Объектная модель научной деятельности
Научная статья
Для цитирования
Шелехов В. И. Объектная модель научной деятельности // Управление наукой: теория и практика. 2025. Том 7. № 3. С. 63-82. DOI: https://doi.org/10.19181/smtp.2025.7.3.6 EDN: HXRAGT
Аннотация
Объектная модель научной деятельности определяет структуру дерева научных дисциплин и множества научных проектов с ориентацией на решение задачи эффективного управления наукой. Построение модели базируется на методологии автоматного программирования, инженерии требований и формальных методов для моделирования сложных систем. Верификация модели относительно реальной научной деятельности обнажила и позволила увидеть принципиальные недостатки организации современной научной деятельности, в особенности существующую практику низкого качества экспертизы научных проектов. В соответствии с принципом максимальной компетентности лучшую оценку научного проекта может дать элита – специалисты максимальной квалификации в дисциплине оцениваемого проекта. Элита является частью сообщества (ассоциации) специалистов, для которых данная дисциплина является профильной. Ассоциация объединяет специалистов из разных научных организаций в разных городах.
Движение к новой организации научной деятельности может происходить в инициативном порядке. Группы лидеров, осознавших преимущества новой организации, попытаются совместно создать ассоциацию в своей научной дисциплине или, возможно, только в рамках определённой темы дисциплины. Одним из стимулов является формирование качественного портфеля научных проектов в своей дисциплине для повышения шансов на поддержку проектов со стороны заказчика. Это достигается перекрёстной экспертизой всех актуальных проектов, как новых, так и существующих: каждый специалист ассоциации оценивает проекты своих коллег. Целесообразно проводить коллективные обсуждения результатов экспертиз, в ходе которых они уточняются и, в принципе, могут быть оспорены. Необходимо окончательно искоренить практикуемую тиранию игнорирования – каждый проект должен получить квалифицированную экспертизу. Другая цель ассоциации – коллективный анализ перспектив дальнейшего развития научной дисциплины. Ассоциация становится автономной самоуправляемой организацией. Она выбирает элиту для компетентной оценки проектов и формирования портфеля научных проектов для заказчика.
Ключевые слова:
науковедение, автоматное программирование, система управления, инженерия требований, системная инженерия, формальные методы, онтология, агент-ориентированная модель, верификация
Литература
1. Шелехов В. И. Автоматная модель научной деятельности // Программная инженерия. 2024. Т. 15, № 9. С. 485–496. DOI 10.17587/prin.15.485-496. EDN DTEWVP.
2. Шелехов В. И., Тумуров Э. Г. Методы автоматного программирования для разработки и верификации систем управления // Программная инженерия. 2024. Т. 15, № 2. С. 73–86. DOI 10.17587/prin.15.73-86. EDN CNOVMI.
3. Шелехов В. И., Тумуров Э. Г. Технология автоматного программирования на примере программы управления лифтом // Программная инженерия. 2017. Т. 8, № 3. С. 99–111. DOI 10.17587/prin.8.99-111. EDN YHTEBJ.
4. Шелехов В. И. Оптимизация автоматных программ методом трансформации требований // Программная инженерия. 2015. № 11. C. 3–13. EDN VCJGID.
5. Шелехов В. И. Язык и технология автоматного программирования // Программная инженерия. 2014. № 4. С. 3–15. EDN RZWEUV.
6. Monin J. F., Hinchey M. G. Understanding formal methods. London : Springer, 2003. xv, 275 p. ISBN 1-85233-247-6.
7. Левенчук А. И. Системное мышление : учебник. Бостон ; Ульдинген ; Киев : Проект «Баловство» ; Толиман, 2019. 534 с. ISBN 978-1-62540-081-9.
8. Abrial J.-R. Modeling in Event-B: System and software engineering. Cambridge : Cambridge University Press, 2010. xxvi, 586 p. ISBN 978-0-521-89556-9.
9. Петров М. К. Социально-культурные основания развития современной науки. М. : Наука, 1992. 232 с. ISBN 5-02-013446-5.
10. Мирский Э. М. Междисциплинарные исследования и дисциплинарная организация науки. М. : Наука, 1980. 304 с.
11. Огурцов А. П. Дисциплинарная структура науки. Её генезис и обоснование. М. : Наука, 1988. 256 с.
12. Загорулько Ю. А. Построение порталов научных знаний на основе онтологии // Вычислительные технологии. 2007. Т. 12, № S2. C. 169–177. EDN MWCSKF.
13. Макаров В. Л., Бахтизин А. Р. Новый инструментарий в общественных науках – агент-ориентированные модели: общее описание и конкретные примеры // Экономика и управление. 2009. № 12 (50). C. 13–25. EDN LAAFXZ.
14. Семёнов Е. В. О необходимых изменениях в управлении наукой // Управление наукой: теория и практика. 2024. Т. 6, № 1. С. 9–12. EDN AXLRZB.
15. Семёнов Е. В. Необходимость и риски отказа от действующей системы оценивания науки // Управление наукой: теория и практика. 2024. Т. 6, № 2. С. 9–12. EDN ACDGYL.
16. Семёнов Е. В. Европа отказывается от тупиковой научной политики, Россия продолжает подражать европейскому прошлому // Управление наукой: теория и практика. 2023. Т. 5, № 3. С. 10–13. EDN UXEPQG.
17. Baccini A. COARA will not save science from the tyranny of administrative evaluation // arXiv : [сайт]. 2024. August 10. DOI 10.48550/arXiv.2408.05587.
18. Abramo G. The forced battle between peer-review and scientometric research assessment: Why the CoARA initiative is unsound // Research Evaluation. 2024. Art.: rvae021. DOI 10.1093/reseval/rvae021.
19. Парфенова С. Л. Сетевая модель организации научной деятельности // Наука. Инновации. Образование. 2014. Т. 9, № 2. С. 78–89. EDN TGMJSP.
20. Криворучко В. В. О сепарации научной деятельности и госкорпоративной форме управления наукой в современной России. Часть 2 // Управление наукой: теория и практика. 2024. Т. 6, № 2. С. 69–96. DOI 10.19181/smtp.2024.6.2.7. EDN JOKZSE.
21. Пройдаков Э. М. Древо компьютерных наук // Науковедческие исследования. 2012. № 2012. С. 120–137. EDN PKASDN.
22. Бурбаки Н. Очерки по истории математики / пер. с фр. И. Г. Башмаковой ; под ред. К. А. Рыбникова. М. : Издательство иностранной литературы, 1963. 292 с.
23. Galactica: A large language model for science / R. Taylor, M. Kardas, G. Cucurull [et al.] // arXiv : [сайт]. 2022. November 16. DOI 10.48550/arXiv.2211.09085.
24. Криворучко В. В. О сепарации научной деятельности и госкорпоративной форме управления наукой в современной России. Часть 1 // Управление наукой: теория и практика. 2024. Т. 6, № 1. С. 13–31. DOI 10.19181/smtp.2024.6.1.1. EDN EUAVVA.
25. Криворучко В. В. О ключевых мерах по дальнейшему реформированию российской науки // Управление наукой: теория и практика. 2021. Т. 3, № 4. С. 36–43. DOI 10.19181/smtp.2021.3.4.4. EDN STJWQZ.
26. Тодосийчук А. В. Управление наукой в нестационарной экономике // Науковедческие исследования. 2022. № 3. С. 71–85. DOI 10.31249/scis/2022.03.05. EDN JMXDZL.
27. Lewin K., Lippitt R., White R. K. Patterns of aggressive behavior in experimentally created “social climates” // The Journal of Social Psychology. 1939. Vol. 10, № 2. P. 271–299. DOI 10.1080/00224545.1939.9713366.
28. Смысловые аспекты управления командным взаимодействием / И. В. Абакумова, М. Ю. Елагина, Е. А. Проненко, Д. Ю. Никонова // Молодой исследователь Дона. 2019. № 4 (19). С. 121–126. EDN JWLMSA.
29. Садовничий В. А., Васенин В. А. Интеллектуальная система тематического исследования наукометрических данных: предпосылки создания и методология разработки. Часть 1 // Программная инженерия. 2018. Т. 9, № 2. С. 51–58. DOI 10.17587/prin.9.51-58. EDN YPPSBY.
30. Козицын А. С., Шачнев Д. А. К созданию системы определения авторитетности конференций на основе наукометрических данных // Знания – Онтологии – Теории (ЗОНТ-2023) : мат. IX Международной конференции (Новосибирск, 2–6 октября 2023 г.). Новосибирск : Институт математики им. С. Л. Соболева СО РАН, 2023. С. 162–168. EDN ARZQXT.
2. Шелехов В. И., Тумуров Э. Г. Методы автоматного программирования для разработки и верификации систем управления // Программная инженерия. 2024. Т. 15, № 2. С. 73–86. DOI 10.17587/prin.15.73-86. EDN CNOVMI.
3. Шелехов В. И., Тумуров Э. Г. Технология автоматного программирования на примере программы управления лифтом // Программная инженерия. 2017. Т. 8, № 3. С. 99–111. DOI 10.17587/prin.8.99-111. EDN YHTEBJ.
4. Шелехов В. И. Оптимизация автоматных программ методом трансформации требований // Программная инженерия. 2015. № 11. C. 3–13. EDN VCJGID.
5. Шелехов В. И. Язык и технология автоматного программирования // Программная инженерия. 2014. № 4. С. 3–15. EDN RZWEUV.
6. Monin J. F., Hinchey M. G. Understanding formal methods. London : Springer, 2003. xv, 275 p. ISBN 1-85233-247-6.
7. Левенчук А. И. Системное мышление : учебник. Бостон ; Ульдинген ; Киев : Проект «Баловство» ; Толиман, 2019. 534 с. ISBN 978-1-62540-081-9.
8. Abrial J.-R. Modeling in Event-B: System and software engineering. Cambridge : Cambridge University Press, 2010. xxvi, 586 p. ISBN 978-0-521-89556-9.
9. Петров М. К. Социально-культурные основания развития современной науки. М. : Наука, 1992. 232 с. ISBN 5-02-013446-5.
