Гаммер Максим Дмитриевич

Сызранцев Владимир Николаевич

Голофаст Сергей Леонидович













Использование имитаторов в процессе управления рисками (менеджмент риска)


отсутствием формализованных материалов, которые могли бы стать основой при разработке учебного контента.



Достоверность основных положений и обоснованность результатов исследования обусловлены выбором методологических позиций; взаимопроверкой используемых теоретических и эмпирических методов

исследования, адекватных его целям, задачам и гипотезе; логической согласованностью научных построений.










2011

Оглавление

Введение 3

1. Метод использования имитаторов при управлении рисками (для снижения вероятности человеческого фактора) 26

2. Человеческий фактор, ошибки персонала и их связь с знаниями, умениями и навыками 32

Существующие подходы к оценке эффективности КИТ при управлении рисками. Формулировка идеи. 53

2.1. Метод (механизм) оценки формирования и переноса знаний, умений и навыков 65

2.1.1. Оценка сформированных в результате обучения знаний, умений и навыков 65

2.1.2. Оценка переноса навыков, достигнутых при обучении, на реальные условия работы 76

2.2. Зависимость вероятности ошибки персонала от перенесенных знаний, умений и навыков 82

3. Механизмы формирования и переноса знаний, умений и навыков 83

3.1. Алгоритмы (процедуры) выполнения работ 83

3.2. Обнаружение 94

3.2.1. Формирование знаний обнаружения (контроля) 96

3.2.2. Формирование умений обнаружения (контроля) 98

3.2.3. Формирование навыков обнаружения (контроля, реакции) 100

3.3. Диагностика 106

3.3.1. Формирование знаний диагностики 109

3.3.2. Формирование умений диагностики 110

3.3.3. Формирование навыков диагностики 112

3.4. Принятие решений 113

3.4.1. Формирование знаний принятия решений 117

3.4.2. Формирование умений принятия решений 118

3.4.3. Формирование навыков принятия решений 119

3.5. Выполняемые действий 120

3.5.1. Формирование знаний выполняемых действий 121

3.5.2. Формирование умений выполняемых действий 122

3.5.3. Формирование навыков выполняемых действий 123

Х. Практическая реализация метода методики 124

4. Определение требований к имитаторам для формирования и переноса необходимых знаний,умений и навыков 134

Аткинсон Р. и др. Введение в психологию 138

5. Определение стоимости разработки и эксплуатации имитатора (по установленным требованиям) 160

6. Пример использования 165

7. Методология использования имитаторов (некоторые замечания) 168

7.1. Психологическая адаптация [g2] 171

7.2. Безопасность и выгода[g2] 172

Приложение 0. Краткий обзор процесса управления рисками 173

Приложение 1 189

Литература 194

Таблица 3 – Модифицированная карта личности 223




Введение

Современное производство характеризуется все увеличивающимися темпами внедрения передовых научных, технических, организационных и экономических разработок. Постоянное увеличение доли высокотехнологичного оборудования в нефтегазовом секторе производства, вместе с увеличением сложности оборудования и производственных процессов в целом, сопряжено с возможностью (вероятностью) появления опасных событий, последствиями которых могут являться экономический ущерб, гибель людей, угроза здоровью и безопасности персонала и населения, неблагоприятные воздействия на окружающую среду.

В силу высокой практической значимости, в последнее время и интенсивно ведется исследования, связанные с оценкой, контролем, предотвращением или сокращением рисков. Иными словами, с ростом опасности промышленных объектов закономерно возрастает необходимость в более точных, достоверных методах управления рисками. Наиболее ранние исследования, посвященные управлению рисками рассматривали исключительно надежность конструкции и оборудования, и не рассматривали человека, как элемента этой системы. Фактически, человек существенно влияет на вероятность возникновения опасных событий и ситуаций, что нашло отражение в более поздних исследованиях, где указывалось на необходимость учета влияния «человеческого фактора».

Сам «человеческий фактор» в значительной степени зависит от уровня или степени подготовки персонала, величиной владения персонала специальными знаниями, умениями и навыками. Процесс формирования указанных знаний, умений и навыков, в свою очередь, зависит от средств и методов обучения. По этой причине, стремление к снижению «человеческого фактора» сопряжено с поиском и внедрением новых методов и средств обучения, таких как тренажеры, а также нового класса технических средств обучения, использующего вычислительные мощности компьютеров — имитаторов. (Используемые в педагогике классификации средств обучения, относят имитаторы к категории технических средств обучения (ТСО) - системы, комплексы, устройства и аппаратура, применяемые для предъявления и обработки информации в процессе обучения с целью повышения его эффективности.). Важность использования компьютерных средств обучения подтверждается и в действующих правилах («Общие правила взрывобезопасности для взрывопожароопасных химических, нефтехимических и нефтеперерабатывающих производств, (ПБ 09-540-03)», пункт 2.12 гласят: «…на технологических объектах с блоками I и II категории взрывоопасности все рабочие и инженерно-технические работники, непосредственно занятые ведением технологического процесса и эксплуатацией оборудования на этих объектах, проходят курс подготовки с использованием современных технических средств обучения и отработки навыков (тренажеров, учебно-тренировочных полигонов и т.д.).)

Предыдущая работа авторов [Имитаторы на базе программно-аппаратной платформы в техническом образовании. Гаммер М.Д., Сызранцев В.Н., Голофаст С.Л.] была направлена на исследование и решение вопросов классификации имитаторов, ключевых показателей эффективности и систематизации пользовательских требований. Полученные результаты исследования позволяют перейти к решению вопроса применения имитаторов в процессе управления рисками (в менеджменте рисков).

Предлагаемая в данной работе методика базируется на сопоставлении затрат на создание (или покупку) и использование имитаторов в процессе подготовки персонала и уменьшением ожидаемого риска (потерь) предприятия в процессе управления рисками. Уменьшение ожидаемого риска (потерь) предприятия связано с уменьшением величины вероятности человеческого фактора (за счет обучения персонала с использованием тренажеров). Другими словами, предлагается метод использования имитаторов в процессе управления рисками, а именно в процессе анализа величины риска и принятия решений, направленных на снижение риска до пределов, соответствующих приемлемому уровню. Основная идея метода представлена на рисунке 1.1.


Рисунок 1.1. Гипотетическая зависимость (снижения) производственных потерь от совокупных затрат на создание и использование имитаторов



Априорным предположением о целесообразности и эффективности применения имитаторов в системе менеджмента рисков является предположение о том, что значительная часть рисков вызвано «человеческим фактором» или зависит от «человеческого фактора». Основа такого предположения заключается в следующем:

  1. По имеющимся данным (Ростехнадзор, CSB, NTSB) доля человеческого фактора в инцидентах составляет от 35 до 70%

  2. «Ученые называют различные цифры, но большинство сходится на том, что из-за ошибок человека происходит 60-80% всех аварий и несчастных случаев. Причем 9 из 10 случаев возникают именно там, где предусмотрены технические средства защиты. Возникают они чаще всего по психологическим причинам. [g1][g2]

  3. Если не учитывать ошибки человека, в результате расчета можно получить практически бессмысленные величины, относящиеся к безопасности, такие как вероятность аварии, равная 10 -39 год -1 [a1]. Например, любой член обслуживающего персонала, пользуясь неправильными инструкциями для настройки, теоретически может вывести из строя любую систему защиты предприятия. Анализ данных по оценкам частот ошибок операторов (таблица 1.6. [a1, С-275]) свидетельствует, что персонал (оператор) на 99,99% совершенен при выполнении рутинной работы, но оказывает полностью бесполезным при чрезвычайных обстоятельствах.

  4. Важность учета «человеческого фактора» подтверждается многочисленными авариями, в которых критические ошибки человека способствовали катастрофической последовательности событий.

  1. Несмотря на то, что ошибочные действия персонала являются очень распространенными и очень трудно предсказуемыми, существующие данные о частотах ошибок операторов и обслуживающего персонала (WASH 1400 - приложение III) также указывают на значительную потенциальную опасность данного фактора.

  2. Американский нефтяной институт (API), опираясь на опрос 200 управленцев на 11 предприятиях 7 нефтехимических компаний, оценивает среднюю прибыль от обучения одного оператора на КТ более, чем в 100 тыс.долл. в год [100; 26, -С. 257]

  3. Данные ряда авторов [a2] по инцидентам в различных отраслях промышленности, вследствие наличия человеческого фактора приведены в таблице 1.1.


Таблица 1.1. Данные по инцидентам в различных областях промышленности

Исследование

Результат

Garrison (1989)

Человеческие ошибки оцениваются в 563 млн. долл. По основным инцидентам в химической промышленности до 1984 года.

Joshchek (1981)

80-90% всех инцидентов в химической индустрии связаны с ошибками человека.

Rasmussen (1989)

Исследование 190 инцидентов в хим. пром. вызваны:

недостаточными знаниями: 32%

ошибками проектирования: 30%

ошибки процесса (методах): 23%

ошибки персонала: 15%

Butikofer (1986)

Инциденты в нефтехимической промышленности:

оборудование и неудачное проектирование: 41%

персонал и неудачное обслуживание: 41%

недостаточно точное выполнение процедур: 11%

недостаточный контроль и проверка: 5%

иное: 2%

Uehara and Hoosegow (1986)

Доля человеческого фактора в инцидентах, связанных с пожарами - 58%

Oil Insurance Association Report on Boiler Safety (1971) (Нефтяная страховая ассоциация)

На долю человеческого фактора приходилось от 73% и 67% от общего ущерба в инцидентах на котельных установках.

  1. В работе [a3] удельный вес индивидуального или человеческого фактора в летных авариях оценивается в 66%. Армстронг (1939) приводит цифры Департамента коммерческой статистики, на основании которых удельный вес ошибок обслуживания в транспортной авиации определяется в 41,47%, в спортивной авиации — 52,18% и на пассажирских авиалиниях — в 39,65%. Руфф и Штругхольд (1944) определяют процент аварий на почве психической недостаточности по меньшей мере в 50—60%. Приведенные цифры дают возможность заключить, что человеческий фактор, как причина летных аварий, имеет очень большое значение.

  2. В работе [a3] приводится следующее: «Скептику предлагается изучить статистику несчастных случаев. Она доказывает, что не технические недостатки, а человеческие факторы являются причиной абсолютного большинства воздушных катастроф и среди них в свою очередь психологические факторы стоят на первом месте.»

  3. Основные причины аварий, приведенные в книге «Анализ аварий и несчастных случаев в нефтегазовом комплексе России» [a4], основанные на имеющихся данных на 1998-2000 гг. приведены в таблице 1.2.

    Таблица 1.2. Основные причины аварий.

Группа причин

Процент аварий, %

Низкий уровень организации работ

60

Неисправность оборудования

25

Прочие (нарушение технологии, низкая квалификация персонала, недостаток средств обеспечения безопасности)

15

Также отдельно отмечаться:


  1. Основные причины аварий на газопроводах, приведенные в книге [a5], основанные на имеющихся данных на 1996-2001 гг. приведены в таблице 1.3.

    Таблица 1.3. Основные причины аварий.

Причины

% от общего числа

Наружная коррозия

28,9

в т.ч. КРН

22,5

Механические повреждения

19

Брак строительно-монтажных работ

21,9

в т.ч. Брак сварки

13

Дефекты труб

11,4

Стихийные бедствия

9,5


  1. Причины аварий и несчастных случаев на объектах газового надзора по , приведенные в книге [a6], основанных на имеющихся данных на 1990-2002 гг. приведены в таблице 1.4.

    Таблица 1.4. Основные причины аварий.

Причины

% от общего числа

Нарушение производственной инструкции по розжигу газопотребляющих установок

39

Нарушение Правил охраны газораспределительных систем

27

Коррозионное повреждение подземных газопроводов

5

Механические повреждения надземных газопроводов

3

Нарушение инструкции по эксплуатации газового оборудования

8

Нарушение Правил безопасности в газовом хозяйстве

3

Проявление заводского брака газопроводных труб и арматуры

5

Разрыв сварных швов полиэтиленового газопровода

1

Другие

9

  1. Анализ состояния аварийности на опасных производственных объектах [s1], приведенный в таблице 1.5. также показывает, что причины более 70% аварий обусловлены человеческим фактором.

    Таблица 1.5. Распределение причин аварий на опасных производственных объектах

Причина аварии на опасных производственных объектах

% от общего числа аварий

Несовершенство технологий

13

Низкий уровень знаний

11

Умышленное отключение защиты

2

Нарушение производственной дисциплины

15

Неэффективность производственного контроля

13

Неправильная организация работ

13

Нарушение технологий

17

Неудовлетворительное состояние оборудования, зданий, сооружений

16


Таблица 1.6. Оценка ошибок операторов (Документ WASH 1400)

Частота ошибок

Вид деятельности

10-4

Выбор переключателя, управляемого с помощью ключа, а не простого переключателя (это значение не учитывает ошибки принятия решения в случае, когда оператор неправильно воспринимает ситуацию и полагает, что данный ключ выбран правильно)

10-3

Выбор переключателя (или двух переключателей), не похожего по форме или по расположению на нужный переключатель при условии отсутствия ошибки в принятии решения; например, оператор включает переключатель с большой рукояткой вместо малого переключателя

3*10-3

Обычная ошибка человека при выполнении операции (например, неправильное считывание таблички и в результате выбор ошибочного переключателя)

10-2

Обычная ошибка (упущение) человека, если в зале управления отсутствует сигнализация и состоянии параметра, упущенного оператором (например, отказ, связанный с невозвращением испытательного клапана с ручным переключением в исходное положение после завершения технического обслуживания)

3*10-3

Ошибка типа упущения, когда упущенный предмет или пункт инструкции является элементом процедуры, а не находится в ее конце, как указывалось выше

3*10-2

Простые арифметические ошибки при проведении самопроверки, но без выполнения повторных вычислений

1/Х

При условии, что оператор дотягивается до неправильного переключателя (или пары переключателей) и выбирает похожий переключатель (или пару переключателей). Здесь Х— число неправильных переключателей (или пар переключателей), расположенных рядом с нужным переключателем. Формула 1/Х применима, сели имеется до пяти или шести переключателей. При большем числе переключателей частота ошибок уменьшается, так как оператор тратит и этом случае больше времени, отыскивая нужный вариант. При числе переключателей до пяти или шести оператор не думает об ошибке, и поэтому более вероятно, что он не ведет тщательный поиск

10-1

При условии, что оператор дотягивается до неправильного переключателя (или пары переключателей) клапана с двигательным приводом (КДП), он не замечает по сигнальным лампам, что КДП уже находится в требуемом положении, и лишь изменяет состояние КДП, не осознавая неправильного выбора переключателя

-1

То же самое, что и выше, за исключением того, что положение(я) неправильно выбранного(ых) переключателя(ей) не соответствует(ют) требуемому(ым)

-1

Если оператор ошибается и операциях с одним или двумя близко расположенными друг к другу переключателями клапана на каком-то шаге процедуры, он ошибается в операции и с другим клапаном

10-1

Оператору монитора или дополнительному инспектору не удается обнаружить начальную ошибку оператора. Примечание: Такое большое значение частоты ошибок неприменимо при наличии непрерывного контрольного сигнала об ошибке па сигнальной панели

10-1

Персонал другой рабочей смены не проверяет оборудование, если только не дается письменной директивы или специального перечня для проверки

5*10-1

С помощью монитора не обнаруживаются неправильные положении клапанов и т.п. при проведении общей инспекции, если только не используется специальный проверочный перечень

0,2-0,3

Обычная частота ошибок при условии напряженной работы оператора, при которых очень быстро происходят опасные действия

  1. Ранние работы по исследованию надежности сложных технических систем были направлены исключительно на надажность самой конструкции и не рассматривали надежность человека, как элемента этой системы. Более поздние работы указывали на обоснованную необходимость включения учета влияния «человеческого фактора» в процессе анализа надежности систем [o1][o2][o3][o4].


  1. По статистике от 7 до 36% аварий происходит по вине персонала; 73% из них - в результате неблагоприятных психологических качеств человека. [o7]

  2. [dis1]«Таким образом в результате ошибочных действий персонала за период с 2002 по 2004 г.г. в системе ОАО «АК «Транснефть» происходила практически каждая десятая аварийная остановка НПС. »

    Рисунок 1 – Распределение отказов по видам в ОАО «АК «Транснефть» за 2002-2004гг.

  3. [dis2] По данным исследования, проведенного специалистами по проекту «Человек и его работа», современный рабочий в возрасте до 30 лет достигает лишь 70% возможной рабочей карьеры (квалификации, производительности и качества работы). Наиболее высоких показателей трудовой и общественной деятельности, пика своей карьеры средний рабочий достигает лишь к 40—45 годам /58/,

  4. ИЗ <<расследования авиакаитастров >> Who's in control. Это не первый случай когда разбивается самолет, потому что экипаж не понимает что машина хочет им сказать. Проблема не в автоматизации, проблема в степени подготовки и способности человека исправлять

    последствия ошибок во взаимодействии с автоматикой... <<Пилот должен быть учтен в уравнении. Он должен быть частью системы>> Подход аирбас -- последнее слово за автоматикой (автоматика может не слушать пилота, если считает, что его действия могут привести к аварии) Подход боинг -- последнее слово за пилотом


19.

Так анализ состояния аварийности на опасных производственных объектах (ОПО) показывает, что причины более 70 % аварий обусловлены человеческим фактором [Пуликовский К. Б. Приоритет качеству подготовки, профессиональному обучению и аттестации работников организаций, поднадзорных Ростехнадзору // "Безопасность труда в промышленности", ?7, 2006 год.] (табл. 1).

Таблица 1. Распределение причин аварий на ОПО

? п/п

Причина аварии на опасных производственных объектах

Процент от общего числа аварий

1

Несовершенство технологий

13 %

2

Низкий уровень знаний

11 %

3

Умышленное отключение защиты

2 %

4

Нарушение производственной дисциплины

15 %

5

Неэффективность производственного контроля

13 %

6

Неправильная организация работ

13 %

7

Нарушение технологий

17 %

8

Неудовлетворительное состояние оборудования, зданий, сооружений

16 %


20. [s2]


Рисунок . Зависимость технологичеких нарушений по вине персонала от численности неподготовленного персонала (2001 год)


21. Почти во всех документах Роснефти указано, что ошибочные действия персонала — одни из основных причин аварий







В современных условиях нефтегазовый сектор экономики нашей страны играет фактически ключевую роль и снижение темпов развития в этой отрасли отрицательно скажется на экономике в целом. С другой стороны, общее техническое состояние отрасли характеризуется большим износом оборудования и недостаточными темпами обновления основных фондов, возрастают риски возникновения аварийных ситуаций [1]. Средства автоматизации, широко внедряемые в последние годы, позволяют потенциально уменьшить риск возникновения аварий и значительно локализовать последствия нештатных ситуаций. Однако эта техника предъявляет повышенные требования к уровню квалификации персонала, как обслуживающего датчики, контроллеры и средства связи, так и персонала, грамотно использующего всю поступающую на диспетчерский пункт информацию. В этих условиях особое значение приобретают вопросы интенсификации процесса подготовки квалифицированных кадров, способных грамотно и безопасно обслуживать оборудование  и управлять сложной современной техникой, насыщенной средствами автоматизации и компьютерной техникой.



Наиболее эффективным способом такой интенсификации является внедрение в учебный процесс интегрированных обучающих систем на базе тренажеров. Для опасных производств использование тренажеров для обучения теперь являются обязательным: «Общие правила взрывобезопасности для взрывопожароопасных химических, нефтехимических и нефтеперерабатывающих производств, (ПБ 09-540-03)», пункт 2.12 гласят: «…на технологических объектах с блоками I и II категории взрывоопасности все рабочие и инженерно-технические работники, непосредственно занятые ведением технологического процесса и эксплуатацией оборудования на этих объектах, проходят курс подготовки с использованием современных технических средств обучения и отработки навыков (тренажеров, учебно-тренировочных полигонов и т.д.). С этой целью, указанные  организации должны иметь компьютерные тренажеры, включающие максимально приближенные к реальным - динамические модели процессов,  реальные средства управления (функциональные клавиатуры, графические экранные формы и т.д.).[2]

Исследования показывают [3], что индивидуальные и совместные занятия на тренажерах оставляют в памяти на длительный срок 75-90% информации, а лекции – только до 10% (оценка через 2 недели после курса обучения). 

Особенно эффективны занятия (Рисунок 1) в условиях решения сложных задач с вовлечением обучаемых в процесс и активной визуализацией результатов действия (искусственная 3D реальность, действующие макеты и приборные стенды, реальные диспетчерские мнемосхемы).

При этом расчетная себестоимость часа обучения персонала с использованием сложных технических средств увеличивается на 10 -20 рублей (менее чем 1%).

Современные информационные технологии, кроме того, что их нужно осваивать и изучать современным специалистам, сами по себе помогают серьезно усилить восприятие информации и осуществлять подготовку кадров на качественно новом уровне.















Нормативной основой для разработки методики использования имитаторов в процессе управления рисками являются следующие документы:


Согласно вышеуказанным документам, термин риск определяется как «сочетание вероятности появления опасного события и его последствий. Риск присутствует в любой деятельности человека. Он может относиться к здоровью и безопасности (учитывая, например, как немедленные, так и долгосрочные последствия для здоровья от воздействия токсичных химических продуктов). Риск может быть экономическим, например, приводящим к уничтожению оборудования и продукции вследствие пожаров, взрывов или других аварий. Он может учитывать неблагоприятные воздействия на окружающую среду.»

Стоит отметить схожесть в трактовке термина «риск» в указанных документах, различие касаются только в контексте, например OHSAS 18001 «Риск (risk) - комбинация вероятности возникновения опасного события или воздействия(ий) и тяжести травмы или ухудшения состояния здоровья, которые могут быть вызваны данным событием или воздействием(ями)».

«Менеджмент риска (risk management) - скоординированные действия по руководству и управлению организацией в отношении рисков»

«Задачей управления рисками является контроль, предотвращение или сокращение гибели людей, снижение заболеваемости, снижение ущерба, урона имуществу и логически вытекающих потерь, а также предотвращение неблагоприятного воздействия на окружающую среду.»


В работе применяются следующие формальные методы :

  1. Исследование опасности и связанных с ней проблем (HAZOP) HAZOP (ГОСТ Р 51901.11- 2005 (МЭК 61882:2001) )

    Это процедура идентификации возможных опасностей по всему объекту в целом. Она особенно полезна при идентификации непредвиденных опасностей, заложенных в объекте вследствие недостатка информации при разработке, или опасностей, проявляющихся в существующих объектах из-за отклонений в процессе их функционирования.

  2. Анализ диаграммы всех возможных последствий несрабатывания или аварии системы (анализ «дерева неисправностей» (FТА) FТА (МЭК 61025)

  3. Анализ диаграммы возможных последствий события (анализ «дерева событий») (ЕТА)

  4. Предварительный анализ опасности (РНА)

  5. Оценка влияния на надежность человеческого фактора (HRA) (используются некоторые из более чем 35 методов HRA (THERP, ASEP , HEART , SPAR-H , CREAM и т.д.))








Поскольку имитаторы (как и все, что понимается под «computer base training») затрагивают множество научных направлений, таких как инженерная психология, педагогика и т.д. Стоит отметить труды, которые также использовались в данной работе....

  1. Книга [ Сальведи, 3 том, 2 часть ] содержит результаты экспериментальных исследований процесса обучения персонала в лабораторных условиях. В данной работе приведены основные принципы переноса стереотипа (навыков сформированных в учебной обстановке на условия работы) и количественные меры эффективности переноса.

  2. Еще кто-нибудь.. (из списка литературы )






[dis2]

Этим объясняется, на наш взгляд растущее внимание ученых и практиков к системе внутрифирменного образования персонала. Основными противоречиями в систсхме внутрифирменного обучения персонала нефтяной отрасли являются следующие:

[dis2]

Поэтому возникает насущная потребность в таких технических устройствах, которые воспроизводили бы в учебных целях управляемый типовой технологический процесс для формирования профессиональных знаний, умений и навыков у обучающихся перед выходом их на штатную практику. Такими техническими средствами обу^шния являются тренажеры.



[dis2]


Создание системы внутрифирменного обучения было обусловлено тем

обстоятельством, что в конце 80-х годов при подготовке, переподготовке и

повышении квалификации кадров непосредственно на производстве

содержание обучения было не систематизировано, не представляло собой

строго продуманной системы знаний, последовательно раскрывающей

основные научные: принципы современного производства, отсутствовала

система постепенно усложняющихся профессиональных навыков и умений.

Отбор знаний и умений проводился без достаточного анализа трудовой

деятельности, без учета перспективы, значимости и широты распространения

данной профессии в различных отраслях производства.

Каждый отдел технического обучения предприятия имел свою систему

подготовки специалистов, разрабатывал своими силами

необходимую у^тебно-програмхмную документацию и методики обучения. Для этого привлекались ведущие специалисты предприятия, часто в ущерб их основной работе. Все это требовало значительных финансовых затрат. Но

коэффициент полезного действия этих затрат часто был низкий, поскольку и

программы, и методики обучения, как правило, не соответствовали

педагогическим требованиям. В учебные планы по одним и тем же

профессиям включались различные предметы, а по одноименным предметам

давалась разная дозировка времени. При этом обучающиеся получали

отдельные сведения, имеющие прикладное значение. Неясной

представлялась роль отдельных тем при формировании профессионального

мастерства рабочих. Мало внимания обращалось на систематическое

изучение основ специальных наук по избранной профессии /14, 60, 76, 107,

179, 216 и др./.




------------------------




Технологический процесс, который рассматривается в процессе обучения, может быть полностью описан в форме взаимосвязанных физических параметров, таких как давления, температуры, расходы, количественных оценок перехода веществ из одного состояния в другое и т.д. Важнейшими характеристиками физического параметра являются его величина, динамика изменения, количественная оценка его влияния на другие параметры и наблюдаемость. Такие параметры, как давление, нельзя увидеть, но можно измерить. Температуру и расход нельзя увидеть количественно, но направление перекачки можно визуализировать, а температура пламени, например, может быть оценена по величине и цвету свечения. Величину и скорость движения газовых пузырей, скорость прохождения скребка, положение управляющих заслонок можно и увидеть и измерить. Таким образом, физические параметры, одинаково важные для математического представления технологического процесса, совершенно неравнозначны с точки зрения подхода к их представлению и визуализации (презентации)

   Тем не менее, технологический процесс в обучающей системе и его субпроцессы в подсистемах и оборудовании согласно предложенной концепции могут быть адекватно представлены на всех уровнях восприятия и запоминания:

·         в области визуально наблюдаемых параметров;

·         в области аудиального восприятия  (до 15% поступающей и усваиваемой информации);

·         в области кинестетического восприятия  (до 10 % поступающей и усваиваемой информации);        

·         в области знаково-символьного представления информации (как синтетического из визуальных, аудиальных  и кинестетических образов);

·         в области внутренних, второстепенных и не измеряемых параметров, которые проявляются на реальном объекте причинно-следственными связями;

С учетом этого попытаемся оценить подход  к проектированию современных технических средств обучения. Кроме собственно средств визуализации, таких как компьютеры с предустановленными автоматизированными обучающими системами (АОС), сети, проекторы, важными техническими средствами обучения являются физические модели и измерительные стенды с датчиками и реальным оборудованием, действующие учебные пособия и макеты, воспроизводящие тот или иной аспект технологии, математические модели и построенные на их основе компьютерные тренажеры, виртуальные модели 3D технологического объекта. Достоинства и преимущества указанных технических средств обучения рассмотрены в таблице 2.

Таблица 2. Сравнительная характеристика некоторых  технических средств обучения.

Наименование

Отображение

Искажение

Рекомендации

Физические модели и стенды

Общий характер процесса. Физические параметры поддаются реальному физическому измерению

Скорость звука в среде не позволяет в принципе показать динамику гидродинамических процессов, давления и расходы, далекие отреальных, серьезно искажают представление обучаемых о реальном технологическом процессе. Невозможно наглядно обосновать функциональное назначение большинства реальных подсистем от систем защит и контуров регулирования до вспомогательных систем и средств энергоснабжения. Не отображается большинство функций систем автоматики и аварийных защит

При создании акцентировать аспекты измерения параметров («рассматривать «сверла», а не «дырки»). Направленность на персонал, обслуживающий оборудование. Разнообразить средства измерения, ставит разные типы и марки датчиков и дополнять их современными преобразователями и регистраторами. Не следует тратить ресурсы на попытки рассмотреть взаимосвязь параметров в реальной технологии, создавать большие стенды из одинакового оборудования и называть их уменьшенной копией технологического объекта: 4 малых насоса с несколькими кранами и датчиками - это еще не насосная станция.

Математические модели и тренажеры на их основе

Полное количественное представление технологического процесса. Реальные характеристики взаимозависимости параметров

Отображение процесса ограничивается возможностями SCADA-системы и в целом схематично. Отсутствует возможность изучить внутренние физические и алгоритмические особенности процесса измерения  параметров, сбора и обработки информации.

Акцентируется полнота представления технологического процесса, функций, для чего предназначена та или иная подсистема, отображается реалистичная количественная взаимозависимость параметров («дырки», не «сверла»). Направленность на обучение навыкам управления технологическим процессом при исправном оборудовании и в аварийных ситуациях

Макеты и учебные пособия

Пространственная, наиболее наглядная презентация объектов, подсистем и некоторых процессов и параметров, поддающихся непосредственному наблюдению

Простые, недействующие  макеты статичны и дают мало информации и о характере технологического процесса и о характеристиках оборудования. Нет возможности углубиться в подробности оборудования и объектов по соображениям масштаба. Наглядные пособия ограничены одним видом оборудования без рассмотрения системы в целом.

Рекомендуется, чтобы макет был объединен с математической моделью технологического процесса.  Требуется найти правильный баланс – какие параметры поддаются наблюдению, надо наглядно показать или имитировать, измеряемые параметры или их модельное значение вывести на индикаторы, имитирующие показания датчиков по месту их «реального» расположения на макете. Также рекомендуется часть измеряемых параметров получать с реальных измерительных стендов, указанных выше. Такая комбинация позволит осуществлять наиболее полный цикл лабораторных работ по изучаемой тематике.

Виртуальные пространственные модели

Пространственная, наглядная презентация объектов, подсистем и некоторых процессов и параметров, поддающихся непосредственному наблюдению. Возможность вывести по месту расположения датчиков (и вообще в любом месте) значения параметров технологического процесса

Ограниченность пространственного представления при произвольно выбранной точке зрения. Хаотичность общего представления о крупном объекте (попробуйте ходить по улице, смотря в подзорную трубу)

Рекомендуется объединять такие системы с математической моделью технологического процесса. Такие объединенные системы можно развить вплоть до виртуальной лаборатории с возможностью проводить количественные исследования процессов, точность которых ограничена лишь точностью модели. Глубина проникновения во внутренние пространства и устройство объектов ограничена только временем разработки.

