Інформаційні технології підтримки прийняття рішень в задачах психометричного тестування

Размещено на http://www.allbest.ru/

Размещено на http://www.allbest.ru/

ДНІПРОПЕТРОВСЬКИЙ НАЦІОНАЛЬНИЙ УНІВЕРСИТЕТ ІМ. О. ГОНЧАРА

УДК 629.735.015.017.2

• Автореферат
• дисертації на здобуття наукового ступеня кандидата технічних наук
• Інформаційні технології підтримки прийняття рішень в задачах психометричного тестування
• 05.13.06 - Інформаційні технології

Клименко Світлана Володимирівна

Дніпропетровськ - 2010

Дисертацією є рукопис.

Робота виконана на кафедрі радіоелектронної автоматики у Дніпропетровському національному університеті ім. О. Гончара.

Науковий керівник: доктор технічних наук, професор Петренко Олександр Миколайович, Дніпропетровський національний університет ім. О. Гончара, декан фізико-технічного факультету, Дніпропетровськ.

Офіційні опоненти:

доктор технічних наук, професор Доровський Володимир Олексійович, директор Криворізької філії Європейського університету, м. Кривий Ріг;

кандидат технічних наук, доцент Гнатушенко Вікторія Володимирівна, Національна металургійна академія України, м. Дніпропетровськ.

Захист дисертації відбудеться «28» жовтня 2010р. о 16 г. на засіданні вченої ради К08.051.01 при Дніпропетровському національному університеті ім. О. Гончара за адресою: 49044, м. Дніпропетровськ, пр. К. Маркса, 35, корп. 3.

З дисертацією можна ознайомитись у науковій бібліотеці Дніпропетровського національного університету ім. О. Гончара за адресою: вул. Казакова, 8, м. Дніпропетровськ, 49050.

Автореферат розісланий «27» вересня 2010р.

Вчений секретар спеціалізованої вченої ради Ємел'яненко Т.Г.

Загальна характеристика роботи

Актуальність теми. В сьогоденні особлива увага приділяється використанню комп'ютерних методик психометричної діагностики особистості та застосуванню їх у різних галузях. При цьому, використання комп'ютера має ряд позитивних моментів: підвищення довіри та зацікавленості особистості до процесу тестування; можливість створення бази даних; швидкість проведення й обробки результатів тестування та виключення помилок при підрахунках; стандартність процедури проведення тестування та можливість статистичної обробки одержуваних даних (побудова усереднених профілів, рестандартизація тестів, перевірка надійності). На даний час існує велика кількість комп'ютерних психодіагностичних програм, що дозволяють одержувати психофізіологічні характеристики особистості. Однак, загально визнаної інтерпретації цих результатів, а також їх ролі у вирішенні багатьох психодіагностичних та психіатричних задачах залишаються відкритими. Сучасні інформаційні технології та методи комп'ютерної інтерпретації результатів тестування надають нові можливості для проведення тестування, управління процесами введення-виведення і обробкою даних психодіагностичних обстежень, відкривають широкі перспективи для досліджень.

Серед існуючих комп'ютерних психометричних тестів на даний час відсутня сполучна ланка між вхідними параметрами (стимульного впливу) та вихідними - реакцією випробуваних на ці впливи, а також не існує сформованих математичних методів опису процесів тестування. У деяких методиках вимірюється час реакції випробуваного на стимульні впливи, але він не враховується при обробці результатів. Кількісні характеристики психофізіологічного стану особистості з урахуванням зв'язків стимульного впливу та часом реакцій на ці стимули є додатковою інформацією для підтримки прийняття рішень психологами. Дослідження реакцій випробуваних при кількаразовому тестуванні відкриває нові можливості для моніторингу та прогнозування психічного стану людини.

Таким чином, є актуальною задача створення нових інформаційних технологій підтримки прийняття рішень в задачах комп'ютерного психометричного діагностування особистості, що дозволить психологам більш детально та достовірно проводити психодіагностику і моніторинг психічного стану людей.

Наукове завдання. Створення інформаційних технологій обробки й аналізу психометричних сигналів та вимірів і формування даних для підтримки прийняття діагностичних рішень в задачах комп'ютерного психометричного тестування.

Зв'язок роботи з науковими програмами, планами, темами. Результати дисертаційної роботи отримані автором в рамках науково-дослідних робіт, що здійснювались Дніпропетровським національним університетом, при виконанні держбюджетної теми № 07-116-99 «Розробка інформаційно-вимірювальних технологій для автоматизованих систем екологічного та технічного контролю», держреєстраційний № 0199U001303 та держбюджетної теми № 6-174-08 «Інформаційно-вимірювальні технології неруйнівного контролю та моніторингу відповідальних об'єктів машинобудування, енергетики та транспорту», держреєстраційний № 0108U000639.

Мета і завдання дослідження. Метою роботи є розробка математичних моделей, методів аналізу та статистичної обробки сигналів і вимірів, підготовки даних для підтримки прийняття рішень в автоматизованих комп'ютерних системах психометричного діагностування.

Для досягнення поставленої мети в дисертації сформульовані наступні взаємозалежні задачі:

- аналіз сучасного стану розвитку інформаційних технологій формування даних для підтримки прийняття рішень в задачах психометричного діагностування;

- розробка математичних моделей сигналів та вимірів інформаційної взаємодії людини і комп'ютера у процесах психометричного тестування;

- розробка методів обробки, аналізу і дослідження сигналів та вимірів комп'ютерної психометрії;

- формування бази даних для підтримки прийняття рішень в автоматизованих комп'ютерних системах психодіагностики і моніторингу;

- розробка методів об'єктивної оцінки достовірності результатів психометричного тестування.

