Naslov
Primjena kontrolne teorije na zadatak praćenja mete
(Application of Perceptive control theory in target pursuing task)

Autori
Matić, Adam ; Valerjev, Pavle

Vrsta, podvrsta i kategorija rada
Sažeci sa skupova, sažetak, znanstveni

Izvornik
18. naučni skup Empirijska istraživanja u psihologiji - Rezimei / - Beograd : Institut za psihologiju i Laboratorija za eksperimentalnu psihologiju, 2012, 5-6

ISBN
978-86-86563-33-0

Skup
18.Naučni skup Empiriska istraživanja u psihologij

Mjesto i datum
Beograd, Srbija, 10.02.2012. - 11.02.2012

Vrsta sudjelovanja
Predavanje

Vrsta recenzije
Međunarodna recenzija

Ključne riječi
kontrolna teorija ; zadatak praćenja mete ; računalni modeli ; koordinacija
(perceptive control theory ; target pursuing task ; computational models ; coocrdination)

Sažetak
Računalni modeli neuronskih procesa od iznimnog su značaja za modernu kognitivnu znanost i eksperimentalnu psihologiju. Predstavljaju hipotetsku organizaciju i arhitekturu stvarnih neuronskih procesa i arhitektura. Analizirajući funkcioniranje računalnih modela u usporedbi s funkcioniranjem stvarnih neuronskih sustava možemo zaključivati o plauzibilnosti računalnog modela. Grana primjenjene kontrolne teorije – Teorija Percepcijske kontrole (PCT), nudi računalne modele koji se mogu kvantitativno usporediti s ponašanjem ispitanika. Cilj ovog istraživanja je primjeniti PCT i kvantitativnu analizu modela na zadatak praćenja mete u dvije dimenzije, te time ukazati na mogućnost primjene PCT-a u istraživanjima u eksperimentalnoj psihologiji. U ispitivanju je sudjelovalo 14 ispitanika, studenata Sveučilišta u Zadru. Za svakog ispitanika posebno su podešeni parametri modela. Ispitanici i modeli prolazili su kroz nekoliko situacija praćenja mete koja se kretala slučajno generiranom, kružnom i dijagonalnom putanjom. Izvešena je kvantitativna usporedba funkcioniranja modela za svakog ispitanika i eksperimentalnu situaciju. Rezultati pokazuju da su modeli precizno reproducirali ponašanje, odnosno putanju ispitanika (r = 0, 99) u prvoj situaciji. U novim situacijama slijeđenja mete, modeli su vrlo precizno predviđali ponašanje ispitanika. U situaciji s jednakom brzinom kretanja mete, po slučajno generiranoj putanji, greška predikcije iznosi 2, 12% ; u situaciji s nešto većom brzinom kretanja mete 2, 64% ; u situaciji s kružnom putanjom kretanja mete 2, 4%, a u situaciji s dijagonalnom putanjom kretanja mete 2, 3%. Moguća su poboljšanja modela budući da su modeli u prvoj situaciji statistički značajno preciznije pratili metu nego ispitanici (t=4, 304, df0=26, p=0, 00021) i u drugoj situaciji (t=6, 190, df=26, p=0, 000002). U trećoj situaciji nema statistički značajne razlike u preciznosti praćenja mete između modela i ispitanika (t=1, 597, df=26, p=0, 1224), kao ni u četvrtoj situaciji (t=-0, 36, df=26, p=0, 357). Rezultati ukazuju na visoku plauzibilnost modela neuronskog sustava koji je u podlozi izvršavanja zadatka praćenja mete u dvije dimenzije, te daje smjernice za poboljšanje modela.

Izvorni jezik
Hrvatski

Znanstvena područja
Računarstvo, Psihologija

POVEZANOST RADA