Содержание к диссертации
Введение
Глава I. Математическое моделирование как метод психологического исследования 9
1.1. Роль моделей в научном исследовании 9
1.2. Формализованность и уровни общности модели . 14
1.3. Системный подход и моделирование в психологии 18
1.4. Основания и крите]рии сравнения моделей 23
Глава II. Теоретический анализ моделей научения 30
2.1. Формализованная поведенческая модель. Структурная функциональная изоморфноеть моделей 30
2.2 Функциональное описание процесса научения 34
2.3. Модели "стимул-реакция", автоматы и марковские feim 39
2.4. Персептронные модели научения. Персептрон как автомат состояний 47
2.5. Логико-математические модели модификации гипотез 50
ШВОДЫ к гл. П 55
Глава III. Экспериментальное исследование научения пнї решении задач знак0во-п0нятийн0й идентификащи 58
3.1. Классификация задач распознавания 58
3.2. Формализованное описание поведения в задачах зна-ково-понятийной идентификации. Выбор интервала
оценивания 63
3.3. Экспериментальная методика и. ее реализация 72
3.4. Проблемы статистического описания процессов научения: нормированные кривые научения 81
3.5. Результаты экспериментов и их обсуждение 88 3.6. Вероятностные модели научения в задачах
идентификации понятий 103
Выводы
Глава IV. Учет парішетров процесса научепия при оценки деятельности человека-оператора 116
4.1. Проблемы и методы объективной оценки деятельности человека-оператора 116
4.2. Использование параметров процесса научения в системах программированного обучения 122
Заключение и общие выводы 127
Литература 130
- Роль моделей в научном исследовании
- Формализованная поведенческая модель. Структурная функциональная изоморфноеть моделей
- Классификация задач распознавания
- Проблемы и методы объективной оценки деятельности человека-оператора
Введение к работе
Решениями ХХУІ съезда КПСС и последующих пленумов ЦК КПСС перед советской психологической наукой поставлены сложные и ответственные задачи [k J, Дальнейшее совершенствование общественных отношений в условиях развитого социализма и стремительные темпы научно-технического прогресса выдвигают на передний план психологические проблемы» связанные с участием человека в общественном производстве. В этих условиях психология все более активно включается в решение практических задач, возникающих в разных сферах общественной практики [50]. Разработка средств, методов» рекомендаций, пригодных для использования в практически) целях предъявляет высокие требования к эффективности и качеству научных исследований. Получение практически значимых результатов возможно лишь при соответствующем уровне развития самой науки Современная психология еще не позволяет достаточно полно удовлетворить все возрастающие потребности общественной практики Огромное число эмпирических фактов, накопленных экспериментальной психологией, без разработки теоретически обоснованных стандартизованных методов не дает возможности эффективно решать практические задачи. Нет необходимости доказывать, что результативное решение этих задач возможно только на основании хорошо разработанной теории [52].
Таким образом, дальнейшее развитие психологической теории является не только задачей психологии как таковой, но и актуальной задачей науки, как основы общественного прогресса.
"В этих условиях резко возрастает потребность в дальнейшей (и более глубокой) разработке методологически!: проблем психологической науки и ее общей теории" [52], Одной из актуальных задач является разработка концепции, которая позволила бы в единой понятийной системе представить множество фактов, накопленных в психологической науке. Решение этой задачи может быть достигнуто путем более строгого описания эмпирических фактов, сопоставительного анализа различных психологических концепций, установления изоморфности между понятиями, описывающими одни и теже эмпирические факты.
В этой связи сравнительное теоретическое и экспериментальное исследование моделей психических процессов, построенных с использованием различных математических аппаратов, является весьма актуальной задачей» Определение границ применимости таких моделей, выявление области, в которой они могут давать адекватное описание исследуемых явлений позволяет вскрыть их недостатки и определить пути дальнейшего совершенствования. Такой подход предостережет исследователей от необоснованного расширения области применения модели как метода, а сам метод - от незаслужен ной критики. Применение математических методов не только предоставляет новые возможности исследователю, нон, способствует вскрытию слабых мест в самом психологической знании, предъявляет более высокие требования к постановке исследовательских задач, служит средством обобщения накопленных знание,а следовательно играет большую роль в построении психологической теории [ 8,5) .
