Матрицы исключений

Робот Робот подобрал для Вас материалы, похожие на этот. Посмотреть
 школьном инновационном менеджменте нередки ситуации, когда руководителю приходится анализировать данные и принимать решения в условиях избытка или недостатка информации. При избытке информации основная проблема менеджера состоит в невозможности охвата вниманием всей информационной массы; в этом случае этом очень сложно выделить главное и второстепенное, исключить из внимания то, что вообще не относится к предмету анализа (сознание человека как бы «тонет» в информационном потоке). Недостаток необходимой информации препятствует объективной оценке ситуации, ограничивает мышление менеджера. В любом из этих случаев нарушается принцип достоверности и полноты информации, что в конечном итоге приводит к непродуманным решениям. 
Использование матриц как инструментов аналитической констатации в ряде случаев помогает отсечь избыточную информацию, определить, каких именно данных ещё не хватает для верной оценки и обоснованного решения, а также частично возместить недостающие данные путём логических рассуждений.
Для отсечения избыточных данных и ошибочных предположений весьма эффективна матрица исключений. Прокомментируем приведённую ниже таблицу в которой представлена общая схема работы с матрицей исключений.
 
Таблица
Матрица исключений
 
В таблице анализируется 5 предметов, каждый из которых может быть описан и сопоставлен с другими по четырём признакам. При этом каждый признак может проявляться в предмете в одной из нескольких градаций, причём каждый предмет может обладать лишь одной градацией признака (так, если признаком является цвет, то градации признака – красный, синий, жёлтый, зелёный и т.д.).
При анализе педагогических новшеств признаками могут быть, например:
- время реализации педагогического проекта (в качестве градаций можно принять временные интервалы: неделя, месяц, четверть, год и т.д.);
- время, необходимое на подготовку к началу использования педагогического новшества в школе (пример градаций признака: подготовки практически не требуется, необходима подготовка в течение месяца, четверти, полугодия, года и т.п.);
- уровень достигаемых результатов (пример градаций: высокий, выше среднего, средний, ниже среднего, низкий и т.п.);
- область применения новшества (пример градаций: урок, факультатив, кружок, внешкольная работа и т.д.);
- обеспеченность педагогическими кадрами (пример градаций: специалистов нужных профилей и квалификаций нет, есть специалисты в смежных областях, есть возможности для профессиональной переподготовки, необходимые кадры имеются в полном объёме).
В таблице для анализа взято по пять градаций каждого признака (обозначены римскими цифрами).
Порядок работы с матрицей исключений таков. Сначала в соответствующие ячейки вносятся те градации признака, которые уже известны (человеку, работающему с матрицей, совершенно очевидно, что предмет обладает признаком именно в такой градации). Затем в остальные ячейки вписываются возможные для данного предмета градации признака. Следующий шаг – анализ признаков и исключение тех градаций, которые нехарактерны для данного предмета (исключённые градации в матрице вычёркиваются). Потом из оставшихся градаций исключаются те, которые наименее характерны для данного предмета. В результате у каждого предмета в матрице остаётся по одной градации каждого признака, что позволяет добиться конкретности в его осмыслении и описании.
 

Робот списокРобот пришёл к выводу, что со статьёй "Матрицы исключений" тематически связаны:
Для ссылки:
Сидоров С.В. Матрицы исключений [Электронный ресурс] // Сидоров С.В. Сайт педагога-исследователя – URL: http://si-sv.com/publ/2-1-0-61 (дата обращения: 21.11.2024).


Источник: http://si-sv.com/Posobiya/sidorov_upravlenie_processami..pdf
Автор(ы): Сидоров С.В. | Опубликовано 02.02.2012 | Просмотров: 8750