3.6.1. Умственная нагрузка и когнитивные процессы

Изучение и оценка умственной рабочей нагрузки как вероятной причины возникновения профессионального стресса имеет важное значение по следующим причинам:

а) вероятность возникновения ошибок и напряженных ситуаций в деятельности возрастает тогда, когда индивиду приходится работать на грани своих возможностей;

б) стрессовые реакции могут возникать тогда, когда работнику приходится работать длительный период в условиях высокой рабочей нагрузки;

в) содержание и структуру задачи и условия работы можно изменить, улучшить, когда определены факторы, создающие высокую рабочую нагрузку;

г) можно лучше планировать новые задачи или перераспределение задач, когда известна ожидаемая рабочая нагрузка;

д) оценка рабочей нагрузки имеет важное значение для регламентации деятельности, отбора и подготовки специалистов, а также для организации руководства и обоснования нормативов оплаты труда.

Умственная нагрузка в управленческой деятельности определяется объемом и содержанием информации о рабочих процессах и результатах выполнения трудовых задач, а также уровнем когнитивных, личностных, профессиональных и других возможностей индивида.

Умственная нагрузка происходит из-за когнитивных ограничений.

Мирей привел примеры исследований, где были сделаны попытки определить оптимальное число элементов для принятия решений в неопределенных ситуациях, – было выявлено, что это число равняется семи. Выявлены лимитирующие значения параметров динамической рабочей памяти, исходной информации для принятия решения и многих других когнитивных процессов. В то же время установлен целый ряд условий, при которых значения этих параметров могут непосредственно изменяться (особенности предъявления и структурирования информации, временные факторы, психологические особенности субъекта и др.).

Ограниченность возможностей обработки информации человеком известны давно. Однако конструкторы, разработчики новой техники под влиянием успехов развития современных технологий предлагают все более сложные для человека разнообразные режимы и конструкции систем управления техникой.

Применительно к управленческой деятельности и, в частности, имея в виду систему «человек–человек», приходится прежде всего рассматривать когнитивные и эмоциональные аспекты работы менеджера и, в этой связи, обсуждение вопроса рабочей нагрузке следует проводить с позиций когнитивных и эмоциональных требований к субъекту.

Основные виды психических процессов

• Когнитивные – процессы переработки информации и оперирования знаниями

• Регулятивные – процессы организации, регулирования, упорядочения деятельности в динамике

• Коммуникативные – процессы общения

Считается общепризнанным, что работа в современных компьютеризированных системах предъявляет большие требования к когнитивным ресурсам человека.

Наиболее вероятным воздействием компьютеризации является повышенные требования к рабочей (оперативной) памяти, например: при «извлечении» из памяти различных компонентов концептуальной модели задачи или при реализации планов управления.

Во многих формах интерактивной работы с компьютером пользователь должен быть способен восстанавливать из памяти и прослеживать текущее содержание цели деятельности во время выполнения целого ряда команд. Это предъявляет дополнительные требования к рабочей памяти, особенно если имеются отклонения в состоянии системы управления.

Использование компьютера в работе, как правило, связано с повышенными требованиями к функции внимания. Требования к вниманию могут повышаться из-за необходимости в некоторых задачах переключать и распределять его между несколькими одновременными действиями.

Помимо перечисленного, источник повышенной активации когнитивных ресурсов связан с принятием решений и планированием.

Работа с компьютером может создавать более или менее высокие уровни управляемости в зависимости от характеристик задач и самой системы. Низкие уровни принятия решения и планирования, как правило, связаны с однотипной, повторяющейся работой в течении рабочего дня. Жесткие диалоговые структуры, где пользователь не может выбирать свои стратегии выполнения задачи, также снижают требования к процедурам планирования. Работа с компьютером может и увеличивать необходимость в планировании и принятии решений при предъявлении пользователю большого количества информации, требуя от него организации работы по решению дополнительных задач, иногда самого различного содержания.

