Рис.59. Пример оценки качества научного доклада

Например, для оценки качества научного доклада аспиранта необходимо (рис.59):

-  определить показатели, например, такие как наличие цели исследования и её актуальность, наличие ссылок на других авторов, степень соответствия выводов и задач и т. д.;

-  разработать критерии, например, для степени соответствия задач, указанных в начале доклада и выводов по его результатам критерием является полное соответствие по сути и 50% соответствие по семантическим признакам (повторяющиеся слова и формулировки);

-  измерить перечисленные показатели;

-  сопоставить их с критериями и на основе усреднения оценок или иного метода сформировать некоторую количественную оценку по относительной шкале.

Показатель качества – количественная характеристика свойства объекта, входящего в состав его качества и рассматриваемая применительно к определенным условиям жизненного цикла объекта [25].

Полученный при измерении и обобщении квалиметрический результат, т. е. численный показатель уровня качества исследованного объекта по отношению к качеству эталона, еще не оценка качества. Оценкой качества является мера соответствия полученного уровня качества объекта интересам или потребностям оценивающего субъекта или группы субъектов.

Оценка качества (Qоц) – результат взаимодействия оцениваемого объекта (О) и оценивающего субъекта (С) на основе некоторого эталона (Б) по определённой логике (алгоритму) (А), а именно:

Qоц = < О, С, Б, А >, (5.2)

где О – оцениваемый объект; С – оценивающий субъект; Б – база оценки (эталон качества); А – алгоритм (логика и приемы) оценивания.

Таким образом, квалиметрический анализ позволяет сформировать обобщённые показатели качества объекта и сформировать пригодную для сравнения и точного анализа количественную оценку качества объекта, явления или процесса, что бывает очень важно в системных исследованиях.

6.4. Представление справочников на шкалах

Моделирование в SADT предполагает, что для каждой модели можно составить гомоморфный справочник этой модели, т. е. можно сформировать модель для модели. При этом справочник можно представить в виде номинальной шкалы, поскольку ею будет любое перечисление неповторяющихся объектов (рис.60).

Рис.60. Связь между функциональным моделированием и шкалами

Рассмотрим пример справочника процессов образовательной организации. В общем случае он содержит процессы приём абитуриентов, обучения, научных исследований и государственная аттестация выпускника. Для шкалы, построенной для такого справочника (X1 (приём абитуриентов), … X4 (государственная аттестация выпускника)), отсутствует нулевая точка, упорядоченность и интервальность, поэтому она мало пригодна для каких-либо преобразований.

Если сопоставить переменным X1, … X4 количественные значения, выражающие, например, удовлетворённость предприятий качеством знаний выпускников вуза, то мы сможем определить нулевую точку и упорядочить элементы справочника по возрастанию интенсивности выбранного свойства.

В рассмотренном примере процесс «приём абитуриентов» X1 не будет иметь нулевое значение выбранного свойства, поэтому нам придётся ввести X0 – процесс довузовской подготовки, который в действительности означает отправную точку процесса оценки удовлетворения потребителей. Если ввести точку X5 – работа с предприятиями, в которой интенсивность рассмотренного свойства максимальна, и взять это значение за 100, то остальные 4 точки будут иметь различные значения степени удовлетворённость предприятий качеством знаний выпускников вуза в интервале от 0 до 100. По этим значениям их можно однозначно упорядочить, т. е. построить шкалу порядка.

Таким образом, некоторые справочники, построенные по методологии SADT, можно выразить в виде шкал для измерения определённого свойства. Чтобы определить данное свойство, необходимо установить цель системы, использующей эти справочники и назначение (цели) справочника для системы. Так, рассмотренный выше справочник функций (бизнес-процессов) системы связан с основной целью производственной организационной системы – удовлетворением потребителя, а, например, справочник сотрудников организации – с целью сохранения её гомеостаза за счёт поддержания стабильности в коллективе. В таком аспекте справочник кадров можно рассматривать как шкалу стажа работников.

