76
Сп
исок использованной ли
тературы
1. "Трудовой ко
декс Российской Фе
дерации" от 30.12.2001 N 197-ФЗ
(ред. от 01.04.2019)
2. Ко
декса РФ об административных пр
авонарушениях
3. Федеральный за
кон от 29.12.2012 N 273-ФЗ (ред. от 01.05.2019) "Об
об
разовании в Российской Фе
дерации". Статья 76. До
полнительное
профессиональное об
разование
4. Постановление Пр
авительства РФ от 6 мая 2008 г. N 362 "Об
ут
верждении государственных тр
ебований к профессиональной
пе
реподготовке и повышению кв
алификации государственных
гр
ажданских служащих Ро
ссийской Федерации"
5. Фе
деральный закон от 30.12.2008 N 307-ФЗ «Об ау
диторской
деятельности» П. 9 ст. 11
6. Ав
деева С.М., Босова Л.Л., Ни
куличева Н.В., Хапаева С.С.
Ин
дивидуализация образовательной де
ятельности обучаемых на
ос
нове применения эл
ектронного обучения с ис
пользованием
дистанционных об
разовательных технологий: пр
актическое пособие /
С.М. Ав
деева, Л.Л. Босова, Н.В. Ни
куличева, С.С. Хапаева. — М.:
Фе
деральный институт ра
звития образования, 2017. – 124 с.
7. Ак
тивная информационная си
стема вуза в ин
формационно-
образовательной ср
еде / Г.М. Цибульский, М.В. Но
сков, Р.А. Барышев
и др. // Пе
дагогика : журнал . — 2017 .— №3 .— С. 28-33.
8. Б о
гачева И.Н. Инновационная ис
следовательски-ориентированная
де
ятельность Института ра
звития образовательных те
хнологий с
образовательными ор
ганизациями / И.Н. Богачева // Пе
дагогическое
образование и на
ука : журнал . — 2017 .— № 4 .— С. 106-110.
9. Ге
расимов М.В. Внутрифирменное об
учение: теоретический ас
пект. -
М.: Молодой уч
еный, №5, 2016. - Стр. 319-323.
77
10. Го
лованова И.А. Некоторые пр
облемы составления уп
ражнений,
предназначенных дл
я электронного об
учения / И.А. Голованова, Е.А.
Ян
овская // Иностранные яз
ыки в школе : жу
рнал . — 2017 .— № 10
.— С. 39-43.
11. Гурьев С. В. Со
временное дистанционное об
учение. - М.:КноРус,
2018.
12. Жу
равлева О. Б. Основы пе
дагогического дизайна
ди
станционных курсов. - М.: Го
рячая линия-Те
леком, 2013.
13. Измайлова Н.С. Оп
ыт использования он
лайн-курса ка
к
инструмента ра
звития умений пи
сьменной речи / Н.С. Из
майлова //
Иностранные яз
ыки в школе : жу
рнал . — 2017 .— № 10 .— С. 49-53.
14. Карпов А.В. Те
хнология управления ра
звитием персоналом уч
ебник /
А.В. Карпов, Н.В. Кл
юева. – М.: Проспект, 2016. – 408 с.
15. Кларин М.В. Корпоративный тренинг, наставничество, коучинг:
учебное пособие / М. В. Кларин. — М.: Юрайт, 2018. – 288 с.
16. Кларин М.В. Инструмент инновационного образования:
трансформирующее обучение / М.В. Кларин // Педагогика : журнал . —
2017 .— №3 .— С. 19-28.
17. Консультирование в управлении человеческими ресурсами:
учебное пособие / Н.И. Шаталова, Н.А. Александрова, О.Ю. Брюхова,
О.Б. Гилева; под ред. Н.И. Шаталовой. – М.: ИНФРА-М, 2016. – 221 с.
18. Консультирование и коучинг персонала в организации: учебник и
практикум / под ред.: Н.В. Антоновой, Н.Л. Ивановой. – Москва :
Юрайт, 2015. – 372 с.
19. Магура М.И. Поиск, отбор и обучение персонала / М.И. Магура.
– М.: Интел-Синтез, 2014. – 220 с.
20. Мерецков О.В. Создание электронного курса своими руками.
Электронная книга. М.: ЛитРес: Самиздат, 2018.
78
21. Новикова Г.П. Новое содержание принципов преемственности и
непрерывности в условиях инновационной деятельности
образовательных комплексов / Г.П. Новикова // Педагогическое
образование и наука : журнал . — 2017 .— № 4 .— С. 15-25.
22. Никуличева Н.В. Дистанционное преподавание в деятельности
тьютора /Тьюторство в открытом образовательном пространстве: идея
и реализация функции посредничества. Материалы ХI Международной
научно-практической конференции (ХХIIIВсероссийской
конференции) 30-31 октября 2018 г. / Научные редакторы:
Т.М.Ковалева, А.А. Теров, технический редактор: Н.В. Лебедева, 2018.
– С. 232-239.
23. Никуличева Н.В. Внедрение дистанционного обучения в учебный
процесс образовательной организации: практ. пособие / Н.В.
Никуличева. — М.: Федеральный институт развития образования, 2016.
