Размещено на http://www.allbest.ru/

ФЕДЕРАЛЬНОЕ АГЕНТСТВО ПО ОБРАЗОВАНИЮ

УЛЬЯНОВСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ ТЕХНИЧЕСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ

Кафедра: «Вычислительная техника»

Пояснительная записка

к дипломному проекту

Тема «Библиотека методов когнитивного анализа задач»

Дипломник: Давлетбердин А.Х.

Руководитель: Соснин П.И.

Консультанты: Соснин П.И.

Рецензент: Беляева М.А.

Ульяновск 2013



Аннотация

Дипломный проект Давлетбердина Альберта Харисовича на тему:

«Библиотека методов когнитивного анализа задач». Кафедра ВТ УлГТУ, 2013г.

Руководитель дипломного проекта д.т.н., профессор Соснин П.И.

Данный дипломный проект посвящен разработки Библиотеки методов когнитивного анализа задач в среде WIQA.Net

В разделе 1 рассмотрены главные определения когнитивного анализа. Так же предметы и этапы когнитивного анализа. Описаны методы когнитивного анализа используемые в библиотеке методов.

В разделе 2 Рассмотрено техническое задание, расширенное задание.

В разделе 3 Безопасность и экологичность проекта

В разделе 4 Организационно-экономическая часть

В заключении произведена общая оценка выполненной работы в ходе проектирования. Произведён анализ достигнутых целей и результатов выполнения поставленных задач.



Оглавление

Введение

1. Анализ предметной области

1.1 Когнитивный анализ

1.1.1 Общее понятие когнитивный анализ

1.1.2 Предпосылки к применению когнитивного подхода к анализу сложных ситуаций

1.1.3 Предмет когнитивного анализа

1.1.4 Этапы когнитивного анализа

1.1.5 Виды факторов

1.2 Методы когнитивного анализа задач

1.2.1 Applied Cognitive Task Analysis (ACTA)

1.2.2 The Critical Decision Method (CDM, МКР)

1.2.3 PARI Method (Precursor (reason for action), Action, Result, Interpretation (of result)

1.2.4 Skill-Based CTA Framework

1.2.5 Decompose, Network, and Asses (DNA)

1.2.6 Goal-Directed Task Analysis (GDTA)

1.2.7 Cognitively Oriented Task Analysis (COTA)

1.2.8 Cognitive Function Model (CFM)

1.2.9 Task-Knowledge Structures (TKS)

1.2.10 Think Aloud technique Problem Solving (TAPPS, Мысли вслух)

2. Техническое задание

2.1 Техническое задание

2.1.1 Вопросно-ответная модель данных

2.1.2 Основные понятия

2.1.3 Вопросно-ответная модель данных

2.2 Цель проекта и назначение программного средства

2.2.1 Условия эксплуатации

2.2.2 Требования к качеству

2.2.3 Требования к составу и параметрам аппаратно-программных средств

2.2.4 Требования к информационной и программной совместимости

2.2.5 Требования к программной документации

2.2.6 Требования к уровню реализации

2.3 Обобщённая постановка задачи

2.4 Расширенная постановка задачи

2.4.1 Цель проекта и назначение программного средства

2.4.2 Назначение и область применения

2.4.3 Требования к аппаратно-программным средствам

2.4.4 Условия эксплуатации

2.4.5 Требования к надёжности программного средства

2.4.6 Программная документация

3. Проектирование и реализация

3.1 Обоснование выбора технологии реализации

3.2 Реализация метода когнитивного анализа PARI

3.2.1 Реализация метода когнитивного анализа PARI на псевдокодовом языке

3.3 Реализация метода когнитивного анализа TAPPS

3.3.1 Реализация метода когнитивного анализа TAPPS на псевдокодовом языке

3.4 Реализация метода когнитивного анализа GDTA на псевдокодовом языке

3.5 Реализация метода когнитивного анализа DNA на псевдокодовом языке

3.6 Анализ проделанной работы

4. Безопасность и экологичность проекта

4.1 Исходные данные

4.2 Перечень нормативной литературы

4.3 Анализ потенциальных опасностей

4.3.1 Анализ вредных и опасных производственных факторов

4.3.2 Микроклимат

4.3.3 Электробезопасность

4.3.4 Пожарная безопасность

4.4 Мероприятия по обеспечению безопасных условий труда

4.4.1 Мероприятия по защите от опасных производственных факторов

4.4.2 Мероприятия по защите от чрезвычайных ситуаций

5. Организационно-экономическая часть

5.1 Оценка технического уровня и качества библиотеки методов когнитивного принятия решения

5.2 Расчёт экономической эффективности от разработки библиотеки методов

5.3 Выводы

Список литературы

Приложение



Введение

Для того чтобы понять, как люди взаимодействуют с миром вокруг них, необходимо узнать, что происходит внутри их головы. Это особенно важно, когда задачи, поставленные перед человеком сложные, и простое наблюдение за поведением становится недостаточным для понимания процессов, происходящих в мозге. Важно также узнать, как люди думают и что они знают, как организуют структуры информации. Когнитивный анализ задач (СТА) представляет собой семейство методов и инструментов для получения доступа к умственным процессам и их организации, дает объяснения наблюдаемому поведению. CTA методы описывают когнитивные процессы, происходящие при выполнении задач.

СТА может повысить возможности человека, использующего инструментальные средства и программы, которые описывают когнитивные процессы, необходимые для решения задачи. Результаты исследований CTA успешно применяются в таких областях, как обучение и подготовка кадров, развития системы «человек-компьютер», организационной структуры, разработки продуктов и маркетинга. CTA как правило, состоит из нескольких этапов: выявление знаний, анализ и представление знаний.