Выбор процесса научения при решении задач знаково-понятийной идентификации в качестве эмпирической базы проведенного исследования был продиктован большой практической значимостью изучения научения у человека и важностью исследования механизмов научения для понимания функционирования психики в целом.
Исследованию процессов научения при решении задач знаково-понятийной идентификации посвящено немало работ как советских и др. » так и зарубежных авторов и др. .
Классическими можно назвать работы Р.Аткинсона, Г.Бауэра, Э.Кро-терса[Ч0] и Р.Буша, Ф. Мостеллера \.493 , посвященные разработке математических моделей обучаемости. Исследование психологических механизмов образования понятий и процессу формирования гипотез посвящены работы Л.С. Выготского [24J и Дж. Брунера[ №3 , В 60-ых годах нашего столетия М.Л. Цетлиным было разработано понятие стохастического автомата и построена теория таких автоматов [60 ], Теория стохастических автоматов широко применяется для построения моделей научения как в Советском Союзе [30,3 2 и др.] , так и зарубежом [9-1,93, Ш и др.]. В рамках теории автоматического регулирования была разработана теория адаптивных систем [«MI . Большое распространение в свое время получила идея персептрона [47,7] , системы способной к обучению распознаванию изображений. Существует ряд психологических концепций в той или иной мере претендующих на объяснение механизмов научения. К таким концепциям можно отнести теорию уся ловного рефлекса И.Лавлова [ 59 J, концепцию подкрепления связей Халла и Торндайка [ 59 J, концепцию формирования когнитивных синтезов Толмена[59 ] и др. Среди современных исследований можно выделить трансформационную теорию обучения, разрабатываемую В.Ф. Вендой[ 23 3.
Все выше сказанное позволило сформулировать цель настоящей работы как сравнительный анализ моделей научения. В результате такого анализа необходимо было определить соотношения между математическими моделями, построенными с использованием различных аппаратов. Сопоставить эти модели с психологическими концепциями научения. Определить границы применения различных моделей.
Для достижения цели работы необходимо было решить следующие задачи. Провести уточнение конкретно-методологических принципов математического моделирования в психологическом исследовании на основе системного подхода. Описанию решения этой задачи посвящена первая глава работы, Разработать формализованный язык, с помощью которого можно было бы провести теоретический анализ математических моделей научения. Провести теоретический анапиз проблем статистичес кого описания процессов наученния. Результаты указанного анализа iu. приведены во вгорой главе диссертации. Полученные выводы необходимо было проверить при построении конкретных моделей научения в задачах идентификации понятий, Разработанная методика, ее реализация и результаты проведенного экспериментального исследования, а так же анализ сравнения экспериментальных данных и результатов моделирования приводятся в третьей главе работы. Четвертая, заключительная глава, посвящена анализу возможных практических результатов проведенного исследования и разработке некоторых конкретных рекомендаций.
Научная новизна и практическая ценность исследования заключается в следующем.
В данной работе впервые проведено сравнительное теоретическое исследование математических моделей и психологических теорий процесса научения. Предложена формализованная система понятий, позволившая проанализировать и сопоставить различные математические модели научения. Доказана функциональная и структурная изоморфность некоторых классов моделей. Предложено определение научения как систематической перестройки внутренней организации научающейся системы, проявляющейся в устойчивом изменении поведения. Разработан метод описания процесса научения в виде нормированных кривых, позволяющий при усреднении данных по группе испытуемых сохранить основные характеристики индивидуального процесса» Проведено подробное экспериментальное исследование научения при решении задач знаково-понятийной идентификации. Установлено, что распределение моментов решения задач знаково-понятийной идентификации описывается гамма-распределением, а зависимость частоты правильной классификации от номера шага носит степенной характер.
Результаты работы могут быть использованы при разработке психологических проблем обучения операторов на тренажерах. Отдельные результаты были использованы при разработке тренажерных систем оценки эффективности деятельности человека-оператора.
