Техническое обслуживание кардиотренажеров: от симуляции к практике. Монография. Михаил Соломин

образовательных программ и рынка услуг по техническому обслуживанию кардиотренажеров.

      На первом этапе исследования проводился детальный анализ существующих образовательных программ, направленных на подготовку техников по ремонту и обслуживанию кардиотренажеров. Для этого были собраны и проанализированы данные о 15 ведущих образовательных курсах, доступных на рынке в США и Европе. Оценивались такие параметры, как длительность курсов (в среднем 6—12 месяцев), содержание учебных программ, используемые методы обучения, а также успешность трудоустройства выпускников (до 50% в течение первого года после окончания).

      Кроме того, был проведен анализ рынка сервисных услуг, включая данные о количестве зарегистрированных компаний, специализирующихся на обслуживании кардиотренажеров, и их годовом обороте (средний оборот одной компании составляет от $100,000 до $500,000). Оценка спроса на услуги проводилась на основе опроса 200 владельцев тренажерных залов и фитнес-центров, из которых 85% отметили недостаток квалифицированных техников.

      1.3.2. Разработка и внедрение виртуальной симуляции для обучения.

      Второй этап включал разработку и тестирование виртуальной симуляции для обучения техников. Были разработаны 10 различных сценариев, имитирующих наиболее частые неисправности и проблемы, с которыми сталкиваются техники при обслуживании кардиотренажеров. Для создания виртуальной симуляции использовались современные программные решения, такие как Unity и Unreal Engine, которые позволили создать реалистичную среду для обучения.

      Симуляция была протестирована на выборке из 50 студентов, разделённых на две группы: контрольную (25 студентов, обучающихся по традиционной программе) и экспериментальную (25 студентов, использующих виртуальную симуляцию). Оценка эффективности проводилась на основе тестов до и после обучения, а также по результатам практических заданий. Экспериментальная группа показала улучшение успеваемости на 35% по сравнению с контрольной группой.

      1.3.3. Применение ИИ для индивидуализации образовательного процесса.

      Третий этап включал внедрение системы искусственного интеллекта для персонализации обучения. Разработка ИИ-системы основывалась на алгоритмах машинного обучения, таких как нейронные сети и алгоритмы принятия решений. Система анализировала данные о прогрессе студентов, адаптировала сложность заданий и предлагала индивидуальные рекомендации для каждого студента.

      В рамках пилотного проекта система была протестирована на группе из 30 студентов, результаты которых сравнивались с контрольной группой из 30 студентов, обучающихся без ИИ-поддержки. Анализ показал, что в экспериментальной группе время, необходимое для освоения учебного материала, сократилось в среднем на 20%, а уровень удовлетворенности студентов увеличился на 40%.

      1.3.4. Оценка эффективности и экономической целесообразности курса.

      На этом этапе проводилась оценка общей эффективности