Выявление знаний. Это процесс извлечения информации, через глубокое интервьюирование и наблюдения, за когнитивными событиями, структурами или моделями. Часто люди, которые предоставляют эту информацию, являются экспертами по конкретным вопросам (SMEs) Это люди, которые демонстрируют высокий уровень навыков и знаний в интересующей нас области.

Анализ. Это процесс структурирования данных, проверки, отбора, упрощения, абстрагирования, и преобразования информации, разработка объяснения и извлечения смысла. CTA практики используют количественный и качественный диапазона при анализе и обработке данных.

Представление знаний. Это процесс отображения данных и изображение отношений, толкование и получение результатов на основе данных анализа. Этот шаг является неотъемлемой частью для включения других людей: экспертов, разработчиков систем, которые понимают результаты СТА.

Необходимо также дать определение термину «когнитивные процессы» (CP), так как CTA является частью этого процесса.

Когнитивные процессы. Эти процессы, обеспечивают моделирование знаний и познавательной деятельности, необходимые для выполнения рабочих задач. Когнитивный анализ задач является частью когнитивного процесса, он направлен на построение модели рабочих знания, а также построение информационной когнитивной модели (CCM), которая поможет провести более детальный анализ, с использованием компьютера. Знания, выявленные в результате компьютерного анализа, обеспечат работу CTA и CCM.

Целью данного дипломного проекта является создание библиотеки методов когнитивного анализа задач, в последующем встроенную в вопросно-ответную среду WIQA.

Данная библиотека включает в себя сразу несколько методов.



1. Анализ предметной области

1.1 Когнитивный анализ

1.1.1 Общее понятие когнитивный анализ

Когнитивный анализ иногда именуется исследователями «когнитивной структуризацией». Он рассматривается как один из наиболее мощных инструментов исследования нестабильной и слабоструктурированной среды. Данный анализ способствует лучшему пониманию существующих в среде проблем, выявлению противоречий и качественному анализу протекающих процессов. Суть когнитивного (познавательного) моделирования - ключевого момента когнитивного анализа - состоит в том, чтобы сложнейшие проблемы и тенденции развития системы отразить в упрощенном виде в модели, исследовать возможные сценарии возникновения кризисных ситуаций, найти пути и условия их разрешения в модельной ситуации. Использование когнитивных моделей качественно повышает обоснованность принятия управленческих решений в сложной и быстроизменяющейся обстановке, избавляет эксперта от «интуитивного блуждания», экономит время на осмысление и интерпретацию происходящих в системе событий.

В.И. Максимов и С.В. Качаев для объяснения принципов использования информационных познавательных (когнитивных) технологий для совершенствования управления используют метафору корабля в бушующем океане - так называемую модель «фрегат-океан». Большинство видов коммерческой и некоммерческой деятельности в нестабильной и слабоструктурированной среде «неизбежно связаны с риском, вызываемым как неопределенностью будущих условий работы, так и возможными ошибочными решениями, принимаемыми руководством…. Руководству очень важно уметь предвидеть подобные трудности и заранее разработать стратегии их преодоления, т.е. иметь заранее проработанные установки возможного поведения». Эти разработки предлагается проводить на моделях, в которых информационная модель объекта управления («фрегат») взаимодействует с моделью внешней среды - экономической, социальной, политической и т.д. («океан»). «Цель такого моделирования - дать рекомендации “фрегату” как пересечь “океан” с наименьшими “усилиями”… Интерес… представляют способы достижения цели с учетом попутных “ветров” и “течений” … Итак, ставим цель: определить “розу ветров”… [внешней среды], а там посмотрим, какие “ветры” будут попутными, какие - встречными, как ими воспользоваться и как обнаружить важные для… [объекта] свойства внешней ситуации».

Таким образом, сущность когнитивного подхода заключается, как уже упоминалось, в том, что бы помочь эксперту отрефлексировать ситуацию и разработать наиболее эффективную стратегию управления, основываясь не столько на своей интуиции, сколько на упорядоченном и верифицированном (насколько это возможно) знании о сложной системе.

Когнитивный анализ задачи (CTA) является набором методов для идентификации когнитивных навыков и умений, необходимых для профессионального выполнения поставленной задачи. CTA ранее частично использовался разработчиками при проектировании.

1.1.2 Предпосылки к применению когнитивного подхода к анализу сложных ситуаций

Сложности анализа процессов и принятия управленческих решений в таких областях как экономика, социология, экология и т. п. обусловлены рядом особенностей, присущих этим областям, а именно:

· многоаспектностью происходящих в них процессов (экономических, социальных и т. п.) и их взаимосвязанностью; в силу этого невозможно вычленение и детальное исследование отдельных явлений - все происходящие в них явления должны рассматриваться в совокупности;

· отсутствием достаточной количественной информации о динамике процессов, что вынуждает переходить к качественному анализу таких процессов;

· изменчивостью характера процессов во времени и т. д.

В силу указанных особенностей экономические, социальные и т. п. системы называются слабоструктурированными системами. Под текущей ситуацией понимается состояние слабоструктурированной системы в рассматриваемый момент времени. Число факторов в ситуации может измеряться десятками. И все они вплетены в паутину меняющихся во времени причин и следствий. Увидеть и осознать логику развития событий на таком многофакторном поле крайне трудно. А ведь постоянно приходится отвечать (зачастую - незамедлительно) на вопросы типа: “Что нужно сделать (на какие факторы повлиять), чтобы улучшить состояние ситуации?”, “Что будет с ситуацией через такое-то время, если ничего не предпринимать?”, “Какие из предпринимаемых мероприятий будут эффективнее в плане достижения поставленной цели?” и пр.

На такие вопросы можно успешно ответить, если использовать компьютерные средства познавательного (когнитивного) моделирования ситуаций. Подобные средства в экономически развитых странах применяются уже десятки лет, помогая предприятиям выжить и развить бизнес, а властям готовить хорошие нормативные документы.

