Электронная библиотека диссертаций и авторефератов России
dslib.net
Библиотека диссертаций
Навигация
Каталог диссертаций России
Англоязычные диссертации
Диссертации бесплатно
Предстоящие защиты
Рецензии на автореферат
Отчисления авторам
Мой кабинет
Заказы: забрать, оплатить
Мой личный счет
Мой профиль
Мой авторский профиль
Подписки на рассылки



расширенный поиск

Модели адаптации и обучения команд при управлении проектами Бурых Игорь Владимирович

Модели адаптации и обучения команд при управлении проектами
<
Модели адаптации и обучения команд при управлении проектами Модели адаптации и обучения команд при управлении проектами Модели адаптации и обучения команд при управлении проектами Модели адаптации и обучения команд при управлении проектами Модели адаптации и обучения команд при управлении проектами Модели адаптации и обучения команд при управлении проектами Модели адаптации и обучения команд при управлении проектами Модели адаптации и обучения команд при управлении проектами Модели адаптации и обучения команд при управлении проектами Модели адаптации и обучения команд при управлении проектами Модели адаптации и обучения команд при управлении проектами Модели адаптации и обучения команд при управлении проектами
>

Диссертация - 480 руб., доставка 10 минут, круглосуточно, без выходных и праздников

Автореферат - бесплатно, доставка 10 минут, круглосуточно, без выходных и праздников

Бурых Игорь Владимирович. Модели адаптации и обучения команд при управлении проектами : диссертация ... кандидата технических наук : 05.13.10 / Бурых Игорь Владимирович; [Место защиты: ГОУВПО "Воронежский государственный архитектурно-строительный университет"]. - Воронеж, 2008. - 140 с.

Содержание к диссертации

Введение

1. Анализ существующих моделей профессиональной адаптации и обучения 12

1.1. Понятие команды 12

1.2. Существующие типы команд 20

1.3. Определение эффективности деятельности команд 25

1.4. Управление профессиональной адаптацией 32

1.5. Модель управления обучением 37

1.6. Выводы и постановка задач исследования 47

2. Модели адаптации команд 50

2.1. Процесс адаптации команды 50

2.2. Рефлексивные игры и информационные равновесия 56

2.3. Повторяющиеся рефлексивные игры 67

2.4. Адаптация одного агента 75

2.5. Моделирование процесса адаптации нескольких агентов 78

3. Модели обучения в командах 87

3.1. Модель процесса обучения одного агента 87

3.2. Модель обучения нескольких агентов 95

3.3. Моделирования качества и трудности процесса обучения 104

3.4. Построение производственно-квалитативных функций 111

3.5. Выбор оптимального набора контрольных мероприятий при управлении качеством обучения 116

Заключение 124

Литература 126

Приложения 138

Введение к работе

Актуальность темы. В условиях современного этапа научно — технического прогресса коренным образом изменилась роль человека в производстве. Если прежде он рассматривался лишь как один из факторов последнего, то сегодня превратился в главный стратегический ресурс, достояние компании в конкурентной борьбе. Это связано в его способностью к творчеству, которое сейчас становится решающим условием успеха любой деятельности.

/ І ,, ; Люди теперь рассматриваются не как кадры, а как «человеческие ресурсы» и их ценность как фактора успеха все возрастает. Общепризнано, что человеческие ресурсы стали определяющими для достижения конкретных преимуществ современных экономик: не природные богатства, а накопленные знания, информация и опыт образуют основной материал, закладываемый в фундамент экономического процветания ведущих стран мира. Отсюда пристальный интерес, проявляемый к человеческому капиталу ведущими экономистами, а вслед за ними и политическими лидерами.

В современных условиях главным- ресурсом эффективного хозяйствования является корпус специалистов. От их квалификации, деловой активности, умения взаимодействовать между собой и достичь социально значимого результата зависят судьбы людей и перспективы развития фирмы, экономического района. Одним из наиболее востребованных личных качеств, наряду с профессионализмом является способность специалиста действовать в команде. Командообразование - острая проблема во всех областях, где необходимо эффективное групповое участие (в бизнесе, политике, спорте). Создание команды представляет собой сложный творческий процесс, требующий огромных финансовых затрат и интеллектуальных усилий. Деятельность команд происходит в изменяющихся внешних условиях, поэтому важной является способность команды реагировать соответствующим образом на процесс изменения этих условий, путем изменения действий (включая в общем случае функции и объемы работ), выбираемых членами команды, на основе текущей информации в изменяющихся условиях, то есть адаптироваться к из меняющимся внешним условиям., С адаптацией тесно связано обучение: команды в процессе? профессиональной деятельности, когда под влиянием изменяющихся внешних условий осуществляется изменение параметров системы, позволяющее реализовывать более эффективное в изменившихся условиях поведение..

Таким образом, актуальность темыщиссертационной работы определяется необходимостью разработки комплекса моделей; описывающих процессы, адаптации- и обучения команд в ходе осуществления! профессиональной;деятельности:

Основные- исследования; получившие отражение в, диссертации, выполнялись по планам научно-исследовательских работ:

— федеральная комплексная программа «Исследование и разработки по приоритетнымнаправлениямнауки и техники гражданского назначения»;;..

- госбюджетная научно - исследовательская работа «Разработка и совершенствование моделей и механизмов внутрифирменного управления».

Цель,и постановка задач исследования. Целью диссертации является разработка; комплекса моделей адаптации и обучения команд, описывающих процесс изменения действий, выбираемых членами команды, на основе текущей информации в изменяющихся внешних условиях функционирования команды.

Достижение цели работы потребовало решения следующих основных задач:

Г. Проанализировать, существующие модели- адаптации и обучения персонала.

2. Разработать модель адаптации одного агента ю изменяющимся внешним условиям.

3. Получить модель адаптации команд при условии одинаковой информированности членов команды.

4. Разработать модель обучения одного агента в ходе своей профессиональной деятельности на основе накопления личного опыта.

5. Построить модель обучения членов команды в процессе работы при различных свойствах процесса итеративного научения.

Методы исследования. В работы использованы методы моделирования организационных систем управления, теории активных систем, системного анализа, математического программирования, теории игр.

Научная» новизна. В диссертации получены следующие результаты, характеризующиеся научной новизной:

1. Разработана модель адаптации агента на основе процесса изменения действий (включая в общем случае функции и объемы работ), выбираемых агентом, на основе текущей информации в изменяющихся внешних условиях функционирования команды, что позволяет отразить эффект приспособления к изменяющимся внешним условиям, также описать процесс адаптации агента как к резкому, так и к «медленному» изменению внешних условий.

2. Получена модель адаптации команд в предположении о том, что каждый агент наделяет оппонента той же информированностью, какой обладает он сам, что позволяет определить время адаптации команды - время; за которое при неизменной внешней среде агенты на основании наблюдаемой информации могут однозначно идентифицировать состояние внешней среды.

3. Разработана модель обучения одного агента, отличающаяся тем, что объем уже выполненных агентом работ условно отражает накопленный им «опыт», что позволяет определять оптимальный выбор объемов работ, выполняемых агентом в те или иные промежутки времени.

4. Построена модель обучения членов команды в процессе работы, когда процесс итеративного научения аппроксимируется экспоненциальной и логистической кривой, что позволяет установить, что условием стабильного и эффективного функционирования команды является наличие общего знания, на формирование которого обычно нацелено большинство организационных и других усилий в процессе формирования и обучения команды.

Достоверность научных результатов. Научные положения, теоретические выводы и практические рекомендации, включенные в диссертацию, обоснованы математическими доказательствами. Они подтверждены расчетами на примерах, производственными экспериментами и многократной проверкой при внедрении в практику управления.

Практическая значимость и результаты внедрения. На основании выполненных автором исследований построены модели адаптации и обучения команд в процессе профессиональной деятельности, как результат реакции команды на изменение внешних условий в которых она функционирует.

Использование разработанных в диссертации моделей и механизмов позволяет многократно применять разработки, тиражировать их и осуществлять их массовое внедрение с существенным сокращением продолжительности трудозатрат и средств.

Разработанные модели используются в практике работы АОО «ЛУЧ» (г. Воронеж) и ЗАО «СТЕЛ-ИНВЕСТ» (г. Воронеж).

Модели, алгоритмы и механизмы включены в состав учебного курса «Управление персоналом», читаемого в Воронежском государственном архитектурно — строительном университете.

На защиту выносятся;

1. Модель адаптации агента к изменившимся внешним условиям, когда под адаптацией понимается изменение информированности о внешней среде и на основе этого знания изменение поведения (действий, выбираемых на основе имеющейся информации).

2. Модель адаптации команд, отражающая эффекты приспособления, привыкания членов команды к изменяющимся внешним условиям, что выражается изменением действий, выбираемых членами команды.

3. Модель обучения одного агента в ходе профессиональной деятельности на основе накопления опыта.

4. Модель обучения членов команды в процессе работы, когда недостаток начальной квалификации агента может быть успешно компенсирован эффективным обучением как на его собственном, так и чужом опыте.

Апробация работы.

Основные результаты исследований и научных разработок докладывались и обсуждались на следующих конференциях: международные конференции «Современные сложные системы управления» (Воронеж, 2005 г., г. Тверь, 2006 г.); международная научно-практическая конференция «Сложные системы управления и менеджмент качества» (г. Старый Оскол, 2007 г.); 60 -62 научно-технические конференции по проблемам архитектуры и строительных наук (Воронеж, ВГАСУ, 2005-2007 гг.).

Публикации. По теме диссертации опубликовано 7 печатных работ в том числе 4 работы в опубликованы в изданиях, рекомендованных ВАК РФ.

Личный вклад автора в работах, опубликованных в соавторстве, состоит в следующем: в работах [1], [3] автору принадлежит модель адаптации команд; в работе [2] автору принадлежит модель адаптации агента к изменившимся внешним условиям; в работе [4] автору принадлежит модель обучения членов команды в процессе работы.

