Когнитивное моделирование показывает что поисковое меню имеет как произвольный таки и систематический характер

Когнитивное моделирование показывает что поисковое  меню имеет как  произвольный таки и  систематический  характер. 

Аннотация. Для того чтобы понять как люди осуществляют поиск интересующего пункта (заголовка) в неупорядоченном меню с вытеснением нижней строки.

В данной работе представлены когнитивные модели поиска в которых изменяется последовательный в сравнении с параллельным процессами поиска заголовков меню, произвольный в сравнении с систематическим поиском,  и различное число заголовков меню подходящих в fovea одновременно. Меняя эти условия, были созданы модели и промоделированы, запущены с использованием когнитивной архитектуры EPIC. Выбор заголовков был предсказан при помощи моеди и сравнен с выбором заголовков человеческой тематики на одном и том же задании меню. Сравнивая предположенную и полученную в ходе эксперимента случаях, подели показывают что: 1) люди обрабатывают более чем один заголовок меню в единицу времени, и 2) люди осуществляют поиск меню использую как произвольную так и систематическую стратегии поиска. 

Ключевые слова: когнитивные модели, выбор меню, визуальный поиск. 

Введение.

Модели человеческой рабочих характеристик допускают  аспекты пользовательского интерфейса быть оцененным для удобства пользования  делая предположения основанные на задачах анализа и установленных принципах действий человека. Не смотря на предшествующие исследования (включая 3 9 12 14) сделали вклад в исследования выбора меню, нет эмпирически проверенных моделей на низко-уровневом перцептуальном, когнитивном и моторном обработках, которые используют люди когда они выбирают известный заголовок из неупорядоченного меню с вытеснением нижней строки.

Исследователи выдвинули теории о низкоуровневых стратегиях, что люди используют для  того чтобы найти известный пункт  в неупорядоченном меню. Норманн 12 и Вндиердонк, Ван Хой и ДеСоет 14 предложили что люди обрабатывают один пункт за один момент времени. Но они не доказали достоверность этого низкоуровнего предположения опытным путем. Таже имеют место быть и противоречащие теории. Кард 3 предположил что люди произвольно выбирают какой пункт проверять слеюующим, в то время как Ли и МакГрэгор 9 наклядно показали что люди осуществляют поиск сверху вниз. Исследования представленные в данной работе проверядт достоверность этих, теорий при помощи эпмирически обоснованной модели низкоуровневого перцепционной, когнитивной и моторной обработки, которые люди используют в задачах выбора меню. 

Когнитивня  архитектура EPIC

Когнитивная архитектура EPIC (Executive Process Interactive Control) 6,7 предсталяет собой общую структуру для моделирования человеческого взаимодействия с окружающий средой для выполнения задания и хорошо подходящей для моделирования задачи выбора меню. EPIC имеет сходство с моделью Человеческого процессора 4, но отличия в EPIC заключатеся в наличии точной вычислительной модели, имеет программируемый пораждающий правила когнитивный процессор, и объеденяет более специфичные ограничения синтезированные по литературе челвеческих характеристик, действий человека.

ЕПИК состоит из пораждающего правлиа когнитивного процессора и перцептивно-моторной перефириии. Для моделирования действий челвека необходимо определить аспекты завершения задания, когнитивную стратегию и параметры перцептивно-моторной обработки. Когнитивная стратегия представлятеся в качестве набора пораждающих правил, во многом схожих с моделями ССТ 2 ACT-R 1 и SOAR 8, представлющие методологические знания. Моделирование управляется, начинается прутем опесания области задачи, которая поределяет аспекты окружающей среды которая может быть напрямую исследуема к человеку, такие как какие объекты появляются и в какие моменты времени, и каким образом изменятеся оркужающая среда основанная на динамике моторных движений моледи ЕПИК. Вычислительные модели ЕПИК являются гереративными, пораждающими в порождающих правилах и только представляют лишь основное методологическое знание задачи, и когда ЕПИК взаимодействует с окружающими условиями задачи, ЕПИК вырабатывает специфическую последовательность перцептивных, когнитивных и моторных действий необходимых для представления каждой специфической случай задачи.

