Русский
Русский
English
Статистика
Реклама

Обучение персонала

Разбор типов электронных образовательных ресурсов

26.06.2020 16:08:22 | Автор: admin
Такие термины как компьютерные средства обучения, виртуальные лабораторные работы, имитаторы, АЛП УД, ИОС, АОС, интерактивные обучающие системы, и т. д., используемые работниками учебных заведений (а также и разработчиками указанных средств), в настоящее время трактуются совершенно по-разному, как правило, в очень урезанном, неполном, смысле, или слишком широком, а часто приводятся вообще без определения.

image
Образец ЭОР

В значительной степени эти связано с тем, что имитаторы развиваются в контексте разнонаправленных научных векторов компьютерная графика, инженерная психология, эргономика, когнитивная наука, информатика и т. д.

Отсутствие точных и однозначных трактовок (толкований) терминов вызывает множество трудностей при создании и внедрении самих средств. В первую очередь, это связано с сложившимся взаимонепониманием между разработчиками, заказчиками и конечными пользователями имитаторов.

Для решения указанной проблемы необходима достаточно простая, но в тоже время точная и универсальная классификация. Использование термина имитатор на базе программно-аппаратной платформы (или Computer-base имитатор) основывается на наиболее общепринятом в зарубежных источниках и достаточно абстрактном термине simulator т.е. воспроизводящий, копирующий. Приставка на базе программно-аппаратной платформы или Computer-base также является достаточно общепринятой и понимается как программно-аппаратная реализация.



Далее по тексту, вместо термина имитатор на базе программно-аппаратной платформы используется термин имитатор. Предлагаемая классификация основывается на рассмотрении имитаторов с двух точек зрения: имитаторы как структурные компоненты процесса обучения, т.е. как средства и методы обучения, имеющие множество отличительных признаков (1-3 итерация). имитаторы как отдельный класс программного-аппаратного обеспечения, имеющий множество отличительных признаков (4-8 итерация). Для удобства практического использования, процесс классификации разбит на 9 последовательных классификаций, на каждой из которых происходит уточнение понятия имитатор. Тем самым обеспечивается ступенчатый переход от абстрактного понятия к достаточно определенной и обоснованной классификации.

1 классификация как структурного элемента процесса обучения. В современном понимании процесс обучения рассматривается как процесс взаимодействия между учителем и учениками с целью приобщения учащихся к определенным знаниям, навыкам, умениям и ценностям. Структурными компонентами процесса обучения являются средства и методы обучения. Методы обучения включают цель обучения, способ усвоения и характер взаимодействия субъектов обучения, а средства обучения это материальные объекты и предметы, используемые в учебном процессе в качестве носителей учебной информации, инструмента деятельности педагога и учащихся для достижения поставленных образовательных целей (т.е. реализация методов). В этом смысле средства и методы обучения являются взаимозависимыми, что дает возможность первичной классификации понятия имитаторов как определенных средств обучения, применяемых в определенных методах обучения. Нахождение областей этих определений позволит классифицировать термин более точно.

2 классификация как средства обучения. Используемые в педагогике классификации средств обучения, относят имитаторы к категории технических средств обучения (ТСО) системы, комплексы, устройства и аппаратура, применяемые для предъявления и обработки информации в процессе обучения с целью повышения его эффективности. Классификация средств обучения (как и многое в педагогике) различна в зависимости от положенного в основу признака [80, -С. 402-441], тем не менее, по функциональному назначению ТСО обычно разделяют на три основных класса: информационные, контролирующие и обучающие. Нахождение области методов обучения (т.е. цель обучения, способ усвоения и характер взаимодействия субъектов обучения), в которой применяются ТСО позволяют классифицировать их по методам обучения

Классификация ТСО по методам обучения



Лекции, семинар.
Цель Создание представления обзорного характера по какой-то теме или проблеме; систематизация и обобщение знаний по теме или разделу.

Способ Восприятие и осмысление информации, сообщаемую педагогом. При лекционном изложении материала слушатели, как правило, не имеют возможности проявить инициативу.

image
Образец ЭОР -Лекция, виртуальный инструктор рассказывает и показывает

Лабораторные работы.

Цель Получение знаний на основе процесса получения и обработки экспериментальных данных количественных характеристик реальных физических величин, определяющих поведение исследуемого объекта, процесса или явления, подтверждающих или опровергающих сформулированные целевые функции проведения эксперимента.

Способ Обучающий физический эксперимент, ставящий целью отработку основных приемов и технологий планирования и проведения эксперимента, включая его основные этапы: формулировка цели и задач исследований, определение способов и методов достижения цели, используемое оборудование и технологии.

image
Образец ЭОР лабораторная работа проведение виртуального эксперимента

Курсовое проектирование
Цель Обучение применению полученных знаний при решении комплексных задач, связанных со сферой деятельности будущих специалистов.

Способ Применяется на заключительном этапе изучения учебного предмета; результатом является написанная курсовая работа или курсовой проект (согласно учебным планам и программам).

image
Образец ЭОР проверка настроек ПИД-регулятора

Сертификация или аттестация.
Цель Оценка навыков и профессиональных умений специалистов с целью их последующей сертификации или аттестации

Способ Ответы на вопросы (теория), правильность выполнения действий (практика).

image
Образец ЭОР обнаружение нарушений промбезопасности и охраны труда

Практикум.
Цель Практическое изучение устройства, принципа работы, наладки, регулировки оборудования, характерного для осваиваемой профессии.

Способ Выполнение заданий с использованием специализированного оборудования.

image
Образец ЭОР для практикума запуск и останов винтового компрессора

Тренинг, повышение квалификации.
Цель Формирование и совершенствование у обучаемых профессиональных навыков и умений, необходимых им для управления материальным объектом.

Способ Многократное выполнение обучаемыми действий, свойственных управлению реальным объектом.

image
Образец ЭОР тренажер -действия персонала при глушении скважин

Таким образом, имитаторы могут применяться практически на всех стадиях учебного процесса. Имитаторы для лабораторных работ и лекций формируют знания, имитаторы для практикума формируют умения, тренажеры уже эти умения совершенствуют и т.д. Имитаторы для сертификации и аттестации могут использоваться для диагностики и контроля процесса. Стоит отметить, что данная классификация не учитывает задачи промышленного инженеринга (оптимизация на этапе конструирования и эксплуатации, нахождение узких мест), разбирательства по авариям и другие области применения имитаторов, напрямую не связанные с обучением, а связанные больше с профессиональной деятельностью. Также за рамками рассмотрения остались возможности реабилитации с помощью имитаторов и т.д.

3 классификация уровню и отрасли образования. По уровню образования: общее образование (дошкольное образование, начальное общее образование, основное общее образование, среднее общее образование, дополнительное образование детей) профессиональное образование (начальное профессиональное образование, среднее профессиональное образование, высшее профессиональное образование, бакалавриат, подготовка специалистов, магистратура) послевузовское профессиональное образование (аспирантура, докторантура, повышение квалификации, второе высшее образование) профессиональная подготовка и переподготовка Каждый уровень образования, в рамках данной классификации, отличается специфическими целями, требованиями к составу восприятия, внимания, мышления и т. д. Дополнительно возможно уточнение классификации по направлениям подготовки (специальностям).

