Программа обновление гуманитарного образования в россии




НазваниеПрограмма обновление гуманитарного образования в россии
страница8/41
Дата04.11.2012
Размер5.9 Mb.
ТипПрограмма
1   ...   4   5   6   7   8   9   10   11   ...   41


С помощью методики JDS было опрошено 658 человек - предста­вители 62 профессий из 7 различных организациях. Медианы меж­шкальных корреляций имели значения от 0,12 до 0,28, а оценки внут­ренней надежности - от 0,56 до 0,88. Этот факт рассматривался как доказательство независимости составляющих в многомерной струк­туре трудовой деятельности. Как и в предшествующих исследовани­ях, все шкалы имели средний уровень корреляции и положительную связь с оценками удовлетворенности трудом и трудовой мотивации.

Данные Hackman & Oldham (1975) наводят на мысль о том, что шкала MPS не объясняет в полной мере всего диапазона изменчиво­сти ответов, которые нельзя вывести из особенностей профессио­нальных задач или на основе аддитивных моделей. Абсолютное зна­чение процента вариабельности ответов респондентов, оцениваемых по показателю MPS, оказывается не на много большим, чем при оценке с помощью индивидуальных шкал JDS, Однако в данном слу­чае факторная и корреляционная структуры связей между показате­лями JDS не исследовалась.

В качестве резюме следует отметить, что в прошедшее десятилетие было выполнено достаточно большое число работ, посвященных со­вершенств онанию методологии оценки основных составляющих тру­довой деятельности. Тем не менее полученные данные не дают доста­точной информации для разрешения двух критических вопросов, ко­торые являются предметом нашей работы. Два исследования (Наск-

78

man & Oldham, 1975; Sims et al,, 1977) навели нас на мысль о том, что дифференциация оценок, полученных с помощью шкал в 4-ех иди 5-ти измерениях, чаще всего выделяемых для описания основных со­ставляющих & структуре трудовой деятельности, в принципе воз­можна, однако эмпирически это еще полностью не обосновано.

Кроме того, теоретические представления, лежащие в основе раз­рабатываемого указанными авторами подхода, продолжают бази­роваться на комплексной некомпенсаторной модели, предсказываю­щей независимый характер взаимодействия основных составляющих в структуре труда. В тоже время полученные в других исследованиях данные свидетельствуют о правомерности использования аддитив­ной компенсаторной модели* что ставит вопрос о проверке адекват­ности той или иной описательной модели.

Проведенное нами исследование направлено, во-первых, на эмпи­рическую проверку существования выделяемых психологических со­ставляющих в структуре трудовых задач и, во-вторых, сравнивает прогностические возможности аддитивной компенсаторной модели их взаимодействия с предсказаниями многомерной некомпенсатор­ной модели (показатель MPS по Hackman & Oldham, 1975).

Методика

Выборка испытуемых и процедура сбора данных. Результаты были получены на выборке конторских служащих торговой корпорации. Обследование проводилось анонимно. Выборка состояла из 3610 ра­ботников одного из дочерних предприятий корпорации. Профессио­нальный состав выборки был следующим: менеджеры и ассистенты менеджеров по торговле, машинистки, инженеры, программисты, снабженцы, менеджеры по работе с кадрами, начальники отделов национальные директора т,п. Представители других профессионал* тли групп составили в выборке менее 2%.

Шкалы характеристик труда. Для измерения основных характера стик труда использовалось 15 позиций опросника JDS; Значения ко­эффициента альфа, используемого для оценки внутренней надежно­сти шкал, находились в диапазоне от 0,72 до 0,75 (см* таблЛ). Шкала отношений. Чтобы получить эталонный критерий для JDS, в качестве подмножеств суммарного ответа (выбранного по организа­ционным критериям) использовались наборы ответов по каждой ин­дивидуальной шкале отношений. Эти обобщенные шкалы (Sims et al., 1977) измеряют удовлетворенность с учетом некоторых элемен­тов рабочей среды. Полученные шкалы были заново валидизирова-ны относительно показателей удовлетворенности трудом. Фактор­ная структура исходных шкал, как было показано и в более ранних исследованиях, оказалась достаточно хорошо определенной и ста­бильной по отношению к временным параметрам тестирования и

79

типу объяснительных моделей (по данным Dunham & Smith), Оценки надежности для шкал по критерию альфа ранжировались от 0,71 до 0,88. В данном исследовании анализируется шкала, которая измеря­ет удовлетворенность определенным видом труда.

