Issuu on Google+

ИКОНОМИЧЕСКИ УНИВЕРСИТЕТ-ВАРНА

Катедра „Информатика”

Доц. Д-р Стефан Дражев, Kатедра «Информатика», ИУ-Варна

Социални Интернет мрежи и кооперирана интелигентност

като среди за обучение и съвместна интелигентност за специалисти по икономика на знанието

The Social Network Sites and Cooperative Intelligence of Knowledge Workers in Bulgaria

ВАРНА 2011

ИКОНОМИЧЕСКИ УНИВЕРСИТЕТ-ВАРНА

Катедра „Информатика”

Хабилитационен труд за акдемичната длъжност „професор“ Научни направления: 3.8. Икономика 4.6. Информатика и компютърни науки Рецензенти: Професор Д-р Аврам Ескенази, ИМИ, БАН Доцент д-р Надежда Филипова, ИУ-Варна

2

Въведение |

Социални Интернет мрежи и кооперирана интелигентност

Анотация

В настоящото теоретико-приложно изследване авторът си поставя за цел да предложи съвременни информационни и комуникационни технологии за обучение, квалификация и преквалификация на специалистите, обработващи информация и знания в нашата страна; да даде насоки на положителния опит при изграждане на персонифицирани среди за обучение, базирани на софтуер с отворен код или отворен, свободен софтуер (Open Source, Open Software, Free Software) в системата на висшите училища и непрекъснатото професионално обучение. Прилагането на персонализираните/виртуалните среди за обучение и кооперативна интелигентност е част от програмата на Европейския Съюз “Europe of Knowledge 2020” и има ключов а позиция в Седма Рамкова Програма (FP7). Издаването на настоящата публикация се реализира като етап от изпилнението на програмата по проект НП46 „Социална Интернет мрежа за преподаватели и студенти от ИУ-Варна“. Авторът ще приеме с благодарност всички отзиви и бележки, свързани с подобряване и развитие на теоретикоприложното изследване и неговото ефективно внедряване в България.

| Въведение

3

ИКОНОМИЧЕСКИ УНИВЕРСИТЕТ-ВАРНА

Катедра „Информатика” Благодарности Като всяка една научно изследователска работа, и настоящото изследване е плод на колективните усилия, дългогодишно сътрудничество, помощ и подкрепа на редица колеги, приятели и близки - както у нас, така и по света. Преди всичко бих искал да благодаря на нашия незабравим ректор и съветник по ключови въпроси на управлението на висшето образование – проф. д-р ик.н. Георги Димитров от Икономическия университет-Варна. С помощта на неговата подкрепа – и като ректор, и като изследовател по същата проблематика, имах един непрекъснат коректив и стимул за работа.

- Да благодаря на проф. д-р ик.н. Здравко Ковачев, който в един продължителен период - и като зам. ректор по НИР, и като ректор, и като редактор на Известия на ИУ, формира в мен високи критерии при извършване на научни изследвания, които да подпомагат социално-икономическата ни действителност. - На проф. д-р ик.н. Тодор Ненов – за насоките на развитие на индустрията на знания в България, послужили за изграждане на структурата на kAir4U. - Да благодаря на членовете на катедра “Информатика” при Икономическия университет-Варна. - Да благодаря на преподавателския екип, с който апробирахме система 6плюс в Икономическия университет-Варна. - На проф. д-р ик.н. Ивона Якимова и проф. д-р ик.н. Йордан Коев, с които сме работили в кабинет 510 на Икономическия университет - Варна и с които сме обсъждали редица от първоначалните идеи и постановки.

- На професор Морис Уилкс, основател на катедрата по компютърни науки в Кеймбридж, Великобритания, и един от създателите на съвременния компютър - за възможността да се включа в екипа за приложение на мултимедийното обучение (Университетът в Кеймбридж, Лаборатория “Оливети”). 4

Въведение |

Социални Интернет мрежи и кооперирана интелигентност - На един от създателите и ръководител на международния екип на програма ThinkQuest – проф. Грант Бегралиян, Армонк, САЩ, за доверието, което ми гласува като национален представител на програмата за създаване на образователни сайтове в България; за споделения опит как се ръководят големи международни проекти. - На създателя на българския клон на LogMan Association for Education & Science – г-н Иван Ландуит, WES, Брюж, Белгия, за помощта при реализиране на редица международни и национални проекти на LogMan България, в които се апробираха идеи от настоящото изследване. - На д-р Сюзан Естрада, президент и основател на Aldea Communication и на недържавната организация Global Schoolhouse, един от пионерите в развитието на Интернет - за идеите, свързани с дефинирането на виртуалните образователни среди. - На редица колеги, членове на международните асоциации ACM, CORDIS, AIS, ABE, EAIE, OW2 и др. - за помощта, оказана при представяне на научните ми търсения на международни форуми. И накрая, но не и на последно място – на членовете на моето семейство: на Мария, Александър и Венцислав, за средатата и стимулите, които ми създадоха, за да могат дългододишните ми изследвания в областта на приложението на информационните и комуникациони технологии да добият реалност.

Стефан Дражев Варна, 9 август 2011 г.

| Въведение

5

ИКОНОМИЧЕСКИ УНИВЕРСИТЕТ-ВАРНА

Катедра „Информатика”

Съдържание Социални Интернет мрежи и кооперирана интелигентност ...........1 като среди за обучение ........................................................................1 и съвместна интелигентност ................................................................1 за специалисти по икономика на знанието........................................1 Анотация ........................................................................................3 Благодарности ...............................................................................4 Съдържание ..........................................................................................6 Въведение ...........................................................................................10 Дефиниране на проблема..........................................................10 Основни цели и задачи ..............................................................11 Избор на изследвани институции .............................................12 Интердисциплинарен подход за решаване на задачите (радар на изследването).........................................................................14 Работни хипотези ........................................................................15 Инструментариум за решаване на теоретическите постановки ......................................................................................................16 Апробиране – kAir4U ..................................................................18 Chapter 1 /Глава първа .......................................................................21 Социално-икономически предпоставки за преминаване към икономика на знанията в България ..................................................21 1.1. Модел на изследване на прехода към икономика на знанието 24 1.2. Обзор на научната литература по темата, документи на международни и национални институции .......................................37 1.3. Готовност на България за преминаване към к-икономика ......45 6

Въведение |

Социални Интернет мрежи и кооперирана интелигентност

Основни изводи и препоръки ................................................... 77 Chapter 2 / Глава втора....................................................................... 79 К-специалистите в България .............................................................. 79 2.1. К-специалисти (Knowledge Workers). Еволюция на понятието от Питър Дракър до наши дни ........................................ 79 2.2. Категории и под-категории к-специалисти ............................... 88 2.3. Анализ на необходимите базисни умения на кспециалистите..................................................................................... 98 Основни изводи и препоръки ......................................................... 114 Chapter 3 / Глава трета ..................................................................... 117 Обществените сдружения и тяхната роля в обучението през целия живот 117 3.1. Международни и национални NGOs като среда за развитие на неформалното образование ...................................... 117 3.2. Модели на изграждане на партньорски мрежи за непрекъснатото обучение на к-специалисти ................................. 120 3.3. Ролята на ЛогМен в непрекъснатото обучение на кспециалисти ...................................................................................... 132 Основни изводи и препоръки ................................................. 139 Chapter 4 / Глава четвърта ............................................................... 141 Персонализирани среди за обучение и споделяне на знания..... 141 4.1. Тенденции в развитието на образователните среди ............ 141 4.2. мрежи

Кооперирана интелигентност и професионални Интернет 151

4.3. Методика за определяне на индекс на желанието за споделяне на информация и знания .............................................. 172 Основни изводи и препоръки ................................................. 188 | Въведение

7

ИКОНОМИЧЕСКИ УНИВЕРСИТЕТ-ВАРНА

Катедра „Информатика” Chapter 5/ Глава пета. .......................................................................189 Прототип на система за персонификация на обучението и съвместна интелигентност ...............................................................189 5.1. Свободният софтуер като средство за изграждане прототипа на kAir4u ..........................................................................189 5.2.

Модел на системата .........................................................198

5.3.

Технологии за работа с kAir4u .........................................212 Основни изводи и препоръки ..................................................217

Заключение .......................................................................................218 Основни изводи ........................................................................218 Насоки за бъдещи изследвания и нерешени въпроси ..........220 Обобщаване на резултатите от апробацията .........................221 Литература.........................................................................................223 Towards Reusable and Shareable Courseware: Topic Maps-based Digital Libraries. http://compsci.wssu.edu/iis/nsdl/ ..................234 Приложения ......................................................................................238 Приложение В.1. Списък на институции на национално, европейско и международно равнище, включени в настоящото изследване ...........................................................238 Приложение 1.1. Структура на програмата за обучение през целия живот на Европейската комисия ..................................245 ....................................................................................................245 Приложение 1.2. Сравнително изучаване на България и Ирландия и готовността на двете страни за к-икономика ...246 Приложение 1.3. България по пътя на икономика на знанието – SWOT-анализ ..........................................................................251

8

Въведение |

Социални Интернет мрежи и кооперирана интелигентност

Приложение 2.1. Препоръчителна модулна структура за приложение на ИКТ в образованието .................................... 252 Приложение 4.1. Кооперирана интелигентност и обща теория на интелигентността ................................................................. 254 Приложение 4.2. Фактори и показатели за определяне на готовността за споделяне на информация и знания ............. 255 Приложение 5.1. Многослойна архитектура на система kAir4U .................................................................................................... 258 Приложение 5.2. Структура на Web-базирана система за персонификация на обучението ............................................ 259

Катедралата е изградена от камъни. Камъните образуват катедралата. Но катедралата облагородява всеки от тези камъни. Те стават камъни, с които е построена катедралата. Така и вие ще намерите себе си в нещо поголямо от вас. Защото хората търсят връзка във всеобщото... ... Нас ни формира не това, което получаваме, а онова, което даваме. …

Антоан дьо Сент-Екзюпери (1900-1944 г.)

| Въведение

9

ИКОНОМИЧЕСКИ УНИВЕРСИТЕТ-ВАРНА

Катедра „Информатика”

Въведение Дефиниране на проблема Както слънцето и въздухът са необходими за всяко живо същество1, така, в условията на тотална компютризация, информацията и знанията са тези, които превръщат дадено същество в образовано същество. Образованието надскача своята проблемна област и се превръща в основния икономически въпрос на 21 век. Днес 8 от всеки 10 работни места изискват специализирано обучение или висше образование. Можем да отбележим и други характерни особености като: Социално-икономически предпоставки за преминаване към икономика, базирана на знания; К-специалисти (Knowledge Workers) – нова категория специалисти за икономика, базирана на знания; Нова парадигма в обучението: от запомнете и възпроизведете към намерете това, което ви трябва, развийте го и го използвайте ефективно; Нова парадигма в дефиниране на персоналните компетенции: от използване на собствен опит и знания към осигуряване на достъп до знанията на най-добрите експерти от дадена предметна област, споделяне на идеи и компетенции; Обучение през целия живот – според изследване на Development Gateway Foundation през 2025 година фирменото онлайн обучение ще надвиши по обем това

1

За това и ние сме наименували прототипа на разработваната от нас система kAir4U – Knowledge Air for You, “въздух”, наситен с познания за вас (произношението на английски език се интерпретира като „С грижа за Вас!”). 10

Въведение |

Социални Интернет мрежи и кооперирана интелигентност

на висшите училища по света и ще достигне сумата от 150 милиарда долара2; Европейска харта на 10-те компетентности; От системи за обработка на данни към системи за извличане и споделяне на знания. Основни цели и задачи В условията на глобализъм и ясно изразена зависимост на българската икономика от световните икономически процеси, малка страна като нашата може да осигури просперитет на своите граждани като се ориентира към икономика, базирана на знания. От тук и основната цел на настоящото изследване е да се анализират възможностите за приложение на новите информационни и комуникационни технологии за обучение и разпространение (споделяне) на знания на специалисти от ново поколение, наречени Knowledge Workers, които ние ще наричаме к-специалисти. За постигане на поставената цел се решават редица задачи, по-важните от които са: 1. Обзор на научната литература, на официални национални и международни документи, свързани с развитието на икономиката, която е базирана на знания (ще използваме термина К-Икономика) и на специалистите, необходими за тази икономика. 2. Анализиране на добрите практики и възможностите за тяхното трансфериране и адаптиране в нашата страна.

2

Development Gateway Foundation, http://topics.developmentgateway.org/special/onlineeducation/index.do | Въведение

11

ИКОНОМИЧЕСКИ УНИВЕРСИТЕТ-ВАРНА

Катедра „Информатика” 3. Анализиране на последните тенденции, свързани със социализацията на Интернет като основа за изграждане на неформални структури за непрекъснато обучение и разпространение на знания, за създаване на балансирана, смесена (blended) среда за обучение и разпространение на знания. 4. Анализиране на ролята на недържавните или нестопански организации в пилотното внедряване на нови форми и методи за обучение; предложение за методика на взаимодействието им с формалните образователни структури за минимизиране на риска от внедряване на нови форми и методи за обучение на национално равнище. 5. Обзор на средствата и методите за създаване на дигитални мултимедийни онтологии и тяхното приложение за непрекъснатото обучение и квалификация на к-специалисти. 6. Изграждане на модел и пилотна реализация на система за обучение и разпространение на знания kAir4U с използване на свободен софтуер и свободни мултимедийни архиви; Cloud Computing – изграждане на система, чийто технологична инфраструктура е прозрачна, невидима за своите потребители; PaaS подход – изграждане на приложения за споделяне на информация и знания от множество потребители. Избор на изследвани институции Използвайки опита на изследователския институт Forfás, ще направим опит за подбор на подходящи институции, анализирането на които да послужи за доказване на работните 12

Въведение |

Социални Интернет мрежи и кооперирана интелигентност

хипотези, за съкращаване на разработване на съвременни разпространение на знания.

времето системи

и средствата за за обучение и

Подборът на институциите, включени в приложение В.1 е извършен в глобален аспект на три нива: - Национални формални и неформални институции за обучение и квалификация; - Европейски формални институции за научни изследвания и образование, фондации и учебни заведения; - Международни организации с глобално значение (напр. – Световната банка), институции и учебни заведения в САЩ, Канада, Нова Зеландия и др., където се прилагат авангардни системи за обучение и разпространение на знания, базирани на свободен софтуер. Вторият фактор за подбор и класификация е участието на автора в институции, свързани с третираната проблематика: - На национално ниво: като преподавател в ИУ-Варна в трите степени на обучение (бакалаври, магистри и докторанти); като член на нестопански организации за култура и образование; - На европейско ниво: председател на български клон на международната асоциация за образование и наука LogMan; национално контактно лице по Седма рамкова програма - FP7, ICT, CORDIS, Брюксел, Белгия; член на KManagement, Великобритания; - На международно ниво: изследователска група по проблемите на образованието Tomorrow’s Professor към | Въведение

13

ИКОНОМИЧЕСКИ УНИВЕРСИТЕТ-ВАРНА

Катедра „Информатика” Стенфордския университет, САЩ; Международна асоциация по изчислителна техника и обработка на информацията ACM, САЩ, като основател на българския клон (АСМ имат специализирани групи, свързани с приложението на новите технологии в различните нива на образование и разпространение на знания). Интердисциплинарен подход за решаване на задачите (радар на изследването) Различните варианти и опити да се оптимизира съдържанието на настоящото изследване доведоха автора до мисълта, че е необходимо прилагане на многослойния подход при декомпозиране на даденото интердисциплинарно изследване, съчетан с нова форма за визуализиране на взаимовръзката между различните научни направления, дълбочината на тяхното разглеждане, както и релациите между тях. Авторът адаптира предлаганата от Doug Winnie3, сътрудник на фирма Adobe осмоъгълна радарна фигура за целите на настоящото изследване. Всяка една страна в осмоъгълника представлява дадено научно направление, неразривна част на мултидисциплинарното изследване: икономически теории (и по-точно – основи на икономиката, базирана на знания, К-Икономика), информационни и комуникационни технологии, базисни теории за развитие на образованието, национални и международни политики за развитие на обучението през целия живот на човека; смесено (blended, b-) обучение на студенти и специалисти; теория на кооперираната (съвместна, споделена) интелигентност и накрая, но не и на последно място – математико-статистически методи за анализи, прогнози и доказване на хипотези. Използван е и методът Делфи и изследванията на Zawacki-Richter. 3

Winnie, Doug. Design and Develop Disciplines. Adobe Systems, Incorporated, 2009

14

Въведение |

Социални Интернет мрежи и кооперирана интелигентност

Работни хипотези Работна хипотеза 1: Развитието на икономиката, която е базирана на знания, е едно от главните направления за устойчиво развитие на страната ни. Работна хипотеза 2: Делът на к-специалистите от общата работна сила ще продължава да се нараства и ще достигне 64% през 2020 година. Работна хипотеза 3: Неформалните и нестопански организации ще играят важна роля в системите за обучение през целия живот, за създаване на кри��ичен обем от професионални знания, за формиране на средата за тяхното споделяне. Работна хипотеза 4: Спектърът от базисни умения и познания на к-специалистите прераства от ИКТграмотност, от „Осем ключови компетентности за учене през целия живот”4 на медийна грамотност (работа с дигитални медии). Работна хипотеза 5: Интеграцията на формалните и неформалните методи и форми на обучение се задълбочава под формата на смесено (blended) обучение. Делът на електронното обучение в системите за смесено обучение продължава да расте и ще достигне до 58% през 2020. Работна хипотеза 6: Използването на системи със свободен софтуер, на свободно достъпни дигитални 4

Харта на Европейските компетентности. | Въведение

15

ИКОНОМИЧЕСКИ УНИВЕРСИТЕТ-ВАРНА

Катедра „Информатика” онтологии и тяхното стандартизиране е база за създаване на системи за ефективно обучение през целия живот. В таблица В.1. е представена матрицата на изследванията в настоящия труд. Инструментариум за решаване на теоретическите постановки Като основна база на извършваните анализи, прогнози и изводи в настоящото изследване се използват методологическите указания на Организацията за икономическо коопериране и развитие, известни като The OECD Frascati Manual5. Като се отчита иновационния процес на системите за смесено обучение и споделяне на знания, авторът използва и методологическите указания, наречени Oslo Manual6 - за оценка и анализ на научни и технологически дейности, за обработка на данни, свързани с иновационни процеси. Така например, се изследват иновационните процеси, свързани с прилагането на смесеното обучение в различни висши учебни заведения. По методологията на Oslo Manual и Canberra Manual7 се оценява степента на приложение на нови образователни техники, новите организационно-технологически структури, както и новия образователен софтуер. В изследването се използват и SIBIS-индикаторите8, разработени в резултат на изследователски проект по Пета 5

Frascati Manual. Proposed Standard Practice for Surveys on Research and Experimental Development. OECD Publishing, 2002 6 Oslo Manual, 3rd Edition, Eurostat and OECD Publishing, 2005. 7 Canberra Manual, OECD, Paris, 1995 8 SIBIS (Statistical Indicators Benchmarking the Information Society) , project in the "Information Society Programme" of the European Commission. 20012003. 16

Въведение |

Социални Интернет мрежи и кооперирана интелигентност

рамкова програма на Европейската комисия. Целта на проекта е Очаквани резултати Независимо от различията в предлаганите от различните автори средни стойности и независимо от споровете в оценъчните методики, всички автори еднозначно доказват, че пазарът на електронното обучение непрекъснато нараства. Някои автори отчитат неговото нарастване на 260% за периода от 2002 (6,6 милиарда долара) до 2006 г (23,7 млрд)9. Това нарастване е продиктувано преди всичко от необходимостта от непрекъснато обучение и преквалификация на специалистите, работещи в условията на глобална икономика. Анализът на последните възможности на образователния софтуер показва изместване на фокуса му към изискванията на потребителя, на обучавания на различни квалификационни равнища. Глобалният натиск върху организациите да преквалифицират специалистите възможно в най-кратки срокове за да посрещнат изискванията на вечно променящия се пазар, увеличава неимоверно обема на информационните потоци от информация, които текат по дигитални канали. Различните изследвания показват, че този обем информация е межди 12 и 37 гигабайта дневно за различните професии и за различните страни в зависимост от степента на дигитализация. Обхващането, обработката и анализа на информацията в подобни обеми е немислимо без нови методи и средства. Новите технологии ще продължават да оказват решаващо влияние върху развитието на новите форми и начини на обучение – все повече ще се използва аудио- и видео-обучението; обучението, ориентирано към преносими устройства и системи. Интеграцията на процеса на обучение с този на споделяне на знания ще се съпътства с интеграция и спецификация на информационните потоци в професионален контекст, с 9

Key Industry Trends and Drivers of Change - Analysts IDC, 2007 | Въведение

17

ИКОНОМИЧЕСКИ УНИВЕРСИТЕТ-ВАРНА

Катедра „Информатика” интелигента адаптивност на системите към изискванията на всеки потребител. Споделената и съвместна интелигентност (човекчовек; човек-дигитална система; дигитална система-човек, човексоциална/професионална Интернет мрежа) ще се превърне в базисна работна среда. Апробиране – kAir4U Разработена е социална мрежа за обучение и съвместна интелигентност kAir4U, базирана на свободен софтуер и мултимедийни онтологии със свободен достъп до тях. Създаденият прототип е в резултат на продължително експериментиране, внедряване, преработване и адаптиране на различни варианти на системи за смесено обучение и интелигентност за периода от 1999 до 2011 г. Изследвани проблеми

Икономика

Икономика на знанието Икономика на знанието в ЕС и България

Образование през целия живот 18

Как се развиват новите икономики? С какво се характеризира икономиката на знанието? Хипотеза: Кикономика и устойчиво развитие Програмни документи за L3

Въведение |

Модели Сравнение на двете икономики ("стара"-"нова") Критерии за преминаване към кикономика

Решения и/или програмна реализация Новите технологии и икономиката Политики за използване на ИКТ

Сравнение на България с Ирландия

Образователна и научна политика до 2020 година

Европа 2020

LLP, EU

Социални Интернет мрежи и кооперирана интелигентност Формални и неформални институции за образование NGO

Хипотеза: Съотношение на формално и неформално обучение? Хипотеза: делът на к-специалистите от общата работна сила?

Модели на неформално обучение

Партньорски мрежи за L3обучение

Медийна грамотност

Система за преквалификация

Хипотеза: делът на смесеното обучение?

Модел на система за смесено обучение

Системи за обучение на кспециалисти

Приложима ли е системата за свободен софтуер...?

Сравнение на лицензионен със свободен софтуер

Решение за използване на свободни интелектуални продукти

Хипотеза: Свободно достъпните програмни продукти и онтологии са база за ефективно L3обучение?

Икономическа ефективност на свободния софтуер Критерии за оценка на софтуера за изграждане на онтологии

Социални Интернет мрежи и икономика на знанието

Какви са последствията от интеграцията на мрежите?

Модел на социална, компютърна и семантична мрежа

Интернет портал за образование и знания

Персонализирани среди за образование и обмен на

Хипотеза: Смесеното обучение ще надвиши ли

Методи и средствата за персонализация

Самоадаптивна система за персонализация

К-специалисти и профес. умения Смесено обучение (Blended Learning)

Свободно достъпни интелектуалн и продукти Свободно достъпен софтуер Свободно достъпни онтологии

Решения за избор на софтуер

Дигитални онтологии

| Въведение

19

ИКОНОМИЧЕСКИ УНИВЕРСИТЕТ-ВАРНА

Катедра „Информатика” знания

границата от 50%?

Интеграция на LMS и KMS

Възможна ли е интеграцията на LMS и KMS?

Развитие на формите на кооперирана интелигентност

Как се развиват съвременните технологии за съвместна дейност?

Класификация на основните подсистеми на LMS и KMS Модел на социална динамика в професионални мрежи

Таблица В. 1. Матрица на изследванията

20

Въведение |

Програмна система за интеграция на LMS и KMS Прототип на система за кооперирана интелигентност

Социални Интернет мрежи и кооперирана интелигентност

Chapter 1 /Глава първа Социално-икономически предпоставки за преминаване към икономика на знанията в България

В периода 1999-2011 авторът проучва научната литература, национални, европейски и международни документи, препоръки и стандарти, изгражда карта на взаимно свързаните осем основни научни направления или под-направления за доказване на тезата, че чрез свободни (или безплатни): - софтуер - онтологии - смесено (Blended) или б-обучение се създават специалисти за икономика базирана на знания, а те, от своя страна, са основните агенти в к-икономиката. Изследването излиза от границите на работите, концентрирани само върху създаването на персонализирани среди за обучение с приложение на информационни и комуникационни технологии. Направен е опит да се разширят системите за обучение като се преобразуват и унифицират в системи за смесено обучение и | /Глава първа

21

ИКОНОМИЧЕСКИ УНИВЕРСИТЕТ-ВАРНА

Катедра „Информатика” споделяне на знания. Т.е. – за отправна точка на изследването се приема тезата за непрекъснато обучение и квалификация на кспециалистите, необходими за икономиката, базирана на знания. Самият процес на обучение не се разглежда само във формалните рамки и структури на образование: начално, средно, висше образование, квалификация и преквалификация, а като процес, присъщ на всеки човек през целия му живот. Освен традиционните методи за обзор на литературата и специфичните документи по темата, авторът използва и информационната услуга на Google за известяване на даден изследовател, че е налична нова публикация (в широкия смисъл на това значение) по предварително зададени ключови думи. Чрез Google Blogs Alert са проследявани публикации от 2004 до август 2010 година по следните теми: - Икономика, базирана на знания - Knowledge Economy; - Развитие на университетите през 21 век - university design in twenty-first century; - Образователни среди - learning environments; - Социални мрежи - social networks; Информационното подмножество на термините knowledge economy и education; - Системи и платформи, реализирани чрез свободен софтуер (open source). Получавана е информация и за новите приложения, програми (Google Applications) чрез дадените на автора права от Google като преподавател, работещ в областта на е-обучението. Реализирана е виртуална мрежа от специалисти, работещи по третираната проблематика чрез системата за проследяване и комуникация Twitter (TweetDeck). Посредством абониране са получавани и агрегирани научни новости (RSS) в реално време. Виртуалната среда на изследване е допълвана от реални участия на автора в семинари, национални и международни форуми, 22

/Глава първа |

Социални Интернет мрежи и кооперирана интелигентност

конференции и неформални срещи. Т.е. самото изследване е апробация на предлаганите платформи и технологии. При проучването на литературните източници са поставени следните цели: -

Да се категоризират основните научни направления и под-направления, предмет на настоящото мултидисциплинарно изследване;

-

Да се групират изследванията в три йерархически нива:

-

o

Макро равнище – основни теории, модели и практики в областта на образованието и икономиката, базирана на знания (глобализация на образованието и създаваното знание;

o

Средно (Midware, Meso) равнище – изграждане на вътрешно институционна рамка за внедряване на съвременни системи за обучение и споделяне на знания; разходи и ефективност на системите; процедури за обучение и работа в адаптивни системи; проблеми на авторските права и интелектуалната собственост;

o

Микро равнище – персонални характеристики на обучавания/на к-специалиста; технологии и практики за разработване на образователни курсове; технологии за ефективна комуникация в Интернет социални мрежи.

Да се извърши обзор на постигнати научни резултати; | /Глава първа

23

ИКОНОМИЧЕСКИ УНИВЕРСИТЕТ-ВАРНА

Катедра „Информатика” -

Да се определят онези насоки и проблеми, които не са решени или пренебрегнати в предходни изследвания;

-

Да се създаде карта на научните направления чрез прилагане на многослоен модел.

Авторът споделя вижданията на The McCoy Working Group10, че икономика базирана на знания преминава през: - развитие на идеите; - развитие на индивида; - развитие на инфраструктурата. Развитието на иновативния капацитет е съпроводено с развитие на една нова култура на креативност, на свободен обмен на идеи, която да създава нови работни места за к-специалисти. Те, от своя страна, да спомагат за развитието на прогресивна и гъвкава инфраструктура.

1.1.

Модел на изследване на прехода към икономика на знанието

Различните варианти и опити да се оптимизира съдържанието на настоящото изследване доведоха автора до мисълта, че е необходимо прилагане на многослойния подход при декомпозиране на даденото интердисциплинарно изследване, съчетан с нова форма за визуализиране на взаимовръзката между различните научни направления, дълбочината на тяхното разглеждане, както и релациите между тях. Както се маркира във въведението, авторът адаптира предлаганата от Doug Winnie радарна фигура за целите на настоящото изследване. Всяка една 10

The Economic Growth through Higher Education. Individuals. Ideas. Infrastructure. The McCoy Working Group. 2008 24

/Глава първа |

Социални Интернет мрежи и кооперирана интелигентност

страна в осмоъгълника представлява дадено научно направление, неразривна част на мултидисциплинарното изследване: икономически теории (и по-точно – основи на икономиката, базирана на знания, К-Икономика), медийна грамотност (в частност - информационни и комуникационни технологии), базисни теории за развитие на образованието, национални и международни политики за развитие на обучението през целия живот на човека; смесено (blended, b-) обучение на студенти и специалисти; теория на кооперираната (споделена) интелигентност и накрая, но не и на последно място – математико-статистически методи за анализи, прогнози и доказване на хипотези Първи базисен слой: К-ИКОНОМИКА, Основи на икономиката, базирана на знания Авторът анализира зависимостите между система за образование в България и изискванията към новите поколения, които живеят и работят в условията на икономика, базира на знания.

| /Глава първа

25

ИКОНОМИЧЕСКИ УНИВЕРСИТЕТ-ВАРНА

Катедра „Информатика”

Фигура 1. 1 Взаимна зависимост между К-Икономика и останалите научни направления в изследването

Втори базисен слой: ОРБАЗОВАНИЕ, Система за формално и неформално образование Независимо че усилията на автора са насочени към приложение на съвременните информационни и комуникационни технологии във висшето образование и обучението през целия живот, то той разглежда необходимостта от ”прекрояване” на целите и задачите на образованието в България, започвайки от най-ранна, предучилищна възраст. Неговата теза се базира на превърналата се в поговорка фраза „...първите седем години...” .

26

/Глава първа |

Социални Интернет мрежи и кооперирана интелигентност

Фигура 1. 2. Взаимна зависимост между обща теория на образованието и останалите научни направления в изследването

Избраната от нас система за графическо изобразяване с осем стени съвпада и с приетите на 16 декември 2006 година „Осем ключови компетентности за учене през целия живот”. Тези препоръки са отразени и в работните документи на Европейската комисия през 200611 година за гарантиране на качествено и модерно образование, нужно за XXI век: 1. Комуникативни умения на роден език 2. Комуникативни умения на чужд език 3. Математическа грамотност и базови познания в областта на науките и технологиите 4. Дигитални компетентности 5. Умения за самостоятелно учене и събиране на информация 11

RECOMMENDATION OF THE EUROPEAN PARLIAMENT AND OF THE COUNCIL on key competences for lifelong learning, 18 December 2006, (2006/962/EC) | /Глава първа

27

ИКОНОМИЧЕСКИ УНИВЕРСИТЕТ-ВАРНА

Катедра „Информатика” 6. Граждански компетентности и умения за междуличностно общуване 7. Предприемачество 8. Културни компетентности – изразяване на идеи, творчество, емоционално и естетическо съпреживяване на света чрез музика, литература, пластични изкуства. На тази основа Съветът и Европейската Комисия приеха десетгодишна работна програма под името „Образование и обучение 2010“ (2002/C142/01), последвана от „Образование и обучение 2020“. Сред нейните цели са подобряване на качеството на образователните системи и осигуряване на достъп до образование за всички, както и отваряне на образователните системи за хора от целия свят. Програмата формира нова съгласувана стратегическа рамка, включваща всички дейности в областта на образованието и професионалното обучение на европейско равнище. Тя се прилага чрез отворения метод на координация, чрез който се утвърждават общи цели и се транспонират в националните политики. Трети базисен слой: Национални и международни политики за развитие на системата за непрекъснато обучение (Lifelong Learning, L3-политики) Авторът анализира и обобщава официални документи, издадени на национално, европейско и международно ниво, свързани с обучението през целия живот, за необходимостта от създаване на „специалисти на бъдещето”. За отправна точка в изследването са цитирани Лисабонската стратегия на ЕС, рамковите програми (шеста и седма) на Европейския Съюз (CORDIS), документи на правителствени (Ирландия, Нова Зеландия) и неправителствени организации (Световната банка, OECD и др.). 28

/Глава първа |

Социални Интернет мрежи и кооперирана интелигентност

Важна крачка в този процес е представянето на новата „Интегрирана програма за действие в областта на обучението през целия живот“ (Lifelong Learning) на ЕС през май 2007 г., чиято цел е да осигури финансова подкрепа за европейския образователен сектор през периода 2007 — 2013 г. (Решение № 1720/2006/ЕО от 15 ноември 2006 г.).

Фигура 1. 3. Взаимна зависимост между политики и програми за обучение през целия живот и останалите научни направления в изследването

Програмата включва четири подпрограми, повечето от които са част от програмата Сократ: Коменски (училищно образование), Еразъм (висше образование), Леонардо да Винчи (професионално обучение) и Грундвиг (обучение за възрастни). Към нея спадат още една хоризонтална програма с четири дейности от първостепенно значение (сътрудничество в сферата на образователната политика, насърчаване на изучаването на чужди езици, електронното обучение (e-learning), както и разпространение на „добри практики“). Друг елемент е | /Глава първа

29

ИКОНОМИЧЕСКИ УНИВЕРСИТЕТ-ВАРНА

Катедра „Информатика” програмата Жан Моне за подпомагане на дейността на ЕС във връзка с интеграцията и на действащите в тази област институции и сдружения. За периода 2007 — 2013 г. програмата е обезпечена със средства в размер на 6,97 млрд. евро. Четвърти базисен слой: Съвременни информационни и комуникационни технологии (ИКТ) и тяхното приложение в системата за обучение през целия живот За малка страна като България, представляваща част от глобалната икономическа система, повишаването на ефективността на човешкия труд е решаващ фактор за оцеляване и запазване на суверенитета на нацията. Един от ресурсите, който „изтече” под формата на емиграция през последните 20 години (или така нар. процес „изтичане на мозъци”), доведе до голяма „пробойна” в кораба на българската икономика. Паралелно с този процес, всички сме свидетели и на още един, не по-малко пагубен – под влияние на „демократизацията” на средното образование, на ниската степен на взискателност, на контрол, на деквалификация на учителското съсловие, образователното ниво на завършващите млади хора прогресивно намалява. Получава се една пропаст между изисквания на реалната икономика и квалификация на младите хора.

30

/Глава първа |

Социални Интернет мрежи и кооперирана интелигентност

Фигура 1. 4. Взаимна зависимост между Информационни и Комуникационни Технологии (ИКТехнологии) и останалите научни направления в изследването

Адекватният отговор на този процес е изграждане на ново поколение добре образовани хора, владеещи съвременните информационни и комуникационни технологии, извършващи в единица време работа, която е на порядъци по-голяма от тази при използване на традиционните технологии. Едновременно с усвояването на „компютърната грамотност”, от новото поколение се изисква иновативност и креативност, т.е. създаване на такива технологични платформи за обучение и работа, които да развиват абстрактното мислене на хората. Използвайки опита на страни като Канада и Нова Зеландия, авторът предлага базисното програмно осигуряване на системата да е със свободен код (Open/Free Software) и да е ориентирано към новите направления: SaaS (Software as a Service) – на програмното осигуряване да се гледа като на услуга, вид сервиз, предоставена от специализирани институции; PaaS (Platform as a Service) – изграждане на цялостна | /Глава първа

31

ИКОНОМИЧЕСКИ УНИВЕРСИТЕТ-ВАРНА

Катедра „Информатика” платформа за осигуряване на обучение и споделяне на знания , прозрачна(невидима) за потребители. Пети базисен слой: Свободни (безплатни) образователни онтологии По подобие на свободния софтуер, авторът предлага и изгражданите онтологии за различните нива на формално образование в страната ни да бъдат свободни, безплатни; всяка образователна единица да бъде стандартно и формално описана; да бъде достъпна за многократно използване, свободно модифицирана и преработвана.

Фигура 1. 5. Взаимна зависимост между създаването на свободно достъпни дигитални онтологии и останалите научни направления в изследването

Естественият въпрос, който възниква е „- Как ще бъде защитен и заплатен труда на автора на дадена образователна единица?”. Средствата, икономисани от свободен софтуер, а не закупуване на скъпи програмни среди, да бъдат използвани на 32

/Глава първа |

Социални Интернет мрежи и кооперирана интелигентност

ниво „Министерство на образованието”, фонд „Научни изследвания”, за заплащане на авторски права. Самата среда за разработване на онтологии е предоставена от Университета в Стенфорд, САЩ, за свободно използване. Шести базисен слой: Система за смесено (blended) обучение В процеса на теоретико-практическо използване на система за електронно обучение, авторът достигна до два основни извода: 1. Съвременната система за обучение не е „е-обучение”, а оптимален баланс на традиционно и компютризирано обучение; 2. Използването на ефективни програмни (софтуерни) платформи не може да се сведе до използването на един универсален програмен продукт, а представлява оптимална смес (blended software) от взаимно допълващи се специализирани програмни средства.

Фигура 1. 6. Взаимна зависимост между смесеното (blended) обучение и останалите научни направления в изследването

| /Глава първа

33

ИКОНОМИЧЕСКИ УНИВЕРСИТЕТ-ВАРНА

Катедра „Информатика” Въпреки че в ЕС като цяло нивото на образование е високо, в областта на информационните и комуникационните технологии изостава в сравнение със САЩ и Япония. Поради тази причина Комисията прие инициативата „Електронно обучение“ (eLearning), за да адаптира системите на образование и обучение на държавите-членки към най-новите проекти в тази сфера. През юли 2002 г. Европейският съвет стартира в Севиля План за действие eEurope 2005, за да развие модерна публична администрация и да създаде динамична среда за електронен бизнес. През 2003 г. се въведе Програма за електронно обучение (eLearning), чиято цел е ефективното интегриране на информационни и комуникационни технологии в системите на образование и обучение в Европа. Четирите области на действие на програмата са следните: насърчаване на дигиталната компетентност, европейски виртуални университети, Интернет-партньорство между европейски училища, насърчаване на повишаването на квалификацията на преподавателите, както и хоризонтални мерки за насърчаване на електронното обучение в Европа. От 2007 г. мерките за насърчаване на електронното обучение са част от новата „Интегрирана програма за действие в областта на обучението през целия живот“. Седми базисен слой: Система за кооперирана (споделена, съвместна) интелигентност (Cooptelligence) Авторът предлага методология за изграждане и прототип на система за смесено обучение и съвместна интелигентност kAir4U, изградена на принципите на свободния софтуер свободен за модифициране код и със свободен/безплатен достъп. Едновременно с това се анализират различните социални мрежи – както традиционните мрежи, така и тези, които бележат бум в своето развитие след 2008 година – социалните мрежи в Интернет. На примера на мрежите, изградени за създаване на свободен софтуер и на тези, създадени в системата за кратки 34

/Глава първа |

Социални Интернет мрежи и кооперирана интелигентност

съобщения Twitter и TweetDesk се извършават анализи и прогнози за развитието на кооперираната интелигентност на професионални групи в Интернет.

