CC BY
25
Вестник Санкт-Петербургского университета МВД России № 3 (31) 2006
несовершеннолетнего правонарушителя, обеспеченное состоянием эволюционной активности и готовности ценностных систем юношеского возраста к усвоению ценностного содержания мира.
Относительная гармонизация состояний несовершеннолетних правонарушителей, наличие компонентов Я-концепции, ориентированных на общезначимые нормативные ценности, понимание основного содержания ценностных значений существующих в обществе, наличие интеллектуальных умений, актуализация состояний выражающих стремление к персонализации, высокая активность связей ценностных ориентаций и личностных структур создает благоприятные предпосылки для целенаправленного воздействия на ценностно-смысловую систему несовершеннолетнего правонарушителя юношеского возраста.
1 См.: Лосский Н.О. Ценность и бытие // Лосский Н.О. Бог и мировое зло. М., 1994. С. 259-308.
2 См.: Дробницкий О.Г. Некоторые аспекты проблемы ценностей // Проблема ценностей в философии / Под ред. А.Г. Харчева и др. М.; Л., 1966.
3 См.: Выжлецов Г.П. Аксиология культуры. СПб., 1996.
4 См.: Философский словарь / Под ред. И.Т. Фролова. М., 2001.
5 См.: Лазурский А.Ф. Избранные труды по психологии / Классификация личности. М., 1997.
6 См.: Ананьев Б.Г. О проблемах современного человекознания. М., 2001.
7 См.: Рубинштейн С.Л. Бытие и сознание. СПб., 2003. С. 268-286.
8 См.: Леонтьев А.Н. Деятельность. Сознание. Личность. М., 1975.
9 См.: Ратинов А.Р. Психология личности преступника. Ценностно-нормативный подход // Личность преступника как объект психологического исследования. М., 1979. С. 3-33.
10 См.: Аувяэрт Л. И. Роль семьи и сверстников в правовой социализации несовершеннолетних: Автореф. дис. ... канд. психол. наук. М., 1981.
Н.Г. Ковалевский*, Е.И. Примакина**
Метод психофизиологического отбора сотрудников МВД для проведения контртеррористических операций
Практика сегодняшнего дня показывает, что эффективность проведения контртеррористических операций во многом связана с человеческим фактором. Так, например, применение снайперского оружия является одним эффективных способов локальной нейтрализации нарушителя. Однако вместе с тем на действия снайпера оказывают ряд факторов: как внешних, так и психофизиологических особенностей индивидуума.
Одним из определяющих факторов является моторная реакция человека. Под ней понимаются форма жизнедеятельности, обеспечивающая индивидуальное приспособление организма, реализуемое в виде кинематических реакций к изменяющим условиям окружающей среды. Как правило, воздействие внешней обстановки на человека представляется в виде непрерывных в пространстве и во времени стимулов. В формировании реакции участвует моторный механизмам человека, ответы которого описываются, как правило, кинематическими параметрами. В дальнейшем механизмы, реализующие моторную деятельность людей, будем называть моторной функцией человека (МФЧ).
Целью работы является выработка количественных критериев, позволяющих по откликам на известные воздействия судить о состоянии МФЧ в целом. Для оценки эффективности МФЧ необходимо определить соответствующие меры (критерии моторной деятельности).
Построение мер возможно, если рассмотреть модель моторной деятельности человека. Примем в качестве модели моторной деятельности человека следующую схему (рис.1).
Модель включает воздействия (стимул) и отклик. Входными стимулами являются:
1) сигналы для зрительного анализатора (картинки, вспышки света, расположение источников, модуляция световой энергии и т.д.);
2) сигналы для слухового анализатора (речь, акустические сигналы искусственного и естественного происхождения и т.д.);
3) сигналы воздействия на вестибулярный анализатор человека (воздействие кориолиосового ускорения, динамическое воздействие и т.д.).
* Кандидат технических наук, начальник Военно-морского института радиоэлектроники им. А.С. Попова, контр-адмирал.
