Erfolgt das Informations-Integrations-Kategorienlernen über das visuell-räumliche Arbeitsgedächtnis?

Eine empirische Studie


Bachelorarbeit, 2011

54 Seiten, Note: 1,0


Leseprobe

Inhaltsverzeichnis

1 Einleitung

2 Theoretischer Hintergrund
2.1. Arbeitsgedächtnis
2.1.1 Phonologische Schleife
2.1.2 Visuospatialer Skizzenblock
2.1.3 Methodiken zur Überprüfung des Arbeitsgedächtnisses
2.1.3.1 Delayed-Matching-to-Sample-Aufgaben
2.1.3.2 Dual-Task-Paradigma
2.2 Kategorienlernen
2.2.1 Regelbasiertes Kategorienlernen
2.2.2 Informations-Integrations-Kategorienlernen
2.2.3 COVIS-Theorie
2.2.4 Theorie des verbalen und nonverbalen Kategorienlernens
2.3 Hypothesenbildung

3 Materialien und Methode
3.1 Aufgabe
3.2 Probandenkollektiv
3.3 Materialien
3.4 Pilotstudie
3.5 Design
3.6 Prozedur
3.7 Statistische Analyse

4 Ergebnisse
4.1 Pilotstudie
4.2 Arbeitsgedächtnisaufgabe
4.3 Kategorisierungsaufgabe

5 Diskussion
5.1 Interpretation der Ergebnisse
5.2 Kritik an der Studie
5.2.1 Stärken
5.2.2 Schwächen
5.3 Zusammenfassende Diskussion
5.4 Ausblick

Literatur

Anhang A

Anhang B

Anhang C

1 Einleitung

Das Kategorisieren erlaubt es uns die immense Masse an Informationen, der wir ständig ausgesetzt sind, zu komprimieren und basiert darauf, dass verschiedene Objekte, die sich in bestimmten Merkmalen ähneln, die gleiche Reaktion hervorrufen. Anstatt also für jedes uns neue Objekt eine eigene Kategorie entwickeln zu müssen, können wir dieses in eine bereits bestehende Kategorie einordnen, in dem sich Objekte mit ähnlichen Merkmalen befin-den, die die gleiche Reaktion nach sich ziehen. Doch wie verhält es sich, wenn man mit Ob-jekten konfrontiert wird für die noch keine passenden Kategorien vorhanden sind? In dem Fall müssen die Objekte auf Ähnlichkeiten in relevanten Merkmalen überprüft werden, um neue Kategorien bilden zu können, denen die Objekte dann zugeordnet werden. Aufgrund der Be-deutung des Kategorisierens im Alltag ist es nicht verwunderlich, dass den Prozessen, die das Bilden perzeptueller Kategorien beeinflussen, ein großes Interesse zuteil wurde. Im Laufe der Zeit wurden unterschiedliche Formen des Kategorienlernens voneinander abgegrenzt und auch verschiedene Theorien bezüglich der Prozesse, die hinter dem Lernprozess stehen, ent-wickelt. Einen Überblick über die verschiedenen Formen und die angenommenen behaviora-len und neuropsychologischen Prozesse während des perzeptuellen Kategorienlernens bietet die Arbeit von Ashby und Maddox (2005).

In dieser Arbeit wird die Theorie von Minda und Miles (2010) untersucht, die den Einfluss verbaler und nonverbaler Prozesse auf das Kategorienlernen beschreibt. Dabei beschränkt sich die vorliegende Studie auf die Überprüfung des Einflusses des verbalen und des visuell-räumlichen Arbeitsgedächtnisses auf das Informations-Integrations-Kategorien-lernen. Für die Untersuchung wird die verbale oder die visuell-räumliche Komponente des Arbeitsgedächtnisses durch eine Kombination aus Delayed-Matching-Aufgabe und Dual-Task ausgelastet, während die Zuordnung von Objekten zu den Kategorien erlernt werden muss.

2 Theoretischer Hintergrund

Nachfolgend werden alle psychologischen Konstrukte, die für das Verständnis der Studie notwendig sind, näher erläutert. Dabei ist zu beachten, dass nicht auf alle in der Literatur beschriebenen Aspekte eingegangen wird, sondern nur auf diejenigen, die für die vorliegende Arbeit von Relevanz sind.

