Cognitive styles as an explanation of experts’ individual differences
advertisement
1. Введение Когда мы смотрим на рабочие ситуации, мы не можем игнорировать существующие исследования экспертизы, так как многие из них связаны различия в производительности человеческих операторов к различиям на уровне экспертизы (например, Cellier et al., 1997). С Чейза и исследование Саймона (1973) шахматистов, много опыта Исследования были сосредоточены на сравнении экспертов и новички в контролируемой среде. С этой точки зрения Эксперты определяются своими превосходными характеристиками (например, Ericsson и Charness, 1997). Кроме того, разные уровни производительности из-за различий в практике, как, ‘‘ практика является основной независимой переменной в приобретении умение »(Чейз и Саймон, 1973, с. 279). Но есть много домены, в которых индивидуальные различия не являются исключительно из-за опыта оператора. Примеры включают в себя: диагностика стратегии (Duncan, 1985; Moran, 1986), стратегии разработки (Visser и Hoc, 1990), планирование производства (Cowling, 2001), использование помощи в ожидании (Сандерсон, 1989), автоматизация (Parasuraman and Riley, 1997) и экологический интерфейс (Torenvliet et al., 2000). Тем не менее, многие Авторы предполагают, что эти различия могут быть уменьшены процедура обучения (т.е. практика), чтобы достичь «Экспертный» стандарт. Это предложение, которое поддерживает два неявные гипотезы: наличие стандарта в экспертизе (и, следовательно, наличие консенсуса между экспертами) и возможность обучения операторов для уменьшения различия между ними. Эйнхорн (1974) утверждал, что консенсус является необходимым условие для оценки экспертизы. Это видение предполагает, что есть только одно решение для каждой проблемы и что любое Отклонение от этого решения может быть выражено в виде ограничения или ошибки (Шанто, 2000). Однако в обзор литературы Cellier et al. (1997), было отмечено, что экспертиза не может быть столь же строго и бесспорно определяется как превосходный уровень производительности. Например, неоптимальная производительность может быть демонстрацией мощная экспертная эвристика (например, смещение подтверждения). указывает на то, что консенсусное понятие не совместимо с реальность, потому что операторы не ищут и оптимальное решение, но для приемлемого. Кроме того, Результаты исследований показывают, что операторы могут искать решение несколькими способами (особенно в динамических ситуациях). Эти множественные способы могут производить разные приемлемые решения от одного эксперта к другому. Итак, даже если эксперты имеют превосходную производительность, может быть разные приемлемые решения. Более того, идея учебной процедуры по смягчению Различия между операторами также уменьшают, когда мы рассмотреть исследования, где есть значительные различия между экспертами, которые прошли аналогичную подготовку. За Например, в исследовании диагноза, Дункан (1985, стр. 129) отметил: ‘‘ Постоянной методологической проблемой является большая Разница между предметами в исполнении во всех наших задачах. Мы надеялись, что эта предварительная подготовка может уменьшить эту разницу между предметами ». Итак, есть различия между предметами это не может быть устранено обучением. И согласно Scardamalia and Bereiter (1991, p. 191), различия в практика не могла полностью объяснить различия между экспертами: «Неясные понятия« опыт »и« практика »скрывают то, что несомненно, является наиболее социально значимой проблемой в изучение опыта, вопрос о том, почему существуют такие большие различия в компетентности среди людей с эквивалентными количество опыта и практики ». Поэтому желательно искать другие объяснения источники. В частности, дифференциальная психология уже способствовали взаимодействию человека с компьютером (HCI) с категоризация пользователей (например, Van der Veer, 1989; Dillon и Watson, 1996). Несмотря на это, необходимо смотреть за пределы те исследования, которые смотрят только на операторов с Прогнозирующая цель, и развивать исследования с описательной целиться. Это означает, что может быть полезно не только различать между операторами для того, чтобы предсказать их производительность но также для выявления и объяснения различий в производительности между операторами на аналогичном уровне экспертизы. Например, Jouglet et al. (2003) предложил и оценил инструмент для поддержки операторов в задаче диагностики. Чтобы оценить вклад этого инструмента в улучшение диагностической активности они провели Эксперимент с десятью операторами, считающимися экспертами их сверстники (с 10-летним стажем в среднем), в 15 последовательные сценарии. Результаты этого эксперимента указано, что использование инструмента увеличило скорость правильный диагноз Но результаты не были однородными: производительность операторов варьировалась от 20% до более чем 90% успешных сценариев и авторы не объяснили эти различия в деталях. Более того, самый опытный оператор (с 20-летним опытом) был тем, кто самая низкая производительность при использовании этого инструмента. Цель нашего исследования - объяснить эти результаты и многое другое. В общем, дать основу для анализа эксперта индивидуальные различия. Во-первых, мы дадим некоторую предысторию информация о диагностической деятельности и личности различия (экспертиза, а также когнитивные стили). Затем, мы проверим эти разные подходы, используя данные представлен Jouglet et al. (2003), чтобы определить тот, который соответствует данным. Наконец, мы обсудим Важность когнитивных стилей в когнитивной эргономике. 2. Некоторые аспекты диагностической деятельности 2.1. Концепция диагностики Первоначально введенный в области медицины, концепция диагноз, в его общем определении, касается процесса сравнения симптомов с синдромами. Если использование термина распространяется на различные поля (управление процессом, отладка, и т.д.), некоторые общие характеристики могут быть определены из одна диагностическая ситуация к другой (Hoc, 1990): Диагностика - это деятельность понимания, организации элементы в осмысленную структуру. Эта организация ориентирована оператором на решения, имеющие отношение к действиям. Во время диагностики операторы управляют балансом между выгодой и затратами, пытаясь достичь приемлемого производительность в соответствии с целями при сохранении просто достаточное понимание ситуации. Из этих трех пунктов можно сохранить общее определение диагноза Hoc (1990), который считал его быть activity ‘понимание деятельности, относящейся к действию решение''. И есть разные стратегии для завершения это диагноз. 