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軍事作戦における現代の進歩は、一か八かの高圧環境における意思決定能力を強化するために、より多くの技術と資源が航空兵に利用可能になっていることを意味します。この新しいアプローチは、航空隊員がこれまでよりも迅速にデータと情報ソースを統合し、認知負荷容量を超えてエラーを犯すリスクが増大していることも意味します。
航空教育訓練司令部、パイロット トレーニング ネクスト(PTN) プログラムの創設を通じて、空軍パイロット不足に対処する緊急の必要性を認識しているだけではありませんタスク要求やフライト シミュレーションが増加する中で、認知負荷を評価および監視するために新しいテクノロジーを使用することの重要性も理解していますこれにより、訓練環境が最適化され、軍のあらゆるレベルのパイロットの学習能力が向上する可能性があります。
パイロット訓練に革命をもたらす革新的なアプローチにもかかわらず、課題がないわけではありません。才能をプロファイリングし、トレーニングの効果を向上させるには、エリートの人間のパフォーマンスを評価し、向上させる、知覚と認知の分野で科学的に検証されたテクノロジーが必要です新興テクノロジー産業や神経科学産業には潜在的な解決策がありますが、理論と実践の間には依然として大きなギャップがあります。
これが、AETC の関係者がNASAと先駆的なパートナーシップ、学生パイロットの最適な学習に寄与する生理学的および認知的要因を研究することを目的として、生体認証および人間のパフォーマンス データの収集に焦点を当てた理由の 1 つです。 AETC と NASA 間の共同研究契約の一環として、学生の学習体験を最適化するために人間のパフォーマンスの包括的なビューを生成する機械学習アルゴリズムが開発されています。
また、NASAは、学生固有の生体認証データから推論を引き出す方法に関する専門知識を提供します。生体認証データに加えて、視線視覚化テクノロジーを、インストラクターパイロットがリアルタイムおよび後方にデータを分析できるようにします。 NeuroTrackerパイロットのパフォーマンスに影響を与える主要な認知スキルを評価および強化するために使用されます。
NeuroTracker、Aviator Training Nextプログラムのファイナリストに選ばれ、PTNカリキュラムの応用バイオメトリクスおよび分析プログラムのコアコンポーネントとして選択された唯一のニューロテクノロジーでした。 NeuroTracker作業記憶、注意、および実行機能のトレーニングに使用されています。これらはすべて、高ストレスと圧力の環境で状況認識を維持し、効果的な意思決定能力を実行するために重要です。
このパートナーシップは、学際的な専門知識を結集し、インタラクティブでアクセス可能なテクノロジーを学習プロセスに統合する焦点を絞った科学的方法論を通じて、航空隊員のパフォーマンスと精神的な回復力を強化します。
Science Applications International Corporation (SAIC) Applied Biometrics and Analyticsチームこの取り組みの多くをPTNで主導しました。強度と制限の領域を特定するために、ベースライン認知および心理測定プロファイルが完了しました。認知負荷能力と回復力の両方を監視および改善するための全体的なアプローチは、認知運動、身体訓練、神経技術(NeuroTracker)、生体認証、および睡眠追跡の組み合わせを使用して実装されました。ライブおよびシミュレートされたフライト全体のストレス応答を測定し、心拍数変動(HRV)などの生体認証を使用して分析しました。これらの戦略は、インストラクターパイロット(IP)とSAICの認知コーチの両方からの継続的なフィードバックとともに、プログラムの期間を通して毎日採用されました。
テスト後の分析の完了後、36%の改善が特に作業記憶容量で見つかり、他の認知機能は9〜20%の間で改善されました(発表される調査結果)。さらに、 NeuroTracker速度のしきい値データは、各フライトトラックにどのパイロットが割り当てられるかを決定する際の予測能力を示しました。サンプルサイズは統計的有意性を判断するには小さすぎましたが、これらの発見はジョセリンフォーバート教授による以前の研究、プロのアスリートの際立った要因は、評価されたように複雑な動的視覚シーンを迅速に処理する方法を学ぶ能力であることを示しています。ニューロNeuroTrackerタスク。
これらの予備的なデータ結果と共同研究パートナーシップは、これらのプログラムが学生環境の評価、適応、統合を継続する際に達成できることに重大な影響を及ぼします。、アメリカ空軍なく、軍内の他の訓練プログラムにも革命をもたらす可能性を秘めています一例としては、米陸軍の回転翼飛行士向けの飛行士訓練次プログラム (ATN) があります。 ATN プログラムは、「次の学習」モデルに従っており、飛行士が学問的、総合的、そして実際の環境の中でどのように学習するのが最適かを試み、理解するためにカスタマイズされたアプローチを使用しています。
このような種類の協力こそが、軍事訓練のあらゆる分野にわたって同様の革新をもたらし、加速的かつ効率的かつ学習に重点を置いた方法で戦闘員を育成する可能性をもたらします。
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