Вариантами решения проблемы являются:

реализация мероприятий государственной молодежной политики в рамках действующих федеральных и ведомственных целевых программ, а также в рамках планово-нормативного метода;

создание единого программного механизма – федеральной целевой программы и финансирование Программы в полном объеме.

Основное преимущество первого варианта заключается в отсутствии необходимости формирования нового комплексного механизма и осуществления связанных с этим дополнительных финансовых и организационных затрат.

Основные риски первого варианта заключаются в том, что подобное несистемное выделение средств не обеспечит решения поставленных целей и задач. Прежде всего не будет решена проблема координации действий между федеральными органами исполнительной власти, участвующими в реализации государственной молодежной политики. Кроме того, так и не будет достигнута согласованность действий на федеральном и региональном уровнях государственной власти, что не позволит эффективно решить актуальные проблемы в необходимые сроки.

Основным преимуществом второго варианта является возможность оперативно и с максимальной степенью управляемости создать новые инструменты и технологии реализации приоритетов молодежной политики, возможность создания основы для саморазвития сферы государственной молодежной политики и обеспечения увеличения вклада молодежи в социально-экономическое развитие страны.

Анализ преимуществ и рисков представленных вариантов решения проблемы позволяет сделать вывод о предпочтительности второго варианта реализации Программы. Учитывая комплексный характер имеющихся проблем и соотношение возможных рисков реализации поставленных задач, целесообразно осуществлять их решение в рамках федеральной целевой программы с использованием программно-целевого метода бюджетного планирования, обеспечивающего реализацию комплекса мероприятий, увязанных по задачам, ресурсам и срокам.

V. Ориентировочные сроки и этапы решения проблемы программно-целевым методом

Реализация Программы будет осуществляться в 2012-2016 годах.

Первый этап – в течение 2012-2013 годов.

На первом этапе реализации Программы будут созданы и апробированы основные инструменты.

Второй этап – в течение 2014-2016 годов.

На втором этапе будут внедрены результаты научно-исследовательских разработок, определяющие инновационный характер Программы. На основании апробации, проведенной на первом этапе, будут реализовываться мероприятия, позволяющие сделать участником Программы каждого молодого гражданина России. В течение этапа завершаются программные мероприятия. Анализируются достигнутые результаты. Создаются механизмы для широкого распространения результатов Программы и закладываются основы для саморазвития сферы молодежной политики.

VI. Предложения по целям и задачам Программы

Целью Программы является создание системы работы с молодежью, предоставляющей равные стартовые возможности, учитывающей индивидуальные способности и потребности молодых граждан и создающей условия для их успешной социализации и эффективной самореализации с последующей интеграцией в социально-экономические процессы страны.

Задачами Программы являются:

стимулирование инновационного поведения молодежи и ее участия в разработке и реализации инновационных идей, совершенствование системы поддержки инициативной и талантливой молодежи;

обеспечение эффективной социализации и самореализации, а также вовлечение молодежи в активную общественную деятельность;

развитие различных форм социальной (в т.ч. профессиональной) поддержки, реабилитации и адаптации молодых людей, находящихся в трудной жизненной ситуации;

создание системных механизмов воспитания у молодежи чувства патриотизма и гражданской ответственности, формирование национальной самоидентификации молодых граждан;

профилактика асоциальных явлений в молодежной среде (наркомания, психотропные вещества, алкоголизм, участие в деятельности экстремистских организаций) молодежной преступности и правонарушений, в том числе повторных.

Достижение указанных целей и задач будет осуществляться в рамках реализации направлений, входящих в Программу: «Формирование системы продвижения инициативной и талантливой молодежи», «Вовлечение молодежи в социальную практику», «Обеспечение эффективной социализации молодежи, находящейся в трудной жизненной ситуации».

К настоящему этапу исследования становится ясно, должно ли оно завершиться принятием решения. Если должно, то для рассматриваемой задачи необходимо задать значения параметров и определить входные переменные. Так как описать процесс выполнения этой работы в общем виде довольно сложно, ниже приводится лишь перечень наиболее типичных входных переменных, с которыми приходится иметь дело при решении задач, возникающих как в частном, так и в государственном секторе транспорта (табл. 2).

Табл. 2 Перечень типичных входных переменных при решении задач, возникающих в частном и государственном секторах транспорта.

Частный сектор	Государственный сектор
«Явные» переменные
Пункты отправления и назначения Местоположение центров рас распределения продукции, складов, предприятий и других элементов транспортной системы Транспортные средства Частные, государственные или арендованные;автомобиль, железнодорожный состав или самолет и т.д. Маршруты и расписания движения транспорта	Транспортные потоки Ограничения на вместимость транспортных средств
«Неявные» переменные
	Государственный транспорт Маршруты транспортных средств, пропускная способность линий, расписание движения, местоположение остановок городского транспорта Законодательство Законы образования государственных зон, принципы организации транспортных потоков

Следует отметить, что правильность выбора каких-то показателей в качестве входных переменных системы зависит от уровня рассмотрения задачи и имеющихся в ней ограничений. Напри мер, при рассмотрении вопросов планирования городского хозяйства постройка надземной скоростной транспортной магистрали (входная переменная) может оказаться совершенно неприемлемой из-за ограниченности фондов, выделяемых на соответствующие цели .

Оценка эффективности возможных вариантов решения

После того как сформировано множество возможных вариантов решений, должна быть осуществлена оценка каждого из этих вариантов. При рассмотрении вопросов, относящихся к частному сектору транспорта, для проведения указанной оценки используются такие же методы, что и на этапе «Анализ возможных видов распределения» общей схемы исследования. Среди них следует выделить методы составления расписания движения но заданным маршрутам, выбора транспортных средств, а также определения оптимального размещения складов, центров распределения продукции и других элементов транспортной системы. Что касается государственного сектора транспорта, то в этом случае при предсказании реакции общества на предполагаемые изменения в транспортной системе определенную роль должны сыграть модели распределения транспортных средств и возможных поездок.

1. Критерии, используемые при оценке возможных вариантов решения

Поскольку многие элементы, учитываемые в каждом отдельной возможном решении, тесно связаны друг с другом, они должны оцениваться одновременно. Это требует проведения анализа типа, затраты - выгоды или затраты - полезность или, наконец, имитационного моделирования с использованием ЭВМ.