2.2. Размеры диагностических стратегий Расмуссен (1984, 1986) в своей работе по диагностике, предложил классификацию диагностических стратегий, которые мы можно выделить на две основные категории: Стратегии ориентируются на характеристики правильных функционирование устройства, основанное на физическом структура для топографического поиска или на основе более абстрактное представление для функционального поиска. Стратегии руководствуются характеристиками ненормальных функционирование (термин Расмуссена - «симптоматические» стратегии); например, поиск по проверке гипотезы руководствуясь знаниями о симптомно-синдромных отношениях. Но Hoc и Carlier (2000, стр. 300) отметили, что: ‘‘ Симптоматический поиск может быть поддержан топографической или функциональные представления, потому что симптомы могут быть определяется в разных терминах ". Точно так же, Патрик (1993, п. 189) указал, ссылаясь на Бейнбридж (1984), что Топографическая стратегия не очень хорошо определена, потому что, там являются двумя компонентами, участвующими в определениях топографической стратегии. Один касается оценки симптомов у и второй включает в себя последовательность хорошо / плохо суждения на топографической карте ». Принимая во внимание эти ограничения, Hoc and Carlier (2000) предложил генерацию новой типологии на основе СТАТЬЯ В ПРЕССЕ 124 J. Cegarra, J.-M. Hoc / Int. J. Человеко-компьютерные исследования 64 (2006) 123–136 предыдущие классификации из Расмуссена (1984), Причина (1990 - теория неопределенности) и Конрадт (1995). Чтобы лучше различать примитивы, используемые в характеристика стратегий, они предложили четкое разделение между этими примитивами, связанными с представлением, и теми, что связаны с обработкой. Они также считают примитивы, которые связаны как с представлением и обработка; например, некоторые виды внешней поддержки (компьютер, коллега и т. д.) или временной интервал (статический или динамическая ситуация). Поскольку эти другие примитивы имеют Вторичный интерес к нашему исследованию мы представим только несколько примитивы, строго связанные с представлением и один связанный для обработки. 2.2.1. Примитивы, связанные с представлением 2.2.1.1. Тип представления устройства. Представления в данном исследовании являются либо топографическими, либо функциональными. Топографическое представление относится к физическому компоненту исследуемого объекта; например, телефонная розетка. функциональное представление относится к выполняемой функции по объекту. Используя функциональное представление, оператор работает с более абстрактными значениями, такими как предоставление пользователь с обратной связью тонального набора 2.2.1.2. Тип знаний об устройстве. Знание может относятся к нормальной работе устройства или его поломки и сбои; другими словами, ненормальным операция. 2.2.1.3. Сложность представления. Представления могут относятся к фактическим знаниям (симптомы); например, слышит щелчки во время разговора. Или представления могут относятся к структурным знаниям (синдромам), которые являются более сложные представления из-за их многочисленных последствий; например, отрезок линии из-за плохой погоды может привлечь несколько клиентов. 2.2.2. Примитив, связанный с обработкой: сложность обработка гипотез В соответствии с Bruner et al. (1956), этому примитивному противостоит последовательное и одновременное сканирование. Стратегия последовательного сканирования состоит в обработке одной гипотезы за время, тогда как одновременное сканирование состоит из тестирования несколько гипотез одновременно. В следующем разделе мы более подробно остановимся на различия между людьми, которые могут привести к разные диагностические стратегии. 3. Объяснения индивидуальных различий в диагностике В любой задаче стратегии будут неизбежно руководствоваться экспертиза (например, Конрадт, 1995) и когнитивные стили (например, Робертс и Ньютон, 2001). Экспертиза относится к конструкции который развивается с опытом, в отличие от когнитивного стили, которые в целом стабильны. Нашей целью является определить связь между нашими примитивами диагностики с одной стороны, и уровень экспертизы и когнитивного стиля на другой. Эта идентификация приведет нас к предложить разные гипотезы для объяснения индивидуальных различий в диагнозе. 3.1. Роль экспертизы в стратегиях диагностики Хотя мы не можем найти как согласованные, так и оперативные определения экспертизы в литературе, возможно, вслед за Cellier et al. (1997), предложить несколько характеристик. Эксперты строят более глобальные и более функциональные представления о ситуации. В рамках диагностики исследования, развитие экспертизы, в сочетании с было показано, что базовые навыки увеличивают долю функциональных представлений по сравнению с топографическими (Hoc and Carlier, 2000). И один знает, что опытные операторы имеют более исчерпывающий понимание ситуации, потому что они используют более широкие рамки анализа (Hoc, 1989; Schaafstal, 1993). Таким образом, структурные (сложные) представления связаны с уровнем квалификации операторов (Hoc и Carlier, 2000). Эксперты имеют больше навыков для выведения выводов и в состоянии произвести лучшее ожидание. При сравнении Эксперты и новички, Schaafstal (1991) указали, что Эксперты имеют более глубокое представление об изучаемом процессе. А также Шанто (1992) отметил, что эксперты и новички не отличаются с точки зрения количества сигналов, генерируемых, потому что эксперты более избирательны; только тип информации (релевантный или неактуальный) различает уровень квалификации. Кроме того, Эксперты могут произвести лучшее ожидание, потому что их когнитивная нагрузка низкая (Bainbridge, 1989). Есть устоявшаяся школа мысли, которая считает когнитивные рабочая нагрузка определяется навыками в сочетании с сложность (например, Welford, 1978). Обычно предполагается что объем данных, которые должны быть приняты во внимание, а также внутренняя сложность переменных и их взаимодействия, являются основными факторами сложности (Вудс, 1988). Итак, чем сложнее ситуация, тем больше мы может определить влияние экспертизы, особенно на когнитивные нагрузка. Можно охарактеризовать диагностические стратегии экспертов по отношению к списку примитивов из предыдущего раздел: представления более структурные и функциональные, в то время как стратегии экспертов требуют меньшей когнитивной нагрузки. 