CC BY
22
6. Ломов, Б. Ф. Методологические и теоретические проблемы психологии. - М.: Наука, 1984. - 443 с.
7. Психология : учебник / В.М. Алахвердов, С.И. Богданова и др.; отв. ред. А.А. Крылов. - 2-е изд., пере-раб. и доп. - М.: ТК Велби: Проспект, 2004. - 752 с.
8. Петровский, А. В. Личность. Деятельность. Коллектив. - М.: Политиздат, 1982. - 255 с.
9. Обозов, Н. Н., Федоренко, В. В. Психология профессионального общения : учебно-методическое пособие. - СПб.: ИПЦ СЗИУ - филиал РАНХиГС, 2016. - 44 с.
10. Социальная психология. Хрестоматия : учебное пособие для студентов вузов / сост.: Е.П. Белинская, О.А. Тихомандрицкая. - М.: Аспект Пресс, 2003. - 475 с.
11. Современная зарубежная социальная психология. Тексты / под ред. Г.М. Андреевой, Н.Н. Богомоловой, Л.А. Петровской. - М.: Изд-во МГУ, 1984. - 275 с.
12. Хьелл, Л., Зиглер, Д. Теории личности. - СПб.: Питер, 2014. - 608 с.
© Слободчиков А.В., 2018
УДК 378
Р.В. Стрельцов, И.В. Зольников, Т.А. Лавина, И.В. Аханов
уровни развития готовности к применению информационных и коммуникационных технологий у военнослужащих
Development Levels of Applying Information and Communication Technologies by Military Personnel
СТРЕЛЬЦОВ, Роман Вячеславович, кандидат педагогических наук, старший преподаватель кафедры конструкций автобронетанковой техники факультета (технического обеспечения) Пермского военного института войск национальной гвардии Российской Федерации. Адрес: Россия, 614112, г. Пермь, ул. Гремячий лог, д. 1. Тел. 89822305009. E-mail: streltsov86@rambler.ru.
STRELTSOV, Roman Vyacheslavovich, PhD in Pedagogy, Senior Lecturer of the Armor Vehicles Construction department at the Perm Military Institute of National Guard Forces of Russia. Address: Russia, 614112, Perm, str. Gremiachy Log 1, Ph.: 89822305009; E-mail: streltsov86@rambler.ru.
ЗОЛЬНИКОВ, Игорь Валерьевич, кандидат педагогических наук, преподаватель кафедры технической подготовки факультета (технического обеспечения) Пермского военного института войск национальной гвардии Российской Федерации. Адрес: Россия, 614112, г. Пермь, ул. Гремячий лог д. 1. Тел. 89120599223. E-mail: zv_igor@mail.ru.
ZOLNIKOV, Igor Valerevich, PhD in Pedagogy, Lecturer of the Technical Training department at the Perm Military Institute of National Guard Forces of Russia. Address: Russia, 614112, Perm, str. Gremiachy Log 1, Ph.: 89120599223; E-mail: zv_igor@mail.ru.
ЛАВИНА, Татьяна Ароновна, доктор педагогических наук, профессор, заведующая кафедрой компьютерных технологий Чувашского государственного университета им. И.Н. Ульянова. Адрес: Россия, 428000, Чувашская Республика, Чебоксары, Московский проспект, 15Б. E-mail: tlavina@mail.ru.
LAVINA, Tatyana Aronovna, Doctor of Pedagogics, Professor, Head of the Chair of Computer Technologies of the Chuvash State University. I.N. Ulyanova. The address: Russia, 428000, Chuvash Republic, Cheboksary, Moscow Avenue, 15B; E-mail: tlavina@mail.ru.
АХАНОВ, Игорь Владимирович, заместитель начальника отдела кадров Пермского военного института войск национальной гвардии Российской Федерации. Адрес: Россия, 614112, г. Пермь, ул. Гремячий лог д. 1. Тел. 89100038222. E-mail: Faktorrr980709@gmail.com.
AKHANOV, Igor Vladimirovich, Chief Deputy of the Personnel Department at the Perm Military Institute of National Guard Forces of Russia. Address: Russia, 614112, Perm, str. Gremiachy Log 1, Ph.: 89100038222; E-mail: Faktorrr980709@gmail.com.