2.1 Arbeitsgedächtnis

Die Begriffe „Arbeitsgedächtnis“ und „Kurzzeitgedächtnis“ werden häufig synonym verwendet. Allerdings dient das Kurzzeitgedächtnis nur der Speicherung von Informationen, während die Struktur des Arbeitsgedächtnisses komplexer und eher prozessorientiert ist. Demnach kann das Arbeitsgedächtnis als eine Art Kurzzeitspeicher betrachtet werden, in dem eine begrenzte Menge an Informationen, die für eine komplexe Aufgabenstellung von direkter Relevanz ist, nicht nur aufrecht erhalten, sondern auch manipuliert wird (Miyake & Shah, 1999, zitiert nach DeCaro, Thomas & Beilock, 2008). Eines der einflussreichsten Arbeits-gedächtniskonzepte stellt das von Baddeley und Hitch (1974) eingeführte Mehrkomponenten-Modell dar. Dieses postulierten sie ausgehend von Experimenten, in denen das Kurzzeit-gedächtnis durch das Behalten und Wiederholen von Zahlenreihen blockiert wurde, während simultan komplexe Aufgaben wie logisches Denken, Verstehen oder Lernen bearbeitet werden mussten. Das Modell umfasst zwei voneinander weitgehend unabhängige Speichersubsys-teme: die Phonologische Schleife als verbales und den Visuospatialen Skizzenblock als visuell-räumliches System. Die Unabhängigkeit dieser beiden Systeme wird durch Läsionsstudien gestützt, in denen Patientengruppen mit unterschiedlichen Läsionen komplementäre Defizite in verbalen und visuell-räumlichen Aufgaben zeigten (für einen Überblick siehe Della Sala & Logie, 2002). Laut Baddeley (2010) beinhaltet die Phonologische Schleife einen begrenzten Speicher, dessen Inhalt nach etwa zwei Sekunden verfällt, sofern dieser nicht durch Wieder-holungsprozesse (Rehearsal) aufrecht erhalten wird. Zusätzlich können auch durch das Re-hearsal verbalisierte Informationen von ehemals visuell präsentierten Stimuli gespeichert wer-den. Der Visuospatiale Skizzenblock hingegen ist für das Memorieren und Manipulieren von visuellen und räumlichen Informationen zuständig (Baddely, 2007). Ursprünglich wurde die-ses Subsystem als einheitlicher Speicher betrachtet, allerdings liefern Ergebnisse aus Dual-Task-Paradigmen (siehe 2.1.3.2) Evidenz für eine Trennung zwischen visuellen und räum-lichen Informationen (u.a. Darling, Della Sala & Logie 2009; Della Sala, Gray, Baddeley, Allamano & Wilson, 1999; Logie 2003). Die dritte Komponente, die Zentrale Exekutive, ist die komplexeste und wohl am wenigsten verstandene Komponente innerhalb des Arbeitsge-dächtnismodells. Sie koordiniert die beiden Subsysteme untereinander und stellte ursprüng-lich einen Pool allgemeiner Verarbeitungskapazität für alle komplexen Prozesse dar, die sich nicht eindeutig einem der beiden Subsysteme zuordnen ließen (Baddeley, 2003, 2007). Ba-sierend auf den Arbeiten von Norman und Shallice (1986) zum Supervisory Attentional System (SAS), wurde das Konzept der zentralen Exekutive in ein limitiertes Aufmerksam-keitssystem ohne Speicherfähigkeit geändert. Ihre Funktion besteht seither zusätzlich zu der Koordination der Subsysteme in der Fokussierung, der Teilung und dem Wechsel von Aufmerksamkeit (Baddeley, 2003). Später wurde das Modell durch den episodischen Puffer ergänzt, der fähig ist multimodale Episoden aus visuellen und auditorischen Informationen zu speichern. Die ursprüngliche Annahme, er spiele durch das Bündeln von Informationen zu integrierten Episoden eine aktive Rolle, wurde durch neue Studien (Baddeley, Hitch & Allen, 2009) nicht bestätigt. Daher wird angenommen, dass er eher als passiver Speicher dient. Zusätzlich bildet er die Schnittstelle der bisherigen drei Komponenten mit dem Langzeitge-dächtnis (Baddeley, 2007). Die Ergänzung dieses weiteren multimodalen Speichersubsystems war nötig, da dem Modell ein System fehlte, das den Prozess des Chunkings und die Interak-tion mit dem Langzeitgedächtnis sowie die Interaktion zwischen der Phonologischen Schleife und dem Visuospatielen Skizzenblock ermöglichte (Baddeley, 2003).

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Abbildung 1. Das revidierte Mehrkomponenten-Modell (nach Baddeley, 2010). Es ist deutlich, dass die Phonologische Schleife und der Visuospatiale Skizzenblock über den episodischen Puffer in Interaktion treten können und dieser für alle Komponenten die Schnittstelle zum Langzeitgedächtnis bildet. Die zentrale Exkutive als Aufmerksamkeitssystem steht in Verbindung mit allen Subsytemen und koordiniert diese.

Demnach beinhaltet das revidierte Modell eine Kontrollinstanz für die Aufmerksam-keit, die zentrale Exekutive, und drei temporäre Speichersysteme, die Phonologische Schleife, den Visuospatialen Skizzenblock und ein allgemeineres multimodales Speichersystem, den episodischen Puffer. Abbildung 1 stellt das aktuelle Arbeitsgedächtnismodell dar. Folgend werden die für die vorliegende Arbeit relevanten Komponenten, die Phonologische Schleife und der Visuospatiale Skizzenblock, näher erläutert.

2.1.1 Phonologische Schleife

Die Phonologische Schleife stellt das verbale Subsytem in Baddeleys und Hitchs 1974 postuliertem Arbeitsgedächtnismodell dar. Sie nehmen an, dass die Phonologische Schleife aus zwei Komponenten besteht: dem phonologischen Speicher und dem artikulatorischen Re-hearsalprozess. Laut Baddeley (2010) können im phonologischen Speicher verbale Gedächt-nisspuren für etwa zwei Sekunden gehalten werden, bevor sie verfallen. Das Rehearsal dagegen ist ein aktiver Prozess, der dem Verfall dieser Gedächtnisspuren durch verbales oder subvokales Wiederholen entgegenwirkt. Weiterhin wird es benötigt, um die Grapheme visuell präsentierten Materials in Phoneme umzuwandeln, sodass diese in den phonologischen Speicher gelangen können. Demnach kann visuell verbale Information stets nur über den Um-weg des Rehearsals in den Speicher eintreten, während akustisch präsentiertes Material direkten Zugang besitzt. Dieses bildet die Ausgangslage für eine weitere Annahme, die besagt, dass das Wiederholen von Wörtern, die nicht im Zusammenhang mit der eigentlichen Aufgabe stehen (artikulatorische Unterdrückung) verhindert, dass visuelles in phonologisches Material umkodiert werden und somit in den phonologischen Speicher gelangen kann (Baddeley, 2010). Dies ist eine oft verwendete Methode, wenn sichergestellt werden soll, dass Informa-tionen nicht verbalisiert werden. Im Gegensatz dazu kann akustisches Material, aufgrund eines direkten Zugangs zum phonologischen Speicher, aufgenommen werden, auch wenn die phonologische Schleife bereits verwendet wird (Dittrich, 2009).

Die artikulatorische Unterdrückung stellt einen der vier Effekte dar, die als Evidenz für die phonologische Schleife herangezogen werden. Der phonologische Ähnlichkeitseffekt, der Wortlängeneffekt und der Effekt irrelevanter Sprache bilden die übrigen Effekte (Baddely 2003, 2010; für einen Überblick siehe Logie, 1995), welche allerdings für die vorliegende Arbeit nicht von Relevanz sind und daher nicht näher erläutert werden.

