Содержание к диссертации
Введение
Глава 1. Анализ деятельности пилотов, выполняющих полеты на высокоавтоматизированных ВС 12
1.1. Отличительные черты ВС последнего поколения 12
1.2. Особенности принятия решения пилотом в полете 25
1.3. Определение перечня опорных фрагментов деятельности (ОФД) пилота при эксплуатации высокоавтоматизированных ВС 40
Выводы... 52
Глава 2. Метод компьютерного обучения принятию решений пилотом и особенности формирования офд принятия решений 54
2.1. Классификация видов задач принятия решений в полете 54
2.2. Проблема поиска эффективных путей формирования ОФД. Анализ существующих теорий научения 59
2.2.1. Функциональная теория научения (и ее модификации) 64
2.2.2. Классическая (павловская, условно-рефлекторная) теория научения 67
2.2.3. Когнитивная теория научения (и ее модификации) 70
2.2.4. Неявное обучение
2.3. Компьютерное обучение пилотов принятию решений 74
2.4. Методы контроля уровня профессиональной подготовки пилотов 87
Выводы 97
Глава 3. Проверка и опыт использования результатов исследования 100
3.1. Методика построения обучающей системы 100
3.2. Подготовка эксперимента 102
3.2.1. Подбор исследуемых студентов-пилотов 103
3.2.1. Функции экспертов, их количественный и качественный состав 105
3.2.3. Создание упражнений и тестов для формирования ОФД - принятия решений и определения уровня его состояния 107
3.2.4. Планирование эксперимента
3.3. Организация и проведение экспериментального Исследования 124
3.4. Обсуждение результатов 136
Выводы 139
Заключение 141
Литература
- Особенности принятия решения пилотом в полете
- Проблема поиска эффективных путей формирования ОФД. Анализ существующих теорий научения
- Компьютерное обучение пилотов принятию решений
- Функции экспертов, их количественный и качественный состав
Особенности принятия решения пилотом в полете
Контролируя полет самолета, пилоты должны постоянно пытаться выяснить то, что делают компьютеры. Кроме того, автоматизация требует, чтобы пилоты вручную вводили большое количество информации в компьютеры перед полетом. Это также увеличивает интеллектуальную нагрузку, вызывая необходимость постоянно проверять точность этих данных. С увеличением количества процедур, требующих от пилота ввода, проверки и перепроверки информации, вводимой в компьютер, увеличивается также и вероятность ошибки пилота.
Всякий раз, когда пилот не находится в контуре управления он часто не готов принять управление полетом самолета в случае отказа автоматической системы.
Эта проблема связана с тем, что пилот, не находящийся в контуре управления, не получает обратной связи через систему управления относительно состояния различных систем ВС. Небольшие изменения в динамике управления (таких, например, как уменьшение мощности двигателей или перемещение груза), скорее всего, не будет замечено пилотами, если самолет управляется бортовым компьютером. Кроме того, при управлении ВС бортовым компьютером, у пилотов существует устойчивая тенденция к снижению частоты проверки показаний приборов, указывающих на параметры полета, потому что они предполагают, что система управления полетом (FMS -Flight Management System) делает эту работу безошибочно.
Члены экипажа также теряют навыки пилотирования, как и другие виды навыков, когда большинство этапов полета выполняет бортовой компьютер. Некоторые авиакомпании поощряют полеты с помощью автопилота, в том числе и для выполнения автоматической посадки, потому что они более экономичны и комфортабельны для пассажиров. Кроме того, системы предупреждения могут делать ошибки. Если они слишком чувствительны, то это приведет к ложным тревогам; то есть они будут посылать сигнал тревоги, когда нет никаких отклонений от нормы. Если они малочувствительны, то они пропустят критические ситуации и, таким образом, не выполнят свои функции. Оба варианта снижают эффективность их работы в полете и могут даже привести к АП. Имеется, по крайней мере, 4 случая, когда самолеты потерпели катастрофы на взлете из-за того, что закрылки не были выпущены, и бортовой компьютер не предупредил об этом пилотов [112, 152].
Важно правильно распределить и согласовать функции человека и машины в связи с изменением содержания деятельности. Бортовые ЭВМ могут выполнять вместо человека отдельные его функции по приему и переработке информации, но обеспечить функционирование системы с учетом всех возможных ситуаций может только человек.
