ПСИХИЧЕСКАЯ НАГРУЗКА, ПСИХИЧЕСКОЕ НАПРЯЖЕНИЕ И ФУНКЦИОНАЛЬНОЕ СОСТОЯНИЕ ОПЕРАТОРОВ СИСТЕМ УПРАВЛЕНИЯ

В. А. МАШИН

Проанализирована связь между понятиями «психическая нагрузка», «психическое напряжение» и «функциональное состояние», рассмотрено приложение трехфакторной модели вариабельности сердечного ритма к исследованию функциональных состояний операторов. Выделены два основных типа функциональных состояний, которые негативным образом влияют на эффективность и надежность деятельности: психическое перенапряжение и эмоциональное перевозбуждение. С позиций трехфакторной модели вариабельности сердечного ритма рассмотрены различия между состояниями утомления и монотонии, тревоги и страха.

Ключевые слова: Психическая нагрузка, психическое напряжение, функциональное состояние, утомление, монотония, тревога, страх, вариабельность сердечного ритма.

Проблема оценки и контроля психической нагрузки чрезвычайно важна при управлении человеком сложными технологическими процессами. Ситуации монотонии, когда доля автоматики в управлении высока, а уровень психической нагрузки низкий, ситуации перенапряжения, когда чрезмерная психическая нагрузка не компенсируется использованием автоматики, являются реальными источниками снижения эффективности и надежности деятельности оператора. Психическая нагрузка (или нагрузка при умственной деятельности – mental workload) является важным фактором, учитываемым при проектировании и управлении современными авиалайнерами [16], при разработке новейших визуальных средств поддержки авиадиспетчеров [18], при планировании и оценке программ подготовки авиационного персонала [30]. Управление психической нагрузкой является центральной задачей при создании адаптивных автоматизированных систем [29]. Большое внимание уделяется контролю психической нагрузки в исследованиях деятельности водителей [17], [19].

Несмотря на широкий спектр использования, на сегодняшний день не существует общепринятого определения термина «психическая нагрузка». Пытаясь разрешить эту проблему, Международная организация по стандартизации опубликовала в 1991 г. стандарт ISO 10075-1:1991 «Эргономические принципы, относящиеся к нагрузке при умственной деятельности: Общие термины и их определения», в котором в рамках причинно-следственной модели были выделены два основных понятия: «психический стресс» (mental stress) и «психическое напряжение» (mental strain). В английской версии стандарта (EN ISO 10075-1:2000-11) термин «стресс», имеющий негативный оттенок, был в последующем заменен термином «нагрузка». Согласно стандарту, психическая нагрузка относится к рабочему окружению и характеризуется комплексом факторов, воздействующих на индивида в процессе деятельности: содержанием задачи, техническими средствами (оборудование, автоматика), физическими и социальными условиями. Психическая нагрузка вызывает психическое напряжение у индивида, которое характеризуется такими состояниями, как мобилизация, врабатывание (облегчают выполнение задачи), психическое утомление, снижение бдительности, психическое пресыщение (ухудшают выполнение задачи). Многие исследователи дополнительно включают в

05.10.2012


86

2


87

Предложенную стандартом ISO 10075-1 модель индивидуальные характеристики оператора, которые могут влиять на уровень психического напряжения: способности ([19], [28], [29]), мотивация, выбор целей и стратегии выполнения, физическое состояние и настроение ([19], [31]), подготовка и опыт работы [19].

В психическом напряжении выделяют когнитивную составляющую, обусловленную объективным содержанием задачи, например, числом контролируемых параметров ([22], [29], [30]), и эмоциональную, отражающую вероятность ошибочного действия, значимость последствий ошибки и результата деятельности для индивида [25]. Заметим, что во многих из перечисленных работ для описания психической нагрузки используется понятие «требования к выполнению задачи» (task demand), а термином «психическая нагрузка» обозначается психическое напряжение (также можно встретить с термин «психические усилия» – mental effort). В дальнейшем мы будем исходить из терминологии, которая была предложена стандартом ISO 10075-1:2000.

