特開 2024-20157 パイロット訓練評価システム

(19)【発行国】日本国特許庁(JP)

(12)【公報種別】公開特許公報(A)

(11)【公開番号】P2024020157

(43)【公開日】2024-02-14

(54)【発明の名称】パイロット訓練評価システム

(51)【国際特許分類】

   G06Q 50/20 20120101AFI20240206BHJP

   G06Q 10/04 20230101ALI20240206BHJP

   G09B 19/00 20060101ALI20240206BHJP

【ＦＩ】

G06Q50/20

G06Q10/04

G09B19/00 H

【審査請求】未請求

【請求項の数】15

【出願形態】ＯＬ

【外国語出願】

(21)【出願番号】P 2023119285

(22)【出願日】2023-07-21

(31)【優先権主張番号】17/814,719

(32)【優先日】2022-07-25

(33)【優先権主張国・地域又は機関】US

(71)【出願人】

【識別番号】500520743

【氏名又は名称】ザ・ボーイング・カンパニー

【氏名又は名称原語表記】Ｔｈｅ Ｂｏｅｉｎｇ Ｃｏｍｐａｎｙ

(74)【代理人】

【識別番号】110002077

【氏名又は名称】園田・小林弁理士法人

(72)【発明者】

【氏名】アルバレス－ピントー， ミリアム シー．

(72)【発明者】

【氏名】ベイギ， シェルヴィン

(72)【発明者】

【氏名】チャン， ケリー アン

(57)【要約】      （修正有）

【課題】１以上のレッスンを学習するための自動化された学習システムの生徒の（又は生徒の群の）使用を改善するために、パイロット訓練評価システムを使用するためのシステム及び方法を提供する。
【解決手段】パイロット訓練評価システムを提供する方法は、第１の訓練成績データセットを受け取ることと、第１の訓練成績データセットと訓練データ比較セットとの間の相関を特定するために、第１の訓練成績データセットを分析することと、前記相関に少なくとも基づいて、自動化された訓練システム用の訓練修正勧告を生成することと、及び自動化された訓練システムに訓練修正勧告を通信することと、含む。
【選択図】図３

【特許請求の範囲】

【請求項1】

方法（３００）であって、
第１の訓練成績データセット（１２８）を受け取ること（３０２）、
前記第１の訓練成績データセットと訓練データ比較セット（１３０）との間の相関（１３２）を特定するために、前記第１の訓練成績データセットを分析すること（３０４）、
前記相関に少なくとも基づいて、自動化された訓練システム（１０４）用の訓練修正勧告（１３４）を生成すること（３０６）、及び
前記自動化された訓練システムに前記訓練修正勧告を通信すること（３０８）を含む、方法。

【請求項2】

前記訓練データ比較セットは、第２の訓練成績データセットを含む、請求項１に記載の方法。

【請求項3】

前記第１の訓練成績データセットは、前記自動化された訓練システムの第１のユーザの群（１１６）に関連付けられた訓練データを含み、
前記第２の訓練成績データセットは、前記自動化された訓練システムの第２のユーザの群（１１６）に関連付けられた訓練データを含む、請求項２に記載の方法。

【請求項4】

前記第１のユーザの群は、
第１の訓練カリキュラム内の訓練に関連付けられ、前記第２のユーザの群は、第２の訓練カリキュラム内の訓練に関連付けられ、
第１の地理的エリアに関連付けられ、前記第２のユーザの群は、第２の地理的エリアに関連付けられ、
第１のインストラクター（１１８）に関連付けられ、前記第２のユーザの群は、第２のインストラクター（１１８）に関連付けられ、又は
第１の訓練場所（１２０）に関連付けられ、前記第２のユーザの群は、第２の訓練場所（１２０）に関連付けられる、うちの少なくとも１つである、請求項３に記載の方法。

【請求項5】

前記第１の訓練成績データセットに基づいて、第１の値の分布（１３９）を特定すること、及び
前記第１の値の分布に基づいて、歪度測定値（１４０）を特定することを更に含み、
前記自動化された訓練システム用の前記訓練修正勧告を生成することは、更に、前記歪度測定値に少なくとも基づく、請求項１に記載の方法。

【請求項6】

前記第１の訓練成績データセットに基づいて、第１の値の分布を特定すること、及び
前記第１の値の分布に基づいて、尖度測定値（１４２）を特定することを更に含み、
前記自動化された訓練システム用の前記訓練修正勧告を生成することは、更に、前記尖度測定値に少なくとも基づく、請求項１に記載の方法。

【請求項7】

前記訓練修正勧告は、訓練成績が成績閾値（１４４）を満たすことができないことを示す警告、訓練教材を更新するための勧告、又は前記自動化された訓練システムの１以上のユーザに関連付けられた是正措置の指示を含む、請求項１に記載の方法。

【請求項8】

前記訓練修正勧告は、訓練成績レポートを含み、任意選択的に、前記訓練成績レポートは、前記相関に少なくとも基づくグラフ表示（１３８）を含み、
前記方法は、
前記第１の訓練成績データセットに基づいて、第１の訓練測定値の１以上の値を特定するために、前記第１の訓練成績データセットを分析することと、
前記第１の訓練成績データセットに基づいて、第２の訓練測定値の１以上の値を特定するために、前記第１の訓練成績データセットを分析することとを更に含み、
前記グラフ表示の第１の軸（１４６）は、前記第１の訓練測定値に関連付けられ、前記グラフ表示の第２の軸（１４８）は、前記第２の訓練測定値に関連付けられる、請求項１に記載の方法。

【請求項9】

前記第１の訓練成績データセットに基づいて、第１の値の分布を特定することを更に含み、前記第１の訓練測定値は、前記第１の値の分布に基づく歪度測定値である、請求項８に記載の方法。

【請求項10】

前記第２の訓練測定値は、前記第１の値の分布に基づく尖度測定値である、請求項９に記載の方法。

【請求項11】

前記第１の訓練成績データセットに基づいて、第１の値の分布を特定することを更に含み、前記第１の訓練測定値又は前記第２の訓練測定値は、前記第１の値の分布に基づく数学的モーメント測定値である、請求項８に記載の方法。

【請求項12】

前記相関を特定するために、前記第１の訓練成績データセットを分析することは、前記第１の訓練成績データセット及び前記訓練データ比較セットに関連付けられた一致相関係数を特定するために、前記第１の訓練成績データセットを分析することを含む、請求項１に記載の方法。

【請求項13】

コンピュータプログラム指示命令を含むコンピュータプログラムであって、前記コンピュータプログラム指示命令は、コンピュータプロセッサによって実行されると、前記コンピュータプロセッサに、請求項１から１２のいずれか一項に記載の方法を実行させる、コンピュータプログラム。

【請求項14】

指示命令を記憶するように構成されたメモリ（１０８）、並びに
１以上のプロセッサ（１０６）を備える、システムであって、前記１以上のプロセッサは、
第１の訓練成績データセット（１２８）を受け取ること（３０２）、
前記第１の訓練成績データセットと訓練データ比較セット（１３０）との間の相関（１３２）を特定するために、前記第１の訓練成績データセットを分析すること（３０４）、
前記相関に少なくとも基づいて、自動化された訓練システム（１０４）用の訓練修正勧告（１３４）を生成すること（３０６）、及び
前記自動化された訓練システムに前記訓練修正勧告を通信すること（３０８）を、実行するように構成されている、システム。

【請求項15】

前記訓練修正勧告は、前記相関に少なくとも基づくグラフ表示（１３８）を含み、前記１以上のプロセッサは、
前記第１の訓練成績データセットに基づいて、第１の訓練測定値（１４０）の１以上の値を特定するために、前記第１の訓練成績データセットを分析することと、
前記第１の訓練成績データセットに基づいて、第２の訓練測定値（１４２）の１以上の値を特定するために、前記第１の訓練成績データセットを分析することとを実行するように更に構成され、
前記グラフ表示の第１の軸（１４６）は、前記第１の訓練測定値に関連付けられ、前記グラフ表示の第２の軸（１４８）は、前記第２の訓練測定値に関連付けられる、請求項１４に記載のシステム。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

主たる開示は、広くは、自動化されたパイロット訓練評価システムの制御に関する。

【背景技術】

【0002】

自動化された教材の効率と有効性を向上させるために、無数の業界が、訓練及び教育カリキュラムに自動化された学習システムを導入している。こうしたシステムが普及するにつれ、こうした自動化された学習システムの有効性と効率を向上させることがますます重要になってきている。

【0003】

自動化された学習システムの有効性と効率を向上させる１つの方法は、生徒の成績に関して自動化された学習システムに提供されるフィードバックの速度を向上させることと、フィードバックの質を向上させることである。特定の現在の学習システムでは、訓練コース及び／又は訓練成績を向上させるためのデータ駆動型手法は存在しない。自動化された学習（特に、パイロット訓練）を提供するための特定の現在の方法は、測定が不十分なエリアが無数にあり、実際の生徒の成績に関して不明な点が多く残されている。

【発明の概要】

【0004】

特定の一実施態様では、方法が、第１の訓練成績データセットを受け取ることを含む。該方法はまた、第１の訓練成績データセットと訓練データ比較セットとの間の相関を特定するために、第１の訓練成績データセットを分析することも含む。該方法はまた、相関に少なくとも基づいて、自動化された訓練システム用の訓練修正勧告を生成することも含む。該方法はまた、自動化された訓練システムに訓練修正勧告に通信することも含む。

【0005】

別の特定の一実施態様では、システムが、指示命令を記憶するように構成されたメモリ、及び第１の訓練成績データセットを受け取るように構成された１以上のプロセッサを含む。１以上のプロセッサはまた、第１の訓練成績データセットと訓練データ比較セットとの間の相関を特定するために、第１の訓練成績データセットを分析するようにも構成されている。１以上のプロセッサはまた、相関に少なくとも基づいて、自動化された訓練システム用の訓練修正勧告を生成するようにも構成されている。１以上のプロセッサはまた、自動化された訓練システムに訓練修正勧告を通信するようにも構成されている。

【0006】

幾つかの実施例では、非一時的なコンピュータ可読媒体が指示命令を記憶し、該指示命令は、１以上のプロセッサによって実行されると、１以上のプロセッサに、第１の訓練成績データセットを受け取ることを含む動作を、開始、実行、又は制御させる。該動作はまた、第１の訓練成績データセットと訓練データ比較セットとの間の相関を特定するために、第１の訓練成績データセットを分析することも含む。該動作はまた、相関に少なくとも基づいて、自動化された訓練システム用の訓練修正勧告を生成することも含む。該動作はまた、自動化された訓練システムに訓練修正勧告に通信することも含む。

【0007】

幾つかの実施例では、デバイスが、第１の訓練成績データセットを受け取るための手段を含む。該デバイスはまた、第１の訓練成績データセットと訓練データ比較セットとの間の相関を特定するために、第１の訓練成績データセットを分析するための手段も含む。該デバイスはまた、相関に少なくとも基づいて、自動化された訓練システム用の訓練修正勧告を生成するための手段も含む。該デバイスはまた、自動化された訓練システムに訓練修正勧告を通信するための手段も含む。

【0008】

本明細書に記載された特徴、機能、及び利点は、様々な実装形態において単独で実現することが可能であり、又は、更に別の実装形態において組み合わせることも可能である。これらの更なる詳細は、以下の明細書の記載及び図面を参照して理解され得る。

【図面の簡単な説明】

【0009】

【図1】主たる開示の少なくとも１つの実施態様による、パイロット訓練評価用の例示的なシステムを示す。

【図2】主たる開示による、パイロット訓練評価システム用の例示的なアーキテクチャを示す。

【図3】主たる開示による、自動化されたパイロット訓練評価システムを提供するための方法３００の一実施例のフローチャートである。

【図4】主たる開示による、コンピュータによって実施される方法及びコンピュータで実行可能なプログラム指示命令（又はコード）の諸態様をサポートするように構成されたコンピューティングデバイス４１０を含むコンピューティング環境４００のブロック図である。

【発明を実施するための形態】

【0010】

本明細書で開示される複数の態様は、特に、自動化された学習システムが自動化された学習プロバイダーにフィードバックを供給するやり方を改善することによって、自動化された学習システムの効率及び有効性を向上させるために、パイロット訓練評価システムを使用する。自動化された学習システムの一部（例えば、カリキュラムの特定の一部分、特定のインストラクター又はインストラクターの集合など）にフィードバックをその場限りで提供するのではなく、パイロット訓練評価システムは、自動化された学習プロバイダーに、それらがパイロット訓練プログラムを評価するために使用することができる堅牢なデータセットを提供するために、高度な分析技法を無数の異なるデータソースに自動的且つ体系的に適用する。