3.2. Роль когнитивных стилей в диагностических стратегиях Когнитивный стиль может быть описан как ‘‘ человека предпочтительный и привычный подход к организации и представляющих информацию »(Riding and Rayner, 1998, p. 25). Примечательно, что в 1970-х годах определены, в том числе: глубокий / поверхностный (Biggs, 1978), ассимилятор / исследователь (Goldsmith, 1986), расходящийся / сходящийся (Hudson, 1966), отражение / импульсивность (Kagan, 1966), адаптер / новатор (Киртон, 1976), холизм / сериализм (Паска, СТАТЬЯ В ПРЕССЕ J. Cegarra, J.-M. Hoc / Int. J. Человеко-компьютерные исследования 64 (2006) 123– 136 125 1976), визуализатор / вербализатор (Richardson, 1977), полевой / независимый (Witkin et al., 1977) и ощущение ищущий / избегающий (Zuckerman, 1979). В контексте диагностических ситуаций мы выбрали два их: Измерение холизма / сериализма Паска, в котором несколько HCI исследования продемонстрировали интерес (например, Torenvliet et al., 2000; Робертс и Ньютон, 2001). Полевая зависимость / независимость Виткина, потому что она имеет подробно обсуждался и является одним из наиболее широко изучал когнитивные стили (Ford, 1995). Мы расширим это стиль, чтобы принять во внимание более символическую деятельность. Адаптировать эти когнитивные стили к апостериорному анализу стратегий диагностики мы предложим объединить эти исследования с другими, особенно те, которые проводятся на Задачи диагностики. 3.2.1. Холизм и сериализм После исследований Брунера (1974) по достижению концепций Гордон Паск стремился изучать обучение и понимание в более широких ситуациях. Это исследование привело его разграничить между холистической и сериалистической стратегиями (Pask and Scott, 1972; Pask, 1976): Целостные стратегии характеризуются глобальным подходом к проблемам, связанным с одновременным подходом к различные части задачи. Сериалистические стратегии более локальны и направлены на только один аспект проблемы в любой момент времени. Паск разработал различные тесты, чтобы сделать вывод, что холист и сериалист тенденции, особенно Контрабандисты и Шпионское Кольцо История тестов. Но, как отметил Форд (2000), сложность из этих испытаний привело к их ограниченному использованию в исследованиях. в В случае диагноза все же можно охарактеризовать стратегии диагностики, возвращаясь к первоначальному изучению Брунер и соавт. (1956) о достижении концепции. По аналогии, Дункан (1985) предложил использовать типы стратегий принятый Bruner et al. различать когнитивные стили в задачах диагностики. Таким образом, последовательный Сканирование соответствует стратегиям сериалиста и одновременному сканированию для стратегий холиста, как указано в Раздел 2.2.2. Тем не менее, исследования Брунера использовались очень искусственные и чрезвычайно абстрактные стимулы. Hoc и Carlier (2000), поэтому, не только использовали эти типы стратегий но также подчеркнул необходимость дифференциации сложности обработка гипотез в их типологии диагностики стратегии. С этой точки зрения, можно определить целостность и сериалисты, использующие примитив диагноза «Сложность обработки гипотез»: сериалист операторы предпочитают последовательное сканирование, тогда как целостный операторы предпочитают одновременное сканирование. 3.2.2. Полевая зависимость / независимость и задача / ресурс обязательство Индивидуумов можно отличить по их управлению контекстное поле. Это можно связать с этим простым утверждение с лабораторными исследованиями, проведенными Witkin и Аш (1948) в области восприятия. Они изучали поле независимость, которая может быть определена как ‘‘ степень, в которой человек воспринимает часть поля как отдельную от окружающее поле в целом, а не встроенное в поле »(Witkin et al., 1977, стр. 7). Это приводит к различию между полевой зависимой и полевой независимой личностями. Полевые независимые люди работают, используя свои собственные система отсчета и более способна к реструктуризации поле восприятия или наложения структуры, если поле структура неоднозначна или отсутствует. Этот стиль интересный потому что это подчеркивает различия в том, как люди управляют контекстное поле. Но многие авторы предположили, что необходимо учитывать как полевую зависимость / независимость и целостность / сериализм как источник из идентичного wholist / аналитической конструкции (езда и Cheema, 1991). Кроме того, в исследовании Морана (1986) по Диагностика электрических неисправностей, этот стиль не может адекватно объяснить различия в постановке диагноза. Это вероятно, из-за теоретической области (восприятия аспекты) этого стиля, потому что операторы не только воспринимают но и заниматься символической деятельностью. Во время диагностики оператор должен постоянно балансировать инвестиции с точки зрения когнитивных затрат (рабочей нагрузки и приобретение знаний) и результаты, полученные в терминах производительности (связанных с требованиями задачи) для достижения чувство контроля над ситуацией. Это постоянный балансировка названа когнитивным компромиссом Амальберти (1996) и Hoc (2005). Когнитивный компромисс является типом управление рисками, так как высокие затраты могут привести к сложность »(что означает внутренний риск потери контроля ситуации через насыщение когнитивных ресурсы), в то время как недостаточные расходы могут привести к непонимания »(что означает внутренний риск потери контроля над ситуацией через недостаток знаний). Эти авторы явно не изучали индивидуальные различия в когнитивном компромиссе. Изучая риск вождения, Heino et al. (1996) отметили различия в том, как люди управляют рисками. Они предложили дифференциацию людей, а также линии Цукермана (1979), между теми, которые занимаются в рискованных действиях, известных как искатели ощущений, и те, которые имеют тенденцию избегать таких ситуаций, известных как сенсация избегающие. Когнитивный компромисс описывает управление риском между ресурсами (умственные затраты) и выполнением задачи. В таким образом, отдельные лица также могут быть выделены в соответствии с их управление риском. Мы предлагаем провести различие быть сделано между операторами, участвующими в задаче диагностики в соответствии с их стилем когнитивного компромисса. Мы тоже стремиться различать людей, которым важны задачи и ресурсы. Обязательство по ресурсам ведет к защите познавательные ресурсы, т. е. путем снижения нагрузки, СТАТЬЯ В ПРЕССЕ 126 J. Cegarra, J.