Таблица 1

Взаимные корреляции основных показателей JDS (по выборке из 784 человек)

Переменная
















(показатель)

]

2

3

4

5 6

L Обратная связь

15













2. Значимость задач

49

72










3. Разнообразие задач

53

57

76







4. Сходство задач

49

46

48

72




5. Независимость

51

53

57

57

73

6. Удовлетворенность трудом

37

35

37

29

36 71

Примвчйние. Значения, расположенные по диагонали, соответствуют коэффици­енту надежности Alpha *

Обработка результатов. Были проведены два вида статистической

обработки результатов. Первый - факторный анализ, подобный то­му, что был использован Sims et al. (1977), но он проводился с помо­щью более подходящего к данной ситуации метода вращения мат­риц исходных данных (oblique rotations). Затем использовалась про­цедура косвенных ограничений, позволявшая вращать (преобразо­вывать) факторную структуру таким образом, чтобы вычленить ее ведущую составляющую. Второй тип статистических процедур ис­пользовался для анализа данных по подгруппе, состоящей из 784 респондентов. В этом случае для установления связи между пятью основными составляющими JDS и оценками удовлетворенности тру­дом использовался многофакторный регрессионный анализ. Этот тип обработки был направлен на достижение второй цели исследо­вания - определения наиболее подходящей модели для анализа ком­плексных взаимодействий между основными составляющими трудо­вой деятельности при их количественной оценке.

Результаты исследования

Факторный анализ

Корреляционная матрица была получена для 15 позиций JDS с помощью программы "Missing Data Correlations". Затем-были полу­чены результирующие оценки на основе значений коэффициентов корреляции в квадрате. Полученная модифицированная матрица ис-

80

пользовалась в дальнейшем как база данных для проведения фак­торного анализа. Анализ показателей факторных весов (см. та б л, 2)

и тот факт, что первый из вращаемых факторов объясняет около 83% общей дисперсии, наводят на мысль о том, что для получения наиболее экономного решения можно быяо бы сохранить только один фактор (Turner & Lawrence, 1965). Однако если можно выде­лить другие содержательно интерпретируемые факторы и если мож­но показать, что они имеют значимые величины в пределах помоло­гической сетки, то имеет смысл провести их последующий анализ. Приняв, что в имеющемся статистическом материале распределение факторных весов оценено достаточно точно, то можно последова­тельно рассмотреть имеющиеся одно-, двух-, трех-, четырех- и пяти-факторные решения. Однако и в этом случае будет достаточно слож­но аргументировать сохранение пятифакторной структуры для со­держательной интерпретации данных.

Hackraan & Oldham (1975) априорно предложили вьщелятъ пять составляющих, имеющих между собой средний уровень корреляции* Кроме того} наличие значимых корреляций между отдельными пунк­тами внутри шкал наводит на мысль о том, что эти пять шкал обла­дают достаточной степенью валидности. Из этих соображений был проведен пятифакторный анализ данных с помощью процедуры: вращения OBLIMAX (см. табл.2). Проверка полученного факторно­го решения обнаружила, что 3 исходных шкалы по составляющей "обратная связь" дают нагрузку на первый фактор, 3 исходных шка­лы составляющей "сходство задач" - только на второй фактор, 2 ис­ходных шкалы из 3 по составляющей "значимость задач" вошли в третий фактор. Однако б исходных шкал по составляющим "разно­образие задач" и "независимость" недифференциированно распреде­лены между двумя последними факторами.

Исходя из смешенного распределения нагрузок на исходные шка­лы по составляющим "разнообразие задач" и "независимость" в по­лученном пятифакторном решении, а также сходства этих двух ря­дов шкая (что показано при оценке их взаимных корреляций), было решено провести четырехфакторное OBLIMAX вращение. Проверка этого решения (см. табл.3) четко выделяет факторы, соответствую­щие составляющим "обратная связь", "значимость задачи" и "сход­ство задач". Однако, как и ожидалось, результатом четырехфактор-ного вращения явилось выделение одного общего фактора, который можно определить как комбинацию шкал по составляющим "разно­образие задач" и "независимость"»

