автореферат диссертации по информатике, вычислительной технике и управлению, 05.13.10, диссертация на тему:Компьютерные обучающие системы в структуре профессионаьлной подготовки сотрудников государственной противопожарной службы МВД России

МВД России Санкт-Петербургский университет

На правах рукописи

РГ5 ОД поляков '

Михаил Николаевич

КОМПЬЮТЕРНЫЕ ОБУЧАЮЩИЕ СИСТЕМЫ В СТРУКТУРЕ ПРОФЕССИОНАЛЬНОЙ ПОДГОТОВКИ СОТРУДНИКОВ ГОСУДАРСТВЕННОЙ ПРОТИВОПОЖАРНОЙ СЛУЖБЫ МВД РОССИИ

Специальность 05.13.10 -

управление в социальных и экономических системах

АВТОРЕФЕРАТ

диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук

Санкт-Петербург 2000

Диссертация выполнена на кафедре информационных систем Санкт-Петербургского университета МВД России.

Научный руководитель:

доктор военных наук, кандидат технических наук, профессор В.С.Артамонов

Официальные оппоненты:

доктор технических наук, профессор В.Е.Кадулин; доктор технических наук, профессор В.В.Кобзев

Ведущая организация:

Санкт-Петербургский военно-морской институт

Защита состоится « (Го » %_2000 г. в аудито-

рии № в « /О » часов на заседании диссертационного

совета К 052.10.04 по защите диссертаций на соискание ученой степени кандидата технических наук в Санкт-Петербургском университете МВД России по адресу: 196105, Санкт-Петербург, Московский проспект, дом 149).

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке Санкт-Петербургского университета МВД России (198075, Санкт-Петербург, ул. Летчика Пилютова, дом 1).

Автореферат разослан « ¿У » ¿У2000 г.

Ученый секретарь диссертационного совета К кандидат технических наук, профессор

052.10

А.В.Фомин

Н96 р(2)-366 ,0

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность темы. Необходимость коренных перемен в области оценки профессионального уровня и компетентности сотрудников пожарной охраны объясняется новыми задачами, и изменяющимся характером пожарно-технического труда, который становится (несмотря на проблемы социально-экономического характера) все более комплексным и предполагает наличие тесной взаимосвязи меизду отдельными направлениями подготовки и специализациями.

Таким образом, проблема совершенствования профессионального уровня сотрудников пожарной охраны является одной из наиболее актуальных и приоритетных. Это во многом объясняется нарастанием процессов автоматизации, внедрением новой техники и оборудования. Все это требует наличия в пожарной охране исключительно высококвалифицированных, хорошо организованных сотрудников, которые способны самостоятельно эксплуатировать и переналаживать сложные технологические комплексы, управлять ими, проявляя инициативу, принимая серьезные решения, а не ограничиваться только ролью придатка к противопожарному оборудованию.

Поскольку пожарно-технический труд в силу объективных обстоятельств связан с риском, постольку, с одной стороны, степень неблагоприятных последствий от рискованной деятельности должна быть сведена до минимума, а с другой - это предполагает высокий уровень профессиональной подготовки пожарных, которые должны быть готовы постоянно к принятию нестандартных, неординарных решений, так как «тушение пожаров представляет собой боевые действия, направленные на спасение людей, имущества и ликвидацию пожаров» (статья 22 Закона РФ «О пожарной безопасности», принят Государственной Думой РФ 18 ноября 1994 г.)

Не случайно профессия пожарного по уровню тяжести труда и опасности находится рядом с профессиями шахтера и оперативного работника ОВД. Этот факт подтверждается следующими цифрами. Тек. например, в среднем по России за год погибает около 45 сотрудников пожарной охраны. По данным социологических исследований, среди пожарных России имеются тенденции к росту показателей заболеваемости, травматизма, гибели (50,4% случаев гибели пожарных связано с тушением пожаров, 23,5% - с

происшествиями во время возвращения с места вызова, 7,6% - с вызовами не связанными с пожарами, 3,4% - с тренировочными занятиями)"

Таким образом, в настоящее время в структуре профессиональной подготовки сотрудников (ППС) Государственной противопожарной службы (ГПС) МВД России существует проблема повышения качества профессиональной подготовки сотрудников на различных уровнях обучения при уменьшении сроков обучения и усложнении учебных программ, особенно в профессиональной первичной подготовке, переподготовке и повышении квалификации. Эта проблема может быть решена при использовании автоматизированных обучающих систем (АОС), в частности в нашем случае, компьютерных обучающих систем (КОС) ППС ГПС МВД.

Цели и задачи исследования. Целью диссертационной работы является повышение качества профессиональной подготовки сотрудников Государственной противопожарной службы МВД России на основе компьютерных обучающих систем.

Для реализации этой цели в работе ставятся и решаются следующие научно-технические задачи:

1. Исследование и анализ структуры и функций автоматизированных обучающих систем (АОС), и в частности, компьютерных обучающих систем (КОС), создаваемых в структуре профессиональной подготовки сотрудников ГПС МВД.

2. Разработка математической модели управления обучением в КОС профессиональной подготовки сотрудников ГПС МВД.

3. Обоснование и разработка алгоритма функционирования КОС ППС ГПС МВД.

4. Разработка методики формирования нормативных показателей ППС ГПС в КОС.

Объект и предмет исследования. Объектом исследования являются компьютерные обучающие системы в структуре профессиональной подготовки сотрудников ГПС МВД России. Предметом исследования являются процессы управления обучением в КОС профессиональной подготовки сотрудников ГПС МВД России.

