Лекція 3 (2 год.) СИСТЕМНИЙ АНАЛІЗ: СТАТИЧНИЙ ТА ДИНАМІЧНИЙ АСПЕКТИ Питання, що розглядаються в лекції: 3.1. Модель системи та методи моделювання. Модель як метод опису системи. 3.2. Сутність, принципи, основні етапи та методи системного аналізу. Сутність системного аналізу та його предмет. Література: 1. Бахвалов Л. Компьютерное моделирование: долгий путь к сияющим вершинам? / Л. Бахвалов // Компьютерра. – 1997. – № 40. – С. 26-36. 2. Биков В. Ю. Моделі організаційних систем відкритої освіти : монографія / В. Ю. Биков. – К. : Атіка, 2008. – 684 с. 3. Відкрита освіта: колективний розвиток освіти через відкриті технології, відкритий контент і відкрите знання / за ред. Тору Іійосі та М. С. Віджая Кумара / пер. з англ. А. Іщенко, О. Носика. – К. : Наука, 2009. – 256 с. 4. Костина Т. И. Философия открытого образования / Т. И. Костина // Вестник МГАДА. – 2010. – № 2. – С. 3-10. 5. Марон А. Е. Концепция развития открытых систем образования взрослых / А. Е. Марон, Л. Ю. Монахова // Человек и образование. – 2008. – № 1 (14). – С. 75-82. 6. Мелик-Гайказян И. В. Методология моделирования нелинейной динамики сложных систем / И. В. Мелик-Гайказян, М. В. Мелик-Гайказян, В. Ф. Тарасенко. – М. : ФИЗМАТЛИТ, 2001. – 272 с. 7. Онокой Л. С. Открытое образование в современной России: социологическая концепция и модель развития : автореф. дисс. ... д-ра 1 социологических наук : спец. 22.00.04 «Социальная структура, социальные институты и процессы» / Л. С. Онокой. -Москва, 2004. – 46 с. 8. Основы открытого образования / [Андреев А. А., Каплан С. Л., Краснова Г. А., Лобачев С. Л., Лупанов К. Ю., Поляков А. А., Скамницкий А. А., Солдаткин В. И.] ; отв. ред. В. И. Солдаткин. – Т. 1. – Российский государственный институт открытого образования. – М. : НИИЦ РАО, 2002. – 676 с. 9. Плотинский Ю. М. Модели социальных процес сов : учебн. пособие для высших учебных заведений / Ю. М. Плотинский. – М. : Логос, 2001. – 296 с. 10. Райцин В. Я. Моделирование социальных процессов : ученик : [пособие дня студентов факультета «Математические методы в экономике»] / В. Я. Райцин. – М. : Экзамен, 2005. – 189 с. 11. Социальные системы. Формализация и компьютерное моделирование : учебное пособие /А. К. Гуц, В. В. Коробицын, А. А. Лаптев, Л. А. Паутова, Ю. В. Фролова. – Омск : Омск. гос. ун-т, 2000. – 160 с. 12. Хусаінов Д. Я. Введення в моделювання динамічних систем : навч. посібник / Д. Я. Хусаінов, І. І. Харченко, А. В. Шатирко. – К. : КНУ імені Тараса Шевченка, 2010. – 128 с. 3.1. Модель системи та методи моделювання. Модель як метод опису системи Процес дослідження реальних систем, що включає побудову моделі, дослідження її властивостей та перенесення одержаних відомостей на реальну систему, називають моделюванням. Моделювання як метод наукового пізнання виникло у зв’язку з необхідністю вирішення завдань, які з тих чи інших причин не можуть бути вирішені безпосередньо. Отже, моделювання з точки зору наукового дослідження – це метод опосередкованого пізнання за допомогою штучних або природних систем, які зберігають певні особливості 2 об’єкта і таким чином, заміщуючи його, дають змогу отримати нове знання про оригінал. Модель (від лат. modulus − міра) − це певний умовний образ об’єкта дослідження, котрий замінює останній і перебуває з ним у такій відповідності, яка дозволяє отримати нове знання. Метою побудови моделі є відображення тих елементів, взаємозв’язків, структурних та функціональних властивостей системи, які суттєві для мети дослідження. Для різних цілей дослідження будуються різні моделі того самого об’єкта. Це означає, що об’єкт розглядається у різних аспектах. Модель виконує функцію проміжної ланки між дослідником та об’єктом пізнання. Метод моделювання передбачає, що об’єкт вивчається не безпосередньо, а шляхом дослідження іншого об’єкта, який у певному відношенні є аналогом першого у відповідності до одного з видів подібності (рис. 3.1). 1 Дослідник 1 2 Модель Об’єкт дослідження 3 Рис. 3.1. Схема взаємозв’язків між дослідником та об’єктом дослідження при використанні методу моделювання [8]: 1 – первинна інформація (інформаційні потоки) про об’єкт дослідження; 2 – інформаційні потоки, що виникають у процесі пізнання моделі; 3 – інформаційна взаємодія між моделлю та об’єктом дослідження Оскільки модель є цільовим відображенням деякої системи, то залежно від встановленої мети можна будувати багато моделей тієї самої системи. У цьому полягає сутність принципу багатомодельності відображення об’єкта (явища). 3 Необхідними і достатніми ознаками моделі є сформульовані В.А. Штофом умови: 1) між моделлю та оригіналом наявне відношення подібності (умова відображення або уточненої аналогії); 2) модель у процесі пізнання є заміною об’єкта, що вивчається (умова репрезентативності); 3) вивчення моделі дозволяє одержати інформацію про об’єкт, що досліджується (умова екстраполяції). Розгляньмо види подібності між об’єктом і системою. Відношення, встановлене в результаті фізичної взаємодії у процесі створення моделі, називається прямим. Непряме відношення подібності між оригіналом і моделлю об’єктивно наявне в природі на основі повного або часткового збігу їх абстрактних моделей. Умовними називають моделі, подібність яких до оригіналу можна встановити на основі певної угоди чи домовленості, наприклад: гроші − модель вартості. У зв’язку з цим доречно розглянути поняття ізоморфізму та гомоморфізму. Ізоморфізм − це поняття, яке характеризує відповідність між структурами об’єктів (наприклад, реальної системи та її моделі). Дві системи є ізоморфними одна іншій, якщо кожному елементу однієї системи відповідає лише один елемент іншої системи, кожному зв’язку однієї системи відповідає зв’язок в іншій системі. Повний ізоморфізм можливий лише між абстрактними об’єктами. Ізоморфізм пов’язаний не з усіма властивостями і відношеннями, а лише деякими фіксованими у пізнавальному акті властивостями і відношеннями об’єктів, які порівнюються, і які в інших своїх відносинах можуть відрізнятися. Гомоморфізм − неповне наближене відображення структури об’єкта. Гомоморфізм