@techreport{oai:kindai.repo.nii.ac.jp:00020728,
 author = {寺井, 仁},
 month = {},
 note = {https://kaken.nii.ac.jp/grant/KAKENHI-PROJECT-15K04184/, 研究成果の概要（和文）：本研究を通して，（１）膨大な事例空間において，個々の事例の抽象的理解が，規則発見に寄与していることが明らかとなった．特に，（２）事例の「表層的特徴」への着目は，問題解決の序盤に多く，中盤に向かって減少する一方，「構造的特徴」へ着目が中盤から終盤にかけて増加する傾向にあった．また，自身の行為を振り返る自己省察が，問題解決の終盤に増加していた．このことは，事例の抽象的理解が進んだ後，「自己省察」が可能になることを示唆している．そして，（３）膨大な事例空間に対する探索に関する認知モデルを構築とシミュレーションを通して，事例の抽象的理解が事例空間の探索に促進的に機能することを検証した．研究成果の概要（英文）：In this study, we focused on effects of abstraction of instance space in rule discovery. We revealed that (1) abstraction of each instance contributes to find a rule underlying a huge instance space. In particular, (2) focusing on superficial features of each instance was dominant in the early phase of problem solving and decreased toward the middle phase, while focusing on structural features tended to increase from the middle phase to the late phase. Moreover, self-reflection reflecting on their own actions increased at the last phase of problem solving. This implies that self-reflection becomes possible after the abstract understanding of each instance has progressed. Finally, (3) we verified that the abstraction of each instance facilitates searching for the instance space by constructing and simulating a cognitive model for searching for a large amount of an instance space., 研究種目：基盤研究(C);  研究期間：2015～2018;   課題番号：15K04184;   研究分野：認知科学;   科研費の分科・細目：, application/pdf},
 title = {規則発見における事例空間の抽象化に関する認知科学的研究},
 year = {2019},
 yomi = {テライ, ヒトシ}
}