Институт прикладных экономических исследований

Уважаемые коллеги и друзья!

     С 2003 года ИПЭИ является ведущим структурным подразделением Академии, осуществляющим научно-исследовательскую и экспертно-аналитическую деятельность в соответствии с долгосрочными научными интересами и специализацией структурных подразделений, Государственным заданием Академии, поручениями и запросами Администрации Президента Российской Федерации, Правительства Российской Федерации и других органов государственной власти Российской Федерации.      В составе института функционируют профильные научно-исследовательские лаборатории и центры, в том числе международные, сотрудники которых ведут исследования по следующим основным направлениям:  экономическая история, общие процессы экономической трансформации, обобщение мирового опыта в области теории и практики экономической реформ, экономический рост, макроэкономические прогнозы и регулирование, проблемы развития социальной сферы,  демография, экономика образования, экономика здравоохранения, финансовая экономика и финансовые рынки, поведенческая экономика, инновационные процессы, научно-техническая политика, отраслевые рынки, международная торговля и внешнеэкономические отношения, интеграционные процессы, теория и практика управления, государственное управление и государственная служба, институциональная экономика, дерегулирование и конкурентная политика, земельные рынки и аграрная реформа и другие.      Миссией института является развитие фундаментальных и прикладных исследований по приоритетным научным направлениям, реализация глобально конкурентоспособных научно-исследовательских проектов, экспертное обеспечение и сопровождение разработки стратегических (программных) материалов социально-экономического развития Российской Федерации, содействие интеграции социально-экономических, гуманитарных наук и социально-экономического образования в международное научно-исследовательское и образовательное пространство.

Радыгин Александр Дмитриевич, Директор ИПЭИ, д.э.н., профессор, заслуженный экономист Российской Федерации

Популярные программы магистратуры по специальности Прикладные науки 2021/2022

Преподавание степени магистра в любой области — захватывающее занятие, поскольку оно знаменует рост в академических и карьерных целях. Степени магистра являются передовыми степенями, требующими предыдущего образова… Подробнее

Преподавание степени магистра в любой области — захватывающее занятие, поскольку оно знаменует рост в академических и карьерных целях. Степени магистра являются передовыми степенями, требующими предыдущего образования и опыта в конкретных областях, и они призваны помочь профессионалам глубже заняться выбранными ими областями.

Вы можете спросить: «Что такое магистр в области прикладных наук?». Это программа, которая работает с профессионалами, которые строят карьеру, охватывающую научные дисциплины, включая области техники и технологии. Эти программы, как правило, предлагают сильный акцент в двух или более науках, и курсовая работа может быть построена вокруг практических приложений и результатов на местах. Факультет в этих программах охватывает дисциплины, часто с несколькими публикациями в разных областях акцента.

В этой программе обучения учащиеся могут изучить практический дизайн эксперимента, процедуры лабораторной документации и навыки управления временем, которые помогут им продвинуться дальше в своих областях. Поскольку прикладные научные степени используются во многих отраслях, способность настраивать дисциплинарный упор для каждого учащегося гарантирует, что они будут изучены наиболее подходящими способами.

Программы на этом уровне обычно занимают от двух до трех лет для большинства студентов, занятых полный рабочий день. Стоимость программы значительно варьируется от одной школы к другой и от одной страны к другой, поэтому важно изучать обучение каждой отдельной школы.

Выпускников прикладных наук часто ищут в качестве лаборантов многие компании по всему миру. Практикующие медсестер с дополнительными степенями в области прикладных наук также могут пользоваться большим спросом. Обладатели прикладной науки могут даже найти работу в качестве специалистов по вопросам соответствия в программах контроля качества. Их широкий спектр научных знаний и приложений к реальным инженерным проблемам может подготовить их для таких подробных технических позиций.

Большинство университетов, которые предлагают широкий спектр научных программ, предлагают прикладную научную степень. Найдите сильную онлайн-программу в выбранном вами месте. Найдите свою программу ниже и обратитесь непосредственно в приемную школу по вашему выбору, заполнив лидирующую форму.

Другие варианты в этой области знаний: 

основные образовательные программы — Саратовский государственный технический университет имени Гагарина Ю.А.

Бакалавриат
09.03.01 бакалавр	Информатика и вычислительная техника (ИВЧТ) (м, ря, ф или инф на выбор)	очная	4 года	Вычислительные машины, комплексы, системы и сети
09.03.02 бакалавр	Информационные системы и технологии (ИФСТ) (м, ря, ф или инф на выбор)	очная	4 года	Информационные технологии в медиаиндустрии
		очная	4 года	Информационные системы и технологии
		заочная	5 лет
09.03.03 бакалавр	Прикладная информатика (ПИНФ) (м, ря, ф или инф на выбор)	очная	4 года	Прикладная информатика в информационной среде
		очная	4 года	Прикладная информатика в экономике
09.03.04 бакалавр	Программная инженерия (ПИНЖ) (м, ря, ф или инф на выбор)	очная	4 года	Управление разработкой программных проектов
42.03.01 бакалавр	Реклама и связи с общественностью (РКЛМ) (ря, общ, ист или инф на выбор)	очная	4 года	Информационные технологии в рекламе и связях с общественностью
		заочная	5 лет
42.03.04 бакалавр	Телевидение (ТЛВД) (лит, ря, ист или общ на выбор)	очная	4 года	Техника и технология телевизионного производства
54.03.01 бакалавр	Дизайн (ДИЗН) (лит, ря, ист или общ на выбор)	очная	4 года	Графический дизайн
		заочная	5 лет
		очная	4 года	Промышленный дизайн
		заочная	5 лет

Институт прикладных технологий | РУТ (МИИТ)

Дополнительный сайт института:  http://www.ipt-miit.ru/

Мы ВКонтакте:  http://vk.com/iptmiit

Разинкин Николай Егорович

Директор ИПТ, к.т.н., доцент

Институт прикладных технологий создан в соответствии с приказом ректора университета  от  13 февраля 2014 года  № 059/а.

В сентябре 2014 года Институт прикладных технологий принял первых студентов.

В  Институте осуществляется подготовка по программам  прикладного бакалавриата по направлениям высшего образования (очная форма обучения):

— Технология транспортных процессов  (профили  — Организация движения и управление на железнодорожном транспорте,  Технология транспортно – логистических систем;  Международные перевозки на железнодорожном транспорте).

Квалификация  – бакалавр. Срок обучения – 4 года.

Выпускники СПО специальности «Организация перевозок и управление на транспорте (по видам)»  получают образование соответствующего профиля по ускоренной программе  за 3 года.

— Прикладная информатика (профиль Прикладная информатика в бизнесе).

Квалификация  – бакалавр. Срок обучения – 4 года.

Материально-техническая база института позволяет проводить занятия с использованием современных образовательных технологий. Занятия проходят  в современных аудиториях и лабораториях института и университета, оснащенных  компьютерным оборудованием с выходом в Интернет, мультимедийными проекторами, ЖК-панелями и интерактивными досками.

На территориях Института расположены специализированные полигоны. Обучение проводится с применением всего комплекса новых информационных технологий, программного обеспечения и технических средств учебно – лабораторной базы института и университета.

При проведении семинарских и практических занятий, текущего и промежуточного контроля профессорско – преподавательский состав  широко использует компьютерные классы и другие технические средства обучения.

Для занятий физической культурой Институт располагает двумя  спортивными комплексами общей площадью 1793,7м².

Информационное обеспечение учебного процесса помогают осуществлять 2 библиотеки с просторными и удобными читальными залами. Общий фонд  библиотек составляет  более 140 тыс. экземпляров учебников, учебных пособий, экономической, технической и художественной  литературы.

   

В Институте ведется большая работа по дополнительному профессиональному образованию специалистов и профессиональному обучению рабочих и служащих. Это направление работы в Институте  возглавляет Многофункциональный центр прикладных квалификаций  http://www.ipt-miit.ru/o-tsentre-podgotovki-kadrov/o-nas

В структуре Института работает  Московский колледж железнодорожного транспорта  основанный в 1872 году, который готовит специалистов со средним профессиональным образованием http://www.mkgt.ru/

лпнсаратов.рф — новости — Официальный сайт МОУ «Лицей прикладных наук имени Д.И.Трубецкова»

Подробности

Автор: Super User

Создано: 01 октября 2021

Просмотров: 25

Федеральное рейтинговое агентство RAEX (РАЭКС-Аналитика) в третий раз обнародовало рейтинги лучших школ России. 

