§ 8. Количественные методы
В рамках разработки эрратических систем правомерность тех или иных методов количественного исследования определяется возможностями, которые получает исследователь для описания и анализа процессов в элементах различной физической природы при помощи единой количественной меры. В этом смысле познавательные возможности предложенных методов далеко не одинаковы. Ряд методов позволяет получить приближенные, не претендующие на абсолютную точность, характеристики и допускает лишь сравнительные оценки вариантов. Сюда можно отнести методы, основанные на подсчете некоторых критериев для отдельных классов функций или на вычислении некоторой номинальной оценки деятельности, учитывающей ее частные оценки по отдельным показателям и их относительную значимость.
Известное самостоятельное значение в инженерной психологии IB последнее время приобрел так называемый экспертный метод13. Термин «экспертный метод» объединяет большую группу процедур, основанных «а переработке эвристической информации, полученной от специалистов [5], [29]. Сторонники этого метода опираются на интуицию, опыт и значения человека в той области, в которой этого человека можно считать специалистом. Опыт и знание экспертов не могут быть в полной мере формализованы, но, безусловно, они представляют несомненную ценность при решении задач ИПП. К сожалению, при решении сложных задач ИПП, где приходится иметь дело с обширной областью данных, подбор экспертов сам по себе представляет задачу значительной трудности.
При получении экспертных оценок принято рассматривать следующие этапы:
— формулирование цели работы и набора альтернативных вариантов оцениваемых событий;
— формирование экспертной группы в соответствии с целью работы;
— формирование правил работы экспертной группы в соответствии с определенными принципами;
— формирование правил выработки коллективного суждения группы;
— формирование правил оценки компетентности экспертов;
— .проведение экспертного опроса и коррекция коллективного суждения групп.
К числу основных принципов построения системы экспертных оценок относят:
— ограничение разнообразия суждений экспертов за счет выравнивания информационной неоднородности, присущей экспертной группе, на этапе формирования каждым экспертом собственной модели причинно-следственных связей анализируемого явления;
— ограничение разнообразия суждений экспертов за счет итеративного подхода к формированию коллективного мнения группы, периодически уточняемого на основе поступления новой -информации из внешней среды;
— обеспечение циркуляции информации без искажений внутри экспертной группы за счет создания благоприятного психологического климата;
— количественную измеримость оцениваемых явлений, характеризуемую устойчивым набором признаков, состояния которых могут быть обозначены некоторыми числами.
Приведенный перечень этапов и принципов экспертного метода свидетельствует о необходимости проведения значительной подготовительной работы перед его непосредственным использованием. Анализ литературы показывает, что основное внимание сейчас обращается на математическую обработку экспертных оценок. Центральный вопрос здесь — формализация степени согласованности мнений экспертов, которая определяется коэффициентом согласованности. Этот коэффициент служит мерой величины существующей неопределенности и степени достоверности получаемых количественных оценок. Для получения коэффициента согласованности используется процедура, включающая ранжирование объектов, вычисление коэффициентов ранговой корреляции по Спирмену и Кендаллу для оценки согласованности мнений двух экспертов, оценку значимости коэффициентов ранговой корреляции, вычисление коэффициентов согласия, оценивающих согласованность высказываний экспертов о «ранжировании объектов по данному признаку. Используются также процедуры непараметрической статистики.
Важное значение имеет и оценка степени компетентности экспертов в исследуемой -проблеме. Для этой оценки может быть использован коэффициент ранговой корреляции рядов мнений экспертов. Оценка компетентности может быть также уточнена с помощью процедуры типа «экзамен» и тренировочных игр.
Для получения суждений экспертов в максимально систематизированной форме необходимо ставить им четко определенную задачу. Существует несколько методов сбора экспертных заключений.
1. Ранжирование. Каждого эксперта просят проранжировать ряд критериев: присвоить 1-е место критерию, имеющему наибольшую' важность, 2-е — следующему по важности критерию и т. д.14
2. Метод непосредственных оценок. Критерии располагаются по шкале от 0 до 10. Эксперта просят провести линию от каждого критерия к соответствующей точке на шкале (кточке веса). Допускается выбор дробных и равных значений.
