《教育型作战方案兵棋推演设计》论文

“联合规划过程”是一份描述巴西武装部队使用准则的文件。军队也可以将这些准则用于教育目的，在和平时期培训参谋人员。巴西国防部打算模拟军事力量的运用，以加快决策周期，增加行动成功的机会。更好地规划行动，更好地评估风险。作战方案（COA）兵棋推演模拟了每个友军的作战方案与可能的敌军作战方案。然而，理论过程缺乏描述如何进行作战方案推演的信息。因此，理论上的知识仅限于系统化的分析。COA兵棋推演一直是主观的，并且依赖于隐性知识。这项工作的目的是提出一种实施COA兵棋推演的方法，以及构建COA兵棋推演的概念模型，以便能够进一步使用计算机系统来支持其进行。兵棋推演的概念启发了这个游戏的设计。兵棋推演被定义为合成环境中冲突的建模或模拟，涉及敌对势力，玩家根据规则、程序和信息做出决策。将COA兵棋推演改进为一个教育性兵棋推演工具，可以模拟军事计划，支持玩家建立有效的战略，支持教官分析玩家的决定和裁判交战，并建立一个技术框架来收集决策数据，以便将来应用于知识管理和人工智能。

研究方法

设计科学（DS）的认识论范式是这项研究的基础。DS专注于建立知识的过程，并产生与全球实践和研究社区相关的结果（Johannesson & Perjons, 2014）。DS包括对设计一个新的人工或改进现有人工制品以解决一个问题或一类问题的项目的研究（Dresch等人，2015）。

设计科学研究（DSR）是我们用来计划、执行和监督研究的策略。DS建议当目标是开发一个人工制品时，采用DSR来操作研究。基于问题的描述，DSR指导研究设计和评估工件，对一个给定的系统进行改变，并改造情况以实现改进（Dresch等人，2015）。DRS的步骤包括确定问题、定义需求和设计、开发、演示和评估人工制品。

数据收集为人工制品的设计提供了要求。由于单一方法不足以回答研究问题，我们采用了混合方法。文件（Johannesson & Perjons, 2014）是我们的第一个数据来源。我们搜索了其他国家和军事组织的军事理论中包含的明确知识。我们在这项工作中研究和引用的所有文件都是不保密的。我们使用的其他方法是观察和访谈（Johannesson & Perjons, 2014）。我们还搜索了巴西军官的隐性知识，以了解他们如何进行COA兵棋推演，特别是在教育活动中。

接下来，我们收集并分析了数据，以设计人工制品。我们应用基础理论（Pandit, 1996）作为定性数据分析的方法。我们设计了一个进行COA兵棋推演的方法和一个概念模型，它描述了COA兵棋推演的结构。数据分析使我们能够确定关于COA兵棋推演的概念、类别和主张（Pandit, 1996）。建议的人工制品提出了关于跨类别命题的假说。经过几个周期的数据收集和分析，我们达到了每个工件的目标。在每个周期中，艺术品中提出的假设都由军事计划和战争游戏的专家进行评估。

以下各小节描述了我们在这项工作中所进行的活动，其中包括审查军事文件，直接观察总参谋部军事学校的两次训练演习中的COA战争演习，以及采访参加这些演习的军官。