Некоторые справочники, имеющие малое число полей, такие как справочники имён, ключей, подразделений и т. д. не связаны напрямую с целями системы и являются техническими, служащими сервисами для других справочников системы. Они также могут быть выражены в виде шкал порядка, если их ранжировать по алфавиту, порядку возрастания номеров и т. д. Но такое упорядочение не очень пригодно.

Таким образом, можно сделать вывод, что поскольку любая функциональная, процессная и т. д. модель, построенная по методологи SADT, может быть представлена в виде сложного справочника, то, соответственно, она может быть представлена как шкала для измерения некоторого свойства, связанного с назначением (целью) моделируемой системы или её части. Следовательно, существует связь между семантическими понятиями предметной области и средствами измерения их системных свойств посредством механизма шкал.

6.5. Контрольные вопросы

1)  Что характеризует погрешность измерения?

2)  Дайте определение измерительной шкалы?

3)  Какие основные свойства характеризуют измерительные шкалы?

4)  Что такое упорядоченность шкалы?

5)  Чем отличаются номинальные шкалы от порядковых?

6)  Чем отличаются интервальные шкалы от шкал разностей?

7)  Почему абсолютные шкалы так названы?

8)  В каких видах шкал присутствует фиксированная нулевая точка?

9)  В каких видах шкал присутствует интервальность?

10)  Какая наука изучает количественную оценку качества объектов реального мира?

11)  Каков объект квалиметрии?

12)  Каков алгоритм качества в квалиметрии?

13)  Чем показатель качества отличается от оценки качества?

14)  Каким образом связаны функциональные модели IDef0 и справочники?

15)  С помощью какого вида шкалы можно измерять функциональную модель IDef0?

7. Системный анализ

7.1. Системный анализ как метод исследования

7.1.1. Особенности системного анализа. После изучения понятия «система», принципов функционирования сложных систем, подходов к их моделированию и измерению, появляется возможность рассмотреть системный анализ как метод для получения новых знаний о сложных системах. В этой роли системный анализ представляет собой достаточно формализованную технологию рассмотрения сложного объекта, включающую определённый набор конкретных этапов и шагов. При исследовании сложных систем принято использовать два подхода (рис.61), акцентируя один из них в зависимости от требований ситуации:

-  Индукцию («от простого к сложному»). Сначала изучаются свойства отдельных частей системы – элементов, а уже на основе знания об их свойствах делается вывод о свойствах системы.

-  Дедукцию («от сложного к простому»). Сначала изучаются свойства всей системы, уже на основе этого знания делаются выводы о свойствах элементов.

Рис.61. Подходы к исследованию

Эффективность системного анализа повышается в зависимости от увеличения сложности исследуемой системы, но при условии четкой формулировки единых системных целей при взаимосвязанном рассмотрении важных сторон системы. Системный анализ основывается на поиске конкретных механизмов целостности объекта и выявлении пространственного и логического размещения его связей.

7.1.2. Характеристика основных подходов, используемых в системном анализе

В системном анализе используются следующие основные подходы:

1.  Системный подход – направление методологий исследования, предполагающее рассмотрение объекта как множества элементов в совокупности отношений и связей между ними с учётом свойства целостности.

Основными характеристиками системного подхода являются целостность, иерархичность строения, структуризация, множественность и системность, рассмотренные выше.

2.  Структурный подход – направлениие методологий исследования, предполагающее изучение структуры и функций системы с учётом зависимости между ними.

3.  Интегральный подход – направление методологий исследования, предполагающее многоаспектный анализ сторон, свойств, функций, структуры и внешних взаимосвязей системы и выявление наиболее значимых из них.

4.  Конструктивный подход – направление методологий исследования, предполагающее рассмотрение системы в виде объекта, преобразующего входы в выходы по некоторым законам

5.  Проблемный подход – направление методологий исследования, опирающееся на понятие проблемы, как противоречия между целями, свойствами, функциями или состояниями системы и методы разрешения подобных проблем.

6.  Ситуационный подход – направление методологий исследования, основанное на методах планирования типовых ситуаций и сценариев управления ими, а также методов определения прчинно-следственных связей.

