Ribų nustatymas atliekant galimybių ir sąnaudų įvertinimą
Modelių pritaikomumo ribos nustatomos remiantis ankstesniame skyriuje nurodytais įgyvendinimo apribojimais. Kaip jau minėta, kiekvienas iš jų veikia vieną iš pagrindinių ribojančių veiksnių (arba abu iš karto) – ekonominį efektyvumą (didina diegimo kaštus) arba tikslingumą (sumažina gaunamų rezultatų reikšmę įmonei).
Šio skyriaus tikslas – pateikti gaires, kurioms įmonėms taikomas konkretus modelis. Akivaizdu, kad modelio pritaikomumas stipriai priklauso nuo individualių sąlygų – įmonės strateginių prioritetų, jos struktūros ir valdymo stiliaus ypatybių, finansinių išteklių ir panašiai. Tačiau atrodo, kad pirmines apytiksles ribas galima nustatyti sprendžiant šiuos po užduotis (tikslesnių ribų nustatymas gali būti būsimų praktinių tyrimų objektas):
Galimų įmonės tikslų konfliktų ir šio lygio apribojimų nustatymas
Papildomų tam tikrų modelių diegimo kaštų atsiradimo taškų nustatymas (pagal jau nustatytus veiksnius-ribojimus)
Jei įmanoma, apytikslės išlaidų sąmatos
Rekomendacijos dėl pirmosios užduoties jau pateiktos formuluojant atitinkamą apribojimą, kuris kyla tikslo „Sąveikos partnerio pasirinkimas“ lygmeniu ir apima „Schillo“ ir „Skaičiuojamojo pasitikėjimo ir reputacijos modelio“ modelius. Įmonės tikslai turėtų apimti ir įgyvendinamo modelio paskirtį. Aukščiau pateiktame tikslo ir modelio pavyzdyje akivaizdus konfliktas monopolinės rinkos situacijoje pas tiekėją - vartotojų įmonė negali pasirinkti pristatymo partnerio naudodama modelius, nes yra tik viena galimybė. Siekiant išsiaiškinti šio ryšio buvimą, įmonei gali tekti išskaidyti savo tikslus naudojant tikslų medį – objektą, plačiai naudojamą BPM.
Analizuojant ankstesniame skyriuje sukurtą klasifikaciją ir literatūrą apie reputacijos modelius ir konkrečius jų įgyvendinimo atvejus, buvo nustatyti šie papildomų išlaidų taškai:
Duomenų apie sandorio šalių reputaciją rinkimas. Atsiranda apribojime "Įvestis" modelio lygiu. Čia atsižvelgiama į galutinę reputacijos vertę, kurią galima apskaičiuoti viduje (diegiant modelį su atitinkama paskirtimi) arba gauti iš atitinkamų paslaugų teikėjų. Pirmuoju atveju, diegiant du modelius, o ne vieną, atsiranda išlaidų, tačiau galimos naudos gali būti daugiau dėl reputacijos skaičiavimo modelio funkcionalumo (todėl sprendimas priklauso nuo užduočių, kurias įmonė turi pasiekti naudodama reputaciją). Antruoju atveju kaštai susidaro iš įrankių panaudojimo reikiamiems duomenims išgauti kainos. Čia daug kas priklauso nuo įmonės verslo aplinkos. Įmonėms, dirbančioms reputacijos sistemose (pavyzdžiui, pardavėjams eBay), galima naudoti šių sistemų API, kuri dažnai jau yra „apsaugota“ reikalingos funkcijos(kaip, pavyzdžiui, „Yandex Market“ API turinyje) ir kurio naudojimas yra palyginti pigus. Taip pat neturėtumėte pamiršti išlaidų, susijusių su darbuotojų darbo valandų apmokėjimu naudojant API arba šių procesų automatizavimą. Tuo atveju, kai agentų reputacija nėra skaičiuojama centralizuotai, kyla problemų ją išgauti iš nestruktūrizuotų duomenų, tokių kaip apžvalgos (iš skirtingų šaltinių, skirtingais formatais – pavyzdžiui, vaizdo įrašų apžvalgos „YouTube“, kurios taip pat yra tam tikra forma). atsiliepimai, įgauna vis didesnį populiarumą), pranešimai įmonės viduje. Šias problemas sprendžiantys įrankiai yra brangesni – ir jų kaina didesnė, tuo daugiau duomenų šaltinių jie gali apdoroti. Labai nedaug įmonių turi išteklių sukurti tinkamo sudėtingumo produktus, o tai taip pat turi įtakos sąnaudoms. Be to, analizuojant vidinius duomenis (pavyzdžiui, įmonės korespondenciją), įmonė turi turėti reikiamus duomenis (juos generuoti), taigi ir jų saugojimo technologijas. Jei ši sąlyga neįvykdoma, atsiranda naujų apribojimų, kurie žymiai padidina įgyvendinimo sąnaudas ir turi įtakos įgyvendinamumui. Įvairių reputacijos duomenų rinkimo įrankių palyginimas parodytas žemiau esančioje lentelėje:
Lentelė 6. Reputacijos duomenų ištraukimo įrankių palyginimas
|
Instrumento pavadinimas |
Kaina mėnesiui naudojimas, tūkstančiai rublių |
|
Reputacijos API |
|
|
Nemokamai |
|
|
„Yandex Market“ turinio API |
Nemokamas / 20 (tiems, kurie neparduoda Z-m) |
|
Įrankiai, skirti išgauti reputaciją iš nestruktūrizuotų duomenų |
|
|
Sidorino laboratorija |
|
|
Brandspotter (brandspotter.ru) |
|
|
Prekės ženklo analizė (br-analytics.ru) |
150-515 (priklausomai nuo retrospektyvos gylio) |
|
Semantinė jėga (semanticforce.net) |
|
|
SAP HANA, įvykių garo apdorojimas, kurį teikia Hadoop |
Nuo 370 (įskaitoma tik licencijos kaina mėnesiui) |
Kaip matyti iš lentelės, dauguma išorinius duomenis analizuojančių įrankių yra prieinami net ir mažoms įmonėms (pavyzdžiui, mažoms internetinėms parduotuvėms; vidutinis elektroninės prekybos įmonės mėnesinis pelnas čia laikomas 750 tūkst. rublių, nes in). Tikrai brangūs sprendimai apima didelio duomenų kiekio analizę, kurią sukuria įmonės, galinčios sau leisti išlaidas. Taip pat pažymėtina, kad dauguma nebrangių sprendimų yra orientuoti į darbą su įmonės reputacija jos išorinėje aplinkoje (rinkoje, viešojoje erdvėje). Taigi, sprendžiant personalo valdymo problemas (žr. organizacinio požiūrio pritaikymus, 2 skyrius, 8 pav.), kur reikia analizuoti objektus įmonės vidinėje aplinkoje, belieka rinktis iš brangių sprendimų.
Sunkiai pasiekiamų įvesties duomenų rinkimas. Tokie duomenys apima modelio „Reputacija vartotojų požiūriu“ įvesties duomenis, būtent duomenis apie konkurentų kaštų struktūrą. Yra du būdai juos gauti: priimti „ballpark“ duomenis (pavyzdžiui, priimti jūsų išlaidų struktūrą) arba nusipirkti duomenis iš atitinkamų paslaugų teikėjų. Pirmasis atvejis tinka įmonėms rinkose, kurios yra vienalytės produktų ir pardavėjų atžvilgiu, artimos Puikios varžybos, tačiau net ir ten ši prielaida gali smarkiai pablogėti rezultato kokybė. Išeitis yra naudoti modelio išvestį kaip argumentą sprendimo funkcijai, kuri atsižvelgs į įvairius veiksnius su svoriais. Antrasis atvejis yra susijęs su konkurencinės aplinkos analize, kuri yra rinkoje plačiai naudojamų rinkodaros analizės paslaugų dalis. Tokių paslaugų kainos pavyzdžiai pateikti toliau esančioje lentelėje.
Net ir atsižvelgiant į tai, kad informacijos kokybė gali tiesiogiai priklausyti nuo kaštų, konkurencingos analizės paslaugos yra prieinamos įvairioms įmonėms. Tačiau reikia pažymėti, kad kuo dinamiškesnė rinka, kuo mažesnės kliūtys patekti į rinką, tuo greičiau auga konkurentų skaičius ir jų įvairovė – ir kuo dažniau reikia atlikti konkurencinę analizę, tuo didesnė jos kaina. laikotarpio.
Duomenų kokybės užtikrinimas. Jei modeliui sunku pasiekti įvesties duomenis, yra kitas būdas – naudoti apytikslius duomenis. Pavyzdžiui, konkrečių kintamųjų konkurentų kaštų atveju, atrodo, galima modelyje panaudoti tai diegiančios įmonės kaštus. Norint išvengti neigiamų duomenų netikslumo pasekmių, pakanka naudoti kelis duomenų šaltinius (tai nėra problema, nes daugeliu potencialių modelio diegimo atvejų, pasak šio darbo autoriaus, yra tinkamų sprendimų priėmimo mechanizmai). / sprendžiant problemas / siekiant tikslų, akivaizdžiai egzistuoja įmonėse be reputacijos). Be to, atsižvelgiant į naudojamų duomenų patikimumą, šiems šaltiniams galite priskirti svorius. Tačiau šis kelias reikalauja papildomų išlaidų sprendimus priimančiam asmeniui arba proceso automatizavimui. Taip pat daugeliui modelių (pavyzdžiui, „Sporas“) būtina apsauga nuo nesąžiningų sandorių ir sąmatų. Tai galima išspręsti taikant sertifikuotos reputacijos arba OERM metodus. Pavyzdžiui, tokie metodai apima greitą atsakymą į neigiamus atsiliepimus arba dirbtinio teigiamo fono sukūrimą įvertinimuose / apžvalgose. Kaštai, susiję su OERM metodais, yra palyginami su reputacijos duomenų rinkimo išlaidomis – kuo gilesnė analizė / daugiau duomenų apie įmonę, tuo paslaugos brangesnės. Sertifikuota reputacija dažniausiai įgyvendinama reputacijos sistemos lygmeniu – kaip ir TripAdvisor atveju – todėl čia įmonė gali tik pasirinkti tinkamą sistemą ar modelį, kurio apsaugos lygis bus priimtinas.
Skaičiavimų sudėtingumas. Atsiranda modelių lygyje, atitinkamame apribojime. Iš svarstomų modelių jam aktualiausi yra naudojantys refleksiją – tai „Tiekėjas ir tarpininkas“, „Reputacija vartotojų požiūriu“, „Rinkoje konkuruojančių firmų modelis“. Ten atliekamuose skaičiavimuose naudojami fantominiai agentai – agentai, kurie egzistuoja tik kitų agentų mintyse (įskaitant fantominius, nulemtus atspindžio laipsnio). Papildomiems skaičiavimams reikia papildomos galios. Dėl tokių pajėgumų teikimo paslaugų įvairovės, taip pat su nagrinėjama situacija tiesiogiai nesusijusių joms keliamų reikalavimų (pavyzdžiui, įrangos dydžio, virtualumo, duomenų saugumo reikalavimų), sunku pateikti kainą. sąmata. Vienareikšmiškai galima pasakyti tik vieną dalyką – kuo daugiau agentų arba kuo aukštesnis atspindžio rangas, tuo sudėtingesni modelio skaičiavimai. Taigi modeliai su atspindžiu geriausiai tinka įmonėms, veikiančioms mažai žaidėjų turinčioje rinkoje (oligopolija).
Keitimo kaina. Jeigu atsigręžtume į procesų lygmenyje iškylančius (potencialiai visus modelius apimančius) apribojimus, pamatytume, kad beveik visi jie yra susiję su pokyčiais įmonėje – procesuose, tarpusavio santykiuose, įvairiose vidinėse struktūrose. Šiuos pokyčius sunkiau įgyvendinti, tuo didesnė pati įmonė – atitinkamai kuo didesnė įmonė, tuo brangiau diegti reputacijos modelius. Tiksliam įvertinimui reikalingi daugybės įmonių audito duomenys (siekiant įvertinti galimų pakeitimų sąnaudas) ir duomenų apie praktinio įgyvendinimo atvejus (paaiškinimui ir tolesniam apibendrinimui). Visa tai galėtų būti tolesnių tyrimų sritys.
rezultatus
Šiame skyriuje pateikiamas modelių sąrašas su atitinkamomis naudojimo pastabomis. Remiantis analizės rezultatais, pagrindiniai aspektai čia buvo įmonei reikalingų paslaugų kaina, jos vidinė struktūra ir išorinės aplinkos parametrai.
