Випуск 10 (ТСТП)

Permanent URI for this collection

http://crust.ust.edu.ua/handle/123456789/9941

Browse

Browsing Випуск 10 (ТСТП) by Author "Вернигора, Роман Витальевич"

Now showing 1 - 1 of 1
  • Thumbnail Image
    Item
    Оценка уровня профессиональной подготовки дежурных по станции с использованием компьютерных тренажеров
    (Днепропетровский национальный университет железнодорожного транспорта имени академика В. Лазаряна, Днепропетровск, 2015) Вернигора, Роман Витальевич; Малашкин, Вячеслав Витальевич
    RUS: Эффективность работы железнодорожных станций в значительной степени зависит от качества работы оперативно-диспетчерского персонала. В этой связи проблема качественной подготовки диспетчерского персонала для железнодорожного транспорта всегда была актуальной. Компьютерные тренажеры являются наиболее эффективным средством подготовки оперативно-диспетчерского персонала. В ДНУЖТ в течение последних лет ведется работа по созданию компьютерных тренажеров для подготовки дежурных по станции. Одной из проблем, возникающих при разработке компьютерных тренажеров, является оценка качества профессиональной подготовки персонала по результатам тренировки. В статье предложено осуществлять оценку результатов работы на компьютерном тренажере методами дискриминантного анализа. При этом на основе вектора показателей о результатах тренировки работник относится к одной из групп, каждая из которых включает работников с определенным уровнем профессиональной подготовки. На основе анализа были выбраны наиболее информативные показатели тренировки – простой поездов на станции, простой поездов на соседних станциях, простой поездов перед входным светофором и количество допущенных ошибок. Стандартизацию показателей предлагается осуществлять на максимум. Начальную классификацию работников по результатам тренировки для получения исходной базы данных предлагается осуществлять методами кластерного анализа с учетом экспертных оценок. При этом наиболее целесообразно применять агломеративные алгоритмы постепенного объединения кластеров. Кроме того, в статье рассмотрена эффективность применения различных мер различия кластеров и стратегий их объединения. Классификацию работника по результатам его тренировки предлагается осуществлять с использованием линейной дискриминантной функции Фишера, что обеспечивает наименьший уровень ошибки.