Принципы разработки методики
 

Приветствую.

Я так понимаю, что методика как таковая - совокупность способов, приемов, механизмов достиженя определенной цели.

Существуют ли какие-нибудь общие подходы, принципы, методы разработки методик? (извините за тафталогию)

Принципы разработки методики
 

Методика - это также и инструкция для инженера, по которой он
решит конкретную задачу некоторого класса наилучшим образом.

Методика обязаны быть научно обоснованной, то есть базироваться
на адекватной математической модели объекта исследования.

Простой надуманный пример,

Прямолинейное равномерное движение со скоростью V.

Модель S = V * T

Методика по достижению из пункта A в пункт B вовремя:

1) Выясни S, выясни требуемое T
2) Раздели S на T и получи V
3) Мгновенно разгонись до V, держи ее ровно и не рули!
4) По прибытию в пункт B, не тормозя воткнись в столб!
5) Оцени результаты по прибытию :)

Принципы разработки методики
 

Спасибо,
выходит, что в каждом конкретном случае инструкция по достижению цели зависит от определенных условий, и при этом не может быть общих подходов к ее разработке?

Подразумевает ли научное обоснование разработанной методики ее оптимальность, если нет, то возможно ли доказать ее оптимальность и каким образом?

Принципы разработки методики
 

Мое личное видение:

Есть объект исследования, выделили конкретный интересующий
предмет исследования, например, взаимосвязь двух свойств объекта
или закономерности в поведении объекта в окружающей среде.

1. Наблюдаем за объектом исследования.
2. Пытаемся выдвинуть модель (как гипотезу).
3. Экспериментируем с объектом и проверяем адекватность модели.
* *Если все плохо, думаем почему и возвращаемся к шагу 1, иначе к 4.
4. Модель у нас есть. Думаем, как получить от объекта то, что хотим,
* *на базе модели - научном знании об объекте исследования.
5. Строим методику получения от объекта того, чего хотим.
6. Проверяем методику на реальном объекте. Если все плохо,
* *думаем почему и возвращаемся к шагу 4, иначе к 7.
7. Оцениваем эффективность, плюсы и минусы методики.

Добавлено

ох и не люблю же это слово, очень уж опасное, поверьте мне :)

Оптимальным может быть конкретное решение конкретной задачи.
Модели присуще свойство адекватности, методике - эффективность.

Зависит от того, чего хотим и от кого хотим, как в жизни, так и в науке.

Принципы разработки методики
 

А как нам оценить хорошие мы результаты получили при использовании разработанной методики или нет?

Наверное самый коварный вопрос. Как нам выбрать критерий эффективности разработанной методики? На основе сравнения затрат на ее использование с затратами на использование другой методики? Возможно определить ее оптимальность?

Принципы разработки методики
 

Ну это бывает видно наглядно (как правило).

Например:

Была система, она работала, есть не просила. Вы выделили какие-то
важные ее параметры, которые вы хотите улучшить. Занимаетесь
исследованием получаете какую-то модель этой системы, отражающей
связь важных параметров с другими параметрами системы и/или с
параметрами окружающей среды. На основе полученной модели, вы
говорите, вот нужно делать то-то и то-то, тогда нужные параметры
улучшаться (какие-то при этом ухудшатся, в жизни иначе не бывает,
но они для вас могут быть не очень существенными), иными словами
предлагаете методику на базе разработанной вами модели. Далее
берете реальные объекты и пробуете на них свою методику, и
смотрите улучшились важные параметры, как вы предпологали, и
не ухудшились при этом другие параметры настолько, что система в
таком виде просто никуда не годится или на работает вообще.
Отсюда и поймете каковы результаты...

Судя по тому какие результаты дадут применение методики,
насколько улучшаться нужные вам параметры объекта, и
насколько ухудшаться другие важные параметры объекта
вы легко оцените эффективность предложенной методики.

Простой пример:

Пусть текущие параметры P1...Pn системы S имеют значения:
X1,...,Xn. После использования методики они приняли значения:
Y1,...,Yn. Причем, для любого i : Xi > 0, Yi > 0.

Имеется также коэффициенты важности параметров
и обозначены как A1,...,An. Причем, для любого i :
0 <= Ai <=1, а также верно, что A1+...+An = 1.
Для тех параметрова которых вас прежде всего
интересуют вы можете поставить значения побольше.
(см. теорию принятия решений, задача определения
весов значимости свойств при их попарном сравнении)

Кроме того, для некоторых параметров хорошо тогда,
когда они больше, для некоторых - когда они меньше.
Для этого введем коэффициенты B1,...,Bn. Bi = +1 если
i-й параметр лучше, когда он больше, и -1, когда меньше.

Тогда можно оценить эффективность методики так:

** * * *n** */ *Yi *\ *(Ai*Bi)
E = * П **&#0124; ---- *&#0124;
* * * i = 1*\ *Xi */

Если E > 1, то общее улучшение,
если E < 1, то общее ухудшение.

Принципы разработки методики
 

PavelAR

Выходит мы определили эффективность методики - Е > 1, очевидно улучшение работы системы -> методика работает и эффективна. Но при этом может же существовать другая методика, которая может оказаться более эффективной? Значит для того, чтобы удостовериться в том, что первая методика наиболее эффективна, надо разработать массу других методик, вычислить Е, сравнить с остальными и выбрать мах?

Интересно конечно ли число методик или нет?

Возможно ли из общего множества параметров системы выбрать один или совокупность нескольких, увеличение которых даст наибольшее улучшение качества системы по сравнению с улучшением других параметров, и может ли при этом происходить оценка затрат на улучшение этих параметров (материальные, временные (когда со временем общая эффективность от улучшения определенного параметра снижается))?

Принципы разработки методики
 

Это только один из ширпотребных общеизвестных подходов,
не исключено, что у вас понадобится иной специфичный подход.

Начнем с того, что вы предлагаете одну модель и одну методику!
А то если вы начнете несколько моделей и методик предлагать, то
это уже будет слишком, и не исключено, что появятся противоречия.

Но вполне возможно и, как правило, существуют модели и методики
на базе этих моделей, разработанные вашими предшественниками.
Вот с ними проводите сравнительный анализ, и доказывайте, что
ваше модель адекватнее, и ваша методика эффективнее прежних.

Правда, обычно принято, что в первой главе диссертант делает
обзор существующих моделей, методик, критически анализирует
их и потом говорит, что они все хороши, но вот одни не учитывают
то-то, другие еще что-то, третьи вообще мало эффекта дают, и
поэтому нужно что-то получше и поновее придумать - то есть
учтем опыт предшественников и продвинемся дальше к лучшему.

Но, тем не менее, когда у вас все готово и описано, например,
во 2-й, 3-й и 4-й главах. 2-я: разработка своей модели, 3-я - это
разработка своей методики на базе своей модели, 4-я: экспери-
ментальное исследование, подтверждение адекватности модели
и эффективности методики, то совсем не мешает 5-я глава, в
которой вы снова вспомните о методиках предшественников
и сравните свою методики с ними, и покажете что ваша лучше.

Выбор параметров (и весов важности) - вопрос непростой.
Но достаточно очевидно, что, например, методика дающая
ускорение перекачки файлов по сети на 1%, но требующая
затраты на 1000000 баксов вряд ли сойдет за эффективную.
Можно закрыть глаза на денежный параметр, но оппоненты
обязательно его вынесут на поверхность и будут смаковать.

Подскажите на какой слово можно заменить слово оптимальность в контексте выбора технического средства и его применения?

Рациональный выбор