ВХОД             Регистрация

ПЕДАГОГИЧЕСКИЕ ИЗДАНИЯ / е-журнал «Педагогическая наука: история, теория, практика, тенденции развития» / Текущие номера журнала и их авторы / Выпуск №2 [2010] / О. Н. Ярыгин. Структурная модель интеллектуальной компетентности для системной динамики

УДК 378: 519.8

О. Н. Ярыгин

СТРУКТУРНАЯ МОДЕЛЬ ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНОЙ КОМПЕТЕНТНОСТИ
ДЛЯ СИСТЕМНОЙ ДИНАМИКИ

Анотація: У статті розглядається проблема, що виникає на сучасному рівні вимог до підготовки фахівців у менеджменті, інженерії, економіці, дослідженні операцій, які утворюють галузь системної динаміки. Пропонується структурна модель інтелектуальної компетентності, основні компоненти якої мають формуватися для успішного розвитку системного мислення майбутніх фахівців. У пропонованій структурі моделюються такі сторони системного мислення як взаємодіючі знання, здатності, інтуїція й креативність.
Ключові слова: Системна динаміка, структурна модель, компетенція, тетраедр компетентностей, інтелектуальна компетентність, креативність.

Аннотация: В статье рассматривается проблема, возникающая на современном уровне требований к подготовке специалистов в менеджменте, инженерии, экономике, исследовании операций, образующих область системной динамики. Предлагается структурная модель интеллектуальной компетентности, основные компоненты которой необходимо формировать для успешного развития системного мышления будущих специалистов. В предлагаемой структуре моделируются такие стороны системного мышления как взаимодействующие знания, способности, интуиция и креативность.
Ключевые слова: Системная динамика, структурная модель, компетенция, тетраэдр компетентностей, интеллектуальная компетентность, креативность.

Abstract: The article deals with the problem that arises at the present level of requirements for training in management, engineering, economics, operations research, forming the field of system dynamics. Proposed structural model of intellectual competence, the main components of which must be developed for the successful development of systems thinking of future specialists. In the proposed structure are simulated by a system of thought as interacting knowledge, abilities, intuition and creativity.
Keywords: system dynamics, structure model, competence, competency tetrahedron, intellectual competency, creativity

По ставшему крылатым выражению первопроходца системной динамики Дж. Форрестера «менеджмент – это процесс преобразования информации в действие» [10]. Предлагая свою программу развития современного научного взгляда на развитие производственных и социальных систем, Дж. Форрестер подчеркивал обязательность системного мышления, для преодоления проблем, возникающих перед человеческим сообществом, как единым целым. «Системный подход может быть ключом к системной динамике. Опасность исходит от людей, полагающих, что на системном подходе все и заканчивается. Системный подход только делает ум более "чувствительным" [10], обращая наше внимание на жизнь систем». Сегодня интерес к системной динамике растет быстрее, чем количество квалифицированных профессионалов в области. В настоящее время узким местом является обучение специалистов системной динамике.

Эта новая область, распространившаяся за границы существующих областей и не лежащая в пределах ни одной из них, еще не нашла своего места в образовательной системе. Для достижения такого уровня развития мышления, который необходим в современных инженерии, менеджменте, экономике, исследовании операций необходимо определить соответствующие компетенции будущих специалистов и сформировать интеллектуальную компетентность, обладающую всеми требующимися чертами.

Одной из проблем, требующих разрешения перед началом формирования указанных компонентов системного мышления является установление структуры интеллектуальной компетентности с сточки зрения системной динамики, и взаимосвязь компетенций, в рамках которых рассматриваются возникающие проблемы менеджмента и исследования операций.

Структурному изучению интеллекта, посвящены многочисленные исследования психологов, начиная с Л. Терстоуна и его многофакторной модели, Дж. Гилфорда [3] (куб интеллектуальных способностей), и заканчивая исследованиями когнитивной психологии [2; 5; 7]. Интеллект рассматривается современной когнитивной психологией как «ментальный опыт», а интеллектуальная компетентность как технология мышления, то есть как особый тип организации знаний, обеспечивающий возможность принятия эффективных решений в определённой области деятельности [7].

