115

 

УПРАВЛЕНИЕ ПРОЦЕССОМ ОБУЧЕНИЯ ОПЕРАТОРОВ ЭВМ

 

И.К. ВАЛОВАЯ

 

С целью управления формированием интеллектуальной деятельности, обеспечивающей эффективность такого управления, нами изучались психологические особенности операторов ЭВМ, занятых преобразованием информационной программы в программу-перфокарту, определялись факторы, способствующие обучению, и разрабатывались критерии для диагностики обучаемости.

В работе ставились следующие задачи: 1) изучить изменения скорости переработки информации в зависимости от психической напряженности и утомления; 2) исследовать особенности процессов переработки стандартного массива информации, в котором необходимо выделить знаки, содержащиеся в массиве при условиях различной напряженности психической деятельности; 3) выяснить закономерности роста скорости и точности переработки информации и на этой основе выработать практические рекомендации по диагностике возможностей обучения.

При решении поставленных задач основным методом исследования явился психолого-педагогический эксперимент, цель которого состояла в получении точных и объективных данных, касающихся возможностей обучения и формирования навыков переработки информации. Психологический эксперимент состоял из 10—14 учебных занятий, проведенных до и после выполнения деятельности операторами. С целью определения степени обученности и сроков обучения операторов, а также для прогностической оценки хода формирования навыка в процессе обучения в нашем исследовании был использован метод моделирования. В качестве дополнительных использовались методы теории информации, тестирующих нагрузок, методы математической статистики с корреляционным анализом, наблюдения и интервью с испытуемым.

Исследования по изучению психических особенностей скорости переработки информации операторами были проведены в три этапа. На первом этапе эксперимента решались задачи изучения особенностей переработки информации и напряженности психических состояний обучающихся по выделению знаков с одним признаком, содержащихся в информационном массиве. Определялись изменения скорости переработки информации под влиянием умственной нагрузки, в качестве которой использовалось

 

116

 

решение на экзамене задач по одному из предметов курса — сопротивлению материалов. Исследование проведено со студентами III курса инженерно-физического факультета Харьковского политехнического института им. В. И. Ленина в возрасте от 18 до 23 лет. Экспериментальные группы разделены на женщин и мужчин. В первую группу входило 40 человек (женщины), во вторую — 33 (мужчины). В эксперименте использована корректурная таблица, описанная А. О. Навакатикяном, В. В. Крижановской [5]. Применена корректурная таблица с кольцами Ландольта, содержащая 660 знаков, имеющая разрывы колец, ориентированные в восьми положениях. Таблица явилась наиболее эффективным методом определения скорости переработки информации. Валидность такого выбора обоснована возможностью построения модели, минимально отличающейся от самой деятельности оператора, мерой однозначности и экстраполяцией ее адекватности рабочим операциям оператора при запоминании, сохранении и воспроизведения информационных структур.

Для выявления возможных сдвигов в течение психических процессов операторов изучались изменения скорости переработки информации с использованием указанной тест-задачи. Учитывались скорость и качество выполнения задания. Общее количество переработанной информации (в битах) определялось по видоизмененной формуле Шеннона [7], в которой вместо вероятностей подставляется количество предъявленных символов, ответов на них и их сочетаний. Скорость переработанной информации вычислялась с учетом времени выполнения задания. Величины объема и скорости переработки информации обработаны разностным методом и представлены в табл. 1. Изменения считались достоверными при уровне значимости α ≥ 0,950.

Таблица

 

ДАННЫЕ ИССЛЕДОВАНИЙ ПО ИЗМЕНЕНИЮ ПОКАЗАТЕЛЕЙ СКОРОСТИ

И ОБЪЕМА ПЕРЕРАБОТАННОЙ ИНФОРМАЦИИ

 

 

Полученные данные позволяют высказать предположение об имеющихся сдвигах психического состояния испытуемых. При работе на простейшей модели, когда для идентификации предлагается один признак, отмечены изменения скорости переработки информации и ее объема, наблюдающиеся в увеличении этих показателей при проведении наблюдений по этапам. Такие изменения справедливы для группы, в которую входили мужчины. С увеличением показателей скорости переработки информации и ее объема время выполнения задания сокращалось. В женской группе на втором этапе исследования отмечается незначительное уменьшение объема информации и укорочение времени выполнения задания при увеличении показателей скорости переработки информации. Показатель объема информации характеризует точность выполнения задания, и его снижение при уменьшении времени может свидетельствовать о большей напряженности состояния человека. В данном случае большая психическая нагрузка у женщин объясняется предэкзаменационным стрессом, воздействующим на человека и вызывающим более значительное психическое напряжение, чем у мужчин. Изменения скорости переработки информации позволили диагностировать индивидуально-психологические различия среди лиц одного пола, которые определяются степенью изменений психических функций и представлены для мужчин в диапазоне от 0.63 до 1,29 бит/с и для женщин — от 0,59 до 1.43 бит/с.