Фигура 1. 7. Взаимна зависимост между социалните мрежи, кооперираната интелигентност и останалите научни направления в изследването

Осми базисен слой: Анализатор - система за изграждане на работни хипотези и статистически анализи на Интернет базирани социални мрежи В хода на изследването са дефинирани различни хипотези и са построени модели. Приемането и/или отхвърлянето на дадени хипотези е на базата на различни препоръчителни методики и постигнатите резултати с тях. Използвани са статистически методи за моделиране на икономически и социални процеси и явления. Авторът използва инструментариума за анализ на Интернет базирани социални групи. За целта той комбинира аналитични и синтетични методи по методиките | /Глава първа

35

ИКОНОМИЧЕСКИ УНИВЕРСИТЕТ-ВАРНА

Катедра „Информатика” Frascati и Oslo, както и методиката на Световната банка за изучаване на икономиката, базирана на знания. Използвана е теорията на грáфите, софтуер за построяване и моделиране на социални Интернет мрежи (хипотетични и реални Интернет мрежи).

Фигура 1. 8. АНАЛИЗАТОР: система за математико-статистически анализи на основните научни направления в изследването

За целите на изследването са изградени няколко академични социални мрежи, послужили да се извърши мониторинг в реално време, като: - Социална мрежа за обмен на информация между студентите в ИУ-Варна – http://stedranet.ning.com/; - Социална мрежа за обмен на знания, необходими за 21 век– http://21know.ning.com/; както и няколко други, тясно специализирани мрежи. 36

/Глава първа |

Социални Интернет мрежи и кооперирана интелигентност

1.2.

Обзор на научната литература по темата, документи на международни и национални институции

В таблица 1.1. са представени научните направления и под-направления със съответните индекси, които се използват при описание на научната литература и публикуваните официални документи в нашата страна, европейската общност и в останалата част на света. Таблица 1.1

Таблица 1. 1. Научни направления/под-направления и географския обхват на литературните източници

| /Глава първа

37

ИКОНОМИЧЕСКИ УНИВЕРСИТЕТ-ВАРНА

Катедра „Информатика” Изследвания в областта на икономиката, базирана на знания При въвеждане на „Дефиниция на икономика на знанията” (knowledge economy OR knowledge-based economy – definition) Google извежда 247000 резултата; Yahoo! – 623000; Exalead – 14936; Wikipedia – 39. Изследванията показват, че 80% от данните, намерени от дадена система за търсене, са съхранени само в нейната база от данни. В този случай вторичното търсене с друга система дава надеждни и достоверни резултати. За целта ние използваме Google, Yahoo! и Exalead. Обзорът на литературата включва и сходните понятия като информационна икономика, нова икономика, дигитална икономика, когнитивна икономика, smart economy, управлявана от Интернет икономика (Internet driven economy), мрежова икономика (сетевая экономика). Таблица 1.2. Стълб 1: Стълб 2: Стълб 3: Стълб 4: Икономическа Образование Информационна Система на и социална и умения и комуникаиновации политика ционна инфраструктура Политики и практики за ефективно използване на наличните и нови знания в икономиката

Инвестиране на знания и опит в индивидите, които от своя страна ги споделят и развиват

Необходимост от Капацитетните динамична инфравъзможности на структура за локалните ефективна фирми и комуникация, изследователски разпространение и институти да обработка на произвеждат и информацията прилагат знания Таблица 1. 2. Четирите стълба на икономиката баз��рана на знания

Ще въведем дефиниция на термина икономика на знанията. Под икономика на знанията ще разбираме такава икономка, при която над половината от заетите лица и над половината от БВП е в резултат на производство и разпределение на знания. 38

/Глава първа |

Социални Интернет мрежи и кооперирана интелигентност

Едновременно с това ще изтъкнем, че има редица синоними на това понятие: нова икономика (J.A. Alic12, R. Atkinson13), информационна икономика (C. May14), дигитална икономика. Един от първите изследователи на новата икономика е австрийският учен Fritz Machlup, който работи в САЩ. Той публикува през 1962 г. първото изследване на тази тема като изчислява производството и разпределението на знания в САЩ15. Macklup изчислява, че икономиката на знания достига 29% от БВП през 1958 година! С изследването на Macklup се поставя началото на няколко „вълни” публикации по темата. Първата вълна започва през 70-те години на миналия век. Използвайки официалните статистически данни M.U. Porat16 определя дела на икономиката на знания през 1967 г. на 46% от БВП, а заплатите на заетите в нея достигат 57%. Втората вълна публикации (през 90-те години на миналия век) се поставя от OECD17 (The Organisation of Economic Co-operation and Development). Световната банка разработва платформа за изследване развитието на икономиката на знания в различните страни. В редица изследователски институти по света се провеждат задълбочени изследвания (вж литературната справка).

12

Alic, J.A. Knowledge, Skill, and Education in the New Global Economy, Futures, 29(1): 5-16. 1997 13 Atkinson, R. The Past and Future of America’s Economy. EE, 1998 14 May, C. Information society, task mobility and the end of work, Futures, 32:399-416. 2000 15 Machlub, Fritz. The Production and Distribution on Knowledge in USA. Princeton University Press. 1962 16 th Porat, M.U. The Information Economy. 7 Volume, Office of Telecommunication, USDC, Washington, 1977. 17 OECD - http://www.oecd.org | /Глава първа

39

ИКОНОМИЧЕСКИ УНИВЕРСИТЕТ-ВАРНА

Катедра „Информатика” Едновременно с това, много страни създават национални програми за развитие на икономиката на знания (Австралия, Европейския съюз, Канада, Малайзия, Нова Зеландия, Сингапур, Южна Корея, Япония и др.). Третата вълна на изследвания стартира в резултат на глобалната икономическа криза (2007-????). Много икономисти по света възобновиха изследванията си по темата (вж фигура 2.1., глава втора) с надеждата, че синтезът на новите технологии и социалните мрежи ще минимизира асиметричния характер на разпространение на информация и знания, в резултат на което бързо ще се „изплува” и превъзмогне рецесията. Една от първите публикации по темата на български език е на фондация „Приложни изследвания и комуникации”. В брошурата „Икономика на знанието”18 се използва методиката на Световната банка за анализ на готовността дадена страна да премине към икономика, базирана на знания. Дефинирани са четирите основни стълба за развитие на К-икономиката: 1. Икономическа и институционална среда, която насърчава предприемачеството, използването на съществуващи и създаването на нови знания; 2. Население, което е добре образовано и квалифицирано да създава, обменя и използва знание; 3. Ефективна иновационна система от фирми, изследователски центрове, университети, частни консултанти и други организации, които улесняват достъпа до глобалното знание, като го асимилират и адаптират към местните условия, и създават нови технологии; 18

Ялъмов, Тодор, Руслан Стефанов и екип на „Индъстри уоч”. Икономика на знанието. Фондация „Приложни изследвания и комуникации”, 2004 40

/Глава първа |

Социални Интернет мрежи и кооперирана интелигентност

4. Динамична информационна инфраструктура, която осигурява условия за ефективна комуникация, разпространение и обработка на информацията и знания. Професор Асен Ковачев19 изтъква необходимостта от развитие на квалификационния капитал на нацията – знания, умения и професионални способности за осигуряване на устойчиво развитие на икономиката в България и нейното ефективно интегриране в Европейския съюз. Според Елизабета Вачкова и Мария Игнатова20 преходът към икономика базирана на знанието в България се ускорява от мултинационалните компании и нашите високотехнологични компании. Цитират се два примера – за KPMG (мултинационална компания) и ТехноЛогика (българска високотехнологична компания) като носители на добри практики в реализация на идеята за обучение през целия живот. Развитието на дефиницията на икономика на знанието също преминава през различни стадии и етапи. Прегледът на тълкованията на различните автори ни дава основание да въведем едно по-прецизно определение на понятието икономика на знанията като

икономика, в която знанията са доминиращ ресурс (в сравнение с природните ресурси, физическия труд и капитала) и се използват ефективно при създаване на човешки блага. 19

Ковачев, Асен. Преструктуриране – продуктивност – устойчиво развитие на икономиката. Икономически алтернативи. УНСС, Бр. 3, 2006 20

Вачкова Елизабета, Мария Игнатова. Конкурентоспособност чрез управление на знанието. Международен център за приложни изследвания по управление | /Глава първа

41

ИКОНОМИЧЕСКИ УНИВЕРСИТЕТ-ВАРНА

Катедра „Информатика” Много от страните, които преди 30-50 години се смята за изостанали, приели като национална политика развитието на икономика, която се базира на креативността и знанията на своите граждани, се превърнаха във водещи в края на 20-ти и началото на 21-и век. Програма за обучение през целия живот на Европейския съюз С решение № 1720/2006/ЕО на Европейския парламент и на Съвета от 15 ноември 2006 г. се създава „Програма за действие за обучение през целия живот” Lifelong Learning Programme, LLP21. Определя се бюджет от седем милиарда евро за периода от 2007 до 2013 (забележете, че това е същият период, през който се изпълнява и Седма рамкова програма – The 7th Framework Programme for Research and Development22, с бюджет в размер, надвишаващ 50 милиарда евро). LLP заменя предходните програми за обучение, професионална квалификация и електронно обучение, приключили през 2006 г. За по-лесен ориентир в многообразните направления и структури на програмата, ние сме разработили схема, включена в приложение 1.1. Образованието е основното направления, чрез което страните успяват да разширят социалното участие в растежа на националната си икономика.

21

Програма за действие за обучение през целия живот http://eurlex.europa.eu/lex/LexUriServ/LexUriServ.do?uri=OJ:L:2006:327:0045:0068:E N:PDF; допълнения и изменения - от 16 декември 2008 г.: http://eurlex.europa.eu/lex/LexUriServ/LexUriServ.do?uri=OJ:L:2008:350:0056:0057:E N:PDF 22 http://ec.europa.eu/research/fp7/understanding/fp7inbrief/home_bg.html 42

/Глава първа |

Социални Интернет мрежи и кооперирана интелигентност

Един от специализираните комитети по образование, създаден по инициатива на Световния икономически форум - International Education Architecture Committee, дефинира четирите основни блока за преструктуриране на образованието23: 1. Увеличаване на размера на инвестициите в образованието с въвеждане на нови механизми за публично-частно партньорство. 2. Актуализиране на необходимите знания и умения на специалистите от 21 век и технологиите за тяхното придобиване; 3. Създаване на стимули и средства на университетите да споделят образователните си ресурси свободно в глобалната мрежа от образователни институции; 4. Създаване на свободно достъпни ресурси (онтологии, добавката моя) за преподаватели и инструктори за преквалификации на специалисти. Преструктурирането на образованието чрез посочените четири блока е едновременно предизвикателство към действащата образователна система, но и разкрива редица предимства, които биха се достигнали непосредствено с тяхното въвеждане.

Различните дискусии в българската литература налагат извода за реформа на системата за висше образование, която да започне с такава в средното. Да се възстанови базовото качество на средното образование от 1989 година, защото без по-високо качество на входа на университета не може да се получи качество в системата. Ето една примерна стратегия за въвеждане на пазарни механизми във висшето образование, илюстрирана и на фиг. 1.9.:

23

Global Redesign Initiative, International Cooperation in a More Interdependent World. The World Economic Forum. 2010

| /Глава първа

43

ИКОНОМИЧЕСКИ УНИВЕРСИТЕТ-ВАРНА

Катедра „Информатика” Единна цена за образованието по дадена специалност, съчетана с възможност за 100% кредитиране; Рейтинг на ВУЗ-а според резултати и условия за качествено обучение; От университети към изследователски университети (интеграция БАН-ВУЗ;

Свободен достъп до ВУЗ-а, но платено образование; високи критерии за оценка на студента (правило 5%+5% - само 5% отлични оценки; но и не по-малко от 5% - „брак”); на петте процента отличници държавата връща таксите за обучение; Синхронизация „ВУЗ-пазар на труда” - обновени учебни програми, които да са разработени съвместно с бизнеса, иновативни практики и активно изследване на нуждите на пазара на труда.

Фигура 1. 9. Модел на образователна система, свързана с икономика базирана на знания

44

/Глава първа |

Социални Интернет мрежи и кооперирана интелигентност

Прилагането на новите технологии в образованието не са свързани само с приложението на електронното обучение. Тези технологии са един от поводите да се преосмисля педагогическия модел на днешната образователна система, да се премине към персонификация на образователния процес.

1.3. Готовност на България за преминаване към к-икономика Използвайки индикатори, базирани на въведените четири основни стълба в таблица 1.2. две международно признати институции разработват теории и индекси за готовността на дадена страна за преминаване към икономика на знания. Тези институции са Световната банка и INSEAD. Световната банка е въвела индекс на готовността дадена страна да премине към икономика на знания, наречен KEI (Knowledge Economy Index). Според този индекс страните, получили стойности над 8 изграждат развита икономика на знания, тези, чиито стойности са между 5 и 8 – са в процес на изграждане на новата икономика. Къде сме ние? Според последните изследвания на Световната банка индексът KEI на България е се е повишил от 6,84 (1995) на 6,99 (текущ резултат)24. За сравнение използваме средните данни за страните от Западна Европа о Ирландия, която в по-нататък приемаме като страна за основни сравнения.

24

KAI, Световна банка. http://info.worldbank.org/etools/kam2/KAM_page3.asp?default=1 | /Глава първа

45

ИКОНОМИЧЕСКИ УНИВЕРСИТЕТ-ВАРНА

Катедра „Информатика” Сравненията на четирите „стълба” на икономиката на знания – иновации, образование, ИКТ и социално-икономическа среда показват, че България изостава от развитите западни страни с два пункта. По някои фактори, като образование например, България „стопява” тази разлика. Основен проблем са липсата на иновационни политики в малките и средни фирми, което, от своя страна понижава средният ни индекс KEI и ни измества назад в класацията.

KEI - Готовност за к-икономика България Ирландия Западна Европа Западна Европа 8,76

Ирландия 9,05

България 6,99

Иновации

9,27

9,08

6,43

Образование

8,29

9,14

7,65

ИКТ

8,78

8,71

6,74

ИкРежим

8,71

9,26

7,14

KEI

Фигура 1. 10. България и KEI: по пътя на к-икономика. (максимална стойност на KEI=10)

46

/Глава първа |

Социални Интернет мрежи и кооперирана интелигентност

Втората институция, която изследва състоянието на страните по пътя на икономиката на знания, е INSEAD (Institut Européen d'Administration des Affaires - European Institute of Business Administration25) В таблица 1.3. е представена класацията на страните според Networked Readiness Index (NRI), разработен от INSEAD през 2002. Изследвани са икономиките на 133 страни. Резултатите от проведеното изследване за периода 2009-2010 са публикувани в отчет за приложението на информационните технологии (The Global Information Technology Report 2009-201026). Таблица 1.3. Място

Страна

Компл. оценка

1 Швеция

5,65 5,64 5,54 5,48 5,46 5,44 5,36 5,33 5,32 5,28 ... 3,66

Сингапур 3 Дания 4 Швейцария 5 САЩ 6 Финландия 7 Канада 8 Хонконг 9 Холандия 10 Норвегия ... ... 71 България 2

Таблица 1. 3. Дигиталната мрежова среда (Networked) като база за преминаване към икономика базирана на знания.

25 26

INSEAD - http://www.insead.edu/home/

Soumitra Dutta, Irene Mia (Editors). The Global Information Technology Report 2009–2010, ICT for Sustainability. World Economic Forum, 2010.

| /Глава първа

47

ИКОНОМИЧЕСКИ УНИВЕРСИТЕТ-ВАРНА

Катедра „Информатика” В рамките на една година, България е „слязла” от 68-ма на 71 позиция (Казахстан заема 68 позиция в отчета за 2009-2010). NRI се е понижил за една година от 3,80 на 3,66. Но при отчитане на общите условия за развитие на България по пътя на икономиката на знания, страната ни заема 61 позиция. При това сравнение се отчитат следните показатели (виж таблица 1.4.): Ниво на приложение на информационните и комуникационни технологии; Ниво на развитие на пазарната икономика; Ниво на развитие на политическата стабилност и регулаторните механизми; Ниво на развитие на инфраструктурата.

Място

Страна

1 Швеция 2 3 4 5 6 7 8 9 10

Дания Норвегия Швейцария Финландия Канада Исландия Холандия Сингапур САЩ

71 България

ICTоценка

5,85

Пазарна среда

Таблица 1.4. Полит. Инфрасреда структура

5,67 5,60 5,48 5,46 5,44 5,36 5,33 5,32 5,28

5,40 5,30 5,32 5,47 5,38 5,35 5,00 5,25 5,49 5,32

6,11 5,97 5,90 5,89 5,95 5,66 5,65 5,79 6,33 5,40

6,04 5,74 5,58 5,39 5,36 5,44 5,75 5,32 4,51 5,51

3,77

3,94

3,53

3,85

Таблица 1. 4. Класация на страните по четири основни фактора за преминаване към икономика на знанията.

48

/Глава първа |

Социални Интернет мрежи и кооперирана интелигентност

Пред нас са такива страни като посочените в първата десетка, така и Австрия (17), Ирландия (18), Словения (30), Португалия (32), Чехия (40), Румъния (58). Зад нас са Полша, Русия, Сърбия и др. В методиката на изследване са включени трите основни агента на устойчивото развитие на икономика базирана на знанията: индивидуални потребители на ИКТ; бизнес сектора и темпа на преминаване към електронен бизнес; официални правителствени институции и темпа на преминаване към електронно правителство. При класацията за готовност за ефективно използване на дигиталната мрежова среда България е на 91 място като найвпечатляващ факт е, че индивидуалните български потребители изпреварват както бизнеса, така и самите си правителствени институции (виж таблица 1.5.). Таблица 1.5. Индивиди Мя сто

Страна

Средна оценка

1 Сингапур ....

5,94 ...

27 Ирландия ....

4,91

82

Мя сто

6,11 ...

28 ...

3,87

Средна оценка

1 ...

...

92 България

Мя сто

...

10

Средна оценка

1

6,12

... 5,30

...

93

Мя сто

5,59 ...

... 4,13

Средна оценка

5 ...

5,18

Правителство

Бизнес

58 ...

3,81

...

98

4,24 ... 3,68

Таблица 1. 5. Готовност на трите основни агента за ефективно използване на дигитална мрежова среда в икономика базирана на знания.

Ако съпоставим данните за готовност с тези, отразяващи текущото практическо използване на дигиталната мрежова среда, | /Глава първа

49

ИКОНОМИЧЕСКИ УНИВЕРСИТЕТ-ВАРНА

Катедра „Информатика” данните за България са по-оптимистични – в тази класация е на 57 място (виж таблица 1.6.). Още по-голям оптимизъм за развитието на икономика базирана на знания идва от 47-то място на индивидуалното използване на съвременните информационни и комуникационни технологии. Бизнесът е на 87 място, докато правителствената програма за e-Government дава видими резултати – страната ни е на 61 място. Таблица 1.6. Индивиди Мя сто

Страна

Средна оценка

5,71

1 Реп.Корея ....

...

.... 57 България

...

47

Мя сто

5,43 ...

28 ...

3,33

Средна оценка

13 ...

4,49

26 Ирландия

Мя сто

...

87

Мя сто

5,48 ...

21 ...

3,59

Средна оценка

5 ...

4,71

Правителство

Бизнес

1 ...

4,34 ...

6,20 ...

35 ...

2,76

Средна оценка

4,41 ...

61

3,63

Таблица 1. 6. Практическо използване на дигитална мрежова среда в икономиките на страните.

За изчисляване на NRI са използвани официални данни на организации като Международния телекомуникационен съюз, ООН, Световната банка, както и резултати от анкетите, провеждани по време на Световния икономически форум с висши ръководители. Обобщавайки класациите на нашата страна за периода от 20012010, можем да отбележим, че страната е повишила своята оценка (по скалата от 1 до 10; 1 - отличен ; 10 - слаб) от 8 на 6.

50

/Глава първа |

Социални Интернет мрежи и кооперирана интелигентност

Работна хипотеза: К-икономиката е едно от главните направления за устойчиво развитие на България На базата на сравнително изучаване на социалноикономическите характеристики на страни, сходни на България, изградили успешно политики и практики за преминаване към кикономика, чрез създаване на статистико-икономически модели, авторът прави опит да докаже хипотезата, че к-икономиката е едно от главните направления за устойчиво развитие на България. Сравнение на България с Ирландия по пътя на икономика базирана на знания Съображения за избор на Ирландия като база за сравнение Съобразно възприетата методика за групиране на страните от Европа, въведена от EITO (the European Information Technology Observatory) като основа за извършване на изследвания , с Група 1 („Голямата Петица”): Великобритания, Германия, Испания, Италия и Франция; Група 2 (Западна Европа): Австрия, Белгия, Гърция, Дания, Ирландия, Люксембург, Норвегия, Португалия, Финландия, Холандия, Швейцария и Швеция;

| /Глава първа

51

ИКОНОМИЧЕСКИ УНИВЕРСИТЕТ-ВАРНА

Катедра „Информатика” Група 3 (Източна Европа): България, Естония, Латвия, Литва, Полша, Румъния, Словакия, Словения, Чехия EU25: Обобщени данни за Европейския съюз (изключвайки Малта и Кипър). Едва ли има смисъл да сравняваме България със страните от „голямата петица”, както и с бившите социалистически страни. За това вниманието ни се насочи към такъв представител на втората група, който не само да има историческа и културна съдба като тази на България, но и да е в категорията добри практики. Ако извършим и едно бързо сравнение на възможностите на САЩ да създават и абсорбират новите технологии в практиката, ще намерим редица подобни аналогии в Ирландия. От тези съображение е изборът на Ирландия като база са сравнение и следване на нейния положителен опит по пътя на изграждане на икономика базирана на знания. България и Ирландия имат много общи допирни точки както в своето историческо, така и в икономическото си развитие. И двете страни са обект на чужди инвазии; на природни катаклизми и бедствия. И двете страни имат имигранти, пръснати по целия свят. Традиционните култури и фолклор на България и Ирландия са самобитни и са дали и дават отражение върху съседни и далечни народи. Основни позитивни моменти в развитието на Ирландия Но една от основните причини да изберем Ирландия е икономическото „чудо”, сътворено от страната за период от средата на 1990-те до световната икономическа криза от 200852

/Глава първа |

Социални Интернет мрежи и кооперирана интелигентност

2010 (или по-точно от 1994 до 2007). От този период е терминът „Келтски тигър” – по подобие на източноазиатските тигри, страните Южна Корея, Сингапур, Хонконг и Тайван.

Фигура 1. 11. Основни етапи в развитието на ирландската икономика.

Основна заслуга за подобно успешно развитие има държавната политика, насочена към социално партньорство между правителство, работодатели и синдикати; равнопоставеност на половете, довела до ръст на жените, работещи на отговорни длъжности; продължително и приоритетно инвестиране в системата на висше образование; повишаване на преките чужди инвестиции в страната; ниски корпоративни данъци; английски говореща работна сила, което е условие за бързо навлизане на високите технологии в страната. И не на последно място – членството в Европейския съюз, което осигурява достъп до единен европейски пазар (фиг. 1.11.).

| /Глава първа

53

ИКОНОМИЧЕСКИ УНИВЕРСИТЕТ-ВАРНА

Катедра „Информатика”

Фигура 1. 12. Основни етапи в развитието на икономиката на България

Посоченият период на развитие е прекъснат по средата – атаката на 11 септември 2001 има лоши последствия за Ирландия (някои инвестиции от САЩ и техни изнесени производства се пренасочват от Ирландия към Източна Европа и Китай). Но тук още веднъж проличава далновидността на провежданата държавна политика: създава се Научна фондация на Ирландия - Science Foundation Ireland (SFI), с чието съдействие се развиват ИКТ, изгражда се система за преквалификация на работната сила в областта на високите технологии. На тази основа се връщат и големите инвеститори от САЩ – Ирландия произвежда 25% от всички продавани персонални компютри в Европа. Компютърът, на който работи авторът, е на фирмата Apple, но е кирилизиран в ирландското поделение на фирмата от специалисти, родени и обучени в България... Apple стартират своята дейност през 1980 година със 150 работни места. Сега главното представителство на Apple за EMEA (за Европа, Близкия Изток и Африка) е в Ирландия. В него са създадени 1400 работни места, от които 64% за кспециалисти (хора с висше образование по ИКТ). 54

/Глава първа |

Социални Интернет мрежи и кооперирана интелигентност

Гигантът Google създаде свое поделение Google Ireland Ltd. в Дъблин през 2003 г. През този период (2004) ръстът на БВП на Ирландия от 4,5% е най-висок в сравнение с EU-15. Отчитайки прогреса на Ирландия ще споменем още един, според нас – основен аргумент: от страна, нарицателно за емиграция, Ирландия се превръща в притегателен център както на своите напуснали страната сънародници, така и на чужди граждани. Нека да сравним данните по показателя „Изтичане на мозъци” за двете страни (таблица 1.7.). Таблица 1.7.

2008

2000

Страна

Абс. ст-ст; от 1 до 7

Нормализирана; от 0 до 10

Абс. ст-ст; от 1 до 7

Нормализирана; от 0 до 10

Ирландия

5,10

9,44

4,60

6,93

България

2,10

0,56

2,50

5,84

Таблица 1. 7. Сравнение на България и Ирландия по показателя „Изтичане на мозъци”, 2000-2008 г.

За период от 9 години Ирландия достига горната граница на нормализираната форма на класация на страните. Класацията по абсолютна стойност на напусналите/върнали се е на база скала от 1 до 7: при стойност близка до 1 – жителите напускат своята страна в търсене на нови възможности в други страни; при стойност, клоняща към 7 – те остават при всички обстоятелства в своята страна. Сравнението на двете страни показва, че те са позиционирани близо до двата противоположни края на екстремума: българските граждани продължават да имигрират, а ирландските – по изключение. У нас близо 25 хил. младежи всяка година се отправят да търсят образование навън (по данни на "Евростат" и агенция "Интеграл").

| /Глава първа

55

ИКОНОМИЧЕСКИ УНИВЕРСИТЕТ-ВАРНА

Катедра „Информатика” Паралелно сравнение на България и Ирландия – база за потвърждаване на работна хипотеза 1. На фигури 1.11 и 1.12 е направен опит да се сравнят онези поглавни събития в икономиките на двете страни – България и Ирландия, които са с важни последствия за тяхното развитие. Сравнявайки двете страни паралелно във времето виждаме следните особености: - Приемане на страната в Европейския съюз – Ирландия е „старт” член на европейското семейство; докато България е едва от 3 години; - Формиране на политика на ниски корпоративни данъци – подобни разлики в годините; Изграждане на пазарна икономика – докато България премина през големи сътресения по пътя на пазарната икономика от края на 1989 до наши дни, то Ирландия изгражда пазарна икономика от 1958 година; - Национални програми за индустриализация, за развитие на човешкия фактор – и двете страни развиват паралелно подобни програми, но смяната на собствеността от начало на 1990-та година в България не може да доведе до преки сравнения. Интерес представлява развитието на България в областта на електрониката и компютърните технологии като страна членка на СИВ и развитието на този сектор на икономиката в Ирландия като страна членка на ЕС. Има съвпадения във времето на извършваните реформи, развитието на формите на индустриализация и коопериране, създаване на благоприятна среда за подготовка на високо квалифицирани кадри и тяхната реализация в ИКТ-индустрията. Но както отбелязахме, смяната на собствеността в началото на новия век, разпадането на СИВ, загубата на пазари като Русия и други страни от Източна и 56

/Глава първа |

Социални Интернет мрежи и кооперирана интелигентност

Централна Европа, „изтичането на мозъци” през този период, отклоняват България от ориентацията й към високите технологии. Един от факторите за положително развитие на процеса в Ирландия е добрата икономическа среда и инвестициите в образованието. Докато България загуби значителен процент високо квалифицирани специалисти през периода 1999-2010, то в Ирландия се създават предпоставки за връщане на напусналите страната. В таблица 1.8. са сравнени основните „стълбове” за изграждане на икономика на знанието в двете страни. Таблица 1.8. KEI Страна

Икономическа среда

Иновации

Образование

ИКТ

2009

1995

2009

1995

2009

1995

2009

1995

2009

1995

Ирландия

9,05

8,99

9,26

9,12

9,08

9,06

9,14

9,26

8,71

8,53

България

6,99

6,84

7,14

5,84

6,43

7,17

7,65

7,30

6,74

7,04

Европа и Центр. Азия

6,45

6,25

5,71

4,35

6,99

6,90

6,62

6,73

6,46

7,02

Таблица 1. 8. Сравнение на България и Ирландия по четирите основни показатели на к-икономиката.

Нека да направим опит за по-пълна картина при сравняване на социално-икономическите показатели на България и Ирландия. В приложение 1.2. са обобщени данните за двете страни като за поголяма прегледност са оформени следните групи от показатели: - Група първа: основни икономически показатели; - Група втора: компоненти на бизнес средата; - Група трета: показатели за готовност; - Група четвърта: показатели за приложимост на ИКТ. Сравнението на получените показатели на двете страни е база за потвърждаване на първата ни работна хипотеза. Нека да | /Глава първа

57

ИКОНОМИЧЕСКИ УНИВЕРСИТЕТ-ВАРНА

Катедра „Информатика” сравним двете страни по онези показатели, при които Ирландия е класирана на първо място. За да минимизира разходите за развойна дейност, тестване и масово производство на интелектуални продукти, Ирландия масово внася ИКТ услуги. По този показател тя е на първо място, а България – на 59-то.

Фигура 1. 13. Сравнение на България и Ирландия. Внос на ИКТ услуги.

Другите два показателя, по които Ирландия е класирана на първо място са компоненти на бизнес средата: - 2.08. Брой процедури за изпълнението на даден договор, данни към 2009; - 2.10. Ръст на индекса на конкурентност.

58

/Глава първа |

Социални Интернет мрежи и кооперирана интелигентност

Фигура 1. 14.Сравнение на България и Ирландия. Компоненти на бизнес средата.

При сравнението между двете страни по тези два показателя се налагат следните изводи: - България продължава да изостава в класацията за конкурентна бизнес среда. Липсата на наукоемки производства, на високо ефективен труд води до ниска конкурентност на нашата продукция; - Ако последваме примера на Ирландия ще подобрим бизнес средата като минимизираме процедурите за изпълнение на сключваните между страните договори.

| /Глава първа

59

ИКОНОМИЧЕСКИ УНИВЕРСИТЕТ-ВАРНА

Катедра „Информатика” Таблица 1.9. GERD (The Gross Domestic Expenditure on R&D), %GDP Страна 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 Ирландия 1,12 1,10 1,10 1,17 1,23 1,25 1,25 1,28 1,43 България 0,52 0,47 0,49 0,50 0,50 0,49 0,48 0,48 0,49 EU27 1,85 1,86 1,87 1,86 1,82 1,82 1,85 1,85 1,90 Таблица 1. 9. Разходи за образование: Сравнение на инвестициите в образованието на България, Ирландия и EU27

Състояние на трите образователните равнища Българското министерство на образованието прие и работи по „Национална стратегия за учене през целия живот за периода 2008-2013 година27”. В стратегията се изтъква, че „... обучението все повече излиза от общоприетото разбиране, което се обвързва с формалното образование, и се осмисля като непрекъснат процес на учене през целия живот. Измеренията на ученето през целия живот са значими както за самата личност, която независимо от своята възраст и получено формално образование има възможност да реализира пълноценно своя потенциал, така и за работодателите, които са потребители на този ресурс”. Базисни сравнения в областта на висшето образование Индикаторът „Завършили висше образование в областта на инженерните науки и технологии” включа завършилите през дадена календарна година държавните и частни висши учебни заведени, отнесени към възрастовата група, която съответства на типичната възраст за завършване на образование в повечето 27

Национална стратегия ��а учене през целия живот за периода 2008-2013 година. МОН, София, 2008 60

/Глава първа |

Социални Интернет мрежи и кооперирана интелигентност

страни. Тези данни не са свързани с броя на лицата, имащи висше образование по дадена специалност, които са на трудовия пазар. Образователните нива, които се сравняват в нашето изследване, са в съответствие с приетата класификация на ЮНЕСКО - the International Standard Classification of Education (ISCED97)28 и ръководството на Евростат - Eurostat Manual (1999).

Фигура 1. 15. Образователни нива и пазарът на труда

28

The International Standard Classification of Education (ISCED), UNESCO, 1997, http://bit.ly/44KeFi | /Глава първа

61

ИКОНОМИЧЕСКИ УНИВЕРСИТЕТ-ВАРНА

Катедра „Информатика” Представените йерархически образователни нива се използват и при определяне на необходимите знания и умения на кспециалистите в глава втора. Тук ще използваме класификацията, за да сравним броя на завършилите горните образователни нива в България, Ирландия и EU27. Таблица 1.10. 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 Страна EU27 10,1 10,7 11,3 12,3 12,5 13,2 13,4 13,8 13,9 България 6,6 7,5 11,7 8,3 8,5 8,6 8,5 8,4 9,1 Ирландия 24,2 22,9 20,5 24,2 23,1 24,5 21,4 18,7 19,5 Таблица 1. 10. Брой на завършилите висше образование

От приложената таблица 1.10 се вижда, че преди световната икономическа рецесия (2007), броят на завършилите висше образование в България е около два пъти по-малък от този в EU27 и три пъти по-малък от този в Ирландия. В края на 2008 този показател започва да се подобрява за нашата страна.

Световните тенденции показват, че населението на Земята се стреми към трайно повишаване на образователното ниво и то към петото образователно ниво – висше образование. В нашата страна увеличаването на дела на младото поколение със завършено висше образование достига 36%29. Голям интерес за изследователите представлява проекта „Образование 2005-2050”, разработен в Института за приложен системен анализ30. Авторите 29

Национална стратегия за младежта 2010-2020. МОМН, София, 2010 Samir K.C., etc.Projection of populations by level of educational attainment, age, and sex for 120 countries for 2005-2050. World Population Program, International Institute for Applied Systems Analysis (IIASA), Laxenburg, Austria, 2010, http://www.iiasa.ac.at/Research/POP/humancapital.html?sb=11 30

62

/Глава първа |

Социални Интернет мрежи и кооперирана интелигентност

обработват данните за 120 страни, които съставляват 93% от населението на Земята и доказват, че неграмотността ще се минимизира и клони към нула; все по-голям брой от населението ще достига висше образование (Tertiary Education).

Фигура 1. 16. Завършили 5-то (6-то) ниво на висше образование (в проценти)

| /Глава първа

63

ИКОНОМИЧЕСКИ УНИВЕРСИТЕТ-ВАРНА

Катедра „Информатика”

Авторите въвеждат понятието „Глобално развитие на образованието” - Global Education Trend (GET) и доказват, че развитието на образованието в дадена страна корелира с глобалното историческо развитие на образованието. GETпрогнозите са важни и за потвърждаване на втората хипотеза, че делът на к-специалистите от общата работна сила непрекъснато се увеличава и то със същият темп както се повишава образователното ниво. Интерес представлява сравнението в проценти на тези, които сега завършват трите нива на висше образование, в сравнение с тези, които са между 55-64-годишна възраст (фигура 1.16). За период от 30 години завършващите висше образование нарастват непрекъснато: за Корея – от 10% на 69%; за Ирландия – от 19% на 47%; за нашата страна – от 28% на 39%. Страни като Корея, Канада, Русия и Япония са с над 55% специалисти с висше образование. Едновременно с отчитане на броя на завършилите, ние използваме и известните в литературата индикатори KPIs (Key Performance Indicators), които отчитат както нивото на дадено висше учебно заведение, така е реализацията на неговите възпитаници през първите шест месеца след дипломирането31. Ние се надяваме, че в очаквания нов Закон за висшето образование посочените индикатори ще намерят място. Политики на България и Ирландия в областта на развитие на докторантурата Докторантурата в Ирландия

31

Accelerating Bulgaria’s Convergence: the challenge of raising productivity”, World Bank, July 2007, http://bit.ly/cNW1FF 64

/Глава първа |

Социални Интернет мрежи и кооперирана интелигентност

Ирландският съвет за наука, инженерство и технологии (The Irish Research Council for Science, Engineering and Technology IRCSET) разработва план `EMBARK’. Този план подпомага развитието на докторантурата в Ирландия и стартира през 2009 година. Независимо, че според плана стипендии за докторантура се отпускат на граждани на ЕС, част от докторантите биха могли да бъдат и граждани на други страни. Или отново се доказва тезата, че Ирландия се превръща в притегателен център за младите хора, които ще работят като к-специалисти.

Докторанти в Ирландия 5000 4000 3000 2000 1000 0 Докторанти

2001 г.

2002 г.

2003 г.

2004 г.

