Самоорганизация обучения

Фактор времени навыки самоорганизации, умение распределять и использовать время при решении профессиональных проблем и задач. Структура времени обучения каждого студента различна.  [c.410]


Несколько выше я упомянул о роли умелого учителя. Зависимость от учителя можно рассматривать как характерное свойство нашей теории. Слишком часто в истории создания теории машинного обучения учитель играл чисто символическую роль и вместо внутренних механизмов, которые должны были приводить к самоорганизации через понимание, использовался путь эволюции через пробы и ошибки, систему подкреплений или что-то иное. Такой подход игнорирует тот вполне реальный факт, что как машины, так и люди обучаются очень медленно, если обучение плохо организовано. Первые шаги должны быть направлены на обучение тому, что является одновременно наиболее общим и наиболее полезным.  [c.76]

Органический подход представляет организацию как единую личность, организм. Управление персоналом происходит через изучение и удовлетворение специфики потребностей частей этой личности-организма (как, например, мы надеваем перчатки на часть нашего личного организма — руку, когда становится холодно). Руководитель корпорации в этой системе, конечно, выступает как мозг, озабоченный такими задачами управлении, как обучение персонала в плане углубления его специализации и универсализации, создание условии для максимальной самоорганизации сотрудников в рамках единого целого. Таким образом управляются многие организации, возникшие благодаря одному человеку, выросшему вместе со всеми из ЧП до корпорации. Он заботится о своих подчиненных как о родных, рад выслушать все их жалобы и предложения — но в роли строгого покровителя-отца. Недостатки тоже понятны — ведь рано пли поздно любая семья распадается, подросшие дети хотят жить, думать и работать самостоятельно, Л строгий, хотя и справедливый отец-начальник этого позволить не может. И вообще, что хороню для Японии, для свободолюбивой России не годится.  [c.146]


Даже беглый просмотр состава разделов международного стандарта свидетельствует о том, что по составу подразделов он не соответствует требованиям системного подхода. Во-первых, вряд ли на этапе производства и установки (ISO 9002) отпадает необходимость в Технологическом контроле , так как любое производство нуждается в соблюдении технологии. Во-вторых, в графе Подразделы , характеризующей одновременно объекты стандартизации, наблюдается полное смешение понятий. Так, Должностная инструкция — это продукт процесса организации. Различные виды контроля — это функции управления. Маркировка и т.п. — производственно-технологическая функция, а обучение — функция самоорганизации. Наконец, Статистические методы — это средство аналитической деятельности.  [c.149]

Обеспечение процесса самоорганизации системы проявляется прежде всего в создании надежных коммуникаций обратной связи между исполнителями и распорядительными центрами. Не менее важное условие — создание функциональных органов, способных реализовать операции процесса самоорганизации, т.е. заниматься изучением ошибок, анализом успехов и неудач, обобщением и закреплением положительного опыта, обучением, передачей накопленного опыта, навыков и знаний.  [c.177]

Операции процесса самоорганизации — отражение в сознании человека существенных действий, связанных с его совершенствованием, развитием, преобразованием, переходом из одного в другое, более высшее качественное состояние самообучение, самовоспитание, системный анализ, изучение опыта, обобщение практики, исследование законов хозяйственного развития, закрепление знаний и навыков, нормализация, обучение, воспитание.  [c.608]

Естественно, что применение полученных знаний и выработанных навыков на практике в еще большей степени, чем наука, нуждается в конкретной организации. В отличие от процесса обучения, акцент здесь перемещается с самоорганизации восприятия и действия индивидуума на иерархию социальных организаций и процедуры управления ими. Вероятностный характер этих процессов и систем делает управление социальными организациями исключительно сложной проблемой, успешное разрешение которой во многом зависит от адекватности и уровня развития их внутренней организации [49, 70].  [c.31]


Вместе с тем необходимо четко понимать, что первичное освоение простых и универсальных действий, из которых так или иначе складываются профессиональные операции, осуществляется целенаправленно, заранее и индивидуально. Эта задача решается каждым работником самостоятельно в процессе профессионального обучения, освоения и закрепления навыков, на основе построения и реализации конкретной модели самоорганизации индивидуума.  [c.337]

Самоорганизующаяся карта (СОК) — это нейронная сеть без обратных связей, в которой используется алгоритм обучения без учителя. Посредством процесса, именуемого самоорганизацией, СОК образует топологическое представление исходных данных из элементов, получаемых на выходе. СОК относится к общему классу нейросетевых методов, использующих нелинейную регрессию. Ее можно обучить узнавать или находить взаимосвязи между входами и выходами либо  [c.24]

