RSS
Tidak ada Yang Tidak Mungkin Untuk Orang Yang Mau Berusaha
Text Select Onion Kun

Sabtu, 05 Juli 2014

Cognitive Architecture ACT-R

TUGAS SOFTSKILL



PEMBUATAN BUKU ACT-R
Di susun oleh :
Abduqosim Al-Ghoni
Doni wijaya
Muhammad Fahrianda
Muammar Qadafi
Randhika Imawan

Sena Harimuda



Kata Pengantar

ACT-R adalah arsitektur kognitif: teori tentang bagaimana kognisi manusia bekerja. Pada eksterior, ACT-R tampak seperti bahasa pemrograman; Namun, konstruksi yang mencerminkan asumsi tentang kognisi manusia. Asumsi ini didasarkan pada berbagai fakta yang diperoleh dari eksperimen psikologi. Seperti bahasa pemrograman, ACT-R adalah suatu kerangka kerja: untuk tugas yang berbeda (misalnya, Tower of Hanoi, memori untuk teks atau daftar kata, pemahaman bahasa, komunikasi, pesawat mengendalikan), peneliti membuat model (alias program) yang ditulis dalam ACT-R dan bahwa, di samping memasukkan pandangan ACT-R kognisi, tambahkan asumsi mereka sendiri tentang tugas tertentu. Asumsi ini dapat diuji dengan membandingkan hasil model dengan hasil orang yang melakukan tugas yang sama.
Pada Kesempatan ini kami menyampaikan penghargaan kepada semua pihak yang telah terlibat dalam penyusunan buku ini. Semoga Tuhan Yang Maha Esa membalas semua kebaikan dan jerih payah saudara – saudara sekalian.
Dalam penyusunan buku ini , kami akui masih jauh dari sempurna. Untuk itu saran dan kritik yang membangun kearah penyempurnaan buku ini kami terima dengan tangan terbuka.
Akhirnya, mudah-mudahan buku ini dapat berguna dan membantu siapa saja yang membaca terutama bagi masyarakat dalam mempelajari ACT-R


Bab I Pendahuluan


Berbagai kemajuan di bidang teknologi terutama yang berkaitan dengan pengembangan perangkat lunak mengenai teori tentang bagaimana kognisi manusia bekerja Berbagai upaya dan inovasi untuk mengejar ketertinggalan tak henti-hentinya kita lakukan dimana salah satunya adalah dengan selalu memperbaharui ilmu dan teknologi di bidang komputerisasi yang sekarang kita telah miliki.
Buku ini membahas tentang teori bagaimana Mengintegrasikan teori, data, dan pengetahuan tentang psikologi kognitif dan kinerja manusia dengan cara yang berguna untuk membimbing desain di HCI(human–computer interaction) bukanlah masalah yang sederhana menggunakan software ACT-R. ACT-R adalah arsitektur kognitif.
Menggunakan ACT-R, peneliti dapat membuat model yang menggabungkan pandangan ACT-R kognisi dan asumsi mereka sendiri tentang tugas tertentu. Asumsi ini dapat diuji dengan membandingkan hasil dari model melaksanakan tugas dengan hasil orang yang melakukan tugas yang sama. Dengan "hasil" yang kita maksud langkah-langkah tradisional psikologi kognitif: waktu untuk melakukan tugas tersebut, akurasi dalam tugas, dan, (baru-baru ini) Data neurologis seperti yang diperoleh dari fMR. Versi terbaru dari perangkat lunak ACT-R sudah mencapai versi 6. dan dapat diunduh secara gratis di http://act-r.psy.cmu.edu/software/


Bab II

2.1. Arsitektur Kognitif

Arsitektur adalah menggambarkan keseluruhan struktur dan susunan hal yang sangat khusus pada sistem kognitif manusia. Sebuah arsitektur kognitif adalah teori luas mengenai kognitif manusia berdasarkan berbagai pilihan data eksperimen manusia, diimplementasikan sebagai program simulasi computer.
Menurut Young, Arsitektur kognitif adalah perwujudan hiptesos ilmiah tentang beberapa aspek kognitif manusia yang relative stabil dari waktu ke waktu dan relative bebas dari tuntutan. Berbeda dengan arsitektur, model kognitif cenderung terfokus pada satu fenomena atau proses kognitif ( misalnya, daftar belanja ), bagaimana dua atau lebih proses berinteraksi ( misalnya visual pencarian dan pengambilan keputusan ), atau untuk membuat prediksi perilaku yang spesifik tugas atau alat. Kognitif arsitek cenderung terfokus pada sifat struktural sistem yang dimodelkan, dan membantu menghambat perkembangan model kognitif dalam arsitektur. Demikian juga pengembangan model membantu untuk menginformasikan keterbatasan dan kekurangan dari arsitektur. Beberapa dari arsitektur-arsitektur yang paling populer untuk model kognitif meliputi ACT-R .
Arsitektur Kognitif bagian dari ilmu kognitif yang saat ini dihubungkan dengan psikologi kognitif dan kecerdasan artificial. Arsitektur kognitif berbeda dengan pendekatan engineering pada kecerdasan artificial yang membangun kecerdasan sistem komputer oleh teknologi apapun yang memenuhi tujuannya. Misalnya, program yang mengalahkan catur Kasparov, Deep Blue, tidak memenuhi syarat sebagai arsitektur kognitif, karena tidak memecahkan masalah (catur) dalam jalan seperti manusia. Deep Blue menggunakan pencarian besar-besaran dari permainan ruang, sementara manusia ahli pada umumnya hanya melihat beberapa langkah ke depan, tetapi berkonsentrasi pada kualitas secara bergerak yang efektif .
Kognitif arsitektur berbeda dengan riset tradisional dalam bidang psikologi. Yang berperan dalam Kognitif arsitektur adalah integrative. Yang terdiri dari perhatian, memori, penyelesain masalah, pengambilan keputusan, pembelajaran dan sebagainya. Kebanyakan teori dalam psikologi mengadopsi strategi divide and conquer. Yang digunakan untuk merumuskan beberapa teori spesifik mengenai fenomena yang terbatas.
Satu unggulan dari Kognitif arsitektur adalah Kognitif arsitektur dikhususkan untuk mesin virtual manusia. Kognitif arsitektur tidak dapat berdiri sendiri secara umum Kognitif arsitektur harus di isi dengan disiplin ilmu yang dibutuhkan menyelesaikan tugas tertentu. Kombinasi dari Kognitif arsitektur dan pengetahuan tersebut biasanya disebut model. Secara umum dapat dibangun lebih dari satu model untuk sebuah masalah. Keunggulan lain dari Kognitif arsitektur adalah Kognitif arsitektur merupakan sebuah software yang dibangun oleh programmer. Pertama-tama sebuah model dari masalah pada Kognitif arsitektur haruslah dapat dijalankan dan menghasilkan urutan tertentu. Urutan ini kemudian dibandingkan dengan urutan yang dilakukan oleh manusia. Untuk membantu model Kognitif arsitektur.
Arsitektur kognitif dapat dicirikan oleh sifat-sifat atau tujuan tertentu, sebagai berikut, meskipun tidak ada kesepakatan umum di semua aspek :
  1. Pelaksanaan tidak hanya berbagai aspek yang berbeda dari perilaku kognitif tetapi kognisi secara keseluruhan (holisme misalnya tori Unified kognisi) .Hal ini berbeda dengan model - model kognitif, yang berfokus pada kompetensi tertentu, seperti semacam pemecahan masalah atau semacam pembelajaran.
  2. Arsitektur sering mencoba untuk mereproduksi perilaku sistem model (manusia), dengan cara yang tepat waktu perilaku (reaksi kali) dari arsitektur dan model sistem kognitif dapat dibandingkan secara rinci.
  3. Perilaku kuat dalam menghadapi kesalahan, yang tak terduga, dan yang tidak diketahui.
  4. Pembelajaran (tidak untuk semua arsitektur kognitif).
  5. Parameter bebas -Sistem tidak bergantung pada parameter tuning (berbeda dengan jaringan saraf tiruan (tidak untuk semua arsitektur kognitif).
  6. Beberapa teori awal seperti SOAR dan ACT-R awalnya difokuskan hanya pada ’internal’ pengolahan informasi agen yang cerdas, termasuk tugas-tugas seperti penalaran, perencanaan, memecahkan masalah, konsep pembelajaran. Baru-baru ini banyak arsitektur (termasuk SOAR, ACT-R, Icarus, CLARION telah diperluas untuk mencakup persepsi, tindakan dan juga afektiif negara dan proses-proses termasuk motifasi, sikap, dan emosi.
  7. Pada beberapa teori arsitektur dapat terdiri dari berbagai jenis sub-arsitektur (sering digambarkan sebagai ’lapisan’ atau ’tingkat’) di mana lapisan dapat dibedakan menurut jenis fungsi, mekanisme dan jenis representasi yang digunakan, jenis informasi dimanipulasi, atau mungkin evolusi asal.
  8. Beberapa teori memungkinkan komponen arsitektur yang berbeda untuk aktif bersamaan, sedangkan yang lain menganggap sebuah mekanisme switching yang memilih salah satu komponen atau modul pada satu waktu, tergantung tugas saat ini. Concurrency biasanya diperlukan untuk sebuah arsitektur untuk binatang atau robot yang memiliki beberapa sensor dan efektor dalam lingkungan kompleks dan dinamis, tetapi tidak dalam semua robot paradigma.
  9. Kebanyakan teori-teori berasumsi bahwa arsitektur adalah tetap dan hanya informasi yang disimpan dalam berbagai subsistem dapat berubah dari waktu ke waktu (misalnya Langley et al., Di bawah), sedangkan yang lain memungkinkan arsitektur untuk tumbuh, misalnya dengan memperoleh subsistem baru atau hubungan baru antara subsistem (misalnya Minsky dan Sloman, di bawah).