Входные условия  модели ЕПИК:

- Когнитивная  стратегия выполяемой задачи.

- Доступность  деталей объекта исследования. для  представления перцептивный ограничений  человека.

- Детали условий задачи. 

Выходные параметры  модели ЕПИК:

- Время необходимое  для выполнения задачи.

- Последовательность  промоделированных ыействий человеком. 

Как показано на рис.1. информация пступает от органов  чувств, через перцептивный процессор  к когнитивному процессору (сосояшего из преобразователя пораждающих правил и оперативной памяти ), и наконец к моторному процессору который управляет исполнительными органами. Всре порцессоры работают независимо и параллельно.

Одиночный стимул в рабочей среде может вызывать множественные оклики на выходах перцептивного процессора записываемые в оперативную память в различные моменты времени. Сначала обнаруженные перцептивные воздействия, раздражители направляются, затем следуют далее, в зависимости от особенностей описанного раздражителя. Перцептивный процессор конвеерезирован. Если особенности обектов начинают двигаться в оперативную память, то прибытие тех особенностий не будет удалено каким либо другим процессором. Оперативная память содержит эти пункты записанными перцептивынм процессором. также как и контрольную информацию, такую как текущее целевое задание. В конце каждого 50 мс цикла симуляции, модель ЕПИК воспроизводит, применяет все порождающие правила, чьи условия совпадают с текушим содержимы в рабочей памяти. Модель ЕПИК позволять учитывать порождающие правила параллельно в когнитивном процессоре, и в некоторой степени параллельно в каждом из моторных процессоров. 

Вкратце, модель ЕПИК применятеся для моделирования  задачи слеующим образом: стратегия  пораждающих правил направляте глаза на объект наблюдения в окружающей среде. Глаза имеют разрешающую способность которая определяет время обработки объекта, необходимое для распознавания различных особенностей объекта, таких как расположение и текст.  Когда небоходимо определить информацию, возникает слдующий моторное движение в оперативной пямяти, стратегия инструктирует акулярный двигательный аппарат и двигательные процессоры испольнительных частей что приводит в движение галаза и руки.

Обрабатываемая  информация и моменты движения закрепляются, фиксируются на протяжении всего цикла моделирования, и базируется на основе данных из литературных источников по поведению человека. Моменты движения исполнительнх элементов, например, определятся по закону Фита 4. В связи с ограниченным объемом данной работы, модель ЕПИК не может быть описана подробно. Более полное описание представлено в 6,7.  

Задача.

Специфика  задачи моделирования раскрывающегося  меню в данной работе основана на задаче выбора меню примененной Нилсом в эксперементе с участием человека. (эксперемент 2 в 11). Нилсон использоватл меню которые содержадли три, шесть и деваять пунктов меню. Каждый пункут меню имел порядковый номер. Для каждого испытания загаловки меню переупорядочивались произвольным образом. Объекты были обытная мышка (и вероятно меню) пользвательи и были мотивированы материально для выполнения каждого опыта как можно быстрее. Нилсон прогнал восеь объектов, каждый по шесть опытов для всех возможных комбинаций длин меню и позиций. Расстояние между загаловками меню было примерно 0,2 дюйма. Расстояние от глаз до экрана не контролировалось и не измерялось.  

Как показано на рисунке 2, каждый опыт состоит из следующих  шагов: Используя мышь, перемещать курсор до прямоугольника GO, который обозначает  номер целевйого пункт, появляющийся над этим прямоугольником. Зафиксировать символ в памяти. Кликнуть на прямоугльник GO. Прямоугольник GO и символ исчезают, поялвятеся меню и начинатеся отсчет времени. Как можно быстрее, кликнуть на целевой пункт меню. Отсчет времени остановить.

Это задание  изолирует подмножество процессов, требуемых в релаьном задании  выбора меню. Это таким образом  особенно удобно для изучения низкоуровневых перцептивных процессов визуального  поиска и ответного выбора.  Задача не опровергается с более сложными процессами чрения, осмысления, оценки, принятия решений и решения задач. Не соотря на то что Нилсон использовал данные для првоерки моторики, данная попытка моделирования сконцентрирования на визульном поиске. направлена на изучене визуального поиска. Данные чрезвачайно полезны для моделирования визуального поиска меню, потому что Нилсон изменял, варьировал длину меню и полученное время выбора элемента, как функцию от последьвальности размещения целевых пунктов меню. Несколько исследователей сделали доклады от таких данных. Как будет показно далее, эта комбинация критичная для выявоееия стартегии поиска. 

