автореферат диссертации по информатике, вычислительной технике и управлению, 05.13.10, диссертация на тему:Оценка и управление научно-образовательным потенциалом на основе структурных, когнитивных и динамических моделей

На правах рукопйслг;

ХАСАНОВА Наталья Владимировна

ОЦЕНКА И УПРАВЛЕНИЕ НАУЧНО-ОБРАЗОВАТЕЛЬНЫМ ПОТЕНЦИАЛОМ НА ОСНОВЕ СТРУКТУРНЫХ, КОГНИТИВНЫХ И ДИНАМИЧЕСКИХ МОДЕЛЕЙ

Специальность 05.13.10 - Управление в социальных и экономических системах

АВТОРЕФЕРАТ диссертации па соискание ученой степени кандидата технических наук

Уфа 2006

Работа выполнена на кафедре технической кибернетики Уфимского государственного авиационного технического университета

Научный руководитель Заслуж. деятель науки и техники РБ и РФ,

д-р техн. наук, проф. ИЛЬЯСОВ Барый Галеевич

Официальные оппоненты д-р техн. наук, проф.

ИСМАГИЛОВА Лариса Алексеевна

канд. техн. наук, доц. ИБАТУЛЛИИА София Мухамедовна

Ведущее предприятие Башкирский государственный университет

Защита диссертации состоится "_"_2006 г. в_часов

на заседании диссертационного совета Д-212.288.03 при Уфимском государственном авиационном техническом университете по адресу: 450000, г.Уфа, центр, ул.К.Маркса, 12

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке университета

Автореферат разослан

2006 г.

Ученый секретарь диссертационного совета д-р техн. наук, проф.

Миронов В.В.

20С>£А

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность темы

Проблему социально-экономической стабильности нашего общества невозможно рассматривать вне контекста происходящих в нем процессов накопления и реализации научно-образовательного, научного и научно-технического потенциалов. Между тем существующая научная база анализа этих процессов чрезвычайно ограничена и основана на простейших количественных подходах. На сегодняшний день исследователями не разработана эффективная система показателей оценки научно-образовательного потенциала (НОП), а также его использования в целях обеспечения устойчивого характера общественно-экономического развития. Эти аспекты мало исследованы, а главное, слабо разработаны как методология вопроса, так и система критериев оценки.

В настоящее время крайне необходимы объективные, основанные на математическом моделировании, методы изучения динамики использования потенциалов. Это одна из наиболее актуальных, но и наиболее сложных научных проблем. Сложности обусловлены следующими причинами: динамической неустойчивостью социальных процессов, протекающих в условиях неопределенности и зависящих от потребности субъекта, его социальных ориентиров, конфликтности отношений субъектов, переменчивостью настроений и мотивов поведения, слабой предсказуемостью "человеческого фактора", влияющего на ход событий, сложившейся инфраструктуры, уровня автоматизации, сложности решаемой задачи и многих других факторов.

Чтобы перейти к практической реализации высоких целей, доктрин и программ, необходимы глубокий анализ текущего состояния потенциала, его диагноз, прогноз будущих состояний, разработка обоснованных и эффективных управленческих решений, оценка последствий их принятия. Правильная оценка потенциала позволяет не только раскрыть возможности научных, образовательных, производственных структур, но и оценить итоговые результаты их деятельности, значимость и уровень получаемых результатов. Все это требует построения моделей процессов накопления и использования потенциала, позволяющих заменить реальные объекты информационными.

НОП можно отнести к слабоструктурированным объектам, которые характеризуются наличием большого числа как количественных, так и качественных параметров, взаимосвязь между которыми носит неопределенный характер. Для систем планирования и управления такими объектами характерны неподдающиеся в большинстве случаев количественному анализу закономерности, зависимости, признаки и характеристики, которые имеют тенденцию доминировать в этих системах. Принятие решений в таких системах связано с риском и конфликтными ситуациями. Одним из перспективных методов анализа устойчивости процессов накопления и реализации научно-образовательного потенциала в социально-экономической среде научных структур является ком-

пьютерное моделирование на основе построена [ рд£(тя2ЩЙ¥#АЙОТШ'рвных и

динамических моделей.

БИБЛИОТЕКА | СОмервург л

Цель работы и задачи исследования

Целью работы является разработка системы оценок научно-образовательного потенциала, раскрытие механизмов его накопления и использования на основе когнитивных карт, системных и динамических моделей, а также оценка эффективности предложенных подходов к управлению научно-образовательным потенциалом методом моделирования. Для достижения поставленной цели в работе представлены и решаются следующие задачи:

1. Раскрыть структуру различных типов потенциалов как сложных систем и построить их системные модели.

2. Разработать систему оценок накопленною потенциала научпо-образовательных организаций.

3. Исследовать процессы накопления и управления образовательным потенциалом и предложить их модели.

4. Оценить эффективность использования научно-образовательного и научно-технического потенциалов в малой научной группе па основе когнитивных моделей.

5. Оценить эффективность реализации научного проекта на основе нелинейных динамических моделей.

Методы исследования

При решении поставленных в данной диссертационной работе задач использованы методы системного анализа, системных принципов функционирования и развития сложных систем, теории управления, когнитивного моделирования. Вся обработка данных проводилась с использованием персональных компьютеров.

Результаты, выносимые на защиту

1. Структура научно-образовательного и научно-технического потенциалов как сложных систем, их системные модели, а также системная модель реализации потенциалов.

2. Методики оценки научно-образовательного, научно-технического и интеллектуального потенциалов научных работников, научных групп и научных учреждений.

3. Модели процессов накопления и управления образовательным потенциалом.

4. Модели оценки эффективности использования научно-образовательного и научно-технического потенциалов в малой научной группе на основе когнитивных карт.

5. Модели оценки эффективности реализации научного проекта на основе нелинейных динамических моделей.

Научная новизна результатов

1. Научная новизна системных моделей потенциалов заключается в интеграции всех видов потенциалов в единую систему, представляющую собой

множество взаимосвязанных триад, каждая из которых отражает отдельные этапы процессов накопления и реализации потенциалов.

2. Научная новизна предложенных методик оценок потенциалов научных кадров заключается в том, что оценки ориентированы на продуктивность наиболее активной части научного коллектива, что позволяет выявить скрытые резервы.

Научная новизна оценки образовательного потенциала заключается в том, что она сформирована как интегральная оценка качества, включающая в себя множество образовательных услуг, опыт и знания профессорско-преподавательского состава, качество материально-технической базы, располагаемый аудиторный фонд и качество учебно-методического обеспечения.

Научная новизна методики оценки интегрального уровня знаний, содержащихся в конечном научном продукте, заключается в том, что при оценке учитываются форма использования знаний, их продвинутость и полезность.

3. Научная новизна системы накопления инженерного потенциала в об-• разовательной системе заключается в том, что данная система рассматривается

как самоорганизующаяся система, состоящая из трех взаимодействующих подсистем: подсистемы предоставления качества образовательных услуг, подсис-, темы формирования мотивации обучаемого, подсистемы социальной среды.

Научная новизна предложенной модели системы управления образовательным потенциалом (ОП) заключается в управлении ОП по экономическим критериям путем согласования финансовых потоков как на процесс обучения, так и на процесс повышения качества образования.

4. Научная новизна модели оценки эффективности использования потенциала в малой научной группе (МНГ) при выполнении проектов на основе когнитивных карт заключается в учете внутрисистемных факторов, влияющих на эффективность достижения цели.

5. Научная новизна модели оценки эффективности реализации научных I проектов заключается в разработке моделей процесса реализации проекта в

классе нелинейных динамических моделей, позволяющих учитывать влияние различных нелинейных факторов на эффективность достижения цели.

1 Практическая значимость результатов

Практическую ценность работы представляют:

• система оценок образовательного и научно-технического потенциалов научных групп, институтов и других организаций региона;

• модель системы накопления инженерного потенциала;

• результаты анализа эффективности решения научной проблемы юга выполнения научного проекта на основе когнитивных карт и динамических моделей.

Перспективность предложенных методик подтверждается актом использования полученных результатов в учебном процессе Уфимского государственного авиационного технического университета.

Реализация результатов работы

Диссертационная работа связана с выполнением НИР, проводимой по программе «Государственная поддержка региональной научно-технической политики высшей школы и развитие ее научного потенциала» при Министерстве образования Российской Федерации на кафедре ТК УГАТУ в 2001-2002 г.г. («Исследование и оценка научно-технического и научно-образовательного потенциала как важнейшего фактора преобразований в экономике Республики Башкортостан»). Информация о ходе исследований по проекту и достигнутых результатах представлена в Институт социально-экономических исследований и используется при разработке программ социально-экономического развития Республики Башкортостан.

Результаты диссертационной работы также нашли применение при выполнении научно-исследовательских работ: в 2003 г. по теме: «Исследование проблем развития, управления, контроля и моделирования в сложных системах»; в 2004 г. по теме: «Исследование и моделирование процессов принятия решения в сложных динамических системах в условиях неопределенности»; в 2005 г. по теме: «Интеллектуализация процессов принятия решений в сложных динамических системах, функционирующих в условиях неопределенности, дефицита ресурсов и возникновения критических ситуаций».

Результаты работы также использовались в учебном процессе, при разработке тем курсовых и дипломных проектов.

Апробация работы и публикации

Основные научные результаты и выводы, полученные в диссертационной работе, докладывались и обсуждались: на Международной конференции «Проблемы управления и моделирования в сложных системах» в г. Самаре в 2001, 2003-2005 г.г.; на Международной научно - технической конференции «Математические методы и информационные технологии в экономике» в г. Пензе в 2001г.; на Международной научно - практической конференции «Системный анализ в проектировании и управлении» в г. С.Петербурге в 2002 г.; на Республиканской научно-практической конференции «Научное и методическое обеспечение подготовки специалистов аэрокосмического комплекса: история, проблемы, перспективы (к 70-летию УГАТУ)» в г. Уфе в 2003 г.; на Международной конференции «Математическое моделирование физических, экономических, технических, социальных систем и процессов» в г. Ульяновске в 2003 г.; на Всероссийской научно - технической конференции «Механика, автоматизация, управление» с международным участием в г. Москве в 2004 г.; на Всероссийской научно - методической конференции «Управление экономикой: методы, модели, технологии» с международным участием в г. Уфе в 2004 г.; на седьмом Международном семинаре «Компьютерные науки и информационные технологии» в г. Уфе в 2005 г.; на Второй Всероссийской научно - технической конференции «Мехатроника, автоматизация, управление» в г. Уфе в 2005 г.

