Объективные методы оценки свойств темперамента

С помощью объективных методик могут исследо­ваться и другие свойства личности. Данная группа методик является наиболее перспективной, поскольку позволяет обеспечить наибольшую объективность изу­чения личности, однако с их помощью можно оценить далеко не все ее свойства, что и ограничивает область их применения. Поэтому объективные методики при­ходится дополнять, как правило, и другими методами исследования личности.

Заканчивая рассмотрение личностных методов, необходимо отметить, что ни один тест, в том числе и никакой опросник, не могут дать исчерпывающей и полной информации о личности испытуемого. Их при­менение всегда должно дополняться изучением жиз­ненного пути человека, наблюдением и беседой, что позволяет оценить среду, условия и воспитание чело­века, его моральный облик, способности и направлен­ности личности [128].

6.5. Самонаблюдение, самооценка, самоотчет

Характерной особенностью и отличительной чер­той этих методов является то, что информацию об ис­следуемой деятельности или особе лично дает сам испытуемый. Эта информация носит субъективный ха­рактер, может сознательно или бессознательно иска­жаться испытуемым, однако зачастую она является единственным источником сведений об особенностях деятельности, недоступных получению с помощью дру­гих методов. Это связано с тем, что никто другой, как сам участник трудового процесса, не в состоянии объяснить многие нюансы деятельности, возникающие при ее выполнении трудности, применяемые трудовые приемы и способы их выполнения и т. п. Рассматрива­емые методы во многих случаях удачно дополняют другие методы исследовании и применяются в сово­купности с ними.

Самонаблюдение — это наблюдение, объектом ко­торого являются психические состояния и действия самого субъекта. В этом случае исследователь стано­вится учеником и систематически изучает профессию, приобретая трудовые навыки, все больше и больше в них совершенствуясь. Это позволяет проследить спе­цифические трудности и особенности овладения про­фессиональной деятельностью. Такой прием получил название «трудового метода». Трудовой метод приме­ним лишь по отношению к тем профессиям, которые являются сравнительно несложными и обучение кото­рым не требует больших затрат времени. В других профессиях этот прием может выступать в форме «тру­довых проб», когда исследователь овладевает отдель­ными наиболее важными или доступными элементами профессиональной деятельности.

Несмотря на ряд недостатков трудового метода (за­пись переживаний и фактов трудового процесса про­водится по окончании рабочего дня, когда исследова­тель, он же испытуемый уже утомлен, что отрицательно влияет на качество записи; если же записи ведутся в ходе работы, то это нарушает трудовой процесс и де­лает его неравнозначным обычному), добытый с его помощью аналитический материал может рассматри­ваться как вполне достоверный в силу того, что ис­следователь не предполагает о существовании тех или иных психических актов у работающего, а точно зна­ет о них, поскольку пережил их на собственном опы­те [40, 111].

При проведении самоотчета испытуемый получа­ет инструкцию «думать вслух» в процессе работы, т. е. проговаривать каждую операцию, каждое наблюдение за прибором, каждое восприятие сигнала. Иногда с этой целью просят испытуемого рассматривать исследова­теля как ученика и объяснять ему необходимые дей­ствия.

Сначала самоотчет охватывает узкий крут объек­тов, потом этот круг расширяется. Как показывает практика, после определенных трудностей, связанных с привыканием к новым условиям, испытуемые оказы­ваются в состоянии сообщать о своих размышлениях и действиях без нарушения структуры деятельности. В некоторых случаях словесная объективизация дея­тельности помогает испытуемым осознать те моменты, на которые они прежде не обращали внимания, и ока­зывает положительное влияние на успешность деятель­ности [40]. Для анализа внутренней структуры мысли­тельных операций метод самоотчета («думанье вслух») является пока незаменимым. При этом обычно исполь­зуют магнитофонную регистрацию [I5].

Самооценка — оценка ценности, значимости, которой испытуемый наделяет себя в целом и от­дельные стороны своей личности, деятельности, по­ведения. Основу самооценки составляет система лич­ностных смыслов человека, принятая им система ценностей. Самооценка выполняет регулярную и за­щитную функции, влияя на поведение, деятельность и развитие личности, ее взаимоотношения с другими людьми. Самооценка формируется на базе оценок ок­ружающих, оценки результатов собственной деятель­ности, а также на основе реального и идеального представления о себе.

В инженерно-психологических исследованиях ме­тод самооценок наиболее часто реализуется путем применения различного рода опросников, в которых испытуемые, отвечая на те или иные вопросы, дают информацию о тех или иных своих качествах или состояниях. Один из видов опросников — личностные опросники — был рассмотрен в предыдущем пара­графе. Помимо этого опросники применяются для субъективной оценки функционального состояния (утомления) свойств нервной системы, стиля поведе­ния и предрасположенности к конфликтному поведе­нию и др.

Примером методики дифференцированной само­оценки утомления является тест САН (самочувствие, активность, настроение). Тест содержит 30 пар слов полярного профиля. Каждую из трех категорий харак­теризует 10 пар слов. К категории «самочувствие» от­носятся характеристики силы, здоровья, степени утом­ляемости, например, самочувствие плохое/хорошее, чувствую себя сильным/слабым, полный сил/обесси­ленный и т. д. К категории «активность» относятся характеристики подвижности, скорости протекания различных функций: пассивный/активный, малопод­вижный / подвижный, медлительный/быстрый и т. д. В категорию «настроение» включены характеристики эмоционального состояния: веселый/грустный, на­строение плохое/хорошее, жизнерадостный/мрачный и др. Десятикратное предъявление полярных призна­ков, характеризующих каждую категорию, повышает надежность получаемых данных. Каждый из призна­ков теста оценивается испытуемым по семибалльной шкале.

Данные по каждой категории признаков суммиру­ются и делятся на 10. Оценки, превышающие четыре балла, свидетельствуют о благоприятном состоянии испытуемого, оценки ниже четырех баллов свидетель­ствуют об обратном. Наиболее нормальные оценки состояния лежат в диапазоне 5,0 — 5,5 балла. Важным при анализе функционального Состояния является не только учет значений отдельных показателей, но и их соотношение. Например, у отдохнувшего человека все три показателя, характеризующих отдельные категории, оцениваются близкими цифрами. По мере нара­стания утомления увеличивается их расхождение за счет снижения показателей самочувствия ц активнос­ти по сравнению с субъективной оценкой утомления [56, 175].

Довольно часто методы самооценки используют­ся для субъективной диагностики свойств нервной системы. Так, для определения подвижности нервных процессов используется анкета, состоящая из 24 воп­росов. На каждый вопрос испытуемый отвечает од­ним из пяти вариантов ответов. Например, на воп­рос «Как быстро Вы переходите от одного занятия к другому?» предполагаются такие варианты ответов: очень медленно (1 балл), медленно (2 балла), средне (3 балла), быстро (4 балла), оченьбыстро (5 баллов). По­лученные баллы суммируются, суммы менее 58 бал­лов свидетельствуют о низкой подвижности (инерт­ности) нервных процессов, сумма свыше 89 баллов — о высокой [128]. Аналогичным образом строятся анке­ты для самооценки и других свойств нервной систе­мы [147].

