基于场景的地铁司机培训模式研究

魏立源 郭桂林 黄 桥 王香波 梁 雨

（成都地铁运营有限公司 四川·成都 610000）

0 引言

成都地铁已全面迈入网络化运营时代，地铁司机岗位作为地铁运营的关键岗位之一，员工业务水平高低直接体现在运营总体服务质量上。2020年成都地铁车辆平均正线故障率为5.11次/百万车公里，为提升地铁司机故障处置能力，保证服务质量，公司于2016年建立了地铁司机核心技能验收机制，并成立专项攻关小组，长期跟踪地铁司机核心技能培训、验收情况。故障处置涉及场景复杂多变且地铁司机实际工作中均是单司机值乘，这就要求地铁司机具备扎实的业务技能[1]。本文深入剖析了当前地铁司机培训工作中存在的问题，将场景化培训模式应用于地铁司机培训中，从培训内容场景化构建、场景化培训过程实施两方面进行了阐述，并以成都地铁某线为例，经过4个月的应用，地铁司机故障处置合格率有了一定提高，验证了场景化培训模式在地铁司机岗位培训中的有效性。

1 培训现状分析

1.1 理论培训与实际有差别

目前，地铁司机岗位故障处置方面的培训通常是提前告知学员故障类型，然后，再教授学员该故障的现象，这种先给出结果，再去找原因的培训思路，与地铁司机实际工作的情景不一致，也不符合“发现问题→分析查找原因→得出结果”的客观规律。培训资料也是按照在已知故障类型的情况下，再给出故障判断条件的方式进行编写，这种倒叙式描述会造成培训师和学员忽视对故障判断能力的培养。

同时，故障培训资料对故障判断条件的描述，一般都不考虑对驾驶环境、步骤的描述，使学员难以掌握当前驾驶状态下的故障信息，并做出正确的判断，进而执行正确的处置程序。

1.2 实操培训资源受限

地铁司机实操培训高度依赖于培训设备，而培训设备不足，严重影响培训计划实施。通勤车、库内车和模拟驾驶系统是最常见的实操培训设备，但通勤车只能对极少部分地铁司机进行培训；库内培训用车需求逐渐增大，造成了培训用车和正线“抢车”的现象；模拟驾驶系统更侧向于训练地铁司机的驾驶技能，对非正常情况下行车的模拟训练功能模块不完善，并且后期维护更新滞后，一方面无法完全真实还原生产场景，另一方面受场地限制，无法满足大量学员的培训。正线培训的限制，库内培训用车不足，模拟驾驶系统设备老旧，这些都严重影响了员工培训，拖累培训进度。

1.3 对故障现象重视程度不够[2]

为提高地铁司机故障处置能力，提升故障处置效率，分析电客车历史故障数据，选取发生频次较高、影响较大的故障作为地铁司机必须掌握的核心技能，并建立了核心技能验收机制，但核心技能验收侧重于地铁司机对操作能力的考评，即对已知故障的处置能力评估，忽视了培养地铁司机获取场景因素、行车信息的能力，导致故障处置前期对故障类型判断错误。以成都地铁某线为例，分析2020年地铁司机正线故障处置情况可知：地铁司机故障处置问题率为36.48%，而在故障处置存在问题的事件中近三成是因为地铁司机故障类型判断错误导致故障处置失败或造成严重影响。

1.4 对关键技能检验机制不完善

地铁司机关键技能模型如图1所示，标准化作业方面建立了监督检查机制，量化各级管理人员检查指标，可以有效检验地铁司机标准化作业执行情况；故障处置方面建立了核心技能验收机制，通过班组级、车间级、公司级三级培训、验收体系，检验地铁司机故障处置能力；应急处置方面主要是通过理论考试来检验地铁司机掌握情况，但仅仅理论考试不能完全检验地铁司机应急处置掌握情况，缺乏有效的检验机制。

图1：地铁司机关键技能模型

2 场景化培训优势

场景化培训是通过真实地还原地铁司机在现实工作中所面临的情景[3]，以此来构建教学内容，促进地铁司机沉浸在应用场景中学习，其本质是以地铁司机为中心、以需求为导向、以学习内容为目标、以情境知识（实践能力）为主要内容、以情景模拟为主要方法的培训模式。

2.1 学习速度更快

场景是基于空间的综合视角，人与人、人与事、人与物都处于变换的场景中。就地铁司机岗位而言，实际工作中面临各种各样的场景，而不同场景需要地铁司机执行不同的操作程序，场景化培训以图片、视频、人机交互、角色扮演等方式直观呈现，提升培训代入感，增强学员的参与和体验感悟，不自觉的沉浸在培训中，使学员快速有效的学习[4-5]。

2.2 培训目的性更强

场景化培训是以实际应用为背景，从地铁司机的角度出发，将培训内容与实际业务有机结合，通过模拟场景搭建，真实还原地铁司机实际工作中的场景，在场景的展现过程中，直观展示参训学员运用所学知识解决实际问题的能力，从而达到进行针对性指导、培训服务实战的目的。

