pyactcv

Pyactcv - Python -Schnittstelle

Diese Bibliothek verbindet die kognitive Architektur ACT-R mit der Programmiersprache Python, um Benutzerdaten in das ACT-R-Vissicon zu laden.

Die kognitive Architektur ACT-R ist in der Lage, die Interaktionen eines menschlichen Bedieners mit einem System unter Verwendung des Konzepts der Modell-Tracing zu überwachen, ein Konzept, das zuvor in einem ACT-R-Tutoresystem implementiert wurde [1]. Diese Software-Bibliothek passte die Arbeit von [2] an, um eine solche Verbindung zwischen der Programmiersprache Python und ACT-R Version 7.21.6 herzustellen. Für die vorbildliche Verwendung der Bibliothek siehe [3] und [4].

Installation

$ pip install pyactcv

oder

$ pip install git+https://github.com/seblum/actcv

Verwendung

Schauen Sie sich den Beispiel -Ordner für einen vorbildlichen Anwendungsfall an.

 import pandas as pd

import actr
import pyactcv as cv

data = pd . read_csv ( 'userData.csv' , sep = ';' , dtype = { 'alarmactivecolumn' : float , 'alarmnumbercolumn' : float , 'timecolumn' : float })

header = list ( data )
data = data . where (( pd . notnull ( data )), None )
       
frequency = 3000
duration = 3
starttime = 0
indexinput = 0
timebreak = 0.1

actcv = cv . ActCV ( data , 'timecolumn' )
actcv . load_states ()
actcv . schedule_visicon ()
actcv . schedule_tone ()

actr . run ()

Dateien

• ACTCV.PY - Enthält die Klasse ACTCV und Methoden zum Erstellen der Schnittstelle zum Laden des Benutzerdatensatzes in das Visicon von ACT -R.

• ACTR.PY -Enthält den Dispatcher von ACT-R Version 7.12. Dies ist erforderlich, um eine Verbindung zwischen Python und ACT-R herzustellen (siehe http://act-r.psy.cmu.edu/).

Todo

Mögliche zusätzliche Funktion zum Hinzufügen:

• Fügen Sie mehr dynamische Lesen für Daten hinzu
• Fügen Sie eine Auswahl des Loads hinzu ("visuell", "Audio")
• Fügen Sie Debugging Support hinzu

Entwicklung pyactcv

So installieren Sie PyACTCV zusammen mit den Tools zum Entwicklung und Ausführen von Tests. Führen Sie bitte Folgendes in Ihrem Virtualenv aus:

$ pip install -e .[dev]

Bibliographie

[1] Fu, W.-T., Bothell, D., Douglass, S., Haimson, C., Sohn, M.-H. & Anderson, J. (2006). Auf einem modellbasierten Trainingssystem in Echtzeit. Interaktion mit Computern, 18 (6), 1215–1241.

[2] Halbruegge, M. (2013). ACT -CV - Überbrückung der Lücke zwischen kognitiven Modellen und der Außenwelt. In E. Brandenburg (Hrsg.), Grundlagen und anwendungen der Mensch-Maschin-Interaktion: 10. Berliner Werkstatt Mensch-Maschin-System (S. 205–210). Berlin: Tu Berlin.

[3] Klaproth, OW, M. Halbruegge, LR, Krol, LR, Vernaleken, C., Zander, an und Russwinkel, N. (2020). Ein neuroadaptives kognitives Modell für den Umgang mit Unsicherheit im kognitiven Zustand der Piloten. Themen in der Kognitionswissenschaft, 12 (3), p. 1012-1029.

[4] In Rezension