Возникает проблема распределения функций между человеком и машиной с целью создания оптимально сбалансированной системы. Кратко рассмотрим состояние проблемы. На рис. 1.5 показаны четыре фазы обработки информации. Последовательно обсудим задачи, которые обычно встречаются на каждой из этих фаз. Сбор информация
Сбор информации. Для эффективного и безопасного управления самолетом пилоту постоянно требуется информация о выполнении полета и положении ВС в пространстве. Эта информация должна быть ему представлена в легко интерпретируемой форме. В табл. 1.1 показано целесообразное распределение функций людей и машин по восприятию и переработке определенных типов информации в соответствии с их возможностями.
Как можно видеть из табл. 1.1, люди обладают блестящими способностями при интерпретации визуальной и звуковой информации и значительно превосходят в этом машины, особенно когда информация замаскирована шумом или когда изменения являются небольшими. С другой стороны, машины лучше при обнаружении длин волн вне диапазона человеческих чувств.
Обработка информации. Следующая таблица содержит элементы, касающиеся обработки информации и указывает на относительные возможности людей и машин при выполнении этих специфических задач.
Как видно из табл. 1.2 главное различие возможностей обработки информации между людьми и машинами лежит на определенном уровне. Машины лучше в запоминании определенной информации, быстрого её восстановления, так же как в выполнении вычислений и использования установленных правил для генерации решений. С другой стороны, люди способны почти точно к противоположным действиям. Они лучше помнят принципы, чем факты, и они запоминают медленно и часто неточно.
Принятие решений. Эта составная часть модели обработки информации во многом похожа на этап обработки информации. Проблемы рассуждения при выборе решения также играют на этом этапе значительную роль. Это -область, в которой люди имеют абсолютное преимущество перед машинами.
Из табл. 1.3 следует, что людям необходимо дать приоритет в принятии решений, когда имеет место неопределенность ситуации. Машины принимают правильные решения, когда правила и состояния известны, но они не могут это сделать так же хорошо, как и люди в ситуации неопределенности. Кроме того, человек в состоянии расставить приоритеты
Проблема поиска эффективных путей формирования ОФД. Анализ существующих теорий научения
Есть вторая причина, из-за которой люди не в состоянии использовать вероятность, характеризующую ту или иную информацию для распознавания и прогнозирования ситуации, она объясняется степенью надежности информации. Очевидно, некоторая информация бывает весьма надежна: визуально обнаруженные ориентиры на земле при отличной видимости или запах дыма в кабине. Для других надежность может быть несколько (иногда существенно) меньше: чтения информации с локатора при сильных помехах, например, в условиях грозовой деятельности или визуальное опознание тех же ориентиров в дымке при плохой видимости. Некоторая информация может иметь небольшую надежность, например: устное сообщение с другого самолета, которое пилот слышит в условиях сильных помех, или данные о пространственном положении, полученным через вестибулярный аппарат. Тем не менее, объединяя множество информационных источников, которые изменяются по степени их надежности, люди следуют эвристическому правилу, которое иногда формулируется примерно так - «может быть», «как будто» (As на рис. 1.7) [154].
В экстремальной ситуации важно получить информацию от всех информационных источников, которые позволяют выбрать эвристическое правило. Источники, предоставляющие информацию, которую можно интерпретировать как - «может быть», «как будто» при одинаковой их надежности или при меньшей степени их надежности «обесценивает» эти информационные источники. Часто источники с менее надежной информацией субъективно расцениваются как оптимальные при оценке общей надежности [118,138].
Вместо того, чтобы использовать надежность сигнала, как основной критерий при выборе той или иной гипотезы, человек чаще сосредотачивает внимание на той информации, которая физически является более существенной (более громкой, более яркой, более новой, видимой прямо перед собой и легко интерпретируемой [150] и на той информации, которая подтвердит гипотезу, которая была уже использована на практике или в процессе обучения и усвоена (соответственно 8 и С, на рис. 1.7). Если эта информация случайно, что также происходит или в соответствии с конструктивными особенностями надежна, то оценка ситуации будет точна и адекватна. Но если она не надежна, и произведенная с их помощью оценка ситуации неправильна, тогда даже лучшее из намеченных решений может привести к серьезному отклонению, потому что оно основано на неправильной оценке состояния системы «экипаж - ВС - среда».
Как только оценка ситуации произведена, то осуществляется следующий этап формулировка решения относительно того, какое действие необходимо предпринять. Как вариант, решение может просто состоять из выбора, суть которого состоит в том, чтобы искать дополнительную информацию, такой вариант обозначен как обратная связь на рис. 1.7. Во всех случаях пилот, принимающий решение, должен выбрать действия с самым благоприятным ожидаемым результатом - самой высокой ожидаемой полезностью. Иногда эти действия просты, если ситуация диагностирована с уверенностью, и нет никакого сомнения в выборе возможно лучшего действия ("я должен приземлиться на ближайшем аэродроме и не лететь дальше"). Однако, во многих случаях выбор возможных действий гораздо менее очевиден. Это происходит также и потому, что оценка ситуации оставляет некоторую неопределенность, которая будет сформулирована пилотом. Например, «80% шансов того, что топливо израсходовано, но так как я летел не очень долго и заправился горючим в достаточном количестве и существует 20% шансов того, что топливный расходомер самолета неисправен». Сложность принятия решения может состоять также в том, что последствия выбора пилотом действий не могут быть обоснованы с достаточной уверенностью, например: "Если попробую произвести вынужденную посадку немедленно, имеется большая вероятность совершить ее благополучно, но абсолютно не уверен". Формально, эта ситуация может быть представлена в виде матрицы решений, изображенной на рис. 1.8. В этом примере показаны две возможные ситуации с различными субъективными вероятностями, они показаны вверху рис. 1.8 и два варианта потенциальных действий показаны внизу рис. 1.8. Конечно, в реальных ситуациях может быть значительно большее число состояний и возможных действий. Пилот, принимающий решение, должен по возможноети оптимально назначить вероятности каждой возможной ситуации. Каждое действие, когда оно предпринято при том или ином состоянии системы, может привести к одному или нескольким возможным последствиям. В нашем случае возможными последствиями решения осуществить посадку может быть безопасное приземление на ближайшем аэродроме (I), с возможными осложнениями, например, необходимости ухода самолета на другой аэродром, или аварийного приземления на том же самом аэродроме (I); решение продолжать полет к аэропорту назначения или потенциальное АП в связи с полной выработкой топлива и выполнением посадки вне аэродрома. Каждое из этих последствий имеет свою субъективную полезность, положительное или отрицательное последствие для пилота, принимающего решение. Каждому последствию может быть назначена некоторая относительная полезность (ценность) и вероятность ее возникновения. Полезность и вероятность могут служить, вместе для того чтобы определить риск, и человек должен по возможности оптимально выбрать действие(я) с самым низким ожидаемым риском. Формально, ожидаемый риск каждого действия вычисляется как произведение его полезности на его вероятность (R=UXP). ЭТИ вычисления показаны выше на рис. 1.8, из которых очевидно, что немедленная посадка вне аэродрома имеет самый низкий ожидаемый риск, следовательно, это решение, должно быть реализовано.
Компьютерное обучение пилотов принятию решений
Использование модели процесса обучения как средства формирования у обучаемого обобщенных понятий систем и приемов умственной деятельности.
Нетрудно увидеть, что изложенные выше концепции очень широки. Они охватывают множество явлений, с которыми сталкиваются преподаватели и инструкторы, объединяют, синтезируют и обобщают огромную массу фактов их деятельности, обосновывают и объединяют их. И все-таки не все факты, известные нам из практики обучения, укладываются в эти теории. Например, что усваивает человек, когда учится иностранному языку? При усвоении языка мы встречаемся со случаем, когда не связи отдельных элементов (слов) определяет целое, а, наоборот, целое (грамматика) определяет, как соединяются его элементы [2, 96]. Эту особенность некоторых организационных единиц впервые сформулировали представители направления, получившего название гештальт-психологии, сейчас для этого направления наиболее часто используется название - когнитивное обучение (Келлер В. [74, 121], Коффка К. [120], Ветргеймер М. [11, 74], Левин К. [40] и др.). Кибернетика доказала, что указанная черта составляет особенность любых организованных систем (животных, человека, общества и его учреждений, машин, языка, мышления, математических конструкций и т.д.)» их свойства не сводятся к сумме свойств их частей или элементов. Они (свойства организованной системы) определяются структурой, т.е. взаимоотношением и взаимодействием ее составных частей или элементов с одной стороны, взаимоотношением самой системы с окружающим миром с другой. Американский психолог Толмен Э. назвал этот тип взаимоотношений, связей - знаковой связью [149] (либо смысловой, сигнификативной или, как ее еще называют семиотической). Отсюда вытекают следующие принципы научения: 1. Сущность его - формирование у обучаемых понятий и их систем, отражающих существенные отношения реальности. 2. Содержание - обнаружение и использование этих существенных отношений реальности, их отображение в понятиях и закреплении в словах. 3. Условия: а) выявление и абстрагирование отношений объектов, существенных для тех или иных сторон общественной практики; б) обнаружение общности и характера этих отношений; в) закрепление этих отношений в словах; 4. Основа: образование знаковых отношений между понятиями и словами, которые их обозначают, с одной стороны, и между понятиями и отображаемыми в них отношениями реальности - с другой. Одной из разновидностей этой теорий является учение об интериоризации. С точки зрения этого учения операциональные структуры мышления представляют собой практические действия над предметами, перенесенные в идеальный план и совершаемые как умственные действия над образами этих объектов, отображающих их реалъные отношения. В отечественной психологии педагогическое приложение теории интериоризации разрабатывались П.Я.
