視線情報を用いたかな漢字変換時の認知行動モデル構築と作業集中度推定への応用

利用注视信息构建假名汉字转换过程中的认知行为模型及其在估计工作专注水平中的应用

基本信息

批准号：
21K17787
负责人：
辻愛里
金额：
$ 2.91万
依托单位：
Tokyo University of Agriculture and Technology
依托单位国家：
日本
项目类别：
Grant-in-Aid for Early-Career Scientists
财政年份：
2021
资助国家：
日本
起止时间：
2021-04-01 至 2024-03-31
项目状态：
已结题

项目摘要

PC作業者の作業に対する集中度を低負荷かつ定量的に推定できれば、知的生産性の改善に向けての作業環境の改善や作業への適切な割り込みタイミングの推定といった介入が可能になることが考えられる。このとき、集中度を作業者が持つ認知資源のうち主作業に振り分けられる割合と考えると、二重課題時には注意の分配によって反応時間が増加するという認知心理学上の知見から、集中度低下時には認知判断時間が増加すると予想される。認知判断時間の増減を集中度の指標とするため、日常的な作業中に偏在し定型性の高い認知判断タスクである「黙読」と「文章入力」に着目し、作業者の視線運動と認知資源配分すなわち集中度との関係性を実験結果に基づきモデル化することで、集中度の推定を目指す。本年度は前年度に実施した1)集中条件 2)主作業への阻害タスクあり条件 3)作業継続による疲労条件の3条件下における黙読タスク中の視線運動計測実験データに対し、個人差標準化処理及び視線行動の類似度を用いた訓練データ選抜を適用することで識別モデルの個人化を試み、個人化適用前の正解率0.422から最高で0.607の精度向上という結果を確認した。また、入力を伴う校正タスク中においても同様の3条件下実験を実施し、得られたデータから構築した識別モデルを構築した。

如果可以定量估算PC工人的集中度，并且以低负荷为基础，则可能是可能的，例如改善工作环境以提高知识生产率并估算工作中断的适当时间。当将浓度水平视为必须将操作员分配给主要任务的认知资源的比例时，可以预期，基于认知心理学的发现，认知判断时间会增加，因为认知心理学的响应时间会增加，因为响应时间由于双重任务期间注意力的分布而增加。为了将认知判断时间的增加或减少作为集中注意力的指标，我们专注于“无声阅读”和“写作输入”，这些分布不平衡，在日常工作期间分布不平衡，高度标准的认知判断任务，旨在通过建模工人的凝视运动和认知资源分配之间的关系来估算集中度，这是基于实验结果的集中度。今年，我们试图通过在三个条件下进行静音阅读任务期间的眼动测量实验数据之间应用个体差异标准化处理和训练数据选择来个性化识别模型：2）浓度条件，2）具有主要任务的阻塞任务，并确认该准确性通过正确的答复率提高了0.607，从而提高了确定性，从而提高了确定性。此外，在输入的校准任务期间，进行了三个相似条件下的实验，并根据获得的数据构建了识别模型。