Презентация, доклад тонкм задачи. определение. структура

Как построить сетевую диаграмму

На экзамене на получение степени PMP вам потребуется построить сетевую диаграмму. Будет дан список работ по проекту и даты начала этих работ. Используя данную информацию, вам необходимо будет определить критический путь и его длительность.

Чтобы объяснить принципы построения сетевой диаграммы, доктор экономических наук г-н Беннет создал образец проекта, состоящий из восьми задач.

1. Разработка конструкции бака (10 дней), к которой можно приступить прямо сейчас.
2. Сооружение основания для бака (25 дней) и Выбор поставщика бака (8 дней) можно начать после завершения разработки конструкции бака.
3. Производство компонентов бака (10 дней) можно начать после завершения выбора поставщика.
4. Доставку бака на рабочую площадку (4 дня) можно начать после завершения производства компонентов бака.
5. Подготовку установочных чертежей (3 дня) можно начинать после завершения выбора поставщика бака.
6. Сборку бака (15 дней) можно начинать после завершения доставки бака на рабочую площадку, подготовки установочных чертежей и сооружения основания для бака.
7. Испытания и ввод бака в эксплуатацию (4 дня) можно начинать после завершения сборки бака.
8. По завершении испытаний и ввода бака в эксплуатацию проект будет считаться завершённым.
    

Для ответа на вопрос теста вам потребуется построить сетевую диаграмму.

Вот как это необходимо делать:

1. Нарисуйте прямоугольник и обозначьте его как первое мероприятие (Разработка конструкции бака). В прямоугольнике не забудьте указать длительность мероприятия в днях (в данном случае это 10 дней).
2. Продолжите построение диаграммы, изобразив зависимости между разработкой конструкции бака, сооружением основания для бака и выбором поставщика бака. Для этого нарисуйте прямоугольники для других видов работ и соедините их линиями со стрелками на концах, идущими от задачи разработки конструкции бака.
3. Изобразите остальные работы в виде прямоугольников и соедините их линиями со стрелками, отходящими от работ, влияющих на начало других работ.
    

После завершения построения сетевой диаграммы необходимо найти критический путь. Помните: критический путь — это путь на сетевой диаграмме с наибольшей длительностью, выраженной в днях, а не путь с максимальным количеством прямоугольников.

В данном примере критический путь — разработка конструкции бака, сооружение основания для бака, сборка бака и испытания и ввод бака в эксплуатацию, общая длительность которого составляет 54 дня.

Можно определить критический путь, взглянув на диаграмму и вычислив максимальную длительность в днях или воспользовавшись техниками расчёта вперёд/назад, о которых пойдёт речь в следующем разделе.

Свойства алгоритма

Свойства алгоритма могут включать следующие аспекты:

1. Корректность: алгоритм должен давать верный результат для всех возможных входных данных. Он должен выполнять все требования поставленной задачи и не допускать ошибок.

2. Однозначность: каждый шаг алгоритма должен быть определён и ясно понятен.

3. Дискретность: алгоритм — состоит из отдельных маленьких шагов, или действий. Эти действия идут в определённом порядке, одно начинается после завершения другого.

4. Производительность: алгоритм должен использовать доступные ресурсы (например, память и процессорное время) эффективно и экономно. Он определяет время выполнения и объём затраченных ресурсов (например, памяти или вычислительной мощности). Её можно измерить с помощью сложности алгоритма.

5. Понятность: алгоритм должен быть понятен и включать команды, понятные для исполнителя, которые будут его анализировать или использовать.

6. Детерминированность: инструкции должны быть чётко определены и не должно возникать разночтений и разногласий ни на одном из этапов выполнения алгоритма.

7. Результативность: завершение алгоритма приводит к определённым результатам.

8. Эффективность: алгоритм должен быть выполнен с использованием минимально возможных ресурсов и требовать наименьшего количества операций или вычислений для решения задачи. Он должен работать быстро и занимать небольшой объём памяти.

