我们研究了开发决策支持系统 (DSS) 的可能性，该系统集成了眼球注视测量，以便更好地调整其建议。事实上，眼球注视可以洞察人类的决策：个人倾向于更加关注与他们即将做出的选择一致的关键信息。因此，眼球注视测量可以帮助 DSS 更好地捕捉决定用户决策的背景。22 名参与者进行了简化的空中交通管制 (ATC) 模拟，他们必须根据屏幕上显示的特定参数值决定接受或修改路线建议。记录了每个参数的决策和注视时间。算法使用用户注视时间来估计每个参数对其决策的效用。在此训练阶段之后，算法立即在两种条件下生成新的路线建议：1) 考虑参与者的决策，2) 使用显示参数上的停留时间测量，考虑参与者的决策及其视觉行为。结果表明，在考虑参与者的决策时，系统建议比基础系统更准确，使用他们的停留时间甚至更准确。使用眼动仪捕捉决策的关键信息加速了 DSS 的学习阶段，从而有助于进一步提高连续建议的准确性。此外，探索性