| Author: | 柏文朝 Bai, Wenchao |
| Title: | 基于反馈干预理论研究"车联网驾校应用"对学员培训效果的影响 |
| Other Title: | An examination of the impacts of an IoV driver training application on training outcomes based on feedback intervention theory |
| Advisors: | 徐鑫 (MM) |
| Degree: | D.Mgt. |
| Year: | 2018 |
| Subject: | Hong Kong Polytechnic University -- Dissertations Motor vehicle drivers -- Training of -- China Internet of things Motor vehicle drivers -- Simulation methods |
| Department: | Faculty of Business |
| Pages: | 89 pages : illustrations |
| Language: | Chinese |
| Abstract: | 物联网（Internet of Things）是指在人们日常工作和生活中的各类实体设备（如汽车）内植入计算与通讯装置，并通过互联网将其连接起来，实现设备与设备之间、设备与个人之间实时的数据传输。物联网技术能够实现对个人行为的实时捕捉、追踪和处理，这些海量数据的分析利用，有着重要而广泛的商业应用潜力。其中车联网（Internet of Vehicles）极其数据已经有了现实的商业应用，如自动驾驶、交通安全、和车辆保险等。物联网的研究大多数还停留在对技术发展和商业前景的展望，缺乏具体的理论模型和实证研究，而少数的实证研究在研究方法和数据利用方面都存在一定的局限。本文依据反馈干预理论（Feedback Intervention Theory），在"车联网驾校应用"这一情境下研究数字化反馈对学员培训效果的影响。车联网驾校应用包含两个主要部分：1）培训记录系统——通过车载刷卡系统准确记录学员每次参与培训的起始和结束时间；2）驾驶考试科目二（K2）模拟考试系统——主要通过车载感应器和摄像头，实时追踪和捕捉学员对车辆的驾驶，并按考试各项要求评判是否达标，并即时给出模拟考试结果和出错项目明细。依据上述驾校应用所提供的数据，本文在反馈干预理论的框架下，发展了一个车联网模考系统对学员正式驾考绩效影响（如驾考通过时间）的模型。模型的总体思路是：1）车联网K2模考系统是一种反馈干预手段（feedback intervention）；2）模考系统向学员提供的即时和详细的反馈信息（feedbacks：如考试总分、出错明细等）分别影响学员的任务动机和任务细节学习（这里的"任务"特指正式K2驾驶考试），并最终影响正式驾驶考试绩效；3）反馈干预作用的强弱受学员训练模式（如训练时间的规律性）的影响；4）反馈时机（如模拟考试距离培训结束的时间间隔）的作用受反馈具体信息（如出错频率和明细）的影响。我首先采用准实验（Quasi Experiments）的方法，按K2模拟考试系统实施前后和是否参加了模拟考试这两个条件，对驾校学员进行了分组和倾向得分匹配（Propensity Score Matching ，PSM），通过双差分析（Difference-in-Difference, DID）和回归分析（Regression Analysis），来考察车联网模拟考试系统的反馈干预对培训效果——即最终考试绩效的影响，以及培训模式和反馈时机的调节作用（Moderation Effects）。本文最后讨论了研究的理论贡献和现实意义。在理论上，基于反馈干预理论，在车联网模考系统的情境下，论述并检验了反馈干预的作用机制：一是整体上（即参加模拟考与否）对任务动机和任务学习的影响，二是既有的行为模式（即训练模式）对反馈干预影响的调节作用；三是针对接受了反馈干预的个体（即参加了车联网模拟考试的学员），考察了反馈时机和反馈具体信息的交互作用；在方法上，采用准实地实验、PSM、DID 分析等，科学检验干预的效果；在实践上，对车联网和物联网如何利用实时数据，通过合理反馈改善产品和服务，提高绩效，给出了指导。 |
| Rights: | All rights reserved |
| Access: | restricted access |
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