Связанные понятия
Саморазвивающаяся система — кибернетическая (или динамическая) система, которая самостоятельно выбирает цели своего развития и критерии их достижения, изменяет свои параметры, структуру и другие характеристики в заданном направлении.
Кибернетический эксперимент состоит в том, что исходная система управления заменяется моделью, которая затем изучается. Принципиально моделирование состоит в создании системы управления, изоморфной или приближенно изоморфной данной, и в наблюдении за её функционированием .
Теория потенциальной эффективности — это синтез теории надежности, теории информации и теории игр, наследница междисциплинарной кибернетики — с той же областью определения (биологические и инженерные системы), но построенная на единой концептуальной и математической основе. Основное понятие — эффективность, обобщая понятия надежности, помехоустойчивости и управляемости, определяется как вероятность достижения цели при ограниченных ресурсах (времени, энергии и т. д.). Фундаментальное понятие — целенаправленный...
Линейно-квадратичное гауссовское управление (англ. Linear quadratic Gaussian control, LQG control) — набор методов и математического аппарата теории управления для синтеза систем управления с отрицательной обратной связью для линейных систем с аддитивным гауссовским шумом. Синтез проводится путём минимизации заданного квадратичного функционала.
Идентификация систем — совокупность методов для построения математических моделей динамической системы по данным наблюдений. Математическая модель в данном контексте означает математическое описание поведения какой-либо системы или процесса в частотной или временной области, к примеру, физических процессов (движение механической системы под действием силы тяжести), экономического процесса (реакция биржевых котировок на внешние возмущения) и т. п. В настоящее время эта область теории управления хорошо...
Упоминания в литературе
Таким образом, если требуется реализовать определенное значение для измеряемого
параметра, необходимо создать квантовое состояние, в котором это значение параметра может реализоваться с наибольшей вероятностью. Как уже сказано, в квантовом мире не существует понятия «траектория, ведущая к цели»; управление осуществляется через создание состояния.
По аналогии с информационной компонентой компонента «Приложения» ориентирована на отображение того, какие прикладные системы нужны предприятию для выполнения бизнес-процессов. Также можно перефразировать вопросы в отношении связи прикладных систем и бизнес-процессов: «С учетом нашего общего видения, целей и стратегий, кто и что будет делать?» – компонента приложений должна отвечать на вопрос: «Для эффективного выполнения процессов необходимо использование следующего перечня информационных систем».
Логика системного подхода. При использовании системного подхода исследование объекта проходит в определенном порядке. На первом этапе исследуются функции системы. Далее определяются связи функций системы с множеством взаимодействующих элементов, рассматривается структура системы не как отношение (взаимосвязь, взаимодействие), а как определенным образом упорядоченное расположение одних элементов по отношению к другим. Принцип системного подхода состоит в рассмотрении элементов системы как взаимосвязанных и взаимодействующих с целью достижения глобальной цели функционирования системы. Особенность системного подхода состоит в том, что в его ходе осуществляется оптимизация функционирования не отдельных элементов, а всей анализируемой
системы в целом. Системный подход используется как на этапе анализа систем, так и на этапе синтеза данных систем.
Наряду со стоимостными оценками для интегрального количественного выражения социально-экономического эффекта предлагаются различного рода искусственные приёмы, предполагающие применение условных единиц измерения. Это направление более радикальное и смелое, чем первое, ведёт, на наш взгляд, к отрыву процесса определения эффекта от реальных социально-экономических процессов. Мы имеем в виду в первую очередь и по преимуществу метод суммирования различных составляющих общего социально-экономического эффекта, взвешенных по весам или баллам, отражающим якобы различную общественную важность тех или иных социально-экономических целей. Мы показали, что качественные принципы ранжирования целей есть, а для задания социально-экономического эффекта веса целей не нужны. Акт присвоения весов (баллов) упрощает проблему ран-жирования, помогает исследователю уйти в сторону от сложности реальной действительности. Присвоение количественных весов – приём, без которого не может обойтись векторная оптимизация, С точки зрения математики такое абстрактное
конструирование единого интегрального критерия вполне правомерно[49]. С точки же зрения политической экономии не ясно, по какому критерию пред-почесть одни социально-экономические цели другим и как выбрать конкретные веса, то есть не ясны пути реализации абстрактных моделей.