3. Метод неполного парного сравнения I. Критерии сводятся в специальную матрицу и нумеруются. Эксперт указывает в каждой клетке матрицы, являющейся пересечением строк, в которые вписаны наименования сравниваемой пары критериев, номер более значимого критерия. Например, если в клетке 1—2 стоит число 1, то это значит, что критерий 1 важнее критерия 2.
4. Метод неполного парного сравнения II. Дается перечень всех возможных пар критериев. Каждый критерий сравнивается с каждым из остальных единственным образом. Эксперт обводит кружком тот член пары, который он считает более значимым.
5. Метод полного парного сравнения. Данный метод отличается от рассмотренного выше метода удваиванием перечня пар критериев, т. е. наряду с парой А—Б в перечне имеется и пара Б—А, что исключает появление ошибок.
6. Метод последовательного сравнения (метод Черчмена). Эксперт выполняет следующие преобразования: ранжирует критерии по степени их важности; присваивает значение Vi = l,0 наиболее важному критерию, а остальным —значения (Vi) от О до 1 соответственно степени их важности; решает, является ли критерий с оценкой 1,0 более важным, чем все остальные вместе взятые. Если да, то он увеличивает V1 так, чтобы выполнялось следующее неравенство:
если нет, то он преобразует его так, чтобы число рассматриваемых критериев было
решает, является ли второй по значимости критерий с оценкой V2 более значимым, чем все оставшиеся вместе взятые (следует повторение предыдущего процесса). Данный этап продолжается до (п— 1) критерия.
Результаты экспериментов показывают, что все эти методы в равной степени пригодны для обора экспертных заключений, но метод ранжирования требует меньших затрат времени. Каждый из методов имеет свою процедуру обработки получаемых данных для сведения их к единой шкале.15
Отметим, что экспертный метод становится сейчас весьма популярным в инженерной психологии. Очевидная его доступность и кажущаяся простота при поверхностном знакомстве создают иллюзию самых широких возможностей для решения с его помощью задач ИПП. Причем, к сожалению, обращают внимание не на принципиальные трудности использования метода в инженерной психологии, а на процедурные трудности. Именно поэтому, как отмечалось в литературе, в том числе относящейся и к инженерно-психологическим приложениям экспертного метода, основное внимание уделяется процедурам получения экспертных оценок и обработке результатов экспертного опроса, а не обоснованию их применимости к конкретной области исследования. По сути дела, в настоящее время намечены лишь некоторые отправные точки для эффективного использования экспертного метода в инженерной психологии. При этом работа ведется в двух направлениях: в направлении создания различных опросников и анкет16 и разработки нормативных шкал. Так, например, Г. В. Суходольский предложил шкалу экспертной оценки для оценивания средств контроля, управленияи рабочих мест операторов по совокупности «нженерно-психологических рекомендаций и результатов исследований:
Здесь xij — конечное множество частных критериев мощности N, разделенное на я непересекающихся подмножеств мощностью ki; ki, n и N — натуральные числа; ; хij принимает значение 1 или 0. Надо отметить, что аддитивный характер предлагаемой шкалы ограничивает возможности ее широкого использования для инженерно-психологических целей, ибо «.постулат достаточности линейного описания», лежащий в основе шкалы, применим для ограниченного числа случаев.
На пути широкого использования экспертного метода в инженерной психологии имеется еще одно существенное препятствие. Дело в том, что экспертные оценки могут интерпретироваться и интерпретируются в статистическом смысле как вероятности выполнения известных инженерно-психологических норм при изготовлении данного изделия. Возможность же разработки научно обоснованных инженерно-психологических норм и требований к их стандартизации определяется достигнутым уровнем и масштабами инженерно-психологических исследований, а также накопленным опытом их внедрения в промышленность. К сожалению, приходится констатировать, что достигнутый уровень пока еще не позволяет составить сколько-нибудь полный перечень таких норм.
