Содержание к диссертации
Введение
1. Теория систем гибридного интеллекта 40
1.1. Традиционные и перспективные методы и средства создания информационных систем и технологий 40
1.1.1. Традиционные методы и средства 40
1.1.2. Перспективные методы и средства 49
1.2. Основные положения теории систем гибридного интеллекта 59
1.3. Задачи, решаемые с применением систем гибридного интеллекта 62
1.3.1. Управление организацией 62
1.3.2. Определение параметров изучаемого объекта 63
1.3.3. Управление процессом 63
1.3.4. Описание явления 63
1.3.5. Анализ ситуаций 64
1.3.6. Принятие решений в условиях неопределенности 65
1.3.7. Оптимизация деятельности 68
1.4. Математическое описание системы гибридного интеллекта 70
1.4.1. Прикладная система гибридного интеллекта 70
1.4.2. Исследовательская система гибридного интеллекта 77
1.4.3. Учебная система гибридного интеллекта 79
1.5. Построение функциональной структуры системы гибридного интеллекта 81
1.5.1. Основные положения синергетики 81
1.5.2. Особенности сложных социальных, экономических и научно-технических систем с позиции синергетики 90
1.5.3. Функциональная структура системы гибридного интеллекта 93
1.6. Роль моделирования в системах гибридного интеллекта 101
1.7. Применение систем гибридного интеллекта в практической деятельности 102
1.8. Применение систем гибридного интеллекта в исследовательской деятельности 104
1.9. Применение систем гибридного интеллекта в учебном процессе 105
1.10. Отличия системы гибридного интеллекта от интеллектуальной программы 105
1.11. Выводы 107
2. Роль теории систем гибридного интеллекта в организации эффективного управления человеко-машинными комплексами 112
2.1. Оптимизация в исследовательских проектах 113
2.2. Оптимизация практической деятельности 114
2.2.1. Определение значений важных параметров деятельности 114
2.2.2. Частичная оптимизация деятельности 115
2.2.3. Механизм самосовершенствования деятельности 115
2.2.4. Реинжиниринг деятельности 117
2.3. Реинжиниринг бизнес процессов 118
2.3.1. Основные положения 118
2.3.2. Ключевое слово «фундаментальный» 122
2.3.3. Ключевое слово «радикальный» 123
2.3.4. Ключевое слово «резкий» (скачкообразный) 123
2.3.5. Ключевое слово «процесс» 124
2.4. Обеспечение устойчивости и непрерывности в работе организации 130
2.5. Управление качеством работы организации 133
2.6. Сбалансированная система показателей и контроллинг деятельности организации 135
2.7. Эффективность деятельности организации 138
2.8. Роль моделирования в оптимизации различных видов человеческой деятельности 145
2.9. Выводы 146
3. Проектирование систем управления человеко-машинными комплексами на основе гибридного интеллекта 149
3.1. Проектирование систем гибридного интеллекта для практической деятельности 152
3.1.1. Математическая модель процессов 155
3.1.2. Распределение процессов по компьютерам сети 158
3.1.3. Функциональные подсистемы 162
3.2. Проектирование систем гибридного интеллекта для исследовательской деятельности 164
3.3. Применеие моделирования в проектировании систем гибридного интеллекта 166
3.3.1. Язык моделирования для систем гибридного интеллекта 166
3.3.2. Инструменты управления моделированием 168
3.3.3. Задачи, решаемые с помощью моделирования 169
3.4. Стандартизация в системах гибридного интеллекта 172
3.4.1. Стандарт моделирования бизнес процессов IDEF 174
3.4.2. Язык описания бизнес процессов BPML 176
3.4.3. Язык описания бизнес процессов XPDL 180
3.4.4. Язык описания бизнес процессов BPEL4WS 182
3.5. Язык описания структуры и логики работы сложных человеко-машинных комплексов 185
3.6. Сравнение языков описания процессов в сложных человеко-машинных комплексах 187
3.6.1. Сравнение BPML с XPDL 187
3.6.2. Сравнение языков BPML и BPEL4WS 188
3.6.3. Сравнение языка «03: Язык» с языками BPML, XPDL и BPEL4WS 189
3.7. Нотация моделирования бизнес процессов BPMN 189
3.8. Инструментальный программный комплекс для создания систем гибридного интеллекта 193
3.8.1. Основные положения 193
3.8.2. Структура инструментального программного комплекса 196
3.8.3. Интерактивные графические средства комплекса 216
3.9. Разработка типовых компонентов систем гибридного интеллекта 216
3.10. Выводы 217
4. Реализация систем управления человеко-машинными комплексами на основе гибридного интеллекта 222
4.1. Технология создания систем управления человеко-машинными комплексами 222
4.2. Технология исследования сложных объектов, процессов и явлений 224
4.3. Управление требованиями к системам гибридного интеллекта 226
4.4. Использование информационных и телекоммуникационных технологий в системах гибридного интеллекта 228
4.5. Управление запросами на изменение систем гибридного интеллекта 236
4.6. Динамическая настройка логики работы системы гибридного интеллекта 238
4.7. Использование методов искусственного интеллекта 239
4.7.1. Создание экспертных систем 239
4.7.2. Обучение искусственных нейронных сетей 243
4.7.3. Настройка скоринговых моделей 252
4.7.4. Принятие решений в нечетких условиях 259
4.8. Динамическая визуализация работы системы гибридного интеллекта 262
4.9. Динамическое конфигурирование и обслуживание систем гибридного интеллекта 263
4.9.1. Общие положения 263
4.9.2. Рабочее место администратора деловых процессов 264
4.9.3. Рабочее место администратора системы 264
4.9.4. Рабочее место администратора сети 266
4.10. Выводы 267
5. Экспериментальная проверка управления человеко-машинными комплексами на основе гибридного интеллекта 271
5.1. Применение теории систем гибридного интеллекта 271
5.2. Создание виртуальных организаций как систем гибридного интеллекта 274
5.3. Перспективы виртуальных организаций в области науки, образования и экономики 276
5.4. Построение базы знаний в системах гибридного интеллекта 279
5.5. Типовые подсистемы для систем гибридного интеллекта 284
5.5.1. Типовая подсистема электронного документооборота 284
5.5.2. Типовая подсистема организации совместной работы над проектом 289
5.5.3. Типовая подсистема консультирования 290
5.6. Типовые автоматизированные рабочие места для систем гибридного интеллекта 292
5.6.1. Автоматизированное рабочее место диспетчера (секретаря, оператора) 293
5.6.2. Автоматизированное рабочее место администратора (управляющего, начальника) 293
5.6.3. Автоматизированное рабочее место специалиста 294
5.6.4. Автоматизированное рабочее место прибора (устройства) 294
5.7. Типовые функциональные модули для систем гибридного интеллекта 295