Важной особенностью алгоритма является его универсальность. То есть алгоритм должен быть применим к любой задаче данного типа, не зависимо от её сложности или разнообразия

Эти свойства являются важными при выборе и оценке алгоритмов, так как они напрямую влияют на его работоспособность и эффективность в решении поставленных задач.

Постановка SMART-целей

Однако недостаточно просто определить цель выполнения работ и разбить ее на подцели. Нужно также правильно сформулировать цель, чтобы она была понятна, конкретна и реалистична. Для этого можно использовать такой метод, как SMART-цели. SMART-цель — это цель, которая соответствует пяти критериям:

Specific (конкретная) — она должна быть четко определена и описана, без двусмысленности или обобщения.

Measurable (измеримая) — должна иметь точные показатели или критерии успеха, по которым можно оценить ее достижение или недостижение;

Achievable (достижимая) — должна быть реалистичной и осуществимой в рамках имеющихся ресурсов;

Relevant (релевантная, актуальная) —должна быть важной и значимой для заказчика, соответствовать его стратегии и миссии;

Time-bound (ограниченная по времени) —должна иметь четкий срок или горизонт реализации, который не должен быть слишком коротким или слишком длинным.

Пример SMART-цели для проекта по созданию сайта:

Аналитический способ представления задачи 1

Аналитический явный способ

Эта модель весьма далека от реальности. Что-либо изучить на ней представляется
проблематичным, так как из неё можно найти только время
T
и место встречи
S.
Идеализация заключается в том, что дорога считается идеально прямой, без
уклонов и подъёмов, скорости объектов считаются постоянными, желания объектов
не меняются, силы безграничны, отсутствуют помехи для движения, модель не
зависит от величин
D,
V₁,
V₂
(они могут быть сколь угодно большими или малыми).

Реальность обычно не имеет ничего общего с такой постановкой задачи. Но за счёт
большой идеализации (идеализации большого порядка) получается очень простая
модель, которая может быть разрешена в общем виде (аналитически)
математическими способами. Так формулируются чаще всего алгоритмические модели,
где протянута цепочка вычислений от исходных данных к выходу. Поэтому мы
применили в записи знак присваивания
(:=).
После вычисления правой части выражения её значение присваивается переменной,
стоящей в левой части. Далее значение этой переменной применено в правой части
следующего выражения. Схематически это выглядит так, как показано
на
рис. 1.18.

Аналитический неявный способ

В данной формулировке за счёт использования знака уравнивания получена связь
переменных
f(T, V₁, V₂, D, S) = 0
в виде системы уравнений. Устанавливая знак «?» на различные
переменные, можно формулировать при необходимости целый ряд произвольных задач,
например так:

При этом задачи формулируются пользователем и не предусматриваются специально
моделировщиком. То есть модель имеет вид объекта. Мы получили более
качественную модель. Идеализация её велика, но за счёт неявной формы записи
появилась возможность изменения задачи, изучения на ней целого ряда проблем.

Основные алгоритмы машинного обучения

Знание основных алгоритмов машинного обучения является важным для любого, кто занимается анализом данных и разработкой моделей машинного обучения. Понимание принципов работы и применения каждого алгоритма позволит выбрать подходящий алгоритм для решения конкретной задачи и оптимизировать процесс обучения моделей.

Линейная регрессия

Линейная регрессия – это алгоритм, который используется для построения модели регрессии. Линейная регрессия предсказывает значения зависимой переменной на основе линейной комбинации нескольких независимых переменных. Этот алгоритм подходит для прогнозирования числовых значений.

Визуально линейную регрессию можно представить так:

Логистическая регрессия

Логистическая регрессия – это алгоритм, который используется для классификации объектов. Логистическая регрессия прогнозирует вероятность принадлежности объекта к определенному классу. Этот алгоритм обычно используется для бинарной классификации, т.е. когда объекты относятся только к двум классам.

