抄録/ポイント：
抄録/ポイント
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研究者と設計者は,物理的書籍から図形を読み出すことが,相互活動,ユーザ制御,および豊富なマルチメディア支援の欠如のために,もはや一般的な選択ではないので,「デジタルグラフィック・novel」(DGN)を提案した。しかし,このようなグラフィックnarが利用できるかどうか,また知識を転送するのに効果的であるかどうかについての議論が開かれている。人間-コンピュータ相互作用分野における研究者は,この種のメディアが提示された物語における以前の知識の吸収を可能にし,ユーザに対する新しい知識を示唆することができると主張している。しかし,固体モデルに基づくDGNを設計することは,この媒体に対する思慮をもたらし続けるであろう。本論文は,説明型の概念的DGNモデルを構築する認知過程に特に焦点を合わせた。動作研究サイクル,DGNのRigaudの教師なしのフレームワーク,Kaneの教育的グラフィック記述モデル,Hughesの二重経路モデル,およびCohnの視覚的図形記述モデルを調べて,DGN意味論を説明できる変数を抽出するために分析した。解析により,教師なしのフレームワークを抽出し,新しいモデルを改善できることを明らかにした。そこで,知識をターゲットシステムに翻訳するために,Kaneの教育的グラフィック記述モデルを強化した。エキスパート評価は,強化したモデルに関して実施した。この評価結果は,モデルの理想化仮定と実行可能性に関する明確な洞察を提供した。次に,視覚的物語が,知識ベースにおける画像,コンテンツおよびプリントテキストから構成される図形記述およびグラフィックテキストによって戦略化された階調における順序およびタイミングによって特徴付けられる逐次画像の意味を理解する最終的前提を提案した。このモデルの前提は,使用可能なDGNsの開発に対する特定の貢献により,現代科学の原理手段の一つとして役立つ。このモデルは,DGN設計と開発の基礎として使用される合理的な属性を含んでいる。Copyright 2019 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】