4 классификация по методу реализации. Рассмотрение имитаторов как технических средства обучения, применяемых в определенных методах обучения и реализованных в виде программно-аппаратного обеспечения

Таким образом были классифицированы области применения имитаторов на основе характеристик задач, решаемых в этой области. Дальнейшая классификация выполняется с позиции практической программно-аппаратной реализации выделенных видов (типов) имитаторов. С этой точки зрения имитатор может быть рассмотрен уже как отдельный класс программного-аппаратного обеспечения, имеющий множество отличительных признаков. Определение имитаторов как отдельного класса программного-аппаратного обеспечения в достаточной степени обосновано в диссертационной работе автора Разработка системы автоматизированного проектирования компьютерных имитационных тренажеров. Это обоснование основывается, в первую очередь, на совмещении требований и ограничений, указанных в стандартах и спецификациях, имеющих прямое или косвенное отношение к имитаторам:
  • распределенное имитационное моделирование (IEEE 1516)
  • DIS
  • CAPE-OPEN
  • OPC
  • хранение и предоставление электронных образовательных ресурсов (IMS, ADL, LTSC, SCORM)
  • эргономические требования по работе с компьютерными системами отображения информации (ISO 9241, ISO 10075, ISO 13407)
  • ГОСТ 26387-84 Система человек-машина. Термины и определения, Информационная технология. Комплекс стандартов и руководящих документов на автоматизированные системы и др.


Определение имитаторов как отдельного класса программного-аппаратного обеспечения дает возможность перейти к их более детальной классификации по наиболее важным (для классификации) специфическим для данного обеспечения признакам: по используемым средствам и методам взаимодействия обучаемого с имитатором; по методу реализации механизма имитации; по количеству агентов и их функциям; по возможности объединения имитаторов в единую имитационную систему. по возможности использования в LMS-системах (поддержка спецификации SCORM)

5 классификация по используемым средствам и методам взаимодействия обучаемого с имитатором. Под взаимодействием в данном случае понимается процессы передачи на основные органы восприятия пользователя программно управляемых воздействий, а также процессы получения производимых пользователем действий для последующего обеспечения реалистичной реакции имитируемой среды. Для реализации этого взаимодействия в настоящее время применяются различные методы и аппаратные средства: На основе стандартных средств ввода\вывода. Полная или частичная копия рабочего места в железе (полномасштабные модели щитов управления и т. д.). На основе систем формирования виртуальной реальности.

image

6 классификация по методу реализации механизма имитации. Под методам имитации понимается метод обеспечения генерации модели имитируемого процесса или оборудования. Генерация модели может быть реализована 2 способами: программная реализация; программно-аппаратная реализация. Программная реализация обеспечивает генерацию модели имитируемого процесса или оборудования на основе только математической модели. Программно-аппаратная реализация обеспечивает генерацию модели имитируемого процесса или оборудования на основе математической модели и данных, получаемых с реальных датчиков.

7 классификация по количеству и функциям агентов. Задачи обучения, решаемые с помощью имитатора, могут быть решены одним пользователем или могут требовать одновременной работы множества пользователей, как правило, выполняющих различные функции. В соответствии с этим возможна следующая классификация имитаторов: одно-пользовательские; многопользовательские; многопользовательские с инструктором. Имитаторы, рассчитанные на применение одним агентом, очевидно являются наиболее простыми в реализации (в рамках этой классификации). Такие имитаторы являются самыми многочисленными, т.к. большинство задач обучения, может быть успешно реализовано 1 человеком. Реализация одновременной работы множества агентов необходима в тех случаях, когда выполнение задачи подразумевает совместные действия агентов. Например, при обучении определенным действиям на буровой установке могут быть задействованы бурильщик, помощники бурильщика и т.д., реализующих различные функции. Также следует отметить тот факт, что агент в многопользовательских имитаторах это не обязательно человек, в функции агента может исполнять и математическая модель, такие агенты называются виртуальными или искусственными. Многопользовательские имитаторы с инструктором (как правило это тренажеры) отличаются от просто многопользовательских тем, что инструктор (количество инструкторов может быть различным), в отличии от других участников обучения, не участвует в выполнении задачи обучения, а выполняет совершенно другие функции, например: останов и повторный запуск тренажера; сохранение любой контрольной точки в качестве исходных начальных состояний для последующих тренировок; введение неисправностей, задаваемых инструктором во время тренировки или вводимых по заранее составленному сценарию; изменение граничных условий в ходе тренировки; протоколирование действий оператора и инструктора с возможностью вывода результатов на печать; контроль действий оператора инструктором с возможностью вмешательства в управление технологическим процессом; подача сигналов ложной тревоги, команд диспетчера, начальника и т.п.; изменение масштаба времени и т.д.

8 классификация по возможности объединения имитаторов в единую имитационную систему. Возможность объединения различных имитаторов (в том числе разных производителей) в один комплекс дает возможность классификации, в соответствии с которой имитаторы могут быть: с возможностью объединения; без возможности объединения. Создание множества отдельных, не связанных между собой тренажеров, закономерно породило необходимость перехода к большим распределенным имитационным системам, потенциал и эффективность которых неизмеримо выше. Объединив ряд уже имеющихся имитаторов, можно получить имитационную систему с принципиально новыми возможностями. В качестве примера можно привести следующее, например, имеется имитатор (тренажер) танка, самолета и командного пункта. Объединив эти имитаторы, можно получить систему имитации боя, которая может представлять интерес сама по себе, а также повторно использует возможности отдельных имитаторов. При этом не следует путать распределенные системы с многопользовательскими, например, имитатор может обеспечивать одновременную работу нескольких обучаемых, но не может быть связан с другими имитаторами.

9 классификация по возможности использования в LMS-системах (поддержка спецификации SCORM). Данная классификация связана с вопросами практического внедрения имитаторов, такими как: облегчение поиска, рассмотрение и использование учебных объектов (в т.ч. имитаторов) учителями, инструкторами или автоматически процессами в ходе выполнения образовательных программ, а также облегчение совместного использования таких объектов путем создания каталогов и хранилищ. Наибольший интерес представляет инициативная группа прогрессивного распределенного обучения (Advanced Distributed Learning ADL), основанная в 1997 г. министерством обороны США. Результатом выполнения этой программы стало создание ссылочной модели совместно используемых объектов образовательного контента спецификация SCORM. Фактически эта модель представляет интеграцию различных стандартов и спецификаций (например, LTSC, IMS CP) в единую модель контента и представляет техническую инфраструктуру, позволяющую совместно использовать объекты в распределенной обучающей среде. На данный момент спецификация является одной из наиболее используемых в мире, фактически, является де-факто стандартом предоставления электронного образовательного контента. Поскольку возможность использования имитаторов в современных системах управления обучением (LMS) представляет значительный интерес, в данной работе приводится детальное рассмотрение указанной спецификации Возможность использования имитаторов в современных системах управления обучением (LMS), т. е. поддержка спецификации SCORM, дает возможность классификации, в соответствии с которой имитаторы могут быть: с возможностью использования в LMS системах; без возможности использования в LMS системах.

Надеюсь, что данная статья улучшит взаимонепонимание между разработчиками, заказчиками и конечными пользователями имитаторов.

Подробнее..

XAPI и IMS Caliper. Или ADL против IMS?

02.07.2020 10:04:35 | Автор: admin
image

Появление xAPI (ADL) не было неожиданным событием. Очень продолжительное время велись обсуждения TinCan'а, огромное количество открытых форумов кипели при обсуждении новой спецификации. И только после достаточного обсуждения, ADL выпустила релиз спецификации. Затем, уже после практической работы многих компаний с xApi, появилась CMI5.

И тут появилась аналогичная спецификация IMS Global Learning Consortium под названием Caliper.
Заметное сходство между xAPI и Caliper побудило разработчиков и поставщиков контента прояснить различия в реализации одной или обеих спецификаций (обе из которых в настоящее время нацелены на стандартизацию).

Оба сообщества, поддерживающие xAPI и Caliper, выразили обеспокоенность по поводу возможности экономически эффективной поддержки обеих спецификаций, что привело к запросам как к ADL, так и к IMS о том, возможно ли их согласование.