Об'єкт дослідження - процеси інформаційної взаємодії людини і комп'ютера в задачах психометричного тестування.

Предмет дослідження. Математичні моделі й інформаційні технології обробки психометричних сигналів, вимірів та даних для підтримки рішень в автоматизованих комп'ютерних системах психодіагностиці.

Методи дослідження: теорія ймовірностей, математичне моделювання, статистичний аналіз, статистична теорія розпізнавання, непараметрична статистика, технологія програмування.

Наукова новизна отриманих результатів.

1. Вперше запропоновані математичні методи опису процесів інформаційної взаємодії людини і комп'ютера в задачах психометричного тестування на основі математико-статистичної методології, що дозволило зменшити вплив суб'єктивного фактору, підвищити інформативність та об'єктивність результатів.

2. В якості додаткового інформаційного параметру психометрії вперше запропоновано вимірювати час реакції випробуваних на кожний стимульний вплив та оцінювати швидкість обробки і прийняття рішень, що дозволило розробити нові підходи до обробки результатів тестування за різними методиками.

3. Вперше запропоновано використовувати статистичні методи обробки психометричних вимірювань з метою визначення числових показників та оцінки психофізіологічних характеристик особистості на основі моделі Байєса, що дозволило визначити причино-наслідкові зв'язки між результатами тестування та психічним станом.

4. Запропоновані нові методи обробки психометричних вимірів у задачах повторного тестування і моніторингу психічного стану особистості на основі критеріїв непараметричної статистики, що дозволяють виявляти зміни параметрів законів розподілу, зсуву і масштабу, оцінки й виявлення трендів і стрибкоподібних змін статистичних закономірностей вибірок вимірів.

5. В якості оцінки достовірності результатів психометричного тестування запропоновані нові методи визначення відношення випробуваних до процесу тестування на основі кореляційного зв'язку Спірмена, що дозволяє визначити відношення випробуваного (щирість) до процесу тестування.

Обґрунтованість і достовірність наукових результатів дисертації базується на використанні положень теоретичних основ інформаційних технологій обробки вимірів в задачах розпізнавання образів, математичних методів статистики. Теоретичні дослідження підтверджені результатами практичних та комп'ютерних обчислювальних експериментів.

Наукове значення роботи полягає у привнесенні нового вкладу в розвиток теоретичних основ проектування інформаційних технологій в автоматизованих комп'ютерних системах психодіагностиці.

Практичне значення отриманих результатів дослідження полягає у тому, що розроблені комп'ютерні інформаційні технології підтримки прийняття рішень підвищують інформативність та достовірність психометричного тестування, ефективність психоаналізу, психодіагностики і моніторингу психічного стану особистості за рахунок зменшення впливу суб'єктивного фактора і використання кількісних оцінок показників інформаційної взаємодії особистості і комп'ютера. Розроблений програмно-інформаційний комплекс може бути використаний як інструмент для вирішення наступних практичних завдань: 1) психоконтроль і психодіагностика; 2) самопізнання і психорегуляція особистості; 3) оцінка професійної придатності, профвідбір і профорієнтація; 4) оцінка психологічної сумісності; 5) вивчення екології психологічного середовища життя особистості; 6) психологічний аудит персоналу об'єктів підвищеного ризику.

Результати досліджень, що отримані в дисертаційній роботі, використані у відділі соціально-психологічних досліджень Академії митної служби України, НПП «Машиностроение» та при викладанні спецкурсів у Дніпропетровському національному університеті ім. О. Гончара, що підтверджується відповідними актами впровадження.

Особистий внесок здобувача. Всі основні результати, що виносяться на захист, отримані здобувачем особисто. У роботах, опублікованих у співавторстві, здобувачеві належить: у роботах [1, 6, 7] - математичні моделі, що описують стимульний апарат тесту-опитувальника Кеттелла, а також методи обробки результатів тестування (новий модифікований метод і метод узагальнених факторних функцій); у роботах [3, 10] - запропоновані математичні моделі дослідження часових параметрів при комп'ютерному психометричному тестуванні за тестом-опитувальником Айзенка; у роботі [11] - запропоновані нові методики контролю операторів автоматизованих систем управління й контролю при використанні знакових тестів, що дозволяють кількісно оцінити найбільш важливі якості операторів, такі як силу нервової системи, стійкість уваги і працездатність; у роботах [12, 13] - методика комп'ютерного психометричного тестування операторів, діяльність яких пов'язана з вимірювальними приладами, різні види представлення стимульного апарату, математичний опис стимулів і методи обробки результатів тестування; у роботі [15] - запропоновані основні модулі програмно-інформаційного комплексу для психометричного тестування особистості; у роботі [16] - запропоновані нові методи обробки результатів психометричного комп'ютерного тестування при використанні знакових тестів і тестів-опитувальників, з погляду психофізіологічного, психометричного і психіатричного підходів; у роботі [19] - запропоновані нові методи обробки результатів тестування, з метою виявлення змін часових параметрів та визначення закону розподілу вимірюваних величин, отриманих у процесі тестування; у роботі [20] - запропонована нова ймовірнісна оцінка темпераметру особистості за результатами психометричного комп'ютерного тестування методом Айзенка на основі формул Байєса з урахуванням вимірювання часу, яке необхідне на осмислення кожного питання та підготовку відповіді.

Апробація результатів дисертації. Основні наукові результати і положення дисертаційної роботи були представлені й обговорювалися на першій міжнародній конференції «Наука и образование 98» (Дніпропетровськ - Одеса - Кривої Ріг - Харків - Київ - Дніпродзержинськ. Соціологія. Педагогіка. 23-30 квітня 1998р.); науковій конференції «Економічні і гуманітарні проблеми розвитку суспільства в III тисячоріччі». (Рівне, 2000р.); науково-практичній конференції «Актуальні проблеми економічної безпеки України в умовах її інтеграції до світового співробітництва» (Дніпропетровськ, 2005р.); 7-9-тій міжнародній молодіжній науково-практичній конференції «Людина і космос», (Дніпропетровськ, 2005, 2007, 2009р.р.); міжнародних конференціях - «Передові космічні технології на благо людства» (Дніпропетровськ, 2007, 2009р.р.).

Публікації. Результати наукових досліджень опубліковані в 20 друкованих виданнях, у тому числі 2 статті без співавторів, 8 статей у збірниках наукових видавництв, що входять у перелік ВАК України. Матеріали дисертації представлені на наукових конференціях і опубліковані у 10 тезах-доповідях.

Структура й обсяг дисертації. Дисертаційна робота складається з вступу, п'яти розділів, списку використаних джерел та додатків. Вона містить 163 сторінки, із них 155 сторінок основного тексту, 4 рис. і 4 табл. на окремих аркушах, список використаних джерел з 97 найменувань на 10 сторінках, 5 додатків на 15 сторінках.

Основний зміст

У вступі обґрунтовано актуальність роботи, зазначений зв'язок роботи з науковими програмами і темами, сформульована мета та визначені задачі дослідження, висвітлено наукову новизну і практичне значення одержаних результатів, подано відомості про особистий внесок здобувача, апробацію та публікації.

У першому розділі дисертації проведено аналіз розвитку інформаційних технологій психометричного тестування, досліджено розвиток інженерної психології, представлена класифікація психодіагностичних методик. Аналіз показав, що існуючі методики можуть бути використані для профвідбору, а також закріплення навичок операторів автоматизованих систем контролю й управління. Але ці методики мають ряд недоліків, таких як: низька інформативність результатів тестування (тому, що результати тестування носять описовий характер), складності при обробці результатів тестування, неможливість порівняння описових портретів і т. п.

Наприкінці розділу, виходячи з актуальності задачі та розглянутих інформаційних процесів обробки даних психометричного тестування, сформульована постановка задачі дисертаційної роботи, а саме - формування математичних моделей стимульного апарату і математичного опису функцій рішення, факторних функцій й часу обробки та ухвалення рішення при комп'ютерному психометричному тестуванні, а також розробки методів обробки результатів тестування.

Другий розділ присвячено розробці математичних моделей стимульного впливу та методам обробки результатів психометричного тестування за тестами-опитувальниками.

Теоретичною базою комп'ютерної психометрії є математико-статистична методологія. Тому реакції випробуваних на стимули розглядаються або як випадкові події, або як випадкові величини. При математичному описі кожне питання тесту має свій номер, свої кількісні інформаційні характеристики, які вимірюються числом знаків (букв), що містяться в тексті питання. Таким чином, якщо число знаків у тексті питання дорівнює S, а номер питання позначений числом k, тоді тест можна описати стимульною функцією S(k), тобто залежністю числа знаків у тексті питання від номера питання [1, 16].

При використанні тестів-опитувальників досліджується кілька факторів (агресивність - не агресивність, замкнутість-товариськість і т. д.) або рис темпераменту (холерик, флегматик, меланхолік, сангвінік), що характеризують структуру особистості, кожному з яких відповідає група питань. Щоб виділити ці групи питань у тестах Айзенка, факторні функції сформовані в такий спосіб:

(1)

де k - номер питання,

- факторна функція.

Для математичного опису функції прийняття рішень випробуваного використано алгоритм, який має наступний вигляд:

(2)

Таким чином, математичний опис тестів-опитувальників складається з наступних основних функцій: стимульных S(k), факторних і функцій рішень випробуваного. Розглянемо математичні методи обробки результатів психометричного тестування для кожного з тестів-опитувальників окремо.

1. Тест Айзенка - для виявлення рис темпераменту випробуваного. Класичні результати тестування - це визначення числа рішень, які співпадають з ключем тесту, тобто з думкою психологів, які розробили тест. При комп'ютерній реалізації тестування, методика оцінки результатів записується у вигляді:

,,

, (3)

де , , - функції екстраверсії-інтроверсії, нейротизму та відвертості.

Таким чином, у результаті обробки обчислюється координата точки, по розташуванню якої можна судити про темперамент випробуваного (рис. 1(1)). З метою підвищення інформативності результатів, виникла необхідність розробки нового алгоритму обробки вимірів при тестуванні [2-4, 10]:

, , ,

. (4)

Графічне представлення результатів нової обробки тестування показане на (рис. 1(2)). Такий підхід до обробки результатів тестування за тестом Айзенка (формули (1) - (4), рис. 1) є більш наглядним і несе більше інформації про особистість, а саме, кількісне представлення результатів тестування виражене у відносних одиницях для кожної з рис темпераменту дозволяє судити про психологічний стан особистості і його зміни при повторних тестуваннях. Облік часу , який витрачається на читання і підготовку рішення, обчислюється з точністю до мілісекунди.

