Kogni 1
Kogni 1 Psychologie Würzburg
Kogni 1 Psychologie Würzburg
Fichier Détails
Cartes-fiches | 272 |
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Langue | Deutsch |
Catégorie | Psychologie |
Niveau | Université |
Crée / Actualisé | 29.02.2024 / 18.05.2025 |
Lien de web |
https://card2brain.ch/box/20240229_kogni_1
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Intégrer |
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episodische Gedächtnisinhalte (LZG)
spezifische räumlich-zeitliche Ereignisse
prozedurale Gedächtnisinhalte
Fertigkeiten und Regelwissen
schwer verbalisierbar
Kontrollprozesse (LZG)
Wiederholung -> Vorasusetzung für Transfer ins LZG
Umkodierung
Elaboration
-> Tiefe der Verarbeitung ("level of processing") noch wichtiger als Wiederholen
Primacy Effect (Rundus, 1971)
frühere Items werden besser erinnert, weil sie öfter wiederholt und dadurch besser ins LZG transferiert werden
Recency Effect (Rundus, 1971)
spätere Items werden besser erinnert, weil sie noch im KZG sind
"level of processing" - Craig & Tulving (1975)
drei Gruppen von VPn bekommen identische Wortlisten, sollen aber Listen unterschiedlich "tief" verarbeiten
-> Case (ist Worr groß- oder kleingeschrieben)
-> Rhyme (finde Wort, das sich reimt)
-> Sentence (bilde sinnvollen Satz mit Wort)
=> je tiefer die Verarbeitung, desto besser die Erinnerungsleistung
Einflüsse auf den Abruf aus dem LZG
Reproduzieren (Recall) ist schwieriger als Wiedererkennen (Recognition)
Kontexteffekte: Abruf gelingt besser, wenn der Kontext beim Abruf dem des Lernen entspricht
Kontexteffekte umso besser, je mehr Hinweisreize es auf die abzurufende Information gibt
Vergessen (LZG) - pro-/retroaktive Interferenzen
proaktive Interferenz: alte Informationen stören den Abruf neuer Informationen
retroaktive Interferenz: neue Informationen stören den Abruf alter Informationen
Kosolidierung (LZG)
die Verfestigung einer Gedächnisspur dauert noch lange nach einem Lernereignis an
-> Bsp: retrograde Amnesie (Butters & Cermak, 1986) -> je weiter Ereignisse zurückliegen, desto besser werden sie erinnert
Rekonsolidierung (LZG)
einmal im LZG gespeicherte Ereignisse sind veränderbar
Versuch Lotus, Miller & Burns (1978): VPn betrachten Fotos; UV1: auf einem Foto ist Stop- vs. Vorfahrt-Achten-Schild; dann Fragen zu Bildern; UV2: Frage passt zu Schild oder nicht
-> Wiedererkennungstest: Frage passt -> 75%; Frage passt nicht -> 41%
bedeutungsbezogene Wissenrepräsentation - Gedächtnis
Oberflächenstruktur um die Information herum schnell vergessen (oberflächlichen Merkmale eines Satzes, die verändert werden können, ohne dass sich die Bedeutung des satzes ändert)
Tiefenstruktur wird meist langfristig gespeichert (Bedeutung bzw. Inhalt) -> semantische Speicherung
Wanner zur bedeutungsbezogenen Wissenspräsentation (1968)
VPn lesen Satz; anschließend wird Originalsatz und Alternativsatz (2 Wörter vertauscht) geboten
UV1: Anderung des Stils oder der Bedeutung
UV2: Intruktion, Wortlaut der Sätze zu merken (Wortlautinstruktion) oder nicht
AV: Trefferrate beim Raussuchen des Originalsatzes
Ergebnis: Bedeutunsunterschiede werden praktisch immer erkannt; Stilunterschiede nur bei Wortlautinstruktion
Mandler & Ritchey zur bedeutungsbezogenen Wissenspräsentation (1977)
VPn werden Bilder präsentiert; sollen gesehene (alte) Bilder aus menge alter und neuer (eine visuelle Merkmals- oder Bedeutungsänderung) Bilder heraussuchen
Ergebnis: Merkmalsänderung 40% Fehler; Situationsänderung nur 4% Fehler
Gernsbacher zur bedeutungsbezogenen Wissenspräsentation (1985)
Darbietung eines Bildes; nach 10 Sekunden oder 10 Minuten Darbietung desselben Bildes oder einer Spiegelversion
Ergebnis: nach 10 Sekunden 79% korrekte Antworten; nach 10 Minuten 57% korrekte Antworten
-> auch bei Speicherung von Bildern gehen oberflächliche Informationen schnell verloren
Repräsentieren von Bedeutungen durch
Propositionen
Begriffe
Propositionen
kleinste Wissenseinheit, die eine selbstständige Aussage bildet, und daher als wahr oder falsch beurteilt werden kann
Tiefenstruktur kann unabhängig von der Oberflächenstruktur wiedergegeben werden (nur Inhalt des Satzes, unabhängig vom Format)
bestehen aus Argumenten und Relationen (Prädikaten) -> Relation (Argument 1, Argument 2)
Realtionen zwischen Propositionen lassen sich als propositionales Netzwerk darstellen
Versuch von Bransford & Frank (1971) zur Extraktion der Propositionsstruktur
verschiedene Sätze aus zwei Gruppen (Ameisen- und Hüttenstory) mit je 4 Präpositionen
VPn extrahieren Propositionsstruktur, ohne zu erinnern, welche Propositipnen im selben Satz standen