В отечественных исследованиях психофизиологии умственного труда наиболее часто используется понятие «функциональное состояние» [4]; при этом психическая нагрузка и характеристики индивида выступают внешними и внутренними факторами, от которых зависит актуальное функциональное состояние человека в процессе выполнения профессиональной деятельности. Например, еще в 1981 г. А. Б.Леонова и В. И.Медведев привели очень подробное описание факторов, влияющих на функциональное состояние человека в процессе трудовой деятельности [3], с которыми можно сопоставить показатели психической нагрузки и психического напряжения: среда обитания – физические условия рабочего окружения, социальная среда – социальные условия рабочего окружения, человек как субъект труда – индивидуальные характеристики индивида, орудия и средства труда – технические условия рабочего окружения, содержание трудового процесса – содержание задачи. Легко заметить, что и психическое напряжение и функциональное состояние определяются одними и теми же факторами. Оба понятия используются для объяснения одного и того же феномена – способности человека эффективно и надежно выполнить поставленную перед ним задачу. Однако если психическое напряжение изначально рассматривалось как субъективное переживание психической нагрузки (цена деятельности для оператора), то истоки исследований функционального состояния человека лежат в объективном анализе физиологических показателей. Если для исследований психического напряжения привлечение физиологических процессов можно рассматривать скорее как вынужденную меру (из-за ограниченности субъективных оценок), то в рамках психологического анализа функциональных состояний человека физиологические процессы теснейшим образом взаимодействуют с психическими.

Ряд зарубежных авторов для описания психического напряжения оператора в процессе выполнения профессиональной деятельности используют следующую формулу: психическое напряжение равно психическая нагрузка минус способности индивида [28], [29]. Другие исследователи добавляют к способностям различные характеристики человека, которые могут повлиять на уровень психического напряжения (перечисленные ранее мотивация, цели и стратегии выполнения, физическое состояние и настроение, подготовленность и опыт работы) [19], [31]. Такое формализованное представление психического напряжения, возможно, и красиво, но, на наш взгляд, малопродуктивно. Если мы и можем, например, в ходе исследования, жестко проконтролировать

05.10.2012


86

Психическую нагрузку (содержание задачи, физическое и социальное окружение, технические средства), то такие переменные, влияющие на психическое напряжение, как мотивация, субъективный выбор целей и стратегий выполнения (скажем,

88

Ориентация на скорость или безошибочность), остаются во многом независимыми. Таким образом, эта формула не имеет операционального смысла.

Действительно, функциональное состояние оператора (в том числе и психическое напряжение) определяется характеристиками рабочего окружения (включая задачу) и характеристиками самого индивида; при этом существует связь функционального состояния оператора с эффективностью и надежностью выполнения им профессиональных задач, что требует создания эффективных и надежных методов и критериев для прямой оценки и непосредственного контроля функционального состояния человека в процессе его деятельности. Именно эта идея и лежит в основе создания адаптивных автоматизированных систем, в которых информация о психическом напряжении человека оперативно используется для управления уровнем психической нагрузки: при значимо высоких уровнях психического напряжения часть функций оператора берет на себя автоматика, при значимом снижении активности оператора (включенности его в задачу [22]) автоматика возвращает часть функций управления человеку.

Фактически в условиях реальной деятельности для нас не важно, почему оператор, например, испытывает психическое перенапряжение в конкретной ситуации: из-за чрезмерной рабочей нагрузки или из-за своих индивидуальных характеристик (это можно и нужно проанализировать потом, после окончания выполнения задачи). Важно, чтобы системы автоматики были способны, получив информацию о перенапряжении оператора, перераспределить часть его функций и дополнительно подключить техническое или социальное окружение. По существу, согласно П. К. Анохину [1], рабочее окружение и оператор (его индивидуальные характеристики) образуют единую функциональную систему. Если ранее рабочее окружение выступало для оператора как внешнее звено саморегуляции [10], то в адаптивных автоматизированных системах сам субъект выступает в роли такового для автоматики: критическое изменение функционального состояния оператора должно вести к изменению в рабочем окружении (техническом, физическом, социальном), что в свою очередь должно менять психическую нагрузку и положительно влиять на функциональное состояние человека.

Важнейшая задача исследований психического напряжения – это определение тех пороговых значений, за которыми следует ухудшение деятельности человека [19], [33]. Первоначально модели психического напряжения анализировали негативное влияние на действия оператора лишь экстремальных психических нагрузок [28]. В последующем в эти модели была добавлена область «деактивации» (снижения активности) оператора, что характерно для выполнения монотонной деятельности [17], [20]. Если в первом случае выход за пределы пороговых значений требует уменьшения психической нагрузки на оператора, то во втором – повышения. Для контроля и оценки функционального состояния оператора используются как объективные, так и субъективные показатели. К первым можно отнести измерение различных физиологических показателей (электрокардиограмма, артериальное давление, вызванные потенциалы, кожно-гальваническая реакция, активность глаз, дыхание, потоотделение, уровень кортизола в крови), видеоконтроль поведения, регистрацию частоты коммуникаций и результатов

05.10.2012


86

Деятельности (скорость и темп выполнения, число и характер ошибок). К субъективным показателям относятся различные самоотчеты и данные заполненных операторами опросников. Динамика и уровень физиологических показателей позволяют оценить психическое напряжение оператора в процессе выполнения задачи, а результаты деятельности – надежность и эффективность выполнения.

