автореферат и диссертация по психологии 19.00.03 для написания научной статьи или работы на тему: Методология, критерии оценки эффективности и организация обучения в человеко-машинных системах

Автореферат диссертации по теме "Методология, критерии оценки эффективности и организация обучения в человеко-машинных системах"

На правах рукописи

Опарина Надежда Михайловна

МЕТОДОЛОГИЯ, КРИТЕРИИ ОЦЕНКИ ЭФФЕКТИВНОСТИ И ОРГАНИЗАЦИЯ ОБУЧЕНИЯ В ЧЕЛОВЕКО-МАШИННЫХ

СИСТЕМАХ

Специальность: 19.00.03 - Психология труда, инженерная

психология и эргономика.

АВТОРЕФЕРАТ диссертации на соискание ученой степени доктора технических наук

Санкт-Петербург - 2005

Работа выполнена в Дальневосточном государственном университете путей сообщения

Официальные оппоненты:

заслуженный деятель науки и техники РФ,

доктор технических наук, профессор Кобзев Валентин Васильевич доктор технических наук, профессор Лысенко Николай Владимирович заслуженный деятель науки РФ,

доктор педагогических наук, профессор Печников Андрей Николаевич

Ведущая организация- Межрегиональный центр эргономических

исследований и разработок «Эргоцентр», г. Тверь

Защита состоится " " У^^аЦ > 2005 г. в ^ часов на заседании диссертационного совета Д 212.238.06 Санкт-Петербургского государственного электротехнического университета «ЛЭТИ» им. В.И. Ульянова (Ленина) по адресу: 197376, Санкт-Петербург, ул. Проф. Попова, 5

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке университета. Автореферат разослан"_"_2005 г.

Ученый секретарь диссертационного совета

Юлдашев З.М.

гооб - ч ¿¿гг?

mm

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность проблемы. Человеко-машинные системы (ЧМС) обучения в силу специфики реализуемых в них методов, относятся к наиболее эффективным средствам обучения. Прочность усвоения учебного материала требует глубокого технического и психолого-педагогического анализа возможности и целесообразности применения автоматизированных средств обучения в различных видах и формах тренажерной подготовки специалистов для работы в сложных высокотехнологичных системах подготовки специалистов.

Существующие методы количественной оценки эффективности базируются в основном на экспертных методах оценок значимости параметров ЧМС обучения систем. Такой подход дает лишь сравнительную оценку эффективности ЧМС обучения и не позволяет учесть целевые, организационные, аксиологические и прочие особенности организации процесса подготовки специалистов и его оптимизации.

В исследованиях АЛ. Савельева, Е.К. Марченко, ПА. Белрусова, Р.В. Агузум-цяна, А.М. Довгялло, А.П. Свиридова, В.М. Мачулина предприняты попытки на единой основе представил, композицию субъектов и объектов, математического и технического, психологического и педагогического компонентов информационно-компьютерных сред систем профессиональной подготовки. Методической основой этих исследований является теория надежности и эффективности деятельности человека - оператора в системах человек- машина (СЧМ) (В А.Бодров, А.И.Губинский, ЮЛ.Голшсов, В.М Львов, В.Г.Евграфов, Г.В.Суходольский и др.) и концепция эргономического обеспечения разработки и эксплуатации человеко-машинных систем (Г.М.Зараковский, ВИЗинченко, ВЛ.Мунипов, В.ВЛавлов, ПЛ.Шлаен и др.). Итогом этих работ можно считать техническое, эргономическое и психолого-педагогическое обоснование основных структурных характеристик человеко-машинных систем (ЧМС) обучения, широкий спектр аспектов которых объединен в понятие «архитектура ЧМС обучения».

Современные ЧМС обучения являются средством создания и реализации компьютерных технологий обучения в сфере профессиональной подготовки.

К недостаткам существующих методов оценки эффективности следует отнести отсутствие развитых средств количественных оценок, способных на основе априорной информации количественно определять эффект от применения ЧМС обучения с учетом напряженности условий деятельности и личностных качеств обучаемых, уровня их под готовки, показателей надежности аппаратуры и структуры учебного материала. До настоящего времени эта факторы не были связаны с системными характеристиками программно-аппаратных средств и не учитывались в системе целевого соответствия средств обучения.

Для решения этой задачи необходима продуманная, научно обоснованная система информационных, технических мероприятий, направленных на актуализацию потенциально высоких возможностей ЭВМ в интересах совершенствования учебного процесса. Создание такой системы невозможно без разработки развитого инструментария, обеспечивающего количественный анализ эффективности применения обучающих систем и комплексов с учетом воз системе подго-

товки специалистов.

Поэтому особую актуальность приобретает проблема повышения эффективности процесса подготовки специалистов для работы в сложных высокотехнологичных системах на основе разработки методологии комплексной оценки эффективности ЧМС обучения, учшывающей в единстве их эргономические, экономические, технические, эксплуатационные характеристики.

Данная проблема вызвана противоречием., связанным с ростом возможностей воздействия ЧМС обучения, использующих новые информационные и компьютерные технологии, расширением сферы их применения, как общедоступной формы приобретения знаний и отсутствием комплексных методов оценки эффективности ЧМС в процессе обучения с учетом их специфических особенностей, надежностных характеристик, психологических особенностей обучаемых и уровня их квалификации.

Объектом исследования являются ЧМС обучения специалистов.

Предметом исследования являются методы и средства оценки ЧМС обучения, их эргономические и технические показатели.

Целью работы является повышение эффективности процесса обучения специалистов на основе разработки научно методического аппарата оценки эффективности ЧМС обучения на стадии их проектирования, учитывающего конструктивные, эргономические и обучающие особенности ЧМС, их надежностные характеристики, психологические особенности обучаемых и уровень их квалификации, а также обеспечивающего учет этих показателей в определении рациональной внутренней структуры образовательного процесса.

Для достижения поставленной цели требовалось решить комплекс следующих задач:

1. На основе изучения процессов развития и функционирования специалистов как субъектов труда в процессе обучения определить состав основных эргономических, технических и эксплуатационных показателей эффективности ЧМС обучения, существующие методы оценки их эффективности и сформулировать цель и задачи исследования.

2. Разработать научно-методический аппарат оценки эффективности ЧМС обучения, включающий: методы и модели априорной оценки их эффективности, с учетом влияния надежности работы технических средств обучения на эффективность их применения, а также с учетом напряженности работы обучаемых и их психофизиологических данных;

3. Разработать общую схему процедуры агрегирования и формальную постановку задачи агрегирования частных показателей эффективности ЧМС обучения, методику построения интегрального показателя эффективности на основе функции потерь в условиях неясности внешнего критерия предпочтения, а также метод и схемы его реализации при представлении внешнего критерия в порядковых шкалах или имеющего вероятностный или нечеткий характер распределения. Разработать комплекс методик, определяющих рациональные значения организационно-технических факторов, оказывающих влияние на эффективность применения человеко-машинных обучающих систем

4. Разработать методику и провести оценку экономической эффективности проектируемых ЧМС обучения на основе комплекса математических мо-

делей, учитывающих технические, эксплуатационные и эргономические показатели проектируемых систем.

5 Провести экспериментальное подтверждение достоверности и адекватности разработанных методов оценки эффективности на этапах проектирования ЧМС обучения.

Методы исследования базируются на аппарате теории графов, теории множеств, теории массового обслуживания, на использовании методов оптимального программирования, на анализе эргономических особенностей деятельности человека в ЧМС обучения, теории построения моделей сложных человеко-ориетированных систем, системного анализа.

Научная новизна полученных результатов состоит в следующем:

1. Методы и модели априорной оценки эффективности ЧМС обучения, в отличие от существующих, базируясь на единой структуре взаимодействия обучаемых с программно-техническими средствами, позволяют унифицировать процесс априорного анализа альтернативных вариантов ЧМС на ранних этапах проектирования и существенно расширяют спектр учитываемых при этом факторов, а именно: надежность работы программно-аппаратного комплекса, напряженность работы обучаемых, их личностные характеристики, время выполнения отдельных этапов занятия.

2 Применение комплекса методик интегральной оценки эффективности ЧМС обучения, включающего в себя, в отличие от известных, общую схему процедуры агрегирования и формальную постановку задачи агрегирования частных показателей эффективности ЧМС, расширяет спектр учитываемых факторов в оценке эффективности, реализуя его в зависимости от целей анализа в порядковых либо ранговых шкалах, с учетом вероятностного или нечеткого распределения параметров и внешних отношений предпочтения.

3. Методики выбора рационального варианта ЧМС обучения, отличаются от известных, тем, что их применение дает возможность при выборе рационального варианта ЧМС учесть надежность обслуживаемой специалистами техники, имеющиеся ресурсы при выборе затрат между теоретическими и практическими видами подготовки специалистов, распределение временных и материальных ресурсов между темами их подготовки.

Практическая ценность работы состоит в том, что практические методы априорной оценки эффективности ЧМС обучения, предложенный математический аппарат, формализованные процедуры и программные средства дают возможность проектировать и определять рациональные варианты процесса подготовки специалистов для работы в сложных системах с учетом имеющихся ресурсов. Они могут использоваться на предприятиях-разработчиках сложных человеко-машинных комплексов и технических средств обучения, а также в вузах и центрах подготовки специалистов.

Основные научные положения, выносимые на защиту:

1. Методы и модели априорной оценки эффективности ЧМС обучения, объединенные единой методикой, и включающие:

• модель взаимодействия обучаемого с техническими средствами;

• модель влияния надежности работы технических средств на эффективность их применения на занятии;

• метод коррекции параметров модели с учетом напряженности работы обуг чаемых и их психофизиологических характеристик;

• метод оценки рационального времени выполнения отдельных этапов занятия.

2. Метод интегральной оценки эффективности ЧМС обучения, включающий в себя:

• общую схему процедуры агрегирования и формальную постановку задачи агрегирования частных показателей эффективности ЧМС обучения;

• методику построения интегрального показателя эффективности ЧМС обучения на основе функции потерь в условиях неясности внешнего критерия предпочтения;

• метод агрегирования оценок эффективности ЧМС обучения для случаев представления внешнего критерия в порядковых шкалах;

• методика оценки эффективности ЧМС обучения для случаев представления внешнего критерия, имеющего как вероятностный, так и нечеткий характер распределения.

3. Комплекс методик выбора рационального варианта ЧМС обучения, включающий'

• методику определения рационального соотношения затрат между теоретическими и практическими видами подготовки специалистов в ЧМС обучения с учетом имеющихся ресурсов;

• методику расчета рациональной структуры распределения временных и материальных ресурсов между темами подготовки обучаемых;

• методику оценки рационального времени подготовки специалистов с известным и неизвестным уровнем потерь;

• методику выбора рациональных параметров ЧМС обучения специалистов по критерию надежности обслуживаемой ими техники.

Реализация результатов работы. Основные положения диссертации использовались в итоговых отчетах НИР "Становление", Томеостаз", "Образование", "База-2000", Военном институте радиоэлектроники, в программных средствах оценки дидактической эффективности ЧМС, в ведущих вузах Хабаровск, Санкт-Петербурга, Твери.

Апробация работы. Основные результаты, полученные в работе, апробированы в докладах, сделанных автором на конференциях различного уровня, а именно на:

• Межвузовской конференции ПВУРЭ ПВО, Спб, 1996г.;

• П Межвузовской научно-технической конференции Санкт-Петербургской Академии МВД СПб, 1997г.;

• Межвузовской научно-технической конференции ВИКИ им.А.Ф.Можайского, 1997г.;

• Межвузовской конференции ВМУ им. В.М. Фрунзе, 1997г.;

• Межвузовской научно-технической конференции ПВО сухопутных войск, Смоленск, 1997г.;

• Ш межведомственной научно-технической конференции ПВУРЭ ПВО, Спб, 1997г.;

• Ш межвузовской конференции Академии МВД РФ, 1997г.;

• Международной научной конференции Академии МВД «Новые информационные технологии», 1998г.;

• Международной научно-методической конференции «Современные технологии подготовки и переподготовки управленческих кадров для государственной и муниципальной службы», ДВАГС, 2000г.;

• Всероссийской научно-практической конференции «Информатизация образо-вания-2000», ДВАГС, 2000г.;

• XI межвузовской научной конференции «Военная радиоэлектроника: опыт использования и проблемы, подготовка специалистов», Спб, ВМИРЭ, 2000г.;

• VII международной научной конференции «Региональная информатика 2000», СПб, 2000г.;

• научно-технической конференции ХФ СибГУГИ «Информатика и проблемы телекоммуникаций», ХФ СибГУГИ, 2001г.;

• IV межрегиональной научно-методической конференции «Инновационные технологии обучения в высшей школе: опыт, проблемы, перспективы», ДВАГС, 2001г.;

• Практической конференции Дальневосточного филиала Московского университета потребительской кооперации «Современная цивилизация в глобальной политике, экономике и культуре», ДФМУПК, 2004г.;

• Межрегиональной научно-практической конференции «Социально-полшические процессы на Дальнем Востоке России: анализ, регулирование, прогноз», Правительство Хабаровского края, ДВО РАН и XI'ГУ, 2004г.;

• Международной конференции «Перспективы развития российско-корейского сотрудничества в области образования», Хабаровский региональный координационный Совет корейских общественных организаций, ДВО РАН, 2004г.;

• Международной научной конференции «Регионы нового освоения: стратегия развития», ДВО РАН, ИВЭП ДВО РАН, Правительство Хабаровского края, 2004г.;

• Международной научной конференции «Научные мосты между Северной Америкой и российским Дальним Востоком», Владивосток, 2004г.;

• Научно-практической конференции «Конституция России: становление правового государства и демократизация общества (обобщение опыта, проблемы и пер-спекгавы)», ДВИЗиП, 2004г.;

• Межрегиональной научно-методической конференции «Современные технологии в высшем профессиональном образовании», ДВГУПС, 2004г.;

и получили положительную оценку.

Публикации. По теме диссертации опубликовано 50 научных работ, из них - 2 монографии, 27 статей (5 статей - в журналах, рекомендованных ВАК для опубликования результатов докторских диссертаций), 21 работа - в материалах Международных, Всероссийских и Региональных научно-технических конференций.

Структура и объем диссертационной работы. Диссертация состоит из введения, четырех глав, заключения, списка используемой литературы, включающего 157 наименований, и 2-х приложений. Основная часть работы изложена на 228 страницах машинописного текста. Работа содержит 22 рисунка и 11 таблиц.

КРАТКОЕ СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ

Во введении обосновывается актуальность комплекса вопросов исследуемой в диссертации научной проблемы, формулируется цель и основные задачи исследования, отмечены полученные в работе новые научные результаты, их практическая значимость, приведены данные о реализации, апробации и структуре диссертации.

В первой главе определяется сфера основных показателей и анализируются существующие методы оценки эффективности ЧМС обучения.

Проблема оценки эффективности ЧМС в работе рассматривается в рамках анализа обобщенных показателей, характеризующих в целом образовательный процесс. Подробное исследование содержательной стороны показателей эффективности ЧМС позволило выявить диалектику отношений принципов обучения и принципов построения ЧМС, отражающих закономерности функционирования системы обучения в целом и конкретной системы подготовки специалистов в частности. На основе такого подхода в работе определена структура основных показателей эффективности применения компьютерных средств обучения, их дидактической и технической составляющих (табл. 1).

Таблица 1

Показатели дидактической эффективности ЧМС Содержание показателей

Показатели, связанные с учебными планами и программами подготовки специалистов Коэффициент повышения многовариантности изучения дисциплины. Комплексный показатель совершенствования учебной дисциплины за счет изменений и применения ЧМС

Показатели, характеризующие степень автоматизации функций преподавателя. Коэффициенты автоматизации функций преподавателя на начальном этапе подготовки, на этапах проектирования деятельности и реализации образовательного процесса.