«Лицей прикладных наук» занял 3 место в рейтинге лучших школ региона по количеству выпускников, поступивших в ведущие вузы России.

Поздравляем!

Подробнее в источнике

Подробности

Автор: Super User

Создано: 27 сентября 2021

Просмотров: 26

В целях обеспечения проведения мероприятий по информированию участников государственной итоговой аттестации, их родителей (законных представителей) и выпускников прошлых лет организована работа телефонов «горячих линий»:

— министерства образования Саратовской области  8(845-2)49-19-65 (с понедельника по четверг с 9.00 до 18.00, в пятницу с 9.00 до 17.00, перерыв с 13.00-13.48), а также с помощью электронных обращений на сайте министерства образования области http://minobr.saratov.gov/ru в разделе «Обратная связь»;

— комитета по образованию –  8(845-2)29-65-17 (ежедневно в будние дни с 09.00 до 18.00, перерыв с 13.00-14.00), а также с помощью электронных обращений на сайте комитета по образованию http://sarkomobr.ru в разделе «Контакты»;

— телефон «Лицея прикладных наук им. Д.И.Трубецкова» 8(845-2)234-432 в рабочие дни с 14.00 до 17.00.

Подробности

Автор: Super User

Создано: 24 сентября 2021

Просмотров: 51

Саратовский национальный исследовательский государственный университет открывает набор в виртуальный педагогический класс на 2021/2022 учебный год.

Для кого: ученики 10-11-х классов школ Саратова и Саратовской области, которые интересуются профессией учителя.

Формат: онлайн 2 раза в месяц с октября по май
Обучение бесплатное

О чем курс: базовые знания в области школьной педагогики и психологии, основы коммуникации, знания в области предметной подготовки будущего учителя, знакомство с ведущими учеными и преподавателями университета
Преимущества для поступления в СГУ: итоговое тестирование и сертификат, рекомендация лучшим выпускникам для оформления целевого обучения на педагогические направления подготовки.
Желающие должны:
а) заполнить анкету по ссылке: https://forms.gle/gSsTocW9EWf1QhrD9
б) к анкете необходимо отсканировать и подгрузить короткое рекомендательное письмо (в свободной форме), подписанное руководителем образовательной организации.

Справки по телефонам: 8 (8452) 511740 – Офис приоритетных проектов и программ СГУ;
8 (8452) 213634 — Центр поддержки одаренных детей СГУ.

Прикладные исследования — это… Что такое Прикладные исследования?

Прикладные исследования (НИР и ОКР, applied research, research and development — R&D) – научные исследования, направленные на решение социально-практических проблем.

Наука (science) сфера человеческой деятельности, функцией которой является выработка и теоретическая систематизация объективных знаний о действительности.
Непосредственные цели науки – описание, объяснение и предсказание процессов и явлений действительности, составляющих предмет её изучения на основе открываемых ею законов, то есть в широком смысле – теоретическое отражение действительности.

По своей направленности, по отношению к практике отдельные науки принято подразделять на фундаментальные науки (fundamental science) и прикладные науки (applied science). Задачей фундаментальных наук является познание законов, управляющих поведением и взаимодействием базисных структур природы, общества и мышления. Эти законы и структуры изучаются в «чистом виде», как таковые, безотносительно к их возможному использованию. Непосредственная цель прикладных наук – применение фундаментальных наук для решения не только познавательных, но и социально-практических проблем^[1].
Деление исследований на фундаментальные и прикладные достаточно условно, так как отдельные результаты фундаментальных исследований могут иметь непосредственную практическую ценность, а в результате прикладных исследований могут быть получены научные открытия.

Научное обеспечение хозяйственной деятельности

Научные исследования становятся обязательным процессом принятия управленческого решения. Объём и сложность такой работы определяются конкретной проблемой, но она всегда имеет когнитивную структуру, а результат основывается на применении научных методов. Структуру онтологической модели исследования при принятии управленческих решений (decision making) можно представить следующей последовательностью: постановка задачи, построение модели, сбор и обработка исходной информации, анализ и корректировка модели, получение решения, внедрение результатов исследований. При этом следует уточнить, что границы отдельных этапов не имеют достаточно определенного характера.
Традиционные аналитические методы в исследовании организационных систем не всегда оказываются эффективными. Один из основных недостатков в данном случае – то, что эти методы не позволяют учитывать эмерджентные свойства системы, являющиеся следствием взаимодействия её элементов. Поэтому при расчленении (анализе) система теряет ряд своих основных свойств. Характерная особенность организационных систем – наличие у составляющих её подсистем своих целей, не всегда совпадающих с целью функционирования всей системы. Поэтому локальная оптимизация подсистем не гарантирует максимальной эффективности всей организационной системы: «… именно локальный подход к решению задач, характерный для энергичных руководителей цехов, управлений или отделов, который приводит к частной оптимизации соответствующих подразделений, как показано специалистами по исследованию операций, часто вреден для жизнедеятельности всего организма в целом»^[2]. Люди – элементы таких систем – реагируют неоднозначно на то или иное воздействие. Этот фактор, наряду с целым рядом других, не позволяет в исследованиях организационных систем исходить только из условий причинно-следственных связей, лежащих в основе анализа физических (механических) систем. Организационные системы усложняются за счет изменения количества и силы связей их элементов в отличие от физических систем, исходные структуры которых практически постоянны.

