ТВЕРЕЗОВСКАЯ Н.Т., ТАРНАВСКАЯ Т.В. КЛАССИФИКАЦИЯ СИСТЕМ


ТВЕРЕЗОВСКАЯ Н.Т., ТАРНАВСКАЯ Т.В. КЛАССИФИКАЦИЯ СИСТЕМ


Рубрика: Педагогика

Библиографическая ссылка на статью:
// Психология, социология и педагогика. 2012. № 5 [Электронный ресурс]. URL: http://psychology.snauka.ru/2012/05/547 (дата обращения: 26.05.2017).

Стремительные темпы развития информационных технологий – характерная черта нашего времени. Преимущества глобальной информатизации общества особенно ощущаются в области изучения иностранных языков, поскольку  именно эта область образования больше всего страдала «за железным занавесом» в советские времена. Но наличие широких возможностей гарантирует положительные результаты только при условии их эффективного использования, что обеспечивается системным подходом к внедрению информационных технологий в учебный процесс. Ключевым понятием системного подхода является «система», а существенным аспектом раскрытия его содержания – классификация по различным признакам.

Проблеме классификации систем посвящены работы многих ученых (В. Волкова [1], О. Горбань и В. Бахрушин [2], М. Дивак [3], Дж. Клир [4], О. Кузнєцова [5], И. Крайнюченко и В. Попов [6], С. Павлов [7], В. Садовский [8],В.Спицнадель [9],А. Уемов [10], В. Циба [11] имн. др.). Однако в каждой области человеческой деятельности  общая классификация систем находит свое преломление через призму конкретных задач исследования.

Цель статьи – на основании существующих исследований рассмотреть основные виды и типы систем, наиболее значимые для разработки алгоритмов использования информационных технологий в учебном процессе исследовательских университетов.

Наиболее общим является разделение систем по объективности существования на материальные и абстрактные:

-     материальные (целостные совокупности материальных объектов): системы неорганической природы (химические, физические, и др.) и живые системы (от простейших до сложных биологических систем, экосистемы и т.д.);

-     абстрактные, которые по сути являются моделями реальных объектов и имеют множество типов: языки, системы научных знаний, теории, системы уравнений, алгоритмы, компьютерные программы, карты местности, системы наук и т.д.

Некоторые выделяют также идеальные (концептуальные) системы, выражающие образцовую действительность или принципиальную идею, и виртуальные системы – не существующие в реальной жизни мыслительные представления реальных объектов или явлений.

К живым системам, в частности, относят системы, которые характеризуются самосознанием и мышлением, а также социальные системы. Информационные системы, как продукт человеческого мышления, являются абстрактными. А само мышление с точки зрения глобальной информатизации стали представлять в виде системы обработки информации (Дж. Маккарти, Дж. Миллер, М. Минский, А. Ньюелл, Г. Саймон).

А. Горбань, В. Бахрушин [2] отмечают, что в зависимости от цели исследования, степени детализации или других признаков, для реальной системы может быть построено определенное множество моделей. Примером может служить реальная локальная вычислительная система: с точки зрения системного администратора она является совокупностью программного, математического, информационного, лингвистического, технического и других видов обеспечения; с точки зрения пользователя – это совокупность объектов, с которыми можно обмениваться информацией; с точки зрения технического обслуживания она рассматривается как совокупность исправных и неисправных средств.

При рассмотрении систем с точки зрения их происхождения (искусственные, природные и смешанные), в каждом типе можно выделить определенные классы. Природные (естественные, возникшие без участия человека) системы могут быть живыми и неживыми; к смешанному типу относятся эргономические, биотехнические, автоматизированные, организационные и т.п. Информационные системы относят [12] к особому классу искусственных систем, именуемому ментальными системами, ценность которых определяется содержанием, а не материальными носителями, на которых они расположены. 

Эти системы включают не только разумы отдельных людей, но и языки, обеспечивающие возможность их объединения; культуры и знания разных народов, племен, научных школ и т.п.; специфические знания и навыки в отдельных сферах человеческой деятельности; религии; системы законов и правил, организующие поведение людей; алгоритмы и методологии, организующие и направляющие те или иные виды ментальной деятельности и т.п.