– 72 с.
24. Тихомирова Е. Живое обучение. Что такое е-lеаrning и как
заставить его работать. - М.:Альпина, 2019.
25. Шапиро, С.А. Формирование конкурентоспособности работников
организации: учебное пособие / С.А. Шапиро. – М.; Берлин: Директ-
Медиа, 2017. – 224 с.
26. Уильям Г. Боуэн. Высшее образование в цифровую эпоху. -М.:
Высшая Школа Экономики (ВШЭ),2018.
79
Приложение
Рассмотрим, как реализованы эти процессы в среде
автоматизированной системе «Прогноз». В ее основе лежит идея
когнитивных моделей, позволяющих отразить знания и практический опыт
обучаемого – государственного служащего или преподавателя в исследуемой
области деятельности. Часто когнитивные модели поддерживаются
аппаратом ориентированных графов в совокупности с правилами развития
процессов на этих графах. При этом вершины графа изображают
существенные факторы ( показатели) исследуемого процесса, а дуги –
взаимосвязи между ними. Заметим, что факторы могут быть количественно
измерены (например,валовый национальный продукт, ставка
рефинансирования, размер пенсии и т.п.), а могут носить исключительно
качественный характер ( например, экологическая обстановка, социальная
напряженность, профессионализм работника и т.п.). Именно качественные
факторы определяют слабую формализованность процессов, что весьма
типично для экономических, политических, социальных, экологических,
демографических процессов.
Взаимосвязи между факторами ( дуги графа) также могут быть
определены количественно (например,«увеличение ставки
рефинансирования на 10% снижает валовый национальный продукт на 0,1%
и размер пенсии на 2% при прочих равных условиях») либо могут быть
слабоформализуемыми, качественными (например,«ухудшение
экологической обстановки снижает продолжительность жизни»,« падение
национального дохода ведет к увеличению социальной напряженности в
обществе»).
Для того, чтобы ориентированный граф стал моделью исследуемого
процесса, надо придать смысл вершинам и дугам, то есть установить
соответствие между вершинами и факторами, а также между дугами и
взаимосвязями. Ориентация дуги задает направление влияния изменения
одного фактора на изменение другого. Например, если уменьшение валового
80
национального дохода приводит к росту социальной напряженности в
обществе, то ориентированная дуга ( дуга со стрелкой) должна исходить из
вершины, соответствующей фактору « валовый национальный доход», и
входить в вершину, соответствующую фактору «социальнаянапряженность».
Величина влияния определяется « весом дуги»( коэффициентом усиления или
ослабления воздействия), причем влияние будет положительным, если « вес
дуги» больше нуля, и отрицательным, если « вес дуги» меньше нуля. Если в
одну вершину ( фактор) входит несколько дуг (то есть на данный фактор
оказывают влияние несколько других факторов), то результат влияния
выражается алгебраической (с учетом знаков) суммой « весов дуг». При
разработке графа следует включать лишь существенные факторы ( вершины),
а число их должно быть как можно меньше. Также необходимо учитывать
лишь непосредственное ( прямое) влияние одних факторов на другие, иначе
результат воздействия одного и того же фактора будет учитываться
многократно.
Рассмотрим, как описанный выше подход может быть применен к
анализу политических процессов, например, кризиса в Югославии 1999 года.
Практически все последующие шаги выполняются обучаемыми в режиме
«мозговогоштурма» или коллективной работы в проблемных группах с
последующим групповым обсуждением результатов ( преподаватель в этом
обсуждении может быть и организатором, и арбитром, и носителем
собственного мнения).
Выбор режима анализа. Допускается два таких режима: режим
количественного задания значений факторов и режим отсутствия точных
начальных значений факторов. В первом случае все факторы должны быть
численно измеримыми, во втором допускается задание нулей в качестве
начальных значений. Таким образом, второй режим предписывает формально
численно измерять факторы, но каждый фактор может иметь свою шкалу
измерений, в общем случае не сопоставимую со шкалами других факторов.
81
Именно второй режим позволяет описывать и анализировать
слабоформализуемые процессы. В конкретной задаче, видимо, следует
выбрать второй режим анализа.
Выбор существенных факторов (вершинграфа). Предположим, что в
результате обсуждения обучаемыми были выбраны следующие факторы и
доказана их существенность (трипервых фактора – внешние, остальные –
внутренние):
1. 1. Реакция мирового сообщества на события в Югославии.
2. Военно-экономический и политический потенциал НАТО.
3. 3. Военно-экономический и политический потенциал России.
4. 4. Религиозные конфликты в Югославии.
5. 5. Военно-экономический и политический потенциал Югославии.
Описание ситуации таким малым количеством факторов вполне
оправдано с позиций учебного процесса ( вариативность норм, см. ниже),
поскольку позволяет наиболее отчетливо выявить самые существенные с
точки зрения обучаемых факторы и наиболее заметные влияния одних
факторов на другие.
