группы подпроцессов решаются задачи управления, связанные с планированием мероприятий по организации НИРС, подготовкой и утверждением соответствующих документов, контролем выполнения подготовительных работ.
В рамках второй группы подпроцессов, решаются задачи управления, связанные с проведением НИОКР, олимпиад, конкурсов, конференций и других мероприятий, формированием сборников научных трудов, подведением итогов мероприятий, включая награждение призеров и формирование отчетов, а также с осуществлением оперативного контроля за выполнением работ на основе технической обратной связи по входу на подпроцессы первой группы.
В рамках третьей группы подпроцессов решаются задачи управления, связанные с анализом эффективности и оптимизацией организации НИРС, осуществляемые высшим руководством вуза на основе обратной связи по управлению на подпроцессы первой и второй групп.
К сожалению, на таком уровне абстракции явно не прослеживаются содержательные аспекты НИРС, выступающей в качестве составляющей творческого развития студентов, служащей развитию различных видов интеллекта студентов, интегрирующей образовательное, научное и инновационное направления деятельности вуза.
Принципиально важно осознавать НИРС как неотъемлемую первую ступень в процессе подготовки научных кадров для выполнения научно-исследовательских и инновационных проектов в вузе. А при таком понимании сущности НИРС становится возможным рассмотрение основных задач управления НИРС в рамках структуры и потоков преобразования видов интеллектуального капитала в вузе.
2. СТРУКТУРА И ПОТОКИ ПРЕОБРАЗОВАНИЯ ВИДОВ ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНОГО КАПИТАЛА В ВУЗЕ
Основные сложности при управлении ИК в организации связаны с тем, что на настоящий момент отсутствует общепринятая модель его структуры [21]. Проведенный анализ позволил выделить основные потоки преобразования видов ИК: от ресурсов к активам, капиталам и продуктам, что наглядно продемонстрировано на рис. 2.
Введем определения. Информационноинтеллектуальные ресурсы (ИИР) - это совокупность научно-производственных, финансовых, маркетинговых, организационноуправленческих, кадровых, информационно-
технологических, информационно-управлен-
ческих, юридических и других идей, методов, инструментов, технологий и различных форм существования информации, полученных в результате интеллектуального труда сотрудников организации и обуславливающих возникновение ее конкурентных преимуществ [18].
Трудовые ресурсы - это индивидуальные интеллектуальные способности персонала, профессиональные знания и опыт (в т. ч. уровень образования и квалификации), уровень инновационной активности и прочие результаты длительного (происходящего в течение всей жизни) процесса интеллектуальной деятельности конкретных личностей, составляющих основу кадрового состава организации. Индивидуальная компетентность - это способность людей действовать в различных ситуациях, используя свои умения, образование, опыт, ценности, социальные навыки, что тождественно понятию человеческого капитала.
Гуманитарные активы - это используемые организацией интеллектуальные активы, прежде всего, знания, умения, которые принадлежат сотрудникам организации.
Активы интеллектуальной собственности (ИА) определяются как интеллектуальная собственность, которая принадлежит организации и защищается законом - торговые и сервисные марки, патенты, полезные модели, промышлен-
ные образцы, а также объекты авторского права - публикации, учебные объекты, базы данных, программные продукты и пр. [34].
Активы рынка связывают организацию непосредственно с рынком. Это марки, бренды, товарные знаки и знаки обслуживания, фирменные наименования, приверженность покупателей, каналы распределения, различные контракты и соглашения, деловая репутация компании, наличие своих людей в организациях-партнерах и т. д. Активы инфраструктуры представляют собой интеллектуальные активы, обеспечивающие функционирование организации - философия управления, общая культура, процессы управления, бизнес-процессы и др.
Инновационный капитал - это защищенные коммерческие права, интеллектуальная собственность и другие нематериальные активы и ценности, которые обеспечивают способность компании к обновлению. Организационный капитал - это систематизированная и формализованная компетентность организации плюс системы, усиливающие творческую эффективность, а также организационные возможности, направленные на создание продукта и стоимости. Потребительский капитал - это капитал потребителей (клиентов). Капитал потребителей складывается из базы потребителей, характера связей с ними и их потенциала.
Рис. 1. Основные группы подпроцессов процесса организации НИРС в УГАТУ в их взаимосвязи
Рис. 2. Структура и потоки преобразования видов интеллектуального капитала организации
Информационно-интеллектуальный про-
дукт - это результат преобразования ИИР, характеризующийся полной степенью отчуждаемости от его создателей и способностью быть объектом различных сделок во внешней среде, что, в частности, подразумевает осуществление процедур правовой охраны.
Теперь рассмотрим непосредственно потоки преобразования видов интеллектуального капитала. Первоначально в организации имеются денежные ресурсы. С целью превращения денежной формы в интеллектуальные элементы инновационного капитала компания производит наем рабочей силы (трудовые ресурсы), занимающейся управленческой, инженерной, научной и другими видами интеллектуальной деятельности.
С использованием знаний, опыта и навыков в применении этих знаний специалистами разрабатываются инновационные идеи и создаются продукты интеллектуального труда - информационно-интеллектуальные ресурсы. Кроме того, деньги расходуются на увеличение интеллектуального потенциала организации по направлениям, связанным с повышением квалификации и корпоративной культуры сотрудников. Крите -рием отбора трудовых ресурсов являются их индивидуальные компетенции. Последние, в свою очередь, включают в себя информацион-
но-интеллектуальные ресурсы, в создании которых принимал участие соответствующий сотрудник. Коллектив организации как набор сотрудников, каждый из которых обладает определенными компетенциями, формирует актив инфраструктуры. Необходимо наличие иерархической системы распределения полномочий и делегирования функций в организации. Такая система образует ее организационный капитал.