В данной статье проводится анализ организации непрерывной подготовки офицерского состава войск национальной гвардии России в области информационных и коммуникационных технологий, определены уровни подготовки к применению информационных и коммуникационных технологий (ИКТ) у военнослужащих, выделены структурные компоненты данных уровней (мотивационный, когнитивный, операционно-деятельностный) и раскрыты их показатели.
Ключевые слова: непрерывная подготовка, офицерский состав, уровень подготовки, информационные и коммуникационные технологии, информационная безопасность, генеральная совокупность, нулевая гипотеза.
In this article the urgency of continuous training of officers in the field of information and communication technologies is under discussion. Development levels of applying information and communication technologies (ICT)
by the military are investigated. The paper analyzes structural components of the levels (motivational, cognitive, operational-activity) and key figures.
Keywords: continuous training, officers, training level, information and communication technologies, information security, totality, null-hypothesis.
Развитие современных войск сегодня не представляется возможным без освоения военнослужащими информационных и коммуникационных технологий (далее - ИКТ) до уровня, определяющего способность военнослужащего выполнять служеб-но-боевые задачи в полном объёме с применением ИКТ. Развивающиеся информационные технологии повсеместно внедряются в деятельность войск, однако подготовка военных специалистов находится не на должном уровне. Обусловлено это в первую очередь тем, что в войсках отсутствует система по переподготовке и доподготовке военнослужащих в области ИКТ. Как правило, подготовка военного специалиста в области ИКТ заканчивается после окончания высшего военного учебного заведения. Так, например, высший офицерский состав войск в процессе обучения в образовательной организации высшего образования (а обучение у них завершилось в начале 2000-х гг. и раньше) изучал лишь основы информатики, соответственно, информационные технологии, внедряемые в служебно-боевую деятельность, им приходилось постигать самостоятельно, а исходя из служебной нагрузки, говорить о качестве изучаемого материала не приходится. Это касается не только высшего офицерского состава, но и молодых офицеров, профильное образование которых предусматривает лишь частичное освоение информационных и коммуникационных технологий [1; 5].
Наше исследование основано на осмыслении проблемы подготовки военных кадров в области информационных и коммуникационных технологий, а также её систематизации с целью организации непрерывной подготовки военнослужащих по ИКТ.
Под системой непрерывной подготовки офицерского состава в области применения информационных и коммуникационных технологий в слу-жебно-боевой и профессиональной деятельности мы понимаем совокупность средств, форм, методов, технологий обучения и воспитания, обеспечивающих качественную вузовскую и послевузовскую подготовку военнослужащих по ИКТ, а также саморазвитие личности офицера в данном направлении [3; 4].
С целью определения уровня знаний в области информационных и коммуникационных технологий у военнослужащего нами были выделены уровни развития готовности к применению ИКТ (репродуктивный, продуктивный и творческий), а также определены показатели их структурных компонентов (мотивацион-ный, когнитивный, операционно-деятельностный) [2]. Определение структурных компонентов уровней развития готовности к применению информационных и коммуникационных технологий позволило нам конкретизировать их показатели в подготовке военнослужащих по данному направлению.
На репродуктивном уровне:
- мотивационный компонент характеризуется отсутствием потребности к изучению информационных и коммуникационных технологий, проявляется статический интерес к освоению информационных и коммуникационных технологий;
- когнитивный компонент - низкий уровень знаний в области информационных и коммуникационных технологий, наличие знаний базовых терминов, офисного программного обеспечения;
- операционно-деятельностный компонент определяется отсутствием практических навыков и умений при работе с персональным компьютером, а также их несформированностью.
На продуктивном уровне:
- мотивационный компонент трактуется развитием знаний в области информационных и коммуникационных технологий по мере потребности;
- когнитивный компонент - знание прикладного программного обеспечения, принципов работы электровычислительных машин;
- операционно-деятельностный компонент -умение применять практические знания при работе с персональным компьютером.
На уровне творческой деятельности:
- мотивационный компонент характеризуется наличием приоритетных ценностей на изучение информационных и коммуникационных технологий, общественно значимая направленность в деятельности по освоению информационными и коммуникационными технологиями;
- когнитивный компонент определяется наличием передовых знаний в области информационных и коммуникационных технологий;
- операционно-деятельностный компонент -профессиональная работа с операционными системами, использование теоретических знаний для решения поставленных задач.
Критерием определения уровней развития готовности к применению ИКТ является сформиро-ванность их структурных компонентов: мотивацион-ного, когнитивного, операционно-деятельностного. Показатели уровней развития готовности к применению информационных и коммуникационных технологий свидетельствуют о сформированности данных уровней и определяют технологию непрерывной подготовки военнослужащих по ИКТ [6].