2.2. ACT-R

 berjalan dan untuk mengembalikan mereka ke kondisi awal.

3.8.1. Reset

The "Reset" tombol digunakan untuk mengembalikan model untuk keadaan awal mereka. Menekan tombol "Reset" tombol setara dengan memanggil ACT-R ulang perintah.

3.8.2. Reload

tombol "Reload" digunakan untuk memuat file model terakhir yang dimuat ke dalam Lisp lagi (file model yang didefinisikan sebagai file yang menyebut ACT-R yang jelas-semua perintah di atas tingkat di file). Menekan tombol "Reload" tombol setara dengan memanggil perintah reload ACT-R. The "Reload" tombol tidak akan berfungsi jika ACT-R saat ini berjalan atau jika alat stepper terbuka dan itu akan membuka dialog untuk menunjukkan bahwa jika hal itu terjadi:

11_home_doni_Desktop_TugasPakMade_image_bab_3_6

Dialog yang harus ditutup dengan menekan tombol "Ok" tombol sebelum melanjutkan dengan salah satu alat-alat lain.

3.8.3. Stepper

tombol "Stepper" mungkin alat yang paling berguna di Lingkungan. Ketika itu ditekan maka akan membuka stepper jika belum terbuka. Jika terbuka, kemudian menekan tombol ini akan membawanya ke depan - hanya ada satu stepper terbuka di Lingkungan bahkan jika ada beberapa model yang ditetapkan. Stepper ini digunakan untuk "langkah" ACT-R melalui pelaksanaannya satu aktivitas sekaligus.
Stepper terlihat seperti ini ketika Anda pertama kali membukanya:

12_home_doni_Desktop_TugasPakMade_image_bab_3_7
Untuk menggunakan stepper Anda harus memiliki terbuka sebelum Anda mulai model berjalan. Jika Anda mencoba untuk membukanya sementara model saat ini berjalan maka akan muncul dialog seperti ini menunjukkan bahwa hal itu tidak tersedia:

13_home_doni_Desktop_TugasPakMade_image_bab_3_8

Dengan demikian, cara yang tepat untuk menggunakannya adalah dengan membuka stepper dan kemudian memanggil fungsi yang tepat untuk menjalankan model dari Lisp. Jika Anda menutup stepper sementara model berjalan model akan terus berjalan sampai selesai alami dari titik itu.
Ketika stepper terbuka itu akan berhenti ACT-R sebelum setiap peristiwa yang akan dicetak dalam jejak. Acara yang akan terjadi akan ditampilkan dalam stepper setelah "Event berikutnya:" pos, dan untuk beberapa peristiwa, informasi tambahan akan ditampilkan di jendela bawah itu. ACT-R ditangguhkan pada saat itu dan modeler dapat menggunakan salah satu alat inspeksi Lingkungan Hidup pada waktu itu untuk menyelidiki model saat ini didefinisikan. Model ini akan menjalankan acara ditampilkan setelah pengguna baik menekan salah satu tombol di bagian atas stepper atau menutup stepper. Rincian apa tombol lakukan dan informasi tambahan yang tersedia untuk beberapa peristiwa akan dijelaskan di bawah ini.
Perhatikan bahwa ketika stepper pada awalnya dibuka tiga tombol yang akan memajukan sistem dinonaktifkan. Mereka hanya menjadi diaktifkan dan bisa digunakan sementara ACT-R sedang berjalan.

3.9. Inspecting

Bagian inspeksi dari Control Panel berisi tombol untuk melihat detail informasi tentang komponen tertentu dari model (s). Tombol pemeriksaan dapat berguna dalam hubungannya dengan stepper untuk melihat keadaan saat ini hal-hal sebelum dan sesudah peristiwa tertentu terjadi.
Isi dibuka oleh alat inspeksi jendela secara otomatis diperbarui sebagai sistem berjalan. Namun, jika sistem berjalan pada "kecepatan penuh" yaitu tidak secara real time dan tanpa stepper terbuka, maka jendela tidak dapat menyegarkan cukup cepat dan isinya bisa tertinggal di belakang sistem yang sedang berjalan. Bahkan dalam modus real time, jika ada banyak pemeriksaan jendela yang terbuka mereka mungkin mulai jatuh di belakang model negara saat ini.

3.9.1. Declarative Viewer

Penampil deklaratif memungkinkan pengguna untuk memeriksa potongan dalam memori deklaratif model ini. Menekan "viewer deklaratif" tombol membuka jendela deklaratif baru untuk inspeksi memori deklaratif model yang sedang dipilih dan sejumlah jendela tersebut dapat terbuka pada waktu yang sama. Ini adalah apa penampil deklaratif akan terlihat seperti (dari model hitungan di unit 1 dari tutorial):

14_home_doni_Desktop_TugasPakMade_image_bab_3_9

Daftar di sebelah kiri menunjukkan semua potongan dalam memori deklaratif secara default (lihat di bawah ini untuk menyaring bagaimana mengubah itu). Memilih salah satu potongan maka akan menyebabkan rincian yang potongan yang akan ditampilkan di jendela di sebelah kanan:

15_home_doni_Desktop_TugasPakMade_image_bab_3_10

Potongan tersebut akan dicetak dalam jendela, dan jika perhitungan subsymbolic diaktifkan maka jendela juga akan menunjukkan parameter potongan seperti dilansir sdp di bagian atas.

3.9.2. Procedural Viewer

Penampil prosedural memungkinkan pengguna untuk memeriksa produksi dalam memori prosedural model. Menekan "Prosedural penampil" tombol membuka jendela prosedural baru untuk memeriksa produksi dari model yang sedang dipilih dan sejumlah jendela tersebut dapat terbuka pada waktu yang sama. Ini adalah apa penampil prosedural akan terlihat seperti (dari model hitungan di unit 1 dari tutorial):

16_home_doni_Desktop_TugasPakMade_image_bab_3_11


Daftar di sebelah kiri berisi semua produksi dalam model. Memilih salah satu produksi akan menyebabkan rincian produksi yang akan ditampilkan di jendela di sebelah kanan:
Teks produksi akan dicetak dalam jendela, dan jika perhitungan subsymbolic diaktifkan maka parameter produksi itu dari spp ditampilkan di bagian atas jendela.

17_home_doni_Desktop_TugasPakMade_image_bab_3_12

3.9.3. Buffer Viewer

Buffer viewer memungkinkan pengguna untuk memeriksa potongan dalam buffer model yang dipilih saat ini. Menekan tombol "Buffer viewer" tombol membuka jendela buffer baru untuk memeriksa potongan penyangga dan sejumlah jendela tersebut dapat terbuka pada waktu yang sama. Ini adalah apa penampil penyangga akan terlihat seperti

:18_home_doni_Desktop_TugasPakMade_image_bab_3_13
Daftar di sebelah kiri menunjukkan nama semua buffer dalam model. Memilih penyangga dari daftar yang akan menyebabkan judul jendela untuk mengubah untuk menunjukkan buffer yang ditampilkan dan untuk menunjukkan isi buffer yang di jendela di sebelah kanan. Jika buffer kosong maka akan mencetak bahwa:

19_home_doni_Desktop_TugasPakMade_image_bab_3_14

Jika ada potongan dalam buffer, maka chunk yang akan ditampilkan menggunakan perintah buffer-chunk (ini adalah dari model hitungan di unit 1 dari tutorial):

20_home_doni_Desktop_TugasPakMade_image_bab_3_15

3.9.4. Buffer Status viewer

Status penyangga viewer memungkinkan pengguna untuk memeriksa hasil query yang dapat dilakukan melalui buffer model yang dipilih saat ini. Menekan tombol "Buffer Status viewer" tombol membuka jendela status buffer baru untuk memeriksa permintaan penyangga dan sejumlah jendela tersebut dapat terbuka pada waktu yang sama. Ini adalah apa penampil Status penyangga akan terlihat seperti:

21_home_doni_Desktop_TugasPakMade_image_bab_3_16

Daftar di sebelah kiri jendela menunjukkan nama-nama semua buffer dalam model. Memilih penyangga dari daftar yang akan menyebabkan judul jendela untuk mengubah untuk menunjukkan status penyangga yang ditampilkan dan kemudian menunjukkan hasil perintah penyangga-penyangga status yang di sebelah kanan:
22_home_doni_Desktop_TugasPakMade_image_bab_3_17

Perintah penyangga status menunjukkan permintaan yang tersedia untuk buffer bersama dengan apakah atau tidak permintaan yang saat ini benar (t) atau false (nihil).

3.9.5. Visicom

Menekan tombol "Visicon" tombol akan membuka jendela yang menampilkan informasi saat ini tersedia untuk modul visi model yang dipilih saat ini. Hanya satu jendela tersebut akan ada di lingkungan untuk setiap model yang tersedia. Jika jendela visicon sudah terbuka untuk model saat ini, kemudian menekan tombol akan membawa window yang ke depan. Jendela visicon menampilkan informasi yang dikembalikan oleh perintah print-visicon dan di sini adalah contoh menggunakan model Sperling dari Unit3 tutorial:

23_home_doni_Desktop_TugasPakMade_image_bab_3_18

3.9.6. Audicon

Menekan tombol "Audicon" tombol akan membuka jendela yang menampilkan informasi saat ini tersedia untuk modul audio model yang dipilih saat ini. Hanya satu jendela tersebut akan ada di lingkungan untuk setiap model yang tersedia. Jika jendela audicon sudah terbuka untuk model saat ini, kemudian menekan tombol akan membawa window yang ke depan. Jendela audicon menampilkan informasi yang dikembalikan oleh perintah print-audicon dan di sini adalah contoh menggunakan model Sperling dari Unit3 tutorial:

24_home_doni_Desktop_TugasPakMade_image_bab_3_19

3.10. Tracing

Alat menelusuri menyediakan representasi grafis operasi model itu. Dua yang pertama alat di bagian ini bekerja sama dan akan dijelaskan di bagian Grafis jejak di bawah ini. Alat lain memberikan pandangan yang berbeda difokuskan pada urutan produksi yang dipecat dan dijelaskan di bagian Produksi Graph.