-M. Hoc / Int. J. Человеко-компьютерные исследования 64 (2006) 123–136 в то время как приверженность делу ведет к монополизации ресурсы, используемые в задании. Можно проиллюстрировать этот механизм более точно используя другие исследования, такие как те, которые были проведены Do¨rner (1987). В лабораторном задании, которое было посвящено изучению управления сложностью, использовались уровни производительности различать слабые и сильные выступления. Согласно Do¨rner, участники, которые показали слабые выступления характеризовались слабым суждением их собственная способность действовать; и это суждение будет существовать априори, то есть это не было бы связано с экспериментом. Этот Слабое суждение может быть связано с появлением «чувство трудности», которое заставляет операторов сохранять их ресурсы. За эти слабые выступления, Do¨rner поднял несколько типов ошибок. Тематическое бродяжничество подразумевает что участники меняют обсуждаемую тему, не дополняя это по-настоящему, чтобы защитить их Ресурсы. Инстинкт, кажется, указывает на противоположный эффект. В этом случае участники обрабатывают мелкие детали очень точно, но на самом деле работаем в областях проблемы это наименее проблематично и наименее важно. Если рассматривать этих участников как приверженных ресурсам индивидуумам (защищая свои познавательные ресурсы), следует добавим, что ошибки, представленные Do¨rner, видны для менее успешные участники. Типы ошибок указывают что наименее успешные участники исследования Do¨rner были преданные делу ресурсы, тогда как наиболее успешными могут считаться преданные делу лица. Принимая во внимание, что независимость поля могла бы различать люди с точки зрения их управления восприятия обязательство задачи / ресурса позволяет мероприятия, которые должны быть приняты во внимание. Более того, этот стиль предсказывает, что когда сложность возрастает, люди, увлеченные ресурсами, уменьшают свою когнитивную нагрузку (используя более абстрактные представления), тогда как задача решена люди принимают это увеличение. Теперь мы проверим наши характеристики диагностики стратегии в соответствии с уровнем знаний и когнитивных стили (холизм / сериализм и приверженность задачам / ресурсам) через тематическое исследование. 4. Тематическое исследование: диагностика неисправностей Во Франции, когда клиенты сталкиваются с телефонная служба (например, обрыв линии из-за плохой погода), они могут связаться с телефонной компанией линия обслуживания клиентов (например, France Telecom). Операторы этой службы должны определить источник проблемы, что затем позволяет определить, если это необходимо отправить техник сразу. Потому что операторы приходится иметь дело с большим количеством звонков, и потому что они должны провести их диагностику в течение ограниченного периода время, чтобы избежать насыщения телефонного центра, становится необходимо разработать инструмент для автоматизации части их деятельность. Инженерная лаборатория CNRS в Валансьене (LAMIH) разработал инструмент для оказания помощи этим операторам (Jouglet, 2000; Jouglet et al., 2003). Внутренняя модель инструмента связывает 49 основных сбоев (синдромов) с более чем 500 срывов (симптомов) в иерархической форме согласно различным представлениям структурным и т. д.). На экране отображаются все (функциональным, топографическим, возможные поломки в любой момент в соответствии с эти различные представления и оператор может проверить или аннулировать разбивку, таким образом уменьшая поиск пространство, которое автоматически обновляется. Чтобы оценить вклад этого нового распределения диагностическая деятельность, был проведен эксперимент для проверки десять операторов, считающихся экспертами своими коллегами, в пятнадцать последовательных сценариев. Инженер, играющий роль клиент выявил проблему, а затем использовал документ что дало ответы на вопросы, которые операторы спросил. Результаты этого эксперимента показали, что когда как человек, так и машина способствовали повышению показатель хорошей диагностики в среднем составил 69,1% против 64% в среднем для одного эксперта. Результаты не были гомогенный, однако, с производительностью операторов (с точки зрения процента успешных сценариев) варьируется от 20% до 93,33% (Jouglet et al., 2003). Как уже упоминалось во введении различий в производительности не было напрямую связано с количеством лет практики. По факту, самая низкая производительность была отображена оператором с наибольшее количество лет практики (21 год). Целью нашего исследования было повторное посещение данных, собранных Jouglet et al. (2003), чтобы проверить гипотезы, связанные с экспертиза и когнитивные стили. 5. Метод 5.1. Участники и сценарии Взяв 15 сценариев в Jouglet et al. (2003) исследование, мы решили оценить количество поломок, которые может быть связано с невозможностью диагностики. Этот оценка позволила нам выбрать три самых сложных сценарии и три наименее сложных сценария. Мы также решили провести различие между двумя группами операторы: наименее успешные операторы и наиболее успешные операторы. Мы выбрали шесть из десяти участников - три участника с низким процентом успеха (47% 723% успеха в среднем) и три участника с высоким процентом успеха (86% 76,5% успеха на средний), чтобы составить эти группы. В своем исследовании Жугле и другие. (2003) предположил, что, в отличие от других операторы, наименее успешный оператор (с 20% успешные сценарии) не доверяют инструменту поддержки. Мы решил оставить этого оператора в менее успешной группе в любом случае, так как этот результат также связан с индивидуальным различия и могут быть объяснены нашими гипотезами. Как по сути, в наших результатах этот оператор не особенно способствуют стандартному отклонению менее группа успешных операторов. СТАТЬЯ В ПРЕССЕ J. Cegarra, J.-M. Hoc / Int. J. Человеко-компьютерные исследования 64 (2006) 123– 136 127 5.2. Анализ данных Из Jouglet et al. (2003) исследование, мы собрали несколько типов данных - устные отчеты между операторами и виртуальный клиент, а также действия на компьютерный помощник. Мы использовали метод, разработанный Hoc и Amalberti (2004), начиная с отдельных протоколов к сделать вывод о познавательной деятельности. Они оформлены в виде структуры «предикат-аргумент»; деятельность составляет предикаты и спецификации составляют аргументы. Предикаты и общие аргументы представлены на рис. 1. Схема кодирования, которую мы использовали для диагностической деятельности анализ был разработан Hoc и Carlier (2000), а объяснено в разделе 2.2. Кодирование было сделано с помощью программного обеспечения MacSHAPA, разработанного Sanderson и другие. (1994). Образец протокола кодирования представлен в таблице 1. Способ определения структурно-функционального представления в протоколах объяснены в разделе 2.2.1 и обработка гипотез в разделе 2.2.2. Например, протокол оператора, ‘‘ Сколько телефонов подключен к этому номеру телефона? », относится к поколению СТАТЬЯ В ПРЕССЕ Рис. 1. Схема кодирования (адаптировано из Hoc and Carlier, 2000). Предикаты представлены в верхних трех столбцах, общие аргументы в нижний столбец. Другие аргументы, специфичные для определенных предикатов, здесь не представлены, но их можно найти в тексте этой статьи. 