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多个领域(例如航空、汽车和核电行业)复杂系统的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,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)。然后可以采用多种方式之一调整操作员与系统之间的交互,以减轻检测到的任何认知状态下降,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)包括修改信息、呈现方式或刺激显著性以及任务调度。自适应系统的研究涉及多个领域,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。本文概述了一些关键

基于心理状态的自适应界面案例

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