2.1.2 Visuospatialer Skizzenblock

Der Visuospatiale Skizzenblock stellt das visuell-räumliche Subsystem im Arbeitsge-dächtnismodell von Baddeley und Hitch (1974) dar, dessen Speicherkapazität bei etwa drei bis vier (komplexen) Objekten liegt, die wiederum mehrere Merkmale, wie z.B. Farbe, Größe und Form umfassen können (Luck & Vogel, 1997). Dies spricht dafür, dass das visuell-räum-liche Arbeitsgedächtnis die Eigenschaften komplexer Objekte in ähnlicher Weise zusammen-fasst, wie das verbale Arbeitsgedächtnis Buchstaben zu einem Wort. Ursprünglich wurde das System als einheitlicher Speicher für visuelle und räumliche Informationen konzipiert, ohne dass eine genauere Differenzierung vorgenommen wurde. Logie (1995) schlug analog zur phonologischen Schleife ein detaillierteres Modell des Skizzenblocks vor, in dem zwischen einem passiven visuellen Speicher und einer aktiven Komponente, dem inneren Skizzieren unterschieden wird. Während im visuellen Speicher Informationen über die visuelle Erschei-nung eines Reizes, wie z.B. Farbe, Form oder Struktur, gespeichert werden, dient das innere Skizzieren als Rehearsal für räumliche Informationen und ermöglicht das Aufrechterhalten der Informationen im visuellen Speicher (Rudkin, Pearson & Logie, 2007). Dazu werden dynamische Informationen wie die Bewegung zwischen den Stimuluspositionen wiederholt. Dieser aktive Prozess bedarf im Gegensatz zum passiven Speicher einer starken Aufmerk-samkeitskontrolle (Logie, 2003). Der Prozess des artikulatorischen Rehearsals spielt ebenfalls eine wichtige Rolle für das Memorieren von Reizen im Visuospatialen Skizzenblock. Indem visuelle und räumliche Informationen in verbale Informationen umgewandelt werden, wie z.B. „blaues Quadrat links oben“ (Wynn & Coolidge, 2010), können sie zusätzlich in der phonologischen Schleife gespeichert werden. Daher werden idealerweise nicht-verbalisierbare visuelle und räumliche Reize als Stimuli verwendet, um eine Kontamination der Resultate durch verbale Ersatzstrategien zu vermeiden. Alternativ kann auch über die artikulatorische Unterdrückung eine Verbalisierung des Materials verhindert werden.

2.1.3 Methodiken zur Überprüfung des Arbeitsgedächtnisses

Es existiert eine Reihe an Methoden für die Untersuchung von Arbeitsgedächtnisleistungen, die sich hinsichtlich der untersuchten Modalität (verbal / visuell-räumlich) und der Aufgaben-stellung unterscheiden. Eine typische Methode ist die Delayed-Matching-to-Sample-Aufgabe, in der das einfache Aufrechterhalten von Informationen untersucht wird. Sie bietet vielfältige Variationen und kann so der jeweiligen Fragestellung angepasst werden. Eine weitere Metho-de, die nicht explizit für das Arbeitsgedächtnis entwickelt wurde, sondern für die Untersu-chung der Verteilung kognitiver Ressourcen, ist das Dual-Task-Paradigma. Dieses Paradigma wird oft genutzt, um Aufschluss darüber zu erhalten welche Komponenten des Arbeitsge-dächtnisses in andere Aufgaben, wie z.B. das in dieser Studie untersuchte Kategorienlernen, involviert sind. Beide Methodiken werden in der vorliegenden Studie verwendet und daher nun näher erläutert.

2.1.3.1 Delayed-Matching-to-Sample-Aufgaben

Delayed-Matching-to-Sample-Aufgaben werden oft verwendet, um Gedächtnisfunk-tionen zu überprüfen. Dazu wird zunächst ein meist komplexer visueller oder auditiver Reiz präsentiert, der memoriert werden muss. Nach einem Delay (auch Behaltens- oder Retentions-intervall) wird meist ein Teststimulus präsentiert, der danach beurteilt werden muss, ob er in dem zuvor zu memorierenden Reiz enthalten war oder nicht. Oftmals stehen zur Abfrage auch mehrere Reize gleichzeitig zur Auswahl und der anfangs präsentierte Reiz muss aus diesen wiedererkannt werden. Dieses Aufgabenparadigma ermöglicht eine Vielzahl an Variationen und kann so der jeweiligen Fragestellung der Untersuchung angepasst werden.

2.1.3.2 Dual-Task-Paradigma

Das Dual-Task-Paradigma bzw. Zweitaufgabenparadigma, wird häufig verwendet, um die Verteilung von Ressourcen zu überprüfen. Dazu werden die Probanden aufgefordert zwei Aufgaben gleichzeitig zu bearbeiten. Im Vergleich zu Bedingungen, in denen die Aufgaben einzelnen bearbeitet werden, findet hierbei zumeist eine Leistungsverschlechterung statt (Pashler, 1994). Für diese auftretenden Interferenzen gibt es zahlreiche Erklärungsansätze (für einen Überblick siehe Tombu & Jolicœur, 2003), wobei sich vor allem die Ressourcentheorie durchgesetzt hat. In der vorliegenden Studie ist die multiple Ressourcentheorie nach Navon und Gopher (1979) von Relevanz. Sie nehmen die Existenz von verschiedenen kognitiven Ressourcen an, sodass zwei zu bearbeitende Aufgaben in dem Maße miteinander interferieren, in dem sie die gleichen Ressourcen beanspruchen. Dies bedeutet auch, dass zwei Aufgaben, die keine gemeinsamen Ressourcen miteinander teilen, gleichzeitig bearbeitet werden können, ohne dass Interferenzen auftreten. (Navon und Gopher 1979, zitiert nach Tombu & Jolicœur, 2003) Als Evidenz für multiple Systeme gilt häufig die Dissoziation verschiedener Ressour-cen in einem Dual-Task-Paradigma. Dabei ist in der vorliegenden Arbeit die einfache Disso-ziation relevant. Diese tritt auf, wenn eine zusätzliche Aufgabe selektiv die Leistung in der Aufgabe A, nicht aber in der Aufgabe B beeinträchtigt. Ein solcher Befund wird häufig damit erklärt, dass die Zusatzaufgabe Ressourcen beansprucht, die zur Bearbeitung von Aufgabe A, nicht aber zur Bearbeitung von Aufgabe B benötigt werden.

2.2 Kategorienlernen

Das Kategorisieren beschreibt die Zuordnung von (neuen) Objekten zu Kategorien, in denen sich Objekte mit ähnlichen Merkmalen befinden. So wird z.B. ein unbekanntes Tier, das zwei Flügel, einen Schnabel, Federn, einen großen runden Kopf und nach vorn gerichtete Augen besitzt, stets in die Kategorie „Eule“ eingeordnet werden. Um allerdings das perzep-tuelle Erlernen von neuen Kategorien und die damit einhergehenden Prozesse untersuchen zu können, ist es notwendig der Person nicht nur unbekannte Objekte, sondern auch unbekannte Kategorien vorzulegen und ihr Verhalten im Verlauf des Lernprozesses zu beobachten (Ashby & Maddox, 2005). Hierfür werden der Person mehrere Objekte präsentiert, die jeweils einer von mindestens zwei verschiedenen Kategorien angehören. Die Aufgabe besteht grundsätz-lich darin, die Objekte miteinander zu vergleichen und zu lernen, welche Objekte welcher Kategorie zuzuordnen sind. Dabei werden verschiedene Formen des perzeptuellen Lernens unterschieden, wobei folgend nur auf das regelbasierte und das Informations-Integrations-Kategorienlernen eingegangen wird (für einen Überblick siehe Ashby & Maddox, 2005).

2.2.1 Regelbasiertes Kategorienlernen

In Aufgaben, die regelbasiertes Kategorienlernen erfordern, können die Kategorien über explizite Regeln erlernt werden, die für gewöhnlich einfach zu verbalisieren sind. Häufig ist für die Zuordnung der Objekte (folgend Stimuli) nur eine Dimension relevant, z.B. „alle schwarzen Stimuli gehören zu Kategorie A und alle weißen Stimuli zu Kategorie B“ (Shepard, Hovland & Jenkins, 1961). Allerdings stellt die Eindimensionalität keine Pflicht für regel-basiertes Lernen dar, denn auch aus mehreren Dimensionen kombinierte Regeln können sich einfach verbalisieren lassen (Ashby & Maddox, 2005), z.B. „alle schwarzen Dreiecke und alle weißen Quadrate gehören zu Kategorie A und alle weißen Dreiecke und alle schwarzen Quadrate zu Kategorie B“ (Shepardet al., 1961). Als Voraussetzung für regelbasiertes Katego-rienlernen wird somit die Möglichkeit der Verbalisierung der optimalen Zuordnungsregel betrachtet. Ashby und Maddox (2005) beschreiben drei Bedingungen, die dafür erfüllt sein müssen. Zunächst muss für jede Eigenschaft bzw. Dimension der Stimuli, die für die korrekte Zuordnung relevant ist, eine semantische Bezeichnung vorhanden sein. Dies wären bei den genannten Beispielen „Farbe“ bzw. „Form“. Des Weiteren muss es möglich sein, die Aufmerk-samkeit auf jede dieser Eigenschaften selektiv richten zu können. Dies ist der Fall, wenn die Merkmale der Stimuli voneinander separierbar sind (Ashby & Maddox, 1994). Zuletzt muss die Regel, in der die Ausprägungen der Stimuli auf den relevanten Dimensionen kombiniert werden, selbst verbalisierbar sein. Dazu muss es möglich sein unabhängige Entscheidungen für die Ausprägungen auf den einzelnen Dimensionen treffen zu können, um daraufhin die separaten Entscheidungen mithilfe von logischen Konjunktionen, wie „und“, „oder“ und „nicht“ zu einer Regel zu kombinieren. In dem oben genannten Beispiel für eine verknüpfte Regel wäre die Kombination aus den Einzelentscheidungen „Für die Kategorie A muss ein Stimulus weiß und ein Dreieck sein oder schwarz und ein Quadrat, sonst gehört er zu Kategorie B.“. Sind diese drei Bedingungen erfüllt, lässt sich die Zuordnung zu den einzelnen Kategorien über eine explizite Regel ausdrücken, sodass regelbasiertes Kategorienlernen am ehesten zu einer perfekten Leistung führt (Minda & Miles, 2010).