0. Visi modeliai – kuo didesnė įmonė, tuo sunkesni vidinės struktūros pokyčiai jai suteikiami, tuo modeliai jai mažiau pritaikomi.
1. SPORAS – reikia išgauti informaciją reputacijai apskaičiuoti. Jis puikiai pritaikomas įmonėms reputacijos sistemose, likusiai daliai kaštai yra proporcingi apdorojimui reikalingų duomenų kiekiui. Techniniam įgyvendinimui reikalinga daug prielaidų, joms užtikrinti galima diegti kartu su kitais modeliais (pavyzdžiui, sertifikuotais reputacijos modeliais)
2. Schillo – norint patekti reikia konkrečių duomenų, kaina proporcinga žaidėjų skaičiui rinkoje. Oligopolijoms ar nišinėms rinkoms. Be to, vertinimo skalė yra dvejetainė, todėl duomenys yra netikslūs – gali tekti pataisyti sprendimą.
3. E-bay modelis. Paprastas apibendrinimas – norint apskaičiuoti reputaciją reikia išgauti informaciją. Jis puikiai pritaikomas įmonėms reputacijos sistemose, o likusiai daliai kaštai proporcingi apdorojimui reikalingų duomenų kiekiui.
4. Skaičiuojamas pasitikėjimo ir reputacijos modelis – reikia išgauti informaciją reputacijai apskaičiuoti. Jis puikiai pritaikomas įmonėms reputacijos sistemose, o likusiai daliai kaštai proporcingi apdorojimui reikalingų duomenų kiekiui. Partnerių monopolijos atveju naudojimas yra netinkamas. Be to, vertinimo skalė yra dvejetainė, todėl duomenys yra netikslūs – gali tekti pataisyti sprendimą.
5. Rinkoje konkuruojančių firmų modelis – geriausiai tinka oligopolinėms ar nišinėms rinkoms. Kuo daugiau žaidėjų, tuo mažiau taikoma.
6. Reputacija vartotojų požiūriu (nėra dinamikos) – geriausiai tinka rinkoms su oligopolija arba nišinėmis rinkomis. Kuo daugiau žaidėjų, tuo mažiau taikoma, nes naudoja atspindį ir reikalauja specifinių įvesties duomenų, o tai brangiau, tuo daugiau žaidėjų.
7. Reputacija vartotojų požiūriu (su dinamika) – geriausiai tinka rinkoms su oligopolija arba nišinėmis rinkomis. Kuo daugiau žaidėjų, tuo mažiau taikoma.
8. ReMSA – reikia išgauti informaciją reputacijai apskaičiuoti. Vidutiniškai taikoma įmonėms reputacijos sistemose, nes atsižvelgiama į duomenis, kurie gali būti nerenkami sistemoje. Kitoms įmonėms taikomos išlaidos, proporcingos apdoroti reikalingų duomenų kiekiui.
9. Sertifikuotas Trip Advisor reputacijos modelis – įmonėms, veikiančioms reputacijos sistemose ar kituose tinkluose, turintiems nusistovėjusį mechanizmą viena kitos sandorio šalims įvertinti. Kitoms verslo sąlygoms (pavyzdžiui, kai sandorio šalys vertina viena kitą laisva forma) jis mažiau taikomas.
Lentelė 7. Pritaikomumo ribų vizualizavimas
|
Susijęs repas. sistemos |
Daugelis sandorio šalių |
Papildyti. red. dėl aprūpinimo kokybės Danas. |
|
|
Paprasta suma / vidurkis |
Išorė / Vidus |
||
|
Išorė / Vidus |
|||
|
Išorė / Vidus |
|||
|
Išorė / Vidus |
|||
|
Apskaičiuota pasitikėjimo ir reputacijos modelis |
Išorė / Vidus |
||
|
Įmonės, konkuruojančios rinkoje |
Išorė / Vidus |
||
|
Reputacija vartotojų akyse (stat.) |
Išorė / Vidus |
||
|
Reputacija vartotojų akyse (Dyn.) |
Išorė / Vidus |
||
|
Sert. repas. „TripAdvisor“. |
Išorė / Vidus |
Pavadinimai:
Žalia – geras pritaikomumas
Geltona – taikoma su apribojimais / mokesčiais
Raudona – taikoma su dideliais apribojimais/išlaidomis
KARINĖ MINTIS Nr.10/2011, p. 49-53
pulkininkasO.V. TIKHANYČEVAS ,
technikos mokslų kandidatas
TIKHANYČEVAS Olegas Vasiljevičius gimė 1965 m. spalio 30 d. Šujos mieste, Ivanovo srityje. Baigė Kazanės aukštąją kariuomenę komandų inžinerijos mokykla(1988), Michailovskio artilerijos akademija (1997). Tarnavo būrio vadu, baterijos vado pavaduotoju GSVG ir Šiaurės Kaukazo karinėje apygardoje. Nuo 1997 m. – Rusijos Federacijos gynybos ministerijos 27-ajame centriniame tyrimų institute mokslo darbuotoja, katedros vedėja, tyrimų skyriaus vadovaujanti mokslo darbuotoja.
2005 m. apgynė daktaro disertaciją. Daugiau nei 100 mokslinių straipsnių autorius. Karo mokslų akademijos profesorius.
ANOTACIJA. Nagrinėjama automatizuotų valdymo sistemų matematinių modelių kūrimo ir matematinių modelių programų prototipų modelių panaudojimo operatyviniuose mokymo renginiuose patirtis. Pagrindžiama būtinybė tobulinti matematinių modelių kūrimo tvarką, siekiant sumažinti subjektyvių veiksnių įtaką jų taikymo efektyvumui. RAKTINIAI ŽODŽIAI Raktiniai žodžiai: matematinis modeliavimas, modelių kūrimo tvarka, operatyvinės mokymo veiklos patirtis, objektyvūs ir subjektyvūs veiksniai, modelių kūrimo organizavimo tobulinimas. SANTRAUKA. Autorius analizuoja automatizuotų valdymo sistemų matematinių modelių kūrimo ir matematinių modelių programinių prototipų taikymo operatyvinei mokymo veiklai patirtį. Argumentuojama būtinybė tobulinti matematinių modelių kūrimo tvarką, siekiant sumažinti žmogiškųjų veiksnių įtaką jų taikymo efektyvumui. RAKTINIAI ŽODŽIAI: matematinis modeliavimas, modeliavimo procedūra, operatyvinio mokymo veiklos patirtis, objektyvūs ir žmogiškieji veiksniai, tobulinant modeliavimo organizaciją. |
ŠIUOLAIKINĖMIS SĄLYGOMIS prioritetinė kariuomenės reformavimo kryptis Rusijos Federacija yra padidinti jų panaudojimo efektyvumą, įskaitant karių (pajėgų) vadovavimo ir kontrolės automatizavimą. Karių (pajėgų) vadovavimo ir valdymo automatizavimas suprantamas kaip štabo, komandų postų ir kovinių kompleksų aprūpinimas elektroniniais kompiuteriais ir panaudojimas vadovavimo ir kontrolės organų darbe procesas.
Intelektualus automatizuotos valdymo ir valdymo sistemos (ACCS) automatizavimo įrankių komplekso komponentas yra programinė įranga, kuri skirstoma į bendrąją, visos sistemos ir specialiąją. Specialioji ACCS programinė įranga (SSW) susideda iš skaičiavimo, informacinių užduočių ir matematinių modelių. Pastarosios vaidina esminį vaidmenį planuojant operacijas (kovinius veiksmus) ir vadovavimą kariuomenei (pajėgoms) bei teikiant situacijos raidos prognozavimą ir lyginamąjį priimtų sprendimų efektyvumo vertinimą.
Straipsnyje „Ginkluotos konfrontacijos modeliavimas: plėtros perspektyvos“ buvo aptarta keletas svarbių matematinio modeliavimo taikymo kariniuose reikaluose aspektų. Bet „užkulisiniai“ buvo subjektyvūs veiksniai, nors praktiškai jie turi didelę įtaką matematinio modeliavimo naudojimui organizuojant operacijas (kovinius veiksmus). Subjektyvios matematinio modeliavimo riboto naudojimo priežastys praktinis darbas būstinė negavo tinkamo aprėpties vėlesniuose su matematiniu modeliavimu susijusiuose leidiniuose. Taigi straipsnyje „Problemos automatizuojant jungtinių ginklų vadų sprendimus priimant taktiniu lygmeniu intelektualinės paramos problemos“ pažymima, kad matematiniai modeliai turėtų būti esminė ACCS sudedamoji dalis, tačiau jie niekada nebuvo rasti platus pritaikymas sprendžiant kovą ir ją valdant. Kodėl taip atsitiko, nenurodoma. Daugiausia atsižvelgiame į esamų modelių trūkumus ir objektyvius technologinius veiksnius, trukdančius naudoti matematinį modeliavimą. Subjektyvios priežastys minimos praeityje.
Tačiau in karinėje srityje, kuriai būdinga įnirtinga konfrontacija ir aukšta asmenine sprendimų priėmėjo atsakomybe, subjektyvaus veiksnio buvimas yra ne tik neišvengiamas, bet ir natūralus reiškinys. Nepilnos informacijos sąlygomis patyrę vadai (vadai) geba intuityviu lygmeniu suformuluoti teisingus sprendimus. Tuo pačiu metu jie dažniausiai remiasi savo subjektyviomis mintimis apie įvairių kriterijų svarbą optimalumui ir galimų priimamų sprendimų alternatyvų efektyvumą. Tai dažnai sukelia subjektyvų matematinio modeliavimo rezultatų atmetimą, o tai galiausiai gali sukelti rimtų planavimo ir kovos valdymo klaidų.
Taigi subjektyvių veiksnių, trukdančių naudoti matematinį modeliavimą kariniuose reikaluose, buvimas yra tikras faktas, kurį reikia apmąstyti ir imtis atitinkamų priemonių.
Kas tiksliai lemia tuos atvejus, kai karinės vadovybės ir kontrolės organų (MCB) pareigūnai subjektyviai atsisako naudoti matematinį modeliavimą? Priežasčių yra daug ir jos atsiranda tiek kūrimo etapuose, tiek matematinių modelių naudojimo etape.
Pagrindinės bet kokios naujovės atmetimo priežastys, psichologų teigimu, yra jos esmės nesuvokimas, ypatybių nežinojimas ir nesugebėjimas pritaikyti.
Esama ASCS SSW taikymo tvarka reiškia, kad oficialus ASCS vartotojas patikimai žino apribojimus ir prielaidas, priimtas kuriant SSW, matematinių modelių iš SSW taikymo ribas. Šiose ribose atliekami atvirojo kodo programinės įrangos elementų patikrinimai ir bandymai, patvirtinantys jos veikimą ir tinkamumą. Tai visiškai taikoma matematiniams modeliams, kurie yra neatskiriama atvirojo kodo programinės įrangos dalis. Teoriškai OVU pareigūnai, kurie naudoja STR komponentus savo praktinė veikla, turi suprasti matematinio modelio pritaikomumo ribas atidžiai išnagrinėję SPO sudedamųjų dalių veiklos dokumentus. Supraskite, prisiminkite ir visada vadovaukitės jais. Deja, ši ideali situacija ne visada realizuojama praktiškai, visų pirma dėl netobulo PED pareigūnų mokymo dirbti su automatizavimo įrankiais proceso organizavimo.
Kita problema – atsakomybės už priimtus sprendimus pasidalijimo tarp modelio vartotojo ir jo matematinio aparato kūrėjo problema. Jei į technines sistemas atsakomybės už eksploatacines klaidas pasidalijimas tarp kūrėjo ir vartotojo yra numatytas atitinkamuose GOST ir techniniuose reglamentuose, tačiau tokių dokumentų programiniams įrankiams dar nėra. Didelė Specialiųjų pajėgų pareigūnų atsakomybė už savo veiklos rezultatus ir neaiškus modelių pritaikymo ribų supratimas kelia tam tikrų pareigūnų susirūpinimą, kai realaus planavimo praktikoje naudojamas matematinis modeliavimas. operacijos (koviniai veiksmai). Neišsprendus šios problemos, neįmanoma užtikrinti visapusiško matematinio modeliavimo panaudojimo OVU darbo praktikoje.
Labai įtakoja matematinio modeliavimo diegimą praktikoje OVU - matematinių modelių pramonės sukurtų sąsajų išdėstymo neracionalumas. ATŠiuo metu kuriant programas šiam aspektui neskiriama pakankamai dėmesio. Inžinerinė psichologija ir ergonomika optimizmo neprideda: jiems daugiausia rūpi operatoriaus darbo režimai ir darbo vietų įranga, bet ne programų sąsajų kokybė.