Методы измерения рабочей нагрузки

• субъективные мнения – анализируются с помощью различных оценочных шкал и вопросников (например, индекс нагрузки задачи)

• резервные психические возможности – оцениваются по разным психофизиологическим показателям, регистрации и хронометражу исполнительных действий и результативных характеристик

• метод вторичной задачи – снижение успешности ее решения – признак повышенной рабочей нагрузки, создаваемой основной задачей

В рабочей нагрузки смешиваются два разных аспекта деятельности: сложность и трудоемкость. Сложность деятельности отражает качество психических процессов. Трудоемкость связана с объемом деятельности, затратами на нее.

Существует ряд условий в решение умственных задач, при которых возникают требования к когнитивным процессам: например,

• необходимость выполнения одновременно нескольких действий,

• раздельное по времени управление разными источниками информации,

• потребность в планировании и принятии решения на выполнение действий в высоком темпе и т. п.

Вероятно, должно существовать несколько приемов измерений рабочей нагрузки, которая, если даже ориентироваться на приведенные примеры, весьма разнообразна при выполнении различных задач.

Можно предположить, что такое измерение должно учитывать оценку фактора временных требований, концентрации внимания, требований усилий и эмоциональных переживаний за результат работы.

Величина умственной нагрузки определяется характером деятельности и, в частности, зависит от степени сложности (объективной и субъективной) трудовых задач, длительности работы, уровня требований по скорости и точности выполнения операций и многих других показателей.

Другая сложность оценки реальной рабочей нагрузки заключается в несоответствии ее объективных и субъективных значений, – в частности, способность индивида обрабатывать информацию зависит от его индивидуально- психологических особенностей, образовании, подготовки и опыта.

Однородное и неоднородное представление рабочей нагрузки. Рабочую нагрузку, зафиксированную при измерении процесса функционирования системы в достаточном интервале времени, можно представить среднестатистическим заданием, параметры которого – среднее число обращений   к периферийным устройствам   и длительностью процессорной обработки и ввода-вывода   - определяются как статистические средние на множестве выполненных заданий. Представление рабочей нагрузки заданием одного типа со среднестатистическими параметрами называется однородным.

В подавляющем большинстве случаев рабочая нагрузка состоит из неоднородных заданий, существенно различающихся по объему используемых ресурсов – в десятки и даже сотни раз. Различия в ресурсоемкости учитываются при обработке данных путем разбиения заданий на классы, каждый из которых объединяет задания с примерно одинаковыми свойствами, но существенно отличными от свойств заданий других классов. Классификация заданий используется для создания мультипрограммных смесей, позволяющих равномерно загружать ресурсы и за счет этого повышать производительность системы, а также при назначении заданиям приоритетов, с помощью которых обеспечивается необходимое время ответа, например малое время для коротких заданий.

Представление о неоднородности нагрузки дает распределение (гистограмма) параметров, таких, как суммарное время выполнения заданий, число обращений   к периферийным устройствам , и время использования заданием   устройства . Обычно распределение параметров заданий имеет вид, изображенный на рис. 7.19. Представленное распределение является многомодальным, и его можно трактовать как смесь распределений, соответствующих различным классам заданий в рабочей нагрузке. В данном случае можно предполагать существование четырех классов заданий со значениями параметра x, близкими к модам распределения .

Представление рабочей нагрузки в виде совокупности классов называется неоднородным. При нем класс характеризуется долей заданий, относящихся к этому классу, и среднестатистическими свойствами задания, определяющими потребность задания в ресурсах системы (память, процессорное время и объем ввода-вывода).

Необходимость неоднородного представления рабочей нагрузки связана, во-первых, с организацией рациональных режимов обработки, т.е. с высокой производительностью системы и требуемым качеством обслуживания пользователей. Во-вторых, неоднородное представление позволяет более точно идентифицировать нагрузку, например, моделями центрального обслуживания и создавать более информативные модели производительности вычислительных систем.

КЛАССИФИКАЦИЯ РАБОЧЕЙ НАГРУЗКИ.