Процедура косвенных ограничений (техника, часто используемая для подтверждения результатов факторного анализа) быяа проведе­на л о отношению к исходным оценкам по 15 шкалам JDS для того, чтобы проверить будет ли заданная 5-факторная матрица достаточ-

6-514

81

но хорошо описываться всеми тремя исходными позициями по каж­дой из пяти априорно выделяемых составляющей. Результаты ана­лиза показали, что исходные шкалы, входящие в составляющие "разнообразие задач" и "независимость" все еще остаются смешан­но распределенными между двумя факторами. Проведенное косвен­ное ограничение по чегырехфакторному решению объединило все исходные шкалы по двум анализируемым составляющим в единый фактор, что дало возможность получения чистого четырехфакторно-го решения.

Таблица 2

Результаты факторного анализа показателей JDS, проведенного с помощью ОВЫМАХ вращения по 5 факторам (по выборке из 3610 человек)

Характеристики задачи










Факторы







I

II

III IV V

Обратная связь










-

1




-04

03

-44 -03 -70

2




-05

-17

-08 -08 -68

3




-17

-18

-39 -09 55

Значимость задач













1




-87

11

-04 01 03

2




-74

бб

-07 -01 -04

3




40

-31

-AS -11 01

Разнообразие задач













1




-28

-31

29 -12 02

2




-19

40

16 -09 -03

3




-04

12

-^53 07 -05

Сходство задач













1




-20

-15

-07 62 00

2




-10

-07

-19 -57 -10

3




-Об

-21

-19 54 -07

Самостоятельность













1




И

70

10 07 02

2




-16

15

-61 -10 -02

3




13

-70

02 04 -04

Факторный вес




5.00

0.82

0.49 0+47 0.27

Корреляции между факторами













I




1.00







II




0.75

1.00




III




-0.72

-0.68

1.00

IV




-0.40

-0.60

0.40 1,00

V




0.66

0.64

-0.67 -0.591.00

82

Регрессионный анализ

В поисках более пригодного метода для анализа взаимодействий между обобщающими шкалами JDS, соответствующих основным со­ставляющим труда и эффективности их использования для прогноза эмоционального отношения респондентов к труду, был проведен регрессионный анализ, для чего использовались данные по редуциро­ванной выборке респондентов, состоящей из 784 лиц, занимающих достаточно ответственные в профессиональном отношении посты*

Проведение многомерного регрессионного анализа по пяти обоб­щающим шкалам JDS позволило объяснить до 20% разброса отве­тов респондентов на вопросы об удовлетворенности конкретным ви­дом труда. Показатель MPS (Hackman & Oldham, I975) объяснял 17% разброса оценок удовлетворенности. Затем индивидуальные по­казатели MPS были добавлены к оценкам по обобщающим шкалам JDS и на полученном материале был повторно проведен многомер­ный регрессионный анализ. Если сопряженная модель, отраженная в структуре показателя MPS, была бы более адекватной, то включение этого показателя в общую систему независимых переменных увели­чило бы ее протостичностъ. Однако это оказалось не так* Когда данные по пяти обобщающим шкалам JDS были сопоставлены с по­мощью регрессионного анализа с подмножеством оценок по MPS, то была обнаружена высокая степень их корреляции (0,97). Вариатив­ность оценок, получаемых с помощью показателя MPS, может быть объяснена на основе принципа дополнительности, включенного в аддитивную модель.

_

Обсуждение результатов и выводы

Результаты факторного анализа данных опроса, представленные в настоящей статье, приводят к заключению, что наиболее эконом­ным следует признать однофакторное решение, отражающее общую степень сложности профессиональной деятельности* Рассмотрение результатов факторного анализа более высоких порядков мало что добавляет к объяснению вариабельности ответов респондентов. Не­смотря на это, оказалось возможным достаточно четко выделить и доказать существование трех из пяти гипотетических шкал (состав­ляющих труда), соответствующих основным характеристикам тру­довых задач и функциональных обязанностей. г

Гипотетически выделенные составляющие - "разнообразие задач" и "независимость1* - эмпирически дифференцируются плохо» Все шесть позиций, включенные в состав этих обобщающих шкал, явля­ются составляющими одного фактора (по четырехфакторному реше­нию).

