Числовая функция
Если гипотеза принимается, то желательно было бы найти математическую функцию (называемую также числовой функцией или моделью числовых данных), посредством которой исследуемые события представляются числами или числовыми данными. Иными словами, мы хотим иметь такие величины, между которыми существуют те же соотношения, что и между свойствами, числовую характеристику которых выражают эти величины. Это согласуется с концепцией измерения Коуза:
Важной функцией измерения является упорядочение класса событий с учетом проявляемого ими характерного свойства, что позволяет получить упорядоченный класс элементов, который может быть взаимно-однозначным образом поставлен в соответствие изучаемым событиям... Измерение соединяет две области теоретического знания — математическую и концептуальную, что делает практически полезной первую из них и придает четкость второй... Измерение, таким образом, в определенном смысле позволяет находить математические характеристики определяемых объектов и дает нам возможность использовать наши знания об организационной структуре в данной области для классификации в другой области [23].
Следует отметить, что Коуз ссылался на теорию измерений в физике. Вопрос о том, всегда ли положение, полученное в одной области, применимо к другой, остается открытым. Требование, согласно которому единица измерения должна обладать теми же свойствами, что и измеряемые объекты, возможно, должно быть несколько ослаблено в том случае, когда мы изучаем экономические или социальные характеристики. В работе [24] исследовались “экономические характеристики (такие, как покупательная способность и полезность), для которых существуют стандартные денежные единицы измерения и которые поддаются учету”. Ослабить можно и требование, согласно которому “эталонные единицы, такие, как дюйм, фут, грамм и фунт, должны обладать свойствами измеряемого объекта”. Пытаясь определить, выполняет ли бухгалтерский учет функцию измерения, автор работы [24] выясняет, являются ли удовлетворительными применяемые “приборы измерения”. Для измерения веса мы пользуемся прибором, называемым весами. “Если не считать самого человека, то мы не знаем прибора [такого, как весы], который смог бы определить, удовлетворяют ли методы бухгалтерского учета... экономических характеристик” правилам измерения [24]. Другими словами, в таких случаях наилучшим, хотя и ненадежным, измерителем является человек.
Принятие решений, прогноз и выбор направления действий
Принятие решений всегда должно быть результатом выбора из различных вариантов. Выбор должен производиться при полном понимании причинных связей и взаимодействий между факторами, влияющими на наше решение. Лица, принимающие решения, должны предвидеть последствия своих действий и определять вмененные издержки, связанные с принятыми ими решениями.
Рис. 8.2. Блок-схема алгоритма тестирования и утверждения стратегии принятия решений: системный подход к принятию решений и выбору направления действий.
На рис. 8.2 изображена блок-схема алгоритма тестирования и утверждения стратегии принятия решений. На ней показано, что выбор решений производится после того, как будет установлена предположительная причинная связь между исследуемыми объектами. Предполагая, что связь именно такая, можно исследовать результаты принятого решения. Если они не согласуются с ожидаемыми результатами, то причиной этому может быть ошибочность модели или теории, на которых основан выбор принятого решения. Возможен и такой случай, когда используемых доказательств недостаточно для объяснения всех возможных взаимодействий, даже если были приняты во внимание все необходимые факторы. Модель, полученная из начальных наблюдений, является интерпретацией изучаемых явлений. Для того чтобы проверить эту модель, постулируются и проверяются гипотезы. Если они остаются в силе, то исследователь может делать прогнозы на будущее. Это объясняет тесную связь измерения с теорией прогнозирования.
Измерение свойств нередко возводится в ранг теоретических процедур, позволяющих предсказать изменение тех или иных свойств при выполнении стандартных условий. Так, в процессе перехода от качественных наблюдений, касающихся некоторых событий, к количественным утверждениям теория, гипотеза и числовая функция позволяют сделать несколько прогнозов:
1. Прогноз результата эксперимента, предназначенного для проверки гипотезы.
2. Прогноз поведения числовой функции, выбранной для описания свойств исследуемых явлений.
3. Прозноз результата, который должен быть получен после принятия некоторых решений.
Сбудутся ли прогнозы или нет — это зависит от обоснованности теории и модели, а также от выполнения стандартных условий [25].
Пример принятия решения
Приведем следующий пример. Для того чтобы приступить к изучению проблемы сердечного заболевания, мы должны достичь достаточного понимания причинной связи, существующей между переменными, входящими в “уравнение”.
1. Мы должны определить задачу (на некоторых возникающих при этом трудностях мы остановимся в настоящей и следующей главах).