3.10.1 Graphic Trace

Jejak grafis mirip dengan jejak penyangga yang dapat ditampilkan saat model berjalan bukan acara berbasis jejak default. Selain orientasi layar, kedua alat pelacakan bekerja sama dan akan dijelaskan bersama-sama.
Menekan "Horiz. Buffer Trace "tombol akan membuka baru" Horizontal Grafis Trace "jendela untuk model yang sedang dipilih dan menekan tombol" Vert. Buffer Trace "tombol akan membuka baru" Vertikal Grafis Trace "jendela untuk model yang sedang dipilih. Setiap jumlah kedua jenis jendela mungkin terbuka setiap saat. Ketika dibuka, jendela akan terlihat seperti ini:

25_home_doni_Desktop_TugasPakMade_image_bab_3_20

Tidak akan ada informasi yang ditampilkan pada jendela sampai model dijalankan dan informasi yang diminta seperti yang dijelaskan di bawah ini.
Untuk menggunakan alat pelacakan Anda harus baik mengatur parameter: save-penyangga-trace ke t dalam model atau membuka jendela jejak alat sebelum menjalankan model. Setelah model telah dijalankan, jejak grafis dapat ditampilkan dengan menekan tombol "Dapatkan jejak" tombol di jendela melacak. Berikut adalah jejak horizontal dan vertikal dari menjalankan model menghitung dari unit 1 dari tutorial:

26_home_doni_Desktop_TugasPakMade_image_bab_3_21
27_home_doni_Desktop_TugasPakMade_image_bab_3_22

Untuk jejak lama mungkin diperlukan beberapa waktu untuk tampilan yang akan sepenuhnya ditarik. Sementara layar sedang ditarik kata "Sibuk" akan ditampilkan di sudut kiri bawah jendela, dan akan menampilkan kata "Selesai" di sudut kiri bawah (seperti yang terlihat di atas) setelah selesai menggambar jejak. Tak satu pun dari kontrol lain harus digunakan sampai gambar selesai.
The "+" dan "-" tombol di bagian bawah jendela dapat digunakan untuk memperbesar atau memperkecil jejak. Menekan tombol "+" untuk tampilan yang akan memperbesar dan mengakibatkan layar ini yang lebih baik menunjukkan informasi dalam kotak:

28_home_doni_Desktop_TugasPakMade_image_bab_3_23

Setiap baris dari jejak horizontal atau kolom jejak vertikal sesuai dengan salah satu buffer dalam model. Waktu berjalan di sepanjang bagian bawah jejak horizontal dan di sepanjang tepi kiri jejak vertikal. Kotak dalam satu baris atau kolom menunjukkan periode waktu yang melaporkan bahwa penyangga tertentu yang modulnya sibuk, dan biasanya merupakan proses modul permintaan. Teks dalam kotak menunjukkan dua hal. Umumnya, teks di bagian atas kotak mewakili tipe-sepotong permintaan yang dibuat ke buffer, jika ada satu, dan teks di bagian bawah menunjukkan nama potongan yang ditempatkan ke dalam kotak sebagai terhadap permintaan tersebut.
Ada beberapa pengecualian namun dalam teks yang ditampilkan. Yang pertama adalah untuk buffer bernama "produksi" dalam jejak. Yang tidak mewakili "nyata" penyangga dalam model dan bukan mewakili ketika modul prosedural kebakaran produksi. Teks dalam kotak-kotak adalah untuk nama produksi yang dipilih dan dipecat selama waktu itu. Pengecualian lain terjadi pada jejak vertikal bila tindakan tidak membutuhkan waktu yaitu kotak hanya garis. Dalam hal ini hanya garis bawah (nama chunk) ditampilkan. [Perhatikan bahwa untuk acara pada waktu 0 dalam buffer tujuan pada jejak horisontal ditunjukkan di atas ada juga bukan merupakan baris atas teks. Dalam hal ini bagaimanapun, adalah karena potongan itu tidak diciptakan oleh permintaan modul sejak didirikan langsung dengan perintah tujuan-focus.]
Mungkin maksud Anda adalah: If the trace is larger than the window the scroll bar along the edge of the trace can be used to scroll the display, or the “Range:” boxes at the bottom of the window can be used to restrict the trace to a particular segment of the run. To restrict the display to a particular range of the trace times must be entered into both of the boxes. The times are measured in seconds and the first box must have a time less than the time entered into the second box. Then the “Display” button must be pressed to have the trace redrawn. Jika jejak lebih besar dari jendela scroll bar di sepanjang tepi jejak dapat digunakan untuk menggulir tampilan, atau "Range:" kotak di bagian bawah jendela dapat digunakan untuk membatasi jejak untuk segmen tertentu dari jangka. Untuk membatasi layar untuk berbagai tertentu kali jejak harus dimasukkan ke dalam kedua kotak. Waktu diukur dalam hitungan detik dan kotak pertama harus punya waktu kurang dari waktu yang dimasukkan ke dalam kotak kedua. Kemudian "menampilkan kembali" tombol harus ditekan untuk memiliki jejak digambar ulang.
Berikut adalah bagian dari model Sperling dari unit 3 menggulir ke saat pengambilan pertama:

29_home_doni_Desktop_TugasPakMade_image_bab_3_24

Di bawah ini adalah bahwa jejak yang sama terbatas pada kisaran 1,0 detik menjadi 1,25 detik:

30_home_doni_Desktop_TugasPakMade_image_bab_3_25

Menempatkan kursor mouse di atas kotak di jejak akan menyebabkan beberapa rincian tambahan yang akan ditampilkan di bagian bawah layar. Di sudut kiri bawah maka akan terlihat panjang kotak dalam hitungan detik diikuti dengan awal dan akhir. Selain itu, sepanjang garis yang dimulai dengan "Catatan:" itu akan menampilkan beberapa informasi tambahan. Secara default, yang akan menjadi nama dari potongan (garis bawah kotak) jika ada satu yang tersedia dan permintaan / produksi (baris teratas kotak) jika tidak, tetapi juga memungkinkan untuk menambahkan beberapa kode untuk model untuk mengesampingkan catatan standar dengan sesuatu yang lain. Bagaimana melakukan yang dijelaskan di bawah ini. Berikut ini adalah bagian dari jejak dari tugas Sperling dengan mouse berada di atas kotak di kolom penyangga aural:

31_home_doni_Desktop_TugasPakMade_image_bab_3_26

Kadang-kadang, itu tidak penting untuk melihat rincian teks dalam kotak jejak, misalnya ketika zoom pada jejak besar untuk mendapatkan tampilan yang lebih umum untuk apa yang terjadi dalam model. Dalam kasus-kasus seperti itu memukul "Hapus Text" tombol akan menghapus teks dan hanya menampilkan kotak. Berikut ini adalah jejak lari dari model zbrodoff dari unit 4 dari tutorial memperkecil keluar untuk melihat beberapa percobaan tugas dengan teks dihapus:

32_home_doni_Desktop_TugasPakMade_image_bab_3_27

Menekan "menampilkan kembali" tombol akan redraw jendela dan mengembalikan teks jika diinginkan.

3.10.2. Production Graph

Menekan tombol ini akan membuka baru "Produksi Grafik" window untuk model saat ini dan sejumlah jendela-jendela mungkin terbuka. Alat ini menyediakan grafik transisi produksi yang terjadi dalam model run. Berikut adalah tampilan jendela tanpa data yang ditampilkan (bagaimana hal itu akan selalu muncul pada saat pembukaan):

33_home_doni_Desktop_TugasPakMade_image_bab_3_28

Untuk menggunakan alat baik "Produksi Selection History" (dijelaskan kemudian dalam manual) atau "Produksi Graph" jendela harus terbuka sebelum menjalankan model atau: save-p-history parameter perlu diatur ke t dalam model untuk memastikan bahwa data yang direkam. Setelah menjalankan model Anda harus menekan salah satu dari tujuh tombol display Data: "Semua Transisi", "Frekuensi", "Siklus", "Siklus unik", "Berjalan", "Berjalan unik", atau "Utilitas" untuk memiliki data yang ditampilkan. Semua tombol bekerja sama, tetapi masing-masing memberikan pandangan yang sedikit berbeda dari data. Operasi serupa akan dijelaskan terlebih dahulu, dan kemudian rincian spesifik dari masing-masing akan dibahas.
Setelah menekan salah satu tombol data tampilan jendela akan menampilkan kata "Sibuk" di sudut kiri bawah dan semua kontrol akan dinonaktifkan. Ketika itu selesai maka akan tampil data, mencetak kata "Selesai" di sudut, dan tombol akan tersedia lagi. Berikut adalah tampilan setelah menjalankan model menghitung dari unit 1 dari tutorial dan menekan "All Transisi" tombol:

34_home_doni_Desktop_TugasPakMade_image_bab_3_29

Tampilan akan menjadi negara diagram grafik untuk produksi dalam model menunjukkan urutan di mana mereka dipilih dan dipecat. Setiap produksi dalam model akan ditarik dalam kotak, dan seperti "Produksi History" tool, jika Anda klik pada nama produksi maka akan membuka jendela baru Viewer Prosedural dengan produksi yang. Jika perbatasan kotak hitam maka produksi yang dipilih dan dipecat pada beberapa waktu selama menjalankan model yang datanya direkam. Jika perbatasan kotak abu-abu maka produksi yang tidak dipilih dan dipecat. [Jika "Sembunyikan produksi yang tidak terpakai" kotak dicentang sebelum menekan tombol display data maka kotak abu-abu tidak akan ditampilkan.] Kotak dengan sorot hijau menunjukkan produksi pertama yang terpilih selama periode data yang ditampilkan dan kotak dengan sorot merah adalah yang terakhir yang dipilih.
Tanda panah menunjukkan urutan produksi. Panah dari produksi A untuk produksi B berarti bahwa produksi B berada di set konflik setelah produksi A dipecat. Jika panah adalah garis hitam solid maka produksi B terpilih dan dipecat setelah produksi A, tetapi jika panah yang melesat dan abu-abu maka produksi B tidak dipilih dan dipecat meskipun itu sesuai dengan kondisi saat ini.
Di bawah layar ia akan menampilkan yang jenis grafik yang sedang ditampilkan bersama dengan berapa banyak grafik yang berbeda yang tersedia (yang bisa berbeda berdasarkan pada tombol ditekan untuk menampilkan data) dan yang salah satu dari mereka saat ini sedang ditampilkan. Bila ada lebih dari satu grafik yang tersedia "+" dan "-" tombol memungkinkan Anda untuk mengubah mana yang grafik yang tersedia ditampilkan.
The "Semua Transisi" tombol akan selalu menunjukkan hanya satu grafik. Ini akan berisi semua transisi yang terjadi pada data produksi yang tercatat. Data yang mungkin melibatkan beberapa siklus dalam grafik (loop yang melewati produksi beberapa kali) dan tidak ada di layar untuk memisahkan siklus yang berbeda. Berikut adalah apa yang menunjukkan untuk tugas dipasangkan:

35_home_doni_Desktop_TugasPakMade_image_bab_3_30

Menekan tombol "Frekuensi" tombol akan menampilkan grafik yang sama seperti yang ditunjukkan untuk "Semua Transisi" kecuali bahwa ketebalan link akan menunjukkan frekuensi relatif mereka dengan garis tebal yang lebih sering. Berikut adalah hasil dari bahwa dari contoh run:

36_home_doni_Desktop_TugasPakMade_image_bab_3_31

Menekan tombol "Siklus" tombol akan memecah data menjadi satu tampilan untuk setiap siklus yang terjadi (dan mungkin siklus lengkap di akhir jika tidak membentuk lingkaran). Untuk masing-masing siklus yang ditampilkan juga akan menunjukkan waktu model pada awal dan akhir siklus yang di bagian bawah jendela. Berikut adalah dua dari siklus dari contoh run:

37_home_doni_Desktop_TugasPakMade_image_bab_3_32

Tombol "Siklus unik" bekerja mirip dengan "Siklus" tombol, kecuali bahwa itu hanya menyediakan satu salinan dari setiap siklus yang berbeda yang terjadi pada data dan tidak memberikan informasi waktu. Dalam contoh menjalankan hanya ada 3 siklus unik di antara 4 siklus data.
Tombol "Berjalan" akan memecah data ke dalam grafik berdasarkan ketika salah satu perintah ACT-R berjalan disebut, dan akan memberikan grafik yang terpisah untuk masing-masing berjalan selama setidaknya satu pilihan produksi terjadi. Ini akan menunjukkan awal dan berhenti kali untuk yang berjalan di bagian bawah layar. Berikut adalah dua dari "Runs" grafik dari contoh:

38_home_doni_Desktop_TugasPakMade_image_bab_3_33

Tombol "Utilitas" bekerja mirip dengan "Runs" tombol kecuali bahwa data dipecah ke dalam grafik berdasarkan ketika model menerima penghargaan. Setiap hadiah menandai akhir dari grafik, dan mungkin ada satu grafik tambahan di akhir yang tidak mewakili hadiah yang disajikan jika model telah dipecat produksi tambahan setelah menerima hadiah terakhir. Tampilan untuk "Utilities" grafik sedikit berbeda dari yang lain. Pertama, semua produksi direpresentasikan dalam kotak lebar yang sama bukannya berukuran berdasarkan nama produksi. Selain itu setiap kotak produksi mungkin memiliki bar biru ditampilkan di kedua bagian atas dan bawah dari kotak. Mereka bar mewakili utilitas relatif produksi yang (utilitas sejati tidak menghitung suara yang mungkin terjadi selama menjalankan). Bar bagian atas merupakan utilitas sebelum hadiah yang disediakan dan bar di sepanjang bagian bawah merupakan utilitas setelah hadiah telah disebarkan. Utilitas adalah skala seluruh produksi dan semua grafik sehingga utilitas maksimum yang produksi setiap memiliki diwakili oleh bar yang mengisi kotak dari kiri ke kanan.
Berikut adalah contoh yang menunjukkan bagian dari grafik setelah menjalankan model pembelajaran bangunan tongkat dari unit 6 dari tutorial. Pada percobaan ini kita dapat melihat bahwa produksi kekuatan-over dipilih antara produksi pemilihan strategi dan utilitas naik ketika membaca-dilakukan diberikan hadiah.

39_home_doni_Desktop_TugasPakMade_image_bab_3_34

Ada dua parameter yang dapat diatur dalam model untuk mengatur jarak dari produksi di layar. The: p-history-graph-x parameter menentukan jarak pixel horizontal antara kotak produksi berturut-turut dan default ke 40 itu juga menentukan ketebalan maksimum link untuk "Frekuensi" layar yang akan menjadi 1/4 dari. jarak horizontal. The: parameter p-sejarah--grafik y menentukan jarak vertikal antara baris produksi dan default untuk 90.

3.11. History Tools

Alat sejarah dapat digunakan untuk merekam sejarah pencocokan produksi, retrievals deklaratif, dan perubahan penyangga yang terjadi ketika model berjalan dan kemudian menampilkan informasi bahwa setelah menjalankan. Masing-masing alat beroperasi secara berbeda dan mereka akan dijelaskan di bawah ini secara individual.

3.11.1. Production History

Menekan tombol ini akan membuka baru "Produksi Seleksi History" jendela untuk model saat ini dan sejumlah jendela-jendela mungkin terbuka. Alat ini bekerja mirip dengan penyangga horisontal dan vertikal alat yang dijelaskan di atas kalkir. Berikut adalah tampilan jendela tanpa data yang ditampilkan (bagaimana hal itu akan selalu muncul pada saat pembukaan):

40_home_doni_Desktop_TugasPakMade_image_bab_3_35

Untuk menggunakan alat baik "Produksi Seleksi History" jendela harus terbuka sebelum menjalankan model atau: save-p-history parameter perlu diatur ke t dalam model untuk memastikan bahwa data yang direkam. Setelah menjalankan model Anda harus menekan tombol "Get sejarah" tombol di sudut kiri bawah dari "Produksi Seleksi History" jendela untuk mendapatkan data sejarah ditampilkan. Sementara yang sedang dihasilkan jendela akan menampilkan kata "Sibuk" di sudut kiri bawah dan kontrol lain akan dinonaktifkan. Ketika itu selesai ia akan menampilkan kata "Selesai" di sudut dan tombol akan tersedia lagi. Berikut adalah tampilan setelah menjalankan model menghitung dari unit 1 dari tutorial:

41_home_doni_Desktop_TugasPakMade_image_bab_3_36

Kolom kiri menampilkan semua nama-nama produksi dalam model, satu per baris, dan jika Anda klik pada nama produksi maka akan membuka jendela Viewer baru Prosedural dengan produksi yang dipilih untuk melihat teks dan parameter produksi itu (dengan asumsi bahwa model tersebut masih tersedia saat ini di Lingkungan). Di sebelah kanan yang ada kolom untuk setiap kali ada acara resolusi konflik dalam model dengan waktu acara yang tercantum di bagian atas (kali meningkat ke kanan). Secara default setiap peristiwa konflik resolusi akan memiliki kolom. Namun, ada parameter yang disebut: draw-blank-kolom, yang defaultnya t, namun dapat diatur untuk nil jika Anda tidak ingin menampilkan kolom untuk acara resolusi konflik yang tidak menghasilkan pemilihan dan pemecatan produksi . Atau, Anda dapat memeriksa "Sembunyikan kolom kosong" kotak di bagian bawah jendela yang akan menyebabkan itu untuk redraw grafik dengan kolom kosong dihapus. Berikut adalah tampilan yang sama setelah memeriksa kotak "Sembunyikan kolom kosong":