На основании выделенных уровней в области подготовки по информационным и коммуникационным технологиям нами была написана программа, позволяющая определить как уровень по отдельному направлению (например, Microsoft Excel, Microsoft Word, Microsoft PowerPoint), так и уровень подготовки военнослужащих в целом.
Программа предназначена для: расчёта уровня подготовки в области информационных и коммуникационных технологий, на основе исходных данных. К ним относятся: Vex - уровень подготовки в Microsoft Excel; Vmw - уровень подготовки в Microsoft Word; Vpp - уровень подготовки в Microsoft PowerPoint; Nex - результаты тестирования Microsoft Excel; Nmw - результаты тестирования Microsoft Word; Npp - результаты тестирования Microsoft Power Point; N - общий результат.
Тип ЭВМ: процессор не ниже Intel Pentium IV 1700 MHz или аналогичный.
Язык: Pascal ABC.
ОС: Microsoft Windows 2000, Windows 7, 8, 10.
Объём программы: 51 288 байт.
На основании данной программы мы провели подготовительный и констатирующий периоды экспериментальной работы в офицерском коллективе института войск национальной гвардии Российской Федерации
Начальный (подготовительный) период проходил в течение пяти месяцев. На данном этапе были решены нижеуказанные задачи.
1) Изучение текущего положения дел по организации подготовки офицерского состава военных вузов и воинских частей в области информационных и коммуникационных технологий, информационной безопасности.
2) Отбор диагностических методик (диагностическая программа по определению уровня подготовки в области ИКТ, интервьюирование, опрос и анкетирование).
3) Подготовка определённых диагностических методов и их адаптирование с учётом возраста военнослужащих.
4) Пилотажное изучение уровня подготовки в области ИКТ, информационной безопасности у личного состава Пермского военного института войск национальной гвардии России.
5) Выбор офицерского состава для проведения эксперимента.
6) Выбор контрольной группы.
7) Создание диагностической программы уровней подготовки в области информационных и коммуникационных технологий, информационной
безопасности (выделение компонентов готовности и критериев их сформированности).
Начальный (подготовительный) этап - решение диагностических задач по изучению состояния подготовки офицерского состава в области ИКТ, в области информационной безопасности. Уровень подготовки офицерского состава Пермского военного института ВНГ России в области информационных и коммуникационных технологий, информационной безопасности, а также изучение литературы по данной проблематике позволили нам сделать вывод о недостаточной подготовке по данному направлению.
При проведении констатирующего эксперимента мы определили уровень подготовки офицерского состава в области информационных и коммуникационных технологий, в области информационной безопасности.
Констатирующий эксперимент был осуществлён на начальной стадии исследования (2013-2014 гг.). В эксперименте приняли участие 300 военнослужащих: 200 офицеров управления, подразделений и кафедр военного института, воинских частей, батальона обеспечения учебного процесса и 100 офицеров курсов подготовки и переподготовки офицерского состава. На данном этапе были сформированы экспериментальная группа (ЭГ) в количестве 150 человек - это офицеры кафедр и курсов подготовки и переподготовки офицерского состава, и контрольная группа (КГ) в количестве 150 человек - офицеры управления военного института, воинских частей, подразделений. Нами был проведен анализ участников эксперимента по признаку «возраст» (рис. 1) с целью организации наиболее достоверной выборки.
Рис.1. Состав участников эксперимента по признаку «возраст»
Задачи констатирующего эксперимента:
- определение уровня подготовки офицерского состава в области информационных и коммуникационных технологий;
- определение уровня подготовки офицерского состава в области информационной безопасности.
Как экспериментальная, так и контрольная группа исследования показали низкие результаты, что свидетельствует о низком уровне всех компонентов подготовки в области.
Выявленные уровни отражены в табл. 1.
Полученные уровни подготовки к применению информационных и коммуникационных технологий
у офицерского состава необходимо сравнить при помощи корреляционного анализа.
Коэффициент корреляции - данный коэффициент взаимного вероятностного воздействия двух случайных величин. Показатель корреляции способен осуществлять значения с -1 вплоть до +1. В случае, если полное значение располагается ближе к 1, то это определяет сильную взаимосвязь среди величин, а в случае, если ближе к 0, это свидетельствует о недостаточной связи или её отсутствии.
