авторефераты диссертаций БЕСПЛАТНАЯ БИБЛИОТЕКА РОССИИ

КОНФЕРЕНЦИИ, КНИГИ, ПОСОБИЯ, НАУЧНЫЕ ИЗДАНИЯ

<< ГЛАВНАЯ
АГРОИНЖЕНЕРИЯ
АСТРОНОМИЯ
БЕЗОПАСНОСТЬ
БИОЛОГИЯ
ЗЕМЛЯ
ИНФОРМАТИКА
ИСКУССТВОВЕДЕНИЕ
ИСТОРИЯ
КУЛЬТУРОЛОГИЯ
МАШИНОСТРОЕНИЕ
МЕДИЦИНА
МЕТАЛЛУРГИЯ
МЕХАНИКА
ПЕДАГОГИКА
ПОЛИТИКА
ПРИБОРОСТРОЕНИЕ
ПРОДОВОЛЬСТВИЕ
ПСИХОЛОГИЯ
РАДИОТЕХНИКА
СЕЛЬСКОЕ ХОЗЯЙСТВО
СОЦИОЛОГИЯ
СТРОИТЕЛЬСТВО
ТЕХНИЧЕСКИЕ НАУКИ
ТРАНСПОРТ
ФАРМАЦЕВТИКА
ФИЗИКА
ФИЗИОЛОГИЯ
ФИЛОЛОГИЯ
ФИЛОСОФИЯ
ХИМИЯ
ЭКОНОМИКА
ЭЛЕКТРОТЕХНИКА
ЭНЕРГЕТИКА
ЮРИСПРУДЕНЦИЯ
ЯЗЫКОЗНАНИЕ
РАЗНОЕ
КОНТАКТЫ


Pages:     | 1 | 2 || 4 |

«ISSN 2306-1561 №4.1(6) Автоматизация и управление в технических системах Научно-методический сборник трудов кафедры «Автоматизированные ...»

-- [ Страница 3 ] --

В процессе работы АСДУ в системе помечаются КП, к которым были привязаны навигационными отметки. Это называется зачетом КП. Зачет показывает, какие КП были посещены ТС, а какие оказались «ложными». Подход основан на определении времени нахождения ТС в КП. Исходя из данных о зачтенных и ложных КП, АСДУ позволяет определять фактические показатели выполнения транспортной работы, а также сравнивать эти показатели с плановыми, которые были составлены до выпуска ТС на линию.

Использование КП хорошо зарекомендовало себя на протяжении долгого времени, но этот подход не лишен недостатков. Основными недостатками КП являются [4]:

Ручной ввод. КП наносятся вручную специалистами диспетчерских центров предприятия. Этот процесс является трудоемким, монотонным и утомительным. Следовательно, работоспособность не лишена вредного влияния человеческого фактора.

КП являются статичными. Они заносятся один раз в базу данных системы.

Далее они могут актуализироваться или удаляться, но это происходит редко или вообще не происходит. Если рассмотреть систему, работающую в масштабах какого-либо региона или страны в целом (не говоря уже о предприятиях, участвующих в процессе международных перевозок), то такие данные в БД занимать огромные объемы, что влечет за собой медленную работу систему.

КП являются дискретными и обособленными. КП задает определенную область. Если транспортное средство по какой-либо причине прошло не через заданное КП, то это свидетельствует о нарушении плана перевозок, хотя это может быть и не так по ряду причин.

Исходя из всех перечисленных выше замечаний, предлагается отойти от статического ручного составления плана транспортировок и перейти на автоматизированное динамическое составление планов. Это не означает, что влияние человека на систему будет исключено полностью. Это невозможно. Но влияние человеческого фактора будет минимизировано.

Адресные базы данных Одним из способов решения поставленной задачи является применение адресной базы данных, в которых хранится набор точек и их описание. В такой базе данных можно задавать любые объекты инфраструктуры, необходимые предприятию, например объекты строительства, объекты погрузки/разгрузки, налива/слива, заправочные станции, парковочные площадки и многие другие. А в общем случае с таким же образом можно задавать города, улицы, трассы и другие географические объекты (рисунок 3).

~ 86 ~ Адресный объект Данные об объекте Класс объекта PK idAddress PK idData PK,FK1 idAddress PK Класс Наименование PK Подкласс Широта Наименование Долгота Значение Наименование FK2 Родитель FK1 idClass FK1 Подкласс Часть задания PK,FK1 idTask PK,FK2 idAddress Данные класса 1 Данные класса n Время прибытия Время убытия PK,FK1 idData PK,FK1 idData Задание PK,FK1 idAddress PK,FK1 idAddress PK idTask FK1 idDriver FK2 idTransport Водитель PK idDriver Фамилия Имя Отчество Табельный номер Дата начала работы Тип транспорта Транспортное средство Дата окончания работы PK idTransportType PK idTransport Нименование Парк Гос. номер Гаражный номер FK1 idTransportType Навигация PK,FK1 idTransport PK Время навигации Широта Долгота Азимут Скорость Дата Рисунок 3 - Упрощенная схема данных адресной базы Данная база данных должна использоваться вместо базы КП для:

составления оперативных заданий и нарядов, контроля исполнения плановых заданий, учета и контроля движения ТС на линии, корректировки процесса движения ТС посредством связи с водителем, формирования оперативных справок и отчетных форм о состоянии ТС, формирования отчетных форм о выпуске ТС на линию, формирования отчетных форм о нарушениях в ходе работы ТС.

~ 87 ~ Порядок определения соответствия фактического выполнения транспортной работы ТС плану будет определяться за счет определения расстояния до ближайшего адресного объекта (с учетом некоторой эпсилон трубки).

Исходя из перечисленных задач, можно выделить основные функции и сформулировать приложения базы данных, а по этим приложениям можно выделить основные сущности предметной области: «Адресный объект», «Географическое местоположение», «Класс адресного объекта», «Данные об объекте», «Транспортное средство», «Водитель», «Тип транспорта». Отношения между этими сущностями представлены на диаграмме ниже, которая представляет собой подсхему БД для реализации алгоритмов сопоставления фактических и плановых показателей процесса движения. Основной сущностью является «Адресный объект».

Каждый адресный объект принадлежит какому-либо классу. Классы могут делиться на географические объекты (города, улицы), объекты инфраструктуры (объект погрузки, объект строительства, автозаправочная станция, пост ДПС, километровые столбы на трассе), а также любой другой тип классификации, необходимый для работы предприятия. Адресные объекты могу образовывать иерархию, как показано на рисунке 4. Так, объект Город может включать объекты Улица, которые в свою очередь включают объекты Дом.

Город Улица Улица Улица Дом Завод Рисунок 4 - Иерархия адресных объектов Сущность «Данные об объекте» хранит информацию об адресном объекте в виде строки ключ – значение. Адресный объект может содержать большое количество метаданных, которые описывают требуемые для функционирования системы параметры. Например, это могут быть альтернативные название объекта, адрес ~ 88 ~ расположения, время работы и т. д. Предполагается, что эта сущность будет расширяемой для каждого класса объектов.

Так как АСДУ является системой реального времени, многие базовые отношения находятся в третьей нормальной форме [2, 4]. Но, тем не менее, в реальную физическую схему предлагается привнести некую денормализация для того, чтобы оптимизировать работу сложных запросов базы данных, уменьшить количество связей, и повысить масштабируемость.

Наполнение адресной базы данных Отдельно стоит вопрос наполнения адресной базы. Существует несколько способов решения этой проблемы. В первую очередь необходимо предусмотреть возможность наполнения базы из открытых публичных источников.

В качестве примера такого источника можно привести открытую базу картографической информации OpenStreatMap. Данный источник содержит большую базу данных различных инфраструктурных объектов, составленную большим сообществом людей со всего мира. Благодаря этому обширному сообществу данные в системе постоянно обновляются, актуализируются и поддерживаются в точном и непротиворечивом состоянии. OpenStreatMap позволяет запросить в режиме реального времени граф интересуемого участка местности, который состоит из вершин и ребер. У каждого ребра есть обозначение, какому классу объектов оно принадлежит. Это может быть здание, перекресток или участок дороги, мост и т.п. Данные возвращаются в формате XML, поэтому легко поддаются разбору. Система может полостью автоматизировано в фоновом режиме производить выгрузку необходимых участков местности с серверов OpenStreatMap, с дальнейшим разбором и занесением в адресную базу данных.

В качестве других открытых информации предприятие может использовать коммерческие базы картографических данных, такие как ArcGIS или Резидент. Данные поставщики предоставляют свои базы данных с графами местности или точечными объектами. В случае использование таких разрозненных источников в архитектуре АСДУ необходимо предусмотреть отдельную службу интеграции, которая будет отвечать за преобразование различных разрозненных форматов в единый формат системы [6].

Другим способом наполнения адресной базы данных может стать автоматизированное наполнение из собственных данных о передвижении транспортных средств предприятия. В качестве примера можно рассмотреть случай, когда большое количество транспортных средств останавливается на каком-то определенном участке местности, и у всех них срабатывает датчик топлива, показывающий наполнение топливного бака, то можно с уверенностью сказать, что в этом месте находится АЗС.

Этот механизм является перспективным, но подразумевает дополнительные затраты на оборудование транспортных средств дополнительными техническими средствами, такими как датчики топлива, датчики зажигания и пр. Для обеспечения ~ 89 ~ необходимого уровня точности требуется использовать методы и алгоритмы теории вероятностей и математической статистики.

Также не следует исключать возможность ручного ввода и актуализации информации. Для этого необходим программный пакет с качественным, надежным и эргономичным интерфейсом пользователя. Данный программный пакет должен на карте местности наносить необходимые адресный объекты с внесением необходимых метаданных. Но ручной ввод не должен являться основным способом ввода, а должен только дополнять описанные выше.

Заключение Таким образом, предложен новый подход, основанный на применении адресных баз данных, который позволяет избавиться или минимизировать недостатки существующих АСДУ. Предложенный подход позволяет автоматизировать и сделать динамическим процесс построения планов исполнения транспортных работ предприятия. Разработаны схемы хранения и поступления адресных данных в АСДУ.