Tuo pat metu, tobulėjant informacinėms technologijoms, didėja kompiuterinių technologijų galimybės – tai sąsaja, lėtinanti sprendimų priėmimą automatizuotos sistemos valdymas, vis labiau tampa asmenybe. O čia priežastis – programos sąsaja, kuri lėtina tiek pradinių duomenų įvedimo procesą, tiek modeliavimo rezultatų analizę. Juk sąsaja yra pagrindinis vartotojo ir programos komunikacijos elementas. Dažnai būtent sąsajos patogumas lemia, ar vartotojas tai padarys kritiniais momentais kreiptis į programą, ar jis gali greitai atlikti skaičiavimus ir analizuoti jų rezultatus.
Blogai, kad kūrybinis ir „gabalinis“ darbas kuriant programų sąsajas ir kuriant jų suvienodinimo metodus, kuriuos gali atlikti tik plačią veiklos ir techninę perspektyvą turintis specialistas, visiškai nepriklauso mokslinei veiklai. Tuo pačiu metu trūkstant vieningų požiūrių į matematinių modelių ir informacijos bei skaičiavimo užduočių sąsajos diegimą, jų vartotojo savybės labai sumažėja, pareigūnams tampa sunku įsisavinti ir įtraukti į OVU veiklą.
Pagal gaires, kuriant modelių ir užduočių sąsajas iš ASCS atvirojo kodo programinės įrangos, dalyvauja dviejų kategorijų kūrėjai: Gynybos ministerijos NRU darbuotojai, vadovaujantys karinei mokslinei paramai kuriant ACCS ir programinę įrangą. pramonės įmonių kūrėjai. Visi jie yra bent jau kompiuterinių technologijų naudojimo ekspertai. Tačiau šie įgūdžiai taip pat gali turėti neigiamą vaidmenį. Specialistas nesąmoningai sukuria pavyzdinę sąsają „sau“, o ne štabo karininkui, kuris dirba didelio laiko spaudimo sąlygomis ir yra karinės srities specialistas. O programuotojo logika dažnai skiriasi nuo paprasto žmogaus logikos. Nenuostabu, kad jie juokauja, kad normalus žmogus tiki, kad kilobaite yra 1000 baitų, o programuotojas įsitikinęs, kad kilograme yra 1024 gramai. Dėl šių skirtumų sąsajos paprastumas dažnai paaukojamas kuriant tam tikrą papildomą kokybę ir funkcionalumą, kuris, programuotojo nuomone, yra būtinas. Dėl to - OVU pareigūnų sunkumai įsisavinant modelių ir užduočių sąsajas, nenoras dirbti su jais sprendžiant praktines problemas.
Neigiamas šio veiksnio poveikis gali būti pašalintas tik pakeitus esamą SMPO plėtros tvarką, užtikrinant glaudesnį dalyvavimą in matematinio modelio galutinio vartotojo kūrimo procesas. Norėdami tai padaryti, patartina įvesti privalomą SPO elementų bandomojo veikimo etapą (etapus). in maketo pasirodymas, dalyvaujant policijos departamento pareigūnams. Remiantis etapo rezultatais, būtina numatyti SPO elementų patikslinimą in programos sąsajos organizavimo dalys. Beje, pasaulinė programinės įrangos kūrimo patirtis rodo, kad bet kuri šiuo atveju naudojama technologija (kaskados, spiralės ar banderolės lenta) būtinai turi bandomąjį etapą, dėl kurio baigiama programinė įranga, įskaitant jos sąsajos dalį.
Taip pat svarbu asmeninis kiekvieno pareigūno požiūris į matematinio modeliavimo rezultatus. Toks požiūris gali būti išreikštas bendru nepasitikėjimu rezultatais, gautais naudojant nežinomą matematinį aparatą, ir gali susidaryti „bendraujant“ su modeliais. Paskutinis nusipelno ypatingo dėmesio.
Ne paslaptis, kad kartais simuliacijos rezultatais nepatenkinti OVU pareigūnai įvairiais būdais bando juos pataisyti. Gerai modelį išmanantis vartotojas (operatorius) gali „žaisti“ su įvairiais faktoriais taip, kad paveiktų rezultatus. in dešinėje pusėje. Tapęs sprendimų priėmėju, jis turi nuomonę, kad modelis gali parodyti bet kokį rezultatą, būtų tik noro. Ši nuomonė yra labai klaidinga ir kyla iš matematinio modeliavimo ypatybių nežinojimo. Taip, modeliavimo rezultatą galima šiek tiek pakoreguoti pakeitus bet kurį pradines sąlygas prieštaraujančių grupių, priklausančių neapibrėžtų kategorijai ir pasirinktų operatoriaus nustatytose ribose, veiksmų organizavimas. Tačiau manipuliuoti rezultatais nepakeitus pradinių duomenų neįmanoma, ypač jei modelis naudojamas karių (pajėgų) panaudojimo galimybių lyginamajai analizei, o visi kiti dalykai yra vienodi. Patys rezultatai gali keistis, tačiau modelis vis tiek parodys teisingą situacijos tendenciją.
Požiūris įšios situacijos sprendimas, mūsų nuomone, tas pats - pareigūnų įtraukimas kuriant matematinį aparatą, kuris yra įtrauktas į SMPO, sukurtas jiems automatizuoti veikla. Visų pirma, tai reiškia modeliuojamo proceso formalizavimą ir tolerancijos bei apribojimų sistemos formavimą.
OVU pareigūnų įtraukimas į SMPO kūrimą, ypač aprašant matematinių modelių aparatą, nėra lengvas būdas. Tam reikia iš kliento ir pramonės tam tikrų pastangų, ne tik techninių, bet ir organizacinių, o kartais net edukacinių. Bet praktinė tokio darbo patirtis Krašto apsaugos ministerijos 27-ajame centriniame tyrimų institute liudija šio metodo efektyvumą. Kartu su OVU pareigūnais sukūrus daugybę operatyvinių skaičiavimų metodų, paaiškėjo, kad vėliau pareigūnai daug geriau suvokia programinius įrankius, kurie įgyvendina bendrai sukurtą matematinį aparatą. Programoje naudojamo matematinio aparato, jo pritaikomumo ribų išmanymas užtikrina pasitikėjimą modeliavimo rezultatais.
Taigi, išanalizavus subjektyvius veiksnius, trukdančius naudoti matematinį modeliavimą praktiniame RCA darbe, matyti, kad esami trūkumai yra sisteminiai. Jie nepriklauso nuo konkretaus atvirojo kodo programinės įrangos kūrėjo ir jo pasirinkto požiūrio kuriant atvirojo kodo sistemą ACCS: funkcinę, struktūrinę ar proceso. Norint juos pašalinti, būtina keisti tiek matematinių modelių kūrimo tvarką, įvedant privalomus etapus, numatančius būsimų modelių naudotojų dalyvavimą jų kūrime, tiek teisėsaugos pareigūnų paruošimo darbui su jais tvarką.
Be to, verta pasilikti ties dar vienu subjektyviu nepasitikėjimo matematiniu modeliavimu veiksniu, kylančios tais atvejais, kai pramonės atstovai nepagrįstai dažnai tikslina matematinius modelius arba bando juos įgyvendinti ten, kur tam nėra objektyvaus poreikio.
Analizė užsienio patirtis rodo, kad priimtiniausias yra laipsniškas matematinių modelių galimybių didinimas juos tobulinant, radikaliai nekeičiant matematinio „brandžio“ ir, žinoma, matematinio modeliavimo panaudojimas planuojant operacijas (kovinius veiksmus) tik ten, kur tai iš tikrųjų yra. būtina, jei tam yra sąlygos. Deja, dažnai elgiamės visiškai priešingai. Nepagrįstai dažnas modelių tikslinimas, matematinio modeliavimo išplitimas į sritis, kuriose jis nepritaikomas (pavyzdžiui, iki lygio „batalionas – kuopa (baterija) – būrys“), subjektyviai mažina pasitikėjimą modelių panaudojimo procesu planuojant kariuomenę. operacijas, diskredituoja pačią matematinio modeliavimo idėją.
Taigi, siekiant sumažinti Neigiama įtaka subjektyvūs veiksniai, susiję su matematinio modeliavimo panaudojimu OVU darbo praktikoje, būtina didinti SMPO vartotojų žinias ir įgūdžius bei įveikti kūrėjų nenorą atsižvelgti į jų reikalavimus (įveikti ACCS). tvirtai vadovaujant užsakovui, padedant OVU ir karinę mokslinę paramą darbui teikiančioms organizacijoms).
Tam jums reikia:
matematinių modelių kūrimo tvarkos tobulinimas, privalomų prototipų kūrimo ir modelių aprobavimo OVU etapų įtraukimas į kūrimo procesą; požiūrio pasikeitimas (padidėjęs dėmesys) į programinės įrangos sąsajų matematiniams modeliams kūrimą iš SMPO ACCS;
rekomendacinių dokumentų, nustatančių matematinių modelių kūrimo etapų turinį, koregavimas;
pareigūnų, naudojančių matematinius modelius kaip valdymo patalpų automatizavimo rinkinių atvirojo kodo programinės įrangos dalį, mokymo proceso optimizavimas.
Šių priemonių įgyvendinimas leis matematiniam modeliavimui užimti deramą vietą operacijų (kovinių operacijų) organizavimo ir karių (pajėgų) vadovavimo ir kontrolės procese.
Karinė mintis. 2009. Nr. 7. S. 12-20.
Karinė mintis. 2009. Nr. 9. S. 43-53.
Užsienio kariuomenės apžvalga. 2006. Nr. 6. S. 17-23; 2008. Nr 11. S. 27-32.
Norėdami komentuoti, turite užsiregistruoti svetainėje.
1. Modeliavimas leidžia sukurti supaprastintą modelį, palyginti su originalu. Modelis turi mažiau antrinės informacijos nei originalas. Modelyje informacija sutelkiama į tuos požymius, kurie būtini tyrimui.
Mums svarbu, kad "print cast" atspindėtų kuo išsamesnes ir tiksliausias pado ypatybes (protektorių, raštą, nusidėvėjimą, pažeidimus ir pan.) kiti ženklai mažiau įdomūs, medžiagos spalva ir kt.
Modelis paprastesnis už originalą, atitraukiamas nuo smulkmenų, smulkmenų, o tai padeda spręsti pažinimo problemas.
Modeliuojant supaprastinimas lemia platų jo taikymą (srities planų rengimas, jungčių schemos-nusikaltimai, grafikų sudarymas).
PAPRASTAS yra prieinamas, suprantamas, susidedantis iš nedidelio skaičiaus elementų, santykių.
SUNKU – priešingai – sunku žinoti.
Žmonija visada stengėsi, kad kompleksas būtų paprastas ir suprantamas. Matematikoje yra terminas „supaprastinti išraišką“, kai sudėtinga formulė redukuojama į paprastą.
Viskas, kas išradinga, yra paprasta, o paprasta yra išradinga.
2. Kai kurioms modeliavimo rūšims būdingas MATOMUMAS.
Modelių vizualizavimas jutiminiu suvokimu ir vaizdiniu objektų bei reiškinių atspindžiu sąmonėje. Jie pagyvina atmintį, padeda suprasti tiriamų faktų ir reiškinių esmę.
„Planas-schemos“ liudininkų, nukentėjusiųjų, kaltinamųjų apklausos metu.
Vairuotojų ir kitų eismo įvykio dalyvių apklausa, atkuriant eismo situaciją naudojant specialias planšetes, modelius ir kt.
Tyrimo veiksmas – parodymų patikrinimas vietoje kalba pats už save ir naudojamas gana dažnai.
3 Modeliai atlieka iliustravimo funkciją. Jie tarnauja kaip vizualinis įrodomų teiginių patvirtinimas.
Į apžiūros protokolą - planai, schemos.
Prie SVV akto - asmens, turinčio traumų, diagramos.
Prie balistinės ekspertizės akto - derinių nuotraukos.
Prie daktiloskopinės apžiūros akto - atspaudų nuotraukos su atitikmenų nurodymais rodyklėmis.
Modelių kūrimas ir tyrimas visų pirma prisideda prie esamos informacijos patikrinimo ir naujos informacijos gavimo.
Baudžiamųjų bylų nagrinėjimui būdingas pažintinis, tiriamasis tyrimo pobūdis.
Tai paaiškinama tuo, kad laiko veiksnys daro įtaką nusikaltimo pėdsakams: kartais palankiai vertinamas jų sunaikinimas, nuslėpimas, taip pat paties nusikaltimo ir jį padariusio asmens nuslėpimas. Modeliai ir simuliacijos rekonstruoja nusikaltimų įvykius ir jų dalyvius.
