On the Improvement of Eye Tracking-Based Cognitive Workload Estimation Using Aggregation Functions

Abstract

Cognitive workload, being a quantitative measure of mental effort, draws significant interest of researchers, as it allows to monitor the state of mental fatigue. Estimation of cognitive workload becomes especially important for job positions requiring outstanding engagement and responsibility, e.g., air-traffic dispatchers, pilots, car or train drivers. Cognitive workload estimation finds its applications also in the field of education material preparation. It allows to monitor the difficulty degree for specific tasks enabling to adjust the level of education materials to typical abilities of students. In this study, we present the results of research conducted with the goal of examining the influence of various fuzzy or non-fuzzy aggregation functions upon the quality of cognitive workload estimation. Various classic machine learning models were successfully applied to the problem. The results of extensive in-depth experiments with over 2000 aggregation operators shows the applicability of the approach based on the aggregation functions. Moreover, the approach based on aggregation process allows for further improvement of classification results. A wide range of aggregation functions is considered and the results suggest that the combination of classical machine learning models and aggregation methods allows to achieve high quality of cognitive workload level recognition preserving low computational cost.

Assessing artificial trust in human-agent teams

“…We do speculate, however, that the agent might be able to calculate perceived effort, engagement and reward, through observation of repeated human behaviour (see e.g. [7,12,20]).…”

Analisis Beban Kerja Kognitif Siswa Sekolah Menengah Pertama pada Tugas Aritmetika Mental

“…Sejalan dengan itu, (Knoll et al, 2011) juga berpendapat bahwa Beban kerja kognitif mengacu pada jumlah permintaan mental (mental demand) yang dikenakan oleh tugas tertentu pada seseorang. Lebih jauh, (Kaczorowska, Karczmarek, Plechawska-Wójcik, & Tokovarov, 2021) menyatakan bahwa beban kerja kognitif menjadi ukuran kuantitatif upaya mental dan menarik minat yang signifikan dari para peneliti, karena memungkinkan untuk memantau keadaan kelelahan mental. Oleh sebab itu, ukuran kuantitatif dari jumlah upaya mental yang dilakukan oleh setiap orang dalam menyelesaikan tugas kognitif disebut dengan beban kerja kognitif.…”

“…Beban kerja kognitf menurut (Kaczorowska et al, 2021) menjadi sangat penting untuk posisi pekerjaan yang membutuhkan keterlibatan dan tanggung jawab yang luar biasa, misalnya, operator lalu lintas udara, pilot, pengemudi mobil atau kereta api. Sejalan dengan itu, (Plechawska-Wójcik et al, 2019) menyatakan bahwa evaluasi penerapan beban kerja kognitif terdapat dalam banyak bidang, mulai dari penilaian program pendidikan hingga pemeriksaan kesehatan pengemudi profesional hingga pemantauan kondisi mental orang yang melakukan pekerjaan dengan tanggung jawab tinggi, seperti pilot atau operator lalu lintas maskapai penerbangan.…”

“…Ini adalah proses yang tidak sepele yang berguna dalam menjelaskan kelelahan mental dan pengaruhnya terhadap kinerja sistem kognitif otak. (Kaczorowska et al, 2021). Sejalan dengan itu, (Devos et al, 2020) menyatakan bahwa kinerja pada suatu tugas ditentukan oleh kemampuan otak untuk mengalokasikan perhatian (upaya mental) untuk tugas dan sumber daya yang tersedia.…”