42_home_doni_Desktop_TugasPakMade_image_bab_3_37

Mungkin maksud Anda adalah: The color of the cell for a production row in a column indicates whether or not that production matched during that conflict-resolution event and whether or not it was the production which was selected. If the cell is green, then the production matched and was selected. If the cell is orange then the production matched but it was not selected, and if the cell is red then the production did not match. The colors used can be changed by setting the :p-history-colors parameter. It takes a list of three color string values (as described for the tracing tools) and uses those colors for the selected, matched, and mismatched items respectively. Warna sel untuk baris produksi dalam kolom menunjukkan apakah atau tidak produksi yang cocok selama acara resolusi konflik dan apakah atau tidak itu adalah produksi yang dipilih. Jika sel berwarna hijau, maka produksi cocok dan terpilih. Jika sel adalah orange maka produksi cocok tapi itu tidak dipilih, dan jika sel merah maka produksi tidak cocok. Warna-warna yang digunakan dapat diubah dengan mengatur: p-history-warna parameter. Dibutuhkan daftar tiga nilai string warna (seperti yang dijelaskan untuk alat tracing) dan menggunakan warna-warna untuk dipilih, cocok, dan masing-masing item serasi.
Jika produksi yang dihasilkan kemudian di run, biasanya melalui kompilasi produksi, maka untuk kolom zaman sebelum ada itu tidak akan memiliki salah satu dari mereka warna dan akan muncul sebagai latar belakang putih.
Scroll bar di sepanjang bagian bawah layar memungkinkan Anda untuk menggulir melalui sejarah. The "+" dan "-" tombol memungkinkan Anda untuk memperbesar atau memperkecil tampilan, dan "Grid" siklus melalui tiga tombol pilihan untuk apakah atau tidak garis grid hitam diambil untuk kolom dan baris: baik ditarik, hanya baris baris, tidak ada garis.
Di bawah ini adalah lari dari model bst-nolearn dari unit 6 dari tutorial memperkecil keluar dan menggulir untuk melihat beberapa produksi yang bersaing, dalam hal ini kekuatan-atas, memutuskan-under, dan kekuatan-under produksi:

43_home_doni_Desktop_TugasPakMade_image_bab_3_38

Menempatkan kursor mouse ke sel-sel di layar akan menghasilkan informasi tambahan yang ditampilkan di bagian bawah jendela. Jika sel oranye atau hijau, karena produksi melakukan pertandingan selama acara resolusi konflik, maka kedua nilai utilitas berisik produksi yang pada waktu itu (yang adalah apa yang ditentukan mana yang dipilih) dan U (n) nilai sebenarnya dari produksi pada saat itu akan ditampilkan. Berikut ini adalah bahwa layar dengan mouse di atas sel kekuatan-over produksi pada saat 1,275:

44_home_doni_Desktop_TugasPakMade_image_bab_3_39

Jika mouse ditempatkan di atas salah satu sel darah merah, produksi yang tidak cocok pada waktu itu, maka alasan kembali dari perintah whynot ACT-R pada saat itu ditampilkan untuk menunjukkan mengapa produksi yang tidak sesuai. Berikut adalah tampilan dengan mouse ke sel encode-over pada waktu 1.14:

45_home_doni_Desktop_TugasPakMade_image_bab_3_40

Salah satu penggunaan potensial untuk alat ini adalah dalam menyelidiki produksi yang dihasilkan melalui kompilasi produksi. Seringkali banyak produksi baru yang dihasilkan dan bisa sulit untuk menentukan mana yang menjadi umumnya berguna atau mana yang tidak pernah digunakan. Alat ini akan memberikan beberapa umpan balik grafis untuk membantu menemukan produksi belajar yang tidak pernah cocok dan mereka yang cocok dan yang sering dipilih.

3.11.2. Retrieval History

Menekan tombol ini akan membuka baru "Retrieval History" jendela untuk model saat ini dan sejumlah jendela-jendela mungkin terbuka. Berikut adalah tampilan jendela tanpa data yang ditampilkan (bagaimana hal itu akan selalu muncul pada saat pembukaan):

46_home_doni_Desktop_TugasPakMade_image_bab_3_41

Untuk menggunakan alat baik "Retrieval History" jendela harus terbuka sebelum menjalankan model atau: save-dm-sejarah parameter dan: parameter SACT perlu diatur ke t dalam model untuk memastikan bahwa data yang direkam. Setelah menjalankan model yang Anda butuhkan untuk tekan tombol "Get History" tombol di sudut kiri atas dari "Retrieval History" window untuk mendapatkan data sejarah ditampilkan. Berikut adalah apa jendela menunjukkan setelah menekan "Dapatkan History" setelah menjalankan model kipas dari unit 5 dari tutorial untuk kalimat "the hippie adalah di taman ":

47_home_doni_Desktop_TugasPakMade_image_bab_3_47

Kolom kiri menampilkan semua waktu di mana permintaan pengambilan dibuat. Memilih salah satu dari mereka kali akan menyebabkan "Chunks Matching" dari jendela untuk daftar semua potongan yang berada di memori deklaratif dan cocok permintaan pada waktu itu. Item di bagian atas daftar adalah salah satu yang diambil, atau akan menjadi kata kunci: pengambilan-kegagalan jika tidak ada potongan yang diambil. Sisa potongan dalam daftar tersebut tanpa urutan tertentu. "Permintaan" dari jendela akan menampilkan permintaan yang dibuat pada waktu itu.
Memilih salah satu potongan dari "potongan Matching" daftar akan menghasilkan "Details" yang diajukan dengan pencetakan sepotong bersama dengan nilai-nilai parameter untuk sepotong bahwa pada saat permintaan pengambilan. Perhatikan bahwa alat ini mengasumsikan operasi normal dari sistem di mana potongan dalam memori deklaratif tidak dapat diubah. Jadi, sementara parameter dicatat pada saat permintaan pencetakan chunk itu sendiri didasarkan pada potongan pada waktu saat ini dalam model. The "Aktivasi" dari layar akan menampilkan jejak aktivasi rinci tentang bagaimana aktivasi yang potongan itu dihitung pada waktu itu. Berikut adalah alat setelah memilih kedua kalinya 0.585 dan potongan pertama pada daftar yang dihasilkan, p1:

48_home_doni_Desktop_TugasPakMade_image_bab_3_48

3.11.3. Buffer History

Pressing this button opens a new “Buffer History” window for the current model and any number of those windows may be open. Here is a display of the window without any data shown (how it will always appear upon opening):

49_home_doni_Desktop_TugasPakMade_image_bab_3_42

Untuk menggunakan alat baik "Buffer History" jendela harus terbuka sebelum menjalankan model atau: save-buffer sejarah parameter perlu diatur ke t dalam model untuk memastikan bahwa data yang direkam. Setelah menjalankan model Anda harus menekan tombol "Get History" tombol di sudut kiri atas dari "Buffer History" jendela untuk mendapatkan data sejarah ditampilkan. Berikut adalah apa jendela menunjukkan setelah menekan "Dapatkan History" setelah menjalankan model kipas dari unit 4 dari tutorial untuk kalimat "hippie adalah di taman":

50_home_doni_Desktop_TugasPakMade_image_bab_3_49

Kolom kiri menampilkan semua waktu di mana perubahan terjadi di beberapa penyangga, di mana perubahan adalah salah satu dari: kliring penyangga, sepotong ditempatkan ke dalam buffer, potongan dalam buffer yang dimodifikasi, atau perubahan di salah satu query penyangga "negara bebas", "negara sibuk" atau "kesalahan negara". Kolom tengah menampilkan nama semua buffer dalam model. Memilih waktu dan salah satu dari buffer akan menghasilkan "Details" bagian yang diajukan dengan hasil dari memanggil penyangga-penyangga-potongan dan status buffer yang pada waktu yang ditentukan. Berikut adalah alat setelah memilih waktu 0,25 detik dan buffer imaginal:

51_home_doni_Desktop_TugasPakMade_image_bab_3_50

3.12. BOLD tools

Alat Bagian BOLD memberikan representasi grafis dari BOLD (Oksigen Darah Tingkat Dependent) Data prediksi respon yang model menghasilkan. Penjelasan lengkap tentang bagaimana yang dihitung adalah di luar lingkup dokumen ini, tetapi deskripsi yang sangat singkat akan diberikan di sini sebelum menggambarkan alat.
Untuk setiap penyangga di ACT-R pola penggunaan, seperti terlihat pada jejak grafis, dapat direkam. Bahwa pola tercatat penggunaan lebih lari kemudian dapat dianggap sebagai permintaan metabolik pada otak yang dapat dikombinasikan dengan fungsi respon hemodinamik untuk membuat prediksi respon BOLD. Penelitian sebelumnya telah mengakibatkan menghubungkan masing-masing buffer dalam ACT-R dengan daerah tertentu dari otak. Dengan demikian, pola penggunaan buffer menyebabkan prediksi untuk respon BOLD terlihat di berbagai wilayah otak.
Mirip dengan alat Tracing, alat BOLD mengharuskan Anda mengatur parameter: save-penyangga-trace ke t dalam model untuk merekam data yang dibutuhkan untuk memproduksi layar ini. Seperti dengan alat Tracing, beberapa alat BOLD dapat dibuka sebelum menjalankan model dan akan mengatur parameter yang secara otomatis, tetapi yang lain tidak akan dan hanya boleh dibuka setelah model selesai berjalan. Uraian di bawah ini akan menunjukkan bila alat tertentu harus digunakan relatif terhadap menjalankan model.