Pagrindinis ir pagrindinis teismo ekspertizės modeliavimo bruožas yra visuotinio objektų ir reiškinių ryšio dėsnių išraiška šiuo metodu.
Modeliavimas remiasi atspindžio dėsniais ir universaliu ryšiu dėl modelio ir modeliavimas įtraukiamas į pažinimo procesą.
Remiantis įstatymais, nustatomas metodo mokslinis pobūdis ir leidžia jį naudoti kaip įrodinėjimo metodą.
Taigi modeliavimo rezultatai gali būti naudojami kaip įrodymai ir gali būti kaltinamojo akto ar nuosprendžio pagrindas.
Turinio atskleidimas ir sąvokų konkretinimas turėtų būti grindžiamas vienokiu ar kitokiu konkrečiu sąvokų sąsajos modeliu. Modelis, objektyviai atspindintis tam tikrą komunikacijos pusę, turi pritaikomumo ribas, kurias peržengus jo naudojimas veda prie klaidingų išvadų, tačiau pritaikomumo ribose jis turėtų būti ne tik vaizdinis, vaizdinis ir konkretus, bet ir turėti euristinę vertę.
Priežastinių santykių apraiškų įvairovė materialiame pasaulyje lėmė kelių priežastinių ryšių modelių egzistavimą. Istoriškai bet kuris šių santykių modelis gali būti redukuotas iki vieno iš dviejų pagrindinių modelių tipų arba jų derinio.
a) Modeliai, pagrįsti laiko požiūriu (evoliuciniai modeliai). Čia pagrindinis dėmesys sutelkiamas į priežasties ir pasekmės santykio laikinąją pusę. Vienas įvykis – „priežastis“ – sukelia kitą įvykį – „pasekmę“, kuris laiku (vėluoja) atsilieka nuo priežasties. Vėlavimas yra evoliucinio požiūrio požymis. Priežastis ir pasekmė yra tarpusavyje susijusios. Tačiau nuoroda į poveikio generavimą dėl priežasties (genezės), nors ir teisėta, į priežastinio ryšio apibrėžimą įvedama tarsi iš išorės, iš išorės. Jis fiksuoja išorinę šio ryšio pusę, neužfiksuodamas gilios esmės.
Evoliucinį požiūrį sukūrė F. Baconas, J. Millemas ir kiti.Humo pozicija buvo kraštutinis evoliucinio požiūrio poliarinis taškas. Hume'as ignoravo genezę, neigdamas objektyvų priežastingumo pobūdį ir sumažino priežastinį ryšį iki paprasto įvykių dėsningumo.
b) modeliai, pagrįsti „sąveikos“ sąvoka (struktūriniai arba dialektiniai modeliai). Vardų reikšmę išsiaiškinsime vėliau. Čia dėmesys sutelkiamas į sąveiką kaip priežasties ir pasekmės santykių šaltinį. Priežastis yra pati sąveika. Šiam požiūriui Kantas skyrė daug dėmesio, tačiau dialektinis požiūris į priežastingumą ryškiausią formą įgavo Hegelio darbuose. Iš šiuolaikinių sovietų filosofų šį požiūrį sukūrė G.A. Svečnikovas, kuris siekė pateikti materialistinę vieno iš struktūrinių priežastinio ryšio modelių interpretaciją.
Esami ir šiuo metu naudojami modeliai įvairiai atskleidžia priežasties-pasekmės santykių mechanizmą, kuris sukelia nesutarimus ir sukuria pagrindą filosofinėms diskusijoms. Diskusijos aštrumas ir požiūrių poliariškumas liudija jų aktualumą.
Pabrėžkime kai kuriuos aptartus klausimus.
a) Priežasties ir pasekmės vienalaikiškumo problema. Tai yra pagrindinė problema. Ar priežastis ir pasekmė yra vienu metu ar atskirtos laiko intervalu? Jei priežastis ir pasekmė yra vienu metu, tai kodėl priežastis sukelia pasekmes, o ne atvirkščiai? Jei priežastis ir pasekmė nėra vienu metu, ar gali būti „gryna“ priežastis, t.y. priežastis be pasekmės, kuri dar nepasireiškė, ir „grynasis“ efektas, kai priežasties poveikis baigėsi, bet poveikis vis dar tęsiasi? Kas atsitinka intervale tarp priežasties ir pasekmės, jei jie yra atskirti laike ir pan.?
b) Priežasties ir pasekmės ryšių unikalumo problema. Ar ta pati priežastis sukelia tą patį poveikį, ar viena priežastis gali sukelti bet kokį poveikį iš kelių galimų? Ar tą patį poveikį gali sukelti bet kuri iš kelių priežasčių?
c) Poveikio abipusio poveikio jo priežasčiai problema.
d) Priežasties, progos ir sąlygų ryšio problema. Ar tam tikromis aplinkybėmis priežastis ir sąlyga gali pakeisti vaidmenis: priežastis tampa sąlyga, o būklė tampa priežastimi? Koks yra objektyvus priežasties, progos ir būklės ryšys ir skiriamieji bruožai?
Šių problemų sprendimas priklauso nuo pasirinkto modelio, t.y. daugiausia dėl to, koks turinys bus įtrauktas į pradines „priežasties“ ir „pasekmės“ kategorijas. Daugelio sunkumų apibrėžtumas pasireiškia, pavyzdžiui, jau tuo, kad nėra vieno atsakymo į klausimą, ką reikėtų suprasti sąvoka „priežastis“. Vieni tyrinėtojai materialų objektą galvoja kaip priežastį, kiti – reiškinį, treti – būsenos pasikeitimą, treti – sąveiką ir pan.
Problemos sprendimas nesukelia bandymų peržengti modelio vaizdavimo rėmus ir pateikti bendrą, universalų priežastinio ryšio apibrėžimą. Kaip pavyzdį galima pateikti tokį apibrėžimą: „Priežastinis ryšys yra toks genetinis reiškinių ryšys, kai vienas reiškinys, vadinamas priežastimi, tam tikromis sąlygomis neišvengiamai sukuria, sukelia, atgaivina kitą reiškinį, vadinamą pasekmė. Šis apibrėžimas formaliai galioja daugumai modelių, tačiau nesiremiant modeliu jis negali išspręsti keliamų problemų (pavyzdžiui, vienalaikiškumo problemos), todėl turi ribotą epistemologinę vertę.
Spręsdami minėtas problemas, dauguma autorių linkę vadovautis šiuolaikiniu fiziniu pasaulio paveikslu ir, kaip taisyklė, skiria šiek tiek mažiau dėmesio epistemologijai. Tuo tarpu, mūsų nuomone, čia yra dvi labai svarbios problemos: antropomorfizmo elementų pašalinimo iš priežastingumo sampratos problema ir nepriežastinių ryšių problema gamtos moksle. Pirmosios problemos esmė ta, kad priežastingumas kaip objektyvi filosofinė kategorija turi turėti objektyvų pobūdį, nepriklausomą nuo pažįstančio subjekto ir jo veiklos. Antrosios problemos esmė: ar priežastinius ryšius gamtos moksle pripažinti universaliais ir universaliais, ar manyti, kad tokie ryšiai yra riboti ir yra ne priežastinio tipo sąsajų, kurios neigia priežastinį ryšį ir riboja principo taikymo ribas. priežastingumas? Manome, kad priežastingumo principas yra universalus ir objektyvus, o jo taikymui nėra ribų.
Taigi dviejų tipų modeliai, objektyviai atspindintys kai kuriuos svarbius priežastinių santykių aspektus ir ypatybes, tam tikru mastu prieštarauja, nes skirtingai, bet kartu objektyviai atspindi, sprendžia vienalaikiškumo, vienareikšmiškumo ir kt. kai kurie priežastinių ryšių aspektai, jie turi būti susiję. Pirmoji mūsų užduotis yra nustatyti šį ryšį ir patobulinti modelius.
Modelių pritaikymo riba
Pabandykime nustatyti evoliucinio tipo modelių pritaikomumo ribą. Priežastinės grandinės, kurios tenkina evoliucinius modelius, paprastai turi tranzityvumo savybę. Jei įvykis A yra įvykio B priežastis (B yra A pasekmė), jei įvykis B yra įvykio C priežastis, tada įvykis A yra įvykio C priežastis. Jei A → B ir B → C , tada A → C. Taigi paprasčiausios priežasties ir pasekmės grandinės sudaromos tam tikru būdu. B įvykis vienu atveju gali būti priežastis, kitu – pasekmė. Šį modelį pastebėjo F. Engelsas: „...priežastis ir pasekmė yra reprezentacijos, kurios kaip tokios yra svarbios tik tada, kai jos taikomos konkrečiam atskiram atvejui: bet kai tik mes šį individualų atvejį apsvarstysime bendrai su visu pasauliu. , šios reprezentacijos susilieja ir susipina į universalios sąveikos reprezentaciją, kurioje priežastis ir pasekmė nuolat keičiasi vietomis; kas čia ar dabar yra priežastis, tampa ten arba paskui padariniu, ir atvirkščiai“ (t. 20, p. 22).
Tranzityvumo savybė leidžia detaliai išanalizuoti priežastinę grandinę. Jį sudaro galutinės grandinės padalijimas į paprastesnius priežastinius ryšius. Jei A, tai A → B 1 , B 1 → B 2 ,..., B n → C. Bet ar baigtinė priežastinė grandinė turi begalinio dalumo savybę? Ar baigtinės grandinės grandžių skaičius N gali būti linkęs į begalybę?
Remiantis kiekybinių pokyčių perėjimo į kokybinius dėsniu, galima teigti, kad išardydami galutinę priežastinę grandinę, susidursime su tokiu atskirų grandinės grandžių turiniu, kai tolesnis skirstymas neteks prasmės. Atkreipkite dėmesį, kad begalinį dalijamumą, paneigiantį kiekybinių pokyčių perėjimo į kokybinius dėsnį, Hegelis pavadino „bloga begalybe“.
Kiekybinių pokyčių perėjimas prie kokybinių įvyksta, pavyzdžiui, padalijus grafito gabalą. Kai molekulės yra atskirtos iki monoatominių dujų susidarymo, cheminė sudėtis nesikeičia. Tolimesnis materijos dalijimas jos nekeičiant cheminė sudėtis nebeįmanoma, nes kitas žingsnis yra anglies atomų skaidymas. Čia, fizikiniu ir cheminiu požiūriu, kiekybiniai pokyčiai lemia kokybinius.
Minėtame F. Engelso teiginyje aiškiai atsekta mintis, kad priežasties ir pasekmės ryšiai grindžiami ne spontaniška valia, ne atsitiktinumo užgaida ir ne dievišku pirštu, o visuotine sąveika. Gamtoje nėra savaiminio judėjimo atsiradimo ir sunaikinimo, vyksta abipusiai vienos materijos judėjimo formos perėjimai į kitas, iš vieno materialaus objekto į kitą, ir šie perėjimai negali įvykti kitaip, kaip tik per materialių objektų sąveiką. Tokie perėjimai, kuriuos sukelia sąveika, sukelia naujus reiškinius, keičiančių sąveikaujančių objektų būseną.
Sąveika yra universali ir sudaro priežastingumo pagrindą. Kaip teisingai pažymėjo Hegelis, „sąveika yra priežastinis ryšys, esantis visapusiškai vystantis“. F. Engelsas šią mintį suformulavo dar aiškiau: „Sąveika yra pirmas dalykas, kuris iškyla prieš mus, kai svarstome judančią materiją kaip visumą šiuolaikinio gamtos mokslo požiūriu... Taigi gamtos mokslas patvirtina, kad... sąveika yra tikroji dalykų priežastis. Negalime peržengti šios sąveikos žinojimo kaip tik todėl, kad už jos slypi nieko daugiau“ (t. 20, p. 546).
Kadangi sąveika yra priežastingumo pagrindas, panagrinėkime dviejų materialių objektų sąveiką, kurios schema parodyta Fig. 1. Šis pavyzdys nepažeidžia samprotavimo bendrumo, nes kelių objektų sąveika redukuojama į porinę sąveiką ir gali būti nagrinėjama panašiai.
Nesunku pastebėti, kad sąveikos metu abu objektai vienu metu veikia vienas kitą (veiksmų abipusiškumas). Tokiu atveju pasikeičia kiekvieno sąveikaujančio objekto būsena. Nėra sąveikos – nėra būsenos pasikeitimo. Todėl bet kurio vieno iš sąveikaujančių objektų būklės pasikeitimas gali būti laikomas tam tikra priežasties – sąveikos pasekme. Visų objektų būsenų pasikeitimas jų visumoje bus visiška pasekmė.
