CC BY
39
DOI: 10.24143/2072-9502-2018-4-63-72 УДК 004.056.5:681.518.5
Ш. Ш. Иксанов, И. В. Бучнев, С. В. Белов
КОМПЬЮТЕРНАЯ ПОДДЕРЖКА ПСИХОФИЗИОЛОГИЧЕСКОГО ОБСЛЕДОВАНИЯ УЧАСТНИКОВ ТРАНСПОРТНЫХ ГРУЗОПЕРЕВОЗОК
Процедура предрейсового медицинского осмотра водителей автотранспортных предприятий, закрепленная в нормативных документах на государственном уровне, имеет целью предотвращение аварийных ситуаций на дорогах, зачастую приводящих к человеческим жертвам. Одна из составляющих предрейсового осмотра - психофизиологическое тестирование, которое выявляет психологическое состояние водителей, степень выраженности эмоциональных реакций, особенности протекания интеллектуальной деятельности, - требует значительных временных и финансовых вложений. На основе анализа критериев, определяющих психофизическое состояние человека, и методов, применяющихся для его определения, разработана автоматизированная система, предназначенная для оценки состояния готовности водителей и сотрудников, работающих в условиях повышенной опасности, к рабочей смене. Система позволяет проводить онлайн тестирование для предсменного, предрейсового или предстартового контроля, проводит тестирование сенсомоторной реакции (реакции на свет, реакции на свет с выбором из нескольких вариантов ответа и реакции на звук), тестирование реакции на движущийся объект и тестирование тремора у водителей автопарков и сотрудников, работающих в условиях повышенной опасности. Сформированы требования к автоматической системе, распределены роли пользователя на уровне руководителя («Администратор»), квалифицированного специалиста («Врач») и исполнителя («Водитель»). Подчеркивается необходимость разработки веб-приложения, что связано с требованиями мобильности и доступности системы в любой точке следования по маршруту. Реализованы автоматический сбор и хранение результатов тестирования сотрудника для формирования индивидуальной нормы и отслеживания ее динамики.
Ключевые слова: автотранспортное средство, предрейсовый осмотр, психофизиологическое обследование, автоматизированная система.
Введение
В настоящее время на дорогах участились случаи аварийных ситуаций с человеческими жертвами, возникающие по вине водителей, которые находятся в состоянии алкогольного или наркотического опьянения, либо сопряженные с повышенной агрессивностью, что зачастую является следствием производственных конфликтов, определяющих неблагоприятный психологический фон сотрудника автотранспортного предприятия или его коллектива в целом.
По статистике на сегодняшний день на дорогах страны происходит более 170 тыс. аварий в год, из них около 20 тыс. аварий происходит по причине наркотического или алкогольного опьянения, а также из-за банальной утомляемости [1]. Для снижения этих показателей правительством были выпущены нормативные документы о медицинском обследовании работников для допуска их на смены и рейсы [2-4].
Обычная процедура контроля проходит следующим образом: водитель отправляется на медкомиссию, проходит обследование и получает разрешение на выезд в рейс. Во время обследования врачи обязаны обращать внимание на преобладающий фон настроения осматриваемого водителя, указывать, при наличии, на значительную выраженность эмоциональных реакций (состояние эйфории, апатии, напряженность, тревога, раздражительность, неустойчивость настроения). Важно также описывать особенности протекания интеллектуальной деятельности, указывать в соответствующих случаях на затруднения при концентрации внимания, рассеянность, повышенную отвлекаемость, излишнюю обстоятельность. За выявление этих характеристик отвечает врач-психофизиолог.
Психофизиология - область междисциплинарных исследований на стыке психологии и нейрофизиологии, которая изучает психику в единстве с ее нейрофизиологическим субстратом, - рассматривает соотношение мозга и психики, роль биологических факторов, в том числе свойств нервной системы, в выполнении деятельности психической [4].
