摘要 : 为解决地铁司机在高压环境下故障排查（以下简称“排故”）自信不足、处置效率低的问题，本研究结合地铁司机工作特殊性，通过文献分析、案例调研与模拟实验，系统剖析排故自信的核心影响因素，构建“心理赋能—技能强化—自信提升”协同策略体系。通过研究表明：排故任务的封闭性、高压性及新老司机能力断层是核心心理压力源，而排故自信由心理韧性、技能熟练度与自我效能感共同构成；心理赋能需通过压力动态监测、情境脱敏训练与社会支持网络实现底层心理支撑，技能强化需依托分层培训、沉浸式实操与智能化工具夯实专业能力；二者通过耦合训练与双轨评估形成良性循环，可显著提升司机排故效率与自信度。本研究为地铁运营企业提供了可落地的司机能力提升方案，也填补了心理与技能因素在轨道交通应急处置领域的交互机制研究空白。

关键词：地铁司机；排故自信；心理赋能；技能强化；协同策略

一、引言

1.1 研究背景与问题提出

城市化进程加速推动城市轨道交通成为公共交通核心载体。据中国城市轨道交通协会数据，截至2023 年底，我国内地累计开通城市轨道交通运营里程超9000km，年客流量突破 200 亿人次，地铁运营安全与效率直接关乎城市运转秩序 [1]（注：此处需补充具体文献来源，下同）。地铁司机作为行车安全“最后一道防线”，需在密闭驾驶室（2~3m²）的孤独环境中高频执行“手指口呼”操作，同时承担 ¹⁰³⁰: s 内判断故障、规避风险”的高压责任——一旦因紧张导致思维混乱或决策犹豫，就可能引发列车晚点、线路运营中断，甚至威胁乘客生命财产安全 [2]。

当前行业普遍存在两类问题：一是新司机缺乏复杂故障处置经验，依赖流程记忆易陷入慌乱；二是老司机受思维定式影响，对新型设备故障适配不足 [3]。二者均表现为排故自信缺失，成为制约运营安全的关键瓶颈。因此，探索如何通过心理与技能双重干预提升司机排故自信，是城市轨道交通领域亟待解决的现实问题。

1.2 研究意义与目标

1.2.1 实践意义

为地铁运营企业提供“心理建设 + 技能培训”一体化方案，可减少司机因素导致的运营事故（如车门误隔离、信号切换延迟等），提升线路可靠性，降低运营成本，同时改善司机职业心理健康，减少人员流失[4]。

1.2.2 理论意义

现有研究多单独探讨心理因素（如心理韧性）或技能因素（如故障诊断能力），而本研究聚焦“心理- 技能交互机制”，针对地铁司机应急处置这一特定场景，揭示二者协同对自信提升的作用路径，丰富交通心理学与人机工程学的交叉研究成果[5]。

1.2.3 研究目标

构建“心理赋能—技能强化—自信提升”闭环策略：通过心理赋能增强司机情绪调节与压力耐受能力，通过技能强化提升故障诊断与操作熟练度，最终实现司机在高压场景下的排故自信与处置能力双提升。

二、地铁司机排故自信的核心影响因素分析

2.1 排故任务的特殊性与心理压力源

2.1.1 作业环境的封闭性与孤独感

司机长期处于“单兵作战”状态，昏暗隧道景观、轮轨噪音与有限活动空间易导致压抑感与疲劳累积，突发故障时心理调适能力下降，难以快速冷静应对[6]

故障处置需在30 s内完成“判断-操作”全流程（如车门故障隔离、ATP系统切换），责任焦虑易引发“怕失误”的负面心理，干扰决策效率[7]。

2.1.3 新老司机的能力断层与经验差距

新司机依赖流程记忆，场景偏差时易慌乱；老司机受经验定式影响，技能更新滞后，二者均表现为排故自信不足[8]。

2.2 排故自信的构成要素

2.2.1 心理韧性

指司机面对故障时的情绪稳定性与压力耐受度，表现为从焦虑中快速切换至理性分析状态（如紧急制动故障时，能优先检查设备参数而非陷入恐慌）[9]。

2.2.2 技能熟练度

涵盖车辆故障认知与应急流程掌握，如解读车辆屏屏故障代码、熟练切换信号降级模式，可通过“自动化操作”减少决策耗时，增强自信[10]。

2.2.3 自我效能感

基于过往成功排故经验形成的“能胜任”信念，直接影响行动果断性——高自我效能感司机面对熟悉故障时，可快速采取措施，避免犹豫[11]。

三、心理赋能：构建排故自信的底层心理机制

3.1 心理压力评估与动态监测

3.1.1 多维心理测评工具应用

整合“房树人”投射测验、压力指数量表（PSS-10）与驾驶行为数据（紧急制动频率、故障响应时长）：“房树人”测验通过房屋（安全感）、树木（生命力）、人物（人际互动）画像解析潜意识压力源；PSS-10 量化近 1 个月压力频率与程度；驾驶行为数据反映实际应激状态 [12]。例如，宁波地铁通过格式塔技术分析“房树人”图画，精准定位司机“责任焦虑”等隐性压力[13]。

3.1.2 个性化心理档案建设

记录司机历史故障处置表现（故障类型、处置时长、措施效果）、压力反应模式（冷静/ 慌乱）与心理辅导记录，实现“一人一策”：对“决策犹豫”司机开展正念训练（10~15 min/ 次，专注呼吸减少杂念）与呼吸放松干预，降低杏仁核激活水平[14]。

3.2 情境模拟与心理脱敏训练

3.2.1 故障场景的沉浸式心理适应

利用 VR 技术还原车门故障、信号中断等高频场景，叠加环境压力（噪音增强、倒计时提示），通过反复训练提升情绪适应性。西安地铁“故障处置压力舱”训练显示，司机心率变异率降低 23% ，情绪稳定性显著提升[15]。

3.2.2 成功案例具象化赋能

定期举办“星级司机经验分享会”，拆解典型案例（如“3 分钟牵引故障隔离”）：通过视频复盘操作步骤、动作分解决策逻辑，帮助司机建立“可复制”的成功心智模型，强化自我效能感[16]。

3.3 社会支持网络构建

3.3.1 班组心理互助机制

建立“老带新”结对小组，突发故障时新司机可通过车载对讲（800M）获取实时经验支持；成都地铁设置“应急处置智囊团”，司机遇难题可连线专家库，减少孤立无援感[17]。

3.3.2 家庭 - 工作边界管理

开展“压力缓冲带”培训：睡前正念练习帮助司机剥离工作压力，家庭沟通技巧（倾听、清晰表达）避免家庭负面情绪干扰工作心理，构建“工作- 生活”心理平衡[18]。

四、技能强化：夯实排故自信的专业能力基础

4.1 分层递进的技能培训体系

4.1.1 基础技能：系统认知与流程固化

构建“车辆系统三维数字孪生模型”，司机通过AR 眼镜直观观察车门电路布线、制动液流动路径，实现从“知其然”到“知其所以然”的转变；开发“故障处置记忆卡片”，浓缩信号故障、火灾报警等流程，并引入“三步隔离法”强化肌肉记忆[19]。

4.1.2 进阶技能：复杂故障诊断与决策训练

采用“故障树分析法”开展案例教学：以“门关好灯不亮”为例，构建“故障现象→机械卡阻 / 继电器故障 /CBTC 信号异常”的逻辑树，培养系统性排查思维；开展“多故障叠加”模拟考核（如车门故障 + 无法牵引），训练司机优先级判断能力（先保障行车安全，再处理非紧急故障）[20]。

4.2 沉浸式实操训练与反馈优

4.2.1 高仿真模拟驾驶平台

动态模拟舱还原不同线路特征（小半径曲线离心力、坡度倾斜感），内置 200+ 故障场景（红蓝网信号短路、设备老化故障），要求司机在限时内完成“故障识别- 方案选择- 效果验证”，累计操作误差率纳入能力评估 [21]。

4.2.2 跟岗实习与“错题本”管理

新司机需完成100 h 以上“故障处置跟岗”，记录带教师傅的决策逻辑（如“优先手动驾驶而非ATO 的原因”）；建立个人“错题集”，标注易混淆步骤（如车门隔离时“绿色图标”与“黄色小锁图标”代码区分），通过反复复习减少失误[22]。

4.3 智能化工具赋能技能升级

4.3.1 AR 远程辅助系统

司机通过头戴式 AR 设备调取故障处置 SOP 动画，同步连接车辆段派班员获取指导。例如，处理站台门联动故障时，AR 眼镜可动态指引“操作PSL 盘尝试开站台门”，缩短处置时间 [23]。

4.3.2 大数据技能评估与精准补强

分析历史处置数据识别薄弱环节：若司机“信号系统降级模式”熟练度 <80% ，推送定制化任务（每日3 次模拟操作），实现“缺什么补什么”[24]。

五、协同策略：心理与技能的双向赋能

5.1 心理- 技能耦合训练设计

在模拟驾驶中融合压力测试与技能操作：正确处置时，通过语音反馈（“操作准确，反应迅速”）与分数累积强化“技能成功→心理自信”关联；操作失误时，暂停训练启动心理疏导，避免“失误→信心受挫”恶性循环[25]。

5.2 故障处置全流程的双轨评估

建立“心理稳定性+技能准确性”二维评价体系：心理维度监测情绪波动幅度（心率/血压变化）与决策时间，技能维度检查操作步骤完整度与故障排除效果；生成个人能力雷达图，直观呈现协同提升效果[26]。

5.3 典型案例：某地铁司机车门故障处置能力提升

某新司机因紧张误判车门编号（5 车6 门→6 车6 门），干预措施如下

1）心理层面：采用“暴露疗法”反复模拟失误场景，引导“双重确认”思维 （记录编号后拍照核对）；2）技能层面：强化车辆屏代码与车门位置对应训练，用“位置联想记忆法”（如“6 车6 门对应屏幕右侧”）加深记忆；

3）协同训练：高压环境下连续10 次正确处置后，司机自信度从3.2 分（1~5 分制）提升至 4.5 分，实际处置耗时缩短 60%[27]。

六、结论与建议

6.1 研究结论

1）心理赋能是排故自信的基础：压力动态监测、情境脱敏与社会支持可增强司机心理韧性，为技能发挥提供稳定支撑；

2）技能强化是排故自信的关键：分层培训、沉浸式实操与智能化工具可提升专业能力，反哺自我效能感；3）二者形成良性循环：心理赋能帮助司机更好发挥技能，技能提升进一步增强心理自信，协同策略可显著提升排故效率与准确性[28]。

6.2 实践建议

1）企业层面：建立“心理赋能中心+ 智能培训基地”，将心理与技能培训纳入常态化机制；

2）培训层面：开发“心理- 技能融合课程”，在技能教学中嵌入压力管理技巧；

3）个体层面：司机主动参与心理训练，建立技能短板清单，利用碎片化时间开展“微场景”模拟 [29]。

6.3 未来展望

1）探索“司机排故自信数字孪生模型”：通过传感器采集脑电 / 生理 / 操作数据，AI 实时评估自信状态并推送赋能方案；

2）研究人机协同场景适应性：结合无人驾驶技术演进，分析司机角色转变后的心理与技能需求，提供前瞻性策略 [30]。

参考文献

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