Количественные показатели дидактической эффективности занятий, проводимых с ЧМС. Надежность безошибочно выполненных репродуктивных и продуктивных заданий. Коэффициент увеличения интенсивности формирования продуктивных и репродуктивных знаний. Увеличение объема учебного материала.

Опрецглягсще шмжние обьма учйногомшериалаитрупозаграг. Материальные и временные затраты на занятия. Объем исходных данных для подготовки занятий.

Характеризующие изменение психо-физиологических особенностей проведения занятая с использованием ЧМС. Напряженность работы обучаемого при применении ЧМС с учетом его личностных характеристик и условий деятельности. Характер адаптируемости обучаемых к ЧМС. Ограничения на работу с системой.

Показатели технической эффективности ЧМС Содержание показателей

Учитывающие специфику использования ЧМС и степень их соответствия предъявляемым требованиям Оперативность, гибкость, непрерывность, живучесть, информационная защищенность, степень автоматизации функций, безотказность, ремонтопригодность. Вероятность безошибочного решения задач обучения Вероятности нахождения ЧМС в различных состояниях, соответствующих с одной стороны выполнению учебных задач, а с другой - несвязанных с ними состояниями подготовки ремонта, коррекции ошибок и др

Технико-экономической целесообразности применения ЧМС Временные показатели решения задач. Экономические показатели создания и эксплуатации ЧМС. Показатели экономической эффективности ЧМС.

Сделаны выводы: а) о комплексном и целостном характере показателей эффективности, характеризующих несводимые к друг другу свойства ЧМС, б) о наличии жесткой взаимосвязи технических, методических и психологических аспектов применения ЧМС в системах подготовки специалистов.

Исходя из принципов оптимального проектирования систем, в работе определены общие требования к средствам оценки ЧМС, суть которых сводится к следующим: они должны достаточно полно характеризовать систему, быть гибкими, универсальными, иметь ясный физический смысл.

С этих позиций был проведен анализ описанных в работах Р.В. Агузумцяна, С.А. Багрецова, ПЛ. Белоусова, А.М. Довпшло, Е.К. Марченко, В.М. Мачулина, А.Н. Савельева, АЛ. Свиридова методов оценок эффективности ЧМС. Его обобщенные результаты представлены в табл.2.

Из этого анализа следует, что существующие методики оценки показателей ЧМС обучения не принимают во внимание психофизиологические особенности обучаемых. Существующие методы измерений показателей эффективности занятий не учитывают функциональные возможности, сложность управления, надежностные свойства ЧМС, напряженность деятельности и личностные характеристики обучаемых. Кроме того, предлагаемый в большинстве методик способ свертки разнородных показателей эффективности ЧМС на основе взвешенной экспертной оценки не отвечает основополагающим требованиям гибкости и универсальности, предъявляемым к подобным системам, и не учитывает нечеткость их оценок.

Таблица 2

Методика оценки качества ЧМС Оцениваемые показатели ЧМС

¡ Технические Функциональные Экономические Методические Трудозатраты на обучение Дидактические Психологические Физиологические

Методика стандартизированной оценки ЧМС + +

Методика, основанная на представлении учебного процесса как системы операций + -

Методика расчете коэффициента улучшения качества ЧМС + - + - - - - -

Методика сравнительной эффективности машинного и традиционного обучения - - - + + - - -

Методика оценки структурных компонент ЧМС - + - - - - - -

Методика расчета эффективности применения технических средств обучения - - + - + + - -

Примечание:"+" означает, что метод обеспечивает расчет показателя: "-" - метод не обеспечивает расчет показателя.

Наличие выявленных недостатков определило цель и задачи дальнейших исследований.

Во второй главе разрабатываются методы и модели оценки дидактической эффективности ЧМС обучения, объединенные единой методикой: модель взаимодействия обучаемого с техническими средствами; модель влияния надежности работы технических средств на эффективность их применения на занятии;

метод коррекции параметров модели с учетом напряженности работы обучаемых и их психофизиологических характеристик;

метод оценки рационального времени выполнения отдельных этапов занятия. В качестве основных критериев эффективности в методике приняты: уровень усвоения учебного материала и напряженность работы обучаемого в процессе выполнения учебного задания. Количественные значения указанных параметров определяются на основе анализа результатов моделирования взаимодействия обучаемого с обучающей системой. Предложенная методика позволяет учесть личностные характеристики обучаемого, уровень его подготовки и сложность работы на всех этапах выполнения учебного зддания, влияние надежности функционирования технических средств обучающей системы на эффективность применения ЧМС в учебном процессе.

Такой подход позволяет наиболее эффективно использовать имеющиеся материальные ресурсы и уменьшить вероятность ошибочных выводов в оценке возможности использования ЧМС в учебном процессе.

Модель взаимодействия обучаемого с программно-техническими средствами представлена графом (рис.1), вершины которого соответствуют состояниям:

Х\ - ввод исходных данных, подготовка ЧМС к работе;

Хг, Уз - выполнение учебной программы обучаемым при условии соответственно отсутствия и наличия ошибок при вводе исходной информации и команд управления;

Хц, Х6 - семантический и аппаратный контроль результатов выполнения учебной программы при условии соответственно правильного и ошибочного ввода исходной информации и при условии безошибочного выполнения учебной программы;

- семантический и аппаратный контроль того же содержания, что и Х4 и Хб, но при условии наличия ошибок при выполнении учебной программы;

ХцХч - события, заключающиеся соответственно в безошибочном и ошибочном выполнении учебного задания.

Взаимные переходы между вершинами графа определяют следующие вероятности:

ЭЛР.0- соответственно вероятности безошибочного и ошибочного ввода исходной информации и команд управления;

Р2', Р20 - соответственно вероятности безошибочного и ошибочного выполнения учебной программы;

А40, А41 - соответственно вероятности ошибочного и безошибочного контроля результатов выполнения учебной программы при условии ее безошибочного выполнения и при условии безошибочного ввода исходной информации и команд управления;

к00, Я01 - соответствует смысловому содержанию вероятности К10, Кп, но при условии ошибочного выполнения учебной программы

Используя известные методы (А.И. Губинский, В.Г. Евграфов) анализа графовых структур, в работе получены временные и надежностные характеристики реализации обучаемым порций учебных задач в ЧМС обучения, а именно:

М(Т4) = М(Х1,Хз,Х&Х7) - математические ожидания времени выполнения обучаемым непроизводительных (подготовительных) операций;

М(Т„) =М(Х2,Х+Х},) — математические ожидания времени выполнения собственно учебных задач;

Д(Т$), Д(Т- соответствующие им дисперсии;

Рхв - вероятность успешного (безошибочного) выполнения обучаемым учебного задания:

р/р/гчмР^'+Р^г-^}*) Р__Ъ+Ь_ ?0-м(г8)

б" ' ® М 4. М ' *

1 - р,' (*ир2' + *ЮР3°) ~ ^г "2 "

где £ - число циклов обращения к учебной программе за занятие.

Вероятность поглощения в состояние Хе (Рх8) фактически определяет надежность получаемых обучаемым знаний в обучающей системе. Увеличение надежности получаемых знаний возможно путем изменения методики преподавания и проведения предварительного инструктажа обучаемых, использования специально подготовленных инструкторов, повышения эффективности контроля и т.п.

Учитывая индивидуальные характеристики обучаемого, определяемые, в основном, параметрами р2°, РД Ки, А!01, вычисляется также математическое

ожидание числа циклов обращений к обучающей программе, необходимое для успешного, с точки зрения обучаемого, выполнения задания.

Модель влияния надежности работы программно-технических средств на эффективность их применения на занятии.

Для определения характера влияния на эффективность надежностных свойств ЧМС в работе рассматривается модель функционирования ЧМС с учетом надежности ее программно-аппаратного комплекса (рис.2.)

Ф12(1)=1-ехр(-Х31)

Ф2,(0=1-ехр(-А.21) Ф,3(1)=1-ехр(-Я.|1)

Рис.2. Граф состояний системы "Обучаемый - ЧМС" с учетом надежности аппаратно-программного комплекса

На основе применения аппарата обобщенных матричных чисел (и допущения, что сбои и отказы технических средств в процессе изучения учебного материала, распределены экспоненциально) получены скорректированные с учетом надежности значения временных характеристик М'(Та) работы обучаемого с ЧМС: М'(Т„) = М(Г„)ку, М{Тъ) = ЩТъ)къ, (2)

ще А:3 = —^^— - коэффициент коррекции;

М(Т6)+М(ТП) ,

.Д.ВД 1 . джз) 1 .

КЪГД{8„г)8л Д\Б„ 3)5„3' Д5ПК)=Я.,(Х3+25пк); Д'(5„к)=^1Хз+25пк (Х|+Х3+А.2)+З52пк, к=2,3;

}П2т—- — ± — а, , где а2—Л.1+Я.З+А.2; аз=Х.|Хз; х. »-'-;

2 V 4 М(Т„) + М(Т&)'

Х2Д3 - интенсивности восстановления и отказов программно- аппаратного комплекса.

Таким образом, получешше выражения дают возможность скорректировать результаты моделирования деятельности обучаемого в процессе обучения с учетом надежности технических средств и качества их эксплуатации.

Метод коррекции параметров модели с учетом напряженности работы обучаемых и их психофизиологических характеристик.

Физический смысл коррекции сводится к следующему. В результате возникновения напряженности (5) обучаемый изменяет надежностные характеристики (Р|'(3), Ра'(5)) выполнения операций (рис.3.), связанные как с подготовкой системы к работе, так и с выполнением учебного задания. В результате этого изменяются время и надежность выполнения учебных заданий, а это влечет за собой новое изменение напряженности его работы.

Напряженность деятельности обучаемого измерялась как темповая напряженность (А.Зигель, Д.Вольф) 5= М'(Т- М'(Т¡)), где /0 - допустимое время выполнения учебного задания.

1 .Стрессово-устойчи-вый тип личности

(Б.Ч 7-1.9)

2 Психоастенический тип личности (8а'-1.5-1.6)

3.Инертный тип личности (в,-! 1-1 3)

1.0 & & 2.3

Рис.3 Зависимость эффективности деятельности обучаемых от напряженности их работы

определяющих степень воздействия на них эмоциогенных факторов, положен закон Иеркса-Додсона, об адекватной мобилизации активационных механизмов жизнедеятельности Такой подход позволил скорректировать известные методы (А.Зигель, Д.Вольф) оценки надежностных и временных характеристик выполнения обучаемым операций в условиях напряженности с учетом влияния индивидуально-личностных качеств обучаемых Результаты коррекции метода представлены выражениями (3) и (4).

1 Время выполнения учебного задания: Г*/5, при

/ = ■(25 + 1-2 М')Т'-(Я-М'У, при М' + 1; (3)

(3Г' -<), при 5 > М' +1 2.Вероятность безошибочного выполнения элементов учебного задания: >'+(1-^)[г($-1)-ехр(-*У)], при Р = - Р' +{\-Р'Х5-М'),при М'<,8йМ'+ 1; (4)

(2Р'-1), при 5)М'+1 где Т'=1 + еа.; I- среднее нормальное время выполнения учебного задания; 8' -дисперсия времени выполнения учебного задания;

с 5.-коэффициент гарантии выполнения обучаемым учебного задания за время Т; М' - порог напряженности обучаемого (М' =1,8-2,2) ;

р' - вероятность успешного вьшолнения учебного задания в напряженных условиях; - коэффициенты аппроксимации, определяющие типологию личности обучаемого; В работе экспериментально определены коэффициенты %,у аппроксимации зависимости надежности решения учебных задач от уровня напряженности обучаемого для трех типов личностей обучаемых в зависимости от степени влияния стрессовых факторов, а именно для: стрессово-устойчивых, инертных и психо-астенических типов личности (табл. 3).

Таблица 3

Тип личности специалиста Коэффициент аппроксимации

У X

Стрессово-устойчивый 0,18-0,2 0,1-0,16

Инертный 0,08-0,1 0,04-0,1

Психоастенический (1-2,4)* Ю"' 0,01-0,03

Обучаемые с различными типами личности по-разному реагируют на увеличение напряженности выполнения учебного задания. Для обучаемых со стрессово-устойчивым и инертным тагами личности характерным является то, что за счет мобилизации внутренних ресурсов они способны в определенных пределах снижать уровень субъективно ощущаемой ими Нагрузки. Обучаемые же с астеническим типом личности уровень субъективно ощущаемой ими нагрузки увеличивают. В некоторых условиях это увеличение возможно вплоть до срыва деятельности (рис.4).

Преподаватель, зная психофизиологические характеристики обучаемых, на модели может проверить и оценить достоинства и недостатки проектируемого занятия, сделать необходимые выводы по комплектованию рабочих бригад, распределению учебных заданий между отдельными обучаемыми и т.д. Например, возможно планирование взаимной помощи в ходе занятия или организации контроля результатов его выполнения по отдельным этапам. Это обеспечит более комфортные условия работы обучаемых со слабыми типами личности.

Рис.4. Зависимости изменения напряженности 5суб работы обучаемых, от субъективных условий деятельности Метод оценки рационального времени выполнения отдельных этапов занятия Для реальных учебных программ характерно наличие нескольких относительно самостоятельных участков- этапов их выполнения. В этом случае описанные выше модели применяются к каждому участнику учебной программы в отдельности, а полученные в результате ее применения характеристики далее объединяются.

Если таких этапов п, то окончательно параметры выполнения учебной программы, вычисленные по модели, будут равны:

' п ¿ад,) Рх8 =ПРав;М^= КМ,(Га,)+М,(ГП1)); 5 = - (5)

1=1 'о -2>,(т;)

/-1

где Ра8 - соответствующая вероятность успешного выполнения учебной программы на г'-м этапе; М,{Ть), М,{Тт) - соответственно математические ожидания времени ввода исходной информации и работы обучаемого с учебной программой на г-м этапе; Ц - время, отводимое на занятие; 5, - напряженность работы обучаемого при выполнении ¡-го этапа занятия; Ь - время выполнения г'-го этапа занятия, заданное преподавателем. В результате применения модели определяются параметры М,{ТШ), Р^, 5. Указанные параметры могут быть использованы исследователем для решения задачи распределения времени, отводимого на занятие, по отдельным этапам.

В качестве критерия решения этой задачи был выбран такой, чтобы искомое распределение обеспечивало бы равномерность темповой напряженности по всем этапам. Тогда справедливо следующее равенство:

и ,т \ X м> (т»>) «

-'—-— = ——-, где Тг время выполнения каждого этапа, ( =*д).

П

Отсюда получим выражение Т1= Та,)+<*„,{?<?- (Г&)), (6)

]-1

где ап— п

- весовой коэффициент времени выполнения ¿-го этапа учебной

/=1

программы; ¿Л/, (Г6,) < ^ 5(Л/, (Г„, )М, (Та), г0: < = 1^) < 2.3 £ага =1.

/=1 <-]

Рассчитанное по формуле (6) время может служить ориентировочной основой для разработки плана проведения занятия. В том случае, если по каким-либо соображениям преподаватель принимает самостоятельно решение на распределение времени /<> по этапам занятия, указанные весовые коэффициенты определяются им самостоятельно.

Таким образом, разработанные в данной главе модели и методы впервые позволяют на основе априорных данных оценить основные дидактические показатели проектируемой ЧМС с учетом её программно-технических характеристик, программно-аппаратного обеспечения, напряженности деятельности и психофизиологических характеристик обучаемых, структуры и сложности изучаемого материала.

Оценка достоверности результатов моделирования осуществлялась в двух сериях экспериментов с целью проверки адекватности получаемых с помощью модели вероятностных характеристик и времени выполнения учебного задания и с целью проверки достоверности степени усвоения учебного материала на занятиях, проводимых с использованием ЧМС обучения.

