Pagrindinis tikslas yra pagerinti Rusijos ekonomikos akademijoje. G.V. Plekhanov švietimo paslaugų kokybė ir švietimo lygis, palyginti su pirmaujančių pasaulio universitetų formavimu. Kaip mokymo kurso sukūrimo bus sukurta ir įgyvendinama švietimo procese naujos mokymo kurso "pažinimo ekonomika", mokymo kurso programa, parengta vadovėlio "pažinimo ekonomika", mokymo medžiagų rinkinys (sąrašas Egzaminų klausimai, seminarų ir kursinių darbų temų sąrašas, mokymo kurso programinė įranga, įskaitant laboratorinius darbus, kad būtų galima įsisavinti pažangių technologijų ir pažintinių metodų naudojimą, sprendžiant valdymo užduotis įvairiose ekonomikos srityse, taip pat kompiuterio versija vadovėlį. Projekto įgyvendinimas padidins švietimo paslaugų kokybės lygį ir tobulinant švietimo proceso organizavimą. Kursas skirtas mokyti meistrus ekonomikos kryptimi, taip pat daug įvairių specialistų, kurie domisi pažangių sistemų taikymu ir pažintiniais metodais, siekiant išspręsti valdymo problemas. Siekiant pagerinti tokio pasirengimo veiksmingumą, būtina gerinti mokymo programas ir programas, suformuluotus įvairių specializacijos disciplinų. Programa apima kursų turinį, pagrindinės ir papildomos literatūros sąrašus, pavyzdinių egzaminų klausimų sąrašą, teminį laikrodžio skaičiavimą.

Toliau pateiktas tekstas gaunamas automatiškai pašalinant iš originalaus PDF dokumento ir yra skirtas peržiūrėti.
Vaizdai (nuotraukos, formulės, grafikai) nėra.

