Poralaite-simulaatiokoulutusohjelman tarvekartoitus

Abstract

Tässä tutkimuksessa analysoidaan kyselylomakkeen kehitys- ja psykometristen validointiprosessit poralaiteoperaattoreiden simulaatiopohjaisessa koulutuksessa Sandvik Mining and Rock Solutionsin Digital Driller -alustalla. Meille on tavoitteena luoda standardoitu ja skaalautuva koulutusohjelma sekä arviointityökalut maanalaisen kaivosteollisuuden koulutustarpeisiin vastaavat ratkaisut. 50 osallistujaa tutkittiin 78 väittämän Likert-asteikollisen kyselylomakkeen avulla koulutuksen tehokkuuden ja käyttäjäluottamuksen sekä turvallisuustietoisuuden ja käyttöliittymän toimivuuden osalta.

Cronbachin alfa-analyysi osoitti vahvan sisäisen johdonmukaisuuden arvon 0.822 kyselylomakkeelle. Analyysi korrelaatiomatriisista ja eksploratiivinen faktorianalyysi paljastivat selkeän sisäisen rakenteen sekä teemallisen ryhmittelyn turvallisuusvalmiuden ja VR-oppimisvuorovaikutuksen osalta. Kysely palvelee sekä diagnostiikan tekemistä että koulutussuunnittelua.

Tutkimusprosessin tulokset osuvasti osoittavat siirtymisen todennäköisyyden kovakoodatuista simulaatioskenaarioista kirjallisiin tehtäväpohjaisiin harjoituksiin, mikä parantaa koulutuksen todellisuudentajua sekä osallistujien sitoutumista.. Simulaattorialustojen yhdistäminen todellisiin raportointijärjestelmiin kuten iSURE auttaa luomaan globaalin digitaalisen koulutusverkon. Tutkimus tukee simulaatiokoulutusstandardien laajamittaisen kehityksen ja osoittaa psykometristen arviointitekniikoiden merkityksen maanalaiselle kaivoshallinnalle turvallisuuden ja suorituskyvyn parantamisessa.

The research analyzes simulator-based training survey development and psy-chometric validation for underground drill rig operations within Sandvik Mining and Rock Solutions’ Digital Driller platform. It seeks to develop standardized and scalable simulator training curricula and evaluation tools to fill existing gaps in the underground mining industry. The research team used a 78-item Likert-scale questionnaire to evaluate 50 participants on training effectiveness, operator confidence, safety awareness, and interface usability.

Cronbach’s alpha was used to determine the survey instrument's reliability and internal consistency and achieved a strong reliability score of 0.822. Exploratory factor analysis combined with variance distribution analysis and correlation matrices demonstrated a consistent internal structure and the-matic grouping for important training outcomes, including safety readiness and VR engagement with learner autonomy. The survey demonstrates its effective-ness as both a diagnostic and instructional design resource.

The study presents evidence suggesting that written task-based exercises should replace hardcoded simulator scenarios to achieve greater flexibility, heightened realism, and participant engagement. The study suggests connect-ing simulator platforms with actual reporting systems, such as iSURE, to devel-op a digital training network that monitors operator performance worldwide. The research highlights how virtual reality and modular learning paths combined with fault emulation improve training outcomes for operators and maintenance staff.

The research supports the creation of industry-wide simulator-based education standards and introduces a psychometric evaluation model for training tools. The study outcomes offer actionable insights for workforce training ad-vancement, safety standard enforcement in global mining operations, and technological implementation.