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5.2 REPRÄSENTATION VON BILDERN – VISUELLER CODE
Paivio (1971, ..., 1991): eigenes Imaginales LZG-System
imaginales LZG: insbesondere visuelle/räumliche Inputs
codiert räumlich-parallel (nicht sequentiell)
liefert ganzheitliche, analoge Abbilder
Viele Untersuchungen, die Unabhängigkeit von visueller und
semantischer Codierungen bestätigen:
z.B.: Paivio (1971)
Lernen von Listen von Bildern bzw. Listen von Wörtern
Bilder von bekannten Objekten werden wahrscheinlich auch benannt.
Sollten daher sowohl imaginal als auch verbal verarbeitet werden, was
Gedächtnisleistung verbessern sollte.
Bestätigt
115
Richardson (1980)
Instruktion, sich Bilder zu Objekten vorzustellen, sollte bei
konkreten Begriffen besser funktionieren als bei abstrakten.
Bestätigt
Auch: Experimente zum Visuellen Vorstellen (nächster Abschnitt)
Resumé
Paivio und die von ihm initiierte Forschung:
Nachweis der Existenz eines separaten imaginalen
Gedächtnissystems
116
Visuelle VORSTELLUNGEN benützen
visuo-spatial sketch-pad (Arbeitsgedächtnis) - Baddeley
( Subkapitel “visual imagery” im Kap 3 von E&K )
Experimente von Shepard & Metzler (1971), Shepard (1973)
Vpn müssen entscheiden, ob 2-dimensionale Objekte identisch sind,
bzw. ob 2-dimensionale Abbildungen von 3-dimensionalen Objekten
dasselbe Objekt zeigen.
Testabbildungen werden in unterschiedlichen Orientierungen
(Verdrehungen) dargeboten.
117
118
119
120
Generelles Resultat:
Je weiter die Testabbildung gegenüber dem Standard verdreht ist,
desto länger die Reaktionszeit.
121
Rotation in Ebene
notwenig
Rotation imRaum
notwenig
122
Cooper & Shepard (1973)
123
124
125
Kosslyn, Ball & Reiser (1978): Landkartenaufgaben
Vpn lernen fiktive Landkarte einer Insel mit mehreren Objekten als
Orientierungspunkten
Aufgabe:

Vp soll sich Karte vorstellen,
und auf bestimmtes Objekt fokussieren

5 Sek später: 2. Objekt wird genannt,
Vp soll sich einen schwarzen Punkt vorstellen,
der vom 1. zum 2. Objekt fliegt.
Resultat:
Benötigte Zeit ist lineare Funktion der Entfernung.
KRITIK: Explizite Instruktion, sich einen sich bewegenden Punkt
vorzustellen, könnte das Resultat bewirken
stillschweigendes Wissen der Vpn: wenn Strecke länger,
braucht der Punkt länger (Pylyshyn, 1979)
126
Experiment von Finke & Pinker (1982)
Bild 1
Bild 2
Vorstellung
Bild 1 dargeboten für 5 Sek - Zufallsmuster von Punkten
dann weisser Bildschirm für 1 Sek,
dann Bild 2 - Pfeil in beliebiger Orientierung irgendwo am Bildschirm
Vpn muss entscheiden, ob Pfeil auf einen der Punkte von Bild 1 zeigt
oder nicht
127
Nicht erwähnt:
Vp soll Vorstellung bilden
Vom Pfeil zum Punkt “fahren”
Entferung
Resultat:
Je grösser Entfernung Pfeilspitze – Punkt,
desto länger Reaktionszeit
damit kritischer Einwand von Pylyshyn entschärft
128
Theorie der visuellen Vorstellungen von Kosslyn (1980, 1994, …)
komplexere Bilder gespeichert als
Bildfiles und Propositionale files
129
Bildfiles
enthalten Koordinaten der Bildpunkte im räumlichen Medium,
für ganze Objekte oder Teile von Objekten
Skeletal images:
Grundform eines Objektes (viele Details fehlen)
propositionale Files
enthalten Eigenschaften (z.B.: hat Flügel, hat Füsse)
sowie Beziehungen zwischen diesen Eigenschaften und zentralem Teil
des Objektes (z.B. Körper)
VORSTELLUNGSPROZESSE
nutzen Bildfiles und propositionale Files, um Vorstellung des Objektes
zu generieren
Bildfiles und propositionale Files miteinander verknüpft
130
skeletal
image
skeletal image mit
angefügten Details
aus prop files
131
6 KONZEPTE und KATEGORIEN
Konzept, Begriff, Kategorie - Abstraktion
Klassen von individuellen Realisationen
z.B.
