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- W1535355142 abstract "Es werden drei Experimente berichtet, die der Frage nachgehen, ob ein als ?Blocking? bezeichnetes Phanomen, die Vernachlassigung redundanter Information, auch in Klassifikationsparadigmen ohne Ruckmeldung auftritt. Der Blocking-Effekt wird als typisches Merkmal fehlergetriebenen Lernens angesehen und daher gewohnlich nur mit Kategorisierungsparadigmen mit Ruckmeldung in Verbindung gebracht. Wahrend sich die Ergebnisse der ersten Studie mittels zwei post-hoc Annahmen gut mit der Hypothese eines Blocking-Effektes auch in Klassifizierungsparadigmen ohne Ruckmeldung vereinbaren lassen, kann die zweite Studie vermutlich eine Grenze dieses Effektes durch deliberate kognitive Prozesse aufzeigen. Die ersten zwei Experimente untersuchen den Blocking-Effektbei drei Kategorien. Im dritten Experiment erhalten die Teilnehmer eineEntscheidungsmoglichkeit lediglich zwischen zwei Kategorien. Es wird versucht die empirischen Daten mittels Netzwerksimulationen zu deuten. Ein Hauptaugenmerk ruht dabei auf der Annahme eines Ruckmeldeprozesses uber die bisherige Konsistenz der Zuordnung. Um die empirischen Daten zu erklaren, mussen keine spezifischen Annahmen hinsichtlich der genauen Verarbeitungsprozesse der Ruckmeldung getroffen werden. Damit lasst sich die hier diskutierte Modellvorstellung gut in allgemeine Kategorisierungsmodelle mit Ruckmeldung(z.B. Pearce & Hall, 1980, Pearce, 1994) einbauen. Auch die Modellvorstellungen von Kruschke und Johansen (1999) lassen sich mit den hier beschriebenen Modellvorschlagen vereinbaren. Es wird versucht eine Brucke zwischen Kategorisierungsmodellen mit und ohne Ruckmeldung zu schlagen. Rumelhart and Zipser?s (1986) competitive learning algorithm is an account of unsupervised learning and as such might be considered a potential model of free classification behavior in humans. In contrast, selective learning effects in paradigms in which feedback is provided suggest that learning with feedback is better described by error-correcting systems. In this ?Diplomarbeit?, it is proposed that learning without feedback is also best described by learning models that use some kind of error as a means of corrective feedback instead of purely competitive learning algorithms. The general aim of this research was to find further supporting evidence for a delta-model as one implementation of error-correcting mechanisms in learning without feedback paradigms." @default.
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