5.7.1. Функциональный модуль «Работа с документами» 295
5.7.2. Функциональный модуль «Управление процессами» 296
5.7.3. Функциональный модуль «База знаний» 296
5.8. Библиотека типовых компонентов для совершенствования деловых процессов организации 297
5.9. Типовые системы гибридного интеллекта 300
5.9.1. Типовая система управления научными исследованиями и экспериментами 300
5.9.2. Типовая распределенная система сбора и обработки экспериментальных данных 301
5.9.3. Типовая система моделирования сложных объектов, процессов и явлений 302
5.9.4. Типовой инструментальный комплекс для управления инвестиционными проектами 303
5.9.5. Типовая система управления формированием CRM-стратегии организации 304
5.9.6. Типовая система управления дистанционным учебным процессом 305
5.9.7. Типовая система управления виртуальной организацией по оказанию различного вида услуг 306
5.10. Примеры реализованных проектов 307
5.10.1. Виртуальная экологическая лаборатория 307
5.10.2. Технология создания компьютерных учебных материалов 310
5.10.3. Виртуальная организация по ремонту и обслуживанию средств вычислительной техники 315
5.10.4. Распределенная информационная система для экологического мониторинга 319
5.10.5. Система моделирования распространения пожара по пересеченной местности 321
5.10.6. Система моделирования сборочного производства 324
5.10.7. Использование теории и практики систем гибридного интеллекта в обучении 326
5.11. Выводы 329
Заключение 334
Итоги и результаты диссертационного исследования 334
Выводы и перспективы диссертационного исследования 338
Библиографический список 342
- Традиционные методы и средства
- Эффективность деятельности организации
- Использование информационных и телекоммуникационных технологий в системах гибридного интеллекта
- Использование теории и практики систем гибридного интеллекта в обучении
Введение к работе
Актуальность исследования
Развитие рыночных отношений и экономики России в целом предъявляют повышенные требования к качеству работы организаций и ведения бизнеса. От современного менеджмента требуется внедрение новых подходов к управлению организациями. Информатизация, формирование процессной организации экономических, социальных и научно-технических систем на основе информационных и телекоммуникационных технологий способствуют решению этих задач.
В полной мере проблема применения информационных и телекоммуникационных технологий в управлении сложными человеко-машинными комплексами еще не нашла своего решения. Многие аспекты этой проблемы, в том числе и не связанные с ней напрямую, но исключительно важные в силу своей фундаментальности, разрабатывались математиками, специалистами в области управления и информационных и телекоммуникационных технологий, экономистами: системный анализ (Гуд Г.Х., Макол Р.Э., Оптнер С.Л., Янг С, Емельянов СВ., Моисеев Н.Н., Блауберг И.В., Садовский В.Н., Юдин Э.Г. и др.); основополагающие проблемы общей теории систем (М.Месарович, Я.Такахара, Уемов А.И. и др.); синергетика (Хакен Г., Николис Г., Пригожий И.Р., Самарский А.А., Стенгерс И., Курдюмов СП., Данилов Ю.А., Колесников А.А. и др.); имитационное моделирование (Шеннон Р., Нейлор Т.Х., Бусленко Н.П. и др.); теория экономических информационных систем (Королев М.А., Мишенин А.И., Хотяшов Э.Н. и др.); реинжиниринг бизнеса (М.Хаммер, Дж.Чампи, Ойхман Е.Г., Уткин Э.А., Черемных О.С. и др.); теория открытых систем (Козлов В.А. и др.), система менеджмента качества (Э.Деминг, Ф.Кросби, Г.Тагути, К.Исикава, Дж.Ван Эгингер, Дж.Ситтиг, П.Друкер, Аронов И.З., Бойцов В.В., Рождественский В.Л. и др.); вопросы математического моделирования и технологий управления (Р.Акофф, ИАнсофф, П.Дойль, Р.Росс, С.Бекер, Д.Джонсон, Г.Кунц, С.О'Доннел, Колесов Ю.Б., Сенченков Ю.Б. и др.); достижения в области искусственного интеллекта (ДжЛельсон, Х.Уэно, Поспелов Д.А., Попов Э.В. и др.); теория нечетких множеств, теория искусственных нейронных сетей и ско-ринговые модели (Л.Заде, Д.Дюбуа, А.Прада, Дж.Розенблат, С.Хайкин, Р.Каллан, Дж.Хинтон, Д.Дюран и др.); принципы практического использования
информационных и телекоммуникационных технологий в экономике и социальной сфере (Вендров А.М., Липаев В.В., Нуралиев Б.Н., Тельнов Ю.Ф. и др.).
Фундаментом указанного научного направления за рубежом являются идеи реинжиниринга бизнес процессов МХаммера, универсальная система показателей деятельности Х.К.Рамперсада, система менеджмента качества П.Друкера. Непосредственные исследования вопросов применения информационных и телекоммуникационных технологий в управлении экономическими и социальными системами выполняются по следующим основным направлениям: искусственный интеллект (АЛьюэлл, Г.Саймон и др.); аспекты моделирования систем (Р.Шеннон, Т.Х.Нейлор и др.); оценка и оптимизация деятельности (Нортон Д., Х.К.Рамперсад и др.); реинжиниринг бизнеса (М.Хаммер, Дж.Чам-пи, Т.Давенпорт, А.Шеер и др.); виртуальные организации и системы гибридного интеллекта (М.Уорнер, М.Витцель, Венда В.Ф. и др.).
В исследованиях российских ученых (Вендров A.M., Липаев В.В., Тельнов Ю.Ф. и др.) сформулированы общие принципы построения оптимальных экономических, социальных и научно-технических систем, определены направления применения информационных и телекоммуникационных технологий в технике, экономике и социальной сфере, разработаны технологические принципы формирования и функционирования открытых систем. В то же время недостаточно проработаны принципы построения систем управления сложными человеко-машинными комплексами и интеграции информационных и телекоммуникационных технологий в экономические, социальные и научно-технические системы и формирования на их основе систем гибридного интеллекта.
Под системой гибридного интеллекта мы понимаем человеко-машинный комплекс, основанный на равноправном сотрудничестве искусственного компьютерного и естественного человеческого интеллектов и процессной организации систем управления. Система гибридного интеллекта создает условия для целостного творческого процесса развития и совершенствования экономических, социальных и научно-технических систем. В условиях системы гибридного интеллекта менеджеры новой формации, дополняя традиционные подходы возможностями дистанционного взаимодействия сотрудников организации, могут обеспечить широкое профессиональное и общегуманитарное взаимодействие всех ресурсов в ходе выполнения совместных проектов.
