Главная Контакты Добавить в избранное Авторы Вопросы и ответы
,

УДК 681

ВЛИЯНИЕ НАПРАВЛЕННОСТИ ОТДЕЛЬНЫХ ОПЕРАТОРОВ И НАПРАВЛЕННОСТИ ВСЕЙ ГРУППЫ НА КОНЕЧНЫЙ РЕЗУЛЬТАТ ВЫПОЛНЕНИЯ ПОСТАВЛЕННОЙ ЗАДАЧИ

Кирюшатова Т.Г., Григорова А.А.

Введение. В настоящее время вопросы формирования коллективов для эффективного их функционирования являются очень актуальными. Данная статья посвящена вопросам влияния направленности отдельных операторов и всей группы на конечный результат выполнения поставленной задачи. Термин «направленность» употребляется в основном для обозначения позиций и ценностей, которые, сочетаясь, образуют содержание мотивационной сферы. Мотивационная сфера частично определяет восприятие ситуации и личное отношение к ней, которое может порождать как положительную, так и отрицательную оценку ситуации. Такая трактовка позволяет ввести и учесть отрицательную (сдерживающую) и положительную (побудительную) функцию для каждой элементарной операции.

Анализ последних достижений и публикаций. Разработками в данной области занимались: Акофф Р., Эмери Ф., Губинский А.И., Зигель А., Вольф Дж., Марасанов В.В., и многие другие [1-3]. Работы были направлены на решение круга вопросов, связанных с созданием моделей группового поведения в различных системах с учетом психофизических факторов их составляющих.  Также велись разработки эргономических основ сложных систем. Направленность в том смысле, как она определена в модели, присуща как отдельной личности, так и рабочей группе. Применительно к элементарной операции направленность выражает восприятие исполнителем (исполнителями) ожидаемой пользы, т. е. направленность определяет, чьи интересы будет обеспечивать исполнитель при выполнении элементарной операции. Раннее были рассмотрены отдельные виды направленности. При выполнении заданной элементарной операции оператор может быть охарактеризован следующими формами направленности: личностная Si  (на самого себя), коллективистская Ci (на группу) и деловая Mi (на задание). Высокая степень личностной направленности означает, что член коллектива функционирует наилучшим образом в том случае, когда велико ожидаемое им личное вознаграждение. Высокая степень коллективистской направленности оператора означает, что он функционирует наилучшим образом в том случае, когда от этого большую пользу получает коллектив. Высокая степень деловой направленности означает, что оператор нацелен, прежде всего, на выполнение элементарной операции и лишь во вторую очередь – на удовлетворение коллективных или личностных потребностей.

Изложение основного материала исследования. В основу исследования была положена гипотеза, что оператор крайне редко имеет одностороннюю направленность. В общем случае направленность должна быть представлена вектором, образованном тремя компонентами (иначе «коэффициентами направленности»). Эти коэффициенты не являются независимыми, т.е. сильная ориентация в одном направлении обуславливает слабую ориентацию в других, так что сумма коэффициентов направленности должна равняться единице

Si  + Ci + M= 1.

(1)

Для каждого оператора перед началом выполнения задания вычисляются все три коэффициента направленности по следующим формулам:

,

 

 

(2)

* ,

 

 

(3)

* ,

 

 

(4)

где       i – номер оператора;

Si  - коэффициент личностной направленности;

Ci  - коэффициент коллективистской направленности;

Mi – коэффициент деловой направленности.

Вычисляются три псевдослучайных числа равномерно распределенных в интервале (0,1) – Ry, Ry1, Ry2. Эти числа нормализуются таким образом, чтобы они давали в сумме единицу и были взвешены в соответствии с константами

 

.

 

(5)

Константы направленности ,, задаются для каждой группы испытуемых, и их значения получаются  по результатам тестирования [4].

В процессе выполнения операторами задания их коэффициенты направленности изменяются, вычисляются их усредненные  значения по следующим формулам:

,

 

 

(6)

,

 

 

(7)

,

 

 

(8)

где      N – численность всего коллектива.

