Огромную роль, вероятно до сих пор не вполне осознанную, в познании сложных закономерностей развития современного мира сыграли компьютеры, позволившие исследовать множество нелинейных математических моделей, описывающих нашу peaльность возникла положительная обратная связь. Результаты компьютерного анализа приводят к рождению новых теорий, понятий моделей. Изучение этих моделей с помощью ЭВМ приводит к рождению теорий и моделей нового поколения. Одним из принципиальных результатов этой "гонки", увлекшей немалую часть научного сообщества, стала концепция самоорганизации и саморазвития. Новая концепция самоорганизации, выдвинутая синергетикой, отличается от прежних, разрабатывавшихся ранее в рамках кибернетики и системотехники, тем, что основное внимание она обращает на раскрытие конкретных механизмов взаимодействия компонентов, приводящее к их упорядочению и образованию устойчивых структур. Синергетика как модель самоорганизации нeceт новые возможности стратегий и стилистики мышления, дающие нетрадиционные подходы ко многим проблемам. В синергетике ставится более общая и широкая проблема изучения возникновения самой самоорганизации так, как она происходит в естественных, природных процессах. Сначала объекты ведут себя абсолютно независимо и в движении не наблюдается никакой взаимной упорядоченности. Такое первоначальное состояние нередко характеризуют понятием "хаос" и "беспорядок". Затем при некоторых критических значениях поступающей извне энергии или информации возникает взаимодействие между объектами и они начинают участвовать согласованном, коллективном движении. Беспорядок сменяется порядком, их хаоса возникает определенная устойчивая структура, то есть устанавливается постоянная взаимосвязь между компонентами, которые из прежних автономных объектов превращаются в элементы некоторой упорядоченной системы. Свойство неустойчивости систем, которое еще два десятка лет назад считалось большим пороком модели, сегодня выступает в несколько ином свете. Приходится уточнять в каком смысле система неустойчива, относительно каких возмущений, на каких временных отрезках. Синергетика на ряде конкретных примеров показала, что для сложных систем существуют малые, но очень эффективные организующие и управляющие воздействия. В частности в последние годы появился новый раздел нелинейной науки - управление хаосом. В фирме IBM близкий подход в приложении к организационным системам формулируется как принцип; "Контролируемая анархия кик система управления". Отчасти это связано с необходимостью децентрализованного или "двухуровневого управления" (хаос, конкуренция на уровне малых фирм и: эффективное стратегическое планирование на уровне транснациональных корпораций). Это, в свою очередь, связано с необходимостью обработки больших информационных потоков в "режиме реального времени".

Утверждения и положения, приведенные выше, являются фактически концепцией в концепции, то есть концепция самоорганизации - основная мысль реализации пpoцecca информатизации сферы образования. Цивилизация стоит на пороге информационного будущего. "Виртуальная реальность" со средствами массовой информации, электронной почтой, глобальными компьютерными сетями уже существенно изменили мир. Моделирование, имитация, компьютерные игры и учебники, средства представления информации вышли на первый план. Но это именно те средства, которыми первой начала пользоваться синергетика.

Ниже приводятся примеры возможных подходов к решению методами синергетики ряда современных прикладных задач, которые имеют самое непосредственное отношение к информатизации сферы образования. Более того, только наука высшей школы сегодня в состоянии обеспечить практическое решение таких задач и применение их в реальной жизни, в том числе, в первую очередь, в области подготовки соответствующих специалистов. Во множестве ситуаций стало принятым жаловаться на недостаток информации, необходимой для конкретного анализа, принятия ответственных решений и так далее. В то же время синергетика зачастую сталкивается с прямо противоположной ситуацией. Не ясно, например, что делать с уже собранной информацией, что следует выделить и уточнить, а что "забыть". Типичные примеры приводят данные, поступающие с искусственных спутников Земли (ИСЗ), с сейсмических станций, метеорологические и океанографические наблюдения. Огромные массивы информации в этих важных сферах очень часто не улучшают понимание исследуемых процессов, не дают возможностей для их прогноза. Другими словами, упорядочение информации, выделение в ней "параметров порядка", анализ вопросов, которые можно задать, располагая этой информацией, выходят на первый план во многих приложениях синергетики. Синергетика предлагает методы решения этих проблем. Вместо большого числа факторов, от которых зависит состояние системы (так называемых компонент вектора состояния), рассматриваются немногочисленные параметры порядка, от которых зависят компоненты вектора состояния системы и которые, в свою очередь, влияют на параметры порядка. В переходе от компонент вектора состояния к немногочисленным параметрам порядка заключается смысл одного из основополагающих принципов синергетики - так называемого принципа подчинения (компонент вектора состояния параметрам порядка). Обратная зависимость параметров порядка от компонент вектора состояния приводит к возникновению того, что принято называть круговой причинностью. Парадокс соответствия. Это еще одно направление синергетики, которое является очень важным. Оно родилось из следующей проблемы. Тех, кто впервые знакомится с информатикой, обычно поражает несоответствие между огромным количеством информации, которое содержится в цветном изображении объекта и незначительным объемом, который отведен для него в головном мозге. Вывод из этого несоответствия прост: информация в мозге обрабатывается и хранится совсем не так, как в компьютере. Вероятно, мозг выделяет что-то наиболее важное в каждом изображении, сцене, событии, с чем и имеет дело в дальнейшем. При таком подходе главной проблемой становится научить ЭВМ "выделять" необходимое и "забывать" ненужное. Трудно и невозможно переоценить важность решения этой проблемы. Одна из принципиальных задач синергетики - научить пользователей умению хранить перерабатывать, передавать и анализировать большие и даже огромные информационные потоки. Объемы научной, экономической, статистической и прочей информации столь велики, что возникла диспропорция между скоростью получения и передачи информации и возможностями ее обработки, которую необходимо преодолеть. Традиционно обработка массивов информации происходит линейно - обрабатывается, запоминается, передается и так далее. В синергетике это происходит иначе. Здесь происходит как параллельная, так и последовательная обработка информации. За счет запараллеливания процессов происходит повышение надежности и увеличение скорости обработки информации. В традиционном подходе описание системы строго децентрализованно. В синергетическом подходе и детерминизм, и случайность в определенном смысле уравниваются в своих правах. В традиционном подходе все процессы выходят на некий устойчивый режим, а синергетика акцентирует свое внимание в областях потери устойчивости - около неустойчивых точек - окрестностях фазовых переходов. Это ее специфическая черта.