Aufgaben - Theoretische Grundlagen Kognitiver Modellierung

Aus eLearning - Methoden der Psychologie - TU Dresden
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Der folgenden Bereich enthält Fragen zu theoretischen Grundlagen der kognitiven Modellierung. Alle Fragen sind Multiple Choice Fragen, d.h. es können immer mehrere Antworten richtig sein. Klicken Sie zur Beantwortung einer Frage die korrekten Antwortmöglichkeiten an. Um Ihre Ergebnisse auszuwerten, wählen Sie bitte den Button "Speichern" am unteren Ende der Seite.

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1 Was davon ist keine Analyseebene nach Marr:

Semantische Ebene
Algorithmische Ebene
Komputationale Ebene
Implementierungsebene

2 Welche Reihenfolge zur Hierarchie von Objekten der Analyse ist laut Sun et al. korrekt, wenn die Richtung von makroskopischer zu mikroskopischer Betrachtung verläuft?

Intra-Agenten Prozesse – Agenten – Inter-Agenten Prozesse – Substrate
Substrate – Agenten – Intra-Agenten Prozesse – Inter-Agenten Prozesse
Inter-Agenten Prozesse – Agenten – Intra-Agenten Prozesse – Substrate
Substrate – Intra-Agenten Prozesse – Agenten – Inter-Agenten Prozesse
Inter-Agenten Prozesse – Substrate – Agenten - Intra-Agenten Prozesse

3 Was versteht man in der Modellierung unter Sparsamkeit?

Das Modell stellt möglichst wenige, dafür aber sehr konkrete Vorhersagen.
Das Modell verwendet möglichst wenige mathematische Formeln.
Das Modell bezieht möglichst wenige Annahmen mit ein.

4 Welche Aussagen zur Einteilung von Modellen sind richtig?

Realmodelle sind realistische Veranschaulichungen von realen Systemen, z.B. eine Modelleisenbahn oder ein architektonischer Gebäudeentwurf.
Formalmodelle bestehen aus mathematischen Gleichungen oder sind Computerprogramme.
Formalmodelle lassen sich laut Dawson in statistische, mathematische und explanative / synthetische Modelle einteilen.
Formalmodelle sind in der Psychologie noch am weitesten verbreitet, verlieren aber gegenüber Verbalmodellen zunehmend an Gewicht.

5 Durch welche Schritte werden die Erkenntnisziele der Modellierung erfüllt?

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.

6 Welche Aussagen beschreiben korrekt den Modellierungsprozess?

Über den Vergleich der Systemdaten mit den Simulationsdaten können Schlussfolgerungen über die Güte des Modells getroffen werden.
Beim deduktiven Ansatz entwickelt man aus der Analyse der gemessenen Systemdaten ein Modell, welches das System am besten beschreibt.
Deduktion bedeutet, aus einem Modell Schlussfolgerungen auf erwartete Daten zu ziehen.
Simulationsmodelle können abstrakte Modellannahmen in ihrer Schlüssigkeit verifizieren oder falsifizieren. Dies bezeichnet man als proof-of-concept.