Zugl.: Hamburg, Univ., Diss., 2005

Stuttgart, Univ., Diss., 2007.

The collection at hand is concerned with learning curve effects in hospitals as highly specialized expert organizations and comprises four papers, each focusing on a different aspect of the topic. Three papers are concerned with surgeons, and one is concerned with the staff of the emergency room in a conservative treatment. The preface compactly addresses the steadily increasing health care costs and economic pressure, the hospital landscape in Germany as well as its development. Furthermore, the DRG lump-sum compensation and the characteristics of the health sector, which is strongly regulated by the state and in which ethical aspects must be omnipresent, are outlined. Besides, the benefit of knowing about learning curve effects in order to cut costs and to keep quality stable or even improve it, is addressed. The first paper of the collection investigates the learning effects in a hospital which has specialized on endoprosthetics (total hip and knee replacement). Doing so, the specialized as well as the non-specialized interventions are studied. Costs are not investigated directly, but cost indicators. The indicator of costs in the short term are operating room times. The one of medium- to long-term costs is quality. It is operationalized by complications in the post-anesthesia care unit. The study estimates regression models (OLS and logit). The results indicate that the specialization comes along with advantages due to learning effects in terms of shorter operating room times and lower complication rates in endoprosthetic interventions. For the non-specialized interventions, the results are the same. There are no possibly negative effects of specialization on non-specialized surgeries, but advantageous spillover effects. Altogether, the specialization can be regarded as reasonable, as it cuts costs of all surgeries in the short, medium, and long term. The authors are Carsten Bauer, Nele Möbs, Oliver Unger, Andrea Szczesny, and Christian Ernst. In the second paper surgeons’ learning curves effects in a teamwork vs. an individual work setting are in the focus of interest. Thus, the study combines learning curve effects with teamwork in health care, an issue increasingly discussed in recent literature. The investigated interventions are tonsillectomies (surgical excision of the palatine tonsils), a standard intervention. The indicator of costs in the short and medium to long term are again operating room times and complications as a proxy for quality respectively. Complications are secondary bleedings, which usually occur a few days after surgery. The study estimates regression models (OLS and logit). The results show that operating room times decrease with increasing surgeon’s experience. Surgeons who also operate in teams learn faster than the ones always operating on their own. Thus, operating room times are shorter for surgeons who also take part in team interventions. As a special feature, the data set contains the costs per case. This enables assuring that the assumed cost indicators are valid. The findings recommend team surgeries especially for resident physicians. The authors are Carsten Bauer, Oliver Unger, and Martin Holderried. The third paper is dedicated to stapes surgery, a therapy for conductive hearing loss caused by otosclerosis (overflow bone growth). It is conceptually simple, but technically difficult. Therefore, it is regarded as the optimum to study learning curve effects in surgery. The paper seeks a comprehensive investigation. Thus, operating room times are employed as short-term cost indicator and quality as the medium to long term one. To measure quality, the postoperative difference between air and bone conduction threshold as well as a combination of this difference and the absence of complications. This paper also estimates different regression models (OLS and logit). Besides investigating the effects on department level, the study also considers the individual level, this means operating room times and quality are investigated for individual surgeons. This improves the comparison of learning curves, as the surgeons worked under widely identical conditions. It becomes apparent that the operating room times initially decrease with increasing experience. The marginal effect of additional experience gets smaller until the direction of the effect changes and the operating room times increase with increasing experience, probably caused by the allocation of difficult cases to the most experienced surgeons. Regarding quality, no learning curve effects are observed. The authors are Carsten Bauer, Johannes Taeger, and Kristen Rak. The fourth paper is a systematic literature review on learning effects in the treatment of ischemic strokes. In case of stroke, every minute counts. Therefore, there is the inherent need to reduce the time from symptom onset to treatment. The article is concerned with the reduction of the time from arrival at the hospital to thrombolysis treatment, the so-called “door-to-needle time”. In the literature, there are studies on learning in a broader sense caused by a quality improvement program as well as learning in a narrower sense, in which learning curve effects are evaluated. Besides, studies on the time differences between low-volume and high-volume hospitals are considered, as the differences are probably the result of learning and economies of scale. Virtually all the 165 evaluated articles report improvements regarding the time to treatment. Furthermore, the clinical results substantiate the common association of shorter times from arrival to treatment with improved clinical outcomes. The review additionally discusses the economic implications of the results. The author is Carsten Bauer. The preface brings forward that after the measurement of learning curve effects, further efforts are necessary for using them in order to increase efficiency, as the issue does not admit of easy, standardized solutions. Furthermore, the postface emphasizes the importance of multiperspectivity in research for the patient outcome, the health care system, and society. / Die vorliegende Arbeit befasst sich mit Lernkurveneffekten in Kliniken als hochspezialisierte Expertenorganisationen und umfasst vier Aufsätze, die sich jeweils mit einem anderen Aspekt des Themas beschäftigen. Der Fokus liegt dabei in den ersten drei Artikeln auf Lernkurveneffekten von Ärzten bei chirurgischen Eingriffen, im vierten Beitrag steht das Team der Notaufnahme als Ganzes im Fokus. Das Vorwort beleuchtet in kompakter Form die stetig steigenden Gesundheitsausgaben, den damit steigenden Kostendruck, die Krankenhauslandschaft in Deutschland sowie ihre Entwicklung. Ferner wird das Vergütungssystem mittels Fallpauschalen wie auch die Besonderheiten des Gesundheitssektors, der stark staatlich reguliert ist und in dem ethische Aspekte omnipräsent sein müssen, umrissen. Nicht zuletzt wird der Nutzen des Wissens um Lernkurveneffekte skizziert, um Kosten zu senken und zudem die Qualität konstant zu halten oder sogar zu verbessern. Der erste Aufsatz des Sammelbandes untersucht die Lerneffekte in einer Klinik, die sich auf endoprothetische Eingriffe (Hüft- und Kniegelenksersatz) spezialisiert hat. Es werden dabei zwei große Bereiche untersucht, der spezialisierte sowie der nicht-spezialisierte Bereich. Es werden keine Kosten direkt untersucht, sondern Kostenindikatoren verwendet. Der Indikator für die Kosten in der kurzen Frist sind die OP-Zeiten. Der Indikator für die mittlere bis lange Frist ist die Qualität. Sie wird über Komplikationen im Aufwachraum operationalisiert. Die Untersuchung selbst erfolgt mit Regressionsmodellen (KQ und Logit). Die Ergebnisse zeigen, dass die Spezialisierung Vorteile durch