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Räumliche Repräsentation, Komplexität und Deduktion: eine kognitive Komplexitätstheorie

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Die Fähigkeit, aus vorhandenem Wissen durch Schlussfolgerungen neue Einsichten zu gewinnen, gehört zu den grundlegendsten kognitiven Fähigkeiten des Menschen und ist ein zentraler Gegenstand der aktuellen psychologischen Forschung. Menschliche Deduktion im Kontext räumlichrelationaler Beschreibungen basiert dabei im Wesentlichen auf der Konstruktion und Manipulation sogenannter mentaler Modelle. Die empirisch abgesicherte mentale Modelltheorie für räumliches Schließen wird in der vorliegenden Arbeit durch ein formales Berechnungsmodell und eine mathematische Theorie des menschlichen Folgerungsbegriffes fundiert. Basierend auf diesem Berechnungsmodell wird die Grundlage für die Entwicklung eines kognitiven Komplexitätsmaßes zur Klassifikation menschlicher Schwierigkeiten beim Lösen relationaler Deduktionsaufgaben gelegt. Mittels dieses Komplexitätsmaßes kann eine Vielzahl empirischer Befunde in der Literatur erklärt werden. Zusätzlich lassen sich neue und zentrale Vorhersagen, die sich aus dem Berechnungsmodell ergeben, durch psychologische Untersuchungen stützen. Eine Einbettung dieses Berechnungsmodells in Baddeleys Arbeitsgedächtnismodell erlaubt neben der Erklärung zusätzlicher gedächtnistypischer Faktoren auch die Präzisierung einer algorithmischen Kontrollsprache zur Verarbeitung relationaler Aufgaben. Dieser interdisziplinäre Ansatz kombiniert formale Analysen und Methoden aus dem Bereich der Künstlichen Intelligenz mit psychologischen Untersuchungen. Infolgedessen gelingt es, sowohl Gemeinsamkeiten als auch Unterschiede zwischen menschlicher räumlicher Deduktion und formalen Ansätzen herauszuarbeiten und damit ein Fundament zur Erklärung menschlicher Deduktionsfehler zu legen.

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Räumliche Repräsentation, Komplexität und Deduktion: eine kognitive Komplexitätstheorie, Marco Ragni

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2008
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