DOI: https://doi.org/10.1007/s10111-026-00906-0
تاريخ النشر: 2026-10-25
المؤلف: Zhenyun Du وآخرون
الموضوع الرئيسي: التفاعل بين الإنسان والآلات والسلامة
نظرة عامة
تدرس الدراسة تأثير الحمل المعرفي، الناتج عن مهمة ثانوية، على أداء القيادة للسائقين الخبراء وغير الخبراء، خاصة فيما يتعلق بوجود علامة طريق تسبق منحنى قادم. شارك أربعة عشر سائق شرطة متقدم (خبراء) وعشرون سائق غير محترف ذو خبرة (غير خبراء) في البحث. تشير النتائج إلى أنه بينما أثر الحمل المعرفي بشكل أساسي على التحكم الجانبي – مما أدى إلى زيادة التصحيحات الصغيرة في التوجيه وتقليل سلاسة التوجيه – أظهر الخبراء تحكمًا طوليًا متفوقًا مقارنة بغير الخبراء. ومن الجدير بالذكر أن علامة الطريق دفعت الخبراء لتقليل سرعتهم عند الاقتراب من المنحنيات والتفاوض عليها، بينما تباطأ غير الخبراء فقط داخل المنحنى. على الرغم من أن علامة الطريق كان لها تأثير محدود على انحرافات المسار تحت الحمل المعرفي، إلا أنها حسنت بشكل كبير من سلاسة التوجيه وقللت من الانحرافات في المنحنيات.
تشير النتائج إلى أن الإشارات البصرية التنبؤية، مثل علامات الطريق، يمكن أن تعزز من سلامة القيادة وأدائها حتى تحت الحمل المعرفي. ومع ذلك، تبرز الدراسة الحاجة إلى مزيد من البحث لاستكشاف الفروق الدقيقة في الأداء بين السائقين الخبراء وغير الخبراء، خاصة فيما يتعلق بتعديلات السرعة وأداء المهام الثانوية. يوصي المؤلفون بتوسيع حجم العينة ودمج مجموعة متنوعة من مهام القيادة والبيئات لفهم أفضل للتفاعل بين الحمل المعرفي وخبرة القيادة. بالإضافة إلى ذلك، يمكن أن يوفر استخدام بيانات النظر رؤى قيمة حول كيفية تأثير الحمل المعرفي على أداء القيادة، مع آثار على تصميم الطرق وبرامج تدريب السائقين.
مقدمة
تسلط المقدمة الضوء على التفاعل المعقد بين العوامل البيئية، ومهارات السائق، والحمل المعرفي في أداء القيادة. تؤكد أن الظروف مثل الرؤية المحدودة والانحناءات الحادة في الطرق تزيد من متطلبات القيادة، خاصة عند دمجها مع السرعات العالية أو المهارات غير الكافية. يزيد دمج تقنيات المركبات الحديثة من هذه المتطلبات من خلال استهلاك الموارد المعرفية. بينما تعتبر مهارة القيادة ضرورية للتحكم الآمن في المركبة، تكشف الأدبيات عن نقص في التناسق بشأن كيفية تفاعل المهارة مع الانحرافات المعرفية، مما يعقد فهم نتائج الأداء.
تشير الأبحاث إلى أن السائقين المهرة قد يؤدون بشكل أفضل بسبب تطوير المهارات الإدراكية والمعرفية من خلال الخبرة. ومع ذلك، تشير الدراسات حول السائقين الخبراء، بما في ذلك سائقي الشرطة المتقدمين وسائقي السباقات، إلى أن الأداء المتفوق لا يُعزى فقط إلى الخبرة. تم اقتراح مفهوم أتمتة المهارة كآلية لإدارة المواقف المرورية الصعبة، ومع ذلك، تتضمن القيادة تفاعلًا ديناميكيًا بين المعالجة التلقائية والمتحكم بها. يختلف هذا التفاعل مع مستوى مهارة السائق ومتطلبات الوضع، مما يثير تساؤلات حول ما إذا كانت مزايا المهارات المؤتمتة لدى السائقين الخبراء تخفف بشكل فعال من التحديات التي تطرحها المهام المعرفية المتزامنة.
الطرق
استخدمت الدراسة تصميم نموذج مختلط مع عامل بين الموضوعات يتمثل في خبرة القيادة، حيث تم تصنيف المشاركين إلى خبراء، وغير خبراء فقط، وعلامة الطريق مع مهمة 2-back. لتخفيف تأثيرات الترتيب والتعلم، تم موازنة تقديم الظروف. تم عرض علامة الطريق، المصممة للإشارة إلى الاتجاه ودرجة الانحناء القادم، لمدة ثانية واحدة على بعد 410 أمتار قبل دخول المنحنى. تم إبلاغ هذا التوقيت من خلال أبحاث سابقة تؤكد الحاجة إلى التعرض المبكر والمطول للمثيرات، خاصة عند السرعات العالية، لضمان إدراك فعال من قبل السائقين. تم تقديم العلامة بتنسيق قياسي (دائرة بيضاء مع حدود حمراء ورمز أسود)، والذي ثبت أنه يهيئ السائقين بشكل فعال للاستجابات السلوكية.
كان الهدف من التصميم التجريبي هو عزل تأثيرات الحمل المعرفي على معالجة واستخدام معلومات العلامة، بدلاً من إدراكها الأولي. تم تعزيز رؤية العلامة من خلال عرضها في مجال رؤية السائقين الأمامي، مما يحاكي خصائص عرض الرأس (HUD)، قبل بدء المهمة المعرفية. كانت حالة القيادة الأساسية تتضمن عدم وجود مهمة ثانوية، بينما تم استخدام مهمة 2-back السمعية اللفظية لتحفيز حمل معرفي مرتفع. تشير الدراسات السابقة إلى أن الحمل المعرفي يمكن أن يعيق قدرة السائقين على معالجة التعليمات الواضحة على جانب الطريق، ومع ذلك، قد تخفف HUDs من هذا الحمل وتحسن الأداء. تسمح منهجية هذه الدراسة بفحص أداء القيادة أثناء الاقتراب من والتفاوض على منحنى ضيق ذو رؤية منخفضة تحت أحمال معرفية متغيرة.
النتائج
في قسم النتائج، فحصت الدراسة الفروق في أداء القيادة على مقاطع الطرق المستقيمة والمنحنية، مع التركيز بشكل خاص على مقطع 400 متر من الاقتراب ومقطع 432 متر من المنحنى. كشفت التحليلات المنفصلة أن توزيعات السرعة الدنيا لكل من السائقين الخبراء وغير الخبراء كانت مائلة سلبًا عندما كانت كل من علامة الطريق والنشاط الثانوي موجودين، مما يشير إلى انحرافات كبيرة عن الطبيعية (p = .01 للخبراء وp = .004 لغير الخبراء). ومع ذلك، لم تظهر السرعة المتوسطة مثل هذه الانحرافات. أشارت اختبارات ليفين إلى عدم تساوي تباين الخطأ للسرعات الدنيا والمتوسطة في الظروف الأساسية (p = .04 وp = .05، على التوالي)، بينما تم الحفاظ على افتراض تجانس مصفوفات التباين والتغاير.
بالنسبة لمقطع المنحنى، حافظت مؤشرات الأداء الطولي على الطبيعية، مع تساوي تباين الخطأ عبر المجموعات. في المقابل، أظهرت مؤشرات الأداء الجانبي، وتحديدًا الانحراف المعياري للموقع الجانبي (SDLP) وتصنيف الحمل المعياري (SWRR)، انحرافًا إيجابيًا كبيرًا، خاصة بالنسبة لغير الخبراء (SDLP، p < .001) والخبراء (SWRR، p = .01) تحت ظروف معينة. على الرغم من الانحرافات الطفيفة عن الطبيعية، استخدمت الدراسة MANOVA، التي تعتبر قوية ضد مثل هذه الانتهاكات، باستخدام لامدا ويلكس (Wilks' Λ) كإحصاء الاختبار. بالإضافة إلى ذلك، لم يظهر أداء المهمة الثانوية انحرافات كبيرة عن الطبيعية، مما يسمح باعتبار ANOVA مناسبًا للتحليل.
المناقشة
تتناول قسم المناقشة في الدراسة تأثير الحمل المعرفي وعلامات الطريق على أداء القيادة للسائقين الخبراء وغير الخبراء أثناء التفاوض على المنحنيات. تبرز أن الحمل المعرفي يمكن أن يؤثر سلبًا على الأداء، خاصة في التحكم الجانبي، حيث يظهر السائقون الخبراء قدرة أفضل على التكيف بفضل مهاراتهم المؤتمتة. وجدت الدراسة أنه بينما حافظت كلا المجموعتين على سرعتهم المثلى تحت الحمل المعرفي، فإن وجود علامة الطريق قلل بشكل كبير من سرعتهم عند الاقتراب من المنحنيات والتفاوض عليها، مما يشير إلى أن علامات الطريق تهيئ السائقين بشكل فعال للتحديات القادمة. أظهر السائقون الخبراء استجابة تنبؤية أكثر وضوحًا لعلامات الطريق، مما أدى إلى أداء أفضل في المهام الثانوية، كما يتضح من انخفاض نسبة الاستجابات المفقودة في مهمة n-back.
تتوافق النتائج مع الأبحاث السابقة التي تشير إلى أن السائقين ذوي الخبرة يستخدمون نماذجهم الذهنية لمعالجة الإشارات البيئية بشكل أكثر كفاءة، مما يسمح لهم بإدارة الحمل المعرفي بشكل أفضل. ومع ذلك، كانت الفروق في الأداء بين السائقين الخبراء وغير الخبراء متواضعة، مما يشير إلى أنه بينما تلعب الخبرة دورًا، فإن تأثيرات الحمل المعرفي وعلامات الطريق دقيقة. تؤكد الدراسة على أهمية علامات الطريق في تعزيز سلامة القيادة، خاصة تحت الحمل المعرفي، وتقترح أن فعاليتها قد تختلف بناءً على خبرة السائق وسياق الوضع.
DOI: https://doi.org/10.1007/s10111-026-00906-0
Publication Date: 2026-10-25
Author(s): Zhenyun Du et al.
Primary Topic: Human-Automation Interaction and Safety
Overview
The study investigates the impact of cognitive load, induced by a secondary task, on the driving performance of expert and non-expert drivers, particularly in relation to the presence of a road sign previewing an upcoming curve. Fourteen advanced police drivers (experts) and twenty experienced non-professional drivers (non-experts) participated in the research. Findings indicate that while cognitive load primarily affected lateral control—leading to increased small steering corrections and reduced steering smoothness—experts demonstrated superior longitudinal control compared to non-experts. Notably, the road sign prompted experts to reduce their speed both when approaching and negotiating curves, whereas non-experts only slowed down within the curve. Although the road sign had a limited effect on lane deviations under cognitive load, it significantly improved steering smoothness and reduced deviations in curves.
The results suggest that anticipatory visual cues, such as road signs, can enhance driving safety and performance even under cognitive load. However, the study highlights the need for further research to explore the nuanced differences in performance between expert and non-expert drivers, particularly regarding speed adjustments and secondary task performance. The authors recommend expanding the sample size and incorporating a wider variety of driving tasks and environments to better understand the interaction between cognitive load and driving expertise. Additionally, the use of gaze data could provide valuable insights into how cognitive load influences driving performance, with implications for road design and driver training programs.
Introduction
The introduction highlights the complex interplay between environmental factors, driver skills, and cognitive load in driving performance. It establishes that conditions such as limited visibility and sharp road curvature heighten driving demands, particularly when combined with high speeds or inadequate skills. The integration of modern in-vehicle technologies further exacerbates these demands by consuming cognitive resources. While driving skill is essential for safe vehicle control, the literature reveals a lack of coherence regarding how skill interacts with cognitive distractions, complicating the understanding of performance outcomes.
Research indicates that skilled drivers may perform better due to the development of perceptual and cognitive skills through experience. However, studies on expert drivers, including advanced police and racing drivers, suggest that superior performance is not solely attributable to experience. The concept of skill automatization has been proposed as a mechanism for managing demanding traffic situations, yet driving involves a dynamic interaction between automatic and controlled processing. This interaction varies with the driver’s skill level and situational demands, raising questions about whether the advantages of automatized skills in expert drivers effectively mitigate the challenges posed by concurrent cognitive tasks.
Methods
The study employed a mixed model design with a between-subject factor of Driving Expertise, categorizing participants into Experts, Non-Road Sign Only, and Road Sign Combined with a 2-back task. To mitigate order and learning effects, the presentation of conditions was counterbalanced. The road sign, designed to indicate the direction and degree of an upcoming curve, was displayed for 1 second at a distance of 410 meters before the curve entry. This timing was informed by prior research emphasizing the need for early and prolonged stimulus exposure, particularly at high speeds, to ensure effective perception by drivers. The sign was presented in a standard format (a white circle with a red border and a black symbol), which has been shown to effectively prime drivers for behavioral responses.
The experimental design aimed to isolate the effects of cognitive load on the processing and utilization of sign information, rather than its initial perception. The sign’s visibility was enhanced by projecting it into the drivers’ forward field of view, mimicking head-up display (HUD) characteristics, just before the onset of the cognitive task. The baseline driving condition involved no secondary task, while the auditory-verbal 2-back task was employed to induce high cognitive load. Previous studies suggest that cognitive load can impair drivers’ ability to process explicit roadside instructions, yet HUDs may alleviate this load and improve performance. This study’s methodology allows for an examination of driving performance during both the approach to and negotiation of a low-visibility hairpin curve under varying cognitive loads.
Results
In the results section, the study examined the differences in driving performance on straight and curved road segments, specifically focusing on a 400-meter Approach tangent and a 432-meter Curve. Separate analyses revealed that the minimum speed distributions for both expert and non-expert drivers were negatively skewed when both a road sign and secondary activity were present, indicating significant deviations from normality (p = .01 for experts and p = .004 for non-experts). However, mean speed did not exhibit such deviations. Levene’s tests indicated unequal error variance for minimum and mean speeds in baseline conditions (p = .04 and p = .05, respectively), while the assumption of homogeneity of variance-covariance matrices was upheld.
For the curved segment, longitudinal performance indicators maintained normality, with equal error variance across groups. In contrast, lateral performance indicators, specifically Standard Deviation of Lateral Position (SDLP) and Standardized Workload Rating (SWRR), showed significant positive skewness, particularly for non-experts (SDLP, p < .001) and experts (SWRR, p = .01) under specific conditions. Despite slight deviations from normality, the study applied MANOVA, which is robust to such violations, using Wilks' lambda (Wilks' Λ) as the test statistic. Additionally, secondary task performance did not show significant deviations from normality, allowing for ANOVA to be deemed appropriate for analysis.
Discussion
The discussion section of the study examines the impact of cognitive load and road signs on the driving performance of expert and non-expert drivers while negotiating curves. It highlights that cognitive load can adversely affect performance, particularly in lateral control, with expert drivers showing better adaptability due to their automatized skills. The study found that while both groups maintained their optimal speed under cognitive load, the presence of a road sign significantly reduced their speed when approaching and negotiating curves, suggesting that road signs effectively prime drivers for upcoming challenges. Expert drivers demonstrated a more pronounced anticipatory response to road signs, leading to better secondary task performance, as evidenced by a lower percentage of missed responses in the n-back task.
The findings align with previous research indicating that experienced drivers utilize their mental models to process environmental cues more efficiently, allowing them to manage cognitive load better. However, the differences in performance between expert and non-expert drivers were modest, suggesting that while expertise plays a role, the effects of cognitive load and road signs are nuanced. The study underscores the importance of road signs in enhancing driving safety, particularly under cognitive load, and suggests that their effectiveness may vary based on driver expertise and situational context.