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Vertiefung Kognition (Subject) / Urteilsforschung (Lesson)

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• Wir können Häufigkeiten gut schätzen (Für eine Zusammenfassung der Forschungsliteratur siehe Zacks & Hasher, 2002) Das Schätzen von Häufigkeiten funktioniert mehr oder weniger automatisch schon bei Kindern
• Heuristics & Biases Forschungsrichtung: wir können Häufigkeiten nicht gut schätzen (Aus Sicht der Häufigkeitsforschung merkwürdig) Buchstabenaufgabe
• Wir können auch den Einfluss der Stichprobengröße (Häufigkeit der Daten) nicht gut einschätzen MATERNITY WARD A certain town is served by two hospitals. In the larger hospital about 45 babies are born each day, and in the smaller hospital about 15 babies are born each day. As you know, about 50% of all babies are boys. The exact percentage of baby boys, however, varies from day to day. Some-times it may be higher than 50%, sometimes lower. For a period of 1 year, each hospital recorded the days on which more than 60% of the babies orn were boys. Which hospital do you think re-corded more such days? - The larger hospital - The smaller hospital - About the same (i.e., within 5% of each other)
• Die Heuristics & Biases Erklärung: In making predictions and judgments under uncertainty, people do not appear to follow the calculus of chance or the statistical theory of prediction. Instead they rely on a limited number of heuristics which sometimes yield reasonable judgments and sometimes lead to severe and systematic errors (Kahneman & Tversky, 1973, p. 237) „Buchstabenaufgabe“  Verfügbarkeitsheuristik Insensitivität für Stichprobengrößen  Repräsentativitätsheuristik
• „Buchstabenaufgabe: ein zweiter Blick Kommt der Buchstabe r häufiger an 1. oder der 2. Position in Wörtern vor? Siehe Folien
• Insensitivität für Stichprobengrößen: ein zweiter Blick Visualisierung der Aufgabe erhöht Lösungsrate um durchschnittlich 20% (beide Versionen)  Aufgabe inhaltlich schwer zu verstehen
• Was könnte den Unterschied bewirken? „Ungünstige Bedingungen“ bei den Heuristics & Biases Aufgaben Buchstabenaufgabe: • Nichtrepräsentative Auswahl der Konsonanten • Basisraten für Buchstaben an 1. und 3. Position in Wörter nicht vergleichbar (im Englischen gibt es häufig auftretende Wörter mit einem und zwei Buchstaben) Maternity Ward Problem: • Gefordertes Urteil liegt zwei Abstraktionsstufen höher (nicht Einfluss auf Stichprobe, sondern auf Stichprobenverteilung) Menschen sind im Prinzip sehr sensitiv für Häufigkeitsschätzungen, wenn die Aufgabenrepräsentation den natürlich auftretenden Häufigkeiten entspricht.
• Beispiel aus laufenden Arbeiten zur Beeinflussung von Häufigkeitsschätzungen (Burkhardt & Brinkmann, 2014): Wie wirkt sich Vorwissen auf Häufigkeitsschätzungen aus? A Theory of magnitude (ATOM) A Theory of magnitude (ATOM) –– Walsh (2003) Walsh (2003) • Magnitudes (Ausmaß-Eigenschaften von Stimuli) wie Dauer, Häufigkeit, Größe, Helligkeit u.a. werden ähnlich und in demselben Hirnbereich im Parietal-Kortex verarbeitet • Diese Magnitudes können sich gegenseitig beeinflussen Zusammenhang zwischen Urteilen über Zeit und Häufigkeit?
• Gegenseitige Beeinflussung von Zeit- und Häufigkeitsschätzungen Aufmerksamkeit macht den Unterschied! • Häufigkeitsverarbeitung  braucht wenig Aufmerksamkeit, um genau zu sein • Zeitverarbeitung  braucht viel Aufmerksamkeit, um genau zu sein • Nur wenn Häufigkeit und Zeit gut verarbeitet werden, können sie sich gegenseitig beeinflussen Winkler, Glauer, Betsch & Sedlmeier (2015) Experiment: Aufmerksamkeitsmanipulation durch Stimulusmaterial und körperliche Anstrengung
• Urteile über einfache dynamische Systeme Dynamische Systeme im Alltag: Beispiele Studienempfehlungen • Politische Entscheidungen (Demoskopische Entwicklungen) • Abläufe in Kernkraftwerken • Autofahren • Warenproduktion • Temperaturregelungen (im Flugzeug, ICE, ...)
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• Beispiel: Studentisches Arbeitsverhalten „grasshopper“ „ant“
• Alltagsnahe Beispiele für Stock-Flow Systeme • Bankkonto Stock: Kontostand, Zufluss: Einzahlungen, Zinsen, Abfluss: Auszahlungen • Körpergewicht Stock: Gewicht, Zufluss: Nahrung, Abfluss: Kalorienverbrauch, Ausscheidung • Globale Erwärmung: Stock: CO2-Gehalt in Atmosphäre, Zufluss: durch Menschen verursachte (z. B. Verbrennung fossiler Brennstoffe) und natürliche Emissionen, Abfluss: Kohlenstoffabsorption durch die Ozeane und durch Biomasse
• Beispiel: Leasen vs. Neukauf von Autos wanne?
• Treibhauseffekt StockFlow?
• Systematische Studien zu Stock-Flow (SF-) Systemen ► Zentrales Ergebnis: SF-Systeme sind schwierig zu verstehen! (niedrige bis sehr niedrige Lösungsraten in allen bisherigen Untersuchungen) Einfaches Beispiel:Wanne
• Warum sind die Aufgaben so schwierig? (StockFlow) Bisher untersuchte mögliche Gründe (Cronin et al., 2009): • Kognitive Kapazität • Motivation • Verschiedene Darstellungsarten für Flussdiagram (Text vs. Tabelle vs. Balkendiagramm vs. Liniendiagramm entsprechende Manipulationen ergaben vernachlässigbare Effekte! Warum sind die Aufgaben so schwierig? obwohl wesentliche Prinzipien des Multi-Media Lernens (z. B. Mayer, 2001) eingehalten sind, wie etwa das „Multimediaprinzip“ (Lernen funktioniert besser wenn Worte und Bilder kombiniert sind als mit Worten alleine) und das „Räumliche Kontiguitätsprinzip“ (Lernen funktioniert besser, wenn Worte und Bilder nahe zusammen abgebildet sind)
• Alternativerklärung: Aufgabenlösungen StockFlow Die Ähnlichkeit zwischen Flussdiagramm und Antwortdiagramm löst fehlerhafte Intuition aus  Muster aus Flussdiagramm wird automatisch fürs Antwortdiagramm übernommen ( „Korrelationsheuristik“)
• Studie aus Dissertationsprojekt Abbildung vs. keine Abbildung Flussdiagramm vs. kein Flussdiagramm
• Wie kann man SF-Aufgaben verständlicher machen? Optimierung des Verständnisses einfacher Stock-Flow Modelle durch adäquate Wahl des Darbietungsformats Optimiertes (intuitiv verständliches) einfaches Darstellungsformat als tutorielle Hilfe (Probanden sollen lernen, schwierigere Probleme in das intuitive Darstellungsformat zu „übersetzen“)
• Die Rolle von Darstellungsformaten / Kontext bei Stock-Flow Problemen Auswahl bereits untersuchter Fragestellungen: • Hilft eine animierte Darstellung? • Hilft ein evolutionär bedeutsamer Kontext? • Hilft „Serious Gaming“? • Hilft es, den Unterschied zwischen Stocks und Flows zu verkleinern (Flow als Abfolge von Stocks)?
• Hilft eine animierte Darstellung? (Marcus Schwarz) Beispiel: „Kartoffellager“ Der Lagerinhalt ist abhängig von der Menge der hineintransportierten Kartoffeln und der Menge der abtransportierten Kartoffeln. Die beiden roten Anzeigen geben jeweils die Stärke des Zuflusses (A) bzw. des Abflusses (B) an. Die Kartoffeln bewegen sich stets in Pfeilrichtung durch das System. Der Slider (C) markiert den zeitlichen Verlauf der Simulation. A B
• Visuelle Darstellung hilfreich? Stockflow Eine animierte Repräsentation scheint nicht generell zu helfen!
• Hilft ein evolutionär bedeutsamer Kontext? • zunehmend Hinweise, dass gewisse Kognitionen von Überlebenskotexten profitieren (survival processing) – verbessertes Gedächtnis (e.g. Nairne & Pandeirada, 2008, 2010, 2011; Nairne, Thompson, & Pandeirada, 2007) – verbessertes Problemlösen (Garner & Howe, 2013) Kann survival processing das SF-Verständnis fördern?
• Kann survival processing das SF-Verständnis fördern? Methode • between-subjects • zwei Faktoren: – Kontexte der SF-Aufgaben (Survival vs. Kontrolle) – Rating-Kontext der Wortliste (Survival vs. Annehmlichkeit) • zwei randomisierte Bedingungen (maximaler Kontrast) • SF-Aufgaben: Überleben im Dschungel vs. Versorgung einer Schafherde • AV: SF-Verständnis (Zeichnung Stock-Diagramm) Survival Wortliste Eisen Hund Stuhl … Rose Gitarre Rating überlebens-relevant vs. angenehm SF-Aufgaben Survival- Kontext vs. Kontrolle Erinnerung der Wörter der Liste
• Survival Resultate N = 101 (55% weibl.) • Gedächtniseffekt des survival processing repliziert [t(99)= 3,53, p= .001, g=0.70] • kein verbessertes SF-Verständnis infolge des Survival-Kontextes [t(99)=0.10, p= .922, g= 0.02] • erneut prädiktive demographische Faktoren [β Mathematik =.24, p= .028; β Geschlecht =.38, p< .001]  survival processing wirkt vermutlich nicht auf SF-Verständnis
• Hilft Serious Gaming? „A continuum of game characteristics. From those with traditional gaming activities and characteristics (challenge, play, fun) at one end […] to those with minimal traditional gaming characteristics at the other end whose main purpose is to provide experience and emotion to convey meaning.“ (Marsh, 2011) • Meta-Analyse zur Wirkung von Serious Gaming (Sitzmann, 2011) – 20% höhere Selbstwirksamkeit – 11% mehr deklaratives Wissen – 14% mehr prozedurales Wissen • Serious Gaming reduziert bei dynamischen Wirtschaftssimulationen die Fehlerraten (Pasin & Giroux, 2011) Kann Serious Gaming das SF-Verständnis fördern?