Lerneffekte in Form von kürzeren OP-Zeiten und geringeren Komplikationsraten bei den endoprothetischen Eingriffen mit sich bringt. Für die nicht-spezialisierten OPs ergeben sich dieselben Resultate. Auch hier sinken die OP-Zeiten sowie die Komplikationen. Es kommt demnach nicht zu möglicherweise negativen Auswirkungen der Spezialisierung auf den nicht-spezialisierten Bereich, sondern es liegen vorteilhafte Spillover-Effekte vor. Insgesamt ist die Spezialisierung damit als sinnvoll zu betrachten, da sie die kurz-, mittel- und langfristigen Kosten für alle Operationen senkt. Die Autoren sind Carsten Bauer, Nele Möbs, Oliver Unger, Andrea Szczesny und Christian Ernst. Im zweiten Artikel stehen die Unterschiede zwischen den Lernkurveneffekten von Ärzten, die teilweise im Team operieren und denen, die stets alleine operieren, im Vordergrund. Die Untersuchung verbindet somit Lernkurveneffekte mit Teamüberlegungen, welche in den letzten Jahren zunehmend diskutiert werden. Bei den betrachteten Eingriffen handelt es sich um Tonsillektomien (Entfernung der Gaumenmandeln), einen Standardeingriff. Die Indikatoren für die Kosten in der kurzen bzw. mittleren bis langen Frist sind auch hier die OP-Zeiten der Operationen bzw. Komplikationen als Maß für die Qualität. Die Komplikationen sind in diesem Fall Nachblutungen, die meist wenige Tage nach der Operation auftreten. Die Untersuchung selbst erfolgt mit Regressionsmodellen (KQ und Logit). Die Ergebnisse der Untersuchung zeigen, dass die OP-Zeiten mit zunehmender Erfahrung der Ärzte sinken. Ärzte, die auch im Team arbeiten, lernen dabei schneller als Ärzte, die stets alleine operieren. So sind die OP-Zeiten der Ärzte, die auch im Team arbeiten, geringer als die der anderen. Als Besonderheit stehen im verwendeten Datensatz die Fallkosten zur Verfügung, womit die Kostenindikatoren validiert werden können. Aus den Ergebnissen ergibt sich die Empfehlung, dass Assistenzärzte an Team-Operationen teilnehmen sollten. Die Autoren sind Carsten Bauer, Oliver Unger und Martin Holderried. Der dritte Aufsatz widmet sich der Stapesplastik, mithilfe derer Schallleitungsschwerhörigkeit auf-grund von Otosklerose (überschießende Knochenbildung) behandelt werden soll. Die Eingriffe werden als ideale Untersuchungsmöglichkeit von Lernkurveneffekten in der Chirurgie angesehen, da sie konzeptionell einfach, jedoch technisch schwierig sind. Es wird eine möglichst umfassende Betrachtung angestrebt, indem die OP-Zeiten als kurzfristiger und die Qualität als mittel- bis langfristiger Kostenindikator herangezogen werden. Um Qualität zu operationalisieren, wird die postoperative Differenz zwischen Luft- und Knochenleitungsschwelle sowie die Kombination aus dieser Differenz mit der Abwesenheit von Komplikationen verwendet. Auch hier werden verschiedene Regressionsmodelle (KQ und Logit) geschätzt. In diesem Artikel wird neben der Klinikebene auch die Individualebene betrachtet, d.h. OP-Zeiten und Qualität für einzelne Ärzte untersucht, was den Vergleich individueller Lernkurven verbessert, da die Ärzte alle unter weitgehend identischen Bedingungen gearbeitet haben. Es zeigt sich, dass die OP-Zeiten mit zunehmender Erfahrung zunächst sinken. Der marginale Effekt von weiterer Erfahrung wird dabei mit zunehmender Erfahrung geringer bis sich die Richtung des Effektes ändert und die OP-Zeiten mit weiter zunehmender Erfahrung – vermutlich aufgrund der Allokation der schwierigeren Fälle auf die erfahrensten Ärzte – wieder steigen. Bezüglich Qualität sind keine Lernkurveneffekte feststellbar. Die Autoren sind Carsten Bauer, Johannes Taeger und Kristen Rak. Der vierte Beitrag ist ein systematischer Literaturüberblick zu Lerneffekten bei der Behandlung von ischämischen Schlaganfällen. Bei einem Schlaganfall zählt jede Minute, weswegen die inhärente Notwendigkeit besteht, die Dauer vom Auftreten der Symptome bis zur Behandlung zu verkürzen. Der Artikel befasst sich mit der Verkürzung der Dauer vom Eintreffen der Patienten im Krankenhaus bis zur Behandlung mittels Thrombolyse, der sogenannten „Door-to-Needle Time“. In der Literatur gibt es hierzu Untersuchungen von Lernen im weiteren Sinne durch ein Qualitätsverbesserungsprogramm und Lernen im engeren Sinne, bei dem Lernkurveneffekte evaluiert werden. Daneben werden Studien ausgewertet, die sich mit den unterschiedlichen Zeiten zwischen Krankenhäusern mit niedrigen und hohen Fallzahlen befassen, da diese Unterschiede wahrscheinlich das Ergebnis von Lernen und Skaleneffekten sind. Nahezu alle der 165 ausgewerteten Artikel berichten von Verbesserungen bezüglich der Dauer bis zur Behandlung. Zudem unterstreichen die klinischen Ergebnisse die gängige Auffassung, dass eine kürzere Zeit vom Eintreffen im Krankenhaus bis zur Behandlung mit einem besseren Ergebnis einhergeht. Der Literaturüberblick diskutiert zudem die ökonomischen Implikationen der Ergebnisse. Der Autor ist Carsten Bauer. Im Nachwort kommt u.a. zur Sprache, dass für die Nutzung der Lernkurveneffekte zur Effizienzsteigerung nach der Messung der Lerneffekte weitere Anstrengungen unternommen werden müssen, da die Thematik keine einfachen, standardisierten Lösungen zulässt. Zudem wird die Bedeutung der Mehrperspektivität in der Forschung für das Behandlungsergebnis des Patienten, das Gesundheitssystem und die Gesellschaft hervorgehoben.

Techn. Universiẗat, Diss., 2005--Darmstadt.

Universiẗat, Diss.--Hamburg, 2005.

Manual accuracy in microsurgery is reduced by tremor and limited access. A surgical approach through the middle ear also puts delicate structures at risk, while the surgeon is often working at an unergonomic position. At this point a micromanipulator could have a positive influence. A system was developed to measure “working accuracy”, time and precision during manipulation in the middle ear. 10 ENT- surgeons simulated a perforation of the stapedial footplate on a modified 3D print of a human skull in a mock OR. Each trial was repeated more than 200 times aiming manually and using a micro-manipulator. Data of over 4000 measurements was tested and graphically processed. Work strain was evaluated with a questionnaire. Accuracy for manual and micromanipulator perforation revealed a small difference. Learning curves showed a stronger decrease both in deviation and time when the micromanipulator was used. Also a lower work strain was apparent. The micromanipulator has the potential as an aiding device in ear surgery. / Die manuelle Genauigkeit in der Mikrochirurgie wird duch Tremor und limitierten Zugang eingeschränkt. Ein chirurgischer Eingriff am Mittelohr birgt außerdem ein Verletzungspotential für empfindliche anatomische Strukturen. Überdies ist die Sitzposition des Operateurs oft unergonomisch. Ein neuartiger Mikromanipulator kann auf diese Faktoren einen positiven Einfluss haben. Eine spezielle Software wurde entwickelt und Genauigkeit, Zeit und Präzision bei einem Eingriff am Mittelohr zu bestimmen. 10 Kopf- Hals- Chirurgen simulierten die Perforation der Steigbügelfußplatte an einem 3D Modell eines menschlichen Schädels in einem Demonstrations- OP. Jeder Versuch wurde mehr als 200 mal zunächst manuell und später mit Hilfe des Mikromanipulators wiederholt. Die Daten von mehr als 4000 Messversuchen wurden getestet und grafisch dargestellt. Die Arbeitsbelastung wure mittels eines Fragebogens evaluiert. Manuelle und mikromanipulatorgestütze Genauigkeit zeigten einen signifikanten, jedoch ,absolut betrachtet,sehr geringen Unterschied der Genauigkeit. Die Lernkurven zeigten einen steileren Verlauf sowohl im Hinblick auf Genauigkeit als auch Versuchszeit, wenn der Mikromanipulator zur Anwendung kam. Weiterhin war eine geringere Arbeitsbelastung zu erkennen. Der Mikromanipulator birgt Potential als kompaktes Hilfsmittel für die Ohrchirurgie.

No description available.