На сегодняшний день накоплен значительный материал по оценке психической

89

Нагрузки через контроль функционального состояния (психического напряжения) оператора в лабораторных и в «квазиоперативных» условиях – при выполнении задач на тренажерах, а также в процессе реальной деятельности. Наиболее популярными физиологическими показателями, используемыми для этих целей за последние 30 лет, были измерения сердечно-сосудистой активности [29], [34]. Еще в 1967 г. В. В. Парин и Р. М. Баевский сформулировали концепцию, согласно которой анализ физиологических механизмов регуляции сердечного ритма дает возможность получить информацию о функциональном состоянии всего организма [9]. В недавнем обзоре технических средств для физиологических измерений [20] сердечно-сосудистые показатели (частота сердечных сокращений, вариабельность сердечного ритма) оцениваются как наиболее удобные и пригодные для полевых исследований в связи с их надежностью и простотой регистрации. Так, показатели вариабельности сердечного ритма (ВСР) быстро реагируют на изменения уровня психического напряжения ([12], [21], [22]), которые отражают динамику психической нагрузки.

В своих исследованиях функциональных состояний операторов мы использовали предложенную нами трехфакторную модель ВСР [7]. Первый фактор данной модели отражает общий тонус вегетативной нервной системы (ВНС), суммарную активность как надсегментарных, так и сегментарных структур головного мозга, участвующих в регуляции сердечного ритма (оценивается показателем SDNN – стандартным отклонением R-R интервалов между комплексами QRS нормальных синусовых кардиоциклов N-N, без артефактов и экстрасистол). Второй фактор характеризует баланс между активностью надсегментарных и сегментарных структур головного мозга в регуляции сердечного ритма (оценивается показателем B1 – тангенсом угла наклона линии регрессии графа ритма сердца: независимая переменная – исходный массив нормальных интервалов R-Rn, зависимая переменная – массив R-Rn+1): повышение значений B1 За счет роста периода сердечных колебаний и снижения нелинейной динамики ВСР указывает на рост активности надсегментарных структур. Третий фактор тесно связан с балансом между симпатическим и парасимпатическим отделами ВНС в регулировании сердечного ритма (оценивается показателем Mnn – средним значением нормальных R-R интервалов). Для диагностики функциональных состояний человека на основе трехфакторной модели ВСР основные показатели факторной структуры (SDNNn, B1n, Mnn N) нормировались методом процентилей по данным референтной группы (848 здоровых мужчин, средний возраст – 29,73 лет, стандартное отклонение – 6,43). Нормирование производилось по девяти диапазонам (табл. 1). Границы диапазонов (0,1; 2,3; 15,9; 30,9; 69,1; 84,1; 97,7 и 99,9%) соответствовали следующим значениям стандартного отклонения нормального распределения: –3, –2, –1, –0.5, +0.5, +1, +2, +3.

Таблица 1

Границы диапазонов процентилей для нормирования показателей трехфакторной

05.10.2012


86 5

Модели вариабельности сердечного ритма

Психическая нагрузка в наших исследованиях моделировалась с помощью заданий

90

Методики Шульте–Горбова «Чернокрасная таблица» (компьютерный вариант данной методики был разработан в ЛПФО НВУТЦ). На экране дисплея в виде таблицы в случайном порядке располагались красные числа от 1 до 24 и черные от 1 до 25. Методика включала в себя три задания, первые два из которых имели объективно одинаковые требования к восприятию, оперативной памяти и вниманию исполнителя. В первом задании от операторов, которые проходили профессиональное обследование, требовалось найти и указать (с помощью «мыши») все числа красного ряда от 1 до 24, а во втором – все числа черного ряда от 25 до 1. Субъекты контролировали цвет и последовательность числового ряда. С помощью первых двух заданий методики Шульте – Горбова моделировался умеренный уровень психической нагрузки. Третье задание представляло собой одновременное (параллельное) выполнение двух задач: необходимо было выбрать все числа черного ряда от 25 до 1 (в убывающем порядке) и все числа красного ряда от 1 до 24 (в возрастающем порядке), чередуя числа из черного и красного рядов. Содержание третьего задания отражало более высокие требования к оперативной памяти и вниманию исполнителя, который должен был одновременно контролировать цвет и последовательность двух числовых рядов, имеющих противоположную направленность. С помощью третьего задания методики Шульте – Горбова моделировался высокий уровень психической нагрузки.