Rusijos Federacijos Švietimo ministerija Nacionalinis fondo mokymo inovacijų projektas Švietimo programos "Socialinių ir ekonominių disciplinų mokymas universitetuose" Rusijos ekonomikos akademija. G.V. Plekhanova Disciplina Programa Pažintinė ekonomika Maskva 2003 pažinimo ekonominės disciplinos programa yra sudaryta pagal reikalavimus (federalinį komponentą) į privalomą minimalų turinio ir lygio mokymo specialisto (bakalauro, magistro) ciklo "generalinis humanitarinė ir Valstybinio švietimo standartų socialinės ir ekonominės disciplinos " profesinis mokymas Antroji karta, taip pat NTF reikalavimai naujai ir modernizuoti mokymo kursų, sukurtų pagal programą "Socialinių ir ekonominių disciplinų mokymas universitetuose" Inovacijų projektų ugdymo ugdymas. Programa buvo parengta su NFPK pagalba - Nacionalinis fondas mokymo formas pagal programą "Gerinti socialinių ir ekonominių disciplinų universitetuose" naujoviško projekto plėtros projekto. Autoriai (kompiliatorius) D.E., Profesorius Danko T.P. , Raah juos. G.V.plekhanova, D.T., profesorius Abdikeev Nyazy Mustushovich, rea juos. Plekhanov mokslo redaktorius Ph.D., profesorius, akademikas Lvovas DS, akademikas-sekretorius Ekonomikos departamento, RAS __________________________________________________________________________________________________________________________________ (vardas, akademinis laipsnis, mokslininkas pavadinimas, universitetas) 2 I. Organizacinė ir metodinė dalis 1. Kurso tikslas - pagrindinis tikslas - Rusijos ekonomikos akademijos tobulinimas. G.V. Plekhanov švietimo paslaugų kokybė ir švietimo lygis, palyginti su pirmaujančių pasaulio universitetų formavimu. Konkretūs tikslai: sukurti mokymo kursą "pažinimo ekonomika", atitinkančią šiuolaikinius reikalavimus ir tarptautinius standartus, įskaitant: naujos mokymo programos "pažinimo ekonomika" plėtra; Vadovėlio "pažinimo ekonomika" rengimas; Edukacinių ir metodinių medžiagų rinkinio parengimas (praktinių klasių sąrašas, santraukų rašymas ir atliekant kursinius darbus, egzaminų problemas); Plėtros programinės įrangos laboratorinių darbų, skirtų įsisavinti naudojant intelektinės technologijos ir pažintinių metodų sprendžiant valdymo užduotis įvairiose srityse; Naujo kurso aprobavimu; Medžiagų rinkimas pagal patvirtinimą, atsiliepimus ir ekspertų išvados ; vadovėlio teksto parengimas tolesniam paskelbimui; Visų švietimo medžiagų platinimas UMO nariams ir naujoviško projekto projekto programų dalyviams; Visų išsivysčiusių medžiagų perkėlimas paruoštas paskirstymo ir naudojimo formoje NFPC. 2. Kurso uždaviniai, atsiradusių dėl mokymo kurso sukūrimo ir įvesta į naujos mokymo kurso "pažinimo ekonomika" švietimo procesą, parengė šio mokymo kursų programą, parengta vadovėlio "pažinimo ekonomika" , švietimo ir metodinių medžiagų rinkinys (egzaminų klausimų sąrašas praktinių klasių ir temų temų sąrašą), mokymo kurso programinę įrangą, įskaitant laboratorinius darbus, kad būtų įsisavintos pažangių technologijų ir pažintinių metodų naudojimo, sprendžiant valdymo užduotis įvairiose srityse ekonomikos, taip pat kompiuterio vadovėlio versija. Projekto įgyvendinimas padidins švietimo paslaugų kokybės lygį ir tobulinant švietimo proceso organizavimą. Dėl disciplinos tyrimo studentas privalo: - turėti intelektinės pažinimo technologijų idėją ir perspektyviausius taikomus jų naudojimo paraiškas; - žinoti pagrindinius intelektinės informacinių sistemų (IIS) kūrimo metodus ir faktinių probleminių sričių specifiką; - gebėti dirbti su įvairiais žinių pateikimo modeliais ir pateisinti vieno ar kito modelio pasirinkimą, priklausomai nuo dalyko srities pobūdžio ir išspręstų užduočių specifiką, sujungti taikomųjų IIS struktūrą; - turėti darbo su pagrindinėmis instrumentinėmis priemonėmis, skirtų IIS dizainui; - gauti IIS demonstracinio prototipo patirtį konkrečiam dalyko srityje; - turėti idėją apie perspektyvias taikomųjų programų pažinimo technologijas; - žinoti pagrindinius IIS besivystančių metodus, atsižvelgiant į dabartinių 3 temų sričių specifiką ir išsprendžiamų užduočių specifiką; - sukurti funkcinę struktūrą taikymo IIS, naudojant naują valdymo problemų sprendimo technologiją; - naudoti pažangias technologijas ir modelius pateikimo ir perdirbimo žinių ir heuristikos, kai kuriant automatines pažangias informacines sistemas (AIIS) ir sprendimų palaikymo sistemas; - Norėdami turėti darbo su pagrindinėmis instrumentinėmis priemonėmis IIS dizainui įgūdžius. Kursas skirtas paruošti meistrus ekonomikos kryptimi, taip pat įvairiais specialistais, kurie domisi pažangių sistemų naudojimu ir pažintiniais valdymo užduotims sprendimo būdais. Siekiant pagerinti tokio pasirengimo veiksmingumą, būtina gerinti mokymo programas ir programas, suformuluotus įvairių specializacijos disciplinų. 3. Metodinė kurso naujovė (nauji metodai, darbo formos, autorinės teisės kurso mokyme) 1 1. Pirmą kartą, remiantis gamybos, verslo, rinkodaros ir rinkodaros ir gamybos sistemų statybos paramos sistemų investicija finansų valdymas Bendrauja tiek su užduočių charakteristika dalykų srityse ir su pačių objektų savybių analizė pačių galimų taikymo ekspertų sistemų. 2. Pirmą kartą švietimo literatūroje, kūrimo sprendimų palaikymo sistemos yra laikomos sistemiškai, su vienodomis metodologinėmis pareigomis naudojant kognityvinius metodus ir žinių valdymo sistemas įvairiose ekonomikos srityse: realus gamybos sektorius, finansų sektorius, sandėlyje turgus. 3. Pirmą kartą bus sukurta kursas "pažinimo ekonomika" su švietimo medžiagų paketu: kurso programa, vadovėlis, egzaminų klausimai, esė ir kursinių darbų sąrašas, programinė įranga, skirta praktiniam mokymo užduotims spręsti, kuri leistų Naudokite naujus ekonomikos švietimo metodus šiuolaikiniame pagrindu informacinės technologijos. Dėl praktinio mokymo, užduočių temos buvo sukurtos ir teikiant programinės įrangos laboratorinių darbo ir technologijų, skirtų įvaldyti intelektinės technologijų ir pažintinių metodų naudojimą sprendžiant valdymo užduotis įvairiose srityse ekonomikos, kuri prisidės prie supratimo ir konsolidavimo Studentai kaip teorinė medžiaga, taip ir praktiniai įgūdžiai studijuoti realius procesus ir situacijas, naudojant faktinius duomenis. Tai leis formuoti ir plėtoti įgūdžius sprendžiant konkrečias analizės ir valdymo problemas įvairiose ekonomikos srityse. 4. Sociogumanitarinio ugdymo sistemos kurso kursas. Šiuolaikinės informacijos procesai privalo imtis naujų pažvelgti į informacines technologijas nuo vadybininko, verslininko, galutinio vartotojo padėties. vienas Ypatingas dėmesys Rengiant programas, būtina nurodyti elementus, skirtus paryškintu kursyvu. 4 Verslo valdymo sistemos yra pastatytos remiantis ekonominiais ir organizaciniais modeliais, nes kontrolės sistema turi turėti idėją apie objekto įvaizdį. Ir kadangi kai kurioje formoje modelis atspindi faktinius tekančius procesus, atsiranda jo pakankamumo problema. Tradiciniai determininiai ir stochastic modeliai vis dažniau neleidžia efektyviai išspręsti tinkamumo ir apskaitos problemų dėl beveik formalių veiksnių ir rizikos. Todėl, kalbiniai ir pažintiniai modeliai, ypač fuzzy ir neuroniniai modeliai, taip pat modeliai šiuo metu tampa vis labiau platinant. dirbtinis intelektas Naudojant aukštos kvalifikacijos vadovų heuristiką ir žinias. Vadybininkas veda sistemingą informacijos paiešką ir sukuria savo verslumo žinių bazę, kuri yra suformuota remiantis informacija ir žiniomis apie rinkos situacijos pokyčius ir veikiančią aplinką. Taigi atsiranda šios bazės valdymo problema, t.y. Korporacijos žinių bazės valdymas (žinių valdymas). Šio fakto supratimas lėmė specializuotų programinės įrangos sistemų kūrimą - pažangias sistemas. Tokių sistemų poklasis yra ekspertų sistemos (ES), kurių kiekvienas yra tam tikros siauros temos srities ekspertas. Statybos technologija yra dažnai vadinama "žinių inžinerija". Intelektinių sistemų naudojimas, užduotys, susijusios su informacinių klasių klase, yra išspręstos. Tuo pačiu metu, remiantis žinių baze, automatiškai nustatomi ne tik faktai, tačiau naujos žinios sukuria logiška produkcija. ES dažnai naudojama kaip sprendimų valdymo ir palaikymo sistemų patarėjai ir kaip konsultantai humanitarinėse ir politinėse sistemose. Informacinių tikslų sprendimo technologijos keitimas yra susijęs su intensyviu naujos informacijos ir pasaulinės tinklo technologijų kūrimu ir įgyvendinant valdymo užduočių sprendimo procesuose. Šiuo atžvilgiu dabartiniame informacinių technologijų plėtros etape ir informatizavimo ekonomikos ir verslo srityje svarbios problemos yra šios: - tinkamų probleminių aplinkų modelių sprendimų palaikymo sistemoms įvairiose verslumo srityse, remiantis "minkšta "Kompiuterija: fuzzy logika (fuzzy logika), neuronų tinklai (neuronų tinklai), evoliuciniai programavimas ir genetiniai algoritmai, duomenys protingi analizė (duomenų gavyba), studijuoti algoritmai, prognozavimas ir išvados neapibrėžtumo sąlygomis, grindžiamu bajeso metodu (Bayesian požiūris ); - vadovo ar eksperto žinių, heuristikos, idėjų ir suvokimo modeliavimas savo veiklos srityse, remiantis pažinimo metodais, siekiant sukurti labai veiksmingas šių sprendimų paramos sistemas; - idėjų, lėšų ir metodų taikymas naujų informacinių technologijų informacinių sistemų intelektualizavimui įvairiose ekonomikos ir verslo srityse ir kurti korporacijos energijos valdymo sistemas (žinių valdymas); - Informacijos ekspertų ir analitinės analizės metodų kūrimas (matricos padėties nustatymo metodas, aukštos kokybės ekspertų prognozavimo metodai), pagrįsti atspindinčio elgesio, savianalizės ir savireguliavimo principais, strateginio planavimo ir valdymo užduotims korporacija, pagrįsta rizikos vertinimu ir analize; - e. verslo ir prekybos plėtra (elektroninė prekyba), naujų technologijų diegimas pasauliniams įmonių tinklams, remiantis skaičiavimo grotelėmis (tinklais) tinklu (G-komercija) strateginiam planavimui, valdymo ir prognozavimo užduotims; - analizės sistemų kūrimas, finansų, komercinių ir 5 pramonės rizikos vertinimas ir prognozavimas (rizikos valdymas), pagrįstas bajesų ir intelektiniais metodais; - Pažangių technologijų valdymo technologijų (tiekimo grandinės valdymo) įgyvendinimas rinkodaros ir valdymo užduotims. Probleminių sričių analizė, kurioje intelektinės technologijų ir informacinių sistemų integracija būtų parodyta apčiuopiamą poveikį. Žaliau perspektyvios ekonomikos ir verslo sritys, kur pažinimo ir intelektinės technologijos yra veiksmingiausios, yra: gamybos valdymas; Pelno planavimas; Rinkodaros ir pardavimo valdymas; finansų valdymas; Rizikos valdymas; bankų sfera; prekyba; akcijų birža. Dirbtinių intelekto sistemų ir protingų sistemų kūrėjai daro užduotį keisti tradicinius požiūrius į asmens sąveikos sistemą ir kompiuterį sprendžiant sprendimų priėmimo problemas, užtikrinant patogumą ir patogumą vartotojui, gerinant sąveikos efektyvumą tokių sistemų efektyvumą Remiantis pažinimo metodais, veiksmingomis valdymo galimybėmis su pasauliniu informaciniais ištekliais ir žinių bazių korporacijomis, kad būtų veiksmingi sprendimai, išsivysčiusių tinklų technologijų ir naujų elektroninių verslo formų naudojimas. Taigi kalbame apie visą technologiją perdirbimo, saugojimo ir pateikimo vartotojui nuo naujų informacinių technologijų požiūriu. Todėl mokymo kursas "pažinimo ekonomika" yra svarbi ir savalaikiai ir savalaikiai, kurie sprendžia pirmiau minėtas pažangias technologijas ir metodus, kaip valdyti modernias ekonomiką ir gauti veiksmingų verslo sprendimus. Ši disciplina užims dominuojančią vietą ekonominio ir matematinio profilio disciplinų grupėje ekonominio ugdymo sistemoje rengiant šiuolaikinės Rusijos ekonomikos specialistus. 5. Aukštos eigos eigos eigos reikalavimai. Ii. Kurso turinys 1. Kurso naujovė (mokslo, prasminga; lyginamoji analizė Su tokiais kursais Rusijoje ir užsienyje) Kurso ir vadovėlio naujumas susideda iš: 1. Pirmą kartą mokslinėje literatūroje dėl valdymo ir sprendimų priėmimo ekonomikoje pasirodys vadovėlis, sistemiškai atspindi funkcijas Intelektinės technologijų ir pažinimo metodų naudojimas valdant sudėtingus probleminius žiniasklaidos priemones ir dalykinius regionus ekonomikoje netikrumo sąlygomis, atsitiktiniais sutrikimais ir rizika. 2. Pirmą kartą, atsižvelgiant į ekonominių sprendimų kūrimo principus, tokie veiksniai kaip probleminės srities sudėtingumas, sistemos sistemos dydis, netikrumo poveikio laipsnis ir galimybė priimti sprendimus, poreikį Apskaitos ir vertinant riziką, dideli kiekiai yra sunku formalizuoti ir heuristinę informaciją, būtinybę gauti prognozes, sprendimų priėmimą su laiko trūkumu. 3. Pirmą kartą B. Švietimo literatūra Modeliai prognozavimo ir analizės scenarijai ir rizika yra laikoma neapibrėžtumo sąlygomis naudojant modeliavimo modeliavimą, Bayesijos požiūris ir pažangios technologijos. 4. Pirmą kartą pagal kursą dirbtinio intelekto metodai, susiję su akcijų birža Analizuojant ir vertinant riziką. Šiuo atžvilgiu svarstomos portfelio valdymo užduotys. vertingi dokumentai ir analizuojant ir prognozuojant akcijų rinką. Ryšium su pakartotinai padidėjo darbo rinkos paklausa verslo analitikų ir informacinių technologijų specialistų, daug užsienio universitetų gerokai padidino valandas, sudarytas iš disciplinų tyrimo, pavyzdžiui, informatikos ekonomikoje, ekspertų sistemų, žinių inžinerijos, pažangių informacinių sistemų tyrimas , duomenų bazių valdymo duomenys ir žinios, informacijos valdymo sistemos, elektroninis verslas. Tokie universitetai yra viena iš pirmosios vietos, Kalifornijos universitetų Berkeley ir Santa Barbara, Stanfordas, Prinstono universitetas, Masačusetso technologijos institutas (JAV); Universitetai Tokijas ir Kioto, Tokai universitetas, Prekybos universitetas ir Nagoy verslo administravimas (Japonija); Londono universitetas (Jungtinė Karalystė) ir kt. Šiuo metu sukaupta ir tam tikra tokių kursų mokymo patirtis, pvz., Taikomos intelektinės sistemos, ekspertų sistemos, žinių inžinerija, dirbtinio intelekto ir kitos instrumentinės priemonės Rusijoje (MEII, MEI, MESI, MEI, MEM, RGGU ir kt.). Mokymo programa "pažinimo ekonomika" atsižvelgia į nacionalinės švietimo sistemos reikalavimus ir remiasi mokslinių stažuočių rezultatus pirmaujančių JAV, Kanados ir Europos universitetų, analizuojant mokymo programas ir medžiagas, pateiktą internete svetainės. Daroma prielaida, kad kursas pateks į ekonominių universitetų mokymo programas meistrų rengiant ekonomikos kryptimi. Naujasis kursas ir vadovėlis dėl siūlomos medžiagos turinio ir struktūros ir materialinės struktūros yra iš esmės skiriasi nuo esamų. Pirmą kartą ji pirmą kartą investuojant protingų sistemų, remiantis pažinimo metodais gamybos, rinkodaros, verslo ir finansų valdymo principų, yra sujungtos tiek su užduočių charakteristikos dalykų ir su pobūdžio ir charakteristikų analizė galimų tokių sistemų naudojimo sritys. Šia prasme, atsižvelgiant į intelektinės sistemos, tokie veiksniai kaip problemos srities sudėtingumas, sistemos sistemos dydis, netikrumo ir galimybių įtakos laipsnis, priimant sprendimus, apskaitos ir vertinimo poreikį Rizika, dideli kiekiai yra sunku formalizuoti ir heuristinę informaciją, būtinybę gauti prognozes, sprendimų priėmimą su laiko trūkumu. Ekonomiškai išsivysčiusiose šalyse įmonių planavimo, prognozavimo ir valdymo, pažangių technologijų, rizikos analizės ir rizikos analizės sistemų, žinių valdymo sistemų (žinių valdymo), pasaulinių įmonių tinklo technologijų, elektroninio verslo, ląstelių valdymo (tiekimo grandinės valdymo) metodas Rinkodara, gamyba ir finansiniai sandoriai daugialypiais ekonominės sistemos. \\ T Masinės priežiūros. Todėl mokymo programos "pažinimo ekonomika" mokymosi svarba ir savalaikiškumas, kuriame aptariamos pirmiau minėtos pažangios technologijos ir požiūriai, kaip valdyti modernias ekonomiką ir gauti veiksmingus verslo sprendimus, nėra abejonių. 2. Modulio skyriai ir temos bei santraukos skyrius 1. Ekonomikos valdymo sistemų kūrimo tendencijos ir problemos. Vadybos informacinių sistemų vaidmuo ir vieta. Šiuolaikiniai verslo informacinių sistemų ir sprendimų palaikymo sistemų įgyvendinimo metodai. Nauja informacinė technologija. Pažangios technologijos sprendžiant valdymo problemas, pagrįstas pažinimo metodais ir dirbtiniu intelektu. 7 Psichologiniai ir filosofiniai pažinimo metodų pamatai. Aristotelės filosofijos suvokimas ir pojūtis, psichologinio mokslo įkūrėjas. Descartes - reflekso koncepcijos įkūrėjas. Skaidrus, vaizduotė ir protas Kanto filosofijoje. Atstovavimas ir svarstymas. Problema, susijusi su "švaresnio cleaver". Apsvarstymas mokant apie Hegelio esmę. Apskaičiavimo, pristatymo ir mąstymo analizė "Dvasios filosofija". Sąmoningos ir nesąmoningo Secenovo refleksinis pobūdis. Sąlyginių refleksų pavlovo teorija. Elgesys; mąstymas ir intuicija; Išraiškingos sistemos. Gestalto psichologija. Ženklai, vaizdai, koncepcijos, suvokimas, idėjos. Atstovybių ir suvokimų aprašymas ir tvarkymas. Kognityvinės psichologijos plėtra. Vygotsky, Piaget, Russell, sūrymo Cognitology (pažinimo mokslas) - mokslas, kuris studijuoja suvokimo, žinių, supratimo, pristatymo, mąstymo, mąstymo ir gamtos ir dirbtinių intelektinių sistemų organizavimo ir darbo modeliavimą. 2 skirsnis. Kognityviniai modeliai, metodai ir dirbtinio intelekto būdai. Modeliavimas žinių ir pristatymų intelektinėse sistemose. Problemų modeliavimas; Žinių skirtumai iš duomenų; nuo duomenų iki informacijos ir žinių; Žinių rūšys; Pagrindiniai žinių atstovavimo modeliai. Modeliavimas ir analizė; Statiniai ir dinamiški modeliai; tikrumas, netikrumas ir rizika; heuristinis programavimas; Modeliavimas. Apdoroti žinias ir pristatymus. Sprendimų pažangių sistemų sudarymas. Metodai rasti sprendimus valstybės erdvėje gamybos sistemose. Išvados dėl rėmų ir semantinių tinklų. Ieškoti sprendimų neapibrėžtumo sąlygomis. Kelių alternatyvų sprendimų analizė (sprendimų medžiai). Perdirbimo lingvistines idėjas ir suvokimą. Apytiksliai argumentai. Pažangių informacinių sistemų kūrimas. Dalyko srities analizė ir žinių įgijimo metodai; Žinių gavybos procesas ir modelio formavimas. Intelektinės sistemos architektūra: žinių bazė (BZ), metabazinė, darbo vieta; Paaiškinimas, pagrindimas ir prognozavimas; tikrinimas; Valdymo strategija ir išvesties mechanizmai. 3 skirsnis. Parama sprendimų, pagrįstų žinių valdymo sistemomis. Duomenų šaltinis; Duomenų kokybė; duomenų saugyklos; Paieškos ir protingų duomenų analizė; Veiklos analizės duomenų apdorojimas (OLAP). Žinių paieška, atradimas ir analizė; žinių valdymas; Verslo žinių bazės ir organizaciniai mokymai. Verslas ir žinios. Infrastruktūros raida: žinių valdymo sistemos analizė, projektavimas ir plėtra. Verslo strategijos kūrimas su žinių valdymu. Žinių valdymo sistemos architektūros technologiniai komponentai. Auditas ir žinių analizė. Skyrius 4. Neuroniniai tinklai, genetiniai algoritmai, Bajeso požiūris, fuzzy logika ir hibridinės pažangios sistemos. Neuroniniai tinklai. Neuronas kaip paprastas skaičiavimo elementas; Persheppon; Daugiasluoksnės neuroniniai tinklai; Pagreitintas mokymasis daugiasluoksnėse neuroniniuose tinkluose; "Hopfield" tinklas; Savarankiškai organizuoti neuroninius tinklus. Gamtos evoliucijos imitacija; Genetiniai algoritmai; Evoliucinės strategijos; Genetinis programavimas. Bajeso požiūris. Žinių sistemų neapibrėžtumo valdymas; Bajesovo išvada; Remiantis Bajeso įvykių kaupimu. Fuzzy rinkiniai; Kalbiniai kintamieji ir kriterijai; Operacijos apie fuzzy rinkinius; Fuzzy taisyklės ir logiška išvada. Hibridinės intelektualios sistemos. 5. SKIRSNIS. Kognityviniai metodai pasaulinėse tinklų technologijose. Internetas, intranetas ir ekstranetas; Protingi agentai internete. 8 e. Verslas; E-komercijos bazės (e-komercija); Inter organizavimo sistemos I. elektroninės rinkos ; Sąveika "Verslas vartotojui" (B2C), verslas verslui (B2B): elektroninės bankininkystės technologijos, mainų prekybos ir finansinės investicijos tinkle, intraneto komercija, elektroninis keitimasis duomenimis. "Global Corporate Networking Technologies", pagrįstos tinklo skaičiavimo grotingais (G-komercija) strateginiam planavimui, valdymo ir prognozavimo užduotims; 6. SKIRSNIS. Verslo procesų (RBP) pakartotinis įvertinimas. Pagrindinės sąvokos ir RBP poreikis. RBP principai ir intelektinės technologijos vaidmuo. Verslo modeliavimas. Pagrindiniai RBP etapai. Restruktūrizavimo organizacija. Tinklo organizacijos struktūra. Virtualios korporacijos: apibrėžimas ir charakteristikos; Inter-organizacinės informacinės sistemos. Visiškas kokybės valdymas ir pertvarkymas. Statybos sprendimų palaikymo sistema. 7. SKIRSNIS Įmonių valdymo strategijos. Valdymo principų sistema. Galiojantys įmonių valdymo principai. Konceptualūs reguliavimo principai, apibrėžiantys strateginį verslo elgesį rizikai ir neapibrėžtumui. Taktinės analizės principai ir korporacijos veikimo projektavimas pagal konkrečias rinkos sąlygas. Korporacijos organizacinės valdymo struktūros. MATRIX užduočių ir atsakomybės platinimo metodas. Organizacinių valdymo struktūrų analizė ir projektavimas. Įmonių valdymo procesai. Ekspertų ir analitinės informacijos kontrolės metodai (matricos padėties nustatymo metodas, aukštos kokybės ekspertų prognozavimo metodai), pagrįsti atspindinčio elgesio, savianalizės ir savireguliavimo principais. Verslo strategijos. Rinkos rizikos strategijas. Konkurencinės strategijos; Vertinimas konkurencinės padėties korporacijos rinkoje. Pozicijos strategijos. Įvairinimo strategijas. 8. SKIRSNIS. Grandinės teikimo valdymas. Funkcinės informacinės sistemos; Informacijos sandorių apdorojimo sistemos; Produktų valdymas / operacijos. Grandinių teikimo valdymas (nukreiptas į vartotoją ir įskaitant platintojus ir mažmeninę prekybą). Išteklių valdymas ir vidaus logistika; medžiagų planavimas medžiagose; Planavimo gamybos išteklius. Sistema tiksliai - laiku (tiesiog laiko sistemos). Integruota gamyba (kompiuterinė integruota gamyba). Rinkodaros ir pardavimo valdymas; Kanalų sistemos. Finansinių sandorių valdymas; Finansinis planavimas ir prognozavimas; Finansinis ir ekonominis prognozavimas; Investicijų valdymas. Kontroliuojama rizika teikiant grandines. Integruota informacinė sistema, teikianti grandines. 9. SKIRSNIS Rizikos valdymas. Ekonominių sistemų rizikos šaltiniai, rizikos rūšys ir klasifikavimas; Rizikos vertinimo ir mažinimo metodai; Pagrindiniai rizikos valdymo principai; Ekspertų gydymas ir subjektyvių rizikos vertinimų metodai; Ekonomikos ir verslo rizikos situacijų modeliavimas. Finansiniai sprendimai rizikos sąlygomis; Teorijos ir rizikos valdymo praktika. Scenarijų analizė ir rizikos vertinimas, pagrįstas ekonominių procesų modeliavimu ir prognozavimu, naudojant analitinius, statistinius, imitacijos modelius, bajeso metodą, taip pat dirbtines žvalgybos modelius; 10. SKIRSNIS. Kognityvinių metodų naudojimas taikomose pažangiose sistemose ekonomikoje. Pažangios gamybos planavimo sistema. Intrafirmanny 9 planavimo tikslai; Pagrindinių funkcinių modulių charakteristikos; Naudojant modeliavimo modeliavimą įgyvendinant apskaičiuotas funkcijas ir funkcijas planų realizavimo funkcijas. Dinaminė ekspertų sistema išsiuntimo valdymo įmonė. Dirbti realiu laiku; pažinimo modelis žinių pristatymas sistemoje; Modeliavimo modeliavimas įgyvendinti prognozavimo funkcijas. Finansinė analizė ir planavimas su neuroninių tinklų ir savarankiškai organizuojančių kortelių pagalba. Valdymas, tikslas ir analizė; procesų formalizavimas siekiant įmonės tikslų; savarankiškai organizuojančios kortelės algoritmas ir neuroninis tinklo modelis; ataskaitų pateikimo bandymų blokų projektavimas; Sistemos struktūra ir jo darbas. Strateginis planavimo ir rinkodaros valdymas, pagrįstas matricos padėties nustatymo metodu. Pagrindinės sistemos uždaviniai; Tvirtos užduočių ir aplinkos aplinkos lygis; užduočių planavimo ir prognozavimo svarba; rinkos sąlygų strategijos laikymasis; Rinkodaros veiksmų seka priimant sprendimus dėl bendrovės strateginio plano; Strateginio planavimo ir rinkodaros programos užduoties įgyvendinimas. Pažangi kontrolės sistema investicijų portfelis ir rizikos valdymas. Sistemos tikslai, funkcijos ir struktūra; Portfelio formavimo posistemis; Posistemiai techninės analizės rinkos informacijos ir portfelio stebėjimo. Pagrindinės analizės žinių bazės kūrimas. Rizikos valdymas valdant investicinį portfelį; "Bayesian" požiūrio naudojimas generuoti hipotezes, scenarijų analizę ir rizikos vertinimą; Intelektinės rinkos stebėjimas. 3. Nepriklausomo darbo pavyzdžių ir užduočių sąrašas 1. Informacinių technologijų klasifikavimas, priklausomai nuo apdorojimo informacijos rūšies. 2. Dažniausios informacinės technologijos. 3. Rėmo produktas BZ esto kontrolės komplekse. 4. Prognozavimo sistemos es. 5. Statistiniai ir dinamiški es. Specifiškumas ir išskirtiniai bruožai. 6. Automatinis mokymasis iš ekspertų. 7. Sudėtingų sistemų modeliavimas kaip prognozavimo įrankis. 8. Fuzzy Petri tinklai, skirti modeliuoti sudėtingų gamybos sistemų neapibrėžtumo sąlygomis. 9. Technologinio proceso aprašymas naudojant fuzzy rinkinių teoriją. 10. Informacinių srautų vertinimas ir statistinė informacija IIS rinkodaros valdymo srityje. 11. Prognozavimas pardavimo ir plėtros kainodaros sistemos IIS rinkodaros valdymo. 12. "AIIS vidaus auditas" žinių bazės kūrimo principai naudojant produkto produkto modelį. 13. Rizikos valdymo pagrindai. 14. IIS rizikos mažinimas investicinių projektų vertinime. 15. Vertybinių popierių rinkos ateities analizė ir analizė. 16. Skolininko kredito analizės sistemos įgyvendinimo metodai. 17. Banko investicinių projektų veiksmingumo vertinimo metodai. 10.