Три этапа прикладных исследований

Прикладные исследования при решении производственных проблем составляют три этапа.
Первый этап исследований производственной проблемы – научная постановка задачи – содержит выявление и описание фактов, формулировку проблемы, цели и гипотезы исследований.
Постановка задачи является одним из наиболее ответственных этапов принятия решений. «Самым распространённым источником ошибок в управлении предприятием является чрезмерное внимание, которое уделяется поиску правильного ответа, вместо того, чтобы искать правильный вопрос»^[3]. Точное решение, полученное при неправильной постановке задачи приводит только к появлению новых проблем. Очевидная, на первый взгляд, причина возникновения проблемы, может на самом деле быть только следствием более сложных и менее заметных процессов. По существу, постановка задачи сводится к изучению сложившейся ситуации, выявлению того, что именно и почему не устраивает менеджера и описанию ситуации, которую необходимо достигнуть. Изучение ситуации с точки зрения цели организации, выявление факторов, обусловивших ее появление и существование, соизмерение разного рода затрат и результатов дают основание менеджеру отделить более важное от менее важного и сформулировать условия, определяющие допустимость решения и его качество. Эффективность формулировки проблемы зависит от объекта исследований. В естественных и технических науках вследствие материального характера исследуемого объекта реальность фактов не вызывает трудностей с их объективным выявлением, а точность описания зависит от используемых приборов. Проблема как объект исследования операций носит идеальный характер и является противоречием между существующим и целью исследования – желаемым состоянием. При описании существующей ситуации в качестве фактов выступают внешние проявления проблемы, однако их соответствие ей далеко не так однозначно, как в случае описания фактов в естественных и технических науках. Это приводит, в частности, к тому, что затраты отождествляются с результатами, а точность применяемого математического метода – с адекватностью получаемых с его помощью решений исследуемой проблемы. Ф. Энгельс в этой связи писал: «Девственное состояние абсолютной значимости, неопровержимой доказанности всего математического навсегда ушло в прошлое, наступила эра разногласий, и мы дошли до того, что большинство людей дифференцирует и интегрирует не потому, что они понимают, что они делают, а просто потому, что верят в это, так как до сих пор результат всегда получался правильный»^[4]. И уже наш современник М. Блауг, рассматривая состояние экономической науки, пишет: «Экономисты постепенно подменили свой предмет, обратив его в некую Социальную Математику, в которой аналитическая строгость, как её понимаю на математических факультетах, – это всё, а эмпирическая адекватность, как её понимают на физических факультетах, – ничто»^[5]. Ещё более сложным оказывается вопрос объективного описания второй составляющей проблемы – желательной ситуации и, соответственно, следующих из неё определений цели и гипотезы исследований. Все это зависит от объективности описания существующей ситуации и лица, принимающего решение выявить цели систем, в которые входит исследуемый объект. Здесь методические ошибки могут привести к тому, что попытка решения одной проблемы приведет к появлению новых. Многие новые проблемы – уплотнение почвы тяжёлой техникой, инерционность управленческого аппарата, вследствие увеличения численности сотрудников и связей, утилизация стоков животноводческих комплексов и др. – возникали в результате деятельности человека, направленной на решение других проблем.
Анализ первого этапа научной постановки управленческого решения показывает, что если в естественных и технических науках основным источником субъективных искажений и, соответственно, снижения эффективности этого этапа является полнота описания реального факта, достигаемая в основном только за счет используемых приборов, то в случае исследования производственных проблем добавляются вопросы адекватного восприятия объекта учеными или/и менеджерами, зависящие от применяемой ими методологии. На первом этапе исследования проблем высока вероятность формулировки ложных проблем – «проблемоидов» и псевдозадач, решение которых не будет представлять какой-либо практической ценности, а внедрение может привести к нежелательным последствиям. В этом случае эффективность управленческого решения будет нулевой или даже отрицательной. Второй этап исследования производственной проблемы – разработка математической модели.
Объективность при этом должна обеспечиваться использованием научных принципов оценки ситуаций, а также методов и моделей принятия решений. Моделирование, особенно с использованием компьютеров, является основным теоретическим инструментом системных исследований прикладной ориентации в управлении сложными системами. Содержательная часть процесса моделирования (выбор показателей, факторов, зависимостей) включается в экономическую теорию, а техническая (под которой в 9 случаях из 10 понимается построение тех или иных статистических моделей) – в эконометрику. Таким образом, экономико-математическое моделирование оказывается, с одной стороны, разорванным, с другой – усечённым. И вопросы взаимосвязи всех этапов моделирования, корректности интерпретации результатов моделирования и, следовательно, ценности рекомендаций на основе моделей оказываются как бы висящими в воздухе. Глубокая внутренняя связь моделирования и системного подхода (systems approach) прослеживается уже в способе полагания объекта, поскольку систему, представляющую объект, по которому принимается решение, можно рассматривать как модель последнего. Наряду с этим представление модели сложного объекта как системы оказывается во многих случаях эффективным приёмом его исследования. Системное моделирование – это форма моделирования, для которой характерно представление объекта исследования в виде системы, многомодельность, итеративность построения системной модели, интерактивность. В этой плодотворности соединения системного подхода и моделирования заключается важный фактор, способствующий их взаимодействию и взаимопроникновению. Особо следует выделить принципиальную необходимость введения в системную модель неформализуемых элементов в соответствии с принципом внешнего дополнения Ст. Бира (Beer Stafford). Наличие последних обусловливает включение в модель субъекта, который призван осуществлять взаимодействие формализованных и неформализованных элементов системной модели. Эта особенность даёт возможность более тесно реализовать единство субъекта и объекта, ориентацию на целевые установки принимаемых решений. Именно итеративность и диалоговость системного моделирования дают возможность снять противоречия между формализованными и неформализованными элементами всей структуры моделирования, возникающими в процессе моделирования.
При моделировании, так же как и на первом этапе исследований, который можно считать построением концептуальной модели проблемы, происходит свёртка, ограничение полученной информации в форме, удобной в дальнейшем исследовании. Ограничение разнообразия необходимо для упорядочения количества информации, поступающей к объекту. Ограничение разнообразия исходной информации (здесь ею является уже концептуальная модель проблемы) при математическом моделировании происходит вследствие трёх ограничений, имманентных этому методу, — ограниченности математического языка, метода и собственно модели. Однозначность математического языка является одновременно и «плюсом», и «минусом». Достоинство в том, что она не допускает ошибок, но это же свойство ограничивает возможность достаточно полного описания объекта. С повышением информации в модели эвристическая функция моделирования растет не прямо пропорционально количеству учтенной информации, а по экстремальному закону, т. е. эффективность моделирования растет лишь до определенного предела, после которого она падает. Иными словами, использование математики гарантирует точность, но не правильность получаемого решения. В исследованиях физических объектов, информационная сложность которых вследствие определяющих их причинно-следственных связей относительно невысока, уровень потерь и искажения информации будут значительно ниже, чем при исследовании социально-экономических объектов. Ограниченность математического языка лежит в основе теории о неполноте формальных систем К. Гёделя (Godel Kurt) и принципа внешнего дополнения Ст. Бира (Beer Stafford). Её уровень, естественно, во многом носит исторический, а не абсолютный характер. По мере развития математики возможности ее будут расти. Однако в настоящее время многие российские и зарубежные математики, философы, экономисты, представители других научных направлений отмечают ограниченные возможности адекватного математического описания социально-экономических явлений. Практически неограниченный диапазон применения математических методов создает впечатление их «всеядности», универсальности. И основным подтверждением этого чаще всего выступает взаимная аргументация этих двух характеристик, а не эффективность использования результатов моделирования на практике. Немаловажное влияние на это оказывает и то, что при описании методологических особенностей математических методов и моделей многие свойства, которыми они должны обладать, чтобы обеспечить адекватное решение, выдаются и, соответственно воспринимаются как свойства, имманентные описанным методам и моделям. Как любое специальное средство, конкретный метод накладывает свои ограничения на обрабатываемую информацию: выделяет одни аспекты, устраняет и искривляет другие, тем самым приводит к искажению описываемой с его помощью реальной ситуации в целом. Авторы ряда работ, количество которых не идет ни в какие сравнения с объемом публикаций по разработкам теорий и методов математического моделирования, приводят различные аргументы, подтверждающие принципиальную ограниченность их использования для описания реальных процессов, происходящих в общественном производстве. В узких рамках методологии, разработанной оптимизационным подходом, невозможно совместить поиск наилучшего решения (или оптимального управления) с признанием принципиальной ограниченности отражения реальной моделью. Любая, даже самая тонкая и изощренная постановка, где указанное противоречие будет как бы разрешаться, на деле приводит к ещё более серьёзным и очевидным новым противоречиям. На это ещё «накладываются» ошибки разделения и объединения систем и подсистем при использовании методов программирования. Применение предметных концепций при выборе математического метода и модели в решении конкретной задачи приводит к тому, что, допустим, в технических науках с помощью одних и тех же формул проводится обоснование мощности осветительных устройств для квартиры и железнодорожной станции. Так же и формализация задачи оптимизации деятельности предприятия, а то и целой отрасли отличается от задачи об оптимальном раскрое заготовки в основном только количеством переменных и уравнений. Однако в этом случае следствием такого «раскроя» будет «механический» разрыв огромного количества связей, сложность и неопределенность которых ещё не всегда доступны достаточно точному описанию языком современной математики. Некорректность традиционного подхода к обоснованию структуры модели исследуемой ситуации можно показать, сравнивая задачи обоснования состава кормов и поголовья животных в хозяйстве. Если следовать традиционной методике, их можно отнести к одному классу и решать одним и тем же методом. В то же время если результат первой оказывает существенное влияние только на себестоимость продукции, то второй требует учета социальных интересов, вопросов, связанных с охраной окружающей среды и т.