Процедура предрейсового осмотра занимает продолжительное время, к тому же далеко не во всех организациях в штате есть необходимые врачи, поэтому для прохождения комиссии водителям нужно отправляться в диспансеры, что также отнимает много времени. Многие организации не хотят тратить время и, жертвуя безопасностью, игнорируют медицинский контроль [5].
В настоящее время для полного тестирования нужно покупать громоздкие и дорогостоящие комплексы для психофизиологического обследования на основе стандартных тестов.
В данном проекте предлагается проведение психофизиологического обследования в режиме онлайн, что позволит существенно повысить мобильность и простоту тестирования, а также снизит затраты на обследование.
Целью исследований являлась разработка автоматизированной системы, предназначенной для повышения мобильности обследования, снижения затрат на оборудование и содержание штата, а также автоматизации процесса тестирования сенсомоторной реакции у водителей.
Для достижения поставленной цели определены следующие задачи: анализ критериев, определяющих психофизиологическое состояние человека; создание требований к разрабатываемой автоматизированной системе; разработка клиент-серверного приложения для автоматизированного тестирования водителей как на стадии предрейсового осмотра, так и в момент его движения по маршруту.
Критерии, определяющие психофизиологическое состояние человека
Основываясь на вышеизложенных нормативных документах [2-4], экспертным методом были выявлены следующие критерии, выявляемые при обследовании водителей:
- апатия;
- напряженность;
- тревога;
- раздражительность;
- неустойчивость настроения;
- слабая концентрации внимания;
- рассеянность;
- повышенная отвлекаемость.
В качестве экспертов выступили практикующие врачи-психиатры и научные сотрудники кафедры «Психология» Астраханского государственного медицинского университета Минздрава России. Для выявления сформированных критериев рассматривались следующие тесты:
- красно-черные таблицы Шульте - Платонова;
- тест на полушарное доминирование Н. М. Тимченко;
- динамическая и статическая тремометрия;
- реакция на движущийся объект (РДО);
- теппинг-тест;
- тест на критическую частоту слияния световых мельканий и тест на критическую частоту различения световых мельканий;
- оценка физической выносливости с помощью динамометра;
- тесты для оценки сенсомоторных реакций;
- оценка внимания;
- помехоустойчивость.
Теппинг-тест, оценка физической выносливости с помощью динамометра и тест на помехоустойчивость требуют дополнительного оборудования, а значит, дополнительных затрат для организаций. Тесты на полушарное доминирование Н. М. Тимченко и красно-черные таблицы Шульте - Платонова представляют собой опросники, которые при регулярном тестировании теряют свою эффективность в связи с тем, что респонденты начинают запоминать вопросы. Поэтому для психофизиологического тестирования были выбраны тест сенсомоторной реакции (тест реакции на свет, реакции на звук и реакции на несколько объектов), тест реакции на движущийся объект и тест тремора. В табл. 1 приведены характеристики, которые выявляют эти тесты.
Таблица 1
Характеристики, выявляемые психофизиологическими тестами
Характеристика Тест
Возбудимость Лабильность Реактивность Исследование простой и сложной сенсомоторных реакций
Возбудимость Заторможенность Реакция на движущийся объект
Напряженность Возбудимость Раздражительность Тест тремора
Сенсомоторная реакция - одиночное дискретное движение испытуемого на появление (прекращение) действия некоторого раздражителя. Различают три вида сенсомоторных реакций: простая сенсомоторная реакция, сложная сенсомоторная реакция, реакция на движущийся объект.
С точки зрения физиологии сенсомоторная реакция представляет собой условный двигательный рефлекс. Данный вид реакции может возникать как ответ на различные раздражители. Чаще всего наблюдаются зрительно-двигательные и акустико-двигательные реакции. В данной работе рассматриваются простые сенсомоторные реакции, которые представляют собой ответные дискретные элементарные движения на заранее известный, но повторяющийся с произвольной периодичностью сигнал. Таким образом, испытуемый знает о появлении сигнала, но не знает, в какой конкретно момент времени он появится. Данная реакция характеризуется одним параметром - временем реакции, которое включает в себя латентный (скрытый) период и время двигательного акта. Примером простой реакции является нажатие кнопки или переключение тумблера при возникновении светового или звукового сигнала. Наиболее точное определение сенсомоторной реакции человека описано в [6].