В методологическом плане установка на широкое использование экспертного метода несомненно будет способствовать развитию такого направления ИПП, которое связано с разработкой всевозможных требований, рекомендаций, нормалей, анкет и тому подобных документов. В определенной степени эта тенденция нашла свое отражение в процессуальной концепции. Экспертный метод в инженерной психологии наиболее широко будет использован для оценки уже спроектированной деятельности, в то время как возможности его использования для ИПП весьма ограничены.
Принципиально новые возможности для решения проблемы проектирования деятельности возникли в связи с использованием системного и кибернетического подходов. Конкретным выражением использования системных и кибернетических концепций является, в частности, применение моделей как средства теоретического и экспериментального исследования.
Кибернетика, вскрыв существенные черты сходства в функционировании объектов живой и неживой природы, открыла широкие перспективы для развития кибернетического моделирования, в частности моделирования деятельности человека. С методологической стороны специфику современного инженерно-психологического исследования как раз и должно составлять моделирование, ибо оно, во-первых, непосредственно связано с усилением интеграционных тенденций в инженерной психологии, а во-вторых, выступает в качестве одной из необходимых предпосылок дальнейшего развития этих тенденций, создавая эффективные каналы связи между смежными науками.
Метод моделирования деятельности человека хотя и связан самым непосредственным образом с ранее рассмотренными методами решения проблемы проектирования деятельности, однако обладает такими отличительными чертами, которые позволяют рассматривать его как особый самостоятельный метод исследования. Роль моделирования в современных научных исследованиях настолько велика, что математическое моделирование рассматривается наряду с дедуктивным методом и экспериментом в качестве третьего «интеллектуального орудия». Благодаря синтетической природе метод моделирования содействует интеграции различных сфер формализованного и содержательного знания, позволяя наиболее оптимально сочетать строгие формализованные и нестрогие интуитивно-содержательные приемы познания в исследованиях.
Моделирование целесообразно использовать для:
1) получения основных представлений о характере деятельности человека в эргатической системе и создания языка для адекватного описания этой деятельности. Здесь исследуются принципы управления и обработки информации человеком в отдельных подсистемах и ищутся оптимальные частные характеристики этих подсистем;
2) подтверждения принципиальной возможности создания эрратической системы по определенной схеме и сопоставления определенных типов схем с целью выбора наиболее перспективных. Здесь определяется структура деятельности человека, отрабатывается и коррелируется взаимодействие элементов и подсистем эргатической системы и проверяется ее работоспособность в комплексе;
3) имитирования деятельности в условиях, максимально приближенных к реальным.
Таким образом, посредством моделирования можно решать как задачи, связанные с обоснованием требований к элементам системы со стороны оператора, так и задачи получения комплексной оценки эффективности тех или других вариантов структуры системы. Именно моделирование помогает добиться наиболее адекватного решения проблемы проектирования деятельности.
При построении моделей деятельности необходимо учитывать основные требования к создаваемым моделям; в противном случае снижается ценность последних, возникают ошибки и погрешности. Требования эти в основном таковы:
а) модель должна быть непротиворечивой в рамках моделирования процессов, способной вписываться в более общую модель и быть основной для детализации частных моделей;
б) модель должна выполнять определенные информационные функции, нести новые знания о структуре моделируемых процессов, обеспечивать прогноз их функционирования, выявление новых свойств этих процессов;
в) при реализации модели должны быть использованы самые современные технические средства. Важное требование к моделям деятельности заключается в том, что они должны адекватно отображать существенные свойства реальной познавательной и исполнительной деятельности. Лишь при этом условии создаваемые модели окажутся пригодными для прогноза эффективности того или иного вида деятельности и затрат времени на нее.