Siūlomas straipsnis skirtas siūlomo A.A pažinimo technologinės paramos klausimui. Produktyvių verčių veiksnys (ekonomikos kultūros kodeksai), sprendžiant Rusijos perėjimo į didesnę ekonominio vystymosi trajektoriją, užduotis. A.A. Ausanas mano, kad būtinų kultūros kodų keitimo užduotis gali išspręsti švietimą. Straipsnį svarsto mūsų kaip tokios nacionalinės technologinės iniciatyvos tinklo projekto idėjų pranešimas. Svarstydama susijusių kontekstų sistema - pažintinė matrica išteklių požiūrio strateginio kognityvinio valdymo, mes nustatysime aukšto pažinimo paketus, kurie suteikia būtiną perėjimą prie Rusijos iki didesnio ekonominio vystymosi pereinamojo laikotarpio produktyvių kultūros kodeksų užduotį.

Iniciatyvą mums organizavo RAS seminaro "pažinimo ekonomika" filosofijos institute. Neraštingo sudėtingumo problemos. Šis seminaras yra technologinės iniciatyvos tinklo technologijos pavyzdys. Seminaras veikia su kognityvinių matricų kognityvinių matricų (susijusių kontekstų sistemų).

Translizipinalumas Mes suprantame kaip žinių modelį, suformuotus transdiscipliniuose procesuose, kurių dalyviai yra galia, verslas, gamyba, visuomenė, švietimas ir mokslas. Transmodalija Mes suprantame, kaip dalyvavimas žinant kodifikuotų formalių žinių, neatskiriamų asmeninių žinių apie specialistus ir komandas, vidaus žmogaus patirtį, valdymo kodeksus, suvokimo ir persekiojimo pagrindus, neurobiologiją, antropologijos veiksnius ir kt. Kognityvinė matrica Mes suprantame kaip kontekstą, kurioje suprantamas tekstas, sistema - koncepcija yra paimta iš lingvistikos.

Mes pastebime, kad naujos kartos XXI a. Komunikacijos įrankiai sukūrė naujas specialiųjų ir mokslo žinių tvarką ir naujus formates, kurios nebuvo net prieš kelerius metus.

Tinklo specialiųjų ir mokslo žinių pažinimo matricos.

Šiame naujame seminaro darbo produktas mokslinio žinių formato tinkle yra suformuotas tinklo tinklo išteklių požiūriu pažinimo matrica pažinimo strateginis valdymas - sistemos kontekstas, kuriame kalbama apie pažinimo strateginį valdymą. Mūsų seminaro puslapis yra vienas iš tokio tinklo transdisciplininės ir transdodalinės pažinimo matricos formatų.

Ši matrica yra gerai nustatyta Yandex. Manau, kad jis buvo sukurtas kaip tinklo produktas su savo paieškos veikla Yandex studentai-ekonomistai:

Kartu su "pažinimo ekonomika. Neapibrėžtos sudėtingumo problemos. " Ieškote: pažinimo valdymo neurokogninės technologijos neatskiriamos žinios

khurovas Vladimiras Alekseevich pažinimo katastrofos pažinimo ištekliai Nenumatyta sudėtingumas Pažinimo technologijos Asmeninis valdymas Pažintinis elgesys

Kartu su "pažinimo valdymu" ieško: pažinimo išteklių

pažinimo ekonomika pažinimo elgesys neatskiriamos žinios

vladimiras Alekseevich Burbov Neurokogninni technologijos Nenumatyta sudėtingumas

kognityvinės technologijos Asmeninės valdymo pažinimo katastrofos

Kartu su "pažintiniais ištekliais" ieško: neurokognityvinės technologijos pažinimo ekonomika

neatskiriamos žinios Pažinimo valdymas Asmeninis valdymas Kognityvinis elgesys Nenustatytas sudėtingumas Pažinimo technologijos Burov Vladimiras Alekseevich Jei RAS oficiali svetainė

Ši matrica yra specialių mokslinių žinių forma. Tai, kad mūsų formavimo tinklo procesas buvo inicijuotas mūsų (toks inicijavimas - naujas tinklo tinklo formatas mokslo darbas), lengva nustatyti savo branduolio stabilumą, buvimą visose nuorodose šio proceso pradžioje "Burov Vladimir Alekseevich" identifikatorių ir jei RAS oficiali svetainė, kuri palaipsniui išstumia informaciniais identifikatoriais. Kitas šio inicijavimo rodiklis yra pirmaujanti mūsų seminaro tekstai Yandex atsakymuose į prašymus įtraukti į šioje matricoje. Tai orientacinė ir gauta visiškai netinkamu mūsų instituto darbo turiniu, kuriame nėra ekonominės temos, matricos:

Kartu su "jei RAS oficiali svetainė" ieško: Burov Vladimiro Alekseevich

jei Roche katalogas pažinimo valdymas

neurokognitinės technologijos MSU filosofijos fakulteto pažinimo ekonomika pažinimo ištekliai

yves Roche oficiali svetainė neatskiriama žinių nesuderinta sudėtingumas

Labai nesuprantamas statistinis rezultatas svetainėje nuo 10 000 peržiūros dieną ir instituto, kuriame dirba beveik 300 darbuotojų su visiškai kitokiu dalyku. Yves Rocher pasirodė esąs svarbus statistikos kliūtis šioje svetainėje, nenugaliminga visiems kitiems pažinimo matricai. Jis pateikė aiškų mūsų produkto atskyrimą šioje statistikoje. Be to, mūsų produkto identifikavimas pasirodė esąs mūsų produkto identifikavimas su unikaliu mūsų kliūčių statistikos pastoviu. Mes stebime, kad mūsų produktas yra 10 rekomenduojamų nuorodų matricos, kurios nebūtų įmanoma tuo pačiu metu patekti į dešimties kelių pažintinių matricų. Be Yves Rocher, čia tik vienas stebėta pažintinė matrica išteklių požiūrio ir ekonominių sąvokų, naudojamų joje.

Pažinimo katastrofa.

Tačiau strateginio pažinimo valdymo problema yra ne tik Rusijos perėjimui į didesnę ekonominio vystymosi trajektoriją. Šalims, turinčioms panašią Rusijos ekonominės plėtros trajektoriją, yra apibūdinamas gilus ekonomikos nuosmukis, o tai reiškia, kad tai yra įmanoma, kad mes dar nepasiekėme apačios.

Sukurta SSRS devintajame dešimtmetyje, situacija sukėlė SSRS ir socialistinės sistemos žlugimą, Filosofijos GS Smirnovo daktaras (Ivanovo valstybinis universitetas) išnagrinėjo turimų išteklių požiūriu, o pažinimo įstaiga mokslo ekspertų , vyriausybėje ir visuomenėje ir apibrėžiami kaip pažinimo katastrofos. Mes stengėmės sukurti pažinimo išteklių kontekste apie Rusijos ilgalaikių gilinimo bendrosios sisteminės krizės peržiūros kontekste, atsižvelgiant į esamą šiandien situaciją pažinimo srityje, kuri nuo šio požiūrio galima apibūdinti kaip: deficitas ir trupinimas Kognityviniai ištekliai, nuplauti dėl šio trūkumo iššūkių, susijusių su pažinimo praktika, dėl to atsiranda didelių neproduktyvios ritualų išlaikymo išlaidos, suteikiant dinamiką ir blokuojančią prieigą prie naujų pažinimo išteklių, sudarytų mokslo ir švietimo bendruomenėse, mokslo ritualiniu pobūdžiu, \\ t Švietimas, specialistų oportunistinis pažinimo elgesys ir pažinimo sferos biudžeto erozija.

Ji tampa vis labiau suprantama, kad reikalinga naujų strateginio pažinimo valdymo naujų kartų kūrimas ir įgyvendinimas, tiek pereinant prie didesnės ekonominės plėtros trajektorijos ir sustabdyti gilinimo krizę. Nekilnojamasis darbas dėl pažinimo išteklių valdymo buvo pakeistas ritualais ir pati apie kognityvinės sferos patologijos problemą rusijos plėtraPavojinga tolesnei Rusijos egzistavimui kaip nepriklausoma nepriklausoma valstybė nebus išspręsta.

Mes manome, kognityvinė katastrofa kaip problema, kai asmuo (moksleiviškas, studentas, specialistas) arba negali pasinaudoti žiniomis ir sprendžiant sudėtingas užduotis ir rinkimuose, jie naudojasi, eina į sistemos lygius mažinimo iki mažo dydžio lygis. Kognityvinių išteklių deficitas ir šlifavimas lemia tai, kad išspręstos tik nedidelės apimties užduotys, ir sudėtingi sisteminiai klausimai nelaikomi arba svarstomi katastrofiškai sumažėjusiems kontekstuose.