Методы исследования. В работе использованы методы системного анализа, математического моделирования, теории вероятностей и математической статистики, теории матриц, теории обучения, теории систем управления и развивающихся систем.

Научная новизна диссертационного исследования заключается в разработке основ теории управления обучением в автоматизированных обучающих системах, в частности компьютерных обучающих системах в структуре профессиональной подготовки сотрудников ГПС МВД России. Настоящее исследование является первой работой, в которой решается задача создания математических моделей управления обучением в КОС профессиональной подготовкой сотрудников ГПС МВД. Предложены алгоритм функционирования КОС ППС ГПС МВД и методика формирования нормативных показателей ППС ГПС в КОС.

Положения, выносимые на защиту.

1. Математическая модель управления обучением в КОС профессиональной подготовки сотрудников ГПС МВД.

2. Алгоритм функционирования КОС профессиональной подготовки сотрудников ГПС МВД.

3. Методика формирования нормативных показателей профессиональной подготовки сотрудников ГПС МВД в КОС.

Практическая значимость работы состоит в том, что:

1. Обоснованы предложения по структуре, функциям и основным техническим показателям КОС профессиональной подготовки сотрудников ГПС МВД.

2. Полученные в диссертации математические модели, использованы при разработке методов математического моделирования в НИР: «Использование методов математического моделирования боевых процессов в подготовке внутренних войск МВД РФ» и «Разработка имитационной модели процесса обучения и способы ее применения для определения рациональной дидактической стратегии элементов его содержания», проводимых соответственно в Санкт-Петербургском военном институте внутренних войск МВД России и Санкт-Петербургском университете МВД России.

3. Разработанные в диссертации предложения по структуре, функциям и основным техническим показателям КОС ППС ГПС МВД, а также алгоритм функционирования КОС ППС ГПС МВД использованы в НИР. «Создание автоматизированной информационной системы дистанционного обучения (АИС ДО) сотрудников ОВД Северо-Западного региона России», проводимой в Санкт-Петербургском университете МВД России.

4. Предложенная в диссертационной работе методика формирования нормативных показателей ППС ГПС МВД в КОС при-

меняется на курсах профессиональной подготовки сотрудников пожарной охраны в Учебном центре по подготовке сотрудников ГПС Санкт-Петербургского университете МВД России.

Апробация исследования. Основные положения исследования были представлены на международной научно-практической конференции «Новые информационные технологии в практике работы правоохранительных органов» 20 ноября 1998 г.; на международной научно-практической конференции «Компьютерная преступность, состояние, тенденции, превентивные меры ее профилактики» 12-13 февраля 1999 г.; на всероссийской научно-практической конференции «Актуальные проблемы безопасности информационного пространства», 5-8 октября 1999 г.; на межвузовской научно-практической конференции «Новые информационные технологии в деятельности правоохранительных органов», 26 ноября 1999 г.

Публикации. По теме диссертации опубликовано 7 печатных работ.

Объем и структура диссертации. Диссертационная работа состоит из введения, трех глав, заключения, списка использованных источников и двух приложений.

ОСНОВНОЕ СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ

Во введении обосновывается актуальность темы диссертации, рассматриваются цели, задачи, объект и предмет исследования, методы исследования, научная новизна и положения, выносимые на защиту, а также апробация и реализация результатов диссертационного исследования.

В первой главе проводится системный анализ проблем проектирования и создания автоматизированных обучающих систем в структуре подготовки кадров для ГПС МВД России.

Компьютерное обучение, предполагает использование компьютера как технического средства, полностью или частично выполняющего в отношении обучаемых функции преподавателя. Его основная цель - резко повысить эффективность обучения. К показателям оценки эффективности компьютерного обучения обычно относят: качество усвоения обучаемыми программы обучения; время, затраченное ими на усвоение этой программы; материальные затраты; временные затраты и т.д. Ведущим среди всех этих показателей является качество усвоения. Ясно, что ни-

какое снижение материальных, временных и любых других затрат неприемлемо, если качество подготовки обучаемого личного состава ухудшается. При этом высокие материальные затраты на реализацию компьютерного обучения диктуют необходимость резкого роста этого главного показателя эффективности по сравнению с существующим традиционным обучением.

В результате проведенного анализа основного противоречия существующих систем массового обучения и вытекающих из него следствий сделаны следующие выводы:

1. С позиций реализации разработанных технологий обучения ЭВМ является единственным средством, обеспечивающим реализацию любой технологии обучения в системе массового обучения.

2. Реализуемая в системах массового обучения технология компьютерного обучения должна представлять собой синтез фрагментов различных технологий обучения.

В данной главе проанализированы основные проблемы проектирования автоматизированных обучающих систем (АОС) в структуре подготовки кадров для ГПС МВД России, рассмотрены исходные представления об обучении как объекте проектирования.

Осуществлен анализ характеристик обучения с позиций системного подхода, сформулированы выводы, что автоматизированная обучающая система (АОС) есть управляющая подсистема системы автоматизированного обучения (CAO), которая осуществляет функции по управлению учебной деятельностью обучаемого и представляет собой совокупность двух элементов - обучающего и компьютерной обучающей системы (КОС), а сама КОС есть элемент АОС, включающий аппаратные и программные средства ЭВМ и осуществляющий автоматическую реализацию функций по управлению учебной деятельностью обучаемого и отображению обучающей информации посредством программной реализации соответствующих алгоритмов управления.

Оценка качества функционирования КОС неотделима от оценки качества функционирования АОС, элементом которой она является. Критерием этой оценки является дидактическая эффективность обучения.

