Using motivation derived from computer gaming in the context of computer based instruction

This paper was originally presented at the IEEE Technically Sponsored SAI Computing Conference 2016, London, 13-15 July 2016. Abstract— this paper explores how to exploit game based motivation as a way to promote engagement in computer-based instruction, and in particular in online learning interaction. The paper explores the human psychology of gaming and how this can be applied to learning, the computer mechanics of media presentation, affordances and possibilities, and the emerging interaction of playing games and how this itself can provide a pedagogical scaffolding to learning. In doing so the paper focuses on four aspects of Game Based Motivation and how it may be used; (i) the game player’s perception; (ii) the game designers’ model of how to motivate; (iii) team aspects and social interaction as a motivating factor; (iv) psychological models of motivation. This includes the increasing social nature of computer interaction. The paper concludes with a manifesto for exploiting game based motivation in learning

Rethinking the ontogeny of mindreading

We propose a mentalistic and nativist view of human early mental and social life and of the ontogeny of mindreading. We define the mental state of sharedness as the primitive, one-sided capability to take one's own mental states as mutually known to an i nteractant. We argue that this capability is an innate feature of the human mind, which the child uses to make a subjective sense of the world and of her actions. We argue that the child takes all of her mental states as shared with her caregivers. This a llows her to interact with her caregivers in a mentalistic way from the very beginning and provides the grounds on which the later maturation of mindreading will build. As the latter process occurs, the child begins to understand the mental world in terms of differences between the mental states of different agents; subjectively, this also corresponds to the birth of privateness.

ABC-EBDI: A cognitive-affective framework to support the modeling of believable intelligent agents.

El Grupo de Investigación de Interfaces Avanzadas (AffectiveLab), es un grupo reconocido por el Gobierno de Aragón (T60-20R) cuya actividad se enmarca en el área de la Interacción Humano-Computadora (IHC). Su actividad investigadora se ha centrado, en los últimos años, en cuatro temas principales: interacción natural, informática afectiva, accesibilidad e interfaces basadas en agentes inteligentes, siendo esta última en la que se enmarca esta tesis doctoral. Más concretamente, la realización de esta tesis doctoral se enmarca dentro de los proyectos de investigación nacionales JUGUEMOS (TIN2015-67149-C3-1R) y PERGAMEX (RTI2018-096986-B-C31). Una de sus líneas de investigación se centra en el desarrollo de arquitecturas cognitivo-afectivas para apoyar el modelado afectivo de los agentes inteligentes. El AffectiveLab tiene una sólida experiencia en el uso de agentes de interfaz incorporados que exhiben expresiones afectivas corporales y faciales (Baldassarri et al., 2008). En los últimos años, se han centrado en el modelado del comportamiento de los agentes inteligentes (Pérez et al., 2017).La definición de agente inteligente es un tema controvertido, pero se puede decir que es una entidad autónoma que recibe información dinámica del entorno a través de sensores y actúa sobre el medio ambiente a través de actuadores, mostrando un comportamiento dirigido a un objetivo (Russell et al., 2003). El modelado de los procesos cognitivos en los agentes inteligentes se basa en diferentes teorías (Moore, 1980; Newell, 1994; Bratman, 1987) que explican, desde diferentes puntos de vista, el funcionamiento de la mente humana. Los agentes inteligentes implementados sobre la base de una teoría cognitiva se conocen como agentes cognitivos. Los más desarrollados son los que se basan en arquitecturas cognitivas, como Soar (Laird et al., 1987), ACT-R (Anderson, 1993) y BDI (Rao and Georgeff, 1995). Comparado con Soar y otras arquitecturas complejas, BDI se destaca por su simplicidad y versatilidad. BDI ofrece varias características que la hacen popular, como su capacidad para explicar el comportamiento del agente en cada momento, haciendo posible una interacción dinámica con el entorno. Debido a la creciente popularidad del marco BDI se ha utilizado para apoyar el modelado de agentes inteligentes (Larsen, 2019; (Cranefield and Dignum, 2019). En los últimos años, también han aparecido propuestas de BDI que integran aspectos afectivos. Los agentes inteligentes construidos en base a la arquitectura BDI que también incorporan capacidades afectivas, se conocen como agentes EBDI (Emotional BDI) y son el foco de esta tesis. El objetivo principal de esta tesis ha sido proponer un marco cognitivo-afectivo basado en el BDI que sustente el modelado cognitivo-afectivo de los agentes inteligentes. La finalidad es ser capaz de reproducir un comportamiento humano creíble en situaciones complejas donde el comportamiento humano es variado y bastante impredecible. El objetivo propuesto se ha logrado con éxito en los términos descritos a continuación:• Se ha elaborado un exhaustivo estado del arte relacionado con los modelos afectivos más utilizados para modelar los aspectos afectivos en los agentes inteligentes.• Se han estudiado las arquitecturas de BDI y las propuestas previas de EBDI. El estudio, que dio lugar a una publicación (Sánchez-López and Cerezo, 2019), permitió detectar las cuestiones abiertas en el área, y la necesidad de considerar todos los aspectos de la afectividad (emociones, estado de ánimo, personalidad) y su influencia en todas las etapas cognitivas. El marco resultante de este trabajo doctoral incluye también el modelado de la conducta y el comportamiento comunicativo, que no habían sido considerados hasta ahora en el modelado de los agentes inteligentes. Estos aspectos colocan al marco resultante entre EBDI los más avanzados de la literatura. • Se ha diseñado e implementado un marco basado en el BDI para soportar el modelado cognitivo, afectivo y conductual de los agentes inteligentes, denominado ABC-EBDI (Sanchez et al., 2020) (Sánchez et al., 2019). Se trata de la primera aplicación de un modelo psicológico muy conocido, el modelo ABC de Ellis, a la simulación de agentes inteligentes humanos realistas. Esta aplicación implica:o La ampliación del concepto de creencias. En el marco se consideran tres tipos de creencias: creencias básicas, creencias de contexto y comportamientos operantes. Las creencias básicas representan la información general que el agente tiene sobre sí mismo y el entorno. Las conductas operantes permiten modelar la conducta reactiva del agente a través de las conductas aprendidas. Las creencias de contexto, que se representan en forma de cogniciones frías y calientes, se procesan para clasificarlas en creencias irracionales y racionales siguiendo las ideas de Ellis. Es la consideración de creencias irracionales/racionales porque abre la puerta a la simulación de reacciones humanas realistas.o La posibilidad de gestionar de forma unificada las consecuencias de los acontecimientos en términos de consecuencias afectivas y de comportamiento (conducta). Las creencias de contexto racionales conducen a emociones funcionales y a una conducta adaptativa, mientras que las creencias de contexto irracionales conducen a emociones disfuncionales y a una conducta maladaptativa. Este carácter funcional/disfuncional de las emociones no se había utilizado nunca antes en el contexto del BDI. Además, el modelado conductual se ha ampliado con el modelado de estilos comunicativos, basado en el modelo Satir, tampoco aplicado previamente al modelado de agentes inteligentes. El modelo de Satir considera gestos corporales, expresiones faciales, voz, entonación y estructuras lingüísticas.• Se ha elegido un caso de uso, "I wish a had better news" para la aplicación del marco propuesto y se han realizado dos tipos de evaluaciones, por parte de expertos y de usuarios. La evaluación ha confirmado el gran potencial del marco propuesto para reproducir un comportamiento humano realista y creíble en situaciones complejas.<br /