Стоит отметить, что ИИР подразделяются на две составные части. Первая - это активы интеллектуальной собственности. Они, совместно с деловой репутацией организации, образуют рыночные активы, которые в дальнейшем формируют имидж организации в глазах потребителей и партнеров. Вторая составная часть -это гуманитарные активы. Они используются для создания инновационных технологий, которые в дальнейшем смогут обеспечить конкурентоспособность продукции (товаров или услуг).
В совокупности все 3 капитала - организационный, инновационный и потребительский -формируют продукт, а именно: организационный капитал обеспечивает эффективность взаимодействия сотрудников организации для обогащения инновационного капитала совершенными технологиями, позволяющими добиваться выгодного соотношения цена / затраты, а репутация компании, которую составляет потреби-
тельский капитал, предоставляет организации позиции на рынке. В результате продажи продукции организация восполняет запас денежных ресурсов, которые частично вновь вкладываются в развитие интеллектуального капитала.
В целом, управление ИК организации основано на поиске способов эффективного объективирования, структурирования и использования информации и знаний для достижения поставленных целей [20], связанных с повышением эффективности интеллектуального труда работников и использованием продуктов этого труда для устойчивого развития организации. Согласно [21], основными задачами, возникающими в процессе управления ИК, являются следующие:
создание, оценка и введение ИА в структуру капитала организации,
разработка и развитие внутрифирменных механизмов их использования,
осуществление эффективной коммерциализации интеллектуальных продуктов,
определение экономически целесообразных функций организации в области расширенного воспроизводства их ИА.
К сожалению, существующие в настоящее время подходы к управлению ИК, рассматривая отдельные сферы управленческой деятельности, не затрагивают вопросов структурирования знаний, представленных в ИИР, что необходимо для их эффективного преобразования в активы интеллектуальной собственности организации. Поэтому в настоящей работе разрабатываются модели и методы структурирования информационно-интеллектуальных ресурсов для повышения эффективности управления ИК организации.
3. МЕТОД ПОСТРОЕНИЯ ОНТОЛОГИЧЕСКОЙ БАЗЫ ЗНАНИЙ ИНФОРМАЦИОННОИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫХ РЕСУРСОВ
Процесс преобразования ИИР в ИА состоит из ряда этапов, основным из которых, например, в случае изобретения, является оформление заявки на регистрацию объекта патентного права в соответствии с установленными правилами. Как правило, изобретатель совместно с работником отдела интеллектуальной собственности организации готовит весь комплект документов для заявки, который в дальнейшем (после получения патента на изобретение) сдается в архив, а изобретение ставится на баланс организации для его учета как нематериального актива.
Вместо такой неэффективной формы учета объектов интеллектуальной собственности
предлагается другая, которая предполагает создание в организации корпоративной базы знаний, включающей, в том числе, и структурированные данные об объектах ИС [37].
Рассмотрим основные известные способы описания ИИР и соответствующие им модели представления знаний. Описание ИИР в виде текста на естественном языке (ТЕЯ) с докомпьютерных времен до наших дней остается наиболее распространенным способом представления знаний. Основное его достоинство - простота, выражающаяся, в частности, в достаточной произвольности изложения. Это одновременно является и его самым слабым местом, поскольку на настоящий момент даже самые развитые системы компьютерной лингвистики с очень большим трудом могут извлечь смысл, заключенный в ТЕЯ. Более того, этот смысл через некоторое время может быть утерян и для автора описания.
В то же время, получившие в последние два десятилетия бурное развитие гипертекстовые модели, реализованные в таких языках, как HTML (язык гипертекстовой разметки) и XML (расширенный язык разметки), также не позволяют избавиться от этого недостатка. С одной стороны, HTML, который создавался как язык для обмена научной и технической документацией, пригодный для использования людьми, поддерживает гипертекст и мультимедиа. Это делает его очень удобным для описания ИИР, в частности, учебных объектов, имеющих многоуровневую структуру и многочисленные перекрестные ссылки. Именно поэтому он является основным средством представления знаний в современных промышленных обучающих системах, определяя тем самым их ограниченные возможности.
Основное предназначение XML - хранение полуструктурированных данных, обмен информацией между программами на синтаксическом уровне, а также являться основой для более специализированных языков разметки. В формате XML могут быть описаны такие структуры данных, как записи, списки и деревья. XML содержит метаданные об именах, типах и классах описываемых объектов, что позволяет программам обрабатывать документы неизвестной структуры.
Формальные логические модели, основанные на классическом исчислении предикатов I порядка, реально в промышленных системах управления знаниями практически не используются, поскольку предъявляют очень высокие требования и ограничения к предметной области, при этом не гарантируя выводимость высказываний за приемлемое для пользователя время.
Поэтому в последние два десятилетия ведутся интенсивные исследования по разработке дескриптивных логик, одной из наиболее важных особенностей которых является сделанный в них акцент на осуществимость логического вывода.
Применение онтологической модели, основанной на семантических сетях и дескриптивной логике, в отличие от таких способов реализации баз знаний, как продукционные и фреймовые, позволяет учитывать как парадигматические отношения понятий (причинно-следственные, отношения обобщения и агрегации), независимые от контекста решения задачи, так и правила формирования переменных синтагматических отношений понятий (заданных на дескриптивной логике), возникающих в некотором контексте решения задачи [32].
При управлении знаниями предметных областей (ПрО) онтологические модели применяются на этапе структурирования и рассматриваются как базы знаний специального вида.
