CC BY
21
9. Булгаков С.В., Цветков В.Я. Пространственный анализ: Монография. - Москва: МАКС Пресс, 2018. 216 с. ISBN 978-5-317-05841-8.
10. Дышленко С.Г. Прямая и обратная пространственная задача // Славянский форум. 2017. № 1 (15). С. 210-217.
11. Цветков В.Я. Триада как интерпретирующая система // Перспективы науки и образования. 2015. № 6. С. 18-23.
12. Цветков В.Я. Пространственный тринитарный анализ // Образовательные ресурсы и технологии. 2016. № 5 (17). С. 95-102.
13. Савиных В.П. Информационные пространственные отношения // Образовательные ресурсы и технологии. 2017. № 1 (18). С. 79-88.
14. Tsvetkov V.Ya. Information Relations // Modeling of Artificial Intelligence. 2015. Vol. (8). Is. 4. Р. 252-260.
15. Кудж С.А. Отношения в информационном поле // Перспективы науки и образования. 2017. № 2 (26). С. 17-22.
16. Cohn, A.G., & Hazarika, S.M. Qualitative spatial representation and reasoning: An overview // Fundamenta informaticae. 2001. No. 46 (1-2). P. 1-29.
17. Moratz, R., & Ragni, M. Qualitative spatial reasoning about relative point position // Journal of Visual Languages & Computing. 2008. No. 19 (1). P. 75-98.
18. Wallgrün, J.O. Exploiting qualitative spatial reasoning for topological adjustment of spatial data. In Proceedings of the 20th International Conference on Advances in Geographic Information Systems pp. 2012. November. 229-238.
19. Господинов С.Г. Геоданные и геознания // Перспективы науки и образования. 2016. № 5. С. 20-23.
20. Дышленко С.Г. Анализ и разработка характеристик качества геоданных // Перспективы науки и образования. 2016. № 2. С. 23-27.
21. Дышленко С.Г. Принципы трехмерного моделирования в ГИС // Науки о Земле. № 4. 2012. С. 65-71.
Сведения об авторе
Сергей Геннадьевич Дышленко
Канд.техн. наук, Зав. сектором Прикладных систем,
Отдел математического обеспечения Федеральный
научный центр Научно-исследовательский
институт системных исследований Российской
академии наук
Москва, Россия
Эл.почта: [email protected]
About the author
Sergey G. Dyshlenko
Ph.D., Head of Sector "Applied Systems" "Department of Mathematical Support" Federal Research Center Research Institute for System Studies of the Russian Academy of Sciences (NIISI RAS), Moscow, Russia Е-mail: [email protected]
УДК 528.02; 528.06 В.В. Ознамец
Московский государственный университет геодезии и картографии
ГЕОДЕЗИЧЕСКОЕ ОБЕСПЕЧЕНИЕ УПРАВЛЕНИЯ РЕГИОНАЛЬНОЙ СИСТЕМОЙ
Статья исследует управления региональной системой и роль геодезического обеспечения в этом управлении. Проводится анализ регионального управления. Показано, что региональная система является мезосистемой, включающей микросистемы - отдельные предприятия. Статья раскрывает содержание мягкого регионального управления. Статья раскрывает содержание статической и динамической моделей развития региональных систем. Доказано, что только динамическая модель обеспечивает устойчивое развитие региона. Статья доказывает необходимость применения пространственной информации для управления региональной системы .основу получения пространственной информации составляет геодезическое обеспечение. Предлагается модель информационной ситуации при управлении региональной системой. Информационная ситуация описывает условия развития региона и его территориальных компонент. Информационная модель дает возможность оценит динамику развития региональной системы. Статья доказывает необходимость применения геодезического обеспечения как системы поддержки регионального управления. Ключевые слова: управление, региональная система, геодезическое обеспечение, мягкое управление, информационная ситуация, ситуационное управление.
