Đánh giá kiến thức bên ngoài

Đánh giá kiến thức bên ngoài: cách kiểm tra năng lực của nhà thầu trước khi cho phép vào công trường

Vấn đề về trình độ chuyên môn của nhân viên nhà thầu là điều quen thuộc với mọi chuyên gia HSE. Thường thì việc có chứng chỉ và "giấy phép" không đảm bảo kiến thức thực tế về thực hiện công việc an toàn. Trong khuôn khổ chuyển đổi chức năng an toàn lao động tại PJSC Gazprom Neft, một dự án tạo rào cản năng lực đã được triển khai. Maxim Polyakov, quản lý dự án phát triển hệ thống đánh giá năng lực, chia sẻ kinh nghiệm triển khai hệ thống đánh giá kiến thức bên ngoài, cho phép kiểm tra các nhà thầu ngay cả trước khi họ đến công trường.

Lượng tử hóa kiến thức: từ các tập tài liệu quy định đến các yêu cầu cụ thể

Cơ sở của hệ thống là phương pháp "lượng tử hóa kiến thức". Các tài liệu quy định và yêu cầu của nhà nước chứa một lượng thông tin khổng lồ mà công nhân không thể và không cần phải thuộc lòng. Diễn giả phân tích cách công ty tiếp cận để giải quyết vấn đề này:

• Phân tích các kịch bản quan trọng: chỉ những yêu cầu liên quan trực tiếp đến việc ngăn ngừa các sự cố thực tế mới được trích xuất từ các văn bản quy phạm pháp luật.
• Chia thành các lượng tử: mỗi công việc nguy hiểm được chia thành các luận điểm chính (lượng tử kiến thức). Ví dụ, đối với công việc trên cao, khoảng 400 khẳng định cụ thể được hình thành.
• Phân chia chuyên môn: các chuyên gia HSE xác định những gì cần biết, và các chuyên gia đào tạo xây dựng các câu hỏi kiểm tra từ đó. Điều này loại trừ khả năng chỉ học thuộc lòng các đề thi, vì cách diễn đạt câu hỏi được cập nhật thường xuyên trong khi các yêu cầu vẫn giữ nguyên.

Nền tảng CNTT và hệ thống giám sát thi (proctoring): sự tin cậy vào kết quả

Để tiến hành kiểm tra, một nền tảng CNTT độc lập được sử dụng, có thể truy cập từ bất kỳ thiết bị nào có internet và camera. Ứng viên nghiên cứu các tài liệu trực quan và làm bài kiểm tra. Yếu tố cốt lõi của hệ thống là xác minh qua video (giám sát thi) sử dụng trí tuệ nhân tạo.

Hệ thống ghi lại video từ webcam, quay màn hình và phân tích âm thanh. AI nhận diện sự hiện diện của người lạ trong khung hình, những nỗ lực quay đi nơi khác hoặc sử dụng tài liệu gian lận. Bài phát biểu xem xét chi tiết cách kết quả cuối cùng được hình thành: ứng viên không chỉ nhận được điểm cho kiến thức mà còn được đánh giá mức độ tin cậy (tính tự giác khi làm bài). Điều này cho phép phân biệt những người thực sự không biết tài liệu (họ có thể được đào tạo) với những người cố gắng gian lận hệ thống.

Tích hợp vào các quy trình kinh doanh và kết quả

Việc triển khai một rào cản như vậy là một quá trình phức tạp, đòi hỏi sự cân bằng giữa an toàn và việc thực hiện chương trình sản xuất. Diễn giả chỉ ra qua ví dụ cách kết quả kiểm tra (trung bình các ứng viên chỉ trả lời được 3 trên 10 câu hỏi) được sử dụng để đưa ra các quyết định quản lý. Các giá trị ngưỡng để cấp phép được thiết lập, các bảng điều khiển (dashboard) được tạo ra để phân tích mức độ kiến thức theo nghề nghiệp và khu vực. Điều này cho phép tăng cường kiểm soát có mục tiêu tại các cơ sở nơi có các nhà thầu với trình độ năng lực thấp làm việc, và tiến hành đối thoại có lập luận với các đối tác ngay từ giai đoạn đánh giá trước khi huy động.

Bạn sẽ học được gì từ hội thảo trực tuyến này:

• Cách lọc các yêu cầu dư thừa của tài liệu quy định và hình thành một hồ sơ kiến thức phù hợp cho công nhân?
• Phương pháp lượng tử hóa kiến thức hoạt động như thế nào và tại sao nó hiệu quả hơn các bài kiểm tra tiêu chuẩn?
• Cách sử dụng hệ thống giám sát thi để loại trừ gian lận trong quá trình kiểm tra từ xa đối với các nhà thầu?
• Cách sử dụng kết quả đánh giá để quản lý rủi ro và tương tác với các tổ chức nhà thầu?
• Cách triển khai hệ thống hạn chế cấp phép mà không gây thiệt hại nghiêm trọng cho chương trình sản xuất?