Системноинженерное мышление в непрерывном образовании.

5 декабря 2014г.

Образование: жизненные маршруты• Образование: увеличить возможные жизненные маршруты (из

«физиков» лирики получаются, а вот наоборот -- нет).

• Всегда дилемма: всё о ни о чём (узкие специалисты), ничего обо всём (генералисты).

• Знание принципов освобождает от знания фактов

• Обучение мышлению (а не материальной культуре): мышление выживает дольше, материальная культура морально устаревает быстро

• Профессии умирают стремительно. И рождаются так же быстро. Мы даже не можем представить себе, какие работы будут ждать детей или студентов через 10 лет (роботы, искусственный интеллект, биоинженерия). Выход: разделить образование (учить думать и учить учиться) и обучение (учить технологии).

Образователи:

• Методолог (чему учить, нарезка знаний на модули)

• Преподаватель (как учить данному модулю, дидактика)

• Тьютор (выбор образовательного маршрута, ответственность за карму ученика)

• … 2

Развиваем мышлениеКакие предметы нужно учить в нежном возрасте, ибо их знание необходимо для огромного числа других предметов?

1. Мышление (дисциплины) формализации (аккуратного представления мира, научное мышление – потенциально бОльшее число моделей мира):

• Математическое мышление

• Физическое мышление

• Информатика• Алгоритмическое мышление

• Императивное• Функциональное• Логическое

• Онтологическое мышление [пропущено везде, моделирование данных, базы данных]. Моделирование (против программирования).

• Экономическое мышление

• ….

2. Мышление (дисциплины) дела (ненаучное! Эвристическое: байка Billy Koen про мост в 1700 году. Но с полным использованием мышления формализации)

• Инженерное мышление

• Менеджерское мышление (управления проектами, лидерства, маркетинга)

• …. 3

Путь упрощения знаний(даты условны! И всегда есть гениальные исключения)

НАЧАЛЬНАЯ ШКОЛА

Алгоритмика 2012 Моделирование данных ??? Инженерия ???

СРЕДНЯЯ ШКОЛА

Алгоритмика 1985 Моделирование данных ??? Инженерия ???

Бакалавриат

Алгоритмика 1975 Моделирование данных ??? Инженерия 1900

Магистратура

Алгоритмика 1970 Моделирование данных 1995 Инженерия 1800

НАУКА И ПРОИЗВОДСТВО

Алгоритмика 1960 Моделирование данных 1980 Инженерия -4000

4

Как сделать таких людей?(или проблемы советской инженерной школы)

5

Практика=дисциплина+технология

Дисциплинированные (компетентные) исполнители,

Обеспеченные необходимыми для поддержки дисциплины инструментами.

6

Примеры изучаемых практикПрактики алгоритмики (не информатики!):

• Дисциплина – императивное программирование (алгоритмика)

• Технологии и Миры задач:• ПиктоМир – мир Робота Вертуна• КуМир – мир нарисованных Робота, Водолея,

Чертёжника, Черепахи• Julia (продолжение линии Fortran, Mathlab, Python) –

мир матричных вычислений

Математические практики:

• Дисциплина – избранные разделы математики

• Технологии и Миры задач:• Ручка, бумажка, траспортир, циркуль – мир

вычислений и формул• Mathematica, Sage, ??? – мир вычислений и формул

7

Основная проблема образования: объединение дисциплины и технологии в практике

• дисциплины = мышление (операции с абстрактными типизированными объектами). Меняются за 30 лет. Учатся в школе и ВУЗе.

• технологии = инструменты и рабочие продукты (поддержка мышления в экзокортексе). Меняются каждые 5 лет. Учатся на производстве.

• Связь дисциплин и технологий, дисциплин и жизни нужно ТРЕНИРОВАТЬ, для этого и нужен преподаватель

8

В жизни ни одного слова из учебника

В учебнике ни одного слова из жизни

Практики = дисциплины + технологии

Образовывать на учебных практиках:

• Дисциплине

• в ряде учебных технологий

• Выполняя упражнения в учебных Мирах

Работать с производственными практиками:

• Опираясь на образование (дисциплину)

• Подучившись технологии предпринятия

• В целевых Мирах

9

Образовывание в инженерииЧему образовываем (дисциплина, мышление):

• Инженерия – это не уроки ремесла, не «труд». Это обучение приёмам системноинженерного мышления.

• Это понимание роли разделения труда (почему оно происходит)

• Это понимание коллективной работы по созданию сложных систем

• Поддисциплины: инженерия требований, инженерия архитектуры, проектирование, проверка и приёмка, эксплуатация и ремонт

• Литература на русском: «Системноинженерное мышление в управлении жизненным циклом», http://techinvestlab.ru/files/systems_engineering_thinking/systems_engineering_thinking--TechInvestLab_2014.pdf -- учебник для ВУЗов

На чём учим: (технологии MBSE, model-based systems engineering):

• Моделеры языков моделирования: SysMoLan, Modelica, SysML, ArchiMate

• Учебные технологии – нужно создавать (идея: SysMoLan)

• Особенность: моделирование мира (онтология, моделирования данных) используется! Нужно принять решение: курс этот внутри инженерного курса, внутри курса информатики, отдельный курс? Рекомендация: отдельный курс, но легче всего начинать как «кусочек курса инженерии».

Какие задачи решаем:

• Бесконечное множество: программирование, механическая инженерия, инженерия предприятий, …

• Учебные миры нужно создавать (гипотеза: киберфизические системы, т.е. робототехника)

Критерий: дисциплина должна работать с максимумом технологий и миров!!!

10

Что общего? Как не переспециализировать?