Основные результаты диссертации нашли отражение в 18 публикациях, в том числе в 13 статьях.

Структура и объем работы

Диссертационная работа состоит из 153 страниц машинописного текста, включающего в себя введение, пять глав основного материала, выводы и заключение; рисунков на 23 страницах; библиографического списка из 135 наименований на 12 страницах.

Автор выражает глубокую благодарность доценту кафедры АСУ, канд. техн. наук И.Б. Герасимовой за высококвалифицированные консультации в области проблем управления социальными системами.

ОСНОВНОЕ СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ

Во введении обоснована актуальность темы диссертационной работы, сформулированы цели и задачи исследования, определены новизна и практическая ценность выносимых на защиту результатов.

В первой главе рассматривается актуальность проблемы исследования научно-образовательного потенциала для устойчивого социально-экономического и научно-технического развития региона. Проведен анализ существующих понятий потенциалов, объяснена необходимость распознавать разницу между понятиями «потенциал» и «ресурсы». Ресурс - это одна из форм существования части потенциала, чаще всего в виде активных средств, а потенциал - это те скрытые возможности (или способности), которые могут быть целенаправленно использованы для достижения той или иной цели (подготовка специалистов, развитие научных направлений и т.д.). Научно-образовательный потенциал - это, в первую очередь, присущий системе образования и заключенный в образовательных структурах потенциал, направленный (ориентированный) на развитие науки, научного знания и научно-исследовательских работ. В этом понятии внимание акцентируется, таким образом, на анализе возможностей образовательной системы в плане развития науки и сферы научной деятельности.

В научной литературе, посвященной проблемам формирования и развития разного рода потенциала в обществе, прежде всего, привлекают внимание работы ученых Ф.С. Файзуллина, М.Г. Шафикова, раскрывающие сущность НОП региона, A.M. Мухамедьярова, который обосновывает необходимость нового подхода к формированию и использованию научного потенциала региона, а также труды А.М. Селезнева, Б.В. Семенова.

Проведенный анализ источников научной информации показал, что проблема анализа процессов реализации НОП является малоизученной с научной точки зрения. Имеющиеся сведения по данной проблеме в большинстве случаях носят информационный характер. На сегодняшний день исследователями не разработана эффективная система показателей оценки научно-образовательного потенциала, а также его использования в целях обеспечения устойчивого характера общественно-экономического развития. Эти аспекты мало исследованы, а главное, слабо разработаны как методология вопроса, так и система критериев оценки.

В научно-технической литературе отсутствуют системные модели потенциалов как сложных систем. А процессы накопления и использования потенциалов рассматриваются отдельно, а не как единый процесс, направленный на достижение общей цели.

На основе проведенного анализа сформулирована цель научных исследований в данной работе и множество задач, решение которых обеспечит достижение поставленной цели.

Во второй главе раскрыта обобщенная структура потенциала на основе предложенной классификации, а также структура отдельных потенциалов как объектов управления, состоящих из множества различных по физической природе элементов, взаимосвязанных и взаимодействующих друг с другом для достижения новых свойств или цели. Построена системная модель НОП.

Научно-образовательный потенциал направлен на подготовку научных кадров и получение знаний и включает в себя:

1) знания, получаемые в процессе обучения и научных исследований;

2) кадры как носители знаний (исследователи, научные руководители);

3) организационные структуры (образовательные и научные учреждения);

4) ресурсы (материально-технические, информационные (накопленные знания + технологии подготовки научных кадров), финансовые, учебно-методические и т.д.);

На абстрактном уровне структура научного потенциала (НП), ОГ1 и НОП одинакова. Различие заключается в целях функционирования:

а) НП предназначен для развития науки как системы получения знаний в

форме реализации различных научных проектов и программ, подготовки научных кадров;

б) ОП предназначен для развития системы образования в форме подготовки специалистов в той или иной области практической деятельности;

в) НОП как интеграция научного и образовательного потенциалов предназначен для одновременного достижения обеих целей.

На основе системных принципов предложена системная модель накопления и реализации потенциалов, раскрывающая роль отдельных потенциалов в достижении цели - выпуска продукции (рис. 1). Модель представляется в виде множества триад (граф с тремя вершинами), соединенных в единую систему и

Оценка качества

Рис. 1. Системная модель накопления и реализации потенциалов

предназначена для эффективной организации процесса реализации потенциалов.

В третьей главе проведена систематизация оценок накопленного потенциала по векторному критерию с использованием интегральных показателей продуктивности деятельности научных и научно-образовательных организаций. На основе предложенного подхода можно выделить активных участников, подсчитать коэффициент их активности, затем выделить активные группы исполнителей проекта и подсчитать коэффициент активности группы (рис. 2). С помощью интегральной оценки ресурсообеспеченности проектов можно измерить ресурсообеспеченность конкретных видов работ в относительных единицах к плановому прогнозируемому значению необходимых ресурсов.

интегральный показатель

уровень показателей групп

уровень отдельных показателей

уровень исполнителей

Рис. 2. Интегральные показатели продуктивности деятельности научно-образовательных организаций

Разработана методика оценки кадрового потенциала научно-образовательных организаций, согласно которой оценка осуществляется по степени активности каждого из участников проекта, выраженного через их индивидуальную производительность труда. Все активные участники проекта в лице докторов и кандидатов наук приводятся к некоторому условному активному научному работнику (НР).

На первом этапе подсчитывается общее количество условных активных научных работников, состоящее из т докторов и / кандидатов наук:

т I

"анр

р=1 г-1

где прди, «гкн - доктора и кандидаты наук, участвующие в данном проекте; а^р, - индивидуальные коэффициенты отдачи участников.

На втором этапе вычисляется коэффициент вклада условного активного HP в i -й проект

к --5-

Л|анр >

«анр

где V, - объем в относительно стоимостном выражений z'-ro проекта по отношению к 1 млн. рублей, V1 =С, -10"* (С,- объем финансирования проекта в рублях). Средний коэффициент фактического вклада HP, участвующего в i-м проекте равен:

к -_Yi_

JBK

"Рдн+««н

На третьем этапе для каждого научного работника подсчитывается индивидуальный коэффициент вклада (отдачи) (ИКВ) в i -й проект. Для группы из т докторов можно подсчитать ИКВ группы:

т

z<*„

= __V zzk -Та

Иаир р-1

Индивидуальный коэффициент вклада р-го доктора в i -ый проект в этой группе будет равен

Ид) ~а к

iviip "ч/Лганр •

Аналогично для группы из / кандидатов наук ИКВ будет равен

- ß/Лишр ■

Научные работники могут участвовать в разных проектах с различным индивидуальным вкладом. Поэтому для каждого научного работника желательно подсчитать его суммарный ИКВ.

Из множества суммарных ИКВ научных работников выбирается: а) максимальное значение К^, К^; б) среднее значение К™ и подсчитать:

а) максимальный потенциал как максимально осваиваемый объем проектов

у - /Ля) . к(*) . ' Ilmax Лшг,да Т"гаи "кн>

б) средний потенциал как средний осваиваемый объем проектов

^Пср = -^ср Чш + ^ср) ' пкн ■

Далее можно определить, насколько эффективно используется потенциал,

подсчитав для этого коэффициент реализации потенциала:

V V

А., =-^■100%, X, =-2^-100%,

1 V V

' Пшах Пер

где ^реал - реальный объем всех НИР по отношению к 1 млн. руб.

Данный подход позволяет вскрыть потенциальные резервы научного коллектива.

В четвертой главе раскрывается механизм формирования инженерного потенциала (ИнжП). Под ИнжП понимаем запас знаний, опыта, навыков, умений, способностей и уровень мотиваций человека для его активных действий, которые имеют экономическую ценность и воплощаются в личности своего носителя. Предложена концепция построения системы накопления ИнжП. В основе предлагаемой концепции лежит системная инте1рация таких факторов, как-качество предоставляемых услуг, мотивация (побуждение) обучаемого к действиям, направленным на удовлетворение своих потребностей в получении знаний, особенности социальной среды обучаемых как некоторой социальной группы, характеризуемой определенным уровнем социальной жизни, с целью раскрытия механизмов формирования и накопления ИнжП в образовательных системах. Система накопления ИнжП рассматривается как взаимодействие трех подсистем: образовательной, социальной и личностной. При рациональной организации этих подсистем можно получить устойчивый процесс накопления высококачественного ИнжП, обладающего большой ценностью для развития экономики региона. На рис. 3 представлена структура системы накопления инженерного потенциала и ее элементов.

