В статье формулируются методологические основания модели университета четвёртого поколе-ния. Университет понимается как социальный институт, выполняющий функцию развития чело-века. Проблема, на решение которой ориентированы приведённые в статье размышления, - отсутствие в актуальном дискуссионном поле проработанной модели университета философского уровня, отвечающей целевым показателям национальных проектов «Наука», «Образование» и «Цифровая экономика». Методология исследования - схемы развития в теории познания, теории деятельности и философии техники. Результат заключается в демонстрации онтологической схемы для построения трансформационной модели университета, допускающей верификацию текущего положения дел в процессах реформирования высшего образования России, гарантирующей когерентность стандартов развития университета как социального института. В первых трёх разделах формулируются базовые онтологические предпосылки взаимодействия человека и космоса, раскрывается содержание понятий космоса, научного познания и технического творчества, демонстрируются ступени развития искусственной природы. Приводится онтологическая схема, фиксирующая знание и действие человека в актуальном и потенциальном космосе. В четвёртом разделе защищается тезис о том, что университет - это форма социальной организации, выполняющая функцию управления взаимодействием космоса и человека и развивающаяся соразмерно уровню науки и техники. В пятом и шестом разделах обсуждаются так называемые «поколения» университетов, трансформация университета описывается как последовательная эмансипация и институционализация функций самоуправления социального субъекта: второе поколение университетов формирует в себе структуры управления исследованиями, третье поколение - структуры внедрения результатов исследований в реальную экономику. В седьмом разделе формулируется тезис о том, что университет четвёртого поколения, синтезирующий формы исследовательского и предпринимательского университета, чтобы соответствовать актуальному состоянию искусственной среды обитания человечества, должен создать в себе структуры управления целеполаганием и научиться работать с новым уровнем неопределённости.
Онтология проектирования
2019. — Выпуск 2
Содержание:
Отличительной чертой современных сложных систем, именуемых киберфизическими системами, является совмещение объектов различной природы. По составу функций управления эти системы сравнялись с функциями управления человека-оператора, являющегося составным звеном социо- киберфизических систем. Эти обстоятельства потребовали обобщения понятий, употребляемых в сфере управления техническими и организационными объектами. Создание обобщённой системы понятий управления потребовало также уточнения связей между понятиями управления. В работе выполнен системный и лингвистический анализ ключевых понятий управления, сформулированных в сборнике рекомендуемых терминов. Определены четыре валентности глагола «управлять», необходимые для построения обобщённого определения понятия управление. Эти валентности составили базовую структуру онтологической модели определения управления. Она представлена в виде неоднородной семантической сети, в которую наряду с существенными признаками определения включены обобщённые свойства объекта и субъекта управления. Ими являются устойчивость и настойчивость соответственно. Обобщённые существенные признаки определения предложено рассматривать как переменные лингвистической формулы. При порождении из неё видового понятия управления такого, как управление качеством, выполняется означивание каждой переменной близким по смыслу термином соответствующей предметной области. Такой способ порождения видовых понятий управления обеспечивает системность и непротиворечивость их определений. Приняв определения базовых понятий предметной области за аксиомы, путём поэтапной конкретизации существенных признаков можно развернуть их в терминологическую систему предметной области.
Ключевые слова
Рассматривается возможность применения когнитивных моделей для прогнозирования востребованности компетенций на рынке труда. Выделены возможные направления применения когнитивного моделирования при решении задачи прогнозирования востребованности компетенций. Основные задачи исследования: выбор факторов, влияющих на востребованность компетенций, выбор типа когнитивной модели, анализ возможности применения профессиональных стандартов при построении когнитивной модели. Оценивается возможность учёта полученных прогнозов ценности компетенций при корректировке программ обучения в ВУЗе, при этом используется когнитивная модель программы обучения. Новизна предложенного подхода к прогнозированию востребованности компетенций с помощью когнитивных карт заключается в том, что применение когнитивных моделей позволяет при решении рассматриваемой задачи использовать большое число разнородных качественных и количественных факторов: данные о востребованных и прогнозируемых новых профессиях, результаты экспертных опросов, данные о перспективных научных направлениях, данные о тематике и числе научных публикаций и т.п., а также преемственные связи между компетенциями, отражающие стадии их формирования. Полученные результаты применяются при корректировке программы обучения бакалавров.