С учетом перечисленных требований и описанием технической реализации можно сделать вывод, что существующие на сегодняшний день технические средства обучения специалистов в области транспорта нефти, от которых зависит общий уровень промышленной безопасности, не отвечают требованиям повышения профессиональных качеств операторов, прежде всего, концептуально.

Наиболее естественным способом решить указанные проблемы является интеграция в едином комплексе элементов и свойств физических и виртуальных моделей. Такая интегрированная обучающая система, подразумевает интеграцию и взаимное проникновение подсистем, отвечающих как за внутреннее содержание процесса обучения, удовлетворяющее требованиям  полноты, адекватности, гибкости и т.д., так и за внешние средства представления информации обучаемому, среди которых отметим стенды, действующие макеты, мнемосхемы АРМ, автоматизированные системы обучения, тесты и т.д.

В центре такой системы находятся динамические модели физического поведения объектов такие как: модель энергетики, модель гидрогазодинамики, модель механики и т.д. На уровень выше располагается модели систем управления и взаимодействия, такие как: модель автоматики, модель информационных коммуникаций, система контроля занормативными параметрами, система помощи принятия решений  и т.д. Еще на уровень выше располагаются модели систем ориентированные на обучение, такие как: система оценки знаний, система формирования тестовых заданий, адаптивная система коррекции тестовых заданий с учетом индивидуальных особенностей обучаемого. Далее с этим  ядром стыкуются средства отображений информации и восприятия информации, такие как АРМ оператора, АРМ диспетчера, интерактивный макет, трехмерная модель.

Однако широкому внедрению таких систем в практику обучения препятствует большая сложность и, соответственно время разработки и стоимость динамических моделей оборудования и систем управления, являющихся ключевым звеном тренажеров.

Сложность самого процесса создания тренажеров усугубляется проблемой информационного обеспечения таких проектов. Оборудование и средства управления создают отдельные проектные организации и машиностроители, а весь комплекс оборудования используют эксплуатирующие организации. Заказчиками тренажеров являются последние, и информационное обеспечение у них соответственное. Кроме вопросов стоимости и времени разработки возникают проблемы адекватности, т.к. часто оборудование и алгоритмы управления представляют собой черный ящик с отсутствующей,  излишней, по мнению производителей, документацией.

Поэтому актуальной представляется задача создания инструментария построения полных моделей всего комплекса оборудования и систем управления в условиях сокращенных ресурсов по времени разработки и по финансам.

Для этого  должны быть снижены требования к квалификации  разработчика (настройщика) новой схемы в  тренажере, например до уровня преподавателя, который работает с прикладным инструментарием разработки тренажеров,  что позволит удешевить и распараллелить процесс разработки. Должны быть отчасти снижены требования к информационному обеспечению проекта,  разработка должна опираться на доступные данные от эксплуатирующей организации (например, данные архивов СДКУ), а не от производителя оборудования (данные вообще могут быть закрыты или отсутствовать). При этом некоторые закрытые модели оборудования и систем управления должны реконструироваться по данным ПП. Некоторая натяжка и упрощение при таком подходе компенсируется самой возможностью и ускорением разработки моделей, максимально адекватных реальным. К такому инструментарию можно отнести следующие компоненты:

·        Построение моделей трубопроводов. Стационарные модели. Динамические модели.

·        Уточнение (идентификация) параметров по данным архивов.

·        Построение моделей отдельных агрегатов, насосов, ГПА, ГТЭ

·        Построение модели информационных каналов (структура, дискретизация, полнота и надежность, запаздывание)

·        Построение алгоритмов иерархических и распределенных САУ.

·        Построение алгоритмов логического управления и защит. Использование регламентов. Использование доступных данных по структуре систем управления.

·        Идентификация динамических звеньев по данным

·        Определение структуры и  (закрытых) оптимальных параметров регуляторов многомерных динамических систем с запаздыванием.

·        Оценка отклонений параметров от оптимальных  по данным архивов.

При таком подходе сама структура прикладного программного комплекса для специалистов трубопроводного транспорта нефти приобретает вид  иерархической настраиваемой системой, содержащей в своем составе как инструментарий оперативной настройки и хранения новых структур и параметров, так и прикладной инструментарий, облегчающий построение тестовых заданий при непосредственном обучении (см.рис.1).



Список литературы:

1.                  Пуликовский К.Б. Приоритет качеству подготовки, профессиональному обучению и аттестации работников организаций, поднадзорных Ростехнадзору // Безопасность труда в промышленности. 2006. №7. С.5-7.

2.                  ПБ 09-540-03. Общие правила взрывобезопасности для взрывопожароопасных химических, нефтехимических и нефтеперерабатывающих производств

3.                  Meister J. C. Corporate Universities: Lessons in Building a World-Class Work Force, Revised Edition. McGraw-Hill, 1998. Р.256










Примеры аварий


23 марта 2005. Взрыв и пожар на НПЗ компании BP,Техас-Сити, Техас (CSB REPORT NO. 2005-04-I-TX MARCH 2007 ). Одна из главных промышленных катастроф в новейшей истории США. При взрыве и пожаре (рисунок 1) погибли 15 человек и 180 ранены. Финансовые потери превышают 1,5 миллиарда $.

В отчете CSB указывается, что инцидент произошел в результате грубейших нарушений технологии, неисправных измерительных приборов и множественных ошибок персонала. В результате чего легковоспламеняющаяся жидкость, переполнив емкость, попала в канал для сброса газа и разлилась по территории объекта, что привело к взрыву и пожару.


Рисунок 1. Взрыв и пожар на НПЗ компании BP.


В отчете о расследовании инцидента напрямую указывается на недостаточное обучения операторов (в частности на тот факт, что тренажеры не использовались для имитации опасных сценариев). Опасности, возникающие при запуске процесса, в том числе сценарии переполнения башни, не были адекватно отражены в программе обучения операторов.


1. Метод использования имитаторов при управлении рисками (для снижения вероятности человеческого фактора)

Дальнейшее изучение предполагает наличие базовых знаний о процессе управления рисками, краткий обзор процесса управления рисками представлен в приложении 0.

Результаты анализа рисков, как правило, представлены в виде:

Для применения этой методики результаты анализа рисков должны содержать информацию (данные) о влиянии человеческого фактора (HRA). Отдельное рассмотрение рисков, связанных с человеческим фактором позволит оценить степень влияния человеческого фактора на суммарный риск для конкретного оборудования, группы оборудования или конкретного производства в целом (рисунки 2.1. и 2.2.).



Рисунок 2.1. Вероятности событий, связанных с человеческим фактором на диаграмме ETA

Рисунок 2.2. Вероятности событий, связанных с человеческим фактором на диаграмме FTA

Как можно заметить, в используемых методиках анализа риска, вероятности ошибки персонала принимаются как статические значения (как правило из типовых табличных данных), но в действительности являются динамичными величинами и зависят от множества факторов, в том числе от опыта (обученности, качества подготовки) персонала (его знаний, умений и навыков).

Очевидно, что снижение вероятностей событий, связанных с человеческим фактором, влияет на величину итогового риска для рассматриваемого объекта или системы, снижая риск до определенного значения. При снижении вероятности таких событий до нуля могут быть получены «границы» влияния человеческого фактора на суммарный ожидаемый риск рассматриваемого объекта или системы. Величина снижения ожидаемого риска может быть представлена в денежном выражении, в количестве пострадавшего персонала и причиненного вреда здоровью, как экологический ущерб и т.д.

Также очевидно, что снижение вероятностей событий, связанных с человеческим фактором может быть достигнуто различными способами, в т.ч. улучшением эргономики рабочего места, применением более современного оборудования и средств, применяемых персоналом и др. Значительное влияние на вероятностей событий, связанных с человеческим фактором, оказывает уровень подготовки персонала.

В процессе принятия решений, направленных на снижение риска, в процессе управления рисками могут рассматриваться различные варианты (признание риска допустимым, страхование, модернизация оборудования и систем, обучение и повышение квалификации персонала и т. д.). Для обоснования выбора необходимо сравнение получаемого эффекта (прогнозируемое снижение рисков) в зависимости от необходимых затрат.

Очевидной проблемой, в вопросе выбора оптимального решения в процессе управления рисками, является высокая сложность при оценке различных способов обучения персонала с точки зрения соотношения их эффективности (способности к снижению вероятности риска) и трудоемкости реализации (в т.ч. стоимости, безопасности, времени и т.д.). При этом необходимо учитывать тот факт, что возможна ситуация, когда часть задач обучения персонала оптимально решать с использованием одних технологий, а часть задач эффективнее решать при помощи других.

Отдельной проблемой в нефтегазовой промышленности, требующей решения, является проблема, связанная с использованием при обучении персонала современных технических средств обучения — имитаторов, в силу отсутствия достаточно достоверных и обоснованных методов оценки их результативности. [проблемы описаны в первой книге- Имитаторы на базе программно-аппаратной платформы в техническом образовании. Гаммер М.Д., Сызранцев В.Н., Голофаст С.Л.]. Предлагаемая в данной работе методика фактически направлена на решение указанной проблемы.



[савельди , стр. 7] эффективность оценивалась как результат переноса навыков из учебных условий на условия реальной работы.



Для количественной оценки эффективности имитаторов в процессе принятия решений при управлении рисками необходимо решить следующие задачи:

  1. Доказать возможность снижения значения вероятности человеческого фактора путем обучения персонала, определенным в процессе анализа рисков, необходимым знаниям, умениям и навыкам.

  2. Определить зависимость между необходимыми «качествами» имитатора (критерии оценки имитаторов — первая книга, глава 3) и его способностью к формированию необходимых знаний, умений и навыков. Это необходимо для того чтобы ответить на вопрос «какой имитатор необходим, чтобы развить (сформировать) необходимые знания, умения, навыки и снизить, связанные с ними, определенные значения вероятности человеческого фактора»

  3. Определить зависимость между необходимыми «качествами» имитатора и затратами на его разработку (или покупку) и эксплуатацию.

  4. Найти эффект от применения имитаторов (прогнозируемое снижение рисков в зависимости от затрат ):, где (2.1.)

A -

Ожидаемый риск (потери) с учетом текущего значения вероятности человеческого фактора;

B -

Ожидаемый риск (потери) с учетом уменьшения вероятности человеческого фактора (за счет использования тренажеров);

C -

Затраты на создание (или покупку) и использование имитаторов в процессе подготовки персонала.

*вероятности рисков А и B содержат в себе время (за 1 год, 1000000 часов или другой промежуток (период) времени)

Определение эффективности имитаторов в процессе обучения персонала (знания, умения, навыки), их стоимости, а также определение и обоснование прогнозируемого снижения рисков при применении имитаторов (ЭФФЕКТ), дает возможность использования имитаторов в процессе принятия решений о снижении рисков (Рисунок 2.3.).

Рисунок 2.3. Выделение системы из среды (как части процесса управления риском)


2. Человеческий фактор, ошибки персонала и их связь с знаниями, умениями и навыками

Дальнейшее рассмотрение вопроса снижения рисков за счет снижения «человеческого фактора», необходимо отдельно рассмотреть, что такое «ошибки человека, или по вине человека» и возможность снижения их (ошибок) количества. Цель настоящей главы - выяснить, что такое ошибки персонала, причины их появления, обосновать саму возможность снижения вероятности ошибок персонала и выяснить, что для этого необходимо. Существование самой связи между ошибками человека и обучением упоминается во многих источниках, но, к сожалению, приводится без обоснования и доказательства. Например, в [o5] приводится следующее: «совершенно очевидно, что там, где работает человек, появляются ошибки. Число их напрямую зависит от уровня подготовки, квалификации или опыта специалиста.»

В данной главе приводится обоснованное доказательство возможности снижения значений вероятности человеческого фактора за счет обучения персонала, в т.ч. с помощью обучения на имитаторах.

В настоящее время вопрос «человеческого фактора» рассматривается сразу в нескольких направлениях, в т.ч.: инженерная психология, педагогическая психология, когнитивные исследования.

Инженерная психология — отрасль психологии, исследующая процессы и средства информационного взаимодействия между человеком и машиной. Важнейшими составляющими его стали процессы восприятия и переработки оперативной информации, принятия решений в условиях ограниченного времени, роста цены ошибочных действий и т. д. Изучается влияние таких факторов как дефицит времени, стресс, усталость и т. д. [b1].

Педагогическая психология (в т.ч. ее раздел - психология обучения) изучает процесс учения: его структуру, характеристики, закономерности протекания. Рассматриваются последовательные этапы или ступени, через которые проходит учащийся, овладевая знаниями, умениями, навыками, те способы или приемы, какими выполняются задания, те качественные сдвиги, которые происходят в умственных операциях или умственных действиях в ходе обучения. Педагогическая психология исследует также возрастные и индивидуальные особенности учения. Центральное место занимает изучение условий, дающих наибольший эффект развития. [b2]. Касаемо тренажерной подготовки персонала с точки зрения педагогики можно отметить работу [dis2].

Когнитивные исследования (в т.ч. связанные с нейропсихологией и нейрофизиологией). Интересен тот факт, что проблема обучения длительное время не относилась к числу центральных тем когнитивных исследований, но в связи с ростом практической значимости процессов обучения обусловили появление растущего числа когнитивных исследований этой проблемы. Значительный интерес представляет работа [b3], где приводится анализ процесса обучения, от школьного и академического обучения, до процессов формирования навыков, а также влияние на этот процесс психических функций: восприятия, памяти, мышления. В работе В.М. Дозорцева [дозорцев, стр. 205] также говорится о возможностях тренинга в процессе выработки отдельных навыков и умений. На сегодня такую возможность можно считать практически доказанной [21, 124 из дозорцева]. Стоит отметить, что в настоящее время когнитивный подход к учению еще не представляет собой целостной теории учения, но в то же вре­мя содержит целый ряд важных результатов. [b2 ]

Термин «человеческий фактор» обычно связывают с ошибками человека, а также с его психофизиологическими и психологическими ограничениями, что требует дополнительного рассмотрения вопроса, что такое ошибка персонала. Несмотря на кажущуюся простоту, во многих случаях достаточно трудно определить причину ошибки - человек или обстоятельства, например, в условиях стресса или действия сторонних раздражителей, при снижении ресурса организма (усталости), при ошибочных показаниях приборов (неисправности). В приведенной ситуации, переход от правильных решений или действий к ошибочным перестает иметь четко выраженные границы, т.е. во многих случаях, вопрос «кто виноват?», сам человек и обстоятельства может не иметь простого ответа.

Если вернутся к термину ошибка персонала, то можно найти несколько трактовок, например в [b4] указывается следующее: «Ошибка — это результат действия, совершенного неточно или неправильно, вопреки плану. В случае ошибки результат, который уже получен, не соответствует намеченному или заданному, требуемому. Ошибка — это факт практики.». В работе [o4][o5] дается такое определение: «Надежность работы человека определяется как вероятность успешного выполнения им работы или поставленной задачи на заданном этапе функционирования системы в течении заданного интервала времени при определенных требованиях к продолжительности выполнения работы». В работе [o3] дается следующее определение: «Ошибка человека определяется как невыполнение поставленной задачи (или выполнение запрещенного действия), которое может явится причиной повреждения оборудования или имущества либо нарушения нормального хода запланированных операция»

«Психологический» анализ ошибок сводится к рассмотрению психических процессов (восприятие, память, мышление, внимание). Например в [b4] приводится следующий пример: «Ошибки восприятия — не успел обнаружить, не сумел различить, не узнал; памяти — забыл, не успел запомнить, не сумел удержать в памяти, сохранить, восстановить, воспроизвести; мышления — не понял, не успел схватить, не предусмотрел, не разобрался, не проанализировал, не объединил, не обобщил, не сопоставил, не выделил; внимания — не сумел сосредоточиться, собраться, переключиться, удержать, не успел охватить всего, быстро устал.», область морали - не сумел взять ответственность за возможный результат действия, в силу возможных последствий.

В работе [g2] приводится интересный тип ошибок, связанных с намеренным внесением в процесс труда элемента риска - «А вот внести в процессе труда элемент риска, создать в нем опасную ситуацию, а потом успешно ее разрешить — это уже другое дело! Здесь есть и боевое возбуждение от тревоги, и радость большого успеха, самоутверждения. Таким путем можно сделать процесс труда интересным и волнующим. Причем, чем большие опасности в нем будут создаваться, тем большими будут боевое возбуждение и радость самоутверждения от успеха.»

Также существует множество «профессиональных отраслевых» классификаций ошибок и случаев их появления. Например данные Р. Дженсен (авиационные пришествия) разделил ошибки на пространственные, временные, перцептивные, двигательные. В работе [o5] приводятся следующие случаи возникновения ошибок:

Также в работе [o5] приводятся виды ошибок персонала:

Классификация ошибки в зависимости от ее «положения» в процессе деятельности персонала также широко представлена в множестве моделей «процесса деятельности персонала». Как правило такие модели также сильно зависят от сферы применения, т. е. отрасли. Примером может служить схема, изображенная на рисунке xx9 из [тренажеры летного состава].

Рисунок xx9. Замкнутый круг процесса управления (выполняются рефлекторно). - отсутствие осознанной «диагностики и принятия решения»

Со временем появились и более универсальные модели, например модель, приведенная в документе [NUREG CR-1278-1, страница figure 3.1.]- рисунок Х983.

Рисунок Х983. Человек оператор в системе с обратной связью

В работе [340 из дозорцева (334 стр.)] приведены другие категории ошибочных действий: наблюдение состояний идентификация нарушений выбор цели выбор процедуры исполнение процедуры. Также в [340 из Дозорцева (334 стр.)] указывается, что более 25% ошибок приходится на неполное следование процедуре, более 25% из-за неадекватной оценки причины отклонений, 13% - из-за неполноты наблюдений за состоянием процесса.

Далее в будет рассматриваться одна из наиболее современных универсальных моделей, основанная на [o6, страница 28] и показанная на рисунке Х390. Выбор этой модели обусловлен наиболее «мелким» делением когнитивных и физических действий. Данная модель не противоречит другим моделям, и является как бы их обобщением.


Рисунок Х390. Пример процесса деятельности персонала (модель поведения)


[dis2] Частью производственного процесса является трудовой процесс -

сочетание собственно трудовой деятельности и связанных с нею механических, физико-химических и других процессов, происходящих под управлением специалиста. Трудовой процесс, в свою очередь, расчленяется на операции, приемы, действия, рабочие движения.



Ошибка по вине «человеческого фактора» фактически означает ошибку на одном или нескольких этапов процесса деятельности персонала (рисунок Х390). Следовательно для снижения вероятности риска, вызванной человеческим фактором необходимо снижение количества ошибок на каждом из представленных этапов.


Утверждение 1:

«Психологические» исследования ошибок т. е. рассмотрение ошибок в рамках психических процессов (восприятие, память, мышление, внимание) позволяет сделать вывод о существовании связи между вероятностью появления ошибки и обучением персонала, так как обучение напрямую влияет на психические процессы.

В данном контексте под «обучением персонала» понимается «Целью систематического обучения является обеспечение усвоения определенной совокупности навыков, умений и процедур. Задачи обучающего — обеспечить соответствие усваиваемых материалов или навыков требованиям предстоящей работы, эффективность учебного процесса, а также добиться того, чтобы усвоенные при обучении стереотипы были успешно перенесены на условия реальной работы.» [Сальведи, 3 том, 2 часть, 5 стр]


Данное утверждение может быть подтверждено данными РАО"ЕЭС России" по количеству технологических нарушений по вине персонала в зависимости от численности неподготовленного персонала (т.е. не прошедшего обучение на курсах и тренажерах), представленными в докладе «Человеческий потенциал и концепция обеспечения надежности в электроэнергетике» (Академик АПЭ, д.т.н., профессор С.И. Магид и др.) [s2], рисунок JK1. «Анализ рисунка позволяет сделать очевидный, но, тем не менее, необходимый вывод: чем больше персонала не охвачено обучением (подготовкой, тренажем), тем больше аварийность по вине персонала. Зависимость однозначно коррелирует аварийность почти по всем округам РФ, отсюда очевидно следует, что аварии допускает именно необученный персонал электрических станций и сетей.» [s2]


Рисунок JK1. Зависимость технологичеких нарушений по вине персонала от численности неподготовленного персонала (2001 год)


Для перехода к вопросу о возможности снижения вероятность появления ошибки персонала при помощи обучения, необходимо выделить те факторы, на которые мы можем воздействовать при помощи обучения и факторы, не поддающиеся коррекции или очень слабо корректируемые при помощи обучения.

Сразу можно сказать, что к не корректируемым или слабо корректируемым факторам относятся психофизиологические и психологические ограничения человека, например:

  1. Даже при идеальных условиях продолжительность реакции у человека равна примерно 0,1 сек., среднее время реакции:

  1. Влияние факторов среды:

  1. Другие ограничения:


Указанные факторы могут оказать существенное воздействие на когнитивные и физические действия персонала при выполнении работ (Х390) но с трудом могут быть снижены при помощи обучения персонала.


Немаловажное значение имеют и индивидуальные качества персонала.

[Сальведи, стр 16]...9.2.2. Обучение и возраст

В настоящее время приблизительно половину всех работаю­щих составляют лица в возрасте более 40 лет, которые весь­ма чувствительно относятся к необходимости внесения каких- либо изменений в свое поведение, сформировавшееся к зрелым годам. Переподготовка рабочих зрелого возраста является вполне реальным делом и часто весьма желательна; во многих случаях при использовании соответствующих методов обучения были получены положительные результаты. Однако проблема соотнесения слов и действий принимает особенную остроту в том случае, когда обучаемыми являются лица старшего воз­раста. Во многих случаях рекомендуется в меньшей степени опираться на устные методы обучения. (+ а тренажеры как раз рулят!)

В [g2] указывается, что «мотивация персонала к безопасной работе оказывается обусловленной рядом его индивидуальных качеств и именно эти качества определяют выбор способа поведения относительно выгоды и безопасности.». В работе [g2] приводятся представляющие интерес экспериментальные данные по исследованиям стрессового состояния персонала - адаптационного синдрома, т.е. приспособительной реакции организма к различным отрицательным воздействиям на него. Возникающая стрессовая адаптационная реакция приводит к активации нервных процессов, мобилизации энергетических ресурсов, повышению продуктивности мышления и, в конечном итоге, к повышению успешности работы. Именно по этой причине, выработка правильной реакции организма на опасные ситуации является важной задачей обучения персонала. Также важна подготовка персонала, относительно правильной оценки возможных сложностей и опасностей, т. к. если персонал недооценил степень возникнувшей трудности или опасности, адаптационный механизм «не включается» и не позволяет персоналу действовать более эффективно.

Вывод 2:

Таким образом можно представить, что вероятность появления ошибки персонала может быть снижена при помощи обучения, если в процессе обучения удается сформировать, достигнуть или улучшить (а также поддерживать) необходимые характеристики персонала (компетенции, «уровень научения» ) до необходимых значений. (вопрос, «на сколько может быть снижена вероятность» рассматривается далее)

Например, авария может произойти если в течении 50 секунд персонал не заметит первичных признаков аварии; в таком случае, если с помощью обучения (тренировки) можно достигнуть сокращения времени реагирования персонала до требуемого значения, можно утверждать, что обучение может предотвратить эту аварию или, как минимум, снизить ее вероятность.

Для демонстрации вывода №2 можно использовать функцию уровня характеристик обучаемого (компетенций, «научения» [c1] и [c2]) показанную на рисунке ЗЗЗ. Красная пунктирная линия показывает ту самую границу, ниже которой начинается рост вероятности ошибки персонала. Как видно на изображении, различия между идеальной и реальной памятью обуславливают необходимость подъема уровня характеристик (компетенций, «научения») выше минимально-необходимого уровня, т. к. необходимо некоторое время «быть» выше этого уровня после окончания обучения.

Рисунок ЗЗЗ. Количество запомненной информации ([c1] и [c2] рис. 6.1.)


Таким образом, если использовать имитаторы как для обучения, так и при сертификации и аттестации, возможно поддержание характеристик персонала на необходимом уровне — рисунок GHJYP1.


Рисунок GHJYP1. поддержание характеристик персонала на необходимом уровне


Также представляется возможным сделать следующее замечание — если по каким либо причинам обучаемый персонал не способен к обучению, что может быть установлено в результате использования имитаторов при обучении, а также при аттестации и сертификации, указанный персонал не соответствует или «не подходит» для данной определенной деятельности (т. е. его работа связана с наличием риска ошибочных действий). Также имеется возможность определить, когда новый персонал или персонал после длительного перерыва может выполнять необходимую работу без риска ошибки.

В психологии труда принято делить профессии на две категории — относительные и абсолютные. Относительные включают такие виды деятельности, где может трудиться нормальный, относительно здоровый человек. Абсолютные профессии предполагают дополнительный обязательный профессиональный отбор (необходим комплекс определенных качеств). Профессиональный отбор включает медицинский и психологический отбор и др.[g1][g2].

Необходимо понимать, что в процессе реального обучения формируются и совершенствуются не одна-единственная характеристика, а достаточно большое их количество. По этой причине и размерности (критерии уровня) у «характеристик» могут быть разные, что закономерно ставит вопрос, как и в каких единицах измеряется «характеристика». В настоящее время в специализированных источниках существует несколько различных ответов на поставленный вопрос. В работе Новикова А.М. «Анализ количественных закономерностей процесса упражнения. Методические рекомендации» [c2] приводятся следующее данные: «При обучении реальных систем в качестве критерия уровня научения могут выступать следующие характеристики:..»


В работе Новикова Д.А. «Закономерности итеративного научения» [c1] дается не менее интересное сравнение "наученность" системы - функции ошибки: «будем для общности изложения называть интересующую нас результативную характеристику научения рассогласованием. Действительно, во всех перечисленных выше случаях мы имеем либо функцию ошибки (рассогласования), либо характеристику "наученности" системы, которая может быть сведена к некоторой функции ошибки. Например, время выполнения действия может интерпретироваться как рассогласование, если под последним понимать разность между текущим значением времени выполнения действия и минимально возможным.». Другие источники оперируют выражениями «компетенции», «знания, умения, навыки» и т. д. В целом можно сказать, что это как бы взгляд на одну и туже модель с разных сторон, т. е. все эти формулировки в принципе не противоречат друг другу, а дополняют.

Обучение персонала очень часто понимается с двух противоположных точек зрения:

1.Оценивается по достигнутому уровню профессиональной подготовки обучаемых в соответствии с установленными критериями. (в таком случае целью обучения является только достижение желаемого качества профессиональной подготовки. Вопрос о качестве переноса стереотипов из учебной обстановки в рабочую не рассматривается )

2.Оценивается только перенесенный навык (стереотип) поведения., т. е. только применение стереотипов, приобретенных при обучении, в условиях реальной работы (в таком случае обучение сконцентрировано на сохранении достигнутых показателей при переходе от условий обучения к условиям реальной работы (в момент окончания обучения или через определенный промежуток времени)).

В данной работе под обучением понимается максимально широкое трактовка термина, включающая как формирование, так и перенос и поддержание необходимых характеристик персонала (в обобщенном смысле), необходимых персоналу для выполнения работы без ошибок. Вернемся к процессу деятельности персонала (рисунок Х390)..... и для систематизации (разделения) характеристик введем три группы: знания, умения, навыки:


[сальведи] Смысл разбиения сложного навыка (ЗУН) на отдельные компоненты состоит в том, чтобы дать обучаемому набор частных заданий, каждое из которых не так уже сложно освоить. Есть и другой способ достижения той же цели: начать с упрощения задания в целом и поэтапно наращивать уровень трудности до достиже­ния в конечном счете уровня исходного задания. Если на каж­дом этапе обучения уровень трудности ставится в зависимость от показателей, достигнутых каждым отдельным обучаемым к данному моменту, то такой метод называется адаптивным (Адаптивные формы обучения потенциально превосходят методы, для ко­торых характерна фиксиро­ванная степень трудности, так как в них обучаемому на лю­бом этапе предлагается зада­ние, соответствующее его си­лам [31 из сальведи, страница 39].). ТАКОЕ РАЗДЕЛЕНИЕ ПОМОЖЕТ УЧИТЫВАТЬ ВЗАИМНОЕ ВЛИЯНИЕ ЗУН (контролировать положительный и отрицательный перенос), а также (+/-) учитывать приоритеты основной и дополнительных задач (например, основная работа, дополнительная — контроль за приборами).... ре­зультаты обучения зависят от расстановки приоритетов между задачами и от разделения практических занятий по отработке каждой задачи [21 из сальведи, страница 39]


В [сальведи] и многих других авторах указывается необходимым формирование и перенос именно навыков (для персонала):

«В определенной степени любое обучение связано с пе­реносом стереотипа, так как приобретение нового навыка никог­да не бывает совершенно независимым от иной предшествующей ему деятельности. Для большинства обучающих программ во­прос о переносе стереотипа весьма важен, так как, кроме случая, когда обучение ведется непосредственно на рабочем месте, ценность обучающей программы будет зависеть от того, какая часть привитых навыков будет перенесена на реальные условия работы.»

«Правильно построенная обучающая программа должна быть ориентирована на максимизацию переноса стереотипа на ту задачу, для которой она предназначена. При достижении высо­кой степени переноса следует попытаться оптимизировать сум­марное время обучения. Применение количественных показате­лей переноса навыков, должно способ­ствовать обеспечению эффективности обучения.»


, но отмечается, что [сальведи, 3 том 2 часть 10 страница] «каждый следующий уровень подготовки зависит от успехов, достигнутых на предыдущих уровнях. Так, например, решение задач требует применения ранее изученных правил, а их изучение, в свою очередь, возможно лишь при условии определенных понятий, и т. д.»


В настоящее время существуют различные трактовки понятия «знания», а также (особенно) понятий «умения» и «навыки», например в работе [c3] приводятся следующие данные, наиболее полно характеризующие сложившуюся ситуацию - «До сих пор не уточнены соотношения между понятиями "умения" и "навыки". Большинство психологов и педагогов считают, что умение - более высокая психологическая категория, чем навыки. Педагоги-практики придерживаются обратной точки зрения: навыки представляют более высокую стадию овладения физическими упражнениями и трудовыми действиями, чем умения. Одни авторы под умениями понимают возможность осуществлять на профессиональном уровне какую-либо деятельность, при этом умения формируются на базе нескольких навыков, характеризующих степень овладения действиями. Поэтому навыки предшествуют умению. Другие авторы под умениями понимают возможность осуществлять какое-либо действие, операцию. По их понятию, умение предшествуют навыку, который рассматривается как более совершенная стадия овладения действиями». По этой причине необходимо объяснить, что понимается под этими терминами в данной работе.

