基于柯氏模型在智能农场中的培训评估：以清迈为例
人机交互
2023-08-15 v1
摘要
农民现在可以使用物联网（IoT）通过传感器进行农场监测，从而在施肥、灌溉、气候预测和收获信息等方面提升决策能力，以提高农场效率与生产力。然而，泰国清迈的当地农民仍然缺乏智能农场技术的知识与经验。因此，由欧盟 Erasmus+ 计划资助的“SUNSpACe”项目启动，开设培训课程以提升泰国农民的知识与绩效。为评估培训有效性，本研究采用柯氏（Kirkpatrick）模型。八名当地农民参与了培训，培训分为移动学习与智能农场实验室两部分。在培训活动中，实施并测试了柯氏模型的不同层级：反应层（满意度测试）、学习层（知识测试）与行为层（绩效测试）。总体结果表明参与者对成果持积极反应。本文还讨论了培训活动的局限性与建议。
引用
@article{arxiv.2308.06275,
title = {Training Evaluation in a Smart Farm using Kirkpatrick Model: A Case Study of Chiang Mai},
author = {Suepphong Chernbumroong and Pradorn Sureephong and Paweena Suebsombut and Aicha Sekhari},
journal= {arXiv preprint arXiv:2308.06275},
year = {2023}
}