128 J. Cegarra, J.-M. Hoc / Int. J. Человеко-компьютерные исследования 64 (2006) 123–136 гипотезы (предикат HYPGEN) с целью сбора информации (предикат IGG), связанной с числом подключенные телефоны. Протокол относится к телефону, то есть физический объект, и, таким образом, представление устройства закодировано как топографическое. Как этот оператор вопрос касается синдрома, имеющего более одного Симптом, сложность представления кодируется как структурные. Опрос этого оператора включает только один гипотезы, поэтому обработка гипотез закодирована как стратегия последовательного сканирования. Интерфейс инструментов диагностики помощи разработан Jouglet et al. (2003) позволяет оператору проверить или сделать недействительной разбивку, начав с 500 различных примеры (симптомы), соответствующие 49 сбоям (синдромам). Более полная презентация инструмента и его развивается связь с человеко-машинным сотрудничеством Jouglet et al. (2003). Связи между поломками и сбои были выявлены и проверены экспертами для обеспечения они соответствовали ментальной модели среднего эксперта. В эксперименте основной задачей оператора было определить причину сбоя телефонной связи. В этом исследования, когнитивная нагрузка была измерена и следующие Сделано предположение: эксперты, в отличие от новичков, не сохраняют их ложные гипотезы в течение длительного времени (Шапер и Sonntag, 1998). В результате мы предполагаем, что операторы необходимо сохранить вид всех других действительных синдромов. каждый один из этих сохраненных синдромов должен быть оценен, проверено и, как следствие, потребуется кратковременная память Ресурсы. Количество сохраненных синдромов было использовано как показатель когнитивной нагрузки. 5.3. Резюме гипотез Различные гипотезы могут быть проверены, чтобы объяснить индивидуальные различия между двумя группами экспертов (низкий или высокий процент успеха): Уровень экспертизы: если групповые различия обусловлены экспертизой, повышение производительности операторов приведет к более высокий процент функциональных и структурных представлений и более низкая когнитивная нагрузка. Этот превосходство не будет зависеть от сложности задачи. Холист / сериалистический стиль: если индивидуальные различия обусловлены стиль холист / сериализм, мы могли бы различать две группы в зависимости от их сложности обработка гипотез. Сериалист группы операторов будет характеризоваться проверкой гипотезы, которая использует более последовательное сканирование, чем холистическая группа. Этот Различие не будет зависеть от сложности задачи. Обязательство задачи / ресурса: если групповые различия связанные с различиями в задачах / ресурсах, мы мог бы отметить, что, когда есть увеличение сложности, приверженные ресурсам люди будут использовать более функциональные (и более структурные) представления, чтобы уменьшить их когнитивная нагрузка, в отличие от приверженности задаче люди, которые будут терпеть это увеличение когнитивных нагрузка. 6. Результаты Интерпретация уровней значимости обычно продиктованный бинарной схемой принятия решений. Например, в случае проверки нулевой гипотезы, значительный результат означает, что мы можем быть уверены в том, что Популяционный эффект не совсем равен нулю. Обычно незначительный результат считается неокончательным. Таким образом, есть только два вопроса. Как указано Руанет (1996), байесовский метод является дополнительным к этому традиционный частый вывод. Это позволяет исследователям определить гарантию при утверждении размера эффект. Когда наблюдается наблюдаемое влияние на образец Примечательно, что байесовский метод принят для того, чтобы доказать, что существует высокая вероятность того, что население эффект также заметен. Когда наблюдаемый эффект считается незначительным, можно сделать вывод, что Эффект населения также незначителен. Возможен третий выпуск когда нет соответствующего заключения с приемлемая гарантия (например, отсутствие экспериментальной точности). Принимая во внимание известный традиционный частик СТАТЬЯ В ПРЕССЕ Таблица 1 Образец закодированного протокола Необработанный протокол Кодированный протокол Оператор: Сколько телефонов подключен к этому номеру телефона? HYPGEN (номер гипотезы, время, связанное с этой гипотезой, тип представления, представление сложность, когнитивная нагрузка, объект, переменная, ценность, условие, цель) HYPGEN (1, настоящее, топографический, структурный, 49, аппарат, номер, несколько, компьютерная проверка, обогащение) IGG (средства, время, тип представления, сложность представления, когнитивная нагрузка, объект, переменная, значение, условие, цель) IGG (клиент, настоящее, топографическое, структурное, аппаратное, 49, число,?, Гипотеза, тест) Клиент: На этот номер есть только один. IG (средства, время, тип представления, сложность представления, когнитивная нагрузка, объект, переменная, ценность, уровень интерпретации стоимости, состояние, цель) IG (клиент, настоящий, топографический, структурный, 48, аппарат, номер, один, базовый, гипотеза, тест) ТЕСТ (число гипотез, средние значения, время, тип представления, сложность представления, когнитивный рабочая нагрузка, объект, переменная, значение, проблема) ТЕСТ (1, клиент, настоящее, топографический, структурный, 48, аппарат, номер, несколько, недействительность, отклонение) J. Cegarra, J.-M. Hoc / Int. J. Человеко-компьютерные исследования 64 (2006) 123– 136 129 Проверка достоверности нулевой гипотезы (NHST), мы имеем решил включить как (двусторонний) НХСТ, так и (односторонний) байесовский приговор, хотя эти два очень разные способы мышления. Таким образом, результаты связывают значение критерий значимости с наблюдаемым двусторонним уровнем значение, байесовское суждение о населении параметр (d для эффекта, f для процента) и гарантия, связанная с этим суждением (ж). 6.1. Общий анализ размеров 6.1.1. Тип представления в основном функциональный Операторы использовали функциональное представление в 67% случаев и топографическое представление в 22% случаи; оставшиеся 11% относятся к некодированным аргументам (не различимо). При ограничении анализа до наблюдаемые явления, функциональные представления составили 76% случаев (фр.4Þ Þ 75: 8 12: 8, г ¼: 95) и топографические представления 24% (фр.4Þ ¼ 24: 1 12: 8, г ¼: 95). Есть два объяснения этого результата. Во-первых, это соответствует гипотезе экспертизы, связывая функциональное представление и экспертизу. Во-вторых, это также подтверждает результаты, найденные Hoc и Carlier (2000): операторы используют функциональные представления, отчасти потому, что клиент представляет в основном функциональные. 6.1.2. Сложность представления в основном структурная Операторы использовали структурное представление в 87% случаев, фактических в 12% случаев; оставшиеся 1% связанные с некодированными аргументами. При ограничении анализ наблюдаемых явлений, структурных репрезентации составили 88% случаев (fð4Þ ¼ 87: 9 5: 6, г ¼: 95) и только фактические представления 12% (фр.4Þ12 5: 6, г ¼: 95). Результаты, найденные Hoc и Carlier (2000) были справедливо распределены между фактическими и структурные знания; однако мы можем видеть из нашего изучить, что операторы предпочитают структурные знания (синдромы). Эту разницу можно объяснить тем, что что в исследовании Hoc and Carlier (2000) использовались как экспертные, так и неэкспертные операторы, в то время как наше исследование рассматривало только Опытные операторы. 6.1.3. Проверка гипотез в основном проводится с использованием последовательных сканирование Операторы проверили свои гипотезы путем последовательного сканирования в 86% случаев (фр.46 ¼ 86: 2 8: 2, г ¼: 95) и одновременное сканирование в 14% случаев (фр.4: 13: 7 8: 2, г ¼: 95). Эти результаты не соответствуют классические находки в экспериментальных условиях, которые предпочитают эксперты одновременное сканирование. Одним из объяснений может быть сложность ситуации, вызванная, в частности, разговаривать с клиентом Это тоже так в исследовании Hoc and Carlier (2000). В этой ситуации диагностики операторы использовали в основном функциональные и структурные представления при использовании последовательное сканирование. В следующем разделе мы рассмотрим эти результаты для более подробного и точного анализа, принимая во внимание сложность ситуации с аккаунтом и производительность операторов. 6.2. Анализ представления и обработки 6.2.1. Тип представления и сложность представления Когда сложность низкая и с увеличением производительности операторов, мы можем отметить увеличение процент функциональных представлений (рис. 2). Несмотря на то что эта разница не значительна (при ¼: 05), байесовская Метод показывает, что было бы неоправданно сделать вывод что эффект незначителен (tð4Þ 1: 331; NS; p4: 20; d44: 6%, г: 80); Таким образом, самые успешные операторы управлял представлениями на более высоком уровне абстракции чем наименее успешные операторы в ситуации с низким СТАТЬЯ В ПРЕССЕ Рис. 2. Влияние производительности оператора на процент функциональных представлений в зависимости от уровня сложности ситуации. Панель ошибок представлять SEM. 130 J. Cegarra, J.-M. Hoc / Int. J. Человеко-компьютерные исследования 64 (2006) 123–136 сложность. Когда сложность высока, мы не можем вывести влияние увеличения производительности на процент функциональные представления, и это не возможно сделать вывод о важности этого эффекта (tð4Þ 0:42; NS; p4: 60). При изучении только наименее успешных операторов, влияние сложности ситуации на функциональные представления нельзя считать незначительным (хотя это не значимо) (t2: 1: 342; NS; р: 30; d43: 7%; g: 80). Таким образом, эти операторы используют более функциональные представления как сложность ситуации увеличивается. Но мы не можем продемонстрировать любое влияние сложности на функциональные представления в случай наиболее успешных операторов, и это не можно сделать вывод о важности этого эффект (tð2Þ 0: 687; NS; p4: 50). Чтобы обсудить эти результаты, это Сначала необходимо изучить структурные представления. Когда сложность низкая и с производительностью увеличение, мы можем отметить увеличение процента структурные представления (рис. 3). Хотя эта разница примечателен, он не очень значительный (т. 4 Þ 2: 355; NS; p4: 05; D47: 4%; г ¼: 80); в ситуации с низким сложности, самые успешные операторы работали на более структурное представление, чем наименее успешное операторы. И когда сложность высока, мы не можем различать процент структурных представлений и увеличение производительности; разница не в значительный, и мы не можем сделать вывод о размере этого эффекта (t4 Þ 0: 521; NS; p4: 60). При изучении только наименее успешных операторов мы можем обратите внимание, что они используют более структурные представления, когда сложность ситуации увеличивается. Хотя этот эффект Примечательно, что оно не очень значимо (tr2Þ ¼ 3: 147; NS; p4: 05; D48: 5%; г ¼: 80). В случае наиболее У успешных операторов нельзя отметить значительный эффект, чтобы сделать вывод о важности этот эффект (tð2Þ ¼ 0: 668; NS; p4: 50). Если мы рассмотрим гипотезу, согласно которой различия в производительности являются результатом различий в уровень экспертизы, отметим, что когда сценарии немного комплекс, наши результаты в соответствии с опытом теория. Это означает, что наиболее успешные операторы используют более функциональные и более структурные представления. Но когда сценарии очень сложны, мы не можем провести различие между двумя группами участников с относительно их стратегий диагностики. Кроме того, довольно заметный эффект кроссовера на графики, кажется, указывают на неадекватность объяснения основанный на экспертизе. Наши результаты подчеркивают, что наименее успешные операторы использовали более функциональные и структурные представления, когда сложность увеличилась. Это совместимо с объяснением различий операторов из-за стиль обязательства задачи / ресурса. Это необходимо, однако, связать эти результаты с результатами, связанными с когнитивным рабочая нагрузка, чтобы решить, если менее успешные операторы фактически использовали свою когнитивную нагрузку в этом путь. Прежде чем мы представим полный анализ когнитивных рабочая нагрузка, мы собираемся оценить гипотезу, связанную к целостному / сериалистическому когнитивному стилю. 