КОГНИТИВНОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ ПРОЦЕССОВ ТРУДОВОЙ ДЕЯТЕЛЬНОСТИ В ОБЛАСТИ НИОКР
(Стр. 88-94)

Подробнее об авторах
Орехов Виктор Дмитриевич кандидат технических наук, директор научно-образовательного центра
Международный институт менеджмента ЛИНК Лютова Татьяна Владимировна канд. полит. наук, директор курса
Международный института менеджмента ЛИНК, г. Жуковский Панфилова Елена Анатольевна канд. экон. наук, доцент
Ростовский государственный экономический университет (РИНХ), г. Ростов-на-Дону
Чтобы читать текст статьи, пожалуйста, зарегистрируйтесь или войдите в систему
Аннотация:
В статье проведено комплексное исследование процессов интеллектуальной деятельности в сфере НИОКР и разработка предложений по повышению эффективности научной деятельности. Исследование выполнено с использованием методологии системного анализа и когнитивного моделирования с применением электронной системы поддержки решения (СППР) ИГЛА. Выделены основные подсистемы системы труда R&D-специалистов, влияющие на эффективность ее деятельности. Итерационным методом с использованием опросов группы экспертов сформирована система наиболее важных и оцениваемых количественно концептов. Выявлены проблемные факторы этой сферы, которые наиболее важно повышать для России: оплата труда, спрос на научные разработки, финансирование и обеспечение ресурсами, система поддержки НИОКР. Построена когнитивная матрица данной слабоструктурированной системы. С помощью СППР показано, что матрица имеет высокий суммарный уровень консонанса (доверия) - 72%. Система слабо влияет на группу ментальных факторов. Для согласованной работы системы высокое значение имеют такие узловые концепты, как спрос на научные разработки, система поддержки НИОКР в компании, инновационная культура бизнеса, обучение командной работе, самоконтроль. Динамическое моделирование поведения системы под воздействием управляющего фактора «Переподготовка научных кадров» показало, что при его увеличении на 14% рост эффективности научной работы составляет 14%, оплата труда увеличивается на 11%, рост уровня образования - на 21%. Невысоким темпом (~6%) растут организационные концепты и наиболее медленно концепты групповой работы. Разработанная модель может использоваться в сфере управления научно-исследовательской деятельностью для повышения эффективности труда. Работа может быть использована для концептуального моделирования в сфере экономики научного труда.
Образец цитирования:
Орехов В.Д., Лютова Т.В., Панфилова Е.А., (2019), КОГНИТИВНОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ ПРОЦЕССОВ ТРУДОВОЙ ДЕЯТЕЛЬНОСТИ В ОБЛАСТИ НИОКР. Проблемы экономики и юридической практики, 1: 88-94.
Список литературы:
Барабанов Д.Д. Развитие волевой регуляции студентов. М., МГУ. Диссертация на соискание ученой степени кандидата психологических наук, 2015.
Бурова И.Л., Ленковская Р.Р. Правовая природа прав на результаты интеллектуальной деятельности и средства индивидуализации. В сборнике: Научные исследования в частном праве России/ Сборник научных трудов юридического факультета Российского государственного социального университета. Под редакцией Р.Р. Ленковской. Москва, 2018. С. 20-28.
Капица С.П. Парадоксы роста: законы глобального развития человечества. - М.: Альпина нон-фикшин, 2012.
Ленковская Р.Р. Особенности индивидуализации прав интеллектуальной собственности. В сборнике: Реализация частноправовых отношений с участием публичного элемента/Сборник научных трудов по итогам проведения научно-методического семинара. 2017. С. 17-24.
Макконнелл К.Р., Брю С.Л. Экономикс. М., Инфра-М, изд. 16, 2006 г.
Орехов В.Д. Прогнозирование развития человечества с учетом фактора знания. Моногр. - Жуковский: МИМ ЛИНК, 2015. - 210 с. URL: www.world-evolution.ru
Shinkareva Olga V., Orekhov Viktor D., Soloduha Peter V., Prichina Olga S., Gizyatova Aliya Sh. Multifactor Assessment of Indicators on Dynamic Modeling of Programs for Managin the Perfomance of Scientific Labor. International Journal of Civil Engineering and Technology (IJCIET). Volume 9, Issue 13, December 2018, рр. 303-317.
Пуанкаре А. О науке: Пер. с фр. / Под ред. Л. С. Понтрягина. - 2-е изд. - М.: Наука, 1983.
Спицнадель В.Н. Основы системного анализа. - СПб. Бизнес-пресса, 2000.
Axelrod R. The Structure of Decision: Cognitive Maps of Political Elites. Princeton // NJ: Princeton University Press, 1976. - 404 p.
Barro, R.J., Lee, J.W. International Data on Education Attainment: Updates and Implications, Oxford Economic Papers, 2001, Vol. 53, No. 3.
Belbin R.M. Management Teams. Why They Succeed or Fail. 2004. Second edition. London, Elsevier. - 238 p.
Isaev R.A., Podvesovskii A.G. Generalized Model of Pulse Process for Dynamic Analysis of Sylov’s Fuzzy Cognitive Maps // CEUR Workshop Proceedings of the Mathematical Modeling Session at the International Conference Information Technology and Nanotechnology (MM-ITNT 2017), Vol. 1904. - P. 57-63.
Kosko B. Fuzzy CognitiveMaps // International Journal of Man-Machine Studies, 1986. - Vol. 1. - P. 65-75.
Podvesovskii, A.G., Lagerev, D.G., Korostelev, D.A. Применение нечетких когнитивных моделей для формирования множества альтернатив в задачах принятия решений // Вестник Брянского государственного технического университета, 2009, № 4 (24). - С. 77-84.
Schofer E., Meyer J. W. The Worldwide Expansion of Higher Education in the Twentieth Century, American Sociological Review. Vol. 70, № 6, pp. 898-920, 2006. URL: http://www.jstor.org/stable/4145399
Temple C. Critical thinking and critical literacy. Change (Peremena), № 2, 2005. - P. 15-20.