Электронная библиотека Веда
Цели библиотеки
Скачать бесплатно
Доставка литературы
Доставка диссертаций
Размещение литературы
Контактные данные
Я ищу:
Библиотечный каталог российских и украинских диссертаций

Вы находитесь:
Диссертационные работы России
Технические науки
Управление в социальных и экономических системах

Диссертационная работа:

Хасанова Наталья Владимировна. Оценка и управление научно-образовательным потенциалом на основе структурных, когнитивных и динамических моделей : Дис. ... канд. техн. наук : 05.13.10 Уфа, 2006 188 с. РГБ ОД, 61:06-5/1932

смотреть содержание
смотреть введение
Содержание к работе:

Принятые сокращения 4

Введение 5

Глава 1. Актуальность проблемы анализа научно-образовательного и научно-технического потенциалов научных и образовательных структур 14

1.1. НТ и НОП как важнейший фактор преобразований в экономике региона 14

1.2. Анализ существующих понятий потенциалов 19

1.3. Анализ подходов к оценке и исследованию социально-экономического потенциала региона 25

1.4. Цель и задачи исследования 30

Выводы по главе 1 32

Глава 2. Разработка методологии исследования потенциала 33

2.1. Классификация потенциалов 33

2.2. Структура и системные модели потенциалов 36

2.3. Системный подход к исследованию потенциалов 49

Выводы по главе 2 55

Глава 3. Разработка системы оценок и распределения потенциалов 57

3.1. Оценка накопленного потенциала 57

3.2. Оценка кадрового потенциала научных организаций 67

3.3. Оценка потенциала университета по подготовке научных кадров 73

3.4. Оценка образовательного потенциала 77

3.5. Оценка интеллектуального потенциала научных структур.. 84

3.6. Оценка интеллектуального потенциала научных кадров . 90

Выводы по главе 3 92

Глава 4. Исследование процессов накопления и управления образовательным потенциалом научных и образовательных структур 94

4.1. Накопление инженерного потенциала в образовательной системе 96

4.2. Модель управления функционированием образовательной системы 108

4.3. Структура системы управления образовательным потенциалом 118

Выводы по главе 4 122

Глава 5. Анализ процессов использования потенциалов научных структур на основе когнитивных и динамических моделей 123

5.1. Особенности когнитивного анализа потенциала 123

5.2. Оценка эффективности использования потенциалов в малых научных группах 127

5.3. Оценка эффективности управления процессом реализации научных проектов в МНГ на основе нелинейных моделей 146

5.4. Разработка структуры информационной системы управления потенциалом региона 167

Выводы по главе 5 172

Заключение 173

Список литературы 176 

Введение к работе:

Проблему социально-экономической стабильности нашего общества невозможно рассматривать вне контекста происходящих в нем процессов накопления и использования научно-образовательного, научного и научно-технического потенциалов [2, 13, 44, 114, 115]. Между тем существующая научная база анализа этих процессов чрезвычайно ограничена и основана в основном на простейших количественных подходах. Это обусловливает чрезвычайный разброс и субъективизм высказываемых различными авторами оценок [29, 41, 52, 55, 69, 77, 101, ПО, 124]. В настоящее время крайне необходимы объективные, основанные на математическом моделировании, методы изучения динамики использования потенциалов. Это одна из наиболее актуальных, но и наиболее сложных научных проблем. Сложности обусловлены следующими причинами: динамической неустойчивостью социальных процессов, протекающих в условиях неопределенности и зависящих от потребности субъекта, его социальных ориентиров, конфликтности отношений субъектов, переменчивостью настроений и мотивов поведения, слабой, предсказуемостью "человеческого фактора", влияющего на ход событий, сложившейся инфраструктуры, уровня автоматизации, сложности решаемой задачи и многих других факторов.

При этом возникает проблема оценки рациональности использования ресурсов для решения задач создания и внедрения новейших достижений науки и техники, высокоэффективных технологий, выпуска конкурентоспособной наукоемкой продукции, обеспечения устойчивого социально-экономического развития отраслей и организаций. А своевременное получение достоверной информации, ее быстрый анализ и представление результатов для принятия решения стали важнейшими предпосылками успешного управления процессом развития. Это особенно актуально, когда объектом управления является регион - сложнейшая система, где множество процессов (экономических, социальных, политических и др.) протекают, существенно влияя друг на друга [124].

Чтобы перейти к практической реализации высоких целей, доктрин и программ, необходимы глубокий анализ текущего состояния потенциала, его диагноз, прогноз будущих состояний, разработка обоснованных и эффективных

управленческих решений, оценка последствий их принятия. Правильная оценка потенциала позволяет не только раскрыть возможности научных, образовательных, производственных структур, но и оценить итоговые результаты их деятельности, значимость и уровень получаемых результатов. Все это требует построения моделей процессов накопления и использования потенциала, позволяющих заменить реальные объекты и операции над ними информационными объектами и операциями.