3.12.1. Buffer graphs

tombol "Buffer grafik" akan membuka baru "BOLD Grafik" window untuk saat ini Model yang terlihat seperti ini:

52_home_doni_Desktop_TugasPakMade_image_bab_3_43

Setiap jumlah jendela tersebut dapat terbuka pada suatu waktu. Membuka jendela ini sebelum model berjalan secara otomatis akan mengatur: save-penyangga-jejak parameter t.
Kolom di sisi kiri daftar semua buffer dalam model. Memilih penyangga dari daftar akan menghasilkan grafik yang ditarik di panel di sebelah kanan jendela yang menunjukkan data yang dikembalikan oleh perintah memprediksi-berani-respons ACT-R untuk buffer skala ke kisaran 0,0-1,0. Berikut adalah grafik untuk buffer pengambilan setelah menjalankan model pembelajaran asosiasi berpasangan dari unit 4 dari tutorial untuk dua item lima uji coba masing-masing:

53_home_doni_Desktop_TugasPakMade_image_bab_3_51

tombol "+" dan "-" di bagian atas dapat digunakan untuk memperbesar atau memperkecil pada grafik dan di sini adalah bahwa grafik yang sama setelah diperbesar untuk melihat lebih banyak data:

54_home_doni_Desktop_TugasPakMade_image_bab_3_52

The Start dan Berhenti kotak dapat digunakan untuk membatasi tampilan ke segmen tertentu jalankan. Setiap kotak dapat memiliki waktu dalam hitungan detik masuk di dalamnya. Jika kotak Mulai kosong maka data tersebut akan dimulai pada 0s waktu, dan jika kotak Berhenti kosong maka waktu akhir adalah waktu model saat ini. Setelah menyesuaikan nilai Start dan Berhenti Anda harus menekan "Tampilkan kembali" tombol untuk memiliki grafik digambar ulang. Berikut ini adalah bahwa jejak yang sama terbatas waktu antara 10 dan 20 detik di jalankan pada tingkat zoom yang berbeda:

55_home_doni_Desktop_TugasPakMade_image_bab_3_53

Perhatikan bahwa data mungkin tidak selalu cocok dengan tepat waktu yang ditentukan. Itu karena data yang dihasilkan berdasarkan pada interval tertentu dalam model dengan: parameter tebal-inc yang defaultnya adalah 1,5 detik, dan menyesuaikan Start and Stop kali tidak mengubah interval yang digunakan. Selalu mulai incrementing dari waktu 0 dan plot data berdasarkan tengah setiap interval.
Hal ini juga memungkinkan untuk memilih lebih dari satu penyangga di kolom di sebelah kiri. Setiap penyangga terpilih akan diundi di layar saat ini. Warna pemilihan buffer sesuai dengan warna data yang buffer dalam grafik. Berikut adalah data dari pengambilan dan buffer visual yang baik ditunjukkan pada layar yang sama untuk tugas itu:

56_home_doni_Desktop_TugasPakMade_image_bab_3_54

Jika "Skala seluruh daerah" kotak dicentang maka untuk setiap buffer data BOLD skala untuk kisaran 0,0-1,0 untuk tampilan berdasarkan nilai maksimum untuk penyangga itu. Jika "Skala seluruh daerah" kotak dicentang, maka data untuk semua buffer adalah skala ke kisaran 0,0-1,0 berdasarkan nilai maksimum antara semua buffer. Hal ini memungkinkan seseorang untuk melihat efek lebih jelas untuk buffer tertentu atau untuk membandingkan hasil dari berbagai daerah ketika diinginkan. Berikut adalah data yang sama dengan "Skala seluruh daerah" kotak diperiksa:

57_home_doni_Desktop_TugasPakMade_image_bab_3_55

3.12.2. 2D brain

tombol "Otak 2D" akan membuka "BOLD Brain" jendela untuk model saat ini jika tidak ada sudah satu terbuka atau membawanya ke depan jika sudah terbuka karena hanya ada satu terbuka "BOLD Brain" window per model. Jendela "BOLD Brain" menunjukkan irisan citra otak referensi dan menampilkan nilai data BOLD untuk buffer sebagai kode warna kotak pada gambar di daerah dengan yang buffer yang sesuai telah dikaitkan. Alat ini hanya boleh dibuka setelah model berjalan karena tidak refresh data setelah itu telah dibuka. Karena itu, tidak mengatur: save-penyangga-jejak parameter. Berikut adalah apa jendela terlihat seperti:

58_home_doni_Desktop_TugasPakMade_image_bab_3_44

Buffer yang asosiasi otak didefinisikan ditampilkan di sebelah kiri dalam warna yang akan digunakan untuk menarik mereka dalam gambar dan dalam urutan di mana mereka digambarkan dalam gambar yaitu buffer manual ditarik di atas dan irisan buffer visual yang lebih rendah. Jika "perbatasan Tampilkan kotak" tombol dipilih maka kotak berwarna akan ditampilkan untuk setiap buffer apakah ada atau tidak ada aktivitas apapun.Hal ini dapat digunakan untuk melihat di mana daerah berada dalam ketiadaan aktivitas apapun dan terlihat seperti ini tanpa data lain yang ditampilkan:

59_home_doni_Desktop_TugasPakMade_image_bab_3_56

slider sepanjang bagian bawah memungkinkan seseorang untuk memilih pemindaian tertentu dari menjalankan dimana data harus ditampilkan. Scan terjadi berdasarkan nilai: parameter tebal-inc, dengan scan terjadi setiap: berani-inc detik. Pada setiap memindai kecerahan kotak yang sesuai menunjukkan aktivitas BOLD dalam buffer itu. Setiap penyangga memiliki data yang BOLD yang skala 0,0-1,0 individual dan yang digunakan sebagai nilai kecerahan dalam menampilkan warna. Dengan demikian, jika tidak ada aktivitas, nilai 0, maka kotak akan berwarna hitam dan jika ada banyak kegiatan, nilai dekat 1.0, maka kotak akan berwarna cerah. Berikut adalah gambar dari model asosiasi dipasangkan sebagai dijalankan untuk data grafik di scan 2-4 menunjukkan aktivitas di beberapa buffer meningkat pada awal tugas:
60_home_doni_Desktop_TugasPakMade_image_bab_3_57
61_home_doni_Desktop_TugasPakMade_image_bab_3_58
62_home_doni_Desktop_TugasPakMade_image_bab_3_59

3.12.4. 3D brain

Tombol "Otak 3D" akan membuka "3d penampil BOLD" jendela untuk model saat ini jika belum terbuka atau membawanya ke depan jika sudah terbuka karena hanya ada satu terbuka per model. The "3d viewer BOLD" jendela menunjukkan informasi yang sama seperti penampil 2d dijelaskan di atas, kecuali bukan menggunakan gambar dari otak referensi kotak tertarik dalam model tiga-dimensi otak wireframe mentah.
Seperti penampil 2D, data untuk tampilan tidak diperbarui setelah membuka jendela dan karenanya tidak boleh dibuka sampai setelah model yang telah dijalankan. Berikut adalah apa yang tampak seperti jendela secara default:

63_home_doni_Desktop_TugasPakMade_image_bab_3_45

Buffer yang asosiasi otak didefinisikan ditampilkan di sebelah kiri dalam warna yang digunakan untuk menggambar garis kotak daerah dalam gambar. Tampilan default adalah top-down dengan bagian depan otak sebelah kiri, tetapi otak bisa diputar dan dipindahkan dengan mengkliknya dan menggerakkan mouse. Jika tombol kiri mouse diklik dan ditahan menggerakkan mouse akan memutar otak sekitar titik pusatnya. Jika tombol kanan mouse diklik dan diselenggarakan bergerak ke atas mouse dan bawah akan memperbesar dan memperkecil pada gambar, dan jika tombol tengah mouse diklik dan ditahan menggerakkan mouse akan bergerak di sekitar otak di jendela tanpa berputar itu.Berikut ini adalah tampilan gambar setelah itu telah dipindahkan dan diputar:

64_home_doni_Desktop_TugasPakMade_image_bab_3_60

slider sepanjang bagian bawah memungkinkan seseorang untuk memilih pemindaian tertentu dari menjalankan dimana data harus ditampilkan dengan cara yang sama bahwa hal itu untuk penampil 2D. Pada setiap memindai kotak untuk setiap buffer akan diisi dengan warna gray-scale yang menunjukkan aktivitas BOLD dalam buffer yang dengan warna referensi ditunjukkan oleh gradien ditampilkan di kiri atas jendela. Garis box akan selalu digambar dengan tepi berwarna cerah. Setiap penyangga memiliki data BOLD yang skala 0,0-1,0 individual dan yang digunakan sebagai nilai kecerahan dalam menampilkan warna dan nomor yang juga ditampilkan di kiri jendela setelah nama penyangga. Berikut adalah gambar dari model yang asosiasi yang dipasangkan sebagai run untuk data grafik di scan 4 aktivitas menunjukkan di beberapa buffer:

65_home_doni_Desktop_TugasPakMade_image_bab_3_61

Run-time 3D brain
"Run-time 3D otak" tombol akan membuka "3d BOLD run-time viewer" jendela untuk model saat ini jika belum terbuka atau membawanya ke depan jika sudah terbuka karena hanya ada satu terbuka per Model. The "3d BOLD run-time viewer" window menampilkan informasi yang sama dan bekerja dengan cara yang sama seperti penampil otak 3D dijelaskan di atas, kecuali bahwa ia tidak memiliki slider bar untuk memilih scan dan bukannya diperbarui sebagai model berjalan. Ini harus dibuka sebelum model dimulai. Secara otomatis mengatur: save-penyangga-jejak parameter dan akan memperbarui sebagai model berjalan. Ini hanya boleh digunakan jika model berjalan secara real time atau jika stepper sedang digunakan karena jika layar tidak akan mampu bersaing dengan model data dan semua alat-alat Lingkungan akan menjadi non-responsif sebagai hasilnya.

3.14. Miscellaneous

Bagian Miscellaneous berisi kontrol yang tidak terlibat dengan sebenarnya pemodelan dan dengan demikian tidak termasuk salah satu bagian lainnya. Satu-satunya kontrol dalam lingkungan saat ini adalah tombol Options yang memungkinkan pengguna untuk menentukan beberapa pengaturan untuk bagaimana Lingkungan harus beroperasi.