Список информационных источников Информационные технологии на автомобильном транспорте / В.М. Власов [и др.];

[1] под общ. ред. В.М. Приходько;

МАДИ (ГТУ). – М.: Наука, 2006. – 283 с.

Исмаилов А.Р. Автоматизация контроля транспортной работы в подсистеме сбыта [2] и реализации продукции промышленного предприятия: дис. … канд. тех. наук 05.13.06: защищена 10.11.2010 / Исмаилов Андрей Рашидович;

МАДИ (ГТУ) – М., 2010 - 136 с.

[Дейт, К. Дж. Введение в системы баз данных, 8-е издание / К. Дж. Дейт – М.:

[3] Издательский дом «Вильямс», 2009 – 1328 с. : ил.

Польгун М.Б. Автоматизация транспортировки дорожно-строительных [4] Ефименко Д.Б. Развитие навигационной системы диспетчерского управления [5] грузовым транспортом (на примере нефтеперерабатывающих предприятий) / Д.Б.

Ефименко, А.В. Остроух, С.А. Филатов // Автотранспортное предприятие. – 2011.

– № 11. – С. 32 – 34.

Информационные технологии на автомобильном транспорте / В.М. Власов [и др.];

[6] под общ. ред. В.М. Приходько;

МАДИ (Гос. тех. ун-т.). – М.: Наука, 2006. – 283 с.

Исмаилов А.Р. Автоматизация контроля транспортной работы в подсистеме сбыта [7] и реализации продукции промышленного предприятия: дис. … канд. тех. наук 05.13.06: защищена 10.11.2010 / Исмаилов Андрей Рашидович;

МАДИ (ГТУ) – М., 2010 - 136 с.

Кузнецов И.А. Особенности реализации автоматизированной информационно [8] аналитической системы центра планирования перевозок строительных грузов / И.А. Кузнецов, А.В. Остроух // Вестник МАДИ(ГТУ). - 2008. - Вып. 1(12). - С. 92 96.

Куфтинова Н.Г. Процессно-ориентированный подход к автоматизации [9] планирования и управления транспортировкой продукции предприятий ~ 90 ~ промышленности / А.В. Остроух, Н.Г. Куфтинова // Вестник МАДИ – 2010. - Вып.

4(23). - С. 62-66.

Куфтинова Н.Г. Разработка информационно- логической модели транспортной [10] сети мегаполиса/ А.В. Остроух, Н.Г. Куфтинова // Бюллетень транспортной информации. - М.: Национальная ассоциация транспортников, 2013. - №1 (211). С. 23-26.

Львова А.Б. Программно-технологические решения по разработке подсистем [11] планирования заданий для заказных перевозок пассажиров при проведении олимпийских игр / Исмаилов А.Р., Львова А.Б., Остроух А.В.// Приборы и системы. Управление, контроль, диагностика. – 2013. - №11. – С. 90 – 101.

Николаев А.Б. Информационные технологии в менеджменте и транспортной [12] логистике: учебное пособие / А.Б. Николаев, А.В. Остроух. – Saint-Louis, MO, USA: Publishing House Science and Innovation Center, 2013. – 254 с. - ISBN 978-0 615-67110-9.

Остроух, А.В. Информационные технологии в научной и производственной [13] деятельности [Текст] / [ред. А.В. Остроух] - М: ООО "Техполиграфцентр", 2011. 240 с. - ISBN 978-5-94385-056-1.

Порфирьева С.А. Автоматизированные информационные системы на [14] автотранспортном предприятии / С.А. Порфирьева, А.Б. Львова, К.А. Данчук, А.В. Остроух, П.С. Якунин // В мире научных открытий. - 2012. - №2.6. - C. 34–38.

Польгун М.Б. Автоматизация транспортировки дорожно-строительных [15] материалов / Автоматизация и управление в технических системах. – 2013. – № 1(3);

URL: auts.esrae.ru/3- Польгун М.Б. Концепция автоматизированной системы диспетчерского [16] управления транспортировкой дорожно-строительных материалов / Польгун М.Б., Львова А.Б // Автоматизация и управление в технических системах. – 2013. – № 1(3);

URL: auts.esrae.ru/3- Польгун М.Б. Анализ структуры информационного обеспечения [17] автоматизированных систем диспетчерского управления городским пассажирским транспортом // Автоматизация и управление в технических системах. – 2012. – № 1;

URL: auts.esrae.ru/1-25 (дата обращения: 13.11.2013).

Польгун М. Б. Анализ моделей оперативного диспетчерского управления [18] городским пассажирским транспортом / М. Б. Польгун, А. В. Воробьева, А. В.

Остроух // Молодой ученый. — 2011. — №4. Т.3. — С. 9-13.

Фаулер, М. Архитектура корпоративных программных приложений / М. Фаулер [19] пер. с англ. – М.: Издательский дом «Вильямс», 2007. – 544 с. : ил.

[20] Ostroukh A.V., Kuftinova N.G. Automation of Planning and Management of the Transportation of Production for Food Processing Industry Enterprises. Automatic Control and Computer Sciences. 2012. Vol. 46. No. 1. pp. 41 – 48.

~ 91 ~ DOI: 10.12731/2306-1561-2013-4- PROBLEMS OF IMPROVEMENT OF THE SYSTEM OF EVALUATION OF THE CANDIDATES DURING THE RECRUITMENT PROCESS, AND THE WAYS OF THEIR SOLUTION Silantieva I.O., Tchuvashova A.A.

Abstract In the article the problems of improvement of the system of evaluation of the candidates during the recruitment process, and the ways of their solution are consider. Analysis functionality, advantages and disadvantages of traditional and non-traditional methods of assessing candidates for employment. Discusses the experience of building a system of evaluation of the candidates of world famous companies Procter&Gamble and Deloitte.

Keywords: evaluation system for employment candidates.

УДК 658. ПРОБЛЕМЫ СОВЕРШЕНСТВОВАНИЯ СИСТЕМЫ ОЦЕНКИ КАНДИДАТОВ ПРИ ПРИЕМЕ НА РАБОТУ И ПУТИ ИХ РЕШЕНИЯ Силантьева И.О., Чувашова А.А.

Аннотация В статье рассматриваются проблемы совершенствования системы оценки кандидатов при приеме на работу и пути их решения. Проводится анализ функционала, достоинств и недостатков традиционных и нетрадиционных методов оценки кандидатов при приеме на работу. Рассматривается опыт построения системы оценки кандидатов всемирно известных компаний: «Проктер энд Гембл»

(Procter&Gamble) и «Делойт» (DeloitteToucheTohmatsuLimited).

Ключевые слова: система оценки кандидатов при приеме на работу.

В условиях кадрового дефицита с одной стороны, и высоких требований к уровню профессионально-квалификационной подготовки специалистов и их социальным и психологическим характеристикам - с другой стороны, качество человеческих ресурсов выступает как главный и основной критерий оценки при подборе, отборе и приеме кандидатов на работу.

Оценка кандидата при подборе, отборе и приеме на работу - это одна из форм предварительного контроля качества человеческих ресурсов. Системная и комплексная, ~ 92 ~ объективная и грамотно реализованная оценка кандидатов является залогом успешности деятельности любой организации.

К проблемам в области оценки кандидатов при приеме на работу, с которыми сталкиваются крупные и малые российские и зарубежные организации относятся:

неадекватность и необъективность оценки, отсутствие системного и комплексного подхода при построении оценочной системы.

Для оценки кандидатов, менеджеры по персоналу или непосредственные руководители применяют различные методы, которые можно разделить на традиционные и нетрадиционные (таблице 1).

Традиционные методы – это методы, при которых соискателей оценивает непосредственный руководитель. Такие методы являются традиционными для большинства современных компаний. Они эффективны в крупных иерархических организациях, действующих в условиях достаточно стабильной внешней среды.

Традиционные методы оценки кандидатов при приеме на работу помогают менеджерам по работе с персоналом выявить базовую информацию о соискателе.

Таблица 1 - Классификация методов оценки кандидатов при приеме на работу № Традиционные методы Нетрадиционные методы Собеседование (интервьюирование) Стрессовое интервью Центры оценки персонала Brainteaser – интервью Тестирование Физиогномика Рекомендации Соционика Графология Астрология Вместе с тем традиционные методы не позволяют провести оценку и анализ деловых, профессиональных, психологических и иных качеств и характеристик претендентов, полученных на основе данных всевозможных тестирований, интервьюирования, анкетирования. Неудовлетворенность многих организаций традиционными методами оценки побудила их начать активные поиски новых, нетрадиционных подходов к оценке кандидатов, в большей степени соответствующих реалиям современного бизнеса.

Выбирая между традиционными и нетрадиционными методами оценки кандидата(ов) необходимо учитывать следующие аспекты:

функционал вакантной должности (структура и содержание выполняемых работ, обязанностей, прав и полномочий, схемы внутри- и межорганизационных взаимосвязей, уровень требований к качеству выполняемых работ и др.);

изучаемые качества кандидата социальные, (профессиональные, психологические), потенциал их проявления;

функционал (достоинства и недостатки) методов и технологий, используемых при оценке кандидатов на должность;

издержки (временные и финансовые).

~ 93 ~ Издержки на проведение оценочных работ являются одним из основных факторов определяющих выбор методов и технологий оценки кандидата. Проанализировав опыт как российских, так и зарубежных компаний по оценке кандидатов на вакантную должность при приеме на работу было выявлено, что самыми затратными являются нетрадиционные методы оценки. Это обусловлено тем, что сами рекрутеры или руководители, проводящие оценку, не в состоянии использовать данные методы. Для того, чтобы применить физиогномику, соционику, астрологию, графологию или детектор лжи в качестве методов оценки кандидата, необходимо пригласить специалиста, который имеет большой опыт использования таких процедур в области управления человеческими ресурсами. Несмотря на высокие финансовые издержки, многие крупные компании России и Запада стали часто прибегать к такого рода процедурам. Временные затраты проведения оценки данными методами также велики, так как требуется достаточно много времени (от двух – до шести месяцев), чтобы провести организационные и подготовительные работы, оценку и анализ полученных результатов, разработать программу корректирующих мероприятий.

