Метод формування набору індивідуальних тестових завдань для оцінювання рівня підготовки судноводія у процесі тренажерної підготовки.

Abstract

У даній роботі розглядаються аспекти професійної підготовки судноводіїв з акцентом на тренажерну підготовку, яка повинна враховувати специфічні вимоги професійної діяльності. Наголошується, що якість тренажерної підготовки безпосередньо впливає на ефективність взаємодії системи «судноводій-екіпаж-судно». Для оцінювання рівня професійної компетентності судноводіїв запропоновано використовувати багатокритеріальний підхід, що містить обсяг та якість засвоєння знань, умінь та навичок, а також мотивацію та активність тих, хто навчається. Для реалізації контролю даного підходу необхідно сформувати набір індивідуальних тестових завдань з урахуванням певних властивостей, які повинні фіксувати та оцінювати дії здобувача освіти, його взаємодію з органами управління робочим місцем тренажера, логічні, операційні та часові помилки, повідомляти про дії здобувача освіти та пропонувати необхідні зміни до програми навчання. Розробка автоматизованої системи управління якістю підготовки на основі технологій штучного інтелекту дозволить оптимізувати процес тестування та контролю рівня підготовки, що, в свою чергу, забезпечить адаптивне навчання та підвищить якість підготовки судноводіїв. This paper deals with the aspects of seafarers professional training emphasizing simulator training, that should consider the specific requirements of professional activity. Underlined that the quality of simulator training directly affects the efficiency of interaction between the “navigator-crew-vessel” system. it is A multicriteria approach was proposed to use assessing the level of navigator’s professional competence, which includes the amount and quality of knowledge, skills and abilities, as well as the motivation and activity of students. To implement the control of the approach, a set of individual test tasks should be formed, considering certain properties, which should monitor and evaluate the actions of the student, his/her interaction with the simulator workplace management bodies, logical, operational and time errors, report on the student actions and propose the necessary changes to the training program. The development of an automated training quality management system based on artificial intelligence technologies will optimize the process of testing and monitoring the training level, which, in turn, will provide adaptive learning and improve the quality of navigators training.