Создание и использование систем управления человеко-машинными комплексами как систем гибридного интеллекта может быть успешным только при активном участии руководителей и работников предприятий и организаций. Поэтому имеется необходимость в научно-методологическом обосновании принципов создания систем гибридного интеллекта и их интеграции во все сферы жизни страны.
Актуальность темы исследования определяется существованием определенных противоречий в работе сложных человеко-машинных комплексов:
-
Экспоненциальный рост информации, определяющей функционирование экономических, социальных и научно-технических систем, несовместим с большим временем их создания и изменения и возможностями субъектов этих систем.
-
Работа современной организации должна основываться на широком использовании возможностей информационной среды, для формирования которой требуется активная работа специалистов по информационным технологиям. В то же время недостаточно проработаны принципы создания информационных систем нового поколения.
-
Традиционные формы управления сложными человеко-машинными комплексами не обеспечивают решения всех задач организации эффективного управления ими, но ограничены и возможности современных информационных технологий. Таким образом, возникает потребность в интеграции информационных и телекоммуникационных технологий и человеческого интеллекта для взаимообогащения их возможностей.
-
В ходе наметившейся технологизации в социальной и экономической сферах в качестве основной цели зачастую выступает подготовка квалифицированных участников рабочих процессов без учета необходимости новых подходов к организации сложных человеко-машинных комплексов. Однако человек с недостаточно развитым творческим мышлением в дальнейшем испытывает трудности в принятии решений в нестандартных ситуациях. Соответственно, требуется разработка технических «усилителей» человеческого разума.
В этой связи суть исследуемой проблемы сводится к выявлению и научному обоснованию возможностей систем гибридного интеллекта в разрешении данных трудностей и построению и апробации теории, которая показывает пути проектирования, стандартизации, моделирования и оптимизации таких систем. Это и послужило основанием для выбора темы диссертации «Управление человеко-машинными комплексами на основе гибридного интеллекта».
Объект исследования - теория и практика моделирования, создания и оптимизации систем управления сложными человеко-машинными комплексами в социальной и экономической сферах.
Предмет исследования - управление человеко-машинными комплексами как фактор совершенствования работы экономических, социальных и научно-технических систем.
Цель исследования - изучение и создание методов и средств, разрабатываемых на основе открытых стандартов и обеспечивающих применение системного подхода для определения эффективных способов формирования сис-
тем управления человеко-машинными комплексами и использования их в социальной и экономической сферах человеческой деятельности.
В соответствии с целью исследования решались следующие задачи:
1. Исследовать и обосновать функциональную структуру систем гибрид
ного интеллекта и их роль в совершенствовании экономических, социальных и
научно-технических систем. Здесь необходимо было решить следующие подза
дачи:
-
рассматривая систему гибридного интеллекта как открытую систему, определить взаимосвязи и функциональные характеристики ее элементов;
-
классифицировать программное, информационное и методическое обеспечение систем гибридного интеллекта;
-
определить роль систем гибридного интеллекта в повышении эффективности и качества работы экономических, социальных и научно-технических систем.
2. Выявить и обосновать возможности систем гибридного интеллекта для
повышения эффективности работы экономических, социальных и научно-
технических систем. Здесь необходимо было решить следующие подзадачи:
-
сформулировать и обосновать механизмы совершенствования управления человеко-машинными комплексами путем использования возможностей систем гибридного интеллекта;
-
выявить возможности систем гибридного интеллекта для стимулирования и развития творческой активности работников;
-
выявить и обосновать необходимость мотивации работников к применению информационных и телекоммуникационных технологий, как важного фактора, определяющего функциональность систем гибридного интеллекта.
3. Разработать методологию проектирования систем гибридного интел
лекта и построить модель применения информационных и телекоммуникаци
онных технологий с позиций их интеграции в системы гибридного интеллекта.
Здесь необходимо было решить следующие подзадачи:
-
сформулировать основные принципы и построить модель проектирования систем гибридного интеллекта;
-
определить сущность и разработать модель применения информационных и телекоммуникационных технологий при их интеграции в системы гибридного интеллекта;
-
установить и обосновать содержание основных этапов интеграции, взаимосвязи элементов модели, определить управляющие элементы;
-
разработать инструментальный программный комплекс для поддержки основных этапов создания систем гибридного интеллекта.
4. Экспериментально проверить на практике справедливость основных
положений теории систем гибридного интеллекта и эффективность моделей и
средств создания систем управления человеко-машинными комплексами на основе этой теории. Здесь необходимо было решить следующие подзадачи:
-
применить основные положения теории систем гибридного интеллекта при создании конкретных систем управления человеко-машинными комплексами в различных сферах человеческой деятельности: в экономике, в науке и в образовании;
-
апробировать в реальных условиях инструментальный программный комплекс и методологию его использования для создания систем гибридного интеллекта, обеспечивающие в сочетании с традиционными методами разработки комплексное развитие экономических, социальных и научно-технических систем;
-
выявить особенности восприятия и использования сотрудниками различных видов электронных ресурсов, на основе чего определить оптимальный состав и разработать шаблоны документации на системы управления человеко-машинными комплексами.
Методологическими и теоретическими основами исследования служат: системный анализ; информатика; синергетика; искусственный интеллект; имитационное моделирование; общая теория систем; теория открытых систем; теория нечетких множеств; теория искусственных нейронных сетей; скоринго-вые модели; теоретические и практические разработки в области современных информационных технологий для решения экономических и социальных задач.
Методы исследования:
-
теоретические - изучение и анализ научной литературы в области теории и практики построения экономических, социальных и научно-технических систем, информатики, искусственного интеллекта, системного анализа и информационных технологий, синергетики; моделирование и анализ систем гибридного интеллекта для решения экономических, социальных и научно-технических задач; проектирование типовых структур систем гибридного интеллекта; аналитические методы анализа функционирования экономических и социальных систем;
-
экспериментальные - опытно-экспериментальная работа по сбору информации о проблемах управления экономическими и социальными системами; изучение и обобщение опыта автоматизации образовательных, социальных, экономических и научно-технических систем; научное наблюдение; анкетирование; имитационное моделирование на компьютере.
База исследования. Основной базой исследования явились: научно-исследовательская группа по компьютерному обучению и лаборатория кибернетики Учреждения Российской академии наук Института радиотехники и электроники им. В.А.Котельникова РАН. Основная часть диссертационной работы выполнена в рамках госбюджетных НИР: «Инструментальный программ-
ный комплекс для макетирования и создания программного обеспечения АСНИ», «Разработка и исследование методов и средств представления знаний в компьютере», «Типовой комплекс для компьютерного обучения перспективным информационным технологиям в научно-исследовательском институте общефизического профиля на примере ИРЭ РАН».