Наиболее существенный момент классификации – выбор признаков, в качестве которых при классификации рабочей нагрузки выступают параметры, характеризующие потребность заданий в ресурсах системы. Набор признаков должен быть достаточным для разделения на классы объектов с различными свойствами (существенными для классификации) и вместе с тем по возможности минимальным, чтобы упростить процесс классификации. При классификации заданий, выполняемых в режиме пакетной обработки, стремятся оптимизировать мультипрограммную смесь путем составления ее из заданий разных классов, создающих в совокупности одинаковую нагрузку на все ресурсы. Поэтому в качестве признаков классификации используются емкость занимаемой' оперативной памяти и интенсивность обращений к периферийным ч устройствам – в расчете на один миллион процессорных операций. При классификации заданий, выполняемых в режиме оперативной обработки, стремятся обеспечить в первую очередь, наилучшее время ответа для работ разной продолжительности и поэтому в качестве признаков применяется объем используемых ресурсов.

Существенными для классификации являются параметры с большими коэффициентами вариации (отношением среднего квадратического отклонения к математическому ожиданию), а параметры, коэффициенты вариации которых, определенные на множестве классифицируемых объектов, близки к нулю, исключаются из состава признаков. Если несколько параметров коррелированы (парные коэффициента корреляции не меньше 0,7), в качестве признака классификации используется только один из них.

Для классификации рабочей нагрузки наиболее широко используются три метода: 1) параметрическая классификация; 2) классификация по ядру нагрузки; 3) автоматическая классификация – кластер-анализ.

Параметрическая классификация основана на так называемых решающих правилах, которые устанавливают области значений параметров, соответствующие каждому классу. Например, могут использоваться следующие решающие правила:

 

Класс	Емкость памяти, кбайт	Интенсивность ввода-вывода, с-1
A
B
C
D
E		Любая

 

Рис. 7.20. Диаграммы Кивиата для разных заданий

 

Рис. 7.21. Классификация задач

 

Согласно этим правилам задание с параметрами х=200 и z=12,5 будет отнесено к классу D. Решающие правила назначаются исходя из целевых требований к классификации и Ц состава ресурсов системы. Часто границы классов назначаются на основе многомодальных распределителей значений признаков. При этом в качестве границ принимаются средние точки между соседними модами распределения. Например для распределения на рис. 7.19 могут использоваться следующие правила распределения на классы:

Классификация по ядру нагрузки сводится к выделению подмножества заданий, создающих основную нагрузку на систему, например 90% нагрузки. Ядро нагрузки выделяется следующим образом. Для заданий одного наименования определяется число реализаций и средние показатели нагрузки, по которым вычисляется суммарная нагрузка, создаваемая всеми реализациями задания. Задания упорядочиваются по убыванию суммарной нагрузки на ресурсы системы. Первые Н заданий, создающие в сумме 90%-ную нагрузку, рассматриваются в качестве ее ядра. Как правило, ядро состоит из небольшого числа заданий, обычно 10–20, и вполне обозримо. Путем анализа параметров заданий, входящих в ядро, назначаются классы каждый из которых состоит из небольшого числа заданий, обычно 1–3. Для выделенных классов устанавливаются граничные значения параметров, на основе которых строятся решающие правила для параметрической классификации заданий, не вошедших в ядро. Во многих случаях последние просто объединяются л в один дополнительный класс.

При классификации удобно представлять свойства объектов в виде диаграммы Кивиата (рис. 7.20). Диаграмма состоит из совокупности осей 1, 2, 3,..., на которых в определенном масштабе в направлении от центра отмечаются значения параметров объекта. Затем точки на осях соединяются прямыми линиями, образующими некоторую фигуру (образ объект а). (Использование диаграмм Кивиата основано на способности человека распознавать сходство и различие геометрических фигур). Если диаграммы, соответствующие заданиям, имеют сходную: конфигурацию, задания можно объединить в один класс. Различие конфигураций свидетельствует о несходстве заданий и является основанием для отнесения заданий к разным классам.

