Реферат: Основы моделирования самоуправления в общеобразовательном учреждении

Основы моделирования самоуправления

в общеобразовательном учреждении


Среди научных методов познания в ХХ веке сформировался универсальный и эффективный метод моделирования. Исследуя всё более сложные явления (объекты, процессы), учёные столкнулись со значительными трудностями. Так, для описания некоторых объектов и процессов приходилось использовать практически необозримое для человека, огромное число признаков. Другие объекты и явления оказались "неосязаемыми" - для них в силу ряда причин отсутствовали способы и приборы непосредственного изучения.

Поэтому пришлось из всей совокупности признаков и связей между ними, описывающих некий интересующий человека феномен, выделять ограниченное число наиболее важных с точки зрения целей и задач исследования, и создавать модель.

Модель - некий заменитель (заместитель) реального объекта или явления, сохраняющий важные для исследователя характеристики, признаки и связи феномена, но более удобный, пригодный для практической работы с ним, в частности, с точки зрения числа признаков.

Однако, для того, чтобы на моделях получать сопоставимые с реальностью результаты, описания феноменов должны быть параметрическими, т.е. признаки должны быть однозначно определёнными, а ещё лучше - иметь метрику - числовую характеристику. С этой точки зрения этап научного исследования, в частности, моделирование не только не исключает, но предполагает наличие, по возможности, полной и корректной классификации или типологии.

Под "моделью" вообще понимается образец (эталон) для массового изготовления какого-либо изделия или конструкции, а также устройство, имитирующее строение и действие какого-либо другого (моделируемого) устройства в научных, производственных или иных целях.

В широком смысле "модель" - это аналог (изображение, описание, схема, план и т.п.) какого-либо объекта, процесса или явления, которые для того, кто осуществляет моделирование, являются оригиналом.

Моделирование начинает широко использоваться в эпоху Возрождения; итальянские архитекторы и скульпторы пользовались моделями проектируемых ими сооружений; в теоретических же работах Г. Галилея и Леонардо да Винчи не только используются модели, но и выясняются пределы применимости метода моделирования. И. Ньютон пользуется этим методом уже вполне осознанно, а в 19-20 вв. трудно назвать область науки или её приложений, где моделирование не имело бы существенного значения; исключительно большую методологическую роль сыграли в этом отношении работы Кельвина, Дж. Максвела, Ф. А. Кукуле, А. М. Бутлерова и других физиков и химиков - именно эти науки стали, можно сказать, классическими "полигонами" методов моделирования.

Появление же первых электронных вычислительных машин (Дж. Нейман, 1947) и формулирование основных принципов кибернетики (Н. Винер, 1948) привели к поистине универсальной значимости новых методов - как в абстрактных областях знания, так и в их приложениях. Моделирование ныне приобрело общенаучный характер и применяется в исследованиях живой и неживой природы, в науках о человеке и обществе.

Единая классификация видов моделирования затруднительна в силу многозначности понятия "модель" в науке и технике. Её можно проводить по различным основаниям:

по характеру моделей (т. е. по средствам моделирования);

по характеру моделируемых объектов;

по сферам приложения моделирования (в технике, в физических науках, в химии, моделирование процессов живого, моделирование психики и т. п.);

по уровням ("глубине"), начиная, например, с выделения в физике моделирования на микроуровне, на уровнях исследования, касающихся элементарных частиц, атомов, молекул).

В связи с этим любая классификация методов моделирования обречена на неполноту, тем более что терминология в этой области опирается не столько на "строгие" правила, сколько на языковые, научные и практические традиции, а ещё чаще определяется в рамках конкретного контекста и вне его никакого стандартного значения не имеет (типичный пример - термин "кибернетическое" моделирование).

По характеру той стороны объекта, которая подвергается моделированию, уместно различать моделирование структуры объекта и моделирование его поведения (функционирования протекающих в нем процессов и т. п.). Это различение приобретает чёткий смысл в науках о жизни, где различение структуры и функции систем живого принадлежит к числу фундаментальных методологических принципов исследования, и в кибернетике, делающей акцент на моделирование функционирования изучаемых систем.

Для ряда сложных явлений пользуются стохастическим моделированием, основанным на установлении вероятностей тех или иных событий. Такие модели не отражают весь ход отдельных процессов в данном явлении, носящих случайный характер, а определяют некоторый средний, суммарный результат.