Вот краткий ответ IMS (http://personeltest.ru/aways/www.imsglobal.org/initial-xapicaliper-comparison)

a) Caliper and xAPI have very different origins. The core xAPI is to enable any type of experience and evidence tracking, both electronic and physical performance and not limited to just web-based courses (as is the case for SCORM). Caliper is the manifestation of the IMS Learning Analytics Framework and the Sensor API and Metric Profile(s) are the first two components of that framework. xAPI and Caliper are NOT equivalent. Adoption should not be one-or-the-other, instead it is a horses-for-courses decision;

b) While both xAPI (Actor/Verb/Object) and Caliper (Actor/Action/Activity) use a data model based upon a triple statement structure there are considerable differences in the detailed structure and usage of the Object and Activity definitions. However, it should be possible for each specification to make use of the others Verb/Action;


Вот краткий ответ ADL (http://personeltest.ru/aways/adlnet.gov/news/2016/07/25/adl-experience-api-and-ims-caliper-discovery-review/)

As xAPI has matured, so too has a similar specification from the IMS Global Learning Consortium called Caliper. There are notable similarities between xAPI and Caliper, which has caused adopters and vendors to clarify implementation differences of one or both specifications (both of which are now targeting standardization). Both communities supporting xAPI and Caliper have expressed concerns about being able to cost-effectively support both specs, which led to inquiries to both ADL Initiative and IMS about whether alignment of the two would be possible.


xAPI (Actor / Verb / Object) и Caliper (Actor / Action / Activity) используют модель данных, основанную на структуре тройного оператора, существуют значительные различия в подробной структуре и использовании определений Object и Activity. Видимо Actor и Verb/Action совпадают, отличаются только Object/Activity?

Я достаточно давно работаю с xAPI, но Caliper мне не был знаком. Пришлось немного изучить документацию (http://personeltest.ru/aways/www.imsglobal.org/sites/default/files/caliper/v1p1/caliper-spec-v1p1/caliper-spec-v1p1.html и www.imsglobal.org/caliper/caliperv1p0/ims-caliper-analytics-implementation-guide)

Скажу сразу, я не нашел значительных лично для меня отличий. То что называется в xAPI statement (Activites) в Caliper называется Event.



image

Я обратил внимание на наличие так называемой метрики в Caliper, но описание достаточно абстрактное, примеров практического использования мне найти не удалось.

The Caliper information model defines a number of metric profiles, each of which models a learning activity or a supporting activity that helps facilitate learning. A metric profiles raison detre is to encourage vocabulary standardization and re-use among application providers delivering complementary, albeit competing capabilities that collect learning activity data. Each profile provides a domain-specific set of terms and concepts that application designers and developers can draw upon to describe common user interactions in a consistent manner using a shared vocabulary. Annotating a reading, playing a video, taking a test, or grading an assignment submission represent a few examples of the many activities or events that Calipers metric profiles attempt to describe.

Think of each metric profile as a stand-alone, logical container, or collection of one or more Caliper events that together help describe a set of inter-related activities. Each Event type included in a metric profile place constraints on the various entities and actions that can be utilized to describe a learning activity. Vocabulary restrictions are outlined in each profile description under the following headings


На сайте IMS есть очень много красивых картинок, но они еще более усиливают ощущение того, что разница минимальна.

С точки зрения механизма авторизации и хранения (LRS), разницы практически нет, отличие JSON в xApi и JSON-LD в Caliper для меня не существенно. т.е. и в этих вопросах разницы нет.

Давайте посмотрим примеры JSON xApi и Caliper
xApi
{
actor: {
name: Sally Glider,
mbox: mailto:sally@example.com
},
verb: {
id: adlnet.gov/expapi/verbs/completed,
display: { en-US: completed }
},
object: {
id: example.com/activities/hang-gliding-test,
definition: {
type: adlnet.gov/expapi/activities/assessment,
name: { en-US: Hang Gliding Test },
description: {
en-US: The Solo Hang Gliding test, consisting of a timed flight from the peak of Mount Magazine
},
extensions: {
example.com/gliderClubId: test-435
}
}
},
result: {
completion: true,
success: true,
score: {
scaled: 0.95
},
extensions: {
example.com/flight/averagePitch: 0.05
}
},
context: {
instructor: {
name: Irene Instructor,
mbox: mailto:irene@example.com
},
contextActivities:{
parent: { id: example.com/activities/hang-gliding-class-a }
grouping: { id: example.com/activities/hang-gliding-school }
},
extensions: {
example.com/weatherConditions: rainy
}
},
timestamp: 2012-07-05T18:30:32.360Z,
stored: 2012-07-05T18:30:33.540Z,
authority: {
name: Irene Instructor,
mbox: mailto:irene@example.com
}
}


