Entwicklung und Validierung einer Experimentalumgebung zur Messung mentaler Beanspruchungszustände

Autoren: Funk, Haase, Remmers, Deml

Kategorie: Vigilanz und motivationsförderliche Arbeitsgestaltung

Chair: Zülch

Beitragskurzfassung:
Beanspruchung wird definiert als eine individuelle Reaktion auf externe Belastungen (Rohmert, 1984). Die Beanspruchung ist dabei nicht nur eine Funktion der Belastung, sondern hängt maßgeblich von spezifischen Fähigkeiten und Eigenschaften der Arbeitenden ab (Schlick et al, 2018). Eine gleiche Belastung führt damit bei unterschiedlichen Menschen zu verschieden hoher Beanspruchung. Aus dieser Erkenntnis ergibt sich die Forderung, Arbeitsplätze an ihre individuellen BenutzerInnen anzupassen, um deren Gesundheit und Leistungsmotivation zu erhalten, und schließlich die Effizienz des Arbeitssystems zu maximieren. Im Rahmen des Projekts Fahrerkabine 4.0 wird eine adaptive Mensch-Maschine-Schnittstelle für Landmaschinen entwickelt, welche in der Lage ist, das aktuelle Beanspruchungslevel mit Hilfe physiologischer Daten zu detektieren, um in beanspruchungsarmen Situationen (z.B. automatisierte Ernte) zusätzliche Handlungsempfehlungen vorzuschlagen. Parallel wird eine Überforderung der NutzerInnen vermieden, indem lediglich die für die Durchführung der Arbeitstätigkeit notwendigen Informationen angezeigt werden. Zu diesem Zweck wurde eine Experimentalumgebung, bestehend aus einem eigenen Dual-Task Programm, einem Eyetracking System (Smart Eye Pro dx) sowie verschiedenen Methoden zur Erfassung kardiovaskulärer Aktivität – EKG, (remote) Photoplethysmografie – zur verlässlichen Erzeugung mentaler Beanspruchung entworfen und bewertet. Die Validierung des Aufbaus erfolgte in zwei Studien (N = 17; 8). Dabei wurde die mentale Beanspruchung durch eine reine, bildschirmbasierte Überwachungstätigkeit in fünf randomisierten Stufen (Studie 1), sowie eine kombinierte Aufgabe aus Überwachung und mentaler Rotation (Studie 2) hervorgerufen und mittels der Rating Scale of Mental Effort (RSME) bewertet (vgl. Ghanbary Sartang, Ashnagar, Habibi, & Sadeghi, 2016). Zusätzlich wurden die Performanzdaten (Reaktionszeit, Fehlerquote) ausgewertet. Die Ergebnisse zeigen einen Zusammenhang zwischen Belastungsstufen, Fehlerquote und empfundener Beanspruchung. Mithilfe der validierten Experimentalumgebung wird ein System zur kabellosen Beanspruchungsanalyse in Echtzeit entwickelt.

Zoom Informationen:

Zeitfenster der Veranstaltung (1)

Raum 1
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Funk et al.

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