83

Таблица 3

(данные по выборке из

Характеристики задачи

человек) Факторы

Таким образом, проанализированные данные снидстельстиусл о том, что на основе полученных результатов факторного анализа можно говорить о двух правомерных решениях:

(а) - однофакторном, в котором все выделяемые состгшляюпдас объединены в единую характеристику степени сложности труда;

(б) - нетырехфакторном, в котором наряду с тремя отдельными факторами для составляющих "сходстао задач", "значимость за­дач" и "обратная связь" существует единый фактор по составляю­щим "разнообразиезадач" и "независимость".

В последние годы методологи, занимающиеся анализом структу­ры труда и распределения функциональных обязанностей, предло­жили несколько вариантов условно-некомпенсаторной модели для

84

_______________________________.------------------------------------------------------f

--------Характеристики задачи

1 —

I

факторы

II Ш IV______________

^—-----------------------------'----------- Обратная связь

-13

06 52



15

1

^17

00 44

22

2

00

37 -55

23

Значимость задач

02

16 -01

88

1

-01

15 02

77

2 %

^17

33 -21

-24

Разнообразие задач

08

-30 -04

33

1

-04

-39 -05

-29

2 3

-24

83 -09

11

Сходство задач -

.-65

08 03

13

1

60

12 -12

зэ

2 Э

-75

17 05

02

Независимость

i

-36

-48 -27

01




-04

79 -13

26

1

3

-37

-39 -12

02

Корреляция между факторами

т

1.00







и

0.69

1.00




III

-0.47

-0.54 1.00

-

JL-LX

IV

-0.58

-0.81 0.55 1.00

описания взаимосвязей между основными составляющими и харак­теристиками трудовой деятельности, В то же время полученные ра­нее данные говорят о том, что и аддитивная компенсаторная модель может оказаться эффективной для интерпретации эмпирически на­блюдаемых данных. Как показывают результаты нашего исследова­ния, компенсаторная и некомпенсаторная модели объясняют при­мерно одинаковую часть дисперсии ответов респондентов.

Мы обнаружили также, что разброс в оценках показателя MPS можно объяснить с помощью аддитивной модели, но наличие этой связи не специфично только для нее. Поэтому, пока не будут четко определены преимущества интерпретации данных с точки зрения не­компенсаторной модели, ее нельзя признать как наиболее адекват­ную. Если аргументы в пользу признания правомерности одномер­ного факторного решения можно принять безоговорочно, то второй результат - относительно возможности сочетания разных состав­ляющих труда - продолжает оставаться спорным. Полученный од­номерный вариант факторного решения помогает объяснить, поче му аддитивная компенсаторная модель неоднократно применяла с для интерпретации наблюдаемого разброса ответов с тем же успе хом, что и некомпенсаторная.

Безусловно, результаты отдельного исследования недостаточны для аргументированного отказа от существующих принципов разра­ботки многомерного подхода к оценке основных составляющих тру­довой деятельности, но в сочетании с проанализированными в дан­ной статье результатами других работ является достаточным осно­ванием для того, чтобы рассмотреть эту альтернативу как реальную возможность. Поэтому необходимо проведение дополнительных и более тщательных исследований для разрешения поставленной про­блемы.

Материалы нашего и предшествующих исследований приводят к мысли о том, что для описания многомерного пространства характе­ристик трудовых задач компенсаторная модель, по крайней мере, в той же степени эффективна, что и некомпенсаторная. В настоящее время существует несколько альтернативных возможностей для дальнейшего поиска, которые следует проанализировать более де­тально. Одна из них состоит в том, чтобы попытаться представить и описать основные составляющие труда в рамках одномерного векто­ра сложности. Другая возможность не отрицает существования мно­гомерности структуры труда, но заставляет признать, что имеющие­ся в нашем распоряжении шкалы для ее оценки выбраны неадекват­но. Еще один вариант решения - пространство основных характери­стик труда зависит от выборки испытуемых, хотя противоположное мнение обосновывается в работе Sims et aL (1977),

В нашем исследовании обсуждались результаты опроса, получен­ные на достаточно уникальной выборке персонала одной корпора-

85

ции, для которой характерен умеренный уровень взаимокорреляций между шкалами JDS. Возможно, если обратиться к анализу труда лиц более низкой квалификации в той же организации, число со­ставляющих в пространстве характеристик труда изменится*

Несмотря на все сказанное, основным и наиболее отчетливым ре­зультатом нашей работы является то, что имеющиеся на сегодняш­ний день знания об основных составляющих и характеристиках тру­довой деятельности остаются недостаточными и требуются допол­нительные усилия для их теоретического осмысления.