Научная новизна исследования:
С точки зрения синергетического подхода определены структура, характеристики и взаимосвязи элементов сложных экономических, социальных и научно-технических систем как открытых многоуровневых систем, аккумулирующих материальные, человеческие, организационные, методические, финансовые, программные, информационные и технические ресурсы. Определены новые принципы создания систем управления человеко-машинными комплексами как систем гибридного интеллекта: 1) проектирование через моделирование и использование полученной модели на этапах создания и использования систем; 2) равноправное партнерство двух интеллектов: естественного человеческого и искусственного компьютерного; 3) процессная организация систем управления; 4) приоритет знаний перед средствами.
Сформулированы основные свойства систем гибридного интеллекта - открытость, масштабируемость, диалогичность, интегративность, нелинейность, адаптируемость, избыточность и многоаспектность знаниевого и деятельност-ного компонентов.
На основе системного подхода построена функциональная модель системы гибридного интеллекта как системы управления человеко-машинным комплексом, состоящей из совокупности деловых процессов и человеческих ресурсов и компьютерных подсистем для обеспечения их выполнения. С точки зрения управления система гибридного интеллекта представляет собой основной контур управления человеко-машинным комплексом.
Система управления сложным человеко-машинным комплексом создается как иерархическая многоуровневая система. В качестве основы на первом уровне используются библиотеки готовых программ, реализующие исполнительную среду для работы системы. На втором уровне система управления человеко-машинным комплексом представляется состояниями процессов, аккумулирующими логику работы комплекса, на третьем - совокупностью взаимодействующих процессов, а на четвертом - функциональными подсистемами, реализующими стратегию и тактику управления человеко-машинным комплексом.
Такая организация функционирования экономических, социальных и научно-технических систем как систем гибридного интеллекта повышает их эффективность и гибкость, что особенно актуально в сегодняшнем быстро меняющемся мире.
Теоретическая значимость исследования:
-
Рассмотрен широкий класс систем гибридного интеллекта, а, именно, перспективные человеко-машинные комплексы, основанные на равноправном сотрудничестве искусственного компьютерного и естественного человеческого интеллектов и процессной организации систем управления. Для этого класса систем разработана теория, которая показывает пути проектирования, стандартизации, моделирования и оптимизации таких систем, и проведена ее апробация.
-
В свете создания перспективных человеко-машинных комплексов для решения социальных, экономических и научно-технических задач уточнены понятия системы гибридного интеллекта, функциональной подсистемы, процесса и состояния процесса.
Система гибридного интеллекта в широком смысле понимается нами как перспективный человеко-машинный комплекс, основанный на равноправном сотрудничестве искусственного компьютерного и естественного человеческого интеллектов и процессной организации систем управления.
Система гибридного интеллекта в узком смысле понимается как система управления человеко-машинным комплексом, основанная на равноправном сотрудничестве искусственного компьютерного и естественного человеческого интеллектов и процессной организации управления.
Функциональная подсистема в системе гибридного интеллекта представляет собой совокупность процессов, направленных на решение логически взаимосвязанного круга задач, и человеческих ресурсов и компьютерных программ для поддержания их выполнения.
Процесс в системе гибридного интеллекта рассматривается как последовательность работ, выполняемых поочередно во времени и называемых состояниями процесса.
Состояние процесса в системе гибридного интеллекта предстает как объединение (гибрид) открытой экспертной системы, построенной с использованием искусственных нейронных сетей, нечетких множеств и скоринговых моделей и реализующей совокупность правил деловой логики, с одной стороны и человеческих ресурсов с другой стороны. В качестве объединяющего механизма используется имитационная модель событийного типа.
-
Построена функциональная модель системы гибридного интеллекта, служащая основой для выработки единого подхода к проектированию, моделированию и оптимизации работы сложных человеко-машинных комплексов.
-
Разработана функционально-структурная схема инструментального программного комплекса для проектирования, моделирования и оптимизации сложных человеко-машинных комплексов как систем гибридного интеллекта.
Практическая значимость работы определяется тем, что содержащиеся в ней теоретические положения и выводы, результаты опытно-экспериментальной работы позволили создать научную базу и практические методики проектирования, моделирования и оптимизации систем управления сложными человеко-машинными комплексами, на основе которых разработаны:
-
Типовая система управления научными исследованиями и экспериментами. На основе этого типового решения создана виртуальная экологическая лаборатория. Она базируется на научных кадрах и оборудовании, уже имеющихся в Учреждении Российской академии наук Институте радиотехники и электроники им. В.А. Котельникова РАН и в других научных организациях, и занимается научными исследованиями и экспериментами в области охраны природы и окружающей среды.
-
Типовая распределенная система сбора и обработки экспериментальных данных. Это типовое решение послужило основой при создании распределенной информационной системы для экологического мониторинга. Разработанная система предназначена для исследования сложных экологических объектов, например, пожароопасных районов Московской области.
-
Типовая система моделирования сложных объектов, процессов и явлений. На основе этого типового решения созданы следующие системы компьютерного моделирования: система моделирования сборочного производства; система моделирования распространения пожара по пересеченной местности; система моделирования работы учебного банка.
-
Типовой инструментальный комплекс для управления инвестиционными проектами. Он предназначен для поддержки принятия решений в инвестиционной деятельности организаций. На основе этого типового решения построена система управления инвестиционными проектами для консалтинговой группы.
-
Типовая система управления формированием CRM-стратегии организации. CRM - это стратегия организации, определяющая взаимодействие с клиентами во всех аспектах ее деятельности: она касается рекламы, продажи, доставки товаров и обслуживания клиентов, дизайна и производства новой продукции и т.п. На основе этого типового решения построены системы для управления взаимоотношениями с клиентами в консалтинговой группе и в центре дистанционного обучения.
-
Типовая система управления дистанционным учебным процессом. На ее основе построена система управления учебным процессом для Интернет-портала дистанционного обучения.
-
Типовая система управления виртуальной организацией по оказанию различного вида услуг. На основе этого типового решения созданы системы управления для целого ряда виртуальных организаций.
-
Библиотека типовых компонентов для реализации на практике применения математических методов для совершенствования деловых процессов организации. Компоненты этой библиотеки используются практически во всех системах гибридного интеллекта.
Эти работы подтвердили возможность и эффективность управления социальными, экономическими и научно-техническими системами на основе гибридного интеллекта.