Рис. 1. Графічне представлення результатів тестування: 1) класичний метод; 2) новий метод.

Для тестів-опитувальників складається з часу читання питання, яке дорівнює відношенню , де - швидкість читання; - часу осмислення й ухвалення рішення та - часу сенсорно-моторної реакції випробуваного [1, 4, 8, 19]:

.(5)

Швидкість обробки й ухвалення рішення обчислюється по формулі:

(6)

Облік часових параметрів та швидкості (5, 6) надасть можливість психологам одержати інформацію про відношення випробуваних до процесу тестування, а також досліджувати вплив цього параметру на результати психометричного тестування.

2. Тест Кеттелла - для факторного аналізу випробуваних. Розглянуто класичний підхід до факторного аналізу випробуваних. Математично він має вигляд:

(7)

Для випадку формула (7) прийме вигляд(8).

(8)

де - факторна функція i-того фактора, що приймає значення 0 або 1 (). Кожен фактор має дві характеристики, що описуються кількістю набраних балів. Результати тестування представлено у відносних одиницях, де максимальна кількість балів відповідає 100 % .

, , .(9)

Для оцінки факторів з урахуванням швидкості обробки й ухвалення рішення формула (7) прийме вид:

(10)

Якщо вважати, що швидкість V(k) постійна і дорівнює V₀, тоді формула (10) прийме вигляд, як у класичному методі оцінки факторів, що є частковим випадком отриманого методу обробки вимірів. За описом Раша, очевидно, що чим менший час обмірковування й ухвалення рішення на k-ому кроці тестування, тим більш надійним представляється кінцевий результат тестування. Якщо вибірку ранжувати від більшого значення до меншого, то ранг можна використовувати у формулах для обробки результатів тестування в якості вагових коефіцієнтів з масштабним множником . інформаційний комп'ютер автоматизований психометричний

(11)

Використовуючи ранговий метод обробки результатів тестування, отримано формули для обчислення узагальнених факторних функцій:

, ,(12)

де - узагальнений фактор емоційно-вольових властивостей особистості,

- узагальнений фактор комунікативних властивостей особистості,

- ранг узагальнених факторів.

Для представлення в графічному вигляді формули (12) набудуть такого вигляду:, , , , де значення А, В, С, D - це кількісне вираження емоційно-вольових і комунікативних властивостей особистості у відносних одиницях. Графічне відображення результатів тестування набуває вигляду аналогічно представленню результатів за тестом Айзенка (рис.1, (2)). Такий підхід, дозволяє наочно оцінити, який з рівнів (емоційно-вольові особливості або комунікативні властивості), високі або низькі особисні якості виражені у випробуваного в більшому або меншому ступені.

Таким чином, у другому розділі розроблені математичні моделі стимульних функцій, факторних функцій і функцій прийняття рішень, а також математичний опис обліку часових параметрів; запропоновані нові методи обробки результатів тестування з урахуванням часу та швидкості прийняття рішень, за допомогою яких отримується повний опис характеристик особистості при використанні комп'ютерного психометричного тестування за тестами-опитувальниками.

У третьому розділі розглянуто ймовірнісний метод обробки результатів тестування, а також оцінки об'єктивності результатів комп'ютерного психометричного тестування [1, 20]. Результати психометричного тестування, це наслідок психічного та емоційного стану особистості, що уявляють собою випадкові величини, тобто носять ймовірнісний характер. Для математичного опису результатів тестування використано модель Байєса. Для опису результатів тестування введена функція відповідності та швидкість прийняття рішень . Висунуто наступне твердження: якщо випробувані в дійсності мають високий рівень досліджуваної властивості, тоді умовна ймовірність виміру повинна бути більшою, ніж для випробуваних з тією ж відповіддю, але з низьким рівнем цієї властивості. Ці ж ймовірності повинні бути більшими, якщо менший час реакції на k-те питання-стимул (за твердженням психолога Раша, чим більша швидкість обробки стимульної інформації), де - високий рівень досліджуваної властивості особистості, а - низький рівень [1, 3, 4, 6, 7, 10]. Цим вимогам задовольняють наступні математичні моделі умовних ймовірностей

(13)

де - масштабний коефіцієнт, що допомагає психологам регулювати ступінь виразності особливості психологічного стану людини. За формулами Раша та Байєса визначено масштабний коефіцієнт. Для обчислення ймовірності випадку високого або низького рівня властивості особистості визначено зворотні оцінки ймовірностей (для ):

Тоді оцінки ймовірностей для кожної з рис темпераменту за тестом Айзенка матимуть вигляд:

,.

Для графічного представлення, формули обчислення кожної з рис темпераменту зручно записати у наступному вигляді:

(14)

Обробка результатів тестування ймовірнісним методом також дозволяє виявити у випробуваного ймовірності високого і низького рівнів досліджуваної властивості особистості для тестів з трьома варіантами відповіді. Відповідям на запитання в тесті Кеттелла умовно призначимо: «так» - П, «ні» - Н та «не маю відповіді» - О. Ймовірності цих випадків набудуть наступного вигляду:

,

,

.

А зворотні ймовірності випадку кожної з відповідей відповідно:

,

,

.

Об'єктивність результатів комп'ютерного психометричного тестування особистості оцінюється за допомогою рангового методу Спірмена:

,

де та - це ранги стимульної функції та функції прийняття рішень :

, .