Визуально логистическую регрессию можно представить так:

Деревья решений

Деревья решений – это алгоритм, применяемый для решения задач классификации и регрессии. Деревья решений представляют собой древовидную структуру, где каждый узел соответствует некоторому условию на входных данных, а каждый лист дерева соответствует предсказанию для объектов, которые соответствуют данному пути от корня до листа.

Ниже вы можете посмотреть на пример дерева решений:

Случайный лес

Случайный лес – это алгоритм, который используется для классификации и регрессии. Случайный лес представляет собой ансамбль деревьев решений, где каждое дерево обучается на случайной выборке данных и случайном наборе признаков. Затем предсказание производится путем агрегирования предсказаний всех деревьев.

Вот пример случайного леса:

Метод опорных векторов (SVM)

Метод опорных векторов – это алгоритм, применяемый для решения задач классификации и регрессии. SVM ищет гиперплоскость, которая лучше всего разделяет объекты разных классов в пространстве признаков. SVM также может использоваться для решения задачи поиска аномалий (англ. anomaly detection).

Визуально SVM можно представить так:

К-средних

K-средних – это алгоритм, который используется для кластеризации данных. K-средних разделяет данные на кластеры, где каждый кластер представляет группу объектов, которые находятся близко друг к другу в пространстве признаков. Количество кластеров определяется заранее.

Визуально это выглядит следующим образом:

Нейронные сети

Нейронные сети – это алгоритм, который используется для решения различных задач, включая классификацию, регрессию, обработку естественного языка и многие другие. Нейронные сети – это модель, имитирующая работу человеческого мозга и состоящая из большого количества взаимосвязанных нейронов. Нейронные сети обучаются на большом количестве данных, где каждый нейрон находит определенные закономерности в них.

Вот пример нейронной сети:

Градиентный бустинг

Градиентный бустинг – это алгоритм, который используется для решения задач регрессии и классификации. По сути, это ансамбль моделей, где каждая последующая модель обучается на ошибках предыдущей модели. Это позволяет улучшать точность предсказаний с каждой новой моделью.

Пример градиентного бустинга вы можете увидеть ниже:

Ассоциативные правила

Ассоциативные правила – это алгоритм, который используется для анализа ассоциативных связей между переменными. Ассоциативные правила могут помочь в выявлении скрытых зависимостей между переменными и выявлении интересных факторов в данных.

Визуально это выглядит примерно так:

Кроме того, существуют и другие алгоритмы машинного обучения, такие как наивный Байес, машина опорных векторов с ядром (SVM с ядром), метод k-ближайших соседей (k-NN) и другие. Каждый из этих алгоритмов имеет свои особенности и применяется для решения определенных задач в различных отраслях.

Но не менее важным для успешного машинного обучения является понимание того, что такое обучающая выборка и тестовая выборка. Почему это так, мы расскажем далее.

Этап 1: укажите каждый тип деятельности

Используя систему разбивки на элементы, определите каждую работу (или задачу) в рамках проекта. Этот список спецификаций по видам деятельности должен включать только комплексные мероприятия. Когда используются отдельные одиночные действия, управление и ведение анализа критического пути может слишком усложниться. 

Система разбивки на элементы позволяет делить проекты на структурные части.  

Первым делом определяются конечные результаты проекта. Затем можно приступить к разбивке на комплексные мероприятия и на более мелкие действия. 

Вы можете выбрать форму отображения разбивки на элементы. Некоторым удобнее использовать древовидную структуру, а кто-то использует списки или таблицы. Структурное отображение — один из самых простых способов представления системы разбивки на элементы.

Методы структурирования

При существующем росте информации от человека требуют совершенствования умений работы с ней.

При работе с информацией важно:

1. Уметь осмысленно изучать доступный материал: выделять основную мысль и второстепенную.
2. Проводить анализ, сравнение, синтез полученной информации.
3. Выявлять причинно-следственные связи.
4. Проверять данные на истинность или верифицировать их.
5. Формулировать мысли, ответы на вопросы.
6. Приводить актуальные и выверенные доказательства утверждений.
7. Конструировать план, грамотно формулировать выводы.