Таким образом, психическая нагрузка, вызванная решением набора стандартных задач, активизирует психические процессы: скорость переработки информации как у мужчин, так и у женщин после нагрузки увеличивается, а время уменьшается.

С целью подтверждения положения об изменении функций, связанных с активизацией психических процессов, нами рассчитаны коэффициенты корреляции между исходным (С_о) и конечным (С_к) показателями скорости переработки информации, составившими r±m_r=0,43±0,16 бит/с для мужчин и r±m_r=0,60±0,13 бит/с для женщин. Между значениями С_о и С_к скорости переработки информации существует линейная зависимость, подчиняющаяся уравнению регрессии: С_к=а+bС_о наш C_к=0,65Cо+0,54. С увеличением исходной скорости переработки информации С_о линейно увеличивается ее конечное значение С_к. На рис I показана линейная зависимость между исходной и конечной скоростью информации.

Установлена зависимость, линейного характера между исходным показателем скорости переработки информации и ее приращением: чем выше исходное значение С_о, тем меньше приращение скорости ∆С, но тем выше ее конечное

 

117

 

значение. Зависимость подчиняется уравнению, ∆С = 0,78—0,99 С_о и показана на рис. 2. Значения исходных скоростей переработки информации, равное 0,79 бит/с для мужчин и 0,83 бит/с для женщин, следует считать «равновесными» величинами, при этих значениях С равна «0» и скорость переработки информации остается на том же уровне. При исходных значениях, когда С_о>0,79 (мужчины) и С_о>0,83 (женщины), ∆С принимает отрицательные значения, т. е. после нагрузки скорость переработки информации меньше, чем до нее. Для низких значений С_о—∆С имеет положительные значения; скорость переработки информации после нагрузки увеличивается.

Изучение указанных закономерностей позволяет по величине исходной скорости переработки информации прогнозировать для каждого отдельного лица конечное, вполне достижимое обучением, предельное значение этого показателя.

Дальнейшее исследование было направлено на изучение психической напряженности и степени умственного утомления операторов. Изучение изменений показателей скорости переработки информации в зависимости от психической напряженности деятельности дает возможность говорить о модели состояний человека, а ее функционирование и последействие — об изменении сенсорно-перцептивной сферы. Одной из характеристик психофизиологических затрат, обеспечивающих оптимальную работоспособность оператора, может явиться показатель напряженности его деятельности, который представлен в трудах В. П. Зинченко [1], [2], [3], [4] и был использован в наших исследованиях:

 

g=Т_норм/Т_закр,

 

где Т_норм. — нормативное время выполнения задания; Т_затр. — реально затрачиваемое время.

Показатель напряженности довольно точно выражается в условных единицах. Он равен единице в случае, если Т_норм. = Т_затр., такую напряженность следует считать нормативной, так как в этом случае еще не происходит избыточная, чрезмерная и разрушающая мобилизация психофизиологических возможностей оператора и его состояние следует считать оптимальным. Если Т_норм.>Т_затр., то напряженность работы возрастает, что требует определенных затрат для поддержания работоспособности на надежном уровне. Напряженность может быть снята путем профессиональных умений и навыков, сформированных специально организованным обучением. При этом трудовая деятельность на уровне навыка приобретает свойства стабильности, надежности и помехоустойчивости. В таком случае можно добиться минимизации напряженности состояния, при этом Т_норм.<Т_затр.

Наши исследования особенностей переработки информации позволили установить показатель психической напряженности при работе с информационной программой, который может быть представлен отношением нормативного времени идентификации знаков к реально затрачиваемому времени их идентификации

 

 

 

118

 

и фиксации. Показатель установлен с учетом «Единых норн на машинописные работы» [1] и проведения аналогии в деятельности телеграфиста, машинистки и оператора ЭВМ. Учитывалось нормативное значение времени (мин.), в течение которого в среднем должно выполняться 210 знаков. Зная нормативное количество знаков в единицу времени, можно определить реально затрачиваемое время идентификации и фиксации такого же количества знаков действия, а их отношение составляет показатель психической напряженности. Такая посылка определения степени психической напряженности позволила определить показатель нормативной скорости переработки информации. Если оператор в норме должен выполнять 3,5 знака/с, то нормативный показатель скорости переработки информации составит: log₂3,5= 1,87 бит/с.