Специфика применения средств когнитивного моделирования - в их ориентированности на конкретные условия развития ситуации в той или иной стране, регионе, городе, городке, поселке (политическая и экономическая устойчивость, ментальность населения и власти, хаотичность информационной сферы, открытость рынка, полнота нормативной базы и пр.). Попытки применить в российских условиях известные зарубежные средства когнитивного моделирования пока малоуспешны. Работы по развитию когнитивного подхода и его применению для анализа и управления слабоструктурированными системами проводятся в настоящее время в Институте проблем управления РАН. Результаты этих работ успешно применены для решения некоторых прикладных задач.

1.1.3 Предмет когнитивного анализа

Для эффективного управления, прогнозирования и планирования необходим анализ внешней среды, в которой функционируют объекты управления.

Внешняя среда обычно определяется исследователями как совокупность факторов и субъектов, оказывающих непосредственное или косвенное воздействие на возможность и способность субъекта достигать поставленных целей развития.

Специфика внешней среды объектов управления заключается в том, что эта среда подвержена воздействию человеческого фактора. Иначе говоря, она включает в себя субъекты, наделённые автономной волей, интересами и субъективными представлениями. Это означает, что эта среда далеко не всегда подчиняется линейным законам, однозначно описывающим связь причин и следствий. Отсюда вытекают два базовых параметра внешней среды, в которой действует человеческий фактор, - нестабильность и слабоструктурированность. Остановимся более подробно на этих параметрах. Нестабильность внешней среды часто отождествляется исследователями с непредсказуемостью. «Степень нестабильности внешней для объекта управления определенной среды характеризуется привычностью ожидаемых событий, предполагаемыми темпами изменений, возможностями предсказания будущего». Эта непредсказуемость порождается многофакторностью, изменчивостью факторов, темпов и направления развития среды. Среда, в которой вынуждены работать субъекты управления, характеризуется не только как нестабильная, но и как слабоструктурированная. Две эти характеристики прочно взаимосвязаны, но различны. Впрочем, иногда эти термины употребляются как синонимы. Однако следует заметить, что термин «нестабильность» предполагает невозможность или трудность предсказать развитие системы, а слабоструктурированность - невозможность её формализовать.

Таким образом, анализ нестабильной внешней среды (слабоструктурированных систем) сопряжён со многими трудностями. При их решении нужна интуиция эксперта, его опыт, ассоциативность мышления, догадки.

1.1.4 Этапы когнитивного анализа

Когнитивный анализ состоит из нескольких этапов, на каждом из которых реализуется определённая задача. Последовательное решение этих задач приводит к достижению главной цели когнитивного анализа. Исследователи приводят разную номенклатуру этапов в зависимости от специфики изучаемого объекта (объектов). Если суммировать и обобщить все эти подходы, то можно выделить следующие этапы, характерные для когнитивного анализа любой ситуации.

1. Формулировка цели и задач исследования.

2. Изучение сложной ситуации с позиций поставленной цели: сбор, систематизация, анализ существующей статистической и качественной информации относительно объекта управления и его внешней среды, определение присущих исследуемой ситуации требований, условий и ограничений.

3. Выделение основных факторов, воздействующих на развитие ситуации.

4. Определение взаимосвязи между факторами путем рассмотрения причинно-следственных цепочек (построение когнитивной карты в виде ориентированного графа).

5. Изучение силы взаимовлияния разных факторов. Для этого используются как математические модели, описывающие некоторые точно выявленные количественные зависимости между факторами, так и субъективные представления эксперта относительно неформализуемых качественных взаимоотношений факторов.

(В результате прохождения этапов 3 - 5 строится, в конечном итоге, когнитивная модель ситуации (системы), которая отображается в виде функционального графа. Поэтому можно сказать, что этапы 3 - 5 представляют собой когнитивное моделирование)

6. Проверка адекватности когнитивной модели реальной ситуации (верификация когнитивной модели).

7. Определение с помощью когнитивной модели возможных вариантов развития ситуации (системы), обнаружение путей, механизмов воздействия на ситуацию с целью достижения желаемых результатов, предотвращения нежелательных последствий, то есть выработка стратегии управления. Задание целевых, желаемых направлений и силы изменения тенденций процессов в ситуации. Выбор комплекса мероприятий (совокупности управляющих факторов), определение их возможной и желаемой силы и направленности воздействия на ситуацию (конкретно-практическое применение когнитивной модели).

1.1.5 Виды факторов

Для структуризации ситуации (системы) исследователи подразделяют факторы (элементы) на различные группы, каждая из которых обладает определённой спецификой, а именно - функциональной ролью в моделировании. Причём, в зависимости от специфики анализируемой ситуации (системы) типология факторов (элементов) может быть различна. Здесь я выделю некоторые виды факторов, использующиеся при когнитивном моделировании большинства систем (ситуаций, сред).

Во-первых, среди всех обнаруженных факторов выделяются базовые (воздействующие на ситуацию существенным образом, описывающие суть проблемы) и «избыточные» (малозначащие) факторы, «слабо связанные» с «ядром» базисных факторов.

При анализе конкретной ситуации эксперт обычно знает или предполагает, какие изменения базисных факторов являются для него желательными. Факторы, представляющие наибольший интерес для эксперта, называются целевыми. В.И. Максимов, Е.К. Корноушенко, С.В. Качаев следующим образом описывают целевые факторы: «Это - “выходные” факторы когнитивной модели. Задача выработки решений по управлению процессами в ситуации состоит в том, чтобы обеспечить желательные изменения целевых факторов, это - цель управления. Цель считается корректно заданной, если желательные изменения одних целевых факторов не приводят к нежелательным изменениям других целевых факторов».

