Аннотация
Введение. Статья посвящена проблеме когнитивной перегрузки лиц, принимающих решения в военизированных вузах, возникающей на фоне усложнения информационной среды, роста объема данных и повышенных требований к оперативности и обоснованности управленческих решений. Обосновывается необходимость использования систем поддержки принятия решений (СППР) как инструмента, позволяющего перераспределить часть аналитической нагрузки с человека на информационную систему и тем самым снизить риск ошибок и субъективных искажений.
Теоретическое обоснование. На основе анализа отечественных и зарубежных исследований представлены ключевые подходы к построению СППР в образовательных и военизированных системах, включая использование психодиагностических, академических, служебно-дисциплинарных и физиологических данных. Предлагается модель СППР для военизированного вуза, включающая три взаимосвязанных кластера: «Данные», «Инструменты обработки данных» и «Результаты». Описываются цели внедрения системы (профилактика когнитивной перегрузки, повышение обоснованности решений, оптимизация управления ресурсами) и функции, ориентированные на поддержку учебного процесса, кадровых решений и профилактику отчислений.
Обсуждение результатов. Обсуждаются потенциальные эффекты внедрения СППР в военизированный вуз: снижение когнитивной нагрузки на командно-преподавательский состав, повышение прозрачности и воспроизводимости управленческих решений, расширение возможностей индивидуализации подготовки курсантов и усиление контроля за факторами риска. Делается вывод о перспективности адаптации существующих подходов к СППР к специфике военизированных образовательных организаций и намечаются направления дальнейшей эмпирической проверки предложенной модели.
Библиографические ссылки
Булдаев, А. А., Найханова, Л. В., & Евдокимова, И. С. (2020). Модель системы поддержки принятия решений в учебном процессе университета, основанной на аналитике обучения. Программные системы и вычислительные методы, 4. Retrieved from https://cyberleninka.ru/article/n/model-sistemy-podderzhki-prinyatiya-resheniy-v-uchebnom-protsesse-universiteta-osnovannoy-na-analitike-obucheniya
Воеводина, Е. И., Гуляева, Ю. М., & Варахтин, Д. Е. (2023). Современные системы поддержки принятия решений и проблемы использования в них нейронных сетей. Экономика и управление: проблемы, решения, 2(2(134)), 69–78.
Карпенко, М. Н., & Бархатова, И. А. (2025). Применение системного анализа для выявления и устранения информационных перегрузок у студентов. Системный анализ в науке и образовании, (3), 113–123.
Куравский, Л. С., Марголис, А. А., Юрьев, Г. А., & Мармалюк, П. А. (2012). Концепция системы поддержки принятия решений для психологического тестирования. Психологическая наука и образование, 17(1), 56–65.
Лызь, Н. А., & Гладкая, Е. В. (2025). Влияние цифровизации на когнитивные процессы: обзор причин и последствий. Вестник Пермского университета. Философия. Психология. Социология, (3), 396–405.
Мирончук, В. А., Золкин, А. Л., Мекшенева, Ж. В., & Поскряков, И. А. (2023). Современные компьютерные системы поддержки принятия решений. Естественно-гуманитарные исследования, 4(48), 228–231.
Доросинский, Л. Г., & Виноградова, Н. С. (2022). Основы теории принятия решений (монография). Москва: Издательский дом Академии Естествознания. https://doi.org/10.17513/np.535
Садовникова, Н. П., Парыгин, Д. С., & Щербаков, М. В. (2021). Системы поддержки принятия решений (учебное пособие). Волгоград: ВолгГТУ.
Савин, С. В., & Мурзин, А. Д. (2024). Системы поддержки принятия решений на базе искусственного интеллекта: интеграция, адаптация и оценка эффективности. Экономика и управление, 30(12), 1521–1534. https://doi.org/10.35854/1998-1627-2024-12-1521-1534
Сумарокова, Н. Н., & Истомин, А. Л. (2013). Система поддержки принятия решений при планировании приема студентов в вуз. iPolytech Journal, 1(72), 17–24.