Латентный период отвечает за время возбуждения рецепторов, передачу импульсов от периферии к центральной нервной системе, принятие решения о реагировании и отправку импульса эффекторам (исполнительным органам). Таким образом, латентный период оценивает быстроту нервно-психических процессов и является косвенным показателем лабильности нервной системы.
Моторный период - время выполнения движения, складывающееся из времени возбуждения мышц, преодоления инерционных сил покоя тела и руки, времени пространственной реакции в центральной нервной системе (времени переноса руки со «стартовой» клавиши на «финишную»). Полученный в результате усреднения моторного периода показатель моторной быстроты оценивает скорость сокращения мышц (рис. 1).
Рис. 1. Процедура замера реакции
Время простой сенсомоторной реакции складывается из латентного и моторного периодов и является базовым показателем природных скоростных возможностей человека, эта скорость практически неизменна даже при длительных тренировках скоростных способностей реагирования человека.
Реакция на движущийся объект - разновидность сенсомоторной реакции, в которой испытуемый должен осуществить движение в определенный момент времени, соответствующий заданному положению движущегося объекта [7]. Простейший пример РДО - остановка движущейся секундной стрелки часов в заранее заданном определенном положении. Чтобы оценить точность тестирования, испытуемому на дисплее монитора демонстрируют окружность с изображенными на ней двумя точечными объектами: неподвижной меткой 1 и двигающейся с определенной скоростью по окружности меткой 2 (рис. 2).
1
2
Рис. 2. Схема проверки реакции на движущийся объект
Испытуемый должен наблюдать за движением точечного объекта 2. В момент времени, когда точечные объекты 1 и 2 предположительно должны совпасть, испытуемый нажатием кнопки или переключением тумблера должен остановить движение объекта 2 по окружности. По результатам действия вычисляется абсолютное значение ошибки несовпадения объектов 1 и 2, после чего движение объекта 2 по окружности возобновляется. Данный алгоритм продолжается, пока не закончится тестирование.
Тестирование заканчивается, когда испытуемый выполняет данный алгоритм заданное число раз, после чего высчитывается время реакции Т на движущийся объект по формуле
Ен
1 = '=1 ' н
где ^ - отклонение метки 2 от метки 1, мс; н - количество выполнений задания.
После расчета среднего времени реакции Т на движущуюся метку оценивается точность двигательных действий испытуемого.
В результате тренировок можно достичь почти безошибочных двигательных действий испытуемого. Однако следует учесть, что с повышением точности реакции повысится и доля ошибок, а именно преждевременных или запаздывающих реакций. Следует отметить, что хорошие показатели РДО являются неотъемлемым качеством для таких специалистов, как водитель, механик-крановщик и др.
Тест тремора. Различают два типа тремора: статический и динамический [8]. Статический тремор можно зафиксировать при вытянутом положении руки. В этом случае происходит дрожание мышц при полном покое тела. Динамический тремор измеряется несколько иначе: испытуемому дается некоторая кривая или контур, которые он должен обвести.
Влияние состояния окружающей среды и дорожной ситуации на результаты тестирования
При расчете результатов прохождения перечисленных тестов водителем во время движения по маршруту следования немаловажно учитывать состояние окружающей среды и дорожной ситуации, поскольку они могут изменить интерпретируемые результаты как в лучшую, так и в худшую сторону.