відрізняється від ізоморфізму тим, що відповідність об’єктів є однозначним лише в один бік. Прикладами гомоморфізму можуть бути відношення між картиною і місцевістю Основна функція моделі – це її використання як засобу пізнання. До конкретизованих (похідних від основної) функцій належать [8]: ‒ засіб наукового осмислення дійсності; 4 ‒ засіб спілкування; ‒ засіб навчання і тренування; ‒ інструмент прогнозування; ‒ засіб постановки та проведення експерименту. Модель як засіб осмислення дійсності дає можливість впорядкувати початкові уявлення про об’єкт дослідження. Як засіб спілкування модель дає змогу описати систему, пояснити причинно-наслідкові зв’язки та структуру системи. Використання моделей для навчання і тренування сприяє підвищенню ефективності і скороченню тривалості навчання. Для прогнозування використовуються так звані прогностичні моделі, що дають змогу передбачити поведінку системи в майбутньому на основі інформації про її минулі стани та показники функціонування. Як засіб проведення наукового експерименту модель застосовується в тих випадках, коли проведення реального експерименту неможливе або недоцільне. Розгляньмо загальні вимоги, які має задовольняти побудована модель [13]. 1. Адекватність моделі. Цей принцип передбачає відповідність моделі поставленій меті дослідження. 2. Абстрагування від другорядних деталей. Модель має описувати лише найсуттєвіші властивості об’єкта з огляду на мету дослідження та має бути простішою за оригінальний об’єкт. Тому при побудові моделі намагаються досягти її спрощення, зберігаючи при цьому суттєві властивості досліджуваної системи. 3. Необхідне досягнення компромісу між бажаною точністю результатів моделювання та складністю моделі. Оскільки моделі мають наближений характер, то постає питання стосовно достатньої точності такого наближення. З одного боку, для точнішого опису системи необхідна подальша деталізація та ускладнення моделі, а з іншого – це призводить до того, що складність самої моделі наближається до складності оригіналу, що спричиняє виникнення труднощів у процесі знаходження розв’язків за моделлю. 5 Головними рівнями дослідження та моделювання систем є мікро- та макрорівень. Мікрорівневе моделювання системи пов’язане з детальним описом кожного компонента системи, дослідженням її структури, функцій, взаємозв’язків тощо. Макрорівневе моделювання полягає в ігноруванні детальної структури системи та вивченні лише загальної поведінки системи як єдиного цілого. Метою тут є побудова моделі системи через дослідження її взаємодії із зовнішнім середовищем (моделі типу «чорна скриня»). Класифікація моделей Класифікація моделей здійснюється за різними класифікаційними ознаками. Розглянемо класифікацію моделей за О.В. Кустовською. 1. За ступенем визначеності моделі класифікуються так: • детерміновані моделі, для яких характерним є те, що за певних значень вхідних параметрів на виході можна одержати лише один результат; • стохастичні моделі, в яких змінні, параметри та умови функціонування, стан системи є випадковими величинами та пов’язані стохастичними залежностями; • невизначені моделі, в яких розподіл ймовірностей певних параметрів може або взагалі не існувати, або ж бути невідомим. 2. За закономірностями зміни своїх параметрів моделі поділяються на дискретні, неперервні та дискретно-неперервні. 3. За фактором часу розрізняють статичні та динамічні моделі. 4. За природою моделі можна виокремити два основних класи: предметні та знакові. Розглянемо класифікацію моделей за Ю.П. Сурміним. І. Субстанційний аспект моделі 1. Природа об’єкта моделювання: просторово-геометрична, фізична, хімічна, біологічна, технічна, кібернетична, економічна, інтелектуальна. 6 соціальна, політична, 2. Масштаби об’єкта моделювання: мікромасштабна, макромасштабна, метамодель (система, яка відображає надвелике утворення), мегамодель (система, яка відображає нескінченно велике утворення). 3. Часова характеристика об’єкта моделювання: історична, актуальна, прогностична. 4. Характер детермінації об’єкта моделювання: стохастична (імовірнісна), детермінована. 5. Динаміка об’єкта: статична, динамічна. ІІ. Репрезентаційний аспект моделі: 1. Ступінь складності системи: проста (система, яка складається з невеликої кількості елементів та зв’язків між ними), складна (система, яка складається з великої кількості простих моделей), надскладна (система, яка включає велику кількість складних моделей). 2. Спосіб відображення об’єкта: змістовна (відображає зміст системи), формальна (відображає об’єкт на формальних мовах). 3. Спосіб представлення моделі: абстрактна (єдність деяких символів і знаків), матеріальна (сукупність матеріальних явищ). 4. Форма представлення моделі: графічна, числова, математична, логічна, комп’ютерна, матеріальна, уявна. ІІІ. Екстраполяційний аспект моделі. 1. Кількість функцій, які виконує модель: монофункціональна, поліфункціональна. 2. Характер функцій, які виконує модель: дослідницька, тренінгова, навчальна, практична. 3. Роль у пізнанні: спостереження, описова, експериментальна, концептуальна, теоретична. Для детальнішого опису систем використовують моделі складу та моделі структури. Модель складу системи відображає, з яких елементів і підсистем складається система, а модель структури застосовується для відображення відношень між елементами та зв’язків між ними. 7 Методи моделювання систем Найпоширенішими системно-методологічними підходами до моделювання є аксіоматичний, імітаційний, оптимізаційний і «чорної скрині». Вибір методу моделювання залежить від властивостей об’єкта, рівня знань про нього, мети дослідження та вимог до моделі. СИСТЕМА Підсистема Елемент Елемент Елемент Елемент Підсистема Елемент Елемент Підсистема Елемент Елемент Рис. 3.2. Графічне зображення моделі складу системи [8] Аксіоматичне моделювання полягає у відповідній інтерпретації та переведенні змістовного (вербального) опису системи на мову математичних термінів і відношень. Емпірико-статистичне моделювання використовує широко відомий кібернетичний принцип «чорної скрині», що не дозволяє отримати модель структури системи, причинно-наслідкові зв’язки. В результаті моделювання отримують моделі типу «вхід − вихід», які базуються на певних гіпотезах про наявність та форми взаємозв’язку між входами і виходами системи. Оптимізаційне моделювання передбачає включення у модель критерію якості функціонування системи. Імітаційні моделі складних систем надзвичайно поширені внаслідок своєї універсальності, можливості проведення численних експериментів, передбачення різноманітних змін. 8 Розглянемо методи математичного моделювання. 