Die Ausbildung von Jetpiloten führt zu neuen Branchenlösungen

Die bahnbrechende Rolle der Technologie

Das bestimmende Merkmal der Moderne ist das exponentielle Wachstum der Technologie. Anstatt die Rollen des Menschen zu verdrängen, hat die Technologie in gewisser Weise den Wert und die Bedeutung menschlicher Leistungsfähigkeiten radikal erhöht.

Ein wesentlicher Grund dafür ist, dass der Geldwert von Technologiesystemen, die von Personal betrieben werden, enorm hoch sein kann. Ein relevanter Fall ist der Tarnkappenbomber B-2 Spirit, dessen Gesamtproduktionskosten pro Flugzeug etwa 2 Milliarden US-Dollar betrugen. Betreiber teurer Technologiesysteme tragen nicht nur eine enorme Verantwortung, sondern müssen auch ein äußerst hohes Maß an Fachwissen entwickeln, was mit hohen Schulungskosten verbunden ist.

Die Herausforderung der Ausbildungsbranche

Angesichts dieser Art von Szenarien steht die Schulungsbranche vor der Herausforderung, die Wirksamkeit von Schulungsprogrammen für Personal mit hoher Priorität sicherzustellen. Ein klassisches Beispiel sind Jetpiloten. Kompetenz erfordert das Überwinden der kognitiven und physiologischen Barrieren der menschlichen Leistungsfähigkeit. Darüber hinaus sind Expertenkenntnisse mit einem sehr hohen Preis verbunden, da sie Tausende von Stunden Flugerfahrung erfordern. Doch am Ende des Tages und unabhängig von den Schulungsinvestitionen übertreffen einige Piloten ihre Ausbildung, während andere scheitern. Traditionell gab es keine Möglichkeit, solche Ergebnisse richtig zu verstehen oder vorherzusagen.

Innovation in menschlichen Leistungssystemen

Um dieser Herausforderung zu begegnen, versuchte eine multidisziplinäre Koalition aus Neurowissenschaftlern, Experten für Simulationstraining und Flugtrainingsspezialisten herauszufinden, was während der Ausbildung tatsächlich in den Köpfen von Jetpiloten vorgeht. In einem wirklich innovativen Aufbau nahmen sie ein L-29-Düsenflugzeug und integrierten das Armaturenbrett mit einem NeuroTracker-System und schlossen dann Piloten mit Eye-Tracking- und EKG-Geräten an.

Ziel war es, die Auswirkungen des Fluges in Echtzeit auf die tatsächlichen neurophysikalischen Trainingsbelastungen zu untersuchen – eine Weltneuheit in der Luftfahrt.

Bestimmen von Workload-Grenzen

Ein Schlüsselbegriff war die „freie kognitive Kapazität“, also die Aufmerksamkeitsressourcen, die bei der Ausführung einer Aufgabe noch zur Verfügung stehen. Dies hängt sowohl von der Komplexität der Aufgabe als auch von den Fähigkeiten des Einzelnen ab. Beispielsweise lässt das Autofahren bei manchen Menschen genügend freie kognitive Kapazitäten, um mit dem Handy zu telefonieren, für andere stellt dies jedoch eine gefährliche Ablenkung dar.

Ziel war es, mithilfe von NeuroTracker die freie kognitive Kapazität von Piloten zu messen, während sie Flugmanöver in drei Schwierigkeitsgraden tatsächlich durchführen, und die Tests in einem Simulator zu reproduzieren. Dies würde dann eine objektive Bewertung der Auswirkungen spezifischer Flugaufgaben auf die Arbeitsbelastung ermöglichen und zeigen, wie sich diese auf die Leistung und die physiologischen Parameter des Piloten auswirken.

Flugtestergebnisse

Die Flugleistung wurde mit dem Cognitive Assessment Tool Set (CATS) bewertet und die Piloten wurden gebeten, die Arbeitsbelastungen, die sie unter den einzelnen Flugbedingungen erlebten, subjektiv zu bewerten.

Insgesamt zeigten die Ergebnisse, dass je schwieriger das Flugmanöver war, desto weniger freie kognitive Kapazität für die NeuroTracker-Aufgabe zur Verfügung stand. Diese Effekte waren beim Live-Flug im Vergleich zum simulierten Flug viel größer.

