CC BY
10ФОРМАЛИЗАЦИЯ ОШИБОК ОПЕРАТОРСКОЙ ДЕЯТЕЛЬНОСТИ
FORMALIZATION OF OPERATING OPERATIONS ERRORS
УДК 62-1/-9 DOI: 10.24411/2658-4964-2020-10242
Прасолов Вячеслав Сергеевич
студент
4 курс, факультет «Естественнонаучный» Кафедра О2 «Инжиниринг и менеджмент качества» БГТУ ВОЕНМЕХ им. Д. Ф. Устинова Россия, г. Санкт-Петербург
Prasolov Viacheslav Sergeevich
student
4-year, faculty of "Natural Science" Department of O2 "Engineering and Quality Management" BSTU «VOENMEH» named after D.F. Ustinov Russia, Saint-Petersburg
prasolov.vyacheslav@yandex.ru
Аннотация
В статье рассматривается один из возможных подходов к формализации ошибок оператора при отработке навыков управления на тренажере. Производится описание формализации- уточнение содержания познания, осуществляемое посредством того, что изучаемому объекту определенным образом сопоставляются некоторые материальные конструкции, обладающие относительно устойчивым характером и позволяющие в силу этого выявить и фиксировать существенные и закономерные стороны рассматриваемых объектов, и её особенностей. Производится математическая постановка задачи, сводящаяся к взаимному однозначному соответствию двух множеств. Описывается моделирование различной деятельности.
Annotation
The article discusses one of the possible approaches to formalizing operator errors when developing management skills on the simulator. A formalization is described — the content of cognition is refined by means of the fact that the material being studied is compared in a certain way to some material constructions that are
relatively stable in nature and that make it possible to identify and fix the essential and regular aspects of the objects under consideration, and its features. A mathematical formulation of the problem is performed, reduced to a one-to-one correspondence of two sets. The modeling of various activities is described.
Ключевые слова: система подготовки, процесс обучения, образовательные технологии.
Keywords: training system, learning process, educational technology.
Формализация - уточнение содержания познания, осуществляемое посредством того, что изучаемому объекту (деятельности оператора) определенным образом сопоставляются некоторые материальные конструкции, обладающие относительно устойчивым характером и позволяющие в силу этого выявить и фиксировать существенные и закономерные стороны рассматриваемых объектов. Особенность формализации как гносеологического приема состоит в том, что совершающиеся с ее помощью выявление и уточнение содержания происходят 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, то она не может быть полностью отображена в формальной системе; в теории 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 форматизациях. Таким образом, осуществляется все более глубокая формализация содержания, никогда, однако, не достигающая абсолютной полноты. Рассмотренные философские и методологические проблемы формализации научного познания имеют непосредственное отношение к инженерной психологии. Как показал М. А. Котик, в ней открываются особенно большие возможности для формализации деятельности человека. В изучаемой здесь деятельности человек решает ограниченный круг технических задач, а его действия зачастую оказываются
детерминированными извне техническими условиями. В то же время для операторской деятельности отбирается определенный крут людей, психофизиологические показатели которых отвечают соответствующим требованиям. Все эти обстоятельства способствуют как ограничению числа соответствующих психологических переменных, определяющих поведение операторов, так и уменьшению различий в их поведении. Все это и дает основание для формализованного описания психических закономерностей деятельности оператора. По мнению Г. П. Шибанова, формализация деятельности оператора предполагает в первую очередь моделирование его трудового процесса [1, 3].
Рассмотрим один из возможных подходов к формализации ошибок оператора при отработке навыков управления на тренажере, который базируется на известном методе ветвей и границ.
Если разработанную проектантом инструкцию по управлению сложными техническими средствами взять за эталон, то отклонения от нее при обучении оператора будут его ошибками [2].
В математическом плане постановка задачи сводится к взаимному однозначному соответствию двух множеств:
^ А ^ В, где А = а1; а2, • • •, ат - цепочка эталонной структуры; В = Ь1; Ь2, • • •, Ьп- цепочка реальной структуры; тип- число операций А и В.
На первый взгляд т = п, но при отработке ошибки типа пропуска (т < п), или добавления (т > п). Тогда обратная функция Г-1:А^В становится не всюду определена, и взаимно однозначное соответствие нарушается.
Определим условие существования функции ^ которое назовем условием строгого следования: для любых пар операций (а^а^еА и (Ь,!, Ь|2) е В, для которых ^а^) = Ь^; Г(ай) = Ь^ при условии ^ < 12; ^ < 12.
Если оператор при управлении КТС на тренажере не допускает ошибок, тогда очевидно В = А(т = п, ах = Ьх, I = 1, т).
Если ошибки есть, то множество операций А и В необходимо сгруппировать на чередующиеся подмножества совпадающих и не совпадающих операций.
Для обоснования дальнейших рассуждений введем понятия индикатора совпадений (ИС) и индикатора несовпадений (ИН).