Объем и структура работы. Диссертация состоит из введения, трех глав, заключения, списка литературы и приложений. Она содержит 140 страниц основного текста, 23 рисунка, 4 таблицы и приложения. Библиография включает 171 наименований.

Во введении обосновывается актуальность, описывается цели и задачи исследования, научная новизна и практическая значимость.

В первой главе отмечается, что потенциал команды, как правило, значительно превышает потенциал, рабочей группы. Но команда требует и большего вклада от всех членов для реализации этого потенциала. Команда -это, прежде всего социальная группа; в которой неформальные отношения между ее членами- могут иметь большее значение, чем формальные, а действительная роль и влияние конкретной личности не совпадать с ее официальным статусом и весом. Команды - это реально функционирующие структуры, которые все чаще используются для эффективного выполнения работы, во много раз повышая скорость и качество работы.

Но команды создаются и функционируют в конкретных условиях внешней среды, которая может быть подвержена значительным изменениям с течением времени. Естественно возникает потребность каким-то образом реагировать на эти изменения. В качестве такой реакции, как правило, рассматривается изменение действий (включая в общем случае функции и объемы работ), выбираемых членами команды, на основе текущей информации в изменяющихся внешних условиях функционирования- команды, что и понимается под адаптацией команды к изменениям.

Традиционно выделяют четыре вложенных уровня адаптации любой системы:

изменение информированности о внешней среде;

изменение поведения (действий, выбираемых на основе имеющейся информации);

изменение" параметров системы, позволяющее реализовывать более эффективное в изменившихся условиях поведение;

целенаправленное изменение внешней среды (активная адаптация). Третий уровень адаптации может быть.охарактеризован как обучение команды в процессе профессиональной деятельности. Обучение юадаптация тесно связаны, но обучение может происходить и при постоянных внешних условиях, а адаптация имеет место только при наличии их изменений.

К сожалению, существующие модели, описывающие процесс адаптации и обучения исходят из представления процесса адаптации как приспособление сотрудника или коллектива к требованиям, предъявляемым организацией. Возможен и обратный процесс, когда организация или ее часть адаптируется под требования отдельного сотрудника или их группы. Примером может служить смена собственника или- управленческой команды. То есть в данном случае рассматривается задача управления персоналом без учета особенностей команды, как реально существующей организационной формы. Таким образом, основная задача диссертационного исследования определяется необходимостью разработка комплекса моделей адаптации и обучения ко манд, описывающих процесс изменения действий., выбираемых членами команды, на. основе текущей информации: в изменяющихся: внешних условиях функционирования команды представляется актуальнойзадачей.

Во второй главе рассматривается понятие адаптации. При этом под адаптацией команд понимается: процесс изменения действий (включая в общем случае функции и объемы работ);, выбираемых членами команды, на основе: текущей информации в изменяющихся! внешних условиях функционирования: команды. Специфика команд заключается, в частности, в том, что каждый агент в качестве информации для корректировки своих представлений о неопределенном параметре может, использовать не только результаты наблюдения за внешней средой, но и результаты наблюдения за,действиями и результатами деятельности других агентов, пытаясь «объяснить», почему они выбрали именно эти действия. Другими словами- если результат совместной деятельности зависит от действий: всех агентовj. то»у каждого- агента имеются как-максимум, четыре «источникаинформации» овнешнейсреде::

1) априорная частная информация; которой обладает каждый из агентов;

2) действия других агентов: наблюдая их и предполагая; что оппоненты: действуют рационально- агент может осуществлять рефлексию- оценивать. ту информацию о внешней; среде, на; основании которой рационален выбор? оппонентами именно этих действий;

3) выигрыши агентов - на основании этой информации агенты могут сделать вывод о тех состояниях внешней, среды, при которых наблюдаемый результат приводит к наблюдаемым выигрышам;

4) множество; состояний; внешней среды, при которых наблюдаемый вектор действий агентов:приводит именно, к данному наблюдаемому значению результата::

Рассматривается такое понятие, как «время адаптации команды» - время, за которое при неизменной внешней среде агенты на основании наблюдаемой информации могут однозначно идентифицировать состояние внеш ней среды. Время адаптации сокращается с увеличением числа наблюдаемых членами команды параметров и возрастает с ростом априорной неопределенности.

Рассмотренные во второй главе модели адаптации команд отражают эффекты приспособления, привыкания и т.п. к изменяющимся внешним условиям. Приведены примеры, иллюстрирующие процессы адаптации команд как к резкому, так и к «медленному» изменению внешних условий.

В третьей главе отмечается, что члены команды в процессе совместной деятельности сознательно или неосознаваемо приобретают опыт как индивидуальной, так и совместной деятельности, то есть имеет место их научение (под научением понимается «процесс и результат приобретения индивидуального опыта»). Научение является частным случаем обучения — процесса овладения знаниями, умениями, навыками.