Основные защищаемые положения:
-
Сложные экономические, социальные и научно-технические системы с позиций синергетики обладают рядом общих черт. Их анализ позволил сформулировать способ организации и оптимизации работы сложных человеко-машинных комплексов как систем гибридного интеллекта, построенных на основе экспертных систем, нечетких множеств, искусственных нейронных сетей и скоринговых и имитационных моделей.
-
Функциональная структура систем гибридного интеллекта для решения сложных социальных, экономических и научно-технических задач. Система гибридного интеллекта создается как иерархическая многоуровневая система. В качестве основы на первом уровне используются библиотеки готовых программ, реализующие исполнительную среду для работы системы гибридного интеллекта. На втором уровне система гибридного интеллекта представляется состояниями процессов, аккумулирующими логику работы человеко-машинного комплекса, на третьем - совокупностью взаимодействующих процессов, а на четвертом - функциональными подсистемами, реализующими стратегию и тактику управления человеко-машинным комплексом.
-
Функционально-структурная схема инструментального программного комплекса для проектирования и оптимизации работы сложных человеко-машинных комплексов как систем гибридного интеллекта. Создание инструментального комплекса в соответствии с этой схемой позволило на практике реализовать управление человеко-машинными комплексами на основе экспертных систем, искусственных нейронных сетей, нечетких множеств и скоринговых и имитационных моделей.
-
Типовые схемы организации систем гибридного интеллекта для решения социальных, экономических и научно-технических задач. Использование репозитория типовых компонентов и решений позволяет быстро разворачивать и внедрять проверенные на практике схемы управления сложными человеко-машинными комплексами.
5. Способ проектирования систем управления сложными человеко-машинными комплексами через моделирование и использование полученных моделей на этапах создания и использования систем. Применение одной и той же компьютерной модели на этапах проектирования, создания и использования системы управления человеко-машинным комплексом сокращает сроки создания системы и время на проведение анализа, так как не надо разрабатывать новых моделей - используется компьютерная модель, созданная на этапе проектирования. Еще одно неоспоримое преимущество такого подхода - это уменьшение погрешности результатов анализа за счет несоответствия модели и реальной действительности.
Достоверность и обоснованность результатов обеспечиваются опорой на фундаментальные исследования в области информатики, математики, синергетики и искусственного интеллекта, применением системного подхода к анализу и моделированию экономических, социальных и научно-технических систем, разносторонним теоретическим анализом, обобщением и учетом имеющегося опыта применения информационных и телекоммуникационных технологий в решении социальных, экономических и научно-технических задач, практической проверкой всех теоретических результатов, внутренней непротиворечивостью результатов исследования, их соответствием теоретическим положениям базисных наук; продолжительностью, воспроизводимостью и контролируемостью опытно-экспериментальной работы, соответствующей широкой апробацией в управлении обычными и виртуальными организациями, научно-экспериментальных изысканиях в области охраны природы и окружающей среды, научного приборостроения, в образовательных процессах вузов.
Апробация результатов исследования. Основные положения диссертационного исследования докладывались и обсуждались на следующих международных и отечественных научно-практических конференциях:
- Научно-техническая конференция «Современные методы и средства ав
томатического контроля атмосферного воздуха и перспективы их развития» (г.
Киев, 1988 г.);
-Всесоюзный семинар «Автоматизация исследований в ядерной физике и смежных областях» (г. Ташкент, 1988 г.);
-International Seminar «China-CAMAC'89» (China, Beijing, 1989);
-Международный симпозиум «Проблемы экоинформатики» (г. Москва, 1998,2000 г.г.);
-Научно-техническая конференция «Информационные технологии в промышленности и учебном процессе» (г. Москва, 2000,2001 г.г.);
- Международная конференция «Дистанционные технологии в обучении
- пути обеспечения однородности образовательного и культурного пространст
ва (г. Москва, 2003 г.);
-Международная научно-практическая конференция «Новые информационные технологии в образовании» (г. Москва, 2004 - 2011 г.г.);
-Международный симпозиум «Инженерная экология» (г. Москва, 2007
г.);
-Международная конференция-выставка «Экологические системы, приборы и чистые технологии» (Мытищинский район Московской области, 2008
г.);
-Всероссийская научно-практическая конференция «Информационные системы и технологии в образовании и социально-экономической сфере» (г. Королев Московской области, 2009 г.);
- Научная сессия РНТО РЭС им. А.С.Попова (г. Москва, 2000,2001,2003, 2011 г.г.).
Публикации. По теме диссертационного исследования опубликовано 65 работ, в том числе: 11 статей в периодических научных изданиях, в которых рекомендуется публикация основных результатов диссертации на соискание ученой степени доктора наук; 4 монографии; авторское свидетельство и патент на изобретение; 10 учебных пособий; 39 статей в других научных и научно-практических изданиях.
В работах, выполненных в соавторстве и приведенных в конце автореферата, лично автору принадлежат: идея применения имитационного моделирования для проектирования систем, функционально-структурная схема имитатора внешней среды, разработка алгоритмов и компьютерных программ [6-8]; концепция языка программирования для контроллера и разработка программного обеспечения [11]; инструментальный программный комплекс для создания систем управления человеко-машинными комплексами как систем гибридного интеллекта и методология его использования для проектирования и моделирования деловых процессов организаций [32, 33, 36, 58, 60, 61]; идея изобретения и разработка компьютерных программ при его проверке и внедрении [16]; типовая распределенная система сбора и обработки экспериментальных данных и ее настройка и испытание, разработка программного обеспечения распределенной информационной системы для экологического мониторинга [36, 58, 60, 61]; идея и концепция создания, типовая система управления научными исследованиями и экспериментами [36]; постановка задачи, типовая система управления виртуальной организацией по оказанию различного вида услуг [32, 33]; идея создания, разработка компьютерных программ и проведение испытаний [50, 52, 55-58]; разработка алгоритмов и компьютерных программ [5, 9, 10, 59, 62-65]; разделы по настройке и примеры применения автоматизированной системы RS-Bank [26].
Структура диссертации. Диссертация состоит из введения, пяти глав, заключения, библиографического списка (260 наименований) и шести приложений; содержит 64 рисунка и 4 таблицы.
Традиционные методы и средства
Исторически первым методом, используемым при проектированиии информационных систем, был структурный метод - методология структурного анализа и проектирования SADT. SADT - одна из самых известных и широко используемых систем проектирования [73, 183]. Технология структурного анализа и проектирования SADT (Structured Analysis and Design Technique) - это графические обозначения и подход к описанию систем. Дуглас Т. Росс ввел их еще в 70-е годы. С тех пор системные аналитики компании SofTech, Inc. улучшили SADT и использовали ее в решении широкого круга проблем.