Базовые объекты управления. Базовыми объектами в контексте данной научной рациональности и парадигмы «субъект – объект» выступают как простые, так и большие системы. Характерно, что суммарные свойства их частей исчерпывающе определяют свойства целого, связи между элементами подчиняются лапласовской причинности. Эти системы гомеостатичны. В них обязательно имеется программа функционирования, которая формирует управляющие команды и корректирует
поведение системы на основе обратных связей. Автоматические станки, заводы-автоматы, системы управления космическими кораблями и т. п. – все это примеры больших систем в технике[8].
Связанные понятия (продолжение)
Схема функциональной целостности (СФЦ) — это логически универсальное графическое средство структурного представления исследуемых свойств системных объектов. Описание аппарата схем функциональной целостности было впервые опубликовано Можаевым А. С. в 1982 году. По построению аппарат СФЦ реализует все возможности алгебры логики в функциональном базисе «И», «ИЛИ» и «НЕ». СФЦ позволяют корректно представлять как все традиционные виды структурных схем (блок-схемы, деревья отказов, деревья событий, графы...
Модели́рование — исследование объектов познания на их моделях; построение и изучение моделей реально существующих объектов, процессов или явлений с целью получения объяснений этих явлений, а также для предсказания явлений, интересующих исследователя.
Расчёт надёжности — процедура определения значений показателей надежности объекта с использованием методов, основанных на их вычислении по справочным данным о надежности элементов объекта, по данным о надежности объектов-аналогов, данным о свойствах материалов и другой информации, имеющейся к моменту расчета.
Компьютерная модель (англ. computer model), или численная модель (англ. computational model) — компьютерная программа, работающая на отдельном компьютере, суперкомпьютере или множестве взаимодействующих компьютеров (вычислительных узлов), реализующая представление объекта, системы или понятия в форме, отличной от реальной, но приближенной к алгоритмическому описанию, включающей и набор данных, характеризующих свойства системы и динамику их изменения со временем.
Подробнее: Компьютерное моделирование
Моде́ль (фр. modèle от лат. modulus «мера, аналог, образец») — это система, исследование которой служит средством для получения информации о другой системе; представление некоторого реального процесса, устройства или концепции.
Наблюдаемость в теории управления — свойство системы, показывающее, можно ли по выходу полностью восстановить информацию о состояниях системы.
Метод локализации — метод синтеза систем автоматического управления нелинейными и нестационарными объектами, включающий формирование управления как функции вектора скорости и обеспечивающий локализацию и подавление действия возмущений.
Роба́стное управле́ние — совокупность методов теории управления, целью которых является синтез такого регулятора, который обеспечивал бы хорошее качество управления (к примеру, запасы устойчивости), если объект управления отличается от расчётного или его математическая модель неизвестна. Таким образом, робастность означает малое изменение выхода замкнутой системы управления при малом изменении параметров объекта управления. Системы, обладающие свойством робастности, называются робастными (грубыми...
Автоматическое планирование и диспетчеризация (англ. Automated planning and scheduling, APS) — область задач искусственного интеллекта, касающаяся выполнения стратегии или последовательности действий, обычно для интеллектуальных агентов, автономных роботов и беспилотных аппаратов. В отличие от классических проблем управления и классификации, решения задач данной области комплексны, неизвестны и должны разрабатываться и оптимизироваться в многомерном пространстве.
Прикладные исследования — научные исследования, направленные на практическое решение технических и социальных проблем.
В математической статистике
семплирование — обобщенное название методов манипулирования начальной выборкой при известной цели моделирования, которые позволяют выполнить структурно-параметрическую идентификацию наилучшей статистической модели стационарного эргодического случайного процесса.
Многокритериальная оптимизация , или программирование (англ. Multi-objective optimization) — это процесс одновременной оптимизации двух или более конфликтующих целевых функций в заданной области определения.
