| 研究課題/領域番号 |
18K12023
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| 研究種目 |
基盤研究(C)
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| 配分区分 | 基金 |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 審査区分 |
小区分90030:認知科学関連
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| 研究機関 | 国立研究開発法人産業技術総合研究所 |
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研究代表者 |
木村 健太 国立研究開発法人産業技術総合研究所, 情報・人間工学領域, 研究グループ長 (40589272)
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| 研究期間 (年度) |
2018-04-01 – 2023-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2022年度)
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| 配分額 *注記 |
4,160千円 (直接経費: 3,200千円、間接経費: 960千円)
2020年度: 910千円 (直接経費: 700千円、間接経費: 210千円)
2019年度: 910千円 (直接経費: 700千円、間接経費: 210千円)
2018年度: 2,340千円 (直接経費: 1,800千円、間接経費: 540千円)
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| キーワード | 報酬 / 学習 / 時間予測 / 脳 / 行動モデリング / 事象関連脳電位 / 脳波 / 強化学習 / 内受容感覚 / モデルベース解析 / 脳活動 |
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| 研究成果の概要 |
本研究は、脳機能計測と計算論的手法を組み合わせた包括的な研究アプローチにより、時間予測が報酬刺激処理を調節する認知神経科学的メカニズムを明らかにすることを目的とした。一連の研究により、１）報酬刺激処理は行動－結果間の遅延時間の分布に基づき形成される時間予測により調節されること、２）手がかりによる時間予測の向上が報酬刺激処理の減衰を復調すること、３）時間予測による報酬刺激処理の変調が学習パラメータに影響することが分かった。これらの研究結果から、経験により形成される時間予測が報酬刺激処理とそれに基づく学習行動の基盤となることが分かった。
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
時間予測が報酬刺激処理とそれに基づく学習行動の基盤となることを示した本研究の成果は、基礎から応用に広がる意義をもつ。はじめに、基礎的な観点から、学習行動における時間的近接性のみを重視する従来の考えに対して、本研究は行動‐結果間の時間情報がより積極的に利用されていることを示し、学習行動における新たな心理学的モデルを提案した。次に、本研究で明らかにした時間予測と学習の関連性の知見は、インタフェースデザインなどに応用展開することで、学習を促進する情報呈示方法・デバイスの開発等につなげることができる。応用展開のための基礎的知見とモデルを提案したことは、社会的貢献につながる本研究成果である。
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