今日听到了CAE Chief Technical Officer， Christopher Ranganathan机长的讲座，关于如何使用数据，并纳入EBT之中。这是一个很热的话题，尤其涉及到 LOSA和模拟机数据，小伙伴们，是不是摩拳擦掌，想看详细分解
首先，在EBT中，我们都知道了内环数据和外环数据的概念，内环数据是指那些由训练产生的数据，外环数据则是由运行，或者外部其他研究机构的数据。航司的安全 效率测量的改进需要一种全系统方法。
对于FDA、LOSA、ASR（安全报告）、教员报告、模拟机QAR数据，进行了多个维度的分析，包括触发分析、发生了什么、为什么发生、记录正向行为、样本率、偏见机率、Benchmarking率，这些让我们更理解这些数据的特性，今天就先看 LOSA数据、教员评分数据和模拟机数据。
对于一个完善的教员培训系统，一定有一个教员打分验证系统。
以下图为例，是各个机队教员打分的柱状图分布，对于分布在两端的点，需要训练系统管理员去探查，为什么该教员打了这个分数，偏离于大部队。或者该教员永远打3分，都是需要核查他是否理解打分原则并执行打分原则的点。（民航Safety话语：各位教员，你们是否接受过打分原则的培训呢？航司是否有发现教员们最喜欢打3、4分，一般不会打到2分或4分，对于这样的分布是否符合您的预测呢？这样的5分制变成了妥妥的2分制，无法描绘出航司人员的 能力分布。）在EBT中，加大对教员打分质量的规范和数据研究非常必要。
模拟机数据可以怎么用呢？左侧是教员给出的低于平均值的案例比例，右侧是模拟机记录的数值，这两类独立数据的比较，给教员打分的准确性创造了机会。
接下来介绍LOSA数据的使用，LOSA的数据使用，通过某公司数据与行业Benchmark的对比，找到该公司需要关注的差错类别。并通过在LOSA软件中的数据挖掘，发现该差错类别伴随的场景。那么这些场景和胜任力就成为训练主题的要素构成啦。
下一代LOSA是糅合了胜任力的LOSA（民航Safety：是的，这一点，在2019年接触国际专家时已经发现了，所以在现有的LOSA方案中是加入了对胜任力的判断，这也是为什么大家感觉国内的LOSA方案好像还挺时髦的亚子）
这一页很精髓啊，通过LOSA发现自动华差错总是伴随着 FPA、PRO、KNO、LTW、WLM的胜任力问题，并且通过LOSA数据发觉到那些通过过滤到的适合给FO、机型A、B，以及该小时数上设置的这些Scenario的飞行阶段和训练主题，Scenario自然而然就出来啦～～～～（民航Safety：所以说啊，以后课程研发人员就是对数据分析和筛选极其感兴趣，并愿意将课程研发作为职业化态度来对待的一波人，他们着迷于自己从数据海洋中挖掘的力量，他们着迷于听飞行员讨论此次复训场景设计的精妙，他们着迷于去搜索运行数据来验证训练有效性，他们着迷于将飞行教员的打分拉到一个标准上来～ 总之，他们对自己的训练设计工作负责）
所以，通过对数据的多源融合，训练让SMS更有活力啦，EBT不仅仅是针对训练，他也改变了安全管理、飞行机队管理，三个部门开始用一种语言去对话，而这恰恰是SMS的需要。（民航Safety：以前我们从事SMS研究的时候，以为那个统一语言的部门会是安全管理部，后来发现EBT让所有统一啦，因为这涉及到每一位飞行员的岗位胜任力，从岗位的要求上，让所有与飞行员管理相关的部门，都来研究和学习胜任力啊。）
通过此次学习，我从心底升腾起一个声音，我们在等待一些人的成长和出现，那些人是能够 1.具备国际视野（英语读写说） 2.保持open的学习态度 3. 着迷于数据挖掘和使用 4. 具备良好的CRM 5.当然还是一位优秀的飞行员 6. 他具备很高的技术岗很高，却不一定是管理岗，所以他可以着迷于自己从数据海洋中挖掘的力量，他们着迷于听飞行员讨论此次复训场景设计的精妙，他们着迷于去搜索运行数据来验证训练有效性，他们着迷于将飞行教员的打分拉到一个标准上来～ 总之，他们对自己的训练设计工作负责。 有一天运行副总，想问一个关于某类风险的趋势，他会是一个智多星般的存在，会是守护机队运行的数据医生、是一个值得尊敬的专业人才！ Where are u？ |
