noviembre 2017
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Puerta de investigación
El objetivo de este proyecto de investigación de varios años fue desarrollar métodos para evaluar la eficacia del entrenamiento (incluidas plataformas en vivo y simuladas) mediante la validación de medidas de carga de trabajo cognitiva que caracterizan la adquisición de habilidades.
Se seleccionaron 10 pilotos de evaluación (100-300 horas de vuelo de experiencia) para realizar maniobras de vuelo de dificultad baja, media y alta tanto en un simulador de vuelo de jet como en vuelo en jet real (entrenador de jet Aero Vodochody L-29) utilizando condiciones experimentales. Durante el vuelo se recogieron datos de ECG (NeXus-4) y datos de seguimiento ocular (Dikablis). Se analizó el rendimiento del vuelo en busca de errores de altitud, balanceo y velocidad vertical, y la carga de trabajo cognitiva se evaluó subjetivamente (escala de carga de trabajo de Bedford de 10 puntos). Como herramienta validada para evaluar las habilidades perceptuales-cognitivas, se seleccionó NeuroTracker para medir la capacidad cognitiva adicional a través de cargas extrañas (teoría de la carga cognitiva). Todos los pilotos completaron primero el entrenamiento de consolidación de NeuroTracker en casa (15 sesiones básicas). NeuroTracker se integró en el banco de pruebas de vuelo. Todos los pilotos realizaron pruebas de maniobras de vuelo de dificultad baja, media y alta, tanto sin NeuroTracker como mientras realizaban simultáneamente sesiones de NeuroTracker Core.
En comparación con la realización del NeuroTracker solo, el vuelo en vivo y simulado en todas las maniobras provocó una disminución drástica en los umbrales de velocidad del NeuroTracker (promedio de ~97%). Esto, quizás por primera vez, demostró objetivamente que el vuelo en avión implica cargas cognitivas intrínsecas muy altas. El vuelo en vivo resultó en umbrales de velocidad del NeuroTracker y rendimiento fisiológico más bajos que el vuelo simulado, con mayores diferencias para maniobras de mayor dificultad. Esta evidencia sugiere que las cargas fisiológicas y cognitivas son significativamente mayores en vuelos reales, lo que respalda la teoría de que la dinámica cerebral difiere en entornos del mundo real en comparación con los de un laboratorio.
Las líneas de base de NeuroTracker son un fuerte predictor de múltiples medidas de desempeño de capacidades de control de tráfico aéreo simuladas.
Investigar las líneas de base de NeuroTracker puede ser un predictor del desempeño de las tareas de control de tráfico aéreo.
46 participantes completaron 2 horas de evaluaciones, incluida una línea de base de NeuroTracker, las pruebas de Corsi Block Tapping y Automated Operation Span, seguidas de una tarea simulada de control de tráfico aéreo.
Después de controlar la edad y el uso de videojuegos, las líneas de base de NeuroTracker predijeron significativamente detecciones correctas de conflictos entre aeronaves, menos respuestas de falsas alarmas a conflictos y una aceptación y rendimiento de transferencia de aeronaves más rápidos. NeuroTracker fue un predictor más sólido de estos resultados que las pruebas Corsi Block Tapping y Automated Operation Span. Los investigadores concluyeron que los hallazgos demuestran que NeuroTracker podría ser útil para la selección de candidatos y personal de control de tráfico aéreo.
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