【0011】

例えば、様々な訓練場所の間でのインストラクターの動的比較を提供することによって、自動化された学習システムは、他のインストラクター、他の訓練場所におけるインストラクター、他の自動化された学習プロバイダーにおけるインストラクター、他の能力を専門とするインストラクターなどに対して、個々のインストラクターの成績を評価することができる。パイロット訓練評価システムはまた、採点レッスン内の採点パターンの違いを特定し、自動化された学習カリキュラムの改善に役立てることができる。更に、パイロット訓練評価システムは、自動化された学習プロバイダーが、所定の目標への１以上のインストラクターの進捗を追跡することを可能にし得る。パイロット訓練評価システムは、自動化された学習システムに対する改善の中でとりわけ、カリキュラムの更新、特定の自動化された学習プロバイダー用の更なる訓練要件、特定の領域（例えば、地理的領域、能力、動作エリアなど）用の更なる訓練要件、更なるインストラクターの訓練などを可能にし得る。

【0012】

自動化された学習システムに提供されるフィードバックの種類の変更することによって、訓練生がカリキュラムを学習する速度を向上させることができる。例えば、特定のインストラクター及び／又はカリキュラムの一部が特定の基準に達していないことを、自動化された学習プロバイダーに警告する。パイロット訓練評価システムは、成績の低下を特定し、自動化された学習プロバイダーに成績を改善するための（１以上の）推奨措置を提供することができる。

【0013】

パイロット訓練に加えて、他の種類の自動化された学習システムが、主たる開示の範囲から逸脱することなしに改善され得る。例えば、航空機整備士訓練、航空機保守訓練、航空機乗務員訓練、他の種類の自動化された学習システムが、パイロット訓練評価システムを通じて改善され得る。主たる開示は、１以上のレッスンを学習するための自動化された学習システムの生徒の（又は生徒の群の）使用を改善するために、パイロット訓練評価システムを使用するためのシステム及び方法を示す。

【0014】

図面及び以下の説明により、具体的で例示的な複数の実施形態が示される。当業者は、本明細書に明示的に記載又は図示されていなくとも、本明細書に記載の原理を具現化し、且つ、本明細書に続く特許請求の範囲に含まれる様々な構成を考案し得ることが認識されよう。更に、本明細書に記載のいかなる例も、本開示の原理の理解を支援するためのものであり、限定を含まないものと見做される。結果として、本開示は、後述する具体的な実施形態又は実施例に限定されるものではいが、特許請求の範囲及びその均等物によって限定される。

【0015】

本明細書では、特定の実現について図面を参照して説明する。説明の中で、共通の特徴には、図面全体を通して共通の参照番号が付される。本明細書で使用され得る際に、様々な用語は、特定の実施態様を説明することのみが目的で使用され、限定することを意図していない。例えば、単数形「１つの（a、an）」及び「その（the）」は、文脈が明らかにそうでないことを示さない限りは、複数形も含むことが意図されている。更に、本明細書で説明される幾つかの特徴は、幾つかの実施態様では単数で存在し、他の実施態様では複数で存在する。説明すると、図１は、１以上のプロセッサ（図１の「（１以上の）プロセッサ１０６」）を含むシステム１００を描いている。それは、幾つかの実施態様では、システム１００が、単一のプロセッサ１０６を含み、他の実施態様では、システム１００が、複数のプロセッサ１０６を含むことを示している。本明細書で簡単に参照できるように、このような特徴は一般に「１以上の」特徴として導入され、それ以降は、複数の上記特徴に関連する態様が記載されていない限り、単数の特徴が言及される。

【0016】

用語「備える（comprise）」、「備える（comprises）」、及び「備える（comprising）」は、「含む（include）」、「含む（includes）」、又は「含む（including）」と相互交換可能に使用され得る。更に、用語「その場合（wherein）」は、用語「そこで（where）」と相互交換可能に使用される。本明細書で使用される際に、「例示的な（exemplary）」は、一実施例（an example）、一実施態様（an implementation）、及び／又は一態様（an aspect）を示し、限定的なものとして、又は好適さ若しくは好適な一実施態様を示すものとして解釈されるべきでない。本明細書で使用される際に、構造、構成要素、動作などの要素を変形するために使用される、順序を示す用語（例えば、「第１の（first）」、「第２の（second）」、「第３の（third）」など）は、それ自体、別の１つの要素に対するその要素の優先度又は順序を示すものではないが、（順序を示す用語の使用を除いて）むしろ単に同じ名前を有する別の１つの要素からその要素を区別するものである。本明細書で使用される「組み（set）」という用語は、１以上の要素の群化のことを指し、「複数の（plurality）」という用語は、複数の要素のことを指す。

【0017】

本明細書で使用されるときに、「生成する（generating）」、「計算する（calculating）」、「使用する（using）」、「選択する（selecting）」、「アクセスする（accessing）」、及び「特定する（determining）」は、文脈がそうでないことを示さない限り交換可能である。例えば、パラメータ（若しくは信号）を「生成する」、「計算する」、若しくは「決定する」ことは、パラメータ（若しくは信号）を能動的に生成、計算、若しくは決定することを指し、又は、例えば他の構成要素若しくはデバイスによって、既に生成されているパラメータ（若しくは信号）を使用、選択、若しくはアクセスすることを指し得る。本明細書で使用される際に、「接続され、連結され（coupled）」は、「通信可能に接続され（communicatively coupled）」、「電気的に接続され（electrically coupled）」、若しくは「物理的に連結され（physically coupled）」を含んでよく、又は更に（又は代替的に）それらの任意の組み合わせも含んでよい。２つのデバイス（又は構成要素）は、１以上の他のデバイス、構成要素、ワイヤ、バス、ネットワーク（有線ネットワーク、無線ネットワーク、又はその組み合わせ）などを介して直接又は間接的に結合（通信可能に結合、電気的に結合、又は物理的に結合）することができる。電気的に結合される２つのデバイス（又は構成要素）は、同じデバイス又は異なるデバイスに含めることができ、例示的な非限定的実施例として、電子機器、１以上のコネクタ、又は誘導結合を介して接続することができる。幾つかの実施態様では、電気通信などで通信可能に結合された２つのデバイス（又は構成要素）は、１以上のワイヤ、バス、ネットワークなどを介して直接又は間接的に電気信号（デジタル信号又はアナログ信号）を送受信することができる。本明細書で使用される「直接結合された（directly coupled）」は、構成要素を介在させることなく結合される（例えば、通信可能に結合された、電気的に結合された、又は物理的に結合された）２つのデバイスを説明するために使用される。

【0018】

図１は、主たる開示の少なくとも１つの実施態様による、パイロット訓練評価用の例示的なシステム１００を示す。幾つかの実施態様では、システム１００が、第１の訓練成績データ１２４、第２の訓練成績データ１２６、及び／又は訓練修正勧告データ１３６を介して、自動化された訓練システム１０４と通信するように構成されたコンピューティングデバイス１０２を含む。自動化された訓練システム１０４は、第１の訓練成績データ１２４及び／又は第２の訓練成績データ１２６をコンピューティングデバイス１０２に通信するように構成され得る。第１の訓練成績データ１２４及び第２の訓練成績データ１２６は、自動化された訓練システム１０４の１以上のユーザに関連付けられた訓練データに関連付けられる。コンピューティングデバイス１０２は、自動化された訓練システム１０４の特定の複数の態様の自動化された評価を提供するために、第１の訓練成績データ１２４及び／又は第２の訓練成績データ１２６を自動的に分析するように構成され得る。

【0019】

例えば、自動化されたパイロット訓練システムは、複数のパイロット訓練センターで実施され得る。特定の一実施例では、第１の訓練成績データ１２４が、第１の場所における自動化された訓練システム１０４の１以上のユーザに関連付けられ得る。一方で、第２の訓練成績データ１２６は、第２の場所における自動化された訓練システム１０４の１以上のユーザに関連付けられ得る。自動化された訓練システム１０４は、第１及び第２の訓練成績データ１２４、１２６をコンピューティングデバイス１０２に通信するように構成され得る。コンピューティングデバイス１０２は、１以上の訓練修正勧告１３４を生成し、それに関連付けられたデータを訓練修正勧告データ１３６として自動化された訓練システム１０４に送り戻すために、第１及び第２の訓練成績データ１２４、１２６を自動的に分析するように構成され得る。以下でより詳細に説明されるように、（１以上の）訓練修正勧告１３４は、とりわけ、訓練成績が成績閾値を満たすことができないことを示す警告、訓練教材を更新するための勧告、自動化された訓練システムの１以上のユーザに関連付けられた是正措置の指示、訓練成績レポート、特定のインストラクターに関連付けられたインストラクター成績の表示、及び／又はこれらの何らかの組み合わせを含み得る。例示的なトレーニング修正勧告１３８が、図１で示され、以下でより詳細に説明される。

【0020】

幾つかの実施態様では、コンピューティングデバイス１０２が、メモリ１０８に結合された１以上のプロセッサ１０６を含み得る。（１以上の）プロセッサ１０６は、自動化された訓練システム１０４の１以上のユーザの訓練データに関連付けられた少なくとも第１の訓練成績データ１２４を受け取るように構成されている。特定の一実施態様では、第１の訓練成績データ１２４が、１以上のデータセットを含み得る。コンピューティングデバイス１０２は、１以上のデータセットを（例えば、第１の訓練成績データセット１２８として）メモリ１０８内に記憶するように構成され得る。幾つかの態様では、第１の訓練成績データセット１２８が、自動化された訓練システム１０４のユーザの特定の群、自動化された訓練カリキュラムの特定の一部分、自動化された訓練システム１０４が配備されている特定の場所に関連付けられた特定のデータ、及び／又は訓練成績データの幾つかの他の適切なセットを含み得る。例えば、第１の訓練成績データセット１２８は、自動化された訓練システム１０４の１以上のユーザに割り当てられた複数の採点測定値（例えば、個々の採点、累積採点など）を含み得る。

【0021】

同じ又は代替的な複数の態様では、（１以上の）プロセッサ１０６が、自動化された訓練システム１０４の１以上のユーザの訓練データに関連付けられた第２の訓練成績データ１２６を受け取るようにも構成され得る。特定の一実施態様では、第２の訓練成績データ１２６が、１以上のデータセットを含み得る。コンピューティングデバイスは、１以上のデータセットをメモリ１０８内に記憶するように構成され得る。第１の訓練成績データセット１２８のように、第２の訓練成績データ１２６のデータセットは、自動化された訓練システム１０４のユーザの別の特定の一群、自動化された訓練カリキュラムの別の特定の一部分、自動化された訓練システム１０４が配備されている別の特定の場所に関連付けられた特定のデータ、及び／又は訓練成績データの幾つかの他の適切なセットを含み得る。

【0022】

例えば、第１の訓練成績データセット１２８は、自動化された訓練システム１０４の第１のユーザの群に関連付けられた訓練データを含み得る。一方で、第２の訓練成績データセットは、自動化された訓練システム１０４の第２のユーザの群に関連付けられた訓練データを含み得る。特定の一実施例では、第１のユーザの群が、第２のユーザの群とは異なり得る。別の特定の一実施例では、第１のユーザの群が、特定の時点におけるユーザの群に関連付けられ得る。一方で、第２のユーザの群は、別の特定の時点におけるユーザの同じ群に関連付けられ得る。更に別の特定の一実施例では、第１のユーザの群が、第１のカリキュラム適格性（例えば、飛行訓練カリキュラム）で訓練しているユーザの群に関連付けられ得る。一方で、第２のユーザの群は、第２のカリキュラム適格性（例えば、飛行前カリキュラム）で訓練している同じ及び／又は別のユーザの群に関連付けられ得る。更に別の特定の一実施例では、第１のユーザの群が、第１の地理的エリア（例えば、都市、州、国など）におけるユーザの群に関連付けられ得る。一方で、第２のユーザの群は、第２の地理的エリアに関連付けられ得る。更に別の特定の一実施例では、第１のユーザの群が、第１のインストラクターによって教えられているユーザの群に関連付けられ得る。一方で、第２のユーザの群は、第２のインストラクターによって教えられているユーザの同じ及び／又は別の群に関連付けられ得る。更に別の特定の一実施例では、第１のユーザの群が、第１の訓練場所（例えば、特定の会社によって所有及び／又は運営されている訓練施設）におけるユーザの群に関連付けられ得る。一方で、第２のユーザの群は、第２の訓練場所（例えば、同じ及び／又は別の会社によって所有及び／又は運営されている別の訓練施設）に関連付けられ得る。

【0023】

幾つかの実施態様では、（１以上の）プロセッサ１０６が、第１の訓練成績データセット１２８と１以上の訓練データ比較セット１３０との間の相関１３２を特定するために、第１の訓練成績データセット１２８を分析するように更に構成され得る。特定の一実施態様では、（１以上の）訓練データ比較セット１３０が、コンピューティングデバイス１０２のメモリ１０８に記憶され得る。

