論文の概要: Toward an~Integrated Cognitive--Ergonomic Architecture for~Human--Machine Interaction: Combining Cognitive Models with~Human Factors Ergonomics
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2609.03704v1
- Date: Thu, 03 Sep 2026 11:41:29 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-09-04 18:28:39.044492
- Title: Toward an~Integrated Cognitive--Ergonomic Architecture for~Human--Machine Interaction: Combining Cognitive Models with~Human Factors Ergonomics
- Title（参考訳）: Human-Machineインタラクションのための統合認知-人間工学的アーキテクチャに向けて:認知モデルとHuman Factors Ergonomicsを組み合わせて
- Abstract要約: 本稿では,認知アーキテクチャの理論的基礎とヒューマンファクター・エルゴノミクスの原理を組み合わせることで,人間の能力のモデル化に一貫したアプローチを提案する。
このモデルをエルゴノミクスフレームワーク内でコンテキスト化することにより、意思決定、スキル獲得、適応行動の基礎となるメカニズムを解明する。
私たちのフレームワークは、オペレータの専門知識、規範的知識、リアルタイムフィードバックループが重要な産業アプリケーションに実証的に基礎を置いています。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.9449650062296824
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: This paper presents an integrated approach to modeling human competencies by combining the theoretical foundations of cognitive architectures with principles from Human Factors Ergonomics (HFE). Through a comparative analysis of established cognitive models-SOAR, ACT-R, LIDA, and COCOM-we synthesize a tailored architecture designed to address the complexities of human-machine interaction (HMI) in dynamic environments. By contextualizing this model within ergonomic frameworks, we elucidate the mechanisms underlying decision-making, skill acquisition, and adaptive behavior, bridging the gap between cognitive theory and applied system design. Our framework is empirically grounded in industrial robotics applications, where operator expertise, normative knowledge, and real-time feedback loops are critical. The proposed architecture not only enhances the cognitive alignment of HMI systems but also provides a scalable methodology for designing intelligent, human-centered interfaces in high-stakes environments. This work advances both the theoretical understanding of human competencies and the practical implementation of adaptive, ergonomically optimized systems.
- Abstract（参考訳）: 本稿では,認知アーキテクチャの理論的基礎とヒューマンファクター・エルゴノミクス(HFE)の原理を組み合わせることで,人間の能力のモデリングに一貫したアプローチを提案する。
SOAR、ACT-R、LIDA、COCOMの認知モデルの比較分析を通じて、動的環境におけるヒューマン・マシン・インタラクション(HMI)の複雑さに対処するために設計された、カスタマイズされたアーキテクチャを合成する。
このモデルをエルゴノミクスの枠組み内でコンテキスト化することにより、認知理論と応用システム設計のギャップを埋め、意思決定、スキル獲得、適応行動の基礎となるメカニズムを解明する。
我々のフレームワークは、オペレーターの専門知識、規範的知識、リアルタイムフィードバックループが不可欠である産業用ロボティクスアプリケーションに実証的に基礎を置いています。
提案アーキテクチャは,HMIシステムの認知的アライメントを向上するだけでなく,知的で人間中心のインターフェースを高所で設計するためのスケーラブルな方法論も提供する。
この研究は、人間の能力の理論的理解と、適応的で人間工学的に最適化されたシステムの実践の両方を前進させる。
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