Результаты этого анализа приведены в табл.4.

___Таблица 4

Оцениваемый параметр Объем выборки (кол-во обучаемых) Критерий Уровень значимости

Адекватность временных характеристик модели М(Тп), М(Т5) . 83 Критерий знаков 0,05

Адекватность оценок безошибочного выполнения учебного задания Рх0 74 (3 уч. группы) Критерий соответствия наблюдаемого значения Рх9 гипотетическому интервалу 0,1

Проверка усвояемости учебного материала Ку 83 (3 уч. группы) 1-критерий 0,05

Выполненные эксперименты подтвердили значимость в оценках эффективности ЧМС надежностных характеристик их программно- аппаратного комплекса. Это определяет важность рационального выбора показателей надежности ЧМС обучения на ранних этапах проектирования

Учитывая результаты практической эксплуатации ЧМС обучения, в работе был сделан вывод о необходимости определения количественных характеристик ремонтопригодности и безотказности ЧМС. Сложность решения этих задач определяется тем, что они должны быть определены на основе минимального числа априорных данных. В работе в качестве критерия априорной оценки показателей ремонтопригодности рассматривается допустимый уровень потерь в степени усвоения учебного материала. Далее на основе использования модели взаимодействия обучаемого с ЧМС определяются: среднее время восстановления аппаратуры (Твн), обеспечивающее заданный уровень потерь при заданной интенсивности отказов (нижняя граница времени восстановления Те)\ допустимое время простоя аппаратуры за цикл обучения (Тпв)\ верхняя граница (Твв) времени восстановления и допустимое число отказов. Наличие данных Твн, Твв позволяет предъявлять требования к квалификации обслуживающего персонала. Возможно решение обратной задачи, если квалификация персонала известна, тогда требования предъявляются к аппаратуре. Используя аналогичные соотношения на основе априорных данных в работе определяются требования к показателям безотказности ЧМС, а именно: предельно допустимое число отказов за год; наработка на отказ; параметры функции распределения времени наработки на отказ.

В третьей главе разработан метод интегральной оценки эффективности ЧМС обучения, включающий в себя:

общую схему процедуры агрегирования и формальную постановку задачи агрегирования частных показателей эффективности ЧМС обучения;

методику построения интегрального показателя эффективности ЧМС на основе функции потерь в условиях неясности внешнего критерия предпочтения;

метод агрегирования оценок эффективности ЧМС для случаев представления внешнего критерия в порядковых шкалах;

схемы реализации метода для случаев представления внешнего критерия, имеющего как вероятностный, так и нечеткий характер.

Задача построения интегрального показателя эффективности ЧМС обучения, не поддающегося непосредственному измерению по заданным значениям ее частных критериальных характеристик, может рассматриваться как задача

Я""

снижения размерности исследуемого признакового пространства (х) до единицы.

Целевой функцией исследуемого обобщенного свойства, определяемого значениями х(1),...^с(р) частных критериальных характеристик, будет называться любое преобразование <р(*(1),...,х(р)), сохраняющее заданное соотношение порядка между анализируемыми ЧМС обучения, характеристики которых относительно хорошо известны экспертам, и обладающее свойством критериаль-ности.

Методы агрегирования исходных параметров, развитые к настоящему времени, многочисленны и разнообразны, однако, особенности ЧМС обучения (нечеткость оценок параметров и характера их влияния на эффективность, многомерный, разнородность» иерархический или матричный характер взаимосвязи агрегируемых параметров) ранее не использовались.

В работе разработана общая методика последовательного агрегирования частных, в общем случае нечетких и разнородных оценок подобных объектов.

Общая схема процедуры агрегирования частных показателей эффективности ЧМС обучения построена с учетом нечеткости исходной информации и характера взаимодействия обучаемых с ЧМС, а также при допущении, что интегральная характеристика обучающей системы имеет иерархическую структуру, а составляющие ее компоненты образуют критериальное пространство.

Применяя принцип обобщения и учитывая нечеткость исходной информации, функции принадлежности нечеткого отображения интегральных показателей (ИП) Первого уровня для каждого частного показателя предпочтения будут:

И(*0)) = ■"£> min {ßw(xio),-,ßnw(xni,0),

(Х/л ... Хв/о)еЛа

где ц(х(1))(-) - есть функция принадлежности частного показателя предпочтения при характеристиках, описываемых вектором {х/а..., хп10} = х(0); Х\ = [х(1) =/;(х(0)) | х(0) е Х0] - нечеткий образ Jf0-

Отображение fj(x(0)) определяет структуру преобразований исходных данных об эффективности, входящих в частный показатель предпочтения первого уровня.

Процесс агрегирования оценок эффективности ЧМС обучения можно продолжить далее, в результате чего получить следующую цепочку: х(0) е^сГ, ц(х(0)) е Е"1; х{\) =/,(*(<))) е с £\ и, < и0, ц(х(1)) б ;

х(к+\) =fM(x(k)) е Хм с , пм < щ, ц«Ж)) е Е"ы ; х(т) 1)) е Хи с Е"' , пт < пт.(, ф(т)) е Е"" . (7)

Здесь, как и выше, Х(к+\)=/м(х(к)У={х(к+1 )=fM(x(k)) | х(к) е Хк).

Как видно из выражений (7), увеличение числа т ступеней агрегирования интегрального показателя требует конкретизации отображений на каждом этапе агрегирования интегральных показателей. С этой точки зрения желательно уменьшить число уровней агрегирования оценок эффективности ЧМС обучения для выполнения требования простоты реализации агрегирования.

Для разрешения этих двух противоречивых тенденций предварительно решена задача согласования отношений предпочтения для различных уровней агрегирования показателей эффективности ЧМС обучения на множестве частных оценок их интегральных характеристик.

Постановка задачи агрегирования частных показателей эффективности.

Пусть результаты измерения некоторых показателей х, {/=1 , л}, связанных с оценками частных характеристик проектируемой или функционирующей системы обучения, сведены в матрицу данных Х= ||х,||, где п - количество групп показателей в матрице данных, образующих множество Е-{1Г, г=\,т}.

Множество Е - есть обучающая выборка (ОВ) из генеральной совокупности характеристик ЧМС, для которых известна степень выраженности исследуемого конструктивного или психологического феномена, обладающая некоторыми вероятностными свойствами. Будем также считать, что показатели х, в общем случае измеряются нечетко и, следовательно, каждому показателю хп можно поставить в соответствие функцию принадлежности |1л(лсп). Обозначим ц =|)цн(л:„))). Таким образом, результатам оценки частных показателей ЧМС ставятся в соответствие вектор-строка хг матрицы X и вектор-строка цг матрицы ц, причем хгеХ, где X - и-мерное векторное пространство координат, координатные оси которого соответствуют исходным (частным) показателям эффективности ЧМС 1=1,п. Столбец х, матрицыXесть вектор значений показателя х на Е.

Целью анализа матрицы частных показателей является построение единственного агрегированного показателя вида: 2 = ср(х), ф(лг)е/% где Р - заданное множество функций. Наиболее часто используются одномерные измерения векторного аргумента ф(х), т.е. ср(;с) - скалярная функция. Показатель 1 называется шкалой. Шкала 2 определяет соотношение между интегральными характеристиками эффективности (ЧМС) из множества Е. Предполагается, что эти отношения оцениваются при помощи числовой функции, отражающей совокупность всех пар взаимных оценок состояния ЧМС из ОВ в матрицу коэффициентов связи между ними. Далее эта матрица определяется как матрица парных отношений Q.

Обозначим через 2=(21, .,2т) вектор значений шкалы оценок характеристик ЧМС из множества Е и определим функцию й(2г, 2^ двух переменных, порождающую на любой допустимой шкале ср(х)еР аппроксимирующее парное отношение ввда: 4*(ф) = С7(<р (хг), ср(х*), хг, хк е %)• Определим .0=||«?г*(ф)||[т,Л]. Кроме того, предположим, что на Е определено аппроксимируемое парное отношение ОН = \\яГк\\[т,п\- Пусть также задан функционал Д), оценивающий близость и й. В этом случае задача агрегирования частных оценок эффективности ЧМС состоит в том, чтобы среди допускаемых в практике представления характеристик ЧМС шкал измерения интегральной оценки

эффективности ЧМС обучения ф (х) е ^ найти такую, которая бы обращала в минимум функционал J(Q, В).

Далее разработка метода интегральной оценки связана с различными кон-кретизациями перечисленных выше элементов общей задачи.

Методика построения интегрального показателя эффективности ЧМС обучения на основе функции потерь в условиях неясности внешнего критерия предпочтения.

В случае, когда отсутствуют данные о важности параметров (<?,) сравниваемых систем обучения, некоторое представление об области возможных значений весовых коэффициентов Р=(Рь р2,..., р„) можно получить путем изучения влияния весовых коэффициентов на величину обобщенных оценок эффективности ^(Р), (/-1,2,...^/), количество сравниваемых систем.

В основу определения целесообразных значений весовых коэффициентов положено следующее соображение: коэффициенты р должны быть такими, чтобы по обобщенной оценке эффективности у/Р) системы находились в относительно равных условиях или, во всяком случае, ни одна из них не должна находиться в явно привилегированном положении.

Для количественной оценки условий сравнения систем вводится функция потерь эффективности з-й системы:

6ДР)=1- (8)

пих¥,(Р)

Функция (8) характеризует степень приближения эффективности системы при данных р к максимально возможной при любых р.

Исходя из вышеприведенных предположений, можно считать, что системы сравниваются объективно, если для всех j

У,Ф) _ ¥,(Р) _ _ Т,(Р> _г (д)

пшху,(Р) таху,(Р) " пмх^(Р)

Для линейной формы обобщенных оценок эффективности, с учетом выражения (9), получим следующую систему линейных неоднородных уравнений относительно весовых коэффициентов р:

{р|х,|+р,х),+...+р.х).=Г},;=й, £р,-1. (10)

г'

Задачу нахождения весовых коэффициентов, позволяющих сравнивать системы, можно сформулировать так: при заданных обобщенных показателях сравниваемых систем найти совокупность неотрицательных весовых коэффициентов рь Р2,-.,Р/, удовлетворяющих системе линейных уравнений (10).

Если существует решение системы уравнений (10), то при соответствующих этому решению весовых коэффициентах системы сравниваются объективно.

Однако указанная система уравнений может не иметь решения Тогда функции потерь эффективности для различных систем различны и имеют разброс:

А-ыг^кСРЭ-еЛР), {к,г=\,2,...,т). (11)

Можно найти такую совокупность коэффициентов р, при которой минимизируется, например, среднеквадратичное значение величины (12), т.е.

пип £ Аь.2 (12)

Решение задач (10) или (12) в принципе позволяет полностью формализовать выбор весовых коэффициентов. Кроме этого, исследование допустимых областей значений весовых коэффициентов на основании функции вида (8) возможно путем вычисления разброса функций потерь эффективности сравниваемых систем. С этой целью для каждой фиксированной совокупности значений весовых коэффициентов-вычисляются максимальные и минимальные зна- , чения функции потерь эффективностей (8) и рассчитывается функция р(Р), характеризующая величину максимального разброса:

р(Р)= гаюседрэ-тмедр) (13) '

Из (13) можно определить диапазон весовых коэффициентов, при котором разброс потерь эффективности систем не превысит некоторой величины.

Метод агрегирования оценок эффективности ЧМС обучения для случаев представления внешнего критерия в порядковых шкалах

Процедуру построения порядковой шкалы (внешнего критерия) для оценки эффективности систем обучения можно представить как процесс агрегирования частных показателей и формирования интегрального показателя, позволяющего как отличать, так и сравнивать выделенные классы по оценкам эффективности.

Содержание этого подхода применительно к оценке эффективности таково: интегральная оценка эффективности ЧМС обучения в порядковой шкале -это пара (Д2), где 2 - скалярная функция (обычно линейная) от исходных параметров системы обучения, определяющих степень ее соответствия заданным требованиям, а И - размытое в смысле Л.Заде отношение эффективности для пары систем обучения (к,г) из некоторого множества Ы, образующего обучающую выборку, заданного как точки на оси 2. Таким образом, 23 - это функция от двух переменных {2^ 2Г). Тип ее, т.е. способ определения значений этой функции, задается заранее и существенно зависит от структуры, состава и способа представления исходных данных.

Для формирования интегральной оценки ЧМС обучения наряду с представлением результатов измерения отдельных характеристик как точек в пространстве признаков необходимо задать информацию о взаимосвязях интегральных оценок эффективности ЧМС из состава обучающей выборки. Эта информация задается в виде матрицы 0= соответствующих коэффициентов связей.

Если каждую точку на оси 2 можно представить элементом универсального множества оценок, представляемых экспертами при данных характеристи- > ках исходного пространства X, изучаемых объектов, то в отношении типа неопределенности исходных характеристик ЧМС обучения можно утверждать, что они носят либо вероятностный либо нечеткий характер.

Далее рассматриваются оба случая формирования порядковых шкал агрегированных оценок эффективностей ЧМС обучения.

Построение агрегированного показателя при наличии внешнего критерия, имеющего вероятностное распределение

Задача определения вида интегральной оценки эффективности ЧМС обучения в порядковой шкале формулируется следующим образом. Пусть известно:

Х={хп: 1=1,п) - множество параметров систем обучения, включенных в состав обучающей выборки, представленных в форме матрица данных ||*,,[|[„, „].

Уг={угг: у = }- множество градаций оценок ЧМС обучения, которые определены, для каждого объекта г (г =1, от) из состава обучающей выборки.

Множеству допустимых градаций параметров систем обучения приписываются определенные вероятности Рг={Рп; у = \,Яг} СЦ^гР^ =1),

Г-1

Необходимо определить, такую линейную свертку параметров систем обучения 2(А)=А'ХГ, где А = ||а,| -матрица, строка весовых коэффициентов параметров ЧМС обучения, при которой функционал 1(А), определяющий степень соответствия реализуемой и наблюдаемой на множестве объектов обучающей

выборки системы парных отношений б-В?*! 6 будет минимален. Здесь q1.k-paccтoяниe между распределенными оценками г-й и к-й ЧМС обучения.

Структурная схема алгоритма формирования оценок эффективности ЧМС обучения в непрерывной порядковой и интервальной шкалах при наличии внешнего критерия, имеющего вероятностное распределение, приведена на рис.7.

Вектор 2(А), для которого величина 1(А) минимальна, называется структурным фактором в критериальном пространстве параметров ЧМС обучения.

Для оценки адекватности полученной интегральной характеристики 2 требованиям, предъявляемым к уровню развития технических, обучающих и экономических характеристик ЧМС, использовался ¿-критерий. Построение агрегированного показателя эффективности в порядковых шкалах при наличии внешнего критерия, имеющего нечеткий характер распределения.

На практике встречаются случаи, когда неопределенность оценок характеристик является линейной. Задача определения элементов матрицы 2 (коэффициентов т.е. связей между ЧМС обучения г и к из ОВ) в этом случае сводится к определению расстояния между двумя соответствующими нечеткими распределениями. Затем применяется изложенная в предыдущем разделе процедура, в результате которой определяется структура агрегированного показателя эффективности ЧМС обучения в непрерывной порядковой шкале оценок.

Структурная схема формирования порядковой и интервальной шкал интегральных оценок эффективности ЧМС обучения для случая представления внешнего критерия нечетким распределением приведена на рис.8.