3059

3429

3786

4339

Фигура 1. 17. Развитие на докторантурата в Ирландия

Стипендии се отпускат за редовни докторанти (full-time students), обучавани в ирландски висши учебни заведения. Размерът на стипендията е €24,003 годишно, която се разпределя както следва: €16,002 – на докторанта, а €8,001 –на обучаващото (изследователското звено). Според националният план за развитие на Ирландия (The National Development Plan) за периода 2007-2013 г. 3.8 милиарда е сумата за наука, а броят на докторантите ще се удвои и ще достигне 8000. Този брой съответства на търсенето на висококвалифицирани специалисти в | /Глава първа

65

ИКОНОМИЧЕСКИ УНИВЕРСИТЕТ-ВАРНА

Катедра „Информатика” индустрията на знания. Правителството на Ирландия се опитва да преструктурира системата за организация на докторантурите и подобри нивото на обучение и изследвания, които извършват докторантите. В обучението им се акцентува на изучаване и прилагане на нови статистически методи за анализ на данните, както и основни познания за бизнеса. Целта е да се комерсиализират изследванията. Предвижда се обучението на докторантите да се увеличи с една година или общо да е в рамките на 4-годишен курс. Докторанти в България 6000 5000 4000

3000

Икономическа криза

2000 1000 0

2000/ 2001/ 2002/ 2003/ 2004/ 2005/ 2006/ 2007/ 2008/ 2009/ 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010

Series1 3414

3998

4440

4834

5079

5163

4816

4353

3949

3850

Фигура 1. 18. Развитие на докторантурата в България

Една не по-малко важна задача, която си поставя правителството на Ирландия с развитието на докторантурата, е страната да се превърне във все по-атрактивна дестинация за американските фирми, разработващи нови ИКТ продукти и 66

/Глава първа |

Социални Интернет мрежи и кооперирана интелигентност

технологии. Водещи компютърни и софтуерни компании като Microsoft, IBM, Intel and Dell водят преговори за разширяване на своята дейност в град Корк, Ирландия. Технически науки и технически професии Информатика

3000 2500 2000

Математика и статистика

1500

Физически и химически науки

1000 500

Природни науки

0

Стопански науки и администрация

Фигура 1. 19. Спад на обучаваните в докторантура (България)

Състояние на докторантурата в България За периода 2000-2005 година развитието на докторантурата, като процент на обучаваните по различни специалности, се развива успешно. В периода след 2005 година започва спад на обявяваните и заемани от докторанти места. (фигура 1.18.) Спадът на обучаваните по технически науки и технически професии е значителен (повече от 1000 за периода от 2005 до 2010). При останалите науки този спад е по-плавен (фигура 1.19).

| /Глава първа

67

ИКОНОМИЧЕСКИ УНИВЕРСИТЕТ-ВАРНА

Катедра „Информатика” Според изследването на Арсенова32, съотношението между броя на докторантите към броя на студентите за периода 19992004 година е нараснало от 1,1% на 2,3% в нашата страна или докторантите са нараснали двойно. Ако сравним нарастването на докторантите с „отличниците” на ЕС, ще установим, че състоянието на процеса не е оптимистичен – в България докторантурата нараства едва с 0,02% на 1000 души население на възраст между 25-34 години. Това е една от причните нашите малки и средни предприятия да не са конкурентни – в тях липсват креативни и иновационни специалисти, които да генерират нови продукти, услуги и технологии. Един от признаците за преминаване към икономика, базирана на знание, е процентът на разпределение между бизнеса и академичната общност на успешно защитилите докторска дисертация по компютърни науки.

Фигура 1. 20. Пренасочване на висококвалифицирани специалисти към индустрията в САЩ и Канада

32

Арсенова, Искра. Докторантурата в България. Център по наукознание и история на науката. БАН. 2008 68

/Глава първа |

Социални Интернет мрежи и кооперирана интелигентност

Когато този процент е по-голям в бизнеса, то тогава отчитаме развитие на наукоемките производства по различни отрасли и видове фирми (малки, средни и големи). На фиг. 1.16 се вижда, че от 2005 година в САЩ и Канада процента на привлечените нови доктори на науките в бизнеса, в различните индустрии е много поголям в сравнение с университетите. Виждат се две тенденции: нарастване на броя на специалистите с докторска степен, привлечени в бизнеса; намаляване на този процент в университетите. В европейската програма „Европа на знанието 2020” се изтъква ролята на така наречените триъгълници на знанието, които включат изследвания, образование и иновации.

Фигура 1. 21. Триъгълници на знанието: изследвания, образование и иновации

Триъгълниците на знанието, разработени от Fernando ERVÁS SORIANO и Fulvio MULATERO33. третират силните и слаби страни на политиката в интеграцията на изследователската дейност, 33

HERVÁS SORIANO ,Fernando, Fulvio MULATERO. CONNECTING THE DOTS. How to Strengthen the EU Knowledge Economy. Institute for Prospective Technological Studies, Joint Research Centre, European Commission, 2009 | /Глава първа

69

ИКОНОМИЧЕСКИ УНИВЕРСИТЕТ-ВАРНА

Катедра „Информатика” образованието и иновациите. Докато от първата конференция Europe of Knowledge, 2004, някои от релациите, свързани с изследвания, образование и иновации вече реално се прилагат в страните членки на ЕС, то някои от приоритетните за даденото изследвания насоки са предмет на бъдещи целенасочени търсения. Една от релациите е свързана с използване на новите технологии за изграждане на образователни (изследователски) среди. На тези въпроси е посветена глава четвърта – персонифициране на средите за обучение през целия живот и споделяне на знания. За успешно развитие на триъгълниците на знанието са необходими значителни материални ресурси. За това всяка страна изгражда своите специализирани фондове за осъществяване на научноизследователската си политика. Когато говорим за научни изследвания в областта на синтеза между социални мрежи, компютърни и семантични мрежи, не можем да отминем федералната политика на САЩ. В процеса на редакция на тази глава от изследването, президентът на САЩ Барак Обама поиска значително увеличение на разходите за научноизследователска дейност през 2011 с 8% и да достигне 7,43 милиарда долара34. Обама предвижда специализантите на Националната научна фондация (NSF) да се увеличат трикратно до 2013 година, а средствата за компютърни мрежи да се увеличат с 11.1%. Още по-впечатляващи са последните действия, свързани с допълнително финансиране на образованието в САЩ: 60 млрд. долара, предназначени за субсидии на големи банки, ще бъдат пренасочени за студентски заеми и реформиране на образователната система през следващите десет години. Освен това ще бъдат увеличени и инвестициите по програмата за предоставяне на преференциални кредити за образование на 34

Budget of the United States Government, Fiscal Year 2011, 70

/Глава първа |

Социални Интернет мрежи и кооперирана интелигентност

семейства със средни доходи. Ще бъдат подготвени и наети 10 хиляди нови учители по точни науки, технологии, инженерство и математика през следващите две години. „Подобряването на образованието в областта на естествените и точните науки, технологиите, инженерството и математиката е от огромно значение за конкурентоспособността на нашите студенти в икономиката на 21-ви век. Затова е необходимо да се обучат учители по математика и точни науки“, подчертава Обама35. Ако тези данни за САЩ изглеждат твърде абстрактни при сравнение с България, нека да видим ситуацията в Сингапур. Страната провежда много агресивна политика за привличане на чужди инвестиции в областта на научноизследователска дейност и повишаване квалификацията на своите специалисти. Средствата, влагани за тези дейности не само са освободени от данъци, но първите 300 хил. сингапурски долара от тези средства се реимбурсират в размер на 250%. Могат да се посочат още редица примери (напр. нашата южна съседка – Турция).

Бюджет, Млн Лв

Фонд „Научни изследвания” 80,00 70,00 60,00 50,00 40,00 30,00 20,00 10,00 0,00

Series1

2005 г.

2006 г.

2007 г.

2008 г.

2009 г.

12,50

13,50

15,80

60,00

81,10

Фигура 1. 22. Развитие на фонд "Научни изследвания"

35

Obama Links Education Goals, Economic Recovery, Dan Robinson | White House | /Глава първа

71

ИКОНОМИЧЕСКИ УНИВЕРСИТЕТ-ВАРНА

Катедра „Информатика” Ще се спрем на два от фондовете, създадени в България през последните години. Фонд „Научни изследвания” Фондът е създаден към министерството на образованието, науката и младежта. Целта е да се финансират научни изследвания, които са част от: - Националния план за развитие на България; - Национални стратегически програми; - Ратифицирани рамкови програми на Европейския съюз. През 2008 и 2009 година фондът бележи своя ръст както в развитието си, така и по брой на финансирани програми за върхови изследвания. Национален фонд за иновации. Създаден през 2005 г. с цел повишаване конкурентността на българската икономика. Фондът се управлява от Агенцията за насърчаване на малки и средни предприятия. През периода 20052007 са финансирани 320 проекта на принципа 50:50 (50% финансиране от фонда, 50% - от бизнеса), на обща стойност 50 мил.лв. Средната сума за финансиране на даден проект е в размер на 250 хил.лв. Текущото развитие на България не създава предпоставки за привличане на висококвалифицирани специалисти в малкия и среден бизнес. Една от причините е липсата на стратегии за комерсиализация на иновативни, наукоемки производства и създаваните от тях продукти. И тук на помощ ни идва пак държавната политика на Ирландия. Келтският тигър създаде национална политика за комерсиализация на продуктите, свързани с нанотехнологиите – програма 2010-2014 година. 72

/Глава първа |

Социални Интернет мрежи и кооперирана интелигентност

Последни научни политики на Ирландия: Основна рамка за комерсиализация на изследванията, свързани с нанотехнологиите – програма 2010-201436. Съществен извод от препоръките на Lux Research, консултанска агенция, която провежда изследването за комерсиализация на нанотехнологиите, е задълбочаване на международното коопериране, т.е. излизане на външни пазари чрез търсене на партньори. Друг извод е реализацията на публично-частната партньорска мрежа, на базата на която се акумулират значителни финансови ресурси: само за 2008 година тези средства са с 15% повече и достигат сумата от 18,2 милиарда долара. Основен аргумент за защита на нашата работна хипотеза за устойчивото развитие на България е сравнението от една страна на населението у нас и в Ирландия, а от друга - с произвеждания брутен вътрешен продукт на глава от населението. При изчисляване на стойностите са ползвани официалните и последни данни на Националния статистически институт в България и този в Ирландия (Central Statistics Office). Според нас, обхващането на почти цялото младо население на Ирландия (на възраст 18 години) в различни форми на средно специално и средно професионално (vocational training) образование е базата, на която се формират онези толкова необходими знания и умения както за преминаване към следващите две образователни нива (трите степени на висше образование), така и директното включване на млада квалифицирана работна сила (Labor Input) в икономиката на знания.

36

Ireland’s Nanotechnology Commercialisation Framework, 2010 – 2014. Forfas, 2010 | /Глава първа

73

ИКОНОМИЧЕСКИ УНИВЕРСИТЕТ-ВАРНА

Катедра „Информатика”

БВП на глава от населението

Ирландия $44 613,00

България $11 222,00

4 пъти по-малък БВП на глава от населението! US$, 2007

Фигура 1. 23. Сравнение на България и Ирландия. БВП на глава от населението, 2007

Изводите, който можем да направим при сравнение на двете икономики, са следните: -

един специалист в Ирландия произвежда четири пъти повече продукция от този в България; по-големият обем продукция е в резултат на повисоката производителност в Ирландия; по-високата производителност се дължи на повисокото ниво на образование и умения; по-високото образование е онзи входен продукт в икономическата система на Ирландия, която осигурява наукоемки производства.

Следователно, преминаването към икономика, базирана на знанията в България е стратегическата цел за нейното устойчиво развитие.

74

/Глава първа |

Социални Интернет мрежи и кооперирана интелигентност

И накрая, в потвърждение на нашата хипотеза, ще приведем още един пример. Когато извършваме обзор на икономическото развитие на страната и нейното място в глобалната икономика, то ние не бихме могли да отминем проблемите, свързани и с икономическата рецесия 2007-2010. Ако за Ирландия навлизането в кризата е компенсирано от високата производителност на труда и наукоемките производства (например, цитираната програма за комерсиализация на продуктите от нанотехнологии, то при нас, поради характерните особености на нашата икономика, България навлиза в цикъла на кризата по-късно (юни 2008) и по-късно започва да излиза от нея. На следващата фигура е показан един почти пълен кръговрат на кризата за посочения период. Данните са на Eurostat.37. Според последните доклади на министерството на финансите и този на Международния валутен фонд, България излиза от кризата, има съживяване на вътрешното търсене и пълно покритие на дефицита по текущата сметка с преки чуждестранни инвестиции. Таблица 1.10

2010

МВФ Икономически растеж Дефицит по текущата сметка (в % от БВП)

2011

МФ

МВФ

МФ

0-0,4%

1,00%

2,0-2,5%

3,60%

6,238

3,4

3,00%

2,9

Таблица 1. 10. Прогнози за икономически растеж на България

МВФ – Международен валутен фонд МФ - Министерство на финансите

37

Business Cycle Clock. Наблюдение на България в световната криза: http://bit.ly/coGUw7 38 Прогнозата е от юни, 2010 на МВФ | /Глава първа

75

ИКОНОМИЧЕСКИ УНИВЕРСИТЕТ-ВАРНА

Катедра „Информатика” Прогнозираният икономически растеж, колкото и консервативен да е той, ни дава оптимизъм. Ако министерството на финансите гледа по-оптимистично (ръст от 3,6% през 2011 г), то МВФ ни „отрезвява” като намаля тази стойност с един процент. На фигура 1.20, в данните за месец август 2010 година, забелязваме как нашата икономика, следвайки и другите страни, навлиза в зоната за „изплуване” от кризата. Както доцент Ваньо Гаргов39 изтъква, дори и „новите” икономики са подчинени на системните закони на пазара, свързани са с цикличността. Вероятно те ще излязат по-лесно и по-б��рзо от кризата, но са изненадващи последиците, които понасят. Наблюдавани страни: България – зелен квадрат; Ирландия- зелен пръстен;

EU27 – бял кръст в зелен кръг; САЩ – зелен кръг.

Юни 2008 – България навлиза в кризата

Август 2010 – България започва да излиза от кризата

Фигура 1. 24. България в цикъла на икономическата криза

39

Доц. Ваньо Гаргов. Катедра „Обща икономическа теория” при ИУВарна. Лични комуникации. 76

/Глава първа |

Социални Интернет мрежи и кооперирана интелигентност

Резултатите за излизане на България от кризата, посочени на фигура 1.20. ни дава основание да форсираме необходимостта от спешни реформи в областта на държавната политика за преминаване към икономика на знанията. Основни изводи и препоръки Българската образователна система – на ниво средно и висше образование, има фундаментална роля в процеса на прехода към пазарна икономика. Държавните инвестиции във висшето образование от началото на 70-те и 80-те години на миналия век създадоха добре квалифицирана работна сила за осъществяване на икономическата трансформация у нас. Като потвърждение на това може да се посочи и факта, че през изминалите 20 години на прехода много от тези специалисти се реализираха в чужбина, вляха се в интелектуалния потенциал на страни като САЩ, Канада, Австралия, Западна Европа. За да посрещне предизвикателствата на новото време, нашата страна трябва да изгради нова политика за преминаване към икономика на знанието. В условията на глобална икономка, на свободно движение на хора и услуги, България преминава към създаване на такава обществена и жизнена среда, при която се формират специалисти със знания и умения, конкурентни на световния пазар. Много от тези знания и умения са свързани с генериране на иновативни идеи и приложение на съвременните информационни и комуникационни технологии. Тъй като с всеки изминат ден все по-голям брой млади специалисти напускат страната, министерството на образованието (МОНМ) и министерството на икономиката (МИЕТ) трябва да подготвят

Национален план за икономика на знанието.

преминаване

на

България

към

Икономическият преход в България е свързан и с прехода към нова образователна стратегия, към нова култура на обучение през | /Глава първа

77

ИКОНОМИЧЕСКИ УНИВЕРСИТЕТ-ВАРНА

Катедра „Информатика” целия живот. Само при успешно реализиране на подобен преход нашата образователна система ще създава специалисти на утрешния ден. Създаването на центрове за съвършенство, на технологични паркове, на съвременни формални и неформални центрове за учене през целия живот ще осигурят устойчиво развитие на страната ни. Готовността ни за устойчиво развитие е свързана с решаването на редица задачи, по-важните от които са следните: 1.

2.

3.

4. 5.

6.

7.

Преориентиране на българската икономика към сектори с висока производителност като ИКТ и дигиталните медии. Към днешна дата българските инвестиции в информационни технологии са много по-малки от тези в други страни със сходен БВП на човек от населението. Създаване на система за ранно откриване и подготовка на таланти; разработване на национална програма за креативност – от децата до хората в пенсионна възраст. Интеграция на ВУЗ с малки и средни предприятия за приближаване на учебния процес до научно-изследователския и до изискванията на практиката. Създаване на система за професионално-насочена докторантура при тясно публично-частно партньорство. Инвестиране на знания и опит по време на целия професионален живот на специалистите, които от своя страна ги споделят и развиват. Създаване на условия за привличане в страната ни на високотехнологични чужди компании, а от тук - за привличане на инвестиции. Разработване на програма за внос, адаптация и ре-интеграция на съвременни информационни и комуникационни технологии за подобряване качеството на живот на българина.

В приложение 1.3. е извършен SWOT-анализ на силните и слаби страни, на възможностите и потенциалните проблеми при преминаване на България към реална икономика, базирана на знания. 78

/Глава първа |

Социални Интернет мрежи и кооперирана интелигентност

Chapter 2 / Глава втора К-специалистите в България

2.1.

К-специалисти (Knowledge Workers). Еволюция на понятието от Питър Дракър до наши дни

Базисно определение на понятието к-специалист Да въведем едно определение на к-специалисти (k-workers) – качествено нова категория работната сила, появила се в резултат на промените в икономиката – от п-икономика (икономика на масовата продукция, индустриална икономика) към к-икономика (икономика базирана на знания). К-специалистите могат да бъдат определени като: - Специалисти, които използват своя мозък, а не своите мускули в процеса на труда; - Хора, които работят предимно с информация, която събират, обработват, анализират и разпространяват; | / Глава втора

79

ИКОНОМИЧЕСКИ УНИВЕРСИТЕТ-ВАРНА

Катедра „Информатика” -

Специалисти, които работят в информационната област; Квалифицирани специалисти, без значение в каква област; Носители на уникална местна култура и фолклор40 Иноватори, които в процеса на работа решават успешно, проблеми, възникнали за първи път.

Налични са поне три акцента при изследванията, свързани с това кои категории специалисти са к-специалисти: Специалисти, които са на висшите управленски нива (мениджъри, професионалисти в дадена област); Специалисти, които имат умения на високо ниво (определени от формалните образователните нива); Специалисти, които изпълняват задачи, изискващи експертно мислене и комплексни комуникационни умения с приложения на ИКТ. Официалните литературни източници сочат като създател на термина knowledge workers бащата на съвременния мениджмънт Питър Дракър, който в публикуваната през 1966 година монография41 „Ефективният мениджър” пише, че „... в днешното общество на знанието... самите к-специалисти (knowledge workers) са мениджъри”. Дракър описва разликата между работника на физическия труд и к-специалистите. 40

ЮНЕСКО нарича носителите на традиционна култура и фолклор „Живи национални съкровища”. На всеки 5 години, по време на Националния събор в Копривщица, Министерството на културата обявява новите носители на това звание. 41 Drucker, P. The Effective Executive. HarperBusiness, 2006 80

/ Глава втора |

Социални Интернет мрежи и кооперирана интелигентност

Критерии за сравнения Пазари Ниво на конкуренция

"Стара" икономика

"Нова" икономика

Стабилни

Динамични

Национално

Глобално

Йерархическа Масово производство

Мрежова Гъвкаво производство

Капитал, работна сила

Знания, иновации

Ключови технологически фактори

Механизация

Дигитализация

Фактори за конкурентноспособност

Обемите на производство

Време за достигане до пазара, иновациите

Всяка фирма като обособен, самостоятелен икономически субект

Обединения, колаборация на фирми

Организационна форма Организация на производство Ключови фактори за растеж

Взаимоотношения с другите фирми

Работна сила Фирмена политика

Пълна заетост

Пулсир. заетост Многопосочни и Специфични за всяка задълбочени Умения, познания определена работа познания и умения Професионално Обучение през Ниво на образование образование целия живот Таблицата е развита според изследванията на R. D. Atkinson и R. H. Court, 1998 Таблица 2. 1. Сравнение на двете икономики

| / Глава втора

81

ИКОНОМИЧЕСКИ УНИВЕРСИТЕТ-ВАРНА

Катедра „Информатика” Първите работят със своите ръце и създават продукти и услуги. За разлика от тях, к-специалистите работят със своята глава, а не с ръце, като произвеждат идеи, знания и информация. Много е интересна последователността на произвежданите от к-специалистите продукти: първо идеи, след това знания и найнакрая – информация. В тази последователност е и значението на създаваните продукти. В днешното общество появата на нови идеи води до създаване на нови продукти, до нови начини и средства за изпълнението на рутинни действия, до технологична революция в почти всички сектори на стопанския и обществен живот, а от тук и до просперитета на дадена народ. Периодът на публикуване на книгата на Дракър съвпада с последващите го активни изследвания на разликите между „двете” икономики, на „старата” и „нова” икономика. Нека да обобщим някои от основните характеристики на тези две икономика на базата на сравнение. След Дракър, Miller42 определя к-специалистите като труженици, които използвайки своя интелект, превръщат идеите си в продукт, процес или услуга. Изследванията на Ричард Флорида, професор в Rotman School of Management, University of Toronto, имат много привърженици в Северна Америка, много последователи през последните години (което се вижда и от неговия сайт43). Той

42

Miller, W.C. (1998). Fostering Intellectual Capital. HR Focus, 75 (1), January 1998, 910. [Online] Available: http://www.nelh.nhs.uk/knowledgemanagement/km3/knowledge_worker.asp (Retrieved from 12th September 2004) 43

Creative Class, http://www.creativeclass.com/ 82

/ Глава втора |

Социални Интернет мрежи и кооперирана интелигентност

въвежда понятието креативна класа (creative class)44 вместо кспециалисти. В тази класа той включва инженерите, учените, архитектите, преподавателите, изследователите, програмистите и артистите. Основен недостатък на този подход е, че той игнорира труда на една значителна част от работната сила, която той нарича ра��отническа класа (Working class). В рамките на САЩ професор Флорида определя числеността на креативната класа на 30% от работната сила или 40 милиона души. Независимо от политическите и елитарни пристрастия, в неговите изследвания има много интересни идеи, довели до въвеждането на индекс на плътността на к-специалистите по градове, според който наситеността с доктори на науките, завършилите висше образование и тези, които имат специфична професионална степен превръщат дадено населено място в иновативно; в резултат на това – и на най-доброто място за живеене, в привлекателна социално-икономическа среда. Авторът развива някои от вижданията на Флорида за реализиране на политиката на България в обратно привличане на „изтеклите мозъци” от страната в периода 1989-2010 г. Едно от последните изследвания45 дели специалистите на две независими групи: tacit-група, като супер-креативна класа (в контекста на Р. Флорида), на такива, чиито знание е трудно да бъдат споделяни и възприемани без специална подготовка, и на транзакционна група (transactional group) – специалисти, които обработват информация и знания, но тези дейности са рутинни, повтарящи се. Изследвайки развитието на икономиката на САЩ на макроикономическо равнище, авторите разкриват закономерност при непрекъснато растящия брой на работни места за tacitспециалисти, такива, които трябва да взимат иновативни решения 44

Florida, R. The Rise of the Creative Class: And How it’s transforming work, leisure, community and everyday life. New York: Perseus Book Group. 2002 45 Johnson, B., J. Manyika, L. Yee. The Next Revolution in Interactions. The McKinsey Quarterly. 2005, No 4. Pp. 20-33. | / Глава втора

83

ИКОНОМИЧЕСКИ УНИВЕРСИТЕТ-ВАРНА

Катедра „Информатика” по метода на индукцията, на базата на своя личен опит: за периода 1998-2004 година разпределението на работните места е 30% на 70% в полза на tacit-специалистите. Ако добавим към този факт и последните изследвания на автора за периода на рецесията (2007-2010), през който високите технологии продължават да създават нови работни места за к-специалисти, ще се потвърдят изследванията на Johnson и др. Като един от най-активните изследователи на кспециалистите можем да посочим T. H. Davenport46. Според Davenport к-специалистът е високообразован човек, чиято основна задача е да създава, разпространява (к. м.) и прилага знания за да може организацията, към която принадлежи, да постигне набелязаните цели. Негова е и знаменитата фраза: Мисли, за да живееш! Какво е образован човек? Един възможен отговор дава Ernest L. Boyer47 от Michigan State University: -

Образованият човек е този, който знае как да извлича, анализира, синтезира оценява, осмисля и разпространява (курсива мой) знания и информация;

-

Образованият човек развива такива умения, които са в отговор на променящата се професионална среда под въздействие на обществото;

-

Образованият човек трансферира знания и опит от една професионална област към друга;

46

Davenport, T. H. Thinking for a living: How to get better performance and results from knowledge workers. Boston. MA: Harvard Business School Press, 2005 47 Boyer, Ernest L. The Educated Person. Michigan State University. 2004 84

/ Глава втора |

Социални Интернет мрежи и кооперирана интелигентност

-

Образованият човек има ясни критерии за оценка на достигащите до него знания и информация.

Изследвания на редица автори по света на тема кспециалисти могат да се проследяват с помощта на създадената от Google система за търсене на даден термин или за реферирането на електронни публикации, свързани с даден термин (в случая – kworkers) – Google Trends.

Фигура 2. 1. Система за проследяване на публикации Google Trend

От анализа на резултатите се достига до извода, че в периода на световната рецесия са възобновени търсенията на изследвания, свързани с икономика на знанията (получени са подобни резултати) и к-специалисти: бумът настъпва в края на 2007 и началото на 2008 г. и бележи своя връх през първото тримесечие на 2010 (трета вълна на изследванията, свързани с икономиката на знания). Получените статистически резултати за | / Глава втора

85

ИКОНОМИЧЕСКИ УНИВЕРСИТЕТ-ВАРНА

Катедра „Информатика” възобновените изследвания са още едно от потвържденията, че в съвременната икономика к-специалистите играят основна роля. Когато говорим за к-специалист обикновено си представяме човек, който работи с компютър. И това не е случайно - за периода от 1980 до сега 2009 потреблението на дигитална информация нараства с 6% всяка година за да достигне днес 34 гигабайта информация дневно на един жител на планетата48. Как бихме могли да се справим с лавинообразния скок на дигиталната информация край нас? Отговорът е – чрез съвременни ИКТ.

Фигура 2. 2. Съотношение на информационните потоци, „атакуващи” дневно потребителите

Увеличаващият се обем дигитална информация изисква съответната инфраструктура за осигуряване на ефективна работа 48

How Much Information? Report on American Consumers. 2009. Global Information Industry Center University of California, San Diego, January 2010. 86

/ Глава втора |

Социални Интернет мрежи и кооперирана интелигентност

на к-специалиста. Инфраструктурата, от своя страна, включа техническо, програмно и информационно осигуряване. Ако до скоро под техническо осигуряване разбирахме настолен персонален компютър, то днес то включва различни дигитални устройства – стационарни и мобилни: настолен персонален компютър (Desktop PC), преносим компютър (Laptop PC), мобилни телефони с операционна система, приложен софтуер и система за позициониране (Smart Phone). Работата на подобни устройства се осигурява от втория компонент на инфраструктурата – широколентова комуникационна мрежа за обмен на информация, високоскоростен Интернет. Дори в условия на икономическа криза, при проведената анкета се установява, че активно работещото население на възраст от 30 до 49 години изтъква необходимостта от собствен компютър49.

Фигура 2. 3. Необходимост от компютър и Интернет

49

The Fading Glory of the Television and Telephone. Pew Research Center for the People & the Press and Pew Internet & American Life Project. 2010. http://bit.ly/a4fIjB | / Глава втора

87

ИКОНОМИЧЕСКИ УНИВЕРСИТЕТ-ВАРНА

Катедра „Информатика” Интерес представлява сравнението между желаната до скоро придобивка – телевизор с плосък екран и осигуряването на достъп до високоскоростен (широколентов) Интернет в зависимост от доходите: докато при телевизорите се вижда ясно изразена линия на застой, то при Интернет се забелязва все по-голяма необходимост при нарастване на доходите. От тук може да се достигне до извода, че високоплатените к-специалисти използват дигиталната инфраструктура като работна среда.

2.2. Категории и под-категории к-специалисти Според Националната класификация на професиите и длъжностите в България у нас има девет основни класа специалисти 50: - Клас 1 - Президент, законодатели, висши служители и ръководители; - Клас 2 - Аналитични специалисти Подклас 21 - Физици, математици и инженерни специалисти Подклас 22 - Природонаучни и здравни специалисти Подклас 23 - Преподаватели Подклас 24 - Други аналитични специалисти

-

Клас 3 - Техници и други приложни специалисти Клас 4 - Административен персонал Клас 6 - Квалифицирани работници в селското, горското, рибното и ловното стопанство Клас 7 - Квалифицирани производствени работници и сродни на тях занаятчии Клас 8 - Оператори на машини и съоръжения и работници по монтаж на изделия

50

Национална класификация на професиите и длъжностите в Република България, http://www.mlsp.government.bg/class/store/listclass.asp 88

/ Глава втора |

Социални Интернет мрежи и кооперирана интелигентност

-

Клас 9 - Професии, не изискващи специална квалификация

От така разработените класове веднага отнасяме Клас 1 и 2 аналитичните специалисти към въведените от нас кспециалисти. За еднозначно определяне на това, доколко другите класове спадат към групата к-специалисти, въвеждаме и официално утвърдените в Европейския съюз и у нас образователни и квалификационни нива. Образователно и квалификационно ниво - дефинира се като съвкупност от минимални знания и умения, необходими за изпълнението на определена длъжност. В класификацията са определени девет образователни и квалификационни нива: -

-

-

-

-

Образователно и квалификационно ниво 0 - без изискване за степен на професионална квалификация и образователно равнище; Образователно и квалификационно ниво 1 - първа степен на професионална квалификация и минимално образователно равнище завършен VІ клас; Образователно и квалификационно ниво 2 - втора степен на професионална квалификация и минимално образователно равнище завършен Х клас; Образователно и квалификационно ниво 3 - трета степен на професионална квалификация и минимално образователно равнище средно образование или придобито право за явяване на държавни зрелостни изпити за завършване на средно образование; Образователно и квалификационно ниво 4 - четвърта степен на професионална квалификация и минимално образователно равнище средно образование;

| / Глава втора

89

ИКОНОМИЧЕСКИ УНИВЕРСИТЕТ-ВАРНА

Катедра „Информатика” -

-

Образователно и квалификационно ниво 5 – образователно-квалификационна степен “специалист по...”; Образователно и квалификационно ниво 6 образователно-квалификационна степен “бакалавър”; Образователно и квалификационно ниво 7 образователно-квалификационна степен “магистър”; Образователно и квалификационно ниво 8 – длъжността се упражнява по призвание; Образователно и квалификационно ниво 9 – длъжността се заема чрез избор.

Образователните и квалификационните нива от 1 до 4 са формулирани в съответствие със Закона за професионалното образование и обучение, а образователните и квалификационните нива от 5 до 7 – в съответствие със Закона за висшето образование.

Работна хипотеза: Делът на к-специалистите от общата работна сила ще продължава да нараства

За количествена оценка на к-специалистите и определяне на насоките на тяхното нарастване като част от общата работна сила ще използваме следния модел. Населението на дадена страна се разделя на три групи: Подрастващи (деца на възраст под 15 години);

90

/ Глава втора |

Социални Интернет мрежи и кооперирана интелигентност

Работно население (население на страната, което има право на работа: от 15-60/63 години); Пенсионери – над 60/63-годишни.

Население

подрастващи<15

РАБОТНО НАСЕЛЕНИЕ

РАБОТЯТ, ПРВ

РАБОТЯТ, ЧРВ

ПЕНСИОНЕРИ

НЕ РАБОТЯТ

ТЪРСЕЩИ РАБОТА

РАБОТЯТ

НЕ АКТИВНИ

НЕ АКТИВНИ (студенти)

Фигура 2. 4. Определяне на работещото население у нас

По тази структура населението в България е както следва: -

Общо население – 7 563 710 души, по последни данни на НСИ51; от него: o Население под 15 години – 1 026 200; o Население в работна възраст – 4 934 525; o Пенсионери – 1 602 985.

Населението, което е в работна възраст, се дели на три групи:

51

Национален статистически институт, http://bit.ly/al70pm | / Глава втора

91

ИКОНОМИЧЕСКИ УНИВЕРСИТЕТ-ВАРНА

Катедра „Информатика” -

Работещо население на пълно работно време (ПРВ), 2 803 000 души52; Работещо население на непълно работно време (ПРВ), 44 600 души; Неработещи - която включва хора, търсещи работа и неактивни (ученици и студенти, свързани с домашни задължения и др.).

В групата на хората, които са в пенсионна възраст, които продължават да работят, са 48 000 души. Понятието „Labor Input” е отдавна използвано в икономиката. От качеството на работната сила, която участва в създаването на продукти, от релациите между базисно образование на даден специалист и неговата продуктивност на час се определя и вида на икономиката – стара или нова, икономика на знанието. По данни на Евростат53 за периода 2000-2008 година се забелязва трайно повишаване на ръста на младите хора, които завършват една или повече от една степени на висшето образование (бакалавърска, магистърска или докторска). На фигура 2.5 виждаме тренда на нарастване на обучаваните, които са утрешните к-специалисти. Отчитаме и факта, че вместо да се насочват към професионално обучение над средното, младите хора избират висшето учебно заведение. Подобна насоченост е много характерна за нашата страна, която, ако бъде съчетана с високо качество на висшето образование, неговата интеграция с 52

Според изследване на Българската стопанска камара (БСК), работещото население у нас е 2,5 мил. души. 53 Paolo TURCHETTI, Eric GÉRÉ. Education in Europe - Key statistics 2008. Eurostat, EC, 2010 92

/ Глава втора |

Социални Интернет мрежи и кооперирана интелигентност

бизнеса, въвеждането на публично-частното начало в университетите, бъдещите наши к-специалисти биха имали необходимите и достатъчни знания за развитие на конкурентната ни икономика.

Фигура 2. 5. Ръст на обучаваните в 5-то и 6-то образователно ниво в EU27

Трябва да отбележим и факта, че процентът на включените в обучението на възраст над 18 години непрекъснато нараства. На следната фигура се представят зависимостите между обучавани в онези образователни нива, които създават утрешните кспециалисти. Едновременно с това се представя и съотношението между обучавани на общоприетата за Европейския съюз възраст (например, за висше образование: между 20-24 години) от общото население на страната в тази възрастова група.

| / Глава втора

93

ИКОНОМИЧЕСКИ УНИВЕРСИТЕТ-ВАРНА

Катедра „Информатика”

Фигура 2. 6. Обучавани в над средно и висше образование

Тук отново ще сравним България с Ирландия и ще отбележим, че една от причините за развитие на успешна икономика на знанията в тази страна, е почти пълното обхващане на населението на 18-годишна възраст във формите на обучение над средното и професионално образование. Тази широка част на пирамидата, изграждаща квалифицирания входен ресурс (Labor Input) в ирландската икономика, е база за създаване на наукоемки производства. Според данните и прогнозите на CSO54 се забелязва трайна тенденция заетите в икономиката на знания до 2020 година да повишават своето образование: увеличаване на броя на заетите с образование над средното (за сметка на съкращаване с 9% на заетите само със средно образование) и на броя на заетите с над 54

Central Statistics Office, Ирландия - http://www.cso.ie/default.htm 94

/ Глава втора |

Социални Интернет мрежи и кооперирана интелигентност

висше – магистри, доктори и с други звания и степени. Такива професии като на програмисти, компютърни мениджъри и софтуерни инженери са показателни – при тях заетите с образование над висше са над 79%.

Фигура 2. 7. Релации между високи технологии и висше образование

Не трябва да игнорираме и паралелната тенденция – за наличието на така нар. група NEET. Под NEET се разбира група от млади хора, които никога не са учили, работили или участвали в професионално обучение (Never Educated, Employed or vocationally Trained55). Съществува и процес на изоставане в подготовката и/или преквалификацията на младите хора, съответстваща на нивото на съвременните ИКТ. По този повод Владимир Сълов56 говори за компютърна неграмотност в България. Изследване на ЕС установи, че все още над 30% от 55

SUGIMOTO , Yoshio. An Introduction to Japanese Society, third edition. Cambridge University Press, 2010. Web published part - Paradigm Shift: From Homogenous to Class-divided Society. http://japanfocus.org/-YoshioSugimoto/3419 56 Сълов, Владимир. Компютърната неграмотност в България. Информационни технологии в управлението на бизнеса. Сборник доклади от международна конференция. Изд. „Наука и икономика”, Варна. Стр. 285-290, 2010 | / Глава втора

95

ИКОНОМИЧЕСКИ УНИВЕРСИТЕТ-ВАРНА

Катедра „Информатика” населението на Европа или 150 милиона европейци не използват Интернет57.

Фигура 2. 8. Наети лица и образование, 2006-2020

В много случаи голямата разлика в степента на използване се дължи на липсата на умения на потребителите, т.е. на цифрова (дигитална) и медийна грамотност, не само за годност за работа, но и за обучение, творчество, участие, увереност и критичност в използването на цифрови информационни носители. При обработка на данните за образованието в страните на Европейския съюз се открива и онази закономерност, която е 57

Проучване eSkills Monitory. Monitoring eskills supply and demand in Europe („Наблюдение на предлагането и търсенето в Европа на умения за ползване на електронна техника“), Европейска комисия, 2009 г., вж. http://www.eskills-monitor.eu/. 96

/ Глава втора |

Социални Интернет мрежи и кооперирана интелигентност

общовалидна за целия свят – от 3 до четири пъти по-малко са младите хора, които се насочват към точните науки, математика, инженерство, информатика, промишлени технологии и машиностроене.

Фигура 2. 9. Ръст на обучаваните по видове специалности

В много страни се прилагат национални политики за привличане на младите към специалностите, които осигуряват успешното изграждане на икономика на знанието – математика, информатика, съвременни технологии. Ако проследим релацията между по-високо образование и брой на заетите лица в четирите мегасектори58, можем да 58

SUGIMOTO , Yoshio. An Introduction to Japanese Society, third edition. Cambridge University Press, 2010. Web published part - Paradigm Shift: From Homogenous to Class-divided Society. http://japanfocus.org/-YoshioSugimoto/3419. Според автора четирите сектора са: (1) добивен и обработващ; (2) производство и строителство; (3) търговия, транспорт, | / Глава втора

97

ИКОНОМИЧЕСКИ УНИВЕРСИТЕТ-ВАРНА

Катедра „Информатика” установим, че до 70 % от заетите са к-специалисти. Подобни изследвания са извършени и в Ирландия, Канада и САЩ. Съществува пряка връзка между произвеждания БВП и процента на к-специалистите. Например, според OECD Ирландия е на първо място в класацията на икономики, базирани на знанието с 48% дял от БВП, следвана от САЩ, Германия и Швеция – с 43%; Великобритания – с 40%59. Brinkley въвежда и формулата 40-30-30, когато определя както спецификата на извършваните от кспециалистите дейности, така и техният процентен състав от общата работна сила. Според него задачите и видовете дейности в дадена организация могат да се класифицират на:

Инцидентно изпълнение на задачи, изискващи специфични знания (40%); Изпълнение на малко на брой задачи, изискващи специфични знания (30%); Изпълнение на много на брой задачи, изискващи специфични знания(30%). Посочените изследвания показват, че предлаганата от нас хипотеза е основателна. Прогнозата се потвърждава от независимите изследвания на учени от различни региони на света.

