Science for Education Today, 2021, Т. 11, № 5, С. 27–42
© Трофимов В. М., 2021
УДК: 
001.8+008+378

О природе устойчивости процесса во времени

Трофимов В. М. 1 (Краснодар, Россия)
1 Кубанский государственный технологический университет
Полный текст (свободный доступ) — Скачан 722 раз(а)
Аннотация: 

Проблема и цель. Почему представления о времени в «Илиаде» и в условиях современных скоростей передачи больших потоков информации неожиданно сходятся и ключевым моментом становится исследование форм устойчивости процесса во времени? Что действительно мы понимаем под укоренившимся мышлением и устойчивым развитием и как они связаны с эволюционной природой устойчивых процессов? Цель работы – представление формы устойчивого процесса, его конструктивного развертывания во времени средствами естественно-научного анализа.
Методология. На материалах и методах измерений изменяющихся во времени величин, а также теоретико-множественных предпосылок ветвления процесса предлагается искать естественно-научные основания для анализа устойчивого развития тенденции в культуре вообще и в информационных процессах и системе образования в частности. Мы здесь также попытаемся встать на известную точку зрения (К. Лоренц, И. Пригожин), когда время, необратимость, случайность в некотором конструктивном процессе относятся и к неодушевленной материи, и к жизни, и к человеку.
Результаты. На основе проведенного автором анализа представлен ответ на вопрос о том, существуют или нет естественные условия устойчивости объекта-процесса, в каком аспекте можно говорить о конструктивности времени, эволюционном укоренении устойчивых процессов, точках ветвления и «протягивании» устойчивого образовательного процесса в будущее.
Заключение. Наши представления о процессах во времени и условиях их устойчивости в самом широком культурном аспекте, включая систему образования, нуждаются в уточнении. Конструктивное развертывание процесса во времени имеет свою структуру, обеспечивающую эволюционное укоренение процесса и, в частности, процесса образовательного.

Ключевые слова: 

эволюционное укоренение; усреднение; измерение; нелинейная причинность; неопределенность; случайность; корреляции; устойчивость образовательного процесса; устойчивое развитие.