В каждом задании автоматически осуществлялся контроль допущенных обследуемым ошибок (максимум четыре на одну попытку) и выполненных попыток (максимум три на одно задание). По результатам выполнения трех заданий методики Шульте – Горбова для каждого обследуемого были получены объективные показатели деятельности: Тi – время выполнения задания, NCi – количество ошибок в выборе цвета, NSi – количество ошибок в определении последовательности, NTi – количество попыток (I – номер задания), и рассчитан суммарный показатель (ST) эффективности и надежности выполнения: ST = ТI + 10ґNCi + 20ґNSi. Экспериментальная программа включала в себя регистрацию сердечного ритма обследуемых (в положении «сидя в кресле») в исходном состоянии (активный покой), перед началом выполнения заданий (ситуация ожидания – антиципации), в процессе психической нагрузки (выполнение тестовых заданий) и после ее окончания (ситуация восстановления – размышления о выполненной задаче). Длительность регистрации сердечного ритма при выполнении теста – индивидуальная, во всех остальных случаях – 10 мин. На всех стадиях экспериментальной программы психолог фиксировал особенности поведения операторов. Стадии до и после выполнения ответственных заданий (антиципации и размышления) моделировали в первую очередь эмоциональный компонент психического напряжения, а выполнение тестовых заданий различной сложности – когнитивный.

В табл. 2 представлена классификация функциональных состояний операторов на

05.10.2012


86 6

Основе значений нормированных показателей трехфакторной модели ВСР. Их использование позволило нам описать восемь классов функциональных состояний. Необходимо отметить, что речь идет именно о функциональных классах, а не о функциональных состояниях. Например, функциональный класс «Норма» (ФК1) может включать такие различные функциональные состояния, как покой, глубокое расслабление, глубокий сон. Согласно трехфакторной модели ВСР все эти функциональные состояния объединяют высокий общий тонус ВНС (высокие значения SDNNn), преобладание активности сегментарных структур головного мозга в регуляции сердечного ритма (низкие значения B1N) и вагусной сердечной активности в симпато-вагусном балансе (высокие значения MNNn); при этом функциональные состояния в рамках одного функционального класса будут различаться

91

Таблица 2

Определение функциональных классов на основе нормированных показателей

Трехфакторной модели ВСР

Значениями нормированных показателей трехфакторной модели ВСР.

Для первого функционального класса «Норма» (ФК1) характерно низкое психическое напряжение, которое наблюдается при невысокой когнитивной и эмоциональной нагрузке, при выполнении монотонной, однообразной деятельности. В состоянии сонливости, дремы у здорового человека регистрируется снижение значений показателей B1N И повышение Mnn N И SDNNn. Эта динамика отчетливо просматривается в сеансах релаксации, при глубоком расслаблении [6].

Функциональные классы ФК3 («Эмоциональное возбуждение») и ФК4 («Эмоциональное возбуждение с преобладанием симпатической активности») отражают воздействие высокой эмоциональной нагрузки на человека и характеризуются высоким общим тонусом ВНС и преобладанием активности надсегментарного уровня регулирования сердечного ритма за счет роста доли очень низкочастотных колебаний сердечного ритма – VLF. Согласно Р. М. Баевскому, увеличение мощности спектра в VLF-диапазоне (менее 0,04 Гц) может свидетельствовать об активности высших надсегментарных центров вегетативной регуляции (гипоталамуса, лимбической системы, коры головного мозга), которые генерируют медленные ритмы, передающиеся к сердцу через симпатическую нервную систему [2]. Исследования Н. Б. Хаспековой убедительно доказывают, что показатель VLF можно использовать для оценки надсегментарного уровня регуляции сердечного ритма (эрготропной, церебральной симпатико-адреналовой активации), а показатели LF (0,04-0,15 Гц, низкочастотный диапазон колебаний) и HF (0,15-0,40 Гц, высокочастотный диапазон колебаний) – сегментарного (продолговатый мозг) уровня регуляции сердечного ритма (симпатико-парасимпатической активации) [11]. Результаты исследований Н. Б. Хаспековой, выполненные на больных, совпадают с

05.10.2012


86

Данными, которые мы получили при изучении функциональных состояний у здоровых обследуемых [5][7]. Согласно нашим исследованиям, активация надсегментарных (корково-лимбических) центров вегетативной регуляции играет важную роль в формировании колебаний ритма сердца в VLF-диапазоне при эмоциональном и невротическом возбуждении. Это объясняет, почему в ситуациях антиципации (тревожного ожидания выполнения ответственного задания, наступления значимого события) и размышлений о результатах своих действий после выполнения теста, для которых характерно эмоциональное возбуждение, мы наблюдали выраженный рост показателя VLF. Положительная связь показателя B1 C VLF и отрицательная с HF, полученная в исследовании [7], позволяет предположить, что показатель B1 Может служить маркером баланса между активностью надсегментарного (рост B1 – возрастание VLF) и сегментарного (снижение B1 – возрастание HF) уровней регуляции сердечного ритма. Дополнительно отметим многочисленные исследования, в которых обосновывается зависимость когнитивно-опосредствованных