1. Моделі математичного програмування (МП) застосовують для визначення оптимального способу розподілу обмежених ресурсів за наявності конкуруючих потреб. 2. Статистичні моделі застосовують для з’ясування причиннонаслідкових зв’язків між економічними факторами, визначення кількісного та якісного впливу одних чинників на інші. Окрім цього, статистичні моделі застосовують до задач економічного прогнозування (моделі екстраполяції, часових рядів, регресійні моделі тощо). 3. Моделі теорії масового обслуговування застосовують для визначення оптимальної кількості каналів обслуговування стосовно потреби у них та дають змогу мінімізувати витрати у разі значної їх нестачі. 4. Моделі теорії ігор. Ігрові задачі передбачають участь у активній взаємодії двох сторін або гравців: керуючої системи, яка визначає стан об’єкта та повинна забезпечити ефективне управління (екстремальне значення цільової функції) та середовища (наприклад, дії конкурентів), що формує вплив, який погіршує ефективність управління системою. 5. Моделі управління запасами застосовуються для визначення часу на розміщення замовлень на ресурси та необхідного обсягу цих ресурсів, а також обсягу готової продукції на складах. Процес побудови моделі складається з таких основних етапів: 1) постановка завдання моделювання; 2) вибір виду моделі; 3) перевірка моделі на достовірність; 4) застосування моделі; 5) зміна або уточнення моделі відповідно до нових умов. Для створення тієї чи іншої моделі системи треба спочатку дати її вербально-інформаційний опис та кортежний запис. 9 Складові вербально-інформаційного опису відображають: 1. Опис зовнішнього середовища. Опис зовнішнього середовища включає: 1) виокремлення головних факторів зовнішнього середовища, які впливають на ефективність функціонування та розвиток системи; 2) ідентифікація взаємозв’язку між факторами; 3) характеристика мінливості факторів. 2. Зв’язки системи із зовнішнім середовищем. Існують такі зв’язки із зовнішнім середовищем: зворотні зв’язки, зв’язки породження, зв’язки перетворення, зв’язки функціонування, зв’язки розвитку, зв’язки управління, синергетичні, рекурсивні, циклічні зв’язки. 3. Елементарний склад системи, її частини, що можуть розглядатись як системи меншого розміру, тобто підсистеми. 4. Опис зв’язків між елементами системи та підсистем, або істотні, головні зв’язки між елементами та підсистемами, якщо неможливо описати ці зв’язки. До внутрішніх зв’язків відносять: зв’язки взаємодії або координації (зв’язки властивостей та зв’язки об’єктів), зв’язки породження, зв’язки перетворення, структурні зв’язки, зв’язки функціонування, зв’язки розвитку, зв’язок управління, рекурсивний, циклічний та синергетичний. 5. Дію системи. Необхідно описати процес функціонування та розвитку. Кортежний запис моделі системи дозволяє певною мірою проілюструвати розглянуті вище класифікаційні ознаки на формальному рівні [2]. Цей запис моделі системи має такий вигляд: E: <X,Y,B,A,T,W,F> X – множина «входів» системи. Y – множина «виходів» системи. B – множина постійних параметрів системи. A – множина змінних параметрів системи. T – множина параметрів процесів у системі. 10 W(X,T,B) →A W – оператор динаміки, який дозволяє відобразити множини X, T, B у множину А F(X,T,B,A)→ Y. F – оператор системи, який дозволяє множини X, T, B, A відобразити у виходи, описує основні функції системи, мету і призначення Якщо в моделі системи відсутні параметри процесу, тоді F відображає F(X,B) → Y. Моделі із таким оператором є статичними. Якщо наявні параметри процесів, то F відображає модель динамічної системи. Залежно від запису моделі системи і властивостей її множин, розрізняють різні методи моделювання. Якщо всі множини в даній моделі є неперервними, то отримуватимемо неперервні моделі. За умов дискретності множин X, T, B, A модель системи буде дискретною, хоча найчастіше дискретним моделям властивий дискретний спосіб задання множини параметрів процесів у системі. Якщо оператор F лінійний, тобто відношення між множинами є лінійними, то модель системи буде лінійною, в іншому випадку − нелінійною. Залежно від лінійності відношень між окремими множинами у моделях розрізняють лінійні та нелінійні моделі за входами (відношення між входами та виходами), лінійні та нелінійні за параметрами (відношення між параметрами та виходами). Якщо хоча б одна із множин X, T, B, A у складі моделі формується за умов невизначеності, то модель є стохастичною або інтервальною. 11 3.2 Сутність, принципи, основні етапи та методи системного аналізу. Сутність системного аналізу та його предмет Термін «системний аналіз» переважно використовується для характеристики процедури проведення системного дослідження, що полягає в розчленуванні проблеми на її складові, які доступніші для вирішення, у використанні адекватних спеціальних методів для розв’язання окремих підпроблем і, зрештою, в об’єднанні часткових рішень таким чином, щоб проблема була вирішена загалом. Системний аналіз наприкінці ХХ ст. стає загальним світоглядом, який використовують спеціалісти у різних галузях. Системний аналіз базується на таких методологічних засадах: − органічна єдність об’єктивного та суб’єктивного в процесі наукового дослідження; − урахування структурності системи, що визначає цілісність і стійкість її характеристик; − урахування динамізму системи; − міждисциплінарний характер системних досліджень; − органічна єдність формального та неформального в процесі проведення аналізу. Принципи системного аналізу У сучасних умовах системний аналіз базується на реалізації певної сукупності системних принципів, до яких належать такі [8]. 