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La característica definitoria de la era moderna es el crecimiento exponencial de la tecnología. En lugar de desplazar los roles de los humanos, en cierta manera la tecnología ha aumentado radicalmente el valor y la importancia de las habilidades de desempeño humano.
Una razón clave es que el valor monetario de los sistemas tecnológicos operados por personal puede ser tremendamente alto. Un caso pertinente es el del bombardero furtivo B-2 Spirit, cuyo coste total de producción por avión fue de unos 2.000 millones de dólares estadounidenses. Los operadores de sistemas tecnológicos costosos no sólo conllevan enormes responsabilidades, sino que también tienen que desarrollar estándares de experiencia extremadamente altos, con altos costos de capacitación asociados.
Con este tipo de escenarios, la industria de la capacitación se ha visto intimidada por el desafío de cómo garantizar la efectividad de los programas de capacitación para el personal de alta prioridad. Los pilotos de aviones son un ejemplo clásico. La competencia requiere superar las barreras cognitivas y fisiológicas del desempeño humano. Además, la competencia experta tiene un precio muy alto y requiere miles de horas de experiencia de vuelo. Sin embargo, al final del día, e independientemente de las inversiones en capacitación, algunos pilotos sobresalen en la capacitación, mientras que otros fracasan. Tradicionalmente no ha habido manera de comprender o predecir adecuadamente tales resultados.
Para afrontar este desafío, una coalición multidisciplinaria de neurocientíficos, expertos en entrenamiento con simulación y especialistas en entrenamiento de vuelo intentó descubrir qué sucede realmente en la mente de los pilotos de aviones durante el entrenamiento. En una configuración verdaderamente innovadora, tomaron un avión a reacción L-29 e integraron el tablero con un sistema NeuroTracker, y luego conectaron a los pilotos con equipos de seguimiento ocular y ECG.
El objetivo era estudiar los impactos en tiempo real del vuelo en términos de cargas de entrenamiento neurofísico reales, una primicia mundial en la aviación.
Un concepto clave utilizado fue el de "capacidad cognitiva sobrante", es decir, los recursos de atención todavía disponibles al realizar una tarea. Esto es tanto relativo a la complejidad de la tarea como a las capacidades del individuo. Por ejemplo, conducir deja a algunas personas suficiente capacidad cognitiva libre para hablar por teléfono celular, pero para otras, esto es una distracción peligrosa.
El objetivo era utilizar NeuroTracker para medir la capacidad cognitiva adicional de los pilotos mientras realizaban tres niveles de dificultad de maniobras de vuelo, y replicar las pruebas en un simulador. Esto luego proporcionaría una evaluación objetiva de los efectos de la carga de trabajo de tareas de vuelo específicas, revelando cómo afectan el rendimiento del piloto y las métricas fisiológicas.
El rendimiento del vuelo se evaluó utilizando el Conjunto de herramientas de evaluación cognitiva (CATS) y se pidió a los pilotos que evaluaran subjetivamente las cargas de trabajo experimentadas en cada condición de vuelo.
En general, los hallazgos mostraron que cuanto más difícil era la maniobra de vuelo, menos capacidad cognitiva disponible estaba disponible para la tarea del NeuroTracker. Estos efectos fueron mucho mayores en el vuelo real que en el vuelo simulado.
Las reducciones en la capacidad cognitiva adicional también se correlacionaron con un menor rendimiento técnico de vuelo.
Las autoevaluaciones revelaron que los pilotos subestimaron en gran medida las verdaderas cargas de trabajo cognitivas, según lo establecido por NeuroTracker, CATS y medidas fisiológicas. De hecho, los pilotos no eran conscientes cuando sus capacidades de carga de trabajo se habían sobrecargado, lo que reducía la eficacia de su formación.
Este estudio arrojó nueva luz sobre las relaciones directas entre las cargas de trabajo mental y fisiológica, y su influencia combinada en el rendimiento del entrenamiento. Los datos podrían ser de beneficio directo para personalizar los programas de capacitación para satisfacer las necesidades individuales.
Por ejemplo, podría usarse para restringir a un piloto más débil a vuelos reales de baja dificultad y vuelos simulados de dificultad media. O, alternativamente, establecer vuelos de alta dificultad para un piloto altamente competente. Esto adaptaría las demandas de la formación a través de un enfoque continuo de Ricitos de Oro, garantizando que cada sesión de formación esté optimizada para las necesidades de formación de cada piloto.
Este estudio representa el primer año de un proyecto de investigación de varios años, que incluirá la dimensión de la experiencia para investigar su influencia en las capacidades de carga de trabajo. Aunque esta investigación es específica para pilotos, los principios de evaluación se traducen en programas de capacitación que implican un alto costo junto con altos niveles de adquisición de experiencia.
Básicamente, este enfoque mide las capacidades de carga de trabajo de los alumnos en tiempo real, en paralelo con las métricas de desempeño de las tareas. Se puede utilizar tanto en plataformas operativas como de entrenamiento, y en dominios militares y comerciales. Como tal, allana el camino hacia aplicaciones que mejorarán la eficacia de los programas de formación en las siguientes áreas:
Tasas de deserción reducidas : evalúe las capacidades de la carga de trabajo de los alumnos y filtre a los alumnos para la selección del programa en función de su competencia de capacitación y expectativas de finalización.
Capacitación personalizada : adapte la capacitación para satisfacer las necesidades específicas de cada alumno, como modular las tareas de capacitación según las fortalezas y debilidades de la carga de trabajo específica.
Aprendizaje acelerado : dificultad de la capacitación de ingenieros a través de un enfoque de punto óptimo, optimizando la estimulación de la capacitación para las capacidades de carga de trabajo individuales.
Aprendizaje adaptativo : alteración en tiempo real del contenido de la capacitación al nivel de habilidad y estado cognitivo de cada alumno a medida que sus habilidades se adaptan en función del tiempo dedicado a la capacitación.
Selección de dispositivos de capacitación : al comparar las variaciones en las tasas de carga de trabajo de un sistema de capacitación en comparación con otro, se puede asignar a los alumnos individuales a dispositivos basados en la eficiencia del aprendizaje, lo que reduce los costos generales de capacitación.
De cara al futuro, es fácil imaginar que este tipo de investigación científica conduzca a mejores resultados de formación en muchas industrias. En este caso, esos resultados probablemente se acelerarán gracias a la novedosa asociación entre laboratorios científicos y líderes de la industria en soluciones de capacitación comercial.
El Centro de Investigación Aplicada Faubert , la Universidad de Montreal , Rockwell Collins (empresa de capacitación en aviónica y simulación) y el Laboratorio de Rendimiento de Operadores de la Universidad de Iowa , asociaron sus campos de especialización para idear una forma innovadora de evaluar las cargas mentales del vuelo. El artículo se presentó en la Conferencia Interservicios/Industria de Capacitación, Simulación y Educación (I/ITSEC) 2017 y recibió el premio al mejor artículo en la categoría de Capacitación .
Evaluación perceptivo-cognitiva y fisiológica de la eficacia del entrenamiento
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NeuroTrackerX es un programa de entrenamiento cognitivo diseñado para evaluar y mejorar el rendimiento mental.