92

Тревожных реакций от кортикальных (надсегментарных) структур [14], а также связь кортикальных и лимбических отделов головного мозга с управлением сегментарными центрами вегетативной регуляции, ответственными за сердечнососудистую деятельность [27]. Результаты перечисленных исследований согласуются с полученным нами данными роста частоты функциональных классов ФК3 («Эмоциональное возбуждение») и ФК4 («Эмоциональное возбуждение с преобладанием симпатической активности») в ситуациях тревожного ожидания (антиципации) выполнения ответственного задания и после его выполнения (тревожные размышления и переживания по поводу результатов своих действий). Различные формы эмоционального возбуждения у операторов в процессе выполнения профессиональных задач могут быть вызваны также ошибочными действиями и осознанием всей серьезности их последствий, давлением времени и трудностями принятия решения в ситуациях чрезмерной психической нагрузки, когда операторы должны обработать большой объем информации за короткий период времени, а затрачиваемые психические усилия не позволяют достичь требуемого результата. Функциональный класс ФК4 также диагностируется при невротических расстройствах (невротическом эмоциональном возбуждении) [6].

Кратко перечислим основные особенности других классов функциональных состояний. Функциональный класс ФК2 («Норма с преобладанием симпатической активности») регистрируется у лиц с высоким тонусом активности в состоянии покоя, а также при экономичной регуляции сердечного ритма в процессе психической нагрузки. Функциональный класс ФК5 («Психическое напряжение») Типичен для психической нагрузки и отражает разные степени психического напряжения и концентрации усилий субъекта на задаче. Функциональный класс ФК6 («Психическое напряжение с преобладанием активности вагуса») отмечается при психическом утомлении, а также, согласно клиническим наблюдениям, может служить индикатором патологических процессов (снижение функциональных резервов организма, вызванное атеросклерозом, раком и другими тяжелыми заболеваниями). Функциональный класс ФК7 («Психическое напряжение с преобладанием активности сегментарных структур»), согласно клиническим наблюдениям, может являться ранним предвестником сердечно-сосудистых нарушений (например, нарушения сердечного ритма). Функциональный класс ФК8 («Психическое напряжение с преобладанием активности вагуса и сегментарных

05.10.2012


86

Структур») характерен для хронического психического утомления, глубокого снижения функциональных резервов. Таким образом, согласно трехфакторной модели ВСР, функциональные классы «Психическое напряжение с преобладанием активности вагуса» (ФК6) и «Психическое напряжение с преобладанием активности вагуса и сегментарных структур» (ФК8) могут рассматриваться как индикаторы процессов психического утомления. Наши исследования также показали, что функциональные классы «Норма» и «Норма с преобладанием симпатической активности», диагностированные в процессе воздействия психических нагрузок, когда наблюдаются низкая надежность и эффективность деятельности и когда отсутствуют объективные условия для развития монотонии и снижения активности оператора, могут служить индикаторами низкой мотивации субъекта в отношении решения профессиональных задач.

Анализ результатов исследований, выполненных в нашей лаборатории, позволил установить связь успешности выполнения тестовых заданий с определенными функциональными состояниями, диагностированными с помощью трехфакторной модели ВСР. Были выделены три основных функциональных класса, при которых наблюдалась низкая эффективность и надежность выполнения тестовых заданий (ST > 700). Первые два – «Эмоциональное

93

Возбуждение» и «Эмоциональное возбуждение с преобладанием симпатической активности» (ФК3 и ФК4): дизрегуляция деятельности при выраженном эмоциональном возбуждении [5] (трудности концентрации внимания). Третий функциональный класс, при котором зафиксированы неудачные выполнения тестовых заданий, – «Психическое напряжение» (ФК5): дизрегуляция деятельности на фоне психического перенапряжения (сужение внимания, ухудшение его переключаемости). Необходимо отметить, что на сегодняшний день основное внимание исследователей в области психической нагрузки сосредоточено на динамике когнитивного компонента психического напряжения; при этом процессы эмоционального возбуждения редко попадают в поле внимания. Результаты наших исследований указывают на важность контроля процессов эмоционального возбуждения, которые могут привести к развалу деятельности, к резкому ухудшению психических процессов. Важно отметить, что источником чрезмерного эмоционального возбуждения и перенапряжения в процессе выполнения заданий в наших исследованиях служили индивидуальные характеристики обследуемых, а не уровень психической нагрузки. Последний вывод крайне важен как для организации процедуры профессионального отбора на оперативные должности, так и для контроля процесса подготовки специалистов [8].

