机构名称：
¥ 22.0
技术的进步改变了安全关键任务中的工作动态。如今，许多系统都为操作员提供了通过将子任务转移给自动化技术来减轻复杂任务负担的选项。自适应自动化的目标是消除操作员启动/关闭自动化的需要，而是让子任务的自动控制实时适应操作员的需求。然而，自动化的每一次变化也会产生任务需求转变，这已被证明会对认知工作量指标产生意想不到的影响。自适应自动化系统需要准备好考虑操作员的工作量历史，以动态调整系统如何有效地帮助操作员。本研究的主要目的是研究认知工作量历史对最近经历的认知工作量感知的影响（即滞后）。本研究旨在通过任务控制的自动化交接来引发滞后效应，使用单-双-单任务呈现方法产生低-高-低任务需求序列。设计了两个可变需求计划序列来模拟高水平和低水平的认知需求条件。通过比较第一个和第二个低需求期，可以确定高需求期是否显著影响了第二个低需求期的认知工作量指标，表明存在滞后影响。本研究的结果表明，数据中没有出现滞后效应。多元分析表明，虽然高需求和低需求条件之间存在显著差异，但两个低需求期之间没有出现无法用其他因素解释的显著差异。这表明第二个低需求期没有受到前一个高需求期的显著影响。这些发现表明，滞后影响可能与动态自适应自动化任务卸载和重新加载条件不太相关。鉴于本研究的结果，对于滞后效应，资源耗竭假说或努力调节假说都无法提供显著的支持。需要做更多的工作来检查需求转变不太明显的任务中的滞后效应。
认知工作负荷的综合评估滞后效应
主要关键词
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