การทดสอบความรู้ความเข้าใจสามารถทำนายทักษะการขับขี่ของคุณได้หรือไม่?

ในขณะที่ทุกคนที่ผ่านการทดสอบการขับขี่รู้การนำทางถนนเป็นงานที่ซับซ้อนที่ต้องการทักษะทางจิตที่หลากหลาย ทีมนักประสาทวิทยา 9 คนที่ Faubert Laboratory มหาวิทยาลัยมอนทรีออลใช้การจำลองการขับขี่ที่ซับซ้อนและการประเมิน NeuroTracker เพื่อดูว่าความสามารถทางปัญญาสามารถเปิดเผยได้ว่าคนใดมีความเสี่ยงหลังพวงมาลัยมากที่สุด

ในการศึกษาสถานที่สำคัญซึ่งประกอบไปด้วยหลายปีหนุ่มสาว 115 คน (อายุ 18-21 ปี) วัยกลางคน (อายุ 25-55 ปี) และผู้สูงอายุ (อายุ 70-86 ปี) มีทักษะการขับขี่ในการทดสอบใน VS500m ซึ่งเป็นเครื่องจำลองการขับขี่ที่มีเทคโนโลยีสูงที่สร้างขึ้นด้วยชิ้นส่วนรถยนต์ แช่อยู่ในจอแสดงผลที่มีมุมมอง 180 °ผู้เข้าร่วมใช้เวลาสองชั่วโมงในการขับขี่ในสภาพแวดล้อมในเมืองและชนบทรวมถึงบนทางหลวง แต่ละสถานการณ์รวมถึงเหตุการณ์อันตรายที่บังคับให้ตอบสนองฉุกเฉินเพื่อหลีกเลี่ยงอุบัติเหตุกับยานพาหนะหรือคนเดินเท้าอื่น ๆ ผู้ขับขี่ต้องคัดท้ายหรือเบรกอย่างกะทันหันเพื่อตอบสนองอย่างปลอดภัยต่อการเผชิญหน้าที่คุกคามชีวิต

ทำลายพื้นดินใหม่

เครื่องจำลองได้รวบรวมข้อมูลมากมายเกี่ยวกับประสิทธิภาพการขับขี่รวมถึงทักษะการขับขี่ที่เฉพาะเจาะจง 18 ประการ สิ่งเหล่านี้ได้รับการวิเคราะห์อย่างเข้มงวดเพื่อจับภาพไม่เพียง แต่มีข้อผิดพลาด แต่ยังรวมถึงพฤติกรรมการขับขี่ที่เหมาะสมเช่นระยะทางความคาดหวังที่ผู้ขับขี่เริ่มตอบสนองต่อภัยคุกคามที่กำลังจะมาถึง ด้วยเป้าหมายของการทำลายพื้นใหม่ในการวิจัยการจำลองการจำลองการวิเคราะห์ระดับใหม่นี้ทำให้นักวิจัยเปิดเผยทักษะการปรับตัวที่ไม่ดีซึ่งอาจนำไปสู่การขับขี่ที่มีความเสี่ยงสูง

เป็นที่ทราบกันดีว่าเมื่อความต้องการทรัพยากรทางจิตเกินกว่าที่มีอยู่ความสามารถในการขับขี่อาจมีความบกพร่องอย่างยิ่ง ดังนั้นทีมวิจัยจึงเปรียบเทียบพฤติกรรมการขับขี่ในสถานการณ์การรับรู้ทางปัญญาต่ำปานกลางและสูง จากนั้นพวกเขาประเมินภาระนี้กับอายุและประสบการณ์การขับขี่เพื่อระบุว่าการรวมกันของปัจจัยใดที่ทำให้คนมีความเสี่ยงต่อการเกิดอุบัติเหตุมากที่สุด

สิ่งที่พบ

การวิจัยก่อนหน้านี้แสดงให้เห็นว่าผู้ขับขี่รุ่นเยาว์มีแนวโน้มที่จะปลอดภัยน้อยลงบนท้องถนนเนื่องจากขาดประสบการณ์และแนวโน้มความเสี่ยงที่มากขึ้นในขณะที่ผู้ขับขี่ที่มีอายุมากกว่ามักจะตระหนักถึงปฏิกิริยาที่ช้าลงและชดเชยสิ่งนี้โดยการขับรถช้าลง

ในไดรเวอร์จำลองไม่ได้บอกว่าความเร็วในการขับรถดังนั้นพวกเขาจะทำงานได้อย่างเป็นธรรมชาติมากขึ้น ตามที่คาดไว้ผู้สูงอายุส่วนใหญ่ขับรถช้ากว่า แม้ว่าจะมีผู้ขับขี่ที่มีประสบการณ์ทุกวัยก็มีแนวโน้มที่จะขับรถช้ากว่าไดรเวอร์ที่ไม่มีประสบการณ์ ผู้เข้าร่วมที่อายุน้อยกว่ามีแนวโน้มที่จะมีส่วนร่วมในการล่มใกล้กว่าผู้ขับขี่ที่มีอายุมากกว่าและหลังจากรับรู้ถึงภัยคุกคามที่อาจเกิดขึ้นผู้ขับขี่ที่มีอายุมากกว่าได้ดำเนินการป้องกันเร็วกว่าไดรเวอร์ที่อายุน้อยกว่า อย่างไรก็ตามผู้ขับขี่ที่มีอายุมากกว่านั้นมีโอกาสน้อยที่จะระบุภัยคุกคามในเวลาที่เพียงพอในการตอบสนองอย่างเหมาะสม นักวิจัยแนะนำว่าพฤติกรรมนี้อาจเชื่อมโยงกับการเปลี่ยนแปลงการรับรู้ที่เกี่ยวข้องกับอายุ

ในแง่ของกลยุทธ์ในการตอบสนองต่อเหตุการณ์ที่เป็นอันตรายผู้ขับขี่ที่อายุน้อยกว่ามีแนวโน้มที่จะสนับสนุนการเคลื่อนไหวของพวงมาลัยเพื่อหลีกเลี่ยงการชนในขณะที่ผู้ขับขี่ที่มีอายุมากกว่ามีแนวโน้มที่จะเบรกอย่างกะทันหัน

มันเกี่ยวข้องกับฟังก์ชั่นทางปัญญาอย่างไร

NeuroTracker วัดความสามารถของแต่ละบุคคลในการจับและรวมข้อมูลที่เกี่ยวข้องในสภาพแวดล้อมการมองเห็นที่ซับซ้อนสูง ในขณะที่การศึกษาการขับขี่ก่อนหน้านี้ได้เปรียบเทียบมาตรการที่แยกได้ของฟังก์ชั่นความรู้ความเข้าใจเช่นหน่วยความจำในการทำงาน NeuroTracker ถูกใช้เป็นการทดสอบแบบบูรณาการและแบบไดนามิกเพื่อให้มีความเกี่ยวข้องกับความสามารถทางปัญญาที่กว้างขึ้นที่เกี่ยวข้องกับการขับขี่

การวิเคราะห์ทางสถิติของผลลัพธ์ของ NeuroTracker แสดงให้เห็นว่าพวกเขาทำนายความเสี่ยงที่สูงขึ้นอย่างมีประสิทธิภาพของการล่ม โดยเฉพาะอย่างยิ่งข้อมูล NeuroTracker ทำนายอัตราการบังคับเลี้ยวและระยะทางที่ทำปฏิกิริยาพวงมาลัยขนาดใหญ่ซึ่งบ่งบอกว่าความเร็วทางจิตของการประมวลผลอาจเป็นปัจจัยในการตอบสนองก่อนหน้านี้

คะแนน NeuroTracker ที่ต่ำกว่ายังมีความสัมพันธ์อย่างมีนัยสำคัญกับความเร็วในการขับขี่ที่ช้าลงสำหรับผู้สูงอายุซึ่งเป็นหลักฐานที่แสดงถึงทฤษฎีที่ว่าการขับขี่ช้ากว่านั้นเกี่ยวข้องกับผลกระทบทางปัญญาของอายุมากกว่าเพียงแค่ระมัดระวังมากขึ้น

การค้นพบที่คล้ายกันมากถูกค้นพบใน การศึกษาแยกต่างหากในปี 2560 อีกครั้งโดยใช้ NeuroTracker และการจำลองการขับขี่ แต่มุ่งเน้นไปที่ไดรเวอร์ที่มีอายุมากกว่าเท่านั้น

แอปพลิเคชันที่ใช้งานได้จริง

ในขณะที่การทำให้บุคคลผ่านการขับขี่จำลองเพื่อประเมินทักษะของพวกเขาบนท้องถนนเป็นสิ่งที่ดีในทางทฤษฎีมันไม่ได้ใช้งานได้จริงเนื่องจากค่าใช้จ่ายสูง การทดสอบความรู้ความเข้าใจระดับสูงเช่น NeuroTracker มีราคาถูกใช้เวลาเพียงไม่กี่นาทีในการดำเนินการให้เสร็จสมบูรณ์และสามารถดำเนินการที่บ้านได้ การศึกษาครั้งนี้แสดงให้เห็นว่ามาตรการการรับรู้แบบรับรู้ดังกล่าวสามารถเปิดเผยปัจจัยที่มีความเสี่ยงในการขับขี่และยังช่วยระบุคนที่ใช้พฤติกรรมการขับขี่แบบชดเชย แต่ยังคงมีความเสี่ยงเพิ่มขึ้น

ประเมินแล้วปรับปรุง?

แม้ว่า NeuroTracker จะเป็นการประเมินความรู้ความเข้าใจทางวิทยาศาสตร์ แต่อันดับแรกและสำคัญที่สุดที่คนจำนวนมากใช้ทั่วโลกเพื่อ เพิ่มประสิทธิภาพของมนุษย์ รวมถึงนักกีฬายอดเยี่ยมกองกำลังพิเศษทางทหารและไดรเวอร์สูตร 1 ด้วยหลักฐานการเพิ่มประสิทธิภาพอย่างรวดเร็วของฟังก์ชั่นการรับรู้ระดับสูงที่หลากหลายซึ่งเป็นที่รู้จักกันว่าเกี่ยวข้องกับความสามารถในการขับขี่รวมถึงการถ่ายโอนไปยังความสามารถในการปฏิบัติงานมันสามารถให้วิธีการที่จะไม่เพียง แต่ระบุความเสี่ยงบนท้องถนน แต่ยังปรับปรุงความสามารถในการขับขี่อย่างปลอดภัย ศาสตราจารย์ Faubert นักวิจัยเกี่ยวกับการศึกษาแสดงความคิดเห็นว่า“ มีความเกี่ยวข้องอย่างชัดเจนของเครื่องมือทางปัญญาประเภทนี้สำหรับการประเมินทักษะการขับขี่ แต่ฉันเห็นศักยภาพที่ยิ่งใหญ่กว่าในการพัฒนาทักษะเหล่านั้นสำหรับผู้คนทุกวัย”

การอ้างอิงการศึกษา

สถานการณ์จำลองสถานการณ์จำลองและมาตรการในการประเมินพฤติกรรมการขับขี่ที่มีความเสี่ยงอย่างซื่อสัตย์: การศึกษาเปรียบเทียบของกลุ่มอายุคนขับที่แตกต่างกัน

http://journals.plos.org/plosone/article?id=10.1371/journal.pone.0185909

เกณฑ์ความเร็วในการติดตามวัตถุหลายมิติมีความสัมพันธ์กับการวัดประสิทธิภาพการขับขี่แบบจำลองในไดรเวอร์รุ่นเก่า

http://journals.sagepub.com/doi/10.1177/1541931213601505

‍