Диссертационное исследование магистранта, аспиранта, докторанта

– характеристик среды функционирования и возмущающих воздействий;

2) формирования массива исходных данных, используемых на этапе структурирования и формализации знаний о системе;

3) выявления специфики тезауруса, применяемого в данной предметной области (для внешнего эксперта), и упорядочения системы понятий, подлежащих выражению формальными средствами;

4) выявления неполноты системы знаний и организации процесса их пополнения как за счет внутренних ресурсов системы, так и с привлечением внешних информационных ресурсов;

5) установления характера неопределенностей, с которыми придется столкнуться на этапе синтеза формальной модели;

6) поиска базовых закономерностей и аналогий в смежных отраслях, которые могут быть использованы в дальнейшем.

По завершении этапа вербального моделирования становится возможен переход на следующий уровень – уровень логико-лингвистического моделирования, который характеризуется более высокой степенью формализации. При построении логико-лингвистических моделей широко используется символьный язык логики и формализм теории графов и алгоритмов. [50]

Одним из видов логико-лингвистических моделей являются сценарии или сценарные модели. [51]

Элементами логико-смысловой модели являются высказывания на естественном языке (когнитивные элементы) и связи, существующие между явлениями и объектами, которые отражают эти высказывания. Из совокупности когнитивных элементов и связей получается сеть, описывающая проблемную область. В общем случае семантическая сеть может быть представлена в виде гиперграфа, в котором вершины соответствуют понятиям, а дуги – отношениям.

В зависимости от типов связей, различают классифицирующие, функциональные сети и сценарии.

Логико-смысловая модель представляется в виде связного неориентированного графа, в котором вершины соответствуют высказываниям, а ребра – семантическим связям между ними.

Логические модели по сравнению с логико-лингвистическими представляют собой следующий уровень формального представления. В таких моделях естественно-языковые высказывания замещаются на примитивные высказывания – литералы, между которыми устанавливаются отношения, предписываемые формальной логикой.

Статистическая или теоретико-вероятностная (стохастическая) модель – это модель, в которой обеспечивается учет влияния случайных факторов в процессе функционирования системы, основанная на применении статистической или теоретико-вероятностной методологии по отношению к повторяющимся феноменам.

Аналитическое математическое моделирование – это вид моделирования, в ходе которого основная роль отводится аналитической математической модели, обладающей следующими особенностями:

– аналитическая модель строится на основе некоторой теории или научной гипотезы;

– модель описывает в целом определенный аспект моделируемой системы (процесс в системе) посредством различных математических конструкций (функций или функционалов, алгебраических или дифференциальных уравнений и т. д.);

– модель позволяет получать конечные результаты исследования в виде некоторых формальных соотношений, пригодных для производства количественного или качественного анализа.

Имитационная модель – это комплексное логико-математическое представление системы, реализованное в виде программы, предназначенной для решения на ЭВМ, включающее в себя модели различного типа, и рассматривающее аспект функционирования динамической системы во времени. Данный класс моделей применяется при невозможности строгого аналитического решения задачи или проведения натурного эксперимента.

Частным случаем имитационных моделей являются модели ситуационные. [52]

Полемика

Полемика [53] как метод исследования базируется на том, что для установления истины необходимы различные точки зрения и аргументированное обсуждение между их носителями. Полемика помогает находить дополнительные аргументы, оттачивать формулировки, укреплять позиции и мысли, конкретизировать рекомендации, усиливать доказательства.

Основные принципы полемики заключаются в следующем:

• понять позиции и аргументы оппонента;

• избегать абсолютного отрицания суждений оппонентов, сочетать критическое и доброжелательное отношение к мнению оппонентов;

• удерживать вниманием цель самой полемики во время ее проведения (в вопросах, высказываниях, аргументах, доказательстве);

• оценивать суждения, а не их авторов;

• стремиться быть лаконичным и аргументировано выражать свою позицию;

• договариваться о понятиях, которые содержатся доказательствах суждений;

• задавать вопросы, уточняющие позиции участников полемики и побуждающие их доказательнее аргументировать свои суждения;

• не подменять аргументирование только ссылкой на авторитетные мнения;

• не устанавливать истину мнением большинства голосов;

• оперировать понятиями вероятности и доказывать степень вероятности (в основе полемики должны лежать результаты, формулируемые на профессиональной основе);

• не вести полемику по «замкнутому кругу».

Анализ и синтез