Ситуационное моделирование

Опыт осмысления проблемно-ситуационного  подхода в игровом процессе позволяет рекомендовать его как эффективное средство и кратчайший путь для формирования своих идей и предложений, разрушения сложившихся стереотипов мышления, восприятия культуры коммуникаций, конфликта, мыследеятельности в условиях дефицита времени. Благодаря такому подходу региональные управленцы учатся понимать сущность сложных ситуаций, формулировать проблемы, разрабатывать проекты и программы действии, определять форму и содержание наблюдаемых феноменов, прогнозировать тенденции и развитие в будущем.

Технология  проблемно-ситуационного моделирования является одной из форм социальной технологии по использованию различных форм мышления и деятельности для разрешения конкретных ситуаций и модельного проектирования объектов и процессов, способствует развитию коллективной мыследеятельности и повышению уровня профессиональной культуры участников, создает новую социально-психологическую среду и творческую атмосферу.

2.5 Применение «QUEST»-технологий при решении ситуационных задач

В современных условиях к любому производству предъявляются  такие требования, как гибкость, адекватная реакция на изменение конъюнктуры рынка, устойчивость в периоды спада спроса. В этих условиях требования к сфере образования со стороны производства имеют текущий, чисто конъюнктурный характер, обусловленные постоянными изменениями как технологий производства, так и развитием нормативно-правовой базы, регламентирующей ту или иную сферу деятельности. В этой связи образовательные технологии должны иметь механизм, позволяющий максимально быстро реагировать на изменения требований к подготавливаемым специалистам. Кроме того, в условиях современности наиболее ценятся те специалисты, которые кроме специфических знаний своей специальности имеют фундаментальную подготовку в других отраслях знания, позволяющую корректировать свою профессиональную деятельность в зависимости от текущего состояния внешней среды.

В таких случаях приходится прибегать к различным способам моделирования ситуаций. С применением  современных информационных технологий в образовании стало возможным  значительно расширить круг разрабатываемых моделей, смоделировать те процессы, наблюдать визуально которые в принципе невозможно. Применение компьютерных технологий позволяет отойти от традиционных методик изложения материала в специфичных отраслях знаний, где требуется своя собственная методика, сориентированная на особо важные моменты в образовательном процессе. Применение QUEST(Quick, Unbiased, Efficient Statistical Trees) – алгоритмов — один из способов создания таких методик. Форсирование приобретения личного опыта можно осуществить с помощью тематических игр, например, военных, экологических, или, другими словами, применением ситуационного моделирования. Одним из требований к ситуационному моделированию, как к методу обучения, является создание у учащегося иллюзии управления рассматриваемым процессом. Создание таких комплексов затруднено большим количеством вариантов — разветвлений, которые должны быть рассмотрены разработчиком; достижение в результате модели, позволяющей проявить взаимосвязь различных параметров ситуации, является целью моделирования. Достижение этой цели сделает возможным приобретение учащимся из игровой ситуации бесценного личного опыта, который может быть применен на практике. Возможность применения ситуационного моделирования в системе непрерывного образования можно проиллюстрировать следующим простым примером. Рассмотрим задачу выбора места расположения промышленного предприятия (тематическая экологическая игра). В качестве исходных данных можно представить широкий круг параметров, так или иначе влияющих на выбор места расположения промышленного объекта.

Например, следующие:

• тип промышленного предприятия;

- ландшафтно-географические  характеристики местности;

• сведения о наличии, характеристиках и расположении селитебных зон;
• сведения об инфраструктуре местности;
• климатические характеристики региона и др.

Решение такой задачи на практике в любом случае регламентируется нормативно-правовой базой. В обучающей  игровой ситуации имеет смысл  организовать поэтапную систему  доступа к справочной нормативной информации. Особое внимание следует уделить выработке интереса учащегося, направленного на поиск нужной на данном этапе информации. Такой интерес может быть вызван с помощью системы поощрений и наказаний в тематической игре, ориентированных на анализ альтернативных путей решения поставленной задачи. Именно имитация самостоятельности учащегося в выборе пути решения, в выборе необходимой справочной информации позволит приобрести личный опыт. Нормативно-правовая база постоянно развивается, меняются требования, предъявляемые к объектам хозяйствования. Поэтому возникает необходимость оперативно менять справочную информацию, требуемую при решении задачи. Способы замены ненужной информации и добавления новой при использовании QUEST – алгоритмов рассмотрены выше. Если же изменение нормативно-правовой базы носит принципиальный характер, то задать новый оптимальный путь решения возможно, используя систему поощрений и наказаний, реализованную в игре, изменяя «цену» выбора того или иного пути решения. Таким образом, не меняя сценарий предоставления изучаемых материалов, возможно оперативное обновление информации в конкретной области знаний. Другими словами, использование QUEST – алгоритмов позволяет решить проблемы адекватной реакции на изменение требований к подготавливаемым специалистам, т.е. реализовать систему непрерывного образования. Разработка таких систем для различных областей знания – один из путей решения отраслевых проблем непрерывного образования.

2.6 Постановка задачи ситуационного управления (философия ситуационного подхода)

Ситуационное моделирование  – отрасль системно-аналитической  деятельности, переживающая второе рождение в современном мире. Первое воплощение – чисто научное – состоялось несколько десятилетий назад  в отношении объектов и задач, более “романтических”, чем практических: моделирование мышления, игровых стратегий, моделирование роста или многофакторного поведения. Объекты определялись как “сложные”, т.е. такие, по отношению к которым невозможно строгое функциональное или исчерпывающее “матричное” (путем перебора всех значений параметров) описание, подводящее их под класс “декартовских” объектов с линейной каузальностью. Указание на “вложенность” систем одной в другую (декомпозиция) имело значение более философское (гносеологическое), нежели формальное, математическое. Однако все это постепенно обретало строгое научное обоснование в лице кибернетики, теории множеств, математических теорий представления нелинейных процессов и теории катастроф.

Справедливости ради отметим прагматическое воплощение прежних наработок – автоматизированное управление относительно автономными объектами в “нелинейных” условиях в реальном масштабе времени (движущиеся объекты на активном участке). К сожалению или к счастью, указанные объекты благополучно двигались в пространстве под грифом “совершенно секретно”, пока праздно-вездесущее человечество не подошло к аналогичным объектам и задачам совсем с другой стороны.

Развитие средств вычислительной техники в направлении свертки  рутинных “вычислительных” операций в “модули” обработки данных и возможность представления проблем в произвольную комбинацию готовых модулей создали новое качество: объект корректно и математически точно представлен набором свойств (как новая системная целостность – на самом деле квази-целостное представление), и с таким объектом с помощью интегрированного интерфейса можно оперировать в тех же самых (декартовских) категориях связей и функций. Что это дает? Это дает по меньшей мере две возможности: оперировать объектом “как по видимости качественно целым” (в составе его согласованных модулей), и создавать новую меру свободы для корректного внедрения воли экспериментатора в модель – теперь можно оперативно варьировать условия и параметры как внутри модулей, так и в сочетании моделей – то есть в двух уровнях. Выигрыш во времени (оперативность) и выигрыш в глубине варьирования фактически создает возможность экспериментатору по своему произволу перебирать параметры по любой немыслимой и невозможной “функции”, не заботясь об “обоснованности” ситуаций.

Ближе всего к ситуационному  моделированию подводят такие отрасли  математики, как имитационное моделирование, программирование и системный анализ. Однако, при всем уважении к строгости  теории, необходимо констатировать, что  именно она (строгость) является принципиальным ограничением на применение теории. Повседневная жизнь не протекает по законам чуда, не построена из одних скачков, хотя их и содержит. Более того, в силу каких-то фундаментальных свойств сознания разум стремится представить все в виде ламинарных процессов. Нет оснований отменять теории вообще из-за того, что они не работают на границах “области определения функций”. Просто именно в районе границ области определения необходимо найти и применить некоторые приемы (например, малых приращений) чтобы “на ощупь” попытаться продвинуться. А часто возникают задачи отнюдь не “малых” приращений.

Ситуационное моделирование  опирается на строгость теоретических  подходов, но дополнительно содержит средства варьирования условиями “вопреки”  формальным ограничениям. С чисто технической точки зрения последнее дополнение как инструмент моделирования появилось именно в последние годы благодаря развитию компьютерных приложений (объектно-ориентированное программирование, case-технологии, графический интерфейс и другие средства визуализации). Также технологией ситуационного моделирования является ViewContent – информационно-прогнозная технология ситуационного моделирования, основанная на обработке информации, полученной с помощью технологий Контент-Пресс, Нэт-Контент, Маскарад, «Точки над Ё».

В ответ на развитие этих возможностей подтягивается тот  или иной теоретически оформленный  аппарат: вероятностное моделирование, нечеткая логика… Так что ситуационное моделирование при всей первоначальной “мечтательности” (заявлено как попытка представить сложные процессы в категориях нормального человеческого языка, языка ситуаций в противовес безусловно уважаемому, но сложному для привязки к конкретным ситуациям языку интегро-дифференциального исчисления) – ситуационное моделирование становится и более возможным, и более корректным с точки зрения строгой теоретической обоснованности.

Наконец, последнее замечание  применительно к задаче целостного представления объектов,- заключается  в том, что сознательно поставленная задача ситуационного моделирования уводит потребителя модели (в коммерческом приложении – руководителя предприятия) в “виртуальную реальность”: предлагается проиграть ситуации, когда “мы повысим или понизим цены на товар в два раза”, или “неожиданно вольется в состав оборотных средств бабушкино наследство”, или “курс доллара вырастет до величины NN”, или столица переедет в г. Васюки”. Но корректно составленная модель в своих результатах не более “виртуальна” по отношению к действительности, чем бумажные деньги по отношению к золоту. Сыгранные сценарии не обязаны воплотиться, но могут предостеречь – и в этом их безусловная полезность.