Forbedret simuleringsverktøy

Det er bred enighet om at simuleringer er viktige treningsverktøy, men bruken begrenses av at det er kostbart og tidkrevende å utvikle dem. Dette prosjektet ønsker å forbedre situasjonen.

Simuleringsbasert opplæring og trening i militære og sivile organisasjoner er ofte svært ressurskrevende. Store øvelser, selv om de ofte erklæres som en suksess, er preget av å ikke ha klare læringsmål eller planer for utvikling av ferdigheter, og eksplisitte lærings- og ferdighetsbyggingsprinsipper er sjelden lagt til grunn. 

Simuleringsbasert trening fokuserer gjerne på hvordan konkrete objekter er ment å oppføre seg i bestemte scener. Men det brukes mindre tid på å sørge for at disse scenene bygger ferdigheter på en metodisk måte som reflekterer læringsprinsipper. 

Få observasjoner

Med et lavt antall øvelser er det også få systematiske observasjoner av effektene av trening. For å forbedre denne situasjonen foreslår MixStrEx en arkitektur kalt ExManSim (Exercise Management & Simulation architecture). ExManSim støtter organisatoriske og tekniske oppgaver knyttet til strukturert planlegging, gjennomføring og analyse av simuleringsbaserte treningsøvelser. 

En metode som kalles MSaaS kan tjene som eksempel på dette. MSaaS er en tilnærming som har vokst frem i de senere årene for å forkorte tiden det tar å utvikle simuleringer. Men MSaaS fokuserer utelukkende på tjenester som tilbyr objekter og som beregner samspillet mellom objekter. Et sentralt punkt i ExManSim-arkitekturen er å tilby ferdighetsstimulerende hendelser som tjenester, slik at treningsledere kan komponere simuleringer med tanke på læringseffekter.

Publikasjoner:

  • Stolpe A, Rummelhoff I, Hannay JE. A logic-based event controller for means-end reasoning in simulation environments. SIMULATION. 2023;99(8):831-858.
  • Stolpe A, Hannay JE. Quantifying means-end reasoning skills in simulation-based training: a logic-based approach. SIMULATION. 2022;98(10):933-957.
  • Rouwendal, Dashley Kevin, Audun Stolpe, and Jo Erskine Hannay. “Toward an AI-based external scenario event controller for crisis response simulations.” Proceedings of the International Conference on Information Systems for Crisis Response and Management. International Association for Information Systems for Crisis Response and Management, 2021.
  • Audun Stolpe, & Jo Hannay. (2021). On the Adaptive Delegation and Sequencing of Actions. In Anouck Adrot, Rob Grace, Kathleen Moore, & Christopher W. Zobel (Eds.), ISCRAM 2021 Conference Proceedings – 18th International Conference on Information Systems for Crisis Response and Management (pp. 28–39). Blacksburg, VA (USA): Virginia Tech.
  • Rouwendal van Schijndel, Dashley K., Audun Stolpe, and Jo E. Hannay. “Using block-based programming and sunburst branching to plan and generate crisis training simulations.” HCI International 2020-Posters: 22nd International Conference, HCII 2020, Copenhagen, Denmark, July 19–24, 2020, Proceedings, Part III 22. Springer International Publishing, 2020.
  • van Schijndel, Dashley K. Rouwendal, Jo E. Hannay, and Audun Stolpe. “Simulation Vignette Generation from Answer Set Specifications.” ISCRAM. 2020.
  • Hannay, Jo Erskine, and Yelte Kikke. “Structured crisis training with mixed reality simulations.” ISCRAM. 2019.

Prosjekt: MixStrex – Mixed Reality for Structured Exercises

Partnere: Fynd Reality AS, Gexcon AS, UiO

Periode: 2018 – 2022

Finansiering: Forskningsrådet