Рис. 1. Структурная модель интеллекта, предложенная Дж. Гилфордом

Гилфордом была построена трехмерная модель структуры интеллекта – так называемый «куб Гилфорда», разделенный на 120 элементарных кубов, каждый из которых представлял сочетание определенных значений трех факторов-координат: (1) умственные операции; (2) особенности материала, используемого в тестах; (3) полученный интеллектуальный продукт. С помощью своей модели Гилфорд выделил способность к дивергентному мышлению (способность к порождению множества оригинальных и нестандартных решений) как основу креативности; указанная способность противопоставляется способности к конвергентному мышлению, которая выявляется в задачах, требующих однозначного решения, которое находится с помощью усвоенных алгоритмов. В современных теориях интеллекта, в частности – в теории Р. Стернберга [5], можно заметить своего рода перекличку с идеями Гилфорда. Другим распространенным практическим подходом в представлении структуры интеллекта является множественная модель интеллекта, разработанная Г. Гарднером. В работе [2] описывается восемь типов интеллекта: логико-математический, языковой, пространственный, музыкальный, телесно-кинестетический, межличностный, внутриличностный и натуралистический типы интеллектов. Однако данный подход более основывается на биологических и культурологических исследованиях, и слабо отражает взаимосвязь выделенных типов и их взаимодействие в процессе решения проблем.

Окончательного вывода о структуре интеллектуальных способностей до настоящего времени не сделано. Модели, оказывающиеся интересными и плодотворными в теоретическом плане, оказываются громоздкими и малоприменимыми на практике, а упрощенные модели, сводящиеся к одномерному шкалированию, приводят к парадоксам и противоречиям.

В предлагаемой статье описывается структурный взгляд на интеллектуальную компетентность, как деенаправленное проявление интеллекта. В работах автора [8; 9] обосновано представление интеллектуальной компетентности (ИК), также в виде пространственной структуры, позволяющей отразить различные варианты взаимодействия компонентов.

В рамках интеллектуальной компетентности выделяются составляющие её компоненты :

• алгоритмическая компетентность – ( А )
• индуктивная компетентность (аналогии и обобщения) – ( И )
• логическая (дедуктивная) компетентность – ( Д )
• языковая компетентность – ( Я )

И тогда

Интеллектуальная Компетентность = Я & Д & И & А

Взаимосвязь выделенных компетентностей, составляющих ИК, графически представлена на рис. 2.

Рис. 2. Тетраэдр компетентностей

Каждая грань изображенного тетраэдра, моделирующего ИК в целом, соответствует одной из составляющих компетентностей.

ИК имеет не иерархическую структуру, а структуру, обеспечивающую взаимодействие всех компетентностей между собой. При этом обретают смысл и ребра тетраэдра и его вершины, иллюстрирующие попарное и тройное взаимодействие компетентностей.

Обозначим ребро тетраэдра буквами инцидентных ему граней-компетентностей, соединенных знаком «суммы». Тогда ребра тетраэдра становятся представлениями следующих видов интеллектуальной деятельности, например:

И & Я – описание аналогий, формулирование гипотез на основе аналогий;
Д & Я – логический вывод (силлогизм, modus ponens), последовательные умозаключения;
И & Д – математическое дедуктивное доказательство индуктивных гипотез;
И & А – генерирование гипотез, эвристические алгоритмы, правдоподобные рассуждения.

Действительно, И & Я есть сочетание индуктивной и языковой компетентностей. Оно обеспечивает формулирование индуктивных гипотез, для которого может потребоваться и дальнейшее развитие языка, с помощью которого описывается гипотеза, то есть расширение круга понятий, установление взаимосвязей и аналогий между ними.

Д & Я есть сочетание дедуктивной и языковой компетентностей. Оно обеспечивает формулирование строгих логических выводов и доказательств, в терминах языка рассматриваемой теории, причем, в таком выводе сочетаются только дедуктивный вывод (импликативные правила) и правила языка (синтаксис и семантика).