Akivaizdu, kad toks elementarios grandies priežasties-pasekmės modelis evoliuciniame modelyje priklauso struktūrinių (dialektinių) klasei. Reikia pabrėžti, kad šis modelis neapsiriboja G.A. Svečnikovas, nes tiriamas G.A. Svečnikovas, pasak V.G. Ivanovas suprato „... vieno ar visų sąveikaujančių objektų pasikeitimą arba pačios sąveikos pobūdžio pasikeitimą iki jos suirimo ar transformacijos“. Kalbant apie būsenų pasikeitimą, šis pokytis yra G.A. Svečnikovas priskyrė ne priežastiniam ryšio tipui.
Taigi, mes nustatėme, kad evoliuciniai modeliai, kaip elementari, pirminė grandis, turi struktūrinį (dialektinį) modelį, pagrįstą būsenų sąveika ir kaita. Kiek vėliau grįšime prie šių modelių ryšio analizės ir evoliucinio modelio savybių tyrimo. Čia norime pažymėti, kad, visiškai atitinkant F. Engelso požiūrį, reiškinių kaita objektyvią tikrovę atspindinčiose evoliuciniuose modeliuose vyksta ne dėl paprasto įvykių dėsningumo (kaip D. Hume'o), o dėl sąveikos generuojamo sąlygiškumo (genezė ). Todėl, nors evoliuciniuose modeliuose apibrėžiant priežastinius ryšius yra įtrauktos nuorodos į kartą (genezę), jos atspindi objektyvų šių santykių pobūdį ir turi teisinį pagrindą.
Fig. 2. Struktūrinis (dialektinis) priežastingumo modelis
Grįžkime prie struktūrinio modelio. Savo struktūra ir reikšme jis puikiai dera su pirmuoju dialektikos dėsniu – priešybių vienybės ir kovos dėsniu, jei jį interpretuojame:
– vienybė– kaip objektų egzistavimas jų tarpusavio ryšyje (sąveikoje);
– priešingybės- kaip vienas kitą paneigiančios tendencijos ir valstybių ypatybės, dėl sąveikos;
– kovoti- kaip sąveika;
– plėtra– kaip kiekvieno iš sąveikaujančių materialių objektų būklės pasikeitimas.
Todėl struktūrinis modelis, pagrįstas sąveika kaip priežastimi, gali būti vadinamas ir dialektiniu priežastingumo modeliu. Iš struktūrinio modelio ir pirmojo dialektikos dėsnio analogijos išplaukia, kad priežastingumas veikia kaip objektyvių dialektinių prieštaravimų atspindys pačioje gamtoje, priešingai nei subjektyvūs dialektiniai prieštaravimai, kylantys žmogaus sąmonėje. Struktūrinis priežastingumo modelis yra objektyvios gamtos dialektikos atspindys.
Apsvarstykite pavyzdį, iliustruojantį priežasties ir pasekmės santykių struktūrinio modelio taikymą. Tokių pavyzdžių, kurie paaiškinami naudojant šį modelį, galima rasti gana daug gamtos mokslai(fizika, chemija ir kt.), nes „sąveikos“ sąvoka gamtos moksle yra esminė.
Paimkime kaip pavyzdį elastingą dviejų rutuliukų susidūrimą: judančio rutulio A ir nejudančio rutulio B. Prieš susidūrimą kiekvieno rutulio būsena buvo nulemta atributų Ca ir Cb aibės (momentas, kinetinė energija ir kt. .). Po susidūrimo (sąveikos) šių kamuoliukų būsenos pasikeitė. Pažymime naujas būsenas C "a ir C" b. Būsenų pasikeitimo priežastis (Ca → C "a ir Cb → C" b) buvo rutuliukų sąveika (susidūrimas); šio susidūrimo pasekmė buvo kiekvieno kamuoliuko būklės pasikeitimas.
Kaip jau minėta, evoliucinis modelis šiuo atveju yra mažai naudingas, nes turime reikalą ne su priežastine grandine, o su elementariu priežastiniu ryšiu, kurio struktūra negali būti redukuojama į evoliucinį modelį. Norėdami tai parodyti, iliustruosime šį pavyzdį paaiškinimu evoliucinio modelio požiūriu: „Prieš susidūrimą rutulys A buvo ramybėje, todėl jo judėjimo priežastis yra jį pataikięs rutulys B“. Čia rutulys B yra priežastis, o rutulio A judėjimas yra pasekmė. Tačiau iš tų pačių pozicijų galima pateikti tokį paaiškinimą: „Prieš susidūrimą rutulys B tolygiai judėjo tiesia trajektorija. Jei ne rutulys A, tada kamuoliuko B judėjimo pobūdis nepasikeistų. Čia priežastis jau yra rutulys A, o pasekmė yra rutulio B būsena. Aukščiau pateiktas pavyzdys rodo:
a) tam tikras subjektyvumas, atsirandantis taikant evoliucinį modelį už jo pritaikomumo ribų: priežastis gali būti arba rutulys A, arba rutulys B; ši situacija susidarė dėl to, kad evoliucinis modelis išplėšia vieną konkrečią tyrimo atšaką ir apsiriboja jos interpretavimu;
b) tipinė epistemologinė klaida. Aukščiau pateiktuose paaiškinimuose iš evoliucinio modelio pozicijos vienas iš to paties tipo materialių objektų veikia kaip „aktyvus“, o kitas – kaip „pasyvus“ pradas. Pasirodo, vienas iš kamuoliukų yra apdovanotas (lyginant su kitu) „aktyvumu“, „valia“, „noru“, kaip ir žmogus. Todėl tik šios „valios“ dėka turime priežastinį ryšį. Tokią epistemologinę klaidą lemia ne tik priežastingumo modelis, bet ir gyvai žmogaus kalbai būdingi vaizdiniai bei tipiškas psichologinis kompleksiniam priežastingumui būdingų savybių perkėlimas (apie tai toliau) į paprastą priežastinį ryšį. . Ir tokios klaidos yra labai tipiškos, kai naudojamas evoliucinis modelis peržengiant jo pritaikomumo ribas. Jie pasitaiko kai kuriuose priežastingumo apibrėžimuose. Pavyzdžiui: „Taigi, priežastingumas apibrėžiamas kaip vieno objekto poveikis kitam, kai pirmojo objekto (priežasties) pasikeitimas vyksta prieš kito objekto pasikeitimą ir būtinai, vienareikšmiškai sukelia kito objekto pasikeitimą ( pasekmė)“. Sunku sutikti su tokiu apibrėžimu, nes visiškai neaišku, kodėl sąveikos (abipusio veikimo!) metu objektai turi deformuotis ne vienu metu, o vienas po kito? Kuris iš objektų turėtų būti deformuojamas pirmiausia, o kuris – antras (prioritetinė problema)?
Modelio savybės
Dabar panagrinėkime, kokias savybes turi pats struktūrinis priežastingumo modelis. Tarp jų atkreipiame dėmesį į šiuos dalykus: objektyvumas, universalumas, nuoseklumas, vienareikšmiškumas.
Objektyvumas priežastingumas pasireiškia tuo, kad sąveika veikia kaip objektyvi priežastis, kurios atžvilgiu sąveikaujantys objektai yra lygus.Čia nėra vietos antropomorfinei interpretacijai. Universalumas dėl to, kad priežastingumo pagrindas visada yra sąveika. Priežastingumas yra universalus, kaip ir pati sąveika yra universali. Nuoseklumas dėl to, kad nors priežastis ir pasekmė (sąveika ir būsenų kaita) sutampa laike, jos atspindi įvairios partijos priežastinius ryšius. Sąveika apima erdvinį objektų ryšį, būsenos pasikeitimą – kiekvieno sąveikaujančio objekto būsenų ryšį laike.
Be to, struktūrinis modelis nustato nedviprasmiškas ryšį priežastiniuose ryšiuose, nepriklausomai nuo sąveikos matematinio aprašymo metodo. Be to, struktūrinis modelis, būdamas objektyvus ir universalus, nenumato gamtos mokslų apribojimų sąveikos pobūdžiui. Šio modelio rėmuose galioja tiek momentinė ilgojo, tiek trumpojo nuotolio sąveika ir sąveika su bet kokiais baigtiniais greičiais. Tokio apribojimo atsiradimas priežasties-pasekmės santykių apibrėžime būtų tipiška metafizinė dogma, kartą ir visiems laikams postuluojanti bet kokių sistemų sąveikos pobūdį, iš šono primetanti natūralų filosofinį pagrindą fizikai ir kitiems mokslams. filosofijos, arba modelio pritaikymo ribų apribojimas tiek, kad tokio modelio nauda būtų labai kukli.
Čia būtų tikslinga pasilikti prie klausimų, susijusių su sąveikų sklidimo greičio baigtinumu. Apsvarstykite pavyzdį. Tegul būna du fiksuoti mokesčiai. Jei vienas iš krūvių pradėjo judėti su pagreičiu, tada elektromagnetinė banga artėja prie antrojo krūvio su vėlavimu. Ar šis pavyzdys neprieštarauja struktūriniam modeliui ir ypač veiksmų abipusiškumo savybei, nes tokioje sąveikoje krūviai yra nelygioje padėtyje? Ne, tai neprieštarauja. Šiame pavyzdyje aprašoma ne paprasta sąveika, o sudėtinga priežastinė grandinė, kurioje galima išskirti tris skirtingas grandis.
1. Pirmojo krūvio sąveika su objektu, sukeliančiu jo pagreitį. Šios sąveikos rezultatas yra šaltinio, kuris veikė įkrovą, būsenos pasikeitimas, ypač dalies energijos praradimas dėl šio šaltinio, pirmojo krūvio (pagreičio) būsenos pasikeitimas ir išvaizda. elektromagnetinės bangos, kurią išskleidė pirmasis krūvis pagreitėjusio judėjimo metu.
2. Pirmojo krūvio skleidžiamos elektromagnetinės bangos sklidimo procesas.
3. Antrojo krūvio sąveikos su elektromagnetine banga procesas. Sąveikos rezultatas – antrojo krūvio pagreitis, pirminės elektromagnetinės bangos sklaida ir elektromagnetinės bangos spinduliavimas antruoju krūviu.
Šiame pavyzdyje turime dvi skirtingas sąveikas, kurių kiekviena atitinka struktūrinį priežastingumo modelį. Taigi struktūrinis modelis puikiai dera tiek su klasikinėmis, tiek su reliatyvistinėmis teorijomis, ir galutinis greitis struktūriniam priežastingumo modeliui sąveikų sklidimas iš esmės nėra būtinas.
Kalbant apie struktūrinį priežastingumo modelį, pastebime, kad jis neprieštarauja skilimo reakcijoms u. objektų sintezė. Tokiu atveju santykinai stabilus ryšys tarp objektų arba sunaikinamas kaip ypatinga sąveikos rūšis, arba toks ryšys susidaro dėl sąveikos.
Kadangi kvantinės teorijos (taip pat ir klasikinės) plačiai naudoja „sąveikos“ ir „būsenos“ kategorijas, struktūrinis modelis iš esmės taikomas šioje gamtos mokslų srityje. Sunkumai, kurie kartais iškyla, mūsų nuomone, kyla dėl to, kad kvantinės teorijos, nors ir turi gerai išvystytą matematinį formalizmą, dar nėra iki galo išvystytos ir išgrynintos sąvokų interpretacijos požiūriu.
Pavyzdžiui, Mario Bunge rašo apie f-funkcijos interpretaciją:
„Vieni funkciją ψ priskiria kokiai nors individualiai sistemai, kiti – kokiam nors faktiniam ar potencialiam identiškų sistemų statistiniam ansambliui, kiti mano, kad ψ funkcija yra mūsų informacijos matas arba pasitikėjimo laipsnis, susijęs su tam tikru individualiu kompleksu, kurį sudaro makrosistema ir instrumentas arba, galiausiai, tiesiog kaip daugelio identiškai paruoštų mikrosistemų matavimų katalogas. Dėl tokios ψ funkcijos interpretavimo parinkčių įvairovės sunku griežtai priežastingai interpretuoti mikropasaulio reiškinius.
Tai vienas iš įrodymų, kad kvantinės teorijos formuojasi ir vystosi ir nepasiekė klasikinėms teorijoms būdingo vidinio išbaigtumo lygio.
Bet apie tapimo problemas kvantines teorijas ne tik funkcijos ψ interpretacija liudija. Nors reliatyvistinė mechanika ir elektrodinamika iš pirmo žvilgsnio atrodo išbaigtos teorijos, gilesnė analizė rodo, kad dėl daugelio priežasčių šios teorijos taip pat neišvengė prieštaravimų ir vidinių sunkumų. Pavyzdžiui, elektrodinamikoje yra elektromagnetinės masės problema, krūvio spinduliuotės reakcijos problema ir kt. Nesėkmės bandant šias problemas išspręsti pačių teorijų rėmuose praeityje ir spartus teorijų vystymasis. mikrokosmosas suteikė viltį, kad kvantinių teorijų kūrimas padės pašalinti sunkumus. Iki tol jie turėtų būti suvokiami kaip neišvengiamas „blogis“, su kuriuo tenka vienaip ar kitaip taikstytis ir tikėtis sėkmės iš kvantinių teorijų.