2.3 培训效果转换率更高

通常情况下“理论知识—实作技能—实际问题解决能力”会逐级减弱，导致培训效果打折扣。场景化培训是在模拟实际场景的基础上对地铁司机开展培训，培训内容与实际工作场景一致，在日常培训过程中，在地铁司机脑海中构建各种场景的处理方法及技巧，通过反复训练、持续巩固，当地铁司机在值乘过程中遇到突发情况时，能够快速检索突发事件类别、执行对应处置程序，加快了地铁司机“学以致用”的效率。

2.4 接受程度更高

场景化培训是将知识点进行分割、细化，并运用在具体的场景中，化整为零，更有利于学员掌握吸收，并利用碎片化时间进行学习。以当前的驾驶环境和设备呈现出来的异常情况为切入点，学员综合考虑场景因素和异常情况来判断故障类型，进一步补强了地铁司机对故障的判断能力，同时，由于场景化培训更具互动性、挑战性，能够满足学员的成就感，激发学员自主学习能动性，促进学员更好的接受各项业务培训。

3 场景化培训体系搭建[6-10]

场景化培训是为了解决地铁司机故障处置和应急处置（以下统称：故障处置）“学与用”的问题，其兼顾对故障现象判断、处置能力的培养，遵循“基础理论培训→场景化理论培训→模拟场景培训→实作培训”原则，渐进式的开展员工培训，其框架如图2所示。

图2：场景化培训体系

3.1 培训内容的场景化重构

在实际工作中，相同问题在不同场景下可能有不同的处理方法，当地铁司机在值乘过程中遇到列车故障，可能会出现不能快速、准确的判断出故障类别或不知道在当前场景下该如何处置的情况。因此，在培训过程中，需要综合考虑地铁司机的驾驶环境因素，培养地铁司机在特定场景下解决问题的能力，有针对性的进行培训。

培训内容的场景化重构从不同场景切入，结合地铁司机实际工作情景及操作差异性来构建场景化培训内容，主要包括两个方面：一是故障现象场景化开发，细化各类故障的现象，以图像方式更加形象的呈现，其目的是使地铁司机能够正确判断在某一场景下列车“灯、屏、表、开关/按钮”状态是否正常，从而判断出故障类别，将各种场景下的故障现象纳入日常培训中，经过长期积累，在脑海中形成现象图库，促进提升地铁司机故障判断准确性及效率；二是场景化理论/视频教材开发，将概括性的、与地铁司机岗位有直接关联的各类制度、要求进行重构，以地铁司机为第一视角，重点描述操作步骤、设备呈现状态，提升培训资料的可理解性，例如，在故障判断条件描述中融合故障现象（设备本身呈现的状态）和场景因素（驾驶环境、操作步骤等），其目的是在判断出故障类别后，地铁司机能够正确调用并执行处置程序，从而解决当前故障。

培训内容场景化重构后，地铁司机通过反复训练，获取了场景化知识，场景化知识是指在特定场景下某一故障的解决方案（包括场景识别、故障判断、处置程序、和外界的沟通联控等）。在场景化培训过程中，不断积累场景化知识，并对其运用，训与练相结合，保证了培训的实战效果。

3.2 培训过程的场景化再造

根据不同的培训需求，搭建具有特定环境、特定问题的场景，实现地铁司机培训的场景化。培训过程的场景化再造主要涉及两个方面的转变：一是从培训输出端转变培训模式、培训思维，以特定场景带入，不仅仅关注学员具体操作层面的技能，还重视学员对场景感知、故障判断的能力；二是从学员接收端转变学习方式，将场景识别与故障处置有机结合，全面提升自身综合技能。

场景化培训关键在于场景的营造，结合地铁司机在值乘过程中碰到的问题、处置技能、时间、地点、涉及的人员（行车调度、站务人员、列车巡查员、乘客）等要素，搭建地铁司机培训场景来模拟真实的工作情况。场景化培训实施流程如图4所示。

图3：培训资源场景化重构逻辑

图4：场景化培训实施流程图

在场景化培训模式下，培训师以特定场景为入口，为学员理清“灯、屏、表”正常显示状态，结合特定故障类型，针对性的在当前场景、故障情况下“灯、屏、表”显示的状态进行讲解，引导学员去分析，从而判断出故障类别；学员首先根据当前的场景及“灯、屏、表”状态来进行故障诊断，然后确定故障类型，最后根据故障类型执行对应处理程序。按照学员对技能运用难易程度将“故障诊断→故障确认”分两个阶段来实施：第一阶段，场景化培训模式应用初期，地铁司机对所有故障现象掌握还不够牢固，此阶段严格按照故障诊断流程逐一对各项要素进行检查，筛查出所有的异常点，从而与故障现象进行比对确认故障类型；第二阶段，地铁司机熟练掌握各类故障现象，此阶段地铁司机以第一个发现的异常点为突破口，检索涉及此异常点的所有故障类型，有目的性地对这些故障类型的现象与实际情况进行比对，从而倒推出故障类型，学员基于场景运用模型如图5所示。

