キーワード索引
ACT-R
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O-4-3A認知モデルは，人間の属性を推測するためのツールとして使用される．認知モデルを使用すると，行動と認知特性の結びつきを実験的に仮定し，他者の特性帰属に伴うエラーを明確にできる．本研究では，ACT-Rモデルを使用して，「好奇心」に関する特性の帰属を検討した．先行研究において構築された複数の好奇心の認知モデルの振る舞いを可視化し，被験者の主観評価を行った．結果，モデル間での差異が見られ，モデルの振る舞いと特性の関連性が示唆された．
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P-2-53A人間は複数の表現を相補的に処理しコミュニケーションを行う．人間と機械の円滑な対話のためには，機械が状況に応じてこれらの媒体を変換する仕組みを持つことが重要になる．本研究では，記号的表現と身体的表現を接続する仕組みをもつ認知モデルベースロボットが，実世界の社会の人々の活動に及ぼす影響について検討する．ロボットの印象を調査するフィールド実験において，ロボットの発話する単語とジェスチャが同期しているとき，いくつかの項目が高得点となった．
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P-3-42A個々の人間には固有の記憶の傾向があり，日常生活において様々なエラーを引き起こす．本研究では，エラーを引き起こす特定の個人属性や感情状態を表現するモデルパラメータを，データから推定する手法を検討する．モデルパラメータの推定手法には複数のものが存在する．本論文では，ACT-Rのパラメータを推定する手法として，勾配法に基づくものと最尤法に基づくものを比較し，両者の差異を比較検討する．