А & Д есть сочетание алгоритмической и дедуктивной компетентностей. Оно обеспечивает синтез и строгое обоснование детерминированных алгоритмов, позволяющих «алгоритмизировать» многие процессы, которые традиционно считались доступными только интеллекту человека, – так называемые «творческие» задачи. В результате их дедуктивного анализа и синтеза детерминированных алгоритмов, решающих упомянутые задачи, оказывается возможным передать их решение компьютерным системам. Одним из самых ярких примеров подобного сочетания компетентностей являются достижения шахматных компьютерных систем в соревновании с человеческим интеллектом.

И & Д есть сочетание индуктивной и дедуктивной компетентностей представляет собой единственный строго обоснованный доказательный индуктивный метод получения нового знания, носящего общий характер; иначе говоря, единственный заведомо достоверный путь от частного к общему.

Вершины тетраэдра соответствуют «сумме» трех составляющих компетентностей.

MI = И & Д & Я    – математическая индукция;
G = И & А & Я       – обобщение алгоритмов и понятий; аналогия как метод решения проблем;
FL = А & Я & Д     – формальная логика;
I = А & И & Д        – интуиция.

Например, вершина MI = И & Д & Я есть сочетание индуктивной, дедуктивной и языковой компетентностей. Такое сочетание обеспечивает применение математической индукции в различных областях знания, корректно описанных на соответствующем языке.

G = И & А & Я есть обобщение, описываемое в терминах некоего языка как метод решения проблем. Такое обобщение отражает свойство алгоритмов, называемое «массовостью», позволяющее с помощью алгоритма, разработанного для одной задачи, решать целый класс задач. И в то же время такая компетентность позволяет методично обобщать понятия, например, увеличивая размерность задач (при этом понятия расстояния, траектории, плоскости и т.п. остаются аналогами наглядных трехмерных представлений).

FL = А & Я & Д есть формальная логика, как средство описания взаимодействия элементов некоторой системы. Таковыми системами могут оказаться и вычислительная структура (абстрактная система, например арифметика вещественных чисел), и техническая система (электромеханический агрегат с множеством входных сигналов и строго детерминированным множеством выходных сигналов), и программный комплекс, управляющий работой сложного оборудования.

Особый интерес представляет вершина I = А & И & Д моделирующая такую особенную структуру компетентности, которая не связана с гранью, соответствующей языковой компетентности. Но какой же компонент ИК сочетает в себе алгоритмическое, индуктивное и дедуктивное начала, не используя языковые средства? Таким компонентом является интуиция.

В представленной модели каждое проявление ИК представляется некоторой точкой внутри тетраэдра, которая характеризует структуру ИК. При этом степень проявления той или иной составляющей компетентности будет задаваться близостью к соответствующей грани. Если считать математической моделью ИК трехмерный симплекс, задающий множество точек тетраэдра и описываемый равенством:

k_Я+k_Д+k_И+k_А=1,                                                       (1)
0? k_Я, k_Д, k_И, k_А ?1                                                   (2)

где k_Я, k_Д, k_И, k_А – степени проявления соответствующих компетентностей, то ИК, проявленная при решении конкретной проблемы, будет задаваться кортежем {k_Я, k_Д, k_И, k_А}.

Множество точек в четырехмерном пространстве задаваемое уравнением (1) при ограничениях (2) представляет собой 3-мерный симплекс в пространстве, оси координат которого соответствуют составляющим компетентностям.

Тетраэдральная модель показывает, что все грани-компетентности «равноправны» в рамках ИК, и в конкретной предметной области может быть необходима определенная структура ИК. Например, для лингвиста это может стать требуется более высое значение k_Я («языковая» компетентность), для юриста – k_Д (дедуктивная), для изобретателя и физика – k_И (индуктивная), для математика – k_И и k_Д (индуктивная и дедуктивная), для ИТ-специалиста – k_А (алгоритмическая). Разбиение тетраэдра (симплекса) на области, соответствующие максимальному проявлению одной из составляющих компетентностей, позволяет классифицировать ИК.