Этот способ используют для явного изображения формы связи среди исследуемых признаков. Для этого в прямоугольной системе координат стро-
Таблица 1
уровни подготовки офицерского состава в области информационных и коммуникационных технологий на этапе констатирующего эксперимента в экспериментальной и контрольной группах
Группы офицерского состава Кол-во офицеров Уровни подготовки (репродуктивный, продуктивный, творческой деятельности)
Мотмвационно-ценностный Когнитивный Операционно-деятельностный
Р Л ТД р П ТД Р п ТД
ЭГ 150 99 22 29 110 26 14 125 18 7
КГ 150 95 23 27 99 33 13 118 23 9
ят график, по оси ординат откладывают индивидуальные значимости результативного показателя У (контрольная группа - КГ), а по оси абсцисс - индивидуальные значимости факторного показателя X (экспериментальная группа - ЭГ). Поле корреляции - это совокупность точек факторного и результативного признаков. На основании данного поля выдвигается гипотеза об имеющейся взаимосвязи между вероятностью значения Х и У и её прямолинейном виде.
Линейное уравнение регрессии имеет вид у = Ъх + я, оценочное уравнение регрессии будет иметь вид у = Ьх + а + £, где е. - наблюдаемые значения (оценки) ошибок е., а и Ь, соответственно, -оценки параметров а и в регрессионной модели, которые следует найти.
В данном случае е - случайная ошибка. Данная ошибка может возникать:
1) если не включены в регрессионную модель значимые объясняющие переменные;
2) агрегирование переменных;
3) в случае неправильного описания самой структуры модели;
4) неправильная функциональная спецификация;
5) ошибки при измерении. В связи с тем, что отклонения е. для отдельного конкретного наблюдения 1 случайны и значения их в рассматриваемой выборке неизвестны, то:
1) наблюдая х. и у , возможно получить только оценки параметров а и в;
2) величины а и Ь, как правило, определяются случайно в связи с тем, что они соответствуют случайной выборке и оцениваются параметрами а и в; для получения оценки параметров а и в используют МНК (метод наименьших квадратов).
Метод наименьших квадратов дает наилучшие (состоятельные, эффективные и несмещённые) оценки параметров уравнения регрессии - но только в том случае, если выполняются определенные предпосылки относительно случайного члена (е) и независимой переменной (х). Формально критерий МНК можно записать так:
Система нормальных уравнений.
2 _
Для расчёта параметров регрессии построим расчётную таблицу (табл. 2)
Для наших данных система уравнений имеет
вид:
9а + 450 ■ Ь = 450 ■ 450 -а + 40096 • Ъ = 38031
Домножим уравнение (1) системы на (-50), получим систему, которую решим методом алгебраического сложения.
—450о - 22500Й = -22500■450■а + 40096■Ъ
Получаем: 17596 ■ Ь = 15531, откуда Ь = 0.8826. Теперь найдём коэффициент «а» из уравнения (1):
9а + 450 • Ь = 450 ■ 9а + 450 • 0.8826 =
Получаем эмпирические коэффициенты регрессии:
Ъ = 0.8826, а = 5,8678
Параметры регрессии
Таблица 2
X У X3 у- х • у
99 95 9801 9025 9405
22 28 484 784 616
29 27 841 729 783
ПО 99 12100 9801 10890
26 33 676 1089 858
14 18 196 324 252
125 118 15625 13924 14750
18 23 324 529 414
7 9 49 81 63
450 450 40096 36286 38031
Уравнение регрессии:
у = 0.8826-х + 5.8678
Экспериментальные коэффициенты регрессии а и Ь являются лишь оценками теоретических коэффициентов а само уравнение отражает лишь общую тенденцию в поведении рассматриваемых переменных.
1. Параметры уравнения регрессии. Выборочные средние:
х -
450
У
-50
Л'У =
У =
450 9
38031
п 9
Выборочные дисперсии:
= 4225.667
Ух?
БЧх) = — - хг
у у?
71
Ту2
Хг(у) = Щг- У2 =
п
40096 9
362У6
- 50 = 1955.11
п ' 9
Среднеквадратическое отклонение:
$00 - 4$г(х) = V 1955.11 = 44.217
Коэффициент корреляции Ь можно находить по формуле, не решая систему непосредственно:
4225.667- 50 X 50
Ь =
ху - ху
1955.11
= 0.8826
Корреляции. Ковариация.