Для сбора информации об окружающей среде и текущей дорожной ситуации наиболее простым в реализации и одновременно позволяющим получить все необходимые данные является следующий алгоритм:
1) получение значения погодных условий для текущего месторасположения;
2) получение информации о плотности потока транспорта;
3) получение информации о наличии агрессивных факторов;
4) получение информации о скорости движения транспортного средства;
5) сохранение данных на сервер;
6) запуск приложения;
7) анализ каждого момента сбора данных для выставления оценки аварийной ситуации;
8) сохранение дополненных данных на сервер.
Были собраны следующие данные:
- погодные условия: температура воздуха, тип осадков, сила осадков, время суток, ясность неба;
- движение автотранспорта: координаты, скорость;
- сведения о дорожном окружении: плотность потока, агрессивные факторы;
- результаты аналитики: заключительная оценка аварийной ситуации.
На основании полученных данных был реализован метод расчета вероятности возникновения аварийной ситуации, основанный на обучении нейронной сети методом обратной ошибки, что позволяет получить достоверный результат с минимальной погрешностью в расчетах. Обобщенная математическая модель нейрона представлена на рис. 3.
Рис. 3. Математическая модель нейрона: xt - входные сигналы; wi - вещественные весовые коэффициенты; P - уровень активации нейрона
Входные сигналы xi - данные, поступающие из окружающей среды или от других активных нейронов. Входные значения могут быть дискретными из множеств [0, 1] или [-1, 1] либо принимать любые вещественные значения.
Вещественные весовые коэффициенты wt определяют силу связи между нейронами.
Уровень активации (потенциал) нейрона P = ^ wixi; функция активации /(Р) предназначена для вычисления выходного значения сигнала, передаваемого другим нейронам.
Для входного слоя нейронов и всех скрытых слоев используется функция активации «выпрямитель». Нейроны с данной функцией активации называются ReLU (rectified linear unit); ReLU имеет формулу fx) = max(0, x) и реализует простой пороговый переход в нуле. Графическое изображение этой функции представлено на рис. 4.
10 : /
8 i /
6 ; /
4 ; /
2 /
.......... ...........
10 -5 5 10
Рис. 4. Функция активации «выпрямитель»
В соответствии с факторами, участвующими в анализе дорожной ситуации, количество нейронов на входном слое равно 8.
На выходном слое присутствует всего один выходной нейрон ввиду того, что и результатом работы системы является единственная характеристика.
Выбор количества слоев и их размерности обусловлен экспериментами и опытами. В табл. 2 приведен перечень количества слоев, их размерности и точности работы конечной модели сети.
Таблица 2
Результаты эксперимента по подбору количества слоев
Количество скрытых слоев Количество нейронов на слое Точность расчетов, %
2 15-8 73,83
3 15-8-10 77,34
4 15-8-10-8 79,47
5 15-8-10-8-10 80,34
6 15-8-10-8-10-8 81,25
7 15-8-10-8-10-8-10 81,79
8 15-8-10-8-10-8-10-8 82,25
9 15-8-10-8-10-8-10-8-10 82,42
10 15-8-10-8-10-8-10-8-10-5 82,93
Эксперимент по подбору слоев производился на выборке, количеством в 100 данных и в 100 итераций.
Обучающая выборка данных соответствует формату, показанному на рис. 5.
б,148,72,35,0,33.б,0.627,50,1
1,85,66,29,0,26.6,0.351,31,0
8,183,64,0,0,23.3,0.672,32,1
1,89,66,23,94,28.1,0.167,21,0
0,137,40,35,168,43.1,2.288,33,1
5,116,74,0,0,25.6,0.201,30,0
3,78,50,32,88,31.0,0.248,26,1
10,115,0,0,0,35.3,0.134,29,0
2,197,70,45,543,30.5,0.158,53,1
8,125,96,0,0,0.0,0.232,54,1
4,110,92,0,0,37.6,0.191,30,0
10,168,74,0,0,38.0,0.537,34,1
10,139,80,0,0,27.1,1.441,57,0
Рис. 5. Структура обучающего набора данных
Для обучения использовался набор из 100 данных, изменением в эксперименте являлось только количество эпох (итераций). Влияние количества итераций (эпох) на процент верности заключения системы (точности расчетов) показано в табл. 3.
