王永剛,劉吉祥,2
(1.中國(guó)民航大學(xué) 安全學(xué)部, 天津 300300; 2 .中國(guó)民航大學(xué) 經(jīng)濟(jì)與管理學(xué)院,天津 300300)
安全飛行技能包含技術(shù)技能和非技術(shù)技能。通過研究顯示,相對(duì)于技術(shù)技能,非技術(shù)技能對(duì)飛行安全的影響更大[1]。從近20年的飛行事故中可以發(fā)現(xiàn),三分之二的飛行事故涉及人的失誤[2],這些失誤不是由技術(shù)原因所導(dǎo)致,而是由機(jī)組的溝通、合作和決策等非技術(shù)技能的不足所導(dǎo)致的[3]。2017年,虹橋機(jī)場(chǎng)發(fā)生的飛機(jī)險(xiǎn)相撞事件,正是由于機(jī)長(zhǎng)高超的非技術(shù)技能——正確的判斷,之后果斷起飛,隨即飛機(jī)拉升,才避免了一場(chǎng)災(zāi)難。因此,飛行員非技術(shù)技能的高低對(duì)飛行安全的影響非常大。但是,目前對(duì)于飛行員非技術(shù)技能評(píng)價(jià)的研究較少。歐洲聯(lián)合航空局就非技術(shù)技能訓(xùn)練評(píng)估提出四維模型最具影響力,即合作、領(lǐng)導(dǎo)與管理、情景意識(shí)、決策四維模型[4]。Helmreich等對(duì)民航飛行員人因技能進(jìn)行了調(diào)查與分析,確定了5個(gè)非技術(shù)技能評(píng)價(jià)指標(biāo):團(tuán)隊(duì)管理和機(jī)組交流、情景意識(shí)和決策、自動(dòng)化管理、特殊情況處理、技術(shù)熟練度[5];游旭群根據(jù)開放式問卷調(diào)查和訪談結(jié)果,并在當(dāng)代CRM和TEM 模型以及中國(guó)航空安全文化特征研究的基礎(chǔ)上提出了民航飛行員非技術(shù)技能的評(píng)價(jià)指標(biāo):自動(dòng)化系統(tǒng)認(rèn)識(shí)、情景意識(shí)與決策、領(lǐng)導(dǎo)與管理、人際交流與合作[6];牟海鷹在對(duì)民航飛行員非技術(shù)技能結(jié)構(gòu)分析時(shí),提出了應(yīng)激管理能力。又有學(xué)者研究連續(xù)駕駛時(shí)間和休息時(shí)間對(duì)商業(yè)駕駛者駕駛表現(xiàn)和恢復(fù)的影響時(shí),提出應(yīng)激反應(yīng)能力,并且認(rèn)為其可以通過選擇反應(yīng)時(shí)間來測(cè)量[7]。但是,現(xiàn)有對(duì)于飛行員非技術(shù)技能評(píng)價(jià)模型的研究從指標(biāo)的確定到評(píng)價(jià)方法的選擇上多為定性地判斷飛行員非技術(shù)技能的高低,不能較為準(zhǔn)確地判斷特定飛行員非技術(shù)技能的薄弱環(huán)節(jié)。為了解決這些問題,本文構(gòu)建了飛行員非技術(shù)技能評(píng)價(jià)指標(biāo)體系,運(yùn)用因子分析-灰色關(guān)聯(lián)分析結(jié)合的評(píng)價(jià)方法,定量判斷飛行員非技術(shù)技能的高低,同時(shí)還可以找出飛行員非技術(shù)技能的薄弱環(huán)節(jié),有的放矢地對(duì)飛行員開展針對(duì)性的非技術(shù)技能培訓(xùn),以切實(shí)提高民航飛行員的非技術(shù)技能,降低事故率,提高民航的安全水平。
飛行員的非技術(shù)技能是指駕駛艙里不直接涉及飛機(jī)操作、系統(tǒng)管理、標(biāo)準(zhǔn)操作程序的飛行員的態(tài)度和行為[3]。進(jìn)行飛行員非技術(shù)技能評(píng)價(jià)的基礎(chǔ)是評(píng)價(jià)指標(biāo)的確定。據(jù)引言敘述,歐洲聯(lián)合航空局、Helmreich和游旭群共同提出機(jī)組交流與合作、領(lǐng)導(dǎo)與管理、情景意識(shí)與決策可以作為飛行員非技術(shù)技能的評(píng)價(jià)指標(biāo);牟海鷹與另一位國(guó)內(nèi)學(xué)者共同提出應(yīng)激能力應(yīng)作為飛行員非技術(shù)技能的評(píng)價(jià)指標(biāo)[3,7];Helmreich提出的特殊情況處理屬于應(yīng)激能力的范疇;Helmreich認(rèn)為自動(dòng)化管理是評(píng)價(jià)飛行員非技術(shù)技能的指標(biāo);而游旭群在后續(xù)的研究中則認(rèn)為自動(dòng)化系統(tǒng)認(rèn)識(shí)可以更準(zhǔn)確的評(píng)價(jià)飛行員的非技術(shù)技能[6]。
