你跟上我了嗎？檢測任務型團隊對話中心智模型差異的框架

人類通常使用自然語言向隊友更新任務狀態。但由於並非所有更新都得到溝通，團隊成員之間的心智模型會產生差異，從而對整體團隊績效產生負面影響。目前，傳統的共享心智模型評估方法依賴回顧性的專家編碼，無法捕捉實時的協調動態。為此，來自塔夫茨大學的研究人員提出了一種新的框架，用於識別和分類四種心智模型差異：無依據信念（即缺乏證據支持的信念）、錯誤信念（與事實不符的信念）、信念矛盾（同一成員持有相互衝突的信念）和信息遺漏（關鍵信息未被提及）。這些差異自然出現在團隊對話中。研究使用了20組雙人團隊在四個連續層級上執行協作物體識別任務的對話數據。結果顯示，這些差異模式包含預測信號：通過簡單平均歷史差異計數作為探索性基線，該框架達到了有意義的預測精度，且不同差異類型的可預測性不同。例如，錯誤信念和信念矛盾在預測未來協調問題方面尤為有效。該研究已被2026年認知科學學會年會接收，論文作者為Katharine Kowalyshyn和Matthias Scheutz。這項工作為實時團隊協調監測提供了新的工具，未來可應用於人機協作系統，例如在AI輔助的團隊中及時檢測並彌合心智模型差距，從而提升整體任務表現。