Konzept “Hund” umfasst viele einzelne Hunde
Konzept “Bello” umfasst viele einzelne Instanzen dieses
konkreten Hundes (Zeitpunkte, Blickwinkel, Eigenschaften (z.B.
nass), Zustände (hungrig),etc.)
Abstrakte Begriffe notwendig für Denk- Lernprozesse
Kategorische Klassifikation dient praktisch oft der Vorhersage
( induktive Inferenz von Kategorien )
z.B.: X ist ein Hund - X wird möglicherweise beissen
132
WIE WERDEN BEGRIFFE (KONZEPTE) REPRÄSENTIERT?
(Alle theoretischen Ansätze kompatibel mit Theorie
der Propositionalen Netzwerke!)
DEFINIERENDE EIGENSCHAFTEN
Begriff definiert durch bestimmte Eigenschaften
typische Theorie: Collins & Quillian (1969,1970)
• Bedeutung eines Konzeptes gegeben durch konjunktive (..und..)
Liste von Eigenschaften
• Jede der definierenden Eigenschaften notwendig, alle
gemeinsam hinreichend für Klassifikation
• daraus folgt: Kategoriengrenzen eindeutig
• daraus folgt: alle Elemente einer Kategorie gleich repräsentativ
• Sind Begriffe hierarchisch geordnet, hat ein spezieller Begriff
alle definierenden Eigenschaften des Oberbegriffes
133
Beispiele:
gerade Zahlen
Junggeselle
•Probleme:
• Schwierigkeit, definierende Eigenschaften zu identifizieren
(Mensch = federloser Zweibeiner)
(z.B. kommen bestimmte Eigenschaften nicht bei allen
Individuen vor ( “kann fliegen” - Strauss )
Empirisch, z.B.
•Zugehörigkeit zu bestimmter Klasse ist bei natürlichen Begriffen
oft unscharf (typische/untypische Exemplare)
• Vorhersagen über Hierarchien nicht bestätigt (z.B. können Vpn
die erste Frage rascher beantworten als die zweite:
1. Ist ein Huhn ein Tier? - 2. Ist ein Huhn ein Vogel?
134
Variante: Charakteristische und definierende Eigenschaften
typische Theorie: Merkmalsvergleichs-Theorie
(Feature-comparison Theory)
Konzepte haben charakteristische Eigenschaften (z.B. kann
fliegen) und definierende Eigenschaften
Zuerst charakteristische Eigenschaften geprüft, wenn keine
eindeutige Entscheidung möglich, auch die definierenden.
Daher Fragen 1 und 2 rascher beantwortet als 3
1 Ist eine Amsel ein Vogel?
2 Ist eine Tomate ein Vogel?
3 Ist ein Strauss ein Vogel?
Probleme
- In der Anwendung beschränkt auf Satzverifikation
- Wieder: Problem der Definition der definierenden Eigenschaften
135
zwei generelle Probleme der Theorie der definierenden
Eigenschaften / charakteristischen & def. Eigenschaften
Typikalität bei natürlichen Stimuli (Rosch, 1973, etc.)
•manche Instanzen (Exemplare) sind typischere Beispiele für
bestimmte Kategorie als andere
•z.B.: Rotkehlchen typischerer Vogel als Geier
Tisch typischer für Möbel als Kirchenbank
• Elemente einer Kategorie können nach Typikalität geordnet
werden:
Typikalitätsgradient
In Urteilsaufgaben
( Ist eine Amsel ein Vogel?
