精神的負荷と身体的負荷
メンタル ワークロード (MWL) の概念は、最新の半自動化およびコンピューター化されたテクノロジによって、製造および管理タスクの両方で人間の精神的または情報処理能力に厳しい要件が課される可能性があるため、ますます重要になっています。 したがって、特に仕事の分析、仕事の要件の評価、および仕事の設計の分野では、精神的な作業負荷の概念化が、従来の身体的な作業負荷の概念化よりもさらに重要になっています。
メンタルワークロードの定義
メンタルワークロードの合意された定義はありません。 主な理由は、少なくとも 1 つの理論的に十分に基づいたアプローチと定義があるためです。 (2) タスク要件と人間の能力またはリソースとの間の相互作用の観点から定義された MWL (Hancock および Chignell 1986; Welford 1986; Wieland-Eckelmann 1992)。
どちらのアプローチも異なるコンテキストから生じていますが、さまざまな問題に対して必要かつ十分に根拠のある貢献を提供します。
要件リソースの相互作用 アプローチは、同一の身体的および心理社会的条件および要件に対する個人間で異なる反応を説明しようとするパーソナリティ-環境適合/不適合理論のコンテキスト内で開発されました。 したがって、このアプローチは、例えば、疲労、単調さ、感情的嫌悪、燃え尽き症候群、または病気の観点から、負荷の要件と条件に対する主観的な反応のパターンの個人差を説明するかもしれません (Gopher and Donchin 1986; Hancock and Meshkati 1988)。
タスク要件 アプローチは、主にタスクの設計、特に新しい未試行の将来のタスクの設計、またはいわゆる 将来のタスクの設計. ここでの背景は、応力-ひずみの概念です。 タスク要件はストレスを構成し、働く被験者は、他の形態のストレスと同じように、要求に適応または対処しようとします (Hancock and Chignell 1986)。 このタスク要件アプローチは、これらの将来のタスクを達成する従業員 (多くの場合、まだ不明) に対する後の影響を最適化するために、事前にタスクを設計する方法の問題に答えようとします。
MWL の両方の概念化には、少なくともいくつかの共通の特徴があります。
- MWL は主に、タスクの入力の側面、つまり、タスクの結果を予測する際に使用される可能性がある、従業員に対するタスクによって行われる要件と要求を記述します。
- MWL の精神的側面は、情報処理の観点から概念化されています。 情報処理には、認知的側面、動機付け/意志的側面、および感情的側面が含まれます。これは、人は常に対処しなければならない要求を評価し、処理のための努力を自己調整するためです。
- 情報処理は、精神的プロセス、表現 (たとえば、知識や機械のメンタル モデル) および状態 (たとえば、意識状態、活性化の程度、あまり形式的ではないが気分) を統合します。
- MWL は、タスク要件の多次元特性です。すべてのタスクは、相互に関連しているにもかかわらず、タスク設計で個別に処理する必要があるいくつかの異なる次元で変化するためです。
- MWL は、少なくとも (a) 行動、例えば、戦略と結果としてのパフォーマンス、(b) 知覚された、主観的な短期的な幸福と長期的な健康への影響、および (c) ) 精神生理学的プロセス、例えば、職場での血圧の変化。これは、長期的にはポジティブな影響 (たとえば、フィットネスの改善を促進する) またはネガティブな種類の影響 (機能障害や病気を含む) になる可能性があります。
- タスク設計の観点から、MWL は、発がん性の大気汚染の場合に必要となるように最小化するのではなく、最適化する必要があります。 その理由は、必要な活性化衝動、フィットネスの前提条件、および学習/トレーニングのオプションを提供するため、幸福、健康増進、および資格のために、厳しい精神的課題の要件が避けられないためです. 反対に要求の欠落は、不活性化、体力の喪失、資格の剥奪、いわゆる内因性 (タスク内容依存) のモチベーションの低下につながる可能性があります。 この分野での調査結果は、健康と人格を促進するタスク デザインの手法につながりました (Hacker 1986)。
- したがって、MWL は、いずれにせよ、タスク分析、タスク要件評価、および修正および将来のタスク設計で取り扱わなければなりません。
理論的アプローチ: 要件-リソース アプローチ
人と環境の適合性の観点から、MWL とその結果は、図 1 に示すように、過小負荷、適切に適合する負荷、および過負荷に大まかに分類できます。 この分類は、タスク要件と精神的能力またはリソースとの関係から生じます。 タスクの要件は、リソースによって超過するか、適合するか、または満たされない可能性があります。 両方のタイプの不適合は、不適合の量的または質的モードから生じる可能性があり、質的には異なりますが、いずれにせよ否定的な結果をもたらします (図 1 を参照)。
