Wissen speichern


Trabajo, 2003

14 Páginas, Calificación: 2


Extracto


Inhaltsverzeichnis

1. Einführung

2. Statische Regeln vs. Dynamische Prozesse

3. Piaget und Entwicklungsphasen

4. Gedächtnis
4.1. Leben ohne Hippocampus
4.2. Gedächtnis im Netz
4.3. Einzelereignisse vs. Allgemeinheit
4.4. Katastrophale Interferenz

5. Wettlauf gegen den Verfall
5.1. Der Hippocampus als Trainer des Cortex

6. Ein Netzwerkmodell der Alzheimerischen Erkrankung

7. Fazit

8. Literaturverzeichnis

1. Einführung

Lange Zeit ging man in der Psychologie davon aus, dass es für das was wir in unserer Alltagssprache Gedanken, Gefühle, Absichten, Erinnerungen und so weiter nennen, Entsprechungen im Gehirn gibt. Mit Hilfe von Computerprogrammen erhoffte man sich, die Natur dieser Gefühle, Gedanken, Absichten und Erinnerungen aufklären zu können. Doch schon bald stellte man fest, dass ein Gehirn kein Computer ist. Computer muss man programmieren, damit sie Programme ordnungsgemäß und ohne Fehler ausführen. Auch läuft Speicherung und Verarbeitung in einem Computer anders ab, als im menschlichen Gehirn. Während beide Vorgänge im Computer seriell, also Schritt für Schritt und somit streng getrennt ablaufen, findet im Gehirn vielmehr eine Zusammenarbeit zwischen beiden Vorgängen statt. (vgl. Spitzer 2000, S 209)

Wie wird nun das Wissen, welches wir uns im Laufe unserer Lebensjahre aneignen, im Gehirn gespeichert?

2. Statische Regeln vs. Dynamische Prozesse

Bis vor einigen Jahren ging man von einem statisch - regelhaften Ansatz aus, d.h. man nahm an, dass Gedächtnisinhalte bei der Verarbeitung und Speicherung im Gehirn nach Regeln verknüpft werden. Dabei ging man von der Speicherung im Kurzzeitgedächtnis und im Langzeitgedächtnis aus. Man nahm an, dass Informationen im Kurzzeitgedächtnis durch „innere Wiederholung“ gespeichert werden (vgl. Arbinger, S 63). Dabei würden die Informationen in ihrer ursprünglichen (z.B. akustischen, visuellen) Form aufbewahrt.

Durch „innere Widerholungen“ würden die neuen Informationen nun mit bereits vorhandenen Strukturen im Langzeitgedächtnis verknüpft.

Heute kann man mit Hilfe von Netzwerkmodellen innerliche Sachverhalte am Computer nachahmen. Das Bild von der statisch – regelhaften Speicherung musste weichen. Die Informationsverarbeitung stellte sich vielmehr als dynamischer Prozess heraus, der nur schwer durch Regeln zu beschreiben ist. Die Gebrauchsanweisung für unsere Sprache z. B., also Grammatikregeln, wird nicht gebraucht um Sprache hervorzubringen. Sie beschreibt nur nachträglich das, was wir an Sprache hervorbringen. (vgl. Spitzer 2000, S 210)

3. Piaget und Entwicklungsphasen

Durch das Lernen in Phasen weisen Netzwerkmodelle eine Beziehung zur Entwicklungspsychologie auf. Andersherum halfen entwicklungspsychologische Fragen, Simulationen durch Netzwerkmodelle zu entwickeln. Bei diesen Simulationen wurden die Netzwerke nach den vier Phasen der kognitiven Entwicklung von Jean Piaget programmiert.

Piaget (1896 – 1980) entwickelte durch die Beobachtung und Untersuchung seiner eigenen Kinder seine Lerntheorie. Dabei entwickelte er vier Phasen wie Kinder lernen.

In der ersten Phase, die sensomotorische Phase (Kleinkinder im Alter von etwa 0-2 Jahren), koordinieren sich Reflexe, angeborene Reaktionen und damit verbunden Aktivitäten zu Wahrnehmungen und Gewohnheiten und führen schließlich zu der sogenannten sensomotorischen oder praktischen Intelligenz.

In der zweiten Phase(Kinder im Alter von 2-7 Jahren), entwickelt sich die praktische Intelligenz durch die zunehmende Verinnerlichung der Wahrnehmungen weiter zu der präoperationalen oder intuitiven Intelligenz.

In der dritten Phase(Kinder im Alter von 7-12 Jahren) werden konkrete intellektuelle und insbesondere logische Operationen möglich, die allerdings noch stark objektbezogen sind; Piaget bezeichnet diese Phase der Entwicklung sprachlicher Begriffe als Phase der konkretoperationalen oder begrifflichen Intelligenz.

