Ідентифікація професійних знань операторів автоматизованих систем управління - Автореферат

Оператор АСУ з позиції системного підходу, який базується на інформаційному поєднанні організаційно - технологічного управління, повинен відповідати наступним вимогам: мати глибокі професійні знання щодо предметної галузі виробництва, вміти системно користуватися компютерною технікою та проблемно-орієнтованим програмним забезпеченням; бути здібним формувати і аналізувати організаційно - технологічні моделі реальних виробничих ситуацій; вміти оперативно в реальному вимірі часу супроводжувати технологічний процес відповідними організаційними документами; володіти методологією, методикою та інструментальними засобами прийняття багатокритеріальних та багатоальтернативних управлінських рішень, в тому числі і в умовах невизначеності зовнішнього середовища; мати навички своєчасно в реальному вимірі часу супроводжувати технологічний процес відповідними організаційними документами. В такій підготовці оцінка знань оператора визначається повнотою та якістю його дій в умовах тренажерного моделювання, тобто здійснюється лише технічна підготовка операторів, що фактично не дозволяє в процесі навчання ідентифікувати їх знання щодо вміння моделювати виробничі ситуації на організаційно - технологічному рівні та приймати ефективні управлінські рішення. Вирішення цієї проблеми в дисертаційній роботі здійснюється за умови загальної задачі ідентифікації як задачі установлення відповідності математичних моделей знань, як прообразів формалізованої системи знань оператора АСУ, як образа ергатичної системи. В рамках цих програм результати досліджень повязані з планами науково - дослідницьких робіт Криворізького технічного університету (№№ дер. реєстрації: 76075658, 0188007610, 02870008183, 81093423, 77086558, 76083855), цільової науково - практичної теми Міністерства промислової політики «Розробка теорії, методів і алгоритмів для створення інтелектуальних інформаційно-аналітичних систем управління» (№ дер. реєстрації 110-0100И001718), інституту автоматики НАН України «Розробка ергономічного забезпечення інформаційної системи АВПБ Серовського металургійного комбінату» (№ дер. реєстрації 01826050329); «Розробка принципів та методів опису багатофакторних процесів в екосистемі», (затверджена наказом Міністерства освіти України №37 від 13.02.97 р.), Європейського університету «Економічні проблеми теорії і практики менеджменту сталого розвитку економічних систем» (№ дер. реєстрації 0101V007350). Відповідно до мети досліджень задача дисертаційної роботи полягає в дослідженні і розробці моделей і методів навчання й оцінці професійних проблемноорієнтованих знань операторів АСУ з використанням концепції ідентифікації знань операторів АСУ підприємств як складних ергатичних систем управління.У першому розділі розглянуто аналіз проблем ідентифікації систем навчання та контролю знань операторів АСУ. Наведено огляд існуючих моделей, методів і засобів щодо вирішення проблем ідентифікації систем навчання та контролю знань операторів АСУ. У другому розділі з метою розробки методів структурної ідентифікації математичної моделі навчання операторів АСУ розглянуто проблеми ефективності системи професійного навчання операторів АСУ. Побудову моделі ідентифікації процесу навчання засновано на уявленні останнього процесу навчання у вигляді цілеспрямованого функціонування деякої «складної системи».У дисертаційній роботі приведено наукові результати, які в сукупності з метою дослідження є вирішенням актуальної проблеми розробки методології і методів ідентифікації математичних моделей процесів навчання і оцінки професійних проблемноорієнтованих знань операторів АСУ. Використання розроблених у роботі моделей і методів ідентифікації знань дозволяють значно підвищити ефективність процесів навчання операторів і ефективність методів оцінки отриманих ними знань, що досягнуто шляхом моделювання процесів навчання і тестування знань, системної взаємодії оператора і моделі, що імітують передбачені виробничі ситуації, і ситуації, які характеризуються умовами невизначеності і ризику. З позиції системного аналізу проблеми організаційно-технологічного управління формалізована інтелектуальна діяльність оператора АСУ в реальних умовах її функціонування і на основі системних методів ідентифікації математичних моделей навчання і тестування визначена концепція процесів навчання і тестування знань операторів АСУ як концепція, що базується на системних методах ідентифікації математичних моделей навчання і тестування. Визначено показники ефективності й автономності процесу навчання шляхом аналізу структурної моделі ідентифікації системи навчання. Розроблено метод ідентифікації математичної моделі системи навчання, що відрізняється від існуючих підходів з використанням трендів, урахуванням перемінної і трендової складової в розділеному вигляді, що дозволяє одержати з тренда додаткову інформацію про властивості системи навчання.