URL WoS/RSCI: https://www.webofscience.com/wos/rsci/full-record/RSCI:47136057

Библиографическая ссылка:
Трофимов В. М. О природе устойчивости процесса во времени // Science for Education Today. – 2021. – № 5. – С. 27–42. DOI: http://dx.doi.org/10.15293/2658-6762.2105.02
Список литературы: 
  1. Пушкарёв Ю. В., Пушкарёва Е. А. Виртуализация социальной коммуникации в образовании: ценностные основания информационного развития (обзор) // Science for Education Today. – 2020. – № 2. – С. 73–90. DOI: http://dx.doi.org/10.15293/2658-6762.2002.05
  2. Пушкарёв Ю. В., Пушкарёва Е. А. Рефлексивные принципы развития личности в условиях изменяющегося информационного содержания // Science for Education Today. – 2019. – № 2. – С. 52–66. DOI: http://dx.doi.org/10.15293/2658-6762.1902.04
  3. Пушкарев Ю. В., Пушкарева Е. А. Фундаментальное знание в непрерывном образовательном процессе: методология и аксиология проблемы // Вестник Новосибирского государственного педагогического университета. – 2016. – № 1. – С. 87–98. DOI: http://dx.doi.org/10.15293/2226-3365.1601.08
  4. Трофимов В. М. О математической природе сообразительности // Вестник Новосибирского государственного педагогического университета. – 2017. – № 4. – С. 151–170. DOI: http://dx.doi.org/10.15293/2226-3365.1704.10
  5. Трофимов В. М. Что есть точное знание и как оно обеспечивается в когнитивных процессах // Вестник Новосибирского государственного педагогического университета. – 2018. – № 4. – С. 141–157. DOI: http://dx.doi.org/10.15293/2226-3365.1804.09
  6. Akbarzadeh M., Reihani S. F. S., Samani K. A. Detecting critical links of urban networks using cluster detection methods // Physica A: Statistical Mechanics and Its Applications. – 2019. – Vol. 515. – P. 288–298. DOI: https://doi.org/10.1016/j.physa.2018.09.170 
  7. Ari I., Koc M. Economic Growth, Public and Private Investment: A Comparative Study of China and the United States // Sustainability. – 2020. – Vol. 12 (6). – P. 2243. DOI: https://doi.org/10.3390/su12062243
  8. Dörgő G.; Sebestyén V.; Abonyi J. Evaluating the Interconnectedness of the Sustainable Development Goals Based on the Causality Analysis of Sustainability Indicators // Sustainability. – 2018. – Vol. 10 (10). – P. 3766. DOI: https://doi.org/10.3390/su10103766
  9. Jia Z., Lin Y., Jiao Z., Ma Y., Wang J. Detecting Causality in Multivariate Time Series via Non-Uniform Embedding // Entropy. – 2019. – Vol. 21 (12). – P. 1233. DOI: https://doi.org/10.3390/e21121233
  10. McDowell J. J., Popa A. Beyond continuous mathematics and traditional scientific analysis: Understanding and mining Wolfram's A New Kind of Science // Behavioural Processes. – 2009. – Vol. 81 (2). – P. 343–352. DOI: https://doi.org/10.1016/j.beproc.2009.01.012
  11. Nilsson M., Griggs D., Visbeck M. Policy: Map the interactions between Sustainable Development Goals // Nature. – 2016. – Vol. 534. – P. 320–322. DOI: https://doi.org/10.1038/534320a  
  12. RadamésVillagómez R. Mapping styles of ethnobiological thinking in North and Latin America: Different kinds of integration between biology, anthropology, and TEK // Studies in History and Philosophy of Science Part C: Studies in History and Philosophy of Biological and Biomedical Sciences. – 2020. – Vol. 84 (12). – P. 101308. DOI: https://doi.org/10.1016/j.shpsc.2020.101308
  13. Richardson J. Book Review: Antifragile: Things that Gain from Disorder, by Nassim Nicholas Taleb // World Futures Review. – 2013. – Vol. 5 (2). – P. 219–221. DOI: https://doi.org/10.1177/1946756713491391
  14. Richardson L., Lynch P. Weather Prediction by Numerical Process. – Cambridge: Cambridge University Press, 2007. – 236 p. DOI: https://doi.org/10.1017/CBO9780511618291 
  15. Taleb N. N. On the statistical differences between binary forecasts and real-world payoffs // International Journal of Forecasting. – 2020. – Vol. 36 (4). – P. 1228–1240. DOI: https://doi.org/10.1016/j.ijforecast.2019.12.004
  16. Taleb N. N., Bar-Yam Ya., Cirillo P. On single point forecasts for fat-tailed variables // International Journal of Forecasting. – 2020. DOI: https://doi.org/10.1016/j.ijforecast.2020.08.008
  17. Turcotte D. L. The relationship of fractals in geophysics to “the new science”// Chaos, Solitons & Fractals. – 2004. –Vol. 19 (2). – P. 255–258. DOI: https://doi.org/10.1016/S0960-0779(03)00039-0 
  18. Van Egmond K., De Vries B. Sustainability: The search for the integral worldview // Futures. – 2011. – Vol. 43 (8). – P. 853–867. DOI: https://doi.org/10.1016/j.futures.2011.05.027
  19. Vasconcelos Gomes L. A., Paula R. A. S. R., Facin A. L. F., Vasconcelos Gomes F. C., Salerno M. S. Proposing a Multilevel Approach for the Management of Uncertainties in Exploratory Projects // Project Management Journal. – 2019. – Vol. 50 (5). – P. 554–570. DOI: https://doi.org/10.1177/8756972819870064  
  20. Wang S., Liu L., Li H., Fang F., Yan P., Chen Ya., Guo J., Ma T., Shen Yu. The branched chains and branching degree of exopolysaccharides affecting the stability of anammox granular sludge // Water Research. – 2020. – Vol. 178 (1). – P. 115818. DOI: https://doi.org/10.1016/j.watres.2020.115818
  21. Wang Y., Yang J., Chen Y., Maeyer P., Li Z., Duan W. Detecting the Causal Effect of Soil Moisture on Precipitation Using Convergent Cross Mapping // Scientific Reports. – 2018. – Vol. 8 (1). – P. 12171. DOI: https://doi.org/10.1038/s41598-018-30669-2
  22. Williams A. W., Sánchez I. R., Škokić V. Innovation, Risk, and Uncertainty: A Study of Tourism Entrepreneurs // Journal of Travel Research. – 2020. – Vol. 60 (2). – P. 293–311. DOI: https://doi.org/10.1177/0047287519896012  
  23. Zizka L., McGunagle D. M., Clark P. J. Sustainability in science, technology, engineering and mathematics (STEM) programs: Authentic engagement through a community-based approach // Journal of Cleaner Production. – 2021. – Vol. 279 (1). – P. 123715. DOI: https://doi.org/10.1016/j.jclepro.2020.123715 
Дата публикации 31.10.2021