Рис. 3. Блок-схема формирования ИнжП через образовательные услуги:

1 - блок формирования образовательных услуг с учетом

их качества q и стоимости Су;

2 - блок формирования степени ц мотивации обучаемого;

3 - блок формирования индивидуальной социальной среды

поддержки процесса обучения;

4 - блок классификации выпускников по группам;

5 - блок формирования стоимости ИнжП по группам;

6 - блок накопления ИнжП за определенное время

В предложенной модели накопления ИнжП в классе нелинейных динамических моделей 2, д, X, ц есть темпы накопления ИнжП, предоставления качества образовательных услуг, изменения степени социальной обеспеченности и изменения степени мотивации соответственно:

д = а^ - а2д2 + а}Хц + а4г0 + д0(Р0);

А = <=2Ц2 + с3А.ц + + ц0; X = — ¿>2А? + ¿з +Л.0; Т2 = -2 + г0Р,п(1 - т), где <70(^о) ~~ начальное значение скорости темпа изменения качества, определяемое начальным финансированием Р0; коэффициент а, определяет скорость роста темпа на начальном этапе в зависимости от располагаемых ресурсов; аг -ограничение скорости роста темпа из-за ограниченности мощности располагаемых ресурсов, т.е. пропускной способности университета; <з3 - изменение скорости темпа ц за счет роста темпа х социально-психологической мотивации; - влияние темпа г0 накопления ИнжП в виде дополнительного финансового поступления (вклада в образование) из-за роста ценности получаемого ИнжП; Хо -начальные социальные условия, коэффициент Ь\ характеризует рост скорости X по мере улучшения социального положения; Ь2 - ограничение роста скорости X из-за ограниченных возможностей общества ввиду нехватки ресурсов; Ь3 — рост скорости X в зависимости от роста степени х социально-психологической мотивации; Цо - начальное психическое состояние; коэффициент с\ характеризует рост скорости темпа [X на начальном этапе обучения; с2 - ограничение роста скорости ц из-за ограниченности источников мотивации; с3, с«, — влияние на изменение скорости ц социальных факторов и темпа накопления качества образовательных услуг соответственно; п - количество выпускников, коэффициент т характеризует снижение скорости г из-за утечек ИнжП из региона, постоянная времени х характеризует инерционность процесса накопления ИнжП.

Темп г0 накопления качества образовательных услуг с учетом социально-психологической мотивации

г0 = щ = Х\щ.

Решая систему уравнений, можно определить темп накопления ИнжП при предоставляемом качестве образовательных услуг, сложившемся социально-психологическом состоянии обучаемых и уровне финансирования.

В работе показано, что максимальный эффект по накоплению человеческого потенциала может бьггь достигнут только при координации финансовой поддержки образовательной и социальной подсистем.

Предложена модель функционирования коммерческой образовательной структуры с учетом выделения финансов на повышение качества образовательных услуг.

В пятой главе предложена методика оценки эффективности реализации потенциала в научных группах, научных организациях на основе когнитивных

карт (КК). В ее основу положена оценка степени активности каждого из участников (научного руководителя, аспиранта, научного сотрудника) проектов или программ, а также его интеллектуального вклада в решение проблемы, обусловленного уровнем его научной квалификации.

На рис. 4 изображена когнитивная карта ситуации, состоящая из трех взаимосвязанных подсистем (концептов): научный руководитель (НР) - научный сотрудник (Не) - научная проблема (НП).

С учетом индивидуальных темпов выполнения работ каждым из концептов можно представить ДКК в виде динамической системной модели:

п

тЛ+*|=ЕаЛ' ¿= 1,2,3,...иг,

где х, - темп (скорость) изменения переменной концепта; х, - его индивидуальная постоянная времени; ау -

множество связей между концептами.

Коэффициентам (рис. 4) дадим следующую интерпретацию: Р2, |33 Рис 4. Модель взаимодействия НР и Не коэффициенты деловой активности НР

и Не соответственно; <^12'а13~ коэффициенты прямого интеллектуального вклада соответственно НР и Ас в решение проблемы; а23, а32 - коэффициенты взаимодействия НР и Не; а21, а,, — коэффициенты уровня понимания (восприятия) проблемы соответственно НР и Не.

Проведенные исследования показали, что на решение НП сильнее влияют деловая активность, интеллектуальный вклад и понимание проблемы НР, чем научным сотрудником. Конфликтная ситуация резко снижает эффективность выполнения проекта, решение проблемы. Таким образом, когнитивный анализ на основе ДКК позволил выявить влияние множества факторов и внутренних

связей в системе «НР - Не - НП» на эффективность решения научной проблемы.

Можно показать, как влияет использование инновационного потенциала (ИнП) на эффективность решения НП, и какова роль МНГ в формировании инноваций при решении НП (рис. 5).

С появлением нового концепта х4 появляются и новые связи: 0142 , ецз — коэффициенты использования ИнП для решения проблемы НР и Не соответственно; а.24, аз4 - коэффициенты восприятия ново-

Рис. 5. Модель взаимодействия НР и Не

введений (новшеств) (степень владения инновационным потенциалом) НР и Не соответственно в процессе решения научной проблемы; аи коэффициент вклада новшеств, новых знаний в решение НП, учитывает, насколько использование методов, подходов, применяемых технологий и т.д. повышает эффективность решения научной проблемы; а4, - коэффициент влияния НП на развитие (или стимулирование) ИнП; - коэффициент активности ввода новшеств при формировании ИнП; щ - источник инноваций.

Систему, изображенную на рис.4 можно еще более усложнить, если рассмотреть малую научную группу в составе научного руководителя и трех научных работников, которые работают сообща над одной и той же научной проблемой или рассматривать малую научную группу в составе научного руководителя и двух научных работников, которые работают сообща над разными частями одной научной проблемы. Как показали исследования наиболее важными моментами, влияющими на успешное решение НП являются:

• понимание научной проблемы членами МНГ;

• возникновение конфликтной ситуации между членами МНГ.

В работе предложена оценка эффективности реализации научного проекта в классе нелинейных динамических моделей, позволяющая учитывать влияние различных нелинейных факторов на эффективность достижения цели, а также выявить наличие точек бифуркации в исследуемой системе. При этом цель индивидуальной деятельности участников проекта заключается в такой организации их совместной деятельности, при которой удается поддержать ритмичность и постоянный темп выполнения работ по научному проекту, обеспечивающие реализацию проекта в намеченный срок. Если организация совместной деятельности участников проекта построена неэффективно, то наблюдается хаос в темпах реализации проекта, в темпах выполнения работ участниками проекта. Этот хаос может быть ликвидирован только за счет целенаправленного пересмотра отношений между участниками проекта и их индивидуального поведения, которые выступают в системе в качестве параметров порядка, а также за счет внешней координации со стороны организационно-управляющих структур.

Рассмотрена деятельность малой научной группы по выполнению некоторого научного проекта. Эта модель типа модели Лоренца имеет следующий вид:

У = -ахУ+ кп XV- Ь,Хг + щ;

X = -а2 X + к21ХУ - ЬгУ7 + ы2;

2 = -с2 + ХУ.

Здесь 7 - темп выполнения работ по НП, а У и X соответственно темпы выполнения работ по НП научным руководителем и научным сотрудником. Параметры а\, аг отражают факторы, стабилизирующие индивидуальную деятельность НР и НС. Коэффициенты кп, &21 отражают взаимосодействие между участниками проекта и образуют в системе в бесконфликтных ситуациях положительную обратную связь. Параметры Ъ\, Ь2 отражают факторы восприятия процесса вы-

полнения проекта, которые стабилизируют процесс поддержки темпов выполнения проекта в целом. Коэффициент с отражает влияние степени сложности проекта и трудоемкости его выполнения на стабилизацию темпов выполнения проекта. Переменные и\, щ отражают вклад, вносимый участниками проекта в поддержание темпа выполнения работ по научному проекту. ХУ есть общее усилие интеллектуальной деятельности НР и НС, направленное, во-первых, на обеспечение темпа выполнения работ по НП, во-вторых, на оказание взаимопомощи друг другу. Причем в бесконфликтной ситуации эта помощь такова, что усиливает темпы выполнения работ НР и НС, а при конфликтной ситуации — снижает эти темпы Кроме того, в моделях деятельности НР и НС учитывается их совместное восприятие процессов управления в виде стабилизирующей обратной связи по темпу выполнения работ по НП. При этом сила обратной связи для № определяется НС, а для НС - его НР.

По графикам, представленным на рис. 6. можно определить темп вьшол-

-------- _ нения проекта в нашей

А ' системе в зависимости от

] ' взаимоотношений между

участниками проекта. Выше точки А (кривая 1) темп выполнения проекта неустойчив, начинаются сильные колебания в темпах выполнения проекта, здесь восприятие темпов выполнения проекта НР и НС равны Ь]=Ь2=0,Ъ5. Выше точки В (кривая 2) возникают точки бифуркации в темпах выполнения проекта, происходит срыв типа «складки», переводящий систему с высокого уровня на более низкий уровень темпов выполнения

проекта, здесь восприятие темпов выполнения проекта НР и ПС равны Ь\=Ь2-0,5. Этот срыв происходит из-за малой инерционности выполнения самого проект как объекта управления и большой инерционности деятельности исполнителей (рис. 7).

Дальнейшие исследования были направлены на усложнение нелинейной модели в сторону увеличения как количества элементов в системе, так и параметров, характеризующих Рис. 7. Срыв в оргсистеме состояние каждого из участников проекта.

Проведенные исследования позволяют сделать следующие выводы.

0.2 0 3 0,4 0.6 степень взаимопомощи

Рис. 6. Зависимости темпа выполнения проекта от взаимоотношений между участниками

1. За счет соответствующей организации отношений между участниками проекта можно достичь управляемых режимов поддержания желаемых темпов выполнения работ по научным проектам.

2. Дня стабилизации темпов выполнения работ по НП должны быть соблюдены следующие условия:

• инерционность индивидуальной деятельности участников проекта должна быть значительно ниже инерционности изменения темпов выполнения работ по проекту;

• инерционность деятельности НС должна быть меньше, чем инерционность деятельности НР;

• в системе должно отсутствовать чистое запаздывание в передаче информации и других ресурсов между участниками проекта;

• в системе сила стабилизирующих связей должна быть больше силы стимулирующих (положительных) связей между НР и НС, направленной на взаимопомощь друг другу.

3.К дестабилизирующим факторам, вызывающим детерминированный хаос в поддержании темпов выполнения работ по НП, можно отнести следующие:

• низкие значения стабилизирующих факторов: при малых значениях Ы, Ь2, Ь01, Ь02 система теряет статическую устойчивость;

• большие значения стимуцирующих связей между НР и НС, которые образуют в системе положительные обратные связи;

• большая инерционность деятельности участников проекта по сравнению с инерционностью изменения темпов выполнения работ по проекту, что приводит к возникновению автоколебаний и даже к неустойчивости системы;

• наличие чистого запаздывания в каналах обратной связи;

• высокая чувствительность к воздействию факторов внешней среды.

