Инструментарий оценки результатов инновационной деятельности на основе когнитивного подхода

Мухин В.И.

Статья в журнале

Креативная экономика (РИНЦ, ВАК)
опубликовать статью | оформить подписку

№ 2 (2), Февраль 2007

Цитировать:
Мухин В.И. Инструментарий оценки результатов инновационной деятельности на основе когнитивного подхода // Креативная экономика. – 2007. – Том 1. – № 2. – С. 46-51.

Эта статья проиндексирована РИНЦ, см. https://elibrary.ru/item.asp?id=12959310

Аннотация:
Задачи оценки инновационной деятельности связаны с неполной и подчас некачественной информацией. В таких случаях наиболее подходящим методом для моделирования и оценки инновационной деятельности является метод анализа иерархий, так как он рассматривает поведение человека в соответствии с его знаниями, которые трактуются как информированность человека.

Ключевые слова: инновационный менеджмент, инновационная деятельность, знания, оценка инновационной деятельности



Задачи оценки инновационной деятельности связаны с неполной и подчас некачественной информацией. В таких случаях наиболее подходящим методом для моделирования и оценки инновационной деятельности является метод анализа иерархий, так как он рассматривает поведение человека в соответствии с его знаниями, которые трактуются как информированность человека.

Метод анализа иерархий (МАИ) является замкнутой (итеративной) логической конструкцией, которая обеспечивает с помощью простых и хорошо обоснованных правил решения задач оценки инновационной деятельности, включающих как качественные, так и количественные факторы. Сущность этого метода состоит, во-первых, в декомпозиции проблемы на более простые составляющие части, во-вторых, в дальнейшей обработке последовательности суждений лица, принимающего решение, с помощью попарных сравнений. Используя системный подход, можно представить решаемую задачу в виде графа.

Рассмотрение свойств иерархий позволяет сформулировать понятие МАИ–модели (рис.1).

МАИ–модель ‑ это многоуровневая иерархическая система, которая позволяет:

‑ представить знания о проблеме в виде компьютерного прототипа;

‑ описать проблему на формальном или частично формальном языке,

‑ сформулировать конкретные варианты решения проблемы путем получения экспертных суждений для каждой матрицы попарных сравнений, что позволяет, работая за монитором компьютера, анализировать и определять свои ошибки, заблуждения и корректировать прототип проблемы.

Рис. 1. Существенные свойства МАИ-модели

При построении МАИ–модели учитывались следующие когнитивные свойства МАИ:

– формализация знаний при решении проблемы;

– классификация знаний в виде языка, соответствующего психологии программирования;

– визуализация проблемы на компьютерном экране.

Под формализацией знаний понимается представление знаний на формальном или частично формальном языке.

Синюк В.Г. и Шевырев А.В. считают, что по своей структуре МАИ можно уподобить некоторым прототипам обычного императивного языка программирования. МАИ, как и эти языки, включает в себя три языка.

Декларативный язык служит для описания данных (описания иерархий). Маршрутный язык – это своего рода визуальный стандарт МАИ–модели, он является их стандартизированным зрительным образом на экране монитора.

Маршрутный язык (МЯ) – совокупность управляющих операторов в МАИ. Это сама схема (структура) иерархии, задающая расчет моделей.

Командный язык (КЯ) содержит все неуправляемые операторы, например, операторы временного следования в модели, операторы присваивания, ключевые слова, связи между этапами действий и т.д.

Двухмерное информационное изображение на компьютерном экране должно иметь хорошую структуру:

– не хаотичную, а регулярную и предсказуемую;

– разделенную на зоны, имеющие зрительно-смысловое значение.

Это связано с тем, что наш мозг имеет специальные нейронные механизмы для сегментации поля зрения. Структурные зоны (уровни МАИ), блоки (вершины МАИ) и их связи должны быть упорядочены по двум декартовым осям, не имеющим избыточных обозначений и т.д.

Диосцена МАИ–модели должна отвечать всем этим требованиям и требованиям, предъявляемым психологией программирования.

Используя когнитивные свойства человеческого мышления, МАИ-модель в состоянии провести наглядную декомпозицию любой сложной проблемы.

Верхний уровень иерархии (фокус) можно представить как точку зрения, откуда открывается самый общий, панорамный взгляд на проблему. Далее следуют уровни, в которых происходит все более детальное знакомство с проблемой. Постепенно спускаясь с вершины к основанию, мы видим последовательную декомпозицию сложной проблемы во все более мелких деталях, которые, в конечном счете, дадут исчерпывающее описание структуры проблемы.

Безусловно, важным достоинством является то, что язык МАИ-модели не зависит от уровня иерархии, он везде одинаков. Благодаря этому достигается значительное упрощение описания проблем любой сложности (поскольку сложная проблема преобразуется в относительно простую, ясную и наглядную).