В исходном множестве базисных факторов выделяется совокупность так называемых управляющих факторов - «”входных” факторов когнитивной модели, через которые подаются управляющие воздействия в модель. Управляющее воздействие считается согласованным с целью, если оно не вызывает нежелательных изменений ни в каком из целевых факторов». Для выявления управляющих факторов определяются факторы, влияющие на целевые. Управляющие факторы в модели будут являться потенциально возможными рычагами воздействия на ситуацию.

Влияние управляющих факторов суммируется в понятии «вектор управляющих воздействий» - совокупность факторов, на каждый из которых подается управляющий импульс заданной величины.

Факторы ситуации (или элементы системы) могут также подразделяться на внутренние (принадлежащие самому объекту управления и находящиеся под более или менее полным контролем руководства) и внешние (отражающие воздействие на ситуацию или систему внешних сил, которые могут не контролироваться или лишь косвенно контролироваться субъектом управления).

Внешние факторы обычно разделяются на предсказуемые, возникновение и поведение которых можно предвидеть на основе анализа имеющейся информации, и на непредсказуемые, о поведении которых эксперт узнает лишь после их возникновения.

Иногда исследователи выделяют так называемые факторы-индикаторы, отражающие и объясняющих развитие процессов в проблемной ситуации (системе, среде). Для подобных целей используется также понятие интегральных показателей (факторов), по изменению которых можно судить об общих тенденциях в данной сфере.

Факторы характеризуются также тенденцией изменения своих значений. Различают следующие тенденции: рост, снижение. В случае отсутствия изменения фактора говорят об отсутствии тенденции или о нулевой тенденции.

Наконец, следует отметить, что возможно выявление причинных факторов и факторов-следствий, кратковременных и долгосрочных факторов.

1.2 Методы когнитивного анализа задач

1.2.1 Applied Cognitive Task Analysis (ACTA)

ACTA методы были разработаны в рамках двухлетнего проекта. Цель этого проекта заключалась в разработке и оценке методов, которые позволили бы обучающему персоналу и архитекторам систем выделять критические когнитивные элементы для экспертов по конкретным вопросам (SME). Представленные методы являлись дополнительными, каждый из которых был предназначен для получения различных информации о требуемых когнитивных умений.

· Первый метод, схема задачи опроса или когнитивная карта, позволяет интервьюеру с глубоким пониманием задачи выделить сложные когнитивные части задачи для дальнейшего изучения посредством дополнительных опросов.

· Второй метод, аудит знаний, подразумевает изучение аспектов опыта, необходимых для выполнения конкретной задачи или подзадачи. Поскольку каждый аспект экспертизы определяется в процессе, он тестируется на конкретных примерах в контексте работы, сигналов и используемой стратегии, а также проверяется, почему и в чем заключается проблема для неопытных людей.

· Третий метод, моделирование интервью, позволяет исследователю или эксперту, смоделировать и изучить когнитивные процессы в контексте конкретной ситуации. Использование моделирования или сценариев предполагает работу в контексте, что сложно реализуется с помощью других методов интервью, и, следовательно, является дополнительной возможностью изучения окружения таких вопросов, как оценка ситуации, оценка отклика и воздействия курса действий на ситуацию, а также выявления потенциальных ошибок, наличие которых будет вероятно у начинающих в определенной ситуации.

· Четвертый метод, таблицы когнитивных требований, выступает в качестве средства для определения и формулировки данных. Таблицы когнитивных данных могут быть непосредственно применены к конкретному проекту.

Диаграмма задач выделяет широкий обзор задач и определяет сложно-понимаемые элементы. Хотя этот метод предлагает только поверхностное представление когнитивных элементов задачи, он позволяет интервьюеру сфокусировать внимание на проблемных местах для их более детального изучения посредством других методов Таким образом, время и ресурсы могут быть потрачены на обнаружение и идентификацию самых сложных когнитивных элементов.

На данном этапе, эксперту необходимо разложить задачу на подзадачи или шаги. Целью является получение экспертом пути решения задачи на основе решения ряда подзадач или шагов. Интервьюер ограничивает эксперта шестью шагами, чтобы не тратить время на вникание в мельчайшие детали на данном этапе. После определения подзадач эксперту необходимо определить, какие из выделенных подзадач требуют наличия когнитивных умений у персонала. В результате диаграмма выступает в качестве руководства для будущих интервью, обеспечивая выделения основных шагов в решении задач и их последовательности, а также какие шаги предполагают наличие когнитивных умений.

Построение схемы необходимо для предварительной оценки задачи, без ее детального изучения экспертом. Целью является целостный обзор задачи.

При аудите знаний интервьюер определяет способы, в которых используется опыт в определенной предметной области, а также выделяет примеры, основанные на реальном опыте. Аудит знаний был разработан в качестве средства для выделения наиболее важных аспектов опыта.

При аудите знаний используются результаты множества исследований, которые предназначены для описания типов предметной области или умений и выявления соответствующих примеров. Целью является не просто поиск компонентов, составляющих задачу, но и выяснить природу этих умений, необходимых специальных мероприятий, используемых стратегий и так далее. Список исследований является отправной точкой для проведения интервью.

Моделирование при проведении интервью и моделирование интервью позволяет интервьюеру лучше понять экспертов когнитивных процессов в контексте рассматриваемого инцидента.

Моделирование основано на представлении экспертам сложных сценариев. После выполнения моделирования, экспертам предлагается определить основные события, в том числе постановления и решения. Выделяемая и полученная информация фиксируется в таблице моделирования интервью. После проведения ACTA интервью с несколькими экспертами, авторы рекомендуют воспользоваться когнитивными таблицами требований, чтобы упорядочить и проанализировать данных.