1. Принцип оптимальності – це знаходження варіанта рішення, який є найкращим за комплексом показників для заданих умов. 2. Принцип емерджентності виражає таку властивість системи: чим більша система і чим більша різниця між розмірами частини та цілого, тим вищою є імовірність, що властивості цілого дуже відрізняються від властивостей частин. 3. Принцип системності передбачає підхід до об’єкта як до комплексного утворення, системи, що представлена сукупністю взаємозв’язаних часткових 12 елементів (функцій), реалізація яких забезпечує досягнення певного ефекту в мінімальні терміни, з мінімальними витратами ресурсів тощо. 4. Принцип ієрархії – це тип структурних відносин у складних багаторівневих системах, які характеризуються впорядкованістю, організованістю взаємодії між окремими рівнями по вертикалі. 5. Принцип інтеграції передбачає, що дослідження спрямовуються на вивчення інтегративних властивостей і закономірностей. Інтегративні властивості проявляються в результаті сполучення елементів з утворенням цілого, а також сполучення функцій у часі та просторі. 6. Принцип формалізації спрямований на отримання кількісних і комплексних характеристик об’єкта і його елементів. Етапи системного аналізу У загальному вигляді системний аналіз складається з таких процедур: ‒ формулювання проблеми; ‒ ідентифікація призначення системи; ‒ ідентифікація змінних і взаємозв’язків між ними; ‒ ідентифікація функцій і структури системи; ‒ ідентифікація оточення (зовнішнього середовища) системи; ‒ генерація та визначення альтернативних потоків; ‒ оцінювання ресурсів, необхідних для реалізації можливих варіантів; ‒ визначення наявності ресурсів; ‒ оцінка ефективності варіантів і вибір прийнятної альтернативи; ‒ реалізація (впровадження) обраної альтернативи та коригування дій. Етапи системного аналізу можна подати наступним чином [8]: 1-й етап. Аналіз проблеми. 2-й етап. Визначення системи. 3-й етап. Аналіз структури системи. 4-й етап. Формулювання загальної цілі та критерію системи. 5-й етап. Декомпозиція цілі, виявлення потреби у ресурсах і процесах. 6-й етап. Виявлення ресурсів і процесів, композиція цілей. 13 7-й етап. Прогноз та аналіз майбутніх умов. 8-й етап. Оцінка цілей і засобів. 9-й етап. Відбір варіантів. 10-й етап. Діагноз існуючої системи. 11-й етап. Розроблення комплексної програми розвитку. 12-й етап. Проектування організації для досягнення цілі. Методи системного аналізу У системному аналізі використовується велика кількість методів, кожен із яких має свої переваги і недоліки, а також сферу застосування стосовно як типу об’єкта, так і етапу його дослідження. Усі методи у системному аналізі поділяються на такі групи: 1) неформальні методи: методи «мозкової атаки», метод сценаріїв, метод експертних оцінок, метод «Дельфі», діагностичні методи, морфологічні методи; 2) графічні методи: метод дерева цілей, матричні методи, сіткові (мережеві) методи; 3) кількісні методи: методи економічного аналізу, статистичні методи; 4) методи моделювання: кібернетичні моделі, описові моделі, нормативні операційні моделі (оптимізаційні, імітаційні, ігрові). Розглянемо методи системного аналізу більш детально. Методи «мозкової атаки» Основна мета методів даного типу − пошук нових ідей, їх широке обговорення і конструктивна критика. Гіпотеза полягає у припущенні, що серед великої кількості ідей є щонайменше кілька прийнятних. Метод сценаріїв Це методи підготовки та узгодження уявлень про проблему або аналізований об’єкт, викладені у письмовому вигляді. Методи експертних оцінок Основою цих методів є різні форми експертного опитування з наступним оцінюванням і вибором найбільш кращого варіанта. 14 Метод «Дельфі» На відміну від традиційних методів експертних оцінок метод Дельфі передбачає повну відмову від колективних обговорень. Це робиться для того, щоб зменшити вплив таких психологічних факторів, як приєднання до думки більш авторитетного фахівця, небажання відмовитися від публічно висловленої думки, проходження за думкою більшості. Основа методу − зворотний зв’язок, ознайомлення експертів з ситуацією за допомогою моделі. Діагностичні методи Є прийомами обстеження системи, її підсистем з метою удосконалення форм і методів її роботи. Морфологічні методи Основна ідея морфологічних методів − систематично знаходити все мислимі варіанти вирішення проблеми чи реалізації системи шляхом комбінування виділених елементів або ознак. Цей підхід був розроблений і застосований швейцарським астрономом Ф. Цвіккі і довгий час був відомий як метод Цвіккі. Матричні методи Матричні форми подання та аналізу інформації широко використовуються на різних етапах системного аналізу як допоміжний засіб для представлення та аналізу систем та їх структур. Сіткові (мережеві) методи Сіткові методи є найбільш наочним і зручним засобом відображення динамічних, що розвиваються у часі, процесів, їх аналізу та планування із включенням елементів оптимізації. Використовуються головним чином на етапі побудови програм розвитку. Для проведення системного аналізу важливим є використання таких загальнонаукових методів. Абстрагування − метод, який дає змогу переходити від конкретних питань до загальних понять і законів розвитку. 