Кибернетическая физика — область науки на стыке кибернетики и физики, изучающая физические системы кибернетическими методами. Часть молекулярной физики тоже входит в Кибернетику. Под кибернетическими методами понимаются методы решения задач управления, оценивания переменных и параметров (идентификации), адаптации, фильтрации, оптимизации, передачи сигналов, распознавания образов и др., развитые в рамках кибернетики. Физические системы также обычно понимаются широко: как системы живой и неживой природы...
Прогно́з (от греч. πρόγνωση «предвидение, предсказание») — это научно обоснованное суждение о возможных состояниях объекта в будущем и (или) об альтернативных путях и сроках их осуществления. В узком смысле, это вероятностное суждение о будущем состоянии объекта исследования.
В информатике параллели́зм — это свойство систем, при котором несколько вычислений выполняются одновременно, и при этом, возможно, взаимодействуют друг с другом. Вычисления могут выполняться на нескольких ядрах одного чипа с вытесняющим разделением времени потоков на одном процессоре, либо выполняться на физически отдельных процессорах. Для выполнения параллельных вычислений разработаны ряд математических моделей, в том числе сети Петри, исчисление процессов, модели параллельных случайных доступов...
Систе́ма управле́ния — систематизированный (строго определённый) набор средств сбора сведений о подконтрольном объекте и средств воздействия на его поведение, предназначенный для достижения определённых целей. Объектом системы управления могут быть как технические объекты, так и люди. Объект системы управления может состоять из других объектов, которые могут иметь постоянную структуру взаимосвязей.
Логическое управление — вид управления, который основывается на истинности и ложности каких-либо предпосылок (двоичных сигналов условий от объекта управления). Результатом управления является выдача двоичных управляющих воздействий (микроопераций) для объекта управления. Подобная постановка задачи более типична для алгоритмического программирования, нежели чем для автоматического управления, что определяет вынесение логического управления в отдельный класс. Примером применения систем логического...
Обучающаяся система — система, способная с течением времени улучшать свою работу, используя поступающую информацию.
Тео́рия управле́ния — наука о принципах и методах управления различными системами, процессами и объектами.
Теория ограничений — популярная методология управления системами в различных видах деятельности, разработанная в 1980-е годы Элияху Голдраттом и базирующаяся на поиске и управлении ключевым ограничением системы, которое предопределяет успех и эффективность всей системы в целом. Основной особенностью методологии является то, что делая усилия над управлением очень малым количеством аспектов системы, достигается эффект, намного превышающий результат одновременного воздействия на все или большинство...
Теория автоматического управления (ТАУ) — научная дисциплина, которая изучает процессы автоматического управления объектами разной физической природы. При этом при помощи математических средств выявляются свойства систем автоматического управления и разрабатываются рекомендации по их проектированию.
Метод анализа иерархий (МАИ) — математический инструмент системного подхода к сложным проблемам принятия решений.
Вычислительная среда (англ. computational environment) — это совокупность объектов, участвующих в вычислениях, причем каждый раз требуется определение того, что считается объектом, и что понимается под вычислениями, то есть трактовка этих терминов зависит от контекста употребления. Так, например, в программной инженерии под вычислительной средой понимается совокупность программных компонентов и сервисов, интегрируемых в рамках одного приложения (реализующего некоторый процесс в определенной предметной...
Систе́ма (др.-греч. σύστημα «целое, составленное из частей; соединение») — множество элементов, находящихся в отношениях и связях друг с другом, которое образует определённую целостность, единство.
Критерий оптимальности (критерий оптимизации) — характерный показатель решения задачи, по значению которого оценивается оптимальность найденного решения, то есть максимальное удовлетворение поставленным требованиям. В одной задаче может быть установлено несколько критериев оптимальности.
Систе́ма подде́ржки приня́тия реше́ний (СППР) (англ. Decision Support System, DSS) — компьютерная автоматизированная система, целью которой является помощь людям, принимающим решение в сложных условиях для полного и объективного анализа предметной деятельности. СППР возникли в результате слияния управленческих информационных систем и систем управления базами данных.