图5：学员基于场景运用流程图

场景化培训与传统培训最大的区别在于是否融入场景因素。场景化培训使学员在具体的场景中解决特定的问题，在培训过程中完成业务技能的训练，培训与实际问题紧密联系在一起，学员在学习过程中不断积累场景判别及操作技能，从而帮助学员能够快速将业务知识转换成解决问题的能力。

场景化培训分为两类：真实场景培训和模拟场景培训，真实场景培训即实车实作培训，模拟场景培训是借助场景化教具开展的培训，主要有三种形式：一是情景模拟，安排不同人员担任不同角色（行车调度、站务人员、列车巡查员、乘客等），并完成特定任务；二是借助互动课件PPT，设置特定场景，通过类似闯关游戏的方式来训练学员解决问题的能力；三是搭建简易模拟场景，通过设置实际的故障现象，打造模拟的工作环境，训练学员场景识别、故障判断能力和操作技能。

3.3 培训效果检验

培训效果检验分为理论知识检验、模拟场景检验、实车实作检验三类。理论知识检验主要以理论考试、故障处置程序默写的形式开展，检验学员对故障判断要素和故障处置程序掌握情况；模拟场景检验借助图像、互动课件PPT、场景化教具等来开展，重点检验学员对故障现象的判断及模拟场景中故障处置能力；实车实作检验阶段借助电客车来设置场景进行实作验收，编制故障处置评估标准，设置考评指标，检验学员在真实场景中对故障现象的判断和故障处置能力（见图6）。

图6：培训效果评价体系

4 基于场景化培训实例分析

以成都地铁某线地铁司机为例，2016年建立了核心技能验收机制，从操作技能、跨专业联控、处置时间三个维度进行考评并设置失格项，单个故障处置满分为50分，当学员成绩不低于40分且未产生失格项时，则学员该故障考评结果为合格。2016-2020年，每月对地铁司机进行故障培训、验收，分析其年度平均验收合格率如图7所示，由于本阶段均采用对已知故障的培训、验收方式，因此不对故障现象判断错误导致失格情况进行分析。

图7：2016-2020年地铁司机核心技能验收合格率情况

分析图7可知，通过核心技能验收机制，2016-2020年电客司机故障处置合格率提高了七个百分点，地铁司机对已经故障处置能力有了较大进步。由于2019年进一步规范了地铁司机核心技能验收制度，明确了验收分级管理、验收频次、抽验比例等，并细化了考评标准，合格率较2018年下降了一个百分点。

从2021年1月开始，成都地铁某线地铁司机采用场景化培训模式，在传统核心技能验收要求的基础上，结合场景因素，将故障类型判断纳入考评范畴，真实检验地铁司机在实际工作中解决问题的能力。截至4月30日，地铁司机故障处置培训、验收合格率及因故障判断错误导致失格的情况如图8所示，并选取2020年7-12月合格率进行对比分析。

图8：地铁司机培训、验收合格率及失格率情况

分析图8可知，经过长期的训练，地铁司机对已知故障处置的合格率可以达到90%以上，其峰值在92%上下波动。2021年1月开始实施场景化培训模式，2021年1月合格率较2020年12月合格率下降了约两个百分点，分析其原因：一是场景化培训初期，地铁司机还未完全适应这种培训模式，导致合格率较低；二是结合场景的培训、验收需要地铁司机独立去判断故障类型，进而执行对应处置程序，与传统方式相比增加了难度；三是场景化培训可随机变化场景，要求地铁司机具备较高的应变能力，更具挑战性。

2021年1月因故障现象判断错误导致失格的占总失格人数的12.65%，经过4个月的训练、积累，地铁司机逐渐适应了场景化培训模式，并熟练掌握了对故障现象的判断，2021年4月因故障现象判断失格情况较1月下降了约3个百分点，合格率较1月提高了3.21个百分点，并且合格率较2021年以前有了进一步提高，达到93.58%。

5 总结

场景化培训有效运用于地铁司机培训工作中，改变了传统培训模式，以地铁司机为中心，紧密联系生产场景，将学与用有机结合，极大的帮助了地铁司机将所学知识转换成解决问题的能力。但是，场景化培训运用还处于初级阶段，后续还需对以下几个方面做进一步探索与研究：

（1）建立一套场景化培训资源开发、模拟场景搭建的标准及流程，规范场景化培训应用，为地铁司机场景化培训奠定基础，从而确保培训成果在生产实际中有效应用，保证培训的实战效果。

（2）充分利用虚拟现实技术，通过计算机和传感器来构建地铁司机生产现场的真实场景，使其场景营造更加贴近于现实，提升培训效果。

（3）以地铁司机技能培训需求为导向，对模拟驾驶系统进行更新换代，建立完整的综合性实作培训基地，以满足大量学员场景化培训需求。

（4）持续完善培训效果评价体系，建立一套“理论考评→模拟场景考评→综合性考评”递进式的培训效果评价体系，在每个阶段合理设置考核指标，并建立员工考评成绩数据库，通过分析历史成绩数据，深入挖掘员工技能薄弱环节，为后续针对性的进行补强提供数据支撑。