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跨多个领域(例如航空、汽车和核电行业)的复杂系统操作员需要长时间连续地执行任务。长时间连续使用会导致精神疲劳以及认知灵活性、注意力和情境意识的下降,从而危及复杂操作的安全性和效率。基于心理状态的自适应系统可能是解决此问题的方法。这些系统根据一系列指标推断操作员的当前心理状态,这些指标包括操作员独立测量(例如天气和一天中的时间)、行为(例如反应时间和车道偏差)以及生理标记(例如脑电图和心脏活动)。然后可以以多种方式之一调整操作员与系统之间的交互,以减轻任何检测到的认知状态下降,从而确保持续的安全性和效率。根据手头的任务及其具体问题,可能的调整(通常基于机器学习估计)例如包括修改信息、呈现方式或刺激显着性以及任务调度。自适应系统研究涉及多个领域,包括神经工效学、人为因素以及应用和生态背景下的人机交互,因此需要仔细考虑上述每个方面。本文概述了研究人员在设计基于心理状态的自适应系统时需要考虑的一些关键问题和方面,同时也促进了它们在长期连续使用过程中的应用,为更安全、更高效的人机交互铺平了道路。

基于心理状态的自适应界面的案例

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