2.2.2 Informations-Integrations-Kategorienlernen

Gegensätzlich zum regelbasierten Lernen sind Informations-Integrations-Aufgaben da-durch gekennzeichnet, dass sich die optimale Zuordnung nicht oder nur sehr schwer verbali-sieren lässt. Diese Tatsache entsteht daraus, dass die Entscheidungen über die Ausprägungen auf den einzelnen Dimensionen nicht separierbar sind, sodass die Informationen aus den einzelnen relevanten Dimensionen integriert werden müssen, bevor eine Entscheidung über die Kategorienzugehörigkeit getroffen werden kann (Ashby & Maddox, 2005). Des Weiteren kann die optimale Entscheidungsgrenze, die die Kategorien voneinander trennt und aus der sich die Zuordnungsregel ergibt, bei Informations-Integrations-Aufgaben (auch bei regelba-sierten Aufgaben) sowohl linear als auch nichtlinear sein (ein Beispiel für eine lineare Entscheidungsgrenze in regelbasierten und Informations-Integrations-Aufgaben befindet sich im Anhang A). Linear bedeutet in dem Zusammenhang, das die Unterscheidung zwischen den Kategorien am besten durch eine Grenze erfolgt, die einen linearen Anstieg besitzt, d.h. mathematisch durch eine lineare Funktion (y= mx+n) ausgedrückt werden kann. Die Theorie der Entscheidungsgrenzen (decision bound theory) nimmt an, dass Personen beim Erlernen der Kategorien den Wahrnehmungsraum der Stimuli (der Wahrnehmungsraum kann als Koordinatensystem betrachtet werden, das durch die Dimensionen der Stimuli aufgespannt wird) in Regionen aufteilen, denen Reaktionen zugeordnet werden (Maddox & Ashby, 1993). Fällt demnach ein präsentierter Stimulus z.B. in die Region A des multidimensionalen Raums, wird auf ihn mit der assoziierten Reaktion, in dem Fall die Zuordnung zu Kategorie A, geantwortet. Dabei wird aufgrund einer Studie von Ashby und Waldron (1999) vermutet, dass nicht die Entscheidungsgrenze, sondern die Regionen mit den assoziierten Reaktionen gelernt werden, sodass perzeptuelles Kategorienlernen im Fall einer Informations-Integrations-Auf-gabe nicht parametrisch erfolgt. Diese Tatsache ist noch strittig, hat jedoch keinen Einfluss auf die Theorie der Entscheidungsgrenzen, da sie sowohl als parametrisch (Lernen der Ent-scheidungsgrenzen) als auch als nicht parametrisch (Lernen der Regionen assoziiert mit den Reaktionen) ausgelegt werden kann (Ashby & Maddox, 2005).

