ОЦЕНКА ПРОФЕССИОНАЛЬНОЙ ПОДГОТОВЛЕННОСТИ ОПЕРАТОРОВ ДОСМОТРОВОЙ ТЕХНИКИ С ПРИМЕНЕНИЕМ ДВУХПАРАМЕТРИЧЕСКОЙ МОДЕЛИ А. БИРНБАУМА

В статье обосновывается необходимость совершенствования оценки профессиональной подготовленности операторов досмотровой техники. Широкое распространение при подготовке и оценке качества ее результатов операторов получили автоматизированные обучающие системы. Основным преимуществом применения подобных систем являются возможность приспособления к индивидуальным потребностям оператора путем изменения уровня сложности учебного материала. Эффективность применения данных систем подтверждается на основании зарубежных исследований. Для оценки результатов деятельности операторов также применяется технология проецирования опасных предметов. Анализ существующих подходов к оценке эффективности деятельности операторов показал, что они не в полной мере учитывают влияние факторов сложности рентгеновских изображений, на результаты контроля деятельности операторов. Представлены результаты апробации двухпараметрической модели А. Бирнбаума, которая служит для оценки профессиональной подготовленности операторов досмотровой техники посредством тестового контроля. В соответствии с рекомендациями Международной организации гражданской авиации был сформирован банк тестовых рентгеновских изображений, включающий в качестве четыре блока опасных предметов. Согласно модели вероятность обнаружения запрещенных предметов операторами рассматривается как функция от таких параметров, как разности уровня подготовки и уровня сложности изображений, а также меры структурированности знаний. Представлено решение задачи поиска значений параметров модели А. Бирнбаума методом наибольшего правдоподобия. В рамках модели были построены и исследованы характеристические функции уровня подготовленности испытуемых, описывающих их способности по интерпретации рентгеновских изображений различной трудности. Предложен и апробирован критерий оценки уровня подготовленности операторов. Критерий позволяет учитывать не только средний уровень подготовленности оператора, но и возможную его дисперсию. Предложенный критерий может применяться при отборе и сертификации операторов в случае установления к ним требования почти безусловного решения задачи поиска запрещенных предметов.

1. Schwaninger A., Hardmeier D., Hofer F. Measuring visual abilities and visual knowledge of aviation security screeners // IEEE International Carnahan Conference on Security Technology Proceedings. 2004. Pp. 258–264.

2. Schwaninger A., Bolfing A., Michel S. A statistical approach for image difficulty estimation in x-ray screening using image measurements // IEEE International Carnahan Conference on Security Technology Proceedings. 2009. Vol. 43. Pp. 303–308.

3. Zhang N., Zhu J. A study of x-ray machine image local semantic features extraction model based on bag-of-words for airport security // International journal on smart sensing and intelligent systems. 2015. Vol. 38(1). Pp. 45–64.

4. Schwaninger A. Increasing efficiency in airport security screening // Safety and Security Engineering. 2005. Vol. 82. Pp. 405–416.

5. Hofer F., Schwaninger A. Using threat image projection data for assessing individual screener performance // Safety and Security Engineering. 2005. Vol. 82. Pp. 417–426.

6. Michel S. Increasing x-ray image interpretation competency of cargo security screeners / M. Mendes, J.C. de Ruiter, C.M. GerKoomen, A. Schwaninger // International journal of industrial ergonomics. 2014. Vol. 44. Pp. 551–560.

7. Hofer F., Schwaninger A. Reliable and valid measures of threat detection performance in X-ray screening // IEEE International Carnahan Conference on Security Technology Proceedings. 2004. Vol. 38. Pp. 303–308.

8. Волков Ал.К., Айдаркин Д.В., Волков Ан.К. Применение двухпараметрической модели IRT для оценки вероятностных характеристик обнаружения запрещенных предметов операторами досмотровой техники // Научный Вестник МГТУ ГА. 2017. Т. 20(3). С. 100–109.

9. Baker F.B. The Basic of Item Response Theory. ERIC, 2001. 172 p.

10. Нейман Ю.М., Хлебников В.А. Введение в теорию моделирования и параметризации педагогических тестов. М.: Прометей, 2000. 168 с.

11. Челышкова М.Б. Теория и практика конструирования педагогических тестов: учебное пособие. М.: Логос, 2002. 432 с.

12. Айдаркин Д.В., Косачевский С.Г. Разработка алгоритма адаптивного тестирования для автоматических обучающих систем профессиональной подготовки летного состава // Научный Вестник МГТУ ГА. 2008. № 125. С. 167–172.