Продолжаю тему про ошибки персонала с точки зрения тренажеров (имитаторов) для обучения специалистов. Поскольку до сих пор многие специалисты в области обучения не видят существенной разницы между тестами и тренажерами, я постараюсь показать, так сказать «глубины глубин» этой проблемы.
Начнем, классификация ошибки в зависимости от ее «положения» в процессе деятельности персонала также широко представлена в множестве моделей «процесса деятельности персонала». Как правило такие модели также сильно зависят от сферы применения, т.е. отрасли.

Человек оператор в системе с обратной связью
Далее будет рассматриваться одна из наиболее современных универсальных моделей, основанная на и показанная на рисунке. Выбор этой модели обусловлен наиболее «мелким» делением когнитивных и физических действий. Данная модель не противоречит другим моделям, и является как бы их обобщением.

Пример процесса деятельности персонала (модель поведения)

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 клининговый 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.

Для возможности объединения отдельных имитаторов в распределенную систему имитации в настоящий момент используются следующие стандарты и технологии:

• IEEE1516 (также заменяет HLA и DIS);
• OPC;
• CAPE-OPEN и другие «отраслевые» стандарты.

Наибольший интерес представляет стандарт IEEE 1516, т. к. данный стандарт напрямую относится к имитаторам, направлен на построение систем распределенной имитации (протоколы, рекомендованные методы управления и обратной связи, системная архитектура и т.д).

Семейство программных технологий OPC (OLE for Process Control) предоставляющих единый интерфейс для управления объектами автоматизации и технологическими процессами также представляет значительный интерес, но только в том случае, если необходима интеграция с объектами автоматизации и технологическими процессами. Стандарт CAPE-OPEN используется для взаимодействия имитаторов, разработанных специально для химической промышленности.

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.

В прошлой статье про использование xAPI (https://habr.com/ru/post/508624/) я писал о том, как практически организовать взаимодействие с LRS. К моему удивлению, я получил массу писем и вопросов относительно того, а зачем вообще использовать новые стандарты xAPI/CMI5 если есть SCORM? Какие преимущества они дают? Выслушал массу мнений относительно невозможности использования такого абстрактного подхода (как им кажется) xAPI, что его слабо поддерживают многие LMS и т.д.

Я лично перешел на xAPI (TinCan) уже как 4 года. И точно представляю себе разницу между этими спецификациями. Часто специалисты пытаются сравнить «в лоб» xAPI и SCORM. Как IMS CP и SCORM или как SCORM 1.1 и SCORM 2004v4. Причем при решении одних и тех-же задач в одних и тех-же условиях. А делать этого категорически не нужно. SCORM безусловно удобен и его обязательно нужно использовать, если:

• Электронный образовательный ресурс должен храниться в LMS
• Все что нужно в плане отчетности от этого ресурса — это время затраченное на его изучение и текущая «оценка» (выполнен/не выполнен, прогресс (% выполненных заданий), «правильность» выполнения заданий)
• «Оценка» должна быть учтена в общем курсе по какой-либо дисциплине, наряду с тестами и другими не-SCORM элементами курса.

Действительно, если сделать тоже-самое на xAPI никаких значимых преимуществ не будет, но сложность возрастет значительно. Сразу же нужно будет решать вопрос о том какую LRS использовать, как ее подключить к LMS, как включать оценки из LRS в курс LMS и т.д. И в таком случае можно реально прийти к выводу о том, что стандарт «плохой»/«сырой»/«слишком абстрактный»/«непонятно зачем нужный» и т.д. Что я часто и слышу от специалистов.

Несмотря на то, что SCORM 2004 еще «держит позиции», пора начинать поддерживать новые стандарты. Сегодня попробуем разобраться с xAPI / TinCab / CMI5. Обязательно протестируем код на официальных сайтах www.SCORM.com и www.adlnet.gov.

Итак, Tin Can API — это спецификация программ в сфере дистанционного обучения, которая позволяет обучающим системам общаться между собой путём отслеживания и записи учебных занятий всех видов. Информация об учебной деятельности сохраняется в специальную базу — хранилище учебных записей (англ. learning record store, LRS).