Определение взаимных влияний факторов ( дуг графа). На этом этапе в
результате коллективной работы определяются непосредственные
воздействия одних факторов на другие. Результаты работы визуализируются
обучаемыми в виде ориентированного графа; для этих целей удобно
использовать технологические средства типа графических редакторов Раint
или Miсrоsоft Раint. Заметим, что наиболее продуктивны для будущего
анализа и прогнозирования сложные циклы в графе ( например, циклы 1 3
5 2 1 или 2 3 4 5 2); простые циклы типа 2 1 или 1 3
не обеспечивают саморазвития модели ситуации и в силу этого намного
менее значимы. Если фактор не оказался связанным ни с одним из остальных
(то есть из представляющей его вершины не исходит ни одной дуги и в нее
не входит ни одна дуга), то такой фактор следует исключить из перечня
82
факторов.
Рисунок П.1 - Ориентированный граф взаимодействия
факторов
Определение знаков и весов дуг. Присваивание знаков дугам
производится в результате оценки обучаемым характера влияния одних
факторов на другие. Положительный знак ( вес, равный +1) означает
согласованное увеличение (усиление) или уменьшение ( ослабление) двух
взаимосвязанных факторов. Отрицательный знак ( вес, равный –1)
присваивается дуге в том случае, когда увеличение (усиление) фактора,
соответствующего вершине, откуда исходит дуга, приводит к уменьшению
(ослаблению) фактора, соответствующего вершине, в которую дуга входит.
После этого можно (приналичии соответствующих данных) вместо
единичных весов ввести реальные веса дуг (вещественные числа с
соответствующим знаком). В рассматриваемой задаче ( рис. 3.9) экспертное
оценивание обучаемыми знаков и весов дуг привело к расстановке
83
единичных весов ( естественных для качественной оценки взаимосвязи
факторов) для всех дуг, кроме дуги 5 2, вес которой был признан
обучаемыми отрицательным, но существенно более«слабым», чем веса
остальных дуг. После обсуждения этот вес был установлен равным -0,3.
Рисунок П.2 - Взвешенный ориентированный граф
Этап анализа заканчивается формированием аналитической
записки(средствами Miсrоsоft Wоrd), в которой обучаемый описывает
выбранные факторы, обосновывает их взаимные влияния, приводит
ориентированный граф взаимосвязей факторов с указанием весов дуг и т.п.
Анализ является основной предпосылкой прогнозирования –
продолжения линии смены состояний изучаемого объекта (процесса,
явления) за актуальную черту времени. Несомненно, для начальной стадии
прогноза достаточно использовать ситуативный подход [19], однако далее
необходимо привлечение задачного и проблемного подходов для
сопоставления прогноза с личным опытом специалиста по биржевой
84
торговле, выдвижения определенных прототипов состояний изучаемого
объекта предметной области с целью нахождения в этих прототипах
вероятности верности прогноза.
Прогнозирование теснейшим образом связано с моделированием
предметной области и прежде всего с информационным моделированием,
поэтому обучение прогнозированию, по нашему мнению, должно опираться
на ситуационно-управляемое обучение или, что еще более действенно, на
автоматизированную проверку гипотез. Модель (в частности,
информационная), конечно, обязана утратить свойства реального объекта,
явления или процесса, которые затрудняют деятельность обучаемого и
являются несущественными в решении задачи прогнозирования. Однако,
определенное количество вспомогательных операций (по вводу и проверке
входных параметров, по выбору вида представления результатов и т.п.)
необходимо оставить, поскольку такое «приземление» деятельности
обучаемого помогает осознать модели как «настоящие» и, таким образом,
мотивировать учение. Разумеется, модель должна быть адекватна по
содержанию будущей профессиональной деятельности обучаемого, должна
допускать его вмешательство (в том числе и в структуру модели) и
воспроизводить динамику существенных с точки зрения познания процессов.
Можно сказать, что опыт работы с моделью призван облегчить
последующую профессиональную деятельность обучаемого.
Моделируя собственную предметную область (знакомую из личного
опыта либо незнакомую, с опорой на изученную литературу, опыт коллег и
т.п.), обучаемый приобретает развитые навыки анализа информации и
прогнозирования поведения изучаемых объектов предметной области.
Рассмотрим выполнение когнитивного моделирования с помощью
ИС«Прогноз».
85
Рисунок П.3 - Ввод весовой матрицы
После разработки ориентированного графа модели (см. выше)
обучаемый выбирает факторы, на которые в процессе моделирования будут
направлены «возмущающие воздействия». В качестве таковых могут быть
управленческие решения или просто воздействия окружающей среды (
экономические, экологические, социальные и т.п.). Допускается
одновременное воздействие на несколько факторов, причем их численные
значения могут быть разными. Для исследования тенденций развития
моделируемой ситуации достаточны «пробные»воздействия величиной +1
(аналогия – распространение кругов на поверхности водоема после бросания
камня). На этом же этапе моделирования обучаемый выбирает число
дискретных шагов моделирования и соответствие шага реальному времени
(например,один шаг – один месяц или один год). При анализе тенденций
развития такое соответствие не является обязательным.
Прогноз последствий управленческого решения будет сводиться, таким
образом, к вычислению численных значений всех факторов в выбираемые
моменты модельного времени. Это и делается при «вычислительном
эксперименте» с моделью по определенному математическому алгоритму.