VL3: Konditionierung: Prinzipien, Theorien

Question 1

Welche vier Formen der Kontiguität untersuchte Pavlov ?

Answer 1

1) Konditionierung mit Zeitverzögerung
2) Spurenkonditionierung
3) Simultane Konditionierung
4) Rückwärtsgerichtete Konditionierung

Question 2

Was fand Pavlov bei der Untersuchung von Kontiguität heraus ?

Answer 2

Konditionierung mit Zeitverzögerung am wirksamsten

• Optimum bei 0.5s Intervall zwischen CS und US
• CS muss als Prädiktor für US dienen, diesen sozusagen vorhersagen (=einen Vorhersagewert haben)

Question 3

Was fand Rescorla um 1966 heraus ? (Im Bezug auf Kontiguität)

Answer 3

• CS als valider Prädiktor für US
• > Kontingenz (stat. Abhängigkeit) statt räumlich-zeitliche Nähe (Kontiguität)
• math. Kontingenz = p(US|CS) - p(US|-,CS)
• ->Kontingenz notwendig für assoziatives Lernen

Question 4

Richtungen von Kontingenz (Robert Rescorla, 1968)

Answer 4

• positive Kontingenz (US nur mit CS zuvor) ->exzitatorisch
• “neutrale” Kontingenz (US mit und ohne CS) (zeto contingency) ->leicht exzitatorisch
• negative Kontingenz (US ohne CS; auf CS folgt nicht US) ->inhibitorisch

Question 5

Was fanden Garcia und Koelling um 1966 heraus ? (im Bezug auf Kontiguität)

Answer 5

• Kontiguität ist nicht hinreichend bzw nicht nötig (sonst würden Ratten bei Experimenten mit Geschmacksaversion nicht nur bestimmte Gerüche/Geschmäcke meiden, sondern auch den Ort + Geschmacksaversion tritt auch bei 24h-Unterschied zwischen CS und US statt)
• ->es kommt auf die spezifische Reizkombi an, die einen gewissen “biologischen adaptiven Wert”(preparedness, Seligman 1970) hat; Kontingenz also nur, wenn dies erfüllt ist

Question 6

Was fand Kamin 1969 heraus ? (im Bezug auf Kontiguität)

Answer 6

Eine vorherige Konditionierung von CS1 mit US1 kann die darauffolgende Konditionierung von CS2 und US1 blockieren

• > Grund: ein Vorhersagewert (CS) für US entsteht nur, wenn US unerwartet/überraschend war
• > CS1 war bereits ein perfekter Vorhersagewert für US1, weswegen CS2 als weiterer Vorhersagewert für US1 unnötig/redundant wäre

Question 7

Das Rescorla-Wagner-Modell

Answer 7

• Ausgangspunkt: Kamins Komzept der Überraschung
• statt “Erwartung” einfach “Assoziation)
• Annahme: Stärke der Assoziation V steigt negativ beschleunigt durch Lerndurchgänge (=Änderung der Assoziationsstärke dV sinkt)

Question 8

Rescorla-Wagner-Modell: Formel

Answer 8

dV = c(Vmax - V)

mit
dV: Änderung d. Assoziationsstärke (Ausmaß des Lernens von einem Durchgang zum nächsten) (Anpassung der Erwartung)
Vmax: Wert, bei dem Ereignisse max. verknüpft sind/wären (absolute Sicherheit)
V: aktuelle Assoziationsstärke (aktuelle Erwartung; vor dem 1. Lerndurchgang laut Def. 0)
c: Lernrate zwischen 0 und 1

–>je überraschender US (also je kleiner V), desto mehr Lernen (also dV)

Question 9

Wie ensteht Variabilität in der Lerngeschwindigkeit im R/W-Modell ?

Answer 9

Durch c und Vmax, aber hauptsächlich c

• > je größer c, desto schneller wird Vmax erreicht
• > bei c=1: nach 1. Durchgang Vmax erreicht

Question 10

Das R/W-Modell sagt neben der Akquisition von Assoziationen auch Extinktion vorher - aber wie ?

Answer 10

• Extinktion heißt CS ohne US
• > also Vmax=0
• c per Def pos konstant
• V auch konstant (Lernen geht Extinktion voraus)
• -> durch Vmax = 0 wird dV=c(Vmax-V) negativ (=Extinktion)

Question 11

Übererwartungseffekt

Answer 11

Organismus erwartet bei Addition von verschiedenen CS mit derselben CR die Summation der einzelnen CR bzw mehr

• ->CS1 + CS2 -> =>2CR
• wenn diese Erwartung nicht zutrifft, Realität also negativ abweicht von Erwartung, dann ensteht Extinktion
• > CS1 und CS2 führen zu schwächeren CR