Основными требованиями к АОС, вытекающими из системного анализа возможностей обеспечения дидактической эффективности CAO, являются:

- требование полноты реализации АОС всех функций по управлению учебной деятельностью обучаемого;

- требование организации в рамках АОС структуры связей между обучающим и КОС, обеспечивающей полноту, непротиворечивость, заданную последовательность и своевременность выполнения этими элементами всех их системоопределенных функций по управлению учебной деятельностью обучаемого;

- требование превышения полезности информации, получаемой обучающим и обучаемым от КОС, по сравнению с информацией, получаемой ими при непосредственном взаимодействии друг с другом.

Приведённые в работе различные типы дидактических систем представляют собой основу для классификации КОС ППС ГПС МВД в соответствии с их потенциальными педагогическими возможностями. Предлагаемый подход к классификации КОС определяет принципиальные схемы каналов связи, что позволяет разрабатывать организационную, функциональную структуру КОС, а также структуру комплексов и средств автоматизации на основе, и с учетом требований и данных педагогической науки.

Приведенный в диссертации подход к классификации КОС позволяет на самых ранних стадиях проектирования обучающей системы (разработка технического задания, психолого-педагогического и эскизного проектов) вполне обоснованно прогнозировать дидактическую эффективность КОС, как критерий эффективности разрабатываемой системы.

Принципиальное распределение функций по управлению учебной деятельностью обучаемых ме>еду обучающим и КОС в составе АОС может быть произведено на основе классификации КОС по виду технологии управления, реализуемой в данном типе организационной структуры АОС:

- ручная технология управления;

- технология ручного управления с обработкой данных на ЭВМ;

- технология автоматизированного управления;

- технология автоматического управления.

Возможность реализации в КОС той или иной технологии для управления обучением определяется взаимным соответствием характеристик рассматриваемой технологии организационной структуре АОС.

Классификации КОС по признаку реализуемой технологии управления обучением в совокупности с приведенными в техническом задании на разработку КОС учебными целями и характеристиками содержания обучения существенно упрощают определение классификационных признаков разрабатываемой системы. Кроме того, подход к классификации КОС по реализуемой технологии управления, формулируя требования к составу функциональных элементов программного обеспечения КОС, определяет на основе теории и практики проектирования АСУ необходимость разработки и состав обеспечивающих элементов специального программного обеспечения (СПО) КОС (инструментальные средства разработки автоматизированных учебных занятий, базы данных, базы знаний и т.д.).

Во второй главе рассматриваются требования к КОС по управлению профессиональной подготовкой сотрудников ГПС и представлены математические модели управления ППС ГПС МВД.

Рассмотрены различные технологии автоматизированного управления обучением и требования к ним. Сформулирован вывод, что в основе процесса управления КОС ППС ГПС лежит концептуальная модель, которая формируется человеком в виде целевой математической модели управления (ЦММУ). В этой модели формально выражается критерий управления. Поскольку она обладает высокой степенью общности, возникает необходимость её декомпозиции на частные математические модели (ЧММУ), реализуемые в ЭВМ в виде алгоритмических моделей (АМ) на базе программного обеспечения (ПО). Возникает автоматизированная система управления (АСУ), в которой наряду с другими обеспечивающими подсистемами особое развитие получает информационное обеспечение (ИО). Таким образом, на организационном уровне технология автоматизированного управления базируется на технологии обработки больших массивов информации, т.е. информационной технологии.

Коренным и принципиальным противоречием, препятствующим созданию дидактически эффективных автоматизированных обучающих систем, является противоречие между необходимостью включения ЭВМ как мощного средства оперативной обработки информации, в контур управления обучением и невозможностью это сделать ввиду отсутствия технологии управления процессом обучения. В качестве такого варианта предлагается

принципиальная схема технологии автоматизированного управления в обучении, представленная на рис. 1.

На основе проведенного в работе анализа возможностей аппаратно-программных средств современных ЭВМ в реализации различных технологий управления обучением сформулированы рекомендации по разработке требований к КОС ППС ГПС МВД и состава реализуемых ею функций как по выбору вида технологии управления обучением, так и обеспечению возможности реализации любой из функций управления обучением как обучающим, так и КОС.

Реализация автоматизированной технологии управления обучением предполагает включение в состав специального программного обеспечения КОС формализованного аналога концептуальной модели управления учебной деятельностью обучаемого, представляющего собой оформленную в виде целевой и частных математических моделей управления (ЦММУ и ЧММУ) формулировку закона управления обучением в КОС.

Количество обучающей информации определяется, как максимальное количество информации, удовлетворяющее условию:

где: е - допустимое отклонение.

Если моделирующая функцию обучаемости зависимость имеет максимум на рассматриваемом интервале, то информация корректуры может быть определена на основе известных условий существования максимума функции:

где: а',а"- первая и вторая производные функции обучаемости.

Соответственно количество обучающей информации определится следующим соотношением:

1ко р^ 1таг при а(1тог) = 1±£Г, (1)

а '(/коР.) = 0 а м(/коР,)<0 ,

(2)

I

I

о

о

Рис. ^Принципиальная логическая схема технологии автоматизированного управления обучением.

Формулы (1 и 3) определяют закон управления функционированием ППС КОС ГПС в установившемся режиме, характеризуемом постоянным количеством поступающей в КОС обучающей информации и постоянным предельным для КОС ростом преобразованной информации.