Применение синергетического подхода позволило исследовать в нелинейных динамических оргсистемах процессы управления, построенные на принципе самоорганизации систем, и выявить все возможные аттракторы и формы движения систем.

ОСНОВНЫЕ РЕЗУЛЬТАТЫ И ВЫВОДЫ

В диссертационной работе получены следующие научные и практические результаты:

1. Предложена классификация потенциалов, объединяющая в единую структуру все элементы, способствующие эффективной реализации потенциала.

Предложена системная модель взаимосвязи потенциалов, позволяющая выявить их взаимное влияние друг на друга в форме триад.

Предложена системная модель накопления и реализации потенциалов, раскрывающая роль отдельных потенциалов в достижении цели. Модель пред-

ставдяется в виде множества триад, соединенных в единую систему и предназначена для эффективной организации процесса реализации потенциалов.

2. Проведена систематизация оценок накопленного потенциала научных и научно-образовательных организаций по векторному критерию с использованием интегральных показателей продуктивное I и исполнителей, что позволяет выделить активную часть исполнителей. Предложено построение интегральных оценок (деятельности оргсистем, ресурсообеспеченности проектов) в классе иерархических систем, что позволяет уменьшить неопределенность в оценке потенциала системы в целом. Предложено оценивать возможности научных организаций по мощности располагаемого потенциала, который дает объективную оценку производственно-экономических возможностей организации. Предложено оценку выполнения научных программ производить для каждого этапа её жизненного цикла.

Предложена методика оценки кадрового потенциала научных организаций, согласно которой оценка осуществляется по степени активности каждого из участников проекта, выраженного через их индивидуальную производительность труда.

Предложена методика оценки потенциала университета по подготовке научных кадров, в основу которой положена производительность наиболее активной части коллектива научных руководителей. Методика позволяет выявить скрытые резервы по подготовке научных кадров.

3. Предложена структурная схема, которая раскрывает механизм формирования инженерного потенциала с учетом влияния социальных, психофизиологических факторов, а также состояния образовательной системы. Показано, что максимальный эффект по накоплению инженерного потенциала может быть достигнут только при координации финансовой поддержки образовательной и социальной подсистем.

Предложена модель управления функционированием образовательной системы с учетом выделения финансов на повышение качества образовательных услуг.

4. Предложена модель оценки эффективности реализации потенциала в научных организациях при выполнении проектов на основе когнитивных карт и систем дифференциальных уравнений, описывающих динамику использования потенциала.

Проанализировано влияние параметров когнитивной модели на эффективность решения научной проблемы таких, как снижение деловой активности научного руководителя, научного сотрудника, понимание ими научной проблемы, согласованность работы, интеллектуальный вклад. В частности показано, что на эффективность решения научной проблемы существенное влияние оказывает психологическая совместимость членов малой научной группы.

5. Предложена оценка эффективности реализации научного проекта в классе нелинейных динамических моделей, позволяющая учитывать влияние различных нелинейных факторов на эффективность достижения цели. При этом цель индивидуальной деятельности участников проекта заключается в такой

организации их совместной деятельности, при которой удается поддержать ритмичность и постоянный темп выполнения работ по научному проекту, обеспечивающие реализацию проекта в намеченный срок.

ОСНОВНЫЕ ПУБЛИКАЦИИ ПО ТЕМЕ ДИССЕРТАЦИИ

1. Кусимов С.Т., Ильясов Б.Г., Герасимова И.Б., Хасанова Н.В. Научно-образовательный и научно-технический потенциал как важнейший фактор развития региона // Проблемы управления и моделирования в сложных системах: Тр. Ш Междунар. конф. Самара: СНЦ РАН, 2001. С. 368-373.

2. Бадамшин P.A., Ильясов Б.Г., Герасимова И.Б., Хасанова Н.В. Оценка потенциала научных и научно-образовательных организаций // Вопросы управления и проектирования в информационных и кибернетических системах: Межвуз. науч. сб. Уфа, 2002. С. 152-160.

3. Ильясов Б.Г., Герасимова И.Б., Хасанова Н.В. Оценка научного и образовательного потенциалов научно-исследовательских организаций // Системный анализ в проектировании и управлении: Тр. VI междунар. науч.-практ. конф. СПб.: СП61ТУ, 2002. С. 459-460.

4. Бадамшин P.A., Ильясов Б.Г., Герасимова И.Б., Хасанова Н.В. Анализ эффективности решения научной проблемы в малых научных группах на основе динамических когнитивных карт // Проблемы управления и моделирования в сложных системах: Тр. IV междунар. конф. Самара: СНЦ РАН, 2003. С. 182—189.

5. Бадамшин P.A., Ильясов Б.Г., Герасимова И.Б., Хасанова Н.В.

Роль научно-образовательного и научно-технического потенциалов в социально-экономическом развитии региона // Вопросы управления и проектирования в информационных и кибернетических системах: Межвуз. науч. сб. Уфа, 2003. С.197-212.

6. Бадамшин P.A., Ильясов Б.Г., Герасимова И.Б., Хасанова Н.В. Нелинейные модели управления процессом реализации научных проектов // Механика, автоматизация, управление: Тр. I Всерос. науч.-техн. конф. с междунар. участием. М.: Новые технологии, 2004. С.212-216.

7. Гузаиров М.Б., Бадамшин P.A., Ильясов Б.Г., Герасимова И.Б., Хасанова Н.В. Синергетический подход к исследованию организационных систем // Проблемы управления и моделирования в сложных системах: Тр. VI Междунар. конф. Самара: СНЦ РАН, 2004. С. 107-112.

8. Хасанова Н.В., Герасимова И.Б. Роль научно-образовательного и инновационного потенциала в развитии экономики региона II Управление экономикой: методы, модели, технологии: Тр. IV Всерос. науч.-метод. конф. с междунар. участием. Уфа: УГАТУ, 2004. Ч. 1. С. 133-140.

9. Бадамшин P.A., Ильясов Б.Г., Герасимова И.Б., Хасанова Н.В. Об оценке научно-технического потенциала научных структур // Вопросы управления и проектирования в информационных и кибернетических системах: Межвуз. науч. сб. Уфа, 2005. С. 14-19.

теме региона // Проблемы управления и моделирования в сложных системах: Тр. VII Междунар. конф. Самара: СНЦРАН, 2005. С. 149-155.

11. Гузаиров М.Б., Герасимова И.Б., Хасанова Н.В. Об оценке образовательного потенциала университетов // Вопросы управления и проектирования в информационных и кибернетических системах: Межвуз. науч. сб. Уфа, 2005. С. 7-14.

12. Гузаиров М.Б., Пучнин Н.Б., Бадамшин Р.А., Герасимова И.Б., Хасанова Н.В. Анализ и управление научно-образовательным и научно-техническим потенциалами региона // Мехатроника, автоматизация, управление: Тр. Второй Всерос. науч.-техн. конф. Уфа: УГАТУ, 2005. С.91-96.

13. Гузаиров М.Б., Герасимова И.Б., Хасанова Н.В. Информационная система (ИС) оценки потенциала для реализации научного проекта // Компьютерные науки и информационные технологии (CSIT'2005): 7-й Междунар. сем. Уфа-Ассы: УГАТУ, 2005. Т.1. С. 152-154 (статья на англ. яз.).

Диссертант Хасанова HJB.

ХАСАНОВА Наталья Владимировна

ОЦЕНКА И УПРАВЛЕНИЕ НАУЧНО-ОБРАЗОВАТЕЛЬНЫМ ПОТЕНЦИАЛОМ НА ОСНОВЕ КОГНИТИВНЫХ И ДИНАМИЧЕСКИХ

МОДЕЛЕЙ

Специальность 05.13. 01 - Управление в социальных и экономических системах

АВТОРЕФЕРАТ диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук

Подписано к печати 13.02.2006. Формат 60x84 1/16. Бумага офсетная. Печать плоская. Усл. печ. л. 1,0. Усл. кр.-отг. 1,0. Уч. -изд. л.0,9. Тираж 100 экз. Заказ № 64.

ГОУВПО Уфимский государственный авиационный технический университет Центр оперативной полиграфии 450000, Уфа-центр, ул. К.Маркса, 12

- 5 3 52

ф Принятые сокращения.

• Введение.

Глава 1. Актуальность проблемы анализа научно-образовательного и научно-технического потенциалов научных и образовательных структур.

1.1. НТ и НОП как важнейший фактор преобразований в экономике региона. 1.2. Анализ существующих понятий потенциалов.

1.3. Анализ подходов к оценке и исследованию социальноф экономического потенциала региона.

1.4. Цель и задачи исследования.

Выводы по главе

Глава 2. Разработка методологии исследования потенциала.

2.1. Классификация потенциалов.

2.2. Структура и системные модели потенциалов.

2.3. Системный подход к исследованию потенциалов.

Выводы по главе 2.

Глава 3. Разработка системы оценок и распределения потенциалов.

3.1. Оценка накопленного потенциала.

3.2. Оценка кадрового потенциала научных организаций.

3.3. Оценка потенциала университета по подготовке научных кадров.

3.4. Оценка образовательного потенциала.

3.5. Оценка интеллектуального потенциала научных структур.

3.6. Оценка интеллектуального потенциала научных кадров . 90 to Выводы по главе 3.

Глава 4. Исследование процессов накопления и управления образовательным потенциалом научных и образовательных ц структур. ф 4.1. Накопление инженерного потенциала в образовательной системе.

4.2. Модель управления функционированием образовательной системы.

4.3. Структура системы управления образовательным потенциалом.

Выводы по главе 4.

Глава 5. Анализ процессов использования потенциалов научных ф структур на основе когнитивных и динамических моделей.

5.1. Особенности когнитивного анализа потенциала.

5.2. Оценка эффективности использования потенциалов в малых научных группах.

Ш 5.3. Оценка эффективности управления процессом реализации научных проектов в МНГ на основе нелинейных моделей.

5.4. Разработка структуры информационной системы управления потенциалом региона.

Выводы по главе 5.