Caliper
{
sensor: example.edu/sensors/1,
sendTime: 2018-11-15T11:05:01.000Z,
dataVersion: purl.imsglobal.org/ctx/caliper/v1p1,
data: [
{
"@context": purl.imsglobal.org/ctx/caliper/v1p1,
id: example.edu/users/554433,
type: Person,
dateCreated: 2018-08-01T06:00:00.000Z,
dateModified: 2018-09-02T11:30:00.000Z
},
{
"@context": purl.imsglobal.org/ctx/caliper/v1p1,
id: example.edu/terms/201801/courses/7/sections/1/assess/1?ver=v1p0,
type: Assessment,
name: Quiz One,
items: [
{
id: example.edu/terms/201801/courses/7/sections/1/assess/1/items/1,
type: AssessmentItem
},
{
id: example.edu/terms/201801/courses/7/sections/1/assess/1/items/2,
type: AssessmentItem
},
{
id: example.edu/terms/201801/courses/7/sections/1/assess/1/items/3,
type: AssessmentItem
}
],
dateCreated: 2018-08-01T06:00:00.000Z,
dateModified: 2018-09-02T11:30:00.000Z,
datePublished: 2018-08-15T09:30:00.000Z,
dateToActivate: 2018-08-16T05:00:00.000Z,
dateToShow: 2018-08-16T05:00:00.000Z,
dateToStartOn: 2018-08-16T05:00:00.000Z,
dateToSubmit: 2018-09-28T11:59:59.000Z,
maxAttempts: 2,
maxScore: 15.0,
maxSubmits: 2,
version: 1.0
},
{
"@context": purl.imsglobal.org/ctx/caliper/v1p1,
id: example.edu,
type: SoftwareApplication,
version: v2
},
{
"@context": purl.imsglobal.org/ctx/caliper/v1p1,
id: example.edu/terms/201801/courses/7/sections/1,
type: CourseSection,
academicSession: Fall 2018,
courseNumber: CPS 435-01,
name: CPS 435 Learning Analytics, Section 01,
category: seminar,
subOrganizationOf: {
id: example.edu/terms/201801/courses/7,
type: CourseOffering,
courseNumber: CPS 435
},
dateCreated: 2018-08-01T06:00:00.000Z
},
{
"@context": purl.imsglobal.org/ctx/caliper/v1p1,
id: urn:uuid:c51570e4-f8ed-4c18-bb3a-dfe51b2cc594,
type: AssessmentEvent,
actor: example.edu/users/554433,
action: Started,
object: example.edu/terms/201801/courses/7/sections/1/assess/1?ver=v1p0,
generated: {
id: example.edu/terms/201801/courses/7/sections/1/assess/1/users/554433/attempts/1,
type: Attempt,
assignee: example.edu/users/554433,
assignable: example.edu/terms/201801/courses/7/sections/1/assess/1?ver=v1p0,
count: 1,
dateCreated: 2018-11-15T10:15:00.000Z,
startedAtTime: 2018-11-15T10:15:00.000Z
},
eventTime: 2018-11-15T10:15:00.000Z,
edApp: example.edu,
group: example.edu/terms/201801/courses/7/sections/1,
membership: {
id: example.edu/terms/201801/courses/7/sections/1/rosters/1,
type: Membership,
member: example.edu/users/554433,
organization: example.edu/terms/201801/courses/7/sections/1,
roles: [ Learner ],
status: Active,
dateCreated: 2018-08-01T06:00:00.000Z
},
session: {
id: example.edu/sessions/1f6442a482de72ea6ad134943812bff564a76259,
type: Session,
startedAtTime: 2018-11-15T10:00:00.000Z
}
},
{
"@context": purl.imsglobal.org/ctx/caliper/v1p1,
id: urn:uuid:dad88464-0c20-4a19-a1ba-ddf2f9c3ff33,
type: AssessmentEvent,
actor: example.edu/users/554433,
action: Submitted,
object: example.edu/terms/201801/courses/7/sections/1/assess/1?ver=v1p0,
generated: {
id: example.edu/terms/201801/courses/7/sections/1/assess/1/users/554433/attempts/1,
type: Attempt,
assignee: example.edu/users/554433,
assignable: example.edu/terms/201801/courses/7/sections/1/assess/1?ver=v1p0,
count: 1,
dateCreated: 2018-11-15T10:15:00.000Z,
startedAtTime: 2018-11-15T10:15:00.000Z,
endedAtTime: 2018-11-15T10:55:12.000Z,
duration: PT40M12S
},
eventTime: 2018-11-15T10:25:30.000Z,
edApp: example.edu,
group: example.edu/terms/201801/courses/7/sections/1,
membership: {
id: example.edu/terms/201801/courses/7/sections/1/rosters/1,
type: Membership,
member: example.edu/users/554433,
organization: example.edu/terms/201801/courses/7/sections/1,
roles: [Learner],
status: Active,
dateCreated: 2018-08-01T06:00:00.000Z
},
session: {
id: example.edu/sessions/1f6442a482de72ea6ad134943812bff564a76259,
type: Session,
startedAtTime: 2018-11-15T10:00:00.000Z
}
},
{
"@context": purl.imsglobal.org/ctx/caliper/v1p1,
id: urn:uuid:a50ca17f-5971-47bb-8fca-4e6e6879001d,
type: GradeEvent,
actor: {
id: example.edu/autograder,
type: SoftwareApplication,
version: v2
},
action: Graded,
object: {
id: example.edu/terms/201801/courses/7/sections/1/assess/1/users/554433/attempts/1,
type: Attempt,
assignee: example.edu/users/554433,
assignable: example.edu/terms/201801/courses/7/sections/1/assess/1?ver=v1p0,
count: 1,
dateCreated: 2018-11-15T10:15:00.000Z,
startedAtTime: 2018-11-15T10:15:00.000Z,
endedAtTime: 2018-11-15T10:55:12.000Z,
duration: PT40M12S
},
eventTime: 2018-11-15T10:57:06.000Z,
edApp: example.edu,
generated: {
id: example.edu/terms/201801/courses/7/sections/1/assess/1/users/554433/attempts/1/scores/1,
type: Score,
attempt: example.edu/terms/201801/courses/7/sections/1/assess/1/users/554433/attempts/1,
maxScore: 15.0,
scoreGiven: 10.0,
scoredBy: example.edu/autograder,
comment: auto-graded exam,
dateCreated: 2018-11-15T10:56:00.000Z
},
group: example.edu/terms/201801/courses/7/sections/1
}
]
}


Должен признать, что я не смог выявить для себя существенную разницу между этими спецификациями.

Фраза
IMS Learning Analytics Framework and the Sensor API and Metric Profile(s) are the first two components of that framework
говорит о том, что видимо стоит ожидать появление Framework. Но информации по нему я не смог найти.

Я не знаю причин по которым две уважаемые организации представили, по моему личному мнению, сходные спецификации. Предыдущая история сосуществования SCORM (ADL) и IMS CP например показывала, что стандарты могут дополнять друг друга. В этот раз я не вижу такого дополнения.

Подробнее..

Почему оценка 4 может оказаться плохой, а 3 хорошей?

05.07.2020 10:11:35 | Автор: admin


Так получилось, что моя деятельность связана с созданием тренажерных комплексов для персонала опасных производств. Поскольку имитаторы развиваются в контексте разнонаправленных научных векторов компьютерная графика, инженерная психология (изучение физиологических и психологических характеристик человека, обобщенных независимых характеристик, психограммы личности и профессии), эргономика, когнитивная наука, информатика и т. д.

Я достаточно часто слышу вопрос о том, почему я предпочитаю работать не с классической оценкой (1-5) или (0-100), а с целым набором (знания-умения-навыки), а еще обязательно использую степень переноса навыков на условия работы персонала.

Почему? Ответа будет два один простой, другой подробный)
Простой:
Представьте себе ситуацию, что обучение проходит 2 человека например оператор, который отвечает за работу целого комплекса оборудования и, например клиринговый персонал.

По результату обучения оператор получает 4+, а уборщица получает 4. Можно сделать вывод что оператор прошел обучение лучше. Если говорить только в терминах педагогической шкалы 1-5, то так оно и есть.

Почему это плохо?
Получается что оба где-то ошиблись? Причем оператор ошибся на 0,5, а уборщица на 1. А теперь зададим вопрос а к чему могут привести ошибки, которые стоят за этой единицей и 0,5 на реальном производстве? Уборщица забудет поставить знак осторожно, мокрый пол, кто-то с какой-то вероятностью подскользнется и с какой-то вероятностью получит травмы допустим. А что с оператором, с какой-то вероятностью он не сумеет (например) выполнить верные действия в случае возникновения аварийной ситуации и с некоторой вероятностью весь объект, например, взлетит на воздух. Что скрывает его недополученная половинка единица?
Получается 4+ у оператора смотрятся хуже чем 4 или даже 3 у уборщицы.
Вот по этой причине я стараюсь никогда не использовать классическую шкалу оценок при создании и эксплуатации тренажеров.

Я уже писал про управлении рисками (http://personeltest.ru/aways/habr.com/ru/post/508522/), а сейчас постараюсь пройтись по оценке и контролю необходимого уровня характеристик персонала

Основное допущение:
вероятность каждой ошибки персонала равна вероятности ошибки на имитаторе (тренажере), полностью идентичном реальной системе (системе достоверно воспроизводящей реальную)


image
1. Процедура выполнения работ
Алгоритм это конечный набор правил, который определяет последовательность операций для решения конкретного множества задач и обладает пятью важными чертами: конечность, определённость, ввод, вывод, эффективность. (Д.Э.Кнут)

Алгоритм это точное предписание, определяющее вычислительный процесс, идущий от варьируемых исходных данных к искомому результату. (А. Марков)


Для любой осваиваемой профессии можно выделить цели обучения, например, персонал должен уметь производить наладку, регулировку оборудования, характерного для осваиваемой профессии. Достижение цели предполагает успешное решение ряда задач (этапов). Таким образом, алгоритм выполнения работ (регламент) можно представить как множество упорядоченных задач, при этом, алгоритм может быть линейным, а может иметь более сложную структуру (рисунок ).



Рисунок. Линейный и нелинейный алгоритм (схема выполнения действий персоналом)

Оценка, формирование и коррекция ЗУН (знания-умения-навыки) непосредственно выполнения работ подразумевает, таким образом, формирование ЗУН для каждой задачи (элемента), которая входит в алгоритм.