Компоненты вектора направленности группы определяются из соответствующих компонент направленностей операторов, входящих в группу и характеризуют степень, с которой группа направлена на личность, на коллектив или на задание (Sq, Cq, Mq). Поскольку группа представляет собой нечто большее, чем просто сумму или среднее ее частей, полагается, что любое различие в средних значениях компонентов векторов усиливается групповым взаимодействием. Поэтому для вычисления компонентов суммируются значения Si, Ci, Mi  по всем членам группы, и эти суммы возводятся в квадрат для группы из 2-х человек или в куб для групп из 3-х или более операторов. Затем модифицированные компоненты нормализуются так, чтобы  Sq + Cq  Mq   = 1.

,

 

 

 

(9)

,

 

 

 

(10)

,

 

 

 

(11)

где

,

 

 

(12)

,

 

 

(13)

где      Bu – количество операторов, вошедших в группу;

q – номер оператора группы.

Личностная направленность группы означает, что она составлена из лиц, которые в основном ориентированы на себя. Поскольку лица, составляющие группу, различны по своим эгоцентрическим потребностям, нормы и цели коллектива не являются достаточно определенными, вследствие чего сплоченность коллектива низкая.

Коллективистская направленность группы означает, что она составлена из лиц, которые в основном ориентированы на хорошую работу коллектива. Здесь можно ожидать, что сплоченность и спаянность группы будут высокими.

Если группа «направлена» на задание, то его главной целью является выполнение задания, а уже во вторую очередь удовлетворение потребностей группы или индивидуума. Интенсивность различных направленностей определяет ориентацию группы.

Основные результаты и выводы. В результате анализа предложенной методики можно сделать вывод, что более эффективно будет работать коллектив, состоящий из операторов с одинаковой направленностью. Спаянность коллектива ухудшается, когда рассеяние индивидуальных коэффициентов направленности возрастает. Разработка данных методик  необходима в наше время. Данные методики позволяют максимизировать прибыль предприятия за счет социально-психологических факторов, на которые ранее менее всего обращалось внимание. Позволяют эффективно формировать учебные группы.  Новые информационные технологии способствуют более эффективному принятию решений, как в экономики, так и в других областях [4,5]. Поставленные задачи лучше выполняются в коллективе подобранном для совместной и коллективной работы, чем в аналогичном коллективе, но с разносторонностью взглядов и совместных отношений.

 

The article is devoted to methods of formation of collectives in view of an orientation of the separate members of collective, and also group of the operators. The formulas of account of necessary factors for job of groups of the operators are given. The recommendations for association of the operators in groups are given.

 

1.      Зигель А., Вольф Дж. Модели группового поведения в системе «человек-машина» с учетом психосоциальных и производственных факторов. - М.: Мир, 1973. - 261 с.

2.       Акофф Р. , Эмери Ф. О целеустремленных системах. – М.: Советское радио, 1974.- 271 с.

3.      Разработка методов математической формализации деятельности коллективов операторов различной численности в условиях помех и дефицита  времени: Отчет о НИР / КПИ им. С. Лазо; руководитель работы Марсанов В.В. , №  ГР 01.  8.80.084062. – Кишинев, 1989.

4.      Кирюшатова Т.Г. Количественный подход к подбору сотрудников для коллективной деятельности // Автоматика. Автоматизация. Электротехнические комплексы и системы. – 2003. -№ 2(12). – С. 23-25.

5.      Трофимов Ю.Л. Инженерная психология. –  К.: Либiдь, 2002. – 264 с.

6.      Уинстон П. Искусственный интеллект. – М.: Наука, 1980. – 520 с.  

 





Ответы на вопросы [_Задать вопроос_]

Читайте также

 
Ускач А.Ф., Гогунский В.Д., Яковенко А.Е. Модели задачи распределения в теории расписания.

Кирюшатова Т.Г., Чёрный С.Г. Моделирование процессов распределения функ-ций персонала в управлении организацией.

Кирюшатова Т.Г. Количественный подход к подбору сотрудников для коллектив-ной деятельности.

Кирюшатова Т.Г. Математическое моделирование коллективной деятельности в иерархических системах управления.

Блинов Э.И., Кравцов В.И., Кравцов А.В., Недбайло А.Н. Управление гибкими протяженными объектами направленными силовыми воздействиями.

Григорова А.А., Чёрный С. Г. Формирование современной информационно-аналитической системы для поддержки принятия решений.

Бабенко Н.И., Крючковский Д.А., Маломуж Т.В. Методы снижения влияния факторов субъективности и неопределенности в системах поддержки принятия решений.