Построение онтологий - это сложный и трудно систематизируемый процесс в силу того, что возможности построения практически не ограничиваются техническими средствами.
Онтологию предметной области, которая состоит из большого количества сущностей и связей, можно конструировать различными способами. Разработчик онтологии выбирает схему исходя из задачи, т. е. исходя из того, каким образом онтология будет использоваться в дальнейшем. Однако схемы построения недостаточно для разработки эффективной онтологии. Существует ряд проблем, с которыми сталкивается каждый разработчик при построении онтологий, таких как определение концептов, полнота построения и т. д. [31].
Известны следующие подходы к структурированию знаний: структурный, объектно-
ориентированный, объектно-структурный, системно-когнитивный. Недостатком известных реализаций этих подходов с точки зрения построения единого информационного пространства является то, что каждый исследователь строит модели по своей схеме, что делает затруднительным интеграцию различных моделей или их сравнение. В рамках системно-
когнитивного подхода [15, 35-38] предлагается метод, основанный на построении когнитивных моделей специального вида - конфайнмент-моделей (КМ), имеющих фиксированную
структуру и налагающих специфическую се-
мантическую нагрузку на каждый свой элемент. Построение онтологий с помощью конфайн-мент-моделирования - это процедура системнокогнитивного анализа. Она позволяет более ра-
ционально и системно строить онтологии, опираясь на подход стратификации целей и задач построения.
Конфайнмент-моделирование - средство моделирования, которое позволяет описывать любые системы с помощью их разбиения на страты - элементы КМ, несущие в себе семантику логических уровней. Исследования показали, что при использовании специальных типов КМ возможно усовершенствование процесса построения онтологий [38].
В работе используется следующая классификация КМ по их назначению. Концептуальная конфайнмент-модель (ККМ) основана на «классической» ограниченной 9-элементной конфайнмент-модели, предложенной Т. В. Гагиным [35, 36], и предназначена для выделения основных факторов, необходимых для достижения сформулированной цели. Элементы модели связаны концептуальными отношениями «ВЫЗЫВАЕТ» / «ЗАВИСИТ ОТ». В качестве ее разновидности может рассматриваться триадная КМ, предназначенная для выявления системных триад, расположенных по кругам или секторам ККМ.
Иерархические КМ: гиперонимическая, ме-ронимическая, атрибутивная и др., предназначены для классификации видов понятий. Элементы модели №№ 2-9 связаны иерархическим родо-видовым отношением «ЯВЛЯЕТСЯ»
с элементом № 1.
Меронимическая КМ предназначена для осуществления системного синтеза - идентификации надсистемы, частью которой является интересующий объект. Элементы модели №№ 1-8 связаны отношением «ЯВЛЯЕТСЯ ЧАСТЬЮ» с элементом № 9. Атрибутивная КМ предназначена для классификации свойств (атрибутов) понятий. Элемент № 4 связан отношением «ИМЕЕТ СВОЙСТВО» с элементами модели №№ 1-3 и 5-9. Процессная КМ предназначена для выделения процессов жизненного цикла проекта разработки продукта / оказания услуги и может рассматриваться как обобщение спиральной модели жизненного цикла. Элементы модели связаны отношениями «ЯВЛЯЕТСЯ ВХОДОМ / ВЫХОДОМ ДЛЯ» процессов, привязанных к дугам.
В общем, можно отметить, что область применения ККМ - поддержка принятия решений: формализация действий, инструментов, правил, ресурсов, необходимых для достижения результата, а ИКМ - классификация: выделение групп разнородных элементов, играющих различные роли в системах. Для представления группы однородных элементов применение КМ нерационально [18].
Наиболее важным является не просто построение конкретных моделей, но их совокупности, образующей онтологию предметной области. Для этого предлагается следующий многоуровневый способ. Сначала на первом уровне строится единственная КМ, где в качестве элемента № 1 ставится цель функционирования конкретной системы. Затем на втором уровне строятся восемь моделей, в каждой из которых на место первого элемента по очереди ставится соответствующий элемент модели первого уровня № 2-9. Построение моделей последующих уровней сводится к действиям, аналогичным используемым при построении моделей второго уровня. Очевидно, что нет смысла при решении конкретной задачи добиваться построения полной совокупности моделей высокого уровня, поскольку зачастую уже на втором уровне аналитик сталкивается с моделями, являющимися целевыми для других систем.
Предлагаемый метод предоставляет исследователю удобный инструмент для последующего выявления закономерностей и проведения анализа сложных систем на основе интеллектуальных методов обработки данных.
4. ПРИМЕНЕНИЕ ПРЕДЛОЖЕННЫХ МОДЕЛЕЙ И МЕТОДОВ
Рассмотрим применение предложенных моделей и методов при управлении организацией НИРС в вузе.
4.1. Поддержка принятия решений
по управлению организацией учебной НИРС
ККМ является удобным инструментарием для моделирования процесса принятия решений и может быть использована для идентификации содержания блоков следующих видов систем управления: без обратной связи, по отклонению, по модели, ситуационного, интеллектуального планирования, самосовершенствующихся систем различной природы - технических, социальных и экономических. Техническим результатом является расширение функциональных возможностей, оперативность в использовании, что достигается за счет возможности включения и исключения из системы блоков определенных типов и настройки связей между ними. Модель содержит блоки: формирования программы,
оценивания, выработки решений, исполнения решений, анализа состояний системы и среды, адаптации, памяти, обучения, а также объект управления.
При управлении процессом обучения, предложенные модели и методы применяются для
информационной поддержки принятия решений посредством структурирования ИИР, представленных в форме учебных объектов [2]. Пример онтологического представления общей схемы управления процессом обучения приведен на рис. 3. Для успешного формирования компетенций необходима соответствующая структура процесса обучения, выражающаяся в распределении времени на проведение лекций, лабораторных работ, практических занятий, самостоятельной работы и практик, включая учебную НИРС. При этом важную роль играет выбор подходящих методов обучения и средств обеспечения процесса обучения [6]. Понятно, что мы не можем затронуть все аспекты.
В работе затрагиваются вопросы, связанные с информационной поддержкой принятия решений по формированию структуры, формы и содержания процесса. Это элементы III, IV и VII.
Концепция информационной поддержки принятия решений при управлении процессом обучения [6, 7] основана на адаптации структуры процесса оказания услуг к требованиям образовательных и профессиональных стандартов, с применением компетентностного и онтологического подхода и использованием активных методов обучения, что позволяет повысить эффективность управления обучением. Адаптация
(VI) осуществляется на основе рекомендаций
(VII) по преподаванию дисциплин, сформулированных на основе анализа проведения занятий с помощью тех или иных методов обучения и в случае изменений требований ГОС (VIII). Адаптация состоит в корректировке распределения аудиторной (лекций, лабораторных работ, практических занятий) и самостоятельной работы, включая практики, в структуре учебных планов. Эффективность обучения, в том числе НИРС, находится в прямой зависимости от уровня активности студента в познавательной деятельности, степени его самостоятельности в этом процессе, что, в свою очередь, определяется познавательными интересами студентов [4]. Познавательный интерес зависит не столько от возрастных возможностей обучаемых, сколько от обобщения умений. Так, успешность учения имеет высокий коэффициент корреляции с такими компонентами интеллектуального развития, как умение выделять существенное, сравнивать, обобщать [7]. Результаты этих исследований вызывают необходимость внедрения в обучение таких упражнений, в процессе выполнения которых формировались бы обобщенные умения. Таким образом, данные упражнения должны выступать в процессе обучения способом стимулирования и мотивации научноисследовательской деятельности студентов.
Рис. 3. Онтологическое представление общей схемы управления процессом обучения
С применением конфайнмент-моделирова-ния разработаны: модель классификации типов представления учебного материала, включающая в себя основные способы формирования понятий (определение, декомпозиция, перечисление присущих свойств и сопоставление); формализованная модель организации знаний по учебным дисциплинам на примере дисциплин в области информатики для унифицированного представления учебного материала; метод интеллектуальной поддержки для принятия управленческих решений при планировании проведения занятий, использующий онтологическую базу знаний, содержащую формализованные особенности представления учебного материала для репродуктивного обучения, и представленную в форме аксиом на языке OWL DL; алгоритм управления процессом обучения на основе структуризации учебного материала при планировании проведения практических занятий.
4.2. Поддержка принятия решений по управлению организацией внеучебной НИРС
Рассмотрим применение системнокогнитивного моделирования на примере подготовки и проведения конкурса проектов конкурсной комиссией по программе «Участник молодежного научно-инновационного конкурса» (У.М.Н.И.К.) Фонда содействия развитию малых форм предприятий в научно-технической сфере. Цель Программы У.М.Н.И.К. - выявление молодых ученых, стремящихся самореализоваться через инновационную деятельность, и стимулирование массового участия молодежи в научно-технической и инновационной деятельности путем организационной и финансовой поддержки инновационных проектов.
В мероприятиях Программы участвуют проекты, обладающие существенной новизной и среднесрочной перспективой их эффективной коммерциализации. Предлагаемая идея (концепция) должна быть новой, впервые сформулированной именно самим участником программы. Идея, сформулированная в проекте, должна быть актуальной, т. е. имеющей возможность быстрой коммерциализации (продаваемости) в данный период времени. Идея должна быть технически значимой, т. е. должна оказывать решающее влияние на современную технику и технологии. В течение первого и второго года финансирования идея должна быть доведена до опытного образца (по итогам пер-
вого года исследований), а результатом двухлетней работы станет опытно-промышленный образец (технология), готовый к массовому производству или внедрению. В проекте должны быть отражены научные исследования, лежащие в его основе, а также условия, необходимые для реализации разрабатываемого продукта в виде конечной технологии.
Основным документом, представляемым участником на конкурс, является эссе объемом 1-2 страницы, в котором должны быть освещены следующие вопросы: новизна и актуальность полученных результатов, необходимость дальнейших научных исследований; личный вклад; возможность практической реализации проекта; перспективы коммерциализации; возможность выполнения проекта в обозначенные сроки; оценка личностных качеств.
Однако очень важно, чтобы проект не просто был направлен на решение некоторой, пусть и актуальной задачи, но и имел строгое научное обоснование. Для того чтобы помочь экспертам за очень короткое время оценить перспективность проекта, предлагается, дополнительно к эссе, заполнить схему интегрированного представления научно-практических результатов, лежащих в основе проекта.
Приведенная на рис. 4 ККМ жизненного цикла научного исследования поясняет основные причинно-следственные связи между полученными или планируемыми результатами, представленными в виде ИИР в онтологической базе знаний [18].