Многочисленные экспериментальные данные свидетельствуют, что важнейшей общей закономерностью итеративного научения является замедленно-асимптотический характер кривых научения: они монотонны, скорость изменения І критерия уровня научения со временем уменьшается, а сама кривая асимптотически стремится к некоторому пределу. В большинстве случаев кривые итеративного научения аппроксимируются экспоненциальными кривыми.

В рамках предположения о том, что объем уже выполненных агентом работ условно отражает накопленный им «опыт», сформулирована и решена задача об оптимальном обучении - выбора объемов работ, выполняемых агентами в те или иные промежутки времени. Проведенный анализ свидетельствует, что:

- при фиксированном суммарном объеме работ одного агента результативные характеристики научения не зависят от того, как объемы работ распределены по периодам времени;

- решение задачи об оптимальном итеративном (повторяющемся) научении одного агента не зависит от его начальной квалификации;

- чем выше скорость научения агента, тем больший объем работ он должен выполнять в последних периодах. Так как суумарный объем работ фиксирован, то с ростом скорости научения все меньший объем работ необходимо выделять на начальные периоды для повышения начальной квалификации агента;

- оптимальной стратегией итеративного научения является увеличение объема работ агента со временем, причем, чем выше скорость обучения, тем более «выпуклой» является оптимальная траектория обучения. Если кривая научения выпуклая (агент обучается все более и более эффективно), то оптимальная траектория обучения будет убывающей, то есть оптимальной стратегией обучения будет уже не увеличение, а уменьшение объема работ агента со временем;

- если отсутствуют ограничения на индивидуальные объемы работ, то в команде весь объем работ выполняет «лучший» (с точки зрения комбинации начальной квалификации и скорости научения) агент;

- недостаток начальной квалификации агента может быть " успешно компенсирован эффективным обучением как на его собственном, так и чужом опыте; л важнейшим условием стабильного и эффективного функционирования команды является наличие общего знания, на формирование которого обычно нацелено большинство организационных и других усилий в процессе формирования и обучения команды.

Определение эффективности деятельности команд

Применеие командной организационной деяетльности само по себе еще не является определяющим факторм, влияющим на успех решаемой проблемы, то есть наличие команды еще не говорит об ее эффективность. Эффективность в деятельности команды представляет собой наилучшее соотношение всех видов затрат и результатов, а также психологического и социального удовлетворения, от совместной работы. Поэтому результат ее работы можно выразить количественно, в числовой форме, и качественно. Между количественными и качественными показателями эффективности существует тесная связь. Определение эффективности команды - сложный и требующий учета многих непрогнозируемых факторов (влияющих на ход работы и сказывающихся на конечном результате) процесс. Оценить эффективность можно с точки зрения полученных результатов.

Теория эффективности команд была разработана М. Белбин, британским исследователем, который утверждал, что: для эффективности работы команд необходимо выполнение определенных функций; эти функции должны осуществляться членами команды, выполняющими в команде отведенные им дополнительные роли; индивиды будут естественным образом брать на себя отдельные роли, руководствуясь причинам и личного характера и способностями.

Проблему распределения ролей в команде можно рассмотреть и с позиции соционических знаний. Этому посвящены работы Гуленко В., Кашницкого С, Ермак Е., Филатовой Е. и др. Исследования в области соционики подтверждают, что в сформировавшемся коллективе обязательно имеется устойчивое ядро с фиксированными ролями неформального характера. Вокруг этого ядра существует изменчивая оболочка, в зону которой то попадают, то выходят разные люди, не вписывающиеся в коллектив по тем или иным причинам.

Соционические исследования показали, что восемь - максимальное количество неформальных ролей. При большем количестве постоянных участников ядро раздваивается на половины, не совпадающие по способу и темпу решения одинаковых задач. В хорошо структурированном ядре цельного, не раздвоенного коллектива, выделяются легко различимые неформальные роли. Для того чтобы сформированная команда хорошо выдерживала атаки внешней среды, необходимо закрепить за каждым участником круг его обязанностей, которые соответствуют набору его информационно-коммуникативных аспектов.

Действительно грамотное распределение ролей является одним из главных инструментов їв руках руководителя определяющих успех работы, команды. Знание роли каждого участника команды позволяет не дублировать выполняемые ими функции и при этом дает возможность подменить отсутствующего члена команды. Роль должна соответствовать как профессиональным, так и личностным качествам ее носителя, определяющим особенности межличностных отношений в команде.

Эффективность командной формы организации работ базируется на максимальном использовании «человеческого фактора» за счет: неограниченной производительности труда (для членов команды не существует нормированного рабочего дня; команда нормирует свой рабочий день сама в зависимости от темпов достижения намеченной цели); сокращения потерь рабочего времени путем достижения- высокой степени организации труда внутри команды- (взаимозаменяемость, повышенная личная инициатива, активное взаимопонимание, рациональное распределение ролей, работа на опережение и т. п.); использование коллегиальных форм принятия решений, что еще более повышает мотивацию и самоотдачу всех членов команды.