Высшим уровнем ментальных искусственных систем является «социальный мозг» (точнее было бы сказать «социальный разум»), в котором интегрирована работа миллиардов отдельных человеческих мозгов за всю историю человечества. «Социальный мозг – это сложная нелинейная кластерная система с сетевыми связями, находящаяся в режиме непрерывной самоорганизации и эволюции и постоянно самыми разными образами взаимодействующая с человечеством в целом и каждым отдельным человеком [12]».

Функционирование ментальных систем зависит от материальных систем, которые также активно эволюционируют. Это системы коммуникации (письменность, книгопечатание, почта, телеграф, телефон, радио, Интернет); воздействия (образование, религия, политическая пропаганда, реклама); сохранения и накопления информации (начиная с письменности и заканчивая компьютерными базами данных); системы для получения новых знаний (средства наблюдения, обработки и преобразования информации; измерительная техника) и т.п.

Развитие искусственных систем подчиняется общим законам эволюции; закономерности развития формируются в ходе истории потребностями пользователей и ориентацией на их удовлетворение. Важными особенностями искусственных систем являются возможность переноса знаний, идей и опыта развития из одних областей в другие и возможность сознательного и целенаправленного управления развитием для достижения тех или иных целей.

Развитие искусственных систем определяется наличием возможностей его осуществления, то есть наличием эволюционных ресурсов (знаний и технологий) и доступностью физических ресурсов, необходимых для существования и функционирования системы. Таким образом, от темпов компьютеризации учебных заведений напрямую зависит успешность развития системы информатизации образования.

Одним из главных понятий инженерной психологии и эргономики является понятие системы «человек-машина». Согласно Большому психологическому словарю, эта система является абстракцией, а не физической конструкцией или типом организации. Несмотря на общее выполнение функций управления человеком и машиной, каждая из двух составляющих системы подчиняется в работе только ей присущим закономерностям, а эффективность функционирования системы в целом определяется тем, насколько при ее создании были выявлены и учтены присущие человеку и машине особенности, в том числе потенциальные возможности и ограничения.

В группе действующих систем выделяют эргатические системы – системы управления, одним из элементов которой является человек-оператор, выполняющий определенные функции субъекта и взаимодействующий с техническим устройством (например, в процессе обработки информации).

По назначению системы делятся на пассивные и целеустремленные. В классе целеустремленных систем выделяются системы, в которых цели задаются извне и такие, в которых цели формируются внутри системы. Под целью системы, по мнению Дж. Клира, следует понимать «конкретное ограничение ее первичных или вторичных свойств, которое при данных обстоятельствах пользователь считает предпочтительным [4]». Присутствие человека, определяющего цели и средства их достижения,  делает систему «человек-машина» целеустремленной. Изменяя свое поведение, задачи и средства их реализации при изменении внешних условий, она продолжает преследовать ту же цель, получая одинаковые результаты различными способами. Сохраняя высокий уровень организованности, система «человек-машина» развивается в направлении увеличения сложности, а сочетание способностей человека и возможностей машины существенно повышает эффективность выполнения задач. Системы, которым цель внутренне не присуща, называют каузальными. В отличие от целеустремленных систем, ориентированных на цели, существуют системы ценностноориентированные.

Л. Берталанфи разделил системы на открытые и закрытые (автономные). Первые находятся в состоянии постоянного взаимодействия с окружающей средой и мало изменяются под ее влиянием. В социологии, к примеру, открытая система рассматривается как процесс, который обменивается материалами, энергией, капиталом, людскими ресурсами и информацией со своей средой. Закрытая система не обменивается своим веществом и информацией с окружающей средой, но обменивается энергией (например, солнечная система). Изолированная система не может обмениваться с окружающей средой ни веществом, ни энергией, однако абсолютно замкнутых систем не существует. Они считаются замкнутыми исключительно с точки зрения лишь определенной части среды.

Системы делят также на детерминированные и стохастические. В первых поведение системы (переход из одного состояния в другое) является определенным. Развитие стохастических (или вероятностных) систем рассматривается как случайный процесс.