Определенное место в арсенале психологических методов изучения операторской деятельности занима­ет контент-анализ (от англ. contents— содержание). Данный метод не входит в состав рассмотренных выше групп методов, поэтому именно им целесообразно за­вершить рассмотрение данного раздела. Контент-ана­лиз предполагает изучение разного рода документов, регламентирующих и определяющих деятельность оператора. Эти документы можно разбить на три груп­пы [15].

Первая группа характеризует содержание и орга­низацию трудовой деятельности, устройство и прин­цип работы системы, особенности рабочей среды. Сюда относятся прежде всего все виды эксплуатационной документации и нормативные документы регламенти­рующие деятельность оператора. Анализ этих докумен­тов дает возможность ознакомиться со структурой и техническими особенностями системы, с особенностя­ми профессиональной деятельности операторов, уст­ройством рабочих мест, организацией взаимосвязей между операторами. На основании анализа этих доку­ментов можно составить отдельные операционные схемы деятельности. Из них можно также получить информацию о режимах труда и отдыха и динамике показателей факторов среды. Нормативные докумен­ты дают также возможность приблизительно оценить степень напряженности выполнения деятельности.

Вторая группа документов отражает результаты деятельности. Она включает журналы и ведомости уче­та выпущенной продукции, отработки технологических задач, производственно-экономические отчетные доку­менты и т. п. Этот материал является одним из источни­ков получения данных для анализа производительности труда, брака и ошибок в работе оператора, заболеваемо­сти и травматизма. Кроме того, он может дать информа­цию для оценки личностных качеств и уровня профес­сионального мастерства конкретных лиц.

Третья группа включает документы, характеризу­ющие индивидуальные особенности операторов. Сюда относятся служебные и медицинские характеристи­ки, представления для назначения на должность, от­четы о деятельности специалиста и др. Анализ этих документов является одним из приемов личностного подхода при изучении деятельности. Он использует­ся, например, для определения лучших и отстающих работников при сравнительном анализе специалистов [15, 40].

В целом же изучение документов позволяет соста­вить общее представление о задачах оператора, степе­ни их сложности, условиях деятельности, режимах работы, некоторых индивидуальных особенностях кон­кретных специалистов. Все это затем может быть по­ложено в основу для более глубокого исследования как данного вида деятельности в целом, так и деятельнос­ти конкретных лиц.

Глава VII. ФИЗИОЛОГИЧЕСКИЕ МЕТОДЫ

7.1. Основные физиологические показатели оператора

Применение физиологических методов в инженер­ной психологии обусловлено следующими обстоятель­ствами [38]:

• Физиологические характеристики имеют важное значе­ние для контроля состояния оператора.

• Любое психологическое проявление имеет физиологи­ческую основу.

• В клинической практике и физиологии труда накоплен определенный опыт обработки и анализа физиологичес­ких характеристик; имеется также богатый арсенал при­боров для проведения физиологических измерений.

Некоторое представление об используемых в ин­женерно-психологической практике физиологических методах дают данные, представленные в табл. 7.1 и на рис. 7.1, 7.2. Кратко, не останавливаясь на механизмах возникновения и способах получения и обработки, рассмотрим важнейшие из физиологических характеристик [38, 173].

Таблица 7.1

Характеристики физиологических процессов человека

Рис. 7.1. Физиологические методы, используемые при исследовании деятельности оператора.

Рис. 7.2. Пример записи физиологических характеристик человека: а — электроэнцефалограмма;

б — электромиограмма; в — кожногальваническая реакция;

г — электрокардиограмма; д — электроокулограмма;

е — пневмограмма.

Электроэнцефалограмма (ЭЭГ) характеризует спонтанную электрическую активность головного моз­га. В спектре ЭЭГ содержатся различные составляю­щие: дельта-ритм (частота колебаний 0,5 — 4,0 Гц), тета-ритм (5,0—7,0 Гц), альфа-ритм (8,0— 12,0 Гц), бета-ритм (15—35 Гц), гамма-ритм (35—100 Гц). Преобладание низкочастотных колебаний (дельта- и тета-ритмы) сви­детельствует о наступлении тормозного процесса (сон, ослабление бдительности и внимания, утомление и т.п.). Наличие альфа-волн характеризует состояние нормальной синхронизации основных нервных процес­сов. Они являются доминирующими у здорового, бодр­ствующего человека, находящегося в состоянии опе­ративной готовности к деятельности. Преобладание высокочастотных колебаний указывает на процесс воз­буждения в коре головного мозга. Это бывает харак­терным при возникновении психофизиологической на­пряженности во время работы, свидетельствует о возникновении эмоциональных состояний.

Помимо ЭЭГ биоэлектрическая активность голов­ного мозга характеризуется также вызванными потен­циалами (ВП), возникающими в ответ на внешнее воз­действие и в относительно строгой связи с ним. Одной из разновидностей ВП является реакция навязывания ритма — следование колебаний биопотенциала за ча­стотой ритмического раздражителя. Метод ВП исполь­зуется при изучении восприятия, внимания, интеллек­та, функциональной асимметрии мозга.

Электромиограмма (ЭМГ) представляет регистра­цию биопотенциалов мышц человека. ЭМГ служит весьма чувствительным объективным показателем включения в динамическую или статическую работу отдельных групп мышц. Такой анализ необходим при изучении рабочей позы и управляющих движений оператора. Суммарная биоэлектрическая активность мышц оценивается показателем

где Аi и ti — соответственно амплитуда и длитель­ность i-го мышечного сокращения; Т — период на­блюдения.

С помощью ЭМГ можно регистрировать также утомление человека. При утомлении уменьшается сум­марная активность мышц и средняя амплитуда колеба­ний [75].

Кожно-гальваническая реакция (КГР) характери­зует изменение электрического сопротивления или разности потенциалов кожи. КГР является одним из наиболее результативных способов регистрации воз­никновения эмоциональной напряженности у опера­тора. При этом наблюдается падение электрического сопротивления кожи или увеличение разности потен­циалов между двумя точками кожной поверхности (от 10 — 30 мВ/см в нормальном состоянии до 100 мВ/см и более при возникновении эмоциональной напряжен­ности).

Электрокардиограмма (ЭКГ) заключается в регис­трации электрических явлений, возникающих в сер­дечной мышце. ЭКГ состоит (см. рис. 7.2, г) из ряда зубцов, характеризующих протекание тех или иных процессов в сердечной мышце, и интервалов между ними. Зубец R соответствует моменту возбуждения желудочков сердца, а зубец Т — моменту выхода их из состояния возбуждения. Интервал R— R характеризу­ет длительность сердечного цикла, а интервал Q — Т соответствует периоду от начала возбуждения желу­дочков сердца до окончания их возбуждения.

В инженерной психологии ЭКГ используется для определения напряженности работы оператора. Для этого измеряются: частота сердечных сокращений (ЧСС), систолический и гистографический показатели. Частота сердечных сокращений определяется величи­ной, обратной продолжительности R—R интервалов.

Систолический показатель определяется процент­ным соотношением времени сокращения желудочков сердца ко всему времени сердечного цикла, т. е.

Для определения гистографического показателя определяется N последовательных значений величин t_RR [38]. Весь диапазон изменения t_RR разбивается на m интервалов одинаковой длины. Если через t_i обо­значить середину i-го интервала, а через n_i — число значений t_RR, попавших в i-й интервал, то величину гистографического показателя можно вычислить по формуле

(7.2)

При возникновении напряженности в работе опе­ратора рассмотренные показатели ЭКГ, как правило, увеличиваются.

Электроокулограмма (ЭОГ) характеризует электри­ческую активность глазных мышц. Обычно использу­ется раздельная регистрация вертикальных и горизон­тальных движений глаз. При этом знак потенциала ЭОГ указывает направление перемещения взгляда, а его величина — угол перемещения. ЭОГ применяется для анализа работы зрительной системы человека со средствами отображения информации, для анализа распределения и переключения внимания оператора в процессе работы и других целей.

Пневмограмма (ПГ) представляет собой запись внешнего дыхания. Она используется для оценки пси­хофизиологической напряженности. В состоянии воз­буждения или напряжения частота дыхания увеличи­вается до 50—60 колебаний в минуту, наблюдается также уменьшение глубины дыхания и укорочение фазы выдоха (t_выд) относительно фазы вдоха (t_вд).

Речевой ответ (РО) изучается по спектральным и временным характеристикам речи оператора. По изме­нению интонации голоса, которая сопровождается изме­нением спектрального состава звуковых колебаний, мож­но судить о возникновении эмоциональных состояний оператора, напряженности и утомления в его работе. В последнее время получены данные, свидетельствующие о том, что информация об этих состояниях содержится также во временных параметрах РО. Например, при развитии утомления увеличиваются длительность слов и пауз между ними, а также их дисперсии.

Помимо рассмотренных методов, получивших до­вольно широкое применение в инженерной психологии и не нашедших отражения в табл. 7.1, для исследования деятельности оператора используется в ряде случаев еще ряд методов, показанных на рис. 7.2. Спирометрия (от лат. spirare — дышать, выдыхать) представляет ме­тод исследования жизненной емкости легких путем измерения объема выдыхаемого воздуха; этот метод используется для характеристики непроизвольных сдви­гов уровня активации в ходе, например, суточного цик­ла. Динамометрией определяется мышечное утомление, статическая выносливость, величина волевого усилия.

Для оценки динамики функциональных состояний используются, наряду с ЭКГ, такие методики исследо­вания сердечно-сосудистой системы, как пульсометрия, плетизмография, сфигмография, различные раз­новидности кардиографии (баллистокардиография, фонокардиография, динамокардиография), измерение кровяного давления (венозного и артериального).

Пульсометрия (от лат. pulsus — удар, толчок) зак­лючается в измерении частоты пульса. Ее измерение интегрально отражает различные стороны психофизи­ологического напряжения: мышечного, терморегуляторного, нервно-эмоционального и др. Поэтому частота пульса при осуществлении той или иной деятельности может использоваться для оценки сложности выпол­няемых трудовых операций. Увеличение частоты пуль­са наблюдается при мышечной работе, эмоциональном возбуждении и в меньшей степени — при напряжен­ной умственной деятельности. В момент выраженного напряжения частота пульса (частота сердечных сокра­щений) может достигать 150—180 ударов в минуту.

Плетизмография (от греч. plethysmos — увеличе­ние) представляет методику регистрации сосудистых реакций организма и заключается в определении из­менения объема органов человека, зависящих от состо­яния кровеносных сосудов; используется как чувст­вительный индикатор вегетативных сдвигов при раз­личных реакциях организма. Сфигмография (от греч. sphygmos — биение сердца) представляет метод иссле­дования кровяного давления в артериях и ритма сер­дечной деятельности по биению пульса.

В ряде случаев хорошие результаты дает актография (от лат. actus — действие, движение) — метод ав­томатической региетрации двигательной активности человека во времени. Различают общую и дифферен­цированную актографию. Первая обеспечивает реги­страцию двигательной активности организма в целом (общая активность), вторая — регистрацию специфи­ческой двигательной активности (например, тремор). Актография осуществляется при помощи специальных устройств — актографов, в которых движение улавли­вается специальными датчиками (например, тензодат-чиками), а затем преобразуется в регистрируемые элек­трические или механические сигналы. Актография является хорошим индикатором определения утомле­ния и напряженности оператора, позволяет осуще­ствить в ряде случаев бесконтактный съем информа­ции о его функциональном состоянии.

Заканчивая рассмотрение физиологических мето­дов, следует отметить, что в инженерно-психологичес­ких исследованиях в подавляющем большинстве случа­ев (в отличие, к примеру, от клинической практики) они не имеют самостоятельного значения. Как правило, они используются в сочетании с психологическими и дру­гими методами, в определенной степени дополняя их.

7.2. Методы получения и обработки физиологической информации

Рассмотренные физиологические показатели об­ладают различными электрическими характеристика­ми, и прежде всего шириной спектра сигналов и ам­плитудой. Примерные значения этих характеристик приведены на рис. 7.1 и в табл. 7.1. Из них видно, что наибольшие трудности в регистрации представляет ЭЭГ. Для ее регистрации требуется наличие экрани­рованного помещения, что существенно затрудняет применение этого метода в реальных условиях. Наименьшие трудности для регистрации вызывает РО, ЭМГ, КГР. Электрические сигналы этих показателей имеют сравнительно большую величину, поэтому съем сигналов и их усиление не представляют особых труд­ностей.

Некоторые сигналы (например, КГР, ЭОГ) медлен­но изменяются во времени и представляют собой ото­бражения напряжения постоянного тока. Поскольку не­посредственное усиление постоянного напряжения затруднительно, эти сигналы необходимо предвари­тельно преобразовать в высокочастотные и вести уси­ление на повышенной частоте, что с точки зрения тех­нической реализации является более простым делом. Принцип измерения одного физиологического показа­теля рассмотрим с помощью обобщенной схемы изоб­раженной на рис. 7.3. Рассмотрим кратко состав и назначение основных элементов этой схемы.

Рис. 7.3. Структурная схема измерения физиологического показателя.