Результаты проведенного теоретического и экспериментального исследования позволяют вынести на защиту следующие основные положения:
1. °о проанализированные математические модели научения могут быть описаны единой формализованной поведенческой моделью, которая представляет собой теоретико-множественную структуру с отношениями. Построение частных моделей происходит путем конкретизации указанной структуры.
2. Нормированные кривые более адекватно описывают изменение првед ния при научении, сохраняя основные характеристики индивидуального процесса при усреднении по группе. Гамма-распределение является адекватной моделью, описывающей разброс количества повторений, необходимых для решения задач знаково-понятийной идентификации, по группе испытуемых.
3. Математические модели, основанные на концепции выдвижения и модификации гипотез, позволяют достаточно точно описывать индивидуальные кривые научения в задачах знаково-понятийной идентификации. Нестационарные вероятностные модели более точно представляют процесс научения, чем стационарные»
Процесс научения должен рассматриваться не только как изменение поведения, а как систематическая перестройка внутренней организации научающейся системы, приводящая к устойчивому изменению поведения.
Объем и структура работы. Диссертация состоит из введения, 4 глав и заключения, изложенных на 120 страницах машинописного текста, а также содержит 28 рисунков и таблиц, список литература из 126 наименований, из которых 37 на иностранных языках.
Роль моделей в научном исследовании
Метод моделирования широко используется в различных направлениях ювременной науки. В наши дни моделирование превратилось в общенауч— [ый, в высшей степени эффективный инструмент научного познания. В связи ! этим большое значение приобретает ясное понимание и определение тех іункция, которые выполняет модель в процессе научного исследования.
Без решения этого общего вопроса применение метода моделирования з любой науке может привести к неверному толкованию полученных резуль-?атов, к неправомерному их обобщению.
В современной научной литературе встречается несколько различных олкований понятия модель[ 47 0,69 ]. Основными аспектами выделяемыми зсеми авторами являются соответствие модели объекту познания и возмож-юсть получения новых- знаний об объекте с помощью модели.
Наиболее общим, среди известных нам является определение, предложенное Р.Шенноном:: — " Модель является представлением объекта,, системы или понятия ( идеи) в некоторой форме отличной от формы их реаль-юго существования "[ 86 J.
В зависимости от того, в каком виде существует модель явления (системы) принято выделять различные типы моделей и методов моделирования, такие как: физический, математический, логический, биологи-іеский и др. [76 ].
Для выявления роли моделей в процессе научного познания будем поль зоваться понятием абстрактной модели.
Под абстрактной моделью какой-либо системы или явления обычно понимают " приближенное описание " системы или явления, " данное на ка ком-либо формальном языке,, отражающее изучаемые стороны явления настолько, что исследование модели может дать новые знания об изучаемом явлении "176].
Априорное ограничение функциональных возможностей такого описания не позволяет определить заранее (без проверки) является оно моделью исследуемой системы или явления или нет. В то же время модель, исчерпавшая свои возможности к выявлению новых знаний о моделируемом объекте, перестаёт быть моделью.
Вопрос определения понятия модели подробно рассматривался А.И.Уёмовым [?6]. LB этой работе было рассмотрено тридцать семь определений модели, данные различными авторами. Были выявлены признаки, содержащиеся во всех определениях, проведён их анализ и получено понятие обобщающее все тридцать семь определений. В результате А.И.Уёмов получил определение модели как системы, " исследование которой служит средством для получения информации о другой системе " [ЭД]«
В настоящей работе абстрактной моделью системы или явления будем называть описание этой системы или явления,, данное на каком--либо языке и используемое для получения знаний об исследуемой системе или явлении. При этом описание данное на формальном языке назовём формальной моделью, а описание системы сделанное в терминах какого-либо математического аппарата - математической моделью системы.
Как известно процесс познания проходит три основные стадии: " от живого созерцания к абстрактному мышлению и от него к практике ,,f [ 3 J. При анализе процесса научного познания принято выделять ещё несколько стадий: - наблюдение - выдвижение гипотезы; - планирование эксперимента; - эксперимент и интерпретация результатов; - коррекция гипотезы.
