Проблема, которую решает проект:

Отсутствие практики. Традиционное обучение часто ограничивается теорией и изучением материала «на бумаге», учитывая сложную специфику ДОПОГ, такой подход резко снижает качество обучения и повышает нагрузку на слушателей, в настоящее время альтернативы нет. Помимо сложности в обучении, у учащихся нет возможности, во время обучения, отработать и закрепить на практике такие ключевые навыки, как:

• физическая маркировка транспортных средств знаками опасности (их особенности, расположение, способы крепления);
• выявление ошибок в сопроводительных документах (в процессе обучения практически не применяются такие способы обучения, а только обозначается что должно быть в таких документах);
• подбор и размещение необходимого снаряжения и средств индивидуальной защиты (в зависимости от груза и ТС, огнетушители, СИЗ и другое оборудование подбирается индивидуально).

Высокая цена ошибки. Несоблюдение требование норм законодательства при перевозке опасных грузов (неправильная маркировка, нарушение в заполнении транспортных документах, отсутствие обязательного оборудования) может привести к лишению водителя водительского удостоверения, компанию к большим штрафам до 500 тыс. рублей, а, в случае нештатной ситуации, и к техногенной и экологической катастрофе.

Неадаптивность и недостаточная глубина обучения. Период обучения имеет ряд ограничений, минимальный срок обучения диктуется требованиями законодательства, максимальный срок неограничен, но накладывает определенные издержки на учебные центры, которые стремятся обучить с минимально допустимые сроки. Учитывая сложность обучения и специфику ДОПОГ, в такие сроки достаточно сложно качественно обучить слушателей и требует больших усилий от преподавателя и дает большую нагрузку на обучающихся.

Предлагаемое решение, позволяет за счет визуализации и нестандартных сценариев, использования искусственного интеллекта и проработки «пробелов» и генерации заданий на их устранение, улучшить понимание материала и повысить качество обучения, увеличить вероятность успешного прохождения аттестации в контролирующих органах, снизить риск получения штрафных санкций и повысить безопасность при перевозке опасных грузов.

Сложность контроля качества подготовки. Преподавателям зачастую сложно определить по результатам теста усвоение материала обещающимся. Это связано с тем, что в виду ограниченности времени у преподавателя не всегда есть возможность «в моменте» продиагностировать понимание материала у слушателя. Часть обучающихся просто «зазубривает» тесты и не понимает сущности материала.

Статичный и не всегда адаптированный материал для подготовки. Отсутствие визуализации и обучение только по тексту может негативно сказаться на восприятии материала, связанного с маркировкой, т.к. не всегда понятно, как слушатель это воспринял и визуализировал в голове. Помимо этого, статичные задания, без корректировки, ориентированные на «слабые места» не могут закрыть «пробелов» в понимании и усвоении материалов.

Решением является 3D визуализация процесса нанесения маркировочных знаков опасности на ТС и груз, а также, анализ «проблемных мест» и генерация заданий с применением ИИ акцентированных на этих «пробелах», что повышает усвояемость и скорость устранения недопонимания.

Целевая аудитория:

Организации, перевозящие опасный груз автомобильным транспортом.

Учебные центры, обучающие консультантов и водителей безопасной перевозки опасных грузов (ДОПОГ).

Опишите Ваш продукт / решение:

Создание безопасной и контролируемой виртуальной модели реального процесса маркировки опасного груза, для закрепления знаний слушателя, с целью повышения безопасности при такой перевозки и снижения финансовых издержек в виде штрафов.

Генерация задач, приближенных к реальным условиям любого уровня сложности – от простой маркировки ТС до маркировки грузов повышенной опасности.

Обеспечения оперативной обратной связи по выполненному заданию с указанием на ошибки и ссылками на нормативные документы (ДОПОГ, КоАП)

Предоставление инструментов для автоматического анализа результатов выполненных упражнений и генерации заданий адаптивного обучения, направленных на устранение выявленных «пробелов», путем генерации новых уникальных заданий на основе автоматически-выявленного пробела в знаниях. Что позволит подстраивать модель подготовки под нужды организации, слушателя, учебного центра и уровень каждого обучающегося.

На страницу проекта