Знания — в "Российской педагогической энциклопедии" данный термин определяются следующим образом: "проверенный общественно-исторической практикой и удостоверенный логикой результат процесса познания действительности; адекватное ее отражение в сознании человека в виде представлений, понятий, суждений, теорий.». Знания в свободной энциклопедии (ru.wikipedia.org):


Получение знаний, необходимо для решения задач, возникающих в практической деятельности, при решении конкретных производственных задач. Например, возможные причины аварий («повреждение каната»), как это смотрится, где и куда нужно смотреть, как часто, в какие моменты. Знать, какие значения параметров представляют опасность, где опасно стоять, знать этапы процесса и выполняемые действия, правила, СП, нормы, указания и т. д. Формирование знаний необходимо для последующего формирования умений и навыков обнаружения.

Снижение количества ошибок в процессе деятельности персонала требует наличия определенных знаний о происходящих при этом производственных процессах, устройстве оборудования, принципах работы и т.д. Конечно, имеются многочисленные доказательства и примеры того, что персонал может, (в принципе), управлять каким либо процессом или механизмом, не имея абсолютно никаких знаний об устройстве, принципах действия, мерах безопасности и т.д. Отсутствие технической подготовки персонала не позволяет персоналу использовать знания принципов работы машин, измерительных средств, системы автоматики и т. д., их характеристики, а значит «сильных и слабых» сторон (возможностей оборудования), для того, чтобы во время работы своевременно обнаруживать неисправности, аварии, недопустимые отклонения, и, следовательно, диагностировать неисправность и принять необходимые меры.

Можно констатировать, что без формирования технических знаний у персонала, дальнейшее совершенствование (формирование) знаний, умений и навыков по обнаружению, диагностике и принятию решений, будет не эффективным (в силу указанных выше причин), а фактически, вообще лишено смысла.

Умения — это способность к действию, не достигшему наивысшего уровня сформированности, совершаемому полностью сознательно, с осознаванием и контролем всех промежуточных шагов [c3]. Умение — применение знаний в практической деятельности, при решении конкретных задач, в конкретных ситуациях или условиях, например при аварии, загазованности, взрыве, опасных работах и т. д.

НавыкиЭто способность к действию, достигшему наивысшего уровня сформированности, совершаемому автоматизировано, без осознания промежуточных шагов [c3]. Умение и навык есть способность совершать то или иное действие. Различаются они по степени (уровню) овладения данным действием (полностью сознательно - автоматизм) [c3]. Примерами такого автоматизма могут выступать навыки письма, вождения автомобиля, ходьбы, чтения и т. д.

В работе [b3] приводится уровневый подход H.A. Бернштейна (сформулированный в 1947 году), выдвинувшего предположение, что «новое действие сначала выполняется на некотором ведущем уровне и целиком осознается. Затем оно расщепляется на ряд операций, которые постепенно автоматизируются, находя для себя более низкие, фоновые уровни.».

Похожее мнение представлено в работе [b4] - «по мере формирования и автоматизации навыков выполнения некоторого действия увеличивается возможность перехода к решению других задач — иными словами, происходит «освобождение ресурсов внимания». По мере профессионального совершенствования сознание высвобождается. Сознательный контроль ведется не подряд, а только в наиболее сложных местах. В остальном контроль ведется автоматически, бессознательно. Двигательный автоматизм — отличительная черта профессионального труда.». Стоит отметить при таком подходе под автоматизацией понимается именно двигательный автоматизм.

Представление навыка в более узком значении «двигательного автоматизма» также представлено в работе [g2] - «Когда человек в процессе практической деятельности или обучения многократно выполняет одно и то же действие, то со временем оно автоматизируется и у него возникает навык его выполнения. С помощью навыка можно не только закрепить правильный способ выполнения действия, но и достичь высокой скорости его осуществления и снизить уровень связанных с ним энергетических затрат. Навык в процессе труда выгоден и тем, что автоматизированные действия выполняются без сознательного контроля, поэтому можно думать о другом, решать другие задачи и одновременно быстро и точно выполнять требуемые движения

Таким образом термин навык может быть связан с термином работоспособность. (величина функциональных возможностей организма человека, которая характеризуется количеством и качеством работы, выполняемой за определенное ограниченное время — эффективность выполнения конкретной работы.)

Рассматривая навыки необходимо отметить одну особенность, требующую отдельного рассмотрения. Некоторые исследователи [g2][c3] отмечают следующий факт — автоматизация действий персонала возможна только в условиях нормальной работы, когда нет признаком опасности или угрозы. В случае возникновения опасной ситуации или ее признаков происходит частичная деавтоматизация действий (увеличение доли сознательного контроля). В случае дальнейшего усложнения ситуации происходит полная деавтоматизация контроля.

Также для навыков характерны некоторые отрицательные свойства и явления [g2]:

Именно по этой причине для персонала в значительной степени важны знания, умения и навыки. Наличие навыков дает возможность меньше уставать (т. к. контроль ведется автоматически, бессознательно), а следовательно дольше «быть внимательным». При возникновении сложных и опасных ситуаций (происходит «деавтоматизация») огромное значение имеют имеющиеся у персонала умения и навыки. В сложной и ответственной деятельности оператору следует остановиться, подумать, а потом выполнить заученные операции или отказаться от них. Таким образом при подготовке персонала с целью уменьшения вероятности «человеческого фактора» необходимо формирование не одной характеристики, а всего набора характеристик, т. е. знаний, умений и навыков.

В подтверждение важности знаний, умений и навыков можно привести множество примеров, например [ (САЛЬВЕДИ, стр. 19)] «В выполненном в работе [53] систематическом исследова­нии методов обучения управлению технологическими процесса­ми проводится сравнение трех режимов обучения. В рамках теоретического обучения одна из групп была ознакомлена с описанием технологического процесса на химическом заводе, а также с назначением различного оборудования и влиянием, оказываемым различными управляющими контурами. Другая группа обучаемых была, кроме того, ознакомлена с набором явно выраженных диагностических правил типа: «Высокие температура и давление в верхней части колонны наряду с низким уровнем в сливном барабане указывают на отказ хо­лодильной установки при условии, что все насосы и клапаны ра­ботают исправно». С еще одной группой не проводилось спе­циального инструктажа, кроме ознакомления с приборами, расположенными на пульте управления. После обучения все обучаемые были подвергнуты проверке на обнаружение тех неисправностей, с которыми им приходилось сталкиваться раньше, а также на выявление новой совокупности имитируе­мых отказов. Ознакомленная с диагностическими правилами группа обучаемых показала худшие результаты при поиске известных им неисправностей, по-видимому, из-за того, что, в отличие от других групп, они не стремились к выполнению ранее осуще­ствлявшихся диагностических процедур. Однако универсаль­ность их подготовки четко проявлялась при столкновении с не­знакомыми ситуациями, что можно рассматривать как более трудное испытание. Группа, ознакомленная с диагностически­ми правилами, а также группа с углубленной теоретической подготовкой затратили больше времени на поиск неисправнос­тей вследствие чрезмерного усложнения полученных ими зна­ний. На осуществление диагностических процедур они затра­тили существенно больше времени по сравнению с группой, знакомой лишь с контрольными приборами. Ценность теоретической подготовки определяется способно­стью обучаемого применять полученные знания на практике.»


[dis2]

Заключительная стадия обучения на первой ступени предполагает овладение производственными умениями и навыками, необходимыми для выполнения

работы в определенном темпе с соблюдением всех технологических требований, и наиболее рациональными приемами организации труда. Навыки

формируются путем упражнений, проводимых через небольшие промежутки времени. Очень важно обеспечить применение полу»1енных обучающимися знаний на практике непосредственно после проведения теоретических занятий. Это дает им возможность сделать самостоятельные выводы и обобщения.


Таким образом снижение вероятности появления ошибок персонала может быть связано с количественными характеристиками функций «научения» (или рассогласования) (12 функций, знания обнаружения, умения обнаружения, навыки обнаружения, знания диагностики и т.д.). (имеются ввиду не характеристики, полученные в результате окончания обучения на имитаторах, а перенесенные в результате этого обучения на реальный объект) Такой набор функций, может быть составлен и применен в процессе обучения персонала, для снижения вероятности каждого инициирующего события, связанного с ошибками персонала, выявленного в анализе «дерева неисправностей» (FТА) и «диаграмме событий» (ETA). Например, вероятность аварии «разрушение насоса из-за кавитации» (рисунок Х909) зависит от знаний\умений\навыков обнаружения, диагностики, принятия решений, выполняемых действий и для снижения вероятности ошибки персонала необходимо обеспечить минимально-необходимый уровень характеристики для каждой из 12 функций (рисунок YUI и YUI2).


На основании вышеизложенного материала представляется возможным сделать следующее утверждение:

Вероятность каждой ошибки персонала (выявленной на диаграммах ETA и FTA) зависит от опыта персонала (уровня знаний, умений и навыков). Опыт персонала (уровень знаний, умений и навыков) зависит от качества обучения (разница между необходимыми значениями знаний, умений, ПЕРЕНЕСЕННЫХ навыков и фактическими значениями).

Основное допущение в работе:

Вероятность каждой ошибки персонала на реальной системе равна вероятности ошибки на имитаторе, полностью идентичном реальной системе (системе достоверно воспроизводящей реальную). В случае отличия имитатора от реальной системы изменяется эффективность не только обучения, но и главным образом эффективность переноса (обучаемый может «научиться» работе на имитаторе, но не на реальном объекте). Идентичная реальной система - это система, обеспечивающая генерацию модели реальной в соответствии с математической моделью этой реальной системы при помощи программных или аппаратных средств [luk1]. Идентичность реальной системы в данном случае понимается как идентичность подачи на основные каналы восприятия пользователя программно или аппаратно управляемых воздействий и реалистичной реакции моделируемой среды на производимые пользователями действия. В соответствии с физиологическими характеристиками человека, под каналами восприятия понимается следующие анализаторы: Зрительный; Слуховой; Кожный; Кинестатический; Вестибулярный; Вкусовой; Обонятельный,а также органическая чувствительность. Система может быть реализована как в виде полномасштабной копии оборудования, так и в виде программно-аппаратного имитатора, но должна в обязательном порядке соответствовать всем возможным действиям персонала на реальном объекте и обязательно включающую выявленные опасные ситуации или действия в диаграммах ETA, FTA.




[dis2]

Таким образом, производственного квалификации важнейшей обучения персонала при в условиях особенностью переподготовке методики и повышении внутрифирменного образования является ее адекватная зависимость от внешних условий обу^тения, основу которых составляет производственный процесс, уровень его технико- технологического потенциала и возможности его воспроизводства при обучении. Степень воспроизводства зависит от особенностей содержания и условий обучения. При обучении специалистов буровых профессий нередко производственный процесс трудно, а подчас и невозможно видоизменить в целях обучения, поэтому приспосабливают учебный процесс к производственному. При этом имитируются отдельные стороны управления производственным процессом, создаются тренажеры и приспосабливают к обучению уже не сам процесс, а его модель. Но это будет уже чисто учебный, а не производственный процесс. Место производственного процесса здесь будет занимать учебный объект - модель производственного процесса. Из сказанного видно, что производственное обучение зависит от особенностей его содержания, т.е. от особенностей производственного процесса. Особенности производственного процесса во многом определяет характер процесса производственного обучения. Например, автоматизация в нефтяной отрасли промышленности приводит к тому, что контроль и регулирование буровых работ осуществляются' с небольшого пульта управления. Это упрощает задачу тренажерного обучения: в этом слу^ше на тренажере можно имитировать не оборудование и процесс как

таковой, а лишь объект непосредственного управления.




Рисунок 19845.

Связь между уровнем характеристик (знания, умения, навыки) персонала и вероятностью ошибки персонала определяется следующим соотношением:


, где


Минимально-необходимое значение характеристик персонала при котором можно считать, что персонал не совершает ошибки.

Значение функции обучения для конкретных знаний, умений и навыков, фактический уровень характеристики на момент времени обучения t (имеются ввиду не характеристики, полученные в результате окончания обучения на имитаторах, а перенесенные в результате этого обучения на реальный объект)

Фактически является остаточной вероятностью ошибки после обучения (если не удалось сформировать необходимые ЗУН до необходимого уровня) или в процессе забывания.


, где


Константа, которая определяет скорость изменения функции формирования характеристики персонала (скорость достижения необходимого результата), зависит от многих факторов (индивидуальные способности обучаемого, сложность изучаемого материала, методики и средств обучения и т.д.).


Стоит отметить, что ограничена множеством факторов:

Иными словами, выражение в реальных условиях редко равно 0, т. е. практически всегда имеется остаточная вероятность ошибки персонала из-за несовершенства средств и методов обучения, способностей самого персонала и т.д.

Тот факт, что различные ТСО имеют различную эффективность и стоимость, позволяет, варьируя эти параметры выбирать оптимальное решение для снижения риска. И как будет показано далее тренажеры, как вид ТСО имеют достаточно серьезные преимущества по сравнению с другими , более традиционными ТСО.


Для формального математического представления функций обучения и забывания («кривых научения») можно использовать подход, представленный в работах [c1] и [c2]. На рисунке РНГ показан качественный вид функций кривых - показывающую возрастающий "уровень наученности" и убывающую, показывающую величину ошибки.

При этом некоторая неотрицательная константа, которая определяет скорость изменения функции, зависит от многих факторов (индивидуальные способности обучаемого, сложность изучаемого материала, методики и средств обучения и т. д.).

Отдельный интерес представляет для исследования «эластичности» (чувствительности) функции обучения, т. к. это позволяет определить какие конкретно параметры имитаторов (критерии эффективности) влияют на выход системы (скорость и качество обучения) и как сильно влияют.


Рисунок РНГ. Качественный вид функций "уровень наученности" (уровень характеристики на момент времени обучения t или число итераций обуч.)

Рисунок РНГ. Качественный вид функций ошибки.


Еще раз напомним что под «уровнем» научения могут выступать вышеприведенные характеристики: временные, скоростные, точностные, информационные и т. д. В качестве примера функции "уровень наученности" можно рассмотреть рисунок VBN1, где в качестве характеристик используются количество произведенной работы от времени освоения работы (обучения).

исследования «Экспериментальное исследование обучения» принадлежат Эббингаузу, Брайену и Хартеру (см. рис. 6-1).

http://ru.wikipedia.org/wiki/Кривая_обучаемости




Также можно получать реальные значения характеристик (знаний, умений и навыков) персонала из LMS-системы и пересчитывать вероятности риска, что дает возможность не только планировать обучение необходимым знаним, умениям и навыкам (прямая задача), но и производить мониторинг текущего состояния «рисков» исходя из фактических значений функций, получаемых из LMS-системы. (обратная связь, рисунок ниже).

При первоначальном планировании можно использовать «среднестатистическую» кривую научения, затем, в ходе обучения можно уточнять вид этой кривой для каждого обучаемого по отдельности, для групп обучаемых и в целом по всем обучаемым. Для «уточнения вида» кривой наиболее эффективным методом представляется применение аппарата непараметрической статистики.


Таким образом можно использовать следующие закономерности:



Существующие подходы к оценке эффективности КИТ при управлении рисками. Формулировка идеи.


К вопросу оценки эффективности компьютерных

имитационных тренажеров


Одним из направлений развития имитационного моделирования технологических процессов и оборудования нефтегазового комплекса является применение компьютерных имитационных тренажеров (КИТ) для обучения персонала [1]. Однако внедрение КИТ в образовательный процесс закономерно ставит вопрос об оценке эффективности тренажеров как технических средств обучения (ТСО). Отсутствие универсальных методик, позволяющих количественно оценивать эффективность применения тренажеров, приводит к взаимонепониманию между разработчиками и заказчиками данных средств обучения и не дает возможности обоснованно внедрять КИТ в процесс подготовки персонала предприятий нефтегазовой отрасли.

На сегодняшний день существует четыре основных подхода к оценке эффективности компьютерных имитационных тренажеров.


1 подход.

В основе данного подхода лежит оценка экономической эффективности процесса обучения, под которой понимается отношение стоимости обучения на КИТ к стоимости обучения на реальном оборудовании (объекте). Как правило, определяется соотношением

, (1)

где:

A – стоимость покупки (разработки) и внедрения КИТ, руб;

B – стоимость эксплуатации и ремонта КИТ (за определенный период), руб;

C – стоимость реального оборудования или его покупки (изготовления) и внедрения для процесса обучения, руб ;

D – стоимость эксплуатации и ремонта оборудования (за определенный период), руб;

t1 – время необходимое для обучения персонала с использованием КИТ;

t2 – время, необходимое для обучения персонала с использованием реального оборудования.

Данный подход в большинстве случаев свидетельствует о достаточно высокой «эффективности» тренажеров [1,5,6,7], имеет наибольшее распространение и отличается простотой расчетов, однако не учитывает качество подготовки персонала.


2 подход:

При данном подходе оценивается «педагогическая» эффективность, т.е. «уровень» знаний, умений и навыков (ЗУН), полученный обучаемым при обучении на

, (2)

где

А – «уровень ЗУН», достигнутый после обучения на КИТ;

В – начальный «уровень» ЗУН (до обучения);

С – достигнутый «уровень ЗУН» после обучения на реальном оборудовании;


Основным отличием данного подхода является учет следующего комплекса факторов, характеризующих КИТ как ТСО:


Однако учет данных факторов при количественной оценке эффективности имитаторов с точки зрения повышения качества обучения, вызывает значительные трудности.

Основой разработанных на сегодняшний день методов определения «педагогической» эффективности при данном подходе является оценка восприятия и объема запоминаемой обучаемым информации, что можно легко измерить. Здесь следует отметить, что в вопросе эффективности восприятия и запоминания информации наблюдается большая схожесть взглядов исследователей. С целью повышения достоверности оценки эффективности обучения при реализации данных методов в работе [2,3] предложено учитывать следующие факторы:


Следует отметить и другие факторы, такие как развитие творческих способностей, профессиональной интуиции и т.д. Но единого мнения о необходимости учета данных факторов и, как следствие, соответствующих методик, не существует.

Основными недостатками методов, реализуемых при данном подходе, является:

- применение «педагогических шкал» и «матриц компетенций», которые сложно связать с каким либо экономическим эквивалентом;

- необходимость оценки эффективности как результата переноса навыков из учебных условий на условия реальной работы [8].

По данной причине подход, связанный с количественной оценкой «педагогической» эффективности требует дальнейшего развития. При увеличении популярности и дальнейшем развитии имитаторов как технических средств обучения можно ожидать появления новых результатов исследований в данной области.


3 подход:

Основой данного подхода является оценка адекватности (степени схожести реального и имитируемого при помощи КИТ объекта или процесса) как меры эффективности КИТ. Данный подход сфокусирован на решении вопроса «насколько точно КИТ воспроизводит реальное оборудование и процессы». Его основным плюсом является то, что реализующие его методы учитывают следующие факторы, характеризующих КИТ как ТСО:


Как правило, определяется соотношением:


, (3)

где

адекватность математической модели (включая область адекватности);

универсальность математической модели;

уровень соответствия синтезируемого изображения;

уровень соответствия синтезируемого звукового окружения;

уровень соответствия механизмов управления;

соответствующие «веса» факторов.


В качестве основного недостатка методов, реализующих данный подход, является необходимость применения экспертных оценок (при задании «весов» факторов и границ факторов на этапе разработки требований к имитатору). Рассматриваемый метод позволяет учитывать финансовые затраты при заданных уровнях адекватности, но не имеет прямого отношения к эффективности обучения (утверждение «чем более точно имитатор соответствует реальному оборудованию - тем лучше» не во всех случаях напрямую влияет на качество обучения).


Следует отметить достаточно интересную разновидность данного подхода - адекватность с точки зрения сенсорных процессов и восприятия. В этом случае уже решается вопрос не «как точно имитируется оборудование и различные технологические процессы?», а «насколько сильно различие в восприятии между обучением на КИТ и обучением на реальном оборудовании?». т. е. акцент смещается с оборудования на обучаемого. Для оценки адекватности (или схожести) восприятия необходимо проведение дорогостоящих и сложных исследований, т. к. таком подходе уже необходимо учитывать множество физиологических показателей:

В целом данный подход представляет значительный интерес не только с точки зрения оценки эффективности имитаторов, но и оценки профессиональной пригодности персонала к определенному виду деятельности (например, выявление физиологических или умственных ограничений при допуске к некоторым видам оборудования или работ).

4 подход:

Обобщенная эффективность - определяется на основе обобщений результатов 1, 2 и 3 подходов. При данном подходе количественно эффективность КИТ определяется следующей зависимостью:

, (4)

где


А - экономическая эффективность, применительно только к процессу обучения;

В - педагогическая эффективность, т. е. «уровень» знаний, умений и навыков до и после обучения;

С - адекватность КИТ;

wi - соответствующие «веса» факторов (видов эффективности КИТ).

Основным преимуществом данного подхода является комплексный учет факторов, характеризующих КИТ как ТСО (учет всех особенностей КИТ). При этом необходимо отметить следующие недостатки:

Несмотря на указанные выше недостатки данный подход достаточно часто применяется на этапах принятия решений о приобретении КИТ: «в работе под эффективностью тренажера понимается его соответствие целям и задачам обучения, а также способностью обеспечивать и поддерживать ЗУН при приемлемых затратах на приобретение и эксплуатацию» [4].

Предлагаемый метод:

Основываясь на анализе приведенных выше подходов для оценки эффективности компьютерных имитаторов, авторами предложен новый подход, отличительной особенностью которого является рассмотрение КИТ не только как ТСО, но и как инструмента управления рисками. При таком подходе эффективность имитатора может быть определена на основе прогнозируемого снижения рисков (потерь) предприятия от ошибочных действий персонала (нарушение режимов и правил эксплуатации оборудования, нарушение технологии и т.д.), уровень подготовки которого формируется на основе применения КИТ («эффект от применения имитаторов - прогнозируемое снижение рисков в зависимости от затрат на подготовку персонала с использованием КИТ»). Количественная оценка эффективности при данном подходе определяется следующей зависимостью:

, (5)

где

А - ожидаемый риск (потери) с учетом текущего значения вероятности влияния человеческого фактора;

В - ожидаемый риск (потери) с учетом уменьшения вероятности влияния человеческого фактора за счет применения имитаторов при подготовке персонала);

С - затраты на разработку (приобретение) и применение (эксплуатацию) имитаторов в процессе подготовки персонала.

Данная зависимость учитывает временной фактор, т. к. вероятности рисков А и B содержат в себе время (за 1 год, 1000000 часов или другой период времени)

При использовании данного подхода эффектность КИТ может быть отнесена не только ко всему риску в целом, но и допускать частные «разрезы», а также иметь разные размерности. Иллюстрацией сказанного выше является пример, приведенный на рисунках 1 и 2.


Рисунок 1. Вероятности событий, связанных с человеческим фактором на диаграмме ETA






Рисунок 2. Вероятности событий, связанных с человеческим фактором на диаграмме FTA


В данном случае эффективность КИТ может быть определена на основе следующих критериев:

ожидаемое снижение итоговой (корневой) вероятности аварии (негативного исхода) (стоимость*частота) и т. д.


Литература


  1. Гаммер М.Д. Сызранцев В.Н. Голофаст С.Н. Имитаторы на базе программно-аппаратной платформы в техническом образовании. Новосибирск: Наука, 2011. 275 с.

  2. Новиков Д.А. Закономерности итеративного научения. М.: Институт проблем управления РАН, 1998. – 77 с.

  3. Новиков А.М. Анализ количественных закономерностей процесса упражнения. Методические рекомендации. М.: Высшая школа, 1976. – 22 с.

  4. Гиниятов И. Г. Разработка тренажерного оборудования для повышения безопасности технологических процессов на нефтегазовых объектах: Дис. … канд. техн. наук. – Уфа, 2009. – 231с.

  5. Сызранцев В.Н., Гаммер М.Д. Виртуальный стенд для испытаний компрессора 4ВУ1-5/9 / В.Н. Сызранцев, М.Д. Гаммер // Региональная научно-практическая конференция “Информационные технологии в образовании”. – Тюмень: ТюмГНГУ, 2004.

  6. Сызранцев В.Н., Гаммер М.Д. Компьютерные тренажеры для обучения студентов нефтегазового направления / М.Д. Гаммер, К.М. Черезов // Бурение и нефть, 2006. – №10. – С.34 – 36.

  7. Сызранцев В.Н., Гаммер М.Д. Разработка и внедрение компьютерных тренажеров на кафедре МОНиГП в ТюмГНГУ / В.Н. Сызранцев, М.Д. Гаммер // Сборник уч.-мет. мат./ сост. М.М. Афанасенкова, Н.А. Аксенова. – Тюмень: ТюмГНГУ, 2005 – С.134–138.

  8. Г. Салвенди. Человеческий фактор. В 6-ти тт. Т. 3. Моделирование деятельности, профессиональное обучение и отбор операто­ров: Пер. с англ./Эдвардс У., Кинг Сунь Фу, Гарг-Янар­дан Ч. и др. – (Часть I. Модели психической деятельно­сти). – М.: Мир, 1991, – 487 е.: ил.




Поскольку КИТ используются в различных областях промышленности (и других сферах) для учета были проанализированы множество работ. Специфика нефтегазовых предприятий накладывает определенные коррективы в.... также как и с учетом точки зрения управления риском....


Также следует отметить, что эффективность тренажера тесно связаны с методом его применения. т. е. Самый «эффективный» тренажер требует правильного применения в процессе подготовки персонала.


Существующие методы оценки эффективности

  1. Только экономические показатели применительно только к процессу обучения (стоимость обучения на имитаторе \ стоимость обучения на реальных объектах). Не

    учитывает качество подготовки. Отличается простотой расчетов и выбора в случае заданных финансовых лимитов на покупку и обслуживание. Не может обоснованно использоваться в процессе управления рисками.

  2. Только педагогическая эффективность (ЗУН до и после обучения). Для использовании в процессе управления рисками требует обоснованной связи: ЗУН → вероятность риска. Есть две проблемы. 1 — нет взаимосвязи ЗУН — стоимость. 2. принимается допущение, что частота ошибок на тренажере равна частоте ошибок при реальной работе.

  3. Обобщенные показатели адекватности. (Степень схожести реального и имитируемого\моделируемого объекта). Для использовании в процессе управления рисками требует обоснованной связи Адекватность → Стоимость → ЗУН → Вероятность риска.

  4. Разновидность 3. Степень подобия КИТ реальному оборудованию или окружению с точки зрения сенсорных процессов и восприятия. (Сходство Eye-трекинга, изменение хим. крови и др.). Требует дорогостоящих и сложных исследований. Для использовании в процессе управления рисками требует обоснованной связи Степень подобия → Стоимость → ЗУН → Вероятность риска.

  5. Отдельные частные показатели (адекватность, стоимость, педагогические (степень влияния каждого фактора количественно определяется экспертом). Позволяет использовать метод в управлении рисками, но является субъективным и в значительной степени зависит от опыта экспертов. Пример из работы []: «в работе под эффективностью КИТ понимается его соответствие целям и задачам обучения, а также способностью обеспечивать и поддерживать ЗУН при приемлемых затратах на приобретение и эксплуатацию»

  6. В МОЕЙ РАБОТЕ — старый вариант. ИСХОДЯ ИЗ ТОЧНого КОЛИЧЕСТВЕННОГО понимания что ТАКОЕ ОШИБКА и как ее измерять. В качестве переменной выступают обобщенный показатель адекватности, а дальше строятся связи


В случае, если ((1)) будут коррели́ровать с ((2)), тогда будет обоснована полная логическая последовательность, имеющую определенную область адекватности и универсальности:


, где А - обобщенный показатель адекватности. - фактор (показатель) адекватности (например, качество звука, адекватность мат модели, уровень подобия графики и т. д.); B — стоимость изготовления \ эксплуатации (руб или человека-часы).


, где C — максимально возможный обобщенный показатель ЗУН (с учетом переноса). По идее это множество (12 функций) — определяет надежность \ вероятность ошибочных действий для каждой отдельно взятой аварии (исходе) или инициирующего события.

, где D — прогнозируемый риск (вероятность аварии * стоимость аварии)




    Лучший мой вариант (его и использовать):


суть метода — ИСХОДЯ ИЗ ТОЧНого КОЛИЧЕСТВЕННОГО понимания что ТАКОЕ ОШИБКА и как ее измерять


Показатель №1а — доля (процент) событий, связанных с человеческим фактором на диаграмме FTA, учитываемых в КИТ, т. е.




варианты:

Показатель №1б — доля (процент) событий, связанных с человеческим фактором на диаграмме ETA, учитываемых в КИТ, т. е.




варианты:



И самое главное:


Каждому событию в FTA\ETA соответствует вероятность появления и\или развития . Предполагаем, что разные КИТ могут по разному влиять на снижение вероятности каждого события из диаграмм FTA\ETA. Если предположить, что диаграммы ETA\FTA составлены правильно и в полном объеме (по методикам ГОСТ), тогда....


итоговая эффективность управления рисками с помощью КИТ определяется как

прогнозируемое уменьшение вероятности каждого события на диаграммах ETA\FTA из полного множества возможных событий и их стоимости, отнесенное к затратам на создание (покупку) и эксплуатации КИТ.


Таким образом можно представить в виде ответа на вопрос «ВО СКОЛЬКО РАЗ УМЕНЬШАТСЯ ПОТЕРИ (РИСК)»


, где

- стоимость покупки (создания) КИТ (рубли,

- убытки (ущерб) при возникновении события (в денежном эквиваленте, количество жертв и т.д.)

- изначальная (до обучения на КИТ) вероятность события (FTA) или исхода (ETA)

- достигнутая в результате обучения на КИТ вероятность наступления события (FTA) или исхода (ETA) (остаточная вероятность ошибки)

- коэффициент показывающий - во сколько раз уменьшатся потери при использовании КИТ

* время эксплуатации может рыть год или весь период эксплуатации примерно равен 5-10 лет.


можно представить в виде ответа на вопрос «НА СКОЛЬКО УМЕНЬШАТСЯ ПОТЕРИ (РИСК)»


, где

- стоимость покупки (создания) КИТ (рубли,

- убытки (ущерб) при возникновении события (в денежном эквиваленте, количество жертв и т.д.)

- изначальная (до обучения на КИТ) вероятность события (FTA) или исхода (ETA)

- достигнутая в результате обучения на КИТ вероятность наступления события (FTA) или исхода (ETA) (остаточная вероятность ошибки)

- остаточный риск (в денежном эквиваленте, количество жертв и т. д.)