Ключевые слова
Реформа образования, происходящая в России, затронула не только его ступени и набор изучаемых предметов, но и потребовала от преподавателей большей актуализации и интенсификации собственной деятельности. Оценка деятельности сотрудников помогает определить эффективность выполнения той или иной работы, позволяет установить соответствие показателей необходимым требованиям. В статье предлагается совместное применение квалиметрического подхода и онтологии для определения рейтинга преподавателей. С этой целью было разработано клиентское приложение с базой данных на сервере MSSQL, предназначенное для накопления информации, необходимой для расчёта рейтинга, и расчёта интегральной оценки качества работы преподавателя на основе значений показателей и весов. База данных преобразуется в онтологию в редакторе FLUENT с помощью программного средства ANTLR. Онтология, содержащая классы (институты, кафедры, преподаватели, группы показателей, интегральные характеристики преподавателей и др.), их атрибуты и отношения, позволяет выполнять различные запросы к базе данных. Предлагаемый подход, впервые сочетающий использование упомянутых программных продуктов, позволит более объективно оценивать деятельность преподавателя, стимулировать его к повышению эффективность работы.
Ключевые слова
В статье описываются результаты применения онтологического инжиниринга при разработке интеллектуальной системы анализа угроз и оценки рисков нарушения кибербезопасности энергетических объектов. Построено онтологическое пространство знаний проблемной области оценки рисков, включающей идентификацию, анализ и оценивание рисков инцидентов кибербезопасности, способных вызвать экстремальные ситуации в энергетике. Представлены архитектура разрабатываемой интеллектуальной системы и задачи, для решения которых выполнялся онтологический инжиниринг. Онтологическое пространство знаний представлено онтологиями, разработка которых ведётся для каждого блока интеллектуальной системы. Приводятся онтологии, отражающие основные понятия кибербезопасности, включая актуальные угрозы в энергетическом секторе, классификацию рисков и компоненты сценария возникновения экстремальной ситуации в энергетике. Разработанные онтологии позволили интегрировать понятия основных областей исследования, в числе которых энергетическая безопасность, кибербезопасность, сценарное планирование и управление рисками. В работе использованы методы системного анализа, методические основы построения интеллектуальных информационных систем в энергетике, методы поддержки принятия решений, методы инженерии знаний, включая онтологический инжиниринг. Новизна работы - в структурировании экспертных знаний и построении онтологического пространства знаний, которое используется для разработки интеллектуальной системы анализа угроз и оценки рисков нарушения кибербезопасности объектов энергетики.
Ключевые слова
В статье рассмотрены основные отношения между сущностями, возникающими при анализе конкретных ситуаций наличия угроз и рисков экономической безопасности общества - от регионального до национального уровня. Устойчивые отношения отражены в методике построения и использования факторной модели для применения в составе инструментального обеспечения Федеральной системы управления рисками в сфере экономики. Методика является основой для разработки соответствующей информационной технологии. Задача анализа ситуаций рисков и угроз в контексте формирования информационной технологии на основе факторной модели для использования на федеральном уровне рассмотрена впервые. При формировании факторной модели предложено использовать методологию анализа рисков, построенную на витальном подходе к исследованию субъектных систем. Раскрыто содержание основных этапов и представлена структурно-функциональная схема анализа конкретных ситуаций угроз и рисков. Основные компоненты методики: фиксация угрозы, рискового события по данным мониторинга, выбор из банка факторных моделей модели-прототипа, построение или коррекция структуры факторной модели, составление информационной модели угроз, рисковых событий и их источников, выбор моделей описания факторов и их взаимодействия, организация привлечения экспертов и других источников для оценки неизвестных значений, дополнение информационной модели угрозы, рискового события и источника, параметров и исходных данных факторной модели, проведение моделирования риска с использованием факторной модели, идентификация контуров «возбуждения» риска, идентификация уязвимостей, анализ источника (субъекта) угроз и рисков, составление отчета, загрузка факторной модели в банк моделей.
