Challenges of simulation training for future engineering seafarers - A qualitative case study
Notice bibliographique
Résumé
Maritime transportation is currently in a transitional period to an impending autonomous future. To that end, novel technologies are increasingly being introduced on-board ships and their engine rooms. At the same time, advancements in digitalization and automation are progressively replacing and reducing the number of marine engineers on-board. Consequently, with increasing automation in machinery spaces and unmanned engine rooms, the role of the marine engineers has been altered to that of monitoring and oversight. The substantial changes in the nature of tools and job description of the marine engineers necessitate the re-assessment and revision of their training and pedagogy. Currently, the simulator is a powerful tool in the training and development of marine operators. Although the literature review reveals some interest in marine engineering simulation training, however, there is a lack of attention to remote and cloud-based simulation training as part of blended learning. This study reveals that imparting marine engineering simulation training online is not free from challenges. This study reports the findings from a qualitative study of marine engineering simulation training, conducted as part of a larger ethnographic study on developing maritime competence. The study utilizes the socio-historical, context-dependent framework of the Activity System (AS) to analyze marine engineering simulation training. The study reveals issues with cloud-based marine engineering simulation training. Firstly, cloud-based training is not seamless to access. Secondly, not all features present in the desktop simulation are present in the cloud version. Thirdly the cloud-based platform affords limited feedback in comparison to the desktop version. Fourthly, cloud-based simulation training does not support peer learning. An understanding of the challenges of cloud-based marine engineering simulation training will help address these concerns. Furthermore, it will facilitate the competence development of marine engineers as they work in increasingly automated workspaces in the transition to autonomous ship operations.
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 enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,019 | 0,026 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,011 | 0,013 |
| Communication savante | 0,006 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».