при этом


,,- var

,,- const


и


= f(, ) - связь стоимости КИТ и его показателей (критериев) (степень подобия, адекватность, универсальность модели и т. д.)



переходим к связи с перенесенными во время обучения навыками ….



Для дальнейшего математического описания необходимо ввести следующие определения:


- необходимый (отсутствие ошибок) уровень для i-го навыка;


- достигнутый уровень для i-го навыка (перенос);


- остаточная вероятность ошибки для i-го навыка;


- остаточный риск для i-го навыка;


- вероятность потерь (const);


тогда




В процессе обучения мы можем варьировать 3 величинами

  1. Стоимость имитатора

  2. Время на обучение

  3. Период между повторным обучением (для поддержания навыков)


Очевидно, что


Формулировка задачи — выбрать оптимальные параметры для минимизации путем подбора параметров , , при наличии определенных ограничений.




И в итоге......



Определение в главе №3 ключевых показателей эффективности и систематизации пользовательских требований позволяет решить одну из ключевых задач данной методики - определение требований к имитаторам для формирования необходимых знаний,умений и навыков.

  1. Сначала сравнить возможности реальной системы "человек машина" и
    "имитатор-человек" (цвета, запахи, возможность того , 5 и 10, адекватность, универсальность и т. д.)

  2. Выделить 8-10 первичных факторов и вторичные факторы  (факторы
    и их градация, уровни подобия например.....)

  3. Провести многофакторный анализ (по главным фактрам) для чего
    нужно изготовить имитатор, который может предоставить все градации
    факторов (главных)
    (провести эксперимент...) - изучить влияния факторов на и на стоимость КИТ

(Из книги «Имитационное моделирование»)


ПЛЮС еще 1 эксперимент:

обучение на чисто КИТ = эффект (при работе с реальным)

обучение на КИТ с VR = эффект (при работе с реальным)

обучение на полномасштабном КИТ = эффект (при работе с реальным)

обучение на реальном + обучение на КИТ = эффект

обучение на КИТ + обучение на реальном = эффект

обучение на реальном = эффект

потом все это сравнить


Применение имитаторов в процессе управления рисками




Таким образом задача поставленная в главе 1 (18 страница) «Найти эффект от применения имитаторов (прогнозируемое снижение рисков в зависимости от затрат ):, где (2.1.)

A -

Ожидаемый риск (потери) с учетом текущего значения вероятности человеческого фактора;

B -

Ожидаемый риск (потери) с учетом уменьшения вероятности человеческого фактора (за счет использования тренажеров);

C -

Затраты на создание (или покупку) и использование имитаторов в процессе подготовки персонала.

*вероятности рисков А и B содержат в себе время (за 1 год, 1000000 часов или другой промежуток (период) времени)» РЕШЕНА





если реальная статистика не сходится с теоретической — значит не точно отражен допустимый уровень характеристик — нужно корректировать линию над\под интегралами характеристик пока не сойдется … :)))




Рисунок. Связь вероятности аварии с обучением персонала (планирование обучения)


Рисунок. «обратная» связь вероятности аварии с обучением персонала (мониторинг текущих рисков на основе данных обучения персонала)


Рисунок. Продолжение общей схемы использования имитаторов в управлении рисками.



Вывод: Имитаторы могут снизить вероятность человеческого фактора путем формирования и переноса:





2.1. Метод (механизм) оценки формирования и переноса знаний, умений и навыков

2.1.1. Оценка сформированных в результате обучения знаний, умений и навыков

Оценку и контроль необходимого уровня характеристики — знания можно оценить, исходя из того, сколько запомнил обучаемый (это можно легко измерить, например с помощью тестов).


В работе Новикова А.М. «Анализ количественных закономерностей процесса упражнения. Методические рекомендации» [c2] приводятся следующее данные: «При обучении реальных систем в качестве критерия уровня научения могут выступать следующие характеристики:..»


Рисунок. Оценка (измерение) знаний персонала (y=const)


Рисунок. Оценка (измерение) знаний персонала (y=f(t))


Если функция (процента вспомненной информации) в пределах рабочего диапазона находится выше допустимого уровня, можно считать, что вероятность появления ошибки персонала по этой причине равен 0. В противном случае, т. е. когда часть функции или функция целиком находятся ниже допустимого уровня, в в пределах рабочего диапазона, то вероятность ошибки персонала по причине «знаний» может быть вычислена как отношение площадей функций выше и ниже допустимого уровня, в пределах рабочего диапазона (рисунок uuoi99).

Рисунок uuoi99. Площади функций выше и ниже допустимого уровня (разница или отношение этих площадей фактически задает вероятность ошибки персонала по вине «знаний»)


В таком случае можно использовать отношение площадей функций и . Площадь функций и может быть легко определена с помощью интеграладля случая и для случая . Пределами интегрирования в данном случае является отрезок рабочего диапазона, на котором функция выше (для ) или ниже (для ) допустимого уровня.

Зная значения площадей выше и ниже допустимого уровня характеристики, можно найти их связь с вероятностью ошибки персонала по причине недостаточной подготовки персонала. Для получения вероятности в пределах [0..1] можно использовать следующее выражение: .

В данной работе принимается, как было указано выше, что «вероятность каждой ошибки персонала равна вероятности ошибки на имитаторе, полностью идентичном реальной системе (системе достоверно воспроизводящей реальную)», т. е. (). Если принять такую зависимость между уровнем характеристики (рассогласованием, величиной ошибки) и вероятностью ошибки персонала (), тогда - означает 100% вероятность появления ошибки, — означает отсутствие возможности ошибки (0 %), соответствует 50% вероятности ошибки персонала. В ином случае (когда знания, умения и навыки не полностью переносятся на реальный объект, в силу различий имитатора и реальной системы) зависимость может быть задана выражением .


Пример расчета приведен в приложении « Листинг №1.»


Вывод программы:


perehod = 9.7857224330571823203373893327814

S2 = 55.178919082891000869491296309625

S1 = 42.812252416224334202824629642959

Pf = 0.5631009226518855987603736532176


Рисунок.


Оценку и контроль необходимого уровня характеристики — умения можно оценить, исходя из того, насколько точно (правильно) персонал выполняет действия в зависимости от имеющегося времени. Такую проверку можно выполнить с помощью имитаторов, путем предъявления обучаемому/проверяемому персоналу различных событий и замера времени, необходимого для выполнения действий или реакции на событие. Возможен и другой подход — предъявлять различные ситуации и ограничивать допустимое время для действий/реакции. Результатом замеров умений будет график, похожий на график «знаний».

Рисунок YUI2. Графическое представление характеристики для умений и навыков как функции корректности (сверху) или ошибки («рассогласования») выполняемых действий от затраченного времени

Связь умений персонала и вероятностью ошибки персонала по вине «умений» может быть определена при помощи площадей функций выше и ниже допустимого уровня в пределах рабочего диапазона (разница или отношение этих площадей фактически задает вероятность ошибки персонала по вине «умений», см. рисунок uuoi99)

Например, при проведении балансировки станка-качалки (УШГН) в количестве 5 штук, можно измерить насколько точно (правильно) персонал выполняет действия (качество балансировки) в зависимости от затраченного времени. В данном случае по оси Y откладывается значения % соответствия текущего уровня «балансировки» с принятой нормой.



Время, мин.

0

5

10

15

20

25

30

35

40

1

0,00%

0,00%

54,00%

34,00%

78,00%

89,00%

70,00%

70,00%

92,00%

2

10,00%

10,00%

37,00%

17,00%

89,00%

89,00%

89,00%

89,00%

89,00%

3

30,00%

30,00%

67,00%

58,00%

87,00%

87,00%

96,00%

96,00%

96,00%

4

0,00%

17,00%

0,00%

35,00%

20,00%

5,00%

7,00%

32,00%

54,00%

5

5,00%

50,00%

76,00%

92,00%

96,00%

96,00%

96,00%

96,00%

96,00%

Пример расчета приведен в приложении « Листинг №2.»

Вывод программы:

perehod = 17.378523326894524203426624250384

S2 = 3.5540392779305923797325793388995

S1 = 34.210289277930592379732579338899

Pf = 0.094111014649007716435991366824156



Рисунок


Оценку и контроль необходимого уровня характеристики — навыки можно оценить используя подход, схожий с оценкой умений, с дополнительным учетом способности сохранять необходимый уровень навыка с течением времени в различных условиях.

Алгоритм оценки уровня навыков выполняется следующим образом: отрезок времени смены работника разбивается на несколько интервала, например 10. С помощью имитатора измеряются точность действий персонала в зависимости от затраченного времени и для каждого промежутка вычисляется (вероятность ошибки персонала). Затем полученные данные представляются в виде графика величины - способности сохранять уровень характеристики с течением времени.

При оценке навыков также необходимо учитывать способность обучаемого или аттестуемого персонала сохранять уровень характеристики с течением времени (например на время рабочей смены, с ростом утомляемость, снижением внимания и т.д.) при умеренной нагрузке (нормальные условия), невысокой нагрузке (расслабленное состояние) и высокой нагрузке. В процессе трудовой деятельности персонал проходит через три основные состояния сменяющих друг друга: фаза врабатывания, или нарастающей работоспособности; фаза высокой устойчивости работоспособности; фаза снижения работоспособности (усталость).

Оценка способность персонала сохранять уровень характеристики с течением времени необходима, т. к. эффективность работы человека в значительной степени зависит от действующей нагрузки и в значительной степени от выработанного «автоматизма», т. е. навыков. Например, на следующем графике показаны уровени характеристики с течением времени для нормальных условий работы (зеленая линия) и при возникновении/имитации аварийной ситуации (стресс) (синяя линия).


Пример расчета приведен в приложении « Листинг №3.»


Рисунок 222ИВО. Изменение вероятности ошибки персонала в течении времени рабочей смены при разных условиях. (значения умений в течении рабочей смены )


(из книги имитационное моделирование)







[сальведи, страница 40] Если обучение по двум совмещенным задачам выполнять адаптивным методом, то оценка текущего достигнутого уровня может производиться либо по основной, либо по дополнитель­ной задачам.





из [g2]

Днем (по опыту водителей таллинских такси) наи­более опасен период 11 — 15 ч. Соглафю данным шведских ученых, изучавших связь между ошибочными действиями рабочих и суточными ритмами, именно в эти часы у рабочих возникает больше всего ошибок. А словацкий ученый Ю. Куруц [6], который приводит эти данные, отмечает, что у водителей на эти часы дневного времени приходится наибольшее число случаев засыпания за рулем. В ночное же время более опасные с этой точки зрения часы от полуночи до 5 ч утра.




Такие графики можно использовать для оценки «готовности» человека к данной деятельности, а также для получения сильных и слабых сторон персонала.


Связь навыков персонала и вероятностью ошибки персонала по вине «навыков» может быть определена как максимальное значение вероятности в течении всего времени рабочей смены (см. рисунок 222ИВО).








2.1.2. Оценка переноса навыков, достигнутых при обучении, на реальные условия работы


Знание общих принципов переноса стереотипа в той или иной степени необходимо как при разработке обучающих про­грамм, так и при оценке их эффективности.




9.5. Перенос навыка

Научившись отслеживанию правой рукой, попробуйте делать то же самое левой рукой — вот один из примеров переноса сте­реотипа. В определенной степени любое обучение связано с пе­реносом стереотипа, так как приобретение нового навыка никог­да не бывает совершенно независимым от иной предшествующей ему деятельности. Для большинства обучающих программ во­прос о переносе стереотипа весьма важен, так как, кроме случая, когда обучение ведется непосредственно на рабочем месте, ценность обучающей программы будет зависеть от того, какая часть привитых навыков будет перенесена на реальные условия работы. Так, например, было показано, что для пило­тирования вертолета на малых высотах всего лишь 15 ч спе­циализированной навигационной подготовки дают столько же, сколько примерно 2 тыс. ч общей летной практики [15], — ре­зультат, полностью оправдывающий расходы времени на обуче­ние. Знание общих принципов переноса стереотипа в той или иной степени необходимо как при разработке обучающих про­грамм, так и при оценке их эффективности.

9.5.1. Основные принципы

Обзор основных вопросов, связанных с переносом стереотипа, приведен в работе [26]. Если при освоении задания А улучша­ются оценки, получаемые по другому заданию В, по сравнению с оценками контрольной группы, которая изучала только зада­ние В, то перенос от А к В положителен. Задание А может со­стоять, например, в отслеживании вращения диска одной ру­кой, а задание В — в отслеживании другой рукой. Иногда бы­вает, что освоение задания А затрудняет освоение задания В, и в таком случае говорят об отрицательном переносе. В более сложных случаях могут наблюдаться так называемые ретро­активные эффекты, которые возникают, когда вначале осваива­ется А, затем В, после чего производится повторное испытание по А. Если такая вставка задания В улучшила показатели вы­полнения А, то имеет место ретроактивное усиление; если же вставка В ухудшила показатели для А, то произошла ретроак­тивная интерференция (или ретроактивное торможение).

Чем более сходны задания А и В, тем сильнее они влияют друг на друга. Будет ли перенос при этом положительным или отрицательным, зависит от того, как соотносятся между собой такие характеристики обоих заданий, как показ и контроль или стимул и реакция. Трехмерная поверхность Осгуда [47] пред­ставляет попытку суммировать результаты ранних работ по исследованию взаимосвязей между переносом и ретроакцией. Если и предъявляемые стимулы, и требуемая реакция в обоих заданиях столь схожи, что практически являются неразличимы­ми, то перенос, очевидно, будет максимальным. Во всех отно­шениях задания А и В представляют собой варианты одного и того же задания, так что изучение А эквивалентно изучению В. Этот случай вместе с другими возможными комбинациями сходства или несходства стимулов и реакций показан в табл. 9.5.

Другие случаи, содержащиеся в табл. 9.5, можно проиллю­стрировать на примере, взятом из обувной промышленности. Пусть задание А состоит в том, чтобы сделать на ботинке шов, состоящий из отдельных стежков (стимул), путем по­вторяющихся нажатий на педаль с нужной силой (реакция), а задание В — в том, чтобы зажечь ряд неоновых ламп (сти­мул) путем повторяющихся нажатий на телеграфный ключ (реакция). В этих условиях как стимул, так и реакция у обоих заданий различны, и поэтому переноса стереотипа нет [56]. Однако, если попросить ранее обученную группу обувщиков зажигать ряд неоновых ламп путем нажатия обычной ножной педали, то реакция в обоих заданиях будет одинакова, хотя стимулы различны. Поэтому произойдет поло­жительный перенос; опытные обувщики лучше выполняют за­дание В в этом варианте, чем необученные лица.

Последний из представленных в таблице вариантов взаимо­связи более сложен для анализа, и поверхность Осгуда [47] описывает его неточно. В нашем примере потребовать разной реакции на одинаковые стимулы означает попросить обувщи-



Таблица 9 5. Перенос стереотипа между заданиями зависит как от сходства стимулов, так и от сходства реакций [22]

Стимулы задания

Требуемые реакции

Перенос

I Одинаковые

Одинаковые

Сильный

2 Разные

Разные

Отсутствует

3 Разные

Одинаковые

Положительный

4 Одинаковые

Разные (но похожие)

Отрицательный (?)





ков делать стежки, нажимая на телеграфный ключ. Такая про­цедура может дать отрицательный перенос. В новой ситуации при прочих равных условиях человек обычно имеет тенденцию поступать так же, как в старой. Если условия изменились, но это изменение не является совершенно явным, то может про­изойти несоответствующая новым условиям старая реакция. В рассматриваемом примере опытные операторы швейной ма­шины вместо серии легких нажатий на телеграфный ключ иног­да могут пытаться давить на него длительно и с большим уси­лием. Но возможно также, что, несмотря на отдельные ошибки, опытные операторы в целом покажут лучшие успехи, чем необу­ченная группа, благодаря общему подобию обоих заданий. Ре­зультат будет отчасти зависеть от того, каким образом выстав­ляются баллы. В любом случае может оказаться и так, что по мере дальнейшего освоения задания В первоначально отрица­тельный перенос сменится положительным, так как ошибки бу­дут становиться все реже.Важно не допустить отрицательного переноса с обучающего устройства, например тренажера, на реальные условия работы, но, к сожалению, нелегко предсказать, когда произойдет отри­цательный перенос. Однако из работы [25], где сделана попыт­ка прогнозирования навязчивых ошибок с помощью трехмер­ной поверхности, связывающей сходство стимулов и реакций с ожидаемыми характеристиками переноса, вытекает, что по ме­ре увеличения степени сходства реакций интерференция между двумя заданиями усиливается. Являются ли такие случающие­ся время от времени ошибки существенными, зависит от харак­тера задания. При пошиве обуви случайная ошибка, обуслов­ленная отрицательным переносом, может быть не важна, но при посадке самолета такая ошибка может привести к катастрофе. Подобные ошибки вероятнее всего могут возникать в тех слу­чаях, когда реакции, требуемые в заданиях Л и В, легко пере­путать. Обучаемые вряд ли спутают езду на велосипеде с нали­ванием кофе, даже если стимулом в обоих случаях является зеленый свет. Однако такие реакции, как поднятие и опускание рычага, поворот штурвала по часовой стрелке и против часо­вой стрелки, перепутать очень легко.



9.5.3. Измерение переноса

Глубина переноса стереотипа на реальные условия имеет тен­денцию возрастать с увеличением времени обучения. В ряде случаев объем тренировки может быть важнее, чем принятый метод обучения. Исследование программ подготовки водителей автомобилей [2] показало, что при 6-ч практике глубина пере­носа навыков на реальное вождение была выше, чем при З-ч практике, независимо от того, использовался ли для обучения кинофильм или автотренажер. Однако глубина переноса не яв­ляется линейной функцией времени обучения. При дальнейшем увеличении этого времени обычно наступает снижение отдачи, так что для определения эффективности обучения необходимо постоянно измерять глубину переноса.

В традиционном методе измерения оценивается первона­чальный перенос на новое задание путем вычисления степени улучшения показателей у тех, кто освоил задание А, по срав­нению с теми, кто осваивал только В. Разность показателей группы переноса и контрольной группы (перенос минус конт­роль— для показателей, характеризующих точность; контроль минус перенос — для показателей, характеризующих скорость или погрешность), относящихся обычно к первой попытке вы­полнения задания В, представляется в виде доли (в процентах) от общего объема потенциально возможного научения. Типич­ная формула имеет вид


Однако перенос может не оставаться постоянным по мере изу­чения задания В, так что для контроля эффективности обучения могут потребоваться более гибкие методы оценки.

Какая-то чувствительная мера ценности, доставляемой при различных объемах подготовки, особенно нужна при использо­вании тренажеров, когда стоимость обучения и стоимость на­турной практики обычно высоки, но известны и поддаются регулированию. Сами по себе тренажеры, степень их близости к реальным условиям и соответствующие характеристики переноса мы здесь не обсуждаем (см. гл. 12). Однако авиатренажер может служить хорошим примером освоения за­дания А, результаты которого должны быть перенесены на ре­альный полет — задание В. Типичная задача состоит в том, что­бы определить, каков должен быть объем обучения на назем­ном тренажере до того,- как допустить новичков к полетам.

Наиболее полезными являются показатели, характеризую­щие «экономию», или «коэффициент замены». Эффективность переноса можно оценить количеством часов летнего времени, сэкономленных благодаря наземной подготовке в том или ином объеме. В работе [49] предложены дифференциальные и куму­лятивные измерители такой эффективности. Если для достиже­ния требуемых навыков нужно 10 летных часов, а в случае предварительного обучения пилота на тренажере в течение 1 ч понадобится только 8,6 летных часов, то экономия составляет 1,4 ч. Еще один час на тренажере, возможно, даст несколько меньшую экономию — скажем, 1,2 ч, так что накопленная зко-номия после 2 ч на тренажере составит 2,6 ч. Деля эту вели­чину на 2 (количество часов тренажа), получаем кумулятивный коэффициент эффективности переноса (ККЭП), равный 1,3 на час наземной подготовки. Соответствующую формулу можно за­писать так:



Как показывает рис. 9.6, эффективность переноса, оценивае­мая по этому показателю, как правило, монотонно снижается. При 5 ч подготовки на тренажере все еще будет требоваться 5 ч летного времени, и коэффициент переноса снизится до 1,0. Ясно, что с точки зрения суммарных затрат времени на подго-товку летчика дальнейшее увеличение тренажерного времени не имеет смысла. Если же критерием является стоимость, что впол­не возможно в рассматриваемом примере, то может оказаться целесообразным продлить наземное обучение. Например, если 1 ч летного времени стоит в три раза дороже, чем 1 ч на тре­нажере, то выгодно продолжить наземную подготовку до тех пор, пока коэффициент эффективности не упадет до 0,33. 15 ч тренажерного времени плюс 5 ч летного обойдутся во столько же, что и 10 ч летного времени. Очевидно, в данном случае нужно просто выразить коэффициент эффективности переноса в единицах стоимости, а не времени обучения. Существуют и бо-

лее сложные способы максимизации эффективности по стоимо­сти, основанные на методах дифференциального исчисления

Более простой способ оценки эффективности обучения так­же показан на рис. 9.6. В методе «Л+В» часы учебного време­ни (или число практических упражнений, или стоимость обуче­ния) для задания Л складываются с такими же показателями, характеризующими требуемый после переноса объем обучения по заданию В, причем эта сумма вычисляется для каждого из возможных значений объема практики по заданию А. Как толь­ко суммарное значение показателя по обоим заданиям превы­сит его значение для одного лишь задания А, можно сделать вывод, что обучение стало неэкономичным. На графике рис. 9.6 это происходит в точке, где на каждое из заданий затрачива­ется по 5 ч, так как 5 ч тренажерного времени и 5 ч летного, очевидно, не дают никакой экономии по сравнению со стандарт­ными 10 ч летного времени. Ясно, что эта граничная точка со­впадает с той, которая определена с помощью коэффициента эффективности переноса.

Правильно построенная обучающая программа должна быть ориентирована на максимизацию переноса стереотипа на ту задачу, для которой она предназначена. При достижении высо­кой степени переноса следует попытаться оптимизировать сум­марное время обучения. Применение количественных показате­лей переноса, как в рассмотренных выше методах оценки вер­бальных, визуальных и практических навыков, должно способ­ствовать обеспечению эффективности обучения.


26 .Holding D. H., Transfer of training. Jn: R. A. Schmidt and E. A. Fleishman, Eds. Section IX: psychomotor learning and performance. In В. B. Wolman, Ed. International Encyclopedia of neurology, psychiatry, psychoanalysis and psychology, New York: Van Nostrand, 1977.


2.Baron M. L., and Williges R. C., Transfer effectiveness of a driving simula­tor. Human Factors, 17, 71—80 (1975).


49.Roscoe S. N.. Incremental transfer effectiveness, Human Factors, 13, 561— 567 (1971).


10 .Carter G., and Trollip S., A constrained maximization extension to incremen­tal transfer effectiveness, or, how to mix hour training technologies, Human Factors, 22, 141—152 (1980).






2.2. Зависимость вероятности ошибки персонала от перенесенных знаний, умений и навыков

3. Механизмы формирования и переноса знаний, умений и навыков

3.1. Алгоритмы (процедуры) выполнения работ

Алгоритм — это конечный набор правил, который определяет последовательность операций для решения конкретного множества задач и обладает пятью важными чертами: конечность, определённость, ввод, вывод, эффективность. (Д. Э. Кнут)

Алгоритм — это точное предписание, определяющее вычислительный процесс, идущий от варьируемых исходных данных к искомому результату. (А. Марков)

Для любой осваиваемой профессии можно выделить цели обучения, например, персонал должен уметь производить наладку, регулировку оборудования, характерного для осваиваемой профессии. Достижение цели предполагает успешное решение ряда задач (этапов). Таким образом, алгоритм выполнения работ (регламент) можно представить как множество упорядоченных задач, при этом, алгоритм может быть линейным, а может иметь более сложную структуру (рисунок 3.2.1).

Рисунок 3.2.1. Линейный и нелинейный алгоритм (схема выполнения действий персоналом)



Оценка, формирование и коррекция ЗУН непосредственно выполнения работ подразумевает, таким образом, формирование ЗУН для каждой задачи (элемента), которая входит в алгоритм.

Каждая задача, в свою очередь, должна определяться:

  1. Входом — задаваемые варьируемые исходные данные;

  2. Конечным набором правил, который определяет последовательность операций;

  3. Используемое оборудование, инструменты и приспособления

  4. Желаемым результатом (задаваемые выходные данные).

  5. Методикой оценки эффективности (Метод оценки эффективности обучения приведен приведен в главе 3.1.)

Рисунок 0001. Схема составного элемента алгоритма — задачи



Знания:


Умения:

Навыки:


[dis2]

После окончания первой ступени обучения рабочие умеют определять

и контролировать режимы технологических процессов, устанавливать

пршшны отклонения их от заданных параметров, знают назначение и

особенности оборудования, на котором работают, умеют управлять этим

оборудованием, регулировать и контролировать его работу, выявлять

причины неполадок, устранять их, проводить мелкий ремонт.


[dis2]

При повышении квалификации рабочих на второй ступени применяется проблемно-аналитическая система производственного обучения /13/. Эта система способствует развитию интеллектуальных умений и навыков, которые играют большую роль в труде высококвалифицированных рабочих-нефтяников: Раскроем основные положения этой системы /13, 32,43, 102, 103, 148/. На основе анализа изучаемых трудовых процессов весь материал программы расчленяется на отдельные учебные проблемы, имеющие по mвозможности самостоятельное составляющие трудовой значение; процесс, а также выделяются элементы, элементы умственной деятельно ти, необходимые при регулировании технологических процессов. Учебные проблемы должны быть связаны с реально существующим 95 технологическим процессом. Обучающиеся овладевают умениями и навыками по каждой проблеме в отдельности в определенной последовательности, соответствующей протеканию технологического процесса и характеру участия в нем рабочих определенной специальности. Каждая проблема представляет собой самостоятельное задание и состоит в свою очередь из нескольких частей, в которые включаются аварийные ситуации (Приложения 4, 6, 8). Однако изучение проблем проводится не изолированно, не разобщено, а во взаимодействии: сначала общее знакомство с технологическим процессом в целом, затем расчленение его на проблемы, характеристика структуры проблем и видов аварий и определение связи между ними. Изучение каждой проблемы начинается с ее общей характеристики, роли и места в технологическом процессе, далее подробно осваиваются аварийные ситуации.

После освоения всех проблем переходят к изучению технологического процесса в целом, но уже на более глубокой научной основе. В такой же логической последовательности происходит трудовая деятельность обучающихся, анализ которой позволяет выявить ее структуру, определить во взаимодействии практические умения и навыки, учитывая, что расчетно-аналитические и практические исполнительские трудовые функции взаимосвязаны, В проблемно-аналитической системе производственного обучения можно выделить три периода /134 и др./: обучающиеся сначала изучают отдельные аварийные ситуации и упражняются в выполнении соответствующих этим ситуациям трудовых приемов; затем проблему в целом и выполняют необходимые упражнения; весь технологический процесс и самостоятельно выполняют задания по его ведению, регулированию и контролю. В процессе обучения предусматривается выполнение трудовых

действий умственного и физического характера, В каждом периоде обучения.

96

В свою очередь, различают два этапа обу^1ения: первый — упражнения в

решении интеллектуальных задач, второй — самостоятельная, работа

обучающихся под руководством мастера п/о, когда у них окончательно

формируются и закрепляются производственные умения и навыки.

При изу^тении каждой производственной проблемы важное значение

имеет планирование деятельности обучающимися по аварийным ситуациям и

определение основных признаков этих ситуаций. Обучающиеся должны

хорошо усвоить различные варианты и последовательность выполнения

работы. Для этого необходимо, чтобы они четко представляли себе условия

ведения технологического процесса и его закономерности, свободно

ориентировались в реальных производственных ситуациях и путем наблюдений проводили сбор различной информации.



[dis2]

Обу^тение проводится сначала в пределах одной

проблемы

и

начинается с анализа простейших аварийных ситуаций. Обучающиеся

наблюдают

отдельные

закономерности,

технические

возможные

явления,

отклонения

от

уясняют

определенные

нормального

протекания

процессов, осмысливают собранные факты и обосновывают решение задачи

97

В заданной ситуации. Далее проводится анализ признаков этой ситуации и

сравнение их с признаками других ситуаций того же типа. Это дает

возможность установить не только схрдство, но и различие ситуаций, что в

свою очередь помогает точно установить место данной ситуации в проблеме.

Очень

важно сформировать

у обучающихся

умение

выявлять

одинаковые признаки в различных аварийных ситуациях и проблемах.

Обучающиеся должны уметь видеть существенные признаки, характерные

черты для каждой ситуации.

Так происходит анализ аварийных ситуаций и постепенное их

обобщение. Перед обучающимися встает вопрос о выявлении сущности

каждой

проблемы,

скрывающейся

за

многочисленными

ситуациями.

Научивщись сопоставлять различные признаки, они быстрее решают задачи,

возникающие

в

процессе

труда,

одновременно

усваивают

навыки

выполнения контрольных функций, определения по различным; даже

косвенным признакам особенностей протекания технологических процессов,

причин отклонений от нормального режима. Кроме того, обучающиеся

учатся оценивать возможные

последствия

отклонений,

неполадок

и

предупреждать их.

Таким образом, процесс изучения аварийной ситуации включает

планирование,

наблюдение,

выделение

признаков,

дифференциацию,

систематизацию, синтез, обобщение фактического материала и другие формы

интеллектуальной деятельности, овладение которыми свидетельствует об

уровне развития обучающегося.

Изучение отдельных аварийных ситуаций и их сочетаний проводится в

соответствии

с технологическим

процессом.

Обучающиеся

должны

полностью овладеть ЗУН, связанными не только с отдельными элементами

проблемы, но и со всей проблемой в целом, выполняя разнообразные задания

с постепенным нарастанием их сложности.

Следует учесть, что независимо от конкретного содержания каждой из

проблем

сущность

последовательный

их

анализ

изу^хения

практически

аварийных

ситуаций

остается

и

неизменной:

поиски

наиболее

98

рациональных средств и приемов их практического решения в конкретных

условиях.

Изучение и овладение каждой новой аварийной ситуацией проводится

на основе уже изученных и освоенных. В этом случае новые умения и

навыки более подвижны и органически сочетаются с системой ранее

усвоенных, что позволяет быстро переключаться с одной аварийной

ситуации на другую.



