Development of Autonomous Learning Model to Enhance Inflight Safety-Based Competence for Cabin Crew
Notice bibliographique
Résumé
Currently, the aviation business is a popular service that helps people travel conveniently, quickly, and safely. People in the airline business have become more stressed with the need to learn about inflight safety-based competence to effectively serve the broad range of passengers’ needs. One reason for this is the nature of their jobs, which also affects their learning. Therefore, this research study developed an autonomous learning model to enhance inflight safety-based competence for cabin crew and then studied the effects of using an autonomous learning model to enhance inflight safety-based competence for cabin crew. This study was conducted in two parts using research and development methodology (R&D). The first phase identified problems and needs in learning about inflight safety-based competence, while the second stage examined the results of using the developed learning model. The results revealed that an autonomous learning model consisted of the model’s purpose, identification and management of learning goals, knowledge development of learning strategies, the trainer’s role, practical ideas, and reflection on and evaluation of the learner’s learning. Furthermore, the cabin crew members had improved scores in inflight safety-based competence learning in four areas: safety policy, risk management, safety promotion, and safety assurance, compared before participating in the autonomous learning model testing. The vital learning promotion course for cabin crew dealing with the inflight safety of the passengers. The developed autonomous learning model should enhance the inflight safety-based competence of cabin crew.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
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.
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 ».