Tuo pat metu pačios kvantinės teorijos susidūrė su daugybe problemų ir prieštaravimų. Įdomu pastebėti, kad kai kurie iš šių sunkumų yra „klasikinio“ pobūdžio, t.y. paveldėtas iš klasikines teorijas ir dėl jų vidinio neužbaigtumo. Pasirodo „užburtas ratas“: klasikinių teorijų prieštaravimų sprendimą priskiriame kvantinėms teorijoms, o kvantinių sunkumus lemia klasikinių prieštaravimai.
Laikui bėgant viltis dėl kvantinių teorijų gebėjimo pašalinti klasikinių teorijų prieštaravimus ir sunkumus ėmė blėsti, tačiau iki šiol susidomėjimas klasikinių teorijų prieštaravimus spręsti savo rėmuose vis dar lieka antrame plane.
Taigi sunkumai, su kuriais kartais susiduriama aiškinant mikropasaulio reiškinius priežastingumo požiūriu, yra objektyvios kilmės ir paaiškinami kvantinių teorijų formavimosi ypatumais, tačiau nėra esminiai, draudžiantys ar ribojantys principo taikymą. priežastingumo mikrokosme, ypač struktūrinio priežastingumo modelio taikymas.
Priežastingumas ir sąveika visada yra tarpusavyje susiję. Jei sąveika turi universalumo, universalumo ir objektyvumo savybių, tai priežasties-pasekmės santykiai ir santykiai yra tokie pat universalūs, universalūs ir objektyvūs. Todėl iš esmės negalima sutikti su Bohmo teiginiais, kad aprašant mikrokosmoso reiškinius vienais atvejais galima remtis filosofiniu indeterminizmu, o kitais – laikytis priežastingumo principo. Mes manome, kad V.Ya. Perminovas, kad „komplementarumo sąvoka rodo kelias Susitaikymas(mūsų kursyvas - VC.) determinizmas ir indeterminizmas“, neatsižvelgiant į tai, ar ši idėja susijusi su gamtos mokslų filosofija, ar į konkrečią gamtos mokslo teoriją. Materialistinio požiūrio suderinimo su šiuolaikinio agnosticizmo pozicija šiuo klausimu būdas yra eklektika, tai objektyvios dialektikos neigimas. Į IR. Leninas pabrėžė, kad „priežastingumo klausimas yra ypač svarbus nustatant šio ar kito naujausio „izmo“ filosofinę kryptį...“ (t. 18, p. 157). Ir kvantinių teorijų formavimosi kelias eina ne per neigimą ar apribojimą, o per priežastingumo mikrokosme patvirtinimą.
Dvi mokslinių teorijų pusės
Gamtos mokslo mokslinių teorijų struktūra ir mokslinių teorijų funkcijos yra tiesiogiai ar netiesiogiai susijusios su materialaus pasaulio reiškinių priežastiniu paaiškinimu. Jei pažvelgsime į struktūrinį priežastingumo modelį, galime išskirti du būdingus momentus, du svarbius aspektus, kurie kažkaip susiję su mokslinių teorijų funkcijomis.
Pirmasis susijęs su priežastinių ryšių aprašymu ir atsako į klausimą: kaip, kokia seka? Ji atitinka bet kurią konkrečios pasekmės atšaką, jungiančią sąlygines būsenas. Jame ne tik aprašomas objekto perėjimas iš vienos būsenos į kitą, bet aprašoma ir apimama visa priežastinė grandinė kaip sujungtų ir sąlyginių būsenų seka, nesigilinant į esmę, į pokyčio šaltinį. grandinės grandžių būsenos.
Antroji pusė atsako į klausimą: kodėl, dėl kokios priežasties? Priešingai, jis suskaido priežastinę grandinę į atskiras elementarias grandis ir pateikia būsenos pasikeitimo paaiškinimą, pagrįstą sąveika. Tai yra aiškinamoji pusė.
Šie du aspektai yra tiesiogiai susiję su dviem svarbiomis mokslinės teorijos funkcijomis: aiškinamuoju ir aprašomuoju. Kadangi priežastingumo principas buvo ir bus bet kurios gamtos mokslų teorijos pagrindas, teorija visada atliks šias dvi funkcijas: aprašymą ir paaiškinimą.
Tačiau metodologinė priežastingumo principo funkcija pasireiškia ne tik tuo. Su šiuo principu susijęs ir pačios teorijos vidinis struktūrizavimas. Paimkime, pavyzdžiui, klasikinę mechaniką su trimis tradiciniais padaliniais: kinematika, dinamika ir statika. Kinematikoje jėgų sąveika neatsižvelgiama, tačiau yra judėjimo tipų aprašymas (fizinis ir matematinis). materialūs taškai ir materialūs objektai. Sąveika numanoma, tačiau ji nublanksta į antrą planą, pirmenybę paliekant sudėtingų susietų judesių aprašymui per jų būsenų charakteristikas. Žinoma, šis faktas negali būti priežastis klasifikuoti kinematiką kaip ne priežastinį apibūdinimo metodą, nes kinematika atspindi evoliucinę priežasties ir pasekmės santykių pusę, jungiančią skirtingas būsenas.
Dinamika – tai teorinis skyrius, kuriame pateikiamas išsamus priežastinio ryšio aprašymas ir paaiškinimas, pagrįstas priežastinių ryšių struktūriniu modeliu. Šia prasme kinematika gali būti laikoma dinamikos poskyriu.
Priežastingumo požiūriu ypač įdomi yra statika, kurioje tyrimo grandinės yra išsigimusios (nėra), o mes susiduriame tik su statinio pobūdžio ryšiais ir sąveikomis. Priešingai nei objektyvios tikrovės reiškiniai, kur nėra absoliučiai stabilių sistemų, statinės problemos yra idealizavimas arba ribojantis atvejis, priimtinas konkrečiose mokslinėse teorijose. Tačiau čia galioja ir priežastingumo principas, nes netaikant „virtualiųjų poslinkių principo“ ar su juo susijusių principų neįmanoma ne tik išspręsti statinių problemų, bet ir suprasti statikos esmę. „Virtualūs poslinkiai“ yra tiesiogiai susiję su būsenų pasikeitimu pusiausvyros būsenos kaimynystėje, t.y. galiausiai su priežastiniu ryšiu.
Dabar apsvarstykite elektrodinamiką. Kartais jis tapatinamas tik su Maksvelo lygtimis. Tai netiesa, nes Maksvelo lygtys apibūdina bangų elgesį (spinduliavimą, sklidimą, difrakciją ir kt.) tam tikromis ribinėmis ir pradinėmis sąlygomis. Jie neapima sąveikos kaip abipusio veiksmo aprašymo. Priežastingumo principas įvedamas kartu su ribinėmis ir pradinėmis sąlygomis (retarded potencialai). Tai savotiška banginių procesų „kinematika“, jei toks palyginimas yra leistinas. „Dinamiką“, o kartu ir priežastingumą, įveda Lorenco judėjimo lygtis, kurioje atsižvelgiama į krūvio spinduliavimo reakciją. Būtent ryšys tarp Maksvelo lygčių ir Lorenco judėjimo lygties pateikia gana išsamų elektromagnetizmo reiškinių priežasties ir pasekmės aprašymą. Panašius pavyzdžius būtų galima tęsti. Tačiau net ir to, kas išdėstyta aukščiau, pakanka įsitikinti, kad priežastinis ryšys ir jo struktūrinis modelis atsispindi mokslinių teorijų struktūroje ir funkcijose.
Jei darbo pradžioje nuo evoliucinio priežastingumo modelio perėjome prie struktūrinio, tai dabar nuo struktūrinio modelio turime grįžti prie evoliucinio. Tai būtina norint teisingai įvertinti evoliucinio modelio tarpusavio ryšį ir išskirtinius bruožus.
Jau būdami nešakotoje linijinėje priežastinėje grandinėje, esame priversti atsisakyti pilno visų priežastinių ryšių aprašymo, t.y. neatsižvelgiame į kai kurias konkrečias pasekmes. Struktūrinis modelis leidžia nesušakotas tiesines priežasties ir pasekmės grandines sumažinti iki dviejų pagrindinių tipų.
a) Objekto priežastinė grandinė. Jis susidaro, kai pasirenkame bet kurį materialų objektą ir stebime jo būsenos kitimą laikui bėgant. Pavyzdys galėtų būti Brauno dalelės būklės stebėjimai, erdvėlaivio raida arba elektromagnetinės bangos sklidimas iš siųstuvo antenos į imtuvo anteną.
b) Informacijos priežastinė grandinė. Jis atsiranda, kai sekame ne materialaus objekto būseną, o kažkokį informuojantį reiškinį, kuris įvairių materialių objektų sąveikos procese laike paeiliui susijungia su įvairiais objektais. Pavyzdys yra žodinės informacijos perdavimas naudojant estafetę ir kt.
Visos tiesinės nešakotosios priežastinės grandinės redukuojamos į vieną iš šių dviejų tipų arba į jų derinį. Tokios grandinės aprašomos naudojant evoliucinį priežastingumo modelį. Evoliuciniame aprašyme sąveika lieka antrame plane, o į pirmą planą iškyla materialus objektas ar jo būsenos indikatorius. Dėl šios priežasties pagrindinis dėmesys skiriamas įvykių sekos aprašymui laike. Todėl šis modelis vadinamas evoliuciniu.
Linijinę nešakotą priežastinę grandinę gana lengva analizuoti, ją redukuojant iki elementarių grandžių rinkinio ir analizuojant juos naudojant struktūrinį modelį. Tačiau tokia analizė ne visada įmanoma.
Yra sudėtingų priežastinių tinklų, kuriuose paprastos priežastinės grandinės susikerta, išsišakoja ir vėl susikerta. Tai lemia tai, kad naudojant struktūrinį modelį analizė tampa sudėtinga ir kartais techniškai neįmanoma.
Be to, mus dažnai domina ne pats vidinis procesas ir vidinių priežasties-pasekmės santykių aprašymas, o pradinis poveikis ir galutinis jo rezultatas. Su panašia situacija dažnai susiduriama analizuojant sudėtingų sistemų (biologinių, kibernetinių ir kt.) elgesį. Tokiais atvejais vidinių procesų visumos detalizavimas pasirodo esąs perteklinis, nereikalingas praktiniams tikslams ir užgriozdina analizę. Visa tai lėmė daugybę ypatybių, susijusių su priežasties ir pasekmės santykių aprašymu, naudojant evoliucinius modelius. Išvardinkime šias funkcijas.
1. Evoliuciniame priežastinio tinklo aprašyme visas priežastinis tinklas yra grubesnis. Pagrindinės grandinės išryškinamos, o neesminės – nukerpamos ir ignoruojamos. Tai labai supaprastina aprašymą, tačiau toks supaprastinimas pasiekiamas prarandant dalį informacijos, prarandant aprašymo vienareikšmiškumą.
2. Siekiant išsaugoti nedviprasmiškumą ir priartinti aprašymą prie objektyvios tikrovės, nupjautos šakos ir priežastinės grandinės pakeičiamos sąlygų visuma. Priežasties-pasekmės aprašymo ir analizės išsamumas, nedviprasmiškumas ir objektyvumas priklauso nuo to, kaip teisingai nustatyta pagrindinė priežastinė grandinė ir kaip visapusiškai atsižvelgiama į grubumą kompensuojančias sąlygas.
3. Vienos ar kitos priežastinės grandinės, kaip pagrindinės, pasirinkimą daugiausia lemia tyrėjo tikslai, t.y. tarp kurių reiškinių jis nori analizuoti ryšį. Būtent tikslinis nustatymas verčia ieškoti pagrindinių priežasčių ir pasekmių grandinių, o nutrūkusias pakeisti sąlygomis. Tai lemia tai, kad kai kuriuose nustatymuose pagrindinį vaidmenį atlieka kai kurios grandinės, o kitos pakeičiamos sąlygomis. Su kitais nustatymais šios grandinės gali tapti sąlygomis, o pagrindinių vaidmenį atliks tos, kurios anksčiau buvo antraeilės. Taigi priežastys ir sąlygos pakeičia vaidmenis.