Например, формирование ЗУН алгоритмов выполнения работ — испытание центробежных насосов (ГОСТ 6134-2007. Насосы динамические. Методы испытаний) может быть разделена на следующие задачи :

  1. Обкатка насоса (агрегата)

  2. Снятие напорной и энергетической характеристик

  3. частоту вращения;

  4. подачу насоса;

  5. давление на входе и выходе из насоса или разность указанных давлений,

  6. температуру перекачиваемой жидкости.

  7. зависимость потребляемой мощности насоса и его КПД от подачи

  8. Снятие кавитационной характеристики

  9. Испытания насоса на самовсасывание

  10. Обработка результатов испытаний



Для реализации этих задач необходимо формирование у обучаемых следующих знаний :

  1. Термины, определения:


2. Условия проведения и принципы испытаний:


3. Последовательность проведения испытаний, оформление и представление результатов.


4. Определение показателей безопасности:



Для формирования умений и навыков необходима практика, включающая выполнение всех необходимых задач, т. е. обучаемый должен иметь опыт выполнения указанных действий. Как правило, каждая задача разделяется на конечный набор элементарных операций - подзадач (открыть задвижку всасывания, закрыть задвижку нагнетания, закрыть вентили на манометрах, проверить …., нажать кнопку «ПУСК» для включения насоса, произвести проверку на вибрации и шум, путем...., и т.д.)


При этом для формирования знаний можно использовать как текстовый материал, видеофильмы, 3D синтезированную анимацию, так и имитаторы. Для формирования умений, и, особенно, навыков, необходимо использование имитаторов или реального оборудования. Также возможно их совместное использование (рисунок 0, 0).

Для оценки ЗУН необходимо использовать метод оценки эффективности обучения, представленный в главе 3.1.


В предыдущей работе авторов [Имитаторы на базе программно-аппаратной платформы в техническом образовании. Гаммер М.Д., Сызранцев В.Н., Голофаст С.Л.] приведено множество примеров имитаторов для формирования базовых знаний, умений и навыков алгоритмов выполнения работ (глава 1 (1.2., 1.3., 1.6.) и глава 2).


Рисунок 0. Вид экрана имитатора «Испытания центробежных насосов»


Рисунок Х. Фото реальной установки

3.2. Обнаружение

Знания, умения и навыки обнаружения непосредственно связаны с отдельной категорией ошибок — ошибками восприятия (в т.ч. и ошибками внимания). Данный тип ошибок как правило различается на:


В настоящее время существует статистика, наглядно демонстрирующая различные типы ошибок обнаружения человека для различных областей, например:


Если выделить из этой статистики ошибки, связанные с восприятием и вниманием, можно привести следующие данные многочисленных исследований, требующие более внимательного изучения в рамках формирования необходимых знаний, умений и навыков обнаружения при помощи имитаторов. (т. к. это влияет на требования к имитаторам)


Таблица 1.2. Классификация 270 ошибок, сделанных пилотами при реагировании на сигналы и на показания приборов. [из книги Стрелков Ю.К. Инженерная и профессиональная психология]

Тип ошибки

Относительная частота, %

1

Неправильный отсчет показаний приборов, индикаторное устройство которых делает несколько оборотов. Ошибка в понимании двух или более стрелок или стрелки и вращающейся шкалы, наблюдаемой через “окно”

18

2

Неправильная интерпретация направления движения индикаторного устройства. Ложное толкование показаний прибора, в результате чего последующая реакция усугубляет, а не улучшает нежелательные условия

17

3

Неправильная интерпретация зрительных и звуковых сигналов. Неправильная реакция на сигналы рукой, на сигнальные огни и звуки или радиосигналы

14

4

Ошибки, вызываемые недостаточной четкостью. Плохое различение цифр, делений шкалы или стрелок, недостаточно ясных, чтобы сделать отсчет быстро и точно

14

5

Ошибка идентификации показаний. Ошибочный отсчет нужной величины по другому прибору или по другой шкале многострелочного прибора

13

6

Использование неработающего прибора. Показание неработающего или неисправного прибора воспринимается как правильное

9

7

Неправильная интерпретация цены деления. Затруднения в отсчете показания, которое требует интерполирования между двумя числовыми отметками, или ошибки в оценке значения числовой отметки

6

8

Ошибки, связанные с иллюзией. Трудности, возникающие в результате несоответствия восприятия показаниям приборов

5

9

Неснятие показаний прибора. В нужное время отсчет показания прибора не производится

4









3.2.1. Формирование знаний обнаружения (контроля)

Для формирования знаний обнаружения обучаемый должен запомнить:

Другими словами формирование знаний обнаружения подразумевает запоминание следующей информации: что должен контролировать, каким образом и как часто. Например, для генератора необходимо обнаруживать следующие признаки: Чрезмерный нагрев подшипников - наблюдение (считывание показаний) за термометром; Вытекание смазки из подшипниковых камер - визуальный осмотр; Вибрация машины во время работы - кинетические ощущения и звуковые колебания; Ритмичный гул в машине - звуковые колебания; Обмотки генератора перегреваются свыше допустимой нормы - наблюдение (считывание показаний) за термометром и т. д.

Возможна «групповая подготовка», когда каждый член группы отвечает только за свои «участки», но должен контролировать других членов группы.

Эффективность формирования знаний обнаружения зависит:

Оценка эффективности формирования знаний обнаружения может быть произведена при помощи тестирования, путем сравнения обнаруженных изменений с общим количеством предъявленных изменений. Например при обнаружении изменения давления обучаемый нажимает клавишу, если клавиша не была нажата, считается, что обучаемый не заметил этого изменения.

Вывод: Имитаторы способны эффективно формировать необходимые знания, т. к.:

  1. Могут воспроизводить практически все признаки аварии (кроме температуры, влажности и т. д.) или потенциально опасные ситуации, а демонстрация всех признаков аварии на конкретном реальном оборудовании может быть значительно затруднена, а реальное воспроизведение потенциально опасных ситуаций крайне опасно (см. главу 2).

  2. За счет использования всех каналов восприятия, процент запоминания информации будет выше традиционных способов формирования знаний (плакаты, видеофильмы).

3.2.2. Формирование умений обнаружения (контроля)

Обучаемый должен уметь применять полученные (или имеющиеся) знания обнаружения в практической деятельности (при решении конкретных задач). Без формирования умений обнаружения, обучаемый, находясь в реальной ситуации будет тратить слишком много времени и сил на обнаружение, а также будет вынужден временно отвлекаться от выполняемой работы. Другими словами постоянное сосредоточение умственных усилий на процессе обнаружения может помешать другим процессам, а также может вызвать утомляемость, снижение внимания и т. д.

Формирование умений и обнаружения напрямую связано с вниманием. В когнитивной науке внимание понимается как контрольный механизм действия (внутренний контроль), а его формирование определяется обучением и тренировкой. В работе [Борис Митрофанович Величковский. КОГНИТИВНАЯ НАУКА Основы психологии познания Том 1 , 304 с.] на основании множества исследований, указывается - «Формирование когнитивных навыков особенно сильно повышает успешность работы в условиях отвлечения внимания. Эти результаты позволяют надеяться на преодоление многих, казалось бы, фиксированных ограничений познавательных процессов при правильно построенных обучении и тренировке.».

Формирование у обучаемого умений обнаружения означает умение обучаемого производить обнаружение в практической деятельности без длительного отвлечения от основного процесса (короткое переключение между выполняемыми действиями). Простым примером формирования умения может служить обучение чтению текста «по слогам» или «по словам» (а не «по буквам»).

Как и при формировании знаний обнаружения возможна «групповая подготовка», когда каждый член группы отвечает только за свои «участки», но должен контролировать других членов группы.

Формирование умений обнаружения достигается простым повторением действий по обнаружению, совместно с выполнением необходимой работы (рабочих алгоритмов). Обязательным условием является длительная индивидуальная или групповая тренировка, когда каждый член группы отвечает за свои «области».

Особое внимание следует уделить следующим факторам (исходя их классификации ошибок [из книги Стрелков Ю.К. Инженерная и профессиональная психология]):

  1. Если имеются приборы, стрелка которых делает несколько оборотов необходимо отдельно отслеживать быстроту и точность считывания показаний этих приборов.

  2. Точности и скорости интерпретации приборов, показывающих скорость изменения величины — меняется быстро или медленно — и направление изменения — возрастает или убывает.

  3. Точности и скорости интерпретации не стандартизированных сигналов (сигналы рукой например), и сигналов, которые зависят от условий (например сигнальные огни в тумане, звуки на фоне помех и т. д.).

  4. Точности и скорости интерпретации различения цифр, делений шкал или стрелок.

  5. Количеству «обращений не по адресу», т. е. к приборам, на которых нет нужной информации.

  6. Признакам неработающего или неисправного прибора.

  7. Случаям не снятия показаний прибора в нужный момент времени.


Эффективность формирования умений обнаружения: см. эффективность формирование знаний обнаружения.

Оценка эффективности формирования умений обнаружения может быть произведена аналогично тестированию знаний обнаружения, с тем отличием, что обучаемый выполняет на имитаторе необходимую работу (рабочий алгоритм) и оценивается не только факт «замечания» изменений, но и время, прошедшее между изменением (например, давления на манометре) и реакцией обучаемого. Если прошедшее время больше определенного значения, результат «замечания» не засчитывается (считается, что изменение было обнаружено с значительным опозданием).

Таким образом, представляется возможность сделать вывод о том, что имитаторы способны эффективно формировать необходимые умения т. к. способны обеспечить все необходимые для этого условия (также имеют более высокую эффективность чем плакаты и фильмы). Возможность длительной «индивидуальной» тренировки умений также увеличивает эффективность имитаторов (см. главу 2).

3.2.3. Формирование навыков обнаружения (контроля, реакции)

При дальнейшем развитии внимания при помощи обучения и тренировки возникает автоматизация действий и процесс координации «обнаружения» перестает определяться одним только сознательным контролем — начинается формирование навыков. Для изучения механизма формирования навыков необходимо обратиться к результатам исследований физиологические процессов восприятия, которые в настоящее время являются достаточно изученными.

Процесс восприятия информации начинается с физиологической настройки системы восприятия на объект наблюдения (уровень безусловных рефлексов) и заканчивается этапом сознательного выбора и обработки информации на уровне мышления. Имеющиеся данные из области физиологии сенсорных систем и психологических исследований вопросов восприятия, указывают на то, что человек воспринимает информацию в первую очередь, используя свои доминирующие анализаторы (зрение, слух и кинестетические ощущения). Доминирующим анализатором является зрение, но в процессе восприятия (мозгом) зрительного образа участвует не только зрение, но и другие органы чувств. Как правило, под временем или продолжительностью реакции понимают общую продолжительность (overall response time). То, что мы ощущаем, только на 20% зависит от работы доминирующих анализаторов, и на 80% определяется способностью центральной нервной системы обрабатывать получаемую информацию.

Динамические возможности зрительной системы (улучшение). Как правило, контролируется только статическое зрение, однако, в быстро меняющейся ситуации персонал в значительной степени зависит от динамических возможностей зрительной системы.

Тестирование и тренировка динамических возможностей зрительной системы важна в силу двух основных причин:

  1. Зрение человека не способно воспринимать непрерывно и одинаково четко по всему полю зрения. Для четкого восприятия в целом человек должен быстро зафиксировать взгляд в нескольких важных местах.

  2. Мы видим всю картину с задержкой по времени на 0,15-0,2 сек, в связи с чем, необходимо освоить алгоритмы ведения взгляда и наладить связи между зрительным восприятием и мышечными реакциями для формирования подсознательных опережающих действий.

Процесс распознавания можно условно разбить на отдельные стадии, следующие друг за другом. Определенное время затрачивается сначала для складывания получаемой информации в единый кадр, а затем для его последующего анализа и интерпретации. В первые 0,04 сек после фиксации взгляда человек ни чего не видит (мозг складывает единый кадр), в интервале наблюдения от 0,04 до 0,06 сек начинают фиксироваться контуры (фрагменты формы), от 0,06 до 0,16 происходит раскраска изображения, а с 0,16 до 0,2-0,3 сек формируется целостное изображение, или очередной фрагмент панорамного вида, если наблюдаемая картина является продолжением увиденного ранее. На интервале от 0,16 до 0,2-0,3 сек. заканчивается сравнение с хранящимися в памяти образами и происходит максимально возможная интерпретация увиденного.

Мозг обрабатывает получаемую с сетчатки «сырую», раздробленную на отдельные части информацию автоматически так, что мы этого практически не замечаем. Кроме того, выстраиваемая мозгом картина выглядит гораздо полнее, если наши глаза находятся в движении, когда взгляд сканирует пространство (центральная часть взгляда в этот момент собирает подробности об отельных объектах). Именно так и должен вести взгляд персонал, последовательно сканируя «рабочее» пространство. Бросая короткие взгляды по сторонам в места установки приборов, расположения персонала и для оценки ситуации на рабочем месте в целом. Недопустимо постоянно смотреть в одном направлении, не перемещая взгляд (является очень распространенной ошибкой персонала).

Как правило, развитие умения правильно вести взгляд в обязательном порядке вырабатывается при подготовке летного состава, спортсменов-водителей и т. д.

Когда отслеживается перемещение движущегося объекта, то сначала глаза должны поймать его в фокус, далее человеческий мозг просчитывает, насколько далеко от нас находится объект и как быстро он движется, производится прогноз его траектории, после чего совершается быстрый перевод взгляда в новую точку, заранее предугаданную. Этот процесс занимает примерно 0,15 сек., в моменты перевода взгляда восприятие теряется, и на мгновенье человек «слепнет», словно при моргании. Если между прогнозами зрительной системы, по каким либо причинам, объект существенным образом изменяет траекторию, то прогнозы по ведению взгляда оказываются ошибочными, и зрительная система вынуждена тратить дополнительное время на восстановление восприятия (объект снова ловится в фокус, просчитывается его новая траектория).

Имеющиеся данные исследований вопросов восприятия приводят к однозначным выводам:


Рисунок Х. Последовательная подсветка индикаторов в имитаторе для отработки алгоритма правильного ведения взгляда



Ошибки восприятия и искажение информации

В большинстве случаев интерпретация информации поступающей от доминирующих анализаторов, является корректной, но иногда возникают ошибки восприятия. Наиболее известные иллюзии связаны со зрением, существуют ошибки в восприятии тактильных ощущений, звука и т. д. Зрительные иллюзии и феномены [http://www.psy.msu.ru/illusion/]:

Возникающие при этом взаимосвязи и конфликт разных сенсорных каналов иногда оказываются негативное воздействие — усталость мозга и т. д.). При помощи имитаторов возможно воспроизведение большинства иллюзий и искажений, а значит можно выработать (сформировать) у обучаемых необходимые механизмы распознавания таких случаев и более внимательного к ним отношения.


Переходя от зрительной системы к слуху и тактильным ощущениям можно отдельно выделить:

На рисунке Х показана информация, получаемая пилотом во время пилотирования.


Рисунок Х. [книга про подготовку пилотов]


Формирование навыков обнаружения достигается повторением действий по обнаружению, совместно с выполнением необходимой работы (рабочих алгоритмов). Обязательным условием является длительная индивидуальная или групповая тренировка, когда каждый член группы отвечает за свои «области». Основным отличием от формирования умений является именно выработка и применение правильных механизмов процесса восприятия (например, траектория движения глаз при считывании ряда показателей на панели) и автоматизация выполняемых действий при обнаружении.

Эффективность формирования навыков обнаружения: см. эффективность формирование знаний и умений обнаружения. Кроме того возможно получение информации с использованием системы захвата движения (в т.ч. движении зрачка) и оценка правильности действий обучаемого.

Оценка эффективности формирования навыков обнаружения может быть произведена аналогично тестированию умений обнаружения.

Таким образом, представляется возможность сделать вывод о том, что имитаторы способны эффективно формировать необходимые навыки т. к. способны обеспечить все необходимые для этого условия (также имеют более высокую эффективность чем плакаты и фильмы), кроме того обеспечивают значительные преимущества, такие как демонстрация полномасштабных аварий, тренировка при воздействии внешних отвлекающих факторов (дождь, ветер) и т.д.

От того, насколько эффективно проведено обнаружение, зависит точность диагностики (без эффективного обучения обнаружению, персонал может не замечать опасность или замечать ее слишком поздно).



3.3. Диагностика

В процессе диагностики принимается решения о допустимости обнаруживаемых отклонений параметров от нормы (ожидаемых) или их недопустимости с последующим переходом к этапу принятия решений для решения или компенсации возможной проблемы.


Соответственно, при диагностике возможны следующие основные ошибки:


Из [g2]

В сложной дорожной ситуации у водителя зачастую не хватает времени и возможности для того, чтобы сразу полностью оценить все ее стороны. О такой ситуации он обычно судит по основным наиболее ярким признакам. Столкнувшись со сложной дорожной задачей, водитель может, не вникая в ее особенности, начать ее решать привычным и отработанным ранее на практике способом. А какая-то неучтенная существенная особенность этой задачи может как раз и сделать такой стандартный способ в данном случае непригодным. Тогда-то и получает­ся, что многократно проверенный способ решения оказывается в данном случае явно ошибочным. Подобное стереотипное мышление чаще всего проявляется в экстремальных ситуациях, когда человека волнует опас­ность и на раздумье мало времени. Поэтому еще раз хочется обратить внимание водителей на то, что самым важным элементом решения любой дорожной задачи явля­ется оценка сложившейся ситуации, и что от полноты такой оценки зависит главным образом успех ее решения.




Диагностические упражнения. Основная дидактическая сущность этих упражнений — развитие «диагностических компонентов» технического мышления учащихся. Они проводятся в несколько этапов. На первом этапе учащиеся определяют виды дефектов, неполадок, неисправностей с применением коллекций дефектов, таблиц типичных неисправностей, карточек-заданий и т.п. Второй этап - решение прогностических задач с целью формирования у учащихся умений ориентироваться в ситуациях типа: «что будет, если...», «к чему приведет... и т.п. Последний этап обучения диагнозу - упражнения учащихся в поисках неисправностей, т.е. решения собственно диагностических задач. Эти упражнения эффективно проводить с применением алгоритмов поиска неисправностей и тренажеров. 


Диагностика неисправностей это процесс отслеживания вина путем его симптомы, применяя знания и

анализ результатов испытаний. Точная диагностика неисправностей в сложных технических систем требует приобретения

информации с помощью датчиков, обработки информации с использованием современной системы обработки сигнала

алгоритмов, извлечение необходимых инструментов для эффективного классификации или идентификации неисправностей.

Определение неисправностей и последующих мер по исправлению положения имеет значение в повышении производительности и

Снижение расходов на техническое обслуживание в различных отраслях промышленности. Машинное обучение методы, которые включают

выделения признаков, функция отбора и классификации неисправностей дать системный подход к вине

диагностики и может быть использована в автоматизированных или беспилотных среды. Это должно увеличить

применения в различных промышленных секторах, как производство, автомобильный, морской и аэрокосмической к

максимально оборудования до времени и свести к минимуму эксплуатационные расходы

Цель вопрос пригласить взносы от исследователей, ученых и практиков

от предприятий и научно-исследовательских учреждений в области методов машинного обучения для вина

Диагноз в технических системах. Темы должны быть охвачены, включают, но не ограничиваясь ими:

диагностике, локализации неисправностей и передовых диагностических технологий

контроль состояния машины, инструмент мониторинга состояния, структурный контроль здоровья

Расширенные обработки сигнала для диагностики неисправностей,

возможность добычи и методы выбора характеристик

искусственные нейронные сети, нечеткая логика, опорных векторов, ядерные методы и

Эволюционные алгоритмы в диагностику неисправностей

Вибрация мониторинга и контроля



Комплекс решения проблем задачи в целом позволяет для многих 
различных стратегий, каждая из которых потенциально может привести к 
решение. Однако, все стратегии не эквивалентны. 
Они отличаются с точки зрения их эффективности в достижении 
Решение, когнитивной нагрузки они место на problemsolver и общности, с которой они могут быть преобразованы в другие проблемы. Для кого-то сталкивается с задачей 
в первый раз, некоторые стратегии может стать очевидной 
немедленно и другие становятся очевидными более медленно, так как 
решать проблемы становится знакомым с этой задачей. Процесс 
в которой человек, который начинает задачи с "очевидным" 
стратегий, выпускники более эффективных стратегий с ростом знания, что мы называем обучения или навыков 
приобретение 

 . 
В этой работе, мы заинтересованы в понимании этого 
Процесс классе решения проблем задач называется диагноз. Более конкретно мы фокусируем наше внимание к диагностике 
машин. Интуитивно машин определяются как устройства 
предназначен для выполнения L функция. Если такое устройство производит 
аномального поведения, мы заинтересованы в выявлении, что часть 
из устройства, которое несет ответственность за такое поведение. Как правило, диагноз начинается с модели устройства и множество 
симптомов указывает на аномальное поведение. Эта модель 

2 учебной задачи 
В данной работе мы выбрали абстрактный пример диагностической задачи.Хотя в этом примере ограничен в некоторых 
из его предположений, он является достаточно общим, чтобы быть применимым к 
широкий спектр диагностических задач. Результаты в этом 
Статья основана на продольных изучение одного предмета. 
Эмпирической базе протокола субъекта как он решил 
этой проблемы, пока он не освоил самые сложные 
стратегии. На основании анализа протоколов [Ericsson и 
Симон, 1980],


Обучения
В предыдущих разделах были описаны четыре различных
стратегий, что тема используется для решения диагностических
проблемы. Мы также показали, что тема началась с
простые стратегии и с течением времени превратилась в использовании большого количества
сложные стратегии. Это процесс обучения. Мы
до сих пор не указывают, как этот процесс происходит. В этой части
документ, мы предоставляем описание того, как предмет
перемещается от одной стратегии к другой на основе протокола.
Как мы уже отмечали ранее, предметом при предъявлении
Первая проблема началась ее решения немедленно. Этот поиск
далеко не случайно и предполагает, что субъект располагает
немного знаком с некоторыми общими решения проблем
стратегий. Как он решает проблемы, которые он имеет возможность собиратьновые
информацию, которую он совмещает с его предварительного знания
улучшить свои решения проблем стратегии. Это означает, что
тема также
доступны некоторые возможности обучения в
его долговременной памяти.
В этом разделе мы опишем четыре способа, при котором субъект
комбинированные новых знаний с предварительного знания для улучшения
его навыки решения проблем. Из протокола мы определили различные частиинформации, которая при условии
тему с намеками, чтобы разрабатывать новые стратегии. Мы также
предоставлять операторам, которые сочетают эту новую информацию с
предварительных знаний для создания новых стратегий.


ФАЙГЕНБЕРГ И.М.  Память и обучение.  ЦОЛИТУВ,  М 1974г.

ЛЁЗЕР Ф.  Тренировка памяти  (пер. с нем.).  М,  Мир,  1979г.  

ВАРТАНЯН Г.А. и др.  Организация и модуляция процессов памяти.  Л.  Медицина,  1981г.

ИВАНОВ-МУРОМСКИЙ К.А. Мозг и память.  Киев,  Наука, 1987г.

ВАРТИНЯН Г.А, ПИРОГОВ А.А. Механизмы памяти  ЦНС.  Л., Наука,  1988г. 




3.3.1. Формирование знаний диагностики

Формирование знаний диагностики достигается запоминаем всех прямых и косвенных признаков неисправностей (или угроз), любые внешнее проявления неисправностей (или угроз), критерии отказов и предельно-допустимых значений или состояний, например:

Эффективность формирования знаний диагностики зависит от качества воспроизведения (демонстрации) первичных и вторичных признаков аварии или признаков опасной ситуации. Под качеством, в данном случае, следует понимать разницу восприятия признаков аварии (похожесть) в процессе обучения и в реальной ситуации. Также зависит от возможности реализации «групповой подготовки» при необходимости.

Оценка эффективности формирования знаний диагностики может быть произведена при помощи тестирования, путем сравнения обнаруженных признаков неисправностей с общим количеством произошедших неисправностей. Например при диагностике изменения давления свыше максимально-допустимого значения обучаемый нажимает клавишу, если клавиша не была нажата, считается, что обучаемый не заметил или не посчитал важным это существенным (пропуск неисправности или опасной ситуации). Если была нажата клавиша, а неисправности или опасной ситуации не было (все показания в норме), фиксируется ошибка «ложная тревога».

Вывод:

Имитаторы могут успешно использоваться как для формирования знаний диагностики (путем демонстрации внешних проявлений и признаков с использованием всех каналов восприятия), так и для их проверки правильности диагностики и ее коррекции. Возможности имитаторов «заглянуть внутрь объекта» и другие возможности (глава 2) могут существенно помочь в понимании информации. Таким образом имитаторы позволяют достичь максимального уровня запоминания информации.



3.3.2. Формирование умений диагностики

По аналогии с формированием умений обнаружения обучаемый должен уметь применять полученные (или имеющиеся) знания диагностики в практической деятельности (при решении конкретных задач). Как и в случае с умениями обнаружения, без формирования умений диагностики, обучаемый, находясь в реальной ситуации будет тратить слишком много времени и сил на быструю диагностику, а также будет вынужден временно отвлекаться от выполняемой работы (также возможна утомляемость, снижение внимания и другие эффекты).

Формирование у обучаемого умений диагностики означает умение обучаемого производить диагностику в практической деятельности без длительного отвлечения от основного процесса. Как и в случае с обнаружением, повторение процесса диагностики (тренировка) со временем приводит к тому, что, вначале, выполнение нового действия происходит на высоком уровне и целиком осознается, затем оно расщепляется на ряд операций, которые постепенно автоматизируются, находя для себя более низкие, фоновые уровни. Исходя из этого, для формирования умений необходима длительная индивидуальная тренировка и отработка действий действий по диагностике, обязательно совместно с тренировкой умений обнаружения.

Формирование умений диагностики достигается простым повторением действий по диагностике (вместе с обнаружением), совместно с выполнением необходимой работы (рабочих алгоритмов). Обязательным условием является длительная индивидуальная или групповая тренировка, когда каждый член группы отвечает за свои «области».

Эффективность формирования умений диагностики: см. эффективность формирование знаний диагностики.

Оценка эффективности формирования умений обнаружения может быть произведена аналогично тестированию знаний диагностики, с тем отличием, что обучаемый выполняет на имитаторе необходимую работу (рабочий алгоритм) и оценивается не только факт подтверждения наличия неисправностей или опасностей, но и время, затраченное на этот процесс обучаемым. Если прошедшее время больше определенного значения, результат не засчитывается (считается, что неисправность или опасность не была диагностирована или имело место значительное опоздание).

Таким образом, представляется возможность сделать вывод о том, что имитаторы способны эффективно формировать необходимые умения диагностики т.к. способны обеспечить все необходимые для этого условия:


3.3.3. Формирование навыков диагностики

При дальнейшем развитии умений диагностики при помощи длительных индивидуальных или групповых тренировок возникает автоматизация действий и процесс диагностирования перестает определяться одним только сознательным контролем — начинается формирование навыков диагностики. Формирование навыков диагностики снижает утомляемость во время работы, рассеянность, а соответственно обеспечивает большую концентрацию внимания на процессе, высокую скорость реакции и т.д.

Формирование навыков диагностики достигается повторением действий по обнаружению и диагностированию, совместно с выполнением необходимой работы (рабочих алгоритмов). Обязательным условием является длительная индивидуальная или групповая тренировка, когда каждый член группы отвечает за свои «области».

Эффективность формирования навыков диагностики: см. эффективность формирование знаний диагностики.

Оценка эффективности формирования навыков диагностики может быть произведена аналогично тестированию умений диагностики.

Таким образом, представляется возможность сделать вывод о том, что имитаторы способны эффективно формировать необходимые навыки т. к. способны обеспечить все необходимые для этого условия (также имеют более высокую эффективность чем плакаты и фильмы), кроме того обеспечивают значительные преимущества, такие как демонстрация полномасштабных аварий, тренировка при воздействии внешних отвлекающих факторов (дождь, ветер) и т.д.

От того, насколько эффективно проведена диагностика, зависит правильность принятого решения.


3.4. Принятие решений

Из [g2]

Пока же, как показывает статистика, около 90% дорожных проис­шествий возникает из-за ошибок в прогнозах и при принятии решений. ///////////////////Следует специально остановиться на обгонах, с ними связана примерно четвертая часть дорржных происшест- авй. При обгонах особенно важны правильные оценки и прогнозы. Здесь водитёлю приходится учитывать много факторов: и скорость обгоняемой и идущей навстречу машины, и удаление встречной машины, и то как по­ведет себя водитель той машины, которую он обгоняет. Ошибка в таких прогнозах очень опасна, так как обгон выполняется на повышенной скорости. Естественно, что при таком маневре у водителя возникает высокая психи­ческая напряженность. Было экспериментально установле­но, что в период обгона происходит существенный сдвиг в психофизиологических параметрах водителя и здесь их значения на 25—40% превышают обычные.



точнее всего оперирование знаниями, (но это требует много времени... кривая HEP)


УПРАВЛЕНИЕ. Главной задачей пилота является управление машиной. Оно представляет собой довольно сложный процесс, в котором должны быть выполнены как сенсорная {54} (то есть чувственная), так и моторная (то есть двигательная) работа. Соотношение между

необходимыми для управления самолетом движениями тела пилота и вызванными этими движениями изменениями положения самолета в воздухе таково, что движения по управлению уже после короткой тренировки выполняются рефлекторно. Схематически процесс управления как замкнутый круг изображен на рис. 9.


ТОЧНОСТЬ. Анализ этой формы движения показал, что копирование воспроизводимого движения не является следствием единого движения, а есть результат многочисленных, периодических частичных движений, точность которых может быть увеличена путем тренировки.



АВТОМАТИЗМ

Схема реакции, которая предшествует автоматизированному движению, исчезает частично или полностью по мере увеличения автоматизма. Еще до Ван дер Вельдта Роу (1910), изучая экспериментально явления автоматизма, установил, что направление внимания испытуемого непосредственно на самый процесс мешает осуществлению последнего. Если достигнута определенная степень тренировки, автоматическое движение протекает

без произвольного управления.



Свойства и качества мышления:

· Самостоятельность – умение увидеть новую проблему, поставить новый вопрос, попытаться решить задачу своими силами.

· Глубина – степень проникновения в сущность явления.

· Широта – способность держать под контролем большое количество связей между предметами, объектами, явлениями при решении задачи.

· Гибкость – умение находить различные пути решения задач, а также изменять намеченный план действий, если он не удовлетворяет условиям, которые обнаруживаются в ходе решения задачи.

· Критичность – способность правильно оценить объективные условия и собственную деятельность, при необходимости отказаться от избранного пути решения, найти новый способ действий.

