Инварианты модели как категории познания

Модель в широком смысле — это любой образ какого-либо объекта (т.е. структуры, системы, явления, процесса, ситуации и др.), используемый в качестве замещающего этот объект аналога. Модель — результат абстрактного обобщения практического опыта, форма организации и представления знаний, средство получения новых знаний и их согласования с имеющимися знаниями. Модель — вариант найденного компромисса между положенными в ее основу двумя принципами, находящихся в противоречии друг с другом: 1) модель должна быть по возможности максимально адекватной исходному объекту-оригиналу (вопрос об адекватности является краеугольным камнем в моделировании и ответ на него может быть получен только на практике), 2) модель должна быть по возможности простой (простота достигается абстрагированием от реальной ситуации, связанным с вычленением, обобщением, идеализацией основных свойств и связей объекта-оригинала) — однако, чем модель более адекватна реальному объекту изучения, тем она менее проста. Модель действительно соответствует оригиналу, но не является его точной копией, поскольку полное совпадение модели и оригинала никогда не достигается по определению. Исследовательская модель — это абстрагированная система признаков изучаемого объекта, существенных относительно цели изучения этого объекта. Исследовательская модель создается не для воспроизведения на ней свойств объекта, хотя степень выполнения последнего является критерием качества модели, а для получения новой, ранее отсутствовавшей информации об исследуемом объекте. Наиболее перспективными исследовательскими моделями являются математические модели, представляющие результат отображения исследуемого объекта-оригинала на ту или иную математическую структуру. Математическая модель, как правило, реализуется в форме системы соотношений, содержащих различные параметры, определяющие количественные факторы, задающие те или иные условия и режимы, в которых может быть испытан исследуемый объект. Именно математические модели способны наиболее комплексно и содержательно отображать наиболее сложные синергетические процессы, в первую очередь, обусловленные открытостью, нелинейностью, неравновесностью и самоорганизацией реальных эволюционирующих систем. Обучающая модель — информационная знаковая или вербальная описательно-объяснительная система, структурно-изобразительная или предметная конструкция, разрабатываемая с целью передачи обучающимся и усвоения ими определенной части дидактического материала в конкретных формах учебной работы — кооперированной деятельности преподавания и обучения. Обучающие модели в форме относительно стабильных, компактных, обобщенно-смысловых системных представлений знаний, способов их получения и использования наиболее востребованы для закрепления и хранения в долговременной и постоянной памяти обучающихся. Так, математические модели, используемые в дидактических целях, наглядно отображают законы природных явлений и закономерности изучаемых процессов, а также внутреннюю логику и композиционную структуру моделируемых систем, достаточно легко запоминаются обучающимися и репродуцируются ими при решении аналитических задач и соответствующих тестовых заданий. В последнее время все большее распространение, доказывая свою эффективность, получают обучающие компьютерные модели. Эти модели могут быть технологическими, ситуационными, игровыми, тренажерными и т.д. Имитируемые такими моделями реалии могут быть достаточно достоверными и наглядными, особенно в режиме интерактивного обмена информацией в реальном времени, что ускоряет и повышает качество обучения. Обучающие модели способствуют эффективной реализации самостоятельной учебно-познавательной и учебно-практической деятельности обучающихся при максимальном использовании функциональных возможностей образного мышления и положительной эмоциональной реакции на процесс обучения, поэтому эти модели часто используются в продуктивных педагогических технологиях. Модели по их назначению бывают познавательными, прагматическими и инструментальными. Познавательная модель — средство организации и представления новых и имевшихся знаний в системном единстве. Познавательная модель обычно подгоняется под реальность и является теоретической моделью. Прагматическая модель — средство организации практических действий по управлению системой для достижения той или иной поставленной цели. Это, как правило, прикладная модель, причем реальность подгоняется под некоторую прагматическую модель. Если