15 Зміст цього методу полягає в суттєвому відволіканні від несуттєвих властивостей, зв’язків, відносин, предметів та в одночасному виділенні, фіксуванні певних сторін цих предметів, що цікавлять дослідника. Конкретизація − метод дослідження предметів у всій їх різноманітності, у якісній багатогранності реального існування на відміну від абстрактного вивчення предметів. Ідеалізація – конструювання подумки об’єктів, яких немає в дійсності або які практично нездійсненні. Мета ідеалізації: позбавити реальні об’єкти деяких притаманних їм властивостей і наділити (подумки) ці об’єкти певними нереальними і гіпотетичними властивостями. Агрегування – побудова цілісного об’єкта з окремих елементів. Декомпозиція – науковий метод, який передбачає заміну вирішення завдання вирішенням серії менших завдань; процес розділення, що дозволяє розглядати будь-яку досліджувану систему як складну, що складається з окремих взаємопов’язаних підсистем, які, в свою чергу, складаються із елементів. Є також такі важливі процедури системного аналізу: аналіз, синтез, індукція та дедукція, які будуть розглянуті нижче. Моделювання відкритої освіти дорослих як системи соціокультурної динаміки Сучасний етап розвитку людської цивілізації та становлення суспільств знань характеризується зростаючою невизначеністю життєвих ситуацій, поліваріативністю й еврістичністю гіпотетичних рішень, для яких одержаних один раз знань, умінь і навичок недостатньо. Суспільства знань потребують такої організації освіти, яка б забезпечила підтримку індивідуальних освітніх траєкторій, сприяла б ідентифікації цих траєкторій, розвиткові здатності людини «включатися» в освітній процес упродовж всього життя. Подолати орієнтацію традиційних освітніх систем на енциклопедичність освіти, надмірну перевантаженість інформаційним і фактологічним матеріалом, який 16 далеко не завжди пов'язаний із дійсними запитами й потребами особистості та суспільства, можливо лише за умови переходу до відкритої освіти як парадигми суспільств знань, головною метою якої є підготовка особистості до успішної діяльності в суспільних і професійних сферах життя суспільства в умовах трансформації людської цивілізації. Усе вищесказане зумовлює не просто модернізацію національної системи освіти, яка з ресурсу суспільного розвитку, що відповідав би викликам глобальної цивілізації ХХІ сторіччя, перетворилася на суспільний інститут, що діє всупереч інтересам відкритого суспільства загалом і особистості зокрема, а глибинне її реформування, зміну всієї освітньої парадигми. Одним із цивілізаційних викликів, що постає перед національною системою освіти, яка, зберігаючи риси й особливості освітньої системи, що лишилася ще з радянських часів і орієнтувалася на інші, ніж у сучасних умовах, вимоги до людських якостей, перш за все - для включення в соціальну ситуацію з однозначними схемами поведінки й однозначно визначеним майбутнім, є тенденція до розширення можливостей особистості для отримання освіти упродовж всього життя, до підвищення рівня доступності та відкритості освіти в умовах становлення й розвитку суспільств знань. Вирішення вказаного завдання призводить до розуміння необхідності дослідження такого феномену, як відкрита освіта дорослих та пошук методологічного апарату виявлення й обґрунтування механізмів її динаміки. Отже, дослідження відкритої освіти як складної нелінійної системи соціокультурної динаміки «процесуальної» природи та обґрунтування механізмів її проектування і функціонування в умовах становлення й розвитку суспільств знань є актуальним і вчасним науковим завданням. У монографії [2] із системних позицій розкриваються основи теорії моделювання організаційних систем відкритої освіти на основі аналізу сучасних підходів та інструментів розвитку системи освіти й визначеного теоретико-методологічного апарату системного подання та дослідження організаційних систем; представлені моделі організаційних систем відкритої 17 освіти, аналізуються особливості їх будови, проектування, реалізації і впровадження. Моделювання систем соціокультурної динаміки представлено роботами вітчизняних і зарубіжних учених, зокрема Л. Бахвалова [1], І. Мелик-Гайказян [6], Ю. Плотинського [9], В. Райцина [10], Д. Хусаінова, І. Харченка, А. Шатирка [12] та ін. Проте дослідження процесу моделювання відкритої освіти дорослих як системи соціокультурної динаміки не знайшло відображення в роботах указаних авторів. Феномен відкритості, у тому числі й відкритості освіти, її культурноосвітнього простору, пов’язаний із новим уявленням про сучасну наукову картину світу і способами пізнання при переході науки до постнеокласичної стадії свого розвитку. Як справедливо відзначено в роботі [8, с. 76], якщо класична наука для вивчення вибирала ті ситуації, які складали її вихідні положення (лінійність, рівновагу, зворотність тощо), то постнеокласична перейшла до вивчення нового типу об'єктів – самоорганізовуючих та саморозвиваючих систем. Результати вивчення складних систем, що здатні до самоорганізації, призвели до радикальної трансформації механістичних уявлень про природу, передусім, про закритість та ізоляцію таких систем [8, с. 76]. Традиційна наука й освіта, що поєднали класичні і некласичні підходи, на сучасному етапі цивілізаційного розвитку стали неспроможними адекватно пояснити швидкоплинність і динамізм процесів суспільного життя. Необхідність формувати особистість, здатну до сприйняття та творення змін як природної умови, вимагає переходу до постнеокласичної методології й постнеокласичної освіти. Такою освітою в умовах становлення і розвитку відкритих суспільств знання вбачається відкрита освіта з її відкритим культурно-освітнім простором. Саме відкрита освіта, інтегруючи в собі все найцінніше, що виробила наука, відображаючи дійсно гуманістичну спрямованість освітнього процесу, є домінантою цивілізаційного розвитку суспільства [8, с. 78]. 18 За справедливим твердженням дослідниці Т. Костіної, відкрита освіта – це можливість подолання орієнтації традиційних освітніх технологій на енциклопедичність освіти, зайву перевантаженість інформаційним і фактологічним матеріалом, що далеко не завжди пов'язаний із дійсними запитами і потребами особистості й суспільства. Головною метою відкритої освіти, продовжує дослідник, є підготовка особистості до успішної діяльності в суспільній і професійній сферах в умовах переходу людської цивілізації на новий етап розвитку [4, с. 7], що набуває особливої актуальності в умовах становлення суспільств знань. Як зазначає дослідник Л. Онокой, сьогодні відкриту освіту розуміють по-різному: як відкриту соціальну систему, яка адекватно реагує на зміну освітніх потреб особистості; як соціальний інститут, що регулює вільний доступ до наукової інформації та освоєння комплексу професійних знань протягом усього життя; як освіту, що забезпечує варіативний вибір форм і