Минин М.Ю., Бидюк П.И. Применение аппарата нечеткой логики для анализа психологических типов на основе базиса Юнга при принятии кадровых решений.

Марценюк Е.Н Осреднение характеристик фильтрационно-емкостных свойств ячеек в модели фильтрационных процессов.

Рожков С.А., Куцак Р.С., Бражник Д.А. Исследование процесса деформации ткани на экспериментально-аналитической модели

Бабичева И.Ф., Шарко А.В. Использование нейросетевого классификатора в сис-темах дефектоскопии механических характеристик металлов.

Кухаренко С.В., Балтовский А.А. Решение задачи календарного планирования с использованием эвристических алгоритмов.

Колесникова Е.В., Кострова Г.В. Формирование базы данных АСУТП дуговой сталеплавильной печи.

Пилипенко Н.В., Цивильский Ф.Н., Дощенко Г.Г., Бараненко Р.В., Граб М.В., Глухова В.И., Натарова Н.Г. Комплексное решение задачи получения четких границ распределенных температурных полей исследуемых объектов

Информационно-управляющие комплексы и системы

Теленик С.Ф., Ролік О.І., Букасов М.М., Андросов С.А. Генетичні алгоритми вирішення задач управління ресурсами і навантаженням центрів оброблення даних

Богушевский В.С., Сухенко В.Ю., Сергеева Е.А., Жук С.В. Реализация модели управления конвертерной плавкой в системе принятия решений

Бень А.П., Терещенкова О.В. Применение комбинированных сетевых методов планирования в судоремонтной отрасли

Цмоць І. Г., Демида Б.А., Подольський М.Р. Методи проектування спеціалізованих комп’ютерних систем управління та обробки сигналів у реально-му час

Теленик С.Ф., РолікО.І., Букасов М.М., РимарР.В., Ролік К.О. Управління навантаженням і ресурсами центрів оброблення даних при виділених серверах

Селякова С. М. Структура інтелектуальної системи управління збиральною кампанією

Еременко А.П., Передерий В.И. Принятие решений в автоматизированных системах с учетом психофункциональных характеристик оператора на основе генетических алгоритмов

Львов М.С. Алгоритм перевірки правильності границь змінення змінних у послідовних програмах

Ляшенко Е.Н. Анализ пожарной опасности сосновых насаждений в зоне Нижне-днепровских песков – самой большой пустыни в Европе

Кучеров Д.П., Копылова З.Н. Принципы построения интеллектуального автору-левого

Касаткина Н.В., Танянский С.С., Филатов В.А. Методы хранения и обработки нечетких данных в среде реляционных систем

Ходаков В.Е., Жарикова М.В., Ляшенко Е.Н. Применение когнитивного подхода для решения задачи поддержки принятия управленческих решений при ликвидации лесных пожаров

Гончаренко А.В. Моделювання впливу ентропії суб’єктивних переваг на прийняття рішень стосовно ремонту суднової енергетичної установки

Фарионова Н.А. Системный подход построения алгоритмов и моделей систем поддержки принятия решений при возникновении нештатных ситуаций

Биленко М.С., Серов А.В., Рожков С.А., Буглов О.А. Многоканальная система контроля качества текстильных материалов

Мотылев K.И., Михайлов M.В., Паслен В.В. Обработка избыточной траекторной информации в измерительно-вычислительных системах

Гончаренко А.В. Вплив суб’єктивних переваг на показники роботи суднової енергетичної установки

Гульовата Х.Г., Цмоць І.Г., Пелешко Д.Д. Архітектура автоматизованої системи моніторингу і дослідження характеристик мінеральних вод

Соломаха А.В. Разработка метода упреждающей компенсации искажений статорного напряжения ад, вносимых выходными силовыми фильтрами

ПотапенкоЕ.М., Казурова А.Е. Высокоточное управление упругой электромеханической системой с нелинейным трением.

Кузьменко А.С., Коломіц Г.В., Сушенцев О.О. Результати розробки методу еквівалентування функціональних особливостей fuzzy-контролерів

Кравчук А. Ф., Ладанюк А.П., Прокопенко Ю.В. Алгоритм ситуационного управления процессом кристаллизации сахара в вакуум-аппарате периодического действия с механическим циркулятором

Абрамов Г.С., Иванов П.И., Купавский И.С., Павленко И.Г. Разработка навигационного комплекса для автоматического наведения на цель системы груз-управляемый парашют

Литвиненко В.И., Четырин С.П. Компенсация ошибок оператора в контуре управления следящей системы на основе синтезируемых вейвелет-сетей

Бардачев Ю.Н., Дидык А.А. Использование положений теории опасности в искусственных иммунных системах

Рожков С.О., Кузьміна Т.О., Валько П.М. Інформаційна база як основа для створення асортименту лляних виробів.

Ускач А.Ф., Становский А.Л., Носов П.С. Разработка модели автоматизированной системы управления учебным процессом

Мазурок Т.Л., Тодорцев Ю.К. Актуальные направления интеллектуализации системы управления процессом обучения.

Ускач А.Ф., Гогунский В.Д., Яковенко А.Е. Модели задачи распределения в теории расписания.

Сідлецький В.М., Ельперін І.В., Ладанюк А.П. Розробка алгоритмів підсистеми підтримки прийняття рішень для контролю якості роботи дифузійного відділення.

Пономаренко Л.А., Меликов А.З., Нагиев Ф.Н. Анализ системы обслуживания с различными уровнями пространственных и временных приоритетов.

Коршевнюк Л.О. Застосування комітетами експертів системи нечіткого логічного виводу із зваженою істинністю.. – С. 73 – 79.

Петрушенко А.М., Хохлов В.А., Петрушенко І.А. Про підключення до мови САА/Д деяких засобів паралельного програмування пакету МРІСН.

Ходаков В.Е., Граб М.В., Ляшенко Е.Н. Структура и принципы функционирования системы поддержки принятия решений при ликвидации лесных пожаров на базе новых геоинформационных технологий.

Сидорук М.В., Сидорук В.В. Информационные системы управления корпорацией в решении задач разработки бюджета.

Нагорный Ю.И. Решение задачи автоматизированного расчета надежности иасуп с использованием модифицированного метода вероятностной логики

Козак Ю.А. Колчин Р.В. Модель информационного обмена в автоматизированной системе управления запасами материальных ресурсов в двухуровневой логистической системе

Гожий А.П., Коваленко И.И. Системные технологии генерации и анализа сценариев

Вайсман В.А., Гогунский В.Д., Руденко С.В. Формирование структур организационного управления проектами

Бараненко Р.В., Шаганян С.М., Дячук М.В. Аналіз алгоритмів взаємних виключень критичних інтервалів процесів у розподілених системах

Бабенко Н.И., Бабичев С.А. Яблуновская Ю.А. Автоматизированная информационная система управления учебным заведением

Яковенко А.Е. Проектирование автоматизированных систем принятия решений в условиях адаптивного обучения с учетом требований болонского процесса

Бараненко Р.В Лінеаризація шкали і збільшення діапазону вимірювання ємностей резонансних вимірювачів

Головащенко Н.В. Математичні характеристики шумоподібно кодованих сиг-налів.

Шерстюк В.Г. Формальная модель гибридной сценарно-прецедентной СППР.

Шекета В.І. Застосування процедури Append при аналізі абстрактних типів даних модифікаційних запитів.

Цмоць І.Г. Алгоритми та матричні НВІС-структури пристроїв ділення для комп'-ютерних систем реального часу.

Кухаренко С.В., Балтовский А.А. Решение задачи календарного планирования с использованием эвристических алгоритмов.

Бараненко Р.В., Козел В.Н., Дроздова Е.А., Плотников А.О. Оптимизация рабо-ты корпоративных компьютерных сетей.

Нестеренко С.А., Бадр Яароб, Шапорин Р.О. Метод расчета сетевых транзакций абонентов локальных компьютерных сетей.

Григорова А.А., Чёрный С. Г. Формирование современной информационно-аналитической системы для поддержки принятия решений.

Шаганян С.Н., Бараненко Р.В. Реализация взаимных исключений критических интервалов как одного из видов синхронизации доступа процессов к ресурсам в ЭВМ

Орлов В.В. Оценка мощности случайного сигнала на основе корреляционной пространственной обработки

Коджа Т.И., Гогунский В.Д. Эффективность применения методов нечеткой логики в тестировании.

Головащенко Н.В., Боярчук В.П. Аппаратурный состав для улучшения свойств трактов приёма – передачи информации в системах промышленной автоматики.