CN113793047A - 一种飞行员合作交流能力测评方法和装置 - Google Patents
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Abstract
本发明提供一种飞行员合作交流能力测评方法和装置，根据飞行员合作交流能力测评维度，构建飞行员合作能力测评指标和交流能力测评指标；通过设定飞行任务情境，采用人机交互形式在模拟情境中完成答卷测试，对飞行员合作能力进行定量化测评；通过设定飞行任务场景，采用智能语音识别提取飞行任务场景中交流表述中的关键字段，对飞行员交流过程中的交流能力水平进行定量化测评；通过主成分分析确定合作能力测评指标和交流能力测评指标的量化数值及权重值，进而计算得出飞行员合作交流能力总得分。采用本发明技术方案，可实现在任务情境和场景中对飞行员合作交流能力水平的准确评估、动态监控及发展预测。
Description
技术领域
本发明属于飞行员能力测评领域，尤其涉及一种基于飞行任务情境和场景的飞行员合作交流能力测评方法。
背景技术
据统计，60％以上的飞行事故是由机组因素导致，而其中机组沟通协调问题是造成机组资源管理失效的主要原因之一。随着飞机驾驶舱自动化程度的提升，飞行员的技能要求由手动操作向监督管理技能转变，加之信息化时代的来临，信息的传递及接收成为驾驶舱主要的工作环节。因此，合作交流能力是适应新时代飞行任务不可或缺的能力，而对合作交流能力的测评也成为飞行员能力测评体系中必不可少的维度。
欧盟法规、国际航协的飞行员资质测试和国际民航组织(ICAO)定义的飞行员9项必备能力中，都强调了对飞行员的合作和交流能力的要求，同时对提升飞行员沟通与合作技能提出重点关注度。
目前，国内外对飞行员认知能力测评的研究较多，如欧洲航空安全局(EASA)开发的飞行员选拔系统(Global Pilot Selection System，GPSS)、飞行员能力测试系统(PilotAptitude Testing system，PAT)，我国空军军医大学研发的军航飞行员选拔系统等，均可对飞行员的空间感知、数字推理、注意力、决策力、判断力、工作记忆等基本认知能力进行测评。但是针对民航飞行员合作交流能力测评的研究较少，由于合作过程和交流过程均为非线性的序列活动，使得飞行员的合作交流能力通常被视为难以测量的能力，并且已有的测评方式也多为问卷调查，主观性较大且脱离飞行员工作状态，难以反映其任务情境下的实际能力，因此可应用的飞行员合作交流能力测评工具领域尚是空白。
发明内容
为了解决上述飞行合作交流能力测评方式偏离实际情境、不符合智能驾驶舱工作特点以及难以适应飞行员任务角色由操纵到监管转变趋势的难题，本发明提供一种基于飞行任务情境和场景的飞行员合作与交流能力测评方法和装置，实现在任务情境和场景中对飞行员合作交流能力水平的准确评估、动态监控及发展预测，从而实现更加高效、更加有针对性的训练，提高机组资源管理能力和飞行安全水平。
为实现上述目的，本发明采用如下的技术方案：
一种飞行员合作交流能力测评方法，包括以下步骤：
步骤1、根据飞行员合作交流能力测评维度，构建飞行员合作能力测评指标和交流能力测评指标；
步骤2、根据飞行员合作能力测评指标，通过设定飞行任务情境，引入会话代理，采用人机交互形式在模拟情境中完成答卷测试，对飞行员合作能力进行定量化测评；
步骤3、根据飞行员交流能力测评指标，通过设定飞行任务场景，采用智能语音识别提取飞行任务场景中交流表述中的关键字段，对飞行员交流过程中的交流能力水平进行定量化测评；
步骤4、通过主成分分析确定合作能力测评指标和交流能力测评指标的量化数值及权重值，进而计算得出飞行员合作交流能力总得分；
其中，飞行任务情境指通过人机交互的形式尽量还原任务执行过程中的氛围，包括环境、画面、语言等，侧重表现一种被试与环境的交互，是一种更加立体的测评；飞行任务场景是指通过仪表画面的形式，使被试联想此时飞机的飞行状态，无需被试与环境交互，偏向对画面的描述，是一种较为平面化的表达。
作为优选，步骤1中，所述合作能力测评指标包含：提出观点并解释观点、修订/完善观点、同意/反对及证据、提问/追问、制定计划、任务分配、任务执行、监督提醒、进度把控、情感支持；所述交流能力测评指标包含：有效率、解释率、流畅率。
作为优选，所述步骤2中，所述答卷测试中的测试答题指向飞行员的合作能力测评指标的其中一个；结合项目反应理论，根据路径节点选择的差异，通过多元计分的方式对飞行员的合作能力进行评分。