Кроме указанных негативных функциональных состояний высокого психического напряжения и эмоционального возбуждения, в процессе реальной деятельности необходимо контролировать и функциональные состояния, связанные с низкими уровнями психического напряжения и активности субъекта [19], [32]. Они могут быть обусловлены как объективными факторами – низкой психической нагрузкой в условиях монотонии, так и субъективными – низкой мотивацией. В последнем случае, например, индивид не может справиться с задачей, но при этом у него диагностируется функциональный класс «Норма» (ФК1), характерный для состояния покоя. Указания обследуемому на допущенные ошибки, повторные пробы выполнения не мобилизуют его ресурсы и не влияют на результаты деятельности и его функциональное состояние (обычно неудача сопровождается либо ростом психического напряжения, либо ростом

05.10.2012


86

Эмоционального возбуждения). В этих случаях дополнительная психодиагностика позволяет подтвердить гипотезу о снижении мотивации оператора в отношении успешного прохождения обследований (безразличие к результату своих действий).

Важное место в обеспечении эффективного и надежного выполнения деятельности занимает контроль функциональных состояний, вызванных длительными психическими нагрузками, которые приводят к утомлению (переутомлению) [34]. В этом случае наблюдается рассогласование динамики показателей и возрастает частота функциональных состояний, когда на фоне выраженного снижения показателя SDNNn (общего тонуса ВНС) наблюдается рост значений MNNn (преобладание вагусной сердечной активности в симпато-вагусном балансе – функциональный класс ФК6), а также значительное снижение показателя B1N (преобладание активности сегментарных структур головного мозга в регуляции сердечного ритма – функциональный класс ФК8).

В настоящее время существует проблема дифференциальной диагностики состояний утомления и монотонии, которые часто смешиваются авторами при проведении экспериментов. Если состояние монотонии (скуки, сонливости) порождается низкой психической нагрузкой, то состояние утомления (снижения функциональных резервов) – высокой либо длительной психической нагрузкой. В процессе монотонной деятельности состояние утомления может развиваться при наличии длительных волевых усилий, направленных на поддержание необходимого уровня активности и бдительности оператора. Вот почему при моделировании

94

Монотонной деятельности исследователи могут столкнуться как с процессами нарастания расслабления, скуки, сонливости, так и с процессами психического волевого напряжения, которые могут вызвать состояние психического утомления.

Если состояния монотонии характеризуются функциональным классом «Норма» (ФК1 – снижение активности, бдительности, сонливость), то состояния психического утомления – функциональными классами «Психическое напряжение с преобладанием активности вагуса» и «Психическое напряжение с преобладанием активности вагуса и сегментарных структур» (ФК6 и ФК8). Противоречивость результатов, которая наблюдается в работах по исследованию состояний утомления, моделируемых экспериментально, может быть объяснена тем, что в реальности исследователи имели дело не с процессами утомления (снижением функциональных резервов), а с процессами монотонии (снижением активности). Например, в исследовании [19] у водителей при длительном движении по кольцевой дороге в действительности диагностировались не процессы утомления, а эффекты монотонии: повышение Mnn И рост SDNN. Также возрастание показателей ВСР (SDNN, HF) при длительных задачах визуального слежения в работе [23] является отражением не утомления, как полагают авторы, а монотонии (естественное «выключение» оператора из задачи, не требующей активного вмешательства: скука – расслабление – сонливость).

Наши выводы подтверждаются исследованиями состояния монотонии при выполнении повторяющихся, простых, однообразных задач на тренажере квалифицированными авиадиспетчерами [32]. В этих условиях отмечается повышение Mnn И рост показателей ВСР (на фоне возрастания ощущения скуки). В исследовании [13] Водители-профессионалы управляли различными видами трейлеров в реальных условиях транспортировки груза (моделировалась высокая психическая нагрузка). Было установлено значимое снижение Mnn И показателей ВСР (HF, LF) во время движения по

05.10.2012


86

Маршруту. Данная динамика характерна для класса функциональных состояний «Психическое напряжение» и отражает волевые усилия водителей-профессионалов по поддержанию требуемого уровня бдительности и активности при выполнении ответственной задачи в течение длительного восьмичасового периода. В работе [24] были проанализированы показатели ВСР для пациентов с синдромом хронической усталости. Авторы установили значимое снижение SDNN И других показателей ВСР в группе пациентов в сравнении с контрольной группой здоровых добровольцев; при этом показатель Mnn Не различался между группами. В этом случае мы можем отнести пациентов с синдромом хронической усталости к функциональным классам ФК6 и ФК8, которые рассматриваются нами как индикаторы процессов психического утомления.

Важное место в обеспечении надежности и эффективности деятельности операторов занимают исследования состояний тревоги, которые повышают чувствительность человека к признакам опасного развития событий и позволяют вовремя локализовать источник этой опасности, организовать ресурсы для его нейтрализации, выстроить адекватную линию поведения [5]. В то же время повышенная тревожность может мешать принятию правильного решения в критической ситуации, а тревожные переживания после локализации и ликвидации нарушения могут способствовать росту аллостатической нагрузки. В монографии [15] авторы предположили, что если когнитивно-опосредствованные тревожные реакции имеют зависимость от кортикальных (надсегментарных) структур головного мозга, то элементарные реакции страха могут опосредствоваться лишь подкорковыми (сегментарными) структурами. Построенная нами на основе трехфакторной модели ВСР классификация функциональных состояний не подтверждает эту гипотезу.