Do I Desire Chatbots to be like Humans? Exploring Factors for Adoption of Chatbots for Financial Services

AI-powered chatbots are gaining traction across various industries, especially in the financial sector. Despite these implementations, chatbot adoption and usage among consumers is still low. Grounding on the unified theory of acceptance and use of technology 2 (UTAUT2) model and the Belief Desire Intentions (BDI) model, this study explores factors influencing the adoption of chatbots for financial sectors by emphasizing on the role of user desires in addition to human beliefs. Explicitly, the research hypothesizes the role of the humanness in chatbots influencing consumer adoption in the financial services sector. The suggested research model was tested via a sample of possible adopters from India, the USA, and Singapore. Results highlight the key role of consumer desires to make artificial machines indistinguishable from human beings. Implications for research and practice are also presented

A canonical theory of dynamic decision-making

Decision-making behavior is studied in many very different fields, from medicine and eco- nomics to psychology and neuroscience, with major contributions from mathematics and statistics, computer science, AI, and other technical disciplines. However the conceptual- ization of what decision-making is and methods for studying it vary greatly and this has resulted in fragmentation of the field. A theory that can accommodate various perspectives may facilitate interdisciplinary working. We present such a theory in which decision-making is articulated as a set of canonical functions that are sufficiently general to accommodate diverse viewpoints, yet sufficiently precise that they can be instantiated in different ways for specific theoretical or practical purposes. The canons cover the whole decision cycle, from the framing of a decision based on the goals, beliefs, and background knowledge of the decision-maker to the formulation of decision options, establishing preferences over them, and making commitments. Commitments can lead to the initiation of new decisions and any step in the cycle can incorporate reasoning about previous decisions and the rationales for them, and lead to revising or abandoning existing commitments. The theory situates decision-making with respect to other high-level cognitive capabilities like problem solving, planning, and collaborative decision-making. The canonical approach is assessed in three domains: cognitive and neuropsychology, artificial intelligence, and decision engineering

Predicting Intention to Participate in Socially Responsible Collective Action in Social Networking Website Groups

he present study uses the belief-desire-intention (BDI) model to predict group members’ intentions (“we-intention”) to participate in using a social networking site (SNS) for collective action. Participants reported their beliefs about social influence processes, including their beliefs about subjective norms, group norms, and social identity; they also reported their beliefs about using an SNS for a charitable collective action, which was perceived as corporate social responsibility (CSR). The study applied an integrated research framework in the context of the Facebook group “KolorujeMY,” a group with an interest in supporting social causes in Poland. Our structural equation modeling results indicate that social identity has a positive and direct effect on we-intention to use SNS for collective action and that perceived CSR also had a positive and significant impact on we-intention. Similarly, we found that desire has a positive and significant effect on we-intention to use SNS for collective action. Our results also indicate that desire partially mediates the relationship between social influence beliefs and we-intention. Overall, this study provides insight into the understanding of the impact of social influence processes, the role of desire, and perceived CSR beliefs in terms of predicting we-intentions in a social networking environment

Modelling the Interruption on HCI Using BDI Agents with the Fuzzy Perceptions Approach: An Interactive Museum Case Study in Mexico

Technological advancements have revolutionized the proliferation and availability of information to users, which has created more complex and intensive interactions between users and systems. The learning process of users is essential in the construction of new knowledge when pursuing improvements in user experience. In this paper, the interruption factor is considered in relation to interaction quality due to human–computer interaction (HCI) being seen to affect the learning process. We present the results obtained from 500 users in an interactive museum in Tijuana, Mexico as a case study. We model the HCI of an interactive exhibition using belief–desire–intention (BDI) agents; we adapted the BDI architecture using the Type-2 fuzzy inference system to add perceptual human-like capabilities to agents, in order to describe the interaction and interruption factor on user experience. The resulting model allows us to describe content adaptation through the creation of a personalized interaction environment. We conclude that managing interruptions can enhance the HCI, producing a positive learning process that influences user experience. A better interaction may be achieved if we offer the right kind of content, taking the interruptions experienced into consideration