CC BY
109
6. Клейберг, Ю. А. Социально-психологические проблемы девиантного подростка : монография.
- Страсбург, Москва, 2003. - 148 с.
7. Кочин, А. А. Педагогическая профилактика асоциального поведения несовершеннолетних в процессе деятельности органов внутренних дел МВД России : автореф. дис. ... докт. пед. наук. -СПб., 2007. - 51 с.
8. Лисовский, В. Т. Социальные проблемы обучения и воспитания // В.Т. Лисовский, А.А. Козлов, Е.М.Захарова // Российское студенчество на рубеже веков : материалы Всерос. студ. форума. - М.: Лотос, 2001. - С. 84-85.
9. Молодежь: структура и социальные проблемы : материалы лекц. курса. - Самара: Самарский ун-т, 1998. - 102 с.
10. Социальный облик российской молодежи в начале XXI века. - М.: Рос. университет дружбы народов, 2009. - 235 с.
11. Стратегия государственной молодежной политики в Российской Федерации. [Электронный ресурс]. - Режим доступа: www.admhmao.ru/socium/molod/Yprav/1760.htm (дата обращения 12.12.2012).
12. Чупров, В. И. Молодежь в общественном воспроизводстве / // Социс. - 1998. - № 3. - С. 93-106.
13. Шаповаленко, И. В. Психология развития и возрастная психология. - М.: Гардарики, 2005.
- 349 с.
УДК: 378.145.3, 519.8
В.И. Куватов*, А.И. Примакин**, Д.В. Яковлев***
Метод формирования оптимальной последовательности изучения модулей учебной дисциплины на основе кривых забывания
Сформулирована задача формирования оптимальной последовательности изучения модулей учебной дисциплины на основе кривых забывания. Показано, что кривые забывания различных данных с помощью регрессионного анализа могут быть представлены в виде логарифмических или степенных функций, различающихся только параметрами. Построена кривая забывания лекции по вычислительной технике, прочитанной одним из авторов в Военном учебно-научном центре ВМФ. Разработана оптимизационная модель решения задачи формирования оптимальной последовательности изучения модулей учебной дисциплины с учетом параметров кривых забывания. Все выкладки сопровождаются сквозным примером формирования оптимальной последовательности изучения модулей учебной дисциплины, доведенным до практических рекомендаций.
Ключевые слова: ациклический граф, алгоритм упорядочивания вершин, тематический план, календарный план, критический путь, оптимизация, статистическая гипотеза, достоверность.
V.I. Kuvatov*, A.I. Primakin**, D.V. Yakovlev***. Method of forming an optimal sequence of learning modules, based on the discipline of forgetting curves. The problem of the formation of an optimal sequence of learning modules, based on the discipline of forgetting curves. Show that the curve of forgetting the various data using regression analysis can be presented in the form of a logarithmic or power functions that differ only by the parameters. The curve of forgetting lectures in computer science, delivered by one of the authors of the Military Scientific-Research Center of the Navy. Developed an optimization model for solving the problem of forming the optimal sequence of the module discipline within the parameters of the curves of forgetting. All calculations are accompanied by the formation of a through example of the optimal sequence of the module discipline brought to practical recommendations.
Keywords: acyclic graph, algorithms for ordering the vertices, subject plan, schedule, critical path, optimization, statistical hypothesis, credibility.
* Куватов, Валерий Ильич, доктор технических наук, профессор, профессор кафедры специальных информационных технологий Санкт-Петербургского университета МВД России. 198206, Санкт-Петербург, ул. Летчика Пилютова, д. 1. Тел. 8-(812)-744-13-13; +7-911208-64-39. E-mail: kvi@iptran.ru.
** Примакин, Алексей Иванович, доктор технических наук, профессор, заместитель начальника кафедры специальных информационных технологий Санкт-Петербургского университета МВД России. 198206, Санкт-Петербург, ул. Летчика Пилютова, д. 1. Тел. 8-(812)-744-13-13; 8-911-281-22-05. E-mail: a.primakin@mail.ru.
*** Яковлев, Дмитрий Владимирович, старший преподаватель Военного института (Военно-морского политехнического института) военного учебно-научного центра ВМФ «Военно-морская академия». 196601, Санкт- Петербург, Пушкин, Кадетский бульвар, д. 1. Тел. +7-904-337-37-80, E-mail: dimontram@gmail.com.