Датчики (электроды) служат для отведения потен­циалов с поверхности тела на человека. К конструк­ции и способу крепления датчиков предъявляются следующие требования: обеспечение надежного и постоянного контакта с кожей человека, отсутствие смещения при движениях испытуемого, возможность быстрой и легкой установки и съема электродов, ис­ключение беспокойства испытуемого или причине­ния ему боли. По способу крепления датчики могут быть накладывающимися (прижимными) или прик­леивающимися. Наиболее хорошо удовлетворяют предъявляемым требованиям накладываемые датчи­ки. Классификация наиболее часто используемых датчиков приведена в табл. 7.2. Более подробное опи­сание их дается в главе X.

Таблица 7.2

Примечание: АД — артериальное давление; ВД — венозное давление; СФГ — сфигмограмма; ПГ — пневмограмма; ФКГ — фонокардиограмма; БКГ — баллистограмма; ДКГ — динамо-кардиограмма; ТМ — термометрия; рН — концентрация водородных ионов; Сса, Ск — содержание соответственно катионов кальция и калия в жидкостях организма; АГ — актограмма.

Преобразователь служит для преобразования исход­ного сигнала к виду, с которым легко вести дальнейшее усиление сигнала. Основным видом преобразования является преобразование медленно меняющегося напряжения в высокочастотное. В этом случае преобразо­ватель представляет собой амплитудный или частотный модулятор.

Усилитель биопотенциалов необходим для усиле­ния исходного сигнала до величины, которая может быть легко зафиксирована с помощью регистрирую­щих устройств. Усилители должны удовлетворять сле­дующим требованиям: обеспечить необходимый коэф­фициент усиления, обладать равномерной амплитудной характеристикой во всем диапазоне спектра сигналов, иметь малые нелинейные искажения.

Регистратор служит для визуальной регистрации (записи) исследуемого сигнала в течение необходимо­го времени. Регистрации может предшествовать пред­варительный автоматический анализ сигнала. В каче­стве анализаторов и регистраторов используются: одно- и многоканальные осциллографы, самописцы, печата­ющие устройства, спектроанализаторы и т. п. Во мно­гих случаях помимо регистрации и ручной расшифров­ки информации используют также ее автоматическую обработку, используя специализированные устройства или универсальные ЭВМ, работающие по определен­ной программе. Следует иметь в виду, что в общем случае физиологические процессы, происходящие в организме оператора в процессе его деятельности, опи­сываются в рамках теории случайных нестационарных процессов [96].

Исследование только одного физиологического показателя, как правило, не может дать однозначного ответа о состоянии оператора. Поэтому в практике инженерно-психологических исследований применя­ется обычно так называемый полиэффекторный метод исследования, заключающийся в одновременной запи­си и анализе целого комплекса показателей, называе­мого симптомокомплексом. По своему назначению полиэффекторный метод в какой-то степени аналоги­чен тестовой батарее в психологических исследовани­ях. Применение полиэффекторной методики позволя­ет значительно повысить надежность и достоверность диагностики состояний оператора при выполнении данной деятельности.

При выборе показателей, входящих в состав симптомокомплекса, необходимо руководствоваться следу­ющими соображениями:

1. Показатель должен быть информативным, т. е. с его помощью должно быть обеспечено установление интересующего исследователя состояния оператора.

2. Регистрация показателя не должна влиять на ра­боту оператора, не должна мешать ему и стеснять его движений. Этому требованию наиболее полно удовлетворяют бесконтактные методы (например, РО), наименее полно — все контактные методы.

3. Регистрация показателя должна быть легко техни­чески реализуема, не должна требовать громозд­кой и сложной аппаратуры, создания для операто­ра специальных условий, при которых возможна регистрация этого показателя. С этой точки зрения наименее удобным является применение ЭЭГ. 4. Должна быть обеспечена возможность непрерыв­ной регистрации показателя в течение всего вре­мени работы оператора.

Для практической реализации полиэффекторной методики создаются специальные системы съема и обработки электрофизиологической информации. Как отмечают Г.А. Сергеев, А.Ф. Романенко и В.Г. Евграфов [164], по принципу построения они делятся на два основных класса: непосредственные (иначе их еще называют контактными) и биорадиотелеметрические. В этих системах предполагается автоматизированный съем и регистрация электрофизиологических показа­телей с возможностью как первичного математическо­го анализа для экспресс-контроля (от англ. express — усиленный) с помощью АВМ, так и вторичного анализа для выявления тонкой статистической структуры ре­гистрируемой информации с помощью ЦВМ.

В зависимости от уровня требований, предъявля­емых к точности, адекватности и оперативности полу­чения информации о состоянии человека, следует дифференцированно подходить к выбору комплекса контролируемых показателей, по которым оценивает­ся состояние человека. Выбор же алгоритмов первич­ной статистической обработки электрофизиологичес­кой информации должен осуществляться с учетом характера нестационарности исследуемых реали­зации.

С учетом всего сказанного один из возможных вариантов структурной схемы многоканальной систе­мы съема и анализа физиологической информации приведен на рис. 7.4. Принцип работы каждого канала аналогичен тому, который показан на рис. 7.3. Для об­работки и анализа информации используются специ­альные регистрирующие устройства и преобразовате­ли, а также ЭВМ, с помощью которых осуществляется экспресс- и вторичный анализ этой информации. Не­достатками построения рассматриваемой системы яв­ляются следующие:

• возникновение большого числа разнообразных по приро­де помех (артефактов), которые в значительной степени затрудняют съем и регистрацию объективной физиологи­ческой информации, а зачастую делают их невозможны­ми, особенно при исследовании ЭЭГ;

• проводники, связывающие датчики с усилителями и преобразователями, ограничивают движения испытуе­мого, что, естественно, сказывается на качестве его дея­тельности;

• само наличие большого числа датчиков отрицательно ска­зывается на самочувствии оператора.

Рис. 7.4. Структурная схема многоканальной системы с непосредственным съемом информации.

Примером практической реализации полиэффекторной методики с непосредственным съемом инфор­мации является такое широко известное устройство как детектор лжи. Оно позволяет дать оценку эмоциональ­ным реакциям человека на основе анализа таких фи­зиологических характеристик как КГР, ЭОГ, частота пульса, плетизмограмма и др. Точность прогноза мо­жет доходить до 70% [148].

Биорадиотелеметрическая система (рис. 7.5) устра­няет второй из отмеченных выше недостатков и умень­шает первый. Успехи в области микроэлектроники позволяют создавать легкие малогабаритные переда­ющие устройства, позволяющие размещать их непос­редственно на операторе, вблизи датчиков и надежно экранировать. При этом почти полностью будет ликвидировано ограничение свободы действий и переме­щения оператора в процессе его деятельности. Для передачи информации от оператора в устройство об­работки используется система многоканальной радио­связи, включающая в себя радиопередающее и радио­приемное устройства, а также устройства уплотнения и разделения каналов. Конкретная реализация радиобиотелеметрической системы, используемой для конт­роля состояния космонавтов на конкретном космичес­ком корабле «Восток—З», приведена на рис. 7.6 [173]. В этой системе, помимо рассмотренной ранее системы радиосвязи, для передачи физиологической информа­ции используется бортовой регистратор (БР) и систе­ма для оперативной передачи частоты пульса с помо­щью передатчика «Сигнал» (С).

