- •1. Анализ динамики систем. Иконологическое моделирование с использованием эвм
- •2. Взаимодействие экспериментальной группы и экспери-ментатора в ходе социального эксперимента
- •3. Взаимосвязи понятий теория и модель. Типология моделей и схема их взаимосвязи
- •4. Виды содержательных моделей. Роль формальных моделей. Элементы моделей
- •5. Влияние личности экспериментатора на результаты, типичные ошибки экспериментатора
- •6. Гипотетическая модель изучаемого явления как система независимых (экспериментальный фактор) и зависимых (неэкспериментальный) фактор
- •7. Гносеологические особенности моделей и моделирования в социологии
- •8. Две взаимосвязанные подсистемы: управляемая и управляющая. Информация как связующее звено между управляемой и управляющими подсистемами
- •9. Деловая игра как метод социального эксперимента
- •10. Диалектика управляемости и самоуправляемости в социальных системах
- •11. Динамика систем. Понятия положительной и отрицательной обратной связи
- •12. Жесткие и мягкие системы, принципы их исследования
- •13. История эволюции системных представлений в социологии
- •14. Качественный анализ хода эксперимента и корректировка программы исследования
- •15. Классификации методов научного познания систем социального управления
- •16. Классификация методов социального эксперимента
- •17. Классификация моделей в социологии
- •18. Классификация планов социального эксперимента
- •19. Классификация социальных экспериментов
- •20. Когнитивная структуризация знаний об исследуемом объекте социального управления
- •21. Когнитивные карты. Анализ когнитивных карт
- •22. Краткая история эволюции системных представлений в социо-логии
- •23. Кросс-культурные исследования как информационная база для планирования эксперимента
- •24. Методология «мягких» систем п. Чекленда
- •25. Методология критических систем в. Ульриха
- •26. Методология планирования эксперимента
- •27. Методы анализа профессиональной однородности исследуемых групп
- •28. Методы анализа социально-психологической однородности исследуемых групп
- •29. Методы компьютерного моделирования. Визуализация модели
- •30. Методы контроля влияния социально-психологических характеристик экспериментальной группы на эксперимент
- •31. Методы минимизация влияния личности экспериментатора на результаты, типичные ошибки экспериментатора, способы их контроля
- •38. Моделирование процессов социального управления
- •47. Основные направления прикладного системного анализа
- •48. Основные признаки социального эксперимента в управлении.
- •49. Основные принципы когнитивного подхода
- •50. Особенности системных представлений в теориях Лумана и Гидденса
- •51. Перспективы развития эксперимента: многомерный экспери-мент, дифференциально-социальный эксперимент
- •58. Представление результатов исследования: графическое, символическое и вербальное (на конкретном примере)
- •59. Принципы исследования «мягких» систем у Черчмена и Акоффа
- •70. Системный анализ как методология постановки социальных проблем
- •71. Системный подход к анализу данных социального эксперимента в управлении (социологический смысл)
- •77. Специфика живых систем (взгляды у. Матураны). Понятие аутопойезиса
- •83. Технология планирования по методу латинского и греко-латинского квадратов (на конкретном примере)
- •84. Технология формирования табли¬цы эффектов для оценки последствий планируе¬мых нововведений
- •85. Типы испытуемых, мотивация участия в эксперименте
- •86. Типы экспериментальных ситуаций и стиль общения экспериментатора с экспериментальной группой
- •87. Требования к эксперименту. Выравнивание условий эксперимента
- •88. Условия эффективности социального эксперимента в управлении
- •89. Фокус-группа как метод социального эксперимента
- •90. Формирование экспериментальной и контрольной групп
- •91. Характеристика основных методов научного познания
- •96. Этапы когнитивного анализа проблемной ситуации в управлении
- •I этап. Постановка задачи
- •II этап. Разработка модели
- •III этап. Компьютерный эксперимент
- •IV этап. Анализ результатов моделирования
- •98. Этапы моделирования
- •99. Этические принципы проведения социального эксперимента
48. Основные признаки социального эксперимента в управлении.
Эксперимент в социологии - это метод сбора и анализа эмпирических данных, направленный на проверку гипотез относительно причинных связей между социальными явлениями. В реальном эксперименте эта проверка проводится путем вмешательства экспериментатора в естественный ход событий: он создает или находит определенную ситуацию, приводит в действие гипотетическую причину и наблюдает за изменениями в ситуации, фиксирует их соответствие или несоответствие выдвинутой гипотезе.