* Kuvatov, Valery Ilich, doctor of technical science, Professor, Professor of the Department of information technology at St. Petersburg University of the Russian Interior Ministry. 198206, St. Petersburg, Pilot Pilutov str., 1. Tel. 8-(812) -744 -13 -13; +7 -911 -208 -64 -39. E-mail: kvi@iptran.ru.
** Primakin, Alexey Ivanovich, Dr.Tech.Sci., the professor, the deputy chief of chair of special information technology and information security of the St.-Petersburg University of the Ministry of Internal Affairs of Russia. 198206, St. Petersburg, Pilot Pilutov str., 1. Tel. 8-(812) -744 -13 -13; 8-911-281-22-05. E-mail: a.primakin@mail.ru.
*** Dmitri, Vladimirovich Yakovlev, senior lecturer in military Institute (the naval Polytechnic Institute) military educational and scientific Centre ofthe NAVY «Naval Academy». 196601, Saint-Petersburg, Pushkin, Cadet Boulevard, 1. Ph. +7 -904 -337 -37 -80. E-mail: dimontram@gmail.com. © Куватов В.И., Примакин А.И., Яковлев Д.В., 2013
Важнейшей задачей становления инновационной экономики Российской Федерации является задача модернизации высшего образования, приведения его в соответствие с современными требованиями.
В Федеральном законе «Об образовании в Российской Федерации» (ст. 13) утверждается: «При реализации образовательных программ организацией, осуществляющей образовательную деятельность, может применяться форма организации образовательной деятельности, основанная на модульном принципе представления содержания образовательной программы и построения учебных планов, использовании соответствующих образовательных технологий» [1].
Таким образом, задача модернизации высшего образования складывается из ряда частных задач, одной из которых является задача выбора рациональной последовательности предъявления обучающимся модулей учебной дисциплины.
Данными вопросами авторский коллектив, состоящий из сотрудников кафедры специальных информационных технологий Санкт-Петербургского университета МВД России и Военного учебно-научного центра ВМФ, занимается достаточно продолжительное время [2; 3; 4; 5; 7].
Здесь и далее под модулем будем понимать небольшую, относительно автономную часть учебной дисциплины.Автономность понимается в том смысле, что взаимосвязи между учебными элементами внутри модуля значительно более тесные, чем между учебными элементами разных модулей. Под учебным элементом будем понимать теоретическое положение или практическое действие, которое нецелесообразно делить на более мелкие части.
Учебные элементы объединяются в занятия (практической или теоретической направленности), а занятия - в модули. Между модулями могут быть отношения двух видов: модуль Л. предшествует модулю Л^, модули Л. и Л не зависят друг от друга. Первый случай имеет место, если при изучении модуля Л. необходимы знания, полученные в ходе изучения модуля Л.. Второй случай имеет место, если при изучении любого одного из двух модулей не требуются знания, которые содержатся во втором модуле.
Задача формирования последовательности изучения модулей состоит из трех этапов. На первом этапе по результатам анализа зависимостей между модулями строится ориентированный ациклический граф, на втором этапе вершины этого графа нумеруются так, чтобы из вершины с большим номером нельзя было попасть в вершину с меньшим номером, на третьем этапе строится тематический план изучения дисциплины.
Для выполнения первого этапа наиболее подходит технология построения сетевого графика, используемая в сетевом планировании и управлении проектами (СПУ) и реализованная, в частности, в пакете MSProject [6]. Решение задачи начинается с анализа взаимосвязей между модулями и составления таблицы взаимосвязей (см. табл. 1). В табл. 1 приведен упрощенный пример учебной дисциплины, состоящей из пяти модулей.
Таблица 1
Взаимосвязи между модулями учебной дисциплины
Номер модуля Предшествующие Длительность
модули изучения (час)
Модуль 1 Нет 8
Модуль 2 Модуль 1 8
Модуль 3 Модули 2, 4 12
Модуль 4 Модуль 1 16
Модуль 5 Модули 2, 3, 4 4
Составим ациклический ориентированный граф. Для дисциплины, порядок предъявления модулей которой отображен в табл. 1, граф будет иметь вид, как показано на рис. 1.
Рис. 1. Ациклический ориентированный граф последовательности предъявления модулей
Для выполнения второго этапа граф необходимо упорядочить так, чтобы из вершины с большим номером нельзя было попасть в вершину с меньшим номером. Для нашего примера это можно сделать на основании визуального анализа графа. Однако в общем случае, когда граф состоит из нескольких десятков вершин, для упорядочивания целесообразно использовать следующий алгоритм.