* Заведующая кафедрой строительных конструкций Костромской государственной сельскохозяйственной академии.
Стимул
Искажение
стимула
средой
Механизм моторной деятельности
Оценка
формы
стимула
Физиологический шум п
Рис.1. Оценка МФЧ с учетом физиологического шума
Под откликами будем понимать:
1) моторные реакции (движение органов человека, в т.ч. глаз);
2) речь (вербального и невербального характера);
3) медико-биологические характеристики организма (кровяное давление, частота сердцебиения, дыхания, химический состав физиологических параметров).
В основу процедуры формирования критериев положен информационный подход. Понятие информации как количественной характеристики получило развитие применительно к задачам связи в работах Шеннона1. Им было замечено, что информация имеет формальное сходство с понятием энтропии, применяемым в термодинамике и статистической механике. Для некоторых частных ситуаций мера количества информации рассматривалось в ранних работах Р. Хартли.
Понятие информации предполагает наличие выбора. Принята следующая количественная мера информации. Пусть х - входное воздействие, а у — выходной отклик, представляемые в виде
случайных величин с плотностями распределения /О) и / (у). Количество информации 1{х,у}, которое заключено в совместном событии (х, у), определяется как число:
/ {х,у } = 1п
/0^) /00-/00.
(1)
где / (х,у ) - совместная плотность распределения.
Выбор основания логарифма в выражении (1) несущественен, если только нас не интересует единица измерений. Как правило, в определении информации используется логарифм при основании 2. Когда пользуются логарифмом при основании 2, единица информации называется «бит» (двоичная единица). В теоретических исследованиях выгодно использовать натуральный логарифм. Соотношения формулы (1) можно переписать:
Л О)-/,00
= 1п Г/(ФГ = 1л Г/ОФЯ
1 Л 00 } 1 Л 00 J
(2)
Если воздействия л: и отклик у независимы, то f{x,y)-/0)'/0) и ^ {Х’У} = ® ' ^то означает, что отклику не несет в себе никакой информации относительно х, и наоборот. Появление события у = х на выходе канала можно интерпретировать как сообщение о том, что достоверно наступило х, т.е. /(х|у) - (канал не искажает сообщения, а в передаче информации отсутствуют шумы). Тогда при отсутствии шумов в канале I {х,у} = I {х} есть количество информации I {х}, заключающейся в исходном воздействии х:
1{х,у] = /{х} = -1п(/г(х)) . (3)
Из этого определения следует, что чем больше плотность вероятности события х, тем меньше
1{х}.
Среднее значение / переданной информации I {х, у} равно интегралу:
Вестник Санкт-Петербургского университета МВД России № 3 (31) 2006
Вестник Санкт-Петербургского университета МВД России № 3 (31) 2006
л
I = Е { {х, у }}= Л / (х, у ) 1п ^ /(х(*/ ^ ^ йхйу , (4)
где Е {...} - оператор среднего значения Е {...}= Я / ( х, у ){...}йхйу .
Соотношение (4) определяет среднее количество информации по Шеннону. Если воспользоваться определениями для условных плотностей распределения случайных величин:
/х(х) = | /(х\у)/у (у)йу , /у (у) = |/(у|х)/х(х)йх , / (х, у ) = /(х|у)/у (у) , то
соотношение (4) можно переписать:
1 = Я / (х’ у )1п (/(х’ у ))йхйу-11х(х)1о§ (/-(х) )йх -1 /(у)1п (/-(у))йу = = Я / (х|у )1о§ (/(х|у ))хйу - I /у(у)1о§ (((у) )у.
Обозначим информацию, переданную МФЧ:
1 = Н х г + Н х + Нг = Н х — Нх|г, (5)
где Нх =-| /х ( х )1о§ (/х ( х ) )йхх - средняя информация (дифференциальная энтропия)
входных воздействий X;
Нг (Г) = -| /у (у )1п (/у (у))йуу - средняя информация (дифференциальная энтропия) откликов Г СЧО;
Н х г = - Л / (х, у ) 1о§ ( / (х, у ))йхйу - средняя совместная информация (совместная дифференциальная энтропия) между входом и выходом (х, Г ) МФЧ;
НхГ = II / (х1у )1о§ (/ (х1у ))йхйу - среднее условное количество информации
(дифференциальные потери информации в канале).
