Aufgaben - Theoretische Grundlagen Kognitiver Modellierung: Unterschied zwischen den Versionen
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{ | {Was davon ist keine Analyseebene nach Marr: | ||
|type="[]"} | |type="[]"} | ||
+ | + Semantische Ebene | ||
- | - Algorithmische Ebene | ||
- Komputationale Ebene | |||
- | - Implementierungsebene | ||
{ | {Formalmodelle führen in der Theoriebildung zu folgenden Vorteilen: | ||
|type="[]"} | |type="[]"} | ||
+ | + Die verwendeten Begriffe sind standardisiert und klar formuliert, was die Kommunikation zwischen Wissenschaftlern vereinfacht. | ||
- | - Sie werden so komplex wie möglich gehalten um ein Phänomen bis ins Detail beschreiben zu können. | ||
+ | + Sie können zur Simulation von Daten eingesetzt werden, die dann mit empirischen Daten verglichen werden können. | ||
+ Auch implizite Annahmen werden im Formalisierungsprozess explizit definiert. | |||
{ | {Welche Reihenfolge zur Hierarchie von Objekten der Analyse ist laut Sun et al. korrekt, wenn die Richtung von makroskopischer zu mikroskopischer Betrachtung verläuft? | ||
|type="[]"} | |type="[]"} | ||
- Substrate – Intra-Agenten Prozesse – Agenten – Inter-Agenten Prozesse | |||
- | - Substrate – Agenten – Intra-Agenten Prozesse – Inter-Agenten Prozesse | ||
+ | - Inter-Agenten Prozesse – Substrate – Agenten - Intra-Agenten Prozesse | ||
- | - Intra-Agenten Prozesse – Agenten – Inter-Agenten Prozesse – Substrate | ||
+ Inter-Agenten Prozesse – Agenten – Intra-Agenten Prozesse – Substrate | |||
{ | {Was versteht man in der Modellierung unter Sparsamkeit? | ||
|type="[]"} | |type="[]"} | ||
- Das Modell verwendet möglichst wenige mathematische Formeln. | |||
- | - Das Modell stellt möglichst wenige, dafür aber sehr konkrete Vorhersagen. | ||
+ | + Das Modell bezieht möglichst wenige Annahmen mit ein. | ||
{ | {Welche Aussagen zur Einteilung von Modellen sind richtig? | ||
|type="[]"} | |type="[]"} | ||
+ | + Formalmodelle bestehen aus mathematischen Gleichungen oder sind Computerprogramme. | ||
- | - Realmodelle sind realistische Veranschaulichungen von realen Systemen, z.B. eine Modelleisenbahn oder ein architektonischer Gebäudeentwurf. | ||
- Formalmodelle sind in der Psychologie noch am weitesten verbreitet, verlieren aber gegenüber Verbalmodellen zunehmend an Gewicht. | |||
+ Formalmodelle lassen sich laut Dawson in statistische, mathematische und explanative / synthetische Modelle einteilen. | |||
{ | {Durch welche Schritte werden die Erkenntnisziele der Modellierung erfüllt? | ||
|type="[]"} | |type="[]"} | ||
- Für die Relation zwischen Modell und Realsystem sind keine gemessenen oder simulierten Daten erforderlich, solange das Modell in sich (logisch) widerspruchsfrei ist. | |||
- | + Indem wir sowohl Realsystem als auch Modell als datengenerierende Systeme verstehen und deren Randbedingungen (Experiment, Parameter) manipulieren, können wir durch Vergleich ihrer Daten die gegenseitige Relation einschätzen. | ||
+ | + Die Manipulation der Randbedingungen hilft nicht nur dabei, die Passung der System- und Modelldaten zu bestimmen, sondern auch neuartige Vorhersagen zu liefern. | ||
- | |||
{ | {Welche Aussagen beschreiben korrekt den Modellierungsprozess? | ||
|type="[]"} | |type="[]"} | ||
+ | + Simulationsmodelle können abstrakte Modellannahmen in ihrer Schlüssigkeit verifizieren oder falsifizieren. Dies bezeichnet man als proof-of-concept. | ||
- | + Deduktion bedeutet, aus einem Modell Schlussfolgerungen auf erwartete Daten zu ziehen. | ||
+ | - Beim deduktiven Ansatz entwickelt man aus der Analyse der gemessenen Systemdaten ein Modell, welches das System am besten beschreibt. | ||
- | + Über den Vergleich der Systemdaten mit den Simulationsdaten können Schlussfolgerungen über die Güte des Modells getroffen werden. | ||
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Aktuelle Version vom 2. Dezember 2019, 17:06 Uhr
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