На эмпирическом этапе исследования основную организационную функцию выполняет имплицитное представление об объекте, которое имеется у исследователя. -.На базе этого представления выдвигается гипотеза, планируется эксперимент и происходит интерпретация результатов. Такое представление, однако, не может быть ни проверено, ни скорректировано другим исследователем. Результат, полученный в таком исследовании, остается лишь фактом для данного случая (определенных условий эксперимента) .
При переходе к теоретическому этапу развития науки происходит коренная перестройка самого эмпирического исследования, исходной ступенью которого становится создание априорной (до экспериментальной) модели на базе предварительного знания, а само исследование направляется на проверку этой модели.
В этом случае стадийность намеченного исследования приобретает следующий вид: - построение априорной модели;, - планирование эксперимента и выдвижение гипотезы на основе модели; - проверка гипотезы в определенных условиях; - интерпретация результатов в терминах модели; - коррекция модели.
Построенная на основе априорных предположений модель является своего рода гипотезой о структуре, составе и динамике исследуемой системы (явления), на основе которой можно выдвигать предположения о поведении системы в тех или иных условиях эксперимента. Она же позволяет предположить какие факты необходимо учитывать при на блюдении за реальной системой, какими из них исследователь может принебречь и к каким последствиям это приведет.
Формализованная поведенческая модель. Структурная функциональная изоморфноеть моделей
Для проведения теоретического анализа различных моделей процессов научения и формирования гипотез необходимо представить эти модели на каком-либо одномФормальном языке. Т.к. исследуемые нами модели разрабатывались: с использованием различных математических аппаратов, то непосредственное их сравнение невозможно. Поэтому в данном разделе мы вводим формальную систему понятий, в которой, будем представлять все иссле дутимемо де ли.
В 1.3 были сформулированы требования к формальному аппарату, использующемуся для описания психических явлений. Для проведения сравнительного анализа математических моделей нет необходимости вводить аппарат, удовлетворяющий всем этим требованиям. Критерий, которому должна удовлетворить формальная система понятий, заключается в том, что эта система должна быть полна по отношению к множеству рассматриваемых моделей. Полнота системы понятий означает, что в ней может быть представлено любое утверждение относительно любой из рассматриваемых моделей.
Строгое доказательство полноты такой системы невозможно провести, пока отсутствует сама система, а следовательно на этапе разработки приходится использовать некоторые интуитивно-эвристические принципы в большей или меньшей степени гарантирующие полноту конструируемой системы понятий. Необходимо отметить, что в совеременной математике достаточно хорошо развиты методы описания функциональных ш -структурных характеристик систем. Однако, существует лишь немного работ, в которых делается попытка объединить эти два аспекта в единой системе понятий [ 5 7 56; 89 J Практически все эти работы исходят из технократического подхода к описанию систем, что делает необходимым при их использовании в психологии, находить психологические эквиваленты таким понятиям как единица информации, алфавит сигналов, множество входов, канал связи и т.п., т.е. поместить множество эмпирических фактов в готовую сетку отношений. Такой путь мало эффективен и часто приводит к тому, что при неудачном насаждении некоторой понятийной сетки на множество эмпирических фактов корректируется не сетка понятий, а производится урезание эмпирического материала с целью подогнать его под заданную систему. Избежать такого положения дел в какой-то степени позволяет принятие положений высокого уровня абстракции. Т.к. заранее трудно было строго ограничить круг исследуемых моделей, в основу понятийной системы были положены самые общие положения математической теории множеств L2Q] и общей теории систем [_5К\ .
Любой поведенческий акт , или последовательность актов, является определенным процессш взаимодействия индивида с окружающей средой.
В данной работе для описания взаимодействия систем будем ис-пользоваиь алгебраический подход L69] , суть которого состоит в том, что любой объект представляется как некоторое множество с определенными на нем отношениями ]_Ъ\\ Это позволит избавиться от недостатков конкретным математических аппаратов, т.к. теория множеств охватывает большинство из них. Конкретизацию общих понятий будем проводить на основании необходимости для описания того или иного эмпирического факта.
Пусть j - множество состояний окружающей среды, Go -множество состояний системы. Действием назовем оператор, переводящий систему и среду из одного состояния в другое. Множество действий обозначим через D . Такое определение действия подразумеа вает, что оператор d( D однозначно задает результат действия т.е. состояние среды, которое реализовалось после его выполнения.