【0024】

特定の一実施態様では、（１以上の）プロセッサ１０６が、第１の訓練成績データセット１２８と（１以上の）訓練データ比較セット１３０とに関連付けられた一致相関係数を特定するために、第１の訓練成績データセット１２８を分析することによって、第１の訓練成績データセット１２８を分析するように構成され得る。（１以上の）プロセッサ１０６により特定された相関１３２も、メモリ１０８に記憶され得る。一致相関係数は、２つの変数の間の一致度を測定するために使用される統計分析ツールであり、特に、第１の訓練成績データセット１２８が、（１以上の）訓練データ比較セット１３０をどの程度再現できるかを評価する。他の複数の実施態様では、相関１３２を特定する他の方法が、本開示の範囲から逸脱することなく使用され得る。例えば、（１以上の）プロセッサ１０６は、第１の訓練成績データセット１２８と（１以上の）訓練データ比較セット１３０との間のピアソン相関係数を特定することによって、相関１３２を特定するように構成され得る。

【0025】

幾つかの実施態様では、コンピューティングデバイス１０２が、（１以上の）プロセッサ１０６による使用のために、（１以上の）訓練データ比較セット１３０をメモリ１０８内に記憶するように構成され得る。幾つかの態様では、訓練データ比較セット１３０が、上でより詳細に説明されたように、第２の訓練成績データセットを含み得る。このような一態様では、（１以上の）プロセッサ１０６が、２つの訓練成績データセットの間の相関１３２を特定するために、第１の訓練成績データセット１２８を第２の訓練成績データセットに対して分析するように構成され得る。同じ又は代替的な複数の態様では、訓練データ比較セット１３０が、制御成績データセットを含み得る。制御成績データセットは、例えば、それに対して実際の訓練成績が測定され得る特定の基準又は閾値に関連付けられたデータを含み得る。このような基準は、業界基準、企業基準、又は幾つかの他の適切な基準、或いは訓練成績を許容可能な閾値であり得る。

【0026】

幾つかの実施態様では、コンピューティングデバイス１０２が、相関１３２に少なくとも基づいて、自動化された訓練システム１０４用の訓練修正勧告１３４を生成するように構成され得る。上でより詳細に説明されたように、訓練修正勧告１３４は、グラフ表示、（１以上の）警告、（１以上の）カリキュラム更新勧告などを含む、様々なプレゼンテーションを含み得る。特定の一実施態様では、コンピューティングデバイス１０２が、第１の訓練成績データセット１２８に基づく値の分布の分析の１以上の結果に基づいて、訓練修正勧告１３４を生成するように構成され得る。幾つかの態様では、コンピューティングデバイス１０２の（１以上の）プロセッサ１０６が、第１の訓練成績データセット１２８に基づいて、第１の値の分布１３９を特定するように構成され得る。第１の値の分布１３９は、例えば、第１の訓練成績データセット１２８に関連付けられた値分布曲線であり得る。特定の一態様では、コンピューティングデバイス１０２が、第１の値の分布１３９をメモリ１０８に記憶するように更に構成され得る。

【0027】

幾つかの態様では、（１以上の）プロセッサ１０６が、第１の値の分布１３９に関連付けられた１以上の測定値を特定するように更に構成され得る。例えば、（１以上の）プロセッサ１０６は、第１の値の分布１３９に関連付けられた歪度測定値を特定するように構成され得る。歪度測定値は、例えば、特定の分布曲線の対称性（又は非対称性）を測定することができる。特定の一実施例では、第１の訓練成績データセット１２８が、特定のインストラクターによって教えられた自動化された訓練システム１０４のユーザの群に関連付けられたデータを含む場合、特定のインストラクターによって教えられた特定の曲線内のユーザ採点の分布は、第１の値の分布１３９によって表され得る。歪度測定値１４０は、例えば、特定の採点分布が所望の採点分布からどの程度逸脱しているかを測定することができる。例えば、理想的な採点分布が正規分布である場合、ゼロの値を有する歪度測定値は、特定のインストラクターが、正規分布に沿って採点を配分し、理想的な採点分布と一致していることを示し得る。歪度測定値が正の値である場合、それは、特定のインストラクターが、より高い方へ尾を引く分布に沿って採点を配分していることを示し得る。したがって、特定のインストラクターは、理想的な採点よりもマイナスの採点をつけている。歪度測定値が負の値である場合、それは、特定のインストラクターが、より低い方へ尾を引く分布に沿って採点を配分していることを示し得る。したがって、特定のインストラクターは、理想的な採点よりもプラスの採点をつけている。

【0028】

同じ又は代替的な複数の態様では、（１以上の）プロセッサ１０６が、第１の値の分布１３９に関連付けられた尖度測定値を特定するように更に構成され得る。尖度測定値は、例えば、特定の分布曲線の尖度を測定することができる。上の特定の一実施例では、尖度測定値がゼロの値である場合、それは、特定のインストラクターが、正規分布に沿って採点を配分し、理想的な採点分布と一致していることを示し得る。尖度値が正の値である場合、それは、特定のインストラクターが、分布に沿って中心点により多くの採点を配分していることを示し得る。したがって、特定のインストラクターは、理想的な採点よりもより多くの中間レベルの採点をつけている。尖度測定値が負の値である場合、それは、特定のインストラクターが、分布の尾に沿ってより多くの採点を配分していることを示し得る。したがって、特定のインストラクターは、理想的な採点よりも少ない中間レベルの採点をつけている。

【0029】

幾つかの実施態様では、コンピューティングデバイス１０２の（１以上の）プロセッサ１０６が、歪度測定値１４０と尖度測定値１４２とのうちの一方又は両方、ならびに相関１３２に少なくとも基づいて、訓練修正勧告１３４を生成するように構成され得る。例えば、特定のインストラクターに関連付けられた第１の訓練成績データセット１２８内のデータが、歪度測定値１４０及び相関１３２について、第１の訓練成績データセット１２８と訓練データ比較セット１３０との間の低い相関を示す負の値を有する場合、これは、特定のインストラクターが寛大に採点し過ぎることを示し得る。（１以上の）プロセッサ１０６は、様々な測定の分析に基づいて訓練修正勧告１３４を生成し、訓練修正勧告１３４に関連付けられた訓練修正勧告データ１３６を、自動化された訓練システム１０４に通信するように構成され得る。自動化された訓練システム１０４は、訓練修正勧告データ１３６に基づいて、訓練成績が成績閾値１４４を満たすことができないことを示す警告を生成すること（例えば、カリキュラム監督者に警告すること）を含む、１以上の自動化された措置を実行するように構成され得る。メモリ１０８に記憶された成績閾値１４４は、第１の訓練成績データセット１２８に関連付けられた自動化された訓練システム１０４のユーザの群に関連付けられた１以上の成績基準を示し得る。例えば、成績閾値１４４は、生徒の特定の割合（例えば、５０％）が、特定の採点閾値（例えば、７０％以上）を満たすことを示し得る。

【0030】

別の一実施例として、特定のインストラクターに関連付けられた第１の訓練成績データセット１２８内のデータが、歪度測定値１４０及び相関１３２について、第１の訓練成績データセット１２８と訓練データ比較セット１３０との間の高い相関を示す正の値を有する場合、これは、自動化された訓練システムのカリキュラムにとって更新が必要とされる可能性があることを示し得る。（１以上の）プロセッサ１０６は、様々な測定の分析に基づいて訓練修正勧告１３４を生成し、訓練修正勧告１３４に関連付けられた訓練修正勧告データ１３６を、自動化された訓練システム１０４に通信するように構成され得る。自動化された訓練システム１０４は、訓練修正勧告データ１３６に基づいて、訓練成績が成績閾値１４４を満たすことができないことを示す警告を生成すること（例えば、カリキュラム監督者に警告すること）、及び／又は、自動化された訓練システム１０４の１以上のユーザに関連付けられた是正措置（例えば、カリキュラムの更新を自動的に生成することなど）の指示を生成することを含む、１以上の自動化された措置を実行するように構成され得る。メモリ１０８に記憶された成績閾値１４４は、第１の訓練成績データセット１２８に関連付けられた自動化された訓練システム１０４のユーザの群に関連付けられた１以上の成績基準を示し得る。例えば、成績閾値１４４は、生徒の特定の割合（例えば、５０％）が、特定の採点閾値（例えば、７０％以上）を満たすことを示し得る。

【0031】

更に別の一実施例として、特定のインストラクターに関連付けられた第１の訓練成績データセット１２８内のデータが、尖度測定値１４２について負の値を有する場合、これは、生徒の成績に差がある可能性が存在することを示し得る。（１以上の）プロセッサ１０６は、様々な測定の分析に基づいて訓練修正勧告１３４を生成し、訓練修正勧告１３４に関連付けられた訓練修正勧告データ１３６を、自動化された訓練システム１０４に通信するように構成され得る。自動化された訓練システム１０４は、訓練修正勧告データ１３６に基づいて、訓練成績が成績閾値１４４を満たすことができないことを示す警告を生成すること（例えば、カリキュラム監督者に警告すること）、及び／又は、自動化された訓練システム１０４の１以上のユーザに関連付けられた是正措置（例えば、練習問題などの更なる訓練教材を自動的に生成することなど）の指示を生成することを含む、１以上の自動化された措置を実行するように構成され得る。

【0032】

幾つかの態様では、訓練修正勧告１３４が、訓練成績レポートを含み得る。訓練成績レポートは、主たる開示の範囲から逸脱することなしに、訓練成績の１以上の側面を通信するように構成された様々な適切な形態で提示される様々なデータを含み得る。例えば、訓練成績レポートは、相関１３２に少なくとも基づくグラフ表示を含み得る。特定の一実施例では、グラフ表示が、複数の軸に沿って提示されたデータを含み得る。第１の軸は、第１の訓練測定値に関連付けられ得る。一方で、第２の軸は、第２の訓練測定値に関連付けられ得る。（１以上の）プロセッサ１０６は、第１の訓練成績データセット１２８を分析することによって、第１及び第２の訓練測定値の１以上の値を特定するように構成され得る。例えば、特定のグラフ表示は、歪度測定値１４０に関連付けられた第１の水平軸と、尖度測定値１４２に関連付けられた第２の垂直軸と、に沿って提示されるデータを含み得る。以下で説明される例示的な訓練修正勧告１３８は、１つのそのような例示的グラフ表示を示している。同じ又は代替的な複数の実施例では、訓練測定値のうちの１以上が、別の数学的モーメント測定値であり得る。

【0033】

例示的な訓練修正勧告１３８は、第１の訓練成績データセット１２８の歪度測定値１４０に関連付けられた第１の水平軸１４６と、第１の訓練成績データセット１２８の尖度測定値１４２に関連付けられた第２の垂直軸１４８と、に沿ってプロットされた複数のデータポイントを示している。例示的な訓練修正勧告１３８はまた、複数の成績領域１５０、１５２も示している。第１の成績領域１５０は、許容可能な成績１５６の領域内の訓練成績データポイント１５４のクラスタを示している。第１の成績領域１５０は、例えば、成績閾値１４４内の自動化された訓練システム１０４における現在の測定された成績を示し得る。第２の成績領域１５２は、訓練成績データポイントの理想的なクラスタリングに関連付けられた例示的な訓練修正勧告１３８内の領域を示している。第２の成績領域１５２は、例えば、自動化された訓練システム１０４における所望の成績を示し得る。

【0034】

例示的な訓練修正勧告１３８はまた、複数の中心から離れた訓練成績データポイント１５８も示している。中心から離れた訓練成績データポイント１５８は、例えば、成績閾値１４４を超えた訓練成績を示し得る。特定の一実施例では、中心から離れた訓練成績データポイント１５８が、例示的な訓練修正勧告１３８の中心から、特定の中心から離れた訓練成績データポイント１５８への距離に応じて、異なるグラフ表示で提示され得る。例えば、中心から離れた訓練成績データポイント１５８Ｂ、１５８Ｃは、それらが中心から離れたデータであるが、自動化された訓練システム１０４にとってそれほど大きな懸念ではない可能性があることを示すために、第１の色（例えば、オレンジ）で提示され得るが、一方で、中心から離れた訓練成績データポイント１５８Ａ、１５８Ｄは、より直接的で及び／又はより重大な是正措置を必要とし得る重大な外れ値であることを示すために、第２の色（例えば、赤）で提示され得る。

【0035】

幾つかの実施態様では、コンピューティングデバイス１０２の（１以上の）プロセッサ１０６が、訓練修正勧告１３４を自動化された訓練システム１０４に通信するように更に構成され得る。例えば、（１以上の）プロセッサ１０６は、自動化された訓練システム１０４への通信のために、訓練修正勧告データ１３６を生成するように構成され得る。

【0036】

動作では、システム１００が、パイロット訓練の質を自動的且つ厳密に評価するために業界全体で使用され得る、例示的な自動化されたパイロット訓練評価システムを提供するように構成され得る。例えば、システム１００は、訓練修正勧告１３４を生成するように構成され得る。その場合、訓練修正勧告１３４は、相関１３２、歪度測定値１４０、及び尖度測定値１４２に少なくとも基づく、１以上のパイロットインストラクターに関連付けられたインストラクター成績の表示を含む。システム１００は、同じ航空会社の異なるインストラクター、第１の航空会社に関連付けられた第１のインストラクターと第２の航空会社に関連付けられた第２のインストラクター、異なる地理的領域内のインストラクター、特定の地理的領域内のインストラクター、複数のカリキュラム能力にわたるインストラクター、特定のカリキュラム能力内のインストラクターなどを比較するように構成され得る。

【0037】

自動化された訓練システム１０４は、システム１００が訓練修正勧告１３４を生成することを可能にするために、第１の訓練成績データ１２４及び／又は第２の訓練成績データ１２６をコンピューティングデバイス１０２に提供するように構成され得る。自動化された訓練システム１０４は、メモリ１１２に結合された１以上のプロセッサ１１０を含み得る。自動化された訓練システム１０４は、スタンドアローンのコンピューティングデバイス（例えば、飛行シミュレータキオスク）、及び／又は、別のコンピューティングデバイスの構成要素として（例えば、スマートフォンやラップトップコンピュータで実行されるアプリやプログラムとして）実装され得る。自動化された訓練システム１０４はまた、図１では示されていない構成要素も含み得る。例えば、ユーザからの入力及び／又はユーザとの相互作用をモニタするために、自動化された訓練システム１０４はまた、１以上の入力／出力インターフェース、１以上のディスプレイ、１以上のネットワークインターフェースなども含み得る。更に、図１は、自動化された訓練システム１０４のメモリ１１２を、以下で説明される特定のデータを記憶するとして示しているが、より多い、より少ない、及び／又は異なるデータが、主たる開示の範囲から逸脱することなしに、メモリ１１２内に存在し得る。

【0038】

自動化された訓練システム１０４は、メモリ１１２において、成績データ１１４、（１以上の）ユーザ１１６、（１以上の）航空会社１２２、（１以上の）インストラクター１１８、（１以上の）訓練場所１２０などを記憶し得る。このデータを使用して、第１及び／又は第２の訓練成績データ１２４、１２６を生成することができる。

【0039】

成績データ１１４は、１以上のカリキュラム能力についての自動化された訓練システム１０４の１以上のユーザ成績に関連付けられたデータを含み得る。（１以上の）ユーザ１１６は、自動化された訓練システム１０４の１以上のユーザのアイデンティティに関連付けられたデータを含み得る。該アイデンティティは、匿名化、準匿名化、疑似匿名化などされてよい。同様に、（１以上の）航空会社１２２、（１以上の）インストラクター１１８、及び／又は（１以上の）訓練場所１２０は、訓練成績が測定される航空会社、それらのインストラクターのアイデンティティ、及び／又は様々な訓練場所の識別子に関連付けられたデータを含み得る。自動化された訓練システム１０４の特定の一実施態様に応じて、より多い、より少ない、及び／又は自動化された訓練システム１０４の間の又は中の異なるデータが存在してよい。例えば、第１の自動化された訓練システムは、ユーザのファーストネーム及びラストネームや誕生日などを挙げるユーザデータ（例えば、（１以上の）ユーザ１１６内の）を含んでよい。一方で、第２の自動化された訓練システムは、ユーザの識別番号のみを挙げるユーザデータ（例えば、（１以上の）ユーザ１１６内の）を含んでよい。自動化された訓練システム１０４の（１以上の）プロセッサ１１０は、コンピューティングデバイス１０２への通信のために、メモリ１１２内のデータを収集、解析、及び／又は通信するように構成され得る。

【0040】

幾つかの実施態様では、コンピューティングデバイス１０２の（１以上の）プロセッサ１０６が、第１の訓練成績データ１２４から第１の訓練成績データセット１２８を生成し、第２の訓練成績データ１２６から訓練データ比較セット１３０を生成するように構成され得る。これは、複数の成績データ要件を受け取ることを含み得る。成績データ要件は、例えば、自動化された訓練システム１０４の複数の実施態様から第１の訓練成績データ１２４の一部を受け取るときに、第１の訓練成績データ１２４内のどの種類のデータが、訓練修正勧告１３４を特定すること、データの完全性を保証すること、及びデータ標準化を維持することにおいて実際に使用されることとなるかを説明し得る。幾つかの態様では、自動化された訓練システム１０４の異なる実施態様は、他の実施態様からの異なる種類のデータ、他の実施態様よりも特定のトピックについてより多い又はより少ないデータ、他の実施態様とは異なるフォーマットの記憶データなどを含み得る。

【0041】

コンピューティングデバイス１０２の（１以上の）プロセッサ１０６は、複数のデータ要件について単一のデータマッピングを生成するために、複数の成績データ要件を処理するように構成され得る。これにより、例えば、（１以上の）プロセッサ１０６は、異種ソースからデータを受け取り、異種ソースからのデータを分析することが可能になる。（１以上の）プロセッサ１０６は、単一のデータマッピングを使用して、第１の訓練成績データセット１２８を生成するように構成され得る。幾つかの態様では、コンピューティングデバイス１０２がまた、メモリ１０８内に相関１３２及び訓練修正勧告１３４を記憶するようにも構成され得る。

【0042】

幾つかの実施態様では、コンピューティングデバイス１０２の（１以上の）プロセッサ１０６が、第１の訓練成績データセット１２８、相関１３２、及び訓練修正勧告１３４に少なくとも基づいて、成績ダッシュボードを生成するように構成され得る。成績ダッシュボードは、自動化された訓練システムのユーザが、複数の訓練修正勧告にアクセスし、それを追跡することを可能にし得る分析ツールを含み得る。例えば、成績ダッシュボードは、第１の訓練成績データセット１２８に関連付けられた自動化された訓練システム１０４の第１のユーザの群の成績が、成績閾値１４４を満たすことができないことを、第１の訓練成績データセットが示すという表示を含み得る。

【0043】

図１は、コンピューティングデバイス１０２又は自動化された訓練システム１０４内で行われる特定の動作を示しているが、特定の動作は、主たる開示の範囲から逸脱することなしに、システム１００の他の構成要素によって実行され得る。例えば、自動化された訓練システム１０４は、第１の訓練成績データ１２４から第１の訓練成績データセット１２８を生成し、及び／又は第２の訓練成績データ１２６から訓練データ比較データセット１３０を生成するように構成され得る。

【0044】

更に、図１は、コンピューティングデバイス１０２と自動化された訓練システム１０４とを別個のものとして示しているが、主たる開示の範囲から逸脱することなしに、他の構成が可能である。例えば、コンピューティングデバイス１０２と自動化された訓練システム１０４とは、電子デバイスの中に統合され得る。更なる一実施例として、コンピューティングデバイス１０２の一部又は全部は、自動化された訓練システム１０４の一部又は全部の構成要素の中に統合され得る。更なる一実施例として、コンピューティングデバイス１０２の１以上の構成要素及び／又は自動化された訓練システム１０４の１以上の構成要素は、複数のコンピューティングデバイス（例えば、一群のサーバ）にわたり分散され得る。

【0045】

図２は、主たる開示による、パイロット訓練評価システム２００用の例示的なアーキテクチャを示す。概して、システム２００は、図１の例示的なシステム１００の一部又は全部に相当する。幾つかの実施態様では、システム２００が、複数のデータ要件２０２、２０４を含む。図１を参照しながら上でより詳細に説明されたように、これらのデータ要件は、例えば、自動化された訓練システム１０４の複数の実施態様から第１の訓練成績データ１２４の一部を受け取るときに、第１の訓練成績データ１２４内のどの種類のデータが、訓練修正勧告１３４を特定すること、データの完全性を保証すること、及びデータ標準化を維持することにおいて実際に使用されることとなるかを説明し得る。幾つかの態様では、自動化された訓練システム１０４の異なる実施態様は、他の実施態様からの異なる種類のデータ、他の実施態様よりも特定のトピックについてより多い又はより少ないデータ、他の実施態様とは異なるフォーマットの記憶データなどを含み得る。例えば、図２のファイル２０２は、図１の自動化された訓練システム１０４の様々な異なる実施態様から生じ得る。同様に、様々なデータベース２０４Ａ、２０４Ｂ、２０４Ｃは、パイロット訓練評価システムの一部であり得るか、又は様々なパイロット訓練評価システムからの訓練成績データ（例えば、図１の成績データ１１４）のための保管場所として実装され得る。

【0046】

幾つかの実施態様では、システム２００がまた、複数のデータ要件２０２、２０４に結合されたデータ処理モジュール２０６も含み得る。データ処理モジュールは、複数のデータ要件２０２、２０４からのデータを、抽出、変換、及びロードするように構成された１以上の電子デバイス、並びに／又は１以上の電子デバイスの構成要素であり得る。図１を参照しながら上でより詳細に説明されたように、システム２００は、異種ソースからのデータを受け取り、分析するように構成され得る。例えば、図１の（１以上の）プロセッサ１０６は、複数のデータ要件２０２、２０４からのデータの全てについての単一のデータマッピングを使用して、第１の訓練成績データセット１２８を生成するように構成され得る。幾つかの実施態様では、システム２００がまた、データ処理モジュール２０６に結合されたデータベース２０８も含み得る。データベース２０８は、データ処理モジュール２０６によって生成された処理済みデータを記憶するように構成された任意の適切なデータストレージデバイス（複数可）であり得る。

【0047】

幾つかの実施態様では、システム２００がまた、データベース２０８に結合された解析エンジン２１０も含み得る。概して、解析エンジン２１０は、図１の（１以上の）プロセッサ１０６に対応し、図１を参照しながら上でより詳細に説明されたように、第１の訓練成績データセット１２８と訓練データ比較セット１３０との間の相関１３２を特定し、相関１３２に少なくとも基づいて、自動化された訓練システム１０４用の訓練修正勧告１３４を生成するために、データベース２０８内に記憶されたデータを分析するように構成されている。

【0048】

幾つかの実施態様では、システム２００がまた、解析エンジン２１０に結合されたデータベース２１２も含み得る。データベース２１２は、解析エンジン２１０によって生成されたデータを記憶するように構成された任意の適切なデータストレージデバイス（複数可）であり得る。概して、データベース２１２は、図１のメモリ１０８に対応し、第１の訓練成績データセット１２８、訓練データ比較セット１３０、歪度測定値１４０、尖度測定値１４２、及び成績閾値１４４を記憶する。

【0049】

図１を参照しながら上でより詳細に説明されたように、パイロット訓練評価システムは、自動化された訓練システムへ通信される訓練修正勧告２１４（例えば、図１の訓練修正勧告１３４）を生成するように構成され得る。訓練修正勧告２１４は、警告や是正措置用の勧告などを含む多くの形態を採り得る。訓練修正勧告２１４はまた、例えば、（１以上の）カリキュラム更新勧告も含む。特定の一態様では、カリキュラム更新勧告が、（１以上の場所についての）インストラクターや生徒などの特定の群に対して特定の訓練モジュールを自動的に追加すること、特定の訓練モジュールを自動的に除去することなどを含み得る。

【0050】

図１を参照しながら上でより詳細に説明されたように、パイロット訓練評価システムはまた、第１の訓練成績データセット、相関、及び訓練修正勧告２１４に少なくとも基づいて、１以上のダッシュボード２１６を生成するようにも構成され得る。システム２００の一実施例では、（１以上の）ダッシュボード２１６が、システム２００の１以上のユーザ、システム２００の１以上の他の構成要素、又はそれらの何らかの組み合わせに通信され得る。例えば、ダッシュボードのうちの１以上に関連付けられたデータは、更なる訓練評価及び改善のために、解析エンジン２１０に戻るように通信され得る。

【0051】

図２は、システム２００の様々な構成要素内で行われる特定の動作を示しているが、特定の動作は、主たる開示の範囲から逸脱することなしに、システム２００の他の構成要素によって実行され得る。例えば、データ処理モジュール２０６によって実行される動作は、分散化され、各個別のデータ要件２０２、２０４と同じ場所で行われ得る。別の一実施例として、（１以上の）ダッシュボード２１６及び（１以上の）訓練修正勧告２１４は、解析エンジン２１０で生成され得る。

【0052】

更に、図２は、システム２００の様々な構成要素を別個に示しているが、主たる開示の範囲から逸脱することなしに、他の構成が可能である。例えば、データ処理モジュール２０６は、分散化され、各個別のデータ要件２０２、２０４と同じ場所に配置され得る。別の一実施例として、（１以上の）ダッシュボード２１６及び（１以上の）訓練修正勧告２１４は、解析エンジン２１０と同じ場所に配置され得る。

【0053】

図３は、主たる開示による、自動化されたパイロット訓練評価システムを提供するための方法３００の一実施例のフローチャートである。方法３００は、指示命令を実行する１以上のプロセッサによって、例えば、メモリ１０８からの指示命令を実行する図１の（１以上の）プロセッサ１０６によって、開始、実行、又は制御され得る。

【0054】

幾つかの実施態様では、方法３００が、３０２で、第１の訓練成績データセットを受け取る。例えば、図１の（１以上の）プロセッサ１０６は、自動化された訓練システム１０４でカリキュラムを受ける１以上のユーザの成績に関連付けられた第１の訓練成績データセット１２８を受け取り得る。

【0055】

図３の一実施例では、方法３００がまた、３０４で、第１の訓練成績データセットと訓練データ比較データセットとの間の相関を特定するために、第１の訓練成績データセットを分析することも含む。例えば、図１の（１以上の）プロセッサ１０６は、第１の訓練成績データセット１２８と訓練データ比較セット１３０との間の相関１３２を特定するために、第１の訓練成績セット１２８を分析し得る。

【0056】

図３の一実施例では、方法３００がまた、３０６で、相関に少なくとも基づいて、自動化された訓練システム用の訓練修正勧告を生成することも含む。例えば、図１の（１以上の）プロセッサ１０６は、相関１３２に少なくとも基づいて、自動化された訓練システム１０４用の訓練修正勧告１３４を生成し得る。図３の一実施例では、方法３００がまた、３０８で、訓練修正勧告を自動化された訓練システムに通信することも含む。例えば、図１の（１以上の）プロセッサ１０６は、訓練修正勧告１３４を自動化された訓練システム１０４に通信し得る。

【0057】

方法３００は、特定の数のステップを含むとして図示されているが、より多い、より少ない、及び／又は異なるステップが、主たる開示の範囲から逸脱することなしに、方法３００内に含まれ得る。例えば、方法３００は、図２を参照しながら上でより詳細に説明されたように、処理用に利用可能なデータ要件の数及び多様性に応じて変化し得る。例えば、方法３００は、別の自動化された訓練システム（及び／又は自動化された訓練システムの別の一部分）用の訓練修正勧告を生成する前に又はそれと同時に、１つの自動化された訓練システム（及び／又は自動化された訓練システムの一部分）に訓練修正勧告を通信し得る。

【0058】

図４は、主たる開示による、コンピュータによって実施される方法及びコンピュータで実行可能なプログラム指示命令（又はコード）の諸態様をサポートするように構成されたコンピューティングデバイス４１０を含むコンピューティング環境４００のブロック図である。例えば、コンピューティングデバイス４１０又はその一部は、図１～図３を参照しながら上でより詳細に説明された１以上の動作を、開始、実行、又は制御するために、指示命令を実行するように構成されている。特定の一態様では、コンピューティングデバイス４１０が、図１のコンピューティングデバイス１０２及び／若しくは自動化された訓練システム１０４、図２のデータ処理モジュール２０６及び／若しくは解析エンジン２１０、１以上のサーバ、１以上の仮想デバイス、又はそれらの組み合わせを含み得る。

【0059】

コンピューティングデバイス４１０は、１以上のプロセッサ４２０を含む。特定の一態様では、（１以上の）プロセッサ４２０が、図１の（１以上の）プロセッサ１０６に対応する。（１以上の）プロセッサ４２０は、システムメモリ４３０、１以上の記憶デバイス４５０、１以上の入力／出力インターフェース４４０、１以上の通信インターフェース４６０、又はこれらの任意の組み合わせと通信するように構成されている。システムメモリ４３０は、揮発性メモリデバイス（例えば、ランダムアクセスメモリ（RAM：random access memory）デバイス）、不揮発性メモリデバイス（例えば、読み出し専用メモリ（ROM：read-only memory）デバイス、プログララム可能な読み出し専用メモリ、及びフラッシュメモリ）、又はその双方を含む。システムメモリ４３０は、コンピューティングデバイス４１０をブート処理するための基本入力／出力システム、ならびにコンピューティングデバイス４１０がユーザ、他のプログラム、及び他の装置と相互作用することを可能にするためのフルオペレーティングシステムを含み得る、オペレーティングシステム４３２を記憶する。システムメモリ４３０は、指示命令４３６、訓練修正勧告１３４、相関１３２、第１の値の分布１３９、図１の第１の訓練成績データセット１２８、又はそれらの組み合わせなどの、システム（プログラム）データ４３８を記憶する。

【0060】

システムメモリ４３０は、（１以上の）プロセッサ４２０によって実行可能な１以上のアプリケーション４３４（例えば、指示命令の集合）を含む。一実施例として、１以上のアプリケーション４３４には、図１～図３を参照しながら説明された１以上の動作を、開始、制御、又は実行するために、（１以上の）プロセッサ４２０によって実行可能な指示命令４３６が含まれる。例示すると、１以上のアプリケーション４３４には、訓練修正勧告１３４、相関１３２、又はそれらの組み合わせを参照しながら説明された１以上の動作を、開始、制御、又は実行するために、（１以上の）プロセッサ４２０によって実行可能な指示命令４３６が含まれる。

【0061】

特定の一実施態様では、システムメモリ４３０が、指示命令４３６を記憶した非一過性のコンピュータ可読媒体（例えば、コンピュータ可読ストレージデバイス）を含み、該指示命令４３６は、（１以上の）プロセッサ４２０によって実行されると、（１以上の）プロセッサ４２０に、自動化されたパイロット訓練評価システム用の動作を、開始、実行、又は制御させる。該動作はまた、第１の訓練成績データセットと訓練データ比較セットとの間の相関を特定するために、第１の訓練成績データセットを分析すること含む。該動作はまた、相関に少なくとも基づいて、自動化された訓練システム用の訓練修正勧告を生成することも含む。該動作はまた、自動化された訓練システムに訓練修正勧告に通信することも含む。

【0062】

１以上のストレージデバイス４５０は、磁気ディスク、光ディスク、又はフラッシュメモリデバイスといった、不揮発性のストレージデバイスを含む。特定の一実施例では、ストレージデバイス４５０が、取り外し可能なメモリデバイスと取り外し不可能なメモリデバイスの両方を含む。記憶デバイス４５０は、オペレーティングシステム、オペレーティングシステムの画像、アプリケーション（例えば、１以上のアプリケーション４３４）、及び、プログラムデータ（例えば、プログラムデータ４３８）を記憶するよう構成されている。特定の一態様では、システムメモリ４３０、ストレージデバイス４５０、又はその両方が、有形のコンピュータ可読媒体を含む。特定の一態様では、ストレージデバイス４５０のうちの１以上が、コンピュータデバイス４１０の外部に存在する。

【0063】

１以上の入力／出力インターフェース４４０は、ユーザとの相互作用を容易にするために、計算デバイス４１０が１以上の入力／出力デバイス４７０と通信することを可能にする。例えば、１以上の入力／出力インターフェース４４０は、ディスプレイインターフェース、入力インターフェース、又はその双方を含み得る。例えば、入力／出力インターフェース４４０は、ユーザから入力を受け取り、他の計算デバイスから入力を受け取り、又はこれらを組み合わせて行うよう適合される。幾つかの実現において、入力／出力インターフェース４４０は、シリアルインターフェース（例えば、USB（universal serial bus）インターフェース、又は、（IEEE（Institute of Electrical and Electronics Engineers）インターフェース標準）、パラレルインターフェース、表示アダプタ、音声アダプタ、又は、カスタムインターフェースを含む、１つ以上の標準インターフェースプロトコルに準拠している（「IEEE」は、Institute of Electrical and Electronics Engineers、Inc. of Piscataway（ニュージャージー州）の登録商標である）。幾つかの実施態様では、（１以上の）入力／出力デバイス４７０は、ボタン、キーボード、ポインティングデバイス、ディスプレイ、スピーカ、マイクロフォン、タッチスクリーン、及び他のデバイスの何らかの組み合わせを含む、１以上のユーザインターフェースデバイス、及びディスプレイを含む。

【0064】

プロセッサ４２０は、１以上の通信インターフェース４６０を介して、デバイス又はコントローラ４８０と通信するように構成される。例えば、１以上の通信インターフェース４６０は、ネットワークインターフェースを含み得る。デバイス又はコントローラ４８０は、例えば、図１の自動化された訓練システム１０４を含むことができる。

【0065】

幾つかの実施態様では、非一過性のコンピュータ可読媒体（例えば、コンピュータ可読記憶デバイス）が、指示命令を記憶し、該指示命令は、１以上のプロセッサによって実行されると、１以上のプロセッサに、上述された機能の一部又は全部を実行するための動作を、開始、実行、又は制御させる。例えば、該指示命令は、図１～図３の動作又は方法のうちの１以上を実施するために実行可能であり得る。幾つかの実施態様では、図１～図３の動作又は方法のうちの１以上の一部又は全部が、専用のハードウェア回路によって指示命令を実行する１以上のプロセッサ（例えば、１以上の中央処理装置（CPU：central processing unit）、１以上のGPU（graphics processing unit）、１以上のデジタル信号プロセッサ（DSP：digital signal processor））、又はこれらの任意の組み合わせによって実施されてよい。

【0066】

本明細書に記載されている実施例の図は、様々な実装形態の構造の概略的な理解をもたらすことを意図している。これらの図は、本明細書に記載された構造又は方法を利用する装置及びシステムの全ての要素及び特徴を網羅的に説明することを意図していない。本開示を精査することで、当業者には、他の多くの実施態様が明らかになり得る。本開示の範囲を逸脱することなく構造的及び論理的な置換及び変更が行うことができるように、他の実施態様を利用し、他の実施態様を本開示から引き出すことができる。例えば、方法動作は、図面において示されているのとは異なる順序で実行され得るか、或いは１以上の方法動作が省略され得る。したがって、本開示及び図は、限定的というよりは、むしろ例示的なものと見なすべきである。

【0067】

更に、本明細書では具体的な例を図示および説明してきたが、同一又は類似の結果を実現するよう設計された任意の後続の構成を、示された特定の実施態様と置き換えてもよい。本開示は、様々な実施態様の後続する任意の又は全ての適用例又は変形例を含むことが意図されている。上述の実施態様の組み合わせ、及び、本明細書で特段に説明していない他の実施態様は、本明細書を精査することで当業者には明らかになろう。

【0068】

本開示の「要約」は、特許請求の範囲又は意味を解釈したり、又は限定したりするために使用されるものではないとの理解のもとに、提出される。加えて、上記の発明を実施するための形態においては、本開示を簡潔にする目的で、様々な特徴が、群化されたり、又は、単一の実施態様内で説明されたりする場合がある。上述の例は、本開示を例示しているのであって、限定しているわけではない。また、本開示の原理に従って多くの修正例および変形例が可能である。以下の特許請求の範囲に反映されているように、特許請求される主題は、開示されている実施例のいずれかの特徴の全てを対象としているわけではない場合がある。したがって、本開示の範囲は、以下の特許請求の範囲及びその均等物によって規定される。

【0069】

更に、本開示は、以下の条項による複数の実施形態を含む。

【0070】

条項１によれば、方法が、第１の訓練成績データセットを受け取ることと、前記第１の訓練成績データセットと訓練データ比較セットとの間の相関を特定するために、前記第１の訓練成績データセットを分析することとを含む。該方法はまた、前記相関に少なくとも基づいて、自動化された訓練システム用の訓練修正勧告を生成することも含む。該方法はまた、前記自動化された訓練システムに前記訓練修正勧告を通信することも含む。

【0071】

条項２は、条項１に記載の方法を含む。その場合、前記訓練データ比較セットは、第２の訓練成績データセットを含む。

【0072】

条項３は、条項２に記載の方法を含む。その場合、前記訓練データ比較セットは、制御成績データセットを含む。

【0073】

条項４は、条項２又は３に記載の方法を含む。その場合、前記第１の訓練成績データセットは、前記自動化された訓練システムの第１のユーザの群に関連付けられた訓練データを含み、前記第２の訓練成績データセットは、前記自動化された訓練システムの第２のユーザの群に関連付けられた訓練データを含む。

【0074】

条項５は、条項４に記載の方法を含む。その場合、前記第１のユーザの群は、前記第２のユーザの群とは異なる。

【0075】

条項６は、条項４又は５に記載の方法を含む。その場合、前記第１のユーザの群は、第１の訓練カリキュラム内の訓練に関連付けられ、前記第２のユーザの群は、第２の訓練カリキュラム内の訓練に関連付けられる。

【0076】

条項７は、条項４から６のいずれか一項に記載の方法を含む。その場合、前記第１のユーザの群は、第１の地理的エリアに関連付けられ、前記第２のユーザの群は、第２の地理的エリアに関連付けられる。

【0077】

条項８は、条項４から７のいずれか一項に記載の方法を含む。その場合、前記第１のユーザの群は、第１のインストラクターに関連付けられ、前記第２のユーザの群は、第２のインストラクターに関連付けられる。

【0078】

条項９は、条項４から８のいずれか一項に記載の方法を含む。その場合、前記第１のユーザの群は、第１の訓練場所に関連付けられ、前記第２のユーザの群は、第２の訓練場所に関連付けられる。

【0079】

条項１０は、条項１から９のいずれか一項に記載の方法を含む。その場合、前記方法は、前記第１の訓練成績データセットに基づいて、第１の値の分布を特定することも含む。該方法はまた、前記第１の値の分布に基づいて歪度測定値を特定することも含み、前記自動化された訓練システム用の前記訓練修正勧告を生成することは、更に、前記歪度測定値に少なくとも基づく。

【0080】

条項１１は、条項１から１０のいずれか一項に記載の方法を含む。その場合、前記方法は、前記第１の訓練成績データセットに基づいて、第１の値の分布を特定することも含む。該方法はまた、前記第１の値の分布に基づいて尖度測定値を特定することも含み、前記自動化された訓練システム用の前記訓練修正勧告を生成することは、更に、前記尖度測定値に少なくとも基づく。

【0081】

条項１２は、条項１から１１のいずれか一項に記載の方法を含む。その場合、前記訓練修正勧告は、訓練成績が成績閾値を満たすことができないことを示す警告を含む。

【0082】

条項１３は、条項１から１２のいずれか一項に記載の方法を含む。その場合、前記訓練修正勧告は、訓練教材を更新するための勧告を含む。

【0083】

条項１４は、条項１から１３のいずれか一項に記載の方法を含む。その場合、前記訓練修正勧告は、前記自動化された訓練システムの１以上のユーザに関連付けられた是正措置の指示を含む。

【0084】

条項１５は、条項１から１４のいずれか一項に記載の方法を含む。その場合、前記訓練修正勧告は、訓練成績レポートを含む。

【0085】

条項１６は、条項１５に記載の方法を含む。その場合、前記訓練成績レポートは、前記相関に少なくとも基づくグラフ表示を含む。

【0086】

条項１７は、条項１６に記載の方法を含む。その場合、前記方法は、前記第１の訓練成績データセットに基づいて、第１の訓練測定値の１以上の値を特定するために、前記第１の訓練成績データセットを分析することを更に含む。該方法はまた、前記第１の訓練成績データセットに基づいて、第２の訓練測定値の１以上の値を特定するために、前記第１の訓練成績データセットを分析することも含む。その場合、前記グラフ表示の第１の軸が、前記第１の訓練測定値に関連付けられ、前記グラフ表示の第２の軸が、前記第２の訓練測定値に関連付けられる。

【0087】

条項１８は、条項１７に記載の方法を含む。その場合、前記方法は、前記第１の訓練成績データセットに基づいて、第１の値の分布を特定することを更に含み、前記第１の訓練測定値は、前記第１の値の分布に基づく歪度測定値である。

【0088】

条項１９は、条項１８に記載の方法を含む。その場合、前記第２の訓練測定値は、前記第１の値の分布に基づく尖度測定値である。

【0089】

条項２０は、条項１７から１９のいずれか一項に記載の方法を含む。その場合、前記方法は、前記第１の訓練成績データセットに基づいて、第１の値の分布を特定することを更に含み、前記第１の訓練測定値又は前記第２の訓練測定値は、前記第１の値の分布に基づく数学的モーメント測定値である。

【0090】

条項２１は、条項１から２０のいずれか一項に記載の方法を含む。その場合、前記相関を特定するために、前記第１の訓練成績データセットを分析することは、前記第１の訓練成績データセット及び前記訓練データ比較セットに関連付けられた一致相関係数を特定するために、前記第１の訓練成績データセットを分析することを含む。

【0091】

条項２２は、条項１から２１のいずれか一項に記載の方法を含む。その場合、前記第１の訓練成績データセットは、前記自動化された訓練システムのユーザに割り当てられた複数の採点測定値を含む。

【0092】

条項２３は、条項１から２２のいずれか一項に記載の方法を含む。その場合、前記訓練データ比較セットは、第２の訓練成績データセットを含み、前記第１の訓練成績データセットは、前記自動化された訓練システムの第１のユーザの群であって、第１のインストラクターに割り当てられた第１のユーザの群に関連付けられた訓練データを含み、前記第２の訓練成績データセットは、前記自動化された訓練システムの第２のユーザの群であって、１以上の第２のインストラクターに割り当てられた第２のユーザの群に関連付けられた訓練データを含む。前記方法は、前記第１の訓練成績データセットに基づいて、第１の値の分布を特定すること、前記第１の値の分布に基づいて、歪度測定値を特定すること、及び、前記第１の値の分布に基づいて、尖度測定値を特定することを更に含み、前記訓練修正勧告は、前記第１のインストラクターに関連付けられたインストラクター成績の表示であって、前記歪度測定値及び前記尖度測定値に少なくとも基づく表示を含む。

【0093】

条項２４は、条項２３に記載の方法を含む。その場合、前記第１のインストラクターは、第１の航空会社に関連付けられ、前記１以上の第２のインストラクターは、第２の航空会社に関連付けられる。

【0094】

条項２５は、条項２３又は２４に記載の方法を含む。その場合、前記第１のインストラクターは、第１の航空会社に関連付けられ、前記１以上の第２のインストラクターは、前記第１の航空会社に関連付けられ、前記第１のインストラクターは、前記１以上の第２のインストラクターとは異なる。

【0095】

条項２６は、条項２３から２５のいずれか一項に記載の方法を含む。その場合、前記第１のインストラクターは、第１の地理的領域に関連付けられ、前記１以上の第２のインストラクターは、第２の地理的領域に関連付けられる。

【0096】

条項２７は、条項２３から２６のいずれか一項に記載の方法を含む。その場合、前記第１のインストラクターは、第１の地理的領域に関連付けられ、前記１以上の第２のインストラクターは、前記第１の地理的領域に関連付けられ、前記第１のインストラクターは、前記１以上の第２のインストラクターとは異なる。

【0097】

条項２８は、条項２３から２７のいずれか一項に記載の方法を含む。その場合、前記第１のインストラクターは、第１のカリキュラム能力に関連付けられ、前記１以上の第２のインストラクターは、第２のカリキュラム能力に関連付けられる。

【0098】

条項２９は、条項２３から２８のいずれか一項に記載の方法を含む。その場合、前記第１のインストラクターは、第１のカリキュラム能力に関連付けられ、前記１以上の第２のインストラクターは、前記第１のカリキュラム能力に関連付けられ、前記第１のインストラクターは、前記１以上の第２のインストラクターとは異なる。

【0099】

条項３０は、条項１から２９のいずれか一項に記載の方法を含む。その場合、前記第１の訓練成績データセットを受け取ることは、複数の成績データ要件を受け取ること、前記複数の成績データ要件について単一のデータマッピングを生成するために、前記複数の成績データ要件を処理すること、及び前記第１の訓練成績データセットを生成することを含む。

【0100】

条項３１は、条項３０に記載の方法を含む。その場合、前記方法は、前記相関及び前記訓練修正勧告をメモリ内に記憶することを更に含む。

【0101】

条項３２は、条項３０又は３１に記載の方法を含む。その場合、前記方法は、前記第１の訓練成績データセット、前記相関、及び前記訓練修正勧告に少なくとも基づいて、成績ダッシュボードを生成することを更に含む。

【0102】

条項３３は、条項３２に記載の方法を含む。その場合、前記成績ダッシュボードは、前記第１の訓練成績データセットに関連付けられた前記自動化された訓練システムの第１のユーザの群の成績が成績閾値を満たすことができないことを、前記第１の訓練成績データセットが示すという表示を含む。

【0103】

条項３４によれば、システムが、指示命令を記憶するように構成されたメモリ、及び第１の訓練成績データセットを受け取るように構成された１以上のプロセッサを含む。前記１以上のプロセッサはまた、前記第１の訓練成績データセットと訓練データ比較セットとの間の相関を特定するために、前記第１の訓練成績データセットを分析するようにも構成されている。前記１以上のプロセッサはまた、前記相関に少なくとも基づいて、自動化された訓練システム用の訓練修正勧告を生成するようにも構成されている。前記１以上のプロセッサはまた、前記自動化された訓練システムに前記訓練修正勧告を通信するようにも構成されている。

【0104】

条項３５は、条項３４に記載のシステムを含む。その場合、前記訓練データ比較セットは、第２の訓練成績データセットを含む。

【0105】

条項３６は、条項３５に記載のシステムを含む。その場合、前記訓練データ比較セットは、制御成績データセットを含む。

【0106】

条項３７は、条項３５又は３６に記載のシステムを含む。その場合、前記第１の訓練成績データセットは、前記自動化された訓練システムの第１のユーザの群に関連付けられた訓練データを含み、前記第２の訓練成績データセットは、前記自動化された訓練システムの第２のユーザの群に関連付けられた訓練データを含む。

【0107】

条項３８は、条項３７に記載のシステムを含む。その場合、前記第１のユーザの群は、前記第２のユーザの群とは異なる。

【0108】

条項３９は、条項３７又は３８に記載のシステムを含む。その場合、前記第１のユーザの群は、第１の訓練カリキュラム内の訓練に関連付けられ、前記第２のユーザの群は、第２の訓練カリキュラム内の訓練に関連付けられる。

【0109】

条項４０は、条項３７から３９のいずれか一項に記載のシステムを含む。その場合、前記第１のユーザの群は、第１の地理的エリアに関連付けられ、前記第２のユーザの群は、第２の地理的エリアに関連付けられる。

【0110】

条項４１は、条項３７から４０のいずれか一項に記載のシステムを含む。その場合、前記第１のユーザの群は、第１のインストラクターに関連付けられ、前記第２のユーザの群は、第２のインストラクターに関連付けられる。

【0111】

条項４２は、条項３７から４１のいずれか一項に記載のシステムを含む。その場合、前記第１のユーザの群は、第１の訓練場所に関連付けられ、前記第２のユーザの群は、第２の訓練場所に関連付けられる。

【0112】

条項４３は、条項３４から４２のいずれか一項に記載のシステムを含む。その場合、前記１以上のプロセッサは、前記第１の訓練成績データセットに基づいて、第１の値の分布を特定し、前記第１の値の分布に基づいて、歪度測定値を特定するように更に構成され、前記１以上のプロセッサは、更に、前記歪度測定値に少なくとも基づいて、前記自動化された訓練システム用の前記訓練修正勧告を生成するように構成されている。

【0113】

条項４４は、条項３４から４３のいずれか一項に記載のシステムを含む。その場合、前記１以上のプロセッサは、前記第１の訓練成績データセットに基づいて、第１の値の分布を特定し、前記第１の値の分布に基づいて、尖度測定値を特定するように更に構成され、前記１以上のプロセッサは、更に、前記尖度測定値に少なくとも基づいて、前記自動化された訓練システム用の前記訓練修正勧告を生成するように構成されている。

【0114】

条項４５は、条項３４から４４のいずれか一項に記載のシステムを含む。その場合、前記訓練修正勧告は、訓練成績が成績閾値を満たすことができないことを示す警告を含む。

【0115】

条項４６は、条項３４から４５のいずれか一項に記載のシステムを含む。その場合、前記訓練修正勧告は、訓練教材を更新するための勧告を含む。

【0116】

条項４７は、条項３４から４６のいずれか一項に記載のシステムを含む。その場合、前記訓練修正勧告は、前記自動化された訓練システムの１以上のユーザに関連付けられた是正措置の指示を含む。

【0117】

条項４８は、条項３４から４７のいずれか一項に記載のシステムを含む。その場合、前記訓練修正勧告は、訓練成績レポートを含む。

【0118】

条項４９は、条項４８に記載のシステムを含む。その場合、前記訓練成績レポートは、前記相関に少なくとも基づくグラフ表示を含む。

【0119】

条項５０は、条項４９に記載のシステムを含む。その場合、前記１以上のプロセッサは、前記第１の訓練成績データセットに基づいて、第１の訓練測定値の１以上の値を特定するために、前記第１の訓練成績データセットを分析し、前記第１の訓練成績データセットに基づいて、第２の訓練測定値の１以上の値を特定するために、前記第１の訓練成績データセットを分析するように更に構成され、前記グラフ表示の第１の軸は、前記第１の訓練測定値に関連付けられ、前記グラフ表示の第２の軸は、前記第２の訓練測定値に関連付けられる。

【0120】

条項５１は、条項５０に記載のシステムを含む。その場合、前記１以上のプロセッサは、前記第１の訓練成績データセットに基づいて、第１の値の分布を特定するように更に構成され、前記第１の訓練測定値は、前記第１の値の分布に基づく歪度測定値である。

