基于胜任力模型的UPRT训练与评估程序开发

发布时间：2020-11-20 11:52

　　 复杂状态导致的飞行中失控(Loss of Control Inflight In-Flight,LOC-I)已经成为商业运输飞行事故的主要原因之一,其结果往往是灾难性的。国际运输协会(International Air Transport Association,IATA)在促进民航安全的六项安全策略中将LOC-I列为最高优先事项。为了预防复杂状态并能够从复杂状态中改出,开展UPRT训练与评估程序的研究工作具有重要的理论和实践意义。本论文依托中国民航局(Civil Aviation Administration of China,CAAC)安全能力基金项目“飞机复杂状态预防与改出训练培训体系建设”和“基于大数据的飞行学生心理健康/疾病风险管理体系研究”(项目编号:AS2016-11),围绕飞行员如何预防、处置复杂状态,避免LOC-I事故等研究思路,开发了提高飞行员应对复杂状态核心能力的训练与评估程序。主要包括以下几个部分:(1)训练需求分析。在访谈、文献分析的基础之上,使用层次任务分析法(Hierarchical Task Analysis,HTA)对复杂状态典型工作场景进行了详细分析,并通过两轮问卷调查,得到了典型场景下预防与改出复杂状态分解任务的重要性、频繁性及困难性结果。根据所需执行任务的重要性、频繁性和困难性来判断任务的训练优先级,该结果可作为课程开发依据,为教员提供训练重点。(2)能力需求分析。根据工作分析结果,通过文献研究、访谈等方法,筛选出41项飞行员预防与改出复杂状态所需的胜任特征指标,并将其划分为知识、技能、认知能力和职业综合素养4个维度;然后,通过第一轮问卷筛选指标,第二轮问卷验证维度划分的正确性;最后,构建了包括4个维度24项胜任特征指标的预防与改出复杂状态胜任力模型。(3)复杂状态训练方案的研究。在胜任力模型基础之上,以能力提升为课程设计的基本思路,开发了UPRT训练内容和方式,针对模拟机训练开发了基于姿态的训练场景和基于诱发因素的训练场景,并制定了训练科目开发流程,使训练科目开发更加科学、高效。(4)复杂状态训练效果评估方案的研究。首先,以柯氏模型为基本框架,分别从反应层、学习层、行为层和结果层设计了复杂状态训练效果评估方案。其次,为了减小行为层评估的主观性,根据胜任力模型设计了飞行员UPRT模拟机训练评价表。最后,将空管系统中BOOM评价移植到复杂状态训练效果评估中,为UPRT教员提供了有效的训练效果评估规范和工具。(5)在线学习系统的设计与实现。在jeesite快速开发平台基础之上,采用Java语言编写程序、搭建B/S系统架构、连接后台MySQL数据库,开发了UPRT在线学习系统,可实现UPRT理论学习、案例学习、在线测试、问卷调查、学习反馈、资料下载等功能,降低了UPRT训练成本,提高了训练效率。
【学位单位】：中国民用航空飞行学院
【学位级别】：硕士
【学位年份】：2018
【中图分类】：V323-4
【部分图文】：

含机长教员一名，飞行小时数均在 8000 小时以上；心理学名，擅长问卷编制和心理实验；地面理论教员 2 名，两人均具有 UP UPRT 的相关研究。）问卷轮，半开放式问卷调查对象：为了减小收集问卷次数，降低收集问卷的一轮问卷施测时，将本部分胜任特征需求分析与第二章的训练需求分问卷中，详见附录 1。该问卷的调查对象见表 2.5。轮，《飞行员预防与改出复杂状态胜任特征调查问卷》调查对象共 136 份，删除无效问卷 26 份，问卷有效率为 75.9%。调查对象主要为机研经验丰富的副教授以上级别研究人员及模拟机培训中心的理论教员布在全国各地，所以通过网络问卷（问卷星）进行施测。调查对象空见图 3.2 和表 3.1。

40坦，表示无特殊因素值得抽取，因此初步推测保留五个因素较为适宜。图3.3 飞行员预防与改出复杂状态胜任特征调查问卷碎石图④ 项目删减项目删减过程严格按照探索性因素分析的标准操作执行，根据旋转后的成分矩阵，筛选出适合删除的项目，然后重新进行探索性因素分析，为了得到最合理的结构划分，每次分析只删除一个项目。项目删除的原则：（1）删除最大负荷量低于0.4的项目；（2）删除在多个因素中负荷量十分相近的项目；（3）因子内包含的项目数小于3个，删除该因子；（4）项目归属与原假设不一致，明显不能并入新因素。表3.10为项目删除后的KMO与 Bartlett 检验结果。图3.4为项目删减后的碎石图。由碎石图可知从第4个因素开始趋于平坦，取四个因素比较适宜。删除项目后的解释总变异量如表3.11 ，特征值大于1的因素包含4个，解?

41图3.4 项目删减后的碎石图表3.11 解释总变异量成分初始特征值 平方和负荷量提取 转轴平方和负荷量总和 方差的% 累积% 总和 方差的% 累积% 总和 方差的% 累加%1 11.821 49.256 49.256 11.821 49.256 49
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本文编号：2891377