1.2.2 The Critical Decision Method (CDM, МКР)

МКР имеет свои корни в Технике Критического Инцидента(Critical Incident Technique) Flanagan (1954) и, совсем недавно, в изучении доказательной базы в решении проблем, в авиационном машиностроении. Flanagan использовал структурированные интервью и отчеты пилотов, приведены в рабочем контексте, касающихся критических инцидентов (авиационные происшествия, ошибок пилота). Последнее применение техники критического инцидента, как правило, вовлекают воспоминания специалистов и ретроспективу, ранее встречающиеся случаи. Вариации на тему техники были использованы в анализе человеческих ошибок, а также в оценке эффективности команды.

В своей первоначальной адаптации техники критических инцидентов, Klein, Calderwood, и Clinton-Cirocco (1986) попросили опытных пожарных вспомнить критические инциденты, а затем анализировали подробно их реплики, суждения, решения когнитивного анализа задач, использование аналогов, планы, параметры и так далее. Это исследование породило несколько других, проводимых в городах и диких местностях подверженных пожарам. Эти исследования привели к некоторым уточнениям метода, кульминацией которых стало появление критического метода решения.

Эти уточнения отражают несколько открытий. Во-первых, самоструктурированные воспоминания экспертов, как правило, показали, что случилось, но не было понимания почему - суждения, оценки и решения, которые окружали критические события. Во-вторых, опытные пожарные командиры часто не занимались рассуждениями на основе предикатов, то есть рассуждениями о данной ситуации с точки зрения сравнения с некоторыми подобными случаями в прошлом. Рассуждения, казалось, были более зависимы от того, что можно было бы назвать схемой действия - знание общих типов проблемы или прототип сценариев (например, пожар в подвале старого деревянного здания шарообразного типа предполагает настоятельную необходимость эвакуировать здание и сорвать крышу для вентиляции). Кроме того, анализ только критических инцидентов не рисует полную картину знаний. Просьба вспомнить критические инциденты слишком часто приводили лишь к подсчётам катастроф, в которых они участвовали.

Klein и соавторы (1986) разработали набор открытых вопросов, чтобы стимулировать воспоминания более важных случаев, в которых участвуют важные решения, в которых знания эксперта были втянуты или их навыки были подвержены испытаниям. Klein и соавторы также составили ряд исследовательских вопросов, которые были разработаны, чтобы выявить конкретные, подробные сведения о важных сигналах, точки принятия решения, параметрах и планах действий и роль опыта в правосудии и принятия решений.

Этот метод оказался полезным в создании информации о рассуждениях эксперта в реальных задачах и позволило Klein и соавторам указать важные сигналы в различных противопожарных ситуациях, что инициируют знания и причины погрешностей в линии рассуждений - то, что ранее не было сделано до такой степени в этой области. Кроме того, среди выявленных сигналов были и такие, которые никогда раньше не обсуждались или явно не указывались, например, как цвет пламени, движение дыма, и провал крыши, по которым можно предположить место нахождения пожара.

По результатам исследования было предположено, что в динамической ситуации, высококвалифицированные лица, принимающие решения, быстро оценивают ситуацию и определяют эффективный и реальный курс действий. Этот вывод стал отличным от традиционных моделей принятия решений, особенно теории полезности и анализ решений, которая рекомендует решать проблемы созданием нескольких вариантов, а затем взвесить и оценить все варианты, прежде чем выбрать оптимальный курс действий.

МКР включает специфику случая, мультиэкспериментальную структуру ретроспективы и руководствуется исследовательскими вопросами. МКР сессия производится с учетом конкретного инцидента из собственного опыта участников. Участник руководствуется воспоминанием и рассказывает об инциденте и его контексте. Далее следует три этапа сбора информации обратно через инцидент. Проверки временной линии с моментами принятия решения служит для идентификации структуры отчета в многозначительных упорядоченных отрезках. Прогрессивное углубление приводит к всеобъемлющему, подробному, и контекстуально богатому отчету инцидента. «Что-если» вопросы служат для выявления потенциальных ошибок, альтернативных решения действии, и различия эксперта и начинающего.

Обычно полная процедура МКР занимает около 2 часов. Ретроспективный анализ длительного или сложного случая может потребовать сравнительно большего времени для выстраивания временной линии и определения момента принятия решения. Напротив, для изучения трудностей интерфейса человек-компьютер, наибольшая часть усилия может быть потрачена на шаг «что-если» допроса для того, чтобы выявить потенциальные источники ошибок в контексте конкретных инцидентов

Описание процедур МКР:

Шаг 1: Подготовка

Шаг 2: Выбор инцидента

Шаг 3: Воспоминания инцидента

Шаг 4: Пересказ инцидента

Шаг 5: Проверка хронологии и определение момента принятия решения

Шаг 6: Постепенное углубление

Шаг 7: Вопросы "Что, если?"

1.2.3 PARI Method (Precursor (reason for action), Action, Result, Interpretation (of result)

Предпосылка (причина действия), действий, результат, интерпретация (результат): метод, разработанный в основном для захвата когнитивных и поведенческих требований устранения неисправностей сложных систем. Этот метод особенно подходит для разработки программ подготовки кадров.

Цель PARI

Цель метода является анализ системных знаний, процедурных знаний, и стратегических знаний, необходимых для решения проблемы устранения неполадок в реальных условиях. Эти виды знания предоставляют способности эксперта, для решения проблем. Когда представлены проблемы, PARI пытается определить каждое Действие (или решения), которые выполняет решатель, Предпосылку на это действие, результат этого действия, и интерпретация эксперта Результатов Действия. Предпосылки, действия, результаты и интерпретации записываются с использованием структурированного интервью, в котором пары эксперты ставят проблемы в реальных условиях. Уделяется особое внимание рассуждениям, которые они использовали для принятия решений о том, что делать. Новичок решал те же проблемы с целью выявления областей, представляющих наибольшую необходимость для обучения. На основе этой информации, учебный дизайнер может создать базу знаний рассуждений, необходимых для решения. Эта информация может быть инструкцией о том, как решать подобные проблемы и как подготовиться к решению проблем.

