Az iskolai forgalomirányító program hatékonysága az úthasználók magatartására (Traward)

A tanulmányt Kampalában végzik, ahol a közúti balesetek legnagyobb százaléka, évi 49%. Kampala köz- és magánútjai egyaránt vannak, lakossága 1,7-2,9 millió közé tehető. A gyaloglás domináns közlekedési mód Kampalában a gyermekek számára, annak ellenére, hogy nem megfelelőek a biztonságos gyaloglási és átkelési lehetőségek. Kampalának 79 állami iskolája van a Kampala Fővárosi Hatóság alatt.

Tanulmánytervezés: Egy klaszteres, randomizált kísérletet végeznek az iskolai forgalomirányítónak a közúti használók magatartására gyakorolt ​​hatásának felmérésére. A 22 klaszteres tanulmány a Kampala Fővárosi Hatóság általános iskoláit foglalja magában. A randomizáció egysége az iskolák lesznek. Egy klaszteres randomizált vizsgálatban az iskolák véletlenszerű besorolása a beavatkozási és kontrollcsoportba úgy történik, hogy az iskolákat a megfelelő vizsgálati ágakba beíratják, megfelelő elrejtéssel.

Iskolai forgalomirányító program beavatkozása Az „Iskolai forgalomirányító program” egy olyan beavatkozás, amelynek célja az iskolai átkelőhelyeken a gyalogos közúti balesetek kockázatának csökkentése az iskolai forgalomirányítók biztonságos pontokon való jelenlétével. A beavatkozás számos, a viselkedéssel összefüggő kockázati tényezőt kezel. A feltételezés szerint a biztonságos átkelőhelyeken elhelyezett iskolai forgalomirányítók növelik a járművezetők arányát a belépő vagy átkelő gyalogosokhoz képest, ezáltal csökkentve a gyalogos-motoros járművek ütközésének kockázatát. Az iskolai forgalomirányítók hatékony működéséhez biztonságos helyre kell őket elhelyezni. Néhány kampalai iskola már részben kijelölt biztonságos átkelőhelyet. Ebben az esetben a láthatóságot és a biztonságot a gyalogátkelőhelyeken egy képzett iskolai forgalomirányítóval egy kijelölt biztonságos átkelőhelyet helyezik el. Az iskola forgalomirányítója csúcsidőben, azaz reggel 6 és 8 óra között mindenkor segíti a tanulókat az átkeléshez; 01:00-14:00; 03:00-07:00. Iskolai forgalomirányítóként az iskolák nem pedagógus kisegítő munkatársait fogom igénybe venni. Összesen 11 iskolai forgalomirányító vesz részt 3 napos közlekedésbiztonsági képzésen a vizsgálat megkezdése előtt. Hasonló utóképzést 3 hónap elteltével tartanak, és ezeket nem pénzbeli ösztönzőkkel motiválják, pl. jól látható kabátok és "nyalóka" stoptábla. Az edzések lebonyolításában 2 közlekedésbiztonsági oktatóval fogok együttműködni. Mind a beavatkozó, mind az ellenőrző iskolák megkapják az Uganda Vöröskereszt Társasága és az Uganda Nemzeti Tantervfejlesztési Központ által kidolgozott közlekedésbiztonsági kézikönyveket és szórólapokat.

A kovariánsokra kiindulási értékeléseket kell végezni annak biztosítására, hogy az intervenciós és az ellenőrzési ágban lévő iskolák összehasonlíthatók legyenek. Időbeli szempontok: A tanulmányt 6 hónapos időszak alatt hajtják végre (azaz 2022 második és harmadik féléves iskolai tanulmányi időszaka)

Adatgyűjtés A vizsgálati eszközt 2 iskolában tesztelik, és visszajelzéseket használnak fel a kérdések javítására. Egy 4 jól képzett és tapasztalt adatgyűjtőből álló csapat egy terepfelügyelővel együtt 22 iskolából gyűjt majd adatokat 2022 júniusa és novembere között. A csapatok 5 napos tréningen vesznek részt, hogy megismertessék őket a tanulmány minden aspektusával. Minden átkelőhelyet megszakítás nélkül figyelnek meg a nap 3 csúcsórájában (pl. 06:30-8:00; 13:00-14:00; 16:00-19:00), amikor a gyerekek iskolába és vissza járnak. Minden átkelőhelyen lesz egy képzett kutató asszisztens, aki kamerát használ, hogy észrevétlenül rögzítse a gyerekek átkelő viselkedését. A kamerát emelt helyzetben rögzítik, hogy az átkelőhelyet láthassák. Minden egyes átkelőhelynél fel kell sorolni az összes megfigyelt egyént, és véletlenszám-generátorral véletlenszerűen kiválasztanak 50 tanulót. Az úthasználók viselkedésére vonatkozó adatokat a mobil adatgyűjtéshez használt nyílt forráskódú mobiltechnológiai eszköz segítségével vonják ki.

Adatkezelés A videofelvételeket merevlemezre mentjük, és az absztrakció befejeztével az adatok egy biztonságos felhőalapú összesítő szerverre kerülnek. Minden adat naponta letöltődik a szerverről, majd adattisztítás történik. Mivel az úthasználók magatartásának aránya bináris eredmény, ezért az általánosított regressziós modellt alkalmazzuk. Az elemzés többszintű modell megközelítéssel történik.