2.3.

Анализ на необходимите базисни умения на к-специалистите

Общи умения за специалисти на 21 век

горива, енергия, развлекателен бизнес; (4) ИКТ, финанси, здравно обслужване, туризъм, образование, държавно управление. 59 Brinkley, Ian. Defining the knowledge economy. The Work Foundation. 2006. www.theworkfoundation.com 98

/ Глава втора |

Социални Интернет мрежи и кооперирана интелигентност

Работна хипотеза: Съвкупността от базисни умения и познания на к-специалистите прераства от ИКТ-грамотност на медийна грамотност.

За да можем точно да определим необходимите базисни знания и умения на к-специалистите, то би трябвало ясно да разграничим видовете дейности, които те извършват. Thomas H. Davenport60 обобщава техните специфични видовете дейности, както следва: Специалисти, които намират необходимата информация и знания за изпълнение на определена задача (knowledge finders); пример за такива специалисти са библиотекарите и икономическите анализатори; Специалисти, които комбинират различни познания или добавят определени знания, преди те да бъдат отново разпространени (knowledge packagers); пример за такива специалисти – бизнес коментатори, създатели на обзор по дадена тема и други, свързани с публикуване на справки и отчети; Специалисти, които създават ново знание чрез интроспекция, мозъчна атака и др. (knowledge creators);

60

Davenport, T. H. Thinking for a living: How to get better performance and results from knowledge workers. Boston. MA: Harvard Business School Press, 2005 | / Глава втора

99

ИКОНОМИЧЕСКИ УНИВЕРСИТЕТ-ВАРНА

Катедра „Информатика” пример за такива специалисти – ръководители на висшите нива, учени, артисти и др.; Специалисти, които създават информационни портали за достъп до знанията, съхранявани в дигитални онтологии (knowledge distributors); пример за подобни специалисти – софтуерни инженери на Интернет портали и др.; Специалисти, които са пасивни потребители на информация и знания, такива, които само ги прилагат в своята ежедневна дейност (knowledge appliers); това са изпълнителите на по-ниските йерархически нива в дадена организация.

Нека да анализираме видовете дейности, които кспециалистите, извършват онлайн. Според изследването на Forester Research, ако диференцираме възрастовите групи и ролята, вида дейност, които изпълняват потребителите в Интернет, ще открием следните закономерности: - Най-масовата група потребители е на възраст от 18 до 26 години. - Най-често извършваната дейност, за която са необходими специфични умения, е участието в социални Интернет мрежи.

100

/ Глава втора |

Социални Интернет мрежи и кооперирана интелигентност

Фигура 2. 10. Видовете дейности, които к-специалистите, извършват онлайн

Индекс за оценка на дигиталните умения COQS В периода 2001-2003, в рамките на европейския изследователски проект SIBIS, се проведе изследване за дигиталната грамотност на населението в Европа (извършен е и сравнителен анализ с водещите страни по света). Членовете на проекта въведоха индекс, който определя уменията по основните информационни и комуникационни технологии (от тук и 61 наименованието на индекса - COQS-индекс ). Тези основни умения са: 61

SIBIS (Statistical Indicators Benchmarking the Information Society), project in the "Information Society Programme" of the European Commission. 200103. | / Глава втора

101

ИКОНОМИЧЕСКИ УНИВЕРСИТЕТ-ВАРНА

Катедра „Информатика” -

Дигитални комуникации - Communication (C); Получаване и инсталиране на програми - Obtain and install software (O);

-

Задаване на въпроси, свързани с източници на информация от Интернет - Questioning the source of information on the Internet (Q);

-

Търсене на информация в Интернет -Search (S).

Максималната оценка за умения е 3, а минималната – нула. Средната оценка за 15-те Европейски страни е 0,8; а за новоприсъединяващите се страни – 0,35. България е на 22 място с оценка 0.38, като след нас са Унгария, Полша и Румъния. Средната оценка за САЩ, например, е 1,5. Проект ISME През периода 2006-2008 г. колеги от ИУ-Варна и авторът проведоха изследвания за нивото на ИКТ-грамотността на преподаватели и студенти, както и нейният преход към медийна грамотност. 62 Изследванията се проведоха в рамките на международния проект ISME с участието на университети от Словения и Полша. По метода на анкетирането се анализира информацията на преподаватели и студенти от три университета, които имат катедри по информатика и провеждат обучение по специалността „Информатика”, както и обучение на икономисти по дисциплината „Информатика”. Целта на изследването е и да се организира международна магистърска програма с модул „Информационни системи и мултимедия в образованието”. В модула са включени следните три дисциплини: Информационни системи; Мултимедия в образованието; Мениджмънт на е-Обучението.

62

Information Systems and Multimedia in Education. 2006-2008. Project No 221927-IC-1-2005-SI-ERASMUS-MODUC-4. 102

/ Глава втора |

Социални Интернет мрежи и кооперирана интелигентност В проучването участват 487 преподаватели и студенти. По предварително разработена методика и програмно осигуряване (анкетирането е анонимно и се провежда в Интернет), се получи следната обобщена информация:

Основни характеристики на анкетираните студенти

Показатели

Стойност

България

Пол-

Слове-

ОБЩО/

ша

ния

СРД

Участници

49

172

152

373

Ср. Възраст

20,00

22,10

26,20

22,77

Мъже

30,40

27,1

32,20

29,90

Жени

69,60

72,90

67,80

70,10

Бакалаври

94,90

98,20

87,20

93,43

Пол (%) Степен (%) Вид обучение

Специалност (%)

Магистри

5,10

1,80

12,80

6,57

Редовно

98,30

77,60

47,00

74,30

Задочно

1,70

22,40

53,00

25,70

Педагогика Хуманитарни/ Изкуство Социални науки Естествени науки Технически науки Здравеопазване

8,60

13,80

47,80

23,40

0,00

27,60

0,00

9,20

48,60

46,60

38,20

44,47

2,90

7,80

1,50

4,07

2,90

4,30

11,80

6,33

0,00

0,00

0,70

0,23

37,10

0,00

0,00

12,37

10,20

9,40

39,50

19,70

15,30

12,90

11,60

13,27

Други Целодневна Работя докато работа уча Почасова работа

| / Глава втора

103

ИКОНОМИЧЕСКИ УНИВЕРСИТЕТ-ВАРНА

Катедра „Информатика” От време на време

25,40

27,10

36,10

29,53

Не работя

49,20

50,60

12,90

37,57

Място на използване на компютърната техника Попълнили Само анкетата вкъщи

Само в Вкъщи и в университета университета

България Перподаватели Студенти

54 11,10% 49 18,40%

1,90% 10,20%

87,00% 71,40%

9 0,00% 172 19,80%

0,00% 4,10%

100,00% 76,20%

30 152

0,00% 5,30%

0,00% 2,00%

100,00% 92,80%

21

0,00%

0,00%

100,00%

Полша Перподаватели Студенти

Словения Перподаватели Студенти

По света/англ Перподаватели Общо преподаватели

114

Общо студенти

373

ОБЩО

487

Самооценка на компютърните умения (1 – слабо; 5 – професионално)

104

/ Глава втора |

Социални Интернет мрежи и кооперирана интелигентност

Скала на оценка 1

България Полша Словения

2

3

4

5

0,00% 0,00% 14,80% 50,00% 35,20% 0,60% 2,30% 39,20% 42,10% 15,80% 2,60% 6,00% 14,60% 34,40% 42,40%

При сравнение на получените резултати се вижда явно надценяване на собствените възможности при анкетираните български участници. Близо 40% от анкетирани поляци приемат, че имат средна подготовка за работа с компютри, докато при нашите участници тази стойност е едва около 15%. Ако сумираме оценките за много добро (4) и професионално (5) владеене на компютъра се получат 85,20% при анкетираните българи. За реална оценка на владеенето и ефективността на използване на компютърната и комуникационна техника се използват отговорите в следващата таблица. Видове ИКТ-приложения (1 – рядко; 5 – ежедневно)

Скала на оценка България "Сваляне" на музика "Сваляне" на филми Слушане на радио Интернет ТВ Чат IP-Телефония Игри Електронна поща Образователни материали

5

4

3

2

1

27,00%

8,00%

8,00%

4,00%

2,00%

22,00%

8,00%

6,00%

7,00%

6,00%

5,00%

2,00%

4,00% 10,00% 27,00%

4,00%

4,00%

8,00% 14,00% 18,00%

16,00% 11,00%

5,00% 12,00%

4,00%

21,00% 11,00%

5,00%

6,00%

3,00%

9,00%

3,00%

8,00%

8,00% 21,00%

31,00%

9,00%

6,00%

0,00%

2,00%

27,00% 12,00%

7,00%

1,00%

1,00%

| / Глава втора

105

ИКОНОМИЧЕСКИ УНИВЕРСИТЕТ-ВАРНА

Катедра „Информатика” Търсене на работа е-пазаруване е-банкиране е-админ. услуги

6,00%

6,00% 13,00% 15,00%

0,00%

2,00%

5,00%

6,00% 35,00%

1,00%

1,00%

1,00%

7,00% 37,00%

1,00%

1,00%

1,00% 11,00% 33,00%

резервация на билети/хотели

1,00%

0,00%

6,00% 11,00% 29,00%

8,00%

Потвърждават се нашите очаквания за това, че колкото повече услуги и време се отделя за професионално развитие, толкова степента на владеене е по-голяма. От таблицата се вижда, че разпределението на интересите на участниците в анкетата е насочено към: - Развлечения – общо 49% декларират, че това е основният вид дейност, която извършват. Разбира се, в анкетата не са диференцирани типовете музика (звукови файлове) и филми63; - Електронната поща и търсенето на учебни материали е доминиращо в класа професионално развитие (обучение). - Използването на Интернет за осъществяване на електронен бизнес (е-бизнес), финансови и административни услуги, все още не е в приоритетите на анкетираните. Отношение на анкетираните към ученето през целия живот и онлайн обучението. Скала: 1 – без мнение; 2 – твърдо „Не”; 3 - „Не”; 4 – „Да”; 5 – твърдо „Да”.

63

Авторът популяризира всред своите студенти и колеги програмата iTunes на Apple, която под формата на аудио (музика) и видео-файлове (филми) предоставя безплатни лекции и други учебни материали. 106

/ Глава втора |

Социални Интернет мрежи и кооперирана интелигентност

Скала на оценка 5

4

Трябва да се учи през целия живот

14,00%

17,00%

За мен не би било проблем да уча чрез Интернет

15,00%

7,00%

България

Полша Трябва да се учи през целия живот За мен не би било проблем да уча чрез Интернет

Словения Трябва да се учи през целия живот За мен не би било проблем да уча чрез Интернет

5

4

3

2

1

9,00%

4,00%

5,00%

15,00%

6,00%

6,00%

3

2

1

7,00%

2,00%

0,00%

0,00%

0,00%

7,00%

2,00%

0,00%

0,00%

0,00%

2

1

5

4

3

25,00%

3,00%

1,00%

0,00%

0,00%

9,00%

6,00%

9,00%

3,00%

2,00%

През същия период в нашата страна започна въвеждането на Държавни образователни изисквания (ДОИ)по професии. ДОИ дефинират необходимите знания, умения, дейностите, които се изпълняват в рамките на професиите и професионално значимите качества на личността. Ориентирани са към по-дългосрочно прилагане, което ги прави и средство за оценка на придобитите умения и средство за проектиране на бъдещи потребности, произтичащи от технологичния прогрес. Въз основа на съдържанието им се осигурява осъвременяване и обновяване на учебните планове и програми за обучението по конкретна | / Глава втора

107

ИКОНОМИЧЕСКИ УНИВЕРСИТЕТ-ВАРНА

Катедра „Информатика” професия, включително за придобиването на умения, необходими за работа в малки и средни предприятия, за стартиране на собствен бизнес, умения в информационни и компютърни технологии, чуждо езикова подготовка, умения за работа в екип и др. Прилагането на ДОИ дава възможност за еднакво качествена професионална подготовка в обучаващите институции в системата на българското образование и извън нея, постигане на прозрачност на процеса на обучение, използване на еднакви критерии за оценяване, осигуряване на съответствие с изискванията на пазара на труда, осигуряване равностойност на сертификатите от различни обучаващи институции, възможност за хармонизиране с европейските стандарти с цел взаимно признаване на сертификатите.

Някои от областите на образование, по които се изработват ДОИ, са: 34 Стопанско управление и администрация 44 Физически науки 48 Информатика 52 Техника 54 Производство и преработка 58 Архитектура и строителство Съгласно чл. 9, ал. 3, т. 4 от Закона за висшето образование с постановление 125 на МС от 24.06.2002 г. е утвърден Класификатор на областите на висше образование и професионалните направления64, който заменя действащия дотогава Държавен регистър на специалностите по образователно-квалификационни степени във висшите училища на България. Класификаторът въвежда общоприетите в световната образователна практика области и направления, към които се 64

http://bit.ly/9VEVTO

108

/ Глава втора |

Социални Интернет мрежи и кооперирана интелигентност

ориентират бакалавърските програми. В него са посочени 9 области на висше образование: Педагогически науки, Хуманитарни науки, Социални, стопански и правни науки, Природни науки, математика и информатика, Технически науки, Аграрни науки и ветеринарна медицина, Здравеопазване и спорт, Изкуства, Сигурност и отбрана; с общо 52 професионални направления към тях. Като страна член на Европейския съюз, България въведе хартата на европейските компетентности65, които са следните: - Общуване на майчиния език; - Общуване на чужди езици; - Умения по математика и основни умения по науки и технологии; - Умения в областта на цифровите технологии (Дигитална компетентност); - Придобиване на умение за учене; - Обществени и граждански компетенции; - Инициативност и предприемачество; - Умения за отчитане на културните различия и изразяване. Образованието и обучението за възрастни следва да предоставя реални възможности за всички възрастни да развиват и актуализират своите ключови умения през целия си живот. От 2010 година стартира и европейската програма „Нови умения за нови работни места“, която е оринетирана към дигитлани (цифрови) умения на населението. Ние изместваме акцента от ИКТ-грамотност на медийна грамотност, защото владеенето на дигиталните технологии определя нашата активна социално-икономическа позиция в 21 век. В устава на Националната асоциация за обучение по медийна

65

http://bit.ly/ds8s4u | / Глава втора

109

ИКОНОМИЧЕСКИ УНИВЕРСИТЕТ-ВАРНА

Катедра „Информатика” грамотност (The National Association for Media Literacy Education66) медийната грамотност се определя като възможности на кспециалистите от всички възрастови групи да намират необходимата информация, да изразяват своето мнение в дигитално пространство, да са усвоили критичното мислене, да споделят своите знания и опит, да бъдат активни граждани.

Фигура 2. 11. Съвременни компетенции за работа с дигитални медии на к-специалисти.

66

The National Association for Media Literacy Education – NAMLE, http://bit.ly/9nzTba 110

/ Глава втора |

Социални Интернет мрежи и кооперирана интелигентност

UNESCO е разработила своите принципи за медийна грамотност67, които сме представили в приложение 2.1. Базисни умения за к- специалисти на 21 век Според автора, една фундаментална разлика специалист и к-специалист се състои в следното: -

-

-

между

К-специалистът използва съвременни информационни и комуникационни технологии за осъществяване на прехода от асиметрична към симетрична информация (както в бизнеса, така и в социалната област); К-специалистът подпомага изграждането на дигитални онтологии, съдържащи неговите персонални знания и практически опит, натрупани през годините; К-специалистът изразява готовност за споделяне на тези знания и опит с останалите агенти в икономиката, базирана на знания.

Както се изтъква в разработения от ЕС документ, „...предоставянето на умения за професионално използване на ИКТ и за електронен бизнес, т.е. на необходимите за иновации и растеж „медийни“ умения, трябва да бъде увеличено и модернизирано”68. Само така всеки специалист ще бъде добре информиран и ще се осъществи важният за икономиката преход от асиметрична към симетрична информация. От асиметрична към симетрична информация

67

Media and Information Literacy. UNESCO. http://bit.ly/9Yvgqy Програма в областта на цифровите технологии за Европа („Digital Agenda for Europe“). COM(2010) 245 окончателен/2. Брюксел, 26.8.2010 68

| / Глава втора

111

ИКОНОМИЧЕСКИ УНИВЕРСИТЕТ-ВАРНА

Катедра „Информатика” През 2001 г. американските икономисти George Akerlof, A. Michael Spencer и Joseph E. Stiglitz получават Нобелова награда за приноса си в развитието на икономическата теория за асиметрична информация69. Според тяхната теория „...асиметричната информация е обща характеристика на пазарните взаимоотношения, при които представители на едната страна на пазара притежават много по-добра информация, отколкото тези от другата страна70.” В своите изследвания Akerlof представя информационната асиметрия като я нарича „Пазар за лимони” – продавачът разполага с необходимата информация (напр. кои от колите втора ръка, които продава, си заслужават цената), а купувача – не. Пазари с асиметрична информация създават условия за неблагоприятен избор (продават се само повредени коли). Изследванията на Spencer се базират на това, че двете страни могат да решат проблемите на асиметричната информация, ако си изпращат сигнали, т.е. да си споделят необходимата за двете страни информация. Stiglitz доразвива идеите на Akerlof и Spencer, като предлага скрининга (наблюдението) като средство за избягване на асиметричната информация. Теориите, разработени от Akerlof, Spencer и Stiglitz са с фундаментално значение за съвременната микроикономика. Те 69

"The Sveriges Riksbank Prize in Economic Sciences in Memory of Alfred Nobel 2001". Nobelprize.org. 21 Oct 2010 http://nobelprize.org/nobel_prizes/economics/laureates/2001/ 70

Markets with Asymmetric Information: The Contributions of George Akerlof, Michael. Spence and Joseph Stiglitz.The Scandinavian Journal of Economics, Vol. 104, No. 2 (Jun., 2002), pp. 195-211 112

/ Глава втора |

Социални Интернет мрежи и кооперирана интелигентност

са много актуални както в условия на кризи, така и в условията на социализацията на Интернет. Базирайки се на изследванията на тримата икономисти, бихме могли да конкретизираме: -

необходимите умения на к-специалистите за да се премине от асиметрична към симетрична информация; средите и каналите за събиране, обработка и анализ на необходимата информация.

PEST – Political, Economic, Social, and Technological Analyses Фигура 2. 12. PEST-анализ

На фигура 2.12. е представена схемата за извършване на PESTанализ от к-специалистите. За да могат да извличат, обработват и анализират информацията, която е отражение на различните среди (политическа и правна, икономическа, социо-културна и технологическа) те трябва да имат познания както по ИКТ, така и за работа с различните видове медии.

| / Глава втора

113

ИКОНОМИЧЕСКИ УНИВЕРСИТЕТ-ВАРНА

Катедра „Информатика” На фигура 2.13. е показан модел на системата, при която се преминава от асиметрична към симетрична информация. Ако се използва терминологията на Stiglitz, социалните мрежи и кооперираната интелигентност са новите средства за скрининг (screening). Ако всеки от нас използва тези нови средства, технологии и методи за да има необходимата информация по всяко време и на всяко място, то асиметрията ще изчезне, а от тук – ще се издигнат пазарните отношения на едно ново равнище.

Фигура 2. 13. Модел на системата за преход от асиметрична към симетрична информация

Основни изводи и препоръки Въз основа на направените изследвания в глава втора, бихме могли да формулираме следните изводи и препоръки: 1. Навлизайки във втората декада на 21 век е необходимо да се разработи нов национален класификатор на кспециалистите в България, съобразен както с програма Европа 2020, така и с глобалните тенденции. 114

/ Глава втора |

Социални Интернет мрежи и кооперирана интелигентност

2.

При една правилно разработена класификация ще възникне и необходимостта от актуализиране на изискванията за степен на професионална квалификация и образователно равнище на всяка под-категория кспециалисти.

3. Необходими са качествено нови умения и знания на специалистите, изграждащи икономика на знанието, а именно: Задължителни и избираеми умения -

-

Необходимост от висока степен на компетентни умения в условията на глобална икономика, система за обучение през целия живот, позволяваща непрекъснато допълване на университетското и професионално обучение. В основата на тези умения е способността за критично мислене и креативността; работата в групи; предприемачески дух и иновативност на всички йерархически нива; самоуправляваното и самонасочвано обучение.

Владеене на чужди езици. -

Необходимост от комуникация и разбиране, ефективно осмисляне на информацията, получавана по различни комуникационни канали на език различен от майчиния – български език. Комуникиране с търговки партньори; с имиграционна работна сила. Системата за изучаване на чуждестранни езици на различните степени на формално и неформално образование е необходимо да се адаптира към новите реалности.

| / Глава втора

115

ИКОНОМИЧЕСКИ УНИВЕРСИТЕТ-ВАРНА

Катедра „Информатика” Практически умения за ефективно използване на новите дигитални информационни и комуникационни технологии -

Използването на съвременни информационни и комуникационни технологии преструктурира всички направления на човешката дейност. Така нар. компютърна грамотност се превръща в един от решаващите показатели за ефективност на дадена икономика.

4. Прогнозите за развитието на тренда на образованието към 2020 година показват увеличаване на дела на трите степени на висше образование. 5. Делът на к-специалистите от този на общата работна сила продължава да расте и ще достигне 68%. 6. Произвежданият от к-специалистите брутен вътрешен продукт ще достигне 60%.

116

/ Глава втора |

Социални Интернет мрежи и кооперирана интелигентност

Chapter 3 / Глава трета Обществените сдружения и тяхната роля в обучението през целия живот

3.1.

Международни и национални NGOs като среда за развитие на неформалното образование

Обществени сдружения съгласно българското законодателство Очертаването на дейността и правомощията на обществените сдружения и тяхната роля в процеса на обмен и споделяне на знания може да се дефинира след разглеждане на Закона за юридическите лица с нестопанска цел71. В това изследване ще 71

Закон за юридическите лица с нестопанска цел, обн., ДВ, бр. 81 от 6.10.2000 г., в сила от 1.01.2001 г., изм. и доп., бр. 41 от 24.04.2001 г., изм., бр. 98 от 16.11.2001 г., в сила от 1.01.2001 г., бр. 25 от 8.03.2002 г., бр. 120 от 29.12.2002г. | / Глава трета

117

ИКОНОМИЧЕСКИ УНИВЕРСИТЕТ-ВАРНА

Катедра „Информатика” разглеждаме дейността на юридически лица, създадени като организации за осъществяване на дейност в обществена полза (съгласно чл. 2 и чл. 38 на ЗЮЛНЦ). От своя страна законът допуска наличието на следните видове юридически лица с нестопанска цел: сдружения (чл. 19) и фондации (чл. 33). Ние представяме дейността на сдружения и фондации, работещи за развитието и утвърждаването на духовните ценности, образованието, науката и технологиите (както е дефинирано в закона, чл. 38, пар. 1) или известни в САЩ като сдружения 501(c)(3), the Internal Revenue Code of 198672. Авторът, като представителен на движението за свободно (безплатно) обучение, достъпно до новото поколение в България, и като председател на асоциация за образование и наука ЛогМен, ще представи дейността на това сдружение като доказателство, че нестопанските организации ще продължават да играят все поважна роля по пътя на икономика на знанието. Прилагането на обучението през целия живот посредством формално, неформално и самостоятелно учене и повишаване на мобилността продължава да бъде предизвикателство. Необходимо е образованието и обучението, включително и в университетите, да станат по-отворени и в по-голяма степен да отговарят на потребностите на пазара на труда и на обществото като цяло. Специално внимание следва да се отдели на установяването на партньорство между сферите на образованието и обучението, от една страна, и трудовата сфера, от друга. Така са изложени съвременните проблеми на образованието в документа Ключовия умения в променящ се свят73. Създаването на 72

U.S. 501(c)(3) Organizations Брюксел, 25.11.2009. Ключовия умения в променящ се свят. Проект на съвместен доклад на Съвета и на Комисията за 2010 г. относно 73

118

/ Глава трета |

Социални Интернет мрежи и кооперирана интелигентност

партньорски мрежи за обучение на к-специалисти може да приема следните форми: Класификация според инициатора за създаване: 1. Мрежа, инициирана от държавни структури (GOV) 2. Мрежа, инициирана от малки и средни предприятия (SME) 3. Мрежа, инициирана от научноизследователски институти (R&D) 4. Мрежа, инициирана от формални учебни заведения (EDU) 5. Мрежа, инициирана от сдружения (NGO) Класификация според обсега на дейност: На глобално ниво - (WW) На международно ниво -EU27 - (EU) На национално ниво - (BG74) На регионално ниво - (BD) На местно ниво - (LC)

напредъка по изпълнението на работната програма „Образование и обучение 2010 г.“. SEC(2009) 1598, КОМИСИЯ НА ЕВРОПЕЙСКИТЕ ОБЩНОСТИ 74 Партньорска организация от друга националност се шифрира с общоприетото означаване на страните. Например, Белгия – BE. | / Глава трета

119

ИКОНОМИЧЕСКИ УНИВЕРСИТЕТ-ВАРНА

Катедра „Информатика” Таблица 3.1.

GOV

SME

R&D

EDU

NGO

WW GOVWW

SMEWW

R&DWW EDUWW NGOWW

EU

GOVEU

SMEEU

R&DEU

EDUVEU

NGOEU

BG

GOVBG

SMEBG

R&DBG

EDUVBG

NGOBG

BD

GOVBD

SMEBD

R&DBD

EDUBD

NGOBD

LC

GOVLC

SMELC

R&DLC

EDULC

NGOLC

Таблица 3. 1. Матрица за образуване на модели от партньорски мрежи при учредяване на нестопански организации

3.2. Модели на изграждане на партньорски мрежи за непрекъснатото обучение на к-специалисти Матрица за образуване на модели от партньорски мрежи за обучение на к-специалисти ни позволява да класифицираме изследваните организации, състава на партньорската мрежа, областта им на влияние и позитивния им опит. Ето и някои примери: Фондация „Приложни изследвания и комуникации”. По предложение на бившата Държавна агенция за информационни технологии и съобщения (GOVBG) (сега Изпълнителна агенция „Електронни съобщителни мрежи и информационни системи") и с участието на изтъкнати специалисти от този сектор, се създава Фондация „Приложни изследвания и 120

/ Глава трета |

Социални Интернет мрежи и кооперирана интелигентност

комуникации”75, или фондация ПИК (NGOBG), Едно от основните направления, по които работи Фондация ПИК е прилагането на европейските иновационни политики на национално равнище, (SMEBG), международни изследователски проекти „ERAWATCH: Приносът на политиките на регионално равнище за реализацията на Европейското изследователско пространство” (R&DEU), както и “Мрежа от бизнес инкубатори и технологични паркове в Източна Европа и Централна Азия” (R&Dww). Център за развитие на човешките ресурси Центърът за развитие на човешките ресурси (HRDC)76 е създаден през 1999 г. като пълноправно юридическо лице на основание чл. 10, ал. 5 във връзка с чл. 33 а, ал. 1, т. 3 от Закона за народната просвета, със седалище София 1000, община "Средец", ул. „Граф Игнатиев" 15. Центърът се отчита пред националните власти. HRDC (NGOBG) организира, консултира, координира и осъществява проекти и изследвания в областта на образованието, професионалното образование и обучение, пазара на труда и човешките ресурси в България (EDUBG), в сътрудничество с Министерството на образованието и науката (GOVBG), Министерството на труда и социалната политика (GOVBG) и с други институции, юридически и физически лица. Работи по следните направления и програми: Администрира българското участие в Програмата на Европейския съюз „Учене през целия живот" и в частност секторните програми „Коменски", „Еразъм", „Леонардо да Винчи" и „Грюндвиг", насочени към областта на образованието и професионалното обучение (EDUEU);

75

76

www.arcfund.net http://hrdc.bg/page.php?23 | / Глава трета

121

ИКОНОМИЧЕСКИ УНИВЕРСИТЕТ-ВАРНА

Катедра „Информатика” Организира и координира дейностите, свързани с различни проекти на Европейската комисия в областта на образованието и обучението в България (EDUEU); Изпълнява проекти от областта на човешките ресурси на национално, регионално и местно равнище; предоставя консултантска помощ при разработването и осъществяването на подобни проекти (EDUBG). Създаване на LMISKE – по предложение на Министерството на образованието (GOVEU) към правителството на Фландрия (независимо правителство в рамките на Белгия) през септември, 2000 г. се предлага на асоциация ЛогМен (NGOBG) да организира провеждането на международна магистърска програма по икономика на знанието (LogMan International School of Knowledge Economy - MBA, MCS, MHM) за български граждани. Като преподаватели са привлечени учени от висши учебни заведения от Белгия, България, Великобритания, както и българи, емигрирали в Австралия, Канада и САЩ (EDUWW). Магистърските тези се дефинират от представители на малки и средни фирми (отново от българи, емигрирали в Австралия, Великобритания, Канада и САЩ (SMEWW). Проучването на добрите практики за интеграцията между държавни, формални структури за образование и нестопански, недържавни организации по света е един от начините за трансфер на опит и минимизиране на разходи и време. В САЩ има редица примери на подобно сътрудничество и то точно в областите, които ние разглеждаме – подготовка и непрекъсната квалификация на к-специалисти.

122

/ Глава трета |

Социални Интернет мрежи и кооперирана интелигентност

CENIC (Corporation for Education Network Initiative in California) CENIC77 е нестопанско сдружение на водещи университети в Калифорния, САЩ (EDU). То включва като партньори California Institute of Technology, California State University, Stanford University, University of California, University of Southern California, публични колежи и мрежата от средни училища в щата. Една от основните му задачи е развитие на широколентовата Интернет магистрала за развитие на образованието в Калифорния (GOV). С провежданата от CENIC политика Калифорния разработва програма „Ново поколение Интернет”78, NGI, която да повиши ефективността както на системата за образование (EDU), така и на различните видове дейности на к-специалистите (R&D). На базата на NGI организацията изгражда проект Virtual Learning Space (VLS), виртуално образователно пространство за международно образователно и изследователско сътрудничество. Първите стъпки в реализацията на проекта е интегрирането на Интернет мрежата на Калифорния с тази на Мексико (R&DWW). Бихме могли да приложим редица други успешни варианти при създаване на партньорски мрежи. Между тях не трябва да пропускаме една от най-успешните в света на Интернет – The Pew Internet79, чиято дейност авторът следи от години и използва в своите изследвания. Взаимодействие между образователни институции

държавни

и

недържавни

77

Corporation for Education Network Initiative in California – www.cenic.org One Gigabit or Bust™. Killer Apps—Proving the Need for One Gigabit, CENIC, 2003 79 The Pew Internet – фондация за изследване на влиянието на Интернет в САЩ и по света. http://www.pewinternet.org/ 78

| / Глава трета

123

ИКОНОМИЧЕСКИ УНИВЕРСИТЕТ-ВАРНА

Катедра „Информатика” В приетата Национална стратегия за учене през целия живот80 на МОМН се акцентува на сътрудничеството между училищата и другите центрове за обучение, читалищата и неправителствените организации.

Учене през целия живот Формални институции (ВУЗ)

НГО Образов. асоциация

Информални (самостояте лно учене)

Фигура 3. 1. Три форми на учене през целия живот

МОМН предлага въвеждане на система чрез европейските инструменти (Europass, ЕКР, ECVET) за валидиране на знанията и уменията, придобити от младежите в рамките на различни форми на формално и неформално обучение81. 80

Национална стратегия за учене през целия живот, МОН, София, 2008, стр. 11 81 Национална стратегия за младежта 2010-2020. МОМН, София, 2010, стр. 43. 124

/ Глава трета |

Социални Интернет мрежи и кооперирана интелигентност

Предлаганата от МОНМ стратегия е само част от Националния план за развитие (НПР) на България през периода 2007-2013 г. – стратегически документ, който въвежда идеята за учене през целия живот82. Необходимо е въвеждане на коректната форма на терминология по отношение на третата форма на образование – неформалното. С настоящата формулировка на третата форма на образование като „самостоятелно учене” се ограничава правото на гражданите да валидират и сертифицират знания и умения, получени във всякакъв контекст чрез неформалното образование, като неорганизирано, неструктурирано и несистематизирано натрупване на знания, умения и навици в процеса на живеене. Предложението е подкрепено и от официално становище от Института по български език към БАН по отношение на ползваната терминология.

За повече информация относно неправителствените организации в България прилагаме и адреса на Интернет портала им - www.ngobg.info .

82

Националния план за развитие (НПР) на България през периода 20072013 г. Министерство на финансите, София, 2007. http://bit.ly/c4rwtJ | / Глава трета

125

ИКОНОМИЧЕСКИ УНИВЕРСИТЕТ-ВАРНА

Катедра „Информатика”

Работна хипотеза 3: Неформалните и нестопански организации ще играят важна роля в системите за обучение през целия живот, за създаване на критичен обем от професионални знания, за формиране на средата за тяхното споделяне. Очертаването на дейността и правомощията на обществените сдружения и тяхната роля в процеса на обмен и споделяне на знания може да се дефинира след разглеждане на тенденциите за нарастване на процента от населението на възраст между 25-64 години, които участват в различни форми на учене през целия живот (%). Таблица 3.2. Страна\Година 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 EU27

7,1

7,1

Ирландия България

1,4

2009

7,2

8,5

9,3

9,8

9,7

9,5

9,4

9,3

5,5

5,9

6,1

7,4

7,3

7,6

7,1

6,3

1,2

1,3

1,3

1,3

1,3

1,3

1,4

1,4

Източник: Eurostat Таблица 3. 2. Учещи през целия живот (25-64 год)

За потенциала на нестопанските организации и тяхната роля в ученето през целия можем да съдим както от приложената таблица, така и от данните за подобно обучение в Дания – там над 31% от населението е обхванато в различни форми на непрекъснато обучение.

126

/ Глава трета |

Социални Интернет мрежи и кооперирана интелигентност

Може ли една страна, която върви по пътя на икономика на знанието да има само 1,4% от работещото население, което да преминава през различни форми на специализации, преквалификация, допълнителни езикови курсове или такива за ИКТ? Тук виждаме потенциала за взаимодействие между формалните образователни институции и тези на специализираните в областта на неформалното обучение.

Фигура 3. 2. Сравнение на България в изпълнение на програмата за учене през целия живот

По данни на НСИ83 много от анкетираните отговарят, че участват във формално, неформално или самостоятелно обучение. Една от причините за разминаване в данните се дължи, че все още много българи на възраст над 24 години учат във висши учебни заведения. Не толкова оптимистичните данни на Евростат се компенсират от динамиката, която се отчита в осигуряване на обучение от страна на бизнеса (със или без осъществяване на партньорски мрежи с формални и неформални образователни институции). Според НСИ, за периода от 1999 до 2005 година предприятията са 83

Статистически данни за „УЧАСТИЕ ВЪВ ФОРМАЛНО ОБРАЗОВАНИЕ И ОБУЧЕНИЕ ИЛИ НЕФОРМАЛНО ОБУЧЕНИЕ ПРЕЗ 2007 Г.”; „УЧАСТИЕ В НЯКАКЪВ ВИД САМОСТОЯТЕЛНО ОБУЧЕНИЕ ПРЕЗ 2007 Г.”, НСИ, София, http://bit.ly/dhZNFn | / Глава трета

127

ИКОНОМИЧЕСКИ УНИВЕРСИТЕТ-ВАРНА

Катедра „Информатика” нараснали с 65%, а процентът на тези от тях, които осигуряват обучение (квалификация, преквалификация и др. форми) – с 59%. От тези форми на обучение 50% са външни курсове. Таблица 3.3. Годи ни

Всич ки пред приятия – брой

Предприятия, осигуряващи обучение общо

В т. ч. по тип обучение ППО курсове – вътрешни

ППО курсове – външни

брой

отн. дял %

брой

отн. дял %

брой

отн. дял %

други форми на ППО брой

отн. дял %

Предприятия , неосигурява щи обучение

брой

отн. дял %

1999

14815

4173

28,2

973

6,6

2058

13,9

3719

25,1

10642

71,8

2005

24483

7016

28,7

3000

12,3

4099

16,7

5823

23,8

17467

71,3

Таблица 3. 3. Предприятия, осигуряващи професионално обучение у нас

Евростат ни предоставя и статистика за съотношението между формално и неформално обучение. Чрез създадения Европейски фонд за социално подпомагане (the European Social Fund -ESF84) се развиват формите за обучение през целия живот. Според Евростат в различни форми на формално обучение участват средно четири пъти по-малко учащи се в рамките на Европейския съюз. Къде сме ние? Ако продължим с паралелното сравнение между Ирландия и България, ще констатираме, че Ирландия с два пъти по-малко население от нашето има два пъти по-голям брой обхванати в неформалните институции за обучение през целия живот. Към тези данни бихме могли да добавим и статистиката за броя на обучаваните в такива дейности, които ще са необходими за утрешния ден. Тук България е на добро ниво – около 55% от учащите са включени в подобно обучение. 84

Regions of Europe - http://bit.ly/bkdT8j

128

/ Глава трета |

Социални Интернет мрежи и кооперирана интелигентност

Таблица 3.4. Страна

EU25

Учащи във формални институции, хил.

10606,00

България

49,00

Дания

229,00

Ирландия

108,00

Финландия

262,00

Учащи в НЕформални институции, хил.

% неформално/ формално

40201,00 71,00 1398,00 288,00 1170,00

379,04% 144,90% 610,48% 266,67% 446,56%

Броят на учащите в хиляди Таблица 3. 4. Съотношение между формално и неформално обучение.