При оценке возможных вариантов решения для исследуемой транспортной системы обычно устанавливается соответствие между уровнем обслуживания и его стоимостью. В частном секторе транспорта разные уровни обслуживания характеризуются различием во времени доставки грузов и их состоянием, а также во времени удовлетворения специальных заявок. В государственном, секторе транспорта разные уровни обслуживания характеризуют ся различной степенью загрузки транспортных сетей, например, пропускной способностью воздушных линий, временем перевозок в городе на частном или па общественном транспорте, степенью доступности любого района города даже для небольшой части населения, уровнем травматизма, уровнем шума и другими показателями. Доступность рассматривается в основном с точки зрения времени проезда в тот или иной район города и равномерности; распределения маршрутов государственного транспорта.

Для транспортных проблем большого масштаба оценку возможных вариантов решения редко удается проводить с использованием только количественных методов. Масштабность проблемы, как правило, вызывает присутствие в ее описании неформализуемых качественных показателей. Поэтому используемые критерии оценки возможных вариантов решения в ряде случаев; могут выявлять лишь отдельные аспекты общей проблемы.

2. Методы анализа возможных вариантов решения

Имитационное моделирование с использованием ЭВМ представляет собой один из наиболее важных методов анализа. Самая существенная особенность такого моделирования состоит в том, что оно позволяет учесть многие качественные показатели транс портных систем. Иными словами, при некоторых предположениях относительно выявленных качественных показателей можно со поставить возможные варианты решения, определив для каждого уровня стоимости обслуживания набор соответствующих ему выходных переменных.

Одной из лучших имитационных моделей, предназначенных для анализа транспортных систем, является модель LREPS, которая носит название «Крупномасштабный имитатор планирования в различных внешних условиях». С помощью данной модели можно имитировать динамику процесса распределения упакованных грузов и на этой основе проводить сравнение сложившихся и возможных структур систем распределения продукции. Модель разработана в Университете шт. Мичиган .

Основными критериями, используемыми при анализе различных систем распределения продукции, являются пропускная способность линий обслуживания заказчиков (имеются в виду скорость и надежность) и соответствующая ей полная стоимость обслуживания. В общем случае с увеличением указанной пропуск ной способности повышается полная стоимость перевозок, что приводит к необходимости принятия компромиссного решения. Ниже приводятся некоторые особенности модели, позволяющие оценить степень ее эффективности.

a. Модель является динамической, так как позволяет осуществлять планирование во времени и учитывать последствия принимаемых решений.

b. Модель является стохастической, поскольку предоставляет исследователю возможность рассматривать объем потребностей, промежуток времени между поступлениями заказов, время пере дачи сообщений, длительность обработки заявок и время пере возки как случайные величины. Кроме того, имеется также возможность учитывать детерминированные связи элементов транс портной сети.

c. В рамках модели допускается комплексное рассмотрение проблем распределения производственных запасов и размещения предприятий, т. е. допускается одновременное исследование проблем временного и пространственного разделения элементов транспортной сети.

d. Модель является многоэтапной. На первом этапе осуществляется поочередный ввод данных о производственных предприятиях (их число может достигать 100), а также о складах, при надлежащих этим предприятиям. На втором этапе в модель вводятся сведения о центрах распределения разнообразной продукции (их число также может достигать 100). На третьем, послед нем, этане учитываются до 20 тыс. сведений, характеризующих потребности как отдельных заказчиков, так и групп заказчиков.

На каждом этапе и при переходе от этапа к этапу связь между отдельными элементами транспортной сети устанавливается с помощью величин потоков либо продукции, либо информации.

Модель была успешно использована при проектировании и анализе крупных систем распределения продукции для фирм различного профиля, производящих кожевенные, химические и агрохимические товары, замороженные продукты питания, оборудование для систем водо-и теплоснабжения.

Однако следует отметить, что эта модель имеет и некоторые недостатки. Так, для использования модели требуется обширная информация, на получение которой не каждая фирма может выделить необходимые средства и время. Кроме того, модель мало пригодна для исследования вопросов, не имеющих прямого отношения к транспорту .

Наряду с рассмотренной моделью существуют и другие имитационные модели для планирования и анализа систем распределения продукции. Наиболее полезной из них оказалась модель, имеющая название «Имитатор систем распределения» (DSS). Характерной особенностью этой модели является целенаправленная организация вопросов, заключающаяся в том, что переменные параметры имитационной модели определяются по ответам тина да -- нет на 450 вопросов. Информация, получаемая с помощью такого вопросника, включает характеристики спроса и покупательной способности, стратегии формирования портфеля заказов и пополнения производственных запасов, размещения предприятий, их производственных возможностей, а также характеристики других важных элементов системы. Существенно, что все эти элементы в большинстве случаев могут быть легко проанализированы. В зависимости от ответов на поставленные вопросы могут быть сформированы 10 12 различных вариантов рассматриваемой имитационной модели. При формировании этих вариантов используется специальная библиотека программ.

После того как определена структура имитационной модели, с помощью программы-редактора составляется специальный перечень информации, необходимой для проведения анализа. Благо даря такому перечню затраты на получение необходимой информации могут оказаться существенно меньше выгод от проведения данного исследования, поскольку для использования модели надо получать только ту информацию, которая действительно необходима.

Размерность модели может быть достаточно просто уменьшена путем соответствующей корректировки используемого вопросника. Такая возможность делает модель весьма ценной для средних, но величине и небольших фирм. Другой полезной для небольших фирм особенностью рассматриваемой модели является то, что для ее применения нет необходимости проводить большое число отладок программы. Однако, видимо, самым главным ее достоинством является возможность установления взаимосвязей между различными элементами системы. Необходимо также иметь в виду, что при использовании данной модели исследователь не только участвует в процессе моделирования, но и существенно влияет на него через вопросник. При этом исследователь лучше понимает модель и больше ей доверяет.

Хотя подобная программа может показаться излишне автоматизированной и потому не слишком полезной, однако благо даря ей обеспечивается адекватность модели для весьма сложных исследуемых систем. С помощью модели DSS можно анализировать сведения относительно трех групп элементов системы: сведения о потребностях, складах продукции и производственных ресурсах. Связи между этими элементами могут носить произвольный характер, каждый канал распределения продукции может характеризоваться двумя направлениями ее перевозок, все склады продукции могут быть связаны друг с другом, потребности могут возникать в любой точке системы, и, наконец, на каждом складе могут быть созданы запасы любого вида. При использовании этой модели оценки характеристик системы и основном определяются с помощью оценок подсистемы регионального распределения складов. К сожалению, в этой модели отсутствует возможность одновременного рассмотрения временных и пространственных параметров системы, а также возможность исследования ее динамических характеристик. Такие возможности, как уже указывалось, предоставляет рассмотренная модель .

