25、复杂系统认知建模：以疫情下教育系统与社会经济环境关系为例

复杂系统认知建模：以疫情下教育系统与社会经济环境关系为例

在当今复杂多变的世界中，尤其是在新冠疫情和不稳定经济的背景下，如何准确预测和应对各种复杂系统的发展变化成为了关键问题。认知建模作为一种有效的工具，为我们提供了深入理解复杂系统因果关系和发展趋势的途径。本文将以疫情下教育系统与社会经济环境的关系研究为例，详细介绍认知建模的理论基础、实施步骤以及通过脉冲模拟得出的不同发展情景。

1. 认知建模基础与目的

认知建模是通过引入假设的扰动/控制动作（脉冲）$Q = {q_{ij}}$ 来生成认知图顶点处系统发展的可能情景。一组脉冲过程的实现即为一个“发展情景”，它能回答“如果……将会发生什么？”的问题，是对系统未来过程的一种假设性预见。认知建模的最终目标是选择系统发展的理想情景，并制定和论证旨在实现该情景、防止不良情景后果的管理决策。若决策者对认知建模结果不满意，则需要对模型进行调整，例如改变顶点数量和它们之间的关系，重新排列初始认知模型的结构。

为了进行复杂系统的认知建模，需要开发专门的软件，如认知建模大型系统（CMLS），利用它可以完成建模的所有阶段。

2. 疫情下教育系统与社会经济环境关系的认知建模

以疫情下教育系统与社会经济环境的关系研究为例，认知建模的主要目标是识别所研究复杂系统的因果关系结构（认知图），并预测在各种扰动和影响下系统情况的可能发展情景，为系统发展战略的制定和决策提供依据，以实现提高人口生活质量和提升人力资本质量的目标。具体实施步骤如下：

2.1 认知模型开发

为了进行认知建模，首先在初始研究中应用预见方法获取信息，确定了决定复杂教育系统（CES）及其对社会经济环境影响的主要因素和它们之间