V.V. Oznamets
Moscow State University of Geodesy and Cartography GEODETIC SUPPORT OF REGIONAL SYSTEM MANAGEMENT
The article explores the management of the regional system and the role of geodetic support in this management. The article analyzes regional management. The article proves that the regional system is a mesosystem, which includes microsystems-individual enterprises. The article reveals the content of soft regional governance. The article reveals the content of the static and dynamic models of the development of regional systems. It is proved that only a dynamic model provides sustainable development of the region. The article proves the necessity of applying spatial information for the management of the regional system. The basis for obtaining spatial information is geodetic support. A model of the information situation in the management of a regional system is proposed. The information situation describes the conditions for the development of the region and its territorial components. The information model provides an opportunity to assess the dynamics of the development of the regional system. The article proves the need for geodetic support as a system for supporting regional management.
Keywords: management, regional system, geodetic support, soft management, information situation, situational management.
Введение
Для повышения эффективности управления сложными социально-экономическими и организационными системами применяют разные методы, включая такие экзотические как метод золотого сечения [1], мягкое управление [2, 3], когнитивный анализ [4, 5] и адаптивное управление [6], информационное управление [7], системный анализ [8, 9]. Для региональных систем, в отличие от многих сложных и организационных систем, важнейшей информацией является пространственная информация, для которой геоданные [10] играют доминирующую роль. Это влечет обязательное использование пространственного анализа [11] и пространственных моделей [12]. В технологическом плане использование пространственной информации требует применения геоинформационных систем и методов геоинформатики. Геоинформатика является аналитическим средством. Для получения пространственной информации и геоданных необходимо применение геодезического обеспечения. Геоинформатика и ГИС являются инструментами управления и успешно применяются для решения управленческих задач[13].Геодезическое обеспечение является необходимой системой поддержки регионального управления. Методически при анализе и управлении сложной системой должны быть использованы: мягкое управление, когнитивное управление, принцип аутопоейзиса [14] сложной системы и системный принцип. Мягкое управление основано на замене прямого воздействия на объект управления воздействием на ситуацию для изменений условий поведения объекта. Довольно часто мягкое управление сводят только резонансному управлению [1], что отражает лишь один частный случай. Когнитивное управление опирается на качественный анализ и естественный интеллект. Когнитивный анализ применяют для плохо формализуемых задач. Для применения системного подхода необходимо рассматривать объект исследования как связанные подсистемы, для которых существуют не только связи, но и отношения между частями. Основой применения системного подхода является наличие свойства эмерджентности[15], что выражается в несводимости свойств целого к частям системы. Региональная система является аутопойтической, то есть саморазвивающейся. Поэтому необходимо выделять факторы саморазвития в такой системе. Все это в совокупности определяет региональную систему как сложную систему, требующую специального исследования с учетом ее особенностей и анализа геодезического обеспечения как обязательного фактора саморазвития.
Региональное управление как мезосистема
Существует понятия макроэкономики как экономики в масштабе государства. Существует понятия микроэкономики как экономики в масштабе отдельного предприятия. В соответствии с этими понятиями выделяют макро и микро уровни управления. Между ними существует промежуточный - мезо уровень управления. Региональная системы относится именно к мезо уровню что определяет ее специфику и относительно малую изученность.
Региональная система как мезо система в отличие от предприятия не может управляться принудительно. В нем существуют специфические связи и самоорганизация, которые выходят
за рамки директивного и нормативного управления. Для нее характерно проявление принципа Ле Шателье [16], заключающегося в противодействии системы внешним воздействиям. Особенностью функционирования региональной системы в случае неблагоприятных обстоятельств является невозможность нормального воспроизводства экономических и природных процессов, что выражается в диссипативности процессов в такой системе.
Региональная система как мезо система в отличие от предприятия требует использования пространственной информации как основы для анализа и управления. Для получения пространственной информации требуется геодезическое обеспечение. При этом в геодезическом обеспечении выделяют два подхода к получению пространственной информации. Первый подход называют локальным, второй - глобальным.