методів навчання [7, с. 3]. Сама ж дослідниця надає визначення відкритій освіті як соціальному інституту, що регулює процеси соціалізації особистості, її навчання й виховання на основі самостійного і активного вибору напрямів, форм і методів освітньої діяльності [7, с. 5]. Таким чином, відкрита освіта – це принципово нова освітня парадигма суспільств знань, водночас стратегія й тактика відносин і взаємодії користувачів і виробників освітніх послуг в умовах ринкових відносин, вільного цивілізаційного вибору пріоритетів і дій, в основі якої лежить відкритість як принцип гармонізації культурно-освітнього простору. Як і будь-яка соціокультурна система, відкрита освіта з її відкритим культурно-освітнім простором за своєю природою є складною, відкритою, нелінійною і неврівноваженою системою. Елементи цієї системи здатні до самоорганізації, чуттєві до випадкових порушень сталого стану, здатні самовільно змінювати сценарії поведінки. За таких умов відомі методи і прийоми управління, на зразок методу спроб і помилок, вже не спрацьовують, а управління будується на основі знання про те, що взагалі 19 можна здійснити в даному середовищі. Таким складним самоорганізованим соціокультурним системам неможливо нав'язати шляхи їх розвитку. З іншого боку, самі ці системи далеко не завжди обирають найкращий шлях. Проте, навіть незначними зусиллями можна досягти бажаного результату. Для цього необхідно розуміти «механізми» самоорганізації, на методологічному рівні повинні бути вироблені способи для того, щоб: 1) відслідковувати тенденції динаміки системи, яка піддана управлінню та 2) визначення можливості параметрів середовища, в якому функціонує система. Слід зазначити, що дослідники виділяють два підходи в управлінні динамікою соціокультурних систем. Перший підхід – управління поведінкою самоорганізуючих систем для досягнення цілей, на нашу думку, менш придатний для аналізу складних самоорганізованих систем соціокультурної динаміки. В основі другого підходу лежить управління метою як способом викликати позитивну динаміку складної системи, що вбачається більш перспективним. Зазначимо, що поняття «мета» є очевидним, якщо йдеться про усвідомлене цілепокладання. Якщо ж проблема цілепокладання пов’язана з самоорганізуючими системами, то такого чіткого усвідомлення взагалі не може бути (неживі системи) або більшістю не усвідомлюється (реальні соціокультурні системи). За таких умов мету можна реалізувати як вихід на аттрактор, що забезпечує подальший сталий розвиток. Під аттрактором у нелінійній динаміці розуміють ті можливі майбутні стани системи, в один з яких «попадає» система через певний час. У просторі станів існують локуси, в одному з яких і знаходиться майбутнє системи. У класичних уявленнях це поняття є синонімом стійкості й відтвореності – виходу в кінцевому рахунку на необхідний результат за будь-яких початкових умов. Це і є аттрактивний менеджмент як найбільш вдала стратегія управління цілями в якості ефективного способу управління «точками росту» самоорганізуючих складних систем. Аттрактивний менеджмент – стратегія 20 управління майбутнім, що притягує сьогодення. Завдання аттрактивного менеджменту полягає в навчанні організувати майбутнє, створюючи в теперішньому аттрактор майбутнього, який «притягне» теперішнє. Дослідженню аттракторів та аттрактивного менеджменту присвячені роботи І. Пригожина, С. Курдюмова, І. Мелик-Гайказян та ін. На думку науковців, аттрактори слід поділяти на «дивні» аттрактори і «структуриаттрактори». У «дивного» аттрактора фазовий портрет представляє деяку обмежену область рішень, натомість «структури-аттрактори» виступають в якості реальних структур у відкритих нелінійних середовищах, на які виходять процеси еволюції. Іншими словами - майбутнє системи може бути будь-яким («привабливий» хаос за І. Пригожиним) або мати суворо визначену кількість різних варіантів, причому спектр цього «різного» визначається властивостями середовища («структури-аттрактори» за С. Курдюмовим). Представниками школи І. Пригожина досліджено аттрактори з фрактальними розмінностями – «дивні» аттрактори, що дозволяють переносити результати дослідження їх властивостей з «простору форм на простір поведінки об’єктів у часі». Школа С. Курдюмова дослідила структури-аттрактори, реальні стійкі стани нелінійного середовища, властивостями якого характеризується й суспільство як соціокультурна система. У принципі, обидва підходи до класифікації аттракторів мають право на існування, адже аттрактор – «привабливий» хаос – це асимптотично віддалена мета системи, а структури-аттрактори – це прогностичні цілі системи. І хоча встановлення кількісних параметрів, на підставі яких стає можливим відслідковування тенденцій динаміки соціокультурних систем, зокрема відкритого культурно-освітнього простору, актуалізує розробку методології кількісних вимірів освітньої системи, все таки аттрактивний менеджмент, що керує метою як способом управління «точками росту» самоорганізації освітньої системи, вбачається набагато ефективнішим. Аттрактивний менеджмент висуває нові вимоги до вивчення систем соціокультурної динаміки. Серед головних завдань дослідження таких 21 систем слід виділити пізнання сутності конкретного явища чи процесу; визначення його місця в системі соціальних відносин суспільства і його основні характеристики; побудову моделі, яка б адекватно відтворювала співвідношення й динаміку найважливіших процесів та їх роль у житті суспільства або його окремих соціальних груп; здійснення за розробленою моделлю прогнозу змін соціокультурної динаміки у випадку проведення конкретних соціальних заходів. Інструментом дослідження соціокультурних явищ чи процесів, на нашу думку, може стати моделювання. Під моделюванням соціокультурних об’єктів будемо розуміти метод дослідження соціокультурних явищ і процесів на їх моделях, тобто опосередковане вивчення соціокультурних об'єктів, у процесі якого вони відтворюються у вигляді допоміжної системи - моделі (моделей), що заміщує в пізнавальному процесі оригінал і дозволяє отримати нове знання про предмет