Для случая представления оценок эффективности ЧМС обучения в ранговых шкалах в работе используется известный алгоритм (СЛ. Багрецов) нечеткой ранжировки объектов по интервальным или нечетким данным, определяющий систему нечетких отношений в объектах обучающей выборки

Множество градаций частных оценок эффективности ЧМС обучения г и * из ОВ, г,к е М

Вероятностное распределение частных оценок г и к из ОВ

Рис.7. Структурная схема алгоритма формирования порядковой и интервальной шкал оценок эффективности ЧМС обучения при наличии внешнего критерия, имеющего вероятностное распределение

Множество градаций частных оценок эффек- Вероятностное распределение частных оце-тивности ЧМС гкккз ОВ, г,к е М нок г и к из ОВ

параметров шкапы

Рис.8. Структурная схема алгоритма формирования порядковой и интервальной шкал оценок эффективности при наличии внешнего критерия, имеющего нечеткий характер

Таким образом, методика, рассмотренная выше, позволяет на основе анализа данных обучающей выборки, полученных от опытных экспертов, рассчитать характеристики интегральной оценки эффективности ЧМС обучения

Четвертая глава посвящена разработке комплекса методик выбора рационального варианта ЧМС обучения, включающего:

методику определения рационального соотношения затрат между теоретическими и практическими видами подготовки специалистов в ЧМС с учетом имеющихся ресурсов;

методику расчета рациональной структуры распределения временных и материальных ресурсов между темами подготовки специалистов;

методику оценки рационального времени подготовки специалистов с известным и неизвестным уровйем потерь;

методику выбора рациональных параметров ЧМС обучения специалистов по критерию надежности обслуживаемой ими техники.

Методика определения рационального соотношения затрат между теоретическими и практическими видами подготовки специалистов в ЧМС с учетом имеющихся ресурсов.

Будем считать, что состояние (т.е. уровень подготовки) коллектива обучаемых (/= 1,") определяется совокупностью 0 уровней подготовки отдельных обучаемых, т.е. X = {х,: г=1 ,п }, и однозначно определяется, с одной стороны, управлением центра £/е иР, а с другой - вектором управлений отдельных обучаемых 9 ={ 5,: г=1,« }, отражающим желаемый характер индивидуального распределения имеющегося ресурса на виды их подготовки.

Считается, что центр распределяет однородный ресурс Я между отдельными обучаемыми контингента для их начальной подготовки. Пусть г, - количество ресурсов, выделяемое для подготовки /-го обучаемого. Этот ресурс используется следующим образом: >9,- для практической подготовки и (г,- 9,) -для начальной теоретической подготовки.

Обозначим через х,=/{&,) производительность обучаемого, которую он приобретает в результате выполнения заданий курса обучения, а через У,=>>/(#) - интенсивность совершаемых им ошибок после прохождения курса обучения.

В этом случае критерий подготовки г'-го обучаемого можно представить 1

выражением

М,(г„ (УгГ,),

где У, - допустимый уровень ошибок 1-го обучаемого, работающего в составе группы управления; г - коэффициент, определяющий уровень снижения производительности индивидуума при наличии недопустимого уровня ошибок У,>У; Коэффициент г рассматривается как штраф за единицу превышения допустимого уровня ошибок.

Критерием центра, распределяющего ресурс, является максимизация взвешенной суммы производительностей обучаемых М,(г„ ,2), прошедших курс подготовки

М„(г, Щ = £ a, 'Mj(r„ ,ZA

i=l

при ограничениях: Za,У/<У

где а,- коэффициент важности информации г'-го обучаемого для решения задач группой в целом;

У - допустимый уровень ошибок, совершаемых членами группы.

Таким образом, методика позволяет на различных этапах эксплуатации системы управления осуществлять рациональное распределение ресурсов на подготовку с учетом индивидуальных характеристик обучаемых. При этом, в рамках данной методики представляется возможным усилить мотивационный аспект обучения путем материального и морального стимулирования.

Методика расчета рациональной структуры распределения временных и материальных ресурсов между темами подготовки обучаемых.

Представляя требуемый и базовый (известный) уровни подготовки специалистов через компоненты их содержания, можно записать их следующим образом:

Рт = |у?„ :/ = = jlM, = Ц

где Pr„ Р8, - соответствующие г'-й компоненте (теме курса) требуемый и базовый уровни подготовки; и - число компонент (тем курса).

pT=Y,d,p,■

/ I

где d, - весовые коэффициенты, определяющие важность развития г-й компоненты в деятельности специалиста данного профиля; =1.

При этом, каждая компонента оценки качества подготовки обучаемого рассматривается как случайная величина, закон изменения которой представляется экспоненциальной зависимостью. Тогда текущий уровень его подготовки в /-й области знаний будет - P,(t)=1 -(1 -.Р5,)ехр(-V,), где X, - интенсивность процесса приобретения знаний в г-й области; /, -время обучения.

Если считать известными общее время подготовки обучаемых (/) и уровень отпускаемых на это средств (с), то задача определения рациональных величин времени подготовки специалистов в каждой области знаний будет состоять в определении максимума функционала

P(t,.....Q = i ¿Л>хр (-ХА), » -

при ограничениях Vf, = t < Т; Y.ctt,£C; о <t <Т; г= 1, « ,

где С, - стоимость единицы времени обучения в г-й области знаний; Т, - определяет верхнее значение времени, необходимого для освоения обучаемым знаний в г-й области с заданной степенью усвоения; Ръ'-1- Р&,-

Задача такого вида относится к классу задач нелинейного программирования с ограничениями и решается в работе как вырожденная вариационная задача со скалярным критерием.

Методика оценки рационального времени подготовки специалистов с известным и неизвестным уровнем потерь.

Потери, связанные с ошибками специалистов в их будущей профессиональной деятельности данного вида, прямо пропорциональны числу ошибок, являющихся следствием недостатка знаний, навыков и умений в изучении конкретного курса (или системы курсов). Тогда, учитывая экспоненциальный характер совершенствования профессиональных знаний каждого обучаемого, приведенная функция потерь его предполагаемой профессиональной деятельности может быть представлена:

К{(0й>=ЫР01(1,)С0ие ~ а «>'<* + ЕиК^,)1об, (И)

где N - число задач, решаемых обучаемым в течение цикла практической деятельности, содержание которых связано с применением знаний, навыков и умений, приобретаемых при изучении данного курса (или системы курсов); Р01(11) - вероятность совершения ошибки /-м обучаемым в решении задач на момент времени фиксированное время в процессе обучения, опреде-

ляющее начало предъявления обучаемому новой порции учебного материала; С„„ - потери, связанные с одной ошибкой специалиста, совершенной им в процессе профессиональной деятельности; - затраты, приходящиеся на единицу времени последующего этапа обучения (при изучении последующей порции предъявляемого материала); а(1) - скорость обучения, измеренная к моменту времени //; Еи - нормативный коэффициент экономической эффективности.

Если суммарный уровень стоимостных затрат, отпускаемых на изучение курса (или системы курсов) для одного обучаемого, равен С0, то в формализованном виде задача определения рационального времени обучения специалистов с учетом особенностей их будущей профессиональной деятельности может быть представлена следующим образом:

И^^пип (15)

'«в

при условии

где С^/) - уровень стоимостных затрат, израсходованных на изучение курса к моменту времени ?/.

Для решения задачи (15) используется теорема Куна-Таккера, в соответствии с которой, рациональное время обучения может быть определено при решении системы вида:

т(*б)=- ^ГВД'об-ГС^-ОШ,

у=_а_. И= Го, еслик, (/,Х/ «С -Од); ГДе д1об' V, велика х/ НС° -С,(Г,))

к- неопределенный множитель Лагранжа; /о6'- переменная, являющаяся решением уравнения.

Применяя метод неопределенных множителей Лагранжа и учитывая формулу (14), решение задачи можно записать в следующем виде:

Для оценки рационального времени обучения в условиях неизвестного уровня потерь использована методика оценки уровня полезности продолжения обучения индивидуума. Суть ее сводится к определению оптимального в смысле минимаксного, критерия сочетания эффективности профессиональной деятельности специалиста, численно выражаемой как некоторая функция полезности, и стоимостных затрат на обучение.

В том случае, если используемая в процессе подготовки специалистов ЧМС обучения предназначена для формирования навыков управления системой, представляющих собой множество стереотипно выполняемых операций, то для оценки ресурсов (т.е. времени, материально-технических средств и т.п.), необходимых для подготовки специалистов, рекомендуется применять использованный в работе аппарат марковских цепей.

Предполагается, что оцениваемое качество деятельности специалиста (например, время, производительность) разбивается на ряд дискретных значений, соответствующих, например, уровням его профессиональной подготовки. При этом переходы от одного уровня X, к другому определяются вероятностями перехода, которые задаются матрицей \\Ри\\, (ц=\,п), определяемой в течение цикла предыдущих тренировок специалиста с использованием ЧМС обучения.

Методика выбора рациональных параметров ЧМС обучения специалистов по критерию надежности обслуживаемой ими техники.

В зависимости от подготовленности специалистов при эксплуатации че-ловеко-ориентированной техники различают три уровня их обученности: исполнительный; функциональный; конструктивный.

Исполнители, подготовленные на первом уровне обученности (изменение состояния технической системы, контроль ее состояния, переход от операции к операции), работая безошибочно, обеспечивают надежность работы системы "человек - техника" в лучшем случае не выше критерия надежности технических устройств:

где Рс($I - вероятность безотказной работы системы, обслуживающий персонал которой обучен на первом уровне;

Рту(1) - вероятность безотказной работы технических устройств ЧМС.

При обучении на функциональном уровне у исполнителя формируется полная ориентировочная основа действия, раскрываемая до уровня конструктивного блока, прибора, подсистемы, которые могут быть целиком заменены на исправные в случае их отказа.

,еслиКХиК/<С0 -С,(Г,);

I х = <

с" - с и 1

' .если *,(/,)'.*' * С0 - С, (г,).

Рс(О,<Рту.(0,

(16)

Функция вероятности безотказной работы системы на втором уровне обученности может быть выражена формулой:

РМи <Рту (()+[!- Ртуа)]РМ)гос, (17)

где Р,А), - вероятность, безошибочной замены исполнителем прибора, блока, узла, вышедшего из строя, на исправный из ЗИПа за время /; -а|-доля отказов, требующих от специалиста знаний на функциональном уровне; Рс(1)ц>Рту(1)

На конструктивном уровне обученности исполнитель способен устранить неисправность на уровне элемента внутри прибора или другого конструктивно делимого узла системы. Уровень надежности системы, обслуживаемой такими исполнителями, может быть выражен функцией вероятности безотказной работы:

Р/0ш<Рту(1)+[1-а, +{1-Рпу.(1) -[1-Р^МР/МРЖ-аъ (18) где Рс(0ш - вероятность безотказной работы системы, если обслуживающий персонал обучен на конструктивном уровне; Р,(1)е - вероятность восстановления обслуживающим персоналом элементов, вышедших из строя за время в узлах, блоках, приборах, не входящих в состав ЗИПа; а2-доля отказов, требующих от специалиста знаний на конструктивном уровне обученности; а,+а3=1.

Для оценки эффективности перехода от одного уровня обученности к другому введем следующие обозначения:

Ф;1 - эффективность перехода от уровня г к уровню у (¡>С)\ г = 1,2,3;/' = 2,3;

ДФ/ - выигрыш в эффективности при переходе от уровня I к уровню].

Определим критерии эффективности при переходе от первого уровня обученности ко второму. При этом, учитывая лишь верхнюю границу надежности, запишем:

ЛФ," =Ф," - Ф / = еР,(1)3 -а, (20)

Аналогичным образом определим выигрыш в эффективности от перехода от первого к третьему и от второго к третьему уровням обученности:

ЛФ/" =ф/" - Ф / = гРв(1)е а2 (21)

АФ,Г =Ф,/<< -Ф,/<= г\

Такой подход позволяет определить основные показатели эффективности дальнейшего совершенствования квалификационных характеристик специалистов, эксплуатирующих слйжные технические комплексы.

Если все множество вариантов построения ЧМС обучения проранжиро-вать по эффективности их применения в системе подготовки специалистов конкретного человеко-машинного комплекса, то задача выбора рационального варианта ЧМС обучения может быть формально представлена следующим образом:

-а,РДО (22)

Ф(ТПод, пь щь иш, и,11, и,"1, пп"\С)-тах; С=/(ТлоД и,", и,™. п„ш; <С(

доги

где С - приведенная стоимость ЧМС обучения; Тпод ил пп, пш - число специалистов, имеющих к началу переподготовки первый, второй и третий уровни обученности; л", щ111, иц1" - соответственно число специалистов, переучивающихся согласно плану подготовки за время Тпод; Сд0„ - допустимые стоимостные затраты на переподготовку специалистов; Ф(Тпод, иь П\Ь «ш , п\ \ л,"1, Щ\П,С) - критерий эффективности человеко-машинного комплекса.

Задача данного вида рассматривается как задача векторной оптимизации в факторном пространстве эффективность-стоимость. Приводится алгоритм и пример графического способа решения этой задачи.

Решением задачи являются оптимальные значения п"', и/"*, "и"'* - числа специалистов, переучивающихся с использованием данной или проектируемой ЧМС обучения соответственно с первого уровня на второй (п]1]*) и на третий (п\П*) и со второго на третий (щт') уровень обученности. Такой подход позволяет с одной стороны реализовать план подготовки специалистов с учетом имеющихся средств подготовки, а с другой - предъявить требования к эффективности ЧМС обучения, позволяющих реализовать план переподготовки.

В заключении приведены основные результаты и выводы, полученные при выполнении диссертационной работы.

Решение комплекса актуальных методических, технических и технологических задач, сформулированных в диссертационной работе, направлено на создание научно-методического аппарата оценки эффективности обучения в человеко-машинных обучающих системах, учитывающего их конструктивные, эргономические, надежностные характеристики, психологические особенности обучаемых и уровень их квалификации, позволяющих решать комплекс научно-технических и педагогических задач, имеющих важное значение для повышения эффективности процесса обучения.

Представленные в диссертационном исследовании методы и методики расширяют сферу применения и возможности использования человеко-ориентированных систем обучения, а также могут быть применены для более широкого класса сложных человеко-машинных системам.

В приложении представлена методика оценки экономической эффективности ЧМС обучения. Далее в приложении приведены данные вычислительного эксперимента и описание системы априорной оценки эффективности обучения.

ОСНОВНЫЕ РЕЗУЛЬТАТЫ РАБОТЫ

Результаты работы могут быть сформулированы следующим образом:

1. Проанализированы существующие методы оценки эффективности ЧМС обучения, обоснованы принципы построения интегрального критерия эффективности их применения и сделаны выводы о комплексном и целостном характере показателей эффективности, характеризующих несводимые к друг другу свойства ЧМС обучения, о наличии жесткой взаимосвязи технических, обучающих и психологических аспектов применения ЧМС в системах подготовки специалистов и их влияния на эффективность ЧМС обучения.

2. Разработан научно-методический аппарат оценки эффективности, включающий: методики априорной оценки, метод интегральной оценки эффективности и комплекс методик выбора рационального варианта ЧМС обучения.

3. Разработаны:

модели взаимодействия обучаемого с программно-техническими средствами обучения, с учетом влияния надежности работы технических средств на эффективность их применения на занятии;

методы коррекции параметров моделей с учетом напряженности работы обучаемых и их психофизиологических характеристик, оценки рационального времени выполнения отдельных этапов занятия.

4. Разработана общая схема процедуры агрегирования и формальная постановка задачи агрегирования частных показателей эффективности ЧМС обучения. Разработана методика построения интегрального показателя эффективности ЧМС обучения на основе функции потерь в условиях неясности внешнего критерия предпочтения. Предложена методика оценки эффективности ЧМС обучения для случаев представления внешнего критерия в порядковых шкалах, имеющего вероятностный и нечеткий характер распределения.