Ist ein Sarg ein Möbel? )
kürzere Reaktionszeiten bei typischeren Exemplaren
136
unscharfe Kategoriengrenzen
•bei manchen Kategorien keine eindeutigen Kategoriengrenzen
•im “Kernbereich” der Kategorie Einigkeit,
ebenso bei völlig untypischen Beispielen
•Im Grenzbereich Unterschiede zwischen Personen, und
Unterschiede bei derselben Person zu verschiedenen
Zeitpunkten
• z.B. McCloskey & Glucksberg (1978):
Buchstütze ist ein Möbel?
•“fuzzy” categories - fuzzy logic
137
PROTOTYPEN - THEORIE
Begriffe werden um Prototypen (besonders typische
Beschreibung oder Instanzen) organisiert
Bei Urteilen über Kategoriezugehörigkeit ist Ähnlichkeit mit
Prototyp relevant
Verschiedene Arten von Prototypen-Theorien,
z.B.: Posner & Keele (1968), Rosch (1978), Estes (1994),
Hintzman & Ludlam (1980)
138
Gemeinsame Annahmen der Prototypen-Theorien
• Konzepte weisen Prototypen-Struktur auf
Ein Prototyp ist entweder eine Menge von charakteristischen
Eigenschaften, oder
das beste Beispiel (die besten Beispiele)
• Es gibt keine Menge von notwendigen und hinreichenden
definierenden Eigenschaften, welche die Zugehörigkeit zum
Konzept determinieren
• Grenzen von Kategorien sind unscharf (fuzzy) oder unklar
• Exemplare eines Konzeptes können nach ihrer Typikalität
geordnet werden ( Typikalitäts-Gradient )
• Kategoriezugehörigkeit wird durch Ähnlichkeit eines
Exemplars mit dem Prototyp determiniert.
139
Empirische Untersuchungen zur Prototypen-Theorie
Farbbegriffe
Interkulturelle Untersuchungen
In verschiedenen Kulturen unterschiedlich viele Farb-Konzepte
z.B.: Europäisch-nordamerikanischer Kulturkreis viele
(differenzierte) Farbbegriffe,
z.B.: lindgrün, magenta, altrosa, etc.
Dani (Papuastamm) in Neuguinea:
2 (!) Begriffe (für dunkle und helle Farben)
140
Berlin & Kay (1969)
Analyse von Farbbegriffen verschiedener Sprachen
Identifikation der Grundfarbenkonzepte
(basic color terms, focal colors)
Kriterien: z.B. nur ein Morphem (blau - himmelblau),
nicht auf bestimmte Objekte beschränkt (blond)
In ca. 20 analysierten Sprachen: 11 basic color terms:
schwarz, weiss, rot, grün, gelb, blau, braun,
purpur, rosa, orange, und grau.
141
Mit diesen 11 Grundfarbenkonzepten:
Untersuchung von Angehörigen von 20 Sprachgruppen
Material: 300 Farbplättchen
Fragen an Vpn:
1 Welche Chips ordnet Vp bestimmtem Grundfarbenkonzept zu
2 Welcher Chip ist der beste/typischeste Vertreter für ein
bestimmtes Grundfarbenkonzept
Resultate
•Übereinstimmung zwischen Vpn unterschiedlicher Sprachen:
in Zuordnung zu Grundfarbenkonzepten
in Wahl der typischen Exemplare für Grundfarbenkonzept
•Unsicherheit der Vpn über Kategoriengrenzen
Ergebnis spricht für Annahmen der Protypen-Theorie.
142
Rosch (=Heider, 1972; 1975)
Lernexperimente mit den Danis (2 Farbbegriffe) mit
Farbplättchen.
Resultate
Danis können Grundfarben besser erinnern als NichtGrundfarben,
Begriffe zu Grundfarben zugeordnet werden schneller gelernt
als solche zu Nicht-Grundfarben.