Финансово наименее затратным является метод собеседования. Особых финансовых вложений данный метод не требует, но является затратным по временни.

В отличии от метода собеседования метод тестирования является менее затратным по времени, но более затратным финансово по причине того, что для проведения некоторых видов тестирования необходимо приглашать высококвалифицированных специалистов. Это происходит потому, что определенные виды тестов имеют сложную структуру и их достаточно сложно интерпретировать. По времени тестирование занимает от тридцати минут до двух часов. Данный метод оценки стоит использовать как вспомогательный во время проведения собеседования, с целью повышения уровня эффективности оценки и получению более объективной и адекватной информации о кандидате.

Определяясь с методом и технологий проведения оценки кандидата при приеме на работу, следует обратить внимание и на его функционал. В таблице 2 приведены характеристики традиционных и нетрадиционных методов оценки кандидата при приеме на работу. Используя данные таблицы и применяя комплексный подход процесс и результат выбора метода оценки можно поднять на более высокий качественный уровень.

Таблица 2 - Преимущества, недостатки и область применения методов оценки кандидатов при приеме на работу № Название Преимущества Недостатки Область метода применения Биографическо Дает Невозможность Должности е интервью возможность оценить сегодняшнее начального оценить то, что состояние кандидата, уровня и кандидат уже его способности и среднего.

сделал в своей мотивацию.

жизни и, на ~ 94 ~ № Название Преимущества Недостатки Область метода применения основании этого предположить, насколько успешно он будет работать в должности, на которую претендует.

Ситуационное Позволяет Необходимость Должности собеседование проанализировать собрать в одно время руководителей понимание различных среднего звена, кандидатом сотрудников — «молодые»

сущности работы. руководителей, руководители, Помогает быстро специалистов. менеджеры.

оценить ответы и Требуется отдельное достигнуть время для разработки однозначности ситуационных мнений экспертов вопросов и обсуждения об их ответов.

правильности.

Критериальное Использование Ограниченность Должности собеседование вопросов и оцениваемых качеств руководителей.

методов оценки, кандидата;

непосредственно Необходимостью связанных с тщательной профессионально подготовки, для й деятельностью. проводящего Легко собеседование.

ранжировать кандидатов, отвечающих на стандартные вопросы.

Структурирова Претенденту Интервью дает мало 4 «Типовые нное задаются все объективной должности», где собеседование необходимые информации. предоставляемая вопросы. Необходимость кандидатом записывать во время информация проведения интервью стандар-тна и ответы кандидата. несложного содержа-ния, позволяет сократить время, которое требуется для записей.

Неструктуриро Интервьюер Большой объем «Не потоковые»

~ 95 ~ № Название Преимущества Недостатки Область метода применения ванное обладает полной неструктурированной должности, интервью свободой, что информации. отбор на позволяет ему которые можно более глубоко дополнить развить выполнением интересующую профессиональ тему и задавать ных заданий — интересующие бухгалтер, вопросы по мере дизайнер, IT их появления. специалист.

Комбинирован Наиболее полная Нарушение атмосферы, Не потоковые»

ное оценка так как происходит должности, собеседование соискателя. переключение с одного отбор на вида собеседования на которые можно другой. дополнить выполнением профессиональн ых заданий — бухгалтер, дизайнер, IT специалист.

Отсеивающее Доступность, Возможно Для всех собеседование возможность использование только в категорий получить комплексе с другими персонала.

базовую методами.

информацию;

Возможность проведения молодым специалистом без большого опыта по заданным критериям.

Серийное Возможность Временные затраты;

Должности, собеседование разобраться, Дополнительная влияющие на какие именно подготовка прибыль качества в специалиста по компании — первую очередь подбору в области менеджеры по необходимы оценки, либо продажам, успешному привлечение руководители кандидату. специалистов по отделов продаж, оценке. маркетинг директора, директора подразделений.

Индивидуально Легко Ненадежный метод Должности, е договориться об оценки;

влияющие на ~ 96 ~ № Название Преимущества Недостатки Область метода применения собеседование удобном для Невозможность оценки прибыль обоих времени и неопытным компании — месте;

интервьюером. менеджеры по Непринужденная продажам, беседа в руководители неофициальной отделов продаж, обстановке;

маркетинг Кандидат директора, чувствует себя директора более подразделений.

раскованным;

Для интервьюера легче контролировать и вести разговор.

Отборочное Самый Невозможность Должности, собеседование подробный и проведения молодым играющие наиболее специалистом. важную роль для глубокий. компании (директора подразделений, руководители отделов).

Групповое Мксимально Обращают внимание на Должности собеседование эффективно в того, кто более активен. региональных региональном руководителей, подборе;

главных Экономия бухгалтеров времени при (собеседование проведении происходит «на массовых выезде»). Для собеседований — продавцов нет консультантов, необходимости официантов, повторять сотни торговых раз одну и ту же представителей.

информацию.

Центры оценки Наиболее Большие финансовые Используют для объективная затраты;

оценки оценка;

Большие временные кандидатов на Наиболее полное затраты;

руководящие выявление Высокий уровень должности соответствия стресса в получении работников обратной связи.

корпоративной культуре.

Тесты на Дополнительная Занимает много Часто ~ 97 ~ № Название Преимущества Недостатки Область метода применения профпригоднос информация, не времени, сил и используются ть связанная с внимания у соискателя для найма мнением и рекрутера. квалифицирован рекрутера;

ных работников Помогают (сварщики, определить, слесари, насколько механики).

человек готов к выполнению предстоящей работы.

Интеллектуаль Дополнительная Занимает много Должности ные тесты информация, не времени, сил и руководителей связанная с внимания у соискателя среднего звена и мнением и рекрутера. высшего звена.

рекрутера;

Проведение только Объективно высококвалифицирован оценивают ным специалистом.

уровень интеллектуальны х способностей.

Отсеивающие Охват большого Обработка большого Должности тесты количества количества бланков;

региональных кандидатов. Происходит руководителей, психологическое главных давление на бухгалтеров соискателей. (собеседование происходит «на выезде»).

Массовые собеседования для — продавцов консультантов, официантов, торговых представителей.

Личностные Возможность Занимает большое Часто тесты определения количество времени на используют для личностных обработку и оценки качеств интерпретацию кандидатов на кандидата;

результатов;

топовые Возможность Проведение должности.

сопоставления высококвалифицирован кандидата с ным специалистом.

корпоративной культурой организации.

~ 98 ~ № Название Преимущества Недостатки Область метода применения Психологическ Дополнительная Занимает большое Для оценки ое объективная количество времени на кандидатов на тестирование информация;

обработку и топовые и Помогают интерпретацию руководящие определить, результатов;

должности.

насколько Проведение человек высококвалифицирован психологически ным специалистом.

устойчив.

Рекомендации Объективная Необъективная оценка. Должности, оценка. которые влияют на эффективность работы компании (руководители, менеджеры).

Стресс - Помогает Оттолкнет часть Для оценки интервью потенциальных кандидатов, «раскрыть»

подготовленного сотрудников, которые претендующих кандидата;

могли бы оказаться на должности, Помогает полезными;

где необходимо показать умение При неумелом общаться с грамотно вести проведении может большим себя в только навредить: потоком людей конфликтных соискатель получит (менеджеры по ситуациях, негативный опыт, а работе с скорость и слухи клиентами, эффективность распространяются менеджеры по принятия быстро, и компания продажам).

решения в очень скоро прослывет неординарных в кругу ситуациях;

заинтересованных лиц Определение непрофессиональной.

уровня стрессоустойчив ости кандидата.

- Наиболее полное Занимает много Работники 20 Brainteaser интервью определение времени, сил и умственного творческих внимания у соискателя труда и способностей и рекрутера;

креативщики, кандидата;

Возможна среди которых Определение необъективная оценка. программисты, аналитического менеджеры по мышления рекламе, кандидата. аудиторы, консультанты.

~ 99 ~ № Название Преимущества Недостатки Область метода применения Физиогномика Может Не эффективен, как Должности использовать основной метод высшего звена даже неопытный оценки;

(руководители специалист по Сложность подразделений, подбору интерпретации. заместители) персонала;

Предоставляет информацию о качествах кандидата путем анализа его лица.

Соционика Получение новой Не эффективен, как Топовые информации о основной метод должности и кандидате;

оценки;

руководящие Помогает лучше Сложность должности разобраться в интерпретации;

человеке. Финансовые затраты.

Графология Получение Проведение Должности дополнительной высококвалифицирован высшего звена информации о ным специалистом;

(ген. директор, характере Большие финансовые заместители) кандидата;

затраты.

Получение объективной информации.

Астрология Получение Проведение Должности интересной высококвалифицирован высшего звена информации о ным специалистом;

(ген. директор, возможной Большие финансовые заместители) расстановке затраты.

кадров в организации.

Из таблицы 2 можно сделать выводы, что идеального метода, который бы мог предоставить объективную, качественную и полную информацию о кандидате не существует, все из перечисленных методов оценки кандидатов при приеме на работу имеют свои преимущества и недостатки. Следовательно, при практическом использовании данных методов, необходимо обращать особое внимание на их недостатки, и стараться устранить их при помощи использования взаимодополняющих методов;

необходимо разработать такую систему оценки кандидатов, в состав которой входило бы несколько дополняющих друг друга процедур.

В связи с рассматриваемой проблемой повышения качества системы оценки кандидатов при приеме на работу, хотелось бы остановиться на опыте построения системы оценки кандидатов двух таких всемирно известных компаний как «Проктер энд Гембл» (Procter&Gamble) и «Делойт» (DeloitteToucheTohmatsuLimited).

