Avaliação do desempenho humano em ambientes virtuais para treinamento profissional de atividades críticas por meio de agrupamento de padrões do erro

Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: 2021
Autor(a) principal: Faria, Alexandre Pereira de, 1972-
Orientador(a): Scheer, Sérgio, 1957-
Banca de defesa: Não Informado pela instituição
Tipo de documento: Tese
Tipo de acesso: Acesso aberto
Idioma: por
Instituição de defesa: Não Informado pela instituição
Programa de Pós-Graduação: Não Informado pela instituição
Departamento: Não Informado pela instituição
País: Não Informado pela instituição
Palavras-chave em Português:
Ambientes virtuais compartilhados
Modelagem - Conhecimentos e aprendizagem
Desempenho
Análise Numérica
Link de acesso: https://hdl.handle.net/1884/74821
Resumo: Orientador: Prof. Sérgio Scheer, Dr.
id UFPR_13a96964fd73da6c0c41db274d9433bf
oai_identifier_str oai:acervodigital.ufpr.br:1884/74821
network_acronym_str UFPR
network_name_str Repositório Institucional da UFPR
repository_id_str
spelling Faria, Alexandre Pereira de, 1972-Geus, Klaus deUniversidade Federal do Paraná. Setor de Tecnologia. Programa de Pós-Graduação em Métodos Numéricos em EngenhariaScheer, Sérgio, 1957-2022-10-24T13:52:41Z2022-10-24T13:52:41Z2021https://hdl.handle.net/1884/74821Orientador: Prof. Sérgio Scheer, Dr.Coorientador: Prof. Klaus de Geus, DrTese (doutorado) - Universidade Federal do Paraná, Setor de Tecnologia, Programa de Pós-Graduação em Métodos Numéricos em Engenharia. Defesa : Curitiba, 27/10/2021Inclui referênciasResumo: Atividades de manutenção em subestações elétricas em linha viva são consideradas de alto risco, pois implicam a atuação sobre um sistema complexo e sujeito a situações inesperadas e perigosas. Neste cenário crítico, as intervenções humanas demandam atenção aos procedimentos de segurança e à prevenção e controle do erro humano. Se por um lado, a necessidade de treinamento é prontamente reconhecida, por outro lado, a realização de treinamentos em uma subestação real pode ser difícil ou, dependendo do cenário de treinamento, até mesmo impossível. Neste caso, treinamentos em ambientes virtuais representam uma alternativa tanto para a formação profissional quanto para os estudos de confiabilidade. Este trabalho tem como objetivo desenvolver um método de avaliação do desempenho de eletricistas profissionais com base na análise dos erros cometidos durante a execução de atividades críticas em um ambiente de treinamento virtual. O desenvolvimento proposto segue uma estrutura de pesquisa adaptada da Design Science Research. A partir da conscientização do problema acerca do erro humano, dois modelos de padrões de dados são propostos, o primeiro, baseado nos padrões de erros extraídos a partir da análise da tarefa e o auxílio de um especialista, o segundo, baseado nos padrões de similaridade, onde o domínio do conhecimento é modelado como um grafo. Os agrupamentos K-means definidos sobre espaços de dados modelados tanto como padrões de erros quanto como padrões de similaridade de grafos são analisados e combinados como agrupamentos consensos. O resultado desta análise mostrou que a medida de similaridade entre grafos baseada na distância Resistência Normalizada gera os melhores grupos e apresenta uma boa granularidade representando uma boa alternativa para a avaliação automática do desempenho dos treinandos em sistemas virtuais. Trabalhos futuros devem investigar como a medida de resistência entre grafos captura desvio mínimos associados a certos tipos de erros permitindo a sua identificação automática.Abstract: Live line maintenance activities in electrical substations are considered high risk since they imply operating in a complex system and are subject to unexpected and dangerous situations. In this critical scenario, human interventions demand attention to safety procedures and the prevention and control of human error. Although the need for training is readily recognized, training in a real substation may be difficult or, depending on the training scenario, even impossible. In this case, training in virtual environments represents an alternative for both professional training and reliability studies. This paper aims to propose a method to assess the performance of professional electricians while performing critical activities by looking for the errors made. The proposed development follows a research framework adapted from Design Science Research. From the human error analysis, two data pattern models are proposed, the first, based on the error patterns extracted from the task analysis and the help of an expert, the second, based on the similarity patterns, where the knowledge domain is modeled as a graph. The clusters K-means defined over data spaces modeled as error patterns and as graph similarities patterns are analyzed and combined as consensus clusters. The results showed that the graph