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La característica que define la era moderna es el crecimiento exponencial de la tecnología. En lugar de desplazar los roles humanos, en cierto modo la tecnología ha incrementado 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 enormemente elevado. Un caso pertinente es el del bombardero furtivo B-2 Spirit, cuyo coste total de producción fue de unos 2.000 millones de dólares estadounidenses por avión. Los operadores de costosos sistemas tecnológicos no solo asumen enormes responsabilidades, sino que también deben desarrollar un nivel de especialización extremadamente alto, con los consiguientes altos costes de formación.
Ante este tipo de escenarios, la industria de la capacitación se ha visto abrumada por el desafío de garantizar la eficacia de los programas de capacitación para el personal de alta prioridad. Los pilotos de aviones de reacción son un ejemplo clásico. La competencia exige superar las barreras cognitivas y fisiológicas del rendimiento humano. Además, la competencia experta tiene un precio muy alto, que requiere miles de horas de vuelo. Sin embargo, al final, e independientemente de la inversión en capacitación, algunos pilotos sobresalen, mientras que otros fracasan. Tradicionalmente, no ha habido forma de comprender ni predecir adecuadamente estos resultados.
Para afrontar este reto, una coalición multidisciplinaria de neurocientíficos, expertos en entrenamiento con simulación y especialistas en entrenamiento de vuelo intentó descubrir qué ocurre realmente en la mente de los pilotos de aviones a reacción durante el entrenamiento. En una configuración verdaderamente innovadora, tomaron un avión a reacción L-29 e integraron el tablero de mandos con un sistema NeuroTracker , y luego conectaron a los pilotos con equipos de seguimiento ocular y electrocardiograma.
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 la "capacidad cognitiva disponible", es decir, los recursos atencionales aún disponibles al realizar una tarea. Esto se relaciona tanto con la complejidad de la tarea como con las capacidades del individuo. Por ejemplo, conducir deja a algunas personas suficiente capacidad cognitiva disponible para hablar por teléfono celular, pero para otras, esto constituye una distracción peligrosa.
El objetivo era utilizar NeuroTracker para medir la capacidad cognitiva de los pilotos mientras realizaban maniobras de vuelo de tres niveles de dificultad y replicar las pruebas en un simulador. Esto proporcionaría una evaluación objetiva de los efectos de la carga de trabajo en tareas de vuelo específicas, revelando cómo estas afectan el rendimiento del piloto y sus parámetros fisiológicos.
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, menor era la capacidad cognitiva disponible para la tarea de NeuroTracker . Estos efectos fueron mucho mayores en el vuelo en vivo que en el vuelo simulado.
Las reducciones en la capacidad cognitiva disponible también se correlacionaron con un menor rendimiento técnico de vuelo.
Las autoevaluaciones revelaron que los pilotos subestimaron considerablemente las cargas cognitivas reales, establecidas por NeuroTracker, CATS y medidas fisiológicas. De hecho, los pilotos no eran conscientes de cuándo sus capacidades de carga se habían visto sobrecargadas, lo que redujo la eficacia de su entrenamiento.
Este estudio arroja nueva luz sobre la relación directa entre las cargas de trabajo mental y fisiológica, y su influencia combinada en el rendimiento del entrenamiento. Los datos podrían ser de gran utilidad para personalizar los programas de entrenamiento según las necesidades individuales.
Por ejemplo, podría usarse para restringir a un piloto menos experimentado a vuelos en vivo de baja dificultad y vuelos simulados de dificultad media. O, alternativamente, establecer vuelos de alta dificultad para un piloto altamente competente. Esto adaptaría las exigencias del entrenamiento mediante un enfoque continuo de Ricitos de Oro, asegurando que cada sesión de entrenamiento se optimice según las necesidades de cada piloto.
Este estudio representa el primer año de un proyecto de investigación plurianual, que incluirá la dimensión de la experiencia para investigar su influencia en la capacidad de carga de trabajo. Si bien esta investigación se centra específicamente en pilotos, los principios de evaluación se traducen en programas de capacitación de alto costo y con un alto nivel de adquisición de experiencia.
Fundamentalmente, este enfoque mide la capacidad de carga de trabajo de los aprendices en tiempo real, en paralelo con las métricas de rendimiento de las tareas. Puede utilizarse tanto en plataformas de formación como operativas, así como en ámbitos militares y comerciales. Por lo tanto, allana el camino para aplicaciones que mejorarán la eficacia de los programas de formación en las siguientes áreas:
Reducción de las tasas de abandono : evaluar la capacidad de carga de trabajo de los alumnos y filtrar a los candidatos para la selección del programa en función de su competencia en materia de formación y las expectativas de finalización.
Formación personalizada : adaptamos la formación a las necesidades específicas de cada alumno, por ejemplo, ajustando las tareas de formación a sus fortalezas y debilidades en cuanto a la carga de trabajo.
Aprendizaje acelerado : dificultad de la formación de ingenieros mediante un enfoque de punto óptimo, optimizando la estimulación del entrenamiento según la capacidad de carga de trabajo individual.
Aprendizaje adaptativo : modificación en tiempo real del contenido de la formación según el nivel de habilidad y el estado cognitivo de cada alumno, a medida que sus capacidades se adaptan en función del tiempo dedicado a la formación.
Selección de dispositivos de entrenamiento : al comparar las variaciones en las tasas de carga de trabajo de un sistema de entrenamiento con respecto a otro, se puede asignar a cada alumno un dispositivo en función de su eficiencia de aprendizaje, lo que reduce los costos generales de capacitación.
De cara al futuro, es fácil prever que este tipo de investigación científica conduzca a mejores resultados de formación en numerosos sectores. En este caso, es probable que estos resultados se aceleren gracias a la novedosa colaboración entre laboratorios científicos y líderes del sector en soluciones de formación comercial.
El Centro de Investigación Aplicada Faubert, la Universidad de Montreal, Rockwell Collins (empresa de aviónica y entrenamiento en simulación) y el Laboratorio de Rendimiento del Operador de la Universidad de Iowaunieron sus áreas de especialización para desarrollar una forma innovadora de evaluar la carga mental del vuelo. El trabajo se presentó en la Conferencia Interinstitucional/Industrial de Entrenamiento, Simulación y Educación (I/ITSEC) de 2017 y fue galardonado como mejor trabajo en la categoría de Entrenamiento.
Evaluación perceptivo-cognitiva y fisiológica de la eficacia del entrenamiento
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NeuroTracker es uno de los sistemas de entrenamiento cognitivo más investigados, utilizado en deportes de élite, ámbitos militares y de rendimiento humano a nivel mundial. Basado en 20 años de investigación en neurociencia.
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