Дальше происходит расчёт показателя тесноты связи. Как правило, данным показателем является выборочный линейный коэффициент корреляции, который рассчитывается по формуле:
ху - ху 4225.667 - 50 X 50
44.217 X 39.138
■ = 0.997
Линейный коэффициент корреляции принимает значения от -1 до +1. Связи между признаками могут быть слабыми и сильными (тесными). Их критерии оцениваются по шкале Чеддока: 0.1 < г < 0.3: слабая;
Важность коэффициента корреляции. Выдвинем гипотезу: Н0: г = 0, нет линейной взаимосвязи между переменными; Н1: г Ф 0, есть линейная взаимосвязь между переменными. С целью определения уровня значимости а и проверки нулевой гипотезы о нулевом равенстве генерального коэффициента корреляции нормальной двумерной случайной величины при конкурирующей гипотезе Н1 Ф 0, необходимо определить наблюдаемое значение рассматриваемого критерия (величина случайной ошибки):
= t
фГ^г
ху
л/1"
Г2 'ху
и на основании таблицы критических точек распределения Стьюдента по заданному уровню значимости а и числу степеней свободы к = п - 2 найти критическую точку ит двусторонней критической области.
крит
Если £ , < £ оснований отвергнуть нулевую гипо-
набл крит 1 ' J J
тезу. Если и , | > £
J 1 наол1 кг
^=о.т-
нулевую гипотезу отвергают. V?
:= 35.151
- . !' = !., 4 ].',:! (п ■
VI - 0.9972 По таблице Стьюдента с уровнем значимости а = 0.01 и степенями свободы к = 7 находим £
крит крит
1; а/2) = (7; 0.005) = 3.499, где т = 1 - коли-
ху
0.3 < г < 0.5: умеренная;
0.5 < г < 0.7: заметная;
ху
0.7 < г < 0.9: высокая;
ху
0.9 < г < 1: весьма высокая.
ху
Как видим, в нашем случае эта связь между признаком У и фактором X достаточно высокая и прямая. Кроме того, коэффициент линейной парной корреляции может быть определён через коэффициент регрессии Ь:
чество объясняющих переменных. Если к , | > £ ,
1 1 набл1 крит
то полученное значение коэффициента корреляции признается значимым (нулевая гипотеза, утверждающая равенство нулю коэффициента корреляции, отвергается). Поскольку ^ А > £ , то отклоняем ги-
набл крит
потезу о равенстве 0 коэффициента корреляции.
Исходя из этого, показатель корреляции статистически значим. В парной прямолинейной регрессии £2г = £2Ь, и в данном случае проверка гипотез о значимости коэффициентов регрессии и корреляции равноценна проверке гипотезы о существенности прямолинейного уравнения регрессии.
Равенство регрессии (анализ уравнения регрессии).
Прямолинейное уравнение регрессии имеет вид у = 0.883х + 5.868. Коэффициентам уравнения прямолинейной регрессии можно придать экономический смысл. Показатель регрессии Ь = 0.883 демонстрирует среднее изменение результативного признака (в единицах измерения у) с повышением либо снижением величины фактора х на единицу его измерения. В нашем примере при увеличении на 1 ед. У увеличивается в среднем на 0.883. Показатель а = 5.868 демонстрирует предполагаемый уровень У в случае, если х = 0 приближается к выборочным показателям. Подставив в уравнение регрессии соответствующие значения х, возможно найти выровненные значения результативного показателя У(х) для каждого наблюдения. Связь между У и х определяет знак коэффициента регрессии Ь (если > 0 - прямая связь, иначе - обратная). В рассматриваемом случае связь прямая.
Теперь необходимо осуществить проверку гипотез относительно коэффициентов линейного уравнения регрессии.
1) (-статистика. Критерий Стьюдента. Используя метод наименьших квадратов, мы получили оценки определённых параметров уравнения регрессии, которые свойственны рассматриваемому статистическому наблюдению (конкретному набору значений х и У). Для правдивой оценки статистического значения коэффициентов регрессии и корреляции рассчитаем (-критерий Стьюдента и доверительные интервалы каждого из показателей. Выдвинем гипотезу Н0 о случайном происхождении рассматриваемых показателей, а именно, о небольшом их отклонении от нуля.
С целью проверки значимости параметров (их отличия от нуля) для генеральной совокупности используют статистический метод подтверждения гипотезы.
