サブリミナルキャリブレーションによる汎用デバイス操作技術獲得支援

機械操作熟達の手法として,人間の無意識下での学習能力に着目したサブリミナルキャリブレーションが提案されている.この理論は,人間が予測するダイナミクスに実際のダイナミクスが近づくように調節を行うことで人間の無意識下の学習を阻害せずに熟達支援を行う.

しかし,人間はダイナミクスの変化したデバイスの操作に対し熟達するため,サブリミナルキャリブレーションを行ったデバイスでなければ思い通りに扱えない恐れがある.

そこで,本研究ではサブリミナルキャリブレーションによって変化したダイナミクスを少しずつ元に戻していくことでダイナミクスが変化する前のデバイスに対しての熟達の促進を目指します.

ダイナミクスを変化させることによるインタフェースの設計

睡眠深度の測定及びアシスト

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