Arnold, M., Goldschmitt, M., & Rigotti, T. (2023). Dealing with information overload: A comprehensive review. Frontiers in Psychology, 14, 1122200. https://doi.org/10.3389/fpsyg.2023.1122200
Asmolov, A. G., Asmolov, G. A. (2009). From We-Media to I-Media: Identity Transformations in the Virtual World. Psychology in Russia: State of the Art, 2, 101–123. https://doi.org/10.11621/pir.2009.0006
Buschmeyer, K., Hatfield, S., & Zenner, J. (2023). Psychological assessment of AI-based decision support systems: Tool development and expected benefits. Frontiers in Artificial Intelligence, 6, 1249322. https://doi.org/10.3389/frai.2023.1249322
da Silva Cezar, B. G., & Maçada, A. C. G. (2023). Cognitive overload, anxiety, cognitive fatigue, avoidance behavior and data literacy in big data environments. Information Processing & Management, 60(6), 103482. https://doi.org/10.1016/j.ipm.2023.103482
Danziger, S., Levav, J., & Avnaim-Pesso, L. (2011). Extraneous factors in judicial decisions. Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America, 108(17), 6889–6892. https://doi.org/10.1073/pnas.1018033108
Dargam, F. C. C., Passos, E. P. L., & Pantoja, F. R. (1991). Decision support systems for military applications. European Journal of Operational Research, 55(3), 403–408. https://doi.org/10.1016/0377-2217(91)90209-E
Goztepe, K. (2015). New directions in military and security studies: Artificial intelligence and military decision making process. International Journal of Information Security Science, 4(2), 69–80.
Keen, P. G. W. (1987). Decision support systems: The next decade. Decision Support Systems, 3(4), 253–265. https://doi.org/10.1016/0167-9236(87)90119-3
Klerings, I., Weinhandl, A. S., & Thaler, K. J. (2015). Information overload in healthcare: Too much of a good thing? Zeitschrift für Evidenz, Fortbildung und Qualität im Gesundheitswesen, 109(4–5), 285–290. https://doi.org/10.1016/j.zefq.2015.06.005
Lutz, W., Deisenhofer, A. K., Rubel, J., Bennemann, B., Giesemann, J., Poster, K., & Schwartz, B. (2022). Prospective evaluation of a clinical decision support system in psychological therapy. Journal of Consulting and Clinical Psychology, 90(1), 90–102. https://doi.org/10.1037/ccp0000692
Marakas, G. M. (2003). Decision support systems in the 21st century (2nd ed.). Upper Saddle River, NJ: Prentice Hall.
Meske, C., & Bunde, E. (2023). Design principles for user interfaces in AI-based decision support systems: The case of explainable hate speech detection. Information Systems Frontiers, 25(2), 743–773. https://doi.org/10.1007/s10796-021-10234-5
Power, D. J. (2008). Decision support systems: A historical overview. In F. Burstein & C. W. Holsapple (Eds.), Handbook on decision support systems 1: Basic themes (pp. 121–140). Berlin, Germany: Springer.
Probasco, E., Toner, H., Burtell, M., & Rudner, T. G. (2025). AI for military decision-making: Harnessing the advantages and avoiding the risks. Center for Security and Emerging Technology. https://doi.org/10.51593/20240028
Rahman, M. A., & Rahman, A. (2025). A systematic review of intelligent support systems for strategic decision-making using human-AI interaction in enterprise platforms. SSRN. https://doi.org/10.2139/ssrn.5269458
Shim, J. P., Warkentin, M., Courtney, J. F., Power, D. J., Sharda, R., & Carlsson, C. (2002). Past, present, and future of decision support technology. Decision Support Systems, 33(2), 111–126. https://doi.org/10.1016/S0167-9236(01)00139-7
Stodola, P., & Mazal, J. (2016). Tactical decision support system to aid commanders in their decision-making: Modelling and simulation for autonomous systems. In A. Ricci, W. Brendel, & K. Kułakowski (Eds.), MESAS 2016: Modelling and Simulation for Autonomous Systems (pp. 191–208). Springer. https://doi.org/10.1007/978-3-319-47605-6_13
Susnea, E. (2013). Improving decision-making process in universities: A conceptual model of intelligent decision support system. Procedia – Social and Behavioral Sciences, 76, 795–800. https://doi.org/10.1016/j.sbspro.2013.04.208
Tolk, A., & Kunde, D. (2010). Decision support systems – Technical prerequisites and military requirements. arXiv. https://arxiv.org/abs/1011.5661
Vartanova, E. L. (2013). The media and the individual: economic and psychological interrelations. Psychology in Russia: State of the Art, 6, 110–118. https://doi.org/10.11621/pir.2013.0110
Vedder, R. G., & Mason, R. O. (1987). An expert system application for decision support in law enforcement. Decision Sciences, 18(3), 495–509. https://doi.org/10.1111/j.1540-5915.1987.tb01532.x
Zhu, B., Chau, K. T., & Mokmin, N. A. M. (2024). Optimizing cognitive load and learning adaptability with adaptive microlearning for in-service personnel. Scientific Reports, 14, 25960. https://doi.org/10.1038/s41598-024-77122-1
Это произведение доступно по лицензии Creative Commons «Attribution» («Атрибуция») 4.0 Всемирная.
Copyright (c) 2026 Российский психологический журнал