Главная гипотеза - это гипотеза о незначимом отличии от нуля статистических характеристик или параметров в рассматриваемой генеральной совокупности. Также с данной гипотезой проверяется альтернативная гипотеза о неравенстве статистических характеристик или параметров в генеральной совокупности. Необходимо проверить гипотезу Н0 о равном значении некоторых коэффициентов регрессии нулю (при альтернативе Н1 не равно) на уровне значимости а = 0.01.
Н0 : Ь = 0, то есть между переменными х и у отсутствует линейная связь в генеральной совокупности; Н1 : Ь Ф 0, т.е. между переменными х и у есть линейная взаимосвязь в генеральной совокупности.
В случае недостоверности гипотезы мы сможем принять альтернативную гипотезу. Для подтверждения данных рассматриваемой гипотезы примем (-критерий Стьюдента. Значение критерия, которое мы получаем, сравниваем со значением табличным, которое определяется по таблице распределения Стьюдента. Полученное значение определяем в зависимости от уровня значимости (а) и числа степеней свободы, которое в случае линейной парной регрессии равно (п - 2), п - число наблюдений.
Если значение критерия, которое мы получили, превышает значение таблицы распределения Стьюдента, то гипотеза не подтверждается, и считается, что с определённой вероятностью статистическая характеристика или (1 - а) параметр в генеральной совокупности значимо отличается от нуля. Тогда, если полученное значение (-критерия меньше значения в таблице (по модулю), то оснований отвергнуть основную гипотезу нет, т.е. параметр или статистическая характеристика в генеральной совокупности незначительно отличается от нуля при уровне значимости а.
ъ
и = —
Поскольку 35.15 > 3.499, то статистическая значимость коэффициента регрессии Ь подтверждается (отвергаем гипотезу о равенстве нулю этого коэффициента).
Поскольку 3.5 > 3.499, то статистическая значимость коэффициента регрессии а подтверждается (отвергаем гипотезу о равенстве нулю этого коэффициента).
Следующим шагом проверки значимости (незначимости) полученных результатов на основе тестирования по определению уровня ИКТ является проверка Р-статистика.
Р-статистика. Критерий Фишера. Коэффициент детерминации Я2 применяется в случае проверки уравнения линейной регрессии в целом. Проверка значимости модели регрессии проводится с применением Р-критерия Фишера, расчётное значение которого определяется как отношение дисперсии изначального ряда наблюдений изучаемых показателей и несмещенной оценки дисперсии остаточной последовательности для рассматриваемого случая. Случай считается значимым тогда (при определённом уровне значимости), когда определяемое значение к = (т) и к2 = (п - т - 1) со степенями свободы выше значения в таблице.
К2 _ 1 Ш^УхУ е 1 77.66 1(УгУ)2 13786
= 0.9944
где т - число факторов в рассматриваемом примере. Существует алгоритм, по которому осуществляется статистическая значимость парной линейной регрессии.
1. Выдвигается нулевая гипотеза о том, что уравнение в целом статистически незначимо: Н0 : Я2 = 0 на уровне значимости а.
2. Следующим шагом определяется значение Р-критерия:
Р =
п — т — 1
Р - ■
1-й2 т 0.9944 9-1-1
■ = 1235,63
1 -0.9944 1 где т = 1 для парной регрессии.
Значение, которое мы получили, находим по таблицам распределения Фишера для определённого уровня значимости, учитывая при этом то, что степени свободы для всей суммы квадратов (большей дисперсии) равно 1 и число степеней свободы остаточной суммы квадратов (меньшей дисперсии) при линейной регрессии равно п - 2.
Ртабл - это наибольшее значение критерия под воздействием случайных факторов при определённых степенях свободы и уровне значимости а. Уровень значимости а - возможность опровергнуть достоверную гипотезу при условии, что она верна. Обычно а принимается равной 0,05 или 0,01.
Если значение Р-критерия меньше табличного, то говорят, что нет основания отклонять нулевую гипотезу. В противном случае нулевая гипотеза отклоняется, и с вероятностью (1 - а) принимается альтернативная гипотеза о статистической значимости уравнения в целом. Табличное значение критерия со степенями свободы к, = 1 и к. = 7, Р , = 12.25.
1 2 табл
Поскольку фактическое значение Р > Ртабл, то коэффициент детерминации статистически значим
(найденная оценка уравнения регрессии статистически надежна).