Наиболее благоприятное использование потенциала командной организационной формы возможно только при высоком уровне мотивации всех членов команды. Мотивация - «становой хребет» любой команды в любой сфере деятельности. Высокий мотивационный,фон образуется на основе реализации двух ключевых условий образования команд: неординарный уровень стимулирования (более высокая оплата, туристические поездки, интересные командировки; перспективы карьеры, приобретение привлекательного имиджа, общественного признания и прочее); исключение традиционных форм административного управления и перевод членов команды на внутрикомандное управление [17]. Руководство командой подразумевает развитие в ее участниках стремления к оперативному и качественному выполнению работы. Для поддержания высокой работоспособности и как результат эффективной работы, руководитель должен мотивировать свою команду. К способам такой мотивации можно отнести: 1. Регулярный анализ текущего положения дел и достижений. 2. Регулярная конструктивная обратная связь. 3. Поддержка профессионального развития членов команды. 4. Конструктивное и своевременное рассмотрение и решение проблем. 5. Признание успеха Для эффективной работы команду необходимо погрузить в созидательную атмосферу и создать оптимальные условия для ее работы, среди которых можно выделить следующие: 1. Поддерживающее окружение. Формирование поддерживающей внешней среды предполагает, что менеджмент оказывает всемерную-помощь командам в формировании общих целей, выделяет необходимое для совме стной работы время и демонстрирует веру в способности членов групп. Та кое внимание существенно облегчает первые шаги их членов в движении успеха в командной работе, содействует их сотрудничеству. Очевидно, что усилия менеджмента должны быть направлены на создание благоприятст вующей деятельности команд организационной-культуры. 2. Квалификация и четкое осознание выполняемых ролей. Члены команды должны иметь необходимую для выполнения задач квалификацию и желание совместно участвовать в процессе труда. Но командная работа предполагает, что каждый из них четко осознает не только свою роль в.процессе решения различных типов задач, но и роли всех членов группы. Только в этом случае они имеют возможность действовать в соответствии с ситуацией, не дожидаясь приказов сверху. 3. Сверхзадача. Одна из основных задач менеджмента компании состоит в том, чтобы удержать членов команды на «маршруте», ведущем к достижению общих целей. Так, индивидуальные усилия членов группы могут ограничиваться принятыми в организации политикой доступа к информации и системами вознаграждения. Перед каждой командой должна стоять сверхзадача, Она может быть сформулирована в виде миссии организации, стремление к которой объединяет усилия сотрудников, и может быть достигнута только в том случае, когда свою ношу несут и группа и менеджмент компании.

Модель управления обучением

Если известна зависимость вознаграждения участников организационной системы (центра и агента) от типа агента, то можно ставить и решать задачи управления обучением, которое в рамках рассматриваемого класса моделей заключается в предоставлении возможности агенту повысить свой тип.

Задача мотивации состоит в создании условий для того, чтобы агенту было выгодно повышать свой тип (чтобы у него оставались ресурсы, получаемые в результате стимулирования, которые он мог бы и хотел бы направить на? свое развитие). Однако обучение требует и ресурсов, и времени, поэтому учтем эти факторы в рассматриваемых ниже моделях (начиная с простых - отражающих минимальное число факторов - и постепенно переходя к все более сложным).

«Статический» случаш Предположим, что известны зависимости выигрыша центра Л{г) и агента S(r) от типа агента, где г0 — начальное значение типа. Эти зависимости могут быть получены в результате решения задач стимулирования так, как это делалось в предыдущем разделе. Если известна функция С(го, г) затрат на повышение типа агента со значения г0 до значения г го, то возможны следующие варианты: - если затраты на повышение типа компенсируются самим агентом, то повышение типа будет ему выгодно, если выполнено C{r0,r) d(r)-S(ro)\ (1.5.1) - если затраты на повышение типа агента компенсируются центром, то ему это будет выгодно и агент согласится на повышение типа (обучение), если выполнено условие (3.1.8) (функция d(f) монотонна по г) и С(г0, г) Л{г)-Л{г0); (1.5.2) - если затраты на повышение типа агента компенсируются совместно агентом и центром, то им это будет выгодно и агент согласится на повыше ние типа (обучение), если обе функции - д(г) и Л{г) — монотонны по г и С(г0, г) А{г ) - Л{г0) + S(r)- %го). (1.5.3)

Условие (1.5.3) означает, что центр и агент смогут найти взаимовыгодную пропорцию, в которой им следует поделить затраты на обучение. Понятно, что, если они, действуя совместно, не смогут компенсировать затраты на обучение, то, тем более, они не смогут сделать это по одиночке.

Приведенные условия можно трактовать и в обратную сторону - выражения (1.5.1)-(1.5.3) позволяют оценить максимальные затраты Cmax{ro г) на обучение, с которыми согласятся участники организационной системы при той или иной схеме распределения затрат между ними. Приведем пример оценки максимальных затрат на обучение.

Видно, что выигрыш центра превосходит выигрыш агента, поэтому, если в рассматриваемом примере ресурсов центра не хватит для компенсации затрат на обучение, то не хватит и ресурсов агента.

