技能‑规则‑知识（Skills、Rules、 Knowledge ，SRK）模型

延斯・拉斯穆森是人因工程领域专家，提出了技能‑规则‑知识（SRK）框架。该框架可以帮助设计人员确定信息的最佳呈现方式，便于作业人员理解和操作系统；设计时需要考量作业人员的注意力、反应时间、记忆力以及手眼协调能力等要素。

该框架描述了人在人机界面（将人与机器、系统相连的操作界面或仪表盘）开展决策、解决问题时，会经历的三类认知活动层级。

以下为三个层级：

基于技能的层级

该层级消耗的心智资源极少。当人对任务或场景高度熟悉时，行为会自动发生，几乎不需要有意识思考。技能既可以是肢体动作（例如走路），也可以是认知层面的技能（例如操作人员执行某项高频任务时，不假思索就伸手操作控制器）。

基于规则的层级

该层级完成任务需要一定程度的有意识决策，因此会占用部分心智资源。人依据规则做出判断。这些规则可以是培训传授、制度告知得来（例如作业任务操作规程），也可以是人员根据自身经验自行总结形成。

举例：公司制度规定上午休息十分钟，但某位员工快速完成手头工作后，休息二十分钟也无人制止，于是她就形成了自己的一套行事规则。

基于知识的层级

当面对独一无二、完全陌生的场景时，人的决策就处于这一层级。这类决策既无法像技能层级那样自动、本能完成，也没有现成规则（规则层级）作为指引，因此基于知识的决策会消耗更多心智精力与时间。人们必须梳理事实、推演潜在后果，并依托自身知识与经验制定方案。

举例：2018‑2019 年波音 737 MAX 空难事故中，飞机全新的计算机系统接管了飞行器。飞行员并不知晓这套新增系统的存在，只能依靠原有认知尝试操控飞机，但他们并不掌握关闭该计算机系统的相关知识。

拉斯穆森本身是电气工程师，但他的研究在认知心理学领域具有开创性意义。他提出一个观点：单纯将失误归咎于作业人员没有实际价值。人发生失误，往往源于自身无法觉察的认知过程，并不总是源于个人能够掌控的因素。接下来我们看一看该研究如何应用于人为失误分析。

通用失误建模系统（GEMS）

通用失误建模系统（GEMS）由詹姆斯・瑞森博士开发，很大程度上建立在上述拉斯穆森的框架之上。瑞森是英国心理学教授，GEMS 在拉斯穆森模型基础上进一步研究诱发人为失误的各类认知因素。

还记得本文开篇第一句话吗？“当工作的任务要求超出作业人员的认知能力上限时，其处理关键信息、做出响应以及正确决策的能力就会受到损害。” 这正是 GEMS 理论所阐述的核心。

瑞森的这套模型被用于解析高风险、高后果场景下的人为失误，例如飞机飞行员、外科手术医生、核电厂控制室操作人员的工作场景。

瑞森的模型划分出四类基本失误类型：动作疏漏与记忆遗忘（基于技能类）、基于规则类失误、基于知识类失误。下面我们来看，认知过程是如何催生错误决策的。

基于技能的动作疏漏与记忆遗忘

• 动作疏漏（slips）：行为偏离自身原本意图；
• 记忆遗忘（lapses）：记忆发生失效。

举例：从州际高速驶出前往上班，属于基于技能的行为。人仿佛处于自动驾驶状态，不假思索就驶离正确出口。假设周六你本打算去电影院（电影院的出口比上班出口还要往后两个匝道），却习惯性从上班的出口驶出，这就是一起基于技能的失误，也叫行动型失误。你依靠本能，到达熟悉出口就转动方向盘，并没有有意识确认目的地。

基于规则类失误

这类失误涉及判断与决策过程。 举例：你需要给车加满一周所需油量，按照自己一贯的 “惯例”，每次加注 40 美元的油。但油价上涨之后，加满油箱实际需要 60 美元，你却没有考虑这一变化，最终油量不足以支撑整周出行。这就是基于规则类失误。 它不属于（基于技能的）行动型失误，因为过程中存在一定有意识判断，因此归为思维型失误。

基于知识类失误

这类失误属于更高层级的判断与决策出错。 举例：你参加完会议驾车返回酒店，身处一座陌生城市，来时的路线因施工封闭。你只能凭推测选择替代路线，结果却迷路了，这就是基于知识类失误。面对意料之外的陌生情境，没有现成规则可以参照，也无法依靠本能反应，你自行制定应对方案，但方案最终失效。

如果我们能够为熟悉任务中的基于技能、基于规则的行为提供支撑，作业人员就可以释放更多心智资源投入到基于知识类的行为当中。这对于处置突发意外事件、减少失误至关重要。