CC BY
23
МОДЕЛЬ ОБРАЗОВАТЕЛЬНОГО ПРОЦЕССА ДЛЯ ОБУЧЕНИЯ КОЛЛЕКТИВНЫМ ДЕЙСТВИЯМ ПО ПРИНЯТИЮ УПРАВЛЕНЧЕСКИХ РЕШЕНИЙ ПРИ ВОЗНИКНОВЕНИИ ЧРЕЗВЫЧАЙНЫХ
ОБСТОЯТЕЛЬСТВ
В.В. Меньших, начальник кафедры, д.ф.-м.н., профессор,
Е.Н. Середа, старший преподаватель, Воронежский институт МВД России, г. Воронеж
В последнее время на территории Российской Федерации наблюдаются тенденции роста количества и масштабов негативных последствий чрезвычайных обстоятельств (ЧО) природного и техногенного характера, возрастает риск возникновения кризисных ситуаций, появляются новые виды и формы ЧО. В этой связи актуальной задачей для органов внутренних дел (ОВД) является совершенствование подготовки управленческих кадров, способных эффективно выполнять служебно-боевые задачи при ЧО.
Процесс принятия управленческих решений руководителями ОВД при ЧО обусловлен сложностью и динамическим характером сложившейся обстановки; организационными, психологическими и иными факторами; неоднозначностью оценки вариантов развития событий и др. При этом необходимо учитывать ограничения на ресурсы (время принятия решений, наличие личного состава, вооружения, техники, спецсредств), ограничения на состав действий, которые регламентированы руководящими документами для соответствующего вида ЧО, ограничения на то, что решения принимаются коллективно и зависят от ситуации [1].
В нормативной базе содержатся инструкции, которые определяют совокупность и порядок действий при ЧО. Однако, события, происходящие в условиях ЧО, уникальны. Имеет место многовариантный анализ, неполнота и недостоверность информации, неоднозначность в выборе способов ликвидации последствий ЧО. Также характерной особенностью является то, что при возникновении ЧО формируется рабочий аппарат, состоящий из групп по направлениям деятельности, состав и назначение которых зависит от вида ЧО и определён в нормативных документах. Каждое направление деятельности имеет свою специфику. Следовательно, чтобы грамотно принимать решения, специалист должен обладать соответствующими компетенциями, причем, в связи с появлением новых видов ЧО, эти компетенции необходимо постоянно совершенствовать.
Сложность задачи обучения руководителей и сотрудников ОВД коллективным действиям по принятию управленческих решений состоит в том, что требуется имитировать динамику развития ситуаций ЧО и для специалистов по каждому направлению деятельности формировать соответствующие компоненты компетенций, связанные с умениями правильно определять вид ЧО, выполнять детальный анализ конкретной ситуации, приобретать опыт выбора правильных управленческих решений, разрабатывать планы действий,
осуществлять слаженное взаимодействие, оформлять документацию. В процессе обучения необходимо сформировать такие характеристики команды, как единство цели, хорошие навыки совместной деятельности, специализацию и взаимодополняемость ролей [2]. Существующие в настоящее время проблемы кадрового обеспечения ОВД, ротации кадров и комплектования кадрового резерва, необходимость создания высокой мобилизационной готовности требуют дополнительной подготовки и повышения квалификации руководящего состава ОВД и использования для этого возможностей современных технологий обучения.
Одним из вариантов является организация дополнительного обучения на базе ситуационного центра [3-5]. Сочетание возможностей использования средств информационно-аналитической поддержки принятия решений,
автоматизированной обучающей системы, коллективных и индивидуальных форм обучения позволит осуществлять подготовку специалистов на качественно новом уровне. Целесообразно в процесс обучения включить следующие этапы: начальную подготовку обучающихся; обучение коллективным действиям по принятию решений при ЧО; анализ результатов обучения.
На начальном этапе обучения выполняется тестирование уровня подготовки обучающихся; формирование оценки составляющих вектора компетенций, которыми должен обладать обучающийся при принятии решений для заданного вида ЧО; выбор для каждого обучающегося того направления деятельности (роли), к которому он подготовлен; формирование траектории индивидуального или коллективного обучения; комплектование команды (или нескольких команд) для обучения действиям по принятию решений при ЧО.
На втором этапе осуществляется генерация ситуации ЧО (типовой, нетиповой) в зависимости от уровня подготовки команды, формирование траектории коллективного обучения, обучение команды (или нескольких команд), мониторинг эффективности действий каждого обучающегося по соответствующему направлению деятельности и команды в целом.
Третий этап предполагает формирование оценок пригодности обучающихся к выполнению обязанностей по заданному направлению деятельности, а также рассмотрение возможности изменения распределения ролей в команде, повторения цикла обучения для другого вида ЧО и формирования компетенций для выполнения обязанностей сотрудником по альтернативному направлению деятельности. Также определяются виды ЧО, для действий в которых данный сотрудник наиболее подготовлен.
Эффективным способом проверки качества обучения специалистов могут быть командно-штабные учения и тренировки, на которых руководители и сотрудники ОВД в соответствии со своими функциональными обязанностями самостоятельно выполняют определенную работу по принятию решений в заданных кризисных ситуациях.