Eine Verringerung der freien kognitiven Kapazität korrelierte auch mit einer geringeren technischen Flugleistung.

Selbsteinschätzungen ergaben, dass die Piloten die tatsächliche kognitive Arbeitsbelastung, die durch NeuroTracker, CATS und physiologische Messungen ermittelt wurde, stark unterschätzten. Tatsächlich waren sich die Piloten nicht bewusst, wann ihre Arbeitskapazitäten überlastet waren, was die Effektivität ihrer Ausbildung verringerte.

Adaptives Training

Diese Studie wirft ein neues Licht auf die direkten Zusammenhänge zwischen mentaler und physiologischer Arbeitsbelastung und deren kombinierten Einfluss auf die Trainingsleistung. Die Daten könnten von direktem Nutzen für die Anpassung von Trainingsprogrammen an individuelle Bedürfnisse sein.

Beispielsweise könnte es verwendet werden, um einen schwächeren Piloten auf Live-Flüge mit niedrigem Schwierigkeitsgrad und simulierte Flüge mit mittlerem Schwierigkeitsgrad zu beschränken. Oder alternativ, um Flüge mit hohem Schwierigkeitsgrad für einen sehr erfahrenen Piloten festzulegen. Dies würde die Anforderungen des Trainings durch einen kontinuierlichen Goldlöckchen-Ansatz anpassen und sicherstellen, dass jede Trainingseinheit auf die Trainingsbedürfnisse jedes Piloten optimiert wird.

Vorteile für die Schulungsbranche

Diese Studie stellt das erste Jahr eines mehrjährigen Forschungsprojekts dar, das anschließend die Dimension der Expertise einbeziehen wird, um deren Einfluss auf die Arbeitsbelastungskapazitäten zu untersuchen. Obwohl sich diese Forschung speziell an Piloten richtet, lassen sich die Bewertungsprinzipien auf Schulungsprogramme übertragen, die hohe Kosten und einen hohen Grad an Fachwissenserwerb mit sich bringen.

Grundsätzlich misst dieser Ansatz die Arbeitsbelastungskapazitäten der Auszubildenden in Echtzeit parallel zu den Aufgabenleistungsmetriken. Es kann sowohl auf Trainings- als auch auf operativen Plattformen sowie in militärischen und kommerziellen Bereichen eingesetzt werden. Damit ebnet es den Weg für Anwendungen, die die Wirksamkeit von Schulungsprogrammen in den folgenden Bereichen verbessern:

Reduzierte Fluktuationsraten – bewerten Sie die Arbeitsbelastung der Auszubildenden und filtern Sie die Auszubildenden für die Programmauswahl auf der Grundlage ihrer Ausbildungskompetenz und Abschlusserwartungen heraus.

Maßgeschneiderte Schulung – Passen Sie die Schulung an die spezifischen Bedürfnisse jedes Auszubildenden an, indem Sie beispielsweise Schulungsaufgaben an die Stärken und Schwächen der spezifischen Arbeitsbelastung anpassen.

Beschleunigtes Lernen – Ingenieurstrainingsschwierigkeiten durch einen Sweet-Spot-Ansatz, der die Trainingsstimulation entsprechend der individuellen Arbeitsbelastungskapazität optimiert.

Adaptives Lernen – Anpassung der Trainingsinhalte in Echtzeit an das Fähigkeitsniveau und den kognitiven Zustand jedes Auszubildenden, da sich seine Fähigkeiten als Funktion der im Training verbrachten Zeit anpassen.

Auswahl des Trainingsgeräts – durch den Vergleich der Variationen in der Arbeitsbelastung eines Trainingssystems im Vergleich zu einem anderen können einzelne Auszubildende auf die gerätebasierte Lerneffizienz abgestimmt werden, wodurch die gesamten Schulungskosten gesenkt werden.

Mit Blick auf die Zukunft kann man sich leicht vorstellen, dass diese Art wissenschaftlicher Forschung in vielen Branchen zu verbesserten Ausbildungsergebnissen führen wird. In diesem Fall werden sich diese Ergebnisse aufgrund der neuartigen Partnerschaft zwischen wissenschaftlichen Labors und Branchenführern im Bereich kommerzieller Schulungslösungen wahrscheinlich beschleunigen.