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态势意识分析与测量，第章态势意识的理论基础
遗憾的是，面对如此海量的数据，许多操作员可能比以往任何时候都更缺乏信息。这是因为，在生成和传播的海量数据与人们找到所需信息并将其与其他信息一起处理以获得决策所需的实际信息的能力之间存在巨大差距。这些信息还必须得到正确的整合和解读；这是一项经常很棘手的任务。无论工作是在驾驶舱还是在办公桌后，这个问题都是真实存在的。人们越来越普遍地认识到，更多的数据并不等于更多的信息。自动化和“智能系统”的问题往往只会加剧而不是缓解这一问题（Endsley 和 Kiris，1995 年；Sarter 和 Woods，1995 年）。
态势意识分析与测量，第 1 章 态势意识的理论基础
不幸的是，面对如此海量的数据，许多操作员可能比以往任何时候都更缺乏信息。这是因为，在生成和传播的大量数据与人们找到所需信息并将其与其他信息一起处理以获得决策所需的实际信息的能力之间存在巨大差距。这些信息也必须被整合和正确解释；这是一项经常很棘手的任务。这个问题是真实存在的，而且一直存在，无论工作是在驾驶舱还是在办公桌后面。人们越来越普遍地认识到，更多的数据并不等于更多的信息。自动化和“智能系统”的问题往往只会加剧问题，而不是缓解问题（Endsley & Kiris，1995；Sarter & Woods，1995）。
态势意识分析与测量，第章态势意识的理论基础
遗憾的是，面对如此海量的数据，许多操作员可能比以往任何时候都更缺乏信息。这是因为，在生成和传播的海量数据与人们找到所需信息并将其与其他信息一起处理以获得决策所需的实际信息的能力之间存在巨大差距。这些信息还必须得到正确的整合和解读；这是一项经常很棘手的任务。无论工作是在驾驶舱还是在办公桌后，这个问题都是真实存在的。人们越来越普遍地认识到，更多的数据并不等于更多的信息。自动化和“智能系统”的问题往往只会加剧而不是缓解这一问题（Endsley 和 Kiris，1995 年；Sarter 和 Woods，1995 年）。
态势意识分析与测量，第章态势意识的理论基础
遗憾的是，面对如此海量的数据，许多操作员可能比以往任何时候都更缺乏信息。这是因为，在生成和传播的海量数据与人们找到所需信息并将其与其他信息一起处理以获得决策所需的实际信息的能力之间存在巨大差距。这些信息还必须得到正确的整合和解读；这是一项经常很棘手的任务。无论工作是在驾驶舱还是在办公桌后，这个问题都是真实存在的。人们越来越普遍地认识到，更多的数据并不等于更多的信息。自动化和“智能系统”的问题往往只会加剧而不是缓解这一问题（Endsley 和 Kiris，1995 年；Sarter 和 Woods，1995 年）。
朝着错误的机器人，信任和时间persper
1 Ph.D.学生，印第安纳州西拉斐特市普渡大学土木工程学院。 电子邮件：chang803@purdue.edu 2印第安纳州西拉斐特市普渡大学建筑工程与管理本科研究助理。 电子邮件：aborowia@purdue.edu 3印第安纳州西拉斐特市普渡大学莱尔斯土木工程学院助理教授。 （通讯作者）电子邮件：sogandm@purdue.edu摘要将机器人介绍给未来的施工站点将施加额外的不确定性，并需要工人的情境意识（SA）。 虽然以前的文献表明，系统错误，信任变化和时间压力可能会影响SA，但这些因素与工人SA之间的联系在未来的建筑行业中进行了研究。 因此，这项研究旨在通过模拟未来的瓦工工人 - 机器人协作任务来填补研究空白，参与者在互动过程中经历了机器人错误和时间压力。 结果表明机器人错误会严重影响受试者对机器人的信任。 但是，在时间关键的施工任务下，工人倾向于恢复对错误的机器人（有时过度信任）的信任，并降低其情境意识。 这项研究的贡献在于为SA在未来的工作地点的重要性提供见解，以及为更好地准备未来工人做好准备的有效策略的需求。 简介机器人将是未来建筑行业不可或缺的一部分，而工人将与机器人互动。 因此，这个1 Ph.D.学生，印第安纳州西拉斐特市普渡大学土木工程学院。电子邮件：chang803@purdue.edu 2印第安纳州西拉斐特市普渡大学建筑工程与管理本科研究助理。电子邮件：aborowia@purdue.edu 3印第安纳州西拉斐特市普渡大学莱尔斯土木工程学院助理教授。（通讯作者）电子邮件：sogandm@purdue.edu摘要将机器人介绍给未来的施工站点将施加额外的不确定性，并需要工人的情境意识（SA）。虽然以前的文献表明，系统错误，信任变化和时间压力可能会影响SA，但这些因素与工人SA之间的联系在未来的建筑行业中进行了研究。因此，这项研究旨在通过模拟未来的瓦工工人 - 机器人协作任务来填补研究空白，参与者在互动过程中经历了机器人错误和时间压力。结果表明机器人错误会严重影响受试者对机器人的信任。但是，在时间关键的施工任务下，工人倾向于恢复对错误的机器人（有时过度信任）的信任，并降低其情境意识。这项研究的贡献在于为SA在未来的工作地点的重要性提供见解，以及为更好地准备未来工人做好准备的有效策略的需求。简介机器人将是未来建筑行业不可或缺的一部分，而工人将与机器人互动。因此，这个尽管机器人可以增强构建中的自动化，但这种合并可能会在工作场所施加额外的不确定性（例如，工人击中了一个机器人）（例如Jeelani和Gheisari 2022）。为了确保未来建筑工地的安全性，工人应在人类机器人相互作用期间对新引入的机器人进行情境意识（SA）。