2. Следует найти характерные признаки, связанные с сердечным заболеванием. Возможны, например, следующие признаки: уровень холестерина в крови, степень стресса, артериальное давление, потребляемая пища, привычка к курению.Вышеупомянутые ступени исследования связаны с моделью процесса.
3. Необходимо установить возможное соотношение между переменными и определить функцию, такую, как
P(d)s=F(C, S, В, D, H, A, V, Х),
где Р (d) — вероятность сердечного заболевания, С — уровень холестерина в крови, S — степень стресса, В — артериальное давление, D — потребляемая пища, Н — число сигарет, выкуриваемых в день, А — возраст, V — пол, X — другие факторы. Затем мы выдвигаем гипотезу о причинной связи, существующей между этими переменными. Одной из возможных гипотез, которую следует проверить, может быть следующая:
При прочих равных условиях уровень холестерина в крови определяет вероятность сердечного заболевания и характер протекания болезни.
Приведенные выше функция и гипотеза составляют основу модели теории.
4. Следует проверить правильность приведенного выше соотношения с помощью вспомогательного тестового исследования, которое заключается в сравнении характера сердечного заболевания у людей из двух контрольных групп, образованных на основе среднего уровня содержания холестерина у больных. Эта проверка с определенной степенью статистической достоверности покажет нам, что гипотеза может быть принята или отвергнута. Если гипотеза принимается, то мы допускаем также и тот факт, что сердечное заболевание зависит, по крайней мере частично, от уровня холестерина. Если же гипотеза отвергается, то ее, а вместе с ней и теорию следует изменить. Условия, при выполнении которых такая проверка выполнима, а также измерения, связанные с ней, образуют модель эксперимента.
5. Следует получить числовую функцию, являющуюся моделью числовых данных. Свойства рассматриваемых переменных должны описываться с помощью этой математической функции.
6. Как только устанавливается адекватность гипотезы и числовой функции мы переходим к модели принятия решений идействий. Задачей такой модели является получение обобщающего правила, согласно которому для людей с высоким содержанием холестерина в крови вероятность сердечного заболевания выше, а характер развития болезни сложнее, чем для людей,у которых содержание холестерина в крови ниже определенногоуровня. Сущность такого обобщения заключается в том, чтобы распространить положение гипотезы за пределы контрольной группы. Подобный прогноз позволит для определенной группылюдей еще др их заболевания предсказать распространение срединих сердечных недугов. В качестве результата такого исследования мы можем принять какое-либо решение и выбрать направление действий. Мы можем сконцентрировать наши усилия на том, чтобы уменьшить количество холестерина в крови людей или просто предупредить надвигающуюся на них опасность. Очевидно, что успех подобной деятельности зависит оттого, насколько точно построенные модели отражают действительность. В идеальном случае, когда известны все переменные и правильно найдены соотношения между ними, человеку, страдающему сердечным недугом, будет назначен определенный курс лечения. В этом случае медицина будет в состоянии объяснить все происходящие события и все отклонения от идеальной, модели. В противном случае для того, чтобы получить более достоверные сведения о соотношениях между переменными, нам предстоит выполнить еще ряд итераций, изображенных на рис. 8.2.
Выводы
Блок-схема алгоритма тестирования и утверждения стратегии принятия решений, изображенная на рис. 8.2, показывает ту важную роль, которую должно играть измерение при выборе решений. Эта схема является основой для перехода от качественных утверждений, касающихся исследуемых событий, к количественному прогнозированию ожидаемых результатов.
Измерение является необходимым условием для количественного определения. При построении модели измерение играет решающую роль, поскольку оно отражает уровень имеющихся а нашем распоряжении знаний об изучаемых явлениях. Если измерение не позволяет нам с приемлемой достоверностью принять или отвергнуть гипотезу, то с помощью модели мы не достигнем никакого успеха в решении проблемы. Измерение неотделимо от поиска доказательств, обобщений и законов. Нельзя выдвинуть гипотезу, не учитывая возможностей измерения. Поскольку измерение неразрывно связано с проверкой гипотезы, последняя формулируется так, чтобы сделать возможным измерение. В противном случае, гипотезы, так же как и вытекающие из них прогнозы, не имели бы смысла.
