Primjena metoda podatkovne znanosti u analizi ljudskog kognitivnog opterećenja i višezadaćnih performansi

diplomski rad

• Naslov (engleski): Application of data science methods in the analysis of human cognitive load and multitasking performance
• Autor: Vid Juraj Ivković
• Mentor: Siniša Popović (mentor)
• Mentor: Krešimir Ćosić (komentor)
• Član povjerenstva: Milan Vrdoljak (predsjednik povjerenstva)
• Član povjerenstva: Siniša Popović (član povjerenstva)
• Član povjerenstva: Zvonko Trzun (član povjerenstva)
• Ustanova koja je dodijelila akademski / stručni stupanj: Sveučilište u Zagrebu; (Hrvatsko vojno učilište); Zagreb
• Datum i država obrane: 2024-07-09, Hrvatska
• Znanstveno / umjetničko područje, polje i grana: DRUŠTVENE ZNANOSTI; Sigurnosne i obrambene znanosti
• Znanstveno / umjetničko područje, polje i grana: TEHNIČKE ZNANOSTI; Računarstvo
• Znanstveno / umjetničko područje, polje i grana: TEHNIČKE ZNANOSTI; Zrakoplovstvo, raketna i svemirska tehnika

Sažetak

Ovaj istraživački rad istražuje višezadaćne sposobnosti korištenjem programa OpenMATB (Multi-Attribute Task Battery). Fokusiramo se na analizu performansi sudionika na tri od četiri osnovna zadatka OpenMATB-a, koji se odnose na nadgledanje sustava (engl. system monitoring), praćenje (engl. tracking), i upravljanje resursima (engl. resource management). Cilj je prikupiti podatke o performansama sudionika i njihovoj subjektivnoj procjeni kognitivnog opterećenja tijekom istodobnog izvođenja ovih zadataka. Koristeći statističke metode i tehnike strojnog učenja, analizirat ćemo ove podatke u cilju predviđanja performansi i raspoznavanja kognitivnog opterećenja sudionika na temelju informacija o trenutačnom stanju izvođenja svakog od navedenih zadataka. Naši rezultati pružaju uvid u ljudske višezadaćne sposobnosti i mogu imati primjene u područjima kao što su obuka pilota.

Sažetak (engleski)

This research investigates multitasking abilities using the OpenMATB (Multi-Attribute Task Battery) program. We focus on analyzing participants' performance in three of the four fundamental OpenMATB tasks, which are related to: system monitoring, tracking and resource management. The aim is to collect data on participants' performance and their subjective assessment of cognitive load during the execution of these multitasking activities. By employing statistical methods and machine learning techniques, we will analyze these data to predict participants' performance and recognize cognitive workload based on information regarding the current state of execution of each respective task.. Our findings provide insights into human multitasking abilities and may have applications in fields such as pilot training.

• Ključne riječi: OpenMATB; kognitivno opterećenje; ISA metoda; performanse; višezadaćni rad; strojno učenje
• Ključne riječi (engleski): OpenMATB; cognitive workload; ISA method; performance; multitasking; machine learning
• Jezik: hrvatski
• URN:NBN: urn:nbn:hr:249:024109
• Studijski program: Naziv: Vojno inženjerstvo; Vrsta studija: sveučilišni; Stupanj studija: diplomski
• Vrsta resursa: Tekst
• Način izrade datoteke: Izvorno digitalna
• Prava pristupa: Zatvoreni pristup
• Datum i vrijeme pohrane: 2024-11-04 10:01:16