ДИНАМИЧЕСКАЯ НЕЧЕТКАЯ ЭКСПЕРТНАЯ СИСТЕМА ДЛЯ УПРАВЛЕНИЯ ВУЗОМ
А.С.
Горшков *, В.В. Трофимов **, В.П. Руковчук ***Комитет по науке и высшей школе администрации Санкт-Петербурга,
**Санкт-Петербургский гуманитарный университет профсоюзов
Abstract - Higher educational institutions are regarded as the complex objects to be controlled. The control system under consideration is a dynamic fuzzy expert system used as the support platform for the decision-making person.
Российская система образования характеризуется весьма динамично развивающимися процессами: резким сокращением госбюджетного финансирования, возникновением коммерческих образовательных структур, формированием рынка специалистов, обновлением состава специальностей в соответствии с требованиями рынка, введением новых образовательных стандартов, созданием многоуровневой системы образования, применением аккредитации для управления качеством образования, расширением самостоятельности вузов, возникновением безработицы, изменением пропорций в подготовке студентов по различным специальностям, перемещением высоко квалифицированных преподавательских кадров в коммерческие структуры и т.д.
В складывающихся условиях перехода к рыночной экономике всей системы образования России вузы практически полностью лишаются госбюджетного финансирования. Для выживания они вынуждены менять старые механизмы управления, использующие командно-административные методы, на новые, использующие рыночные механизмы. Опыта работы в новых условиях у большинства государственных вузов нет, что приводит к ошибкам, обусловленным применением в управлении методов "проб и ошибок".
Для преодоления возникших трудностей и укрепления позитивных тенденций следует реформировать систему образования и привести ее в соответствие с потребностями рыночной экономики. Для этого необходимо заложить механизмы адаптации, своевременно меняющие структуру и параметры как системы образования в целом, так и отдельных ее элементов, в частности, университетов.
Необходимость выживания в условиях динамичного изменения внешней среды заставила разрабатывать адекватные модели различных социальных объектов, таких как вузы.
Для управления высшим учебным заведением в новых динамично изменяющихся условиях нами предлагается подход, основанный на применении систем поддержки принятия решений, в частности, динамических нечетких экспертных систем.
На практике доказано, что человеку несвойственно мыслить и принимать решения только в количественных характеристиках. Он мыслит, прежде всего, в качественных показателях. Для него поиск решения - это, в первую очередь, поиск общей идеи решения, и здесь количественные оценки играют вспомогательную роль. Человек в процессе принятия решения использует качественные оценки, формализуемые в виде нечетких категорий, поэтому нечеткие понятия должны использоваться при построении модели управления. Кроме этого и диалог с моделью, реализованной на ЭВМ, также должен происходить с использованием нечетких категорий.
Экспертных систем, основанных на использовании нечетких категорий, известно достаточно много. Такие системы предлагают, как правило, несколько альтернативных вариантов решений. Право выбора конкретного решения остается за человеком.
В докладе предлагается экспертная система и обсуждаются ее особенности.
Приводятся выражения функции принадлежности, обеспечивающие наибольшую точность, а также наилучшие по точности способы реализации операций нечеткой логики результаты.
Вуз как объект управления является сложной системой и имеет следующие отличительные особенности:
- Не все критерии выбора управляющих решений и условия, влияющие на этот выбор, могут быть выражены в виде количественных соотношений.
- Формализованное описание объекта управления отсутствует, либо является неприемлемо сложным.
- Значительная часть информации, необходимая для математического описания объекта, существует в форме представлений и пожеланий специалистов - экспертов, имеющих опыт работы с данным объектом.
При построении модели вуз рассматривается как совокупность экологической, экономической и информационной подсистем.
Экологическая подсистема. На входе - природные ресурсы. Содержание подсистемы: переработка требуемых ресурсов. На выходе - выбросы, отходы, риски. Цели вуза как элемента экосистемы: уменьшение потребляемых природных ресурсов, ограничение выбросов, сокращение отходов, ограничение риска, производство и/или использование безвредных для окружающей среды продуктов.
Экономическая подсистема. На входе – экономические ресурсы: капитал, труд. Содержание подсистемы: обучающие и производственные технологии. На выходе – продукты (специалисты, научные разработки, изделия) и услуги. Цели вуза как элемента экономической системы: снижение капиталоемкости и трудоемкости продукции, внедрение новых технологий, увеличение ассортимента, объема и качества выпускаемой продукции и услуг.
Информационная подсистема. На входе - информационные ресурсы. Содержание подсистемы: обработка информации. На выходе - информационные продукты. Цели вуза как элемента информационной системы: повышение достоверности, надежности и своевременности предоставляемой информации о вузе и внешней среде.
При построении модели внешней среды к системам, которые влияют на вуз, относятся общество, государство и рынок.