95

Преобладание активности сегментарных структур головного мозга в управлении сердечным ритмом (низкие значения показателя B1) характерно, например, для функционального класса «Норма» (ФК1) и достигает максимальных значений при глубоком расслаблении и во время сна.

Моделирование ситуации тревожного ожидания выполнения ответственного задания позволило нам диагностировать три основных класса функциональных состояний: «Эмоциональное возбуждение» (ФК3), «Эмоциональное возбуждение с преобладанием симпатической активности» (ФК4) и «Психическое напряжение» (ФК5). Все три функциональных класса характеризуются преобладанием активности надсегментарных структур головного мозга в регулировании сердечного ритма и различаются общим вегетативным тонусом. И если эмоциональное возбуждение можно рассматривать как вхождение субъекта в проблемную ситуацию (подготовка, мобилизация – высокий тонус ВНС), то психическое напряжение – как включенность субъекта в проблемную ситуацию, готовность действовать (тонус ВНС снижен).

Мы предположили, что состояния тревожности характеризуются различными формами эмоционального возбуждения («Эмоциональное возбуждение» и «Эмоциональное возбуждение с преобладанием симпатической активности»), а состояния страха – функциональным классом «Психическое напряжение». Существуют исследования, результаты которых могут служить подтверждением нашей гипотезы, но данное предположение требует дополнительного анализа и решения методических вопросов моделирования состояний страха и тревоги. Мы полагаем, что использование трехфакторной модели ВСР при исследовании тревожных состояний дает исследователям

05.10.2012


86

11


Возможность для дифференцированной диагностики состояний эмоционального возбуждения и психического напряжения с последующим анализом их психофизиологического содержания.

В заключение еще раз подчеркнем, что современные тенденции в развитии систем контроля и управления сложными технологическими процессами требуют обязательного включения функционального состояния оператора в качестве важнейшего компонента обеспечения эффективности и надежности его деятельности [35]. Разворачивающиеся исследования в этом направлении имеют целью разработку методов и критериев оперативного контроля и оценки функциональных состояний человека в процессе выполнения ответственных задач.

1. Анохин П. К. Очерки по физиологии функциональных систем. М.: Медицина, 1974.

2. Баевский Р. М., Берсенева А. П. Оценка адаптационных возможностей организма и риск

Развития заболеваний. М.: Медицина. 1997.

3. Леонова А. Б., Медведев В. И. Функциональные состояния человека в трудовой деятельности.

М.: Изд-во МГУ, 1981.

4. Леонова А. Б. Психодиагностика функциональных состояний человека. М.: Изд-во МГУ,

1984.

5. Машин В. А., Машина М. Н., Шмелева И. А. Психофизиологические исследования эмоциональной лабильности операторов АЭС // Вопр. психол. 1997. № 4. C. 95–103.

6. Машин В. А., Машина М. Н. Анализ вариабельности ритма сердца при негативных

Функциональных состояниях в ходе сеансов психологической релаксации // Физиол. человека, 2000. Т. 26. № 4. С. 48–59.

7. Машин В. А., Машина М. Н. Классификация функциональных состояний и диагностика

Психоэмоциональной устойчивости на основе факторной структуры показателей вариабельности сердечного ритма // Российский физиол. журн. им. И. М. Сеченова. 2004. Т. 90. № 12. С. 1508–1521.

8. Машин В. А., Машина М. Н. Процедура профессионального отбора операторов АЭС // Вопр.

Психол. 2005. № 3. С. 52–56.

9. Парин В. В. и др. Космическая кардиология. Л.: Медицина, 1967.

10. Судаков К. В. Системное построение функций человека. М.: ИНФ им. П. К. Анохина РАМН,

1999.

11. Хаспекова Н. Б. Диагностическая информативность мониторирования вариабельности ритма

Сердца // Вестн. аритмол. 2003. № 32. С. 15–23.

96

12. Aasman J., Mulder G., Mulder L. J.M. Operator effort and the measurement of heart-rate variability

// Hum. Factors. 1987. V. 29. N 2. P. 161–170.

13. Apparies R. J., Riniolo T. C., Porges S. W. A psychophysiological investigation of the effects of driving longer-combination vehicles // Ergonomics. 1998. V. 41. N 5. P. 581–592.

14. Bernt son G. G., Sart er M., Cacioppo J. T. Anxiety and cardiovascular reactivity: the basal forebrain

Cholinergic link // Behav. Brain Res. 1998. V. 94. N 2. P. 225–248.