Процесс тестирования и утверждения стратегии принятия решений включает те шаги, которые предшествуют выбору любых решений — и важных, и незначительных. Очевидно, что в последнем случае материальные или какие-либо другие затраты, связанные с выполнением всех этих этапов, не оправдываются. Обычно человек находит необходимые ему объяснения и принимает решения на основе уже проверенных правил поведения. Измерение должно предшествовать принятию решений, поскольку, если мы не сумеем предсказать поведения переменных и характера взаимодействия между ними, мы не сможем предопределить результаты нашей деятельности и управлять ею.
Несмотря на то что процесс тестирования и утверждения стратегии принятия решений проистекает из научного метода, он в одинаковой степени приложим как к жестким, так и к мягким системам, Теория измерений является неотъемлемой частью и научной, и системной парадигм. Ее использование в области мягких систем представляет особый интерес. (Эта проблема подробно разбирается в гл.9.) Читатель без труда может заметить, что основы, на которых базируются измерения, содержат некоторые предположения, которые не всегда справедливы. Мы имеем в виду, например, требование повторного проведения наблюдений и проверок, прежде чем признать справедливость теории или гипотезы или принять какое-либо решение. Повторение наблюдений является чрезмерной роскошью, которую трудно себе позволить при проведении, например, социологических исследований. Кроме того, при построении доказательств и прогнозов следует иначе относиться к роли неформальных процессов мышления и значению очевидных фактов, если дело касается областей знания, отличных от естественно научных.
Проблемы, возникающие при измерении1)
1) В основу настоящего раздела положена работа Churchman С. W., Why Measure?, in Measurement: Definition and Theories, C. W. Churchman, P. Ra* toosji (eds.), Wiley, N. Y., () 1959, pp. 83—94. (С разрешения автора.)
Чёрчмен охарактеризовал измерение как “деятельность, связанную с принятием решения... и направленную на достижение поставленной цели”. При этом, по мнению Чёрчмена, лицу, проводящему измерения, придется решать следующие проблемы:
1) языка, т.е. вопрос о том, как следует выразить результаты вычислений, чтобы донести их до других;
2) детализации, или вопрос о том, какие исходные данныев зависимости от рассматриваемой задачи следует использовать;
3) стандартизации, состоящую в нахождении условий, при выполнении которых будет гарантирована правильность измерений;
4) точности и контроля, включающую оценку отклонений иконтроль над результатами в различных ситуациях.
Проблема языка
Эта проблема в некоторой степени связана с проблемой реализации, обсуждаемой в гл.15, где рассматриваются взаимоотношения между исследователем, ученым и руководителем предприятия. Для того чтобы обмениваться результатами, все они должны говорить на одном и том же языке. Возникает вопрос, должен ли руководитель предприятия изучить специализированный язык ученого и должен ли ученый уметь переводить результаты своих исследований на язык, который смог бы понять руководитель. Ученый и исследователь питаются доказать, что язык математики является для них мощным средством, без которого они не могут обойтись. Руководитель считает, что он не обязан изучать математику для того, чтобы читать отчеты, представляемые ему учеными. Какой же путь надлежит избрать: сделать руководителей предприятий исследователями или, наоборот, исследователей руководителями? Таким образом, проблема количественного определения и измерения включает в себя не только нахождение количественных результатов, но и способ их передачи.
Проблема детализации
Затрагиваемая здесь проблема связана с системным подходом к измерению. Какой из аспектов вопроса следует рассматривать при определении бедности: материальное положение лишенных прав семей, живущих в бедных районах города, или такие факторы, как плохое образование, ограниченные возможности, отсутствие необходимых удобств? Исследование каждой проблемы требует различного уровня детализации. Если для установления размера налога и минимального уровня заработной платы мы рассматриваем экономическое состояние страны, то используемая информация может быть выражена только в экономических терминах. С другой стороны, если для определения материального положения неимущих мы решаем вопрос о принадлежности к классу бедняков, то необходимо провести более детальное исследование, выходящее за рамки экономики.
