认知任务分析(CTA)指的是一套科学方法用于识别认知技能、策略和执行任务所需的知识熟练些。CTA的目标是利用这些信息来改进教学,培训,和工艺设计(例如,决策艾滋病)为了使工作更有效率,生产力,满足,和更高的质量,或者加速能力。
背景和历史发展
CTA有着悠久的历史,跨越多个社区的实践,从那些学习感知和思考,这些研究工作和行为方面的,随后,技术性能在应用设置。在1980年代之前,这些团体包括(近似时间顺序)这些练习内省,应用和工业心理学、任务分析、人类工程学、人为因素和教学设计。
在1900年代早期,体力劳动工作的许多方面,和物理问题,如疲劳和受伤的风险,是令人担忧的。因此,任务分析方法往往是行为oriented-designed减少低效率和提高生产力。任务分析的典型例子包括弗雷德里克·w·泰勒time-motion工厂工人的研究,和弗兰克的砖瓦匠和莉莉恩•吉尔布里斯的研究。虽然工人行为是强调在早期的任务分析,分解任务很少使用这种方法排除认知方面的工作。然而,随着时间的推移,随着工作越来越依赖于高阶认知任务分析的焦点发生了变化。
尽管历史先例,CTA直到1980年代才出现这个词,当它被用来理解人机系统所涉及的认知活动。一个关键的转折点是一个核管理委员会1982年研讨会在认知建模的核电站运营商,出席了认知和人为因素心理学家大卫·伍兹,唐纳德·诺曼·托马斯·谢里登,威廉·劳斯和托马斯·莫兰。技术在工作场所的变化特性和越来越复杂的工作系统导致更注重认知和工作,因此,更需要面向认知任务分析方法。
从1980年代,CTA盛行的面向系统的视角,关注了解自适应认知在复杂的环境中工作。这joint-cognitive系统或社会技术系统角度看待认知工作作为嵌入式phenomenon-inextricably与它发生的背景。在自然的环境中,(一个)系统可能包含多个组件(人类和技术);(b)任务目标通常是不明确的;(c)计划可能只可能在通用的抽象级别;(d)信息可能有限;和(e)的复杂性、不确定性、时间约束和压力是常态。认知在这些环境通常是紧急或个体分布在技术。此外,认知也受到广泛的专业,组织,和制度背景下,影响策略、计划、目标、工作流程和政策。因此,CTA的发展来研究自适应,弹性,和协作认知在模拟环境中,特别是在田里。
CTA已经被认知系统工程和倡导自然主义决策社区,和认知科学家研究专业知识,包括认知人类学家和人种学家。CTA方法的范围是巨大的。而不是一个详尽的清单的方法,读者被称为贝斯克兰德尔加里•克莱因和罗伯特·r·霍夫曼的2006本书工作的想法。更详细的描述一个特定的方法,提供了关键的决策方法,在本条目。
一般而言,CTA是大多数启发式知识和认知的同义词process-stracing数据收集方法,其中有几类:自我报告,自动capture-based技术,观察和采访。与所有的实证方法,每个方法的优点和局限性。自我评定,如问卷调查、等级量表和日记,允许有效的数据收集和解释,可以由计算机自动化。然而,有效的心理规模发展需要时间和努力。此外,自我报告不承担额外的机会探索数据,这可能是由于参与者自我表现或者amotivation的可能性。
自动捕获包括基于计算机的任务或实现的模拟任务环境(例如,大局意识全球评估技术;时间或空间闭塞)。这些方法允许原位直接捕获重要的认知行为,如具体的预测或决策。然而,他们可能需要补充方法(例如,先天的有目的的任务分析,口头报告,眼球运动)来生成设计建议。此外,它们是昂贵的建立,需要广泛的开发系统和场景,和有限的灵活性。
观察人种学浸和跟踪提供第一手信息事件如何展开(并且允许事后验证信息引起的通过其他方法)。然而,与许多CTA技术一样,它需要领域知识来识别有用的目标数据编码和解释。观察并不总是可行的(例如,低频,危及生命的事件),可以侵入,霍桑效应,可以改变这些被观察到的行为。
结构化和半结构化面试技巧(例如,关键的决策方法和水晶球技术),采用直接探测可以,其他方法不会透露信息。除了进行自然的研究中,可以结合访谈和观察喜欢任务(例如,20个问题,卡片分类)来生成有用的见解认知过程潜在的性能优越。然而,需要训练有素的面试官,面试者的记忆是不可靠的,回顾报告的有效性受到质疑。
关键的决策方法
关键的决策方法(CDM)是由加里•克莱恩罗伯特•霍夫曼和他的同事们,改编自关键事件法(CIT)由约翰弗拉纳根和他的同事们(包括保罗·费茨)——设计生成的功能描述,并识别关键要求,在职性能在军事环境中。CIT,而不是调查的一般知识,清洁发展机制是一个案例,回顾,半结构化面试的方法。它使用多个清洁工引起参与者的思想在一个特定的,非常规事件,他们是一个积极的决策者和发挥了核心作用。清洁发展机制的一个特定的目标是被访谈者关注的部分事件,大多数