Для этого используют технологии структурирования информации. Они представляют собой виды информационного моделирования. Можно изменить форму представления информации при неизменности ее содержания.

Исследователи изучали память человека и выделили несколько способов и методик по структурированию информации. Они помогают запоминать информацию быстрее и удобнее.

Римская комната или метод Цицерона

Метод римской комнаты или Цепочка Цицерона заключается в следующем: те объекты, которые надо запомнить, следует мысленно расставить в знакомой комнате в строго определенном порядке. Потом достаточно просто вспомнить эту комнату. И необходимая информация воспроизведется в памяти.

Считают, что так делал Цицерон, когда готовился к выступлениям. Он прогуливался по своему дому и мысленно размещал ключевые моменты своего выступления в нем.

Вместо комнаты можно использовать знакомую улицу, рабочий стол или любые другие объекты. Главное, чтобы их структура была хорошо известна человеку, которому нужно запомнить информацию.

Карты памяти или метод Тони Бьюзена

Карты памяти по-другому называют ментальными картами, диаграммами связей, интеллект-картами, ассоциативными картами или mind mapping.

Этот метод был предложен в 1974 году, когда опубликовали книгу «Работай головой».

Выделяют области применения карт памяти:

• планирование;
• обучение;
• мозговой штурм;
• запоминание;
• принятие решений и так далее.

Интеллект-карты решают различные задачи: систематизация учебных и рабочих процессов, управление деятельностью человека, распределение материала.

Такой метод структурирования информации предполагает изображение структуры информации с помощью блок-схемы.

Блок-схемой называют такой тип схем, который описывает алгоритмы или процессы, где отдельные шаги изображают в виде блоков различной формы. Они соединяются линиями, которые указывают на наличие связи между понятиями, действиями и знаменуют направление дальнейшего продвижения по информационному полю.

Информация разбивается на блоки и модули по выделенным основаниям и критериям.

Метод позволяет направлять человека к различной информации внутри блоков и модулей и между ними. В процессе используют разные источники и гиперссылки.

Чтобы построить карту памяти вручную, нужно выполнить определенные действия:

1. Взять материал, который нужно запомнить, и белый лист бумаги, ручку, цветные карандаши.
2. В центре листа изобразить любой символ или картинку. На ней наглядно представить название или содержание материала.
3. От центра листа к краям нарисовать цепочку связей, которая будет отражать структуру информации.

Существуют специальные программы, которые позволяют организовывать интеллект-карты по разработанным шаблонам.

Метод классификации

Под классификацией информации понимают создание иерархически организованной системы элементов, которые обозначают объекты или процессы реального мира. Их упорядочивают по признаку сходства или различия признаков, которые отражают выбранные свойства объектов.

Виды классификации:

• естественная или натуральная — выполняется по существенным признакам, которые характеризуют внутреннюю общность объектов или процессов;
• искусственная — по внешним признакам для упорядочивания некоторого множества объектов или процессов.

Принципы классификации:

1. Для каждой операции деления на классы допускают применение одного основания классификации.
2. Объем делимого понятия должен соответствовать полученным в результате деления классам.
3. Результаты деления понятий должны взаимно исключать друг друга.
4. Понятия делят последовательно.

Классификации бывают:

• простыми или одноуровневыми;
• сложными, которые представляют таблицами;
• иерархическими.

Помимо табличного варианта представления информации, для наглядного отображения состава и структуры данных используют графы.

В этом случае вершины или узлы графа обозначают моделируемые объекты, а связи между ними — дугами или ребрами графа.

Связи между объектами называют отношениями.

Симметричную связь обозначают отрезком, а несимметричную — стрелкой.

Задачи на нахождение целого

Вот наша первая задача. Ее составила для нас Даша.

У обезьянки Башмачок было 5 бананов. А Даша принесла ей еще 3 банана. 

Какой вопрос мы можем задать по условию этой задачи? Правильно, мы можем спросить, сколько всего бананов стало у обезьянки?

Итак, начнем работать. Сначала проанализируем первую составную часть задачи– условие.

О ком говорится в задаче? Правильно, об обезьянке. О том, что у нее было 5 бананов.

Что случилось потом? Верно, ей дали еще 3 банана. Запишем это в нашу таблицу

Теперь обозначим условие задачи схематически. Вместо бананов будем рисовать прямоугольники. Сначала нарисуем 5 бананов, которые были у обезьянки.

Поскольку обезьянке дали еще бананы, то нарисуем их рядом.

Вспомним вопрос задачи и запишем его в таблицу

Значит, нам нужно вместе посчитать бананы, которые были, и бананы, которые ей еще дали

Теперь приступим к решению задачи.

Получается, что теперь у обезьянки все бананы лежат вместе, т.е. подмножество бананов, которые были у нее раньше, объединилось с подмножеством бананов, которые она получила потом.

Давай вспомним материал прошлого урока. Какое математическое действие мы используем при объединении подмножеств в одно общее?

Правильно, это действие сложение. Значит, для решения нашей задачи мы должны составить выражение на сложение. К 5 бананам, которые были у обезьянки, прибавим 3 банана, которые ей дала Даша. Что получится?

Сумма чисел 5 и 3 равна 8. Вот мы и посчитали все бананы. Теперь у обезьянки всего стало 8 бананов.

Обрати внимание, мы нашли ответ на вопрос нашей задачи! Можно заканчивать

Вот мы и разобрались с нашей задачей.

С помощью какого действия мы нашли ответ? Да, это было действие сложение.

Почему мы использовали именно это действие? Совершенно точно, потому что по условию предметы добавлялись. Два подмножества предметов объединяются в одно целое. Такой тип задач называется задачи на нахождение целого.

Один из главных вопросов в задачах на нахождение целого «Сколько всего?»  Потому что именно после объединения двух подмножеств надо пересчитать все предметы вместе.

В нашей задаче предметов прибавилось, потому что Даша дала еще бананы. Подумай, в каком еще случае предметов добавится?

Правильно, если:

• что-то подарят;
• что-то положат;
• сделают еще несколько предметов;
• кто-то придет или приедет;
• объединить две группы предметов (например, посчитать вместе мальчиков и девочек).

Во всех указанных случаях мы получим задачи на нахождение целого. Такие задачи нужно решать с помощью действия сложения.

Зачем нужна методика SMART, в чём её преимущества и для чего её применяют

Специалисты и руководители считают, что SMART-цели всем понятны, что прогресс их достижения легко контролировать и что метод SMART проще, чем остальные.

Цели понятны всем

Руководитель проектов и спикер курсов Skillbox Пётр Орлов говорит, что метод SMART помогает ему адекватно ставить цели и не переживать, что их неправильно поймут: «Я не забываю ничего важного. Например, забудешь указать срок — задачу будут делать дольше ожидаемого

Сформулируешь цель общими словами — в итоге получишь не то, что тебе нужно».

Прогресс легко контролировать. Руководитель может контролировать промежуточные результаты, а исполнители понимают, что им нужно сделать, считает руководитель QA-отдела IT-компании SimbirSoft Ирина Бибик.

«Постановка SMART-целей означает, что вы знаете, что и как вы собираетесь делать. Сама цель без сроков и детализации — это мечта, которую можно не осуществить. „Я выучу английский“ — нет, не выучишь, если не составишь себе план, график занятий и не ограничишь себя сроками. „Надо увеличить продажи“ — они не увеличатся без метрик, ответственных и необходимых ресурсов».

Ирина Бибик,руководитель QA-отдела IT-компании SimbirSoft

Senior Product Manager Анастасия Московченко тоже считает, что «SMART облегчает контроль и управление целями. Установка просто „цели“ без конкретики может привести к тому, что команда не достигнет её».