Стандарты и стандартизация
Процесс измерения обычно заключается в сравнении измеряемого объекта со стандартом. Когда масштабную линейку прикладывают к объекту измерения, размер объекта определяют по калибровке линейки. В данном случае стандартом является линейка. Однако линейка — это вторичный стандарт. Существует основной стандарт длины, который одно время представлялся металлической планкой, хранимой в Бюро стандартов США в Вашингтоне, федеральный округ Колумбия. Сейчас стандарт длины задается с использованием некоторых свойств лучей лазера. Уже тот факт, что основной стандарт, с помощью которого проводились все сравнения, с годами изменился, указывает на важность данного вопроса. Стандарт определяется человеком и может изменяться по мере технического прогресса. Причина, по которой длина волны лазерного излучения представляет собой более подходящий стандарт, чем металлическая планка, заключается в том, что условия, необходимые для использования лазерного луча, достигаются проще, чем условия, требуемые для хранения планки. Эта простота облегчает и возможности по копированию стандарта, поэтому исследователи в других странах могут без труда воссоздать условия, необходимые для получения стандарта. Новый стандарт, основанный на явлении излучения лазера, является более точным и не зависит от условий внешней среды, которые в случае образцовой металлической планки должны быть неизменными. Лазерный луч — сравнительно новое достижение. Постоянство длины волны лазерного излучения явилось основой для стандарта. Металлическая планка в течение длительного времени служила эталоном длины, поскольку мы имели ясное представление о свойствах правильной металлической планки, выполненной из специального сплава, коэффициент расширения которого хорошо известен.
Таким образом, как мы отметили выше, с помощью измерений составляется прогноз поведения луча лазера или планки при стандартных условиях. Этот прогноз в свою очередь вносит определенный вклад в теоретические знания в области теплового расширения (стандарт — планка) и в области монохроматического излучения (стандарт — длина волны лазерного излучения). Очевидно, не все измерения можно произвести путем прямого сравнения основного стандарта и объекта, подлежащего измерению. Поэтому обычно используются специальным образом изготовленные вторичные стандарты. Например, деревянная линейка, обеспечивающая необходимую для наших целей точность, является копией образцовой металлической планки. Использование линейки представляет собой попытку получения результатов, которые были бы достигнуты с помощью основного стандарта.
Итак, измерение становится возможным тогда, когда мы в состоянии понять и предсказать свойства стандартов.
Проблема точности
“Определение точности само является измерением — измерением степени возможного отклонения результатов измерений от истинного значения” [26]. Для нахождения точности были использованы следующие статистические критерии:
1. Среднее значение как наилучшая оценка измеряемой переменной,
2. Стандартное отклонение от среднего значения как наилучшая оценка точности прибора, которым производится измерение.
3. Стандартная погрешность среднего значения, или стандартное отклонение распределения средних значений, как наи“лучшая оценка возможных значений измеряемой переменной.
4. Доверительные интервалы, дающие уверенность в том,что определенные интервалы содержат истинное значение измеряемой переменной или ее среднюю величину [27].
Вышеперечисленные критерии строятся для того, чтобы дать возможность “пользователю с помощью результатов измерений оценивать информацию, полученную им при измерениях”. Эти критерии являются “общими критериями точности”, которые, к сожалению, не отражают потерь, возникающих в результате “отклонений от истинных значений” [28].
Проблема контроля
Проблема контроля связана с проверкой использования членами организации подходящей информации для принятия ими решения. Например, если ЛПР используют устаревшие результаты расчета, это свидетельствует о плохом контроле. Настоящая проблема включает в себя задачу обеспечения достоверной информацией для принятия правильного решения и задачу достижения взаимосогласия по вопросу о предпосылках и предположениях, которая в некотором отношении напоминает описанную в гл.4 процедуру достижения единодушия, с помощью которой различные мировоззрения “сглаживались” на каждой итерации процесса принятия решения.
Неразрешенные проблемы, связанные
с измерением выхода систем.
Выход системы образования
Методологически проблема измерения выхода систем представляет собой одну из наиболее трудных задач для аналитика и проектировщика систем. Прогресс, осуществленный в области образования за последнее десятилетие, вселяет уверенность в то, что эта задача может быть успешно решена. До 1969 г. было предпринято немало попыток исследования проблем, связанных с измерением в области образования. Проведенные исследования имели ряд недостатков, многие вопросы остались неразрешенными.
1. Экономические потребности для области образования трудно предсказуемы.
2. Учитываемый чистый заработок лиц, окончивших учебное заведение, нередко использующийся в качестве критерия полезности системы образования, не точно отражает значение образования.
3. Экономические критерии не учитывали политической, социальной и культурной выгод.
4. Способы определения экономической выгоды не содержали критериев оценки качества.
5. Трудно было оценить достоинства системы [29].
Возрастающий поток литературы свидетельствует об определенных успехах в области получения осмысленной оценки выхода мягких систем.