Сложные объекты моделирования являются иерархически многоуровневыми. В состав объекта любого уровня иерархии (университет, факультет, кафедра, рабочее место) включаются несколько разновидностей ресурсов. Технические ресурсы: производственное оборудование, инвентарь, материалы и т.д. Технологические ресурсы: технологии (в том числе и обучения), идеи, научные заделы и т.д. Кадровые ресурсы: квалификация, демографический состав, способность к адаптации. Пространственные ресурсы: здания, сооружения, территории, коммуникации и т.д. Информационные ресурсы: информация о вузе и об окружающей среде. Финансовые ресурсы: источники финансирования, их характеристики, состояние активов, ликвидность, кредитные линии и т.д. Ресурсы организационной структуры системы управления: управляющая система и ее характеристики (способность к перенастройке, гибкость, скорость отработки управляющих воздействий и др.). Специфический ресурс, отражающий свойство адаптируемости, - предприимчивость, организующая взаимодействие всех остальных видов ресурсов и обеспечивающая их развитие.
Объектом стратегического управления является вся совокупность ресурсов, составляющих вуз. Общее свойство этих ресурсов - их наличие в ограниченном количестве.
Задачи, стоящие перед вузом (целевые функции модели) – удовлетворение потребностей рынка по выпуску специалистов, приведение в соответствие качества обучения специалистов и проводимых исследований современным требованиям и прогнозируемым на будущее потребностям общества, формирование оптимального набора специальностей подготовки, читаемых дисциплин и направлений исследований.
В рамках модели вуза можно выделить относительно самостоятельные направления деятельности: образовательная, научно-исследовательская, производственная. Эти направления характеризуются набором специальностей, дисциплин, направлений исследований и разнообразием выпускаемой продукции.
В соответствии с этим можно выделить и рассматривать три профиля вуза: образовательный, научно-исследовательский и производственный. Эти профили отражают состав, структуру и ресурсы, необходимые для проведения обучения, исследований, выпуска продукции и предоставления услуг, удовлетворяющих запросам потребителей. Профиль - характеристика приспособленности вуза к достаточно длительному выпуску определенного набора продуктов и услуг. Широта каждого профиля характеризуется разнообразием выпускаемых продуктов и услуг.
В условиях воздействия множества разнообразных факторов и чрезвычайно динамичного изменения внешней среды задача оптимизации профиля на основе адекватной модели становится весьма актуальной.
Оптимизация профиля вуза - это проблема поиска совокупности таких параметров ресурсов и управляющих воздействий, которые обеспечивают достижение целей с максимально возможной величиной выбранного критерия, например, чистого дохода. При этом гибкость в формировании профиля вуза характеризуется как фактор его выживаемости в условиях нестабильности внешней среды.
Количественная оценка гибкости профиля может быть определена как соизмерение степени стабильности технологии и степени стабильности затрат, связанных с функционированием вуза. Степень стабильности (или нестабильности) технологии предопределяет степень образовательного разнообразия. Количественная оценка степени образовательного разнообразия может быть определена с помощью так называемого коэффициента ассоциации. В свою очередь, значения коэффициентов ассоциации могут определяться по ступеням специализации образования.
Количественная оценка затрат, связанных с функционированием или созданием вуза, складывается из единовременных и текущих затрат, которые могут быть представлены во времени как совокупные затраты за период. Исходя из этого, могут быть определены индекс изменения затрат, связанных с функционированием заведения, и количественная оценка гибкости профилей вуза.
Различают следующие типы профилей.
Жесткий профиль – когда адаптация к изменениям внешних условий требует перестройки всей структуры вуза и больших инвестиций.
Адаптивный профиль – когда для адаптации требуется перестройка только части структуры и необходимы средние объемы инвестиций.
Гибкий профиль – когда не требуется больших инвестиций, а вся перестройка происходит за счет внутренних резервов.
Таким образом, управление гибкостью профилей вуза - это управление процессом обучения, научными исследованиями, производственной деятельностью и ресурсами для достижения эффективного функционирования.
Эффективное функционирование вуза заключается в периодическом обновлении всех его ресурсов.
Стратегия обновления – определение таких параметров периодического перевооружения или реконструкции всех составляющих ресурсов как периодичность проведения, сроки начала и окончания, объем необходимых средств для оптимального варианта стратегии.
Рассмотренная модель легла в основу построения базы знаний экспертной системы, предназначенной для поддержки процесса принятия решений членами ректората вуза.
Литература
1.
Глухов Д.О. Экспертная система на нечетких продукционных правилах для обследования сложного объекта./ Международная конференция по мягким вычислениям и измерениям 22-26 июня 1998 Санкт-Петербург.— СПб, -- 19982.
Экономическая стратегия фирмы/ учебное пособие, под ред. А.П. Градова, Санкт-Петербург, Специальная литература, 1995.3. Porter M.E. Competitive Strategy: Techniques for Analyzing Industries and Competitors. New York: The Free Press, 1980
4. Porter M.E. Competitive Advantage. New York: The Free Press, 1985
Site of Information
Technologies Designed by inftech@webservis.ru. |
|