Интеллектуа́льная систе́ма (ИС, англ. intelligent system) — это техническая или программная система, способная решать задачи, традиционно считающиеся творческими, принадлежащие конкретной предметной области, знания о которой хранятся в памяти такой системы. Структура интеллектуальной системы включает три основных блока — базу знаний, механизм вывода решений и интеллектуальный интерфейс.
Управляемость — одно из важнейших свойств системы управления и объекта управления (машины, живого организма, общества и т. п.), описывающее возможность перевести систему из одного состояния в другое. Исследование системы управления на управляемость является одним из важных шагов в синтезе управляющих контроллеров.
Методы прогнозирования в экономике — это совокупность научных методик, которые используются специалистами для разработки оптимальных алгоритмов дальнейшего развития различных сфер экономики каждого конкретного государства или мировой экономики в целом.
Подробнее: Экономическое прогнозирование
Чёрный я́щик — термин, используемый для обозначения системы, внутреннее устройство и механизм работы которой очень сложны, неизвестны или неважны в рамках данной задачи. «Метод чёрного ящика» — метод исследования таких систем, когда вместо свойств и взаимосвязей составных частей системы, изучается реакция системы, как целого, на изменяющиеся условия.
Динамическая модель — теоретическая конструкция (модель), описывающая изменение состояний объекта. Динамическая модель может включать в себя описание этапов или фаз или диаграмму состояний подсистем. Часто имеет математическое выражение и используется главным образом в общественных науках (например, в социологии), имеющих дело с динамическими системами, однако современная парадигма науки способствует тому, что данная модель также имеет широкое распространение во всех без исключения науках, в том...
Машинное обучение (англ. machine learning, ML) — класс методов искусственного интеллекта, характерной чертой которых является не прямое решение задачи, а обучение в процессе применения решений множества сходных задач. Для построения таких методов используются средства математической статистики, численных методов, методов оптимизации, теории вероятностей, теории графов, различные техники работы с данными в цифровой форме.
Нейроуправление (англ. Neurocontrol) — частный случай интеллектуального управления, использующий искусственные нейронные сети для решения задач управления динамическими объектами. Нейроуправление находится на стыке таких дисциплин, как искусственный интеллект, нейрофизиология, теория автоматического управления, робототехника. Нейронные сети обладают рядом уникальных свойств, которые делают их мощным инструментом для создания систем управления: способностью к обучению на примерах и обобщению данных...
Обуче́ние ранжи́рованию (англ. learning to rank или machine-learned ranking, MLR) — это класс задач машинного обучения с учителем, заключающихся в автоматическом подборе ранжирующей модели по обучающей выборке, состоящей из множества списков и заданных частичных порядков на элементах внутри каждого списка. Частичный порядок обычно задаётся путём указания оценки для каждого элемента (например, «релевантен» или «не релевантен»; возможно использование и более, чем двух градаций). Цель ранжирующей модели...
Оптимизация — в математике, информатике и исследовании операций задача нахождения экстремума (минимума или максимума) целевой функции в некоторой области конечномерного векторного пространства, ограниченной набором линейных и/или нелинейных равенств и/или неравенств.
Фи́льтр Ка́лмана — эффективный рекурсивный фильтр, оценивающий вектор состояния динамической системы, используя ряд неполных и зашумленных измерений. Назван в честь Рудольфа Калмана.
Целевая функция — вещественная или целочисленная функция нескольких переменных, подлежащая оптимизации (минимизации или максимизации) в целях решения некоторой оптимизационной задачи. Термин используется в математическом программировании, исследовании операций, линейном программировании, теории статистических решений и других областях математики в первую очередь прикладного характера, хотя целью оптимизации может быть и решение собственно математической задачи. Помимо целевой функции в задаче оптимизации...
Винеровская теория нелинейных систем — подход к решению задач анализа и синтеза нелинейных систем с постоянными параметрами, при котором в качестве математической модели нелинейной системы рассматривается функционал, который ставит в соответствие каждой функции (входному сигналу системы за рассматриваемое время) число (мгновенный выходной сигнал системы).