Мерой эффективности решения задачи может служить разность2:
( / (х,у ) 1 гг. (х) . ( у )1п { / (х,) У
° =11 / (ху у )1п г ( \ / ( ) йхйу -|| /х (х ) /у (у )1п Г ( \ / ( )
^ /х ( х ) /у ( у )J ^ I /х ( х ) /у ( у ),
йхйу, (6)
где для второго слагаемого принята гипотеза, что априорные плотности входного воздействия
и выходной реакции независимы /(х,у) = !х (х)!у (у) . Второе слагаемое подсчитывает переданную информацию при независимых х и у. Разность переданной информации при наличии связи входа и выхода, а также при гипотезе отсутствия связи входных и выходных значений носит название меры Кульбака.
Соотношение (6) можно интерпретировать как информационное отношение сигнал/шум для гипотез «есть сигнал связь» против гипотезы «есть только шум».
«Чистых» задач с непрерывными входными воздействиями и непрерывными ответными реакциями, а именно без физиологического шума, в деятельности человеческого организма не существует. Вместе с тем отклики человеческого организма, связанные с моторными функциями, наиболее близки к случаю непрерывного входа и непрерывного выхода.
Рассмотрим двухмерную динамическую картину, представляемую в виде траектории в форме
комплекснозначного сигнала х(?) = Яе {х(?)} + г 1т {х(?)} . Будем также предполагать, что моторная реакция у человека на указанную траекторию формируется также комплекснозначным
сигналом у (I) = Яе {у(I)} + г 1т {у (I)} . Модель носит достаточно общий характер, т.к. с ее помощью, например, можно описывать перемещение предполагаемой цели в ситуации, с которой встречается снайпер в боевой обстановке.
Предположим, что входной сигнал х ( ) и выходной сигнал У (?) канала передачи информации являются случайными гауссовыми величинами. Тогда средняя информация (4) и расхождение между сигналами (6) при гипотезе, что х и у являются гауссовыми случайными величинами, записываются:
I = Ц / (х, У )1п / (X, у) ЛхЛу - Л / (х, у )1п /х (х) /у (у) ЛхЛу
= -—1п (1 -Р — ).
(7)
Подсчитаем отношение сигнал/шум (расхождение между входом и откликами) на выходе
МФЧ:
Б =
И (/(х, у) - /х(х) /у(у))
1п
( / (х, у) л /, (х) /у (у)
йхйу =
р'
(1 -р)'
(8)
где /х (х), /у (у) - плотности распределения случайных величин.
Распространим понятие средней переданной информации и отношения сигнал/помеха, определенные для случайных величин, на случайные процессы.
Для описания связи спектральных амплитуд двух процессов применяется понятие «функция когерентности», которая является коэффициентом корреляции между процессами в зависимости от частоты
Р( / ) =
йхг ( / )
(9)
где БХГ (Т) - взаимная спектральная плотность входного и выходного сигналов;
$хх (Т), $гг (Т) - спектральные плотности входного и выходного сигналов.
Известно, что функция когерентности отлична от нуля и 0 <7 (Т) <1 в случае3:
1) присутствия аддитивного шума;
2) система, преобразующая входной сигнал х (/) в выходной сигнал у (), нелинейная;
3) в случае присутствия случайного механизма при формировании импульсной или передаточной канала передачи сигнала.
Подставляя (9) в (7), получим среднее значение переданной информации в течение одной
секунды на частоте Т :
10(Т) = ЦТ(х,у)1пГ ,;у))]^у = -21п(1 - р(Т)2) =
^ IТ (х) Т (у)) 2
' |*хг (Т )|2
= -- 1п
2
1 -■
(10)
Средняя информация Шеннона, переданная через СЧО по всем частотам за одну секунду, равна интегралу:
да -«да -«да
І0 = \ I(/)Л/ = - — | 1п(1 -р(/)’)/ = -- | 1п
(
1 -
1^ (/)|’
Л
а/.