15. Bernt son G. G., Cacioppo J. T. Psychophysiology // D’Haenen H., Den Boer J. A., Willner P. (eds).

Biological Psychiatry. V. 1. West Sussex, England: Wiley, 2002. P. 123–138.

16. Bonner M. A., Wilson G. F. Heart rate measures of flight test and evaluation // Intern. J. Aviation

Psychol. 2001. V. 12. N 1. P. 63–77.

17. Brookhuis K. A., De Waard D., Fairclough S. H. Criteria for driver impairment // Ergonomics. 2003. V. 46. N 5. P. 433–445.

18. Brookings J. B., Wilson G. F., Swain C. R. Psychophysiological responses to changes in workload during simulated air traffic control // Biol. Psychol. 1996. V. 42. N 3. P. 361–377.

19. De Waard D. The measurement of drivers’ mental workload. Traffic Research Centre. The

05.10.2012


86

12


Netherlands: University of Groningen. 1996. P. 198. Http://www. home. zonnet. nl/waard2/mwl. htm

20. Fahrenberg J., Wientjes C. J.E. Recording methods in applied environments // Bachs R. W., Boucsein W. (eds). Engineering psychology: Issues and applications. L.: Lawrence Erlbaum Associates, 2000. P. 111–136.

21. Jorna P. G. Heart rate and workload variations in actual and simulated flight // Ergonomics. 1993.

V. 36. N 9. P. 1043–1054.

22. Kramer A. F. Physiological metrics of mental workload: A review of recent progress // Damos D. L.

(ed.). Multiple-task performance. L.: Taylor and Francis, 1991. P. 279–328.

23. Mascord D. J., Heath R. A. Behavioral and physiological indices of fatigue in a visual tracking task //

J. Safety Res. 1992. V. 23. N 1. P. 19–25.

24. McCraty R., Lanson S., Atkinson M. Assessment of autonomic function and balance in chronic fatigue patients using 24-hour heart rate variability analysis // Clinical Autonomic Res. 1997. V. 7. N 5. P. 237.

25. Myrtek M., Brugner G., Muller W. Validation studies of emotional, mental and physical workload

Components in the field // Fahrenberg J., Myrtek M. (eds). Ambulatory assessment. Computer-assisted psychological and psychophysiological methods in monitoring and field studies. Seattle, WA: Hogrefe & Huber, 1996. P. 287–304.

26. Nachrei ner F., Schultetus W. Standards to help improve the design of work systems and equipment

// ISO Bull. June 2003. P. 6–11.

27. Neafsey E. J. Prefrontal cortical control of the autonomic nervous system: Anatomical and physiological observations // Progress in Brain Res. 1990. N 85. P. 147–166.

28. O’Donnell R. D., Eggemeier F. T. Workload assessment methodology // Boff K. R., Kaufman L., Thomas J. P. (eds). Handbook of perception and human performance. V. II. Cognitive processes and performance. N. Y.: Wiley, 1986. P. 42/1– 42/49.

29. Prinzel L. J. Et al. Three experiments examining the use of electroencephalogram, event-related potentials, and heart-rate variability for real-time human-centered adaptive automation design. NASA TP-2003-212442. Hampton, VA: NASA Langley Research Center, 2003. (Http:// Techreports. larc. nasa. gov/ltrs/PDF/2003/tp/ NASA-2003-tp212442.pdf)

30. Roscoe A. H. Assessing pilot workload. Why measure heart rate, HRV and respiration? // Biol. Psychol. 1992. V. 34. N 2–3. P. 259–287.

31. Rouse W. B., Edwards S. L., Hammer J. M. Modeling the dynamics of mental workload and human

Performance in complex systems // IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics. 1993. V. 23. N 6. P. 1662–1671.

32. Straussberger S., Schaefer D., Kallus K. W. A psychophysiological investigation of the concept of

Monotony in ATC: Effects of traffic repetitiveness and traffic density // Proceedings of the 1st ICRAT. University of Zilina, Slovakia, 2004. P. 199–208.

33. Wi erwille W. W., Eggemeier F. T. Recommendation for mental workload measurement in a test and

Evaluation environment // Hum. Factors. 1993. V. 35. N 2. P. 263–281.

34. Wi lson G. F. In-flight psychophysiological monitoring // Fahrenberg J., Myrtek M. (eds). Progress in

Ambulatory monitoring. Seattle, WA: Hogrefe & Huber, 2001. P. 435—454.

35. Wilson G. F., Russell C. A. Operator functional state classification using multiple
psychophysiological features in an air traffic control task // Hum. Factors. 2003. V. 45. N 3. P.
381—389.

Поступила в редакцию 18.I 2006 г.

05.10.2012


89

89