Однако при реализации метода моделирования приходится сталкиваться с рядом методологических проблем:
1. Расчленение процесса проектирования приводит к расчленению процесса моделирования. Разделение модели является методологической проблемой: при наличии сложных взаимосвязей между подсистемами разделение может привести к потере информации;
2. Разработчики подсистем и разработчики системы пользуются различными моделями;
3. Исследование характеристик системы в целом выполняется на основе предварительного анализа характеристик подсистем. Вместе с тем требования к подсистемам также можно сформулировать, лишь исходя из свойств системы в целом. Выход из порочного круга усматривается в организации последовательных приближений. Процесс проектирования и моделирования сложной системы оказывается циклическим;
4. Данные, по которым строится модель на начальных циклах проектирования, зачастую получают после небольшого числа экспериментов или на основе экспертных оценок, и поэтому они неточны. На последующих этапах неопределенность уменьшается, но не исчезает. Таким образом, моделирование в целях решения ППД реализуется, как правило, в условиях неопределенности исходных данных.17
Метод моделирования может быть реализован тремя способами: как физическое моделирование, как математическое моделирование или как разумное сочетание того и другого способов.
Физическое моделирование деятельности оператора предполагает в основном создание по определенным правилам экспериментальной модели эргатической системы (или ее подсистем мы), свойства которой должны таким образом детерминировать деятельность человека, чтобы основные ее характеристики соответствовали характеристикам деятельности в реальной системе. С точки зрения приложения к решению проблемы проектирования деятельности задача состоит в выборе нескольких альтернативных решений проблемы, создании соответствующих экспериментальных моделей для каждого решения, исследовании деятельности человека с этими экспериментальными моделями, сравнении полученных характеристик деятельности по определенным критериям. Таким образом, физическое моделирование, как правило, неразрывно связано с поиском методов постановки инженерно-психологического эксперимента я путей его совершенствования и автоматизации. Моделирование должно быть осуществлено с учетом динамики процесса и одновременного воздействия на этот процесс различных факторов.
По-видимому, нет необходимости останавливаться на общих вопросах постановки инженерно-психологического эксперимента и связанных с ним методических вопросах, так как они достаточно подробно изложены в соответствующих работах (см., например, [25], [59]). Обратим внимание лишь на некоторые новые тенденции в построении инженерно-психологического эксперимента, тесно связанные с широким привлечением ЭВМ и построением так называемых полунатуральных моделей. В ряде исследований было показано, что в этом случае можно в значительной мере преодолеть некоторые из трудностей прикладных задач проектирования (например, необходимость анализа и описания объекта управления с широко меняющейся структурой и параметрами, фиксации большого числа переменных в течение длительного срока, достаточно быстрой статистической обработки полученных данных). Накопленный в инженерно-психологических исследованиях опыт использования комплекса вычислительных устройств для решения определенных классов инженерно-психологических задач дает основание сформулировать требования к такому комплексу.
Определение класса задач при физическом моделировании представляется весьма существенным. Так, например, при обсуждении инженерно-психологического эксперимента, предпринятого для. проверки индивидуальных особенностей диспетчеров, было показано, что имитаторы в этом случае должны отличаться от имитаторов, предназначенных для других целей, например для определения надежности и т. д. Имитация в инженерно-психологических целях может быть определена как целенаправленный эксперимент на моделях рабочих ситуаций. При этом нет необходимости точно отражать реальную структуру, следует стремиться достигнуть психологической идентичности с рабочими действиями оператора.
Одним из методов определения целесообразности использования модели и макета того или иного уровня является нахождение следующего соотношения:
где LM —степень широты воспроизведения моделью (макетом) моделируемой (имитируемой) системы; КМ — постоянный коэффициент, находимый эмпирически; С—объем ассигнований на проект; Т — срок проектирования; N— численность группы, занятой проектом данной эргатической системы; α1 — ориентировочная оценка сложности проектируемой системы; α2 —степень разработанности методов проектирования данной эргатической системы.
Однако нахождение численных значений указанных параметров весьма затруднительно и пока возможно только путем экспертных оценок.
Укажем два возможных способа оценки АСУ при полунатурном моделировании: полномасштабный реальный эксперимент и методы имитации. Первый способ во многих случаях неприменим по той причине, что при разработке АСУ оценки требуются прежде, чем системы будут готовы для эксперимента.
Что касается второго способа, то можно выделить два общих метода имитации: динамический (имитация в реальном времени) и цифровой (имитация в ускоренном масштабе времени). При динамической имитации операторы выполняют свои задачи и искусственно воспроизводятся только технические элементы АСУ в целях обеспечения динамической информации для действий операторов. Динамическая имитация в общем смысле означает преодоление ограничений пространства, оставляя временные ограничения. Для преодоления последних человеческий фактор в системе необходимо существенно ограничить путем искусственной имитации процессов решений, осуществляемых человеком. Это и составляет основу цифровой имитации. Отличие динамической имитации от цифровой заключается в основном в том, что в первом случае человек-оператор непосредственно выполняет свои функции, а во втором — основные его функции имитируются с помощью ЭВМ.
К недостаткам динамической имитации обычно относят: высокую стоимость; ограничения, накладываемые имеющимся оборудованием и общим уровнем исследования системы; кратковременность исследований и ограниченный выбор проверяемых условий; вариативность, свойственную характеристикам человека, что может затруднить сравнение между системами.
К основным преимуществам цифровой имитации относят: способность осуществить оценку АСУ со скоростью, значительно превышающей скорость динамической имитации; способность к воспроизведению имитации при тех же самых переменных; получение количественной оценки эффективности системы с точностью, которая не достижима при динамической имитации; способность к имитации при большом числе переменных; способность имитировать АСУ как целое; возможность учета при имитации характеристики оборудования, находящегося в стадии проектирования; отсутствие большого числа квалифицированного персонала.
К основным недостаткам цифровой имитации можно отнести следующие: ввиду отсутствия человека-оператора она не может быть использована для исследования конкретных инженерно-психологических проблем; при отсутствии математических моделей деятельности осуществление цифровой имитации требует значительной предварительной работы по подготовке машинного эксперимента, связанной с получением соответствующих математических моделей деятельности.
Интересный подход к исследованию и оценке сложных эргатических систем, имеющих стохастическую природу, представляет собой имитация на основе метода Монте-Карло, точнее, его модификация для эргатических систем, предложенная Зигелем и Вольфом. Подобная имитация посредством ЭВМ является в настоящее время эффективным средством изучения эргатических систем при воздействии изменяющихся во времени факторов. Еще раз подчеркнем, что как при реализации имитации по методу Монте-Карло, так и при цифровой имитации постановка эксперимента связана самым тесным образом с решением задачи математического моделирования деятельности.
Физическое моделирование получило широкое распространение в практике инженерно-психологических исследований и продолжает развиваться в настоящее время. В эксперимент органически включаются достижения теоретической и практической деятельности. Современное производство позволяет создать для инженерно-психологического эксперимента совершенную техническую базу, что в значительной степени увеличивает его познавательную силу и делает его надежным методом исследования. Тем не менее реализация метода физического моделирования связана с определенными трудностями.
Действительно, для каждого конкретного эксперимента нужен, как правило, целый комплекс аппаратуры как специального, так и более общего назначения. Создание этого комплекса или экспериментальной установки требует нередко длительной напряженной работы, затраты значительных средств и по этим причинам зачастую практически оказывается невозможным. В свою очередь специфика каждой конкретной установки накладывает отпечаток на эксперимент, по крайней мере, в двух направлениях. Во-первых, она определяет, как правило, более или менее односторонний характер получаемой информации. Во-вторых, она нередко приводит к тому, что наиболее интенсивный сбор информации ведется не там, где это требуется характером деятельности, а там, где есть достаточно надежные и эффективные орудия для этого сбора. Еще одна трудность заключается в том, что выбор для исследования посредством физического моделирования нескольких альтернативных схем организации деятельности из практически неограниченного множества возможных сам по себе представляет далеко не простую задачу, требующую для своего решения привлечения каких-либо других методов. Быстрый просмотр значительного числа альтернатив при физическом моделировании возможен лишь для очень простых случаев, так как переход от схемы к схеме, изменение параметров требуют построения новых экспериментальных установок, что не всегда возможно по приведенным выше соображениям.
Наконец, из-за временных ограничений при разработке системы не всегда может быть поставлен и полный инженерно-психологический эксперимент. Однако, несмотря на указанные ограничения, физическое моделирование остается одним из главных методов инженерно-психологического исследования и оказывает свое влияние на развитие любого другого метода. Именно на основе развития точного эксперимента стал возможен подход к решению проблемы проектирования деятельности с использованием математического моделирования деятельности. В инженерно-психологических исследованиях последних 20—25 лет этот метод занимает видное место. В настоящий момент математические модели «выступают как составная часть самой психологической теории... Математика служит в качестве средства связи психологии с другими науками и средства ее связи с практикой. Это последнее особенно очевидно, когда речь идет об инженерной психологии, поскольку, пользуясь ее данными, инженер должен производить те или иные расчеты, касающиеся деятельности человека в системе контроля (и управления). Но такие расчеты могут быть произведены только в том случае, если данные описаны языком, позволяющим сделать это» [44, с. 35].
Под математическим моделированием имеется в виду исследование деятельности человека-оператора путем построения ее математического описания, ее математических моделей и их последующего изучения.
Под математической моделью (ММ) деятельности оператора будем понимать совокупность соотношений (например, формул, уравнений, неравенств, логических условий и т. д.), которые связывают характеристики деятельности с параметрами соответствующей подсистемы (или системы в целом), исходной информацией и начальными условиями и способы изоморфно или гомоморфно отразить свойства деятельности человека в данной системе.
Обратим внимание на некоторые стороны метода математического моделирования, существенные в плане решения проблемы проектирования деятельности.
1. В процессе разработки сложных систем выявляются и описываются разнородные подсистемы и элементы, в которых протекают разные процессы, функционируют разные механизмы. Чтобы оценить и проанализировать всю систему в целом, необходимо установить связь между этими подсистемами и элементами, соединив в едином теоретическом описании различные процессы и механизмы. Это требует описания всех подсистем и элементов на одном языке посредством ММ. «Общим языком для всех специалистов,— указывает Б. Г. Ананьев,— все больше становится язык кибернетики и теории информации, с помощью которого можно в допустимых пределах найти общее в работе человека и автомата как управляющих систем или своеобразных кибернетических машин, определить эффективные условия передачи информации от человека « машине и от машины к человеку, оптимальные характеристики управления и регулирования во всей системе» [2, с. 24], т. е., по нашему определению, с достаточной степенью полноты решить проблему
2. Строгость математического подхода заставляет четко формулировать закономерности деятельности человека-оператора. Математическое моделирование открывает гораздо более широкие возможности по сравнению с возможностями, которые обеспечивает проведение инженерно-психологического эксперимента. Оно позволяет в более широких пределах проверять гипотезы, точнее судить о степени полноты и истинности имеющихся представлений, предсказывать существование новых явлений, выявлять необходимость постановки новых экспериментов и т. д.
3. Использование метода математического моделирования позволяет привлечь к инженерно-психологическим исследованиям, в том числе и к решению проблемы проектирования деятельности, мощный арсенал современных быстродействующих электронных вычислительных машин.
Таким образом, для решения задач ИПП деятельности оператора используется система методов. При этом методы, составляющие систему, не просто механически дополняют друг друга, но и диалектически взаимодействуют. Однако взаимодотюлни-мость и взаимодействие методов не снимают доминирующего влияния одного из них.
Известно, что методы формируются под воздействием концепций, господствующих в той или иной период развития знания. Поэтому в разное время доминирующее значение может приобретать тот или иной метод (группа методов).
Для современного этапа развития инженерно-психологического исследования характерно использование методов, в основе которых лежит формализованное описание деятельности человека-оператора, особенно метода математического моделирования. Инженерная психология уже вступила на путь математического моделирования деятельности, но испытывает на этом пути много серьезных трудностей, причем зачастую не технического, а методологического порядка. К этим трудностям относятся сложные аспекты и противоречия в понимании природы метода математического моделирования. Поэтому целесообразно уточнить те пункты, которые являются отправными при использовании метода математического моделирования деятельности в процессе инженерно-психологического проектирования.
- Оглавление
- Раздел I психология труда г л а в а 1 история психологии труда, ее предмет и задачи
- § 1. Предмет психологии труда
- § 2. История возникновения и развития психологии труда
- § 3. Задачи психологии труда
- § 4. Понятие и критерии профессиональной успешности
- § 5. Пути становления гармонии между человеком и профессией
- Глава 3. Психологическое изучение профессий
- § 6. Профессиография
- § 7. Изучение профессий с позиций системного подхода
- § 8. Методы психологического изучения профессий
- Профессиографические методы
- IV. Причины отклонений
- V. Принятие решения
- VI. Ошибки
- Личностные методы
- Алгоритмический метод описания трудового процесса
- Структурный метод
- Системный анализ
- Глава 4. Профессионально значимые свойства и их динамика
- § 9. Индивидуально-типологические свойства
- § 10 Сенсорные и перцептивные свойства
- § 11. Аттенционные свойства
- § 12. Психомоторные свойства
- § 13. Мнемические свойства
- § 14. Имажинитивные свойства
- § 15. Мыслительные свойства
- § 16. Волевые свойства
- Глава 5 формирование профессиональных умений и навыков
- § 17. Навыки, умения, их классификация
- § 18. Этапы формирования навыков
- § 19. Тренировка и тренажеры
- § 20. Интеллектуальные умения
- § 21. Критерии обученности
- § 22. Психологические предпосылки переучивания
- Глава 6 мотивы профессиональной деятельности
- § 23. Классификация и структура мотивов
- § 24. Методы исследования мотивов
- Глава 7. Состояния человека в труде
- § 25. Психические состояния в трудовой деятельности и их классификация
- § 26. Состояние утомления
- § 27. Состояние монотонности
- § 28. Эмоциональное напряжение
- § 29. Состояние психологической готовности к деятельности
- § 30. Условия труда и психические состояния человека
- § 31. Индивидуализация условий труда
- § 32. Методы оценки психических состояний человека
- Глава 8 прогнозирование успешности деятельности
- § 33. Диагностика способностей и прогнозирование успешности деятельности
- § 34. Этапы разработки системы прогнозирования успешности деятельности
- § 35. Требования к процедуре исследования профессионально значимых свойств
- 1. Выделение психологического содержания в профессиональных задачах диспетчера увд
- II. Требования к психике диспетчера увд
- Требования к сенсорным и перцептивным свойствам
- Требования к аттенционным свойствам.
- Требования к мнемическим свойствам.
- Требования к имажинитивным свойствам.
- Требования к мыслительным свойствам.
- Требования к психомоторным свойствам.
- Требования к речевым и коммуникативным свойствам.
- Эмоционально-волевые свойства.
- Раздел II
- Глава 1 инженерная психология как наука
- § 1. Определение инженерной психологии
- §2. Цель и стратегия инженерной психологии
- §3. Задачи инженерной психологии
- Глава 2 инженерно-психологическое проектирование деятельности
- § 4. Постановка проблемы инженерно-психологического проектирования деятельности
- § 5. Антропоморфная и процессуальная концепции инженерно-психологического проектирования
- § 6. Системно-антропоцентрическая концепция инженерно-психологического проектирования
- IV. Разработка обслуживающей подсистемы
- V. Достижение заданных надежности и эффективности функционирования системы
- VI. Разработка дистанционной подсистемы
- Г л а в а 3 методы инженерно-психологического проектирования деятельности
- § 7. Качественные методы
- § 8. Количественные методы
- § 9. Метод математического моделирования деятельности при инженерно-психологическом проектировании
- Г л а в а 4
- § 10. Организация взаимодействия человека с эвм
- §11. Инженерно-психологические вопросы организации диалога «человек — эвм»
- § 12. Инженерно-психологическое проектирование и оценка устройств вывода информации из эвм
- § 13. Инженерно-психологическое проектирование и оценка устройств ввода информации в эвм
- § 14. Анализ и синтез многокомпонентных систем отображения информации
- * * *