Шаг 1. В подмножество нулевого уровня N0 включить все те вершины, для которых множество
левых инциденций пусто, G_1(0 = б- • Все вершины подмножества нулевого уровня не имеют входных
дуг. Перенумеровать вершины подмножества нулевого уровня в произвольном порядке: к = 1,2,... ,к0 . Шаг 2. В подмножество первого уровня включить все те вершины графа, для которых
G_1(í) с N0.. Все вершины подмножества первого уровня имеют входные дуги только от вершин подмножества нулевого уровня. Перенумеровать все вершины подмножества первого уровня в
произвольном порядке, начиная с номера (к0 + 1): к0 + 1, к0 + 2,..., кг . Присвоить номеру уровня значение равное 2,п = 2.
Шаг 3. В подмножество уровня п включить все те вершины, для которых G-1(¿) с (¿VolliVjU... UiV,,^).
. Перенумеровать эти вершины в произвольном порядке, начиная с номера (кп_ г + 1)..
Шаг 4. Проверить остались ли еще не перенумерованные вершины. Если остались, то увеличить n на единицу и перейти к шагу 3. В противном случае - закончить вычисления.
Для графа, отображенного на рис. 1, подмножество нулевого уровня состоит всего из одной вершины. Присвоим ей номер 1. В подмножество первого уровня входят вершины «Модуль 2» и «Модуль 4». Присвоим этим вершинам номера 2 и 3 соответственно. В подмножество третьего уровня входит вершина «Модуль 3». Присвоим ей номер 4. Наконец, в подмножество четвертого уровня входит вершина «Модуль 5». Присвоим ей номер 5. В результате получим упорядоченный граф (см. рис. 2).
Рис. 2. Упорядоченный граф последовательности предъявления дидактических единиц
Для выполнения третьего этапа целесообразно использовать технологию календарного планирования, реализованную в СПУ. При составлении календарного плана мы должны учитывать длительность освоения каждого модуля, третий столбец таблицы 1. Для нашего графа эта последовательность будет иметь вид, как показано на рис. 3.
Из рис. 3 следует, что модули 1, 3, 4, 5 лежат на критическом пути, а модуль 2 - нет. При этом модуль 2 может начаться как одновременно с модулем 4 сразу же после завершения модуля 1, так и в любой момент времени от ^ = 8, до ^ = 16. При этом временного сдвига в изучении остальных модулей не будет. Если же мы начнем изучать модуль 2 в момент времени больший, чем =16, то такой сдвиг произойдет.
Модуль 1 Модуль 4 Модуль 3 Модуль 5
1
Модуль 2
1 1
1=8 1=16 X
Рис. 3. Календарный план последовательности предъявления дидактических единиц
Обобщая данный пример на произвольное число модулей, приходим к выводу, что в любом календарном плане есть неизменная часть - критический путь, изменение которого ведет к увеличению сроков изучения дисциплины, и вариативная часть - некритические модули - время начала и окончания изучения которых мы можем менять в определенных пределах без увеличения сроков изучения дисциплины. Поэтому возникает еще одна задача - оптимального распределения во времени некритических модулей - задача выбора из всего множества альтернативных планов оптимального.
Для решения этой задачи необходимо: задать переменные, изменяя которые, мы будем оптимизировать календарный план; сформировать целевую функцию, по величине которой мы будем судить о степени оптимальности плана; составить ограничения, которым должна удовлетворять задача.
Будем исходить из того, что план тем лучше, чем более полными являются остаточные знания, необходимые для успешного изучения каждого модуля учебной дисциплины. Оптимальным будем считать план, у которого сумма остаточных знаний по всему множеству модулей максимальная.
Обозначим: х - время начала изучения /-го модуля (варьируемый параметр); у. - время окончания изучения /-го модуля (варьируемый параметр); - длительность изучения /-го модуля (заданная величина) = у. - х.; Q.. - элемент матрицы, равный единице, если началу изучения /-го модуля должно предшествовать окончание изучения / -го модуля, и равный нулю в остальных случаях (заданная величина). Тогда целевая функция получит вид:
■ уЛ —* тах.