~ 100 ~ Компания Procter&Gamble – 300 торговых марок, представленных более чем в странах мира. В основе кадровой политики компании лежит философия «построение изнутри». Философия «построения изнутри» заключается в том, что прийти работать в компанию можно только на позиции определенного профиля и уровня – это начальные менеджерские позиции или позиции специалистов. Новички должны иметь определенный потенциал. «Взращивание» собственных топ – менеджеров и представляет собой концепцию «построения изнутри». При таком стратегическом выборе компании молодежь «обречена на успех».

Процесс оценки кандидатов предполагает рассмотрение заявки, которая должна быть подана посредством заполнения анкеты в Интернете. Следующими отборочными этапами являются тестирование на оперативность мышления и несколько личных собеседований со специально подготовленными менеджерами компании. Так как компания подбирает своих будущих руководителей, поэтому к процессу отбора относится очень внимательно и серьезно.

Концепция отборочного процесса P&G подразумевает внимательное рассмотрение личностных качеств, а также оценку потенциала для будущего роста.

Навыки работы в команде и взаимодействия с людьми, способность анализировать информацию и принимать взвешенные решения в условиях ограниченных данных и времени, умение быстро адаптироваться в изменяющихся условиях и инициировать изменения – некоторые примеры качеств и навыков, лежащих в основе корпоративных компетенций. Именно эти качества и умения компания ищет в соискателях. Профиль образования, как и предыдущий опыт, имеют для P&G значение только с точки зрения подготовленности молодого человека к обучению и успешному старту в соответствующей роли.

Подробнее рассмотрим систему оценки кандидатов при приеме на работу в компании Procter&Gamble (рисунок 1).

Первый этап оценки кандидатов – получение заявки службой управления персоналом. Начальник любого подразделения компании высылает заявку на вакантную должность, в которой указывает те качества, навыки, знания и умения, которыми должен обладать кандидат.

После получения заявки с описанием, на втором этапе работник кадровой службы оценивает соответствие заявки профилю должности.

Третий этап – согласование заявки.

На четвертом этапе оцениваются внешние кандидаты. Данный этап состоит из нескольких процедур. Если говорить о серьезной компании, то, как правило, именно заявка становится первым шагом на пути к трудоустройству. Этот этап активно вытесняет старомодную просьбу работодателя выслать резюме на электронный адрес.

Данную форму заявки можно найти на сайте компании и далее заполнить.

Самое важное в этом этапе – отнестись к нему со всей серьезностью и не воспринимать как первый, ничего не значащий момент. В какой – то степени заявка может быть даже важнее, чем резюме, ведь ее стандартная форма помогает работодателю быстро понять, соответствует ли кандидат базовым критериям. Здесь ~ 101 ~ важно отвечать очень аккуратно на вопросы, если работодатель продвинутый и заявка электронная, то неосмотрительно поставленная галочка в ненужном месте может лишить кандидата дальнейших шансов.

Потребность в новом сотруднике 2. Оценка 1. Получение 5. Предложение о 4. Оценка 3. Согласование соответствия заявки службой работе внешних заявки заявки профилю управления кандидатов должности персоналом 4.1. Анализ 4.5. Анализ 4.3. 4.4.

4.2. Online заявительных полученных Тестирование Собеседование – анкета документов результатов Полное Полное соответствие соответствие Вежливый Несоответствие Несоответствие отказ кандидату Вежливый отказ кандидату Рисунок 1 - Система оценки кандидатов при приеме на работу в компании P&G Часто в заявках помимо вопросов биографического характера, где важна четкость и аккуратность, встречаются открытые вопросы, в ответах на которые нужно привести примеры из жизни. «Приведите пример, когда вы поставили перед группой людей четкую цель и направляли их для достижения результатов». Задача кандидата – подробно ответить на вопрос и вписаться в ограничение по количеству знаков (если его нет, это не значит, что ответ должен представлять собой шестистраничное эссе). Ответ должен содержать в себе краткое описание ситуации, действия и результат.

Также при оценке к заявке требуют приложить резюме.

Заполнив и отправив заявку, кандидат переходит к следующему этапу системы оценки – online– анкете или онлайн – тесту. На данном этапе происходит оценка личностных качеств кандидата. Все вопросы анкеты требуют выбора одного или нескольких вариантов из предлагающихся, вопросы эти не математические, и ответы должны быть основаны на предыдущем опыте. Хотя время на заполнение анкеты не ограничено, здесь тоже есть несколько хитростей, которые важно учесть.

~ 102 ~ Первая из них – время. С одной стороны, время неограниченное, поэтому можно спокойно и не спеша отвечать на все вопросы. С другой стороны, вопросов немало, поэтому нужно запланировать достаточно (примерно полчаса – час), чтобы хватило времени, как следует подумать.

Ещё один нюанс – отвечать на вопросы надо честно, но при этом излишне не скромничать. Опять же, прохождение анкеты без спешки поможет кандидату сосредоточиться и вспомнить все свои достижения.

Третей ступенью этапа оценки внешних кандидатов является тестирование. Тест на определение способности к логическому мышлению – стандартный инструмент, используемый в оценочном процессе Procter&Gamble.

За 65 минут кандидату будет предложено выполнить 40 заданий на русском языке, выбирая правильный вариант ответа из несколько представленных. Тест состоит из математических задач, заданий на понимание текста и анализ изображений.

Следующая ступень системы оценки кандидата – собеседование. На собеседованиях в P&G соискателей просят описать жизненные ситуации, помогающие оценить, насколько претендентам присущи те качества, которые являются базовыми в наших корпоративных компетенциях. Интервью – это процесс взаимной оценки соискателя и потенциального работодателя.

После прохождения описанных этапов оценщики анализируют полученные данные, а затем делают вывод, подходит ли кандидат на вакантную должность или нет.

Если кандидат полностью удовлетворяет всем требованиям компании P&G, то последним и заключительным этапом оценочной процедуры является предложение о работе. В результате кандидаты, прошедшие отбор в компании P&G, получают огромные возможности для дальнейшего развития.

Рассмотрим еще один пример системы оценки кандидатов в компании международная компания, оказывающая DeloitteToucheTohmatsuLimited — профессиональные услуги. Кроме услуг в сфере аудита, «Делойт» является одной из крупнейших фирм, оказывающих консалтинговые услуги ведущим компаниям мира.

Как и во всех западных фирмах, в компании «Делойт» очень интенсивный график работы, однако процент сотрудников, принимающих решение о переходе в другие организации, один из самых низких среди отделений «Делойт» во всем мире, и он намного ниже, чем у компаний похожего рода деятельности. В немалой степени это связано с тем, что руководство рассматривает быстрый рост своих сотрудников как один из элементов мотивации и не боится доверять ответственные проекты молодым специалистам, оказывая при этом всестороннюю поддержку. В компании «Делойт»

есть конкретные даты выхода на работу молодых специалистов, каждый год они меняются. Например, это может быть 1 августа и 1 декабря. Если человек попал на тестирование после 1 августа, то его сразу предупреждают, что выход на работу произойдет только в декабре.

Команды «Делойта» по подбору персонала проводят оценку кандидатов на различные вакансии, которые открываются в компании.

~ 103 ~ Миссия компании «Делойт» заключается в том, чтобы помогать клиентам и сотрудникам развиваться. Для того чтобы иметь возможность помочь как можно большему числу талантливых людей, в компании была внедрена автоматизированная система подачи онлайн – заявок на интересующие кандидатов позиции, которые открыты по всей России.

Система оценки кандидатов при приеме на работу Итак, первый этап оценки это анализ резюме кандидата. Соискателю необходимо разместить электронную версию резюме в онлайн – системе.

Специалисты по подбору персонала при анализе резюме кандидатов, первоначально, обращают внимание на образование и опыт работы. Для резюме претендента на позицию специалиста первого года опыт некритичен, так же и нет жестких ограничений по образованию. Логично, что среди кандидатов и сотрудников преобладают экономисты – выпускники МГУ, Финансовой академии, ГУ – ВШЭ, поэтому первые программы стипендий были учреждены именно в вузах, готовящих выпускников экономических специальностей. Выпускники технических вузов тоже идут в компанию охотно.

Приславший резюме, получает приглашение пройти тестирование, включающее несколько блоков: профессиональные вопросы, знание английского языка и некоторые другие. Основной отсев происходит по результатам собеседований в том отделе, где предположительно будет работать соискатель. Последняя стадия отбора – коктейль – пати, на которой проверяются навыки социального общения кандидатов. 10– финалистов приглашают в зал, там присутствует примерно такое же количество сотрудников нашей компании. В непринужденной атмосфере идет разговор на разные темы, и становятся очевидными коммуникативные навыки претендентов. Обычно до 80% кандидатов, приглашенных на этот этап, получают предложения о работе.

Коктейль – пати это этап, который редко применяется компаниями при оценке кандидатов, но он уже много лет используется в «Делойте». Это связано с тем, что компании важны не только профессиональные навыки кандидата, но и то, какой он человек и как он впишется в ту уникальную атмосферу, которая исторически сложилась в компании. Помимо того, что это этап оценки, для кандидата коктейль – пати это хорошая возможность пообщаться с большим количеством сотрудников компании и сделать для себя вывод, будет ли ему комфортно работать с этими людьми каждый день.

Данная система является комплексной, опирающейся на несколько методов оценки: тестирование, собеседование, решение бизнес – кейсов. Такая система позволяет компании отобрать лучших из лучших кандидатов для работы в своем коллективе.

Заключение Подводя итог, хотелось бы отметить, что при построении системы оценки кандидатов, необходимо учитывать: специфику деятельности компании, динамичность ~ 104 ~ ее развития, специфику организационной системы, соответствие системы оценки другим подсистемам управления персоналом - компенсации, планирования карьеры, профессионального обучения и т.д. Так, для стабильных организациях с устойчивой иерархической структурой, классическим набором кадровых функций, как правило, больше подойдут и могут более эффективно использоваться традиционные методы оценки;

для динамичных организаций, действующих в условиях изменяющейся внешней среды, с процесс- или проектно-ориентированной структурой системы управления и расширенным набором кадровых функций, более подходят нетрадиционные методы, комплексный подход. Также система оценки должна учитывать стратегические цели организации, состояние внешней среды, организационную культуру, традиции организации, профессиональные и личностные характеристики занятой работников.