Die vierte Phase schließlich ist die Phase des formalen Denkens Kinder ab 12 Jahren), das sich durch das sich vollständig mögliche Lösen vom Konkreten auszeichnet; der erreichte und zunehmende Abstraktionsgrad von Operationen erlaubt deduktiv-hypothetisches Denken. Dies ist die Phase der formaloperationalen Intelligenz.

Für die Programmierung von Netzwerken sind vor allem die Assimilation und die Akkomodation von Bedeutung.

Unter Assimilation wird die Anwendung eines Schemas auf einen Gegenstand verstanden, d. h. der Mensch kann seine Umwelt nur durch seine Erfahrungen, die er bereits gesammelt hat, interpretieren. Akkomodation beschreibt den Prozess der Anpassung eines Schemas an eine Situation. Alte Schemata werden dabei nicht gelöscht. Beide Vorgänge stellen eine Adaptation des Lebewesens an seine Umwelt dar.

Wenn Netzwerkmodelle neues Wissen assimilieren, welches langsam und kontinuierlich geschieht, lassen sich Phasen festsetzen, in denen das Netzwerkmodell lernt. Diese Phasen treten spontan auf und lassen sich an einem Beispiel von Bärbel Inhelder und Jean Piaget veranschaulichen (vgl. McClelland 1989, nach Spitzer 2000, S. 213). Kindern wird eine Balkenwaage mit verschieden großen bzw. schweren Gewichten gezeigt. Man fragte sie nun, nach welcher Seite sich die Waage neigen wird. Entsprechend der Entwicklungsstufe der Kinder konnte man eine von vier Antworten erwarten:

a) Kinder im Alter von fünf Jahren beantworteten die Frage meistens nur unter dem Aspekt des Gewichts (Phase 1; Kinder unter vier Jahren konnten diese Frage anscheinend nicht erfassen).
b) Die Kinder beachteten auch den Abstand vom Drehpunkt, allerdings nur, wenn auf beiden Seiten das gleiche Gewicht lag. (Phase 2).
c) Die Kinder bezogen Gewicht und Abstand vom Drehpunkt ein, zeigten jedoch ein weitgehend inkonsistentes Verhalten (Phase 3).
d) Die Kinder entwickelten eine Regel zur Berechnung des Drehmomentes, dadurch erreichten sie eine Regelmäßigkeit in ihren Antworten. (vgl. Spitzer 2000, S. 213)

McClelland konnte darlegen, dass sich diese Phasen auch in Netzwerkmodellen ausbilden. Während den Simulationsexperimenten wurden die Synapsengewichte andauernd den Erfahrungen des Modells angepasst.

4. Gedächtnis

Unter Gedächtnis versteht man die trainierbare Fähigkeit des Gehirns, Eindrücke, Gedanken, Empfindungen usw. zu speichern und wiederzugeben.

Gedächtnis ist ein komplexer Begriff, bei dem im Wesentlichen drei Einzel-Anteile zu unterscheiden sind:

a) die Merkfähigkeit, d.h. die Fähigkeit, dem Gedächtnisbesitz neuen aktuellen Stoff hinzuzufügen. Die Merkfähigkeit ist somit Voraussetzung zur Lernfähigkeit.
b) die Reproduktionsfähigkeit, d.h. die Fähigkeit, in einem bestimmten Augenblick willkürlich bestimmtes Gedächtnismaterial ins Bewusstsein zu rufen.
c) das Gedächtnis im engeren Sinn als die Summe oder das Reservoir aller

vorhandenen Erinnerungen, Erfahrungen und Eindrücke.

Für den Vorgang der Speicherung von Informationen ist das Zusammenspiel von zwei eng beieinander liegende Regionen im Schläfenlappen von entscheidender Bedeutung. Es handelt sich bei diesen Regionen um den so genannten Hippocampus und die Großhirnrinde (= Kortex).

[...]

Final del extracto de 14 páginas

Detalles

Título
Wissen speichern
Universidad
Friedrich-Alexander University Erlangen-Nuremberg  (Institut für Pädagogik)
Curso
HS Hirnforschung - eine Grundlage der Pädagogik?
Calificación
2
Autor
Año
2003
Páginas
14
No. de catálogo
V11938
ISBN (Ebook)
9783638179751
Tamaño de fichero
478 KB
Idioma
Alemán
Palabras clave
Wissen, Hirnforschung, Grundlage, Pädagogik
Citar trabajo
Jana Szabo (Autor), 2003, Wissen speichern, Múnich, GRIN Verlag, https://www.grin.com/document/11938

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