Тогда процесс взаимодействия может быть описан с помощью следующего набора абстрактных объектов М = Л Q, D , , У , где функции if и задают процесс изменения состояний системы и выбора действия в зависимости от предыдущих состояний системы и среды. Соответственно
Назовем У\ - формализованной поведенческой моделью (ФІШ) . Введенное определение ФПМ полностью совпадает с определением ко нечного; автомата [_ 22 J . Однако, мы предполагаем , что на мно жестве Q может быть определена дополнительная структура ш функции f и разбиты на множество функций. Если функции У ш у рассматривать как распределение условных вероятностей, а множества. о і Q D и как пространства элементарных событий, то мы получим определение стохастической формализованной поведенческой модели.
Процесс взаимодействия пораждаемый моделью будем представлять с помощью поведенческой функции, которая для детерминированного случая обозначается как Ь ( М , о, 5 ) » а Для стохастических моделей Ві(М, фоЗ) где М формализованная поведенческая модель (или ее частный случай) ,
Классификация задач распознавания
Задачи распознавания объектов окружающей среды давно привле кают внимание исследователей. Проблемой формирования понятий зани мались такие психологи, как Л.С.Выготский [24J , С.С.Саха ров L243 , Дж.Брунер [Ч&З , Cbecftiie R7 Меуег L L953 , W Godnovo, A A J tu Lin [6 3 . У- Xinhazt tm и др. Не меньший интерес проявляли к этому направлению кибернетики и математики: Р.Аткинсон, Г.Бауэр, Э.Кротерс [іОЗ , М.М.Бонгард LI4I Э.ХантЙг П. МИ], 1 thwtt4 СЗД, Міііідкгеї\ Widen ТЪ- [ИЙ; 6. Ьо гг L92L и др. Интерес к проблеме распознавания продиктованы ,с одной стороны большим значением,которое имеют процессы классификации, идентификации и формирования понятий на всех уровнях взаимодействия человека с окружающей средой, с другой стороны задачи распознавания достаточно специфичны для человека и достаточно просты для формального описания.
Психологические исследования, проводимые в этом направлении объ-диняются терминами формирование и идентификация понятий. Работы кибернетиков, как правило, содержат термин распознавание образов.
Для того, чтобы точно определить класс задач, которые рассматриваются в данной работе, проведем классификацию задач распознава-. ния. Это определение позволит ншл достаточно строго описать]у-словия проводимого эксперимента, т.е. построить модель экспериментальной ситуации.
- 59 Для проведения классификации введем формализованное описание задачи распознавания, что позволит выявить некоторые классы на основе функциональных характеристик.
Бее задачи распознавания можно представить в следующем виде. Пусть мы имеем множество объектов распознавания или стимулов Ь . Элементы ятого множества есть объекты, которые могут быть представлены через упорядоченный набор своих признаков i (JC, ... «1/7 ) » которые принимают значения из множества значений признаков А.
В этом случае любая задача распознавания сводится к установлению на tS некоторой топологии, т.е. разбиению множества 4S на непересекающиеся подмножества
В этом случае каждое подмножество ,S может трактоваться как понятие 7объем которого составляют объекты є. 5 , а структуру подмножества декартова произведения А » X . 0 с л X / оп ределяемого значениями соответственных признаков объектов d , можно рассматривать как сущность понятия ,SС
Такой подход к трактовке различных понятий развивается в работах . Hunt ( 7?} i№J. Введем некоторые обозначения, которые потребуются нам в дальнейшем при описании экспериментальной методики и моделей.
Предположим, что набор признаков і - оС;} конечен. Пусть каждый чХі принимает одно из значений принадлежащих означим через «/ элемент конечному множеству yv Обозначим через $ и признак , состоящий в том, что t -ый г і принимает /-ое значение из j{ , . Пусть тог да (Juj обозначает, что і -ый и і -ый элемент 5 при нимают одинаковые значения. Эти же обозначения будем использовать для предикатов, которые определены на множестве Л и принимают значение гЛи (з)с и vi u (S) - 1 если для данного соответствующие утверждения верны и О в противном случае.