Не по-малко интересни са и данните за съотношението между формалното и неформалното (самостоятелното) обучение. При сравнение с другите страни се доказва традиционния стремеж на българина към обучение. Сравнявайки данните за Ирландия и България, можем да отбележим, че този път ние изпреварваме Ирландия в съотношението формално-неформално обучение. Все пак, трябва да сме обективни и да отбележим, че в абсолютни стойности, отнасяйки данните към общия брой на работещото население, отново Ирландия ни изпреварва: броят на учещите у нас е 656 хил., докато тези в Ирландия – 927 хил.

| / Глава трета

129

ИКОНОМИЧЕСКИ УНИВЕРСИТЕТ-ВАРНА

Катедра „Информатика” Таблица 3.5.

Страна EU25

Учащи във формални институции, хил.

10606,00

България

49,00

Дания

229,00

Ирландия

108,00

Финландия

262,00

Неформално (самостоятелно) обучение, хил.

79913,00 656,00 1946,00 927,00 1969,00

% неформално/ формално

753,47% 1338,78% 849,78% 858,33% 751,53%

Броят на учащите в хиляди

Таблица 3. 5. Съотношение между формално и неформално обучение

С тези данни се потвърждава нашата хипотеза, че неформалното и самостоятелно обучение ще играе все по-голяма роля и ще се превърне в част от културата на хората в рамките на учене през целия живот. От тук се изтъква и ролята на водещите нестопански организации, специализирали в областта на образованието и науката. Ние сме разработили методика за взаимодействие на нестопанските организации с формалните образователни структури за минимизиране на риска от внедряване на нови форми и методи за обучение на национално равнище. На примера на асоциацията за образование и наука ЛогМен сме апробирали взаимодействието между формални и неформални организации за обучение.

130

/ Глава трета |

Социални Интернет мрежи и кооперирана интелигентност

Фигура 3. 3. Етапи на обучение в ЛогМен

| / Глава трета

131

ИКОНОМИЧЕСКИ УНИВЕРСИТЕТ-ВАРНА

Катедра „Информатика”

3.3. Ролята на ЛогМен в непрекъснатото обучение на к-специалисти 3.3.1. Кратки сведения за асоциацията за образование и наука ЛогМен (LogMan) Сдружение „Асоциация за образование и наука ЛогМен” е регистрирано на 11 ноември 1993 г. в град Варна като сдружения за работа в обществена полза. Създаването на ЛогМен е по инициатива на правителството на Фландрия и под патронажа на WES, Брюж. Идеята на подобни сдружения в Европа е следната: там, където в пристанищни градове има университети, да се изгражда структура за обучение през целия живот в три основни направления: 1. Обучение и изследвания в областта на логистиката (LOGistics); 2. Обучение и изследвания в областта на съвременния мениджмънт (MAnagement); 3. Обучение и изследвания в областта на информационните технологии и комуникации (Networkin). От тук и наименованието (абревиатурата) на асоциацията – LOGistics +MAnagement +Networking=LogMan. През периода 1994-1996 година ЛогМен работи основно по логистични образователни и научни проекти като си партнира с БМФ-Варна, Порт Варна, Леспорт и новосъздадените частни логистични компании на територията на страната. Известни специалисти от България преминават кратко специализирано обучение по мултимодални превози в Белгия. Със съдействието на Ройтерс-България са провеждат летни школи у нас. 132

/ Глава трета |

Социални Интернет мрежи и кооперирана интелигентност

През 1996 започва да се реализира проект за изграждане на образователен център ЛогМен на територията на град Варна с директно финансиране от министерството на образованието на Фландрия. На 11 Ноември 1997 година е открит центъра, а месец по-късно започва да се реализира най-популярната програма на ЛогМен - “Новото поколение в България и Интернет” (The Bulgarian New Generation on the Internet ), финансирана по програма Phare. През същата година, имайки предвид основните насоки на дейност на асоциацията, ръководството на ИУ-Варна утвърждава ЛогМен като структурно звено в научноизследователската си дейност85. В резултат от успешната реализация на програмата за безплатно обучение на младежите от България за работа с Интернет и международния отзвук по линия на програмите Phare, през 1999 г. ЛогМен получава предложение да представлява България на световно известната международна програма за създаване на образователни сайтове от средношколци ThinkQuest. Програмата е по идея на вицепрезидента на САЩ Ал Гор и се ръководи от един забележителен организатор - Гранд Бегралиян.

85

Виж сайта на ИУ-Варна на адрес http://www.uevarna.bg/bg/index.php?page=11201&id=7 | / Глава трета

133

ИКОНОМИЧЕСКИ УНИВЕРСИТЕТ-ВАРНА

Катедра „Информатика”

Фигура 3. 4. Основни направления на изследвания и образователна дейност на ЛогМен

През този период се активизира международната дейност на ЛогМен. Създава се под юридическата форма на международно образователно сдружение LMISKE (The LogMan International School of Knowledge Economy), което има за задача да реализира експериментални международни магистърски програми, известни във Великобритания като „сандвич” програми – съчетаване на теоретическото с практическо обучение, LogMan e-Business International MBA program. Реализират се магистърски програми по електронен бизнес както за мениджъри, така и за разработчици на системи. През декември 2001 се осъществява пререгистрация на ЛогМен като сдружение за работа в обществена полза и се актуализират членовете на неговите комисии и съвети. 134

/ Глава трета |

Социални Интернет мрежи и кооперирана интелигентност

От 2003 година започва провеждане на летни школи за обучение на млади преподаватели от бившите азиатски съветски републики (например – Узбекистан). С научното ръководство, учебните материали и опита на WES, Брюж и под егидата на министерството на образованието на Фландрия, ЛогМен провежда летни школи на тема „Ефективни образователни среди” (Effective Learning Environment). През същата година започна провеждането на програма, наречена „Професионална докторантура” (Professional PhD) – предложен от ЛогМен докторант се обучава в ИУ-Варна чрез финансиране от дадена фирма. В резултат на успешната си дейност, делегация на асоциацията за образование и наука ЛогМен е поканена да вземе участие в европейския конгрес на тема „ Europe of Knowledge”, провеждан в Лиеж, Белгия през 2004 г. След приемането на България за член на Европейския съюз през 2007 година, асоциация ЛогМен насочва своята дейност основно в направлението за изграждане на икономика, базира на знания. Чрез използване на съвременните технологии, социалните мрежи в Интернет и електронно обучение ЛогМен осъществява предимно свободно (безплатно) обучение или обучение, спонсорирано от водещи фондации, фирми или международни образователни програми.

3.3.2. Ролята на LogMan Association for Education & Science за подпомагане на непрекъснатото обучение на ученици, студенти и специалисти За периода от своето учредяване до днес през ЛогМен са преминали в различни форми на обучение над 3640 ученици, | / Глава трета

135

ИКОНОМИЧЕСКИ УНИВЕРСИТЕТ-ВАРНА

Катедра „Информатика” студенти, специалисти и хора в неактивна възраст както от България, така и от бившите съветски републики. Октомври 2000 – първа група магистри по е-бизнес. Февруари 2001 – втора група магистри по е-бизнес. Октомври 2002 – трета група магистри по е-бизнес.

Програма “Новото поколение в България и Интернет” (The Bulgarian New Generation on the Internet ): 1997-1999; Програма „Обучение на специалистите от Община Варна” – 1999; Програма „Създаване на Web-сайтове за обучение от средношколци” (ThinkQuest в България) : 1999-2002; Програма за смесено обучение на студенти-икономисти в България - 6Plus4U.eu: 2006-2008; Програма „Използване ресурсите на Google за създаване на образователни платформи” (Google Apps Education Edition) – от 2007 г. до сега. Програма „Ефективни образователни среди” (Effective Learning Environment) – за млади преподаватели от бившите съветски азиатски републики. Международни магистърски програми по електронен бизнес (e-Business MBA, CSc, MHM Programs). След програмата за обучение на младежи за работа по програма Интернет, експерименталната магистърска програма на ЛогМен е втората по значение и интерес програма, осъществявана 136

/ Глава трета |

Социални Интернет мрежи и кооперирана интелигентност

през периода 2000-2002 г. Опитът на WES, Белгия за провеждане на международни програмни се трансферира у нас с финансовата подкрепа на Транс–Атлантическо сътрудничество (Trans-Atlantic Cooperation, Bulgaria, Belgium, Canada, UK and USA). Предоставената учебна документация от WES, Белгия и ABE, Великобритания се използва като основа за провеждане на смесено обучение в ЛогМен и нейните партньори по следните магистърски специалности: Таблица 3.6. Лого Наименование Кратко описание Магистърска програма по MBA електронен бизнес

e-Biz

MBA e-Management

Магистърска програма за мениджъри на електронен бизнес

MBA e-Health Management

Магистърска програма за здравен мениджмънт86 с приложение на ИКТ

MCS e-Developers

Магистърска програма за разработчици на системи за електронен бизнес

Таблица 3. 6. Магистърски програми на ЛогМен

86

Съвместно с катедра „Здравен мениджмънт” на МУ-Варна | / Глава трета

137

ИКОНОМИЧЕСКИ УНИВЕРСИТЕТ-ВАРНА

Катедра „Информатика”

Програма за задочна докторантура на к-специалисти (Professional PhD Program). По предложение на ЛогМен от 2003 година стартира експериментална програма за обучение на к-специалисти в задочна докторантура. ЛогМен, Икономически университет-Варна и партниращи фирми и институти, за които се подготвят задочни докторанти (Professional PhD), изграждат мрежа за специализирано обучение (Tailored Programs) по конкретни теми, породени от изискванията за разширяване на дейностите на малки и средни компании на територията на региона. Тези малки и средни (предимно иновационни фирми) са потребители на образователния и изследователски продукт. След приключване на своето обучение докторантите се отчисляват с право на защита и продължават своята дейност във фирмата, заплатила тяхното обучение за срок минимум от пет години.

138

/ Глава трета |

Социални Интернет мрежи и кооперирана интелигентност

Основни изводи и препоръки Ролята на нестопанските, недържавни организации ще продължава да расте в условията на икономика на знанието. Различните форми на изграждане на партньорски мрежи са от значение за ефектността на тяхната дейност. Ние препоръчваме следните стъпки в развитието на мрежата от NGO в България: Създаване на партньорски центрове за съвършенство, където да се обучават к-специалисти по върхови информационни и комуникационни технологии. Всички граждани следва да бъдат информирани за възможностите за използване на ИКТ в професиите от всякакъв вид. Това изисква многостранни партньорства със заинтересованите страни, повишено образование, признаване на цифровите умения, т.е. уменията за ползване на цифрови технологии, във формалните системи за образование и обучение, както и повишаване на информираността и ефективно обучение и сертифициране по ИКТ извън формалните системи за образование, включително използването на онлайн инструменти и цифрови информационни носители за преквалификация и непрекъснато професионално развитие. Създаване на регионални партньорски центрове за повишаване квалификацията на специалисти от маргинални групи или на безработни. Като модел да се използва Regional Skills Alliances (например, Wisconsin Regional Training Partnership, WRTP).

| / Глава трета

139

ИКОНОМИЧЕСКИ УНИВЕРСИТЕТ-ВАРНА

Катедра „Информатика” Насърчаване на малките и средни предприятия да създават нестопански сдружения за управление на иновационни бра��шови дейности. Като модел да се използва ICT Cluster Varna - за развитие на компютърната техника и технологии, комуникациите, консултантската дейност и поддръжка, интегрирането и обучението.

140

/ Глава трета |

Социални Интернет мрежи и кооперирана интелигентност

Chapter 4 / Глава четвърта Персонализирани среди за обучение и споделяне на знания

4.1. Тенденции в развитието на образователните среди При прегледа на тенденциите в развитието на образователните среди сме се ръководили от позицията как съвременните технологии подпомагат даден индивид да постигне своя цялостен потенциал, да подобри качеството си на живот. Достъпът до Интернет позволява всеки обучаван да се превърне от пасивен консуматор на информация и знания в активен създател на релевантна информация и знания. От подобни позиции ние разглеждаме образователния процес като един непрекъснат процес не само на самообучение, а и на перманентна възможност за развитие на човешкото знание. | / Глава четвърта

141

ИКОНОМИЧЕСКИ УНИВЕРСИТЕТ-ВАРНА

Катедра „Информатика” Още от първите поколения електронноизчислителни машини (ЕИМ) възниква идеята за прилагането им в образователния процес. И това е толкова естествен процес по простата причина, че създателите на новите ИКТ са студентите и преподавателите на водещите университети по света. Като се започне от първите значими проекти на University of Illinois, разработил проекта за автоматизация на обучението Plato (Programmed Logic for Automated Teaching Operations) и се достигне до споделените свободно достъпни онтологии за учебно съдържание с активното участие на MIT, основната идея е обучение по всяко време и на всяко място. Формално описание на целта на обучение може да се представи в следните три етапа: Получаване на нова

информация и знания Разбиране / Осмисляне

Оценяване / Самооценка Обратна връзка (към самия обучаван и обучаващия)

Фигура 4. 1. Формално описание на целта на обучение.

142

/ Глава четвърта |

Социални Интернет мрежи и кооперирана интелигентност

Новите технологии позволяват на обучаващите да подпомогнат обучаваните при формиране на средства за самооценка на всеки един от тях.

От дистанционно обучение към виртуални образователни среди (Virtual Learning Environment) Страни като Австралия, Канада, Нова Зеландия и др. отдавна са развили теорията на дистанционното обучение и са я превърнали в практика – географската разпръснатост на малки социални групи и техният стремеж и необходимост от образование са наложили модела на дистанционно обучение. Първите форми на подобно обучение са чрез използване на радиото, след това на телевизията, по-късно на терминалните изчислителни комплекси и мрежи, а в наши дни – чрез Интернет.

Дистанционно обучение

Онлайн Компютърно обучение

обучение

е-Обучение

Фигура 4. 2. Развитие на формите на дистанционно обучение.

Когато разглеждаме връзката между дистанционното обучение и произлезлите от него съвременни форми на обучение, ще | / Глава четвърта

143

ИКОНОМИЧЕСКИ УНИВЕРСИТЕТ-ВАРНА

Катедра „Информатика” въведем следните понятия: дистанционно обучение; компютърно обучение; онлайн обучение; е-Обучение. Традиционно обучение във висшите училища е основано на технологията на пасивно възприемане на информация и знания в система, центрирана към преподавателя (passive teachercentered approach). Електронно обучение или е-Обучение се гради на нова парадигма: информацията/знанията не са „собственост” на преподавателя, той престава да бъде доставчик на знания (Knowledge Provider). Ролята му се преобразува от доставчик в комуникатор на информация и знания. Информацията се разпространява свободно чрез използване на съвременни компютърни и комуникационни системи и технологии, оценява се и превръща в знания чрез добавяне на съдържание от всеки един активен потребител на мрежата. Съгласно „Речник на образователните термини”87 под електронно обучение или е-Learning се разбира „...термин, покриващ широко множество от приложения и процеси като Webбазирано обучение; компютърно-базирано обучение; виртуална класна стая; система за дигитално взаимодействие/колаборация. Електронното обучение осигурява достъп до учебно съдържание чрез Интернет, Интранет/Екстранет (ЛАН/ВАН), аудио- и видеопредавания; интерактивна телевизия, библиотеки от видео дискове (CD, DVD, Blue ray) и други.”

87

Ed Technology Glossary of Terms –at http://www.uen.org/core/edtech/glossary.shtml 144

/ Глава четвърта |

Социални Интернет мрежи и кооперирана интелигентност

Смесено обучение

Институции за формално обучение

Онлайн обучение

Учене през целия живот

Фигура 4. 3. Смесеното обучение като интеграция на традиция и съвременност

Термините открито, свободно (Open) и дистанционно обучение често се приемат за синоними. В общият случай, под открито обучение се разбира такова обучение, при което на учещите не се налагат определени предварително ограничения или изисквания. Те биха могли да участват в това обучение като свободно избират курсове и програми, по които проявяват интерес или от които се нуждаят. В редица страни има изградени подобни университети с общото наименование "Open University". Докато някои програми за дистанционно обучение включват форми на открито обучение, то някои не го прилагат.

| / Глава четвърта

145

ИКОНОМИЧЕСКИ УНИВЕРСИТЕТ-ВАРНА

Катедра „Информатика” За нас по-голям интерес представлява еволюцията на виртуалното обучения в персонализирани среди за обучение. Масовото навлизане на Интернет в домовете, развитието на дигиталните библиотеки, дигитализацията на медиите, създаде предпоставки за обучение по всяко време, на всяко място, от всеки човек. Среди за обучение, които „разрушиха” стените на формалните образователни институции, наричаме виртуални.

Фигура 4. 4. Нови технологии в дистанционното обучение

Необходимостта от „класна стая” в общоприетия смисъл на този израз отпада. Съвременните технологии приближават образователните ресурси до всеки обучаван. Но процесът на възприемане на различен вид знания – някои силно формализирани и дигитализирани, други – все още предавани под формата на личния пример, поведение, влияние, 146

/ Глава четвърта |

Социални Интернет мрежи и кооперирана интелигентност

насърчаване (вербално и визуално), налагат търсене на онази оптимална „смес”, която ще съхрани академичните традиции и ще ги вплете в съвременните постижения на 21-ви век: смесеното обучение. Без да навлизаме в излишни подробности, бихме желали да изтъкнем, че съвременните системи за обучение са една хомогенна смес от адаптивни педагогически технологии, съчетани с последните достижения на компютърните и комуникационни средства. Смесеното обучение във висшите училища интегрира методите и средствата за активно взаимодействие между преподаватели и студенти. Според „Терминологичен речник на Държавния Университет на Wayne”88 под смесено или хибридно обучение (Blended Learning или Hybrid eLearning) се разбира „... система за оптимизация на учебния процес чрез действителен трансфер на информация и знания, ориентирани към обучавания. Дихотомията „Преподавател – Обучаван” е развита на ново ниво като „Създател – Потребител” на информация и знания.” На лице са и следните две особености: - ролите в новата дихотономия не са фиксирани, т.е. създателят на информация и знания е и потребител, както и обратно; - информацията и знанията могат да бъдат достъпни по всяко време и навсякъде. "Нашите студенти се промениха радикално", отбелязва Марк Пренски в своето изследване (Marc Prensky)89. „... Те са израснали в дигитална среда на видео игри, електронна поща, на 88

Терминологичен речник на Държавния Университет на Wayne http://www.eng.wayne.edu/page.php?id=1263 89 Prensky, Marc (2001) Digital Natives, Digital Immigrants. Retrieved December 2, 2003 from http://www.marcprensky.com/writing/

| / Глава четвърта

147

ИКОНОМИЧЕСКИ УНИВЕРСИТЕТ-ВАРНА

Катедра „Информатика” Уеб-предаванията, на социалните мрежи и Wiki-та, блогове и форуми; разработили са си нови модели на когнитивно мислене, коренно различно от това на предходните поколения. В резултат – създателите на нови образователни технологии би трябвало да се съобразят с новите реалности, с новите когнитивни различия, да разработят такива среди за обучение, които да отговарят на възприятията на новото поколение”. Rudd и Facer90 отбелязват, че „...ние трябва да променим акцента от институционализираната логика на учебното заведение като завод *на знания, бел. моя+ към Интернет-логиката на самосформиралите се образователни групи...”. Новите идеи си влияят взаимно и потребителите на Интернет прилагат новите концепции като неформално обучение, социални образователни групи, групи „Направи си сам” и др. под. Тези нови концепции разкриват същността на понятието e-learning 2.091(e-Обучение), термин, въведен от Stephen Downes. Персонални или персонализирани образователни среди Авторът предлага използването на термина персонализирани, а не персонални среди за обучени, като разграничаване на двете понятия. При персоналните среди се говори за учебно-технически средства и учебен софтуер, който е личен, персонален, принадлежи на даден обучаван (потребител на системата). При персонализираните среди за обучение наблюдаваме двустранен процес на човеко - машинна адаптация: персонализиране на техничес��ите и програмни средства, на учебното и 90

Rudd, T. Sutch Dan & Facer, K. (2007). Towards new learning networks. : Futurelab. Sharples, M. (2007). Big Issues in Mobile Learning. Report of a workshop by the Kaleidoscope Network of Excellence, Mobile Learning Initiative, University of Nottingham, 2007 91 Downes, Stephen. E-Learning 2.0 http://www.downes.ca/post/31741

148

/ Глава четвърта |

Социални Интернет мрежи и кооперирана интелигентност

информационно осигуряване; персонифициране при избор на учебни единици, логическата им последователност и темп на обучение. Основни характеристики на персонализираните образователни среди са свързани с: Персонализиране на учебните програми и планове; Персонализиране на времето и мястото на обучение; Персонализиране на темпа на обучение; Персонализиране на „дълбочината” на навлизане в определени образователни единици; Персонализиране на ролята в учения процес – смяна на агентите - от Обучаващ в Обучаван и обратно. При реализиране на идеята за персонализация, отстояваме тезата, че обучението е в основата на знанията, интелекта, генерирането на нови идеи и или тяхната трансформация. Формално образование

Обучение през целия живот

Вид архив

Данни

Данни

Бази от данни

Информация

Умения/Skills

Експертни системи

Знания

Знания

Дигитални онтологии Е-Content (EU)

В приложение2.1. е построена йерархична модулна система за приложение на ИКТ в образованието. Схемата е разработена по препоръчителните материали на ЮНЕСКО.

| / Глава четвърта

149

ИКОНОМИЧЕСКИ УНИВЕРСИТЕТ-ВАРНА

Катедра „Информатика”

Работна хипотеза: Интеграцията на формалните и неформалните методи и форми на обучение се задълбочава под формата на смесено обучение. Ние разглеждаме смесеното (blended) обучение като: Оптимален баланс на формално и неформално обучение; Оптимална смес от традиционно и електронно обучение. Делът на електронното обучение в системите за смесено обучение продължава да расте и ще достигне през 2020 над 50% . За период от 2001 до наши дни електронното обучение във формалните образователни институции нараства с 33% всяка нова учебна година; броят на университетите, предлагащи онлайн обучение нараства експоненциално92. Макар и не с такива темпове, нараства и делът на електронното обучение във фирмите. В таблица 4.1. са представени данните за България,като са сравнени с тези от EU27, Гърция, Ирландия и Литва. Прави впечатление ръста на електронното обучение в Литва, който достига до 55% през 2009 г.

92

Preparing for the Revolution: Information Technology and the Future of the Research. University Panel on the Impact of Information Technology on the Future of the Research University, National Research Council, 2002 150

/ Глава четвърта |

Социални Интернет мрежи и кооперирана интелигентност Таблица 4.1. % използване % използване % използване % използване

Страна EU27 България Гърция Ирландия Литва

2006 :

2007 :

18,00% 38,00% : :

2008 :

16,00% 44,00% : :

17,00% 46,00% : 53,00%

2009 23,00% 17,00% 46,00% 36,00% 55,00%

Таблица 4. 1. Нарастване на дела на електронното обучение във фирмите.

4.2.

Кооперирана интелигентност и професионални Интернет мрежи

Базисни теории за интелигентност Ще въведем едно базисно понятие на термина интелигентност. Под интелигентност ще разбираме способността да се вземат адекватни решения в реално време и в условия на неопределеност. Тръгвайки от това определение, ще развиваме понятието и ще допълваме онези негови характеристики, което го правят толкова важно в условията на икономика базирана на знания. Определението, което е най-близко до нашите виждания, е на C. George Boeree93 и разглежда интелигентността като човешка способност да: извлича необходимите знания; използва тези знания (да решава проблеми); 93

Boeree , C. George. Personality Theories. The Ultimate Theory of Personality. Shippensburg University, http://webspace.ship.edu/cgboer/perscontents.html | / Глава четвърта

151

ИКОНОМИЧЕСКИ УНИВЕРСИТЕТ-ВАРНА

Катедра „Информатика” мисли абстрактно. Терминът Intelligence в литературата се използва и като синоним на проучване, разследване (бизнес разузнаване, проучване - Business Intelligence; разузнаване, следене Intelligence [Agency]). Ние ще имаме предвид само значението разумно поведение, а от тук ще определим предмета на нашето изследване в границите на споделена, кооперирана интелигентност като онлайн сътрудничество на хората от дадена общност (група, клъстер) с цел повишаване на ефективността на тяхната дейност. Тук няма да третираме въпроси, които в английската литература са познати като Competitive Intelligence – средства и методи за проучване на конкурентната среда. За нас основен интерес представляват онези съвременни информационни и комуникационни технологии, които позволят на даден к-специалист по-добре да събира и анализира данни; да се опира на становищата, на свои колеги, членове на неговата професионална група; да взима правилни решения в реално време като ползва прецеденти, регистрирани и доказали своята ефективност в дигитални онтологии по предметни области. Или как в условията на Интернет група даден к-специалист се обучава от действията на другите, какво е неговото желание да споделя професионалния си опит с станалите, какъв е неговият рейтинг или коефициент на влияние в групата. Начините на мислене, обучение, дейността на човешкия мозък, е предизвикателство към научната мисъл, към различни групи специалисти. В приложение 4.1. е направен опит да се представят 152

/ Глава четвърта |

Социални Интернет мрежи и кооперирана интелигентност

схематично основните направления, теории, практически насоки за оценка на интелигентността.

методи

и

Ние се опитваме да интегрираме теориите за интелигентност с теориите за ефективно обучение, за да реализираме синтез на двете системи за управление: за управление на знанията и за управление на учебния процес във формални и неформални структури. Колективна и кооперирана интелигентност Ние разглеждаме интелигентността в двумерната система на човеко - машинно взаимодействие, сътрудничество, колаборация, както и като присъща на човека интелигентност, а от тук – и на създаваните от него „интелигентни” машини.

Фигура 4. 5. Определяне на кооперираната интелигентност в двумерната система на човеко - машинно взаимодействие.

| / Глава четвърта

153

ИКОНОМИЧЕСКИ УНИВЕРСИТЕТ-ВАРНА

Катедра „Информатика” Без да навлизаме в подробности, свързани с приложението на изкуствения интелект в Интернет (според редица учени именно това е Web 3.0), в представената на фигура 4.5. координатна система ние определяме областта на нашите търсения в полето на колективната интелигентност. За да навлезем в дълбочина на изследванията, в колективната интелигентност обособяваме дял, който наричаме кооперирана интелигентност. Под кооперирана интелигентност ще разбираме симбиоза на три основни мрежи: 1. Социална мрежа (професионални образувания на к-специалисти); 2. Многомашинни компютърни мрежи; 3. Семантични мрежи или мрежи, които осигуряват достъпа до релевантна информация и знания по дадена проблематика. Изгражданата „супер” мрежа има за цел ефективен обмен на знания, личен опит и информация между к-специалисти. На следващата фигура е представена нашата идея за интегриране на трите посочени мрежи. Съвкупността от работни места на кспециалисти, свързани в реално време, имащи достъп както до технически устройства в мрежата, така и до специализирани дигитални архиви, онтологии, които, от своя страна, са изградени чрез семантични мрежи, е средата за реализиране на кооперираната интелигентност.

154

/ Глава четвърта |

Социални Интернет мрежи и кооперирана интелигентност

Фигура 4. 6. Системите за кооперирана интелигентност като интеграция на три вида мрежи

Това наше виждане е заложено в реализацията на kAir4u – прототип на работно място за к-специалисти. От друга страна, ние разглеждаме три форми кооперираната, съвместна дейност, които са следните:

на

-

Кооперирането като форма на споделяне на информация и знания: тази форма на коопериране стои в основата на прехода от асиметрична към симетрична информация и знания.

-

Кооперирането като форма на обща координация: достигането на предварително поставена цел изисква обща координация на усилията, формиране на критична маса от специалисти по даден проблем, съвместно обсъждане и приемане на оптимално решение, съвместно създаване на иновативни продукти. | / Глава четвърта

155

ИКОНОМИЧЕСКИ УНИВЕРСИТЕТ-ВАРНА

Катедра „Информатика” -

Кооперирането като процес на интеграция: при интеграцията на специалисти, групи и институции; при превръщането им в общност се създават предпоставките за развитие на формите на кооперативна интелигентност.

Или да обобщим: под кооперирана интелигентност ще разбираме формите на взаимноизгодно споделяне на информация и знания, обща координация и интеграция на човешкия потенциал в дадена група или институция.

КоопИнтелигентност Коопериране

Коопериране

за споделяне като обща на знания и информация координация

Коопериране като интеграция

Фигура 4. 7. Три форми на кооперирана интелигентност

Видове знания и кооперирана интелигентност (Cooptelligence) Обемът информация, който циркулира в Интернет нараства всеки ден. За нас е важно да познаваме механизмите за 156

/ Глава четвърта |

Социални Интернет мрежи и кооперирана интелигентност

извличане на знания от големи масиви информация (например, Data Mining). Изследователи от различни епохи и школи са единни в определянето на следните три вида з��ания: Tacit, Explicit, Implicit. Дискусиите и разминаването е свързано с това как един вид знание може да се формализира, дигитализира и преобразува в друг; как тези знания се предават в социални и Интернет мрежи. Както Davenport94 отбелязва, знанието е информация, комбинирана с личен опит, контекст, интерпретиране и рефлексия. Или знанието е производна на информацията, което ни дава конкурентно предимство. Под tacit-знания, tacit knowledge, ще разбираме личния професионален опит, знания, умения и информация на всеки един к-специалист, натрупвани през годините. Много изследователи твърдят, че този опит трудно се поддава на дигитализация (не само защото е личен, а защото не винаги може да се опише чрез структурирана информация). Един от най-честите примери за подобни знания е карането на колело – изглежда много лесно, но не и преди да опитате, ако го вършите за първи път... Тези знания са продукт на нашето поведение в дадена социална или професионална среда. Експлицитните знания са основният информационен поток в Интернет. Те могат да бъдат описани, кодирани, структурирани и използвани в дигитални системи. Тези знания могат да бъдат свободно споделяни с другите членове на дадена социална

94

Davenport, T. H. Thinking for a living: How to get better performance and results from knowledge workers. Boston. MA: Harvard Business School Press, 2005 | / Глава четвърта

157

ИКОНОМИЧЕСКИ УНИВЕРСИТЕТ-ВАРНА

Катедра „Информатика” мрежа. Един класически пример е препоръка на ваш колега да използвате даден сайт. Имплицитни знания са подразбиращи се или изразени косвено знания. Например, от въведените лични данни се извлича информация, която косвено определя кръга на вашите професионални интереси. При масовото използване на компютърни системи от значение е и четвъртият вид знания – производни знания, Derived Knowledge. Примери за видовете знания са отразени в таблица 4.2.

Обучение, интелигентност, социални мрежи Формите на обучение (Learning) според C. George Boeree са три: 1. Обучение чрез заобикалящата среда; 2. Обучение чрез подражаване на социални образци („копиране” на модели на поведение); 3. Обучение чрез възприемане „думите на другите” – „класическа” форма на обучение, провеждана във формалните структури – училище, университет.

158

/ Глава четвърта |

Социални Интернет мрежи и кооперирана интелигентност

Таблица 4.2. Вид знания

Tacit Knowledge Знам как ... Explicit Knowledge Знам, че ...

Пример за тяхното представяне в компютърни системи/дигитални архиви Експертни системи; видеоинформация, представяща уникален човешки опит, знания, информация Лесно откриваема информация: препоръки, рецензии; маркирани ключови думи и изрази; Web-адреси (URLs). Разновидност: Libre Knowledge – свободно циркулиращи и модифицирани знания.

Implicit Knowledge Знам къде ...

Derived Knowledge Производни знания

Индиректна информация, която се въвежда от потребителите: в социални Интернет-сайтове; блогове, Wiki-сайтове (за колективна интелигентност); сайтове за електронно обучение. Системи за агрегиране на информацията (RSS), Системи за оценка, групиране и визуализиране на информацията; системи за извличане на данни, системи за анализи (напр., насоки на развитие на даден процес , trendline).

Таблица 4. 2. Класификация на видовете знания

От гледна точка на смесеното (blended) обучение и трите посочени форми са приложими. Но нека да акцентуваме на втората – социалното обучение. Тази форма на обучение е | / Глава четвърта

159

ИКОНОМИЧЕСКИ УНИВЕРСИТЕТ-ВАРНА

Катедра „Информатика” особено важна за персонализацията на всеки един специалист, за намиране на неговото място в социалната мрежа. Отделните етапи на развитие на даден специалист преминават от подражание на определен индивид (например, прекият ръководител или лидера в групата), професионална специализация под ръководството на даден специалист, професионална експертиза и накрая – готовност за споделяне на натрупаните знания и опит всред останалите представители на социалната среда.

Environmental Learning Обучение чрез средата (behaviorism /gestalt theory

Social Learning Обучение чрез подражаване на социални образци Verbal Learning Формално обучение в учебни заведения

Фигура 4. 8. Класификация на формите на обучение

Интелигентност и работа в група или социална Интернет мрежа През периода 1920-1950 много психолози и социолози извършват изследвания на поведението на хората в дадена група. 160

/ Глава четвърта |

Социални Интернет мрежи и кооперирана интелигентност

Членовете на дадена група са с различно ново на интелигентност и степен на информираност. Това, което ги превръща в група, е извършването на съвместни действия при решаване на даден проблем и взимане на решение. Нова вълна на изследвания възниква с популяризирането на социалните мрежи в Интернет (или така нар. Web-2.0 ера) – от 2004 до 2010 година. Възниква теорията, която е известна като мъдростта на тълпата/групата (wise crowd), въведена от James Surowiecki95. Според него една група може да взима правилни решения, когато са изпълнени следните четири условия: -

Групата да е разнородна; да се състои от различни по специалност, ниво на квалификация и интелект членове, които да представят различна информация при решаване на даден проблем;

-

Групата да е децентрализирана, да няма йерархическа структура, да няма „диктуване” на решения от по-горно ниво;

-

Групата да е има механизъм и методи за обобщаване на мненията с крайна цел - достигане на едно колективно средно (average) решение; не се допуска компромисно решение;

-

Всеки член на групата да е независим и да не се влияе от мнението на другите, а само от информацията и знанията, които притежава по третирания проблем.

Третото условие – условието за обобщаване на информацията и знанията на всеки член в групата, намира отражение в различните алгоритми за агрегиране на информацията, която е

95

Surowiecki, James. The Wisdom of Crowds. Random House, Inc., 2004 | / Глава четвърта

161

ИКОНОМИЧЕСКИ УНИВЕРСИТЕТ-ВАРНА

Катедра „Информатика” структурирана и представена в дигитален вид в социалните Интернет мрежи. Едно от провокативните, но предизвикало голям интерес изследване на социалните мрежи в Интернет, е това на Сет Годин96, което 300 дни оглавява първото място в класациите на Amazon. Според Годин естественият стремеж на хората е да се обединяват в общности (буквално – в племена). Общността е група от хора, които са свързани (connected) един с друг, свързани с лидера, свързани с определена идея. Дадена група се превръща в общност, ако: 1.

Членовете й имат споделен интерес.

2. Членовете й имат възможност да комуникират – където има интерес, увлечение, има общност. Хората правят всичко възможно да комуникират с тези, които имат подобни на тях интереси. 3. Членовете й се обединяват около лидер, който да предложи на групата достигането на нови възможности. Всеки човек принадлежи към няколко различни общности, участва и взима от тях. Интернет премахва географската принадлежност на общностите. Има експлозия на новите средства за създаване на общности – Facebook и Ning, Meetup и Twitter. Много общности, много средства. Преди времето на Интернет, създаването и управлението на общности е трудна задача. Днес, с въвеждането на комуникация в реално време, нещата са по-лесни. Нека да дадем един пример: за своята кандидат-президентска кампания Барак Обама успя да събере само за 28 дни сумата от 50 милиона долара! Според Годин силата на новите технологии е в това, че всеки може да се превърне в лидер, ако го пожелае. И ако 96

Godin, Seth. Tribes: We need You to Lead Us. Penguin Group, 2008

162

/ Глава четвърта |

Социални Интернет мрежи и кооперирана интелигентност

уцели точното време и място! Какъв по-красноречив пример от Facebook – мрежа създадена от студент, а сега - с най-голям брой потребители в света. Подобно на Годин и Джак Холт, старши специалисти по нови медии към министерството на отбраната на САЩ, споделя, че друг естествен стремеж на хората е да споделят, да делят с някого97. Той разглежда развитието на образователната и социалната система в контекста на развитието на Интернет. Холт акцентува на това как младото дигитално поколение (digital natives) демонстрира на по-старшото поколение силата на кооперираната активност, знания и опит в Интернет.

Фигура 4. 9. Резултати от проучване в Интернет за социалната активност на потребителите

97

Интервю в Will Millennials 'grow out' of sharing?, изследване на Pew Internet, 2010 | / Глава четвърта

163

ИКОНОМИЧЕСКИ УНИВЕРСИТЕТ-ВАРНА

Катедра „Информатика” Според Мат Гъливан98 някои от предимствата на отворените, безплатни социални мрежи в Интернет са търсене на нови работни места, нови лични комуникации, професионално сътрудничество, обучение чрез натрупания и дигитализиран опит на другите членове в мрежата, развитие на формите на демокрация като свободен достъп до необходимата информация и повишаване нивото на обща осведоменост. В изследването на Alag Satnam99 се определят три основни етапа в управлението на съвместната дейност в дадена социална Интернет мрежа: -

-

-

Управление на достъпа на членовете (потребителите) на дадена мрежа и възможностите за създаване на дигитално съдържание; Анализиране на извършваните във времето действия на потребителите персонално и като социална група (Complex Event Processing); създаване на потребителски профили чрез експлицитна и имплицитна информация за тях; Персонализиране на съдържанието �� на сценариите за работа чрез анализ на потребителското взаимодействие и на обобщените, агрегирани данни.