В настоящее время многие фирмы хорошо знают, что правильное планирование систем распределения, проводимое на агрегированном уровне, может привести к весьма значительной экономии средств. Рассмотренные выше имитационные модели представляют собой как раз инструмент такого планирования. Они позволяют обеспечивать руководителей фирм информацией, на основе которой можно организовать или реорганизовать транспортную сеть таким образом, чтобы удовлетворить текущие или будущие потребности в перевозках грузов. Следует отметить, что для многих фирм создание совершенно новой системы распре деления продукции может быть неприемлемо. Поэтому очень важно, что такое ограничение, как и любое другое, может быть учтено в имитационных моделях рассмотренных типов.

Имитационные модели, основанные на использовании ЭВМ, применяются и при анализе систем государственного сектора транспорта, но реже, чем в случае частного сектора. Однако при всех достоинствах рассматриваемых имитационных моделей они все же обладают серьезным недостатком, связанным с невозможностью включения в модель таких переменных, которые не могут быть выражены количественно. К моделям, в которых делается попытка рассмотрения и количественных, и «неколичественных» переменных, относятся модели типа затраты - вы годы и затраты - эффективность. В моделях первого типа различным уровням общих затрат ставится в соответствие совокупность количественных и качественных оценок различных уровней обслуживания. Во многих случаях такое сопоставление осуществляется с использованием определенного типа показателей относительной стоимости. Однако при рассмотрении ряда важных показателей, таких, например, как загрязнение окружающей среды, влияние заторов на движение транспорта, уровень обслуживания небольших групп пассажиров, степень безопасности пользования транспортом, становится ясно, что сведение их к показателям стоимости является практически невозможным.

Данное обстоятельство привело к тому, что была разработана модель типа затраты - эффективность. Главная цель разработки этой модели состояла в том, чтобы для каждого возможного значения полных затрат представить оценки показателей уровня обслуживания в наиболее ясном и естественном для этих показателей виде. В качестве примеров показателей, о которых здесь могла бы идти речь, можно указать такие показатели, как время в пути, количество транспортных происшествий, уровень загряз нения окружающей среды, уровень комфортабельности. Возможные варианты решения для транспортной системы, представленные в естественном виде через качественные показатели рас смотренного выше типа, могут быть оценены в некоторой балльной шкале группой экспертов, аналогично тому как преподаватель оценивает школьные работы.

Модели типа затраты - выгоды и типа затраты - эффективность являются наиболее полными среди существующих моделей анализа транспортных систем. Эти модели, по существу, объединяют отдельные частные модели (главным образом основанные на использовании ЭВМ имитационные модели) с методами учета качественных переменных. При этом формируются возможные варианты решения, для которых проще, чем в других моделях, устанавливается связь ожидаемых результатов с общими затратами. Однако необходимо иметь в виду, что выбор окончательного варианта решения требует со стороны лиц, принимающих решения, боль шой работы для правильной оценки рассматриваемых вариантов .

Некоторые люди кажутся другим очень талантливыми, способными на разрешение самых сложных трудностей. Но этим выдающимся практикам зачастую присуща одна черта - неосознанная компетентность. Даже не зная ответов на вопросы, они знают, где их отыскать. У этих людей можно научиться правильному подходу к решению проблем. Ведь если волшебной палочки для разрешения трудностей пока не изобрели, то всевозможные методы и техники позволяют каждому человеку и отвечать на актуальные для себя вопросы.

Анализ трудностей

В основе многих методов решения проблем лежит процесс, содержащий в себе четыре основных этапа:

• Для начала необходимо определить, в чем заключается проблема. Какова ее истинная причина? Как стало понятно, что она в принципе существует?
• После этого подбирают возможные варианты разрешения данной трудности. Записывают любые идеи, которые приходят в голову.
• Следующий этап - предварительная оценка вариантов, а затем и выбор наиболее подходящего. Какая стратегия лучше всего подходит именно для этой трудности? А какую осуществить наиболее просто? Возможно, для некоторых стратегий необходимы дополнительные ресурсы - финансы, здоровье или связи с людьми, которых пока нет. И поэтому стоит остановиться на тех способах, которые имеются в распоряжение.
• Заключительный этап - это воплощение избранного варианта в жизнь. По завершении данного этапа следует ответить на вопрос о том, успешной ли была подобранная стратегия. Это поможет откорректировать действия при возникновении новых проблем, аналогичных предыдущей.

Данный метод анализа в решении проблем является основой для разрешения различных трудностей. На их основе можно составлять всевозможные вариации, адаптированные под индивидуальные особенности человека.

Социальные проблемы: способы разрешения

Под термином «социальная проблема» понимают такие сложности, как безработица, расслоение общества, высокий уровень заболеваемости и смертности среди населения. Методы решения социальных проблем, в первую очередь, заключаются в принятии правительством определенных решений. Выражаются они в законодательных актах правящих органов власти, проведении всевозможных мероприятий, направленных на решение трудности, а также и использование современных интернет-возможностей. Они позволяют заявить открыто о том, что существует определенная проблема. А пользователи интернета выражают свое мнение по определенному вопросу и предлагают различные альтернативные варианты их разрешения.

Управленческие проблемы

В процессе разработки и принятия организационной стратегии лицо, которое принимает решение, может использовать различные методы решения управленческих проблем. Рассмотрим некоторые из них.

• Двухфазное анкетирование. Позволяет установить главные факторы, которые влияют на текущую ситуацию, посредством индивидуальной работы экспертов.
• Позволяет получить данные об аналитической зависимости, которая отражает уровень влияния определенных факторов и их показателей на текущую ситуацию. Главным образом такие данные получают из статистического анализа.
• Экономическая оценка. Позволяет сделать вывод о финансовом состоянии организации. Применяется в условиях доступности бухгалтерских отчетов. Типичная финансовая модель базируется на определении точки безубыточности работы предприятия.
• Способ контрольных вопросов. Данный метод решения проблем в организации предполагает подведение к ответам с использованием наводящих вопросов. Они могут применяться как в процессе индивидуальной работы, так и при групповом обсуждении имеющейся трудности.

Способы разрешения проблем в учебном процессе

Постановка проблемы - один из основных способов обучения. Такой подход позволяет учащимся включить мыслительный процесс, вспомнить предыдущий опыт и знания, связанные с актуальной на занятии трудностью.

Один из основных методов решения учебной проблемы заключается в побуждающем диалоге, который позволяет учащимся выдвинуть гипотезы. Как правило, побуждение осуществляется учителем при помощи стандартной фразы: «Какие есть гипотезы по данному поводу?» Данный вопрос провоцирует выдвижение совершенно любых предположений - как неверных, так и решающих, правильных.

В том случае, если класс молчит, или же учащиеся выдвигают одни лишь ошибочные гипотезы, преподаватель должен дать подсказку к решающей версии. Такая подсказка продумывается учителем заранее при подготовке к уроку. Для устной проверки используется еще одна стандартная фраза: «Согласны ли вы с данной гипотезой или нет? Почему?»

Актуализация сложности

Решение проблемы - метод обучения, позволяющий ученикам наиболее глубоко сконцентрироваться на теме урока. Еще один способ сделать это заключается в актуализации определенной трудности. Например, преподаватель просит класс дать определение термину «атмосферное давление». Затем задает и другие вопросы. Например, отчего над разными участками земной поверхности его показатели могут быть неодинаковыми. Ответ фиксируется мелом на доске. Во время проведения урока преподаватель также рисует различные схемы, которые позволяют еще больше заострить внимание учащихся на той или иной трудности.

Творческие принципы в разрешении трудностей

Процесс креативного мышления делает акцент на следующих основных моментах при разрешении трудностей:

• Необходимость разделять формирование новых идей и их последующую оценку. Когда происходит мозговой штурм, следует уделить достаточное количество времени, чтобы зафиксировать все новые идеи. Возможных стратегий преодоления препятствий должно быть сформулировано как можно больше. Их не стоит оценивать до той поры, пока мозговой штурм не будет завершен.
• Проблемы должны быть переформулированы в ясные и четкие вопросы. Побудить себя, другого человека или группу к поиску креативных решений будет намного проще в том случае, если трудность предстанет в форме конкретного вопроса, предполагающего необычный ответ.
• Использование слов «да, и» существенно поможет развить новую идею. Одно из главных правил импровизации заключается в том, что каждую творческую идею можно быстро загубить словом «но…» («Этот вариант хорош, но…»). Этой коротенькой лексической единицы следует избегать любой ценой. Вместо этого стоит дополнить возможный вариант решения проблемы словами «да, и…».

Данные принципы могут применяться как при индивидуальном решении проблем, так и во время мозгового штурма. Генерацию новых идей лучше всего начать, задавая интересные вопросы и опираясь на те предпосылки, которые уже имеются. А к суждениям и оценкам можно будет приступить позднее - когда штурм будет завершен.

Сформулировать трудность наоборот

Один из наиболее популярных методов творческого решения проблем. В процессе применения данного подхода любое позитивное утверждение необходимо поменять на негативное. К примеру, если есть сложности с поиском новых идей в сфере работы с клиентами, можно представить себе самый худший вариант обслуживания покупателей. Это поможет отвлечься от стандартных подходов, и неожиданные повороты перспективы могут оказаться очень удачными. Техника позволяет автоматически отказаться от критики, помогает увидеть до этого времени не замечаемые комбинации идей.

Произвольный выбор слов

Если стандартные методы анализа и решения проблем не помогают, можно прибегнуть к самым необычным и креативным способам. Смысл данного метода заключается в совершенно случайном выборе комбинации слов. Легче всего сделать это, просто просматривая журнал, книгу или газету. Необходимо открыть любую страницу, а затем наугад водить пальцем до того момента, пока не возникнет желание остановиться. Если же палец остановится на картинке или фотографии, следует воспользоваться названием фрагмента. К примеру, на снимке изображен человек, и палец остановился на его шляпе. В таком случае используется слово «шляпа».

Данная методика подходит и для самостоятельной работы, и для поиска решений в группе. Он позволяет в течение нескольких минут выстроить совершенно новый ассоциативный ряд, который или приведет к новым идеям, или же покажет нестандартное направления для креативного процесса.

Психологические методы решения проблем: использование опыта

История разрешения трудностей в психологии предоставляет большое количество всевозможных идей, которые могут оказаться очень полезными и в теперешней практике.

Еще в далеком 1911 году Э. Торндайк наблюдал за тем, каким образом кошки пытались выкарабкаться из клетки, в которую исследователь их поместил. На основании проделанного эксперимента ученый сделал любопытный вывод: если успех при разрешении проблемы был достигнут способом проб и ошибок, то в следующий раз при возникновении аналогичной проблемы гораздо более велика вероятность использования именно той стратегии, которая оказалась успешной в предыдущий раз. Торндайк назвал этот феномен законом эффекта. вполне может быть использован в качестве эффективного метода решения проблемы. На основании исследований Торндайка можно сделать и такой вывод: опыт прошлого помогает пролить свет на теперешнюю трудность.

Идея гештальт-психологов: репродуктивное мышление

Идеи, выдвинутые Торндайком, были развиты его последователями. Многие из этих ученых были сторонниками гештальт-терапии. Они утверждали, что многие сложности могут быть решены при помощи такого метода как репродуктивное мышление. Смысл данного подхода заключается в том, что повторное воспроизведение опыта из прошлого оказывает существенную помощь в разрешении актуальной проблемы.

Препятствия продуктивности

Гештальт-психологи используют такой подход, который предполагает детальное рассмотрение помех для разрешения трудностей. Две главные помехи заключаются в следующем.

• Зацикленность. Человек, который в прошлом застрял на определенной стратегии поведения, не может осознать: в актуальной ситуации сегодня этот метод совершенно не работает. Он настолько зацикливается на определенной стратегии, что не замечает отсутствия эффективности своих действий.
• Неиспользование альтернативных методик. Это когнитивное искажение сходно с предыдущим. Психологи называют его функциональной фиксированностью. К примеру, у человека имеется линейка, но ему требуется отрезать ровный кусочек бумаги. Он фиксируется только на одном способе использования линейки, забывая о том, что ею можно не только измерять предметы, но и разглаживать поверхность бумаги. Тогда оторвать ровный листок будет гораздо проще.