д. Таким образом, во втором случае необходимо использовать метод, обладающий большим разнообразием возможностей описания, чем для первой, иначе нельзя будет построить адекватную математическую модель и получить управленческое решение, имеющее практическую ценность. Задача, решение которой в конечном итоге обеспечивают методы оптимизации, будь то математическое программирование или регрессионный анализ, сводится к поиску, хотя и не тривиального (вследствие многообразия возможных вариантов), но в то же время и не принципиально нового результата, так как поиск происходит в диапазоне, границы которого определяются знаниями об исследуемом процессе. В случае постановки инженерных, оперативных или тактических задач для технических или простых социально-экономических объектов, позволяющих исследователю или менеджеру дать их полное формальное описание и обосновать диапазоны реальных альтернатив, достаточность и эффективность использования оптимизационных методов не вызывает сомнения. По мере роста сложности объектов исследований при решении стратегических проблем выбора направлений совершенствования технических и социально-экономических систем оптимизационные методы могут выполнять только вспомогательные функции. Структура того или иного «типичного» вида моделей накладывает ещё более жесткие ограничения на возможности представления необходимого уровня разнообразия в описании исследуемого объекта. Поэтому некоторые работы по математическому моделированию и рекомендуют начинать исследование с выбора вида модели, а потом уже проводить постановку задачи исследований таким образом, чтобы ее легче было «вписать» в выбранную модель. Такой подход облегчает построение модели и эффективен, если целью исследований является именно построение математической модели, а не получение решения проблемы. Последующие аналогичные по своей природе искажения и потери информации вызываются ограничениями алгоритмов и программных языков, возможностями ЭВМ. Структурно-функциональный анализ свидетельствует о том, что хотя все процедуры, связанные с построением математической модели и получением итоговых данных на ЭВМ, логически обоснованы, они не содержат никаких методологических свойств, гарантирующих адекватность этого результата и соответствующего управленческого решения реальной проблеме. Формирование критериев эффективности (оптимизации) при этом может проводиться независимо от объективных законов общественного развития, а основным критерием разработки математической модели становятся условия скорейшего построения алгоритма на основе применения «типового» алгоритма. Менеджер/исследователь может «подгонять» реальную проблему под структуру освоенного им математического метода или программного обеспечения ПЭВМ. Ориентация на обязательное построение математической модели в рамках одного метода приводит к исключению из исследования проблемы факторов, не поддающихся количественной оценке. Описание причинно-следственных связей, приводит к необоснованному применению принципов аддитивности. Результат при этом будет оптимальным только для того весьма упрощенного и искаженного образа реального объекта, который представляет собой математическая модель после нескольких «трансформаций», проведенных с помощью средств, уровень разнообразия и точность которых ещё значительно отстает от сложности социально-экономических проблем. На третьем этапе исследования проблем после обоснования вида и структуры адекватность и, соответственно, эффективность управленческого решения, полученного с помощью математической модели, связаны с качеством исходной информации, на основании которой вычисляются, например, элементы матрицы условий задачи математического программирования или коэффициентов уравнения регрессии. Характер искажений здесь во многом зависит от метода моделирования. Для линейного программирования ошибки данного этапа уже мало связаны с исследуемым объектом и в основном возникают из-за невнимательности разработчика: неправильно взяты производительность или нормы расхода материала и т. д. Такого рода ошибки обычно обнаруживаются в работе с моделью и легко исправляются. Более сложная ситуация складывается при использовании регрессионного анализа, одинаково широко распространенного в естественных, технических и общественных науках. Отличие этого метода по сравнению, допустим, с линейным программированием в том, что формирование коэффициентов регрессии определяется исходными данными, являющимися результатами процессов, происходящих в исследуемом объекте, рассматриваемом как «черный ящик», в котором механизм превращения «вход» в «выход» часто неизвестен. С увеличением количества исходной информации уровень ее разнообразия приближается к тому, который имманентен реальному объекту. Таким образом можно повышать адекватность регрессионной модели, что нельзя достичь в линейном программировании. Это достоинство регрессионного анализа достаточно эффективно может быть использовано в естественных науках вследствие сравнительно малого количества факторов и возможности управления последними. В исследованиях социально-экономических явлений эффективность использования регрессионных моделей снижается, так как резко возрастает количество факторов, многие из которых неизвестны и (или) неуправляемы. Все это требует не ограничиваться отдельной выборкой, а стремиться использовать данные в объеме, приближающемся к генеральной совокупности. В отличие от большинства процессов, изучаемых естественными и техническими науками, сложность тиражирования которых во многом определяется только затратами на эксперимент, проверить регрессионную модель социально-экономического объекта достаточно сложно вследствие уникальности протекающих в нём процессов, имеющих историческую природу. В этой связи основным источником исходной информации в исследованиях социально-экономических объектов является наблюдение, «пассивный» эксперимент, исключающий повторность опытов и, соответственно, проверку адекватности регрессионной модели по статистическим критериям. Поэтому основные показатели адекватности, используемые при регрессионном анализе социально-экономических объектов, – коэффициент множественной корреляции и ошибка аппроксимации. Однако высокое значение первого и низкое второго показателя не позволяет однозначно судить о качестве регрессионной модели. Объясняется это тем, что с увеличением числа членов полинома модели, а внешне это число ограничивается только числом опытов (наблюдений), вследствие количественного роста её разнообразия, точность аппроксимации исходных данных уравнением регрессии растёт. В. Леонтьев (Leotief Wassily), комментируя низкую результативность использования статистических методов в экономике, объясняет это тем, «что для изучения сложных количественных взаимосвязей, присущих современной экономике, косвенный, даже методологически уточнённый, статистический анализ не подходит»^[6].
Фактором, также относящимся к интерпретации результатов и снижающим эффективность применения математических методов и соответственно управленческих решений, является и излишняя идеализация полученных таким образом количественных результатов. Точные вычисления не означают правильного решения, которое определяется исходными данными и методологией их обработки. Управляющие, которым предлагают решать задачи линейного программирования, должны знать о том, что наличие даже малейшего нелинейного элемента в задаче может поставить под сомнение и даже сделать опасным её решение методом линейного программирования. К сожалению, в большинство вводных курсов, знакомящих управляющих высшего уровня с основами технических наук и экономико-математическими методами, ничего не говорится о том, как эти науки соотносятся с практическими проблемами. Это объясняется тем, что преподаватель свято верит в универсальную применимость своей методики и плохо представляет границы её применения. Таким образом, на всех трех рассмотренных этапах «трансформации» производственной проблемы в математическую модель отсутствуют достаточно строгие, научно обоснованные критерии оценки качества, соответствия идеальных моделей реальному объекту. В то же время традиционная ориентация направлена только на преодоление вычислительных трудностей и большой размерности моделей и не учитывает ограничения математического аппарата. Моделирование является наиболее практичной стороной прикладных исследований, однако этот прагматизм должен быть основан на гносеологическом и онтологическом подходе в методологии процедурных знаний при решении проблем индивидуального производства. Вместе с тем, применение моделей при принятии управленческих решений должно учитывать их конгруэнтность и, соответственно, адекватность их решений реальным процессам. Эти условия определяются природой описываемых моделями процессов. В экономической науке большинство дескриптивных моделей типа «цена-спрос» описывают институциональные процессы, связанные с поведением человека, и эти модели носят исключительно концептуальный характер и не могут служить для получения количественных прогнозных оценок. Уровень возможностей статистических моделей для интерполяционных оценок внутри описываемого диапазона определяется статистическими показателями надёжности, но для прогнозных оценок уровень экстраполяции при этом не должен превышать 20-30% от первоначального диапазона данных. Надёжность регрессионных моделей, полученных по управляемым экспериментам с несколькими повторностями, значительно возрастает. Нормативные модели, связанные с оптимизацией расхода ресурсов, условиями безубыточности, законом убывающей доходности (Law of Diminishing Returns) можно считать абсолютными, и надёжность полученных по ним оценок зависит только от ошибок в исходных данных.

