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J-GLOBAL ID：202002226172858734   整理番号：20A1922967

問題解決における全身資源のマッピング【JST・京大機械翻訳】

Mapping systemic resources in problem solving

著者 (2件)： Vallee-Tourangeau Frederic (Department of Psychology, Kingston University, Kingston-upon-Thames, KT1 2EE, UK) ,  Vallee-Tourangeau Gaeelle (Department of Management, Kingston University, Kingston-upon-Thames, KT2 7LB, UK)
資料名： New Ideas in Psychology  (New Ideas in Psychology)
巻： 59  ページ： Null  発行年： 2020年 
JST資料番号： A1246A  ISSN： 0732-118X  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 野生では,思考は,複数の時間スケールにわたる広範囲の外部資源を描いた対話型プロセスを利用する。Mala4is(2015,p.361)は,それを putsすので,「認知は特性内ではない」。それは,中間プロセスであった。インタラクティブプロセスは,各人間エージェントを埋め込む拡張システムを構成する。しかし,問題解決のようなより高い認知に関する多くの研究は,認知のオントロジー軌跡としてエージェントをキャストする方法論的個人主義への暗黙的ではあるが深いコミットメントを反映しており,研究企業の性質を大きく決定している。このように,容量とゲージ推論性能を測定するタスクを,問題提示と相互作用する可能性を減らすか,または除去する方法で設計した。思考が頭部に起こるならば,エージェントがタスクの身体成分と相互作用することができる手順をエンジニアする必要または理由がない。逆に,方法論的相互作用力は,作業記憶や思考配置のような能力のすべて,まだ参加しない役割を認知する。それはまた,新しいアイデアが出現する認知生態系の粒状マッピングを奨励する。したがって,相互作用者展望を採用することは,問題解決における新しいアイデアの開発を促進するために,これらの資源が時間と空間にわたって動的に構成される方法の注意深い記述を招いた拡張システムの認知資源に焦点を合わせることである。次に,全身展望は,個人の認知資源よりむしろ全身の最適化を通して認知能力を促進する介入の開発を促進する。Copyright 2020 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 最適化 ,  相互作用 ,  *問題解決 ,  生態系 ,  ゲージ ,  エージェント ,  オントロジー
準シソーラス用語： コミットメント ,  対話型 ,  個人主義 ,  認知能力 ,  相互作用力 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (4件)： 問題解決 ,  全身 ,  資源 ,  マッピング