Vi beskriver två metoder för att analysera och tagga team diskursen med Latent Semantic Analysis (LSA) för att förutsäga lagets prestanda. Den första metoden kategoriserar automatiskt innehållet i varje uttalande som görs av var och en av de tre teammedlemmarna med hjälp av en etablerad uppsättning taggar. Prestanda att automatiskt förutsäga taggarna var 15% under mänsklig överenskommelse. Dessa taggade uttalanden används sedan för att förutsäga lagets prestanda. Det andra tillvägagångssättet mäter det semantiska innehållet i hela teamets dialog och förutser exakt lagets prestation på ett simulerat militärt uppdrag. Den ökande komplexiteten i uppgifter överträffar ofta den kognitiva förmågan hos individer och kräver därför ofta ett team tillvägagångssätt. Lag spelar en allt viktigare roll i komplexa militära operationer där tekniska krav och informationskrav kräver en miljö med flera aktörer. Förmågan att automatiskt förutsäga lagets prestanda skulle vara av stort värde för teamträningssystemen. Verbala kommunikationsdata från team ger en rik indikation på kognitiv bearbetning på både individ- och teamnivå och kan knytas till både lagets och varje enskild gruppmedlems förmågor och kunskaper. Den aktuella manuella analysen av teamkommunikationen visar lovande resultat, se till exempel Bowers et al. (1998)................................................................................................. Analysen är dock ganska kostsam. Handkodning för innehåll är tidskrävande och kan vara mycket subjektiv. Således, vad som krävs är tekniker för att automatiskt analysera teamkommunikation för att kategorisera och förutsäga prestanda. I den forskning som beskrivs i denna uppsats tillämpar vi Latent Semantic Analysis (LSA), för att mäta fri-form verbala interaktioner mellan teammedlemmar. Eftersom den kan mäta och jämföra den semantiska informationen i dessa verbala interaktioner, kan den användas för att karakterisera kvaliteten och mängden av den information som uttrycks. Detta kan användas för att bestämma det semantiska innehållet i varje uttalande som görs av en lagmedlem samt för att mäta den semantiska likheten mellan ett helt lags kommunikation med ett annat lag. I denna uppsats beskriver vi forskning om att utveckla automatiserade tekniker för att analysera kommunikationen och förutsäga teamprestanda med hjälp av en corpus av kommunikation av team som utför simulerade militära uppdrag. Vi fokuserar på två tillämpningar av detta tillvägagångssätt. Den första ansökan är att automatiskt förutsäga kategorierna av diskurser för varje uttalande som görs av teammedlemmar under ett uppdrag. Dessa taggade uttalanden kan sedan användas för att förutsäga övergripande team prestanda. Den andra ansökan är att automatiskt förutsäga effektiviteten av ett team baserat på en analys av hela diskursen i laget under ett uppdrag. Vi avslutar sedan med en diskussion om hur dessa tekniker kan tillämpas för automatisk kommunikationsanalys och integreras i utbildningen. Vår corpus (UAV-Corpus) består av 67 utskrifter som samlats in från 11 team, som var och en fullföljde 7 uppdrag som simulerar flygning av en obebodd Air Vehicle (UAV) i CERTT (Cognitive Engineering Research on Team Tasks) Labs syntetiska teamuppgiftsmiljö (CERTT UAV-STE). CERT:s UAV-STE är en treteamsmedlemsuppgift där varje gruppmedlem förses med distinkt, men överlappande, utbildning; har unika, men ändå ömsesidigt beroende roller; och presenteras med olika och överlappande information under uppdraget. Det övergripande målet är att flyga UAV till angivna målområden och att ta godtagbara foton på dessa områden. De 67 team-at-mission utskrifter i UAVCorpus innehåller cirka 2700 minuter av talat
I REF användes automatisk analys av det semantiska innehållet i teamkommunikation och automatisk verbal beteendemärkning för att bedöma teamprestanda i en lednings- och kontrolluppgift med ett obemannade luftfartyg i en simulerad miljö.
Automated Team Discourse Annotation And Performance Prediction Using LSA
{'venue': 'Human Language Technology Conference And Meeting Of The North American Association For Computational Linguistics - Short Papers', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}