В МАИ-моделях одновременно решаются две задачи: формализация и визуализация процесса, что позволяет увидеть всю его сложность. Таким образом, МАИ-модели являются эффективным способом описания и оценки структур деятельности в самых различных ее областях.

Абстрактная МАИ-модель является логическим инвариантом деятельности инновационной деятельности. Ее преимущество перед другими моделями состоит в использовании единой формы представления знаний и описания структуры деятельности.

Методики получения ответов на познавательную и поведенческую части проблемы не совпадают друг с другом; это требует разного вида когнитивных процессов («прямого» и «обратного»). В одном случае поиск ведет от причины к следствию, в другом – от следствия (результата) к обусловливающим его действиям.

Рассмотренная МАИ-модель позволяет на каждом витке осознания проблемы вносить коррективы в ее компьютерный прототип, постепенно превращая его в рабочую модель. Она позволяет:

– описать знания экспертов о проблеме на формальном или частично формальном языке;

– провести наглядную (на экране компьютера) декомпозицию проблемы в виде многоуровневой иерархии. Язык МАИ–модели не зависит от уровня иерархии, он везде одинаков, что позволяет сложную проблему преобразовать в ясную и наглядную;

– осуществить формализацию и визуализацию проблемы, что позволяет увидеть:

а) процесс решения проблемы во всей ее сложности;

б) выявить связи, взаимосвязи между элементами проблемы;

в) сформулировать конкретные варианты решения проблемы;

г) выявить глубинные логические инварианты решения проблемы, т.е. выявить стабильный, структурный "каркас", реально проявляющийся в сформулированных нами вариантах решения проблемы;

д) применять итеративное решение проблемы путем корректировки прототипа проблемы.

Структура МАИ–модели, основанная на итеративном подходе, представлена на рис.2.

Алгоритм использования итеративной МАИ-модели включает следующую последовательность действий.

На первом этапе определяются цели и стратегии решения проблем.

На втором этапе осуществляется выбор типа МАИ-модели, который включает выбор:

а) критериев;

б) оценочных шкал;

в) альтернатив решения проблемы.

На третьем этапе формируется конкретное решение проблемы, включая:

а) построение матриц попарных сравнений (МПС) для каждого элемента нижних уровней;

б) получение экспертных суждений для каждой МПС;

в) проведение попарных сравнений, с применением шкалы относительной важности;

г) определение индекса согласованности суждений для данной МПС.

На четвертом этапе выполняется синтез собственных векторов приоритетов. При получении неудовлетворительного индекса согласованности осуществляется коррекция МПС.

На пятом этапе осуществляется синтез глобальных векторов приоритетов. При получении неудовлетворительного индекса согласованности осуществляется коррекция варианта решения проблемы. При получении неудовлетворительного индекса согласованности уточненного варианта решения проблемы осуществляется повторная коррекция варианта или коррекция варианта модели.


Источники:

1. Андрейчиков А.В., Андрейчикова О.Н. Анализ, синтез, планирование решений в экономике. М: Финансы и статистика, 2001. – 368 с.
2. Борисов А.Н., Виллюмс Э.Р., Сукур Л.Я. Диалоговые системы принятия решений на базе мини–ЭВМ. – Рига: Знание, 1986. – 195с.
3. Глезер В.Д. Зрение и мышление. СПб: Наука, 1993, с.14, 253.
4. Ларычев О.И. Анализ процессов принятия человеком решений при альтернативах, имеющих оценки по многим критериям // Автоматика и телемеханика. – 1981. – №8. – с. 131–141.
5. Ларычев О.И. Человеко-машинные процедуры принятия решений при альтернативах, имеющих оценки по многим критериям (обзор) // Автоматика и телемеханика. – 1971. – №12. – с. 130–142.
6. Мухин В.И., Назариева М.М. Использование МАИ–моделей при решении проблем, связанных с предупреждением и ликвидацией чрезвычайной ситуации. Тезисы докладов. – М.: ЦСИ МЧС России, 2006. – С.37.
7. Паронджанов В.Д. Как улучшить работу ума. – М.: Радио и связь, 1998.
8. Саати Т., Кернс К. Аналитическое планирование. Организация систем. Пер. с англ. – М.: Радио и связь, 1991. 224 с.
9. Саати Т. Принятие решений: метод анализа иерархий. Пер. с англ. – М: Радио и связь, 1989. – 315 с.
10.Синюк В.Г. Шевырев А.В. Использование информационно(аналитических
технологий при принятии управленческих решений: Учебное пособие. – М.: Издат. «Экзамен»; 2003. – 160 с.
11. Шевырев А.В. Технология творческого решения проблем (эвристический
подход). Книга 1: Мышление и проблемы. Психология творчества. Белгород: Крестянское дело, 1995. – 208 с.
12. Шнейдерман Б. Психология программирования. Человеческие факторы в вычислительных и информационных системах. М: Радио и связь, 1984.

Страница обновлена: 22.01.2024 в 19:01:44