言語発達の過程の一部は音韻意識と呼ばれる能力に支えられる． 発達の過程では，音韻意識が未熟なために起こる誤りが報告されている． このような能力の形成をうまく支援するためには，個人の認知特性を考慮することが重要になる． 本稿では，人の内部プロセスに対応するモデルを組み込んだ支援システムを提案する． 個人に対応するモデルを持つシステムにより音韻意識の形成を支援する仕組みを構築することを目指す．

Marrによれば認知モデルを表す階層として計算論とアルゴリズムの水準が区別される．これらの水準は相互に関連しているが，そのつながりは必ずしも明確ではない．そこで本研究では，アルゴリズムの水準の認知モデルを，計算論の観点から検討し，妥当性を付与することを目指す．本報告では，知的好奇心のACT-Rモデルの振る舞いを計算論に基づくベイジアンネットワークを用いて分析した．その結果，知的好奇心の仮説とACT-Rモデル間で整合する特徴が現れた．

他者の行動を読み合う認知プロセスは十分に明らかになっていない。これを明らかにするには、認知プロセスを詳細に記述するモデルが必要である。本研究では、認知アーキテクチャACT-Rを用いて模倣や部分一致に関する様々な条件の認知モデルを構築し、行動の探り合いが発生するカードゲームをプレイさせた。その結果から、模倣戦略は行動の読み合いを再現するという可能性が示唆された。

本研究では，ユーザの精神状態の安定化に向け，適切な回想を支援する対話インタフェースを提案する．認知モデルをベースとした写真スライドショーを利用した実験で得られた発話データから，実験条件による発話量の違いと感情状態を分析した．その結果，モデルの記憶に活性値を含めない条件でユーザの発話が有意に増加した．また，感情分析とユーザ自身の気分評定に相関が見られ，発話内容からユーザの感情状態を推定できる可能性が示唆された．