|
|||||||
АвтоАвтоматизацияАрхитектураАстрономияАудитБиологияБухгалтерияВоенное делоГенетикаГеографияГеологияГосударствоДомДругоеЖурналистика и СМИИзобретательствоИностранные языкиИнформатикаИскусствоИсторияКомпьютерыКулинарияКультураЛексикологияЛитератураЛогикаМаркетингМатематикаМашиностроениеМедицинаМенеджментМеталлы и СваркаМеханикаМузыкаНаселениеОбразованиеОхрана безопасности жизниОхрана ТрудаПедагогикаПолитикаПравоПриборостроениеПрограммированиеПроизводствоПромышленностьПсихологияРадиоРегилияСвязьСоциологияСпортСтандартизацияСтроительствоТехнологииТорговляТуризмФизикаФизиологияФилософияФинансыХимияХозяйствоЦеннообразованиеЧерчениеЭкологияЭконометрикаЭкономикаЭлектроникаЮриспунденкция |
Место опознания в процессах приема и переработки информации человекомВажной задачей анализа процесса опознания является его исследование как частного действия, включенного в процессы приема и обработки информации. Микроструктурный анализ развитых форм познавательной деятельности в последнее время находит все большее распространение. Он необходим, когда речь идет об анализе сложных, целостных, развернутых во времени актов поведения. При этом ставится вопрос о том, как отдельные уровни переработки информации проявляют себя в целостном акте поведения при решении различных задач. Ряд наших исследований был посвящен изучению опознания как компонента деятельности оператора по приему и переработке информации. Основная особенность деятельности оператора автоматизированных систем управления состоит в том, что эта деятельность осуществляется не с реальными объектами, а с их информационными моделями. Информационная модель представляет собой организованное в соответствии с определенной системой правил и выдаваемое на средства индикации отображение реальной обстановки [166]. В информационную модель включаются данные об объектах управления, состоянии внешней среды и самой системы управления. Информационная модель для оператора является источником информации, пользуясь которой он оценивает ситуацию и принимает решения, обеспечивающие правильную работу системы и выполнение возложенных на нее задач. Анализ деятельности оператора в системах управления позволил расчленить ее на следующие основные этапы [167]. 1. Восприятие поступающей информации об объектах управления и тех параметрах окружающей среды и самой системы, которые важны для решения возложенных на систему управления задач. К этому этапу относится обнаружение и декодирование информации, выделение из всей совокупности сигналов значимой информации, обнаружение изменений в состоянии управляемых объектов или отклонений от нормальных режимов работы. 2. Переработка информации, т. е. осуществление ряда преобразований, приводящих ее к виду, пригодному для принятия необходимого решения. К этому этапу относится выделение проблемной ситуации или ряда проблемных ситуаций, их сравнение, выявление наиболее критических объектов и ситуаций и выстраивание их (по степени важности или по степени срочности) в очередь для последующего обслуживания. 3. Принятие решения о необходимых действиях. 4. Передача информации о решении или осуществление управляющих воздействий. Первые два этапа представляют собой информационный поиск и являются подготовкой к действию или решению. Включение в деятельность оператора этапа информационного поиска обусловлено тем, что операторам автоматизированных систем управления обычно приходится иметь дело с достаточно большим количеством сложной информации. В таких случаях не всегда возможно сформулировать жесткие правила обработки информации и указать оператору однозначные связи между стимулами и ответными реакциями, поэтому в содержание деятельности оператора входит этап информационного поиска. Информационный поиск состоит в выделении из всей совокупности предъявленных сигналов информации, релевантной выполняемой задаче. Процесс информационного поиска представляют в виде сканирования поля изображения полупрозрачной маской с прорезанным в ней окном, последовательного перебора всех элементов поля [168]. При сканировании информационного поля «движущимся окном» имеет место последовательная фиксация символов, и на каждом новом шаге развертки производятся анализ и сличение появляющегося в «движущемся окне» элемента (или элементов) с записанными в памяти эталонами. Таким образом, зрительный поиск можно рассматривать как многократно повторяющийся акт идентификации. В связи с этим можно предположить, что описанные нами закономерности обработки информации в режиме идентификации должны проявляться и в процессе зрительного поиска. В частности, при работе с многомерными алфавитами в процессе зрительного поиска возможна параллельная обработка информации по различным перцептивным категориям или одновременное оперирование целостными многомерными эталонами. Исследование, выполненное нами совместно с Л. И. Рябинкиной [169], было посвящено проблеме способов обработки многомерных сигналов в процессе выполнения поисковых задач. В исследовании зрительного поиска стимульный материал был аналогичен использованному при исследованиях идентификации и опознания, описанных во второй главе. Мерность алфавита варьировалась от одномерного до четырехмерного. Стимулы предъявлялись испытуемым на табло, содержащем 50 ячеек. Испытуемые выполняли задачу поиска знаков по заданному одномерному или многомерному эталону. Результаты исследования показали, что с увеличением мерности алфавита точность выполнения поисковых задач несколько снижается, оставаясь, однако, выше точности решения задачи при оперировании «наихудшим» одномерным эталоном — размером (табл. 24). Время же выполнения задачи сокращается. Анализ полученных данных позволяет высказать некоторые предположения относительно способов обработки многомерных сигналов в процессе зрительного поиска. Если исходить из допущения о том, что при решении поисковых задач осуществляется последовательное сличение признаков многомерного сигнала с эталоном, то можно ожидать, что время поиска для многомерных сигналов будет примерно равно суммарному времени поиска для соответствующих одномерных эталонов. Если бы правомерной оказалась гипотеза параллельного способа обработки многомерных сигналов, то время поиска по многомерным эталонам было бы близко ко времени оперирования «наихудшим» одномерным эталоном, каким в нашем эксперименте является размер. В действительности же полученные в эксперименте данные показывают, что при работе с ахроматическими стимулами время поиска по многомерным эталонам ненамного превышает время оперирования «наилучшим» одномерным эталоном, т. е. формой. Эти данные позволяют предположить, что в процессе выполнения поисковых задач при высоком уровне тренированности испытуемых наиболее вероятным способом обработки многомерных сигналов является способ сличения по целостным эталонам. Таблица 24 Поиск по сайту: |
Все материалы представленные на сайте исключительно с целью ознакомления читателями и не преследуют коммерческих целей или нарушение авторских прав. Студалл.Орг (0.003 сек.) |