Рішення щодо об'єктивності результатів тестування приймається позитивним, якщо виконується нерівність [19]. Якщо за результатами тестування отримано m помилкових рішень з відповідей на n символів, то перевіряється гіпотеза ймовірності помилкових рішень (). Якщо невідомо, то можна за допомогою обчислення статистики

та порівняння її з пороговим значенням стверджувати, що , якщо .

Тестування вважається об'єктивним, якщо виконується нерівність

.

Таким чином, у третьому розділі розроблено ймовірнісний метод обробки результатів тестування, який базується на методах Раша та Байєса. Запропоновані два методи визначення оцінки об'єктивності результатів комп'ютерного психометричного тестування: 1) визначення статистичного зв'язку між кількістю інформації та часом обробки цієї інформації; 2) перевірки гіпотези, що оцінка ймовірності прийняття помилкових рішень не перевищує припустимого значення.

У четвертому розділі розроблені математичні моделі стимульного впливу та методи обробки результатів тестування, а також отримані формули для обчислення показників психофізіологічних характеристик людини при використанні комп'ютерного психометричного тестування за знаковими тестами [9, 11-13].

В тесті на увагу (матриці-таблиці розміром 5х5) пред'являються випадкові величини з рівномірним законом розподілу ймовірностей в інтервалі від 10 до 99, , де k - номер стимулу, а . Стимульна функція (кількість пропонованих таблиць - завдань тесту) може приймати значення 20, 50 і 100, тобто постійна для одного тесту. Для кожного тесту формується своя функція тесту:

.

Варіанти тесту задаються перед початком тестування. У випадку тесту без обмеження часу пред'явлення таблиці, функція рішення має вигляд:

та з урахуванням часу фіксації пред'явлення таблиці (10 сек.):

де - фіксований час,

- час, витрачений на обмірковування й ухвалення рішення.

Для тесту «Арифметичні вирази» чисельне значення стимульної функції S(k) є загальна кількість чисел і арифметичних знаків. Стимулам (арифметичним діям) привласнюється номер k і визначається розмір . Функція тесту має вигляд (15), де и - арифметичні вирази:

(15)

Функція ухвалення рішення будується у такий спосіб:

Час сприйняття, обробки й ухвалення рішення має вигляд:

,

де k - номер стимулу; - час, при якому випробуваний фіксує обране значення стимулу; - час появи стимулу на екрані.

Таким чином, математично тестування описується функцією тесту - послідовність правильних відповідей або рішень (ключ тесту); стимульною функцією - кількістю інформації в кожнім завданні; функцією рішень і функцією - часом реакції на кожний інформаційний вплив. На основі наведених математичних описів побудована методика обробки знакових тестів, та отримані формули обчислення кількісних показників психофізіологічного стану особистості [11, 12]:

1. Кількість пропусків при прийнятті рішень для тесту з обмеженням часу експозиції:

;

2. Ймовірність ухвалення правильного рішення:

,

де n - кількість завдань у тесті;

3. Сила нервової системи. Розділимо тест на дві половини та перевіримо стаціонарність процесу тестування. Для чого обчислимо наступну нерівність:

де - функція, зворотна інтегралові імовірності Стьюдента з n-2 ступенями волі.

Середні значення та їх вибіркові дисперсії для першої та другої половин тесту обчислимо за формулами:

Тоді, сила нервової системи обчислюється наступним чином

4. Стійкість уваги випробуваного. При обчисленні показника стійкості уваги необхідно врахувати, що показник стійкості уваги тим більший, чим більше отримано правильних рішень і чим менший час прийняття кожного рішення [13]:

,(17)

де - час експозиції стимулів (постійне число) або середній час реакції на стимульний вплив,

- середній час прийняття правильних відповідей, який обчислюємо за формулою

де - загальна кількість пропонованих стимульних впливів;

5. Оцінка працездатності операторів автоматизованих систем управління. Працездатність операторів тим більша, чим вища швидкість обробки інформації і чим менше число помилкових рішень. Як узагальнений показник працездатності використовано добуток відносин середньої швидкості до її вибіркового стандартного відхилення та суми рангів правильних рішень до суми всіх рангів:

(18)

Таким чином, у четвертому розділі розроблено математичний опис знакових тестів, що містить у собі опис стимульних функцій, факторних функцій і функції рішень. Отримано формули для обліку часу обробки інформації при тестуванні. Запропоновані методи обробки результатів тестування. Вперше розроблені методи, які дозволяють кількісно оцінювати найбільш важливі якості операторів автоматизованих систем управління й контролю, такі, як стійкість уваги, працездатність і сила нервової системи.

У п'ятому розділі розглянуті інформаційні технології моніторингу результатів тестування на основі порівняння матриць відповідності, порівняння матриць швидкостей, виявлення змін параметрів часових рядів на основі непараметричної статистики, порівняння результатів тестування за критеріями Стьюдента, nщ-квадрат, ч² , Буша-Вінда та Клотца різних груп випробуваних.

Розроблені інформаційні технології знаходження змін параметрів часових рядів психометричних вимірювань дозволяють відстежувати зміну параметрів, які характеризують психофізіологічний стан випробуваних при повторних тестуваннях.

Ґрунтуючись на розроблених математичних моделях опису тестів, методиках обробки та аналізу результатів тестування, побудовано програмно-інформаційний комплекс (ПІК)«Система психологічних досліджень». Модель, що описує функціонування системи, наведена на рис. 2. На етапі проектування користувацького модуля комплексу розроблено UML діаграму варіантів використовування (рис. 3).