 

Рис. 7.5. Структурная схема многоканальной биорадиотелеметрической системы.

Рис. 7.6. Схема биотелеметрической системы корабля «Восток-3»: ЭЭГ, ЭОГ — предусилители для регистрации электроэнцефалограммы и электроокулограммы;

ЭКГ — усилители для записи электрокардиограммы;

У₁, У₂ — усилители ЭКГ, используемые для записи ЭЭГ и ЭОГ; ПГ— усилитель для записи пневмограммы;

КГР — система для регистрации кожно-гальванических реакций; ЭКФ — электрокардиофон, система для оперативной передачи частоты пульса с помощью передатчика «Сигнал» (С); АР — автономный регистратор для записи частоты пульса и дыхания во время приземления; БР — бортовой регистратор;

РТС — радиотелеметрическая система;

Р — регистрирующее устройство.

Как уже отмечалось, при анализе полученной фи­зиологической информации предпочтение следует от­давать методам обработки, основанным на нестацио­нарной модели случайного процесса, так как такие процессы характеризуют «динамику» функционирова­ния той или иной физиологической системы, в то вре­мя как стационарные случайные процессы характеризуют «статику», или установившееся состояние режи­ма функционирования системы.

В зависимости от вида выходной, получаемой в результате обработки, статистически контролируемой физиологической информации различают следующие методы математического анализа реализации физио­логических процессов: корреляционный, спектральный, периодопараметрический, структурный, параметри­ческий и метод моментных корреляционных функций. Остановимся кратко на двух последних методах, наи­более адекватно описывающих быстроменяющиеся физиологические процессы, в частности, ЭЭГ.

Параметрический анализ нестационарных случай­ных процессов позволяет вести обработку по одному из трех критериев: минимума ошибки смещения, ми­нимума средней квадратической ошибки, максимума вероятности невыхода ошибки за заданные пределы. Для каждого критерия определяется оптимальная ве­совая функция, называемая параметрической. С ее помощью находится центрированная составляющая реализации физиологического процесса, а затем тре­буемые статистические характеристики.

Метод моментных корреляционных функций дает возможность количественного контроля уровня неста­ционарности физиологического процесса. При анали­зе ЭЭГ он характеризует степень возбуждения мозга, вызванную выполнением оператором определенной задачи управления. С этой целью могут быть исполь­зованы три статистических критерия:

где — корреляционные моменты 1-го, 2-го и 3-го порядка, s², — дисперсия.

В стационарном случае (невозбужденный мозг, охваченный нейронными связями случайного характе­ра) S= 2 ± D, где D<1. Увеличение информационного параметра, как правило, наблюдается во время реше­ния оператором сложных логических задач при интен­сивном возбуждении доминантных очагов.

Радиус нестационарности r_н отражает существен­ные изменения нейронных образований мозга, связан­ных либо со стабилизацией нейронных связей, либо, напротив, с нарушением устойчивости регулятивных механизмов мозга при снижении его функционально­го состояния. Расчет рн позволяет установить харак­тер межполушарной асимметрии, уровень которой воз­растает по мере увеличения напряжения, связанного с решением сложных задач.

Параметр Z может использоваться для изучения временных характеристик биопотенциалов, отражающих динамику чередования фаз возбуждения и тормо­жения нейронных ансамблей головного мозга опера­тора во время работы. Увеличение Z свидетельствует об изменении (локальной нестационарности) биопотен­циалов, вызванном структурной перестройкой нейрон­ных ансамблей [164].

Более подробно вопросы анализа случайных про­цессов рассмотрены в специальной литературе [50, 96, 177].

Глава VIII. МАТЕМАТИЧЕСКИЕ МЕТОДЫ

8.1. Математическая обработка экспериментальных данных

Математические методы представляют совокуп­ность алгоритмов, основанных на теоретических поло­жениях и идеях определенного раздела математики и позволяющих осуществить комплексный анализ тех или иных закономерностей и отношений. Применение математических методов в инженерной психологии развивается, как уже отмечалось, по трем основным направлениям:

• математическая обработка экспериментальных данных;

• математическое моделирование деятельности оператора;

• вычисление количественных значений инженерно-пси­хологических показателей.

Во многих случаях основным способом вычисле­ния последних является обработка экспериментальных данных или моделирование, поэтому это направление в данном разделе специально не рассматривается. Способы вычисления этих показателей рассматрива­ются при изучении соответствующих вопросов. При­менение математических методов связано с прогрес­сом вычислительной техники, применением ЭВМ в инженерно-психологических исследованиях. Эта связь наиболее ярко проявляется при автоматизации обра­ботки результатов эксперимента, применении имита­ционных моделей деятельности оператора, производ­стве различного рода вычислений.

Основными задачами математической обработки экспериментальных данных являются: определение характеристик случайных величин и событий, сравне­ние между собой их вычисленных значений, построе­ние законов распределения случайных величин, уста­новление зависимости между полученными случайными величинами, анализ случайных процессов. Эти вопро­сы подробно излагаются в специальной литературе [ 112, 128, 177]. Здесь же представляется целесообразным рас­смотреть лишь особенности и возможности применения их при решении инженерно-психологических задач.

Основными характеристиками случайных величин являются их математическое ожидание и дисперсия, а случайных событий — вероятность их наступления. Математическое ожидание характеризует среднее зна­чение наблюдаемой случайной величины (например, времени реакции, погрешности измерений, числа оши­бок, допущенных человеком при выполнении работы и т. п.), а дисперсия является мерой рассеивания ее зна­чений относительно среднего значения. Выборочные (опытные) значения математического ожидания и дис­персии вычисляются соответственно по формулам

(8.1)

где х_i — наблюденное значение случайной величины, n — объем выборки (число наблюдений).

Квадратный корень из дисперсии, т. е. величина носит название среднеквадратического откло­нения и имеет ту же размерность, что и сама случай­ная величина. Для оценки вероятности случайного события используют величину Р = , где m — число опытов, в которых данное событие имело место. Чем больше n, тем ближе вычисленные значения , Dx, P к своим истинным значениям, характеризующим гене­ральную совокупность изучаемой случайной величины.

Сравнение между собой одноименных характери­стик нескольких выборок проводится потому, что в силу ограниченного объема выборки полученные различия между характеристиками случайных величин (матема­тическими ожиданиями, дисперсиями и др.) может быть случайным и не всегда означает, что эти величи­ны различны на самом деле. Проверку этого факта, т. е. проверку статистических гипотез, нужно проводить с помощью непараметрических и параметрических кри­териев согласия.