Актуальность темы

Проблему социально-экономической стабильности нашего общества невозможно рассматривать вне контекста происходящих в нем процессов накопления и использования научно-образовательного, научного и научно-технического потенциалов [2, 13, 44, 114, 115]. Между тем существующая научная база анализа этих процессов чрезвычайно ограничена и основана в основном на простейших количественных подходах. Это обусловливает чрезвычайный разброс и субъективизм высказываемых различными авторами оценок [29, 41, 52, 55, 69, 77, 101, 110, 124]. В настоящее время крайне необходимы объективные, основанные на математическом моделировании, методы изучения динамики использования потенциалов. Это одна из наиболее актуальных, но и наиболее сложных научных проблем. Сложности обусловлены следующими причинами: динамической неустойчивостью социальных процессов, протекающих в условиях неопределенности и зависящих от потребности субъекта, его социальных ориентиров, конфликтности отношений субъектов, переменчивостью настроений и мотивов поведения, слабой предсказуемостью "человеческого фактора", влияющего на ход событий, сложившейся инфраструктуры, уровня автоматизации, сложности решаемой задачи и многих других факторов.

При этом возникает проблема оценки рациональности использования ресурсов для решения задач создания и внедрения новейших достижений науки и техники, высокоэффективных технологий, выпуска конкурентоспособной наукоемкой продукции, обеспечения устойчивого социально-экономического развития отраслей и организаций. А своевременное получение достоверной информации, ее быстрый анализ и представление результатов для принятия решения стали важнейшими предпосылками успешного управления процессом развития. Это особенно актуально, когда объектом управления является регион - сложнейшая система, где множество процессов (экономических, социальных, политических и др.) протекают, существенно влияя друг на друга [124].

Чтобы перейти к практической реализации высоких целей, доктрин и программ, необходимы глубокий анализ текущего состояния потенциала, его диагноз, прогноз будущих состояний, разработка обоснованных и эффективных управленческих решений, оценка последствий их принятия. Правильная оценка потенциала позволяет не только раскрыть возможности научных, образовательных, производственных структур, но и оценить итоговые результаты их деятельности, значимость и уровень получаемых результатов. Все это требует построения моделей процессов накопления и использования потенциала, позволяющих заменить реальные объекты и операции над ними информационными объектами и операциями.

Научно-образовательный (НО) потенциал можно отнести к слабоструктурированным объектам, которые характеризуются наличием большого числа как количественных, так и качественных параметров, взаимосвязь между которыми носит неопределенный характер. Для систем планирования и управления такими объектами характерны неподдающиеся в большинстве случаев количественному анализу закономерности, зависимости, признаки и характеристики, которые имеют тенденцию доминировать в этих системах. Принятие решений в таких системах связано с риском и конфликтными ситуациями. Одним из перспективных методов анализа устойчивости процессов накопления и реализации научно-технического и научно-образовательного потенциалов в социально-экономической среде научных структур является компьютерное моделирование на основе построения когнитивных и динамических моделей.

Цель работы и задачи исследования

Целью работы является разработка системы оценок научно-образовательного потенциала, раскрытие механизмов его накопления и использования на основе когнитивных карт, системных и динамических моделей, а также оценка эффективности предложенных подходов к управлению научно-образовательным потенциалом методом моделирования. Для достижения поставленной цели в работе представлены и решаются следующие задачи:

1. Раскрыть структуру различных типов потенциалов как сложных систем и построить их системные модели.

2. Разработать систему оценок накопленного потенциала научно-образовательных организаций.

3. Исследовать процессы накопления и управления образовательным потенциалом и предложить их модели.

4. Оценить эффективность использования научно-образовательного и научно-технического потенциалов в малой научной группе на основе когнитивных моделей.

5. Оценить эффективность реализации научного проекта на основе нелинейных динамических моделей.

Методы исследования

При решении поставленных в данной диссертационной работе задач использованы методы системного анализа, системных принципов функционирования и развития сложных систем, теории управления, когнитивного моделирования. Вся обработка данных проводилась с использованием персональных компьютеров.

Научная новизна результатов

1. Научная новизна системных моделей потенциалов заключается в интеграции всех видов потенциалов в единую систему, представляющую собой множество взаимосвязанных триад, каждая из которых отражает отдельные этапы процессов накопления и реализации потенциалов.

2. Научная новизна предложенных методик оценок потенциалов научных кадров заключается в том, что оценки ориентированы на продуктивность наиболее активной части научного коллектива, что позволяет выявить скрытые резервы.

Научная новизна оценки образовательного потенциала заключается в том, что она сформирована как интегральная оценка качества, включающая в себя множество образовательных услуг, опыт и знания профессорско-преподавательского состава, качество материально-технической базы, располагаемый аудиторный фонд и качество учебно-методического обеспечения.

Научная новизна методики оценки интегрального уровня знаний, содержащихся в конечном научном продукте, заключается в том, что при оценке учитываются форма использования знаний, их продвинутость и полезность.

3. Научная новизна системы накопления инженерного потенциала в образовательной системе заключается в том, что данная система рассматривается как самоорганизующаяся система, состоящая из трех взаимодействующих подсистем: подсистемы предоставления качества образовательных услуг, подсистемы формирования мотивации обучаемого, подсистемы социальной среды. Научная новизна предложенной модели системы управления образовательным потенциалом (ОП) заключается в управлении ОП по экономическим критериям путем согласования финансовых потоков как на процесс обучения, так и на процесс повышения качества образования.

4. Научная новизна модели оценки эффективности использования потенциала в малой научной группе (МНГ) при выполнении проектов на основе когнитивных карт заключается в учете внутрисистемных факторов, влияющих на эффективность достижения цели.

5. Научная новизна модели оценки эффективности реализации научных проектов заключается в разработке моделей процесса реализации проекта в классе нелинейных динамических моделей, позволяющих учитывать влияние различных нелинейных факторов на эффективность достижения цели.

Практическая ценность результатов

Практическую ценность работы представляют:

• система оценок образовательного и научно-технического потенциалов;

• научных групп, институтов и других организаций региона;

• модель системы накопления инженерного потенциала;

• результаты анализа эффективности решения научной проблемы или выполнения научного проекта на основе когнитивных карт и динамических моделей.

Реализация результатов работы

Диссертационная работа связана с выполнением НИР, проводимой по программе «Государственная поддержка региональной научно-технической политики высшей школы и развитие ее научного потенциала» при Министерстве образования Российской Федерации на кафедре ТК УГАТУ в 2001-2002 г.г. («Исследование и оценка научно-технического и научнообразовательного потенциала как важнейшего фактора преобразований в экономике Республики Башкортостан»). Информация о ходе исследований по проекту и достигнутых результатах представлена в Институт социально-экономических исследований и используется при разработке программ социально-экономического развития Республики Башкортостан.

Результаты диссертационной работы также нашли применение при выполнении научно-исследовательских работ: в 2003 г. по теме: «Исследование проблем развития, управления, контроля и моделирования в сложных системах»; в 2004 г. по теме: «Исследование и моделирование процессов принятия решения в сложных динамических системах в условиях неопределенности»; в 2005 г. по теме: «Интеллектуализация процессов принятия решений в сложных динамических системах, функционирующих в условиях неопределенности, дефицита ресурсов и возникновения критических ситуаций».

Результаты работы также использовались в учебном процессе, в т.ч. при разработке тем курсовых и дипломных проектов.

На защиту выносятся

Структура научно-образовательного и научно-технического потенциалов как сложных систем, их системные модели, а также системная модель реализации потенциалов.

Методики оценки научно-образовательного, научно-технического и интеллектуального потенциалов научных работников, научных групп и научных учреждений.

Модели процессов накопления и управления образовательным потенциалом.

Модели оценки эффективности использования научно-образовательного и научно-технического потенциалов в малой научной группе на основе когнитивных карт.

Модели оценки эффективности реализации научного проекта на основе нелинейных динамических моделей.

Апробация работы и публикации

Основные научные результаты и выводы, полученные в диссертационной работе, докладывались и обсуждались:

• на Международной конференции «Проблемы управления и моделирования в сложных системах» в г. Самаре в 2001, 2003, 2004, 2005 г.г.;

• на Международной научно - технической конференции «Математические методы и информационные технологии в экономике» в г. Пензе в 2001г.;

• на Международной молодежной научно - технической конференции «Интеллектуальные системы управления и обработки информации» в г. Уфе в 2001 г.;

• на Международной научно - практической конференции «Системный анализ в проектировании и управлении» в г. С.Петербурге в 2002 г.;

• на Международной молодежной научной конференции «XXVII Гагаринские чтения» в г. Москве в 2002 г.;

• на Республиканской научно-практической конференции «Научное и методическое обеспечение подготовки специалистов аэрокосмического комплекса: история, проблемы, перспективы (к 70-летию УГАТУ)» в г. Уфе в 2003 г.;

• на Международной конференции «Математическое моделирование физических, экономических, технических, социальных систем и процессов» в г. Ульяновске в 2003 г.;

• на Всероссийской научно - технической конференции «Механика, автоматизация, управление» с международным участием в г. Москве в 2004 г.;

• на Всероссийской научно - методической конференции «Управление экономикой: методы, модели, технологии» с международным участием в г. Уфе в 2004 г.;

• на седьмом Международном семинаре «Компьютерные науки и информационные технологии» в г. Уфе в 2005 г.

• на Второй Всероссийской научно - технической конференции «Мехатроника, автоматизация, управление» в г. Уфе в 2005 г.

Основные результаты диссертации нашли отражение в 18 публикациях, в том числе в 13 статьях.

Структура и объем работы

Диссертационная работа состоит из 158 страниц машинописного текста, включающего в себя введение, пять глав основного материала, выводы и заключение; рисунков на 23 страницах; библиографического списка из 135 наименований на 13 страницах.

Содержание работы

Во введении обосновывается актуальность темы, цели и задачи исследования, новизна и практическая ценность выносимых на защиту результатов.