Користувацькій та адміністративний модулі програмного комплексу для підтримки прийняття рішень у визначені психофізіологічних показників людини являє собою закінчений програмний продукт і дозволяє проводити повномасштабні дослідження. Розроблений комплекс має ряд позитивних якостей: 1) серверна частина не зв'язана з конкретною операційною системою (MS Windows, Linux, Unix, FreeBSD, GNU, QNX, MAC OS); 2) інформація зберігається в одній базі даних, таким чином досягається цілісність та конфіденційність; 3) застосування зручного інтерфейсу та сучасних Web-технологій дозволяє не встановлювати користувачам додаткового програмного забезпечення; 4) можливістю легкого налаштування та змін тестів.

Рис. 2. Модель функціонування системи

Рис. 3. Діаграма варіантів використання

На базі ПІК отримані дані моніторингу різних груп випробуваних.

У додатках подані основні форми програмно-інформаційного комплексу, наведено числові значення проміжних обчислень, представлено зведені таблиці даних повторних тестувань випробуваних та акти впровадження результатів дисертаційної роботи.

Висновки

У результаті дисертаційних досліджень, виконаних автором, вирішена актуальна задача - розроблено нові інформаційні технології підтримки прийняття рішень в задачах комп'ютерного психометричного тестування особистості. Основні результати дисертаційної роботи наступні:

1. Проведено аналіз існуючих методів дослідження психометричних характеристик особистості. Виявлені недоліки та сформульована мета дослідження: розробка математичних моделей, методів та методик обробки вимірів і даних, та побудова нових інформаційних технологій підтримки прийняття рішень в задачах психометричного контролю.

2. Розроблено математичні моделі опису психометричних тестів-опитувальників, математичні методи виміру й обробки результатів тестування. Представлено класичні і нові модифіковані методи обробки результатів психометричного тестування за тестами-опитувальниками.

3. Запропоновано, як додатковий параметр психометрії, вимір часу реакції випробуваних на кожний стимульний вплив, що дозволяє обробляти результати тестування з урахуванням параметру часу й одержувати нові кількісні показники, що характеризують особистість. Запропоновано новий параметр - швидкість обробки стимульної інформації, тобто осмислення, підготовки й прийняття рішень у ході психометричного тестування.

4. Надійність результатів комп'ютерного психометричного тестування пропонується оцінювати умовними ймовірностями правильності відповідей на питання-стимули з урахуванням швидкості їх осмислення, підготовки й прийняття рішень. Отримані розрахункові формули оцінки умовних ймовірностей рівнів нейротизма, екстраверсії та інтроверсії, та за формулами Байєса визначено, з якою ймовірністю оцінюються типи темпераменту (сангвінік, холерик, меланхолік, флегматик).

5. Запропоновано два методи оцінки об'єктивності результатів тестування або щирості випробуваних: 1) шляхом визначення статистичного зв'язку між кількістю інформації в стимулах-питаннях (задачах) та часом на їх осмислення, підготовку й прийняття рішень; 2) шляхом перевірки гіпотези про те, що оцінки ймовірності прийняття помилкових рішень не перевищують припустимого значення.

6. Запропоновано статистичні методи обробки результатів тестування, за допомогою яких обчислюються кількісні показники сили нервової системи, працездатності та стійкості уваги. Кількісна інформація цих показників необхідна при профвідборі та при безпосередньому спостереженні в процесі діяльності операторів автоматизованих систем контролю та управління.

7. Розроблені методики моніторингу випробуваних на основі критеріїв непараметричної статистики, що базуються на перевірці змін параметрів законів розподілу, зсуву і масштабу, оцінки й виявлення трендів та стрибкоподібних змін статистичних закономірностей вибірок вимірів.

8. Створено інформаційні технології для підтримки прийняття рішень, що дозволяють проводити порівняльний аналіз психофізіологічних показників різних груп випробуваних. Розроблені інформаційні технології можуть бути практично без змін застосовані при дослідженні поведінки нестаціонарних процесів в інших галузях науки і техніки, зокрема медицині. Розроблено програмно-інформаційний комплекс «Система психологічних досліджень».

Приведені вище результати підтверджують практичну цінність запропонованих автором інформаційних технологій підтримки прийняття рішень в задачах психометричного тестування.

Список опублікованих по темі дисертації робіт

1. Дюбко С. В. (Клименко С. В.) Статистическая обработка результатов компьютерного психометрического исследования структуры личности / С. В. Дюбко, В. П. Малайчук. Вісник Дніпропетровського університету. ? Дніпропетровськ: ДДУ. - 1998. ? с. 99-103.

2. Клименко С. В. Компьютерное моделирование тестов для контроля операторов автоматизированной системы управления / С. В. Клименко [Материалы 7-й международной молодежной научно-практической конференции «Человек и космос»]. - Днепропетровск. - апрель 2005. ? С. 217.

3. Клименко С. Восстановление законов распределения временных параметров в задачах психометрического тестирования по методу Айзенка / С. Клименко, Е. Ситало. [Материалы 9-й международной молодежной научно-практической конференции «Человек и космос»]. ? Днепропетровск. 2007. ? С. 235.

4. Клименко С. В. Комп'ютерна модель для психометричного експрес-аналізу темпераменту операторів АСУ в митній службі / С. В. Клименко. [Матеріали науково-практичної конференції «Актуальні проблеми економічної безпеки України в умовах її інтеграції до світового співтовариства»]. ? Дніпропетровськ. - березень 2005. ? С. 134.

