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Enregistrement W4206820029 · doi:10.5937/vojtehg70-34610

Implementation of the digital training concept in the basic flight training in the Serbian Military Academy

2022· article· en· W4206820029 sur OpenAlexaff
Slaviša Vlačić, Aleksandar Knežević, Vladimir Grbović, Panagiotis A. Vitsas, Mihajlo Mihajlovic

Notice bibliographique

RevueVojnotehnicki glasnik · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueTechnology and Human Factors in Education and Health
Établissements canadiensGovernment of OntarioDefence Research and Development Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSerbianTraining (meteorology)CockpitFlight trainingAeronauticsEngineeringFlight simulatorSimulation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction/purpose: The paper provides a review of recent research in the field of digital training applied in the Serbian Military Academy flight training. Flight training represents the foundation of successful education of military pilots. Its division is based on the environment and a phase of realization. The main part and the core of successful flight training is basic flight training. This training phase has experienced significant changes with the introduction of the Technically Advanced aircraft (TAA) which is characterized by a high degree of digitalization not only of the cockpit but also of other aircraft systems. Consequently, a different methodological approach to training is needed, including a digital training concept. The paper shows the achievements and certain solutions based on some elements of digital training concepts used in the basic flight training at the Serbian Military Academy. Methods: The scientific approach is used in the evaluation of aircraft cockpit digitalization and in the implementation of a new training concept in the basic flight training in the Serbian Military Academy. Results: Based on the methodological analysis used, the importance and the values of the digital training concept in basic flight training are shown. Conclusion: Although the digital training concept is not mandatory in the existing flight training model in the Serbian Military Academy, it proves to be a valuable asset. Its potential is significant and, to a certain extent, it can change the nature of basic flight training. Due to digital training, cadets can fly more safely and their flying skills are acquired faster. In accordance with new modern aircraft acquisition in the Serbian Air Force, every aspect of the digital training concept has to be carefully considered, especially in the basic flight training phase, including conversion to new aircraft types.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,038

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0030,002
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0040,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,059
Tête enseignante GPT0,359
Écart entre enseignants0,300 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations3
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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