5. Разработан комплекс методик:

определения рационального соотношения затрат между теоретическими и практическими видами подготовки специалистов в ЧМС обучения с учетом имеющихся ресурсов;

расчета рациональной структуры распределения временных и материальных ресурсов между темами подготовки обучаемых;

оценки рационального времени подготовки специалистов с известным и неизвестным уровнем потерь;

выбора рациональных параметров ЧМС обучения по критерию надежности обслуживаемой специалистами техники.

6. Разработана методика и проведена оценка экономической эффективности проектируемых ЧМС обучения на основе комплекса математических моделей, учитывающих обучающие, технические, эксплуатационные и эргономические показатели проектируемых систем.

Проведено экспериментальное подтверждение достоверности и адекватности разработанных методов оценки эффективности на ранних этапах проектирования ЧМС обучения.

Таким образом, цели диссертационного исследования достигнуты, поставленные задачи решены.

Общее количество опубликованных работ по теме диссертации - 50, основными являются перечисленные ниже:

ОПУБЛИКОВАННЫЕ РАБОТЫ ПО ТЕМЕ ДИССЕРТАЦИИ

1 Опарина, Н.М. Интегральная оценка эффективности человеко-машинных систем обучения и выбор рационального варианта организации подготовки специалистов с их использованием [Текст]/ Н.М.Опарина. - Хабаровск: Изд-во ДВГУПС, 2005. - 103 е.: ил. '

2 Опарина, Н.М. Метод определения эффективности человеко-ориентированных систем обучения при четком качественном внешнем отношении предпочтения [Текст]/ Н.М.Опарина//Известия СПбГЭТУ «ЛЭТИ», Сер. «Биотехнические системы в медицине и экологии».- СПб: СПбГЭТУ «ЛЭТИ», 2005. -Вып. 2.- С.15-28

3 Опарина, Н.М. Методика выбора рациональных параметров человеко-машинных систем обучения специалистов по критерию надежности обслуживаемой ими техники [Текст]/ Н.М.Опарина//Известия СПбГЭТУ «ЛЭТИ», Сер. «Биотехнические системы в медицине и экологии».- СПб: СПбГЭТУ «ЛЭТИ», 2005. -Вып. 2.- С.37-46

4 Опарина, Н.М. Многоаспектный подход в расчете оценки экономической эффективности человеко-ориентированных систем обучения [Текст]/ Н.М.Опарина//Известия высших учебных заведений России Сер. «Радиоэлектроника»,- СПб: СПбГЭТУ «ЛЭТИ», 2005. -Вып. 2.- С.69-77

5 Опарина, Н.М. Компьютерное адаптивное тестирование при подготовке специалистов. [Текст]/ Н.М.Опарина// Педагогическая информатика. - 2005. -№1. - С.74-77.

6 Опарина, Н М. Оценка дидактической эффективности ACO [Текст]/ Н.М.Опарина. - Хабаровск: изд-во ХГТУ, 2004.-116 с.

7 Опарина, Н.М. Структурный анализ эффективности применения систем обучения в вузах [Текст]/ Н.М.Опарина//Вестник Балт. педагог, ак. - СПб: изд-во ИНЖЭКОН, 2004. - Вып. 51. - С.118-122.

8 Опарина, Н.М Структура основных показателей эффективности систем обучения [Текст]/ Н.М.Опарина//Вестник Балт. педагог, ак. - СПб: изд-во ИНЖЭКОН, 2004. - Вып. 51. - С.123-127.

9 Опарина, Н.М. Системные аспекты оценки эффективности систем обучения [Текст]/ Н.М.Опарина//Вестник Балт. педагог, ак. - СПб: изд-во ИНЖЭКОН, 2004. - Вып. 51. - С.128-132.

10 Опарина, Н.М. Методологические основы разработки компьютерной технологии обучения в вузе [Текст]/ Н.М.Опарина, Ю.А.Пономарев//Вестник Балт. педагог, ак. - СПб: изд-во ИНЖЭКОН, 2004. - Вып. 51. - С. 133-140.

И Опарина, Н.М. Структура компьютерной технологии обучения в вузах. [Текст]/ Н.М.Опарина. С.А.Багрецов, Ю.А.Пономарев//Вестник Балт. педагог, ак. - СПб: изд-во ИНЖЭКОН, 2004. - Вып. 50. - С. 153-160.

12 Опарина, Н.М. Об учете индивидуальных особенностей в процессе компьютеризированного обучения [Текст]/ Н.М.Опарина, О.А.Дроздов//Человеческий фактор: проблемы психологии и эргономики, 2004.- №2.-С. 23-26.

13 Опарина, Н.М. Адаптация студентов к обучению в вузе: циклогенетический подход [Текст]/ Н.М.Опарина, О.А.Дроздов// Человеческий фактор: проблемы психологии и эргономики, 2004,- №2.-С. 31-35.

14 Опарина, Н.М. О совершенствовании диагностики психосоциальных качеств специалистов [Текст]/ Н.М.Опарина, О.А.Дроздов// Человеческий фактор: проблемы психологии и эргономики, 2004.- №2.-С. 35-38.

15 Опарина, Н.М. Влияние психофизиологических характеристик обучаемых на эффективность их работы при использовании ACO [Текст]/ Н.М.Опарина// Педагогическая информатика. - 2004. -№2. - С.81 -88.

16 Опарина, Н.М. Повышение эффективности дидактического процесса средствами ACO и информационных технологий обучения. [Текст]/ Н.М.Опарина// Современные технологии в высшем профессиональном образовании- материалы межрегиональной научн.-метод. конф., 2004г., г. Хабаровск.- Хабаровск-изд-во ДВГУПС, 2004.-С.67-70.

17 Опарина, Н.М. Влияние информатизации на социально-экономическое развитие региона [Текст]/Н.М Опарина//Регионы нового освоения: стратегия развития- материалы междунар. науч.конф., 2004г., г.Хабаровск.-Хабаровск: изд-во ДВОРАН, 2004. - С.187-188.

18 Опарина, Н.М. Задачи информатизации в процессе управления экономическим развитием региона [Текст]/Н.М. Опарина//Регионы нового освоения: стратегия развития: материалы междунар. науч.конф., 2004г., г.Хабаровск.-Ха-баровск: изд-во ДВО РАН, 2004. - С. 188-189.

19 Опарина, Н.М. Особенности обучения информационным технологиям корейских студентов с использованием ACO [Текст]/ Н.М.Опарина// История и положение корейцев в России: мат. научн.-практ. конф. 2004г., г. Хабаровск -Хабаровск: изд-во ДВО РАН, 2004. - С.171-175.

20 Опарина, Н.М. Психолого-педагогические проблемы оптимизации подготовки специалистов - операторов с использованием систем обучения [Текст]/ Н.М.Опарина, С.В.Копченов//Математические методы оценки надежности, эффективности и ресурсов сложных систем предприятий. - Тверь: Эргоцентр, 2004. - Вып. 2,- С. 27-30.

21 Опарина, Н М. Методика построения интегрального показателя эффективности ACO на основе функции потерь в условиях неясности внешнего критерия предпочтения [Текст]/ Н.М.Опарина// Математические методы оценки надежности, эффективности и ресурсов сложных систем предприятий. - Тверь: Эргоцентр, 2004. - Вып. 2.- С. 36-47.

22 Опарина, Н.М. Контур управления обеспечением социально- психологической адаптации специалиста [Текст]/ Н.М.Опарина, O.A. Дроздов// Социально-психологические и экономические проблемы развития организации и общества. - Тверь: ФГУП «Эргоцентр», 2004. - С. 2-4.

23 Опарина, Н.М. О диагностировании социально-психологических качеств специалистов с с использованием техник нейролингвистического программирования [Текст]/ Н.М.Опарина, Багрецов С.А.,О.А. Дроздов// Социально - психологические и экономические проблемы развития организации и общества. -Тверь: ФГУП «Эргоцентр», 2004. - С. 10-14.

24 Опарина, Н.М. Использование достижений концепции нейролингвистического программирования для совершенствования процесса обучения [Текст]/ Н.М.Опарина, O.A. Дроздов// Социально-психологические и экономические проблемы развития организации и общества. - Тверь: ФГУП «Эргоцентр», 2004.-С. 14-21.

25 Опарина, Н.М. Алгоритм непосредственного ранжирования альтернатив по результатам экспертных оценок [Текст]/ Н.М.Опарина, С.А.Багрецов, В.С.Артемьев// Социально-психологические и экономические проблемы развития организации и общества. - Тверь: ФГУП «Эргоцентр», 2004. - С. 72-79.

26 Опарина, Н.М. Алгоритм бальной оценки альтернатив, имеющих нечеткое распределение [Текст]/ Н.М.Опарина, С.А.Багрецов, В.С.Артемьев// Социально-психологические и экономические проблемы развития организации и общества. - Тверь: ФГУП «Эргоцентр», 2004. - С. 79-83

27 Опарина, Н.М. Алгоритм бальной оценки альтернатив, имеющих вероятностное распределение [Текст]/ Н.М.Опарина, С.А.Багрецов, В.С.Артемьев// Социально-психологические и экономические проблемы развития организации и общества. - Тверь: ФГУП «Эргоцентр», 2004. - С. 83-89

28 Опарина, Н.М. Методы оценки рационального времени подготовки специалистов [Текст]/ Н.М.Опарина, С.В.Копченов// Математические методы оценки надежности, эффективности и ресурсов сложных систем предприятий. - Тверь: Эргоцентр, 2003. - Вып. 1,- С. 31-38.

29 Опарина, Н.М. Оценка влияния надежности работы технических средств на эффективность их применения на занятии [Текст]/ Н.М.Опарина. Ю.А.Пономарев// Проблемные вопросы сбора, обработки, передачи и защиты информации в сложных радиотехнических системах: тематич. науч.-технич. сб. статей.-СПб, Филиал Военно-космической академии, 2003. №23. -С.375-377.

30 Опарина, Н.М. Анализ методов оценки эффективности ACO и постановка задачи исследования [Текст]/ Н.М.Опарина// Математические методы оценки надежности, эффективности и ресурсов сложных систем предприятий. - Тверь: Эргоцентр, 2003. - Вып. 1.- С. 39-53.

31 Опарина, Н.М. Метод определения модели эффективности обучающих систем при нечетком качественном внешнем отношении предпочтений [Текст]/ Н.М.Опарина//Математические методы оценки надежности, эффективности и ре-сурсов сложных систем предприятий. - Тверь: Эргоцентр, 2003.- Вып. 1,- С. 53-59.

32 Опарина, Н.М. Проблемы тестового контроля знаний студентов [Текст]/ Н.М.Опарина// Инновационные технологии обучения в высшей школе: опыт, проблемы и перспективы: тез. докл. IV межрегион, научн.-метод. конф. -2002г., г. Хабаровск.- Хабаровск: изд-во ДВАГС, 2002. - С.162-163.

33 Опарина, Н.М. Новый взгляд на контроль обучения [Текст]/ Н.М.Опарина// Современные технологии подготовки и переподготовки управленческих кадров для государственной и муниципальной службы: тез. докл. междунар. научн.-метод. конф. 2000г., г. Хабаровск. - Хабаровск: изд-во ДВАГС, 2000. - С. 111116.

34 Опарина, Н.М. Требования к методам прогнозирования результатов тестирования с использованием новых компьютерных технологий [Текст]/ Н.М.Опарина// Информатизация образования-2000: тез. докл. Всеросс. науч.-практ. конф. 2000г., г. Хабаровск - Хабаровск: изд-во ДВАГС, 2000. - С. 195196.

35 Опарина, Н.М. Методика определения рационального времени подготовки оперативного расчета АСУ [Текст]/ Н.М.Опарина, Багрецов С.А.// Военная радиоэлектроника: опыт использования и проблемы, подготовка специалистов: тез. докл. XI межвуз. науч. конф.2000г., г. Спб - СПб.: Изд-во ВМИРЭ, 2000. -С.32-3 5

36 Опарина, Н.М. Принципы учета множественности целей при принятии решений в системах поддержки и принятия решения. [Текст]/ Н.М.Опарина// Региональная информатика 2000: тез. докл VII междунар. науч. конф. - СПб, 2000. -С .24-27

37 Опарина, Н.М. Компьютерные технологии тестирования [Текст]/ Н.М.Опарина//Математика, йнформатика, физика: приложение к информационному бюллетеню комитета общего образования администрации Хабаровского края. - Хабаровск: изд-во Комитета общего образования администрации Хабаровского края, 1999. - №1. - С.5-6.

38 Опарина, Н.М. Каким может быть контроль. [Текст]/ Н.М.Опарина// Математика, информатика, физика: приложение к информационному бюллетеню комитета общего образования администрации Хабаровского края. - Хабаровск: изд-во Комитета общего образования администрации Хабаровского края, 1998. - №2. - С.38-39.

39 Опарина, Н.М. Применение нечеткого дискриминантного анализа для оценки эффективности автоматизированных систем обучения. [Текст]/ Н.М.Опарина // Новые информационные технологии: тез. докл. междунар. науч. конф. 1998.- СПб.: изд-во Академии МВД, 1998. -С.25-28

40 Опарина, Н.М. Методика рационального выбора средств профессионального отбора кандидатов при наличии нечеткой информации [Текст]/ Н М.Опарина, С.А. Багрецов, В И.Плеханов/Мат II межвуз научн.-техн конф Санкт-Петербургской академии МВД - СПб.: изд-во ак. МВД, 1997. - С. 18-26.

41 Опарина, Н.М. Расчет рациональной структуры распределения временных и материальных ресурсов между темами подготовки операторов [Текст]/ Н М.Опарина, С.А.Багрецов, В.В.Наумов//Мат. П межвуз. научн.-техн. конф. Санкт-Петербургской академии МВД.-СПб.: изд-во ак МВД, 1997, С.31-37.

42 Опарина, Н.М. Методика разработки модели успешности деятельности операторов [Текст]/ Н.М.Опарина, С.А.Багрецов//Материалы межвуз. научн.-техн конф,- СПб.: изд-во ВИКИ им. А.Ф.Можайского, 1997. - С.23-30.

Подписано в печать 02.11.05. Формат 60*84 1/16. Бумага офсетная. Печать офсетная. Печ. л. 2,0. Тираж 100 экз. Заказ 122.

Отпечатано с готового оригинал-макета в типографии Издательства СПбГЭТУ "ЛЭТИ"

Издательство СПбГЭТУ "ЛЭТИ" 197376, С.-Петербург, ул. Проф. Попова, 5

05 - 2 2 Б Д5

РНБ Русский фонд

2006-4 26229

!