Sąlygos vaidina svarbų vaidmenį, susiejančios objektyvią priežastį ir pasekmę. Esant skirtingoms sąlygoms, turinčioms įtakos pagrindinei priežastinei grandinei, pasekmės bus skirtingos. Sąlygos tarsi sukuria kanalą, kuriuo teka istorinių įvykių grandinė arba reiškinių raida laike. Todėl norint nustatyti gilius, esminius priežasties-pasekmės ryšius, būtina nuodugni analizė, atsižvelgiant į visų išorinių ir vidinių veiksnių įtaką, visas sąlygas, turinčias įtakos pagrindinės priežastinės grandinės raidai, įvertinant įtakos laipsnį.
4. Evoliucinis aprašymas orientuojasi ne į sąveiką, o į įvykių ar reiškinių ryšį laike. Todėl kinta sąvokų „priežastis“ ir „pasekmė“ turinys, ir į tai labai svarbu atsižvelgti. Jei struktūriniame modelyje sąveika yra tikroji causa finalis – galutinė priežastis, tai evoliuciniame – efektyvioji priežastis (causa activa) tampa reiškiniu ar įvykiu.
Tyrimas keičia ir jo turinį. Vietoj ryšio tarp materialaus objekto būsenų jo sąveikos su kitu metu, kaip pasekmė veikia koks nors įvykis ar reiškinys, uždarantis priežastinę grandinę. Dėl šios priežasties evoliuciniame modelyje priežastis visada yra prieš pasekmes.
5. Aukščiau pateikta prasme priežastis ir pasekmė evoliuciniame modelyje gali veikti kaip vienas kokybinis reiškinys, uždarantis priežasties ir pasekmės grandinę iš abiejų pusių. Vienos grandinės pasekmė gali būti kitos grandinės priežastis ir pradžia, laiku sekančios pirmąją. Ši aplinkybė lemia evoliucinių priežastingumo modelių tranzityvumo savybę.
Čia palietėme tik pagrindinius evoliucinio modelio bruožus ir skiriamuosius bruožus.
Išvada
Struktūrinis priežastingumo modelis gali būti sėkmingai naudojamas palyginti paprastoms priežastinių ryšių grandinėms ir sistemoms. Realioje praktikoje tenka susidurti su sudėtingomis sistemomis. Sudėtingų sistemų elgesio priežastinio aprašymo klausimas beveik visada grindžiamas evoliuciniu priežastingumo modeliu.
Taigi, išnagrinėjome dviejų tipų modelius, atspindinčius priežasties-pasekmės ryšius gamtoje, išanalizavome šių modelių tarpusavio ryšį, jų pritaikomumo ribas ir kai kurias ypatybes. Priežastingumo pasireiškimas gamtoje yra įvairus tiek forma, tiek turiniu. Tikėtina, kad šie modeliai neišsemia viso priežasties ir pasekmės santykių formų arsenalo. Bet kad ir kokios įvairios šios formos būtų, priežastingumas visada turės objektyvumo, bendrumo ir universalumo savybių. Dėl to priežastingumo principas atliko ir visada atliks svarbiausias filosofines ir metodologines funkcijas šiuolaikiniame gamtos moksle ir gamtos mokslų filosofijoje. Priežastinių ryšių pasireiškimo formų įvairovė negali tapti priežastimi atmesti materialistinį priežastingumo principą ar teiginius apie jo ribotą taikymą.
Informacijos šaltiniai:
- Svechnikovas G.A. Priežastinis ryšys ir būsenų ryšys fizikoje. M., 1971 m.
- Svechnikovas G.A. Dialektinė-materialistinė priežastingumo samprata // Šiuolaikinis determinizmas: gamtos dėsniai. M., 1973 m.
- Tyukhtinas V.S. Refleksija, sistemos, kibernetika. M., 1972 m
- Uemovas A.I., Ostapenko S.V. Priežastingumas ir laikas // Šiuolaikinis determinizmas: gamtos dėsniai.
- Orudževas Z.M., Akhundovas M.D. Priežastingumo laikinoji struktūra // Filosas. mokslas. 1969. Nr.6.
- Žarovas A.M. Priežasties ir pasekmės bei neapibrėžtumo laiko ryšys. 1984. Nr.3.
- Kuznecovas I.V. Rinktiniai raštai pagal fizikos metodiką. M., 1975 m.
- Materialistinė dialektika: 5 t., 1 tomas: Objektyvioji dialektika / Pagal bendrąjį. red. F.V. Konstantinovas ir V.G. Marakhova; Rep. red. F.F. Vyakkerevas. M., 1981 m.
- Naletovas N.3. Priežastingumas ir žinių teorija. M., 1975 m.
- Hegelis G.W.F. Filosofijos mokslų enciklopedija: 3 t., 1 tomas: Logikos mokslas. M., 1974 m.
- Staržinskis V.P. „Valstybės“ samprata ir jos metodologinis vaidmuo fizikoje. Minskas, 1979 m.
- Ivanovas V.G. Priežastingumas ir determinizmas. L., 1974 m.
- materialistinė dialektika. T. 1. S. 213.
- Bunge M. Fizikos filosofija. M., 1975. S. 99.
- Bohm D. Priežastingumas ir atsitiktinumas šiuolaikinėje fizikoje. M., 1959 m.
- Perminovas V.Ya. Priežastingumo problema filosofijoje ir gamtos moksluose. M., 1979. S. 209.
- Nikitinas E.P. Paaiškinimas yra mokslo funkcija. M., 1970 m.
Kuliginas V.A. Priežastingumas ir sąveika fizikoje. Voronežo valstybinio universiteto kolekcija: „Determinizmas šiuolaikiniame moksle“. Voronežas, 1987 m.
Žinoti/suprasti:
- planas, pagal kurį jie turi apibūdinti fizinę teoriją, būtent:
* teorinis ir eksperimentinis teorijos pagrindimas (eksperimentinis pagrindimas, modeliai, kiekiai, aprašymo metodai);
* pagrindinių nuostatų formulavimas (įstatymai, postulatai, principai, pagrindinės nuostatos, pagrindinės konstantos);
* teorijos pasekmės ir jų eksperimentinio patikrinimo faktai (privatinė teisė, taikymas problemų sprendimui, techninis
paraiška);
*teorijos pritaikymo ribos;
* praktinės teorijos reikšmės ir jos pritaikymo pavyzdžiai.
Galėti:
*Pateikite tai įrodančių pavyzdžių
- stebėjimai ir eksperimentas yra hipotezių ir teorijų pagrindas;
- eksperimentas leidžia patikrinti teorinių išvadų teisingumą;
- fizikinė teorija leidžia paaiškinti žinomus gamtos reiškinius ir mokslinius faktus;
- fizikinė teorija leidžia numatyti dar nežinomus reiškinius, jų ypatybes;
- vieną ir tą patį gamtos objektą ar procesą galima apibūdinti (tyrinėti) remiantis skirtingais modeliais;
- fizikos dėsniai ir fizines teorijas turėti tam tikras taikymo ribas;
* atskleisti mokslinių idėjų ir teorijų įtaką šiuolaikinės pasaulėžiūros formavimuisi; įvardinti reikšmingus šiuolaikinio fizinio pasaulio vaizdo bruožus; pateikti teoriškai tiriamų fizikinių reiškinių ir procesų pavyzdžių; iliustruoti fizikos vaidmenį kuriant ir (ar) tobulinant svarbiausius technologinius objektus;
* suvokti, apdoroti ir pateikti mokomoji informacijaįvairiomis formomis (žodine, perkeltine, simboline): išdėstyti fizikos vadovėlio teksto turinio esmę; vadovėlio tekste išryškinti svarbiausias mokslinės informacijos kategorijas (reiškinio ar patirties aprašymas; problemos teigimas; hipotezės iškėlimas; objektų ir procesų modeliavimas; teorinės išvados formulavimas ir jos aiškinimas; eksperimentinis patikrinimas). hipotezė arba teorinė prognozė); iškėlė hipotezes, paaiškinančias pateiktą sistemą mokslinius faktus; daryti išvadas remiantis eksperimentiniais duomenimis, pateiktais lentelėje, grafike ar diagramoje.
Studentai turi turėti įgūdžių:
Pagrindinės fizikos sąvokos ir dėsniai: koreliuoti tiriamas sąvokas su tomis kūnų ir procesų savybėmis (ypatybėmis), kurių charakteristikoms šios sąvokos įvedamos į fiziką; apibūdinti eksperimentus, kurie turėjo didelės įtakos fizikos raidai; atskleisti tiriamų dėsnių ir principų prasmę; apibūdinti energijos virsmą procesuose;
Fizikos sampratos ir idėjos, susijusios su žmogaus gyvenimu.
Blokas – Molekulinės kinetinės teorijos pagrindai.
Studijuojant A lygiu (pagrindinis standarto lygis, 2 val./sav.)
Vadovėlyje Myakisheva G.Ya., Bukhovtseva B.B. 8 pastraipos skirtos temai: §56. Pagrindinės molekulinės-kinetinės teorijos nuostatos. Molekulių dydžiai. § 57. Molekulių masė. Medžiagos kiekis. §58. Brauno judesys. §59. Molekulių sąveikos jėgos. §60. Dujinių, skystų ir kietų kūnų sandara. §61. Idealios dujos molekulinėje-kinetinėje teorijoje. §62. Vidutinė molekulių greičio kvadrato reikšmė. §63. Pagrindinė dujų molekulinės-kinetinės teorijos lygtis.
Temos studijoms skiriama ne daugiau kaip 5 valandos.
DCM: supažindinti studentus su pagrindinėmis molekulinės kinetinės teorijos nuostatomis.
Blokas susideda iš keturių modulių: M1 „Pagrindinės ICB nuostatos. Molekulių dydžiai. Molekulių masė. Medžiagos kiekis.
Brauno judesys. Molekulių sąveikos jėgos“ (2 pamokos)
M2 „Dujinių, skystųjų ir kietųjų kūnų sandara. Idealios dujos MKT. Molekulių greitis.
Pagrindinė MKT dujų lygtis "(2 pamokos)
M3 „Žinių ta tema apibendrinimas ir kontrolė“ (1 pamoka)
Privalomos minimalios žinios / įgūdžiai / įgūdžiai.
Žinoti:
Medžiagos dalijamumas, garinimas, sublimacija, tirpumas įrodo, kad kūnas susideda iš dalelių. (Visi lygiai)
Medžiagų suspaudžiamumas, difuzija rodo, kad tarp medžiagos dalelių yra tarpai. (visi lygiai)
Difuzija ir Brauno judėjimas įrodo, kad dalelės juda. (visi lygiai)
Garavimo ir difuzijos greičio priklausomybė nuo temperatūros rodo, kad dalelių judėjimo greitis priklauso nuo temperatūros. (visi lygiai)
Idealus dujų modelis, kietųjų medžiagų kristalinės gardelės, skysčio struktūros modelis. (visi lygiai)
Makro parametrai: slėgis, tūris, temperatūra. (visi lygiai)
Mikroparametrai: vidutinis greičio kvadratas, koncentracija, vienos molekulės masė. (visi lygiai)
Pagrindinės IRT nuostatos: (visiems lygiams)
visi kūnai susideda iš molekulių, tarp kurių yra tarpai;
kūnų masė gali skirtis diskretiškai; molekulės nuolat juda atsitiktinai;
molekulės sąveikauja (pritraukia arba atstumia priklausomai nuo atstumo tarp dalelių)
Gebėti atpažinti: (visi lygiai)
medžiagos molinė masė;
santykinė molekulinė masė;
medžiagos kiekis;
medžiagos molekulių skaičius tam tikrame medžiagos kiekyje;
vidutinė greičio kvadrato vertė;
greičio projekcijos koordinačių ašyse vidutinis kvadratas;
pagrindinė dujų molekulinės-kinetinės teorijos lygtis.
