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摘要 自动化的增加已经影响到了驾驶舱的工作。单一欧洲天空 ATM 研究 (SESAR) 旨在提高欧洲 ATM 系统的性能，它将自动化视为提高未来系统性能的关键推动因素。航空系统是一个复杂的大型社会技术系统。该系统受到所有系统级别的内部和外部压力源的影响。在这个系统的工作流程层面上，驾驶舱代表了一个联合认知系统。当事故或事件确实发生时，人们普遍认识到，要超越机组人员错误的标签来了解发生了什么。随着飞行安全性的提高，需要从中吸取教训的事件和事故越来越少，这增加了查看正常运营数据以进行改进的重要性。机组人员培训环境越来越依赖于收集到的有关单个航空公司的飞行运营环境和绩效的数据。通过航空公司的绩效测量系统，收集了大量的绩效数据。然而，这些数据的格式并不适用于复杂的社会技术或联合认知系统的研究。此外，监管、财务和其他限制限制了航空公司对收集数据的使用以及他们进行培训的方式。本研究的目的是增加对高度自动化动态环境下机组人员的培训内容和学习机会与航空公司绩效监测和测量过程的关系的了解。在此背景下，确定了支持机组人员操作高度自动化飞机的障碍和改进潜力。本研究采用混合方法来收集和分析数据。整体研究方法是按照应用研究传统进行的。本论文中的经验数据主要基于两个研究项目，HILAS 和 Brantare，这两个项目都明确地以参与组织的知识生成和学习为目标。基于 Rasmussen 的动态社会技术系统模型，感兴趣的航空系统范围从“单一欧洲天空”到监管机构、国家立法、飞行运营、培训和驾驶舱工作以及航空公司的政治和财务压力。从这个全面的范围得出的结论依赖于作者在航空业 30 年左右的经验中获得的领域知识。结果基于以下方法：1）使用 Rasmussen 的风险管理社会技术系统模型作为框架进行系统分析，主要从机组人员及其自动化工作环境的角度描述航空系统，2）采访飞行员，3）与飞行员和安全办公室工作人员组进行研讨会，4）尝试实施拟议的数据使用方法和 5）收集飞行运行数据。确定了使用绩效数据进行知识和学习改进的几个障碍。航空公司监控系统并不理想，特别是
适应航空业自动化程度的提高...
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