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La caratteristica distintiva dell'era moderna è la crescita esponenziale della tecnologia. Anziché sostituire i ruoli degli esseri umani, per certi versi la tecnologia ha radicalmente aumentato il valore e l'importanza delle competenze umane in ambito prestazionale.
Una delle ragioni principali è che il valore monetario dei sistemi tecnologici gestiti dal personale può essere estremamente elevato. Un caso pertinente è il bombardiere stealth B-2 Spirit, il cui costo di produzione totale ammontava a circa 2 miliardi di dollari per aereo. Gli operatori di costosi sistemi tecnologici non solo hanno enormi responsabilità, ma devono anche sviluppare standard di competenza estremamente elevati, con conseguenti elevati costi di formazione.
In questi scenari, il settore della formazione si è trovato di fronte alla sfida di come garantire l'efficacia dei programmi di formazione per il personale ad alta priorità. I piloti di jet ne sono un esempio classico. La competenza richiede di superare le barriere cognitive e fisiologiche delle prestazioni umane. Parallelamente, la competenza specialistica ha un prezzo molto alto, che richiede migliaia di ore di esperienza di volo. Eppure, alla fine, e indipendentemente dagli investimenti in formazione, alcuni piloti eccellono nell'addestramento, mentre altri falliscono. Tradizionalmente non c'è stato modo di comprendere o prevedere adeguatamente tali risultati.
Per affrontare questa sfida, una coalizione multidisciplinare di neuroscienziati, esperti in simulazione e specialisti dell'addestramento al volo ha cercato di scoprire cosa accade realmente nella mente dei piloti di jet durante l'addestramento. In una configurazione davvero innovativa, hanno preso un jet L-29 e ne hanno integrato il cruscotto con un sistema NeuroTracker , per poi collegare i piloti ad apparecchiature di eye tracking ed ECG.
L'obiettivo era studiare gli impatti in tempo reale del volo in termini di carichi di allenamento neurofisico effettivi: una novità mondiale nel settore dell'aviazione.
Un concetto chiave utilizzato è stato quello di "capacità cognitiva di riserva", ovvero le risorse attentive ancora disponibili durante lo svolgimento di un compito. Questo è relativo sia alla complessità del compito, sia alle capacità individuali. Ad esempio, guidare lascia ad alcune persone una capacità cognitiva di riserva sufficiente per parlare al cellulare, ma per altre questa rappresenta una distrazione pericolosa.
L'obiettivo era quello di utilizzare NeuroTracker per misurare le capacità cognitive residue dei piloti durante l'esecuzione di 3 livelli di difficoltà di manovre di volo e di replicare i test in un simulatore. Ciò avrebbe quindi fornito una valutazione oggettiva degli effetti del carico di lavoro di specifiche attività di volo, rivelando come questi influenzino le prestazioni del pilota e i parametri fisiologici.
Le prestazioni di volo sono state valutate utilizzando il Cognitive Assessment Tool Set (CATS) e ai piloti è stato chiesto di valutare soggettivamente i carichi di lavoro sperimentati in ogni condizione di volo.
Nel complesso, i risultati hanno mostrato che più difficile era la manovra di volo, minore era la capacità cognitiva disponibile per il compito NeuroTracker . Questi effetti erano molto più evidenti nel volo reale rispetto al volo simulato.
La riduzione delle capacità cognitive di riserva è stata inoltre correlata a prestazioni tecniche di volo inferiori.
Le autovalutazioni hanno rivelato che i piloti sottostimavano notevolmente i reali carichi di lavoro cognitivi, come stabilito da NeuroTracker, CATS e misurazioni fisiologiche. Di fatto, i piloti non si rendevano conto di quando le loro capacità di carico di lavoro erano diventate sovraccariche, riducendo l'efficacia del loro addestramento.
Questo studio getta nuova luce sulla relazione diretta tra carichi di lavoro mentali e fisiologici e sulla loro influenza combinata sulle prestazioni di allenamento. I dati potrebbero rivelarsi di immediato aiuto per personalizzare i programmi di allenamento in base alle esigenze individuali.
Ad esempio, potrebbe essere utilizzato per limitare un pilota meno esperto a voli reali di bassa difficoltà e a voli simulati di media difficoltà. In alternativa, potrebbe essere utilizzato per assegnare voli di alta difficoltà a un pilota altamente qualificato. Questo adatterebbe le esigenze di addestramento attraverso un approccio "Goldilocks" continuo, garantendo che ogni sessione di addestramento sia ottimizzata in base alle esigenze di ciascun pilota.
Questo studio rappresenta il primo anno di un progetto di ricerca pluriennale, che includerà anche la dimensione della competenza per indagarne l'influenza sulla capacità di carico di lavoro. Sebbene questa ricerca sia specifica per i piloti, i principi di valutazione si traducono in programmi di addestramento che comportano costi elevati abbinati a elevati livelli di acquisizione di competenze.
Fondamentalmente, questo approccio misura le capacità di carico di lavoro dei tirocinanti in tempo reale, parallelamente alle metriche di performance delle attività. Può essere utilizzato sia su piattaforme di addestramento che operative, e in ambiti militari e commerciali. In quanto tale, apre la strada ad applicazioni che miglioreranno l'efficacia dei programmi di addestramento nei seguenti ambiti:
Riduzione dei tassi di abbandono : valutare la capacità di carico di lavoro dei tirocinanti e filtrare i candidati per la selezione del programma in base alle loro competenze formative e alle aspettative di completamento.
Formazione personalizzata : adattiamo la formazione alle esigenze specifiche di ogni partecipante, ad esempio modulando le attività formative in base ai punti di forza e di debolezza specifici del suo carico di lavoro.
Apprendimento accelerato : progettare la difficoltà dell'addestramento attraverso un approccio "sweet spot", ottimizzando la stimolazione formativa in base alle capacità di carico di lavoro individuali.
Apprendimento adattivo : modifica in tempo reale dei contenuti formativi in base al livello di competenza e allo stato cognitivo di ciascun partecipante, man mano che le sue capacità si adattano in funzione del tempo trascorso in formazione.
Selezione dei dispositivi di formazione : confrontando le variazioni nei tassi di carico di lavoro di un sistema di formazione rispetto a un altro, è possibile abbinare i singoli partecipanti ai dispositivi in base all'efficienza di apprendimento, riducendo i costi complessivi della formazione.
Guardando al futuro, è facile immaginare che questo tipo di ricerca scientifica porterà a risultati formativi migliori in molti settori. In questo caso, tali risultati saranno probabilmente accelerati, grazie alla nuova partnership tra laboratori scientifici e leader del settore nelle soluzioni di formazione commerciale.
Il Faubert Applied Research Centre, l' Università di Montréal, Rockwell Collins (azienda specializzata in addestramento per l'avionica e la simulazione) e l' Operator Performance Lab dell'Università dell'Iowahanno unito le proprie competenze per sviluppare un metodo innovativo di valutazione del carico cognitivo del volo. Il documento è stato presentato alla conferenza Interservice/Industry Training, Simulation and Education (I/ITSEC) 2017 e ha vinto il premio come miglior articolo nella categoria Formazione.
Valutazione percettivo-cognitiva e fisiologica dell'efficacia dell'allenamento
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NeuroTracker è uno dei sistemi di allenamento cognitivo più ampiamente studiati, utilizzato in tutto il mondo nello sport d'élite, nell'esercito e in contesti di performance umana. Basato su 20 anni di ricerca neuroscientifica.
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