7.  Морфологический подход – направление методологий исследования, предполагающее точное формальное определение некоторой проблемы с выявлением множества его решений и основанное на применении методов морфологического моделирования

8.  Инновационный подход – направление методологий исследования, предполагающее выявление экономически значимых новшеств и внедрение их в реальные бизнес-процессы организаций с целью повышения их эффективности (как правило, речь идёт об экономической эффективности).

9.  Целеориентированный подход – направление методологий исследования, предполагающее структурную декомпозицию целей системы для выяснения целей и задач отдельных подсистем и элементов системы.

10.  Нормативный подход – направление методологий исследования, основанных на рационализации и унификации применяющихся методов и технологий, а также на управлении требованиями к системам и процессам.

7.1.3. Принципы (закономерности) системного анализа. Системный анализ предоставляет исследователю удобную и эффективную схему решения проблемы практики за счёт всестороннего изучения объекта исследования как системы. Для использования этой схемы исследования необходимо руководствоваться следующими принципами:

1)  Принцип конечной цели утверждает приоритет конечной (глобальной) цели системы. Он утверждает, что цель системы – это система целей её подсистем и элементов: сначала основная цель определяет подцели, а затем их достижение обеспечивает достижение основной цели (рис.62).

Рис.62. Схема формирования основной цели

Например, сначала заведующий кафедрой формирует план работы кафедры, направленный на достижение целей вуза (системы), а преподаватели выполняют этот план, способствуя достижению целей кафедры (подсистемы).

Принцип раскрывается через следующие правила:

-  перед проведением системного анализа необходимо сформулировать цель исследования;

-  анализ следует вести после выяснения основной цели, функции или основного назначения исследуемой системы;

-  при исследовании любые изменения системы должны оцениваться относительно того способствуют или препятствуют они достижению конечной цели;

-  цель функционирования искусственной системы задается системой, для которой исследуемая система является элементом.

Примечание – нижестоящие цели подчиняются вышестоящим.

2)  Принцип измерения. Измерять параметры функционирования системы можно только на основе сопоставления их с параметрами системы более высокого порядка, выступающей в роли шкалы.

Рис.63. Измерение эффективности подсистемы на примере автомобиля

Для определения эффективности функционирования системы надо представить её как часть более общей и проводить оценку общих свойств исследуемой системы относительно целей и задач данной надсистемы (рис.63).

Например, для оценки достижений кафедры необходимо измерить их по шкале, сформированной для многих кафедр вуза (определить рейтинг) и определить место кафедры на шкале заслуг.

Признак, по которому производится сравнение, называется мерой.

Примечание

-  в ряде случаев, в частности в физике, метрологии и т. д., измерение параметров производится при помощи сравнения с эталонами;

-  при научных исследованиях сравнение нового знания (методик, моделей и т. д.) производится с уже известными, нашедшими подтверждение на практике.

Данный принцип можно считать эквивалентным утверждению, что «всё познаётся в сравнении».

3)  Принцип эквифинальности. Система может достигнуть требуемого конечного состояния, не зависящего от времени и определяемого собственными характеристиками системы при различных начальных и граничных условиях, различными путями. Это свойство означает сохранение устойчивости системы в течение определённого времени в определённом пространстве (рис.64).

Рис.64. Способы достижения одного результата

Например, по одному и тому же профилю можно обучаться и очно, и заочно, и на очно-заочной форме обучения.

4)  Принцип единства означает совместное рассмотрение системы, и как целого, и как совокупности её элементов.

Например, учебная группа с одной стороны является самостоятельной единицей (целостностью), а с другой – объектом, состоящим из студентов (элементов).

5)  Принцип связности. Рассмотрение любой части системы совместно с её окружением подразумевает проведение процедуры выявления связей между элементами системы и выявление связей с внешней средой (учет внешней среды) (рис.65).

Рис.65. Рассмотрение системы совместно с её окружением

Например, «лаборатория», как часть системы «кафедра», связана, помимо элементов системы, с такими сущностями внешней среды как «источники электроэнергии», «сервера университета» и т. д.