Спецификата на потребителското взаимодействие е съобразно конкретния тип социална Интернет мрежа. В нашето изследване под група ще разбираме човеко - машинна система (социална Интернет мрежа). 98

99

Пак там Alag, Satnam. Collective Intelligence in Action. Manning Publ., 2009

164

/ Глава четвърта |

Социални Интернет мрежи и кооперирана интелигентност

Социална динамика на к-специалистите Поведението на определени подкласове к-специалисти в социални и професионални мрежи е обект на изследване от представители на различни науки. Но всички изследователи са единодушни, че степента на ефективно кооперирано поведение на членовете на дадена група се определя от оптималния микс от нейните членове, от интердисциплинарния характер на коопериране на дейностите, извършвани от даден социална или професионална група. Фундаментални изследвания в областта на поведението на индивида в условията на революционни технологически промени, довежда до появата на теорията ANT, разработена от Michel Callon, Bruno Latour, and John Law100. ANT-теорията разглежда дадена социална мрежа като съставена не само от хора (actors), но и от actants – свързани с хората образувания, включително машини. К-специалисти, които са тясно специализирани в определени приложни области и образуват дадена професионална мрежа се наричат хибриден екип (hybrid teams). За разлика от тях, специалисти, които са преминали през „сандвич” обучение, например, бакалавър по икономика, магистър по компютърни мрежи, имащи интердисциплинарни познания, образуват професионална мрежа от хибридни умове (hybrid minds). Класификацията на двете разновидности к-специалисти и съответно – на двата вида професионални мрежи, определя сценариите на поведение, предимствата и недостатъците при съвместна дейност. При съвместна дейност в хибриден екип за даден член на групата би било трудно да ползва специалната терминология, методи и средства на определена, гранична 100

ACTOR NETWORK THEORY, A Ritzer Encyclopedia, 2004 | / Глава четвърта

165

ИКОНОМИЧЕСКИ УНИВЕРСИТЕТ-ВАРНА

Катедра „Информатика” предметна област. Един типичен пример е „загубената в превода” комуникация между членовете на група, разработващи счетоводен софтуер: специфичната терминология на двете предметни области – счетоводна отчетност и програмиране, снижава ефективността на кооперирана дейност на хибридния екип. Обратно, при създаден екип от хибридни умове, запознати с дадените гранични области, ефективността на кооперираните дейности се определя изцяло от желанието, готовността на даден к-специалист да споделя своята професионална информация, знания и опит за достигане на дадена поставена цел. Ние разглеждаме социалната динамика в дадена мрежа в пряка зависимост от готовността за споделяне, за съвместна кооперирана интелигентност и тази готовност определя сценариите за социална динамика на всеки един член в групата . През последните години възникна едно ново направление, което ни дава насоки за изследване на степента за споделяне на професионална информация. Tanzeem Choudhury разработва теорията за “Reality Mining” – теория, която разкрива поведението на хората, когато те комуникират по между си в реално време като използват съвременни технически устройства – от стационарни до мобилни 101. Аналого-цифрови сензори идентифицират двойката от к-специалисти, които комуникират в реално време. Сензорите спомагат за еднозначна персонификация на всеки член на мрежата, неговото географско разположение, часово време, параметри на околната среда и др. Предимство на предлагания метод е възможността да се разработи хардуерен модул като част

101

Choudhury, Tanzeem, Matthai Philipose, Danny Wyatt, and Jonathan Lester. Towards Activity Databases: Using Sensors and Statistical Models to Summarize People's Lives. In IEEE Data Engineering Bulletin, Vol. 29 No. 1, March 2006. 166

/ Глава четвърта |

Социални Интернет мрежи и кооперирана интелигентност

от даден мобилен телефон. Към днешна дата Tanzeem Choudhury работи по проект, свързан с интегриране на устройството към мобилните телефони на Apple – iPhone. Друго, не по-малко важно направление на изследванията за социално поведение и кооперирана интелигентност, е под наименованието „Дифузия и каскадно поведение” на потребителите на социални и професионални мрежи. Под дифузия ще разбираме процес, при който информация, знания и умения се разпространяват по дадена мрежа (разбира се, вирусите също са пример за дифузия. „Следите”, които остава процесът на дифузия при разпространението си в дадена мрежа, се нарича каскада. Типичен пример за дифузия е практическото използване на нов програмен продукт в дадена предметна област. В експерименталната социална мрежа за студентите от ИУВарна102 авторът споделя знанията си за работа със специфична вградена функция на MS Excel в специализирана група по интереси „Основи на информатиката”. Първоначално само студентите, които са членове на тази група изучават технологии за практическо използване на функцията за решаване на икономически задачи, а след това те „заразяват” и останалите си колеги от учебната група, курса, специалността, университета, града. Така се образуват каскади на разпространение на знанията в дадена социална мрежа, получава се дифузия на знанието в дадена общност. Подобни каскади се изучава от години от социолозите и се третират като епидемична „инфекция” в дадена общност. За нас интерес представлява как се „преплитат” теориите за големи социални образувания със съвременните компютърни приложения като SaaS (Software as a Services, софтуерът като 102

Сайтът е апробация на някои от идеите за кооперирана интелигентност в Интернет, URL: от януари 2008 до август 2010: http://stedranet.ning.com/ и http://grou.ps/stedranet - от септември 2010. | / Глава четвърта

167

ИКОНОМИЧЕСКИ УНИВЕРСИТЕТ-ВАРНА

Катедра „Информатика” форма на услуги), PaaS (Platform as a Service) – изграждане на цялостна платформа и Cloud computing103 и как би могло да се предскаже поведението на членовете на подобни мрежи. Развитието на социалните мрежи е свързано и с наблюдаването на още един феномен – през последните години потребители на възраст над 50 години и нагоре са се удвоили. За периода от Април 2009, когато техният брой е бил 22%, те са нараснали на 42% (май 2010). На следващата фигура е показана динамиката на потребителите в Интернет по възрастови групи.104.

Фигура 4. 10. Брой потребители на социални мрежи в Интернет по възрастови групи

Изследователи като Sinan Alar, Andreas Krause, Jure Leskovec, Manuel Gomez-Rodriguez, Jon Kleinberg и Christos Faloutsos са на път да дадат отговор. На следната фигура се проследява дифузията на програмния продукт за кратки съобщения Yahoo!Go и неговото разпространение чрез мрежата на Yohoo!.

103

„Изнесени” от работното ви място изчислителни и информационни мощности, които са концентрирани и разположени понякога на хиляди километри от вас; използвайки компютър-терминал и достъп до Интернет, вие използвате тези мощности. 104 Pew Internet - Older Adults and Social Media, 2010 168

/ Глава четвърта |

Социални Интернет мрежи и кооперирана интелигентност

Фигура 4. 11. Пример за дифузия в мрежата на Yahoo! (по идея на Sinan Alar)

В Стенфордския университет е разработена платформа за изучаване на големи социални Интернет мрежи. Един от найактивните разработчици е Jurij (Jure) Leskovec105. За разлика от Sinan Alar, който анализира Yahoo!Go, Leskovec се базира на найголямата социална мрежа за кратки съобщения Microsoft Instant Messenger с 240 милиона потребители, 255 милиарда разговори и 4,5 ТБ (терабайта) данни106. Изследванията на екипа около Leskovec оборват някои от досегашните теории за развитие на социалните мрежи и поведението на нейните членове. Един от изводите на Leskovec е, че в противовес на общоприето схващане, големият брой членове води до намаляване на нейният диаметър

105

Stanford Network Analysis Platform (SNAP) - http://snap.stanford.edu/ Leskovec, Jure. Dynamics of Large Networks. Carnegie Mellon University, 2008 106

| / Глава четвърта

169

ИКОНОМИЧЕСКИ УНИВЕРСИТЕТ-ВАРНА

Катедра „Информатика” и увеличаване плътността на мрежата (densification and shrinking diameter). Изводите, до които ние достигаме са, че: - Всеки нов член на дадена професионална мрежа активно участва в създаване на нови лавинообразни дихотомни връзки (sender-receiver; споделящполучаващ информацията); този феномен наричаме растеж на мрежата навътре; - В дискретен интервал от време (например, от 4 юли до 10 август, фиг. 4.1.) обменът на информация между „старите” членове нараства; в рамките на мрежата се обособяват активни домейни, подобласти, групи по специфични интереси. Един от проектите по Седма рамкова програма на Европейския съюз е Active, иницииран от British Telecom, с участието на изследователи от 12 страни107. Целите на проекта са близки до поставените от нас: по-лесно и достъпно разпространение на информация и знания чрез използване на онтологии и тагове, формирани от самите к-специалисти (фолксономия). За нас особен интерес представляват следните основни въпроси, свързани със социалната динамика на к-специалистите в професионалната мрежа:

107

-

Как комуникациите с другите колеги, на които те вярват и представляват авторитет за тях, се отразява на тяхната ефективност (например, на времето за взимане на решения)?

-

Каква е готовността им да споделят професионалните си знания и опит с тези и/или с други членове на мрежата, в други мрежи?

Active EU FP7 Project - http://www.active-project.eu

170

/ Глава четвърта |

Социални Интернет мрежи и кооперирана интелигентност

-

Какъв е оптималният брой на съвместно работещите членове в клъстери (дадена специализирана група; подмрежа) при решаване на целева задача?

Всеки от нас има определен приятелски кръг. Всеки от нас в своята традиционна социална мрежа (родствена или приятелска) непрекъснато използва мнението на един или няколко свои близки преди да вземе решение. Както и всеки от нас е правил опит да помогне със съвет при възникване на проблем в подобни мрежи. Информация, идеи, знания се споделят само тогава, когато к-специалистите желаят да ги споделят108.

Някои от причините к-специалистите да споделят своите идеи: ... защото това ги кара да се чувстват щедри. ... защото демонстрират на другите си колеги своите постижения в дадена област . ... защото желаят и другите техни колеги да успеят в реализацията на своите идеи. ... защото нямат друг избор. Всеки път, когато използват даден програмен продукт, те споделят дадена идея (Hotmail, Gmail, iPad, …). ... защото те имат директни финансови облаги от това (програма за сътрудничество на Amazon). ... защото работата в група (а не самостоятелно!) носи удовлетворение и радост. ... защото опитите за самостоятелно решение на даден проблем не води до конкретни резултати.

108

Сет Годин – лични комуникации. | / Глава четвърта

171

ИКОНОМИЧЕСКИ УНИВЕРСИТЕТ-ВАРНА

Катедра „Информатика”

Някои от причините к-специалистите да споделят своите идеи (продължение): ... защото други колеги очакват съдействие от тях. ... защото споделянето на знания не е като споделяне на стоки и услуги : споделеното знание се мултиплицира. ... защото социалната (професионалната) група се нуждае от споделената идея. ... защото това е тяхната работа. ... защото висок професионализъм се постига чрез създаване на критична маса от знаещи и можещи к-специалисти.

Нека да анализираме готовността на к-специалистите да бъдат активни агенти в дифузията на знания в социалните Интернет мрежи.

4.3. Методика за определяне на индекс на желанието за споделяне на информация и знания Отчитайки значението на KAI и RNI – индекси, приети от световната научна общност, за доказване на основаната теза на автора за създаване на социално-икономически предпоставки за съвместна/кооперирана/споделена интелигентност, ще въведем един наш индекс – индекс на желанието даден потребител да споделя своята професионална информация, знания и опит в Интернет, The (Information) Sharing Willingness Index – SWI. За 172

/ Глава четвърта |

Социални Интернет мрежи и кооперирана интелигентност

разлика от редица публикации109, в които са изследвани дихотомичното отношения на потребителите към възможността за споделяне на информацията (да/не, истина/лъжа, 1/0), факторите за тяхното отношение като анонимност на автора, възможност за последващо заплащане на споделеното съдържание, дигитален „живот” на информацията, ние ще приложим нова методика, базирана предимно на количествени измерители (виж въведения от тях Attitude towards sharing knowledge index в цитираната литература).

(а)

(б)

От професионална мрежа

...към кооперирана интелигентност

Фигура 4. 12. Кооперирана интелигентност - от готовност към действия

109

Bock, G.-W., Zmud, R. W., Kim, Y.-G., & Lee, J.-N. (2005). Behavioral Intention Formation in Knowledge Sharing: Examining the Roles of Extrinsic Motivators, Social-psuchological Forces, and Organizational Climate. MIS Quarterly, 29(1), 87-111. Chow, C. W., Harrison, G. L., McKinnon, J. L., & We, A. (1999). Cultural Influences on Informal Information Sharing in Chinese and Anglo-American organizations: an exploratory study. Accounting, Organizations and Society, 24(7), 561-582 Yang, C., & Chen, L. C. (2007). Can organizational knowledge capabilities affect knowledge sharing behavior? Journal of Information Science, 33(1), 95-109. | / Глава четвърта

173

ИКОНОМИЧЕСКИ УНИВЕРСИТЕТ-ВАРНА

Катедра „Информатика” SWI приема стойности от 1 (отказ от възможността за споделяне на информация) до 10 (пълна готовност за споделяне на информация и знания). Ние ще групираме факторите, които определят SWI в следните групи: Група 1: Фактори, свързани с техническото осигуряване (видове компютри, мобилни устройства, периферийни устройства, външна масова памет, аудио- и видео устройства). Група 2: Фактори, свързани с комуникационната инфраструктура (широколентов Интернет достъп, Uploadскорост; Download-скорост). Група 3: Фактори, свързани със създаването на дигитално съдържание (съхранена дигитална информация; входно-изходен трафик, генериран от електронната поща, системите за кратки съобщения в реално време, лични сайтове и блогове). Група 4: Фактори, свързани с продължителността и начина на използване на мобилни устройства (мобилни телефонни разговори, кратки мобилни съобщения, видове мобилни приложения). Група 5: Фактори, свързани с видимостта на даден к-специалист в социалните мрежи (членство в социални мрежи; брой поддържани Интернет-домейни, оценка на дигиталното съдържание по подобие на „Импакт-фактор”). При изчисляване на SWI се обработват следните данни: Показатели за притежавани електронни устройства (eWidgets): 174

/ Глава четвърта |

Социални Интернет мрежи и кооперирана интелигентност

o Настолни компютърни системи; o Преносими компютри; o Външни памети; o Аудио- и видео - техника; o Мобилни телефони; Показатели за електронно (дигитално) съдържание или e-Content : o Обем информация, съхранявана на локалния компютър на даден потребител; o Обем на изходящия трафик на пощенските му сървъри; o Обем информация в личните му Web-сайтове, блогове; o Наличие на система за управление на авторски права - Digital Rights Management systems (DRMs); Показатели за използване на мобилни устройства: o Брой минути мобилни разговори; o Брой кратки съобщения (SMS); o Обем на трансферираните файлове. Показатели за участие в социални Интернет мрежи (eSocial): o Брой и вид социални мрежи; o Обем публикувана информация, съхранявана в популярни социални мрежи; Показатели за „видимост” в Интернет Net-Visibility): o Брой регистрирани домейни; o Брой Интернет адреси (URLs), открити от Google в Интернет, при задаване като ключови думи имената на потребителя (реални и виртуални); o Импакт фактор на публикуваното дигитално съдържание;

| / Глава четвърта

175

ИКОНОМИЧЕСКИ УНИВЕРСИТЕТ-ВАРНА

Катедра „Информатика” o

Процентно разпределение на видимите материали по езици (английски, български, ..., други) и страни (САЩ, България, ..., други)110; Показатели за оценка на основната социална (професионална) мрежа: o N – брой на участниците (възлите) в мрежата (клъстера); o

NS - брой на създателите на електронно съдържание (на споделящите);

o

NR - брой на получателите на електронно съдържание (на пасивните потребители); Е – брой на дъгите, образувани от двойките „споделящ-приемащ” информацията.

o

Наблюдение на мобилните разговори и SMS, извършвани от кспециалистите: Мобилни разговори, свързани с работата; Кратки съобщения (SMS), свързани с работата. Над 50% от специалистите не използват SMS в контекста на извършваната работа. Обикновено се използва електронна поща или видео - конференция. Ето и сравнението между разговори и кратки съобщения, свързани с изпълнението на работните задачи:

110

Виж „Показатели за видимост по ключова дума “Drazhev”: http://www.exalead.com/search/web/results/?q=drazhev 176

/ Глава четвърта |

Социални Интернет мрежи и кооперирана интелигентност

Фигура 2. 14. Мобилни разговори и кратки съобщения, свързани с извършваната работа

Повече от половината потребители на „интелигентни” мобилни телефони (на възраст от 25 до 34 години използват приложни програми по време на работата, която извършват111.

Мобилни приложения % на потребителите, които използват следните мобилни приложения...

Снимки Текстови съобщения Достъп до Интернет Игри Електронна поща Запис на видео Слушане на музика Кратки съобщения, (Twitter) Приложни програми (напр. Office)

76% 72% 38% 34% 34% 34% 33% 30% 29%

Източник: Pew Research Center's Internet, 29 Април-30 Май 2010 . Анализирани 1 917 потребители на мобилни телефони.

111

The Nielsen App Playbook, December 2009. | / Глава четвърта

177

ИКОНОМИЧЕСКИ УНИВЕРСИТЕТ-ВАРНА

Катедра „Информатика”

В приложение 4. 2. са представени резултатите от оценката на факторите, определящи възможностите за коопериране на двама к-специалисти вдаден клъстер (Интернет група). Принципи за ефективно споделяне на информация и знания са следните: Степента на споделена информация и знания е в пряка зависимост от възможността за контрол на потребителите, които имат право на достъп до тях. При написване на електронно писмо изпращачът има пряк контрол кой да получи и прочете електронното съдържание. Ото тук и по-голямото ни желание да споделим определена информация и знания. Степента на активното въвличане на потребители в социалните мрежи за споделяне на информация и знания е по-голяма, когато авторът на споделено съдържание насочва вниманието на потенциалните потребители към това съдържание. Хората, които познаваме, с които работим в група, на които се доверяваме, имат по-голям шанс да предизвикат нашата готовност за споделяне.

Степен на развитие на организационната култура както на създателите, така и на потребителите на споделено дигитално съдържание (вж нашите характеристики при определяне на понятието к-специалист).

178

/ Глава четвърта |

Социални Интернет мрежи и кооперирана интелигентност

Фигура 4. 13. Готовност за споделяне на информация и знания

Оптимален брой на к-специалистите в група Готовността за споделяне на знания в Интернет е свързана и с теорията за асиметрична информация – не всеки специалист изразява готовност да споделя своя личен опит и знания. Откриват се две противоречиви тенденции: готовност за споделяне на знания – knowledge sharing и „презапасяване” със знания, „ограждане” със знания - knowledge hoarding, или екстра- и интровертни информационни процеси в социалните професионални мрежи.

| / Глава четвърта

179

ИКОНОМИЧЕСКИ УНИВЕРСИТЕТ-ВАРНА

Катедра „Информатика”

knowledge hoarding

knowledge sharing

Презапасяване с информация

Свободно разпространение на информация

Фигура 4. 14. Две тенденции при разпространението на знанията в социалните мрежи

1 2 3

Таблица 4.1. Дадената мрежа няма пряка връзка с вашите професионални интереси, с вашите очаквания. Намерете друга мрежа чрез Google Blogs/Socials. Създателите на дадената мрежа не извършват анкетни проучвания кой и каква информация и знания е готов да сподели; не се създават специализирани подгрупи по интереси. Онлайн мрежата е част от твърде сложен и претрупан Web-сайт със сложна навигация; липсва „пътна карта” на социалната мрежа: как и какво да извърши новорегистрирал се член на мрежата.

4

Малък брой специалисти публикуват своите знания в избраната от вас мрежа; ако сте инициатор на дискусия, например, и никой не се включва в нея, това ви отблъсква от по-нататъшно участие.

5

Липсва ви опит при работа със социални мрежи и се „страхувате” да публикувате. При някои потребители думата „страх” не е в преносен смисъл – те се страхуват как дадена публикация ще се отрази на техния имидж. Участието ви в мрежата е скучно; липсват информация и знания на вашето ниво. Използва се специфичен професионален жаргон, който не ви е познат.

6

180

/ Глава четвърта |

Социални Интернет мрежи и кооперирана интелигентност

7

Нямате достатъчно време. Твърде претрупан сте с текущата си работа, за да публикувате в социални мрежи.

8

Вие не се чувствате значим автор за дадената мрежа; има твърде активни участници и вие оставате в тяхната сянка.

9

Социалната мрежа „скрива” реалните електронни адреси на другите потребители и не ви дава възможност да изграждате паралелни или отделни онлайн мрежи извън нея. Социалната мрежа не създава класации и/или привилегии на активните си автори/сътрудници. Липсва форма на обратна връзка между модератор и участници.

10

Таблица 4. 3. Основни причини, отбелязано от к-специалистите, да НЕ споделят информация и знания в дадена социална (професионална) мрежа.

Ефективност на к-специалистите в дадена група Независимо, че последните изследвания на социалните Интернет мрежи доказват определени различия в моделите на поведение на к-специалисти в големи и малки мрежи, то за нас е интересно да определим кои са оптималните „размери” на една специализирана група (клъстер) в подобни мрежи, кои са основните фактори за коопериране в тези групи и как би могъл да се автоматизира процеса на разпределение на задачите между членовете им. Ако за решаването на последното ще посветим отделно изследване, то броят и релациите на к-специалистите както в дадената група, така и извън нея (в самата мрежа и други мрежи) е един много интерес проблем. Защо групи с един и същ брой участници имат различно ниво на ефективност? Кои са факторите, които определят тази ефективност? Ако намерим отговор на поставените въпроси, то ние ще можем да изграждаме профил на клъстера, а от тук – и профил на дадена мрежа по професионални интереси (Network Community Profile, NCP). Нека да разгледаме мрежа, в която са формирани няколко групи (клъстери) за решаване на определени задачи. Допускаме, | / Глава четвърта

181

ИКОНОМИЧЕСКИ УНИВЕРСИТЕТ-ВАРНА

Катедра „Информатика” че всяка група се състои от петима членове. Всеки член може да изгражда произволен брой връзки в зависимост от неговите задачи, интереси и необходими компетенции. На следната фигура е представена топологията на мрежата и клъстерите.

Фигура 4. 15. Ефективност на кооперирана интелигентност в дадена група

Ефективността на групата е функция на броя на членовете й, както и на релациите (връзките, дъгите), които те изграждат с: - членове те на своята група; членовете на съседните групи; - членовете на групи от други мрежи.

182

/ Глава четвърта |

Социални Интернет мрежи и кооперирана интелигентност

Нека да въведем израза:

Кеcut

Ф(к)=------------------Кеint където:

Ф(к) е коефициент за ефективност; Кеcut – брой на пресечените (отрязани) релации (дъги); Кеint– брой на вътрешните релации (дъги). Когато Ф(к) клони към нула, групата (общността) е ефективна. Колкото броят на вътрешните връзки е по-голям, толкова групата работи по-ефективно. В нашият пример „зелената” група (долу, вдясно) има коефициент 0,2 - има 8 вътрешни релации, а само две външни и е най-ефективната от представените на фигура 4.15. Jure Leskoves и неговите колеги (първоначално в Carnegie Mellon University, а след това – и в Stanford University) извеждат така нар. “V-factor”. Според него групи, общности, в които са включени до 100 члена, са най-ефективни. След тази стойност ефективната дейност на групата деградира112 (фиг. 4.16.).

112

Leskovec, Jure. Dynamics of Large Networks. Carnegie Mellon University, USA, 2008 | / Глава четвърта

183

ИКОНОМИЧЕСКИ УНИВЕРСИТЕТ-ВАРНА

Катедра „Информатика”

Фигура 4. 16. V-фактор и кооперирана интелигентност

Модели на взаимодействие на к-специалистите Ще използваме въведения от нас индекс на желанието даден потребител да споделя своята професионална информация, знания и опит в Интернет, за да дефинираме базисни модели на взаимодействие (коопериране) при решаване на задачи от кспециалистите. Моделите се базират на двойки к-специалисти и ние трансферираме закона за скачените съдове под формата на преход от асиметричен към симетричен обмен на информация, знания и опит в Интернет между двама активни агенти.

184

/ Глава четвърта |

Социални Интернет мрежи и кооперирана интелигентност

kw1

kw2

СРЕДА ЗА КООПЕРИРАНА ИНТЕЛИГЕНТНОСТ ИНТЕНЗИВЕН ОБМЕН НА ЗНАНИЯ (задачаi)

kwn Фигура 4. 17. Среда за обмен на знания (опростена схема)

На фигура 4.17 е показан опростен модел на взаимодействието на двойка к-специалисти, единият от които е създател на оригинално дигитално съдържание, а другият – съставител, потребител, който следи новостите, агрегира ги (събира ги), оценява и публикува повторно в Интернет. Ако допуснем, че съществува поне минимално желание за споделяне на знания в Интернет, то би трябвало да въведем поне още две характеристики, които да послужат при разработване на вариантите за коопериране на к-специалистите: - Степен на експертиза – всеки от нас би желал да получи експертно знание от най-добрите; ние отбелязваме тази характеристика с Е от Expertise; - Възможност да се намери налично време на всеки от агентите за да се осъществи обмен на знания; отбелязваме тази характеристика с А – Availability. При определяне на индекс на желанието даден потребител да споделя своята професионална информация, знания и опит в Интернет въведохме абревиатурата SWI, откъдето ще вземем | / Глава четвърта

185

ИКОНОМИЧЕСКИ УНИВЕРСИТЕТ-ВАРНА

Катедра „Информатика” символа W (Willingness) за отбелязване на тази готовност. Преобразуваме стойностите на коефициента SWI в границите от 0 до 100 (вместо от 1 до 10), за да ги приравним с изследваните стойности на другите две характеристики – А и Е. Получаваме 3-D матрица на вариантите за взаимодействие (коопериране) на двойка агенти в Интернет. На фигура 4.18. е показан един от вариантите на взаимодействие между двойка агенти: единият от к-специалистите генерира идея, свързана с решаване на дадена задача (Е=100) и има готовност да я сподели (W=75) в настоящия момент (А=25). От своя онлайн списък на членовете на групата (клъстера) KWi избира получател KWr , който има следните характеристики: готовност за споделяне W=100; експертиза за решаване на дадената задача – Е=50; време за изпълнение на задачата – A=75. Обменът за информация се осъществява както синхронно, така и асинхронно, в зависимост от инициатора на взаимодействието, в нашият случай - от KWi.. В редица случаи, след приключване на активното взаимодействие между дадена двойка, единият от нейните членове активира ново взаимодействие и така се пораждат каскадите в Интернет. Според изследванията на Sinan Aral113 съществуват следните две допускания: - Тези, с които ние сме силно кооперирани (свързани), ще имат желание да ни помогнат с информация за изпълнение на текущите ни задачи; -

Тези, с които ние сме слабо свързани, ще имат достъп до информация, различна от тази, която ние обичайно получаваме.

113

Aral, Sinan. Networks, Information and Brokerage: The Diversity– Bandwidth Tradeoff. New York University, Stern School of Business, Draft Version: September 15, 2010 186

/ Глава четвърта |

Социални Интернет мрежи и кооперирана интелигентност

Фигура 4. 18. Модел на взаимодействие на дойка агенти в социална Интернет група

Към тези две допускания ние ще изведем и трето: - тези, с които ние работим успешно, с които кооперираме своите знания и действия, подтикваме към създаване на нови знания от всеки един член в групата. Споделяне и съхраняване на информация и знания Публикуване на дигитален текст - 15% Участие в „Мозъчна атака” в Интернет - 29% Участник в заседание - 21% Обмен на информация в chat-група - 23% Четене на професионална информация - 26% Участие в е-обучение (екстра��ет) - 26% Четене на техническа документация - 34% Телеконференции с външни експерти - 34% Използване на ИНТРАнет - 36% | / Глава четвърта

187

ИКОНОМИЧЕСКИ УНИВЕРСИТЕТ-ВАРНА

Катедра „Информатика” Участие в е-обучение (ИНТРАнет) - 42% Четене на ръководства за работа - 43% Обмен на информация в социална мрежа - 44% Запитвания към преките ръководители - 60% Използване на Интернет - 60% Неформални разговори с колеги - 90% Основни изводи и препоръки

Извършените в глава четвърта анализи и обзори ни дават основание да направим следните изводи: 1. Развитието на системите за обучение преминава от виртуални към персонифицирани смесени среди за обучение. Тук под смесени разбираме както смесване на формално, неформално и самостоятелно обучение, така и смесване на традиционното обучение с обучение посредством авангардни информационни технологии. 2. Дефинираната от автора теория за кооперирана интелигентност се разглежда като дял на колективната човекомашинна интелигентност. Под кооперирана интелигентност ще разбираме симбиоза на три основни мрежи: социална мрежа, многомашинна мрежа и семантична мрежа. 3. Ефективното коопериране на к-специалистите в дадена група (клъстер)се определя както от оптималния им брой в групата, така и от индекса, определящ готовността им да споделят своите знания.

188

/ Глава четвърта |

Социални Интернет мрежи и кооперирана интелигентност

Chapter 5 Глава пета. Прототип на система за персонификация на обучението и съвместна интелигентност

5.1.

Свободният софтуер като средство за изграждане прототипа на kAir4u

Авторът споделя виждането, че достъпът до информация и знания, създадени от човечеството, трябва да бъде безплатно и свободно, - безплатно за достъп и свободно за модификации и повторно използване. Само по такъв начин количествените натрупвания на информация и знания ще доведат до качествено издигане на заобикалящата ни интелектуална среда. Като един основателите на движението за свободно разпространение на програмното осигуряване (софтуер), създадено от хората и за хората (The Global Open-Source Software Community), авторът използва свободен софтуер за изграждане на прототипа на система kAir4U. | Глава пета.

189

ИКОНОМИЧЕСКИ УНИВЕРСИТЕТ-ВАРНА

Катедра „Информатика” Определение на „Свободен софтуер” Свободен (или отворен) софтуер е този, който се предоставя във вид на първичен програмен текст114 (source codе) и с уговорката, че този текст може свободно да бъде модифициран, подобряван и адаптиран съобразно желанията на потребителите му, да бъде свободно разпространяван. Движението за създаване и разпространяване на свободен софтуер е един феномен, който се изследва не само от икономисти, но и от философи, психолози, социолози и компютърни специалисти. Създатели на движението за свободен софтуер са много известни компютърни специалисти, които не са преминали на работа в още по-известни фирми като Adobe, Apple, Oracle, Microsoft, Red Had и др., а са останали в академични или нестопански (NGOs) организации. За „баща” на това движение се смята Ричърд Столман115. Столман си поставя за цел да създаде софтуерен продукт (The GNU Operating System), който той нарича "Свободен(Free)" софтуер, който ще позволи на програмистите да модифицират включително и изходния код116. Последователите на Столман създадоха такива програмни продукти и системи като GNU/Linux, Apache, Mambo, Jumla, Moodle, Wordpress и много

114

Под програмен текст се разбира текст, оформен по правилата на даден програмен език, а не като машинен бинарен код. Известни са техники за „разбиване” и четене на бинарния текст (programming dump), но тези техники не са предмет на изследването. 115 Richard M. Stallman, Massachusetts Institute of Technology’s Artificial Intelligence Laboratory, 19601970 116 R. M. Stallman. ‘The GNU Operating System and the Free Software Movement’. In C. DiBona, S. Ockman, & M. Stone (eds.), Open Sources: Voices from the Open Source Revolution, pp. 1–12. O’Reilly, 1999 190

Глава пета. |

Социални Интернет мрежи и кооперирана интелигентност

други, обединени около Фондацията за свободен софтуер - Free Software Foundation117. Създаването на свободен (отворен) софтуер е един от найдобрите примери в подкрепа на тезата на автора за готовността високо квалифицирани специалисти да работят съвместно в Интернет кооперативна среда, в среда за споделяне на знания и опит118.Тезата се подкрепя от редица учени по света. Изследванията на E. von Hippel и G. von Krogh119 заслужават особено внимание, защото още в началото на 21 век дефинират „лично-колективния” иновационния модел (Private-Collective Innovation Model). Без да навлизаме в подробностите на тяхното изследване, ще резюмираме и адаптираме техните изводи: основната причина, която е двигател на „лично-колективния” модел на коопериране, на лични инвестиции (на време, знания и средства), на свободно споделяне на знания и опит, е че участниците са едновременно създатели и потребители на продукта. Тяхната „печалба” е информация и знания с добавена от останалите участници „стойност”. Създателите на продукта го предоставят за свободно разпространение като обществено благо. Когато търсим пътища и нови фирми за развитие на България като съвременна страна, изграждаща к-икономика, би било разумно да разпрострем посочения модел на „лично-колективни” иновации в много и различни области – започвайки от образованието и стигайки до здравеопазването.

117

http://www.fsf.org/ Free/Libre and Open Source Software: Survey and Study. October 14, 2002, Berlecon Research, Berlin; ProActive International, Paris 119 E. von Hippel & G. von Krogh (2001). ‘Open Source Software and a ”Private-Collective” Innovation Model: Issues for Organization Science’. http://opensource.mit.edu/papers/hippelkrogh.pdf, 2001 118

| Глава пета.

191

ИКОНОМИЧЕСКИ УНИВЕРСИТЕТ-ВАРНА

Катедра „Информатика” При съществените финансови и организационно-икономически ограничения в системата на образованието, прилагането на софтуер с “отворен” код има редица предимства, по-важните от които са: Минимални разходи за разработка и внедряване на системата; Споделяне на опита на други висши училища, внедрили подобни системи; Минимизиране на времето за отстраняване на допуснатите грешки в самите системи (кръгът от разработчици и внедрители е относително голям); Възможност за цялостни решения “под ключ”, базирани на отворен код. Едно значително предимство на прилагането на системите с отворен код е свързано със самия образователен процес във висшите училища: предоставянето на първичния програмен код (open source software- OSS) е мощен тласък за съчетаването на учебния с научно-изследователския и от тук – с приложния характер на обучението във висшите училища. В исторически аспект, първите опити за прилагане на OSS датират от 60-те години: типичен пример е разработката на операционната система Linux. По-късно, по линия на програма CORDIS на Европейския съюз е разработена много успешната подпрограма TERENA (Trans-European Research and Education Networking Association). Особен интерес представлява разработеният от UNESCO информационен портал за предоставяне на свободен софтур за целите на дистанционното обучение: [http://www.unesco.org/webworld/portal_freesoft/index.shtml]. 192

Глава пета. |

Социални Интернет мрежи и кооперирана интелигентност

У нас инициатор на подобни разработки е катедрата по компютърни системи към Русенския ТУ. През периода 2003-2005 се развива национална правителствена програма I-България (Интернет България), едно от направленията на която е IУниверситет120. Създадена е виртуална катедиа по информатика на името на Джон Атанасов: [http://ecet.ecs.ru.acad.bg/vkk-jatanasoff/] Така се изграждат основите за разработване и внедряване на OSS както по света, така и у нас. Основните етапи в развитието на системи с отворен код маркират и развитието на компютърните и комуникционни технологии: Базисни системи за подпомагане на обучението (Computer Aided Education); Системи за динамично управление съдържанието на образователния процес (Learning Content Management Systems); Среди за ефективна организация на образователния процес (Effective Learning Environment - ELE);

- Виртуални образователни среди, използващи съвременни информационни и комуникационни технологии(Virtual Learning Environments - VLEs). Докато при базисните системи компютрите се използуват като един скъпо струващ инструмент в образованието, то при виртуалните образователни среди системата на образование “напуска” стените на университета и достига 120

Смрикаров, Ангел. Пет години от стартирането на Националната програма за създаване на виртуално образователно пространство – основни резултати и предстоящи задачи. РУ “Ангел Кънчев”. 2007. | Глава пета.

193

ИКОНОМИЧЕСКИ УНИВЕРСИТЕТ-ВАРНА

Катедра „Информатика”

всяка точка, до която достигат мобилните цифрови комуникации.

Работна хипотеза: Използването на системи със свободен софтуер, на свободно достъпни дигитални онтологии и тяхното стандартизиране е база за създаване на системи за ефективно обучение през целия живот.

Авторът защитава тезата, че универсалният достъп до информация и знания трябва да се съчетава със свободен, безплатен достъп. Три основни тълкования на „Свободен...”, а не срещу заплащане: 1. Свободен достъп до Интернет системите за обучение и съвместна интелигентност; 2. Свободен достъп до дигиталните архиви (учебни материали, библиотеки, онтологии, хранилища) в Интернет; 3. Свободен избор каква персонална информация, представяща знания и личен опит, да бъде споделяна в Интернет. Бихме могли да дадем няколко основни примера на свободно достъпни онтологии, интегриращи знания както за ученици от първи до 12-ти клас, така и за студенти или специалисти. 194

Глава пета. |

Социални Интернет мрежи и кооперирана интелигентност

Свободно достъпни онтологии Терминът „онтология” е възприет от философията. В контекста на компютърните науки под онтология ще разбираме формална спецификация на общоприети концепции (Studer и др.121). Според специалистите, работещи в областта на семантичните мрежи, под онтология разбираме множество от термини, речници, семантичната връзка между тях и основните правила за логически изводи. Дигитална онтология OMN -Open Media Network122, създадена през 2005 година от иноваторите в Интернет – Майк Хомер и Марк Андрийсен, включва образователни материали за обучение на различни равнища. Инфраструктурата за разпространение на аудио- и видео-материали се базира на грид-технологията Kontiki (алтернатива на BitTorrent). Ползвайки OMN всеки от нас се убеждава за необходимостта от медийна, а не само компютърна грамотност – OMN е синтез на приложението на различни медии в учебния процес – от телевизия до електронна дъска. Консорциумът за свободно разпространение на учебно съдържание123, получавайки първоначалната финансова подкрепа на Националната научна фондация е инициатор за създаване на една от най-популярните онтологии за обучение във висшите учебни заведения - The OpenCourseWare (OCW). Консорциумът включва над 250 университета от цял свят, като всеки от тях предоставя учебни материали – учебни планове и програми, аудио- и видео-лекции, основна и допълнителна литература по дадена учебна дисциплина, курсови работи и проекти, програмно 121

Studer R., Benjamins, V., Fensel D. Knowledge Engineering: Principles and Methods, IEEE Transactions on Data and Knowledge Engineering, 25 (1,2), p.161-197. 1998 122 http://www.omn.org/ 123 The OpenCourseWare Consortium. http://ocwconsortium.org/aboutus/abouttheocwc | Глава пета.

195

ИКОНОМИЧЕСКИ УНИВЕРСИТЕТ-ВАРНА

Катедра „Информатика” осигуряване за обучение, учебници. Целта на OCW е да се издигне нивото на преподаване във висшите учебни заведения, независимо от географското им местоположение. През месец май 2011 година OCW ще отбележи своята 10-годишнина от създаването си. В онтологията на OCW дигитално са съхранени учебни материали за над 9000 курса. Само курсовете на MIT са над 2000124. Само за периода от 2003 до 2007 година всеки включен в програмата факултет е публикувал или актуализирал средно по 400 курса през всеки учебен семестър. OCW представят съдържанието на курсовете както в социалната мрежа Facebook, така и чрез мобилната платформа iPhone. Консорциумът разработва платформата за свободно достъпно обучение (Open Learning), базирана на софтуер със свободен достъп eduCommons125. Свободният достъпът до дигитално съдържание на акумулираните от човечеството знания посредством съвременните социални мрежи променя фундаментално технологията на учебния процес, на обучението и преквалификацията на специалистите, начините на тяхната кооперирана дейност в реализацията на поставените цели. Програмното осигуряване (софтуерът), като синтезиран израз на човешката мисъл и познание е също толкова важен ресурс, както и самото познание. Водени от стремежа достъпът до важни програмни системи да бъде свободно достъпен – без патенти и без заплащане, група от специалисти по ИКТ (между които – и авторът126), известни университети и институти, които подготвят програмисти или чиято дейност е свързана с програмиране, 124

MIT OpenCourseWare. http://ocw.mit.edu/index.htm eduCommons CMS. http://educommons.com/ 126 http://ow2.org/view/About/FoundersBenefactors 125

196

Глава пета. |

Социални Интернет мрежи и кооперирана интелигентност

основават OW2. OW2127 е международно сдружение, чиято цел е свободно разработване и разпространение на базисен софтуер и интегрирани платформи за програмиране.

Обучение през целия живот

Кооперирана интелигентност

Ad-hoc колективи

Свободно достъпни онтологии

Социални мрежи

Нови знания и опит

Свободен софтуер

Професионални и R&D мрежи

Колективни действи

Фигура 5. 1. Интеграция на подсистеми за обучение и кооперирана интелигентност

Организацията изгражда софтуерна онтология, която да се използва за интегриране в големи проекти. Тя е и медиатор между разработчици и потребители на системи с отворен код. OW2 не само третира проблемите на свободния софтуер като бизнес продукт, а е и част от движението за свободен достъп до достиженията на човешката цивилизация. Придържайки се към идеите на свободния софтуер, Hippel и др. създават свободно достъпна онтология на свободния софтуер128. 127

The OW2 Consortium. http://ow2.org/view/About/OW2Consortium | Глава пета.

197

ИКОНОМИЧЕСКИ УНИВЕРСИТЕТ-ВАРНА

Катедра „Информатика” Онтологията съдържа както резюмета, така и статии, доклади и дисертации на тема free and open source software (F/OSS).

5.2.

Модел на системата

kAirt4u като многослойна адаптивна к-среда

Многослойният модел на системата е представен в Приложение 5.1, а основните технологични етапи на обработка на информацията и знанията (дифузия, сливане на LMS+KMS)са както следва: Етап 1: Обхващане („улавяне”) и/или създаване на нова информация и знания; Етап 2: Организиране на информацията и знанията; създаване на мета информация; изграждане на семантични мрежи; Етап 3: Съхраняване, формализиране на информация и знания – изграждане на бази от данни и бази от знания (дигитални онтологии); Етап 4: Споделяне/разпределяне на информация и знания; регламентиране на достъпа до информация и знания; интегриране на персонални бази от знания в дигитални онтологии; Етап 5: Използване на съхранената информация и знания за създаване на интелектуален продукт; Етап 6: Актуализация и обогатяване (update, evolve) на съхранената информация и знания.

128

Free/Open Source Research Community, http://opensource.mit.edu/ , последен достъп 1 август 2010 198

Глава пета. |

Социални Интернет мрежи и кооперирана интелигентност

Етап 6 кръгообразно преминава в етап 1 – по подобен начин се извършва еволюционно развитие на информацията и знанията, съхранявани в дигитални онтологии.

Фигура 5. 2. Персонализирана работна среда на к-специалиста

Интеграция на системите, изграждащи kAir4U Система за персонализация потребителката активност

чрез

анализ

| Глава пета.

на

199

ИКОНОМИЧЕСКИ УНИВЕРСИТЕТ-ВАРНА

Катедра „Информатика” Персонализирани образователни среди (ПОС) са тези среди, в които даден потребител разполага с подбрани от него средства (инструменти) за откриване, достъп и обработка на информацията и знанията, за тяхното многократно използване и многократно обединяване, съобразно своя опит и поставени задачи. ПОС предоставят възможността всеки потребител да има свободата да дефинира като свои цели, свой метод и свой темп на управление на процесите. ПОС са демонстрация на възможностите за интегриране и коопериране на индивидуалните „острови” от информация и знания чрез Интернет, онези малки късове, които образуват мозайката. Докато системите за управление на учебния процес и системите за управление на знания са вертикално интегрирани и институционално централизирани, ПОС са „горещите” точки в Web-базираните системи за многократно използване и многократно обединяване на знания в Интернет. ПОС се изграждат от три основни подсистеми: видове услуги, съвкупност от инструменти за управление на съдържанието и дигитални хранилища на информация и знания. ПОС са не само персонално дигитално пространство, но е и открита платформа за социализация на индивида, информационен канал за споделяне на знания и опит, мрежа за знания. Както системите за обучение са смесени (blended learning), така и мрежите за знания са смесени – изградени не само от дигитално съдържание и Интернет-социализация, но и от традиционните носители на информация и знания – даден потребител, приятелски кръг, група от колеги. Системата осигурява анализиране на извършваните във времето действия на потребителите персонално и като социална 200

Глава пета. |

Социални Интернет мрежи и кооперирана интелигентност

група (Complex Event Processing). Създават се потребителски профили чрез експлицитна и имплицитна информация за тях, персонализира се съдържанието и на сценариите за работа чрез анализ на потребителското взаимодействие и на обобщените, агрегирани данни. Авторът преразглежда подходите, известни в Интернетмаркетинга като cookies и beacons за автоматична селекция на информация за действията на потребителя; нейното съхраняване на локалния диск на компютъра; обработка, анализ и обратна връзка към системата. Под термина cookies се разбира съхраняване на персонална информация за идентифициране и стартиране на определени действие: в нашият случай, за персонификация на к-специалистите и подпомагане на техните действия в процеса на взаимодействие в групата (клъстера). Терминът Web beacon (или още Web bug, pixel tag) е средство за проверка дали даден к-специалист ползва дадена информационна услуга (сервиз) от многото му предоставени такива. Ако специалистът отвори дадена Web-страница, в която се съдържа фиктивна илюстрация от 1 на 1 пиксел, то той остава „дигитална следа” в Web-сървъра и системата отчита използването на дадената услуга. Така се осъществява мониторинга в системата. Проследяване на потребителите за видовете дейности, които те осъществяват, се извършва само при тяхното съгласие. Целите на персонификацията на даден кспециалист са свързани с оптимизация на неговата дейност, а не с неговото „шпиониране”. Във всеки един момент даден потребител може да забрани създаването на проследяващи записи или да унищожи тези записи.

| Глава пета.

201

ИКОНОМИЧЕСКИ УНИВЕРСИТЕТ-ВАРНА

Катедра „Информатика” Тъй като в изследването се базираме на факта, че ЗНАНИЕТО Е МРЕЖА (интеграция на трите мрежи: Интернет мрежа, социална мрежа, семантична мрежа), то и информацията за даден кспециалист, която го определя еднозначно в мрежата, също се представя като семантична мрежа, актуализирана във времето. Ако разполагаме с данни за персонификация, то ние подпомагаме както дейността на конкретния потребител, така и възможностите за търсене в реално време на партньори на този потребител в Интернет, за откриване кои са хората, които работят по подобни теми (или хора с подобни интереси). Система за управление на обучението В социалните Интернет мрежи имаме два вида обучение: обучение на самите к-специалисти и обучение (адаптиране) на компютърната система. Ще разгледаме основните подсистеми, които съставляват системата за управление на обучението (LMS). Дефиниране на основните подсистеми на LMS Управление на комуникацията между к-специалистите Индекс

5.BL.MS. 5.BL.MS.CT. 5.BL.MS.CT.FM. 5.BL.MS.CT.CH. 5.BL.MS.CT.EM 5.BL.MS.CT.AN. 5.BL.MS.CT.VC. 202

Средства за комуникации LMS Подсистеми на системи за управление на обучението (LMS) Подсистема за комуникации Електронни форуми Chat/Video Chat Електронна поща/Система за кратки съобщения (IMS) Изпращане/получаване на анонси Видео конференции

Глава пета. |

Социални Интернет мрежи и кооперирана интелигентност

5.BL.MS.CT.CI. 5.BL.MS.CT.SA.

Колаборация Синхронни/Асинхронни средства за комуникация

Дигитално представяне на учебни материали 5.BL.MS. 5.BL.MS.LO. 5.BL.MS.LO.TS. 5.BL.MS.LO.LM. 5.BL.MS.LO.ES. 5.BL.MS.LO.OM. 5.BL.MS.LO.IM. 5.BL.MS.LO.SD.

Подсистеми на системи за управление на обучението (LMS) Подсистема за управление на учебното съдържание Тестове Учебни материали (УМ) Упражнения Други учебни материали (напр. - помощни УМ) УМ, импортирани от други LMS Стандартизация на дигитални УМ

Управление на личните данни на обучавания

5.BL.MS.PD.

Управления на личните данни на обучавания Подсистеми на системи за управление на обучението (LMS) Подсистема за управление на личните данни на студента

5.BL.MS.PD.TL. 5.BL.MS.PD.ST. 5.BL.MS.PD.ON. 5.BL.MS.PD.UP.

Данни за проследяване на обучавания във времето Статистически данни Идентифициране на онлайн потребители Личен потребителски профил на обучавания

Индекс

5.BL.MS.

Поддръжка | Глава пета.

203

ИКОНОМИЧЕСКИ УНИВЕРСИТЕТ-ВАРНА

Катедра „Информатика”

5.BL.MS.UB.

Потребителска поддръжка Подсистеми на системи за управление на обучението (LMS) Подсистема за подпомагане използването на системата

5.BL.MS.UB.UF. 5.BL.MS.UB.SP. 5.BL.MS.UB.DC. 5.BL.MS.UB.AS. 5.BL.MS.UB.SC.

Ориентирана към потребителя система (User Friended) Технологична помощ Документация 24 часова поддръжка ("горещ" телефон) Защита на потребителя (Security)

Индекс

5.BL.MS.

Възможности за адаптиране (прекрояване) на системата Индекс

5.BL.MS. 5.BL.MS.AD. 5.BL.MS.AD.AB. 5.BL.MS.AD.PS 5.BL.MS.AD.PG. 5.BL.MS.AD.AV.

204

Глава пета. |

Средства за адаптируемост на системата Подсистеми на системи за управление на обучението (LMS) Подсистема за адаптируемост на системата Средства за приспособяемост (чрез инсталиране) Средства за персонализация Средства за разширяване на системата (Plug-Ins) Персонализация на системата към даден потребител

Социални Интернет мрежи и кооперирана интелигентност

Администриране на системата Индекс

5.BL.MS. 5.BL.MS.AM.

Администриране на системата Подсистеми на системи за управление на обучението (LMS) Подсистема за администриране на системата

Управление на потребителите (обучаващи, обучавани, гости) 5.BL.MS.AM.AU. Управление на оторизацията 5.BL.MS.AM.IS. Инсталиране и пре-инсталиране на системата 5.BL.MS.AM.US.

Управление на електронни курсове Индекс

5.BL.MS. 5.BL.MS.CM. 5.BL.MS.CM.CA. 5.BL.MS.CM.TA 5.BL.MS.CM.MP

Управление на курсове Подсистеми на системи за управление на обучението (LMS) Подсистема за управление на курсове Администриране на курсове Оценяване на тестове Управление на мултимедийни учебни обекти за даден курс/Map, карта Таблица 5. 1. Подсистеми на LMS

| Глава пета.

205

ИКОНОМИЧЕСКИ УНИВЕРСИТЕТ-ВАРНА

Катедра „Информатика” Система за управление на знанията Целта на професионалните Интернет мрежи е изграждане, развитие и споделяне на специфични знания и умения между нейните членове. Тези функции се изпълняват от системата за управление на знанията – Knowledge Management System, KMS. M.E. Jennex, и L. Olfman129 дефинират два подхода при построяване на архитектурата на KMS: подход ориентиран към дейностите, задачите, които ще изпълняват даден подклас кспециалисти и такъв, ориентиран към техническото и програмно осигуряване на системата. За целите на нашето изследване ще направим опит за интегриране на двата подхода, защото изграждаме „супер” мрежа, съставена от три мрежи. Според Alton Chua от Политехническия университет в Сингапур130, архитектурата на KMS се базира на три основни слоя: инфраструктурен, слой за обработка на знанията и слой за тяхното представяне. Разработен е модел на изгражданата система чрез прилагане на подхода на M.E. Jennex, и L. Olfman – архитектура, ориентирана към ежедневните дейности на к-специалистите. Тук под инфраструктура се разбира както самата традиционна организация на документите (документи, папки, класьори, библиотеки и др.), така и съвременните форми на комуникации. Акцентува се и на възможността за минимизиране на времето за вземане на решения чрез персонифициране на търсените данни, 129

Jennex, M. E., L. Olfman, "Organizational memory/knowledge effects on productivity, a longitudinal study", proceedings of the 35th Hawaii International Conference on System Sciences, HICSS35, IEEE Computer Society, 2002. 130 Chua, Alton. Knowledge management system architecture: a bridge between KM consultants and technologists. In: International Journal of Information Management, Volume 24, Issue 1, February 2004, Pages 87-98 206

Глава пета. |

Социални Интернет мрежи и кооперирана интелигентност

информация и знания и последващата им визуализация (вместо четене на документ – представяне на таблица; вместо четене на таблица – визуализация на данните в бизнес графика, трендова линия).

Слой 1: Инфраструктура

•Подсистема за съхраняване на знания •Подсистема за комуникации

Слой 2: К-сервизи

•Създаване и формализиране на знания •Споделяне на знания •Многократно използване на знания

Слой 3

•Персонализация на потребители •Визуализация на данни, информация, знания

П-сервизи

К-сервизи: Услуги, свързани с обработка на знания; П-сервизи: услуги, свързани с представяне на данни, информация и знания Фигура 5.3. Архитектура на KMS (потребителски подход)

Основно достойнство на предлаганата архитектура е стремежът на автора да минимизира видовете услуги (services). Абстрахирайки се от многото процеси и необходими ресурси във времето, Chua акцентува на основните: формализиране на знанията за последващото им съхраняване в системата, тяхното споделяне и многократно използване. При това многократно използване се подразбира, че те ще бъдат актуализирани и над тях ще се осъществи допълнително филтриране.

| Глава пета.

207

ИКОНОМИЧЕСКИ УНИВЕРСИТЕТ-ВАРНА

Катедра „Информатика” Подходът, който използва Ronald Maier131 при описание на архитектура на KMS е най-близък до нашия: той представя детайлно архитектурата на системата, но това представяне е ориентирано не само към компютърните, а към по-широк кръг специалисти. Ще дефинираме основните подсистеми на KMS с идеята, че двете системи (за управление на обучението и за управление на знанията) ще бъдат слети. За тази цел използваме обща йерархическа нотация. По такъв начин по-лесно откриваме онези подсистеми, които имат общи допирни точки или напълно се препокриват. Такива подсистеми, например, са за персонализация на потребителите, за формите на комуникация. Дефиниране на основните подсистеми на KMS Управление на комуникациите между к-специалистите Индекс

5.BK.MS.

Средства за комуникации KMS Подсистеми на система за управление на знания (KMS) Подсистема за комуникации

5.BK.MS.CT. 5.BK.MS.CT.FM. Електронни форуми 5.BK.MS.CT.CH. Chat/Video Chat Електронна поща/Система за кратки съобщения 5.BK.MS.CT.EM (IMS) 5.BK.MS.CT.AN. Изпращане/получаване на анонси 5.BK.MS.CT.VC. Видео конференции 5.BK.MS.CT.CI. Колаборация 5.BK.MS.CT.SA. Синхронни/Асинхронни средства за комуникация

131

Maier, Ronald. Knowledge Management Systems: Information and rd Communication Technologies for Knowledge Management. 3 edition. Springer, 2007 208

Глава пета. |

Социални Интернет мрежи и кооперирана интелигентност

5.BK.MS.CT.GW.

Управление на специализирани групи по интереси (Groupware)

Дигитално представяне на знанията 5.BK.MS. 5.BK.MS.КО.

Подсистеми на система за управление на знания (KMS) Подсистема за представяне и управление на знанията

Изграждане на семантични мрежи (Knowledge Maps) 5.BK.MS.КO.KB. Бази от знания (KB), онтологии 5.BK.MS.КO.ES. Визуализиране на знания 5.BK.MS.КO.MK. Мета-информация за дигитализираните знания 5.BK.MS.КO.IK. Знания, импортирани от външни архиви 5.BK.MS.КO.SD. Стандартизация на дигиталното представяне 5.BK.MS.КO.KM.

Управление на личните данни на к-специалистите Индекс

5.BK.MS. 5.BK.MS.PD. 5.BK.MS.PD.TL. 5.BK.MS.PD.ST. 5.BK.MS.PD.ON. 5.BK.MS.PD.UP.

Управления на личните данни на к-специалистите Подсистеми на система за управление на знания (KMS) Подсистема за управление на личните данни на к-специалистите Проследяване на к-специалист във времето Статистически данни за к-специалиста Идентифициране на онлайн потребители Личен потребителски профил на к-специалиста Таблица 5. 2. Подсистеми на KMS

| Глава пета.

209

ИКОНОМИЧЕСКИ УНИВЕРСИТЕТ-ВАРНА

Катедра „Информатика” Всеки един от дефинираните елементи на дадена подсистема е реализиран чрез използване на системи за свободен софтуер. Интегрирани са програми с отворен код (Open Software) чрез технологията API, Plug-Ins. В приложени 5.1. е представена схемата, включваща основните компоненти и подсистеми на kAir4U.

210

Глава пета. |

Социални Интернет мрежи и кооперирана интелигентност

Услуги (services) Инструменти (tools)

Дигитално съдържание (resources)

•Избор и адаптация на образователни услуги •Избор и адаптация на услуги за извличане на знания

•Инструменти за управление на учебно съдържание •Инструменти за управление на бази от знания

• Образователни онтологии • Бази от данни и знания

Фигура 5. 4. Персонализация на система kAir4U

| Глава пета.

211

ИКОНОМИЧЕСКИ УНИВЕРСИТЕТ-ВАРНА

Катедра „Информатика”

5.3.

Технологии за работа с kAir4u

Базисни технологии за работа с kAir4U Съобразно HIPO (hierarchical input process output) диаграмата на IBM132 ще представим основните технологични етапи при работа със системата. В йерархията на системата различаваме три основни нива: 4. Персонално – даден к-специалист; 5. Групово (клъстер) от к-специалисти; 6. Институционално (университет, фирма). Обикновено даден к-специалист инициира началото на кооперирани, съвместни действие. Както отбелязахме, ефективно взаимодействие на ниво група е в рамките на пет члена, а на институционално ниво – до 100 члена. От една страна, системата предоставя различни платформи и средства за комуникация и кооперативна интелигентност. А от друга страна, в зависимост от вида на потребителите и тяхната институционална принадлежност, съществува определена специфика при осъществяване на техните ежедневни дейности. Ние сме направил опит както да интегрираме системите за управление на учебното съдържание с тези за управление на базите от данни, така и да обособим специфичните технологии, свързани със създаване, смесване, споделяне и повторно

132

IBM Corporation (1974).HIPO—A Design Aid and Documentation Technique, Publication Number GC20-1851, IBM Corporation, White Plains, NY, 1974. 212

Глава пета. |

Социални Интернет мрежи и кооперирана интелигентност

използване на учебно съдържание, т.е. на технологиите за обучение (фиг. 5.7.). Технологии за обучаващи/обучавани На този етап се разработват нови структури на учебните дисциплини и на обучителните материали.

Смесване

Създаване

OER Open Educational Resources Свободни (безплатни) образователни ресурси

Споделяне

Повторно използване

Фигура 5. 5. Управление на образователни ресурси

Ще представим три виждания за структуриране на учебни дисциплини. Вариант 1: Структура на дадена учебна дисциплини. - Базисни познания (knowledge base)

- Терминология ( terminology) - Структура (structure) | Глава пета.

213

ИКОНОМИЧЕСКИ УНИВЕРСИТЕТ-ВАРНА

Катедра „Информатика”

- Методология (methodology) - Теория на научното познание (epistemology).

Фигура 5. 6. Представяне на дадена учебна дисциплина в онтологията от свободно достъпни учебни материали.

Ние преминаваме от основни познания по дадена дисциплина (дадено умение) към комплексна йерархическа организация на учебното съдържание, известно като таксономията на Блум133: (1): knowledge, comprehension, application, analysis, synthesis, and evaluation. Вариант 2: Структура на дадена учебна дисциплина. - Лични базисни познания (Personal Knowledge Base) 133

Bloom's Taxonomy of Cognitive Development. http://bit.ly/9znZSK

214

Глава пета. |

Социални Интернет мрежи и кооперирана интелигентност

-

Общи базисни познания (Public Knowledge Base) Терминология ( terminology) Структура (structure) Методология (methodology) Теория на научното познание (epistemology)

Вариант 3: Структура на дадена учебна дисциплина, OCW-MIT. - Учебни планове и програми (Syllabus) - Допълнителна литература (Readings) - Коментари на лектора (Lecture Notes) - Видео лекции (Video Lectures) - Цитирана литература (Recitations) - Задачи за самостоятелна работа (Assignments) - Изпитни (Exams) - Курсови работи и проекти (Projects) На фигура 5.7. е представена една конкретна дисциплина от свободно достъпната образователна онтология, разработена по вариант 3. Технологии за кооперирана дейност Със съдействието на Google Inc. и Flowr Inc. е разработена платформа за кооперирана интелигентност. Системата интегрира основните информационни канали за комуникация между двама потребители; между членовете на дадена група (клъстер) или на институционално ниво и е достъпна в: LogMan Graduate School of Knowledge Economy

| Глава пета.

215

ИКОНОМИЧЕСКИ УНИВЕРСИТЕТ-ВАРНА

Катедра „Информатика”

Фигура 5. 7. Интеграция на технологиите за колаборация в kAir4u

Чрез системата всеки к-специалист има възможност да интегрира познатите ни средства за комуникации като използва своята регистрация в Google – асоциация за образование и наука ЛогМен. Технологии за изнасяне на програмните и информационни ресурси извън мястото на тяхното използване Система kAir4u използва свободни (open) платформи за изнасяне на програмните и информационни извън източника на тяхното потребяване. До скоро подобен подход се определяше с английския термин outsourcing, а в наши дни с термина cloud computing134. Фирми като Adobe, Hewlett-Packard, IBM, Microsoft, Oracle, SAP и др. предлагат въвеждането на подобни технологии в практиката. При нашата апробация се използва интеграция на 134

В буквален превод – облачни изчисления.

216

Глава пета. |

Социални Интернет мрежи и кооперирана интелигентност

всички споменати разновидности. Това е не само академичен, изследователски интерес, но и възможност да се следят и прилагат на практика последните информационни технологии. Потвърждение на нашия подход е проекта HPAA (High-Performance Analytic Appliance), върху който работят заедно SAP, IBM и HewlettPackard135. Конкретна реализация на „облачните изчислителни ресурси” представлява дигиталната библиотека от учебни материали в SkyDrive (платформаMicrosoft), реализирана от автора http://bit.ly/bOv3hZ Основни изводи и препоръки Разработване на прототип на система за кооперирана интелигентност, която е апробирана с 954 потребители през периода 2008-2010 година. Система kAir4u е реализирана с използване на свободен софтуер и интегрира в своята многослойна архитектура програмни инструменти на три нова:

- Инструменти за иницииране на кооперирани действия; - Инструменти за коопериране в група (клъстер); - Инструменти за коопериране на институционно ниво. Интеграциията на програмните инструменти е съчетана с ползване на безплатни дигитални онтологии и «облачни изчисления» - съхраняване на данни, документи, звукова и видео информация в специализирани системи.

135

SAP High-Performance Analytic Appliance Gains Momentum With Key Partners and Customers. http://bit.ly/9EJmSp | Глава пета.

217

ИКОНОМИЧЕСКИ УНИВЕРСИТЕТ-ВАРНА

Катедра „Информатика”

Заключение Основни изводи

При дефиниране на основните изводи ще използваме една от техниките известна като „Матрица на Айзенхауер”, Нейната логика е, че планирането и разпределянето на задачите се определя по два показателя - важност и спешност, както следва:

важни и спешни

важни и неспешни

неважни и спешни

неважни и неспешни

Основните критерии, по които се определя коя задача в кое поле попада, са какви са приоритетите на управляващите и какви са сроковете, в които се очаква резултати. Например задачите от полето "важни - спешни" обичайно изискват бързи решения, налагане на стриктни правила, постоянно контролиране и привличане на високо квалифицирани специалист, с които да се споделя работата. Постоянно функциониране на човека в този работен режим обаче води до преумора, а ефективността спада. Свършването на повече работа в полето "важни - неспешни" пък води до намаляване на кризите и по-малко дейности от графата "важни спешни". Това създава усещане за плавност и планираност в работата.

218

Глава пета. |

Социални Интернет мрежи и кооперирана интелигентност

Важни и спешни задачи. Разработване на Национална програма за преминаване на България към икономика на знанието. „Отваряне” на академичните учебни заведения и разширяване на техните учебни планове и програми към парадигмата за учене през целия живот. Интегриране на формално обучение и обучение, предлагано от специализирани нестопански организации с обществена цел. Изграждане на регионални центрове за съвършенство по икономика на знанието. Предварително дефиниране на приоритетите на България по Осма Рамкова Програма (2014—2020 г.) – програма за научно-техническо сътрудничество на ЕС.

Важни и неспешни задачи. Развитие на ИКТ - инфраструктурата в България. Нарастване на дела на редовните потребители на интернет от 60 % от населението на 75 % до 2015 г., а за хората в неравностойно положение — от 41 % на 60 %. (Данните за изходното равнище са за 2009 г.). Увеличаване на инвестициите в обучението на средношколците по точни науки, математика и информатика. Отлив от обучение по тези науки води до срив на програмата за развитие на икономика на знанието. Разширяване на капацитета на ВУЗ-овете и увеличаване на приема на специалисти по електронна техника и информационни технологии – в зависимост от икономическия сценарий, недостигът на квалифицирани кадри с умения за ползване на електронна техника може да засегне между 384 000 и 700 000 работни места в Европа. В тази връзка е | Глава пета.

219

ИКОНОМИЧЕСКИ УНИВЕРСИТЕТ-ВАРНА

Катедра „Информатика” направено предложение за приоритет на цифровата грамотност и уменията за ползване на цифрови технологии в регламента за Европейския социален фонд (2014—2020 г.). Развитие на обучението по чужди езици (което е дефинирано и в Европейската харта на компетентностите). Насоки за бъдещи изследвания и нерешени въпроси Към датата на приключване на настоящото изследване страните от Европейския съюз извършват Форсайт-проучвания за периода 2010-2013 година по Седма рамкова програма и прехода към Осма рамкова програма. В проучванията се формулира програма “Future Internet Research and Experimentation - FIRE” – програма за интердисциплинарни, иновативни и революционни идеи, свързани с развитието на Интернет на утрешния ден. Насоките на тази програма разкриват и насоките на нашите бъдещи изследвания и нерешени въпроси в даденото изследване. Не е разработена интелигентна платформа за автоматизирано разпределение на текущите задачи в даден клъстер (група), който е част от професионална Интернет група. Не са решени някои въпроси, свързани както с еднозначното разпознаване на даден получател, приемник на споделените в даден момент знания, така и техническата база за подобна реализация. Фирми като Nokia и Apple активно привличат изследователи за решаване на подобни проблеми.

220

Глава пета. |

Социални Интернет мрежи и кооперирана интелигентност

Не са решени въпросите, свързани с авторските права на кспециалистите. В практиката започва все по активно да се използва технологията на споделяне на информация и знания с използване на „Копилефт”, Copyleft136 (игра на думи в английския език; ляво-дясно – дума с обратно значение; в случая: на английския термин Copyright, всички права запазени). Обобщаване на резултатите от апробацията Разработен е прототип на система за обучение и съвместна интелигентност kAir4U. Реализацията представлява еволюция на опитите на автора да създаде подобна система за период от над десет години. Експериментирано е с различни софтуерни платформи, езици за програмиране, информационни и комуникационни технологии като: a. ThinkQuest Bulgaria –образователни сайтове за участие в международния конкурс ThinkQuest 2000-2002 www.thnikquest.org b. Web-сайт за провеждане на международната лятна школа “Effective Learning Environments for All (ELEs4ALL), August 12-20, 2004, LogMan Association for Education & Science Project LMAESP2003-1-12: http://academy.bultima.net/summer/ELEsAbout.htm c. Разработване на социален сайт за студентите от ИУ-Варна; сайтът е апробация на някои от идеите за кооперирана интелигентност в Интернет, 2008август 2010: http://stedranet.ning.com/ и http://grou.ps/stedranet - от септември 2010. 136

Copyleft – дефиниция. http://www.linfo.org/copyleft.html | Глава пета.

221

ИКОНОМИЧЕСКИ УНИВЕРСИТЕТ-ВАРНА

Катедра „Информатика” d. С използване на свободен софтуер Mambo 20042006, http://www.bultima.net/bambo; e. С използване на платформата за колаборация на Google за съвместна работа до 500 студенти за LogMan като партньор на ИУ-Варна, 2007-2010, https://www.google.com/a/bultima.net f.

С използване на безплатната платформа на Microsoft , 2008-2010, http://logman.tech.officelive.com/default.aspx

g.

С използване на безплатната платформа за „облачни изчислителни ресурси” е разработена дигиталната библиотека от учебни материали в SkyDrive на фирмата Microsoft, http://cid9442e7e599eb9484.office.live.com/browse.aspx/Public

h. С използване на платформата за колаборация и онлайн управление на знания PBworks, 2009-2010, http://1styearinfo.pbworks.com/ i.

222

С използване на платформата за кратки съобщения Twitter, 2009-2010, http://twitter.com/6plus4u

Глава пета. |

Социални Интернет мрежи и кооперирана интелигентност

Литература Литература на Кирилица (българска и руска) А Арсенова, Искра. Докторантурата в България. Център по наукознание и история на науката. БАН. 2008 Б Брюксел, 28 февруари 2000 г.; Европейски съвет от Лисабон — стратегия за икономическо и социално обновление на Европа; Документ, представен от Европейската комисия на вниманието на извънредния Европейски съвет от Лисабон, 23–24 март 2000 г. Брюксел, 25.11.2009. Ключовия умения в променящ се свят. Проект на съвместен доклад на Съвета и на Комисията за 2010 г. относно напредъка по изпълнението на работната програма „Образование и обучение 2010 г.“. SEC(2009) 1598, КОМИСИЯ НА ЕВРОПЕЙСКИТЕ ОБЩНОСТИ В Вачкова, Елизабета, Мария Игнатова. Конкурентоспособност чрез управление на знанието. Международен център за приложни изследвания по управление Верников Г. Стандарт онтологического исследования IDEF5. 1999. http://citforum.ncstu.ru/cfin/idef/idef5.shtml Г Гаврилова Т.А. Использование онтологий в системах управления знаниями // Труды международного конгресса «Искусственный интеллект в XXI веке», Дивноморское, Россия, М., Физматлит, 2001. - c.2133. | Глава пета.

223

ИКОНОМИЧЕСКИ УНИВЕРСИТЕТ-ВАРНА

Катедра „Информатика” Гаврилова Т.А., Гулякина Н.А. Визуальные методы работы со знаниями: попытка обзора // Искусственный интеллект и принятие решений. 2008. № 1. С. 15-21. Григорьев Л. Ю., Кудрявцев Д. В. Автоматизированная система поддержки организационного проектирования на основе онтологий // Труды Международной конференции AIS/CAD '08, 3-10 сентября 2008 г., пос. Дивноморское, Россия. – М.: Физматлит, 2008. – С. 129-136. З Закон за висшето образование, 1995, http://www.minedu.government.bg/opencms/export/sites/mon/left_menu/documents/law/zkn_vo.pdf

Законът за изменение и допълнение на Закона за развитието на академичния състав в Република България Закон за народната просвета http://www.minedu.government.bg/opencms/export/sites/mon/left_menu/documents/law/zkn_prosveta.pdf

Закон за степента на образование, общообразователния минимум и учебния план http://www.minedu.government.bg/opencms/export/sites/mon/left_menu/documents/law/zkn_obr_minimun.pdf

Закон за професионалното образование и обучение http://www.minedu.government.bg/opencms/export/sites/mon/left_menu/documents/law/zkn_prof_obucenieEU.pdf

Закон за насърчаване на заетостта http://drsz.dyndns.org/pdf/ZNZ.pdf Закон за малките и средни предприятия, 1999 Закон за електронните документи и електронния подпис, 2001 Закон за подпомагане на научните изследвания, 2003 Закон за електронната търговия, 2006 Закон за електронните комуникации, 2007 Закона за електронното правителство, 2007 Закон за кредитиране на студенти и докторанти, 2008 Закон за юридическите лица с нестопанска цел, обн., ДВ, бр. 81 от 6.10.2000 г., в сила от 1.01.2001 г., изм. и доп., бр. 41 от 24.04.2001 г., изм., бр. 98 К

224

Глава пета. |

Социални Интернет мрежи и кооперирана интелигентност Кисимов, Валентин. Електронното изпитване и цифровото подписване на семестриални протоколи. Е-ОБРАЗОВАНИЕ – ИНОВАЦИИ ЗА УСПЕШНО ПУБЛИЧНО-ЧАСТНО ПАРТНЬОРСТВО. 2010. Класификатор на областите на висше образование и професионалните направления, http://bit.ly/9VEVTO Ковачев, Асен. Преструктуриране – продуктивност – устойчиво развитие на икономиката. Икономически алтернативи. УНСС, Бр. 3, 2006 Н Наредба N 3 от 15.04.2003 г. за системата за оценяване Наредба N 4 от 16.04.2003 г. за документите за системата на народната просвета Националния план за развитие (НПР) на България през периода 20072013 г. Министерство на финансите, София, 2007. http://bit.ly/c4rwtJ Национална стратегия за учене през целия живот за периода 2008-2013 година. МОН, София, 2008 Национална стратегия за младежта 2010-2020. МОМН, София, 2010 Национален портал на неправителствените организации в България www.ngobg.info Николов, Румен. Глобалният кампус. Авангард Прима, ISBN: 978-954-323-529-2, 2009, 266 с.

Нови умения за нови работни места - COM(2008) 868 - Електронните умения през 21-ви век - COM(2007) 496 П Програма в областта на цифровите технологии за Европа („Digital Agenda for Europe“). COM(2010) 245 окончателен/2. Брюксел, 26.8.2010

| Глава пета.

225

ИКОНОМИЧЕСКИ УНИВЕРСИТЕТ-ВАРНА

Катедра „Информатика” Програма за развитие на образованието, науката и младежките политики в Република България (2009 – 2013 г.). МОНМ, 2009. Проучване eSkills Monitory. Monitoring eskills supply and demand in Europe („Наблюдение на предлагането и търсенето в Европа на умения за ползване на електронна техника“), Европейска комисия, 2009 г., вж. http://www.eskills-monitor.eu/. Р РЕШЕНИЕ No 2241/2004/EC на Европейския парламент и Съвета от 15 декември 2004г., влязло в сила на 1 януари 2005г., за създаване на рамка за прозрачност на квалификациите и компетенциите - Europass. Решение № 1720/2006/ЕО на Европейския парламент и на Съвета от 15 ноември 2006 г. за създаване на Програма за действие за обучение през целия живот http://eur-lex.europa.eu/lex/LexUriServ/LexUriServ.do?uri=OJ:L:2006:327:0045:0068:EN:PDF и Решение № 1357/2008/ЕО на Европейския парламент и на Съвета от 16 декември 2008 г. за изменение на Решение № 1720/2006/ЕО: http://eurlex.europa.eu/lex/LexUriServ/LexUriServ.do?uri=OJ:L:2008:350:0056:0057:EN:PDF

С Смрикаров, Ангел. Предназначение и основни изисквания към софтуерните платформи за електронно обучение. РУ “Ангел Кънчев”. 2005 Смрикаров, Ангел. Пет години от стартирането на Националната програма за създаване на виртуално образователно пространство – основни резултати и предстоящи задачи. РУ “Ангел Кънчев”. 2007. Сълов, Владимир. Компютърната неграмотност в България. Информационни технологии в управлението на бизнеса. Сборник доклади от международна конференция. Изд. „Наука и икономика”, Варна. Стр. 285-290, 2010 Т 226

Глава пета. |

Социални Интернет мрежи и кооперирана интелигентност Титов, Л.Ю. Особенности сетевой экономики как новой формы организации экономической деятельности Орловский государственный технический университет. Транспортное дело России №3 (2008) Тотков, Георги. Автоматизирано извличане и генериране на метаданни за е-документи. Пленарен доклад. Информационни технологии в управлението на бизнеса. Сборник доклади от международна конференция. Изд. „Наука и икономика”, Варна. Стр. 25-38, 2010 Тотков, Георги . Атестиране на качеството на е-обучението в средното и висше образование – политики и практики. Национална агенция за оценяване и акредитация. Е-ОБРАЗОВАНИЕ – ИНОВАЦИИ ЗА УСПЕШНО ПУБЛИЧНО-ЧАСТНО ПАРТНЬОРСТВО. 2010. Я Ялъмов, Тодор, Руслан Стефанов и екип на „Индъстри уоч”. Икономика на знанието. Фондация „Приложни изследвания и комуникации”, 2004

Литература на западни езици A Accelerating Bulgaria’s Convergence: the challenge of raising productivity”, World Bank, July 2007, http://bit.ly/cNW1FF Actor Network Theory, A Ritzer Encyclopedia, 2004 Alag, Satnam. Collective Intelligence in Action. Manning Publ., 2009 Alic, J.A. Knowledge, Skill, and Education in the New Global Economy, Futures, 29(1): 5-16. 1997 Aral, Sinan. Networks, Information and Brokerage: The Diversity–Bandwidth Tradeoff. New York University, Stern School of Business, 2010 Arundel, Anthony, Wendy Hansen & Minna Kanerva. Indicators for the Knowledge-Based Economy: Summary report, KEI Deliverable WP2.5 for the European Commission, UNU-MERIT, 2007 | Глава пета.

227

ИКОНОМИЧЕСКИ УНИВЕРСИТЕТ-ВАРНА

Катедра „Информатика” Atkinson, R. D. and Court, R. H. 1998, The New Economy Index:Understanding America's Economic Transformation, Progressive Policy Institute, Washington DC, http://www.ppionline.org http://www.neweconomyindex.org/states/1999 B Bastian M., Heymann S., Jacomy M. Gephi: an open source software for exploring and manipulating networks. International AAAI Conference on Weblogs and Social Media. From AAAI [PDF].2009. Bloom's Taxonomy of Cognitive Development. http://bit.ly/9znZSK Brandes U. , M. Eiglsperger, I. Herman, M. Himsolt, and M.S. Marshall: GraphML Progress Report: Structural Layer Proposal. Proc. 9th Intl. Symp. Graph Drawing (GD '01), LNCS 2265, pp. 501-512, Springer-Verlag, 2002. Brinkley, Ian. Defining the knowledge economy. The Work Foundation. 2006. www.theworkfoundation.com C Canberra Manual, OECD, Paris, 1995 Choudhury, Tanzeem, Matthai Philipose, Danny Wyatt, and Jonathan Lester. Towards Activity Databases: Using Sensors and Statistical Models to Summarize People's Lives. In IEEE Data Engineering Bulletin, Vol. 29 No. 1, March 2006 Chua, Alton. Knowledge management system architecture: a bridge between KM consultants and technologists. In: International Journal of Information Management, Volume 24, Issue 1, February 2004, Pages 87-98 Clases, Christoph and Theo Wehner. Steps across the border – Cooperation, knowledge production and systems design. Institute for Work Psychology,

228

Глава пета. |

Социални Интернет мрежи и кооперирана интелигентност Swiss Federal Institute of Technology. The Journal of Collaborative Computing, Special Issue of CSCW on activity theory and design. 29 pp., 2001 Cowan, Robin & Gert van de Paal, 2000, European innovation policy in the knowledge-based economy, Brussels, European Commission Directorate General D Davenport, T. H. Thinking for a living: How to get better performance and results from knowledge workers. Boston. MA: Harvard Business School Press, 2005 Development Gateway Foundation, Web address: http://topics.developmentgateway.org/special/onlineeducation/index.do

Downes, Stephen. E-Learning 2.0 http://www.downes.ca/post/31741 Drucker, P. F. Knowledge Worker Productivity: The Biggest Challenge. California Management Review, Vol.1 No. 2, pp. 79-94. 1999 Drucker, P. The Effective Executive. HarperBusiness, 2006. Dutta, Soumitra, Irene Mia (Editors). The Global Information Technology Report 2009–2010, ICT for Sustainability. World Economic Forum, 2010. E The Economic Growth through Higher Education. Individuals. Ideas. Infrastructure. The McCoy Working Group. 2008 Education at a Glance 2010: OECD Indicators. http://www.oecd.org/edu/eag2010 Eliasson, G. The nature of economic change and management in a new knowledge based information economy, Information Economics and Policy, 17: 428-456, 2006

| Глава пета.

229

ИКОНОМИЧЕСКИ УНИВЕРСИТЕТ-ВАРНА

Катедра „Информатика” F The Fading Glory of the Television and Telephone. Pew Research Center for the People & the Press and Pew Internet & American Life Project. 2010. http://bit.ly/a4fIjB Florida, R. The Rise of the Creative Class: And How it’s transforming work, leisure, community and everyday life. New York: Perseus Book Group. 2002 Frascati Manual. Proposed Standard Practice for Surveys on Research and Experimental Development. OECD Publishing, 2002 G Godin, Seth. Tribes: We need You to Lead Us. Penguin Group, 2008 H Handbook on Constructing Composite Indicators: Methodology and User Guide, STD/DOC(2005)3, Paris: OECD. HERVÁS SORIANO ,Fernando, Fulvio MULATERO. CONNECTING THE DOTS. How to Strengthen the EU Knowledge Economy. Institute for Prospective Technological Studies, Joint Research Centre, European Commission, 2009 How Much Information? Report on American Consumers. 2009. Global Information Industry Center University of California, San Diego, January 2010. I IBM Corporation (1974).HIPO—A Design Aid and Documentation Technique, Publication Number GC20-1851, IBM Corporation, White Plains, NY, 1974. Information Systems and Multimedia in Education. 2006-2008. Project No 221927-IC-1-2005-SI-ERASMUS-MODUC-4.

230

Глава пета. |

Социални Интернет мрежи и кооперирана интелигентност The International Standard Classification of Education (ISCED), UNESCO, 1997, http://bit.ly/44KeFi Ireland’s Nanotechnology Commercialisation Framework, 2010 – 2014. Forfas, 2010 J Jennex, M. E., L. Olfman, "Organizational memory/knowledge effects on productivity, a longitudinal study", proceedings of the 35th Hawaii International Conference on System Sciences, HICSS35, IEEE Computer Society, 2002. Johnson, B., J. Manyika, L. Yee. The Next Revolution in Interactions. The McKinsey Quarterly. 2005, No 4. Pp. 20-33. K Key Industry Trends and Drivers of Change - Analysts IDC, 2007 KWAK, H.; CHOI, Y., EOM, Y-H., JEONG H., MOON S.: Mining communities in networks: a solution for consistency and its evaluation. Proceedings of the 9th ACM SIGCOMM conference on Internet measurement conference, Pages 301-314, 2009 (IMC09). L Leskovec, Jure. Dynamics of Large Networks. Carnegie Mellon University, USA, 2008 M Machlub, Fritz. The Production and Distribution on Knowledge in USA. Princeton University Press. 1962 Maier, Ronald. Knowledge Management Systems: Information and rd Communication Technologies for Knowledge Management. 3 edition. Springer, 2007 | Глава пета.

231

ИКОНОМИЧЕСКИ УНИВЕРСИТЕТ-ВАРНА

Катедра „Информатика” Markets with Asymmetric Information: The Contributions of George Akerlof, Michael. Spence and Joseph Stiglitz.The Scandinavian Journal of Economics, Vol. 104, No. 2 (Jun., 2002), pp. 195-211 May, C. Information society, task mobility and the end of work, Futures, 32:399-416. 2000 Media and Information Literacy. UNESCO. http://bit.ly/9Yvgqy McGuinness, D. L. and von Harmelen, F. OWL web ontology language overview. http://www.w3.org/TR/owl-features/ 2004.. Miller, W.C. (1998). Fostering Intellectual Capital. HR Focus, 75 (1), January 1998, 9-10. [Online] Available: http://www.nelh.nhs.uk/knowledgemanagement/km3/knowledge_worker.asp

MIT OpenCourseWare. http://ocw.mit.edu/index.htm N The National Association for Media Literacy Education – NAMLE, USA, http://bit.ly/9nzTba Nissen, M.E. An extended model of knowledge-flow dynamics, Communications of the Association for Information Systems, 8: 251-266, 2000 The Nielsen App Playbook, December 2009. O Obama Links Education Goals, Economic Recovery, Dan Robinson, White House One Gigabit or Bust™. Killer Apps—Proving the Need for One Gigabit, CENIC, 2003 232

Глава пета. |

Социални Интернет мрежи и кооперирана интелигентност Oslo Manual, 3rd Edition, Eurostat and OECD Publishing, 2005, P th

Porat, M.U. The Information Economy. 7 Volume, Office of Telecommunication, USDC, Washington, 1977 Prensky, Marc (2001) Digital Natives, Digital Immigrants. Retrieved December 2, 2003 from http://www.marcprensky.com/writing/ Pyoria, P. The concept of knowledge work revisited, Journal of Knowledge Management, 9(3): 116-127, 2005 R RECOMMENDATION OF THE EUROPEAN PARLIAMENT AND OF THE COUNCIL on key competences for lifelong learning, 18 December 2006, (2006/962/EC) Rudd, T. Sutch Dan & Facer, K. (2007). Towards new learning networks. : Futurelab. Sharples, M. (2007). Big Issues in Mobile Learning. Report of a workshop by the Kaleidoscope Network of Excellence, Mobile Learning Initiative, University of Nottingham, 2007

S Samir K.C., etc.Projection of populations by level of educational attainment, age, and sex for 120 countries for 2005-2050. World Population Program, International Institute for Applied Systems Analysis (IIASA), Laxenburg, Austria, 2010 SIBIS (Statistical Indicators Benchmarking the Information Society), project in the "Information Society Programme" of the European Commission. 2001-03. Studer R., Benjamins, V., Fensel D. Knowledge Engineering: Principles and Methods, IEEE Transactions on Data and Knowledge Engineering, 25 (1,2), p.161-197. 1998

| Глава пета.

233

ИКОНОМИЧЕСКИ УНИВЕРСИТЕТ-ВАРНА

Катедра „Информатика” SUGIMOTO , Yoshio. An Introduction to Japanese Society, third edition. Cambridge University Press, 2010. Web published part - Paradigm Shift: From Homogenous to Class-divided Society. http://japanfocus.org/-YoshioSugimoto/3419 Surowiecki, James. The Wisdom of Crowds. Random House, Inc., 2004 T Thomas, J. C., Kellogg, W. A., Erickson, T. The knowledge management puzzle: Human and social factors in knowledge management. IBM Systems Journal, 40 (4), 863-885, 2001. The Total Economy Database. The Groningen Growth and Development Centre. http://www.ggdc.net/contact.htm and http://www.conferenceboard.org/regions/region.cfm?regionid=30 TURCHETTI, Paolo; Eric GÉRÉ. Education in Europe - Key statistics 2008. Eurostat, EC, 2010 Towards Reusable and Shareable Courseware: Topic Maps-based Digital Libraries. http://compsci.wssu.edu/iis/nsdl/

U University of Kentucky. Knowledge exchange. http://www.uky.edu/BusinessEconomics/dssakba/kmexch.htm V Veltri , Giuseppe; Alexander Grablowitz, Fulvio Mulatero. Trends in R&D policies for a European knowledge-based economy. EUR 24014 EN - 2009 W Winnie, Doug. Design and Develop Disciplines. Adobe Systems, Incorporated, 2009 234

Глава пета. |

Социални Интернет мрежи и кооперирана интелигентност Y The Youth in Transition Survey (YITS) - http://bit.ly/bIr00t Z Zack, M.H. Rethinking the knowledge based organization. Sloan Management Review, 44 (4), 67-71, 2003

URL-адреси (Web-адреси) Интернет портал на неправителствените организации в България www.ngobg.info Международен център за приложни изследвания по управление Национален образователен портал http://start.e-edu.bg/ Национален портал за професионално образование и обучение http://www.vet-bg.com/ Официален сайт на Министерството на образованието, младежта и науката http://www.minedu.government.bg/news-home/ Официален сайт на Националната агенция за професионално образование и обучение http://www.navet.government.bg/ Списък на професиите за професионално образование и обучение (СППОО) http://www.minedu.government.bg/opencms/export/sites/mon/top_menu/vocational/spisak_poo_2007.pdf Списък на регулираните професии в Република България http://regprof.nacid.bg/listprofbg.html

Active - EU FP7 Project - http://www.active-project.eu Business Cycle Clock. Наблюдение на България в световната криза: http://bit.ly/coGUw7 | Глава пета.

235

ИКОНОМИЧЕСКИ УНИВЕРСИТЕТ-ВАРНА

Катедра „Информатика” Central Statistics Office, Ирландия - http://www.cso.ie/default.htm Copyleft – http://www.linfo.org/copyleft.html The Creative Class, http://www.creativeclass.com/ EduTechWiki - http://edutechwiki.unige.ch/en/Main_Page eduCommons - http://educommons.com/ (the) European Institute of Innovation and Technology (EIT) http://eit.europa.eu/ Eurostat http://epp.eurostat.ec.europa.eu/portal/page/portal/eurostat/home/ Federated Media - http://www.federatedmedia.net/authors Forrester Research - http://www.forrester.com/rb/research The Free Software Foundation - www.fsf.org Institute for Prospective Technological Studies, Joint Research Centre, European Commission - http://ipts.irc.ec.europa.eu The International Labour Organization (ILO) - http://www.ilo.org/global/lang-en/index.htm OECD Library - http://bit.ly/aAiGQA Тhe Ontologies for Education (O4E) Portal. The O4E portal was a collaborative project between Winston-Salem State University, University of Pittsburgh and Saint-Petersburg State Polytechnic University. http://o4e.iiscs.wssu.edu/drupal/ The OpenCourseWare Consortium - http://www.ocwconsortium.org/ The OW2 Consortium. http://ow2.org/view/About/OW2Consortium 236

Глава пета. |

Социални Интернет мрежи и кооперирана интелигентност The Pew Internet - http://www.pewinternet.org/ The Programme for International Student Assessment (PISA) http://www.pisa.oecd.org The Progressive Policy Institute (PPI): Technology, Innovation, and New Economy Project, www.ppionline.org, http://www.neweconomyindex.org Stanford Network Analysis Platform (SNAP) - http://snap.stanford.edu/ SSRN http://papers.ssrn.com/sol3/papers.cfm?abstract_id=1648168

UNU-MERIT , United Nations University - Maastricht Economic and social Research and training centre on Innovation and Technology http://www.merit.unu.edu/ Videolectures - http://videolectures.net Yahoo! Research - http://research.yahoo.com/

| Глава пета.

237

ИКОНОМИЧЕСКИ УНИВЕРСИТЕТ-ВАРНА

Катедра „Информатика”

Приложения Приложение В.1. Списък на институции на национално, европейско и международно равнище, включени в настоящото изследване

Списък на институции на национално, европейско и международно равнище, включени в настоящото изследване Вид институция

Страна/ Град

Варна

Университет

София

Университет

Наименование

Профил

Икономически университет

Над 10 хил студенти; 40 години специалност "Информатика", един от първите ВУЗ-ове с УИЦ в страната Информационни и

Софийски университет комуникационни "Климент Охридски" технологии в

България

образованието

Русе

Университет

Русенски университет "Ангел Кънчев"

България

България

България

Регион

Пловдив

Университет

Пловдивски университет

238

Глава пета. |

Един от основните в развитието на еОбучението в България; въвежда WebEx Meeting Centеr от 2009 Под ръководството на проф. Георги Тотков инициира проект за стандартизация в еОбучението

Университет

Стопанска академия "Димитър Ценов"

София

Фонд

Фонд "Научни изследвания" към МОМН

София

Институт

Центърът за развитие на човешките ресурси

Агенция

Изпълнителна агенция „Електронни съобщителни мрежи и информационни системи" Бивша -Държавна агенция за информационни технологии и съобщения

България

България

Свищов

България

България

Социални Интернет мрежи и кооперирана интелигентност

София

Развита система за е-Обучение на магистърско ниво Съвместно с ЕСМИ координират българското участие в европейските програми; финансират и национално значими проекти Национални политики за развитие на човешките ресурси в България. Представлява България в програмите за обучение през целия живот на ЕС ЕСМИ осъществява държавното управление в областта на информационните технологии, съобщенията и информационното общество в България. Съвместно с МОМН създават "Български виртуален университет", 2004

| Глава пета.

239

ИКОНОМИЧЕСКИ УНИВЕРСИТЕТ-ВАРНА

Фондация

София

Ирландия

Агенция

Европа

Европа

България

Катедра „Информатика”

Норвегия

240

Глава пета. |

Консорциум

Приложни изследвания и комуникации

ПИК издава през 2004 година изследване за икономика на знанието в България по методиката на Световната банка и нейната специализирана изследователска група

Forfás

Forfás е агенция за съвременни изследования на Ирландия

The Norwegian Networked University

Agder University College, Bergen University College, Nord-Trøndelag University College, Stord/Haugesund University College, Sør-Trøndelag University College and University of Stavanger

Европа

Будапеща, Унгария

Асоциация

Европа

Агенция

Париж, Франция

Институт

Европа

Брюксел, Белгия

Европа

Социални Интернет мрежи и кооперирана интелигентност

Люксембург

Институт

Седмата рамкова програма на Европейския съюз за научни изследвания, технологично CORDIS, the Community развитие и Research and демонстрационни Development дейности (20072013) е насочена Information Service, към изграждане на Седма рамкова интегрирано програма на Европейско Европейския съюз изследователско пространство; Приоритет "Информационни и комуникационни технологии"(ICT) Международна

the European Distance асоциация по and E-Learning Network дистанционно и

електронно обучение

OECD анализи и прогнози в областта Organisation for на образованието и Economic Co-operation ИКТ; OECD and Development Communications Outlook Статистическа информация за страните членки на ЕС, вкл. EUROSTAT информация за формално и неформално образование в ЕС

| Глава пета.

241

ИКОНОМИЧЕСКИ УНИВЕРСИТЕТ-ВАРНА

По света

По света

По света

По света

Катедра „Информатика”

242

Издава стандарти за ИКТкомпетенции на ОрганиПариж, учители и UNESCO Франция преподаватели в зация условията на икономика, базирана на знания Основни статистически показатели както за Вашингдадена страна, така Два тон, и за региони. World Bank Колумбия, института Методология за САЩ изследване на икономика, базирана на знания Образователно подразделение на ACM, Асоциацията по АсоциНю Йорк, http://www.acm.org/e изчислителна САЩ ация техника и ducation обработка на информацията ADL Co-Lab Hub съвместна The Advanced Алексанлаборатория за дрия, Лабора- Distributed Learning Co- изучаване и Вирджитория Laboratory (ADL Co-Lab създаване на ния, САЩ стандарти в Hub) областта на еОбразованието

Глава пета. |

По света

Вашингтон, Колумбия, САЩ

Асоциация

По света

Социални Интернет мрежи и кооперирана интелигентност

Лос Анджелис, Калифорния, САЩ

Фондация

По света

По света

Пало Алто, Калифорния,

Универси тет

САЩ

Бостон, Масачузетс, САЩ

Универси тет

CRA е асоциация на повече от 200 катедри по компютърни науки, The Computing компютърно Research Association инженерство и CRA информатика (или свързаните с тях науки) в Северна Америка Дигитално крайбрежие (Калифорния) изследвания и Digital Coast анализи на влиянието на Foundation (DCF) дигиталните технологии върху изкуството, науката и образованието Изледвания на Tomorrow's Professor - теория и Stanford University методология на висшето образование и ИКТ MITOpenCoursware - проект на университета, подкрепен от Massachusetts Institute Националната научна фондация за of Technology (MIT) свободно разпространение на образователни онтологии

| Глава пета.

243

ИКОНОМИЧЕСКИ УНИВЕРСИТЕТ-ВАРНА

По света

Талахеси, Флорида, САЩ

По света

Норт Райд, Универси Австралия тет

По света

Нова Зеландия

Фондация

По света

Канада

Агенция

По света

Катедра „Информатика”

Тайван

Институт

244

Универси тет

Глава пета. |

Над 38,000 бакалаври и магистри; 94 бакалаварски и 200 Florida State University магистърски програми; 17 колежа; специализации по дигитални медии Learning and Teaching Centre центърът, който е Macquarie University създал един от найдобрите продукти за е-Обучение, LAMS Създателите на Moodle, найпопулярната система за еMoodle Обучение http://www.elearnin g.org.nz/ research and advances practice in The Canadian Network both open and distance education for Innovation in and the use of Education educational technologies

Institute of Information Дирекция по еОбразование Industry

Социални Интернет мрежи и кооперирана интелигентност

Приложение 1.1. Структура на програмата за обучение през целия живот на Европейската комисия

| Глава пета.

245

ИКОНОМИЧЕСКИ УНИВЕРСИТЕТ-ВАРНА

Катедра „Информатика” Приложение 1.2. Сравнително изучаване на България и Ирландия и готовността на двете страни за к-икономика

Основни показатели Население, в милиони, към 2008 БВП на глава от населението (PPP $), 2008 Абонати на мобилни телефони, на 100 човека, 2008 Потребители на Интернет, на 100 човека, 2008 Скорост на широколентов Интернет (Mb/s), на 10000 човека, 2008 Получени патенти от USPTO / на мил. население, 2008

NRI - Индекс на готовност за използване на дигиталната мрежова среда

България 7,60

Ирландия 4,50

12 322,00

42 110,00

138,30

120,70

34,90

62,50

378,50

154,60

2,10

37,30

Място

Място

Година на изследване (брой страни)

2009-2010 (133)

71

24

2008-2009 (134) 2007-2008 (127)

68 68

23 23

Индекс на глобална конкурентноспособност

76 61

25 18

88

26

71 110 107

39 29 34

Компоненти на бизнес средата Пазарна среда 1.01. Наличност на рисков капитал 1.02. Развитие на финансовите пазари 1.03. Наличност на авангардни технологии

246

Глава пета. |

Социални Интернет мрежи и кооперирана интелигентност

1.04. Състояние на развитието на обединени иновационни звена (клъстери, паркове и др.) 1.05. Тежест на държавното регулиране 1.06. Обхват и ефект от данъчното облагане 1.07. Обща данъчна ставка, 2008

108

28

82 81 34

74 26 22

1.08. Необходимо време за стартиране на нов бизнес, данни към 2009

61

41

1.09. Брой процедури и документи за стартиране на нов бизнес, данни към 2009 1.10. Интензитет на местната конкуренция 1.11. Свобода на словото Политическа и регулаторна среда 2.01. Ефективност на правната система 2.02. Законова база на ИКТ 2.03. Независимост на съдебната система 2.04. Защита на интелектуалната собственост

13

13

66 90

49 14

104

15

112 43 108 109

28 29 9 16

2.05. Ефективност на правната база при уреждане на спорове

116

30

2.06. Ефективност на правната база при третиране на подзаконовите актове 2.07. Право на собственост

105

24

110

15

2.08. Брой процедури за изпълнението на даден договор, данни към 2009

80

1

2.09. Време за изпълнението на даден договор, данни към 2009 2.10. Ръст на индекса на конкурентност Инфраструктура 3.01. Брой телефони, данни към 2008 3.02. Защитени Интернет сървъри, данни към 2008

68

60

82

1

35

18

42

16

57

16

| Глава пета.

247

ИКОНОМИЧЕСКИ УНИВЕРСИТЕТ-ВАРНА

Катедра „Информатика” 3.03. Производство на ел.енергия, към 2006 3.04. Наличие на учени и инженери

38 88

33 12

3.05. Качество на научноизследователските институции 3.06. Брой новоприети студенти 3.07. Разходи за образование 3.08. Достъпност на дигитално (цифрово) съдържание

75

16

42 66

26 35

65

47

6

19

Показатели за готовност

92

27

Индивидуална готовност

47

28

4.01. Качество на образованието (природни науки и математиката) 4.02. Качество на образователната система 4.03. Информираност на клиента/купувача 4.04. Цена на локални телефонни разговори, 2008

56

24

82 82

8 24

20

92

4.05. Месечен абонамент за локални телефонни разговори, 2008 4.06. Стационарни широколентови тарифи, 2008 4.07. Тарифи за ползване на мобилен трафик, 2008

99

118

39

21

111

38

4.08. Тарифи за ползване на фиксирани телефонни линии, 2008

80

52

Готовност на бизнеса 5.01. Степен на обучение на персонала

93

10

126

15

73

25

3.09. Широколентов Интернет

5.02. Наличие на местни институции за изследвания и преквалификация 248

Глава пета. |

Социални Интернет мрежи и кооперирана интелигентност

5.03. Качество на институтите за обучение по мениджмънт

92

19

5.04. Разходи, отделяни от компаниите за научноизследователска дейност

94

21

102

13

5.05. Сътрудничество между бизнеса и университетите в областта на НИД 5.06. Тарифи за бизнес телефонни разговори, 2008 5.07. Месечен абонамент за бизнес телефон, 2008 5.08. Качество на локалните доставчици 5.09. Внос на ИКТ услуги, 2008 5.10. Наличност на нови телефонни линии Готовност на правителствените институции 6.01. ИКТ като приоритет на правителството 6.02. Правителствени обществени поръчки на авангардни ИКТ

72 106 73 59 80

76 92 21 1 53

98

58

114

63

97

59

6.03. Значението на ИКТ за правителствената визия за бъдещето

89

56

Показатели за приложимост на ICT

57

26

Индивидуално ползване на ICT 7.01. Брой абонати на мобилни услуги, 2008 7.02. Притежатели на персонални компютри, 2008 7.03. Абонати на широколентов Интернет, 2008 7.04. Интернет потребители, 2008 7.05. Достъп до Интернет от учебните заведения Използване на ICT от бизнеса

47

28

12

28

60

19

43

29

51

27

52

47

87

21

| Глава пета.

249

ИКОНОМИЧЕСКИ УНИВЕРСИТЕТ-ВАРНА

Катедра „Информатика” 8.01. Преобладаващ дял на чуждестранните лицензи на технологии

104

27

8.02. Усвояемост на съвременни технологии на фирмено ниво 8.03. Капацитет за иновации 8.04. С��епен на използване на бизнес интернет 8.05. Износ на креативни продукти, 2005 8.06. Обществено полезни патенти, 2008 8.07. Износ на високотехнологични продукти, 2007 Използване на ICT от правителствени институции

107

32

73

30

46

31

62 36

28 23

51

10

61

35

9.01. Успешна правителствена политика в областта на промоцията на ИКТ 9.02. Индекс на правителствени онлайн услуги, 2009

111

64

44

28

99

40

61

30

38

26

9.03. Използването на ИКТ и ефективност на правителството 9.04. Присъствие на ИКТ в държавните институции 9.05. Индекс на е-Участие, 2009

250

Глава пета. |

Социални Интернет мрежи и кооперирана интелигентност

Приложение 1.3. България по пътя на икономика на знанието – SWOT-анализ Силни страни

Слаби страни

> Запазване на стремежа за получаване на по-високо образование > Изградена високоскоростна (широколентова) комуникационна магистрала. > Ядро от ИКТ фирми, които са носители на нови информационни и комуникационни технологии > Развита мрежа от учебни заведения > Бързо приемане и прилагане на мобилните технологии от населението

> Нисък процент на хората, включени в учене през целия живот. > Ниско заплащане на интелектуалния труд. > Нерешени въпроси с авторските права и тяхното прилагане на практика. > Откъсване на образованието от потребностите на практиката и на практиката от образованието > Липса на единна програма за развитие на икономика, базирана на знанието.

Възможности

Опасности

> Нови пазари. > Нови продукти, услуги и технологии, базирани на ИКТ. > Все още – атрактивно ниво на заплащането за дейности, свързани с оутсоурсинг. > Възобновяване на кооперирането с Централна и Източна Европа. > Изграждане на съвместни производства със страните с бързо развиващи се икономики (като Китай) за навлизане в нови пазари. > Ефективно прилагане на кирилицата в глобалния свят

> Понижаване на нивото на математическо, компютърно и езиково образование. > Продължение на процеса на „изтичане на мозъци” > Липса на наукоемки производства в създаваните малки и средни форми. > Слабо използване на средствата, предоставяни от Европейския съюз. > Все още – ниска производителност на труда > Увеличаване на външния дълг

| Глава пета.

251

ИКОНОМИЧЕСКИ УНИВЕРСИТЕТ-ВАРНА

Катедра „Информатика” Приложение 2.1. Препоръчителна модулна структура за приложение на ИКТ в образованието

252

Глава пета. |

Социални Интернет мрежи и кооперирана интелигентност

Приложение 3.3. Модулни програми за обучение в ЛогМен

| Глава пета.

253

ИКОНОМИЧЕСКИ УНИВЕРСИТЕТ-ВАРНА

Катедра „Информатика” Приложение 4.1. Кооперирана интелигентност и обща теория на интелигентността

254

Глава пета. |

Социални Интернет мрежи и кооперирана интелигентност

Приложение 4.2. Фактори и показатели за определяне на готовността за споделяне на информация и знания Коопериране на двойка агенти в даден клъстер

Група 1: Фактори, свързани с техническото осигуряване Показатели от първа група Показатели за притежавани електронни устройства (e-Widgets)

KW1 KW2 3 1 2 1 500 300 2 2 2 1 1 2

Настолни компютърни системи, брой Преносими компютри, брой Външни памети, капацитет, GB Аудио техника , брой Видео техника, брой Мобилни телефони, брой

Група 2: Фактори, свързани с комуникационната инфраструктура Показатели от втора група Показатели на широколентовия Интернет

KW1 KW2 11 6

Скорост на Download, Mbps Скорост на Upload, Mbps

3 1

Група 3: Фактори, свързани със създаването на дигитално съдържание Показатели от трета група (месечна оценка) Показатели за електронно (дигитално) съдържание или e-Content

KW1 KW2

Обем информация, съхранявана на локалния компютър, GB

1200 300

Обем информация, съхранявана на външни сървъри (cloud computing), GB

| Глава пета.

200

7

255

ИКОНОМИЧЕСКИ УНИВЕРСИТЕТ-ВАРНА

Катедра „Информатика”

Обем на входящия трафик на пощенските сървъри, MB Обем на изходящия трафик на пощенските сървъри, MB Брой изпратени кратки съобщения в Twitter Брой изпратени кратки съобщения в IM Брой блог-публикации Аудио файлове, Uploading (музика, запис на учебен м-л и др.), MB Аудио файлове, Downloding (музика, запис на учебен м-л и др.), MB Видео файлове, Uploading (музика, запис на учебен м-л и др.), MB Видео файлове, Downloding (музика, запис на учебен м-л и др.), MB Графически файлове, Downloding (снимки, илюстрации), MB Графически файлове, Uploding (снимки, илюстрации), MB

500 20 15 2 12 27 0 43 33 4 9 31 11 60 120 30 60 97 7 20 12

5

Дигитални документи, таблици, Uploding (doc, docx, xls, xlsx, pdf), MB

7

2

Дигитални документи, таблици, Downloding (doc, docx, xls, xlsx, pdf), MB

5

2

Група 4: Фактори, свързани с продължителността и начина на използване на мобилни устройства Показатели от четвърта група (месечна оценка) Показатели за тарифни планове и видове мобилни приложения Брой минути мобилни разговори Брой изпратени кратки съобщения SMS

256

Глава пета. |

KW1 KW2 100 300 6 15

Социални Интернет мрежи и кооперирана интелигентност

12

Брой мобилни софтуерни приложения

4

Група 5: Фактори, свързани с видимостта на даден кспециалист в социалните мрежи Показатели от пета група

KW1 KW2 10 1

Брой регистрирани домейни Брой Интернет адреси (URLs), открити от Google в Интернет, при задаване като ключови думи имената на потребителя (реални и виртуални)

630 12

Процентно разпределение на видимите материали на английски

78% 22%

Процентно разпределение на видимите материали на български

9% 60%

Показатели за оценка на професионалната мрежа Брой регистрирани к-специалисти

5

5

Брой на споделящите

3

3

Брой пасивните потребители (получатели) Брой на дъгите, образувани от двойките „споделящприемащ” информацията

2

2

8

8

Показатели за персонална оценка Ниво на експертиза (0-100)

90 38

Ниво на налично свободно време за споделяне (0-100)

25 50

SWI (0-100)

75 100

| Глава пета.

257

ИКОНОМИЧЕСКИ УНИВЕРСИТЕТ-ВАРНА

Катедра „Информатика” Приложение 5.1. Многослойна архитектура на система kAir4U

258

Глава пета. |

Социални Интернет мрежи и кооперирана интелигентност

Приложение 5.2. Структура на Web-базирана система за персонификация на обучението

| Глава пета.

259

ИКОНОМИЧЕСКИ УНИВЕРСИТЕТ-ВАРНА

Катедра „Информатика”

Публикации на доц. д-р Стефан Дражев по темата 1. Проблеми при изграждане на разпределени многомашинни мрежи за висшето образование в България. Кандидатска (докторска) дисертация, СНС, УНСС, София, 1981. 2. Участие в национални и международни изследователски проекти: a. Пакет приложни програми за обучение на икономисти. Международен проект в рамките на научното сътрудничество на страните, членки на СИВ. Участие на България (водещ университет – ИУ, ВИНС), СССР (МЭСИ), ГДР (Дрезденски политехнически университет), Унгария(Университет по технологии и икономика, Будапеща) . 19851986. Ръководител на проекта. b. International Master of Business Programs. TEMPUS Project. Main Coordinator – BAS; Отговорен за магистърската програма по „Информатика”, 1995. c. Бизнес и финансова информация в Интернет. Лятна школа под егидата на Reuters-България и Фондация „Отворено общество”, юли 1996. Ръководител на проекта. d. New Bulgarian Generation – Education and Training on the Internet. Phare Democracy Programme. Delegation of EC. 1998-99. По тази програма са обучени безплатно над 1200 млади хора за работа с Интернет. Ръководител на проекта и преподавател. e. ELE4ALL – Effective Learning Environment for All. International Summer School. LogMan Graduate 260

Глава пета. |

Социални Интернет мрежи и кооперирана интелигентност

School. LogMan Association for Education and Science. 2004-2008. In Co-operation with WES, Belgium. Ръководител на проекта и преподавател. f. Information Systems and Multimedia in Education. 2006-2008. Project No 221927-IC-1-2005-SIERASMUS-MODUC-4. Ръководител от българска страна. g. Проект „Регионална иновационна стратегия на Североизточен район за планиране” (РИС на СИРП), изпълняван по 6-та Рамкова програма на Европейския съюз, направление „Изследвания и иновации”. Фокус група за обучение и иновационна култура. 92 с., Регионална Агенция по предприемачество и иновации, Варна, 2007, www.htbi-varna.org h. Защита на банкови транзакции. ИУ-Варна. Фонд „Научни изследвания. 2009-2010. Проект № 1/2009 Ръководител на проекта. 3. Монографични изследвания: a. FolkXplorer – Advanced Information Technologies in Bulgarian Cultural Tourism (in English; Editor and one of the authors; Bulgarian Ministry of Industry; 362 p., July 2003). 4. Статии: a. Europe of Knowledge 2020: Развитие на изследванията и иновациите, базирани в европейските университети. Известия на ИУ-Варна, Кн. 3, 2004, стр. 77-80. Research and Development of Innovation, Based at European Universities. Transactions of Varna University of Economics, Varna, Bulgaria (in Bulgarian), Vol. 3, 2004, pp.77-80; b. Виртуални образователни среди, базирани на софтуер с отворен код. Известия на ИУ-Варна, Кн. 2, 2006 | Глава пета.

261

ИКОНОМИЧЕСКИ УНИВЕРСИТЕТ-ВАРНА

Катедра „Информатика” 5. Доклади от национални и международни конференции: a. Information Industry in Bulgaria. Keynote Speaker, ACMBUL International Conference on Information Systems and Market Economy, 1992, 12 p. (in English). b. The New Bulgarian Generation and Educational Web Sites Competition. ThinkQuest Conference, Tarrytown, NY, 9 pp., 1999. c. LogMan K-Division, EU International Conference Europe of Knowledge 2020, April 24-28, 2004, Liege, Belgium ,12 p. (in English). http://sd.bultima.net/SteDra2/e-library.htm d. Digital Technologies and Bulgarian Heritage, EU Conference, Gtazt, Austria ,May 7-9, 2004, (co-author; in English). e. OBIS – Business Information Systems in Varna University of Economics, Brusseles, Belgium, FP7 Proceeding, 8 p., April 2008 f. Съвременни Интернет технологии за приобщаване на българските МСП в Европейското пространство, доклад на Международната конференция в ИУВарна, 12 с., Май 2008 6. Учебници и учебни помагала: a. ELEs4ALL – Internet Based Materials of Effective Learning Environment, LogMan International Summer School (in English). Varna, Bulgaria (in Co-operation with WES, Belgium) b. Internet Programming Guide. Web Locator. 2004 7. Интернет сайтове и електронни издания: Разработване на система за смесено обучение “6Plus” –

262

Глава пета. |

Социални Интернет мрежи и кооперирана интелигентност

a. С използване на свободен софтуер Mambo 20042006, http://www.bultima.net/bambo; b. С използване на платформата за колаборация на Google за съвместна работа до 500 студенти за LogMan като партньор на ИУ-Варна, 2007-2010, https://www.google.com/a/bultima.net c. С използване на безплатната платформа на Microsoft , 2008-2010, http://logman.tech.officelive.com/default.aspx d. С използване на платформата за колаборация и онлайн управление на знания PBworks, 2009-2010, http://1styearinfo.pbworks.com/ e. С използване на платформата за кратки съобщения Twitter, 2009-2010, http://twitter.com/6plus4u Разработване на Web-сайт за представяне на българските достижения в областта на образованието и културата в Интернет – www.bultima.net – 2003-2006 Разработване на Web-сайт за провеждане на международната лятна школа “Effective Learning Environments for All (ELEs4ALL), August 12-20, 2004, LogMan Association for Education & Science Project LMAESP2003-112: http://academy.bultima.net/summer/ELEsAbout.htm ThinkQuest Bulgaria – консултант на ученически отбори за разработване на образователни сайтове за участие в международния конкурс ThinkQuest - 2000-2002 www.thnikquest.org Разработване на социален сайт за студентите от ИУ-Варна; сайтът е апробация на някои от идеите за кооперирана интелигентност в Интернет, 2008-август 2010: http://stedranet.ning.com/ и http://grou.ps/stedranet - от септември 2010. | Глава пета.

263

ИКОНОМИЧЕСКИ УНИВЕРСИТЕТ-ВАРНА

Катедра „Информатика” Разработване на информационен сайт за Седма рамкова програма, 2007-2009 - http://fp7-bg.info/ Разработване на електронна библиотека на автора в Интернет, 2009-2010: http://issuu.com/stedranet Електронна публикация: Asymmetric Information and Social Web, 494 посещения, http://issuu.com/stedranet/docs/assymmetricworldandweb/1 Електронна публикация: e-Learnig Free/Open Software Tools Survey, 10217 посещения, http://issuu.com/stedranet/docs/issuictedu/1 Разработване на личен Web-сайт за представяне в Интернет http://sd.bultima.net/SteDra2/ - 2005 Разработване на сайтове на културни и обществени институции, 2008-2010: a. Интернет портал за българите по света: http://portal-bg1.ning.com/ b. Интернет клуб „Вековете на Атанас Буров”: http://uvalieviburov.ning.com/ c. Електронно издание в Интернет на списание „Простори” с гл. редактор Панко Анчев: http://prostori.ning.com/ Разработване на семеен Web-сайт за социализация в Интернет, Digital Shadows: http://www.drazhev.com/ 20092011

Елетронна публикация на изследването: http://issuu.com/stedranet/

264

Глава пета. |


Socian Network Sites and Cooperative Intelligence