По сроку существования системы делят на устойчивые (те, которые сохраняют свою целостность в течение времени, которое интересует исследователя), временные (время существования которых сравнимо или меньше, чем время, необходимое для их исследования) [2; с. 38, 39], динамические и статические. Если система переходит со временем от одного состояния к другому (непрерывно или в некоторые моменты), ее называют динамической. Если при исследовании системы можно пренебречь изменениями ее характеристик и существенных свойств во времени, такую ​​систему называют статической. Как учебный процесс, так и системы «человек-машина» следует рассматривать как динамические.

Статические системы, в свою очередь, делятся на гомеостатические и гетеростатические. По В. Цибе [11], в случае динамического равновесия, в отличие от равновесия статического, сохраняется структура системы при постоянном обмене ресурсами (в частности, людскими, энергетическими, информационными) с окружающей средой. Такие системы называются гомеостатическими. Они не являются развивающимися. Развивающиеся системы относятся к типу гетеростатических. Такую систему можно рассматривать как гомеостатические с плавающей точкой динамического равновесия, которая перемещается в сторону развития системы, т.е. большей ее организованности, структурированности (или наоборот – в сторону упадка). Социальные системы гетеростатичны. Личность тоже является гетеростатической системой в том смысле, что она непрерывно «питается» информацией из среды до момента достижения намеченной цели, отражающий состояние высокого уровня развития системы в сравнении с исходным. Человек как биосоциальная система состоит из организма (в частности, системы психики) как гомеостатической подсистемы и сферы сознания как гетеростатической подсистемы [11]».

По степени организации системы разделяют на хорошо организованные, и плохо организованные. Выделяют диффузные системы (В. Налимов) и самоорганизующиеся (развивающиеся). Последний класс включает системы самонастраивающиеся,  саморегулирующиеся, самоприспосабливающиеся (адаптивные), самообучающиеся, самовоспроизводящиеся и т.п. [7; с. 24]

  Объект или процесс принятия решения, по Н. Волковой [1], можно рассматривать как хорошо организованную систему в тех случаях, когда есть возможность определить все элементы системы и их взаимосвязи между собой и с целями системы в виде детерминированных (аналитических, графических) зависимостей. При этом, выделяются только те компоненты, которые являются существенными для конкретной цели рассмотрения.

По характеру взаимодействия между элементами и сложности алгоритмов поведения системы классифицируют как простые и сложные, по масштабности и количеству элементов – большие и малые, а по способу организации – структурированные, слабо структурированные и неструктурированные (аналогично классификации проблем Г. Саймона, А. Ньюэлла [7; с. 23]). Кроме того, по способу управления различают системы управляемые извне, самоуправляемые и с комбинированным управлением.

Распределение систем на большие и малые, простые и сложные  считается достаточно условным. По У. Эшби, «система является большой с точки зрения наблюдателя, возможности которого она превосходит в каком-то аспекте, важном для достижения цели». Большие системы обязательно рассматриваются как совокупность подсистем. Способами их исследования являются композиция (исследование от элементов к системе) и декомпозиция (новую информацию получают от знания системы в целом).

Простая система может находиться не более, чем в двух состояниях: полной работоспособности (исправном) или полной нетрудоспособности (неисправном); она имеет небольшое число элементов и взаимосвязей, детерминирована (выходы однозначно определяются оказанными на нее управляющими воздействиями) и мало изменяется со временем. Система может иметь огромное число элементов, но оказаться «простой», если все взаимодействия унифицированы и система допускает довольно простое (лаконичное) формализованное описание. Сложные системы состоят из большого числа элементов, между которыми имеются многочисленные нелинейные взаимосвязи. Подсистемы могут иметь собственные цели, которые не всегда совпадают с целями системы в целом.

По количеству входов системы условно делят на одномерные (один вход и один выход) и многомерные (входов и выходов более одного). А по наличию в системе элемента, который играет доминирующую роль в ее функционировании, различают централизованные и  децентрализованные системы. Примером идеальной децентрализованной системы является Интернет, подсистемы которого имеют приблизительно одинаковую ценность.