В первом случае используются не сами значения наблюдаемых величин, а только их упорядоченность (для каждой пары сравниваемых величин известно, какая из них больше), т. е. критерии, не зависящие от параметров распределения. Такие критерии весьма удобны для практического использования, так как тре­буют минимального объема вычислений и априорных сведений и могут использоваться даже при невозмож­ности прямых измерений изучаемых признаков. Такие случаи встречаются, например, при проверке степени различия индивидуальных качеств двух групп опера­торов в случае, если эти качества не могут быть коли­чественно определены. Основными из непараметри­ческих критериев согласия являются критерий знаков, критерий Смирнова и критерий Вилконсона.

При использовании параметрических критериев вычисляются значения параметров сравниваемых рас­пределений. Это усложняет процедуру сравнения, од­нако позволяет получить более точные результаты. Основными из параметрических критериев являются критерий Фишера, критерий Стьюдента и критерий c².Критерий Фишера используется для проверки стати­стических гипотез о равенстве дисперсий двух выбо­рок. Он применяется в тех прикладных задачах, где необходимо исследовать стабильность изучаемых ве­личин. Например, он может быть использован для сравнения рассеянии ошибок двух операторов, разбро­сов оценок экспертов, полученных по разным методи­кам, однородности латентных периодов времени реак­ции в различных экспериментах и т. п. Критерий Стьюдента применяется для проверки значимости различия между двумя средними значениями, крите­рий c² служит для сравнения двух распределений, для проверки согласия эмпирического распределения с одним из теоретических.

Одним из способов проверки статистических ги­потез является последовательный анализ. Он приме­няется в том случае, когда число наблюдений в ис­следовании не устанавливается заранее, а является случайной величиной. Особенность последовательно­го анализа состоит в том, что после осуществления каж­дого наблюдения принимается одно из следующих решений: принять проверяемую гипотезу, отвергнуть ее, продолжать испытания. Прикладные задачи иссле­дования, в которых применяется последовательный анализ, могут быть теми же, что и в случае проверки гипотез по выборкам заданной длины, но при этом возможна существенная экономия в длительности эк­сперимента. В инженерной психологии последователь­ный анализ широко используется, например, при оцен­ке результатов деятельности оператора. С его помощью определяется то число опытов (решаемых оператором учебных задач), по выполнении которых оператору с заданной достоверностью выставляется оценка «зачет» или «незачет».

Процедура последовательного анализа сводится к следующему. На каждом шаге испытаний после каж­дого опыта фиксируется число d_n благоприятных исхо­дов среди проведенных n наблюдений. По известным формулам [15], зная заданные вероятности ошибок первого и второго рода, определяются значения оце­ночных границ а_n и r_n. В системе координат (d_n, n) стро­ятся две параллельные прямые r_n(n) и а_n(n), имеющие одинаковый угловой коэффициент (рис. 8.1). Точки (dn, n) наносятся на график по ходу контроля, и эксперимент проводится до тех пор, пока очередная точка не вый­дет за пределы полосы, заключенной между прямыми а_n и r_n. Если d_n<a_n, то оператор получает «незачет», если d_n>r_n — «зачет». В случае, если a_{n £} d_n £ r_n, то проверка продолжается. Применение последовательного анали­за позволяет существенно уменьшить объем исследо­вания по сравнению с традиционным методом фикси­рованной однократной выборки.

Рис. 8.1. Схема проведения последовательного анализа.

Построение законов распределения позволяет наи­более полно и точно описать изучаемую случайную величину, полученную в результате проведения инже­нерно-психологического наблюдения или эксперимен­та. Для построения закона распределения предвари­тельно строится гистограмма (от греч. histos — столб и gramma— запись). Она является одним из способов графического представления количественных данных в виде прямоугольных столбиков, примыкающих друг к другу, высота которых соответствует частоте каждо­го класса данных. Для построения гистограммы интер­вал, в котором сосредоточены наблюдения, делится на n подынтервалов (разрядов) и подсчитывается число наблюдений, значения которых соответствует данному разряду. На основании этих данных и строится гистог­рамма, которая представляет собой кусочно-непрерыв­ную функцию, которая в пределах данного разряда равна числу (частоте) наблюдений, попавших в него. Наиболее часто гистограмму практически применяют в качестве плотности распределения случайной вели­чины, по наблюдениям которой она построена.

Различают одномерные и многомерные (в частно­сти, двумерные) законы распределения. Одномерный закон показывает, как часто в изучаемой совокупности встречаются опыты с данным значением изучаемой случайной величины. Закон распределения можно изобразить графически (рис. 8.2), либо описать той или иной аналитической зависимостью. Его пик приходит­ся на наиболее вероятное (наиболее распространенное) значение случайной величины. Примерами такого за­кона являются, в частности, распределения значений тех иди иных антропометрических показателей. Дву­мерный закон учитывает совместное распределение двух количественных показателей, например, числа ошибок и времени решения задач оператором [35]. В инженерной психологии наиболее часто применяет­ся нормальный, экспоненциальный, биноминальный законы распределения, альфа- и гамма- распределения, распределение Пуассона и др. Соответствие меж­ду опытным и теоретическим распределениями прове­ряется с помощью критериев согласия c² или Колмо­горова. При этом следует иметь в виду, что одно и то же опытное распределение может дать положительный результат при сравнении не с одним, а с несколькими теоретическими распределениями. Такое обстоятель­ство имеет место, например, при изучении времени реакции оператора [182]. В таких случаях следует опи­раться не только на результаты формальной проверки с помощью критериев согласия, а изучать прежде все­го психологическую сущность и условия применимос­ти того или иного закона распределения.

Рис. 8.2. Гистограмма и сглаживающая ее теоретическая функция распределения (пример).

Для определения связи между двумя и более пере­менными используются такие методы статистического анализа, как корреляционный, регрессионный, диспер­сионный, факторный и др. Корреляционный анализ служит для установления вида, знака и тесноты связи между двумя или несколькими случайными переменны­ми. В первом случае используют коэффициент парной корреляции, во втором — коэффициент множественной корреляции. Примером использования корреляционно­го анализа в инженерной психологии является, в част­ности, проверка прогностической валидности психоди­агностических тестов. Мерой валидности является в этом случае коэффициент корреляции оценок испы­туемых по психофизиологическим методикам с оцен­ками их профессиональной деятельности (т. е. с вне­шним критерием). Однако всегда следует помнить, что при интерпретации результатов корреляционного анализа необходима особая осторожность при учете статистически достоверных высоких корреляций: иногда могут возникнуть ложные корреляции за счет того, что обе изучаемые переменные испытывают сильное влияние третьего, не учтенного при наблю­дении фактора.

