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Choosing and getting started with a cognitive architecture to test and use human-machine

dc.contributor.authorRitter, Frank E.de_DE
dc.contributor.editorLeuchter, Sandrode_DE
dc.contributor.editorSchulze-Kissing, Dirkde_DE
dc.contributor.editorUrbas, Leonde_DE
dc.contributor.editorKindsmüller, Martin Christofde_DE
dc.date.accessioned2017-11-15T15:49:37Z
dc.date.available2017-11-15T15:49:37Z
dc.date.issued2004
dc.description.abstractDieser Artikel liefert einen anleitenden Überblick über Erstellung und Einsatz von kognitiven Modellen unter Verwendung von kognitiven Architekturen zur Unterstützung der Gestaltung von Mensch-Maschine-Schnittstellen. Der Beitrag liefert eine praxisorientierte Einführung in die Anwendung von kognitiven Architekturen indem er sowohl eine allgemeine Anleitung, als auch Verweise auf bereichsspezifische Ressourcen beinhaltet. Es werden Fragen zur Auswahl einer Architektur behandelt und verschiedene Architekturen, die zur Evaluierung von Schnittstellen eingesetzt werden oder eingesetzt werden könnten, besprochen. Eine Auswahl an Lernmaterialien zu Architekturen und Modellierung, einschließlich online verfügbaren Materialien wird beschrieben. Des Weiteren wird das Testen und Validieren von Modellen behandelt; diskutiert wird insbesondere der Stellenwert des Nachweises, dass ein Modell Wert ist Ernst genommen zu werden, sowie der Stellenwert des Wissens an welchen Stellen es verbessert werden kann. Der Artikel schließt mit der Bemerkung, dass einige der spannendsten offenen Fragen in Bezug auf kognitive Architekturen und kognitive Modellierung in den Bereichen des Beschreibungsumfangs der Modelle, der Modellintegration und der Benutzerfreundlichkeit der Modelle liegen.de_DE
dc.identifier.pissn1439-7854de_DE
dc.identifier.urihttps://dl.gi.de/handle/20.500.12116/5318
dc.language.isoende_DE
dc.relation.ispartofMMI Interaktiv - Modellierung und Simulation in Mensch: Vol. 1, No. 07de_DE
dc.subjectcognitive modelsde_DE
dc.subjectcognitive architecturesde_DE
dc.titleChoosing and getting started with a cognitive architecture to test and use human-machinede_DE
dc.typeText/Journal Articlede_DE
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