Научно-образовательный (НО) потенциал можно отнести к слабоструктурированным объектам, которые характеризуются наличием большого числа как количественных, так и качественных параметров, взаимосвязь между которыми носит неопределенный характер. Для систем планирования и управления такими объектами характерны неподдающиеся в большинстве случаев количественному анализу закономерности, зависимости, признаки и характеристики, которые имеют тенденцию доминировать в этих системах. Принятие решений в таких системах связано с риском и конфликтными ситуациями. Одним из перспективных методов анализа устойчивости процессов накопления и реализации научно-технического и научно-образовательного потенциалов в социально-экономической среде научных структур является компьютерное моделирование на основе построения когнитивных и динамических моделей.

Цель работы и задачи исследования

Целью работы является разработка системы оценок научно-образовательного потенциала, раскрытие механизмов его накопления и использования на основе когнитивных карт, системных и динамических моделей, а также оценка эффективности предложенных подходов к управлению научно-образовательным потенциалом методом моделирования. Для достижения поставленной цели в работе представлены и решаются следующие задачи:

1. Раскрыть структуру различных типов потенциалов как сложных систем и построить их системные модели.

2. Разработать систему оценок накопленного потенциала научно-образовательных организаций.

3. Исследовать процессы накопления и управления образовательным

потенциалом и предложить их модели.

4. Оценить эффективность использования научно-образовательного и научно-технического потенциалов в малой научной группе на основе когнитивных моделей.

5. Оценить эффективность реализации научного проекта на основе нелинейных динамических моделей.

Методы исследования

При решении поставленных в данной диссертационной работе задач использованы методы системного анализа, системных принципов функционирования и развития сложных систем, теории управления, когнитивного моделирования. Вся обработка данных проводилась с использованием персональных компьютеров.

Научная новизна результатов

1. Научная новизна системных моделей потенциалов заключается в интеграции всех видов потенциалов в единую систему, представляющую собой множество взаимосвязанных триад, каждая из которых отражает отдельные этапы процессов накопления и реализации потенциалов.

2. Научная новизна предложенных методик оценок потенциалов научных кадров заключается в том, что оценки ориентированы на продуктивность наиболее активной части научного коллектива, что позволяет выявить скрытые резервы.

Научная новизна оценки образовательного потенциала заключается в том, что она сформирована как интегральная оценка качества, включающая в себя множество образовательных услуг, опыт и знания профессорско-преподавательского состава, качество материально-технической базы, располагаемый аудиторный фонд и качество учебно-методического обеспечения.

Научная новизна методики оценки интегрального уровня знаний, содержащихся в конечном научном продукте, заключается в том, что при оценке учитываются форма использования знаний, их продвинутость и полезность.

3. Научная новизна системы накопления инженерного потенциала в образовательной системе заключается в том, что данная система рассматривается как самоорганизующаяся система, состоящая из трех взаимодействующих подсистем: подсистемы предоставления качества образовательных услуг, подсистемы формирования мотивации обучаемого, подсистемы социальной среды. Научная новизна предложенной модели системы управления образовательным потенциалом (ОП) заключается в управлении ОП по экономическим критериям путем согласования финансовых потоков как на процесс обучения, так и на процесс повышения качества образования.

4. Научная новизна модели оценки эффективности использования потенциала в малой научной группе (МНГ) при выполнении проектов на основе когнитивных карт заключается в учете внутрисистемных факторов, влияющих на эффективность достижения цели.

5. Научная новизна модели оценки эффективности реализации научных проектов заключается в разработке моделей процесса реализации проекта в классе нелинейных динамических моделей, позволяющих учитывать влияние различных нелинейных факторов на эффективность достижения цели.

Практическая ценность результатов

Практическую ценность работы представляют:

• система оценок образовательного и научно-технического потенциалов;

• научных групп, институтов и других организаций региона;

• модель системы накопления инженерного потенциала;

• результаты анализа эффективности решения научной проблемы или выполнения научного проекта на основе когнитивных карт и динамических моделей.

Реализация результатов работы

Диссертационная работа связана с выполнением НИР, проводимой по программе «Государственная поддержка региональной научно-технической политики высшей школы и развитие ее научного потенциала» при Министерстве образования Российской Федерации на кафедре ТК УГАТУ в 2001-2002 г.г. («Исследование и оценка научно-технического и научно образовательного потенциала как важнейшего фактора преобразований в экономике Республики Башкортостан»). Информация о ходе исследований по проекту и достигнутых результатах представлена в Институт социально-экономических исследований и используется при разработке программ социально-экономического развития Республики Башкортостан.

