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Apoyando los avances en la coordinación humano-sistemas a través de la simulación de experiencia diversa y distribuida

Autores: Nyre-Yu, Megan; Caldwell, Barrett S.

Idioma: Inglés

Editor: MDPI

Año: 2018

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Acceso abierto

Artículo científico
2018

Apoyando los avances en la coordinación humano-sistemas a través de la simulación de experiencia diversa y distribuida


Categoría

Ingeniería y Tecnología

Subcategoría

Ingeniería de Sistemas

Palabras clave

Experticia distribuida
Rendimiento del equipo
Coordinación de la información
Estilos de comunicación
Métodos de simulación
Rendimiento de tareas

Licencia

CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual

Consultas: 28

Citaciones: Sin citaciones


Descripción
Los entornos de tareas con experiencia distribuida representan un área crítica, pero desafiante, del rendimiento del equipo. A medida que los equipos trabajan juntos para realizar tareas complejas, comparten mucha información y experiencia para coordinar actividades de manera eficiente y efectiva. La coordinación y alineación de la información se ven afectadas por muchos factores, incluidos los estilos de comunicación y las distribuciones de experiencia en el dominio y en la interacción. Este estudio fue parte de una serie de trabajos realizados en el laboratorio de los autores para explorar la viabilidad de utilizar métodos de simulación por software como complemento a otros métodos de factores humanos para explorar la alineación de la información en equipos. Más específicamente, este estudio tenía como objetivo operacionalizar parámetros específicos identificados en las literaturas de dinámica de grupos, gestión y psicología cognitiva. Tal investigación puede proporcionar un modelo operacionalizado que incorpore algunos de estos factores clave en la alineación de la información y cómo estos factores impactan el rendimiento general de las tareas de los equipos en entornos complejos. Se aplicaron métodos de simulación para explorar los resultados de rendimiento basados en el tiempo. La convergencia y funcionalidad del modelo se establecieron a través de una serie de análisis estadísticos basados en el modelo, que pueden ser validados posteriormente con estudios de campo suplementarios. Los resultados indican que este estilo de modelado por simulación es viable y proporciona direcciones para un examen adicional de los factores que afectan la configuración, el proceso y el rendimiento del equipo en sistemas complejos.

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