Another avenue for progress in GOMS

Another avenue for progress in GOMS modeling has been to implement
GOMS models within more complex computational cognitive architectures,
such as Soar and ACT-RPM (Anderson and Lebiere, 1998; Pew and Gluck, 2004).
These architectures are embodied in software systems that model cognitive,
motor, and perceptual processes, but these models inherit the limitations of
GOMS models, predicting only skilled user execution time for familiar tasks. A
current goal is to employ these architectures to predict a broader spectrum of
human performance, including learning time, errors, performance under stress,
and retention over time.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

อเวนิวอื่นสำหรับความคืบหน้าในการสร้างโมเดลควาทเคยใช้
ควาทแบบภายในสถาปัตยกรรมคอมพิวเตอร์รับรู้ซับซ้อน,
ทะยานและพระราชบัญญัติ-RPM (แอนเดอร์สันและ Lebiere, 1998 พิวและ Gluck, 2004) .
สถาปัตยกรรมเหล่านี้ได้รวบรวมไว้ในระบบซอฟต์แวร์ที่จำลองการรับรู้,
มอเตอร์ และกระบวนการ perceptual แต่รุ่นนี้ข้อจำกัดของการสืบทอด
ควาทรุ่น คาดการณ์เฉพาะผู้เชี่ยวชาญดำเนินการเวลาสำหรับงานที่คุ้นเคย A
เป้าหมายปัจจุบันจะใช้สถาปัตยกรรมเหล่านี้เพื่อทำนายสเปกตรัมกว้างของ
มนุษย์ประสิทธิภาพ รวมถึงเรียนรู้เวลา ผิดพลาด ประสิทธิภาพการทำงานภายใต้ความเครียด,
และการรักษาเวลา

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

อเวนิวสำหรับความคืบหน้าในการสร้างแบบจำลอง GOMS อื่นได้รับในการดำเนินการ
รูปแบบที่ซับซ้อนภายใน GOMS สถาปัตยกรรมองค์ความรู้มากขึ้นการคำนวณ
เช่นทะยานและ ACT-RPM (แอนเดอและ Lebiere, 1998; ผิวและกลุค 2004)
สถาปัตยกรรมเหล่านี้จะเป็นตัวเป็นตนในระบบซอฟต์แวร์ที่ว่ารูปแบบ องค์
มอเตอร์และกระบวนการการรับรู้ แต่รูปแบบเหล่านี้สืบทอดข้อ จำกัด ของ
รูปแบบ GOMS ทำนายเวลาปฏิบัติการของผู้ใช้ที่มีความเชี่ยวชาญเฉพาะงานที่คุ้นเคย
เป้าหมายในปัจจุบันคือการจ้างสถาปัตยกรรมเหล่านี้ในการทำนายคลื่นความถี่กว้างของ
การทำงานของมนุษย์รวมทั้งการเรียนรู้ครั้งที่ข้อผิดพลาดการทำงานภายใต้ความกดดัน
และการเก็บรักษาในช่วงเวลา

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

ถนน avenue อื่นสำหรับความคืบหน้าใน goms แบบจำลองได้ใช้
goms รุ่นภายในที่ซับซ้อนมากขึ้น เช่น การคำนวณทางสถาปัตยกรรม ,
ทะยานและ act-rpm ( Anderson และ lebiere , 1998 ; ปิ้วแล้วกลุก , 2004 ) .
สถาปัตยกรรมเหล่านี้เป็น embodied ในรูปแบบ ซอฟต์แวร์ ระบบการคิด
มอเตอร์ และกระบวนการรับรู้ แต่โมเดลเหล่านี้เป็นมรดก ข้อ จำกัด ของ
goms รุ่นทำนายเพียงฝีมือผู้ใช้การดำเนินการเวลางานที่คุ้นเคย เป็นเป้าหมายปัจจุบันคือการจ้าง
สถาปัตยกรรมเหล่านี้ทำนายสเปกตรัมกว้างของ
สมรรถนะของมนุษย์ ได้แก่ เวลา เรียนรู้ข้อผิดพลาดการทำงานภายใต้ความเครียด
และคงอยู่ตลอดเวลา