В нашем примере для определения стратегических групп мы воспользовались данными, собранными на основании финансовой информации, предоставленной испанскими сберегательными банками. Данные взяты из Статистического ежегодника и Годового отчета о результатах деятельности банковского сектора, подготовленных Испанской конфедерацией сберегательных банков. Эти данные согласуются с информацией, опубликованной по каждому из банков за 1991 г. Мы использовали 30 финансовых коэффициентов, с помощью которых попытались отразить прибыльность, структуру капитала, финансовые издержки, структуру рисков и тому подобные показатели. Нами были проанализированы показатели 56 сберегательных банков, действовавших в Испании в 1991 г. Для самоорганизации данных по этим сберегательным банкам нами были использованы модели на основе СОК. На рис. 1.1 показано расположение сберегательных банков на самоорганизующейся карте, полученное после обучения сети.  [c.42]

Если для инициализации модельных векторов используются случайные числа, то приведенные выше рекомендации относительно выбора значений N (t) и а( ), не годятся. В этом случае начальный радиус N должен составлять половину размера сети, и скорость обучения должна быть близкой к единице в начале процесса. Хотя этот вариант был неоднократно подтвержден экспериментально, применять инициализацию случайными числами на практике мы не рекомендуем Лучше остановиться на регулярных начальных значениях, поскольку нет необходимости всякий раз демонстрировать действие алгоритма самоорганизации в полном объеме.  [c.267]

Во-вторых, применяя образ мозга для обучения и самоорганизации,  [c.135]

Правило обучения отдельного нейрона-индикатора no-необходимости локально, т.е. базируется только на информации непосредственно доступной самому нейрону - значениях его входов и выхода. Это правило, носящее имя канадского ученого Хебба, играет фундаментальную роль в нейрокомпьютинге ибо содержит как в зародыше основные свойства самоорганизации нейронных сетей.  [c.72]

Метод группового учета аргументов (МГУА) представляет собой дальнейшее развитие метода регрессионного анализа с использованием систем поддержки принятия решений (см. ниже). Он основан на принципах теории обучения и самоорганизации, и в частности на принципе селекции , или направленного отбора. Так, алгоритмы МГУА, построенные по схеме массовой селекции, осуществляют компьютерный перебор возможных функциональных описаний (регрессионных уравнений - моделей трендов) объекта с целью выбора того описания, которое является оптимальным с точки зрения выбранного критерия. Модели трендов обычно отличаются друг от друга как по числу используемых аргументов, так и степенью описания (уравнения регрессии).  [c.349]

Фундаментальные технические знания необходимо дидактически препарировать , чтобы органически ввести их в содержание обучения средствами инструментальной дидактики. Дидактическая многомерная технология [1] развивает концепцию лично-ориентированного обучения на основе деятельностного подхода в психологии самоорганизации учебной познавательной деятельности студента технического вуза заочной формы обучения. Концепция многомерно-смысловых пространств продолжает линию субмногомерных символов и схем, она наследует графические элементы радиально-кругового типа и словесные элементы, что обеспечивает природосообразный характер моделей по отношению к морфологическим особенностям головного мозга. Проблема может быть преодолена, если познавательная учебная деятельность студентов-заочников будет организована по двум уровням сложности освоения учебного материала первое контактное взаимодействие с изучаемым объектом происходит во внешнем плане, отражение в образно-наглядной и вербальной форме, а затем переносится во внутренний план, его отображение в образно-понятийной форме по результатам логико-смыслового анализа, использования внешнего плана как опоры и регулятора внутренних действий и завершаться моделированием.  [c.81]

В настоящее время большую популярность для конкретных задач прогнозирования приобретает так называемый метод группового учета аргументов (МГУА), представляющий собой дальнейшее развитие метода регрессионного анализа. Он основан на некоторых принципах теории обучения и самоорганизации, в частности на принципе селекции , или направленного отбора [52,51].  [c.55]

Очень специфичной особенностью алгоритма СОК является то, что в качестве начальных значений модельных векторов могут быть выбраны произвольные случайные величины. Алгоритм позволяет должным образом масштабировать и рассортировать их при условии, если процесс вычислений достаточно длителен. Однако выбор случайных исходных значений вовсе не является наиболее разумным и эффективным на практике. Процесс самоорганизации будет протекать на несколько порядков быстрее, а окончательные результаты получатся гораздо более устойчивыми, если перед запуском алгоритма модельные векторы будут упорядочены, хотя бы очень приблизительно. Например, в состав пакета SOM PAK входит программа, которая автоматически определяет две главные компоненты данных, после чего можно построить регулярную решетку из точек, расположенных вдоль гиперплоскости, задаваемой исходными данными. Данные величины следует взять в качестве значений модельных векторов в решетке, что позволит сузить функцию соседства и уменьшить значение коэффициента скорости обучения.  [c.266]