Для более углубленного изучения сопряженности количественных показателей в исследуемой совокуп­ности объектов служит регрессионный анализ. Регрес­сия (от лат. regressio — движение назад), выражаемая либо графически, либо аналитически, показывает как в среднем изменяется изучаемый показатель при из­менениях какого-то фактора (факториального показа­теля). Так же как и корреляция, регрессия может быть парной, либо множественной. В общем случае проце­дура регрессивного анализа (на примере парной рег­рессии) сводится к следующему. Пусть есть основания полагать, что изучаемые случайные величины х и у связаны некоторым соотношением. Тогда задача его описания распадается на установление общего вида зависимости и вычисление оценок его параметров. Стандартных методов выбора общего вида кривой не существует: здесь необходимо сочетать визуальный анализ корреляционного поля с качественным анали­зом природы переменных. Методы оценки параметров наиболее хорошо разработаны для линейных зависи­мостей, основным из них является метод наименьших квадратов. В общем виде уравнение множественной линейной регрессии имеет вид

(8.2)

где а₀ и а_i — неизвестные коэффициенты, определяе­мые методом наименьших квадратов; х_i — исследуемые психологические показатели; n — число учитываемых показателей.

При n = 1 выражение (8.2) превращается в уравне­ние парной регрессии. Выражения типа (8.2) называ­ются также регрессионными моделями. В заключение отметим, что регрессия показывает лишь как изменя­ется изучаемый показатель в зависимости от измене­ния факторных показателей, но она ни в коем случае не показывает причинно-следственных связей между показателями.

При изучении трудовой деятельности часто при­ходится оценивать достоверность и степень влияния какого-либо фактора (или факторов) на изменение ве­личины некоторого показателя деятельности человека по сравнению со случайными причинами (например, случайным изменением значений изучаемого показа­теля от опыта к опыту). Эффективным методом реше­ния подобных задач является дисперсионный анализ. В зависимости от числа факторов, влияние которых исследуется, дисперсионный анализ подразделяется на одно-, двух-, трех- и т. д. факторный. При проведении дисперсионного анализа вся совокупность эксперимен­тальных данных разбивается на группы по градациям факторов. Градации могут различаться либо качествен­но, либо количественно по степени действия фактора. Так, при изучении влияния космического полета на психофизиологические показатели космонавта в дис­персионный комплекс были включены такие факторы, как условия работы космонавта с двумя градациями (полетные условия, земные условия); индивидуальность космонавта, каждую градацию которой представлял конкретный человек [137]. Значимость влияния факто­ра оценивается с помощью критерия согласия Фише­ра, представляющего в данном случае отношение факториальной (межгрупповой) дисперсии к случайной (внутригрупповой). Если различие между этими дис­персиями оказывается значимым, то и действие фак­тора на исследуемый показатель деятельности челове­ка оказывает существенное влияние.

Для исследования статистически связанных при­знаков с целью установления определенного числа скрытых от наблюдения факторов используют фактор­ный анализ. Сего помощью устанавливается связь изменения одной переменной (например, показателя деятельности оператора) с изменением другой пере­менной и определяются основные факторы, лежащие в основе указанных изменений. Несколько реже по сравнению с рассмотренными при математической обработке данных в инженерной психологии исполь­зуются латентный и кластерный анализы.

Многие из изучаемых в инженерной психологии процессов носят вероятностный характер и поэтому описываются случайными функциями. Примером их является большинство электрофизиологических пока­зателей, рассмотренных в главе VII: ЭЭГ, ЭКГ, ЭМГ, ЭОГ и др. Математическая обработка эксперименталь­ных данных заключается в этом случае в вычислении основных характеристик данной случайной функции по ее отдельным реализациям, зарегистрированным в ходе эксперимента. Важной задачей при этом является установление таких свойств случайного процесса, как стационарность (постоянство основных характеристик во времени) и эргодичность (совпадение математичес­ких ожиданий и других характеристик для всех имею­щихся реализации данной случайной функции). Для анализа стационарных процессов применяется спект­ральный анализ. Свойство эргодичности позволяет выявить все характеристики данной случайной функ­ции по одной достаточно длинной реализации, в то время как характеристики не эргодических процессов возможно определить лишь при достаточно большом числе реализации.

В инженерной психологии, как правило, экспери­ментальному изучению подвергается не вся генераль­ная совокупность, а только часть ее — выборка; т. е. группа испытуемых, представляющих определенную популяцию и отобранных для эксперимента или на­блюдения. На основании полученных характеристик выборки делаются выводы о генеральной совокупно­сти. Практически любое статистическое исследование в инженерной психологии основано на анализе свойств и характеристик определенной выборки. Ее объем определяется двумя противоречивыми услови­ями. С одной стороны, она должна быть достаточно большой, чтобы правильно отразить все свойства ге­неральной совокупности. С другой стороны, она не должна быть чрезмерно большой, чтобы была реаль­ная возможность ее изучения. Поэтому результаты математической обработки экспериментальных дан­ных для выборки (вследствие случайного отбора в нее объектов из генеральной совокупности) могут отли­чаться от соответствующих характеристик генераль­ной совокупности. В связи с этим необходимо оценить достоверность полученных результатов, т. е. возмож­ность их распределения на всю генеральную совокуп­ность.

Для оценки достоверности пользуются принципом практической уверенности. Он состоит в том, что до­стоверным считают событие, имеющее достаточно большую, близкую к единице, вероятность. Такая ве­роятность называется доверительной. Величина, до­полняющая ее до единицы, называется уровнем зна­чимости. Он представляет собой вероятность того, что заключение, принятое достоверным, на самом деле окажется ошибочным. Общепринятыми считаются три уровня значимости: 0,05 — для обычных исследо­ваний, 0,01 — для важных исследований, 0,001 —для особо важных исследований (например, связанных с отсутствием вредности какого-либо воздействия на человека). Соответствующие этим уровням значимо­сти доверительные вероятности соответственно рав­ны: 0,95; 0,99; 0,999. При построении законов распре­деления случайных величин вычисляется также для заданной доверительной вероятности диапазон воз­можных значений генеральной статистической ха­рактеристики. Этот диапазон называется доверитель­ным интервалом.

При отборе данных, характеризующих ту или иную выборку в инженерно-психологических исследованиях, следует учитывать в ряде случаев различные проявле­ния изменчивости характеристик оператора. Существу­ет по крайней мере два ее проявления. Во-первых, от индивидуума к индивидууму (индивидуальные разли­чия между операторами); во-вторых, для конкретного индивидуума — случайное изменение характеристик оператора от опыта к опыту. Одновременный учет обоих проявлений изменчивости может проводиться различными способами:

• при формировании выборки для каждого из n испыту­емых берется по некоторому числу m реализации слу­чайной величины, всего получается N=m×n значении;

• с помощью жребия выбирается конкретный оператор и для него берется требуемое число значений изучаемой случайной величины;

• выборка формируется по всем n операторам из сред­них значений изучаемой случайной величины, получен­ных на основании усреднения m значений этой величи­ны для каждого оператора, что эквивалентно, как и в первом случае, общему объему выборки, равному N=m×n.