Литера тура

Brief, A.P., Aldagt R.G. (1975). Employee reactions in job characteristics: A constructive replication. Journal of Applied Psychology, 60, 182-186.

Hackman, J.R., Oldham, G.R. (1971)- Employee reactions to job character­istics. Journal ofApplied Psychology, 55, 259-286.

Hackman, J.R.> and Lawler, E,E, (1971), Employee reactions to job charac­teristics. Journal of Applied Psychology, 55, 259-286.

Hackman, J.R., Oldham, G.R. (1975). Development of Job Diagnostic Survey. Journal of Applied Psychology, 60, 159-170 ♦

Hulin, C.L* (1971). Individual differences and job enrichment: The case against general treatments. In J.R. Maher (ed/), New Perspectives m Job Enrichment. New York; Van Nostrand,ReinhokL

Sims, H.P, Szilagyi, A,D., Keller, R,T, (1977). The measurement of job charac­teristics. Academy of Management Journal, 21, 59-70,

Turner, A,N., Lawrence, P.R. (1965), Industrial jobs and the worker, Boston, Mass: Harvard University, Graduate School of Business Administration.

РАЗДЕЛ II

ХАРАКТЕРИСТИКИ И ДИНАМИКА ТРУДОВЫХ ПРОЦЕССОВ

Гуннар Йохлннсен


I

РАБОЧАЯ НАГРУЗКА И ЕЕ ИЗМЕРЕНИЕ

Введение

Давно известно, насколько важное значение имеет проблема рабо­чей нагрузки для разработки и анализа функционирования систем "человек-машина"{СЧМ). При оценке альтернативных проектов СЧМ принимаются во внимание не только эксплуатационные ха­рактеристики системы, но и нагрузка оператора. Однако при опре­делении понятия "нагрузка" и способов ее измерения мы сталкива­емся с большим разнообразием мнений и различных точек зрения (Nicholson, 1974; Sheridan & Johamsen, 1976). Термин "нагрузка" час­то употребляется и без пояснения того, что под ним подразумевает­ся. В настоящей работе мы попытаемся:

- сопоставить существующие определения понятия нагрузки и найти то общее, что их объединяет;

- сформулировать некоторые принципы ориентированной на практику теории или методологической схемы анализа, объеди­няющей воедино разные аспекты рассмотрения данного вопроса;

- выявить взаимосвязи между методиками (или возможными ком­плексами методик) измерения нагрузки и соответствующими им теоретическими основаниями.

Определение понятия рабочей нагрузки

Наиболее часто используется определение нагрузки, данное Jahns (1975). Он проводит подразделение всей обширной области, охваты­ваемой понятием "нагрузка человека-оператора", по следующим трем функциональным признакам:

- исходная нагрузка (или нагрузка на входе системы);

- усилия оператора;

- процесс исполнения или результат деятельности (см. рисЛ). Сходные подходы встречаются и у других авторов (Rohmert, 1971,

1973; Rolfe & Lindsay, 1973). Нагрузка "на входе" связана с воздейст­вием внешних по отношению к человеку факторов и событий, а за­трачиваемое усилие относится к его внутренним характеристикам. Исполнение обычно определяется как целенаправленное представле­ние или вьщача данных, вырабатываемых человеком-оператором, которые, в свою очередь, выступают как входные в других компо­нентах системы "человек-машина-окружающая среда". Данные мо­гут также выступать и в роли обратной связи, свидетельствующей

об адекватности приложенных усилий. Некоторые показатели, ис­пользуемые для оценки процесса и результатов исполнения приведе­ны на рис, 1.

Основные источники нагрузки на входе можно разделить на три группы: на воздействия, связанные с влиянием окружающей среды; воздействия, обусловленные конструктивными особенностями СЧМ, и на воздействия, связанные со способами реализации деятельности (см. рисЛ). Источники нагрузки, связанные с влиянием окружающей среды, проявляются в наличии шума, вибрации, температурных ко­лебаний и т.п. Влияние особенностей конструкции или функциони­рования проявляется в технических решениях приборных средств для предъявления информации и органов управления, эргономично ста кабины для работы экипажа, динамических характеристиках управ­ляемого объекта и т.п. Способы реализации деятельности определя­ются процедурными элементами, к которым относятся, например, инструктаж и разбор полета, определение последовательности за­дач, длительность исполнительного цикла системы или задачи.