一部の理論では、要件のリソースまたは容量側、つまりリソース関係から始めて MWL を定義しようとします。 これらの資源理論は、資源量理論と資源配分理論に細分化される可能性があります (Wieland-Eckelmann 1992)。 利用可能な容量の量は、単一のソース ( リソース理論) 処理を決定します。 このリソースの利用可能性は、覚醒によって異なります (Kahneman 1973)。 モダン の試合に リソース理論は、一連の比較的独立した処理リソースを想定しています。 したがって、パフォーマンスは、同じリソースまたは異なるリソースが同時に必要とされるかどうかの条件に依存します。 さまざまなリソースとは、たとえば、エンコード、処理、または応答するリソースです (Gopher and Donchin 1986; Welford 1986)。 これらのタイプの理論の最も重要な問題は、質的に異なる処理操作の XNUMX つまたは複数の明確に定義された容量を確実に特定することです。
リソース割り当て理論では、さまざまな戦略の関数として質的に変化する処理を想定しています。 戦略に応じて、タスクの達成に異なる精神的プロセスと表現が適用される場合があります。 したがって、安定したリソースの量ではなく、柔軟な割り当て戦略が重要なポイントになります。 ただし、ここでも重要な問題、特に戦略の診断方法に関する問題は解決されていません。
MWL の評価: 要求リソース アプローチの使用
明確に定義された測定単位がないため、現時点で MWL を厳密に測定することは不可能です。 しかし、確かに、評価のための概念化と手段は、客観性、信頼性、有効性、および有用性を備えた診断アプローチの一般的な品質基準を満たす必要があります。 しかし、現時点では、提案された技術や機器の全体的な品質についてはほとんどわかっていません。
要件とリソースのアプローチに従って MWL を評価することの難しさには、かなりの数の理由があります (O'Donnell and Eggemier 1986)。 MWL 評価の試みは、次のような質問に対処する必要があります: タスクは、自分で設定した目標に従っているのか、それとも外部で定義された順序を参照して指示されているのか? どのタイプの能力 (意識的な知的処理、暗黙知の適用など) が必要で、それらは同時にまたは順番に呼び出されますか? 利用可能なさまざまな戦略はありますか? もしそうなら、どの戦略ですか? 働く人のどの対処メカニズムが必要になる可能性がありますか?
最もよく議論されるアプローチは、次の観点から MWL を評価しようとするものです。
- 必要な労力 (努力評価) Bartenwerfer (1970) または Eilers、Nachreiner および Hänicke (1986) によって提供されたものなどのスケーリング手順を適用するアプローチ (一部のバージョンでは精神生理学的に検証済み)、または
- 占有されている、またはその逆、残りの精神的能力（精神的能力の評価) 従来の方法を適用するアプローチ デュアルタスクテクニック たとえば、O'Donnell と Eggemier (1986) によって議論されているように。
どちらのアプローチも、単一資源理論の仮定に大きく依存しているため、上記の質問と格闘する必要があります。
努力評価. たとえば、認識された相関関係に適用されるスケーリング手順などの努力評価手法 一般的な中枢活性化Bartenwerfer (1970) によって開発され、検証された. 被験者は、提示されたスケールのステップの XNUMX つを使用して、知覚された努力を説明するよう求められます。
上記の品質基準は、この技術によって満たされています。 その制限には、知覚された努力の本質的ではあるが疑わしい部分をカバーするスケールの一次元性が含まれます。 疲労、退屈、不安など、知覚された個人的なタスクの結果を予測する可能性が限られている、またはないこと。 特に、MWL の内容に依存する側面をほとんど何も識別および説明しない、非常に抽象的または形式的な努力の性質 (たとえば、資格や学習オプションの有用な適用の可能性など)。