Таблица 3
Результаты эксперимента по обучению сети
Количество эпох Точность расчетов, %
10 72,79
50 78,12
100 79,30
500 86,59
1 000 87,11
5 000 89,84
10 000 92,36
Из результатов этого эксперимента видно, что обучение на большем количестве итераций дает более близкий к верному результат, однако время обучения сильно увеличивается. Для
использования готовой обученной сети на производстве вопрос времени обучения незначителен, поскольку данная операция проводится один раз. Также следует принять во внимание, что большое количество данных и большое количество эпох может привести к переобучению, что будет негативно отражаться на итоговой работе системы.
Технология обработки информации
Определившись с критериями для тестирования психофизиологических характеристик водителя автотранспортного средства, необходимо сформировать требования к автоматизированной системе.
Во-первых, необходимо введение роли пользователя, контролирующего работу системы и распределяющего пользовательские роли. Как показывает практика, этот человек должен быть на уровне руководителя транспортной компании либо его доверенного лица. Введем для него роль «Администратор». Во-вторых, само обследование, несмотря на автоматизацию процесса, должно производиться под контролем квалифицированного специалиста, который впоследствии сможет дать заключение о пригодности водителя к выходу в рейс. Следовательно, в систему должна быть введена роль «Врач». Наконец, третья роль, без которой невозможен замысел автоматизированной системы - «Водитель», поскольку пользователи с данной ролью именно те люди, которые будут периодически проходить психофизиологическое обследование.
В связи с тем, что предполагается использование автоматизированной системы как при предрейсовом осмотре, так и в процессе движения водителя на автотранспортном средстве по маршруту, система должна быть мобильной и доступной водителю из любой точки следования по маршруту, в связи с чем было принято решение о разработке веб-приложения.
Разработка автоматизированной системы
При разработке даталогической модели автоматизированной системы учитывалось, что в системе должны храниться учетные записи водителей, врачей и администраторов. В зависимости от роли пользователя предусмотрены соответствующие режимы «Администратор», «Врач» и «Водитель».
Программа имеет следующие функциональные возможности:
- тестирование сенсомоторных реакций у водителей;
- просмотр результатов тестирования;
- управление пользователями.
Функциональные ограничения: из базы организации нельзя удалить учетные записи водителей.
Контекстная диаграмма разрабатываемой автоматизированной системы представлена на рис. 6.
Допуск/недопуск к управлению АТС
Обучение системы
Рис. 6. Контекстная диаграмма автоматизированной системы (АС)
На основе платформы для разработки веб-приложений ASP.NET был разработан веб-ресурс, позволяющий производить авторизацию пользователей с одной из заданных ролей («Администратор», «Врач», «Водитель»).
Пользователь с ролью «Администратор» отвечает за формирование пользователей с ролями «Врач» и «Водитель». Водители вначале должны пройти полную процедуру тестирования не менее 10 раз для формирования «психофизиологического профиля», после чего каждое новое прохождение тестирования, во-первых, будет сравниваться с эталонным значением, что поможет врачу при принятии решения о допуске водителя к рейсу, во-вторых, будет учитываться при расчете нового эталонного значения «психофизиологического портрета» водителя.
Пользователь с ролью «Врач» имеет возможность в любой момент времени просмотреть результаты прохождения теста водителем и, в случае необходимости, отобразить детальную статистику прохождения водителем всех предыдущих тестов. Диаграмма деятельности приведена на рис. 7.
Рис. 7. Диаграмма деятельности
Разработанная система удовлетворяет всем функциональным требованиям и требованиям по безопасности и может быть использована в любой сфере деятельности, связанной с условиями повышенной опасности и требующей от сотрудников повышенного внимания и концентрации.
Заключение
В результате выполнения работы была разработана система для психофизиологического тестирования водителей и сотрудников транспортной компании, занимающейся автотранспортными грузоперевозками. Система позволяет проводить онлайн тестирование для предсменного, предрейсового или предстартового контроля и позволяет давать оценку состояния сотрудника. В функционал системы заложены тестирование сенсомоторной реакции (реакции на свет, реакции на свет с выбором из нескольких вариантов ответа и реакции на звук), тестирование реакции на движущийся объект и тестирование тремора. Программный продукт может отслеживать динамику результатов тестирования и отображать все изменения на графике.
Система удовлетворяет всем функциональным требованиям и требованиям по безопасности. Система готова к вводу в эксплуатацию и может применяться для психофизиологического тестирования не только водителей и сотрудников транспортных компаний, занимающихся автотранспортными грузоперевозками, но и работников иной сферы деятельности, связанной с условиями повышенной опасности и требующей повышенного внимания и концентрации.
СПИСОК ЛИТЕРА ТУРЫ
1. Аварийность на дорогах России // Сайт ГИБДД. URL: http://www.gibdd.ru/ (дата обращения: 05.04.2018).
2. Трудовой кодекс Российской Федерации. Официальный текст. М.: Пропаганда; Омега Л, 2002. 176 с.
3. Кодекс Российской Федерации об административных правонарушениях по состоянию на 1 октября 2009 г. М.: Проспект; Кнорус, 2009. 352 с.
4. Медицинское обеспечение безопасности дорожного движения. Организация и порядок проведения предрейсовых медицинских осмотров водителей транспортных средств: метод. рекомендации М., 2002. 22 с.
5. О безопасности дорожного движения: Федеральный закон РФ от 10 декабря 1995 г. № 196-ФЗ (в ред. Федерального закона РФ от 14 октября 2014 г. № 307-Ф3) // Собрание законодательства Российской Федерации. 1995. № 50. Ст. 4873.
6. Балин В. Д., Гайда В. К., Горбачевский В. К. и др. Практикум по общей, экспериментальной и прикладной психологии: учеб. пособие / под общ. ред. А. А. Крылова, С. А. Маничева. СПб.: Питер, 2000. 560 с.
7. Душков Б. А., Королев А. В., Смирнов Б. А. Энциклопедический словарь. Психология труда, управления, инженерная психология и эргономика. М.: Академ. проект, 2005. 848 с.
8. ЖмуровВ. А. Большая энциклопедия по психиатрии. М.: Джангар, 2012. 864 с.
Статья поступила в редакцию 05.06.2018
ИНФОРМАЦИЯ ОБ АВТОРАХ
Иксанов Шамиль Шавкетович - Россия, 414056, Астрахань; Астраханский государственный технический университет; аспирант кафедры информационной безопасности; astu.org@bk.ru.
Бучнев Илья Валерьевич — Россия, 414056, Астрахань; Астраханский государственный технический университет; магистрант кафедры автоматизированных систем обработки информации и управления; cullxdrive@gmail.com.
Белов Сергей Валерьевич — Россия, 414056, Астрахань; Астраханский государственный технический университет; канд. техн. наук, доцент; зав. кафедрой автоматизированных систем обработки информации и управления; ssbelov@yandex.ru.
Sh. Sh. Iksanov, I. V. Buchnev, S. V. Belov
IT SUPPORT OF PSCHOPHYSIOLOGICAL INSPECTION OF CARGO TRANSPORTATION PARTICIPANTS
Abstract. The procedure or medical examination of mototransport drivers before the run, which is proposed by regulating documents at the state level, is aimed to prevent traffic fatalities on the roads. One of the components of pre-work checkups is a psycho physiological testing that shows psychological state of the drivers, intensity of emotional reaction, individual character of mental activity and requires great expenditures of time and money. On the base of analysis of criteria and methods determining psycho physical state of man there has been developed a system for assessing the readiness of city transport drivers and other employees working in conditions of increased danger to the working shift. The system allows conducting online tests for pre-shift or pre-trip control, conducts testing of sensorimotor reactions (light reactions, light reactions with choosing several responses and sound reactions), testing reaction to a moving object and tremor testing among drivers of a vehicle fleet and employees working in conditions of increased danger. Requirements to automatic system have been regulated; user roles at the level of a manager ("Administrator"), a qualified specialist ("Doctor") and a doer ("Driver") have been delivered. There is emphasized
the need to develop a web application, which is connected to the requirements for mobility and accessibility in any point on the route. There have been implemented automatic collection and storage of employee's test results in order to form an individual rate and to monitor its dynamics.