*РУ(
(1)
где р(х, - у,) - кривая забывания (в данном случае показывает, какая часть материала модуля / осталась в памяти курсантов к моменту начала изучения модуля ]), а на переменные х,,у. должны быть наложены следующие ограничения:
Решив эту задачу, мы найдем оптимальный вариант календарного плана. Для нашего примера получим задачу выбора оптимальных значений х2 и у, так как только модуль 2 не находится на критическом пути. По табл. 1 составим матрицу Q. Получим:
(5)
Следовательно, целевая функция имеет вид:
1 = - Л) + Г(х4 - у\) + Г(.г3 - у2) + Г(.г5 - у2) + - у3~) + -у4) + ^Хг'з - у4) тах причем величины > -г4>-г'б> 34>З'з > 3 4 являются заданными и изменению не подлежат. Выразим функцию забывания в явном виде. В работе [7] оптимальным принят план, у которого сумма времен между зависимыми модуля минимальна, т.е. функция забывания является линейной
и выражается формулой - у,) = х1 - у;. . Такой подход оправдан, если мы вводим в учебный план новую дисциплину, кривая забывания которой неизвестна. Если же опыт чтения дисциплины имелся, то мы можем построить более точную функцию забывания на основании статистических данных по ее изучению и по проверке остаточных знаний обучающихся.
Исследованиям кривых забывания посвящено достаточно много работ. Выделим среди них работы Г. Эббингауза (Германия), который исследовал скорость забывания не связанных общим смыслом наборов двузначных слогов; А. Пьерона (Франция), исследовавшего скорость забывания ряда из 50 чисел, и Г. Джонса (США), исследовавшего скорость забывания лекционного материала по психологии [8]. Данные, полученные этими тремя учеными, приведены в табл. 2, 3 и 4 соответственно.
Скорость забывания несвязных наборов слогов (по Эббингаузу)
Таблица 2
Скорость забывания чисел (по Пьерону)
Таблица 3
Скорость забывания лекций по психологии (по Джонсу)
Таблица 4
В ходе регрессионного анализа данных [9], приведенных в таблицах 2-4, установлено, что кривые забывания лучше всего описываются логарифмическими и степенными функциями (см. таблицы 5, 6).
Логарифмическая функция: у = т • 1п(х) + Ь
Таблица 5
Параметр Автор кривой забывания
Эббингауз Пьерон Джонс
т -0,473 -0,263 -0,047
от - среднеквадратическое отклонение 111 0,006 0,019 0,007
Ъ 0,482 1,487 0,600
оЬ- среднеквадратическое отклонение Ь 0.023 0.064 0.034
п- объем статистики 7 5 5
И2 - коэффициент детерминации 0,918 0,985 0.945
Степенная функция: у = Ь ■ х"
Таблица 6
Параметр Автор кривой забывания
Эббннгауз Пьерон Джонс
111 -0,131 -0,488 -0,108
спп - среднеквадратическое отклонение т 0.011 0.034 0.023
Ъ -0.739 1.013 -0.517
стЬ - среднеквадратическое отклонение Ь 0,039 0,116 0,119
и - объем статистики 7 5 5
К2 - коэффициент детерминации 0.967 0.986 0.882
Из табл. 5 и 6 видно, что кривые забывания Эббингауза, Пьерона и Джонса имеют сходны й характер. Однако анализ данных из этих таблиц, выполненный методами проверки статистических гипотез [9], показал, что параметры т и Ь кривых забывания Эббингауза, Пьерона и Джонса, различаются статистически значимо (см. табл. 7). Незначимым оказалось только различие между параметром т кривых забывания Эббингауза и Джонсона при их логарифмическом представлении.
Проверка гипотезотносительно коэффициентов регрессии
Таблица 7
Сравнение Эббингауз -Пьерон Эббингауз - Джонсон Пьерон - Джонсон
Вид функции Логарифмическая
параметры П1 Ъ т Ъ т Ъ
Различие значимо значимо незначимо значимо значимо значимо
Уровень 0.99 0,99 0.9 0,99 0,99 0.99
Вид функции Степенная
параметры П1 Ъ т Ъ П1 Ъ
Различие значимо значимо значимо значимо значимо значимо
Уровень 0,99 0,99 0,95 0,99 0,99 0,99
Отсюда можно сделать вывод о том, что кривые забывания разных модулей учебных дисциплин могут быть описаны логарифмическими или степенными функциями, отличающимися параметрами т и Ь. Этот вывод подтверждается результатами эксперимента, описанного ниже.
Двадцати курсантам второго курсавоенного учебно-научного центра ВМФ «Военно-морская академия» была прочитана лекция по дисциплине «Вычислительная техника», а затем знание этой лекции проверялось через определенные промежутки времени. Результаты проверки отображены в табл. 8.
Регрессионная зависимость, наиболее соответствующая этим данным,также имеет вид логарифмической функции: У = 1,0244 - 0Д241п(л), Я2 = 0,947, аЬ = 0,017,от = 0,003;
или степенной функции: У = 0,362 ■ х~0ЛП, Я2 = 0,905, аЬ = 0,056(отп = 0,011.
Проверка статистических гипотез показала, что параметры полученной регрессии на уровне значимости 0,99 различаются с параметрами кривых Эбингауза, Пьерона и Джонса.
Таблица 8
Скорость забывания лекции по вычислительной технике
Номер курсанта Прошло часов
5 120 336 1344
1 0,9 0.466667 0.266667 0.2
2 0.833333 0.5 0.3 0.216667
3 0,7 0.433333 0.316667 0.183333
4 0.916667 0.416667 0,25 0.166667
5 0.95 0.45 0.283333 0.15
6 0.716667 0.483333 0.266667 0.133333
7 0.8 0.5 0.233333 0.133333
8 0.816667 0.5 0.233333 0.15
9 0.766667 0,4 0.183333 0.166667
10 0.766667 0.366667 0.283333 0.2
11 0.75 0.433333 0,2 0,2
12 0.95 0.416667 0.183333 0.233333
13 0.933333 0.416667 0.283333 0.15
14 0,75 0.45 0.266667 0.133333
15 0.85 0.35 0.316667 0.133333
16 0.966667 0.333333 0.333333 0.116667
17 0.833333 0,4 0.3 0.083333
18 0.916667 0.366667 0,25 0.15
19 0.816667 0,4 0.266667 0.183333
20 0,8 0,433333 0,266667 0,183333
Таким образом, мы установили, что кривые забывания модулей учебной дисциплины «Вычислительная техника» также могут быть представлены в виде логарифмических или степенных функций. Для определенности будем пользоваться логарифмическими функциями. Тогда задача (1) - (4) запишется следующим образом:
г = 2Г=1 <?,7(т. 1пСг> - Л) + ьд
• ?па.г.
(6)
хру1
Ьг
Х] - З'г > 0 для всех = 1, Х( > 0,3'у > 0. для 1=\,2,...,1\.
(7)
(8) (9)
Вернемся к нашему примеру. Допустим, что все пять модулей учебной дисциплины забываются с интенсивностью, полученной нами выше. Подставив в пеленую гЬункпию (5) взятые из календарного плана (см. рис. 3) значения: У1 = 8,х3 = 24,у3 = 36,х4 = 8,у4 = 24,х5 = 36, получим целевую функцию
2 = 4- 1,0244— - 8) + 1п(24 - у2,) + 1п(3б-у:) + 1п(12)], (10)
которую необходимо максимизировать при ограничениях:
хг > 8,у2 ^ 24,у2 - х2 = 8. (11)
В данном случае ограничения неотрицательности включать в систему ограничений необязательно. Они автоматически вытекают из ограничений (11). Решение задачи (10), (11) имеет вид х; = 8, у; = 16. Таким образом, изучение некритического модуля 2 должно начинаться сразу же после модуля 1 и совместно с модулем 4.
В ходе исследований установлено, что если логарифмическую целевую Функцию (10) заменить на степенную: г = 0,362 ■ ((а: - 8)"°292 + (24-_г2)"°292 + (36-у.)"0292 + 12"0'292 , решение задачи не изменится. Это свидетельствует о том, что представление кривых забывания в виде логарифмической функции и в виде степенной функции равносильно. Выводы
Последовательность изучения модулей учебной дисциплины может быть получена с помощью метода сетевого планирования и управления в виде тематического плана изучения дисциплины.
Кривые забывания модулей учебной дисциплины могут быть с равной степенью правдоподобия представлены в виде логарифмической или степенной функции. Различие между функциями забывания разных модулей заключается только в разнице параметров функций забывания.
При известных параметрах функций забывания модулей учебной дисциплины можно составить оптимизационную задачу математического программирования, решение которой позволит оптимизировать последовательность изучения модулей учебной дисциплины за счет распределения во времени начала изучения модулей, не лежащих на критическом пути.