Данные  наблюдений.  

На рисунке 2 представлены данные наблюдений Нильсона, устредненые по обьектам и бокам, так же как и время необходимое для перемещения мыши до каждой из позиций, что соответствует предположединю на основании закона Фита.

Отметим ряд  ключевых особенностей по данным наблюдения:

- Когда целвеой  пункт находится в одной и  той же позиции меню при  различных длиннах, то поиск в более коротких варианта меню присходит быстрее.

- Время выбора  возрастает достаточно линейно  с крутизной приблизительно 100 мс  на пункт для каждой длинны  меню (за исключением последовательной  позиции 1). Как показано на графике, время перемещения мыши предположенноепо закону Фита не может совершенно подходить под полученый наколон кривой.

- Время выбора  для полседоватлеьной позиции  1 немного больше чем время  выбора последоветльной позиции  2. 

ЕПИК моделирует что следующие все оценены  касательно того насколько хорошо полно они совпадают с этими общими терненциями, трендами в Данных полученных Нилсоном. 

Модели.

В разделе представлены шесть моделей полученных в результате варьирования двух стратегичеких аспектов поиска: Последовательный в сравнении с параллельному процессу поиска пунктов меню, и призваольный в сравнении с систематическим поиском. В модельях праллельной обработки, расстояние от экрана до глаз различно (8 и 20 дюймов) в результате чего видны лишь один или три пункта одновременно в небольшой области.  Обалсть фиксирована, как область описанная окружностью с углом обзора в 1 град. относитлеьно центра визирования. Это дает возможность предположить что распознование цифр будте вожможно лишь в этой области.

Рассуждения онтоситлеьно каждой из моделей  включатют блок-схему в которой отражаются пораждающие правила прописанные в ЕПИК для представления, отражения этой модели.  Пораждающие правила были написаны так, чтобы максимизировать производительность модели с ограничениями накладыаемые на модель ЕПИК. и быть как можно проще. ЕПИК была кроме того использована по приципу «как есть» для всех моделей. Детали и параметры такие как возможность использования особеностией обхекта исследования были приняты и проверены на в других проектах моделирования в различных обалстях задач. и описаны в 6,7.  
 

== переведено== 

Гибридные модели.

Гибридные модели поиска говорят о том что, когда  Нилсон проводил свой експеремент, то 1. подопытный испоьлзовал как произвольный таки и сисетматический поиск  и 2 расстояние от экрана до глаз менялось от опыта к опыту.  

Эти модели были мотивированы путем наблюдений, как  показано на рисунке 11, что все особенности, карактерные черты эксперемента в данных наблюдений  совпадают  по крайней мене с одной из моделей  параллельного писка, в случае когда опыт проводился когда в область зрения попоадили один или три пункта меню. Модель произвольного поиска подходит для более быстрого времени выбора в более коротких меню. В случае когда в поле зрения попадает 3 пункт, то модель произвольного поиска подходит также к последовательной позиции 1 или больше одного. Моедель систематического поиска подходит по крутизне наклона, когда в область зрения попадает три пункта. 

Двусоставная  гибридная модель. 

Двусоставная  гибридная модель поиска, говорит о том что испытуемый ищет пункты меню в паралльеном режиме во всех опытах наблюдений, но модель говорит также и о том что испытуемый осуществляте поизвольный поиск в однойполовине опытов и систематический – во второй половине опытов. Такая модель могла бы в точности подходить по данные наблдения, в случае если: 1. некоторые испытуемые осуществляли поиск произвольно, а другие систематически, или 2. испытуемые изменяли свою стратегию поиска от опыта к опыту. Таким образом, данные наблюдений были усреднены по испытуемым и блокам, когда любой из сценариев поиска мог бы воспроизводить, давать одинаковые результаты.