Выход жестких систем в большинстве случаев связан с материальными объектами и характеризуется количественными оценками. Выход мягких систем, напротив, как правило, может быть охарактеризован только качественно. Поэтому естественно ожидать, что выход мягких систем будет доступен измерению более слабыми шкалами, чем выход жестких систем. Данный факт не обязательно следует рассматривать как недостаток. Он означает, что специальные методы измерений должны быть построены с учетом этого ограничения. Одно время полезность, которую нельзя было количественно оценить никакой числовой шкалой, вообще не рассматривалась и называлась “нематериальным” параметром. В настоящий момент мы стремимся к использованию порядковой шкалы и получению оценок, с помощью которых можно построить критерии полезности и предпочтения. Прогресс методов многомерного измерения и многофакторного принятия решения (о которых речь пойдет в гл.11) в сочетании с методами достижения согласия (гл.16), ведет к надежным критериям относительной ценности.
Проблема определения выхода системы образования
Проблеме определения выхода системы образования мы уделили немало внимания. Недоверие к методам измерений заставляет использовать только поддающиеся количественному определению характеристики выхода, например число людей, имеющих образование, или такой неубедительный показатель, как различие в заработке людей с образованием и без образования. Мы считаем, что вход и выход системы обучения студента — понятия многогранные:
К входу такой системы относятся талант студента, его знания, стремления и другие качества, необходимые для овладения профессией. Эти входные элементы являются... “сырым материалом”, который институт должен “обработать”... Под выходом данной системы... мы понимаем успехи, достигнутые студентом, а также его знания, умение, склад ума, стремления, интересы, повседневную деятельность и пользу, приносимую им обществу [30].
В отчетах, подготовленных комиссией по высшему образованию, помимо прочих преимуществ высшего образования подробно рассматривается его значение и влияние на жизнь человека. Были отмечены следующие моменты:
1) более широкие возможности для деятельности:
2) более полное удовлетворение работой;
3) более благоприятные условия работы;
4) улучшение материального положения;
5) влияние на образ жизни;
6) более полное использование опыта, накопленного людьми;
7) воздействие на политические взгляды [31].
Цели и критерии эффективности
Измерение выхода жёстких систем может быть абсолютным, т.е. оно может быть произведено вне связи с внешней средой и целями, преследуемыми системой. Так, при определении количества осадков, выпадающих зимой, мы можем измерить толщину снежного покрова специальным прибором, установленным в горной обсерватории. Для мягких, или социальных, систем дело обстоит иначе. Здесь мы рассматриваем выход, который планируется таким образом:, чтобы выполнить поставленную задачу. Мягкие системы и организации имеют определенную цель. Поэтому естественно предположить, что их выход должен определяться с учетом того, в какой степени они удовлетворяют этим целям. Действительно, при подсчете числа ученых или инженеров неважно, кто из них получил ученую степень в Соединенных Штатах. Значительно более важным фактом, требующим анализа, является то, что систему образования мы проектируем для определенной цели. Например, уровень системы образования отражается на экономике, а благодаря знаниям и умению специалистов с высшим образованием увеличивается объем продукции, выпускаемой обществом, что в конечном итоге повышает уровень его благосостояния. Читатель заметит, что такая цепь событий образует “модель”, или теорию, описывающую влияние образования на экономику, а затем и на общество. Если мы не имеем подобной модели, мы не можем измерить величину этого влияния. То, что мы должны определить,— это влияние образования на людей и влияние специалистов с высшим образованием на экономику и производительность. Эти воздействия следует оценить в связи с задачами, которые были поставлены перед нами ранее, что позволит определить, насколько успешно мы продвигаемся к намеченным целям. Критерии этого прогресса строятся с помощью измерений.
Личная выгода против общественной
Мы должны понимать двойственность понятия выгоды в сфере образования. Существуют личная выгода, к которой стремятся частные фирмы и ученые-индивидуалисты с целью увеличить доходы, создать себе соответствующую репутацию, улучшить условия жизни, и общественная выгода, неразрывно связанная с интересами общества. Определение выхода системы образования должно касаться обоих этих аспектов [32]. Очевидно, в зависимости от того, какой из этих аспектов является превалирующим, так или иначе решаются вопросы о том, кто должен платить за высшее образование, кто должен его субсидировать, как следует финансировать научно-исследовательские работы — на уровне штата или государства и т.д. Основные исследования в математике и ОТС, по всей вероятности, должны финансироваться на межнациональном уровне, что определяется широтой сферы приложения этих общих наук. Мы хорошо знаем, насколько тяжело точно определить, какую роль играет образование в жизни одного человека, не говоря уже о трудностях, связанных с изучением влияния образования и научно-исследовательской работы на увеличение производительности труда и рост благосостояния народа.
