論文の概要: Driving Education Advancements of Novice Drivers: A Systematic Literature Review

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.05762v1
• Date: Mon, 24 Feb 2025 03:56:10 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-16 09:17:27.625149
• Title: Driving Education Advancements of Novice Drivers: A Systematic Literature Review
• Title（参考訳）: 初級運転者の教育推進 : 体系的文献レビュー
• Authors: Anannya Ghosh Tusti, Anandi K Dutta, Syed Aaqib Javed, Subasish Das,
• Abstract要約: 未成年のドライバーの事故は青少年の間でも主要な死因である。 RAPT、V-RAPT、シミュレータなどの技術強化プログラムは、ハザード予測やアテンション管理といった重要なスキルを強化した。 鍵とチェックポイントを共有することを含む親の関与プログラムは、持続的な行動改善を示しました。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License:
• Abstract: Most novice drivers are teenagers since many individuals begin their driving journey during adolescence. Novice driver crashes remain a leading cause of death among adolescents, underscoring the necessity for effective education and training programs to improve safety. This systematic review examines advancements in teen driver education from 2000 to 2024, emphasizing the effectiveness of various training programs, technology-based methods, and access barriers. Comprehensive searches were conducted across ScienceDirect, TRID, and journal databases, resulting in the identification of 29 eligible peer-reviewed studies. Thematic analysis indicated that technology-enhanced programs, such as RAPT, V-RAPT, and simulators, enhanced critical skills like hazard anticipation and attention management. Parental involvement programs, including Share the Keys and Checkpoints, demonstrated sustained behavioral improvements and adherence to Graduated Driver Licensing (GDL) restrictions. However, limited access due to socioeconomic disparities and insufficient long-term evaluations constrained broader effectiveness. The exclusion of non-U.S. studies and variability in research designs restricted the generalizability of findings. Integrated approaches that combine traditional education with innovative training tools and parental engagement appear promising for improving teen driver safety, with future research required to evaluate long-term effectiveness and ensure equitable access.
• Abstract（参考訳）: ほとんどの初心者ドライバーは10代の若者であり、多くの人は青年期に運転の旅を始めます。 未成年者による事故は青少年の間でも主要な死因であり、安全を改善するための効果的な教育と訓練プログラムの必要性を強調している。 本研究は,2000年から2024年までの10代ドライバー教育の進歩を概観し,様々な研修プログラム,技術に基づく手法,アクセス障壁の有効性を強調した。 総合的な検索はScienceDirect, TRID, およびジャーナルデータベースで行われ、29のピアレビュー研究が識別された。 Thematic analysisによると、RAPT、V-RAPT、シミュレータといった技術が強化されたプログラムは、ハザード予測やアテンション管理といった重要なスキルを高めた。 鍵とチェックポイントの共有を含む親の関与プログラムは、継続した行動改善と大学院運転免許(GDL)制限の遵守を実証した。 しかし,社会経済的格差や長期評価の不備によるアクセス制限は,より広範な効果を制限した。 研究設計における非米国研究の除外と可変性は、発見の一般化を制限した。 従来の教育とイノベーティブなトレーニングツールと親のエンゲージメントを組み合わせた統合的なアプローチは、十代のドライバーの安全を改善する上で有望であり、将来の研究は長期的な有効性を評価し、公平なアクセスを確保するために必要である。

関連論文リスト

• Driver Age and Its Effect on Key Driving Metrics: Insights from Dynamic Vehicle Data [2.3072218701168166]
  2030年までに65歳以上の高齢者は50%以上増加し、道路上の高齢者の数が大幅に増加すると予想されている。 70人以上のドライバーは、40代や50代よりも死亡率が高い。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-01-12T20:01:07Z)
• Is ChatGPT Massively Used by Students Nowadays? A Survey on the Use of Large Language Models such as ChatGPT in Educational Settings [0.25782420501870296]
  本研究では,フランスとイタリアで13歳から25歳までの395人の学生を対象に,Large Language Models(LLM)を教育ルーチンに統合する方法について検討した。 主な発見は、すべての年齢グループと規律でこれらのツールが広く使われていることである。 結果はまた、ジェンダー格差を示し、新興のAIリテラシーと技術的男女格差に関する懸念を提起している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-12-23T11:29:44Z)
• Continual Learning for Behavior-based Driver Identification [5.560336593474866]
  行動に基づく運転者識別は、運転者の独特の運転行動に基づいて運転者を認識する新興技術である。 ほとんどの研究は、ディープ・ラーニング・モデルを車内に展開するという現実的な課題を考慮に入れていない。 これらの課題には、限られた計算リソースの下での運用、新しいドライバへの適応、時間の経過とともにの運転行動の変化などが含まれる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-12-14T10:24:44Z)
• RACER: Epistemic Risk-Sensitive RL Enables Fast Driving with Fewer Crashes [57.319845580050924]
  本稿では,リスク感応制御と適応行動空間のカリキュラムを組み合わせた強化学習フレームワークを提案する。 提案アルゴリズムは,現実世界のオフロード運転タスクに対して,高速なポリシーを学習可能であることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-05-07T23:32:36Z)
• The Evolution of Learning: Assessing the Transformative Impact of Generative AI on Higher Education [0.0]
  ChatGPTのような生成人工知能モデルは人気が高まっている。 本研究では,GAIが大学生や高等教育機関に与える影響について検討する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-04-16T13:19:57Z)
• Using Visual and Vehicular Sensors for Driver Behavior Analysis: A Survey [0.0]
  危険ドライバーは米国での死亡事故の70%を占めている。 本稿では,視覚・車体データを用いた運転者の行動分析手法について検討する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-08-25T14:33:59Z)
• In-vehicle alertness monitoring for older adults [63.359033532099204]
  高齢者に対する車内警戒監視システムを提案する。 高齢者10名(70歳以上)を対象に,プロトタイプトラベラー監視システムを実装し,警報検出アルゴリズムの評価を行った。 本研究は, 人口調査対象者を対象とした最初の研究であり, 参加型手法によるアルゴリズム開発とシステム設計に関する今後の研究に影響を及ぼすものである。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-08-17T06:07:37Z)
• Drivers' attention detection: a systematic literature review [62.997667081978825]
  多くの要因が運転中の注意散らしに寄与しうるが、それは物体や事象が生理的状態、つまり眠気や疲労に結びつくためであり、運転者が注意をそらすことができないからである。 技術進歩により、現実の状況における注意を検知する多くのソリューションの開発と応用が可能となった。 本研究は,車輪の運転者の注意を検知するための方法と基準について,システマティック文献レビュー(Systematic Literature Review)を提示する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-04-06T11:36:40Z)
• Persistent Reinforcement Learning via Subgoal Curricula [114.83989499740193]
  VaPRL(Value-accelerated Persistent Reinforcement Learning)は、初期状態のカリキュラムを生成する。 VaPRLは、エピソード強化学習と比較して、3桁の精度で必要な介入を減らす。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-07-27T16:39:45Z)
• A Survey and Tutorial of EEG-Based Brain Monitoring for Driver State Analysis [164.93739293097605]
  EEGは運転状態のモニタリングとヒューマンエラー検出において最も効果的な方法の1つであることが証明されている。 本稿では,過去30年間の脳波に基づく運転状態検出システムとその解析アルゴリズムについて論じる。 現在のEEGベースの運転状態監視アルゴリズムは、安全アプリケーションに有望である、と結論付けている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-08-25T18:21:35Z)
• Early Autism Spectrum Disorders Diagnosis Using Eye-Tracking Technology [62.997667081978825]
  資金不足、資格のある専門家の欠如、そして修正方法に対する信頼度の低いことが、AMDのリアルタイム診断に影響を及ぼす主要な問題である。 我々のチームは、子どもの視線活動の情報に基づいて、ALDの確率を予測するアルゴリズムを開発した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-08-21T20:22:55Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。