В случае моделирования школьного ученического самоуправления, нас интересуют и моделирование структуры рассматриваемого объекта, и моделирование его функционирования, в тоже время, учитывая, что многие события жизни носят случайный характер, также будет уместно строить модель на основе установлений вероятностных событий, т.е. использовать стохастическое моделирование.

Понятие моделирование является гносеологической категорией, характеризующей один из важных путей познания. Возможность моделирования, т. е. переноса результатов, полученных в ходе построения и исследования моделей, на оригинал, основана на том, что модель в определённом смысле отображает (воспроизводит, моделирует) какие-либо его черты; при этом такое отображение (и связанная с ним идея подобия) основано, явно или неявно, на точных понятиях изоформизма или гомоморфизма (или их обобщениях) между изучаемым объектом и некоторым другим объектом "оригиналом" и часто осуществляется путём предварительного исследования (теоретического или экспериментального) того и другого.

Поэтому для успешного моделирования полезно наличие уже сложившихся теорий исследуемых явлений, или хотя бы удовлетворительно обоснованных теорий и гипотез, указывающих предельно допустимые при построении моделей упрощения. Результативность моделирования значительно возрастает, если при построении модели и переносе результатов с модели на оригинал можно воспользоваться некоторой теорией, уточняющей связанную с используемой процедурой моделирования идею подобия.

На всех этих уровнях, однако, приходится считаться с тем, что моделирование данного оригинала может ни на каком своём этапе не дать полного знания о нём. Эта черта моделирования особенно существенна в том случае, когда предметом моделирования являются сложные системы, поведение которых зависит от значительного числа взаимосвязанных факторов различной природы.

В ходе познания такие системы отображаются в различных моделях, более или менее оправданных; при этом одни из моделей могут быть родственными друг другу, другие же могут оказаться глубоко различными. Поэтому возникает проблема сравнения (оценки адекватности) разных моделей одного и того же явления, что требует формулировки точно определяемых критериев сравнения. Если такие критерии основываются на экспериментальных данных, то возникает дополнительная трудность, связанная с тем, что хорошее совпадение заключений, которые следуют из модели, с данными наблюдения и эксперимента ещё не служит однозначным подтверждением верности модели, т. к. возможно построение других моделей данного явления, которые также будут подтверждаться эмпирическими фактами.

Отсюда - естественность ситуации, когда создаются взаимодополняющие или даже противоречащие друг другу модели явления; противоречия могут "сниматься" в ходе развития науки (и затем появляться при моделировании на более глубоком уровне). Например, на определенном этапе развития теоретической физики при моделировании физических процессов на "классическом" уровне использовались модели, подразумевающие несовместимость корпускулярных и волновых представлений; эта "несовместимость" была "снята" созданием квантовой механики, в основе которой лежит тезис о корпускулярно-волновом дуализме, заложенном в самой природе материи.

Важная познавательная функция моделирования состоит в том, чтобы служить импульсом, источником новых теорий. Нередко бывает так, что теория первоначально возникает в виде модели, дающей приближённое, упрощённое объяснение явления, и выступает как первичная рабочая гипотеза, которая может перерасти в "предтеорию" - предшественницу развитой теории. При этом в процессе моделирования возникают новые идеи и формы эксперимента, происходит открытие ранее неизвестных фактов.

^ Классификация моделей
Классификации моделей, а значит и типологии, имеют свои, чётко очерченные границы и возможности - они ясны из самого определения, группировать похожие в определённом смысле описания феноменов (явлений, предметов, объектов) и связи между ними, по возможности, в виде совокупности параметров, а если удастся – в виде моделей. И представить всё это науке для аналитических исследований на моделях, выяснения характеристик и закономерностей, формирования результатов решения изначально поставленных задач и синтеза рекомендаций по достижению заданных целей.

Способов классификации необычно много. Приведем лишь некоторые, наиболее известные основания и признаки.

^ Общая классификация моделей

Модели подразделяют на материальные и информационные, последние в свою очередь подразделяются на вербальные и знаковые, знаковые делятся на математические, логико-математические, компьютерные и некомпьютерные.

В прикладных областях человеческой деятельности различаются материальные и абстрактные модели, абстрактные модели разделяются на следующие виды.

^ 1. Информационные модел