Для закрепления темы введения в курс, с целью хотя бы частично осветить не затронутые еще вопросы системного анализа, рассмотрим конкретный пример из собственного практического опыта лектора.
В конце 70 г. г. украинский МинВуз принял решение глобального учета информации о текущей успеваемости студентов всех вузов Украины. Дело было поставлено с поистине советским размахом — каж-дые две недели семестра все студенты вуза проходили аттестацию по всем учебным дисциплинам. Вся эта лавина информации (конечно же, недостоверной — в виде прогноза будущей оценки на экзамене) передавалась в Киев. Сейчас дело не в том как она использовалась (в конце этой эпопеи оказалось — никак!).
Мы, в Криворожском горнорудном институте (теперь — технический университет) попытались использовать ситуацию для совершен-ствования управления учебным процессом, благо что процесс сбора информации был обусловлен приказом по министерству.
На первом этапе системного подхода к задаче был решен вопрос о выделении подсистем и их элементов. В качестве основных подсистем рассматривались всего три их разновидности:
подсистема “Студенты”;
подсистема “Кафедры”;
подсистема “Деканаты”.
Было понятно, что локальные цели каждой из подсистем отличались друг от друга (в первом случае это учеба, во втором — обучение, в третьем — управление обучением на уровне факультета).
Вместе с тем имелась и единая цель функционирования вуза — подготовка специалистов с высшим образованием по отдельным профи-лям. Была определена и мера оценки эффективности системы в целом, пусть даже в таком примитивном виде, как экзаменационные оценки знаний. Принималась во внимание иерархия подсистем в плане подчинения, направленность потоков знаний и информации о них в каналах связи между звеньями.
Были содержательно сформулированы две задачи:
· как по результатам текущего контроля знаний оценить эффективность процесса обучения на данном интервале семестра, обнаружить “узкие места” этого процесса;
· как оценить эффективность управляющих воздействий на систему обучения на конечном его этапе — после подведения итогов сессии.
При этом заранее предполагалось, что “виновниками” недостаточной эффективности обучения могут оказаться элементы любой из подсистем.
В самом деле, низкая успеваемость может быть обусловлена разными причинами:
слабой предварительной подготовкой студентов;
малоэффективными в данных условиях методами обучения;
промахами в организации обучения.
Заметим, что эти выводы пока никакого отношения к системному анализу не имеют, они сформулированы на основании понимания особенностей процесса обучения.
Здесь, на этом этапе системного подхода в любой сфере всегда необходимо обращаться к “технологии” процессов, происходящих в системе. А это означает, что в предварительной части системного анализа в равной степени должны участвовать как специалисты в области ТССА, так и знатоки процессов данной системы. Участие одного из них — лица, принимающего решения (далее — ЛПР) совершенно обязательно.
На следующем этапе в рассматриваемом примере были разработаны методы сбора, хранения и обработки информации. И здесь, как в любом случае системного подхода к задачам управления, пришлось решать проблему представительности собираемых данных.
Прежде всего, пришлось поставить и решить вопрос об оценках текущего контроля знаний, Поскольку это не метры, литры или килобайты, поскольку не существует шкалы знаний, то что должна означать оценка текущего контроля?
После обсуждения этих вопросов в среде специалистов (экспертов в области обучения в высшей школе) было принято решение — оценка текущего контроля знаний рассматривается как прогноз экзаменационной оценки.
И снова обратим внимание на тот факт, что такая договоренность между ЛПР и специалистами ТССА была бы необходима и в том случае, когда речь бы шла не о знаниях, а о будущих прибылях или надоях!
Здесь возможно различие в достоверности прогноза и то далеко не всегда, но со стохастичным характером данных системного анализа приходится мириться — такова природа явлений в реальной жизни.
Но и это еще не всё об информации, используемой при системном анализе. Далеко не всегда “измерения” чего-то можно производить без ощутимых последствий. И пусть даже сбор информации не приносит прямого морального или материального ущерба, что иногда вполне возможно, хотя и не всегда очевидно. Главное в другом — если мы хотим иметь информацию об элементе системы, то надо стремиться получить ее с наименьшими, информационными же, потерями.
В рассматриваемом примере не использовались никакие приборы, лишенные разума и эмоций, — источниками данных и “измерителями” являлись люди! В самом деле, необходимость предсказать свои собственные достижения в условиях, когда они не только от тебя зависят (прогнозировать итог экзамена студента), вне всяких сомнений, хоть чуть-чуть, но всё же меняет один из элементов, то есть преподавателя.
Содержание раздела