2.2.3 COVIS-Theorie

Im Laufe der Zeit wurden viele Theorien und Modelle entwickelt, um die kognitiven Prozesse während des perzeptuellen Kategorienlernens zu beschreiben. Eine von ihnen stellt die eben beschriebene Theorie der Entscheidungsgrenzen dar. In den letzten Jahren wurden vor allem Theorien postuliert, die von multiplen Kategorisierungssystemen ausgehen (u.a. Ashby, Alfonso-Reese, Turken & Waldron, 1998; Erickson & Kruschke, 1998; Nosofsky, Palmeri & McKinley, 1994). Während zwischen den meisten Theorien Einigkeit herrscht, dass eines der Systeme explizit und eines implizit ist, herrscht Uneinigkeit über die Beschaf-fenheit des impliziten Systems. Eine der verbreitetsten Theorien stellt das Competition of Verbal and Implicit Systems (COVIS) von Ashby et al. (1998) dar, das ebenfalls zwischen einem System für implizite und einem System für explizite Regeln differenziert und auf einer neuropsychologischen Basis beruht (für einen Überblick der neuronalen Strukturen siehe Ashby & Ell, 2001; Seger & Miller 2010). Wie der Name bereits vermuten lässt, wird eine Art Wettbewerb zwischen den beiden Systemen angenommen, wobei anfänglich stets das expli-zite System dominiert, da es vom Bewusstsein gesteuert wird. Im Laufe des Lernprozesses setzt sich allerdings das System durch, das den größten Lernerfolg verspricht.

Das explizite System, das dem Lernen von regelbasierten Kategorien dient, verwendet dem Bewusstsein zugängliche Hypothesen, die relativ einfach verbalisierbar sind. Es ist stark abhängig vom Arbeitsgedächtnis und der exekutiven Aufmerksamkeit. Das Arbeitsgedächtnis wird benötigt, um potentielle Regeln im Gedächtnis zu behalten, während sie auf ihr Zutreffen getestet werden. Dabei wird angenommen, dass eine Regel solange angewendet wird bis etwas (z.B. ein negatives Feedback) ihre Richtigkeit widerlegt. In diesem Fall werden laut COVIS zwei separate Prozesse aktiviert, die die Verwendung exekutiver Aufmerksamkeit er-fordern. Zum Einen muss eine neue Regel gesucht und ausgewählt werden und zum Anderen muss die Aufmerksamkeit von der alten auf die neue Regel gelenkt werden. Dabei wird ange-nommen, dass die Auswahl der Regeln im Wesentlichen vom präfrontalen Cortex und dem anterioren Cingulum gesteuert wird, während der Aufmerksamkeitswechsel wiederum im Striatum (insbesondere dem Kopf des Nucleus caudatus) bestimmt wird (Ashby et al., 1998; Ashby & Maddox, 2005).

Das implizite System, das unter anderem dem Lernen von Informations-Integrations-Kategorien dient, stellt ein prozedural lernendes System dar, das dem Bewusstsein nicht zugänglich ist. Die Kategorien werden im Sinne der Theorie der Entscheidungsgrenzen (siehe weiter oben) erlernt, wonach Stimuli bestimmten Regionen innerhalb des Wahrnehmungs-raums zugeordnet werden. Da diesem Lernen keine verbalen Regeln zugrunde gelegt werden können, nehmen Ashby et al. (1998) an, dass es stark von einem zeitnahen Feedback abhängig ist, um die geeignete Assoziation zwischen Stimulus und Reaktion zu stärken. Zwar existieren Studien, die diese Vermutung stützen (Ashby, Maddox & Bohil, 2002; Maddox, Ashby & Bohil, 2003), jedoch konnten Cincotta & Seger (2007) diese Abhängigkeit nicht replizieren. Als neuronales Korrelat zum impliziten System wird der Schwanz des Nucleus caudatus betrachtet, da er direkten Input aus den visuellen Arealen (ausgenommen V1) und dopami-nergen Input aus der Substantia nigra erhält (Ashby et al., 1998, Ashby & Maddox, 2005).

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Details

Titel
Erfolgt das Informations-Integrations-Kategorienlernen über das visuell-räumliche Arbeitsgedächtnis?
Untertitel
Eine empirische Studie
Hochschule
Otto-von-Guericke-Universität Magdeburg  (Institut für Psychologie II)
Veranstaltung
Allgemeine Psychologie - Lernen und Gedächtnis
Note
1,0
Autor
Jahr
2011
Seiten
54
Katalognummer
V203974
ISBN (eBook)
9783656312604
ISBN (Buch)
9783656312918
Dateigröße
963 KB
Sprache
Deutsch
Schlagworte
Arbeitsgedächtnis, Informations-Integrations-Kategorienlernen
Arbeit zitieren
Melanie Lietz (Autor), 2011, Erfolgt das Informations-Integrations-Kategorienlernen über das visuell-räumliche Arbeitsgedächtnis?, München, GRIN Verlag, https://www.grin.com/document/203974

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