143
Natürliche und Künstliche Kategorien
Grad der Typikalität guter Prädiktor für Reaktionszeiten in
Satzverifikationsaufgaben (Ist ein Eichhörnchen ein Vogel?)
Typische Exemplare werden bei Auflistung zuerst genannt
Familienähnlichkeit (wieviele Merkmale gemeinsam mit anderen
Elementen der Kategorie) bei typischen Exemplaren einer
Kategorie gross, dagegen klein zu “gegensätzlichen” Kategorien
144
Oberbegriff-Unterbegriff Hierarchien
wieviele Ebenen von Ober- Unterbegriffen werden verwendet?
aus mehreren Studien:
Menschen scheinen meist drei Abstraktionsebenen zu verwenden
(Berlin, 1972,etc.; Brown et al, 1976; Rosch et al, 1976; Atran,1998)
Basis-Ebene (z.B. Sessel)
Übergeordnete Ebene (z.B. Möbel)
Untergeordnete Ebene (z.B. Lehnstuhl)
Kategorisierungen meist auf Basis-Ebene
z.B. Berlin (1972), verschiedene Indianerkulturen in Mexico
Klassifikation von Bäumen als “Buche”, “Birke”
nicht als “Nadelbaum”
nicht als “Silber-Birke”, “Rot-Buche”
145
Rosch et al., 1976
Erwachsene benennen Objekte spontan meist auf Basis-Ebene
Basis-Ebene üblicherweise von Kindern zuerst gelernt.
Objekte auf Basis-Ebene sind ähnlicher in ihrer generellen Form,
können mit einem Vorstellungsbild repräsentiert werden.
Konzepte auf Basis-Ebene werden mit ähnlichen motorischen
Handlungen benutzt (z.B. Hinsetzen).
Objekte auf Basis-Ebene werden rascher erkannt als solche
höherer bzw. tieferer Ebene.
Basis-Ebene ist zugleich informativ und sparsam
Basis-Ebene kann wechseln mit Expertise und Kultur
146
Probleme der Prototypen-Theorie
 Nicht alle Konzepte haben Charakter von Prototypen,
z.B. häufig abstrakte Konzepte (z.B.: Bruttonationalprodukt)
 Prototypen-Theorie basiert auf Eigenschaften
Dagegen verwenden Menschen auch Relationen zwischen
Eigenschaften (z.B. Kausalbeziehungen) zur Kategorisierung.
Haben auch Hypothesen über diagnostische Relevanz eines
Merkmales
(z.B. Farbe eines Vogels vs. Körpergewicht eines Menschen)
Generell: welche Eigenschaften herangezogen und warum?
Wissen ist für Konzepte wichtig
147
 In manchen Experimenten keine Kovariation von Typikalität und
Kategorieurteil
(Typikalität auch bei Konzepten mit definierenden
Eigenschaften [z.B. gerade Zahlen])
 Prototypen-Theorie lässt offen, warum bestimmte Elemente in
eine natürliche Kategorie zusammengefasst werden
(warum natürliche Kategorien für Vögel und Fische,
aber nicht für Gruppe, die Wasservögel und Fische umfasst)
148
EXEMPLAR - THEORIE
(Kruschke, Nosofsky)
Begriffe als Mengen von gespeicherten Instanzen (Exemplaren)
einer Kategorie
( z.B.: alle Eichhörnchen, mit denen Person Erfahrung hat )
bei Aufgaben mit Kategorien: Abruf von Exemplaren
149
Zentrale Annahmen:
 Kategorien sind Mengen von Instanzen (Exemplaren),
nicht Abstraktionen dieser Instanzen
 Instanzen werden nach Ähnlichkeit gruppiert
 Bei Aufgaben, wo Kategoriesierung relevant: Abruf von
Instanzen aufgrund von cues (Hinweisreizen)
 Wenn keine vollständige Übereinstimmung (z.B. zwischen
abgerufener Instanz und zu kategorisierendem Element),
Abruf des ähnlichsten Beispieles
150
Empirie:
 viele Resultate, welche Prototypen-Theorie stützen,
stützen auch Exemplar-Theorie
(z.B. Typikalitätseffekte
[Voraussetzung: typischere Instanzen häufiger gespeichert])
 Resultate, welche Exemplartheorie erklären kann,
aber nicht Prototypentheorie
(z.B. Variabilität der Instanzen - von Exemplartheorie
berücksichtigt, von Prototypentheorie nicht)
151
Probleme:
 Bei Aufgaben mit Oberbegriffszuordnung (alle Vögel sind Tiere)
scheinen Menschen keine spezifischen Instanzen zu
verwenden.