作为优选，所述步骤3中，飞行任务场景设定通过测试图片形式呈现，由飞行员按照要求对测试图片进行描述；首先通过语音识别技术将语音信息转换成文字信息，通过设置关键字段标记有效信息和解释信息；其次根据语音信息中的总字数、描述时间、有效信息、解释信息，得到有效率、解释率、流畅率，最后通过权重赋值得到交流能力测评的最终得分。
作为优选，所述步骤4中，选取的前k个主成分使累计方差贡献率达到85％以上；在获得飞行员合作和交流两部分对应量化数值后，通过层次分析法确定合作和交流两部分的权重值，确定飞行员合作交流能力的总分值。
本发明还提供一种飞行员合作交流能力测评装置，包括：
构建模块，用于根据飞行员合作交流能力测评维度，构建飞行员合作能力测评指标和交流能力测评指标；
合作能力测评模块，用于根据飞行员合作能力测评指标，通过设定飞行任务情境，引入会话代理，采用人机交互形式在模拟情境中完成答卷测试，对飞行员合作能力进行定量化测评；
交流能力测评模块，用于根据飞行员交流能力测评指标，通过设定飞行任务场景，采用智能语音识别提取飞行任务场景中交流表述中的关键字段，对飞行员交流过程中的交流能力水平进行定量化测评；
评分模块，用于通过主成分分析确定合作能力测评指标和交流能力测评指标的量化数值及权重值，进而计算得出飞行员合作交流能力总得分。
作为优选，所述合作能力测评指标包含：提出观点并解释观点、修订/完善观点、同意/反对及证据、提问/追问、制定计划、任务分配、任务执行、监督提醒、进度把控、情感支持；所述交流能力测评指标包含：有效率、解释率、流畅率。
作为优选，所述答卷测试中的测试答题指向飞行员的合作能力测评指标的其中一个；结合项目反应理论，根据路径节点选择的差异，通过多元计分的方式对飞行员的合作能力进行评分。
作为优选，飞行任务场景设定通过测试图片形式呈现，由飞行员按照要求对测试图片进行描述；所述交流能力测评模块包括：
标记单元，用于通过语音识别技术将语音信息转换成文字信息，通过设置关键字段标记有效信息和解释信息；
计算单元，用于根据语音信息中的总字数、描述时间、有效信息、解释信息，得到有效率、解释率、流畅率；
测评单元，用于通过权重赋值得到交流能力测评的最终得分。
作为优选，所述评分模块中选取的前k个主成分使累计方差贡献率达到85％以上；在获得飞行员合作和交流两部分对应量化数值后，通过层次分析法确定合作和交流两部分的权重值，确定飞行员合作交流能力的总分值。
本发明的有益效果在于：本发明结合当前主流民机驾驶舱工作模式进行飞行任务情境和飞行任务场景设计，分别对飞行员合作能力和交流能力进行量化评分，科学准确完成飞行员的合作交流能力评估，测评方法客观公正，简便可靠，实用性强。
附图说明
图1为本发明飞行员合作交流能力测评方法流程图；
图2为本发明飞行员合作能力测评试题结构示意图；
图3为本发明基于多维度的飞行员交流能力测评结果雷达图；
图4为本发明飞行员交流能力测评结果示意图；
图5为本发明飞行员合作交流能力测评装置结构示意图。
具体实施方式
下面结合附图对本发明的实施方式进行详细阐述，以使本发明的优点和特征能更易于被本领域技术人员理解，从而对本发明的保护范围做出更为清楚的界定。显然，所描述的实施例仅是本发明一部分实施例，而不是全部实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术工作人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
如图1所示，本发明提供一种飞行员合作交流能力测评方法，包括以下步骤：
步骤1、根据飞行员合作交流能力测评维度，构建飞行员合作能力测评指标和交流能力测评指标；其中，所述合作能力测评指标包含：提出观点并解释观点、修订/完善观点、同意/反对及证据、提问/追问、制定计划、任务分配、任务执行、监督提醒、进度把控、情感支持；所述交流能力测评指标包含：有效率、解释率、流畅率。
步骤2、根据飞行员合作能力测评指标，通过设定飞行任务情境，引入会话代理，采用人机交互形式在模拟情境中完成答卷测试，以最大可能的剔除人-人协作的不确定性，对飞行员合作能力进行定量化测评，如图2所示，包括以下步骤：
步骤2.1：每个任务从开始至结束，由被试与会话代理进行多个回合的沟通、聊天与行动，这些回合组成一系列具体试题。每道试题都给出有限选项，被试通过选择来确定完成任务的路径，一个任务的结束点自然形成下一个任务的启动起点。每道试题都指向飞行员合作能力测评10个具体指标的其中一个。
步骤2.2：根据飞行被试每一个决策路径节点选择的差异，通过多元计分的方式对被试合作能力进行评分。如在会话代理1界面选择A则跳转到会话代理2界面进入第二题，选择B则跳转到会话代理3界面进入第二题，选择C则直接跳转到会话代理4界面并加2分。
步骤2.3：测试过程中，界面会显示动态情境，被试需参考情境变化(仪表显示)、飞机状态、故障情况、天气状况、机场距离等与会话代理进行讨论，并在有限的时间内选择出最佳降落机场。测试过程中，界面会显示动态情境，被试需参考情境变化(仪表显示)、飞机状态、故障情况、天气状况、机场距离等与会话代理进行讨论，并在有限的时间内选择出最佳降落机场。在讨论的过程中，仪表示数及各机场的天气状况在发生动态变化。本项目共包含4个主要任务场景，显性题目数量根据被试路径选择在5-10道不等，隐藏题目两道，隐藏对话最多可触发5次，被试可通过隐藏对话进行提醒、分配、鼓励、信息获取等，从而加快任务进度，提高选择的准确性。
步骤2.4：设置隐性试题，被试可通过隐藏对话进行提醒、分配、鼓励、信息获取等，从而加快任务进度，提高选择的准确性。
步骤3、根据飞行员交流能力测评指标，通过设定飞行任务场景，采用智能语音识别提取飞行任务场景中交流表述中的关键字段，对飞行员交流过程中的交流能力水平进行定量化测评，包括以下步骤：
步骤3.1：有效表述中标记如“目标速度(空速)200节；当前速度(空速、表速)是184在增加”词语为有效信息；解释表述中设置“单发失效；速度偏小”等为解释信息；流畅率则根据字符间隔时间进行计算，由总字数比上总时间即为被试的流畅率，如图3所示。
步骤3.2：从语音信息中提取指标包括总字数(N)、描述时间(T)、有效信息(n1)、解释信息(n2)，最后通过计算得到被试有效率(a)、解释率(b)、流畅率(c)。
步骤3.3：由权重赋值得到被试语言能力测评的最终得分。设定有效率、解释率、流畅率分别赋值x，y，z，由此可得单题得分：
步骤4、通过主成分分析确定合作能力测评指标和交流能力测评指标的量化数值及权重值，进而计算得出飞行员合作交流能力总得分。
步骤4.1：对各指标采集的数据进行筛选，剔除异常值，采用四分位法删除偏差较大的数据，按照缺省值进行补充。
步骤4.2：对获取多维异构数据采用Z-score进行无量纲标准化处理，其次进行逆向指标的正向化处理。
步骤4.3：计算各个指标之间的相关性，删除相关系数较大的指标，具体包括：
步骤4.3.1：计算相关系数矩阵：对原始数据进行标准化处理后，计算各个指标之间的相关性，得出相关矩阵，用于体现各个指标之间的相关性；
步骤4.3.2：计算特征根的累计方差贡献率：采用Jacobi方法，求相关系数矩阵的特征根和特征向量,各个主成分根据主成分方差逐渐递减的形式排列。贡献率及累计贡献率由以下公式得出：
特征根：
λi(i＝1，2，…n)
特征向量：
Ai＝(ai1，ai2，…ain)，i＝(1，2，…n)
贡献率：
累计贡献率：
从中选取前k个主成分1≤k≤n，使累计方差贡献率达到85％以上。
步骤4.3.3：计算成分载荷矩阵：成分载荷矩阵表示各个指标在每个主成分中所占比例，可以用于解释各个主成分在评价中的指标含义；
步骤4.3.4：计算主成分得分矩阵F和主成分因子的权系数B：
步骤4.3.5：设Yi为综合变量即综合指标，fij为因子载荷，Xi为各指标变量，Y＝FX。各个主成分和原始指标之间的线性变换关系，可以用公示表示如下：
步骤4.4：基于上述主成分分析法，确定各指标对应量化数值，通过Theil系数组合赋权确定各级指标最优权重，计算飞行员合作能力测评得分。基于步骤2和步骤3确定飞行员合作(L)和交流(M)两部分对应量化后数值，通过层次分析法确定合作和交流两部分的权重值(假设权重分别为p、q)，则飞行员合作交流能力的总分值可表示为：
测试结束后，本发明不仅可以呈现被试个体的合作交流能力得分，还可通过分布曲线查看该飞行员近期/长期该项能力的变化情况，从而实现对飞行员合作交流能力的动态监控(如果样本量足够大，还可进行能力变化趋势分析预测)。加入飞行员常模，通过该飞行员某项测评得分曲线与该能力在全体飞行员中的得分对比，可直观的展示该飞行员某项能力测评结果所处的等级，如图4所示。并通过与该公司全体飞行员综合能力对比，可展现该飞行员综合合作交流能力水平所处等级。
