Публикации автора

Профессиональная деятельность сотрудников органов внутренних дел протекает в условиях интенсивного информационного давления и высокой неопределенности, что повышает риск дезорганизации поведения и эмоциональной дестабилизации. На первый план выходит проблема недостаточной разработанности и эмпирической проверки программ, целенаправленно формирующих компоненты информационно-психологической устойчивости у сотрудников. Цель исследования: оценить эффективность модульной программы развития личностных и поведенческих компонентов информационно-психологической устойчивости курсантов ведомственных вузов. Методы. В рамках проведения эксперимента были сформированы экспериментальная и контрольная группы. Всего в исследовании приняли участие 48 курсантов Санкт-Петербургского университета МВД России. Применялись следующие стандартизированные методики: анкета оценки нервно-психологической устойчивости «Прогноз-2» (В. Ю. Рыбников); опросник волевого самоконтроля (А. Г. Зверков, Е. В. Эйдман); опросник когнитивной флексибильности (С. С. Кургинян, Е. Ю. Осаволюк); методика диагностики склонности к психологическому индуцированию (С. В. Клаучек, В. В. Деларю); тест рефлексии деятельности (В. Д. Шадриков, С. С. Кургинян, М. Д. Кузнецова); опросник ценностных ориентаций (Ш. Шварц); оценка субъективной локализации контроля над значимыми событиями (Е. Г. Ксенофонтова). Для обработки эмпирических данных был применен сравнительный анализ (U-критерий Манна–Уитни, T-критерий Вилкоксона). Результаты. Сравнительный анализ между группами выявил статистически значимые различия по таким параметрам, как: ответственность, самоконтроль, осознанная регуляция деятельности, а также ориентация на самостоятельность и автономность. Полученные результаты свидетельствуют об эффективности разработанной программы, одновременно указывая на устойчивые базовые психологические характеристики, требующие более продолжительного и комплексного воздействия.

Предложен новый метод оперативного прогноза неблагоприятных метеорологических условий (НМУ) на основе искусственных нейронных сетей. Проведен сравнительный анализ трех подходов: пошаговой линейной регрессии с предварительной линеаризацией связей и синоптическим предиктором, а также многослойного перцептрона - с включением и без включения синоптического предиктора. Обучение и тестирование моделей проведено на данных девяти городов (суммарно более 35 лет наблюдений). Все подходы показали достаточную эффективность, при этом нейросетевые схемы обеспечили лучшую предупрежденность НМУ при меньшем числе ложных тревог. Результаты демонстрируют перспективность автоматизации учета крупномасштабных атмосферных процессов вместо традиционной ручной классификации синоптических ситуаций.