Dynamic Estimation of Mental Workload and Operator Accuracy for Time-Constrained Binary Classification Tasks
Notice bibliographique
Résumé
Human cognitive states, such as mental workload, play a pivotal role in decision making processes within human automation teams. Although subjective measures of mental workload can be obtained using standard questionnaires, such as the NASA-TLX, their administration is often impractical as it interferes with the primary tasks of the human operator. Therefore, it is of interest to estimate these subjective measures from less intrusive observations. Evidence suggests that mental workload is a dynamic process so incorporating historical measurements could reduce its estimation error. In addition, the estimation of operator performance in human automation teams is essential in optimizing task effectiveness and facilitating efficient resource allocation. In this work, we consider a scenario where a human and an automation solve binary classification tasks under time constraints. We present and compare different dynamic schemes to estimate the operator’s performance, i.e., classification accuracy, and its subjective ratings on subscales of the NASA-TLX questionnaire, which measure mental workload across multiple dimensions. These schemes differ in the information available for estimation. We test these schemes on data collected from a scenario, where a human and an automation perform a series of classification tasks for simulated mobile objects. Our analysis of the interaction data and the estimation schemes indicates that employing dynamic estimation for certain NASA-TLX subscale ratings leads to decreased estimation errors.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,027 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».