Problemlösen & Schlussfolgern Flashcards

(49 cards)

1
Q

Definition von Problem

A

Situation, in der kein offensichtlicher routinierter Weg zur Zielerreichung besteht

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2
Q

Definition von Problemlösen

A

Reihe von kognitiven Prozessen, die für die Zielerreichung angewendet werden, wenn die durch Hindernisse erschwert ist

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3
Q

Definition von Schlussfolgern

A

Kognitive Prozesse zur Herleitung von Folgerungen aus unserem Wissen und zu Ziehen von Schlüssen; oft Teil des Problemlösens

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4
Q

Am Problemlösen beteiligte kognitive Prozesse

A

Aufmerksamkeit, Langzeitgedächtnis, Arbeitsgedächtnis, exekutive Funktionen, Entscheidungsverhalten, Sprache, …

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5
Q

Struktur eines Problems

A
  1. Startzustand
  2. mögliche Handlungen, die vom Start- zum Zielzustand
  3. Zielzustand
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6
Q

Unterschied von gut und schlecht definierten Problemen

A

Gut: Start- und Zielzustand sowie mögliche Handlungen sind bekannt (z.B. Turm von Hanoi, Labyrinth, Schach, …)
Schlecht: Unsicherheit bzgl. Regeln, Start-/Zielzustand undher Handlungen (z.B. Soziale Interaktionen oder Einsichtsprobelme)

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7
Q

Einsichtsprobleme

A

Nach längerem/kürzerem Nachdenken plötzliches Erkennen der Lösung (Eingebung)

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8
Q

Problem Space Theorie

A

Problemraum: Start- & Zielzustand sowie alle möglichen intermediären Zustände

Komplexe Probleme: Suchen in mehreren Problemräumen (Hypothesenraum, Datenraum, …)

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9
Q

Algorithmus zum problemlösen

A

Genaue Anweisungen („Rezept“) zur sicheren Lösung, evtl. sehr zeit- und ressourcenaufwändig

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10
Q

Random Search Heuristik

A

Generate and Test: zufälliges Auswählen und Ausprobieren von Handlungen, kognitiv wenig anspruchsvoll

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11
Q

Heuristiken

A

Daumenregeln, die meistens, aber nicht immer zum Ziel führen

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12
Q

Hill Climbing Heurstik

A

Wissensabhängig
Versuch, einen Schritt voraus zu denken, z.B. Einfach in Richtung des Ziels bewegen, um es früher oder später zu erreichen

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13
Q

Means-Ends-Analysis

A

Kognitiv sehr anspruchsvoll, aber sehr erfolgreich

  • Unterteilung des Problems in Subprobleme, bis ein lösbares Subproblem gefunden wird
  • Formulierung von Zwischenzielen zur Verringerung der Distanz von Start zu Ziel
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14
Q

Methoden zur Untersuchung von Problemlösen

A
  • Verhaltensanalysen: Beobachtungen, etc.
  • Protokollanalysen: verbale Protokollanalyse, Analyse der gedanklichen Prozesse des Problemlösers; aber häufig schwierig zu formulieren und auszuwerten
  • Computersimulation: Simulation aller möglichen Schritte und vergleichen, was zum beobachteten Verhalten passt
  • Bildgebungsstudien
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15
Q

Funktionen des Arbeitsgedächtnis beim Problemlösen

A

Aufrechterhalten des aktuellen Problems

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16
Q

Funktionen exekutiver Prozesse beim Problemlösen

A

Aufmerksamkeit, Inhibition, Monitoring, Shiften/Switchen, …

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17
Q

Charakteristika der Frontalhirnläsion (generell)

A

Inflexibilität, Perseveration, fehlende Impulskontrolle, Defizite im Arbeitsgedächtnis, Defizite beim Abruf aus LZG

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18
Q

Problemlösen bei Frontalhirnläsion

A
  • Schwierigkeiten bei der Means-End-Analyse (Turm von Hanoi)
  • Probleme der Hill Climbing Heuristik (bei Wasserumfüllaufgabe): Schwierigkeiten, sich an vorherige Schirtte zu erinnern und zu vermeidende zu lernen
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19
Q

Bildgebende Befunde beim Problemlösen

A
  • Zunahme der Aktivität mit steigender Aufgabenkomplexität
  • rechter dorsaler PFC
  • beidseitig parietaler Cortex
  • beidseitig prämotorischer Cortex
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20
Q

Enkodierung beim Problemlösen von Experten

A

Chunking: Bündeln von Informationen, schnellerer Zugriff auf assoziierte Chunks

Organisation des Wissens: oberflächliche Ähnlichkeit < abstrakte Prinzipien

21
Q

Suchrichtung beim Problemlösen bei Experten & Novizen

A

Forward Search

Novizen häufig backward search: vom Ziel- zum Startzustand

Sicher?

22
Q

Subprozesse Analogen Schlussfolgerns

A
  1. Retrieval/Abruf: Zugriff auf ähnliches bereits bekanntes Beispiel im LZG
  2. Mapping: Aufrechterhaltung von Ziel & Quelle (altes Problem) im AG, Abgleich miteinander, Projektion der Eigenschaften der Quelle auf das aktuelle Ziel
  3. Evaluation: Entscheidung über Nützlichkeit der Analogie
  4. Abstraktion: Isolieren der gemeinsamen Strukturen von Ziel und Quelle
  5. Vorhersagen: Entwickeln von Hypothesen über Verhalten oder Eigenschaften des Ziels auf Basis des Wissens über die Quelle
23
Q

Structure Mapping Theory (SMT)

A
  • Stufe 1: Suche im LZG nach potentiellen Quellen mit oberflächlichen ähnlichen Eigenschaften
  • Stufe 2: Evaluation der Passung zwischen Abrufergebnis und Ziel
  • Annahme: Strukturelle/rationale Ähnlichkeit entscheidend für Analogien, aber Suche des kognitiven Systems eher nach oberflächlichen Passungen als rationalen Analogien
24
Q

LISA-Model

A

Learning Interference with Schemas and Analogies

  • Idee der neuronalen Netzwerke: Eigenschaften der Quelle & des Ziels als Knotenpunkte in neuronalem Netz
  • simultane Aktivierung einiger Knoten im AG ➜ Aktivierung ähnlicher Konstellation im LZG ➜ Abruf relevanter Information
25
Studie mit „hilfreichen Geschichten“
Story first: hilfreiche Geschichte — Problem bearbeiten Story second: Problem bearbeiten —hilfreiche Geschichte — Problem Incubation Control: Problem — irrelevante Geschichte — Problem Deutlich mehr Lösungen, wenn hilfreiche Geschichte (Analogie) gehört
26
Induktives Schlussfoglern
Nutzen vorhandenen Wissens, um Schlussfolgerungen über unbekannte Zusammenhänge zu treffen, basiert häufig auf Kategorien
27
Generelle vs. spezifische Induktion
generell: Generalisieren bekannter Beispiele der Kategorie auf alle Mitglieder spezifisch: Schließen von bekannten Zusammenhängen auf einen einzelnen unbekannten
28
2-4-6-Aufgabe von Wason
Aufgabe: Zahlenfolgen 246 ist konsistent mit der Regel. Wie lautet diese? - Überprüfen durch Generieren weiterer Zahlenfolgen - Regel: Zahlen müssen nur Aufsteigen - oft Strategiewechsel vom Versuch, Hypothese zu bestätigen zum Versuch, sie zu widerlegen -> Aufgabe für generelle Induktion
29
Kartenaufgabe für generelle Induktion
Aufgabe: Regeln, nach der Karten mit Symbolen ausgewählt wurden, finden Anstieg des Schwierigkeitsgrads: - einfache Regel (z.B. Rot) - Konjunktive Regel (rot und Quadrat) - disjunkte Regel (rot oder Quadrat) - negative Regel (nicht rot) - disjunkte negative Regel (nicht rot und nicht Quadrat) Typische Strategien a) Ändern von nur einem Merkmal („successive scanning“) b) Ändern aller Merkmale bis auf eines („focus scanning“)
30
Spezifische Induktion
Generalisieren einiger Mitglieder einer bekannten Kategorie auf bestimmte Mitglieder derselben Kategorie
31
Heuristik der spezifischen Induktion: „Ähnlichkeit“ (mit Bsp.)
- Prämisse: alle mir bekannten Gänse sind weiß - Schlussfolgerung: diese bestimmte Gans ist weiß Je ähnlicher ein bekanntes und zu schließendes Beispiel, desto wahrscheinlicher die Attribution der in der Prämisse genannten Eigenschaft auf das Ziel
32
Heuristik der spezifischen Induktion: „Typikalität“
Je typischer das in der Prämisse genannte Modell für seine Kategorie, desto wahrscheinlicher die Attribution der in der Prämisse genannten Eigenschaft auf das Ziel
33
Heuristik der spezifischen Induktion: „Homogenität“ (mit Bsp.)
Relativ homogen: - Prämisse: alle mir bekannten Katzen haben einen Schwanz - Schlussfolgerung: die Katze meines Nachbarn hat auch einen Schwanz Relativ inhomogen: - Prämisse: alle mir bekannten Tiere haben Schwänze - Schlussfolgerung: das Tier meines Nachbarn hat auch einen Schwanz Je homogener die betroffenen Kategorie, desto eher werden Eigenschaften eines bekannten auf andere Mitglieder der Kategorie attrtibuiert
34
Nachteile von Induktion, induktivem Schlussfolgern
niemals sicher, weil: - niemals alle existierenden Zusammenhänge bekannt sind - ein einziges Gespräch ausreicht, um eine generelle Induktion zu widerlegen
35
Similarity-Coverage Modell von Osherson et al. | mit Bsp.
- für generelle & spezifische Induktion Coverage = durchschnittliche maximale Gleichheit zwischen den Beispielen der Prämisse und jedem Exemplar der betroffenen Kategorie Bsp: A: Prämissen: Hunde haben eine Leber; Katzen haben eine Leber Schlussfolgerung: Säugetiere haben eine Leber B: Prämissen: Hunde haben eine Leber; Wale haben eine Leber Schlussfolgerung: Säugetiere haben eine Leber -> B ist überzeugender: Hunde & Katzen sind zwar typischer für die Kategorie der Säugetiere, Hund & Wal decken aber ein breiteres Spektrum der Kategorie ab
36
Beteiligte Hirnareale beim induktiven Schlussfolgern
- dlPFC (beim WCST-Feedback) - medio-temporale & parahiccamapale Areale (bei Einschätzung der Wahrscheinlichkeit einer Schlussfolgerung) - MTL-System
37
Deduktives Schlussfolgern (mit Bsp.)
Wenn die Prämissen wahr sind, kann die Schlussfolgerung nicht falsch sein. Prämisse 1: teure Produkte haben eine hohe Qualität Prämisse 2: meine Jacke war teuer Schlussfolgerung: meine Jacke hat hohe Qualität
38
Syllogismus
Argument bestehen aus 2 Aussagen & einer Schlussfolgerung Schlussfolgerung nur dann gültig, wenn sie nach den Gesetzen der Logik aus den Aussagen abgeleitet wurde und nur unwahr, wenn eine der Prämissen falsch ist
39
Generalisierung kategorialer Syllogismen
deduktives Schlussfolgern (Haupt-)Prämisse 1: Alle A sind B (Untergeordnete) Prämisse 2: C ist ein A Schlussfolgerung: C ist B
40
Venn-Diagramme von kategorialen Syllogismen
insgesamt 512 mögliche Syllogismen, davon nur 27 gültig
41
Bedingte (Konditionale) Syllogismen
deduktives Schlussfolgern Prämisse 1: Wenn ein Produkt teuer war, dann hat es eine hohe Produkt Prämisse 2: meine neue Jacke war teuer Schlussfolgerung: meine neue Jacke hat hohe Qualität - Abhängigkeit eines Ereignisses vom Auftreten eines anderen - 4 Möglichkeiten der 2. Prämisse: p ist (nicht) gegeben, q ist (nicht) gegeben
42
Wason Selection Task zum Untersuchen bedingten Schlussfolgerns
[A] [D] [4] [7] - welche Karte muss man umdrehen, um die Regel zu überprüfen? - Korrekte Lösung: A und 7 - 46% drehen auch 4 um, dabei keine Aussage über Regel - aber: bessere Leistung bei realistischeren Szenarien (Briefe)
43
Formfehler beim deduktiven Schlussfolgern
Durch Struktur des Syylogismus / Beziehung von Prämisse und Schlussfolgerung: Einfluss der syntaktische Struktur und Schwierigkeiten mit negativen Quantifikatoren (Grenzen des Arbeitsgedächtnisses)
44
Atmosphere Effect
Formfehler deduktiven Schlussfolgerns Akzeptieren einer Schlussfolgerung, wenn gleicher Quantifikator (alle/keine/manche) wie Prämissen
45
Matching Bias
Formfehler deduktiven Schlussfolgerns - Akzeptieren einer Schlussfolgerung, wenn ähnliche syntaktische Struktur wie Prämissen - z.B. Entscheiden beim Wason Selection Task, weil „grade Zahl“ erwähnt
46
Inhaltsfehler des deduktiven Schlussfoglerns
Fokussierung auf Richtigkeit/Falschheit der Aussagen des Sylogismus ohne Beachtung der logischen Verknüpfungen zwischen Aussagen
47
Belief Bias Effekt
Inhaltsfehler des deduktiven Schlussfolgerns - eher Akzeptieren von glaubhaften Folgerungen als unglaubhaften, auch wenn logisch (aufgrund Prämissen) unschlüssig - ungültige Folgerungen eher für gültig gehalten, wenn in Prämisse und Folgerung wahr Aussagen - Einfluss der Glaubwürdigkeit des Inhalts auf Fähigkeit, gültige Schlüsse zu ziehen - Interaktion zw. Glaubwürdigkeit und logischer Gültigkeit
48
Regelbasierte Theorien des deduktiven Schlussfolgerns
- Annahme: Menschen von Natur aus logisches System zum Schlussfolgern - Vorgehensweise: - Repräsentation von Prämissen und Schlussfolgerungen im Arbeitsgedächtnis - Verknüpfung mit den Regeln unseres logischen Systems - Überprüfung, ob Schlussfolgerung notwendigerweise aus den Prämissen folgen muss Erklärt einige Form- und Inhaltsfehler
49
Theorie der mentalen Modelle (Theorie deduktiven Schlussfolgerns)
Mentale Modelle = interne Repräsentation von realen oder vorgestellten Situationen basierend auf Informationen (z.B. Syllogismen) 1. Konstruktion eines mentalen Modells, das die Information aus den Prämissen abbildet 2. Ableiten einer vorläufigen Schlussfolgerung & Evaluation dieser 3. Validieren der Schlussfolgerung: Suche nach alternativen Modellen (konsistent mit Prämissen, aber nicht mit Schlussfolgerung); wenn kein alternatives Modell auffindbar, ist Schlussfolgerung gültig Erklärung für Inhalts- und Formfehler - je mehr Modelle zur Abbildung eines Syllogismus benötigt, desto schwieriger: erklärt Probleme mit negativen und partikulären Quantifikatoren - Einfluss der Glaubhaftigkeit einer Schlussfolgerung auf Generierung und Überprüfung alternativer Modelle: hohe Glaubhaftigkeit, u.U. Keine Validierung