Отсюда можно сделать следующий вывод: лучший метод решения проблем - это нестандартные решения. Под стандартом в данном случае понимается опыт, за который цепляется человек. А также это могут быть и предвзятые представления о своих возможностях, или же об использовании определенного инструмента.

Использование данных методов позволит решить самые сложные трудности в различных сферах. А способы, направленные на активизацию креативного мышления, подтолкнут к созданию собственных подходов для решения трудностей.

ак мы уже указывали выше, вместо обсуждавшейся ранее проблемы “человек или машина” возник целый ряд проблем.

Наиболее благополучно дело обстоит в области автоматизации сбора и обработки экспериментальных данных, то есть создания и использования измерительно-вычислительных комплексов, а также баз данных по объектам судебной экспертизы.

Если раньше приходилось осуществлять стыковку измерительной аппаратуры и ПК в экспертных учреждениях и осуществлять разработку программного обеспечения из-за того, что необходимые измерительно-вычислительные комплексы не производились, то теперь ситуация меняется. Большинство приборов и лабораторных установок комплектуются ПК и необходимыми компьютерными системами еще в заводских условиях. Для формирования баз данных применяются универсальные системы управления базами данных (СУБД) типа “Clipper”, “Paradox”, “FoxPro” и др. или созданные на их основе системы.

Возникающие проблемы связаны, в первую очередь, не с научно-методическими, а с организационными трудностями, как-то: отсутствием четкой программы по компьютеризации всех классов судебных экспертиз, явной недостаточностью финансирования, отсутствием подготов­ленных кадров и многим другим. Нельзя сказать, что организационные вопросы не решаются. И в ЭКЦ МВД РФ, и в РФЦСЭ при МЮ РФ имеются лаборатории, ответственные за автоматизацию судебно-экспертной деятельности, однако их усилий явно недостаточно при лавинообразном повсеместном внедрении компьютерной техники. К тому же, основное финансирование этих исследований осуществляется не в центре, а на местах. Поэтому региональные экспертные учреждения часто сами выступают инициаторами разработки компьютерных систем и оплачивают эту работу из своих средств. Отсюда разнобой в существующих компьютерных системах, их дублирование и нестыковки между ними.

Определенную дезорганизующую лепту сюда вносит также быстрая смена вычислительной техники и совершенствование языков программирования, поскольку появление компьютеров с большими возможностями, новых, более совершенных языков программирования приводит к переписыванию программ. В результате часто приходится переделывать заново целиком всю систему или создавать новое компьютерное обеспечение для измерительно-вычислительного комплекса. Эта нестабильность создает, как указывает Л. Г. Эджубов, опасную иллюзию продвижения вперед в научных исследованиях. Программисты из года в год регулярно выдают новую продукцию, но по существу, происходит переписывание решения одной и той же задачи . Однако данный программистский уклон переломить трудно, поскольку бурное развитие информационных технологий оказало сильное влияние на психологию программистов, а через них и на многих пользователей. Часто совершенствование программного обеспечения превращается у них в самоцель, усовершенствование ради самого усовершенствования и сводится к переделке АИПС, которые и без этого прекрасно выполняли свои задачи. Как правильно отмечает Л. Г. Эджубов, “беда... заключается не в самих изменениях,... а в том, что не выработана четкая стратегия, учитывающая данный дестабилизирующий фактор” .

Решение указанных проблем лежит в плоскости создания единой межведомственной программы по компьютеризации судебно-экспертной деятельности, координирующей не только работу федеральных экспертных учреждений в этой области, но и деятельность всех разработчиков компьютерных систем для судебной экспертизы на местах. Выполнение программы должно обеспечить совместимость таких систем и возможности их функционирования в рамках компьютеризированного рабочего места эксперта, эксплуатацию в рамках единой сети экспертного учреждения (учреждений), а также учитывать дальнейшее совершенствование компьютерной техники, языков программирования, систем управления базами данных.

Другая группа проблем возникает при использовании математических и статистических методов для анализа изображений, особенно в идентификационных исследованиях. Эйфория, наблюдавшаяся пятнадцать-двадцать лет назад по поводу успехов математизации судебной экспертизы, возможностей автоматизации процессов идентификации, явно пошла на спад. Мы полностью согласны с Л. Г. Эджубовым, что “первона­чальные прогнозы о возможности решения наиболее сложных и актуальных задач судебной экспертизы с помощью математических методов в некоторой степени не оправдались”. Эджубов объясняет это несколькими причинами в числе которых он называет использование индуктивных построений при решении многих идентификационных задач. Поскольку индуктивные выводы, хотя и являются строго детерминированными, все же носят вероятный характер (основаны на ограниченном числе наблюдений), постольку они могут быть оспорены. Примером является дискуссия вокруг количественной методики установления факта контактного взаимодействия преступника и жертвы по волокнам на их одежде, которая позволила повысить достоверность экспертиз, выполнявшихся ранее только на качественном уровне. Количественная методика была широко распространена в экспертных учреждениях, однако через несколько лет в построениях математика были обнаружены неточности. Замечания сводились к тому, что для конкретного использования данного количественного метода необходимо определить вероятности случайного появления всех существующих видов волокон на всех видах одежды. Формально это безусловно верно, но фактически невозможно.

Другой причиной является тот факт, что большинство объектов экспертизы являются системами диффузного характера, в которых приходится учитывать множество разнородных факторов, явлений и процессов. Изучение таких систем производится с использованием моделей, что снижает требования, предъявляемые к математическому описанию, приводит к тому, что, как указывает В. В. Налимов, “математический язык, однозначный по своей природе, стал применяться в многозначном смысле” . Поэтому многое при оценке результатов использования количественных методик зависит не от объективных факторов, а от теоретической позиции того или иного специалиста, допущений, которые он считает приемлемыми, его вкусовых пристрастий .

Существует и ряд других причин, среди которых можно выделить трудности и субъективизм в определении пороговых значений количественных характеристик, которые позволяют сделать категорический вывод о тождестве, и некоторые причины субъективного характера, о которых скажем ниже.