【0121】

条項５２は、条項５１に記載のシステムを含む。その場合、前記第２の訓練測定値は、前記第１の値の分布に基づく尖度測定値である。

【0122】

条項５３は、条項５０から５２のいずれか一項に記載のシステムを含む。その場合、前記１以上のプロセッサは、前記第１の訓練成績データセットに基づいて、第１の値の分布を特定するように更に構成され、前記第１の訓練測定値又は前記第２の訓練測定値は、前記第１の値の分布に基づく数学的モーメント測定値である。

【0123】

条項５４は、条項３４から５３のいずれか一項に記載のシステムを含む。その場合、前記１以上のプロセッサは、前記第１の訓練成績データセット及び前記訓練データ比較セットに関連付けられた一致相関係数を特定するために、前記第１の訓練成績データセットを分析することによって、前記相関を特定するために、前記第１の訓練成績データセットを分析するように更に構成されている。

【0124】

条項５５は、条項３４から５４のいずれか一項に記載のシステムを含む。その場合、前記第１の訓練成績データセットは、前記自動化された訓練システムのユーザに割り当てられた複数の採点測定値を含む。

【0125】

条項５６は、条項３４から５５のいずれか一項に記載のシステムを含む。その場合、前記訓練データ比較セットは、第２の訓練成績データセットを含み、前記第１の訓練成績データセットは、前記自動化された訓練システムの第１のユーザの群であって、第１のインストラクターに割り当てられた第１のユーザの群に関連付けられた訓練データを含み、前記第２の訓練成績データセットは、前記自動化された訓練システムの第２のユーザの群であって、１以上の第２のインストラクターに割り当てられた第２のユーザの群に関連付けられた訓練データを含む。前記１以上のプロセッサは、前記第１の訓練成績データセットに基づいて、第１の値の分布を特定すること、前記第１の値の分布に基づいて、歪度測定値を特定すること、及び、前記第１の値の分布に基づいて、尖度測定値を特定することを実行するように更に構成され、前記訓練修正勧告は、前記第１のインストラクターに関連付けられたインストラクター成績の表示であって、前記歪度測定値及び前記尖度測定値に少なくとも基づく表示を含む。

【0126】

条項５７は、条項５６に記載のシステムを含む。その場合、前記第１のインストラクターは、第１の航空会社に関連付けられ、前記１以上の第２のインストラクターは、第２の航空会社に関連付けられる。

【0127】

条項５８は、条項５６又は５７に記載のシステムを含む。その場合、前記第１のインストラクターは、第１の航空会社に関連付けられ、前記１以上の第２のインストラクターは、前記第１の航空会社に関連付けられ、前記第１のインストラクターは、前記１以上の第２のインストラクターとは異なる。

【0128】

条項５９は、条項５６から５８のいずれか一項に記載のシステムを含む。その場合、前記第１のインストラクターは、第１の地理的領域に関連付けられ、前記１以上の第２のインストラクターは、第２の地理的領域に関連付けられる。

【0129】

条項６０は、条項５６から５９のいずれか一項に記載のシステムを含む。その場合、前記第１のインストラクターは、第１の地理的領域に関連付けられ、前記１以上の第２のインストラクターは、前記第１の地理的領域に関連付けられ、前記第１のインストラクターは、前記１以上の第２のインストラクターとは異なる。

【0130】

条項６１は、条項５６から６０のいずれか一項に記載のシステムを含む。その場合、前記第１のインストラクターは、第１のカリキュラム能力に関連付けられ、前記１以上の第２のインストラクターは、第２のカリキュラム能力に関連付けられる。

【0131】

条項６２は、条項５６から６１のいずれか一項に記載のシステムを含む。その場合、前記第１のインストラクターは、第１のカリキュラム能力に関連付けられ、前記１以上の第２のインストラクターは、前記第１のカリキュラム能力に関連付けられ、前記第１のインストラクターは、前記１以上の第２のインストラクターとは異なる。

【0132】

条項６３は、条項３４から６２のいずれか一項に記載のシステムを含む。その場合、前記１以上のプロセッサは、複数の成績データ要件を受け取ること、前記複数の成績データ要件について単一のデータマッピングを生成するために、前記複数の成績データ要件を処理すること、及び前記第１の訓練成績データセットを生成することによって、前記第１の訓練成績データセットを受け取るように更に構成されている。

【0133】

条項６４は、条項６３に記載のシステムを含む。その場合、前記１以上のプロセッサは、前記相関及び前記訓練修正勧告をメモリ内に記憶するように更に構成されている。

【0134】

条項６５は、条項６３又は６４に記載のシステムを含む。その場合、前記１以上のプロセッサは、前記第１の訓練成績データセット、前記相関、及び前記訓練修正勧告に少なくとも基づいて、成績ダッシュボードを生成するように更に構成されている。

【0135】

条項６６は、条項６５に記載のシステムを含む。その場合、前記成績ダッシュボードは、前記第１の訓練成績データセットに関連付けられた前記自動化された訓練システムの第１のユーザの群の成績が成績閾値を満たすことができないことを、前記第１の訓練成績データセットが示すという表示を含む。

【0136】

条項６７によれば、第１の訓練成績データセットを受け取ることを含む動作を実行するように、１以上のプロセッサによって実行可能な指示命令を記憶した、非一時的なコンピュータ可読媒体。該動作はまた、前記第１の訓練成績データセットと訓練データ比較セットとの間の相関を特定するために、前記第１の訓練成績データセットを分析することも含む。該動作はまた、前記相関に少なくとも基づいて、自動化された訓練システム用の訓練修正勧告を生成することも含む。該動作はまた、前記自動化された訓練システムに前記訓練修正勧告に通信することも含む。

【0137】

条項６８は、条項６７に記載の非一時的なコンピュータ可読媒体を含む。その場合、前記訓練データ比較セットは、第２の訓練成績データセットを含む。

【0138】

条項６９は、条項６８に記載の非一時的なコンピュータ可読媒体を含む。その場合、前記訓練データ比較セットは、制御成績データセットを含む。

【0139】

条項７０は、条項６８又は６９に記載の非一時的なコンピュータ可読媒体を含む。その場合、前記第１の訓練成績データセットは、前記自動化された訓練システムの第１のユーザの群に関連付けられた訓練データを含み、前記第２の訓練成績データセットは、前記自動化された訓練システムの第２のユーザの群に関連付けられた訓練データを含む。

【0140】

条項７１は、条項７０に記載の非一時的なコンピュータ可読媒体を含む。その場合、前記第１のユーザの群は、前記第２のユーザの群とは異なる。

【0141】

条項７２は、条項７０又は７１に記載の非一時的なコンピュータ可読媒体を含む。その場合、前記第１のユーザの群は、第１の訓練カリキュラム内の訓練に関連付けられ、前記第２のユーザの群は、第２の訓練カリキュラム内の訓練に関連付けられる。

【0142】

条項７３は、条項７０から７２のいずれか一項に記載の非一時的なコンピュータ可読媒体を含む。その場合、前記第１のユーザの群は、第１の地理的エリアに関連付けられ、前記第２のユーザの群は、第２の地理的エリアに関連付けられる。

【0143】

条項７４は、条項７０から７３のいずれか一項に記載の非一時的なコンピュータ可読媒体を含む。その場合、前記第１のユーザの群は、第１のインストラクターに関連付けられ、前記第２のユーザの群は、第２のインストラクターに関連付けられる。

【0144】

条項７５は、条項７０から７４のいずれか一項に記載の非一時的なコンピュータ可読媒体を含む。その場合、前記第１のユーザの群は、第１の訓練場所に関連付けられ、前記第２のユーザの群は、第２の訓練場所に関連付けられる。

【0145】

条項７６は、条項６７から７５のいずれか一項に記載の非一時的なコンピュータ可読媒体を含む。その場合、前記動作は、前記第１の訓練成績データセットに基づいて、第１の値の分布を特定し、前記第１の値の分布に基づいて、歪度測定値を特定することを更に含み、前記自動化された訓練システム用の前記訓練修正勧告を生成することは、更に、前記歪度測定値に少なくとも基づく。

【0146】

条項７７は、条項６７から７６のいずれか一項に記載の非一時的なコンピュータ可読媒体を含む。その場合、前記動作は、前記第１の訓練成績データセットに基づいて、第１の値の分布を特定し、前記第１の値の分布に基づいて、尖度測定値を特定することを更に含み、前記自動化された訓練システム用の前記訓練修正勧告を生成することは、更に、前記尖度測定値に少なくとも基づく。

【0147】

条項７８は、条項６７から７７のいずれか一項に記載の非一時的なコンピュータ可読媒体を含む。その場合、前記訓練修正勧告は、訓練成績が成績閾値を満たすことができないことを示す警告を含む。

【0148】

条項７９は、条項６７から７８のいずれか一項に記載の非一時的なコンピュータ可読媒体を含む。その場合、前記訓練修正勧告は、訓練教材を更新するための勧告を含む。

【0149】

条項８０は、条項６７から７９のいずれか一項に記載の非一時的なコンピュータ可読媒体を含む。その場合、前記訓練修正勧告は、前記自動化された訓練システムの１以上のユーザに関連付けられた是正措置の指示を含む。

【0150】

条項８１は、条項６７から８０のいずれか一項に記載の非一時的なコンピュータ可読媒体を含む。その場合、前記訓練修正勧告は、訓練成績レポートを含む。

【0151】

条項８２は、条項８１に記載の非一時的なコンピュータ可読媒体を含む。その場合、前記訓練成績レポートは、前記相関に少なくとも基づくグラフ表示を含む。

【0152】

条項８３は、条項８２に記載の非一時的なコンピュータ可読媒体を含む。その場合、前記動作は、前記第１の訓練成績データセットに基づいて、第１の訓練測定値の１以上の値を特定するために、前記第１の訓練成績データセットを分析し、前記第１の訓練成績データセットに基づいて、第２の訓練測定値の１以上の値を特定するために、前記第１の訓練成績データセットを分析することを更に含み、前記グラフ表示の第１の軸は、前記第１の訓練測定値に関連付けられ、前記グラフ表示の第２の軸は、前記第２の訓練測定値に関連付けられる。

【0153】

条項８４は、条項８３に記載の非一時的なコンピュータ可読媒体を含む。その場合、前記動作は、前記第１の訓練成績データセットに基づいて、第１の値の分布を特定することを更に含み、前記第１の訓練測定値は、前記第１の値の分布に基づく歪度測定値である。

【0154】

条項８５は、条項８４に記載の非一時的なコンピュータ可読媒体を含む。その場合、前記第２の訓練測定値は、前記第１の値の分布に基づく尖度測定値である。

【0155】

条項８６は、条項８３から８５のいずれか一項に記載の非一時的なコンピュータ可読媒体を含む。その場合、前記動作は、前記第１の訓練成績データセットに基づいて、第１の値の分布を特定することを更に含み、前記第１の訓練測定値又は前記第２の訓練測定値は、前記第１の値の分布に基づく数学的モーメント測定値である。

【0156】

条項８７は、条項６７から８６のいずれか一項に記載の非一時的なコンピュータ可読媒体を含む。その場合、前記相関を特定するために、前記第１の訓練成績データセットを分析することは、前記第１の訓練成績データセット及び前記訓練データ比較セットに関連付けられた一致相関係数を特定するために、前記第１の訓練成績データセットを分析することを含む。

【0157】

条項８８は、条項６７から８７のいずれか一項に記載の非一時的なコンピュータ可読媒体を含む。その場合、前記第１の訓練成績データセットは、前記自動化された訓練システムのユーザに割り当てられた複数の採点測定値を含む。

【0158】

条項８９は、条項６７から８８のいずれか一項に記載の非一時的なコンピュータ可読媒体を含む。その場合、前記訓練データ比較セットは、第２の訓練成績データセットを含み、前記第１の訓練成績データセットは、前記自動化された訓練システムの第１のユーザの群であって、第１のインストラクターに割り当てられた第１のユーザの群に関連付けられた訓練データを含み、前記第２の訓練成績データセットは、前記自動化された訓練システムの第２のユーザの群であって、１以上の第２のインストラクターに割り当てられた第２のユーザの群に関連付けられた訓練データを含む。前記動作は、前記第１の訓練成績データセットに基づいて、第１の値の分布を特定すること、前記第１の値の分布に基づいて、歪度測定値を特定すること、及び、前記第１の値の分布に基づいて、尖度測定値を特定することを更に含み、前記訓練修正勧告は、前記第１のインストラクターに関連付けられたインストラクター成績の表示であって、前記歪度測定値及び前記尖度測定値に少なくとも基づく表示を含む。

【0159】

条項９０は、条項８９に記載の非一時的なコンピュータ可読媒体を含む。その場合、前記第１のインストラクターは、第１の航空会社に関連付けられ、前記１以上の第２のインストラクターは、第２の航空会社に関連付けられる。

