| 研究実績の概要 |
本研究は、図的推論を手段として、人間に自然な推論様式の解明を行うことを目的とする。採用第3年度目の本年では、条件法の推論を支援する図的表現について検討した。これまでの図的推論研究では、現実物と仮想現実物のどちらか一方だけが使用されてきたが、両者を時間的・空間的に同時に使用する拡張現実環境(Augmented Reality: AR)を導入した。それらを用いた条件法推論を行わせる実験を実施することで、現実物が推論を阻害するのに対して、AR環境における仮想現実物はその阻害を回避していることを示した。この結果は、現実物が他の可能性を含まない一つの状況だけを過剰に特定しているのに対して、AR環境における仮想現実は複数の状況を表現し得ることを示唆する。以上の研究について、準備段階の成果を、日本認知科学会第32回大会において発表を行った。さらに英語論文をジャーナルに投稿、現在査読中である。
また、採用最終年度の本年は、これまでの「画像移動軌跡記録による図的推論戦略の分析」と「メンタルモデル推論の形式化」についても、英語論文にまとめた（査読中）。加えて、かねてより改訂作業を行ってきた論文がJournal of Logic, Language, and InformationとIEEE Symposium on Visual Languages and Human-Centric Computing 2015に採録された（後者はBest Paper Awardも受賞した）。
採用者のこれまでの研究は、標準的量化子（All, Some）に関する集合（個体）同士の包含・排他関係に範囲が限定されていた。そこで、非標準的量化表現（Most）に関する集合同士の比率関係に分析を拡張し、その図的表現と推論についての研究をDiagrams-2016国際会議論文にまとめ、今後の研究の見通しを得ることもできた。
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