| 研究課題/領域番号 |
16K21002
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| 研究種目 |
若手研究(B)
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| 配分区分 | 基金 |
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| 研究分野 |
認知科学
航空宇宙工学
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| 研究機関 | 東京大学 |
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研究代表者 |
エントジンガー ヨルグ 東京大学, 大学院工学系研究科(工学部), 特任研究員 (60600327)
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| 研究期間 (年度) |
2016-04-01 – 2021-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2020年度)
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| 配分額 *注記 |
3,900千円 (直接経費: 3,000千円、間接経費: 900千円)
2019年度: 650千円 (直接経費: 500千円、間接経費: 150千円)
2018年度: 1,170千円 (直接経費: 900千円、間接経費: 270千円)
2017年度: 910千円 (直接経費: 700千円、間接経費: 210千円)
2016年度: 1,170千円 (直接経費: 900千円、間接経費: 270千円)
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| キーワード | Flight training / Flight simulator / Human pilot / Visual information / Manual control skill / Objective evaluation / Aviation psychology / Perception training / laptop-based training / remote experiments / dimulator experiments / skill transfer / peripheral vision / field-of-view / Training support / Licensed pilots / Flight simulation / Simulator development / Data analysis / Meta-study / Pilot training / Personalized training / Pupil size / Workload evaluation / Meta-analysis / Objective feedback / Experiment / Software development / Brain Waves / Automatic analysis / Learning styles / Data synchronization / Secondary task / Training syllabus / Industry collaboration / Control style analysis / Physiological measures / 安全・ヒューマンファクターズ / 航空宇宙工学 / 誘導・航法・制御 / 認知科学 / 個別教育 |
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| 研究成果の概要 |
本研究では、40名の実験参加者にフライトシミュレータで基本操作訓練を行い、データを収集した。さらに、20名が予備実験や部分的な実証実験に参加した。データ分析の結果として、訓練生の進歩を示す主要な指標を抽出することができた。これには、最終的なパフォーマンス指標だけでなく、訓練生の理解度、操作パターンや学習スタイル、ストレスと努力のレベルなどの潜在的な指標も含む。
自動分析ツールと、特訓用のソフトも開発した。分析結果は、訓練フライト直後わかりやすい形で表示するため、教官の支援や訓練生の自主的な練習にも役立つ。
分析モジュールや特訓ソフトの様々な部分が産業界から関心を集めている。
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
Due to the increasing use of automation the time spent on practicing basic manual flying skills is decreasing. This research can improve flight safety by providing cost-efficient and effective training support tools. The research also shows new ways to make use of the large amount of data available.
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