精神能力評価. 精神的能力の評価は、デュアルタスク技術と関連するデータ解釈手順で構成されています。 パフォーマンス動作特性 (POC). デュアル タスク技術は、いくつかの手順をカバーしています。 それらの共通の特徴は、被験者が同時に XNUMX つのタスクを実行するように要求されることです。 重要な仮説は次のとおりです。デュアルタスクの状況での追加または二次タスクが、ベースラインの単一タスクの状況と比較して低下するほど、主要なタスクの精神的能力の要件は低くなり、逆もまた同様です。 アプローチは現在拡大されており、デュアルタスク条件下でのさまざまなバージョンのタスク干渉が調査されています。 たとえば、被験者は、タスクの優先順位の段階的なバリエーションで XNUMX つのタスクを同時に実行するように指示されます。 POC 曲線は、同時に実行されるタスク間で限られたリソースを共有することから生じる可能性のあるデュアルタスクの組み合わせの影響をグラフで示します。
このアプローチの重要な仮定は、主に、すべてのタスクが安定した限定された意識的 (無意識的、自動化された、暗黙的または暗黙的) の処理能力の一定の割合を必要とするという提案にあり、XNUMX つの能力要件の仮説的な加法関係で構成されています。パフォーマンスデータのみへのアプローチの制限。 後者は、いくつかの理由で誤解を招く可能性があります。 まず第一に、パフォーマンス データと主観的に知覚されるデータの感度には大きな違いがあります。 認識される負荷は、主に必要なリソースの量によって決定されるようであり、多くの場合、作業メモリの観点から運用化されますが、パフォーマンスの尺度は、割り当て戦略に応じて、リソースの共有の効率によって主に決定されるようです (これは 解離理論; Wickens と Yeh 1983 を参照)。 さらに、情報処理能力と性格特性の個人差は、主観的（知覚）、パフォーマンス、および精神生理学的領域内のMWLの指標に強く影響します。
理論的アプローチ: タスク要件アプローチ
示されているように、タスクの要件は多次元的であり、したがって、それが知覚された努力であろうと残りの意識的な精神的能力であろうと、1986つの次元だけでは十分に説明できない場合があります. より深遠な記述は、タスク特性の段階的次元の理論的に選択されたパターンを適用するプロファイルのようなものかもしれません。 したがって、中心的な問題は、特にタスクの内容に関する「タスク」の概念化と、特に目標指向の行動の構造と段階に関する「タスクの達成」の概念化です。 タスクの役割は、文脈条件 (気温、騒音、労働時間など) が人に与える影響でさえ、タスクに依存するという事実によって強調されます。なぜなら、それらはゲート デバイスとして機能するタスクによって媒介されるからです (Fisher 1)。 . さまざまな理論的アプローチは、タスクの結果の有効な予測を提供する重要なタスクの次元に関して十分に一致しています。 いずれにせよ、タスクの結果には 2 つの要素があります。なぜなら、(XNUMX) 意図された結果が達成され、実行結果の基準が満たされなければならず、(XNUMX) 多数の意図しない個人的な短期的および累積的な長期的な副作用が現れるからです。たとえば、疲労、退屈（単調）、職業病、内発的動機、知識、スキルの向上などです。
MWLの評価. タスク要件アプローチでは、完全なアクションと部分的なアクションまたはモチベーション ポテンシャル スコアのようなアクション指向のアプローチ (両方の詳細については、Hacker 1986 を参照) は、分析と評価に不可欠なタスク特性として、少なくとも次のことを提案します。
- 自己設定した目標に関する決定に関する一時的および手続き上の自律性、および結果として、作業状況の透明性、予測可能性、および制御
- サブタスクの数と多様性（特に準備、組織化、実施結果のチェックに関するもの）、およびこれらのサブタスクを達成するための行動（すなわち、そのような行動が周期的な完全性と断片化を伴うかどうか）
- 行動を調節する精神的プロセスと表現の多様性（「レベル」）。 これらは、精神的に自動化またはルーチン化されたもの、知識ベースの「if-then」のもの、または知的で問題解決のものである可能性があります. (断片化ではなく、階層的な完全性によって特徴付けられることもあります)
- 必要な協力
- 長期学習の要件またはオプション。
これらのタスクの特徴を特定するには、文書分析、観察、インタビュー、グループディスカッションを含むジョブ/タスク分析の共同手順が必要であり、準実験的デザインに統合する必要があります (Rudolph、Schönfelder、および Hacker 1987)。 分析を導き、支援するタスク分析機器が利用可能です。 それらの一部は分析のみを支援します (たとえば、NASA-TLX タスク負荷指数、Hart および Staveland、1988 年) もあれば、評価および設計または再設計に役立つものもあります。 ここでの例は、TBS-GA (Tätigkeitsbewertungs System für geistige Arbeit [タスク診断調査 - メンタルワーク]) です。 Rudolph、Schönfelder、および Hacker (1987) を参照してください。