2. ОСНОВНИЙ ЗМІСТ РОБОТИ

У дисертаційній роботі приведено наукові результати, які в сукупності з метою дослідження є вирішенням актуальної проблеми розробки методології і методів ідентифікації математичних моделей процесів навчання і оцінки професійних проблемноорієнтованих знань операторів АСУ.

Використання розроблених у роботі моделей і методів ідентифікації знань дозволяють значно підвищити ефективність процесів навчання операторів і ефективність методів оцінки отриманих ними знань, що досягнуто шляхом моделювання процесів навчання і тестування знань, системної взаємодії оператора і моделі, що імітують передбачені виробничі ситуації, і ситуації, які характеризуються умовами невизначеності і ризику. Таким чином, наукові розробки дисертаційної роботи, в першу чергу, спрямовані на підвищення надійності, живучості і вірогідності АСУ й організаційно - технологічних процесів у них за рахунок підвищення професійних проблемноорієнтованих знань операторів АСУ.

У результаті розвязання вище визначеної проблеми в дисертаційній роботі отримані наступні результати: 1. З позиції системного аналізу проблеми організаційно-технологічного управління формалізована інтелектуальна діяльність оператора АСУ в реальних умовах її функціонування і на основі системних методів ідентифікації математичних моделей навчання і тестування визначена концепція процесів навчання і тестування знань операторів АСУ як концепція, що базується на системних методах ідентифікації математичних моделей навчання і тестування.

2. Реалізуючи проблеми навчання, вперше отримано рівняння структурної моделі ідентифікації системи навчання для практичного застосування, що засноване на первинній обробці результатів тестування. Визначено показники ефективності й автономності процесу навчання шляхом аналізу структурної моделі ідентифікації системи навчання.

3. Розроблено метод ідентифікації математичної моделі системи навчання, що відрізняється від існуючих підходів з використанням трендів, урахуванням перемінної і трендової складової в розділеному вигляді, що дозволяє одержати з тренда додаткову інформацію про властивості системи навчання. Мінімізуючи математичне сподівання квадрата модуля похибки, виведено вираз для передаточної функції обєкта.

4. Запропоновано новий метод ідентифікації первинної обробки результатів тестування, заснований на новому двохкритеріальному підході. При такому підході неоднорідність контингенту оцінюється на двох рівнях: «засвоїв добре» або «встигає взагалі».

5. Уперше визначена модель ідентифікації ефективності всієї системи навчання як суми ефективності її елементів

6. Запропоновано модель взаємодії системи навчання й оператора, на відміну від існуючих, що забезпечує проектування програмної системи, яка реалізує функції адаптації когнітивних можливостей оператора з інтелектуальним інтерфейсом.

7. Представлено архітектуру системи навчання, яка забезпечує, на відміну від існуючих, вимір характеристик оператора, побудову його когнітивного профілю, визначення когнітивного типу, адаптацію інформації до когнітивного профілю оператора.

8. Запропоновано конструктивну архітектуру діалогової машини, що, на відміну від існуючих, діє незалежно від семантики діалогу. Компоненти цієї машини в рамках адаптивного тьютора здійснюють стратегію сценарію діалогу без попереднього її опису. Вперше розроблений критерій вибору чергового кроку діалогу, яким є вибір такого субєкта питально-відповідальної ситуації, що одночасно є обєктом бази знань з максимумом ентропії.

9. Уперше в класі задач тестового контролю професійних знань на теоретичному рівні показано, що властивість високої інформативності є загальною, у порівнянні з властивостями погодженості і конформності, стосовно вимог, пропонованих до тестових систем.

10. Уперше встановлено, що показники інформативності тесту нерозривно звязані з його цільовим призначенням. Тести індивідуального контролю професійних знань повинні мати розривну модель і бути неоднорідними. Тести групового контролю, тобто системні тести, повинні бути однорідними.

11. Встановлено, що до дихотомічних некорельованих тестів застосовуються методи теорії інформації - як у частині безпосереднього обчислення кількості інформації, так і в плані уявлення тесту як каналу звязку між випробуваним і тим, що перевіряє.

12. Уперше встановлено, що кількісна оцінка інформативності тестів (як ідеалізованих, так і реальних) неможлива без висування гіпотез про моделі тесту, тобто функціональної залежності імовірності вірної відповіді від рівня знань і властивостей питання.