【0160】

条項９１は、条項８９又は９０に記載の非一時的なコンピュータ可読媒体を含む。その場合、前記第１のインストラクターは、第１の航空会社に関連付けられ、前記１以上の第２のインストラクターは、前記第１の航空会社に関連付けられ、前記第１のインストラクターは、前記１以上の第２のインストラクターとは異なる。

【0161】

条項９２は、条項８９から９１のいずれか一項に記載の非一時的なコンピュータ可読媒体を含む。その場合、前記第１のインストラクターは、第１の地理的領域に関連付けられ、前記１以上の第２のインストラクターは、第２の地理的領域に関連付けられる。

【0162】

条項９３は、条項８９から９２のいずれか一項に記載の非一時的なコンピュータ可読媒体を含む。その場合、前記第１のインストラクターは、第１の地理的領域に関連付けられ、前記１以上の第２のインストラクターは、前記第１の地理的領域に関連付けられ、前記第１のインストラクターは、前記１以上の第２のインストラクターとは異なる。

【0163】

条項９４は、条項８９から９３のいずれか一項に記載の非一時的なコンピュータ可読媒体を含む。その場合、前記第１のインストラクターは、第１のカリキュラム能力に関連付けられ、前記１以上の第２のインストラクターは、第２のカリキュラム能力に関連付けられる。

【0164】

条項９５は、条項８９から９４のいずれか一項に記載の非一時的なコンピュータ可読媒体を含む。その場合、前記第１のインストラクターは、第１のカリキュラム能力に関連付けられ、前記１以上の第２のインストラクターは、前記第１のカリキュラム能力に関連付けられ、前記第１のインストラクターは、前記１以上の第２のインストラクターとは異なる。

【0165】

条項９６は、条項６７から９５のいずれか一項に記載の非一時的なコンピュータ可読媒体を含む。その場合、前記第１の訓練成績データセットを受け取ることは、複数の成績データ要件を受け取ること、前記複数の成績データ要件について単一のデータマッピングを生成するために、前記複数の成績データ要件を処理すること、及び前記第１の訓練成績データセットを生成することを含む。

【0166】

条項９７は、条項９６に記載の非一時的なコンピュータ可読媒体を含む。その場合、前記動作は、前記相関及び前記訓練修正勧告をメモリ内に記憶することを更に含む。

【0167】

条項９８は、条項９６又は９７のいずれか一項に記載の非一時的なコンピュータ可読媒体を含む。その場合、前記動作は、前記第１の訓練成績データセット、前記相関、及び前記訓練修正勧告に少なくとも基づいて、成績ダッシュボードを生成することを更に含む。

【0168】

条項９９は、条項９８に記載の非一時的なコンピュータ可読媒体を含む。その場合、前記成績ダッシュボードは、前記第１の訓練成績データセットに関連付けられた前記自動化された訓練システムの第１のユーザの群の成績が成績閾値を満たすことができないことを、前記第１の訓練成績データセットが示すという表示を含む。

【0169】

条項１００によれば、デバイスが、第１の訓練成績データセットを受け取るための手段を含み、前記デバイスはまた、前記第１の訓練成績データセットと訓練データ比較セットとの間の相関を特定するために、前記第１の訓練成績データセットを分析するための手段も含む。該デバイスはまた、前記相関に少なくとも基づいて、自動化された訓練システム用の訓練修正勧告を生成するための手段も含む。該デバイスはまた、前記自動化された訓練システムに前記訓練修正勧告を通信するための手段も含む。

【0170】

条項１０１は、条項１００に記載のデバイスを含む。その場合、前記訓練データ比較セットは、第２の訓練成績データセットを含む。

【0171】

条項１０２は、条項１０１に記載のデバイスを含む。その場合、前記訓練データ比較セットは、制御成績データセットを含む。

【0172】

条項１０３は、条項１０１又は１０２に記載のデバイスを含む。その場合、前記第１の訓練成績データセットは、前記自動化された訓練システムの第１のユーザの群に関連付けられた訓練データを含み、前記第２の訓練成績データセットは、前記自動化された訓練システムの第２のユーザの群に関連付けられた訓練データを含む。

【0173】

条項１０４は、条項１０３に記載のデバイスを含む。その場合、前記第１のユーザの群は、前記第２のユーザの群とは異なる。

【0174】

条項１０５は、条項１０３又は１０４に記載のデバイスを含む。その場合、前記第１のユーザの群は、第１の訓練カリキュラム内の訓練に関連付けられ、前記第２のユーザの群は、第２の訓練カリキュラム内の訓練に関連付けられる。

【0175】

条項１０６は、条項１０３から１０５のいずれか一項に記載のデバイスを含む。その場合、前記第１のユーザの群は、第１の地理的エリアに関連付けられ、前記第２のユーザの群は、第２の地理的エリアに関連付けられる。

【0176】

条項１０７は、条項１０３から１０６のいずれか一項に記載のデバイスを含む。その場合、前記第１のユーザの群は、第１のインストラクターに関連付けられ、前記第２のユーザの群は、第２のインストラクターに関連付けられる。

【0177】

条項１０８は、条項１０３から１０７のいずれか一項に記載のデバイスを含む。その場合、前記第１のユーザの群は、第１の訓練場所に関連付けられ、前記第２のユーザの群は、第２の訓練場所に関連付けられる。

【0178】

条項１０９は、条項１００から１０８のいずれか一項に記載のデバイスを含む。その場合、前記デバイスは、前記第１の訓練成績データセットに基づいて、第１の値の分布を特定するための手段、及び、前記第１の値の分布に基づいて、歪度測定値を特定するための手段を更に含み、前記自動化された訓練システム用の前記訓練修正勧告を生成することは、更に、前記歪度測定値に少なくとも基づく。

【0179】

条項１１０は、条項１００から１０９のいずれか一項に記載のデバイスを含む。その場合、前記デバイスは、前記第１の訓練成績データセットに基づいて、第１の値の分布を特定するための手段、及び、前記第１の値の分布に基づいて、尖度測定値を特定するための手段を更に含み、前記自動化された訓練システム用の前記訓練修正勧告を生成することは、更に、前記尖度測定値に少なくとも基づく。

【0180】

条項１１１は、条項１００から１１０のいずれか一項に記載のデバイスを含む。その場合、前記訓練修正勧告は、訓練成績が成績閾値を満たすことができないことを示す警告を含む。

【0181】

条項１１２は、条項１００から１１１のいずれか一項に記載のデバイスを含む。その場合、前記訓練修正勧告は、訓練教材を更新するための勧告を含む。

【0182】

条項１１３は、条項１００から１１２のいずれか一項に記載のデバイスを含む。その場合、前記訓練修正勧告は、前記自動化された訓練システムの１以上のユーザに関連付けられた是正措置の指示を含む。

【0183】

条項１１４は、条項１００から１１３のいずれか一項に記載のデバイスを含む。その場合、前記訓練修正勧告は、訓練成績レポートを含む。

【0184】

条項１１５は、条項１１４に記載のデバイスを含む。その場合、前記訓練成績レポートは、前記相関に少なくとも基づくグラフ表示を含む。

【0185】

条項１１６は、条項１１５に記載のデバイスを含む。その場合、前記デバイスは、前記第１の訓練成績データセットに基づいて、第１の訓練測定値の１以上の値を特定するために、前記第１の訓練成績データセットを分析するための手段と、前記第１の訓練成績データセットに基づいて、第２の訓練測定値の１以上の値を特定するために、第１の訓練成績データセットを分析するための手段とを更に含み、前記グラフ表示の第１の軸は、前記第１の訓練測定値に関連付けられ、前記グラフ表示の第２の軸は、前記第２の訓練測定値に関連付けられる。

【0186】

条項１１７は、条項１１６に記載のデバイスを含む。その場合、前記デバイスは、前記第１の訓練成績データセットに基づいて、第１の値の分布を特定するための手段を更に含み、前記第１の訓練測定値は、前記第１の値の分布に基づく歪度測定値である。

【0187】

条項１１８は、条項１１７に記載のデバイスを含む。その場合、前記第２の訓練測定値は、前記第１の値の分布に基づく尖度測定値である。

【0188】

条項１１９は、条項１１８に記載のデバイスを含む。その場合、前記デバイスは、前記第１の訓練成績データセットに基づいて、第１の値の分布を特定するための手段を更に含み、前記第１の訓練測定値又は前記第２の訓練測定値は、前記第１の値の分布に基づく数学的モーメント測定値である。

【0189】

条項１２０は、条項１００から１１９のいずれか一項に記載のデバイスを含む。その場合、前記相関を特定するために、前記第１の訓練成績データセットを分析することは、前記第１の訓練成績データセット及び前記訓練データ比較セットに関連付けられた一致相関係数を特定するために、前記第１の訓練成績データセットを分析することを含む。

【0190】

条項１２１は、条項１００から１２０のいずれか一項に記載のデバイスを含む。その場合、前記第１の訓練成績データセットは、前記自動化された訓練システムのユーザに割り当てられた複数の採点測定値を含む。

【0191】

条項１２２は、条項１００から１２１のいずれか一項に記載のデバイスを含む。その場合、前記訓練データ比較セットは、第２の訓練成績データセットを含み、前記第１の訓練成績データセットは、前記自動化された訓練システムの第１のユーザの群であって、第１のインストラクターに割り当てられた第１のユーザの群に関連付けられた訓練データを含み、前記第２の訓練成績データセットは、前記自動化された訓練システムの第２のユーザの群であって、１以上の第２のインストラクターに割り当てられた第２のユーザの群に関連付けられた訓練データを含む。前記デバイスは、前記第１の訓練成績データセットに基づいて、第１の値の分布を特定するための手段、前記第１の値の分布に基づいて、歪度測定値を特定するための手段、及び、前記第１の値の分布に基づいて、尖度測定値を特定するための手段を更に含む。前記訓練修正勧告は、前記第１のインストラクターに関連付けられたインストラクター成績の表示であって、前記歪度測定値及び前記尖度測定値に少なくとも基づく表示を含む。

【0192】

条項１２３は、条項１２２に記載のデバイスを含む。その場合、前記第１のインストラクターは、第１の航空会社に関連付けられ、前記１以上の第２のインストラクターは、第２の航空会社に関連付けられる。

【0193】

条項１２４は、条項１２２又は１２３に記載のデバイスを含む。その場合、前記第１のインストラクターは、第１の航空会社に関連付けられ、前記１以上の第２のインストラクターは、前記第１の航空会社に関連付けられ、前記第１のインストラクターは、前記１以上の第２のインストラクターとは異なる。

【0194】

条項１２５は、条項１２２から１２４のいずれか一項に記載のデバイスを含む。その場合、前記第１のインストラクターは、第１の地理的領域に関連付けられ、前記１以上の第２のインストラクターは、第２の地理的領域に関連付けられる。

【0195】

条項１２６は、条項１２２から１２５に記載のデバイスを含む。その場合、前記第１のインストラクターは、第１の地理的領域に関連付けられ、前記１以上の第２のインストラクターは、前記第１の地理的領域に関連付けられ、前記第１のインストラクターは、前記１以上の第２のインストラクターとは異なる。

【0196】

条項１２７は、条項１２２から１２６のいずれか一項に記載のデバイスを含む。その場合、前記第１のインストラクターは、第１のカリキュラム能力に関連付けられ、前記１以上の第２のインストラクターは、第２のカリキュラム能力に関連付けられる。

【0197】

条項１２８は、条項１２２から１２７のいずれか一項に記載のデバイスを含む。その場合、前記第１のインストラクターは、第１のカリキュラム能力に関連付けられ、前記１以上の第２のインストラクターは、前記第１のカリキュラム能力に関連付けられ、前記第１のインストラクターは、前記１以上の第２のインストラクターとは異なる。

【0198】

条項１２９は、条項１００から１２８のいずれか一項に記載のデバイスを含む。その場合、前記第１の訓練成績データセットを受け取ることは、複数の成績データ要件を受け取ること、前記複数の成績データ要件について単一のデータマッピングを生成するために、前記複数の成績データ要件を処理すること、及び前記第１の訓練成績データセットを生成することを含む。

【0199】

条項１３０は、条項１２９に記載のデバイスを含む。その場合、前記デバイスは、前記相関及び前記訓練修正勧告をメモリ内に記憶するための手段を更に含む。

【0200】

条項１３１は、条項１２９又は１３０に記載のデバイスを含む。その場合、前記デバイスは、前記第１の訓練成績データセット、前記相関、及び前記訓練修正勧告に少なくとも基づいて、成績ダッシュボードを生成するための手段を更に含む。

【0201】

条項１３２は、条項１３１に記載のデバイスを含む。その場合、前記成績ダッシュボードは、前記第１の訓練成績データセットに関連付けられた前記自動化された訓練システムの第１のユーザの群の成績が成績閾値を満たすことができないことを、前記第１の訓練成績データセットが示すという表示を含む。

【図1】

【図2】

【図3】

【図4】

【外国語明細書】