За последние 30 лет неявное обучение стало одним из самых интересных направлений в исследованиях по теории и практике обучения. Первыми работами в этом направлении были исследования А. Ребера по искусственной грамматике [126,133]. В них было показано, что люди способны подсознательно обнаруживать и обрабатывать информацию о связях между признаками и событиями во внешнем мире. Знание, возникающее в результате неявного обучения, остается подсознательным и не вербализуется. Эксперименты показывают, что при неявном обучении человеческая система переработки информации способна усваивать сложные зависимости, что при этом она действует быстрее и «умнее», чем при явном обучении [126].
Неявное обучение относится к двум категориям процедурной деятельности: навыки (skill) и привычки (habits). Различают следующие виды навыков: моторные, перцептивные, волевые и абстрактные [23, 139, 140]. Наиболее интересное для нас неявное обучение, приводящее к появлению абстрактных (или когнитивных) навыков, было впервые продемонстрировано в экспериментах по искусственной грамматике.
Один из возможных экспериментов, использующих структуру, представленную на рис. 2.2, заключается в следующем. А является начальной, а В -конечной точками структуры. Если в каком-то узле есть более чем один путь, то он выбирается случайным образом. При помощи структуры генерируются последовательности из символов (например, PXWPS). Такие последовательности предъявляются испытуемым во время обучения. Затем, в контрольном эксперименте им предъявляются последовательности из тех же символов, часть из которых может быть получена из структуры, представленной на рис. 2.2 (порождаемые искусственной грамматикой), а часть - не может, как не соответствующая данной грамматике. В экспериментах было показано, что люди подсознательно осваивают искусственную грамматику и хорошо различают последовательности в контрольных экспериментах [132]. При этом испытуемые не могут сообщить правила, которыми они руководствуются.
Уникальной характеристикой неявного обучения является то, что знания, приобретенные таким образом, сохраняются в памяти обучаемого в течение очень длительного периода времени: от нескольких недель до нескольких лет, что подтверждается многочисленными экспериментами [86,126,132,133]. Интересные качества и возможности неявного обучения делают его исключительно привлекательным в качестве средства передачи знаний от опытных квалифицированных пилотов новичкам.
При неявном обучении набор решающих правил остается неизвестным, а обучаемый воссоздает его заново путем проб и ошибок, путем творческого анализа своего опыта решения предыдущих задач, аналогично тому, как это в свое время делал эксперт - автор базы знаний. Приобретаемые при этом знания не могут быть полностью или даже частично вербализованы [139].
На основании анализа изложенных теорий деятельности и теорий научения можно сформулировать следующие выводы:
Профессиональная деятельность, как объект познания, представляет многокомпонентную структура логически связанных между собой целей, средств и результатов. Поскольку профессиональная деятельность реализуется в виде предметных действий, то они могут рассматриваться как локальные цели обучения человека-оператора.
Функции экспертов, их количественный и качественный состав
Для обучения студентов-пилотов были привлечены опытные пилоты-инструкторы СПб ГУ ГА. Они проводили наземную и летную подготовку.
Кроме выполнения тестов, которые проводились на комплексных тренажерах самолетов Як-40, Ан-24, Ан-2 - КТС - Як-40, КТС - Ан-24, КТС - Ан-2. Инструктор наблюдал и оценивал обучаемого студента-пилота в течение всего полета, но старался вести себя как можно менее официально. Инструктор должен был вести себя так, чтобы курсант не чувствовал угрозы и напряжения.
