Теоретические основы исследования
Практическая работа № 2 СИСТЕМНО-КОГНИТИВНАЯ МОДЕЛЬ ОЦЕНКИ КАЧЕСТВА ЖИЗНИ В СЕЛЬСКОЙ МЕСТНОСТИ Цель работы:получить практические навыки при оценке качества жизни в сельской местности Постановка проблемы Для успешного решения стратегических задач по наращиванию экономического потенциала аграрного сектора необходимо повышать уровень и качество жизни на селе, что позволит преодолеть дефицит специалистов и квалифицированных рабочих в сельском хозяйстве и других отраслях экономики села. Сложившаяся на селе ситуация в социальной сфере препятствует формированию социально-экономических условий для привлечения молодёжи в сельскую местность. На сельском рынке труда по сравнению с городским наиболее остро стоят вопросы, связанные с трудовой активностью населения, безработицей, уровнем доходов, бедностью и напряжённостью сельского рынка труда в целом. В настоящее время молодёжь является социально незащищенной категорией, 36% численности которой среди зарегистрированных по линии службы занятости являются безработными, в том числе и выпускники средних профессиональных и высших учебных заведений. Соотношение предложения и спроса на трудовые услуги молодежи в 1,3-1,4 раза выше, чем в среднем по другим категориям, период трудоустройства на 25-30% продолжительнее. Это подчёркивает актуальность регулирования рынка труда в сельской местности в целом, и в частности привлечения молодых специалистов на село за счет повышения качества жизни на селе.
Анализ последних исследований и публикаций В настоящее время не существует общепринятого научного определения понятия «качество жизни» и каждый автор акцентирует внимание на одной из сторон этого понятия. Для населения качество жизни – это уровень удовлетворенности человеком своей жизнью по его собственной субъективной самооценке. Существует также объективный подход к определению качества жизни, при котором качество жизни оценивается не по субъективной удовлетворенности самим человеком, а по ряду объективных показателей другими людьми, имеющими для этого полную и достоверную информацию и необходимую квалификацию, т.е. коллективом экспертов. С этой точки зрения, качество жизни – понятие, отражающее степень удовлетворения материальных, культурных и духовных потребностей человека, измеряемое компетентными и информированными специалистами по набору объективных показателей. Наиболее полный на данный момент набор частных критериев, объединяющий различные методики измерения качества жизни, опубликован в фундаментальной работе С.А. Айвазяна [1]. В работе указаны ключевые направления совершенствования институтов и социально-экономической политики, на которых, в первую очередь, следует добиваться успеха в деле повышения качества жизни населения. Основными из них являются осуществление институциональных преобразований и реформ в области социально-экономической политики, направленных на существенное улучшение ситуации с загрязнением окружающей среды; снижение безработицы и уровня дифференциации населения по доходам. В настоящее время необходимо найти баланс между обеспечением интересов самых широких слоев населения и высокой эффективностью экономики [2]. Причем необходимо иметь постоянно действующую стандартизированную технологию, не только обеспечивающую поиск и периодическое определение оптимального баланса для различных регионов, но и выработку научно-обоснованных рекомендаций по конкретным мерам, обеспечивающим соблюдение данного баланса. Кроме того для привлечения молодых специалистов на село необходимо обеспечивать информационную и аналитическую поддержку, направленную на разработку метода и средства измерения силы и направления влияния на качество жизни разнородных по своей природе факторов в одних и тех же единицах измерения. Цель исследования – разработка научно обоснованных положений и рекомендаций по формированию стратегии социально-экономической политики в сельской местности, которая позволит повысить качество жизни населения при помощи системно-когнитивного анализа, реализованного в интеллектуальной системе "Эйдос".