5. Клименко С. Методы и алгоритмы психофизиологического тестирования космонавтов / С. Клименко. [Материалы международной конференции «Передовые космические технологии на благо человечества»]. ? Днепропетровск. - 2007. - С. 62.

6. Клименко С. В. Математична модель модифікованого тесту Кеттелла для психометричного дослідження структури особистості у митній службі / С. В. Клименко, В. П. Дюбко. Вісник Академії митної служби України. Видавництво АМСУ. ? Дніпропетровськ. ? 1999. - №1. ? С. 60-66.

7. Клименко С. В. Математична модель модифікованого тесту Кеттелла для психометричного дослідження структури особливості у митній службі / С. В. Клименко, В. П. Дюбко. [Тези доповідей наукової конференції «Економічні та гуманітарні проблеми розвитку суспільства у ІІІ тисячолітті»] / Зб. наукових праць. ? Рівне: «Тетіс». ? 2000. ?720 с. ? С. 305-306.

8. Дюбко С. В. (Клименко С. В.) Компьютерная установка для психометрических исследований временных реакций испытуемых при тестировании по методу Кеттелла. / С. В. Дюбко. [Тези доповіді Матеріали Першої міжнародної конференції «Наука і освіта 98»]. ? Дніпропетровськ ? Одеса ? Кривий Ріг ? Харків ? Київ ? Дніпроджержинськ: ? Том 20 ? Соціологія. Педагогіка. ? 23-30 квітня 1998. ? С. 904.

9. Клименко С. В. Моделювання й оцінка уваги операторів автоматизованих систем / С. В. Клименко. Вісник Академії митної служби України Видавництво АМСУ, ? Дніпропетровськ. ? 2004. - №1 (21). ? С. 51-54.

10. Клименко С. В. Обробка результатів комп'ютерного тестування курсантів АМСУ / С. В. Клименко, В. П. Дюбко. [Матеріали ІІІ міжнародної науково-практичної конференції «Актуальні проблеми економічної безпеки України в умовах її інтеграції до світового співтовариства»]. ? Дніпропетровськ. ? березень 2005. ? С. 144.

11. Клименко С. В. Компьютерная модель психометрического теста «Арифметика» / С. В. Клименко, О. В. Ушакова. Системные технологии: региональный межвузовский сборник научных трудов. ? Днепропетровск: системные технологии. ? 2005. ? № 3 (38). ? С. 142-149.

12. Клименко С. В. Компьютерное моделирование психометрического теста „Таблица” / С. В. Клименко, О. В. Жиронкіна. [Материалы 8-й международной молодежной научно-практической конференции «Человек и космос»]. ? Днепропетровск. ? 2006. ? С. 211.

13. Клименко С. Комп'ютерне моделювання цифрових тестів для профвідбору і контролю операторів автоматизованих систем / Клименко С., Авсєєнко Д., Дюбко В., Поліщук В.. Вісник Академії митної служби України. ? Дніпропетровськ. ? 2006. - №1. ? С. 71-77.

14. Клименко С. В. Информационная технология психометрического исследования особенностей личности / С. В. Клименко. [Зб. наук. праць. Наук. Ред. О. П. Приставка] ? Днепропетровск: ДНУ. ? 2007. ? Т.11. ? С. 48-57.

15. Клименко С. В. Програмно-інформаційний комплекс проведення психофі-зіологічних досліджень // Клименко С. В., Кролевецький Д. В., Кролевецька Т. В., Дюбко В. П., Поліщук В. В. Вісник Академії митної служби України. ? Дніпропетровськ. ? 2008. - №1. ? С. 71-77.

16. Клименко С. В. Информационные технологии индивидуального компьютерного психометрического тестирования / С. В. Клименко, В. В. Огоренко. ? Днепропетровск: Системные технологии. ? 2007. - №6'(53). ? С. 116-124.

17. Клименко С. В. Компьютерные информационные технологии психодиагностики операторов автоматизированных систем управления и контроля / С. В. Клименко. [Матеріали 11-тої міжнародної науково-практичної конференції «Людина і космос»]. - Дніпропетровськ. ? 2009. - С. 161.

18. Клименко С. В. Информационные технологии диагностики личности в задачах компьютерного психометрического тестирования / С. В. Клименко. [Материалы 3-й международной конференции «Космос и общество. Космос: человеческое измерение»]. ? Днепропетровск. ? 15-17 апреля 2009. - С. 72.

19. Клименко С. В. Математична обробка результатів психометричних досліджень. / Клименко С. В., Дюбко В. П., Чапіль Я. І. Вісник Академії митної служби України. [Серія: «Технічні науки»]. ? Дніпропетровськ. ? 2010. -№1 (43). ? С. 126-133.

20. Клименко С. В. Вероятностная оценка компьютерного психометрического тестирования темперамента личности / С. В. Клименко, В. В. Огоренко. Системные технологии. ? Днепропетровск. ? 2010. - № 6'(66) - С. 100-106.

Анотація

Клименко С. В. Інформаційні технології підтримки прийняття рішень в задачах психометричного тестування. - Рукопис.

Дисертація на здобуття наукового ступеня кандидата технічних наук за спеціальністю 05.13.06 - Інформаційні технології. - Дніпропетровський національний університет ім. О. Гончара МОН України, Дніпропетровськ, - 2010.

