論文の概要: Towards a Formal Theory of the Need for Competence via Computational Intrinsic Motivation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.07423v1
• Date: Tue, 11 Feb 2025 10:03:40 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-12 14:08:02.351230
• Title: Towards a Formal Theory of the Need for Competence via Computational Intrinsic Motivation
• Title（参考訳）: 計算内在モチベーションによるコンピテンスの必要性の形式理論に向けて
• Authors: Erik M. Lintunen, Nadia M. Ady, Sebastian Deterding, Christian Guckelsberger,
• Abstract要約: 我々は、自己決定理論(SDT)における「能力の必要性」に焦点をあてる。 我々は、強化学習(RL)の分野から計算モデルを描くことにより、これらの矛盾が軽減される可能性を示唆する。 我々の研究は、理論の側面を定式化した新しい計算モデルを導入し、理論を洗練させるために実験的にテストできる理論開発のサイクルを支援することができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.593505830504729
• License:
• Abstract: Computational models offer powerful tools for formalising psychological theories, making them both testable and applicable in digital contexts. However, they remain little used in the study of motivation within psychology. We focus on the "need for competence", postulated as a key basic human need within Self-Determination Theory (SDT) -- arguably the most influential psychological framework for studying intrinsic motivation (IM). The need for competence is treated as a single construct across SDT texts. Yet, recent research has identified multiple, ambiguously defined facets of competence in SDT. We propose that these inconsistencies may be alleviated by drawing on computational models from the field of artificial intelligence, specifically from the domain of reinforcement learning (RL). By aligning the aforementioned facets of competence -- effectance, skill use, task performance, and capacity growth -- with existing RL formalisms, we provide a foundation for advancing competence-related theory in SDT and motivational psychology more broadly. The formalisms reveal underlying preconditions that SDT fails to make explicit, demonstrating how computational models can improve our understanding of IM. Additionally, our work can support a cycle of theory development by inspiring new computational models formalising aspects of the theory, which can then be tested empirically to refine the theory. While our research lays a promising foundation, empirical studies of these models in both humans and machines are needed, inviting collaboration across disciplines.
• Abstract（参考訳）: 計算モデルは、心理学理論を定式化するための強力なツールを提供し、それらがデジタルコンテキストに適用可能であることを証明できる。 しかし、心理学におけるモチベーションの研究にはほとんど使われていない。 我々は、自己決定理論(SDT)における重要な人的ニーズである「能力の必要性」に焦点を当て、本質的なモチベーション(IM)を研究するための最も影響力のある心理学的枠組みである。しかし、近年の研究では、SDTにおける能力の複数の面を明確に定義した。これらの不整合性は、人工知能の分野、特に強化学習(RL)の領域から計算モデルを描くことによって緩和される可能性がある。上記の能力の面 ― 効果、スキル、能力、能力、能力の成長 ― と、既存のRLの形式的理論との整合により、SDTのモチベーションとより幅広い心理学的動機付けの基盤を提供する。 形式主義は、SDTが明示に失敗する前提条件を明らかにし、計算モデルがIMの理解をいかに改善できるかを示す。 さらに、我々の研究は、理論の側面を定式化した新しい計算モデルを導入し、理論を洗練させるために実験的にテストできる理論開発のサイクルを支持することができる。 我々の研究は有望な基礎を築いているが、人間と機械の両方におけるこれらのモデルの実証的研究が必要である。

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