本文綜合歐洲聯(lián)合航空局、Helmreich、國(guó)內(nèi)學(xué)者的評(píng)價(jià)指標(biāo),確定機(jī)組交流與合作、自動(dòng)化系統(tǒng)認(rèn)識(shí)、情境意識(shí)與決策、領(lǐng)導(dǎo)與管理、應(yīng)激能力作為飛行員非技術(shù)技能的評(píng)價(jià)指標(biāo)。機(jī)組交流與合作可通過團(tuán)隊(duì)意識(shí)、職權(quán)梯度來衡量;自動(dòng)化系統(tǒng)意識(shí)可通過系統(tǒng)知識(shí)、程序操作、自動(dòng)化管理來衡量;領(lǐng)導(dǎo)與管理能力可通過負(fù)荷管理、領(lǐng)導(dǎo)方式來衡量;情景意識(shí)與決策能力可通過問題診斷、警覺意識(shí)、風(fēng)險(xiǎn)知覺、反饋調(diào)整、注意力、速度知覺和深度知覺來衡量[6-7];應(yīng)激能力可以通過選擇反應(yīng)時(shí)間來衡量[7]。綜合以上分析,民航飛行員非技術(shù)技能指標(biāo)體系如圖1。
圖1 民航飛行員非技術(shù)技能指標(biāo)體系Fig.1 Index system of the civil aviation pilots non-technical skills
為了驗(yàn)證指標(biāo)體系的可信度,向有經(jīng)驗(yàn)的飛行員、飛行教員發(fā)放調(diào)查問卷,總共發(fā)放問卷125份,收回問卷115份,剔除作廢問卷5份,可用問卷總數(shù)為110份。問卷回收率為88%,大于70%,說明此次問卷調(diào)查是可行的。
1.2.1信度
經(jīng)過SPSS運(yùn)算,其可靠性統(tǒng)計(jì)如表1,克隆巴赫系數(shù)大于0.7。因此,評(píng)價(jià)指標(biāo)體系信度滿足要求[8]。
表1 可靠性統(tǒng)計(jì)
1.2.2效度
經(jīng)過SPSS運(yùn)算:巴特利特球形檢驗(yàn)和KMO通過了驗(yàn)證,如表2,說明此模型做因子分析可行。
表2 KMO和巴特利特檢驗(yàn)
總方差解釋中,提取了卡方值大于1的5項(xiàng)主成分,并且5項(xiàng)主成分的累積方差百分比達(dá)到75.348%,符合要求。旋轉(zhuǎn)后的成分矩陣如表3所示,每一項(xiàng)指標(biāo)僅僅在某一個(gè)主成分上的載荷大于0.6,因此,評(píng)價(jià)指標(biāo)體系的效度滿足要求。
表3 旋轉(zhuǎn)后的成分矩陣
本文運(yùn)用灰色關(guān)聯(lián)分析與因子分析相結(jié)合的方法來建立評(píng)價(jià)模型。灰色關(guān)聯(lián)分析法是一種多因素統(tǒng)計(jì)分析方法[9],彌補(bǔ)了用數(shù)理統(tǒng)計(jì)方法作為系統(tǒng)分析所出現(xiàn)的弊端,計(jì)算工作量小,應(yīng)用比較方便,對(duì)樣本量的多少要求較低[10]。研究飛行員非技術(shù)技能指標(biāo)體系中部分指標(biāo)的測(cè)量條件比較苛刻,如負(fù)荷管理。這導(dǎo)致測(cè)量的數(shù)據(jù)信息不完整,無規(guī)律,灰色關(guān)聯(lián)分析法對(duì)此較為適合。因子分析——灰色關(guān)聯(lián)分析結(jié)合的方法相對(duì)于單一的灰色關(guān)聯(lián)分析方法包含了將維的原理,保留了原始變量提供的大部分信息,消除數(shù)據(jù)重疊的冗余信息??梢悦枋鲭[藏的,不宜直接測(cè)量的,更基本的隱性變量,從而降低誤判的可能[11-12]。(注:本研究調(diào)研的對(duì)象為有經(jīng)驗(yàn)的飛行員及飛行教員,符合要求的調(diào)研人群相對(duì)較少,總共發(fā)放問卷125份,收回有效問卷110份,樣本量較少)。
灰色關(guān)聯(lián)分析評(píng)價(jià)模型[13]如下:
以行業(yè)內(nèi)理想飛行員的非技術(shù)技能各指標(biāo)值作為參考數(shù)列X0的各實(shí)體Xot,被評(píng)價(jià)飛行員的各指標(biāo)值作為比較數(shù)列Xi的各實(shí)體Sit,求關(guān)聯(lián)度ri,關(guān)聯(lián)度越大,說明被評(píng)飛行員的非技術(shù)技能與理想飛行員的非技術(shù)技能越接近,其非技術(shù)技能越強(qiáng),反之,則非技術(shù)技能越弱。
飛行員的序號(hào)為i,i=1,2,…,m;t為第t個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo)的序號(hào),t=1,2,…,n;Dit為第i個(gè)飛行員的第t個(gè)指標(biāo)的評(píng)價(jià)值。指標(biāo)分為定性指標(biāo)、定量指標(biāo)。對(duì)于定性指標(biāo)的評(píng)價(jià),由專家打分(1~5)進(jìn)行;對(duì)于定量指標(biāo)的評(píng)價(jià),由儀器測(cè)量(速度知覺測(cè)試儀,深度知覺測(cè)試儀,注意力分配測(cè)試儀器,反應(yīng)時(shí)間測(cè)試儀)得到,均取絕對(duì)值。
取每個(gè)指標(biāo)的最佳值的D0t參考書列D0的實(shí)體,于是有參考數(shù)列:
D0=(d01,d02,…,d0n),式中:d0t=optimum(dit),i=1,2,…,m;t=1,2,…,n。
對(duì)一個(gè)由m個(gè)飛行員,n個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo)的系統(tǒng),有下列矩陣:
(1)
規(guī)范化處理公式如下:
(2)
進(jìn)行規(guī)范化處理之后,得:
(3)
把規(guī)范化后的數(shù)列Y0=(Y01,Y02,…,Y0n)作為參考數(shù)列,Yi=(Yi1,Yi2,…,Yin)(i=1,2,…,m) 作為比較數(shù)列,有此公式可得關(guān)聯(lián)系數(shù):
(4)
式中:i=1,2,…,m;t=1,2,…,n;p是分辨系數(shù),0
進(jìn)而關(guān)聯(lián)系數(shù)矩陣如下:
(5)
R=(ri)1x m= (r1,r2,…,rm)=WET
(6)
1)二級(jí)指標(biāo)權(quán)重的確定
據(jù)1.2因子分析,得到成分得分系數(shù)矩陣,可根據(jù)以下公式計(jì)算二級(jí)指標(biāo)的權(quán)重:
βj=A1F1+A2F2+A3F3+A4F4(Ai表示第i個(gè)主因子對(duì)第j個(gè)二級(jí)指標(biāo)的得分系數(shù),取其絕對(duì)值計(jì)算,F(xiàn)i為5個(gè)主因子的貢獻(xiàn)率),再由下式計(jì)算二級(jí)指標(biāo)的權(quán)重。
(7)
2)一級(jí)指標(biāo)權(quán)重的確定
(8)
最終關(guān)聯(lián)度的計(jì)算方法如下:
1)將第二級(jí)各指標(biāo)的關(guān)聯(lián)系數(shù)進(jìn)行合成,分別得到他們所屬的第一級(jí)各指標(biāo)的關(guān)聯(lián)度。Rk=Wj×EjT,(Rk為第k個(gè)一級(jí)指標(biāo)的關(guān)聯(lián)度,Wj為第k個(gè)一級(jí)指標(biāo)下第j個(gè)二級(jí)指標(biāo)的權(quán)重,Ej為第k個(gè)一級(jí)指標(biāo)下二級(jí)指標(biāo)的關(guān)聯(lián)系數(shù)矩陣)。
以天津某航空公司飛行大隊(duì)為例,依據(jù)上述評(píng)價(jià)模型,隨機(jī)抽取5名不同背景的飛行員(編號(hào)1~5)。向?qū)<抑v解飛行員非技術(shù)技能指標(biāo)體系中的每一個(gè)指標(biāo),并邀請(qǐng)10名專家對(duì)5 名飛行員打分。
1)選擇參考數(shù)列以及確定各個(gè)飛行員的評(píng)價(jià)值矩陣(經(jīng)規(guī)范化處理后)