Ме́тод (от др.-греч. μέθοδος — путь исследования или познания, от μετά- + ὁδός «путь») — осознание формы внутреннего самодвижения содержания изучаемого предмета.
Когнитивная карта (от лат. cognitio — знание, познание) — образ знакомого пространственного окружения.
Модель жизнеспособной системы (англ. viable system model, VSM) является моделью организационной структуры любого жизнеспособного организма или автономной системы. Жизнеспособной системой является любая система, способная поддерживать своё отдельное существование в определенной среде. Одна из основных особенностей жизнеспособных систем в том, что они могут адаптироваться к изменяющимся условиям окружающей среды.
Упоминания в литературе (продолжение)
Моделирование основывается на подобии систем или процессов, которое может быть полным
или частичным. Основная цель моделирования – прогноз поведения процесса или системы.
Анализ существующих подходов позволяет нам заключить, что и при
определении критериев устойчивости региональных систем среди ученых также нет единой точки зрения. Критерием устойчивости одни считают достижимость целей развития, способность системы функционировать и развиваться, другие – нахождение системы в заданных пределах, зоне устойчивости, третьи – сбалансированность, адаптивность и т. д.
Проецируя приведенное выше определение «управления в экономике» на уровень предприятия, следует под управлением предприятием понимать сознательное целенаправленное воздействие со стороны руководства предприятия (так называемой управляющей подсистемы) на персонал и подсистемы предприятия (производственная, вспомогательная, финансовая и т. п. подсистемы) с целью направить их действия в нужное русло для получения желаемых результатов. В таком случае под качеством управления экономическими объектами по аналогии с техническими
системами управления надо подразумевать «точность» достижения желаемых результатов. Для технических объектов, как правило, удается найти количественные оценки статической и динамической погрешности достижения заданных значений управляемых переменных и т. п. В задачах управления предприятиями, количественная оценка точности достижения целевых показателей и необходимого для этого времени является трудноразрешимой задачей. В частности из-за того, что в процессы управления вмешивается феномен риска.
Критерии (от греч. kriterion – средство для суждения) в методологии управления – это правила оценки, показатели, позволяющие определить, классифицировать, оптимизировать, оценить те или иные аспекты управленческой деятельности с учетом определенных условий и ограничений. Критерии характеризуют прежде всего то или
иное качество управления. Критерии обычно тесно взаимосвязаны с подходами. Например, можно говорить об управлении по целям, результатам и т. п., причем достижение целей, результатов выступает критерием качества управления.
Существуют разные подходы к понятию и оценке степени инновационности проекта. Так, Л. Р. Батукова предлагает следующую методику [28]. Так как изменение элементов системы может приводить к изменению качества как самой системы, так и других ее элементов или элементов внешней среды, то исходя из этого может быть определена инновационность элементов системы и инновационность всей системы в целом. В соответствии с предложенной методикой, сначала определяется коэффициент инновационности элемента системы, оценивающийся ускорением качественного развития всей системы, которое он обеспечивает, и затем определяется коэффициент инновационности всей системы, который характеризует ускорение
развития данной системы по заданным параметрам. Данные коэффициенты демонстрируют принципиальную возможность измерения инновационности разнородных объектов и систем, создания системы сравнения разнородных объектов по параметру «инновационность».
В рамках организационного поведения моделирование представляется как наиболее удобный и эффективный подход к изучению поведения работников. Модель представляет собой любое изображение процесса или любого объекта в виде графика, чертежа, диаграммы и других форм отображения данных с целью упрощения изучения свойств этого объекта или системы. Любой модели предписываются свойства изучаемого объекта. В рамках организационного поведения используют различные типы моделей и различные
принципы моделирования. Существуют, например, модели трудового поведения, модели ролевого поведения в организации, модели мотивации сотрудников и т. д. Модели используют также для обобщения конкретных данных, для облегчения восприятия этих данных.
