Simulatortraining²

Datengestützte Kompetenz- und Lernfortschrittsdiagnose simulatorgestützter Ausbildungs- und Trainingsmaßnahmen

Ein Forschungsprojekt in Kooperation mit der

  • Carl von Ossietzky Universität Oldenburg
  • Reederei Schepers, Elsfleth
  • Reederei Martime, Elsfleth
  • Reederei Briese, Leer
  • Interschalt Maritime Education & Training, Schenefeld bei Hamburg

Das Konzept des Projektes Simulatortraining²

Schiffsführungssimulatoren neuster Generation werden genutzt, um die Handhabungsdaten von Schiffen, bei der Bewältigung von fünf verschiedenen Aufgabenstellungen, durch Novizen und Experten unter kontrollierten Bedingungen zu erfassen und aufzuzeichnen.

Die Aufgaben sind so gewählt, dass sie möglichst gut operationalisierbare Bewertungskriterien über eine gute resp. schlechte Bewältigung aufweisen. Ein einfaches Beispiel dafür ist die Aufgabe, ein Schiff von einem Liegeplatz im Strom eines Flusses aus in ein Hafenbecken zu manövrieren.

Als Bewertungskriterien können bspw. die benötigte Zeit vom einem Liegeplatz bis zum anderen oder die zurückgelegte Wegstrecke herangezogen werden. Auf der Handhabungsseite lassen sich bspw. die Anzahl und die Größe der Ruder-Steuerbefehle, die Anzahl und die Größe der Maschinenbefehle, die Geschwindigkeiten, die genutzten Propellersteigungen etc. betrachten.

All diese Daten werden in einem Datenbankmanagement-System gespeichert. Die Analyse der so erhobenen Daten erfolgt mit Hilfe von gängigen statistischen Verfahren und dem Einsatz von Techniken der explorativen Datenanalyse und von Data-Mining-Verfahren. Die Vorgehensweise und das Ziel dieser Analysen lässt sich auf einfache Art und Weise so beschreiben:

Nach einer Trennung der Aufgabenerfüllungen in "gut" und "schlecht", im einfachsten Fall in diese zwei Gruppen, wird nach den Handhabungsmerkmalen gesucht, in denen sich diese beiden Gruppen am deutlichsten unterscheiden. Die nachfolgenden Graphiken sollen dies veranschaulichen:

Die hier unterschiedenen beiden Gruppen "Novizen" und "Experten" trennen am deutlichsten, bei dem gezeigten Vergleich von drei Handhabungsmerkmalen, die ganz rechts aufgetragenen Geschwindigkeitsbereiche: Die Experten fahren erkennbar langsamer.

Mit Hilfe der genannten Analyseverfahren werden für jede betrachtete Aufgabe bereichsspezifische Klassifikatoren berechnet.

Diese Klassifikatoren werden dann eingesetzt und genutzt, um

  • eine Entscheidung über einen möglichen Trainingsbedarf zu treffen: Liegen die individuell, online ermittelten Werte im optimalen Bereich, besteht kein Schulungs-, resp. Trainingsbedarf.
  • den Verlauf der Trainingsmaßnahme zu beurteilen: zeigt sich eine Tendenz der Annäherung an die Bereiche optimaler Handhabungen, oder stagnieren, verschlechtern sich die Werte.
  • eine Entscheidung über geeignete und weniger geeignete Ausbildungs- und Trainingsszenarien zu fällen: Unter welchen Bedingungen, in welchen Szenarien gelingt der stärkste und nachhaltigste Lernfortschritt.

Projektdaten

DrittmittelgeberEuropäischer Fonds für regionale Entwicklung (EFRE)
Antrag Nr. W2-80115091
Laufzeit15.09.2010 bis 15.09.2012
KontaktProf. Dr. Christoph Wand, Jörg Kurmeier