Все указанные выше причины привели к тому, что начавшаяся с наиболее трудного участка (автоматизации идентификационных исследований) компьютеризация судебной экспертизы перешла сейчас в несколько иное русло. На передний план выдвинуты проблемы создания не экспертных систем, полностью заменяющих человека, а интерактивных систем гибридного интеллекта - составных частей компьютеризированного рабочего места эксперта. Мы не видим никакой трагедии в том, что на некоторое время автоматизированные количественные методики отошли в тень, поскольку им ранее уделялось неоправданно большое внимание. Едва ли можно согласиться с Л. Г. Эджубовым, когда он упрекает разработчиков в “увлечении более результативными и простыми разработками”, утверждает, что автоматизированные (мы называем их компьютеризованные) рабочие места “превратили в вершину научного исследования по применению компьютеров”, хотя он и отдает им должное.

Представляется, что для практики производства судебных экспертиз развитие этого направления сейчас гораздо важнее. Видимо, это явление на данном этапе компьютеризации объективно обусловленно и связано с признанием лидирующего положения эксперта, приоритетом его неформальных знаний.

В дальнейшем именно развитие и совершенствование СПСЭ позволит, постепенно накапливая информацию, перейти к базам знаний и системам искусственного интеллекта. Хотя многие считают разработку вышеуказанных систем простой задачей, здесь имеется достаточно своих проблем. Именно создание интерактивных систем, когда производится формализация методики, попытки оценить количественно значимость различных признаков, обнажили множество недостатков и разночтений в методиках, над которыми эксперты, а часто и разработчики методик, даже не задумывались. Выяснилось, что многие методики невозможно формализовать из-за их неконкретности, расплывчатости оценок, внутренней противоречивости, хотя математический аппарат для поддержания диалога очень прост . Таким образом, вполне закономерно на передний план выдвинулась задача ревизии методик, устранения рас­хождений в разработках различных ведомств и выработки и утверждения унифицированных единых методик для использования во всех экспертных учреждениях. Эта работа уже начата в рамках межведомственного совета по судебной экспертизе. Представляется, что в дальнейшем интерактивные СПСЭ должны создаваться только на основе методик, прошедших эту процедуру.

Остановимся далее на проблемах объективного и субъективного характера, связанных с подготовкой пользователей для работы с компьютерными системами. Замена больших и средних ЭВМ персональными компьютерами привела к устранению операторов практически из всех сфер экспертных исследований. Диалог человека с компьютером поддерживается на естественном языке, интерфейсы современных программных продуктов для ПК настолько дружественные, что эксперт общается с компьютером напрямую без посредников. Поэтому использование ПК практически снимает проблему участия оператора в про­изводстве экспертиз, которая усиленно дебатировалась в криминалистике два десятилетия назад . В тех случаях, когда оператор все же участвует во вводе данных в компьютер, его можно уподобить лаборанту, готовящему пробу для химического анализа или фотолаборанту, выполняющему под руководством эксперта техническую работу.

Опыт системы “Автоэкс”, когда на входе вводятся данные, решение типовых вопросов полностью автоматизировано, а на выходе печатается заключение, показал, что это приемлемо только для решения стандартных задач и, строго говоря, экспертизой не является, поскольку “экс­пертиза - специальное исследование, проводимое для установления определенных фактов следователем или судом через сведущее лицо (эксперта), являющееся специалистом в данной отрасли знания” . При этом отмечается, что характерной особенностью заключения эксперта является то, что он на основании своих специальных знаний объясняет значение установленных им фактов, подводя их под так называемые общие опытные суждения. Отсюда следует, что там, где нет общих опытных суждений, нет и заключения эксперта как особого доказательства. По мнению С. Ф. Бычковой, результатом проведения стандартного исследования по стандартной технологии, основанной на использовании программных средств, должно быть заключение от имени судебно-экспертного учреждения, выступающего как юридическое лицо . С ней солидарен и А. В. Ростовцев, утверждающий, что при выполнении экспертного исследования с высокой степенью автоматизации, когда используется стандартная унифицированная методика и на стандартный вопрос дается стандартный ответ, отпадают за ненадобностью такие функции человеческого участия, как применение специальных познаний, оценка результатов проведенного исследования на основе внутреннего убеждения эксперта. Задача эксперта (оператора) сводится только к вводу в компьютер исходных данных, проверке и подписанию документа, поэтому происходит вырождение экспертизы в процессуальном смысле этого понятия .

Если двадцать лет назад дебатировался вопрос о принципиальной возможности для каждого эксперта работать на ЭВМ, то теперь, когда этому учат в средней общеобразовательной школе, проблема перешла в другую практическую плоскость, поскольку уровень преподавания информатики (хотя это теперь обязательный предмет во всех высших учебных заведениях) пока еще, к сожалению, весьма низок. Поэтому на стадии первоначальной подготовки эксперт должен овладеть основными навыками работы с ПК в пользовательском режиме (что теперь входит в программу средней общеобразовательной школы) и изучить сущест­вующие компьютерные системы по направлению, в котором он специализируется.

Следует заметить, что многие СПСЭ содержат специальные обучающие блоки-тренажеры, которые позволяют овладевать одновременно и методикой, и ПК. В этой связи, как нам представляется, неправ Л. Г. Эджубов, полагающий, что поверхностное отношение экспертов к труду объясняется условиями “облегченной” работы на ПК . Такая точка зрения часто возникает при внедрении любой новой техники. На самом деле, избавление эксперта от рутинных операций позволяет ему сосредоточиться на творческой части работы. Что касается нерадивого испол­нителя, то и выполненное в “ручном” режиме его заключение будет низкого качества. Интересно, что как раз эта категория экспертов обычно противится внедрению СПСЭ, поскольку при выполнении экспертиз на ПК руководителю экспертного учреждения значительно легче контролировать их работу. У последних нет тогда возможности преувеличить объем работы и собственную занятость.

Таким образом, работа на компьютеризованном рабочем месте эксперта, включающем системы сбора и обработки экспериментальных данных, интегрированные базы данных по объектам экспертизы, программы расчетов по известным формулам и алгоритмам, как правило, не требует участия оператора ЭВМ или специалиста-программиста, и в этом как раз специфика такого рабочего места. При использовании компьютерных программ, решающих идентификационные задачи на основании количественных оценок, если эксперт детально представляет себе математический аппарат решения данного вопроса и согласен с критериями, используемыми для количественной оценки признаков (пусть даже не им предложены эти критерии), он может отвечать за экспертные выводы единолично. Программист в этом случае выступает в роли одного из разработчиков методики.