Результаты диссертационной работы также нашли применение при выполнении научно-исследовательских работ: в 2003 г. по теме: «Исследование проблем развития, управления, контроля и моделирования в сложных системах»; в 2004 г. по теме: «Исследование и моделирование процессов принятия решения в сложных динамических системах в условиях неопределенности»; в 2005 г. по теме: «Интеллектуализация процессов принятия решений в сложных динамических системах, функционирующих в условиях неопределенности, дефицита ресурсов и возникновения критических ситуаций».

Результаты работы также использовались в учебном процессе, в т.ч. при разработке тем курсовых и дипломных проектов.

На защиту выносятся

Структура научно-образовательного и научно-технического потенциалов как сложных систем, их системные модели, а также системная модель реализации потенциалов.

Методики оценки научно-образовательного, научно-технического и интеллектуального потенциалов научных работников, научных групп и научных учреждений.

Модели процессов накопления и управления образовательным потенциалом.

Модели оценки эффективности использования научно-образовательного и научно-технического потенциалов в малой научной группе на основе когнитивных карт.

Модели оценки эффективности реализации научного проекта на основе нелинейных динамических моделей.

Апробация работы и публикации

Основные научные результаты и выводы, полученные в диссертационной работе, докладывались и обсуждались:

• на Международной конференции «Проблемы управления и моделирования в

сложных системах» в г. Самаре в 2001, 2003, 2004, 2005 г.г.;

• на Международной научно - технической конференции «Математические методы и информационные технологии в экономике» в г. Пензе в 2001г.;

• на Международной молодежной научно - технической конференции

«Интеллектуальные системы управления и обработки информации» в г. Уфе в 2001 г.;

• на Международной научно - практической конференции «Системный анализ

в проектировании и управлении» в г. С.Петербурге в 2002 г.;

• на Международной молодежной научной конференции «XXVII Гагаринские чтения» в г. Москве в 2002 г.;

• на Республиканской научно-практической конференции «Научное и методическое обеспечение подготовки специалистов аэрокосмического комплекса: история, проблемы, перспективы (к 70-летию УГАТУ)» в г. Уфе в 2003 г.;

• на Международной конференции «Математическое моделирование

физических, экономических, технических, социальных систем и процессов» в г. Ульяновске в 2003 г.;

• на Всероссийской научно - технической конференции «Механика,

автоматизация, управление» с международным участием в г. Москве в 2004 г.;

• на Всероссийской научно - методической конференции «Управление экономикой: методы, модели, технологии» с международным участием в г. Уфе в 2004 г.;

• на седьмом Международном семинаре «Компьютерные науки и информационные технологии» в г. Уфе в 2005 г.

• на Второй Всероссийской научно - технической конференции

«Мехатроника, автоматизация, управление» в г. Уфе в 2005 г.

Основные результаты диссертации нашли отражение в 18 публикациях, в том числе в 13 статьях.

Структура и объем работы

Диссертационная работа состоит из 158 страниц машинописного текста, включающего в себя введение, пять глав основного материала, выводы и заключение; рисунков на 23 страницах; библиографического списка из 135 наименований на 13 страницах.

Содержание работы

Во введении обосновывается актуальность темы, цели и задачи исследования, новизна и практическая ценность выносимых на защиту результатов.

В первой главе рассматривается актуальность проблемы исследования научно-образовательного и научно-технического потенциалов для устойчивого социально-экономического и научно-технического развития региона. Проведен анализ существующих понятий потенциалов, объяснена необходимость распознавать разницу между понятиями «потенциал» и «ресурсы». Проведен анализ подходов к оценке и исследованию социально-экономического потенциала региона.

Сформулированы цели и задачи исследования, решению которых посвящена диссертационная работа.

Во второй главе раскрыта обобщенная структура потенциала на основе предложенной классификации, а также структура отдельных потенциалов как объектов управления, состоящих из множества различных по физической природе элементов, взаимосвязанных и взаимодействующих друг с другом для достижения новых свойств или цели. Построена системная модель научно-образовательного потенциала.

На основе системных принципов предложена системная модель накопления и реализации потенциалов, раскрывающая роль отдельных потенциалов в достижении цели - выпуска продукции. Модель представляется в виде множества триад (граф с тремя вершинами), соединенных в единую систему и предназначена для эффективной организации процесса реализации потенциалов.

