Bilde fra simulatortrening ved Equinor på Mongstad

Automatiske tilbakemeldinger bedrer prestasjonene

Under simulatortrening kan automatiske tilbakemeldinger bedre prestasjonene, og gjøre de som trenes opp mer selvsikre, viser Laura Marcanos doktorgradsarbeid.

Marcanos forskning gir oss mer innsikt i simulatortrening, som nå brukes mye som treningsverktøy i utdanning og ulike bransjer. 

Selv om mange studier har vist hvordan man kan forbedre simulatorteknologi og opplæringspraksis, har det vært lite oppmerksomhet om hvordan man kan trene uten hjelp fra en instruktør. 

I Marcanos doktorgradsarbeid ble forskjellige metoder og teknologi testet for å finne ut i hvordan traineen kunne lære uavhengig av en instruktør. 

I simulatortrening guider vanligvis en ekspertinstruktør brukerne gjennom læringsprosessen ved å gi muntlige tilbakemeldinger, ta pause i scenariene hvis det er nødvendig, og evaluere. 

Mindre avhengig av instruktører

Det er av stor betydning at en ekspertinstruktør er til stede, instruktøren kan også være helt uunnværlig, og traineen støtter seg mye på henne. 

Denne avhengigheten av instruktører har blitt en betydelig utfordring, fordi det er mangel på instruktører, og økende etterspørsel etter dem. 

Derfor er det avgjørende å utvikle ny teknologi og nye metoder som kan hjelpe traineene å bli mer uavhengige og trygge, uten medvirkning fra instruktøren, noe som igjen reduserer belastningen på de tilgjengelige instruktørene.

Hovedmålet til Laura Marcano var derfor å bidra til å løse utfordringen med mangel på ekspertinstruktører i simulatortrening. 

Bedre tekniske ferdigheter – mer uavhengige

Tilbakemeldingene er det som gjør instruktøren så verdifull. Derfor har Marcano tatt sikte på å utvikle en teknologi som kan gi automatisk tilbakemelding til traineene for å forbedre deres tekniske ferdigheter, slik at de kan bli mer uavhengige av instruktørens hjelp. 

Tre forskjellige automatiske tilbakemeldingsmetoder ble utviklet, to basert på såkalte ”Operator Performance Indicator”-verdier og en basert på ”Data Mining”. Alle metodene er utviklet ved hjelp av den dynamiske simulatoren K-Spice, fra Kongsberg Digital. 

Den første metoden er et automatisk vurderingsverktøy som gir numerisk tilbakemelding. 

Den andre metoden gir hurtig tilbakemelding i form av popup-vinduer. 

Den tredje metoden er et online tilbakemeldingsverktøy som gir informasjon om prosess-status, og gir forslag, hvis det er ønskelig. 

For å teste hver metode ble det lagt opp tre simulatoropplæringsmoduler. 

Dataene som Laura Marcano samlet inn besto av observasjonsnotater, spørreskjema og resultater fra forprøving og ettertest. 

Deltakerne i studien var masterstudenter fra Universitetet i Sør-Østlandet og bachelorstudenter fra OsloMet - storbyuniversitetet. 

Effekten av forberedelser før simulatortrening ble også evaluert, for å finne ut om forberedelsene gjør det mulig for traineene å bli mer selvstendige og sjeldnere be om hjelp fra instruktørene, enn dem som ikke forbereder seg. 

Forberedelser bedrer prestasjonene

De som forberedte seg på treningsøkten, mente at de trengte instruktørene oftere enn traineene som ikke forberedte seg. 

Dessuten kunne de som var forberedt på økten yte bedre i pretesten enn de som ikke gjorde det. 

Resultatene viser at automatisk tilbakemelding har en positiv innvirkning på traineenes prestasjoner. 

Det kunne imidlertid ikke påvises at automatisk tilbakemelding faktisk gjør det mulig for praktikanter å bli mer uavhengige av instruktøren. 

Mer selvsikre

Det automatiserte tilbakemeldingsverktøyet på nettet som ble prøvd ut, fikk likevel traineene som brukte det til å føle seg mer selvsikre enn dem som ikke brukte det. 

Konklusjonen er at et effektivt automatisk tilbakemeldingsverktøy samsvarer best med de tilbakemeldingene som blir gitt av en levende instruktør.

Ilustrasjon fra prosjektet

Forklaring gitt med automatisk tilbakemelding.

Laura Marcano har gjennomført doktorgradsarbeidet under kyndig veiledning av førsteamanuensis Tiina Komulainen på Institutt for maskin, elektronikk og kjemi på OsloMet, med god hjelp fra professor Finn Aakre Haugen ved Universitetet i Sørøst-Norge (USN) og professor Ronny Sannerud ved OsloMet. Doktorgradsavhandlingen ble levert på USN.

Bilde av Laura Marcano

Laura Marcano like etter doktorgradsdisputasen 17. oktober 219.