 In manchen Experimenten keine Kovariation von Typikalität und
Kategorieurteil
(Typikalität bei Konzepten mit definierenden Eigenschaften]
 Menschen können mit ad-hoc Kategorien gut umgehen
(z.B. Dinge, die man einer Kollegin zum Geburtstag schenken
kann) (spricht auch gegen Prototypen-Theoire)
 generell (auch für Prototypentheorien): welche Merkmale
relevant für Ähnlichkeitsurteil?
152
EXPLANATION-BASED THEORY of CONCEPTS
Murphy & Medin (1985), Osherson & Smith (1981)
Zentrale Kritik an anderen Ansätzen:
woher weiss ich, welche Eigenschaften relevant, welche nicht?
Ähnlichkeit nicht ausreichend
ad hoc Kategorien (Dinge, die auf Flohmarkt verkaufbar)
Ähnlichkeit hängt ab vom Auflösungsgrad (Supernova - Studentin)
Murphy & Medin (1985):
Beispiel aus Bibel: reine - unreine Tier
rein, z.B.: Gazelle, Frosch, Heuschrecken, die meisten Fische
unrein, z.B.: Kamel, Strauss, Krokodil, Maus, Hai, Aal
Unterscheidung basiert auf “Theorie” über Zusammenhang von
Lebensraum, biologische Struktur, Bewegungsart:
Wassertier: Flossen, Schuppen, schwimmende Fortbewegung
Landtier: 4 Beine
153
lt. Murphy & Medin: subjektive “Theorie” (mentale Erklärungen)
bestimmen Auswahl der relevanten Eigenschaften
d.h.: Wissen spielt bei Kategorisierung grosse Rolle
zentrale Annahmen
Konzepte können Eigenschaften (Attribute) haben
Haben aber auch kausale und funktionale Verknüpfungen
zwischen Eigenschaften.
Diese bilden erklärende Verbindungen zwischen Eigenschaften
(z.B.: Flügel, Federn, leichte Knochen ermöglichen das Fliegen)
Konzepte nicht notwendigerweise als statische Wissenseinheiten
im LZG gespeichert, sondern können dynamisch im
Arbeitsgedächtnis konstruiert werden
(Dabei Benutzung von:
Merkmalsdefinitionen und anderes Hintergrundwissen)
daher: Bildung von ad-hoc Kategorien möglich
154
Konzept-Kohärenz und Natürlichkeit von Konzepten ergeben sich
aus dem zugrundeliegenden theoretischen Wissen, nicht alleine
aus Ähnlichkeit
( Kohärenz - Zusammenhang von Attributen
z.B.:
Flügel, Federn, leichte Knochen
aber nicht: Flügel, braun, leichte Knochen )
Kontexeffekte (z.B. Salienz von Merkmalen) ergeben sich aus
Art und Weise, wie Konzept aus Hintergrundwissen im
Arbeitsgedächtnis konstruiert wird.
z.B. Welche Eigenschaften von Klavier relevant?
Kontext Tragen  Gewicht
Kontext Musik  typischer Ton, Stimmumfang,…
155
Beispiele für Empirische Untersuchungen
Rips (1989)
Dissoziation zwischen Ähnlichkeits-Urteilen und Kategoriesierung
Vpn wurde Objekt mit Durchmesser 5 inches (ca. 12.5 cm)
vorgegeben
(in Vorversuchen: Objektgrösse mittig zwischen kleiner Pizza und
grosser Münze)
UV: Kategoriesierung oder Urteil
Kategorisierungsgruppe: Objekt musste als Pizza oder Münze
kategorisiert werden
Urteilsgruppe:
Ähnlichkeit des Objekt mit Pizza bzw.