В третьей главе проведена систематизация оценок накопленного потенциала по векторному критерию с использованием интегральных показателей продуктивности деятельности научных и научно-образовательных организаций. На основе предложенного подхода можно выделить активных участников, подсчитать коэффициент их активности, затем выделить активные группы исполнителей проекта и подсчитать коэффициент активности группы. С помощью интегральной оценки ресурсообеспеченности проектов можно измерить ресурсообеспеченность конкретных видов работ в относительных единицах к плановому прогнозируемому значению необходимых ресурсов. Кроме оценки общего уровня потенциалов предложена оценка их мощности. С помощью данной оценки можно сравнить две организации по мощности как располагаемого, так и используемого потенциала, а также наметить пути по увеличению этих мощностей.

Разработана методика оценки максимально возможного научно-технического потенциала научных учреждений, научно-исследовательских отделов вузов на основе оценки степени активности каждого из участников проектов или программ с использованием индивидуального коэффициента активности.

Предложена методика оценки потенциала университета по подготовке научных кадров, в основу которой положена производительность наиболее активной части коллектива научных руководителей. Методика позволяет выявить скрытые резервы по подготовке научных кадров.

Предложена методика оценки качества предоставляемых образовательных услуг с учетом накопленного научно-педагогического опыта профессорско-педагогического состава. С помощью оценки качества предоставляемых услуг можно оценить накапливаемый человеческий потенциал.

Предложена методика оценки интегрального уровня знаний, содержащихся в конечном научном продукте с учетом форм предоставления, продвинутости и полезности знаний, что позволяет оценить уровень "интеллектуальности" научного продукта.

Предложена методика оценки уровня активности научных работников с учетом их уровня профессионализма и продуктивности их труда, что позволяет косвенно оценивать уровень интеллектуальности научных кадров.

В четвертой главе раскрывается механизм формирования инженерного (человеческого) потенциала через образовательную систему, основанный на взаимодействии трех подсистем: образовательной, социальной и личностной. Показано, что максимальный эффект по накоплению инженерного потенциала может быть достигнут только при координации финансовой поддержки образовательной и социальной подсистем. Рассмотрен процесс управления развитием образовательного потенциала региона с финансовой точки зрения. Предложена система планирования и управления развитием хозяйственно-производственной деятельности региона как одной из важнейших составляющих системы социально-экономического развития региона.

В пятой главе предложена методика оценки эффективности реализации потенциала в научных группах, научных организациях на основе КК. В ее основу положена оценка степени активности каждого из участников (научного руководителя, аспиранта, научного сотрудника) проектов или программ, а также его интеллектуального вклада в решение проблемы, обусловленного уровнем его научной квалификации. Разработаны различные математические модели, которые представлены в виде когнитивных карт и систем дифференциальных уравнений, описывающих динамику использования потенциала. Проанализировано влияние параметров когнитивной модели на эффективность решения научной проблемы, таких как снижение деловой активности HP, НС, понимание ими научной проблемы, согласованность работы, интеллектуальный вклад.

Предложена оценка эффективности реализации научных проектов в классе нелинейных динамических моделей, позволяющих учитывать влияние различных нелинейных факторов на эффективность достижения цели, а также выявить наличие точек бифуркации в нашей системе.

Автор выражает глубокую благодарность доценту кафедры АСУ, к.т.н. Герасимовой И.Б. за высококвалифицированные консультации в области проблем управления социальными системами.

Подобные работы
Холостов Александр Львович
Совершенствование организации подготовки специалистов пожарной безопасности при дистанционном обучении на основе моделей распределения времени
Зеленин Александр Юрьевич
Управление инвестиционным процессом развития региональной системы телерадиовещания на основе моделей и алгоритмов принятия решений
Осипов Сергей Александрович
Разработка системы измерения латентных переменных на основе модели Раша для контроля уровня знаний обучаемых
Мочалов Алексей Викторович
Разработка системы управления инновационными проектами в образовании на основе оптимизационных моделей
Новосельцев Виктор Иванович
Теоретические основы и модели управления динамикой рынка переходного периода
Федянина Ольга Павловна
Интеллектуализация поддержки решений по управлению персоналом организации на основе нечетких моделей знаний
Воротилина Марина Анатольевна
Управление объединением строительных предприятий на основе оптимизационных моделей распределения ресурсов
Габдуллина Эльвира Риятовна
Анализ воспроизводственных процессов макроэкономической системы на основе динамических моделей и нейросетевых технологий для принятия управленческих решений
Флока Анатолий Борисович
Совершенствование деятельности информационных центров МВД России на основе разработки моделей анализа данных
Бобырев Виталий Валерьевич
Поддержка принятия управленческих решений на основе имитационной модели денежных потоков

© Научная электронная библиотека «Веда», 2003-2013.
info@lib.ua-ru.net