但是，本研究发现了对影响工人SA在未来建筑行业的因素的研究差距。文献提出了一些可能影响工人在未来建筑工地上的因素。例如，在研究人类无人机相互作用的研究中，LU和SARTER发现参与者将在知道无人机在检测任务中犯错误之后会减少对无人机的信任，并更多地关注他们（LU和SARTER 2020）。因此，机器人的错误和信任水平的变化可能会影响工人的注意力分配和机器人的SA。另一方面，在研究时间压力对工人冒险行为的影响的研究中，Pooladvand和Hasanzadeh确定了他们在压力下忽略潜在危害的趋势（Pooladvand and Hasanzadeh 2022）。也就是说，时间压力可能会迫使工人专注于任务，同时忽略处境了解机器人。但是，这些因素与SA之间的联系尚未在未来的建筑行业的背景下进行调查。
眼动追踪研究 Maxime Reynal 1 Frank Rister
Christopher Wickens 3 Frédéric Dehais 1 1 ISAE-SUPAERO，法国图卢兹联邦大学。 2 Truestream Aerospace GmbH，德国汉堡。 3 美国科罗拉多州立大学心理学系，科罗拉多州博尔德。 不稳定进近已被确定为进近和着陆事故（例如跑道外接地、硬着陆、机尾撞击等）的主要原因。我们进行了一项实验以分析飞行员在这种进近过程中的表现。十名具有机型等级的商业飞行员在汉堡机场不稳定进近期间分别驾驶 B737 全速飞行模拟器飞行。收集了飞行员飞行 (PF) 的目光。结果显示，一半的飞行员坚持做出错误的着陆决定。后者飞行员在姿态指示器/飞行指引仪上停留的时间更长，而执行复飞的飞行员在做出最终决定之前则更多地注视导航显示器。这些发现表明，在执行相应任务之前很长一段时间内，飞行员就已经做出了着陆还是复飞的决定，而使用启发式方法会影响飞行员的表现。简介不稳定的进近已被确定为造成进近和着陆事故的主要原因。进近和着陆过程中飞行员在飞机操控、系统控制或机组资源管理方面表现不佳，这表明，从 2001 年到 2010 年，全球 49% 的致命事故发生在进近和着陆期间
自适应海事自动化：最终报告
由于近几十年来技术的不断创新，越来越多的人类任务被自动化系统和机器人接管。这也适用于直到最近似乎不可能完全自动化执行的任务，例如驾驶汽车或驾驶轮船（van den Broek，2017）。根据 Sarter、Woods 和 Billings (1994) 的说法，自动化技术最初是为了提高工作流程的精度、性能和效率而开发的。同时，还可以减少工作量并调整操作员的培训要求。人们还认为，从技术上讲，开发几乎不需要或根本不需要人工参与的自主系统也是可能的，从而减少或消除人为错误的可能性。然而，高度自动化的系统甚至完全自主的系统应该被视为人机联合系统。由于“自主”指的是自我指导和自力更生，因此即使自动化水平很高，当环境复杂度增加或自动化发生故障时，它们也可能会失效（Van den Broek，Schraagen，Te Brake， & Van Diggelen，2017 年）。讽刺的是，这种协作的人机交互提出了一个基本的自动化问题，即：
结合惯性传感和预测模型进行特定物料处理工作中的生物力学暴露评估
最重要的是，我要向我的导师 Clive D'Souza 博士表示最深切的谢意，感谢他一路以来的建议、支持和耐心。如果没有他的支持，这项工作就不可能完成。他的卓越和对研究的热情帮助我培养了对研究的兴趣，并让我决定从事人体工程学研究。最重要的是，他一直相信我和我作为研究人员的潜力，这激励我在困难时期也能专注于研究。我还要感谢我的论文委员会成员 Thomas Armstrong 博士、Judy Jin 博士和 Albert Shih 博士在整个过程中对我的支持，以及提供他们的时间、专业知识和建设性反馈来改进这篇论文。我还要感谢 Bernard Martin 博士、Sheryl Ulin 博士、Nadine Sarter 博士和 Paul Green 博士的指导和支持。我还要感谢工业与运营工程系 (IOE) 和人体工程学中心的优秀员工和管理人员。我感谢 Eyvind Claxton、Charles Wolley、Christopher Konrad、Olof (Mint) Minto 和 Rodney Capps 在我的研究项目各个阶段提供的慷慨技术援助，还要感谢 Teresa Maldonado 的慷慨支持。我要感谢在我研究生学习期间一直支持我的朋友和同事。首先，我的午餐伙伴 Justin Haney 博士，感谢他过去四年来一直坚持陪伴我。我很自豪我们能够同时顺利完成学业。我还要感谢人体工程学中心大家庭 - 刘柯博士、万玉芝博士、罗岳、Yadrianna Acosta-Sojo、陆一都、Albert Fu、杜娜、Kevin Lieberman、李一帆、Kamolnat Tabattanon 和我所有的学生 - 感谢他们的支持和鼓励。这项工作由美国国家职业安全与健康研究所、疾病控制与预防中心（培训拨款 T42-OH008455）和美国国家残疾、独立生活与康复研究所（拨款 90IF0094-01-00）以及 Rackham 研究生研究拨款资助。最后，也是我最想感谢的，我要感谢我的父母和家人对我无条件的爱和支持。与我的小爱人 Jason Lee 一起完成我的论文有点困难。在父母和丈夫 Sang Won Lee 的帮助下，我能够在整个过程中保持微笑。我特别感谢 Sang，他一直是我最好的朋友和导师。