В первой главе рассматривается актуальность проблемы исследования научно-образовательного и научно-технического потенциалов для устойчивого социально-экономического и научно-технического развития региона. Проведен анализ существующих понятий потенциалов, объяснена необходимость распознавать разницу между понятиями «потенциал» и «ресурсы». Проведен анализ подходов к оценке и исследованию социально-экономического потенциала региона.

Сформулированы цели и задачи исследования, решению которых посвящена диссертационная работа.

Во второй главе раскрыта обобщенная структура потенциала на основе предложенной классификации, а также структура отдельных потенциалов как объектов управления, состоящих из множества различных по физической природе элементов, взаимосвязанных и взаимодействующих друг с другом для достижения новых свойств или цели. Построена системная модель научно-образовательного потенциала.

На основе системных принципов предложена системная модель накопления и реализации потенциалов, раскрывающая роль отдельных потенциалов в достижении цели - выпуска продукции. Модель представляется в виде множества триад (граф с тремя вершинами), соединенных в единую систему и предназначена для эффективной организации процесса реализации потенциалов.

В третьей главе проведена систематизация оценок накопленного потенциала по векторному критерию с использованием интегральных показателей продуктивности деятельности научных и научно-образовательных организаций. На основе предложенного подхода можно выделить активных участников, подсчитать коэффициент их активности, затем выделить активные группы исполнителей проекта и подсчитать коэффициент активности группы. С помощью интегральной оценки ресурсообеспеченности проектов можно измерить ресурсообеспеченность конкретных видов работ в относительных единицах к плановому прогнозируемому значению необходимых ресурсов. Кроме оценки общего уровня потенциалов предложена оценка их мощности. С помощью данной оценки можно сравнить две организации по мощности как располагаемого, так и используемого потенциала, а также наметить пути по увеличению этих мощностей.

Разработана методика оценки максимально возможного научно-технического потенциала научных учреждений, научно-исследовательских отделов вузов на основе оценки степени активности каждого из участников проектов или программ с использованием индивидуального коэффициента активности.

Предложена методика оценки потенциала университета по подготовке научных кадров, в основу которой положена производительность наиболее активной части коллектива научных руководителей. Методика позволяет выявить скрытые резервы по подготовке научных кадров.

Предложена методика оценки качества предоставляемых образовательных услуг с учетом накопленного научно-педагогического опыта профессорско-педагогического состава. С помощью оценки качества предоставляемых услуг можно оценить накапливаемый человеческий потенциал.

Предложена методика оценки интегрального уровня знаний, содержащихся в конечном научном продукте с учетом форм предоставления, продвинутости и полезности знаний, что позволяет оценить уровень "интеллектуальности" научного продукта.

Предложена методика оценки уровня активности научных работников с учетом их уровня профессионализма и продуктивности их труда, что позволяет косвенно оценивать уровень интеллектуальности научных кадров.

В четвертой главе раскрывается механизм формирования инженерного (человеческого) потенциала через образовательную систему, основанный на взаимодействии трех подсистем: образовательной, социальной и личностной. Показано, что максимальный эффект по накоплению инженерного потенциала может быть достигнут только при координации финансовой поддержки образовательной и социальной подсистем. Рассмотрен процесс управления развитием образовательного потенциала региона с финансовой точки зрения. Предложена система планирования и управления развитием хозяйственно-производственной деятельности региона как одной из важнейших составляющих системы социально-экономического развития региона.

В пятой главе предложена методика оценки эффективности реализации потенциала в научных группах, научных организациях на основе КК. В ее основу положена оценка степени активности каждого из участников (научного руководителя, аспиранта, научного сотрудника) проектов или программ, а также его интеллектуального вклада в решение проблемы, обусловленного уровнем его научной квалификации. Разработаны различные математические модели, которые представлены в виде когнитивных карт и систем дифференциальных уравнений, описывающих динамику использования потенциала. Проанализировано влияние параметров когнитивной модели на эффективность решения научной проблемы, таких как снижение деловой активности HP, НС, понимание ими научной проблемы, согласованность работы, интеллектуальный вклад.

Предложена оценка эффективности реализации научных проектов в классе нелинейных динамических моделей, позволяющих учитывать влияние различных нелинейных факторов на эффективность достижения цели, а также выявить наличие точек бифуркации в нашей системе.

Автор выражает глубокую благодарность доценту кафедры АСУ, к.т.н. Герасимовой И.Б. за высококвалифицированные консультации в области проблем управления социальными системами.

Выводы по главе 5

1. Предложена модель оценки эффективности реализации потенциала научных учреждений на основе КК. В ее основу положена оценка степени активности каждого из участников (научного руководителя, аспиранта, научного сотрудника) проектов или программ, а также его интеллектуального вклада в решение проблемы, обусловленного уровнем его научной квалификации.

Проанализировано влияние параметров когнитивной модели на эффективность решения научной проблемы, таких как снижение деловой активности HP, НС, понимание ими научной проблемы, согласованность работы, интеллектуальный вклад.

2. Предложена оценка эффективности реализации научных проектов в классе нелинейных динамических моделей, позволяющих учитывать влияние различных нелинейных факторов на эффективность достижения цели, а также выявить наличие точек бифуркации в системе.

3. Предложена структура информационной системы для решения задач рационального использования накопленного потенциала при реализации социально-экономических проблем региона.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

Проведенный анализ показал, что правильная оценка потенциала позволяет не только раскрыть возможности научных, образовательных, производственных структур, но и оценить итоговые результаты их деятельности, значимость и уровень получаемых результатов для решения задач создания и внедрения новейших достижений науки и техники, высокоэффективных технологий, выпуска конкурентоспособной наукоемкой продукции, обеспечения устойчивого социально-экономического развития отраслей и организаций. Раскрытие механизмов накопления и использования научно-образовательного потенциала на основе когнитивных карт, системных и динамических моделей, а также оценка эффективности предложенных подходов к управлению потенциалом показывает, какого предельного эффекта можно достичь, если правильно и полностью использовать накопленный потенциал. В этом направлении в работе получены следующие результаты:

1. Предложена классификация потенциалов, объединяющая в единую структуру все элементы, способствующие эффективной реализации потенциала.

Предложена системная модель взаимосвязи потенциалов, позволяющая выявить их взаимное влияние друг на друга в форме триад.

Предложена системная модель накопления и реализации потенциалов, раскрывающая роль отдельных потенциалов в достижении цели. Модель представляется в виде множества триад, соединенных в единую систему и предназначена для эффективной организации процесса реализации потенциалов.

2. Проведена систематизация оценок накопленного потенциала научных и научно-образовательных организаций по векторному критерию с использованием интегральных показателей продуктивности исполнителей, что позволяет выделить активную часть исполнителей. Предложено построение интегральных оценок (деятельности оргсистем, ресурсообеспеченности проектов) в классе иерархических систем, что позволяет уменьшить неопределенность в оценке потенциала системы в целом. Предложено оценивать возможности научных организаций по мощности располагаемого потенциала, который дает объективную оценку производственно-экономических возможностей организации. Предложено оценку выполнения научных программ производить для каждого этапа её жизненного цикла.

Предложена методика оценки кадрового потенциала научных организаций, согласно которой оценка осуществляется по степени активности каждого из участников проекта, выраженного через их индивидуальную производительность труда.

Предложена методика оценки потенциала университета по подготовке научных кадров, в основу которой положена производительность наиболее активной части коллектива научных руководителей. Методика позволяет выявить скрытые резервы по подготовке научных кадров.

3. Предложена структурная схема, которая раскрывает механизм формирования инженерного потенциала с учетом влияния социальных, психофизиологических факторов, а также состояния образовательной системы. Показано, что максимальный эффект по накоплению инженерного потенциала может быть достигнут только при координации финансовой поддержки образовательной и социальной подсистем.

Предложена модель управления функционированием образовательной системы с учетом выделения финансов на повышение качества образовательных услуг.

4. Предложена модель оценки эффективности реализации потенциала в научных организациях при выполнении проектов на основе когнитивных карт и систем дифференциальных уравнений, описывающих динамику использования потенциала.

Проанализировано влияние параметров когнитивной модели на эффективность решения научной проблемы таких, как снижение деловой активности научного руководителя, научного сотрудника, понимание ими научной проблемы, согласованность работы, интеллектуальный вклад. В частности показано, что на эффективность решения научной проблемы существенное влияние оказывает психологическая совместимость членов малой научной группы.

5. Предложена оценка эффективности реализации научного проекта в классе нелинейных динамических моделей, позволяющая учитывать влияние различных нелинейных факторов на эффективность достижения цели. При этом цель индивидуальной деятельности участников проекта заключается в такой организации их совместной деятельности, при которой удается поддержать ритмичность и постоянный темп выполнения работ по научному проекту, обеспечивающие реализацию проекта в намеченный срок.

176

1. Абдираимов И., Бабенко И. Методология анализа научно-технического потенциала и государственных научных программ / Проблемы теории и практики управления. Москва, 1998. № 3. С. 18-25.

2. Абдуллаев A.M. Проблемы прогнозирования научно-технического потенциала региона // Диалектика поиска возможностей в развитии науки и ускорении научно-технического прогресса. Ташкент, 1989. С.194-195.

3. Авдулов А.Н., Кулькин A.M. Структура и динамика научно-технического потенциала России. М.: Эдиторн Урсс, 1996. 184 с.

4. Авдулов А.Н. Фонды поддержки науки как регуляторы научно-технического развития. // Социологические исследования. 1997. № 8. С. 126-135.

5. Агафонова Н.В. Прогресс и традиции в науке. М.: МГУ, 1991. 128 с.

6. Аитов Н.А. Социальные проблемы ускорения научно-технического прогресса в СССР. М.: Россия, 1987. 174 с.

7. Аитов Н.А. Социальное развитие регионов. М.: Мысль, 1985. 220 с.

8. Андриевский Б.Р., Фрадков А.Л. Избранные главы теории автоматического управления с примерами на языке MATLAB. СПб.: Наука, 1999. 467 с.

9. Андриевский Б.Р., Фрадков А.Л. Элементы математического моделирования в программных средах MATLAB 5 и Scilab. СПб.: Наука, 2001.286 с.

10. Афанасьев В.Г. Общество: системность, познание и управление. М.: Политиздат, 1981. 432 с.

11. Бадамшин Р.А., Ильясов Б.Г., Герасимова И.Б., Хасанова Н.В. Оценка потенциала научных и научно-образовательных организаций // Вопросы управления и проектирования в информационных и кибернетических системах: Межвуз. науч. сб. Уфа, 2002. С. 152-160.

12. Бадамшин Р.А., Ильясов Б.Г., Герасимова И.Б., Хасанова Н.В. Об оценке научно-технического потенциала научных структур // Вопросы управления и проектирования в информационных и кибернетических системах: Межвуз. науч. сб. Уфа, 2005. С.14-19.

13. Бляхман JI.C. Экономика, организация управления и планирование научно-технического прогресса. М.: Высш. шк., 1991. 286с.

14. Большая Советская Энциклопедия / Гл. ред. Введенский Б.А. Т.34. 648 с.

15. Бревольская Т.А. Проблемы и пути совершенствования планирования развития научно-технического потенциала // Организация и управление народным хозяйством. М., 1988. С.84-86.

16. Будущее науки: Перспективы. Гипотезы. Нерешенные проблемы. Международный ежегодник // Отв. ред. Е.Б. Этингоф. М.: Знание, Вып. 19. 1986. 271 с.

17. Бурков В.Н., Ириков В.А. Модели и методы управления организационными системами. М.: Наука, 1994. 269 с.

18. Валуев С.А. Организационное обеспечение систем управления научными исследованиями вуза. М.: Высш. шк., 1983. 112 с.

19. Варшавский А.Е., Миндели Л.Э., Салтыков Б.Г. Научный потенциал страны. М.: Знание, 1984. 64 с.

20. Василькова В.В. Порядок и хаос в развитии социальных систем. СПб.: Лань, 1999. 119 с.

21. Васин В.А., Миндели Л.Э., Шур В.Н. Методологические основы анализа и прогнозирования ресурсного обеспечения науки // Изв. АН СССР. Сер. экон. 1988. № 5. С. 68-78.

22. Водопьянова Е.В. Научно-технический потенциал стран СНГ и Восточной Европы: проблемы и перспективы. М., 1999. 67 с.

23. Герасимова И.Б. Концепция организации подготовки научных кадров // Научно-технический и научно-образовательный комплексы региона: проблемы и перспективы развития: науч.-прак. конф. Уфа: УГАТУ, 1998. С. 22-24.

24. Герасимова И.Б., Хасанова Н.В. Оценка научно-образовательного и научно-технического потенциала региона // Интеллектуальные системы управления и обработки информации: Тр. междунар. молодежной науч.-техн. конф. Уфа: УГАТУ, 2001. С. 120.

25. Герасимова И.Б., Хасанова Н.В. Социальные проблемы развития научно-технического и научно-образовательного потенциала региона // XXVII Гагаринские чтения: Тез. докл. Междунар. молодежной науч. конф. М.: МАТИ, 2002. С. 121-122.

26. Горелова Г.В., Джаримов Н.Х. Региональная система образования, методология комплексных исследований. Майкоп: ГУП «Печатный двор Кубани», 2002. 360 с.

27. Горфинкель В.Я., Швандар В.А. Экономика организаций (предприятий). М.: ЮНИТИ, 2004.718 с.

28. Гузаиров М.Б., Бадамшин Р.А., Ильясов Б.Г., Герасимова И.Б., Хасанова Н.В. Синергетический подход к исследованию организационных систем //

29. Проблемы управления и моделирования в сложных системах: Тр. VI Междунар. конф. Самара: СНЦ РАН, 2004. С. 107-112.

30. Гузаиров М.Б., Герасимова И.Б., Хасанова Н.В. Об оценке образовательного потенциала университетов // Вопросы управления и проектирования в информационных и кибернетических системах: Межвуз. науч. сб. Уфа, 2005. С. 7-14.

31. Дежина И.Г. Проблемы статистической оценки научно-технического потенциала приоритетных направлений развития науки и техники // Статистика науки и техники в условиях перестройки хозяйственного механизма. М., 1989. С. 160-163.

32. Добров Г.М. Актуальные проблемы науковедения. М.: Знание, 1968. 45 с.

33. Друженков В.И. Пути повышения эффективности использования научно-технического потенциала // Проблемы развития и управления наукой в условиях интенсификации общественного производства. JL, 1988. С. 25-26.

34. Еремин С.Н., Семенов Е.В. Наука и образование в структуре НТР. // Отв. ред. В .Л. Соскин, В.Н. Турченко: АН СССР, Сиб. отд-ние, ин-т истории, филологии и философии. Новосибирск: Наука, Сиб. от-ние, 1989. 165с.

35. Ерунов В.П. К вопросу практической реализации системно-критериального анализа учебного процесса в вузе // Вестник ОГУ. Оренбург. 2001. № 1. С. 23-29.

36. Жуков В.И. Российское образование: проблемы и перспективы развития. М.: Финстатинформ, 1998. 175 с.

37. Зайцев Б. Научный потенциал и его использование // Плановое хозяйство. 1989. №2. С.39-42.

38. Зотов В.Б., Макашева З.М. Муниципальное управление. М.: Юнити-Дана, 2004. 279 с.

39. Иванов В.В. и др. Анализ, оценка и стимулирование научного потенциала / В.В. Иванов, В.Н. Гноевой, Г.В. Монастырская; АН УССР. Киев: Наук, думка, 1990. 132 с.

40. Ильясов Б.Г., Герасимова И.Б., Хасанова Н.В. Система управления научно-образовательным потенциалом региона. //Математические методы и информационные технологии в экономике: Сб. материалов VII Междунар. науч.-техн. конф. Пенза, 2001. 4.II. С.31-32.

41. Ильясов Б.Г., Герасимова И.Б., Хасанова Н.В. Оценка научного и образовательного потенциалов научно-исследовательских организаций // Системный анализ в проектировании и управлении: Тр. VI Междунар. науч.-практ. конф. СПб.: СПбГТУ, 2002. С. 459-460.

42. Ильясов Б.Г., Исмагилова JI.A., Валеева Р.Г Моделирование производственно-рыночных систем. Уфа: УГАТУ, 1995. 321с.

43. Иосилевский JI. Острые проблемы современного высшего образования. // Высшее образование в России, 1997. С. 121-123.

44. Искусство и наука системной практики. Материалы Международного «Круглого стола», состоявшегося в ИИАСА // Науч. ред. Ф.И. Перегудов. М.: НИИВШ, 1989. 191 с.

45. Исследование и оценка научно-технического и научно-образовательного потенциала как важнейшего фактора преобразований в экономике

46. Республики Башкортостан.- Научно-технический отчет по программе

47. Государственная поддержка региональной научно-технической политикивысшей школы и развитие ее научного потенциала». Рег.№ 01.200111925. Инв. № 02.2003 04959, 2002 // Бадамшин Р.А., Ильясов Б.Г., Герасимова Э.И., Хасанова Н.В. и др.

48. Калинкин Е.В. Научно-технический потенциал вузов и пути его эффективного использования. М.: Высш. шк., 1982. 127 с.

49. Камбуров С.В. Количественное моделирование и измерение научно-технического потенциала развитой капиталистической страны (на примере США) // ВНИИ системных исследований: Сб. тр. М., 1988. Вып. 10. С.73-78.

50. Кара-Мурза С.Г. Проблемы интенсификации науки: технология научных исследований. М.: Наука, 1989. 248 с.

51. Киселева В.В., Кузнецова Т.Е., Миндали Л.Э. Принципы количественного анализа научных потенциалов социалистических стран // СЭВ: наука -производство сотрудничество. М., 1988. С. 107-122.

52. Киселева В.В., Кузнецова Т.Е., Кузнецов Б.В. Анализ научного потенциала (межстрановой аспект). М.: Наука, 1991. 128 с.

53. Коврига С.В., Максимов В.И. Технология когнитивного моделированияцеленаправленного развития регионов РФ // Труды. Института. Т. XI. М.: ф Институт проблем управления им. В.А. Трапезникова РАН, 2000. С.91-103.

54. Кожурин Ф.Д. Процесс управления: (Системное исследование и разработка на примере региона). М.: Мысль, 1988. 239 с.

55. Концепция научной, научно-технической и инновационной политики в системе образования Российской Федерации на 2001-2005 годы. hi tp://lemoi-\v\v\v.dvzu.ru/unir/spravka/contsept.htni.4i

56. Концепция развития науки и инновационной деятельности в республике Башкортостан на 2000-2005 годы, http://www.innofond.ru/index.

57. Красовский А.А. Некоторые актуальные проблемы науки управления //Теория и системы управления. М.: Изв. РАН, 1996. Т.6. С.8-16.

58. Кроль В.М. Кадровый потенциал и финансовое обеспечение высшей школы России. // Высшее образование в России, № 4, 1996. С.22-30.

59. Кугель С.А. Профессиональная мобильность в науке. М.: Мысль, 1983. 256 с.

60. Кузин Ф.А. Кандидатская диссертация. Методика написания, правила оформления и порядок защиты. // Практическое пособие для аспирантов и соискателей ученой степени, 2-е изд. М.: Ось-89, 1997. 208 с.

61. Кунгурцева Г. Интеллектуальный потенциал как объект социального регулирования (регион, аспект)/ Диссерт. на соискание ученой степени канд. социолог, наук. Уфа, 2000.

62. Кусимов С.Т., Бадамшин Р.А., Жернаков B.C. Университет как инновационный сектор экономики страны // Новые технологии в образовании: Тр. междунар. симпозиума / Под ред. А.Н.Андреева,

63. B.В.Быстрова. М.: ИИЦ Всемирного технологического университета, 2001.1. C. 14-16.

64. Кусимов С.Т., Ильясов Б.Г., Васильев В.И. и др. Управление динамическими системами в условиях неопределенности. М.: Наука, 1998. 452 с.

