Die Messung von Mental Workload und Situation Awareness während des Erlernens einer komplexen Prozesskontrolltätigkeit im Rahmen einer Eyetracker-Untersuchung

GND
1031943579
Zugehörige Organisation
Fachgebiet Wirtschafts - und Organisationspsychologie, Universität Duisburg-Essen
Greve, Joseph;
GND
120960680
Zugehörige Organisation
Fachgebiet Wirtschafts - und Organisationspsychologie, Universität Duisburg-Essen
Kluge, Annette
Das Erlernen und Ausführen einer Prozesskontrolltätigkeit stellt hohe mentale Anforderungen an Operateure/innen. Diese kognitive Belastung, der sog. Mental Workload (MWL), reduziert sich mit fortschreitender Übung, indem neue Schemata sowie kognitive Skripte erworben, prozeduralisiert und automatisiert werden. Primäres Ziel der vorliegenden Studie war die Erfassung des MWL auf Basis des Pupillendurchmessers (Pupillometrie) mit Hilfe eines Eyetrackers in einem komplexen und dynamischen Arbeitskontext. Darüber hinaus sollte das Situationsbewusstsein (SA) unter Verwendung der Fixationshäufigkeit auf eine Informationsanzeige operationalisiert werden. In der Studie wurde die Simulationsumgebung AWAsim eingesetzt, welche ein vereinfachtes Abbild einer Abwasseraufbereitungsanlage darstellt. 11 ProbandInnen (Pbn) erlernten in acht Übungsdurchläufen eine 11-schrittige Anfahrprozedur zur Steuerung von AWAsim. Während des Trainings hat ein Eyetracker sowohl die Blickbewegungen als auch den Pupillendurchmesser der Pbn aufgezeichnet. Die Ergebnisse zeigen, dass das Verfahren in der Lage ist, den höheren MWL bei Durchführung der Prozedur ohne Handbuch im Vergleich zur Durchführung mit Handbuch zu diskriminieren. Darüber hinaus weist eine mittelstarke Korrelation zwischen der Fixationshäufigkeit auf eine Informationsanzeige und der Leistung in einer Monitoring-Aufgabe darauf hin, dass mit Hilfe eines Eyetrackers auf Grundlage der Fixationshäufigkeit das Konstrukt SA operationalisiert werden kann. Auf Grundlage der Pupillometrie und Blickbewegungserfassung ergeben sich zahlreiche praktische Anwendungen, wie z.B. die Optimierung von User-Interfaces sowie die Entwicklung adaptiver Mensch-Maschine-Systeme, die den Grad der Automation steigern, wenn bei dem/der Operateur/in ein erhöhter MWL festgestellt wird. Ferner könnte die Methode im Rahmen der Trainingsgestaltung und –evaluation eingesetzt werden und hierbei vorallem im Debriefing Aufschluss über Fehlerquellen infolge von Überforderung oder Nicht-Beachtung relevanter Informationen geben.

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