| Project/Area Number |
23K22991
|
|---|
| Project/Area Number (Other) |
22H01723 (2022-2023)
|
|---|
| Research Category |
Grant-in-Aid for Scientific Research (B)
|
| Allocation Type | Multi-year Fund (2024)
Single-year Grants (2022-2023) |
|---|
| Section | 一般 |
|---|
| Review Section |
Basic Section 25020:Safety engineering-related
|
|---|
| Research Institution | The University of Tokyo |
|---|
Principal Investigator |
菅野 太郎 東京大学, 大学院工学系研究科(工学部), 准教授 (60436524)
|
|---|
| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
野々瀬 晃平 一般財団法人電力中央研究所, 原子力リスク研究センター, 主任研究員 (20644496)
吉田 悠 日本大学, 生産工学部, 講師 (30875224)
狩川 大輔 東北大学, 工学研究科, 准教授 (40436100)
井上 諭 国立研究開発法人海上・港湾・航空技術研究所, 電子航法研究所, 上席研究員 (40517471)
|
|---|
| Project Period (FY) |
2022-04-01 – 2025-03-31
|
| Project Status |
Granted (Fiscal Year 2024)
|
| Budget Amount *help |
¥17,420,000 (Direct Cost: ¥13,400,000、Indirect Cost: ¥4,020,000)
Fiscal Year 2024: ¥5,200,000 (Direct Cost: ¥4,000,000、Indirect Cost: ¥1,200,000)
Fiscal Year 2023: ¥5,720,000 (Direct Cost: ¥4,400,000、Indirect Cost: ¥1,320,000)
Fiscal Year 2022: ¥6,500,000 (Direct Cost: ¥5,000,000、Indirect Cost: ¥1,500,000)
|
|---|
| Keywords | チームレジリエンス / チーム認知モデル / ノンテクニカルスキル / チームメタ認知 / チーム協調 / チーム面多認知 |
|---|
| Outline of Research at the Start |
航空交通業務等のさまざまなオペレーションタスクを想定し、タスク要求や作業条件の変化などの外乱に、作業チームが適切、適応的に対処する際のチーム協調行動の背後にあるチームメタ認知（チーム協調行動を生起する内発的理由・機構、いわゆるメタ認知的技能とそのためのメタ認知的モニタリング）と各チーム成員の認知行動特徴を参加者実験と計算機シミュレーションの双方から解明すること、および、そのために必要な実験・シミュレーション技術の開発を目的とする。
|
| Outline of Annual Research Achievements |
2年度においては、主に、１）複数の実験（個人・チーム）の実施とチーム認知行動データ収集、２）仮説検証・探索的データ分析、３）実験データに基づくシミュレーションモデルの改良に向けた準備、に取組んだ。１）では、キッチンタスクを用いた想定外イベント（急激な変動）に対する対応（マウス操作、視線）データ、チームによる宝さがしゲームにおけるコミュニケーションと意思決定に関するデータ、エンルート航空管制を模した二人組（レーダー席・調整席）管制タスクゲーム（突発的変動と緩やかな変動への対応）におけるコミュニケーションとパフォーマンスに関するデータ、三人組チームによる自動車の故障診断におけるコミュニケーションとメタ認知に関するデータ収集を行なった。２）では、ノンテクニカルスキルとチームパフォーマンスの相関分析やパフォーマンスと視線注視パターンの相関分析、コミュニケーション頻度や変化への気づきのタイミングとパフォーマンスの相関分析、チームメタ認知に関する統計データの整理などを行なった。また、離散的時系列カテゴリカルデータを連続的に分析する新しい時系列データ分析法を開発した。今年度は新たにトランザクティブメモリーに関するデータ収集・分析も行なった。３）では、昨年度開発したシミュレーションのベースモデルの各メタ認知パラメータに対応する形でデータ収集およびデータ加工を行なうことで、実験データが集まり次第、記述的モデルが構築できるようにシミュレーションモデルの改修を行なった。今年度においては、4件（論文あり）の国内学会発表（次年度開催1件の投稿）、２件（論文有）の国際学会発表（次年度開催4件の投稿）、1件の国内論文誌での論文発表、ならびに1件の国際誌への論文投稿を行なった。
|
| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.
Reason
複数の実験実施・データ収集、新しい分析手法の開発を含む様々な頻度・時系列分析を行ない、シミュレーションモデルの開発枠組みができたため概ね順調に進展しているといえる。
|
| Strategy for Future Research Activity |
当初計画から特に大きな変更はない。引き続き、レジリエントなチーム協調行動やメタ認知および個人のレジリエントな行動を探究するための複数の実験を数多く実施し、仮説検証やデータドリブンのパターン発見、メタ認知データの収集を行う。また、収集したチームメタ認知データを基にシミュレーションモデルを完成させ、様々な条件下でシミュレーションを行ない、実験データに基づくシミュレーションモデルの妥当性検証、実験研究での仮説検証結果のシミュレーションによる再現、シミュレーションを活用したチームメタ認知の最適化などに関する探究を進める。
|