Потеря квалификации. В силу постоянно увеличивающейся скорости развития технологий, постоянство квалификации уже не означает владения сотрудником некоторым фиксированным объемом знаний, наличия определенных умений и навыков - оно требует овладения новыми технологиями, что может достигаться путем переподготовки и повышения квалификации, ведь конкурентоспособная; обучающаяся; организация; это; в первую очередь — обучающиеся и развивающиеся в профессиональном плане сотрудники.

Поэтому рассмотрим: модель, в которой в отсутствии обучения тип агента монотонно уменьшается со временем. Задача,центра (будем; считать, что затраты на обучение персонала несет организация)1 заключается в том, чтобы найти оптимальные моменты начала обучения: (переподготовки; .повышения, квалификации и т.д.) сотрудников:

Предположим, что; со временем; тип агента изменяется по закону r(t); t 0, гдег(-) — невозрастающая функция. В начальный момент времениагент обладает типом г0. Затраты на обучение - повышение-типа от:текущегсзнат чения до начального — составляют С(г);. где Є(-)«— убывающая функция (содержательно; чем большее уменьшение типа произошло; тем выше затраты на его» «восстановление»). Задача заключается, в; выборе такого промежутка времени- т 0 между очередными обучениями, которое максимизировало-бы средний по времени ( при этом:будем считать, что дисконтирование отсутст-вует) выигрыш центра: - [ д(г(0) - С(г(г))]?- max. , (1.5:8

Задачу (1.5.8) назовем задачей выбора периодичности- обучения (или задачей о частоте обучения). При известных функцияхzl(-); г(-) а С(-) задача (1.5:8) является стандартной оптимизационной задачей:

Кроме того, следует подчеркнуть, что: задача (1.5.8) может интерпретироваться и как задача определения момента увольнения сотрудника — вместо обучения старого сотрудника; утратившего свою квалификациюшставшего в силу этого неэффективным, организация может нанять в момент времени т нового сотрудника, обладающего требуемой квалификацией г0. При этом величина С(г) будет отражать затраты организации на увольнение (выходное пособие и т.д.) старого сотрудника и привлечение (поиск, адаптация и т.д.) нового сотрудника.

Если функции затрат на обучение и увольнение/привлечение различаются, то можно ставить и решать задачу принятия решений о том, что выгоднее для организации (и в какой момент времени) — обучать старого сотрудника или уволить его и нанять нового с более высокой квалификацией.

Левая часть выражения (1.5.9) убывает по т, поэтому из (1.5.9) следует, что чем выше затраты на обучение, тем реже следует его проводить, и чем выше начальный тип агента, тем чаще следует проводить обучение. Пример 1.5.3. Пусть A(r) = r, r(t) =r0(l - у І), C(r) = C0. Тогда решение задачи (8) имеет вид:

Из (1.5.10) следует, что чем выше затраты на обучение, тем реже следует его проводить, и чем выше начальный тип агента (а также чем выше скорость уменьшения типа и чувствительность выигрыша центра к типу агента), тем чаще следует проводить обучение.

Упущенная выгода. До сих пор рассматривалась модель обучения «без отрыва от производства» - сравнивались выигрыши участников ОС от изменения типа агента при условии, что тип изменялся мгновенно. Это- не всегда так - иногда обучение требует снижение занятости сотрудника в рамках его должностных обязанностей, вплоть до полного прекращения их выполнения.

Исследуем сначала крайний случай - когда на время обучения 4х 0 сотрудник не участвует в «производственном» процессе. Тогда необходимо рассматривать целесообразность обучения с точки зрения агента и с точки зрения центра, причем будем считать, что оба несут потери, равные упущенному выигрышу (упущенной выгоде) от выполнения агентом своих должностных обязанностей в период обучения.

Обозначим Ч 0 — продолжительность обучения, Т 0 - плановый горизонт (горизонт дальновидности центра и агента). Пусть известно значение типа г{ Р) в зависимости от продолжительности обучения. Пусть также задана зависимость затрат С{ Ч3) на обучение от его продолжительности. Будем пока считать, что в отсутствии обучения тип агента остается постоянным.

Рефлексивные игры и информационные равновесия

Господствующая в науке на- протяжении последнего полувека модель принятия субъектом решений1 (гипотеза рационального поведения) заключается в следующем: субъект стремится выбрать наилучшую в рамках имеющейся у него информации альтернативу. При этом в модель принятия решений входят, как минимум, множество альтернатив; из которого производится выбор, а также предпочтения субъекта на этом множестве, которые обычно описываются.функцией полезности [29].

В случае, когда имеется только один субъект, дело обстоит достаточно просто - считается, что он выбирает из множества допустимых альтернатив такую альтернативу, на которой достигается максимум его функции полезности (выигрыша, предпочтения и т.д.) [24, 29, 57]. Отметим, что при этом существенной является информированность субъекта — та информация, которой он» обладает на-момент принятия-решений-о допустимых альтернативах, их предпочтительности, последствиях выбора той или иной альтернативы и т.д.