13. На новому модельному й алгоритмічному рівні розроблена оцінка адекватності математичної моделі тестів. Показано ефективну працездатність і реалізованість евристичних методів оцінки адекватності моделі тесту як при статистичному вимірі рівня знань, так і діагностиці факту знань.

14. Уперше встановлений вплив параметрів тесту на вірогідність тестового контролю і розроблений алгоритм вибору методу оцінки вірогідності систем оцінки знань.

15. Уперше визначені оптимальні значення обсягу тестування і мінімальних значень середніх витрат. Знайдено умову максимуму середніх витрат і визначені загальні закономірності в поведінці середніх витрат. Виконана двопараметрична модель постійних і перемінної складових витрат, отримані оптимальні рішення. Зроблено оцінку похибки отриманих оптимальних рішень. Виконано параметричний аналіз впливу похибки вихідних даних на оптимальні рішення.

16. Уперше отримані рівняння оптимізації і визначені необхідні умови існування оптимального рішення, сформульована теорема про необхідні і достатні умови існування оптимального рішення. Розроблені двох - і трьох-параметричні моделі залежності обсягу тестування від вартості тесту, запропонований критерій оптимальності й оптимальні рішення. Розроблено алгоритм і методика параметричної ідентифікації нормованого критерію оптимальності, показана ефективність параметричного аналізу оптимальних рішень за допомогою нормованих значень прибутку, нормованих безрозмірних коефіцієнтів і нормованих значень ціни. Визначено безрозмірні нормовані координати екстремумів і границі інтервалу існування прибутку.

17. Обрано середньоквадратичний критерій оптимізації на відміну від існуючих, у якому , координати відхилень реальних значень від еталонних, підпорядковані умові нормування. Сформульовано теорему про оптимальне термінальне управління. Отримано і вирішене рівняння оптимізації режиму, що стежить.

18. Знайдено аналітичні виразі, що, на відміну від існуючих, дозволяють вирішувати задачу оптимального вибору вагових коефіцієнтів для мінімізації критерію, оптимізації режиму, що стежить. Уперше виведені аналітичні співвідношення, що дозволяють оцінювати дисперсії, випадковий перемінний, визначальний реальний і еталонний режим термінального управління. Отримані результати поетапної оптимізації можуть бути основою для побудови конкретних систем оптимального управління, що використовують два режими: «пошук оптимального (еталонного) значення керованої перемінної» і «спостереження за цим оптимальним значенням».

Проблемні питання, що випливають з результатів виконаних досліджень, на нашу думку, полягають у наступному: - створення єдиної математичної теорії системи навчання і теорії тестового контролю знань при формуванні баз професійних проблемноорієнтованих знань автоматизованих систем керування. При цьому становить інтерес побудова такого ітераційного процесу, що одночасно враховував би оптимізацію реальних і системних тестів;

- синтез параметрів реальних і системних тестів за емпіричною інформацією про результати спостережень з використанням методів підвищення інформативності тестів;

- подальшій розробці методів побудови систем, заснованих на професійних знаннях з наступним програмованим перекладом у бази професійних знань, що формуються.

Таким чином, отримані в даній роботі нові наукові результати, що включають у себе аналітичні дослідження шляхів формування технології навчання операторів АСУ, а також алгоритми, моделі, методи і методики, окремі формули і співвідношення доповнюють фундаментальний зміст математичної теорії системних і реальних тестів, збагачують наукові основи побудови автоматизованих систем керування, ставлять на більш високий рівень інтелектуальне забезпечення задач формування баз професійних знань автоматизованих систем керування. Коректність отриманих результатів і їхню математичну строгість забезпечують сформульовані і доведені в роботі теореми, твердження. Адекватність отриманих у роботі моделей і ефективність запропонованих, підтверджена результатами експериментальних досліджень, практичним використанням і впровадженням в практику функціонування реальних ергатичних систем.

1. Домбровский В.А. Пульт «оператор - УВМ» АСУТП раскроем проката // Механизация и автоматизация производства. - 1986. - № 8. - С. 37-38.

2. Доровской В.А., Кацюк В.В. Методика определения критической значимости проблемных ситуаций в управлении экскаваторным комплексом // Разработка рудных месторождений. - 1986.- № 41.- С. 10-13.