Во время теста обучаемому пилоту создавали 18 ситуаций, требующих решений, и эксперт записывал насколько хорошо проявляется способность студента мыслить в сложных для него ситуациях. Перечень ситуаций представлен в табл. 3.6. Инструктор не знал, к какой группе относится курсант -контрольной или экспериментальной. Описание некоторых ситуаций приведены в приложениях 9 и 10.
Процесс получения исходной информации происходит следующим образом - эксперт после выполнения двух полетов со студентом в начале делал вывод о его отнесении в одну из четырех групп. Группа формировалась по таким признакам; I группа - студент-пилот выполнил заход на посадку в значительной мере самостоятельно, при этом помощи (подсказки, показа и т. п.) или вмешательства со стороны проверяющего ни по одному пункту списка ОФД не потребовалось. II группа - студент-пилот выполнил заход на посадку в значительной мере самостоятельно, со стороны проверяющего помощь (подсказка, показ и т.п.) требовалась эпизодически по некоторым ОФД, но не по ОФД - принятия решения. III группа - студент-пилот выполнил заход на посадку, но при этом потребовалась систематическая помощь проверяющего по списку ОФД. Кроме того, требовалась эпизодическая помощь по ОФД - принятия решений. IV группа - студент-пилот выполнил заход на посадку, при этом студенты пилоты, которые не могли быть отнесены к группам I-III. Предварительное отнесение студентов-пилотов в ту или другую группу осуществлялось с целью использования в дальнейшем высказываний в виде парных сравнений, которые имеют существенный недостаток - малопригодны при большом числе сравниваемых, из-за пропорционально быстрого роста числа
М = т(т-1) единичных парных сравнений. Предварительное отнесение студента к той или иной группе и дальнейшее его парное сравнение только со студентами, принадлежащими к этой группе, позволило в значительной мере уменьшить влияние этого недостатка.
В виду важности этапа экспертной оценки студентов-пилотов по успешности усвоения ОФД - ПР остановимся на нем несколько подробнее.
Известно из литературы, что теоретически существует бесконечное число типов шкал [8, 53, 69]. Но обычно, когда различают шкалы по уровню измерений, то выделяют четыре уровня (четыре типа) шкал: номинальные, порядковые, интервальные и шкала отношений. Такая классификация является одновременно классификацией и по допустимым арифметическим операциям, и по допустимым группам преобразования чисел. Чем выше уровень шкалы, тем уже круг допустимых преобразований чисел, тем ниже уровень шкалы, тем больше арифметических свойств реализуется, и тем самым шире применяется статистический аппарат. Для шкал данного уровня можно использовать статистические меры шкал всех предшествующих уровней, но не наоборот.
Именно желание получить шкалу наиболее совершенного уровня, и объясняет выбор в работе метода расстановки приоритетов, известного также под названием "задача о лидере" [67, 71]. Получение шкалы отношений позволило нам в дальнейшем в полной мере использовать данные эксперимента, и тем самым обеспечить максимальное сохранение ранее полученной информации.
Сам же выбор метода высказывания суждений в виде парных сравнений принят с целью применения метода расстановки приоритетов, что является обязательным условием. Другие виды оценок, например, балльная требуют транзитивности - логичности предпочтений. Парное сравнение такой транзитивности не требует.
Нетранзитивность могла встречаться довольно часто по следующим причинам: во-первых, так как в одной группе могли оказаться студенты, оцениваемые не одним составом экспертов, что может вызвать некоторые противоречия; во-вторых, вполне можно было предположить, что проверяющий получит-неодинаковый объем информации после двух полетов, выполненных с разными студентами (не совсем одинаковые метеоусловия, не одна и та же воздушная обстановка и т.п.), вследствие чего он может допустить неточность; в-третьих, у эксперта, оценивающего студентов, может быть неодинаковый порог различения разных студентов; в-четвертых, даже если бы при оценке одних и тех же студентов по заданному признаку были получены транзитивные системы сравнений, то при сведении их в групповую отметку по правилу большинства возможно нарушение транзитивности.
В силу этого результат парного сравнения наиболее точно отражает субъективное предпочтение, ибо на выбор эксперта здесь налагаются наименьшие ограничения, и таким образом метод не навязывает эксперту предварительных условий.
