Närtidsminne (NTM) föreslås som en konstruktion för att analysera det minne som experter bygger upp och använder när de löser ett problem inom sitt kompetensområde. Stora mängder information behandlas i sådana situationer, och varje enskild detalj kan bli viktig senare, så prestanda underlättas genom att hålla långtidsminnet tillgång till så mycket detaljer som möjligt. Exakt analys av sådant minne är svårt att uppnå enbart med experiment eller observation, så beräkningssimulering används som analysmetod. En beräkningsprocessmodell baserad i kognitiv teori (Soar) är konstruerad för att passa omfattande finkorniga beteendedata från en expert programmerare. Modellens strukturer och processer inspekteras sedan för att få insikter i NTM. Strukturellt består modellens NTM av finkorniga perceptuella, semantiska och episodiska objekt vars tillgänglighet är knuten till signaler från kodningskontext. Kvantitativt, mycket mer detaljer går in NTM än någonsin hämtas, men när hämtning sker kan det ändra beteendet. För att illustrera tillämpningar av konstruktionen används modellen för att undersöka hur ett rörigt gränssnitt kan medföra kognitiva kostnader genom att öka hämtningskraven på minnet. Nära-term memory 3 Near-Term Memory in Programming: En simuleringsbaserad analysexpertis inom programmering har kvantifierats i form av tiotusentals eller hundratusentals regler som utgör en programmerares domänkunskap (Brooks, 1977), i överensstämmelse med uppskattningar av tiotusentals bitar bestående av expertis inom andra områden som schack (Chase & Simon, 1973). Sådana expertanalyser betonar dock långsiktig, semantisk kunskap som byggts upp under årens lopp, och inte bara genom enkel praktik utan genom avsiktlig eftertanke och slutledning (Ericsson & Lehmann, 1996). En till stor del oprövad aspekt av expertisen inom programmering är den information som ackumuleras i tillfälligt minne ögonblick till ögonblick som resultat fortskrider. Olika studier tyder på att människor står inför stora mängder detaljer som ska lagras i minnet när de utför en komplex uppgift Ericsson & Kintsch, 1995; Jeffries, Turner, Polson, & Atwood, 1981). Dessutom kan fördröjningen mellan kodning och behov av något visst objekt variera från sekunder till minuter eller kanske timmar, vilket ger en premie på retention. Slutligen är sannolikheten för att behöva en viss post svår att förutse, vilket gör det riskabelt att koda selektivt. Att förstå hur minnessystemet reagerar på dessa begränsningar är viktigt av många skäl. Till exempel, episodiska detaljer som förvärvats under uppgiften prestanda så småningom bli den semantiska strukturer av expertis, så att förstå strukturen av episodiska minne och hur det utvecklas bör hjälpa oss att förbättra hur experter utbildas. En sådan förståelse skulle också vara en grund för minnesvänliga konstruktioner av verktyg som programmeringsmiljöer. Att studera minnet i expertproblemlösning är svårt just därför att uppgiftsmiljön är komplex och kräver att problemlösaren behandlar en stor mängd information. Denna komplexitet gör det opraktiskt att upptäcka innehållet i minnet experimentellt -i själva verket, från tiden för nonsens stavelse (Ebbinghaus, 1885(Ebbinghaus, 1964 Nära-term minne 4 experimenterare har försökt isolera minnet från inflytande av kunskap (argumentbart till skada för teorin; Young & Lewis, 1999). Och även om andra vanliga analysmetoder inte belastas av behovet av experimentell kontroll, har dessa sina egna problem. Till exempel, uppgiftsanalys (t.ex. Kirwan & Ainsworth, 1992) försöker specificera strukturen i uppgiftsmiljön, och är ofta förstärkt med naturalistiska observationer (Hutchins, 1995a; Zsambok & Klein, 1997) eller intervjuer för att framkalla vad operatörer (tro de) gör som de utför. Dessa metoder ger användbara insikter, men som mätverktyg är de inte tillräckligt känsliga för att avslöja de underliggande minnesprocesserna med någon precision. En mer detaljerad form av observation är mikrogenetisk analys (Siegler, 1991), som försöker spåra kognitivt beteende på en fin korn, ofta över flera försök på samma uppgift att tillåta slutsatser om vad som lärs. Men den mycket rika detaljrikedom som placerar det tillfälliga minnet i centrum för expertproblemlösning lägger också en överväldigande bokföring börda på analytikern genom att använda någon av dessa metoder för att modellera beteende. Utmaningen är därför att studera episodiska minnen i expertproblemlösning med både precision och fullständighet, att hantera det faktum att dessa två krav samverkar för att multiplicera kostnaden för analysen. Precision innebär en detaljerad representation av vad en problemlösare tänker ögonblick för ögonblick, och fullständighet kräver att denna detaljerade representation uppnår en bred täckning av den information som behandlas. Denna täckning är kritisk eftersom modellens giltighet äventyras av varje information som behandlas av problemlösaren men inte representeras i modellen. Ett sätt att uppnå precision och fullständighet samtidigt är att simulera beteendeberäkningar. Simulering ökar precisionen eftersom den kunskap som tillskrivs problemlösaren, och informationsflödet mellan problemlösare och miljö, är bortom att stödja precision och fullständighet, beräkningssimulering är kanske det enda tillförlitliga verktyget för att få kognitiv teori att bära på komplexa beteenden. Med tillkomsten av programmerbara kognitiva teorier (Anderson & Lebiere, 1998; Newell, 1990), kan analytikern inte bara simulera beteende, men kan utsätta simuleringen för samma kognitiva begränsningar som människor. Sådana begränsningar, till exempel begränsningar av arbetsminnets kapacitet och spännvidd, bidrar till att säkerställa att modellen är en giltig representation av kognition. Ännu viktigare, och som jag illustrerar i denna artikel, teoretiska begränsningar på en modell av beteende genererar nya insikter i de underliggande kognitiva strukturer och processer. Den kognitiva simuleringen, som tillämpas på problemlösning av experter, ger tillräcklig insikt i människans minne för att motivera namngivning av en ny konstruktion. Konstruktionen av nära-term memory kombinerar de analytiska målen för långsiktigt arbetsminne (Ericsson & Delaney, 1999; Ericsson & Kintsch, 1995) och andra icke-beräkningsbaserade metoder för att studera det verkliga minnet (Neisser, 1976; Venturino, 1997; Yntema, 1963) med den metodologiska och teoretiska hävstångseffekten av kognitiv simulering. Monikern "nära-term" härrör från strukturen på den lagrade informationen, som kombinerar attribut för korttids- och långtidsminne. Korttidsminne som typiskt studeras i psykologi är till stor del episodiskt, genom att det upprätthåller objekt i sammanhang (till exempel det faktum att stavelsen BAZ dök upp i listan över ord som ges vid studietid). I kontrast, långtidsminne analyseras typiskt för sin nära-term minne 6 organisation och semantiskt innehåll, som illustreras av de standard metoder för expertis som nämns ovan. Nära-term minne överbryggar gapet, lagrar stora mängder av episodisk detalj och kopplar den till semantisk kunskap på ett sådant sätt att kritiska objekt kan hämtas om behovet uppstår och signalerna finns tillgängliga. Nära-term minne är bunden av två begränsningar som flödar från arten av uppgiften interagerar med karaktären av kognition. Den första begränsningen är att problemlösning i en komplex, informationsrik miljö kräver relativt icke-selektiv lagring av information i minnet. När någon verkligen söker i ett problemutrymme, kan i huvudsak vilken information som helst visa sig vara viktig senare och därför vara till nytta för att komma ihåg vid rätt tidpunkt. Om däremot problemlösaren i förväg visste vilken information som skulle bli relevant senare, skulle han eller hon utan tvekan inte söka i ett problemutrymme lika mycket som att uppvisa skickligt eller överlärt beteende. En konsekvens av den icke-selektivitet begränsningen är att nära-term minne lagrar strukturellt olika typer av information, inklusive perceptuella bitar, omkodad semantisk kunskap, och episodiska pekare i miljön. En andra konsekvens är att kodning är en kontinuerlig process, eftersom det pågår kontinuerlig behandling av uppgiftsspecifik information och eftersom i huvudsak alla objekt som behandlas nu kan vara viktigt att komma ihåg senare. Den allmänna innebörden är att nära-term minne innehåller stora mängder information, varav mycket aldrig hämtas, men någon av vilka kan hämtas och kan kritiskt påverka beteendet. Den andra