pyactcv

PYACTCV - Interfaz Python

Esta biblioteca conecta la ACT-R de arquitectura cognitiva con el lenguaje de programación Python para cargar los datos del usuario en Visicon de ACT-R.

La ACT-R de arquitectura cognitiva es capaz de monitorear las interacciones de un operador humano con un sistema que utiliza el concepto de rastreo de modelos, un concepto previamente implementado dentro de un sistema de tutoría ACT-R [1]. Esta biblioteca de software adaptó el trabajo de [2] para establecer tal conexión entre el lenguaje de programación Python y ACT-R versión 7.21.6. Para el uso ejemplar de la biblioteca, consulte [3] y [4].

Instalación

$ pip install pyactcv

o

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

Uso

Eche un vistazo a la carpeta de ejemplos para un caso de uso ejemplar.

 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 ()

Archivos

• ACTCV.PY : contiene la clase ACTCV y métodos para crear la interfaz para cargar datos del usuario establecido en el Visicon de ACT -R.

• Actr.py : contiene el despachador de ACT-R versión 7.12., Que es necesario para formar una conexión entre Python y ACT-R (ver http://act-r.psy.cmu.edu/).

HACER

Posible característica adicional para agregar:

• Agregue más lectura dinámica para obtener datos
• Agregue la selección de qué cargar ("visual", "audio")
• Agregar soporte de depuración

Desarrollo de pyactcv

Para instalar PYACTCV junto con las herramientas para desarrollar y ejecutar pruebas, ejecute lo siguiente en su virtualenv:

$ pip install -e .[dev]

Bibliografía

[1] Fu, W.-T., Bothell, D., Douglass, S., Haimson, C., Sohn, M.-H. y Anderson, J. (2006). Hacia un sistema de capacitación basado en modelos en tiempo real. Interactuando con computadoras, 18 (6), 1215–1241.

[2] Halbruegge, M. (2013). ACT -CV: unir la brecha entre los modelos cognitivos y el mundo exterior. En E. Brandenburg (ed.), Grundlagen y Anwendungen der Mensch-Maschine- Interaktion: 10. Berliner Werkstatt Mensch-Maschine-Systeme (pp. 205–210). Berlín: Tu Berlín.

[3] Klaproth, Ow, Halbruegge, M., Krol, LR, Vernaleken, C., Zander, To y Russwinkel, N. (2020). Un modelo cognitivo neuroadaptativo para lidiar con la incertidumbre en el rastreo del estado cognitivo de los pilotos. Temas en la ciencia cognitiva, 12 (3), p. 1012-1029.

[4] En revisión