Теоретические основы исследования Система "Эйдос" на базе формализуемой когнитивной концепции успешно генерирует семантическую информационную модель качества жизни населения и алгоритмы базовых когнитивных операций системного анализа и является специальным программным инструментарием для решения проблемы и задач, поставленных в данном исследовании [3]. К частным критериям, характеризующим интегральную категорию «Качество жизни» относятся: - ВВП на душу в текущих ценах; - уровень инфляции (потребительских цен); - уровень безработицы, в % от трудоспособного населения; - плотность асфальтовых и бетонных автомобильных дорог, т.е. общая протяженность этих дорог в км., приходящаяся на 1000 км2 территории; - плотность сети железнодорожных сообщений, т.е. общая протяженность железных дорог в км., приходящаяся на 1000 км2 территории; - доля бедного населения, т.е. населения, среднедушевой доход которых ниже черты бедности; - число лиц, состоящих на учете по поводу токсикомании, наркомании и алкоголизма, приходящееся в среднем на 1000 жителей; - площадь заповедников, заповедно-охотничьих хозяйств и национальных парков, приходящаяся в среднем на 1000 км2 территории. Для синтеза системно-когнитивной модели «Качество жизни» осуществляется структуризация и формализация предметной области, подготовка исходных данных, в качестве которых используются описательные и классификационная шкалы, а также их градации. Описательные шкалы и их градации определяют основные факторы, влияющие на интегральную категорию «Качество жизни». В качестве классификационной шкалы используется «Качество жизни», которая содержит градации: «Очень низкое», «Низкое», «Среднее», «Высокое», «Очень высокое». Градации классификационной шкалы в обучающей выборке образуют вектор:
, где – обозначения термов данной шкалы. Градации описательных шкал также заданы в виде термов: «Очень низкое «Очень низкое», «Низкое», «Среднее», «Высокое», «Очень высокое» и образуют матрицу: , где n – число исследуемых объектов в обучающей выборке; m – число факторов, воздействующих на состояния объектов; – обозначения термов описательных шкал. Для синтеза моделей в СК-анализе в настоящее время используется 7 частных критериев знаний INF1-INF7, а для верификации моделей и решения задачи идентификации и прогнозирования 2 интегральных критерия сходства: «Семантический резонанс знаний» и «Сумма знаний». Частные критерии знаний INF1-INF7 по сути, являются формулами для преобразования абсолютных частот в количество информации и знания. Интегральный критерий «Сумма знаний» представляет собой суммарное количество знаний, содержащееся в системе факторов различной природы, характеризующих сам объект управления, управляющие факторы и окружающую среду, о переходе объекта в будущие целевые или нежелательные состояния. В координатной форме данный интегральный критерий представляет выражение:
где: M – количество градаций описательных шкал (признаков); – вектор состояния j-го класса; – вектор состояния распознаваемого объекта, включающий все виды факторов, характеризующих сам объект, управляющие воздействия и окружающую среду, т.е.: Интегральный критерий «Семантический резонанс знаний» представляет собой нормированное суммарное количество знаний, содержащееся в системе факторов различной природы, характеризующих сам объект управления, управляющие факторы и окружающую среду, о переходе объекта в будущие целевые или нежелательные состояния. Интегральный критерий представляет собой аддитивную функцию от частных критериев знаний и имеет вид:
где: – средняя информативность по вектору класса; – среднее по вектору объекта; – среднеквадратичное отклонение частных критериев знаний вектора класса; – среднеквадратичное отклонение по вектору распознаваемого объекта. Система "Эйдос" формирует информационные портреты классов, представленные в виде векторов, элементы которых отображают направления и степень влияния факторов на градацию выбранного класса:
, , , , где – вектор степени влияния факторов на «Качество жизни» «Очень низкое»; – вектор степени влияния факторов на «Качество жизни» «Низкое»; – вектор степени влияния факторов на «Качество жизни» «Среднее»; – вектор степени влияния факторов на «Качество жизни» «Высокое»; – вектор степени влияния факторов на «Качество жизни» «Очень высокое». В системе «Эйдос» определяется достоверность идентификации «k-й» градации класса Sk, которая определяется по формуле:
где N – количество объектов в распознаваемой выборке; BTik – уровень сходства «i-го» объекта с «k-й» градацией, к которой он был правильно отнесен системой; Tik – уровень сходства «i-го» объекта с «k-й» градацией, к которой он был правильно не отнесен системой; BFik – уровень сходства «i-го» объекта с «k-й» градацией, к которой он был ошибочно отнесен системой; Fik – уровень сходства «i-го» объекта с «k-й» градацией, к которой он был ошибочно не отнесен системой. При таком определении параметр сходства изменяется в пределах от Задание на работу
Популярное: Как построить свою речь (словесное оформление):
При подготовке публичного выступления перед оратором возникает вопрос, как лучше словесно оформить свою... Личность ребенка как объект и субъект в образовательной технологии: В настоящее время в России идет становление новой системы образования, ориентированного на вхождение... Генезис конфликтологии как науки в древней Греции: Для уяснения предыстории конфликтологии существенное значение имеет обращение к античной... ©2015-2024 megaobuchalka.ru Все материалы представленные на сайте исключительно с целью ознакомления читателями и не преследуют коммерческих целей или нарушение авторских прав. (426)
|
Почему 1285321 студент выбрали МегаОбучалку... Система поиска информации Мобильная версия сайта Удобная навигация Нет шокирующей рекламы |