Hava Trafik Kontrolörü Adaylarının Gerçek Zamanlı Simülasyon Senaryolarındaki Hata Sayıları ve Performans Skorlarının İncelenmesi
Abstract
Bu çalışmada gerçek zamanlı simülasyonlarda uçak sayısına ve hava sahası yapısına bağlı olarak tasarlanan dört farklı düzeydeki görev zorluğuna (kolay, orta, zor, çok zor) sahip senaryolardaki egzersizler boyunca, simülasyon eğitimini almış ve almamış (deneyimli-deneyimsiz) iki farklı grup üzerinde zihinsel iş yüklerinin çok boyutlu olarak incelenmesi için iki aşamalı bir deneysel süreç yürütülmüştür. Çalışmanın ilk aşamasında simülasyon öncesi katılımcıların reaksiyon süreleri FitLight Trainer sistemi kullanılarak üç farklı protokol üzerinden değerlendirilmiştir. Deneyimli ve deneyimsiz gruplar arasında reaksiyon süreleri bakımından anlamlı bir farklılık gözlenmemiştir. İkinci aşamada ise reaksiyon süreleri homojen olan bu grupların gerçek zamanlı simülasyon senaryolarında yaptıkları hata sayıları ve elde ettikleri performans skorları birbirleri ile kıyaslanmıştır. %90 güven seviyesinde deneyimli grup daha az hata yapmıştır. Ayrıca senaryoların farklı zorluk derecesinde olması hata sayılarında istatistiksel olarak farklılık yaratmıştır. Kolay-orta senaryolarda öğrenciler zor-çok zor senaryolara göre istatistiksel olarak anlamlı derecede daha az hata yapmışlardır. Bununla birlikte performans skorlarının senaryo zorluk derecelerine göre değişimleri incelenmiş ve performans skorları arasında anlamlı farklılık olduğu ortaya çıkmıştır (p-value=0,00 < 0,05). Kolay-orta senaryolarda zor-çok zor senaryolara göre öğrencilerin performans skorları anlamlı derecede yüksek çıkmıştır. Çalışma sonuçlarına göre hata sayıları ve performans skorlarının birbirini desteklediği görülmüştür. Senaryoların zorluk derecelerinin bilişsel iş yüküne (hata sayıları, performans skorları) etkisi olduğu söylenebilir.
Keywords
İnsan faktörleri, Hava trafik kontrolörü, Bilişsel iş yükü, Reaksiyon süresi
Supporting Institution
TÜBİTAK
Project Number
221M224
Thanks
Bu çalışma Türkiye Bilimsel ve Teknolojik Araştırma Kurumu (TÜBİTAK) tarafından 221M224 numaralı proje kapsamında desteklenmiştir.
Bu çalışma 28. Ulusal Ergonomi Kongresi’nde sunulmuştur.
References
- Abbass, H. A., Tang, J., Ellejmi, M., & Kirby, S. (2014). Visual and auditory reaction time for air traffic controllers using quantitative electroencephalograph (QEEG) data. Brain Inform, 1(1-4):39-45. doi: 10.1007/s40708-014-0005-8
- Ackerman, P. L., & Cianciolo, A. T. (1999). Psychomotor abilities via touch‐panel testing: Measurement innovations, construct, and criterion validity. Human Performance, 12:3-4, 231-273. doi: 10.1080/08959289909539871
- Ahlstrom, U., & Friedman-Berg, F. J. (2006). Using eye movement activity as a correlate of cognitive workload. International journal of industrial ergonomics, 36(7), 623-636.
- Antoško, M., Piľa, J., Korba, P., & Lipovský, P. (2014). Psychological readiness of air traffic controllers for their job. In: Our Sea 61(1-2): 5-8. - ISSN 0469-6255
- Antoško, M., Sabo, J., Hovanec, M., Korba, P., & Sekelová, M. (2017). How to Evaluate the Actual Psychological Readiness of Atco. Proceedings of 20th International Scientific Conference, Transport Means 2017.
- Das, S., Gandhi, A., & Mondal, S. (1997). Effect of premenstrual stress on audiovisual reaction time and audiogram. Indian J Physiol Pharmacol, 41(1):67-70.
- Djokic, J., Lorenz, B., & Fricke, H. (2010). Air traffic control complexity as workload driver. Transp. Res. Part C Emerg. Technol., vol. 18, no. 6, pp. 930-936. doi: 10.1016/j.trc.2010.03.005
- Eißfeldt, H., Heil, M. C., & Broach, D. (2002). Staffing the ATM System: The Selection of Air Traffic Controllers (1st ed.). Routledge. https://doi.org/10.4324/9781315242538
- Federal Aviation Administration. (2021a). Air traffic organization policy. ORDER JO 7110.65Z.
- Federal Aviation Administration. (2021b). Forecasts of IFR aircraft handled by FAA air route traffic control centers. FY 2021–2040.