В области исследования выделяется объект исследования с актуальной проблематикой (№ 9), формулируется цель исследования, объект управления (№ 1) и субъект управления (№ 4), формулируются задачи, предмет исследования (№ 7). Формулируется проблема исследования посредством выдвижения рабочих гипотез, принципов, соответствующих теорий (№ 8). Предлагаются подходы, концепции, модели, планы (методологическая база исследования) (№ 6). Разрабатываются правила, способы, методики (методы исследования) (№ 5), алгоритмы и технологии (№ 2). Выбираются или разрабатываются инструментальные средства или устройства, осуществляются процессы управления жизненным циклом исследования -осуществляется апробация исследования (№ 3). Формулируются результаты исследования
(№ 1), научная новизна результатов (№ 4), оценивается качество результатов (№ 7) и практическая значимость исследования (№ 9).
Рис. 4. ККМ жизненного цикла научного исследования
Ключевые элементы и подэлементы данной модели вынесены в отдельные поля предлагаемой схемы. Заполнение схемы позволяет системно взглянуть на проект. Поля пронумерованы в соответствии с рекомендуемым порядком заполнения схемы. Пример заполненной схемы приведен на рис. 5, с разрешения автора проекта А. Ф. Галямова Метод информационной поддержки принятия управленческих решений, основанный на методике оценки ИИР, позволяет осуществлять поддержку принятия решений на основе групповой экспертной оценки с измерением мер компетенций экспертов, многокритериального выбора ИИР. Методика оценки ИИР основана на выделении по критерию применимости иерархического множества общих и специфичных для данного класса ИИР характеристик разного уровня сложности, а также модификации метода анализа иерархий Т. Саати. Применение конфайнмент-моделирования для построения иерархии (цели, факторы, акторы,
альтернативы) при осуществлении многокритериального принятия решений позволяет существенно формализовать этот процесс.
4.3. Информационное и программное
обеспечение управления ИИР в вузе
Другое применение онтологических моделей и методов для управления информационноинтеллектуальными ресурсами при организации НИРС заключается в информационной поддержке как процессов поиска, объективирования и сохранения в базе данных и знаний информации о ИИР, создаваемых участниками НИРС (рис. 6), так и коммуникативных процессов между студентами, их научными руководителями, рецензентами, административными работниками, отвечающими за НИРС, руководством вуза, а также внешними организациями, осуществляющими регистрацию прав на объекты ИС или заинтересованных в них (рис. 7).
8) Концепция
поддержки принятия решений при функционировании организационной системы (структуры) ИТ-кластера Республики Башкорто-
Новизна Базируется на идее единого информационного пространства (ЕИП). Связывает поставщиков АО и ПО, софтверные организации, ИТ-консалтинговые агентства с клиентскими организациями
Эффект
Позволяет повысить эффективность функционирования организационной системы и конкурентоспособность участников ИТ-кластера
9) Модели
Онтологическая модель компетенций участников и представления ИТ-
проектов,
выполняе-
мых
участниками ИТ-кластера
7) Цель
Разработка информационной системы поддержки принятия решений при функционировании организационной системы ИТ-кластера Республики Башкортостан
Эффект снижение организационных издержек, повышение эффективности функционирования орг.системы НТК
Теория управления, теория организаций, методы управления знаниями, поддержки принятия решений, методы парных сравнений, сверхтранзитивной аппроксимации Киселёва, венгерский алгоритм, алгоритм по формированию управляющей организационной структуры Буркова
Новизна Связывание задач проекта и компетенций участников, с указанием требований к уровню компетентности
Эффект
Позволяет оценить эффективность полученной организационной структуры как части организационной системы путём сопоставления требований по задачам и компетентностей исполнителей
10) Методы
Метод оценки эффективности функционирования организационной структуры (качества выполнения проекта)
Интегрированное представление научно-практических результатов, лежащих в основе проекта
Галямова Артура Фаритовича
КОРПОРАТИВНЫЙ
ТШТГ ТЗТТТГ Т ППБТА ТТ ТТ/Л ТТТГГТЗ'Ш*
XXXX X Х1<Х ХХХ1< X "ХХЧ/Х X Лі/Х ■ ■ лу ^1'; ■ л\-
КИ ФУНКЦИОНИРОВАНИЯ ОРГАНИЗАЦИОННОЙ СТРУКТУРЫ
ИТ-КЛАСТЕРА РЕСПУБЛИКИ БАШКОРТОСТАН
Новизна Базируется на разработанных метриках сбалансированной системы показателей и модификации методики
8Е11УдиАЬ для ИТ-проектов
Эффект Позволяет комплексно оценивать эффективность с точки зрения различных показателей, а также учитывать степень удовлетворённости клиентов
11) Алгоритмы
Алгоритм формирования организационной структуры для выполнения проектов
т-. Т/ГТ т.ттлл^л охи. -ллаисра
Республики
Башкортостан
Новизна Использует механизмы для поиска людей с необходимым набором компетенций в созданном в рамках концепции едином информационном пространстве
Эффект
Позволяет находить специалистов нужного уровня из других организаций ИТ-кластера или сообщества ИТ-экспертов (индивидуальных КОНсультантов) для выполнения задач в рамках проектов, тем самым повысить эффективность организационной структуры_______
5) Актуаль- Проблемы Подходы ность Формиро- Алгоритм
Трудности с вание ор- по форми-формировани- ганизаци- рованию ем орг. струк- онных управляю-тур, сложность структур щей струк-поиска людей с туры, моде-
нужным набо- ли меха-
ром компетен- низмов
ций и требуе- назначения
мого уровня компетентности
4) Информационная база исследования
Проведённое маркетинговое исследование.
Исследования Д. А. Новиков,
В.Н. Бурков и др.