Каждая задача, в свою очередь, должна определяться:
1. Входом задаваемые варьируемые исходные данные;
2. Конечным набором правил, который определяет последовательность операций;
3. Используемое оборудование, инструменты и приспособления
4. Желаемым результатом (задаваемые выходные данные).
5. Методикой оценки эффективности

Далее попытаемся раскрыть пункт 5



Рисунок. Схема составного элемента алгоритма задачи


Знания:
  • Устройство, назначение и принцип действия.
  • основные параметры и рабочие характеристики
  • Значения параметров (момент свинчивания, пусковой ток и т.д.)
  • Правила безопасности
  • Устройство площадок, лестниц для удобного и безопасного обслуживания...
  • Освещение объектов, переходов и мест обслуживания.
  • Установка и ввод в эксплуатацию, схемы подключения и т.д.
  • Маркировка
  • правила эксплуатации инструментов и измерительных приборов
  • последовательность действий (порядок, регламент)
  • Вывод из консервации, подготовка к работе, монтаж.
  • Запуск и условие пуска в работу.
  • Контроль технологических параметров
  • Остановка и вывод из технологической схемы
  • Организация и проведение технического освидетельствования
  • Контроль основных параметров работы
  • критерии отказа и предельных состояний
  • Регулирование режима работы по показаниям приборов.
  • Возможные причины и порядок аварийной остановки
  • Действия персонала в случаях возникновения аварийных ситуаций (действия персонала при нештатных и аварийных ситуациях)
  • возможные неисправности и способы их устранения.
  • методики расчетов (формулы, перевод величин из одной системы в другую)
  • Порядок подготовки и проведение технического обслуживания (технический осмотр, текущий и капитальный ремонты).
  • Приемка оборудования из ремонта, обкатка.
  • Заполнение типовых форм графиков, журналов и отчетов
  • и т.д.


Умения:
  • практически (использовать знания) выполнять задачу (с необходимой точностью в заданное время);


Навыки:
  • практически выполнять задачу (с необходимой точностью в заданное время в течении всей рабочей смены);


Например, формирование ЗУН алгоритмов выполнения работ испытание центробежных насосов (ГОСТ 6134-2007. Насосы динамические. Методы испытаний) может быть разделена на следующие задачи:
1. Обкатка насоса (агрегата)
2. Снятие напорной и энергетической характеристик
3. частоту вращения;
4. подачу насоса;
5. давление на входе и выходе из насоса или разность указанных давлений,
6. температуру перекачиваемой жидкости.
7. зависимость потребляемой мощности насоса и его КПД от подачи
8. Снятие кавитационной характеристики
9. Испытания насоса на самовсасывание
10. Обработка результатов испытаний

Для реализации этих задач необходимо формирование у обучаемых следующих знаний:
1. Термины, определения:
  • показатели назначения (подача, напор, частота вращения);
  • показатели эффективности и конструктивные (кавитационный запас h(NPSH), коэффициент полезного действия (КПД), мощность насоса, высота самовсасывания, внешняя утечка, масса)
  • показатели эргономические (вибрация, шум)
  • показатели надежности (средняя наработка до отказа, ресурс)
  • характеристики (напорная, энергетическая, кавитационная, вибрационная, шумовая, самовсасывания)


2. Условия проведения и принципы испытаний:
  • Условия определения показателей и характеристик
  • Условия проведения испытаний
  • Испытания на жидкостях, отличных от чистой холодной воды
  • Допустимые отклонения для насосов серийного производства с типовыми каталожными кривыми
  • Схемы испытательных установок (стендов)
  • Определение погрешностей
  • Метод измерения объема
  • Принцип измерения напора насоса


3. Последовательность проведения испытаний, оформление и представление результатов.

4. Определение показателей безопасности:
  • Электрическая безопасность
  • Термическая безопасность
  • Механическая безопасность
  • Прочие вредные производственные факторы (показатели)


Для формирования умений и навыков необходима практика, включающая выполнение всех необходимых задач, т.е. обучаемый должен иметь опыт выполнения указанных действий. Как правило, каждая задача разделяется на конечный набор элементарных операций подзадач (открыть задвижку всасывания, закрыть задвижку нагнетания, закрыть вентили на манометрах, проверить ., нажать кнопку ПУСК для включения насоса, произвести проверку на вибрации и шум, путем...., и т.д.)

При этом для формирования знаний можно использовать как текстовый материал, видеофильмы, 3D синтезированную анимацию, так и имитаторы. Для формирования умений, и, особенно, навыков, необходимо использование имитаторов или реального оборудования. Также возможно их совместное использование (рисунок).
Для оценки ЗУН необходимо использовать метод оценки эффективности обучения


Рисунок. Вид экрана имитатора Испытания центробежных насосов


Рисунок. Фото реальной установки

Метод (механизм) оценки формирования и переноса знаний, умений и навыков


Оценка сформированных в результате обучения знаний, умений и навыков



Оценку и контроль необходимого уровня характеристики знания можно оценить, исходя из того, сколько запомнил обучаемый (это можно легко измерить, например с помощью тестов).

В работе Новикова А.М. Анализ количественных закономерностей процесса упражнения. Методические рекомендации приводятся следующее данные: При обучении реальных систем в качестве критерия уровня научения могут выступать следующие характеристики:..
  • временные (время выполнения действия, операции, время реакции, время, затрачиваемое на исправление ошибки, и т.д.);
  • скоростные (производительность труда, скорость реакции, движения и т.д. величины, обратные времени);
  • точностные (величина ошибки в мерах физических величин (миллиметрах, углах и т.п.), количество ошибок, вероятность ошибки, вероятность точной реакции, действия и т.д.);
  • информационные (объем заучиваемого материала, перерабатываемой информации, объем восприятия и т.д.).



Рисунок. Оценка (измерение) знаний персонала (y=const)

Рисунок. Оценка (измерение) знаний персонала (y=f(t))

Если функция (процента вспомненной информации) в пределах рабочего диапазона находится выше допустимого уровня, можно считать, что вероятность появления ошибки персонала по этой причине равен 0. В противном случае, т.е. когда часть функции или функция целиком находятся ниже допустимого уровня, в в пределах рабочего диапазона, то вероятность ошибки персонала по причине знаний может быть вычислена как отношение площадей функций выше и ниже допустимого уровня, в пределах рабочего диапазона.


Площади функций выше и ниже допустимого уровня (разница или отношение этих площадей фактически задает вероятность ошибки персонала по вине знаний)



принимается, как было указано выше, что вероятность каждой ошибки персонала равна вероятности ошибки на имитаторе, полностью идентичном реальной системе (системе достоверно воспроизводящей реальную), т.е. (P=Pf). Если принять такую зависимость между уровнем характеристики (рассогласованием, величиной ошибки) и вероятностью ошибки персонала (P=Pf), тогда P=1- означает 100% вероятность появления ошибки, P=0 означает отсутствие возможности ошибки (0 %),P=0.5 соответствует 50% вероятности ошибки персонала. В ином случае (когда знания, умения и навыки не полностью переносятся на реальный объект, в силу различий имитатора и реальной системы) зависимость может быть задана выражением P=f(Pf).



Оценку и контроль необходимого уровня характеристики умения можно оценить, исходя из того, насколько точно (правильно) персонал выполняет действия в зависимости от имеющегося времени. Такую проверку можно выполнить с помощью имитаторов, путем предъявления обучаемому/проверяемому персоналу различных событий и замера времени, необходимого для выполнения действий или реакции на событие. Возможен и другой подход предъявлять различные ситуации и ограничивать допустимое время для действий/реакции. Результатом замеров умений будет график, похожий на график знаний.




Рисунок. Графическое представление характеристики для умений и навыков как функции корректности (сверху) или ошибки (рассогласования) выполняемых действий от затраченного времени

Связь умений персонала и вероятностью ошибки персонала по вине умений может быть определена при помощи площадей функций выше и ниже допустимого уровня в пределах рабочего диапазона (разница или отношение этих площадей фактически задает вероятность ошибки персонала по вине умений, см. рисунок)

Например, при проведении балансировки станка-качалки (УШГН) в количестве 5 штук, можно измерить насколько точно (правильно) персонал выполняет действия (качество балансировки) в зависимости от затраченного времени. В данном случае по оси Y откладывается значения % соответствия текущего уровня балансировки с принятой нормой.