• Аэрокосмическая инженерия (авиационная инженерия, космическая инженерия)

• Сельскохозяйственная инженерия

• Автомобильная инженерия

• Биоинженерия

• Компьютерная инженерия

• Программная инженерия

• Инженерия предприятия

• Инженерия управляющих систем

• Строительная инженерия

• Химическая инженерия

• Пожарная инженерия

• Горная инженерия

• Механотроника

• Атомная инженерия

• ……

11

Что инженерим: INCOSE SE VISION 2025

12

Уровни обобщения и формализации мышления/дисциплин/предметов

(обеспечение мультидисциплинарности/мультипарадигмальности)

13

• Философские логики – знаковые системы и их связь с окружающим миром, предельные онтологи

• Рефлексирующие модельеры данных – MOF, ISO 15926 Part 2 (Upper ontology, foundational ontology). Компьютерщики: преобразования одних выражений мысли в другие (теоркатегорное представление, не теория множеств – операции главные, вычисление). Поддержка системного подхода

• Модельеры данных/intermediate ontology – одна логика, помогают выразить мысль непротиворечиво (теоретико-множественное представление – объекты главные).

• Ситуационные инженеры методов, кейс менеджмент, BPM, проектные управленцы, оргдизайнеры – мысли о деятельности (практиках).

• Рефлексирующие инженеры/микротеоретики=онтики – мысли о своей дисциплине (объекты-предметы: системная инженерия, программная инженерия, инженерия предприятия, инженерия психика)

• Профессионалы-инженеры – мысли о своих конкретных Мирах: целевых объектах (софтинках, самолётиках) и обеспечивающих объектах (то бишь субъектах).

Развитие и совершенствование инженерии

14

РЕЗУЛЬТАТЫ

ВРЕМЯ

III поколениеМоделе-ориентированная (model-based) инженерия: формальные языки (вычисляемый «код»)

II поколениеСовременная («классическая») инженерия: диаграммы и чертежи («псевдокод»)

I поколение«Алхинженерия»: неформальные тексты и эскизы

199018601400

IV поколениеИскусственный интеллект: гибридные вычисления

2020

Отличия инженерии, исследований, менеджмента

инвестзамысел проектирование сооружение эксплуатациявывод из эксплуата

ции

15менеджмент

Инженерия в инженерном проекте (OMG Essence)

16

V-диаграмма инженерного проекта

17

Мир приложения – «робототехника»Для младшеклассников (сделать робота-сегвея):

• математика (численные задачи главным образом, дискретная математика чуть-чуть)

• физика (связь математики и физического мира + механика и электроника)

• информатика (главным образом алгоритмика, моделирования данных в нынешнем варианте будет с гулькин нос -- и речь идёт о computer science, а не softwareengineering)

• системноинженерное мышление (понятия системы, требований, архитектуры, жизненного цикла, испытаний. Если свезёт и есть время -- более подробно про практики инженерии требований, инженерии системной архитектуры, испытаний, управления конфигурацией, как в части механики и электроники, так и в части программной инженерии)

• Теория автоматического управления (ТАУ) – собственно софт тележек.

Для старшеклассников (манипуляторы на тележках)

• кинематика (и рабочие проекты всяких манипуляторов с несколькими степенями свободы, в том числе с учётом ТАУ для повышения точности позиционирования).

• 3D дизайн

• Управление конфигурацией и изменениями (версии и issue tracker)

18

Зависимости дисциплин – инженерия образования• Каждаядисциплинацентрическое против системного

• Платформы vs модулей «врассыпную» (интерфейсы!!! Если никто не использует результат, модуль устраняется)

• Принципиальная схема: у каждого отдельного ученика («как оно в голове работает»)

• Дисциплина едина, а вот технологии могут поддерживать разные уровни освоения (ПиктоМир-КуМир-Julia).

• Изготовление: пробег упражнений («налёт часов»).

• Кривые забывания, важность повторений и использования в разных контекстах (

• Разные образовательные маршруты (тьюторинг, в том числе автоматический: http://habrahabr.ru/company/npl/blog/244539/)

• Как получить зависимости?! Mining против «конструирования».

19

Особенности сегодняшнего дня (2014)• Компьютеры и софт для моделирования (MBSE)

• Компьютеры и хард для воплощения (3D принтеры)

• Компьютеры и софт для систем управления (чаще всего задача – «создать робота», киберфизика везде. Сети ещё не везде.)

• Обязательность командного учебного проекта

• Подготовка учебного проекта для соревнований с другими командами

20

Системный подход

150 академических часов у магистров системной инженерии – предмет «системное мышление»21

Zoom -- select

Из презентации Harold “Bud” Lawson

Уровни декомпозиции (не обобщения!)

22

Использующая система и потребности стейкхолдеров. Целевая система и требования+архитектура.

Requirements define system of interest as a black box that includes subsystemsVerification: system of interest fit requirements (happiness of engineers)

Architecture define system of interest as a white (transparent) box with a subsystemsVerification: subsystems fit architecture (happiness of engineers)

Stakeholders/user needs define Using system as a black box that includes System of interest and Systems in operation environmentValidation: using system fit stakeholders/user needs (happiness of stakeholders/users)

Overall system holarchy

23

Система – в глазах смотрящего.Он (лице)действует (по роли).

Театральная метафора24

Многерица.ключ к мультидисциплинарности

На основе рис.3в ISO 81346-1

25

Моделирование инженерных данных: аккуратное представление мира (на примере онтологии ISO 15926)

26

!

!!

27

Спасибо за внимание

Анатолий Левенчук,

Президент Русского отделения INCOSE

http://ailev.ru

ailev@asmp.msk.su

TechInvestLab.ru

(495) 748-53-88