· Быстрота – способность быстро находить правильное, обоснованное решение.



принять правильное решение и необходимые меры к устранению неисправности


Механизм генерации и проверки гипотез, когда все новые признаки ситуации привлекаются для опровержения или подтверждения предположений о причине события



при этом возможно обратится к поиску соответствующего правила реализации решения (например, если насос отключился — то снять блокировку и перезапустить насос)

или включить резервный насос



это возможно только с привлечением фундаментальных знаний об устройстве процесса путем постановки и достижения нескольких промежуточных целей. т. е. Заключается в выборе последовательности необходимых промежуточных шагов



Как правило выделяют следующие этапы процесса диагностики:


Соответственно, возможны следующие основные ошибки:


Сильно зависит от имеющегося опыта. Фактически нужно запомнить всю таблицу возможных неисправностей (или угроз) и способов их устранения, например:





Наименование неисправности (или угрозы) внешнее проявление и дополнительные признаки (критерии отказов и предельных состояний)

Вероятная причина

Возможные нежелательные последствия

Действия при обнаружении

(или принимаемые решения)

Падение напора и производительности, вибрация, шум

[признаки начала кавитации]

а) увеличение подачи насоса сверх номинальной или повышение скорости вращения вала

б)Повышение сопротивления во всасывающей линии (дросселирование на всасывании,засорение фильтров и т.д.);

в) снижение давления на входе в насос по технологическим причинам (снижение уровня в питающем аппарате);

г) повышение температуры перекачиваемого продукта или увеличение содержания растворенных в нем газов

Разрушение рабочих органов насоса из-за кавитации

а) проверить..

б) сообщить..

в) выполнить..


Область применения понятия «принятие решения» весьма широка. Кроме общей психологии она охватывает психологию управления (принятие управленческих решений), социальную психологию (коллективное принятие решения), психофизиологию (процесс, переводящий афферентный синтез в про­грамму действия), инженерную психологию (как основной процесс в деятельности оператора), а также ряд непсихологических дисциплин (философия, социология, экономика и др.) [Психология, 1990, с. 292]. 


На основе анализа современной литературы, посвященной проблеме принятия решения, можно констатировать, что процесс принятия решения изучается локально, в рамках отдельных дисциплин и направлений психологии, при этом единой психологической концепции, единого представления о факторах, влияющих на эффективное принятие решения, до сих пор не сформировано.


Предполагалось, что рациональный человек принимает решения, просчитывая ожидаемую полезность каждой из альтернатив, ориентируясь на вероятности исходов или на некоторые логические правила.


У рационального человека в привычных ситуациях преобладают механические решения, выработанные
методом проб и ошибок, порождаемые фиксированной процедурой, основанной на усвоенных ранее правилах, что позволяет экономить мыслительные усилия. Люди, которые ежедневно принимают множество решений, постоянно имеют в голове множество шаблонов (У.Джемс) и каждое новое решение стараются подвести под хорошо знакомую схему. Мыслительные шаблоны, когнитивные упрощения / эвристики, репродуктивные решения – все эти явления подчеркивают склонность человека пользоваться готовыми умственными схемами в ответ на ситуацию принятия решения [Хэммонд и др., 2006; Канеман и др., 2005; Пономарев, 1976].


1) информационный;
2) когнитивный;
3) эмоционально-волевой;
4) мотивационный;
5) коммуникационный.



Постановка проблемы.

Формулировка ограничений и критериев принятия решения.

Определение альтернатив.

Оценка альтернатив.

Выбор альтернативы.

Реализация решения.

Контроль за исполнением решения.


Вывод:

  1. Все перечисленные действия могут поддаваться тренировке, причем точнее всего оперирование знаниями, (но это требует много времени... кривая HEP)

  2. Поэтому персонал должен определять, сколько времени имеется для принятия решений и в зависимости от этого оперировать либо знаниями (если есть запас времени), либо умениями, либо навыками — это тоже может тренироваться.




3.4.1. Формирование знаний принятия решений

3.4.2. Формирование умений принятия решений

3.4.3. Формирование навыков принятия решений

3.5. Выполняемые действий

3.5.1. Формирование знаний выполняемых действий


3.5.2. Формирование умений выполняемых действий




3.5.3. Формирование навыков выполняемых действий










Х. Практическая реализация метода методики


+SCORM + LMS-системы (вставить из книги)

Функции тьютора:


  1. Контроль правильности идентификации (чтобы не списывали)

  2. Техническая помощь при прохождении элемента курса (как пройти тест, какие клавиши нажать)

  3. Если у обучаемого проблемы в тренажерах, даже при повторном выполнении, т. е. Он что-тов итоге не понимает, то вызвать производственников и разбор логов действий обучаемого и выработка индивидуальных корректирующих решений по процессу обучения








Тут так — система LMS сама знает таблицу оценки Objectives и знает правила оценки, также система знает на какие курсы необходимо выйти в случае низкого значения того или иного Objectives …. для этого необходима модернизация реализации SCORM-плагина LMS-системы и создание таблиц правил и ссылок на необходимые разделы курсов..... что порождает ряд проблем



1. если курсы меняются, то необходимо сохранять связь с таблицей правил....



Знания - знает как делать

Умения - умеет делать в принципе

Навыки - умеет делать эффективно (с достаточной точностью и за определенное время, без сознательного контроля моторики, с меньшим утомлением и т. д.)





Если нет формализованной связи между LMS и производственными процессами, то невозможно оценить эффективность обучения персонала и обосновано управлять рисками (при помощи обучения)


В данном рисунке принимается, что вероятность ошибки на имитаторе = вероятности ошибки в реальности











А вот теперь к требованиям к ЗУН (график время - объем работ — точность) ….. можем сравнить и сделать определенные выводы.... и корректировки....


Таким образом можем решить проблему с ЗНАНИЯМИ И УМЕНИЯМИ


+

если мы видим динамику на диаграмме ….. увеличение времени на решение задач и\или снижение точности — значит мы видим картину усталости обучаемого или если сразу длительное выполнение (навыки плохо развиты)...... это уже к графику НАВЫКОВ



+ в «специальные» интеракции.....


таким образом можем делать выводы относительно природы ошибок (не запомнил, не заметил, не обобщил)




Практическая реализация:

1 ВАРИАНТ — анализ последовательности действий обучаемых. Модель — имеется N вариантов действий при выполнении работ.... тогда имеется 2^N вариантов исходов...... это сложно.... можно упростить введя группы, в которых Содержится по 2-4 действия и соответственно получаем 4 — 16 исходов....


Для каждого исхода определяется потери ($, жертвы и т. д.), комментарий, и флаги, характеризующие тип ошибки (обнаружение, диагностика, принятие решений, выполняемые действия) …. данный вариант больше подходит для КИТ типа слайд-шоу


2 Вариант — оценка успешности выполняемых действий и последствий по времени (или при факте наступлении какого-либо события, например останов компресора при аварии)...

например если пожар не был потушен за 10 минут, то взрыв..... за 5 минут — все сгорело.... за 1 минуту — только обгорело......... данный вариант более подходит для КИТ с полноценной имитационной моделью

…. по 2 варианту есть еще одно замечание — диаграммы ETA и FTA нужно строить не по мере действий обучаемого, а по фактически полученному по модели исходу, т. е. Брать финальный исход и рисовать диаграммы «с конца в начало» в зависимости от действий пользователя....



3 Вариант — комбинация 1 и 2 вариантов..... подходит для тренажеров в которых имеется полноценная математическая модель и отдельные сценарии типа слайд-шоу.....





+++++++

потом сравнить эти данные с тренажера с данными с практической тренировкой (учениями) и сравнить по пунктам.........


и сделать вывод по эффективности разных типов КИТ (плохая графика, хорошая графика, звук, multiuser и т. д.)





2 классификация — как средства обучения. Используемые в педагогике классификации средств обучения, относят имитаторы к категории технических средств обучения (ТСО) - системы, комплексы, устройства и аппаратура, применяемые для предъявления и обработки информации в процессе обучения с целью повышения его эффективности. Классификация средств обучения (как и многое в педагогике) различна - в зависимости от положенного в основу признака [80, -С. 402-441], тем не менее, по функциональному назначению ТСО обычно разделяют на три основных класса: информационные, контролирующие и обучающие.

Нахождение области методов обучения (т.е. цель обучения, способ усвоения и характер взаимодействия субъектов обучения), в которой применяются ТСО позволяют классифицировать их по методам обучения (таблица 1.1.).

Таблица 1.1. Классификация ТСО по методам обучения

Цель

Способ

Организационная форма обучения

Создание представления обзорного характера по какой-то теме или проблеме; систематизация и обобщение знаний по теме или разделу.





Восприятие и осмысление информации, сообщаемую педагогом. При лекционном изложении материала слушатели, как правило, не имеют возможности проявить инициативу.

Лекции, семинар.

Получение знаний на основе процесса получения и обработки экспериментальных данных - количественных характеристик реальных физических величин, определяющих поведение исследуемого объекта, процесса или явления, подтверждающих или опровергающих сформулированные целевые функции проведения эксперимента.

Обучающий физический эксперимент, ставящий целью отработку основных приемов и технологий планирования и проведения эксперимента, включая его основные этапы: формулировка цели и задач исследований, определение способов и методов достижения цели, используемое оборудование и технологии.

Лабораторные работы.

Обучение применению полученных знаний при решении комплексных задач, связанных со сферой деятельности будущих специалистов.

Применяется на заключительном этапе изучения учебного предмета; результатом является написанная курсовая работа или курсовой проект (согласно учебным планам и программам).

Курсовое проектирование.

Оценка навыков и профессиональных умений специалистов с целью их последующей сертификации или аттестации

Ответы на вопросы (теория), правильность выполнения действий (практика).

Сертификация или аттестация.

Практическое изучение устройства, принципа работы, наладки, регулировки оборудования, характерного для осваиваемой профессии.

Выполнение заданий с использованием специализированного оборудования.

Практикум.

Формирование и совершенствование у обучаемых профессиональных навыков и умений, необходимых им для управления материальным объектом.

Многократное выполнение обучаемыми действий, свойственных управлению реальным объектом.

Тренинг, повышение квалификации.

Таким образом, имитаторы могут применяться практически на всех «стадиях» учебного процесса. Имитаторы для лабораторных работ и лекций формируют знания, имитаторы для практикума формируют умения, тренажеры уже эти умения совершенствуют и т.д. Имитаторы для сертификации и аттестации могут использоваться для диагностики и контроля процесса.

Стоит отметить, что данная классификация не учитывает задачи промышленного инженеринга (оптимизация на этапе конструирования и эксплуатации, нахождение узких мест), разбирательства по авариям и другие области применения имитаторов, напрямую не связанные с обучением, а связанные больше с профессиональной деятельностью. Также за рамками рассмотрения остались возможности реабилитации с помощью имитаторов и т. д.






4. Определение требований к имитаторам для формирования и переноса необходимых знаний,умений и навыков

Определение в главе №3 ключевых показателей эффективности и систематизации пользовательских требований позволяет решить одну из ключевых задач данной методики - определение требований к имитаторам для формирования необходимых знаний,умений и навыков.

  1. Сначала сравнить возможности реальной системы "человек машина" и
    "имитатор-человек" (цвета, запахи, возможность того , 5 и 10, адекватность, универсальность и т. д.)

  2. Выделить 8-10 первичных факторов и вторичные факторы  (факторы
    и их градация, уровни подобия например.....)

  3. Провести многофакторный анализ (по главным фактрам) для чего
    нужно изготовить имитатор, который может предоставить все градации
    факторов (главных)
    (провести эксперимент...)

(Из книги «Имитационное моделирование»)




ДЛЯ ОБЕСПЕЧЕНИЯ ПОЛНОТЫ ВОСПРИНИМАЕМОЙ ИНФОРМАЦИИ:


Таким образом, можно говорить о связи «качества» информационного обмена между обучаемым и имитатором (синтезируемое видео, звук, механизм взаимодействия и т.д.). Например изображение, имеющее высокую степень подобия оригиналу, имеющее большую детализацию, вызывает более подробное «исследование объекта» и соответственно получение большего количества информации и впечатлений. В свою очередь это вызывает цепочку: более эффективное использование анализаторов → более эффективное восприятие информации → более высокая продуктивность памяти → лучшее обучение.

Предлагаемый способ определения требований к имитаторам основывается на выборе значений 15+4 факторов. «Место» этих факторов в процессе формирования ТЗ, создания и внедрения имитатора в учебный процесс показано на рисунке Х932.

Каждый фактор характеризуется 2 значениями. Коэффициент качества [0..1] — характеризует соответствие имитируемой и воспринимаемой информации (звуковой, зрительной, тактильной и т.д.) реальной. Например, 1 — максимальное соответствие, человек не ощущает разницы между имитируемой воспринимаемой информации и реальной. Значение 0,1 означает малое соответствие, т. е. обучаемый ощущает значительную разницу между воспринимаемой информацией получаемой из имитатора и информацией, получаемой из окружающей действительности в процессе работы.

Коэффициент стоимости [0..] показывает во сколько раз возрастет базовое количество ресурсов, необходимое для реализации данного элемента (стоимость оборудования или количество человеко-часов специалиста, создающего этот элемент).




VR-ЛАБОРАТОРНИЯ для исследований


http://en.wikipedia.org/wiki/Eye_tracking


http://www.worldviz.com/purchase/pricelist.php


3rd Party Hardware

Data Gloves

5DT Data Glove Ultra 14 sensor (1 hand)

$ 5,495

5DT Data Glove Ultra 5 sensor (1 hand)

$ 995

5DT Data Glove Ultra Wireless Kit

$ 1,495

CyberGlove 2 wireless system 18 sensor (1 hand)

$ 12,295

CyberGlove 2 wireless system, 22-sensor (1 hand)

$ 17,795

Cyberglove CyberTouch (1 hand) 6 point vibro-tactile feedback

$ 21,995

Eye Tracker

Arrington Research ViewPoint eye tracker, monocular

$ 11,998

Arrington Research ViewPoint eye tracker, binocular

$ 16,998

Arrington Research ViewPoint eye tracker, adhesive mountable monocular

$ 5,998

ASL Eye-Track 6000 120Hz HMD integration monocular

$ 28,895

ASL Eye-Track 6000 60Hz HMD integration monocular

$ 25,895

Motion Tracking

Ascension Flock of Birds (Long Range) package: 1 6DOF Sensor

$ 7,845

Ascension Flock of Birds package: 1 6DOF Sensor

$ 2,495

InterSense InertiaCube2+ wired

$ 1,995

InterSense InertiaCube3 wired

$ 2,295

InterSense InertiaCube3 wireless receive/transmitter USB package

$ 3,495

InterSense IntertiaCube3 wireless additional transmitter (4 /receiver)

$ 2,495

Polhemus FASTRAK 4 port magnetic 6DOF tracker

$ 6,350

Polhemus Liberty tracking system (4 port, upgradeable to 8 and 16)

$ 7,995

Polhemus Patriot tracking system receiver/transmitter, 2 input channels

$ 2,500

Polhemus Patriot additional receiver (2/transmitter)

$ 600

Phasespace Motion Capture 8 sensor IMPULSE system

$ 55,950

PhaseSpace Glove Solution (with 8 embedded Infra-Red LEDs)

$ 1,000

Head Mounted Displays

eMagin Z800 3D Visor

$ 1,799

Fakespace Labs 150 degree field-of-view head-mounted display

$ 45,000

NVIS nVisor SX60 high-resolution head mounted display

$ 24,900

NVIS nVisor SX111 high-resolution head-mounted display

$ 36,900

NVIS nVisor MH60-V with integrated unsynchronized VideoVision

$ 34,900

NVIS nVisor ST60 high-resolution optical see-through display

$ 35,900

NVIS nVisor MT high-resolution optical see-through display

$ 36,900

NVIS Virtual Binocular SX, stereoscopic

$ 19,900

Sensics piSight -166-43 HMD, 166 diagonal x 60 vertical FOV

$ 99,000

Sensics xSight -6123 HMD, 120 diagonal x 45 vertical FOV

$ 39,000

Sensics zSight HMD, 60 degree FOV

$ 23,980

Virtual Research ruggedized i-Glasses 3D head-mounted display

$ 2,195

Virtual Research V1280 high-resolution head-mounted display

$ 12,900

Haptic Devices

SensAble PHANTOM Desktop

$ 13,000

SensAble PHANTOM Omni

$ 2,400

SensAble PHANTOM Omni Premium 1.0

$ 20,450

SensAble PHANTOM Premium 1.5

$ 59,500

SensAble PHANTOM Premium 3.0

$ 60,500

Biofeedback

BioPac data acquisition and analysis tools

$ 6,306

BioPac MP150 data acquisition system

$ 4,995

BioPac scent delivery system

$ 3,995

BioPac SPT100 digital I/O

$ 595

Stereo Displays

nFocus DepthQ HD 3D video projector 120Hz

$ 5,995

SeeReal autostereoscopic display

$ 4,270

Elumens VisionStation VHS-1400-PRO dome display

$ 38,100

Elumens VisionDome V3H-1400-CMS+2K dome display

$ 140,700

NuVision 60 GX shutter glasses

$ 329

NuVision 60 GX shutter glasses (five pack)

$ 1,645

StereoGraphics CrystalEyes 3D glasses

$ 795

Please inquire about international prices for 3rd party hardware.






Аткинсон Р. и др. Введение в психологию

Глава 4. Сенсорные процессы
Характеристики сенсорных модальностей
Чувствительность
Сенсорное кодирование
Зрительные ощущения
Зрение и свет
Зрительная система
Восприятие света
Восприятие паттернов
Восприятие цвета
Слух
Звуковые волны
Слуховая система
Восприятие интенсивности звука
Восприятие высоты звука
Другие ощущения
Обоняние
Вкус
Давление и температура
Боль
Резюме

Глава 5. Восприятие
Разделение труда в мозге
Зрительная кора
Система распознавания и система локализации
Локализация
Сегрегация объектов
Восприятие удаленности
Восприятие движения
Распознавание
Ранние этапы процесса распознавания
Поздние стадии распознавания
Распознавание естественных объектов и обработка по принципу «сверху вниз»
Нарушения процесса распознавания
Внимание
Избирательное смотрение и слушание
Неврологическая основа внимания
Константность восприятия
Константность яркости и цвета
Константность формы и положения
Константность величины
Развитие восприятия
Различение у младенцев
Контролируемая стимуляция
Резюме





Часть IV. Научение, запоминание и мышление

Глава 7. Научение и обусловливание
Подходы к научению
Классическое обусловливание
Эксперименты Павлова
Некоторые феномены и их применение
Предсказуемость и когнитивные факторы
Биологические ограничения
Оперантное обусловливание
Закон эффекта
Эксперименты Скиннера
Феномены и их применение
Обусловливание неприятными стимулами
Контроль и когнитивные факторы
Биологические ограничения
Комплексное научение
Когнитивные карты и абстрактные понятия
Инсайт в научении
Предубеждения
Нейронный базис научения
Структурные изменения
Клеточные изменения при простых формах научения
Резюме

Глава 8. 
Память
Три основных раздела памяти
Три стадии памяти
Кратковременная и долговременная память
Различные виды памяти для разных видов информации
Кратковременная память
Кодирование
Хранение
Воспроизведение
Кратковременная память и мышление
Перенос из кратковременной памяти в долговременную
Долговременная память
Кодирование
Воспроизведение
Хранение
Взаимодействия кодирования и воспроизведения
Эмоциональные факторы забывания
Имплицитная память
Память при амнезии
Различные хранилища памяти
Имплицитная память у людей в норме
Улучшение памяти
Укрупнение и объем памяти
Образы и кодирование
Осмысление и кодирование
Контекст и воспроизведение
Организация
Тренируемость воспроизведения
Метод ПВЧУК
Продуктивная память
Простые выводы
Стереотипы
Схемы
Резюме



/home/maximum2000/SVN/НАУКА/Монография 2/Книги и документы/КНИГИ/atkinson/Аткинсон Р. Введение в психологию.odt




В конце документа есть книга …. по ней....


СОДЕРЖАНИЕ

стр.

Теоретическая часть

3

1.

Физиологические характеристики человека

3

1.1. Зрительный анализатор

6

1.2. Слуховой анализатор

7

1.3. Кожный анализатор

9

1.4. Кинестатический анализатор

11

1.5. Вестибулярный анализатор

12

1.6. Вкусовой анализатор

12

1.7. Обонятельный анализатор

13

1.8. Органическая чувствительность

14

2.

Психологические характеристики человека

15

2.1. Аттенционные свойства

15

2.2. Мнемические свойства

17

2.3. Мышление

18

2.4. Имажинитивные свойства

19

2.5. Психомоторные свойства

19

2.6. Коммуникативные свойства

20

2.7. Индивидуально-типологические свойства

21

2.8. Сенсорные и перцептивные свойства (чувствительность)

22

3.

Профессиография

23

Практическая часть

24

1.

Определение индивидуально-психологических свойств личности

24

2.

Оценка профессионально значимых свойств

26

3.

Построение психограммы личности и профессии

30

Контрольные вопросы

31

Литература

31


рисунок Х932. Факторы в процессе формирования ТЗ, создания и внедрения имитатора в учебный процесс


Т3 (требование к сертификации), Т4 (требования к лицензированию ПО), Ф11 (Поддерживаемые программно-аппаратные платформы) не влияют на формирование знаний, умений или навыков. Фактор Ф8 (модуль синтеза изображения)- Не влияет на формирование ЗУН. Фактор Ф5 «модуль взаимодействия с пользователем» - Не влияет на формирование ЗУН.



Начинаем с определения самого главного фактора Т1 — требования к знаниям\умениям\навыкам фактически задают параметры универсальности и адекватности математической модели. Подробное описание данного фактора приводится в главах 3.5. и 4.1. Универсальность задает список имитируемого оборудования и имитируемых процессов (берется из требования к знаниям\умениям\навыкам). Адекватность имитаторов для формирования знаний может быть меньше, по сравнению с имитаторами для формирования умений. Наиболее высокая адекватность, соответственно, должна быть у имитаторов для формирования навыков. В целом, снижение адекватности не должно вызывать «ложных» срабатываний у опытного персонала, работающего с этим оборудованием в реальности.



Т1 — требования к знаниям\умениям\навыкам

Вес фактора — 100% ( получаемые знания, умения и навыки определяют эффективность имитатора на все 100%)

степень соответствия

Фактор качества

Фактор стоимости

Универсальность математической модели ()

Имитируется полный спектр оборудования и происходящих процессов (имеется полное соответствие с реальными условиями работы персонала), учитываются все возможные события, способные привести к возникновению инцидента

1

Пропорционально количеству учитываемых в модели факторов

Имитируется только строго определенный список выполняемых действий (не все действия реально выполняемые персоналом) и необходимое для этого оборудования и процессы, учитываются все возможные события, способные привести к возникновению инцидента, возможные при выполнении заданных действий

0,7

Пропорционально количеству учитываемых в модели факторов

Имитируется только жестко заданный порядок действий с заранее заданными возможными событиями, способными привести к возникновению инцидента

0,5

1

Адекватность математической модели (Точность модели в сравнении с данными реальной системы) ()

Точность не менее 99%. Разница не заметна даже опытным специалистам, работающем на данном оборудовании. Применяется для очень важных переменных.

1

10

Точность не менее 80-90%. Разница слабо заметна. Возможны «ложные» срабатывания у опытного персонала.

0,7

5

Точность не менее 70%. Допустимо только для «второстепенных» параметров модели, в противном случае может стать причиной «неправильного» понимания работы системы и соответственно отрицательного эффекта обучения.

0,2

1

;

Ф4, Ф11 — Группа факторов, связанных с работой в реальном времени, а также в ином масштабе времени. Задание «частоты» реального времени и экономичность математической модели (Ф4), которая в свою очередь зависит от заданной ранее (в Т1) адекватности и функциональности математической модели формируют требования к вычислительной системе (Ф11). В главах 3.5.2. и 4.1.6. указано, что в качестве меры вычислительных ресурсов используются Gflops и в зависимости от необходимых Gflops выбирается один из нескольких вариантов: одна вычислительная система; кластерные вычисления; ресурсы современных графических процессоров; комбинация 2х последних. Данный фактор обеспечивает заданную «частоту реального времени», а также обеспечивает запас «ускорения» что влияет на формирование ЗУН (нет раздражения от «дерганий» и «ускорений»)

Даже при идеальных условиях продолжительность реакции у человека равна примерно 0,1 сек., среднее время реакции:


Ф4, Ф11 — Группа факторов, связанных с работой в реальном времени, а также в ином масштабе времени (соотношение способностей человека «порог скорости восприятия человека» с возможностями имитатора)

степень соответствия

Фактор качества

Фактор стоимости

Частота обновлений имитатора (видеоинформация, аудио,тактильная и т. д.)

()

Соответствует или превышает «порог скорости восприятия человека»

1

10

Меньше «порога скорости восприятия человека», но обучаемый этого не замечает

0,9

4

Меньше «порога скорости восприятия человека», и обучаемый это ощущает

0,5

1


Итог по имитационной модели:;

Ф8, Ф12, Ф1 — Группа факторов качества синтезируемого изображения и систем формирования изображения. В целом, данная группа факторов отвечает за то, чтобы качество графики позволяло обучаемому производить работу на имитаторе имея достаточный объем и качество графической информации для выполнения работ. Качество изображения не должно затруднять процесс обучения и создавать дополнительную нагрузку на обучаемого. В идеале обучаемый не должен замечать значительную разницу между синтезируемым изображением и реальным.


Имеющиеся данные из области физиологии сенсорных систем, указывают на то, что важнейшим условием высокой продуктивности памяти является эффективное использование анализаторов при восприятии информации.

причем чем всестороннее и интенсивнее используются анализаторы, тем интенсивнее (и эффективнее) протекает процесс восприятия, и связанный с ним процесс запоминания.




Исследования показывают, что восприятие визуальной информации посредством зрения может усиливаться, если дополняется дополнительными источниками информации (через слух – звуки от других участников движения, вестибулярный аппарат, ощущение вибраций). И может полностью выключаться, если дополнительная информация ни как не связана с тем, что перед глазами (разговор по телефону, громкая музыка, прослушивание новостей, громкие неожиданные звуки).

Такие особенности используются для смягчения или усиления воздействия видеоматериала на телевидении. Если во время показа документальных кадров, диктор дает не связанную с воспроизводимой на экране информацию, то происходит переключение на слуховое восприятие. Трагичные документальные кадры при этом плохо запоминаются (не воспринимаются). Если в учебной программе комментарии к подаваемому материалу четко согласованы, то усвоение материала заметно улучшается.


Фактор качества синтезируемого изображения (Ф1) — степень соответствия синтезируемого изображения оригиналу. Подробное описание данного фактора приводится в главе 3.2.

При оценке степени соответствия синтезируемого изображения оригиналу целесообразно использовать, как в кинематографии и телевидении, три уровня подобия: физическое, психофизическое (физиологическое) и психологическое. Психологическое подобие может использоваться только для формирования знаний, формирование умений и навыков требует использования физического, психофизического (физиологического) подобия.


Ф1 — степень соответствия синтезируемого изображения оригиналу

Вес фактора — 70% (70% информации человек получает из зрения) ()

степень соответствия

Фактор качества

Фактор стоимости

физическое

1

3

психофизическое

0,5

2

психологическое

0,1

1


Фактор системы визуализации (Ф12) — отвечает за восприятие синтезируемого изображения обучаемым. Подробное описание данного фактора приводится в главах 4.2. и 4.5. На эффективность обучения влияют следующие характеристики системы визуализации:

  1. Соответствие наблюдаемому пространству пользователя. Для шлем-дисплейных систем и сферических систем проецирования это значение FOV (глава 4.5.3.2.), для cave-систем это количество проекций. Является важным, если обучаемый персонал использует боковое и периферийное зрение в процессе работы.

  2. Объемное восприятие или плоское. Ели в процессе работы обучаемого персонала требуется точное определение расстояний до объектов и точная оценка размеров объектов, то необходима объемная визуализация. Кроме того имеются данные что при объемной визуализации наблюдаются увеличение доли запоминаемой информации.

  3. Необходимая детализации изображения (разрешение), фактически задает необходимое разрешение изображения, например разрешение 800*600 не позволяет прочитать надписи уже на малом отдалении, а разрешение 3840*2160 позволит прочитать надписи даже на относительно большом отдалении.

  4. Качество цветопередачи при восприятии играет важную роль, если точность передачи цвета является критически важной. В таком случае система визуализации должна иметь необходимую глубину цвета и механизм калибровки цветопередачи. Существующие решения, такие как ATI FireGL V7350 поддерживают глубину цвета в 40 и 64-bit (более 281.5 триллионов цветов)

  5. Острота зрения неравномерна по всему полю визуализируемого изображения. Из 130 миллионов светочувствительных клеток около 6,5 миллионов колбочки, а остальные палочки, т.е. колбочек всего лишь 5% и 95% палочек. Колбочки располагаются очень тесно друг к другу в основном в самом центре сетчатки, а по мере удаления от центра сетчатки к периферии все место начинают занимать палочки. В результате периферийное зрение человека почти целиком черно-белое или яркостное. Попробуйте посмотреть на какой либо предмет ярко насыщенного цвета, а затем отведите взгляд и удерживайте его неподвижно в одной точке, чтобы наблюдать за ним исключительно боковым зрением. После внимательного анализа вида этого предмета боковым зрением вы с удивлением обнаружите, что цвет его перестал быть ярким, а то и вовсе стал неразличимым, кроме того, в изображении начинают исчезать некоторые детали. Мозг человека в повседневной жизни сам раскрашивает предметы, находящиеся на периферии, запоминая их цвета в тот момент, когда наблюдаемые объекты находились ближе к центру взгляда. Человек имеет широкое поле зрения, но с невысоким качеством, в то же время в центре взгляда он может различать мельчайшие детали, но область этого места с высоким разрешением в воспринимаемом нами изображении сильно ограничена.
  6. Исследования показывают, что область высокого разрешения расположена не симметрично относительно оси глаза, и по-разному смещена относительно нее у мужчин и женщин. У мужчин в зрительно-пространственном восприятии превалирует правое полушарие, а у женщин левое. Способность видеть боковым зрением у женщин оказывается, к сожалению, немного ниже. И им более тщательно следует учиться вырабатывать умение правильно вести взгляд во время вождения автомобиля.