2) Объект исследования
ИТ-кластер Республики Башкортостан, включающий в себя софтверные компании, производителей аппаратного обеспечения, системных интеграторов, вебстудии, создателей технологий и ноу-хау (университеты и научноисследовательские институты), ИТ-консалтинговые агентства, фрилансеров и конечных потребителей
1) Область исследования
Инновационный сектор экономики Республики Башкортостан
3) Предмет исследования
Организационная структура (система) ИТ-кластера Республики Башкортостан
15) План реализации проекта
База знаний будет сформирована на OWL, вследствие чего возможно будет обеспечить интеграцию разнородных источников информации: профилей компетенций различных участников, и пр.
Тестовую версию портала планируется осуществить на базе сайта кафедры ВМиК УГАТУ
12) Информационное обеспечение
Представлено в виде онтологической базы знаний, на основе разработанной онтологической модели.
Практическая значимость Технологическая основа единого информационного проатранства
Эффект
Позволяет интегрировать описания профилей компетенций сотрудников из различных источников в единое целое и накапливать статистику выполненных проектов.______
13) Программное Аналоги обеспечение
cofounder, ru
механизм управления (супервизор) единым информационным пространством в виде корпоративного (поискового, интеллектуального , динамического) Интернет-портала
Эффект
Реализация предложенных метода и алгоритма.
Возможность формировать организационную структуру из географи-чески-удалённых участников
14) Аппаратное обеспечение
Необходим веб-сервер, с минимальными требованиями: CPU 3 GHz, 1 Gb RAM, 1000Gb HDD, 100 Mb/s подключение к Интернет, RAID массив для хостинга портала
Ана- Эффект логи
16) Перспективы коммерциализации Высокая динамика рынка ИТ РФ и РБ обуславливает рост числа проектов и их качества и, как следствие, повышение интереса к услугам по поиску людей и формированию организационных структур, которые будет предоставлять портал на коммерческой основе________________________________________________________________________
Рис. 5. Пример заполнения схемы интегрированного представления научно-практических результатов,
лежащих в основе инновационного проекта
| Главная | Субъекты ИС | Фильтр | Сложные объекты НС | Модели | НоЕая недель |
1. (IfvkPKTM яятпргкпгп ГфЯРЯ
Публикации ^Программы для ЭВМ (1) ш 0
1. НшЬатшмшжжл сштаьа учіпіа объемам Ы не И
Исходный код ПП 0
Исполняемый код ПП и
Техническая и пользовательская док уме нташія [+1
Кинги 0
Звукозаписи а
Записи изображений и
2. Объекты патентного права ———
Иэобрсгсшад в
Полезные модели 0
Промышленные образцы ы
V Гпнлетки ин'іикияуализаііии
Фирменные наименования 0
Товарные знаки 0
Знаки обслуживания 0
4. Нетрадиционные объекты ИС
Тпттп-шпт мпрфлпьикге микрпсурм
5. Но.
і ІербЗОД Ситников /(инар Ь ауфаргяч*.-
Переработку произведения Ситников Динар Кауфарсвлч
Входит в состав сложного объекта
Документы по дашіому Объекту
Загрузить файл для даннего объекта Файл:
Q5sop... | | Загрузить
раняемые
о5ъе
іИС
s
“М
Подготовить документи для данного объекта.
1 .Чаяяприир на ліііипиатткнущ р*гигтт>ацчт«~>(.пит'.рвая^ Ф^г-ма Р I
2 .Чаяв.пЕИи* на ліііитіиапкнутА пЕгигтратглтл^Ьпатная) Флпма PI
3 Логллн^ни* узаяшт^ниюОтипЕвая) Форма РІІ
4 Догллн^ни*узаятглииу>(^Ьпугая) Фгпма РІІ
5 -Уфррат
6 Титу.гьчмР .гигт
7 Ногп»>яллит».гьчмР гигт
8 JlwrTORva
9 <'вутантіия г.Ь лп.пат?
Рис. 6. Пользовательский интерфейс подсистемы учета объектов ИС
льГ.ьск4в
ШтШ X
$ Щт \
о 1 Sac 3 % ГМЬё-. $ \ НирС ,/ £гд-р
» Научно-исследовательская работа студентов УГАТУ
С возвращением, последний раз вы были здесь: Сггодня, 13:36
Календарь Пользователи Поиск Помощь
Имя пользователя
Здравствуйте, гость
( Вход | Регистрация )
: Молодежный вестник УГАТУ. Выпуск 1(1], 2011
Мавлютовскме чтения
Скопировать структуру Q
Скопировать структуру П
I :: Научные мероприятия Скопировать структуру В 1
Раздел Тем Ответов Последнее сообщение
J | Студенческие конференции 1 о □ 20.4.2011, 13:06 Тема: Зимняя школа-2012 Abtod: denis dodov
Студенческие конкурсы, олимпиады 0 о Тема: Автор:
Фестивали науки р 0 Тема: Автор:
Рис. 7. Пользовательский интерфейс подсистемы поддержки коммуникативных процессов в рамках НИРС
С целью практической реализации предложенных моделей и методов, были выделены следующие способы коммуникации по степени их формализации: «живое» общение: телефон, видеоконференции, личные встречи, «сайтфон», чат; официальное общение: блоги, форумы, helpdesk, электронная почта; библиотека документов: контракты, договоры, отчеты, обзоры, книги, служебные записки; формализованная интегрированная информация: базы знаний.
Пользователь осуществляет поиск необходимой ему информации на самом высоком уровне формализации (семантический поиск). На этом же уровне представлены все готовые информа-
ционные продукты: интерпретация баз данных, детальное структурированное описание информационных ресурсов и методов управления ими. В случае если необходимого ресурса нет или же он представлен в неприемлемом для пользователя виде, формируется заказ на создание нового ресурса либо формы представления имеющегося ресурса. Поставщики ресурсов предоставляют ресурсы в форме, пригодной для анализа и управления.