影响他们的决策和引出macrocognitive信息功能和过程情况评估,意会,(重新)计划,决定开始实施试行法案),精通性能支持。尽管引出并不局限于事件,可以直接观察,熟练的个人和特定的使用,具有挑战性的,最近的事件中,他们的感情是假设脚手架记忆基于此类事件的复杂的编码。
CDM在第一扫描,一个简短的(例如,30到60秒)的轮廓一个特定事件是引起指针在面试框架(见下文)。在第二次扫描,一个详细的时间表是构造复杂的事件。这应该突出临界点的应聘者做出好坏决定;目标或理解改变;情况本身改变;被访谈者的行动,没有行动,或者可能是不同的;或依赖个人专长。一旦划定,时间表重申回你开发一个共同理解的事实和解决矛盾。
第三,逐步深化,扫描,面试官试图建立一个更符合实际的和全面的描述事件的受访者的观点。目的是识别应聘者的知识、观念,期望,选项,目标,判断,每一点困惑、忧虑,和不确定性。有针对性的调查问题是用于调查每一个点。清洁发展机制提供了一系列有用的探针对许多不同类型的情况。例如,探头为研究决策点和变化态势评估可能包括:“这是什么情况,让你知道会发生什么?”和“你压倒一切的问题在这一点上是什么?“调查为研究线索,专家策略和目标可能包括:“你注意到这一点?”“你在做出这个决定用了什么信息?“在这一点上你希望达到什么目的?”
第四个扫描可以用来获得更多了解应聘者的经验,技能和知识使用如果查询,例如,一个新手如何处理不同的情况。尽管一些探针需要反思策略和决策,从而增加主观性和可能影响可靠性,他们提供了一个假说形成和理论发展的丰富来源。与后续的分析,这些数据可以利用到设计论假设,为培训或技术发展援助未来表现和学习。
从启发到设计
达到交流的目的的结果(例如,从一组CDM采访)为提高系统性能,CTA包含一系列的数据分析和知识表示方法。利用定量和定性方法理解的数据,包括命中率、反应时间、主题或分类分析,先后顺序或协议分析和概念和统计或计算模型。
如同所有的定性分析,CTA的医生的目的是为了揭开故事中包含的数据。后进行数据和质量控制检查,分析是用来确定和组织的认知元素,以便数据内的模式出现。重要的是,元素应该通知问认知问题的数据,如:他们没有看到什么呢?他们使用了什么信息?他们在哪里搜索?他们的问题是什么?他们在想什么?在这个阶段,知道关键数据和组织过程分类、排序、列表、计数、和描述性统计,可以用来协助这项工作。
一旦已确定各个元素,下一个目标是确定高阶数据结构描述元素之间的关系。这是通过概括在参与者描述规律的数据(例如,通过寻找公司发生,或者他们的缺席,这可能意味着模式);将元素组织到包容,包罗万象的格式(例如,创建表的艰难决定,线索,和策略使用);寻找相似或不同跨组(例如,专家提示使用但不是新手);和使用统计分析检验差异和关系。
数据分析后,知识必须代表一个有用的形式。幸运的是,作为一个自然存在多种形式的表示分析过程的一部分。然而,表示在过程的早期开发的将数据驱动的,而那些发达之后应该推动意义。基于叙述表示
(故事摘要)可以扩展参与者的冗长强调什么是隐含在数据。图形年表像时间保留事件的顺序可以用来代表团队成员和允许的多视点主观和客观账户有关。数据组织者,比如决定需求表,允许多个来源的信息合成形成一个综合表示。概念映射工具(例如,http://cmap.ihmc.us)允许图形知识结构和分层次代表。过程图像梯子代表决定认知的行动,并提供洞察方面认知复杂性,否则似乎简单。
CTA方法的选择应由框架问题,包括:什么是需要解决的主要问题或问题的CTA吗?可交付成果是什么?没有经验的CTA从业者经常underspecify项目驱动,采取步骤,而不是problem-ocused方法。有效地克服这些偏见和指导项目资源,从业人员应熟悉目标领域,研究微macrocognition, CTA方法的范围,他们应该进行初步调查确定最富有挑战性的认知任务组件。
将CTA转化为实际的设计往往是最完美、最模糊的步骤。然而,它不需要。明确将交付(培训计划、干预或决策艾滋病)与目标用户许可和同意原goal-positively改变(系统)行为来实现。有效地这样做,然而,CTA从业者需要识别利益相关者参与其中,了解他们的目标和需求,并确定可交付成果的预期用途。频繁,数据存在,可以帮助框架CTA项目实例,行为任务分析或记录证据培训或系统不足。产生的结果没有提及这些问题可能会导致设计建议或工具,不产生有效或甚至adequate-solution问题。任何CTA的最终的目标是使用混合的方法来生成产品,利用专家数据的方式可以提高性能。
引用:
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参见: