TU Berlin

Kognitive Modellierung in dynamischen Mensch-Maschine-SystemenWorkload im Kontext der Fahrerbeanspruchung

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Experimentelle Erfassung von Workload im Kontext der Fahrerbeanspruchung

Masterarbeit von Marika Nürnberg

In der vorliegenden Studie wurden innerhalb eines abstrakten Computerexperiments Daten der Fahrerbeanspruchung gesammelt, die als Grundlage der kognitiven Modellierung in ACT-R bereitgestellt wurden (Kosanke & Russwinkel, 2016). Basierend auf grundlegenden Theorien zur menschlichen Aufmerksamkeit und Informationsverarbeitung wurde das Konzept des Workloads beleuchtet und der Bezug zum Multitasking als wesentliches Merkmal der Fahrzeugführung hergestellt. Dabei stand die Theorie der Threaded Cognition von Salvucci und Taatgen (2008) im Mittelpunkt. Das Laborexperiment setzte sich aus fünf Aufgaben zusammen, die die Fahraufgabe (Critical Tracking Task) mit Nebenaufgaben abstrahiert simulierten. Es nahmen 45 Probanden, die in 15 randomisierten Durchgängen für je zwei Minuten Einzel-, Doppel- und Tripel-Aufgaben bearbeiteten. Im Verlauf wurden Reaktionszeiten, Fehlerquoten und Abweichungen beim Tracking-Task erfasst und die subjektive Beanspruchung erhoben. Es konnte gezeigt werden, dass mit steigender Anzahl parallel zu bearbeitender Aufgaben und mit erhöhten kognitiven Anforderungen der induzierte Workload steigt. Übertragen auf den Fahrkontext kann bei komplexen Verkehrssituationen und bei zusätzlicher Beschäftigung mit nicht fahrrelevanten Tätigkeiten von einer erhöhten kognitiven Beanspruchung beim Fahrer ausgegangen werden. Diese kann durch verzögerte Verarbeitung sicherheitsrelevanter Informationen ein erhöhtes Risiko der sicheren Fahrzeugführung mit sich bringen.

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