Взаимодействие между пользователями и поставщиками ИР осуществляется в виде заказов на информационные ресурсы, которые можно разделить на собственно информацию
и форму ее представления. Пользователь может получить информацию от поставщика в устной форме, письменной (печатный документ) или в виде интерпретированного запроса к базе данных. Разработанное программное обеспечение информационной системы учета объектов интеллектуальной собственности включает: модули Web-системы, реализованные на языке программирования PHP и языке разметки web-страниц HTML и базу данных MySQL; модули сбора данных об объектах интеллектуальной собственности; модули сбора данных о субъектах интеллектуальной собственности; модули формирования документации на регистрацию авторских прав на программу для ЭВМ и базу данных; модули формирования когнитивных моделей, что позволяет: упростить процесс сбора информации об объектах и субъектах интеллектуальной собственности; ускорить процесс формирования документов для подачи заявки на официальную регистрацию авторских прав на программу для ЭВМ или базу данных; интегрировать систему в сеть Интернет.
ЗАКЛЮЧЕНИЕ
Предложена концепция повышения эффективности организации НИРС через призму развития интеллектуального капитала вуза, основанная на рассмотрении содержания основных задач управления НИРС в рамках структуры и потоков преобразования видов ИК в вузе и построении онтологической базы знаний информационно-интеллектуальных ресурсов вуза.
Предложена схема интегрированного представления научно-практических результатов инновационного проекта, построенная на основе когнитивной модели жизненного цикла научного исследования специального вида (кон-файнмент-модели), что упрощает работу экспертов по предварительному перекрестному анализу содержания представленных на конкурс проектов. Указанная схема была успешно апробирована при проведении конкурса проектов по программе «Участник молодежного научноинновационного конкурса» (У.М.Н.И.К.) Фонда содействия развитию малых форм предприятий в научно-технической сфере в рамках Всероссийской молодежной научной конференции «Мавлютовские чтения» 26-27 октября 2010 года. Использование предложенной концепции и построенной на ее основе схемы интегрированного представления научно-практических результатов исследований предоставляет удобный инструментарий для эффективного управления организацией НИРС в вузе.
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ
1. Ракитов А., Романкова Л. Кадры высшей школы: молодежная политика // Высшее образование в России. 2001. № 4.
2. Попов Д. В., Сабирьянова Г. Р. Применение технологий инженерии знаний и игровых моделей для повышения эффективности обучения // Вестник Башкирского университета. Уфа, 2008. Т. 13, № 1. С. 192-198.
3. Лохонова Г. М. Научно-исследовательская работа студентов вуза как компонент профессиональной подготовки будущих специалистов // Актуальные проблемы современной педагогики: материалы Междунар. заочн. науч.-практ. конфер., 15 февраля 2010 г.
4. Попов Д. В., Сабирьянова Г. Р., Мухачева Н. Н. Игросистемный подход к активизации учебного процесса // Социально-экономические и технические системы: исследование, проектирование, оптимизация: электронный журнал. 2006. № 15 (31). С. 6. Рег. №0420700029 ФГУП НТЦ «Информ-регистр» (Электронный адрес: http:// www.kampi.ru/ sets).
5. Цыганкова А. С. К вопросу о теории и практике научно-исследовательской работы студентов в отечественной дидактике высшей школы (70-80-е годы XX века) // Вестник ТГПУ. 2007. Выпуск 7 (70). Серия: Педагогика. С. 128-131.
6. Попов Д. В., Сабирьянова Г. Р. Система формирования учебно-методических материалов на основе компетентностного подхода // Вестник УГА-ТУ. Серия «Управление, вычислительная техника и информатика». 2008. Т. 10, № 2 (27). С. 101-107.
7. Попов Д. В., Мухачева Н. Н., Сабирьяно-ва Г. Р. Модели описания упражнений для изучения математики в игровой форме // Обозрение прикладной и промышленной математики. 2008. Т. 15, в. 2. С. 149-151.
8. Солоу Р. Экономическая теория ресурсов или ресурсы экономической теории // Рынки факторов производства. СПб., 1999.
9. Юсупова Н. И., Попов Д. В., Бабкова Е. В., Ризванов Д. А. Поддержка коммуникативных процессов при выполнении проектов фундаментальных исследований сложных систем // Вестник УГАТУ. Серия «Управление, вычислительная техника и информатика». 2008. Т. 11, № 1 (28). С. 108-114.
10. Анискин Ю. П., Лукьянов А. И. Инновационный менеджмент: Учеб. пособие. М.: МИЭТ, 2000. 120 с.
11. Системно-когнитивный подход к автоматизации научных исследований / Д. В. Попов [и др.] // Перспективы науки. Тамбов, 2009. № 2(02). С. 48-52.
12. Бромберг Г. В. Интеллектуальная собственность: от создания до использования. М.: ИНИЦ Роспатента, 2002. 207 с.
13. Скорняков Э. П., Горбунова М. Э. Как оценить коммерческую стоимость изобретения. М.: ИНИЦ Роспатента, 2001. 83 с.
14. Скоблякова И. В. Инновационные системы и венчурное финансирование. М.: Машиностроение -1, 2006. 210 с.
15. Системно-когнитивный подход к управлению жизненным циклом научно-исследовательского проекта / Д. В. Попов [и др.] // Мехатроника, автоматизация, управление. 2005. № 8. С. 34-39.
16. Зинов В. Г. Управление интеллектуальной собственностью: Учеб. пособие. М.: Дело, 2003. 512 с.