Литература

1. ↑ Философский энциклопедический словарь. — М.: Сов. Энциклопедия, 1983. – С. 405.
2. ↑ Бир Ст. Кибернетика и управление производством. — М.: Наука,1965.- С. 41
3. ↑ Друкер П. Задачи менеджмента в XXI веке. – М.: Издательский дом «Вильямс», 2002. – С. 353
4. ↑ Энгельс Ф. Анти-Дюринг //Соч. 2-е изд. т. 20. — С. 89
5. ↑ Blaug M. Ugly Currents in Modern Economics. In: Facts and Fictions in Economics. Models, Realism and Social Construction. — P. 36
6. ↑ Леонтьев В. Экономические эссе. – М.: Политиздат, 1990. — С. 64

Международный журнал прикладных и фундаментальных исследований

Абдуллаев Абдуманон	д.б.н., профессор	Институт ботаники, физиологии и генетики растений Академии наук Республики Таджикистан	Заведующий лабораторией биохимии фотосинтеза	Душанбе, Таджикистан
Алиева Камилла Гаджимурадовна	к.б.н.	Дагестанский Государственный медицинский Университет		Махачкала
Алоев Владимир Закиевич	д.х.н., к.ф.-м.н., профессор	Кабардино-Балкарский государственный аграрный университет	заведующий кафедрой «Техническая меха-ника и физика»	Чегем-2, Кабардино-Балкария
Андреева Альфия Васильевна	д.б.н., профессор	Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования «Башкирский государственный аграрный университет»	заведующий кафедрой инфекционных болезней, зоогигиены и ветсанэкспертизы	Уфа
Аничкина Нина Викторовна	к.географ.н., доцент	ФГБОУ ВО «Липецкий государственный педагогический университет имени П.П. Семенова-Тян-Шанского»; кафедра географии, биологии и химии;	доцент	Липецк
Барановский Николай Викторович	к.ф.-м.н.	Национальный исследовательский Томский политехнический университет		Томск
Белых Ольга Александровна	д.б.н., доцент	ФГБОУ ВПО «Иркутский государственный аграрный университет им. А.А. Ежевского»	Профессор кафедры общей биологии и экологии	Иркутск
Биттиров Анатолий Мурашевич	д.б.н., профессор	ФГБОУ ВО «Кабардино-Балкарский государственный аграрный университет имени В. М. Кокова»	Профессор кафедры «Ветеринарная медицина»	г. Нальчик
Бурмистрова Ольга Николаевна	д.т.н., профессор	ФГБОУ ВО Ухтинский государственный технический университет		Ухта, Коми
Быстров Валерий Александрович	д.т.н., доцент	Сибирский государственный индустриальный университет, Институт экономики и менеджмента	профессор кафедры Менеджмента и отраслевой экономики	Новокузнецк
Гарбуз Иван Филиппович	д.м.н., профессор	Приднестровский государственный университет им. Т.Г. Шевченко, медицинский факультет	зав. кафедрой травматологии, ортопедии и экстремальной медицины	Тирасполь, Приднестровье
Геворкян Эдуард Аршавирович	д.ф.-м.н., профессор	Российский экономический университет им. Г.В. Плеханова (РЭУ)	Профессор кафедры высшей математики	Москва
Гурбанов Гусейн Рамазан оглы	д.х.н., профессор	Азербайджанский Государственный Университет Нефти и Промышленности	заведующий кафедрой	Баку, Азербайджан
Ермолина Светлана Александровна	д.ветеринар.н., доцент	ФГБОУ ВО Вятская государственная сельскохозяйственная академия	заведующая кафедрой Гигиены, физиологии и биохимии	Киров
Есенаманова Мансия Санаковна	к.т.н.	Республика Казахстан, Атырауский государственный университет имени Халела Досмухамедова, кафедра «Химии и экологии»	и.о.ассоциированного профессора	Атырау, Казахстан
Ефремова Надежда Федоровна	к.ф.-м.н., д.п.н., профессор	ФГБОУ ВО «Донской государственный технический университет»	зав. кафедрой «Педагогические измерения»	Ростов-на-Дону
Жураковский Игорь Павлович	д.м.н.	ФГБОУ ВО НГМУ Минздрава России	Ведущий научный сотрудник Центральной научно-исследовательской лаборатории	Новосибирск
Ибраев Иршек Кажикаримович	д.т.н., доцент	Карагандинский государственный технический университет, кафедра «Нанотехнология и металлургия»	профессор	Темиртау, Казахстан
Исмаилов Закир Ислам	к.т.н., доцент	Бакинский Государственный Университет		Баку, Азербайджан
Кавцевич Николай Николаевич	д.б.н., старший научный сотрудник	Мурманский морской биологический институт Кольского научного центра РАН	заведующий лабораторией морских млекопитающих	Североморск
Калмыков Игорь Анатольевич	д.т.н., профессор	ФГАОУ ВО «Северо-Кавказский федеральный университет» институт информационных технологий и телекоммуникаций, кафедра информационной безопасности автоматизированных систем	профессор	Ставрополь
Кокорева Ирина Ивановна	д.б.н.	Институт ботаники и фитоинтродукции МОН РК	Заведующая лабораторией цветочно-декоративных растений открытого грунта	Алматы, Казахстан
Копылов Игорь Сергеевич	д. г.-м.н., доцент	Пермский государственный национальный исследовательский университет. Геологический факультет: кафедра инженерной геологии и охраны недр, кафедра поисков и разведки полезных ископаемых; Естественнонаучный институт: отдел геологии	Профессор, ведущий научный сотрудник	Пермь
Коротченко Ирина Сергеевна	к.б.н., доцент	ФГБОУ ВО Красноярский государственный аграрный университет		Красноярск
Кряжева Вероника Львовна	к.с.-х.н., доцент	Нижегородская государственная сельскохозяйственная академия (НГСХА)	Доцент кафедры кормления животных	Нижний Новгород
Кульков Виктор Геннадьевич	д.ф.-м.н., доцент	ФГБОУВО Филиал Национального исследовательского университета «МЭИ» в г. Волжском		Волжский
Ларионов Максим Викторович	д.б.н.	ФГБОУ ВО «Саратовский национальный исследовательский государственный университет имени Н.Г. Чернышевского», Балашовский институт (филиал), кафедра биологии и экологии	профессор	Балашов
Леонтьев Дмитрий Федорович	д.б.н., к.с.-х.н., доцент	Иркутский государственный аграрный университет им. А.А. Ежевского	профессор кафедры технологии в охотничьем и лесном хозяйстве	Иркутск
Луговской Александр Михайлович	д.географ.н., к.б.н., профессор	1) ГАОУ ВО г. Москва «Московский городской педагогический университет», 2)ФГОБУ ВО «Финансовый университет при Правительстве РФ» (Финансовый университет), Департамент экономической теории	профессор кафедры география Института математики, информатики и естественных наук	Москва
Мельников Александр Иванович	д.г.-м.н., Старший научный сотрудник	Институт земной коры СО РАН	ведущий научный сотрудник	Иркутск
Несветаев Григорий Васильевич	д.т.н., профессор	ФБГОУ ВО «Донской государственный технический университет», Академия строительства и архитектуры	заведующий кафедрой «Технология строительного производства»	Ростов-на-Дону
Никитин Сергей Николаевич	д.с.-х.н.	Федеральное государственное бюджетное научное учреждение «Ульяновский научно-исследовательский институт сельского хозяйства»	заместитель директора по научной работе	п. Тимирязевский, Ульяновская область
Олешко Ольга Алексеевна	д.фарм.н., доцент	ГБОУ ВО «Пермская государственная фармацевтическая академия» Минздрава Российской Федерации		Пермь
Партоев Курбонали	д.с.-х.н., Старший научный сотрудник, профессор	Институт ботаники, физиологии и генетики растений Академии наук Республики Таджикистан	главный научный сотрудник лаборатории молекулярной биологии и биотехнологии	Душанбе, Таджикистан
Попова Ирина Николаевна	к.п.н., доцент	ФГАУ «Федеральный институт развития образования», г. Москва	Заместитель руководителя Центра социализации, воспитания и неформального образования	Москва
Рогачев Алексей Фруминович	д.т.н., профессор	ФГБОУ ВО «Волгоградский государственный аграрный университет»	зав. кафедрой «Математическое моделирование и информатика»	Волгоград
Розыходжаева Гульнора Ахмедовна	д.м.н., Старший научный сотрудник, доцент	Центральная клиническая больница №1 Медико — Санитарного Объединения	заведующая клинико-диагностическим отделом	Ташкент, Узбекистан
Сакиев Кадырбек Сатыбалдынович	д.г.-м.н.	Институт геологии НАН КР	Директор	Бишкек, Кыргызская Республика,
Сугак Евгений Викторович	д.т.н., профессор	Сибирский государственный аэрокосмический университет имени академика М.Ф.Решетнева	профессор кафедры инженерной экологии	Красноярск
Трефилов Борис Борисович	д.ветеринар.н., профессор	ФГБНУФНЦ «Всероссийский научно-исследовательский и технологичексий институт птицеводства»	Зав.отделом вирусологии и опухолевых болезней птиц	Санкт-Петербург
Чарышкин Алексей Леонидович	д.м.н., профессор	ФГБОУ ВО Ульяновский государственный университет	заведующий кафедрой факультетской хирургии	Ульяновск
Чодураев Темирбек Макешович	д.географ.н., профессор	КГУ им. И.Арабаева	Директор института экологии и туризма	Бишкек, Кыргызская Республика,
Шалпыков Кайыркул Тункатарович	д.б.н., профессор	Инновационный центр фитотехнологий Национальной академии наук Кыргызской республики	директор	Бишкек, Киргизия
Шарифуллина Лилия Ринатовна	к.х.н.	ФГБОУ ВО «Российский химико-технологический университет им. Д.И. Менделеева»	доцент кафедры техносферной безопасности, доцент кафедры пожарной безопасности	Москва
Щирин Дмитрий Валентинович	д.п.н., профессор	Санкт-Петербургский государственный институт культуры	заведующий кафедрой фортепиано, профессор	Санкт-Петербург