Kultūros kodai ir pažinimo ekonomikos ištekliai.

Nustatymas sistemos formavimo ekonomikai su pažinimo veiksniais pagal A.A. AUSAN kontroliuoja kultūrinius kodus - pažinimo kultūros išteklius.

Dirbtų su valdymo kultūros kodais klausimai buvo nustatyti man 1994 m. Dėl pokalbių su profesoriumi V. Lefevrom (Kalifornija). Darbas su USRS žmonėmis JAV, V. Lefevre nustatė, kad Rusijos kultūros kodai yra labai veiksmingi, kai priešas turi būti nugalėtas, tačiau labai neveiksminga rinkos ekonomikos modelio įgyvendinimui. Ši problema yra būtinų kultūros kodeksų pokyčių Rusijos ekonomikoje svarstoma A.A. Ausanas, nurodant tokio perėjimo galimybę 10-15 metų. Tačiau, pasak V. Lefevru, su tokiu kultūros kodų pakeitimu Rusija neteks gebėjimo apsaugoti nacionaliniai interesai. \\ T. Mes gauname paketą, vedantį į kitą pažintinį ir sistemingą katastrofos. Norint išeiti iš jo, reikalingas aukštųjų technologijų strateginis pažinimo valdymas, dėl kurio buvo konvertuojami mūsų patirtis su kultūriniais kodais, kognityviniais ir neurokognityviais.

Man su A.V. KULIKOVSKAYA (rusų kalbos ir literatūros mokytojas) buvo atliktas būtinas kognityvinės technologinės plėtros koncepcijos A.A. Ausano tyrimai dėl transliavimo problemų formuojant produktyvias vertes, būtinas šiuolaikinei plėtrai. Rezultatai rodo, kad tokios transliacijos formavimosi metodai nėra teikiami (kontrolės grupės). Pažinimo technologijos buvo sukurtos ir eksperimentai buvo atliekami mokyklų pamokose keisti kultūros kodeksų valdymą (individualumo vertės aktualizavimas kaip po pramoninės visuomenės kultūros kodekso valdytojas su parama vidaus patirtimi). Šios eksperimentinės grupės tapo greičiau nei A. Ausan, tiki, kad ekonomikos produktyvių kultūrinių kultūros kodų eksporto problemų sprendimas yra pagreitintos produktyvios vertės problemos švietimo srityje. Tuo pačiu metu, kaip darbo su A.-V.Burova (fakultetas Maskvos valstybinio universiteto Psichologijos. MV Lomonosovas) mes nustatėme galimybę išeiti iš mūsų identifikuotų kultūros kodų valdymo užduočių formuluotės galimybę visiškai kitoks požiūris. Mes nustatėme galimybę persikelti į naują sistemos žinių lygį ir nepasiekti mažesniu sistemos lygiu į ekonomikos ir kultūros kognityvinių išteklių aktualizavimą, naudojant kognityvinių ir neurokognitinių technologijų pakuotes, kurias sukūrėme. Žmogaus dalyko pasaulių kultūrinių kodų raktas yra raktas (kuris yra aiškiai matomas mokant mūsų studentus Vakarų universitetuose) ir neurokognitinės technologijos, skirtos paskirstyto V.L. Makarov perdavimo labiausiai vertingiausių neatskiriamų žinių išteklių.

Sukuriame žmogaus ir visuomenės dalykų dalykus su visiškai naujomis socialinio, technologinio ir ekonominio vystymosi galimybėmis.

Mes apibrėžiame šį požiūrį kaip pažintinę ekonomiką.

Kognityvinė ekonomika yra ekonomika, kurioje vykdoma aktualizacija ir kognityvinių išteklių judėjimas, kuris užtikrina, kad užduotys būtų neprieinamos ankstesniems ekonomikos ir valdymo sistemoms, dėl didelio nesuderinto sudėtingumo.

Nenurodytas užduočių ir žinių sudėtingumas yra prezentacijos sudėtingumo, žemiau kurios pagrindinės realybės sistemos savybės yra nustoja laikytis. Tas faktas, kad asmuo yra mažesnis už šią ribą yra lengva nustatyti pagal tokios ribos buvimo rodiklį: turi būti atliktas pagal profane mažinimą - išmesti, kai sprendžiant akivaizdžiai reikšmingų faktų ir problemos nagrinėjamos problemos problemos į jį prieinamą sudėtingumą.

Leiskite mums gyventi ant mūsų pagrindinių eksperimentų, kurie apibrėžė poziciją, kurią pareiškėme dėl galimybės spręsti AA. Ausano problemos strateginio pažinimo valdymui - ekonomikos perėjimo prie didesnės ekonominės plėtros trajektorijos valdymas.

Apriboti subjekto intelektines galimybes.

Vienas iš mūsų studijuotų pažinimo išteklių veiksnių yra ribojanti intelektinės galimybės ypatingų žinių ir mokslo žinių tema. Šių apribojimų rodiklis yra tikrovės ar teksto suvokimo situacijos patirtis kaip pažinimo chaosas: pasaulis ar tekstas atrodo nesuprantamas, neturintis logikos ir ryšių, suplėšytų, paliekant nuo įprasto diskurso. Norėdami išbandyti tokių valstybių atsiradimą, kai susisiekiate su sudėtingomis užduotimis, mes pasinaudojome aukštos kvalifikacijos specialistų (ekspertų), kaip skatinamosios medžiagos "siūloma" naujų aukštesnių sistemos lygių mokslinių tekstų, pristatymą.

Patirtis buvo 5 dalis ekspertų, kurie užima pagrindines pozicijas ekspertų bendruomenėje. Vėliau kiti dalyviai prisijungė prie mūsų eksperimentų, žymiai didinant mėginį. Patirtis parodė, kad beveik visi (4 iš 5) didesnės kvalifikacijos ekspertai. Pagal stimulo medžiagą pristatymas, sistemos lygis buvo sumažintas ir atsidūrė pažinimo chaoso situacijoje. Tai reiškia, kad atsižvelgiant į naujų sudėtingų užduočių, specialistų ir ekspertų bendruomenės korpusas daugiau nei 80% šiandien buvo sumažinti naujų transdisciplininių ir transdodalinių sistemos lygių ir tokių pažinimo chaoso ir gaminti jau neveiksmingų pažinimo produktus žemos sistemos lygis. Nuo neurokognologijos požiūriu tokio pažinimo elgesio ekspertų pateikus kompleksinį tekstą yra susijęs su nesąmoningai naudojamas tik vienas neurokogninis formatas žinių - smegenų ypatumai. Automatiškai juos pasirinkdami neurokognityviniu formatu, už komplikacijos atveju užduotis padidina kairiajame dominavimo modelio dalį - dirbti su stipriais apibrėžimais ir jų oficialiais vaizdais ir susilpnintų darbą su silpnomis apibrėžimais ir jų formos vaizdais. Kaip rodo mūsų tyrimai, toks pažintinis ir neurokogninis ekspertų elgesys yra tipiškas, neleidžia jiems dirbti su tarpdisciplininiu ir transmodaliniu lygiu, dirbant su patentuotomis domadisciplininių ir pavogtų pažinimo matricų sritimi, naudojant tvirtus ir paverčiančius pažinimo matricus. Ši patirtis rodo pažintinį ir neurokogninnybę išsaugojimo neveiksmingumą Šiuolaikinės sąlygos Mes gavome SSRS klasikinį mokslo ir mokslo kvalifikacijų modelį su normalizuotu apribojimu žinių ir struktūros žvalgybos naudojama. Šiame modelyje mes gauname bendruomenę su labai ribotais pažintiniais ištekliais, sutelkėme dėmesį į tik mažų užduočių sprendimą.

Kitas šio tyrimo specialistų kognityvinio elgesio tikslas buvo mūsų stimulų medžiagų išdėstymas internete. Mes sukūrėme savo puslapius internete kaip metodinis produktas, pridedamas prie specialios literatūros, prieinamos internete pažinimo ekonomikai ir pažinimo valdymui. Šis tinklo produktas nedelsiant nurodytas tinklo erdvėje žinių apie pažinimo ekonomiką ir pažinimo valdymą, suteikiant mums paieškos užklausų koreliacijų matricą.

Šio produkto tekstai yra pastatyti remiantis operacijomis ne su oficialiais apibrėžimais, tačiau su pažinimo matrica - kontekstinės sistemos, greitas ir efektyvus veikimas, su kuriuo internetu teikia internetą. Specialiųjų ir mokslinių tekstų popieriaus versijoje tokios galimybės yra labai mažos, mes galime manyti, kad senuose moksliniuose formatuose jie yra minimalūs.

Tinklo naudotojų skaičius (manau, kad statistinius duomenis gaunami studentai-ekonomistai), galintys dirbti su transdisciplininiais ir perduodami tekstais, pasirodė esi statistiškai reikšmingi. Tai rodo, kad mes esame XXI amžiaus pradžioje, kai keičiant specialistų, dirbančių su svarbiais kultūriniais ir antropologiniais pokyčiais, kognityvinės sferoje, kuri įveikia sudėtingumo viršutinę ribą, kuri yra įperkama normatyvinė specialisto modelio normatyvinė intelekcija. Kurių ir antropologinių pokyčių kognityvinės sferos procesai buvo netikėta mums. Tačiau tai rodo, kad taip pat sako A.A. Ausanas, naujos kartos pakeis neoficialias institucijas ir vertybes, kurios šiandien nustato specialisto rinkimus.

Internetas leidžia jums stebėti mūsų metodologinio papildymo formatą tapti pažinimo ekonomika ir pažinimo matricos kognityvinės ekonomikos ir pažinimo valdymo pažinimo kontekstai - mūsų pažinimo ir perdavinių pažinimo technologijų poveikis to Produktas apie pažintinės ekonomikos įvaizdį, kuris yra sukurtas tinkle. Mes apibrėžiame tokią įtaką kaip naują Šiuolaikinis tipas Specialios ir mokslinės žinios - tinklo rezultatai, netikėtos žinios, neatsiejamos žinios apie tinklo bendruomenes. Čia yra naujo paskirto V.L. Makarov formato, kaip neatskiriamų žinių ekonomikos išteklių, gamyba. Buvome įsitikinę, kad reguliavimo reikalingi popieriaus leidiniai neužtikrina reikiamos tinklo darbo dinamikos ir atidėtojo naudojimo apribojimų suvaržytų pažinimo išteklių formavimąsi. Dėl kognityvinės ekonomikos plėtros, greitas, pagamintas šiuolaikiniame transdisciplininiame ir transdodall formatu, elektroniniais leidiniais, kuriems tinklo nariai nedelsdami gauna prieigą.

"Yandex" prašymų statistiniai duomenys rodo, kad tai yra mūsų elektroniniai tekstai (statistiniai lyderiai - tie, kurie pridėjo pirmojoje atsakymų eilutėse į tinklo naudotojų prašymus), skatino tinklą naujos pažinimo matricos formavimui ir pažintiniam pažinimo matricai Valdymas - pažinimo išteklių požiūrio matrica su pakankamai tankiu šerdimi iš susijusių prašymų ne tiek daug sąvokų, kiek pažintinių matricų yra kontekstai, kurių centre yra pažinimo išteklių idėja. Tinklas sudarė statistiškai reikšmingą navigatorių kaip sudėtingų tarpdisciplininių ir pavarų žinių komponentą. Ši matrica leidžia navigaciją labai sudėtingoje tarpdisciplininėje erdvėje, susijusi su kognityvine ekonomika klausimais, čia nustatyta šerdies, ir paliekant šio branduolio ribas į kitas specialias sritis. Tokio tinklo navigatoriaus formavimas yra nauja svarbi modernios tinklo specialiųjų ir mokslo žinių forma 21-ojo amžiaus pradžioje.

Pažintinis mokymas švietime.

Kita patirtis vyko su studentais ir moksleiviais. Šiuose eksperimentuose įvedame darbą su pažintiniais ištekliais ir studentų pažinimo problemomis - pažinimo instruktavimas.

Pirmoji eksperimentų serija yra susijusi su A.A.Asan produktyvių vertybių transliavimo problemą. Eksperimentai vyko su jaunesniais paaugliais. Rezultatai buvo stebimi 5 metus.

Patirtis atliko rusų kalbos ir literatūros mokytojas A.V. Kulikovskaya. Mes ėmėmės dviejų šeštojo laipsnio - jaunesnių paauglių, paauglių krizės pradžia. Šios krizės metu asmenybės formavimas, suvokimas apie savo individualumą didėja santykių su bendraamžiais ir suaugusiais, disciplina nukrenta, mažina mokymosi interesus ir akademinius rezultatus. Tačiau yra sparčiai formuojant entuziastingų vaikų individualumą - sporto, muzikos, įvairiose veiklos srityse.

Kaip eksperimentinė, mes pasirinkome sunkiausią šeštąją klasę. Sociometrija, praleista mokslo metų pradžioje, pateikė teigiamų ir neigiamų (atmetimo) rinkimų santykį šeštoje klasėse: 207/229 pirmame ir 228/81 antrajame. Kaip matyti, pirmojoje grupėje santykiai buvo labai įtempti, studentas buvo dominavo ir atmetė atmetimo ir atmesti studentas pasirodė esąs daugiau nei priimtas, o antroji grupė buvo tik krize ir buvo palyginti ramus ( Įdiegimas yra beveik tris kartus daugiau nei atmetant).

Studentų individualumo vertės priėmimo žinių organizavimo patirtis buvo vykdoma sudėtingesniame klasės santykių stiprumui.

Literatūros darbai naudojami kaip eksperimento stimuliatorius.

Mes paėmėme Jack Londono ir "atostogų" Ray Bradbury istoriją programoje "Meilė gyvenimui". Remiantis didele švietimo patirtimi, plačiai atstovaujama šiuolaikinėje mokykloje, manėme, kad su paprastu skaitymu šių tekstų ar įprasta "literatūros" metodika, socialinė ir asmeninė jų integracija, kaip kultūros vežėjai buvo žymiai susilpnėję. Studijuojant literatūrą dėl trečiųjų šalių žinių modelio, priimto mokslo srityje, paties skaitytojo realijos buvimas atvirame meninio kultūros Plastiškame darbe nėra "pagaminta". Paprastas tekstų skaitymas leidžia perjungti gestus - matomus moksleivių figūroms realybei, tačiau neleidžia plėtoti šių spontaniškai vyksta naujoje tikrovės struktūroje paaugliui.

Kontrolinėje grupėje darbų tyrimas buvo atliktas nekeičiant priimtos literatūros technikos. Eksperimentinėje grupėje buvo pridėta eksperimentinės patirties eksperimentinės patirties eksperimentinės patirties eksperimentinės patirties poveikis. Dėl to buvo surengta apeliacinio skundo procesai ir parama tokia grupė apeliacija.

Moksleiviai buvo pasiūlyti "prisiminti", kai jie nerimauja ir veikė kaip literatūros kūrinio herojus. Vykdydami eksperimento užduotį, studentai gavo patirties pamokoje sąmonės asocijuotoje būsenoje (susijęs su buvimu ir tiesioginiu tikrovės jausmu ir galimybe naudotis savo vidine psichine patirtimi). Atsakydami į jo nustatytus klausimus, studentai priminė atvejus nuo savo gyvenimo, susijęs su savo patirtimi iš darbo herojaus, pasakojo savo patirtį savo patirtimi, atstovavo jam jų raštuose. Iš jų patirties vertinimo tiesa buvo patvirtinta priimant jį grupėje.

Apsilankymo į savo patirtį procesas buvo įtrauktas į istoriją ir rašant esė. Eksperimentinės grupės raštai buvo pasakojimai - pasakojimai, kurie statomi paauglių vidinę patirtį. Svarbiausia diskusija taip pat buvo atlikta diskursyvios praktikos funkcija - koordinavimas vertybių ir metodų nustatymo tiesos sistemos grupėje.

Dėl tokio tarpininkavimo buvo struktūrizuota studentų sąmonė. Šios patirties klasių kategorija išversta neaiškių valstybių, santykių ir jaunesnių paauglių patyrimų vaizdai, aiškiai žino apie idėjų apie save ir tuos, kurie yra aplink save apie nepriklausomus moralinius subjektus ir kūrybinius asmenis. Iš pradžių virtualūs parodymai per mokslo metus, tarpininkaujant pedagoginiame komunikacijoje ir santykiuose tyrimo grupėje, įgijo pastovų statusą.

Studentai panardino į naują humanistinę vertybių ir metodų sistemą tiesos nustatymo. Jei tiesos apibrėžtis jiems anksčiau buvo atstovaujama jiems išorinių deklaracijų, kurios atitinka heteronominę moralę paauglio, dabar tiesa buvo išbandyta kiekvieno studento su savo teigiamą vidinę patirtį. Grupė sudarė diskursą, pastatytą ant šios vertybių sistemos ir šio tikslo nustatymo metodo.

Atkreipkite dėmesį, kad čia nėra intelektinės plėtros mokykloje, tačiau naujos suvokimo sistemos (suvokimo) formavimas - suvokimas ir intuicija savo jautrumo savo patirtimi.

Naujų suvokimų ir intuicijų pasaulio atradimas apskųsti teigiamą patirtį sukelia specialią kėlimo būseną, jos galbūt veiksmo patirtį. Studentai ir mokytojas tampa kažkaip ypač lengva ir gerai. Emocinis liftas yra patyręs, visų pagrindinių realybės būsenai keičiasi: fiziškumas, sąmonė, asmenybė, valia. Skaitymo darbus naudoja moksleiviai ne formalioje žinių formoje literatūroje, bet kaip savo teigiamą patirtį, formuojant svarbiausias neatskiriamas asmenines žinias.

Sociometrija praleido po mūsų poveikio mokslo metų pabaigoje, rezultatas: 240/97 eksperimentinėje grupėje ir 265/202 kontrolėje. Eksperimentinė grupė netikėtai išėjo iš vienintelės pradžios krizės (mažinant varžtus nuo 229 iki 97), ir kontrolėje buvo jo natūralus vystymasis (priežasčių skaičius padidėjo nuo 81 iki 202). Eksperimentinės grupės moksleiviai padarė beveik dvigubai mažiau programų klasiokams gydyti nei kontrolinėje grupėje.

Mes taip pat suinteresuoti kitu klausimu, kuris kilo tik iš mūsų tik mokslo metų pabaigoje. Nesvarbu, ar atsiranda naujasis autopsichiatras, tarpininkavimas į kitą Amerikos kultūros kodeksą yra giliai įterpta į šiuos darbus - į pirmąją etikos sistemą, kurią apibrėžia Kalifornijos profesorius V. Lefevrom. Su juo susitiko ir aptarėme šiuos klausimus Maskvoje. Perėjimas prie pirmosios etikos sistemos yra poveikis, kuriuo mes neveikėme. Jo pasireiškimas kalbėtų apie Amerikos literatūros perdavimą turtingesnei partnerystei nei eksperimento programoje.

Mes kalbame apie moralinę dalyko būklę konflikte, kai persikėlė į kompromisą. Pirmojoje etinėje sistemoje, kurią nustato V. Lefevrom, žmogus gauna moralinį pasitenkinimą dėl savo supratimo apie abipusį supratimą ir bendradarbiavimą su kitais žmonėmis, o tai yra svarbesnė už jo pozicijų santykius - nei "įdėti kitą" (antrasis etinis sistema). Šie klausimai nebuvo įtraukti į moksleivius. Tačiau asocijuotoje sąmonėje galėjo pradėti dirbti pačių istorijas kaip kultūrinius tarpininkus.

Pasibaigus mokslo metų pabaigoje moksleiviai buvo pakviesti atsakyti į klausimą apie savo elgesio strategijos pasirinkimą konflikto: "Jei man nepatinka mano draugas, tada aš ...". Buvo pasiūlyta palikti dvi iš penkių strategijų:

1. Aš priversti save bendrauti su juo, nors nenoriu "bendrauti per stiprybę".

2. Su juo bendrauju, bet ne taip, kaip ir kiti, "pakeiskite bendravimo formą".

3. Pripažįstu nedraugiškus veiksmus, susijusius su juo - "Aš virsiu konfliktų santykius."

4. Aš nekalbu su tokiu - "Aš palieku ryšį."

5. Bandau gerai elgtis su juo - "Aš stengiuosi pakeisti savo požiūrį į partnerį."

Iš siūlomų penkių konfliktų elgesio strategijų, tik penktasis atitinka pirmąją etinę sistemą pagal V. Lefver. Mokykliniai buvo pasiūlyti palikti dvi, priimtiniausią jų strategiją. Nustatyta pasirinktų strategijų buvimas iki penktosios, aiškinamos kaip pirmosios etikos sistemos "Lefevera" principų priėmimas.

Eksperimentinėje grupėje penktoji strategija - bandymas susieti su negyvų bendraamžiais, buvo pasirinkta 82% moksleivių, o kontrolinėje grupėje - tik 13%. Tai mūsų interpretuojama kaip eksperimentinės grupės pirmosios etikos sistemos principų grupėje.

Mokiniai taip pat pasiūlė karjeros orientavimo klausimyną, kuris lemia interesų srities pasirinkimą E.A. Klimyov (technika, gamta, ženklų sistemos, žmogus, meninis vaizdas). Klausimynas apima 31 patvirtinimą. Štai keletas iš jų:

1. Lengvas (be standumo) Susipažinkite su naujais žmonėmis.

2. Laiptai ir ilgą laiką galiu kažką (arba siūti, remontuoti, megzti).

3. Su medžioklėmis aš einu į muziejus, teatrus, koncertus ir meno parodų.

4. Ypač ir nuolat stebi ir rūpinasi augalais (ar gyvūnais).

5. Palaukite ir ilgą laiką galiu kažką skaičiuoti, apskaičiuoti ar piešti.

Studentai turėjo sutikti su pareiškimu arba jį atmesti. Tai atitiko pažinimo interesų buvimą ar nebuvimą paryškintoje E.A. Klimovo profesinės veiklos kryptyse. Išnagrinėjome kitą klausimą - mokyti moksleivį į šio klausimyno interesus.

Eksperimentinėje grupėje vidurkis buvo atmestas 8 pareiškimai nuo 31 (25% atmestų). Kontrolinėje grupėje šis skaičius buvo 15,3 (49% pareiškimų buvo atmestas).

Taigi, šiame klausimyno interesų ketinimų skaičius eksperimentinėje grupėje pasirodė esąs beveik dvigubai mažesnis nei kontrolės. Tai gali būti aiškinama kaip didesnė eksperimentinės grupės pasaulio realijų.

Taigi, pokyčių etikos sistemos moksleivių rezultatas pasireiškė mažinant varžtus įvairiais bandymais.

Visų matavimų rezultatai rodo reikšmingus teigiamus pokyčius, kad būtų galima įjungti eksperimentinės grupės moksleivių moksleivių realybę, lyginant su kontrole. Toks nustatymų pokytis atitinka pagrindinių moralinių principų - etikos sistemą. Moksleiviai iš eksperimentinės grupės asamblėjoje jie atliko save kaip objektą, pasirodė esąs įtrauktas į naują etikos sistemą, kuri lemia didesnę žmogaus individualumo vertę ir visą pasaulio tikrovę.

Praėjęs laikas. Mūsų mokyklos studentai buvo įtraukti į kitą, platesnį eksperimentą kartu su moksleivių iš kitų mokyklų rajone. Jie buvo pakviesti rašyti atsiliepimus apie kai kuriuos spektaklius, nemokamą teatro administracijos peržiūrą studentams. Taigi, moksleivių, vykstančių per mūsų pamokas, darbas buvo pabrėžtas psichologas, vedantis eksperimentą su teatre kaip "stebėtinai teigiamą vaizdą į pasaulį."

Įdomūs "ekspertų" šių klasių įvertinimai kiti mokytojai. Teigiami požiūriai, kuriuos sukūrė eksperimentinėje grupėje, ir didesnę sėkmę mokykloje, jie susiję su skirtumu tarp socialinių grupių - "Šeimos šeimų", surinktos šioje vaikų grupėje.

Eksperimentinės grupės klimatas gerokai pagerėjo, moksleiviai pradėjo rūpintis viena su kita atidžiau, pagarbiai, rūpestinga. Pagerino savo savarankiškumą, jie jaučiasi labiau pasitikintys, padidėjusiu pasitikėjimu savo galia, galimybėmis, tikėjimu pasirodė sėkme.

Pateikiame kai kuriuos pereinamojo laikotarpio, dalyvaujančių jaunesnių paauglių eksperimente, pavyzdžių kultūriniame tyrimo ir gyvenimo gyvenimo mėginyje.

Taip A.V. Kulikovskaya tai sako:

Eksperimentinėje klasėje, kur aš tapau klasės mokytoju, mergina atėjo į Maskvą iš provincijos. Ji buvo labai uždaryta, uždaryta, tyli. Nuo pokalbių su juo sužinojau, kad mokykloje, kur studijavo anksčiau, ir mokytojai ir studentai buvo apdovanoti, atsižvelgiant į "silpnas", "Tugamum", "rimtas", ne įdomu. Mergina per penkerius metus buvimo tokioje "pilka" mokyklos virtualybė buvo pripratę prie jo "pilka" likimas: jis jaučiasi kaip nikuduotas žmogus. Jis palaipsniui pradėjo plėtoti apatiją, abejingumą, abejingumą studijoms, žmonėms, kurie yra aplink pasaulį.

Išėję per mūsų pamokas, mergaitė visiškai pasikeitė: ji suprato savo vietą gyvenime, jo paskyrimas, buvo daug gebėjimų, gerų polinkių, talentų. Ir niekas įvykis mokykloje gyvenime galėtų padaryti be jos dalyvavimo, jos draugai pasirodė, ji baigė šeštąją klasę penkių ir keturių. Mokytojai nustebino, kad ši mergaitė gali pasikeisti.

Nekrogninis instruktavimas.

Kita eksperimentų grupė buvo susijusi su egzamino statistiniais duomenimis.

Aš labai atidžiai išnagrinėjau EEG statistiką per pastaruosius kelerius metus. Aš turėjau didžiausią susidomėjimą man egzaminu matematikos statistiką. Pirma, tai buvo privalomas egzaminas visiems absolventams. Antra, susidoroti su sudėtingomis užduotimis skaičius ir gavo nuo 91 iki 100 taškų pirmiausia buvo apie 0,2%, o 2013 m. Jis padidėjo iki 0,7%. 2010-2012 g. Ši užduotis buvo didelių sunkumų uždaviniai, kurie 2013 m. buvo supaprastintos.

2011 m. Egzamino vadove buvo pateikta kiekvienos užduočių sprendimo 2010 m. Egzaminui sprendimą. Ir čia buvo įtraukta šiame statistiniame situacijoje, buvo įtraukta labai įdomi situacija S. skyriaus užduotyse su 6 uždaviniais. Pirmasis (C1) išsprendė vieną iš penkių moksleivių. Antrasis (C2) yra vienas iš dvidešimt. Tai yra vienas mokykla nuo klasės. Trečiasis (C3) yra vienas iš šimtų. Ir tai yra tik vienas mokinys iš dviejų mokyklų. Kiekviena iš šių trijų užduočių (C4, C5, C6) išsprendė tik vieną iš penkių šimtų. Tai tik vienas mokinys iš dešimties mokyklų.