Однако в любом случае выборка обязательно дол­жна быть представительной, т. е. такой, чтобы элемент генеральной совокупности мог попасть в нее с задан­ной вероятностью, не зависящей от характеристик, подлежащих измерению. Такая выборка называется репрезентативной (от фр. representatif — представи­тельный).

8.2. Возможности формализации деятельности оператора

Применение математических методов в инженер­ной психологии основано во многих случаях на фор­мализации деятельности оператора. В самом общем случае под формализацией (от лат. forma — вид, образ) понимается уточнение содержания познания, осуще­ствляемое посредством того, что изучаемому объекту (в инженерной психологии — деятельности оператора) определенным образом сопоставляются некоторые материальные конструкции, обладающие относитель­но устойчивым характером и позволяющие в силу это­го выявлять и фиксировать существенные и закономер­ные стороны рассматриваемых объектов. Особенность формализации как гносеологического приема состоит в том, что совершающееся с ее помощью выявление и уточнение содержания происходит через выявление и фиксацию его формы. Во всякой формализации всегда присутствует момент огрубления живой, развивающей­ся действительности. Однако это огрубление является необходимой стороной процесса познания.

Основное значение для формализации имеют зна­ки специального характера, в частности, применяемые в математике. Проведение формализации всегда сопровождается противоречием между формой и содержа­нием. Опыт показывает, что если формализуется дос­таточно богатая содержанием теория, область научно­го знания (например, деятельность оператора), то она не может быть полностью отображена в формальной системе; в этой области всегда остается невыявленный, неформализуемый остаток. Это несоответствие между формализацией и формализуемым содержанием выс­тупает в качестве внутреннего источника развития формально-логических средств науки. Преодоление указанного противоречия происходит путем построе­ния новых формальных систем, в которых формализу­ется часть того, что не было учтено при предшествую­щих формализациях. Таким образом осуществляется все более глубокая формализация содержания, никог­да, однако, не достигающая абсолютной полноты.*

* Философский словарь // Под ред. М.М. Розенталя, П.Ф. Юди­на. — М.: Политиздат. — 1968. — С. 383.

 

Рассмотренные общефилософские и общеметодо­логические проблемы формализации научного знания имеют непосредственное отношение к инженерной психологии. Именно в ней открываются особенно боль­шие возможности для формализации деятельности человека. Этому способствуют следующие обстоятель­ства [77]. В изучаемой здесь деятельности человек ре­шает ограниченный круг технических задач, а его дей­ствия зачастую оказываются детерминированными извне техническими условиями. Помимо этого для операторской деятельности отбирается определенный круг людей, психофизиологические показатели кото­рых отвечают соответствующим требованиям. Оба эти обстоятельства способствуют как ограничению числа существующих психологических переменных, опреде­ляющих поведение операторов, так и уменьшению различий в их поведении. Все это и дает основание для формализованного описания психологических законо­мерностей деятельности оператора.

Формализация деятельности оператора, как отме­чается в [207], предполагает в первую очередь матема­тическое моделирование его трудового процесса. В об­щем случае модель любой деятельности может быть представлена в виде набора взаимосвязанных между собой частных моделей. При моделировании необхо­димо учитывать форму и тип труда (управление систе­мой, техническое обслуживание, ремонт и т. п.); состав­ляющие трудовой процесс операции, их взаимосвязь, точность и время выполнения; влияние на них направ­ленности деятельности, дефицита времени, внешних условий и многих других факторов.

Применяемые на практике модели можно класси­фицировать по функциональному назначению (модели информационного поиска [62], принятия решений [17], значащих переживаний [77], приобретения и утраты навыков [10], технической диагностики и устранения неисправностей [17] и др.) и принципу построения (информационные, игровые, структурно-алгоритмичес­кие и пр.). Приведенные модели, классифицированные по функциональному назначению, являются частными моделями, отображающими либо отдельные стороны деятельности, либо ее отдельные количественные ха­рактеристики (точность, надежность, производитель­ность и т. п.), но не моделируют профессиональную деятельность в целом как специфическое сложное явление. Некоторые из этих моделей будут рассмотре­ны при изучении соответствующих разделов.

Полная модель деятельности человека может быть получена лишь на основе комбинированного использова­ния частных моделей с учетом специфики связи между ними, обусловленными психофизиологическими возмож­ностями человека и характерными для данной системы условиями его деятельности. В таких моделях возможнос­ти формализации, как правило, меньше по сравнению с частными моделями. В них обычно остается не учитывае­мый, не формализуемый остаток, поэтому полные модели являются большим огрублением действительности, чем частные модели. Однако это обстоятельство не может служить основанием для отказа от формализации деятель­ности оператора. Важно только учитывать степень огруб­ления и с учетом этого применять созданные модели на практике и делать соответствующие выводы. Наличие же неформализуемого остатка является обычна стимулом для дальнейшего совершенствования разработанных моделей. Разработка математических моделей деятельности опера­тора является важнейшим направлением применения ма­тематических методов в инженерной психологии.

Анализ деятельности человека в СЧМ показывает, что современный уровень развития отдельных матема­тических методов и недостаточная степень познания психофизиологических и интеллектуальных характери­стик, а также поведенческих мотивов человека не по­зволяют в настоящее время предложить универсаль­ного метода формализации, адекватно описывающего все эти процессы в деятельности человека. Поэтому для описания и оценки деятельности человека в инже­нерной психологии используется большое число раз­нообразных математических методов. В связи с этим выбор математического аппарата и построения на его основе адекватной математической модели становится самостоятельной проблемой. Чтобы уменьшить затруд­нения, возникающие при выборе подходящей модели, стремятся каким-то образом классифицировать уже известные модели, методы их построения и анализа, а также определить возможные области их применения. Одна из таких классификаций, основанная на делении моделей на частные и общие, рассмотрена выше. Дру­гие подходы к классификации математических моде­лей приведены в работах [40, 107, 178]. Однако эти классификации несколько громоздки и не всегда дос­таточно информативны, что затрудняет их практичес­кое использование.

Одной из наиболее полных и пригодных для прак­тического использования является классификация, предложенная А.В. Кудрявцевым [83]. Она приведена в табл. 8.1. В этой классификации выделены два основ­ных класса моделей операторской деятельности: моде­ли конкретной задачи и модели оператора (класса за­дач). Модели первого класса нестабильны, поскольку изменяются от задачи к задаче даже для одного режи­ма работы оператора. В то же время эти модели доволь­но универсальны за счет более широкой сферы при­менения. Отмеченных недостатков в определенной мере лишены модели оператора, однако каждая из них (кроме, пожалуй, структурно-алгоритмических) может быть эффективно использована только в своей специ­фической области.

Таблица 8.1