В научной литературе существует большое количество разных классификаций систем. Разные авторы предлагают разные принципы классификации и дают разные названия сходным по сути системам. В. Спицнадель [9] приводит в качестве примера различные варианты классификации систем по масштабу: большие и сложные (Ю. Черняк); простые, сложные и очень сложные (С. Вир); малые, сложные, ультра-сложные и супер-системы (Г. Поваров), подтверждая нецелесообразность классификации систем безотносительно к предмету и целям исследования.

Кроме того, помимо общих положений, научное исследование предполагает учет особенностей каждой из исследуемых систем с точки зрения специальной, то есть свойственной только им, классификации. К примеру, изучение информационных систем предполагает классификацию по степени распределённости на локальные (файл-серверные и клиент-серверные, которые, в свою очередь, делятся на двухзвенные и многозвенные) и распределённые: по степени автоматизации –автоматизированные и автоматические, по характеру обработки данных – информационно-справочные (информационно-поисковые) и решающие (информационные системы обработки данных); по сфере применения – множество систем, в числе которых образовательные; по масштабности – персональная, групповая, корпоративная и т.д.

Таким образом, системное изучение проблем, связанных с использованием информационных технологий в учебном процессе предполагает учет их особенностей как с точки зрения общей, так и специальной, присущей только им, классификации.

Список литературы

1.            Волкова В.Н. Теория систем: учеб. пособ. / В. Волкова, А. Денисов. – М.: Высш. шк., 2006. – 511 с.

2.            Горбань О.М., Бахрушин В.Є. Основи теорії систем та системного аналізу. – Запоріжжя: ГУ ЗІДМУ, 2004. – 204 с.

3.            Дивак М.П. Системний аналіз [Електронний ресурс] : метод. посіб. для студ. спец. «Економічна кібернетика» / М.П. Дивак. – Тернопіль: Тернопільська академія нар. госп. – 2004. – 136 с. – Режим доступу: http://library.tneu.edu.ua/files/EVD/IV_06/POSIBN_EK.pdf, свободный. – Загол. с экрана.

4.            Клир Дж. Системология. Авторизация решения системных задач пер. с англ. М.А. Зуева под ред. А.И. Горлина. – М.: «Радио и связь», 1990.

5.            Кузнєцова О.Г. Розвиток методології системного підходу у вітчизняній педагогіці: монографія [Электронный ресурс] / Кузнєцова О.Г.  – Хабаровськ, 2003. – Режим доступу : http://ua-referat.com/, вільний. – Загол. з екрану.

6.            Крайнюченко И.В., Попов В.П. Определение понятия система. [Электронный ресурс]. – Режим доступа: http://holism.narod.ru/Systems/3.htm, свободный. – Загол. с экрана.

7.            Павлов С.Н. Теория систем и системный анализ: учебн. пособие. – Томск: Томский межвуз. центр дистанц. Образования, 2003. – 134 с.

8.            Садовский В.Н. Основания общей теории систем: логико-методологический анализ / В.Н. Садовский. – М.: Наука, 1974. – 279 с.

9.            Спицнадель В.Н. Основы системного анализа: учеб. пособие. – СПб.: «Издательский дом «Бизнес-пресса», 2000. – 326 c. – [Электронный ресурс]. – Режим доступа : http://victor-safronov.narod.ru/, свободный. – Загол. с экрана.

10.       Уемов А.И. Системный подход и общая теория систем / А.И. Уемов. –  М.: Мысль, 1978. – 272 с.

11.       Циба В.Т. Системна теорія особистості: регулятивно-детерміністська парадигма / сайт Украинского центру политического менеджмента. – Режим доступу : http://www.politik.org.ua/vid/magcontent.php3?m=6&n=45&c=925, свободный. – Загол. з екрану.

12.       Искусственные системы [Электронный ресурс]. – Режим доступа:  http://www.ideationtriz.com/ZZLab/Resources/Artificial_systems.htm, свободный. – Загол. с экрана.



Все статьи автора «TTarnavskaya»


© Если вы обнаружили нарушение авторских или смежных прав, пожалуйста, незамедлительно сообщите нам об этом по электронной почте или через форму обратной связи.

Связь с автором (комментарии/рецензии к статье)

Оставить комментарий

Вы должны авторизоваться, чтобы оставить комментарий.

Если Вы еще не зарегистрированы на сайте, то Вам необходимо зарегистрироваться: