이 연구는 로봇 수술 훈련 동안 글로벌 평가 로봇 기술 점수(GEARS) 시스템을 기반으로 한 무작위 이중 맹검 평가 프로토콜의 판별 유효성을 평가하는 것을 목표로 합니다. 본 연구는 한 로봇 훈련 센터에서 전향적으로 무작위 이중 맹검 평가 프로토콜을 시행했습니다. 로봇 경험이 없는 49명의 외과 레지던트(일반외과 17명, 비뇨기과 16명, 부인과 16명)가 3주간의 훈련 프로그램을 완료했습니다 - 집중적인 시뮬레이터(dV-Trainer) 및 돼지 모델 절차 7일, 이어서 2주간의 임상 관찰기가 포함됩니다. 모든 수술 영상은 익명 처리되어 12명으로 구성된 전문가 패널에서 블라인드된 전문가 검토자 7명에게 무작위로 할당되었습니다. 점수 조정 및 편향 탐지를 위해 내부 제어로서 17개의 전문가 생성 비디오가 무작위로 섞였습니다. 요인 분석, 크론바흐 알파, 그리고 브랜드-알트만 방법을 통해 유효성과 시나리오 간 일관성을 평가했습니다. 무작위 이중 맹검 디자인 하의 GEARS 기반 평가 프로토콜은 좋은 유효성 (KMO = 0.836, 누적 분산 85%)과 신뢰성 (크론바흐 알파 = 0.765)을 보여주었고, 시뮬레이터 및 생체 조직 작업에서 훈련생과 전문가를 효과적으로 구별했습니다 (p < 0.05). Mscore-Sim은 GEARS 차원과 유의미한 상관관계를 보였습니다 (R²=0.563); 브랜드-알트만의 일치 범위 (-2.1-3.8)는 교차 모드 점수의 일관성을 검증했습니다. 하위 그룹 분석에서 전문 분야 (Δ < 0.4), 훈련 로봇 모델 (Δ < 0.2) 및 성별 (p > 0.05)에 따른 시스템의 안정성을 확인했습니다. 젊은 훈련생과 비교했을 때, 나이 든 훈련생은 생체 조직 작업에서 차이를 보이지 않아 경험의 보상 효과를 시사했습니다. 이 점수 시스템은 다양한 전문 분야에서 훈련생의 운영 능력을 객관적으로 구별하며, 이질적 로봇 수술 훈련을 위한 표준화된 평가 도구로서의 잠재력을 보여줍니다.