Отношения между состояниями и потоками
Система образования является динамической системой, которая состоит из подсистем, например академической и не-академической (административной) подсистем, студенческой подсистемы и т.п. [33]. Аналогичную классификацию можно представить себе, если рассмотреть систему образования в связи с другими системами, такими, как экономическая система, дополнив последнюю различными производственными секторами, правительственными учреждениями, промышленными предприятиями и т.д. [34]. Во всех случаях состояние каждой системы или подсистемы может быть описано с точки зрения ее возможностей, характера рабочей силы, фондов и прочих качеств, касающихся экономических вопросов, людей и других аспектов. “Потоки” товаров, людей, услуг л информации изменяют “состояния” подсистем и секторов. Таким образом, общая система может быть описана уравнениями, представляющими уровни в каждом состоянии, изменения, происходящие в уровнях при переходе от одного состояния к другому, и скорость изменения этих переменных величин. В свое время были построены и рассчитаны изящные динамические модели, основанные на принципе уровней и потоков. Для наших целей достаточно лишь отметить подобие между состояниями и потоками системы образования и любой системы производства [35]. Рассматриваемые под данным углом зрения входные и выходные потоки для системы образования существуют лишь как различная форма одних и тех же переменных величин, наблюдаемых в разные моменты времени. В системе происходит процесс преобразования, посредством которого эти переменные величины переходят из одного состояния в другое.
Исследование систем и подсистем в таком плане соответствует рассмотренным моделям измерения. Для этих моделей предполагается, что система образования обеспечивает “развитие”, или изменения, в нескольких направлениях. Браун считает, что существует пять направлений развития:
1. Развитие человека в целом, благодаря чему повышается роль личности.
2. Развитие человека в определенном направлении, что связано с совершенствованием его мастерства и более глубоким пониманием специальных областей знания.
3. Развитие всей системы знаний, благодаря чему открываются новые взаимосвязи и новые явления.
4. Развитие общества в целом, что связано с использованием знаний при решении проблем, стоящих перед обществом.
5. Развитие, связанное с участием человека в делах института. Оно проявляется в положительном воздействии, оказываемом учебным заведением на человека, который получает отучебы удовлетворение, а в дальнейшем — материальную выгоду [36].
Общий выход системы = Развитие человека в целом
+ Развитие человека в определенном направлении
+ Развитие всей системы знаний
+ Развитие общества в целом
+ Развитие, связанное с участием человека в процессе учебы,
где
Развитие (для каждого слагаемого) = Общая стоимость выхода
— Общая стоимость входа.
Таким образом, развитие, или изменение, которое отражено в каждом слагаемом, может быть определено как разность между состояниями до и после процесса преобразования [37]. Интересно отметить, что не каждое развитие имеет положительные результаты. По мнению комиссии по образованию, развитие сети образования может “усложнить и усугубить определенные проблемы, стоящие перед нашим обществом”, такие, как
1) проблема направленности молодежи, связанная с преодолением состояния неопределенности будущего;
2) конфликт, возникающий между более образованным новым поколением и менее образованным старым поколением;
3) конфликт между молодыми людьми, обучающимися в институтах, и молодежью, не получившей такого образования;
4) вражда между сторонниками более “либеральной” и более “консервативной” точек зрения по социальным вопросам” [38].
Поэтому при рассмотрении происходящих изменений и изучении влияния систем следует учитывать как положительные, так и отрицательные результаты. Кроме того, нас интересует не только величина изменений, которые произойдут в процессе преобразования, но и прямые и косвенные расходы, связанные с этими изменениями. Мы считаем необходимым следить за воздействием, которое система оказывает на заказчиков. Планировщики и проектировщики должны добросовестно выполнять свои обязательства и четко понимать свою роль в системе. Так, применительно к системе образования как профессорско-преподавательский состав, так и администрация должны понимать изменения (отмеченные нами выше), к которым приводит наша “система преобразования”, и быть ответственными за них. Уместно, вообще говоря, поинтересоваться у студентов, находят ли они полезными происходящие изменения. Заказчики, разработчики и те, кто воздействует на процесс преобразования системы, должны собраться вместе и обсудить все зависящие от них вопросы, связанные с выходом системы. (Вопросы, связанные с выходом системы образования, разбираются в работах [39].)
Дата добавления: 2015-11-04; просмотров: 31 | Нарушение авторских прав
| <== предыдущая лекция | | | следующая лекция ==> |