Структура многоканальной игровой обучающей системы

В русле теории и практики активных организационных систем [1] в последние годы достаточно широко представлены разработки по так называемым многоканальным активным системам (МAC) [2]. Первоначально такие разработки были связаны с производственными автоматизированными системами управления, функционирующими в режиме советчика. Но по мере накопления опыта оказалось возможным и целесообразным обобщить в виде MAC многие другие комплексы, связанные с интеграцией исследовательской и производственной деятельности, а также с построением, использованием и развитием активных обучающих систем игрового типа.

Основной отличительной особенностью MAC, в том числе многоканальных производственных систем и рассматриваемых в данном разделе многоканальных игровых обучающих систем, является наличие в их составе нескольких параллельно функционирующих каналов выработки решений (решающих каналов - РК) и исполнения этих решений в замкнутых контурах с натурными, модельными, натурно-модельными объектами деятельности. В общем случае параллельное функционирование может осуществляться с теми или иными временными сдвигами, то есть асинхронно, включая режимы оперативного, ретроспективного и комбинированного воспроизведения реакции объектов соответственно различным вариантам вырабатываемых решений. Игровые свойства MAC обусловлены: наличием нескольких целей, соответствующих числу решающих каналов; возможностью взаимодействия между каналами; многовариантностью вырабатываемых решений и возможностью натурной или хотя бы модельной их реализации; зависимостью конечных результатов функционирования каждого РК от всех либо от подгрупп выработанных решений.

Многоканальная игровая обучающая система (МИОС) (рис. 9.1) включает следующие основные компоненты.

1. Организующий центр, предназначенный для выработки разнообразных организующих (координирующих, обучающих, стимулирующих) решений на основе информации о решениях , вырабатываемых решающими каналами, о важнейших воздействиях на объекты деятельности, о состояниях и выходных воздействиях этих объектов , а также об оценочных результирующих показателях , об общих целях и ресурсах полной системы. Вектор чаще всего является неполным по составу помехозащищенным отображением вектора действительных значений величин .

2. Параллельно функционирующие каналы выработки решений, в числе которых есть в общем случае рабочий (натурнодействующий) решающий канал (РРК), нормативный решающий канал (НPK) и () обучаемых решающих каналов (ОРК). Эти каналы вырабатывают, соответственно, натурные , нормативные и учебные , …, варианты решений. Отметим, что РРК играет, с одной стороны, роль источника информации для построения и функционирования других компонентов МИОС (для решающих каналов, модельных и натурно-модельных объектов деятельности, подсистемы сопоставительного оценивания), а с другой стороны, играет роль учебного канала, используемого для аттестации и повышения квалификации работающих специалистов. Нормативный решающий канал реализует правила принятия решений, построенные на действующих должностных и технологических инструкциях, технических условиях, ГОСТах и других регламентирующих документах, а также на основе обобщения передового опыта. Роль НРК может играть специально построенный алгоритм, человеко-машинная процедура или опытный специалист. Правила функционирования этого канала доступны для изучения любому другому решающему каналу.

Обучаемые решающие каналы (ОРК) представляют собой группы людей, состав и количество которых определяется предметом изучения, количеством ролей, интенсивностью межканальных связей и вырабатываемых решений . Основная цель обучаемых состоит в активном усвоении нормативных моделей выработки решений.

3. Объекты деятельности (ОД) по отношению к которым решающие каналы вырабатывают и на которых реализуют свои решения. Натурный (рабочий) ОД формирует действительный вектор в зависимости от решений , внешних воздействий , состояний и времени , т. е. . Кроме того, он во многих случаях может служить составной частью натурно-модельных ОД, с которыми связаны НРК и ОРК. Модельная часть в этом типе ОД представлена так называемыми пересчётными моделями (ПМ) с общей записью в виде

(9.1)

Здесь - оператор, описывающий зависимость коэффициентов модели от измеренных в текущий момент времени значений натурного ОД, - оператор пересчёта от натурного вектора к натурным векторам . Заострим внимание на том, что широкое использование обычных и гибких (быстро и экономно перестраиваемых) ПМ в контурах натурно-математического формирования ОД для НРК и разнообразных ОРК является одной из характерных особенностей MAC, имея в виду их практическую интерпретацию и реализацию. Наряду с ПМ могут, конечно, применяться и относительно обособленные от реальных объектов математические модели сообразно традиционным схемам чисто модельной имитации ОД.