如图5所示，本发明还提供一种飞行员合作交流能力测评装置，包括：
构建模块，用于根据飞行员合作交流能力测评维度，构建飞行员合作能力测评指标和交流能力测评指标；
合作能力测评模块，用于根据飞行员合作能力测评指标，通过设定飞行任务情境，引入会话代理，采用人机交互形式在模拟情境中完成答卷测试，对飞行员合作能力进行定量化测评；
交流能力测评模块，用于根据飞行员交流能力测评指标，通过设定飞行任务场景，采用智能语音识别提取飞行任务场景中交流表述中的关键字段，对飞行员交流过程中的交流能力水平进行定量化测评；
评分模块，用于通过主成分分析确定合作能力测评指标和交流能力测评指标的量化数值及权重值，进而计算得出飞行员合作交流能力总得分。
进一步，所述合作能力测评指标包含：提出观点并解释观点、修订/完善观点、同意/反对及证据、提问/追问、制定计划、任务分配、任务执行、监督提醒、进度把控、情感支持；所述交流能力测评指标包含：有效率、解释率、流畅率。
进一步，所述答卷测试中的测试答题指向飞行员的合作能力测评指标的其中一个；结合项目反应理论，根据路径节点选择的差异，通过多元计分的方式对飞行员的合作能力进行评分。
进一步，飞行任务场景设定通过测试图片形式呈现，由飞行员按照要求对测试图片进行描述；所述交流能力测评模块包括：
标记单元，用于通过语音识别技术将语音信息转换成文字信息，通过设置关键字段标记有效信息和解释信息；
计算单元，用于根据语音信息中的总字数、描述时间、有效信息、解释信息，得到有效率、解释率、流畅率；
测评单元，用于通过权重赋值得到交流能力测评的最终得分。
进一步，所述评分模块中选取的前k个主成分使累计方差贡献率达到85％以上；在获得飞行员合作和交流两部分对应量化数值后，通过层次分析法确定合作和交流两部分的权重值，确定飞行员合作交流能力的总分值。
本发明基于飞行任务情境和场景的飞行员合作交流能力测评方法和装置，将飞行员合作交流能力测试分为合作能力测评与交流能力测评两个部分，分别结合当前主流民机驾驶舱工作模式进行设计，其中合作能力的测评基于飞行任务情境，同时引入协作式问题解决矩阵，设计隐性试题和显性试题，通过飞行决策路径节点选择差异以及各选项的不同分值进行评分；交流能力测评引入波士顿失语症测验方法，给定被试特定的飞行任务场景图片让其进行口头描述，通过智能语音识别、转化成文本对关键字符进行提取，检测被试语言描述的正确率、有效率以及流畅率，从而得到语言交流能力的量化得分；最后综合对合作能力和交流能力得分即可计算出飞行员的合作交流能力总分。
本发明可应用于航空公司选拔飞行员过程中的能力维度筛选以及动态监控飞行员的能力状态，成为可测评飞行员合作交流能力的线上工具，同时为航空公司运行中的机组排班提供决策依据和参考。
尽管已参照优选实施例描述了本发明的方法原理，但本领域的技术人员应理解，上述实施例仅供说明本发明之用，而并非是对本发明的限制，有关技术领域的普通技术人员，在不脱离本发明范围的情况下，做出的各种变化、变型、修改、替换、改进等技术方案，均应属于本发明公开的范畴。
Claims (10)
1.一种飞行员合作交流能力测评方法，其特征在于，包括以下步骤：
步骤1、根据飞行员合作交流能力测评维度，构建飞行员合作能力测评指标和交流能力测评指标；
步骤2、根据飞行员合作能力测评指标，通过设定飞行任务情境，采用人机交互形式在模拟情境中完成答卷测试，对飞行员合作能力进行定量化测评；
步骤3、根据飞行员交流能力测评指标，通过设定飞行任务场景，采用智能语音识别提取飞行任务场景中交流表述中的关键字段，对飞行员交流过程中的交流能力水平进行定量化测评；
步骤4、通过主成分分析确定合作能力测评指标和交流能力测评指标的量化数值及权重值，进而计算得出飞行员合作交流能力总得分。
2.如权利要求1所述的飞行员合作交流能力测评方法，其特征在于，步骤1中，所述合作能力测评指标包含：提出观点并解释观点、修订/完善观点、同意/反对及证据、提问/追问、制定计划、任务分配、任务执行、监督提醒、进度把控、情感支持；所述交流能力测评指标包含：有效率、解释率、流畅率。
3.如权利要求2所述的飞行员合作交流能力测评方法，其特征在于，所述步骤2中，所述答卷测试中的测试答题指向飞行员的合作能力测评指标的其中一个；结合项目反应理论，根据路径节点选择的差异，通过多元计分的方式对飞行员的合作能力进行评分。