Дисертація присвячена розробці інформаційних технологій підтримки прийняття рішень в задачах психометричного тестування, на основі математичних моделей вхідних і вихідних даних, методів обробки результатів для різних методик психометричного тестування. Проведено аналіз розвитку інформаційних технологій психометричного тестування. Розроблено математичні моделі стимульного апарату і опису функцій рішення, факторних функцій і методів обробки результатів тестування з урахуванням часу ухвалення рішення для класичних та модифікованих методів обробки результатів. Вперше представлена ймовірнісна обробка результатів тестування, що заснована на методі Раша-Байєса, з метою виявлення високих і низьких рівнів вимірюваних якостей людини. Розроблено ранговий метод обробки результатів тестування, заснований на залежності результатів тестування від часу, який випробуваний витрачає при відповідях. Запропоновано обчислення оцінок сили нервової системи, працездатності, показника стійкості уваги. Кількісна оцінка цих показників необхідна при профвідборі і при безпосередньому спостереженні за психологічним станом діяльності операторів автоматизованих систем контролю в процесі роботи. Розроблені нові інформаційні технології підтримки прийняття рішень в задачах психометричного тестування при використанні знакових тестів і тестів-опитувальників. Запропоновано нові методики порівняння результатів тестування при моніторингу випробуваних на основі непараметричної статистики за різними критеріями. У процесі порівняння досліджено зміни уваги, ймовірності прийняття правильних рішень, працездатності, емоціональних та психічних змін.

Ключові слова: неруйнівний контроль, психометричне тестування, стійкість уваги, сила нервової системи, працездатність, тести-опитувальники, знакові тести, стимульна функція, факторна функція, функція прийняття рішень, психодіагностичні методики.

Аннотация

Клименко С.В. Информационные технологии поддержки принятия решений в задачах психометрического тестирования. - Рукопись.

Диссертация на соискание ученой степени кандидата технических наук по специальности 05.13.06 - Информационные технологии. - Днепропетровский национальный университет им. О. Гончара МОН Украины, Днепропетровск, - 2010.

Диссертация посвящена разработке информационных технологий поддержки принятия решений в задачах психометрического тестирования на основе математических моделей входных и выходных данных, методов обработки результатов для различных методик. Проанализировано развитие информационных технологий психометрического тестирования. Разработаны математические модели стимульных функций, функций решения, факторных функций и методов обработки результатов тестирования с учетом времени принятия решения для классических и модифицированных методов обработки результатов. Впервые представлена вероятностная обработка результатов тестирования, основанная на методе Раша-Байеса для выявления высоких и низких уровней измеряемых качеств человека. Разработан ранговый метод обработки результатов тестирования, основанный на зависимости результатов тестирования от времени, которое затрачивает испытуемый при ответах. Предложены математические методы оценки силы нервной системы, работоспособности, показателя устойчивости внимания. Количественная оценка этих показателей необходима в задачах профотбора и при наблюдении за психологическим состоянием операторов автоматизированных систем управления и контроля в процессе работы. Разработаны информационные технологии поддержки принятия решений в задачах психометрического тестирования при использовании знаковых тестов и тестов-опросников. Предложены новые методы сравнения результатов тестирования в процессе мониторинга испытуемых на основе непараметрической статистики по различным критериям. В ходе сравнения исследованы устойчивость внимания, вероятность принятия правильного решения, трудоспособность, эмоциональные и психические изменения состояния испытуемого.

Ключевые слова: неразрушающий контроль, психометрическое тестирование, устойчивость внимания, сила нервной системы, трудоспособность, тесты-опросники, знаковые тесты, стимульная функция, факторная функция, функция принятия решений, психодиагностические методики.

Abstract

Klimenko S.V. Information decision support technologies in the tasks of the psychometric testing. - Manuscript

Candidate's thesis of engineering sciences by specialty 05.13.06 - Information technologies. -Dnipropetrovs'k national university named after O. Gontchar of Ministry of Education and Science of Ukraine, Dnipropetrovs'k, - 2010.

The thesis is devoted to development of information decision support technologies in the tasks of the psychometric testing on the basis of development of mathematical models of data input/output, method of analysis of results for different methods of psychometric testing. Progress of information technologies of the psychometric testing is analyzed. There are developed the mathematical models of stimulus functions, decision making functions, factor functions and methods of analysis of testing results taking into account the time of decision-making. The methods of analysis of results are offered for classic and modified testing methods. For the first time there is presented the probabilistic analysis of testing results based on the Rush-Byes method for detection of high and low levels of measurable human qualifications during the testing. There is worked out the grade method of analysis of testing results based on dependence of testing results on time which is spent by an examinee during testing. The methods of estimation of force of the nervous system, capacity, and index of stability of attention are offered. Quantitative estimation of these indices is needed in the tasks of vocational selection and watching the psychological state of operators of automated control and management system in the process of work. There are worked out the information support decision technologies in the tasks of the psychometric testing with the use of sign tests and tests-questionnaires. The new methods of comparison of testing results are offered in the process of monitoring examinee on the basis of non-parametric statistics on different criteria. There are analyzed the changes of such characteristics as stability of attention, probability of correct decision making, ability to work, emotional and psychical changes of the state of an examinee during comparison.

Keywords: non-destructive control, psychometric testing, stability of attention, force of the nervous system, ability to work, tests-questionnaires, sign tests, stimulus function, factor function, decision making function, psycho-diagnostic methods.

Размещено на Allbest.ru

...