High-quality, useable, and effective software is essential for supporting astronomers in the discovery-focused tasks of data analysis and visualisation. As the volume, and perhaps more crucially, the velocity of astronomical data grow, the role of the astronomer is changing. There is now an increased reliance on automated and autonomous discovery and decision-making workflows rather than visual inspection. We assert the need for an improved understanding of how astronomers (humans) currently make visual discoveries from data. This insight is a critical element for the future design, development and effective use of cyber-human discovery systems, where astronomers work in close collaboration with automated systems to gain understanding from continuous, real-time data streams. We discuss how relevant human performance data could be gathered, specifically targeting the domains of expertise and skill at visual discovery, and the identification and management of cognitive factors. By looking at other disciplines where human performance is assessed and measured, we propose four early-stage applications that would: (1) allow astronomers to evaluate, and potentially improve, their own visual discovery skills; (2) support just-in-time coaching; (3) enable talent identification; and (4) result in user interfaces that automatically respond to skill level and cognitive state. Throughout, we advocate for the importance of user studies and the incorporation of participatory design and co-design practices into the planning, implementation and evaluation of alternative user interfaces and visual discovery environments.

高质量，可用且有效的软件对于支持天文学家完成以发现为重点的数据分析和可视化任务至关重要。随着天文学数据的数量（也许更关键的是）的增长，天文学家的作用正在发生变化。现在，人们越来越依赖自动化和自主的发现和决策工作流程，而不是目视检查。我们认为有必要进一步了解天文学家（人类）如何从数据中进行视觉发现。这种洞察力是未来人类设计，开发和有效使用网络人类发现系统的关键要素，在这里，天文学家与自动化系统密切合作，以从连续的实时数据流中获得理解。我们讨论了如何收集相关的人类绩效数据，特别针对视觉发现方面的专业知识和技能，以及认知因素的识别和管理。通过研究评估和衡量人类绩效的其他学科，我们提出了四个早期阶段的应用程序：（1）让天文学家评估并潜在地改善他们自己的视觉发现技能；（2）支持及时指导；（3）进行人才鉴定；（4）导致用户界面自动响应技能水平和认知状态。在整个过程中，我们提倡用户研究的重要性以及将参与式设计和协同设计实践纳入替代用户界面和视觉发现环境的规划，实施和评估的重要性。以及识别和管理认知因素。通过研究评估和衡量人类表现的其他学科，我们提出了四个早期阶段的应用程序：（1）让天文学家评估并潜在地改善他们自己的视觉发现技能；（2）支持及时指导；（3）进行人才鉴定；（4）导致用户界面自动响应技能水平和认知状态。在整个过程中，我们提倡用户研究的重要性以及将参与式设计和协同设计实践纳入替代用户界面和视觉发现环境的规划，实施和评估的重要性。以及识别和管理认知因素。通过研究评估和衡量人类绩效的其他学科，我们提出了四个早期阶段的应用程序：（1）让天文学家评估并潜在地改善他们自己的视觉发现技能；（2）支持及时指导；（3）进行人才鉴定；（4）导致用户界面自动响应技能水平和认知状态。在整个过程中，我们提倡用户研究的重要性以及将参与式设计和协同设计实践纳入替代用户界面和视觉发现环境的规划，实施和评估的重要性。我们提出了四个早期阶段的应用程序：（1）让天文学家评估并可能提高他们自己的视觉发现技能；（2）支持及时指导；（3）进行人才鉴定；（4）导致用户界面自动响应技能水平和认知状态。在整个过程中，我们提倡用户研究的重要性以及将参与式设计和协同设计实践纳入替代用户界面和视觉发现环境的规划，实施和评估的重要性。我们提出了四个早期阶段的应用程序：（1）让天文学家评估并可能提高他们自己的视觉发现技能；（2）支持及时指导；（3）进行人才鉴定；（4）导致用户界面自动响应技能水平和认知状态。在整个过程中，我们提倡用户研究的重要性以及将参与式设计和协同设计实践纳入替代用户界面和视觉发现环境的规划，实施和评估的重要性。