17. Климов С. М. Интеллектуальные ресурсы общества. СПб.; ИВЭСЭП: Знание, 2002. 199 с.
18. Мухачeва Н. Н., Попов Д. В. Системнокогнитивный подход к построению онтологических баз знаний информационно-интеллектуальных ресурсов // Вестник Рязанск. гос. радиотехн. ун-та. 2009. № 4 (выпуск 30). C. 50-57.
19. Лукичева Л. И., Черкасов А. В. Управление развитием и мотивация персонала // Электроника и информатика - 2005: Материалы V Междунар. на-уч.-практ. конф. Ч. 2. М.: МИЭТ, 2005. С. 185-186.
20. Мухачева Н. Н., Попов Д. В. Онтологические модели и методы для управления информационно-интеллектуальными ресурсами организации // Вестник УГАТУ, 2010. T. 14, № 1(36). C. 123-135.
21. Лукичева Л. И. Управление интеллектуальным капиталом. М.: Омега-Л, 2008. 552 с.
22. Попов Д. В. Информационная поддержка распределенной разработки программного обеспечения на основе онтологии // Программные продукты и системы. 2008. № 1 (81). C. 81-84.
23. Попов Д. В., Тихов М. А. Онтологический подход к организации знаний для управления проектами разработки программного обеспечения // Социально-экономические и технические системы: исследование, проектирование, оптимизация: электронный журнал. 2006. № 11 (27). С. 6. Рег. №0420700029 ФГУП НТЦ «Информрегистр» (Электронный адрес: http://www. kampi.ru/ sets/)
24. Галямов А. Ф., Попов Д. В. Анализ информационной и ИТ-инфраструктур организации // Программные продукты и системы. 2009. № 1 (85). C. 91-93.
25. Юсупова Н. И., Лакман И. А., Мавлю-
тов Р. Р. Динамика развития социальной инфраструктуры предприятий Республики Башкортостан // Экономика и управление: научно-практический журнал. 2009. № 6. С. 104-108.
26. Лакман И. А., Юсупова Н. И. Оценка роли развития социальной инфраструктуры предприятий в процессе мотивации труда на основе панельного анализа // Информационные технологии моделирования и управления. 2008. № 4 (47). С. 369-375.
27. Попов Д. В. Оперативное управление процессом оказания услуг с применением распределенных интеллектуальных систем // Научно-технические ведомости СПбГПУ. Серия «Информатика. Телекоммуникации. Управление». СПб: СПбГПУ, 2008. № 6 (69). С. 13-22.
28. Лакман И. А. Процедуры принятия решений при оценке уровня развития социальной инфра-
структуры предприятия // Организатор производства. 2008. № 2. С. 40-44.
29. Попов Д. В., Юсупова Н. И. Информационная поддержка принятия решений при оперативном управлении оказанием услуг // Вестник УГАТУ. Серия «Управление, вычислительная техника и информатика». 2009. T. 12, № 30. С. 103-114.
30. Лакман И. А. Разработка уровней стратегий развития социальной инфраструктуры на основе моделирования показателя текучести кадров // Системы управления и информационные технологии. 2008. № 3.1 (33). С. 168-171.
31. Галямов А. Ф., Абайтуллин А. Г., Попов Д. В. Онтологическая модель для информационной поддержки принятия решений в процессе ИТ-консультирования // Научно-технические ведомости СПбГПУ. Сер. «Информатика. Телекоммуникации. Управление». СПб: СПбГПУ, 2010. № 1 (93). С. 49-54.
32. Попов Д. В. Информационная поддержка принятия решений в процессе управленческого консультирования на основе онтологии: монография. Уфа: УГАТУ, 2010. 193 с.
33. Миронов В. А., Майкова Э. Ю. Социальные аспекты активизации научно-исследовательской деятельности студентов вузов: монография. Тверь: ТГТУ, 2004. 12 с.
34. Гражданский кодекс Российской Федерации (часть четвертая): [Электронный ресурс]: [принят ГД ФС РФ 24.11.2006] / СПС «Консультант Плюс» БД «Законодательство».
35. Гагин Т. В., Бородина С. С. Как выделить главное: принципы конфайнмент-моделирования,
http:// www. gagin. org, 2004.
36. Gagin T., Borodina S., Kelyin A. Manual Guide for the Confinement Modeling, http:// www. gagin. tv/ files/ texts/ Confinement-guide.pdf, 2003-2006.
37. Попов Д. В., Поляковский С. Ю., Мухаче-ва Н. Н. Математическое и программное обеспечение конфайнмент-моделирования сложных систем // Принятие решений в условиях неопределенности: Межвуз. науч. сб. Вып. 4. Уфа: УГАТУ, 2007. С. 19-26.
38. Философские и прикладные вопросы методологии искусственного интеллекта / Н. И. Юсупова [и др.]. М.: Машиностроение, 2009. 212 с. (Рекомендовано к изданию Научным Советом РАН по методологии искусственного интеллекта).
ОБ АВТОРАХ
Бадамшин Рустам Ахмарович, проф. каф. техн. киберн., проректор по научн. и иннов. деят-ти УГАТУ. Дипл. инж.-электромех. (УГАТУ, 1973). Д-р техн. наук (УГАТУ, 2000). Действ. чл. Между-нар. акад. наук высш. шк.
Мухачева Наталья Николаевна, соискатель каф. выч. математики и кибернетики, отв. секретарь Совета по НИРС УГАТУ. Дипл. инж.-технолог (Ки-ровск. политехн. ин-т, 1990). Иссл. в обл. управления науч.-образовательн. системами.