Опираясь на формальное представление выделим три основные задачи, к которым можно свести любую задачу распознавания.
Если задано правило, по которому произведено разбиение множества. ,_S и испытуемый должен отнести предъявляемый стимул к- одному из классов (подмножеств) , то такую задачу назовем задачей классификации.
В этом случае основной интерес представляет процесс выделения признаков предъявленного стимула. Большое внимание этой задаче уделяется при разработки методов структурного распознавания образов.
Если испытуемому известно ( или может быть известно) к какому классу (подмножеству) относится каждый из стимулов и необходимо определить правило классификации (т.е. раскр--ыть сущность понятий , то это - задача идентификации.
Эта задача представляет большой интерес как для психологов, так и для кибернетиков. В сфере распознавания образов большое внимание уделяется статистическим методам распознавания ?8] здесь широко применяются методы кластеризации 361
Для психолога эта задача тесно связана с процессом образования понятия. а Третья задача, наиболее интересная на наш взгляд и наменее исследованная - задача формирования понятий, при которой испытуемому дано все множество стимулов и он должен произвольно разбить его на классы. Часто задачей формирования называют задачу идентификации (например [24]) , но данное формальное определение по зволяет строго разграничить эти задачи.
Каждая из перечисленных трех основных задач может быть пред ставлена в двух вариантах в зависимости от способа предъявления стимулов.. При одновременном предъявлении испытуемому представляется все множество Ь сразу и он должен решить предложенную ему задачу. Хорошим примером задачи идентификации с одновременным предъявлением стимулов может быть задача,рассматриваемая в книге М.М.Бонгарда"/4/
Испытуемому предлагается шесть объектов одного класса и шесть объектов другого. Объекты представляют побои карточки с картинками различных фигур, как прямолинейных, так и криволинейных. Испытуемый должен определить признак,по которому каждый из объектов одного класса отличается от каждого объекта другого класса. Для установления правильности определения правила испытуемому предъявлялся тестовый объект, который он должен был отнести к одному из двух возможных классов.
Задача с последовательным предъявлением материала состоит в том, что испытуемому показывается один объект из множества ,Ь , после того как он относит его к одному из подмножеств .? . , испытуемому сообщается правильно он произвел классификацию или нет. Объекты предъявляются в случайном порядке. В качестве классического примера такого варианта задачи идентификации обычно приводится исследование
В качестве объектов в этом исследовании использовались карточки отличающиеся друг от друга одним или более из шести четко различимых признаков. Признаки представляли собой число фигур, тип фигур, цвет фигур, число каемок, тип каемок и цвет каемок
Проблемы и методы объективной оценки деятельности человека-оператора
системах. В сложных СЧМ, когда Исходя из ( ) можно заключить, что на величину с в (яи) влияет не только поведение человека,но и характеристики объекта управления, В работе L &J было предложено использовать для оценки деятельности человека-оператора соотношение значений -0 (йМ, Уо) в случае, когда человек не принимает участия в управлении и когда он управляет объектом. использование (6В) в качестве оценки деятельности человека-оператора имеет ряд недостатков. Этот метод не учитывает затраты (затраченная энергия,эмоциональная и физиологическая напряженность и т.д.), благодаря которым человек-оператор достиг такого качества деятельности, используя выражение (ВО) достаточно трудно учесть индивидуальный стиль деятельности шЧІ t что особенно важно при использовании этой оценки в обучающих формализация функционала [й (w(t).jo) затруднена, ис пользуется экспертные оценки или оценки инструктора, которые как отмечается в часто носят субъективный характер. Учет психофизиологической напряженности деятельности приводит к формированию другого критерия оценки деятельности. Пусть
Q0 (і.) Z IXo " множество допустимых изменений состояния чело века, тогда дополнительно к оценки соответствия реализованной траектории М(О множеству Jo , введем оценку соответствия состо-янии человека-оператора в процессе управления множеству L{o .