begränsningen av nästan-term minne gäller de faktiska omständigheterna för hämtning. I en komplex uppgift som innebär problemlösningssökning eller en dynamisk miljö, kan ett objekt bli relevant i huvudsak när som helst. Således kan fördröjningen mellan kodning och hämtning vara många minuter lång. Dessutom finns det ingen garanti för att underhåll eller Near-term minne 7 utveckling kommer att vara möjligt i mellantiden, eftersom retentionsintervall kommer i allmänhet att fyllas med annan kognitiv aktivitet. Följden är att kodning specificitet (Tulving, 1983 ) är en av de viktigaste faktorerna som styr tillgängligheten av ett minne objekt. Den kodningsspecificitet principen säger att när ett objekt kodas, andra objekt av arbetsminne är kodade med det, och kommer att fungera som ledtrådar för objektet senare. Om det finns tid att utarbeta ett objekt, den uppsättning av köer kodade med det växer och hämtning kommer att bli lättare. Expert problemlösning innebär dock i allmänhet koncentrerad eller händelsefylld aktivitet som ger lite lat tid att utarbeta en vara, så objektets förutsättningar kommer att förbli begränsade. Om rätt signal kommer in i arbetsminnet i framtiden, till exempel om miljön är dynamisk och signalen helt enkelt dyker upp, då verkar målobjektet dyka upp i minnet. Den allmänna innebörden är att problemlösning av experter är beroende av signaler som samlar in detaljer om uppgiften, och därmed av den semantiska kunskap och perceptuella information som dessa signaler består av. Nära-term minne är alltså minnet av den uppgift som expert problemlösare (i denna studie en programmerare) bygga upp när de utför uppgiften. Det huvudsakliga funktionella kravet på nästan-term minne är att det fångar så många av de mellanliggande produkter av problemlösning som möjligt för användning senare, eftersom varje enskild detalj kan bli relevant igen. Mätning och analys av närminne utförs på en kognitiv beräkningsmodell. Eftersom denna modell är starkt begränsad av teori och data, och eftersom den måste köras, fyller den i detaljer som inte kan upptäckas genom experiment eller enkla observationer. Resten av artikeln ger uttryck åt dessa idéer och deras innebörd. Den första delen beskriver programavsnittet som ger beteendedata. Följande avsnitt beskriver en beräkningsmodell av denna episod och begränsningar av modellens inlärnings- och minnesprocesser, och bedömer modellens validitet i att representera målbeteendet. Det nära-term minne 8 nästa steg är att analysera modellens nära-term minne kvantitativt och strukturellt. Slutligen får den allmänna diskussionen konsekvenser för skillnader i programplanering mellan experter och nybörjare och granskar modellen för att avslöja låga men genomgripande kognitiva kostnader för miljöskräp. Den programmering session från vilken urvalet beteende drogs var en session i en långsiktig, multi-person projekt för att skapa en stor naturlig språkförståelse system (detta system kommer att kallas helt enkelt som programmet). Programmeraren bidrog regelbundet till implementeringen och var väl förtrogen med teorin bakom programmet och det produktions-systemspråk på vilket programmet genomfördes. Hennes mål på hög nivå för sessionen, där hon arbetade ensam, var att göra en specifik förändring i genomförandet. Sessionen varade i 80 minuter, under vilken programmeraren steg genom en enda körning av programmet interaktivt på en fin korn. Interaktionen ägde rum i en GNU Emacs processbuffert, en virtuell teletyp med en prompt längst ner där en användare kan kommunicera kommandon till en körprocess. Den process med vilken programmeraren interagerade var en produktions-systemtolk som programmet hade laddats in i. Förutom att utfärda stegkommandon för att avancera programmet, programmeraren utfärdade frågekommandon för att begära olika typer av statlig information från tolken, inklusive innehållet i datastrukturer, innehållet i runtime stacken, och element av kod.
Altmann, till exempel, analyserade ett tio minuters intervall av en expert programmerare som utför en uppgift och använde beräkningssimulering för att studera den nära-term minne REF.
Near-Term Memory in Programming: A Simulation-Based Analysis
{'venue': None, 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}