4.如权利要求2所述的飞行员合作交流能力测评方法，其特征在于，所述步骤3中，飞行任务场景设定通过测试图片形式呈现，由飞行员按照要求对测试图片进行描述；首先通过语音识别技术将语音信息转换成文字信息，通过设置关键字段标记有效信息和解释信息；其次根据语音信息中的总字数、描述时间、有效信息、解释信息，得到有效率、解释率、流畅率，最后通过权重赋值得到交流能力测评的最终得分。
5.如权利要求4所述的飞行员合作交流能力测评方法，其特征在于，所述步骤4中，选取的前k个主成分使累计方差贡献率达到85％以上；在获得飞行员合作和交流两部分对应量化数值后，通过层次分析法确定合作和交流两部分的权重值，确定飞行员合作交流能力的总分值。
6.一种飞行员合作交流能力测评装置，其特征在于，包括：
构建模块，用于根据飞行员合作交流能力测评维度，构建飞行员合作能力测评指标和交流能力测评指标；
合作能力测评模块，用于根据飞行员合作能力测评指标，通过设定飞行任务情境，采用人机交互形式在模拟情境中完成答卷测试，对飞行员合作能力进行定量化测评；
交流能力测评模块，用于根据飞行员交流能力测评指标，通过设定飞行任务场景，采用智能语音识别提取飞行任务场景中交流表述中的关键字段，对飞行员交流过程中的交流能力水平进行定量化测评；
评分模块，用于通过主成分分析确定合作能力测评指标和交流能力测评指标的量化数值及权重值，进而计算得出飞行员合作交流能力总得分。
7.如权利要求6所述的飞行员合作交流能力测评装置，其特征在于，所述合作能力测评指标包含：提出观点并解释观点、修订/完善观点、同意/反对及证据、提问/追问、制定计划、任务分配、任务执行、监督提醒、进度把控、情感支持；所述交流能力测评指标包含：有效率、解释率、流畅率。
8.如权利要求7所述的飞行员合作交流能力测评装置，其特征在于，所述答卷测试中的测试答题指向飞行员的合作能力测评指标的其中一个；结合项目反应理论，根据路径节点选择的差异，通过多元计分的方式对飞行员的合作能力进行评分。
9.如权利要求8所述的飞行员合作交流能力测评装置，其特征在于，飞行任务场景设定通过测试图片形式呈现，由飞行员按照要求对测试图片进行描述；所述交流能力测评模块包括：
标记单元，用于通过语音识别技术将语音信息转换成文字信息，通过设置关键字段标记有效信息和解释信息；
计算单元，用于根据语音信息中的总字数、描述时间、有效信息、解释信息，得到有效率、解释率、流畅率；
测评单元，用于通过权重赋值得到交流能力测评的最终得分。
10.如权利要求9所述的飞行员合作交流能力测评装置，其特征在于，所述评分模块中选取的前k个主成分使累计方差贡献率达到85％以上；在获得飞行员合作和交流两部分对应量化数值后，通过层次分析法确定合作和交流两部分的权重值，确定飞行员合作交流能力的总分值。
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Cited By (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN114611945A (zh) * | 2022-03-15 | 2022-06-10 | 中国民用航空飞行学院 | 一种基于多维数据的飞行学员胜任力画像方法 |
| CN115458153A (zh) * | 2022-08-29 | 2022-12-09 | 北京津发科技股份有限公司 | 人员情境意识测评与训练方法、系统及存储介质 |
Citations (6)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| EP2833340A1 (en) * | 2013-08-01 | 2015-02-04 | The Provost, Fellows, Foundation Scholars, and The Other Members of Board, of The College of The Holy and Undivided Trinity of Queen Elizabeth | Method and system for measuring communication skills of team members |
| CN110865705A (zh) * | 2019-10-24 | 2020-03-06 | 中国人民解放军军事科学院国防科技创新研究院 | 多模态融合的通讯方法、装置、头戴设备及存储介质 |
