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現代の特徴はテクノロジーの急激な成長です。テクノロジーは人間の役割を置き換えるのではなく、ある意味で人間のパフォーマンススキルセットの価値と重要性を根本的に高めました。
主な理由は、担当者が操作するテクノロジー システムの金銭的価値が非常に高くなる可能性があることです。該当する例は B-2 スピリット ステルス爆撃機で、1 機あたりの総生産コストは約 20 億ドルでした。高価なテクノロジー システムのオペレーターは大きな責任を負っているだけでなく、非常に高い水準の専門知識を開発する必要があり、それに伴う高額なトレーニング費用もかかります。
このような種類のシナリオにより、研修業界は、優先度の高い人材の研修プログラムの有効性をどのように確保するかという課題に悩まされてきました。ジェット機のパイロットはその典型です。コンピテンシーには、人間のパフォーマンスにおける認知的および生理学的障壁を乗り越える必要があります。これに加えて、専門家の熟練度には非常に高い代償が伴い、何千時間もの飛行経験が必要となります。しかし、結局のところ、訓練への投資に関係なく、訓練で優れたパイロットもいる一方、失敗するパイロットもいます。従来、そのような結果を適切に理解または予測する方法はありませんでした。
この課題に取り組むために、神経科学者、シミュレーション訓練の専門家、飛行訓練の専門家からなる学際的な連合が、訓練中にジェットパイロットの心の中で実際に何が起こっているのかを解明しようと試みた。本当に革新的なセットアップでは、彼らは L-29 ジェット機を使用し、ダッシュボードを NeuroTracker システムと統合し、パイロットに視線追跡および ECG 機器を接続しました。
その目標は、実際の神経物理学的トレーニング負荷に関して飛行のリアルタイムの影響を研究することであり、これは航空業界初の試みでした。
使用された重要な概念は、「予備の認知能力」、つまり、タスクを実行するときにまだ利用可能な注意力のリソースです。これは、タスクの複雑さと個人の能力の両方に関係します。たとえば、運転中に携帯電話で話すのに十分な認知能力の余裕が残る人もいますが、他の人にとって、これは危険な注意散漫になります。
目的は、NeuroTracker を使用して、実際に 3 つの難易度の飛行操縦を実行しながらパイロットの余剰認知能力を測定し、シミュレーターでテストを再現することでした。これにより、特定の飛行タスクの作業負荷への影響を客観的に評価でき、これらのタスクがパイロットのパフォーマンスや生理学的指標にどのような影響を与えるかを明らかにすることができます。
飛行パフォーマンスは認知評価ツールセット (CATS) を使用して評価され、パイロットは各飛行条件下で経験した作業負荷を主観的に評価するよう求められました。
全体として、調査結果は、飛行操縦が困難になればなるほど、NeuroTracker タスクに使用できる余剰の認知能力が少なくなることを示しました。これらの影響は、模擬飛行よりも実際の飛行の方がはるかに大きかった。
余剰認知能力の低下は、飛行技術的パフォーマンスの低下とも相関していました。
自己評価により、NeuroTracker、CATS、および生理学的測定によって確立された真の認知作業負荷をパイロットが大幅に過小評価していることが明らかになりました。実際、パイロットは自分たちの作業負荷がいつ過負荷になり、訓練の有効性が低下したかに気づいていませんでした。
この研究は、精神的負荷と生理的負荷の直接的な関係と、それらが組み合わさってトレーニングのパフォーマンスに及ぼす影響に新たな光を当てました。このデータは、個人のニーズに合わせてトレーニング プログラムをカスタマイズする場合に直接役立つ可能性があります。
たとえば、弱いパイロットを低難易度のライブ飛行と中難易度の模擬飛行に制限するために使用できます。あるいは、熟練したパイロットのために高難易度のフライトを設定することもできます。これにより、継続的なゴルディロックス アプローチを通じて訓練の要求が調整され、すべての訓練セッションが各パイロットの訓練ニーズに合わせて最適化されるようになります。
この調査は、複数年にわたる調査プロジェクトの初年度に相当し、ワークロード容量への影響を調査するための専門知識の側面も含めて進められる予定です。この研究はパイロットに特化したものですが、評価原則は、高レベルの専門知識の習得と組み合わせた高コストを伴う訓練プログラムに反映されます。
基本的に、このアプローチでは、タスクのパフォーマンス指標と並行して、研修生のワークロード能力をリアルタイムで測定します。訓練と運用の両方のプラットフォーム、また軍事と商業の領域にわたって使用できます。したがって、次の分野におけるトレーニング プログラムの効果を向上させるアプリケーションへの道が開かれます。
離職率の削減– 研修生の作業負荷能力を評価し、研修の能力と完了期待に基づいてプログラムを選択するために研修生をフィルタリングします。
カスタマイズされたトレーニング– 特定のワークロードの長所と短所に合わせてトレーニング タスクを調整するなど、各研修生の特定のニーズに合わせてトレーニングを調整します。
学習の加速– スイート スポット アプローチを通じてエンジニアのトレーニングの難易度を高め、個々のワークロード能力に合わせてトレーニングの刺激を最適化します。
適応学習– トレーニングに費やした時間に応じて能力が適応するため、各受講者のスキル レベルと認知状態に合わせてトレーニング内容をリアルタイムに変更します。
トレーニング デバイスの選択– あるトレーニング システムと別のトレーニング システムの作業負荷率の変化を比較することで、個々のトレーニング者をデバイス ベースの学習効率に合わせて調整し、全体的なトレーニング コストを削減できます。
今後、この種の科学的研究が多くの業界のトレーニング成果の向上につながることは容易に想像できます。この場合、商業トレーニングソリューションにおける科学研究所と業界リーダーとの間の新たなパートナーシップにより、それらの成果は加速される可能性が高い。
フォーバート応用研究センター、モントリオール大学、ロックウェル コリンズ(アビオニクスおよびシミュレーション トレーニング会社)、およびアイオワ大学のオペレーター パフォーマンス ラボは、それぞれの専門分野と提携して、飛行の精神的負荷を評価する革新的な方法を考案しました。トレーニング カテゴリの最優秀論文を受賞しました。
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