Если же эксперт воспринимает компьютерную систему как “черный” ящик, он фактически отстраняется от оценки результатов экспертизы, выполненных с помощью ЭВМ, и вправе поэтому либо дать условный вывод, либо ограничиться ответами на вопросы, разрешенные им лично без помощи компьютера. Комплексными, по нашему мнению, такие экспертизы быть никак не могут даже тогда, когда компьютерная программа составляется специально для данной экспертизы, поскольку эксперт здесь только один, а программист осуществляет создание программы по предложенному ему экспертом алгоритму. Однако, если алгоритм решения конкретной задачи составляется совместно экспертом и математиком (не путать с программистом!), такая экспертиза может обладать всеми чертами комплексной.

Еще по теме 3.2. Возможные варианты решения проблем:

1. Формулировка ограничений и критериев для решения проблем
2. 9.1. Пользователи данных финансовой отчетности и возможность принятия решения на основе этих данных
3. 3.2. Пути решения проблем государственного долга России.

- Авторское право - Адвокатура - Административное право - Административный процесс - Антимонопольно-конкурентное право - Арбитражный (хозяйственный) процесс - Аудит - Банковская система - Банковское право - Бизнес - Бухгалтерский учет - Вещное право - Государственное право и управление - Гражданское право и процесс -

Прежде чем рассматривать возможные варианты решения возникшей проблемы, руководителю необходимо определить показатели, по которым будут сравниваться альтернативы и выбираться наилучшая. Эти показатели принято называть критериями выбора. Например, принимая решение о приобретении нового оборудования, можно ориентироваться на критерии цены, производительности, эксплуатационных расходов, эргономичное и т.п., а в случае принятия решения о приеме на работу нового сотрудника критериями выбора среди кандидатов могут быть образование, опыт работы, возраст, личные качества. По возможности критерии выбора должны иметь количественное выражение. Критерии зависят от цели решения, характера конкретных задач и могут быть объективными (основанными на правилах и процедурах) и субъективными (на мнениях экспертов). От качества выбранных критериев во многом зависит и качество решений.

По роли в отборе вариантов решений критерии подразделяются на необходимые и достаточные.

Необходимые критерии имеют вид жестких ограничений, нарушать которые не допускается. Они позволяют отделить приемлемые варианты от неприемлемых.

Обычно в основе таких критериев лежат правовые, технические, экологические и иные сходные с ними нормы и нормативы, например, предельно допустимый уровень загрязнения окружающей среды, технические условия эксплуатации, требования законодательства.

Достаточные критерии дают возможность сделать выбор лучшего варианта решения из оставшихся. Они отражают иной класс требований, среди которых, в частности, можно назвать эргономические (обеспечение удобства и комфорта для работника) и социальные (защищенность, безопасность). Но главными требованиями являются экономические (уровень затрат, прибыльность и др.).

Достаточные критерии исходят из степени достижения; наличия целей, ресурсов и т.п. По возможности они должны иметь количественное выражение.

К любым критериям предъявляются следующие требования:

• – направленность на достижение заданной цели;
• – непротиворечивость нормативным актам и экономической ситуации;
• – соответствие современному научно-техническому уровню производства и опыту;
• – предупреждение, а в случае возникновения – средства преодоления негативных последствий рискованных действий.

Если критерии оценки выбраны ошибочно, создается лишь видимость правильного решения. Работа по выбору критериев проводится на уровне логических рассуждений и интуиции.

Разработка вариантов решения

На этой стадии учитываются степень соответствия вариантов решения политике организации, ее традициям, этическим ценностям, а также вероятность и серьезность риска.

Подготовке управленческого решения предшествуют сбор и анализ информации, относящейся к ситуации принятия решения. Для подготовки решения информация должна быть достаточно полной. Чем полнее и достовернее информация, тем больше у менеджера знания по данной проблеме и тем легче ему принимать решение. Собирая нужную информацию, менеджер должен задать и ответить на вопрос: "Какая информация мне нужна для принятия этого решения?" Он должен решить, насколько данные, имеющиеся в его распоряжении, относятся к проблеме, которую он пытается решить, и в какой мере можно доверять этим данным. Он должен уяснить, какая еще информация ему потребуется, и сделать все от него зависящее для получения этой информации.

Желательно, чтобы вариантов решения проблемы было несколько и была возможность выбора (идеально 5 –7). Особенно это важно при принятии стратегических решений. Однако на практике, как свидетельствуют опросы, половина руководителей всегда разрабатывают только один вариант решения, 35% – два, 9% – три и лишь 4% – более трех вариантов. В рамках каждого варианта производится расчет:

• – затрат времени;
• – издержек;
• – масштабов работ;
• – содержания работ;
• – приоритетности работ (чтобы в случае невозможности работы над всеми вопросами одновременно в первую очередь заниматься наиболее важными);
• – уровня обеспеченности информацией для принятия решения;
• – характера риска;
• – негативных и побочных последствий решения;
• – ответственных лиц.

Оптимальный вариант решения предполагает такое сочетание его качественных и количественных переменных, которое в наибольшей степени будет удовлетворять стоящей задаче. Однако на практике менеджер нс располагает (и не может располагать) такими запасами знаний и времени, чтобы сформулировать и оценить каждый возможный вариант. Менеджеры хорошо понимают, что поиск оптимального решения очень труден, занимает много времени и дорого стоит, поэтому они ищут не оптимальный, а достаточно хороший, приемлемый вариант, позволяющий снять проблему.

Для подготовки решений сложных проблем можно применять различные научные методы. Наиболее распространенными методами подготовки решений являются методы моделирования и экспертных оценок. Выбор метода зависит от характера проблемы, сроков и средств, которые выделяются для принятия решения.

Методы моделирования применяют в тех случаях, когда управленческое решение принимается на основе обширной цифровой информации, которая может быть легко формализована. Использование математических моделей позволяет дать количественную характеристику проблемы и найти оптимальный вариант ее решения. При разработке и оптимизации решения конкретной проблемы методами моделирования последовательно реализуются следующие основные этапы:

• – постановка задачи;
• – выбор критерия эффективности анализируемой операции;
• – анализ и количественное измерение факторов, влияющих на исследуемую операцию;
• – построение математической модели;
• – количественное решение этой модели и нахождение оптимального решения;
• – проверка адекватности модели и найденного решения анализируемой ситуации;
• – корректировка модели (при необходимости).