дослідження. На думку Л. Бахвалова, доцільно виділяти наступні види моделювання і, відповідно, види моделей: концептуальне моделювання, фізичне моделювання, структурно-функціональне моделювання, математичне моделювання, імітаційне моделювання та комп'ютерне моделювання [1, с. 32]. Дослідники Д. Хусаінов, І. Харченко, А. Шатирко розрізняють структурну й функціональну моделі [12, с. 8]. Структурна модель із деякою точністю імітує внутрішню будову об'єкта. В процесі її побудови структуру об’єкта спрощують. У результаті модель повторює поведінку об’єкта на певній множині вхідних впливів. Для побудови функціональної моделі використовують результати спостережень за об'єктом, що моделюється в різних ситуаціях за різних впливів. Структуру об’єкта під час цього не аналізують. Слід зазначити, що структурна та функціональна моделі мають переваги й недоліки. Функціональну модель зазвичай побудувати легше, але вона може втратити адекватність за межами області експериментального дослідження. Натомість, складніший структурний підхід дозволяє створити модель, що залишиться адекватною в багатьох ситуаціях. 22 Дослідник В. Райцин виділяє наступні види моделей, що використовуються для дослідження соціальних процесів: стохастичні і детерміновані, структурні і функціональні, однофакторні і багатофакторні та статичні і динамічні. Конкретна модель при цьому може поєднувати в собі ознаки з кожної групи моделей. Зокрема, модель може бути стохастичною, функціональною, багатофакторною і динамічною або детермінованою, статичною, структурною і однофакторною [10, с. 11-12]. У власному дослідженні відкритої освіти дорослих як системи соціокультурної динаміки приймемо класифікацію Ю. Плотинського [9, с. 89]. Вказана класифікація дозволяє розкрити зміст етапів моделювання. Формуючи когнітивну модель, дослідник намагається відповісти на певні конкретні питання, і тому від нескінченно складної реальності відсікається все непотрібне з метою одержання більш компактного і лаконічного опису об'єкта. Наступний етап моделювання – побудова змістової моделі. Саме змістова модель дозволяє отримати нову інформацію про поведінку об'єкта, виявити взаємозв'язки та закономірності, яких не вдалося виявити з використанням інших методів аналізу. При цьому слід зауважити, що змістова модель за функціональною ознакою поділяється на описову, пояснювальну і прогностичну. Концептуальною моделлю називається змістова модель, у формулюванні якої використовуються теоретичні концепти й конструкти даної предметної області, та чи інша концепція або точка зору. Розробка концептуальної моделі становить певний рівень абстракції на шляху від попереднього опису об’єкта до його формальної моделі. Виділяють три види концептуальних моделей: логіко-семантичні, структурно-функціональні і причино-наслідкові. Формальна модель дозволяє зрозуміти сутність досліджуваних об’єктів чи явищ, виявити основні взаємозв'язки й закономірності, зрозуміти особливості поведінки, отримати нові, часто неочевидні висновки. Результати формального моделювання використовуються для уточнення Загальна класифікація моделей Ю. Плотинського представлена на рис. 3.3. 23 Рис 3.3. Класифікація моделей соціокультурних процесів (за Ю. Плотинським) Проте, відкрита освіта дорослих є динамічною соціокультурною системою «процесуальної» природи. З урахуванням сказаного вважаємо за доцільне розглянути основні положення моделювання саме соціокультурних процесів. Під соціокультурними процесами будемо розуміти послідовну зміну станів соціокультурної системи. Слідуючи висновкам, наведеним у роботі [11, с. 21], будемо розділяти за особливостями динаміки соціокультурних процесів соціокультурний процес функціонування (процес, що забезпечує відтворення якісного стану об’єкта) та соціокультурний процес розвитку (процес, що забезпечує перехід об'єкта до якісно нового стану, при цьому розвиток може бути прогресивним і регресивним, еволюційним і революційним). Зазначимо, що соціокультурна система має свій життєвий цикл, який може бути розбитий на етапи, стадії і фази еволюції. Як зазначає дослідник Ю. Плотинський, чергування фаз розвитку системи в динамічних соціокуль24 турних об’єктах і явищах називають системним часом [9, с. 112]. З метою дослідження відкритої освіти з її культурно-освітнім простором як системи соціокультурної динаміки скористаємося різновидом такої комп'ютерної моделі, як графік. На осі абсцис графіку доцільно відкладати час (t), а на осі ординат значення факторів, характеристик чи змінних, що описують соціокультурну динаміку (F). Звичайно, дослідження соціокультурних процесів передбачає аналіз не тільки зміни абсолютних значень показника F, а й відслідковування швидкості динаміки, тобто необхідно дослідити не тільки функцію Р(т.), а й її похідну. Слід зауважити, що показник Р не обов'язково повинен бути кількісним показником – багато змінних, що характеризують соціокультурну динаміку, є якісними показниками, наприклад, експертні оцінки. Процеси соціокультурної динаміки можна описати різними видами траєкторій росту і спадання: лінійною, експоненціальною, логарифмічною тощо. Зрозуміло, що більшість реальних соціокультурних процесів не можуть рости до нескінченності. Необхідно враховувати обмеженість ресурсів, що призводить до поступового зниження темпу росту й повної зупинки. Наявність так званих точок насичення описується моделями двох типів: модель насичення без точки згину (рис. 3.4) і модель з логарифмічною траєкторією (рис. 3.5). Як зазначає соціокультурних дослідник процесів Ю. Плотинський, відображає саме динаміку модель з багатьох логістичною траєкторією (Б-траєкторія) [9, с. 115]. Такі процеси характеризуються незначним ростом на початку. Потім під впливом певних факторів динаміка зростає. Це відбувається до тих пір, поки траєкторія не дійде до так званої точки перегину, за якою темп знижується. На цьому етапі відбувається стабілізація процесу, показники якого не перевищують максимально можливе значення А0. 