-> Sätze, die zur Tiefenstruktur passen,werden am ehsten als "bekannt" eingestuft
-> Informatioenn werden als Präpositionen gespeichert; die ursprüngliche Information, aus der die Proposition abgeleitet wurde, wird schnell vergessen
Begriffe
Wissen ist in Form von Begriffen organisiert
gleichwertige Objekte oder Sachverhalte werden zusammengefasst unf dmit einem gemeinsamen Ettiket versehen -> Begriffe oder Kategorien
fassen einander ähnliche Erscheinungen zusammen und grenzen sie gegen unähnliche ab
Ansätze zur Bestimmung von Begriffen
definierende Merkmale
Prototypen
Menge von Exemplaren
Vorteile von Wissensrepräsentation in Begriffen
kognitive Ökonomie -> nicht Einzelheiten müssen wahrgenommen und gespeichert werden, sondern nur Kategorie und Eigenschaften der Kathegorie
Vorhersagbarkeit -> Vorhersagen über Objekt oder Sachverhalt, sobald es einem Begriff zugeordnet ist; besonders für Eigenschaften, die man nicht direkt wahrnehmen kann
Nachteile von Wissenrepräsentation in Begriffen
Eigenschaften des Begriffs treffen im Einzelfall nicht zu
(vermeidliche) Zugehörigkeit zu einem Begriff kann Wahrnehmung verändern
Hierarchische Organisation von Begriffen
übergeordnete Begriffe (z.B. Tier)
Basisbegriffe (z.B. Vogel)
untergeordnete Begriffe (z.B. Meise)
Evidenz für Sonderstellung der Basisbegriffe
Objekte werden spontan mit ihrem Basisbegriff benannt
Kinder erlernen zuerst Basisbegriffe und erst später über- und untergeordnete Begriffe
Basisniveau ist der höchstmögliche Abstraktionsgrad auf dem noch ein gemeinsamer motorischer Umgang mit den Kategorienmitgliedern möglich ist
Bestimmung von Begriffen - definierende Merkmale
Begriff besteht aus einer Menge von Merkmalen
ein Objekt gehört zum Begriff, wenn es alle Merkmale besitzt
alle Objekte, die zu einem Begriff gehören, besitzen automatisch die Merkmale der übergeordneten Begriffe
Pro für Bestimmung von Begriffen durch definierende Merkmale
für Beurteilung müssen gedanklich weniger Hierarchiestufen durchlaufen werden (Collins & Quilian, 1969)
Kontra für Bestimmung von Begriffen durch definierende Merkmale
Typikalität: natürliche Objekte gehören nicht eindeutig zu einer Kategorie, sondern mehr oder weniger gemäß ihrer Typikalität -> manche "typischer" als andere (Rosch, 1975)
Merkmale variieren in ihrer Wichtigkeit für die Kategoriezugehörigkeit (Conrad, 1972)
Familienähnlichkeit: innerhalb einer Kategorie sind die Objekte ähnlicher als zwischen den Kategorien, aber die Ähnlichkeit zwischen je zwei Objekten kann auf jeweils ganz unterschiedlichen Merkmalen beruhen (Wittgenstein, 1958)
die definierenden Merkmale eines Begriffs sind empirisch kaum bestimmbar -> Theorie daher empirisch kaum prüfbar
Bestimmung von Begriffen - Prototypen
eine Menge charakteristischer, aber nicht unbedingt notweniger Merkmale
Begriffszugehörigkiet ergibt sich durch Ähnlichkeit mit dem Prototypen
Zugehörigkeit eines Objekts zu einer Kategorie variiert graduell (Typikalität) -> Je ähnlicher Objekt dem Prototyp, umso eindeutiger ist es Mitglied der Kategorie
ein Objekt kann unterschiedlichen Kategorien mehr oder weniger angehören
Evidenz für Bestimmung von Kategorien mit Prototypen von Posner & Keele (1968)
VPn sollen Bilder entsprechend der zugrunde liegenden Prototypen klassifizieren; dann Präsentation neuer Bilder und des vorher nie klassifizierten Prototyps
Ergebnis: Prototyp wird genauso sicher klassifiziert wie die bekannten Bilder
Evidenz für Bestimmung von Kategorien mit Prototypen von Solso & McCarthy (1981)
Präsentation von Gesichtern; dann Wiedererkennen, ob Gesicht bereits gesehen
Ergebnis: große gewissheit, Prototyp gesehen zu haben; Gewissheit, Gesicht gesehen zu haben, steigt mit Ähnlichkeit zum Prototyp
Bestimmung von Begriffen - exemplarbasierte Begriffspräsentation
es gibt gar keine Allgemeinheit der Mitglieder einer Kategorie in Form von definierenden merkmalen oder Protoypen
stattdessen jedes einzelne je erlebte Exemplar zusammen mit seinem Begriffsetikett gespeichert
Objekt wird mit allen je gesehenen Objekten gleichzeitig verglichen -> demjenigen Begriff zugeordnet, mit dessen gespeicherten Exemplaren es im Durchschnitt die größte Ähnlichkeit hat
Erklärung von Typikalität bei exemplarbasierter Begriffspräsentation
eine Meise ist deshalb ein typischerer Vogel als ein Strauß, weil wir mehr Meisen gesehen haben als Sträuße
Kritik an exemplarbasierter Begriffspräsentation
schwer Vorzustellen, dass tatsächlich jedes je erlebte Ereignis gespeichert wird (gibt allerdings auch keine bekannte Größenbeschränkung des LZG)
Theorie lässt unklar, wann und wie neue Kategorien angelegt werden