Метод разработан в исследованиях ВВС, а именно Armstrong Laboratory, поэтому большая часть опыта PARI связана с аэрокосмической задачей обслуживания.

PARI использует структурированные интервью, чтобы увидеть, как эксперты решают проблемы, поставленные другими экспертами в реальных условиях задачи и какие знания им необходимы для решения этих проблем.

Когнитивная модель, лежащая в основе метода PARI, фокусируется на интеграции трех видов знания: системы знаний (как работает система), процедурные знания (как сделать это), и стратегические знания (знать, что делать и когда это делать). Одним из наиболее важных результатов метода PARI является описание мысленной модели эксперта, состоящая из системных, процедурных и стратегических знаний.

В процесс PARI описывают как "3-C Модель": Collaborative Cognitive Cartography (Совместная Когнитивная Картография). Карта когнитивных процессов.

Предположения PARI Анализа PARI не подходит для анализа всех видов задач. Он является наиболее полезным для задач устранения неполадок.

1.2.4 Skill-Based CTA Framework

Skill-Based CTA Framework предполагает, что простые когнитивные умения - основа для более сложных умений, и пытается определить иерархию умений, необходимые в рабочей области. Эта иерархия, начиная с самых сложных умений, включает в себя: стратегии, умения принятия решений, изобразительное умения, процедурные умения, а также автоматизированные умения. Эта структура была использована для разработки учебных программ в области управления воздушным движением.

Автоматизированные умения могут быть проанализированы соответствии Consistent Component Method и Verbal Report Method (он же Мысли вслух), процедурные умения могут быть проанализированы PARI, представительские умения (элементы мысленной модели, которые могут предсказать необходимые действия) могут быть проанализированы с помощью диаграмм и рейтинга, умений принятия решения могут быть проанализированы Critical Decision Method, анализа ошибок, и Verbal Report Methods. Стратегии могут быть проанализированы с методом Team Communications и Structured Interview.

Работа уделяет большие когнитивные требования рабочим. В рабочих средах, таких как авиация, операционные залы, и центры управления и контроля, особенно там, где временное ограничение имеют решающее значение для общей производительности.

СТА могут быть использованы в оперативной настройке, если бы там был упрощенный подход к определению ключевых элементов работы, которые могут быть проанализированы небольшим набором методов. Основной вклад в этого Фреймворка, что он предлагает упрощенную иерархию когнитивных типов умений, связывая каждый тип с несколькими установленными методами СТА. Фреймворк наиболее полезен в четко определенных областях, где задачи рутины, а также где необычные задачи были определены путем анализа работы. Признавая широкий спектр когнитивных методов анализа, эти Фреймворк избегает спорных методов, концентрируясь на относительно установленных методах, наиболее подходящих для эффективного анализа определенных типов когнитивных умений.

Skill-Based CTA Framework имеет три особенности, которые помогают переходу когнитивного анализа задачи из исследовательской лаборатории в условие эксплуатации.

Во-первых, акцент на типы умение типов помогает ограничить сферу СТА и делает результаты оперативно соответствующими. Это делается путем связывания каждого типа умения со специальных методом анализа, что затем ссылается на специальное обучение и методы оценок.

Во-вторых, это Фреймворк облегчает СТА анализ в контексте существующего анализа задач или списка задач. Традиционный анализ задачи, основанный на процессе ISD, может обеспечить широкий перечень задач с пробелами, особенно в когнитивной области. Аналитики могут использовать существующий список в качестве отправной точки для поиска задач, подзадач, или умений, которые требуют дальнейшего анализа.

В-третьих, Skill-Based CTA Framework использует методы, которые являются наиболее практичными в оперативных условиях, где время ограничено и аналитики, могут иметь мало подготовки в области статистики, методов исследования, или когнитивной науки. Сбор данных и методы анализа, используемые в этом Фреймворке, были выбраны и изменены таким образом, что они могут быть легко использованы в условиях эксплуатации. Сосредоточив усилия на одном или нескольких конкретных познавательных умений, Skill-Based CTA Framework может значительно уменьшить время, необходимое для выполнения когнитивного анализа. Однако, Фреймворк поощряет использование нескольких методов для проверки результатов.

Выделяют пять типов когнитивных умений, начиная с самых сложных типов умений:

· Стратегии

· Умения принятия решений

· Изобразительные Умения

· Процедурные Умения

· Автоматизированные Умения

Автоматизированные умения, базовый когнитивный тип умения, позволяет производить быстрое выполнение работы с минимальной когнитивной обработкой. Автоматизированные умения быстрая и производительность и без усилий, основанные на последовательной взаимосвязи между состоянием и ответом, и требует значительной практической подготовки.

Процедурные умения строительные блоки квалифицированной работы. Они производят ограниченную последовательность физической и умственной деятельности, осуществляемой в предсказуемых ситуациях. Процедурные умения выполняются быстро, но не способствуют выполнению одновременных задач, поскольку они требуют некоторой контролируемой обработки и таким образом не автоматизированы.

1.2.5 Decompose, Network, and Asses (DNA)

Данный метод позволяет устранить один из недостатков когнитивного анализа задач, а именно, сократить анализ полученных данных, разработанный Shute & Torreano, 1995 году. DNA предназначен для того, чтобы выявить знания экспертов, а также использовать других экспертов в данной области для полноты и надежности структуры знания. В идеале, мы хотим, чтобы это простая процедура была способна извлекать и организации полным набором знаний и навыков от специалистов, независимо от специальности.