Локальный метод измерений осуществляет измерения на небольших участках без привязки к национальным или общеземным координатным системам. В этом методе используют локальные измерения и местные координаты. Его преимущество в оперативности работ и получении результатов. Его недостаток в условности, так как результаты измерения не привязаны и единой системе и не могут быть введены в инфраструктуру пространственных данных [14]. Как правило, такие результаты являются разовыми и не могут использоваться в дальнейшем.
Глобальный метод опирается на единую координатную систему, в силу чего использует не локальные координаты, а координаты, связанные с глобальной системой координат. Его преимущество в возможности глубокого анализа, в возможности сопоставления информации с другими ситуациями и измерениями, в возможности хранения в едином хранилище данных [14].
Параметрический анализ региональной системы
Соответственно управленческая политика региональной системы должна предусматривать комплекса мер, учитывающих влияние внешних факторов на состояние системы.По мере обретения децентрализация государственного управления формируется региональная модель интересов и ответственности. Эти интересы являются мотивационными факторами развития для конкретной территории в специфических для нее условиях.
Устойчивое развитие региона [17, 18]- постоянный процесс, который не может быть прекращен. Соответственно управление региональной системой постоянный процесс, который не только не может быть прекращен, а требует постоянной модернизации. В области информационных технологий есть полный аналог такого управления - это политика информационной безопасности информационных систем. Основой управления регионом и устойчивым развитием региональной территории служат региональные интересы, которые задают специфику управления и специфику моделей управления. Региональные интересы определяют стратегическое развитие, постоянное сохранение и приумножение потенциала региона. Существует понятие индикаторов развития[19]. К наиболее значимым индикаторам региональных интересов относятся:
соответствие уровня и образа жизни населения региона государственным и международным стандартам;
наличие региональных бюджетно-финансовых и прочих финансовых ресурсов; наличие региональных и не региональных материальных ресурсов; наличие возможности использования имеющихся ресурсов; наличие инфраструктуры для развития внутри- и межрегиональных связей; устойчивость общественно-политической ситуации.
Наряду с региональными интересами, важное значение для устойчивого развития региона имеют методы и технологии управленческих решений и действий. При этом следует учесть, что цели отдельных предприятий региональной системы могут не совпадать с региональными интересами. Поэтому при создании моделей управления необходимо обеспечить их информационное соответствие. Цели регионального развития подразделяют на стратегические, тактические и оперативные. Основными задачами регионального управления являются:
Т1. Анализ и оценка общей региональной ситуации. Сложность такой оценки состоит в невозможности агрегированной оценки ситуации по одному показателю. Мировой опыт территориального управления говорит о необходимости использования комплексных оценок региональных ситуаций. При этом выявление всех возможных ситуаций как набора стереотипов становится одной из главных задач управления.
Т2. Анализ и оценка региональных проблем, требующих первоочередного вмешательства
28
2018. Ш. 6
региональных властей.
Т3. Анализ и оценка частных ситуаций в регионе региональной ситуации
Т4. Анализ и построение моделей регионального развития и взаимодействия предприятий региона.
Т5. Анализ и построение моделей межрегионального развития и взаимодействия региона с другими регионами.
Т6. Анализ и оценка последствий текущего регионального управления. Сложность заключается в правильном определении соответствия результатов управления управленческим действиям
Т7. Анализ и оценка управленческих моделей текущей ситуации в регионе и выявление необходимости модернизация регионального управления.
Т8. Анализ и оценка систем поддержки управления и развития региона для обеспечения устойчивого развития территории.
Логическая схема анализа на основе описанных выше задач и их обозначений имеет вид.
