基于口头讨论的团队问题解决中多重表征捕获的新模型
摘要：改进团队的问题解决效果是一个重要的研究课题，因为现代问题的复杂性和跨学科性质使得一个人无法独自成功解决这些问题。由于团队工作的认知、动机、社交和情绪方面存在许多相互交织的特点，提高团队效能是具有挑战性的。要可靠地确定使团队高效的特征或团队合作中的主要障碍通常很困难。此外，实验结果常常产生相互冲突的结果，这表明可能对团队活动的建模以及假设的制定存在错误。自动化数据采集以及基于团队工作模型的分析是缓解一些限制的有趣选择。本文提出了一个描述团队问题解决过程中个体活动的模型。团队成员之间的口头讨论被用来构建模型。该模型捕捉了个体在解决问题过程中创建和使用的多个图像（表示），以及利用这些图像进行解决的活动。随后，团队模型包括成员之间的相互作用模型。案例研究表明，该模型能够凸显出根据团队工作开始前个体工作的性质而产生的团队之间的差异。该模型还可以指出团队合作中的低效问题。
作者：Alex Doboli and Ryan Duke
论文ID：2308.06273
分类：Human-Computer Interaction
分类简称：cs.HC
提交时间：2023-08-15