В определенном смысле системный подход есть методологическое средство исследования интеграции, точнее,
интегрированных объектов и интегральных зависимостей и взаимодействий. Понятие «система» в большей мере фиксирует объективную форму целого, а понятие «интеграция» подчеркивает процесс и механизм объединения частей приобретения комплексом интегральных совокупных качеств. Но оба они рассматривают интеграцию как общий параметр объективной действительности. В системном подходе выделяют следующие наиболее типичные феномены интеграции:
В рамках нашего исследования этот подход привлекает нас новым взглядом на развитие неустойчивых ситуаций в системе ранней помощи, для чего требуется учитывать влияние разного рода случайностей, малых резонансных воздействий, которые трудно поддаются прогнозированию. Особую значимость для понимания историко-педагогических процессов в сфере ранней помощи, смены тех или иных идей, парадигм, ценностей и целей ранней помощи приобретает развитие в точке бифуркации – точке ветвления процесса, являющейся отправной для новой линии эволюции и развития. С понятием бифуркации неразрывно связано представление о так называемом аттракторе. Развитие динамической системы происходит в некотором аттракторе – ограниченной «области притяжения» одного из стабильных или квазистабильных состояний системы. Сложные нелинейные системы могут обладать большим числом аттракторов. В силу ряда причин – чрезмерно большой внешней нагрузки или накопления флуктуаций (противоречий в системе) – система может качественно измениться, перейдя в новый аттрактор, или канал развития. При переходе системы из одного состояния в другое разные
параметры системы имеют разное значение: одни параметры системы – быстрые переменные можно выразить через другие параметры – медленные переменные, которые являются параметрами порядка. Принцип подчинения одних параметров другим, поиск и определение параметров порядка являются для нас важным методологическим ориентиром при рассмотрении эволюции практики ранней помощи в странах Запада и поиске возможного механизма развития и адаптации этой социальной системы.
Введение в системы. Путешествие начинается с раскрытия вездесущности систем и с описания шагов, которые были осуществлены в системном движении, а также с раскрытия междисциплинарной природы систем. Приводится унифицированная модель, иллюстрирующая ключевую роль структуры и поведения в науке, инженерии и других дисциплинах; кроме того вводятся понятия системное мышление и системная инженерия. Затем дается классификация систем по основным типам. В
качестве двух элементарных топологий систем выделяются иерархии и сети. Рассматриваются различные точки зрения на системы и представления о них. Подход, предполагающий, что системы не являются реальными и существуют только как описания, представляется как спорный. Кроме того, показывается, что организация и связанные с ней предприятия могут добиваться результата, достигать целей и решать задачи на основе использования систем как активов. Системные активы описываются как устойчивые, предназначенные для длительного применения системы, они противопоставляются ситуационным системам, которые создаются в ответ на возникновение проблем или возможностей, а также реагирующим системам, которые создаются в ответ на вызовы, связанные с появлением альтернативных возможностей или проблемных ситуаций.
В системе Н. А. Алексеева (1) логика педагогического проектирования несколько иная: определение цели проектирования (целеполагание) → выяснение системы педагогических факторов и условий, влияющих на достижение цели (ориентировка) → описание педагогической действительности, подлежащей проектированию (диагностика исходного состояния) → фиксирование (выбор) уровня и оперативных единиц педагогического мышления для принятия решений по созданию проекта (рефлексия) → выдвижение гипотез о вариантах достижения цели и оценка вероятности их достижения в конкретных
условиях (прогнозирование) → построение конкретной модели (проекта) педагогического объекта (моделирование) → построение методики измерения параметров педагогического объекта (экстраполирующий контроль) → реализация проекта (внедрение) → оценка результатов осуществления проекта и сравнение их с теоретически ожидавшимися (оценивание) → построение оптимизированного варианта конкретного педагогического объекта (коррекция).
Рассмотрение предмета трудового права в качестве системы позволяет реализовать отмеченное
ранее свойство системного рассмотрения объекта познания – возможность субъективно-практического подхода к исследованию, т. е. преобразования объекта познания для обнаружения его свойств, закономерностей его функционирования и т. п., выбор уровня иерархии, сложности рассмотрения в соответствии с целями исследования и поставленными задачами.