Прикладная наука о глине | Журнал

Цели и масштабы

Applied Clay Science стремится стать международным журналом, привлекающим высококачественные научные статьи о глинах и глинистых минералах, включая исследовательские статьи, обзоры и технические заметки. Журнал охватывает типичные темы фундаментальной и прикладной науки о глине, такие как:

• Синтез и очистка
• Структурные, кристаллографические и минералогические свойства глин и глинистых минералов
• Термические свойства глин и глинистых минералов
• Физико-химические свойства, включая i) свойства поверхности и интерфейса; ii) термодинамические свойства; iii) механические свойства
• Взаимодействие с водой, с полярными и неполярными молекулами
• Коллоидные свойства и реология
• Адсорбция, интеркаляция, ионный обмен
• Генезис и месторождения глинистых минералов
• Геология и геохимия глин
• Модификация глин и свойства глинистых минералов термической и физической обработкой
• Модификация химической обработкой органическими и неорганическими молекулами (органоглина, столбчатые глины)
• Модификация биологическими микроорганизмами
• Структурные и текстурные модификации глинистых минералов (метакаолин и др.)
• Синтез других материалов (например, цеолиты, геополимеры…), начиная с глинистых минералов.Однако основная часть рукописи должна быть сосредоточена на глинистых минералах)
• Новые материалы на основе глинистых минералов, такие как глинистые полимерные (био) нанокомпозиты
• Глины и глинистые минералы в составах пестицидов и лекарств и в производстве кормов для животных
• Экологические приложения, такие как захоронение радиоактивных отходов и водное хозяйство, удаление тяжелых металлов, фильтрация
• Наполнители и покрытия (краска, резина, пластмассы)
• Буровые растворы и буровые растворы в нефтяной промышленности
• Литейное производство
• Применение в химии почв и в сельском хозяйстве
• Применение глинистых минералов в углеводородных и геотермальных разведках
• Геотехнические применения глин и глинистых минералов
• Применения в керамике, строительстве, железорудной и сталелитейной промышленности, бумаге, катализе, косметике
• Связанные пластинчатые материалы, такие как слоистые Двойные гидроксиды (LDH), слоистые оксиды, слоистые силикаты, гидраты силикатов цемента (CSH)

Преимущества для авторов

Мы также предоставляем множество преимуществ для авторов, такие как бесплатные PDF-файлы, либеральная политика в отношении авторских прав, специальные скидки на публикации Elsevier и многое другое.Щелкните здесь, чтобы получить дополнительную информацию о наших услугах для авторов.

Информацию о подаче статей см. В нашем Руководстве для авторов. Если вам потребуется дополнительная информация или помощь, посетите наш Центр поддержки

Прикладной анализ поведения (ABA) | Аутизм говорит

Что такое прикладной анализ поведения?

Прикладной анализ поведения (ABA) — это терапия, основанная на науке об обучении и поведении.

Анализ поведения помогает нам понять:

• Как работает поведение
• Как на поведение влияет окружающая среда
• Как происходит обучение

ABA-терапия применяет наше понимание того, как поведение работает, к реальным ситуациям.Цель состоит в том, чтобы усилить полезное поведение и уменьшить поведение, которое вредно или влияет на обучение.

Программы терапии ABA могут помочь:

• Повышение языковых и коммуникативных навыков
• Улучшение внимания, концентрации, социальных навыков, памяти и учебы
• Уменьшение проблемного поведения

Методы анализа поведения используются и изучаются десятилетиями. Они помогли многим учащимся приобрести различные навыки — от здорового образа жизни до изучения нового языка.Терапевты использовали ABA для помощи детям с аутизмом и связанными с ним нарушениями развития с 1960-х годов.

Как работает ABA-терапия?

Прикладной анализ поведения включает в себя множество методов для понимания и изменения поведения. ABA — это гибкий подход:

Положительное армирование

Положительное подкрепление — одна из основных стратегий, используемых в ABA.

Когда за поведением следует что-то, что ценится (награда), человек с большей вероятностью повторяет это поведение.Со временем это способствует положительному изменению поведения.

Сначала терапевт определяет целевое поведение. Каждый раз, когда человек успешно использует поведение или навык, он получает вознаграждение. Награда имеет значение для человека — примеры включают похвалу, игрушку или книгу, просмотр видео, доступ на игровую площадку или другое место и многое другое.

Положительные награды побуждают человека продолжать использовать навык. Со временем это приводит к значительному изменению поведения.

Антецедент, поведение, следствие

Понимание антецедентов (что происходит до возникновения поведения) и последствий (что происходит после поведения) — еще одна важная часть любой программы ABA.

Следующие три шага — « A-B-Cs » — помогают нам научить и понимать поведение:

1. Антецедент : это то, что происходит прямо перед целевым поведением. Это может быть словесное выражение, например, команда или просьба. Он также может быть физическим, например, игрушка или предмет, или свет, звук или что-то еще в окружающей среде. Антецедент может исходить из окружающей среды, от другого человека или быть внутренним (например, мысль или чувство).

2. Результирующее поведение : это реакция или отсутствие реакции человека на антецедент.Это может быть действие, словесный ответ или что-то еще.

3. Следствие : это то, что следует сразу после поведения. Он может включать в себя положительное подкрепление желаемого поведения или отсутствие реакции на неправильные / несоответствующие ответы.

Взгляд на A-B-C помогает нам понять:

1. Почему может происходить поведение
2. Как различные последствия могут повлиять на вероятность повторения такого поведения

ПРИМЕР:

• Антецедент: Учитель говорит: «Пора убрать игрушки» в конце дня.
• Поведение: Студент кричит «нет!»
• Последствие: Учитель убирает игрушки и говорит: «Хорошо, игрушки готовы».

Как ABA может помочь ученику научиться более подходящему поведению в этой ситуации?

• Антецедент: Учитель говорит: «Пора убирать» в конце дня.
• Поведение: Ученику напоминают о том, чтобы спросить: «Можно мне еще 5 минут?»
• Последствие: Учитель говорит: «Конечно, у вас может быть еще 5 минут!»

Продолжая практиковаться, ученик сможет заменить неподобающее поведение более полезным.Это более простой способ для ученицы получить то, что ей нужно!

Что включает в себя программа ABA?

Хорошие программы ABA для аутизма не универсальны. ABA не следует рассматривать как набор упражнений. Скорее, каждая программа написана для удовлетворения потребностей отдельного учащегося.

Цель любой программы ABA — помочь каждому человеку развить навыки, которые помогут им стать более независимыми и успешными в краткосрочной и будущей перспективе.

Планирование и текущая оценка

Квалифицированный и обученный поведенческий аналитик (BCBA) разрабатывает и непосредственно контролирует программу.Они адаптируют программу ABA к навыкам, потребностям, интересам, предпочтениям и семейной ситуации каждого учащегося.

BCBA начнется с детальной оценки навыков и предпочтений каждого человека. Они будут использовать это для написания конкретных целей лечения. Также могут быть включены семейные цели и предпочтения.

Цели лечения написаны в зависимости от возраста и уровня способностей человека с РАС. Цели могут включать в себя множество различных областей навыков, например:

• Общение и язык
• Социальные навыки
• Уход за собой (например, душ и туалет)
• Развлечения и отдых
• Двигательные навыки
• Обучение и академические навыки

План обучения разбивает каждый из этих навыков на небольшие конкретные шаги.Терапевт обучает каждому шагу один за другим, от простых (например, имитация отдельных звуков) до более сложных (например, ведение разговора).

BCBA и терапевты измеряют прогресс, собирая данные в каждом сеансе терапии. Данные помогают им постоянно отслеживать прогресс человека в достижении целей.

Поведенческий аналитик регулярно встречается с членами семьи и персоналом программы, чтобы просмотреть информацию о прогрессе. Затем они могут планировать заранее и при необходимости корректировать планы и цели обучения.