Список информационных источников Андреев А.Ф., Гришина Н.В., Лопатина С.Г. Основы кадрового менеджмента:

[1] Учебник. М.: «Юрайт», 2008. 354 с.

Балашов Л.А. Оценка на вакантные должности // Управление персоналом. 2007.

[2] №9. С. 206 – 211.

Егоршин А.П. Основы управления персоналом: Учебное пособие для вузов. – Н.

[3] Новгород: НИМБ, 2003. 341 с.

Карелина Н.А. Методы и процедуры оценки кандидатов // Оценка персонала.

[4] 2008. № 4. С. 88 – 93.

Михаляк Т.М. Эффективность использования различных методов при оценке [5] кандидатов// Менеджер по персоналу. 2009.№10. С. 102 – 133.

Остроух, А.В. Информационные технологии в научной и производственной [6] деятельности [Текст] / [ред. А.В. Остроух] - М: ООО "Техполиграфцентр", 2011. 240 с. - ISBN 978-5-94385-056-1.

Чувашова А.А. Методика мониторинга внешней среды автотранспортного [7] предприятия, работающего в сфере МАП // Вестник МАДИ. 2012. №2 (25).

Чувашова А.А., Коробицин П.А. Грейдинг в системе кадрового менеджмента [8] организаций // В мире научных открытий. Красноярск: Научно-инновационный центр. 2012. № 12 (36). С. 188-196.

Шекшня С.В. Управление персоналом современной организации: Учебно – [9] практическое пособие – 5 – е изд., перераб. и доп. (Серии «Библиотека журнала Управление персоналом») М.: ЗАО «Бизнес- школа «Интел - Синтез»», 2002. с.

[10] URL: http://www.pg.com/en_US/careers/index.shtml [11] URL:http://ru.wikipedia.org/wiki/Deloitte_Touche_Tohmatsu [12] URL:http://mycareer.deloitte.com/global/en [13] URL:http://www.kadrovik.ru/modules.php?op=modload&name=News&file=article&si d= ~ 105 ~ DOI: 10.12731/2306-1561-2013-4- DATABASE DESIGN OF MONITORING SYSTEM TECHNICAL- ECONOMIC INDICATORS OF MOTOR COMPANY Ataeva S.K., Borsch V.V., Zaitsev D.V., Chugunova D.N.

Abstract The monitoring system of technical and economic indicators of trucking companies need for operational decision making, which should be supported by information support functions. To implement the system designed database developed mathematical methods and models, as well as software and simulation system to automate the process of calculating the efficiency of the implementation of various strategies for enterprise development.

The results of the statistical analysis of the technical and economic performance of the enterprise "First avtokombinat G.L.Krauze".

Keywords: system monitoring, motor company, database, OLAP- technology, the relational model.

УДК 681. ПРОЕКТИРОВАНИЕ БАЗЫ ДАННЫХ СИСТЕМЫ МОНИТОРИНГА ТЕХНИКО-ЭКОНОМИЧЕСКИХ ПОКАЗАТЕЛЕЙ АВТОТРАНСПОРТНЫХ ПРЕДПРИЯТИЙ Атаева С.К., Борщ В.В., Зайцев Д.В., Чугунова Д.Н.

Аннотация Система мониторинга технико-экономических показателей автотранспортных предприятий необходима для оперативного принятия решений, что должно подкрепляться функциями информационной поддержки. Для реализации системы проектируется база данных, разрабатываются математические методы и модели, а также программно-моделирующий комплекс для автоматизации процессов расчета эффективности от внедрения различных стратегий развития предприятий.

Приведены результаты статистического анализа технико-экономических показателей предприятия ОАО «Первый автокомбинат им. Г.Л.Краузе».

Ключевые слова: система мониторинга, автотранспортное предприятие, база данных, OLAP-технологии, реляционная модель.

~ 106 ~ Классификация показателей Для решения вопросов выбора стратегии управления используется метод K средних. Часто показатели кластеризации имеют различные масштабы измерений, поэтому предполагается задание степени важности каждого при разбиении на группы и последующем изменении масштаба в соответствии со значением важности. С другой стороны может быть сделан переход к иной системе показателей.

В данном случае, при разбиении на кластеры существенное влияние оказывают несколько показателей, а именно, объем перевозок, время в наряде и среднесуточный пробег. Изменяя важность в связи с контекстом решения задачи кластеризации, можно получить новые разбиения (рисунок1).

Plot of Means for Each Cluster Cluster No. Cluster No. Cluster No. - TNFC KPFC VAFC TIZN KAZN PGTI PRCS DNOA Variables Рисунок 1 - График средних значений показателей кластеров На основе проведенного статистического анализа технико-экономических показателей поставлена задача минимизации стоимостей перевозок сразу по всем видам транспортных средств (ТС), находящихся в распоряжении автотранспортного предприятия:

Iq Ia CAQaq AQaq min (1) q =1 a =1, где: ||AQaq|| - искомая матрица распределения объемов;

||CAQij|| i=1..Iq, j=1..Ia матрица стоимостей транспортировки единицы q-го материала a-ым типом ТС;

||VAQij|| i=1..Iq, j=1..Ia - матрица максимальных объемов транспортировки q-ым ТС за плановый период.

~ 107 ~ В условиях такой постановки выполняется уравнение баланса по типам материалов, но баланс по возможностям транспортных средств не выполняется. Метод решения транспортной задачи позволяет использовать несбалансированные поставки.

При этом определение коэффициента использования транспортных средств также представляет собой оптимизационную задачу:

Iq AQ VAQaq a min (2) q =1 aq.

Предлагается эвристический алгоритм решения данной задачи с использованием процедуры последовательного приближения, в которой на каждом шаге решается транспортная задача с уточненными ограничениями.

На основании разработанных моделей предлагается динамический алгоритм корректировки производственных планов с учетом согласования работы транспортного звена. Основой алгоритма является модель объекта, предусматривающая возможность вариации сроками отдельных этапов работ на каждом из объектов.

Каждый этап представляет собой тройку (j, rj, fj), где j - длительность работы, rj0 - уровень использования ресурсов в процессе выполнения этапа, fj= fj(t), t[0,T] функция времени, определяющая затраты на реализацию этапа в момент t.

Предполагается, что этап не прерывается и продолжается с использованием всех изначально выделенных ресурсов. Пусть S={tj(S)} - непосредственно структура планов производства работ, тогда:

g i ( S ) = g ij (t j (S )) N (3) j =1, где gij(tj(S))=rj|i[ tj(S) - j, tj(S)] - объем использования ресурсов на интервале i в процессе выполнения j-го этапа. Допустимые общие объемы использования ресурсов на каждом интервале i определяются заданными уровнями g0i, i=1..m.

Задача оптимизации состоит в поиске вектора S={tj(S)}, доставляющего минимум затрат при ограничениях на объемы транспортировок на каждом интервале, что формально записывается:

G0 (x ) = goj (x j ) min N j =1, (4) Gi (x ) = g ij (x j ) g 0 i, N i = 1..m j =1.

В результате решения задачи получается план выполнения всего комплекса работ, который сбалансирован как относительно ритмичности работы на отдельных производственных участках, так и относительно ритмичности транспортного звена.

~ 108 ~ Полученный план можно считать опорным планом для его дальнейшего анализа с учетом динамики условий функционирования.

Многомерное представление данных Весь спектр задач статистического анализа технико-экономических показателей автотранспортного предприятия и последующее решение задач оптимизации использования транспортных средств, ставит задачу формализованного описания исходных, результирующих и модельных данных.

Однако для решения поставленных задач необходима структуризация данных, которая обычно отсутствует на предприятиях. Данные, в основном, хранятся в простых таблицах, что не дает возможности использования OLAP-технологий для оперативного анализа. В связи с этим предлагается преобразование системы таблиц в базы данных, которые необходимы для использования разработанной программы визуализации данных.

Показанная на рисунке 2 (в случае с тремя простыми измерениями) структура многомерного куба (стрелки показаны направления агрегации) включает в себя показатель: количество продукции и три измерения:

менеджеры по продажам (ось oM), модели транспортных средств (ТС) (ось oC), временное измерение с единицей “месяц” (ось oT).

Рисунок 2 - Трёхмерный OALP-куб с простыми измерениями Обозначим С, М, T – множества членов соответствующих измерений “модели ТС”, “менеджеры”, “месяцы”. Обозначим также количество членов в каждом из измерений nс = |С|, nm = |М|, nt = |T|. Члены этих измерений будем обозначать соответственно mc, mm, mt.

Для получения агрегированных значений в разрезе менеджеров и месяцев требуется просуммировать первоначальные значения показателей по всем моделям для ~ 109 ~ каждой комбинации (mt, mm). На рисунке 2 направление агрегирования обозначено стрелкой 1. Количество агрегированных таким образом значений равно nmnt.

Агрегированные таким образом значения показателей располагаются на плоскости (oM, oT).


Аналогично получим число агрегатов (ncnt) для всех комбинаций (mc, mt) при суммировании показателей по всем членам измерения “менеджеры”. Количество агрегатов для всех комбинаций (mc, mm) при агрегации по временному измерению равно nm nc. Число агрегатов в разрезе членов одного из измерений равно числу членом соответствующего измерения nm, nc и nt.

Схема базы данных Несмотря на то, что большинство объектов не предполагается детализировать на ранних этапах разработки, такие объекты, как модели данных табличного вида (ДТВ) и модели реляционной базы данных (РБД) рассмотрены детально. Они являются основными компонентами моделей ДТВ и РБД, и именно отличия этих моделей в основном определяет состав необходимых методов решения задач проектирования БД.

Схематичное представление модели РБД приведено на рисунке Рисунок 3 - Схематичное представление РБД Представление модели ДТВ - на рисунке 4.

~ 110 ~ Рисунок 4 - Схема данных табличного вида Данные табличного вида представляются множеством DT = {Z,D}, где Z – множество заголовков, D – множество данных.

Z={Z1,…,Z2,…,Zn}, i = 1, n ;

n = 1, где n – степень множества заголовков.

Допустима ситуация, когда Zi = Zm, i = 1, n, m = 1, n ;

i m, где n – степень множества заголовков, то есть, полное совпадение заголовков.

В данных табличного вида возможны подзаголовки 1-го уровня, что формально выглядит следующим образом.

Zi = {PZi1, …, PZij, …, PZik}, j = 1, k ;

k = 2, (5) где k – степень множества подзаголовков i-го заголовка.

Zp= {PZp1, …, PZpt, …, PZpm}, t = 1, m ;

m = 2, (6) где m – степень множества подзаголовков p-го заголовка.

Допустима ситуация, когда:

PZij = PZpt. (7) В данных табличного вида возможны подзаголовки 2-го уровня, что формально выглядит следующим образом.

PZij = {PPZij1,…,PPZijm, …,PPZijf}, m = 1, f ;

f = 2, (8) где f – степень множества подзаголовков 2-го уровня ij-го подзаголовка 1-го уровня.

PZpt = {PPZpt1, …, PPZptr, …, PPZptg}, r = 1, q ;

q = 2, (9) где q – степень множества подзаголовков 2-го уровня pt-го подзаголовка 1-го уровня.

~ 111 ~ Допустима ситуация, когда:

PPZijm= PPZptm. (10) D = {SD, Z}, (11) где SD – множество строк данных.

Метод проектирования базы данных Несмотря на некоторое сходство модели данных табличного вида и модели реляционной таблицы, в них имеются существенные различия. В результате реализован следующий метод проектирования РБД на основе ДТВ.

На первом этапе (по аналогии с описанием процесса взаимодействия решающих систем), используя отличия моделей ДТВ и РБД, в операторной форме, описываются шаги преобразования ДТВ в РБД. Формируются связи между ними, определяются правила и порядок их использования. Такое описание разработано с целью выявления основных компонент разрабатываемой интерактивной системы выявления основных связей между ними, построения модели процесса. Под оператором согласно его определению понимается отображение ОР: X Y, в котором множества X и Y являются множествами функций с элементами x(t) и y(t). Формально факт преобразования функции x(t) в функцию y(t) посредством выполнения оператора ОР отмечается следующим образом: y(t) = ОР(x (t)).

На втором этапе операторная модель используется в качестве исходной формализации для разработки модели процесса проектирования и формируется соответствующая сеть.

На третьем этапе выявляются и исключаются дефекты модели, а, следовательно, исключаются дефекты объекта моделирования. В конечном итоге строится сетевая модель процесса проектирования, свободная от концептуальных ошибок.

На четвертом этапе с помощью деревьев достижимости анализируются динамические свойства процесса проектирования.

Для последовательного развертывания операторной модели в работе рассмотрены все возможные сочетания пунктов несоответствия модели ДТВ и модели РБД: ДТВ – не реляционные таблицы;

ДТВ – ненормализованные таблицы;

в ДТВ отсутствуют ключевые поля;

таблицы ДТВ не связаны между собой. Соответствующие постфиксы в операторах модели “р”, “н”, “к”, “с”. Индекс “и” используется для оператора импортирования, который задействован при любом сочетании.

В результате таких преобразований появляется возможность оперативного отображения данных в системе мониторинга.

~ 112 ~ Список информационных источников Гоголин С.С., Подпорин Д.И. Планирование доставки грузов с использованием [1] информационно-аналитической системы. / Современные технологии управления в автотранспортных системах: сб. науч. тр. Ф-та «Управления» МАДИ(ГТУ). – М.:

МАДИ, 2007. – С.57-63.

[2] Гоголин С.С. Мониторинг и управление технологическими процессами на производственных предприятиях с распределенной структурой. / Аналитико имитационное моделирование и ситуационное управление в промышленности, строительстве и образовании. Сб. науч. тр. МАДИ(ГТУ). – М.: МАДИ, 2008. – С.

24 – 30.

[3] Губанов А.И., Ефименко Д.Б., Николаев А.Б., Остроух А.В. Концепция автоматизированной навигационной системы диспетчерского контроля и учета работы транспорта нефтедобывающих и нефтеперерабатывающих предприятий // Автоматизация, телемеханизация и связь в нефтяной промышленности. – М.:

ВНИИОЭНГ, 2011. - № 11 - С. 12- 4.

[4] Бернер Л.И., Никаноров В.В., Николаев А.Б., Рощин А.В. Системы поддержки принятия диспетчерских решений в многоуровневых автоматизированных системах управления технологическими процессами добычи нефти и газа. // Автоматизация, телемеханизация и связь в нефтяной промышленности. – М.:

ВНИИОЭНГ, 2013. - №1. – С. 59–68.

[5] Остроух, А.В. Информационные технологии в научной и производственной деятельности [Текст] / [ред. А.В. Остроух] - М: ООО "Техполиграфцентр", 2011. 240 с. - ISBN 978-5-94385-056-1.

[6] Польгун М.Б. Автоматизация процессов диспетчерского управления городским пассажирским транспортом. / Д.Б. Ефименко, А.Б. Николаев, А.В. Остроух, М.Б.

Польгун / Промышленные АСУ и контроллеры. - М.: «Научтехлитиздат» – №5. 2013. - С. 10–16.

[7] Тянь Юань. Разработка информационно-аналитической системы мониторинга технологических процессов предприятия автомобильной промышленности / А.В.

Остроух, Юань Тянь // В мире научных открытий. – Красноярск: «Научно инновационный центр», 2013. - № 8.2 (44). – С. 191-205.

[8] Тянь Юань. Оперативный мониторинг внутренней среды промышленных предприятий // Автоматизация и управление в технических системах. – 2012. – № 1;

URL: auts.esrae.ru/1-33 (дата обращения: 24.09.2013).

[9] Тянь Юань. Современные методы и подходы к построению систем управления производственно-технологической деятельностью промышленных предприятий / А.В. Остроух, Юань Тянь // Автоматизация и управление в технических системах.

– 2013. – № 1(3);

URL: auts.esrae.ru/3-53 (дата обращения: 24.09.2013).

[10] Тянь Юань. Мониторинг процесса производства сухих строительных смесей / А.В. Остроух, Вэй Пьо Аунг, Юань Тянь // Наука и образование в XXI веке:

Теоретические и прикладные вопросы науки и образования: сб. науч. тр. по мат лам Междунар. науч. – практ. конф. 30 сентября 2013 г.: Часть 1. – Тамбов: ТРОО «Бизнес-Наука-Общество», 2013. – С. 138-140.

~ 113 ~ [11] Тянь Юань. Мониторинг технологического процесса производства керамического кирпича / А.В. Остроух, Р.Р. Чаудхари, Юань Тянь // Наука и образование в XXI веке: Теоретические и прикладные вопросы науки и образования: сб. науч. тр. по мат-лам Междунар. науч. – практ. конф. 30 сентября 2013 г.: Часть 1. – Тамбов:

ТРОО «Бизнес-Наука-Общество», 2013. – С. 140-143.

[12] Тянь Юань. Интеграция компонентов системы мониторинга /А.В. Остроух, Юань Тянь // Молодой ученый. – Чита: ООО «Издательство Молодой ученый», 2013. №10. - С. 182-185.

DOI: 10.12731/2306-1561-2013-4- STUDY OF THE AUTOMATIC CONTROL SYSTEM OF THERMOELECTRIC OBJECT Nikolaev A.B., Ni Zaw Abstract Thermoelectric phenomena - a collection of physical phenomena, which include three reversible thermoelectric effects: the Seebeck, Peltier and Thomson. These effects are associated with mutual conversion of heat energy into electric current in metals and semiconductors. Currently widely adopted the so-called thermoelectric effects in semiconductor technology based on the use of the Peltier effect. The essence of the Peltier effect is the conversion of the potential difference in the temperature difference. In this paper, we study the automatic control system (ACS) in a thermoelectric object.

Keywords: thermoelectric facility, the regulatory system, the transfer function, the perturbation, the transition process.

УДК 681. ИССЛЕДОВАНИЕ СИСТЕМЫ АВТОМАТИЧЕСКОГО УПРАВЛЕНИЯ ТЕРМОЭЛЕКТРИЧЕСКИМ ОБЪЕКТОМ Николаев А.Б., Ни Зо Аннотация Термоэлектрические явления - это совокупность физических явлений, к числу которых относятся три обратимых термоэлектрических эффекта: Зеебека, Пельтье и Томсона. Эти эффекты связаны с взаимным превращением тепловой энергии в энергию электрического тока в металлах и полупроводниках. В настоящее время широкое применение получили так называемые термоэлектрические эффекты в полупроводниковой технике, основанные на использовании эффекта Пельтье. Суть ~ 114 ~ эффекта Пельтье заключается в преобразовании разности потенциалов в разность температур. В данной статье проводится исследование системы автоматического управления (САУ) таким термоэлектрическим объектом.

Ключевые слова: термоэлектрический объект, система регулирования, передаточная функция, возмущение, переходной процесс.

Математическое описание системы автоматического управления термоэлектрическим объектом Для анализа и синтеза системы автоматического управления (САУ) необходимо иметь математическое описание объекта управления. Аналитическое определение динамических свойств объекта управления по конструктивным и физическим данным часто является сложной задачей. В таких случаях обращаются к идентификации объекта по экспериментальным данным [1, 4, 5]. В данной статье проведена идентификация объекта по временным характеристикам, а именно, по реакции объекта на скачкообразный входной сигнал h(t). Обработка исходных данных эксперимента проводилась с помощью электронной таблицы MS Excel. Результаты расчета в графическом виде представлены на рисунке 1.


h(t) теьп,С ti отн, С ti мод, С время, с Рисунок 1 - Графическое изображение результатов h(t) Экспериментальные переходные характеристики объекта h(t) с достаточной точностью можно аппроксимировать экспоненциальной зависимостью вида:

h(t ) = k0 (1 exp(t / T0 )), где k – коэффициент передачи, T – постоянная времени 0 объекта.

Такая временная характеристика соответствует линейной математической модели в виде передаточной функции типового апериодического (инерционного) звена:

K W0 ( p ) = 1 + T0 с достаточно большой инерционностью T0 = 500 - 2000, которую ~ 115 ~ можно оценить моментом времени с координатой h(T0) = 0.63hуст, где hуст – установившееся значение h(t) при t. По экспериментальным данным определено К0 = 10,3 К/В. Постоянная времени Т0 = 960 с (см. рисунок1).

Такая временная характеристика соответствует линейной математической модели в виде передаточной функции типового апериодического звена. Расхождения между экспериментальными данными h(t) и теоретическими, определенными по модели, не превышают 3.5%. Полученная модель использована при анализе системы автоматического управления этим объектом.

Микропроцессорная система управления Для управления современным термическим оборудованием используются микропроцессорные системы управления (МПСУ). Такая система с точки зрения теории автоматического управления представляет собой классическую систему регулирования с контуром отрицательной обратной связи [2]. Структурная схема такой системы представлена на рисунке 2. где блок задания (БЗ), схема сравнения (СС) и устройство управления (УУ) реализованы программно на однокристальной микро ЭВМ. Исполнительное устройство (ИУ) и объект управления (ОУ) – это в типовом случае термическое оборудование. (Дт) – это датчик температуры. Передаточная функция разомкнутой такой системы регулирования имеет вид:

W ( p) = WУУ ( р) WИУ ( р) WоУ ( р) WДат( р) (1) WУУ ( р ) WИУ ( р ) WОУ ( р ) Wпр ( р ) Ф( р) = = 1 + Wпр ( р ) Wос( р ) 1 + WУУ ( р ) WИУ ( р ) WОУ ( р ) WДат( р ) (2) g (t ) (t ) y (t ) y / (t ) Рисунок 2 - Структурная схема системы управления термическим оборудованием Математическая модель объекта управления может быть представлена согласно предыдущему пункту типовым апериодическим звеном с передаточной функцией КО W ОБ ( p ) = 1 + T О p с указанными параметрами КО и ТО. Датчик температуры также может быть представлен апериодическим звеном, но с малой инерционностью порядка ТДат 20 с для терморезисторов и ТДат 2 с для термопар. Передаточная функция ~ 116 ~ регулятора в случае использования классических линейных законов регулирования имеет вид [3]:

Для П-закона КП К W ( p) = (1 + ТО р ) (1 + ТДат р ) (3) Для И-закона К и.К W ( p) = p(1 + To p )(1 + TДат p) (4) Для ПИ-закона 1 К W ( p ) = КП + ТИ р (1 + ТО р) (1 + ТДат р) (5) Для ПИД-закона К W ( p) = КП + + ТД р ТИ р (1 + ТО р) (1 + ТДат р) (6) Реализация и экспериментальное исследование Математическое описание анализируемой системы дает возможность использовать специализированные программные пакеты (ПП) CALLISTO и MODOS при оценке значений оптимальных параметров настройки ТП - постоянная времени пропорциональности, ТИ - постоянная времени интегрирования, ТД - постоянная времени дифференцирования микропроцессорных блоков управления для различных модификаций термических приборов. Рассмотрим схему моделирования системы управления термическим оборудованием с ПИ-законом. По переходной характеристике исследуемой системы определим показатели качества. Результаты компьютерного моделирования системы управления термоэлектрическим объектом показаны на рисунке 3, а переходные процессы в САУ термоэлектрическим объектом с ПИ регулятором показаны на рисунке 4 (результаты исследования значений tp= 47 с, = 1,5%, уст = 0).

Было проведено исследование влияния типовых возмущений на качество исследуемой САУ. Соответствующая структурная схема САУ показана на рисунке 5.

Здесь же приведены основные теоретические соотношения для установившихся ошибок от полезного сигнала Х(t) и от возмущений (f1) и (f2). В САУ термоэлектрическим обьектом возмущения могут быть вызваны изменением температуры окружающей среды, изменением температуры теплопроводности, теплопередачи и теплообменник, несовершенством конструкции термоэлектрического полупроводникового вещества и т.п.

~ 117 ~ Рисунок 3 - Схема моделирования системы управления термоэлектрическим объектом с ПИ-регулятором Рисунок 4 - Переходные процессы в САУ термоэлектрическим объектом с ПИ регулятором ~ 118 ~ f1 f y( p) X(t) W2 (t) W1(t) Рисунок 5 - Структурная схема САУ в установившемся режиме в условиях воздействия возмущений Передаточная функция ошибки от полезного сигнала имеет вид:

x ( p ) x( p ) y ( p ) 1 + W ( p) W ( p) y ( p) W ( p) x ( p ) = = = 1 = 1 ( p) = 1 = = 1 + W ( p) 1 + W ( p) 1 + W ( p ) (7) x( p) x( p ) x( p) уст = хуст + f1 уст + f 2 уст хуст = lim p. X ( p).x ( p) p f1 уст = lim p. f1 ( p).f1 ( p) p f2 уст = lim p. f 2 ( p).f2 ( p) (8) p Возмущениея могут быть детерминированными (определенными во времени) и случайными. Влияние возмущений на качество системы может быть оценено с помощью передаточных функций ощибок. Поскольку в линейных системах справедлив принцип суперпозиции, то мы рассмотрим отдельно оценки ошибок в установившемся режиме. В исследуемой САУ возмущения могут быть приложены как ко входу САУ (f1), так и ко входу объекта управления (f2). Рассмотрим их влияние на точность САУ в установившемся режиме при различных законах управления. Схема моделирования САУ для П-закона и ПИ-закона представлены на рисунке 6.

Рисунок 6 - Схемы моделирования системы управления термическим объектом с П и ПИ-законами ~ 119 ~ Результаты компьютерного моделирования подтвердили теоретический вывод о уст, и показали, что такое том, что возмущение f2(t) = a2t входит в общую ошибку воздействие на входе САУ дает ошибку, равную a2 / КИ. Полученные результаты по исследованию влияния возмущений на точность САУ представлены в таблице 1.

Таблица 1 - Результаты исследования влияния возмущений на точность САУ № Вид f1 (t ) f 2 (t ) возмущений a 2.1( t ) a1.1( t ) a 2.t a 1.t Тип закона управления f 1уст f 2 уст = f 1 уст а П-закон 1 a f 2 уст = КП f 2 уст = f 1уст = f 1уст = а ПИ-закон 2 a f 2 уст = КИ Возмущение, действующее на вход ОУ, может оказывать различное влияние на величину суммарной установившейся ошибки в зависимости от закона управления f2уст = a2 / КИ, f2уст = ). Таким образом, при анализе САУ с (f2уст = 0, термоэлектрическим объектом необходимо учитывать влияние как f1, так и f2. При всех практически применимых случаях, когда f2уст, были исследованы показатели качества переходных процессов при исследуемых вариантах САУ (рисунок 7).

(а) (б) Рисунок 7 - Анализ показателей качества переходных процессов САУ Быстродействие (tp) и колебательность () при указанных значениях коэффициента усиления практически не отличаются от значений, полученных при отсуствии возмущений в САУ (таблица 2).

~ 120 ~ Таблица 2 - Значения времени регулирования tp и перерегулирования Kc tp График (а) 10c 1 0% 250c График (б) 50c 1 0% 60c Заключение Таким образом, возмущение, действующее на вход САУ, оказывает самое существенное влияния на величину суммарной установившейся ошибки при любом законе управления, поэтому желательно свести ее влияние к минимальнаму, например, компенсировать. Возмущение, действующее на вход ОУ, может оказывать различное влияние на величину суммарной установившейся ошибки зависимости от закона управления (от f2уст = 0 до f2уст =, см. таблица 1).

Список информационных источников Ромащев А.А., Арефьев Ю.И. Идентификация и оценивание параметров [1] динамических объектов методом тестовых сигналов // Приборы и системы управления. 1998. №.8 C. 18-19.

Микропроцессорные системы автоматического управления / Под редакцией В.А.

[2] Бесекерского. -Л.: Машиностроение, 1988. – 366 с.

Теория автоматического управления. / Под редакцией А.А. Воронова: в 2-х ч. [3] М.: Высшая школа, 1986. Ч.1: Теория линейных систем автоматического управления. - 367 c.

Ни Зо. Использование нечетких регуляторов в системах управления [4] технологическими процессами при производстве полупроводниковых микросхем // Автоматизация и управление в технических системах. – 2012. – № 2;

URL:

auts.esrae.ru/2-18 (дата обращения: 02.11.2013).

Ни Зо, Николаев А.Б. Моделирование полупроводниковых микросхем с [5] использованием термоэлектрического способа // Автоматизация и управление в технических системах. – 2012. – № 2;

URL: auts.esrae.ru/2-19 (дата обращения:

02.11.2013).

DOI: 10.12731/2306-1561-2013-4- FORGETTING MODEL OF EDUCATIONAL INFORMATION SYSTEM FOR TRAINING Stroganov V.Yu., Makarenko L.F., Yartcev M.I., Yagudaev G.G.

Abstract ~ 121 ~ In the psychology of learning is defined as the absorption of trainees certain system of knowledge and skills. This requires a change in the external (physical) and internal (mental) activity (behavior). Education in psychology is defined as the process of stimulation and management of external activity the student as a result of which he has formed a certain knowledge, skills and abilities.

The processes of learning and teaching are discussed in various aspects: biological, physiological, social, philosophical, etc. The learning system requires a model of the object of study - the student model. Under the student model is meant representation of the process that takes place in the training as a result of his perception of the one or the other training information.