Связь между Р-критерием Фишера и ^статистикой Стьюдента выражается равенством:
Выводы. Изучена зависимость У (КГ) от X (ЭГ). На начальном этапе была выбрана парная линейная регрессия. Оценены её параметры методом наименьших квадратов. Статистическая значимость уравнения проверена с помощью коэффициента де-
терминации и критерия Фишера. Установлено, что полученные результаты в 99.44% общей вариабельности У (КГ) объясняется изменением X (ЭГ). Параметры исследуемого явления статистически значимы.
Таким образом, определение уровней подготовки к применению информационных и коммуникационных технологий у военнослужащих позволит выявить компоненты, на которые необходимо акцентировать внимание в большей степени при организации непрерывной подготовки военнослужащих в области ИКТ.
Список литературы
1. Дегтерев, В. А. Интеграция в системе непрерывной подготовки специалистов социальной сферы // Современные проблемы науки и образования. - 2012. - № 3 [Электронный ресурс] // Электронный научный журнал «Современные проблемы науки и образования». - URL: http://science-education.ru/ru/article/ view?id=6490 (дата обращения: 17.09.2018).
2. Зольников, И. В. Педагогическая подготовка персонала безопасности к профилактике противоправного поведения молодёжи во время спортивно-массовых мероприятий : автореферат дис. ... канд. пед. наук : 13.00.08 / Зольников Игорь Валерьевич. - Казань, 2013. - 21 с.
3. Лавина, Т. А. Информационно-коммуникационная подготовка в системе непрерывного педагогического образования // Педагогическая информатика. - 2005. - № 2. - С. 41-50.
4. Клепацкая, И. Н. Внедрение метода компьютерного тестирования при оценке знаний по иностранному языку в условиях военного вуза // Педагогика и психология: актуальные вопросы теории и практики : материалы V Междунар. науч.-практ. конф. - Чебоксары: ЦНС «Интерактив плюс», 2015. - № 3 (5). - С. 83-85.
5. Соболева, Е. В. Качество подготовки социальных работников в системе непрерывного образования // Вестник Южно-Уральского государственного университета. - 2013. - № 2. - Т. 5. - С. 129-136.
6. Стрельцов, Р. В., Фёдоров, Р. Ю. Информационные и коммуникационные технологии как средства обучения курсантов военных вузов внутренних войск МВД России // Евразийский Союз Учёных (ЕСУ). - 2015. - № 9 (18). - С. 50-52.
© Стрельцов Р.В., Зольников И. В., Лавина Т.А., Аханов И.В., 2018
УДК 378.14
В.Б. Успаленко, Е.Г. Плотникова
Организационно-управленческая деятельность военного специалиста в области автоматизированного управления войсками
Organization and management of military specialist in the field of automated control of troops
УСПАЛЕНКО, Вадим Борисович, заместитель начальника кафедры программного обеспечения вычислительной техники и автоматизированных систем, Пермский военный институт войск национальной гвардии Российской Федерации. Адрес: Россия, 614030, Пермь, ул. Гремячий лог, 1. Тел.: 89824972777. E-mail: va-dim_ usp@mail.ru.
USPALENKO, Vadim Borisovich, deputy head of the department of computing software and automated systems, the Perm military Institute of National Guard Troops of the Russian Federation. Address: Russia, 614030, Perm, Gremyachiy Log str., 1. Ph.: 89824972777. E-mail: vadim_usp@mail.ru.
ПЛОТНИКОВА, Евгения Григорьевна, профессор кафедры гуманитарных и социальных наук, Пермский военный институт войск национальной гвардии Россий-ской Федерации, доктор педагогических наук, профессор. Адрес: Россия, 614030, Пермь, ул. Гремячий лог, 1. Тел.: 89024719159. E-mail: plotnikovaeg@mail.ru.
PLOTNIKOVA, Evgenia Grigorievna, professor of the department humanities and social sciences, the Perm military Institute of National Guard Troops of the Russian Federation, doctor of pedagogical sciences, professor. Address: Russia, 614030, Perm, Gremyachiy Log str., 1. Ph.: 89024719159. E-mail: plotnikovaeg@mail.ru.
В статье рассмотрены понятия «управление», «организация и организационно-управленческая деятельность». Проведен анализ взглядов исследователей на формирование управленческих и организационных качеств руководителей, в т.ч. военных специалистов, который позволил сформулировать обобщённое определение организационно-управленческой деятельности руководителя. Выделены мероприя-тия и компетенции,