Manual accuracy in microsurgery is reduced by tremor and limited access. A surgical approach through the middle ear also puts delicate structures at risk, while the surgeon is often working at an unergonomic position. At this point a micromanipulator could have a positive influence. A system was developed to measure “working accuracy”, time and precision during manipulation in the middle ear. 10 ENT- surgeons simulated a perforation of the stapedial footplate on a modified 3D print of a human skull in a mock OR. Each trial was repeated more than 200 times aiming manually and using a micro-manipulator. Data of over 4000 measurements was tested and graphically processed. Work strain was evaluated with a questionnaire. Accuracy for manual and micromanipulator perforation revealed a small difference. Learning curves showed a stronger decrease both in deviation and time when the micromanipulator was used. Also a lower work strain was apparent. The micromanipulator has the potential as an aiding device in ear surgery.:Inhaltsverzeichnis 2 Bibliografische Beschreibung 3 Referat 3 1 Einführung 4 1.1. Mittelohrchirurgie= Mikrochirurgie 4 1.1.1. Stapedotomie- Operationsprinzip 4 1.1.2. Mögliche Komplikationen einer Stapedotomie durch manuelle Manipulation 4 1.2. Chirurgische Genauigkeit 5 1.3. Störfaktoren der Genauigkeit bei einem mittelohrchirurgischen Eingriff 6 1.3.1. Physiologische Limitationen der menschlichen Hand 6 1.3.2. Ergonomie des mittelohrchirurgischen Eingriffs 7 1.3.3. Besondere Bedingungen des mikrochirurgischen Eingriffs 8 1.4. Chirurgische Assistenzsysteme 8 1.5. Ziel der Arbeit 13 2 Publikationsmanuskript 15 3 Zusammenfassung 24 4 Literaturverzeichnis 30 Erklärung über die eigenständige Abfassung der Arbeit 36 Curriculum Vitae 37 Danksagung 39 / Die manuelle Genauigkeit in der Mikrochirurgie wird duch Tremor und limitierten Zugang eingeschränkt. Ein chirurgischer Eingriff am Mittelohr birgt außerdem ein Verletzungspotential für empfindliche anatomische Strukturen. Überdies ist die Sitzposition des Operateurs oft unergonomisch. Ein neuartiger Mikromanipulator kann auf diese Faktoren einen positiven Einfluss haben. Eine spezielle Software wurde entwickelt und Genauigkeit, Zeit und Präzision bei einem Eingriff am Mittelohr zu bestimmen. 10 Kopf- Hals- Chirurgen simulierten die Perforation der Steigbügelfußplatte an einem 3D Modell eines menschlichen Schädels in einem Demonstrations- OP. Jeder Versuch wurde mehr als 200 mal zunächst manuell und später mit Hilfe des Mikromanipulators wiederholt. Die Daten von mehr als 4000 Messversuchen wurden getestet und grafisch dargestellt. Die Arbeitsbelastung wure mittels eines Fragebogens evaluiert. Manuelle und mikromanipulatorgestütze Genauigkeit zeigten einen signifikanten, jedoch ,absolut betrachtet,sehr geringen Unterschied der Genauigkeit. Die Lernkurven zeigten einen steileren Verlauf sowohl im Hinblick auf Genauigkeit als auch Versuchszeit, wenn der Mikromanipulator zur Anwendung kam. Weiterhin war eine geringere Arbeitsbelastung zu erkennen. Der Mikromanipulator birgt Potential als kompaktes Hilfsmittel für die Ohrchirurgie.:Inhaltsverzeichnis 2 Bibliografische Beschreibung 3 Referat 3 1 Einführung 4 1.1. Mittelohrchirurgie= Mikrochirurgie 4 1.1.1. Stapedotomie- Operationsprinzip 4 1.1.2. Mögliche Komplikationen einer Stapedotomie durch manuelle Manipulation 4 1.2. Chirurgische Genauigkeit 5 1.3. Störfaktoren der Genauigkeit bei einem mittelohrchirurgischen Eingriff 6 1.3.1. Physiologische Limitationen der menschlichen Hand 6 1.3.2. Ergonomie des mittelohrchirurgischen Eingriffs 7 1.3.3. Besondere Bedingungen des mikrochirurgischen Eingriffs 8 1.4. Chirurgische Assistenzsysteme 8 1.5. Ziel der Arbeit 13 2 Publikationsmanuskript 15 3 Zusammenfassung 24 4 Literaturverzeichnis 30 Erklärung über die eigenständige Abfassung der Arbeit 36 Curriculum Vitae 37 Danksagung 39

Many functions that at one time could only be performed by humans can nowadays be carried out by machines. Automation impacts many areas of life including work, home, communication and mobility. In the driving context, in-vehicle automation is considered to provide solutions for environmental, economic, safety and societal challenges. However, automation changes the driving task and the human-machine interaction. Thus, the expected benefit of in-vehicle automation can be undermined by changes in drivers’ behaviour, i.e. behavioural adaptation. This PhD project focuses on motivational as well as higher cognitive processes underlying behavioural adaptation when interacting with in-vehicle automation. Motivational processes include the development of trust and acceptance, whereas higher cognitive processes comprise the learning process as well as the development of mental models and Situation Awareness (SA). As an example for in-vehicle automation, the advanced driver assistance system Adaptive Cruise Control (ACC) was investigated. ACC automates speed and distance control by maintaining a constant set cruising speed and automatically adjusting vehicle’s velocity in order to provide a specified distance to the preceding vehicle. However, due to sensor limitations, not every situation can be handled by the system and therefore driver intervention is required. Trust, acceptance and an appropriate mental model of the system functionality are considered key variables for adequate use and appropriate SA. To systematically investigate changes in motivational and higher cognitive processes, a driving simulator as well as an on-road study were carried out. Both of the studies were conducted using a repeated-measures design, taking into account the process character, i.e. changes over time. The main focus was on the development of trust, acceptance and the mental model of novice users when interacting with ACC. By now, only few studies have attempted to assess changes in higher level cognitive processes, due to methodological difficulties posed by the dynamic task of driving. Therefore, this PhD project aimed at the elaboration and validation of innovative methods for assessing higher cognitive processes, with an emphasis on SA and mental models. In addition, a new approach for analyzing big and heterogeneous data in social science was developed, based on the use of relational databases. The driving simulator study investigated the effect of divergent initial mental models of ACC (i.e., varying according to correctness) on trust, acceptance and mental model evolvement. A longitudinal study design was applied, using a two-way (3×3) repeated measures mixed design with a matched sample of 51 subjects. Three experimental groups received (1) a correct ACC description, (2) an incomplete and idealised account omitting potential problems, and (3) an incorrect description including non-occurring problems. All subjects drove a 56-km track of highway with an identical ACC system, three times, and within a period of 6 weeks. Results showed that after using the system, participants’ mental model of ACC converged towards the profile of the correct group. Non-experienced problems tended to disappear from the mental model network when they were not activated by experience. Trust and acceptance grew steadily for the correct condition. The same trend was observed for the group with non-occurring problems, starting from a lower initial level. Omitted problems in the incomplete group led to a constant decrease in trust and acceptance without recovery. This indicates that automation failures do not negatively affect trust and acceptance if they are known beforehand. During each drive, participants continuously completed a visual secondary task, the Surrogate Reference Task (SURT). The