İleriye dönük aralık zamanlamanın ACT-R ile bilişsel modellenmesi üzerine bir inceleme
An investigation on cognitive modeling of prospective interval timing with ACT-R
- Tez No: 847952
- Danışmanlar: PROF. DR. SEVTAP CİNAN, PROF. DR. NESLİHAN SERAP ŞENGÖR
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Psikoloji, Psychology
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2024
- Dil: Türkçe
- Üniversite: İstanbul Üniversitesi
- Enstitü: Sosyal Bilimler Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Psikoloji Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 128
Özet
İleriye dönük aralık zamanlamada dikkat, önemli bir bilişsel süreçtir. Dikkatin zaman algısındaki etkisini açıklamaya çalışan Dikkat Kapısı Modeline göre zamansal farkındalığı içeren durumlarda dikkatimizi zamana daha çok yöneltir ve zamanı olduğundan daha uzun algılarız. Diğer yandan karmaşık ve görece daha zor görevlerde dikkatimizi zamana daha az yöneltir ve zaman aralığını olduğundan daha kısa algılarız. Çalışmada Dikkat Kapısı Modelinin bu öngörüsü test edilmiştir. Bilişsel mimariler, zaman algısı gibi bilişsel işlevlerin altında yatan süreçleri açıklamaya yardımcı olan araçlardır. En yaygın kullanılan psikolojik yönelimli bilişsel mimarilerden biri olan ACT-R da bu çalışmada ileriye dönük zaman algısını anlamak için kullanılmıştır. Ek olarak katılımcı performansları ile karşılaştırılarak ACT-R'ın ileriye dönük aralık zamanlama performansı değerlendirilmiştir. Çalışmanın amacı görev zorluğunun aralık zamanlama performansı üzerindeki etkisini test etmektir. Bunun için çift-görevli zamanlama görevi kullanılmış ve katılımcılardan aralık zamanlama görevi ile eş zamanlı olarak zamanla ilgili olmayan kolay ve zor görevleri yapmaları istenmiştir. Ek olarak bu çalışmada, katılımcıların ve modelin zaman tahmini performansının giderek iyileşmesine karşılık gelen bir öğrenme etkisi beklenmiştir. İki beklenti de hem katılımcı performansı hem de model performansı açısından değerlendirilmiş ve katılımcılar ile modelin performansları arasındaki uyum test edilmiştir. Yürütülen analizler sonucunda, katılımcılarda zaman aralığı öğrenme etkisi görülmemiştir. Katılımcı verilerine bakıldığında görev zorluğunun zaman tahmini üzerinde bir etkisi olduğu bulunamamıştır. Model verileri için yürütülen analiz sonuçlarına bakıldığında ise modelde zaman aralığı öğrenme etkisi gözlenmiş ve görev zorluğunun zaman tahmininde değişikliğe neden olduğu gösterilmiştir. Model ve katılımcı verilerinin uyumu iyi çıkmamıştır. Mevcut çalışma, bir bilişsel mimaride oluşturulmuş modeller kullanarak zaman algısının anlaşılmasına katkı sağlama girişimini göstermektedir.
Özet (Çeviri)
Attention is an important cognitive process in prospective interval timing. According to the Attentional Gate Model, which tries to explain the effect of attention on time perception, in situations involving temporal awareness, we direct our attention more toward time and perceive time as longer than it is. On the other hand, in complex and relatively more difficult tasks, we pay less attention to time and perceive the time interval as shorter than it is. In this study, this prediction of the Attentional Gate Model was tested. Cognitive architectures are tools that help explain the processes underlying cognitive functions such as time perception. The ACT-R, one of the most widely used psychologically oriented cognitive architectures, was also used in this study to understand prospective time perception. In addition, the prospective interval timing performance of the ACT-R was evaluated by comparing it with participant performance. The study aims to test the effect of task difficulty on interval timing performance. For this, a dual-task timing task was used and participants were asked to perform easy and difficult tasks that were not related to time simultaneously with the interval timing task. In addition, a learning effect was expected in the form of gradual improvement in the time estimation performance of the participants and the model. These two expectations were evaluated in terms of both participant performance and model performance, and the agreement between participant and model performance was tested. According to the results of the analyses, no time interval learning effect was observed in the participants. Investigating the participant data, task difficulty was not found to have an effect on time estimation. As the results of the analysis conducted for the model data were analyzed, the time interval learning effect was observed in the model and it was concluded that task difficulty caused a change in time estimation. The model did not yield a good fit to the behavioral data. The current study may represent an attempt to contribute to the understanding of time perception by using cognitive models implemented in a cognitive architecture.
Benzer Tezler
- Yoğun bakım ünitesi hastalarının santral venöz kateterleri ile ilişkili enfeksiyon açısından sürveyansı
Başlık çevirisi yok
ELİF HAKKO
Tıpta Uzmanlık
Türkçe
2004
Klinik Bakteriyoloji ve Enfeksiyon Hastalıklarıİstanbul ÜniversitesiKlinik Bakteriyoloji ve Enfeksiyon Hastalıkları Ana Bilim Dalı
PROF.DR. ÖMER FEHMİ TABAK
- Mallet kırığı tedavisinde pin-ortez ekstansiyon blok pinleme yöntemiyle ekstansiyon blok pinleme yönteminin karşılaştırılması
Comparison of pin-orthosis extension block pining method and extension block pining method in treatment of mallet fracture
MAHMUD AYDIN
Tıpta Uzmanlık
Türkçe
2021
Ortopedi ve TravmatolojiSağlık Bilimleri ÜniversitesiOrtopedi ve Travmatoloji Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. DOĞAN ATLIHAN
- Kafa travması tanısı alan olgularda ileriye dönük hipofiz işlevlerinin değerlendirilmesi.
Prospective evaluation of pituitary function in cases with the diagnosis of head trauma.
HAKAN AYLANÇ
Tıpta Uzmanlık
Türkçe
2010
Endokrinoloji ve Metabolizma HastalıklarıTrakya ÜniversitesiÇocuk Sağlığı ve Hastalıkları Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. FİLİZ TÜTÜNCÜLER
- Acil servisten yatış yapılan hastaların ileriye dönük değerlendirilmesi
Prospective evaluation of patients hospitalized from the emergency department
HALİL MUTLU
Tıpta Uzmanlık
Türkçe
2015
İlk ve Acil YardımAkdeniz ÜniversitesiAcil Tıp Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. SEÇGİN SÖYÜNCÜ
- Derin öğrenme ve büyük veri analitiği yöntemleriKullanarak Covid-19 yayılımının ileriye dönük tahmini
Forecasting the spread of covid-19 using deep learning and big data analytics methods
CYLAS KIGANDA
Yüksek Lisans
İngilizce
2023
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolGazi ÜniversitesiBilgisayar Bilimleri Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MUHAMMET ALİ AKCAYOL