Методы автоматической классификации – кластер-анализа: – основаны на использовании вычислительных процедур, оценивающих расстояния между классифицируемыми объектами в объединяющих близлежащие объекты в компактные множества, называемые кластерами (классами). При классификации объектов по п признакам каждый объект рассматривается как точка в n-мерном пространстве с координатами, oопределяемыми признаками классификации. На рис. 7.21 приведена типичная картина образования кластеров. Здесь х₁и х₂ – значения признаков классификации, А_i – объект с признаками (х_1i, x_2i) иС₁, C₂, С₃ – кластеры, образованные подмножествами классифицируемых объектов. Число кластеров, выявляемых в процессе автоматической классификации, зависит от числа признаков классификации, их дисперсии и свойств объектов. Чем больше число признаков и их дисперсии, тем больше вероятность существования значительного числа кластеров.

В силу автоматизма, присущего всем методам кластер-анализа, классификация ведется вне прямой связи с ее целями. Процесс классификации управляется путем выбора признаков, их масштабирования и задания значений управляющих параметров, используемых процедурами классификации для оценки компактности подмножеств. При классификации десятков или нескольких сотен объектов затраты машинного времени умеренны, а большего числа объектов – весьма значительны.Классификация позволяет представить множество заданий, составляющих рабочую нагрузку, небольшим числом классов заданий, обычно 3–10 классами. 3а счет этого, описание рабочей нагрузки становится весьма компактным и в то же время сохраняется возможность дифференцировать системные характеристики, характеристики процессов и использования ресурсов по отношению к разнотипным заданиям, связанным с различными группами пользователей.

Системная нагрузка. Выполнение прикладных процессов воздерживается системными процессами. Нагрузка, создаваемая системными процессами, оказывается достаточно большой исоставляет десятки процентов для процессора и внешней памяти. Поэтому системная нагрузка учитывается при анализе производительности систем, а также в моделях производительности, используемых для выбора конфигурации и режимов функционирования.

В отличие от рабочей нагрузки, для которой потребность в ресурсах связывается с отдельными заданиями, системная нагрузка представляется как единое целое, относящееся ко всем выполняемым работам. Системная нагрузка регистрируется мониторами как одна из системных характеристик, оцениваемая, например, коэффициентом загрузки процессора со стороны системных процессов. Для определения объема используемых ресурсов необходимо системную нагрузку распределить между всеми заданиями. Аналогично для прогнозирования системной нагрузки при изменении рабочей нагрузки необходимо установить зависимость между ними. Поэтому системную нагрузку стремятся выразить как функцию параметров рабочей нагрузки.

Наиболее широко используется представление системной нагрузки в виде уравнений регрессии. В качестве параметров нагрузки используются емкость памяти, выделяемая для размещения операционный системы, число процессорных операций или коэффициент загрузки процессора системными процессами и аналогичные параметры каналов ввода–вывода. Системная загрузка процессора и каналов ввода–вывода наиболее существенно зависит от следующих параметров заданий: числа шагов и числа операторов языка управления, указанных в задании. При измерениях регистрируются параметры системной нагрузки и одновременно указанные параметры заданий. Затем измерительные данные обрабатываются с помощью программ регрессионного анализа с целью получения уравнений регрессии.

рабочая нагрузка (син. трудовая нагрузка) - комплекс факторов, обусловливающих функциональное напряжение организма в процессе труда, включающий средства труда, трудовые действия и условия окружающей среды; различают физическую и психическую нагрузку.

АМОКОНТРОЛЬ В ПРОФЕССИОНАЛЬНОЙ ДЕЯТЕЛЬНОСТИ

Формирование и осуществление целенаправленной деятель­ности предполагает, как обязательную предпосылку, отраже­ние человеком внешних условий в виде некоторой субъектив­ной модели. Она служит основой, как для предварительного психологического программирования действий, так и для их регуляции в ходе самой деятельности. Модель становится важнейшим и обязательным функциональным образованием, полнота и точность которого во многом определяют эффек­тивность деятельности и особенности ее осуществления .