Оценку и контроль необходимого уровня характеристики навыки можно оценить используя подход, схожий с оценкой умений, с дополнительным учетом способности сохранять необходимый уровень навыка с течением времени в различных условиях.
Алгоритм оценки уровня навыков выполняется следующим образом: отрезок времени смены работника разбивается на несколько интервала, например 10. С помощью имитатора измеряются точность действий персонала в зависимости от затраченного времени и для каждого промежутка вычисляется (вероятность ошибки персонала). Затем полученные данные представляются в виде графика величины способности сохранять уровень характеристики с течением времени.

При оценке навыков также необходимо учитывать способность обучаемого или аттестуемого персонала сохранять уровень характеристики с течением времени (например на время рабочей смены, с ростом утомляемость, снижением внимания и т.д.) при умеренной нагрузке (нормальные условия), невысокой нагрузке (расслабленное состояние) и высокой нагрузке. В процессе трудовой деятельности персонал проходит через три основные состояния сменяющих друг друга: фаза врабатывания, или нарастающей работоспособности; фаза высокой устойчивости работоспособности; фаза снижения работоспособности (усталость).

Оценка способность персонала сохранять уровень характеристики с течением времени необходима, т.к. эффективность работы человека в значительной степени зависит от действующей нагрузки и в значительной степени от выработанного автоматизма, т.е. навыков. Например, на следующем графике показаны уровени характеристики с течением времени для нормальных условий работы (зеленая линия) и при возникновении/имитации аварийной ситуации (стресс) (синяя линия).



Изменение вероятности ошибки персонала в течении времени рабочей смены при разных условиях. (значения умений в течении рабочей смены )

Днем (по опыту водителей таллинских такси) наиболее опасен период 11 15 ч. Соглафю данным шведских ученых, изучавших связь между ошибочными действиями рабочих и суточными ритмами, именно в эти часы у рабочих возникает больше всего ошибок. А словацкий ученый Ю. Куруц, который приводит эти данные, отмечает, что у водителей на эти часы дневного времени приходится наибольшее число случаев засыпания за рулем. В ночное же время более опасные с этой точки зрения часы от полуночи до 5 ч утра.




Такие графики можно использовать для оценки готовности человека к данной деятельности, а также для получения сильных и слабых сторон персонала.

Связь навыков персонала и вероятностью ошибки персонала по вине навыков может быть определена как максимальное значение вероятности в течении всего времени рабочей смены.

Оценка переноса навыков, достигнутых при обучении, на реальные условия работы



Знание общих принципов переноса стереотипа в той или иной степени необходимо как при разработке обучающих программ, так и при оценке их эффективности.

Перенос навыка


Научившись отслеживанию правой рукой, попробуйте делать то же самое левой рукой вот один из примеров переноса стереотипа. В определенной степени любое обучение связано с переносом стереотипа, так как приобретение нового навыка никогда не бывает совершенно независимым от иной предшествующей ему деятельности. Для большинства обучающих программ вопрос о переносе стереотипа весьма важен, так как, кроме случая, когда обучение ведется непосредственно на рабочем месте, ценность обучающей программы будет зависеть от того, какая часть привитых навыков будет перенесена на реальные условия работы. Так, например, было показано, что для пилотирования вертолета на малых высотах всего лишь 15 ч специализированной навигационной подготовки дают столько же, сколько примерно 2 тыс. ч общей летной практики, результат, полностью оправдывающий расходы времени на обучение. Знание общих принципов переноса стереотипа в той или иной степени необходимо как при разработке обучающих программ, так и при оценке их эффективности.

Основные принципы


Если при освоении задания А улучшаются оценки, получаемые по другому заданию В, по сравнению с оценками контрольной группы, которая изучала только задание В, то перенос от А к В положителен. Задание А может состоять, например, в отслеживании вращения диска одной рукой, а задание В в отслеживании другой рукой. Иногда бывает, что освоение задания А затрудняет освоение задания В, и в таком случае говорят об отрицательном переносе. В более сложных случаях могут наблюдаться так называемые ретроактивные эффекты, которые возникают, когда вначале осваивается А, затем В, после чего производится повторное испытание по А. Если такая вставка задания В улучшила показатели выполнения А, то имеет место ретроактивное усиление; если же вставка В ухудшила показатели для А, то произошла ретроактивная интерференция (или ретроактивное торможение).

Чем более сходны задания А и В, тем сильнее они влияют друг на друга. Будет ли перенос при этом положительным или отрицательным, зависит от того, как соотносятся между собой такие характеристики обоих заданий, как показ и контроль или стимул и реакция. Трехмерная поверхность Осгуда [47] представляет попытку суммировать результаты ранних работ по исследованию взаимосвязей между переносом и ретроакцией. Если и предъявляемые стимулы, и требуемая реакция в обоих заданиях столь схожи, что практически являются неразличимыми, то перенос, очевидно, будет максимальным. Во всех отношениях задания А и В представляют собой варианты одного и того же задания, так что изучение А эквивалентно изучению В.

Другие случаи, содержащиеся в табл. 9.5, можно проиллюстрировать на примере, взятом из обувной промышленности. Пусть задание А состоит в том, чтобы сделать на ботинке шов, состоящий из отдельных стежков (стимул), путем повторяющихся нажатий на педаль с нужной силой (реакция), а задание В в том, чтобы зажечь ряд неоновых ламп (стимул) путем повторяющихся нажатий на телеграфный ключ (реакция). В этих условиях как стимул, так и реакция у обоих заданий различны, и поэтому переноса стереотипа нет [56]. Однако, если попросить ранее обученную группу обувщиков зажигать ряд неоновых ламп путем нажатия обычной ножной педали, то реакция в обоих заданиях будет одинакова, хотя стимулы различны.
Поэтому произойдет положительный перенос; опытные обувщики лучше выполняют задание В в этом варианте, чем необученные лица.



Последний из представленных в таблице вариантов взаимосвязи более сложен для анализа, и поверхность Осгуда описывает его неточно. В нашем примере потребовать разной реакции на одинаковые стимулы означает попросить обувщиков делать стежки, нажимая на телеграфный ключ. Такая процедура может дать отрицательный перенос. В новой ситуации при прочих равных условиях человек обычно имеет тенденцию поступать так же, как в старой. Если условия изменились, но это изменение не является совершенно явным, то может произойти несоответствующая новым условиям старая реакция. В рассматриваемом примере опытные операторы швейной машины вместо серии легких нажатий на телеграфный ключ иногда могут пытаться давить на него длительно и с большим усилием. Но возможно также, что, несмотря на отдельные ошибки, опытные операторы в целом покажут лучшие успехи, чем необученная группа, благодаря общему подобию обоих заданий. Результат будет отчасти зависеть от того, каким образом выставляются баллы. В любом случае может оказаться и так, что по мере дальнейшего освоения задания В первоначально отрицательный перенос сменится положительным, так как ошибки будут становиться все реже.Важно не допустить отрицательного переноса с обучающего устройства, например тренажера, на реальные условия работы, но, к сожалению, нелегко предсказать, когда произойдет отрицательный перенос. Однако из работы [25], где сделана попытка прогнозирования навязчивых ошибок с помощью трехмерной поверхности, связывающей сходство стимулов и реакций с ожидаемыми характеристиками переноса, вытекает, что по мере увеличения степени сходства реакций интерференция между двумя заданиями усиливается. Являются ли такие случающиеся время от времени ошибки существенными, зависит от характера задания. При пошиве обуви случайная ошибка, обусловленная отрицательным переносом, может быть не важна, но при посадке самолета такая ошибка может привести к катастрофе. Подобные ошибки вероятнее всего могут возникать в тех случаях, когда реакции, требуемые в заданиях Л и В, легко перепутать. Обучаемые вряд ли спутают езду на велосипеде с наливанием кофе, даже если стимулом в обоих случаях является зеленый свет. Однако такие реакции, как поднятие и опускание рычага, поворот штурвала по часовой стрелке и против часовой стрелки, перепутать очень легко.