3.14.1. Options

Menekan tombol "Options" tombol akan memunculkan "Options" jika belum terbuka atau membawanya ke depan jika terbuka karena hanya ada satu jendela tersebut terbuka pada suatu waktu. Berikut adalah apa yang "Options" jendela terlihat seperti:

66_home_doni_Desktop_TugasPakMade_image_bab_3_46

Ini memiliki beberapa pilihan yang dapat diaktifkan atau dinonaktifkan dengan mencentang atau menghapus centang. Ketika jendela dibuka setting arus pilihan akan ditampilkan dalam pilihan. Beberapa pilihan hanya berarti ketika menggunakan editor dengan versi standalone Lingkungan Hidup, tetapi mereka semua akan dijelaskan di bawah ini untuk kelengkapan. Pertama, tombol di bagian bawah jendela akan dijelaskan, dan kemudian masing-masing pilihan sendiri.
SAVE
Menekan tombol "Simpan" tombol akan menerapkan pilihan saat ini untuk Lingkungan serta menghemat mereka ke sebuah file sehingga waktu berikutnya lingkungan dimulai pengaturan tersebut akan digunakan sebagai ganti dari default. Ini juga akan menutup "Options" jendela setelah menyimpan pengaturan.
APPLY
Menekan tombol "Apply" tombol akan menerapkan pilihan saat ini untuk Lingkungan untuk mengubah cara beroperasi. Ini tidak menyimpan mereka pengaturan untuk penggunaan masa depan juga tidak menutup jendela.
CANCEL
Pressing the “Cancel” button will close the window without applying or saving any of the changes which have been made to the options since the last save or apply occurred
REVERT
Menekan tombol "Kembalikan" tombol akan mengembalikan semua pilihan dengan nilai-nilai yang mereka miliki saat terakhir diterapkan atau disimpan, kehancuran setiap perubahan yang telah dibuat. Ini tidak menutup jendela, juga tidak menyimpan atau menerapkan nilai-nilai.
Gunakan jendela Environment untuk tampilan Percobaan
This option is only meaningful if ACT-R is running in a Lisp which has GUI tools available and which also has the appropriate support in the ACT-R graphics interface. At this time those Lisps would be ACL w/IDE, LispWorks, MCL, and CCL. If ACT-R is running in any other Lisp, then the selection of this box is ignored. The default for this option is selected (enabled) which means that when the Environment is connected to ACT-R any experiment window opened with the ACT-R open-exp- window command which is visible will be displayed in a window opened by the Environment in Tcl/Tk instead of with the Lisp’s native GUI tools. If the option is disabled then the Lisp’s native GUI tools will be used to display visible windows opened with the open-exp-window command.
Compile definitions when model opened or reloaded .
Opsi ini mengontrol bagaimana model yang dimuat atau reloaded melalui Lingkungan. Jika kotak tidak dicentang (default) maka file yang dimuat atau dibuka dengan "Load Model" atau "Open Model" tombol (perhatikan bahwa "model Open" hanya tersedia secara default dengan versi standalone) dimuat langsung dengan beban perintah cadel, dan ketika "Reload" tombol ditekan perintah reload ACT-R disebut tanpa parameter.
The default untuk opsi ini dipilih (diaktifkan) yang berarti bahwa ketika Lingkungan terhubung ke ACT-R setiap jendela percobaan dibuka dengan ACT-R open-exp-jendela perintah yang terlihat akan ditampilkan di jendela dibuka oleh Lingkungan di Tcl / Tk bukan dengan alat GUI asli Lisp itu. Jika opsi ini dinonaktifkan maka alat GUI asli Lisp akan digunakan untuk menampilkan jendela terlihat dibuka dengan perintah open-exp-window.
Jika opsi ini diaktifkan maka ketika file dimuat atau membuka file tersebut pertama kali dikompilasi dengan perintah Lisp kompilasi file dan kemudian file dikompilasi dimuat dengan perintah beban. Ketika "Reload" tombol ditekan jika opsi ini diaktifkan nilai t diberikan sebagai parameter opsional untuk perintah reload yang akan menyebabkan itu juga mengkompilasi file sebelum pemuatan. Satu hal yang perlu diperhatikan tentang memiliki parameter diaktifkan adalah bahwa jika Anda langsung memuat file dikompilasi maka "Reload" tombol tidak akan bekerja untuk file itu karena tidak akan dapat mengkompilasi file sudah dikompilasi dan akan mencetak peringatan ini sebagai gantinya:
#|Warning: To use the compile option the pathname must have type lisp. |#
Automatically save an open model when reload pressed
Pilihan ini hanya mempengaruhi pengoperasian Lingkungan bila menggunakan "model Open" tombol yang tersedia dengan versi standalone (atau diaktifkan oleh pengguna seperti yang dijelaskan dalam Memperluas atau Mengganti bagian Environment). Jika opsi ini diaktifkan, yang merupakan default, maka setiap perubahan yang dibuat ke file model yang sedang terbuka akan disimpan sebelum perintah reload disebut dalam menanggapi menekan tombol "Reload" tombol. Jika opsi ini tidak dicentang maka perubahan tidak akan disimpan oleh Lingkungan sebelum perintah reload dipanggil dan dengan demikian versi sebelumnya disimpan akan dimuat.
Show the ACT-R copyrights screen
Pilihan ini mengatur apakah atau tidak jendela menunjukkan ACT-R hak cipta informasi yang ditampilkan setiap kali Lingkungan dimulai. Jika diaktifkan maka jendela akan ditampilkan dan jika dinonaktifkan maka tidak akan ditampilkan.
Save a backup every time
Pilihan ini hanya mempengaruhi pengoperasian Lingkungan bila menggunakan "Open Model:" tombol. Jika opsi ini diaktifkan, maka setiap kali model file disimpan (termasuk tabungan otomatis setelah isi ulang jika diaktifkan) salinan cadangan dari file yang ada dibuat terlebih dahulu. Salinan cadangan akan memiliki nama yang sama dengan file asli dengan peningkatan jumlah ditambahkan ke akhir dari ekstensi file. Ini akan ditulis ke direktori yang sama dengan file asli. Dengan demikian, jika file count.lisp dibuka dan kemudian mengisi sebuah file bernama count.lisp-0 akan dibuat dalam direktori yang sama seperti file count.lisp asli dan akan menjadi salinan file count.lisp sebelum perubahan saat ini disimpan ke dalamnya. Jika itu reloaded lagi maka sebuah file bernama count.lisp-1 akan dibuat, dan sebagainya.
File-file backup ini hanya dimaksudkan sebagai perlindungan terhadap kecelakaan dari sistem atau kesalahan lain yang dapat menyebabkan hilangnya file sedang dikerjakan. File asli akan selalu menjadi versi yang paling baru-baru ini disimpan model dan Anda tidak harus membuka atau load file backup langsung kecuali benar-benar diperlukan. Setelah Lingkungan telah berhasil ditutup Anda harus merasa bebas untuk menghapus setiap dan semua file backup. Jika sistem crash atau karena alasan lain Anda ingin menggunakan salah satu file backup pertama Anda harus mengubah nama untuk sesuatu yang berarti jika Anda berencana untuk membukanya di Lingkungan karena jika tidak maka juga akan memiliki backup terbuat dari itu yang kemudian akan terlihat seperti-count.lisp 1-0 dan yang dapat menjadi membingungkan sangat cepat.
Allow the environment to work with multiple models
Kontrol Pilihan ini apakah Lingkungan mengasumsikan akan ada hanya pernah menjadi salah satu model yang didefinisikan pada suatu waktu, atau jika itu akan menyediakan alat terpisah untuk beberapa model didefinisikan secara bersamaan. Pengaturan default adalah off. Dalam hal itu jika lebih dari satu model didefinisikan peringatan ini akan ditampilkan:
Jika pengaturan ini diaktifkan, maka ia akan menampilkan dialog ini ketika perubahan yang dibuat:

68_home_doni_Desktop_TugasPakMade_image_bab_3_63

Untuk mengubah Lingkungan aman dari modus model tunggal ke mode multiple model yang memerlukan berhenti dan memulai koneksi ke Lisp. Dengan demikian, ketika membuat yang mengubah "Simpan" tombol harus selalu digunakan untuk membuat perubahan karena "Terapkan" tombol pengaturan itu tidak bertahan di satu berhenti dan mulai dari Lingkungan.

Bab IV

4.1. Introduction

Model kognitif komputasi sering memiliki internal kompleksitas yang tidak dapat dinilai cukup hanya menggunakan tindakan perilaku (Anderson, 2007; Myung, 2000; Pitt & Myung, 2002; Roberts & Pashler, 2000). Komputasi Model biasanya menyediakan saat-demi-saat rekening kognisi dengan resolusi waktu milidetik. Sebaliknya, waktu reaksi dan akurasi adalah ukuran kumulatif yang memberikan beberapa indikasi tentang apa yang terjadi selama tugas, tapi jangan tidak memberikan saat-demi-saat akun. Situasi ini bermasalah, karena langkah-langkah kognitif yang mengarah ke respon sering dapat diatur dengan cara yang berbeda (lihat misalnya, . Borst et al, 2010, Gambar 2; Marewski & Mehlhorn, 2011)
Dalam dekade terakhir, para peneliti telah berpaling ke mata gerakan (misalnya, Salvucci, 2006) dan data neuroimaging (misalnya, Anderson, 2007; Hanya & Varma, 2007) untuk tambahan kendala dan bimbingan dalam mengembangkan model kognitif.
Untuk membatasi dan memvalidasi model yang dikembangkan dalam ACT-R arsitektur kognitif metodologi dikembangkan untuk meramalkan data fMRI (untuk perkenalan, lihat Anderson et al., 2008; Borst & Anderson, 2013a). ACT-R mensimulasikan kognisi sebagai satu set modul independen yang berfungsi sekitar modul prosedural pusat. Ada modul untuk persepsi (visual, aural) dan tindakan (manual, vokal), dan beberapa modul kognitif pusat. Modul-modul ini telah dipetakan ke kecil Region-of-interest (ROI) di otak, yang dianggap aktif bila sesuai modul yang aktif. Dengan convolving aktivitas model dengan fungsi hemodinamik respone, seseorang dapat memprediksi Darah-Oksigen-Level-Dependent (BOLD) respon di wilayah ini - yang kemudian dapat dibandingkan dengan data yang fMRI untuk mengevaluasi model.