Другим важным звеном в процессе саморегуляции явля­ется психологическая настройка на работу в определенных условиях.

Настройки, адекватные представлению человека о задачах и условиях предстоящей деятельности, являются необходимыми компонентами общей структуры процессов программирования и регуляции деятельности.

Одно из первых исследований функции саморегуляции надежности человека-оператора провел М.А. Котик, который отметил, что для обеспечения нормального функци­онирования организма и целенаправленной деятельности процессы саморегуляции осуществляются на биологическом, психофизиологическом и психологическом (неосознанном и осознанном) уровнях.

Им рассматриваются механизмы саморегуляции в сфере информационных и энергетических процессов.

М.А. Котик и А.М. Емельянов предложили схему орга­низации предметного действия в сфере информационных процессов, согласно которой функция саморегуляции зак­лючается в том, что субъект «на основе представлений (по прошлому опыту) о собственной надежности оценивает сте­пень неопределенности возникшей задачи, и, исходя из это­го так организует ее информационную базу или доводит обобщение образа до такого уровня, который позволяет ему снять эту неопределенность и решить задачу».

В экспериментальных исследованиях было установлено, что с ростом уровня обобщения образа задачи возрастает надеж­ность ее разрешения.

Саморегуляция в сфере энергетических процессов в зна­чительной мере определяется характером отношения субъекта деятельности к решаемой задаче, степенью его от­ветственности, уровнем субъективной значимости конкрет­ной ситуации и неопределенности событий или сигналов. В этих условиях механизм саморегуляции заключается в том, что «действие, которое представляется сложным или опасным, от выполнения которого зависит успех данной деятельности, порождает эмо­ции и связанную с ним энергетическую мобилизацию орга­низма, что, как правило, способствует успешному выполне­нию такого действия».

Сложность и субъективная значимость задачи активизирует информационные процессы и мо­билизует процессы энергетического обеспечения деятельно­сти.

Состояние напряженности, тревоги сопровождается эмоциональными переживаниями, которые, как правило (при определенной степени напряженности), активизируют профессионально значимые психические процессы, способ­ствуют познавательной активности оператора. Необходимо лишь отметить, что по такому «сценарию» влияние процес­сов саморегуляции на надежность субъекта развивается лишь при наличии у него потенциальной возможности пре­одолеть информационные трудности и стеническом харак­тере эмоций — в противном случае подобные условия со­провождаются ростом ошибочных действий и иногда отказом в работе системы.

Теоретическая и практическая значимость вопросов са­морегуляции отражена в ряде исследований, посвященных повышению надежности и эффективности профессиональ­ной деятельности. Так, наиболее эффективная работа в режи­ме ожидания, сопряженная с наименьшими нервно-психи­ческими затратами, предполагает возможность достаточно точного прогнозирования характера и времени проявления значимых событий. Это позволяет осуществить регуляцию общего уровня и конкретной направленности процесса ожи­дания.

Отсутствие же сознательного прогноза динамики со­бытий снижает уровень регуляции ожидания, вынуждает переходить к «глобальному» ожиданию, при котором он постоянно должен быть готовым к восприятию широкого круга явлений. Это, естественно, снижает надежность рабо­ты.

Одним из ведущих механизмов обеспечения надежнос­ти субъекта деятельности, отражающим степень его профес­сиональной пригодности, является самоконтроль за своими действиями по управлению и регулированию трудового про­цесса, а также за результатами деятельности.

Самоконтроль выступает как функция компенсации ве­роятных ошибок, нарушений в деятельности и осуществля­ется путем проверки субъектом своих действий, их дублиро­вания, усиления значимости гностических движений, углубленной оценки ожидаемого результата и использова­ния этой оценки по механизму обратной связи для коррек­ции конкретных управляющих воздействий.

По мнению Г.С. Никифорова, самоконтроль представляет собой одно из звеньев замкнутого контура са­моуправления или саморегуляции, функциональным назна­чением которого является установление степени рассогласо­вания между эталонным (или заданным) и контролируемым значением тех или иных параметров (технических, психоло­гических, физиологических).

