Dynamiska svårighetsjusteringar kan användas i mänskligadatorsystem för att förbättra användarens engagemang och prestanda. I detta papper använder vi funktionell nära-infraröd spektroskopi (fNIRS) för att få passiva hjärnanalysdata och upptäcka förlängda perioder av tristess eller överbelastning. Från dessa fysiologiska signaler kan vi anpassa en simulering för att optimera arbetsbelastningen i realtid, vilket gör att systemet kan bättre passa uppgiften till användaren från ögonblick till ögonblick. För att demonstrera denna idé genomförde vi en laboratoriestudie där deltagarna utförde vägplanering för flera obemannade luftfartyg (UAV) i en simulering. Baserat på deras tillstånd, vi varierade svårigheten med uppgiften genom att lägga till eller ta bort UAVs och fann att vi kunde minska fel med 35% över en baslinje tillstånd. Våra resultat visar att vi kan använda FNIRS hjärnanalys för att upptäcka uppgiftssvårigheter i realtid och skapa ett gränssnitt som förbättrar användarens prestanda genom dynamisk svårighetsjustering.
Dessutom, Afergan et al. REF använde funktionell nära-infraröd spektroskopi (fNIRS) för att upptäcka uppgiftssvårigheter och optimera arbetsbelastningen med en dynamisk anpassning.
Dynamic difficulty using brain metrics of workload
{'venue': "CHI '14", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}