25 Рис. 3.4. Модель насичення без точки Рис. 3.5. Модель з логарифмічною згину траєкторією точки згину У якості моделі для дослідження такої соціокультурної системи, як відкрита освіта скористаємося логістичною моделлю (Б-траєкторія). Справа в тому, що динаміка росту, розвитку й поширення більшості соціокультурних процесів підпорядковується логістичному закону. У його основі покладено розуміння того, що всі ресурси соціокультурної системи обмежені. Позиціонуючи цю тезу на відкриту освіту з її культурно-освітнім простором відзначимо, що таким ресурсом є так званий об’єм сегменту ринку, можливості цільової групи. Одним із головних факторів, що визначає темп динаміки відкритої освіти як соціокультурного процесу є міжособистісне спілкування між прибічниками ідеї відкритої освіти і тими, хто обережно до неї ставиться або взагалі нічого не чув про неї. Якщо позначити кількість людей, що прийняли ідею відкритості освіти на момент часу t за y t то кількість людей, яких ще потенційно можна охопити цією ідеєю відповідатиме N – уі , де N – ємність ринку, максимальна кількість людей, що потребує залучення в систему відкритої освіти. З указаного випливає, що приріст числа прибічників відкритої освіти пропорційний кількості зустрічей між прибічниками й тими, хто сумнівається. Кількість таких зустрічей 26 становить y t N y t . Формалізація вказаних припущень дозволяє вивести таке рівняння: Рис. 3.6. Модель «життєвого циклу» y t y t 1 a y t 1 N y t 1 , де a – коефіцієнт пропорційності. Таке рівняння називається логістичним, а його рішенням буде логістична функція. Якщо взяти похідну від S-подібної функції, то можна отримати функцію, що відображає динаміку того чи іншого процесу в певний момент часу. Така модель відповідає моделі життєвого циклу (рис. 3.6). Соціокультурні процеси, що представлені як множина альтернатив, вибір між якими здійснюється інтелектом і волею особистості, вимагають пошуку нових більш складних форм і моделей причинності, іноді, здавалося би, випадкових, проте таких, що піддаються поясненню з позицій синергетики. Зокрема й через розуміння поняття біфуркації, що описує процес переходу поступових кількісних змін керуючих параметрів у якісні зміни стану системи на основі вибору. Такий процес можна продемонструвати графіком на рис. 3.7. 27 Рис. 3.7. Біфуркаційна модель Наведена модель акцентує увагу на аспектах реальності, що найбільш характерні для сучасної стадії прискореної соціокультурної динаміки: нестійкості, нерівновазі, нелінійності. Саме вказана модель наочно демонструє, що навіть незначні зміни «на вході» системи можуть привести до непередбачуваних наслідків. У момент, коли система досягає точки біфуркації, подальший детерміністичний опис її розвитку стає неможливим. Флуктуація спонукає систему обрати певну гілку еволюції. Як було зазначено раніше, вказані процеси можуть бути описані за допомогою моделі, що базується на логістичному рівнянні. Проте, правильніше використовувати модель логістичної еволюції (рис. 3.8). Рис. 3.8. Модель логістичної еволюції 28 Вказана модель логістичної еволюції наочно демонструє процес заміщення сукупністю/множиною об’єктів виду х2 еволюційної ніши, відвойованої в сукупності х1, коли остання перестала задовольняти вимогам ніши. З часом «здатність» втримувати позиції на своєму щаблі еволюції в об'єктів множини х2 послаблюється і на зміну їм виходять об'єкти множини х3 тощо. Перехід з одного стану рівноваги в інший у більшості випадків супроводжується виникненням нестабільності, хаотичного коливання. Цей стан може інтерпретуватися як випадковий пошук рівноважного стану системи, що опинилася в ситуації, коли зростаючі потреби вже не можуть бути реалізовані в межах існуючої ніши, так званий порядок через хаос (рис. 3.9). Рис. 3.9. Модель «порядок через хаос» У стані хаосу поведінка системи непередбачувана, прослідкувати задану траєкторію на тривалому часовому інтервалі і тим більше визначити конкретний майбутній стан неможливо. Однак усереднена ймовірнісна траєкторія все таки може бути прогнозована. І тут слід звернутися до згадуваних вище аттракторів. Аттрактори, що визначають хаотичну поведінку системи, в більшості випадків займають обмежену область фазового простору. Ось чому, незважаючи на те, що траєкторії «розбігаються» з експоненціальною швидкістю, вийти за межі аттрактору вони не можуть. Відповідно, 29 встановлення меж області хаосу дозволяє визначити поведінку системи (рис. 3.10). Знаючи це і враховуючи чуттєвість соціокультурних систем, можна за допомогою досить незначних, але точних і своєчасних впливів вивести систему зі стану нестабільності та перейти до стабільних траєкторій розвитку. Аналіз соціокультурної динаміки через моделі логістичної еволюції дозволяє краще зрозуміти природу соціокультурних процесів, особливо ситуацій, коли незначні причини породжують колосальні наслідки. Рис. 3.10. Модель аттрактора соціокультурної динаміки Вказана модель логістичної еволюції показує етапи розвитку відкритої освіти з її культурно-освітнім простором – від кореспондентської освіти на початку XX ст. до систем дистанційного навчання кінця XX ст. – початку XXI ст. У стадії t стабільності, насиченості, під впливом інновацій система відкритої освіти потрапляє у смугу хаосу й переходить на якісно новий рівноважний стан. Неважко проаналізувати вказану модель і дійти висновку, що невдовзі відбудеться «насичення» ринку освітніх послуг і на зміну системам дистанційного навчання прийдуть принципово нові організаційні системи відкритої освіти. 30 Питання для самоперевірки 1. Схарактеризуйте модель як метод наукового дослідження. 2. Назвіть види подібності між об’єктом і системою. 3. Сформулюйте загальні вимоги, яким має задовольняти побудована модель. 4. За якими ознаками здійснюється класифікація моделей? 5. Схарактеризуйте методи моделювання систем. 6. Назвіть методологічні засади системного аналізу. 7. Перерахуйте принципи системного аналізу. 8. Назвіть етапи системного аналізу. 9. Які методи системного аналізу ви знаєте? 10. Схарактеризуйте розвиток відкритої освіти на сучасному етапі розвитку суспільства. 11. Що розуміють під моделюванням соціокультурних об’єктів? 31