С помощью функции планирования создается программа (план) действия или
развития управляемого объекта по достижению заранее поставленной цели. Для этого используются такие подфункции, как прогнозирование, моделирование, программирование, нормирование и другие экономико-математические методы для разработки количественных и качественных показателей детального плана работы управляемого объекта во времени и пространстве.
В экономике не только всё сложнее из-за большой размерности математического описания, но и сама цель изменяет не только своё «место в пространстве», но и свою сущность. Например, предположим, что сначала у экономики была цель «выжить», потом появилась цель в виде необходимости «равноправия с конкурентами», а впоследствии цель преобразовалась в «лидерство» на рынке. Поэтому от постоянных изменений: экономической
структуры, целей управления, внутренних условий, внешних воздействий и многого другого, необходимы непрерывные взаимодействия органа планирования управления (в ракете – автопилот) и прогнозирующего инструмента для создания стратегии динамики национальной экономики (в ракете – головка самонаведения).
При этом руководители должны рассматривать организацию, как совокупность взаимосвязанных элементов (например, таких,
как люди, структура, задачи, технологии, цели), которые ориентированы на достижение целей организации в условиях меняющейся внешней среды. Системный подход – способ мышления по отношению к организации и управлению, а не набор принципов и руководств для управляющих.
Интенсивный рост числа результатов различных исследований способен привести исследователя к ощущению беспомощности перед половодьем аналитических фактов. Очевидно, что только нахождение какого-то общего принципа может помочь разобраться в логических связях между отдельными фактами и позволить на ином, более высоком уровне проектировать новые исследования. Системный подход в науке позволяет осмыслить то, чего нельзя понять при элементарном анализе накопленного в исследованиях материала. Системность – тот ключ, который позволяет соединить уровень целостного и уровень частного, аналитически полученного результата, заполнить пропасть, разделяющую эти уровни. Создание
концепции функциональной системы – серьезнейшая задача, решение которой позволяет сформулировать принцип работы, находящийся, с одной стороны, в области целостности и носящий черты интегративного целого, а с другой – в аналитической области. Функциональная система позволяет осуществлять исследование в любом заданном участке целого с помощью любых методов. Но эти исследования находятся в тесном единстве благодаря функциональной системе, показывающей, где и как ведутся данные исследования [П. К. Анохин, 1978]. «…Только физиологический анализ на уровне функциональной системы может охватить функцию целого организма в целостных актах без потери физиологического уровня трактовки ее отдельных компонентов» [П. К. Анохин, 1968].
В парадигме воспринимаемого качества на первый план выходит задача выявления совокупности наиболее значимых, «сущностных» для субъекта свойств объекта или события (компонентов их воспринимаемого качества). При решении задачи сохранения когнитивного опыта профессионала главные вопросы, на которые эта парадигма позволяет ответить, можно объединить в три группы: 1) как получить доступ к информации о содержании опыта, накопленного конкретным специалистом, 2) как зарегистрировать это содержание и сохранить его для последующего анализа и структурирования, 3) как представить основное содержание зарегистрированного когнитивного опыта для эффективной передачи другим специалистам. Содержание когнитивного опыта характеризуется совокупностью составляющих разной степени доступности. Явные составляющие могут быть обнаружены в действиях, физических операциях, характеристиках физических объектов и т. п. Это внешне наблюдаемые данные, для регистрации и измерения которых имеются соответствующие технологии, в частности система процедур полипозиционного наблюдения (глава 12). «Неявные» составляющие опыта относятся к субъективному миру специалиста (его цели, задачи и т. д.). Для их регистрации и «измерения» нужны специальные методы и техники. Практическая реализация парадигмы воспринимаемого
качества заключается в интеграции методов анализа явных и неявных составляющих когнитивного опыта. В первую очередь речь идет о методе поэтапного анализа вербализаций (глава 11) и о методе полипозиционного наблюдения (глава 12).
Специфика психодиагностического процесса зависит от области применения и конечной цели. Он может быть направлен и на поиск каких-либо отклонений объекта от нормального состояния (сопоставление с нормой), и
на распознавание внутреннего состояния объекта (описание феномена).