Затем стали появляться и другие CASE-технологии. CASE-технология (Computer-Aided Software / System Engineering) - это совокупность методологий анализа, проектирования, разработки и сопровождения сложных систем, поддержанная комплексом взаимоувязанных средств автоматизации. Обычно к CASE-средствам относят любое программное средство, автоматизирующее ту или иную совокупность процессов жизненного цикла системы и обладающее следующими основными характерными особенностями:
1) мощные графические средства для описания и документирования систем, обеспечивающие удобный интерфейс с разработчиком и развивающие его творческие возможности;
2) интеграция отдельных компонентов CASE-средства для обеспечения удобного управления процессом разработки систем;
3) использование хранилища проектных метаданных (репозитория).
Интегрированное CASE-средство обычно содержит следующие компоненты [91]:
1. Репозиторий. Является основой CASE-средства. Он должен обеспечивать хранение версий проекта и его отдельных компонентов, синхронизацию поступления информации от различных разработчиков при групповой разработке, контроль метаданных на полноту и непротиворечивость.
2. Графические средства анализа и проектирования. Обеспечивают создание и редактирование иерархически связанных диаграмм (DFD, ERD и др.) для моделирования проектируемых систем.
3. Средства разработки приложений. Включают языки программирования и генераторы кодов и др.
4. Средства управления конфигурациями разрабатыаемых систем.
5. Средства документирования разрабатыаемых систем.
6. Средства тестирования разрабатыаемых систем.
7. Средства управления проектом.
8. Средства реинжиниринга.
Наиболее популярным среди CASE-средств, поддерживающих структурный метод проектирования, является пакет BPWin фирмы Computer Associates. BPwin - мощный инструмент моделирования с возможностью анализа, документирования и изменения бизнес процессов [107, 183].
В настоящее время набирает популярность объектно-ориентированная технология. Основными ее принципами являются: абстрагирование, инкапсуляция, модульность, иерархичность, типизация, параллелизм и сохраняемость. Каждый из этих принципов сам по себе не нов, но в объектной модели они впервые были применены в совокупности.
Объектно-ориентированный анализ и проектирование принципиально отличаются от традиционных подходов структурного проектирования [91]. Методы структурного проектирования помогают упростить процесс разработки сложных систем за счет использования алгоритмов как готовых строительных блоков. Аналогично, методы объектно-ориентированного проектирования созданы, чтобы помочь разработчикам применять мощные выразительные средства объектного и объектно-ориентированного программирования, использующего в качестве блоков классы и объекты.
Но в объектной модели отражается и множество других факторов. Объектный подход зарекомендовал себя как унифицирующая идея всей компьютерной науки, применимая не только в программировании, но также в проектировании интерфейса пользователя, баз данных и даже архитектуры компьютеров. Причина такой широты в том, что ориентация на объекты позволяет справляться со сложностью систем самой разной природы.
Также как и структурный подход, объектно-ориентированный подход к проектированию систем поддерживается специальными пакетами программ - CASE-средствами.
Одно из таких CASE-средств пакет Rational Rose известной фирмы Rational Software (сейчас эта фирма является подразделением фирмы IBM). Rational Rose - мощный инструмент моделирования с возможностью анализа, документирования и изменения бизнес процессов [91, 183].
Центральным компонентом в пакете Rational Rose является Rational Unified Process (RUP). Rational Unified Process состоит из двух компонентов:
1. Интерактивная база знаний в формате HTML.
2. Комплект документов и шаблонов. База знаний содержит описание архитектуры процесса и его составляющих (потоки работ и стадии разработки), технологии работы (роли, требования к персоналу, методические рекомендации и т.п.), правила создания различных объектов (моделей, отчетов, планов, документов и т.п.) и порядка использования средств инструментальной поддержки.
Rational Unified Process содержит комплект настраиваемых шаблонов. Эти шаблоны позволяют использовать различную информацию, порожденную в процессе разработки, для формирования отчетных документов с использованием известных пакетов программ Microsoft Word и Microsoft Project.
В соответствии с методологией RUP процесс разработки представлен в двух измерениях [91, 183]:
1) по содержанию работ участников разработки (потоки работ) статическое измерение;
2) развитие проекта во времени, которое состоит из последовательно реализуемых четырех фаз (стадий).
Rational Unified Process состоит из шести основных рабочих процессов и трех вспомогательных процессов:
1. Деловое моделирование - описание предметной бласти, в которой будет работать создаваемое приложение.
2. Управление требованиями - разработка на основе прецедентов требований к разрабатываемому приложению, контроль их реализации и управление изменениями требований.
3. Анализ и проектирование - определение архитектуры создаваемой системы.
4. Реализация - собственно разработка программ, автономное тестирование и интеграция.
5. Тестирование - разработка тестовых сценариев, процедур и метрик измерения качества программ, исполнение тестов.
Эффективность деятельности организации
Под эффективностью понимается отношение результата к затратам. Результат - это то, ради чего деятельность существует и выполняется. Результатом деятельности могут быть материальные ценности, документы или управленческие решения. Наиболее часто результат деятельности можно «измерить» с помощью таких показателей как «количество», «качество». К затратам, в первую очередь, относятся прямые затраты денежных средств на осуществление деятельности. В ряде случаев, когда невозможно выделить прямые затраты, например, в случае выработки управленческих решений к затратам можно относить время выполнения деятельности. Таким образом, эффективность деятельности по выработке управленческого решения можно оценить как качество этого решения, отнесенное ко времени его принятия. Чем качественнее принятое решение, тем выше эффективность деятельности. Сократив время на выполнение деятельности по выработке решения при неизменном качестве, можно увеличить ее эффективность.
Если необходимый результат деятельности не достигается, а ресурсы на ее осуществление выделяются, то очевидно, что эффективность деятельности низкая и организация тратит денежные средства впустую.
Для увеличения прибыли организации неэффективные деятельности необходимо выявлять, анализировать и проводить их оптимизацию (улучшение). Для этого необходимо принять следующие меры:
1. Выделить показатели деятельностей, по которым будет определяться их эффективность.
2. Найти неэффективные деятельности.
3. Для выявленных неэффективных деятельностей необходимо определить целевые значения их показателей, т.е. такие значения, которые будут удовлетворять руководителя деятельности или аналитика, которому поручена оптимизация (улучшение) деятельности.
4. Перепроектировать неэффективные деятельности.
5. Убедиться с помощью имитационного моделирования, что значения рассматриваемых показателей приблизились к целевым значениям.
6. Разработать план перехода от существующего хода выполнения каждой неэффективной деятельности к созданному эффективному ее варианту.
После выполнения всех вышеперечисленных шагов можно приступить к изменению реальной деятельности.
Рассмотрим перечисленные меры подробнее.