frequency of task completion was used as objective online-measure for SA, based on the principle that situationally aware driver would reduce the engagement in the secondary task if they expect potentially critical situations. Results showed that correctly informed drivers were aware of potential system limitations and reduced their engagement in the secondary task when such situations arose. Participants with no information about limitations became only aware after first encounter and reduced secondary task engagement in corresponding situations during subsequent trials. However, trust and acceptance in the system declined over time due to the unexpected failures. Non occurring limitations tended to drop from the mental model and resulted in reduced SA already in the second trial. The on-road study investigated the learning process, as well as the development of trust, acceptance and the mental model for interacting with ACC in real conditions. Research questions aimed to model the learning process in mathematical/statistical terms, examine moments and conditions when these processes stabilize, and assess how experience changes the mental model of the system. A sample of fifteen drivers without ACC experience drove a test vehicle with ACC ten consecutive times on the same route within a 2-month period. In contrast to the driving simulator study, all participants were fully trained in ACC functionality by reading the owner’s manual in the beginning. Results showed that learning, as well as the development of acceptance and trust in ACC follows the power law of learning, in case of comprehensive prior information on system limitations. Thus, the major part of the learning process occurred during the first interaction with the system and support in explaining the systems abilities (e.g. by tutoring systems) should therefore primarily be given during this first stage. All processes stabilized at a relatively high level after the fifth session, which corresponds to 185 km or 3.5 hours of driving. No decline was observable with ongoing system experience. However, in line with the findings from the simulator study, limitations that are not experienced tended to disappear from the mental model if they were not activated by experience. With regard to the validation of the developed methods for assessing mental models and SA, results are encouraging. The studies show that the mental model questionnaire is able to provide insights into the construction of mental models and the development over time. Likewise, the implicit measurement approach to assess SA online in the driving simulator is sensitive to user’s awareness of potentially critical situations. In terms of content, the results of the studies prove the enduring relevance of the initial mental model for the learning process, SA, as well as the development of trust, acceptance and a realistic mental model about automation capabilities and limitations. Given the importance of the initial mental model it is recommended that studies on system trust and acceptance should include, and attempt to control, users’ initial mental model of system functionality. Although the results showed that also incorrect and incomplete initial mental models converged by experience towards a realistic appreciation of system functionality, the more cognitive effort needed to update the mental model, the lower trust and acceptance. Providing an idealised description, which omits potential problems, only leads to temporarily higher trust and acceptance in the beginning. The experience of unexpected limitations results in a steady decrease in trust and acceptance over time. A trial-and-error strategy for in-vehicle automation use, without accompanying information, is therefore considered insufficient for developing stable trust and acceptance. If the mental model matches experience, trust and acceptance grow steadily following the power law of learning – regardless of the experience of system limitations. Provided that such events are known in advance, they will not cause a decrease in trust and acceptance over time. Even over-information about potential problems lowers trust and acceptance only in the beginning, and not in the long run. Potential problems should therefore not be concealed in over-idealised system descriptions; the more information given, the better, in the long run. However, limitations that are not experienced tend to disappear from the mental model. Therefore, it is recommended that users be periodically reminded of system limitations to make sure that corresponding knowledge becomes re-activated. Intelligent tutoring systems incorporated in automated systems could provide a solution. In the driving context, periodic reminders about system limitations could be shown via the multifunction displays integrated in most modern cars. Tutoring systems could also be used to remind the driver of the presence of specific in-vehicle automation systems and reveal their benefits. / Viele Aufgaben, die ehemals von Menschen ausgeführt wurden, werden heute von Maschinen übernommen. Dieser Prozess der Automatisierung betrifft viele Lebensbereiche von Arbeit, Wohnen, Kommunikation bis hin zur Mobilität. Im Bereich des Individualverkehrs wird die Automatisierung von Fahrzeugen als Möglichkeit gesehen, zukünftigen Herausforderungen wirtschaftlicher, gesellschaftlicher und umweltpolitischer Art zu begegnen. Allerdings verändert Automatisierung die Fahraufgabe und die Mensch-Technik Interaktion im Fahrzeug. Daher können beispielsweise erwartete Sicherheitsgewinne automatisch agierender Assistenzsysteme durch Veränderungen im Verhalten des Fahrers geschmälert werden, was als Verhaltensanpassung (behavioural adaptation) bezeichnet wird. Dieses Dissertationsprojekt untersucht motivationale und höhere kognitive Prozesse, die Verhaltensanpassungen im Umgang mit automatisierten Fahrerassistenzsystemen zugrunde liegen. Motivationale Prozesse beinhalten die Entwicklung von Akzeptanz und Vertrauen in das System, unter höheren kognitiven Prozessen werden Lernprozesse sowie die Entwicklung von mentalen Modellen des Systems und Situationsbewusstsein (Situation Awareness) verstanden. Im Fokus der Untersuchungen steht das Fahrerassistenzsystem Adaptive Cruise Control (ACC) als ein Beispiel für Automatisierung im Fahrzeug. ACC regelt automatisch die Geschwindigkeit des Fahrzeugs, indem bei freier Fahrbahn eine eingestellte Wunschgeschwindigkeit und bei einem Vorausfahrer automatisch ein eingestellter Abstand eingehalten wird. Allerdings kann ACC aufgrund von Einschränkungen der Sensorik nicht jede Situation bewältigen, weshalb der Fahrer übernehmen muss. Für diesen Interaktionsprozess spielen Vertrauen, Akzeptanz und das mentale Modell der Systemfunktionalität eine Schlüsselrolle, um einen sicheren Umgang mit dem System und ein adäquates Situationsbewusstsein zu entwickeln. Zur systematischen Erforschung dieser motivationalen und kognitiven Prozesse wurden eine Fahrsimulatorstudie und ein Versuch im Realverkehr durchgeführt. Beide Studien wurden im Messwiederholungsdesign angelegt, um dem Prozesscharakter gerecht werden und Veränderungen über die Zeit erfassen zu können. Die Entwicklung von Vertrauen, Akzeptanz und mentalem Modell in der Interaktion mit ACC war zentraler Forschungsgegenstand beider Studien. Bislang gibt es wenige Studien, die kognitive Prozesse im Kontext der Fahrzeugführung untersucht haben, unter anderem auch wegen methodischer Schwierigkeiten in diesem dynamischen Umfeld. Daher war es ebenfalls Teil dieses Dissertationsprojekts, neue Methoden zur Erfassung höherer kognitiver Prozesse in dieser Domäne zu entwickeln, mit Fokus auf mentalen Modellen und Situationsbewusstsein. Darüber hinaus wurde auch ein neuer Ansatz für die Analyse großer und heterogener Datenmengen im sozialwissenschaftlichen Bereich entwickelt, basierend auf dem Einsatz relationaler Datenbanken. Ziel der der Fahrsimulatorstudie war die systematische Erforschung des Effekts von unterschiedlich korrekten initialen mentalen Modellen von ACC auf die weitere Entwicklung des mentalen Modells, Vertrauen und Akzeptanz des Systems. Eine Stichprobe von insgesamt 51 Probanden nahm an der Studie teil; der Versuch wurde als zweifaktorielles (3x3) gemischtes Messwiederholungsdesign konzipiert. Die 3 parallelisierten Versuchsgruppen zu je 17 Personen erhielten (1) eine korrekte Beschreibung des ACC, (2) eine idealisierte Beschreibung unter Auslassung auftretender Systemprobleme und (3) eine überkritische Beschreibung mit zusätzlichen Hinweisen auf Systemprobleme, die nie auftraten. Alle Teilnehmer befuhren insgesamt dreimal im Zeitraum von sechs Wochen dieselbe 56 km lange Autobahnstrecke im Fahrsimulator mit identischem ACC-System. Mit zunehmendem Einsatz des ACC zeigte sich im anfänglich divergierenden mentalen Modell zwischen den Gruppen eine Entwicklung hin zum mentalen Modell der korrekt informierten Gruppe. Nicht erfahrene Systemprobleme tendierten dazu, im mentalen Modell zu verblassen, wenn sie nicht durch Erfahrung reaktiviert wurden. Vertrauen und Akzeptanz stiegen stetig in der korrekt informierten Gruppe. Dieselbe Entwicklung zeigte sich auch in der überkritisch informierten Gruppe, wobei Vertrauen und Akzeptanz anfänglich niedriger waren als in der Bedingung mit korrekter Information. Verschwiegene Systemprobleme führten zu einer konstanten Abnahme von Akzeptanz und Vertrauen ohne Erholung in der Gruppe mit idealisierter Beschreibung. Diese Resultate lassen darauf schließen, dass Probleme automatisierter Systeme sich nicht zwingend negativ auf Vertrauen und Akzeptanz auswirken, sofern sie vorab bekannt sind. Bei jeder Fahrt führten die Versuchsteilnehmer zudem kontinuierlich eine visuell beanspruchende Zweitaufgabe aus, die Surrogate Reference Task (SURT). Die Frequenz der Zweitaufgabenbearbeitung diente als objektives Echtzeitmaß für das Situationsbewusstsein, basierend auf dem Ansatz, dass situationsbewusste Fahrer die Zuwendung zur Zweitaufgabe reduzieren wenn sie potentiell kritische Situationen erwarten. Die Ergebnisse zeigten, dass die korrekt informierten Fahrer sich potentiell kritischer Situationen mit möglichen Systemproblemen bewusst waren und schon im Vorfeld der Entstehung die Zweitaufgabenbearbeitung reduzierten. Teilnehmer ohne Informationen zu auftretenden Systemproblemen wurden sich solcher Situationen erst nach dem ersten Auftreten bewusst und reduzierten in entsprechenden Szenarien der Folgefahrten die Zweitaufgabenbearbeitung. Allerdings sanken Vertrauen und Akzeptanz des Systems aufgrund der unerwarteten Probleme. Erwartete, aber nicht auftretende Systemprobleme tendierten dazu, im mentalen Modell des Systems zu verblassen und resultierten in vermindertem Situationsbewusstsein bereits in der zweiten Fahrt. Im Versuch unter Realbedingungen wurden der Lernprozesses sowie die Entwicklung des mentalen Modells, Vertrauen und Akzeptanz von ACC im Realverkehr erforscht. Ziele waren die statistisch/mathematische Modellierung des Lernprozesses, die Bestimmung von Zeitpunkten der Stabilisierung dieser Prozesse und wie sich reale Systemerfahrung auf das mentale Modell von ACC auswirkt. 15 Versuchsteilnehmer ohne ACC-Erfahrung fuhren ein Serienfahrzeug mit ACC insgesamt 10-mal auf der gleichen Strecke in einem Zeitraum von 2 Monaten. Im Unterschied zur Fahrsimulatorstudie waren alle Teilnehmer korrekt über die ACC-Funktionen und Funktionsgrenzen informiert durch Lesen der entsprechenden Abschnitte im Fahrzeughandbuch am Beginn der Studie. Die Ergebnisse zeigten, dass der Lernprozess sowie die Entwicklung von Akzeptanz und Vertrauen einer klassischen Lernkurve folgen – unter der Bedingung umfassender vorheriger Information zu Systemgrenzen. Der größte Lernfortschritt ist am Beginn der Interaktion mit dem System sichtbar und daher sollten Hilfen (z.B. durch intelligente Tutorsysteme) in erster Linie zu diesem Zeitpunkt gegeben werden. Eine Stabilisierung aller Prozesse zeigte sich nach der fünften Fahrt, was einer Fahrstrecke von rund 185 km oder 3,5 Stunden Fahrzeit entspricht. Es zeigten sich keine Einbrüche in Akzeptanz, Vertrauen bzw. dem Lernprozess durch die gemachten Erfahrungen im Straßenverkehr. Allerdings zeigte sich – analog zur Fahrsimulatorstudie – auch in der Realfahrstudie ein Verblassen von nicht erfahrenen Systemgrenzen im mentalen Modell, wenn diese nicht durch Erfahrungen aktiviert wurden. Im Hinblick auf die Validierung der neu entwickelten Methoden zur Erfassung von mentalen Modellen und Situationsbewusstsein sind die Resultate vielversprechend. Die Studien zeigen, dass mit dem entwickelten Fragebogenansatz zur Quantifizierung des mentalen Modells Einblicke in Aufbau und Entwicklung mentaler Modelle gegeben werden können. Der implizite Echtzeit-Messansatz für Situationsbewusstsein im Fahrsimulator zeigt sich ebenfalls sensitiv in der Erfassung des Bewusstseins von Fahrern für potentiell kritische Situationen. Inhaltlich zeigen die Studien die nachhaltige Relevanz des initialen mentalen Modells für den Lernprozess sowie die Entwicklung von Situationsbewusstsein, Akzeptanz, Vertrauen und die weitere Ausformung eines realistischen mentalen Modells der Möglichkeiten und Grenzen automatisierter Systeme. Aufgrund dieser Relevanz wird die Einbindung und Kontrolle des initialen mentalen Modells in Studien zu automatisierten Systemen unbedingt empfohlen. Die Ergebnisse zeigen zwar, dass sich auch unvollständige bzw. falsche mentale Modelle durch Erfahrungslernen hin zu einer realistischen Einschätzung der Systemmöglichkeiten und -grenzen verändern, allerdings um den Preis sinkenden Vertrauens und abnehmender Akzeptanz. Idealisierte Systembeschreibungen ohne Hinweise auf mögliche Systemprobleme bringen nur anfänglich etwas höheres Vertrauen und Akzeptanz. Das Erleben unerwarteter Probleme führt zu einem stetigen Abfall dieser motivationalen Faktoren über die Zeit. Ein alleiniges Versuchs-Irrtums-Lernen für den Umgang mit automatisierter Assistenz im Fahrzeug ohne zusätzliche Information wird daher als nicht ausreichend für die Entwicklung stabilen Vertrauens und stabiler Akzeptanz betrachtet. Wenn das initiale mentale Modell den Erfahrungen entspricht, entwickeln sich Akzeptanz und Vertrauen gemäß einer klassischen Lernkurve – trotz erlebter Systemgrenzen. Sind diese potentiellen Probleme vorher bekannt, führen sie nicht zwingend zu einer Reduktion von Vertrauen und Akzeptanz. Auch zusätzliche überkritische Information vermindert Vertrauen und Akzeptanz nur am Beginn, aber nicht langfristig. Daher sollen potentielle Probleme in automatisierten Systemen nicht in idealisierten Beschreibungen verschwiegen werden – je präzisere Information gegeben wird, desto besser im langfristigen Verlauf. Allerdings tendieren nicht erfahrene Systemgrenzen zum Verblassen im mentalen Modell. Daher wird empfohlen, Nutzer regelmäßig an diese Systemgrenzen zu erinnern um die entsprechenden Facetten des mentalen Modells zu reaktivieren. In automatisierten Systemen integrierte intelligente Tutorsysteme könnten dafür eine Lösung bieten. Im Fahrzeugbereich könnten solche periodischen Erinnerungen an Systemgrenzen in Multifunktionsdisplays angezeigt werden, die mittlerweile in vielen modernen Fahrzeugen integriert sind. Diese Tutorsysteme können darüber hinaus auch auf die Präsenz eingebauter automatisierter Systeme hinweisen und deren Vorteile aufzeigen.

Many functions that at one time could only be performed by humans can nowadays be carried out by machines. Automation impacts many areas of life including work, home, communication and mobility. In the driving context, in-vehicle automation is considered to provide solutions for environmental, economic, safety and societal challenges. However, automation changes the driving task and the human-machine interaction. Thus, the expected benefit of in-vehicle automation can be undermined by changes in drivers’ behaviour, i.e. behavioural adaptation. This PhD project focuses on motivational as well as higher cognitive processes underlying behavioural adaptation when interacting with in-vehicle automation. Motivational processes include the development of trust and acceptance, whereas higher cognitive processes comprise the learning process as well as the development of mental models and Situation Awareness (SA). As an example for in-vehicle automation, the advanced driver assistance system Adaptive Cruise Control (ACC) was investigated. ACC automates speed and distance control by maintaining a constant set cruising speed and automatically adjusting vehicle’s velocity in order to provide a specified distance to the preceding vehicle. However, due to sensor limitations, not every situation can be handled by the system and therefore driver intervention is required. Trust, acceptance and an appropriate mental model of the system functionality are considered key variables for adequate use and appropriate SA. To systematically investigate changes in motivational and higher cognitive processes, a driving simulator as well as an on-road study were carried out. Both of the studies were conducted using a repeated-measures design, taking into account the process character, i.e. changes over time. The main focus was on the development of trust, acceptance and the mental model of novice users when interacting with ACC. By now, only few studies have attempted to assess changes in higher level cognitive processes, due to methodological difficulties posed by the dynamic task of driving. Therefore, this PhD project aimed at the elaboration and validation of innovative methods for assessing higher cognitive processes, with an emphasis on SA and mental models. In addition, a new approach for analyzing big and heterogeneous data in social science was developed, based on the use of relational databases. The driving simulator study investigated the effect of divergent initial mental models of ACC (i.e., varying according to correctness) on trust, acceptance and mental model evolvement. A longitudinal study design was applied, using a two-way (3×3) repeated measures mixed design with a matched sample of 51 subjects. Three experimental groups received (1) a correct ACC description, (2) an incomplete and idealised account omitting potential problems, and (3) an incorrect description including non-occurring problems. All subjects drove a 56-km track of highway with an identical ACC system, three times, and within a period of 6 weeks. Results showed that after using the system, participants’ mental model of ACC converged towards the profile of the correct group. Non-experienced problems tended to disappear from the mental model network when they were not activated by experience. Trust and acceptance grew steadily for the correct condition. The same trend was observed for the group with non-occurring problems, starting from a lower initial level. Omitted problems in the incomplete group led to a constant decrease in trust and acceptance without recovery. This indicates that automation failures do not negatively affect trust and acceptance if they are known beforehand. During each drive, participants continuously completed a visual secondary task, the Surrogate Reference Task (SURT). The frequency of task completion was used as objective online-measure for SA, based on the principle that situationally aware driver would reduce the engagement in the secondary task if they expect potentially critical situations. Results showed that correctly informed drivers were aware of potential system limitations and reduced their engagement in the secondary task when such situations arose. Participants with no information about limitations became only aware after first encounter and reduced secondary task engagement in corresponding situations during subsequent trials. However, trust and acceptance in the system declined over time due to the unexpected failures. Non occurring limitations tended to drop from the mental model and resulted in reduced SA already in the second trial. The on-road study investigated the learning process, as well as the development of trust, acceptance and the mental model for interacting with ACC in real conditions. Research questions aimed to model the learning process in mathematical/statistical terms, examine moments and conditions when these processes stabilize, and assess how experience changes the mental model of the system. A sample of fifteen drivers without ACC experience drove a test vehicle with ACC ten consecutive times on the same route within a 2-month period. In contrast to the driving simulator study, all participants were fully trained in ACC functionality by reading the owner’s manual in the beginning. Results showed that learning, as well as the development of acceptance and trust in ACC follows the power law of learning, in case of comprehensive prior information on system limitations. Thus, the major part of the learning process occurred during the first interaction with the system and support in explaining the systems abilities (e.g. by tutoring systems) should therefore primarily be given during this first stage. All processes stabilized at a relatively high level after the fifth session, which corresponds to 185 km or 3.5 hours of driving. No decline was observable with ongoing system experience. However, in line with the findings from the simulator study, limitations that are not experienced tended to disappear from the mental model if they were not activated by experience. With regard to the validation of the developed methods for assessing mental models and SA, results are encouraging. The studies show that the mental model questionnaire is able to provide insights into the construction of mental models and the development over time. Likewise, the implicit measurement approach to assess SA online in the driving simulator is sensitive to user’s awareness of potentially critical situations. In terms of content, the results of the studies prove the enduring relevance of the initial mental model for the learning process, SA, as well as the development of trust, acceptance and a realistic mental model about automation capabilities and limitations. Given the importance of the initial mental model it is recommended that studies on system trust and acceptance should include, and attempt to control, users’ initial mental model of system functionality. Although the results showed that also incorrect and incomplete initial mental models converged by experience towards a realistic appreciation of system functionality, the more cognitive effort needed to update the mental model, the lower trust and acceptance. Providing an idealised description, which omits potential problems, only leads to temporarily higher trust and acceptance in the beginning. The experience of unexpected limitations results in a steady decrease in trust and acceptance over time. A trial-and-error strategy for in-vehicle automation use, without accompanying information, is therefore considered insufficient for developing stable trust and acceptance. If the mental model matches experience, trust and acceptance grow steadily following the power law of learning – regardless of the experience of system limitations. Provided that such events are known in advance, they will not cause a decrease in trust and acceptance over time. Even over-information about potential problems lowers trust and acceptance only in the beginning, and not in the long run. Potential problems should therefore not be concealed in over-idealised system descriptions; the more information given, the better, in the long run. However, limitations that are not experienced tend to disappear from the mental model. Therefore, it is recommended that users be periodically reminded of system limitations to make sure that corresponding knowledge becomes re-activated. Intelligent tutoring systems incorporated in automated systems could provide a solution. In the driving context, periodic reminders about system limitations could be shown via the multifunction displays integrated in most modern cars. Tutoring systems could also be used to remind the driver of the presence of specific in-vehicle automation systems and reveal their benefits.:Table of contents LIST OF FIGURES I LIST OF TABLES II LIST OF ABBREVIATIONS III ACKNOWLEDGEMENTS IV SUMMARY V ZUSAMMENFASSUNG VIII 1 INTRODUCTION 12 2 THEORETICAL BACKGROUND 14 2.1 BEHAVIOURAL ADAPTATION AND HIGHER COGNITIVE PROCESSES 14 2.2 VEHICLE AUTOMATION AND ADAPTIVE CRUISE CONTROL 17 2.3 MENTAL MODELS 20 2.3.1 Definition 20 2.3.2 Mental model construction and update 20 2.3.3 Discussion of existing measures 21 2.3.4 Development of the mental model questionnaire 23 2.4 SITUATION AWARENESS 24 2.4.1 Definition 24 2.4.2 Relationship between mental models and Situation Awareness 26 2.4.3 Situation Awareness as comprehension process 27 2.4.4 Discussion of existing measures 27 2.4.5 Development of the Situation Awareness measurement technique 29 2.5 LEARNING, ACCEPTANCE AND TRUST IN AUTOMATION 30 2.5.1 Power law of learning 30 2.5.2 Acceptance 31 2.5.3 Trust in automation 31 2.5.4 Related research on learning, acceptance and trust in ACC 32 3 OVERALL RESEARCH QUESTIONS 34 4 OVERALL METHODOLOGICAL CONSIDERATIONS 35 4.1 DRIVING SIMULATOR STUDIES AND ON-ROAD TESTS 35 4.2 DATABASE-FRAMEWORK FOR DATA STORAGE AND ANALYSIS 37 5 DRIVING SIMULATOR STUDY 42 5.1 AIMS AND RESEARCH QUESTIONS 42 5.2 METHOD AND MATERIAL 43 5.2.1 Sampling and participants 43 5.2.2 Research design and procedure 44 5.2.3 Facilities and driving simulator track 45 5.2.4 Secondary task SURT 46 5.2.5 System description 46 5.2.6 Dependent variables trust, acceptance and mental model 47 5.2.7 Contrast analysis 48 5.3 RESULTS 49 5.3.1 Mental model 49 5.3.2 Trust and acceptance 51 5.3.3 Situation Awareness 52 5.4 DISCUSSION 56 6 ON-ROAD STUDY 59 6.1 AIMS AND RESEARCH QUESTIONS 59 6.2 METHOD AND MATERIAL 59 6.2.1 Research design and procedure 59 6.2.2 Sampling and participants 60 6.2.3 Facilities and apparatus 60 6.2.4 Dependent variables mental model, trust, acceptance, learning and ACC usage 62 6.3 RESULTS 63 6.3.1 ACC usage 63 6.3.2 Trust and acceptance 64 6.3.3 Learning 65 6.3.4 Mental model 67 6.4 DISCUSSION 68 7 GENERAL DISCUSSION AND CONCLUSIONS 70 7.1 THEORETICAL AND PRACTICAL CONSIDERATIONS 70 7.2 METHODOLOGICAL CONSIDERATIONS 71 7.3 LIMITATIONS AND DIRECTIONS FOR FUTURE RESEARCH 74 8 REFERENCES 76 9 APPENDIX 88 9.1 QUESTIONNAIRES USED IN THE DRIVING SIMULATOR STUDY 88 9.1.1 Original German version 88 9.1.2 English translation 91 9.2 ACC DESCRIPTIONS USED IN THE DRIVING SIMULATOR STUDY 94 9.2.1 Correct description 94 9.2.2 Incomplete description 95 9.2.3 Incorrect description 96 9.3 SCHEMATIC OVERVIEW OF THE DRIVING SIMULATOR TRACK 97 9.4 QUESTIONNAIRES USED IN THE ON-ROAD STUDY 99 9.4.1 Original German version 99 9.4.2 English translation 103 9.5 SEMINAR PROGRAMME: DATABASES AS ANALYSIS TOOL IN SOCIAL SCIENCE 107 9.6 CURRICULUM VITAE AND PUBLICATIONS 109 / Viele Aufgaben, die ehemals von Menschen ausgeführt wurden, werden heute von Maschinen übernommen. Dieser Prozess der Automatisierung betrifft viele Lebensbereiche von Arbeit, Wohnen, Kommunikation bis hin zur Mobilität. Im Bereich des Individualverkehrs wird die Automatisierung von Fahrzeugen als Möglichkeit gesehen, zukünftigen Herausforderungen wirtschaftlicher, gesellschaftlicher und umweltpolitischer Art zu begegnen. Allerdings verändert Automatisierung die Fahraufgabe und die Mensch-Technik Interaktion im Fahrzeug. Daher können beispielsweise erwartete Sicherheitsgewinne automatisch agierender Assistenzsysteme durch Veränderungen im Verhalten des Fahrers geschmälert werden, was als Verhaltensanpassung (behavioural adaptation) bezeichnet wird. Dieses Dissertationsprojekt untersucht motivationale und höhere kognitive Prozesse, die Verhaltensanpassungen im Umgang mit automatisierten Fahrerassistenzsystemen zugrunde liegen. Motivationale Prozesse beinhalten die Entwicklung von Akzeptanz und Vertrauen in das System, unter höheren kognitiven Prozessen werden Lernprozesse sowie die Entwicklung von mentalen Modellen des Systems und Situationsbewusstsein (Situation Awareness) verstanden. Im Fokus der Untersuchungen steht das Fahrerassistenzsystem Adaptive Cruise Control (ACC) als ein Beispiel für Automatisierung im Fahrzeug. ACC regelt automatisch die Geschwindigkeit des Fahrzeugs, indem bei freier Fahrbahn eine eingestellte Wunschgeschwindigkeit und bei einem Vorausfahrer automatisch ein eingestellter Abstand eingehalten wird. Allerdings kann ACC aufgrund von Einschränkungen der Sensorik nicht jede Situation bewältigen, weshalb der Fahrer übernehmen muss. Für diesen Interaktionsprozess spielen Vertrauen, Akzeptanz und das mentale Modell der Systemfunktionalität eine Schlüsselrolle, um einen sicheren Umgang mit dem System und ein adäquates Situationsbewusstsein zu entwickeln. Zur systematischen Erforschung dieser motivationalen und kognitiven Prozesse wurden eine Fahrsimulatorstudie und ein Versuch im Realverkehr durchgeführt. Beide Studien wurden im Messwiederholungsdesign angelegt, um dem Prozesscharakter gerecht werden und Veränderungen über die Zeit erfassen zu können. Die Entwicklung von Vertrauen, Akzeptanz und mentalem Modell in der Interaktion mit ACC war zentraler Forschungsgegenstand beider Studien. Bislang gibt es wenige Studien, die kognitive Prozesse im Kontext der Fahrzeugführung untersucht haben, unter anderem auch wegen methodischer Schwierigkeiten in diesem dynamischen Umfeld. Daher war es ebenfalls Teil dieses Dissertationsprojekts, neue Methoden zur Erfassung höherer kognitiver Prozesse in dieser Domäne zu entwickeln, mit Fokus auf mentalen Modellen und Situationsbewusstsein. Darüber hinaus wurde auch ein neuer Ansatz für die Analyse großer und heterogener Datenmengen im sozialwissenschaftlichen Bereich entwickelt, basierend auf dem Einsatz relationaler Datenbanken. Ziel der der Fahrsimulatorstudie war die systematische Erforschung des Effekts von unterschiedlich korrekten initialen mentalen Modellen von ACC auf die weitere Entwicklung des mentalen Modells, Vertrauen und Akzeptanz des Systems. Eine Stichprobe von insgesamt 51 Probanden nahm an der Studie teil; der Versuch wurde als zweifaktorielles (3x3) gemischtes Messwiederholungsdesign konzipiert. Die 3 parallelisierten Versuchsgruppen zu je 17 Personen erhielten (1) eine korrekte Beschreibung des ACC, (2) eine idealisierte Beschreibung unter Auslassung auftretender Systemprobleme und (3) eine überkritische Beschreibung mit zusätzlichen Hinweisen auf Systemprobleme, die nie auftraten. Alle Teilnehmer befuhren insgesamt dreimal im Zeitraum von sechs Wochen dieselbe 56 km lange Autobahnstrecke im Fahrsimulator mit identischem ACC-System. Mit zunehmendem Einsatz des ACC zeigte sich im anfänglich divergierenden mentalen Modell zwischen den Gruppen eine Entwicklung hin zum mentalen Modell der korrekt informierten Gruppe. Nicht erfahrene Systemprobleme tendierten dazu, im mentalen Modell zu verblassen, wenn sie nicht durch Erfahrung reaktiviert wurden. Vertrauen und Akzeptanz stiegen stetig in der korrekt informierten Gruppe. Dieselbe Entwicklung zeigte sich auch in der überkritisch informierten Gruppe, wobei Vertrauen und Akzeptanz anfänglich niedriger waren als in der Bedingung mit korrekter Information. Verschwiegene Systemprobleme führten zu einer konstanten Abnahme von Akzeptanz und Vertrauen ohne Erholung in der Gruppe mit idealisierter Beschreibung. Diese Resultate lassen darauf schließen, dass Probleme automatisierter Systeme sich nicht zwingend negativ auf Vertrauen und Akzeptanz auswirken, sofern sie vorab bekannt sind. Bei jeder Fahrt führten die Versuchsteilnehmer zudem kontinuierlich eine visuell beanspruchende Zweitaufgabe aus, die Surrogate Reference Task (SURT). Die Frequenz der Zweitaufgabenbearbeitung diente als objektives Echtzeitmaß für das Situationsbewusstsein, basierend auf dem Ansatz, dass situationsbewusste Fahrer die Zuwendung zur Zweitaufgabe reduzieren wenn sie potentiell kritische Situationen erwarten. Die Ergebnisse zeigten, dass die korrekt informierten Fahrer sich potentiell kritischer Situationen mit möglichen Systemproblemen bewusst waren und schon im Vorfeld der Entstehung die Zweitaufgabenbearbeitung reduzierten. Teilnehmer ohne Informationen zu auftretenden Systemproblemen wurden sich solcher Situationen erst nach dem ersten Auftreten bewusst und reduzierten in entsprechenden Szenarien der Folgefahrten die Zweitaufgabenbearbeitung. Allerdings sanken Vertrauen und Akzeptanz des Systems aufgrund der unerwarteten Probleme. Erwartete, aber nicht auftretende Systemprobleme tendierten dazu, im mentalen Modell des Systems zu verblassen und resultierten in vermindertem Situationsbewusstsein bereits in der zweiten Fahrt. Im Versuch unter Realbedingungen wurden der Lernprozesses sowie die Entwicklung des mentalen Modells, Vertrauen und Akzeptanz von ACC im Realverkehr erforscht. Ziele waren die statistisch/mathematische Modellierung des Lernprozesses, die Bestimmung von Zeitpunkten der Stabilisierung dieser Prozesse und wie sich reale Systemerfahrung auf das mentale Modell von ACC auswirkt. 15 Versuchsteilnehmer ohne ACC-Erfahrung fuhren ein Serienfahrzeug mit ACC insgesamt 10-mal auf der gleichen Strecke in einem Zeitraum von 2 Monaten. Im Unterschied zur Fahrsimulatorstudie waren alle Teilnehmer korrekt über die ACC-Funktionen und Funktionsgrenzen informiert durch Lesen der entsprechenden Abschnitte im Fahrzeughandbuch am Beginn der Studie. Die Ergebnisse zeigten, dass der Lernprozess sowie die Entwicklung von Akzeptanz und Vertrauen einer klassischen Lernkurve folgen – unter der Bedingung umfassender vorheriger Information zu Systemgrenzen. Der größte Lernfortschritt ist am Beginn der Interaktion mit dem System sichtbar und daher sollten Hilfen (z.B. durch intelligente Tutorsysteme) in erster Linie zu diesem Zeitpunkt gegeben werden. Eine Stabilisierung aller Prozesse zeigte sich nach der fünften Fahrt, was einer Fahrstrecke von rund 185 km oder 3,5 Stunden Fahrzeit entspricht. Es zeigten sich keine Einbrüche in Akzeptanz, Vertrauen bzw. dem Lernprozess durch die gemachten Erfahrungen im Straßenverkehr. Allerdings zeigte sich – analog zur Fahrsimulatorstudie – auch in der Realfahrstudie ein Verblassen von nicht erfahrenen Systemgrenzen im mentalen Modell, wenn diese nicht durch Erfahrungen aktiviert wurden. Im Hinblick auf die Validierung der neu entwickelten Methoden zur Erfassung von mentalen Modellen und Situationsbewusstsein sind die Resultate vielversprechend. Die Studien zeigen, dass mit dem entwickelten Fragebogenansatz zur Quantifizierung des mentalen Modells Einblicke in Aufbau und Entwicklung mentaler Modelle gegeben werden können. Der implizite Echtzeit-Messansatz für Situationsbewusstsein im Fahrsimulator zeigt sich ebenfalls sensitiv in der Erfassung des Bewusstseins von Fahrern für potentiell kritische Situationen. Inhaltlich zeigen die Studien die nachhaltige Relevanz des initialen mentalen Modells für den Lernprozess sowie die Entwicklung von Situationsbewusstsein, Akzeptanz, Vertrauen und die weitere Ausformung eines realistischen mentalen Modells der Möglichkeiten und Grenzen automatisierter Systeme. Aufgrund dieser Relevanz wird die Einbindung und Kontrolle des initialen mentalen Modells in Studien zu automatisierten Systemen unbedingt empfohlen. Die Ergebnisse zeigen zwar, dass sich auch unvollständige bzw. falsche mentale Modelle durch Erfahrungslernen hin zu einer realistischen Einschätzung der Systemmöglichkeiten und -grenzen verändern, allerdings um den Preis sinkenden Vertrauens und abnehmender Akzeptanz. Idealisierte Systembeschreibungen ohne Hinweise auf mögliche Systemprobleme bringen nur anfänglich etwas höheres Vertrauen und Akzeptanz. Das Erleben unerwarteter Probleme führt zu einem stetigen Abfall dieser motivationalen Faktoren über die Zeit. Ein alleiniges Versuchs-Irrtums-Lernen für den Umgang mit automatisierter Assistenz im Fahrzeug ohne zusätzliche Information wird daher als nicht ausreichend für die Entwicklung stabilen Vertrauens und stabiler Akzeptanz betrachtet. Wenn das initiale mentale Modell den Erfahrungen entspricht, entwickeln sich Akzeptanz und Vertrauen gemäß einer klassischen Lernkurve – trotz erlebter Systemgrenzen. Sind diese potentiellen Probleme vorher bekannt, führen sie nicht zwingend zu einer Reduktion von Vertrauen und Akzeptanz. Auch zusätzliche überkritische Information vermindert Vertrauen und Akzeptanz nur am Beginn, aber nicht langfristig. Daher sollen potentielle Probleme in automatisierten Systemen nicht in idealisierten Beschreibungen verschwiegen werden – je präzisere Information gegeben wird, desto besser im langfristigen Verlauf. Allerdings tendieren nicht erfahrene Systemgrenzen zum Verblassen im mentalen Modell. Daher wird empfohlen, Nutzer regelmäßig an diese Systemgrenzen zu erinnern um die entsprechenden Facetten des mentalen Modells zu reaktivieren. In automatisierten Systemen integrierte intelligente Tutorsysteme könnten dafür eine Lösung bieten. Im Fahrzeugbereich könnten solche periodischen Erinnerungen an Systemgrenzen in Multifunktionsdisplays angezeigt werden, die mittlerweile in vielen modernen Fahrzeugen integriert sind. Diese Tutorsysteme können darüber hinaus auch auf die Präsenz eingebauter automatisierter Systeme hinweisen und deren Vorteile aufzeigen.:Table of contents LIST OF FIGURES I LIST OF TABLES II LIST OF ABBREVIATIONS III ACKNOWLEDGEMENTS IV SUMMARY V ZUSAMMENFASSUNG VIII 1 INTRODUCTION 12 2 THEORETICAL BACKGROUND 14 2.1 BEHAVIOURAL ADAPTATION AND HIGHER COGNITIVE PROCESSES 14 2.2 VEHICLE AUTOMATION AND ADAPTIVE CRUISE CONTROL 17 2.3 MENTAL MODELS 20 2.3.1 Definition 20 2.3.2 Mental model construction and update 20 2.3.3 Discussion of existing measures 21 2.3.4 Development of the mental model questionnaire 23 2.4 SITUATION AWARENESS 24 2.4.1 Definition 24 2.4.2 Relationship between mental models and Situation Awareness 26 2.4.3 Situation Awareness as comprehension process 27 2.4.4 Discussion of existing measures 27 2.4.5 Development of the Situation Awareness measurement technique 29 2.5 LEARNING, ACCEPTANCE AND TRUST IN AUTOMATION 30 2.5.1 Power law of learning 30 2.5.2 Acceptance 31 2.5.3 Trust in automation 31 2.5.4 Related research on learning, acceptance and trust in ACC 32 3 OVERALL RESEARCH QUESTIONS 34 4 OVERALL METHODOLOGICAL CONSIDERATIONS 35 4.1 DRIVING SIMULATOR STUDIES AND ON-ROAD TESTS 35 4.2 DATABASE-FRAMEWORK FOR DATA STORAGE AND ANALYSIS 37 5 DRIVING SIMULATOR STUDY 42 5.1 AIMS AND RESEARCH QUESTIONS 42 5.2 METHOD AND MATERIAL 43 5.2.1 Sampling and participants 43 5.2.2 Research design and procedure 44 5.2.3 Facilities and driving simulator track 45 5.2.4 Secondary task SURT 46 5.2.5 System description 46 5.2.6 Dependent variables trust, acceptance and mental model 47 5.2.7 Contrast analysis 48 5.3 RESULTS 49 5.3.1 Mental model 49 5.3.2 Trust and acceptance 51 5.3.3 Situation Awareness 52 5.4 DISCUSSION 56 6 ON-ROAD STUDY 59 6.1 AIMS AND RESEARCH QUESTIONS 59 6.2 METHOD AND MATERIAL 59 6.2.1 Research design and procedure 59 6.2.2 Sampling and participants 60 6.2.3 Facilities and apparatus 60 6.2.4 Dependent variables mental model, trust, acceptance, learning and ACC usage 62 6.3 RESULTS 63 6.3.1 ACC usage 63 6.3.2 Trust and acceptance 64 6.3.3 Learning 65 6.3.4 Mental model 67 6.4 DISCUSSION 68 7 GENERAL DISCUSSION AND CONCLUSIONS 70 7.1 THEORETICAL AND PRACTICAL CONSIDERATIONS 70 7.2 METHODOLOGICAL CONSIDERATIONS 71 7.3 LIMITATIONS AND DIRECTIONS FOR FUTURE RESEARCH 74 8 REFERENCES 76 9 APPENDIX 88 9.1 QUESTIONNAIRES USED IN THE DRIVING SIMULATOR STUDY 88 9.1.1 Original German version 88 9.1.2 English translation 91 9.2 ACC DESCRIPTIONS USED IN THE DRIVING SIMULATOR STUDY 94 9.2.1 Correct description 94 9.2.2 Incomplete description 95 9.2.3 Incorrect description 96 9.3 SCHEMATIC OVERVIEW OF THE DRIVING SIMULATOR TRACK 97 9.4 QUESTIONNAIRES USED IN THE ON-ROAD STUDY 99 9.4.1 Original German version 99 9.4.2 English translation 103 9.5 SEMINAR PROGRAMME: DATABASES AS ANALYSIS TOOL IN SOCIAL SCIENCE 107 9.6 CURRICULUM VITAE AND PUBLICATIONS 109