各種のモデルについては突っ込んで理解をしなければと思う。
田中俊也。心理学は色々な科学の研究の方法論を。実験。バネの伸びに対する重み。1つの現象に対する。人間の現象の対象。常用変数など。実験法。心理学的な関心。もっと複雑な現象間のメカニズムを。複雑な現象の説明。構成要素が互いに影響し合う。システムとして。関連性を複雑なまま解明する。人間の認知活動。あらゆる活動。モデルで可視化。意味があるかを検討。ミクロモデルでの認知モデル。環境の中に存在。認知モデル。目や耳の受容器から。処理装置を。外部に出力。サイモンの情報処理モデル。微視的モデルに対し、活動全般のマクロレベル。主体と環境の間の認知モデルを活動システムに置き換える。道具を使っての対象への関わり。変形される。対象は記事。マイクロシステムでも説明できるが。虫眼鏡を使って。背景の構成要素も考慮に。観察不能だが深層の部分も構成要素に。
説明したい現象を1つのシステムとして。モデルを形成し妥当かどうかを。モデル論的アプローチ。意味や価値に重きを。2種類の目的。立てたモデルが現象を説明できるよう説明効率を最大に。効率論モデル。値が最大に。モデルの中のそれぞれの構成要素に代入するとどのように動くか。量的であったり質的であったり。システムの動きを模擬的に再現。シミュレーションモデル。非最適化モデル。
数学的なモデル。相関。人間の身長と体重の関係を説明。2つの変数の関係。1次関数にはならない。全く関係がないとも言えない。限りなくそれに近い最適な解を求めたい。上手く説明できそうな直線を引く。2種類の異なる線。三角関数などを使って二乗した値を。最終的には微分して。完全に数学的に記述を。最適性を。評価基準は異なる。
人間の行動についての説明である心理学的モデル。モデル論的アプローチ。カーネギーメロン大学。ハーバードサイモン。ジョン・アンダーソン。認知心理学の礎を。97年に客員研究員を。総合的な研究スタイル。非最適型モデル。
プロダクションシステム。IPS。記憶部分や処理装置モデル。人間の知識。宣言的知識。AはBである。手続き的知識。プロダクション知識。行為や活動と結果の関係を。宣言的知識。手続き的知識に変形できる。AすればBになる。人間の知識は全てこの形で。プロダクション。人間の思考は個別のプロダクションの集合。一時保管する作業場。基本的構成要素。自宅に居て夕刊を取りにいったら雨が降ってきた。プロダクションシステム。無数のプロダクションを保持。プロダクション知識。実行可能なプロダクションを抽出し実行する。小走りで新聞を取り引き換える。
プロダクションシステムの精密に。SOAR。ステイトを認知し。操作し、何らかの結果を得る。IPSの図と同じ。長期記憶の部分を詳細に。プロダクション知識。Eプロダクション。操作可能なシンボルに記号化。エンコーディング。物の世界からシンボルの世界に。作業記憶に戻す。テーブル。シンボルが何であるのか、Cプロダクション。認知。得られた結論。物を濡らす。作業記憶に。認知に関連した行動。Dプロダクション。エンコーディングの逆。記号化された知識を行動に変える。プロダクションの後件、作業記憶に。運動システムに伝えられる。適切なQが実行。人間の思考を問題解決的思考と捉える。記憶は全てプロダクションの形に。プロダクションの内容を。内容を分けている。最適化を求めていない。非最適型モデル。PECDMのそれぞれの構成要素に当てはめてシミュレーション。ピアジェの均衡化モデル。人間が具体的環境で、どのように表象や認識が得られるか。主体と対象との相互作用、その中で生まれる表象と知識。指でブロックを押す。MS。主体の側から押す。PS。対象からの抵抗力。RO。主体に帰る。A。バランスにより押す力が。押すと動くという因果関係の。B。構成要素。発達の過程において質的変貌を。主体の側の運動と対象の側の動き、知の獲得。知識表象発生のモデル。人間の認知発達モデル。
アンダーソン。思考の統一的説明。アクトモデル。人間の思考は環境と統制。83年にアクトスター。ACT-R。思考についての原始まで。2種類の記憶に加えて。階層的目標の記憶。現在の目標を介して有機的に繋がる。人間の持つ思考の目標の尊重。通常、目標はたった1つではない。下位目標。目標は階層を為す。山になって重なって。上に置かれた目標から順に作業台に持っていかれ、宣言的記憶と手続き的知識が。次の目標が。雨が降ってきた。雨らしきものを知覚。認知解釈。適切なプロダクションが。目標の到達に複数の手続き的知識があるとき、その選択のルールを。矛盾解消ルール。最適型モデル。最も重要な評価基準。PGマイナスCルール。ある種の期待値E。Pは目標に到達できる確率。G。C。コストの大きさ。当該のプロダクションだけで。q。rに分割され、その積。プロダクションが選択される確率。期待値を示す。目標到達の意義や目的。Gはデフォルトで20と。ACT-Rモデル。PGマイナスCルール。Aは0.05。Rが大きい場合、Bが小さい場合。解消ルールから選択される可能性が高く。雨の中で夕刊を取りに行く。実行可能なプロダクション。どのプロダクションが？期待値。3つのプロダクションが実行可能として抽出。プロダクションの想定。それぞれにパラメーターを。コストB。
モデルに基づいて探る。一見すると簡単かもしれないが、基本的に複雑な現象を。正しい知見がないとモデルは困難。強力な説明方法に。