Измерение переноса
Глубина переноса стереотипа на реальные условия имеет тенденцию возрастать с увеличением времени обучения. В ряде случаев объем тренировки может быть важнее, чем принятый метод обучения. Исследование программ подготовки водителей автомобилей показало, что при 6-ч практике глубина переноса навыков на реальное вождение была выше, чем при З-ч практике, независимо от того, использовался ли для обучения кинофильм или автотренажер. Однако глубина переноса не является линейной функцией времени обучения. При дальнейшем увеличении этого времени обычно наступает снижение отдачи, так что для определения эффективности обучения необходимо постоянно измерять глубину переноса.
В традиционном методе измерения оценивается первоначальный перенос на новое задание путем вычисления степени улучшения показателей у тех, кто освоил задание А, по сравнению с теми, кто осваивал только В. Разность показателей группы переноса и контрольной группы (перенос минус контроль для показателей, характеризующих точность; контроль минус перенос для показателей, характеризующих скорость или погрешность), относящихся обычно к первой попытке выполнения задания В, представляется в виде доли (в процентах) от общего объема потенциально возможного научения. Типичная формула имеет вид



Однако перенос может не оставаться постоянным по мере изучения задания В, так что для контроля эффективности обучения могут потребоваться более гибкие методы оценки.
Какая-то чувствительная мера ценности, доставляемой при различных объемах подготовки, особенно нужна при использовании тренажеров, когда стоимость обучения и стоимость натурной практики обычно высоки, но известны и поддаются регулированию. Сами по себе тренажеры, степень их близости к реальным условиям и соответствующие характеристики переноса мы здесь не обсуждаем. Однако авиатренажер может служить хорошим примером освоения задания А, результаты которого должны быть перенесены на реальный полет задание В. Типичная задача состоит в том, чтобы определить, каков должен быть объем обучения на наземном тренажере до того,- как допустить новичков к полетам.
Наиболее полезными являются показатели, характеризующие экономию, или коэффициент замены. Эффективность переноса можно оценить количеством часов летнего времени, сэкономленных благодаря наземной подготовке в том или ином объеме. В работе [49] предложены дифференциальные и кумулятивные измерители такой эффективности. Если для достижения требуемых навыков нужно 10 летных часов, а в случае предварительного обучения пилота на тренажере в течение 1 ч понадобится только 8,6 летных часов, то экономия составляет 1,4 ч. Еще один час на тренажере, возможно, даст несколько меньшую экономию скажем, 1,2 ч, так что накопленная зко-номия после 2 ч на тренажере составит 2,6 ч. Деля эту величину на 2 (количество часов тренажа), получаем кумулятивный коэффициент эффективности переноса (ККЭП), равный 1,3 на час наземной подготовки. Соответствующую формулу можно записать так:





Как показывает рис. эффективность переноса, оцениваемая по этому показателю, как правило, монотонно снижается. При 5 ч подготовки на тренажере все еще будет требоваться 5 ч летного времени, и коэффициент переноса снизится до 1,0. Ясно, что с точки зрения суммарных затрат времени на подго-товку летчика дальнейшее увеличение тренажерного времени не имеет смысла. Если же критерием является стоимость, что вполне возможно в рассматриваемом примере, то может оказаться целесообразным продлить наземное обучение. Например, если 1 ч летного времени стоит в три раза дороже, чем 1 ч на тренажере, то выгодно продолжить наземную подготовку до тех пор, пока коэффициент эффективности не упадет до 0,33. 15 ч тренажерного времени плюс 5 ч летного обойдутся во столько же, что и 10 ч летного времени. Очевидно, в данном случае нужно просто выразить коэффициент эффективности переноса в единицах стоимости, а не времени обучения. Существуют и более сложные способы максимизации эффективности по стоимости, основанные на методах дифференциального исчисления
Более простой способ оценки эффективности обучения также показан на рис. В методе Л+В часы учебного времени (или число практических упражнений, или стоимость обучения) для задания Л складываются с такими же показателями, характеризующими требуемый после переноса объем обучения по заданию В, причем эта сумма вычисляется для каждого из возможных значений объема практики по заданию А. Как только суммарное значение показателя по обоим заданиям превысит его значение для одного лишь задания А, можно сделать вывод, что обучение стало неэкономичным. На графике это происходит в точке, где на каждое из заданий затрачивается по 5 ч, так как 5 ч тренажерного времени и 5 ч летного, очевидно, не дают никакой экономии по сравнению со стандартными 10 ч летного времени. Ясно, что эта граничная точка совпадает с той, которая определена с помощью коэффициента эффективности переноса.

Правильно построенная обучающая программа должна быть ориентирована на максимизацию переноса стереотипа на ту задачу, для которой она предназначена. При достижении высокой степени переноса следует попытаться оптимизировать суммарное время обучения. Применение количественных показателей переноса, как в рассмотренных выше методах оценки вербальных, визуальных и практических навыков, должно способствовать обеспечению эффективности обучения.
Подробнее..

Из песочницы VR при обучении персонала. Реальные плюсы и минусы

26.06.2020 14:09:33 | Автор: admin
Лет 20 занимаюсь разработкой обучающих программ для обучения специалистов. За это время использовал массу устройств VR. Были и eMagin Z800 3D Visor, Razer Hydra, стереопроекционная система Barco с серебряным экраном обратной проекции, первый Oculus, перчатки, OptiTrack и т.д. И каждый раз все заканчивалось или прекращением производства оборудования или просто экспериментами, часто возможности VR оборудования не позволяли серьезное использование при обучении персонала.

image

Например, уже ставший историей, eMagin z800 не позволял работать человеку, впервые его надевшему, более 5 минут. Обычно начиналось головокружение и другие неприятные состояния. Качество изображения также было не высоким, обучаемому приходилось тратить значительное время в попытках понять, что точно он видит.


image

Пример того, что видел пользователь.

Что изменилось сейчас? Очень многое. Заказчики требуют поддержку VR-шлемов, не для имиджа, а для реального учебного процесса. Последние разработки Oculusа и HTC Vive также начинают трудиться в учебных центрах. Можно сказать, что есть небольшая путаница с API, но и это уже не проблема, т.к. имеется масса примеров.

Сейчас немного о теоретических плюсах и возможностях VR
Виртуальная реальность модельная трехмерная (3D) окружающая среда, создаваемая компьютерными средствами и реалистично реагирующая на взаимодействие с пользователями, а система формирования виртуальной реальности это система, обеспечивающая генерацию модели реальности в соответствии с математической моделью этой реальности при помощи программных средств.

Суть заключается в том, что при подаче на основные органы восприятия пользователя (зрительные, слуховые, тактильные, обонятельные) программно управляемых воздействий, а также при обеспечении реалистичной реакции моделируемой среды на производимые действия, появляется эффект личного участия пользователя в наблюдаемой виртуальной среде.

Главное отличие систем виртуальной реальности от прочих технологий (видеоряд, 2D, 3D графика и проч.) состоит именно в том, что VR обеспечивает эффект личного присутствия и личного участия пользователя (т.е. пользователь не ощущает разницы между действиями в реальности и действиями, выполняемые в системе VR). Системы VR способны реализовать принципиально новый и очень эффективный способ передачи информации с глубокой, на уровне подсознания, степенью воздействия на пользователя.

Глубина закрепления информации в несколько раз превосходит традиционные способы. Это и другие качества систем VR имеют большую значимость при создании имитаторов.
Именно этого и ждут от VR.

Теперь практика.