65. Лакофф Дж. Когнитивная семантика // Язык и интеллект. М.: Прогресс, 1996. С. 143-184.

66. Ленчук Е.Б., Стрепетова М.П. Научно-технический потенциал России: состояние и основные проблемы его развития // Науковедение, № 3, 1999. С. 7-18.

67. Максимов В.И., Корноушенко Е.К., Качаев С.В. Когнитивные технологии для поддержки принятия управленческих решений. // Технологии информационного общества 98. М.: ИПУ РАН, 1999. С. 11-18.

68. Максимов В.И., Качаев С.В. Технологии информационного общества в действии: применение когнитивных методов в управлении бизнесом. // "Вестник РФФИ", Российский фонд фундаментальных исследований. 1999. №3(17). С. 73-78.

69. Марков A.M. Руководитель: Размышления о стиле управления. 2-е изд., доп. М.: Политиздат, 1987. 366 с.

70. Масленников В.И., Миндели Л.Э. Научные потенциалы СССР и США: опыт сопоставления // Вестн. АН СССР, 1989. № 10. С. 52-61.

71. Менегетти А. Системность и личность. / Сост. подгот. текста Сиренко С.Н. , М.: Серебряные нити, 1996. 128 с.

72. Методология научного исследования. М.: ЮНИТИ, 1999. 317 с.

73. Моделирование социальных процессов: Учебное пособие. Н. П. Тихомиров, В. Я. Райцин, Ю. Н. Гаврилец. Ю. Д. Спиридонов. М.: Рос. экон. академии, 1993. 144 с.

74. Мухамедьяров A.M. Научный потенциал республики: формирование, структура, динамика и оценка. Уфа: УГАТУ, 2000. 217 с.

75. Насибуллин Р.Т.,Герасимова И.Б. Имитационная модель продуктивной деятельности аспиранта. // Вопросы управления в информационных икибернетических системах: Межвуз. науч. сб. Уфа: УГАТУ, 1997. С. 158— 163.

76. Насибуллин Р.Т., Герасимова И.Б. Системная модель процесса решения научной проблемы. // Проблемы авиации и космонавтики и роль ученых в их решении: Тез. докл. науч. конф. Уфа: УГАТУ, 1997. С. 75-76.

77. Научно-технический потенциал области: Стат. сб./ Мурм. обл. ком. гос. статистики. Мурманск: Мурм. обл. ком гос. статистки, 1997. 17 с.

78. Научно-технические и научно-образовательные комплексы региона: проблемы и перспективы развития // ГК РБ по науке, высшему и сред, проф. образ. АН РБ. Уфа: УГАТУ, 1999. 225 с.

79. Научный потенциал вузов и научных организаций Минобразования России. 1998: Стат.сборник / Под ред.Ю.В.Шленова. М., 1999. 147 с.

80. Научный потенциал вузов Уральского федерального округа. 2003: Стат. сб. / Г. И. Дмитриев, Е. А. Законников, В. А. Мейев, С. А. Пташкин. СПб.: Мин-во образования РФ., 2004. 172 с.

81. Новая парадигма развития России в XXI веке. Комплексные исследования проблем устойчивого развития: идеи и результаты // Под ред. В.А. Коптюга, В.М. Матросова, В.К. Левашова. М.: Изд. Академия, 2000. 384 с.

82. Образование, наука и культура в Республике Башкортостан: Статистический сборник. Уфа: Комитет государственной статистики Республики Башкортостан, 2004. 133 с.

83. Основы управления персоналом: Учебник для вузов по направлению «Менеджмент». / Под ред. Б.М. Генкина. М.: Высш. шк., 1996. 381 с.

84. Перегудов Ф.И., Тарасенко Ф.П. Введение в системный анализ. Учеб. пособие для вузов. М.: Высш. шк., 1989. 367 с.

85. Пестеров П.Н. Социальный фактор научно-технического прогресса. Красноярск: Краснояр. ун-т, 1988. 152 с.

86. Планирование и управление в научных коллективах. М. «Наука», 1981. 136 с.

87. Плотинский Ю. М. Математическое моделирование динамики социальных процессов. М.: МГУ, 1992. 133 с.

88. Плотинский Ю.М. Теоретические и эмпирические модели социальных процессов. М.: Логос, 1998. 280 с.

89. Плотинский Ю.М. Модели социальных процессов. М.: Логос, 2001. 296с.

90. Прангишвили И.В. Системный подход и общественные закономерности. М.: СИНТЕГ, 2000. 528 с.

91. Пригожин И, Стенгерс И. Порядок из хаоса. М.: Прогресс, 1986. 432 с.

92. Проблемы развития научно-образовательного потенциала: Сб. ст. / АН СССР, Сиб. отд-ние, ин-т истории, филисофии.: Отв. Ред. Е.В. Семенов, А.Ф. Фелингер. Новосибирск: Наука. Сиб. отд-ние, 1987. 223 с.

93. Прогнозирование развития и размещения научно-технического потенциала. Киев, 1988. 107 с.

94. Промышленность Республики Башкортостан: Статистический сборник. Уфа: Госкомитет РБ по статистике, 2001. 158 с.

95. Рузавин Г.И. Методология научного исследования. М.: ЮНИТИ, 1999. 317с.

96. Салтыков Б.Г. Научный потенциал СССР: перестройка структуры // Экономика и мат. методы. 1990. Т.26, вып.1. С. 122-134.

97. Селезнев A.M. Научный потенциал современного общества. М.: МГУ, 1989. 142 с.

98. Силов В.Б. Принятие стратегических решений в нечеткой обстановке. М. ИНПРО-РЕС. 1995. 228 с.

99. ЮЗ.Симанков B.C., Луценко Е.В. Адаптивное управление сложными системами на основе теории распознавания образов. Краснодар: ТУ КубГТУ, 1999.318 с.

100. Симанков B.C., Луценко Е.В., Лаптев В.Н. Системный анализ в адаптивном управлении: / Под науч. ред. проф. В.С.Симанкова. Краснодар: ИСТЭК, 2001.258 с.

101. Синергетическая парадигма. М.: Прогресс Традиция, 2000. 264 с.

102. Современная прикладная теория управления: синергетический подход в теории управления / Под ред. А.А. Колесникова Таганрог: ТРТУ, 2000. 4.2. 559 с.

103. Социальные и экономические проблемы повышения эффективности науки. / Под ред. Рябушкина Т.В. М.: Наука, 1985. 220 с.

104. Социальные проблемы науки / Под ред. Макарова B.JI. Новосибирск: Наука, 1983. 113 с.

105. Суховей А.Ф. Развитие форм интеграции науки и производства в России и за рубежом. Екатеринбург: ИЭ, 2000. 50 с.

106. Терехов А.И. Научные кадры. Статистическое исследование состояния и подготовки, математическое моделирование движения. М.: ЦЭМИ РАН, 1991. 188 с.

107. Терехов А.И. Особенности формирования кадрового потенциала Российской науки. М.: Науковедение, 1999. № 2. http://vivovoco.rsl.ru /vv/JOURNAL/SCILOG/DISS/DISS/HTM.

108. Трахтенгерц Э.А. Компьютерная поддержка принятия решений: Научно-практическое издание. Серия «Информатизация России на пороге XXI века». М.: СИНТЕГ, 1998. 376 с.

109. ПЗ.Урманцев Ю.А. Общая теория систем: состояние, приложение и перспективы развития. М.: Мысль, 1988. 165 с.

110. Файзуллин Ф.С., Шафиков М.Т. Методологические вопросы исследования сущности социального потенциала // Уральские социологические чтения 2001 г.: Материалы Всерос. конф. Уфа: Госкомнаука РБ, 2001. С.20-27.

111. Файзуллин Ф.С., Шафиков М.Т. Исследование потенциала: методологический и региональный аспекты / Ядкяр, 2001, №4. С.77-89.

112. Файзуллин Ф.С. О социальных факторах развития человеческого потенциала // Научное и методическое обеспечение подготовкиспециалистов аэрокосмического комплекса: история, проблемы, перспективы. Уфа: УГАТУ, 2002. С. 8-12.

113. Файзуллин Ф.С., Шафиков М.Г. Особенности научно-образовательного потенциала // Человеческий потенциал региона. Уфа. Гилем. 2002. С. 5668.

114. Филиппов А.В. Работа с кадрами: Психологический аспект. М.: Экономика, 1990. 167 с.

115. Хакен Г. Синергетика. М.: Мир, 1980. 404 с.

116. Чепурных Н.В., Новоселов АЛ. Экономика и экология: развитие, катастрофы. М.: Наука, 1996. 271 с.

117. ЧернавскийД.С. Синергетика и информация. М.: Наука, 2001. 182 с.

118. Шафиков М.Т. Научно-образовательный потенциал региона: структура, состояние, динамика. Уфа: «Гилем», 2002. 107 с.

119. Шафиков М.Т. Потенциал: сущность и структура / Социологические и гуманитарные исследования. М., 2002. С. 236-245.

120. Шашкова JI.A. Научно-интеллектуальный потенциал как социально-философская проблема // Философские проблемы современного естествознания. 1990. Вып.72. С. 54-59.

121. Шашкова JI. А. Социально-философские предпосылки использования понятия "потенциал" в современной науке и технике // Философские проблемы современного естествознания. 1989. Вып.71. С. 60-64.

122. Education and Society Today./Ed.Harnett and Naish.N-Y, 1986,p.4.

123. Education on Trial: Strategies for the Future.-N-Y, 1983,/7.XIII.

124. Hwang Ch.-L., Lin M.J. Group decision making under multiple criteria. // Lecturer Notes in Economics and Mathematical Systems, vol.28, 1987.

125. Pedrycz W. Fuzzy models and relational equations// Math. Modeling. 1987. № 9. p. 427-434.

126. Sonnert G. What makes a good scientist?: Determinants of peer evaluation among biologists//Social Studies of Science. 1995, V. 25. № 1. P. 35-55.

127. Lane N.F. What is the future of research? The science policy of the USA // Interdisciplinary Science Reviews. 1995. V. 20. №2. P. 98-103.