((Т3лТ2)^Т1)) ^((Т4л Т5) ^ Т7) ^ (Т6 vТ8)
Следует отметить значение моделей ситуаций частной и общей как основы решения задач регионального управления. Эти модели ситуаций в информационной области трансформируются в модель информационной ситуации. Для любого управления, включая региональное, важен принцип структурного соответствия. Оно состоит в соответствии структуры управленческих воздействий структуре объекта управления. Для региональной системы такая структура имеет пространственное содержание. Она может быть получена только с применением геодезического обеспечения. В этих условиях модель информационной ситуации трансформируется в модель пространственной информационной ситуации и служит основой управления.
Статический и динамический подходы к устойчивому развитию региональных систем
Статический подход к эффективному управлению сложными организационными и социально-экономическими системами [1] состоит в изначальном определении некой пропорции или неких условий обеспечивающих дальнейшее эффективное функционирование системы. На практике этот подход широко не применяется из-за изменения условий, что делает не оптимальным изначальное оптимальное решение. Этот подход использует параметры начальной ситуации и пропорции между ними. Этот подход ориентирован на достижение одной определенной цели.
Динамический подход к управлению сложными системами [2] состоит в описании динамики поведения или развития системы с помощью дифференциальных уравнений и нахождении решений для разных ситуаций и поведения внешней среды. Этот подход использует начальные параметры ситуации, модель развития ситуации, модель воздействия внешних факторов, модель поведения системы в динамической ситуации. Этот подход допускает многоцелевое управление[20], включая появление новых целей, о которых в начальной ситуации было неизвестно. Очевидно, что динамический подход дает возможность решения более широкого круга управленческих задач, которые ближе к реальным условиям поведения сложных региональных систем.
Примером статического подхода является применение метода золотого сечения для повышения эффективности управления сложными организационными и социально-экономическими системами [1]. Идея метода золотого сечения [1] состоит в нахождении начальной пропорции между ключевыми показателями. К ключевым показателям относят: различные ресурсы, издержки, доходы и другие показатели. Идея метода золотого сечения [1] состоит в нахождении оптимальной начальной пропорции или начального оптимального решения развития системы в предположении что ее параметры остаются неизменными в течении времени ее функционирования.
При этом метод золотого сечения [1] включает только начальное распределение ресурсов и не учитывает, например, скорость их расходования [2, 21]. Метод золотого сечения не учитывает влияние и динамику внешней среды. Поэтому такой подход можно рассматривать как статический, для которого динамика внешней среды приводит к изменению оптимальности и тем самым ограничивает его применимость. Использование такого подхода скорее напоминает детскую игру, чем решение задачи управления. Это отмечает и сам автор,
утверждая, что принцип золотого сечения или золотой пропорции является недостаточным условием эффективного управления экономическими и организационными системами[1].
Работа Арнольда [2] опровергает необходимость только начального условия распределения ресурсов с использованием золотого сечения. В ней за основу используется логистическое уравнение, а не начальное статическое условие между параметрами системы. Очевидно и общепризнано, что эффективность системы зависит от ее жизненного цикла, на развитие которого начальные условия влияют весьма слабо, так как ситуация меняется в процессе развития и главное в результате взаимодействия с внешней средой, которая «размешивает» начальное состояние и подстраивает систему к внешней среде и внешним условиям. Логистическое уравнение, включающее скорость расходования ресурсов и их запас, определяет длительность и эффективность жизненного цикла системы.
В качестве показателей стратегического управления эффективностью сложных систем применяют ключевые показатели эффективности (КПЭ или (Key Performance Indicators, KPI) [22]и сбалансированную систему показателей (ССП), в английском варианте — Balanced Scorecard (BSC) [23].Ключевые показатели эффективности — комплексная система оценки, для определения достижения стратегических и тактических (операционных) целей. Их реализация в когнитивной области приводит к построению когнитивных карт. Использование BSC позволяет производить системное управление компанией, поскольку, в отличие от индикаторов, BSC представляет собой связанную, целостную систему показателей, что отвечает требованиям системного подхода и позволяет применять системное управление.
Динамический подход к устойчивому развитию региональных систем использует модель динамической информационной ситуации. Из этого следует, что модель информационной ситуации должна использоваться при управлении региональной системой. Модель информационной ситуации может быть рассмотрена как система, при условии применения BSC или иной связанной целостной системы показателей.