Все присущие человеку психические явления подвержены функции самоконтроля или используются в этом процессе.

Важно отметить, что функция самоконтроля подвержена целенаправленному развитию в процессе профессионализа­ции личности. В производственной деятельности формы само­контроля довольно разнообразны и зависят от:

• этапа техноло­гического прогресса,

• характера выполняемых действий,

• модальности используемых каналов восприятия и т. д.

Реализация самоконтроля обуславливается особеннос­тями его структуры, в которую включают эталонные и кон­тролируемые компоненты, а также каналы прямой и обрат­ной связи.

Функция самоконтроля, а следовательно, и надежность субъекта деятельности зависит от уровня разви­тия, полноты использования каждого из ее элементов.

Механизмы реализации функции самоконтроля пред­ставлены в теории функциональных систем П.К. Анохина. Согласно этой теории можно предпо­ложить, что акцептор действия и является тем контрольным механизмом, который дает «единственную возможность организму исправить ошибку поведения или довести несо­вершенные поведенческие действия до совершенных».

Реализация самоконтроля зависит от содержательности и побудительной силы мотивов трудовой деятельности, осо­бенно в экстремальных условиях, когда нарушение этой функции может повлечь существенное ухудшение профес­сиональной надежности.

Нарушение самоконтроля возмож­но и в связи с ухудшением психического состояния, которое отражается на обеспечивающих эту функцию когнитивных процессах, волевых усилиях и т. д.

Уровень самоконтроля, степень его выраженности зависят от сложности профессиональной деятельности. При осложне­нии деятельности, возникновении аварийной ситуации могут произойти либо временная блокировка этой функции, либо ее гиперактивация (повторный контроль или многократная пе­репроверка), что снижает надежность деятельности.

Важно отметить, что ухудшение самоконтроля, снижение его актив­ности возможно и в простых условиях работы, это объясняет­ся недостаточной общей активацией личности, низким уров­нем профессиональной ответственности, развитием состояния преждевременной психической демобилизации.

В проявлениях функции самоконтроля существенную роль играют индивидуально-психологические особенности личности. Можно предположить, что роль многих психоло­гических характеристик субъекта деятельности в обеспече­нии ее надежности проявляется, в частности, и через меха­низмы реализации самоконтроля.

Свойство профессио­нальной пригодности выступает в деятельности и как заданный ее результат, который, отражаясь в сознании (или под­сознании), формирует специфическую психологическую функциональную систему деятельности, и как процесс реа­лизации этой системы на заданном уровне точности, безоши­бочности, своевременности действий, профессиональной и функциональной надежности деятельности.

Итак, уровень профессиональной пригодности человека отража­ет состояние различных компонентов биологической, пси­хической и поведенческой организации субъекта деятельно­сти, каждый из которых включается в единую систему энергетического, информационного и предметно-действен­ного регулирования его целевого поведения.

Уровень акти­вации субъекта, включенности и мобилизации каждого из указанных компонентов (и их составляющих функциональ­ных систем) отражает объем ресурсов, необходимый для до­стижения соответствующего уровня профессиональной пригодности.

Регуляция профессиональной пригодности определяет­ся особенностями содержания трудовой деятельности, ее целевыми ориентирами и, соответственно, мотивами их ре­ализации, а также субъективной значимостью конкретных трудовых процессов в достижении основных критериев эф­фективности и надежности деятельности.

В обеспечении пригодности, помимо состояния психологической функци­ональной системы деятельности, существенную роль игра­ют профессиональные характеристики субъекта, его подго­товленность, опыт, индивидуальные стратегии и способы решения трудовых задач. Представляет интерес соотноше­ние функциональных и профессиональных характеристик, факторов обеспечения пригодности к конкретной деятель­ности, их взаимной компенсации, активации и проявления в различных формах рабочего поведения — эти вопросы тре­буют специального изучения.