Если субъектов несколько, и выигрыш каждого зависит от выборов всех, то ситуация усложняется — для того, чтобы выбрать собственное дейст виє субъект должен «предсказать», какие действия выберут его оппоненты. Моделями совместного принятия?решений субъектами, интересы которых не совпадают, занимается теория игр [29, 127, 159], одной из основных задач которой является предсказание решения игры — устойчивого в том или ином смысле исхода взаимодействия рациональных суЪъектоъ.(игроков,.агентов).

Попробуемшромоделировать ход рассуждений субъекта принимающего решения. Пусть ОН считает,, что его оппоненты выберут определенные действия; Тогда,он должен выбрать; свое действие, являющееся-наилучшим при сложившейся- обстановке. Но, если он считает своих оппонентов.такими же рациональными, как и он сам, то он должен предположить, что при выборе своих действий они будут ожидать.соответствующего выбора от него; Но тогда он: должен учитывать и то, что оппоненты знают о том, что он считает их рациональными и так далее - получаем бесконечную цепочку «вложенг ных» рассуждений.. Как же замкнуты эту бесконечную щепочку, какое решение принять в- ситуации, выбора? Наиболее распространенным способом такого «замыкания» является концепция такназываемого равновесия Нэша: Равновесие Нэша — это ситуация игры,, от которой? никому из участников игры невыгодно отклоняться в одностороннем порядке. Иными словами:: «если все оппоненты выбирают именно эту ситуацию,.то и я ничего не выигрываю, отклоняясь от нее» - итак для каждого игрока;

Разумеется, тут есть много нюансов. Например: что, если равновесия Нэша не существует? или их несколько, и одни более выгодны для одного игрока, а другие - для другого? Бывает, как известно и так, что ситуация равновесия,оказывается для всехучастников игры хуже, чем какая-то другая ситуация; не являющаяся равновесной; Все эти вопросы уже: более:полувека интенсивно обсуждаются; специалистами (см.. [29$.81, 99," 159]), однако их анализ выходит за рамки;настоящей;книги.

Описанный выше процесс и результат размышлений агента о принципах принятия решений оппонентами и о выбираемых ими действиях называется стратегической рефлексией [78]. В отличие от стратегической рефлек сии, в рамках информационной рефлексии субъект анализирует свои представления об информированности субъектов; представления об; их представлениях и т. д.

Большинство концепций решения в теории игр (в том числе и равновесие Нэша) подразумевает, что игра, в которую играют участники (т.е. состав участников игры,, множества, их стратегий,, функции выигрыша),, является общим знанием,то есть игра известна всем: игрокам (агентам); всем; известно; что игра всем известна; всем известно; что всем известно .что игра всем известна и т.д., опять же; до бесконечности.

Конечно, общее: знание (или,, иначе говоря; симметричное общее знание) является- частным случаем,, а в общем, случае представления агентов, представления о представлениях и т.д. могут различаться: Например; і возможно асимметричное общее:знание, при котором игроки понимают игру по разному, но само это» различное понимание является общим знанием. Возможно также субъективное общее знание, когда игрок считает, что; имеет место/общеезнание (а на самом деле егогможет не быть):

Вг общем случае иерархия:представлений агентов называется структурой информированности. Моделью принятия: агентами решений на основа-.-нии иерархии ихпредставлений являетсярефлексивная игра [78]; в которой каждый агент моделирует в рамках своих представленийшоведение, оппонентов (тем самым порождаются фантомные агенты первого уровня,.то есть агенты, существующие в сознании реальных агентов). Фантомные агенты первогої уровня моделируют поведение своих оппонентов; то есть в- их сознании существуют фантомные агенты второго уровня m т.д. Другими словами, каждый; агент выбирает свои действия;, моделируя- свое взаимодействие, с фантомными агентами; ожидая1 от оппонентов выбора определенных: действий. Устойчивый исход такогоївзаимодействия: называется информационным равновесием [78]1

Но, после выбора реальными агентами своих действий, они- получают информацию, по которой можно явно или косвенно судить о том какие дей ствия выбрали оппоненты. Поэтому информационное равновесие может быть как стабильным (когда все агенты - реальные и фантомные — получают подтверждение своих ожиданий), так и нестабильным (когда чьи-то ожидания не оправдываются). Кроме того, стабильные равновесия можно, в свою очередь, подразделить на истинные (те стабильные информационные равновесия, которые остаются равновесиями, если агенты оказываются адекватно и полностью информированными) и ложные [77].

Равновесие рефлексивной игры агентов зависит от структуры их информированности. Изменяя эту структуру, можно соответственно менять информационное равновесие. Поэтому информационным управлением называют воздействие на структуру информированности агентов, осуществляемое с целью изменения информационного равновесия [77].

Задача информационного управления может быть на качественном уровне сформулирована следующим образом: найти такую структуру информированности агентов, чтобы информационное равновесие их рефлексивной игры было наиболее предпочтительно «с точки зрения щентра — субъекта, осуществляющего управление.

