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LOSA、训练数据对EBT的作用-CAE

2022-1-5 12:12| 发布者: 环球快车 |来自: 民航Safety 95 2

摘要: 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 ... ...

    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


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    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。

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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。


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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。


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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。

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        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。

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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。

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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)

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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)

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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。)

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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!


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