Ф12 — Фактор системы визуализации

Вес фактора — 70% (70% информации человек получает из зрения)

степень соответствия

Фактор качества

Фактор стоимости

Соответствие наблюдаемому пространству пользователя (fields-of-view) ()

Соответствует полному полю зрения человека включая периферийное

1

20

Соответствует полному полю зрения не включая периферийное

0,8

10

Неполное поле зрения

0,5

1

Объемное восприятие ()

Да

1

2

Нет

0,5

1

Детализации изображения (разрешение) ()

сходя из разрешающей способности глаза, которая составляет примерно 1 угловую минуту (примерно 3400*3400 pixel для каждого глаза)

1

20

Видео высокой четкости (1920*1080)

0,8

10

1280*768

0,6

6

1024*768

0,4

4

800*600

0,2

1

Качество цветопередачи ()

Исходя из способности зрения человека

40 и 64-bit, калибровка цветопередачи

1

10

24-bit, калибровка цветопередачи

0,95

1

16-bit

0,5

1

8-bit

0,05

1

Скорость обновления изображения ()

Соответствует или превышает «порог скорости восприятия человека»

1

10

Меньше «порога скорости восприятия человека», но обучаемый этого не замечает

0,9

4

Меньше «порога скорости восприятия человека», и обучаемый это ощущает

0,5

1


Итог по зрительной системе:

Ф9, Ф13, Ф2 - Группа факторов качества синтезируемого звука и системы формирования звукового окружения. В целом, данная группа факторов отвечает за то, чтобы качество звука позволяло обучаемому производить работу на имитаторе имея достаточный объем и качество звуковой информации о работе оборудования или происходящих процессах. В идеале обучаемый не должен замечать значительную разницу между синтезируемым звуковым окружением и реальным окружением, свойственным для изучаемого оборудования.

Группа факторов качества синтезируемого звука и системы формирования звукового окружения подробно описана в главах 3.3. и 4.3. На эффективность обучения влияют следующие характеристики синтезируемого звука и системы формирования звукового окружения:

  1. Учитывать затухание звука (правильная передача частот и громкости)

  2. Звуковые эффекты окружающей среды (эффект окклюзии (occlusion — преграждение), возникающий при прохождении звука через препятствие; Obstruction (помеха, препятствие); Exclusions (исключение), когда источник и слушатель находятся в разных комнатах, но между ними есть прямая видимость, и, как следствие, звук полностью попадает к слушателю, а отраженный звук пройдет через проем в стене не весь и исказится.)

  3. Объемное восприятие (Учет влияния ориентации пользователя и источников звука в пространстве)

Имитаторы, имеющие отрицательные характеристики рассматриваемых параметров могут использоваться только для формирования знаний, формирование умений и навыков требует использования всех характеристик.


Ф9, Ф13,Ф2 - Группа факторов качества синтезируемого звука и системы формирования звукового окружения.

Вес фактора — 10% (10% информации человек получает из зрения)

степень соответствия

Фактор качества

Фактор стоимости

Учет затухания звука (правильная передача частот и громкости) ()

Достоверная физическая модель

1

10

Упрощенная модель затухания

0,8

2

Отсутствие затухания

0,5

1

Звуковые эффекты окружающей среды ()

Достоверная физическая модель

1

10

Упрощенная модель

0,8

2

Нет

0,5

1

Объемное восприятие ()

Да

1

2

Нет

0,5

1

Скорость обновления (синхронизация с видео) ()

Соответствует или превышает «порог скорости восприятия человека»

1

3

Меньше «порога скорости восприятия человека», но обучаемый этого не замечает

0,9

2

Меньше «порога скорости восприятия человека», и обучаемый это ощущает

0,5

1


Итог по слуховой системе:;


Т2, Ф14, Ф15, Ф3 - Группа факторов качества механизмов взаимодействия между пользователем и имитатором. Фактор соответствия механизмов взаимодействия между пользователем и имитатором оригиналу (Ф3), рассмотрен в главе 3.4. Механизмы взаимодействия могут быть реализованы при помощи различных методов и аппаратных средств:

  1. на основе стандартных средств ввода\вывода;

  2. На основе систем формирования виртуальной реальности.

  3. полная или частичная копия рабочего места «в железе» (полномасштабные модели щитов управления и т.д.);

из [g2] В этой беседе пойдет речь о так называемой психо­моторной1 сфере водителя. Если водителя спросят, какие органы чувств он использует при управлении автомоби­лем, то он, конечно, в первую очередь назовет зрение. В общей сложности с помощью зрения он восприни­мает примерно 90% всей необходимой для его жизне­деятельности информации. Опытные водители, кроме зре­ния, назовут и слух. По звуку работы двигателя, по шелесту шин на асфальте они тоже судят о том, как ведет себя автомобиль.

: Однако есть еще и другие каналы чувствительности, которыми руководствуются опытные водители. Так, вести­булярный аппарат позволяет им тонко реагировать <Ш возникающие в машине ускорения. О них водитель судщ также и по силе прижатия тела к сиденью. Важный каналом информации, которым руководствуется водитель при управлении машиной, является так называемая кине­стетическая чувствительность, иначе говоря, мышечные (двигательные) ощущения органов движения. На этом полезном для водителя канале информации следует специально остановиться. Для того чтобы быть лучше понятным, приведу конкретный пример из практики.

В 50-х годах стали конструироваться крупные многомоторные само­леты с большим размахом крыльев и, естественно, с большой площадью органов управления самолетом. Для пилотирования таких самолетов, т. е. перемещения их органов управления, требовалось прилагать большие усилия. Чтобы избавить пилотов от таких нагрузок, конструкто­ры решили использовать так называемые сервоприводы. Пилот от своей рукоятки должен передвигать легкие золотники сервоприводов, а уже эти механизмы с помощью силовой гидравлики будут перемещать большие рули. Идея, казалось бы, была разумной, но когда был построен опытный образец такого самолета и его стали испытывать в воздухе, то обнаружилось, что работу пилота так облегчили, что летать стало просто невозможно. Рукоятки так легко и плавно ходили в ту и другую сторону, что пилоты перестали чувствовать самолет. А пилотировать самолет стало трудно потому, что у них фактически отняли каиал кинестетической чувствительности, с помощью которого они воспринимали нагрузки на рулях, а по ним судили о поведении летательного аппарата. Пришлось искать другие конструктивные реше­ния (использовать различные имитаторы), при которых сохранялись бы нагрузки на рулях.

Мы привели этот пример для того, чтобы показать, сколь важно человеку при управлении подвижными техни­ческими средствами ощущать нагрузки на рулях. Многие, вероятно, заметили, что когда человек учится управляю­щим действиям (хотя бы настраивать приемник), он осуществляет это под контролем зрения. Однако по мере освоения этих действий все большее значение при­обретает мышечная чувствительность, и потом человек уже может управлять, основываясь только на мышечных ощущениях, не глядя на объект управления.

Таким образом, можно заключить, что мышечные ощу­щения, которые получает водитель от- руля автомобиля, оказываются очень полезным для него каналом информа­ции. Этот канал ценен и тем, что сигналы от него про­ходят в центральную нервную систему в несколько раз быстрее, чем от канала зрения. Поэтому хотелось бы посоветовать водителям, чтобы они обращали большее внимание на ощущения, которые воспринимаются от руля, это позволит им лучше чувствовать автомобиль. С на­коплением опыта водители это начинают сами понимать. Необходимо лишь, чтобы они быстрее поняли пользу этого канала чувствительности.

При исследовании работы пилотов, водителей авто­мобилей было замечено, что некоторые из них в процессе управления машиной на прямолинейных участках слегка покачивают руль вправо-влево. И есть основание пред­полагать, что это делается не случайно. Они, сами того не осознавая, стараются получить дополнительную кинес­тетическую информацию. Пока руль стоит нейтрально, от него водитель не получает данных об управлении. Когда же он смещает руль в ту или другую сторону, то начинает чувствовать нагрузки на нем, лучше ощущать движение автомобиля и при этом может убеждаться в том, что он ему послушен.



Ф3 — Фактор соответствия механизмов взаимодействия между пользователем и имитатором оригиналу ()

степень соответствия

Фактор качества

Фактор стоимости

на основе стандартных средств ввода\вывода, что соответствует реальному рабочему окружению обучаемого (например, оператор за ЭВМ)

1

1

на основе стандартных средств ввода\вывода, не соответствует реальному рабочему окружению обучаемого

0,5

1

На основе систем формирования виртуальной реальности

см. Ф14, Ф15

Полная или частичная копия рабочего места «в железе»

см. Т2


Если в качестве механизма взаимодействия выбрана VR необходимо уточнить характеристики фактора Ф14 — система позиционирования. Система позиционирования передает в имитатор такие параметры обучаемого как сгиб пальцев, положение и наклон кистей рук, положение и наклон головы, перемещение в пространстве, поворот туловища и т. д.

Наличие такой информации и ее точность определяется тем, какие действия выполняет обучаемый и какая точность этих действий необходима.

[к VR — устройствам ввода]

Для систематизации двигательных реакций различали следующие их формы: статические реакции, реакции положения и двигательные реакции. При этом необходимо, чтобы глаз или другие органы чувств контролировали это движение.


Ф14 — Фактор соответствия механизмов взаимодействия между пользователем и имитатором оригиналу (соотношение способностей человека к возможностям VR)

степень соответствия

Фактор качества

Фактор стоимости

Количество перчаток (левая, правая) ()

Для левой и правой руки

1

2

Только для левой или правой руки

0,8

1

Количество сенсоров сгиба пальцев на перчатке ()

>16

1

8

16

0,9

6

10

0,8

4

5

0,7

2

<5

0,6

1

Точность сенсоров сгиба пальцев на перчатке ()

> 16 bit

1

4

14 bit

0,9

3

12 bit

0,8

2

8 и менее

0,7

1

Точность положения и наклона кистей рук (6DOF) ()

± 2 мм (<1°) и меньше

1

3

± 4 (>1°) мм

0,9

2

Более ±5 (>2°) мм

0,8

1

Точность положения и наклона головы (6DOF) ()

± 2 мм (<1°) и меньше

1

3

± 4 (>1°) мм

0,9

2

Более ±5 (>2°) мм

0,8

1

Перемещение в пространстве, поворот туловища (6DOF) ()

± 2 мм (<1°) и меньше

1

3

± 4 (>1°) мм

0,9

2

Более ±5 (>2°) мм

0,8

1

Количество обновлений в секунду (инертность) ()

Соответствует или превышает «порог скорости восприятия человека»

1

3

Меньше «порога скорости восприятия человека», но обучаемый этого не замечает

0,9

2

Меньше «порога скорости восприятия человека», и обучаемый это ощущает

0,5

1



Фактор воздействия среды (осязания) обеспечивает имитацию воздействия среды на обучаемого (Ф15), а именно существующие системы (глава 4.5.6.) способны имитировать различные воздействия, например, силовое сопротивления во всех суставах, сенсорный контакт, удары, вибрация, крена(наклон) и т. д. Необходимость такого рода воздействия определяется тем, какие воздействия воспринимает обучаемый в реальной работе.

[В требования к кинетичеким факторам]

В то же время усилия, потребные для управления, если они адекватны организму человека, обеспечивают лучшее представление о действии рулей и режиме полета.


Ф15 — Фактор имитации воздействия среды (осязания) (соотношение способностей человека к возможностям VR)

степень соответствия

Фактор качества

Фактор стоимости

Имитация силового сопротивления во всех суставах рук (если необходимо!)

()

Во всех

1

10

Частично

0,6

4

Нет

0,4

1

Имитация сенсорного контакта рук (если необходимо!) ()

Да, для каждого пальца

1

4

Да, для руки целиком

0,8

2

Нет

0,5

1

Имитация силового сопротивления во всех суставах ног (если необходимо!)

()

Во всех

1

10

Частично

0,6

4

Нет

0,4

1

Имитация сенсорного контакта ног (если необходимо!) ()

Да, для каждого пальца

1

4

Да, для ноги в целом

0,8

2

Нет

0,5

1

Имитация вибрации/ударов (общая или индивидуальная) (если необходимо!)

()

Да

1

4

Нет

0,5

1

Имитация крена (общая, платформа) (если необходимо!) ()

Да

1

10

Нет

0,5

1

Имитация ускорения\замедления (общая, платформа) (если необходимо!) ()

Да

1

50

Нет

0,5

1

Количество обновлений в секунду (инертность) ()

Соответствует или превышает «порог скорости восприятия человека»

1

3

Меньше «порога скорости восприятия человека», но обучаемый этого не замечает

0,9

2

Меньше «порога скорости восприятия человека», и обучаемый это ощущает

0,5

1


Т2 — требования к аппаратному обеспечению федерации (аппаратные федераты). Подробное описание данного фактора приводится в главах 3.4. и 4.4. Если требуется формирование навыков и оборудование представлено локальными щитами управления — должны быть использованы федераты, реализующие механизм взаимодействия в виде копии рабочего места (дополнительно требует наличие Ф6 — поддержки распределенной имитации (HLA)). Если этот вариант связан со значительными трудностями (например размер) — реализовать при помощи технологии формирования виртуальной реальности.

При формировании требований к аппаратным федератам необходимо указать (см. Рисунок 4.4.5.) перечень и характеристики следующих элементов:


Например, необходима имитация щита управления и сигнализации (ЩУС) компрессорной установки 4ВУ1-5/9.

Рисунок ХХ. Щит управления и сигнализации (ЩУС), где

Л1

лампа “перегрев I ступени”

Л2

лампа “перегрев II ступени”

Л3

лампа работает счетчик моточасов

Пр1, Пр2, Пр3

предохранители

Кн1

кнопка “пуск”

Кн2

кнопка “стоп”

Кн3

кнопка “продувка”

Кн4

проверка сигнализации

В1

выключатель питания

В2

переключатель режимов управления

В3

переключатель выбора способа регулирования производительности

1

болт заземления


Т2 — требования к аппаратному обеспечению (аппаратные федераты)

Вес фактора — 100% ( получаемые навыки определяют эффективность имитатора на все 100%) ()

степень соответствия

Фактор качества

Фактор стоимости

Элементы контроля и управления имитируются в полном составе, соответствуют оригиналу по виду, расположению, яркости, необходимому усилию для переключения, воспроизводимым звукам, времени срабатывания и т.д.

1

Пропорционально количеству и стоимости элементов

Элементы контроля и управления имитируются в полном составе, остальные характеристики (расположение, цвет и т. д.) могут незначительно отличатся от оригинала

0,8

Пропорционально количеству и стоимости элементов

Элементы контроля и управления имитируются в полном составе, характеристики элементов могут значительно отличатся от оригинала

0,6

Пропорционально количеству и стоимости элементов


Итог по группе «Осязание»:

- если используются стандартные устройства ввода/вывода;

- если используются средства формирование виртуальной реальности VR;

- если используются


Ф6 — фактор, одновременно отвечающий за поддержку распределенной имитации (главы 3.10. и 4.6.) и, соответственно, обеспечивающий возможность многопользовательского доступа (в т.ч. участие инструктора). Если создаваемый имитатор должен (возможно в будущем) входить в состав имитатора более высокого уровня, выполнение требования является обязательным. Также поддержка распределенной имитации дает возможность подключения к имитатору множества пользователей. Поддержка тренинга с одновременным участием множества обучаемых является достаточно распространенным требованием при решении огромного количества учебных задач (глава 3.7.).


из [g2]

В наших первых беседах мы говорили о влиянии раз­личных психических свойств и состояний водителя иа успешность и безопасность его работы. Однако водитель обычно действует не в одиночку, а в системе дорожного движения совместно с другими водителями, с пешеходами. Поэтому для хорошего вождения недостаточно самому иметь хорошие качества, быть в хорошем состоянии, овладеть автомобилем, а нужно еще умение взаимодей­ствовать с другими участниками дорожного движения. А чтобы успешно взаимодействовать, требуется прежде всего хорошее взаимопонимание. Остановимся в этой беседе на вопросах взаимопонимания водителей. Нужно сразу отметить, что водители располагают очень ограниченным арсеналом технических средств для пере­дачи друг другу информации и общения между собой.



Ф6 — Фактор, связанный с поддержкой распределенной имитации и обеспечением многопользовательского доступа

степень соответствия

Фактор качества

Фактор стоимости

Поддержка стандарта IEEE 1516 (возможность входить в состав имитатора более высокого уровня (федерации, распределенной системы имитации)) (если это необходимо!) ()

Да

1

2

Нет (недопустимо)

0

1

Возможность многопользовательского доступа (совместная работа в имитаторе множества обучаемых) (если это необходимо!) ()

Да

1

2

Нет (недопустимо)

0

1

Возможность участия инструктора (если это необходимо!) ()

Да

1

2

Нет (недопустимо)

0

1

Возможность участия «наблюдателей» (если это необходимо!) ()

Да

1

2

Нет (недопустимо)

0

1

возможность голосового, видео или текстового общения (если это необходимо!)

()

Да

1

2

Нет (недопустимо)

0

1

Скорость обновления (синхронизация с математической моделью, видеосистемой и т. д.) ()



Соответствует или превышает «порог скорости восприятия человека»

1

3

Меньше «порога скорости восприятия человека», но обучаемый этого не замечает

0,9

2

Меньше «порога скорости восприятия человека», и обучаемый это ощущает

0,5

1


Итог по группе «Взаимодействие с другими участниками обучения»:;


Ф10 — фактор, определяющий возможность использования имитаторов в системах управления обучением, сертификация ADL. Данная возможность косвенно влияет на формирования знаний, умений и навыков, т. к. не формирует эти навыки сама по себе. Но эта возможность позволяет передавать необходимые данные системе обучения, которая использует эти данные для коррекции обучения, тем самым может косвенно влиять на формирования знаний, умений и навыков. Данная возможность подробно рассмотрена в главах 3.9. и 4.7.



Ф10 — фактор, определяющий возможность использования имитаторов в системах управления обучением

степень соответствия

Фактор качества

Фактор стоимости

Поддержка стандарта SCORM (если это необходимо!)

Да

1

2

Нет (недопустимо)

0

1

Характер взаимодействия с LMS-системой (SCO/Assert)

Запуск и взаимодействие с LMS-системой ("cmi.session_time", "cmi.score.raw", "cmi.score.min", "cmi.score.max", "cmi.score.scaled", "cmi.success_status", "cmi.completion_status" и т.д.)

1

2

Только запуск (не взаимодействует с LMS-системой)

0,8

1


Ф7 — Фактор, связанный с автоматическим и полуавтоматическим диагностированием и калибровкой (глава 3.14.). Данная возможность является важной в процесс работы обучаемых на имитаторе, т.к. гарантирует правильную работу всех средств и устройств ввода/вывода, сбои в работе которых могут вызвать путаницу у обучаемых и инструкторов, а также могут служить причиной неправильного обучения.



Ф7 — Фактор, связанный с автоматическим и полуавтоматическим диагностированием и калибровкой

степень соответствия

Фактор качества

Фактор стоимости

Поддержка стандарта SCORM (если это необходимо!)

Для всех устройств ввода/вывода предусмотрено диагностирование и калибровка.

1

2

Нет (недопустимо)

0

1





5. Определение стоимости разработки и эксплуатации имитатора (по установленным требованиям)

Предлагаемый способ определения приблизительной стоимости разработки и эксплуатации имитатора (по установленным требованиям) основывается, на использовании человеко-часов, и учете ранее определенных значений 15+4 факторов (рисунок Х932).

Сопоставлении затрат возможно либо в денежном отношении либо в необходимом количестве специалистов или человека часов, что представляется более предпочтительным.

Считаем, что, в общем случае, для разработки одного федерата из федерации потребуется:


Ранее определенные факторы также влияют на количество человеко-часов для каждой категории (уточняют это значение).


, где

Базовое количество человека-часов специалиста в предметной области

Количество учитываемых факторов (параметров) в модели

Адекватность — точность модели [0-1];

, где

Базовое количество человека-часов специалиста в области имитационного моделирования

фактор, одновременно отвечающий за поддержку распределенной имитации и многопользовательский доступ



, где

Базовое количество человека-часов специалиста в области 3d-моделирования

Фактор качества синтезируемого изображения — степень соответствия синтезируемого изображения оригиналу



, где

Базовое количество человека-часов специалиста по звуку

Группа факторов качества синтезируемого звука и системы формирования звукового окружения.



Зная необходимое количество человеко-часов и стоимость человеко-часа соответствующих специалистов, можно рассчитать общую стоимость, например математической модели федерата:


, где

Расходы на реализацию математической модели федерата

Необходимое количество человеко-часов для реализации

Стоимость одного часа специалиста в предметной области



Зная количество специалистов, можно рассчитать количество часов на разработку имитатора (продолжительность). Или, обратно, зная ограничение на время разработки имитатора, можно найти количество необходимых специалистов), например математической модели федерата:

, где

Время на разработку математической модели федерата (час)

Необходимое количество человеко-часов для реализации

Количество специалистов в предметной области



Сумма времени — математика, графика и звук могут создаваться параллельно, а вот скрипт после них, тестирование только в конце....





+ стоисоть оборудования …....


количество федератов, у каждого федерата есть атрибуты — это графика звук еще что-нибудь и т. д. Также есть мтематическая модель......

  1. Определение количества федератов в федерации,например, насос, фильтр, электродвигатель, трубопровод, помещение, манометры.... в зависимости от качество умножаем на коэффициенты....

  2. Определение матем. Модели федератов, умножение на универсальность и адекватность

  3. Определение аппаратных сотавляющих (железных федератов), плат ввода-вывода

  4. Определение всех аттрибутов федератов, графика, звуки и т.д.

  5. ± ADL, сертификация, лицензирование - корректировка стоимости





Нагрузка на HLA = Ф6 Ф6 + Т2 + Ф4 Ф11 +

СТОИМОСТЬ ДОРОГОЙ СЕТЕВОЙ АППАРАТУРА, если HLA качает нормально!!!!!!1












ОСНОВНЫЕ ЭТАПЫ РАБОТ

Номер

этапа

Наименование этапов работ

Чем заканчивается этап

1

Исследование опасности и разработка сценариев возникновения и развития аварий.

Согласование сценариев аварий с Заказчиком

2

Разработка сценариев действий персонала при пуске, остановке и управлении процессом.

Согласование сценариев действий персонала с Заказчиком.

Согласование сценариев действий персонала с Заказчиком

3

Разработка сценариев действий персонала для каждого аварийного события в сценарии возникновения и развития аварий. Согласование сценариев действий персонала с Заказчиком.

Согласование сценариев действий персонала с Заказчиком

4

Рекогносцировка и съемка видео пространства установки.

Аннотация

5

Создание компьютерного имитированного пространства.

Аннотация

6

Создание и наполнение баз данных и баз знаний для тренажера персонала.

Аннотация

7

Запись идеальных последовательностей действий и создание предварительной версии тренажера по технологическим схемам.

Аннотация

8

Запись идеальных последовательностей действий и создание предварительной версии тренажера по видео пространству.

Аннотация

9

Поставка предварительной версии тренажера Заказчику для тестирования. Обучение пользователей Заказчика.

Инсталляция предварительной версии тренажера на компьютер Заказчика.

10

Устранение ошибок, выявленных при тестировании и отладка тренажера.

Аннотация

11

Поставка, установка и отладка полномасштабного тренажерного комплекса в компьютерном классе Заказчика. Обучение представителей Заказчика.

Инсталляция полномасштабного тренажерного комплекса на компьютер Заказчика

12

Гарантийное обслуживание

Устранение выявленных недостатков










Если ограничены ресурсы, то выбираем имитаторы с максимальным соотношением Эффективность\Стоимость до выработки ресурсов (наилучший вариант)


Если задана эффективность. То подбираем имитаторы с максимальным соотношением Эффективность\Стоимость до выхода на нужную суммарну. Эффективность


Если необходим оптимальный вариант, то выстраиваем ряд по сортировке с максимальным соотношением Эффективность\Стоимость и определение точки этой «оптимальности»



6. Пример использования


Риск (инициирующие событие)

Зависит от ЗУН

(1 или множество)

Достижимые параметры кривой обучения

(рабочий диапазон, величина ошибки \ точность)

Имитатор (стандартные средства ввода-вывода)

Имитатор VR

Реальное оборудование

P0

(вероятность события и связанный риск )

алгоритм выполнения работ

Знания

Рабочий диапазон,

правильность ответов

Рабочий диапазон,

правильность ответов

Рабочий диапазон,

правильность ответов

Умения

Рабочий диапазон,

величина ошибки, точность

Рабочий диапазон,

величина ошибки, точность

Рабочий диапазон,

величина ошибки, точность

Навыки

Изменение вероятности ошибки персонала в течении времени

Изменение вероятности ошибки персонала в течении времени

Изменение вероятности ошибки персонала в течении времени

процесс деятельности персонала (модель поведения) - обнаружение

Знания

Рабочий диапазон,

правильность ответов

Рабочий диапазон,

правильность ответов

Рабочий диапазон,

правильность ответов

Умения

Рабочий диапазон,

величина ошибки, точность

Рабочий диапазон,

величина ошибки, точность

Рабочий диапазон,

величина ошибки, точность

Навыки

Изменение вероятности ошибки персонала в течении времени

Изменение вероятности ошибки персонала в течении времени

Изменение вероятности ошибки персонала в течении времени

процесс деятельности персонала (модель поведения) - диагностика

Знания

Рабочий диапазон,

правильность ответов

Рабочий диапазон,

правильность ответов

Рабочий диапазон,

правильность ответов

Умения

Рабочий диапазон,

величина ошибки, точность

Рабочий диапазон,

величина ошибки, точность

Рабочий диапазон,

величина ошибки, точность

Навыки

Изменение вероятности ошибки персонала в течении времени

Изменение вероятности ошибки персонала в течении времени

Изменение вероятности ошибки персонала в течении времени

процесс деятельности персонала (модель поведения) — принятие решений

Знания

Рабочий диапазон,

правильность ответов

Рабочий диапазон,

правильность ответов

Рабочий диапазон,

правильность ответов

Умения

Рабочий диапазон,

величина ошибки, точность

Рабочий диапазон,

величина ошибки, точность

Рабочий диапазон,

величина ошибки, точность

Навыки

Изменение вероятности ошибки персонала в течении времени

Изменение вероятности ошибки персонала в течении времени

Изменение вероятности ошибки персонала в течении времени

процесс деятельности персонала (модель поведения) — выполнение действий

Знания

Рабочий диапазон,

правильность ответов

Рабочий диапазон,

правильность ответов

Рабочий диапазон,

правильность ответов

Умения

Рабочий диапазон,

величина ошибки, точность

Рабочий диапазон,

величина ошибки, точность

Рабочий диапазон,

величина ошибки, точность

Навыки

Изменение вероятности ошибки персонала в течении времени

Изменение вероятности ошибки персонала в течении времени

Изменение вероятности ошибки персонала в течении времени



ΔP0

ΔP0

ΔP0



Стоимость

+ обучения

Стоимость

+ обучения

Стоимость

+ обучения



Эффект (формула 2.1.)


Эффект (формула 2.1)

Эффект (формула 2.1)

P1....n

...

...

.

.


Общая стоимость (сумма) + обучения

Общая стоимость (сумма) + обучения

Общая стоимость (сумма) + обучения

Общий эффект (сумма)


Общий эффект (сумма)

Общий эффект (сумма)








Имитируемые действия или процесс

Имитатор (стандартные средства ввода-вывода)

Имитатор VR

Реальное оборудование

Пожар

-

-


Задымление

-

-


Вибрация




Взрыв




Температура













Итоговая таблица эффективности различных средств и методов обучения:

ЗУН

Плакаты, учебники

Видео материалы

Реальное оборудование

Имитаторы

Формирование

% (верхний предел)

Обнаружение

Знания

20-30

30-40

40-70

40-70

Умения

≈0 *2

≈0 *2

40-70 *3 *1

40-70

Навыки

≈0 *2

≈0 *2

40-70 *5 *3 *1

40-70 *4

Диагностика

Знания

20-30

30-40

40-70

40-70

Умения

≈0 *2

≈0 *2

40-70 *3 *1

40-70

Навыки

≈0 *2

≈0 *2

40-70 *3 *1

40-70











































*1 — если имеется возможность воспроизвести все неисправности, признаки аварий и аварии

*2 — по причине обучаемый не контролирует поступление информации, обучаемый не выполняет параллельно основных выполняемых действий (рабочий процесс).

*3 — необходима длительная индивидуальная работа на учебном оборудовании

*4 — необходима VR-система с характеристиками, близкими к реальным возможностям восприятия человека (или полномасштабная копия части оборудования)

*5 — необходимы средства указания «правильного направления движения глаз»

7. Методология использования имитаторов (некоторые замечания)

[из Сальведи, стр 12]

1. Отвлекающие задания могут вызывать разрушение приобретенного навыка

  1. «Таким образом, имеются теоретические причины ожидать, что для обеспечения эффективности практических занятий нужен некоторый минимальный уровень мотивации»

  2. Знание результатов может способствовать установлению реалистичных целей и ожиданий от обучения.... Получив информацию о результатах или имея обратную связь в различных видах, уча­щийся получает возможность исправлять свои ошибки. ….... В об­щем случае, однако, повышенная точность сведений о резуль­татах обучения чаще ведет к более глубокому усвоению мате­риала.

  3. Подсказки... периодическик подсказки со стороны компьютера давали наибольший эффект после того какк обучаемый достигал определенного уровня понимания проблем в ходе предварительной подготовки..... но при большом количестве в сознании обучаемых может закрепиться тенденция опираться нп подстказки а не на реальные данные.

  4. Черезмерно подробный инструктаж перед началом занятий может не только не помочь обучаемому, но и замедлить процесс обучения




К вопросу об инструкторе


Во-первых, согласно данным контрольного тестирования, такое обучение оказыва­ется успешнее, чем обучение в группах и классах (от 30 и более чело-

427


век). Во-вторых, в ходе такого индивидуализированного обучения про­исходит явное улучшение знаний... самого тьютора34. В-третьих, эф­фективность обучения не зависит от различий в возрасте тьютора и уча­щегося, а также от того, имеет ли тьютор какую-либо педагогическую подготовку. Существенно, впрочем, чтобы он в достаточной степени владел своей предметной областью и сам мог отчетливо понимать, о чем идет речь.




В одном из экспериментов тьютору запрещалось давать объяснения и комментировать ответы, но он дол­жен был посредством общих вопросов (типа «Почему Вы так считае­те?») поддерживать самостоятельную учебную активность учащегося. Несмотря на сокращение обратной связи, результаты обучения не ухуд­шились, а с точки зрения глубины понимания предмета даже стали луч­ше. Итак, предположение, что студент учится на основании системати­ческих пояснений, не подтверждается, так как характер активности преподавателя (что и когда он говорит) не имеет решающего значения. Важнее оказалось то, что студенты сами делают ошибки и признают их таковыми. Лучшим предиктором успешности обучения были вопросы и замечания студента по поводу собственных знаний.