3. Домбровский В.А., Доровской В.А. Эргономический анализ рабочего места машиниста шахтного клетевого подъем // Безопасность труда в промышленности.- 1987. - № 12. - С 46-48.

4. Белоус Г. Ф., Домбровский В.А., Доровской В.А. Аттестация рабочего места оператора АСУ раскроем на 1500-т. ножницах // Металлургическая и горнорудная промышленность. - 1987. - № 3. - С. 67-68.

5. Доровской В.А., Кацюк В.В., Савин В.В. Разработка системы оперативного управления выемочно-погрузочным комплексом карьера // Разработка рудных месторождений. - 1987. - № 43.- С. 30-34.

6. Доровской В.А., Домбровский В.А., Кацюк В.В. и др. Автоматизированная система оперативного управления технологическими процессами горных работ // Колыма. - 1987. - № 4. - С. 5-7.

7. Доровской В.А., Домбровский В.А., Савин В.В. и др. Автоматизированное рабочее место диспетчера выемочно-погрузочного комплекса карьера // Механизация и автоматизация производства. - 1987. - № 10. - С. 41-42.

8. Доровской В.А., Савин В.В., Домбровский В.А., Кацюк В.В., Галкин А.В. Управление выемочно-погрузочным комплексом карьера с помощью микропроцессорной техники. // Горный журнал. - 1987 - № 3. - С .50-52.

9. Доровской В.А., Зайцев В.В., Каменских Т.Н., Нечитайло В.М. Разработка систем динамического представления информации в АСУТП сортового стана с использованием технических средств СМ ЭВМ. Разработка и внедрение АСУТП в прокатном производстве. // Тезисы докладов Всесоюзн. научн.-тех.конф. - М.: Центральный научно-исследовательский институт информации и технико-экономических исследований приборостроения, средств автоматизации и систем управления. - 1987.

10. Доровской В.А., Жержерунов Ю.И., Савин В.В.,Домбровский В.А., Кацюк В.В. Разработка системы оперативного управления буровыми работами на карьерах с применением микро-ЭВМ // Разработка рудных месторождений. - 1988. - № 45. - С. 30-34.

11. Доровской В.А., Жосан А.А. Алгоритмизация вычислительных процессов.- К.: УМК ВО, 1989.- 150 с.

12. Домбровский В.А., Доровской В.А., Кацюк В. В., Савин В.В. Применение микропроцессорной техники для оперативного управления буровыми работами на карьерах // Колыма. - 1989. - № 8.- С. 24-26.

13. Домбровский В.А., Доровской В.А., Кацюк В.В., Савин В.В. Разработка автоматизированного рабочего места горного диспетчера // Разработка рудных месторождений. - 1989.- № 47.- С. 85-90.

14. Домбровский В.А., Доровской В.А. Эргономическое обеспечение АСУТП раскроя проката // Безопасность труда в промышленности. - 1990.- № 9. - С. 40-41.

15. Доровской В.А. Автоматизация труда инженерного персонала горных предприятий : Справочное пособие. - М.: Недра, 1991. - 155 с.

16. Доровской В.А. Модели представления знаний в эргатических системах. - Днепропетровск: Наука і освіта, 1998. - 195 с.

17. Доровской В.А. Формализация деятельности человека в эргатических системах. - Днепропетровск: Наука і освіта, 1998. - 206 с.

18. Доровской В.А., Шелевицкий И.В. К вопросу о сплайн - прогнозах.// Информационные технологии в экономике, менеджменте и бизнесе: Проблемы науки, практики и образования. // Материалы III Междунар. науч. - практ. конф. - К.:ЕУФИМБ, 1998.- С. 2 - 4.

19. Доровской В.А., Шелевицкий И.В. Моделирование дихотомических тестов // Придніпровський науковий вісник. - 1998.- №131(198). - С. 14-24.

20. Доровской В.А., Шелевицкий И.В. Прогнозирование валютных курсов при антикризисном управлении конверсионными операциями // Економіка і управління. - 1998. - №1.- С. 92-95

21. Доровской В.А., Шелевицкий И. В. Прогнозирование кризисного состояния эргатических систем // Придніпровський науковий вісник. - 1998.- №123(190).- С. 72-83

22. Доровской В.А., Шелевицкий И.В. Оперативный сплайн - прогноз валютных курсов//Придніпровський науковий вісник.-1998.- №129(196).- С. 2-9.

23. Доровской В.А. Методы и модели формирования баз знаний полиэргатических систем. - Днепропетровск: Наука і освіта, 2000. - 188 с.

24. Доровской В.А., Миначева А.В., Сенин А.А., Шелевицкий И.В. Анализ данных в экспертных системах антикризисного управления // Актуальні проблеми автоматизації та інформаційних технологій: Зб. наук. пр. Т. 3. - Дніпропетровськ: Навчальна книга, 2000.- С. 45-54.

25. Доровской В.А. Дихотомическое тестирование и оценивание эффективности обучения диспетчеров полиэргатических систем. - К.: ЕУФИМБ, 2001.- 410 с.

26. Доровской В.А. Формализация деятельности диспетчеров прокатных станов // Информационные технологии в экономике, менеджменте и бизнесе: Проблемы науки, практики и образования. // Материалы VI Междунар. науч.- практ. Конф. - К.: Европейский университет, 2001. - С. 286-290.

27. Доровской В.А., Плахотний П.И. Компьютерно-ориентированный сборник задач тестового контроля знаний. - К.: Европейский университет, 2002.- 276 с.

28. Цифрові пристрої та мікропроцесори. Мікропроцесори: Навчально-методичне видання / Бурцева Н.В., Доровський В.О., Шелевицький І.В., Швець В.А., Юрко Ю.В. - К.: Європейський університет, 2002.- 220 с.

29. Доровской В.А. Статистическое оценивание характеристик дихотомических тестов контроля профессиональных знаний // Вісник Східноукраїнського національного університету ім. Володимира Даля. - 2002.- №11(57). - С. 162-169.

30. Доровской В.А. Управление объемом производства интеллектуальной полиэргатической системы по критерию минимума средних суммарных затрат // Вестник ХГТУ. - 2002.- № 1(14). - С. 127-134.

31. Доровской В.А., Игнатов В.А. Методы оценивания достоверности контроля результатов тестов // Вісник Східноукраїнського національного університету ім. Володимира Даля. - 2002. - №3(49).- С. 65-72.

32. Доровской В.А., Кудинова С.В. Математическая модель управления ценой продукции по критерию максимальной прибыли // Вестник ХГТУ.-2002.- № 2(15). - С. 525-526.

33. Доровской В.А., Михайленко В.М., Формализация процессов интеллектуального обеспечения эргатических систем. // Информационные технологии в экономике, менеджменте и бизнесе: Сб. науч.тр. VIII Междунар. науч.-практ. конф. ч.1. - К.: Европейский университет, 2002.- С. 89-93.

34. Доровской В.А. Оценивание точности следящего режима оптимального терминального управления // Кибернетика и вычислительная техника. - 2003. - № 138. - С. 42 -47.

35. Доровской В.А. Энтропийная модель диалогового поведения партнеров // Автоматизированные системы управления и приборы автоматики. - 2003.- №124. - С. 23-26.

36. Доровской В.А. Модель адаптации обучающей последовательности принятия управленческих решений // Радиоэлектроника и информатика. - 2003. - № 4 (25). - С. 145-147.

37. Доровской В.А. Энтропийный анализ семантической структуры информации // Вестник ХНУ «ХПИ», тем. вып. «Системный анализ в управлении и информационные технологии». - 2003. - № 6. - С. 12 - 16.

38. Доровской В.А. Формализация процессов интеллектуального обеспечения эргатических систем // Материалы V Междунар. науч-техн. конф. «Авиа-2003» Т. 1. Информационно - диагностические системы. - К.: Нац. авиационный университет, 2003. - С. 13.76 - 15.79.

39. Доровской В.А., Доровская С.С. Методология тестового отбора дипломированных специалистов // Глобальная интеграция программ последипломного образования GIGP 2003: Сб. науч. тр. - Донецк: ДОННУ, 2003.- С. 85-87.

40. Доровской В.А., Кудинов В.В. Проектирование модели обучения диспетчера АСУ горного предприятия // Сборник научных трудов № 17. Т.2. - Днепропетровск: НГУ, 2003. - С. 265-269.

41. Доровской В.А., Михайленко В.М. Модели взаимодействия в интеллектуальных системах // Кибернетика и вычислительная техника. - 2003. - № 139. - С. 86 - 89.

42. Доровской В.А., Журавель Е.В., Кудинов В.В. Модель взаимодействия интеллектуальной системы и лица, принимающего решения // Вестник ХГТУ. - 2003. - №2(18). -С. 204-207.

Размещено на .ru