Будем считать заданными:
1) состав компетенций - количество компетенций с
учётом уровней освоения);
2) причинно-следственные отношения между компетенциями, вытекающие из ограничений на последовательность их приобретения Е_ксК*К;
3) множество всех возможных начальных, промежуточных и целевых состояний обученности специалистов V = [у¿, ¿ = 1,...,2ы], каждое состояние обученности представлено в виде вектора у I = (у I, у^,. . ., у
5 _ Г1 , если б — я компетенция сформирована) где у I { д, если иначе. Если заданы причинно-следственные взаимосвязи между компетенциями Ек, то существует только множество допустимых состояний обученности Vдоп с V;
4) состав действий по обучению Б = { ^ где М - количество действий по обучению;
5) характеристики действий по обучению, которые задают:
- множество «векторов-масок», определяющих требуемые оценки сформированности компетенций для начала выполнения соответствующего
действия по обучению \¥нач = { \мнач }М_ ,
нач г нач л нач м\
\\н = ( \\ .. м),
(0 — если б — я компетенция формируется в результате
У — го действия по обучению)
1 — если б — я компетенция должна быть обязательно
предварительно сформирована)
8 — сформированность или несформированность
{ б — й компетенции значения не имеет)
- множество «векторов-масок», определяющих значения оценок сформированности компетенций, получаемых после выполнения действия по
обучению \¥кон = { \л/™н }М ^
нач s Wj = ■{
wj
WK0H = ( W-H lfi . . )WK°HN ),
нач нач
. 1 , если w,- s = 0 или w,- s = 1 ;
kohs ' j j '
нач
если
- множество T = {tj]._^ tj - время выполнения j — го действия по обучению ;
- множество С = { с ±, с j - стоимость выполнения j — го действия по обучению.
Для построения модели образовательного процесса необходимо выполнить следующие действия:
- построить граф Н = (V^n, Efc);
- построить граф F = (Vdon,ED), в котором дуги ED проводятся следующим образом: для каждой вершины, заданной вектором допустимого состояния обученности у ¿, проверяется соответствие «векторам-маскам» wHa4, и данная вершина соединяется с теми вершинами, которые соответствуют «векторам-
маскам» у/Кон. Не каждая вершина Удоп может соответствовать «векторам-маскам» №нач или уу кон. В связи с этим возможно возникновение изолированных вершин, которые должны быть удалены из графа.
Для примера рассмотрим шесть компетенций десять действий по обучению. Предположим, что логика организации процесса обучения требует выполнения следующих ограничений Ек при формировании компетенций: к± < к2, к± < к3,
к— к4, к- к к- к 6, к2 к к 3 к 3 к 6.
Модель образовательного процесса в виде графа F, построенного с помощью описанной выше процедуры, представлена на рисунке.
Использование методов математического моделирования позволит изучить и проанализировать влияние различных факторов на процесс обучения коллективным действиям по принятию решений при ЧО, выбрать оптимальные стратегии, методы обучения и способы формирования образовательных траекторий.
Список использованной литературы
1. Меньших В.В., Середа Е.Н. Математическая модель оптимизации траектории обучения сотрудников органов внутренних дел действиям при чрезвычайных обстоятельствах // Вестник Воронежского института МВД России. - 2015. - № 3. - С. 36-44.
2. Новиков Д.А. Математические модели формирования и функционирования команд. - М.: Изд-во физ.-мат. литературы, 2008. - 184 с.
3. Меньших В.В., Пьянков О.В., Самороковский А.Ф. Использование ситуационных центров для обучения действиям в кризисных ситуациях // Информационная безопасность регионов. - 2011. - № 2 (9). - С. 104-107.
4. Меньших В.В., Самороковский А.Ф., Меренков А.С. Методика обучения принятию управленческих решений в ходе несения службы по охране общественного порядка при проведении спортивных мероприятий с использованием современных информационных технологий // Вестник Воронежского ин-та МВД России.-2013.- №1. - С. 204-208.
2. Меньших В.В., Середа Е.Н. Концептуальная модель автоматизированной интеллектуальной системы обучения сотрудников органов внутренних дел действиям в чрезвычайных ситуациях // Информатизация и информационная безопасность правоохранительных органов: Сб. трудов XXIII Всерос. конф. - М.: Академия управления МВД России, 2014. - С. 244-246.
ОСОБЕННОСТИ АНАЛИЗА ПОЖАРНОЙ СТАТИСТИКИ
А.В. Меньших, преподаватель, к.т.н., Н.Н. Тараненко, курсант, Воронежский институт ГПС МЧС России, г. Воронеж
Важную роль при принятии управленческих решений в Государственной противопожарной службе имеет анализ данных пожарной статистики, пример которых для Воронежской области приведён в таблице.
Таблица
Показатели пожарной статистики по Воронежской области _в период с 2006 по 2014 г._
т, год 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014
у, количество пожаров (ед.) 3224 3094 3045 2981 2952 2658 2517 2339 2233
х1, прямой мат. ущерб, (тыс. руб.) 72136 87637 113408 22778 64596 96235 91883 117400 161295
х2, погибло всего людей, (чел.) 298 284 279 274 236 211 198 177 168
х3, травмировано всего людей, (чел.) 144 153 146 126 101 123 130 167 158
х4, денежные доходы, (в мес.; руб.) 7020 8530 10896 12376 13883 15909 18948 22056 25050
х5, удельный вес ветхого и аварийного жилищного фонда в общей площади всего жилищного фонда(%) 0,7 1,1 1,1 1,1 1,1 1,0 0,9 1,0 0,9
х6, численность населения, (тыс. чел.) 2354 2345 2339 2335 2335 2332 2330 2329 2331
