Kreditas: Pixabay / CC0 viešasis domenas Korėjoje profesinių pavojų daugėja, ypač statybų sektoriuje. Remiantis Korėjos užimtumo ir darbo ministerijos pranešimu apie nelaimingų atsitikimų darbe būklę, 2021 m. pramonėje įvyko daugiausia nelaimingų atsitikimų ir žuvusiųjų iš visų sektorių. Siekdama išspręsti šį augimą, Korėjos darbuotojų saugos ir sveikatos agentūra teikė virtualia realybe (VR) pagrįstą statybų saugos turinį kasdieniams darbuotojams kaip dalį jų švietimo mokymo iniciatyvų.
Nepaisant to, dabartiniai VR pagrįsti mokymo metodai susiduria su dviem apribojimais. Pirma, VR pagrįstas statybų saugos mokymas iš esmės yra pasyvus pratimas, kai besimokantieji vadovaujasi vienpusiais nurodymais, kurie nesugeba prisitaikyti prie jų sprendimų ir sprendimų. Antra, VR pagrįstų saugos mokymų metu nėra objektyvaus vertinimo proceso.
Siekdami išspręsti šiuos iššūkius, mokslininkai pristatė įtraukiantį VR pagrįstą statybų saugos turinį, kad paskatintų aktyvų darbuotojų įsitraukimą, ir atliko testus po raštu. Tačiau šie porašytiniai testai turi trūkumų, susijusių su betarpiškumu ir objektyvumu. Be to, tarp individualių savybių, kurios gali turėti įtakos mokymosi rezultatams, įskaitant asmeninius, akademinius, socialinius ir pažinimo aspektus, pažintinės savybės gali pasikeisti VR pagrįsto saugos mokymo metu.
Siekdama išspręsti šią problemą, tyrėjų komanda, vadovaujama docento Choongwan Koo iš Inčono nacionalinio universiteto (Korėja) Architektūros ir urbanistikos skyriaus, dabar pasiūlė mašininio mokymosi metodą, skirtą asmeninio mokymosi rezultatams prognozuoti VR pagrįstuose statybų saugos mokymuose, kurie naudoja realaus laiko biometriniai atsakymai. Jų darbas buvo paskelbtas internete ir bus paskelbtas žurnale Automatika statybose 2023 metų gruodžio mėnesį.
„Nors tradiciniams mokymosi rezultatų vertinimo metodams, naudojant testus raštu, gali pritrūkti objektyvumo, realaus laiko biometriniai atsakai, surinkti iš akių sekimo ir elektroencefalogramos (EEG) jutiklių, gali būti naudojami norint greitai ir objektyviai įvertinti asmeninį mokymosi našumą VR. pagrįstas saugos mokymas“, – aiškina dr. Koo.
Tyrime dalyvavo 30 statybininkų, kurie dalyvavo VR pagrindu sukurtuose statybos saugos mokymuose. Mokymų metu buvo renkami biometriniai atsakymai realiuoju laiku, surinkti iš akių stebėjimo ir EEG, siekiant stebėti smegenų veiklą, siekiant įvertinti dalyvių psichologines reakcijas. Sujungę šiuos duomenis su apklausomis prieš mokymą ir rašytiniais testais po mokymo, mokslininkai sukūrė mašininiu mokymusi pagrįstus prognozavimo modelius, kad įvertintų bendrą dalyvių asmeninį mokymosi našumą VR pagrįstų saugos mokymų metu.
Komanda sukūrė du modelius – pilną prognozės modelį (FM), kuris naudoja ir demografinius veiksnius, ir biometrinius atsakus kaip nepriklausomus kintamuosius, ir supaprastintą prognozės modelį (SM), kuris remiasi tik nustatytomis pagrindinėmis savybėmis kaip nepriklausomais kintamaisiais, siekiant sumažinti sudėtingumą. Nors FM parodė didesnį asmeninio mokymosi efektyvumo prognozavimo tikslumą nei tradiciniai modeliai, jis taip pat parodė didelį permontavimo lygį.
Priešingai, SM parodė didesnį numatymo tikslumą nei FM, nes buvo mažiau kintamųjų, o tai žymiai sumažino permontavimą. Taigi komanda padarė išvadą, kad SM geriausiai tinka praktiniam naudojimui.
Aiškindamas šiuos rezultatus, daktaras Koo pabrėžia: „Šis požiūris gali turėti didelės įtakos gerinant asmeninio mokymosi rezultatus VR pagrįstų statybos saugos mokymų metu, užkertant kelią saugos incidentams ir skatinant saugią darbo aplinką“.
Be to, komanda taip pat pabrėžia, kad ateityje reikia atlikti tyrimus, kad būtų atsižvelgta į įvairius nelaimingų atsitikimų tipus ir pavojaus veiksnius VR pagrįstuose saugos mokymuose.
Apibendrinant galima pasakyti, kad šis tyrimas žymi didelę pažangą didinant individualizuotą saugą statybų aplinkoje ir gerinant mokymosi rezultatų vertinimą.
Daugiau informacijos: Dajeong Choi ir kt., Asmeninio mokymosi rezultatų prognozavimas virtualia realybe pagrįstuose statybos saugos mokymuose naudojant biometrinius atsakymus, Automatika statybose (2023). DOI: 10.1016/j.autcon.2023.105115
Pateikė Inčono nacionalinis universitetas
Citata: Mokslininkai siūlo asmeninio mokymosi efektyvumo prognozavimo modelį virtualia realybe pagrįstiems saugos mokymams (2023 m. gruodžio 4 d.), gautą 2023 m. gruodžio 4 d. iš https://techxplore.com/news/2023-12-scientists-personal-virtual-reality- based-safety.html
Šis dokumentas yra saugomas autorių teisių. Išskyrus bet kokius sąžiningus sandorius privačių studijų ar mokslinių tyrimų tikslais, jokia dalis negali būti atkuriama be raštiško leidimo. Turinys pateikiamas tik informaciniais tikslais.