4. Многосвязная оценивающая система является компонентой МИОС, предназначенной для совместной оценки эффективности решений . Наряду с организующим центром она играет связующую роль в рассматриваемой системе. Оценочные показатели вклада решающих каналов в достигнутое системой состояние определяются как функции вида

,

где - нормированный показатель эффективности -го канала. Примерами таких функций являются

(9.2)

Здесь - коэффициенты. Первая составляющая оценочного показателя учитывает достигнутый уровень эффективности, вторая - отклонение эффективности от соответствующего значения для НРК, третья - суммарную модульную разность между эффективностями -го и -го каналов, ; . Последняя составляющая поощряет взаимопомощь, взаимодействие между каналами.

Функционирование МИОС может осуществляться при различном темпе предъявления информации и принятия решений. Замедленный темп необходим на начальных стадиях обучения, при детальном анализе характеристик ситуаций. Ускоренный темп желателен при воспроизведении процессов с большой инерцией, запаздываниями, с большим горизонтом управления. Во многих случаях полезен двухтемповый режим, когда анализ информации и выбор решений делаются обучаемыми в реальном масштабе времени, а имитация результатов выбранных решений - в существенно ускоренном масштабе.

НРК в достаточно развитой форме предусмотрен для воспроизведения нормативной модели желаемой деятельности обучаемых, причём такой, которую необходимо понять, усвоить и в последующем даже превзойти. Подчеркнем, что нормативные модели, работающие в замкнутом контуре выработки и реализации решений, воплощают наиболее существенную особенность учебного моделирования, оперативно воспроизводя предмет изучения. Критерии обучения при этом формируются посредством сравнения эффективности решений обучаемых и решений, вырабатываемых НРК. В составе HРK необходимо иметь набор нормативных моделей, отличающихся друг от друга по сложности. Последнее позволяет организовать учебный процесс по принципу "от простого к сложному". Внутреннее содержание и динамика работы нормативной модели наглядно представляется обучаемым преимущественно на этапе усвоения. В дальнейшем им могут выдаваться только итоговые нормативные решения, которые обучаемые сопоставляют с собственными решениями.

Основой построения нормативных моделей управления производством могут служить восстановительно-прогнозирующие алгоритмы [3], алгоритм распознавания ситуаций, формализованный опыт производственников, технологические инструкции. Нормативные модели изобретательской и исследовательской деятельности могут опираться на алгоритм решения изобретательских задач [4], процедуры системного анализа, планирования экспериментов, экспертных оценок и т. д. Формы представления нормативных моделей могут быть различными: методические указания, таблицы принятия решений, машинные программы. При наличии больших трудностей полностью формализованного представления нормативных моделей, в их роли могут быть использованы человеко-модельные блоки, объединяющие опытных специалистов и некоторые алгоритмы.

Рассмотренная структура МИОС позволяет расширить множество решающих каналов, дополнительно включив в него исследуемые, наладочные и другие каналы. Таким образом, можно построить интегрированную систему, обеспечивающую согласованные достижения производственных, научных и учебных целей.

В соответствии с изложенными положениями построены рассматриваемые далее игровые системы (учебные игры): "Шихтовка мартеновской плавки", "Активная двухуровневая система", "Охотник", "Межсменное взаимодействие". Первая система включает рабочий решающий канал и соответственно - натурный объект деятельности. Все другие системы базируются на модельных объектах деятельности. Термин "учебная игра" используется взамен термина "деловая игра" с той целью, чтобы подчеркнуть именно учебное назначение рассматриваемых далее игр.

Date: 2015-07-22; view: 401; Нарушение авторских прав