Une étude sur l'inférence de la charge cognitive par électroencéphalographie dans le cadre de l'acquisition de compétences pour la planification des processus.

Il est difficile d'acquérir les compétences liées à la planification des processus lors d'entretiens avec des opérateurs habiles en raison de processus décisionnels compliqués. D'autre part, l'électroencéphalographie (EEG) a récemment attiré une attention considérable pour révéler des processus décisionnels compliqués. Par conséquent, cette étude vise à inférer la charge cognitive des opérateurs par EEG pour l'acquisition de compétences. À cette fin, plusieurs types de tâches préliminaires sont préparés avec différents niveaux de difficulté. Ensuite, un modèle d'apprentissage automatique utilisant une machine à vecteurs de support linéaire est construit pour inférer la charge cognitive, qui varie selon le niveau de difficulté, à partir des vecteurs de caractéristiques calculés par la méthode du modèle spatial commun. Le modèle d'apprentissage automatique est appliqué aux données EEG en séries temporelles obtenues lors de la compréhension de nombreux dessins mécaniques. Par conséquent, il est reconnu que la charge cognitive varie en fonction de la complexité des dessins. Ainsi, les résultats de l'inférence démontrent la capacité d'identifier la charge cognitive variant dans le temps et de soutenir les entretiens en vue de l'acquisition de compétences.