Как упоминалось ранее, для поддержания диалога между экспертом и компьютером, используется "Что, как, почему" (WHW) вопросы, потому что их легко интерпретировать и понять. Graesser и Кларка (1985) разработал эту методику.

Вопросы обычно позволяют перейти от общего к частному. Однако, наша процедура позволяет эксперту решить, следует ли разложить в глубину или в ширину образом. Например, эксперт может разложить ряд шагов, от первого до последнего, последовательно. Это соответствует глубину подхода. Кроме того, эксперт может избрать не указывать все низкоуровневые шаги после выявления некоторые процедуры, но продолжают указанием параллельно, вышестоящей цели. Это соответствует ширине первого подхода.

Представление знаний в DNA

В настоящее время разработаны различные схемы представления знаний, которые могут быть использованы для моделирования различных типов знания и навыков. Например, Merrill (1994) представляет четыре вида знаний: фактов, концепций, процедур и принципов. Это схему можно упростить, описывая три основных категории знаний, объединив первые два типа в один тип знаний:

1. декларативные (что?),

2. процедурных (как?),

3. концептуальные (почему?).

Каждый имеет свое значение для анализа и оценки.

Декларативное знание это фактическая информация - предложения в форме отношений между двумя или более частицами знания, которые либо истинно, либо ложно.

Процедурные знания - это знания о том, как сделать что-то, и процедурные навыки, очевидной возможности делать это.

Концептуальные знания поддерживает качественное рассуждение и является специализированным категории знания не очень хорошо обрабатываются с помощью семантических сетей или систем производства.

Короче говоря, DNAпредназначен для разложения исследуемой области, сетевое знаний в комплексные структуры, а также использовать другие эксперты в данной области для оценки полноты и достоверности знаний представлений. Программа воплощает полу структурированный ряд вопросов, направленных на извлечение и организации структуры знаний от экспертов. Эти вопросы, в общем, делятся на три основных типа знания, что DNA попытки вызвать основного (декларативного или символической), процедурные и концептуальных знаний.

1.2.6 Goal-Directed Task Analysis (GDTA)

Для создания систем поддерживающих высокий уровень ситуационной осведомленности необходимо ясное понимание того, что значит Высокий уровень ситуационной осведомленности для данной конкретной предметной области. Это понимание достигается путем разграничения динамических информационных потребностей операторов (т.е. их ситуационных потребностей). Ситуационные потребности сосредоточены на динамической информации, касающейся требований в конкретной предметной области, а не на статических знаниях, которыми операторы должны обладать, как например знание системы или правил и процедур.

Ситуационные потребности определяются через Целеориентированный анализ задач (goal-directed task analysis (GDTA)). GTDA фокусируется на основных целях операторов (которые могут меняться динамически), на основных решениях, необходимых для достижения поставленных целей и на ситуационных потребностях для каждого отдельно взятого решения. Средства получения информации не являются предметом данного анализа, так как это может значительно варьироваться в зависимости от человека, системы, момента времени или от развития технологии. Например, в разные периоды времени информация может получаться с дисплеев, в процессе вербальной коммуникации, или создаваться самим оператором.

GDTA стремится определить, что операторы в идеале хотели бы знать для достижения каждой цели, даже если эту информацию невозможно получить при использовании текущей технологии. Идеальная информация это цель анализа. Базирование ситуационной осведомленности только на текущих технологиях будет вызывать искусственный эффект потолка и будет скрывать от исследователя большую часть информации, необходимой оператору.

Обзор метода.

GDTA пытается создать документ, который будет содержать данные о том, какая информация нужна оператору и как оператор объединяет или сочетает информацию для принятия конкретного решения. Эти знания помогают проектировщикам определить пути улучшения представления информации операторам для поддержки SA и, следовательно, для принятия решений и для повышения производительности. Как правило, операторы интервьюируются, наблюдаются и записываются индивидуально. Результаты анализа объединяют, а затем подтверждают большинством операторов. Информация, полученная от использования этого и других методов (например, анализ письменных материалов и документации, или устной речи) организуется в графики, изображающие иерархии целей, подцелей, решений, соответствующих каждой подцели. Так же определяется необходимый уровень ситуационной осведомленности для принятия каждого решения. На рисунке 1. изображен пример подобного графика.



Рис. 1.

Количество целей и соответствующих подцели отличается в зависимости от предметной области. Рисунок 2 демонстрирует следующий уровень этой иерархии, который показывает решения и уровень необходимой ситуационной осведомленности для каждой подцели.

Рис. 2.

Рисунок 3 изображает иное разделение на подцели, дающее более подробные данные и точный уровень необходимой осведомленности.

Рис. 3.

1.2.7 Cognitively Oriented Task Analysis (COTA)

COTA была разработана и впервые применена в 1995 году Дюбуа и Шалином к работе компьютерной техники и морских навигационных приборов. На основании этих результатов, этот когнитивно-ориентированный подход к анализу задач должен был особенно полезен для описания знаний практических приложений с измерением эффективности, учебных программ.

Сама COTA включает в себя следующие этапы:

· описание выполняемой задачи;

· определение диагностических задач;

· определение знаний, необходимых для выполнения задачи.

Рассмотрим общие характеристики подходов к интеграции задач в методы анализа персонала психологии и когнитивной науки.

1. Model-Based Approach - использование общих сведений о работе для решения конкретных вопросов

2. Representative Sampling - использование модели рейтингов экспертов для выборки в процессе решения задачи

3. Cognitive Focus - определение целей, стратегий, распознавание образов. Рассмотрение в интегрированной последовательности.