Решение задач разработки системы моделей управления КОС (ЦММУ, ЧММУ, АМ) и разработки модели обучаемого (МО КОС)

неразрывно связаны: номенклатура показателей (выходных контролируемых параметров (ВКП)) психофизиологического состояния и учебной деятельности обучаемого (составляющих МО КОС) определяет возможность применения моделей управления обучением, в свою очередь, содержание моделей управления определяет необходимость включения того или иного показателя в МО КОС.

Для подтверждения достоверности полученных в диссертационной работе научно-теоретических результатов был проведен натурный педагогический эксперимент. Программа педагогического эксперимента включала:

1. Сбор статистических (эмпирических) данных о процессе усвоения обучаемыми учебных задач (УЗ) различной трудоемкости.

2. Определение вида функции обучаемости для камодого обучаемого.

Для сбора исходных эмпирических данных 96 обучаемым (диспетчерам оперативной дежурной службы УГПС) было предложено к изучению три УЗ, являющихся новыми для них способами решения трех задач управления движением пожарного автомобиля (пожарного караула) к месту пожара:

1. Определение элементов движения пожарного автомобиля в активном режиме (трудоемкость 588.26 бит).

2. Расхождение с объектом возгорания в различных условиях обстановки (трудоемкость 886.37 бит).

3. Изменение позиции автомашины относительно пожарного депо (трудоемкость 502.11 бит).

Для определения вида оптимальной аналитической модели процесса усвоения (кривой обучения) были рассмотрены семь функциональных зависимостей, включающих в себя все зависимости, употребляемые в педагогической литературе и в исследованиях практической направленности: 1) линейная модель, 2) экспоненциальная модель, 3) логарифмическая модель, 4) степенная модель, 5) полиномиальная модель, 6) модель Харринг-тона, 7) обратная модель.

Эмпирические данные эксперимента составили 288 рядов измерений (96 обучаемых по 3 УЗ). В результате аппроксимации каждого из этих рядов всеми семью рассматриваемыми функциональными зависимостями и оценки точности этой аппроксимации были получены обобщенные оценки, представленные в таблице 1.

Таблица 1.

Оценка точности аппроксимации экспериментальных данных рассматриваемыми моделями

Критерий 1 модель 2 модель 3 модель 4 модель 5 модель 6 модель 7 модель

EM/N 47.90 77.51 66.71 34.08 18.31 86.99 67.87

ED/N 7135.0 22472.1 15950.6 4843.5 2192.2 21000.1 17070J4

В таблице 1 в качестве критериев оценки точности аппроксимации по методу наименьших квадратов принята нормированная величина дисперсии (SD/N), а по методу наименьших модулей -нормированная сумма модулей отклонений (EM/N), где N - число рядов измерений.

На основании представленных в таблице 1 данных сделан вывод: в разработанной системе оценки информационных процессов в системе обучения кривая обучения (модель процесса усвоения) наиболее точно аппроксимируется полиномиальной зависимостью.

Для определения вида оптимальной аналитической модели функции обучаемости на основе анализа рядов экспериментальных оценок были выявлены четыре возможных функциональных зависимости:

1. Линейная модель a{l} = a + ble (4)

2. Экспоненциальная модель а (/) = а х exp(£/g) (5)

3. Полиномиальная модель а (/) = а0 + ах х 1в + х l\ (6)

4. Обратная модель Харрингтона а (/) = а х ехр|ехр(б/в)] (7)

В результате аппроксимации существующих 96 рядов экспериментальных оценок функции обучаемости данными зависимостями и оценки точности этой аппроксимации были получены обобщенные результаты, представленные в таблице 2.

На основании результатов эксперимента, представленных в таблице 2 был сделан вывод: функция обучаемости а(1) является монотонно убывающей от 1 до 0 функцией и наиболее точно an-

роксимируется полиномиальной зависимостью, которая и являет- ся ее оптимальной имитационной моделью.

Таблица 2

Оценка точности аппроксимации экспериментальных значений функции обучаемости

Критерий 1 модель 2 модель 3 модель 4 модель

ZM/N 0.20 0.33 0.15 0.22

ID/N 0.06 0.19 0.05 0.08

Таким образом, имитационная модель функции обучаемости в МО КОС может быть представлена в виде полиномиальной модели (6):

а (/) = а0+ах х/в+а, х12в ,

где: а(1) - функция обучаемости;

1В - количество выданной обучаемому новой учебной информации;

ао, аь а2 - коэффициенты, определяемые экспериментально в процессе индивидуального обучения.

Обобщенные результаты эксперимента представлены в таблице 3.

Таким образом, эффективность обучения (управления учебной деятельностью) в экспериментальной группе оказалась в 1.74 раза выше, чем в контрольной группе. Эффективность обучения определяется рациональностью реализуемой дидактической стратегии изучения УЗ, т.е. оптимальным соотношением свойства обучаемости сотрудника ГПС (обучаемого) и трудоемкости предлагаемого ему к изучению УЗ. С учетом (6) закон управления обучением (3) можно представить в виде:

Ь-^ + ^+Ь^+^.О (8,

Решение уравнения (8) определяет то максимально возможное количество 1уо семантической информации об изучаемом УЗ, которое может быть выдано обу- чаемому в процессе реализации

Таблица 3.

Обобщенная оценка эффективности обучения в экспериментальной и контрольной фуппах

Показатель эффективности учебной деятельности, Куд Показатель эффективности обучающей деятельности, Код Показатель эффективности деятельности обучения, Кдо Критерий эффективности обучения, Ко

Экспериментальная группа

1,0 0,3047 0,8903 0,2713

Контрольная группа

1,0 0,3333 0,4659 0,1553

одного обучающего воздействия (цикле обращения учебной информации) и потребует не более одной корректуры его учебной деятельности.

Таким образом, целевую математическую модель управления обучением (имитационную модель закона управления учебной деятельностью обучаемого) в КОС ППС ГПС МВД целесообразно представить в виде:

^13уо^2уо-(1-ао-а)1уо-^- = 0 , (9)

где: а - средняя квадратическая погрешность имитационной модели функции обучаемости;

а0. а,, а2 - коэффициенты имитационной модели функции обучаемости.

В третьей главе рассматривается предложенный механизм оценки эффективности функционирования КОС ППС ГПС МВД, который состоит из алгоритма функционирования КОС, методики формирования нормативных показателей ППС ГПС в КОС, алгоритма классификации обучаемых сотрудников в КОС ППС, а также подсистемы и процедуры контроля профессиональных способностей сотрудников в системе подготовки кадров ГПС МВД.

К практическому применению в КОС ППС ГПС, реализующих автоматизированную технологию управления обучением, а также технологию "ручная, с обработкой данных на ЭВМ", может быть

рекомендована следующая универсальная процедура оценки де-ятельности обучаемого по решению учебной задачи,

Данная процедура в условиях практического обучения (решение учебной задачи) обеспечивает:

- оценку действий как одиночного обучаемого, так и группы обучаемых осуществляющих совместную деятельность в составе боевого расчета в целом;

- формирование на основе единой модели частных оценочных показателей и интегральной оценки качества решения любой поставленной задачи;

- хранение и последующий анализ данных объективной оценки уровня подготовки обучаемых;

- возможность самостоятельной подготовки обучаемых по заданной им руководителем обучения программе с последующим анализом руководителем обучения данных объективной оценки их действий в процессе тренировки.

Блок-схема алгоритма функционирования КОС ППС ГПС МВД представлена на рис. 2, где:

МФЗ — модуль формирования задания;

ММО . — модуль моделирования обстановки;

МСКП . — модуль съема и селекции выходных контролируемых параметров (ВКП) деятельности обучаемого;

МСР — модуль сравнения действий обучаемого с эталонными вариантами решения учебного задания;

МФО — модуль формирования частных и интегральных оценок выполнения учебного задания;

* МОРО — модуль обработки результатов обучения;

МДРО — модуль документирования результатов обучения и выдачи их обучаемому и на пульт руководителя обучения (ПРО);

ПРО — пульт руководителя обучения;

БДО — база данных оценки;

БДНП —база данных нормативных показателей;

БДЭР — база данных эталонных решений;

БДУЗ — база данных учебных заданий;

БДРО — база данных результатов обучения;

АУ КОС — алгоритм управления КОС;

ACO КОС - автоматическая система оценок КОС.

Управления обучением осуществляется руководителем обучения с ПРО. С ПРО производится инициализации всей системы, после регистрации обучаемого в БДРО вводится номер I учебного

Результаты обучения

Рис. 2. Блок-схема алгоритма функционирования КОС ППС

ГПС МВД.

задания, предназначенного для отработки с обучаемым. В соответствии с I в БДУЗ выбирается совокупность параметров {НОщ, п}, характеризующая исходную ситуацию учебного задания I. Соответственно в БДЭР по I выбирается совокупность {Хэт,,} эталонных значений выходных контролируемых параметров (ВКП) деятельности обучаемого, соответствующих абсолютно правильному решению поставленной задачи I, а в БДНП - совокупность нормативов (п ; Ру ; в принятой модели оценки, обеспечивающая расчет оценочных показателей по ВКП.

После определенной временной задержки параметры {Нот, „} исходной ситуации учебного задания I поступают в ММО, обеспечивающем отображение в соответствии с деятельностью обучаемого развития моделируемой ситуации. ММО предназначен для моделирования развития исходной ситуации учебного задания в реальном времени. ММО производит с заданной дискретностью расчет текущих параметров {Нт, „} моделируемой ситуации с учетом их изменений {ДНтп} в результате действий обучаемого. Обучаемый в процессе решения поставленной задачи, воздействуя на предъявляемую ему модель учебного элемента (УЭ) изменяет ее параметры {Нт, п}, определяющие развитие исходной ситуации учебного задания. Вносимые обучаемым изменения {ДНт п} через ММО изменяют информационную модель текущей ситуации. Информационная модель измененной ситуации отображается на дисплее и предъявляется обучаемому. МСКП предназначен для измерения с заданной дискретностью ВКП {Х^} деятельности обучаемого. Значения {Хс^}, измеренные в определяющие характер и качество решения моменты времени поступают в МСР. Кроме этого в МСКП вырабатываются индикаторы принятого обучаемым решения {\Л/ц}, которые также являются ВКП {Ху} деятельности обучаемого.

МСР предназначен для сравнения данных МСКП {X,,} о ВКП деятельности обучаемых с данными БДЭР об их эталонных значениях {Хэт^}. В МСР вырабатываются величины отклонений {ДХ,,} ВКП {X,,} от их эталонных значений, а также производится идентификация \Л/д с \Л/эт^, на основе чего определяется характер принятого обучаемым решения и его соответствие одному из эталонных вариантов. Эти данные поступают в МФО.

МФО предназначен для расчета частных (по безошибочности принятого решения, точности решения, быстродействию) и интегральной оценок {N,1, Ы,} действий обучаемого по решению учеб-

ного задания. В МФО расчет оценок производится с учетом нормативов {п ; Я,,- ; 1д}, поступающих в МФО из БДНП. Из МФО оценки {N5, N1} поступают в МОРО.