Усилия, затрачиваемые оператором, определяются набором фак­торов, включающим входаую нагрузку и требования к исполнению с содержательной стороны решаемой задачи. Это можно выразить следующим функциональным соотношением;

Усилие = f (нагрузка, состояние оператора, внутренние критерии

исполнения).

Состояние оператора зависит от многих переменных - как отно­сительно стабильных, таких» как психофизические характеристики, общий тонус, особенности личности; так и изменчивых, таких, как опыт, мотивация, внимательность (Jahns, 1973). Оператор сам выра­батывает внутренние критерии исполнения, тем самым регулируя допустимый уровень ошибки. Внутренние критерии зависят от со­стояния оператора (например, от мотивации), требований к испол­нению и от полученных инструкций. Не все функциональные взаи­мосвязи четко определены, и далеко не все поддаются количествен­ной оценке в сотуациях, когда умственная нагрузка резко отличает­ся от физической.

Иногда вместо терминов "нагрузка" и "усилие" используются тер­мины "стресс11 и "напряжение". При этом подразумевается, это они эквивалентны (Rolfe & Lindsay» 1973). Однако термин "стресс" чаще применяется при "пиковых" нагрузках. Поскольку человек-оператор способен одинаково успешно работать в различных ситуациях, ис­пользуя разные системы, при различных степенях нагрузки, то со­вершенно необходимо учитывать те усилия, которые он должен при­ложить, чтобы точно выполнить поставленные задачи. При таком подходе мы сможем определить различия между альтернативным техническими проектами и решениями.

89

Рис. 1 Составляющие нагрузки оператора

1   ...   4   5   6   7   8   9   10   11   ...   41

Похожие:

Программа обновление гуманитарного образования в россии iconПрограмма обновление гуманитарного образования в россии
Подписано в печать 08. 06. 95. Формат 60x90/16. Бумага офсетная. Гарнитура "Таймс". Печать офсетная. Объем 18,5 усл п л. Тираж 3000...
Программа обновление гуманитарного образования в россии iconПрограмма обновление гуманитарного образования в россии г. Г. Дилигенский
Понятно, что подобная, свободная от какихлибо сложностей и сомнений схема общественной жизни, не оставляла много места для раздумий...
Программа обновление гуманитарного образования в россии iconПрограмма «обновление гуманитарного образования в россии» москва
Данное издание представляет собой авторскую работу, вошедшую в число побе­дителей в открытом конкурсе "Гуманитарное образование в...
Программа обновление гуманитарного образования в россии iconБеларусь, Украина, Молдова
Молдова ориентирована на обновление содержания и методологии научных исследований и системы высшего образования в области социально-гуманитарного...
Программа обновление гуманитарного образования в россии iconБеларусь, Украина, Молдова
Молдова ориентирована на обновление содержания и методологии научных исследований и системы высшего образования в области социально-гуманитарного...
Программа обновление гуманитарного образования в россии iconУчебная программа
Цель программы – повышение квалификации и научного потенциала преподавателей вузов России в области гуманитарного образования
Программа обновление гуманитарного образования в россии iconПрограмма трансформация гуманитарного образования в Кыргызской Республике Т. Чоротегин
Данное издание подготовлено в рамках программы "Трансформация гуманитарного образования в Кыргызской Республике"
Программа обновление гуманитарного образования в россии icon«Обновление образования в условиях введения фгос»
«Обновление образования в условиях введения фгос». Участниками проекта являлись общеобразовательные учреждения, реализующих фгос...
Программа обновление гуманитарного образования в россии iconГуманитарный университет профсоюзов
«Человек в современной социокультурной ситуации»; «Гуманитарная культура как фактор преобразования России»; «Культура как фактор...
Программа обновление гуманитарного образования в россии icon«Высшее образование в России» (перечень статей) Выпуск №8
В журнале публикуются результаты исследований современного состояния высшей школы России, обсуждаются вопросы теории и практики гуманитарного,...
Разместите кнопку на своём сайте:
Библиотека


База данных защищена авторским правом ©lib.znate.ru 2014
обратиться к администрации
Библиотека
Главная страница