參考數(shù)列:D0=(5,5,5,5,0,0,1,0,5,5…),參考數(shù)列規(guī)范化后:Y0=(1,1,1,1,0,0,0.2,0,1,1,1…)。專家打分規(guī)范化處理之后的評(píng)價(jià)值如表4。
表4 指標(biāo)規(guī)范化處理之后的評(píng)價(jià)值
2)計(jì)算關(guān)聯(lián)系數(shù)
把規(guī)范化后的數(shù)列Y0作為參考數(shù)列,Yi作為比較數(shù)列,利用公式計(jì)算關(guān)聯(lián)系數(shù),得到每名飛行員各個(gè)指標(biāo)的關(guān)聯(lián)系數(shù),如表5。
3)基于因子分析法的指標(biāo)權(quán)重的確定
由2.5的論述,權(quán)重計(jì)算結(jié)果如表6所示。
表5 關(guān)聯(lián)系數(shù)
表6 權(quán)重計(jì)算結(jié)果
4)評(píng)價(jià)系統(tǒng)的最終關(guān)聯(lián)度如表7所示。
表7 評(píng)價(jià)系統(tǒng)的最終關(guān)聯(lián)度
5)飛行員一級(jí)指標(biāo)關(guān)聯(lián)度加權(quán)值如表8所示。
表8 飛行員一級(jí)指標(biāo)關(guān)聯(lián)度加權(quán)值
6)結(jié)果分析
由廣義權(quán)距離計(jì)算理論可知[15],比較序列距離參考序列越近,關(guān)聯(lián)度越大。因此,飛行員的最終關(guān)聯(lián)度越大,其非技術(shù)技能與理想飛行員的差距越小,該飛行員的非技術(shù)技能越高,否則越低。據(jù)以上分析,5名飛行員非技術(shù)技能的關(guān)聯(lián)度排序?yàn)椋篟2>R3>R1>R5>R4。因此編號(hào)為2的飛行員非技術(shù)技能最強(qiáng),編號(hào)為4的飛行員非技術(shù)技能最弱。
根據(jù)上述分析,某一個(gè)指標(biāo)的關(guān)聯(lián)系數(shù)越小,說明飛行員在此能力指標(biāo)上與理想飛行員的差距越大,相應(yīng)能力就越弱。據(jù)此,可識(shí)別飛行員非技術(shù)技能的薄弱環(huán)節(jié)。但是一級(jí)指標(biāo)的關(guān)聯(lián)度大小受二級(jí)指標(biāo)權(quán)重的影響,由此,一級(jí)指標(biāo)關(guān)聯(lián)度加權(quán)值能反應(yīng)飛行員非技術(shù)技能的薄弱環(huán)節(jié)。編號(hào)為1的飛行員,指標(biāo)4的關(guān)聯(lián)度加權(quán)值明顯小于其他3個(gè),說明此飛行員的領(lǐng)導(dǎo)與管理能力比較薄弱。同理,編號(hào)為2,3的飛行員,其非技術(shù)技能的薄弱環(huán)節(jié)為應(yīng)激能力。編號(hào)為4的飛行員,其非技術(shù)技能的薄弱環(huán)節(jié)為領(lǐng)導(dǎo)與管理能力,編號(hào)為5的飛行員,其非技術(shù)技能的薄弱環(huán)節(jié)為自動(dòng)化系統(tǒng)認(rèn)識(shí)。
1)本文從飛行員的機(jī)組交流與合作、自動(dòng)化系統(tǒng)意識(shí)、情境意識(shí)與決策、領(lǐng)導(dǎo)與管理、應(yīng)激能力五個(gè)方面構(gòu)建了飛行員非技術(shù)技能評(píng)價(jià)指標(biāo)體系。運(yùn)用因子分析-灰色關(guān)聯(lián)分析的方法對(duì)某航空公司來自于不同背景的5 名飛行員進(jìn)行非技術(shù)技能的評(píng)價(jià),定量的判定了5名飛行員非技術(shù)技能的高低。客觀反映了飛行員的非技術(shù)技能。為航空公司進(jìn)行績(jī)效考核提供數(shù)據(jù)支持和科學(xué)依據(jù)。
2)飛行員非技術(shù)技能一級(jí)評(píng)價(jià)指標(biāo)關(guān)聯(lián)度的加權(quán)值能判定飛行員非技術(shù)技能的薄弱環(huán)節(jié),為航空公司進(jìn)行飛行員后期的非技術(shù)技能的培訓(xùn)提供有針對(duì)性的數(shù)據(jù)支持。
[1]李永娟. 組織錯(cuò)誤的表現(xiàn)與類型—核電與民航的研究[D]. 北京:中國(guó)科學(xué)院心理研究所,2002.