similarity measure based on the Normalized Resistance distance generates the best clustering and exhibits good granularity representing a good alternative for automatic evaluation of trainee performance in virtual systems. Future work should investigate how the inter-graph similarity measure captures minimum deviations to identify specific error types.1 recurso online : PDF.application/pdfAmbientes virtuais compartilhadosModelagem - Conhecimentos e aprendizagemDesempenhoAnálise NuméricaAvaliação do desempenho humano em ambientes virtuais para treinamento profissional de atividades críticas por meio de agrupamento de padrões do erroinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/doctoralThesisporreponame:Repositório Institucional da UFPRinstname:Universidade Federal do Paraná (UFPR)instacron:UFPRinfo:eu-repo/semantics/openAccessORIGINALR - T - ALEXANDRE PEREIRA DE FARIA.pdfapplication/pdf15114149https://acervodigital.ufpr.br/bitstream/1884/74821/1/R%20-%20T%20-%20ALEXANDRE%20PEREIRA%20DE%20FARIA.pdf1b1ea42d0e14e798cdde141aa5002eb2MD51open access1884/748212022-10-24 10:52:41.185open accessoai:acervodigital.ufpr.br:1884/74821Repositório de PublicaçõesPUBhttp://acervodigital.ufpr.br/oai/requestopendoar:3082022-10-24T13:52:41Repositório Institucional da UFPR - Universidade Federal do Paraná (UFPR)false
dc.title.pt_BR.fl_str_mv Avaliação do desempenho humano em ambientes virtuais para treinamento profissional de atividades críticas por meio de agrupamento de padrões do erro
title Avaliação do desempenho humano em ambientes virtuais para treinamento profissional de atividades críticas por meio de agrupamento de padrões do erro
spellingShingle Avaliação do desempenho humano em ambientes virtuais para treinamento profissional de atividades críticas por meio de agrupamento de padrões do erro
Faria, Alexandre Pereira de, 1972-
Ambientes virtuais compartilhados
Modelagem - Conhecimentos e aprendizagem
Desempenho
Análise Numérica
title_short Avaliação do desempenho humano em ambientes virtuais para treinamento profissional de atividades críticas por meio de agrupamento de padrões do erro
title_full Avaliação do desempenho humano em ambientes virtuais para treinamento profissional de atividades críticas por meio de agrupamento de padrões do erro
title_fullStr Avaliação do desempenho humano em ambientes virtuais para treinamento profissional de atividades críticas por meio de agrupamento de padrões do erro
title_full_unstemmed Avaliação do desempenho humano em ambientes virtuais para treinamento profissional de atividades críticas por meio de agrupamento de padrões do erro
title_sort Avaliação do desempenho humano em ambientes virtuais para treinamento profissional de atividades críticas por meio de agrupamento de padrões do erro
author Faria, Alexandre Pereira de, 1972-
author_facet Faria, Alexandre Pereira de, 1972-
author_role author
dc.contributor.other.pt_BR.fl_str_mv Geus, Klaus de
Universidade Federal do Paraná. Setor de Tecnologia. Programa de Pós-Graduação em Métodos Numéricos em Engenharia
dc.contributor.author.fl_str_mv Faria, Alexandre Pereira de, 1972-
dc.contributor.advisor1.fl_str_mv Scheer, Sérgio, 1957-
contributor_str_mv Scheer, Sérgio, 1957-
dc.subject.por.fl_str_mv Ambientes virtuais compartilhados
Modelagem - Conhecimentos e aprendizagem
Desempenho
Análise Numérica
topic Ambientes virtuais compartilhados
Modelagem - Conhecimentos e aprendizagem
Desempenho
Análise Numérica
description Orientador: Prof. Sérgio Scheer, Dr.
publishDate 2021
dc.date.issued.fl_str_mv 2021
dc.date.accessioned.fl_str_mv 2022-10-24T13:52:41Z
dc.date.available.fl_str_mv 2022-10-24T13:52:41Z
dc.type.status.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/publishedVersion
dc.type.driver.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/doctoralThesis
format doctoralThesis
status_str publishedVersion
dc.identifier.uri.fl_str_mv https://hdl.handle.net/1884/74821
url https://hdl.handle.net/1884/74821
dc.language.iso.fl_str_mv por
language por
dc.rights.driver.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/openAccess
eu_rights_str_mv openAccess
dc.format.none.fl_str_mv 1 recurso online : PDF.
application/pdf
dc.source.none.fl_str_mv reponame:Repositório Institucional da UFPR
instname:Universidade Federal do Paraná (UFPR)
instacron:UFPR
instname_str Universidade Federal do Paraná (UFPR)
instacron_str UFPR
institution UFPR
reponame_str Repositório Institucional da UFPR
collection Repositório Institucional da UFPR
bitstream.url.fl_str_mv https://acervodigital.ufpr.br/bitstream/1884/74821/1/R%20-%20T%20-%20ALEXANDRE%20PEREIRA%20DE%20FARIA.pdf
bitstream.checksum.fl_str_mv 1b1ea42d0e14e798cdde141aa5002eb2
bitstream.checksumAlgorithm.fl_str_mv MD5
repository.name.fl_str_mv Repositório Institucional da UFPR - Universidade Federal do Paraná (UFPR)
repository.mail.fl_str_mv
_version_ 1797699501973045248

Registros relacionados