Иными словами, для обучения важна метакогнитивная активность студента, провоцируемая общением как таковым и направляемая в оп­ределенное русло совместным предметом обсуждения. Сама возмож­ность существования такого общего подхода к обучению, однако, до сих пор остается для многих авторов спорной (см., например, Андер­сон, 2002).



На успешность непроизвольного запоминания влияет то, что мы делаем с материалом, то есть такие факторы, как «глубина», «ширина» и «единственность» кодирования (Craik, 2002).

Согласно результатам наших исследований (Velichkovsky, 2002), ис­пользование кодирования, основанного на оценке личностной значи­мости (личностного смысла), оказывается в общем случае наиболее эф­фективным путем к хорошему запоминанию. Более того, при таком кодировании непроизвольное запоминание может оказаться успешнее произвольного (см. 5.3.3). Иными словами, чтобы выучить материал, совсем не обязательно его заучивать (а тем более «зубрить»). Лучших результатов можно добиться, попытавшись понять и оценить его в од­ном из индивидуально значимых («смыслообразующих») контекстов, например, с точки зрения прагматической полезности, логической за­конченности или эстетического совершенства. Кроме того, запомина­ние улучшается, когда работа с материалом обеспечивает выявление возможно большего количества семантических связей («детализация»), но возникающая при этом репрезентация оказывается уникальной («единственность»).




3. "УСТОЙЧИВОСТЬ ЭФФЕКТА ТРЕНИНГА"
 Кривые "научения" и "забывания"....... показать, что нужно либо
"забираться выше", чтобы с учетом забывания значения оказывались
достаточными
или повторять тренинг чаще, чтобы не успел забыть.....






Затем всем испытуемым дали одинаковые задачи – очень трудные, но которые испытуемые на данном уровне знаний могли решить. Их решили только испытуемые второй группы, а те, у которых был опыт беспомощности, – не справлялись. Выводы сделать несложно: необходимо, чтобы каждый обучаемый в течение дня испытывал успех и преодолевал трудности. Ни в коем случае нельзя допускать, чтобы трудности приводили к фазе истощения.





Интересное замечание: многие из указанных выше работ отмечают тот факт, что



7.1. Психологическая адаптация [g2]


Еще в 20-х годах ученые высказывали предположение, что пережитый несчастный случай откладывает свой от­печаток на человеке и понижает его защищенность от опасности. Этот факт позднее был подтвержден многими исследованиями. Подобное явление известный врач и психолог 3. Фрейд |3] назвал «травматическим неврозом». Он считал, что такой невроз является результатом фик­сации психики на моменте происшествия и связанных с ним переживаниях. По его мнению, человек не может забыть то, что с ним произошло; это событие как бы продолжает «висеть» над ним и воспринимается им уже не в прошлом, как пережитое, а как то, что еще пред­стоит пережить.

Некоторые ученые объясняют это явление несколь­ко по-другому. Они считают, что пережитое происшествие порождает у человека высокую защитную тенденцию из­бегания неудачи, что понижает тенденцию к достижению цели и настраивает человека на возможность повторения несчастного случая. Поэтому он у него становится более вероятным. Порой даже делается такое заключение: кто долго настроен иа возможность допущения ошибки, кто долго смиряется с возможнпасностьостью несчастного случая и поэтому долго находится в состоянии страха, тот станет жертвой тревожащей его опасности, поскольку волнение перед ожидаемым несчастным случаем непременно при­ведет к его реальному возникновению.

Подтверждением того, что пережитые аварии и не­счастные случаи оставляют глубокий след в психике лю­дей, могут служить и медицинские дйнные. Так, психиатр из Австралии Е. Коул [3] провел исследование 292 чело­век (187 мужчин, 105 женщин), примерно половина из которых тяжело пострадала на предприятиях, а вторая — в транспортных происшествиях. Буквально у всех этих лю­дей он обнаружил психические заболевания и нервные рас-' стройства, хотя ранее лишь 33 человека из них когда-то обращались к психиатору или невропатологу. Нечто подобное было отмечено в Институте охраны труда в Польше. Все эти факты убедительно свиде­тельствуют о том, что водители, побывавшие в дорожно- транспортных происшествиях, нуждаются некоторое время в специальном медицинском контроле. В 20-х годах даже существовали специальные клиники, куда на несколько недель для отдыха, лечения и успокоения помещали людей, переживших тяжелые аварии и несчастные случаи.

Отсюда следует и другой важный вывод. Нужно при­лагать всевозможные усилия, чтобы вселять таким людям веру в себя. Даже если они являлись прямыми виновника­ми аварий, не следует долго говорить и повторять об их виновности — самим фактом происшествия они уже наказаны. И если им далее предстоит работать на транспорте, нужно принять меры, чтббы их быстрее успокоить' и поднять нх защищенность от повторных происшествий.

Предрасположенность к дорожным происшествиям Может порождаться не только серьезными авариями. Она может создаваться постепенно — от разных мелких неудач, неприятностей. В подтверждение этому приведу рассказ, записанный мною со слов одного профессора, моего коллеги. Рассказ этот несколько длинный, но не хочется его сокращать, так как многие, казалось бы мелкие детали, имеют в нем существенное значение.



7.2. Безопасность и выгода[g2]


Таким образом, можно заключить, что существует ряд объективных обстоятельств, способствующих тому, чтобы в подобных конфликтных ситуациях совершался неразум­ный выбор — люди могут жертвовать своей безопасностью ради каких-то текущих выгод. Такой выбор они обычно делают, не задумываясь над тем, какой ценой им может обойтись выгода, полученная подобным образом. Поэтому очень важно акцентировать внимание водителей на тех коварных побудителях, соблазнах, которые могут склонять их к такому неразумному выбору, напоминать, что шансы аварий, несчастных случаев и прочих неприятностей в рассматриваемых конфликтных ситуациях все же сущест­вуют и им дорого может обойтись полученная выгода, если эти, пусть даже небольшие шансы, вдруг реали­зуются.

Следует еще отметить, что выбор опасного варианта поведения чреват для водителя не только физическим повреждением, при этом возможно и социальное наказание за езду на неисправной технике, и материальные потери, связанные с ремонтом автомобиля, и моральные пережива­ния совершенной оплошности. И если бы водитель, выби­рая способ действия в конфликтной ситуации, отдавал себе отчет в тех опасностях, которые нависают над ним при погоне за выгодой, то был бы более осмотрительным при подобном выборе.

Как же добиться того, чтобы выгоды не становились важнее безопасности? Учить людей по так называемому принципу «обожженных пальцев», т. е. на основе совер­шенных ошибок — это социально не оправдано и мало­эффективно. Более разумный путь предупреждения подоб­ных неверных решений в конфликтных ситуациях — разъ­яснение ошибочности всяких предпочтений выгоды над безопасностью, тех причин, которые склоняют людей к подобным ошибочным выборам,


Приложение 0. Краткий обзор процесса управления рисками

Нормативной основой для разработки методики использования имитаторов в процессе управления рисками являются следующие документы:


Согласно вышеуказанным документам, термин риск определяется как «сочетание вероятности появления опасного события и его последствий. Риск присутствует в любой деятельности человека. Он может относиться к здоровью и безопасности (учитывая, например, как немедленные, так и долгосрочные последствия для здоровья от воздействия токсичных химических продуктов). Риск может быть экономическим, например, приводящим к уничтожению оборудования и продукции вследствие пожаров, взрывов или других аварий. Он может учитывать неблагоприятные воздействия на окружающую среду.»

«Менеджмент риска (risk management) - скоординированные действия по руководству и управлению организацией в отношении рисков»

«Задачей управления рисками является контроль, предотвращение или сокращение гибели людей, снижение заболеваемости, снижение ущерба, урона имуществу и логически вытекающих потерь, а также предотвращение неблагоприятного воздействия на окружающую среду.»

«Процесс управления риском охватывает различные аспекты работы с риском, от идентификации и анализа риска до оценки его допустимости и определения потенциальных возможностей снижения риска посредством выбора, реализации и контроля соответствующих управляющих действий.» (Рисунок 1.2.)

Рисунок 1.2. Соотношения между анализом риска и другими действиями по управлению риском (ГОСТ Р 51901.1 — 2002)


«Процесс управления рисками реализуется посредством сопоставления результатов анализа риска с критериями допустимого риска. В целом назначение критериев допустимого риска является достаточно сложной задачей, особенно в социальной, экономической и политической областях, и находится вне сферы рассмотрения указанных стандартов

«Анализ риска представляет собой структурированный процесс, целью которого является определение как вероятности, так и размеров неблагоприятных последствий исследуемого действия, объекта или системы. В указанных стандартах в качестве неблагоприятных последствий рассматривается вред, наносимый людям, имуществу или окружающей среде.»

Анализ может охватывать такие области специальных знаний, как системный анализ; вероятность и статистика; физические, химические, медицинские (токсикология и эпидемиология), общественные науки (экономика, психология и социология) или биологические науки; влияние человеческого фактора, наука управления и т.д.

Опасности могут быть отнесены к следующим четырем основным категориям: природные опасности; технические опасности; социальные опасности; опасности, связанные с укладом жизни (данные категории не являются взаимоисключающими, например, при анализе технических опасностей часто бывает необходимо учитывать влияние факторов из других категорий). Характер последствий может быть: индивидуальным (воздействие на отдельных людей); профессиональным (воздействие на работающих); социальным (общее воздействие на сообщество людей); приводящим к имущественному урону и экономическим потерям (нарушения деловой деятельности, штрафы и т.д.); касающимся окружающей среды (воздействие на землю, воздух, воду, растительный, животный мир и культурное наследие).


Первоначальным шагом в системе управления рисками является процесс анализа риска (ГОСТ Р 51901.1-2002), приведенный на рисунке 1.3., который захватывает весь диапазон опасностей, а не только человеческий фактор. По этой причине дальнейший обзор указанных документов будет ограничиваться вопросами, связанными с человеческим фактором.


Рисунок 1.3 Процесс анализа риска (ГОСТ Р 51901.1 — 2002)



В качестве примера исследуемой системы рассмотрим центробежный насос, перекачивающий воду из природных источников. Рассматривая система показана на рисунке 1.4.


Рисунок 1.4. Исследуемая система


Для определения величины риска должны быть идентифицированы опасности, являющиеся причиной риска, а также пути, по которым эти опасности могут реализовываться. Известные опасности (возможно, имевшие место при предыдущих авариях) должны быть четко и точно определены. Для идентификации опасностей, не учитываемых ранее при проведении анализа, должны применяться формальные методы :

  1. Исследование опасности и связанных с ней проблем (HAZOP)

    Это процедура идентификации возможных опасностей по всему объекту в целом. Она особенно полезна при идентификации непредвиденных опасностей, заложенных в объекте вследствие недостатка информации при разработке, или опасностей, проявляющихся в существующих объектах из-за отклонений в процессе их функционирования.

  2. Анализ диаграммы всех возможных последствий несрабатывания или аварии системы (анализ «дерева неисправностей» (FТА)

  3. Анализ диаграммы возможных последствий события (анализ «дерева событий») (ЕТА)

  4. Предварительный анализ опасности (РНА)

  5. Оценка влияния на надежность человеческого фактора (HRA)


HAZOP (ГОСТ Р 51901.11- 2005 (МЭК 61882:2001) ) является формой анализа видов и последствий отказов (FMEA). Это процедура идентификации возможных опасностей по всему объекту в целом. Целью является определение системы и выявление в общих чертах потенциальных опасностей.

  1. Выявить источники опасности (взрывы, утечки, пожары и т.д.)

  2. Определить части системы, которые могут вызвать эти опасные состояния

  3. Ограничения на анализ. Например, нужно решить, будет ли он включать изучение риска в результате саботажа, диверсии, войны, ошибок людей, поражения молнией, землятресений и т.д.


Основным инструментом для выявлении опасностей является некоторый набор, сочетающий проверяемые элементы и процессы. Например, перечень подобный используемому фирмой "Боинг": Обычное топливо ; Двигательное топливо; Взрывчатые вещества; Аккумуляторные батареи; Емкости под давлением; Пружинные механизмы ; Нагревательные приборы ; Насосы, воздуходувки, вентиляторы ; Вращающиеся механизмы и т. д. Процессы и условия, представляющие опасность: Разгон; загрязнения; коррозия ; Электрический (отказы источника питания, непредусмотренные включения и т. д.); Взрывы; Пожары; Нагрев и охлаждение (низкая, высокая, перепад) ; Утечки ; Влага; Окисление; Давление (низкое, высокое, перепад); Радиация; Механические удары и т.д.

Фактически производится анализ каждой основной единицы оборудования и всего вспомогательного оборудования. Применительно к каждой линии и единице оборудования по отношению к таким переменным процесса, как температура, давление, расход, уровень и химический состав, применяются слова-указатели (с учетом несрабатывания всех защитных механизмов) (по таблице 1.6 и 1.7.).

Таблица 1.6 Слова-указатели HAZOP II

Слово-указатель

Определение

Нет или не

Ни одна из частей предполагаемого результата не достигается

(например, нет расхода)

Больше

Количественное увеличение (например, высокое давление)

Меньше

Количественное уменьшение (например, низкое давление)

А также

Качественное увеличение (например, дополнительный материал)

Часть (чего-то)

Качественное уменьшение (например, только один или два

компонента в смеси)

Обратное

Противоположное (например, противоток)

Иначе

Ни одна из частей замысла не осуществляется, происходит что-то

совершенно другое (например, поток несоответствующего

материала)


Таблица 1.7. Пример рабочего листа слов-указателей «не, нет» HAZOP II

Слово-

указатель

Отклонение

Возможные причины

Последствия

Необходимое действие

Не, нет

Нет расхода (подачи)

1) Отсутствие подаваемого материала

Недопустимый нагрев, повреждение сальников и подшипников

а) Предусмотреть

сигнал низкого уровня на установочном

резервуаре

2) Неисправен насос (множество причин)


а) Предусмотреть

сигнал низкого уровня на установочном

резервуаре

3) Перекрытие нагнетательной линии

Насос будет перегреваться

Обучить персонал

4) Перекрытие линии всасывания

Кавитация

Обучить персонал


Рисунок X. Схема исследовательского процесса HAZOP (из ГОСТ Р 51901.11- 2005)

Более детальный анализ выявленных отклонений и их причин, как правило, производится по методикам «дерева неисправностей» (FТА), «дерева событий») (ЕТА) и «влияние человеческого фактора» (HRA).

FТА (МЭК 61025) представляет собой совокупность приемов качественных или количественных, при помощи которых выявляются методом дедукции, выстраиваются в логическую цепь и представляются в графической форме те условия и факторы, которые могут способствовать определенному нежелательному событию (называемому вершиной событий).


Рисунок. Анализ диаграммы всех возможных последствий несрабатывания или аварии системы (анализ «дерева неисправностей» (FТА) для события «А»


Рисунок. Анализ диаграммы всех возможных последствий несрабатывания или аварии системы (анализ «дерева неисправностей», FТА) для события «Б»

Рисунок. Анализ диаграммы всех возможных последствий несрабатывания или аварии системы (анализ «дерева неисправностей», FТА) для события «С»


ЕТА представляет собой индуктивный тип анализа, в котором основным задаваемым вопросом является «что может случится, если ... ?». Он обеспечивает взаимосвязь между функционированием (или отказом) разнообразных смягчающих систем и опасным событием, следующим после того, как происходит единичное инициирующее событие. ЕТА очень полезен при выявлении событий, которые требуют дальнейшего анализа с использованием FTA (то есть вершины событий «деревьев неисправностей»).


Рисунок. Анализ диаграммы возможных последствий события (анализ «дерева событий», ЕТА)


HRA. Оценка связана с влиянием человеческого фактора, а именно операторов и обслуживающего персонала, на работу системы и может быть использована для оценки воздействия ошибок персонала на безопасность и производительность. Фактически исследуется процесс деятельности персонала, начиная от выявления инцидента, диагностики, принятия решений, заканчивая выполняемыми действиями (рисунок Х390).

На сегодняшний день существует свыше 35 методов HRA (THERP, ASEP , HEART , SPAR-H , CREAM и т.д.). Большинство методов направлены (специализируются) не на «Generic », а на «Nuclear » Domain . Обзор существующих методов HRA представлен в отчете «Review of human reliability assessment methods . Prepared by the Health and Safety Laboratory for the Health and Safety Executive 2009 ».

Может использовать несколько методов, например таких как метод прогнозирования частоты ошибок человека THERP (technique for human error rate prediction), HEART (Human error assessment and reduction technique ) и т. д.

[http://en.wikipedia.org/wiki/Human_error_assessment_and_reduction_technique]


  1. WILLIAMS, J.C. (1985) HEART – A proposed method for achieving high reliability in process operation by means of human factors engineering technology in Proceedings of a Symposium on the Achievement of Reliability in Operating Plant, Safety and Reliability Society. NEC, Birmingham.

  2. Kirwan, B. (1994) A Guide to Practical Human Reliability Assessment. CPC Press.

  3. Humphreys. P. (1995). Human Reliability Assessor’s Guide. Human Reliability in Factor’s Group.


Оценивание риска

Для каждого конечного события в «дереве событий» моделируются аварии, характерные для этого конечного события. Моделируются физические процессы  формирования аварийных ситуаций (истечение, испарение, образование взрывоопасного облака и т.п.) и аварийные процессы (взрывы, пожары, рассеяние опасных примесей в атмосфере и т.п.). Определяются границы возможных зон поражения. Рассматриваются решения, позволяющие снизить массы или интенсивность выброса,  уменьшить возможные зоны поражения.

       По результатам моделирования физических процессов в каждом аварийном событии определяются воздействие поражающих факторов на людей, имущество и окружающую природную среду, определяются последствия этих воздействий и вероятность этих последствий.  Определяется степень разрушения зданий и сооружений с учетом их устойчивости к ударноволновым нагрузкам, воспламенение материалов под воздействием тепловых нагрузок пожара, поражение людей под воздействием поражающих факторов всех возможных видов аварий. Определяется ожидаемое число пострадавших и убытки негативного воздействия аварии на людей, имущество и окружающую природную среду. Определяется суммарный риск негативных последствий от всех возможных  источников аварий (элементов ТС). Для персонала исследуемого объекта и для населения определяется территориальный риск, а также индивидуальный и социальный риски для выделенных регионов. Рассматриваются технические решения и организационные мероприятия, позволяющие снизить вероятность негативных последствий.



Анализ частот : Целью анализа частот является более детальное определение частоты каждого из нежелательных событий или сценариев аварий, идентифицированных на стадии идентификации опасности. Обычно используются три основных подхода:

Анализ последствий. Анализ последствий предусматривает детальное определение результатов воздействия на людей, имущество или окружающую среду в случае наступления нежелательного события. Для расчетов рисков, касающихся безопасности (работающих или неработающих людей), анализ последствий представляет собой приблизительное определение количества людей, которые могут быть убиты, ранены или иметь серьезные поражения в том случае, если произойдет нежелательное событие.

Нежелательные события обычно состоят из таких ситуаций, как выброс токсичных материалов, пожары, взрывы, излучение частиц из разрушающегося оборудования и т. д. Модели последствий требуются для прогнозирования размера аварий, катастроф и других явлений. Знание механизма высвобождения энергии или материала и происходящих с ними последующих процессов дает возможность прогнозировать соответствующие физические процессы заранее.

Существует множество методов оценки такого рода явлений, диапазон которых простирается от упрощенных аналитических подходов до очень сложных компьютерных моделей. При использовании методов моделирования необходимо обеспечить соответствие той проблеме, которая подлежит рассмотрению.

Например:




Расчет риска. На практике идентификация опасности, исходящей от конкретной системы, оборудования или деятельности, может давать в качестве результата очень большое число сценариев потенциальных аварий.

Детализированный количественный анализ частот и последствий не всегда осуществим. В таких ситуациях может оказаться целесообразным качественное ранжирование сценариев, помещение их в матрицы риска, указывающие различные уровни риска. Количественное определение концентрируется в таком случае на сценариях, дающих более высокие уровни риска.

В таблице Х. представлен пример матрицы риска. Применение матрицы риска могло бы иметь своим результатом сценарии, считающиеся источником низких или незначительных рисков, снижающихся при более глубоком рассмотрении, поскольку в собирательном значении они не могли бы стать источником значительного уровня риска.


Таблица Х. Матрица риска приведена только в качестве примера

Качественная

характеристи

частоты события

Частота события в год

Серьезность последствия

Катастрофическое

Значительное

Серьезное

Незначительное

Частое

>1

B

B

B

C

Вероятное

1 – 1-1

В

В

С

М

Случайное

1-1 - 1-2

В

В

М

М

Маловероятное

1-2 - 1-4

В

В

М

М

Неправдоподобное

1-4 - 1-6

В

С

Н

Н

Невероятное

<10-6

С

С


Н


В матрице использована следующая классификация риска:

Применительно к данному примеру серьезность последствия определяется следующим образом:


Несмотря на то, что в ГОСТ приведен только пример матрицы риска, в изучаемых источниках можно найти другие приемы, такие как диаграмма «причина-последствие» или кривая риска (на основе примера «f» из [a1, 485 стр.]).

Таблица X5690. Вычисление риска.

Событие

Последствие, руб.

Вероятность события

(в год)

Риск, руб.

C0

500000

0,01

5000

C1

700000

1*10-1

70000

C2

900000

2*10-2

18000

C3

1500000

8*10-3

12000

C4

9000000

6*10-4

5400


110400 / год

Рисунок. Кривая риска

При принятии решений можно учитывать риск как за период 1 год, так и за весь срок эксплуатации объекта или оборудования (в таком случае численные значения рисков будут выше).

В заключении анализа риска выполняется проверка результатов анализа (возможно с привлечением другой группы экспертов), корректировка результатов анализа с учетом последних данных и документальное обоснование (отчет в утвержденной форме)

       Полученные значения риска  сравниваются с установленной законодательством или согласованной с заказчиком и заинтересованными сторонами величиной приемлемого риска.  (например, Величина  индивидуального  пожарного  риска,  установленного  Федеральным  законом №123-ФЗ, не должна превышать значение 1Е-6 в год при размещении отдельного человека в наиболее удалённой от выхода из здания, сооружения и строения точке.)

Если риск превышает приемлемый, анализируются все отобранные на предыдущих этапах анализа решения и отбираются те из них, которые позволяют снизить его величину до приемлемой с наименьшими затратами. Разрабатываются  предложения заказчику для реализации. Если риск не превышает приемлемый, то приводится обоснование достаточной безопасности объекта.




Приложение 1

Листинг №1.


%Очистка командного окна

clc;


%задаем рабочий диапазон и минимальный уровень...

MIN = 5;

MAX = 15;

LEVEL = 70;


%Ввод данных тестирования персонала

data1= [0 0; 4 30; 4 10; 4 50; 5 70; 10 60; 15 80; 20 90; 30 100;];

%Включение режима сохранения текущего графика. См.«Управление режимом

%сохранения текущего %графического окна»)

hold on

%Формирование вектора независимой переменной x2

x2 = data1(:,1);

%Формирование вектора зависимой переменной y2

y2 = data1(:,2);

%Расчет коэффициентов полинома методом наименьших квадратов (Аппроксимация

% данных полиномом» 3-ой степени).

p2=polyfit(x2,y2,3)

%Вычисление значений полинома в заданных точках

f2=polyval(p2,x2);


%минимальный уровень

ymin=LEVEL;

f3=polyval(ymin,x2);



%Построение графика

h2=plot(x2,y2,'r*',x2,f2,'k', x2,f3,'r-', [MIN MIN],[0 100],'g--', [MAX MAX],[0 100],'g--'); ; xlim([0 30]); ylim([0 100]);



%Назначение толщины линии графика

set(h2,'LineWidth',1);

%Назначение размеров шрифта для вывода надписей

set(gca,'FontSize',12);

%set(gca, 'DefaultTextFontName','Arial')


xlabel('response time, sec.');

ylabel('correct answers, %');

legend('Experimental','Approximation'); %

hold on

%Нанесение сетки

grid


%сначала находим точку пересечения функции характеристики с кривой

%допустимого минимального уровня (=70)

%для этого решаем уровнение (функция аппроксимации == минимальному уровню)

QuadEn3 = '0.0074*x^3 - 0.47*x^2 + 11*x + 0.43 = 70';

answer1 = solve(QuadEn3, 'x');

perehod = answer1(1)


%Пример вычисления определенного интеграла (S2)

I2=int('0.0074*x^3 - 0.47*x^2 + 11*x + 0.43','x',MIN,perehod); %Символьное решение

S = vpa(I2,5);%Численное решение

Sfull = (perehod-MIN)*LEVEL;

S2 = Sfull - S


%Пример вычисления определенного интеграла (S1)

I1=int('0.0074*x^3 - 0.47*x^2 + 11*x + 0.43','x',perehod,MAX); %Символьное решение

S = vpa(I1,5);%Численное решение

Sfull = (MAX - perehod)*LEVEL;

S1 = S - Sfull


%Находим Pf

Pf = (1-((S1-S2)/(S1+S2)))/2


Вывод программы:

perehod = 9.7857224330571823203373893327814

S2 = 55.178919082891000869491296309625

S1 = 42.812252416224334202824629642959

Pf = 0.5631009226518855987603736532176




Листинг №2.


%Очистка командного окна

clc;


%задаем рабочий диапазон и минимальный уровень...

MIN = 15;

MAX = 30;

LEVEL = 75;


%Ввод данных (См. раздел «Ввод и подготовка данных»)

data1= [0 0 ; 0 10; 0 30; 0 0; 0 5;

5 0 ; 5 10 ; 5 30; 5 17; 5 50;

10 54 ; 10 37 ; 10 67; 10 80; 10 96;

15 64 ; 15 47 ; 15 88; 15 95; 15 99;

20 78 ; 20 89 ; 20 87; 20 20; 20 96;

25 89 ; 25 89 ; 25 87; 25 20; 25 96;

30 82 ; 30 89 ; 30 96; 30 20; 30 96;

35 82; 35 89 ; 35 96; 35 32; 35 96;

40 92 ; 40 89 ; 40 96; 40 54; 40 96;];

%Включение режима сохранения текущего графика. См.«Управление режимом

%сохранения текущего %графического окна»)

hold on

%Формирование вектора независимой переменной x2

x2 = data1(:,1);

%Формирование вектора зависимой переменной y2

y2 = data1(:,2);

%Расчет коэффициентов полинома методом наименьших квадратов (См.«Аппроксимация

% данных полиномом»). При построении использовался полином 3-ой степени.

p2=polyfit(x2,y2,3)

%Вычисление значений полинома в заданных точках (См. «Вычисление полинома»)

f2=polyval(p2,x2);


%минимальный уровень

ymin=LEVEL;

f3=polyval(ymin,x2);



%Построение графика в линейном масштабе См.«График в линейном масштабе»

h2=plot(x2,y2,'r*',x2,f2,'k', x2,f3,'r-', [MIN MIN],[0 100],'g--', [MAX MAX],[0 100],'g--'); ; xlim([0 40]); ylim([0 100]);



%Назначение толщины линии графика

set(h2,'LineWidth',1);

%Назначение размеров шрифта для вывода надписей

set(gca,'FontSize',12);

%set(gca, 'DefaultTextFontName','Arial')


xlabel('response time, min.');

ylabel('correct, %');

legend('Experimental','Approximation'); %

hold on

%Нанесение сетки. См. «Нанесение сетки»

grid


%сначала находим точку пересечения функции характеристики с кривой

%допустимого минимального уровня (=70)

%для этого решаем уровнение (функция аппроксимации == минимальному уровню)


QuadEn3 = ' 0.0038*x^3 - 0.31*x^2 + 8.4*x + 2.7 = 75';

answer1 = solve(QuadEn3, 'x');

perehod = answer1(1)



%Пример вычисления определенного интеграла (S2)

I2=int('0.0038*x^3 - 0.31*x^2 + 8.4*x + 2.7','x',MIN,perehod); %Символьное решение

S = vpa(I2,5);%Численное решение

Sfull = (perehod-MIN)*LEVEL;

S2 = Sfull - S


%Пример вычисления определенного интеграла (S1)

I1=int('0.0038*x^3 - 0.31*x^2 + 8.4*x + 2.7','x',perehod,MAX); %Символьное решение

S = vpa(I1,5);%Численное решение

Sfull = (MAX - perehod)*LEVEL;

S1 = S - Sfull


%Находим Pf

Pf = (1-((S1-S2)/(S1+S2)))/2




Вывод программы:


p2 = 0.0038 -0.3093 8.3807 2.7111


perehod = 17.378523326894524203426624250384

S2 = 3.5540392779305923797325793388995


S1 = 34.210289277930592379732579338899


Pf = 0.094111014649007716435991366824156


Листинг №3.


%Очистка командного окна

clc;


%задаем рабочий диапазон и минимальный уровень...

T1 = 4;

T2 = 6;




%Ввод данных (См. раздел «Ввод и подготовка данных»)

data1= [0 0 ;

1 0.15 ;

2 0.016 ;

3 0.0 ;

4 0.0 ;

5 0.06 ;

6 0.18 ;

7 0.27;

8 0.34 ;];

data2= [0 0 ;

1 0.01 ;

2 0.02 ;

3 0.01 ;

4 0.38 ;

5 0.57 ;

6 0.48 ;

7 0.40;

8 0.39 ;];

%Включение режима сохранения текущего графика. См.«Управление режимом

%сохранения текущего %графического окна»)

hold on

%Формирование вектора независимой переменной x2

x2 = data1(:,1);

%Формирование вектора зависимой переменной y2

y2 = data1(:,2);

y3 = data2(:,2);

%Расчет коэффициентов полинома методом наименьших квадратов (См.«Аппроксимация

% данных полиномом»). При построении использовался полином 3-ой степени.

p2=polyfit(x2,y2,3)

p3=polyfit(x2,y3,3)

%Вычисление значений полинома в заданных точках (См. «Вычисление полинома»)

f2=polyval(p2,x2);

f3=polyval(p3,x2);




%Построение графика в линейном масштабе См.«График в линейном масштабе»

h2=plot(x2,y2,'r*',x2,f2,'k',[T1 T1],[0 1],'g--', [T2 T2],[0 1],'g--', x2,y3,'r*',x2,f3,'k' ); ; xlim([0 8]); ylim([0 1]);



%Назначение толщины линии графика

set(h2,'LineWidth',1);

%Назначение размеров шрифта для вывода надписей

set(gca,'FontSize',12);

%set(gca, 'DefaultTextFontName','Arial')


xlabel('hour on work');

ylabel('Pf');

legend('Experimental','Approximation'); %

hold on

%Нанесение сетки. См. «Нанесение сетки»

grid

Литература