Например, неравенство k_Я, k_Д, k_А ? k_И характеризует склонность к индуктивному типу мышления (дивергентному по Гилфорду), а неравенство k_Я, k_И, k_А ? k_Д характеризует склонность к дедуктивному типу мышления (конвергентному по Гилфорду). Значения k_Я, k_Д, k_И, k_А определяются на основании тестирования на специально составленных заданиях, которые требуют либо явного преобладающего проявления одной из составляющих, либо уровни проявления для задания оценены экспертами. При этом создаётся возможность оценивать уровень развития каждого компонента ИК [8].

Построенная тетраэдральная модель показывает лишь взаимодействие компетентностей, составляющих ИК. Если же рассмотреть компетенции Qi этих компетентностей Ki, понимая под этим область применения соответствующей компетентности, то можно говорить об их пересечении, как множеств. Тогда их взаимопересечение отобразится диаграммой, изображенной на рис. 3.

Рис. 3. Взаимосвязь компетенций Q_Я, Q_А, Q_И, Q_Д, Q_I.

Диаграмма на рисунке 3 показывает компетенции Q_Я, Q_А, Q_И, Q_Д, Q_I, характеризующие языковую K_Я, алгоритмическую K_А, индуктивную K_И, дедуктивную K_Д и интуитивную K_I = K_А & K_И & K_Д компетентности соответственно. Области пересечения компетенции Q_I интуиции K_I с другими компетенциями и представляют собой компоненты саморазвития для компетентностей K_Я, K_А, K_И и K_Д. В то же время часть компетенции Q_I, не пересекающаяся с другими компетенциями, представляет собой ту самую подсознательную невербальную составляющую интеллекта, которую можно назвать чистой интуицией.

Природа интеллекта, выступающего в виде интеллектуальной компетентности, оказывается не сводимой ни к механизмам деятельности мозга, ни к всеохватывающему описанию явлений на любых языках, ни к строгой логической взаимосвязи понятий, ни к воображению или интуиции, ни к формулированию сложных абстрактных законов, но является живым единством перечисленных и многих других компонентов. Остается признать, что природа интеллекта сопоставима лишь с природой познаваемого этим интеллектом, и, чем шире круг познания, тем более развит интеллект человека познающего, тем ближе он к гармоничному сочетанию многообразных проявлений и способностей. Именно о такой адекватности интеллекта познаваемому миру писал Ф. Бэкон: «… к подобной цели и направлены все наши усилия: с помощью особой науки сделать разум адекватным материальным вещам, найти особое искусство указания и наведения (directio), которое раскрывало бы нам и делало известным остальные науки, их аксиомы и методы» [1, с. 285]. И хотя «Великому восстановлению наук» (1623 г.) уже почти четыреста лет, и предсказанная наука направления и совершенствования интеллекта возникла в виде многих дисциплин, от классической педагогики до искусственного интеллекта, вместе с развитием наук и технологий продолжают появляться новые подходы к формированию, развитию и созданию инструментов человеческого интеллекта.

Можно считать, что в трактате Ф. Бэкона впервые, после упрощенных взглядов античных философов, была дана иерархическая система «наук», необходимых для познания природы. Уже тогда отдельно на высоком месте в иерархии наук рассматривалась наука о мышлении. Иерархия наук, построенная Ф. Бэконом, имеет отнюдь не только историческую ценность, но ценна и для современного взгляда на науку о мышлении. С углублением познаний человечества о законах мышления, о человеческом мозге как органе мышления и интеллекте как инструментарии мышления представления о структуре этого инструментария уточнялись. Особенно важна правильность этих представлений, когда речь идет об обучении «умению мыслить», то есть о развитии интеллектуальной компетентности. В книге Д. Пойа «Математическое открытие» приведена, нестрогая иерархия таковых понятий-инструментов, необходимых математику [4, с. 93], которая добавлением стрелок обратной связи легко превращается в системно-динамическую модель принятия решения при взаимодействии рассмотренных выше компетентностей (рис. 4).