Содержание диссертации автор научной статьи: доктора технических наук, Опарина, Надежда Михайловна, 2005 год

ВВЕДЕНИЕ

ГЛАВА 1. СТРУКТУРНО-ФУНКЦИОНАЛЬНЫЙ АНАЛИЗ ЭФФЕКТИВНОСТИ ПРИМЕНЕНИЯ АВТОМАТИЗИРОВАННЫХ СРЕДСТВ ПОДГОТОВКИ СПЕЦИАЛИСТОВ В УЧЕБНЫХ ЗАВЕДЕНИЯХ

1.1. Анализ эффективности систем управления и обучения в вузе

1.2. Структура основных показателей эффективности компьютеризации обучения

1.3. Показатели эффективности программно-аппаратных средств подготовки специалистов

1.4. Системные аспекты оценки эффективности ЧМС обучения

1.5. Формирование требований к средствам оценки эффективности ЧМС обучения

1.6. Психолого-педагогические проблемы оптимизации подготовки специалистов с использованием ЧМС обучения

1.7. Анализ методов оценки эффективности ЧМС обучения и постановка задачи исследования

ГЛАВА 2. МЕТОДЫ И МОДЕЛИ ОЦЕНКИ ЭФФЕКТИВНОСТИ ЧМС ОБУЧЕНИЯ

2.1. Модель взаимодействия обучаемого с техническими средствами

2.2. Оценка влияния надежности работы технических средств на эффективность их применения на занятии

2.3. Коррекция параметров модели с учетом напряженности работы обучаемых и их психофизиологических характеристик

2.4. Оценка рационального времени выполнения отдельных этапов занятия

2.5. Методика оценки требований к надежности ЧМС обучения на ранних стадиях их проектирования

2.5.1. Определение требований к показателям ремонтопригодности ЧМС обучения

2.5.2. Оценка требований к показателям безотказности ЧМС обучения Выводы

ГЛАВА 3. РАЗРАБОТКА МЕТОДА ИНТЕГРАЛЬНОЙ ОЦЕНКИ ЭФФЕКТИВНОСТИ ЧЕЛОВЕКО-МАШИННЫХ СИСТЕМ ОБУЧЕНИЯ

3.1. Экспертные методы формирования обобщенной оценки эффективности ЧМС обучения

3.1.1. Экспертно-статистические методы интегральной оценки эффективности ЧМС обучения

3.1.2. Оценка рейтинг- качества ЧМС обучения

3.2. Общая схема процедуры агрегирования частных показателей эффективности ЧМС обучения

3.3. Методы построения агрегированных оценок эффективности ЧМС обучения

3.3.1. Формальная постановка задачи агрегирования частных показателей эффективности ЧМС обучения

3.3.2. Методы оценок парных отношений объектов в обучающей выборке формирования интегрального показателя эффективности ЧМС обучения

3.3.3. Анализ методов формирования шкал интегральных оценок эффективности ЧМС обучения

3.4. Методика построения интегрального показателя эффективности ЧМС обучения на основе функции потерь в условиях неясности внешнего критерия предпочтения

3.5. Методы агрегирования оценок эффективности ЧМС обучения для случаев представления внешнего критерия в порядковых шкалах

3.5.1. Построение агрегированного показателя при наличии внешнего критерия, имеющего вероятностное распределение

3.5.2. Построение агрегированного показателя эффективности ЧМС обучения в порядковых шкалах при наличии внешнего критерия, имеющего нечеткий характер распределения

3.6. Методика определения интегрального показателя эффективности ЧМС обучения при нечетком внешнем качественном отношении предпочтения в ранговых шкалах 169 Выводы

ГЛАВА 4. МЕТОДИКА ВЫБОРА РАЦИОНАЛЬНОГО ВАРИАНТА ОРГАНИЗАЦИИ ПОДГОТОВКИ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ ЧЕЛОВЕКО-МАШИННЫХ СИСТЕМ ОБУЧЕНИЯ

4.1. Определение рационального соотношения затрат между теоретическими и практическими видами подготовки специалистов в ЧМС обучения с учетом имеющихся ресурсов

4.2. Расчет рациональной структуры распределения временных и материальных ресурсов между темами подготовки обучаемых

4.3. Методы оценки рационального времени подготовки специалистов

4.3.1. Методика определения рационального времени обучения для профессиональной деятельности специалистов с известным уровнем потерь

4.3.2. Методика определения рационального времени обучения для профессиональной деятельности специалистов с неизвестным уровнем потерь

4.3.3. Метод прогнозирования процесса текущей подготовки специалистов на основе марковских моделей

4.4. Методика выбора рациональных параметров ЧМС обучения специалистов по критерию надежности обслуживаемой ими техники

4.4.1. Уровни обученности и их влияние на критерий надежности функционирования

4.4.2. Оценка целесообразности применения ЧМС обучения для повышения квалификационной подготовки специалистов учетом надежности их эксплуатации

4.4.3. Методика выбора рационального варианта ЧМС обучения с учетом эффективности квалификационной подготовки специалистов и допустимого уровня затрат 224 Выводы 227 Заключение 228 Литература 230 Приложение 1. Оценка экономической эффективности ЧМС обучения 243 Приложение 2. Описание системы априорной оценки дидактической эффективности

Введение диссертации по психологии, на тему "Методология, критерии оценки эффективности и организация обучения в человеко-машинных системах"

Человеко-машинные системы (ЧМС) обучения в силу специфики ЭВМ и реализуемых в них методов, относятся к классу наиболее эффективных средств воздействия на обучаемых. Прочность усвоения учебного материала требует чрезвычайно глубокого технического и психолого-педагогического анализа возможности и целесообразности применения человеко-ориентированных средств обучения в различных видах и формах тренажерной подготовки обучаемых для работы в сложных высокотехнологичных системах подготовки специалистов.

Существующие методы количественной оценки эффективности систем обучения базируются в основном на экспертных методах оценок значимости параметров ЧМС обучения. Такой подход позволяет дать лишь сравнительную оценку эффективности человеко-машинных систем обучения и не дает возможности учесть целевые, организационные, аксиологические и прочие особенности организации процесса подготовки специалистов и его оптимизации.

В исследованиях А.Н. Савельева, Е.К. Марченко, П.А. Белоусова, Р.В. Агузумцяна, A.M. Довгялло, А.П. Свиридова, В.М. Мачулина предприняты попытки на единой основе представить композицию субъектов и объектов, математического и технического, психологического и собственно педагогического компонентов информационно-компьютерных сред систем профессиональной подготовки. Методической основой этих исследований являлась теория надежности и эффективности деятельности человека — оператора в СЧМ (В.А.Бодров, А.И.Губинский, Ю.Я.Голиков, В.М Львов, Г.В.Суходольский, В.Г.Евграфов и др.) и концепция эргономического обеспечения разработки и эксплуатации человеко - машинных систем (Г.М.Зараковский, В.П.Зинченко, В.П.Мунипов, В.В.Павлов, Ю.Л.Трофимов,

П.Я.Шлаен и др.). Итогом этих работ можно считать техническое, эргономическое и психолого-педагогическое обоснование основных структурных характеристик ЧМС обучения, широкий спектр аспектов которых объединен в понятие "архитектура ЧМС обучения".

Современные ЧМС обучения являются средством создания и реализации компьютерных технологий обучения в сфере профессиональной подготовки специалистов. К числу основных факторов, определяющих соответствие ЧМС обучения этому целевому предназначению относятся следующее: а) возможность ЧМС обучения в реализации функций управления обучением с учетом личностных характеристик специалистов, уровня их подготовки, напряженности деятельности и т.п.; б) возможность ЧМС обучения в адекватном представлении содержания обучения как внутренней структуры каждого занятия, так и структур отдельных тем и видов подготовки;

Сложность разработки методологии оценки эффективности ЧМС обучения заключается в разнородности используемых для представления эффективности ЧМС обучения признаков, иерархичности их взаимосвязей и нестатистической неопределенности их оценок.

К недостаткам существующих методов оценок эффективности ЧМС обучения следует отнести отсутствие развитых средств количественных оценок эффективности ЧМС обучения, способных на основе априорной информации количественно определять эффект от применения ЧМС обучения с учетом напряженности деятельности и личностных характеристик обучаемых, уровней их подготовки, показателей надежности аппаратуры и внутренней структуры учебного материала. Кроме этого, до настоящего времени эти факторы были не соотнесены с системными техническими характеристиками программно-аппаратных средств в ЧМС обучения, а также с возможностью их учета в системе целевого соответствия ЧМС обучения в сфере профессиональной подготовки специалистов конкретного профиля.

Такое положение приводит к большому разрыву между потенциально высокими возможностями ЭВМ и тем уровнем, который реально достигнут в области их использования. Из большого количества обучающих и тренажных систем, построенных на базе ЭВМ, лишь немногие являются действительно эффективными. Большинство из них, в смысле обучающей эффективности, не оправдывают вложенных затрат. Здесь имеются в виду не только затраты экономические, но, главным образом, затраты труда преподавателей и программистов, а также и собственно обучаемых, учебное время которых в значительной мере используется непроизводительно и неэффективно.

Для решения этой задачи необходима продуманная, научно обоснованная система информационных, технических мероприятий, направленных на актуализацию потенциально высоких возможностей ЭВМ в интересах совершенствования учебного процесса. Создание такой системы невозможно без разработки развитого инструментария, обеспечивающего количественный анализ эффективности применения обучающих систем и комплексов с учетом возможности их реализации в системе подготовки специалистов заданного профиля.

Поэтому особую актуальность приобретает проблема повышения эффективности процесса подготовки специалистов для работы в сложных высокотехнологичных системах на основе разработки методологии комплексной оценки эффективности ЧМС обучения, учитывающей в единстве их эргономические, экономические, технические, эксплуатационные характеристики.

Данная проблема вызвана противоречием, связанным с ростом возможностей воздействия человеко-ориентированных систем обучения, использующих новые информационные и компьютерные технологии, расширением сферы применения ЧМС обучения, как общедоступной формы приобретения знаний и отсутствием комплексных методов оценки эффективности ЧМС в процессе обучения с учетом их методических и конструктивных особенностей, надежностных характеристик, психологических особенностей обучаемых и уровня их квалификации.

Объектом исследования диссертации являются человеко-машинные системы подготовки специалистов.

Предметом исследования являются методы и средства оценки ЧМС обучения, их эргономические, надежностные и технические показатели.

Целью и задачами исследования является исследование проблемы повышения эффективности процесса обучения специалистов в ЧМС на основе разработки научно методического аппарата оценки эффективности ЧМС обучения на стадии их проектирования, учитывающего конструктивные, эргономические и обучающие особенности ЧМС, их надежностные характеристики, психологические особенности обучаемых и уровень их квалификации, а также учет этих показателей в определении рациональной внутренней структуры образовательного процесса.

Для достижения поставленной цели требуется решить следующие основные задачи:

1. На основе изучения процессов развития и функционирования специалистов как субъектов труда в процессе обучения определить состав основных эргономических, технических и эксплуатационных показателей эффективности ЧМС обучения, существующие методы оценки эффективности ЧМС обучения и сформулировать цель и задачи исследования.

2. Разработать научно-методический аппарат оценки эффективности человеко-машинных систем обучения, включающий: методы и модели априорной оценки их эффективности, с учетом влияния надежности работы технических средств обучения на эффективность их применения, а также с учетом напряженности работы обучаемых и их психофизиологических данных;

3.Разработать общую схему процедуры агрегирования и формальную постановку задачи агрегирования частных показателей эффективности человеко-машинных обучающих систем, методику построения интегрального показателя эффективности на основе функции потерь в условиях неясности внешнего критерия предпочтения, а также метод и схемы его реализации при представлении внешнего критерия в порядковых шкалах или имеющего вероятностный и нечеткий характер распределения.

Разработать комплекс методик, определяющих рациональные значения организационно-технических факторов, оказывающих влияние на эффективность применения ЧМС обучения.

4.Разработать методику и провести оценку экономической эффективности проектируемых ЧМС обучения на основе комплекса математических моделей, учитывающих технические, эксплуатационные и эргономические показатели проектируемых систем.

5.Провести экспериментальное подтверждение достоверности и адекватности разработанных методов оценки эффективности на ранних этапах проектирования ЧМС обучения.

Методы исследования базируются на аппарате теории графов, теории множеств, теории массового обслуживания, на использовании методов оптимального программирования, на анализе эргономических особенностей деятельности человека в человеко-машинных системах обучения, теории построения моделей сложных человеко-ориентированных систем, системного анализа.

Научная новизна полученных результатов состоит в следующем:

1. Методы и модели априорной оценки эффективности ЧМС обучения, в отличие от существующих, базируются на единой структуре взаимодействия обучаемых с программно-техническими средствами, и позволяют унифицировать процесс априорного анализа альтернативных вариантов ЧМС обучения на ранних этапах проектирования и существенно расширяют спектр учитываемых при этом факторов, а именно: надежность работы программно-аппаратного комплекса, напряженность работы обучаемых, их личностные характеристики, время выполнения отдельных этапов занятия.

2. Метод интегральной оценки эффективности ЧМС обучения, включающий в себя, в отличие от известных, общую схему процедуры агрегирования и формальную постановку задачи агрегирования частных показателей эффективности ЧМС обучения и позволяющий построить интегральный показатель эффективности ЧМС обучения как в условиях неясности внешнего критерия предпочтения, так и для случаев его представления в порядковых шкалах, а также имеющего вероятностное и нечеткое распределение.

3. Методики выбора рационального варианта ЧМС обучения, отличающиеся от известных, учетом надежности обслуживаемой техники, имеющихся ресурсов при выборе затрат между теоретическими и практическими видами подготовки специалистов в ЧМС обучения, рациональным распределением временных и материальных ресурсов между темами подготовки обучаемых, времени подготовки специалистов с известным и неизвестным уровнем подготовки.

Практическая ценность работы состоит в том, что практические методы априорной оценки эффективности ЧМС обучения, предложенный математический аппарат, формализованные процедуры и программные средства дают возможность проектировать и определять рациональные варианты процесса подготовки специалистов для работы в сложных системах с учетом имеющихся ресурсов. Они могут использоваться на предприятиях-разработчиках сложных человеко-машинных комплексов и технических средств обучения, а также в вузах и центрах подготовки специалистов.

Достоверность и обоснованность научных положений, результатов и выводов, сформулированных в диссертации, подтверждается вычислительными экспериментами, данными, полученными на имитационных моделях, апробацией работы на международных и региональных конференциях, а также результатами практического использования предложенных в диссертации моделей, методов и средств, подтвержденных актами об использовании и внедрении.

Основные научные положения, выносимые на защиту:

1. Методы и модели априорной оценки дидактической эффективности ЧМС обучения, объединенные единой методикой, и включающие: модель взаимодействия обучаемого с техническими средствами; модель влияния надежности работы технических средств на эффективность их применения на занятии; метод коррекции параметров модели с учетом напряженности работы обучаемых и их психофизиологических характеристик; метод оценки рационального времени выполнения отдельных этапов занятия.

2. Метод интегральной оценки эффективности ЧМС обучения, включающий в себя: общую схему процедуры агрегирования и формальную постановку задачи агрегирования частных показателей эффективности ЧМС обучения; методику построения интегрального показателя эффективности ЧМС обучения на основе функции потерь в условиях неясности внешнего критерия предпочтения; метод агрегирования оценок эффективности ЧМС обучения для случаев представления внешнего критерия в порядковых шкалах; схемы реализации метода для случаев представления внешнего критерия, имеющего как вероятностный, так и нечеткий характер распределения.

3. Комплекс методик выбора рационального варианта ЧМС обучения, включающий: методику определения рационального соотношения затрат между теоретическими и практическими видами подготовки специалистов в ЧМС обучения с учетом имеющихся ресурсов; методику расчета рациональной структуры распределения временных и материальных ресурсов между темами подготовки обучаемых; методику оценки рационального времени подготовки специалистов с известным и неизвестным уровнем потерь; методику выбора рациональных параметров человеко-ориентированных систем обучения специалистов по критерию надежности обслуживаемой ими техники.

Реализация результатов работы. Основные положения диссертации использовались в итоговых отчетах НИР "Становление", "Гомеостаз", "Образование", "База-2000, Военном институте радиоэлектроники, в программных средствах оценки эффективности ЧМС обучения, в ведущих вузах Хабаровска, Санкт-Петербурга, Твери.

