Самоорганизация и управление малыми научными группами на основе нелинейных когнитивных динамических моделей с учетом человеческого фактора

• Автор: Мухамедрахимова, Лилия Наилевна
• Шифр специальности: 05.13.10
• Научная степень: Кандидатская
• Год защиты: 2015
• Место защиты: Уфа
• Количество страниц: 178 с. : ил.

ОГЛАВЛЕНИЕ
ВВЕДЕНИЕ

Глава 1 Анализ проблемы управления малыми научными группами как

социальными объектами

1Л Актуальность проблемы изучения свойств малых научных групп

1.2 Анализ роли личности в социальных системах

1.3 Анализ методов исследования малых научных групп как социальных объектов

1.4 Цель и задачи исследования

Результаты и выводы по главе

Глава 2 Личность как активный элемент социальной системы

2.1 Разработка концепции изучения личности в процессе научной деятельности на основе системного подхода
2.2 Разработка нелинейных когнитивных динамических моделей личности в процессе индивидуальной научной деятельности
2.3 Исследование состояний личности в процессе индивидуальной научной деятельности на основе нелинейных когнитивных динамических моделей с
учетом человеческого фактора
Результаты и выводы по главе
Глава 3 Исследование группового автономного взаимодействия личностей как систем
3.1 Разработка модели автономного взаимодействия трех личностей как систем на основе элементов самоорганизации
3.2 Анализ процессов самоорганизации автономного взаимодействия трех личностей как систем с учетом человеческого фактора на основе когнитивного моделирования
3.3 Исследование влияния внешнего управления на взаимодействие трех
личностей как систем с учетом человеческого фактора
Результаты и выводы по главе

Глава 4 Анализ деятельности малых научных групп при выполнении научных
проектов на основе когнитивных динамических моделей
4.1 Разработка когнитивных моделей управления малыми научными группами 1 и II типов как мультиагентными системами
4.2 Анализ процессов самоорганизации малой научной группы I типа как мультиагентной системы на основе когнитивного моделирования
4.3 Анализ процессов самоорганизации малой научной группы II типа как мультиагентной системы на основе когнитивного моделирования
4.4 Анализ деятельности малых научных групп на основе эмпирических исследований
4.4.1 Оценка потенциальных возможностей малой научной группы
4.4.2. Оценка темпов деятельности малых научных групп в процессе выполнения проекта на основе эмпирического исследования
4.5 Разработка программного обеспечения для автоматизированной системы когнитивного моделирования состояний личности и деятельности малой
научной группы при выполнении научного проекта
Результаты и выводы по главе
ЗАКЛЮЧЕНИЕ
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ
ПРИЛОЖЕНИЕ А
ПРИЛОЖЕНИЕ Б

ВВЕДЕНИЕ
Актуальность темы исследования
В современном мире наука является основой улучшения качества жизни людей, благополучия и прогресса любой страны, в силу чего одним из приоритетных направлений деятельности любого государства становится повышение эффективности научной труда.
Тенденцией современной науки из-за сложности и мультидисциплинарности решаемых проблем является проведение групповых исследований по выполнению научных проектов. Так, Российский фонд фундаментальных исследований (РФФИ) в 2013 году профинансировал 15 786 проектов на сумму 8 002, 9 млн. руб., что на 2 219, 5 млн. руб. больше, чем в 2011 году. Более 70% этих средств РФФИ направляется на финансирование инициативных научных проектов, выполняемых «небольшими научными коллективами (до 10 человек)» [111]. Таким образом, основную роль в развитии, продвижении науки (проведении научных исследований) и повышении ее эффективности играют малые научные группы (МИГ).
С точки зрения теории управления МИГ представляют собой сложную открытую динамическую систему, основными элементами которой выступают члены группы и возникающие между ними деловые межличностные отношения. Важным свойством этой системы является способность к самоорганизации и самоуправлению.
Эффективность научной деятельности МНГ зависит от множества факторов, которые условно можно классифицировать на внешние, определяемые социальной микро- и макросредой, внутригрупповые, обусловленные характером и силой взаимоотношений между членами группы, и индивидуальные, описываемые психофизиологическими особенностями каждого человека.
В зарубежной и отечественной литературе достаточно публикаций по вопросам деятельности и функционирования научных коллективов и проведению коллективных научных исследований. Большинство из них посвящены

Сила собственной предвзятости является линейной функцией и используется для учета напряженности или когнитивного диссонанса, который появляется у индивида, когда его мнение отклоняется от его собственного (натурального, естественного) мнения, характеризующегося врожденного мировоззрения или придерживаемой идеологии.
Сила группового влияния - это сумма его попарных взаимодействий с другими членами группы, которая является нелинейной функцией от параметров силы влияний членов группы друг на друга и широты принятия индивидов друг другом.
Анализ в динамики группового мнения проводился на основе диадического взаимодействия. Также широко известно проигрывание многочисленных ситуаций диадического взаимодействия с помощью применения аппарата теории игр. Несмотря на то, что полученные результаты представляют интерес, их недостаток состоит в том, что группа рассматривается как диада, и приемлемое в случае разработки модели упрощение является упрощением фактических процессов, имеющих место в группе. Однако такой подход, когда диада, заявлена единственным оригиналом малой группы, нельзя считать корректным. В литературе даже существует точка зрения, что диаду вообще нельзя рассматривать как малую группу [4].
Значительный вклад в разработку теории малых групп внес американский социолог и социальный психолог Р. Бэйлз [101,152]. Им была разработана модель, в которой был проанализирован процесс общения в малой лабораторной группе от 3 до 10 человек.
Единицей поведения определялось коммуникативное действие, которое было отнесено к одной из 12 категорий, отражающих основные взаимоотношения и групповые процессы: предлагает решение, высказывает мнение, не соглашается, выражает отношение и т.д. Индивиды ранжировались по частоте их коммуникативных действий. Для групп одинакового размера п эмпирически вычислялась частота коммуникативных действий члена группы (Щ;*)), имеющего г-й ранг. Таким образом, был получен так называемый «закон Ципфа»,