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Intensivkurs: Kognitive Modellierung

 

 

 

Dozent:

PD Dr. Lars Konieczny

 

Vorlesung (2 SWS)

Zeit: Montag 16-18
Ort: Wilhelmstraße 26
Raum-Nr.: 00 006

Übung (4 SWS)

Zeit: Freitag 9-13
Ort: Wilhelmstraße 26
Raum-Nr.: 00 006

Beginn: 19.04.2010

 

 

Abstract

Kognitive Modellierung ist die zentrale Methodologie der Kognitionswissenschaft, die neben formalen und empirischen Analysen auch die Formulierung einer Theorie als Computerprogramm umfasst. Das Programm soll sich dabei in wesentlichen Aspekten so verhalten wie das menschliche "Original" und mit entsprechenden Resultaten aus empirischen Untersuchungen übereinstimmen.

Wir beginnen mit einfachen Modellen des menschlichen Gedächtnisses, die zunächst direkt in CommonLISP implementiert werden. Anschließend werden Produktionsregelsysteme als Modellierungsplattform vorgestellt. Der größte Teil der Veranstaltung widmet sich dann der ACT-R Theorie (Anderson, Bothell, Byrne, und Lebiere, 2002) und deren Anwendungen.

ACT-R ist eine hybride Theorie der Architektur menschlicher Kognition (mit symbolischen und subsymbolischen Repräsentationsformen), auf deren Basis sich Modelle kognitiver Phänomene verschiedenster Art formulieren lassen. Ihre Bausteine ("Atomic Components of Thought") sind allesamt psychologisch fundiert und schränken die Möglichkeiten der Modellbildung sinnvoll ein. ACT-R Modelle adaptieren an die Anforderungen ihrer Umwelt, indem sie Erfahrungen über Lösungswahrscheinlichkeiten und Kosten von Lösungsalternativen bei der Entscheidungsfindung einbeziehen ("Adaptive Character of Thought-Rational"). Aus ACT-R Modellen lassen sich zudem Echtzeitverläufe kognitiven Verhaltens vorhersagen und mit empirisch gewonnenen Daten von Menschen abgleichen. Die Anwendungen von ACT-R sind vielfältig: sie reichen von kognitionspsychologischen Modellen des Lernens, Gedächtnisses, Problemlösens, der Sprachverarbeitung, Wahrnehmung, Aufmerksamkeit, über Modelle der Mensch-Computer-Interaktion (HCI) hin zu neuropsychologischen Modellen zur Interpretation von fMRI-Daten.

Aktuelle Implementierungen von ACT-R stellen eine komfortable Entwicklungsumgebung für kognitive Modelle zur Verfügung. Diese soll in den begleitenden Übungen verwendet werden

Die Veranstaltung richtet sich hauptsächlich an Studierende, die Kognitionswissenschaft als Nebenfach im Magister- oder BA-Studiengang studieren und den Pflichtschein "Kognitive Modellierung" erwerben wollen. Studierende der Kognitionswissenschaft aus anderen Studiengängen (Diplomstudiengänge Psychologie, Informatik usw.) können nach Absprache ebenfalls daran teilnehmen. Vorkenntnisse, wie sie in den beiden Vorlesungen zur Einführung in die Kognitionswissenschaft und den begleitenden Intensivkursen vermittelt werden, insbesondere Kenntnisse empirischer Methoden und der Programmiersprache LISP, sind erforderlich.

Scheinkriterium ist die erfolgreiche Teilnahme an der Klausur, die in der letzten Semesterwoche stattfindet.

 

Literatur

 

  • Anderson, J. R., Bothell, D., Byrne, M. D., Douglass, S., Lebiere, C., Qin, Y . (2002). An integrated theory of the mind. Psychological Review 11, (4). 1036-1060.
  • Anderson, J. R. & Lebiere, C. (1998). The Atomic components of thought. Lawrence Erlbaum Associates, ISBN 0-8058-2817-6. (Kapitel 1-4 stehen im Seminarordner in der IIG-Bibliothek, Friedrichstr. 50, 2. OG.)
  • Taatgen, N.A. & Anderson, J.R. (2008). ACT-R. In R. Sun (ed.), Constraints in Cognitive Architectures. Cambridge University Press, pp 170-185.   Download hier: http://act-r.psy.cmu.edu/papers/844/architectures.pdf

Materialien

 

Datum Inhalt Lesen Agenda (*)

19.04.10

Einführung Kognitive Modellierung.

 

 

23.04.10

ACT-R: deklarativ, prozedural, Buffer, Variablen, etc. folien01.pdf


 

26.04.10

Kontrollfluss in PS, Count in ACT-R vs. LISP folien02.pdf

 

 

30.04.10

Declarative & procedural: Addition, Subtraction folien03.pdf


 

03.05.10

Semantische-Netze, Chunk-Netzwerke

 

 

07.05.10

Lösung unit2, Unit 3


  uebung01.pdf

10.05.10

Semantische Netze, Visuelle Buffer, Imaginal Buffer,
SemanticModell mit generischer Anfrage folien04.pdf

 


14.05.10

Die Modelle Sperling und Subitize

 

semantic-solution2010.lisp

17.05.10

Perceptual / Motor System folien05.pdf


 count-letters.lisp

21.05.10

Subitize Lösung, Paired Associate (unit 4)

 

 uebung02.pdf

04.06.10


 

 unit2-solution.lisp

07.06.10

Unit 4: Base-Level-Learning folien06.pdf

 

 uebung03.pdf

11.06.10

 

   

14.06.10

Unit 5:Spreading Activation, Fan-Effekt folien07.pdf

 

 

18.06.10

Unit 5: Fan-Modell



21.06.10

 

Unit 5: Partial Matching folien08.pdf

Parameterschätzung/Model-fitting

 

 

25.06.10

Unit 5: Grouped-Recall

Fan Parameter-fitting fan.xls

Siegler Parameter-fitting siegler.xls

 

uebung04.pdf 

28.06.10

Probeklausur

   probeklausur.pdf
02.07.10 Besprechung Übung 4
  loesung_probeklausur.pdf
uebung04_mitLoesung.pdf
1hit-blackjack_verbessert.lisp
05.07.10

Unit 6: Production Utilities, Utility learning


folien09.pdf
09.07.10

Unit 6: Utility learning

Building-Sticks, Probability matching


SudokuComment.lisp
uebung05.pdf
12.07.10
Unit 7: Production compilation
folien10.pdf
16.07.10
Wiederholung / Fragestunde

heidlerUebung5.pdf
zbrodoff_lsg_10.lisp
unit-6-choice_lsg.lisp
19.07.10
Klausur

23.07.10
Klausurbesprechung
KM-Klausur10.pdf

 

Informationen

Links

 

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