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Flashcards in Kognitive Modellierung Deck (95):
1

Was ist kognitive Modellierung und wie kann es im MMS-Kontext unterstützen?

  • ein wissenschaftliches Werkzeug für die Theoriebildung
  •  ein Ingenieurswerkzeug für angewandte Forschung Kognitive Modellierung im MMS-Kontext kann
  • bei der Entwicklung neuer Systeme unterstützen (frühe Phasen)
  • unterschiedliche Interface-Varianten gegeneinander testen

2

Was ist eine Post Completion Action?

Jede Aktion, die erfüllt werden muss, nachdem die eigentliche Aufgabe erfüllt ist, ist eine post completion action.

3

Was ist eine Device Action?

Aktion, die für die Erfüllung der eigentlichen Aufgabe wichtig ist.

4

Worauf baut das Modell für die Erklärung des Post Completion Errors (Byrne, Bovair, 1997) auf?

- Aktivierung von Gedächtniselementen - Abrufbereit von Gedächtniselementen nur möglich, wenn ausrechende Aktivierung vorhanden ist. - Insgesamt verfügbare Aktivierung ist limitiert

5

Was ist Spreading Activation?

Wenn zwei Elemente „verwandt“ (z.B. Doktor, Spritze) sind, fließt Aktivierung von einem zum anderen, wenn eines im Fokus der Aufmerksamkeit ist.

6

Was ist Decay?

Decay ist das Verblassen von Aktivierung bei nicht verwendeten Gedächtniselementen.

7

Nenne die Elemente der Cognition-Artifact-Task-Triade (Gray & Altman, 2001) und beschreibe ihren Zweck.

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8

Beschreibe das Experiment und die Signifikanz des Project Ernestine (Gray, John, Atwood, 2001).

Neugestaltung eines Phone-Support-Prozesses. Modellierung mit GOMS und Vorhersage von fehlender Effizienzsteigerung. Verhinderung von 2.4Mio$ Zusatzkosten.

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9

Nenne und beschreibe die Elemente von GOMS (Card, Moran and Newell, 1983).

  • Goals,
  • Einfach Operatore (von Nutzer verwendet)
  • Sequenzen der Operatoren, die Methoden für das Erreichen eines Ziels bilden
  • Wenn alternative Methoden existieren, dann wird eine Selection-Regel benötigt, um zwischen ihnen zu wählen. Selection-Regel benötigt, um zwischen ihnen zu wählen. 

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Wofür kann man GOMS sinnvoll einsetzen? Wofür ist es nicht so geeignet?

Geeignet: Analyse von Routinen (skilled performance)

Ungeeignet: Analyse von Problemlöse-Aufgaben

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Nach welchem Kriterium können Methoden der kognitiven Modellierung unterschieden werden?

Genauigkeit der abgebildeten Prozesse: High-Level und Low-Level

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Beschreibe High-Level Modellierung und nenne 2 Untersuchungsgegenstände.

Beschreiben Verhalten in „groben“ zeitlichen Auflösung

Bedienhandlungen (z.B. Mausbewegung, Drücken eines Kopfes) werden als vorher festgelegte Sequenzen menschlichen Verhaltens definiert 

 

Untersuchungsgegenstand:

  • Handlungsabfolgen
  • Schwierigkeiten in Ressourcenallokation 

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Beschreibe Low-Level Modellierung und nenne 3 Untersuchungsgegenstände

Beschreiben Verhalten auf „atomaren Ebene“ mit kognitiven Schritten im Zeitbereich von 50 ms.

Größere Präzision als High-Level Architekturen
tieferen Einblick in kognitiven Prozesse (bzgl. motorischer Bewegungen,

Informationsaufnahme, Gedächtnisabrufe) 

 

Untersuchungsgegenstand:

  • Komplexere Aspekte der Systembedienung

  • Entscheiden

  • Signal-Entdeckung & Wiedererkennung

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Nenne und Beschreibe die 4 Phasen der Modellierung.

  1. Aufgabenanalyse
    • Untersuchung des Gegenstandsbereichs
    • Festlegen des Verwendungszwecks (--> Systemgrenzen)
  2. Empirie
    • Bewertung der zuvor theoretisch begründeten Aussagen
    • Wenn Daten vorhanden sind kann Schritt evtl. ausgelassen werden
  3. Modellimplementation
    • Überführung von theoretischen Aussagen in formale Ausdrücke
    • Computersimulation: Umsetzung in geeigneter Programmiersprache
  4. Modellprüfung
    • Abgleich mit theoretischen Annahmen und empirischen Befunden
    • Fehler und Lücken können identifiziert werden

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15

Nenne 3 Gründe für eine Aufgabenanalyse.

  1. Kommunizierbarkeit
  2. Problemanalyse
  3. Orientierung für den Modellierungsvorgang

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Nenne 3 Entscheidungen, die für die Aufgabenanalyse getroffen werden müssen.

  1. Für wen ist die Aufgabenanalyse?
  2. Für welchen Zweck und Fragestellung?
  3. Soll eine spezifische oder allgemeine Interaktion dargestellt werden?
  4. Soll eine generelle Aufgabe oder ein spezielles System dargestellt werden?

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Was versteht man unter einer Aufgabenanalyse?

Aufgliederung einer Gesamtaufgabe in analytische Teilaufgaben 

18

Beschreibe die HTA (Hierarchical Task Analysis)

  • Natürliche Sprache
  • Bei der Aufgabenbeschreibung wird den Designern die Freiheit gelassen zu entscheiden wie etwas umgesetzt wird.
  • Aufgaben werden hierarchisch in ihre Komponenten aufgegliedert und diese können weiter aufgeteilt werden
    • Stop-Regel: Wann muss ich mit der Dekomposition aufhören?

 

19

Beschreibe die Kerngedanken der Sub-Goal Template Method (SGT)

  • Erweiterung der Hierarchischen Aufgabenanalyse (HTA)
    • Gliederung von Aufgaben, um ein abstraktes Modell zu erstellen [Barfield, 1993]
  • Terminologie für die Klassifizierung und Organisation von stereotypen Aufgaben von Operateuren
  • Spezifikation der Informationsanforderungen zur Informationsaufnahme und –Verarbeitung
  • Aufgabenbeschreibung in so wenigen Kategorien und hierarchischen Levels wie möglich
  • Dekomposition ist beendet wenn Informationen aus dem System aufgenommen, verarbeitet oder Eingriffe vorgenommen werden

20

Nenne und beschreibe die 4 Analyseschritte von SGT

  1. Aufgabendekomposition & Sequenzierung der Aufgaben
    • Dekomposition der Hauptaufgaben in Unteraufgaben
    • Spezifikation der Sequenzierung der Tätigkeiten
  2. Abbruchlevel / Information Handling Operations (Informations Verarbeitungs -Operationen)
  3. Strategische Dekomposition
    • Beschreibung der Tätigkeiten auf unterster Ebene mittels Information Handling Operations (IHOs)
      • Informationsumsetzung (Act)
        • Tätige Eingriff / Nehme Anpassung vor
      • Informationsverarbeitung (Evaluate)
        • Vergleich aktueller Zustände mit Zielzuständen, ...
      • Informationsaufnahme (Receive)
        • Überblick über den aktuellen Systemstatus, Zielzustand, Schlüsselparametern, ... verschaffen
    •  ​​Spezifikation der Ausführungsreihenfolge (S1, ..., 
  4. Subgoal -Templates
    • Zuordnung der SGTs
      • A1: Activate etc.
    • --> Beschreibung mittels SGT Task-Element Catalogue

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Welchen Nutzen haben Modelle für Usability Evaluationen?

  • Erlauben Quantitative Vorhersagen darüber, wie gut Aufgaben mit einem Designentwurf gelöst werden können.
  • Als Ergänzung zu empirische Daten, um den iterativen Designzyklus zu beschleunigen. (Entwurf  Evaluation Verbesserungen).
  • Die Essenz eines Designs wird getestet, ermöglichen ein Wiederverwenden von erfolgreichen Designaspekten.

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Was sollen Engineering Models leisten? Nenne und beschreibe 3 Dinge

  • A priori Vorhersage
    • Vorhersage von Modellen in frühen Phasen der Entwicklung
    • Festlegung von Parametern für Vorhersage während der Modellkonstruktion
    • Keine empirischen Daten vorhanden
  • Erlernbarkeit & Nützlichkeit
    • Anwendbarkeit von IT-Spezialisten und Designern
    • "Basic psychology should be built into the model!"
    • Klare Regeln für Konstruktion und den Anwendungsbereich von Modellen notwendig
  • Approximation
    • Engineering Modelle sind Annäherungen
    • Annäherung immer in einem notwendigen Detaillierungsgrad, abhängig von der Aufgabenstellung

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Welche Usability-Aspekte können mit GOMS-Modell abgebildet werden und welche nicht?

Abbildung:

  • Nur die Usability von Prozeduren
    • Menge, Konsistenz und Effizienz der Prozeduren
  • Erfassung von Nutzerzielen in GOMS durch Interface-Design-Vorgaben

Nicht-Abbildung:

  • Spezielle Wahrnehmungsaspekte (z.B. ist die Schrift lesbar?)
    • --> Nutzertests
    • --> Können tw. mit Guidelines für die Software-Entwicklung adressiert werden.
  • Stärker kognitive Aspekte: Welches konzeptuelle Wissen hat der Nutzer? Wie verändert sich das Mentale Modell des Nutzers?
    • Nutzertests
    • Kognitive Architekturen

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Wie ordnet sich GOMS unter High- und Low-Level Modellierungen ein?

High-Level

25

Wie wird das Pareto-Prinzip bei der Erstellung von kognitiven Modellen eingesetzt?

Ziel ist eine Modellierung, die mit 20% Modellierungsaufwand 80% genaue Vorhersagen treffen kann. --> Perfekt ist nicht notwendig, stattdessen hinreichend genaue Modellierung mit schlanken, einfachen Modellen

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Benenne und Beschreibe die Teile von GOMS (4).

  • Goals
    • Goals sind das, was mit der Aufgabe erreicht werden soll.
    • Goals sind oft in Subgoals unterteilt.
    • Goals und Subgoals sind meist hierarchisch aufgebaut
    • Erst wenn die Subgoals erreicht werden, kann man auch das übergeordnete Goal erreichen
  • Operators
    • Ein Operator ist eine Aktion, um ein Ziel zu erreichen.
    • Operatoren können perzeptiv, motorisch, kognitiv oder eine Kombination davon sein.
    • Operatoren können den internen mentalen Zustand ändern, oder physisch die externe Umgebung ändern.
    • Ausführungszeit ist der wichtigste Parameter der Operatoren
      • Möglichkeiten zur Festlegung:
      • konstante Werte
      • Wahrscheinlichkeitsverteilungen
      • Funktionen
  • Methods
    • Methoden sind Sequenzen von Operatoren
    • Ausführung um ein Goal oder Subgoal zu erreichen
  • Selection Rules
    • Bilden das Wissen eines Nutzers ab, welches angewandt werden soll.
    • Basieren i.d.R. auf spezifischen Eigenschaften der Aufgabenzustände.
    • Entstehen auch durch
      • Erfahrung des Nutzers mit dem Interface
      • Training

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In welche 2 Formen lassen sich Formen von GOMS unterteilen?

  • Programmform
    • Ist analog zu einem parametrisierten Computerprogramm.
    • Modell nimmt einige Aufgabenparameter entgegen und führt die
      Berechnung der beschriebenen Aufgabe aus.
    • Beispiel: CMN-GOMS
  • Sequenzform
    • Diese Art der Modelle bilden eine feste Sequenz von Operatoren für ein einzelnes Ziel eines Taskszenario ab.
    • Beispiel: KLM

28

Wofür steht KLM (Card, Moran, & Newell, 1980) und wodurch zeichnet es sich aus?

  • Keystroke-Level-Model

 

  • Sequenzform
  • Anderen GOMS Methoden sagen Methoden und Selection Rules vorher – KLM nicht!
  • Original KLM nutzt nur 6 Typen von Operatoren
  • KLM nutzt 5 heuristische Regeln für mentale Operatoren

29

Was ist der Vorteil von KLM?

  • Schnelle Einschätzung von Ausführungszeiten bei einer Aufgabenverarbeitung
  • Minimum an konzeptuellen Vorgaben notwendig
  • Leichte Anwendbarkeit bei einem Interface Design
  • Einfach zu erklären
  • Leichte Rechtfertigung gegenüber Software-Entwicklern

30

Nenne Eigenschaften von CMN-GOMS anhand der Einordnung von GOMS-Formen.

  • Programform
  • Strikte Goal-Hierarchie
    • Beschreibung einer Aufgabe mit einer hierarchischen Goal-Struktur und Sets von Methoden
  • Darstellung der Methoden in Pseudocode-Notation
  • Basiert auf Model Human Processor

31

Beschreibe das Konzept und die Ziele des Model Human Processors (1980, 1983)

  • Einer der ersten Versuche einer ganzheitlichen Beschreibung von Nutzern

 

  • Anwendung der Psychologie der Informationsverarbeitung auf Aufgabenanalyse, Berechnungen und Annäherungen
  • Zusammenfassung psychologischen Wissens über fehlerfreie menschliche Leistung
  • Zusammensetzung aus
    • Set von Speichern und Prozessoren
    • Mehrere Funktionsprinzipien zur Beschreibung des Zusammenspiels der Komponenten
    • Drei interaktive Subsysteme mit jeweils eigenen Speichern und Prozessoren
      • Wahrnehmungssystem
      • Motorisches System
      • Kognitives System

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Was ist der sogenannte critical path in Engineering Models?

  • Vorgefertigter Pfad von Aktionen zur Erfüllung einer Aufgabe in einem System

"The sequence which produces the longest path through the chart is called the critical path, and it represents an estimate of the total time required to perform the task. "

33

Wie haben John & Gray (1992, 1994) zur Weiterentwicklung von CPM-GOMS beigetragen?

  • Entwicklung von Templates für die Verknüpfung von kognitiven, perzeptuellen und motorischen Operatoren.
  • --> Beispiel Read-Screen

34

Was ist die grundlegende Annahme von CPM-GOMS?

  • Parallele Ausführung von Aufgaben möglich
  • Paralleles Multi-Prozessor Stufenmodell der menschlichen Informationsverarbeitung

  • Nutzung von Schedule Charts zur Abbildung von Operatoren und der Abhängigkeiten zwischen Operatoren

  • Nutzt Templates

  • Bestimmung der Ausführungszeit über kritischen Pfad

35

Wie geht man bei der Erstellung eines CPM-GOMS-Modells vor?

  • Erstellung eines CMN-GOMS-Modells
    • Darstellung von Wahrnehmungs- und Motorprozessen mit Operatoren
  • Ausdruck von Operatoren als Goals und Umsetzung mit Methoden

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Von was für einem Nutzerbild geht CPM-GOMS aus?

  • Extrem erfahrene Nutzer
  • Ausführung der Aufgabe so schnell wie durch MHP möglich
    • Keine Suche nach Zielen mit den Augen
  • Abbildung von einem Minimum an kognitiver Aktivität
  • Exakte Vorhersage von Mausbewegungen durch CPM-GOMS

37

Was bedeutet NGOMSL, was für eine Form hat es und was sind Besonderheiten?

  • Natural GOMS Language (Kieras, 1988)
  • Programmform
  • Theoretisches Modell CCT
    • Serielles Stufenmodell der menschlichen Informationsverarbeitung
  • Eigenschaften
    • Beinhaltet interne Operatoren
      • bspw. Hinzufügen / Löschen von Informationen im Arbeitsgedächtnis
    • Lerndauer einer Prozedur auch abgebildet
      • Keine simulierte Lerndauer für Erlernen neuer Operatoren möglich
    • Mehr mentale Operatoren als CMN-GOMS
    • Extra kognitive Ausführungszeit für
      • Veränderungen von Goals
      • Nutzung des Arbeitsgedächtnisses
      • Start und Ende einer Methode

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Was leisten die einzelnen GOMS-Varianten?

  • KLM

    • Schnelle, pragmatische Modellierungen (nur Operators und Heuristiken)

  • CMN: Traditionelle Modellierungsform, Basiert auf MHP

  • CPM: Multitasking, sehr erfahrene Nutzer

  • NGOMSL: Lernen (wie CMN-GOMS)

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Was sind nach Card et al. (1980) Schwächen von GOMS

  • Vorhersagen nur über Experten
  • Lernen kann nicht vollständig abgebildet werden (keine Recall- Effekte, nach längerer Nichtbenutzung)
  • Fehler können nicht abgebildet werden (auch Experten machen gelegentlich Fehler)
  • Kognitive Prozesse werden nicht exakt beschrieben
  • Mentaler Workload wird nicht berücksichtigt
  • Keine Müdigkeitseffekte
  • Keine individuellen Unterschiede
  • Keine Aussagen in Bezug auf Nutzerzufriedenheit und Akzeptanz

40

Was ist CogTool und was sind die theoretischen Grundlagen?

  • Modellierungstool zur Vorhersage von Bearbeitungszeiten
  • Nur Vorhersage von Expertenverhalten
    • Keine Lernzeit, Problemlösungswege oder Benutzerzufriedenheit
  • Theoretische Grundlagen
    • Keystroke-Level-Model
    • ACT-R als kognitive Architektur im Hintergrund

41

Welche 4 Fenster gibt es in CogTool?

  • Projektfenster
  • Designfenster
  • Skriptfenster
  • Visualisierungsfenster

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Nenne 3 Vorteile und 3 Nachteile von CogTool

  • Vorteile
    • Früh im Entwicklungsprozess implementierbar
    • Zeit- und Kostenersparnis
    • Wenig psychologische Vorkenntnisse nötig
  • Nachteile
    • Veraltet
    • Interface unübersichtlich
    • Beschränkung auf Bearbeitungszeit
    • Simples Modell (KLM)

43

Welche Einstellungsschritte muss man in CogTool bis zur fertigen Simulation vornehmen?

  1. Projekt anlegen
  2. Frames anlegen (z.B. durch Bilder-Import)
  3. Widgets definieren und anpassen in den Frames
  4. Transitions definieren
    • (Verlinkung innerhalb der Frames durch Aktionen mit Widgets)
  5. Skript erstellen (durch Demonstration)
  6. Simulation laufen lassen
  7. Visualisierung anschauen

44

Wie definiert Tack (1995, S. 177) Kognitive Modellierung?

Versuch, für „ausgewählte kognitive Leistungen Symbolstrukturen (für Daten und Regeln) anzugeben und zu zeigen, daß mit eben diesen Daten und Regeln die zu erklärende kognitive Leistung erbracht werden kann.

45

Beschrifte das Modell zu kognitiven Architekturen.

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Was sind unified Theories of cognition?

"a single system (mind) produces all aspects of behavior. (... ) Even if the mind has parts, modules components, or whatever, they all mesh together to produce behavior. "

 

  • Kognitive Architekturen stellen den bisher Erfolg versprechendsten Ansatz zur Entwicklung einer "Unified Theory of Cognition" dar

47

Erkläre den Begriff der kognitiven Architekturen und nenne ihre Bestandteile.

  • Definition allgemeiner Strukturen und Mechanismen
  • Computationale Plattform Programmierung ausführbarer Modelle zur Vorhersage und Erklärung menschlichen Verhaltens
  • Bestandteile
    • Allgemeine Strukturen (z.B. "Speicher")
    • Prozesse (z.B. "etwas aus dem Speicher abrufen")

48

Nenne die 4 bekanntesten kognitiven Architekturen.

  • SOAR
    • State, Operator, And/Apply, Result
  • EPIC
    • Executive-Process/Interactive Control
  • CAPS
    • Collaborative/Concurrent, Activation-based, Production System
  • ACT
    • Adaptive Control of Thought-Rational

49

Welche 2 Wissensformen können in ACT-R abgebildet werden und wie sind sie repräsentiert?

  • Deklaratives Wissen
    • know what
    • Repräsentation
      • propositionales Netz
      • --> Chunks
    • Einsatz zur Bewältigung von Aufgaben mit Erordernis der Kenntnis bestimmter Fakten
  • Prozedurales Wissen
    • know how
    • Repräsentation
      • Produktionssysteme
      • Hochgradid automatisiert
      • Erwerb durch Erfahrung

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Über welche Elemente werden Chunks definiert?

  • Chunk-Typen
    • Chunk-Typ stellt die Kategorie dar
  • Slots
    • Attribute
    • Können, müssen aber nicht belegt sein

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Über welche Elemente werden Produktionen definiert?

  • Bedingungsteil
    • Left-Hand-Side
    • Muss "wahr" sein, damit der Ausführungsteil feuert
  • Ausführungsteil
    • Right-Hand-Side
    • Besteht aus Operationen zur Ausführung bei "wahrer" Left-Hand-Side

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Erkläre den Aufbau von ACT-R anhand der Wohnungsmetapher.

  • ist modular aufgebaut

  • basiert auf einem Produktionssystem

  • verfügt über Buffer (eine Art Speicher). Diese dienen als Schnittstelle zwischen Modul und Produktionssystem.

  • Ein Buffer enthält jeweils nur ein Element. 

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Mit welchem Befehl werden Chunktypes generiert?

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Mit welchem Befehl werden Chunks generiert?

  • Befehl add-dm 
  • Spezifikation von Chunks in einer Liste
    • Name (z.B. p1)
    • Typ (z.B. property)
    • Slot-Namen und die Belegung der Slots (z.B. object shark)

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Beschreibe Eigenschaften von Buffern.

  • Buffer sind ein Interface zwischen prozeduralem Gedächtnis und den Modulen
  • Nur ein Chunk kann sich pro Zeitpunkt in einem Buffer befinden
  • LHS
    • Produktionen tesen mit der LHS den Zustand der Buffer bzw. des darin befindlichen Chunks
  • RHS
    • Veränderung des Inhalts des Buffers
    • Anforderungen an einen Buffer

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Was beschreibt das “Binding”?

  • Das „=“ in einer Produktion wird für Variablen verwendet; entweder um
    • LHS
      • Werte in Slots miteinander zu überprüfen (z.B. slot belegt?)
    • RHS
      • Um Werte aus Slots in der LHS zu kopieren und in der RHS einzusetzen.

 Die Variablen gelten nur innerhalb der jeweiligen Produktion und der Wert darf nicht "nil" sein.

 

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Nenne und erkläre die 3 Formen von Aktionen an Buffern auf der RHS.

  • ‚=`eine Information in dem Buffer soll sofort verändert werden
  • ‚+` Anfrage an das Buffermodul
  • ‚-` Bufferclearing – der Chunk wird aus dem Buffer entfernt (landet im DM)
    • (implicit clearing – eine + Aktion wird automatisch den alten chunk aus dem Buffer entfernen)

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58

Nenne die wichtigsten Module von ACT-R

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Nenne die Elemente einer ACT-R-Modellstruktur, die am Beginn festgelegt werden müssen.

  1. Funktion (clear-all) + (define model xxx) --> Definition des gesamten Modells
  2. sgp: definiert Parameter für ein Modell. Wenn man (sgp) in das Trace Fenster eingibt, werden einem alle Werte (incl. Default Werte) eines Modells ausgegeben und kurze Erklärungen dafür. Die Parameter werden wie folgt angegeben „:“ , dann Parametername, dann Wert.

    Parameter:
  3. Definition von Chunk-Typen (chunk-type ...)
  4. Festlegung von Chunks (add- dm ...)
  5. Festlegung der Produktionen (p xxx ...)
  6. Festlegung des Goal Fokus (goal-fokus g1)

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Beschreibe Eigenschaften von LISP im ACT-R-Kontext (3)

  • 2 Arten von Elementen
    • Atome wie 1, 2, 3, HELLO
    • Listen bestehen aus Atomen und/oder anderen Listen
      (Leere Liste "()" ist eine Atom, auch "nil" genannt)
  • Verwendung einer Prefix-Notation (+ 1 2 3)
  • nil ist boolean "false", das Gegenteil ist T ("true")

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Was bedeutet Binding und wie wird es auf LHS und RHS verwendet?

Binding (Befehl "=") wird für Variablen verwendet:

LHS:

  • Vergleich von Slots (gleich oder verschieden)

RHS:

  • Kopieren von Werten aus Slots in der LHS und Einsatz in der RHS

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Welche 3 Buffer Modification-Aktionen bei Produktionen gibt es?

‚=` --> eine Information in dem Buffer soll sofort verändert werden

‚+` --> Anfrage an das Buffermodul

‚-` --> Bufferclearing – der Chunk wird aus dem Buffer entfernt (landet im DM)

(implicit clearing – eine + Aktion wird automatisch den alten chunk aus dem Buffer entfernen) 

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Nenne 5 Eigenschaften von ACT-R Modulen

  1. Die Ausführung eines Moduls unterliegt nicht unbedingt der willentlichen Kontrolle. Ein Modul beginnt seine Verarbeitung, wenn z.B. der sensorische Input beim visuellen Modul „auf ihn passt“, ohne dass dies von zentralen Prozessen her zu beeinflussen wäre. Es funktioniert somit ähnlich wie ein Reflex.
  2. Module sind schnell. Ihre Prozesse laufen im Millisekundenbereich ab.
  3. Module sind „computational shallow“, d.h. sie erzeugen lediglich eine „vorläufige Charakterisierung“ des Inputs, die Bedeutung wird erst von zentralen Verarbeitungseinheit erzeugt.
  4. Sie sind mit bestimmten neuronalen Strukturen assoziiert, d.h. den Prozessen innerhalb eines Moduls entsprechen auf neuronaler Ebene Aktivierungsprozesse in spezifischen Hirnarealen.
  5. Der Ausfall eines Moduls - z.B. durch Schädigung der korrespondie- renden neuronalen Struktur führt zu spezifischen Ausfallerscheinungen, wie z.B. zu verschiedenen Formen der Aphasie. 

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Beschreibe die Aufgaben des Imaginal, Visual und Motor Module und ihrer Buffer.

  • Imaginal Module
    • Imaginal Buffer: Kreation neuer Chunks
    • Chunks: interne Repräsentation von Informatione

    • Wird oft mit dem Arbeitsgedächtnis in Verbindung gebracht

  • Visual Module

    • visual-location buffer

      • enthält einen Chunk, der die visuellen Koordinaten des Objektes enthält. 

    • visual buffer

      • ​enthält einen Chunk, welcher ein Objekt im Umfeld repräsentiert 

  • Motor Module

    • manual buffer 

      • enthält niemals einen Chunk

      • nur um Kommandos auszugeben und den Status abzufragen 

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Nenne die Gründe für das Hinzufügen des Imaginal Moduls.

1. Neurobiologische Grundlagen (Anderson, 2005):

  • parietale Regionen bilden Wechsel der problem-state Information ab
  • aber der AC (anterior cingulate) bildet Wechsel im control-state ab.

2. Problem beim alten System:

  • zwei Typen von Wissen waren zusammengefügt.
  • Goal Chunks waren oft zu groß, obwohl Chunks nur wenig Information enthalten sollen.

Vorteile:

  • Mit getrennten control and problem state können die Unterschiede zwischen “Zählen” und “Verständnis” in verschiedenen Kontrollchunks repräsentiert werden.
    • Im goal wird nun unterteilte Kontrollinformation gespeichert
    • im Imaginal Buffer können abstakte Gedächtnisinhalte (Problem state) aufrechterhalten werden. 

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Beschreibe die Funktionsweise des Imaginal Module.

  • In dem Imaginal Buffer können neue Chunks kreiert werden.
  • Diese Chunks stellen die interne Repräsentation von Informationen dar.
  • Wie ein Chunk in dem Buffer entsteht:
    • Ein Chunk type wird genutzt
    • und Werte für die Slots (aus LHS od. definiert)
  • 0,2 s nach dem feuern der Produktion wird der Chunk bereitgestellt
  • Es kann immer nur ein Chunk zu einem Zeitpunkt kreiert werden. 

67

Beschreibe, welche Theorien das Visual Module einbezieht und welche Auswirkungen das hat.

  • Feature Integration Theory (Treisman)
  • Wo- und Was-Pfad der visuellen Verarbeitung über 2 Routen im Gehirn
    • Wo-Pfad auch im nicht-fovealen Bereich verfügbar
    • Was-Pfad nur bei Aufmerksamkeits-Richtung auf ein Objekt

 

Auswirkungen

  • Bevor die visuelle Aufmerksamkeit auf eine „visual location“ gerichtet wird, ist nur abrufbar, an welcher Stelle sich ein Objekt (z.B. einer Farbe evtl. auch Form wie Text) befindet 

  • Eine Anfrage an das Wo-System kann eine Reihe von Eigenschaften (z.B. Farbe, Form) spezifizieren  das Wo-System stellt einen Objektpositions- Chunk mit diesen Eigenschaften im visual-location buffer bereit.

    • Gibt es mehrere mögliche Objekte, wird jenes ausgewählt, das als letztes dem Visicon hinzugefügt wurde.

    • Kommen mehrere in Frage, wird ein Objekt per Zufall ausgewählt.

    • Erfüllt kein Objekt die Bedingungen, bleibt der visual-location buffer  leer

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Beschreibe die Vorgehensweise des Visual-location buffer.

  • Eine Anfrage an die visual-location bedeutet einen Ort zu finden, an dem sich ein Objekt bestimmter Art im visuellen Umfeld befindet.
  • Daraufhin wird ein Info-Chunk folgender Art bereitgestellt
  • Dieser Vorgang benötigt keine zusätzliche Zeit. Dies soll abbilden, dass das Perzeptuelle System parallel arbeitet. 
  • : attended nil bezeichnet keinen slot.

    • Es ist ein request parameter (:)

    • speziell für visual-location Buffer

    • es gibt auch die Zustände t und new (Objekt neu auf dem Monitor). 

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Beschreibe die Vorgehensweise des Visual-object buffer.

  • Ist der Ort eines Objektes bekannt, kann die Aufmerksamkeit darauf gerichtet werden, um Details dieses Objektes zu enkodieren.

  • Hierfür benötigt man den Befehl „move-attention“.

  • 85ms dauert es in diesem Beispiel (abhängig von der Distanz der Blickbewegung) bis die Aufmerksamkeit auf den Ort gerichtet wurde und das Objekt enkodiert ist. 

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Beschreibe die Bestandteile des Motor Module und ihrer Möglichkeiten / Einschränkungen.

  • Das motorische Modul generiert keine Chunks als Antwort auf Anfragen.

  • Der Buffer sollte daher immer leer sein 

 

  • Der Zwischenspeicher für das motorische Modul ist der manual buffer.

    • enthält niemals einen Chunk

    • Es können nur Anfragen (requests) gestellt und der Bufferstatus abgefragt werden

  • Der „State Slot“ des manual-buffers ist für Modelle, die das motorische Modul verwenden, besonders wichtig

    • Neben free oder busy gibt es noch andere Zustände

 

Möglichkeiten / Einschränkungen

  • Es kann immer nur eine Bewegung zu einem Zeitpunkt vorbereitet werden.

  • Während der Ausführung einer Bewegung kann bereits die nächste Bewegung vorbereitet werden.

  • Es ist möglich, eine Bewegung vorzubereiten, aber erst später auszuführen. 

 

 

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Beschreibe die Funktionsweise des Motor Module.

Erhält das motorische Modul eine Anfrage, durchläuft es 3 Phasen:

  1. Vorbereitung
  2. Einleitung (initiation)
    • 50ms

    • preparation state : free

    • processor state : busy

  3. Ausführung
    • processor state : free
    • Die Zeit, die für eine Ausführung einer Bewegung benötigt wird, ist abhängig von:
      • der Art der Bewegung
      • der Distanz, die überbrückt werden muss
    • Ausführung nach Fitts Law

 

 

 

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Nenne die 3 Anforderungen an gute Modelle nach Marewski & Link, 2013 (Nützlichkeit)

  • Descriptive challenge
    • Gute descriptive Modelle sollten adaptives menschliches Verhalten wiederspiegeln und effektives Verhalten über verschiedenen Aufgaben hinweg reproduzieren.
  • Predictive challenge
    • Vorhersagen menschlichen Verhaltens statt möglichst genau Daten zuvor beobachtetes Verhalten zu fitten.
  • Prescriptive Challenge
    • Diese Anforderung richtet sich darauf, menschliche Aufgabenbearbeitung in der realen Welt zu unterstützen und Unfälle zu verhindern

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Nenne 5 Modifikationen, die für Produktionen verwendet werden können.

  • -
  • <
  • >
  • <=
  • >=

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Nenne Beispiele für relative Werte in Produktionen.

  • lowest
  • highest
  • current

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Definiere Buffer Stuffing, nenne den Geltungsbereich.

  • Buffer Stuffing
    • Buffer Stuffing bildet einen bottom-up Mechanismus ab.

    • Ist der Visual Buffer leer und das Modell verarbeitet das Display...

    • ...dann kann automatisch eine Visual-Location eines Objekts im visual-location Buffer landen.

    • Die Bedingungen für die Auswahl von visuellen Positionen für das buffer stuffing können ebenso spezifiziert werden wie für einen reguläre visual-location Anfrage:

      • Befehl lautet: set-visloc-default

      • z.B.: (set-visloc-default :screen-x highest)

      • Defaultspezifikation ist :attended new und :screen-x lowest

 

  • Buffer stuffing gibt es sowohl für visuelle als auch auditorische Stimuli.

  • Durch diesen Mechanismus werden Wechsel auf dem Monitor wahrgenommen. 

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Nenne Alternativen zum Buffer Stuffing.

  • kontinuierliche Anfrage nach einer visuellen Position mit den Eigenschaften

    • :attended new

    • screen-x lowest

  • Feststellen, dass die Suche nicht erfolgreich war und erneute Anfrage:

    • ?visual-location>

    • state error

    • ==>

    • +visual-location>

    • isa visual-location

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Beschreibe die Auditorische Aufmerksamkeit in ACT-R.

  • Ähnlich wie bei der visuellen Aufmerksamkeit: Es existiert ein Ort, von dem ein Geräusch ausgeht und ein entsprechender Location Buffer.
  • Die Aufmerksamkeit muss erst auf diesen Ort gerichtet werden, bevor der Inhalt verarbeitet werden kann.
  • Da auditorische Reize seltener als visuelle sind, kann man sich häufiger auf buffer stuffing verlassen.
  • Aber es gibt ein Delay bis der Reiz im Buffer zur Verfügung steht (abhängig von der Art des Reizes).
  • --> anders als bei der visuellen Verarbeitung

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Beschreibe das Vocal System in ACT-R.

  • ACT-R kann auch sprechen

    • speech modul

      • Vocal Buffer

    • Ähnlichkeit zum Manual

      Buffer (motor modul)

    • Default ist 200 ms (0,2s) pro Silbe 

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 Wie wurde der Sperling Task (1960) eingesetzt, um die Anzahl von FINSTS, den Iconic Memory und dessen decay zu testen

  • Reiz, Teilnehmer sollten so viele Buchstaben wie möglich wiedergeben
    • Whole Report
      • Einfach random so viele wie möglich
    • Partial Report
      • Ton nach Präsentation des Bildes gibt Zeile an, die man wiedergeben soll
      • Beweis für Iconic Memory und Verblassen, je nachdem, wann der Hinweiston gegeben wird
  • Vergleich mit empirischen Daten zeigt starke Güte der Modellierung

A image thumb
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Was ist die Utility und wie ist ihr Nutzen in Produktionen?

  • Utility ist ein "assoziierter Wert" einer Produktion
    • Abhängig davon, ob die Produktion in der Vergangenheit erfolgreiche Ziele erreicht hat
    • Bei mehreren möglichen Produktionen (LHS true) feuert diejenige mit der höchsten Utility
  • Utility kann man definieren
    • Produktionen, die vor anderen feuern sollen, gibt man eine höhere Utility.
    • Produktionen, die erst feuern sollen, wenn keine andere Produktion möglich ist, gibt man eine niedrigere
    • Die Vergabe der Utility erfolgt über (spp start-report :u 0), wobei :u per default den Wert 0 besitzt
      • bedeutet "set production parameter"

81

Beschreibe das Prinzip des Group-based hierarchical exploration process.

In Layouts mit Gruppierung erst Einschätzung der Gruppen, dann Fokus auf Elemente innerhalb einer Gruppe 

82

Beschreibe das Prinzip des Process of satisficing.

Satisfy + sufficient → Nutzer gibt sich mit Link zufrieden, der gerade gut genug ist, um möglicherweise das Browsing-Ziel zu erreichen

83

Beschreibe das Anwendungsziel von CogTool und seine Besonderheiten.

  • Anwendungsziel Website-Evaluation
  • Workflow
    • Import von Websites
    • Erstellung eines semantischen Dictionary's
    • Start- und Endseite eingeben
    • Suchvorgang auf Websites simulieren

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Welche Annahmen trifft CogTool über die Suchweise eines Nutzers?

  • Start links oben
  • Hierarchische Suche nach Gruppen
  • Abtasten von attended-Objekten --> Visuelle Suche
  • Semantische Einordnung des enkodierten Begriffs nach Relevanz

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Beschreibe die Funktionsweise der Latent Semantic Analysis.

  • Erstellung eines semantischen Netzes
    • statistische Beschreibung eines großen Textkorpus 
    • Abbildung menschlichen Wissens
    • Semantic Space = “semantisches Vorwissen” d. Modells 

  • Evaluation eines enkodierten Links auf Nützlichkeit

  • --> Danach Entscheidung über Klick oder Weitersuchen

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Nenne je 2 Vor- und Nachteile von CogTool Explorer

  • Vorteile
    • Effektive Vorhersage menschlichen Suchverhaltens von Novizen
    • Nutzung als Prototyping-Tool
    • Potential für vollautomatische Evaluationen von Informationsstrukturen --> Kosteneinsparung (Geld, Zeit)
    • Beachtung von Labels und Gruppen
  • Nachteile
    • Usability und Eingeschränkte Systemkompatibilität
    • Fehlendes Salienzmodell (visuelle Wahrnehmung)
    • Kein Einbezug unspezifischer Browsing-Ziele

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Nenne 5 Gründe für den Einsatz von Modellierung.

  • Wissenschaftlicher Erkenntnisgewinn
    • Verständnis menschlichen Verhaltens
    • Präzisierung von Theorien
  • Einsatz in der Produktentwicklung
    • Fehlersuche
    • Entscheidungsfindung
  • Zeit- und Geldersparnis
  • Effiziente Vorhersage von Verhalten durch Komplexitätsreduktion
  • Quantifizierung von Daten

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Was ist das Ziel des Goodness-of-Fit

  • Entscheidung darüber, welches Modell die verfügbaren empirischen Daten am besten abbildet 

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Nenne und beschreibe 2 Maße des Goodness-of-Fit.

  • Trend (r2)
  • RMSE (Lage)

 

  • Genaue Position ist irrelevant, wenn
    • Performanz von Modell und Daten nicht mit gleichen Methoden gemessen wird.
    • genaue Position auf der AV willkürlich ist in Bezug zum Modell, da empirische und Modellperformanz nicht mit gleichen Dimension gemessen wird
    • AV nicht intervallskaliert ist.
  • Genaue Position ist relevant, wenn
    • Modell klare, exakte Vorhersage über Position macht und die AV Intervallskalenniveau hat

A image thumb
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Nenne und beschreibe 2 Wege, um die Goodness-of-Fit eines Modells zu evaluieren

  • Grafische Darstellungsmethoden:
    • visueller Vergleich von Ähnlichkeiten und Unterschieden zwischen den empirischen und den vom Modell vorhergesagten Daten
    • Wann nicht

      • Wenn Modellperformanz in willkürlich gewählten Einheiten gemessen wird

      • Liniendiagramme nicht für kategoriale x-Achsen (UV)

  • Numerische Maße:
    • zusammengefasste Maße, die angeben, wie das Modell insgesamt die empirischen Daten vorhersagt

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Nenne und beschreibe 4 Probleme bei Goodness-of-Fit-Maßen.

  • Freie Parameter
    • Anzahl der freien Parameter 
  • Verrauschte Daten
    • Goodness-of-Fit Maße des Modells mit der Variabilität der Daten vergleichen
  • Overfitting
    • Ein Modell, das gut zu einem gegebenen Datensatz passt, kann zu anderen Datensätzen schlechter passen als ein Modell, das weniger gut zu dem gegebenen Datensatz passt.

    • Die freien Parameter des Modells werden nicht nur auf generalisierbare Effekte der empirischen Daten angepasst, sondern auch auf Rauschen 

  • Irrelevante Goodness-of-Fit Werte
    • Daumenregel: mehr Daten als freie Parameter nötig (10:1, 5:1) 
    • Datenkomplexität ist ein wichtiger Faktor, wenn die Qualität des Fits unter Berücksichtigung der Anzahl der freien Parameter zu bewerten ist. 

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Nenne 3 wichtige Dimensionen, nach denen man den Wert eines Modells (neben dem Fit) bewerten sollte.

  1. Wie gut kann man mit dem Modell andere Datensätze vorhersagen? (Busemeyer & Wang, 2000; Forster, 2000)

  2. Wie komplex ist das Modell? (Myung, 2000)

  3. Ist das Modell falsifizierbar? (Bamber & van Santen, 2000)

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Welche Prinzipien haben Einfluss auf den Ablauf der Produktionen bei Threaded Cognition?

  • Buffer Harvesting
    • Buffer auf LHS, aber nicht auf RHS: Bufferinhalt geht verloren
  • Vorzugsregel

    • Thread, der länger gewartet hat, bekommt Priorität

  • Exclusive Use

    • Nur eine Produktion kann feuern

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Welche Parameter des Fahrverhaltens kann man in Distract-R beeinflussen?

  • Alter des eigenen Fahrers
  • Aggressivität des Fahrverhaltens
  • Stabilität des Fahrverhaltens
  • Straßenverlauf
  • Geschwindigkeit des eigenen Fahrzeugs
  • Geschwindigkeit des Führungsfahrzeugs

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Beschreibe den neuronalen Ansatz in Neuro-ACT-R und die Bedeutung der linking assumption

  • Behavioral responses consist of a number of processing stages

  • Cumulative time vs. Moment-by-Moment account

  • Neural data lack the relationship of latency to processing stages

  • We need a linking assumption! 

    • BOLD response pattern as basis for active ACT-R module

    • BOLD is insensitive to exact timing

    • Need durations of BOLD patterns

    • ACT-R sets subgoals that result in constant   module activity

    • EEG is ideal for learning about latencies and durations of cognitive processes

    • EEG signal that is not time-locked may be lost

    • Variability of response latencies increases with Task difficulty

    • We still need to generalize for model validation 

    • Significant cognitive events produces phasic bursts of activity

    • Multidimensional distributions of scalp activity Bumps

    • Bumps are conceptually related to brain signatures of the fMRI analysis

    • Theoretically, the source of activation can be found

  • Durations

    • Change in duration is essential but pattern of one cognitive process does not change.

    • Durations vary by the problem type

    • Variability in each stage’s duration is represented by a gamma distribution

    • If an experimental factor changes, the stage will have a different gamma distribution 

  • Take Home

    • Cognitive steps that lead up to a response can often be arranged in different ways

    • Simulate cognition and use neural data for validation

    • Keep temporal and spatial resolution in mind

    • ACT-R needs subgoals for non-precise timings