6)  Принцип модульного построения утверждает, что полезно выделение модулей (подсистем) в системе и рассмотрение её как совокупность этих модулей (подсистем) (рис.66). Принцип указывает на возможность исследования части системы с учётом совокупности её входных и выходных связей с выходными модулями (подсистемами).

В этом случае можно исследовать свойства модулей (подсистем) через свойства элементов, входящих в неё.

Модули (подсистемы) экономической информационной системы можно поделить на следующие типы:

-  средства производства (основные фонды);

-  предметы труда (оборотные средства предприятия);

-  производительные силы (кадровый ресурс);

Рис.66. Модульная схема самолёта

Например, система «факультет» состоит из подсистем «кафедр», а «кафедры», в свою очередь, состоят из «лабораторий» и т. д.

7)  Принцип иерархии гласит, что полезно введение иерархии частей и их ранжирование, поскольку это упрощает разработку системы и устанавливает порядок рассмотрения частей. Кроме того, появляется возможность исследовать общие свойства связей между уровнями (вертикальные связи) и между элементами, находящимися на одном уровне (горизонтальные связи). Иерархия позволяет решать проблемы перехода количественных изменений в качественные за счёт определения границ между уровнями (рис.67).

Понятие «иерархии» связано с понятием «декомпозиции», т. е. с разделением системы на элементы, при котором полученные элементы несут часть целостных свойств декомпозируемой системы.

Рис.67. Уровни иерархии на примере физического строения вещества

Например, уровни иерархии вуза или любой другой организации.

8)  Принцип функциональности состоит в том, что цель искусственной системы достигается через её функционирование, т. е. цель определяет функциональное назначение системы, а структура и элементы определяют функции и функционирование системы (рис.68).

Рис.68. Схема принципа функциональности

Помимо структурных моделей системы существуют функциональные модели, позволяющие оценивать её функциональность. Нередко эти модели объединяются в одну – структурно-функциональную модель.

Например, для достижения цели, связанной с получением новых знаний, студенту необходимо принять участие в функционировании учебного процесса.

9)  Принцип развития указывает на свойство изменчивости систем со временем. Такие изменения могут происходить в сторону улучшения показателей эффективности системы. В этом случае система называется развивающейся. Если же изменение показателей системы происходит в сторону ухудшения, то её называют деградирующей. Любые системы обладают жизненным циклом, в ходе которого они зарождаются, развиваются, деградируют и разрушаются (рис.69). Для систем свойственен этап стабильного функционирования, когда процессы развития и деградации уравновешиваются.

Рис.69. Жизненный цикл искусственной системы

Например, технические специальности зарождаются по мере появления новых технических систем, развиваются и на определённом этапе могут быть закрыты в связи с отказом от таких систем, т. е. погибнуть.

10)  Принцип децентрализации указывает на то, что при сочетании в сложных системах централизованного и децентрализованного управления степень централизации должна стремиться к минимальной, но быть достаточной для обеспечения выполнения поставленной цели. Следовательно, система более эффективна при минимально необходимой для достижения цели степени централизации (рис.70)

Рис.70. Зависимость эффективности управления от централизации

Например, рациональная степень централизации для кафедры вуза ближе к минимуму, чем к максимуму, а для военной части постоянной готовности – наоборот.

11)  Принцип неопределенности заключается в учете неопределенностей и случайностей в системе. Принцип утверждает, что в системе могут быть определены не все структурные связи и элементы, функции или внешние воздействия, но при этом она может достигать своей цели.

Человек может приходить к верному решению, не располагая всеми знаниями в предметной области. Любое исследование позволяет собрать лишь некоторый, обычно небольшой процент информации об его объекте. Тем не менее, это не мешает человеку выявлять объективные законы вселенной.

Например, ни один студент не может полностью владеть всеми знаниями о предметной области, но может успешно сдавать экзамены, демонстрируя удовлетворяющие преподавателя знания.

7.2. Онтологический аспект системного анализа

7.2.1. Понятие онтологии в информатике. Понятие онтологии возникло в философии. Характерной чертой онтологического анализа является разделение объектов на классы и определение их онтологий, или же совокупности фундаментальных свойств, которые определяют их изменения и поведение [8].

Онтология – методология формализации некоторой области знаний с помощью концептуальной схемы, включающей структуру данных, релевантные классы объектов, их связи, правила и ограничения, принятые в этой сфере. Широко применяется в программировании и в моделировании бизнес-процессов как форма представления знаний о реальности.

Онтология проектирования – это формализованное описание знаний субъектов проектирования о процессе проектирования новых или модернизаций уже известных объектов, включая знания о самом объекте проектирования и также тезаурус предметной области [35].

Хотя термин «онтология» изначально философский, в информатике он принял самостоятельное значение. Здесь есть два существенных отличия:

–  онтология в информатике должна иметь формат, который компьютер сможет легко обработать;

–  информационные онтологии создаются всегда с конкретными целями – решения конструкторских задач; они оцениваются больше с точки зрения применимости, чем полноты [9].

Онтологии могут быть специализированными (предметно-ориентированными), представляя в этом случае только некоторую ограниченную сферу знаний и общими.

Специалзированная онтология содержит специальные для этой сферы значения понятий. Например, понятие «кран» в строительстве означает подъёмный механизм, а в сфере сантехнических работ – механизм, ограничивающий подачу воды.

Общая онтология используются для общих понятий. Такая онтология содержат основной набор понятий и глоссарий (тезаурус), в котором они описаны.

Глоссарий – словарь узкоспециализированных терминов в какой-либо отрасли знаний с толкованием, иногда переводом на другой язык, комментариями и примерами. Тезаурус – особая разновидность словарей общей или специальной лексики, в которых указаны семантические отношения (синонимы, антонимы, паронимы, гипонимы, гиперонимы и т. п.) между лексическими единицами [9].

Язык описания онтологий — формальный язык, используемый для кодирования онтологии [9]. Существуют следующие виды языков описания онтологий:

-  традиционные языки спецификации онтологий: Ontolingua, CycL;

-  языки, основанные на дескриптивных логиках (такие как LOOM);

-  языки, основанные на фреймах (OKBC, OCML, F-Logic);

-  языки, основанные на Web-стандартах (XOL, SHOE, UPML);

-  современные языки для обмена онтологиями через Web (RDF, RDFS, DAML+OIL, OWL) [31].

7.2.2. Стандарт онтологического исследования IDEF5. IDEF5 (Ontology Description Capture) – стандарт онтологического исследования сложных систем. Методология IDEF5 обеспечивает наглядное представление данных, полученных в результате обработки онтологических запросов в простой естественной графической форме.

Онтологический анализ обычно начинается с составления словаря терминов (см. стр. 162), который используется при обсуждении и исследовании характеристик объектов и процессов, составляющих рассматриваемую систему, а также создания системы точных определений этих терминов. Кроме того, документируются основные логические взаимосвязи между соответствующими введенным терминам понятиями. Результатом этого анализа является онтология системы, или же совокупность словаря терминов, точных их определений взаимосвязей между ними. При построении онтологии должны быть выполнены следующие задачи:

1) создание и документирования словаря терминов (глоссария);

2) описание правил и ограничений, согласно которым на базе введенной терминологии формируются новые достоверные утверждения, описывающие систему;

3) построение модели, которая на основе существующих утверждений, позволит сформировать новые утверждения.

Рис.71. Схема построения онтологии

При рассмотрении каждой системы существует огромное количество утверждений, достоверно отображающих ее состояние в различных разрезах, а построенная онтологическим способом модель должна выбирать из них наиболее полезные для эффективного рассмотрения в том или ином контексте. Дополнительно, эта модель помогает описывать поведение объектов и соответствующее изменение взаимосвязей между ними, или, другими словами, поведение системы. Следовательно, онтология представляет собой словарь данных, включающий в себя и терминологию, и модель поведения системы.

