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Diese Arbeit beschreibt die Entwicklung und Anwendung einer simulationsgestützten Methode zur Kompetenzfeststellung von Triebfahrzeugführern (Tf) der Deutschen Bahn AG unter Anwendung eines Verhaltensmarkersystems. Diese Methode wurde als ein erweitertes Konzept zur Bewertung eines Tf im Rahmen einer jährlich stattfindenden Überwachungsfahrt entwickelt. Diese Überwachungsfahrt besteht aus einer etwa 45-minütigen Prüfungsfahrt, mit deren Hilfe die Handlungssicherheit eines Tf erhöht sowie dessen Leistung und Leistungsfähigkeit beschrieben und bewertet wird. Die Überwachungsfahrt wird von geschulten Instruktoren durchgeführt. Während der Simulatorfahrt werden unregelmäßige Ereignisse eingespielt, die der Tf unter Anwendung der vorgeschriebenen Sollverhaltensweisen bewältigen muss. Ziel ist es, keinen sicherheitsrelevanten Mangel zu verursachen. Grundlage des eingeführten Verhaltensmarkersystems ist ein Datenkonzept, das auf den in den Regelwerken beschriebenen Fahrtereignissen und den entsprechenden Sollverhaltensweisen beruht. Die Überwachungsfahrt wird aus diesen Einzelereignissen zusammengestellt und somit entspricht auch das während der Überwachung zu zeigende Verhalten dem in den Regelwerken beschriebenen Sollverhalten. Um Abweichungen vom vorgeschriebenen Verhalten besser erkennen und bewerten zu können, werden sog. Verhaltensmarker eingeführt. Hierbei handelt es sich um objektive und nachprüfbare Indikatoren, die etwas über den Grad der Erfüllung des Sollverhaltens Auskunft geben. Zentral für die Bewertung sind somit die Erfassung möglicher Sollverhaltensabweichungen und die Frage nach der Festlegung der Schwere dieser Abweichung im Sinne eines Fehlers. Um Art und Stärke der Abweichungen vom Sollverhalten wurden objektive Fahrdaten aus dem Simulator herangezogen. Zusätzlich wurde ein standardisiertes Beobachtungsverfahren für die Instruktoren entwickelt. In einem zweiten Schritt wurden die über beide Verfahren erfassten Abweichungen vom Sollverhalten auf der Basis von Expertenurteilen entsprechend der potentiellen Auswirkungen gewichtet. Diese Gewichtung reicht in drei Stufen von leichten Fehlern bis hin zu sicherheitsrelevanten Mängeln. Für alle in den Überwachungsfahrten vorkommenden Sollverhaltensweisen wurden mögliche Abweichungen erhoben und in einer Fehlertabelle den Fehlerkategorien „gering“, „mittelschwer“ und „sicherheitsrelevant“ zugeordnet. Die so gewichtete Fehlerbetrachtung führt zu einer Gesamtbewertung des Tf und zu einer detaillierten Analyse seiner Stärken und Schwächen. Insgesamt wurden 1033 Überwachungsfahrten von den Instruktoren auf einem projektspezifischen Bogen protokolliert. Über die an den Simulatoren vorhandenen Datenschnittstellen wurden 1314 Überwachungsfahrten aufgezeichnet. Diese Datenquellen wurden integriert und ausgewertet. Als übergeordnetes Ergebnis lässt sich festhalten, dass die Anwendung der in dieser Arbeit entwickelten Methode nachweislich die Qualität und Genauigkeit der Bewertung verbessern konnte. Die Verhaltensmarker ermöglichen eine differenziertere Bewertung des Leistungsstands eines Tf. So ist es nicht nur möglich, sicherheitskritisches Verhalten („roter Bereich“) und ein optimales, fehlerfreies Verhalten („grüner Bereich“) festzustellen, sondern auch Aussagen über den „gelben Bereich“ dazwischen zu treffen (z.B. Mängel, die in anderen Situationen sicherheitskritisch sein können).
When telling a lie, humans might engage in stronger monitoring of their behavior than when telling the truth. Initial evidence has indeed pointed towards a stronger recruitment of capacity-limited monitoring processes in dishonest than honest responding, conceivably resulting from the necessity to overcome automatic tendencies to respond honestly. Previous results suggested monitoring to be confined to response execution, however, whereas the current study goes beyond these findings by specifically probing for post-execution monitoring. Participants responded (dis)honestly to simple yes/no questions in a first task and switched to an unrelated second task after a response–stimulus interval of 0 ms or 1000 ms. Dishonest responses did not only prolong response times in Task 1, but also in Task 2 with a short response–stimulus interval. These findings support the assumption that increased monitoring for dishonest responses extends beyond mere response execution, a mechanism that is possibly tuned to assess the successful completion of a dishonest act.