Методы и философия ABA

Преподаватель использует различные процедуры ABA. Некоторыми руководит инструктор, а другими — человек с аутизмом.

Родители, члены семьи и опекуны проходят обучение, чтобы они могли поддерживать обучение и практику в течение дня.

У человека с аутизмом будет много возможностей ежедневно учиться и практиковать навыки. Это может произойти как в запланированных, так и в естественных ситуациях.Например, кто-то, кто учится приветствовать других, говоря «привет», может получить возможность попрактиковаться в этом навыке в классе со своим учителем (запланировано) и на игровой площадке во время перемены (естественно).

Учащийся получает множество положительных подкреплений за демонстрацию полезных навыков и социально приемлемого поведения. Акцент делается на позитивном социальном взаимодействии и приятном обучении.

Учащийся не получает подкрепления за поведение, которое наносит вред или мешает обучению.

ABA эффективен для людей любого возраста. Его можно использовать с раннего детства до взрослого возраста!

Кто предоставляет услуги ABA?

Сертифицированный советник по поведенческому анализу (BCBA) предоставляет услуги ABA-терапии. Чтобы стать BCBA, необходимо следующее:

• Получите степень магистра или доктора психологии или анализа поведения
• Сдать национальный сертификационный экзамен
• Попросить государственную лицензию на практику (в некоторых штатах)

В программах ABA-терапии также участвуют терапевты или зарегистрированные специалисты по поведению (RBT).Эти терапевты проходят обучение и контролируются BCBA. Они работают напрямую с детьми и взрослыми с аутизмом, чтобы практиковать навыки и работать над достижением индивидуальных целей, сформулированных BCBA. Вы можете услышать, что их называют по-разному: поведенческие терапевты, линейные терапевты, бихевиористы и т. Д.

Чтобы узнать больше, посетите веб-сайт Совета по сертификации поведенческих аналитиков.

Какие доказательства того, что ABA работает?

ABA считается передовым методом лечения, основанным на доказательствах, Главный хирург США и Американская психологическая ассоциация.

«Доказательная база» означает, что ABA прошла научные испытания на ее полезность, качество и эффективность. ABA-терапия включает в себя множество различных техник. Все эти методы сосредоточены на антецедентах (что происходит до того, как поведение происходит) и на последствиях (что происходит после поведения).

Более 20 исследований установили, что интенсивная и долгосрочная терапия с использованием принципов ABA улучшает результаты для многих, но не для всех детей с аутизмом.«Интенсивный» и «долгосрочный» относятся к программам, предусматривающим от 25 до 40 часов терапии в неделю в течение от 1 до 3 лет. Эти исследования показывают улучшение интеллектуального функционирования, языкового развития, повседневных жизненных навыков и социального функционирования. Исследования с участием взрослых, использующие принципы ABA, хотя и в меньшем количестве, показывают аналогичные преимущества.

Покрывается ли ABA страховкой?

Иногда. Для покрытия услуг ABA требуются многие виды частного медицинского страхования. Это зависит от того, какая у вас страховка и в каком штате вы живете.

Все планы Medicaid должны покрывать лечение, которое составляет с медицинской точки зрения. для детей в возрасте до 21 года. Если врач прописывает ABA и говорит, что это необходимо с медицинской точки зрения для вашего ребенка, Medicaid должна покрыть расходы.

Пожалуйста, посетите наши страховые ресурсы для получения дополнительной информации о страховании и покрытии услуг по лечению аутизма.

Вы также можете связаться с группой реагирования на аутизм, если у вас возникнут трудности с получением страхового покрытия или вам потребуется дополнительная помощь.

Где я могу найти услуги ABA?

Чтобы начать, выполните следующие действия:

1. Поговорите со своим педиатром или другим поставщиком медицинских услуг о ABA.Они могут обсудить, подходит ли ABA для вашего ребенка. Они могут выписать рецепт для ABA, если это необходимо для вашей страховки.
2. Проверьте, покрывает ли ваша страховая компания расходы на терапию ABA и каковы ваши льготы.
3. Найдите в нашем каталоге ресурсов ближайших к вам поставщиков ABA. Или спросите совета у врача и учителя вашего ребенка.
4. Позвоните провайдеру ABA и запросите оценку приема. Подготовьте несколько вопросов (см. Ниже!)

Какие вопросы мне задать?

Важно найти поставщика услуг ABA и терапевтов, которые подходят вашей семье.Первый шаг для терапевтов — установить хорошие отношения с вашим ребенком. Если ваш ребенок доверяет своим терапевтам и любит проводить с ними время, терапия будет более успешной и увлекательной!

Следующие вопросы помогут вам оценить, подходит ли поставщик услуг для вашей семьи. Не забывайте также доверять своим инстинктам!

1. Сколько BCBA у вас в штате?
2. Имеют ли они лицензию BACB и через государство?
3. Сколько у вас есть поведенческих терапевтов?
4. Сколько терапевтов будут работать с моим ребенком?
5. Какую подготовку проходят ваши терапевты? Как часто?
6. Сколько еженедельно получают непосредственное наблюдение терапевты со стороны BCBA?
7. Как вы решаете проблемы безопасности?
8. Как выглядит типичный сеанс ABA?
9. Предлагаете ли вы терапию на дому или в клинике?
10. Как вы определяете цели для моего ребенка? Считаете ли вы вклад родителей?
11. Как часто вы переоцениваете цели?
12. Как оценивается прогресс?
13. Сколько часов в неделю вы можете проводить?
14. У вас есть список ожидания?
15. Какой вид страхования вы принимаете?

Дополнительная информация

Руководство для родителей ATN / AIR-P по прикладному анализу поведения

ATN / AIR-P Введение в лечение поведенческого здоровья

Сертификационная комиссия поведенческих аналитиков (BACB)

Международная ассоциация анализа поведения (ABAI)

Прикладная наука о поверхности — Журнал

Прикладная наука о поверхности охватывает темы, способствующие лучшему пониманию поверхности s, интерфейсов , наноструктур и их приложений.Журнал посвящен научным исследованиям на атомном и молекулярном уровне материалов, свойств , определенных с помощью аналитических и / или вычислительных методов удельной поверхности , а также обработки таких структур.

В этом журнале представлены следующие темы:

• Поверхность катализа, электрокатализа и фотокатализа;
• Отложение и рост;
• 2D сборка;
• Модификация поверхности и интерфейса путем направленного воздействия энергии (лазеры, ионные или электронные лучи) или другими методами, такими как плазма;
• Проектирование поверхностей и функционализация;
• Функциональные поверхности и покрытия;
• Электрохимия поверхностей и стратегии защиты от коррозии;
• Наука о поверхности применительно к преобразованию и хранению энергии;
• Поверхностные нанотехнологии и устройства;
• Полупроводники — поверхность и интерфейс;
• Биоинтерфейсы.

Примечание для авторов
Для рассмотрения для публикации ваша статья должна представлять собой исследование на атомном и молекулярном уровне свойств материала, определенных с помощью конкретных поверхностных подходов , либо экспериментальными методами, либо вычислительными методами. . В противном случае ваша заявка не будет рассматриваться для публикации и не будет отправлена ​​на рецензирование.
Материалы, относящиеся к исследованиям, представленным на научных мероприятиях, можно отправить в сопроводительное название журнала, Applied Surface Science Advances.

Преимущества для авторов
Мы также предоставляем множество преимуществ для авторов, такие как бесплатные PDF-файлы, либеральная политика в отношении авторских прав, специальные скидки на публикации Elsevier и многое другое. Щелкните здесь, чтобы получить дополнительную информацию о наших услугах для авторов.

Информацию о подаче статей см. В нашем Руководстве для авторов. Если вам потребуется дополнительная информация или помощь, посетите наш Центр поддержки

Applied Soft Computing — Journal

Applied Soft Computing — международный журнал, продвигающий интегрированный взгляд на программные вычисления для решения реальных проблем.Мягкие вычисления — это набор методологий, которые направлены на использование терпимости к неточности, неопределенности и частичной истине для достижения управляемости, надежности и низкой стоимости решения. Основное внимание уделяется публикации высококачественных исследований в области применения и конвергенции областей Fuzzy Logic , Neural Networks , Evolutionary Computing , Rough Sets и других подобных методов для решения реальных проблем.