Подробно можно прочесть на books.ifmo.ru/file/pdf/1772.pdf

2-ая часть данной статьи — https://habr.com/ru/post/508882/

Особенности Tin Can API:

Tin Can API — предлагаемая замена спецификации SCORM
Tin Can API позволяет записывать любой опыт обучения, что дает нам более полную картину обучения конкретного человека
Tin Can API снимает с данных ограничения, накладываемые СДО
Tin Can API способен оказать неоценимую помощь учебным отделам, сопоставляя данные о качестве выполнения работы с учебными данными, тем самым повышая эффективность обучения.

Это теория, теперь практика.

При работе с SCORM все было относительно просто, нужно было «выставить» значения фиксированных переменных или получить значения фиксированных переменных.

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 и 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 программных имитаторов, как определенных средств обучения, применяемых в определенных методах обучения:

1. получение теоретических знаний на основе проведения обучающего физического эксперимента (процесса получения и обработки экспериментальных данных) (Лабораторные работы).
2. обучение применению полученных знаний при решении комплексных задач, связанных со сферой деятельности будущих специалистов (Курсовое проектирование)
3. оценка навыков и профессиональных умений специалистов с целью их последующей сертификации или аттестации (Сертификация или аттестация)
4. практическое изучение устройства, принципа работы, наладки, регулировки оборудования, характерного для осваиваемой профессии (Практикум)
5. формирование и совершенствование у обучаемых профессиональных навыков и умений, необходимых им для управления материальным объектом (Тренинг, повышение квалификации)

Постараюсь рассказать про использование нейроинтерфейса для получения дополнительных данных в процессе обучения персонала (контролем необходимых психофизических возможностей персонала).

На сегодняшний день данная «тема» становится все более популярной. Имеется масса готовых устройств для нейроинтерфейса, в т.ч. уже «оптимизированные» под использование совместно с VR, например…

Современное производство характеризуется все увеличивающимися темпами внедрения передовых научных, технических, организационных и экономических разработок. Постоянное увеличение доли высокотехнологичного оборудования в нефтегазовом секторе производства, вместе с увеличением сложности оборудования и производственных процессов в целом, сопряжено с возможностью (вероятностью) появления опасных событий, последствиями которых могут являться экономический ущерб, гибель людей, угроза здоровью и безопасности персонала и населения, неблагоприятные воздействия на окружающую среду.



В силу высокой практической значимости, в последнее время и интенсивно ведется исследования, связанные с оценкой, контролем, предотвращением или сокращением рисков. Иными словами, с ростом опасности промышленных объектов закономерно возрастает необходимость в более точных, достоверных методах управления рисками. В прошлом рассматривали исключительно надежность конструкции и оборудования, и не рассматривали человека, как элемента этой системы. Фактически, человек существенно влияет на вероятность возникновения опасных событий и ситуаций, что нашло отражение в более поздних исследованиях, где указывалось на необходимость учета влияния «человеческого фактора».

Сам «человеческий фактор» в значительной степени зависит от уровня или степени подготовки персонала, величиной владения персонала специальными знаниями, умениями и навыками. Совершенно очевидно, что процесс формирования указанных знаний, умений и навыков, в свою очередь, зависит от средств и методов обучения. Стремление к снижению «человеческого фактора» сопряжено с поиском и внедрением новых методов и средств обучения, таких как тренажеры, а также нового класса технических средств обучения, использующего вычислительные мощности компьютеров — имитаторов.

Материалы международных конференций в области современных средств обучения, таких как ITEC, SCS, SigGraph, International Conference on Artificial Reality and Tele-existence свидетельствуют о том, «компьютерные средства обучения» находят все большее применение в авиации, судовождении, энергетике, вооруженных силах, медицине, космонавтике и тех областях, где проведение физического обучения сопряжено с указанными трудностями, особенно, при обучении персонала, занятого на опасных и ответственных участках производства, и тех областях, где их применение строго регламентируется законодательством (тренажеры). При этом, на данный момент имеется очень малое количество серьезных исследований, касающихся определения и обоснования понятия эффективности, ключевых показателей эффективности имитаторов в производстве и образовательном процессе.

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.


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.

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.


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.



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 Oculus’а 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.