7.2.3. Концепции и язык описания онтологий в IDEF5. Процесс построения онтологии, согласно методологии IDEF5 состоит из пяти основных действий:

1) изучение и систематизирование начальных условий, при котором формируются основные цели и контексты проекта разработки онтологии, определяются роли между членами проекта;

2) сбор и накапливание данных для построения онтологии;

3) анализ данных, заключающийся в группировке собранных данных для облегчения построения терминологии;

4) начальное развитие онтологии, в ходе которого формируется предварительная онтология, на основе отобранных данных;

5) уточнение и утверждение онтологии заверщающие процесс построеня онтологии.

Рис.72. Схематические графические изображения IDEF5 [8]

Для поддержания процесса построения онтологий в IDEF5 существуют специальные онтологические языки: схематический язык (Schematic Language-SL) и язык доработок и уточнений (Elaboration Language-EL). SL является наглядным графическим языком, специально предназначенным для изложения компетентными специалистами в рассматриваемой области системы основных данных в форме онтологической информации. EL представляет собой структурированный текстовой язык, который позволяет детально характеризовать элементы онтологии (рис.72).

Язык SL позволяет строить разнообразные типы диаграмм и схем в IDEF5. Основная цель всех этих диаграмм – наглядно и визуально представлять основную онтологическую информацию.

7.2.4. Виды схем и диаграмм IDEF5. Существует четыре основных вида схем, которые используются для накопления информации об онтологии в графической форме.

Таблица 4

Виды онтологических схем

Диаграмма классификации. Обеспечивает механизм для логической систематизации знаний, накопленных при изучении системы. Существует два типа таких диаграмм: диаграмма строгой классификации и диаграмма естественной (видовой) классификации. Диаграмма строгой классификации отличается тем, что определяющие свойства классов высшего и всех последующих уровней являются необходимым и достаточным признаком принадлежности объекта к тому или иному классу (рис.73).

Рис.73. Пример онтологии

Диаграммы естественной классификации или же диаграммы диаграмма естественной, наоборот, не предполагают того, что свойства класса являются необходимым и достаточным признаком для принадлежности к ним тех или иных объектов. В этом виде диаграмм определение свойств класса является более общим.

Композиционная схема. Композиционные схемы являются механизмом графического представления состава классов онтологии. Композиционные схемы позволяют наглядно отображать состав объектов, относящихся к тому или иному классу.

Схема взаимосвязей. Схемы взаимосвязей предназначены для визуализации и изучения взаимосвязи между различными классами объектов в системе. В некоторых случаях схемы взаимосвязей используются для отображения зависимостей между самими же классовыми взаимосвязями. В основу развития таких схем положено правило об изучении новой или плохо понимаемой взаимосвязи за счёт соотнесения её с изученной взаимосвязью.

Диаграмма состояния объекта. Диаграмма состояния объекта позволяет документировать тот или иной процесс с точки зрения изменения состояния объекта (рис.74).

Рис.74. Пример диаграммы состояния

В происходящих процессах могут произойти два типа изменения объекта: объект может поменять свое состояние или класс. Между этими двумя видами изменений не существует принципиальной разницы: объекты, относящиеся к определенному классу K в начальном состоянии в течение процесса, могут просто перейти к его дочернему или просто родственному классу. Однако при формальном описании процесса, во избежание путаницы, целесообразно разделять оба вида изменений, и для такого разделения используется обозначения следующего вида: «класс: состояние». Таким образом, диаграммы состояния в IDEF5 наглядно представляют изменения состояния или класса объекта в течение всего хода процесса.

7.2.5. Онтологическое представление классификации системных понятий. Рассмотрим верхний уровень онтологической схемы научного знания представленного на рис.75.

Рис.75. Верхний уровень онтологической схемы научного знания

Таким образом, онтология научного знания в срезе системного подхода может быть построена. Рассмотрим отдельно онтологические схемы для теории систем и системного анализа (рис.76).

Из за большого объема этот материал размещен на нескольких страницах: 1 2 3 4 5 6 7 8