Applied Soft Computing — это постоянно обновляемое издание: статьи публикуются, как только их принимает главный редактор.Таким образом, веб-сайт будет постоянно обновляться новыми статьями, а время публикации будет коротким.

Основные темы:

Объем этого журнала охватывает следующие мягкие вычисления и связанные с ними методы, взаимодействие между несколькими методами мягких вычислений и их промышленные приложения:

• Ant Colony
• Chaos Theory
• Evolutionary Computing
• Fuzzy Computing
• Гибридные методы
• Иммунологические вычисления
• Морфические вычисления
• Нейровычисления
• Рой частиц
• Вероятностные вычисления
• Грубые наборы
• Вейвлет

Области применения, представляющие интерес, включают, но не ограничиваются приложениями мягких вычислений:

• Сельскохозяйственная техника и продукция
• Автономное мышление
• Биологические системы
• Биомедицинская инженерия
• Мониторинг состояния
• Бытовая электроника
• Интеллектуальный анализ данных
• Визуализация данных
• Поддержка принятия решений
• Оптимизация инженерного проектирования
• Диагностика неисправностей
• Человеко-машинный интерфейс
• Промышленная электроника
• Интеллектуальные агенты
• Интеллектуальный поиск информации
• Интернет-инструменты
• Производственные системы
• Управление движением и силовая электроника
• Многоцелевая оптимизация
• Нано- и микросистемы
• Энергетика
• Управление процессами и системами
• Оптимизация процессов
• Реактивный распределенный ИИ
• Робототехника
• Обработка сигналов или изображений
• Идентификация и моделирование систем
• Системная интеграция
• Телекоммуникации
• Прогнозирование временных рядов
• Виртуальная реальность
• Видение или распознавание образов

Авторы Приглашаем вас направить письма , продвигающие оригинальные исследования программных вычислений, в сопутствующий заголовок с открытым доступом от Applied Soft Computing, Soft Computing Letters .

Помечено для воспроизводимости
Программное обеспечение, представленное на рассмотрение Applied Soft Computing , проверено и сертифицировано на воспроизводимость вычислений CodeOcean, облачной платформой воспроизводимости вычислений, которая помогает сообществу, обеспечивая совместное использование кода и данных в качестве ресурса для некоммерческое использование. Сертифицированные документы будут подвергаться дополнительному воздействию, если к ним будет прикреплен значок воспроизводимости и они будут перечислены на веб-сайте CodeOcean.

Software Impacts

Мы приглашаем вас преобразовать ваше программное обеспечение с открытым исходным кодом в дополнительную публикацию журнала в Software Impacts, многопрофильном журнале с открытым доступом. Software Impacts представляет собой научный справочник по программному обеспечению, которое использовалось для решения исследовательской задачи. Журнал распространяет эффективное и многократно используемое научное программное обеспечение через публикации оригинального программного обеспечения (OSP), в которых описывается применение программного обеспечения в исследованиях и публикуемые результаты.

Как отправить статью в Software Impacts , https://www.journals.elsevier.com/software-impacts/

Для получения дополнительной информации свяжитесь с нами по адресу: [электронная почта защищена]

Applied Industrial Technologies Inc. Cooperative Контракт

4 удобных способа заказа:

Где находится ближайший к мне сервисный центр Applied?

Чтобы найти ближайший к вам сервисный центр, щелкните здесь.

Могу ли я приобрести продукты Applied в Интернете?

Да.Наш веб-сайт обеспечивает круглосуточный доступ к более чем 2,5 миллионам товаров от более чем 2000 производителей.

Предлагает ли Applied экстренную поддержку в нерабочее время?

Если вам нужен продукт в 10:00 или 22:00, Applied всегда рядом и всегда под рукой, когда мы вам понадобимся. Каждый сервисный центр Applied предоставляет круглосуточную службу экстренной помощи семь дней в неделю.

На что распространяется договор Applied-OMNIA Partners?

Наш контракт включает конкурентоспособные цены на тысячи промышленных поставок ТОиР, таких как подшипники, передача энергии, транспортировка материалов, гидравлические и пневматические компоненты, шланги и фитинги, а также резиновые изделия.Кроме того, на нашем веб-сайте www.applied.com представлено более 2,5 миллионов продуктов, а наши самые популярные продукты представлены в нашем Каталоге прикладных продуктов. Мы также предлагаем конкурентоспособные цены на весь спектр наших услуг, включая техническое обучение MaintenancePro®, услуги магазина резины и шлангов, услуги по ремонту и восстановлению, а также торговые решения.

Если у моего агентства уже есть учетная запись в Applied, нужно ли мне создавать новую учетную запись?

Нет. Свяжитесь со своим менеджером по работе с клиентами или позвоните по телефону 1-877-279-2799, чтобы связать программу OMNIA Partners с вашей существующей учетной записью.

Применяются ли конкурентные цены, независимо от количества?

Да. Как участник OMNIA Partners и клиент Applied ваше агентство получит конкурентные цены на заказ любого размера (номер контракта: 16154). Нет никаких затрат, требований к минимальному количеству или лимитов расходов, связанных с использованием программы Applied OMNIA Partners.

Как это сэкономить время и деньги?

Ключевое значение для агентства — экономия ресурсов.В среднем агентства-участники OMNIA Partners получат значительную экономию по сравнению с традиционными методами закупок. Большинство агентств сегодня слишком разбросаны. Агентства сокращают административные отделы, а уходящие на пенсию или увольняющиеся должности по закупкам и обслуживанию остаются незаполненными. Программа OMNIA Partners предоставляет механизм, позволяющий сэкономить время и средства, связанные с получением ценовых предложений или подготовкой заявок. Экономия времени позволяет отделу более эффективно выполнять свои рабочие задачи, имея под рукой персонал.

Прикладная математика | Университет Роджера Уильямса

Специальность «Прикладная математика» готовит студентов к различным карьерным возможностям. Вот лишь несколько примеров: многие выпускники находят работу в банковском и инвестиционном секторе, в то время как другие работают в консалтинговых, страховых, фармацевтических, программных и сервисных компаниях; некоторые из наших студентов также поступают в аспирантуру или юридический факультет.

Университет Роджера Уильямса отличается от конкурентов по нескольким причинам. Во-первых, небольшой размер класса означает более индивидуальное внимание со стороны наших преподавателей.Наши студенты участвуют в кампусе — в качестве репетиторов по математике и членов Математического общества чести. В отличие от других учебных заведений, наши талантливые студенты становятся соавторами математических публикаций с нашими преподавателями. Фактически, наши студенты в настоящее время работают над численным решением уравнения Гельмгольца для псевдосферы, «Основами общей теории относительности» и некоторыми размышлениями о сотрудничестве Эйнштейна-Гроссмана.

Загрузить информационный бюллетень

Требования к получению степени

Эмма Дехетре ’22, специалист в области инженерии и прикладной математики, представляет свой плакат «Модель интегрального уравнения Вольтерры для пандемии COVID-19» на студенческой академической выставке 2021 года и мероприятии с отличием в RWU.

Чтобы узнать больше о наших академических предложениях или просмотреть полное описание курсов, пожалуйста, обратитесь к нашему университетскому каталогу.

Результаты обучения учащихся

Ожидается, что выпускники прикладной математики в RWU будут обладать способностями:

• Рассматривать математику и изучать различные области прикладной математики и то, как хотя бы некоторые из них применяются в различных областях
• Прочитать прикладную математические тексты и статьи с пониманием
• Решать междисциплинарные проблемы с использованием прикладных математических инструментов
• Успешно использовать соответствующие технологии и решать крупномасштабные математические модели, которые включают системы матриц, дифференциальных уравнений или интегральных уравнений, и решать крупномасштабные проблемы с помощью методов оптимизации
• Анализировать проблемы и выберите из своего репертуара правильную технику для их решения, графически, численно и алгебраически
• Сделайте выводы и обобщения относительно реальных жизненных ситуаций, для которых используются алгоритмы прикладной математики

Если вы хотите f Чтобы узнать больше о том, для чего полезна прикладная математика, посмотрите брошюру о вакансиях в SIAM или перейдите на страницы вакансий в AMS, MAA и SIAM.