nustatyti (apskaičiuoti) ): a) molekulių dydis, santykinė molekulinė masė pagal formulę M r = 1/ 12 m 0 C , krūminiai
masė M = m 0 N A (visi lygiai); medžiagos kiekis pagal formulę (visi lygiai); numerį
medžiagos molekulės pagal formulę (visi lygiai);
b) vidutinė greičio kvadrato reikšmė pagal formulę (visi lygiai);
c) vidutinis greičio projekcijos kvadratas pagal formulę (visi lygiai);
d) dujų slėgis ant indo sienelės pagal formulę (visi lygiai);
e) idealių dujų slėgis pagal molekulių koncentraciją ir vidutinė transliacijos kinetinė energija
judėjimas (visi lygiai)
Apibūdinti: Brown patirtis (visi lygiai ); Perrin patirtis (2.3 lygis); Frenkelio indėlis (3 lygis)
Atskleisti: MKT esmė,
Paaiškinkite : Brauno judėjimo, difuzijos priežastis; (2,3 lygiai); atstumiančių ir traukiančių jėgų atsiradimo sąlygos, šių jėgų pobūdis (2,3 lygiai); dujinių kūnų sandara, molekulių greitis dujiniuose kūnuose, dujinių kūnų savybės (visi lygiai); skysčių sandara, molekulių greitis, skystų medžiagų savybės (visi lygiai); kietųjų kūnų sandara, molekulių greitis kietosiose medžiagose, kietųjų medžiagų savybės (visi lygiai);
Modulinė programa
| Modulis | M1 | M2 | M3 |
|
| UE0 DCM | Suvokti pagrindines MKT sąvokas, konkretizuoti molekulių dydžio ir masės sampratą, pagilinti ir susisteminti žinias apie medžiagos kiekį. Molekulių sąveikos jėgų egzistavimo suvokimas. | Dujinių, skystų ir kietų kūnų sandaros supratimas. Įvaldyti „idealių dujų“ sąvoką. Molekulių greičio nustatymas. Pažintis su pagrindine MKT dujų lygtimi. | Ugdymosi pasiekimų savikontrolė, klaidų nustatymas, jų taisymas |
|
| UE1 | Įėjimo kontrolė tema „Pagrindinės molekulinės kinetinės teorijos nuostatos. Molekulių matmenys ir masė. Medžiagos kiekis. Brauno judesys“. | Dujinių kūnų sandara. | Spektaklis diferencijuotas užduotis nustatyti visų M1-M2 modulių elementų turinio įsisavinimo lygį. |
|
| UE2 | Materijos sandaros idėja Atomistinės materijos sandaros teorijos atsiradimas. | Skystų kūnų sandara. Ya.I. indėlis Frenkelis. | Apibendrinant. |
|
| UE3 | | Kietųjų kūnų sandara. | ||
| UE4 | Molekulių matmenys ir masė Santykinė molekulinė masė, molinė masė ir medžiagos kiekis | Dujų teorijos ir molekulių savybių tyrimo sudėtingumas. Idealus dujų modelis. | . |
|
| UE5 | Atsitiktinis dalelių judėjimas. Perrin eksperimentai. Molekulių sąveikos jėgos. | Dujų slėgis MKT. | ||
| UE6 | Išėjimo valdymas | Slėgio ir vidutinės molekulių kinetinės energijos ryšys. | ||
| UE7 | Apibendrinant | MKT dujų pagrindinės lygties išvedimas | ||
| UE8 | Išėjimo valdymas | |||
| UE9 | Apibendrinant. | |||
Modulis M1. 1 sunkumo lygis.
| |
||||||
| | |
|||||
| | | | Absorbcijos vadovas mokomoji medžiaga |
|||
| CHDC. Sudarykite modulio studijų planą ir nustatykite pagrindinius mokymosi tikslus. |
||||||
| | (IT, ID, IE, DT, DD, DE) | 1. Peržiūrėkite §56-58. Atkreipkite dėmesį į paryškintas teksto antraštes. Atkreipkite dėmesį į tai, kuriuos taškus gerai žinote, kuriuos tik iš dalies prisimenate, kuriuos sutinkate pirmą kartą. Remdamiesi tuo, nustatykite savo mokymosi M1 būdą. Darbui naudokite vadovėlį, jei reikia, kreipkitės patarimo į mokytoją. 2. Atidžiai perskaitykite klausimus, į kuriuos turite atsižvelgti studijuodami M1. |
||||
| |
||||||
| (1 taškas) 2T. Pateikite fizikinių reiškinių pavyzdžių, kurie įrodo pagrindines MKT nuostatas. (1 taškas) (2 taškai) 2D. Mikroskopu stebėkite dažų dalelių judėjimą. Apibūdinkite tai, ką matote. (1 taškas) | (IT, ID, IE) (Žr. 1 priedą)
| (DD, DT, DE) Atomistinės teorijos istorija (cm. 1 priedas) | 1. .Susipažinkite su 1 priedu, atsekite atomistinės teorijos formavimosi etapus. Užsirašykite etapus su datomis. (1 taškas) 2T. Pateikite fizinių reiškinių pavyzdžių, įrodančių: -medžiagų struktūra - dalelių judėjimas - traukos (atstūmimo) jėgų buvimas tarp dalelių. (1 taškas) 2E. Perskaitykite Lukrecijaus Caros eilėraštį „Apie daiktų prigimtį“. Kokie fiziniai reiškiniai jame aprašyti? Ką įrodo šios eilutės? (2 taškai) 2D. Sudarykite veiksmų planą, kad nustatytumėte alyvuogių aliejaus molekulės dydį. (1 taškas) |
|||
| „Apie daiktų prigimtį“ Išgirskite, ką aš turiu pasakyti, ir jūs pats tikrai prisipažinsite Kad yra kūnai, kurių nematome... Todėl vėjai yra kūnai, bet tik mums nematomi. Nors mes visai nematome, kaip jie prasiskverbia į šnerves ... Ir galiausiai ant jūros kranto besivystančios bangos, Suknelė visada drėgna, o saulėje, kabanti, ji džiūsta, Tačiau neįmanoma pamatyti, kaip ant jo nusėda drėgmė, Kaip nematai, kaip ji dingsta nuo karščio. Tai reiškia, kad vanduo susmulkinamas į tokias mažas dalis, Kad jie mūsų akims visiškai nepasiekiami.
|
||||||
| UE3. Pagrindinės molekulinės-kinetinės teorijos nuostatos. NPV: suformuluoti ir išanalizuoti pagrindines TCB nuostatas |
||||||
| (1 taškas) 2. Atsakykite į klausimus: (1 taškas) | .Skaityti §56,58. 1 lentelėje surašykite pagrindines TLK nuostatas, TLK tikslą ir pagrindines TLK nuostatas patvirtinančius įrodymus. (1 taškas) 2. Atsakykite į klausimus: – Ar pagrindinės TLK nuostatos pasitvirtino? Ar šie įrodymai pakankamai įtikinami? (1 taškas) |
|||||
| UE4.Molekulių matmenys ir masė. Santykinė molekulinė masė ir medžiagos kiekis. NDC: atkurkite formules, skirtas apskaičiuoti molekulių dydį, masę. Išspręskite standartinius masės, medžiagos kiekio skaičiavimo uždavinius. |
||||||
| 2. Išspręskite problemas. (Už kiekvieno sprendimą - 1 taškas) | IT, ID, IE 1. Kiek medžiagos yra 5,4 kg sveriančiame aliuminio liejinyje? | DT, DD, DE 1. Kokia masė yra 500 molių anglies dioksido? | 1. Raskite molekulių skersmens, molekulių masės apskaičiavimo formules., Santykinę molekulinę masę, medžiagos kiekį. (1 taškas) 2. Išspręskite problemas. (Už kiekvieno sprendimą - 1 taškas) |
|||
| 2. Kiek molekulių yra 1 g sveriančiame anglies dvideginyje (CO 2 )? | 2. Raskite atomų skaičių aliuminio objekte, sveriančiame 135 g. |
|||||
| Apibendrintas problemos sprendimo algoritmas
|
||||||
| UE4.Atsitiktinis dalelių judėjimas. Molekulių sąveikos jėgos. CJDC: Sužinokite Browno judėjimo esmę, žinokite skirtumus nuo difuzijos. Paaiškinti molekulių sąveikos jėgų prigimtį, išsiaiškinti priklausomybę nuo atstumo tarp molekulių. |
||||||
| UE5. Išėjimo valdymas NPV: patikrinkite asimiliaciją mokymosi elementai
|
||||||
| UE6. Apibendrinant. NDC: užpildykite kontrolinį sąrašą, įvertinkite savo žinias. |
||||||
Modulis M1. 2 sunkumo lygis.
Pagrindinės molekulinės-kinetinės teorijos nuostatos. Molekulių matmenys ir masė. Medžiagos kiekis. Brauno judesys. Molekulių sąveikos jėgos.
| UE0 Modulio tikslo ir uždavinių apibrėžimas. DCM: įsisavinti pagrindines MKT nuostatas, konkretizuoti molekulių dydžio ir masės sampratą, pakartoti, pagilinti ir susisteminti žinias apie medžiagos kiekį. Suvokti dalelių atsitiktinio judėjimo esmę. |
||||||
| Integralūs pažinimo stiliai | Diferencijuoti pažinimo stiliai |
|||||
| Mokomosios medžiagos įsisavinimo gairės | Mokomosios medžiagos turinys (IT, IE, ID) | Mokomosios medžiagos turinys (DT, DE, DD) | Mokomosios medžiagos įsisavinimo gairės |
|||
| UE1. Įėjimo kontrolė tema „Pagrindinės MKT nuostatos. Molekulių matmenys ir masė. Medžiagos kiekis. Brauno judesys“ CHDC. Sudarykite modulio studijų planą ir nustatykite pagrindinius mokymosi tikslus. M. V. indėlis. Lomonosovas plėtojant MKT. |
||||||
| 1. Peržiūrėkite §56-58. Atkreipkite dėmesį į paryškintas teksto antraštes. Atkreipkite dėmesį į tai, kuriuos taškus gerai žinote, kuriuos tik iš dalies prisimenate, kuriuos sutinkate pirmą kartą. Remdamiesi tuo, nustatykite savo mokymosi M1 būdą. Darbui naudokite vadovėlį, jei reikia, kreipkitės patarimo į mokytoją. 2. Atidžiai perskaitykite klausimus, į kuriuos turite atsižvelgti studijuodami M1. | (IT, ID, IE, DT, DD, DE) 1. Atomistinės materijos sandaros teorijos atsiradimas. 2. Pagrindinės TLK nuostatos. Molekulių dydžiai. Molekulių masė. 3. Medžiagos kiekis. Avogadro numeris. 4. Santykinė molekulinė masė. Molekulinė masė. 5. Atsitiktinis dalelių judėjimas. | 1. Peržiūrėkite §56-58. Atkreipkite dėmesį į paryškintas teksto antraštes. Atkreipkite dėmesį į tai, kuriuos taškus gerai žinote, kuriuos tik iš dalies prisimenate, kuriuos sutinkate pirmą kartą. Remdamiesi tuo, nustatykite savo mokymosi M1 būdą. Darbui naudokite vadovėlį, jei reikia, kreipkitės patarimo į mokytoją. 2. Atidžiai perskaitykite klausimus, į kuriuos turite atsižvelgti studijuodami M1. |
||||
| UE2. Materijos sandaros idėja CHDT: pakartoti informaciją apie materijos struktūrą ir atominės materijos struktūros teorijos atsiradimo istoriją. |
||||||
| 1. Susipažinkite su 1 priedu, atsekite atomistinės teorijos formavimosi etapus. Užsirašykite etapus su datomis. (1 taškas) (1 taškas) | (IT,ID,IE,DD,DT,DE) Atomistinės teorijos istorija (žr. 1 priedą)
| 1. Susipažinkite su 1 priedu, atsekite atomistinės teorijos formavimosi etapus. Užsirašykite etapus su datomis. (1 taškas) 2. Perskaitykite M.V biografiją. Lomonosovas. Užrašykite pagrindines nuostatas, kurias jis įtraukė kurdamas teoriją. (1 taškas) |
||||
| 2T. Atsakyk į klausimą. (2 taškai) | Kodėl dulkės Žemėje ilgai išlieka virš savo paviršiaus, o Mėnulyje greitai nusėda, nepaisant to, kad gravitacijos jėga Mėnulyje yra mažesnė nei Žemėje? | |||||
| UE3.Pagrindinės molekulinės-kinetinės teorijos nuostatos. M. V. indėlis. Lomonosovas plėtojant MKT. NDC: suformuluoti ir analizuoti pagrindines TLK nuostatas. Susipažinkite su M. V. Lomonosovo atomine-molekuline teorija. |
||||||
| 1. Skaitykite §56,58. 1 lentelėje surašykite pagrindines TLK nuostatas, TLK tikslą ir pagrindines TLK nuostatas patvirtinančius įrodymus. (1 taškas) 2. Perskaitykite medžiagą 2 priede. Ar šiame tekste atsispindi visos IRT nuostatos? (1 taškas) | (IT,ID,IE,DT,DD,DE) | 1. Skaitykite §56,58. 1 lentelėje surašykite pagrindines TLK nuostatas, TLK tikslą ir pagrindines TLK nuostatas patvirtinančius įrodymus. (1 taškas) 2. Susipažinkite su medžiaga, pateikta 2 priede. Raskite tekste pagrindines IKT nuostatas. Ar šiame tekste atsispindi visos nuostatos? (1 taškas) |
||||
| 2 priedas | ||||||