1. Цель

Уточню, что рассматриваю применение VR только для обучения персонала. Иными словами нас интересует систематическое обучение, т.е. обеспечения усвоения определенной совокупности навыков, умений и процедур. Задачи обеспечить соответствие усваиваемых материалов или навыков требованиям предстоящей работы, эффективность учебного процесса, а также добиться того, чтобы усвоенные при обучении стереотипы были успешно перенесены на условия реальной работы.

2. Выбираем нужный контент

Уровень соответствия синтезируемого изображения и звука оригиналу является важным фактором, от которого зависит эффективность тренажера в целом. Работа реального оборудования редко бывает бесшумной. Очень часто звук несет в себе немало информации о работе оборудования или происходящих процессах. Изменение звуковой картины часто свидетельствует об аварии. Синтезируемое изображение какого-либо объекта, детали или процессов должно быть узнаваемо. Несоблюдение этих требований может привести к потере времени пользователя, в попытках понять, что он видит и слышит, что значительно снижает эффективность обучения.

image

image

Выбираем тренажер по выполнению штатных технологических операций и тренажер по действиям персонала в случае возникновения аварийной ситуации.

3. Выбираем железо

HTC Vive + дополнительные трекеры Vive Tracker +перчатки Noitom Hi5 VR Glove.

4. Ставим эксперимент в учебном центре. Группу обучаемых (разных возрастов) разделяем на две части. Первая проходит обучение сначала на ПК без VR, затем на VR-шлеме. Вторая часть группы соответственно наоборот.

5. Сравниваем эффективность обучения с использованием VR с классическим клавиатура/мышь.

Как сравниваем?

Количественное обоснование оценки эффективности использования имитаторов с точки зрения повышения качества обучения, вызывает значительные затруднения.

Большинство существующих исследований связывает эффективность электронных образовательных ресурсов (к которым относятся и имитаторы) с тем, сколько запоминает обучаемый (это можно легко измерить). Часто выделяются следующие характеристики:

  • временные (время выполнения действия, операции, время реакции, время, затрачиваемое на исправление ошибки, и т.д.);
  • скоростные (производительность труда, скорость реакции, движения и т.д. величины, обратные времени);
  • точностные (величина ошибки в мерах физических величин (миллиметрах, углах и т.п.), количество ошибок, вероятность ошибки, вероятность точной реакции, действия и т.д.);
  • информационные (объем заучиваемого материала, перерабатываемой информации, объем восприятия и т.д.).

Отмечаются и другие факторы, такие как развитие творческих способностей, профессиональной интуиции и т.д., но единое мнение об оценке этих факторов отсутствует, что и является причиной затруднений при определении количественной оценки. В вопросе эффективности восприятия и запоминания информации наблюдается большая схожесть взглядов. При увеличении популярности имитаторов можно ожидать появления исследований в области педагогики. Метод не совершенен, т.к. использует педагогические шкалы и матрицы компетенций, т. е. размерности не имеющие никакого экономического эквивалента или зависимости. Указываются и другие недостатки, такие как учет знаний/умений/навыков достигнутых в процессе обучения, т. е. перенесенные на условия обучения, а не на реальные условия работы специалиста и т. д. (Эффективность должна оцениваться как результат переноса навыков из учебных условий на условия реальной работы).

Другой подход Адекватность как мера эффективности, т. е. степень схожести реального и имитируемого при помощи имитатора объекта или процесса. Данный метод сфокусирован на вопросе насколько точно имитатор воспроизводит реальное оборудование и процессы, т. е. основным плюсом данного метода являются принятие во внимание следующего комплекса факторов, характеризующих имитаторкак средство обучения:

  • уровень соответствия (подобия) синтезируемого изображения оригиналу;
  • уровень соответствия синтезируемого звукового окружения оригиналу;
  • уровень соответствия механизмов управления оригиналу;
  • уровень соответствия механизмов воздействий среды (температура, давление и т.д.);
  • адекватность и универсальность математической модели (поведения объектов) и т.д.

У данного метода существует достаточно интересная разновидность адекватность с точки зрения сенсорных процессов и восприятия, т. е. вопрос смещается с как точно имитируется оборудование и процессы? на вопрос насколько сильно различие в восприятии между обучением на имитаторе и обучением на реальном оборудовании?, т. е. акцент смещается с оборудования на обучаемого. Для оценки адекватности (или схожести) восприятия, на данный момент, необходимы дорогостоящие и сложные исследования, т. к. необходимо учитывать множество физиологических показателей:

  • eye-трекинг (слежение за траекторией взгляда);
  • изменение химии крови;
  • регистрация электрической активности головного мозга и т. д.

В качестве основного недостатка метода является необходимость использования экспертного подхода в процессе задания весов факторов, а также границ факторов на этапе разработки требований к создаваемому тренажеру.

В целом данный метод представляет значительный интерес, но достаточно труднореализуем. Если материал будет интересен читателям обязательно напишу статью про нейроинтерфейс.
В результате был выбран новый подход оценки эффективности имитатора, отличительной особенностью которого является рассмотрение имитатора не только как техническое средство обучения, но и как инструмент (средства и методы) управления рисками. При такой постановке эффективность может быть определена как прогнозируемое снижение рисков (потерь) предприятия в результате обучения персонала на имитаторе. Таким образом эффективность может быть определена следующим отношением:

эффект от применения имитаторов прогнозируемое снижение рисков в зависимости от затрат
Effect = (A-B)/C, где

A- Ожидаемый риск (потери) с учетом текущего значения вероятности человеческого фактора (например рубли);
B- Ожидаемый риск (потери) с учетом уменьшения вероятности человеческого фактора (за счет использования тренажеров);
C- Затраты на создание (или покупку) и использование имитаторов в процессе подготовки персонала.
*вероятности рисков А и B содержат в себе промежуток (период) времени время эксперимента.

6. Подводим итоги (за эталон берем стандартный ПК без VR)

Фактор:

  • временные (время выполнения действия, операции, время реакции, время, затрачиваемое на исправление ошибки, и т.д.) 140% (VR на 40% лучше)
  • скоростные (производительность труда, скорость реакции, движения и т.д. величины, обратные времени) 90% (VR на 10% хуже);
  • точностные (величина ошибки в мерах физических величин (миллиметрах, углах и т.п.), количество ошибок, вероятность ошибки, вероятность точной реакции, действия и т.д.) 120% (VR на 20% лучше)
  • информационные (объем заучиваемого материала, перерабатываемой информации, объем восприятия 170% (VR на 70% лучше)
  • прогнозируемое снижение рисков 140% (VR на 40% лучше)

Результаты показывают однозначную победу VR. Из минусов можно указать следующее несколько обучаемых, тем не менее, жаловались на головокружение и усталость (FPS не проседал) в процессе работы в шлеме, часть обучаемых отмечала незначительное головокружение и усталость после обучения.
Подробнее..

Категории

Последние комментарии

  • Имя: Макс
    24.08.2022 | 11:28
    Я разраб в IT компании, работаю на арбитражную команду. Мы работаем с приламы и сайтами, при работе замечаются постоянные баны и лаги. Пацаны посоветовали сервис по анализу исходного кода,https://app Подробнее..
  • Имя: 9055410337
    20.08.2022 | 17:41
    поможем пишите в телеграм Подробнее..
  • Имя: sabbat
    17.08.2022 | 20:42
    Охренеть.. это просто шикарная статья, феноменально круто. Большое спасибо за разбор! Надеюсь как-нибудь с тобой связаться для обсуждений чего-либо) Подробнее..
  • Имя: Мария
    09.08.2022 | 14:44
    Добрый день. Если обладаете такой информацией, то подскажите, пожалуйста, где можно найти много-много материала по Yggdrasil и его уязвимостях для написания диплома? Благодарю. Подробнее..
© 2006-2024, personeltest.ru