Key words: vehicle, pre-trip inspection, psychophysiological examination, automated system.
1. Avariinost' na dorogakh Rossii. Sait GIBDD [Accident rate on the roads of Russia. Traffic Police website]. Available at: http://www.gibdd.ru/ (accessed: 05.04.2018).
2. Trudovoi kodeks Rossiiskoi Federatsii. Ofitsial'nyi tekst [The Russian Federation Labour Code. The official text]. Moscow, Propaganda; Omega L Publ., 2002. 176 p.
3. Kodeks Rossiiskoi Federatsii ob administrativnykh pravonarusheniiakh po sostoianiiu na 1 oktiabria 2009 g. [The Russian Federation Code on administrative offences, as of October 1, 2009]. Moscow, Prospekt; Knorus Publ., 2009. 352 p.
4. Meditsinskoe obespechenie bezopasnosti dorozhnogo dvizheniia. Organizatsiia i poriadok provedeniia predreisovykh meditsinskikh osmotrov voditelei transportnykh sredstv: metodicheskie rekomendatsii [Medical care of security on the road. Organization and procedures of pre-trip medical inspections of the motor drivers: methodological recommendations]. Moscow, 2002. 22 p.
5. O bezopasnosti dorozhnogo dvizheniia [On security on the road transport]. Federal'nyi zakon Rossiiskoi Federatsii ot 10 dekabria 1995 g. № 196-FZ (v red. Federal'nogo zakona RF ot 14 oktiabria 2014 g. № 307-FZ). Sobranie zakonodatel'stva RF. 1995. № 50. St. 4873.
6. Balin V. D., Gaida V. K., Gorbachevskii V. K. i dr. Praktikum po obshchei, eksperimental'noi i priklad-noipsikhologii: uchebnoeposobie [Workshop on general, experimental and applied psychology: teaching guide]. Pod obshchei redaktsiei A. A. Krylova, S. A. Manicheva. Saint-Petersburg, Piter Publ., 2000. 560 p.
7. Dushkov B. A., Korolev A. V., Smirnov B. A. Entsiklopedicheskii slovar'. Psikhologiia truda, uprav-leniia, inzhenernaia psikhologiia i ergonomika [Encyclopedia. Psychology of labour, management, engineering psychology and ergonomics]. Moscow, Akademicheskii proekt Publ., 2005. 848 p.
8. Zhmurov V. A. Bol'shaia entsiklopediia po psikhiatrii [Big Encyclopedia on psychiatry]. Moscow, Dzhangar Publ., 2012. 864 p.
Iksanov Shamil Shavketovich — Russia, 414056, Astrakhan; Astrakhan State Technical University; Postgraduate Student of the Department of Information Security; astu.org@bk.ru.
Buchnev Ilya Valeryevich — Russia, 414056, Astrakhan; Astrakhan State Technical University; Master's Course Student of the Department of Automated Control and Data Processing Systems; cullxdrive@gmail.com.
Belov Sergey Valeryevich — Russia, 414056, Astrakhan; Astrakhan State Technical University; Candidate of Technical Sciences, Assistant Professor; Head of the Department of Automated Control and Data Processing Systems; ssbelov@yandex.ru.
REFERENSES
The article submitted to the editors 05.06.2018
INFORMATION ABOUT THE AUTHORS