Показатели, значения которых необходимо анализировать в первую очередь:
1) затраты на осуществление деятельности;
2) время выполнения деятельности;
3) качество результата.
Почему именно эти показатели выделены как основные? Высокая стоимость деятельности напрямую увеличивает затраты организации. Большое время выполнения деятельности увеличивает вероятность того, что ее результат будет получен не вовремя и к этому времени уже может быть никому не нужен. Низкое качество деятельности приводит к постоянному исправлению возникающих в ходе выполнения ошибок, что увеличивает как сроки выполнения, так и стоимость деятельности.
Определить степень оптимальности значений показателей можно двумя способами: путем сравнения полученных значений показателей с нормативными (нормативные значения могут быть установлены самой организацией) или путем бенчмаркинга, используя данные аналогичных организаций.
Выяснив, что значение того или иного показателя является неудовлетворительным, необходимо определить причину. Как правило, существует всего три причины - несоответствующие ресурсы на входе деятельности, проблемы, возникающие в ходе выполнения деятельности, или неэффективная (неправильная) технология выполнения деятельности.
Получение несоответствующих ресурсов на входе обусловлено некачественным выполнением деятельности-поставщика или внешним контрагентом. В случае, когда вход является результатом предыдущей деятельности, необходимо оптимизировать именно ее. Если же вход поставляет внешний контрагент можно попробовать обозначить ему проблему и затем, если проблема не будет устранена, то отказаться от его услуг.
Источником проблем, возникающих в ходе выполнения деятельности, в первую очередь, является человеческий фактор [78, 111]. Предположим деятельность «Прием заявки от клиента» выполняет менеджер по продажам, который фиксирует получение заявки в бумажном журнале, а не в информационной системе. Типичная проблема при этом - менеджер может просто забыть передать заявку следующему по цепочке исполнителю.
Существует также ряд ситуаций, когда на вход процесса поступили пригодные ресурсы, все участники процесса выполняют все шаги правильно, однако затраты на деятельность слишком высоки или время выполнения превышает желаемое значение. В этом случае проблема неэффективности деятельности кроется в технологии ее выполнения.
Приступая к оптимизации деятельности, в первую очередь, рекомендуется решать очевидные проблемы [81, 115]. Коренного преобразования деятельности это не потребует, но может существенно улучшить значения показателей деятельности. В нашем примере решить возникающие проблемы можно, модифицировав носитель информации, который менеджер использует для внесения данных о заказе. Можно организовать внесение данных не на бумажный носитель, а в информационную систему. Следующий по цепочке исполнитель увидит заявки клиентов сразу же после их ввода менеджером. Если же незначительные корректировки хода выполнения процесса не позволяют достигнуть требуемого результата, скорее всего, придется коренным образом изменять технологию выполнения деятельности. Каким образом это сделать?
Приведем наиболее простые рекомендации оптимизации деятельности, которые проверены на практике [16, 30, 249, 250]:
1. Заменить традиционные функциональные установки команде исполнителей установками, мотивированными на результат.
2. Снизить количество передач хода выполнения деятельности между разными сотрудниками, т.е. укрупнить функции или расположить их в правильном порядке. Например, деятельность, в рамках которой менеджер по продажам обращается к бухгалтеру с просьбой выставить счет клиенту можно модифицировать: функции по выставлению счета передать менеджеру. Это существенно уменьшит время выполнения всей деятельности.
3. Устранить ненужные согласования и утверждения вышестоящими руководителями. Часто процедура утверждения и согласования - простая формальность, увеличивающая время выполнения деятельности.
4. Уменьшить объем контроля выполнения деятельности до разумного количества.
5. По возможности автоматизировать деятельности для устранения ошибок, вызванных человеческим фактором, ускорения процесса передачи информации между сотрудниками, сокращения времени выполнения операций.
6. По возможности распараллелить операции деятельности для уменьшения времени простоя ресурсов и времени выполнения самой деятельности.
Оптимизируя деятельность, необходимо принимать во внимание и рассматривать самые революционные идеи. Не стоит ограничиваться заданными рамками деятельности, границы по возможности необходимо расширять. Необходимо помнить, что в деятельности могут быть вовлечены не только сотрудники, работающие в организации, но и контрагенты, например, в деятельность «Прием заявки от клиента» можно вовлечь непосредственно клиентов и принимать от них заявки не по телефону, а через Интернет, получая уже заполненную ими на сайте форму заявки. Идеи по оптимизации деятельности можно почерпнуть не только в головах участников рабочей группы по оптимизации, но и общаясь с обычными сотрудниками организации. Не стоит забывать успешный опыт западных компаний, активно вовлекающих сотрудников в процесс оптимизации всего бизнеса и отдельных операций [117].
Использование информационных и телекоммуникационных технологий в системах гибридного интеллекта
Системы управления сложными человеко-машинными комплексами создаются не на «ровном месте». Как правило, в рассматриваемом человеко-машинном комплексе уже существуют средства автоматизации и их необходимо использовать и в дальнейшем. Также со временем в организации появляются новые программы и оборудование. Их также необходимо включать в общую схему работы человеко-машинного комплекса. Для решения этих вопросов была построена модель включения новых информационных и телекоммуникационных технологий в состав действующих систем гибридного интеллекта с целью их развития и совершенствования.
Эффективность применения информационных и телекоммуникационных технологий достигается тогда, когда соответствующие технологии обоснованно и гармонично интегрируются в деловые процессы организации, обогащая ее ключевые технологии, облегчая решение задач управления, а опыт, знания, традиции, накопленные в организации, используются на новом более высоком организационно-техническом уровне. Поэтому процесс системной интеграции информационных и телекоммуникационных технологий должен охватывать все структуры сложного человеко-машинного комплекса (деловые, административные, научные) и включать:
1) адаптацию структур сложного человеко-машинного комплекса и существующих в нем технологий к возможностям внедряемых информационных и телекоммуникационных технологий;
2) адаптацию информационных и телекоммуникационных технологий к требованиям, предъявляемым структурами и технологиями сложного человеко-машинного комплекса;
3) создание взаимно совместимых новых структур и преобретение и внедрение в сложном человеко-машинном комплексе соответствующих им информационных и телекоммуникационных технологий.