Ключевые слова
It is well known that expert knowledge is very important for solving design problems. However, expert knowledge is not easy to describe in precise terms, since experts often use imprecise (“fuzzy”) words from natural language such as “small” or “large”. In order to describe such knowledge in precise terms - which would be understandable to a computer - Lotfi Zadeh came up with a special methodology that he called fuzzy. This methodology had many successful applications, in particular, applications to design. The first stage of the general fuzzy methodology is eliciting, from the expert, a membership function corresponding to each imprecise term, i.e., a function that assigns, to each possible value of the corresponding quantity, a degree to which this value satisfies this property (e.g., a degree to which, in the expert's opinion, this given value is small). If we follow the expert's opinion very closely, we often come up with very complex membership functions. However, surprisingly, in many applications, the simplest membership functions - of triangular or trapezoid shape - turned out to be more efficient than the supposedly more adequate complex ones. This is counterintuitive: the closer we follow the expert’s opinion, the worse our result. Some explanations for this seemingly counterintuitive phenomenon have been proposed earlier. However, these explanations only work when we use the simplest possible “and”-operation - minimum, while this phenomenon has been observed for other “and”-operations as well. In this paper, we provide a new, more general explanation for the above phenomenon, an explanation that works for all possible “and”-operations.
Ключевые слова
В статье рассматривается использование онтологических моделей объектов планирования для сокращения трудоёмкости разработки и расширения возможностей по настройке мультиагентных систем управления ресурсами предприятий. В этих целях вводится базовая онтология планирования ресурсов, относительно независимая от предметной области, и даются примеры её расширения для управления ресурсами в различных прикладных сферах. В качестве центрального понятия предлагаемой онтологии планирования выделяется концепт «Задача», позволяющий формализовать требования к необходимым ресурсам, установить связи с предшествующими и последующими задачами, определить входные и выходные объекты каждой задачи. Показывается, что на основе этого концепта появляется возможность создать относительно универсального и легко настраиваемого программного агента задачи; на его базе в мультиагентной системе строится расписание как сеть потребностей и возможностей связанных между собой задач конкретного производства. На основе базовой онтологии и её прикладных расширений строится база знаний предприятия, содержащая его онтологическую модель, включающую экземпляры введённых классов понятий и отношений. Предложены расширения классов агентов сети потребностей и возможностей и разработан мультиагентный метод планирования ресурсов, использующий базу знаний предприятия. Приводится описание разработанного комплекса программных средств, с помощью которого осуществляется создание онтологии и базы знаний, а также планирование производства до уровня задач отдельных сотрудников. Обсуждаются перспективы развития предложенного подхода для создания онтологических «цифровых двойников» предприятий, применимых как в оперативном управлении, так и для моделирования процессов модернизации предприятий.
Ключевые слова
Проблема многокритериального выбора является ключевым элементом принятия сложных решений. Предложен ряд методов, позволяющих предполагать, что принимаемые с их использованием решения наиболее рациональны. Их основным элементом является линейная свёртка частных критериев, а различие состоит в тех или иных эвристических или экспертных способах задания числовых коэффициентов сравнительной важности критериев. Ранее автором был разработан подход, который позволяет применять при формировании линейной свёртки заранее рассчитанные универсальные таблицы числовых коэффициентов важности частных критериев. Для расчёта использовался преимущественно метод Монте-Карло, что при большом числе критериев создавало значительные вычислительные трудности из-за недостаточной точности датчика случайных чисел и лавинообразного увеличения объёма вычислений. В настоящей статье получены формулы для расчёта универсальных коэффициентов важности. Они основаны на нумерологическом подходе, обобщающем закономерности, которые проявились при анализе рассчитанных статистическим методом таблиц универсальных коэффициентов. Полученные формулы позволяют использовать универсальные коэффициенты важности критериев в задачах с любым количеством критериев без специального программного обеспечения.
Ключевые слова