| CN111553411A (zh) * | 2020-04-27 | 2020-08-18 | 中国民航大学 | 一种基于多维量化数据的飞行员风险画像方法 |
| CN112380625A (zh) * | 2020-11-20 | 2021-02-19 | 南京航空航天大学 | 适于飞行器机载系统架构设计的aMBSE方法 |
| CN112989604A (zh) * | 2021-03-12 | 2021-06-18 | 北京航空航天大学 | 一种基于贝叶斯网络的致因场景安全性定量评价方法 |
| CN113344423A (zh) * | 2021-06-28 | 2021-09-03 | 北京航空航天大学 | 一种基于机器学习的飞行员场景适用性诊断方法及系统 |
-
2021
- 2021-09-22 CN CN202111106011.4A patent/CN113793047A/zh active Pending
Patent Citations (6)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| EP2833340A1 (en) * | 2013-08-01 | 2015-02-04 | The Provost, Fellows, Foundation Scholars, and The Other Members of Board, of The College of The Holy and Undivided Trinity of Queen Elizabeth | Method and system for measuring communication skills of team members |
| CN110865705A (zh) * | 2019-10-24 | 2020-03-06 | 中国人民解放军军事科学院国防科技创新研究院 | 多模态融合的通讯方法、装置、头戴设备及存储介质 |
| CN111553411A (zh) * | 2020-04-27 | 2020-08-18 | 中国民航大学 | 一种基于多维量化数据的飞行员风险画像方法 |
| CN112380625A (zh) * | 2020-11-20 | 2021-02-19 | 南京航空航天大学 | 适于飞行器机载系统架构设计的aMBSE方法 |
| CN112989604A (zh) * | 2021-03-12 | 2021-06-18 | 北京航空航天大学 | 一种基于贝叶斯网络的致因场景安全性定量评价方法 |
| CN113344423A (zh) * | 2021-06-28 | 2021-09-03 | 北京航空航天大学 | 一种基于机器学习的飞行员场景适用性诊断方法及系统 |
Non-Patent Citations (4)
| Title |
|---|
| 王永刚;刘吉祥;: "民航飞行员非技术技能评价模型的研究", 中国安全生产科学技术, no. 10 * |
| 王秀祎等: "中国20~30 岁群体认知沟通能力测评研究", 中国康复理论与实践, vol. 21, no. 10, pages 1133 - 1136 * |
| 许世红等: "PISA2015协作式问题解决测评技术运用探析", 上海教育科研, vol. 5, no. 3, pages 146 - 149 * |
| 郑孝雍;罗晓利;李明亮;: "民航飞行员非技术技能的特点", 中国民用航空, no. 04 * |
Cited By (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN114611945A (zh) * | 2022-03-15 | 2022-06-10 | 中国民用航空飞行学院 | 一种基于多维数据的飞行学员胜任力画像方法 |
| CN114611945B (zh) * | 2022-03-15 | 2024-02-02 | 中国民用航空飞行学院 | 一种基于多维数据的飞行学员胜任力画像方法 |
| CN115458153A (zh) * | 2022-08-29 | 2022-12-09 | 北京津发科技股份有限公司 | 人员情境意识测评与训练方法、系统及存储介质 |
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