認知ワークロードとタスク ロード インデックス (TLX) のパフォーマンスを評価するためのシミュレーション

高忠実度シミュレーション (HFS) は、外科専門分野 (麻酔を含む) および看護師のトレーニングに広く使用されている学習方法です。 アルゴリズム、チーム作業、早期警告スコア、およびコミュニケーションに関する知識に有益な効果があります。 標準化されたシミュレーションプログラムを使用して、さまざまなスキルを学習できます。

教育設計の複雑さは、認知過負荷、高いストレスレベル、および不安を生み出す可能性があります。 これは疲労を増大させ、エラーを助長する可能性があり、学習したスキルの記憶を妨げ、非効率的な学習/シミュレーションの失敗につながる可能性のある劣悪なタスク パフォーマンスに関連付けられます。 主観的に報告されたスケールは、シミュレーション タスク中に個人が感じた作業負荷と精神的要求のレベルを正確に特定できます。 その一例が、NASA (National Aeronautics and Space Administration)-TLX です。TLX は、医療を含むさまざまな業界で最も受け入れられている人間の作業負荷の主観的な尺度です。

フランスのリヨンでの外科専門 (麻酔を含む) および看護師のトレーニング カリキュラムには、重要なイベントの大規模なパネルを含むいくつかの HFS シナリオが含まれています。 研究者は、HFS 中に手術専門医 (麻酔を含む) のレジデントと看護師が知覚する作業負荷とストレスの負担が学習パフォーマンスに及ぼす影響を評価し、さまざまな学習シナリオを難易度によって評価することを目的としています。