познавательные модели отражают существующие, то прагматические — хоть и не существующие, но желаемые и, как ожидается, исполнимые отношения и связи. Инструментальная модель — средство построения, исследований и/или использования прагматических и познавательных моделей. Модели как средства научного исследования отличаются от обучающих моделей, прежде всего, тем, что в первом случае познание объекта происходит в основном через познание модели, а во втором — через осознание модели. Однако несмотря на многообразие видов моделей по концептуальным и методологическим подходам к их разработке, функционально-целевому назначению, форме реализации, уровню общности и абстрагирования, степени адекватности оригиналу, внутренней иерархической организации и отношению к внешнему окружению, изменчивости и управляемости и т.д., общим для всех моделей является возможность установления скрытых до создания этих моделей внутренних свойств объекта. Приведем более полный перечень общих характерных признаков исследовательских и обучающих моделей, сформулировав инварианты этих моделей, т.е. их совместную универсальную устойчивую сущность: — модель объективно реальна, поскольку является искусственно созданным объектом (мыслительным или материализованным), замещающим объект-оригинал, который на момент начала процесса моделирования был проблемным, в частности, с не полностью конкретизированными или детерминированными, нечеткими или противоречивыми свойствами; — модель целемотивированна, эпистемична, т.к. призвана раскрыть сущность объекта-оригинала, реализовать возможность получения недостающих научных знаний о нем; — модель проблемно-ориентированна, т.к. направлена на получение новых знаний, изначально сформулированных в форме опорных установок, проблемных гипотез, потенциальных ресурсов для разрешения конкретных противоречий, определяющих исследуемую проблему; — модель информативна, познаваема, т.к. при актуализации обеспечивает получение полезной информации, новых знаний в плане поставленной задачи; — модель инновационна, поскольку представляет нововведенный инструментарий, способный ликвидировать имеющиеся пробелы в фрагментарной информации, понизить степень неполноты имеющихся сведений об исследуемом объекте-оригинале, что обусловливает дальнейший прогресс в познании; — модель аксиологична: практическая значимость, прагматическая ценность выходной информации является неотъемлемым атрибутом модели, т.к. иначе эта информация никак не будет участвовать в процессе предстоящего принятия решения, обоснованного результатами изучения данной модели; — модель относительно адекватна оригиналу: модель относительна как объективно (по целям моделирования, уровню абстрактности, глубине проникновения в сущность изучаемых объектов при отражении той или иной проекции реальности), так и субъективно (разные разработчики модели по-разному представляют ее конкретную реализацию) — поэтому один и тот же объект-оригинал может иметь различные модели; — модель мерогомеозна, т.к. существует только частичное соответствие, подобие между моделью и моделируемым объектом, позволяющее в той или иной степени и только в некоторых границах устанавливать аналогии между отдельными характеристиками объекта и модели, в существенном схожими и в несущественном различными; модель принципиально не идентична реальности, «беднее» ее; модель лишь приблизительно верно отображает существенные свойства объекта-оригинала; — модель релевантна, т.к. в модели сохраняются только самые принципиально существенные (релевантные) признаки изучаемого объекта и отбрасываются, элиминируются все признаки, рассматриваемые как второстепенные, несущественные (иррелевантные); — модель системна, поскольку увязывается со всеми другими задачами решаемой проблемы и не имеет смысла вне системы, включающей в себя моделируемый объект, конкретизированное в модели представление об исследуемых сторонах объекта-оригинала, субъект, решающий задачу с помощью данной модели, среду, в которой модель должна выполнять свое назначение; — модель целостна: модель как целостная система является средством завершенного дедуктивно-экспериментального вывода всех утверждений, определяющих агрегированные обозримые и потенциально присущие ей свойства, что подтверждается непротиворечивостью, согласованностью и взаимообусловленностью выходных параметров модели; — модель системно целостна, т.к. представляет системное единство определенных компонентов произведенной при ее разработке когерентной, коррелятивной декомпозиции: пространственно-временной, структурно-уровневой, причинно-следственной, логико-функциональной и т.д.; — модель замкнута, т.е. для объяснения получаемых результатов и для принятия решения не должны привлекаться соображения, выходящие за рамки принятой модели; в частности, функциональная замкнутость завершенной модели означает, что эта модель содержит все необходимое, чтобы реализовать соответствующие функции, присущие объекту-оригиналу; — модель комплексна, поскольку с ее помощью реализуется возможность варьирования большим числом входных параметров модели, а результирующая информация может разрешить некоторое множество проблемных ситуаций (конкретизация последнего зависит от уровня абстрагирования при разработке модели и интегративности соответствующих ситуаций); — модель устойчива, т.к. позволяет многократно повторять и верифицировать результаты исследования, обеспечивает сохранение и доступность информации, содержащейся в модели; — модель обладает свойством робастности, т.е. невосприимчива к ошибкам в исходных данных в некотором поле допуска, в про ивном случае, могут иметь место значительные искажения результатов, в частности, в условиях возможной низкой точности исходных данных или при их относительно небольших изменениях; — модель технологична, т.е. технически гарантированно воспроизводима; поддается алгоритмизации, контролю, корректировке, перепрофилированию; — модель логически транспарентна, т.е. внутренне непротиворечива, логически выверена, объяснима, а ее выходная информация интерпретируема; — модель адаптивна, т.к. позволяет получать достоверные результаты измерений с необходимой точностью и качественные параметры при всех запрограммированных вариативных условиях и режимах испытаний, служит средством принятия решений в различных конкретных практических ситуациях; — модель динамична: модель управляема извне, по мере развития познания уточняется, дополняется, модернизируется, рационализируется, эволюционирует, заменяется более совершенной, заимствуется для исследования (возможно в трансформированном виде) объектов-оригиналов, отличных от первичного; — модель активна, т.к. является носителем явного преобразующего действия, участвует в организации операционной среды, обладает способностью управляющего воздействия, вскрывает и экспонирует взаимные связи и отношения, формирует отклик на внешнее воздействие; — модель характеризуется прогностической способностью, т.к. позволяет выявить тенденцию развития проектируемых процессов, предвидеть поведение и характеристики объекта-оригинала в новых условиях и режимах работы, а также при учете ранее отсутствовавших данных и фактов и т.д.; — модель выполняет регулятивную функцию, поскольку с ее помощью уточняются знания о реальной действительности, согласовываются, упорядочиваются, структурируются имевшиеся и новые знания, устраняются внутренние противоречия между этими знаниями; — модель обладает определенной степенью автаркии (относительной самостоятельности), т.к. в принципе может быть использована в отрыве от конкретного объекта, для которого была разработана; модель, в частности, представляет самостоятельный объект исследования, если экспериментальное исследование объекта-оригинала затруднено или вовсе невозможно, тем не менее, результаты исследования модели или модельного эксперимента транслируются на объект-оригинал; — модель рациональна, т.к. является воплощением синтеза, если не оптимального, то, по крайней мере, целесообразного соотношения познанного и непознанного для исследования непознанного; — модель верифицируема, т.к. безусловно допускает опытную проверку на соответствующую адекватность с объектом-оригиналом как по ранее известным свойствам объекта-оригинала, так и по впервые обнаруженным в результате создания его модели; — модель иконологична, т.к. модель есть не что иное, как образ объекта-оригинала, связанный с этим объектом в своем генезисе, а восприятие сущности объекта-оригинала происходит в многовариантной системе образов, инициируемых в сознании его моделью, т.е. посредством образного мышления; — модель эвристична, т.к. указывает новые пути получения необходимой информации, подсказывает правильное решение исследуемой проблемы, порождает догадку, инсайт (т.е. внезапное «озарение» при постижении истины); — модель методологична, т.к. ее функционирование, исследование и применение основано на конкретной совокупности выбираемых методов, алгоритмов, схем действия и на следовании четким правилам перехода от информации о модели к информации об объекте-оригинале.