Апробация работы. Основные результаты работы докладывались и обсуждались на конференциях различного уровня, а именно на:

• Межвузовской конференции ПВУРЭ ПВО, Спб, 1996г.;

• П Межвузовской научно-технической конференции Санкт-Петербургской Академии МВД СПб, 1997г.;

• Межвузовской научно-технической конференции ВИКИ имАФМожайского, 1997г.;

• Межвузовской конференции ВМУ им. В.М. Фрунзе, 1997г.;

• Межвузовской научно-технической конференции ПВО сухопутных войск, Смоленск, 1997г.;

• Ш межведомственной научно-технической конференции ПВУРЭ ПВО, Спб, 1997г.;

• III межвузовской конференции Академии МВД РФ, 1997г.;

• Международной научной конференции Академии МВД «Новые информационные технологии», 1998г.;

• Международной научно-методической конференции «Современные технологии подготовки и переподготовки управленческих кадров для государственной и муниципальной службы», ДВАГС, 2000г.;

• Всероссийской научно-практической конференции «Информатизация образования-2000», ДВАГС, 2000г.;

• XI межвузовской научной конференции «Военная радиоэлектроника: опыт использования и проблемы, подготовка специалистов», Спб, ВМИРЭ, 2000г.;

• VII международной научной конференции «Региональная информатика 2000», СПб, 2000г.;

• научно-технической конференции ХФ СибГУТИ «Информатика и проблемы телекоммуникаций», ХФ СибГУТИ, 2001г.;

• IV межрегиональной научно-методической конференции «Инновационные технологии обучения в высшей школе: опыт, проблемы, перспективы», ДВАГС, 2001г.;

• Практической конференции Дальневосточного филиала Московского университета потребительской кооперации «Современная цивилизация в глобальной политике, экономике и культуре», ДФМУПК, 2004г.;

• Межрегиональной научно-практической конференции «Социально-политические процессы на Дальнем Востоке России: анализ, регулирование, прогноз», Правительство Хабаровского края, ДВО РАН и ХГТУ, 2004г.;

• Международной конференции «Перспективы развития российско-корейского сотрудничества в области образования», Хабаровский региональный координационный Совет корейских общественных организаций, ДВО РАН, 2004г.;

• Международной научной конференции «Регионы нового освоения: стратегия развития», ДВО РАН, ИВЭП ДВО РАН, Правительство Хабаровского края, 2004г.;

• Международной научной конференции «Научные мосты между Северной Америкой и российским Дальним Востоком», Владивосток, 2004г.;

• Научно-практической конференции «Конституция России: становление правового государства и демократизация общества (обобщение опыта, проблемы и перспективы)», ДВИЗиП, 2004г.;

• Межрегиональной научно-методической конференции «Современные технологии в высшем профессиональном образовании», ДВГУПС, 2004г.; и получили положительную оценку. Публикации.

По теме диссертации опубликовано 50 печатных работ, в том числе две монографии (личных), учебное пособие, 5 статей в журналах, рекомендованных ВАК для опубликования результатов докторских диссертаций, а также 29 тезисов докладов в сборниках трудов Международных, Всероссийских и Региональных научно-технических конференций и 15 научных статей в тематических сборниках.

Структура и объем диссертационной работы. Диссертация состоит из введения, четырех глав, заключения, списка используемой литературы и приложения. Общий объем диссертации - 269 стр., основного текста - 228 стр., включая 32 стр. рисунков и таблиц, список литературы из 131 наименований на 13 стр.

Заключение диссертации научная статья по теме "Психология труда. Инженерная психология, эргономика."

Выводы

Эффективность применения обучающих машин и комплексов определяется не только их техническими, функциональными, эргономическими и прочими характеристиками, но и структурой внутренней организации учебного материала и контролирующих процедур.

Решение этой задачи предусматривает рациональный выбор распределения временных, стоимостных и материально-технических ресурсов ЧМС обучения между отдельными темами и видами занятий, оценку периодичности контроля с учетом интенсивности обучения специалистов и стоимости совершаемых ими ошибок в процессе их практической деятельности.

Существенное значение для повышения эффективности практического применения ЧМС обучения имеет также рациональный выбор продолжительности обучения специалистов.

Многообразие применяемых для решения этих задач моделей объясняется прежде всего попыткой по возможности наиболее полного учета в оценках перечисленных выше параметров ЧМС обучения комплекса характеристик субъектов обучения и факторов внешней среды.

228

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

В рамках решения проблемы необходимости создания научно-методического аппарата оценки эффективности обучения в человеко-ориентированных обучающих системах, учитывающего в общем единстве ряд их характеристик получены следующие новые научные результаты:

1. Решена крупная научная проблема разработки методологии комплексной оценки эффективности ЧМС обучения, учитывающая в комплексе экономические, эргономические, технические, эксплуатационные и физиологические характеристики ЧМС обучения, и имеющая важное значение для повышения качества процесса подготовки специалистов.

2. Определены сферы основных показателей эффективности ЧМС обучения, проанализированы существующие методы оценки эффективности систем обучения, обоснованы принципы обеспечения и сделаны выводы о комплексном и целостном характере показателей эффективности, характеризующих несводимые к друг другу свойства человеко-машинных обучающих систем, о наличии жесткой взаимосвязи технических и психологических аспектов применения ЧМС обучения в системах подготовки специалистов и их влияния на показатели эффективности человеко-ориентированных обучающих систем.

3. Разработан научно-методический аппарат оценки эффективности ЧМС обучения, включающий: методы и модели априорной оценки эффективности человеко-ориентированных обучающих систем, метод интегральной оценки эффективности ЧМС обучения и комплекс методик выбора их рационального варианта.

4. Разработаны: модели взаимодействия обучаемого с техническими средствами обучения, с учетом влияния надежности работы технических средств на эффективность их применения на занятии; методы коррекции параметров моделей с учетом напряженности работы обучаемых и их психофизиологических характеристик, оценки рационального времени выполнения отдельных этапов занятия.

5. Разработана общая схема процедуры агрегирования и формальная постановка задачи агрегирования частных показателей эффективности ЧМС обучения. Разработана методика построения интегрального показателя эффективности ЧМС обучения на основе функции потерь в условиях неясности внешнего критерия предпочтения, а также метод и схемы его реализации при представлении внешнего критерия в порядковых шкалах, представления внешнего критерия, имеющего вероятностное и нечеткое распределение.

6. Разработан комплекс методик: определения рационального соотношения затрат между теоретическими и практическими видами подготовки специалистов в человеко-ориентированных обучающих системах с учетом имеющихся ресурсов; расчета рациональной структуры распределения временных и материальных ресурсов между темами подготовки обучаемых; оценки рационального времени подготовки специалистов с известным и неизвестным уровнем потерь; выбора рациональных параметров ЧМС обучения специалистов по критерию надежности обслуживаемой ими техники.

7. Разработана методика и проведена оценка экономической эффективности проектируемых человеко-машинных обучающих систем на основе комплекса математических моделей, учитывающих технические, эксплуатационные и эргономические (физиологические) показатели проектируемых систем.

8. Проведено экспериментальное подтверждение достоверности и адекватности разработанных методов оценки эффективности на ранних этапах проектирования человеко-машинных систем обучения.

Список литературы диссертации автор научной работы: доктора технических наук, Опарина, Надежда Михайловна, Б.м.

1. Аванесов, B.C. Основы научной организации педагогического контроля в высшей школе Текст./ В.С.Аванесов// Государственный комитет СССР по народному образованию. М., 1989. - 166 с.

2. Аванесов, B.C. Тесты в социологическом исследовании. Текст./

3. B.С.Аванесов// -М: Наука, 1982. 197 с.

4. Агузумцян, Р.В. Инженерно-психологические проблемы создания автоматизированных систем обучения Текст./ Р.В.Агузумцян// Психологический журнал.- Т.8.- 1987.- № 6. С. 118-124.

5. Азгальдов, Г.Г. О применении экспертного метода для измерения качества Текст./ Г.Г. Азгальдов// Стандарты и качество.-М., 1969.- № 1. С.13-15.

6. Айвазян, С.А., Бухштабер В.М. и др. Прикладная статистика. Классификация и снижение размерности. Текст./ С.А.Айвазян, В.М. Бухштабер. М.: Финансы и статистика, 1989. - 608 с.

7. Айвазян, С.А. Прикладная статистика. Исследование зависимостей. Текст./

8. C.А.Айвазян, И.С.Енюков, Л.Д.Мешалкин.- М.: Финансы и статистика, 1985. -487 с.

9. Аоки, М. Введение в методы оптимизации. Текст./ М. Аоки.- М.: Наука, 1977. -338 с.

10. Ананьев, Б.Г. Проблема "человеческого фактора" в управлении Текст./ Г.Г.Ананьев// Психологические проблемы социальной регуляции поведения. М.: Наука, 1976.-С.41-63.

11. Авен, О.Н. Оценка качества и оптимизации вычислительных систем. Текст./ О.Н. Авен, Н.Н.Гурин, Я.С.Коган. М.: Наука, 1982. - 464 с.

12. Андреев, В.Л. Классификационные построения в экологии и систематике. Текст./ В.С.Андреев.- М.: Наука, 1980. 142 с.

13. Андреев, В.Л. Классификационные построения в экологии и систематике (набор типовых программ для ЭВМ МИР-2). Текст./ В.Л.Андреев Владивосток: ДВЦН АН СССР, 1980. - 78 с.

14. Арефьев, И.Б. Распознавание проблемных ситуаций при автоматизации проектирования элементов ИАСУ Текст./ И.Б.Арефьев // Автоматизация проектирования систем планирования и управления. М.: ИПУ АН СССР, 1987. -С.119-122.

15. Батаршев, А.В. Организаторские и коммуникативные качества личности. Текст./ А.В. Батаршев М: Мир, 1997 -146 с.

16. Багрецов, С.А. Автоматизированные системы обучения. Методы и средства оценки эффективности. Текст./ С.А.Багрецов, Н.М. Опарина, В.М. Львов, Б.Я. Шлаен Тверь, Изд-во ООО «Триада», 2005. - 104с

17. Багрецов, С.А. Контроль знаний в АОС. Текст./ С.А.Багрецов, Б.А. Артамонов и др. СПб, МО, МВД РФ, 1997. - 640 с.

18. Багрецов, С.А. Социально-психологические аспекты изучения личности и коллектива. Текст./ С.А.Багрецов, В.А. Кулганов и др. СПб, ВИКА, 1996. -307 с.

19. Багрецов, С.А. Диагностика и прогнозирование функциональных состояний операторов в деятельности. Вопросы проектирования и применения. Текст./ С.А.Багрецов, В.М. Львов, С.К. Колганов-М.: Радиосвязь, 2000. 190 с.

20. Багрецов, С.А. Методы и средства информационно-аналитического обеспечения процессов управления ресурсами социального развития региона. Текст./ С.А.Багрецов, М.А. Львов, К.К. Соколов Тверь: ООО "Губернская медицина", 2000. - 319 с.

21. Багрецов, С.А. Последовательное агрегирование в оценке эффективности групповой деятельности операторов Текст./ С.А.Багрецов, И.П. Горелов// Приборостроение. 1994 - № 4.

22. Багрецов, С.А. Оценка меры близости ответа обучаемого и эталона в контролирующих процедурах АСО. Текст./ С.А.Багрецов, Г.В. Любивая, Г.М. Попов Л.: МО ПВУРЭ, 1989. - 110 с.

23. Багрецов, С.А. Методологические проблемы организации, проведения и обработки психолого-педагогического эксперимента. Текст./ С.А.Багрецов. Л: ПВУРЭ, 1990.-235 с.

24. Багрецов, С.А. Методика оценки экономической эффективности обучающих систем. Текст./ С.А.Багрецов. Л.: ПВУРЭ, 1989. - 37 с.

25. Багрецов, С.А. Оценка знаний обучаемых в автоматизированных обучающих системах. Текст./ С.А.Багрецов.- Часть 1.- СПб, ПВУРЭ, 1991.

26. Багрецов, С.А. Методические рекомендации по оценке дидактической эффективности обучающих систем. Текст./ С.А.Багрецов, Г.М. Попов Л.: МО СССР, 1988.- 125 с.

27. Беллман, Р. Принятие решений в расплывчатых условиях. Текст./ Р. Белман, Л.Заде. В кн.: Вопросы анализа и процедуры принятия решений.- М., 1976, С. 172-215.

28. Белоусов, П.А. Эффективность автоматизированного обучения Текст./ П.А.Белоусов. // Современная высшая школа. 1986.- Т.54. № 2.- С. 139-147.

29. Беспалько, В.П. О критериях качества подготовки специалиста Текст./ В.П.Беспалько. // Вестник высшей школы. 1988.- № 1. - С. 3-9.

30. Беспалько, В.П. Основы теории педагогических систем. Текст./ В.П.Беспалько. Воронеж: Изд-во Воронеж, ун-та, 1977. - 286 с.

31. Беспалько, В.П. Слагаемые педагогической технологии. Текст./ В.П.Беспалько. -М.: Педагогика, 1989. 201 с.

32. Бешелев, С.Д. Экспертные оценки. Текст./ С.Д. Бешелев, Ф.Г. Гуревич. -М.: Наука, 1973.- 159 с.

33. Благуш, П. Факторный анализ с обобщениями Текст./ П.Балагуш // Пер. с чеш. М.: Финансы и статистика, - 1989. - 215 с.

34. Борисов, А.Н. Обработка нечеткой информации в системах принятия решения. Текст./ А.Н.Борисов, А.В. Алексеев и др. М.: Радио и связь, 1989. -297 с.

35. Введение в эргономику / Под ред. В.П.Зинченко. М.: Сов. радио, 1974. - 352 с.

36. Венда, В.Ф. Системы гибридного интеллекта Текст./ В.Ф.Венда. М.: Машиностроение, 1990. - 445 с.

37. Возможности конструктивного и выборочного методов ответов при программированном обучении. Сб. статей под ред. И.А .Данилова. - М.: Высш. школа, 1969. - 165 с.

38. Гласс, Дж. Статистические методы в педагогике и психологии Текст./ Дж.Гласс, Дж.Стенли / Пер. с англ.; Ред. Ю.П.Адлер. М.: Прогресс, 1976. - 477 с.

39. Губинский, А.И. Эргономическое проектирование судовых систем управления. Текст./ А.И. Губинский, В.Г. Евграфов- Л.: Судостроение, 1977.- 224 с.

40. Губинский, А.И. Надежность и качество функционирования эргатических систем. Текст./ А.И. Губинский. Л.: Наука, 1987 - 270 с.

41. Демин, Л.С. Автоматизированные обучающие системы профессиональной подготовки операторов летательных аппаратов. Текст./ Л.С. Демин, Ю.Г. Жуковский, А.П. Семин и др.- М.: Машиностроение, 1986. 227 с.

42. Дмитриев, А.К. Распознавание отказов в системах электроавтоматики. Текст./ А.К. Дмитриев,- Л.: Энергоатомиздат, 1983. 99 с.

43. Довгяло, A.M. Обучающие системы нового поколения Текст./А.М. Довгялло.- УСиМ, 1986.- № 1. С. 82-86.

44. Дубинский, Ю.М. Методологические основы информатизации обучения в вузах правоохранительных органов и министерства обороны России Текст./ Ю.М. Дубинский: Автореф. дис. докт. техн. наук. М.: АООГТ, 1997. - 47 с.

45. Естественно-научные основы психологии / Под ред. А.А. Смирнова и др. -М.: Педагогика, 1981. 367 с.

46. Жепард, Р.Н. Многомерное шкалирование и неметрические представления / Нормативные и дискрептивные модели принятия решения. Текст./ Р.Н. Жепард -М.: Наука, 1981. С.84-98.

47. Загоруйко, Н.Г. Меры расстояния в пространстве знаний / Анализ данных в экспертных системах Текст./ Н.Г. Загоруйко, М.В. Бушуев. Новосибирск: АН СССР, 1986. - С.24-35.

48. Заде, JL Понятие лингвистической переменной и его применение к принятию приближенных решений. Текст./Л. Заде М.: Мир, 1976.

49. Закс, JL Статистическое оценивание. Текст./ Л. Закс М.: Статистика, 1976.- 530 с.

50. Закревский, А.Д. Алгоритм синтеза дискретных автоматов. Текст./ А.Д. Закревский М.: Наука, 1971. - 126 с.

51. Зараковский, Г.М. Психофизиологический анализ трудовой деятельности. Текст./ Г.М. Зараковский. М.: Наука, 1966. - 114 с.

52. Зайцева, Л.В. Оценка дидактической эффективности диалоговых обучающих систем. Текст./ Л.В. Зайцева, Л.П. Новицкий Рига: Изд-во РПИ, 1987.-36 с.

53. Зигель, А. Модели группового поведения в системе "человек-машина" Текст./ А.Зигель, Дж. Вольф// Пер. с англ.; Под ред. Г.Е. Журавлева. М.: Мир, 1973.-261 с.

54. Иванов, В.Н. Электроизмерительные приборы и ИВК Текст./ В.Н. Иванов, B.C. Мирошниченко// Приборы и системы управления.- 1989.- № 10. С.26.

55. Кандель, А. Нечеткие множества, нечеткая алгебра, нечеткая статистика Текст./ А.Кандель // ТИИЭР.-1978. Т.66.- № 12.

56. Картамашев, П.В. Методика летного обучения. Текст./ П.В. Картамашев, М.В. Игнатович, А.И. Оркин М.: Транспорт, 1987. - 277 с.

57. Квурт, Л.С. Об эффективности работы автоматизированной обучающей системы Текст./ Л.С. Квурт // Вестн. Львов, политех, ин-та.- 1982.- № 168.- С. 5356.

58. Китаев, Н.Н. Групповые экспертные оценки Текст./ Н.Н. Китаев// Новое в жизни, науке и технике. Сер. "Математика и кибернетика". М.: Знание, 1975. -64 с.

59. Козлов, Б.А. Справочник по расчету надежности. Текст./ Б.А. Козлов, И.А. Ушаков.- 2-е изд. М.: Наука, 1975.- 280 с.

60. Корн, Г. Справочник по математике. Текст./ Г. Корн, Т. Корн. М.: Наука, 1971. - 831 с.

61. Кофман, А. Введение в теорию нечетких множеств. Текст./ А. Кофман. -М.: Радио и связь, 1982. -293 с.

62. Краснощеков, П.С. Последовательное агрегирование в задачах внутреннего проектирования технических систем Текст./ П.С. Краснощеков и др // Техническая кибернетика. 1979.- № 5.- с. 28-35.

63. Лотфи, Л. Основы нового подхода к анализу сложных систем и процессов принятия решений Текст./ Л. Лофти, Л. Заде // Математика сегодня. 1974.- № 7.-С.3-49.

64. Мазуров В.Д. Метод комитетов в задачах оптимизации и классификации Текст./ В.Д. Мазуров М.: Наука, 1990. - 245 с.

65. Марков, А.А. Введение в теорию кодирования. Текст./ А.А. Марков М.: Наука,1982.- 190 с.

66. Марченко, Е.К. Методы квалиметрии в педагогике. Текст./ Е.К. Марченко.-М.: Знание, 1979.-33 с.

67. Марченко, Е.К. Принципы построения и дидактические возможности автоматизированных обучающих систем на базе ЭВМ. Текст./ Е.К. Марченко// В сб. Автоматизированные обучающие системы на базе ЭВМ. М.: Знание,1982. С. 34-66.

68. Мачулин, В.В. Основы автоматизированного синтеза математических моделей информационно-вычислительных комплексов АСУ. Текст./ В.В. Мачулин. -М.: МО СССР, 1986. 236 с.

69. Мачулин, В.В. Теоретические основы автоматизированных систем обучения. Текст./ В.В. Мачулин. М.: МО СССР, 1989. - 250 с.

70. Медем, Е.В. Контроль знаний и эффективность обучения с помощью автоматизированных обучающих устройств Текст./ Е.В. Медем, В.К. Успенский //УСиМ. 1976.-№3.-С. 135-136.

71. Мельников, В.М. Введение в экспериментальную технологию личности. Текст./В.М. Мельников, Л.Т. Ямпольский М.: Просвещение, 1985. - 315 с.

72. Мендельсон, Э. Введение в математическую логику. Текст./ Э. Мендельсон М.: Наука, 1984. - 240 с.

73. Месарович, М. Общая теория систем: Математические основы. Текст./ М. Месарович, Я. Такахара М.: Мир, 1978. - 342 с.

74. Мейстер, Д. Эргономические основы разработки сложных систем. Текст./ Д. Мейстер М.: Мир, 1979. - 455 с.

75. Миркин, Б.Г., Проблема группового выбора. Текст./ Б.Г. Миркин М.: Прогресс, 1974.- 178 с.

76. Мунипов, В.М., Стандартизация качества продукции и эргономика. Текст./ В.М. Мунипов, В.И. Дуниляк, В.К. Оше М.: Изд-во стандартов, 1982. - 198 с.

77. Мучник, И.Б., Методы построения интегрального показателя в задаче обработки данных Текст./ И.Б. Мучник, А.А Ослон // Автоматика и телемеханика. 1984.- № 10. С.5-22.

78. Николаев, Е.А., Оценка эффективности применения в учебном процессе вуза технических средств программированного контроля Текст./ Е.А. Николаев, А.Г. Молчан// Новые методы и средства обучения в высш. шк. Вып. 2. Таганрог, 1976. С. 110-116.

79. Новоселов, О.Н., Основы теории и расчета информационно-измерительных систем. Текст./О.Н. Новоселов, А.Ф. Фомин- М.: Машиностроение, 1980.-280 с.

80. Опарина, Н.М., Оценка дидактической эффективности АСО Текст./ Н.М. Опарина: монография.-Хабаровск: Изд-во Хабар, гос. техн. ун-та, 2004

81. Опарина, Н.М. Структурный анализ эффективности применения систем обучения в вузах Текст./ Н.М. Опарина // Вестник Балтийской педагогической академии. Вып. 51 Актуальные проблемы психологии труда и развития.- СПб: ИНЖКОН, 2004.-С 118-122

82. Опарина, Н.М. Структура основных показателей эффективности систем обучения Текст./ Н.М. Опарина // Вестник Балтийской педагогической академии. Вып. 51 Актуальные проблемы психологии труда и развития,- СПб: ИНЖКОН, 2004.-123-127

83. Опарина, Н.М. Системные аспекты оценки эффективности систем обучения» Текст./ Н.М. Опарина // Вестник Балтийской педагогической академии. Вып. 51 Актуальные проблемы психологии труда и развития.- СПб: ИНЖКОН, 2004.- С.128-132

84. Опарина, Н.М., Структура компьютерной технологии обучения в вузах Текст./ Н.М. Опарина, С.А. Багрецов, Ю.А. Понамарев// Вестник Балтийской педагогической академии. Вып. 50 Актуальные проблемы психологии труда и развития.- СПб: ИНЖКОН, 2004.- С 153-160

85. Опарина, Н.М., Об учете индивидуальных особенностей в процессе компьютеризированного обучения Текст./ Н.М. Опарина, О.А. Дроздов // ЧФ: проблемы психологии и эргономики №2, 2004.-С 23-26

86. Опарина, Н.М., Адаптация студентов к обучению в вузе: циклогенетический подход Текст./ Н.М. Опарина, О.А. Дроздов // ЧФ: проблемы психологии и эргономики №2, 2004.-С 31-35

87. Опарина, Н.М., О совершенствовании диагностики психосоциальных качеств специалистов Текст./ Н.М. Опарина, О.А. Дроздов // ЧФ: проблемы психологии и эргономики №2, 2004.-С 35-38

88. Опарина, Н.М. Интегральная оценка эффективности человеко-машинных систем обучения и выбор рационального варианта организации подготовки специалистов с их использованием Текст./ Н.М.Опарина. Хабаровск: Изд-во ДВГУПС, 2005. - 103 е.: ил.

89. Опарина, Н.М. Компьютерное адаптивное тестирование при подготовке специалистов. Текст./ Н.М.Опарина// Педагогическая информатика. 2005. -№1. - С.74-77.

90. Опарина, Н.М. Влияние психофизиологических характеристик обучаемых на эффективность их работы при использовании АСО Текст./ Н.М.Опарина// Педагогическая информатика. 2004. -№2. - С.81-88.

91. Опарина, Н.М. Влияние информатизации на социально-экономическое развитие региона Текст./Н.М. ОпаринаУ/Регионы нового освоения: стратегия развития: материалы междунар. науч.конф., 2004г., г.Хабаровск.-Хабаровск: изд-во ДВО РАН, 2004. С.187-188.

92. Опарина, Н.М. Алгоритм непосредственного ранжирования альтернатив по результатам экспертных оценок Текст./ Н.М.Опарина, С.А.Багрецов,

93. B.С.Артемьев// Социально-психологические и экономические проблемы развития организации и общества. Тверь: ФГУП «Эргоцентр», 2004. - С. 72-79.

94. Опарина, Н.М. Принципы учета множественности целей при принятии решений в системах поддержки и принятия решения. Текст./ Н.М.Опарина// Региональная информатика 2000: тез. докл VII междунар. науч. конф. СПб., 2000. -С.24-27

95. Обозов, Н.Н. Три подхода к исследованию психологической совместимости Текст./ Н.Н. Обозов, А.Н. Обозова// Вопросы психологии. 1981. - № 6. - С.98-101.

96. Обучающие машины, системы и комплексы: Справочник под ред. А.Я. Савельева. Текст./А.Я. Савельев / Киев.: Вища школа, Головное издательство, 1986.-303 с.

97. Оноприенко, О.В. Проверка знаний, умений и навыков учащихся по физике в средней школе. Текст./ О.В. Оноприенко- М.: Просвещение, 1988. -124 с.

98. Основы создания больших АСУ / Под ред. В.А.Баранюка. -М.: Сов. радио, 1979. 360 с.

99. Орловский, С.А. Проблемы принятия решения при нечеткой исходной информации. Текст./ С.А. Орловский- М.: Наука, 1981. 257 с.

100. Основы информатики и вычислительной техники. Программно-методический комплекс / О.А.Горбенко, О.Ф.Ускова и др.; Под ред. С.А. Подвального. Воронеж: ВОИПРО, 1993. - 96 с.

101. Основы профессионального психофизиологического отбора военных специалистов. М.: Воениздат, 1981, 427 с.

102. Охрана труда (обзорная информация) при работе на видеотерминалах. Вып. 6 / Ред. И.Г.Коваленко, В.А.Рябец. М.: НИИ Госкомтруда СССР, 1986. - 52 с.

103. Оценка эффективности применения технических средств контроля знаний. -М.: Отд. науч. инф. НИИ ВШ., 1978, вып. 14. 48 с.

104. Петрович, M.JI. Статистическое оценивание и проверка гипотез на ЭВМ. Текст./ M.JI. Петрович, М.И. Давидович- М.: Финансы и статистика, 1989. 189 с.

105. Половян, С.С. Математические методы в социальной психологии. Текст./ С.С. Половян М.: Прогресс, 1983. - 338 с.

106. Представление знаний в АСО / Ю.И.Лобанов, В.В. Съедин, Н.Л.Васильева, В.И.Неземский. М.: НИИ ВШ, 1985. - 40 с.

107. Растригин, Л.А. Адаптивное обучение с моделью обучаемого. Текст./Л.А. Растригин, М.Х. Эренштейн. Рига: Зинатне, 1988. - 159 с.

108. Решетова, З.А. Типы ориентировки в задании и типы производственного обучения Текст./З.А. Решетова// Доклады АПН. РСФСР. 1959. - № 5.

109. Розенблат, В.В. Проблемы утомления. Текст./В.В. Розенблат М.: Наука, 1975.- 180 с.

110. Росин, М.Ф. Статистическая динамика и теория эффективности систем управления. Текст./М.Ф. Росин, B.C. Булыгин М.: Машиностроение, 1981. - 180 с.

111. Савельев, С.А. Подготовка информации для автоматизированных обучающих систем. Текст./С.А. Савельев, В.А. Новиков, Ю.И. Лобанов М.: Высш. школа, 1986. - 173 с.

112. Свенцицкий, А.Л. Социальная психология управления. Текст./ А.Л. Свенцицкий- Л.: ЛГУ, 1986. 267 с.

113. Свиридов, А.П. Текст./А.П. Свиридов, О.А. Бондин, В.Г. Усков: учебное пособие по курсу "Современные методы и средства обучения". М.: МЭИ, 1979. -63 с.

114. Свиридов, А.П. Введение в статистическую теорию обучения и контроля знаний. Текст./А.П. Свиридов //Под ред. Ю.Н. Кушелева.-Ч.1 М.: МЭИ, 1974. -136 с.

115. Свиридов, А.П. Психолого-педагогические особенности контекстного обучения. Текст./А.П. Свиридов, А.П. Вербицкий М.: Знание, 1987. - 109 с.

116. Свиридов, А.П. Обучение и самообучение обучающих и контролирующих машин Текст./А.П. Свиридов: учебное пособие для студентов // Под ред.Ю.Н.Кушелева. М.: МЭИ, 1974. - 178 с.

117. Свиридов, А.П. Основы статистической теории обучения и контроля знаний. Текст./А.П. Свиридов М.: Высш. школа, 1981. - 262 с.(?)

118. Свиридов, А.П. Применение методов планирования эксперимента при обучении обучающих и контролирующих машин. Текст./А.П. Свиридов М.: МЭИ, 1976.-62 с.

119. Свиридов, А.П. Учебное пособие по курсу "Технология применения ЭВМ в обучении". Условные и безусловные алгоритмы диагностического контроляподготовки операторов ЭВМ Текст./А.П. Свиридов // Под ред. Ю.Н. Кушелева. -М.: МЭИ, 1987.-66 с.

120. Сильвестров, Д.С. Полумарковские процессы с дискретным множеством состояний (основы расчета функциональных и надежностных характеристик). Текст./Д.С. Селеверстов М.: Наука, 1980. - 229 с.

121. Смирнов, В.А. Инженерная психология. Экономические проблемы. Текст./ В.А. Смирнов, Б.А. Душков, Ф.П. Космолинский М.: Экономика, 1983.

122. Сороко, В.Н. О структурном Анализ автоматизированных обучающих систем Текст./В.Н. Сороко, М.В. Кунцевич//УСиМ. 1982. - № 1. -С.97-102.

123. Справочник по функционально-стоимостному анализу / Под ред. М.Г. Карпунина, Ю.И. Майдончика. М.: Финансы и статистика, 1989. - 167 с.

124. Суходольский, Г.В. Структурно-алгоритмический анализ и синтез деятельности. Текст./Г.В. Суходольский Л.: ЛГУ, 1976. - 120 с.

125. Тихонов, В.И., Марковские процессы. Текст./ В.И. Тихонов, М.А. Миронов М.: Сов. радио, 1977. - 480 с.

126. Фокин, Ю.Г. Оператор технические средства: обеспечение надежности. Текст./ Ю.Г. Фокин - М.: Воениздат, 1985.- 192 с.

127. Франселла, Ф. Новый метод исследования личности: Руководство по репертуарным личностным методикам Текст./ Ф Франселла, Д. Банпибстер: пер. с англ.- Общ. ред. и предисл. Ю.М. Забродина и В.И. Похилько. М.: Прогресс, 1987.-326 с.

128. Хараш, А.У. К определению задач и методов социальной психологии в свете принципа деятельности Текст./ А.У. Хараш // Теоретические и методические проблемы социальной психологии. М., 1977. -С.85-94.

129. Ховард, Р.А. Динамическое программирование и марковские процессы Текст./ Р.А. Ховард: пер. с англ. В.В.Рыкова. М.: Сов. радио, 1964. - 233 с.

130. Эффективность технических систем / Под общ. ред. В.Ф. Уткина, Ю.В. Крючкова. М.: Машиностроение, 1988. - 328 с.

131. Gogien, J.A. Mathematical representation of hierarhically organized system. Global Systems Dynamies. E.O.Athinger Ed. 1970.

132. M.Black, Vaguenes : An exercise in logical analyses. Philosophi Science, vol.4, 1970.