• Serious Gaming Methode • between-subjects • UV: Spiel vs. kein Spiel • AV: SF-Verständnis (Zeichnung Stock-Diagramm) Serious Gaming t Bsp. Spiel A SF-Aufgaben Spiel B
• Serious Gaming Versuch Resultate N = 95 (73% weibl.), Alter: MW= 23,6 (SD = 4,1) • Serious Gaming kann SF-Verständnis nicht generell steigern (im Gegenteil) [t(92)= -2,22, p= .029, g=-0.46] • anscheinend geschlechtsspezifische Wirkung von Serious Gaming [F(1,90)=4.2, p= .043, η² = 0.05] • erneut prädiktive demographische Faktoren [β Mathematik =.32, p< .001; β Geschlecht =.42, p< .001] Interpretation • Serious Gaming wirkt wohl nicht einheitlich auf SF-Verständnis
• Flow als Abfolge von Stocks Stellen Sie sich einen Bus vor, der mit 20 Fahrgästen an der Zentralhaltestelle abfährt. An jeder Haltestelle steigen Personen ein und aus, wie in Abbildung 1 verdeutlicht. Überlegen Sie sich, wie sich die Anzahl der im Bus befindlichen Passagiere über die 12 Haltestellen hinweg verändert. Bitte tragen sie in die Abbildung 2 die Anzahl der Fahrgäste ein, die sich jeweils zwischen den Haltestellen im Bus befinden. Stellen Sie sich die Kästchen als Sitzplätze im Bus vor und umrahmen und schraffieren Sie die Anzahl der benötigten Sitzplätze. Flow als Abfolge von Stocks (Friederike Brockhaus) Wenn Probanden Schwierigkeiten haben, zwischen Stock und Flow zu differenzieren, dann könnte der Übergang klarer gemacht werden.
• Geschlechtsunterschiede bei SF Aufgaben Konstanter Befund: ♀ < ♂ (u.a. Kainz & Ossimitz, 2002; Kapmeier, 2004) • Sex vs. Gender (Bischof-Köhler, 2011) • Identifikation über Geschlecht und damit verbundene Rollen/ Stereotype  Geschlechtspriming (u.a. Ortner & Sieverding, 2008) Ziel: Unterschiedliche Lösungsrate von SF Aufgaben zwischen Männern und Frauen minimieren • 2x3 between subject Design: Sex ♀/♂ und Priming ♀ vs. ♂ vs. neutral • Ablauf: a) Priming: typischer Tag von ♀ vs. ♂ vs. Landschaft b) 3 SF Aufgaben zum Zeichnen (= AV) • N = 264 (6 Zellen à n = 44, je 50% ♀)
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• Geschlechtsunterschiede bei SF Aufgaben • Replikation des Befundes: ♂ > ♀ • Priming beeinflusste SF Performanz • Interaktion Priming – Sex • Ziel in männlicher Primingbedingung erfolgreich, ABER: • Weibliche Performanz ↑ • ABER: männliche Performanz ↓
• Stock Flow: Gegenwärtige Arbeiten • Weitere Analyse der erfolgreichen „kleinschrittigen Lösung“ (Übertragbarkeit auf den schulischen Integralunterricht)? • Weitere Arbeiten zum Serious Gaming • Erprobung von tutoriellen Maßnahmen in Eins-zu-Eins Situationen • Untersuchung des Geschlechtseffekts • Anwendung von Trainingsmethoden zu herkömmlichen Problemlöseaufgaben auf SF-Probleme • Analyse des Verständnisprozesses durch lautes Denken
• Lautes Denken bei SF-Aufgaben (Dissertation Vivien Röder) • Unklar, warum Verständnis so schlecht und wie man es verbessern kann • Bisher nur Ergebnisse betrachtet Was passiert aber im Prozess? Lautes Denken während der Aufgabenbearbeitung, um kognitive Prozesse bei der Aufgabenbearbeitung zu identifizieren (Ericsson & Simon, 1980) Erste Ergebnisse: höhere Lösungsraten als üblich bei Zeichenaufgaben (69,5%); starker Geschlechtereffekt (45,5% vs. 93,5%); Einfluss von Bearbeitungsdauer und Motivation Auswertung der Transkripte mit Thematischer Analyse (Braun & Clarke, 2006)  in Bearbeitung

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