Vadove pateiktų statistikos logika parodė, kad iš grupės su pamokomis išardykite tik C1 užduotį. Norint praleisti pamokos laiką net C3 (jis nusprendžia dėl egzamino, vienas mokinys iš dviejų mokyklų) neturi prasmės. Aš kreipiausi į pažįstamą mokyklos direktorių, ir ji man pasakė, kad C4, C5, C6 užduotys ketina pasitraukti iš egzamino, kuriame jie buvo: dėl jų pernelyg didelių sunkumų, jie nėra prieinami mokyklai.

Kyla klausimas nei EGE kompiliatoriai, įskaitant paskutinę užduočių grupę egzaminui. Ir kodėl ši grupė turėjo supaprastinti šią grupę.

Manau, kad EGE kompiliatoriai, netgi gavo 2010 m. Statistiką, apskaičiavo, kad mokykla prisitaiko prie šių tipinių užduočių. Tačiau tai neįvyko, nei 2011 m., Taip pat 2012 m. Ir tai yra labai įdomus dalykas: užduočių sudėtingumas C4, C5, C6 buvo užsienyje prisitaikymo prie dabartinės švietimo formos.

Buvo atrasta turimos esamos švietimo formos sudėtingumo siena. Ir žmonių, kurie nepastebi šios sienos, skaičių: 0,2%.

Tačiau tokia prieinamo sudėtingumo ir tokių statistinių duomenų apie tuos, kurie eina per šią ribą po baigimo yra būdinga tolesnio vystymosi visos technogeninio pasaulio - gamybos, ekonomikos ir visuomenės galimybes. Keletą dešimtmečių mes įsikūrėme sugriežtintos bendros sisteminės krizės, kurio išėjimas nėra matomas.

Pradėjome analizuoti visų grupių užduotis ir nustatėme, kad atliktų užduočių statistika yra susijusi su jų skirtingu netikinamu sudėtingumu: būtina jų įgyvendinimui pagal intelekto struktūrą, minimalus skaičius tuo pačiu metu dalyvauja mokymo programų skyrių užduotims atlikti, Minimalus reikiamos įtampos (kaip smegenų energetikos veikla) \u200b\u200bir minimalus žvalgybos struktūrų, dalyvaujančių šioje veikloje, skaičius. Toks minimalus darbas dirbant atliekant kiekvieną užduotį, negali būti mažesnis už kai kuriuos lygius - žemiau kurių naudojamos mokyklos žinios neįsigauna sistemos savybių, reikalingų šiai užduočiai atlikti.

Suprasti EGE statistiką nuo neterpto egzaminų sudėtingumo požiūriu atvėrė JAV, kad užduotys, kurias atliko vienas iš šimtų šimtų šimtų absolventų (vienas absolventas dviem ar dešimt Maskvos mokyklų) yra lygūs Reikalavimai žvalgybos ir sisteminių žinių savybių struktūrai, išėjimas į kurį nėra užtikrintas metodais ir technologijomis Šiuolaikinis švietimas. Šis reikalavimų lygis, kurio reikia, pasirodė esąs susijęs su formavimu ir profesinio gyvenimo praktikoje į genetiškai deterministinių neurobiologinių skirtumų kategoriją, retų natūralių įgimtų gebėjimus, specialią psichikos ir smegenų veiklos vidaus organizavimą, skirtą formavimui kuri (kaip modalumas ir sisteminiai lygiai) mokyklose ir universitetų technologijose. Siūlėme, kad byla nėra genetiškai deterministiniais neurobiologiniais skirtumais 0,2 proc. Absolventų, bet pažinimo technologijomis ir naudojant savo pažinimo žvalgybą. Užtikrinti masinį sprendimą sudėtingiausių problemų EGE (perėjimas nuo 0,2% iki 20% šerdies su sudėtingų užduočių) gali turėti naujų neurokognityvinių metodų savo sprendimus, kurie kontroliuoja smegenų veiklos modelius, kad mokyklų metodų žvalgybos išteklių. Šią užduotį lėmė mūsų kaip neurokogninės intelekto problema.

Su šiuo uždavė viršų lenta, EEG padidina preparato reikalavimus prieš mus atsirado poreikį sukurti naujos kartos švietimo technologijų: žvalgybos, būdų struktūros formavimas žinių, reikalingų mums reikalingų formavimas.

Iki to laiko mes jau dirbome su technologijomis pagal šią užduotį: stebėti švietimą kaip gyvenimo kultūrinių mėginių gamybą, dirbant su kultūriniais kodais ir kritiniu technologijomis - dirbti su neurobiologine rezonansu. Šios technologijos sudaro naują sistemos lygį ir radikaliai keičia žmogaus gebėjimą dirbti su sudėtingumu. Jie jau buvo laikomi kritiniais pažinimo valdymo ekonomikos valdymui.

Praktinis technologinių idėjų įgyvendinimas buvo darbas su paruoštu naudojimo pristatymu ir priėmimu į universitetą A.

Čia mes patyrėme perėjimą per rastą sieną, prieinamą be specialių technologijų sudėtingumo valdymui.

Grupės naujų technologijų metodų centre, surinktų JAV, pažinimo mokslų žinios yra pažinimo mokslo - žmogaus veidrodžio sistema ir neatskiriamos žinios: neurobiologinis rezonansas kaip neatskiriamų "gyvenimo" žinių perdavimas.

Neuroninis žinių formatas daro įtaką keliems šio komplekso technologiniams metodams, tačiau visų šių metodų veiksmingumas užtikrinamas naudojant neurokognityvinės komunikacijos mechanizmą - tiesioginio neurokognityvinio modeliavimo mechanizmą mokytojo vidaus veiksmų metu individualaus darbo su mokytoju ir Grupės procesas. Visais šiais metodais reikalingas asmeninis ryšys su mokytoju, norint atlikti šį tiesioginį neurokogninę modeliavimą ir perdavimą iš mokytojo į neuronų formato neatskiriamų žinių studentą.

Be to, neuroninio formato technologijas, valstybių psichologija, specialieji suvokimai ir sandoriai, buvo reikalinga asmeninių radikalių technologijų kompleksas. Jis aktyviai naudojo buvimo ir darbo su kultūriniais tarpininkais ir vidaus patirtimi principais, pateiktais JAV A.V. Kulikovskajos eksperimente. Mes buvome naudingi daugelio rusų psichologų darbui dėl egzistencinės psichologijos ir asmenybės psichologijos problemų. Sukūrę motyvaciją, mes remiame savęs aktualizavimo A. Naftos idėją.

Socialinis radikalas buvo svarbus, kurio susidarymas A. buvo bendradarbiaujant su mokyklos draugais ir mokytojais.

Sunku pasakyti, kokie technologiniai metodai buvo svarbiausi. Bet mes manome, kad rezultatas negali būti gaunamas be veidrodžių sistemų rezonanso neurokognityviniame instruktavimo metu apibrėžta šiame mūsų praktikoje, be tiesioginio perdavimo apibrėžiant veiksmingumą neatskiriamų žinių.

Pasirengimas, kuriam sukūrėme strateginių kognityvinių ir neurokognityvinių treniruočių technologijų rinkinį, galima palyginti su astronautų paruošimu. Technologiniai metodai dirbant su neatskiriamomis žiniomis yra kelių dešimtmečių mokslinių tyrimų rezultatas ir remiasi mūsų pačių neatskiriamų žinių.

Buvo sukurtas teorinio pažinimo ir neurokognityvinio elgesio teorijos kognityvinio valdymo ir instruktavimo kompleksas, ir buvo gauti planuojami 0,2% iš geriausių, turinčių aukštų darbo technologijų su neatskiriamų žinių struktūra rezultatai. Svarbu, kad mūsų labai mažas žingsnis EGE statistikos zonose buvo technologinis perėjimas prie dabartinės švietimo formos technologinių gebėjimų sienos. Šis technologinis žingsnis leidžia tokį perėjimą prie jo paslėptų gebėjimų įgyvendinimą visiems. Jis duoda naujas modelis Masinis specialistas arti efektyvumo iki elito.

Pusėjusiam šimtmetį, pažintiniam rengiant gamybą, mes nuolat mes žengiame į pažinimo katastrofos grėblį ir pažintinių išteklių trūkumą, pasinaudojame į visą gilesnę sisteminę krizę su jau sisteminėmis nelaimėmis. Gerai dirbo. \\ T pramonės draugija Vidurio 20-ajame amžiuje pažinimo strategijos, skirtos retų talentų paieškai nebe užtikrinti labai efektyvių specialistų, reikalingų naujai technologinei kryptimi, skaičių. Ar atėjo laikas išeiti iš šio nenumatyto pažinimo katastrofos keisti pažintinę saugumo strategiją socialinis vystymasis, Ekonomika ir gamyba ir dalyvauti strateginiame pažinimo pažinimo ekonomikos valdyme naujuose technologiniuose įrenginiuose, kuriems reikia daug kognityvinių išteklių?

Bibliografija

1. Ausanas, A. A. A. Institucinė ekonomika. Vadovėlis. / A.A.A.AUSAN. - M. Infra-M, 2006. - 415 p.

2. Ausanas, A.A. Ekonomika. Kaip institucijos apibrėžia mūsų gyvenimą. / A.A.A.AUSAN. - m.: Mann, Ivanov ir Ferber, 2014. - 160 s.

3. Burov, V.A. Pažinimo komunikacija sudėtingumo ontologija. Neatskiriamų žinių perdavimas. / V.A. Burov. - m.: LLC NITS "Engineer", 2014. - 128 p.

4. Klimov, E. A. Pasaulio įvaizdis įvairiose profesijose: studijos. Rankinis / E.A. Klimim. - m.: Maskvos valstybės universiteto leidykla, 1995. - 224 p.

5. Lefevre, V.A. Algebros sąžinė. / V.A. Lefevr. - m.: Leidykla Kogito centras, 2003. - 426 p.

6. Makarovas, V.L. Žinių ekonomika: pamokos Rusijai. / V.L. Makarovas. // Rusijos mokslų akademijos biuletenis. - 2003. - 73 tomas, Nr. 5. - su. 450-456.

7. Smirnovas, G.S. Pažinimo katastrofos kilo savosemos diagmeruose. / GS. Smirnovas. // faktinės šiuolaikinės pažinimo mokslo problemos. Tarptautinės mokslo ir praktinės konferencijos medžiagos (spalio 21-22, 2010). - Ivanovo: OJSC "Leidykla" Ivanovo ", 2011. - C.176-179.

8. Burovas, V. Žmogus dėl potencialo sienos ir faktinės: žinių atlikimas, antrosios eilės technologijos. / V. Burov, A.-V. Burova. // procedijos - socialiniai ir elgsenos mokslai. - 2013 - Vol.86 (2013 m. Spalio 10 d.). - Elsevier Publisher (JAV). - P 165-171.

1. Abdikeev N. M. Pažangių sistemų dizainas ekonomikoje. - m.: Egzaminas, 2004. 1

2. Abdikeev N. M., Averkin A. N. pažinimo ekonomika: teorija ir praktika // I tarptautinė mokslinė ir praktinė konferencija "Naujoviška plėtra rusijos ekonomika"/ Mosk. Valstybė Ekonomikos universitetas, statistika ir informatika. - M., 2008. 2

3. Abdikeev N. M., Averkin A. N. ir kiti. Pažinimo verslo analitika / ED. N. M. Abdikeev. - m.: Infra-m, 2010. 3

4. Abdikeev N. M., Averkin A. N., Efremova N. A. Pažintinis ekonomika: novatoriškas požiūris // II Tarptautinė mokslo ir praktinio konferencija "Naujoviška Rusijos ekonomikos plėtra" / MOSK. Valstybė Ekonomikos universitetas, statistika ir informatika. - M., 2009. 4

5. Abdikeev N. M., Kiselev A.D. Korporacijos ir verslo pertvarkymo valdymas. - m.: Infra-M, 2010. 5

6. Averkin A. N. Agrafonova T. V., Titova N. V. Hibridiniai sprendimai remti sprendimų priėmimą sudėtingose \u200b\u200bstruktūrinėse srityse. - Serijos "Pranešimai apie taikomą matematiką" / Rusijos mokslų akademijos sukūrimas skaičiavimo centre. A. A. Dorodnitsa RAS. - M., 2009. 6

7. Averkin A.N., Kuznetsov O. P., Kulinich A. A. A. A., Titova N.V. Parama sprendimų priėmimui mažai atsparuose tose srityse: situacijų analizė ir alternatyvų vertinimas // teorijos ir valdymo sistemos. Naujienos žaizdos. - 2006. - № 3. 7

8. AVERKIN A. N., TITOVA N. V., Cheremisina E. N. Žinių pristatymo modeliai sistemose, kuriomis remiamas valdymo sprendimus žemo poilsio dalyko srityje (aplinkosaugos vadyboje) // pakraščio skelbimas. - 2005. - T. 5. - № 1. 8

9. Aliyev R. A., Abdikeev N. M. ir kiti. Gamybos sistemos su dirbtiniu intelektu. - m.: Radijas ir ryšiai, 1990 9

10. NONAKA I. Įmonė - žinių kūrėjas. Inovacijų kilmė ir plėtra Japonijos įmonėse / I. Nonage, H. Takechi: už. nuo anglų - m.: CJSC OLYMP BUSINESS, 2003. 10