4. Work Performance in Context - фокусировка анализа задачи непосредственно на тех знаниях, которые являются уникальными

Для применения когнитивно-ориентированного подхода к анализу задач выделяют 5 этапов:

1. Планирование проекта

2. Анализ задач

3. Определение диагностических задач

4. Выявление детализированных знаний о работе

5. Представление экспертизы работы

Рассмотрим их подробнее.

1 этап - Планирование проекта.

На этом этапе происходит определений целей проекта, ресурсов и ограничений проекта. В качестве средства выявления ограничений применяется системный анализ. Также на этом этапе обсуждается дальнейшее использование разрабатываемого проекта.

Основные шаги, которые должны быть осуществлены на данном этапе:

· беседа с руководством;

· проектирование версий;

· сотрудничество с экспертами;

· выбор методов разработки.

2 этап - Анализ задач.

Целью данного этапа является разработка списка задач по уровням детализации. Для этого проводится обсуждение среди экспертов, обзор работы и подготовка документов, разработка анкет и проведение анкетирования.

Основная цель для начального интервью - определение должностных обязанностей и задач. Кроме того, начальные интервью используются для представления проектов на работу владельцев, ответов на их вопросы и поощрения их участия.

Собеседование с 3-5 экспертами, как правило, достаточны, чтобы придти к сходящемуся набору основных обязанностей.

Обычно интервью начинается с описания целей проекта и важности вклада каждого участника. Основное внимание в интервью как раз уделяется разработке списку задача, как было сказано ранее. Рекомендуется использовать такие открытые вопросы, как:

«Что вы будете делать в определённый день?»

«Какие основные цели и мероприятия в вашей работе?»

3 этап - Определение диагностических задач.

Некоторые задачи требуют детальной проработки, поэтому по ним выставляются экспертные оценки. Рейтинги экспертов носят разный «весовой» критерий.

В этом случае эксперты должны провести техническую экспертизу в предметной области рейтингов, иметь большой опыт в наблюдении за производительностью задачи, к которой будут применены рейтинги, а также иметь глубокое понимание задачи.

4 этап - Выявление детализированных знаний о работе.

Цель этого этапа - подробное выявление данных, которые реально используются сотрудником для выполнения работы. Например, было бы справедливо предположить, что врач должен обладать знаниями анатомии, биологии, фармакологии и т.д. Это описание можно добавить в список знаний требований путём изучения стандартных текстов, используемых для подготовки врачей.

Для сбора детализированных знаний применяется работа с протоколами.

Применяют 3 вида сбора протоколов:

1. Протокол анализа (Эриксон и Симон, 1984). Применяется для выявления «мыслей вслух».

2. Коучинг (Гельман и Галистел, 1978). Это система реализации совместного социального, личностного и творческого потенциала участников процесса развития с целью получения максимально возможного эффективного результата.

3. Коммуникации (Оранасу и Фишер, 1992). Осведомлённость членов команды о работе друга может влиять на их поведение и работу.

5 этап - Представление связей между задачами на план-графике.

После проведения всего анализа вся информация изображается на план-графике. План-график обеспечивает графическое изображение связей между задачами.

Уровень детализации, необходимой для обеспечения адекватного описания зависит от характера разрабатываемого приложения

1.2.8 Cognitive Function Model (CFM)

Методика называется когнитивной функции моделирования (CFM). Было обусловлено в основном необходимостью «сократить комплектование" на комплекс систем, предназначенных для военных, таких как следующее поколение военно-морского флота авианосец (CVX) и крейсер (SC-21).

Методология представленные здесь сочетает в себе два существующих инструментов, модель оператора функция и Когнитивный анализ задач и вводит новую технику, чтобы помочь дизайнерам и инженерам в определении компонентов новых систем, которые в разной степени "когнитивная сложность". Комбинируя эти методы, общие функции оператора и задачи могут быть определены, они могут быть проверены на когнитивную сложность, а затем, в случае необходимости, подробные анализы когнитивные задачи могут быть применены.

Цель CFM заключается в предоставлении инженеров и дизайнеров с четырьмя продуктами: обзор всех задач и функций, связанных с операторами; четким указанием, какие из этих задач / функций когнитивного комплекса; подробные когнитивный анализ этих когнитивных сложных задач / функций, а также рекомендации и предостережения в отношении проектирования для этих конкретных задач и функций.

CFM предоставляет инженерам и дизайнерам обзор областей, где ролей и функций человека и компьютера должны быть внимательно рассмотрены. В нем также подчеркивается и описывает важнейшие решения, суждения, реплики, проблемы и трудности, связанные с этим когнитивно-сложными областями, так что разработчики могут лучше понять, что их проекты должны решить.

1.2.9 Task-Knowledge Structures (TKS)

TKS был разработан как теоретического подхода к анализу и моделированию задач. Он затрагивает теорию задач, методы сбора и анализа данных, а также обеспечивает каркас для визуализации моделей задач.

В теории TKS задачи определяется как деятельность, осуществляется агентами, которая приводит к изменению состояния в данной исследуемой области (Johnson, 1989).

Основой для TKS служит предположение, что люди строят структуры знаний в памяти, при решении конкретной задачи. Это знания не случайно структурированы, они являются высокоорганизованными структурами. Некоторые объекты задач, например, тесно связаны с другими объектами, и эти классы объектов зависят от определенного контекста. Необходимо тысячи изменений связей для перехода из текущего состояния в желаемое.

TKS представляет знаний о роли, цели, планы и процедурах включения действий и объектов

Существуют две различных части Целевая структура знаний (TKS), цельная структура и таксономичная структура. Цельная структура представляет собой последовательность задач деятельности, и таксономическая структура содержит обширных знаний об объектах, их взаимоотношениях и их поведение. Существует предположение, что знания моделируемые в TKS имеют не равный статус, некоторые является более важным для успешного выполнения задачи, чем другие.