Наиболее распространенными являются модели , приведенные на рис. 6.5.

Рис. 6.5.

Модели теории очередей применяются для нахождения оптимального числа каналов обслуживания при известном количестве клиентов, а также частоте и времени их обращения к данным каналам. Например, такие модели используются при определении оптимального количества: телефонных линий, необходимых для обеспечения качественной связи между абонентами; троллейбусов на маршруте, необходимых для перевозки пассажиров при условии, чтобы на остановках не скапливались большие очереди, и т.п.

Модели управления запасами. Организации в процессе своей деятельности должны поддерживать определенный уровень запасов своих ресурсов с тем, чтобы избежать простоев или перерывов в работе. Однако увеличение запасов требует дополнительных средств и издержек на хранение.

Модели управления запасами позволяют найти оптимальное решение, т.е. такой уровень запасов, который минимизирует издержки на его создание и обеспечивает поддержание производственных процессов на заданном уровне.

Модели теории игр. Многие хозяйственные операции можно рассматривать как действия, совершаемые в условиях противодействия. Наиболее массовый случай противодействия – конкуренция. Принимая решение, менеджер должен выбрать альтернативу, позволяющую уменьшить степень риска. Такую возможность ему предоставляет теория игр, математические модели которой позволяют анализировать свои действия с учетом возможных ответных действий конкурентов.

Модели линейного программирования применяются для нахождения оптимального решения при распределении дефицитных ресурсов и наличии конкурирующих потребностей. Например, с помощью моделей линейного программирования можно рассчитать, какое количество изделий каждого наименования следует производить для получения наибольшей прибыли при известных ресурсах и рентабельности каждого типа изделия.

Методы экспертных оценок. При разработке и обосновании многих решений, которые полностью или частично не поддаются количественному анализу, значительный эффект приносят методы экспертных оценок. Суть этих методов принятия решений заключается в получении ответов специалистов на поставленные перед ними вопросы и выработке на их основе управленческих решений.

Главными критериями формирования экспертной группы являются компетентность, способность решать творческие задачи, конструктивность мышления и коммуникабельность.

Среди методов экспертных оценок наиболее распространены метод "мозговой атаки" и метод Дельфи.

Метод "мозговой атаки" ("мозгового штурма") заключается в совместном генерировании новых идей и последующем принятии управленческих решений. Основное условие "мозгового штурма" – это создание обстановки, максимально благоприятной для свободного генерирования идей. Чтобы этого добиться, запрещается опровергать или критиковать идею, какой бы на первый взгляд фантастической она ни была. Все идеи записываются, а затем анализируются специалистами. На основе обобщения и составления предлагаемых идей руководитель в сжатые сроки может найти оригинальное решение.

Метод Дельфи получил название от греческого города Дельфы, прославившегося жившими там мудрецами – предсказателями будущего. Метод Дельфи – это многотуровая процедура анкетирования. После каждого тура данные анкетирования дорабатываются, и полученные результаты сообщаются экспертам с указанием расположения оценок. Первый тур анкетирования проводится без аргументации, во втором – отличающийся от других ответ подлежит аргументации или же эксперт может изменить оценку. После стабилизации оценок опрос прекращается и принимается предложенное экспертами или скорректированное решение.

Большое значение коллективных методов состоит в том, что они усиливают элемент коллегиальности в процессе принятия сложных решений и, используя интуицию и коллективную генерацию идей, позволяют находить новые, оригинальные решения проблем, к которым нельзя прийти с помощью только логических рассуждений.

Выбор рационального варианта решения

Выбор рационального варианта решения , который будет реализован на практике, происходит путем сопоставления вариантов и оценки их достоинств и недостатков. Очень важно при этом объективно проанализировать вероятные результаты реализации разработанных вариантов. Варианты оцениваются с помощью разработанных на втором этапе критериев.

Необходимо отметить, что поскольку выбор осуществляется, как правило, на основе нескольких, а не одного критерия, он всегда носит характер компромисса. Но компромиссы бывают правильными и ошибочными. Правильные компромиссы отражены в пословице "Лучше синица в руках, чем журавль в небе". Ошибочный компромисс хуже, чем отсутствие решения.

Обязательным условием выбора варианта решения является комплексный учет его возможных положительных и отрицательных последствий. Здесь необходимо применить системный анализ, т.е. оценить влияние принимаемого решения на ключевые показатели функционирования организации (например, прибыль, рентабельность, конкурентоспособность продукции и др.), а также учесть возможное его влияние на все остальные взаимосвязанные элементы организации. Кроме того, при оценке вариантов решения необходимого учитывать фактор риска.

Согласование и принятие решения

В современных системах управления в результате разделения труда подготавливают и разрабатывают решение одни работники организации, принимают или утверждают – другие, а выполняют – третьи. Иначе говоря, руководитель часто утверждает и несет ответственность за решение, которого не разрабатывал; специалисты, готовившие и анализировавшие решение, не участвуют в его реализации, а исполнители не принимают участия в подготовке и обсуждении готовящихся решений.

Поэтому необходимо принимать решения, согласованные с соответствующими специалистами и смежными структурными подразделениями организации. Не один руководитель, а все члены организации должны стремиться к повышению эффективности ее работы. Разработчики готовят решение, выбирают курс для организации, но, чтобы оно было реализовано, необходимы совместные действия всех членов организации. Поэтому в групповых процессах принятия решений весьма существенную роль играет стадия согласования.

Принимая решение, руководитель должен быть убежден в правильности своей точки зрения, доказывая работникам, что данное решение несет выгоды и организации, и отдельным ее членам. Практика показывает, что вероятность быстрой и эффективной реализации решения значительно возрастает, когда исполнители имеют возможность высказать свое мнение по поводу принимаемого решения (направленного на разрешение особенно сложной проблемы), внести предложения, замечания. Тогда принятое решение воспринимается как свое, а нс навязанное сверху. Поэтому лучший способ согласования решения состоит в привлечении работников к участию в процессе его принятия. Однако в ряде ситуаций, когда это невозможно или нерационально, менеджер вынужден принимать решение единолично, не прибегая к его обсуждению и согласованию с подчиненными.

Окончательное решение принимается руководством организации или подразделения, которое распоряжается ресурсами, необходимыми для его реализации, и несет персональную ответственность за результаты.