Победитель конкурса о наилучших технологиях отрасли: математическое обеспечение и условия, позволяющие проводить конкурс

Abstract

Статья посвящена поиску математического обеспечения и условий, позволяющих проводить конкурс по выявлению: победителя этого конкурса и наилучшей технологии отрасли (экономики, образования, медицины, иных областей и экспериментальных наук), результаты исследований которых вписываются в рамки зависимых и независимых выборок. Является продолжением исследований, опубликованных в более ранних работах автора. Методологией решения указанной проблемы является интеграция математического обеспечения образования и математической логики. Введены новые понятия «технология отрасли» и «конкурсная матрица», в которых технологии определяются выборками, составленными из ответов на требования (категории) к технологиям отрасли. Эти требования - категории учитывают результаты экспериментальной работы, научную новизну, практическую значимость и т.д. с учетом специфики отрасли. Реестр требований к технологиям и оценивание их в баллах определяют две комиссии организационная и экспертная, составленная из специалистов отрасли. Такой подход - сочетание экспериментальных и экспертных оценок является более гибким, что способствует повышению объективности и достоверности выводов - это с одной стороны; с другой - результаты получаются в терминах самих технологий, а не косвенно - по влиянию технологии на подопытных (в естественных науках) и на учащихся (в образовании), как было до сих пор. Даны: определения новых понятий; сформулированы в математически завершенной форме, то есть в терминах необходимости и достаточности, условия и алгоритм для нахождения указанных видов технологий; описаны их многообразия. Математическое обеспечение, критерий КЖ, алгоритм, необходимые и достаточные условия для нахождения победителя конкурса и наилучшей технологии отрасли способствуют: повышению адекватности технологий к поставленным целям; исключению ложных технологий от возможного внедрения их в каких-либо отраслях и очищению науки от недоброкачественных результатов.