11. Pavlov I. A. Elgesio ekonomikos teorija yra teigiamas požiūris į žmogaus elgesio tyrimą - m.: IE RAS, 2007. 11

12. Abdikeev N., Tarasenko S. pažinimo sprendimo paramos sistemos architektūra // pažinimo modeliavimas lingvistikos: VIII tarptautinė konferencija. - Varna, 2005 12

13. Camerer C. Neurokonomika: naudojant neurologiją padaryti ekonominius prognozes // hahn paskaitą, karaliaus ekonomikos visuomenę. - Notingemas, 2006 13

14. Camerer C., Loewenstein G., Preleyc D. Neuroconomics: Kaip neurologija gali informuoti ekonomiką // Ekonominės literatūros leidinyje. - 2005 m. - Vol. Xliii. keturiolika

15. Dimitri N., Bazili M., Gilboa I. pažinimo procesai ir ekonominis elgesys. - Niujorkas: Routledge, 2003. 15

16. Kahnemanas D., TVersky A. Prospekto teorija: rizikos sprendimo analizė // Ekonometrica. - 1979. - N 47. 16

17. Loewenstein G. Egzotinės nuostatos: elgesio ekonomika ir motyvacija. - Oksfordas: Oksfordo universiteto presas, 2008. 17

18. Rizzello S. pažinimo pokyčiai ekonomikoje. - Niujorkas: Maršrutas, 2003. 18

19. Ross D. Ekonomikos teorija ir pažinimo mokslas: mikroefplantacija. - MIT presas, 2005. 19

20. Sanfey A., Loewenšteinas G., McClure S., Cohen J. Neuroconomics: Sprendimų priėmimo moksliniai tyrimai // tendencijos pažinimo mokslų tendencijos. - 2006 m. - Vol. 10. - N 3. 20

21. Simon H. A. Administracinis elgesys: administracinių organizacijų sprendimų priėmimo procesų tyrimas - 4-asis ED. - Niujorkas: Nemokama spauda, \u200b\u200b1997 21

22. Tarasenko S., Inui T., Abdikeev N. žmogaus mokymosi proceso poskyris // Cogsci 2008: 30-oji kognityvinės mokslo visuomenės konferencija. - Vašingtonas, D. C., 2008 22

23. Tarasenko S., Inui T., Abdikeev N. Golden santykio savybės sprendimų priėmimo be išankstinės informacijos // 5-oji konferencija Japonijos visuomenė pažinimo psichologijos. - Kioto, 2007. 23

24. TOPOL R., Walliser B. pažinimo ekonomika: naujos tendencijos. - Elsevier Science, 2007. 24

25. TVERSKY A., Kahneman D. Prospekto teorijos pažanga: kaupiamasis netikrumas // leidinys rizika ir netikrumas. - 1992. - N 5. 25

26. Walliser B. pažinimo ekonomika. - Springer, 2008. 26

27. Abdikeev N. M. Intelektinės sistemos projektavimas ekonomikoje. - m.: Išnagrinėti, 2004. 27

28. Abdikeev N. M., Averkin A. N. pažinimo ekonomika: teorija ir praktika // 1-oji tarptautinė konferencija "Naujoviška Rusijos ekonomikos plėtra" / Maskvos valstybinis ekonomikos universitetas, statistika ir informacinis mokslas. - M., 2008. 28

29. Abdikeev N. M., Averkin A. N. et al. Pažinimo verslo analitika / redagavo N. M. Abdikeev. - m.: Infra-m, 2010. 29

30. Abdikeev N. M., Averkin A. N., Efremova N. A. Pažintinis ekonomika: novatoriškas požiūris // 2 tarptautinė konferencija "Naujoviška Rusijos ekonomikos plėtra" / Maskvos valstybinis ekonomikos universitetas, statistika ir informacinis mokslas. - M., 2009. 30

31. Abdikeev N. M., Kiselev A. L. Verslo žinių valdymas ir verslo pertvarkymas. - m.: Infra-m, 2010. 31

32. AVERKIN A. N., Agrafonova T. V., Titova N. V. Hibridinės Sprendimų priėmimo sistemos sudėtingose \u200b\u200bstruktūrizuotose srityse. - serija "Ataskaitos dėl taikomųjų matematikos" / Dorodnitsyn informacijos centras prie Rusijos mokslų akademijos. - M., 2009. 32

33. Averkin A. N., Kuznetsov O. P., Kulinich A. A. A., Titova N. V. Sprendimų priėmimo parama laisvai struktūrizuotose srityse: situacijų analizė ir pasirinkimo vertinimas // Teorijos ir valdymo sistemos. Rusijos mokslų akademija Naujienos. - 2006. - N 3. 33

34. AVERKIN AN, TITOVA NV, Cheremisina LT Modeliai žinių pristatymas žinių priėmimo sistemose Laisvai struktūrizuota sfera (gamtinių išteklių naudojimas) // Rusijos gamtos mokslų akademija Naujienos. - 2005 m. - n 1. 34

35. A. Abdikeev N. M. et al. Pramoninės sistemos su dirbtiniu intelektu. - m.: Radijas ir ryšiai, 1990 35

36. Nonaka I. Įmonės kaip žinių kūrėjas. Inovacijų formavimas ir plėtra Japonijos firms / I. Nonaka, H. Takeuchi: Išversta iš anglų kalbos. - m.: OLYMP-BUSINESS LIMITED COMPANY, 2003. 36

37. Pavlov I. A. Elgsenos ekonomikos teorija - teigiamas požiūris į žmogaus elgesio tyrimus - m.: IE Rusijos mokslų akademija, 2007. 37

38. Abdikeev N., Tarasenko S. pažinimo sprendimų paramos sistemos architektūra // pažinimo modeliavimas lingvistikos: VIII tarptautinė konferencija. - Varna, 2005. 38

39. Camerer C. Neurokonomika: naudojant neurologiją, kad ekonominės prognozės // hahn paskaita, karališkoji ekonominė visuomenė. - Notingemas, 2006 39

40. Camerer C., Loewenstein G., Preleyc D. Neuroconomics: Kaip neurologija gali informuoti ekonomiką // Ekonominės literatūros leidinyje. - 2005 m. - Vol. Xliii. 40.

41. Dimitri N., Bazili M., Gilboa I. pažinimo procesai ir ekonominis elgesys. - Niujorkas: Routledge, 2003. 41

42. Kahnemanas D., TVersky A. Prospekto teorija: rizikos sprendimo analizė // Ekonometrica. - 1979. - N 47. 42

43. Loewenstein G. Egzotinės nuostatos: elgesio ekonomika ir motyvacija. - Oksfordas: Oksfordo universiteto presas, 2008. 43

44. Rizzello S. pažinimo pokyčiai ekonomikoje. - Niujorkas: Routledge, 2003. 44

45. Ross D. Ekonomikos teorija ir pažinimo mokslas: mikroefplantacija. - MIT presas, 2005. 45

46. \u200b\u200bSanfey A., Loewenšteinas G., McClure S., Cohen J. Neuroconomics: Tarpiniginis sprendimų priėmimo tyrimas // tendencijos pažinimo mokslų. - 2006 m. - Vol. 10. - N 3. 46

47. Simonas H. A. Administracinis elgesys: administracinių organizacijų sprendimų priėmimo procesų tyrimas. - 4-asis ED. - Niujorkas: Nemokama spauda, \u200b\u200b1997. 47

48. Tarasenko S., Inui T., Abdikeev N. žmogaus mokymosi proceso poskyris // Cogsci 2008: 30-oji kognityvinės mokslo visuomenės konferencija. - Vašingtonas, D. C., 2008. 48

49. Tarasenko S., Inui T., Abdikeev N. Golden santykio savybės sprendimų priėmimo išankstinio informacijos // 5-oji konferencija Japonijos visuomenė pažinimo psichologijos. - Kioto, 2007. 49

50. Topol R., Walliser B. pažinimo ekonomika: naujos tendencijos. - Elsevier Science, 2007. 50

51. Tversky A., Kahnemanas D. pažanga perspektyvos teorija: kaupiamasis atstovavimas neapibrėžtumo // leidinys rizika ir netikrumas. - 1992. - N 5. 51

52. Walliser B. pažinimo ekonomika. - Springer, 2008. 52

N. M. Abdikeev, Rusijos ekonomikos akademija, pavadinta G. V. Plekhanova (Maskva), [El. Pašto saugoma]
A. N. Averkin, Rusijos ekonomikos akademija, pavadinta G. V. Plekhanova (Maskva), kompiuterių centras RAS (Maskva) ir [El. Pašto saugoma]
N. A. Efremova, RAS kompiuterių centras (Maskva), [El. Pašto saugoma]

// Ketvirtoji tarptautinė konferencija dėl pažinimo mokslo: ataskaitų santraukos: 2 t. Tomsk, 2010 m. Birželio 22-26 d. - Tomskas: Tomsko valstybinis universitetas,
2010. 1: - 283 p. P. 115-116.
ISBN 5-94621-316-4.

Darbas pristatė pažinimo ekonomikos sąvoką, pristato prielaidas dėl šios srities atsiradimo šiuolaikinėms ekonominėms teorijoms. Kognityvinės ekonomikos koncepcijos apibendrinimas siūlomas remiantis įtraukimu į šią sritį tam tikrų intelektinių sistemų ekonomikoje, modeliai, pagrįsti žiniomis, minkštais skaičiavimais, žinių valdymu ekonomikoje ir pažinimo verslo intelekte.

Pažinimo ekonomika yra viena iš perspektyvios ekonomikos vystymosi krypčių ir taikomųjų pažinimo mokslo krypčių. Pažinimo ekonomikos objektas yra ištirti ekonominės veiklos asmens vertinimo, pasirinkimo ir sprendimų priėmimo procesus ir paaiškinti organizacijų evoliucijos pobūdį ir socialinės institucijos struktūrinio neapibrėžtumo sąlygomis. Kaip ir psichologija, neurobiologija ir filosofija, pažinimo ekonomika remiasi žmogaus psichikos veiklos supratimu ir plėtoja savo modelius, susijusius su šiais mokslais ir jų pažangą.

Struktūriškai, metodologiškai ir technologiškai pažinimo ekonomika yra susijusi su dirbtinio intelekto ir žinių valdymo metodais ekonomikoje. Pats paties pažinimo ekonomika, kaip mokslinių tyrimų ir žmogaus veiklos apimtis, apima tris pagrindines sritis: intelektinės sistemos ekonomikoje, žinių valdymą ekonomikoje ir pažinimo technologijose ekonomikoje.
Intelektualių (pažinimo) sistemų srityje ekonomikoje yra susijęs su metodų ir modelių naudojimo dirbtinio intelekto, protingų informacinių sistemų ekonomikoje, gamybos sektoriuje ir verslo sistemų, sprendimų paramos sistemos, intelektinės duomenų apdorojimo ir kt. Svarbus paramos valdymo sprendimams ekonomikoje aspektas yra metodų kūrimas ekonominis modeliavimasRemiantis žiniomis ir modeliais pažinimo verslo analitikai. Tarp kognityvinių metodų naudojimo taikomose pažangiose sistemose ekonomikoje turėtų būti pažymėti protingi gamybos planavimo sistemos, dinaminės ekspertų sistemos įmonės siuntimo valdymo, finansinė analizė ir planavimas su neuronų tinklais ir evoliuciniais algoritmais, protingomis investicijų portfelio valdymo sistemomis ir rizikos valdymu. Žinių žinių valdymas ekonomikoje yra pagrindinis žinių ekonomikos elementas. Be tinkamo valdymo, plotas yra glaudžiai susijęs su naujoviška ekonomika, intelektiniu kapitalu su žiniomis, kaip ekonomine kategorija, keitimo kontrolė, pertvarkymas ir kt. ekonomikos žinios. plačiąja prasme. Naujoviškos ekonomikos ir visuomenės kūrimo problemos išduodamos remiantis ekonomikos, visuomenės, technologinės sferos ir civilizacijos tendencijomis.

Kognityvinių technologijų sritis ekonomikoje grindžiama pažinimo mokslo naudojimu ekonomikai ir studijuoja ekonominių sprendimų modelį asmens sąmonėje. Todėl pažinimo ekonomika gali būti priskirta heterodoksalui ekonominė teorijaDarbas su eksperimentine analize, kaip žmogus iš tikrųjų užima ekonominius sprendimus, ir dažnai pripažįsta klasikinę teoriją remiantis racionaliu pasirinkimu su visa informacija.

Tai apima faktiškai pažintinę ekonomiką, eksperimentinę ir elgesio ekonomiką. Šioje srityje, neurofiziologijos, psichologijos, lingvistikos, antropologijos metodai ir visa šiuolaikinių kompiuterių mokslų aparatai naudojami moksliniams tyrimams ir visam šiuolaikinių kompiuterių mokslų aparatams iki robotų ir smegenų modeliavimo ant superkompiuterio. Visos šios pusės, vienaip ar kitaip, yra susiję su žinių idėja žmogaus smegenyse.

Naujos kognityvinės ekonomikos kryptys atsiranda trijų nagrinėjamų sričių sankirtos zonose. Siekiant intelektinės sistemos ekonomikoje ir žinių valdymo srityje ekonomikoje, yra verslo analitikas, duomenų gavyba, teksto kasyba, žiniatinklio kasyba, verslo intelektas. Ši zona yra susijusi su sprendimų paramos paramos sistemomis ir duomenų tvarkymu naujoviškiems verslo procesams.

Ekonomikoje ir pažinimo technologijos ekonomikoje ekonomikoje ir pažinimo technologijos ekonomikoje, hibridinės pažangios sistemos su eksperto sąmonės ir logikos nustatymu yra ekonomikoje. Jie susideda iš pažinimo ir analitinės dalies, o žemesnis lygis yra pažintinis, pateikia informaciją apie viršutinę, analitinę, lygį. Tuo žinių valdymo sričių sankirtoje ekonomikoje ir pažinimo technologijose ekonomikoje yra tokios sritys, kaip tiesiogiai naudojimas kognityvinių metodų į verslo procesus, pavyzdžiui, pažinimo rinkodara. Tuo žinių valdymo sričių sankirtoje ekonomikoje, pažinimo technologijos ekonomikoje ir intelektinėse sistemose ekonomikoje, verslo žvalgybos sistemos vyksta žinių ekonomikai, grindžiami pažangiais sprendimų priėmimo sistemomis, naudojant pažintinius metodus analizuojant jų dalyvaujančių žmonių sąmonę Procesai, taip pat LPR kokybės bandymai pagal jų smegenų veiklą, už Pažangių sprendimų paramos sistemų parametrų nustatymą. Ši sritis taip pat susijusi su prognozuojamų modelių integracija ir apskaičiuojant nestruktūrizuotas situacijas, remiantis pažinimo modeliavimo metodais. Tokie modeliai apima visus sprendimų priėmimo etapus (nuo situacijos analizės iki geriausios alternatyvos pasirinkimo) ir yra skirti remti analitikų veiklą neaiškumu. Jie yra sutelkti į eksperto žinių apie savo idėjų ir pageidavimų aspektą, susijusį su situacijos valdymo ir dinamiškų savybių tikslu. Pažintinis modeliavimas taip pat naudojamas tirti emocijų poveikį sprendimų priėmimui, mokymosi procesams, priimant sprendimus laiko trūkumo sąlygomis. Darbai šiose srityse vykdomi Rusijos ekonomikos akademijos informatikos fakulteto kognityvinės ekonomikos fakulteto katedroje. G. V. Plekhanova (REA), įskaitant mokslinį bendradarbiavimą su kognityvine laboratorija aukštosios mokyklos informatikos Kioto universiteto (Japonija).

Siūlomas sisteminimas gali būti pagrindas, kad būtų sukurta daug perspektyvios hibridinės mokslinės kryptys, susijusios su žinių valdymo sričių sąnariais ekonomikoje, pažintine ekonomikoje (siauroje prasme), intelektinės sistemos, pažinimo modeliavimas ir pažinimo verslo intelektas.

1. Walliser B. pažinimo ekonomika. Springer, 2008 m.
2. Ross D. Ekonomikos teorija ir pažinimo mokslas: mikroefplantacija. MIT presas, 2005 m.
3. Abdikeev N. M., Averkin A. N., Efremova N. A. Pažintinė ekonomika inovacijų eroje // biuletenis Rec, 2010, Nr. 1.
4. Abdiquév N. M., Averkin A. N. ir kiti. Kognityvinė verslo analitika / ED. N. M. Abdikeev. - m.: INFRA-M, 2010 m.
5. Abdikeev N. M. Pažangių sistemų dizainas ekonomikoje. - m.: Egzaminas, 2004 m.
6. Abdikeev N., Tarasenko S. pažinimo sprendimų paramos sistemos architektūra // Kognityvinis modeliavimas lingvistikos - VIII tarptautinė konferencija, Varna, Bulgarija.- Procesas, rugsėjo 4-11, 2005.
7. Tarasenko S., Inui T., Abdikeev N. Golden santykio savybės sprendimų priėmimo verta išankstinė informacija // 5-oji konferencija Japonijos visuomenė pažinimo psichologija, Kioto, Japonija. - Procesas, 2007 m.
8. Tarasenko S., Inui T., Abdikeev N. Subfigai Žmogiškųjų mokymosi proceso per nuoseklią užduotį // Cogsci 2008 - 30-oji metinė konferencija pažinimo mokslo visuomenė, Vašingtonas, D., JAV. - Procesas, 2008 m. Liepos mėn.

Į kognityvinės ekonomikos vaidmenį šiuolaikinėje visuomenėje

Kopunova Elsa Eduardovna 1, Kulish Sergejus Mikhailovich 2
1 Kazanės valstybės energetikos universitetas, Studentų ekonomikos ir informacinių technologijų institutas
2 Kazanės valstybės energetikos universitetas, docentas, ekonomikos mokslų kandidatas

Į kognityvinės ekonomikos vaidmenį šiuolaikinėje visuomenėje

Kopunova Elza Eduardovna 1, Kuliškas Sergejus Mikhaylovich 2
1 Kazanės valstybinis energetikos universitetas, Ekonomikos ir informacinių technologijų instituto studentas
2 Kazanės valstybės energetikos universitetas, docentas, ekonomikos mokslų kandidatas

Bibliografinė nuoroda į straipsnį:
KOPUNOVA E.E., KULISH S.M. Dėl kognityvinės ekonomikos vaidmens šiuolaikinėje visuomenėje // naujoviškų technologijų ekonomika ir valdymas. 2016. Nr. 11 [Elektroninis išteklius] .. 02.2019).

Nuo ilgio laiko žmonės buvo suinteresuoti suprasti žmogaus sąmonės pobūdį. Jie buvo suinteresuoti gyvenimo suvokimu per sąmonę, gauti ir perdirbti informaciją apie pasaulį aplink mus ir žinių naudojimą savo elgesiu ir veiklą.

Šie klausimai buvo suinteresuoti daugeliu įvairių laikų mokslo, pavyzdžiui, filosofijos, psichologijos, lingvistikos, antropologijos ir kt.

XX a. Viduryje gimė naujas mokslas - Cognivistizmas (pažinimo mokslas). Kompiuterių išradimas buvo impulsas savo plėtrai. Teoristai pabrėžia, kad žmogaus žinios ir smegenų darbas yra panašus į asmeninį kompiuterį su centriniu procesoriumi (panašiu asmeniu, panašiai, smegenys ir nervų sistema). Pagrindinis techninis pasiekimas, kuris sukėlė cognivistizmą, tapo nauji smegenų nuskaitymo metodai. Svarbų vaidmenį atliko galingesni ir tobulinami kompiuteriai.

Pažanga šioje srityje, kaip mokslininkai tiki, leis "išspręsti proto paslaptį", tai yra, paaiškinti procesus, vykstančius žmogaus smegenyse.

Šiuo metu nauja kryptis aktyviai plėtoja - pažintinę ekonomiką (arba taip pat vadinama kai kuriais specialistais - žinių ekonomika). Pasaulyje, kuriame kompiuteris, informacinės ir mobiliosios technologijos puikiai pasirodo naujas lygisSmegenų tyrimai ir jo veikla yra didžiulė įtaka, yra saugu teigti, kad pažinimo ekonomikos plėtra sieks pirmyn, o mūsų pasaulis palaipsniui pereis prie jo.

Kas yra pažinimo ekonomika? Tai yra ekonomika, kuri, su dirbtiniu intelektu pagalba, sukuria supratimą apie tai, kaip įvairaus pobūdžio subjektai (asmuo, grupės, organizacijos) sudaro savo veiksmus ekonominėje erdvėje.

Kognityvinė ekonomika naudoja pažinimo metodus kartu su psichologija, neurobiologija ir filosofija ir naudoja juos išspręsti gamybos užduotis ir kurti naujas žinias.

Norėčiau pažymėti, kad pažinimo ekonomika suskirstyta į 3 sritis:

Intelektinės sistemos ekonomikoje;

Žinių valdymas ekonomikoje;

Pažinimo technologijos ekonomikoje.

Pirmasis plotas yra susijęs su metodų ir modelių dirbtinio intelekto, pažangių informacinių sistemų, protingų duomenų apdorojimo sistemų naudojimą. Čia pavyzdžiai apie kognityvinių metodų taikymo šiose sistemose gali būti finansinė analizė ir planavimo gamybos planavimo sistemos, protingų valdymo sistemų investicijų portfelio ir valdymo rizikos.

Antrasis pažinimo ekonomikos sritis (žinių valdymas) yra vienas iš pagrindinės akimirkos Žinių ekonomika. Pagrindiniai intelektinio kapitalo elementai išlieka platinami ir taikomi ekonomikoje. Pagrindiniai klausimai yra naujoviška ekonomikos ir visuomenės raida, pagrįsta visuomenės prognozuojančiomis tendencijomis.

Kognityvinių technologijų sritis ekonomikoje studijuoja ekonominių sprendimų žmogaus sąmonėje modelį. Moksliniai tyrimai, svarbiausia, šiuolaikiniai kompiuterių mokslai, robotų, smegenų veiklos, smegenų modeliavimo kompiuteriuose ir kt.

Nepaisant to, vis dar nėra aiškaus šių regionų padalijimo. Naujos sistemos yra suformuotos jų sankryžoje. Pavyzdžiui, visų trijų sankirtoje yra verslo intelekto sistema. Jie yra pagrįsti pažangių sprendimų paramos sistemomis. Čia pateikiami prognozės ir vertinimo modeliai, pagrįsti pažinimo modeliavimo metodais. Šis modeliavimas naudojamas tirti emocijų poveikį sprendimų priėmimui.

Po pramoninės visuomenės teikia pastovią informacijos sodrinimą. Brangiausias išteklius yra informacija. Todėl logiška manyti, kad už visapusišką perėjimą prie pažinimo ekonomikos, būtina praturtinti svarbiausią asmens dalį.

Reikėtų pažymėti, kad šiuo metu jauni gyventojai dažnai gaunami tėvų / visuomenės / visuomenės nustatyta formacija, o vėliau neveikia specialybėje, be duomenų bazės. Tai lemia daugelio sričių kūrimo sustabdymą, jų galimą tobulinimą, aukštųjų technologijų produktų kūrimo trūkumą. Tokia problema yra būtina išspręsti "iš vidaus": pavyzdžiui, atlikti profesinį orientavimą mokyklose, meistriškumo klasėse ir kt.

Taip pat būtina, kad ekonomiškai aktyvi gyventojai įgyvendintų savo pažintinę veiklą visą gyvenimą: nuo ugdymo (ne mažiau kaip bendrą vidutinį ir aukštesnįjį profesionalą) iki ekonomiškai aktyvaus gyvenimo pabaigos. Tai lemia ekonomikos augimą, visuomenės plėtrą ir, visų pirma, prestižą ir vietą valstybės pasaulyje.

Kadangi neseniai žmogaus gamybos veiklos pobūdis pasikeitė (ty darbų reikalavimai, atsiradusių dėl naujų technologijų atsiradimo ir tt), padidėjo žmogaus pažinimo veiklos apimtis ir dalis ekonomikoje. Pati darbo procesas yra ne tik fizinis, jis tampa pažintiniu, ty susijęs su žinių suvartojimu, reikalingais gamybos užduotims spręsti ir naujų žinių kūrimą.

Šiuolaikinė visuomenė nėra. Pasaulis vystosi, seni orientyrai eina į praeitį. Mūsų pasaulis palaipsniui eina (jei dar, netrukus bus) į pažintinę ekonomiką. Šis faktas turi būti priimtas, net jei pati žinių ekonomika yra sunku mūsų supratimą praktiškai.

Rinkų ir pažinimo ekonomikos paralelių vedimas reikėtų pažymėti, kad pirmasis grindžiamas "Sutricle" išsaugojimo ir principo įstatymu. Paaiškinkite. Rinkos ekonomikos produktai yra reikšmingi. Atitinkamai, tuo daugiau prekių, tuo daugiau išteklių yra būtini jų gamybai. Dėl "Derickle" principo rinka yra ribota: 100 dėžių neįmanoma pakuoti 101. Į rinkos ekonomika Visada yra konkurencija, kova už didelę dalį. Pažinimo ekonomika yra be šių apribojimų. Vertybės yra prekės ir idėjos (jos yra vienodos vieni kitiems). Jie gali kilti nuo niekur ir laisvai išnykti; Idėjos neturi aiškių ribų. Jie susipynę į pažintines ryšius, tai yra srautų, nuorodų į pirmąją vietą. Konkurencija virsta partnerystei, kuri yra naudinga abiem šalims.

Daugelis veiksnių turi įtakos pažinimo ekonomikai. Reikėtų pabrėžti, kad nagrinėjamas mokslas remiasi sprendimų priėmimo procesu. Veiksniai gali būti suskirstyti į vidinį ir išorinį.

Vidaus (subjektyvius) veiksnius lemia psichikos procesai ir valstybės. Pirmasis yra suskirstytas į 3 tipus: pažintines, švelnus ir emocinis. Kognityviniai procesai atlieka svarbiausią vaidmenį sprendimų priėmimo procese (pojūtis, suvokimas, atmintis, mąstymas, dėmesys ir vaizduotė ir kt.).

Psichikos būsena yra poveikio išorinių ir vidinių priežasčių tapatybės atspindys, be aiškaus informuotumo apie jų esminį turinį. Psichikos būsenų pavyzdžiai yra linksmumas, nuovargis, nuovargis, apatija, euforija, nuobodulys, stresas, nerimas ir kt.

Sprendimų priėmimas priklauso ne tik nuo psichologinių valstybių ir procesų, bet ir iš išorinių (objektyvių) veiksnių. Tai apima politiką, sociokultūrinius veiksnius, technologijas. Politinis režimas nustato asmens teisinio statuso būklę.
Socialiniai ir kultūriniai veiksniai yra socialiniai reiškiniai, kurie atsiranda visuomenėje ir veikia įvairių organizacijų veiklą. Technologiniai veiksniai neišvengiamai turi įtakos svarbių sprendimų, susijusių su organizacijų plėtra, naujų prekių ir paslaugų plėtros, naujų valdymo technologijų įvedimo priėmimą.