4.2. Meta-model-based fMRI

Untuk menemukan korelasi noural dari lima modul ACR-R, Borst dan Anderson (2013B) diterapkan model berbasis fMRI sampai lima dataset yang ada dengan metode baru yang terkait untuk menganalisis data fMRI. Alih-alih kemunduran kondisi-struktur percobaan terhadap data fMRI, seperti yang dilakukan conventionallay, prediksi berasal dari model compatational yang mundur agains data. Jadi, alih-alih menunjukkan di mana condtion eksperimental tertentu memunculkan aktivitas di otak, metode yang mengungkapkan daerah otak coreespond model konstruksi tertentu, berbasis Model fMRI telah ben berhasil diterapkan untuk menemukan daerah yang terlibat dalam pembelajaran penguatan dan pengambilan keputusan, Meskipun metode biasanya digunakan dengan nilai-nilai arameter model matematika, kami sebelumnya telah menunjukkan bahwa hal itu juga dapat digunakan dengan model komputasi, seperti ACT-R (Boset, Taatgen, & Van Rijn, 2011).
Borst dan Anderson (2013b) digunakan model berbasis fMRI untuk menemukan korelasi saraf dari lima modul ACT-R: keadaan masalah (juga disebut sebagai modul imaginal), memori deklaratif, persepsi pendengaran dan visual, dan kanan.
Tindakan manual. Modul ini terlokalisasi dalam lima dataset yang ada dengan terkait ACT-R model, yang berkisar dari pasangan-asosiasi belajar untuk multitasking. itu Hasil balita ini set analisis dikombinasikan dalam meta-analisis untuk mendapatkan pemetaan yang independen dari kekhasan tugas dan model. Seperti yang diharapkan, model yang tepat-petunjuk ACT-R terlokalisir korteks motorik kiri, membentang dari precentral yang gyrus, gyrus melalui postcentral, ke lobus parietal. Modul aural dipetakan ke daerah sekitar superior gyrus temporal di kedua belahan otak. Modul visual yang berkorelasi secara signifikan dengan aktivitas di kiri dan kanan oksipital tengah gyri, memperluas ke parietal inferior lobulus. Kedua state masalah dan memori deklaratif modul berkorelasi secara signifikan dengan aktivitas di sekitar gyrus frontal inferior dan cingulate anterior. Selain itu, modul state masalah dipetakan ke sebuah daerah yang luas sekitar sulkus intraparietal.
Untuk lebih memisahkan berkorelasi saraf masalah modul state dan memori deklaratif, Borst dan Anderson diselidiki untuk yang daerah memori deklaratif prediksi menjelaskan varians signifikan lebih daripada prediksi state masalah dan sebaliknya. Ini mengungkapkan daerah di gyrus frontal inferior untuk memori deklaratif, dan, tidak mengherankan, wilayah sekitar intraparietal ini sulkus untuk modul state masalah. Pada bagian berikutnya kita akan menggunakan hasil ini untuk mengembangkan ROI baru untuk lima modul.
69_home_doni_Desktop_TugasPakMade_image_bab_4_pasted1

4.3. Metode

ROI definition Untuk membuat ROI baru kami menggunakan meta-analisis dari Borst dan Anderson (2013b). Kami pengambangan hasil mereka pada p <10-7 dan setidaknya 250 voxel per cluster. Untuk manual, visual, dan modul aural, kami kemudian mengambil voxel paling signifikan sebagai benih, dan berulang kali memilih voxel paling signifikan berbatasan dengan wilayah yang dipilih saat ini, sampai kami mencapai 100 voxel.
Untuk masalah dan modul memori deklaratif kami mengikuti prosedur yang sama, kecuali bahwa kami mengambil sebagian voxel signifikan dari analisis disosiasi sebagai benih. Artinya, untuk modul masalah yang kita digunakan voxel a dekat dengan sulcus intraparietal sebagai benih, dan untuk deklaratif memori voxel dekat dengan gyrus frontal inferior. ini voxel yang terbaik dalam memisahkan antara state dan masalah kontribusi memori deklaratif dengan sinyal BOLD, dan akibatnya akan menyebabkan ROI yang dapat digunakan paling berhasil untuk membedakan antara modul tersebut.
Experiment
Untuk membandingkan pemetaan baru untuk pemetaan asli kita menerapkan mereka ke sebuah dataset fMRI dari Nijboer et al. (2013). Dalam percobaan mereka, 16 subjek diminta untuk melakukan tiga tugas yang berbeda: tugas visual tracking, tugas n-kembali, dan tugas nada-menghitung. Tugas harus dilakukan baik secara terpisah maupun dalam kombinasi (misalnya, n-back tone dan menghitung secara bersamaan), menghasilkan enam kondisi yang berbeda. Dalam tugas pelacakan visual, subjek diminta untuk melacak titik horizontal bergerak di layar dengan menekan tombol kanan dan kiri dengan tangan kanan mereka.
Dalam tugas nada-menghitung, 20 nada dipresentasikan pada interval pseudo-random dalam waktu 30 detik. Nada baik bisa tinggi atau rendah; subjek diinstruksikan untuk hanya menghitung.
nada tinggi (10-17 per trial). Selama tugas nada-menghitung salib fiksasi disajikan di tengah layar, subjek diminta untuk memberikan respon setelah sidang. Dalam tugas tunggal dan dalam kondisi nada-menghitung & n-kembali respon ini diberikan dengan tangan kanan, dengan nada-menghitung & pelacakan kondisi itu diberikan dengan tangan kiri.
Dalam tugas n-kembali aliran surat disajikan di layar. Setiap huruf ditampilkan untuk 1000 ms, diikuti oleh 1500 ms kosong antara huruf. Untuk setiap huruf, subjek harus menunjukkan apakah itu sama atau berbeda dengan surat 2-back, dengan menggunakan tangan kiri mereka.
Dalam kondisi dual-tugas, baik tugas-tugas yang ditampilkan pada layar pada saat yang sama. Ujian berlangsung 30 detik di segala kondisi, diikuti dengan masa tanggap 10 detik dalam kondisi nada-menghitung. Hal ini terkait dengan total 20 2 detik fMRI scan. Untuk rincian tentang mata pelajaran, rangsangan, dan prosedur, lihat Nijboer et al. (2013).

Bab V 

Penutup

Kami akan mendiskusikan hasil pada modul-by-modul dasar. Untuk setiap modul, kita akan membahas model prediksi dan hasil dalam aslinya dan dalam ROI baru. Untuk menghasilkan model prediksi kami menggunakan model Nijboer et al. (2013). Model prediksi yang dihasilkan sebelum percobaan dijalankan; tidak ada usaha dibuat di pas prediksi hasil.
Hal ini membuat berisi - dataset untuk membandingkan kinerja asli dan ROI baru - dan oleh karena itu cocok. Gambar 3 menunjukkan hasil untuk state masalah, memori deklaratif, aural, dan modul visual, Gambar 4 menunjukkan hasil untuk modul panduan kanan dan kiri. R2-nilai yang dilaporkan dalam angka-angka.

Daftar Pustaka

Anderson, J. R. (1974). Retrieval of propositional information from long-term memory. Cognitive Psychology, 6, 451–474.
Anderson, J. R. (1975). Item-specific and relation-specific interference in sentence memory. Journal of Experimental Psychology: Human Learning and Memory, 104, 249–260
Anderson, J. R. (1981). Interference: The relationship between response latency and response accuracy. Journal of Experimental Psychology: Human Learning and Memory, 7, 326–343.
Anderson, J. R. (1983). The architecture of cognition. Cambridge, MA: Harvard University Press
Anderson, J. R. (1991). Is human cognition adaptive? Behavioral and Brain Sciences, 14, 471–484
Anderson, J. R., & Bower, G. H. (1973). Human associative memory. Washington, DC: Winston and Sons.
Anderson, J. R., & Lebiere, C. (1998). The atomic components of thought. Mahwah, NJ: Erlbaum
Anderson, J. R., & Lebiere, C. (1998). The atomic components of thought. Mahwah, NJ: Erlbaum.
Anderson, J. R., & Matessa, M. (1997). A production system theory of serial memory. Psychological Review, 104, 728–748.
Anderson, J. R., & Paulson, R. (1978). Interference in memory for pictorial information. Cognitive Psychology, 10, 178–202.
Anderson, J. R., & Reder, L. M. (1999). The fan effect: New results and new theories. Journal of Experimental Psychology: General, 128, 186–197.
Anderson, J. R., Reder, L. M., & Lebiere, C. (1996). Working memory: Activation limitations on retrieval. Cognitive Psychology, 30, 221–256.
Anderson, J. R., & Schooler, L. J. (1991). Reflections of the environment in memory. Psychological Science, 2, 396–408.
Anderson, J. R., Taatgen, N. A., & Byrne, M. D. (2005).
Learning to achieve perfect timesharing: Architectural implications of Hazeltine, Teague, and Ivry (2002).
Journal of Experimental Psychology: Human Perception and Performance, 31, 749–761. Atkinson, R. C., & Juola, J. F. (1974).
Search and decision processes in recognition memory. In D. H. Krantz, R. C. Atkinson, R. D. Luce, & P. Suppes (Eds.). Contemporary developments in mathematical psychology (Vol. 1, pp. 243–293).
San Francisco, CA: W.H. Freeman. Cohen, A. L., Sanborn, A. N., & Shiffrin, R. M. (2008). Model evaluation using grouped or individual data. Psychonomic Bulletin & Review, 15, 692–712.