(11)
Соотношение (11) называют скоростью передачи информации Шеннона в СЧО.
Точно так же с учетом (8) и (9) вычислим отношение между откликами на входе и выходе
СЧО для частоты Т :
Б
(/ (х ’ у) - /*(х) /(у) )п
Кг (/ )|2 ^ ^ (/) - Кг (/ )|-'
( / (х, у) ^
/х ( х ) /у ( у ) У
ЛхЛу =
Р2( /)
1 -Р2( /)
(12)
— со
Вестник Санкт-Петербургского университета МВД России № 3 (31) 2006
Вестник Санкт-Петербургского университета МВД России № 3 (31) 2006
Мера Кульбака между откликами на входе и выходе СЧО равна:
в „ Л_____________________________г / (13)
1 «хх (/)«„ (/) -(/)|2 ' '
Соотношение (13) задает меру - отношение сигнал/шум на выходе канала для стимулов длительностью 1 с. Если длительность входного стимула равна Т, соотношение (13) следует записать:
О о =
г г_Р/_/ = г г_______1^(/)Г_______/
11 - Р2( /) І V ( /)V ( /) - к ( /)12 •
(14)
-р (/) 1 Ёхх (/)Ё77 (/) - (/)|
Из анализа соотношений (11) и (14) следует, что для оценки информации 10 и меры Кульбака В0необходимы априорные данные о совместной спектральной плотности |5хг (/ )|2 и плотностях на
входе Ёхх (/) и на выходе Ёгг (/) канала.
С учетом анализа соотношений (11) и (14) можно сделать вывод, что рассмотренные
информационные критерии являются функционалами от функции когерентности р(/). Поэтому задача оценки эффективность индивидуальных механизмов обработки информации СЧО сводится к оценке
на первом этапе функции когерентности между входом в выходном у(?) СЧО, а затем и
определения функционалов 10 и В0. Предложенные теоретические решения могут стать основой для количественной оценки качества отбора курсантов при оценке их моторных функций.
Математическая модель преобразования входных стимулов механизмами моторной деятельности человека с учетом искажения средой при гипотезе стационарности записывается правилом:
У(1) = ( * (1) * к (/) + п (1 ))* 8 (* ) = 2 (1 )* 8 О ), (15)
где п(0 - физиологический шум, снижающий эффективность моторной деятельности СЧО; к(1) - импульсная характеристика среды (прибора), искажающего входной стимул, воздействующий на человека;
8(0 - импульсная характеристика правила обработки стимула, реализуемая нервной системой человек;
х(0 - входной стимул; у(0 - отклик МФЧ;
* - индекс операции свертки;
2(I) = х (I)* к(1) + п (I) - процесс, поступающий на вход правила обработки нервной системой.
При описании физиологического механизма моторной деятельности человека примем, что входное воздействие и отклик являются комплекснозначными функциями, задающими траектории входного х(0 и выходного сигналов. Оператор наблюдает входную траекторию х(0 и за счет моторной функции формирует отклик у(0 из условия близости ответной реакции у(0 к входному воздействию х(Х):
А2 = Е {|х (I)- у (I )|2 }= Е {(х (I)- у (I), х (I))}- Е {(х (I)- у (I), у (I ))} =
(16)
= ^ ( 0 ) - Гух ( 0 ) - Г%у ( 0 ) + Гуу ( 0 ) ,
где Е {...} - среднее значение;
(•,•) - скалярное произведение;
^хх - автокорреляционная функция входного процесса;
гху Xt) - взаимная корреляционная функция между процессом х(0 и процессому(1).
Заметим, что гух ( ) = гху (- і).
Для формирования модели СЧО определим основные вероятностные характеристики процессов. Вычислим взаимную корреляционную функцию сигналов между входом и выходом физиологического механизма моторной деятельности человека:
гху (1) = Е (х(¿1 + г)(х (()* к (г) * я (г)+ п (г)* я (г ))) = гхх (г) * к (-) )* я (-/). (17)
Заметим, что второе слагаемое корреляционной функции равно нулю, т.к. предполагается, что входной стимул х(г) и шум п(г), формируемый в процессе жизнедеятельности, являются независимыми процессами.
Вычислим также взаимную корреляционную функцию между входом и сигналом г (г), поступающим на вход механизма нейронной обработки:
г„ (г) = Е ( х (¿1 + г) (х (г )* к (г) + п (г )* я (г )))= тхх (г) * к (-г).
Точно так же вычислим автокорреляционную функцию выходного процесса:
Гуу (г) = Гхх (г) * ГЪк ( ) * ^ ( ) + Гпп (г) * ( ) (18)
и процесса на входе правила нейронной обработки:
Г22 ) = Гхх ) * Гкк (г )+ ГПП (г).
Здесь rhh (t ) = h (t) * h (-1) - автокорреляционная функция фильтра, являющегося моделью
влияния среды на сигнал, (г )= 8 (г) * 8 (- г) - автокорреляционная функция фильтра,
являющегося моделью обработки сигналов СЧО.
Применим к выражениям (17) и (18) преобразование Фурье:
F ((t)) = SX7 (f) = Sxx (f)H ( f )G ( f ), (19)
F (rx2 (t) )= Sxz (f) = Sxx (f)H ( f )
F (ryy (t))= S77 (f) = F {rxx (t)}|H ( f )|2 G ( f )|2 + F {rnn (t)}\G ( f )|2 =
= «xx (f) |H ( f )|2 |G ( f )|2 + Nnn (f) |G ( f )|2, (20)
F (rzz (t) )= «zz ( f ) = F {rxx (t )}| H ( f )f + F {rnn (t )}= «xx ( f ) H ( f )|2 + Nnn ( f ) где NNN (f) - энергетическая спектральная характеристика шума;
«xx ( f ) - энергетическая спектральная характеристика входного стимула;
F {rhh (t)} = |H ( f ) - преобразование Фурье автокорреляционной функции rhh (t);
F {rgg (t)} = |G ( f )|2 - преобразование Фурье автокорреляционной функции rgg (t) .
Для стационарных систем выгодно соотношение (16) представить в частотной области4:
А 2 = j «xx ( f )|1 - G ( f ) H ( f )2 df + J Nnn ( f ) G ( f )|2 df . (21)
Первое слагаемое соотношения (21) описывает ошибку, обусловленную неполной компенсацией влияния канала на стимул, а второе слагаемое - влиянием шума на входной сигнал.
Для минимизации функционала ошибки необходимо выбрать оценку у, такую, что случайная
ошибка x (t) - y (t) была бы ортогональной к ошибке5:
E {( - У), У)} = 0, (22)
где - E {(x, у)} скалярное произведение.
Действительно, наличие корреляции между ошибкой и откликом дало бы возможность улучшить процедуру обработки, что противоречит условию оптимальности правила обработки, т.е. соотношение (22) доказано.
Минимальная величина среднего квадрата ошибки с учетом (16) и (22) равна:
min А 2 = E {х (t)- у (t), х (t )} = rxx (0)- ryx (0)= rxx (0)- rxy (0)
= J Sxx (f) (I - G ( f )H ( f )). <23)
347
Вестник Санкт-Петербургского университета МВД России № 3 (31) 2006
Вестник Санкт-Петербургского университета МВД России № 3 (31) 2006
Найдем правило оценки формы стимула, минимизирующей ошибку (16). Указанная оптимальная процедура будет использоваться для сравнения идеальной модели с реальными данными
человека. Для выбора оптимальной передаточной характеристики фильтра О (/) необходимо
воспользоваться соотношением6:
С ( / ) =
«,
Н ( / )
«гг (/) \Н (/ )|
(24)
Подставляя (24) в (23), получим оценку ошибки:
( \ \н (/ )|2 2 + ^ ( / ) «XX ( / )
тіп Д 2 = | «XX (/)
1 -
Н ( / )|
й/ = |
( / )
Н ( / )|
2 + ( / )
«XX ( / )
й/.
Для большого отношения сигнал/шум —ш (/)
«XX (/)
-> 0 квазиоптимальная процедура сводится к
формированию более простого правила обработки стимулов, чем правило (24):
а (/)=
і
н (/)'
(25)
Из анализа (25) можно сделать вывод, что, если спектральная плотность стимула мала по сравнению со спектральной плотностью шума, то характеристика квазиоптимального фильтра является обратной характеристике фильтра, моделирующего среду. Правило обработки здесь является компенсатором искажений, вносимых средой в спектральную характеристику сигнала.
Скорость обработки информации и обобщенное отношение сигнал/шум, формируемые при выполнении условия близости входного и выходного сигналов, задаются соотношениями7:
да да
/о = -- | 1п (1 -р( / )2 )/ = -- | 1п
1 -
«X. (/)Г
В о =
Р2( /)
«XX ( / ) «ГГ ( / ) «X. (/)|2
-а/.
(26)
(27)
-р (/У" * _-ю «XX (/)Srr (/) - |«Х7 (/)Г
С учетом выражений (19) и (20) квадрат коэффициент корреляции между входом и выходом
системы запишется:
Р2( / ) =
= «X. (/)Г
«XX (/)|Н (/)|2 ——— (/)
«XX (/)«гг (/) «XX (У ) Н (У )
1 +
(28)
——— ( / )
Рассматривая выражение
«.п- (/ )| н (/)2 а (/)2
——— (/)
как отношение сигнал/помеха на входе
СЧО для частоты /, запишем коэффициент корреляции в терминах, используемых в инженерной практике. Таким образом, влияние воздействия сводится к уменьшению отношения сигнал/шум. С учетом сказанного получим для рассматриваемой модели скорость передачи информации Шеннона, и меру Кульбака (меру разрешающих свойств между сигналом и шумом):
I = -
да
21 іп
1 -
«X. (/)|2
«XX ( / ) «гг ( / )
да
21 1п
1+«XX (/ >і н (/)2 а (/)
——— (/)
2
, (29)
рЧЛ
І1 -р\Л
Для фильтра-компенсатора с учетом соотношения (25) можно переписать
N ({)
-00 1У NN У У )
+ ■
аи
¿/,о = т \
«у, (Я
кш(Л
(30)
(31)
С практической точки зрения можно положить, что энергетический спектр входного стимула 8хх (Л имеет представление:
^(/)П
2Ж
0,
I /±/0|>-1Г
1
2
(32)
где Р8 - мощность сигнала, 21¥ - полоса сигнала, а шум имеет равномерный спектр:
ли(/)о
2И7
0,
(33)
где Рц - мощность шума.
Скорость передачи информации и обобщенное отношение сигнал/шум с учетом (32), (33) равны:
1 = \¥\п
Ґ р ^ 1 + ^-
Г»)
(34)
Поскольку мощность входного стимула ограничена в полосе 2IV
I яА/У/ = с
|/±/оИ|Г
, где
С - константа, то, как видно из соотношений (34), максимизация скорости передачи информации и отношение сигнал/шум определяются только мощностью физиологического шума и полосой 2И7.
Для сравнительной оценки моторной функции людей воспользуемся информационным подходом. Его суть заключается в том, что факт уменьшения или увеличения скорости обработки информации биологическими системами служит показателем состояния моторных функций индивидуумов.
Фактическую оценку скорости передачи информации и обобщенного отношения сигнал/шум можно оценить, прибегнув к использованию соотношений (26) и (27). Как видно, для оценки
показателей необходимо экспериментально оценить функцию когерентности р( /) между входной траекторией и ответной реакцией индивидуума. Эта процедура может быть реализована следующим алгоритмом:
- комплекснозначные входной .г и выходной у сигналы траекторий секционируют х—> х. ,,
У -> У,г], где /- индекс в одной секции,у - номер секции;
- к секциям применяют алгоритм преобразования Фурье;
- в соответствии с соотношением (28) вычисляется оценка функции когерентности;
- результаты вычислений осредняют по секциям.
Предлагается выбрать следующие показатели сравнительной оценки моторных функций индивидуумов:
- форму функции когерентности индивидуума при условии выбора стандартного значения спектральной плотности входного стимула (/);
Вестник Санкт-Петербургского университета МВД России № 3 (31) 2006
Вестник Санкт-Петербургского университета МВД России № 3 (31) 2006
- относительные потери в скорости передачи информации I /I где I - фактическая скорость приема информации индивидуумом, I- стандартная скорость передачи информации моделью;
- относительный уровень отношения сигнал/шум О/О0, где О - фактическое значение отношение сигнал/шум для индивидуума, О0- стандартное отношение сигнал/шум для модели.
При гипотезе, что мощность шума имеет равномерную спектральную плотность, и при условии, что мощность входного стимула ограничена в полосе, можно измерить уровень физиологического шума моторной деятельности индивидуума. Для этого, изменяя уровень шума модели Рм до такой величины, что показатели статистического эксперимента 10 и О0 совпадают с экспериментальными данными
индивидуума I и О, из (34) получим Р0 = Ры, где Р0 - уровень физиологического шума. Поскольку
параметр Ры известен, то отсюда можно определить и уровень физиологического шума Р0.
Таким образом, разработаны критерии, позволяющие количественно судить о моторной деятельности индивидуумов. На основе этих критериев создан программно-аппаратный комплекс на базе стандартной ПЭВМ с повышенным требованием к джойстику (мыши), являющемуся средством фиксации ответной реакции оператора в рамках указанного комплекса.
Представленные критерии и модель моторной деятельности человека стали эффективным средством оценки психофизиологических особенностей сотрудников МВД при их отборе и подготовке для решения служебно-боевых задач.
1 См.: Шеннон К. Работы по теории информации, М., 1963.
2 См.: Кульбак С. Теория информации и статистика. М., 1967.
3 См.: Бендат Дж., Пирсол А. Применения корреляционного и спектрального анализа. М., 1983.
4 См.: Френкс Л. Теория сигналов. М., 1974.
5 См.: Ван Трис Г. Теория обнаружения, оценок и модуляции. Т.3. М., 1977.
6 См. Френкс Л. Указ. соч.
7 См.: Кульбак С. Указ. соч.
В.А. Кулганов*, Н.В. Сорокина**
Школьная дезадаптация как один из факторов антисоциального и делинквентного поведения «трудных детей»
Риск дезадаптации присущ современной социальной ситуации развития большинства детей, однако наибольшую тревогу вызывает та категория дезадаптированных школьников, которая характеризуется ярко выраженными нарушениями поведения. В исследованиях А.Я. Ивановой, Э.С. Мандрусовой1 с учетом социально-психологического критерия все нарушения поведения разделены на четыре типа:
1) антидисциплинарное поведение - характеризуется стойкими и повторяемыми нарушениями школьной дисциплины и распорядка, включая нарушения правил поведения на уроках, отказ от выполнения школьных и домашних заданий, систематические прогулы и срывы уроков;
2) антисоциальное поведение - включает в себя бродяжничество, вербальную агрессию, физическую агрессию, стойкое уклонение от учебы, сексуальные эксцессы, раннюю алкоголизацию;
3) делинквентное поведение - кражи, попрошайничество, хулиганство, угроза убийством;
4) аутоагрессивное поведение - суицидальные попытки, демонстративно шантажные аутоагрессивные высказывания и действия.
* Профессор кафедры психофизиологии ребенка Российского государственного педагогического университета им. А.И. Герцена, доктор медицинских наук, профессор.
** Аспирантка кафедры психофизиологии ребенка Российского государственного педагогического университета им. А.И. Герцена.