Полученное решение является основой для составления тематического плана изучения дисциплины. При составлении тематического плана необходимо учитывать и другие факторы, которые не входят в состав варьируемых параметров.
Рассмотренный метод может быть обобщен на решение задачи формирование оптимальной последовательности изучения учебных дисциплин в учебном плане вуза.
Список литературы
1. Закон РФ «Об образовании в Российской Федерации» от 29 декабря 2012 г. № 273-Ф3 // Российская газета. - 2012. - 31 декабря. - № 5976.
2. Жуков, Ю. И., Кадулин, В. Е., Примакин А. И. Принципы модульного дистанционного обучения и проблемы подготовки юристов в области информационной безопасности // Материалы Всероссийской научно-практической конференции «Актуальные проблемы безопасности информационного пространства». 5-8 октября 1999 года. Санкт-Петербург. - СПб., 1999. - С. 109-112.
3. Примакин, А. И. Управление процессом выбора учебных модулей при формировании индивидуального плана специализации юриста в области информационной безопасности // Тезисы докладов 5-й всероссийской научно-практической конференции «Актуальные проблемы защиты и безопасности». Санкт-Петербург 02.04 -05.04.2002. - СПб., 2002. - С. 223-226.
4. Жуков, Ю. И., Лабинский, А. Ю., Примакин, А. И., Чуприян, А. П. Дистанционно-модульное обучение как одно из направлений подготовки специалистов в образовательных учреждениях МВД России // Вестник Санкт-Петербургского университета МВД России. - 2000. - № 3 (7).
5. Примакин, А. И. Универсальная система тестирования для организации мониторинга знаний учащихся в рамках дистанционно-модульной подготовки специалистов по информационной безопасности в учебных заведениях системы МВД России // Материалы VII Санкт-Петербургской межрегиональной конференции «Информационная безопасность регионов России (ИБРР-2011)». Санкт-Петербург, 26-28 октября 2011 г. \ СПОИСУ. - СПб., 2011. - С. 47-48.
6. Куватов, В. И., Залаев, Р. У., Юнцова, О. С. Применение методов сетевого планирования и управления проектами для разработки плана-графика осуществления государственного пожарного надзора // Проблемы управления рисками в техносфере. - 2009. - № 4 (12). - С. 21-31.
7. Куватов, В. И., Онов, В. А., Яковлев, Д. В. Технология формирования оптимальной последовательности изучения дисциплин учебного плана вуза // Проблемы управления рисками в техносфере. - 2012. - № 3 (23). - С. 104-109.
8. Рубинштейн, С. Л. Основы общей психологии. - СПб.: Питер, 2000. - 720 с.
9. Гмурман, В. Е. Теория вероятностей и математическая статистика. - М.: Высшая школа, 2003. - 479 с.
УДК 37.035.7 Д.А. Ушаков*
Формирование индивидуального стиля общения будущего офицера ВВ МВД России в условиях военного вуза
В статье рассматривается специфика формирования индивидуального стиля общения будущего офицера ВВ МВД России в условиях военного вуза. Раскрываются понятия «стиль», «индивидуальный стиль общения», «общение в военной сфере», указываются компоненты индивидуального стиля общения будущего офицера.
Ключевые слова: стиль, индивидуальный стиль общения, общение в военной сфере.
D.Â. Ushakov*. Training of the individual communication style of the future officer in the military institute. This article deals with specificity of training of the individual communication style of the future officer for the Internal Troops of Russian Federation Ministry of the Interior in the higher military educational institution. The notions «style», «individual communication style», «communication in the military sphere» are explained, component parts of individual communication style of the future officer are given.
Keywords: style, personal style of communication, communication in the military sphere.
Приоритетной задачей современной реформы ВВ МВД России является подготовка высококвалифицированных офицеров, обладающих разносторонними и глубокими теоретическими
* Ушаков, Дмитрий Алексеевич, старший преподаватель кафедры огневой подготовки Саратовского военного института внутренних войск МВД России, адъюнкт Саратовского военного института внутренних войск МВД РФ.
* Ushakov, Dmitri, a senior lecturer in fire training Saratov Military Institute of the Russian Interior Ministry, an associate Saratov Military Institute of the Russian Interior Ministry troops.
© Ушаков Д.А., 2013