МОРО предназначен для расчета вероятнейшего значения оценки ^ уровня сформированное™ навыка на основе данных о выполнении ряда учебных заданий одного типа. Выработанные в МФО, МОРО данные поступают в БДРО и МДРО.

МДРО предназначен для выработки листингов, информирующих обучаемого о результатах обучения. БДРО предназначена для хранения оценочных показателей по каждой выполненной обучаемым задаче.

В профессиональной подготовке МВД России вообще, и ГПС в частности, существует достаточно развитая система нормативных показателей, вполне адекватно отображающая существующие требования и представления о качестве подготовки личного состава. Данная система нормативов определена руководящими документами по боевой подготовке (Приказ МВД РФ от 23.12.93 года № 555 «Об утвериедении нормативных актов, регламентирующих деятельность ГУГПС МВД» и других), на ее основе и в дополнении к ней в управлениях ГПС ГУВД, в пожарных гарнизонах, отрядах и частях разрабатываются частные нормативы, наиболее полно отображающие специфику деятельности личного состава и особенности обслуживаемых ими систем пожарной техники.

Оценивая существующую в ГПС систему нормативных показателей с позиции создания КОС профессиональной подготовки сотрудников на тех или иных системах, комплексах и образцах пожарной техники, необходимо отметить ряд ее особенностей, определяющих как необходимость ее использования з КОС ППС ГПС, так и сложность решения данной задачи.

Любая оценка степени обученности обучаемого в КОС, не базирующаяся на существующей в профессиональной подготовке системе нормативов, не может рассматриваться в качестве критерия оценки качества его подготовки.

Однако, невозможность непосредственного использования в КОС ППС ГПС существующей системы нормативов определяются тем, что все нормативы, хотя и сформулированы в количественном (числовом) виде, но измерены в качественных шкалах (шкала гиперпорядка). Данное положение определяет некорректность практически всех видов математической обработки и ос-

реднения данных о качестве подготовки обучаемых, сформулированных в существующей системе нормативов. В соответствии с современными представлениями квалиметрии в отношении эргономических показателей, которыми являются выходные контролируемые параметры (ВКП) деятельности обучаемого, единственным допустимым видом обработки ВКП в существующей системе нормативов является расчет медианы. Любые другие виды осреднения и оценки разброса ВКП (среднее арифметическое, среднее геометрическое, среднее гармоническое, дисперсия и т. п.) не является корректными.

Проблема применения существующей системы нормативов в КОС ППС ГПС есть проблема шкалирования. Ее решение предполагает формулировку системы предпочтений, существующей в отношении качества подготовки личного состава, в количественных шкалах, а именно - выявление вида шкалы Ь = (ДА', <р,Ы),

где ДХ - параметр деятельности, характеризующий качество подготовки;

N - балл оценки в традиционной для боевой подготовки 4-х балльной шкале;

Ф - функция гомоморфного отображения X в N.

На основе данных математического моделирования и натурных экспериментов.в диссертации сформулирован вывод о том,

что разработанная модель оценки:

£

N = \0%2-, (10)

ЧвгП+ЯРг+Ьо^ъ

где: явг - величина я, соответствующая оценке "5 - отлично";

Яуог - величина д, соответствующая оценке "2 - неудовлетворительно" (условно опасной границе области определения цели);

S=32qвr - коэффициент, адаптирующий количественное выражение балла оценки к традиционной 4-х балльной шкале;

р1, р2, Рз=0,1 - логические операторы (р1=1 при д^вп р2=1 при Явг^ <рУог', Рз=1 при я>яУог) и соответствующая ей система нормативных показателей {г,; ; I,,: Хэт} по сути дела являются теоретическим обоснованием и обобщением на основе теории системно-информационного анализа той системы предпочтений и практики оценки деятельности обучаемых сотрудников ГПС, которая интуитивно сложилась у наиболее представительной части про-

фессорско-преподавательского состава учебных заведений ГПС МВД.

Для разработки системы нормативных показателей {о; ; ту; ХэТ|}, а также других параметров, обеспечивающих реализуемость расчета балла оценки в любой задаче практического обучения в методике формирования нормативных показателей профессиональной подготовки сотрудников ГПС МВД в КОС рекомендуется следующая последовательность действий:

1. На вербальном уровне формулируется цель К, которая должна быть достигнута обучаемым в результате решения поставленной перед ним задачи.

2. Производится квантификация цели К на составляющие ее подцели К| до уровня, на котором достижение каждой из подцелей К может быть измерено каким-либо физически измеримым ВКП X деятельности обучаемого.

3. Для каждого из выявленных ВКП X,, исходя из особенностей данного типа учебных задач, используемых технических средств измерения ВКП X, и других соображений, устанавливаются две его количественные характеристики:

Хэт, - эталонное значение ВКП X, соответствующее абсолютному достижению цели К,;

- предельно возможное значение отклонения Х| от Хэъ, соответствующее состоянию, когда погрешности в деятельности обучаемого приводят к полному недостижению цели К.

4. Все ВКП X классифицируются по принадлежности к группе определяющих {Хо^ и дополняющих {Хд,} ВКП.

5. Для каждого из совокупности {Хд,} дополняющих ВКП методом экспертной оценки определяется его вес (пгО, исходя из ус-лозияЕт(<1.

6. Исходя из целей данного цикла подготовки обучаемых, определяется необходимый нормативный уровень их подготовки, соответствующий полному достижению целей обучения и определяемый допустимым значением рвг вероятности невыполнения обучаемым поставленной перед ним задачи.

При разработке системы нормативных показателей наибольшую сложность представляет определение эталонного значения показателя освоенности данного вида деятельности, определяющего оценку уровня сформированности навыка как степени автоматизма действий обучаемого. В основе используемых в профессиональной подготовке ГПС показателей освоенности

данного вида деятельности лежит время выработки решения соответствующей критериальной задачи. Определение эталонного времени решения любой задачи в принципе может производиться на основе обобщенного структурного метода эргономики. Однако практическая реализация этих методов предполагает наличие данных о времени выполнения каждой операции, входящей в состав эталонной функциональной структуры деятельности. При отсутствии этих данных предлагается в качестве эталонного значения времени реализации алгоритма решения задачи обучаемым использовать предельные значения информационной пропускной способности мышления. По данным российских и зарубежных психологов соответствующие параметры колеблются в пределах:

- средняя скорость преобразования информации I) = 16-32 бит/сек;

- показатель быстродействия К = 0,03 - 0,06 сек/бит.

Тогда эталонное время решения задачи, соответствующей рассматриваемому алгоритму деятельности, можно определить по формулам:

'эт = ит = К1С [сек], (11)

где: и - средняя скорость преобразования информации (II = 16 - 32 бит/сек);

К - показатель быстродействия (К = 0,03 - 0,06 сек/бит);

10 - количество семантической информации, содержащейся в графовой модели способа (алгоритма) решения данного типа задач [ бит].

Представленные в таблице 4 данные по эталонному времени решения некоторых задач по предложенной в работе методике хорошо согласуются с соответствующими временными характеристиками деятельности опытных диспетчеров оперативной дежурной службы УГПС ГУВД г. Санкт-Петербурга.

Каждый обучаемый при отработке ¡-го учебного цикла характеризуется ¡-ой совокупностью значений параметров (фактической текущей моделью обучаемого - Мф,). Исследование процесса решения учебных задач показали, что существует ограниченное число устойчивых групп, в пределах которых обучаемые обладают близкими параметрами. В зависимости от характеристик

Таблица 4

Эталонные значения некоторых временных показателей решения задач диспетчерами оперативной дежурной службы УГПС (без учета временных задержек)

Тип задачи 1с(бит) Показатели скорости обработки информации

и=32 бит/сек К=0,03 сек/бит' и=16 бит/сек К=0,06 сек/бит

Изменение позиции автомашины относительно пожарного депо 502.1 15.7 сек 31.4 сек

Определение элементов движения пожарного автомобиля в активном режиме 588.3 18.4 сек 36.8 сек

Расхождение с объектом возгорания: расчет курса движения полный расчет маневра 886.4 599.8 27.7 сек 48.0 сек 55.4 сек 1 мин 36.0 сек

параметров Мф, каждый из обучаемых может быть отнесен к одному из следующих классов (статусов пользователя):

класс 1 - средний уровень успеваемости, характеризуется успешным прохождением курса обучения, требует некоторой "стандартной" поддержки;

класс 2 - высокий уровень успеваемости, характеризуется высоким качеством выполнения учебных заданий и сниженной потребностью в дополнительной поддержке;

класс 3 - низкий уровень успеваемости, характеризуется неудовлетворительным или крайне слабым качеством работы, требует дополнительной (по сравнению с классом 1) поддержки.

Отнесение обучаемого к одному из классов на основе его текущей модели Мф, является задачей распознавания образов. Для ее решения предлагается применять модели вычисления оценок. Алгоритмы, основанные на этих моделях, используют процедуры вычисления степени похожести (оценки) рассматриваемой строки

формального описания классифицируемого объекта на строки, принадлежность которых к определенным классам известна. Алгоритмы вычисления оценок (ABO) удобны с точки зрения реализации на ЭВМ. В терминах ABO постановка задачи классификации обучаемых выглядит следующим образом:

Пусть дано множество обучаемых М, подразделенное на классы K¡:

i

М =U Kf (в нашем случае I = 3). (12)

i=i

Процедура ABO состоит из следующих основных этапов:

1) априорная информация l0, собираемая экспертным путем, представляется в виде таблицы обучения Tmn°, где каждая строка представляет собой описание обучаемого;

2) специальным образом вычисляются оценки для каждой строки Tmn°;

3) полученные оценки по ка>ццому объекту используются для подсчета суммарных оценок по каиедому из классов К,;

4) на основании полученных по таблице обучения Т,™0 суммарных оценок для объектов, принадлежность которых к классам заранее известна, и описания l(C) объекта С делается вывод о принадлежности этого объекта к одному из классов K¡.

В диссертации представлен алгоритм ABO, наиболее удобный для использования в ЭВМ, т.к. обеспечивает, за счет исключения переборных операций, наилучшее быстродействие при классификации обучаемого. Представленная процедура классификации обучаемого является одним из основных компонентов решения дидактической задачи и рекомендуется к использованию во всех видах КОС, вне зависимости от их назначения.

Преимущества автоматизации процедур оценки и контроля профессиональных способностей в сравнении с традиционным их проведением известны и наиболее важными из них являются: стандартное предъявление заданий; однозначность и точность регистрации ответов испытуемого; значительное сокращение времени обследования и вынесения итогового заключения; возможность реализации принципиально новых, в том числе адаптивных психофизиологических методик исследования, позволяющих оценить эффективность моделируемой деятельности и "затраты" организма в реальном масштабе времени; проведение массовых психофизиологических исследований; возможность получения большого количества дополнительной информации (время отве-

тов, количество и x;ip;ixtер ошиОок. число оОржцсний к инструкциям и т.п.), возможность создании. хранении, корректировки банков психодиагностических данных ob оОследонанных лицах.