При работе по идентификации одного признака тест-задачи показатели психической напряженности представлены значениями в диапазоне от 0,74 до 0,81 усл. ед. (мужчины) и от 0,80 до 0,95 усл. ед. (женщины). На рис. 3 показаны изменения средней скорости переработки информации в зависимости от психической напряженности деятельности по этапам исследования отдельно для мужчин и для женщин.

 

 

Рис.3. Влияние учебной деятельности на скорость переработки информации

и напряженности

 

Напряженность психических процессов операторов при обучении по идентификации одного признака тест-задачи следует считать оптимальной (в начале деятельности даже резервной). При обучении по идентификации двух признаков отмечается рост показателей напряженности психических процессов, а обучение по идентификации трех признаков тест-задачи уже сопровождается избыточной мобилизацией психических возможностей человека. При обучении по идентификации шести признаков установлен дальнейший рост указанных показателей, которые достигают оптимальных характеристик только в начале процесса обучения, значительно превышая их к концу, что свидетельствует о соответствующей степени умственного утомления операторов. Средние показатели напряженности психических состояний возрастают в указанном диапазоне (табл. 2), и рост их определяется количеством идентифицируемых признаков заданной эталонной целостности.

При проведении второго этапа эксперимента изучались психологические факторы, влияющие на успешность обучения, выявлялись индивидуально-психологические различия обучающихся, определялись критерии для диагностики обучаемости.

Исследование проведено с операторами вычислительного центра Харьковского политехнического института им. В. И. Ленина в возрасте от 18 до 23 лет, имеющими стаж работы от 1 года до 1,5 лет, осуществляющими «набивает» информации на перфокарты, представленную в виде совокупности «бессмысленных» образов объектов. В исследованиях приняли участие пять операторов (женщины), у которых изучались изменения объема и скорости переработки информации по идентификации двух, трех и шести признаков тест-задачи. Эксперименты проведены до и после выполнения деятельности в течение 14 учебных занятий. Всего проведено 450 экспериментов. Анализу, статистической обработке и математическому моделированию процесса обучения подверглись данные 2040 корректурных таблиц.

 

 

Экспериментальные данные, полученные нами, свидетельствуют об изменении числа ошибочных действий в зависимости от объема переработанной информации. Так, при обучении по идентификации двух признаков тест-задачи отмечается минимальное количество ошибочных действий, составившее 0,20% до выполнения деятельности и 0,23% после ее выполнения; при обучении по идентификации трех признаков тест-адачи количество ошибок составило от 1,20 до 1,35% и соответственно шести признаков – от 1,19 до 1,28%.

Диапазон диагностических зон представленного массива информации по идентификации двух признаков тест-задач содержит от 1320 до 3960 бит, по идентификации трех признаков — от 1980 до 5940 бит, по идентификации шести признаков – от 3960 до сроков 11 880 бит. Оценка ошибок произведена пропорционально квадрату их сложности.

На третьем этапе эксперимента решалась задача определения степени обученности и сроков обучения операторов с целью выработки практических рекомендаций по диагностике возможностей обучения. Первостепенной задачей явилось создание и анализ математической модели обучения по критерию скорости переработки информации. Как известно,

 

 

Рис.4. Приращения скорости переработки (∆С бит/с) по дням обучения по

отношению к средней скорости испытуемого (Ав. Н.)

 

120

 

процесс обучения имеет свою ритмику, периодичность, и одним из представлений и (или) приближений функций такого процесса может явиться метод гармонического анализа, который был использован в нашем исследовании. Он позволил представить функцию обучения (скорость переработки информации от времени обучения) в виде бесконечного ряда Фурье:

 

 

Периодическая функция f (t), представленная суммой слагаемых синусоидальных колебаний, может быть использована для аппроксимации функции обучения. Анализ заключается в нахождении синусоидальных колебаний различного периода и амплитуды, сумма которых дает экспериментальную кривую. Полученные амплитудные характеристики могут явиться показателями прироста скорости переработки информации за определенный период обучения. Графически показатели прироста скорости переработки информации представлены в виде амплитудного спектра на рис. 4.