[2]羅曉利. 飛行中人的因素[M]. 成都:西南交通大學(xué)出版社,2002.
[3]牟海鷹, 張宏偉. 民航飛行員非技術(shù)技能結(jié)構(gòu)分析[J]. 心理與行為研究, 2016, 14(2):241-246.
MOU Haiying, ZHANG Hongwei. Structural analysis of non-technical skills of Civil aviation pilots[J]. Psychological And Behavioral Research , 2016, 14(2):241-246.
[4]Avermaete , J. A. G. , Kruijsen .The evaluation of non-technical skills of multi-pilot aircrew in relation to the JAR-FCL requirements[Z].1998.
[5]Helmreich , R. L. , Butler , R. , et al. The NASA/University of Texas/Federal Aviation Administration Line/LOS Checklist: A behavioral-based checklist for CRM skills assessment[Z].1997.
[6]游旭群,姬鳴. 航線駕駛安全行為多維評(píng)價(jià)量表的構(gòu)建[J]. 心理學(xué)報(bào),2009,41(12):1237-1251.
YOU Xuqun, JI Min. Construc -tion of multidimensional assessment scale for airline driving safety behavior [J]. Acta Psychologic a Sinica , 2009, 41 (12): 1237 -1251.
[7]Lianzhen Wang , Yulong Pei.The impact of continuous driving time and rest time on commercial drivers' driving performance and recovery[J]. Journal of Safety Research ,2014,(50):11-15.
[8]盧紋岱. SPSS for Windows統(tǒng)計(jì)分析.第3版[M]. 北京:電子工業(yè)出版社, 2006.
[9]譚學(xué)瑞, 鄧聚龍. 灰色關(guān)聯(lián)分析;多因素統(tǒng)計(jì)分析新方法[J]. 統(tǒng)計(jì)研究, 1995, 12(3):46-48.
TAN Xuerui, DENG Julong. A new method of statistical analysis based on Grey Relational Analysis [J]. Statistical Research,1995, 12(3):46-48.
[10]徐濤龍. 基于灰色關(guān)聯(lián)分析的LNG接收終端人因事故辨識(shí)方法[J]. 中國(guó)安全生產(chǎn)科學(xué)技術(shù), 2011, 7(9):97-101.
XU Taolong. Identification method of human accident due to LNG receiver terminal based on Grey Relational Analysis [J]. Journal of Safety Science and Technology , 2011, 7(9):97-101.
[11]呂伏, 梁冰. 基于因子分析的開采層瓦斯抽采方法選擇[J]. 中國(guó)安全生產(chǎn)科學(xué)技術(shù),2014, 10(7):26-31.
LYU Fu, LIANG Bing. Selection of gas extraction method in mining layer based on factor analysis [J]. Journal of Safety Science and Technology , 2014, 10(7): 26-31.
[12]廖為鯤. 基于因子分析法的城市經(jīng)濟(jì)發(fā)展評(píng)價(jià)[J]. 統(tǒng)計(jì)與決策, 2005, 12(24):52-54.
LIAO Weikun. Evaluation of urban economic development based on factor analysis [J]. Statistics & Decision , 2005, 12 (24):52-54.
[13]杜棟, 龐慶華, 吳炎. 現(xiàn)代綜合評(píng)價(jià)方法與案例精選[M]. 北京:清華大學(xué)出版社, 2015.
[14]田水承, 薛明月, 李廣利, 等. 基于因子分析法的礦工不安全行為影響因素權(quán)重確定[J].礦業(yè)安全與環(huán)保, 2013,40(5): 113-123.
TIAN Shuicheng, XUE Mingyue, LI Guangli,et al. Weight determination of influencing factors of miners' unsafe behavior based on factor analysis [J]. Mining Safety & Environmental Protection , 2013,40(5): 113-123.
[15]陳勇剛, 楊曉強(qiáng). 基于模糊灰色關(guān)聯(lián)的航空公司機(jī)隊(duì)可靠性指標(biāo)的優(yōu)選[J].中國(guó)安全生產(chǎn)科學(xué)技術(shù), 2010, 6(3):101-105.
CHEN Yonggang, YANG Xiaoqiang. Optimization of airline fleet reliability index based on fuzzy grey relation [J]. Journal of Safety Science and Technology , 2010, 6(3):101-105.