Процесс включения информационных и телекоммуникационных технологий в систему гибридного интеллекта, в соответствии с разработанной моделью, обеспечивает естественное формирование и развитие системы управления сложным человеко-машинным комплексом при непосредственном участии сотрудников и консультантов по разработке и внедрению. В разработанной концептуальной каскадно-итерационной модели процесса интеграции (см. Рис. 39) выделены следующие основные стадии:
1) инициирование - предварительная оценка ситуации, изучение проблемы применения информационных и телекоммуникационных технологий и возможностей ее решения;
2) анализ и оценка - определение целей, анализ имеющихся исходных данных, оценка состояния используемых информационных и телекоммуникационных технологий, определение направлений внедрения (конкретных подразделений организации, отделов, лабораторий);
3) выбор информационных и телекоммуникационных технологий -поиск или создание множества возможных решений проблемы, оценка решений в соответствии с целями организации, выбор информационных и телекоммуникационных технологий и способов их использования;
4) проектирование интеграции - планирование новых деловых процессов и изменения существующих процессов, обеспечение ресурсами, предварительное тестирование средств информационных и телекоммуникационных технологий;
5) реализация проекта - создание и отладка новых деловых процессов и изменение существующих процессов, подготовка необходимой документации, установка и настройка оборудования и программного обеспечения, обучение сотрудников;
6) мониторинг и адаптация - непрерывный контроль и оценка основных показателей работы сложного человеко-машинного комплекса, адаптация информационных и телекоммуникационных технологий по результатам оценки;
7) оценка результатов - итоговые формализованная и неформальная оценки результатов включения информационных и телекоммуникационных технологий в систему гибридного интеллекта.
Покажем взаимосвязи элементов модели и роль консультантов по созданию и внедрению систем управления сложными человеко-машинными комплексами в этом процессе.
На стадии инициирования фиксируется необходимость и наличие возможности использования информационных и телекоммуникационных технологий в рассматриваемом сложном человеко-машинном комплексе. Основанием для проведения интеграции являются следующие условия: работники полностью управляют работой в рамках конкретного подразделения или делового процесса; имеются материалы, которые могут стать основой для формирования требуемых функциональных подсистем; сотрудники организации уже частично используют информационные и телекоммуникационные технологии в своей работе; имеют место внешние инициативы (например, со стороны администрации организации).
На стадии анализа и оценки ключевые проблемы связаны с уточнением целей управления рассматриваемым сложным человеко-машинным комплексом. Данная стадия разбивается на три этапа.
На первом этапе в контексте главной цели организации (например, «повышение рентабельности работы организации», или «самореализация сотрудников») определяются основные цели и задачи рассматриваемого подразделения или группы процессов. Применение информационных и телекоммуникационных технологий может оказать существенное влияние на их формулировку, поскольку дает возможность расширить или изменить содержание деятельности, усилить требования к качеству работы организации.
На втором этапе необходимо перейти к детальному анализу рассматриваемой части деятельности, форм организации работы, особенностей взаимодействия сотрудников и руководителя, используемых критериев и методов оценки количества и качества работы и т.д.
На третьем этапе осуществляется анализ и оценка таких характеристик сотрудников как направление их специализации, подготовка в области информационных и телекоммуникационных технологий, способности к самостоятельной поисково-исследовательской работе, их мотивация в отношении рассматриваемого процесса и работы в организации в целом.
В итоге можно приступить к анализу и оценке сложившейся практики для определения степени ее соответствия новым целям и задачам, поставленным в контексте применения новых информационных и телекоммуникационных технологий. Данная стадия представляется очень важной и в более общем плане. Например, развитие технологий дистанционной (удаленной) работы сотрудников ведет к переосмыслению использования возможностей системы управления сложным человеко-машинным комплексом.
На стадии выбора средств информационных и телекоммуникационных технологий консультанту не всегда предоставляется возможность свободно определять их состав и структуру. Иногда организации централизованно получают различные программные средства, предусматривающие четкие принципы их использования (например, системы автоматизированного бухгалтерского учета). Консультант при этом не только не выбирает среди современных технологий то, что требуется для лучшей организации деятельности, но и, напротив, должен адаптироваться к специфике уже используемой технологии.
С точки зрения системной интеграции, нельзя отрицать необходимость адаптации применяющихся в организации технологий к возможностям внедряемых информационных и телекоммуникационных средств. Но этот процесс идет параллельно с целенаправленным выбором именно тех информационных и телекоммуникационных технологий, которые в наибольшей степени помогают решению имеющихся в организации проблем.
Использование теории и практики систем гибридного интеллекта в обучении
Основные принципы методологии проектирования и моделирования систем управления сложными человеко-машинными комплексами как систем гибридного интеллекта использовались в обучении студентов многих специальностей: «Управление и информатика в технических системах», «Прикладная информатика в экономике», «Организация и технология защиты информации», «Математические методы и модели в экономике» и др. При этом экспериментально было установлено, что обязательным условием успешности такого обучения является обеспечение постоянного доступа студентов ко всем ресурсам учебного варианта инструментального программного комплекса для создания систем управления сложными человеко-машинными комплексами.
Системы гибридного интеллекта, используемые в учебном процессе, получили название учебных. Учебная система гибридного интеллекта - это человеко-машинная система, реализующая учебный процесс по определенному направлению (курсу, специальности и т.д.). Она состоит из двух частей: компьютерной и «человеческой». Компьютерная часть системы -это сетевая программа, которая задает и обеспечивает структуру и основную («скелетную») логику учебного процесса. «Человеческая» часть системы - это субъекты учебного процесса (преподаватели, обучаемые, менеджеры и др.).
В учебном процессе теория систем гибридного интеллекта позволяет строить компьютерные модели различных деятельностей с целью изучения самих этих деятельностей и выработки у обучаемых необходимых умений и навыков (деловые игры) и\или освоения методов для исследования этих деятельностей (лабораторные работы и курсовые и дипломные работы и проекты).
Модель учебного процесса, построенная с применением инструментального программного комплекса и метологии создания систем гибридного интеллекта (см. раздел 3.8), может использоваться для решения таких задач как:
1. Управление учебным процессом.
2. Описание учебного процесса.
3. Оптимизация структуры учебного процесса.
4. Определение параметров эффективного обучения.
В учебном процессе могут широко использоваться учебные версии исследовательских (см. раздел 1.4.2) и прикладных систем гибридного интеллекта (см. раздел 1.4.1). Эти учебные версии исследовательских и прикладных систем гибридного интеллекта мы также относим к учебным системам гибридного интеллекта.
В таблице 4 приведены сведения об использовании теории и практики создания и использования систем гибридного интеллекта в учебном процессе. Анализ результатов обучения и развития студентов, изучающих дисциплины «Разработка и стандартизация программных средств и информационных технологий», «Комплексные системы защиты информации на предприятиях», «Информационные технологии и системы в экономике», «Проектирование информационных систем», «Математические методы и модели в экономике» и др., подтвердил действенность и эффективность предложенных подходов к организации образовательного процесса с использованием теории систем гибридного интеллекта.