Гипотеза - это предполагаемая модель рассматриваемого явления. На основе этой модели изучаемое явление описывается как система переменных, среди которых выделяется независимая переменная (экспериментальный фактор), подчиненная управлению экспериментатором в выступающая в качестве гипотетической причины определенных изменений в зависимой переменной. Неэкспериментальными переменными являются свойства и отношения, имеющие существенное значение для изучаемого явления, но поскольку их влияние в данном эксперименте не исследуется, они должны быть нейтрализованы (изолированы или установлены постоянными).
Основными признаками социального эксперимента являются:
- активное вмешательство исследователя в систему изучаемых явлений;
- планомерное введение относительно изолированного экспериментального фактора, его вариация, возможная комбинация с другими факторами;
- планомерный контроль за всеми существенными детерминирующими факторами;
- эффекты изменения зависимых переменных должны быть измерены и однозначно сведены к влиянию независимых переменных (экспериментального фактора).
49. Основные принципы когнитивного подхода
Под когнитивный подходом понимается решение традиционных для данной науки проблем методами, учитывающими когнитивные аспекты, в которые включаются процессы восприятия, мышления, познания, объяснения и понимания. Когнитивный подход в любой предметной области акцентирует внимание на "знаниях", вернее, на процессах их представления, хранения, обработки, интерпретации и производстве новых знаний.
Когнитивный подход имеет десятки ракурсов. Большое внимание уделяется вопросам понимания естественного языка, компьютерного перевода, проблемам компьютеризации общества и теории искусственного интеллекта.
Локомотивом когнитивного содружества, конечно, является теория искусственного интеллекта — ведь за ней стоят стремительно развивающиеся отрасли промышленности, связанные с производством компьютеров и электроники, развитием сети телекоммуникаций. Поэтому в когнитологии доминирует технологический подход к изучению знаний, а критерием качества когнитивных теорий является практическая реализация. Теория искусственного интеллекта в когнитологии понимается весьма широко и включает в себя теорию информации, теорию принятия решений и в последнее время — теоретическую информатику. Развитие методов искусственного интеллекта являлось одним из условий создания пятого поколения ЭВМ. Однако период эйфории от успехов искусственного интеллекта, создания экспертных систем, полностью заменяющих человека в решении практических задач, в основном завершился, и в настоящее время ставятся более реалистические задачи — обеспечение технологического синтеза интеллектуальных возможностей человека и ЭВМ, разработка интерактивных систем визуализации информации, систем поддержки принятия решений
Действительно, ответ на вопрос, что такое социологическое знание, совсем не прост. Наиболее часто встречающийся ответ выглядит примерно так: социологическими знаниями являются все 10 000 книг по социологии, начиная с О.Конта, плюс несколько миллионов статей, опубликованных в социологических журналах. Когнитологов подобный ответ удовлетворить не может. Дело в том, что для когнитологии характерен упрощенный, инженерный, технологический подход к знаниям. Извлечением знаний из экспертов занимается инженер по знаниям (когнитолог, аналитик).
Когнитологи делят системы представления знаний на три основных типа: системы правил, семантические сети и структуры отношений.
Модели репрезентации знаний первого типа включают понятия и процедуры, закодированные в виде правил типа условие — действие. Правила могут использоваться для определения категориальной принадлежности объектов и для предсказания того, как члены категории будут меняться в ответ на какие-либо воздействия. Модели этого типа чаще всего применяются в промышленных экспертных системах.
В моделях семантической организации знаний предполагается, что понятия существуют в памяти как независимые единицы, связанные сложной сетью связей (род — вид, часть — целое, логические и функциональные связи).
Среди структур отношений — третий тип представления знаний — наиболее популярна теория фреймов М.Минского, в которой предполагается, что "человек, пытаясь познать новую для себя ситуацию или по-новому взглянуть на уже привычные вещи, выбирает из своей памяти некоторую структуру данных (образ, прототип), называемую фреймом, с таким расчетом, чтобы путем изменения в ней отдельных деталей (слотов) сделать ее пригодной для понимания более широкого класса явлений или процессов".