Одной из основных трудностек при использовании оценки ( (И) является нахождение симптокомплекса, определяющего контролируемое состояние оператора \ЗЪ 1 Необходимость одновременного использования множества психофизиологических показателей вызывается тем, чт контролируемые показатели не всегда надежно и однозначно отражают процессы, протекающие в организме. Они имеют большой разброс вследствие индивидуальных особенностей организма, не поддающихся учету воздействий на человека, ошибок ари преобразованиях и передаче сигналов, помех технического и физиологического происхождения. Увеличение количества контролируемых показателей, т.е. повышение размерности пространства показателей, введение избыточной информации позволяет повысить достоверность оценок текущего состояния человека-оператора [_55] . Вместе с тем, оперирование ими без объединения их в общую интегральную оценку представляет определенные трудности L3)DJ . 6 этом смысле представляет интерес метод оценки ожидаемого качества деятельности как функции от регистрируемых психофизиологи ческик характеристик шункционаяьного состояния человека-оператора L3DJ . Этот мето позволяет не только осуществлять прогноз качества деятельности по показателям состояния, но и производить для кшкдого вида деятельности отбор параметров состояния, обладающих наибольшей прогностичностью,
В качестве параметров состояния человека-оператора обычно предлагается использовать ЧСС,ЭКГ,КГР,ЭМГ частоту дыхания, ЭЭГ и т.д. [га,зо, 5з] .
С точки зрения психологической структуры деятельности оценка качества по показателю (В1) является не вполне корректной, т.к. фактически оценивает не собственно деятельность человека, а полностью процесс функционирования СЧМ.
Предположим, что для обеспечения принадлежности реализуемой траектории у( множеству ZJQ оператор должен реализо вать одну из допустимых последовательностей действий (JQ(JI) и , гДе Ї) "" множество допустимых последовательностей действий. Тогда оценку деятельности человека-оператора можно производить по соответствию.: реальных действий d (і) множеству Jj , т.е.
Исходя из (62) можно утверждать, что в качестве оценки качества деятельности при выполнении задач слежения целесообразно принимать не ошибку слежения [ 0,82] , а различие между необходимым и реальным перемещением органа управления
Рассмотрим метод построения критерия (Ь2), его преимущества и возможные трудности использования для оценки деятельности человека-оператора.
На_первом этапе должен определяться класс допустимых траекторий Уо движения объекта управления и класс допустимых состот яний 1 0 человека-оператора или экипажа.. Для определения ин дивидуальных оценок в множество Но необходимо внести поправки соответствующие индивидуальным особенностям и получить Цоі для определенного класса операторов. Класс Jo находится либо путем решения задачи оптимального управления, соответствующей целям деятельности, либо методом экспертного опроса инструкторов, имеющих большой опыт по управлению данным объектом.
Далее определяется класс необходимых последовательностей действий Jjo который находится либо расчетным путем, если известна математическая модель объекта управления, либо определяется экспериментально. Набор действий, которые должен выполнять оператор для движения по траектории, соответствующей классу Juo , будет являться в том случае нормативно одобренным способом деятельности . итметим з .есь, что отображение траекторий в множество управлений не всегда однозначно, поэтому такая задача должна решаться также путем экспертного оценивания с использованием знаний об особенностях деятельности человека.
На основе психологического анализа деятельности, определяются рекомендации по внесению изменений в НОЗД, соответствующих индиви дуальным свойствам оператора. (Предварительно должна производится классификация операторов по индивидуальным свойствам ). Таким образом, для каждого класса получается множество рекомендованных способов деятельности (Dot). Далее разрабатывается система оцени вания различий между 7)0 и реальной деятельностью оператора.
Таким образом, индивидуальная оценка выполнения задачи определя ется как итметим преимущества данного метода. Сравнение d\b) с множеством рекомендованных способов действий DOL С ОДНОЙ стороны, исключает влияние объекта управления на оценку деятельности опера то а, с другой - позволяет получать оценку трудности выполнения задачи для данного оператора с использованием данного объекта управления. Это позволяет получить метод оценки объекта управления с точки зрения человека-оператора. При использовании критерия (ВЮ в системах обучения (тренажері и т.д.) , он может быть использован для организации индивидуального процесса обучения.
Основную трудность использования оценки Г53) заключается, как было отмечено ранее, в необходимости определения Цоі и разработке метода регистрации и симптокомплекса состояний человека-оператора.