Метод SMART проще других. Он простой и эффективный, говорит специалист в области мотивации, постановки и достижения целей Артур Лак. Все быстро привыкают к методу SMART и начинают работать без лишних уточнений и обсуждений, считает руководитель проектов и спикер курсов Skillbox Пётр Орлов.

«Мы применяем метод SMART при делегировании практически любых задач команде. Во-первых, он помогает избежать абстрактных формулировок и уточнить цель, сделать её одинаково понятной для всех участников. Во-вторых, позволяет установить измеримые критерии и оценить, действительно ли мы достигли поставленной цели. В-третьих, благодаря методу можно заранее определить, реалистична ли цель в принципе и достижима ли она в заданный срок. Наконец, это облегчает контроль над ходом выполнения задачи и внесением корректировок в неё».

Александр Шестаков,руководитель платформы линкбилдинга LinksSape

Технику SMART используют в разных сферах — от стратегического планирования до проектного менеджмента. Маркетолог в студии веб-разработки Manao Мария Санталова использует SMART, когда ставит маркетинговые цели. Специалист в области мотивации, постановки и достижения целей Артур Лак говорит, что метод SMART используют не только в корпоративном менеджменте, но и в коучинге — для работы с личными целями.

Диджитал-стратег маркетингового агентства Demis Group Константин Лихницкий рассказал, что в Demis Group технику SMART используют при общении с клиентом: «Чаще всего клиент приходит с недетализированным запросом вроде „увеличить число лидов“. Мы вовлекаем клиента в диалог и раскладываем цель на составляющие, чтобы сформулировать, какого результата хотим достичь».

Пять советов о том, как правильно сформулировать задачи проекта

Секрет подготовки правильных задач проекта заключается в том, чтобы они были понятными и полезными. Для этого можно воспользоваться методологией SMART. SMART означает, что задачи должны быть:

• Specific — конкретными

• Measurable — измеримыми

• Achievable — достижимыми

• Realistic — реалистичными

• Time-bound — ограниченными по времени

Полное руководство по этой методологии приведено в нашей статье о том, как ставить SMART цели.

1. Формулируйте задачи проекта в начале работы над ним

Чтобы использовать задачи проекта как инструмент, определяющий его результаты, следует сформулировать их в начале, а затем пользоваться ими при принятии решений в ходе реализации проекта. Как мы уже упоминали, задачи проекта являются ключевым элементом плана проекта, который также необходимо составить перед тем, как приступать к работе над проектом.

2. Привлекайте команду проекта к процессу постановки задач

Чем больше поддержки вы получите, тем более успешными будут задачи проекта. Заинтересованные стороны должны иметь чёткое понимание задач проекта, чтобы их подход к остальным элементам плана проекта и работе, происходящей в его рамках, был наиболее эффективным.

3. Создавайте короткие, но чётко сформулированные задачи проекта

Если вы впервые пишете задачи проекта, у вас может возникнуть соблазн внести в них все мелкие детали. Старайтесь сделать описание задачи как можно более коротким. Это должно быть заявление, которое определяет результаты проекта, состоящее из одного или двух предложений. Вся дополнительная информация, например бюджет проекта и список его заинтересованных сторон, будет изложена в плане проекта.

4. Задачи проекта должны быть вам подконтрольны

Здесь в игру вступает методология SMART, позволяющая создать чётко сформулированные, реалистичные и контролируемые задачи проекта. В состав этой структуры входит пять элементов:

• Specific — конкретные. Задача проекта должна иметь чёткую связь с проектом, которым занимается ваш коллектив. Избегайте слишком широких задач, которые напрямую не связаны с результатами проекта.

• Measurable — измеримые. После завершения проекта вам потребуется возможность оценить его и определить, был ли он успешным. В связи с этим задачи проекта должны быть легко измеримыми — это может изменение в процентах или определённое количество активов.

• Achievable — достижимые. Поставили ли вы задачи, которых действительно сможете достичь в рамках проекта? Этот вопрос связан с объёмом проекта — если объём проекта нереалистичен, то и задачи, скорее всего, также не будут реалистичными. Без достижимых целей проекта он может пострадать от разрастания объёма, задержек или переработок.

• Realistic — реалистичные. Формулируя задачи проекта, у вас должно быть общее представление об имеющихся ресурсах проекта. Убедитесь в том, что поставленные задачи можно выполнить за отведённое время, располагая ресурсами, которые выделены на проект.

• Time-bound — ограниченные по времени. Задачи проекта должны учитывать его хронологию. Обязательно примите в расчёт то количество времени, которое отведено для работы над проектом.

Ставить и достигать целей с помощью Asana

5. Сверяйтесь с задачами проекта в процессе его реализации

Сотрудники, которые понимают, какой вклад их работа вносит в развитие организации, в два раза более мотивированы. Чтобы поддерживать мотивацию команды и слаженность её работы, чаще сверяйтесь с задачами проекта и делитесь ими с сотрудниками. Внесите в отчёты о статусе проекта раздел, посвящённый задачам проекта. Сообщайте сотрудникам статус проекта: по плану, под угрозой или отстаёт от графика. Это позволит команде перенастроиться при необходимости и двигаться вперёд, следуя курсом наиболее эффективного выполнения задач проекта.

Общая характеристика определений

Роль определений в науке – это набор функций, реализуемых определениями (дефинициями) в контексте выработки и систематизации объективных знаний о действительности.

Научная и практическая деятельность часто порождают необходимость раскрытия содержания понятий, используемых в рассуждениях.

Определение 1

Под определением (дефиницией) понимают логическую операцию, заключающуюся в придании языковому выражению строгого смысла, выявлении значения определяемого выражения.

Чтобы раскрыть суть определения, удобно использовать треугольник Фреге, вершинами которого являются:

• знак,
• смысл,
• значение.

Определение служит для того, чтобы связать слово (знак) и определенный смысл. Поскольку смысл – это связующее звено между знаком и значением, путем определения смысла производится и определение значения.

Определение можно рассматривать как операцию, обратную образованию понятия. Образование понятия происходит следующим образом:

• начинается процесс от предметов,
• исследователь находит нечто общее в совокупности предметов,
• осуществляется выделение отличительного признака,
• на основе отличительного признака образуют понятие, обозначаемое некоторым словом.

Для операции определения отправной точкой, напротив, служит слово, смысл которого требуется найти, после чего производится переход к значению, т. е. совокупности предметов.

Основной задачей определений является унификация употребления языковых средств. Каждый человек, употребляя слова, вкладывает в них собственный смысл, поэтому часто смысл слов становится столь расплывчатым, что общение и понимание затрудняются. Тогда нужно уточнить смысл, сделать его явным, эксплицировать. Этой цели служат словари и энциклопедии, фиксирующие смысл и значение слов с помощью определений.

Необходимо помнить, что язык является подвижной системой. Происходит постоянное изменение употребления слов, меняется их смысл и значение:

• одни слова теряют старые значения и обретают новые,
• другие слова выходят из обращения,
• возникают новые слова.

Поэтому определения нельзя воспринимать как абсолютно статичное явление, сформированное раз и навсегда. Определения меняются. Никто не будет пользоваться старинным словарем, чтобы узнать современное значение слова. Поэтому в логике говорят о конвенциональности определений, т. е. о том, что они являются предметом соглашения об употреблении слов.

В масштабах всех носителей языка такие соглашения могут быть долгосрочными и устойчивыми, а в рамках конкретного диалога могут быть разовым соглашением между собеседниками. В этом случае формируется «рабочее определение», согласованное в начале беседы. Для удобства в ходе обсуждения оно может уточняться. Даже в науке, стремящейся к неизменности и точности определений, из-за открытия новых фактов определения меняются.