Evaluation of the influence of an adaptive instructional system on participants’ performance in a ship’s bridge simulator
Notice bibliographique
Résumé
Effective ice management training is necessary for safe and efficient operations in sea ice environments, especially for offshore energy industries that experience seasonal incursions of pack and multi-year ice. Traditional training methods in sea ice management are predominantly through classroom courses, simulator-based training, and experiential learning on-the-job. However, traditional forms of training are non-adaptive, have limited scalability, and lack consistency in skill acquisition. This study evaluates the effectiveness of an Adaptive Instructional System (AIS) as a potential solution for improving ice management performance in simulation-based training, addressing a gap by providing adaptive, tailored feedback for learners. The AIS in this study incorporates a learner model using Decision Trees and an instructor model that integrates feedback from experienced seafarers with the goal of enhancing skill acquisition in a simulated environment. The study compares the performance of participants trained with AIS to those trained without it. Participants completed three training scenarios and one test scenario in a simulator, with key performance metrics used to assess training effectiveness, such as the changes in ice concentration for a specified zone. Statistical analyses, including normality assessments and independent samples t-tests at a significance level of p < 0.05, were conducted to assess performance differences. The findings demonstrate AIS's transformative potential to enhance ice management performance.
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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 | 0,003 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».