Die Informations- und Kommunikationstechnologien haben die Arbeitswelt grundlegend verändert. Durch den Einsatz komplexer, hochautomatisierter Systeme werden an die kognitive Leistungsfähigkeit und Belastbarkeit von Arbeitnehmern hohe Anforderungen gestellt. Über die Ermittlung der psychischen Beanspruchung des Menschen an Arbeitsplätzen mit hohen kognitiven Anforderungen wird es möglich, eine Über- oder Unterbeanspruchung zu vermeiden. Gegenstand der Dissertation ist deshalb die Entwicklung, Implementierung und der Test eines neuen Systems zur kontinuierlichen Bewertung psychischer Beanspruchung an informationsintensiven Arbeitsplätzen auf Basis des Elektroenzephalogramms. Im theoretischen Teil der Arbeit werden die Konzepte zur Definition der psychischen Beanspruchung und Modelle zur Beschreibung der menschlichen Informationsverarbeitung zusammengestellt. Die Auswertung einer Reihe von Experimenten ist die Basis für die Konzeption und den Test des neuen Systems zur Indexierung der psychischen Beanspruchung. Die Aufgabenbatterie, die Stichprobenbeschreibung, der Versuchsaufbau und -ablauf sind Bestandteil des experimentellen Teils der Arbeit. Während der Aufgabenlösung wird von den Probanden das Elektroenzephalogramm mit 25 Kanälen abgeleitet. Es folgt eine Artefakteliminierung, für die ein neues automatisch und in Echtzeit arbeitendes Verfahren entwickelt wurde. Die Klassifikation und damit die Indexierung von Segmenten des Elektroenzephalogramms in die Klassen niedriger, mittlerer oder hoher Beanspruchung erfolgt auf Basis einer ebenfalls neu entwickelten Methode, deren Grundlage Dual Frequency Head Maps sind. Damit ist ein vollständiges System entstanden, das die einzelnen Verfahrensschritte integriert und die Aufgabenstellung der Arbeit erfüllt: Es kann an informationsintensiven Arbeitsplätzen eingesetzt werden, um kontinuierlich die Bewertung der psychischen Beanspruchung auf Basis des Elektroenzephalogramms vorzunehmen. / Advanced information and communication technology has fundamentally changed the working environment. Complex and highly automated systems impose high demands on employees with respect to cognitive capacity and the ability to cope with workload. The registration of mental workload of employees on-site at workplaces with high cognitive demands enables preventing over- or underload. The subject of this dissertation is therefore the development, implementation and testing of a novel system for continuous assessment of mental workload at information intensive workplaces on the basis of the electroencephalogram. In the theoretical section of the thesis concepts for defining mental workload are given; furthermore, models for describing human information processing are introduced and the relevant terminology such as strain, workload, and performance is clarified. Evaluation of an array of experiments with cognitive tasks forms the basis for the conceptual design and testing of the novel system for indexing mental workload. Descriptions of these tasks, the sample, the experimental set-up and procedure are included in the experimental section. The electroencephalogram with 25 channels was recorded from the subjects while performing the tasks. Subsequently, an artifact elimination was carried out, for which a new, automated, and real-time capable procedure has been developed. Segments from the electroencephalogram are classified and thusly indexed into classes of low, medium, and high workload on the basis of a likewise newly developed method, whose central element are Dual Frequency Head Maps. Hence, a complete system emerges that integrates the single processing steps and satisfies the scope of this thesis: It can be applied on-site at information intensive workplaces for continuous assessment of mental workload on the basis of the electroencephalogram.
Identifer | oai:union.ndltd.org:HUMBOLT/oai:edoc.hu-berlin.de:18452/18069 |
Date | 21 January 2016 |
Creators | Radüntz, Thea |
Contributors | Meffert, Beate, Sommer, Werner, Freude, Gabriele |
Publisher | Humboldt-Universität zu Berlin, Mathematisch-Naturwissenschaftliche Fakultät |
Source Sets | Humboldt University of Berlin |
Language | German |
Detected Language | English |
Type | doctoralThesis, doc-type:doctoralThesis |
Format | application/pdf |
Rights | Namensnennung - Keine kommerzielle Nutzung, http://creativecommons.org/licenses/by-nc/3.0/de/ |
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