В работе-предложены три стратегии применения подсистемы контроля профессиональных способностей в КОС Г1ПС ГПС, наиболее рациональный вариант создания такой подсистемы зависит от таких факторов, как уровень КОС в системе подготовки кадров ГПС, уровень профессиональной подготовки сотрудников, важность учебного занятия, и т. д.:

- оперативный (кратковременный, текущий) контроль и оценка динамики формирования основных (ведущих и наиболее важных) профессиональных качеств путем их сравнения доведения во время и после каждого занятия с использованием КОС. Время выполнения 5-10 минут (экспресс-контроль);

- базовый контроль и оценка динамики формирования всех профессиональных качеств путем их сравнения до, во время и после обучения с использованием КОС. Время выполнения 40-80 минут (основной контроль);

- смешанный вариант путем сочетания оперативного и базового контроля (смешанный контроль),

Выключении формулируются основные научные результаты, полученные в диссертации, и указываются направления дальнейшею исследований рассмотренной проблемы

В приложений 1 рассмотрены процедуры оценки потребностей профессионального обучения сотрудников ГПС МВД.

В приложений 2 приведены рекомендации по выбору стратегий и методов обучения сотрудников в системе подготовки кадров ГПС МВД

ОСНОВНЫЕ РЕЗУЛЬТАТЫ И ВЫВОДЫ

Основные результаты и выводы работы состоят в следующем: 1. Проведено исследование и анализ структуры и функций автоматизированных обучающих систем (АОС), и в частности, компьютерных обучающих систем (КОС) создаваемых к структуре профессионал!,ной подготовки сотрудников ГПС МВД

2 Разработана математическая модель управления поучением н КОС профессиональном подштонки сотрудников Г ПС МВД

3. Теоретически обоснован и практически разработан алгоритм функционирования КОС ППС ГПС МВД.

4. Разработана методика формирования нормативных показателей ППС ГПС в КОС.

Обоснованность всех полученных в диссертационном исследовании научных результатов определяется строгой логикой проведения исследований, аргументированностью применения достаточно современных и мощных методов исследования фактических данных. Все приведенные в диссертации выводы, заключения и рекомендации базируются на положениях общей дидактики и научной теории управления, прошедших многократную фактическую проверку. В основе их лежит достаточно представительный статистический материал, а теоретические положения подтверждены данными эксперимента.

Таким образом, цель диссертационной работы - повышение качества профессиональной подготовки сотрудников Государственной противопожарной службы МВД России на основе компьютерных обучающих систем достигнута.

Научные результаты диссертационного исследования внедрены в образовательный процесс Санкт-Петербургского университета МВД России и Санкт-Петербургского военного института ВВ МВД России. В дальнейшем результаты исследования могут быть использованы в образовательном процессе при:

1) разработке организационно-методических документов по автоматизированному обучению;

2) совершенствовании и развитии организации автоматизированных обучающих систем, в том числе дистанционного типа.

Основные опубликованные работы по теме диссертации:

1. Использование методов математического моделирования боевых процессов в подготовке внутренних войск МВД РФ. Отчет о НИР. СПб.: СПб. ВИ ВВ МВД России, 1997. 3,2/1,1 п.л. (в соавторстве).

2. Применение шкалирования в системе нормативов ГПС используемых в компьютерных обучающих системах профессиональной подготовки сотрудников ГПС МВД // Материалы международной научно-практической конференции «Новые информационные технологии в практике работы правоохранительных органов» 20 ноября 1998 г. СПб.: СПбУ МВД России, 1998. 0,3 п. л.

3. Алгоритм функционирования компьютерной обучающей системы профессиональной подготовки сотрудников ГПС МВД // Материалы международной научно-практической конференции «Компьютерная преступность, состояние, тенденции, превентивные меры ее профилактики» 12-13 февраля 1999 г. СПб.: СПбУ МВД России, 1999. 0,2 п. л.

4. Методика формирования нормативных показателей профессиональной подготовки сотрудников ГПС МВД в компьютерных обучающих системах // Материалы всероссийской научно-практической конференции «Актуальные проблемы безопасности информационного пространства», 5-8 октября 1999 г. СПб.: СПбУ МВД России, 1999. 0,2 п. л.

5. Процедуры контроля профессиональных способностей сотрудников в системе подготовки кадров ГПС МВД // Материалы межвузовской научно-практической конференции «Новые информационные технологии в деятельности правоохранительных органов», 26 ноября 1999 г. СПб.: СПбУ МВД России, 1999. 0,3/0,1 п. л. (в соавторстве).

6. Разработка имитационной модели процесса обучения и способы ее применения для определения рациональной дидактической стратегии элементов его содержания. Отчет о НИР. СПб.: СПбУ МВД России, 2000.4,1/1,2 п. л. (в соавторстве).

7. Создание автоматизированной информационной системы дистанционного обучения (АИС ДО) сотрудников ОВД СевероЗападного региона России. Отчет о НИР. СПб.: СПбУ МВД России, 2000. 6,1/1,5 п. л. (в соавторстве).

Подписано в печать и свет 19.05.2000. Формат 60X84 1/16

Печать офсетная. Объем 1,0 п.л. Тираж 100 экз. _Цена свободная__

Отпечатано в Санкт-Петербургском университете МВД России. 198075, Санкт-Петербург, ул. Летчика Пилютова, д. 1