Под информационным управлением иногда понимают информационное воздействие - сообщение определенной информации: Мы же рассматриваем «информацию» как объект управления, а не как средство управления. Иными словами, мы исходим из того, что центр может сформировать у агентов ту или иную структуру информированности (из некоторого множества структур), и исследуем, что в результате этого получается. За рамками наших рассмотрений остается вопрос о том, как именно следует формировать эту структуру.

Моделирования качества и трудности процесса обучения

В процессе обучения возникает необходимость построения специальных квалиметрических методов для получения оценок качества, которые можно было бы использовать во всех встречающихся вариантах управления процессом обучения команд. Такие оценки должны достаточно просто формироваться из непосредственных результатов измерений и, вместе с тем, быть безразмерными и сопоставимыми друг с другом.

Теория таких оценок качества была разработана [17,73,83] и успешно использовалась на практике. Пусть в организационной системе на входе существует исходный набор необходимых для достижения цели ресурсов, пронумерованных индексом к, где к = 1,2,...,п. Введем величину juk - оценку качества к-го ресурса, задаваемую в полуинтервале 0 [л 1.

В общем случае d характеризует оценку несоответствия ресурса (парциального или комплексного) целям функционирования системы.

Так как качество любого объекта можно трактовать как иерархическую совокупность отдельных его свойств, то оценка качества должна быть интегральной, комплексной и являться функцией оценок отдельных свойств.

Предположим, что мы располагаем объектом, который может быть охарактеризован двумя свойствами или комплексным ресурсом, состоящим, из двух компонент. Положим также, что их оценки имеют значения d\ и Й?2 Обобщенная оценка будет иметь вид d = f{d\,d2)=d\ d2 как бинарная операция над di и б?2

Парциальная трудность dk может рассматриваться как относительная оценка качества (некачественности) компоненты ресурса или отдельного свойства объекта с учетом требований, предъявляемых к компоненте или к этому свойству.

Логика исследования требует не только формализации понятия качественного уровня ресурса (КУР), продукта или фактора, но и идентификации показателей КУР. В связи с этим отметим, что впредь качественный уровень оригинала (ресурса, фактора, продукта) мы будем понимать как интегральный показатель, характеризующий иерархический комплекс отдельных составляющих качество оригинала полезных свойств.

Для введения оценок качества ресурсов воспользуемся подходом, приведенным в работе Д. Чембарцева [134]. Этот подход заключается в следующем.

Рассмотрим некий обобщенный ресурс. Качество ресурса зависит от множества как объективных факторов, поддающихся учету, так и субъективных, практически не поддающихся количественной оценке. Поэтому будем считать, что качество характеризуется некоторым показателем /л є [ОД], который может быть установлен некоторым образом, например, экспертным путем.

Предположим, что качество ресурса определяется неким параметром z, т.е. ju = ju(z). Конкретизируем эту функциональную зависимость, исходя из следующих предположений: - известны верхняя и нижняя граница изменения параметра z, т.е. z z z; - ресурс имеет некое начальное качества ju0; - с увеличением параметра z качество ресурса монотонно увеличивается, достигая максимального значения /лтах при значении параметра Z\; - начиная со значения параметра z2 качество монотонно уменьшается, достигая в точке z значения //, .

Зависимость качества от параметра Введем требования к ресурсу s-й группы ss. Будем считать это как исходное требование к ресурсу, определяемое процессом оказания образовательных услуг. Как количественное выражение качества, требование к ресурсу является некоторой экспертной оценкой. На этой основе, а так же учитывая (3.3.1) и (3.3.4) можем определить трудность достижения результата по ресурсу s-й группы и суммарную трудность.

Определим, как же влияет качество ресурсов на результаты функционирования образовательного учреждения. Будем считать, что если d - 1 (хотя бы в одной группе качество ресурса близко к требованию к нему), то объем оказываемых услуг стремится к нулю (услуги не могут оказываться при низком качестве ресурсов). Данное требование учитывается введением поправки на производственную функцию f(X) команды следующим образом [134]:

Управление качеством обучения команд требует достаточно значительных затрат (финансовых, трудовых, материальных, информационных) и потому следующей важной целью функционирования команды является финансовая устойчивость системы экономических показателей, для характеристики которой мы принимаем объем выполненных работ Y = F(x), т.е. объем средств, получаемых командой за выполненные объемы работ. Команда имеет в своем распоряжении капитал (К), состоящий из стоимости основных фондов, и фонд оплаты труда (L).

Любой процесс обучения управляется на основе системы контроля, позволяющей с помощью опросов, контрольных работ, зачетов и экзаменов оценить степень овладения обучаемыми пройденного материала. При этом частота контроля является сугубо индивидуальной для различных групп обучающихся и различных технологий контроля.

При определении количества точек контроля приходится сталкиваться с двумя противоположными критериями оценки эффективности: с одной стороны, частый контроль весьма затратен по времени и нервной энергии, с другой стороны - резкое уменьшение количества точек контроля приводит к неопределенности всего процесса обучения и ухудшает качество результата.

Похожие диссертации на Модели адаптации и обучения команд при управлении проектами