7.4. ПРОБЛЕМЫ  МНОГОУРОВНЕВОЙ АДАПТАЦИИ СРЕДСТВ  ИНФОРМАТИКИ  В  ОБУЧАЮЩИХ СИСТЕМАХ

Особое значение приобретает разработка эргономических и инженерно-психологических принципов повышения эффективности использования информатики в учебном процессе. Долгое время создание ЭВМ и их программно-математической базы шло независимо от изучения психологических особенностей использования ЭВМ.

Приводимые здесь инженерно-психологические исследования посвящены разработке некоторых новых путей организации информационного взаимодействия студента с ЭВМ. Для особо трудных условий учебы предлагается индивидуально-оперативная адаптация, связанная с учетом конкретного состояния человека при уточнении распределения функций между ним и средствами информатики, в частности АОС. Для каждого из предлагаемых уровней адаптации разработаны математические модели [16).

Инженерно-психологический анализ информационных систем и АОС проводится также по многоуровневому принципу. На низшем уровне определяются психологические требования к отдельным элементам информационных средств АОС (приборам, индикаторам), таким, как форма указателей, размеры и конфигурация шрифтов, яркость сигналов На следующем уровне рассматривается в целом отдельный прибор или пакет информации (формуляра), выводимой иа дисплей, Третий уровень — это анализ всего комплекса средств отображения информации, используемых в АОС. Наконец, наиболее высокий уровень составляет анализ процессов информационного взаимодействия между людьми, опо-вредованиого сложным информационным комплексом, включающим разнообразные ередства сбора, обработки, хранения и отображения данных.

Системное применение принципов многоуровневой взаимной адаптации человека и машины и анализа информационных средств н систем на указанных уровнях позволило выдвинуть проблему построения перспективных систем адаптивного информационного взаимодействия типа гибридного интеллекта.

Индивидуальная адаптация информатики, другой техники к человеку представляет собой гуманистическую миссию инженерной психологии. Индивидуальная адаптация средств деятельности к человеку может использоваться в следующих случаях: вместо профессионального отбора, если все существенные индивидуальные различия могут быть скомпенсированы; вместо обучения, когда адаптивность компенсирует отсутствие профессиональных навыков; наиболее часто — для расширения круга доступных индивиду-оператору функций в нормальных и особенно экстремальных условиях и для улучшения значений критериев оценки деятельности в нормальных условиях.

Во всех случаях индивидуальная адаптация направлена иа снижение реальной сложности решения задач. При этом априорные знания о решении каждой задачи, советы, хранящиеся в ЭВМ или модифицируемые ею, должны представляться человеку с категоричностью, адекватной их достоверности в каждом конкретном случае, и в форме, учитывающей индивидуальные психофизиологические и личностные особенности студента

В эпоху иаучио-техиического прогресса массовое распространение получают профессии, связанные с контролем технологических процессов и упраилеиием ими В результате все большее число етудеитов инженерных специальностей готовится к операторской и диспетчерской деятельности, важным элементом которой является быстрое и надежное восприятие информации, в первую очередь зрительной. Высокая потребность производства в операторах ограничивает возможности отбора людей на эту профессию. Методы адаптации средств отображения информации к человеку позволяют успешно работать в качестве операторов даже людям, страдающим серьезными нарушениями зрительной системы. В то же время существует немало ситуации, когда сама постановка вопроса об отборе людей совершенно неприемлема. Это относится, в первую очередь, к организации обучения — необходимо обучать детей и студентов с любыми аномалиями зрения. Современные информационные системы позволяют широко варьировать характеристики предъявляемой информации и успешно осуществлять индивидуальную адаптацию ее к самым различным потребителям,

В настоящее время ииженерио-психологическая адаптапия техники  к человеку-оператору ограничивается,  как правило,

только двумя уровнями — тотальным и контингентным. Иначе говоря, прн проектировании информационных систем учиты-оаются либо общие (тотальные) психологические закономерности, либо среднестатистические характеристики того контингента людей, который типичен для работы в данном классе систем. Однако опыт показывает, что организация технических средств и условий деятельности операторов высоких иерархических ступеней в АСУ на основе таких среднестатистических данных нередко приводит к большим потерям, поскольку принципы отбора операторов и применяемые конструкторами справочные инженерно-психологические данные не согласованы между собой, они лежат в непересекающихся областях. Другими словами, конструкторы ориентируются иа некоторые усредненные справочные психологические и психофизиологические характеристики, которые существенно отличаются от характеристик тех индивидов, которые реально работают в созданной системе. Постоянно расширяется число систем, важным условием успешного функционирования которых является учет типологических (групповых) и индивидуальных особенностей операторов.

Для выбора оптимального уровня адаптации необходимо знать распределения существенной для работы с информационной системой психологической характеристики для индивида, типологической группы, контингента или популяции в целом При выборе оптимального уровня адаптации информационной системы к операторам будем исходить из предположения, что относительно каждого индивида мы знаем наиболее существенную психологическую характеристику ф, а относительно всего множества индивидов предполагается известным распределение индивидов по этой характеристике так, что число индивидов, обладающих характеристикой ф в пределах от ф до "ф-|- flty, составляет dN = = F (ф) dty,   а  общее  число  индивидов  рассматриваемого  множества  N =

= J Z7 (Ф>

Ниже мы будем говорить о средстве деятельности или о приборе с параметром Мр. подразумевая под этим, что прибор сконструирован с расчетом на икл,и-внда с характеристикой ф — ф0, так что последний развивает на этом приборе наибольшую эффективность по сравнению с индивидами, обладающими характеристиками, не равными ф0.

Для оценки эффективности деятельности на этом приборе введем функцию эффективности Q (ф, ф0), которая при каждом фиксированном % является неотрицательной функцией ф Физический смысл функции эффективности (всякий раз получающей свою интерпретацию в зависимости от конкретного вида деятельности) состоит в отражении информационной производительности, развиваемой индивидом с характеристикой ф на приборе с параметром -ф0. т е на приборе, созданном в расчете на индивида с характеристикой ф г-, ifo Если рассмотреть два прибора, обладающих разными то в принципе функциональная зависимость от ф может меняться от прибора к прибору Для простоты предположим, что зависимость Q (ty, %) от носит параметрический характер Таким образом, мы предполагаем, что Q (ф, %) является неотрицательной функцией двух аргументов ф н -фо, от которой (по мере надобности) мы будем требовать в дальнейшем удовлетворения тем или иным условиям, например непрерывности, существования частных производных

Кроме того, смысл, вкладываемый нами в функцию эффективности, требует, чтобы при ф = лр0 эффективность Q (ф, "фо) обладала глобальным максимумом, иначе говоря, имело место следующее соотношение:

Это условие отвечает тому обстоятельству, при котором конструкторы, создающие прибор, ориентируются на то, чтобы индивид с характеристикой ф -развивал максимальную эффективность на данном приборе

Естественно оценивать качество данного прибора по средней эффективности работы с ним всех членов рассматриваемого множества М, т. е. по величине

Заметим, что Q (ф0) =- J Q (ф, ф0) F (ф) cfy полная эффективность, развиваемая множеством индивидов М, которая также может служить оценкой качества данного прибора. Как Q (ф), так и 0 (ф0) являются функциями от ф0 (параметра прибора), а поэтому можно и дблжно выбирать такое значение параметра прибора ф0, чтобы максимизировать Q (ф0) либо - 0 (ф) (кстати, последние величины достигают экстремума при одном и том же ф0). В выборе оптимального (доставляющего максимума Q (ф0)) значения параметра прибора фо как раз состоит задача адаптации средств деятельности к данному множеству ннднаидов. Однако иа практике конструкторы часто ориентируются на среднестатистического представителя некоего множества индивидов, которого, впрочем, может и вообще не существовать, т. е. на величину

Допускается при этом, по-видимому, что ф и есть то самое оптимальное значение параметра прибора, к которому следует стремиться, это, однако, не всегда верно.

Проиллюстрируем сказанное на примере, условившись предварительно, что в случае, когда прибор ориентирован на ф, будем говорить о тотальной адаптации по средней величине (ТАСВ). а в случае, когда прибор сконструировав с ориентацией на закон распределения F (ф), — о тотальной адаптации с учетом закона распределения (ТАЗР).

Пусть Q (ф, ф0) достигает своих экстремумов по Фо (пРи фиксированном 1р) при фо, не зависящем от ф Например, такое положение имеет место, еслк функция О 0!>. %) представим а в виде

Очевидно, что в этом случае Q (ifo) достигает своих, экстремумов прн тех же значениях ф0, что и функция Qi (ф0). Пусть при ф0—ф£ и ф0 ^ фд достигаются глобальные максимум и минимум. Если теперь оказывается, что распределение таково, что ф — ф£, то, очевидно, значения для ТАЗР и ТАСВ совпадают. Однако вполне может оказаться, что $ ф ф£ и даже ф — фб- В этом случае значение средней эффективности работы Q, определяемое согласно ТАСВ, всегда меньше значения соответствующего ТАЗР, а при ф ^ ф5 ТАСВ (иначе говоря, прибор, рассчитанный на среднего человека из М) обеспечивает наименьшую возможную эффективность работы.

Следует отметить, что когда О (ф, ф0) удовлетворяет условию (7.1), оптимальное значение характеристики прибора оказывается инвариантным к распределению F (ф). Однако в более общем случае это не всегда так, и оптимальное значение ф0 существенным образом зависит от распределения членов множества М по характеристике ф, т. е. от F (ф). Проиллюстрируем иаше утверждение на простом примере.

Пусть ф и ф0 принимают только неотрицательные значения, а функция эффективности

 

Нетрудно видеть, что функция Q (ф, %) удовлетворяет всем условиям, налагаемым иа функцию эффективности, причем максимум по ф (при фиксированном ф0) достигается, как и требуется, при ф— ф0 и Q (ф0, ф0) - е-1.

Рассмотрим кусочно-равномерные распределения, заданные следующим соотношением:

Заметам, что, вообще говоря, разным Д ^ О соответствуют различные распределения F (ф). При Д ~ о F (i|j) представляет собой дельта-фуикцию. '' Среднее качество работы в данном случае определяется как

Выполнив интегрирование, получим

Можно показать, что эта функция имеет максимум прн некотором ipg < Д, причем Фо может быть найдена из решения следующего уравнения:

Таким образом, оптимальная (т. е обеспечивающая наибольшее значение среднего качества работы с данным прибором) характеристика Ир% может зависеть от характера распределения F (ф). В частности, в данном примере фЗ зависит от Д — единственной характеристики распределения. Зная априори Д, легко можно найти оптимальное значение параметров ф^. Отметим, что для рассмотренного случая Q (ф) — 0,2 (средняя эффективность в случае ТАСВ), я Q (Ф5) = 0,31 (средняя эффективность в случае ТАЗР), так что О (Ир) незначительно уступает оптимальному значению.

В плане проблемы многоуровневой адаптации существенным является вопрос о выборе специальной структуры оперативных средств для решения некоторого класса задач определенным контингентом студентов. Этот вопрос соответствует ранее введенному понятию контингентной адаптации.

Мы будем говорить о контингентной адаптации всякий раз, когда в ходе поиска оптимума эффективности оперативного управления речь идет не обо всем множестве индивидов М, а лишь о некой его части С математической точки зрения, анализ методов тотальной и контингентной адаптации является практически тождественным, поэтому мы сразу перейдем к рассмотрению индивидуальной адаптации. В этом случае рассматривают одного единственного представителя множества М, к которому приспосабливаются средства оперативного управления.

Если характеристика 1р рассматриваемого индивида известна и фиксирована (не меняется во времени), то эффективность его деятельности с дгнным прибором может быть без труда получена на основе функции Q (ф, ф0) простой подстановкой 8 Q №. *М значения ф, которым обладает данный индивид. Цель при этом состоит в отыскании прибора с таким значением параметра который обеспечивает максимум функции эффективностн работы данного индивида. В математическом плане эта задача сводится к отысканию максимума (при фиксированном значении ф) функции Q (1(j, ф0).

Таким образом, максимальная эффективность работы рассматриваемого члена из М равна max Q (ф, фо).

Однако в реально существующих ситуациях чаще всего характеристика 1р рассматриваемого индивида изменяется, причем о законе ее изменения может

быть, например, известна функция распределения / (ф) значений, которые принимает ф. Эта функция может зависеть также от времени. Как и всякая другая, функция распределения It ОЮ Для каждого момента времени удовлетворяет условию нормировки

Случай непостоянного ф> приводит нас к понятию индивидуально-оперативной адаптации, которая заключается в выборе в каждый момент времени такого значения параметра ф0 (t) прибора, при котором, например, можно максимизировать значение эффективности работы с прибором на заданном интервале времени от t1 до t2.

В частности, когда распределение ft (ф") не зависит от времени, в плане индивидуально-оперативной адаптации может быть поставлена задача об отыскании такого значения периметра щ прибора, которое обеспечивает максимум средней эффективности работы с прибором данного индивида. Математически это

эквивалентно отысканию максимума по ф0 величины | / (ф) Q (ф, фо) (Зф. При этом максимальное среднее качество работы будет равно max   f (ф) Q (ф, ф0) 4ф.

В качестве еще одного примера мы рассмотрим ситуацию, когда характеристика ф может принимать конечное число дискретных значений фь фа. фз< 'Фт-Предположим еще. что ф может меняться только п дискретные, равно отстоящие (скажем, на At) моменты времени, так что на интервале от /, до t\ + At значениеф остается постоянным (/ ^ 1, 2, 3, 4. ...). Значение, которое принимает ф на /-м

временном интервале (/(, -f- Лг), обозначим через ф>'. Тогда средняя эффективность работы за п тактов (с п, до л, -f- л) определяется выражением

Так как Qn (фо) зависит от ф5, то естественно выбрать такое значение ф0,

при котором можно максимизировать величину Q (фо)-

Пусть, например, вероятность того, что ф> примет некое значение, зависит только от значения, которое ф принимала на предшествующем временном интервале, и пусть эта вероятлпгт:> не заярсит от времени Инлче голоря, процесс принятия различных значений описывается стандартной марковской цепью с матрицей переходных пероятносгей P — ^ptk^r где pik ■ вероятность того, что на данном временнбч интервале ф примет значение, равное фа, прн условии, что на предшествующем интервале ф имело значение ф,-

Допустим, что Ptk — pki- В этом случае соответствующая марковская цепьоказывается эргодичгюй, так что существуют финальные вероятности того, что фпримет некое значение ф; (/ — 1, 2 т), не зависящее от начального состояния.

Обозначим финальные вероятности Rt, тогда для них имеем следующую систему уравнений:

В рассмотренном случае, по-видимому, имеет смысл оценивать качество работы оператора по критерию Q (ф„) = lim Pn№o). г&е Qn №>) задается выражением (7.2), при этом п-+а>

Таким образом, работа рассматриваемого индивида окажется наиболее эффективна с прибором, параметр ф„ которого такой, что доставляет максимум

величине £]. #iQ(\|>j, ф0), при этом средняя эффективность работы оператора (=1

в частности, если функция эффективности определена согласно соотношению

Q (Ф. ^о)- (Ф'фо) е-*'**, то легко подсчитать, что максимальное среднее значение эффективности в этом случае равно е-1.

Отметим, что некоторые методы исследования нндивидуальио-оперптивной адаптации без труда могут быть использованы в случае тотальной н контингентной адаптации. Так, если в условиях примера, рассмотренного выше, известно, скажем, что Л меняется от времени детерминированным образом, т. е. Л (t) есть некоторая известная функция времени t, то для наиболее эффективной работы всего коллектива необходимо, по-видимому, снабдить приборы устройством, которое автоматически меняет ф0 так, что Л (/) ф d\fy = 1,73. В том случае, когда зависимость от времени носит стохастический характер, \(ju должно непрерывно (или, скорее, по результатам, усредненным за короткие интервалы разбиения) изменяться в целях максимизации или стабилизации на заданном уровне показателей учебной деятельности студентов.

i»   - 11

1 -