Syfte: Att fastställa de framkallningsmetoder som är bäst lämpade för att avslöja och fånga expertoperatörens reflekterande kognitiva bedömningar i komplexa och dynamiska militära operativa miljöer (t.ex. hantering av explosiva föreskrifter) i syfte att utveckla specifikationen för ett reflekterande medel för artificiell intelligens (XAI) för att stödja utbildningen av domän nybörjare. Tillvägagångssätt: En begränsad litteraturgranskning av den senaste utvecklingen i fråga om expertkunskap genomfördes för att fastställa "den möjliga konsten" när det gäller att avslöja en experts kognitiva bedömningar i komplexa och dynamiska miljöer. Kandidatmetoderna har systematiskt och kritiskt setts över för att identifiera de mest lovande metoderna för att upptäcka expertsituationsmedvetenhet och metakognitiva utvärderingar i strävan efter handlingsbara strategier för att begränsa hot i högrisksituationer. Forskningsresultat syntetiseras till ett intervjuprotokoll för att framkalla och förstå de in-situ åtgärder och beslut av experter i högrisk, komplexa verksamhetsmiljöer. Praktiska konsekvenser: Praktikanter som går in i högriskoperativa miljöer kan dra nytta av att utsättas för expertreflekterande strategier samtidigt som de lär sig handeln. Typisk operatörsutbildning fokuserar på tekniska aspekter av hotlindring men förbiser ofta reflekterande självbedömning. Denna studie utgör ett första steg mot att fastställa genomförbarheten av att utforma en reflekterande XAI-agent för att öka prestandan hos praktikanter som inleder högriskverksamhet. Utfall av det protokoll för att framkalla expertkunskap som dokumenteras här ska användas för att förfina en teoretisk ram för operatörens bedömning, i syfte att fastställa beslutsstödstrategier till förmån för domän nybörjare.
Ett annat arbete som stödjer beslut i riskfyllda, komplexa verksamhetsmiljöer, såsom militären, är arbetet från Clewley et al. Hoppa över det.
Eliciting Expert Knowledge to Inform Training Design
{'venue': 'ECCE 2019', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Engineering', 'Computer Science']}