Keywords: learning, trained, forgetfulness, models, educational information, personnel.

УДК 004.8:681. МОДЕЛИ ЗАБЫВАНИЯ УЧЕБНОЙ ИНФОРМАЦИИ ДЛЯ СИСТЕМЫ ПОДГОТОВКИ ПЕРСОНАЛА Строганов В.Ю., Макаренко Л.Ф., Ярцев М.И., Ягудаев Г.Г.

Аннотация В психологии научение определяют, как усвоение обучаемым определенной системы знаний, умений, навыков. Это предполагает изменение внешней (физической) и внутренней (психической) деятельности (поведения). Обучение в психологии определяется как процесс стимуляции и управления внешней активностью обучаемого, в результате которой у него формируются определенные знания, навыки и умения.

Процессы научения и обучения рассматриваются в различных аспектах:

биологическом, физиологическом, социальном, философском и др. В обучающей системе необходимо наличие модели объекта обучения – модели обучаемого. Под моделью обучаемого понимается представление того процесса, который проходит в обучаемом в результате восприятия им той, или иной обучающей информации.

Ключевые слова: научение, обучаемый, забывание, модели, учебная информация, персонал.

Процессы научения и обучения Исключительно важную роль в изучении процессов научения и обучения играет исследование памяти. Память является одним из важнейших психических процессов, реализующих усвоение знаний. Начало экспериментальной психологии памяти связано с опытами Г. Эббингауза. Он первый разработал количественные методы исследования запоминания и забывания. Материалом запоминания были бессмысленные слоги. Была построена кривая изменения объема памяти в зависимости от времени, прошедшего ~ 122 ~ после запоминания, т.е. кривая времени забывания [1, 9]. Эту кривую называют кривой забывания или сохранения. Она выражает объем памяти через разные промежутки времени в «процентах сбережения». При этом под объемом памяти (кратковременной) понимается наибольшее число единиц запоминаемого материала, которое может быть сразу воспроизведено при одном повторении. Что касается долговременной памяти, то измеряют число повторений, необходимых для запоминания и безошибочного воспроизведения предъявленного для запоминания материала, и объем памяти определяют как отношение числа запоминаемых символов к числу повторений. Кривая Г.Эббингауза – это объем памяти как функция времени:

100 k b= (log t )c + k (1), где b – процент удержанного в памяти материала в момент эксперимента (или контроля) либо объем памяти в “процентах сбережения”;

t – время с момента полного овладения материалом в часах;

c и k – константы, получаемые методом наименьших квадратов по экспериментальным данным. Эксперименты [1, 9], связанные с научением путем «проб и ошибок», по выработке и исследованию затухания условных рефлексов у животных подтвердили закон Г. Эббингауза. Однако уровень сохранения при заучивании осмысленного материала всегда выше. Е.Н. Соколов рассмотрел общие основы кривых сохранения и показал, что «нет абсолютно “чистых кривых забывания” для смыслового и бессвязанного материала. Есть кривые забывания определенного количества качественно своеобразного материала» [1, 9].

После ранних работ Г. Эббингауза и Торндайка эмпирические данные, полученные при научении, стали выражать в виде уравнений, которые не опирались на какую-либо теорию, а лишь интерпретировали имеющиеся данные. Так, А. Шукаревым было выведено следующее уравнение:

y = a b e c n, (2) где y – усвоение, определяемое как число правильных воспроизведений (успехов) за единицу времени;

n – число испытаний;

a – предел усвоения при n;

b и c – константы. Т.Робертсоном было предложено уравнение, полученное по аналогии с мономолекулярной автокаталитической реакцией:

b e An y= (3) c + e An, ~ 123 ~ где y – усвоение;

n – число испытаний;

A=ab;

a и c – константы (параметры обучаемого);

b – предел усвоения при n. Л. Терстоун предложил следующую формулу (так называемый гиперболический закон обучения):

a (n + c ) y= (4) (n +c)+b, где y – усвоение;

n – число испытаний;

a и c – константы;

b – скорость научения.

Дальнейшее развитие применения математических методов к исследованию проблем научения связано с работами К. Халла [8]. Он ввел переменную, которую назвал «силой навыка». Она выражается формулой:

HRS= M(1 – e –bn), (5) где HRS – «сила навыка», или ассоциативная переменная, связывающая стимул и реакцию;

M – асимптотическое значение «силы навыка»;

b – параметр, выражающий скорость научения;

n – число обучающих опытов (или проб с подкреплением). Модель Халла позволяет предсказывать результаты, получаемые при обучении парным ассоциациям.

В 40-50-е гг. в психологии обучение стали рассматривать как стохастический процесс. Психологи утверждали, что основной переменой в психологии должна быть вероятность ответа, или реакции. Р. Буш и Ф. Мостеллер, основываясь на том, что процесс научения является марковским, построили так называемые стохастические модели обучаемости. Примерно в то же время В. Эстес, К. Берг, Дж. Миллер, У. Мак Гилл и др. разрабатывали подобные стохастические модели, которые получили название «линейные модели обучения». При построении данных моделей вводится вероятность pn того, что обучаемый в n–м испытании даст ответ A1. Альтернативным является ответ A2. Соответственно вероятность того, что обучаемый в n-м испытании даст ответ A2, равна 1 – pn. В каждом испытании обучаемый дает ответ, получая при этом какое-то подкрепление, например, узнает правильный ответ. В зависимости от подкрепляющего события Ej в n–м испытании меняется вероятность ответа в n+1-м испытании:

pn+1 = ajpn+bj, (6) где параметры aj и bj увеличивают или уменьшают вероятность ответа. Эти параметры зависят от того, подкрепляет ли событие Ej ответ A1 или A2. Так, в модели Буша–Мостеллера для случая двух альтернатив вводятся операторы:

~ 124 ~ 1 pn + ( 1 1 ) 1 x A pn =1 = (7) 2 p n + ( 1 2 ) 2 x A 1, 2 (01, 21) – неподвижные точки, т. е. если pn = i (i = 1,2), то где – pn+1 = pn.

В. Эстесом была построена стохастическая модель для задачи обучения парным ассоциациям. Во время каждого опыта обучаемому представляется некоторый возбуждающий образ (стимул) и указывается его правильное наименование. Такое сочетание возбуждения и правильного ответа в психологии называют подкреплением.

Во время проверочного испытания предъявляется только возбуждающий образ, на который обучаемый должен дать правильный ответ. Вводится следующая … EN – элементы возбуждения;

A1, A2, … AR – формализация. Пусть E1, E2, альтернативные ответы;

pij,n – вероятность того, что элемент возбуждения Ei во время n-го опыта вызовет ответ Aj. Тогда процесс приобретения навыка описывается следующей функцией:

pij,n=pij,n+с (1– pij,n), (8) где с – константа (0c1).

Еще в одной работе описанные выше модели Халла и Терстоуна интерпретируются в терминах стохастических моделей. Так модель Халла приобретает вид:

pn+1 = pn + (1 – )(1 – pn), (9) где pn – вероятность приобретения навыка (или правильного ответа) в n–м испытании;

(01) – константа. Сравнивая данную модель с моделью Эстеса, легко заметить, что она является частным случаем модели Эстеса.

В модели Терстоуна величина y интерпретируется как вероятность приобретения. Уравнение Терстоуна навыка pn = 0 при n=1 и стремящаяся к 1 при n приобретает вид:

n pn = (10) n 1+ b, где b – скорость научения. В модели Рестла вероятность изменяется по следующему правилу:

(1 )n pn = 1 (11) + ( 1 )n, ~ 125 ~ где – константа.

В соответствии с гипотезой о том, что после начального периода обучения возникает «внезапная» обученность, лежащая в основе, так называемой теории «скачков». Вводится случайная величина xn, которая принимает значение 1, если в n ом испытании имеет место событие A1, и 0 - если в n-ом испытании имеет место событие A2.

Тогда вероятность события pn=P{xn=1} A1, qn=P{xn=0}=1-pn.

– Предположим, что обучаемый в начале опыта находится в некотором состоянии S1, а, затем, после некоторого испытания ni переходит в состояние S2 и остается в нем до конца эксперимента. В этом случае вероятность pn равно p, если обучаемый в n-ом испытании находился в состоянии S1, и 1 - если обучаемый в n-ом испытании находился в состоянии S2.

Кроме того, вводится вероятность перехода из состояния S1 в состояние S2 на n–м испытании:

P{S 2 | S1 при n 1} = (12) где – некоторый параметр, 01.

Дальнейшее развитие подобные модели получили в работах Р. Аткинсона, Г.

Бауэра, Э. Кротерса. В настоящее время проблемы научения используются в статической теории обучения.

Пусть в момент времени t = 0 обучающая информация воспринята учеником, а обучаемый дает при t0 ему задается вопрос по этому материалу. Если в момент t = неправильный ответ на этот вопрос, то соответствует времени забывания.

– непрерывная случайная величина с функцией Предполагается, что время распределения P(t)=P{t}. В случае экспоненциального распределения:

P(t)=1–e–t, (13) где – интенсивность забывания [1/с]. Среднее время забывания равно 1/ [с]. В эой работе для описания процесса забывания используются также распределения Вейбулла, Эрланга и Гамма-распределение.

Процессы забывания Проблемам построения математических моделей некоторых характеристик памяти посвящен ряд работ. В одной из них исследуется длительность сохранения информации. При этом вероятность правильного ответа при отсроченном на время воспроизведении определяется по формуле:

~ 126 ~ P=P0e-, (14) где: P0 – та же вероятность при немедленном воспроизведении;



Pages:     | 1 | 2 || 4 |
 





 
© 2013 www.libed.ru - «Бесплатная библиотека научно-практических конференций»

Материалы этого сайта размещены для ознакомления, все права принадлежат их авторам.
Если Вы не согласны с тем, что Ваш материал размещён на этом сайте, пожалуйста, напишите нам, мы в течении 1-2 рабочих дней удалим его.