6.2.2. Сканирование гипотез Когда сложность низкая и с увеличением производительности операторов, мы можем отметить увеличение процент последовательной обработки гипотез сканирования (Рис. 4). Эта разница значительна и ощутима (t4: 4: 092; S; po: 02; d411%; g: 80); в ситуации с низкой сложностью, самые успешные операторы проверены больше гипотез с использованием последовательного сканирования. Когда сложность высока, мы не можем связать процент последовательного сканирования с увеличением производительности; разница не значительна, и мы не можем сделать вывод сделайте вывод о важности этого эффекта (т. 4 ¼ 0: 1863; NS; p4: 80) Если наблюдать результаты в соответствии с целостным / Сериалистическое когнитивное измерение стиля, наиболее успешное группа оперировала с использованием последовательного сканирования больше, чем наименее успешная группа. Но и здесь, в самом сложном Ситуация, проверка гипотез не позволяет нам различать операторов. Кроме того, это измерение стиля не может адекватно объяснить другие результаты, особенно различия в когнитивной нагрузке для самых сложных ситуация, как будет указано в следующем разделе. 6.2.3. Когнитивная нагрузка В наименее сложной ситуации мы можем отметить, что с увеличение производительности происходит снижение когнитивных рабочая нагрузка (рис. 5). Этот эффект не очень значительный, но он примечательна (tr4Þ: 1: 888; NS; p4: 10; d44: 49; g ¼: 80). Когда сложность была низкой, самые успешные операторы имел меньшую когнитивную нагрузку, чем наименее успешный операторы. И для самой сложной ситуации мы можем Обратите внимание на значительную и заметную разницу в когнитивных рабочая нагрузка с увеличением производительности (тр4Þ ¼ 2: 778; S; ро: 05; D43: 72; г ¼: 80). Когда сложность была высокой, большинство успешных операторов обрабатывали более высокий когнитивный Нагрузка, чем сделали наименее успешные операторы. Более того, есть заметные (хотя и не очень значительные) различия из-за сложности сценария для обоих наименее успешные операторы (tð2Þ ¼ 1: 631; NS; p4: 20; d44; г ¼: 80) и самые успешные операторы (2: 2: 557; NS; р: 10; d 42: 837; г: 80). Это указывает на что когда сложность увеличилась, наименее успешный операторы снизили свою когнитивную нагрузку (т.е. их ресурсы), тогда как наиболее успешные операторы были подвергнуты увеличению рабочей нагрузки. Эти результаты соответствуют гипотезе, связанной с Когнитивное измерение стиля приверженность задаче / ресурсу (Таблица 2). 7. Обсуждение 7.1. Актуальность задачи / ресурса приверженность объяснению Результаты В этой статье было предложено несколько объяснений индивидуальных различий. Экспертиза была первой кандидат проверен. Если диагноз различия были связаны с экспертиза, гипотеза предсказала, что увеличение производительность (то есть более экспертный диагноз) будет связан с уменьшением когнитивной нагрузки и увеличением функциональные и структурные представления. Результаты в в соответствии с этой гипотезой, когда сложность низкая. Однако, когда сложность высока, мы отметили пересечение эффект: менее успешные операторы увеличили свой функционал и структурные представления при уменьшении их когнитивная нагрузка. Это результат экспертной гипотезы не мог предсказать. Вторым кандидатом для объяснения результатов был холист / Сериалистический познавательный стиль. Здесь также этот стиль был хорошим кандидат, когда сложность задачи была низкой. Действительно, это было можно различить людей как холист или сериалист физические лица. Но когда сложность была высокой, не было значительный эффект, и этот стиль не может объяснить другие результаты (например, различия в формате представлений). Когда сложность была высокой, наименее успешные операторы использовали более структурные и более функциональные стратегии, чем когда сложность была низкой, и это было сделано для того, чтобы уменьшить их когнитивную нагрузку (как указано в разделе 6.2.3.). С другой стороны, самые успешные операторы принял увеличение их когнитивной нагрузки с увеличение сложности. Эти результаты показывают, что наименее успешные операторы, кажется, привилегировали свои ресурсы в ущерб требованиям задачи, используя более абстрактные стратегии для снижения когнитивной нагрузки. обратное верно для самых успешных операторов; Oни принято увеличение сложности с точки зрения когнитивного нагрузка и, таким образом, получили лучшую производительность задачи. Эти результаты, следовательно, подтверждают нашу гипотезу в соответствии с которым можно выделить операторов, которые отдавать предпочтение своим ресурсам (приверженные ресурсам люди) от операторов, которые привилегируют задачу физические лица). Этот результат указывает на то, что такая дифференциация между людьми может способствовать объяснению различия между экспертами. Важность этой темы показывает количество исследований об экспертизе (например, Штернберг, 1995; Cellier et al., 1997). Тем не менее, эти результаты подчеркивают несколько вопросов об определении экспертизы. С частными лицами производительность варьируется от 20% до более чем 90% успешные сценарии, это ставит вопрос о определение экспертизы. Известно, что производительность не всегда хороший показатель экспертизы. И определить Эксперты по превосходной производительности несколько ограничительны. Как отмечают разные авторы, плохая производительность может также быть связанным с экспертизой. Например, грамотный эксперты медленнее пишут сочинения, чем новички (Scardamalia and Bereiter, 1991). Кроме того, развитие экспертизы приводит к двум различным кривым: производительность увеличивается с экспертизой для типичных проблем, но уменьшается для нетипичных проблем (Raufaste et al., 1998). Этот объясняет, почему эксперты могут работать хуже, чем новички в эти случаи. Кроме того, это указывает на то, что характеристики домена или индивидуальная характеристика (приобретение механизмы экспертизы) могут отменить эту упрощенную связь между экспертизой и эффективностью. В этой статье операция изменения задачи требует (уровень сложности) допускается валидация задачи / выделение ресурсов по сравнению с другими гипотезами. Но это введение компьютера, который показал индивидуальные различия. Известно, что при взаимодействии с компьютером, производительность может быть определена когнитивные стили (например, Van der Veer, 1989). В диагнозе инструмент, используемый Jouglet et al. (2003), формат представления гибкость, и операторы могут выбирать предпочтительный формат представления непосредственно в интерфейсе (например, функциональный, структурный). Но люди были ограничены в пути они могли решить проблему (они должны были найти клиента проблема в средствах диагностики). И это известно что ограничение навигации в интерфейсе приводит к различия в производительности в зависимости от когнитивного стиля (например, Jennings et al., 1991). Это соответствует Jouglet et al. (2003), который обнаружил, что различия в производительности связаны с как люди взаимодействуют со своими инструментами поддержки. В В этом тематическом исследовании производительность варьировалась от 20% до более чем 90% успешных сценариев. Эти операторы опытный, но инструмент поддержки более или менее совместим с их познавательный стиль. Это предполагает распределение различные инструменты поддержки в соответствии с их задачей / ресурсом обязательство для того, чтобы все операторы достигли хорошее исполнение. Это имеет прямые последствия для дизайн взаимодействия человека с компьютером. Следовательно, важно учитывать когнитивные стили в когнитивной Эргономика. 7.2. Когнитивные стили и когнитивная эргономика Когнитивные стили должны изучаться в когнитивной эргономике, потому что они позволяют нам частично объяснить индивидуальность различия, дополняющие экспертизу. Это в особенности тот случай, когда характеристика задачи различает операторы на основе их когнитивного стиля. Чтобы дать подробную информацию о роли когнитивных стилей, мы будем представить случай прерывания задачи. Джолли и Рирдон (1985) и McFarlane and Latorella (2002) заметили, что зависимые от поля люди находятся в более невыгодном положении перерывы. В области производственного планирования Кроуфорд и соавт. (1999) указывают на важность этих перерывы в практике планировщиков. Тем не менее, нет лабораторные исследования в области планирования производства имеют комплексное прерывание. Это приводит к проблеме различения власти (см. Baron and Treiman, 1980) из-за того факта, что что полевые участники не находятся в неблагоприятном положении в лабораторные исследования. Итак, различия между лабораторией и полевые исследования могут быть результатом того, что последние имеют больше возможностей различать людей. Переходя от естественных к искусственным ситуациям, Исследователи должны определить основные характеристики природные ситуации, чтобы они могли воспроизвести их в искусственные. Это способствует экологической обоснованности потому что когнитивные условия похожи в обеих ситуациях. Как указывает Hoc (2001, с. 286): ‘‘ быть экологически обоснованным, искусственная ситуация должна воспроизводить основные аспекты опыт оператора в области ". Мы могли бы добавить, что искусственная ситуация должна также подразумевать выполнение характеристик задачи (например, прерывание), дискриминационные люди на основе их когнитивных стили. Это требует более точного определения Разумные когнитивные стили в когнитивной эргономике. Когда дело доходит до включения когнитивных стилей в когнитивные Эргономические исследования, выбор размеров для анализа может оказаться трудным из-за большого количества стилей которые существуют (около тридцати согласно езде и Чима, 1991). Поэтому важно выбрать наиболее удобные стили в изучаемой ситуации и не пытаться максимизировать количество протестированных стилей. Как и Робертс Ньютон (2001, стр. 142), необходимо определить ‘‘ (1) какие стили являются подлинными, а не являются проявлениями, например, различных уровней словесных способностей, пространственная способность или интеллект; (2) какие стили независимый, а не похожий на другие стили идентифицированные и названные конкурирующими исследовательскими группами; и (3) какие стили важны для области интересов ». Первый пункт касается необходимости поиска примитивов в когнитивные стили. Результаты показывают, что задача / ресурс приверженность к когнитивному стилю достаточно общая объяснить большое количество результатов. Дальнейшие проверки необходимо и, возможно, может прийти из нейро-визуализации методы, предложенные Sanderson et al. (2003) в случай измерения целостности / сериализма. Второй момент подчеркивает необходимость снижения числа изученных самостоятельных когнитивных стилей. Например, в задачах диагностики можно применять концептуальные темп когнитивного стиля измерение, которое связано с импульсивные и рефлексивные люди (Каган, 1966). Импульсивные люди проверяют свои гипотезы быстрее, в то время как рефлексивные люди требуют больше времени, чтобы решить по одной гипотезе для проверки. Как Бут и др. (1987) обратите внимание, это имеет последствия для используемого типа сканирования гипотез. Однако, как и в нашем исследовании, тип гипотезы сканирование также связано с холистом и сериалистом размеры, что означает, что эти конструкции не являются независим в объяснении наших результатов. Третий момент связан с необходимым сокращением количество стилей, учитываемых в зависимости от домена. Например, в случае дизайна интерфейса Booth et al. (1987) утверждал о неадекватности визуализатора / измерение вербализатора (Richardson, 1977) для прогнозирования индивидуальные настройки интерфейса пользователя в HCI. Чтобы выбрать адекватные когнитивные стили в ситуации, это важно учитывать те когнитивные стили, которые особенно известны дискриминация отдельных лиц в некоторых способ (например, прерывание). Таким образом, обязательство задачи / ресурса может позволить дифференцировать людей во многих домены, особенно те, где сложность важный фактор. 8. Вывод Предлагая адаптацию когнитивных стилей, унаследованных от дифференциальной психологии и применяя его в области изучение когнитивной эргономики, эта статья способствует как фундаментальным и прикладным исследованиям. Если задача / ресурс стиль приверженности должен быть дополнительно проверен, мы утверждали, что это имеет отношение к Когнитивной Эргономике. Пока это способствует объяснению индивидуальных различий экспертов в конкретной ситуации, мы предполагаем, что это возможно обобщить это измерение на другие исследования. Интеграция изучения когнитивных стилей в когнитивную эргономику обогащает дисциплину, способствуя не только прикладным исследования, но и фундаментальные исследования, расширяя его рамки анализа. Это указывает на то, что невозможно игнорировать когнитивные стили в экспериментальных условиях из-за их влияние на экологическую обоснованность и дискриминацию сила. Как отметил Грин и Хок (1991, стр. 302): «Это ошибка, чтобы попытаться избежать напряженности [т.е. базовый или прикладной исследование], утверждая, что когнитивная эргономика имеет дело только с с некоторой меньшей площадью, что он не стремится обобщать или что он не стремится быть практичным. Конечно и то и другое, и, конечно, они сталкиваются ». Подтверждения Мы благодарим Дэвида Джуглета за его разрешение использовать данные, которые он собрал для своего исследования. Мы хотели бы поблагодарить помощник редактора Гунилла Сундстрем и два анонимных рецензента за конструктивные комментарии, помог нам улучшить рукопись.