Индикатор совпадений (ИС) - пара совпадающих подмножеств (aii, ai2, , ai+i) £ А и (bj1; bj2, ••• jbj+x) £ В, ограниченная несовпадающими операциями слева (а^ ф Ь}-х) и справа (а|+|+х ф bj+j+i), или началом и концом множеств А и В. Длина индикатора совпадений I = dHC.
Индикатор несовпадений (ИН) - пара несовпадающих подмножеств (ail; aj+1; —, aj+v) £ А и (bj1; bj+1; •• •, bj+w) £ В,ограниченная совпадающими операциями слева (а^ = Ь}-х) и справа (aj+y+i = bj+w+x), или началом и концом множеств А и В. Величина m(v, w) называют длиной индикатора несовпадений ИН = dHH.
Очевидно, что границами ИН будут: левая - между парами совпадающих и несовпадающих операций; правая - между парами несовпадающих и совпадающих операций.
Уточним понятие ошибки оператора при управлении КТС: пропуск к операций (v = к; w = 0); добавление к операций(у = 0; w = к); перестановка к операций (v = k;w = k); замена к операций другими операциями (v = кх; w = к2). Информация о видах ошибок содержится в ИН.
Предположим, что G - множество вариантов разбиения подмножеств А и В на чередующиеся ИС и ИН. В теоретическом плане оператор может ошибаться на каждой операции управления. На практике же наиболее предпочтительным является вариант gj = G для которого требуется наименьшее число операций по устранению ошибок в подмножестве В, что совпадает с целевой установкой обучения оператора на тренажере.
Таким образом, вариант gj = йявляется предпочтительным, если он выявляет такие ИН, для которых
R(gi) = £i=i ^Hij ^ min , где
R(gi) - общее число операций в подмножестве В, выполненных с ошибками, при варианте сравнения gj = G dmij - длинаьго ИН в варианте gj = G Nj - количество ИН в варианте gj = G
Процесс генерации вариантов gj = G в F — сети представляется узлами (вершинами), которые соответствуют ИС, и дугами, которые соответствуют ИН. Истоку сети соответствует первый ИС в сравниваемых подмножествах А и В. Если ах ф Ьъ то узел, соответствующий истоку, является фиктивным. Каждому узлу сети (кроме истока) соответствует единственный путь, состоящий из дуг, ведущих от истока в этот узел. Длина дуги является суммой длин ИН, соответствующих дугам, из которых образован путь [3].
В общем случае модель любой деятельности может быть представлена в виде набора взаимосвязанных между собой частных моделей. При моделировании необходимо учитывать форму и вид 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 и других факторов. Применяемые на практике модели можно классифицировать по функциональному назначению (модели информационного поиска, принятия решений, слежения за процессом, технической диагностики и устранения неисправностей, приобретения и утраты навыков и др.) и принципу построения (теоретиковероятностные, информационные, структурные, структурно-алгоритмические и пр.).
Приведенные модели, классифицированные по функциональному назначению, являются частными моделями, отображающими как отдельные стороны деятельности, так и ее отдельные количественные характеристики (точность, надежность, производительность и т. п.), но не моделируют профессиональную деятельность в целом как специфическое сложное явление. Полная модель деятельности человека в конкретной системе может быть получена лишь на основе комбинированного использования частных моделей с учетом специфики связей между ними, вытекающих из психофизиологических возможностей человека и характерных для данной системы условий его деятельности.
Литература
1. Ильюшин Ю.В. Проектирование распределенной системы со скалярным воздействием/ Ю.В. Ильюшин // Научное обозрение №4. - Москва, 2011. - С. 85- 90.
2. Ильюшин, Ю. В., Кучеренко И.А., Моделирование температурного поля восходящего для процесса бурения нагнетательных скважин добычи полезных ископаемых / Ю. В. Ильюшин, И. А. Кучеренко // Научное обозрение. 2013. №4. - С. 98- 101.
3. Первухин Д.А. Повышение качества обучения путем использования автоматизированных обучающих систем в современных образовательных технологиях вуза/ Д.А. Первухин, О.В. Афанасьева, И.Н. Киваев// Сборник трудов VIII Санкт-Петербургского конгресса «Профессиональное образование, наука, инновации в XXI веке». - СПб.: Национальный минерально-сырьевой университет «Горный», 2014. -С.120-125.
Literature
1. Ilyushin Yu.V. Design of a distributed system with scalar impact / Yu.V. Ilyushin // Scientific Review No. 4. - Moscow, 2011 .-- S. 85-90.
2. Ilyushin, Yu.V., Kucherenko IA, Modeling of the ascending temperature field for the process of drilling injection wells of mineral extraction / Yu. V. Ilyushin, I.A. Kucherenko // Scientific Review. 2013. No4. - S. 98-101.
3. Pervukhin D.A. Improving the quality of training through the use of automated teaching systems in modern educational technologies of the university / D.A. Pervukhin, O.V. Afanasyeva, I.N. Kivaev // Proceedings of the VIII St. Petersburg Congress "Vocational education, science, innovation in the XXI century." - St. Petersburg: National Mineral Resources University "Mountain", 2014. - S.120-125.