Münze zu beurteilen
156
Vorhersage:
Wenn Kategorisierungsurteil nur auf Ähnlichkeit basiert, dann: kein
Unterschied zwischen beiden Gruppen
Resultat:
Kategorisierungsgruppe: Objekt überwiegend als Pizza
kategorisiert
Urteilsgruppe:
Ähnlichkeit des Objekt mit Münze grösser
Erklärung:
Wissen über Variabilität der Grössen von Münzen und von Pizzas:
Grösse von Münzen durch Gesetz geregelt
Grösse von Pizzas variabel
- daher kann Ähnlichkeit mit Münze leichter beurteilt werden als
Ähnlichkeit mit Pizza
157
Gelman & Markman (1986):
kategorisieren schon kleine Kinder nach Erklärungstheorie oder
nach perzeptueller Ähnlichkeit?
Testen, wie 4-jährige Kinder natürliche Objekte gruppieren
Präsentation:
Bilder von 2 Objekten + Benennung und Faktenwissen für beide
Objekte
dann: 3. Objekt: Kind muss entscheiden, welches
Faktenwissen auf das 3. Objekt zutrifft
z.B.:
bestimmter tropischer Fisch (atmet unter Wasser)
Delphin (streckt sich aus dem Wasser zum atmen)
Hai : ?
Flamingo (füttert seinen Babies Brei)
Fledermaus (füttert ihren Babies Milch)
Amsel: füttert ihren Babies was ?
158
Drei natürliche Objekte aus zwei Kategorien aus Gelman & Markman (1986)
159
jeweils:
Objekte waren einander ähnlich, die zu verschiedenen
Konzepten gehören
Resultat:
Mehrheit der 4-jährigen Kinder entscheidet gegen Ähnlichkeit.
160
EXPLANATION-BASED THEORY
+
Kann viele Fragen im Zusammenhang mit Begriffsbildung klären
(z.B. welche Eigenschaften wann relevant)
Erwerb des Vorwissens nicht klar
( hier vielleicht doch Ähnlichkeit relevant?)
noch zu leisten:
Ausformulierung des Ansatzes zur Integration z.B. von
empirischen Resultaten der Prototypentheorie
.
161
KONZEPT – LERNEN
typische Experimente:
Kategoriezugehörigkeit durch Regel bestimmt
162
Klassisches Experiment von Bruner, Goodnow & Austin (1956)
81 Stimuli
variierend auf 4 Dimensionen:
Zahl der Objekte:
Zahl der Grenzlinien:
Form des Objektes:
Farbe:
1, 2, 3
1, 2, 3
Kreuz, Kreis, Quadrat
grün, schwarz, rot
163
•Experimentator definiert Kategorie
(z.B. alle Stimuli mit grünem Quadrat = Kategorie A
alle anderen Stimuli = Kategorie B)
Vp muss Konzept herausfinden
•Einfache - komplexe Regeln
alle grünen Objekte
alle grünen Quadrate ausser doppelte Quadrate
und doppelte Umrandung
164
•verschiedene experimentelle Prozeduren:
Vl gibt Menge von Stimuli vor
Vp darf Stimuli zum Testen auswählen, etc.
•Vorgehen heute üblicherweise:
pro Trial (Durchgang):
Vl gibt Stimulus vor
Vp reagiert (gehört zur Kategorie oder nicht)
Vl informiert Vp, ob Stimulus zur Kategorie gehört oder
nicht (Feedback)
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Bei künstlichen Stimuli:
Annahme gut bestätigt, dass Vpn Regeln lernen
Problem:
alltägliche Stimuli
im Experiment weiss Vp, dass sie Kategorien lernen soll
(daher Konzentration auf diagnostische Merkmale)
Kategorisierung von alltäglichen Stimuli häufig mit
Wissen verbunden
auch: gelegentlich abstrakte Definition:
ein x ist:….
166