摘要

目前战斗机飞行员的训练几乎无一例外地是按固定的小时数和特定的时间安排设计的。基于绩效的训练是一种旨在优化训练的概念，最好是个性化的方式。它是关于事先防止训练/表现差距，而不是事后解决它们。有效的个性化学习假设所提供的学习任务具有最佳难度水平。为此，本文提出了一种基于多种认知负荷指标的飞行员认知负荷实时分类优化负荷模型。该研究旨在测试脑电图(更具体地说，是个人的上波段功率和θ波段功率)，作为战斗机驾驶舱环境中该模型的认知负荷指标之一。共有4人参加，他们都是前F-16飞行员。每个参与者都进行了三次多次跑步。第一次测试(记忆测试)的认知负荷预计会比最后一次测试(性能测试)的认知负荷更高。与记忆测试相比，表现测试中的表现和主观工作量分别更高和更低，而认知负荷指标显示两种测试之间的混合结果，这可以归因于个体间和个体内的高差异。

关键词:绩效训练，认知负荷，脑电图，战斗机驾驶舱模拟器，保持间隔，战术拦截

引言

目前，战斗机飞行员的训练几乎无一例外都是在特定的时间内进行固定小时的资格训练和年度训练。一般来说，偏离项目与组织要求有关，较少与个体飞行员的要求有关。基于绩效的培训是一个培训概念，旨在优化培训，最好是以个性化的方式，以便在正确的时间和正确的资源提供相关的培训活动。它是关于防止训练/表现差距，而不是事后解决它们，可以用于目标的最高个人标准，而不是确保最低标准。基于性能的培训需要先进的技术来测量和记录飞行员和系统的性能和行为。它还需要先进的分析技术。由于各种各样的原因，这两种技术在实践中很少使用。它们需要组织中缺乏的专业知识，它们需要时间来使用，它们可能会影响任务的执行(它们是“侵入性的”)。我们预计，随着技术的进步，这些限制将在未来十年消失。

在寻找最佳学习条件的过程中，教育科学研究者提出了个性化学习的概念。与个性化医学的成功发展类似，个性化学习旨在识别学习中个体差异的遗传、神经和行为预测因子，并旨在使用预测因子帮助创建最佳教学范式[1]。有效的个性化学习至少假定所提供的学习任务具有最佳的难度水平。最佳任务难度与表现和认知负荷的平衡有关(“认知负荷理论”)。在学习的过程中，需要适当的任务难度来保持平衡。次优的任务难度会导致无效的训练，例如，向专家提供适合新手的训练，已经发现会对他们的学习进度产生负面影响。通过提高积极性可以更快地达到平衡。这些发现与Vygotsky的儿童最近发展区(Zone of Proximal Development for children)[5]和游戏设计[7]中应用的流概念Csíkszentmihályi[6]相一致:焦虑和无聊之间的“流通道”(见图1)。后一个概念强调了任务难度在挑战性和简单性活动之间波动的带宽的重要性，同时避免极端沮丧或无聊的状态。这种进步可能不仅对游戏有刺激作用，而且对任何类型的活动都有刺激作用，包括Kiili[8]所显示的学习。

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