Мягкое управление для развития региональных систем
Региональные системы относятся к классу сложных систем, которые включают несколько иерархических уровней,что затрудняет применение простых методов оптимального решения. На каждом из уровней функционирует одна или несколько систем, для которых региональная система является надсистемой.
В такой сложной надсистеме существуют правила, которые можно назвать внутри системными и межсистемными. Для устойчивого развития региональной системы как надсистемы важны межсистемные правила. Для автономного развития систем входящих в региональную сложную систему важны внутрисистемные правила.
Если детализировать управление, то можно выделить два его вида [3]: управление по состояниям и управление по ситуации. На рис.1 показано управление по состояниям. Оно же является жестким.
Состояния
Ситуация начальная
Ситуация конечная
Целевое
Текущее
Начальное
су
ув
I1
—j оу u—
F02
оу
Fe1
Fe2
Fe3
Текущая Целевая
позиция позиция
Рис.1. Схема управления по состояниям Рис.2. Схема управления по ситуации
При схеме управления по состояниям система контроля анализирует состояние, в котором находится объект управления (ОУ). Задачей такого управления является непосредственное воздействие на объект управления.задача управления - перевод ОУ из текущего состояния в целевое состояние. Такое управление можно назвать жестким или координационным. Состояния объекта оценивается по показателям объекта безотносительно к другим объектам. Управление состоит в принудительном переводе объекта в целевое
состояние.
На рис.2 показано управление по ситуации. Это управление можно назвать мягким или ситуационным. В его основе использование модели информационной ситуации. В информационной ситуации анализируется позиция объекта управления в сравнении с другими объектами. Задачей управления является изменение ситуации таким образом, чтобы обеспечить перевод ОУ из текущей позиции в целевую позицию. В региональном управлении используют пространственную информационную ситуацию. Эта ситуация формируется на основе геодезического обеспечения. Следовательно, геодезическое обеспечения служит основой пространственного ситуационного управления и регионального управления.
На рис.2 СУ означает систему управления, ОУ - объект управления, ув - управленческое воздействие, F0i-начальное воздействие ситуации на объект, Fеi-конечное воздействие ситуации на объект. II-информационное взаимодействие между объектом и ситуацией.
На рис.2 показано воздействие системы управления не непосредственно на объект и его параметры, а на параметры ситуации. Информационная пространственная ситуация представляет собой модель территории в которую «вложен» объект управления. Этот объект управления связан с помощью отношений и связей с данной ситуацией. В результате взаимодействия и воздействия объект из текущей ситуации переводится в целевую ситуацию. В результате управленческого воздействия СУ или цепочки воздействий СУ между объектом и ситуацией складываются устойчивые связи Fеi, которые не только переводят его в целевое состояние, но и обеспечивают устойчивость этого состояния.
Мягкое управление основано на использовании модели информационной ситуации и детализации этой модели по отношению к объекту управления. Из этого следует, что модель информационной ситуации должна использоваться при мягком управлении региональной системой.
Мультиагентные модели в управлении региональной системой
Сложность связей и отношений в региональной системе исключает применение прямого управления. В этом случае эффективным становится мягкое управление с применением правил управления. При этом следует подчеркнуть, что совокупность правил не всегда задает прямой алгоритм, а задает систему поведения или систему поиска решений.
Одним из методов мягкого управления региональной системой является использование моделей мультиагентов [24], которые включают индивидуальное поведение внутренних систем региональной системы и общее поведение региональной системы, как надсистемы по отношению к агентам (внутренним системам).
Близким аналогом региональной системы в этом аспекте является модель муравьиной колонии [25]. Отдельные предприятия региона выполняют роль агентов, а совместная деятельность предприятий моделирует деятельность муравьиной колонии. Простейшая модель [26] строится на основе продукций «ситуация - действие». Для планирования коллективных процессов необходима динамическая ситуационная модель, дополненная событийным механизмом описания изменений внешней среды. Описание такой модели включает следующие параметры:
- множествоуправляемых воздействий в ситуации;
E - множество событий, происходящих в ситуации;
А - множество действий агента.
Взаимодействие агента с ситуацией описывается уравнениями:
где 5 е 5 - ситуация, е е Е - событие, а е А - действие; X : 5 х Е х А ^ 5, 5 :5 ^ А . Процессы (1), (2) протекают во времени / е {0,1,2,...,/и определяется следующими
факторами:
1) начальной ситуацией - 5(0);
2) происходящими событиями - е(0),е(1),е(2),...
3) действиями агента - а(0),а(1),а(2),....
Целевая позиция или цель действий агента выражается предикатом:
+ 1) = Х( ), е(г), а(1)) а(г) = 5()) ,
(1) (2)
G (s(t F)). (3)
Условию перевода объекта в целевую ситуацию могут отвечать различные маршруты, вследствие чего необходимо также учитывать эффективность конечного маршрута посредством критерия F : S ^ R = (-да, да).
В этом случае наряду с терминальным требованием (3) действия агента можно подчинить требованию оптимальности
F ( s(t F )) ^ extr. (4)
Модель (1)-(4) можно представить моделью графа или управленческой сетью, узлы которой представляют состояния объекта, а дуги отражают переходы из одного состояния в другое. Такой граф является транспортным. Планирование маршрута управления основано на анализе возможных сценариев развития ситуации и состояний объекта. Если выбрать уровень планирования равный?7 шагам, то T-шаговая итерация уравнения (1) дает схему прогноза состояния объекта управления:
s(t + T |t) = Ф(Г, s(t), v, u).
Здесь s(t + T 11) - прогноз ситуации в момент времени t на T шагов вперед, u и v -цепочки возможных действий и событий на интервале [t, t + T) :
u = {~(t), ~(t + 1),..., ~(t + T-1)},... v = {~(t), ~(t + 1),..., ~(t + T-1)}, (5)
a(9)e A, ~(9)e E (t <0< t + T-1).
Планирование основано на анализе сценариев развития ситуаций на интервале планирования, формируемых варьируемыми процессами (5).
Предложенная схема дает возможность анализировать и прогнозировать управленческие мягкие воздействия в региональной сложной системе. Мультиагентная технология позволяет моделировать изменение состояния объекта управления путем воздействия на ситуацию, в которой он находится.
Особенностью технологии мягкого управления является ее адаптивность и модифицируемость. Модификация и модернизация дает возможность увеличивать жизненный цикл региональной системы. Мультиагентная модель строится на модели информационной ситуации, в которой предприятия региона выполняют роль агентов, а сам регион выполняет роль колонии мульлтиагентов. Информационная ситуация задает начальные условия развития региональной системы и описывает динамику развития. Из этого следует, что модель информационной ситуации должна использоваться при мультиагентном управлении региональной системой.
Заключение
Основной мотивацией регионального управления и основой устойчивого развития региона служат региональные интересы, которые задают специфику управления и специфику моделей управления регионом. Современное региональное управлениедолжно опираться на модель сложной системы, потому, что регион представляет именно такую систему. Современное региональное управление должно опираться на модель, учитывающую потребление ресурсов и влияние этих ресурсов на жизненный цикл региональной системы. [27]. Современное региональное управление должно опираться на модель, учитывающую влияние внешней среды [28]. Региональная система представляет собой мезосистему в отличие от отдельных предприятий представляющих собой микросистемы. Региональная система как мезо система в отличие от предприятия требует использования пространственной информации как основы для анализа и управления. Для получения пространственной информации требуется геодезическое обеспечение. При этом получение пространственной информации для региональной системы должно осуществляться в глобальной системе координат. Регионального управления важен принцип структурного соответствия. Оно состоит в соответствии структуры управленческих воздействий структуре объекта управления. Для региональной системы структура имеет пространственное содержание. Она может быть получена только с применением геодезического обеспечения. В этих условиях модель
информационной ситуации трансформируется в модель пространственной информационной ситуации и служит основой структуры региональной системы и основой управления.
Для региональной системы необходимо использовать разные модели управления, предпочтительно мягкого управления. Это обусловлено тем, что директивное управление в сложной много связанной системе гасится противодействием системы и внутренними противоречиями системы. Жесткое управление региональной системой, как доказано Арнольдом [2], ведет к ее деградации. Существенным упущением многих технологий регионального управления является не применение модели информационной ситуации, хотя термин ситуация постоянно используется как при описании условий управления, так и при описании динамики развития региональной системы. Существенным упущением многих технологий регионального управления является не включение в модели управления систем поддержки. Поскольку для региональной системы важную роль играет пространственная информация, то одной из обязательных систем поддержки регионального управления является система геодезического обеспечения.
Литература
1. Прангишвили И.В. Повышение эффективности управления сложными организационными и социально-экономическими системами // Проблемы управления. 2005. № 5. С. 28-32.
2. Арнольд В.И. «Жесткие» и «мягкие» математические модели. - М.: МНИМО, 2004. 32 с.
3. Ожерельева Т.А. Жесткое и «мягкое» управление // Славянский форум. 2018. № 1 (19). С.56-62.
4. Цветков В.Я. Когнитивный анализ: Монография. - М.: МАКС Пресс, 2016. 72 с. ISBN 978-5-317-05354-3
5. Болбаков Р.Г. Основы когнитивного управления // Государственный советник. 2015. № 1. С. 45-49.
6. Коломейцева М.Б., Хо Д.Л. Адаптивные системы управления динамическими объектами на базе нечётких регуляторов. - М.: Компания «Спутник+», 2002. 138 с.
7. Цветков В.Я. Информационное управление. - LAP LAMBERT Academic Publishing Gmb H&Co. KG, Saarbrücken, Germany. 2012-201с. ISBN: 978-3-659-18089-7.
8. Кудж С.А. Системный подход // Славянский форум. 2014. № 1 (5). С. 252-257.
9. Цветков В.Я. Решение проблем с использованием системного анализа // Перспективы науки и образования. 2015. № 1. С. 50-55.
10. Бахарева Н.А. Геоданные как инструмент управления // Государственный советник. 2016. № 2. С. 23-27.
11. Булгаков С.В., Цветков В.Я. Пространственный анализ: Монография. - Москва: МАКС Пресс, 2018. 216 с. ISBN 978-5-317-05841-8.
12. Tsvetkov V.Yа. Spatial Information Models // European researcher. Series A. 2013. № 10-1 (60). С. 2386-2392.
13. Кужелев П.Д. Геоинформационные технологии в управлении транспортом // Перспективы науки и образования. 2014. № 4. С. 157-161.
14. Буравцев А.В., Цветков В.Я. Аутопойезис сложной организационно-технической системы // Дистанционное и виртуальное обучение. 2018. № 2 (122). С. 5-11.
15. Цветков В.Я. Эмерджентизм // Международный журнал прикладных и фундаментальных исследований. 2017. № 2-1. С. 137-138.
16. Тарко А.М. Устойчивость биосферных процессов и принцип Ле-Шателье //Доклады АН.-Серия: Геофизика. 1995. № 3. С. 393-395.
17. Подпругин М.О. Устойчивое развитие региона: понятие, основные подходы и факторы // Российское предпринимательство. 2012. № 24. С. 214-221.
18. Новоченко Д.В., Малова Д.В. Устойчивое развитие региона // Вестник Российского экономического университета им. ГВ Плеханова. 2013. № 4 (58). C. 34-41.
19. Руководство по наукометрии: индикаторы развития науки и технологии: монография / М.А. Акоев, В.А. Маркусова, О.В. Москалева и др. ; [под редакцией М.А. Акоева]. -Екатеринбург: Издательство Уральского университета, 2014. 250 с. - ISBN 978-5-7996-1352-5.
20. Tsvetkov V.Ya. Multipurpose Management // European Journal of Economic Studies. 2012. Vol. (2). № 2. Р. 140-143.
21. Цветков В.Я., Ознамец В.В. Анализ устойчивого развития территорий // ИТНОУ: Информационные технологии в науке, образовании и управлении. 2018. № 1. С. 48-53.
22. Parmenter D. Key performance indicators: developing, implementing, and using winning KPIs. - John Wiley & Sons, 2015.
23. Rampersad H.K. Personal Balanced Scorecard // Scriptum Management. Schiedam, TheNetherlands, 2005. July.
24. Булгаков С.В. Применение мультиагентных систем в информационных системах // Перспективынаукииобразования. 2015. № 5. С. 136-140.
25. Ходашинский И.А., Дудин П.А. Идентификация нечётких систем на основе непрерывного алгоритма муравьиной колонии // Автометрия. 2012. Т. 48. № 1. С. 63-71.
26. Клыков Ю.И. Ситуационная модель управления большой системой // Изв. АНСССР, Техническая кибернетика. 1970. № 6. С. 23-28.
27. Tsvetkov V.Ya. Resource Method of Information System Life Cycle Estimation // European Journal of Technology and Design. 2014. Vol. (4). № 2. Р. 86-91. DOI: 10.13187/ejtd.2014.4.92
28. Пригожин И., Стенгерс И. Порядок из хаоса: Новый диалог человека с природой: Пер. с англ./ Общ.ред. В. И. Аршинова, Ю. Л. Климонтовича и Ю. В. Сачкова. - М.: Прогресс, 1986. 432 с.
Сведения об авторе
Ознамец Владимир Владимирович
Канд. техн. наук, проф., зав. каф.
Московский государственный университет
геодезии и картографии (МИИГАиК)
Гороховский пер, 4.
Москва, Россия
Эл. почта: [email protected].
About the author
Oznamets Vladimir Vladimirovich
PhD, Professor, Head of the chair. Moscow State University of Geodesy and Cartography (MIIGAiK) Gorochovsky line, 4. Moscow, Russia E-mail: [email protected]
УДК 528.2/.5; 528.8; 528.02 С.А. Кудж, В.Я. Цветков
РТУ МИРЭА
ФАКТОРЫ КОГНИТИВНОЙ СЛОЖНОСТИ
Статья описывает факторы когнитивной сложности. Доказано что когнитивная сложность во многих случаях является первичной сложностью, определяющей другие виды сложности. Показано, что когнитивная сложность связана с неопределенностью информации. Статья описывает новый метод исследования когнитивных факторов. В качестве основы используется Item Response Theory. Раскрывается содержание логистических уравнений, которые можно использовать для оценки факторов когнитивной сложности.Показана связь параметров логистического уравнения с уровнем сложности задания и уровнем интеллектуального освоения материала. Фактор сложности предлагается оценивать по отрезкам между логистическими кривыми.
Ключевые слова: сложность, когнитивная сложность, логистическое уравнение. Item Response Theory, образование.
S.A. Kudzh, V.Ya. Tsvetkov
RTU MIREA
FACTORS OF COGNITIVE COMPLEXITY
The article describes the variety of types of complexity. Paper proves that cognitive complexity in many cases is the primary complexity that determines other types of complexity. Cognitive complexity is related to the uncertainty of information. The article describes a new method for studying cognitive factors. The study uses the Item Response Theory to assess cognitive complexity. The article reveals the content of logistic equations that can be used to assess the factors of cognitive complexity. The article shows the relationship between the parameters of the logistic equation and the level of complexity of the task and the level of intellectual development of the material. The complexity factor is proposed to be evaluated on the segments between the logistic curves
Keywords: complexity, cognitive complexity, logistic equation. Item Response Theory, education