Рис. 4. Динамика принятия решений

Из предложенной модели становится ясным, какие составляющие компетентности следует развивать в процессе обучения и формирования интеллектуальных моделей. Как указано в работе П. Сенджа «Мы «не владеем» нашими интеллектуальными моделями. Мы и есть наши интеллектуальные модели. Они и есть тот инструмент, посредством которого мы взаимодействуем с миром. Они неотделимы от личной истории каждого человека и от его самопонимания и самоощущения. С особым трудом даётся то обучение, которое ведет к изменению интеллектуальных моделей, поскольку человек теряет ориентацию. Когда под сомнение ставятся излюбленные представления о мире, возникает страх. Этого нельзя добиться в одиночестве. Нужно сообщество обучающихся» [6]. Приведенные слова удивительно созвучны выводу выдающегося психолога Ф. Перлза: «Мы являемся организмами, мы не и м е е м организма. Мы являемся здоровым единством. Но мы можем абстрагировать множество сторон этой цельности. Абстрагировать, но не вычитать, не отделять. Мы можем абстрагировать в соответствии с нашим интересом поведение этого организма или его социальную функцию, или его физиологию, или его анатомию, или то и это, но мы должны быть настороже и не принять абстракцию за «часть» целого организма» [5]. Не противореча первооткрывателям, можно продолжить их мысль, на основании рассмотренной модели заключив, что интеллект не «имеет структуру», а существует в виде структурируемой интеллектуальной компетентности, которая и должна стать объектом формирования в процессе обучения.

На основании структурной модели интеллектуальной компетентности возникает возможность определения уровня развития компонентов ИК и её соответствия современным требованиям системной динамики. Становится понятным как эти компоненты ИК влияют на способность к системному мышлению.

Дальнейшие исследования будут направлены на разработку методов тестирования для выявления характерной индивидуальной структуры ИК, а также разработке критериев, определяющих уровни развития составляющих компетентностей с точки зрения требований системной динамики.

Литература

1. Бэкон Ф. Сочинения. В 2-х томах. – Т. I. – М.: «Мысль» (Философское наследие), 1971. – 590 с.
2. Гарднер Г. Структура разума: теория множественного интеллекта / Г. Гарднер. – М.: Изд.дом «Вильямс», 2007. – 512 с.
3. Гилфорд Дж. Три стороны интеллекта / Джой Гилфорд // Психология мышления. – М.: Прогресс, 1965 [Электронный ресурс]. – Режим доступа: http://www.intellectus.su/lib/00018.htm.
4. Пойа Д. Математическое открытие. Решение задач: основные понятия, изучение и преподавание [Текст]: пер. с англ. – [2-е изд.]. – М.: Наука, 1976. – 448 с.
5. Практический интеллект / Р. Дж. Стернберг [и др.] . – СПб.: Питер, 2002. –272 с.
6. Сендж П. Пятая дисциплина. Искусство и практика самообучающихся организаций / П. Сендж. – М.: Олимп-Бизнес, 2003. – 408 с.
7. Холодная М. А. Психология интеллекта. Парадоксы исследования / М. А. Холодная. – СПб.: Питер, 2002. – 272 с.
8. Ярыгин О. Н. Компетентностный подход к управлению качеством обучения в процессе изучения дискретной математики/ О. Н. Ярыгин // Известия СНЦ РАН. Спец. вып. «Технологии управления организацией. Качество продукции и услуг. Вып. 2». – Самара, 2006. – С. 60-64.
9. Ярыгин О. Н. Тестирование интеллектуальной компетентности студентов управленческих и ИТ-специальностей / О. Н. Ярыгин // Материалы Междунар. науч.-практ. конф. «Современные проблемы менеджмента качества в условиях глобализации экономики». – Саранск, 16-17 окт. 2008 г. – Саранск: Изд-во Мордов. ун-та, 2008. – С. 325-328.
10. Forrester J. System dynamics – a personal view of the first fifty years / J. Forrester. – System Dynamics Review. – 2007. – Volume 23. – Issue 2-3. – P. 345-358.
11. Morecroft J. D.W. Modelling for Learninп Organization / J. D.W. Morecroft, J. D. Sterman. – NY: Productivity Press; 2000. – 432 p.

© О. Н. Ярыгин, 2010.