ISSN 0236-235X (P)
ISSN 2311-2735 (E)

Публикационная активность

(сведения по итогам 2017 г.)
2-летний импакт-фактор РИНЦ: 0,500
2-летний импакт-фактор РИНЦ без самоцитирования: 0,405
Двухлетний импакт-фактор РИНЦ с учетом цитирования из всех
источников: 0,817
5-летний импакт-фактор РИНЦ: 0,319
5-летний импакт-фактор РИНЦ без самоцитирования: 0,264
Суммарное число цитирований журнала в РИНЦ: 6012
Пятилетний индекс Херфиндаля по цитирующим журналам: 404
Индекс Херфиндаля по организациям авторов: 338
Десятилетний индекс Хирша: 17
Место в общем рейтинге SCIENCE INDEX за 2017 год: 527
Место в рейтинге SCIENCE INDEX за 2017 год по тематике "Автоматика. Вычислительная техника": 16

Больше данных по публикационной активности нашего журнале за 2008-2017 гг. на сайте РИНЦ

Вход


Забыли пароль? / Регистрация

Добавить в закладки

Следующий номер на сайте

4
Ожидается:
16 Декабря 2018

Обоснование применения электронных тренажеров для обучения операторов

A substantiation of application of electronic simulators for operators’ education
Статья опубликована в выпуске журнала № 1 за 2012 год. [ на стр. 154 - 155 ][ 19.03.2012 ]
Аннотация:Рассматривается подход к обоснованию применения различных средств обучения для операторов сложных тех-нических систем.
Abstract:An approach to substantiation of application of various training tools for complex technical systems operators is observed.
Авторы: Арепин Ю.И. (arep@cps.tver.ru) - НИИ «Центрпрограммсистем», г. Тверь, г. Тверь, Россия, доктор технических наук
Ключевые слова: обучающие системы, автоматизированное рабочее место, оператор, сложная техническая система
Keywords: training system, automated workstation, operator, complex technical system
Количество просмотров: 5520
Версия для печати
Выпуск в формате PDF (5.33Мб)
Скачать обложку в формате PDF (1.08Мб)

Размер шрифта:       Шрифт:

В современных сложных технических системах (СТС) в настоящее время ряд функций по управлению технологическими процессами, контролю и слежению за ними осуществляют операторы, которых можно отнести к операторам сенсомоторного вида деятельности, заключающейся в самом общем виде в просмотре (контроле, слежении за показаниями) средств отображения информации (сенсорная составляющая деятельности), принятии определенных решений (в соответствии с алгоритмом работы) и воздействии на органы управления на рабочем месте (моторная составляющая деятельности) для реализации функций управления (контроля или слежения).

Подготовка операторов такого типа обычно сопряжена с необходимостью первоначального профессионального отбора для выявления психофизиологических исходных данных каждого из них и последующего обучения будущей специальности с учетом квалификационных требований к ней. Профессиональному отбору посвящено много публикаций и методических материалов, однако каждая специальность оператора предъявляет свои требования к кандидатам на обучение. Не останавливаясь на процессе профессионального отбора, рассмотрим этап обучения уже отобранных операторов.

Будущие операторы СТС последовательно проходят теоретическое обучение, обучение на тренажерах и на реальном рабочем месте.

Формализация научной задачи выглядит следующим образом:

Wобуч. (/, Собуч., Тобуч.)max

при Собуч.≤Свыд., Тобуч.≤Твыд., где Wобуч. – эффективность обучения оператора; ={n1, n2, …, nk} – варианты обучения оператора; ={а1, а2, …, ае} – сложность алгоритмов работы оператора, зависящая от назначения СТС и распределения функций между оператором и средствами автоматизации СТС; Собуч. – необходимые затраты на обучение оператора для конкретной СТС; Свыд. – выделенные ресурсы для обучения; Тобуч. – время обучения оператора для конкретной СТС; Твыд. – располагаемое время на обучение.

Под эффективностью (качеством) обучения оператора здесь понимается степень соответствия ожидаемых (необходимых) и реально полученных результатов обучения заданным требованиям в конкретной СТС. 

Современные обучающие системы в настоящее время реализуются на ПЭВМ, обеспечивающих имитацию информационной модели для оператора на реальном рабочем месте.

Моторная составляющая деятельности оператора может быть реализована на сенсорных панелях (они имитируют внешний вид и функции органов управления системой) или на электромеханическом имитаторе рабочего места оператора, оснащенном реальными органами управления. Последний вариант в современных условиях встречается редко из-за сложности конструктивной реализации такого имитатора, а также его значительно более высокой стоимости. Основными факторами, определяющими качество обучения операторов СТС, как известно, являются время и методы обучения, а также профпригодность оператора. Графически процесс обучения представлен на рисунке, где W′обуч. – уровень качественных характеристик обучения, который можно обеспечить на тренажерах-имитаторах (ПЭВМ) за время Т′обуч.; W′треб. – уровень качественных характеристик обучения, который достигается на реальном АРМ оператора на образце СТС за время Т′′обуч.; Wнач. – уровень начального (теоретического) обучения оператора, достигаемый в процессе теоретической подготовки оператора СТС будущей профессии (теория работы СТС, алгоритмы работы оператора на АРМ и т.д.).

Обучение на первом этапе (после начальной теоретической подготовки) осуществляется на тренажере-имитаторе, и затраты складываются из стоимости труда преподавателя, амортизационных отчислений при эксплуатации тренажера и текущих расходов (на электроэнергию, аренду помещения). Как показывает практика, эти затраты относительно невелики. В то же время возможно обучение операторов на реальном образце СТС, однако стоимость такого обучения на порядок выше, так как она складывается из стоимости эксплуатации образца СТС, стоимости труда обучающего и текущих расходов. При этом стоимость эксплуатации образца значительно больше стоимости амортизации тренажеров, так как учитывает расход технического ресурса образца СТС.  Приведем анализ процессов обучения операторов. Он включает математическую формулировку задачи обучения и построения математической модели процесса обучения.

В результате измерения (оценки) качества обучения операторов получаем отличающиеся друг от друга значения измеряемых величин (показателей качества обучения). Как известно, результат может быть назван случайным (стохастическим), как и соответствующие величины измерений (оценок).

Таким образом, рассматриваем W(Тобуч.) как функцию времени. Математическое описание процесса обучения оператора – это описание случайного процесса, при этом переменные процессы дискретны и могут принимать только отдельные значения в некотором интервале.

Распределение накопленной вероятности для дискретной величины W(Тобуч.) обозначим символом { } . Ρ(ω, t ) = Ρ W (Tобуч ) < ωi = 1( , )кiix t=∑ Ρ , где ω – некоторое число; i – число занятий с оператором.

При этом W(Тобуч.)<ωi означает, что все значения случайной величины W(Тобуч.) меньше детерминированной величины ωi.

Выбор варианта обучения наиболее целесообразно осуществлять на основе использования известного показателя «эффективность–стоимость» [Ю.И. Арепин и др.] или «качество обучения–стоимость» путем расчета Ρ(ω, t)/Cобуч. для разных вариантов обучения или их сочетания. Этот же показатель можно использовать при комбинации вариантов обучения для обоснования времени обучения с помощью современных тренажеров-имитаторов на ПЭВМ и реальных АРМ на СТС. 

Таким образом, обоснование средств и способов обучения операторов СТС должно включать количественную оценку эффективности применения тех или иных средств или их разумного сочетания.

Литература
Военная экономика: управление, планирование, военноэкономическая безопасность / Ю.И. Арепин [и др.]; [под ред. А.С. Сумина, Ю.И. Арепина]. М., 1995. 183 с.


Постоянный адрес статьи:
http://swsys.ru/index.php?page=article&id=3041
Версия для печати
Выпуск в формате PDF (5.33Мб)
Скачать обложку в формате PDF (1.08Мб)
Статья опубликована в выпуске журнала № 1 за 2012 год. [ на стр. 154 - 155 ]

Возможно, Вас заинтересуют следующие статьи схожих тематик: