昆士兰科技大学的研究利用眼动追踪技术分析了机场安检员在其筛查任务的各个视觉检查阶段的表现。
昆士兰科技大学工业设计高级讲师利维·斯旺博士与电气工程与机器人学院的名誉/兼职教授韦斯纳·波波维奇和前昆士兰科技大学研究员德迪·维尔贾博士合作，研究了机场安检员在X光筛查过程中所采用的问题解决技巧以及这些策略如何伴随经验而演变。
研究涉及四组不同专业水平的安检员：初学者、无经验者、有经验者和专家。
斯旺博士指出，这项研究之所以与大多数机场安检研究不同，是因为它是在真实的日常任务条件下进行的。
斯旺博士解释说：“传统方法是在受控环境中进行研究。”
“39位专业安检员在澳大利亚一座国际机场值班时被观察进行X光筛查。”
“视频录制和眼动追踪数据被收集和分析，以检查活动阶段和问题解决策略。”
“在这样的现场进行研究使我们能够捕捉任务的整体复杂性，并强调问题解决作为安检员角色的关键方面。”
“安检员利用界面功能改变图像的外观，并与同事合作以帮助做出决策，例如识别潜在威胁。”
斯旺博士指出，之前在受控环境中的研究主要集中在视觉图像扫描和决策制定上，而没有考虑环境因素。
斯旺博士表示：“我们的发现表明，在安全筛查期间，不同经验水平的安检员的问题解决能力存在差异。”
“经验较少的安检员往往会应用更多的问题解决技巧来做出决策，而经验更丰富的安检员则可以在没有广泛问题解决的情况下做出决策。”
“我们还注意到，安检员的问题解决策略会随着经验的增长而演变。”
“无经验的安检员往往会将决策推迟给他人，或依赖一种缓慢且低效的基于搜索的策略，这不必要地增加了认知负担，”斯旺博士补充道。
波波维奇教授表示，他们的结果表明，新手安检员大约需要六个月的时间才能达到与有经验安检员相当的问题解决水平。
“这个学习期间对关键安全任务来说是相当重要的，”波波维奇教授强调。
“我们的研究还表明，问题解决技能的发展所需时间比任务表现的其他方面，如图像扫描，要长得多。”
斯旺博士强调了在这一任务中有效培训的关键性，强调了由于这一角色相关的高员工流动率，快速技能发展的重要性。
波波维奇教授提到，研究结果可以应用于许多不同领域的其他视觉检查任务，如医学、制造、安全、维护和运输。
波波维奇教授表示：“了解这些背景下的问题解决能力可以提高视觉检查标准。”
“考虑到根据经验水平和类型的显著表现差异，明确具体的筛查标准而不仅仅依赖于一般经验标准是非常必要的。”
斯旺博士指出，这项研究为未来研究如何影响安检员表现的情绪和压力等因素奠定了基础。
斯旺博士强调：“根据经验水平量身定制人员管理策略，随后进行有针对性的选拔和培训计划是至关重要的。”
波波维奇教授总结道，通过定制经验，机场安检筛查可以变得更加一致和有效，从而提高安全性和乘客满意度。
波波维奇教授总结道：“从这项研究中获得的见解适用于其他需要视觉检查能力的专业培训领域，如港口控制、交通管理、外科培训和X光检查。”