Оценка степени обученности и определение сроков обучения операторов производятся на основании проведения сравнительного анализа нормативных, средних показателей скорости переработки информации за весь период обучения, а также ее прироста по периодам обучения. Так, для испытуемой Ав. Н. средние значения скорости переработки информации по идентификации шести признаков тест-задачи за весь период обучения составили 1,81 бит/с до выполнения деятельности и 1,96 бит/с после ее выполнения. Прирост скорости переработки информации за недельный период обучения составил +0,13 бит/с, за две недели +0,26 бит/с и за два дня +0,04 бит/с. В данном случае для испытуемой Ав Н. установлен недельный срок обучения по идентификации шести признаков тест-задачи, который является вполне достаточным для осуществления надежной работы в системе «человек — машина».

Для характеристики хода формирования навыка в практике психологического исследования чаще всего используется формула гиперболы [6]. Таким образом, процесс обучения навыку переработки информации может быть описан определенной алгебраической формулой, например многочленом n-го порядка. С целью прогнозирования скорости совершенствования навыка в процессе обучения был использован полином бесконечной степени с неопределенным коэффициентом а_1. Объем, или скорость, переработки информации при ограничении полиномом третьей степени можно представить в виде

 

J(г) == а_o + a₁τ + а₂τ² + а₂τ³ при а₀ и а₂≥0. (3)

 

Такое ограничение (когда а = 3) не явилось случайностью, так как коэффициенты полинома имеют обоснованную психологическую интерпретацию. Коэффициент а_о характеризует возможности человека по переработке информации до включения его в процесс обучения, когда оператор уже обладает специальной подготовкой по выполнению работ данного вида. Коэффициент а₁, характеризует уровень знания способов переработки информации, скорости ее преобразований; коэффициент а₂ характеризует перенос знания способов переработки информации на собственные действия и отражает ход развития навыка в процессе обучения (формирование умения); коэффициент a₃ характеризует степень усвоения действии, связанных с переработкой информации (навык).

Использование решения системы алгебраических уравнений с подобной интерпретацией коэффициентов, на ваш взгляд, позволяет характеризовать развитие навыка в процессе обучения в зависимости от сложности тест-задачи, предложенной для обучения. Метод решения может быть использован и в том случае, когда человек не имеет специальной подготовки по выполнению работ данного вида. В этом случае а₀ = 0 и система алгебраической функции вешается относительно коэффициентов а₁. а₂ и а₃».

Аппроксимация полученных в эксперименте данных во идентификации шести признаков тест-задачи для испытуемой 0₅ позволила получить параболу второго порядка, первая часть которой представляет кривую с отрицательным ускорением, что указывает на быстрое формирование навыка. Вторая часть параболы — кривая с положительным ускорением, когда овладение действием идет медленно. Это находит свое подтверждение в экспериментах но анализу кривых научения, полученных С.С.Стивенсом.

Итак, можно предположить, что полученная математическая модель дает некоторую приближенную характеристику хода формирования навыка но переработке информации в процессе обучения. А учет исходных данных позволяет диагностировать индивидуальные различия в их скорости развития.

 

ВЫВОДЫ

 

Управление формированием интеллектуальной деятельности специалистов, обслуживающих ЭВМ. требyeт новых подходов в организации процесса обучения. С целью эффективной организации процесса обучения нами была изучена психологическая структура деятельности операторов ЭВМ по показателям скорости переработки информации, напряженности психических процессов и скорости усвоения умственного действия.

 

1.         Единые нормы на машинописные работы. — М., 1972.

2.      Зинченко В. П. Логико-операционный подход к исследованию процессов принятия решения. — В сб.: Эргономика: Труды ВНИИТЭ. М., 1971, №3, с. 77—95.

3.      Зинченко В. П. Общая структура трудовой деятельности и характеристика эргономических показателей. — В кн.: Введение в эргономику. М.: Советское радио, 1974, с 15—18.

4.       Зинченко В. П., Гордон В. М. Методологические проблемы психологического анализа деятельности. — В кн.: Системные исследования: Ежегодник—1975. М, 1976, с 82—127.

 

121

 

5.       Навакатiкян О. О., Крижанiвська В. В. Визначення швидкостi переробки зорової iнформацiї з допомогою таблиць (в умовах виробництва). — Фiзiологiчний журнал. Київ, 1970, № 5, т. XVI, с. 697—701.

6.       Стивенс С. С. Методы и приемы анализа процесса научения. — В кн.: Экспериментальная психология. М., 1963, т. 2, с. 11—65.

7.        Шеннон К. Э. Математическая теория связи.— В кн.: Работы по теории информации и кибернетике (пер. с англ.). М., 1963, с. 259 — 268.

 

Поступила в редакцию 23.II.1981 г.