10. Мирский Э. М. Междисциплинарные исследования и дисциплинарная организация науки. М. : Наука, 1980. 304 с.
11. Огурцов А. П. Дисциплинарная структура науки. Её генезис и обоснование. М. : Наука, 1988. 256 с.
12. Загорулько Ю. А. Построение порталов научных знаний на основе онтологии // Вычислительные технологии. 2007. Т. 12, № S2. C. 169–177. EDN MWCSKF.
13. Макаров В. Л., Бахтизин А. Р. Новый инструментарий в общественных науках – агент-ориентированные модели: общее описание и конкретные примеры // Экономика и управление. 2009. № 12 (50). C. 13–25. EDN LAAFXZ.
14. Семёнов Е. В. О необходимых изменениях в управлении наукой // Управление наукой: теория и практика. 2024. Т. 6, № 1. С. 9–12. EDN AXLRZB.
15. Семёнов Е. В. Необходимость и риски отказа от действующей системы оценивания науки // Управление наукой: теория и практика. 2024. Т. 6, № 2. С. 9–12. EDN ACDGYL.
16. Семёнов Е. В. Европа отказывается от тупиковой научной политики, Россия продолжает подражать европейскому прошлому // Управление наукой: теория и практика. 2023. Т. 5, № 3. С. 10–13. EDN UXEPQG.
17. Baccini A. COARA will not save science from the tyranny of administrative evaluation // arXiv : [сайт]. 2024. August 10. DOI 10.48550/arXiv.2408.05587.
18. Abramo G. The forced battle between peer-review and scientometric research assessment: Why the CoARA initiative is unsound // Research Evaluation. 2024. Art.: rvae021. DOI 10.1093/reseval/rvae021.
19. Парфенова С. Л. Сетевая модель организации научной деятельности // Наука. Инновации. Образование. 2014. Т. 9, № 2. С. 78–89. EDN TGMJSP.
20. Криворучко В. В. О сепарации научной деятельности и госкорпоративной форме управления наукой в современной России. Часть 2 // Управление наукой: теория и практика. 2024. Т. 6, № 2. С. 69–96. DOI 10.19181/smtp.2024.6.2.7. EDN JOKZSE.
21. Пройдаков Э. М. Древо компьютерных наук // Науковедческие исследования. 2012. № 2012. С. 120–137. EDN PKASDN.
22. Бурбаки Н. Очерки по истории математики / пер. с фр. И. Г. Башмаковой ; под ред. К. А. Рыбникова. М. : Издательство иностранной литературы, 1963. 292 с.
23. Galactica: A large language model for science / R. Taylor, M. Kardas, G. Cucurull [et al.] // arXiv : [сайт]. 2022. November 16. DOI 10.48550/arXiv.2211.09085.
24. Криворучко В. В. О сепарации научной деятельности и госкорпоративной форме управления наукой в современной России. Часть 1 // Управление наукой: теория и практика. 2024. Т. 6, № 1. С. 13–31. DOI 10.19181/smtp.2024.6.1.1. EDN EUAVVA.
25. Криворучко В. В. О ключевых мерах по дальнейшему реформированию российской науки // Управление наукой: теория и практика. 2021. Т. 3, № 4. С. 36–43. DOI 10.19181/smtp.2021.3.4.4. EDN STJWQZ.
26. Тодосийчук А. В. Управление наукой в нестационарной экономике // Науковедческие исследования. 2022. № 3. С. 71–85. DOI 10.31249/scis/2022.03.05. EDN JMXDZL.
27. Lewin K., Lippitt R., White R. K. Patterns of aggressive behavior in experimentally created “social climates” // The Journal of Social Psychology. 1939. Vol. 10, № 2. P. 271–299. DOI 10.1080/00224545.1939.9713366.
28. Смысловые аспекты управления командным взаимодействием / И. В. Абакумова, М. Ю. Елагина, Е. А. Проненко, Д. Ю. Никонова // Молодой исследователь Дона. 2019. № 4 (19). С. 121–126. EDN JWLMSA.
29. Садовничий В. А., Васенин В. А. Интеллектуальная система тематического исследования наукометрических данных: предпосылки создания и методология разработки. Часть 1 // Программная инженерия. 2018. Т. 9, № 2. С. 51–58. DOI 10.17587/prin.9.51-58. EDN YPPSBY.
30. Козицын А. С., Шачнев Д. А. К созданию системы определения авторитетности конференций на основе наукометрических данных // Знания – Онтологии – Теории (ЗОНТ-2023) : мат. IX Международной конференции (Новосибирск, 2–6 октября 2023 г.). Новосибирск : Институт математики им. С. Л. Соболева СО РАН, 2023. С. 162–168. EDN ARZQXT.
Статья
Поступила: 01.03.2025
Опубликована: 25.09.2025
Форматы цитирования
Другие форматы цитирования:
APA
Шелехов, В. И. (2025). Объектная модель научной деятельности. Управление наукой: теория и практика, 7(3), 63-82. https://doi.org/10.19181/smtp.2025.7.3.6
Раздел
Механизмы и инструменты государственного управления научно-технологической сферой
